基于水-能源-糧食紐帶關系的用水量分解與測度

秦 騰

（常州大學 商學院，江蘇 常州 213164）

作為生存和生產必需的基礎要素，水資源、能源和糧食之間存在天然的紐帶關系［1］，而且隨著產業(yè)分布格局和資源結構的不斷調整，3種資源相互依賴的關系將更加緊密［2］，任何忽視三者關系、基于單一資源的戰(zhàn)略規(guī)劃都將產生嚴重的不利后果。 在此背景下，以水資源、能源和糧食紐帶關系為出發(fā)點，重新審視水資源變化的影響因素，進一步分析其變化特征與作用機制，并由此探尋水-能源-糧食紐帶關系的高效節(jié)水路徑，對于緩解區(qū)域水資源壓力和提高水資源管理政策的科學性及有效性具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

雖然通常將水資源認定為一種可再生資源［3］，但是現(xiàn)階段可用水量的持續(xù)下降與經濟社會需水量的不斷上升，給水資源供需平衡帶來了嚴峻挑戰(zhàn)，因此明晰水資源消耗的影響因素并界定其貢獻率具有重要意義。 近年來，眾多學者對長江經濟帶、長三角、黃河流域以及各省市用水量演變趨勢及成因進行了大量研究［4-14］，且得出了一系列有意義的結論，但是受研究視角的限制，以往研究大多從單一資源角度出發(fā)，缺乏運用系統(tǒng)性思維從水資源、能源和糧食相互作用的角度探討水資源消耗的影響因素。 因此，筆者通過對傳統(tǒng)Kaya 恒等式進行擴展與優(yōu)化，將水-能源-糧食紐帶關系置于生產與生活用水量變化情境之中，揭示用水量變化的原因及演變特征，以期為探討多資源協(xié)同的水資源管理機制提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

用水量通常由農業(yè)、工業(yè)、生活和生態(tài)4 方面用水組成。 考慮到生態(tài)用水的占比較小以及影響因素難以捕捉，本文的用水量主要為生產（工業(yè)和農業(yè)）用水量和生活用水量，據(jù)此構建的Kaya 擴展恒等式為

式中：W、FW、IW和RW分別為總用水量、農業(yè)用水量、工業(yè)用水量和生活用水量；FE和IE分別為農業(yè)和工業(yè)能源消費量；FY和IY分別為農業(yè)增加值和工業(yè)增加值；F為糧食生產總量；C為居民消費總額；P為人口數(shù)量；i =1、2 分別代表城鎮(zhèn)、農村。

為避免殘差項和零值的影響，準確測度各因素對用水量變化的貢獻大小，采用對數(shù)平均迪氏分解法（LMDI）［15］對式（2）進行分解，以上標0 和T 分別表示基期和計算期，可得各因素對用水量變化發(fā)揮的效應（貢獻值），其中：水-糧食紐帶效應表達式為

能源-糧食紐帶效應表達式為

農業(yè)能源強度效應表達式為

農業(yè)經濟規(guī)模效應表達式為

水-能源紐帶效應表達式為

工業(yè)能源強度效應表達式為

工業(yè)經濟規(guī)模效應表達式為

生活用水強度效應表達式為

居民人均消費效應表達式為

人口結構效應表達式為

人口規(guī)模效應表達式為

按照人口城鄉(xiāng)屬性的不同，生活用水強度效應可以劃分為城鎮(zhèn)居民生活用水強度效應URWint和農村居民生活用水強度效應VRWint，居民人均消費效應可以劃分為城鎮(zhèn)居民人均消費效應UHCE和農村居民人均消費效應VHCE，人口結構效應可以劃分為城鎮(zhèn)化效應UPSE和逆城鎮(zhèn)化效應VPSE，故總效應可以表示為

式中：WT和W0分別為計算期和基期的用水量；ΔW為用水變化量。

1.2 數(shù)據(jù)來源與說明

按照數(shù)據(jù)的可得性、連續(xù)性和時效性原則，選取1998—2019年我國農業(yè)用水量（億m3）、工業(yè)用水量（億m3）、城鎮(zhèn)和農村居民生活用水量（億m3）、城鎮(zhèn)人口數(shù)（萬人）、農村人口數(shù)（萬人）、糧食生產總量（萬t）、農業(yè)能源消費量（萬t 標準煤）、工業(yè)能源消費量（萬t標準煤）、農業(yè)增加值（億元）、工業(yè)增加值（億元）以及城鎮(zhèn)和農村居民消費額（億元）作為基礎數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來源于《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》、1998—2019年《中國水資源公報》、1998—2020年《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

