长江经济带灰水足迹时空格局演变与驱动因素研究*

● 孙玉环

（东北财经大学 统计学院，辽宁 大连 116025）

一、引言

水是人类社会存在和发展的基础性自然资源。我国作为世界第二大经济体，人均水资源占有量仅为全球人均水平的1/4[1]，面临缺水问题的同时，也存在水资源浪费、水质环境恶化等生态问题。因此，保护水资源、改善水环境是当前我国政府及地方部门亟待解决的问题。

长江经济带作为我国国土空间开发的重点东西发展轴线，拥有丰沛的淡水资源和富饶的自然生物资源，对协调区域发展、建设生态文明具有重要的战略支撑作用。2013 年习近平总书记和李克强总理在工作中均强调了长江“黄金水道”的重要性，将长江经济带发展提升到国家战略层面。2014 年9 月，国务院印发《关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》，确立了长江经济带“东中西互动合作的协调发展带”和“生态文明建设的先行示范带”的战略定位，提出将长江经济带打造为“中国经济新支撑带”的战略目标。2016年9 月，中共中央政治局审议通过《长江经济带发展规划纲要》，明确了长江经济带生态环境保护工作的重要性，强调共抓大保护，不搞大开发，努力建成东西部联动、人与自然和谐发展的绿色经济带。2018 年4 月，习近平总书记在长江经济带发展座谈会上明确提出要“以长江经济带发展推动经济高质量发展”。

长江流域水资源量约占全国的36%，单位国土面积水资源量约为全国平均值的2 倍[2]，依托得天独厚的水资源优势，一系列高耗水产业得到发展。长江经济带的用水总量和强度保持在高位水平，同时废污水排放总量和强度也居于高位，是全国排放废水、有毒污染物的主要承载区域，且水污染排放存在地区差异，大致呈北多南少、中部多东西部少的整体格局[3]。根据《中国环境统计年鉴2021》公布的数据，截至2020 年底，长江经济带废水排放量和各有毒化学物质（化学需氧量、氨氮、总氮、总磷、石油类等）排放量均超过全国总量的40%。长江经济带废污水的稀释和处理消耗了大量淡水资源和社会成本，对环境和经济的可持续发展造成压力。因此，研究如何在降低长江经济带整体水污染的同时，重点改善高污染地区的水环境状况，对促进区域生态可持续发展，落实国家生态保护政策，依托黄金水道推动经济高质量发展具有重要的参考意义。

二、文献综述

科学合理地定量评估水环境质量是水资源可持续利用的前提，是环境管理与决策的根据。现有关于水环境质量评价的研究，多采用模糊综合评价法[4]、综合污染指数法[5]、灰色关联分析法[6]、水质标识指数法[7]等。这些评价方法均将水质作为水环境污染的评判依据，但未考虑水资源消耗对水体污染的影响。Hoekstra 和Chapagain[8]提出灰水足迹的概念，将其定义为以自然本底浓度和现有的水质环境标准为基准，水污染物稀释至环境无害标准所需的淡水体积。灰水足迹以“稀释水”的形式将水体污染程度量化，将实际淡水资源消耗与水体污染程度相联系，反映水体污染对水环境的影响，为水环境质量评价提供了新的方法思路[9]，被广泛应用于水体污染的评价研究[10-11]。国内外学者们从全球、国家、省级等多种空间视角对灰水足迹进行研究，如Mekonnen 和Hoekstra[12]以氮为污染元素计算灰水足迹，用于评价全球各流域水质状况和可持续性；Barreto 等[13]对巴西伯南布哥甘蔗作物土壤中的农药混合物灰水足迹进行估计，并对估计效果进行评价；张鑫等[14]基于灰水足迹理论测算了2000—2016 年汾河流域农业灰水足迹及效率，提出倡导使用有机肥、加强污水处理设施等建议；王圣云和林玉娟[15]将水足迹与灰水足迹指标纳入农业生态效率指标体系，对1990—2016 年我国农业生态效率空间演化特征及驱动因素进行实证分析；傅春等[16]对江西省及各县区2000—2020 年的灰水足迹及其强度进行计算分析，探究了氮肥和磷肥对水环境的污染情况。

