何艷虎,陳曉宏,林凱榮,銀磊,吳孝情(1.中山大學水資源與環(huán)境研究中心,廣東廣州510275; 2.華南地區(qū)水循環(huán)和水安全廣東普通高校重點實驗室,廣東廣州510275)

考慮來水的東江流域用水量脈沖響應

何艷虎1,2,陳曉宏1,2,林凱榮1,2,銀磊1,2,吳孝情1,2
(1.中山大學水資源與環(huán)境研究中心,廣東廣州510275; 2.華南地區(qū)水循環(huán)和水安全廣東普通高校重點實驗室,廣東廣州510275)

運用協(xié)整的方法研究廣東省東江流域近30年來總用水量與各行業(yè)用水量及流域來水量的長期關系,并建立了向量自回歸模型對行業(yè)用水量和來水量的關系進行脈沖響應分析和方差分解。結果表明,東江流域總用水量的波動主要歸因于生產用水的沖擊,其對總用水量的方差貢獻率之和長期達到91%以上,總用水量對來水的沖擊呈現(xiàn)微弱負向響應；第二產業(yè)用水對自身和除第一產業(yè)用水外的行業(yè)用水波動影響強大而持久,為顯著的正向響應,遠大于各行業(yè)用水相互間的沖擊。

用水量；向量自回歸模型；脈沖響應；方差分解；東江流域

在當前氣候變化和人類活動的劇烈影響下,極端水文氣象事件的日益頻繁、天然降水的更加集中與經濟社會快速發(fā)展帶來的人類生產生活均勻性用水量越來越大、保證率越來越高之間的矛盾日益突出[1]。區(qū)域用水量受產業(yè)結構及各行業(yè)用水定額影響的同時,也受一定時期有限的來水量制約,因此,如何協(xié)調變化環(huán)境下一定時期區(qū)域來水量、用水量及其產生的排污量之間的關系,尤其是在當前用水總量控制的社會命題下,實現(xiàn)社會、經濟和生態(tài)環(huán)境綜合效果最佳,是區(qū)域快速經濟社會發(fā)展中的水安全和水資源高效可持續(xù)利用亟待解決的問題。研究變化環(huán)境下區(qū)域各行業(yè)用水量之間的響應關系可為動態(tài)預測需水,探究一定時期區(qū)域用水系統(tǒng)演化規(guī)律,進而為基于用水總量控制與水資源高效利用的水資源優(yōu)化配置提供必要的基礎。國內外學者對各行業(yè)用水量之間動態(tài)響應關系的研究尚不多見,對用水量及其驅動因素的研究多集中于定性方面的分析,定量分析不夠。目前有產業(yè)用水量間驅動效應分解[2]、地區(qū)用水結構演變及成因分析[3]、基于用水量指標完全分解模型的用水驅動因素分解[4]等研究,而對各行業(yè)用水量間的長期相互影響關系的研究則較少?；诖?筆者根據廣東省東江流域1980—2012年各行業(yè)用水量和來水資料,首先對總用水量和各行業(yè)用水量及區(qū)域水資源量的平穩(wěn)性進行檢驗,用協(xié)整的方法來研究它們的長期關系,建立向量自回歸(vector autoregressive,VAR)模型,并在此基礎上對各行業(yè)用水量及區(qū)域來水量間的相互關系進行脈沖響應分析和方差分解,定量分析它們之間的影響關系,探究來水量和水資源需求量之間的響應規(guī)律,為變化環(huán)境下流域用水的科學管理提供參考依據。

