基于LMDI與VAR模型的江蘇省生產(chǎn)用水量演變驅(qū)動因素分析

呂蘇榆，蔣 娜，張陳俊

(1.河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京 211100； 2.江蘇科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212100)

水是生命之源，是關(guān)系人類生存、社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的戰(zhàn)略性資源。中國水資源總量雖居世界前列，但人口基數(shù)大，人均水資源占有率僅為世界人均水平的28%[1]。隨著國內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的中高速增長，用水需求持續(xù)增加，水資源短缺、水環(huán)境破壞等已成為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展阻礙。江蘇省位處長江、淮河下游，東接上海，西連長江中上游各省市，在長江經(jīng)濟(jì)帶中占據(jù)重要戰(zhàn)略位置。近年來，江蘇省一直以長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)生產(chǎn)總值首位引領(lǐng)長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程[2]，但獨(dú)特的地理位置也造成了其省內(nèi)水資源南豐北缺、水質(zhì)性缺水與資源型缺水并存、人均水資源擁有量僅為全國平均水平1/5的現(xiàn)狀[3]。此外，江蘇省為國內(nèi)制造業(yè)大省，用水總量穩(wěn)居全國前列[4]，加上快速城鎮(zhèn)化過程中存在的水資源浪費(fèi)、水環(huán)境污染等問題，導(dǎo)致其長期處于缺水狀態(tài)，水資源危機(jī)日益加劇，社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到嚴(yán)重制約。因此，深入探究江蘇省生產(chǎn)用水量演變的歷史規(guī)律，識別并量化不同驅(qū)動因素與生產(chǎn)用水量變化的動態(tài)關(guān)系，對進(jìn)一步提高江蘇省生產(chǎn)用水效率、減少不必要的水資源消耗具有極強(qiáng)的指導(dǎo)意義。

當(dāng)前，學(xué)界主要利用兩種方法對用水量演變驅(qū)動因素進(jìn)行分解：一為結(jié)構(gòu)分解方法(SDA)。例如：楊中文等[5]通過構(gòu)建動態(tài)SDA模型將全國用水量演變分解為消費(fèi)水平、節(jié)水技術(shù)水平、最終需求結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)效率以及人口規(guī)模5個驅(qū)動因素；鐘歆玥等[6]在SDA模型基礎(chǔ)上引入路徑基礎(chǔ)法，探究用水強(qiáng)度、生產(chǎn)技術(shù)以及最終需求對甘肅省生產(chǎn)用水量變化的影響作用。二為指數(shù)分解方法(IDA)。如，于娛等[7-9]利用對數(shù)均值迪式分解(logarithmic mean divisia index， LMDI)模型、GMDI模型從不同區(qū)域、不同產(chǎn)業(yè)角度分解用水量變化驅(qū)動因素發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)效應(yīng)與技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)分別是影響全國用水量增加的主要促進(jìn)因素和抑制因素，但不同區(qū)域、不同產(chǎn)業(yè)內(nèi)用水量演變驅(qū)動因素影響效果差異顯著[8]。對用水量變化與驅(qū)動因素間動態(tài)互動關(guān)系方面的研究則集中于VAR模型。通過構(gòu)建VAR模型，學(xué)者們主要從對全國各區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長與水資源利用之間的長期動態(tài)關(guān)系進(jìn)行剖析，結(jié)果表明，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水資源消耗之間存在長期均衡關(guān)系，經(jīng)濟(jì)高速增長需要大量水資源消耗，但水資源利用對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率有限[9]；由于資源、環(huán)境以及產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程等不同[10]，我國各地區(qū)水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長之間的互動關(guān)系存在明顯差異[11-12]。

總體而言，水資源是推動社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要因素，江蘇省作為長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展的核心區(qū)域之一，長期面臨水資源供需不足問題，產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在較大用水缺口。而當(dāng)前學(xué)界多采用單一的因素分解方法或計(jì)量分析方法對區(qū)域用水量變化驅(qū)動因素進(jìn)行深入探究，少見既從靜態(tài)角度分析特定時間段內(nèi)用水量變化影響因素，又從動態(tài)角度分析變量間的雙向互動關(guān)系，捕捉變量面對沖擊的長時間響應(yīng)趨勢的研究成果。基于此，本文采用LMDI模型考察影響江蘇省生產(chǎn)用水量演變驅(qū)動因素，并在此基礎(chǔ)上利用VAR模型深入探討不同驅(qū)動因素與生產(chǎn)用水總量變化的長期動態(tài)互動關(guān)系，結(jié)合靜態(tài)與動態(tài)兩方面研究結(jié)果提出科學(xué)建議，以期為江蘇省制定節(jié)水政策、合理用水提供有益參考。

