環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡的時空分異、驅動因素及用水匹配研究

胡綿好,袁菊紅,陳 拉

(1.江西財經(jīng)大學生態(tài)文明研究院, 江西 南昌 330013; 2.江西財經(jīng)大學藝術學院, 江西 南昌 330013)

0 引言

生態(tài)足跡于1992年由加拿大生態(tài)經(jīng)濟學家William[1]最初提出，并于1996年由Wackernagel逐步完善[2, 3]，是表征在所需的人口和經(jīng)濟規(guī)模條件下，維持水資源消費和自然環(huán)境進化所必需的水資源用地面積[4]。由于該模型具有概念形象、框架明確、操作簡便及普適性強等優(yōu)點[5]，廣受國內(nèi)外學術界的關注并迅速成為研究區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要方法。由于生態(tài)足跡缺乏對水資源生態(tài)足跡的系統(tǒng)描述和評估，眾多學者通過對生態(tài)足跡進行改進，發(fā)展了水資源生態(tài)足跡模型，并以此進行了大量研究，如利用水資源生態(tài)足跡模型對六盤水市[6]、重慶市[7]、江蘇省[8, 9]、河南省[10]、湖北省[11]和汾河流域[12]等水資源可持續(xù)利用的研究。水資源生態(tài)足跡是在一定的人口和經(jīng)濟規(guī)模條件下維系水資源消費和消納水污染所必需的生態(tài)生產(chǎn)性土地面積，是將水資源相關消耗折算成水域面積，包括淡水生態(tài)足跡和水污染生態(tài)足跡[13]。其中，淡水生態(tài)足跡反映人類在生產(chǎn)生活過程中對水域生態(tài)系統(tǒng)淡水資源供給功能的占用，目前在這方面的研究成果頗多、核算方法高度相似、結果的可比性較高且容易理解；而水污染生態(tài)足跡反映人類活動排放的廢棄物對水環(huán)境凈化功能的占用程度[14]，目前該方面的研究雖有報道[14-17]，但由于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、地理位置等差異，區(qū)域間污染物的排放類型、總量及強度等方面也會不同，加之測算方法不同，核算結果差異較大。基于此并根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性及區(qū)域實際污染物排放情況，本文首先核算2010—2013年環(huán)鄱區(qū)32個縣(市、區(qū))的水污染生態(tài)足跡并分析其時空特征，然后結合LMDI模型分析影響環(huán)鄱區(qū)32個縣(市、區(qū))水污染生態(tài)足跡時空差異的驅動因素，并通過泰爾指數(shù)探討其水污染足跡的區(qū)間和區(qū)內(nèi)差異，最后從經(jīng)濟和生態(tài)視角構建環(huán)鄱區(qū)32個縣(市、區(qū))用水匹配指數(shù)并從總體上對環(huán)鄱區(qū)各縣(市、區(qū))的水資源利用情況進行判斷，以期為環(huán)鄱區(qū)的水生態(tài)持續(xù)發(fā)展、水資源合理利用和水污染管控提供參考依據(jù)，為環(huán)鄱區(qū)各縣(市、區(qū))用水分配相關政策的制定提供科學理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

