寧夏5市城鎮居民生活用水量需求影響分析

陳炯利，唐 蓮,3，齊婭榮，王永良

(1.寧夏大學土木與水利工程學院，銀川 750021；2.旱區現代農業水資源高效利用教育部工程研究中心，銀川 750021；3.“旱區現代農業水資源高效利用”教育部創新團隊，銀川 750021)

人口增長、經濟發展使用水量需求不斷增加。中國是水資源短缺的國家，水資源短缺問題成為制約社會經濟可持續發展的重要瓶頸因素。如何統籌解決水資源供需矛盾，是當前社會普遍關注的問題。因此研究城鎮居民的生活用水量需求影響因素，并提出解決方案，對于節水有重要的理論意義。

為了對用水需求影響因素進行分析，國內外學者進行了大量研究。例如，David和Schefter基于美國的數據，研究收入變化和水價對居民生活用水量需求的影響[1]。王亞麗等利用灰色關聯分析法對金華市區居民用水量的影響因子進行排序，并提出一些建議，為指導城市生活用水規劃提供理論依據[2]。

常用的統計數據分析方法有主成分分析[3]、因子分析[4]、方差分析[5]、聚類分析[6]、典型相關分析[7]等。上述方法各有優點，同時也有應用方面的限制。主成分分析法的優點在于把多個復雜的指標簡化為少數幾個綜合指標，同時少數幾個指標能最大程度上反映主要信息，克服了主觀隨意性，而且操作簡單[8]。田韶英等運用主成分分析法，分析了西安市城鎮居民生活用水量需求影響，考慮了包括降雨量、水價、人均收入等因素，取得了較好的效果[9]。

在以往的研究中，研究者往往是利用單一方法對某些年份的地區的居民生活用水量需求影響因素進行分析，僅分析了時間上的變化，并未考慮地域上可能產生的影響。本文在分析寧夏全區的城鎮居民用水量需求影響因素之后，探討銀川、石嘴山、中衛、吳忠、固原市2008-2016年的城鎮居民用水量影響因素，將5市主要影響因素不同的原因進行橫向對比，分析可能造成5市影響因素不同的原因，為提高用水效率、規范用水行為提供依據。

1 寧夏城鎮居民生活用水現狀分析

寧夏降水量南多北少，大都集中在夏季。干旱山區年平均降水400 mm，引黃灌區年平均157 mm。2016年全區降水總量155.927 億m3，折合降水深301 mm,較多年平均偏多4.3%，較上年偏多4.6%，屬于平水年。其中黃灌區降水總量13.277 億m3，折合降水深202 mm，較多年平均偏多12.8%，較上年偏多20.7%。

根據寧夏水資源公報，寧夏2016年全區總用水量為64.891 億m3，比2009年的72.234 億m3減少了7.339 億m3。2009年城鎮居民生活用水量為1.180 億m3，占總用水量的1.6%，到2016年增加至2.111 億m3，占總用水量的3.2%。由此表明總用水量呈現下降趨勢，但城鎮居民生活用水量呈現增加趨勢。從圖1可以看出寧夏城鎮居民生活用水量2008-2016年的上升幅度。

城鎮居民生活用水指的是城鎮居民日常生活所需用的自來水，主要包括飲用、洗滌、清掃、洗碗、澆灑、以及家庭洗車等用水。城鎮居民生活用水表現出一定的特征：居民用水時間有很強的周期性，例如早中晚三餐以及早晨和就寢前； 對于居民生活用水量的增加有以下幾個原因：一是人口方面，城鎮居民人口總數的增長必定會在水資源方面提出更高的需求量。二是隨著經濟發展，居民用水的方式有了更多的變化，比如家庭用水設備的增加，導致了用水量的增加。經濟發展往往伴隨著人均可支配收入的增長，大量研究表明，居民用水與居民收入呈正相關，即收入越高，則用水量越大[10]。已有研究表明，影響生活用水量的因素是多樣的，涉及到社會經濟、用水習慣、地域等多個方面。故本文針對區域城鎮居民實際生活用水現狀及其對主要影響因素進行研究和分析。

圖1 2008-2016年寧夏城鎮居民生活用水量變化Fig.1 Changes in domestic water consumption of urban residents in Ningxia from 2008 to 2016

2 主成分分析原理和指標選取

2.1 主成分分析原理及步驟

在用統計方法研究多變量問題時,變量太多會增加計算量和分析問題的復雜性。由于原變量之間有相關性，主成分分析能在保證信息最少丟失原則下，把多個指標轉化為少數幾個綜合指標。并且這幾個綜合指標能最大限度反映出原來較多指標反映的信息，進而簡化研究的復雜性，提高研究效率[8]。

主成分分析基本步驟為：①確定分析變量，收集原始數據。②對原始數據進行標準化處理，以消除數量級和量綱上的影響。③根據標準化后的數據矩陣求出相關系數矩陣。④求出特征值和特征向量。⑤計算貢獻率和累計貢獻率，把累計貢獻率達到85%以上的確定為主成分。⑥合成主成分，得到綜合評價[11]。

