南京市溧水區(qū)萬元GDP用水量影響因子研究

曹惠娟 楊鐘宇 周心剛

(南京市溧水區(qū)水務(wù)局， 江蘇 南京 211200)

南京市溧水區(qū)萬元GDP用水量影響因子研究

曹惠娟 楊鐘宇 周心剛

(南京市溧水區(qū)水務(wù)局， 江蘇 南京 211200)

本文研究了溧水區(qū)萬元GDP用水量的影響因子，通過理論分析及專家咨詢確定了14個影響因子，并構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系。在收集溧水區(qū)2005—2015年各指標(biāo)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，運(yùn)用主成分分析和逐步回歸的方法，建立溧水區(qū)萬元GDP用水量與其影響因子的數(shù)學(xué)模型，找出5個最重要影響因子并進(jìn)行分析總結(jié)。

萬元GDP； 用水量； 影響因子； 分析

1 引 言

我國人均淡水資源占有量約2100m3，僅為世界平均水平的28%，目前全國城市有約2/3缺水，約1/4嚴(yán)重缺水，水資源短缺已成為制約我國社會經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的重要因素之一[1]。同時，我國水資源利用方式粗放、用水效率不高，萬元GDP用水量約為世界平均水平的2.5倍[2]。

溧水區(qū)位于江蘇省南京市南部，屬緩丘漫崗地區(qū)，總面積1066.94km2，其中丘陵面積773.5km2(含崗?fù)僚缘?，占總面積的72.5%。全區(qū)受旱概率高，春、夏旱發(fā)生概率55%，伏秋旱發(fā)生概率85%；多年平均降雨量1089.3mm，蒸發(fā)量1038mm；多年平均地表徑流總量4.22億m3[3]。干旱年份, 只能靠河溝、庫塘蓄水或從外區(qū)江、河引提水才能基本滿足全區(qū)生產(chǎn)生活用水需要。隨著經(jīng)濟(jì)和城市化的發(fā)展，用水問題日益凸顯，人水矛盾更加尖銳。根據(jù)溧水區(qū)用水現(xiàn)狀，以萬元GDP用水量作為效率評價(jià)目標(biāo)，研究水資源的利用效率問題，找出影響這一效率目標(biāo)的關(guān)鍵因子并進(jìn)行分析，對于深刻認(rèn)識溧水區(qū)水資源問題，制定切合實(shí)際的水資源戰(zhàn)略及政策具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

2 溧水區(qū)萬元GDP用水量評價(jià)體系的構(gòu)建

指標(biāo)體系構(gòu)建遵循全面性、客觀性、可獲得性的建立原則[4]，采用理論分析和專家咨詢相結(jié)合的方法，根據(jù)溧水區(qū)的實(shí)際情況進(jìn)行分析、比較、綜合，在初步擬定的基礎(chǔ)上，征詢專家意見，并進(jìn)行調(diào)整。

溧水區(qū)萬元GDP用水量評價(jià)體系可分為人口因素、資源因素、經(jīng)濟(jì)因素、管理因素、利用因素五個方面，共14個影響因子組成(見表1)。

表1 溧水區(qū)萬元GDP用水量影響因子

3 模型構(gòu)建

為了量化研究影響因子與目標(biāo)變量之間的關(guān)系，建立基于主成分分析的多元線性回歸模型，為溧水區(qū)萬元GDP用水量的調(diào)控提供參考依據(jù)。

3.1 主成分分析法

溧水區(qū)萬元GDP用水量的影響因子較多，且因子間具有較強(qiáng)的相關(guān)性，直接建立回歸模型，易形成模型的多重共線，造成虛假回歸，增加了研究難度。為此，在回歸分析之前采用主成分分析，在不損失或很少損失原有變量信息的前提下，將原多個彼此相關(guān)的變量用線性組合方法，轉(zhuǎn)換為少數(shù)彼此獨(dú)立的綜合變量，起到 “降維”的作用，使回歸模型不受變量多重共線性的影響。

3.2 多元線性回歸分析法

多元回歸是研究變量之間函數(shù)關(guān)系較為成熟的模型。利用主成分分析結(jié)果，把主成分作為自變量，萬元GDP用水量作為因變量，采用逐步回歸法建立回歸模型。

