中國水資源利用與經濟發展的匹配性研究：基于農業虛擬水量與水質足跡的測算

發布時間：2022-10-02 17:01

摘要 I

ABSTRACT V

圖目錄 XIV

表目錄 XVIII

第一章導論 1

1.1研究背景 1

1.2研究目的 2

1.3研究意義 3

1.3.1理論意義 3

1.3.2現實意義 4

1.4國內外研究綜述 5

1.4.1國內外虛擬水研究綜述 5

1.4.2國內外水資源利用與經濟發展匹配性研究綜述 8

1.5我國水資源利用面臨的問題 10

1.5.1人均水資源占有量偏低且時空分布不均 10

1.5.2水資源總量出現衰退趨勢且耗水量增長迅速 10

1.5.3水質狀況出現衰退趨勢 12

1.5.4未來的水資源供需形勢嚴峻 13

1.6研究內容、技術路線與研究方法 13

1.6.1研究內容 13

1.6.2技術路線 14

1.6.3研究方法及軟件 16

1.7論文創新之處 16

第二章相關概念及理論基礎 18

2.1虛擬水與水足跡的內涵 18

2.1.1虛擬水 18

2.1.2水足跡 18

2.1.3虛擬水戰略 19

2.2理論基礎 20

2.2.1水資源綜合管理理論 20

2.2.2資源替代理論 21

2.2.3資源流動理論 21

2.2.4可持續發展理論 22

2.2.5國際供需理論 23

2.2.6要素稟賦理論 23

2.3總體研究框架 24

2.4本章小結 27

第三章研究區域概況及指標解釋 28

3.1研究區域的界定 28

3.2研究區域自然及社會經濟概況 29

3.3數據來源 37

3.4變量的選取、解釋及測算 37

3.4.1經濟增長 37

3.4.2勞動力 42

3.4.3可利用水資源量 42

3.4.4水量足跡 42

3.4.5水質足跡 45

3.4.6化學需氧量和氨氮 45

3.4.7固定資本存量 46

3.5本章小結 50

第四章水量足跡與水質足跡的測度與分析 51

4.1水量足跡測算模型 51

4.2水質足跡測算模型 63

4.2.1農業水質足跡測算 63

4.2.2生活水質足跡測算 64

4.2.3工業水質足跡測算 65

4.2.4總水質足跡測算 65

4.3描述性統計分析 69

4.3.1農業水量足跡和農業水質足跡變化 69

4.3.2總水量足跡和總水質足跡變化 101

4.4本章小結 114

第五章水量足跡對我國區域經濟增長的尾效分析 115

5.1問題的提出 115

5.2改進的索羅增長模型的構建 116

5.3數據的檢驗與處理 122

5.3.1數據平穩性檢驗 122

5.3.2協整檢驗 123

5.3.3模型選擇 123

5.4實證結果分析 124

5.4.11987 - 2017年31省水量足跡對經濟增長的尾效分析 124

5.4.2水量足跡對四大區域經濟發展的尾效分析 127

5.4.3結果與討論 131

5.5本章小結 132

第六章水質及水量足跡與經濟發展的脫鉤分析 134

6.1問題的提出 134

6.2模型方法的構建 135

6.2.1脫鉤模型方法的構建 136

6.2.2探索性空間數據分析模型 138

6.3水質水量足跡空間自相關分析 140

6.3.1農業水量及水質足跡的空間自相關分析 140

6.3.2總水量及水質足跡的空間自相關分析 150

6.4脫鉤實證結果分析 159

6.4.1農業水資源消耗（污染）與農業經濟發展脫鉤 159

6.4.2總體水資源消耗（污染）與整體經濟發展脫鉤 170

6.5本章小結 181

第七章水資源利用效率與經濟發展的耦合協調性分析 182

7.1問題的提出 182

7.2模型與指標體系構建 183

7.2.1耦合協調度模型的構建 183

7.2.2指標體系構建原則 186

7.2.3水資源與經濟協調發展體系的建立 186

7.2.4水量足跡評價指標測算 187

7.3單位水足跡經濟效益、水量足跡匱乏度及自用率測算 190

7.3.1單位水足跡經濟效益測算 190

