秦 騰

（常州大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 常州 213164）

作為生存和生產(chǎn)必需的基礎(chǔ)要素，水資源、能源和糧食之間存在天然的紐帶關(guān)系［1］，而且隨著產(chǎn)業(yè)分布格局和資源結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整，3種資源相互依賴的關(guān)系將更加緊密［2］，任何忽視三者關(guān)系、基于單一資源的戰(zhàn)略規(guī)劃都將產(chǎn)生嚴(yán)重的不利后果。 在此背景下，以水資源、能源和糧食紐帶關(guān)系為出發(fā)點(diǎn)，重新審視水資源變化的影響因素，進(jìn)一步分析其變化特征與作用機(jī)制，并由此探尋水-能源-糧食紐帶關(guān)系的高效節(jié)水路徑，對于緩解區(qū)域水資源壓力和提高水資源管理政策的科學(xué)性及有效性具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

雖然通常將水資源認(rèn)定為一種可再生資源［3］，但是現(xiàn)階段可用水量的持續(xù)下降與經(jīng)濟(jì)社會需水量的不斷上升，給水資源供需平衡帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，因此明晰水資源消耗的影響因素并界定其貢獻(xiàn)率具有重要意義。 近年來，眾多學(xué)者對長江經(jīng)濟(jì)帶、長三角、黃河流域以及各省市用水量演變趨勢及成因進(jìn)行了大量研究［4-14］，且得出了一系列有意義的結(jié)論，但是受研究視角的限制，以往研究大多從單一資源角度出發(fā)，缺乏運(yùn)用系統(tǒng)性思維從水資源、能源和糧食相互作用的角度探討水資源消耗的影響因素。 因此，筆者通過對傳統(tǒng)Kaya 恒等式進(jìn)行擴(kuò)展與優(yōu)化，將水-能源-糧食紐帶關(guān)系置于生產(chǎn)與生活用水量變化情境之中，揭示用水量變化的原因及演變特征，以期為探討多資源協(xié)同的水資源管理機(jī)制提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

用水量通常由農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活和生態(tài)4 方面用水組成。 考慮到生態(tài)用水的占比較小以及影響因素難以捕捉，本文的用水量主要為生產(chǎn)（工業(yè)和農(nóng)業(yè)）用水量和生活用水量，據(jù)此構(gòu)建的Kaya 擴(kuò)展恒等式為

式中：W、FW、IW和RW分別為總用水量、農(nóng)業(yè)用水量、工業(yè)用水量和生活用水量；FE和IE分別為農(nóng)業(yè)和工業(yè)能源消費(fèi)量；FY和IY分別為農(nóng)業(yè)增加值和工業(yè)增加值；F為糧食生產(chǎn)總量；C為居民消費(fèi)總額；P為人口數(shù)量；i =1、2 分別代表城鎮(zhèn)、農(nóng)村。

為避免殘差項(xiàng)和零值的影響，準(zhǔn)確測度各因素對用水量變化的貢獻(xiàn)大小，采用對數(shù)平均迪氏分解法（LMDI）［15］對式（2）進(jìn)行分解，以上標(biāo)0 和T 分別表示基期和計算期，可得各因素對用水量變化發(fā)揮的效應(yīng)（貢獻(xiàn)值），其中：水-糧食紐帶效應(yīng)表達(dá)式為

能源-糧食紐帶效應(yīng)表達(dá)式為

農(nóng)業(yè)能源強(qiáng)度效應(yīng)表達(dá)式為

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)表達(dá)式為

水-能源紐帶效應(yīng)表達(dá)式為

工業(yè)能源強(qiáng)度效應(yīng)表達(dá)式為

工業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)表達(dá)式為

生活用水強(qiáng)度效應(yīng)表達(dá)式為

居民人均消費(fèi)效應(yīng)表達(dá)式為

人口結(jié)構(gòu)效應(yīng)表達(dá)式為

人口規(guī)模效應(yīng)表達(dá)式為

按照人口城鄉(xiāng)屬性的不同，生活用水強(qiáng)度效應(yīng)可以劃分為城鎮(zhèn)居民生活用水強(qiáng)度效應(yīng)URWint和農(nóng)村居民生活用水強(qiáng)度效應(yīng)VRWint，居民人均消費(fèi)效應(yīng)可以劃分為城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)效應(yīng)UHCE和農(nóng)村居民人均消費(fèi)效應(yīng)VHCE，人口結(jié)構(gòu)效應(yīng)可以劃分為城鎮(zhèn)化效應(yīng)UPSE和逆城鎮(zhèn)化效應(yīng)VPSE，故總效應(yīng)可以表示為

