基于LMDI模型的四川省生产用水变化驱动效应分析

2021-03-09 06:42杨会龙
四川水利 2021年1期
关键词:经济区用水量用水

杨会龙

(四川省水利水电勘测设计研究院有限公司,成都,610072)

1 引言

水是生命之源、生产之要、生态之基,生活、生产和生态均离不开水的基础支撑。四川省年生产用水量占总用水比重在80%以上,生产用水变化趋势直接决定总用水量变化趋势。

为了全面深入地分析四川省生产用水量变化的内在机制,定量分析各驱动因素对生产用水量变化的贡献值,本文基于扩展的Kaya恒等式将四川省生产用水驱动效应分解为经济水平、产业结构、用水水平和人口规模4类,采用既能解决残差较大、不能处理零值问题,又能解决总体分解效果不一致问题的对数平均迪氏指数分解法(LMDI)量化分析不同因素的驱动效应,并利用自然间断点分级法对不同因子驱动效应进行空间分析。分析结果对正确理解四川省经济社会发展与生产用水变化之间的关系具有一定参考意义。

2 分析方法及资料来源

2.1 Kaya恒等式的扩展

Kaya恒等式是由日本教授Yoichi Kaya在1990年提出的一种测算碳排放量的方法。本文基于Kaya恒等式理念[1]构建四川省生产用水的Kaya恒等式扩展模型,将影响生产用水量变化的因素分解为经济水平效应、产业结构效应、用水效率效应和人口规模效应。

(1)

式中:W为生产用水量;Wi为第i产业用水量;GDPi为第i产业的GDP;P为常住人口数;g为人均GDP;Gi为产业结构;Hi为第i产业万元产值用水量。

2.2 LMDI分解模式

LMDI分解模式是由Ang等人提出,主要用于分析能源强度变化[2]。LMDI分解模式有加法模式和乘法模式[3],加法分解模式的分解结果能够较好地表现各影响因素对生产用水量变化的绝对贡献量,而乘法分解模式的分解结果则可以表现各影响因素对生产用水量变化的相对贡献量。

2.2.1 生产用水量的LMDI加法分解模式

生产用水量的变化主要受经济水平、产业结构、用水水平和人口规模影响,因此生产用水量的LMDI加法分解模式可表示如下:

△W=Wt-W0
=△Wg+△WG+△WH+△WP

(2)

式中:△W表示生产用水量的变化量,其值为各因素效应之和;△Wg表示基于加法分解的经济水平效应,反应经济水平发展对生产用水量变化的影响;△WG表示基于加法分解的产业结构效应,反应产业结构调整对生产用水量变化的影响;△WH表示基于加法分解的用水水平效应,反应用水水平变化对生产用水量变化的影响;△WP表示基于加法分解的人口规模效应,反应人口规模变化对生产用水量变化的影响。各因素的生产需水效应计算公式如下:

(3)

(4)

(5)

(6)

若因素效应值大于0,为增量效应;若因素效应值小于0,则为减量效应。因素效应值的绝对值越大代表增量或减量效应越明显,因素效应值若等于0,代表该因素变化对生产用水量变化没有明显影响。

2.2.2 生产用水量的LMDI乘法分解模式

乘法分解模式下,生产用水量LMDI分解模式如下:

D△t=Wt/W0=Dg·DG·DH·DP

(7)

式中:D△t为第t年与基准年生产用水量的比值,值等于各因素的效应之积,表示基于乘法分解的总效应;Dg表示基于乘法分解的经济水平效应;DG表示基于乘法分解的产业结构效应;DH表示基于乘法分解的用水水平效应;DP表示基于乘法分解的人口规模效应。各因素效应计算公式分别如下:

(8)

(9)

(10)

(11)

式(8)-(11)中的qti计算式如下:

(12)

若因素效应值大于1,为增量效应;若因素效应值小于1,则为减量效应。与1的偏离程度越大代表增量或减量效应越明显,因素效应值若等于1,代表该因素变化对生产用水量变化没有明显影响。

2.3 资料来源

本文所采用2008-2018年的用水量等数据来源于《四川省水资源公报》,相应年份的人口、地区生产总值(GDP)等数据来源于历年的《四川统计年鉴》。为消除价格因素的影响,将历年GDP统一换算为2008年可比价格。

3 生产用水变化驱动效应分析

3.1 三次产业用水变化分析

汶川地震后的10年,四川省社会经济平稳健康发展,2018年末常住人口达到8341万人,年均增长率0.23%,GDP达到35538亿元,年均增长率10%,三次产业增加值结构由2008年的17.9∶47.9∶34.2调整为2018年的9.5∶58.6∶31.9。全省总用水量呈平缓增长趋势,从2008年的208亿m3增加到2018年259亿m3,年均增长率2.2%,生产用水量占总用水量的80%以上,生产用水量年均增长率1.47%,其中第一产业用水量年均增长率2.73%;第二产业用水量年均递减率2.5%;第三产业用水量年均增长率10.2%。三产用水结构由2008年的65.5∶32.8∶1.7调整为74.1∶22.1∶3.9。

