中国省域水资源承载力评价：基于支持-压力耦合机制

王永玲

（东北财经大学 经济学院，辽宁 大连 116025）

0 引言

水资源作为最基本的自然资源之一，在人类社会的发展中起着决定性作用。随着经济迅速发展和城市化进程的加快，人类活动对水资源的巨大需求和不合理的使用导致了水短缺、水污染等环境问题。我国人口众多，人均水资源拥有量和人均耕地面积较少；同时，水资源的分布并不均衡，粮食需求和经济发展进一步加剧了水资源供需的矛盾[1]。我国经济发展已经进入新常态，高质量的水资源供应与污染问题是经济发展中必然面临的双重挑战[2]。目前，大多数的城市都面临着不同程度的水资源短缺问题。因此，把握我国水资源分布和变化情况并深入研究现有水资源能否支持目前社会的经济发展是十分必要的。

承载力的概念起源于生态学，指在特定的环境范围和条件下，能够可持续生存的最大物种数量。1989年，新疆水资源软科学项目组首次提出水资源承载力（WRCC）的概念，学者们在19 世纪末和21 世纪初对WRCC 进行了深入研究。虽然学术界对WRCC还没有形成统一的定义，但对其内涵的理解是相同的，即水资源维持人类活动能力。因此，本文将WRCC 定义为在保持水环境健康的同时，现有水资源可支持的最大社会经济发展规模。

WRCC评价研究的区域尺度主要集中在三个方面：城市规模[3]、区域尺度[4]、流域尺度[5]。关于WRCC 的评价方法大致分为两种：一种方法是从水资源承载力的表象入手构建指标体系，通过数学方法得出综合指标值，计算出目标对象不同时间和空间的评分值，具体包括模糊综合评判法、突变级数法、主成分分析法等。段新光和栾芳芳（2014）[6]应用模糊综合评判模型，选取8 个主要影响因素对新疆水资源承载力现状进行评价。Jia 等（2018）[7]应用突变级数法，将水资源承载力分为水环境承载力、水资源承载力、水环境脆弱性和开发利用能力并进行综合评分。另一种方法是从水资源承载力系统的内部作用入手，构建数学方程模拟各因素的发展，将各方程通过相互关联耦合成承载力量化模型，模拟出水资源最大承载力，主要包括常规趋势法、状态空间法、系统动力学法、投影寻踪法、生态足迹法[8]等。王永静和胡露月（2018）[9]采用状态空间法研究了西北段城市群城市综合承载力。

现有研究较好地评价了WRCC，但仍存在以下局限性：大多数文献只涉及部分区域，而国家层面的WRCC研究较少；同时，对阻碍WRCC的障碍因素缺乏系统分析。鉴于此，本文首先从支持力和压力两个角度对WRCC进行评估并讨论WRCC分类；其次，从国家层面分析了30个省份WRCC的差异；最后，运用障碍度模型对当前水资源支持系统的障碍和短板进行分析，以期为当前全国水资源调配提供参考。

1 研究设计

1.1 指标体系构建

WRCC 可分为两个子系统，即支持系统和压力系统，分别代表水资源环境和人类活动。支持系统为WRCC 提供原始禀赋并为人类活动提供必要空间，压力系统包括经济建设和人类社会活动。人类依靠水资源和环境服务进行物质生活、经济增长、社会发展、娱乐以及其他活动，支持系统的原始负载对人类活动存在限制作用。当人类活动达到支持系统能力上限时，人类将规范资源的使用，进行环境修复，以避免系统过载。因此，在支持系统中，水资源体系表征水资源禀赋情况，环境体系表征水资源供给、净化情况；在压力系统中，经济体系表征水资源污染、社会经济发展情况，社会体系表征水资源利用情况。图1展示了四者之间的关系。

图1 水资源、环境、经济以及社会的影响关系

据此，本文结合现有研究[10—14]并遵循可比性、科学性等原则，从资源、环境、经济、社会四大体系出发，综合考虑水资源的供给、利用、管理、污染和治理情况，构建水资源承载力评价指标体系（见表1）。

表1 水资源承载力评价指标体系

1.2 研究方法

1.2.1 灰色关联熵法

考虑到水资源系统的复杂性，本文采用灰色关联熵法确定支持指数（S）和压力指数（P）的权重[15]。以支持侧为例，具体步骤如下：

（1）构造一个基准序列。基准序列由每个度量指标的最优值组成，也称为虚拟理想序列。将支持指数的参考序列设为Sj'=[S01、S02、…、S0j、…、S0n]，取j指标为支持系统的最大值（最小值）为最优值。

