中國人均灰水足跡區域差異及因素分解

白天驕,孫才志,2,*

1 遼寧師范大學城市與環境學院,大連 116029 2 遼寧師范大學海洋經濟與可持續發展研究中心,大連 116029

中國人均水資源占有量僅為世界平均水平的1/4[1],隨著經濟社會快速發展,水資源短缺與水環境惡化形勢加劇,全國2/3的城市存在缺水問題[2],2000—2014年人均污水排放量增幅達59.8%[3],2014年主要水庫和湖泊中,分別約有37.3%和76.9%處于富營養狀態[4]。灰水足跡[5- 6]能夠將實體水資源消耗與水污染程度聯系起來,以“稀釋水”的形式量化水體污染程度,全面刻畫水污染對水環境的影響,這一概念由Hoekstra等于2008 年首次提出,被定義為以自然本底濃度和現有的水質標準為基準,將一定的污染物負荷吸收同化所需的淡水體積。我國各地人口數量及經濟技術發展差距使區域異質性較高,為客觀對比各地水污染負荷情況,需消除各地人口數差異對灰水足跡的影響,因此探究人均灰水足跡區域差異及其原因,對我國整體水資源利用效率和水環境質量的提升、有針對性的制定水環境改善措施具有重要意義。

當前有關差異性的研究中,Theil指數作為研究各級差異對總差異貢獻的重要方法,近年在水資源環境領域得到廣泛應用[7- 12],如：Bhattacharya等[7]利用Theil指數分析了188個國家內部和各國之間的人均可用水量差異；Malakar等通過Theil指數等方法量化評估了印度城市當前存在的供水不平等現象[8],及30個國家的家庭用水差異[9]；馬海良等[10]應用Theil指數等方法對中國各省水資源利用差異進行了研究；孫才志等[12]借助Theil指數探究了中國近11年水足跡強度發展空間格局的變化規律。但該方法只能反映區域差異的大小,不能反映導致差異因素的貢獻值。相反,Kaya恒等式能夠反映驅動因素的貢獻值,但無法反映區域差異。

為解析差異的主要驅動因素,現有大量將Kaya恒等式與Theil指數相結合在碳排放領域的研究[13- 19],如：Duro等[13]利用Theil指數和Kaya分解模型分析了全球人均碳排放量差異的原因,認為收入差距為主要驅動因子；Padilla等[15]同樣應用如上方法對歐盟人均CO2排放量差異的演變及其解釋因素進行了研究；查冬蘭[16]借鑒Theil指數和Kaya因子,深入探究了能源消耗導致的地區間人均CO2排放的差別及其成因；胡堯[18]利用Theil指數量化長江經濟帶人均碳足跡差異,并借助Kaya分解模型考察了人均GDP、能源強度等因素對差異的影響；王克等[19]綜合運用Theil指數Kaya分解方法,對中國各省碳排放差異變化及其影響因素進行了研究。綜觀上述文獻可知,目前缺乏對水資源環境差異隨時間變化驅動因素的探究。

鑒于此,本文將Theil指數和Kaya恒等式耦合起來,在測度2000—2014年中國31省區(港、澳、臺尚未統計)人均灰水足跡空間差異的基礎上,首次將生產要素中最關鍵的資本和勞動力要素引入人均灰水足跡驅動機制的研究,解析環境效率、技術效率、資本產出、資本深化和經濟活度因素對各級差異的驅動效應。為我國在經濟社會快速發展的同時,推動水資源利用效率的提高和水環境的改善,縮小地區差距探尋有效方式。

1 研究方法1.1 灰水足跡測算

本文應用文獻[20- 21]中的灰水足跡計算方法,對2000—2014年中國31個省區的灰水足跡進行測算。

1.1.1 農業灰水足跡

由于殘留的化肥、農藥及養殖污水的無序排放等是農業面源污染的主要來源,通過對各類主要污染物的測算后得出氮為造成農業灰水足跡的最大污染物,因此本文選取氮元素的值作為評價指標并采用面源污染公式進行計算。其公式如下：

