中国地下水供水量与经济发展的脱钩趋势及空间聚集性研究

2022-08-30 12:50:12吴光东赵又霖
长江科学院院报 2022年8期
关键词:聚集区省区供水量

封 丽,吴光东,赵又霖

(1.河海大学 商学院,南京 211100; 2.河海大学 图书馆,南京 210098; 3.长江科学院 水资源综合利用研究所,武汉 430010)

1 研究背景

地下水资源是水资源的重要组成部分,是维系水系统良性循环和生态系统健康发展的重要保障,在经济社会可持续发展中具有重要地位,是基础性和战略性的重要资源。随着我国经济社会的发展,一些地区地下水超采严重,局部含水层被疏干,地面沉降、地面塌陷、地裂缝、海(咸)水入侵、土地沙化等地质环境问题越来越突出。从地下水资源管理形势上看,国家日益重视对地下水的保护,伴随《地下水管理条例》的发布实施[1],地下水的供水功能将逐渐转变为生态功能和战略储备功能,在地区经济增长的同时,地下水供水量逐步减少,从而逐步实现地下水供水量与经济增长的脱钩。在此背景下,通过近20 a长系列数据分析,揭示全国各省区地下水供水量与地区生产总值的脱钩关系,分析脱钩效应的驱动因素及其时空演变特征,对于今后优化调整供水结构、强化地下水资源的保护与修复具有重要意义,但目前基于长期系列数据开展地下水供水量与经济发展脱钩效应分析的工作鲜有报道。

为了研究环境损害与经济发展之间的相关性,经济合作与发展组织(OECD)在2002年首次提出了“脱钩”概念。在国内,汪奎等[2]较早地将脱钩应用于水资源利用与经济增长分析,揭示了我国农业用水与农业产值的强脱钩关系。此后,吴丹[3]、王宝强[4]、陈威等[5]相继开展了我国不同时期的水资源利用量与国民生产总值之间的脱钩关系研究,揭示了我国各时期水资源利用与经济增长之间的相对脱钩趋势。近年来,潘忠文等[6]运用水足迹理论进一步探讨了我国水资源利用与经济增长的脱钩发展过程,并指出工业脱钩状态整体优于农业。

除上述全国尺度的相关研究外,国内学者也已开展了区域或者省区尺度的水资源利用与经济发展脱钩研究[7-10]。在深入揭示脱钩的影响因素时,驱动效应分解是常用的方法[11-12]。章恒全等[13]研究了长江三角洲地区用水量演变与脱钩的驱动效应,发现产业用水强度和产业结构是长江三角洲地区用水量与经济增长脱钩的促进因素,而经济收入增加和人口规模增长是抑制因素。李曼等[14]将驱动因素分解方法(对数平均迪氏指数(LMDI)法)和脱钩指数应用于疏勒河流域水资源利用研究,揭示了强脱钩-强负脱钩-衰退脱钩的动态过程。高明国等[15]构建了扩展LMDI 模型,研究了黄河流域水资源利用与经济发展脱钩关系。吴丹等[16]评价了双控行动下京津冀经济发展与水资源利用的脱钩状态,认为京津冀地区行业用水的技术进步效应是驱动用水脱钩的关键驱动因素,但结构调整效应不显著。

从已有研究成果来看,全国或者区域尺度的水资源利用与经济增长脱钩及驱动因素分析是当前研究热点领域之一,但是,从供水构成角度在全国层面研究地下水供水量与经济发展的脱钩关系及其驱动因素还不多见。另一方面,基于空间自相关分析方法的区域脱钩状态或驱动效应空间聚集性研究也是一个重要研究方向。