图1 四川省2008-2018年生产用水量变化曲线

经分析,第一产业用水比例提升是由于四川省近10年来水利工程建设成绩斐然,灌溉面积大幅增加,全省耕地有效灌面由2008年的240.47万hm2增加到2018年的293.27万hm2,灌溉用水量增加较多;第二产业用水比例降低主要是由于技术进步导致生产工艺改进,节水水平提高,用水效率大幅提高,万元二产增加值用水量由2008年的98m3下降到2018年的22m3;随着城镇化的持续推进,以服务业为代表的第三产业近10年发展迅猛,第三产业用水比例有所提升。

3.2 基于LMDI的驱动效应分析

对四川省2008-2018年生产用水量变化驱动效应分别进行基于LMDI的加法分解和乘法分解,结果见表1和表2。

表1 基于LMDI加法分解模式的四川省2008-2018年生产用水量变化效应分解 单位:亿m3

表2 基于LMDI乘法分解模式的四川省2008-2018年生产用水量变化效应分解 单位:亿m3

由表1和表2可知,2008-2018年,四川省生产用水量增加了28.76亿m3,其中经济水平效应、产业结构效应、用水水平效应和人口规模效应分别为207.72亿m3、-76.52亿m3、-107.58亿m3和5.14亿m3。基于LMDI加法分解模式和乘法分解模式的分析结论一致:经济水平效应和人口规模效应是导致四川省生产用水量增加的驱动因素,经济水平效应对生产用水量增加的贡献程度大于人口规模效应贡献程度;产业结构效应和用水水平效应是导致四川省生产用水量降低的驱动因素,用水水平效应对生产用水量减少的贡献程度大于产业结构效应贡献程度。

3.3 驱动效应空间分析

根据资源条件、地理区位和发展潜力,四川省被划分为成都平原经济区(含成都、德阳、绵阳、乐山、眉山、资阳、遂宁、雅安8市)、川南经济区(含自贡、泸州、内江、宜宾4市)、川东北经济区(含广元、南充、广安、达州和巴中5市)、攀西经济区(含攀枝花市和凉山州)和川西北生态经济区(含甘孜州和阿坝州)等五大经济区。对全省21个地级市(州)2008-2018年的生产用水量变化进行基于LMDI加法模式分解,根据分解的各效应值利用自然间断点分级法将21个市(州)对全省生产用水量变化驱动按照强、中、弱在空间上进行分级。分级结果见图2。

由图2可知,无论是经济水平效应、产业结构效应、用水水平效应还是人口规模效应,省会成都市对全省生产用水量变化均为强驱动;对全省生产用水量变化的中驱动分区主要分布在成都平原经济区、攀西经济区的凉山州和川南经济区的宜宾市;弱驱动分区主要分布在川西北生态经济区和川东北经济区、攀西经济区的攀枝花市以及川南经济区大部分区域。

图2 四川省生产用水量变化驱动效应强度空间分布

四川省五大经济区发展定位不同,经济水平、人口规模和生产用水差异较大,经济、人口和生产用水均主要分布在成都平原经济区。以2018年为例,经济规模上,全省经济发展的“龙头”成都平原经济区占全省58.5%,川南经济区占比17.3%,川东北经济区占比15.7%,攀西经济区占比7.3%,以绿色发展改善生态为基调的川西北生态经济区占比1.2%;人口规模上,成都平原经济区占全省45.8%,川南经济区占比18.6%,川东北经济区占比25.6%,攀西经济区占比7.4%,川西北生态经济区占比2.6%;生产用水量,成都平原经济区占全省55.0%,川南经济区占比15.6%,川东北经济区占比16.8%,攀西经济区占比10.9%,川西北生态经济区占比1.7%。由此可以看出,影响四川省生产用水量变化的各驱动效应的强弱空间分布与区域经济水平和人口规模等因素密切相关,强、中驱动主要分布在成都平原经济区,弱驱动分区主要分布在川西北生态经济区和川东北经济区。

4 结论

(1)经济水平效应和人口规模效应是导致四川省生产用水量增加的因素,经济水平效应对生产用水量增加的贡献程度大于人口规模效应贡献程度;产业结构效应和用水水平效应是导致四川省生产用水量降低的因素,用水水平效应对生产用水量减少的贡献程度大于产业结构效应贡献程度。

(2)影响四川省生产用水量变化的各驱动效应的强弱空间分布与区域经济水平和人口规模等因素密切相关,强、中驱动主要分布在成都平原经济区,弱驱动分区主要分布在川西北生态经济区和川东北经济区。

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