基于学习曲线的安徽省经济增长对水资源需求影响的研究

潘 亚,马 媛

(1.安徽城市管理职业学院,安徽 合肥 230000;2.太湖流域管理局水文局(水文局),上海 200000)

随着工业化、城镇化以及农业现代化的快速发展,中国水资源供给相对不充分、水环境水生态问题突出等问题愈加凸显,尤其水资源相对短缺已经成为制约中国经济社会发展的瓶颈问题[1-2]。2011年中央一号文件明确提出以“三条红线”为核心的最严格水资源管理制度[3],通过科学制定用水效率、用水总量等控制性、目标性指标,来把控水资源开发利用的各个环节,并纳入最严格水资源管理制度以评价地方以及国家施政水平。

尤其在淮河、长江、黄河生态经济带相继提出的政策背景下,亟需明确区域经济社会发展与用水效率、用水总量之间联系,以科学评估一定时期内地区用水总量及用水效率双控指标,合理均衡经济社会发展与资源消耗压力。国内在用水量与经济社会发展水平关联性方面的研究已经取得一些成果,刘渝等[4]采用1978—2005年中国农业用水与经济增长的关系进行研究,认为农业用水量是与产业结构、技术进步和利用效率等因素动态交互影响的。周奉等[5]运用广义脉冲响应、方差分解等方法对2001—2016年期间贵州毕节市的经济发展、用水总量指标关联性进行分析,其研究表明各行业用水量对行业发展的促进关系差异性显著,其中农业用水对农业产值的促进作用较小,而工业用水量对工业产值的增加具有较强的促进作用,伴随着经济的增长,需要进一步加强生产、节水技术等方面投入。

更进一步的,在用水与经济相互作用的驱动机制方面的研究,也有一些初步成果。章恒全等[6]对比了“十一五”“十二五”期间长江经济带各省市经济增长与用水量脱钩状态变化,经济增长强度、收入、结构、人口四大因素中,经济增长强度与结构因素对脱钩作用的促进效应显著。龚镇杰等[7]、陈雅琼[8]分别对用水效率与社会经济发展等多因素之间相关关系进行了统计分析,认为随着社会发展、经济技术水平逐渐提升,水资源节约集约利用工艺不断改进、涉水各环节的节水潜力被不断挖掘,促进生产效率、用水效率改善。如果将社会生产过程中对水资源的消耗视作生产成本,则在分析单位产值水资源消耗随产值的增加而呈现规律变化时,即可引入学习曲线[9-10]概念,可反映随着经验积累与技术进步,社会在水资源节约集约利用方面取得的积极进展。本研究基于1999—2020年安徽省16地市水资源及国民经济统计信息,统计分析经济社会发展水平与用水总量、效率三方面变化趋势,并在验证学习曲线拟合效果的前提下对“十四五”期间地区水资源双控规划目标及可达性进行了分析验证。

1 研究区域与数据来源

1.1 研究区域概况

安徽省位于中国华东腹地东经114°54′～119°37′、北纬 29°25′～34°38′,全省面积13.94万km2,约占全国总面积的1.45%。有长江、淮河由西向东穿过,将安徽省划分为淮北、江淮、江南3片。2020年底,全省户籍人口6 103万,其中城镇人口2 560万,占58.33%。在安徽省的16个省辖市中,合肥、阜阳两市分别以937万、820万的人口数占据全省人口前两位。受水资源等因素综合影响,安徽省经济发展水平也呈现显著的南北区域差异特征。

根据2020年安徽省统计公报、水资源公报,安徽省综合人均GDP为6.34万元,其中,合肥市以10.72万元的人均GDP位居各市发展水平的首位,马鞍山与芜湖市人均GDP也在10万元以上。纵向对比安徽省各市人均GDP可以发现,人均GDP在全省平均水平以下的地市均分布于淮河以北地区,而长江以南如黄山、铜陵等市均高于全省平均水平,见图1。

