苏州市经济发展与水资源系统关系时序特征研究

2022-04-11崔贤程田永静黄天寅陈天羽

苏州科技大学学报(工程技术版) 2022年1期

崔贤程，田永静，黄天寅，陈天羽

（苏州科技大学环境科学与工程学院，江苏苏州 215009）

苏州市位于江苏省东南部，东接上海，南临浙江，西抱太湖，北依长江，是长三角都市圈的重要城市[1]。依托有利的地缘优势，苏州市经济快速发展。2018年该市GDP达到18 597.47亿元，规模以上工业企业数较2007年增长了1 761家，人口流入比例上升，废水产生量也相应增加，给苏州市水环境带来一定压力。因此，针对苏州市经济发展与水资源系统之间耦和协调发展关系研究十分重要。

近些年，国内外对于城市发展、经济发展等与水资源耦合协调发展关系开展了大量研究。Yoshikoshi等利用灰色关联法对日本和泰国城市化发展与地下水环境之间的关系进行研究[2]。Ge Sun对美国城市化发展与河道水量水质之间的关系进行研究，结果表明城市化的快速发展对河道水量水质存在着一定抑制影响[3]；Thawale等利用修正后的Penman公式分析农业经济与水资源系统的协调发展关系[4]；耿芳等利用耦合协调模型对南京市用水效率与经济发展中的不足提出优化意见[5]；车忠昆对大连沿海经济带6个城市的水资源及城市化水平进行研究，发现大连市沿海经济带城市化与水资源之间的耦合协调度总体呈递减变化[6]。

目前，针对经济发展与水资源系统关系研究中，评价指标逐渐丰富、研究区域逐步增多。然而针对苏州区域的研究较为匮乏，同时存在评价指标与区域特点结合度低的情况。基于此，本文结合苏州市水资源丰富特点，构建了苏州市经济发展与水资源系统评价指标体系，利用耦合协调模型及灰色关联模型，对2007—2018年苏州市经济发展与水资源系统之间的耦合关系进行研究，同时探寻苏州市经济发展和水资源改善的关键因素并提出相关建议。

1 研究方法

1.1 指标选择及数据来源

考虑到指标使用频率、指标代表性、数据可得性以及指标之间相关性影响等条件，根据规范性、科学性和合理性原则[7]，参考现有相关指标研究[8]，从苏州市经济规模、经济结构、经济效益3个方面选取包含GDP、固定投资总额、第一产业、居民可支配收入、工业企业利润总额等12个指标反映苏州市经济发展水平；同时，依据环境指标压力-状态-响应模型（PRS）[2]，从水资源压力、水资源水平、水资源保护3个方面选取11个指——————————标，综合反映苏州市水资源系统时序特征。在水资源系统二级指标选取时，应结合苏州市富水区特点，充分考虑本地水资源及出入境水对评价结果的影响。具体指标见表1。

表1 经济发展与水资源综合评价指标

本文研究主要数据来源2007—2017年《江苏省统计年鉴》、《苏州市统计年鉴》、《苏州市水资源公报》。

1.2 研究方法

1.2.1 数据处理

各指标数据的计量单位以及指标类型的不一致，为消除这些差别对评价结果造成的影响，对原始数据进行无量纲的标准化处理[9]。

式中，i表示年份；j表示二级指标项。计算过程中为满足取对数的要求，对指标进行坐标平移处理，即：xij''=xij'+0.01。

1.2.2 指标权重

不同评价指标对系统影响的程度不同，利用熵值法提取指标信息的效用价值确定指标权重[10]。系统的第j项指标的信息熵为

相关指标权重计算结果见表1。

1.2.3 单项指标评价指数与综合评价指数

单项指标评价指数为各二级指标坐标平移处理后的标准化值与指标权重相乘后求和，用以反映各一级指标状态。

综合评价指数为各单项指标评价指数之和，用以反映系统发展水平。

1.2.4 耦合协调度模型

耦合是指两个或两个以上的系统之间存在相互作用、相互影响的现象，通过耦合度可以反映系统之间的相互作用、相互影响的程度[11]。

耦合度C，通常取值在0~1之间，值越接近1表明系统之间相互作用程度越密切，契合水平越高[12]。

在研究经济与水资源系统耦合协调发展水平时，耦合度仅能表明两系统之间相互作用、互相影响程度，难以反映系统间的耦合协调发展的层次水平高低[13]。因此，在研究苏州市经济与水资源系统耦合协调发展时，引入耦合协调度模型，用以反应系统间协调发展水平。既：

其中，D为耦合协调度；C为耦合度；T为经济发展与水资源系统协同效应的综合评价指数。根据耦合度D的大小，依据目前现有的研究，将经济系统与水资源系统发展状况划分为协调发展阶段、调和阶段、失调衰退阶段3个大类，将协调类型划分为10个小类。见表2[15]。