式中：WT和W0分別為計算期和基期的用水量；ΔW為用水變化量。

1.2 數(shù)據(jù)來源與說明

按照數(shù)據(jù)的可得性、連續(xù)性和時效性原則，選取1998—2019年我國農(nóng)業(yè)用水量（億m3）、工業(yè)用水量（億m3）、城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民生活用水量（億m3）、城鎮(zhèn)人口數(shù)（萬人）、農(nóng)村人口數(shù)（萬人）、糧食生產(chǎn)總量（萬t）、農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)量（萬t 標(biāo)準(zhǔn)煤）、工業(yè)能源消費(fèi)量（萬t標(biāo)準(zhǔn)煤）、農(nóng)業(yè)增加值（億元）、工業(yè)增加值（億元）以及城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民消費(fèi)額（億元）作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來源于《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》、1998—2019年《中國水資源公報》、1998—2020年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

需要說明的是：因農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)量數(shù)據(jù)無法直接獲取，故以農(nóng)林牧漁業(yè)能源消費(fèi)量作為替代指標(biāo)；城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民生活用水量先用城鎮(zhèn)和農(nóng)村人均生活用水量（L／d）分別乘以城鎮(zhèn)和農(nóng)村人口數(shù)，再參照生活用水量（億m3）進(jìn)行修正（先計算城鎮(zhèn)居民生活用水量與農(nóng)村居民生活用水量分別占兩者之和的比例，再將其乘以生活用水量）；為了消除價格因素的影響，農(nóng)業(yè)增加值、工業(yè)增加值以及城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民消費(fèi)額均按照價格指數(shù)轉(zhuǎn)換為2000年不變價格。

2 結(jié)果分析

根據(jù)研究目的，對研究期的用水變化量進(jìn)行分解，并分別測算各影響因素的逐年效應(yīng)（見圖1）。 由圖1可知：除個別年份外，經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)和人口效應(yīng)對用水量均表現(xiàn)為促進(jìn)作用（水資源作為生產(chǎn)和生活的基礎(chǔ)資源，經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)大和人口增長必然導(dǎo)致其需求量增大）；水-能源-糧食紐帶效應(yīng)和技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)對用水量起到顯著的抑制作用，原因是技術(shù)進(jìn)步與水-能源-糧食紐帶之間存在密切的聯(lián)系（如煤炭開采技術(shù)創(chuàng)新會減少耗水量，而提高糧食作物灌溉技術(shù)可節(jié)約水資源），可以說水-能源-糧食紐帶的節(jié)水效應(yīng)在很大程度上是技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)導(dǎo)致的。

圖1 各因素對我國用水量變化的效應(yīng)

各因素對用水量變化的效應(yīng)分解及效應(yīng)值見表1，可以看出：經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)和水-能源-糧食紐帶效應(yīng)對用水量變化的貢獻(xiàn)較大。 經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)主要表現(xiàn)為促進(jìn)作用，農(nóng)業(yè)和工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展均對用水量增長產(chǎn)生較大拉動作用，研究期間共導(dǎo)致用水量增長5675.64 億m3；水-能源-糧食紐帶效應(yīng)則抑制用水總量增長，水-糧食紐帶效應(yīng)、糧食-能源紐帶效應(yīng)和水-能源紐帶效應(yīng)均表現(xiàn)為顯著的負(fù)向影響，三者共導(dǎo)致用水量減少4190.39 億m3；技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和人口效應(yīng)也是影響用水量變化的因素，但其內(nèi)部因子的作用方向卻并不一致，技術(shù)效應(yīng)中的農(nóng)業(yè)能源強(qiáng)度、工業(yè)能源強(qiáng)度和農(nóng)村生活用水強(qiáng)度對用水量變化表現(xiàn)為抑制作用，而城鎮(zhèn)生活用水強(qiáng)度則表現(xiàn)為促進(jìn)作用（但其數(shù)值較小，難以逆轉(zhuǎn)技術(shù)進(jìn)步的負(fù)向效應(yīng)），技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)共導(dǎo)致用水量減少1592.93億m3；人口效應(yīng)中的農(nóng)村居民人均消費(fèi)、城鎮(zhèn)化和人口規(guī)模均對用水量增長起促進(jìn)作用，而城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)和逆城鎮(zhèn)化則表現(xiàn)為抑制作用，人口效應(yīng)總體表現(xiàn)為促進(jìn)作用。