環(huán)鄱區(qū)(即鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)簡稱)位于江西省北部，是以鄱陽湖為核心，以鄱陽湖城市圈為依托，以保護生態(tài)、發(fā)展經(jīng)濟為重要戰(zhàn)略構想的資源型經(jīng)濟特區(qū)，是長江三角洲、珠江三角洲、海峽西岸經(jīng)濟區(qū)等重要經(jīng)濟板塊的直接腹地，是中部地區(qū)正在加速形成的增長極之一。環(huán)鄱區(qū)包括南昌、景德鎮(zhèn)、鷹潭3市以及九江、新余、撫州、宜春、上饒、吉安市的部分縣(市、區(qū))，共38個縣(市、區(qū))，國土總面積為5.12萬km2，占江西省總面積的30.7%；2012年地區(qū)生產(chǎn)總值7627億元，占全省59%，年末總人口2107萬，占全省44%。近年來，隨著經(jīng)濟社會的高速發(fā)展，環(huán)鄱區(qū)用水量不斷增加，區(qū)域內(nèi)水資源浪費和水環(huán)境污染等現(xiàn)象嚴重，導致水資源超負荷開發(fā)利用。在江西省人口相對密度較大、創(chuàng)造經(jīng)濟總量更高的情況下，如何從區(qū)域水資源供需問題出發(fā)，實現(xiàn)水資源的合理使用和高效配置，促進區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展，是環(huán)鄱區(qū)生態(tài)建設發(fā)展必須解決的重要問題。根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲取性及研究需要，本文將東湖區(qū)、西湖區(qū)、青山湖區(qū)、青云譜區(qū)和灣里區(qū)合并為南昌市區(qū)；昌江區(qū)和珠山區(qū)合并為景德鎮(zhèn)市區(qū)；廬山區(qū)和潯陽區(qū)合并為九江市區(qū)；月湖區(qū)、渝水區(qū)和臨川區(qū)分別稱為鷹潭市區(qū)、新余市區(qū)和撫州市區(qū)；最終將38個縣(市、區(qū))在保留行政邊界的基礎之上劃分為32個縣(市、區(qū))域單元作為研究對象(圖1)。

圖1 江西省環(huán)鄱區(qū)位置示意圖

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

2.1.1 水污染生態(tài)足跡計算模型

水污染生態(tài)足跡指為吸納一定人口產(chǎn)生的水體污染物所需要的水資源用地面積[18]，本文選取環(huán)鄱區(qū)具有代表性的化學需氧量(COD)和氨氮(NH)污染指標進行分析，其污染生態(tài)足跡模型[18]如下：

EFCOD=CCOD/PCOD；EFNH=CNH/PNH；

EFwp=max(EFCOD,EFNH)

(1)

式中：EFCOD、CCOD、PCOD、EFNH、CNH和PNH分別表示化學需氧量污染水生態(tài)足跡(×104hm2)、排入水體化學需氧量(t)、水域消納化學需氧量全球平均能力(t/hm2)、氨氮污染水生態(tài)足跡(×104hm2)、排入水體氨氮總量(t)和氨氮全球平均能力(t/hm2)；EFwp表示水污染生態(tài)足跡(×104hm2)，且取化學需氧量污染水生態(tài)足跡和氨氮污染水生態(tài)足跡最大污染足跡為水污染生態(tài)足跡。

水質(zhì)標準中Ⅲ類水基本能維持水體的生態(tài)服務功能，劣Ⅲ類水的水體生態(tài)服務功能將衰退或喪失[19]。根據(jù)《GB 3838-2002地表水環(huán)境質(zhì)量標準》中規(guī)定的Ⅲ類水質(zhì)標準中化學需氧量≤ 20mg/L、氨氮≤ 1.0mg/L，1m3水資源量相當于0.000318hm2水資源用地，由此可通過水資源全球平均生產(chǎn)能力轉換計算出水域消納化學需氧量(PCOD)和氨氮的全球平均能力(PNH)分別為0.062893t/hm2、0.003145t/hm2[20]。

2.1.2 LMDI因素分解模型

對數(shù)平均迪氏指數(shù)法(LMDI)是定量測度不同因子對研究對象影響程度及驅動力分析且適用廣泛的指數(shù)分解方法，其具體模型[21]如下：

(2)

式中：EFwp為區(qū)域水污染總生態(tài)足跡(×104hm2)；EFwpt為第i地區(qū)第t年水污染生態(tài)足跡(×104hm2)；T為區(qū)域國內(nèi)生產(chǎn)總值；P為區(qū)域人口數(shù)；Si為第i地區(qū)第t年水污染生態(tài)足跡占總水污染生態(tài)足跡的比重，表示區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構經(jīng)濟結構；I為單位國內(nèi)生產(chǎn)總值的水污染生態(tài)足跡，表示區(qū)域技術水平；G為區(qū)域人均國內(nèi)生產(chǎn)總值，表示區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平。