表2 耦合协调度等级划分标准

1.2.5 灰色关联模型分析

灰色关联分析是统计学中常用的一种分析方法，主要用来分析系统中各因素之间的密切程度，从而判断引起该系统发展变化的主要因素和次要因素，是对系统动态发展态势的量化比较分析的方法[14]。为了定量评价苏州市经济发展与水资源之间的相互作用关系，通过建立灰色关联度模型进行评价分析。

（1）选择参考序列、比较序列

选择2007—2018年经济发展综合指数为参考序列，记为U经济系统=（u1,u2,u3，…，un），水资源水平、水资源压力、水资源保护单项指数分别做为比较序列，记做U水资源水平、U水资源压力、U水资源保护。

（2）求出差数列、最大差值和最小差值

差序列记为Ui-经济系统=Ui-U经济系统（i分别为水资源水平、压力、保护），并取其绝对值，M、m分别为差序列中最大值及最小值。

（3）计算关联数

2007—2018年经济系统与水资源3个一级指标的关联数计算公式如下

式中，ρ为分辨系数,一般取值为0.5。

（4）求关联度

由于计算所得的关联数太过分散，为了方便比较，因此采用平均值法处理数据，将苏州市2007—2018年的每一个关联系数集中于一个值上，即关联度。关联度越大说明两个一级指标之间影响程度越高。

2 结果分析

2.1 经济综合指数分析

苏州市经济发展综合指数及3个单项指数的变化过程如图1所示。由图1可知，近10年苏州市经济系统各指数总体呈上升趋势，综合指数从2007年的0.016上升至2018年的0.502，10年间增长了30倍，在发展过程中可以分为三个主要阶段。

图1 苏州市经济发展指数时序变化趋势（图片来源：《苏州市统计年鉴（2019）》）

第一阶段：2007—2009年，经济系统综合指数稳步上升阶段。该时期，经济结构与经济效益指数稳步上升。而经济规模指数于2009年增长放缓，增速由2008年的291%降至20%。究其原因主要由于2008—2009年全球经济状况复杂，进出口贸易总额降低所致。苏州市2009年进出口贸易额较2008年降低了270.77亿美元。

第二阶段：2010—2013年，经济综合指数快速增长阶段。该时期，苏州市经济规模、经济结构、经济效益3个一级指标评价指数同步增长，分别增长121%、107%、59%。该阶段苏州市提出以产业与环境优势为根本，以创新、转型、内需为重点，定“三区三城”建设和率先基本实现现代化为目标，坚定不移调结构、抓升级，苏州市经济规模、经济结构、经济效益均处于上升阶段。

第三个阶段：2014—2018年，经济发展系统综合评价指数增长放缓阶段。经济系统中3个二级指标变化各有不同。经济规模指数2014年至2015年增长放缓，2016年指数出现降低现象。主要是由于二级指标中苏州市固定资产总额、进出口贸易额较2015年分别降低316.95亿元、315.92亿美元。经济结构评价指数在该阶段稳步增长，得益于苏州市产业结构布局持续优化。经济效益评价指数于2016—2018年快速增长，这与2016年苏州市全面实现“三去一降一补”目标，全年共计关停、淘汰977家“散乱污”企业；降低300亿元企业成本；同时，顺利完成涉及基础设施、生态环境等111个“补短板”项目，经济质量大幅提升存在一定的关联。

2.2 水资源综合指数分析

2007—2018年以来苏州市水资源系统呈波动上升趋势，整体情况稳中向好，在发展过程中可以分为二个主要阶段（见图2）。

图2 苏州市水资源环境指数时序变化趋势（图片来源：《苏州市统计年鉴（2019）》）

第一阶段：2007—2013年，在水资源水平、水资源压力、水资源保护3个子系统共同作用下，水资源系统综合评价指数波动幅度小，整体较平稳。水资源水平指数呈下降趋势，主要原因在于苏州市亚热带季风气候，年际间降水差异大。此阶段最大降雨年份为2009年，全市平均降雨量为1 286.3 mm，折合降水总量为109.2亿m3，最小降雨年份为2013年，全市面平均降雨量为1 006.7 mm，折合降水总量为85.46亿m3，相差23.74亿m3。同时段，水资源压力指数也在波动下降，年耗水量、万元GDP用水量、人均生活用水量呈现逐年降低趋势。2008—2013年间，受太湖蓝藻爆发事件影响，水资源保护逐步加强，水资源保护指数稳步上涨。

第二阶段：2014—2018年，水资源系统综合评价指数虽有波动，但总体呈增长态势。这一时期，水资源水平主要受降雨影响波动较为明显，2016年折合降水总量达141.2亿m3，为近10年最高值。水资源压力、水资源保护指数较为稳定，这主要有利于工业废水排放量、万元GDP用水量的大幅下降，分别由2014年的61 442万t、63.2 t降至2018年的39 730万t、52.2 t，降幅达139%和55%。同时，水环境治理取得明显成效，水功能达标区由2014年65.1%上升到2018年的87.5%。