(1)

式中,GWFagr為農業灰水足跡(m3/a),α為氮肥進入單位水體的比例,變量Appl表示氮肥施用量(kg/a),Cmax表示污染物水質標準濃度(kg/m3)；Cnat表示收納水體的自然本底濃度(kg/m3)。

1.1.2 工業灰水足跡

(2)

(3)

式中,GWFind(i)表示以第i類污染物為標準的工業灰水足跡(m3/a),Lind(i)表示第i類工業污染物的排放負荷(kg/a),GWFind表示工業灰水足跡總量(m3/a),Wed1表示工業廢水排放量(m3/a)。

1.1.3 生活灰水足跡

生活污水和工業污水同屬點源污染,其關鍵污染物與工業污水相同,因此生活灰水足跡GWFdom(i)(m3/a)的計算公式為:

(4)

(5)

式中,Ldom(i)表示第i類生活污染物的排放負荷(kg/a),GWFdom表示生活灰水足跡總量(m3/a),Wed2表示生活廢水排放量(m3/a)。

1.1.4 地區總灰水足跡

將農業灰水足跡、工業灰水足跡和生活灰水足跡求和,可得總灰水足跡。其計算公式如下：

TGWF=GWFagr+GWFind+GWFdom

(6)

式中,TGWF為總灰水足跡(m3/a)。

1.2 差異及因素分解

Theil指數[22]由Theil Henri于1967年提出,該方法考慮了人口加權影響,它是可微分的,對稱的,尺度不變的,并且滿足庇古-道爾頓標準[23]。因此,為了解地區間人均灰水足跡差異的主要驅動來源,本文將Theil指數定義為：

(7)

以Kaya恒等式作為參考,進一步分析導致人均灰水足跡差異的影響因素,包括：經濟活度效應a=P2/P1(就業人口數/總人口數),期望提升就業率為水環境治理提供良好的經濟基礎；資本深化效應d=CS/P2(CS為資本存量),期望增加資本積累帶動水環境改善；資本產出效應o=GDP/CS,期望更少的資本換取更大的經濟效益；技術效率效應c=WF/GDP(WF為水足跡),期望消耗更少的水資源換取更大的經濟產值；環境效率效應e=GWF/WF,期望更少的水資源向灰水足跡轉化。

(8)

為測算各因素對差異的貢獻,在每個地區定義了5個虛擬的人均灰水足跡矢量,各矢量中只允許一個因子的值偏離平均值：

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

應用Theil指數計算與各因素相關的差異程度：

(14)

如果a,d,o,c,e五個要素間相對獨立,則(15)式是成立的。

(15)

但往往各因素間存在相互作用的關系,使(15)式并不成立。所以Remuzgo等[15]推導出如下各因素的階乘分解公式：

(16)

為解釋相互作用項的含義,對其進行如下表述：

(17)

(18)

(19)

(20)

式中,σa,doce代表變量a和doce間的加權協方差,

(21)

式中,i= 1,…,n,權重Pi=P2i/P2,σa,doce為經濟活度效應與就業人口人均灰水足跡間的協方差,σd,oce表示資本深化效應與單位資本存量灰水足跡間的協方差，σo,ce為資本產出效應與單位GDP灰水足跡間的協方差,σc,e為技術效率效應與環境效率效應間的協方差；inter(a,doce)表示因子a和d.o.c.e之間的相互作用,inter(d,oce),inter(o,ce)和inter(c,e)的含義與之同理。

Theil指數也可以分解為組內差異TW(g,f)和組間差異TB(g,f)。組間和組內差異項對總差異的分解式如下：

(22)

