江西水資源與經濟增長的脫鉤關系及其驅動因素

李芳林，汪家幸

(江蘇大學財經學院，江蘇 鎮江 212000)

水資源不僅是人類賴以生存的基礎性自然資源，也是社會經濟發展的戰略性資源。早在21世紀伊始，我國水利部對我國水資源狀況感到擔憂[1]。隨著人類經濟社會活動的不斷豐富，取水困難、用量過多等水資源問題逐漸突出。因此，在保持經濟增長的基礎上實現水資源可持續利用是當前面臨的嚴峻挑戰。江西省因其優越的環境和適宜的氣候，農田灌溉用水量較大，加上近年生活水平的提高，水資源用量持續攀升。據《江西省統計年鑒》數據，江西省火(核)電工業的用水量在2017—2020年間增加了40.75%。為考察經濟對水資源的依賴程度[2]，本文通過測度脫鉤指數來刻畫江西省經濟發展與水資源利用間的時序演變規律，并運用LMDI模型對江西省水資源利用進行效應分解，找出引起水資源利用變化的主要驅動因素以緩解經濟發展與水資源短缺之間的矛盾[3]，對于江西省建設生態文明高地和髙質量發展具有重要的現實意義。

1 研究方法與數據來源

1.1 指標選擇

本文以水資源的來源與去向為角度，從用水量和耗水量表征江西省水資源消耗程度；同時以人均GDP反映江西省的經濟發展實力。其中，用水量是指分配給用戶的包括輸水損失在內的毛用水量，耗水量是指社會活動中實際消耗的水量，為消除各地區人數不同的影響，選擇人均用水量和人均耗水量作為水資源評價指標；GDP是衡量區域經濟發展程度最具代表性的指標，而人均GDP消除了人口基數帶來的影響，更能真實反映當地居民生活水平。

1.2 Tapio脫鉤模型構建

脫鉤模型的構建有2種方式：OECD脫鉤模型和Tapio脫鉤模型。OECD模型中的期初期末值選定具有高度敏感性和極端性的特點，從而導致計算時存在偏差[4]；Tapio脫鉤模型有效緩解了這個弊端，提高了脫鉤分析的客觀性和準確性，且對脫鉤狀態的劃分更為精細[5]。本研究選擇Tapio脫鉤模型[6]構建經濟與用水量之間的脫鉤關系，可表示為：

(1)

Tapio按照測算出的脫鉤彈性值ε和ΔWi、ΔGDP的不同，共劃分了8種脫鉤狀態，見表1。

表1 Tapio脫鉤模型的8種脫鉤狀態表

1.3 LMDI模型構建

水資源利用的驅動因素多且復雜，綜合考慮相關研究成果，主要包括能源結構、產業結構、經濟水平和人口規模[7]。本文在此基礎上考慮到能源消耗也會在一定程度上影響水資源利用量[8]，因此，將能源強度作為水資源利用的驅動因素加入模型中。

首先，本文借鑒kaya恒等式[9]，將資源消耗看作是其驅動因素的乘積作用，即江西省水資源利用量可用下式表達：

(2)

式中，W—江西省水資源消耗總量，億m3;Wi—江西省第i產業的用水量，億m3；Ei—第i產業的能源消耗總量，萬t標準煤；GDPi—第i產業的生產總值，億元；GDP—江西省生產總值，億元；P—江西省人口總數，人。

此時依據Ang B.W.[10]提出的LMDI加法分解法對式(2)進行無殘差分解，第t期相對于基期的水資源利用量變化可以表示為：

ΔW=Wt-W0=ΔWT+ΔWV+ΔWS+ΔWA+ΔWP

(3)

而各因素的效應值可解為：

能源結構效應：

(4)

能源強度效應：

(5)

產業結構效應：

(6)

經濟水平效應：

(7)

人口規模效應：

(8)

式中，ΔW—t期相對于基期的水資源利用總變化量，億m3，即各驅動因素對水資源利用變化的總影響，是各個驅動效應的總和；ΔWT、ΔWV、ΔWS、ΔWA、ΔWP—各驅動因素變化對江西省水資源利用量的貢獻值，億m3。故在LMDI加法分解下，ΔWj>0表示該因素對水資源利用起到正面驅動作用，即促進用水；ΔWj<0表示該因素對水資源利用起到負面驅動作用，即抑制用水；|ΔWj|越大說明該因素的驅動作用越明顯。

