长江经济带水资源空间均衡性分析

卫孟茹, 霍军军, 姚立强, 洪晓峰, 袁喆, 许继军*

(1.河海大学水利水电学院， 南京 210098； 2.长江科学院，水资源综合利用研究所， 武汉 430010)

水资源是人类进行生产活动的基础，对区域社会生产、生态平衡以及经济发展极其重要。近年来，随着区域经济社会的高速发展及人口快速增长，日益增长的水资源需求与其本身的稀缺性、有限性之间的矛盾更加突出，水资源逐渐成为制约区域发展的瓶颈因素。而水资源的空间均衡是贯穿长江经济带发展的主线与核心，结合“以水定城，以水定地，以水定人，以水定产”思路，把水资源作为长江经济带经济发展的主要驱动因素，从而分析水资源与人口经济和其他资源环境的空间均衡。由于水资源区域分布不均衡，人均水资源占有量明显不足，人多地少水资源短缺问题依旧是制衡区域发展的重要问题。

水资源空间均衡是水资源空间分布、经济社会空间布局、生态环境空间功能所呈现的一种平衡状态[1]。目前，区域水资源与自然、社会经济因素的均衡发展已成为国内外研究的重点，开展水资源空间均衡研究对长江经济带水资源管理政策提供一定的指导意义。国外有关水资源空间均衡的研究较少，对于水资源管理方面理论研究比较深入。Renouf等[2]提出15个城市水资源管理定量指标，对城市区域水资源管理量化，改善区域水资源的可持续管理。Arto等[3]从全球角度对各国水资源均衡性评估，提出全球可持续用水战略政策。Naie等[4]基于宏观、微观几个角度提出水资源综合管理指标来解释水资源的系统管理问题。中国关于水资源空间均衡研究较多，研究内容主要集中于以下三个方面：一是水资源与单因素的两两匹配[5-7]；二是水资源与多要素耦合的水资源空间均衡系数，定量对水资源空间均衡特征评价[8]；三是构建水资源负载指数[9-10]。在研究方法上主要采用联系数[11]、泰尔指数[12]、均衡系数[13]、水资源负载指数[14]、协调发展度[15]、基尼系数[16]等。金菊良等[17]提出了基于联系数和洛伦兹曲线的评价方法，为区域水资源空间均衡有效评价提供新思路。郭旭宁等[18]以水资源空间均衡度为评价指标开展京津冀水资源空间均衡评价。黄锋华等[19]通过泰尔指数、基尼系数分析了区域水资源均衡程度。夏帆等[20]采用基尼系数与协调发展度的方法，基于水资源负载指数和水资源空间均衡系数对水资源空开发利用和均衡性进行评价。左其亭等[1]分析了水资源空间均衡理论应用到量化方法。

综上，学者们对于水资源空间均衡的研究多集中于水资源与经济社会的平衡状态，且研究对象多集中于省级层面，有关长江经济带水资源空间均衡研究文献相对较少。从研究维度来看，多采用静态分析，缺乏时空动态探讨。长江经济带横跨中国东中西三大区域，是国家实施的重点战略需求之一。其中，水资源是贯穿长江经济带发展的主线与核心，但水资源空间不均衡会导致不同省市之间发展不平衡问题突出，目前已然成为制约区域经济发展的主要限制因素。研究长江经济带水资源空间均衡，有利于了解该地区的水资源的开发利用情况，是保障长江经济带高质量发展的关键。现从水资源空间均衡的定义出发，选取了水资源-土地资源、水资源-人口、水资源-经济三个匹配指标，以长江经济带11个省级行政区为研究单元，采用基于水资源空间均衡评价的基尼系数法，对长江经济带水资源-土地资源、水资源-人口、水资源-经济匹配程度进行初步分析，最后采用水资源负载指数，对长江经济带省内水资源均衡程度时空分异特征进一步分析，以期为实现长江经济带水资源的可持续管理提供决策依据。

1 研究区概况

长江经济带是重大国家战略发展区域之一，横跨东中西三个区域，覆盖全国11个省(直辖市)，是中国流域经济之首，发展潜力巨大。长江经济带在区域发展的总体格局中具有战略地位，是中国经济的新支撑带。长江经济带2010—2019年多年平均水资源量1.28万亿m3。多年平均降雨量为1 100 mm。长江经济带占全国约21%的土地面积，保有全国约34.9%的耕地面积，是中国重要的农业产区。2019年长江经济带常住人口6.04亿人，各省市城市化率平均值61.7%，超过全国平均水平(60.6%)，地区生产总值上升至45.8万亿元。

