長江經濟帶水足跡與經濟高質量發展的脫鉤效應

王保乾，嚴 蕾

(河海大學商學院，江蘇 南京 211100)

長江經濟帶覆蓋沿江11個省市，橫跨我國東中西三大區域，人口和地區生產總值均超過全國的40%。長江經濟帶水資源豐富，水資源總量占比44.2%；但同時水資源消耗巨大，綜合用水量約占全國的近45%。2020年11月，習近平總書記在南京召開的全面推動長江經濟帶發展座談會上指出：“要使長江經濟帶成為我國生態優先綠色發展的主戰場，成為引領經濟高質量發展的主力軍。在嚴格保護生態環境的前提下，全面提高資源利用效率。”

水資源是維持長江經濟帶持續健康發展的重要基礎資源。但是隨著經濟高速增長，長江經濟帶出現了用水結構不合理、水資源消耗持續增加等問題。水足跡作為衡量水資源消耗的有效手段，創新地從水資源消費的角度出發，結合實體和虛擬水資源，通過生產、生活、服務、貿易所需來計算水資源的使用情況。研究水足跡與經濟高質量發展之間的關系，對于實現長江經濟帶水資源合理利用與保護具有重要的意義，同時有助于解決全國范圍內出現的各種水資源問題。

1 研究綜述

水足跡的提出主要是基于“生態足跡”[1]和“虛擬水”理論[2]，最初是應用于研究生產農產品所需的水資源問題[3]。由于過去對于水資源使用情況的衡量通常只關注用水量，而自從水足跡被Hoekstra等[4]提出之后，這種從實體水資源與虛擬水資源的新視角衡量水資源消耗的方法引起了學者們的廣泛關注。我國學者自2000年后接觸到水足跡并對其進行研究，潘忠文等[5]、李寧等[6]均采用水足跡法來計算某國家或區域的水資源消耗。此外，基于水足跡的核算還引申出人均水足跡、水足跡強度以及水資源自用率等一系列評價指標[7]。水足跡強度是衡量水資源利用效率的重要指標。張玲玲等通過測度2002—2014年中國31個省(區、市)的水足跡強度，對其時空格局演變情況進行分析，同時探究水足跡強度的驅動因素[8]。

有關水足跡與經濟發展關系的研究可以從多個角度進行，比如耦合協調關系[9]、匹配演變關系[10]、Tapio脫鉤關系等。脫鉤主要是用來研究水資源消耗情況與經濟增長的不同步關系，Tapio脫鉤模型主要是將EKC環境庫茲涅茨曲線的原理與脫鉤模型相結合，以揭示兩者關系變化的意義。國內外學者近年來比較多的將脫鉤效應應用于經濟、環境污染與資源利用等領域的研究。Tapio[11]研究了芬蘭1970—2002年全國汽車等交通工具排放的CO2總量，進而討論了其與工業經濟增長之間的脫鉤關系。國內較早研究水資源消耗和經濟發展之間脫鉤關系的是于法穩[12]從工業的視角，對2000—2006年山東省菏澤市9個區縣的工業生產總值、工業用水量以及工業廢水排放量之間的脫鉤關系進行了實證分析。此后，越來越多的學者通過脫鉤研究水資源消耗與經濟發展之間的關系。李寧等[6]將研究范圍縮小到長江中游城市群，通過水足跡評價水資源消耗及其與經濟增長協調發展的脫鉤關系，發現目前長江中游城市群用水結構不合理，水資源使用與經濟增長處于相對脫鉤的初級協調狀態。孫付華等[13]構建水足跡-LMDI模型分析了2007—2017年江蘇省水資源消耗情況及其與經濟發展的脫鉤效應，同時發現技術進步與產業結構是二者脫鉤的主要驅動因素。

歸納上述研究發現，目前水足跡與經濟發展脫鉤效應的研究中，大多都是采用GDP作為衡量經濟增長的指標，但GDP增長不能全面地衡量經濟增長，因此研究有一定局限性。基于此，本文構建長江經濟帶經濟高質量發展指標評價體系，用經濟高質量發展指數衡量經濟發展；同時，本文在探究脫鉤效應的基礎上進一步研究影響水足跡強度的驅動因素，運用Stata15.0軟件的固定效應模型研究這些驅動因素對水足跡強度的影響大小及方向。

