基于LMDI的区域因素与水资源消耗强度变化关系的研究

叶 凯,章恒全,张陈俊

(河海大学 商学院,江苏 南京 211100)



基于LMDI的区域因素与水资源消耗强度变化关系的研究

叶 凯,章恒全,张陈俊

(河海大学 商学院,江苏 南京 211100)

摘要：基于改进的LMDI模型,考虑区域因素对水资源消耗强度变化的影响,对我国“十一五”期间水资源消耗强度的变化进行了分解分析。结果表明:技术进步是水资源消耗强度下降的主要影响因素,而产业结构调整和区域经济相对规模变化未能促进水资源消耗强度的下降;东、中、西部地区水资源消耗强度的变化存在差异,东部地区对全国水资源消耗强度下降贡献最大;含区域因素模型与未含区域因素模型相比,产业结构效应和技术进步效应分别相差0.96和2.33 m3/万元。因此,各地区要进一步关注技术进步、产业结构调整和地区之间相互支持。

关键词：水资源消耗;区域因素;分解效应; LMDI模型

自党的十八大以来,以习近平同志为总书记的党中央高度重视水资源问题,明确提出了“节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力”的水治理新思路。最近,《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》明确提出了“实行最严格的水资源管理制度,以水定产，以水定城,建设节水型社会”。用水效率是节水型社会评价指标体系的重要组成部分,因此对其开展研究,对建设节水型社会具有重要的意义。许多学者在这方面进行了相关研究，例如：贾绍凤等[1]利用库兹涅茨曲线研究了工业用水与经济发展之间的关系,认为工业用水下降的直接原因是部门用水效率的提高和经济结构的调整；陈素景等[2]认为经济发展会引起水资源利用效率的提高,并且发现用水效率呈现幂指数衰减,同时,各地区的用水效率存在较大的差异；李世祥等[3]通过实证研究发现,我国中西部地区水资源利用效率收敛趋势明显,而东部地区不存在收敛趋势,东部地区的用水效率明显高于中西部地区的,区域经济发展水平的差异是引起区域用水效率差异的主要原因。

国内外学者针对水资源消耗强度变化影响因素的相关研究甚少,而指数分解法(IDA)是这类研究最常用的方法,该方法主要被应用于能源消耗[4-6]和污染物排放[7-9]的影响因素分析。以能源消耗强度变化的影响因素分解分析为例,将能源消耗强度变化分解为结构效应和强度效应,分别反映产业结构调整和产业能源强度对能源消耗强度变化的影响;以此为鉴,不妨将水资源消耗强度变化分解为结构效应和强度效应,分别反映产业结构调整与产业用水强度对水资源消耗强度的影响。现有的分解分析都没有考虑区域因素的影响,现今欠发达地区经济发展占全国经济的比重在不断上升,但是其自身用水效率较低,使得水资源消耗强度下降存在很大的不确定性。

水资源是重要的自然资源,尤其对缺水国家和地区而言,水资源正在取代石油成为能源短缺的主要因素。然而对水资源消耗强度变化的影响因素分解分析鲜有学者关注。本文采用改进的LMDI方法,考虑区域因素对我国水资源消耗强度变化的影响,首先构建含区域因素的分解模型,再利用“十一五”期间的数据,利用含区域因素模型和未含区域因素模型分别分解分析水资源消耗强度变化的影响因素,并比较分解结果,最后得到结论并提出了相应的政策建议。

1模型构建

指数分解分析主要被应用于能源需求变化和污染排放变化的影响因素分析,也被应用于水资源领域,该方法得到了不断的发展与完善。Ang B W[10]将指数分解法划分为拉式指数分解法(Methods linked to Laspeyres index)与迪式指数分解法(Methods linked to Divisia index),并且各自包括若干种分解方法。但是在实际研究中,到底采用哪种方法更加适合,不同的学者有着不同的观点。Ang B W， et al.[10-12]认为对数均值迪式指数分解法(Logarithmic Mean Divisia Index,即LMDI)是最优的方法。该方法包括加法模型与乘法模型,其乘法分解结果具有加法特性,乘法分解结果与加法分解结果可以相互转化,不存在残差项。考虑到分解结果解释的难易程度,本文选择改进的LMDI加法模型,即完全分解的LMDI加法模型。