现有关于灰水足迹驱动因素的研究方法中，主要有回归分析法[17-18]、因素分解法[19-20]。其中，因素分解法中的对数平均迪氏指数分解法(LMDI)应用最为广泛，如Zhang 等[21]基于Kaya 恒等式和LMDI 模型将灰水足迹强度的影响因素分解为经济环境、产业结构、技术进步、自然禀赋、区域开发程度等效应；白天骄和孙才志[22]应用扩展的Kaya恒等式结合LMDI 模型，研究环境效率、技术条件、资本产出、资本深化等因素对人均灰水足迹的影响；张玲玲等[23]应用LMDI 模型将灰水足迹的驱动因素分解为人口规模、经济水平、产业结构及技术进步等4 种因素。但随着学术界对因素分解模型的深入研究，LMDI 分解模型的弊端逐渐显露。Vaninsky[24]在研究碳排放时指出，包括LMDI在内的因素分解模型皆是在Kaya 恒等式的基础上，将目标变量分解为多种因素乘积的形式，各种影响因素之间的依赖性较强，而且无法同时包含多种绝对量和相对量因素，有可能遗漏隐含变量，使分解结果产生偏差。在此基础上，Vaninsky 提出了广义迪氏指数分解法(GDIM)，该方法可以解决现有指数分解法存在的不足，从而更加全面准确地对驱动因素进行分解。目前GDIM 广泛应用于碳排放领域，涉及工业[25]、制造业[26]、电力行业[27]、旅游业[28]等多个行业，尚未检索到有应用于灰水足迹的研究。

总体来看，学术界从不同视角对灰水足迹展开研究，灰水足迹的测算口径较为完善，但仍存在一些不足。现有研究多基于灰水足迹测算结果对比分析区域间水环境污染差异，较少文献采用反映区域环境发展不平衡程度的统计指标客观测度；多以灰水足迹的计算量反映区域的水污染状况，但灰水足迹仅说明稀释区域排放污染物所需水量，不能代表区域的真实污染排放强度，也无法反映水污染对自然水资源储量及生态系统的压力；对灰水足迹驱动因素分解的相关研究存在分解方法不够完善及影响因素选取不够全面等问题。

为此，有必要以我国长江经济带为主要研究对象，分析水质性缺水地区的灰水足迹时空格局演变及驱动因素，以期为促进区域生态可持续发展提供参考建议。基于现有成果，研究尝试在如下几个方面做出改进：第一，引入Theil 指数分析长江经济带灰水足迹可持续性区域差异状况，通过计算组内和组间Theil 指数反映长江经济带不同区域水环境污染的不平衡程度；第二，在核算灰水足迹基础上进一步计算灰水足迹衍生指标，利用灰水足迹强度反映区域的真实水污染排放强度，并基于灰水足迹载荷系数客观表明区域灰水足迹对水体环境的压力；第三，引入GDIM 分解模型分析长江经济带灰水足迹的驱动因素，相比于LMDI 分解法，更能提高分解结果的准确性，降低各因素之间的依赖性；第四，同时考虑选取经济规模效应、自然禀赋效应和人口规模效应3 个绝对量因素，以及灰水足迹强度效应、灰水足迹载荷效应、人均灰水排放效应、经济效率效应及经济-水量依赖效应5 个相对量因素，全面比较分析各因素对灰水足迹的影响大小和方向。

三、研究方法与数据来源

（一）长江经济带灰水足迹的测算方法

在此，采用《水足迹评价手册》[8]中灰水足迹的计算方法，结合前人研究成果[29-30]，从农业、工业、生活三方面测算2009—2020 年长江经济带11 个省市的灰水足迹。

1.农业灰水足迹

农业部门水污染没有固定排污口，通过地表径流、农田排水等方式进入自然水体，属于面源污染。农业灰水足迹主要分为种植业灰水足迹和养殖业灰水足迹两个部分，其中种植业灰水足迹的计算公式如下：

式中，GWFpla(TN) 表示种植业灰水足迹，∂代表氮肥淋失率，Appl 代表氮肥施用量，Cmax(TN)为TN的水质标准浓度，Cnat(TN) 表示水体中TN 的自然本底浓度。

养殖业灰水足迹的计算过程如下：

其中：

则养殖业灰水足迹为：

式中，GWFbre表示养殖业灰水足迹，GWFbre(COD)和GWFbre(TN)分别表示养殖业COD 和TN 灰水足迹，Lbre(i)表示养殖业COD 或TN 的排放量，n代表畜禽年养殖数量，m 代表每年每只畜禽粪尿排放量，τ 代表粪尿污染物含量，β 代表粪尿污染物进入水体流失率，Cmax(i)表示COD 或TN 的水质标准浓度，Cnat(i)表示水体中COD 或TN 的自然本底浓度。