1.4 數據來源

研究以江西省整體及其11座地級市為研究對象，從《江西省統計年鑒》中獲取數據，為保持數據前后的一致性和連貫性，當不同年份的年鑒中數據不統一時，以最近年鑒的數據為準。本研究所有經濟指標均換算成以2012年為基期的可比價以剔除價格波動的影響[11]，人口指標選取年末常住人口數。在將水資源利用量按照產業分類時，第一產業用水包括農田灌溉和林牧漁畜用水，第二產業用水包括工業和城鎮公共用水，第三產業用水包括居民生活和生態環境用水；計算能源消耗量時的3大產業劃分標準參考張蘭[12]的界定。

2 實證分析

2.1 江西省用水量與經濟增長的脫鉤分析

江西省整體及其地級市的用水量與經濟增長的脫鉤變化如圖1所示。從時序演變來看，2014—2015年用水量與經濟的脫鉤狀態得到躍升，多個城市由擴張負脫鉤狀態轉至弱脫鉤甚至強脫鉤，這說明江西省水資源與經濟間已跨越不協調時期，向相互耦合階段演變，脫鉤形勢整體得以改善。原因可能有2方面：一是江西省在這2年中的7—9月降水量相比歷史同期均值增加，而此時正是主要農作物中晚稻的主要生長期，因此水資源需求量相對減少；同時，江西省在此期間加快推進水生態文明建設，首次實行最嚴格水資源管理制度考核，并印發《全省推進農業取水許可管理工作實施方案》開展大中型灌區的計劃用水管理[13]，二者共同作用下導致用水量大幅下降。2015—2019年江西省用水量與經濟的脫鉤指數保持相對穩定，圖中折線幾乎重合，即當用水量與經濟脫鉤狀態較好時，再進一步提升需要付出遠高于增加有效產出的成本，由于技術進步在短時間內很難體現，因而抑制了脫鉤狀態的進一步優化；2020年由于新冠疫情爆發，社交活動和社會生產陷入停滯[14]，人均用水量變化率出現負數，多市突破弱脫鉤的瓶頸步入強脫鉤階段，江西省整體也借此首次處于強脫鉤狀態。

圖1 江西省用水量與經濟增長脫鉤關系

從圖像的波動程度來看，可以發現圖中折線波動幅度隨年份逐漸趨于平穩，說明江西省用水量與經濟的脫鉤指數城際差異在逐漸減小，城際極值從2013年的2.543逐年減少至2020年的0.522，同時組內的脫鉤指數標準差也從2013年的0.78降至2020年的0.14。這表明江西省地級市間的整體協作和對各種資源的配置能力在不斷提高，全省加強了城市群內部的要素流動和空間聯系，致使落后城市加速綠色發展，脫鉤狀態較差的城市表現為追趕效應，如鷹潭市2013年用水量與經濟發展的脫鉤指數為2.093，遠超全省脫鉤指數0.946，而2020年鷹潭市的脫鉤指數為-0.046，低于全省脫鉤指數-0.004。經計算，鷹潭市用水量與經濟的脫鉤指數年均下降率為157.88%。

2.2 江西省耗水量與經濟增長的脫鉤分析

江西省整體及其地級市的耗水量與經濟增長的脫鉤變化如圖2所示。新余市在2013年的脫鉤指數達到研究期內最高值2.99，處于擴張負脫鉤狀態，意味著2013年新余市人均GDP每增加1%，市內水資源消耗相應增加2.99%。在時序演變上，脫鉤指數總體上呈現出“先下降后穩定”的態勢。2013—2015年江西省耗水量與經濟的脫鉤指數快速下降，與節水技改工程建設取得的顯著成效緊密相關。農業上，大力推進鄱陽湖、豐東等大型灌區續建配套與節水改造建設，并積極創建國家高效節水灌溉示范縣，如信豐縣、龍南縣等，節水灌溉面積迅速擴張，使耗水量快速下降；城鎮生活上，大力推廣節水器具和技術，提高公共機構節水器具普及率，促進經濟發展中水資源的高效利用，進一步降低了耗水量。2015年起，省內耗水量與經濟增長的脫鉤形勢趨于穩定，脫鉤指數在0上下浮動，呈現以弱脫鉤為主、強脫鉤為輔的特征，即此時水資源消耗速度小于經濟增長速度，甚至隨著經濟發展，水資源消耗量有下降趨勢，說明此時期江西省發展觀念已從“發展生產力為主，節約資源為輔”逐漸向“發展生產力與節約資源并重”轉變。此外，與用水量相同，耗水量脫鉤指數的城際空間差異性也逐年減弱，2013年江西省耗水量與經濟的脫鉤指數城際極值為3.102，而2020年城市極值為0.269，年均遞減29.9%，組內標準差以2013年的0.771降至2020年的0.089，年均遞減26.5%。