根據(jù)(2)式，設基準年與第t年的水污染生態(tài)足跡分別為EPwpi0和EFwpit，從基準年到第t年的區(qū)域水污染生態(tài)足跡的變化值 ΔEFwpi為[22]：

ΔEFwpi=EFwpit-EFwpi0=ΔSi+ΔP+ΔG+ΔI

(3)

ΔSi=qi×lnSit/Si0

(4)

ΔP=qi×lnPt/P0

(5)

ΔG=qi×lnGi/G0

(6)

ΔG=qi×lnIt/I0

(7)

式中： ΔSi為結構效應； ΔP為人口效應； ΔG為經(jīng)濟效應； ΔI為技術效應；qi為加權因子。

如果以上因素分解效應值為正數(shù)，則表明該因素效應對水污染生態(tài)足跡變化值具有推動作用，將加劇水資源環(huán)境的污染；反之則表明該因素效應對水污染生態(tài)足跡變化值具有抑制作用，將減緩水資源環(huán)境污染。

2.1.3 泰爾指數(shù)及其分解

泰爾(Theil)指數(shù)是一種測度區(qū)域間經(jīng)濟差異且可將總體差異分解為區(qū)內(nèi)和區(qū)間差異的方法，其計算公式[23]為：

(9)

式中：T為環(huán)鄱區(qū)泰爾指數(shù)；N為樣本個數(shù)；σ為水污染生態(tài)足跡的平均值；xj為第j個樣本的水污染生態(tài)足跡。

T值越小， 表明區(qū)域間水污染生態(tài)足跡的差異越小， 反之越大。 泰爾指數(shù)的分解公式[23]如下：

(10)

式中：TIntra-R表示地區(qū)內(nèi)的差異；Tinter-R表示地區(qū)間差異；n為區(qū)域個數(shù)；pj為第j個區(qū)域樣本個數(shù)占總體樣本個數(shù)的份額；Tj為第j個區(qū)域的泰爾指數(shù)；εj為第j個區(qū)域水污染生態(tài)足跡占環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡的比例。

泰爾指數(shù)的貢獻率為：

TDCRIntra-R=TIntra-R/T；TDCRInter-R=TInter-R/T

(11)

式中：TDCRIntra-R為泰爾指數(shù)地區(qū)內(nèi)差異貢獻率，TDCRInter-R為泰爾指數(shù)地區(qū)內(nèi)差異貢獻率。

2.1.4 用水匹配指數(shù)

匹配指數(shù)是指區(qū)域的評價指標貢獻率和用水量貢獻率的比值，計算公式[24]：

(12)

式中：MIj代表用水匹配指數(shù)；EIij代表第i個區(qū)域j指標的取值；EIj代表環(huán)鄱區(qū)j指標的取值；Wi代表第i個區(qū)域的用水量；W代表環(huán)鄱區(qū)的用水量。

2.2 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)《城市規(guī)劃法》分類，將環(huán)鄱區(qū)分成人口>50萬的大城市(包括南昌市區(qū)、南昌縣、新建縣、進賢縣、樂平市、九江市區(qū)、都昌縣、新余市區(qū)、貴溪市、豐城市、樟樹市、高安市、撫州市區(qū)、余干縣和鄱陽縣)，人口在20～50萬的中等城市(包括景德鎮(zhèn)市區(qū)、浮梁縣、九江縣、武寧縣、永修縣、星子縣、湖口縣、彭澤縣、瑞昌市、鷹潭市區(qū)、余江縣、新干縣、東鄉(xiāng)縣、萬年縣)和人口<20萬的小城市(包括安義縣、德安縣、共青城市)。基于數(shù)據(jù)的可得性及科學性，本研究中的各數(shù)據(jù)均來源于《2009—2013年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟去統(tǒng)計年鑒》。