1 模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)來源

1.1 模型構(gòu)建

1.1.1LMDI模型

LMDI法是一種指數(shù)分解方法，其在傳統(tǒng)指數(shù)分解法基礎(chǔ)上有效解決了殘差項(xiàng)以及數(shù)據(jù)零值問題，還具備計(jì)算過程簡便、分解結(jié)果直觀等特性，被廣泛用于水資源消耗、污染物排放等多領(lǐng)域的影響因素研究[13-14]。因此，本文采用LMDI法從強(qiáng)度效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)以及經(jīng)濟(jì)效應(yīng)三方面考察不同驅(qū)動因素對江蘇省生產(chǎn)用水量演變的實(shí)際影響作用。基于LMDI法的LMDI模型計(jì)算公式可表達(dá)為

(1)

其中

(2)

式中：Ii為第i產(chǎn)業(yè)用水量與第i產(chǎn)業(yè)增加值之間的比值，是生產(chǎn)用水強(qiáng)度指標(biāo)；Si為第i產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重，是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)。

假設(shè)從t-1期到t期地區(qū)生產(chǎn)用水總量變化為ΔW，則

ΔW=Wt-Wt-1=ΔWI+ΔWS+ΔWG

(3)

參照Ang等[15]對LMDI模型的詳細(xì)推導(dǎo)過程，上述3個變量可分別表示為

(4)

(5)

(6)

式中：ΔWI為生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)，代表不同產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)用水強(qiáng)度變化對地區(qū)生產(chǎn)用水總量影響；ΔWS為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)，代表不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對地區(qū)生產(chǎn)用水總量影響；ΔWG為經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)，代表地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長對地區(qū)生產(chǎn)用水總量影響。

1.1.2VAR模型

向量自相關(guān)(vector autoregression，VAR)模型是1980年由Sims[16]提出的用于分析變量滯后項(xiàng)對當(dāng)期變量影響的簡單回歸模型，其中包含的脈沖響應(yīng)函數(shù)以及方差分解，不僅有助于揭示各變量變化對自身及其他變量的影響，同時也能夠量化不同變量沖擊對系統(tǒng)整體性的相對重要性。因此，本文以江蘇省生產(chǎn)用水演變的驅(qū)動因素?cái)?shù)據(jù)構(gòu)建VAR模型，考察生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)與生產(chǎn)用水總量變化間的互動關(guān)系。

通常情況下，可將滯后p階的VAR模型表示為

(7)

式中：Yt為內(nèi)生變量；c為常數(shù)項(xiàng)；Ai為回歸系數(shù)；Yt-i為Yt的i階滯后變量；p為滯后階數(shù)；et為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

1.2 數(shù)據(jù)來源

通過對歷年《中國水資源公報》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》等進(jìn)行整理計(jì)算，得到江蘇省2000—2020年生產(chǎn)用水量、產(chǎn)業(yè)增加值以及地區(qū)生產(chǎn)總值等指標(biāo)數(shù)據(jù)。具體指標(biāo)解釋如下：

a. 地區(qū)生產(chǎn)用水量。鑒于國家統(tǒng)計(jì)局、水利部等均未按三次產(chǎn)業(yè)口徑劃分用水量指標(biāo)，而根據(jù)農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活以及生態(tài)4類用水對地區(qū)用水量進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，為與我國三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)劃分標(biāo)準(zhǔn)相對應(yīng)，本文參照前人處理方法對用水劃分指標(biāo)進(jìn)行了重新調(diào)整，忽略比重極小的建筑用水以及生態(tài)用水，將農(nóng)業(yè)用水量作為第一產(chǎn)業(yè)用水量，將工業(yè)用水量近似作為第二產(chǎn)業(yè)用水量，同時鑒于云逸等[17]研究證實(shí)生活用水量與第三產(chǎn)業(yè)總值具有高度相關(guān)關(guān)系，將生活用水量近似作為第三產(chǎn)業(yè)用水量。調(diào)整后的三次產(chǎn)業(yè)用水量相加即可得到地區(qū)生產(chǎn)用水總量，不同產(chǎn)業(yè)用水量與產(chǎn)業(yè)增加值相除為不同產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)用水強(qiáng)度。

b. 產(chǎn)業(yè)增加值及地區(qū)生產(chǎn)總值。為避免產(chǎn)業(yè)增加值以及地區(qū)生產(chǎn)總值受到價格因素的不必要影響，以2000年價格不變重新調(diào)整了三次產(chǎn)業(yè)增加值，調(diào)整后的三次產(chǎn)業(yè)增加值相加即可得到地區(qū)生產(chǎn)總值。

