黄河流域水贫困评价及时空分异特征研究

牟牧戈，穆 兰，汤鹤延

（陕西师范大学 西北历史环境与经济社会发展研究院，陕西 西安 710119）

2019 年9 月18 日，习近平总书记在郑州主持召开黄河流域生态保护和高质量发展座谈会并发表重要讲话，将黄河流域生态保护和高质量发展上升为重大国家战略［1］。2021 年10 月8 日，中共中央、国务院印发《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》，提出要坚持“量水而行、节水优先”的原则，把水资源作为最大刚性约束，促进黄河流域人水关系和生态环境全面改善。因此，基于水贫困理论合理评估黄河流域水资源短缺现状及发展趋势，对于保障黄河安澜，实现水资源可持续利用，推动黄河流域生态保护和高质量发展具有十分重要的理论与现实意义。

水贫困已经成为全球继经济贫困之后的第二大贫困问题，引起各国政府与社会各界的高度关注［2］。为研究评价水贫困问题，Sullivan［3］、Lawrence 等［4］提出了水贫困指数（WPI）模型。WPI模型作为一种多学科综合性工具，从多维度对水贫困进行衡量，在实证分析中作为经典理论模型被广泛使用。笔者借鉴Sullivan的定义，将水贫困视为一种水资源供给不充足、不稳定情况下的社会状态，在这种状态下社会缺乏可供使用的水，或缺乏获得水的能力、权利。国内外学者对水贫困问题的研究已有相当丰富的成果，在理论层面，对水贫困的定义与计算不断发展与完善［5－6］，并在水贫困变化趋势［7］、水贫困评价［8］等方面进行了积极探索；在实践层面，发现水贫困问题对地区农业发展［9］、人民福利［10］等造成显著影响，改善水贫困问题是区域高质量发展与人民幸福感提升的重要桥梁。学界对中国不同地区的水贫困问题开展了丰富的研究［11－12］，从多个角度深入研究了水贫困与其他因素的耦合协调关系［13－14］，但现有研究主要集中于水贫困指标体系构建、水贫困评估及减缓对策，而对黄河流域水贫困时空分异的研究相对较少。

鉴于此，笔者构建黄河流域水贫困评价指标体系，测算黄河流域水贫困指数，提出水贫困影响因素，同时借助标准差椭圆等方法，从多个角度描述黄河流域水贫困空间分布特征，以期为黄河流域水资源可持续利用及水贫困“减贫”政策的制定提供参考。

1 研究方法

1.1 WPI 模型

从资源、设施、能力、使用和环境5 个维度构建指标体系，WPI由各个指标加权计算得出，计算公式为

式中：WPIj为第j个维度的水贫困指数；wi为第i个指标的权重；yij为第j个维度第i个指标的标准化值。

确定合理的指标权重是全面评估水贫困的关键。为避免主观赋权法的随意性，本文使用熵权法确定指标权重［15］。为了使WPI值的大小能够代表水贫困的严重程度，即值越大水贫困状况越严重，首先采用极差标准化法对指标值进行标准化处理。

1.2 面板Tobit 模型

水贫困受多种因素的影响，利用水贫困模型计算得到的WPI为取值在0～1 范围内的受限因变量。为避免采用最小二乘法（OLS）估计参数时带来偏误［16］，本文采用随机效应面板Tobit 模型对影响因素进行分析。相对于固定效应面板Tobit 模型，随机效应面板Tobit 模型可得到一致估计。面板Tobit 模型的基本形式如下：

式中：Yi∗为第i个指标的潜变量；β为估计参数；Xi为第i个指标的解释变量；εi为第i个指标的残差项，服从正态分布；Yi为第i个指标的被解释变量。

1.3 水贫困评价指标体系

利用WPI模型分析评价黄河流域9 个省（区）的水贫困状况。遵循科学性、系统性和数据可得性等原则［17］，结合黄河流域的实际情况，从资源、设施、能力、使用和环境5 个维度选取17 个指标，构建黄河流域水贫困评价指标体系（见表1）。