将种植业和养殖业相同污染物的灰水足迹相加，取最大污染物灰水足迹值为农业总灰水足迹值，由此得到农业总灰水足迹为：

式中，GWFagr表示农业总灰水足迹。

2.工业和生活灰水足迹

对水污染而言，点源污染主要包括工业废水和城市生活污水污染，通常有固定的排污口集中排放。工业和生活污水中的主要污染物为化学需氧量(COD)和氨氮(NH3-N)，故工业和生活灰水足迹均基于COD 和NH3-N 进行计算。以工业为例，工业灰水足迹计算过程如下：

式中，GWFind为工业灰水足迹，GWFind(COD) 和GWFind(NH3- N) 分别表示工业COD 和NH3-N灰水足迹，Lind(i) 表示工业COD 或NH3-N 的排放量。

同理，可得生活灰水足迹GWFlife。

3.总灰水足迹

将农业、工业及生活灰水足迹三者汇总，得到地区灰水足迹。地区灰水足迹的计算公式如下：

式中，GWF 为地区灰水足迹。

4.灰水足迹强度与载荷系数

灰水足迹的数值大小受区域经济发展规模、地域面积、产业结构等多方面影响，不能代表区域的真实污染排放强度，亦无法直接反映水污染对自然水资源储量的压力。鉴于此，在核算灰水足迹的基础上计算灰水足迹衍生指标——灰水足迹强度及灰水足迹载荷系数。

灰水足迹强度为地区灰水足迹与地区生产总值的比值，可以反映地区的真实水污染排放强度[31]，其值越大，说明单位GDP 排放的水污染物越多，可体现灰水足迹的经济可持续性情况。灰水足迹强度的计算公式如下：

式中，GWFI 为灰水足迹强度（m3/万元），GDP 代表地区生产总值（万元）。

灰水足迹载荷系数为地区灰水足迹与水资源量的比值，其值越大，说明该地区的水污染程度越大，可用于评价区域灰水足迹的环境可持续性。灰水足迹载荷系数的计算公式如下：

式中，WPL 为灰水足迹载荷系数（无量纲），R 为地区水资源总量(m3)。

（二）灰水足迹可持续性不平衡程度的测度——Theil指数

Theil[32]利用信息理论中的熵概念来计算收入不平等时提出了Theil 指数，目前普遍应用于地区间的环境均衡性研究[33-34]，故可利用Theil 指数分析长江经济带灰水足迹可持续性的地区不平衡情况。Theil 指数可以分解为组内和组间Theil 指数，分别表示组内和组间因素的影响程度，从而得到不同影响因子的贡献率。为此，利用Theil 指数，针对灰水足迹强度和灰水足迹载荷系数两个指标，分析长江经济带灰水足迹可持续性区域不平衡性。Theil 指数的分解公式如下：

（三）长江经济带灰水足迹的驱动因素分解——GDIM

在计算灰水足迹的基础上，借鉴Vanisky 提出的GDIM 模型[24]对长江经济带灰水足迹变化的影响因素进行分解。GDIM 主要是通过对Kaya恒等式的变形建立多维因素分解模型，揭示灰水足迹变化的内在原因，其分解步骤如下：

首先，建立长江经济带灰水足迹及其驱动因素的关系式，如式（12）～（14）所示：

式中，GWF 为地区灰水足迹，GDP 为地区生产总值，GWFI 为灰水足迹强度，R 为地区水资源总量，WPL 为灰水足迹载荷，P 为地区人口数，PG⁃WF 为人均灰水足迹，PGDP 为人均地区生产总值，GR 为万元GDP 水资源量。

其次，对式（12）～（14）变形，得到：

再次，对式（16）～（19）分别求8 个影响因素的偏导，建立各影响因素的雅克比矩阵∅(X)，如式（20）所示：

最后，将长江经济带灰水足迹的变化量∆GWF 分解为各影响因素贡献之和，如式（21）所示：

在（21）式中，L 用以表示时间跨度，∆GWF =(GWFI GDP 0 0 0 0 0 0)T；I 表示单位矩阵；“+”表示广义逆矩阵运算符号，若雅克比矩阵∅(X)中的列向量线性无关，那么，就会有∅(X)+=(∅(X)T∅(X))-1∅(X)T。