改进的LMDI加法模型如下:

(1)

式(1)中：I为总用水强度;Q为国内生产总值;Qij为第i个地区第j次产业的产值;Wij为第i个地区第j次产业的用水量;Si为第i个地区产值占国内生产总值的比重;Sij为第i个地区第j次产业产值占第i个地区总产值的比重;Iij为第i个地区第j次产业的用水强度。

限于篇幅,此处省去详细的推导过程,假定时间从时刻T-1变化到时刻T,根据对数均值权数函数等推导出的结果如下:

(2)

(3)

(4)

(5)

上述公式中:wij为权数,并且wij=Si·Sij·Iij； △Itot表示总用水强度的变化;△Ireg表示区域经济规模相对变化引起水资源消耗强度的变化,反映了各地区经济规模在全国的地位变化对水资源消耗强度变化的贡献程度;△Istr表示区域内产业结构调整引起水资源消耗强度的变化,反映了区域内产业结构转变对水资源消耗强度变化的贡献程度;△Iint表示区域内产业用水强度变化引起水资源消耗强度的变化,反映了技术进步对水资源消耗强度变化的贡献程度。

如果不考虑区域因素,则LMDI加法模型为:

(6)

式(6)中：I为总用水强度;Sj为第j次产业产值占国内生产总值的比重;Ij为第j次产业用水强度。

推导出的结果如下:

(7)

其中:

(8)

(9)

上式中△Istr和△Iint的含义与考虑区域因素的LMDI模型相同,分别反映产业结构调整和技术进步对水资源消耗强度变化的贡献程度。

2实证分析

2.1数据说明

本文所用数据根据历年《中国统计年鉴》和《中国水资源公报》整理计算而得。其中,国内生产总值指标按照三次产业进行划分；年鉴公报中没有将用水量指标按照三次产业进行划分,而是划分为农业用水、工业用水、生活用水和生态用水(2003年开始统计生态用水),为了便于研究,统一口径后将用水量指标按照三次产业口径进行整合,农业用水为第一产业用水,工业用水为第二产业用水,生活用水与生态用水合并为第三产业用水；用水强度指标由用水量指标除以产值指标得到(单位为m3/万元)。为了统一口径,消除价格因素的影响,以2006年为基期，即以2006年为100对三次产业产值进行调整。

2.2含区域因素的水资源消耗强度变化的因素分解

本文基于2006～2010年即“十一五”规划期间的数据,利用模型中的公式(1)～公式(5),进行了含有区域因素的水资源消耗强度变化的因素分解。为了更好地反映我国水资源消耗强度变化的区域特征,按照三分法,将我国31个省(市、区)划分为东、中、西部三个地区,分组情况如表1所示。

表2显示了含区域因素的水资源消耗强度变化的分解因素效应及其贡献率。在2006～2010年期间,我国水资源消耗强度累计下降了26.64 m3/万元,其中技术进步效应累计达到-54.02 m3/万元,占总效应的比重为202.78%,对水资源消耗强度的下降起到正向促进作用,是水资源消耗强度下降的主要影响因素；而区域结构效应和产业结构效应都是正值,两者累计达到27.38 m3/万元,占总效应绝对值的比重为102.78%,对水资源消耗强度的下降起到负向阻碍作用,其中区域结构效应的负向作用弱于产业结构效应的。

东、中、西部三个地区的水资源消耗强度都是累计下降的,只是下降幅度存在差异,东部下降最多,西部次之,中部下降最少；促进下降的原因存在很大的相似性,即技术进步效应是水资源消耗强度下降的主要影响因素,产业结构调整起到负向阻碍作用,东、中部地区的产业结构效应相似,西部地区的产业结构效应值最大。中、西部地区的区域结构效应是正值,而东部地区的是负值,说明中西部地区经济占全国经济的比重有所上升,而东部地区经济占全国经济的比重有所下降,由于全国整体用水效率比较低,所以引起区域结构效应的变化。