2 研究方法與數據來源

2.1 研究方法

2.1.1水足跡法

“水足跡”指一個國家或地區在一定時間內消費所有產品和服務所需要的水資源數量，其中不僅包含了經濟發展過程中消耗的實體水資源，而且包括了產品和服務中隱藏的虛擬水資源，兩者結合真實地反映了一個區域的水資源消耗情況。本文采用水足跡衡量長江經濟帶11個省市的水資源消耗情況，同時選取較為常見的自下而上核算法，從消費者的角度構建水資源賬戶進行計算，其公式如下：

W=WI+WE

(1)

WI=WAU+WIU+WDU+WEU-WVF

(2)

WE=WVI-WVRE

(3)

式中：WT為一個國家或地區水足跡總量；WI為內部水足跡，即生產該國或該地區所消費所有產品和服務所需的水資源總量；WE為外部水足跡，即由其他國家或地區生產并被本國或本地區消費的產品和服務所消耗的水資源總量；WAU為農業用水量，包括農作物和動物產品生產用水兩部分；WIU為工業用水量；WDU為居民生活用水量；WEU為生態用水量；WVF為出口產品虛擬用水量；WVI為進口產品虛擬用水量；WVRE為進口產品和服務再出口的虛擬水量。

根據水足跡的計算結果，選取人均水足跡、水資源自用率以及水足跡強度等評價指標從不同角度分析長江經濟帶目前的水資源消耗情況。公式如下：

WPC=WT/P

(4)

WSS=WI/W

(5)

WFS=W/G

(6)

式中：WPC為人均水足跡；P為人口總數；WSS為水資源自用率；G為某地區生產總值，即GDP；WFS為水足跡強度，衡量的是單位GDP產出所需要水資源情況。

2.1.2經濟高質量發展指標體系

經濟高質量發展涉及經濟多個層面，需要一個綜合性指標來反映。本文借鑒從經濟增長動能、經濟增長結構與經濟增長成果等維度構建的經濟增長質量評價體系[14-15]以及《長江經濟帶高質量發展指數報告》中評價高質量發展水平的5個指標維度：經濟績效、經濟結構、科技創新、綠色發展以及社會共享，同時遵循指標構建過程中的科學合理性、系統性、嚴謹性以及可比性等原則，最終確定從經濟結構、增長動能和經濟績效等維度構建長江經濟帶經濟高質量發展的二級指標，包括15個三級指標[16-17]，如圖1所示(圖中數據為指標權重)。

圖1 經濟高質量發展水平指標評價體系

經濟績效是經濟高質量發展的核心要求，需要更全面、客觀的評價指標進行衡量，主要包含經濟實力、政府財力、市場情況以及企業經營情況等指標。收入水平是衡量一個地區經濟實力最基本的尺度；財政是一個地區服務于經濟發展的重要保證；企業是重要的經濟主體，包括企業的利潤率、銷售率等指標，反映某地區企業發展績效及當地市場經濟是否健康發展。

目前長江經濟帶經濟發展的落腳點依舊是在不平衡的經濟結構上，因此“調整產業結構優化升級，轉變發展方式”是促進經濟更高水平發展的根本途徑。本文采用產業結構、人口結構以及所有制結構衡量經濟結構。產業結構的變動直接反映了經濟結構的調整，人口結構反映了城鎮化發展水平，所有制結構則從不同方面，如開放水平、服務業等反映了對于經濟發展的支持度。

經濟增長動能是經濟保持高質量發展的條件，這包含著創新潛力、科研能力、教育投入等指標。企業科研人員、科研投入經費預示著創新潛力，同時財政投入以及教育也是經濟未來高質量發展的驅動因素。

指標權重的賦值采用熵權法，因為其僅依賴于數據本身的離散性，較為客觀。具體指標及權重的賦值見圖1。各省市經濟高質量發展水平計算公式如下：

(7)