根据式（21），研究中可将长江经济带灰水足迹的变化量∆GWF 分解为8 种因素的总和，分别为∆GDP、∆GWFI、∆R、∆WPL、∆P、∆PGWF、∆PGDP以及∆GR。其中：3 个绝对量因素∆GDP、∆R、∆P分别表示地区生产总值变化（经济规模效应）、水资源量变化（自然禀赋效应）、地区人口数变化（人口规模效应）对灰水足迹变化的影响；5 个相对量因素∆GWFI、∆WPL、∆PGWF、∆PGDP 以及∆GR 分别表示灰水足迹强度变化（灰水足迹强度效应）、灰水足迹载荷变化（灰水足迹载荷效应）、人均灰水足迹变化（人均灰水排放效应）、人均地区生产总值变化（经济效率效应）和万元GDP 水资源量变化（经济-水量依赖效应）对灰水足迹变化的影响。

（四）数据来源说明

选取2009—2020 年长江经济带9 省2 市为研究对象，分别计算农业、工业、生活部门的灰水足迹。用全国氮肥淋失率的平均值7%代表长江经济带农业氮肥淋失率[35]，氮肥施用量与废水排放量来源于《中国环境统计年鉴》，畜禽年养殖数量来源于《中国农村统计年鉴》，每年每只畜禽粪尿排放量、单位粪尿污染物含量、粪尿污染物进入水体流失率来自于《全国规模化畜禽养殖业污染情况调查技术报告》；工业及生活部门的COD、NH3-N 排放量均来源于《中国环境统计年鉴》；地区生产总值、水资源总量、人口总数等数据来自于《中国统计年鉴》。受纳水体的自然本底浓度假设为0[8]；参照《污染物综合排放标准》(GB8978—1996)中的排放标准，COD 和NH3-N 的水质标准浓度分别为60mg/L 和15mg/L[36-37]。

为深入分析长江经济带灰水足迹构成情况及灰水足迹变化的驱动因素，根据各省市地理位置，将长江经济带11 个省市分为上、中、下游三组，其中上游包括重庆、四川、贵州、云南，中游包括安徽、江西、湖北、湖南，下游包括上海、江苏、浙江。

四、结果与讨论

（一）长江经济带灰水足迹的时空格局演变分析

以下拟从灰水足迹的总量及构成、灰水足迹强度及灰水足迹载荷系数三个方面剖析长江经济带灰水足迹的时空格局变化情况。

1.灰水足迹的测算与分析

根据式（1）～（8）计算长江经济带农业部门、工业部门、生活部门的灰水足迹以及总灰水足迹，得到2009—2020 年长江经济带灰水足迹发展变动情况（见表1 和图1）。总体来看，随着我国经济的发展和生态保护力度加强，长江经济带的整体水环境状况得到改善，水污染治理成效显著。2020 年上游、中游及下游地区灰水足迹相较于2009 年 分 别 下 降39.00 亿m3、165.03 亿m3和145.61 亿m3。从灰水足迹的变动趋势来看，2009—2015 年样本期间长江经济带各省市灰水足迹水平均较高，其中2011 年长江经济带虽然在农业废水和工业污水治理方面取得一定成效，农业和工业灰水足迹有所改善，但由于居民生活废水产生总量2010 年相较于2009 年增加13.80%，生活部门氨氮和COD 排放量分别增加81.88% 和21.22%，引起生活灰水足迹排放量增加21.2%，灰水足迹总量由2010 年的1 990.9 亿m3回升至2011 年的2 088.5 亿m3；2016 年起，随着《环境保护税法》和《重点流域水污染防治规划（2016—2020 年）》相继出台，两会在《政府工作报告》中强调“生态环境质量总体改善”为今后五年经济社会发展的主要目标任务之一，国家治理水污染力度进一步加大，长江经济带灰水足迹明显改善。2020 年，由于长江经济带各地区生活部门COD、氨氮排放量增加，各地区灰水足迹排放情况均呈现恶化趋势，灰水足迹总量上升至1 661.1 亿m3，说明加强居民环保用水观念的宣导是长江经济带今后水环境改善的重点工作。分地区来看，被称为“天府之国”的四川省位于长江上游，自然条件优越，水源涵养能力较强，农业发展水平较高，但其农业仍以小农户经营主体为主，农业生产机械化水平相对落后，水利设施及污水处理设施基础薄弱，农业灰水足迹处于高位，因此其灰水足迹为长江经济带最高，均值为311.40 亿m3。相对而言，上海、重庆作为直辖市，由于其地域面积最小，二者灰水足迹为长江经济带最低，均值分别为28.88 亿m3与82.11 亿m3。