1 VAR模型介紹

VAR模型是一種非結構化的多方程模型,不需對模型中的變量是內生還是外生進行假定,也不需做任何先驗性約束,基于此模型可以進行方差分解和脈沖響應分析,預測隨機擾動對系統(tǒng)的動態(tài)沖擊。在模型的每一個方程中內生變量對模型的全部內生變量的滯后值進行回歸,從而估計全部內生變量的動態(tài)關系,避免了劃分解釋變量和被解釋變量的主觀隨意性問題。鑒于模型上述特點及良好的性質,其在經濟管理領域得到了廣泛應用,在描述區(qū)域經濟發(fā)展與產業(yè)結構調整[5]、對外直接投資和貿易[6]及勞動生產率和工資[7]等動態(tài)關系方面發(fā)揮了重要作用,近年來其適用性也得到進一步拓展[8-9]。

VAR模型的一般模型數學表達式為

式中：Yt為m維內生變量向量;Xt為d維外生變量向量;A1,…,AP和B1,…,Br為待估計的參數矩陣;下標P和r分別為內生變量和外生變量滯后期的階數,一般根據赤池信息準則(Akaike information criteria,AIC)和施瓦茲準則(Schwarz criteria,SC)信息量取值最小的準則和似然比(LR)檢驗來確定;著t為隨機擾動項,與同時刻的元素可以彼此相關。

通過VAR模型的估計,可檢驗各個變量是否能夠解釋其他變量的歷史變化,進而利用基于VAR模型的脈沖響應函數和方差分解方法,測算模型中各方程隨機擾動項的沖擊對各變量的動態(tài)影響,并比較各方程新息對變量波動的重要性。在進行各變量VAR建模之前,必須對各時間序列的隨機性和平穩(wěn)性進行分析,如進行單位根檢驗,以判斷它們是否滿足建模條件,即自變量和因變量之間是否有長期穩(wěn)定的均衡關系。一般可用協(xié)整的方法通過對回歸系數的Johansen協(xié)整檢驗和回歸殘差的協(xié)整檢驗來研究各變量的長期均衡關系[7]。多變量的VAR建模分析流程如圖1所示。

圖1 多變量的VAR建模分析流程

本文通過構建研究區(qū)東江流域來水量和各行業(yè)用水量的VAR模型,對各變量脈沖響應函數和方差分解進行分析,對流域一定時期來水量和行業(yè)用水量間的動態(tài)響應關系進行實證研究。

2 行業(yè)用水量間動態(tài)關系分析

2.1 研究區(qū)概況

東江流域位于珠江流域東北端,流域平均年降雨量1795mm,汛期雨量占年雨量的83%左右,降水量充沛,時空變化大[10];東江是河源、惠州、東莞、廣州、深圳以及香港3 000余萬人口的生產、生活、生態(tài)用水水源。流域內和受水區(qū)經濟普遍較為發(fā)達,受水區(qū)的地位特殊,尤其是對港供水的特殊性,使得東江供水安全具重大政治經濟意義。流域多年平均徑流量為326.6億m3,現(xiàn)狀供水能力超過100億m3,設計供水能力約125億m3。截至2012年底,河道外年取水總量已經超過90億m3,總量上已十分接近流域分水總量的106.64億m3,供用水強度大,現(xiàn)狀用水量已接近飽和。

2.2 考慮來水的東江流域行業(yè)用水量間動態(tài)關系

選取廣東省東江流域1980—2012年天然來水量和生產、生活和生態(tài)等各行業(yè)用水量數據為研究對象,并以此構建VAR模型。流域天然來水量為水文控制站博羅站天然流量序列,由廣東省水文局提供;各行業(yè)用水量由歷年《廣東省水資源公報》及統(tǒng)計年鑒整理而得。

采用WZYS表示總用水量,WLS表示來水量,WYC, WEC,WSC,WSH,WST分別表示第一、二、三產業(yè)用水量,生活用水量和生態(tài)用水量。首先采用ADF (augmented dickey-fuller)單位根檢驗法對各時間序列的平穩(wěn)性進行檢驗,判別其是否為平穩(wěn)序列,以消除直接用經典的最小二乘法估計易出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象的影響。各時間序列取對數后的ADF單位根檢驗結果如表1所示。這里各時間序列取對數是為了消除變量間的異方差性[7]。