7.3.2水量足跡匱乏度測算 198

7.3.3水量足跡自用率測算 203

7.4耦合協調度實證結果分析 208

7.4.1全國四大區域耦合協調度對比 208

7.4.2東部十省水資源與經濟發展耦合協調度分析 209

7.4.3西部十二省水資源與經濟發展耦合協調度分析 210

7.4.4中部六省水資源與經濟發展耦合協調度分析 211

7.4.5東北三省水資源與經濟發展耦合協調度分析 213

7.5耦合協調度的空間自相關分析 214

7.5.1耦合協調度的全局空間自相關分析 214

7.5.2耦合協調度的局部空間自相關分析 217

7.6本章小結 220

第八章研究結論、政策建議及展望 221

8.1主要研究結論 221

8.2提高水資源利用效率與社會經濟匹配性的政策建議 226

8.2.1優化區域產業結構及經濟布局 226

8.2.2加強對非常規水資源的開發利用 227

8.2.3深化水價改革并逐步實施分級分質供水 227

8.2.4改變節水思維建立節水型社會 228

8.2.5大力加強農業領域節水工作 229

8.3研究不足與展望 229

8.3.1不足 229

XII

8.3.2展望 230

參考文獻 231

致謝 249

個人簡歷 252

XIII

圖目錄

圖1 - 1技術路線圖 15

圖2 - 1 1978 - 2020年中國糧食產量及年均增長率 19

圖 2-2 資源流動理論分析概念框架 22

圖 2-3 提供曲線的推導 23

圖 2-4 自由貿易條件下的均衡 24

圖 3-1 中國四大經濟區劃分 28

圖3 - 2 1987 - 2017年實際GDP年均增長率及2017年實際GDP 32

圖 3-3 1987-2017 年各省出口虛擬水量 43

圖 3-4 1987-2017 年各省進口虛擬水量 44

圖 3-5 1987-2017 年各省農業固定資本存量 48

圖 3-6 1987-2017 年各省整體固定資本存量 49

圖4-1農作物生長期中K[r,c]取值的變化 53

圖 4-2 農作物虛擬水含量計算步驟 54

圖 4-3 畜產品虛擬水含量計算步驟 55

圖 4-4A 1987-2017 年四大區域糧食作物耗水總量變化趨勢 69

圖 4-4B 1987-2017 年四大區域糧食作物耗水占農業水量的比例的變化趨勢 70

圖 4-4C 1987-2017 年各類農作物耗水總量變化趨勢 70

圖 4-5A 1987-2017 年東部地區各類農作物耗水總量變化趨勢 71

圖 4-5B 1987-2017 年西部地區各類農作物耗水總量變化趨勢 72

圖 4-5C 1987-2017 年中部地區各類農作物耗水總量變化趨勢 73

圖 4-5D 1987-2017 年東北地區各類農作物耗水總量變化趨勢 74

圖 4-6 1987-2017 年各省農作物虛擬水總量 75

圖 4-7A 1987-2017 年各類畜產品耗水總量變化趨勢 79

圖 4-7B 1987-2017 年四大區域畜產品耗水量占農業水量的比例的變化趨勢 80

圖 4-7C 1987-2017 年四大區域畜產品耗水總量變化趨勢 80

圖 4-7D 1987-2017 年四大區域肉類生產占全國肉類生產比例變化趨勢 81

圖 4-8A 1987-2017 年東部地區各類畜產品耗水總量變化趨勢 81

圖 4-8B 1987-2017 年西部地區各類畜產品耗水總量變化趨勢 82

圖 4-8C 1987-2017 年中部地區各類畜產品耗水總量變化趨勢 83

圖 4-8D 1987-2017 年東北地區各類畜產品耗水總量變化趨勢 84

圖 4-9 1987-2017 年各省畜產品虛擬水總量 85

圖 4-10A 1987-2017 年四大區域農業用水量足跡變化趨勢 89

XIV

圖4 -10B 1987 - 2017年四大區域農業用水足跡占總用水足跡的比例的變化趨勢.90 圖4 - 11A 1987 - 2017年東部地區農業用水量足跡變化趨勢 91