需要說明的是：因農業(yè)能源消費量數(shù)據(jù)無法直接獲取，故以農林牧漁業(yè)能源消費量作為替代指標；城鎮(zhèn)和農村居民生活用水量先用城鎮(zhèn)和農村人均生活用水量（L／d）分別乘以城鎮(zhèn)和農村人口數(shù)，再參照生活用水量（億m3）進行修正（先計算城鎮(zhèn)居民生活用水量與農村居民生活用水量分別占兩者之和的比例，再將其乘以生活用水量）；為了消除價格因素的影響，農業(yè)增加值、工業(yè)增加值以及城鎮(zhèn)和農村居民消費額均按照價格指數(shù)轉換為2000年不變價格。

2 結果分析

根據(jù)研究目的，對研究期的用水變化量進行分解，并分別測算各影響因素的逐年效應（見圖1）。 由圖1可知：除個別年份外，經濟規(guī)模效應和人口效應對用水量均表現(xiàn)為促進作用（水資源作為生產和生活的基礎資源，經濟規(guī)模擴大和人口增長必然導致其需求量增大）；水-能源-糧食紐帶效應和技術進步效應對用水量起到顯著的抑制作用，原因是技術進步與水-能源-糧食紐帶之間存在密切的聯(lián)系（如煤炭開采技術創(chuàng)新會減少耗水量，而提高糧食作物灌溉技術可節(jié)約水資源），可以說水-能源-糧食紐帶的節(jié)水效應在很大程度上是技術進步效應導致的。

圖1 各因素對我國用水量變化的效應

各因素對用水量變化的效應分解及效應值見表1，可以看出：經濟規(guī)模效應和水-能源-糧食紐帶效應對用水量變化的貢獻較大。 經濟規(guī)模效應主要表現(xiàn)為促進作用，農業(yè)和工業(yè)經濟發(fā)展均對用水量增長產生較大拉動作用，研究期間共導致用水量增長5675.64 億m3；水-能源-糧食紐帶效應則抑制用水總量增長，水-糧食紐帶效應、糧食-能源紐帶效應和水-能源紐帶效應均表現(xiàn)為顯著的負向影響，三者共導致用水量減少4190.39 億m3；技術進步效應和人口效應也是影響用水量變化的因素，但其內部因子的作用方向卻并不一致，技術效應中的農業(yè)能源強度、工業(yè)能源強度和農村生活用水強度對用水量變化表現(xiàn)為抑制作用，而城鎮(zhèn)生活用水強度則表現(xiàn)為促進作用（但其數(shù)值較小，難以逆轉技術進步的負向效應），技術進步效應共導致用水量減少1592.93億m3；人口效應中的農村居民人均消費、城鎮(zhèn)化和人口規(guī)模均對用水量增長起促進作用，而城鎮(zhèn)居民人均消費和逆城鎮(zhèn)化則表現(xiàn)為抑制作用，人口效應總體表現(xiàn)為促進作用。

表1 各因素對用水量變化的效應分解及效應值 億m3

2.1 水-能源-糧食紐帶效應

1998—2019年我國水-能源-糧食紐帶各因子對用水量變化的效應見圖2，可以看出，雖然各因子在大多數(shù)年份對用水量變化的貢獻為負值，但是變化趨勢卻不盡相同。 水-能源紐帶因子的變化幅度最小，且在2000年之后表現(xiàn)為負向效應，對用水量變化的貢獻值在5 億～140 億m3之間波動，反映出經濟發(fā)展尤其是工業(yè)生產過程中良好的水-能源協(xié)調關系。 為了實現(xiàn)經濟社會又好又快發(fā)展的戰(zhàn)略目標，我國在推進工業(yè)化進程的同時始終重視節(jié)能節(jié)水技術的開發(fā)和環(huán)保政策的制定與銜接。 2000年以來我國火電單位發(fā)電量的耗水量、排污量逐年遞減，有效地避免了高耗能行業(yè)出現(xiàn)耗水同比例增長的現(xiàn)象，研究期內工業(yè)能源消費量增長了1.8 倍，而工業(yè)用水量僅增長8.62%，每噸標準煤能源的耗水量從1997年的97.83 m3降至2019年的37.92 m3。