2.1.3脫鉤效應模型

脫鉤理論最早應用于物理學，后來隨著EKC曲線的盛行，越來越多的學者將其與脫鉤結合并應用于經濟發展與環境污染、資源消耗的關系研究[18]。本文運用脫鉤理論探究水足跡與經濟高質量發展之間的關系，其脫鉤的實質就是：在保持經濟社會各方面高質量發展的前提下，水足跡增速不斷降低，最終實現零增長甚至負增長。本文采用Tapio彈性分析法，該法是在OECD脫鉤模型的基礎上優化而來，根據計算所得的彈性系數作為判斷脫鉤狀態的依據。Tapio彈性分析法避免了因基期、末期選擇數據的高敏感性而帶來的計算誤差，且所需數據量較小，更易于計算。計算公式如下：

(8)

式中：e為脫鉤指數，表示第n-1年到第n年水足跡與經濟高質量發展之間的變化關系；Wn、Hn分別為第n年水足跡情況和經濟高質量發展水平；ΔW/ΔH為水足跡與經濟高質量發展的變化速率，%。根據變量的變化方向及指數大小，可將脫鉤狀態分為3大類型8種狀態，如表1所示。

表1 經濟高質量發展水平與水足跡情況的脫鉤類型劃分

2.1.4STIRPAT模型

STIRPAT(stochastic impacts by regression on population, affluence, and technology)環境影響評估模型，是IPAT模型的擴展模型。經典的IPAT模型主要是通過人口、財產和技術等3個變量評估人類活動與環境資源壓力之間的關系[19]。但是該模型無法分析各個驅動因素對環境資源消耗的非比例影響，因此被修正成可以進行假設檢驗的、具有隨機性和可拓展性的STIRPAT模型[20]。STIRPAT模型可以運用回歸的方法衡量人口、財富及技術對資源環境的影響；且在實際應用中自變量“T”可以進行分解進而增加變量，加強回歸模型的實用性和結果的準確性。

2.2 數據來源

本文將長江經濟帶11個省市作為研究對象，統計匯總2009—2018年各項數據，數據主要來自2009—2018年中國統計年鑒、水資源公報、中國農業年鑒以及11個省市歷年的統計年鑒。

在水足跡計算中，農業產品的水足跡包含了農作物和動物生產用水兩部分，通過農產品產量乘以單位農產品虛擬含水量來計算。單位農產品虛擬水含量參考了王新華等[21]、李寧等[6]的研究成果，農作物產品及動物產品的虛擬水含量如表2所示。工業產品水足跡、生活水足跡以及生態水足跡均為實體需水量，數據來自各省市水資源公報中的實際用水量。進出口產品虛擬用水量由各省市進出口總額乘以各地區平均萬元GDP用水量進行計算。此外，由于缺乏相應的統計數據，本文忽略進口產品再出口虛擬水量的計算。

表2 農作物產品和動物產品的單位產品虛擬水含量 單位：m3/kg

3 長江經濟帶水足跡與經濟高質量發展脫鉤效應的時空演化

3.1 水足跡構成與分析

由表3可知，10年來長江經濟帶整體水足跡波動不大，從2009年開始逐年上升，2016年達到最大值8 155.45億m3，之后水足跡處于遞減的趨勢，但有所波動。

表3 2009—2018年長江經濟帶水足跡構成及評價指標

在水足跡構成方面，2009年農業水足跡占比85%，2015年達到最大值87.64%，此后逐年遞減。我國是農業大國，長江經濟帶氣候溫暖濕潤，水資源豐富，土壤肥沃，農業生產條件優越，擁有眾多商品糧基地，農業水足跡占比較大。近兩年來，隨著生產條件的提高、施肥品種的改善，農業水足跡有了下降的趨勢。

工業水足跡占比約12%，比例較低，中上游地區工業水資源消耗較少，表明長江中上游地區工業存在較大發展空間。進出口水足跡的變化趨勢相近，均是2010年達到最高值后又下降，并在2017年和2018年有了小幅上升，但是兩者占比較小。由表4可知，長江中上游地區進出口水足跡總和小于長江下游地區上海、江蘇、浙江任何一個省市的進出口水足跡。因此，長江中上游地區各省市對外貿易發展不足。