圖4 - 11B 1987 - 2017年西部地區農業用水量足跡變化趨勢 91

圖 4-11C 1987-2017 年中部地區農業用水量足跡變化趨勢 92

圖 4-11D 1987-2017 年東北地區農業用水量足跡變化趨勢 93

圖 4-12 1987-2017 年各省農業用水量足跡 94

圖 4-13A 1987-2017 年四大區域農業水質足跡變化趨勢 95

圖 4-13B 1987-2017 年四大區域農業污水足跡占總污水足跡的比例的變化趨勢 . 95 圖 4-14A 1987-2017 年東部地區農業污水排放足跡變化趨勢 96

圖 4-14B 1987-2017 年西部地區農業污水排放足跡變化趨勢 97

圖 4-14C 1987-2017 年中部地區農業污水排放足跡變化趨勢 98

圖 4-14D 1987-2017 年東北地區農業污水排放足跡變化趨勢 99

圖 4-15 1987-2017 年各省農業水質足跡 100

圖 4-16A 1987-2017 年四大區域總用水量足跡變化趨勢 101

圖 4-16B 1987-2017 年中國各類用水量足跡變化趨勢 102

圖 4-17A 1987-2017 年東部地區總用水量足跡變化趨勢 103

圖 4-17B 1987-2017 年西部地區總用水量足跡變化趨勢 104

圖 4-17C 1987-2017 年中部地區總用水量足跡變化趨勢 105

圖 4-17D 1987-2017 年東北地區總用水量足跡變化趨勢 106

圖 4-18 1987-2017 年各省總用水量足跡 107

圖 4-19A 1987-2017 年四大區域總水質足跡變化趨勢 108

圖 4-19B 1987-2017 年中國各類污水排放足跡變化趨勢 109

圖 4-20A 1987-2017 年東部地區總污水排放足跡變化趨勢 110

圖 4-20B 1987-2017 年西部地區總污水排放足跡變化趨勢 110

圖 4-20C 1987-2017 年中部地區總污水排放足跡變化趨勢 111

圖 4-20D 1987-2017 年東北地區總污水排放足跡變化趨勢 112

圖 4-21 1987-2017 年各省總水質足跡 113

圖 5-1 1987-2017 年中國31 省（市、自治區）的水量足跡“尾效”分級. . . . . 126 圖 5-2 1987-2017 年中國31 省（市、自治區）的經濟增長率分級 127

圖 5-3 四大區域水量足跡對經濟增長“尾效”的變化趨勢 128

圖 6-1 基于 Tapio 的脫鉤判斷示意圖 138

圖6 - 2 1987 - 2017年農業水量足跡的全局空間自相關Moran's I指數變化趨勢141 圖6-3A 1987 - 2017年各省農業用水量LISA空間聚類 144

圖6-4A 1987 - 2017 年農業用水量 Getis-Ord G；指數 145

圖6 - 5A 1987 - 2017年各省農業排污量LISA空間聚類 148

圖6 - 6 1987 - 2017年農業排污量Get i s-Ord G；指數 149

圖6 - 7 1987 - 2017年總水量足跡的全局空間自相關Moran's I指數變化趨勢..151 圖6 - 8 1987 - 2017年各省總用水量LISA空間聚類 154