（2）计算灰色相关系数。用相关系数来表明该指标的实际值接近于基准序列中相应的指标值。接近程度越高，系数越大，实际值越好，反之亦然。

其中，σ表示分辨率系数，σ越小，分辨率越大，平均值取0.5[16]。

（3）计算灰色熵。与香农熵不同，灰色熵是一个非概率熵，它由δij的灰色性质决定。第j项的灰度相关熵为：

其中，dj为熵的冗余度，表示第j个指标的重复度。dj影响权重且dj越大，权重越大。

第j个指标的综合权重可表示为：

根据各指数的归一化值和相应的权重，采用线性加权法得到支持指数和压力指数，计算公式分别为式（6）和式（7）：

区域i中的WRCC 指数等于该区域中的支持指数与压力指数的比值，计算公式见式（8）：

1.2.2 WRCC状态划分

理论上，根据支持指数（S）和压力指数（P），WRCC 指数的大小可分为三种情况：C>1、C=1 和C<1。当S=P，即C=1 时，WRCC 恰好满足人类活动施加的压力；当S>P，即C>1时，水资源环境系统对人口的支持能力强于人类社会活动对该系统的压力，说明施加在支持侧的压力在极限范围内时，仍有一定的剩余容量；当S

本文将两个变量之间的关系进行耦合，对水资源承载力状况进行划分，分区标准主要基于直线P=S、曲线P=S2和P=S。根据不同划线标准，将分区状态划分为负载区和盈余区；根据数值范围差异，负载区和盈余区分别细化出高位值区和低位值区。具体划分标准如表2所示。

表2 支持指数（S）与压力指数（P）的分类状态划分

1.2.3 障碍度模型

为了识别WRCC 的障碍因素，引入三个指标：因素贡献程度Fij、指标偏差程度Iij和障碍程度Yij，利用这三个指标对阻碍支持系统的障碍因子进行诊断。计算公式如下：

在式（9）中，Wi为第i项指标的权重；Rj为第i项指标所属分类指标的权重，由于本文没有讨论标准层，因此Rj为1。在式（10）中，Xi是第i项指标的标准化值，Iij是单个指标评估值与100%的差值。在式（11）中，Yij是支持系统各指标的障碍度。

1.3 数据来源

本文收集了2010—2020 年中国30 个省份（不含西藏和港澳台）关于水资源禀赋、水资源利用、污染控制和社会经济发展情况的数据。国民经济发展数据主要来自《中国统计年鉴》以及各省份统计年鉴；自然资源以及污染状况数据来自《中国水资源公报》《中国环境统计年鉴》。为保证数据质量，本文根据已发表的规划报告对数据进行多轮比较分析以及评估，各个指标值经过标准化处理以消除不同指标在量纲上的差异，使数据具有可比性。

2 实证结果分析

2.1 WRCC测度结果分析

本文计算了30 个省份的支持指数、压力指数和WRCC指数以及WRCC分类状态，结果见表3、表4。本文从支持力和压力的角度探讨了水资源承载力。在时空上，水资源分布不均；在经济社会中，人类过度消耗水资源，导致水资源的可用性急剧下降，供需间的矛盾日益突出。因此，对水资源的供需进行分析是必要的。由表3和表4可知：

表3 2020年30个省份WRCC评价结果

表4 区域WRCC状态划分

（1）支持力分析。从区域来看，水资源支持力较强的是华南和华中地区，支持指数分别为0.480、0.446；水资源支持力较弱的是华北和西北地区，支持指数分别为0.292、0.336。从省份来看，水资源支持能力较弱的省份多是人口密集的省份，如东部地区的北京、天津、上海，中部地区的陕西、山西等；而支持能力较强的省份则多分布在沿海地区，如广西、浙江和广东。