2.2 指標的選擇

金巍在研究城鎮化進程中人口結構變動對用水量的影響中，表明人口數量以及城鎮化水平均會對居民用水量產生影響[12]。孫紅在研究城市居民用水量影響因素與評價中，得出結論：居民用水量由多種因素綜合影響作用，包括生活習慣、水價、居民人均收入、節水技術等等[10]。本文結合以上研究成果以及城鎮生活用水實際，把影響城鎮居民生活用水量的主要因素分為4類：經濟因素，自然因素，家庭用水習慣和城鎮化水平。共選取X1:水價(元)、X2:人口、X3:人均可支配收入(元)、X4:人均住房面積(m2)、X5:降雨量(mm)、X6:生活取水量(億/m3)、X7:淋浴熱水器數量(個)、X8:洗衣機數量(臺)共8個影響指標，如表1、表2所示。

2.3 分析過程

根據主成分分析的步驟，對2009-2016年的數據進行處理及計算，具體如下。

表1 寧夏全區居民生活用水量評價指標Tab.1 Evaluation index of domestic water consumption of residents in Ningxia

(1)原始數據標準化。用SPSS軟件對指標數據進行標準化處理[13]，目的是消除數量級和量綱造成的誤差。標準化后的結果如表3所示。

(2)提取主成分。觀察表4，表4中第1列為8個成分, 這8個成分為原始8個指標的線性組合；第2列為對應的特征值，表示所解釋的方差的大??；第3列為對應的成分所包含的方差占總方差的百分比；第4列為累計的百分比。一般來說，選擇特征值大于1的成分(或者累計百分比大于85%)作為主成分。通過表4可知，前2個主成分的累計值已經達到92%>85%，所以選擇前2個主成分進行分析，用這2個主成分來代表原有的8個原始變量，達到了降維的目的。

(3)成分矩陣代表主成分和指標的關系，系數正負表示變量對主成分的貢獻方向，系數的絕對值大小則代表對主成分的貢獻程度。若系數為正，則為正相關，而且系數越大，代表該系數對主成分正向的貢獻越大。若系數為負，則為負相關，說明對主成分的貢獻剛好相反。從表5可以看出，第1主成分與所有指標均成正相關，且與X7(淋浴熱水器)、X2(人口)、X3(人均可支配收入)正相關性非常強，表明第1主成分由家庭指標因素所決定。第2主成分與X5(降雨量)、X8(洗衣機)有較大的相關性，主要反映自然指標對用水量需求的影響。

表2 寧夏樣本原始指標及數據Tab.2 Ningxia sample original indicators and data

注：本研究數據均來源于2009-2016年的《寧夏統計年鑒》和《寧夏水資源公報》。

表3 標準化后數據Tab.3 Standardized data

表4 特征值和方差貢獻率Tab.4 Eigenvalue and variance contribution rate

第1主因子包含77.01%的變化率，是影響城鎮居民生活用水量需求的最主要影響因素。從表5成分矩陣可知，排名前3影響居民生活用水量的影響因素為淋浴熱水器、人口、人均可支配收入。寧夏全區每百戶擁有的淋浴熱水器從2009年的71臺，增長到2016年的91臺，漲幅較大，增長率達到28%。2016年寧夏人口為674萬人，比2009年的625 萬人增加了7.8%。2016年寧夏人均可支配收入為21 753 元，比2009年的14 015 元增長了93%。伴隨著生活設施的完善以及人口數量增加，以及收入的增加，可以購買更多的家庭用水設施，使得居民生活用水量迅速增加。

表5 成分矩陣Tab.5 Component matrix

以上分析發現：影響寧夏城鎮居民用水水平的主要因素為：淋浴熱水器、人口、人均可支配收入，而且家庭指標>城鎮化水平>經濟指標。

3 寧夏5市城鎮居民生活用水量需求影響分析

3.1 5市概況

以上的分析是以寧夏的整體平均水平進行分析的，而寧夏5市的發展極不平衡，存在明顯的區域差異。2016年的5市GDP排名為：銀川>石嘴山>吳忠>中衛>固原。銀川作為寧夏自治區的首府，是一個以發展輕紡工業為主，機械、化工、建材工業協調發展的綜合性工業城市。無論是城市化率還是經濟發展水平，都領先于其他4個城市，較為發達。石嘴山作為老牌工業城市，煤炭產業是石嘴山的支柱產業，在2016年的5市城市化率和人均GDP中，僅次于銀川，經濟發展水平較快，但人口數量和其他城市相比較少。吳忠和中衛的經濟發展水平處于寧夏中端。固原位于寧夏最南端，是西北特色農場品集散中心，屬于5個城市中經濟發展較差的城市。