2 数据与方法

2.1 数据来源及预处理

以长江经济带11个省级行政区作为研究单元，其中各地级市级行政区水资源总量、降雨量来源于各省水资源公报(2010—2019年)；人口、GDP数据来自各省统计年鉴(2010—2019年)；各地市级行政区土地利用数据来自于中国科学院环境科学数据中心2010年、2015年、2018年土地利用遥感监测数据，数据分辨率为1 km(https://www.resdc.cn/ )，在土地资源指标的选取上，采用耕地面积。为保证研究数据统计口径的一致性，由于各个年份土地利用变化不大，缺失年份数据采取邻近年份数据。

2.2 研究方法

关于区域空间均衡匹配程度评价方法可以引入经济学中收入分配的原理，采用基尼系数法。以长江经济带各地级市行政区为研究单元，其中根据水资源量和各地级市耕地面积数据、常住人口数据以及地区生产总值，计算其基尼系数。同时根据人口、社会经济等指标，构建水资源负载指数，从而进一步反映长江经济带水资源时空分异特征及开发利用程度。由于重庆、上海直辖市面积较小，采用基尼系数计算匹配程度缺乏一定可信度，将四川-重庆，江苏-上海作为整体进行研究。

2.2.1 基于基尼系数法的水资源空间均衡评价

基尼系数是1912年意大利经济学家基尼(Gini)提出的研究收入分配平均程度，其理论基础为洛伦兹曲线，可以直观反映区域的收入差距，其系数在0～1，基尼系数趋于0说明收入分配越公平。本文基于基尼系数法的水资源空间均衡对区域水资源、土地资源、人口和经济进行匹配分析，综合反映地区人口规模、经济发展、水资源空间分布、土地资源等要素的区域集聚程度变化。因而，本文中构建了基于基尼系数法的水资源空间均衡评价，对区域水资源-土地资源、水资源-人口、水资源-经济匹配进行计算，评价标准见表1。

表1 基尼系数评价标准Table 1 Gini coefficient evaluation criteria

基尼系数有多种计算方法，如积分法、分组法等。为保证计算结果精确性，根据收集到的资料同时结合前人经验，采用的计算公式[21-22]为

(1)

式(1)中：Gi为基尼系数；Xi为某省第i个地市级行政区的水资源总量占全省水资源总量的累计百分比；Yi为第i个地市级行政区的耕地面积、人口、GDP占全省的累计百分比；n为该省地市级行政区个数。其中：某省基尼系数的具体计算过程如下：①对某省各地级市行政区的水资源量、耕地面积、人口、GDP进行统计；②计算某省各地级市行政区单位耕地面积、单位人口、单位GDP所拥有的水资源量，将该数据进行升序排列；③按照该排序计算各地级市行政区水资源量、耕地、人口和GDP的累计百分比；④根据式(1)计算某省的基尼系数。

2.2.2 水资源负载指数

水资源负载指数能够反映水资源的时空分异以及水资源开发的难易程度，可对水资源时空分布及开发利用的均衡性进行评价分析[20-22]。主要是通过建立区域水资源与人口、社会经济的关系来反映水资源的开发利用程度[23]。具体计算公式为

(2)

式(2)中：C为水资源负载指数，表示水资源的开发利用程度；R为人口，万人；Z为国内生产总值，亿元；W为水资源总量，亿 m3。K为与降水有关的系数，其计算公式为

(3)

式(3)中：P为全年降水量，mm。

为直观反映水资源时空分布及开发利用的状况，对计算结果进行调整，并参照夏帆等[20]的研究成果，将水资源负载指数划分为5 个等级，如表 2 所示。其中等级越小说明该区域水资源开发利用潜力越小,水资源压力越大，用水越紧张。

表2 水资源负载指数评价等级划分Table 2 Classification of water resource load index evaluation grade

