黄河流域水资源压力变化及其驱动因素分析

刘旭辉 张超 赵钟楠 史久杰

摘 要：为探究黄河流域水资源压力时空变化特征及其主导因素，对流域内生产、生活用水管理以及协同管理的政策制定提供支撑，基于2000—2019年时间序列数据，测算了黄河流域除四川省外的八省（区）水资源压力变化趋势，采用对数平均迪氏分解法（LMDI）对水资源压力变化的7个驱动因素进行了分解。结果表明：研究期内八省（区）整体水资源压力值在0.25上下波动，生产用水对水资源的压力明显大于生活用水的;产业用水效率提升和产业结构调整为水资源压力减小的主导因素，地区生产总值的增加是导致水资源压力增大的主要原因，人口数量增加、城镇化率提升和人均生活用水强度增加均对水资源压力具有正向驱动作用。

关键词：水资源压力;驱动因素;对数平均迪氏分解法;黄河流域

中图分类号：TV213.4;TV882.1

文献标志码：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2022.02.016

引用格式：刘旭辉，张超，赵钟楠，等.黄河流域水资源压力变化及其驱动因素分析[J].人民黄河，2022，44（2）：77-83.

Abstract： In order to explore the spatial-temporal changes of water resources stress and its driving factors in the Yellow River Basin， and provide policy making support for integrated water resources management， this study investigated the historical trend （2000-2019） of water resources stress in eight provinces in the Yellow River Basin and decomposed the changes into seven driving factors by using Logarithmic Mean Divisia Index （LMDI） method. The results show that the total water resources stress of the eight provinces fluctuates around 0.25 during the study period， and the contribution of production water use to water resources stress is obviously greater than that of domestic water use. The improvement of industrial water efficiency and the adjustment of industrial structure are the leading factors contributing to decrease water resources stress. The increase in regional gross domestic product is the main factor to increase water resources stress. The growth of population， urbanization rate and per capita domestic water use are also positive driving forces to increase water resources stress.

Key words： water resources stress;driving factor;Logarithmic Mean Divisia Index （LMDI）;Yellow River Basin

黃河流域耕地、能源、矿产资源丰富，是我国主要的农业生产基地[1]，同时被誉为“能源流域”[2]。农业灌溉、能源加工转化等高耗水行业发展使黄河水资源形势日趋紧张，水资源短缺已成为流域经济社会发展的制约因素[3-4]。把水资源作为最大刚性约束，提升流域水资源利用效率、缓解水资源压力，对于促进黄河流域生态保护和高质量发展至关重要。

黄河流域一直是水资源管理问题研究的热点地区，已有研究主要分为3类：一是基于数据包络分析或单要素用水强度指标的工农业生产部门用水效率评价[5-7]，二是采用各类指数分解方法探究用水总量变化的驱动因素[8-15]，三是基于水足迹核算和投入产出模型的农产品水足迹测算及虚拟水流动研究[16-20]。上述研究大多以用水量为着眼点，缺乏对水资源压力变化及其动因的探究。水资源压力体现了水资源供需两方面的特征，是因地制宜开展节水管理的重要依据。Raskin等[21]将年取用的淡水资源量占可获得且可更新的淡水资源总量的百分比定义为水资源开发利用程度，认为该数值大于20%且小于40%时为缺水、大于40%时为严重缺水。世界资源研究所将每年的总取水量占可用水资源总量的百分比定义为基准水压力（BWS），并划分了5个等级，其中大于40%为高水压力、大于80%为极高水压力[22]。

笔者基于2000—2019年时间序列数据，分析了黄河流域除四川省外的八省（区）水资源压力的变化趋势，并采用对数平均迪氏分解法（LMDI）对水资源压力变化的7个驱动因素进行分解，探求黄河流域水资源压力变化的空间差异及其主导因素，以期为优化黄河流域的产业结构和水资源配置结构，加强对生产、生活用水管理以及协同管理政策的制定提供参考。

1 研究方法

1.1 模型构建

目前定量评估经济、环境、社会等指标变化的分解方法主要有结构分解法（SDA）和指数分解法（IDA）两类，其中指数分解法中的对数平均迪氏分解法（LMDI）由于分解结果不存在残差项，且分解具有可加性，因此近些年在环境问题研究中得到广泛应用[23]。LMDI基本原理是将待评估的指标值分解为几部门指标值之和，每一部门的指标值又可分解成数个驱动因素指标值的乘积，在评估周期内，按照加法分解模式，评价指标的总变化量可表示为各个因素逐年变化量之和。