表1 2009—2020年长江经济带11省市灰水足迹 亿m3

图1 2009—2020年长江经济带11省市灰水足迹变动情况

表2 为2009—2020 年长江经济带上、中、下游地区灰水足迹各部门占比发展变动情况。可以看出，对中上游而言，农业部门面源污染是水环境污染的主要来源，相对来说，下游地区生活部门点源污染为水污染的主要占比。长江经济带经济分布呈东富西贫的空间格局，中上游地区农业发展规模庞大，但现代化绿色农田的建设尚有待提升，尤其是农村地区污水处理系统建设滞后，大部分污水没有经过无害化处理，直接排放进入河流、湖泊等自然水体，对农村水环境造成污染，农业面源污染形势相对严峻；相对而言，下游长三角地区的经济发展水平较高，人口密集，城镇化率和工业集聚度高，生产生活对水资源的需求量大，导致生活污水和工业废水源多面广，加之城镇化的快速推进侵占了耕地等生态用地，地表污染物更容易汇聚到水体中，同时也降低了环境自净能力。从灰水足迹结构的变动情况来看，长江经济带上、中、下游地区工业灰水足迹占比均呈递减趋势，尤其是2016 年工业和生活灰水足迹占比明显下降，这得益于长江经济带工业布局与结构的调整以及环保用水观念的普及，然而2016 年后生活部门灰水足迹占比逐年回升，尤其在2020 年生活灰水足迹比重相较于2019 年大幅上升，进一步印证了加强居民环保用水观念的宣导力度是今后长江经济带实现水环境绿色发展的关键。

表2 2009—2020年长江经济带灰水足迹各部门占比变动情况 %

2.灰水足迹强度的计算结果与区域差异分析

图2 为2009—2020 年长江经济带平均灰水足迹强度分布情况。从空间上看，长江经济带灰水足迹强度大致呈西高东低的格局。其中，云南、贵州灰水足迹强度最高，分别为178.68m3/万元和160.71m3/万元，说明这两个地区水环境污染物处理能力相对较差，稀释一定的有毒污染物需要投入的资金更多，水体净化率较低。相对而言，长三角地区的上海、浙江、江苏灰水足迹强度较低，分别为13.65m3/万元、28.43m3/万元和35.61m3/万元，这些地区经济技术水平相对发达，具备较高的污水处理能力，投入相对较少的资金即可稀释一定量的水体污染物，水体净化效率较高，此外，这三个省市出台了符合地方实际情况的针对性政策，如2016 年起浙江省响应国务院“水十条”开展治污水暨水污染防治行动，并制定《浙江省水污染防治行动计划》，全方位、多举措提高水环境质量。

图2 2009—2020年长江经济带平均灰水足迹强度分布

图3 为2009—2020 年长江经济带灰水足迹强度的发展变动情况。从时间演变趋势看，2009—2019 年长江经济带上、中、下游地区的灰水足迹强度呈持续下降的态势，2020 年各地区灰水足迹强度相较于2019 有所回升。2005 年长江沿线七省二市签订《长江经济带合作协议》后，国家与地方部门采取一系列措施推进长江流域绿色协调发展，在水资源保护、水污染治理、污水排放管理等方面取得显著成效，长江经济带上、中、下游地区的灰水足迹强度均呈逐年下降的趋势。对比来看，长江经济带上游地区灰水足迹强度最大，中游地区次之，下游地区灰水足迹强度最小，这进一步印证了图2 中显示的灰水足迹强度分布情况。在区域经济方面，长江经济带经济环境大致呈东富西贫的分布状态，以地处下游的江苏与地处上游的云南为例，两地灰水足迹年平均排放量差距不大，但2020 年江苏GDP 为102 718.98 亿元，云南GDP 仅为24 521.90 亿元，江苏为云南的4.19 倍，单位GDP 产出下，江苏排放进入自然水体的有毒污染物较少。相比于2009 年，2019 年长江经济带不同区域的灰水足迹强度差距缩减显著，说明长江经济带各地区对于水环境相关国家政策落实情况较好，水环境治理和保护方面的资本、技术等条件的差距减小，水环境得到改善。此外，2016年较2015 年各地区灰水足迹强度有明显的下降趋势，对应表1 中所显示的2016 年较2015 年灰水足迹总量骤降的趋势，这得益于长江经济带水污染治理力度的加强，灰水足迹经济可持续性明显改善。2020 年，由于各地区生活部门废污水排放量增大导致灰水足迹排放总量增多，超过各地区经济规模上升的幅度，灰水足迹强度有一定的回升趋势。