3 實證分析

3.1 環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡的時空演變分析

為了摸清2010—2013年環(huán)鄱區(qū)人均水污染生態(tài)足跡的時空演變，了解其時空分布情況，采用ArcGIS10.1空間計量軟件的自然斷點法對環(huán)鄱區(qū)人均水污染生態(tài)足跡劃分為高值區(qū)(>1.0)、較高值區(qū)([0.8, 1.0))、中值區(qū)([0.6, 0.8))和低值區(qū)(<0.6)四個等級(圖2)。由圖2可知，2010—2013年環(huán)鄱區(qū)人均水污染生態(tài)足跡在各縣(市、區(qū))具有明顯的差異演變特征。2010年環(huán)鄱區(qū)處于高值區(qū)的城市1個、較高值區(qū)1個、中值區(qū)1個、低值區(qū)29個；2011年環(huán)鄱區(qū)處于高值區(qū)的城市16個、較高值區(qū)5個、中值區(qū)4個、低值區(qū)7個；2012年環(huán)鄱區(qū)處于高值區(qū)的城市6個、較高值區(qū)3個、中值區(qū)9個、低值區(qū)14個；2013年環(huán)鄱區(qū)處于高值區(qū)的城市3個、較高值區(qū)5個、中值區(qū)12個、低值區(qū)12個。研究期間環(huán)鄱區(qū)小城市的人均水污染生態(tài)足跡明顯高于中等城市和大城市，這可能因為小城市的農(nóng)業(yè)和傳統(tǒng)工業(yè)所占比重較大，而導致單位人類活動排放的污染物量較大城市和中等城市要多。

圖2 2010—2013年環(huán)鄱區(qū)人均水污染生態(tài)足跡變化

由圖3可知，研究期間環(huán)鄱區(qū)大城市的人均水污染生態(tài)足跡等級由2010年單一低值區(qū)城市格局(15個)演變?yōu)?013年的較高值區(qū)(4個)、中值區(qū)(5個)和低值區(qū)(6個)城市格局；中等城市由2010年較高值區(qū)(1個)、中值區(qū)(1個)和低值區(qū)(12個)格局演變?yōu)?013年的高值區(qū)(3個)、較高值區(qū)(1個)、中值區(qū)(4個)和低值區(qū)(6個)均存在的城市格局；小城市由2010年高值區(qū)(1個)和低值區(qū)(2個)格局演變?yōu)?013年的單一中值區(qū)(3個)城市格局。2011和2012年環(huán)鄱區(qū)各城市類型均存在高值區(qū)的人均水污染生態(tài)足跡等級(圖3)，這說明環(huán)鄱區(qū)這兩年過分注重經(jīng)濟發(fā)展，而對環(huán)境保護力度不夠，本研究結果與劉滿鳳和謝晗進[25]的研究報道一致。

圖3 環(huán)鄱區(qū)各城市類型的人均水污染生態(tài)足跡等級變化比較

3.2 環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡差異變化的驅動因素分析

以2010年為基年，運用LMDI法進一步探討環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡變化的驅動因素，各驅動因素分解及其貢獻見圖4和表1。由圖4和表1可知，2010—2013年，人口效應、經(jīng)濟效應和水污染生態(tài)足跡技術效應總體上對環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡的增長呈現(xiàn)正效應(圖4B、4C和4D)，而水污染生態(tài)足跡結構效應在環(huán)鄱區(qū)不同地區(qū)有正、負兩種效應(圖4A)；其中技術效應貢獻最大(貢獻度高達60%以上)，其次分別為經(jīng)濟效應、結構效應和人口效應(表1)。研究期間，結構效應在南昌市區(qū)、新建縣、樂平市、九江市區(qū)、新余市區(qū)、豐城市和撫州市區(qū)等大城市，景德鎮(zhèn)市區(qū)、永修縣、湖口縣、瑞昌市和鷹潭市區(qū)等中等城市，德安縣和共青城市等小城市中起負效應(圖4A)，這說明完善水污染結構可在一定程度上緩解這些地區(qū)水污染生態(tài)足跡的增長。人口效應在大城市—新建縣起負效應(圖4B)，技術效應在小城市—共青城市起負效應(圖4D)。由表1還可知，2010—2013年大城市通過技術效應影響環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡的變化(累計貢獻率達50% 以上)，中等城市主要通過結構效應影響環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡的變化，小城市通過經(jīng)濟效應影響環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡的變化。