表4 長江上中下游工業、進口與出口水足跡的比較 單位：億m3

在水足跡評價指標中，人均水足跡總量由2009年的1 239.4 m3增加到2018年的1 356.7 m3，長江經濟帶人均水資源消耗量逐年遞增；水資源自用率10年來處于波動狀態，但一直維持在94%左右，這說明長江經濟帶水資源內部水足跡可以滿足基本用水。水足跡強度逐年下降，年均減少率達到了9.19%。

整體來說，長江經濟帶水資源豐沛，能夠滿足農業、工業、生活、生態用水，其中農業水足跡占比最大；近幾年隨著政府政策以及各類節水措施的落實，各類水足跡有所減少；但長江中上游各省市水資源利用結構不合理，工業發展、對外貿易有所不足。

3.2 經濟高質量發展指數分析

2009—2018年長江經濟帶11個省市經濟高質量發展水平穩步上升。2018年，超過長江經濟帶整體均值的省市只有4個，分別為上海、浙江、江蘇、重慶。長江經濟帶經濟高質量發展指數年平均增長率為5.62%，增長率超過這一值的省份有8個，前4名的省份為貴州、安徽、江西和四川。

分地區來看，長江經濟帶經濟高質量發展現狀呈現下中上游依次遞減的水平；按時間來看，2009—2018年長江經濟帶整體經濟高質量發展水平的變化趨勢是逐年穩步增長的。巧合的是，目前經濟高質量發展水平較高的長江下游各省市年平均增長率5.01%，低于整體年平均增長率6.26%；而經濟高質量發展指數較低的長江中、上游各省市年平均增長率7.82%和8.21%都非常高。因此，經濟高質量發展水平較低的省市對經濟高質量發展水平較高的省市存在“追趕效應”。

3.3 脫鉤效應的時空演化分析

3.3.1時序脫鉤分析

表5進行脫鉤類型的時序分析，將2009—2018年按照我國經濟發展的五年規劃設計劃分為3個階段，分別為“十一五”時期的2009—2010年、“十二五”2011—2015年、“十三五”時期的2016—2018年。經過3個時間段的對比發現，雖然2009—2015年這兩個時間段幾乎都是弱脫鉤，但是明顯“十二五”階段各省市的脫鉤指數小于“十一五”階段，說明水足跡增幅不斷減少。2016—2018年，長江下游各省市區已由弱脫鉤轉化為強脫鉤，表明經濟高質量發展不斷提升的同時水足跡逐年降低。根據《長江經濟帶發展規劃綱要》的要求，目前長江經濟帶正大力推動產業結構優化升級。長江下游各省正努力引導產業由東向西梯度轉移，以促進中上游沿江省份經濟發展，進而提高脫鉤程度。

表5 長江經濟帶脫鉤類型的時序對比

綜上，長江經濟帶11個省市的脫鉤狀態呈現明顯的上升態勢。“十一五”和“十二五”時期主要是弱脫鉤，其中“十二五”時期的弱脫鉤指數明顯小于“十一五”時期；“十三五”中的2016—2018年，長江經濟帶中有6個省市由弱脫鉤轉化為強脫鉤，而其他省市的弱脫鉤指數較“十二五”時期又有所下降。總體來說，長江經濟帶在經濟保持高質量發展的同時，水資源得到合理的利用和保護。

3.3.2空間脫鉤分析

表6將長江經濟帶11個省市的脫鉤類型進行了空間對比分析。具體來看，長江下游地區4省市經濟高質量發展水平最高，脫鉤程度也最高，2016—2018年均實現了強脫鉤。從空間角度分析，上海在“十二五”階段已經實現了強脫鉤，不管是技術進步、產業升級，還是水資源節約、水污染防治等方面均優于其他省市。同時，這些優勢也會輻射到蘇南及浙北地區，帶動長江下游其他省市實現強脫鉤。長江中上游地區的湖北省、重慶省以及云南省已經實現了強脫鉤，而其余省份的弱脫鉤指數也較小，絕對值基本低于0.02，除了四川省和貴州省。四川省弱脫鉤指數為0.189，與“十二五”時期的脫鉤指數相比，降幅僅為28.4%，而同期其他省市脫鉤指數的降幅為100%。兩省份降幅不大的主要原因都是2010年后工業經濟得到加速發展，各類資源消耗隨之增多，其中就包括水資源，因此水足跡總量降速較慢，甚至貴州出現了脫鉤指數下滑的現象。