表1 廣東省東江流域各行業(yè)用水量和來水序列取對數后ADF單位根檢驗結果

由表1結果可見,第二、三產業(yè)用水量,生活用水量和生態(tài)用水量的原水平序列都是非平穩(wěn)的,存在單位根,但一階差分以后連同其余變量時間序列,都變成了平穩(wěn)序列,達到了1%的顯著性水平。直接建模而不加檢驗則可能出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象。針對此問題,通過協(xié)整檢驗的方法來研究廣東省東江流域各行業(yè)用水量和來水量之間的長期關系。影響總用水量的因素很多,且各影響因素間相互作用關系較復雜[7],為簡要表征總用水量與各行業(yè)用水量、來水量之間的關系,只考慮流域各行業(yè)歷史用水量和來水量。首先用最小二乘法進行回歸估計,得到各時間序列的長期均衡關系式為

這里D.W.表示檢驗自相關的統(tǒng)計量。

式(2)右邊各項t檢驗值分別為2.22,4.09, 1.91,-1.73,2.78,-0.36,1.86。為判斷式(2)關系是否真實,運用ADF單位根檢驗法對其殘差序列進行單位根檢驗,以檢驗其是否平穩(wěn),進而推測自變量和因變量之間的協(xié)整關系,若平穩(wěn),則說明因變量能被自變量的線性組合所解釋,即自變量、因變量間存在協(xié)整關系。結果表明,ADF值-5.358在1%的顯著性水平下小于臨界值-4.309,殘差為平穩(wěn)序列,表明式(2)中自變量和因變量之間具有協(xié)整關系,即廣東省東江流域總用水,第一、二、三產業(yè)用水,生活用水,生態(tài)用水和來水之間存在長期均衡關系。由于協(xié)整關系的存在,可以用其他變量的變化來影響另一個變量的變化。

廣東省東江流域各行業(yè)用水量和來水量之間存在長期的均衡關系,彼此相互影響和制約,可建立向量自回歸模型,并在此基礎上用脈沖響應函數和方差分解來研究它們之間的動態(tài)響應關系。依據式(1),構建廣東省東江流域各行業(yè)用水量和來水量的VAR模型,這里滯后期P取2。各方程的檢驗結果表明,除第一產業(yè)用水量和來水量,其余各變量的回歸方程判定系數均達到90%以上,擬合效果較好,說明本文建立的VAR模型能較好地反映流域總用水,第一、二、三產業(yè)用水量,生活用水量,生態(tài)用水量和來水量之間的相互影響程度。

在建立的VAR模型基礎上,通過脈沖響應函數來描述各行業(yè)用水和來水作為因變量,其他變量包括因變量自身滯后值1個標準差的隨機擾動所產生的影響,以及其影響路徑的變化過程。各行業(yè)用水量和來水量之間的脈沖響應函數合成如圖2所示。

如圖2所示,橫軸表示沖擊作用的滯后期間數,縱軸則表示各因變量的變化。由于各因變量均取對數,所以,圖中縱軸數值代表彈性系數。

2.2.1 分析WYC分別對其他變量1個標準差新息擾動的響應路徑

圖2(a)顯示WYC對自身的1個標準差新息立刻有較強的正向反應,呈下降趨勢,第2到第4期反應明顯,為負向響應,此后呈現(xiàn)出微弱而緩慢的上升趨勢;來自WEC的1個標準差新息擾動影響呈波浪式變化,分別在第4期和第6期出現(xiàn)波峰和波谷,呈現(xiàn)顯著的負向響應;來自WSC的1個標準差新息擾動在第2期反應明顯,此后呈下降趨勢,緩慢而微弱,在第8期之前為正向響應,之后為負向響應;來自WSH的1個標準差新息擾動在第4期之前為微弱的正向響應,之后為負向響應;來自WST和WZYS的1個標準差新息擾動忽高忽低,為正向響應;來自WLS的1個標準差新息擾動在第4期之前為明顯的負向響應,第5期WYC增加了0.18,此后呈下降趨勢。

