基于粵港澳大灣區建設的水資源利用與經濟發展關系研究

陳戎杰，李 奇，喻 言

（1.暨南大學經濟學院，廣州 510632；2.湖南農業大學經濟學院，長沙 410125）

0 引 言

水是人類生產生活不可或缺的重要資源。依據《2020年廣東省水資源公報》，全省2020年水資源總量超1 600 億m3，其中粵港澳大灣區9市（包括香港特別行政區、澳門特別行政區和廣東省廣州市、深圳市、珠海市、佛山市、惠州市、東莞市、中山市、江門市、肇慶市）水資源總量為516.5 億m3，占全省水資源總量的32%，同時，其用水量占全省用水量的52.8%。除此之外，全省2020年水資源總量與2019年和常年比較來看，分別偏少了23.6%和10.0%。水資源總量的變化主要歸因于地表水和地下水量的增減幅度，與氣候變化、工業污染、水資源開發技術、水資源利用理念等因素息息相關，加上中國人均水資源占有率低和資源分布不均衡的大背景，水資源供給短缺與水資源需求增長之間的矛盾不斷加大。

為了探究水資源稟賦與利用方式之間的關系，國內外學者主要以資源環境約束為出發點[1-3]，分析了具體產業部門對水環境的協調關系[4]以及不同流域[5]和不同省份[6-8]視角下資源利用對經濟增長之間的關系，采用的具體方法包括Tapio 彈性系數法[9]、SE-SBM 模型[10]、縱向線脫鉤模型[11]。在綠色水資源效率和經濟增長關系的研究上取得了一定的進展，但少有在制度建設視閾下通過某一具體地理經濟布局來分析水資源利用和環境友好型經濟建設的關系。故此，依托粵港澳大灣區的部署，在用水量按產業劃分進行分析的基礎上，構建LMDI 模型將2012-2020年間用水量變化進行分解，并加入Tapio 脫鉤彈性法，具體分析了粵港澳大灣部署前后9 市水資源利用與經濟增長的脫鉤類型，以揭示水資源利用與經濟發展的關系，并為粵港澳大灣區進一步建設提供科學依據。

1 研究區概況

1.1 區位概況

粵港澳大灣區是包括香港特別行政區、澳門特別行政區以及廣東省珠三角9市在內的地理區劃，其發展目標是建設國際一流灣區和世界級城市，截至2020年底，粵港澳大灣區常住人口超7 000 萬人，經濟總量達到11.5 萬億元。但其核心城市香港和澳門作為港灣城市，自然資源極度貧乏，且由于經濟發達，人口密度為世界之最，眾多資源需要其他省份調配供給，其中香港輸水大部分來自于廣東省珠海市，與此同時，隨著廣州和深圳兩個核心城市在對外來人口的不斷吸納和發展升級的要求下，水資源也出現了明顯的短缺。為此國家生態環境部部署了“珠江三角洲水資源配置工程”旨在解決受水區單一供水格局和水資源分布與經濟要素不匹配的現狀，實現生態智慧水利工程，同時為港珠澳大灣區發展提供戰略支撐。

1.2 自然概況

粵港澳大灣區總體水資源總量充足，但時空分布不均衡，全年降雨量較高，2020年平均降水量為1 662.7 mm，同時，降水還具有明顯的季節性特征，秋冬干燥少雨，雨季降雨量大，受季風影響常有洪水和內澇出現，枯水期和豐水期的降水量有較大差距，近年來受到高溫天氣影響，蒸發量略有上升。大部分河道靠近海域，且河網與入海口之間的距離較短，夏季降水短時間內集中涌入地表水系統，由于流域面積小，汛期水資源難存留，有70%～80%的地表徑流直接流入大海。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