圖 6 - 9 1987 - 2017 年總用水量 Getis-Ord G；指數 155

圖6 - 10 1987 - 2017年各省總排污量LISA空間聚類 157

圖 6 - 11 1987 - 2017 年總排污量 Get i s-Ord G；指數 158

圖6 - 12 1987 - 2017年各省農業實際GDP 169

圖 6-13 1987-2017 年各省整體實際 GDP 180

圖 7-1A 1987-2017 年四大區域單位水足跡經濟效益變化趨勢 191

圖 7-1B 四大區域單位水足跡經濟效益與經濟發展趨勢 191

圖 7-2A 1987-2017 年東部地區單位水足跡經濟效益變化趨勢 192

圖 7-2B 東部各省單位水足跡經濟效益與經濟發展趨勢 193

圖 7-2C 1987-2017 年西部地區單位水足跡經濟效益變化趨勢 193

圖 7-2D 西部各省單位水足跡經濟效益與經濟發展趨勢 194

圖 7-2E 1987-2017 年中部地區單位水足跡經濟效益變化趨勢 195

圖 7-2F 中部各省單位水足跡經濟效益與經濟發展趨勢 195

圖 7-2G 1987-2017 年東北地區單位水足跡經濟效益變化趨勢 196

圖 7-2H 東北各省單位水足跡經濟效益與經濟發展趨勢 196

圖 7-3 1987-2017 年各省單位水足跡經濟效益 197

圖 7-4A 1987-2017 年四大區域水量足跡匱乏度變化趨勢 198

圖 7-4B 1987-2017 年東部地區水量足跡匱乏度變化趨勢 199

圖 7-4C 1987-2017 年西部地區水量足跡匱乏度變化趨勢 199

圖 7-4D 1987-2017 年中部地區水量足跡匱乏度變化趨勢 200

圖 7-4E 1987-2017 年東北地區水量足跡匱乏度變化趨勢 201

圖 7-5 1987-2017 年各省水量足跡匱乏度 202

圖 7-6A 1987-2017年四大區域水量足跡自用率變化趨勢 203

圖 7-6B 1987-2017年東部地區水量足跡自用率變化趨勢 204

圖 7-6C 1987-2017年西部地區水量足跡自用率變化趨勢 205

圖 7-6D 1987-2017年中部地區水量足跡自用率變化趨勢 205

圖 7-6E 1987-2017年東北地區水量足跡自用率變化趨勢 206

圖 7-7 1987-2017 年各省水量足跡自用率 207

圖 7-8A 四大區域水資源利用效率與經濟發展耦合協調度分析 208

圖 7-8B 東部各省水資源利用效率與經濟發展耦合協調性分析 209

圖 7-8C 西部各省水資源利用效率與經濟發展耦合協調性分析 210

圖 7-8D 中部各省水資源利用效率與經濟發展耦合協調性分析 211

XVI

圖 7-9 1987-2017 年各省的耦合協調度 212

圖 7-8E 東北各省水資源利用效率與經濟發展耦合協調性分析 213

圖 7-10 1987-2017 年耦合協調度的全局空間自相關 Moran's I 指數變化趨勢 . 215

圖7 - 11 1987 - 2017年各省耦合協調度LISA空間聚類 216

圖 7 - 12 1987 - 2017 年耦合協調度 Get i s-Ord G；指數 219

XVII

表目錄

表1-1 2005-2017 年全國水資源量 1 1

表1-2 2005-2017 年全國用水量 1 2

表3 - 1 2020年中國及四大經濟區的土地、水資源和GDP情況 29

表 3-2 2020 年中國及四大經濟區的水資源情況 30

表 3-3 2020 年中國及四大經濟區的土地資源情況 31

表 3-4 中國 31 個省（市、自治區）2020 年水資源及用水情況 33

表 3-5 中國 31 個省（市、自治區）2020 年土地資源利用情況 35

表3 - 6A 1987 - 2017年東部地區各省農業實際GDP 39