2.2.2 分析WEC分別對其他變量1個標準差新息擾動的響應路徑

圖2(b)顯示WEC對自身1個標準差新息有正向顯著反應,在第1期WEC增加了0.3,此后平穩(wěn)下降,至第10期仍大于0.2;來自WYC的1個標準差新息擾動呈負向顯著反應,第3期WEC減少0.16,此后上升趨勢明顯,至第10期后呈現(xiàn)向零效應收斂的跡象;來自WSC的1個標準差新息擾動呈負向顯著反應,但響應過程較為平穩(wěn);來自WZYS、WLS和WSH的1個標準差新息擾動響應路徑相似,前期下降,后期緩慢上升,影響程度依次減弱;來自WST的1個標準差新息擾動在第4期之前為微弱的正向響應,此后呈零效應收斂。

2.2.3 分析WSC分別對其他變量1個標準差新息擾動的響應路徑

圖2(c)顯示WSC對自身1個標準差新息擾動在前3期反應迅速,呈下降趨勢,除第1期外,為負向響應,第6期后逐漸上升,至第10期收斂于零;來自WYC的1個標準差新息擾動表現(xiàn)為較為明顯的負向響應,在第6期出現(xiàn)拐點;來自WEC的1個標準差新息擾動反應迅速,呈顯著的正向響應,自第1期開始呈下降趨勢,在第10期仍使WSC增加0.1;來自WZYS和WSH的1個標準差新息擾動路徑相似,后者在第4期之前反應迅速,在第4期達到-0.08,此后呈上升趨勢,至第10期收斂于零;來自生態(tài)用水的1個標準差新息擾動忽高忽低,為正向響應,在第5期后緩慢而微弱;來自WLS的1個標準差新息擾動呈波浪式發(fā)展,在第5期前后分別為微弱的正向和負向響應。

圖2 各行業(yè)用水及WZYS和WLS對1個標準差新息擾動的響應路徑

2.2.4 分析WSH分別對其他變量1個標準差新息擾動的響應路徑

圖2(d)顯示WSH對自身1個標準差新息擾動緩慢而微弱,在第5期前后分別為正向和負向響應;來自WEC的1個標準差新息擾動忽高忽低,為十分顯著的正向響應;而來自WYC的1個標準差新息擾動在第3期之前反應迅速,此后為緩慢的上升趨勢,較為平穩(wěn),為顯著的負向響應;來自WSC的1個標準差新息擾動在第4期之后反應迅速,第6期后趨于平穩(wěn),為顯著負向響應;來自WST的1個標準差新息擾動在第3期前為微弱負向響應,此后趨于零收斂現(xiàn)象;來自WZYS和WLS的1個標準差新息擾動為波浪式路徑,分別在第3期和第5期后為顯著的負向響應。

2.2.5 分析WST分別對其他變量1個標準差新息擾動的響應路徑

圖2(e)顯示WST對自身1個標準差新息擾動呈下降趨勢,在第4期之前反應迅速,為正向響應,此后為平穩(wěn)微弱的負向響應;來自WEC和WYC的1個標準差新息擾動分別呈明顯的正向和負向響應;來自WSC和WSH的1個標準差新息擾動路徑相似,在第4期之前反應迅速,負向響應明顯,此后前者為緩慢下降趨勢,后者響應微弱而收斂于零;來自WZYS和WLS的1個標準差新息擾動路徑十分相似,在第2期后反應迅速,第6期后為顯著的負向響應。

2.2.6 分析WLS分別對其他變量1個標準差新息擾動的響應路徑

圖2(f)顯示WLS對自身1個標準差新息擾動在第5期之前為微弱的正向響應,之后為微弱的負向響應;除來自WSC的1個標準差新息擾動在第4～7期之間為顯著負向響應外,其余變量的1個標準差新息擾動總體都較為微弱。