2 結(jié)果與分析

2.1 描述統(tǒng)計(jì)分析

分析圖1可知，2000—2020年，江蘇省生產(chǎn)用水總量以及三次產(chǎn)業(yè)用水量均呈上升趨勢。此期間內(nèi)，江蘇省生產(chǎn)用水總量由445.6億m3增至567.2億m3，總增長量為121.6億m3，累計(jì)增長率為27.29%，年均增長6.08億m3，年均增長率為1.21%。在2003年，受到全國供水不足以及新《中華人民共和國水法》頒布帶來的節(jié)水熱潮的影響，江蘇省生產(chǎn)用水總量出現(xiàn)了較大幅度的下降，由2002年的289.19億m3降至2003年的223.1億m3，共計(jì)下降66.09億m3。盡管江蘇省生產(chǎn)用水總量于2004年立即恢復(fù)原先水平，但自此生產(chǎn)用水總量增速有所放緩，總體呈小幅穩(wěn)步上升。

圖1 2000—2020年江蘇省生產(chǎn)用水總量及三次產(chǎn)業(yè)用水量演變趨勢

從不同產(chǎn)業(yè)用水量來看，江蘇省第一產(chǎn)業(yè)用水量占據(jù)生產(chǎn)用水總量半數(shù)以上份額，其變化趨勢與生產(chǎn)用水總量變化趨勢相一致，均于2003年出現(xiàn)較大幅度下降，并在2004年內(nèi)回復(fù)原先水平后趨于平穩(wěn)。總體而言，第一產(chǎn)業(yè)用水量增速相對緩慢。2000—2020年，第一產(chǎn)業(yè)用水量僅上升了5.18億m3，總增長率為1.98%，年均增長0.259億m3，年均增長率為0.098%。這一現(xiàn)象的出現(xiàn)可能與我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水及灌溉方式不斷優(yōu)化相關(guān)聯(lián)[18-19]。第二產(chǎn)業(yè)用水量由142.41億m3增至236.9億m3，共計(jì)增長了94.49億m3，累計(jì)增長率為66.35%，年均增長額為4.72億m3，年均增長率為2.58%，整體上升趨勢明顯，在很大程度上直接影響生產(chǎn)用水總量變化。江蘇省第三產(chǎn)業(yè)用水量自2000年的41.77億m3增至2020年的63.7億m3，累計(jì)增長21.93億m3，總增長率為52.5%，年均增長額為1.1億m3，年均增長率為2.13%。第三產(chǎn)業(yè)用水量僅占生產(chǎn)用水總量10%左右，但近年來增速十分明顯，對生產(chǎn)用水總量變化影響也在逐步擴(kuò)大。因此，在對江蘇省生產(chǎn)用水量進(jìn)行控制時應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注第二及第三產(chǎn)業(yè)用水量變化，并盡可能維持第一產(chǎn)業(yè)用水平穩(wěn)趨勢。

2.2 用水量演變的驅(qū)動因素分析

根據(jù)式(3)～(6)，可計(jì)算得出2000—2020年江蘇省生產(chǎn)用水總量演變驅(qū)動因素及絕對貢獻(xiàn)率，具體分解結(jié)果如表1所示。由表1可知，生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)對江蘇省生產(chǎn)用水總量上升總體上具有負(fù)向抑制作用，考察期內(nèi)累計(jì)下降565.95億m3，絕對值占總效應(yīng)比重為465.42%，絕對貢獻(xiàn)率為28.22%。但在2003—2004年以及2018—2019年出現(xiàn)了反向波動，其中2003—2004年的波動幅度較大，主要是全國性供水不足以及節(jié)水熱潮后生產(chǎn)水平恢復(fù)帶來影響；2018—2019年波動幅度較小，可能與當(dāng)年江蘇省降雨量變化有關(guān)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)數(shù)值始終保持在零水平線以下，考察期內(nèi)累計(jì)下降375.82億m3，絕對值占總效應(yīng)比重為309.09%，絕對貢獻(xiàn)率為18.74%。由此說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對生產(chǎn)用水總量上升同樣具有負(fù)向抑制作用，但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整所帶來的節(jié)水效果要弱于各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)用水強(qiáng)度下降所帶來的節(jié)水效果。