程慧等[17]分析了中国旅游业碳排放脱钩的空间异质性及其驱动因素,黄木易等[18]研究了长江经济带城市扩张与经济增长脱钩关系及其空间异质性。在水资源研究领域,吴泽宁等[19]分析了黄河流域各省( 区) 用水价值空间聚集特征分析,结果表明,黄河流域经济用水价值、生态环境用水价值和总用水价值均呈现明显的空间差异性。刘朝露等[20]探讨了宁夏城镇化发展与水资源利用的空间关联特征,发现宁夏城镇化发展与水资源利用协调性总体呈北高南低空间格局。彭虹等[21]研究了重庆市农业用水量与农业经济发展脱钩程度的时空变化,封丽等[22]重点研究了华北地区地下水开采与粮食产量的脱钩状态及空间差异性。然而,基于长期系列数据开展地下水供水量与经济发展脱钩效应的空间聚集特征分析的研究鲜有报道。

鉴于此,本文以全国31个省级行政区为研究对象,基于2000—2020年长系列统计数据探讨地下水供水与地区生产总值的脱钩效应及其分解驱动因素的时空变化聚集特征,最后根据脱钩状态及驱动因素的空间差异提出相应的对策建议。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 脱钩计算方法

Tapio脱钩模型常用于描述资源消耗与经济增长脱钩关系,该模型采用以时期为时间尺度的弹性分析方法反映变量之间的脱钩状态[23]。Tapio脱钩模型的计算公式为

(1)

式中:t为计算时段内的脱钩指数;DW代表地下水供水量;ΔDW表示计算时段内的地下水供水量变化值;GDP代表地区生产总值;ΔGDP表示计算时段内的地区生产总值变化值。

根据脱钩指数将地区生产总值与地下水供水量之间的脱钩状态划分为连接、脱钩、负脱钩3种基本类型。脱钩是指地下水供水量变化与地区生产总值变化的解耦或者背离关系,负脱钩与脱钩相反,指两者仍存在一致性的变化趋势,连接是脱钩与负脱钩之间的过渡状态。在3种基础状态下,国外学者Tapio[23]以0、0.8、1.2为临界值,再细分为8种状态,详见表1。

表1 地下水供水量与地区生产总值脱钩程度判断标准

2.1.2 驱动因素分解方法

现有的因素分解分析方法可分为结构分解分析(SDA)、生产理论分解分析( PDA)和指数分解分析(IDA)。其中,指数分解分析方法中的LMDI分解法具有全分解、无残差等特点,在水资源利用的影响因素分析方面得到了较广应用。本文采用LMDI方法将地下水供水量进行加法分解。通过Kaya恒等式将地下水供水量分解为

(2)

式中:TW为总供水量或总用水量;TP为地区常驻人口。

根据LMDI分解模型,t期相对于t-1期地下水供水量的变化量ΔDW可以表示为:

ΔDW=ΔDW1+ΔDW2+ΔDW3+ΔDW4;

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

式中:ΔDW1表示供水结构变化引起的地下供水量变化,定义为供水结构效应;ΔDW2表示用水效率变化引起的地下水供水量变化,定义为用水效率效应;ΔDW3表示经济水平变化引起的地下水供水量变化,定义为经济水平效应;ΔDW4表示人口规模变化引起的地下水供水量变化,定义为人口规模效应。

进一步,通过式(1)和式(2)得到脱钩指数的分解公式为

(8)

t=t1+t2+t3+t4。

(9)

式中:t1为供水结构指数;t2为用水效率指数;t3为经济水平指数;t4为人口规模指数。

2.1.3 空间自相关分析方法

空间自相关是指同一个变量在不同空间位置上的相关性。当某个变量的相似性在空间上聚集在一起的时候,就表现为正的空间自相关性;相反,当某个变量的差异性在空间上聚集在一起的时候,就表现为负的空间自相关性。无论是中央部委还是地方政府部门制定实施的水资源管理政策措施都具有较强的地域特性,相关政策的推行通常产生地域空间上的连片聚集效应,因此,可以运用空间自相关分析方法对其进行分类研究[22]。

本文采用局部莫兰指数分析地下水供水量的4个驱动效应在全国各省区之间的空间聚集特征。局部莫兰指数Ii主要用于验证研究对象是否存在相似值或相异值的局部集聚现象,计算公式为