2.2.7 分析WZYS分別對其他變量1個標準差新息擾動的響應路徑

圖2(g)顯示WZYS對自身1個標準差新息擾動在第4期之前反應迅速,之后為較為平穩(wěn)的負向響應;來自WYC、WSC的1個標準差新息擾動在第3期之前反應十分迅速,之后為顯著的負向響應;來自WEC的1個標準差新息擾動為顯著的正向響應;來自WSH和WST的1個標準差新息擾動路徑在第3期后幾乎重疊,響應微弱而趨于零;來自WLS的1個標準差新息擾動呈波浪式路徑,在第6期后為顯著的負向響應。

可以看出,除WYC和WLS脈沖響應外,廣東省東江流域WEC的1個標準差新息擾動對自身和行業(yè)用水的沖擊作用顯著,且均為正向響應,遠大于行業(yè)用水對它的影響及行業(yè)用水相互間的影響。行業(yè)用水和WLS對WYC的1個標準差新息擾動呈顯著的負向響應,WST對各行業(yè)用水及來水沖擊作用微弱,WLS對各行業(yè)用水的沖擊作用反應微弱。除WEC和WST外,行業(yè)用水間相互沖擊作用在第4期后較為顯著,多為負向響應。

脈沖響應函數描述的是VAR中的一個內生變量的沖擊給其他內生變量所帶來的影響。而方差分解是把內生變量中的變化分解為對VAR的分量沖擊。因此,方差分解給出對VAR中的變量產生影響的每個隨機擾動的相對重要性的信息。為進一步定量地分析廣東省東江流域各行業(yè)用水量和來水量間的動態(tài)響應關系,通過方差分解給出各變量的沖擊分量,各行業(yè)用水和來水的方差分解結果如表2～表8所示。

表2 第一產業(yè)用水的方差分解結果

從表2～8可以看出,廣東省東江流域WYC的波動主要歸因于其本身的沖擊,自身沖擊在第5期解釋了產生波動的75%,第5期以后的解釋作用也在63%以上;其次依次為WSC、WEC,并且隨著時間的推移,它們的影響總體上越來越大,在第6期后均達到11%;其余行業(yè)用水的解釋作用微弱。WEC的波動主要歸因于其本身的沖擊,第10期的解釋作用仍在65%以上,其次依次為WYC、WSC,隨著時間推移,WSC解釋作用呈波動減少趨勢,而WSC的波動主要由于WEC的沖擊,第10期的解釋作用達到58%,其本身的沖擊次之,且與WYC的解釋作用相當。WYC,WEC, WSC,WSH,WST這種影響程度呈波動變化;WST和WLS對WSC的解釋作用微弱,在相當長的時間內不足5%。WSH的波動主要歸因于WEC的沖擊,最小時仍達到67%,其次為WYC的沖擊,其解釋作用逐漸增大,在第10期達到19%,WSC對WSH波動的影響隨時間推移在增加,但未超過6%。WST的波動主要歸因于生產用水的沖擊,其中作用最明顯的是WEC,各時期解釋作用相差不大,但都超過66%,其次為WYC和WSC,前者影響隨時間推移在緩慢增加,后者則呈減弱趨勢。WZYS的波動主要由WEC、WYC、WSC解釋,其

中WEC的解釋作用最為明顯,WSC的沖擊作用超過了90%,解釋作用最小的為WST,不足0.5%。WLS的波動主要歸因于其本身的沖擊,盡管其解釋作用隨時間推移逐漸減少,但在每一期其對自身波動的影響是最大的;其次為WSC,其對WLS的解釋作用在第5期后顯著增大,最高達到28%。WST和WZYS、WYC和WSH對WLS的沖擊作用相當,但均未達到10%。