图1a、1b中的黑色虚线分别表示安徽全省人均GDP及全省万元GDP用水量,其中图1b利用万元GDP用水量作为用水效率指标,用以判断各市现状用水效率水平相对高低程度。对比图1a中各市人均GDP相对大小可以发现,安徽各市人均GDP呈现由西向东、由北向南增长趋势。而图1b中,沿江、沿淮地区万元GDP用水量均较高,相应的用水效率偏低,而且随着距离大江、大河的距离变远,地区万元GDP用水量逐渐降低,用水效率相应提高。例如,淮河穿流而过的淮南、蚌埠等市,万元GDP用水量在63～149 m3范围内,而亳州、宿州等地区的相应指标则在31～57 m3范围内变化。但是地区用水效率的相对高低与地形并无确定性关联,例如合肥市万元GDP用水量指标为31 m3/万元,远低于邻近六安、滁州、安庆等市。如何能准确的描述用水效率、经济社会发展水平之间相互关系,以支撑安徽省经济社会可持续发展,成为本研究的重要内容。

图1 安徽省各市方位及2020年人均GDP指标

1.2 数据来源

为保证数据来源可靠,本研究以安徽省公开发布的《安徽省水资源公报(1999—2020)》《安徽省统计公报(1999—2020)》等作为基本数据来源,并以地表水供水量、农业灌溉用水量等为依据分析用水总量变化,以万元GDP用水量分析水资源利用效率变化。以安徽省及16个地市行政区作为基本分析单元,梳理人均GDP、万元GDP用水量等逐年指标,形成1999—2020年共22 a的时空二维数据用于分析研究。在分析全省及各行业用水总量及效率变化趋势前提下,通过将基于学习曲线的用水量统计分析成果与区域规划、经济发展政策相结合,探讨可用于评估区域节水潜力的量化方法及其适用性。

2 取用水现状分析

为能够展示安徽省各地市的取用水量变化情况,按照均匀分布的原则在淮北、江淮地区内分别选取两市,在江南地区选择3个市,对上述7个地市及安徽全省作为典型区域,分析1999—2020年期间取用水变化情况。其中,淮北地区选取宿州市、阜阳市,江淮地区选择安庆、合肥市,江南地区选择池州市、宣城市,新安江流域选择黄山市。在图2中分析各项统计指标时,将地表水供水量、农业灌溉用水量、人均用水量、万元GDP用水量等用水总量及效率指标均绘制在主坐标轴,人均GDP作为经济发展水平指标绘制在次坐标轴;为使主坐标轴各系列的上下限范围基本一致以便展示变化趋势,将地表水供水量、农业灌溉用水量放大10倍后制图。

a)安庆市

图2a—2g中可见,安徽省各地市人均GDP的上升趋势,其中合肥市人均GDP由1999年的0.688万元上升到2020年10.72万元、平均年增幅0.48万元,从安徽省第四上升至第一位。与之相对的,安徽省各市的万元GDP用水量指标呈现显著下降趋势,其中合肥市万元GDP用水量指标由1999年的1 001 m3/万元降低至2020年的30.8 m3/万元,降幅达到97%,用水效率提高程度、现状用水效率均居于全省首位;其余各市的万元GDP用水量降幅均在78%～92%。

图2h中,安徽省人均GDP由0.47万元上升至6.34万元,平均增长率为0.28万元/a;而万元GDP用水量则从667 m3/万元降低至69 m3/万元,年均降幅28 m3/万元。从用水量的变化趋势上看,地表水供水量呈现上升趋势,由1999年的175.22亿m3,增长到2020年的233.83亿m3,涨幅33%;农业灌溉用水量则呈现震荡下降趋势,从1999年的133.99亿m3降低至2020年的130.57亿m3,降幅3%。