3 结果分析与讨论

3.1 基于基尼系数法的水资源空间均衡评价

3.1.1 基于基尼系数的长江经济带水资源-土地资源匹配评价

为深入了解长江经济带各省行政区区域内部水资源-土地资源匹配状况，本研究分别计算了长江经济带各省级行政区2010—2019年基尼系数，从图1可以看出，贵州、湖南、江西内部水资源-土地资源匹配程度较好，其基尼系数小于0.2，可以达到高度平均的水平；江苏-上海内部水资源-土地资源匹配情况次之，处于比较平均水平。云南、浙江区域内部水资源-土地资源匹配程度相对均衡，其平均基尼系数介于0.3～0.4，达到了相对合理水平；湖北、安徽水资源-土地资源匹配程度达到了差距较大水平；四川-重庆水资源-土地资源匹配平均基尼系数为0.54，达到了差距悬殊的水平。其中，湖北、安徽、四川-重庆超过了联合国规定的警戒线0.4，需要重点关注。

2019年长江经济带整体水资源-土地资源匹配基尼系数为0.37，处于相对合理的水平。其中，2019年浙江单位耕地面积所拥水资源量达到5万m3/hm2，而江苏单位耕地面积所拥有水资源量仅有0.37万m3/hm2，差距为10倍以上。主要原因是江苏、安徽耕地面积较多，而水资源量相对较少，土地资源分布与水资源分布存在局部不平衡。特别的，针对江苏、上海内部而言，其水资源-土地资源基尼系数处于比较平均水平，但其单位耕地面积所拥水资源量远低于其他区域，说明其内部水土资源分布虽然合理，但该地区水资源短缺，政府和相关部门应加强水资源管理，进一步落实最严格水资源管理制度。合理利用其区域资源，保障区域资源均衡的持续健康发展。然而从四川省内水资源-土地资源匹配情况来看，四川-重庆研究区域中阿坝州、甘孜州单位耕地面积所拥水资源量远超研究区其他地市级行政区，因此加剧了省内的水资源-土地资源的不均衡程度。从降雨分布来看，四川省降雨主要分布在川西高原及四川盆地。从地理位置上来看，阿坝州和甘孜州位于川西北高原地区，该地区土地利用类型以草地、林地为主，但是耕地资源相对较少。

图1 长江经济带2010—2019年水资源-土地资源匹配基尼系数Fig.1 Gini coefficient of water resources and land resources matching in the Yangtze River Economic Belt from 2010 to 2019

因此针对土地利用情况，应发挥这两州草地区位优势，不能盲目牺牲草林地来开发耕地资源，同时川西地区旅游业发展较好，应统筹好该地区农牧用地、旅游用地及耕地关系，促进该地区区域资源的合理利用。

从时间变化上来看，根据长江经济带各省水资源-土地资源基尼系数变化趋势分析，江苏-上海、江西、湖南、四川-重庆、贵州地区水资源-土地资源基尼系数有小幅上升趋势，说明地区内部水资源-土地资源匹配差异逐渐变大。而浙江、安徽、湖北及云南地区2010—2019年水资源-土地资源基尼系数稳中有降，表明这些地区内部水资源-土地资源差异有缩小趋势。整体来看，长江经济带各地区水资源-土地资源基尼系数变化不大。但是，值得注意的是，长江经济带总体耕地面积有减少趋势，经济快速发展导致部分农用地转变为其他用地。针对这种现象，政府应采取相关措施，恪守耕地红线，严格控制耕地转为非耕地，从而实现耕地总量动态平衡，避免区域水土资源时空分布的不均衡，保障水土资源的可持续利用。

3.1.2 基于基尼系数的长江经济带水资源-人口匹配评价

根据2010—2019年长江经济带130个地级市行政区水资源量和常住人口数据，依据基尼系数计算，继而分析水资源与人口的匹配程度。图2展示了长江经济带各省行政区2010—2019年水资源-人口匹配基尼系数。其中江西区域内部水资源-人口匹配程度最好，其平均基尼系数低于0.2，处于高度平均水平。贵州、湖南、江苏-上海区域内部水资源-人口匹配程度较好，其平均基尼系数介于0.2～0.3，处于比较平均的水平；湖北、浙江区域内部水资源-人口匹配程度处于中等水平，达到相对合理水平；安徽、四川-重庆区域内部水资源-人口匹配程度最差，其平均基尼系数大于0.5，达到差距悬殊水平，且超过了联合国规定的警戒线0.4，需要重点关注。