經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)數(shù)值始終保持在零水平線以上，其對江蘇省生產(chǎn)用水總量上升具有正向促進(jìn)作用，考察期內(nèi)累計(jì)上升1 063.37億m3，絕對值占總效應(yīng)比重為874.48%，絕對貢獻(xiàn)率為53.03%。可見，考察期內(nèi)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對江蘇省生產(chǎn)用水總量上升的正向促進(jìn)作用強(qiáng)于生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的負(fù)向抑制作用之和，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平仍為影響生產(chǎn)用水總量變化的主導(dǎo)因素。結(jié)合總效應(yīng)以及各驅(qū)動效應(yīng)變化趨勢來看(圖2)，考察期內(nèi)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)實(shí)際上呈倒“U”形變化，這表明經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展帶來的用水量激增已逐步放緩，雖然當(dāng)前整體變化幅度并不明顯，但可以預(yù)見的是，隨著近年來江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的優(yōu)化轉(zhuǎn)變，未來因社會經(jīng)濟(jì)快速增長帶來的水資源大量消耗問題會有所緩解。此外，鑒于生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)變化趨勢與總效應(yīng)變化趨勢具有高度相似性，總效應(yīng)隨生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)波動而產(chǎn)生大幅度波動，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)變化幅度并不明顯，因此，江蘇省未來在對水資源進(jìn)行控制過程中應(yīng)對各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)用水強(qiáng)度下降帶來的用水總量變化予以重點(diǎn)關(guān)注。

表1 2000—2020年江蘇省生產(chǎn)用水總量演變驅(qū)動效應(yīng)及絕對貢獻(xiàn)率

圖2 2000—2020年江蘇省生產(chǎn)用水總量演變驅(qū)動效應(yīng)變化

2.3 驅(qū)動因素的互動關(guān)系分析

通過對江蘇省生產(chǎn)用水量驅(qū)動因素進(jìn)行LMDI分解可知，經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)、生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)均為影響江蘇省生產(chǎn)用水量變化的關(guān)鍵因素。其中，經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)為用水量增加的促進(jìn)因素，生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)分別為用水量增加的主要抑制因素和次要抑制因素。為進(jìn)一步量化不同驅(qū)動因素對用水量變化總效應(yīng)的具體影響以及動態(tài)互動關(guān)系，從動態(tài)計(jì)量視角構(gòu)建VAR模型，深入研究各驅(qū)動因素與總效應(yīng)間的關(guān)系。

2.3.1VAR模型構(gòu)建與檢驗(yàn)

為避免出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，在構(gòu)建VAR模型之前通常需對數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)確定其穩(wěn)定性。因此，本文在采用ADF檢驗(yàn)法對ΔW、ΔWI、ΔWS、ΔWG以及相應(yīng)的一階差分序列DΔW、DΔWI、DΔWS、DΔWG進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)(表2)。ΔW、ΔWI的ADF檢驗(yàn)值均小于5%顯著性水平下的臨界值，為原序列平穩(wěn)數(shù)據(jù)；ΔWS、ΔWG的ADF檢驗(yàn)值均大于10%顯著性水平下的臨界值，為非平穩(wěn)數(shù)據(jù)。對所有變量進(jìn)行一階差分處理發(fā)現(xiàn)，在5%顯著性水平下，DΔW、DΔWI、DΔWS、DΔWG的ADF檢驗(yàn)值小于臨界值，均為平穩(wěn)序列，可進(jìn)行下一步檢驗(yàn)。

表2 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果

在ADF檢驗(yàn)基礎(chǔ)上，分別構(gòu)建生產(chǎn)用水量變化總效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)、生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的VAR模型。按照少數(shù)服從多數(shù)原則，利用LogL、LR、FPB、AIC、SC以及HQ等標(biāo)準(zhǔn)確定最優(yōu)滯后階數(shù)。結(jié)果表明：總效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)組成的VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)為1階，總效應(yīng)與生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)組成的VAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)為2階。對上述VAR模型進(jìn)行單位圓檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，模型所有特征根均小于1，在單位圓內(nèi)。由此認(rèn)定本文建立的VAR模型均穩(wěn)定有效，可利用脈沖響應(yīng)分析及方差分解揭示不同驅(qū)動因素與總效應(yīng)間的動態(tài)響應(yīng)關(guān)系。