为能够更准确地分析安徽省及各地市1999—2020年期间用水量、用水效率及经济社会指标的变化情况,将各市上述指标的变化情况、变化幅度以列表形式展示在表1中。从表中可以看出,安徽省及各市万元GDP用水量均呈现显著下降趋势,各市万元GDP用水量降幅在1 362～246 m3。其中,合肥市的降幅及下降比例相对最大,与图2一致;合肥、淮北市万元GDP用水量相对最小,均在40 m3以下。安徽省及各市的GDP、人均GDP指标均呈现显著的上升趋势,其中合肥、马鞍山、芜湖3市的人均GDP变化在9万元以上,而铜陵市人均GDP的相对变幅最大,达到了1 637 %;淮南市的人均GDP变幅相对最小为607%(未考虑通胀等因素)。

表1 安徽省及各地市用水量、效率及经济社会指标变化情况统计

分析各地市的用水量变化情况,发现安徽省16地市中有13个地市的用水量呈现上涨趋势,与全省用水量的变化趋势一致;另有8个地市农灌用水量呈现下降趋势,与安徽省农业用水变化趋势一致。可见,随着安徽省地区经济社会发展,用水量也同步增长,表现总供水显著增长,其中用水总量涨幅38%、地表水涨幅33%,区域水资源承载压力增大;而农业用水的逐步降低,也体现了安徽省逐渐从劳动、资源密集型的传统产业结构向技术、服务型产业结构转向政策[11]的施行成效。安徽省农业用水降幅为3%,而其余各地市农业用水量的降幅在10%～42%、相应农业用水减少量在1.28亿～5.72亿m3。其中,以六安市农业用水下降量最大为5.72亿m3、相应降幅25%,这与六安市水利局、淠史杭灌区管理总局近年来持续推进的计划用水、节水灌溉、灌渠配套改造以及终端监控管护等水资源节约集约利用工作[12-14]密不可分,这也在一定程度上对淮南、阜阳、合肥等地市农业节水工作起到了示范、带头作用,促进了安徽省农业用水总量降低。

3 学习曲线构建

从上述对安徽省及各市用水总量、效率及社会经济发展水平的比较中可以明显看出,各地经济社会发展均呈现向好的趋势,随之而来的地区用水量总体呈现增长趋势;而部分地市农灌用水降低、甚至用水总量也呈现下降趋势,则进一步表明了GDP增长与用水总量并不能用简单的单调增减关系进行描述。从用水效率与GDP增长的关联性上,也可以看出两者呈现出显著的负相关关系,随着地区经济社会水平的逐步增长,以万元GDP用水量为指标的用水效率呈现逐渐优化的趋势。表2中,颜色越深表明相关系数越高,在排除总供水量与地下水供水量等同类指标相关,以及人均用水量与地下水供水量等伪相关之后,可见万元GDP用水量指标与人均GDP指标之间相关系数为-0.88,呈现显著的负相关关系。

表2 安徽省供用水量、用水效率与经济社会发展指标相关系数统计

环境学习曲线分析方法适合于揭示边际成本随着时间降低的现象,目前已在碳排放[9-10]、能源消耗[16]中的模拟应用领域取得较多的成功应用。该方法首先是在飞机制造业中被提出来,用于描述飞机装配操作中随着经验积累、投入成本逐渐减少的规律,即随着时间延长、飞机装配操作需要投入的直接劳动时间逐步减少。继飞机装配等应用制造领域研究之后,学习曲线理论在多学科领域得到显著发展,尤其在战略管理研究和技术创新研究领域取得的进展较为显著。本研究拟采用学习曲线构建经济社会发展与水资源利用效率之间关系方程式,以量化评估两类指标在1999—2020年期间的相对变化趋势,评估在不同时期的地区节能潜力,并对“十四五”期间安徽省各地区所能达到的用水效率及总量控制指标进行推算预测,可为安徽省及各地市高效合理分配利用水资源提供参考。美国斯坦福研究院提出的Stanford(B) Curve[9-10,16]是其中较为流行的一种成本型学习曲线,其表现形式见式(1)。

Yx=C1(x+B)b

(1)

式中Yx——生产规模为x时,单位产值资源消耗;x——指示经济发展水平;b——学习常数,与社会(行业)生产效率提高快慢有关,生产效率提高越快,b就越大,反之越小;B——经验参数,目前尚无关于该参数率定方法、取值规律的可靠建议,一般依经验取值或直接取零以简化计算。