整体来看，2010—2019年长江经济带平均水资源-人口基尼系数为0.37。其中，2019年长江经济带内部基尼系数为0.35，处于相对合理水平。此外，2019年江西、四川、云南、贵州、湖南五省人均水资源量均超过3 000 m3/人，远超江苏、上海，根据各地级市人均水资源量来看，四川省甘孜州人均水资源量达53 780 m3/人，大约是上海市的200倍。导致这种情况主要原因是江苏、上海水资源量较少，但人口总数较多。截至2019年底，上海市常住人口已达2 428.14万人，江苏省会南京达到850万人，

图2 长江经济带2010—2019年水资源-人口匹配基尼系数Fig.2 Gini coefficient of water resources and population matching in the Yangtze River Economic Belt from 2010 to 2019

常住人口超过500万人的城市有5个，这就导致上海、江苏人均水资源量远低于其他省份，但从江苏-上海水资源-人口基尼系数来看，其内部人均水资源量虽然较低，但其区域分布却比较合理，水资源-人口内部匹配程度较好。四川省内部水资源-人口匹配差距较大的原因集中在阿坝州和甘孜州，位于川西北高原地区，地广人稀，人口密度较小，其人均水资源量远高于四川其他地区，导致四川省内水资源-人口匹配不均衡。安徽省内部水资源-人口匹配差距较大的原因主要在于黄山市，由于省会级城市的虹吸作用，故边缘地区人口相对较少。从黄山市人均水资源量来看，2019年黄山市人均水资源量为7 532 m3/人，而安徽其他地级市人均水资源量分布参差不齐，从导致了水资源-人口匹配的不均衡。

从时间变化上来看，江苏-上海、浙江、安徽、江西、湖北、云南地区基尼系数有小幅下降趋势，说明2010—2019年这些地区内部水资源-人口匹配差异有逐渐缩小的趋势。导致这种差异的原因主要是因为经济快速发展下，长江经济带城镇化快速发展，人口增长呈现西高东低的现象。长江下游地区常住人口增长速度较缓，而自身水资源压力较大，人口增长放缓进一步缩小了水资源-人口匹配的差异，而江西、云南、安徽由于本身水资源压力较小，人口的增长可能会缩小其内部水资源-人口匹配的差异。同时根据2019年长江经济带社会发展报告，2019年长江经济带各省市城镇化率平均值为61.7%，超过全国平均水平(60.6%)，其中下游的江浙沪三省均超过70%。但是湖南、四川-重庆、贵州2010—2019年水资源-人口匹配基尼系数有小幅上升趋势，说明地区内部水资源与人口匹配差异程度逐渐增大，其中贵州城市化率较低不及50%，其地形地貌是限制人口城市化进程的关键因素。针对长江经济带水资源-人口匹配情况，由于资源禀赋条件以及区域地形地貌，应加强各省之间的互动及联系，发挥长江上中下游各区位优势，保证区域空间均衡的协同发展。

3.1.3 基于基尼系数的长江经济带水资源-经济匹配评价

根据基尼系数计算可知，2010—2019年长江经济带各省级行政区水资源-经济匹配基尼系数如图3所示。四川-重庆、云南、湖北、安徽区域水资源-经济的匹配程度极差，其水资源-经济基尼系数超过0.5，达到差距悬殊水平；江苏-上海、贵州、湖南区域内部水资源-经济匹配程度处于较差水平，其水资源-经济基尼系数介于0.4～0.5，达到差距较大水平；江西、浙江区域内部水资源与经济的匹配程度达到中等水平，其水资源-经济基尼系数介于0.3～0.4；达到相对合理水平。

从整体来看，2019年长江经济带整体水资源-经济基尼系数为0.52，已经达到差距悬殊水平。造成这种现象的主要原因在于长江经济带经济区域发展不平衡，水资源量已经不是其制约因素。长江经济带各城市发展水平不一致，从整体结构来看，上海、武汉、重庆等超大城市万元GDP水资源量远超其他城市，长江经济带东中西部地区经济发展也不平衡。从省内来看，以省级行政区为单位的中心地区与边缘地区的经济差异比较显著。针对这种情况，要发挥好长江经济带各城市群辐射作用，推动长江经济带的均衡发展。