2 數據來源

人口數和GDP取自《中國統計年鑒》,就業人口數取自各省市統計年鑒。水足跡和測算來源與孫才志等[24]一致。氮肥施用量來源于《新中國五十年農業統計資料》和《中國環境統計年鑒》,農業部門的氮肥淋失率采用全國平均氮肥淋失率7%[25],畜禽飼養數量取自于《中國統計年鑒》和《中國農村統計年鑒》,飼養周期、日排泄量、單位排泄物中COD和總氮的含量、單位排泄物中污染物進入水體的流失率取自《全國規模化畜禽養殖業污染情況調查技術報告》；工業和生活污水和污染物排放量來源于《中國環境統計年鑒》。本文假設受納水體的自然本底濃度Cnat為0[6],污染物濃度達標排放標準采用《污染物綜合排放標準》(GB8978—1996)中的一級排放標準,其中COD和氮的達標排放濃度分別為60 mg/L和15 mg/L。

為深入分析各因素對人均灰水足跡影響程度的地區差異,本文參照各地區經濟、科技的發展水平和土地、水資源等自然條件劃分的三大經濟帶對數據分組：東部地區(北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南),中部地區(山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南),西部地區(廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆)。

3 實證研究

3.1 人均灰水足跡分析

由表1可知,15年間我國各省區人口平穩增長,隨著灰水足跡的年際波動變化,全國人均灰水足跡2002年降至379.60 m3/人后開始增長,至2006年達到15 a最大值405.68 m3/人。中國加入世貿組織后,各產業貿易額快速增長,水環境壓力也隨之增大,2006年起,《煤炭工業污染物排放標準》和“中央一號文件”的陸續頒布,加強了對重點排污行業廢水排放和農業面源污染的管治,推動了人均灰水足跡自2007年起逐年下降,截止2014年已降至319.44 m3/人。東、中部地區人均灰水足跡的變動趨勢與全國均值一致,而西部在人口增長的同時,大部分省區灰水足跡近年也有所增加,導致西部人均灰水足跡于2013—2014年大幅提升。從均值來看,西部人均灰水足跡最大,中部大于東部。人均灰水足跡最大省區為西藏,其次為青海,兩地年均值分別為2602.86 m3/人和1116.41 m3/人。西藏和青海作為經濟欠發達地區,各產業發展仍處在初級階段,對水環境的破壞較少,灰水足跡15 a均值較低,分別為74.42×108m3和61.58×108m3,但由于兩省人口較少,導致人均水灰水足跡偏高。北京年均灰水足跡為各省最低值19.18×108m3,而人口數已在2011年超過2000萬,造成北京人均灰水足跡最小,年均值僅為122.31 m3/人。

3.2 全國人均灰水足跡差異因素分解

由表2和圖1可知,改革開放以來,經濟發展帶動水資源消耗量快速增長,而各地治污能力差距增大,2001—2010年全國人均灰水足跡差異逐年提升,增幅達154%,隨后緩幅波動,2012年差異指數為15年最高值0.1166。在各時間段,資本深化效應和技術效率效應是造成差異的主因。2000—2004年資本深化效應所占份額最大,隨著西部大開發和振興東北老工業基地等戰略的逐步實施,欠發達地區資本積累和就業率快速增長,各地資本深化差距減小,2004年起該效應大幅下降,截止2014年其指數和貢獻率降幅分別達57%和77%。2005年以來,技術效率效應指數呈先增長再下降的趨勢,貢獻率近年也出現大幅下降,但仍為人均灰水足跡差異的貢獻主體,新技術作用下資源利用率的提高可以對水環境的改善產生直接影響,我國發達地區與欠發達地區的產業發展分別側重技術密集型產業和資源、勞動力密集型產業,地區間技術差距逐漸增大,對水污染差異影響較大。資本產出效應和環境效率效應的貢獻率較小,且前者指數增幅較小,貢獻率略有下降,后者指數維持波動增長,15年增幅達205%,貢獻率也隨之增長29%,地區間用水效率差距增大帶動人均灰水足跡差異提升,水資源向灰水足跡的轉化量也正逐年增加。經濟活度效應是總體差異的最小貢獻因素,其變幅最小。各省人口數量小幅增長,就業人口數在大部分地區逐年提升,經濟活度的提高對各地水環境治理的影響差距減小。

表1 中國31個省市(自治區)人均灰水足跡/(m3/人)