参照上述内容,选择人均GDP作为自变量,以万元GDP用水量作为因变量,绘制X-Y散点图(图3),并参照式(1)给出学习曲线拟合方程及相关系数(表3)。

a)安徽省

从图3中可以明显看出,安徽省及各市万元GDP用水量与人均GDP之间呈现显著的负相关关系,与表2的成果互相印证,说明两类要素之间关系可以用幂指数为负的Stanford(B) Curve近似描述。随着各地人均GDP增长,相应区域的万元GDP用水量呈现单调下降趋势;但是这种下降趋势不是无限制的,随着经济社会发展水平的提高,学习曲线下降趋势变缓, “学习”效率逐渐降低,每提高一单位的人均GDP,相应万元GDP用水量的降低幅度越来越小。例如,安徽省2010年较2009年人均GDP提高了0.45万元,相应的万元GDP用水量减小了53 m3;而2011年人均GDP为2.54万元,比2010年的2.09万元提高了0.45万元,相应万元GDP用水量则减少了42 m3。

从图3中X-Y的单调递减可以推断,式(1)中b值为负值、C1值为正。又考虑到,当人均GDP继续增大时,万元GDP用水量无限趋近于0,为方便计算起见可设定B为0。由表3统计结果可知,上述参数取值均能够取得较好的拟合效果。

从表3中可以看出,在取以上参数值时,以幂指数为负的Stanford(B) Curve对1999—2020年期间用水效率、经济社会发展水平系列的拟合效果较好,安徽省各地市拟合相关系数在0.85～0.99;且除铜陵外,其余各市的相关系数均在0.96以上。可见学习方程适用于描述安徽省及各地市的万元GDP用水量、人均GDP指标之间的相关关系。学习曲线揭示了单位产值水资源消耗随着经济发展的规律性变化。例如,根据图3、表3中的学习曲线方程,任取一点的人均GDP值,即可计算出相应某地区水资源负荷;也可以依据经济发展趋势预测结果,以未来某一时刻人均GDP,推测相应水资源消耗。

4 “十四五”双控目标分析

从图3中可以看到,随着地区经济水平逐渐提升,用水效率的提升幅度逐渐减小;当用水效率达到一定水平之后,无论该地区采用怎样的技术措施,进一步的实现水资源节约利用变得极为困难。因而现实中,往往关注在现有或未来一定时期,在技术上成熟、经济上合理的可实现的用水效率提升。本研究以学习曲线为理论依据,依据安徽省“十四五”规划GDP增长目标,分析“十四五”期末万元GDP用水量指标值;进而可以根据2025年规划GDP总量及预测用水效率指标,推算2025年用水总量控制指标。

依据安徽省“十四五”规划,安徽省“十四五”期间平均年GDP涨幅6.5%。在此背景下,设定安徽省各市均以相同增速发展、人口保持基本不变,依据式(1)、表3推算各市2025年万元GDP用水量、用水总量控制指标见表4。

依据表4预测结果可知,预计安徽省2025年万元GDP用水量可降至65 m3,全省用水总量增长至353亿m3。较2020年万元GDP用水量72 m3下降9%,低于国家“十四五”规划设定的万元国内生产总值用水量、万元工业增加值用水量下降16%的目标,说明安徽省的节水潜力不足全国平均水平,国家节水行动的实施、达标,还需要从安徽省以外的地区配合开展。较2015年万元GDP用水量131 m3降低50%,显著优于《国家节水行动安徽省实施方案》所设定的“2022年万元GDP用水量较2015年降低30%的目标”。实际上,依据学习曲线预测2022年度安徽省万元GDP用水量为70 m3,较2015年降低47%。从上述分析可以认为,学习曲线所提供的预测结果与国家、安徽省相关节水行动计划一致性较好。