本文采用LMDI的加法分解模式，对水资源压力变化进行驱动因素分解。按照生产用水和生活用水划分的地区水资源压力计算公式为

WS=TWAW=PWAW+LWAW=WPS+WLS（1）

式中：WS为区域水资源压力，无量纲;TW为地区生产和生活用水总量，万m3;AW为扣除重复计算量之后的地表水和地下水资源量与入境水量之和，即某地区可开发利用的水资源总量，万m3;PW为生产用水总量，万m3;LW为生活用水总量，万m3;WPS、WLS分别为生产部门和生活部门水资源压力，无量纲。

生产用水涉及农业、工业、建筑业和第三产业4个部门，但由于城镇公共用水统计未细分第三产业和建筑业用水量，因此实际计算中将建筑业和第三产业归为一个部门。生产用水导致的水资源压力变化主要受生产总值GDP、产业结构、产业用水效率、可开发利用水资源总量4类因素变化的影响，参照已有研究[10，23]，因素分解表达式为

式中：PWi为第i个部门的生产用水量，万m3;GDP为国内生产总值，亿元;PSi为第i个部门的产业增加值占比，%;PWIi为第i个部门产业增加值的用水量，m3/万元。

类似地，将生活用水分为城镇生活用水和农村生活用水两个部门，生活用水导致的水资源压力变化主要受人口总量、人口结构、人均用水强度、可开发利用水资源量4类因素变化的影响，因素分解表达式为

式中：LWj为第j个部门的生活用水量，万m3;P为地区常住人口数量，万人;LSj为第j个部门的人口数量占比，%;LWIj为第j个部门年人均生活用水量，m3。

以2000年为基期，将相邻年份水资源压力的差值表示为上述各类驱动因素变化带来的效应值：

式中：ΔWS为相邻年份水资源压力差值;ΔWSGDP、ΔWSPS、ΔWSPWI、ΔWSP、ΔWSLS、ΔWSLWI、ΔWS1/AW分别为生产总值变化、产业结构变化、产业用水效率变化、人口总量变化、人口结构变化、人均用水强度变化、可开发利用水资源总量变化对水资源压力变化的驱动效应值。

ΔWS>0表示水压力值升高，ΔWS<0表示水压力值降低。同样，各因素分解值大于0表示增加水资源压力，小于0则表示减小水资源压力。以生产部门为例，用加法分解模式表示的各因素变动效应的LMDI分解算式为

其中：

式中：变量上标t、0分别表示t年和2000年。

与生活部门有关的LMDI分解算式与此类似。

1.2 研究区概况与数据来源

黄河干流全长5 464 km，流域总面积79.5万km2（含内流区面积4.2万km2）[14]。流域地处东亚海陆季风区的北部，降水量少且时空分布不均。据第三次全国水资源调查评价，1956—2016年黄河流域年均降水量451.9 mm，天然径流量为490亿m3，2001—2019年水资源开发利用率高达80%[24]。研究区包含黄河流域青海、甘肃、宁夏、内蒙古、山西、陕西、河南、山东八省（区）。四川省由于位于黄河流域内的面积不足省域总面积的4%，因此未纳入研究范围。

2000—2019年社会经济和各部门用水数据来源于国家统计局及各省（区）统计年鉴、水资源公报等。其中：农业用水包括农田灌溉用水、林果地灌溉用水、草地灌溉用水、鱼塘补水和畜禽用水，用农业用水量与万元农业增加值的比值作为农业用水强度;工业用水包括工矿企业在生产过程中用于制造、加工、冷却、净化、洗涤等方面的用水，工业用水强度用工业用水量与万元工业增加值的比值表示;城镇公共用水主要指建筑业和第三产业用水，部分省（区）缺乏城镇公共用水量数据，主要利用多年平均增长率进行估算;城镇和农村居民生活用水，部分省（区）数据不全，利用多年平均增长率估算。另外，考虑到通货膨胀的影响，以2000年为基期，对所有年份的产业增加值进行了不变价格换算。

2 结果分析

2.1 流域整体水资源压力分析

利用式（1）计算2000—2019年黄河流域八省（区）整体水资源压力，結果见图1（其中两部门贡献率是指生产和生活部门用水导致的水资源压力占总压力的比例）。八省（区）整体水资源压力值波动幅度较大，研究期内略有下降。2002年的水资源压力值为0.353（为研究期内最高），随后在0.250上下波动，2018年的水资源压力值降至0.187（为研究期内最低）。生产部门用水对水资源压力的贡献率明显大于生活部门的，平均贡献率约为90%，生活部门仅为10%。自2000年以来，生产用水量呈现缓慢减小趋势，生活用水量逐渐增大，2000年生产部门用水对水资源压力的贡献率为92.5%，生活部门用水仅为7.5%，而2019年生产部门用水贡献率降至87.1%，生活部门用水贡献率为12.9%。