(10)

若计算所得Ii为正,表示区域i与其临近区域均为高值区,空间聚集类型属于高高聚集类型,用“H-H”表示,或者表示区域i与其临近区域均为低值区,属于低低聚集类型,用“L-L”表示,即区域i存在相似值的空间聚集。若计算所得Ii为负,表示区域i与其临近区域呈相反的值,区域i为高值则其临近区域为低值,属于高低聚集类型,用“H-L”表示,反之亦然,属于低高聚集类型,用“L-H”表示,即区域i存在相异值的空间聚集。

2.2 数据来源

本文研究范围为全国31个省级行政区,研究时期为2000—2020年。研究采用的地下水供水量、总供水量数据来自《中国水资源公报》,地区生产总值、常驻人口数据来自《中国统计年鉴》,地区生产总值按照2000年不变价格进行折算。

3 结果分析

3.1 全国总体驱动效应及脱钩状态分析

2020年相比2000年,全国地下水供水量减少177亿m3,此期间地下水供水量的变化特征可以分为三个阶段。在21世纪初期,我国首次划定了地下水超采区,普遍提高了对地下水的认识和保护程度,地下水供水量在2000—2003年呈现下降趋势,累计减少51亿m3。随后,在2004—2012年,地下水供水量呈现增长趋势,累计增加116亿m3。此阶段,社会经济用水需求明显增长,同时,地表水供水能力特别是南水北调等跨流域引调水配置能力还未建成达效,因此地下水成为可靠的供水水源,有力保障了社会经济发展。2013年起,伴随最严格水资源管理制度的实施,特别是南水北调工程通水后,推进地下水保护具备了替代水源基础,地下水的供水功能属性逐渐让位于生态资源属性,因此,2013—2020年地下水供水量持续下降,累计减少242亿m3。

从驱动因素的分解结果来看(图1),供水结构效应和用水效率效应占总效应的比重分别为-136.7%、-892.9%,两者是驱动地下水供水量减少的主要因素,其中,用水效率驱动效应更加显著。经济水平效应和人口规模效应占总效应的比重分别为842.1%、62.9%,两者是驱动地下水供水量增加的主要因素,其中,经济水平效应更加显著。对各驱动因素逐一分析,供水结构驱动效应在“十五”和“十二五”“十三五”期间较为显著,在“十一五”期间影响微弱。用水效率驱动效应主导了地下水供水量的减少,但随着用水效率提升趋缓,其驱动效应有减弱趋势。经济水平效应主导了地下水供水量的增加,伴随我国经济发展增速放缓,其效应也有减缓趋势。人口规模效应为正值,但是占比较小,近几年我国人口增长趋缓,对地下水供水增加的推动力有所减弱。四个驱动因素的驱动效应按照大小排序为:用效率效应>经济水平效应>供水结构效应>人口规模效应。

图1 全国地下水供水量逐年变化驱动效应分解Fig.1 Decomposition of driving effect of annual change of groundwater supply in China

研究期内,地下水供水量与经济发展的脱钩状态总体上由弱脱钩逐渐演变为强脱钩。以2013年为分界点,在此之前以弱脱钩为主,2013年之后为强脱钩状态,且呈现明显的加强趋势。在驱动因素分解分析基础上,计算各因素的脱钩指数(图2),进一步揭示地下水供水与经济发展之间脱钩状态的驱动因素。用水效率指数是促进社会经济发展对地下水供水脱钩的主要因素,年际变化在10%~40%之间,特别是2019—2020年达到最高值63%。供水结构指数是次要促进因素,年际变化呈现波动特征,在2006—2010年间呈现了微弱的抑制作用,而近年供水结构的促进作用显著,贡献率在20%以上,2018—2019年达到峰值28%。经济水平指数是首要抑制因素,年际变化在20%~50%,特别是2004—2005年达到了53%。人口规模指数影响最微弱,贡献率在5%以内。