表1 水贫困评价指标体系

（1）资源维度包括水资源总量和平均水资源量两方面内容。由于黄河流域水资源匮乏，地区水资源量主要来源于降水，因此选取年降水量对水资源总量进行评价；由于省（区）间人口及面积存在较大差异，对水资源的可用性造成影响，因此选取人均水资源量和水资源总量模数对平均水资源量进行评价。

（2）设施维度用来考量地区水资源供应量。除最大供水量外，安全生活用水也是衡量地区水资源供应量的重要指标。另外，由于黄河流域是我国重要的粮食产区，因此选取耕地灌溉面积衡量农作物灌溉用水量。

（3）能力维度主要涉及政府支持能力、用水技术及生活用水能力。其中：政府支持能力表现为财政自给率；用水技术选用地方财政科技支持率和高等学校平均在校生数来衡量；生活用水能力为购买安全生活用水的能力，选用恩格尔系数来衡量。

（4）使用维度包括用水效率与用水结构两方面内容。选用每公顷耕地用水量衡量农业用水效率、万元工业增加值用水量衡量工业用水效率，用水结构采用信息熵进行衡量。

（5）环境维度包括生活环境中可能影响水量或水质的生态因素和人为因素。选取指标为人均公园绿地面积、城市污水日处理量、化肥施用量和水土流失治理面积。

2 研究区概况与数据来源

黄河流域以占全国2.6%的水资源量承载着全国17%的耕地面积，养育了12%的人口，创造了约14%的国内生产总值［18］，具有很高的生态和经济价值。但是受气候条件和地理位置的影响，黄河流域长期以来干旱缺水，多年平均降水量为451 mm，天然径流量为490 亿m3，并且2001—2019 年水资源开发利用率高达80%［19］。作为我国资源性缺水严重的流域之一，黄河水资源无法满足河道外用水需求，水资源供需矛盾突出。

本文选取黄河流域9 个省（区）作为研究对象，数据来源于2011—2021 年《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国水利统计年鉴》《中国水资源公报》和国家统计局数据。

3 结果与分析

3.1 黄河流域水贫困时间演变特征

黄河流域各省（区）WPI计算结果见表2，可见WPI集中在0.55～0.65 之间，说明水贫困状况较为严重。2010—2020 年黄河流域WPI平均值由0.619 下降到0.573，降低了7.43%，表明黄河流域的水贫困状况在研究期间得到了改善。

表2 2010—2020 年黄河流域9 个省（区）水贫困指数

为直观比较黄河流域各省（区）WPI离散程度，使用Stata15 绘制了WPI分布箱形图（见图1）。可以看出：黄河流域各省（区）WPI分布离散程度差异较大；四川、甘肃及山东WPI离散程度较高，水贫困状况变化较大；山西和陕西WPI分布相对较为集中，水贫困状况相对稳定。

图1 2010—2020 年黄河流域各省（区）WPI 箱形图

由黄河流域各省（区）水贫困指数的时序变化（见图2）可知，2010—2020 年黄河流域各省（区）WPI总体呈现下降趋势。根据各省（区）水贫困指数变化趋势，将其划分成2010—2014 年、2015—2018 年、2019—2020 年3 个阶段。①2010—2014 年为波动下降阶段，该阶段黄河流域各省（区）的WPI变化最大。其中：陕西的WPI由2011 年的0.612 增大到2013 年的0.640，原因是其2013 年降水量较2011 年大幅减少。在2013年最严格水资源管理制度实施之后，2014 年黄河流域9 个省（区）的WPI均有所下降，反映出政策实施效果显著。②2015—2018 年为平稳下降阶段，该阶段黄河流域所有省（区）WPI均呈下降趋势，其中：四川下降5.40%，山东下降4.49%，宁夏下降2.41%，反映出该阶段黄河流域各省（区）在水资源管理方面成效显著。③2019—2020 年为稳定维持阶段，该阶段各省（区）WPI变化较小。最严格水资源管理制度深入推进，水价水权改革有序进行，使得该阶段黄河流域各省（区）水贫困状况总体稳定。