圖4 2010—2013年環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡分解效應

表1 環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡各分解效應的貢獻度(%)

3.3 環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡的區(qū)域差異分析

由表2可知，2010—2013年環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡的Theil指數(shù)呈波動下降趨勢，區(qū)域內(nèi)Theil指數(shù)呈下降趨勢，區(qū)域間呈波動下降趨勢，這說明研究期內(nèi)環(huán)鄱區(qū)的水污染生態(tài)足跡的差異在減小。2010、2011、2012和2013年環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡的Theil指數(shù)分別為0.224410、0.183047、0.253473和0.109534，區(qū)域內(nèi)Theil指數(shù)分別為0.237483、0.182383、0.124569和0.109166，區(qū)域間Theil指數(shù)分別為-0.013073、0.000664、0.128904和0.000368。2010、2011和2013年環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡差異在區(qū)域內(nèi)變化較大(貢獻率達99%以上)，而2012年差異在區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間變化都較大，其中區(qū)域間變化較區(qū)域內(nèi)稍大。

2010—2013年大城市和中等城市水污染生態(tài)足跡的區(qū)域內(nèi)差異要明顯高于區(qū)域間差異，且大城市在2011、2012和2013年的水污染生態(tài)足跡Theil指數(shù)為負數(shù)(表2)，說明這三年大城市水污染生態(tài)足跡差異區(qū)域較為集中；而中等城市在2010和2012年Theil指數(shù)為負數(shù)，說明這兩年中等城市水污染生態(tài)足跡差異區(qū)域較為集中。小城市在2010和2011年是區(qū)域內(nèi)差異高于區(qū)域間差異，而在2012和2013年為區(qū)域間差異高于區(qū)域內(nèi)差異(表2)。從區(qū)域差異的貢獻率來看(表2和圖5)，除2012年外，大城市的貢獻率占主要地位，高達72.88%，最高為中等城市的2.5倍、小城市的45倍；而2012年小城市的貢獻率占主要地位，高達53.59%，約為大城市的1.6倍、中等城市的4.4倍；表明環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡的差異程度主要由人口較多的大城市造成。

表2 環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡泰爾指數(shù)及區(qū)域分解

圖5 2010—2013年不同城市等級對環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡差異的貢獻率

3.4 環(huán)鄱區(qū)各區(qū)域用水量與經(jīng)濟、生態(tài)的匹配情況分析

由公式(12)計算得到環(huán)鄱區(qū)32個縣(市、區(qū))的經(jīng)濟—用水量匹配指數(shù)和水污染生態(tài)足跡—用水量匹配指數(shù)(表3)，由表3可知：