图2 全国地下水供水量逐年脱钩指数分解Fig.2 Decomposition of annual decoupling index of groundwater supply in China

3.2 省区脱钩状态及驱动效应分析

为了揭示省区层面脱钩状态及驱动效应变化的长期趋势特征,降低各类数据年际波动的影响,对各省区逐年原始数据进行平均处理。即采用“十五”“十一五”“十二五”“十三五”各时期的均值进行不同时期之间的脱钩分析,具体结果见表2。

表2 不同时期各省区地下水供水量与地区生产总值之间脱钩状态

“十五”至“十一五”期间,各省区地下水供水对经济增长的脱钩效应以弱脱钩为主。明显的强脱钩省区主要集中于京津冀地区,长三角的江苏、上海、浙江三省市,以及西南区域的云南和贵州,但西藏和新疆处于或接近增长连接状态。山西、辽宁、吉林、广东、重庆、山西脱钩指数绝对值均<0.1,处于弱脱钩到强脱钩的转化转态。总体来看,由于华北地区的超采问题和长三角地区的地面沉降问题最先受到关注,这也促使了该区域地下水开采的减少,从而较早促成了地下水供水对经济增长的脱钩。相比之下,这一时期的东北地区和广大南方地区地下水开采仍然处于增加趋势。

“十一五”至“十二五”期间,强脱钩的省区逐渐增加达到18个,特别是南方地区的广东、广西、海南、重庆、云南、贵州均发展为强脱钩状态,西藏也发展为弱脱钩状态。中西部的山西、甘肃、宁夏则由强脱钩退变为弱脱钩状态,这也表明,中西地区地表水资源缺乏,这一时期社会经济发展导致了地下水开采的增长。

“十二五”至“十三五”期间,强脱钩省区已经处于主导地位,达到了27个,仅有贵州、西藏、青海、宁夏四省区处于弱脱钩状态。与上一时期相比,东北地区已全部实现了强脱钩,南方地区处于强脱钩的省区继续扩展到安徽、福建、湖北、四川。这也表明,到2020年,全国社会经济增长基本实现了对地下水供水的脱钩。

“十五”至“十一五”时期全国经济增长对地下水供水的总体效应为正,即伴随经济的发展,地下水开采量仍然增加,分因素看,经济水平占主导因素的有19个省区,用水效率占主导因素的有11个省区,用水结构占主导因素的仅有上海市。“十一五”至“十二五”时期全国经济增长对地下水供水的总体效应仍然为正,分省区看,主导因素已经逐渐从经济水平转移为用水效率和供水结构。其中,经济水平占主导因素的省区减小为11个,用水效率占主导因素的省区增加为17个,用水结构占主导因素的增加为3个。“十二五”至“十三五”时期全国经济增长对地下水供水的总体效应已经由正转负,经济水平占主导因素的省区减小为4个,分别为内蒙、黑龙江、云南和陕西,用水效率占主导因素的省区增加为20个,用水结构占主导因素的增加为7个。

从供水结构效应来看,在“十五”至“十三五”期间,绝大多数省区的地下水供水占比持续下降,促进了地下水供水与社会经济发展的脱钩。分省区看,内蒙古、黑龙江、湖北、新疆等省区地下水供水占比由升转降,从而使得供水结构效应由正转负,以新疆为代表,新疆地下水开采从2000年的54.2亿m3持续增加至2013年131.4亿m3,与此同时,地下水供水占比也从“十五”时期的11.2%增加至“十二五”时期的20.1%,随后伴随供水结构的优化调整,地下水供水量波动下降,地下水供水占比回落至“十三五”时期的19.8%。京津冀地区以及山西、河南等省区地下水供水占比持续下降,从而使得供水结构效应的负向作用进一步增强,其中以河北最为典型,其供水结构效应从-2.1亿m3增强至-32.2亿m3,这也客观反映了近年来河北地下水超采治理的良好成效。另一方面,也有个别省区,如吉林、贵州、青海、宁夏等的供水结构效应由负转正,地下水供水占比有所增加,从而抑制了地下水供水与经济发展的脱钩。