图2 2010—2020 年黄河流域各省（区）WPI 变化情况

3.2 黄河流域水贫困空间演变特征

基于2010—2020 年黄河流域水贫困指数的变化情况，使用ArcGIS 的标准差椭圆（SDE）功能，分析黄河流域水贫困空间分布形状和重心坐标。从黄河流域水贫困重心偏移情况（见图3）可以看出：黄河流域水贫困总体呈东（偏北）—西（偏南）的空间分布格局，分布在标准差椭圆内部的陕西、山西和宁夏等省（区）是黄河流域水贫困的主要地区。从图4 可以看出，黄河流域水贫困标准差椭圆重心整体从甘肃东部向东北方向移动，2010—2020 年水贫困重心表现为东南—西北—东南方向倾斜的N 字形。

图3 黄河流域水贫困重心偏移情况

图4 黄河流域水贫困重心空间位移情况

利用GIS 自然断点分级法按WPI大小将水贫困地区分为极低值区、低值区、中值区、较高值区和高值区5 种类型区，对黄河流域水贫困情况进行空间可视化分析（见图5）。总体来看，黄河流域各省（区）水贫困存在明显的区域差异。以2018 年为例：①较高值区和高值区主要分布在青海、陕西和河南。青海虽然水资源储量丰富，但水资源分布不均、气候环境恶劣使得水贫困严重［19］；陕西和河南水资源禀赋先天不足，河南地下水超采较为严重，并且多年来农业灌溉粗放，导致水贫困难以缓解。②中值区主要分布在甘肃和宁夏。甘肃特殊的黄土丘陵沟壑地貌使得水土流失严重，水资源利用率低下；宁夏水资源贫瘠，但近年来在水权改革中不断创新用水模式，并通过建设引黄灌区节水改造工程，节约输水过程中的水量损失。③极低值区和低值区主要分布在内蒙古、山东、山西和四川。四川水资源较为丰富，不易发生水贫困。山东作为我国的农业大省，农业现代化水平高，水资源利用率较高，不易发生水贫困。山西和内蒙古水资源均较为匮乏，但水贫困指数却相对较小，原因是山西持续开展水利扶贫，有效提高了当地居民的用水能力，2020 年农村集中供水率达96%［20］；内蒙古坚持推进农业、工业和城镇节水降损，不断提升各领域水资源利用效率，改善了水贫困状况。

图5 黄河流域各省（区）WPI 空间分布

3.3 黄河流域水贫困影响因素评估

为进一步探究黄河流域水贫困的影响因素，基于现有的研究成果及数据的可得性，采用面板Tobit 模型对水贫困指数的影响因素进行实证分析。已有研究发现，宏观政策［21］、经济发展［22］、技术水平［23］均会对资源环境状况产生重要影响，因此本文在Tobit 模型中加入环境规制、经济环境与技术发展3 个维度指标进行研究，见表3。

表3 变量选择及说明

面板Tobit 模型表达式为

式中：WPIi，t为i地区t年水资源利用效率；β为估计系数；Xk为第k个指标的值；C为常数项；εi，t为随机误差。

鉴于影响因素存在比值型变量和数值型变量，为了使数据具有可比性，首先对数值型变量数据取对数处理，解决变量间的量纲不一致问题，以确保回归结果的准确性。借助Stata15 软件，对黄河流域总体水贫困影响因素进行回归分析，并区分上、中、下游分析影响因素的差异，结果见表4。