3.3 影響因子換算

通過逐步回歸法建立模型，自變量為主成分，但可視化程度不高，不方便直接研究，要根據(jù)14個影響因子在主成分上的投影系數(shù)，分解主成分獲得14個影響因子的回歸系數(shù)，得到新的回歸模型。

4 模型計(jì)算

根據(jù)2005—2015年溧水縣統(tǒng)計(jì)年鑒和南京市水資源公報(bào)[5-6]，收集溧水縣2005—2015年萬元GDP用水量及其影響因子數(shù)據(jù)(見表2和表3)。

表2 溧水縣萬元GDP用水量

表3 溧水縣萬元GDP用水量影響因子數(shù)據(jù)

續(xù)表

4.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

鑒于影響因子之間的度量單位不同，取值范圍差異大，首先考慮對數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后做主成分分析。

(1)

利用SPSS進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。

4.2 主成分分析

依據(jù)最大保留原始信息原則，對標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)運(yùn)用SPSS做主成分分析。從表4看出，除地表水資源(0.599)、工業(yè)占總用水量比重(0.685)兩因子在60%左右，其他各個原始因子都在75%以上。表5顯示各主成分解釋原始因子總方差，常規(guī)保證特征值大于1的基礎(chǔ)上，當(dāng)累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%，就可保證主成分對原始信息的提取。本文研究中取3個主成分，集中了14個原始因子84.8%的信息，效果較好。

解釋的總方差見表5。

表4 標(biāo)準(zhǔn)化后因子方差提取

表5 解釋的總方差

表6 主成分得分系數(shù)

主成分得分系數(shù)見表6。將影響因子代入，得到3個主成分(F1、F2、F3)表達(dá)式：

F1=0.204X1+0.171X2+0.149X3+0.103X4-0.053X5-0.085X6+0.072X7-0.051X8+0.116X9+0.218X10+0.284X11-0.103X12+0.041X13-0.011X14

F2=0.044X1-0.009X2+0.004X3+0.111X4-0.195X5+0.094X6-0.114X7+0.127X8+0.236X9+0.085X10+0.199X11-0.210X12+0.180X13+0.044X14

F3=-0.04X1+0.041X2+0.109X3+0.506X4-0.106X5+0.024X6-0.012X7+0.005X8+0.024X9-0.020X10+0.093X11+0.182X12+0.031X13-0.467X14

4.3 多元線性逐步回歸分析

將3個主成分作為自變量，溧水區(qū)萬元GDP用水量作為因變量，應(yīng)用SPSS做多元線性回歸分析，用逐步回歸法建立模型。表7中模型調(diào)整R2=0.605說明模型對樣本的擬合較好，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的概率小于0.05, 說明模型對因變量影響顯著。表8中回歸系數(shù)T統(tǒng)計(jì)量的概率小于0.05，說明各自變量對應(yīng)變量影響顯著。DW檢驗(yàn)和White檢驗(yàn)：當(dāng)α=0.05、n=11、k=2，查表dL=0.927、dU=1.324、χ2=5.96，則DW>dU，模型不存在自相關(guān)性；χ2>nR2=2.06，模型不存在異方差。

表7 回歸模型

a. 預(yù)測變量：常量，F(xiàn)1；應(yīng)變量(Y)：Z(萬元GDP用水量)。

表8 回歸系數(shù)

多元線性回歸方程：

Y=-0.681F1

(2)

將F1帶入式(2)，得出溧水區(qū)萬元GDP用水量與其14個影響因子的回歸方程：

Y1=-0.139X1-0.117X2-0.102X3-0.07X4+0.036X5+0.058X6-0.049X7+0.035X8-0.079X9-0.149X10-0.193X11+0.07X12-0.028X13+0.007X14

5 結(jié) 論

a. 從模型回歸系數(shù)絕對值大小(表9)可看出，影響溧水區(qū)萬元GDP用水量最大因子是農(nóng)林水支出占財(cái)政支出比重(X11)、科技支出占財(cái)政支出比重(X10)，其次是總?cè)丝?X1)、城市化率(X2)和地表水資源(X3)5個影響因子。