从用水效率效应来看,在“十五”至“十三五”期间,各省区的用水效率效应均为负,即单位GDP用水量逐渐降低。用水效率效应是抑制地下水供水增加的主要作用,也是推进地下水供水与经济发展脱钩的主要因素。从变化趋势看,除安徽外,绝大多数省区的用水效率效应持续减弱,这也说明,伴随节水水平的提升,节水潜力已逐步释放,现有技术的节水效应趋缓,用水效率提升的幅度变缓。安徽省作为一个特例,其用水效率效应从-4.4亿m3持续加强至-13亿m3,表明安徽省节水水平呈现加速上升趋势,后续节水空间较大。

从经济水平效应来看,各省区经济增长一直是抑制地下水供水与经济增长脱钩的主要因素,即经济水平的提升通常导致用水量需求增长,从而制约了两者之间的脱钩。伴随我国社会经济发展进入高质量发展新阶段,大多数省区的经济水平增速放缓,从而导致其制约作用减弱。唯独西藏作为例外,其经济水平效应持续增强,这也体现了相对落后地区的后发优势。可以预见,伴随我国经济发展增速的放缓,水资源消耗强度进一步趋缓,各省区经济水平效应的制约作用将持续减弱。

从人口规模效应来看,其变动对工业用水产生的影响最小,说明人口效应对地下水开采变化的影响不大。在“十五”至“十一五”时期,安徽、河南、湖南、广西、贵州5省区人口效应为负,说明该地区人口向外流动,呈现减少趋势。其余26省区人口效应均为正,其中,北京、河北、山东、广东、新疆的人口规模效应均超过2亿m3。说明这些省区人口增加明显。在“十一五”至“十二五”时期,东北地区的吉林、黑龙江以及广西、甘肃人口规范效应为负,其中黑龙江达到-6.4亿m3,人口外迁较大。人口规模效应较大的有北京、河北、山东、新疆。在“十二五”至“十三五”时期,人口规模效应为负的地区主要集中在东北地区黑龙江、吉林、辽宁以及山西、内蒙、甘肃,特别是黑龙江达到-15.1亿m3,人口流失继续加剧。人口规模效应较大的有河北、山东、河南、新疆,其中新疆最大,达到10.4亿m3。

3.3 省区脱钩驱动效应空间聚集分析

本次研究采用ArcGIS对各省区不同时期脱钩状态驱动效应的贡献率进行空间聚集性分析,结果见表3。

表3 不同时期各类驱动效应贡献率的空间聚集区分布

从供水结构效应贡献率看,“十五”至“十一五”期间,H-H聚集区位于青海、新疆、西藏等西部地区,表明该区域经济发展促进了地下水供水占比增加。与此同时,L-L聚集区位于长三角的江苏、上海、浙江,表明该区域地下水供水占比明显下降。到了“十二五”至“十三五”期间,伴随全国供水结构的优化整,HH聚集区已消失,L-L聚集区稳定在上海、浙江两省市。

从用水效率效应贡献率看,“十五”至“十一五”期间,H-H聚集区位于江苏、上海,到“十二五”至“十三五”期间,H-H聚集区转移到了上海和天津。表明这些省市的用水效率虽然仍在提升,但是提升速度已经放缓。在“十一五”至“十二五”期间,出现了两个H-L聚集区,分别是山西和贵州。这表明,与周边省区相比,山西和贵州的用水效率提升幅度较缓,后续节水空间较大。

从经济水平效应贡献率看,“十五”至“十一五”期间,H-H聚集区位于湖北,到“十一五”至“十二五”期间,H-H聚集区转移至黑龙江、吉林、内蒙古。表明这些省区在“十五”至“十二五”期间,经济发展迅速,促进了地下水供水的增加。与之相比,在“十五”至“十三五”期间,L-L聚集区位于上海、浙江,表明该区域经济发展对地下水供水的依赖程度较弱。