為了更加全面地了解寧夏5市城鎮居民的生活用水量相關情況，在上文分析的基礎上，再對寧夏5個城市的城鎮居民生活用水量進行對比分析。同樣選取8個指標，利用主成分分析法完成分析過程。表6～表10為5市的原始數據統計結果。

表6 石嘴山市樣本原始指標及數據Tab.6 Shizuishan City sample original indicators and data

表7 銀川市樣本原始指標及數據Tab.7 Yinchuan sample original indicators and data

表8 吳忠市樣本原始指標及數據Tab.8 Wuzhong City sample original indicators and data

表9 中衛樣本原始指標及數據Tab.9 Zhongwei sample original indicators and data

表10 固原市樣本原始指標及數據Tab.10 Guyuan sample original indicators and data

3.2 5市城鎮居民生活用水量影響因素主成分分析

(1)5市主成分計算的特征值及方差貢獻率。由表11可知，寧夏5市的前2個成分累計貢獻率已經大于85%，所以選擇前2項作為主成分來分析。

(2)5市主成分矩陣。由表12可知，吳忠市城鎮居民生活用水量主要影響因素為水價、人均可支配收入、人均住房面積。固原市城鎮居民生活用水量主要影響因素為水價、人均可支配收入、人均住房面積。石嘴山市城鎮居民生活用水量主要影響因素為人均可支配收入、生活取水量和淋浴熱水器。中衛市城鎮居民生活用水量主要影響因素為人均可支配收入、人均住房面積、洗衣機。銀川市城鎮居民生活用水量的需求的最重要影響因素為人均可支配收入、城鎮人口數量、洗衣機臺數和沐浴器個數。

表11 寧夏5市特征值和方差貢獻率Tab.11 Characteristic value and variance contribution rate of five cities in Ningxia

4 5市及寧夏的生活用水量影響因素比較

從表13可以看出，無論是寧夏還是5市，人均可支配收入均為主要影響因素之一。隨著經濟的快速發展，居民收入不斷增加，人們有能力購買更多的家庭耗水器具及設備，例如淋浴熱水器、洗衣機、洗碗機等。這些耗水設備的增加，使得用水量也會大量增加。2016年，寧夏的人口接近675萬人，而銀川市作為寧夏的首府，是寧夏全區的最主要的居住地，2016年銀川市常住人口達到165萬人，占全區的24%，遠超其他4個城市。人口的增多必然會導致城市用水量的上升，所以人口是銀川市居民生活用水量的主要影響因素之一。人口同時也是中衛和固原的次要影響因素，這是因為中衛和固原市人口數量較少而且城市規模較小，所以人口并沒有在很大程度上影響居民生活用水量。

表12 寧夏5市成分矩陣Tab.12 Ningxia five city component matrix

表13 影響居民生活用水量的因素Tab.13 Factors affecting residents' domestic water consumption

水價的制定方法、計收制度、水價結構以及價格水平都會對用水量產生影響。有研究表明：水費占家庭收入比例的不同，會造成居民用水習慣的不同：水費占家庭收入的1%時，對心理影響不大。而當水費占家庭收入的10%時，對居民用水習慣造成很大的影響，而且會考慮水的重復利用。也就是說中高層收入階層的居民用水行為受水價的影響較小。水價作為吳忠和固原市的居民生活用水量主要影響因素之一，較為可能的原因是，這2個城市作為寧夏經濟發展較為落后的地區，人均收入總體來說并不高，由此受到了水價的影響。在其余情況相同的條件下，不同居住水平的居住區在用水量方面會有較大差異，人均居住面積越大的同時，給排水衛生設備越完善，居民生活的生活用水量就越大。

5 結 論

首先考慮寧夏全區2009-2016年間城鎮居民生活用水量影響因素，然后對寧夏5市2008-2016年的居民生活用水量影響因素進行分析，具體得到以下2個結論：

(1)通過主成分分析，將8個指標降維成2個主成分，建立寧夏城鎮居民生活用水量模型。最終結果為：淋浴熱水器、人口、人均可支配收入等對寧夏全區城鎮居民生活用水量影響比較顯著，即家庭指標>城鎮化水平>經濟指標。

(2)寧夏5市的城鎮居民生活用水量需求影響因素結果表明：寧夏各個城市之間人均可支配收入均為主要影響因素之一。說明收入與用水量之間有著較強的關聯性。但居民生活用水量影響因素差異較大，銀川市是寧夏的政治中心，城市規模較大，人口數量遠超其他城市，所以家庭指標和城鎮化水平影響較大。中衛作為寧夏最年輕的城市，城市發展迅速，主要受到了城鎮化水平和家庭指標的影響。固原市位于自然環境較為惡劣的南部黃土高原區，城市規模小，經濟較為落后；吳忠市位于引黃灌區的特殊地段，農業發達，經濟水平同樣較低，水價是主要的影響因素。石嘴山近些年來加大了對資源的開發利用，且經濟水平較高，是寧夏人均GDP排名第2的城市，生活用水量主要受家庭指標和城鎮化水平的影響。