表1 各因素對用水量變化的效應(yīng)分解及效應(yīng)值 億m3

2.1 水-能源-糧食紐帶效應(yīng)

1998—2019年我國水-能源-糧食紐帶各因子對用水量變化的效應(yīng)見圖2，可以看出，雖然各因子在大多數(shù)年份對用水量變化的貢獻(xiàn)為負(fù)值，但是變化趨勢卻不盡相同。 水-能源紐帶因子的變化幅度最小，且在2000年之后表現(xiàn)為負(fù)向效應(yīng)，對用水量變化的貢獻(xiàn)值在5 億～140 億m3之間波動，反映出經(jīng)濟(jì)發(fā)展尤其是工業(yè)生產(chǎn)過程中良好的水-能源協(xié)調(diào)關(guān)系。 為了實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會又好又快發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)，我國在推進(jìn)工業(yè)化進(jìn)程的同時始終重視節(jié)能節(jié)水技術(shù)的開發(fā)和環(huán)保政策的制定與銜接。 2000年以來我國火電單位發(fā)電量的耗水量、排污量逐年遞減，有效地避免了高耗能行業(yè)出現(xiàn)耗水同比例增長的現(xiàn)象，研究期內(nèi)工業(yè)能源消費(fèi)量增長了1.8 倍，而工業(yè)用水量僅增長8.62%，每噸標(biāo)準(zhǔn)煤能源的耗水量從1997年的97.83 m3降至2019年的37.92 m3。

圖2 水-能源-糧食紐帶各因子的效應(yīng)

糧食-能源紐帶因子對用水量變化的貢獻(xiàn)波動幅度較大，且呈現(xiàn)出一定的階段性特征。 1999年貢獻(xiàn)值由正轉(zhuǎn)為負(fù)后負(fù)效應(yīng)不斷增強(qiáng)，在2003年達(dá)到極值-722.6 億m3；2004—2008年 負(fù) 效應(yīng)不斷減弱且 在2006年左右轉(zhuǎn)變?yōu)檎蛐?yīng)，并在2008年達(dá)到最大值313.32 億m3；在2009年重新表現(xiàn)為負(fù)向效應(yīng)，之后較為穩(wěn)定。 本文以每噸標(biāo)準(zhǔn)煤能耗的糧食產(chǎn)出表示糧食-能源紐帶因子，隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度的提高，我國每噸標(biāo)準(zhǔn)煤能耗的糧食產(chǎn)出由1997年的11.44 t 降為2019年的7.33 t，表明單位糧食產(chǎn)出需要消耗更多的能源，而糧食生產(chǎn)的耗水量逐漸降低，農(nóng)業(yè)用水節(jié)約量高達(dá)1641.17 億m3。

水-糧食紐帶因子對用水量變化的貢獻(xiàn)經(jīng)歷了由正到負(fù)的轉(zhuǎn)變，1999—2001年其對用水量變化的影響主要表現(xiàn)為促進(jìn)作用，而2002年之后主要起抑制作用，但變幅不大，基本穩(wěn)定在100 億m3上下。 受糧食流通體制改革和價格機(jī)制調(diào)控的影響，1997—2001年糧食價格在波動中持續(xù)走低，農(nóng)民種植糧食作物熱情下降導(dǎo)致糧食總產(chǎn)量不斷減少，為了維持糧食產(chǎn)量，只能加大水資源和土地等資源投入，期間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的水-糧食協(xié)調(diào)程度不高，沒有成為抑制用水量增長的有效助力。 隨著國家對糧食生產(chǎn)重視程度的提升，糧食作物種植結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整，農(nóng)業(yè)用水效率不斷提高，使得農(nóng)田灌溉單位面積用水量逐漸降低，改善和優(yōu)化了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的水-糧食協(xié)調(diào)關(guān)系，使每噸糧食產(chǎn)出的耗水量由2001年的845.21 m3下降至2019年的554.69 m3。