从人口规模效应贡献率看,“十五”至“十二五”期间,H-H聚集区一直位于北京、天津,表明京津地区对人口的虹吸效应明显,到“十三五”期间,伴随京津冀协同发展战略的实施,大都市人口压力得到一定缓解,H-H聚集区也随之消失。“十五”至“十二五”期间,L-L聚集区位于贵州,到“十三五”期间,L-L聚集区转移到了黑龙江和吉林,表明“十五”期间以贵州为代表的西南地区人口流失现象突出,到“十三五”期间,以黑龙江、吉林为代表的东北地区人口流失明显。

4 结论与建议

4.1 结 论

本文通过脱钩分析、驱动效应分析和空间相关分析揭示了全国近20 a来地下水供水与地区生产总值之间的脱钩状态和主要驱动因素,探讨了各驱动因素在省区尺度的空间聚集特征。得出以下主要结论:

(1)从全国整体脱钩趋势看,我国地下水供水量与经济发展的脱钩状态总体上由弱脱钩逐渐演变为强脱钩,2013年是由弱脱钩转变为强脱钩的分界点。用水效率是驱动地下水供水减少的主要因素,经济水平提升是导致地下水供水增加的主要因素,供水结构驱动效应在“十三五”末期较为显著。

(2)从各省区脱钩趋势看,“十五”至“十一五”期间,各省区以弱脱钩为主,强脱钩省区主要集中于京津冀地区、长三角的江苏、上海、浙江等经济发达地区;到“十一五”至“十二五”期间,强脱钩省区开始在南方地区迅速扩展;到“十二五”至“十三五”期间,大多数省区已经处于强脱钩状态,仅有贵州、西藏、青海、宁夏四省区处于弱脱钩状态。

(3)从影响脱钩的主要因素看,“十五”至“十一五”期间,制约脱钩状态的主要因素是经济水平,其占主导因素的有19个省区;“十一五”至“十二五”期间,影响脱钩状态的主要因素是用水效率,其占主导因素的省区有17个;“十二五”至“十三五”期间,影响脱钩状态的主要因素是用水效率,其占主导因素的省区为20个,用水结构的主导效应也逐渐增强,其占主导因素的省区为7个。

(4)从影响因素的空间相关性看,“十三五”末期,供水结构效应贡献率L-L聚集区稳定在上海、浙江两省市,用水效率效应贡献率H-H聚集区分别位于上海和天津,经济水平效应贡献率L-L聚集区位于上海、浙江,人口规模效应贡献率L-L聚集区位于黑龙江和吉林。

4.2 建 议

从本文研究可以看出,“十三五”末期仍有贵州、西藏、青海、宁夏四省区处于弱脱钩状态,建议持续提升四个省区的用水效率、调整供水结构,从而尽快实现强脱钩。对于山西、贵州等用水效率提升幅度较缓的省区,应加大节水力度,持续挖掘节水潜力,释放节水潜能,依靠提升用水效率驱动地下水供水量减少。也应看到,黑龙江、吉林等省区的人口规模缩减驱动了地下水供水量的减少,但这些省区人口流失带来的经济增长乏力等问题也日益显著,建议下一步深入开展人口流动与水资源消耗之间的相关关系研究,为制定水资源开发利用与保护政策提供依据。

本文采用因素分解方法分析了地下水供水量变化的驱动因素,但是影响水资源开发利用的因素较多,例如,在地下水供水量中的农业灌溉地下水开采量受降水影响较大;另一方面,受数据资料所限,本次研究主要以省级区域为对象,没有以地市或县区等更精细化的单元为对象,这也是本文的不足之处。今后,考虑降水等因素影响以及地市或县区尺度的脱钩分析有待持续深入研究。

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