(1) 環(huán)鄱區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與各縣(市、區(qū))用水的匹配情況：2010年環(huán)鄱區(qū)32個縣(市、區(qū))有 10個縣(市、區(qū))的匹配指數(shù)>1，如大城市有5個(南昌市區(qū)、九江市區(qū)、新余市區(qū)、貴溪市、樟樹市)，中等城市有3個(景德鎮(zhèn)市區(qū)、瑞昌市、鷹潭市區(qū))，小城市有2個(德安縣、共青城市)；2011—2013年有 9個縣(市、區(qū))的匹配指數(shù)>1，其中2011年大城市有3個、中等城市有4個、小城市有2個，2012年大城市有4個、中等城市有3個、小城市有2個，2013年大城市有4個、中等城市有4個、小城市有1個(表3)。2010—2013年環(huán)鄱區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與各縣(市、區(qū))用水匹配情況穩(wěn)定的有3個大城市(南昌市區(qū)、新余市區(qū)、貴溪市)、3個中等城市(景德鎮(zhèn)市區(qū)、瑞昌市、鷹潭市區(qū))和1個小城市(共青城市)。這說明研究期間環(huán)鄱區(qū)32個縣(市、區(qū))中這7個縣(市、區(qū))的水資源經(jīng)濟效益較好，或者說這些地區(qū)的水資源與其它生產(chǎn)要素的共同投入能夠產(chǎn)生相對較多的社會期望產(chǎn)品。另外，多數(shù)縣(市、區(qū))的匹配指數(shù)較低，經(jīng)濟發(fā)展與用水的匹配性較差(表3)。

表3 環(huán)鄱區(qū)各區(qū)域用水與經(jīng)濟、生態(tài)的匹配情況

(2) 環(huán)鄱區(qū)生態(tài)狀況與各縣(市、區(qū))用水的匹配情況：2010年環(huán)鄱區(qū)32 個縣(市、區(qū))中有18 個縣(市、區(qū))的匹配指數(shù)<1，其中大城市有11個(南昌縣、進賢縣、九江市區(qū)、都昌縣、貴溪市、豐城市、樟樹市、高安市、撫州市區(qū)、余干縣、鄱陽縣)、中等城市6個(永修縣、星子縣、彭澤縣、余江縣、新干縣、萬年縣)、小城市1個(安義縣)；2011年有15個縣(市、區(qū))的匹配指數(shù)<1，其中大城市有7個、中等城市7個、小城市1個；2012年有16個縣(市、區(qū))的匹配指數(shù)<1，其中大城市有10個、中等城市5個、小城市1個；2013年有16個縣(市、區(qū))的匹配指數(shù)<1，其中大城市有9個、中等城市3個、小城市3個。2010—2013年環(huán)鄱區(qū)生態(tài)狀況與各縣(市、區(qū))用水匹配情況穩(wěn)定的有5個大城市(九江市區(qū)、貴溪市、豐城市、撫州市區(qū)、余干縣)和1個小城市(安義縣)。說明研究期間環(huán)鄱區(qū)32個縣(市、區(qū))中這6個縣(市、區(qū))的水污染足跡比例小于本身用水的比例，其生態(tài)狀況與用水的匹配性較好。另外，環(huán)鄱區(qū)將近有一半的縣(市、區(qū))水污染生態(tài)足跡比例大于自身的用水比例，生態(tài)狀況與用水的匹配性較差。

為了進一步分析各縣(市、區(qū))用水分配的差異性及公平性，根據(jù)經(jīng)濟—用水量匹配指數(shù)和污染足跡—用水量匹配指數(shù)將環(huán)鄱區(qū)32個縣(市、區(qū))分為4類(表4)，研究期間具體劃分類型如下：

表4 環(huán)鄱區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、自然資源與用水量匹配的公平性評價矩陣

(1) 經(jīng)濟效益與生態(tài)效益雙強型。研究期間九江市區(qū)、貴溪市、樟樹市和共青城市的經(jīng)濟—用水量匹配指數(shù)>1，污染足跡—用水量匹配指數(shù)<1，且多集中于大城市。說明這些地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的貢獻率較用水量的貢獻率要高，水資源利用效率較高，較重視水污染的防治工作，即經(jīng)濟發(fā)展與資源消耗較協(xié)調(diào)，這為環(huán)鄱區(qū)其它地區(qū)的水資源的開發(fā)利用及其生態(tài)環(huán)境的保護起到示范作用。