从3个地区对全国水资源消耗强度下降的贡献程度来看,东部地区对全国水资源消耗强度下降的贡献最大,贡献率(地区总效应/全国总效应×100%)达到47%；西部次之；中部最小。西部地区的技术进步效应最大,东部次之,中部最小,但这并不能说明西部地区技术比东部地区先进；虽然3个地区水资源消耗强度的下降都是由技术进步引起的,但是影响机制存在差异性,东部地区主要由技术进步导致水资源消耗强度下降,而西部地区由于初始水资源消耗强度比较大,因此微小的技术进步都会引起较大的水资源消耗强度下降。

图1显示了含区域因素的全国及东、中、西部地区水资源消耗强度变化的分解因素效应,从中可以清楚地看出各个地区的总效应和分效应情况。

注：限于文章篇幅,此处只计算LMDI加法模型分解因素效应及其贡献率,并没有计算LMDI乘法模型的分解结果。下同。

2.3未含区域因素的水资源消耗强度变化的因素分解

表3显示了未含区域因素的水资源消耗强度变化分解因素效应及其贡献率。利用模型中的公式(6)～公式(9)计算得到：2006～2010年全国水资源消耗强度累计下降26.64 m3/万元,与含区域因素的情况一致,其中技术进步效应累计达到-51.69 m3/万元,占总效应的比重为194.03%,是水资源消耗强度下降的主要影响因素；而产业结构效应是正值,累计达到25.05 m3/万元,占总效应绝对值的比重为94.03%,对水资源消耗强度的下降起到负向作用。东、中、西部三个地区的水资源消耗强度都累计下降,并且都是由技术进步效应的正向作用大于产业结构的负向作用所导致。

由于没有考虑区域因素,所以各地区的分项效应之和并不等于总效应,没有办法获得各地区的效应占全国总效应的比重。西部地区水资源消耗强度下降幅度最大,中部次之,东部最小,这与技术进步效应完全一致；然而东部地区产业结构效应为正值且最小,由此可以看出东部地区的产业结构调整更加有利于水资源消耗强度的下降。

图2显示了未含区域因素的全国及东、中、西部地区水资源消耗强度变化的分解因素效应,从中可以清楚地看出各地区的总效应和分效应情况。

2.4有、无区域因素的水资源消耗强度变化分解结果的比较

表4和图3显示了有、无区域因素的我国水资源消耗强度变化因素分解结果的比较,两种模型的总效应是一致的,在2006～2010年期间,水资源消耗强度累计下降26.64 m3/万元,含区域因素的技术进步效应和产业结构效应分别比不含区域因素的对应效应小2.33和0.96 m3/万元,正好等于区域结构效应的差异。含区域因素模型增加了技术进步效应对水资源消耗强度下降的促进作用,同时弱化了产业结构效应的阻碍作用。

表4有、无区域因素的水资源消耗强度变化分解结果的比较

注：基于表2和表3整理得到；此处只比较全国水资源消耗强度变化的分解结果,并没有比较东、中、西部地区水资源消耗强度。

3结论及政策建议

本文基于改进的LMDI模型(即不仅考虑产业结构调整和技术进步对水资源消耗强度变化的影响,还考虑区域结构因素的影响)，对我国“十一五”期间水资源消耗强度的变化进行了分解分析,同时比较了有、无区域因素模型分解结果的差异性,得到如下结论：

第一,在含区域因素的模型中,技术进步是全国水资源消耗强度下降的主要影响因素,而产业结构调整和区域经济规模的相对变化对水资源消耗强度的下降起到负向作用；东、中、西部地区的水资源消耗强度下降存在差异,但都是由技术进步效应的正向作用大于产业结构效应与区域结构效应的负向作用所致,其中东部地区对全国水资源消耗强度下降影响最大。

第二,在未含区域因素的模型中,技术进步同样是水资源消耗强度下降的主要影响因素,产业结构调整没有促进水资源消耗强度的下降,其中西部地区水资源消耗强度下降最大,与技术进步效应一致,但是东部地区产业结构的调整更加有利于水资源消耗强度的下降。

第三,含区域因素模型与未含区域因素模型相比,产业结构效应和技术进步效应分别相差0.96和2.33 m3/万元；通过含区域因素模型分解分析,能够得到各个地区水资源消耗强度变化对全国的贡献程度,即各地区的效应加总等于全国的效应。