表 3-6B 1987-2017 年西部地區各省農業實際 GDP 40

表 3-6C 1987-2017 年中部地區和東北地區各省農業實際 GDP 41

表 4-1 基于 CROPWAT8.0 的作物單位面積的需水量計算結果 56

表 4-2 中國各省主要農產品單位虛擬水分含量 58

表 4-3 中國各省主要畜產品單位虛擬水分含量 59

表 4-4A 1987-2017 年東部地區各省總用水量足跡 60

表 4-4B 1987-2017 年西部地區各省總用水量足跡 61

表 4-4C 1987-2017 年中部地區和東北地區各省總用水量足跡 62

表 4-5A 1987-2017 年東部地區各省總水質足跡 66

表 4-5B 1987-2017 年西部地區各省總水質足跡 67

表 4-5C 1987-2017 年中部地區和東北地區各省總水質足跡 68

表 4-6A 1987-2017 年東部地區各省農作物虛擬水總量 76

表 4-6B 1987-2017 年西部地區各省農作物虛擬水總量 77

表 4-6C 1987-2017 年中部地區和東北地區各省農作物虛擬水總量 78

表 4-7A 1987-2017 年東部地區各省畜產品虛擬水總量 86

表 4-7B 1987-2017 年西部地區各省畜產品虛擬水總量 87

表 4-7C 1987-2017 年中部地區和東北地區各省畜產品虛擬水總量 88

表 5-1A 1987-2017 年東部地區各省整體實際 GDP 變化 1 1 9

表 5-1B 1987-2017 年西部地區各省整體實際 GDP 變化 1 20

表 5-1C 1987-2017 年中部地區和東北地區各省整體實際 GDP 變化 1 21

表 5-3 單位根檢驗結果 122

表 5-4 協整檢驗結果 1 23

表 5-5 Hausman 檢驗結果 123

表 5-6 中國 31 省的變量系數面板模型和“尾效”測量結果 124

XVIII

表5 - 7A 1987 - 2017年東部地區水量足跡尾效模型結果 128

表 5-7B 1987-2017 年西部地區水量足跡尾效模型結果 129

表 5-7C 1987-2017 年中部地區水量足跡尾效模型結果 130

表 5-7D 1987-2017 年東北地區水量足跡尾效模型結果 131

表6-1 經濟增長與水資源消耗（污染）脫鉤程度判定標準 137

表6 - 2農業水量（水質）足跡的全局空間自相關Moran's I指數 140

表6 - 3總水量（水質）足跡的全局空間自相關Moran's I指數 150

表6-4A東部地區農業水量足跡與農業經濟發展脫鉤分析 159

表6-4B西部地區農業水量足跡與農業經濟發展脫鉤分析 160

表6-4C中部地區農業水量足跡與農業經濟發展脫鉤分析 162

表6-4D東北地區農業水量足跡與農業經濟發展脫鉤分析 163

表6 - 5A東部地區農業水質足跡與農業經濟發展脫鉤分析 164

表6-5B西部地區農業水質足跡與農業經濟發展脫鉤分析 165

表 6-5C 中部地區農業水質足跡與農業經濟發展脫鉤分析 166

表6-5D東北地區農業水質足跡與農業經濟發展脫鉤分析 168

表6-6A東部地區總水量足跡與整體經濟發展脫鉤分析 170

表6-6B西部地區總水量足跡與整體經濟發展脫鉤分析 171

表6-6C中部地區總水量足跡與整體經濟發展脫鉤分析 173

表6-6D東北地區總水量足跡與整體經濟發展脫鉤分析 174

表6-7A東部地區總水質足跡與整體經濟發展脫鉤分析 175

表6-7B西部地區總水質足跡與整體經濟發展脫鉤分析 176

表6-7C中部地區總水質足跡與整體經濟發展脫鉤分析 177

表6-7D東北地區總水質足跡與整體經濟發展脫鉤分析 179

表7 - 1 RI與n的對應值 185

表 7-2 耦合協調度分類 185

表7-3 經濟發展水平與水資源利用效率耦合協調評價指標體系 188