2.3.2脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是VAR模型內(nèi)任意內(nèi)生變量在受到誤差沖擊時的響應(yīng)，具體指在隨機(jī)擾動項(xiàng)上施加一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊給內(nèi)生變量當(dāng)期和未來數(shù)值所帶來的影響，能夠直觀反映各變量在一定時間內(nèi)的相互影響與互動關(guān)系[20]。本文設(shè)定響應(yīng)期為10期，對用水量變化總效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)、生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析(圖3)。鑒于用水量變化總效應(yīng)與不同驅(qū)動因素之間的響應(yīng)結(jié)果存在較大差異，下文對其進(jìn)行分別討論。

a. 經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)與總效應(yīng)的動態(tài)關(guān)系。由圖3(a)可知，當(dāng)給經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，用水量變化總效應(yīng)當(dāng)期響應(yīng)值為0，在第二期達(dá)到最高值7.29，快速下降后又開始緩慢上升，但始終保持在零水平線以上。這說明，短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)水平的快速增長會帶來用水量的極速增加，但在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、技術(shù)進(jìn)步等多因素作用下，經(jīng)濟(jì)高速增長帶來的用水量激增會有所下降。從長期來看，隨著經(jīng)濟(jì)水平的逐漸提高，生產(chǎn)用水量也會隨著緩慢上升，與LMDI分解結(jié)論一致，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是促進(jìn)用水量增加的重要因素。從經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對用水變化總效應(yīng)的脈沖響應(yīng)曲線(圖3(b))來看，用水量變化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一直呈正相關(guān)關(guān)系，但此種關(guān)系相對平穩(wěn)。與經(jīng)濟(jì)增長帶來的用水量激增對照來看，即江蘇省生產(chǎn)用水量變化能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但用水效率相對較低，難以實(shí)現(xiàn)對水資源價值的最大化利用。

b. 生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)與總效應(yīng)的動態(tài)關(guān)系。由圖3(c)可知，在生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)沖擊下，用水量變化總效應(yīng)當(dāng)期響應(yīng)值為0，在第二期達(dá)到最低值-8.14，在第三期達(dá)到最高值7.19，隨后呈上下波動趨勢，但波動幅度逐漸放緩。類似地，在用水量變化總效應(yīng)沖擊下，生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)也呈上下波動趨勢，且長期內(nèi)波動幅度逐漸放緩(圖3(d))。從短期來看，生產(chǎn)用水效率提高確能達(dá)到節(jié)約水資源效果，但從長期來看，這一效果存在“反彈作用”，且反彈幅度在不斷減弱，究其根本在于江蘇省有限水資源總量難以滿足其經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展需要。盡管近年來農(nóng)業(yè)灌溉設(shè)備更新及工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步帶來了用水效率的顯著提高，而在江蘇省大力發(fā)展第二、三產(chǎn)業(yè)背景下，用水效率提高所節(jié)約的水資源很快又會被投入長期存在用水缺口的產(chǎn)業(yè)增值進(jìn)程，由此循環(huán)，生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)與總效應(yīng)動態(tài)關(guān)系即會呈現(xiàn)上下波動趨勢。此外，由于第三產(chǎn)業(yè)耗水量較第一、二產(chǎn)業(yè)相對較少，且通過技術(shù)進(jìn)步持續(xù)提高各產(chǎn)業(yè)用水效率難度較高，在江蘇省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向“三二一”模式轉(zhuǎn)變的長期作用下，生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)與總效應(yīng)之間的動態(tài)變化將逐步趨向穩(wěn)定，這也就解釋了圖3(c)與3(d)上下波動幅度逐步平緩的趨勢。

c. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)與總效應(yīng)的動態(tài)關(guān)系。由圖3(e)(f)可知，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)沖擊下，用水量變化總效應(yīng)快速下降，于第二期達(dá)到最小值-5.66，第三期快速上升至-0.84，長期內(nèi)呈波動趨勢，波動幅度逐步放緩，但始終保持在零水平線以下。類似地，在用水量變化總效應(yīng)沖擊下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)也呈現(xiàn)先下后上的波動趨勢，且波動幅度逐步放緩。與LMDI分解結(jié)果一致，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)確為生產(chǎn)用水量上升的抑制因素。但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整僅能在短期內(nèi)存在顯著影響，長期來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對生產(chǎn)用水量上升的抑制作用將逐步減弱。這可能與江蘇省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)近年來趨于穩(wěn)定相關(guān)。眾所周知，江蘇省早期經(jīng)濟(jì)發(fā)展以第二產(chǎn)業(yè)為主，耗水量相對較大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向第三產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)調(diào)整能夠在短期內(nèi)有效降低水資源消耗。自2015年起，江蘇省第三產(chǎn)業(yè)增加值已超過第二產(chǎn)業(yè)增加值，三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比實(shí)現(xiàn)向“三二一”模式成功轉(zhuǎn)變，隨著江蘇省三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整趨于較優(yōu)模式，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整難度將逐漸加大，調(diào)整幅度即開始減弱。

2.3.3方差分解分析

由于脈沖響應(yīng)分析是從時間維度上量化脈沖沖擊對VAR模型任意內(nèi)生變量的影響，而方差分解則是通過分析變量脈沖對任意內(nèi)生變量方差改變的占比，分析每個隨機(jī)沖擊對模型內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)率[21]。因此，本文采用方差分解對生產(chǎn)用水量變化總效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)、生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)進(jìn)行了分析，以此量化不同變量間的相互影響程度。

表3為總效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)的方差分解結(jié)果。從經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對總效應(yīng)的方差分解貢獻(xiàn)率來看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平大力促進(jìn)用水量增加，雖僅列出10期，但可以看出，10期內(nèi)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對總效應(yīng)的貢獻(xiàn)率并未收斂，增長速率有逐期上升趨勢，與脈沖響應(yīng)結(jié)果一致。經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)的波動主要來源于自身，雖然在一二兩期用水量變化總效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)存在上升趨勢，但總體而言用水量變化對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響程度呈下降趨勢。這說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展對水資源的依賴程度有所下降，可能與江蘇省長期內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型相關(guān)。

(a)總效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)脈沖響應(yīng) (b)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對總效應(yīng)的脈沖響應(yīng)

(c)總效應(yīng)對生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)的脈沖響應(yīng) (d)生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)對總效應(yīng)的脈沖響應(yīng)

(e)總效應(yīng)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的脈沖響應(yīng) (f)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對總效應(yīng)的脈沖響應(yīng)

表3 生產(chǎn)用水量變化總效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)的方差分解結(jié)果

由表4可知，生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)對生產(chǎn)用水量變化總效應(yīng)的方差分解貢獻(xiàn)率逐步上升，但總體水平不高，自第4期起即穩(wěn)定在10.6%左右。生產(chǎn)用水量變化總效應(yīng)對生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)的貢獻(xiàn)率逐漸下降，但總體水平較高，最終穩(wěn)定在80%左右。這表明總效應(yīng)對生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)影響程度較高，用水量變化能夠有效激發(fā)生產(chǎn)用水效率改善，但生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)對總效應(yīng)影響程度較低，用水效率提升無法大幅度降低生產(chǎn)用水量，節(jié)水措施僅在控制用水總量上升問題上起到輔助作用，符合現(xiàn)實(shí)情況。

表4 生產(chǎn)用水量變化總效應(yīng)與生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)的方差分解結(jié)果

由表5可知，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的波動主要來源于自身，用水量變化總效應(yīng)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響程度較低，但呈緩慢上升趨勢，自第2期起即穩(wěn)定在2%～3%。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對生產(chǎn)用水量變化總效應(yīng)的方差分解貢獻(xiàn)率相對較低，10期內(nèi)穩(wěn)定在3.74%，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整雖能夠抑制生產(chǎn)用水量變化，但作用相對較小，與LMDI分解結(jié)果一致。

表5 生產(chǎn)用水量變化總效應(yīng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的方差分解結(jié)果