研究數據來源于2010-2020年《中國統計年鑒》、2010-2020年《廣東省水資源公報》（以下簡稱《公報》）、2010-2020年《廣東省統計年鑒》以及粵港澳大灣區9市中各市水資源公報數據，由于《公報》中用水量按照生產（農業、工業和城鎮公共）、生活（城鎮和農村居民生活，不含城鎮公共用水部分）和生態（生態環境）劃分，為與產業GDP 劃分方式保持一致，將除農業和工業用水外的其他用水方式與第三產業經濟數據相整合，其中2017-2020年《公報》缺失對粵港澳大灣區9 市用水量的綜合統計，故采用2017-2020年《廣東省統計年鑒》以及各市水資源公報中的粵港澳大灣區9市用水量進行加總得到，同時，所有GDP 數據按照2010年為基年不變價處理，常住人口按照第七次全國人口普查結果進行調整。

2.2 水資源利用影響因素分解模型構建

研究以粵港澳大灣區9 市為對象，采用LMDI(Logarithmetic Mean Divisia Index) 對數平均迪氏指數法的加法形式對水資源進行驅動因素分析，該方法原本用于能源消費量與能源強度隨時間變化的內在機制分析，后被廣泛用于衡量能源消耗在任意時段上各個影響因素對目標變量變化的影響程度。

2.2.1 LMDI指數分解方法

指數分解的邊際成果來自于對分解后各個因素對變化量影響的可知性，解決了大多數模型難以進行深入分析和機理討論的難點，其原理在于將每一個待分解的研究目標通過定性分析的方法分解為若干驅動因素的合集，然后再定量研究其貢獻水平，假設V為m個部門的合計，記為在n維空間里，目標量V可以分解為n個影響因素的乘積，記為Vi=x1,i,x2,i,…,xn,i。在時間周期[0,T]內，目標量從V0=變化到后來發展成為Laspeyres分解法和Divisa分解法，前者是在假定其他因素不變的情況下，直接對各個因素進行微分，求出某一因素的變化對被分解變量的影響，而后者是將分解出的各個因素看成時間t的連續可微函數，進而對時間t進行微分，最后分解出各個因素的變化對被分解變量的影響。由此，根據Divisia 分解法定義，目標變量V對時間進行微分：

等式兩邊同時對時間進行積分：

根據指數分解加法形式有：

式(1)兩邊同時除以Vt，并對時間t進行積分：

上式兩邊同時做e的指數運算，根據指數分解乘法形式有：

由于加法和乘法計算困難，因此通常采用近似計算，根據近似方法不同又產生了多種具體的分解結果，即不同類型的Divisia 分解法，如AMDI 和LMDI 方法，由于AMDI 分解法存在殘值問題，Ang 等[12,13]對AMDI 方法進行了改進，提出了對數平均迪氏指數法：

加法形式：

乘法形式：

2.2.2 因素分解模型

由于采用時間序列分解的方式，即分t年和t+1年進行，故分解得到2011-2020年間用水效率、產業結構效應、經濟規模效應以及人口效應對用水量的影響。粵港澳大灣區9 市第t年用水總量Wt分解如下：

式中：Wt、GDPt、Pt分別表示t時期用水總量、國內生產總值以及常住人口數量；Wi,t和GDPi,t分別表示表示t時期i類產業的用水總量和國內生產總值。并得到式(9)：

式中：Ii,t表示第i產業t時期的用水總額；Si,t表示第i產業t時期的產業結構比重；Yt表示t時期人均國內生產總值。并得到水資源利用量的變動表達如下。

式中：ΔWI表示利用效率對用水量的影響；ΔWS表示產業比重對用水量的影響；ΔWY表示經濟增長對用水量的影響；ΔWP表示人口數量對用水量的影響。

2.3 Tapio脫鉤彈性法

脫鉤理論多應用在研究資源消耗與經濟增長的關系當中，表現出兩者之間的相互依存度，判斷該經濟增長關系是否為以資源消耗為主的發展模式。一般來說，若經濟增長伴隨較低的資源消耗增長率，則定義為相對脫鉤；若經濟增長伴隨著資源消耗增長率的減少，則定義為絕對脫鉤，研究采用Tapio 脫鉤模型，用于表示水資源利用量與經濟增長的關系，建立式(11)，并借鑒李曼等[14]對脫鉤狀態的說明，將脫鉤狀態進一步劃分（基于脫鉤彈性的不同，Tapio 方法給出了8 種脫鉤狀態的劃分，包括脫鉤關系中的弱脫鉤、強脫鉤和衰退脫歐；負脫鉤關系中的弱負脫鉤、強負脫鉤和擴張負脫鉤；連接關系中的增長連接和衰退連接，劃分依照判斷閾值0.8和1.2為經驗值）。