2.2 技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)

技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)主要分工農(nóng)業(yè)能源強(qiáng)度效應(yīng)和生活用水強(qiáng)度效應(yīng)，其對用水量變化的效應(yīng)如圖3 所示?？梢钥闯?，除少數(shù)年份外，工農(nóng)業(yè)能源強(qiáng)度效應(yīng)對用水量的變化總體上表現(xiàn)為負(fù)效應(yīng)，表明能源技術(shù)進(jìn)步對用水量增長主要起抑制作用。 能源和水資源之間存在天然的紐帶關(guān)系，能源技術(shù)進(jìn)步在導(dǎo)致能耗下降的同時也減少了與此相關(guān)的水資源消耗。 從圖3可以看出，2005年以來能源技術(shù)進(jìn)步對用水量變化主要表現(xiàn)為負(fù)效應(yīng)，表明“十一五”以來國家在提升能源技術(shù)進(jìn)步方面取得了顯著成效，也為促進(jìn)水資源和能源利用之間的協(xié)調(diào)奠定了一定的技術(shù)基礎(chǔ)。 但能源技術(shù)進(jìn)步引發(fā)的用水節(jié)約量近年來呈現(xiàn)減少的趨勢，原因可能是現(xiàn)有技術(shù)水平對節(jié)水的整體作用有所弱化，未來應(yīng)該更加重視技術(shù)創(chuàng)新，維持并擴(kuò)大其產(chǎn)生的節(jié)水效應(yīng)。

圖3 技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)

生活用水強(qiáng)度效應(yīng)包括城鎮(zhèn)居民生活用水強(qiáng)度效應(yīng)和農(nóng)村居民生活用水強(qiáng)度效應(yīng)。 由圖3可知，城鎮(zhèn)居民生活用水強(qiáng)度對用水量變化主要表現(xiàn)為促進(jìn)效應(yīng)，而農(nóng)村居民生活用水強(qiáng)度則表現(xiàn)為抑制效應(yīng)。 隨著生活水平的不斷提高，城鎮(zhèn)居民對于水資源的需求不斷增長，導(dǎo)致城鎮(zhèn)居民生活用水強(qiáng)度持續(xù)提高，據(jù)統(tǒng)計，研究期城鎮(zhèn)居民每元消費(fèi)引發(fā)的用水量（虛擬水）由1997年的12.16 L 增長為2019年的19.44 L，由此導(dǎo)致用水量增長了178.5 億m3；而農(nóng)村居民每元消費(fèi)引發(fā)用水量則由1997年的11.85 L／元減少為2018年的5.77 L／元，雖然農(nóng)村居民用水強(qiáng)度效應(yīng)對用水量變化的貢獻(xiàn)很小（效應(yīng)值在0 上下波動），但是2003年以來其效應(yīng)值始終為負(fù)，在一定程度上抑制了用水量的增長。

2.3 經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)

經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)主要分為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)和工業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)兩個方面，兩者對用水量變化的效應(yīng)值如圖4 所示?？梢钥闯觯?998—2019年經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對用水量變化表現(xiàn)為持續(xù)的促進(jìn)作用，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模和工業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)大是推動用水量急劇增長的主要因素。 2010年之前經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對用水量的影響總體表現(xiàn)為波動上升趨勢，2011年之后則表現(xiàn)為持續(xù)下降狀態(tài)，這與國家的產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略有很大關(guān)系。 “十一五”之前，國家主要集中精力發(fā)展工業(yè)，期間工業(yè)增加值增長速度由1998年的8.9%上升到2010年的12.6%；“十一五”之后，國家更加重視經(jīng)濟(jì)質(zhì)量提升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，工農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模發(fā)展速度開始放緩，農(nóng)業(yè)增加值增長速度和工業(yè)增加值增長速度分別由2010年的4.3%和12.6%降低為2018年的3.2%和5.7%，這也使得工農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對于用水量增長的促進(jìn)作用不斷減弱。

圖4 經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)