图3 长江经济带灰水足迹强度变动情况

为深入探究长江经济带不同地区灰水足迹强度的不平衡情况，计算2009—2020 年长江经济带灰水足迹强度的Theil 指数，其分解情况如图4所示。由图4 中的上图可以看出，长江经济带上、中、下游之间灰水足迹强度的不平衡是整体灰水足迹强度不平衡的主要原因，其组间Theil 指数贡献率接近80%，长江东西流域自然条件与社会经济条件差异明显，在对外交通、科技教育、经济发展水平等方面长江东部显著优于西部地区，而在自然资源分布方面，西部比东部丰盈，上述条件的差异导致长江经济带上、中、下游水环境情况不同，灰水足迹强度差距明显。图4 中的下图显示，长江经济带下游地区的江苏、上海、浙江之间灰水足迹强度的不平衡程度最大，其组内Theil 指数贡献率高达80%，而中游、上游地区内灰水足迹强度的不平衡程度较小，说明长江经济带中上游地区灰水足迹经济可持续性的均衡状况优于下游地区。从贡献率的发展变动趋势来看，2020 年长江经济带上、中、下游灰水足迹经济可持续性的不平衡程度相较于2009 年有所改善，组间Theil 指数贡献率在研究期间下降了7.90%。

图4 长江经济带灰水足迹强度的Theil指数分解

3.灰水足迹载荷系数的计算结果与区域差异分析

从空间视角看，对2009—2020 年长江经济带各省市灰水足迹载荷指数分别取平均值，基于自然间断点分级法划分为五类，其载荷系数与分布情况如表3 和图5 所示。第一类为高载荷区，只包括上海，上海可用水源稀少、人口众多，其人均水资源占有量不足全国人均水资源量的1/10，而且上海经济发达，高耗水产业密集，绝对用水量大，从灰水足迹载荷指数来看，其平均负荷指数为0.7978，远高于长江经济带其他省市，2014 年以前上海灰水足迹载荷指数高于1，其水资源总量不足以稀释所有污染物，2014 年及以后载荷指数仍接近1，水污染压力较大；第二类为较高载荷区，只包括江苏省，江苏作为我国的工业大省，废水排放量居全国高位，且水源不如长江经济带上游省份丰富，导致江苏水污染压力较大；第三类为中度载荷区，包括重庆、湖北、安徽，这三个地区地处长江中上游，水资源较为丰富，同时人口相对密集，产业集聚度高，水环境生态问题严峻；第四类为较低载荷区，包含四川、云南、贵州、湖南四个省份，这些地区位于长江中上游流域，具有较为丰富的淡水资源，水体稀释污染物的能力较强，水环境压力较小；第五类是低载荷区，包括江西、浙江两个省份，其灰水足迹排放量较低，且具有丰富的淡水资源，水体纳污能力较强，不仅可以稀释本地区排放的水体污染物，而且有盈余的淡水资源可输送至其他地区稀释污染物。

表3 2009—2020年长江经济带11省市灰水足迹载荷系数（无量纲）

图5 2009—2020年长江经济带平均灰水足迹载荷系数分布

图6 为2009—2020 年长江经济带灰水足迹载荷系数变动情况，从时间演变趋势看，长江经济带各地区的灰水足迹载荷系数波动均较大，其中，下游地区的载荷系数波动幅度最大，中上游地区的载荷系数变动幅度较小。总体来看，长江经济带上、中、下游地区灰水足迹均小于0.35，2020 年各地区载荷系数相比2009 年均有所降低，其中长江下游下降幅度最大，其载荷系数从0.30 下降至0.17。从空间横向对比来看，长江经济带下游地区的灰水足迹载荷系数最高，中游地区次之，上游地区最低（仅2016 年与2020 年中游地区灰水足迹载荷系数低于上游地区），其次序与灰水足迹强度相反，灰水足迹强度较高的长江经济带中上游区域，具有较低的灰水足迹载荷系数，说明长江经济带灰水足迹经济可持续性和环境可持续性呈现一定的负相关关系。