式中：Di(Wi,GDPi)表示GDP與用水量之間的脫鉤彈性，ΔWi表示i產業用水量Wi,t與上一期Wi,0之間的差值，相似地，ΔGDPi表示i產業的國內生產總值變化量。

3 粵港澳大灣區9市水資源利用效應分解

3.1 水資源利用概況

2011-2020年第一、第二和第三產業用水量以及總用水量見圖1。從用水總量來看，2011-2020年，粵港澳大灣區9 市年用水平均量為202.58 億m3，年均增長率為-0.3%。具體看來，在2011-2016年間，粵港澳大灣區9 市總用水量一直處于平穩下降的趨勢，由2011年的209.74 億m3逐年下降到了2016年的188.374 億m3，而后急速上升并在2018年出現峰值217.1億m3，隨即又逐年減少，其中減少速度最快出現在2012年，用水總量較2011年減少了4.29%，約9 億m3。除此之外，在觀察年份當中，粵港澳大灣區9市用水總量的兩次增長分別出現在2017年前后，其中2016-2017年用水總量增長了4.73%，2017-2018年用水總量增長了10.04%，按照圖示可簡單看出兩個時段的增長主要來自于第三產業用水量增長的影響，后由于第二產業用水量急速下降和第一和第三產業用水量的相對平穩態勢，總用水量在2018年后出現再次減少。

圖1 2011-2020年粵港澳大灣區9市各產業用水變化Fig.1 Change of industrial water use in 9 cities of the GBA from 2011 to 2020

從粵港澳大灣區9 市第一、第二和第三產業用水量來看，整體說來，第二產業為主要用水產業，其次是第一產業，最后是第三產業，且第二產業用水量呈總體下降趨勢，第三產業用水量呈總體上升趨勢，第一產業用水量保持平穩略有下降的趨勢。這與2021年水利部部署的《粵港澳大灣區水安全保障規劃》有關，在2025年和2035年的兩個目標前提出節水集約的用水理念：提高農業用水效率和現代灌溉農業技術，制造業轉型升級實現“低耗低排少污染”。在2020年，粵港澳大灣區9市第三產業用水量首次超過第一產業和第二產業用水量，成為該年用水量最大的產業，而第二產業降為用水量最低的產業。從具體分析看來，粵港澳大灣區9市第一產業用水量始終保持平穩趨勢，用水量最大年份與用水量最小年份之間的極差為5.1 億m3，且近三年用水量年均減少0.78%，相反，第二產業用水量呈現出階梯式下降，由2011年的96 億m3，急速下降到2012年的87.52 億m3，用水量減少了8.48 億m3，之后四年間保持相對平穩的下降趨勢，用水量年均減少2.63%，從2016年開始反彈，次年達到小高峰，用水量為83.55 億m3，隨即開始下降，于2020年達到觀察年份的最低值，用水量為67.2 億m3。粵港澳大灣區9 市第三產業用水量變化較第一產業和第二產業來說，波動最大，從圖1中觀察來看，主要在于2017年后出現較大幅度的增長。從2011年到2017年間，第三產業用水量保持總體偏低、起伏較小、整體上升的趨勢，同比浮動值都在7%以下，用水量最高年份與用水量最低年份的差值為3.85 億m3。在觀察年份當中，用水量浮動最大出現在2017年，從42.86 億m3上升到2018年的67.4億m3，差值為24.54 億m3，相當于2017年整個第三產業用水量的57.3%，這與2017年《深化粵港澳合作推進大灣區建設框架協議》正式簽署有關，而在2018年后，用水量增速明顯放緩，總體仍然呈現不斷上升的態勢。

3.2 水資源利用效應分解

圖2表示粵港澳大灣區9 市水資源利用變化的LMDI 驅動因素分解圖，得到2011-2020年間用水效率、產業結構效應、經濟規模效應以及人口效應對用水量的影響。

圖2 粵港高大灣區9市水資源利用變化LMDI分解Fig.2 LMDI decomposition of water resources use change in 9 cities of the GBA