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

a. 通過LMDI因素分解法分解江蘇省生產(chǎn)用水量演變驅(qū)動因素發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)是促進(jìn)江蘇省生產(chǎn)用水量增加的主要因素，生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)分別是抑制江蘇省生產(chǎn)用水量變化的主要因素與次要因素。然而，考察期內(nèi)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)對用水量變化產(chǎn)生的促進(jìn)作用要高于生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對用水量變化產(chǎn)生的抑制作用之和，因此江蘇省2000—2020年生產(chǎn)用水量演變整體呈緩慢上升態(tài)勢。

b. 利用VAR模型脈沖響應(yīng)分析以及方差分解深入研究LMDI分解結(jié)論。脈沖響應(yīng)分析結(jié)果顯示，江蘇省經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展長期以水資源大量消耗為代價，但水資源消耗對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用相對較弱，且長期內(nèi)存在速率下降趨勢，經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式存在弊端。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整能夠抑制用水量變化，但長期來看影響幅度逐步下降至零水平線上下。生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)與用水量變化總效應(yīng)互動關(guān)系相對復(fù)雜。短期內(nèi)技術(shù)進(jìn)步帶來的生產(chǎn)強(qiáng)度下降能夠有效減少水資源消耗，但長期來看存在反彈現(xiàn)象，響應(yīng)曲線呈波動減弱趨勢。方差分解結(jié)果顯示，10期內(nèi)不同驅(qū)動因素對用水量變化總效應(yīng)的方差分解率從大到小排序?yàn)榻?jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)、生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的波動主要來源于自身，用水量變化總效應(yīng)對其影響程度相對較低，生產(chǎn)強(qiáng)度效應(yīng)的波動主要來源于用水量變化總效應(yīng)，但影響程度在逐步下降。

3.2 建議

由上述結(jié)論可知，目前經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)是江蘇省生產(chǎn)用水量變化的首要驅(qū)動因素，且對用水量增長有極強(qiáng)的正向驅(qū)動作用，但水資源加速消耗所帶來的經(jīng)濟(jì)增長卻并不明顯，水資源的邊際經(jīng)濟(jì)效應(yīng)越來越低，依靠增加水資源消耗的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式已經(jīng)不再適用于江蘇。隨著我國經(jīng)濟(jì)逐步從高速發(fā)展轉(zhuǎn)變?yōu)楦哔|(zhì)量發(fā)展，江蘇作為長江經(jīng)濟(jì)帶的核心地區(qū)之一，其發(fā)展模式也應(yīng)契合國家發(fā)展路徑，在保障經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展的同時考慮資源及生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)性。因此，結(jié)合對江蘇省用水量演變驅(qū)動因素及互動關(guān)系的分析，提出如下建議：

a. 大力推動生產(chǎn)及節(jié)水等技術(shù)革新，提高水資源利用效率。在農(nóng)業(yè)方面，建立科學(xué)合理的農(nóng)業(yè)節(jié)水補(bǔ)貼政策體系，鼓勵農(nóng)民根據(jù)農(nóng)田規(guī)模引進(jìn)適合的農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)并組織專家對節(jié)水技術(shù)的選擇應(yīng)用進(jìn)行指導(dǎo)，提高灌溉用水效率。在工業(yè)方面，通過嚴(yán)格控制企業(yè)用水批示及給予企業(yè)適當(dāng)節(jié)水獎勵的方式，引導(dǎo)企業(yè)加大對低耗水耗能生產(chǎn)設(shè)備及生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)投入或引進(jìn)，充分利用江蘇省內(nèi)豐富的高校及科研院所資源，積極開展其與企業(yè)之間的技術(shù)交流與合作，逐步淘汰或改造耗水量高的落后生產(chǎn)工具及生產(chǎn)技術(shù)。

b. 主動與被動相結(jié)合，培養(yǎng)全社會節(jié)水意識。考慮到近年來江蘇省第三產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，而第三產(chǎn)業(yè)用水來源主要為服務(wù)帶來的生活性用水，因此可通過宣傳節(jié)水知識與調(diào)整水價組成等方式，從培養(yǎng)居民主動節(jié)水意識和價格驅(qū)動帶來的被動節(jié)水兩方面，減少第三產(chǎn)業(yè)水資源的浪費(fèi)。

c. 注重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，加快江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式升級改造。淘汰火電、紡織、機(jī)械、食品等高耗水耗能產(chǎn)業(yè)中的低效能部分，通過財(cái)政、稅收、信貸等政策引導(dǎo)其向低耗水耗能的綠色技術(shù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，大力發(fā)展大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、高端裝備等高新產(chǎn)業(yè)，持續(xù)推進(jìn)江蘇省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向“三二一”模式轉(zhuǎn)變，減小經(jīng)濟(jì)快速增長對水資源消耗的強(qiáng)促進(jìn)作用，使用水量變化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展脫鉤，實(shí)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展的同時，用水總量的零增長甚至負(fù)增長。