圖2 江西省耗水量與經濟增長脫鉤關系

2.3 江西省水資源利用驅動因素分析

表2顯示了利用LMDI模型識別出的各驅動因素在2012—2020年對江西省水資源利用增量的貢獻。其中，最后一列的總效應值為當年與上一年江西省水資源利用量之差，同行的5種效應值相加應等于總效應值。

表2 江西省水資源利用增量效應因素分解表 單位：億m3

從時序演變來看，2013年除經濟水平效應外，其他4個效應正負疊加后對總效應幾乎沒有影響，這使得綜合效應與經濟水平效應大小相當，總效應值是水資源利用增量最高的一年。原因是在研究期內2013年人均GDP增速最大，并且此時經濟發展傾斜于第一產業和第二產業，尤其是對水資源依賴較大的第一產業中，種植灌溉需要依靠水資源的大量投入，導致能源生產水依賴程度較高，拉動能源結構效應使其為正值，因此經濟水平效應與能源結構效應相對較大。2013—2015年水資源占能源之比即能源結構由上升趨勢轉為下降趨勢，能源結構效應由正驅動轉為負驅動，引起水資源利用量連續大幅降低；2015—2019年，5大因素的驅動力及總效應值基本保持穩定，側面印證驅動因素分解結果與脫鉤分析結果的意義相吻合。2020年由于受到疫情沖擊，經濟水平效應值達到研究期最低，且隨著區域綠色轉型發展，能源對水資源的依賴度進一步減小，能源結構效應的負向驅動力增強。由于負向驅動因素對水資源利用量增加的抑制作用大于正向驅動因素的促進作用，2020年江西省水資源利用增量的總效應表現為負值，并達到近五年最低值-9.22，意味著2020年江西省水資源利用量比2019年減少了9.22億m3。

從驅動因素的數值符號來看，經濟水平、人口規模在一定程度上促進了江西省水資源利用，而能源結構、能源強度、產業結構抑制了江西省水資源利用。經濟水平效應在研究期內保持較大正值，累計效應為158.14億m3，是促使水資源利用增加的主要驅動因素，原因在于水資源是經濟發展的生產要素之一，經濟增長必然伴隨著用水量上升。仔細觀察發現，經濟水平促進水資源利用量增加的驅動作用大體呈減小趨勢，說明江西省經濟已實行由高速發展向高質量發展轉變；人口規模效應在研究期內也均為正數，但影響程度有限且穩定，累計效應僅2.4m3，是促使江西省水資源利用增加的次要驅動因素，即人口增長進一步推動了用水量的增加，這是因為人口增加刺激居民消費，造成經濟規模的擴大而間接使得水資源利用量上升。能源結構自2014年開始成為負向驅動因素，研究期內累計效應為-67.52億m3，是抑制江西省水資源利用增加的主要驅動因素，表明改善能源結構能夠有效抑制江西省水資源的利用。能源強度和產業結構均為負向驅動因素，且負向作用大小較為穩定，累計效應分別為-39.81億m3、-51.63億m3，說明控制單位產值的能源消耗或調整產業結構具有抑制江西省的水資源利用的作用，原因在于能源強度的降低能夠同比例減小水資源消耗量，而當產業結構調整為向第三產業傾斜時，水資源需求減少且廢水回收率較高，因此兩者均能在一定程度上減小水資源的利用。

3 結論

自2013年起，江西省經濟增長逐漸擺脫對用水量的依賴，表現為脫鉤指數呈現出“先下降后平穩再下降”的態勢，并且城際差異在逐漸縮小；耗水量與經濟的脫鉤指數演變與用水量基本一致，在2015年之前快速下降后逐漸趨于穩定，脫鉤指數在0上下浮動，城際空間差異性逐年減弱。

江西省水資源利用量的變化是多種因素共同影響下的結果。經濟水平和人口規模是江西省水資源利用量的正向驅動因素，其中經濟水平是主要的正向驅動因素，人口規模是次要的正向驅動因素；能源結構是主要的負向驅動因素，意味著優化自然資源配置對減少水資源利用的效果將十分顯著，而產業結構的調整、能源強度的控制都能在一定程度上抑制水資源的利用。