一方面，各地区水资源平衡状态会受到供水水平的影响。东南沿海省份雨量丰富、气候湿润，水资源总量相对较高，因此这些省份的水资源支持能力相对较强。人口和水资源分布数据显示，长江流域南部人口占全国人口的54%，而水资源占全国水资源的81%。另一方面，社会发展水平较高的省份，其水资源支持力也相对较高。虽然这些省份的城市和工业用水量均高于其他用途的用水，但是水资源管理系统更加科学、完善，污水处理设施相对先进。各省份污水处理厂的日处理能力、工业用水重复率、城市污水处理率均显著高于其他省份，水资源再利用效率较高。此外，自然资源以及气候变化也会影响水资源的平衡状态。自然环境的变化和人类高强度的活动使北方水资源进一步减少，进而加剧了南北方之间水资源的不平衡。中西部地区较为干旱，黄河流域受到污染，森林以及水资源遭到一定程度的破坏，加之经济发展相对落后，环境治理以及污水处理设施的缺乏使水资源可用量进一步减少。山西、内蒙古等省份地表水资源匮乏，因而地下水成为水厂的主要水源。

（2）压力分析。从地区来看，西南和西北地区的水资源压力较小，压力指数分别为0.233、0.302；而华北和东北地区的水资源压力则比较大，压力指数分别为0.347、0.329。从省份来看，大部分省份压力指数的得分介于0.2～0.4；其中，北京、天津、黑龙江、河南、广东压力指数较高，陕西、甘肃、重庆、福建、广西压力指数相对较低。

一方面，高污染地区的水资源处于高压状态。北方的总体科技水平低于南方，其水资源管理和处理措施有待进一步完善，水资源压力增大。另一方面，水资源压力受到人口需求水平的影响，水资源需求较低的省份会降低水资源压力，过度用水则会增加水资源需求量，加大水资源压力。西南和西北地区的经济活动相对薄弱，缺少丰富水资源，但是人口稀少，水资源压力较小。然而，在北京、河北等人口密集、工业集聚省份，除了高强度的城市用水和工业生产用水以外，人类活动也是水资源压力的主要来源之一。近年来，农业生产规模的扩大和人类经济活动的增加进一步加大了对水资源的需求程度。

（3）承载力分析。水资源承载力由西向东、由北向南逐渐增加；各省份水资源承载力水平存在差异。具体来看，处于低位值、负载区区域的有：北京、天津、上海、江苏、黑龙江、青海；西部地区大多数省份处于低位值、盈余区区域，包括山西、内蒙古、辽宁、吉林、福建、江西、湖南、湖北、广东、海南、贵州、陕西、甘肃等；处于高位值、盈余区区域的有广西、浙江；没有处于高位值、负载区区域的省份。

从区域来看，华北、西北以及东北地区的水资源承载力较弱，WRCC 指数分别为0.876、1.179、1.163。西南、华南以及华东地区水资源承载力较强，WRCC指数分别达到1.724、1.559、1.519。首先，华北地区地处半干旱半湿润地区，水资源有限且气候呈暖干化趋势。华北地区也是重要的粮食产区，地下水长期过量开采，水位持续下降。由于水资源总量较少，不能良好适应经济发展的需要，造成水资源供需矛盾加剧。其次，西北属于干旱地区，70%以上的水资源来自雨季；旱季时，降水量减少且水位不断下降，气候干燥；农村人口所占比例较大，生活用水紧张；经济发展相对落后，水资源管理体系缺乏技术支持，水资源压力较大。东北地区由于特殊的地理位置、地质环境等原因，储存天然降水能力较低；地表水供水能力普遍较差，局部地区水资源利用粗放，污水排放量较大，导致水资源供需失衡。西南地区河流湖泊众多，气候较为湿润，农业采用低耗水作物，大力实施节水措施使其水资源承载力较高。华南地区属热带、南亚热带气候，降水充沛，水系发达，拥有丰富的土地、水、气等资源；植物生长茂盛，拥有热带雨林、季雨林和南亚热带长风常绿阔叶林等地带性植被，丰富的热量和储存水分资源的植被使得华南地区的水资源更丰富。华东地区除了具有先天的地理优势以外，产业发展迅速且优质资源集中，技术进步和产业优化升级较快，水资源管理和利用效率较高。