基于以上分析,我们提出如下政策建议:(1)各地区在发展经济的同时,要进一步关注技术进步,形成创新的良好环境,降低水资源消耗强度,尤其是中、西部欠发达地区;(2)加快产业结构调整和优化,水资源消耗强度大的部门向水资源消耗强度小的部门转移,也是降低水资源消耗强度的重要途径;(3)各地区应通力合作,经济发达地区要加强对经济欠发达地区在资金、技术、人才和管理等方面的对口支持,以提高欠发达地区的用水效率,促进节水型社会建设。

参考文献:

[1] 贾绍凤,张士锋,杨红,等.工业用水与经济发展的关系：用水库兹涅茨曲线[J].自然资源学报,2004,19(3):279-284.

[2] 陈素景,孙根年,韩亚芬,等.中国省际经济发展与水资源利用效率分析[J].统计与决策,2007,22:65-67.

[3] 李世祥,成金华,吴巧生.中国水资源利用效率区域差异分析[J].中国人口·资源与环境,2008,18(3):215-220.

[4] Zhao X, Ma C, Hong D. Why did China’s energy intensity increase during 1998～2006: decomposition and policy analysis [J]. Energy Policy, 2011, 38: 1379-1388.

[5] Chung W, Kam M S, Ip C Y. A study of residential energy use in HongKong by decomposition analysis, 1990～2007 [J]. Applied Energy, 2011, 88: 5180-5187.

[6] Zhang M, Li H, Zhou M, et al. Decomposition analysis of energy consumption in Chinese transportation sector [J]. Applied Energy, 2011, 88: 2279-2285.

[7] Sun W Q, Cai J J, Mao H J, et al. Change in carbon dioxide (CO2) emissions from energy use in China’s iron and steel industry [J]. Journal of Iron and Steel Research, International, 2011, 18: 31-36.

[8] Steckel J C, Jakob K, Marschinski R, et al. From carbonization to decarbonization? past trends and future scenarios for China’s emissions [J]. Energy Policy, 2011, 39: 3443-3455.

[9] Xu X Y, Ang B W. Index decomposition analysis applied to CO2emission studies [J]. Ecological Economics, 2013, 93: 313-329.

[10] Ang B W. Decomposition analysis for policymaking in energy: which is the preferred method? [J]. Energy Policy, 2004, 32: 1131-1139.

[11] Ang B W, Zhang F Q, Choi K H. Factorizing changes in energy and environmental indicators through decomposition [J]. Energy, 1998, 23: 489-495.

[12] Ang B W, Liu F L. A new energy decomposition method: perfect in decomposition and consistent in aggregation [J]. Energy, 2001, 26: 537-548.

(责任编辑:黄荣华)

Research on Relationship between Regional Factors and Water Resource Consumption Intensity Variation Based on LMDI

YE Kai, ZHANG Heng-quan, ZHANG Chen-jun

(College of Business, Hohai University, Nanjing 211100, China)

Abstract：Considering the regional factors influence on water resources consumption intensity change, the water resources consumption intensity change during China’s “Eleventh Five-Year” was analyzed based on the improved LMDI model. The results showed that the technological progress was the main factor of water consumption intensity decreased, while the industrial restructuring and changes in the relative size of the regional economy failed to promote water consumption intensity decreased. There existed differences in water resources consumption intensity change between eastern, central and western regions, and the eastern region contributed most to the decrease of national water consumption intensity. Compared with the model of excluding regional factors, the industrial structure effect and technological innovation effect calculated by the model excluding regional factors were less than 0.96 and 2.33 m3/104Yuan. Therefore, the regions should further focus on technological progress, industrial restructuring and the support among different regions.

Key words：Water resource consumption; Regional factors; Decomposition effect; LMDI model

收稿日期：2015-12-25

作者简介：叶凯(1989─),男,湖北黄冈人,硕士,主要研究方向为工程项目管理与水资源经济学。

中图分类号：F323.213

文献标志码：A

文章编号：1001-8581(2016)05-0095-05