利用LMDI模型计算2000—2019年黄河流域整体水资源压力变化的驱动因素效应值。由图2可知，与生产部门用水相关的3个因素具有主导驱动作用，与生活部门用水相关的3个因素作用明显较弱，而可开发利用水资源总量年际变化因素的作用略大于生活部门驱动因素的作用。综合来看，产业结构优化和产业用水效率提升是水资源压力减小的主要正向驱动因素，地区生产总值增加是驱动水资源压力增大的主要正向因素，其效应值占正向影响效应值的90%以上。人口总量、人口结构以及人均生活用水强度3个因素均起正向驱动作用，但作用很小，三者相加的效应值不足正向驱动因素总效应值的3%。可开发利用水资源总量因素对流域水资源压力变化的影响波动较为明显。

由于部分因素在整体分解图中无法清晰显示其效应，因此分部门进行描绘，如图3、图4所示。由图3可知，在生产部门用水变化驱动因素的分解中，生产总值因素具有正向驱动作用，产业结构和产业用水效率起负向作用，表明流域生产总值不断增加、产业结构优化调整、产业用水效率不断提高。其中：生产总值因素驱动效应值由2001年的0.021上升至2019年的0.328，可知流域经济发展依赖水资源，生产需水量大;产业用水效率提升在负向驱动因素中多年平均效应值占比为54.5%，产业结构优化调整占比为45.5%，二者是减小水资源压力的直接因素，这与各产业的技术效应密切相关。产业结构调整对水资源压力的负向驱动作用主要依赖于农业、工业用水强度下降。

由图4可知，生活部门用水量变化的3类驱动因素均具有正向作用，反映出各省（区）人口总量不断增加、城镇化水平不断提高、城镇和农村居民的人均用水强度不断增大。其中：人均用水量正向效应最为显著，在3个因素总效应值的年平均占比为50%;人口结构因素对水资源压力变化的正向驱动作用明显增强，2001年此因素在正向因素总效应值的占比仅为9%，而2019年的驱动效应值在正向因素总效应值中占比达到40%，城镇化率大幅提升;人口数量在3个因素中作用最小，通过计算得出2000—2019年的年平均增长率为0.47%，对于流域整体而言，人口规模的增长幅度不大。

2.2 空间差异分析

黄河流域八省（区）的水资源禀赋和用水格局存在显著差异，不同地区水资源压力的驱动因素亦不同。以2000年为基期，比较了2001—2019年生产部门用水、生活部门用水、可开发利用的水资源总量变化对各省（区）水资源压力变化的累计效应，见图5。可以看出，山东、宁夏、内蒙古、陕西、甘肃和青海六省（区）的水资源压力值均有所减小，山西和河南两省水资源压力值增大。可开发利用的水资源总量受地区短期气象条件和长期水文变化的影响，在八省（区）中，除了河南省的水资源总量减小之外，其余省（区）均为增大，起到了减小水资源压力的作用，其中山东省水资源压力降幅最大（超过20%）。大多数省（区）的生产部门因素变化效应值为负，而山西和陕西生产部门因素表现为正向驱动，反映了这两个省份的经济发展高度依赖水资源，支柱产业需水量大。生活部门用水因素仅在甘肃省表现为负向驱动（效应值仅为-0.002），说明生活条件的改善加大了用水需求量。

2.2.1 生产部门驱动因素效应及产业分析

为进一步揭示水资源压力变化空间差异的主导因素及各产业效应情况，针对生产部门用水驱动因素进行分解，见图6。总体来看，山东、宁夏、甘肃、内蒙古、河南、青海六省（区）的生产部门用水量减少，表现为对水资源压力的负向驱动，效应值分别为-0.083、-0.076、-0.023、-0.012、-0.009、-0.003;陕西和山西两省则表现为生产用水量增加，加大了水资源压力，效应值分别为0.010、0.084。从驱动因素来看，各省（区）生产总值的增加是水资源压力的正向驱动因素，产业用水效率及产业结构变化则为负向驱动因素，且产业用水效率因素在总负向效应值的占比大于产业结构的，反映了各省（区）的经济发展均呈上升趋势，产业用水效率提升对水资源压力的减小作用更大。另外，虽然近些年各省（区）的产业结构有所调整，但依旧以第一、二产业为主，因此产业结构的变化驱动作用不明显。其中，山西省的生产总值变化因素效应值显著大于其他省（区），为0.993，这与其能源产业链的发展及其用水需求量大相关。近年来，山西以煤炭开采、加工、转化为核心的能源产业链发展迅速，原煤洗选率达73%[25]，导致高耗水能源产品用水量明显大于其他省份的。