(2)經(jīng)濟效益優(yōu)于生態(tài)效益型。南昌市區(qū)、新余市區(qū)、景德鎮(zhèn)市區(qū)、鷹潭市區(qū)、瑞昌市、德安市等地區(qū)的經(jīng)濟—用水量匹配指數(shù)>1，污染足跡—用水匹配指數(shù)也>1，且以中等城市居多。說明這些地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的貢獻率雖高于用水量的貢獻率，但其經(jīng)濟發(fā)展的成果遠超用水消耗量且水污染物足跡的比例也遠超本身用水量的比例，損害其它地區(qū)用水的生態(tài)效益，公平性較差。因此，應通過產(chǎn)業(yè)結構和水資源消耗結構調(diào)整，來提高水資源的綠色利用效率，促使水資源與地區(qū)消耗相協(xié)調(diào)，從而提高地區(qū)用水的相對公平性。

(3)生態(tài)效益優(yōu)于經(jīng)濟效益型。南昌縣、進賢縣、都昌縣、豐城縣、余干縣、新干縣等地區(qū)經(jīng)濟—用水量的匹配指數(shù)<1，污染足跡—用水量的匹配指數(shù)也<1，且以大中等城市為主。說明這些地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的貢獻率較用水量的貢獻率要小，經(jīng)濟發(fā)展雖以水資源的過度消耗為代價并損害了其它地區(qū)用水的相對收益，但其水污染物足跡的比例小于用水量的比例。因此，這些地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展和資源開發(fā)與環(huán)境保護同時，需提高其用水效率，促使經(jīng)濟發(fā)展與水資源消耗相協(xié)調(diào)。

(4)經(jīng)濟效益與生態(tài)效益雙弱型。新津縣、樂平市、浮梁縣、九江縣、東鄉(xiāng)縣、萬年縣等地區(qū)經(jīng)濟—用水量匹配指數(shù)<1，污染足跡—用水量的匹配指數(shù)>1，且以大中等城市為主。說明這些地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)領域方面的用水量較大，用水的經(jīng)濟和生態(tài)效率相對較低，用水的公平性較差。因此，應進一步加強對這些地區(qū)水資源經(jīng)濟和生態(tài)效益“雙弱”原因的調(diào)研，并針對不同原因，提出相應的改善措施；引導其在經(jīng)濟加快發(fā)展的同時，關注水資源開發(fā)利用與生態(tài)環(huán)境保護，逐步落實“資源節(jié)約型和環(huán)境友好型社會”建設。

4 結論

(1)研究期間環(huán)鄱區(qū)各城市人均水污染生態(tài)足跡具有明顯的差異演變特征，且小城市的人均水污染生態(tài)足跡明顯高于中等城市和大城市；其中技術效應是導致大城市水污染生態(tài)足跡降低的關鍵因素，結構效應在緩解中等城市水污染生態(tài)足跡中起到一定的作用，經(jīng)濟效應是小城市水污染生態(tài)足跡增長的主要原因。

(2)研究期間環(huán)鄱區(qū)水污染生態(tài)足跡的Theil指數(shù)區(qū)域內(nèi)呈下降趨勢，區(qū)域間呈波動下降趨勢；其中大城市和中等城市水污染生態(tài)足跡的區(qū)域內(nèi)差異明顯高于區(qū)域間差異，而小城市在研究前期為區(qū)域內(nèi)差異高于區(qū)域間差異，而研究后期為區(qū)域間差異高于區(qū)域內(nèi)差異。

(3)從經(jīng)濟和生態(tài)視角分別構建用水匹配指數(shù)，通過指數(shù)矩陣對環(huán)鄱區(qū)32個縣(市、區(qū))水資源消耗公平性評價說明，研究期間環(huán)鄱區(qū)多數(shù)縣(市、區(qū))的經(jīng)濟發(fā)展、生態(tài)狀況與用水匹配性較差；經(jīng)濟與生態(tài)效益雙強型縣(市、區(qū))僅4個(多為大城市)，而多數(shù)縣(市、區(qū))為生態(tài)效益單強型或經(jīng)濟效益與生態(tài)效益雙弱型(多為大城市和中等城市)，其中小城市多以經(jīng)濟效益單強型為主。