整體看來，水資源利用變化的拉動效應主要歸因于規模經濟效應和人口效應，其中規模經濟效應占主導，而水資源利用變化的抑制效應主要歸因于產業結構效應和用水效率，其中用水效率占主導。除了人口效應的用水分解值在0上處于較平穩態勢，其余3個效應均呈現出明顯波動。在觀察年份當中，4種效應的用水分解值依次排序為用水效率、規模經濟效應、產業結構效應和人口效應，其中人口效應的用水分解值最小，約12.09 億m3。以上說明粵港高大灣區9 市的經濟建設發展對水資源有顯著性影響，且在產業結構調整、示范園區設立的推動作用下，產業結構和科技投入能減少對水資源利用的依賴性。

從人口效應來看，在觀察年份內，其用水分解值均大于0，也就是說，人口效應對水資源利用有絕對的拉動效應，以2016年為界，左右兩邊大體呈現對稱形式，除了2016年以外，其他年份的用水分解值相對保持一致，無較大差異，根據2016年粵港澳大灣區9 市常住人口數據，2016年出現較大增幅，較上一年度增加了7.44%，約435.77 萬人，由此表現出具有明顯峰值的用水分解值，之后由于人口數量增加量的放緩，人口效應用水分解值從2017年開始趨于平穩。

從用水效率來看，與人口效應不同的是，用水效率一直處于頻繁波動當中，且在2012年開始急速下降后隨即以更快的速度上升，并于2014年超過0 值達到6.33 億m3，成為觀察年份內唯一的正數，經過產業劃分得出，在2014年第一、第二和第三產業的用水效率分別是-4.13、-8.71 和19.17 億m3，由于第三產業較高的用水分解值，將2014年整體用水分解值拉高，從2014年《公報》可以發現，2014年粵港澳大灣區9市較其他年份具有更大增幅的用水量，而在用水分解當中被放大，由于政策滯后性，在2014年后的用水計劃有所調整，最終用水效率的分解值在2016年后恢復到2013年的水平，2017年粵港澳大灣區成立，表現在用水分解值上為繼2014年后的又一個峰值，隨即以較快的減速在2020年降到最低點-21.863 億m3，說明粵港澳大灣區的部署對珠三角9 市的用水可持續發展起到了顯著作用。

從產業結構效應來看，用水分解值的主要變化集中在2013-2016年間，從2013年開始以年均減少15.4%的速度從4.33 億m3減少到了-7.75 億m3，而后觸底反彈，增加了5.29億m3，且在2016年形成次高峰，之后有所下降，并于2017年保持相對穩定的趨勢。由于2017年粵港澳大灣區的建設，珠三角9 市產業結構的優化和調整使得2017年后的用水分解值都低于0，抑制效應始終保持在-5 億m3上下，對水資源的節約和有效利用有推動作用。

從規模經濟效應來看，經濟快速發展的背后是對水資源的巨大拉動作用，除了2016年的用水分解值低于0 為-0.35 以外，其余年份均高于0，整體偏高的原因在于近年來粵港澳大灣區9市的快速建設，尤其是以廣州和深圳為核心，珠海、佛山、東莞為輻射區域的大型基礎設施建設、科技創新投資、產業孵化落地等規劃和布局。而波動性趨勢來自于具體政策的調整和落實，以及滯后性影響的疊加和突發性事件的發生。