3.1.4 基于基尼系数的长江经济带水资源-土地资源、水资源-经济、水资源-人口整体评价

图4给出了2019年长江经济带各省水资源量与土地资源、经济、人口匹配的洛伦兹曲线。从单个省份来看，可以看出江苏-上海地区水资源-土地资源>水资源-经济>水资源-人口，水资源-经济与水资源-土地资源两条曲线相近，说明在该地区的人口相对于土地资源、经济较为平均，水资源-土地资源与水资源-经济差别不大。湖北地区水资源-经济>水资源-土地资源>水资源-人口，说明湖北地区人口相对于其他因素较平均。浙江、安徽、江西、湖南、四川-重庆、云南、贵州地区水资源-经济>水资源-人口>水资源-土地资源，说明这些地区的土地资源相对于人口、经济较为平均。

图3 长江经济带2010—2019年水资源-经济匹配基尼系数Fig.3 Gini coefficient of water resources and economy matching in the Yangtze River Economic Belt from 2010 to 2019

从洛伦兹曲线整体来看，江苏-上海、贵州、江西、浙江地区的水资源-土地资源、经济、人口洛伦兹曲线与绝对平均线最为接近，表明这些地区整体匹配比较好。而安徽、四川-重庆水资源-土地资源、经济、人口洛伦兹曲线与绝对平均线差距较大。比如，安徽省淮南1.4%的水资源量对应5.4%的耕地，合肥市4%的水资源量产生25.4%的GDP，阜阳市3%的水资源量对应13%的人口，而黄山市19.8%的水资源量对于1.6%的耕地，产生全省2.2%的GDP。主要原因在于黄山由于地形差异，地少人少，处于山区，基本不发展工业，虽然旅游业发展较好，但第三产业的发展也难以带动城市的发展，导致水资源量与人口、经济极不匹配。四川省遂宁市0.49%的水资源量对应2.8%的耕地和2.7的人口，成都市3%的水资源量产生24%的GDP，而阿坝州、甘孜州14.4%、19.9%的水资源量对应1%的耕地和人口，产生的GDP不到全省的1%。阿坝州、甘孜州地广人稀，其中阿坝州坐落于青藏高原，交通不便导致经济发展较为一般，主要是第三产业拉动经济。整体来看，长江经济带各省水资源-经济的不均衡程度要高于水资源-人口、土地资源的不均衡程度。

3.2 水资源负载分析

水资源负载指数可以说明区域水资源开发利用及开发难易程度，从计算结果可以看出长江经济带水资源负载指数呈现的特点是东部高，西部低的特点，长江经济带整体水资源开发利用程度和开大利用极不均衡。

图5给出了2010—2019年长江经济带各省级行政区水资源负载指数，可以看出长江经济带整体水资源负载指数超过2，其中江苏、上海水资源负载指数超过10，其中上海人口密度较大，经济发展迅速，其水资源量较为短缺，其水资源负载指数远超其他地区，说明长三角地区水资源压力相对其他地区压力较大，江苏、上海水资源开发利用程度很高，继续开发水资源潜力很小，可能需要通过外部调水来缓解用水紧张，其水资源时空分布、开发利用与人口经济极不匹配。重庆、湖北、安徽、浙江水资源负载指数在5～10，说明这些地区水资源开发利用程度高，继续开发潜力较小，用水较紧张。四川、云南、贵州、湖南、江西地区水资源负载指数处于2～5，水资源开发利用处于中等水平，主要是因为这些省份水资源丰富，降雨量比较丰富，但人口密度相对较小，水资源压力一般，水资源负载指数远低于长三角地区。可以发现，经济发展较快地区，水资源开发利用程度也较高。其中长江经济带上中下游、沿江两岸水资源负载指数差异明显，进一步凸显长江经济带区域发展不均衡，产业布局不合理，长江经济带下游地区的经济发展水平、社会建设水平、区域发展水平和水资源开发利用程度平均高于中游地区和上游地区，各区域的发展不均衡。对于水资源负载指数较高地区，应优化产业布局，协调水资源、人口与经济之间的关系，加强水资源管理。同时，可以加强水资源的多维调配以提高区域水资源高效利用[24]。