就各省份而言，水资源承载力水平参差不齐。不同的地理位置造成水资源承载力水平的差异。水资源承载力较强的省份有：浙江（2.118）、广西（2.089）、云南（1.992）、福建（1.983）、贵州（1.913）、江西（1.791）；综合对比区位条件发现，这些省份大多位于华东、西南和华南地区，且部分省份具有地理位置接壤、邻近海域的特点。因此，在产业发展中能够最大限度地利用区位优势发展经济，实现水资源的有效利用，形成明显的内部集群效应。承载力较弱的省份有：北京（0.500）、天津（0.632）、黑龙江（0.863）、上海（0.953）、江苏（0.938）、青海（0.969），这些省份大多位于内陆，水资源时空分布不均。我国大多数地区降水集中在5月至10 月，而华北地区则高度集中在7 月和8 月，这两个月的降水量占全年降水量的80%；而在冬季和春季则出现持续干旱。人口增长过快，工农业发展迅速，水资源综合利用效率低，浪费和污染严重等原因进一步加剧了水资源紧张程度。森林覆盖率较低，涵养水源的能力低下，地表水土流失严重，地下水水量减少，空气湿度降低，干旱频率加大。此外，同一地区不同省份间水资源承载力也存在一定的差异，且部分省份间存在明显的空间非均衡状态。如位于东部沿海地区的江苏，却处于水资源承载力的塌陷地带：人口密度大、产业集中使得其生活用水以及工业用水增加，进而导致供给不足。需要注意的是，虽然陕西位于水资源承载力较低的西北地区，但是其水资源承载力明显高于西北地区的其他省份并处于水资源承载力低下的凸起范围。其形成原因是，陕西大力推行可持续发展经济，在优化产业结构、推行水利节水措施等方面取得显著成效。因此，若要缩减甚至消除区域差异，则需要各省份因地制宜地发挥各自优势，提高污水处理能力以及水资源再生产能力，共同推进区域协调发展。

2.2 WRCC变化趋势分析

如下页图2所示，本文对2010—2020年中国的WRCC进行动态分析，结果表明：总体而言，中国的平均WRCC指数为“V”型变化，呈现先下降后上升趋势（2010—2014 年WRCC指数呈下降趋势，2014—2020年WRCC指数呈上升趋势）；各省份的平均支持指数均为“V”型变化，但呈现下降趋势；平均压力指数为“倒V”型变化，呈先上升后下降趋势（2010—2014 年压力指数呈现上升趋势，2014—2020年压力指数呈现下降趋势），但平均压力指数的变化大于平均支持力指数的变化。具体来看：

图2 水资源承载力变化趋势

（1）2010—2020 年，黑龙江、山东、辽宁、山西、河南、河北、广东等省份的WRCC持续下降。随着经济的发展和社会的进步，这6 个省份的压力指数呈上升趋势，支持指数呈波动下降趋势。一方面，这些省份的经济发展基本上以工业为主。近年来，工业发展对城市环境造成严重污染，城市污水处理效率以及工业用水重复利用效率低下，导致城市环境体系指数迅速下降。城市化进程使得生产运营用水、公共服务用水以及居民家庭水需求量不断增加，大量水资源被消耗。要提高水资源承载能力，需优化产业结构，加大对环保技术的投资，从追求经济快速发展转向提高经济发展质量。另一方面，随着经济的快速发展，生产生活活动的范围不断扩大，水资源系统的完整性遭到破坏。由于水资源再生周期普遍较长，在短期内不能达到供需平衡状态，因此水资源的支持能力下降。

（2）广西、贵州、湖南、重庆这4 个省份的WRCC 均呈上升趋势。一方面，贵州地理位置偏远，基础设施不发达。近年来其大力发展城市建设、开放空间面积，城市铺设道路面积等基础设施发展稳步提升，加上环保技术水平的显著提高，使得该省份的支持指数持续上升。另一方面，由于贵州和广西的人口流失、经济衰退和产业结构特征导致这些省份的压力指数增长缓慢，甚至呈现持续下降的趋势，因而水资源支持能力上升。研究表明，湖南是节约用水量最高的省份；重庆在水源选择分布方面因地制宜，公共用水并没有取自地下水，这样的取水方式有利于缓解用水紧张的局面，使水资源的压力下降。