图7为各省（区）产业结构变化的效应值。总体来看，随着黄河流域各省（区）产业结构的调整及工业化的推进，农业对地区生产总值的贡献逐渐减小，工业及第三产业的贡献有所增大。由于工业和第三产业万元增加值用水量远小于农业的，因此产业结构调整可减小水资源压力。其中，山西和山东农业占比降低效果最为明显，效应值分别为-0.403和-0.309。图8为各省（区）产业用水效率变化的效应值，三次产业的用水效率均有所提升，但农业和工业为产业用水效率负向驱动的主要部门。其中：宁夏、内蒙古、青海和甘肃农业用水效率提升在三次产业中的效应占比超过70%，对水资源压力的负向驱动作用十分明显;河南和山西工业用水效率提升在三次产业中的效应占比超过45%;第三产业的用水效率提升小，除山西（效应值为-0.058）外效果均不明显。

2.2.2 生活部门驱动因素效应及城乡差异

与生活部门用水有关的驱动因素效应见图9。八省（区）中，除甘肃以外，其余省（区）生活用水量均增加，其中山西生活用水增幅最大，对水资源压力的正向驱动效应值为0.125。从驱动因素来看，人口数量和城乡人口结构因素在各省（区）中均表现为正向驱动作用，但作用不明显。人均生活用水強度在多数省（区）中对水资源压力有正向作用（甘肃和河南除外），表明流域各省（区）人口规模增大，人均生活用水量的增加成为多数省（区）水资源压力上升的主要原因。其中，山西、山东、内蒙古人均生活用水强度的正向驱动效应相对明显，效应值分别为0.092、0.017、0.007，在3个因素的总效应中占比均超过65%。河南、青海的人口结构因素效应更为明显，分别在3个因素的总效应中占123.7%、40.8%，其中河南的城镇化率由2000年的23.2%提升至2019年的53.2%。

由图10可知，各省（区）均表现为城镇人口占比上升，农村人口占比下降，且城镇人口占比变化对水资源压力的正向效应值大于农村人口占比的负向效应值，表明虽然不同省（区）城镇化率水平不同，但城镇人口的用水需求量普遍大于农村的，从而加大了地区水资源压力。山西、河南、山东的城镇效应值较大，分别为0.035、0.025、0.013，上述3省的农村负向效应值也较大，反映了3省城镇化率水平提高明显。图11为各省（区）人均生活用水强度的变化情况，大部分省（区）的城镇和农村人均生活用水量均增大，但地区主导因素不同，反映出多数省（区）城镇人均用水需求量增大，部分省（区）农村用水方式粗放、节水观念不强等问题。甘肃、宁夏、山西的城镇人均生活用水强度效应值明显较大，在城乡总效应值中的占比分别为84.3%、77.6%、74.2%;山东、河南的农村人均生活用水强度驱动作用较大，在城乡总效应值中分别占78.9%、62.0%。

3 结 语

（1）黄河流域生产总值不断增大是促使水资源压力增大的主要原因，但其正向驱动作用在减小，体现了经济增速放缓的趋势。产业用水效率提升和产业结构调整是促使水资源压力减小的主导因素。人口数量、人口结构以及人均生活用水强度3个因素同样促使水资源压力增大，表明城镇化水平的提高和生活條件的改善使得生活用水量增加。受地区短期气象条件和长期水文变化的影响，可开发利用的水资源总量对水资源压力的影响具有不确定性。

（2）生产部门用水相关的驱动因素方面，万元增加值用水强度最高的农业部门在三次产业中占比持续减小，产业结构调整整体上导致水资源压力减小。农业和工业用水效率的提升同样促使水资源压力减小，除山西外，各省（区）农业用水强度的贡献大于工业用水强度的。黄河流域各省（区）应继续推广农业节水技术，部分省（区）（如河南、山西）还应加大工业节水力度，大力开展产业节水。

（3）生活部门用水相关的驱动因素方面，大部分省（区）城镇人口占比上升，对水资源压力具有正向驱动作用，农村人口占比下降对水资源压力具有负向作用。部分省（区）城镇人均生活用水强度正向效应明显，部分省（区）则为农村正向驱动作用较大，原因是城镇化率提高导致城镇用水需求量加大、乡村用水方式粗放、节水观念薄弱等。因此，应对生活用水定额实行地区差异化管理，同时开展地区间的节水经验交流，加强节水政策的宣传与引导。

未来应继续着力优化各省（区）产业结构，大力推广节水技术，强化生活用水定额管理，提高公众节水意识，同时继续完善流域用水监测体系，助推水资源高效管理。

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【责任编辑 张华兴】