表6 長江經濟帶“十一五”至“十三五”各省市脫鉤類型

基于上述空間脫鉤分析，長江經濟帶下游經濟高質量發展水平較高，對于水資源合理利用的節水意識較強，目前下游4個省市已全部實現強脫鉤；長江中上游地區各個省份脫鉤狀態整體稍遜于下游地區，基本處于弱脫鉤狀態。而且由于長江中上游的部分省市經濟發展正處于起步上升階段，因此水足跡消耗較高，脫鉤狀態不穩定，個別省出現脫鉤下滑現象。

4 長江經濟帶水足跡強度的驅動因素分析

要實現水足跡與經濟高質量發展的強脫鉤，就必須在保證經濟增長的同時，降低水足跡強度，即單位GDP產出所需的水資源消耗減少。因此為了實現長江經濟帶的強脫鉤，有必要進一步研究水足跡強度的驅動因素。

4.1 變量設計及模型構建

本文運用STIRPAT模型研究水足跡強度的驅動因素。模型的因變量設置為水足跡強度，采用水足跡總量與GDP比值表示，水足跡強度越低，單位GDP產出所需的水資源就越低，水資源的消耗就越低。模型的自變量設置為人口集聚、財富、技術進步，人口集聚用人口密度表示，財富水平表示一個地區的經濟發展情況，技術進步主要是衡量一個地區技術創新能力的提高。除此之外引入產業結構、外貿依存度及政府影響力等變量進行回歸。借鑒何維達等[22]的指標選取，引入產業結構變量；由于長江經濟帶沿海沿江，地理位置優越，具有較高的外貿水平，因此引入外貿依存度；政府影響力則是為了檢驗政策傾斜是否會影響水足跡強度。具體的指標解釋及數據選取見表7。為了便于回歸，對STIRPAT模型進行對數化處理后：

表7 變量描述

lnWFSit=lnα+β1lnpit+β2(lnpit)2+γlnGPCit+

δlnTit+θlnSit+μlnGit+ωlnfit+lnεit

(9)

式中：i為長江經濟帶11個省市；t為年份；α為截距項；εit為隨機誤差項；β、γ、δ、θ、μ、ω、σ分別為對應的彈性系數矩陣；β1、β2分別為人口集聚的對數一次項和對數二次項的系數，若β1為正數，β2為負數，則可以說明人口集聚與水足跡強度之間是倒“U”型曲線關系。

4.2 回歸結果及分析

本文利用Stata 15.0對2009—2018年長江經濟帶11個省市的面板數據進行分析。在模型的選擇上，首先通過固定效應回歸得到了F檢驗，P值為0.000 0，小于0.05，拒絕原假設，即固定效應模型要優于混合最小二乘估計回歸模型。其次，關于固定效應模型與隨機效應模型的選擇，主要是依據Hausman檢驗結果，Prob大于chi2，等于0.000 1，小于0.05，因此拒絕隨機效應模型。最后，為了控制部分不可觀測變量，在一定程度上解決遺漏變量的偏差問題，將年份虛擬變量控制的時間效應納入固定效應模型中。因此，本文選擇個體時間雙向固定效應模型探究長江經濟帶水足跡強度的驅動因素，具體的回歸結果見表8。模型1是最簡單的IPAT模型，而模型2至模型4則是采用逐步回歸法引入其他因素變量。與其他模型相比，模型4中各個變量顯著度較高，整體估計結果有效，因此將采用模型4結果進行分析。