經(jīng)歷了前期的波動之后，工業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)從2011年開始弱于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)，表明近年來工業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)大對用水量增長的促進(jìn)作用小于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)大。 然而，工業(yè)增加值的增長速度明顯高于農(nóng)業(yè)增加值的增長速度，2019年工業(yè)和農(nóng)業(yè)增加值分別比2018年增長了5.7%和3.2%，但是兩者導(dǎo)致的用水增量分別為68.7 億m3和116.16 億m3，原因是萬元農(nóng)業(yè)增加值用水量遠(yuǎn)超過萬元工業(yè)增加值用水量，2019年分別為2139.81 m3和55.5 m3，由農(nóng)業(yè)產(chǎn)出引起的用水增量自然超過相同規(guī)模的工業(yè)產(chǎn)出引起的。

2.4 人口效應(yīng)

人口效應(yīng)主要分為人口規(guī)模效應(yīng)、人口結(jié)構(gòu)效應(yīng)和人均消費(fèi)效應(yīng)，各效應(yīng)對用水量變化的效應(yīng)值大致在-20 億～20 億m3之間，見圖5?？梢钥闯?，城鎮(zhèn)化、人口規(guī)模和農(nóng)村居民人均消費(fèi)效應(yīng)均對用水量增長產(chǎn)生了一定的促進(jìn)作用，而逆城鎮(zhèn)化和城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)效應(yīng)表現(xiàn)為抑制作用。 其中：人口總數(shù)增長產(chǎn)生的用水增量為85.52 億m3，且年際間的用水量變化甚微；城鎮(zhèn)化和逆城鎮(zhèn)化效應(yīng)對用水量的影響表現(xiàn)為明顯的反向趨勢，2019年城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民人均生活用水量分別為225 L／d 和89 L／d，說明一個農(nóng)村居民轉(zhuǎn)變?yōu)槌擎?zhèn)居民將導(dǎo)致136 L／d 的用水增長量，反之則會節(jié)約136 L／d 的用水量；城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民人均消費(fèi)對用水量變化的影響也表現(xiàn)出明顯的反向趨勢，且處于不斷波動之中，這可能與測算方法有關(guān)，本文測算的人均消費(fèi)是居民消費(fèi)總額與人口總數(shù)的比值，根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》［16］，在消除通貨膨脹的影響后，城鎮(zhèn)居民消費(fèi)總額增速遠(yuǎn)低于城鎮(zhèn)人口增速，導(dǎo)致城鎮(zhèn)居民實(shí)際人均消費(fèi)表現(xiàn)為下降趨勢，而農(nóng)村居民消費(fèi)總額則在增長的同時農(nóng)村人口數(shù)量持續(xù)減少，因而農(nóng)村居民實(shí)際人均消費(fèi)表現(xiàn)為上升趨勢，由此導(dǎo)致城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民人均消費(fèi)效應(yīng)對用水量變化的影響呈現(xiàn)為反向效應(yīng)。

圖5 人口效應(yīng)

3 結(jié)論

（1）用水總量的變化主要是由水-能源-糧食紐帶效應(yīng)、技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)和人口效應(yīng)共同作用的結(jié)果，1998—2019年經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)和人口效應(yīng)均表現(xiàn)為促進(jìn)作用，而水-能源-糧食紐帶效應(yīng)和技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)則表現(xiàn)為抑制作用。

（2）水-能源-糧食紐帶效應(yīng)和技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)是抑制用水總量增長的關(guān)鍵因素，其中：水-能源-糧食紐帶效應(yīng)中的水-能源紐帶效應(yīng)和水-糧食紐帶效應(yīng)從2001年開始對用水量變化表現(xiàn)為持續(xù)的負(fù)向影響且變化趨勢較為平穩(wěn)，雖然生活用水強(qiáng)度效應(yīng)對用水量增長起到促進(jìn)作用，但是農(nóng)業(yè)能源強(qiáng)度效應(yīng)和工業(yè)能源強(qiáng)度效應(yīng)組成的能源技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)抑制了用水量的增長。

（3）經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)和人口效應(yīng)是推動用水總量增長的兩個重要因素，其中：經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)中的農(nóng)業(yè)和工業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對用水量增長均表現(xiàn)為持續(xù)的促進(jìn)作用，但是從2011年之后效應(yīng)不斷減弱；人口效應(yīng)中的城鎮(zhèn)化效應(yīng)、人口規(guī)模效應(yīng)和農(nóng)村居民人均消費(fèi)效應(yīng)均推動了用水量的增長，而逆城鎮(zhèn)化和城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)則產(chǎn)生了抑制作用。