圖2 水-能源-糧食紐帶各因子的效應

糧食-能源紐帶因子對用水量變化的貢獻波動幅度較大，且呈現(xiàn)出一定的階段性特征。 1999年貢獻值由正轉為負后負效應不斷增強，在2003年達到極值-722.6 億m3；2004—2008年 負 效應不斷減弱且 在2006年左右轉變?yōu)檎蛐?，并?008年達到最大值313.32 億m3；在2009年重新表現(xiàn)為負向效應，之后較為穩(wěn)定。 本文以每噸標準煤能耗的糧食產出表示糧食-能源紐帶因子，隨著農業(yè)機械化程度的提高，我國每噸標準煤能耗的糧食產出由1997年的11.44 t 降為2019年的7.33 t，表明單位糧食產出需要消耗更多的能源，而糧食生產的耗水量逐漸降低，農業(yè)用水節(jié)約量高達1641.17 億m3。

水-糧食紐帶因子對用水量變化的貢獻經歷了由正到負的轉變，1999—2001年其對用水量變化的影響主要表現(xiàn)為促進作用，而2002年之后主要起抑制作用，但變幅不大，基本穩(wěn)定在100 億m3上下。 受糧食流通體制改革和價格機制調控的影響，1997—2001年糧食價格在波動中持續(xù)走低，農民種植糧食作物熱情下降導致糧食總產量不斷減少，為了維持糧食產量，只能加大水資源和土地等資源投入，期間農業(yè)生產中的水-糧食協(xié)調程度不高，沒有成為抑制用水量增長的有效助力。 隨著國家對糧食生產重視程度的提升，糧食作物種植結構不斷調整，農業(yè)用水效率不斷提高，使得農田灌溉單位面積用水量逐漸降低，改善和優(yōu)化了農業(yè)生產中的水-糧食協(xié)調關系，使每噸糧食產出的耗水量由2001年的845.21 m3下降至2019年的554.69 m3。

2.2 技術進步效應

技術進步效應主要分工農業(yè)能源強度效應和生活用水強度效應，其對用水量變化的效應如圖3 所示?？梢钥闯?，除少數(shù)年份外，工農業(yè)能源強度效應對用水量的變化總體上表現(xiàn)為負效應，表明能源技術進步對用水量增長主要起抑制作用。 能源和水資源之間存在天然的紐帶關系，能源技術進步在導致能耗下降的同時也減少了與此相關的水資源消耗。 從圖3可以看出，2005年以來能源技術進步對用水量變化主要表現(xiàn)為負效應，表明“十一五”以來國家在提升能源技術進步方面取得了顯著成效，也為促進水資源和能源利用之間的協(xié)調奠定了一定的技術基礎。 但能源技術進步引發(fā)的用水節(jié)約量近年來呈現(xiàn)減少的趨勢，原因可能是現(xiàn)有技術水平對節(jié)水的整體作用有所弱化，未來應該更加重視技術創(chuàng)新，維持并擴大其產生的節(jié)水效應。

圖3 技術進步效應

生活用水強度效應包括城鎮(zhèn)居民生活用水強度效應和農村居民生活用水強度效應。 由圖3可知，城鎮(zhèn)居民生活用水強度對用水量變化主要表現(xiàn)為促進效應，而農村居民生活用水強度則表現(xiàn)為抑制效應。 隨著生活水平的不斷提高，城鎮(zhèn)居民對于水資源的需求不斷增長，導致城鎮(zhèn)居民生活用水強度持續(xù)提高，據(jù)統(tǒng)計，研究期城鎮(zhèn)居民每元消費引發(fā)的用水量（虛擬水）由1997年的12.16 L 增長為2019年的19.44 L，由此導致用水量增長了178.5 億m3；而農村居民每元消費引發(fā)用水量則由1997年的11.85 L／元減少為2018年的5.77 L／元，雖然農村居民用水強度效應對用水量變化的貢獻很?。ㄐ翟? 上下波動），但是2003年以來其效應值始終為負，在一定程度上抑制了用水量的增長。

2.3 經濟規(guī)模效應

經濟規(guī)模效應主要分為農業(yè)經濟規(guī)模效應和工業(yè)經濟規(guī)模效應兩個方面，兩者對用水量變化的效應值如圖4 所示?？梢钥闯觯?998—2019年經濟規(guī)模效應對用水量變化表現(xiàn)為持續(xù)的促進作用，農業(yè)經濟規(guī)模和工業(yè)經濟規(guī)模擴大是推動用水量急劇增長的主要因素。 2010年之前經濟規(guī)模效應對用水量的影響總體表現(xiàn)為波動上升趨勢，2011年之后則表現(xiàn)為持續(xù)下降狀態(tài)，這與國家的產業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略有很大關系。 “十一五”之前，國家主要集中精力發(fā)展工業(yè)，期間工業(yè)增加值增長速度由1998年的8.9%上升到2010年的12.6%；“十一五”之后，國家更加重視經濟質量提升和產業(yè)結構優(yōu)化，工農業(yè)經濟規(guī)模發(fā)展速度開始放緩，農業(yè)增加值增長速度和工業(yè)增加值增長速度分別由2010年的4.3%和12.6%降低為2018年的3.2%和5.7%，這也使得工農業(yè)經濟規(guī)模效應對于用水量增長的促進作用不斷減弱。