表4 水贫困影响因素的Tobit 回归结果

由表4 可知：①环境规制方面，环境治理强度和环境治理效果2 个指标均对黄河流域总体WPI有负向影响，表明环境规制能够缓解黄河流域水贫困。一方面，环境治理强度对流域总体和下游WPI负向影响显著，而对中、上游的影响并不显著；另一方面，环境治理效果对流域总体WPI产生负向影响，且对中游影响最为显著。环境规制可以减少水污染、提高用水效率［24］，环境约束力的提升可促进水污染治理和生态环境保护，产生正向的生态环境效益。②经济环境方面，经济规模、产业结构和城镇化率3 个指标对水贫困的影响并不一致。经济规模在1%的显著性水平上对流域总体WPI产生正向影响，其对下游的正向影响显著、对上游的负向影响不显著，表明经济规模扩大可能加剧水贫困；产业结构对流域总体WPI有正向影响，但对下游负向影响显著，这可能是农业种植结构不同导致的，相比于中、上游，下游高耗水作物种植面积小，有助于缓解水贫困；城镇化率对流域总体WPI和上、中、下游均有负向影响，表明城镇化率的提高有助于促进水资源节约集约利用，减轻水贫困［25］。③技术发展方面，科研强度和科技使用2 个指标均对流域总体WPI产生负向影响。一方面，科研强度对流域总体WPI有不显著的负向影响，其中对上、中、下游均有负向影响，但只对中游和下游有显著影响，研究表明只有当科学技术发展到一定阶段之后才会对资源环境表现出显著的积极影响［26］；另一方面，科技使用对流域总体WPI有负向影响，其中对下游负向作用最为显著，原因是下游的河南、山东两省农业节水技术的普及推广使节水效果较为显著。

4 结论与建议

4.1 结 论

（1）黄河流域9 个省（区）的水贫困程度较严重，2010—2015 年水贫困指数波动较大，但总体呈下降趋势。

（2）黄河流域水贫困空间分布呈东（偏北）—西（偏南）的分布格局，陕西、山西和宁夏为流域水贫困主要地区，流域水贫困重心呈倾斜的N 字形从甘肃东部向东北方向移动。流域水贫困指数区域差异明显，较高值区和高值区主要分布在青海、陕西和河南，中值区主要分布在甘肃和宁夏，低值区和极低值区主要分布在四川、山西、内蒙古和山东。

（3）环境规制和技术发展均对黄河流域水贫困有显著的减缓影响；经济环境对流域水贫困的影响不一致，与上、中、下游经济和产业发展状况有关。

4.2 建 议

由于黄河流域水资源禀赋先天薄弱且水资源时空分布不均，水贫困很难在较短时期内得以缓解。因此，应强化水贫困意识，推进黄河流域引水调水工程规划建设，在此基础上积极探索水权交易的各类方式，以确保流域水资源可持续利用，促进水资源合理配置。

（1）青海、陕西、河南三省水贫困状况较为严重，且水贫困重心呈现向陕西西北部移动的趋势。因此，这三省应予以重点关注，地方政府应出台针对性政策因地制宜实施水资源减贫工作。青海应加强水利设施投入，保障水资源充分利用，防止生态环境持续恶化；陕西、河南可通过调整产业结构优化用水结构，解决水资源利用效率低的问题，寻找水资源及产业发展的适宜模式。

（2）环境规制和技术发展均对水贫困有较为明显的抑制作用，政府应继续加强环境规制的力度，并不断推进水利扶贫；加强技术创新，逐步实现农业高质量发展；大力推广农业节水设备和技术，特别是在河南、山东等农业大省，以喷灌、滴灌等节水灌溉技术取代传统粗放的灌溉方式，提高农业用水效率，最大限度保障农业用水。

（3）黄河流域水贫困的缓解需要各方共同努力。首先，黄河流域各省（区）在水资源利用及保护方面应积极交流协作，通过上、中、下游共同努力保障水资源可持续利用；其次，应积极推进南水北调后续工程建设，利用外调水解决黄河流域水资源禀赋不足的问题。