中國香港、澳門和臺灣地區數據尚未進行統計

由表2可知,在相互作用因素方面,資本深化效應與單位資本存量灰水足跡相互作用對全國人均灰水足跡差異的貢獻率降幅已達77%。其負面特征表明,資本深化程度較低的地區,單位資本存量產生灰水足跡也較多。另一方面也表明,加強對經濟落后地區資本投入,可減小全國人均灰水足跡差異。資本產出效應與單位GDP灰水足跡相互作用對全國差異的貢獻值顯著提升,且由正值轉變為負值。說明在其他條件不變的情況下,一個省區資本產出程度越低,其單位GDP灰水足跡與其他省區比越高。因此,提高欠發達地區資本效率有利于全國人均灰水足跡均衡性提升。在正向關聯因素中,經濟活度效應與就業人口人均灰水足跡相互作用產生的灰水足跡對全國差異的貢獻率存在小幅提升。說明經濟活度較高的地區,單位就業人口產生的灰水足跡較多,但其指數較低、影響小。技術效率效應與環境效率效應相互作用對全國差異現象的貢獻率出現小幅回落,指數略有提高,說明單位GDP水足跡較高的地區,灰水足跡在水足跡中所占比重也較大。因此,扶持落后地區水資源利用和水環境技術發展,有利于提升我國整體人均灰水足跡均衡性。

T(g，f), 泰爾指數(人均灰水足跡，區域人口在全國人口中所占比重) Theil index (Per capita grey water footprint, Regional population proportion in the national population);Ia(g，f), 經濟活度效應不均衡度 The degree of inequalityEconomic activity effect(Per capita grey water footprint, Regional population proportion in the national population);Id(g，f), 資本深化效應不均衡度 The degree of inequalityCapital deepening effect(Per capita grey water footprint, Regional population proportion in the national population);Io(g，f), 資本產出效應不均衡度 The degree of inequalityCapital output effect(Per capita grey water footprint, Regional population proportion in the national population);Ic(g，f), 技術效率效應不均衡度 The degree of inequalityTechnical efficiency effect(Per capita grey water footprint, Regional population proportion in the national population);Ie(g，f), 環境效率效應不均衡度 The degree of inequalityEnvironmental efficiency effect(Per capita grey water footprint, Regional population proportion in the national population);Inter(a，doce), 經濟活度效應與就業人口人均灰水足跡相互作用指數 Inter (Economic activity effect, Capital deepening effect Capital output effect Technical efficiency effect Environmental efficiency effect);Inter(d，oce), 資本深化效應與單位資本存量灰水足跡相互作用指數 Inter (Capital deepening effect, Capital output effect Technical efficiency effect Environmental efficiency effect);Inter(o，ce), 資本產出效應與單位GDP灰水足跡相互作用指數 Inter (Capital output effect, Technical efficiency effect Environmental efficiency effect);Inter(c，e), 技術效率效應與環境效率效應相互作用指數 Inter (Technical efficiency effect, Environmental efficiency effect)；系數值下方括號內為百分比

3.3 組內和組間差異因素分析

由表3可知,組內和組間兩個成分的指數在研究期間都有所增長。組內差異于近年出現小幅波動回落,但仍為總體差異的主要影響成分,說明各效應對各區域內部的影響存在很大差異,差異性長期增長后,隨著各分區內部省區經濟社會發展的分化逐漸減小,人均灰水足跡差異也逐漸縮小。組間差異指數由2000年的0.0067逐漸提升至2014年的0.0449,增幅達570%,且從圖2可知,該成分在總體差異中的重要性也在逐年提高,組內差異的重要性則逐年下降,可見當前經濟社會發展加劇了區域間人均灰水足跡差異。