（3）其余省份的WRCC 均有波动，但与2010 年相比，2016年和2020年总体上均呈上升趋势。

2.3 障碍度分析

本文运用障碍度模型计算得到2020年30个省份各指标的障碍度，结果如表5 所示。整体上，各省份前四项指标的总障碍度多数超过了50%。具体来看：

表5 支持力系统各项指标障碍度

（1）地下水供水总量、全年降水量、地下水资源量/水资源总量以及供水总量/常住人口数量是限制大多数省份WRCC 指数提升的共同因素。在30 个省份中，地下水供水总量（24次）、全年降水量（19次）、地下水资源量/水资源总量（18次）、供水总量/常住人口数量（15次）、污水治理投资占GDP比重（13次）、森林覆盖率（11次）、污水处理厂污水处理能力（9次）、人均水资源量（6次）、水库容量（3次）、地表水资源量/水资源总量（2 次）是支持能力提高的主要障碍。综合来看，出现次数较多的指标属于资源体系，说明限制大多数省份支持能力提升的共同障碍主要是资源禀赋以及资源利用。

（2）在30个省份中，有9个“资源主导障碍型”省份、15个“资源和环境障碍类型”省份以及6 个“环境主导障碍型”省份。其中，“资源主导障碍型”省份是指4 个障碍指标中有3个为资源体系指标的省份；“资源环境障碍型”省份是指4 个障碍指标中同时具有资源体系指标和环境体系指标的省份；“环境主导障碍型”省份是指4个障碍指标中有3个为环境体系指标的省份。“资源主导障碍型”省份有北京、河北、安徽、山东、河南、湖北、重庆、四川、陕西。对于“资源主导障碍型”省份，需要加快改善地下水资源使用设施，提升地下水资源量在水资源总量中的占比、增加人均供水量。“环境主导障碍类型”省份有上海、广西、海南、甘肃青海和宁夏。对于“环境主导障碍型”省份，需要提高森林覆盖率以及绿化率，运用新型技术提升污水处理和净化能力。对于“资源与环境障碍类型”省份，如天津、山西、内蒙古等，需要加快产业升级，优化能源结构，在提高资源使用效率的同时，也要做好废水、废气等处理工作，缓解能源以及水资源短缺的紧张局面。

地下水供水总量和污水治理投资占GDP比重是限制4个直辖市WRCC指数提升的共同因素。结果表明，地表水资源量/水资源总量、供水总量/常住人口数量、全年降水量和地下水供水总量是影响北京水资源支持力提升的主要障碍指标；全年降水量、森林覆盖率、污水治理投资占GDP 比重以及地下水供水总量是影响天津水资源支持力上升的主要障碍指标；森林覆盖率、地下水供水总量、地下水资源量/水资源总量以及污水治理投资占GDP比重是影响上海水资源支持力上升的主要障碍指标；地下水供水总量、地下水资源量/水资源总量、供水总量/常住人口数量和污水治理投资占GDP比重是影响重庆水资源支持力提高的主要障碍指标。综上所述，地下水供水总量和污水治理投资占GDP 比重是限制4 个直辖市WRCC 指数提升的共同因素。因此，需要继续推进南水北调、植树造林等大型项目，提高绿化面积，积极治理水污染。

3 结论

本文在确定WRCC评价体系各指标权重的基础上，利用支持-压力耦合机制综合评价了中国省域WRCC，分析了WRCC 指数的变化趋势并识别了支持系统中各指标的障碍程度，得出如下结论：

（1）中国水资源空间分布不均，水资源承载力区域WRCC 状态划分结果差异较大。就各省份而言，北京、天津、黑龙江、上海、江苏、青海和宁夏的WRCC 都处于超负荷状态，表明这些省份人类社会活动的压力已经超过当地水资源和环境服务的支持能力；河北、山西、内蒙古、河南、海南以及新疆的WRCC 非常接近警告线；其余省份的WRCC存在过剩。

（2）在考察期内，平均WRCC指数、平均支持力指数和平均压力指数变化不同。2010—2020 年，30 个省份的平均WRCC 指数为“V”型变化，呈现先下降后上升趋势；平均支持力指数为“V”型变化，但呈下降趋势；平均压力指数为“倒V”型变化，呈现先上升后下降趋势，但平均压力指数的变化大于平均支持力指数。

（3）地下水供水总量、地下水资源量/水资源总量以及供水总量/常住人口数量是限制WRCC 提升最常见的因素。北京、河北、安徽、山东、河南、湖北、重庆、四川、陕西这9个省份属于“资源主导障碍型”，天津、山西、内蒙古等15个省份属于“资源与环境障碍型”，上海、广西、海南、甘肃、青海、宁夏这6 个省份属于“环境主导障碍型”。地下水供水总量和污水治理投资占GDP 比重是限制4 个直辖市WRCC指数提升的共同因素。