表4 安徽省各地市万元GDP用水量及用水总量预测结果

从表中还可以看出,安徽省各市在“十四五”期间的万元GDP用水量也将持续减少、用水效率进一步提升,较2020年可降低0～57 m3。其中以淮南市用水量降低幅度最大,以铜陵市万元GDP用水量的降幅最小。淮北地区产业结构中,传统的能源消耗型工业企业及农业灌溉占比相对较高,相应的在淮南市、六安市预测万元GDP用水量较高、节水潜力较大。尤其淮南市目前正处于从传统的严重依赖煤矿资源的资源枯竭型城市转型升级的进程中,依托于淘汰落后产能、绿色发展等举措,可进一步降低区域经济社会发展对水资源的依赖。而六安市是安徽省农业种植面积最大的地区,其境内淠史杭灌区是中国3个特大灌区之一,种植作物以水稻为主,因而万元GDP用水量在2025年依然可能保持在较高的水平,但是随着中国乡村振兴、新农村建设等一批配套政策、工程相继出台上马,六安市农业用水及总用水量的潜力可以得到继续挖掘。由上述对照分析可见,基于学习曲线的安徽省各市双控目标预测成果与地方产业结构、用水结构等特征具有很强的关联性,预测结果较为合理、可作为地方未来一定时期双控目标分解、制定的参考方法。

在淮北地区,除淮南市以外,如阜阳等市的节水潜力相对较小,结合相关配套水利工程建设计划以及地区经济结构对预测结果合理性进行分析。自2021年起引江济淮工程[15]开工建设,该工程将打通江淮运河将长江水引入巢湖及淮河流域,并通过提高对安徽省合肥市、亳州市、阜阳市、宿州市等地供水份额,降低淮河以北地区本地供水压力、保障生产生活等用水需求,其中对阜阳市、亳州市供水量较大,分别为4.41亿、3.80亿m3,在一定程度上导致上述地区的节水紧迫性比淮南市偏低。而在另一方面,阜阳等地市2020年的万元GDP指标为35～67 m3,明显小于淮南市的149 m3,节水潜力相对也较小。综合配套水利工程、现状用水效率指标分析可以认为,预期2025年阜阳等地市用水效率及万元GDP用水量变幅均比淮南市偏小的结果相对合理。

在江淮地区,六安市的GDP总量相对最小,而农业种植面积及农业产业规模占比相对最大、农灌用水量相对最大,因而现状及2025年预测万元GDP用水量显著高于其他各市。在江南地区中,受皖浙新安江跨省跨流域生态补偿对赌协议影响,黄山市将受益于该对赌协议并在供用水保障、水资源节约集约利用政策与技术等方面发挥较大的节水潜力。另外,长江、淮河等跨省市河流水资源配置与调度政策施行以及引江济淮工程建设等,也将进一步惠及阜阳、合肥等地市,有效带动各地水生态与供水保障、水资源节约集约利用能力持续升级。

5 结论

本研究在对安徽省及其16地市用水现状、趋势变化分析的基础上,提出并验证了Stanford(B) Curve型学习曲线在模拟用水效率与区域经济发展水平之间关系的适用性、可靠性。①1999—2020年系列数据模拟验证结果表明:学习曲线能够较为准确模拟万元GDP用水量与人均GDP之间相关关系,能够正确地表现出随着人均GDP增长用水效率逐渐优化、单位用水量逐渐降低的趋势。②在对“十四五”期末双控目标预测结果分析中,学习曲线预测结果符合地区产业结构、社会经济发展水平特点,能够与地区配套政策相互印证,进一步验证了学习曲线在评估未来一定时期用水效率控制指标可靠性。

综合来看,学习曲线以相对简易的方程、准确地模拟了用水效率与经济社会发展水平之间的相关关系,并在与历年各地社会经济、用水等统计指标的验证中,表现出了较好的可靠性能,预测 “十四五”双控目标也符合地方实际。该方法可以在安徽省及全国其他省份进一步推广应用,以期为制定用水总量及效率双控目标提供有价值、科学的技术支撑。