4 水資源利用量和經濟增長脫鉤關系

基于粵港澳大灣區9 市2012-2020年相關數據，計算得到水資源消耗情況與經濟發展之間的脫鉤彈性值，并根據具體的用水變化和生產總值劃分為8種脫鉤類型（見表1）。從總體看來，粵港澳大灣區9市經濟增長與水資源利用之間的脫鉤類型呈現由弱脫鉤轉變為強脫鉤的趨勢，說明近年來經濟發展朝著更高效綠色的現代化模式調整。從產業結構劃分來看，第一產業的非負脫鉤數量最多，其中強脫鉤有6次，其次是第二產業，強脫鉤有4 次，第三產業的脫鉤關系更具有波動性，2015年由強脫鉤狀態轉為弱負脫鉤狀態，之后在2018年又從弱負脫鉤轉變為衰退脫鉤，最后在2020年表現為擴張負脫鉤，說明第三產業用水量的變化相較于地區生產總值變化來說更為顯著，既在兩者同向變化時，用水量的增速或減速較經濟變化來說更具有彈性，可以說明第三產業對于水資源的依賴性低于第一和第二產業，但外生因素導致的沖擊更容易對其產生影響。

表1 2012-2020年粵港澳大灣區9市水資源利用與經濟增長的脫鉤類型Tab.1 Decoupling types of water resources use and economic growth in nine cities of the GBA from 2012 to 2020

為更加說明脫鉤關系受粵港澳大灣區9 市規劃建設影響導致的變化，以2018年為分界，可以發現2018年后強脫鉤出現的頻率大大增加，尤其是第二產業，2018-2019年間均為強脫鉤狀態，并且2020年的脫鉤彈性值顯著下降，說明第二產業用水量與產業生產總值之間的相關性正在消減，主要源于對耗水行業的大力監管和新技術革新帶來的高質量經濟增長，另外“大藤峽工程”的建設，也在一定程度上緩解了珠江流域枯水期和豐水期之間流量變化導致的用水困難。同時，考慮到粵港澳大灣區建設具有政策滯后性，于是將原觀察年份滯后兩期（見表2），發現2019 和2020年3 種產業結構的水資源利用與地區生產總值之間仍然具備強脫鉤效應，可以說明粵港澳大灣區建設的規劃對于水資源的管理以及合理利用具有正向效應。

表2 2013-2020年粵港澳大灣區9市水資源利用與經濟增長的脫鉤類型Tab.2 Decoupling types of water resources use and economic growth in nine cities of the GBA from 2013 to 2020

5 結 論

本文在對粵港澳大灣區9 市2011-2020年用水量按產業分析的基礎上，根據LMDI 因素分解模型，將用水變化分解成為水定額效應、產業結構效應、經濟規模效應以及人口效應，進而采用Tapio 脫鉤彈性法分析了經濟增長與水資源消耗之間的脫鉤關系，得出以下結論：

（1）從用水量變化來看，第一產業用水量保持相對平穩態勢，僅在2016年出現了一個“V”形波動，之后以較低減速逐年下降。而第二產業用水量的變化幅度較大，在2020年前一直是主要用水產業，但2017年開始，出現較大的下降幅度，表現為“急-緩-急”變化特征，并在2020年成為用水最少的產業。相反，第三產業用水量經歷了一個較大的增長變化，尤其是在2017-2018年間，并于兩年后成為2020年用水最多的產業。

（2）從利用變化分解來看，水資源利用變化的拉動效應主要受規模經濟效應和人口效應的影響，其中規模經濟效應占主導，而水資源利用變化的抑制效應主要受產業結構效應和用水效率影響，其中用水效率占主導，其中規模經濟效應在2017年后出現較大變化，說明粵港澳大灣區經濟建設對用水量的影響較大，因此要更加注重先進節水技術的開發和利用，做好分地區分產業約束性管理。

（3）從脫鉤關系來看，第一產業的“強脫鉤”出現次數最多，說明節水農業的調整得到了提升，現代化農業技術和立體化發展取得顯著成果，結合用水量來看，第一產業用水向著低水資源消耗和高經濟增長的趨勢變革。同樣的，第二產業也出現了明顯成果，尤其在2017年之后，一轉之前強負脫鉤的態勢，經歷了“強負脫鉤-弱脫鉤-強脫鉤”的變化，并在2018-2020年間保持強脫鉤關系。第三產業的脫鉤關系表現出較大的波動性，尤其滯后兩期發現基年脫鉤關系與上一年截然不同，說明第三產業受到外生沖擊的影響表現得更具有彈性。因此，粵港澳大灣區建設在保障經濟建設的同時要更加注重節水成果轉化和水資源利用效率的提高。