表3 我國人均灰水足跡差異的組間和組內差異分解

圖1 人均灰水足跡差異的因素變化趨勢 Fig.1 Factorial changing trends of total inequality of the per capita grey water footprintT(g，f), 泰爾指數(人均灰水足跡，區域人口在全國人口中所占比重) Theil index (Per capita grey water footprint, Regional population proportion in the national population); Ia(g，f), 經濟活度效應不均衡度The degree of inequality Economic activity effect (Per capita grey water footprint, Regional population proportion in the national population); Id(g，f), 資本深化效應不均衡度 The degree of inequality Capital deepening effect (Per capita grey water footprint, Regional population proportion in the national population); Io(g，f), 資本產出效應不均衡度 The degree of inequality Capital output effect (Per capita grey water footprint, Regional population proportion in the national population); Ic(g，f), 技術效率效應不均衡度 The degree of inequality Technical efficiency effect (Per capita grey water footprint, Regional population proportion in the national population); Ie(g，f), 環境效率效應不均衡度 The degree of inequality Environmental efficiency effect (Per capita grey water footprint, Regional population proportion in the national population)

圖2 人均灰水足跡差異的組間和組內差異貢獻率 Fig.2 Contribution of total inequality of the per capita grey water footprint in the within- and between-group inequality components TW(g，f), 組內差異泰爾指數(人均灰水足跡，區域人口在全國人口中所占比重) Theil index Within (Per capita grey water footprint, Regional population proportion in the national population); TB(g，f), 組間差異泰爾指數 Theil index Between (Per capita grey water footprint, Regional population proportion in the national population)

以下內容如表4、表5和表6所示。

在單一要素方面,首先,資本深化效應和技術效率效應是差異的主導因素。15年間各省資本存量都存在大幅增長,勞動力變化相對較小,資本深化對組間和組內差異的影響程度分別減少了74%和12%,其貢獻率也有所下降,表明國家對中、西部扶持力度的增大可以對區域間水環境質量差距的減小發揮更積極的作用。在組內差異方面,該效應對東部人均灰水足跡差異的影響程度逐漸下降,在中部則逐漸提升,在西部變化較小。說明東部資本投入的增加已逐漸對水環境發揮效用；中部部分省區勞均資本存量雖大幅增長,但缺乏合理的規劃應用,資源低效利用加劇。技術效率效應的組內差異程度增加了60%,在組間差異方面呈現先增長再下降的趨勢,其組內貢獻率反復波動而組間貢獻率逐漸下降。說明該因素對各分區內人均灰水足跡差異的影響程度更高,提升區域內技術效率較低省區水資源利用率有利于組內均衡性的提升。從各分區組內差異來看,東部地區指數有所提升,而貢獻率出現大幅下降；中部指數低,且變幅較小；西部指數長期穩定,但由于西部GDP持續增長,而重慶、四川、青海等省水足跡于2014年出現大幅下降,使西部組內差異的技術效率效應大幅增加,其貢獻率與2012年相比提高24.02%,為各因素最大值。

其次,環境效率效應在兩組成分中都維持波動增長；經濟活度效應的指數和貢獻率在組內和組間差異因素中都為最低值,且存在小幅波動,以上兩者都與全國差異結果情況相似。在環境效率組內效應方面,東部差異指數小幅提升,但貢獻率變化較小；西部指數逐漸提高；與東、西部地區相比,中部省際發展程度差距和灰水足跡比重差異較小,其貢獻率大幅下降,指數也在增長后小幅回落。東、中部發展過程中水環境治理制度和技術的逐步完善,使經濟活度效應在各分區人均灰水足跡差異的指數都較小,且呈現反復波動,貢獻率在東、中部降幅略大。資本產出效應的組間差異指數較低,而組內差異有所提高。從各分區組內結果來看,該效應指數在東部變化小,貢獻率已有所下降；西北省區資本產出水平顯著下降,造成該效應對中、西部人均灰水足跡差異的驅動效應增強,對中部差異的貢獻率15年增幅達248%,對西部差異的貢獻率也逐漸增長。