图4 2019年长江经济带各省水资源-土地、经济、人口匹配洛伦兹曲线Fig.4 Lorentz curve of water resources - land, economy and population matching of provinces in the Yangtze River Economic Belt in 2019

从2010—2019年水资源负载指数的时间变化分析，除上海市外，其余各省级行政区水资源负载指数有上升趋势。说明长江经济带整体水资源开发利用程度在变高。其中，上海市由于工商业发达，工业、商业用水量较多，绝对用水量达，由于水资源开发利用程度本身就很大，随着国家实行最严格水资管理制度，上海市水资源负载指数随时间变化有所缓解。针对长江经济带水资源开发利用情况，应合理开发利用水资源，实施水资源的统一监督管理，做好中长期跨区域的水资源开发利用规划。

4 结论

基于2010—2019年数据，采用基尼系数法和水资源负载指数对长江经济带水资源空间均衡特征进行测算，分析了其时空动态变化特征和空间均衡特征。本研究的主要结论如下：

(1)长江经济带局部地区水资源与土地资源空间分布存在错位，各市水资源-土地资源匹配差距较大。四川省阿坝州、甘孜州、安徽黄山等地区水资源-土地资源匹配程度较低。各省的水资源-土地资源差异呈现四川-重庆>安徽>湖北>云南>浙江>江苏-上海>湖南>江西>贵州。其中四川-重庆、安徽、湖北地区基尼系数超过了联合国规定的警戒线0.4。长江经济带整体水资源-土地资源匹配程度近几年相对平稳，整体变化不大。但其总体耕地面积有减少趋势，建议应采取相关措施，恪守耕地红线，保障水土资源的可持续利用。

图5 长江经济带2010—2019水资源负载指数Fig.5 Water resource load index of the Yangtze River Economic Belt from 2010 to 2019

(2)长江经济带各省级行政区水人匹配差异呈现四川-重庆>安徽>云南>湖北>浙江>贵州>江苏-上海>湖南>江西，四川-重庆、安徽、云南地区超过联合国规定的警戒线0.4。2010—2019年长江经济带平均水资源-人口基尼系数为0.37，处于相对合理水平。其中，根据各地级市人均水资源量来看，四川省甘孜州人均水资源量约是上海市的200倍，部分地级市水资源-人口匹配差距悬殊。江苏-上海水资源-人口基尼系数来看，其内部人均水资源量虽然较低，但其区域分布却比较合理。

(3)长江经济带各省级行政区水资源-经济匹配差异呈现四川-重庆>云南>湖北>安徽>湖南>贵州>江苏-上海>浙江>江西，除江西外，其他省份都超过联合国规定的警戒线0.4，水资源-经济匹配差异较大。2019年长江经济带整体水资源-经济基尼系数为0.52，已经达到差距悬殊水平。长江经济带各城市发展水平不一致，从整体结构来看，上海、武汉、重庆等超大城市万元GDP水资源量远超其他城市，长江经济带东中西部地区经济发展也不平衡。以省级行政区为单位的中心地区与边缘地区的经济差异也比较显著。

(4)基于洛伦兹曲线分析，直观看出江苏-上海、贵州、江西、浙江地区的水资源-土地资源、经济、人口整体匹配比较好。而安徽、四川-重庆水资源-土地资源、经济、人口整体匹配差距较大。长江经济带整体平均匹配差异表现为水资源-经济平均基尼系数>水资源-土地资源匹配基尼系数>水资源-人口匹配基尼系数，长江经济带各省水资源-经济的不均衡程度要高于水资源-人口、土地资源的不均衡程度，可见长江经济带水资源空间分布于生产力布局不协调。

(5)长江经济带水资源负载指数呈现上海>江苏>安徽>湖北>重庆>浙江>云南>湖南>四川>江西>贵州。其中上海、江苏水资源负载指数远超10，需要通过外部调水来缓解用水紧张。根据对水资源负载指数的时空变化分析可知，长江经济带整体水资源负载指数呈上升趋势，只有上海水资源负载指数呈下降趋势，长江经济带整体水资源开发利用程度呈现东高西低。长江经济带上中下游、沿江两岸水资源负载指数差异明显，进一步凸显长江经济带区域发展不均衡，产业布局不合理，各区域的发展不均衡。