图6 长江经济带灰水足迹载荷系数变动情况

长江经济带不同地区的灰水足迹载荷系数差异较大，可计算Theil 指数深入分析不同地区灰水足迹载荷系数的不平衡情况，Theil 指数分解结果如图7 所示。由图7 中的上图发现，与灰水足迹强度的不平衡情况不同，长江经济带上中下游之间灰水足迹载荷的不平衡程度与各地区内部的不平衡程度基本相当，其中2015 年、2016 年、2019 年的组内Theil 指数贡献率大于组间Theil指数贡献率，其他年份组间贡献大于组内贡献。图7 中的下图显示，长江经济带上游生态环境脆弱，各省市经济发展差距明显，生态环境治理投入差距较大，灰水足迹载荷的不平衡性最为严重，其平均贡献率大于85%；中游地区次之；下游地区的各省市之间灰水足迹载荷的不平衡程度最小，其平均贡献率不足3%。这说明长江经济带下游地区灰水足迹环境可持续性的均衡状况优于中上游地区，而上文分析结果显示长江经济带中上游地区灰水足迹经济可持续性的均衡状况优于下游地区。

图7 长江经济带灰水足迹载荷系数的Theil指数分解

由此可见，长江经济带灰水足迹经济可持续性与环境可持续性的均衡状况呈现一定的负相关关系。

（二）长江经济带灰水足迹的驱动因素分解

在计算灰水足迹的基础上，采用GDIM 模型对长江经济带灰水足迹变动的影响因素进行分解，将各个因素对灰水足迹的贡献值逐年累加，计算出各驱动因素对灰水足迹变化的累计贡献值（见表4 和图8）。

图8 长江经济带灰水足迹驱动因素的累计贡献变动情况

表4 2010—2020年长江经济带灰水足迹驱动因素的累计贡献值 亿m3

可以看出，经济规模效应的正向驱动效应最强，其累计增长量处于逐年增长状态，且年增长量最大，其次正向驱动效应较强的是人口规模效应。具体来说，2009—2020 年经济规模效应分别促进长江经济带的上、中、下游地区灰水足迹增加2 645.69 亿m3、2 504.76 亿m3和1 011.20 亿m3，而人口规模效应分别促进灰水足迹增加269.07亿m3、640.49 亿m3和188.36 亿m3。此外，自然禀赋效应对长江经济带中下游地区灰水足迹有促增作用，但促增效果相对经济规模效应和人口规模效应来说较弱，在研究期间分别促进中、下游地区灰水足迹增加65.65 亿m3和108.28 亿m3。城市污水是长江经济带社会高速发展、人口数量急剧增加带来的副产品，今后长江经济带在推进产业升级和城镇化建设的同时，应把生产要素改进、优化产业结构和倡导居民节约用水、合理用水、科学用水的用水观念作为降低灰水足迹的重点。

在灰水足迹的负向驱动因素中，灰水足迹强度效应是促进长江经济带上、中、下游地区灰水足迹减少的关键因素，2009—2020 年间灰水足迹强度效应分别促进上、中、下游地区灰水足迹减少了1 489.45 亿m3、1 715.49 亿m3和839.24 亿m3。经济效率效应、人均灰水排放效应、经济-水量依赖效应、灰水足迹载荷效应在研究期间对长江经济带上、中、下游地区灰水足迹有不同程度的促降作用。其中，经济效率效应对上游地区灰水足迹的促降作用较强，为787.51 亿m3；人均灰水排放效应对中、下游灰水足迹的促降作用较强，分别为1 119.65 亿m3和566.44 亿m3。进一步印证了促进产业结构优化升级、倡导居民科学合理的用水方式是长江经济带降低水污染的关键。

五、结论和政策启示

（一）结论

在测算2009—2020 年长江经济带11 个省市的灰水足迹基础上，进一步核算灰水足迹强度及灰水足迹载荷系数，通过Theil 指数分析长江经济带上、中、下游的灰水足迹可持续性的区域不平衡情况，采用GDIM 模型对灰水足迹的驱动因素进行分解。研究结论如下：

第一，2009—2020 年的12 年间长江经济带灰水足迹总体情况得到改善，不同地区灰水足迹的总量变动情况与构成比例存在差异。具体来看，2009—2015 年样本期间长江经济带各省市灰水足迹水平较高，2016—2019 年灰水足迹明显改善，但在2020 年长江经济带各省市灰水足迹均有恶化迹象。对中上游地区而言，农业部门面源污染是水环境污染的主要来源，而下游地区水体污染源主要为生活部门点源污染。长江经济带各地区工业灰水足迹占比均呈递减趋势，工业绿色发展成效显著。