在相互作用的成分中,首先,資本深化效應與單位資本存量灰水足跡相互作用對組內和組間人均灰水足跡差異的影響程度都有所下降,資本產出效應與單位GDP灰水足跡相互作用近年在兩組差異中的作用都有所提升,以上兩者結果都與其全國差異結果相似。此外,兩者對組間差異的影響都大于對組內差異的影響。說明提高資本深化和產出水平較低的中、西部地區資本投入量和資本利用率,更有利于緩解分區間灰水足跡不均衡狀況,促進我國整體均衡性提升。從各分區組內結果來看,資本產出效應與單位GDP灰水足跡相互作用項指數在各分區都逐漸由正值轉為負值。其中,西部地區該成分貢獻率近年大幅提升,超過資本深化效應與單位資本存量灰水足跡相互作用項成為主導因素,東、中部則都以后者為主導,且中部指數呈先下降再上升的趨勢。說明西部發展對資本投入的依賴性減弱,隨著GDP的加速增長,產業發展對水環境的影響也在逐漸增強；東、中部側重發展資本密集型產業,資本深化程度的提高對水環境的驅動作用更強。因此,提高西部資本效率和東、中部資本投入有利于各分區組內灰水足跡減少。

表4 人均灰水足跡組內差異的因素分解

系數值下方括號內為百分比

注：系數值下方括號內為百分比

表6 各分區人均灰水足跡組內差異因素分解

系數值下方括號內為百分比

其次,經濟活度效應與就業人口人均灰水足跡相互作用對組內和組間兩類差異的影響都較小,對組內差異的影響程度略高,但近年有所下降。反映出就業率提高,單位就業人口產生的灰水足跡隨之增長,易造成分區內部人均灰水足跡差距擴大,因此各省在提高就業率的同時,更應注重資源利用技術的提升。中、西部長期建立在勞動力和自然資源基礎上的傳統發展模式不利于水污染形勢改善,因此從組內結果來看,該成分對中、西部差異作用的指數為正,貢獻率都存在小幅提升；東部則出現正負變動,且指數較小,對地區差異影響小。技術效率效應與環境效率效應相互作用項的組間差異指數增幅達225%,而貢獻率由316.79%降至152.48%；在組內差異中呈先增長再下降的趨勢；在東、西部的差異指數為正,貢獻率有所下降；在中部則為負值,貢獻率略有提升。這反映出縮小區域間水資源利用率差異更有益于提升我國整體人均灰水足跡均衡性；在東、西部地區單位GDP水足跡減少的同時,灰水足跡在水足跡中所占比重也會下降。

4 結論

(1)全國人均灰水足跡差異逐年提升后緩幅波動,其中組內差異的貢獻率高于組間差異。西部地區人均灰水足跡的組內差異最大,中部最小,近年各分區組內差異都存在小幅下降。

(2)在單一要素方面,全國人均灰水足跡差異的主要因素為資本深化和技術效率,地區間技術差距逐漸增大,2005年以來,后者為差異的最大驅動因素；資本產出效應和環境效率效應近年增幅明顯；經濟活度為各類差異的最小驅動因素。

在東部地區,技術效率效應為人均灰水足跡差異的主因,環境效率的作用略有提高,資本深化的作用已逐漸減弱；中部地區資本產出效應大幅提升,資本深化效應為差異的主導因素；西部地區除經濟活度效應外,都為減小人均灰水足跡差異的重要因素,其中技術效率效應貢獻最大。

(3)相互作用成分結果表明,在全國范圍,資本深化和資本產出水平較低的地區,單位資本存量和單位GDP產生灰水足跡更多；經濟活度和技術效率較高的地區,單位就業人口產生的灰水足跡較多,灰水足跡在水足跡中所占比重也較大。資本深化效應與單位資本存量灰水足跡相互作用的貢獻最大,經濟活度效應與就業人口人均灰水足跡相互作用的貢獻最小。

東、中部以資本深化效應與單位資本存量灰水足跡的相互作用為主要成分,西部近年則以資本產出效應與單位GDP灰水足跡相互作用為主要成分,提高東、中部資本投入和西部資本效率有利于人均灰水足跡減少。技術效率的提升可以帶動東、西部地區灰水足跡所占比重下降和中部灰水足跡比重提高。中、西部省區在提高就業率的同時,更應注重資源利用技術的均衡提升。