表9 多元線性回歸模型的回歸系數(shù)絕對值

b. 影響溧水區(qū)萬元GDP用水量最大5個因子分別集中于管理因素、人口因素和資源因素三方面。農(nóng)林水支出占財(cái)政支出比重為影響作用最大的主因子，呈現(xiàn)正相關(guān)，因此從政府宏觀管理角度，未來需要改善和調(diào)整農(nóng)業(yè)與林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)林用水效率，減少農(nóng)林用水總量，從而降低萬元GDP所需用水量；另外，當(dāng)?shù)卣孕枥^續(xù)加大對水利事業(yè)的投入，完善規(guī)劃、促進(jìn)節(jié)水型社會建設(shè)、優(yōu)化用水結(jié)構(gòu)、加快工程建設(shè)、加強(qiáng)水資源保護(hù)；科技發(fā)展是用水效率提高的有效途徑，繼續(xù)加大科技投入，優(yōu)化二、三產(chǎn)業(yè)布局和結(jié)構(gòu)，淘汰高耗水高污染行業(yè)，滿足溧水區(qū)人口、資源、環(huán)境與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展對水資源在時間、空間、數(shù)量和質(zhì)量上的要求。

c. 城市化率和總?cè)丝谑呛暧^經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)，在推進(jìn)城市化進(jìn)程中，政府加強(qiáng)對城鄉(xiāng)空間的規(guī)劃管理，把資源節(jié)約和環(huán)境保護(hù)放在城市化發(fā)展的重要戰(zhàn)略地位，突出節(jié)地、節(jié)能、節(jié)水、節(jié)材，促進(jìn)城鎮(zhèn)的可持續(xù)發(fā)展。

d. 地表水資源是溧水區(qū)可用水資源的主體，在保持現(xiàn)狀水資源開發(fā)利用格局和發(fā)揮現(xiàn)有供水工程潛力的情況下，考慮節(jié)水措施，抑制不合理用水需求，通過優(yōu)化用水結(jié)構(gòu)、加大過境水的利用、充分利用南京市區(qū)域輻射供水、加強(qiáng)中水回用等措施調(diào)整供水方案，進(jìn)行水資源的合理配置。fffffd

[1] 云默.中國人均淡水資源占有量僅為世界平均水平的28%[EB/OL].(2012-02-13).http://news.china.com.cn/txt/2012-02/13/content_24625293.htm.

[2] 中國科學(xué)院可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略研究組.2007中國可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略報(bào)告——水:治理與創(chuàng)新[M].北京:科學(xué)出版社,2007.

[3] 曹惠娟,王平.溧水縣水資源供需分析[J].水利經(jīng)濟(jì)，2012,30(2):46-48.

[4] 方詩標(biāo).農(nóng)業(yè)灌溉水利用效率影響因素研究[D].揚(yáng)州：揚(yáng)州大學(xué)，2013.

[5] 溧水縣統(tǒng)計(jì)局.溧水縣統(tǒng)計(jì)年鑒(2005—2015)[M].溧水:溧水縣統(tǒng)計(jì)局,2015.

[6] 南京水利局，江蘇省水文水資源勘測局南京分局.南京水資源公報(bào)(2005—2015)[M].南京:南京水利局,2015.

[7] 曹惠娟，張啟權(quán)，王平，等.水資源優(yōu)化配置的探討[J].江蘇水利，2010(11):39-41.

Research on ten thousand Yuan GDP water consumption impact factors in Nanjing Lishui District

CAO Huijuan, YANG Zhongyu, ZHOU Xingang

(NanjingLishuiDistrictWaterDepartment,Nanjing211200,China)

The impact factors of ten thousand Yuan GDP water consumption in Lishui District are studied. 14 impact factors are determined through theoretical analysis and expert consultation. An evaluation index system is constructed. Principal component analysis and stepwise regression methods are applied to establish the mathematical model of ten thousand Yuan GDP water consumption and impact factors thereof in Lishui District on the basis of collecting index data in Lishui District from 2005 to 2015. Five most important impact factors are discovered, analyzed and summarized.

ten thousand Yuan GDP; water consumption; impact factor; analysis

10.16616/j.cnki.10-1326/TV.2017.06.009

TV213.9

A

2096-0131(2017)06- 0035- 04