第二，长江经济带各地区间灰水足迹强度与灰水足迹载荷系数的大小和均衡性存在差异。从空间上看，长江经济带灰水足迹强度大致呈西高东低的空间格局，而灰水足迹载荷系数大致呈东高西低的空间格局。均衡性方面，上、中、下游灰水足迹强度之间的不平衡性高于各地区内省市之间的不平衡性，下游地区灰水足迹强度的不平衡程度最大，中上游地区的不平衡程度相对较低；上、中、下游灰水足迹载荷之间的不平衡性与各地区内省市之间的不平衡性相当，上游地区灰水足迹载荷的不平衡程度最大，中下游地区的不平衡程度相对较低。从时间演变趋势看，2009—2019年的11 年间长江经济带上、中、下游地区的灰水足迹强度均呈持续下降的态势，但在2020 年有回升趋势；2009—2020 年长江经济带上、中、下游地区的灰水足迹载荷系数波动较大，但2020 年相较于2009 年地区间不平衡对总体不平衡的贡献程度无明显的变化。

第三，促增因素中经济规模效应对长江经济带灰水足迹的正向驱动效应最强，促增作用显著增强，人口规模效应次之，此外自然禀赋效应对中下游地区灰水足迹有显著促增作用。随着产业规模的扩大和人口总量的不断增长，经济总量规模扩大对水环境的负面影响进一步加强，居民生活排放的废水是造成水污染的重要因素。水环境的纳污和自我修复的能力不是长江经济带水环境变化的主要原因，需要多举措并用推进经济增长与生态环境保护协同共进。

第四，促降因素中灰水足迹强度效应对各地区的累计促降效应最大，经济效率效应、人均灰水排放效应、经济-水量依赖效应、灰水足迹载荷效应对长江经济带上、中、下游地区灰水足迹分别有不同程度的促降作用。随着水环境保护政策的出台，治污工作进一步推进，长江经济带形成水体污染物高排放与污水治理工作持续推进共存的局面，经济发展处于从“量”变到“质”变的过渡阶段，样本期间长江经济带的环境容量和环境承载能力有所提升。促进产业结构优化升级、倡导居民科学合理的用水方式是长江经济带降低水污染、改善水环境的重点。

（二）政策启示

在2009—2020 年的12 年间，长江经济带灰水足迹状况虽有所改善，但仍存在灰水足迹总量较高、农业与生活部门占比较大、可持续性区域发展不均衡以及经济规模扩大对水环境恶化的影响加大等问题。因此，根据前述研究结果，对改善长江经济带水环境提出如下参考建议：

第一，加强区域水环境治理力度，完善顶层制度设计。应按照“共抓大保护，不搞大开发”的总体策略，精细化制定生态基准，完善污水处理收费机制，合理制定收费标准，促进企业生产方式转型和居民生活方式转变；应推进水污染法制体系建设工作，按照水环境质量标准、污水排放综合排放标准、行业标准严控污水的排放和处理；坚持生态优先、绿色发展，促进长江经济带绿色发展和生态文明建设。

第二，发挥区域优势，因地制宜降低水污染。长江上游需在发展经济的同时增加水污染防治方面的财政预算投入，加强生态环境保护，保持水土，维持森林涵养水源能力；长江中下游地区应注重沿岸水污染企业的管理工作，关停高污染、低效率的工业企业，提高水资源利用效率，减少水污染的排放。长江经济带应依托黄金水道促进东西区域协同发展，发挥长江上游的自然禀赋优势，同时促进经济和科技增长空间从沿海向沿江内陆拓展，形成长江经济带东西联动互助、优势互补的发展格局，缩小上中下游的发展差距。

第三，推广和普及污水排放处理技术。在农业方面，养殖业应积极落实养殖用地、配套交通、环保等基础设施，对困难养殖户补贴帮扶，种植业应推行有机肥的使用，改善农业种植结构，采用节水的灌溉方式；在工业方面，传统制造业与新兴产业应大力推行清洁生产和污水处理设备的自动化技术，在保证生产污水减排少排的同时，进行污水的深度处理、达标排放，尤其是高能耗、高污染的重化工业，应当根据环境资源禀赋与节能减排政策的要求，改良生产工艺，制定科学合理的生产计划，积极开展三废综合利用。

第四，加强居民环保用水的宣导工作。可以通过电视、报纸、网络等媒体进行宣传，在小区宣传栏张贴宣传标语等措施增强居民的环保用水意识，培养居民节约用水、合理用水、科学用水的用水观念，使居民养成良好的用水习惯。尤其是对于长江沿线农村地区，应在完善农村污水处理设施建设的同时，加强农村环境教育，实现农村水环境绿色、可持续发展。