2.3 苏州市经济发展与水资源系统耦合发展时序分析

表3列出了2007—2018年苏州市经济发展与水资源系统的耦合协调变化时序结果。

表3 苏州市经济发展与水环境资源系统耦合协调度时序变化情况

（1）经济发展与水资源系统耦合度

除2007年外，其余年份经济发展系统与水资源系统耦合度均高于0.8，表明经济发展与水资源系统之间耦合程度较高。受太湖蓝藻爆发事件影响，2007年苏州市水功能区达标率仅26.88%，为近10年最低值。同年，苏州市万元GDP用水量为131 t，远高于近10年平均水平，使得水资源系统承受了巨大压力。因此，2007年苏州市经济发展系统与水资源系统耦合度较低，仅为0.496。2008—2018年间，随着苏州市经济持续发展，年供水总量增多，工业废水排放量增加，使苏州市水资源系统承受压力。但生活污水处理率提高、工业废水处理量逐年增加、人均生活用水量降低，在一定程度上缓解了苏州市水资源压力。此期间，苏州市经济发展与水资源系统之间相互作用，使得两者之间耦合程度较高。

（2）经济发展与水资源系统耦合协调度

两系统的耦合协调情况大体上分为两个阶段。第一阶段：2007—2009年，经济发展系统与水资源系统耦合协调度分别为0.351、0.466、0.543，耦合协调度逐渐增大，表明经济发展与水资源系统之间关系逐渐改善，两系统由失调衰退阶段向调和阶段转变。第二阶段：2010—2018年，两系统逐渐由初级耦合协调向良好耦合协调方向发展。此阶段经济快速发展，GDP由9 228.21亿元升至18 597.47亿元，社会消费品零售总额增加3 040.8亿元，固定资产投资持续增加，居民可支配收入同步增长。同时，苏州市加大对水资源保护力度，增加水环境治理投资，生活污水处理率稳定在95%以上，2018年水功能区达标率较2010年增长了73%，水资源水平较前期亦有提升。

2.4 灰色关联分析及定位发展要素

灰色关联度分析可助力精准定位经济发展与资源系统协调发展的关键性要素[15]，如表4所列，水资源保护与经济发展系统之间关联程度最高，表明水资源保护是经济发展的最主要因素。同时水资源水平和压力与经济发展系统之间关联度大于0.5，表明了水资源水平和压力在经济发展中也不容忽视。

2018年苏州市的水功能区达标率为80.7%，相比于杭州市的水功能达标率96.2%还有很大差距。地表水质污染以富营养化为主要特征，主要污染物为总氮和总磷。如图3所示，2018年苏州市工业废水排放量达3.9亿m3,工业化学需氧量、氨氮产生量高达366 222 t和22 179 t，尽管污染物治理削减率达93%，但仍有23 045 t工业化学需氧量和1 537 t氨氮排放到环境水体中，分别是同期杭州市排放量的2.2倍和5.0倍。由此可见，苏州市的水资源保护存在进一步提升的空间。鉴于当前的污染物削减水平已超过90%，仅提高废水治理率并不能有效改善水环境现状，因此，加大水资源的利用效率，减少工业废水排放总量可有效改善水环境质量。

图3 苏州市工业废水排放污染物情况（2018年）

由表4可知，经济规模、经济效益、经济结构亦均对水资源系统产生重要影响，其中经济结构与水资源系统的关联度高达0.813，是影响水资源系统可持续发展的最关键因素。

表4 苏州市经济发展系统和水资源环境系统关联度

经济结构对水资源发展影响最大，为使水资源系统优质稳定发展，优化经济结构至关重要。发达国家“三二一”产业结构黄金比例约为61∶36∶3[10]，而苏州市2018年“三二一”产业结构占比为50.8%、48.0%、1.15%，同发达国家的产业结构布局相比存在一定差距。

进一步细化工业产业结构可以发现（见图4），2018年苏州市规模以上工业企业（不包含电力、燃气及水的生产和供应业）用水量为8.11亿m3,除计算机、通信和其他电子设备制造业外，纺织业、黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料和化学制品制造业、造纸和纸制品业为另四大主要用水行业，四者用水量总计占比达55%，但其工业总产值之和为6 243亿元，贡献率仅为18.72%。说明苏州市第二产业中高水耗、高污染、低附加值的企业占比仍然偏高。因此，苏州市应持续优化产业结构布局，以建设高科技产业和现代服务业城市为目标，制定相应政策，调整产业供给与需求结构，扶持高技术、高附加值、低水耗的新兴产业发展。