表8 面板回歸模型結果

人口集聚是水足跡強度最重要的驅動因素。模型4中人口集聚的一次項系數在1%的顯著性水平下為正，二次項系數在5%的顯著性水平下為負，說明人口集聚和水足跡強度呈現倒“U”型曲線關系，即隨著人口的增多，水資源消耗增多，在人口集聚逐漸形成規模效應后，水資源消耗反而會降低，水足跡強度降低。人口集聚通常發生在城市，人口增多會導致個人及城市公共用水的增加，因此起初水足跡總量會激增；但是水足跡總量不會隨著人口集聚程度的增加無限增多，而是在臨界點之后，逐步減少。

經濟發展對于水足跡強度的影響程度較大，回歸系數0.828 3，即人均GDP每增加1%，水足跡強度降低約0.828 3%。一般會認為經濟增長需要消耗資源，即經濟增長與資源消耗量成正比。但這十年的數據卻充分說明了長江經濟帶擺脫了單純以資源消耗為代價穩定經濟增長的現象。長三角的上海、江蘇等省市經濟發展質量較高，技術創新和人才效應幫助降低水足跡強度；在長三角經濟發展溢出效應的影響下，中上游其他相對欠發達省市的經濟發展也得到帶動，未來這一區域的水足跡強度還將有新的發展空間。

產業結構與技術進步的系數均為負，即二者與水足跡強度成反比。隨著產業結構轉型升級及技術進步，水足跡逐步減少，水足跡強度不斷降低。長江經濟帶的產業升級主要包含兩個方面，一是長江中下游各省市進行產業迭代升級，將二產中的高能耗、高污染的產業進行轉化，大力發展三產；二是長江下游各省引導產業進行自東向西梯度轉移，將一些資源加工型、勞動密集型產業向中上游省份轉移。技術進步主要是指技術不斷發展、完善，新技術代替舊技術的過程。工業企業的技術進步主要體現在優化流程、提高效率、減少污染排放和資源消耗。因此，技術進步會促進水足跡強度的降低。

外貿依存度對水足跡強度的影響作用在10%的顯著水平下為負，即外貿依存度越高，水足跡越低，水足跡強度越低。外貿依存度一定程度上可以反映一個國家的經濟發展水平，因此其對水足跡強度的影響作用和經濟發展的影響作用較為接近。

政府影響力對水足跡強度的影響作用并不顯著。一方面，政府通常都是通過間接措施降低水足跡，例如：推動長江沿江城市產業結構升級、推動“長江大保護”實施并進行立法；另一方面，本文采用農林水務支出與一般預算支出的占比來衡量政府影響力，可能不夠全面具體，導致影響作用不顯著。

5 結論與建議

a.長江經濟帶水足跡總量整體波動不大，2009—2015年逐年上升，2016年出現拐點，此后逐年遞減；長江中上游各省市工業及進出口水足跡占比較少，說明該區域水資源利用結構尚未達到最優狀態。長江經濟帶經濟高質量發展水平整體處于穩步上升階段；下游各省市經濟高質量發展水平較高，增長率較低，長江中上游省市對下游經濟發展水平較高的省市存在著“追趕效應”。脫鉤效應分析中，長江經濟帶整體處于弱脫鉤狀態，脫鉤水平呈現明顯的上升趨勢；長江經濟帶下游4個省市已全部實現強脫鉤，中游省市的脫鉤狀態稍遜于下游地區，而上游地區的脫鉤狀態則相對不穩定，部分省市出現了脫鉤下滑的現象。

b.在水足跡強度的驅動因素方面，人口因素是最重要的驅動因素，且人口集聚和水足跡強度呈現倒“U”型曲線關系；經濟發展水平、外貿依存度、產業結構和技術進步負向影響水足跡強度。

基于上述結論，筆者提出以下對策建議：①調整水資源利用結構，加大農業節水工程建設，開展田間地頭節水灌溉示范指導，不斷提高農民們的節水意識；②增強長江中上游省份的外貿水平，進而實現更高質量的引進來和走出去，實現長江經濟帶的全方面對外開放格局；③以技術進步推動產業結構優化升級，全面塑造創新驅動發展優勢，進一步推動經濟高質量發展和促進水足跡強度降低，通過長江上、中、下游區域之間的協調聯動發展，推動長江經濟帶整體科技創新能力的提高。