表3 第二產業(yè)用水的方差分解結果

表4 第三產業(yè)用水的方差分解結果

表5 生活用水的方差分解結果

表6 生態(tài)用水的方差分解結果

從上述分析可知,就各行業(yè)用水的方差分解而言,除WYC外,WEC的沖擊對WSC、WSH、WST和WZYS的波動具有相當大的解釋作用,在較長時期內對它們的方差貢獻率分別在58%、67%、65%和34%以上,說明它對行業(yè)用水的影響強度大且持久,遠大于行業(yè)用水自身的解釋能力及其相互間的沖擊;WST對WLS波動的解釋作用相較于其對行業(yè)用水波動的解釋作用顯著提高;WSC,對WZYS的方差貢獻率之和長期達91%以上,對流域總的用水變化影響深遠。

表7 總用水的方差分解結果

表8 來水的方差分解結果

3 結語

本文將廣泛應用于數量經濟領域中的向量自回歸理論引入到流域行業(yè)用水相互作用關系的研究之中,建立了考慮來水的流域各行業(yè)用水量的VAR模型,通過脈沖響應和方差分解分析,揭示流域各行業(yè)用水和來水長期的動態(tài)響應關系,量化各行業(yè)用水和來水對總用水波動的解釋作用,為變化環(huán)境下揭示流域用水演化規(guī)律提供了新的研究途徑。

結果表明,近30年來,廣東省東江流域第二產業(yè)用水量的1個標準差新息擾動對自身和行業(yè)用水量的沖擊明顯,表現(xiàn)為顯著的正向響應,遠大于行業(yè)用水對它的影響及行業(yè)用水量相互間的沖擊,行業(yè)用水量和來水量對第一產業(yè)用水量的1個標準差新息擾動表現(xiàn)為顯著的負向響應。第二產業(yè)用水量對第三產業(yè)用水量、生活用水量、生態(tài)用水量和總用水量波動的方差貢獻率分別在58%、67%、65%和34%以上,生產用水量對流域總用水量的方差貢獻率之和長期達91%以上,是引起總用水量波動的主要原因。針對當前用水總量控制的社會命題,在維持現(xiàn)狀生活和生態(tài)用水狀況的基礎上,東江流域應通過提高工藝水平,加大節(jié)水力度,著重提高生產用水效率,尤其是提高第二產業(yè)用水效率,以達到用水總量有效控制的目的。

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Im pulse response of water consum ption in Dongjiang River Basin considering inflow

HE Yanhu1,2,CHEN Xiaohong1,2,LIN Kairong1,2,YIN Lei1,2,WU Xiaoqing1,2
(1.Center ofWater Resources and Environment Research,Sun Yat鄄Sen University,Guangzhou 510275,China; 2.Key Laboratory ofWater Cycle and Water Security in Southern China ofGuangdong Higher Education Institutes, Sun Yat鄄Sen University,Guangzhou 510275,China)

The cointegrationmethod was used to study the long-term relationships between totalwater consumption, industrial water consumption,and basin inflow over the past30 years in the Dongjiang River Basin,in Guangdong Province.The vector autoregressive(VAR)model was established for impulse response analysis and variance decomposition of the relationship between industrial water consumption and inflow.The results show that the fluctuation of total water consumption in the Dongjiang River Basin ismainly due to the impact of the production water,which accounts for over 91%of the variance contribution rate for a long time.The impact of the totalwater consumption on the basin inflow presents a slightly negative response.The secondary industrial water consumption has a significant and durable effect on itself and all other industrial water consumption except for the primary industry water consumption,showing a significantly positive response,which is much greater than the mutual impact ofwater consumption of various industries.

water consumption;vector autoregressive model;impulse response;variance decomposition; Dongjiang River Basin

TV213.4

A

1004 6933(2014)05 0044 08

2013 12 16編輯：高渭文)

10.3969/j.issn.1004 6933.2014.05.008

國家自然科學基金(51210013,51379223);水利部公益性行業(yè)科研專項(201301002-02)

何艷虎(1986—),男,博士研究生,研究方向為水文與水資源。E-mail：heyanhu456@163.com

陳曉宏,教授。E-mail：eescxh@mail.sysu.edu.cn