圖4 經濟規(guī)模效應

經歷了前期的波動之后，工業(yè)經濟規(guī)模效應從2011年開始弱于農業(yè)經濟規(guī)模效應，表明近年來工業(yè)經濟規(guī)模擴大對用水量增長的促進作用小于農業(yè)經濟規(guī)模擴大。 然而，工業(yè)增加值的增長速度明顯高于農業(yè)增加值的增長速度，2019年工業(yè)和農業(yè)增加值分別比2018年增長了5.7%和3.2%，但是兩者導致的用水增量分別為68.7 億m3和116.16 億m3，原因是萬元農業(yè)增加值用水量遠超過萬元工業(yè)增加值用水量，2019年分別為2139.81 m3和55.5 m3，由農業(yè)產出引起的用水增量自然超過相同規(guī)模的工業(yè)產出引起的。

2.4 人口效應

人口效應主要分為人口規(guī)模效應、人口結構效應和人均消費效應，各效應對用水量變化的效應值大致在-20 億～20 億m3之間，見圖5?？梢钥闯?，城鎮(zhèn)化、人口規(guī)模和農村居民人均消費效應均對用水量增長產生了一定的促進作用，而逆城鎮(zhèn)化和城鎮(zhèn)居民人均消費效應表現(xiàn)為抑制作用。 其中：人口總數(shù)增長產生的用水增量為85.52 億m3，且年際間的用水量變化甚微；城鎮(zhèn)化和逆城鎮(zhèn)化效應對用水量的影響表現(xiàn)為明顯的反向趨勢，2019年城鎮(zhèn)和農村居民人均生活用水量分別為225 L／d 和89 L／d，說明一個農村居民轉變?yōu)槌擎?zhèn)居民將導致136 L／d 的用水增長量，反之則會節(jié)約136 L／d 的用水量；城鎮(zhèn)和農村居民人均消費對用水量變化的影響也表現(xiàn)出明顯的反向趨勢，且處于不斷波動之中，這可能與測算方法有關，本文測算的人均消費是居民消費總額與人口總數(shù)的比值，根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》［16］，在消除通貨膨脹的影響后，城鎮(zhèn)居民消費總額增速遠低于城鎮(zhèn)人口增速，導致城鎮(zhèn)居民實際人均消費表現(xiàn)為下降趨勢，而農村居民消費總額則在增長的同時農村人口數(shù)量持續(xù)減少，因而農村居民實際人均消費表現(xiàn)為上升趨勢，由此導致城鎮(zhèn)和農村居民人均消費效應對用水量變化的影響呈現(xiàn)為反向效應。

圖5 人口效應

3 結論

（1）用水總量的變化主要是由水-能源-糧食紐帶效應、技術進步效應、經濟規(guī)模效應和人口效應共同作用的結果，1998—2019年經濟規(guī)模效應和人口效應均表現(xiàn)為促進作用，而水-能源-糧食紐帶效應和技術進步效應則表現(xiàn)為抑制作用。

（2）水-能源-糧食紐帶效應和技術進步效應是抑制用水總量增長的關鍵因素，其中：水-能源-糧食紐帶效應中的水-能源紐帶效應和水-糧食紐帶效應從2001年開始對用水量變化表現(xiàn)為持續(xù)的負向影響且變化趨勢較為平穩(wěn)，雖然生活用水強度效應對用水量增長起到促進作用，但是農業(yè)能源強度效應和工業(yè)能源強度效應組成的能源技術進步效應抑制了用水量的增長。

（3）經濟規(guī)模效應和人口效應是推動用水總量增長的兩個重要因素，其中：經濟規(guī)模效應中的農業(yè)和工業(yè)經濟規(guī)模效應對用水量增長均表現(xiàn)為持續(xù)的促進作用，但是從2011年之后效應不斷減弱；人口效應中的城鎮(zhèn)化效應、人口規(guī)模效應和農村居民人均消費效應均推動了用水量的增長，而逆城鎮(zhèn)化和城鎮(zhèn)居民人均消費則產生了抑制作用。