表 7-4 經濟發展水平與水資源利用效率耦合協調評價指標體系（續表） 189

表7-5水資源與經濟發展耦合協調性的全局空間自相關Moran's I指數 214

XIX

第一章導論

1.1研究背景

水資源是生命之源，是地球上一切生命賴以生存的、不可或缺的重要自然資源 (Richey et al. 2015)；水資源是生產之要，是社會生產的基礎性自然資源，與人類經濟社會的整體發展休戚相關；水資源是生態之基，對生態環境的狀況具有決定性作用。水資源不僅僅是經濟生產活動中的重要投入要素，同時也是一個國家重要的戰略性的資源。一個國家的水資源環境的承載力、水資源的利用效率以及水資源的供需平衡，都會直接關系到這個國家經濟的可持續增長、社會的長治久安等重大戰略問題 (Gibbons DC 1986)。從水資源的總量上來看，中國是一個水資源較為豐沛的國家(可利用水資源量為3.16X104億立方米，《2021年中國統計年鑒》)，但是中國的人均年占有水資源量卻只有2240 立方米/人(《2021 年中國統計年鑒》)，僅僅是世界平均水平的四分之一，被聯合國列為13個貧水國之一。在FAO統計的國家和地區人均水資源量的排名中，排名第148，屬于極度缺水地區。中國的水資源受到社會經濟發展、人口數量和氣候變化等多重壓力。隨著經濟的不斷發展，水資源的缺乏對環境和經濟本身造成的問題開始日益突出，水資源的優化配置和高效利用問題也開始逐漸受到國內外學者的關注。現有研究中，國內外有關水資源優化配置和水資源安全問題的研究頗多，但從時間和空間雙重維度對水資源利用與經濟發展匹配性的提高困境的研究卻很少。部分學者建議從水利工程和技術進步等實體水調度的視角來解決此類問題，但實體水調度往往存在很大的生態問題和較高成本的約束。1993 年, Allan首先提出了虛擬水的概念，提出可以從商品和服務(特別是水密集型產品)貿易的視角來間接配置水資源在空間上的流動。這一觀點為水資源優化配置和提高水資源利用與經濟發展的匹配性問題研究提供了新的視角，產生了很重要的戰略意義(Allan 1993)。此后，學界便展開了有關虛擬水戰略的相關研究。

保障區域糧食安全和配置水資源在空間上的流動，從而進一步解決水資源短缺問題是虛擬水戰略被提出的主要目的。Wichelns (2001)將比較優勢理論的分析融入到了虛擬水戰略理論中，并基于此分析了虛擬水戰略的對保障糧食安全的作用。 Yang and Zehnder (2002a)對地中海國家進口的虛擬水進行估算，研究發現虛擬水戰略能有效的減少本地水資源的消耗。Abu-Sharar et al. (2012)指出，從其他國家或地區進口糧食作物將會成為一種節約有限水資源的有效辦法。綜合現有研究，迄今為止的大部分以國家為代表進行的虛擬水戰略與糧食安全，以及虛擬水戰略與水資源安全方面的研究

都指出了，虛擬水戰略的實施將會對保障國家糧食安全和水資源安全起到一定的積極作用。綜上，虛擬水戰略是宏觀改善現階段水資源利用結構和水資源利用效率的重要方式和手段。核算虛擬水含量，并在此基礎上精確計算現階段的水資源利用效率，進一步通過宏觀手段改善水資源利用結構將對我國的水資源可持續管理起到重要的指導作用。

新增長理論中提出，水資源是任何一個國家的經濟發展過程中都不可避免的投入要素。但是，由于水資源存在一定的有限性，上一時期對水資源的消耗將必然會引起下一時期經濟發展所需要的投入，這個現象叫"增長尾效”Growth Drag)(Romer 2001)。中國的經濟在近20 年里一直保持著高速增長的狀態，那么，現有的水資源對這種高速的經濟增長又產生了多大的“尾效” ？ Brown (1998)提出中國水資源的匱乏將動搖世界糧食安全。王錚等(2001)提出，在水資源問題上我們不必接受布朗的悲觀主義，但是除非調整產業結構，不然水資源瓶頸將使中國經濟增長目標不能實現，注意結合開源節流和調整產業結構才能保證經濟發展中的水資源供應安全。郎一環和王禮茂 (2002)指出水資源的消耗性短缺，將會對中國經濟發展產生影響。為了進一步分析研究水資源尾效的問題，陸大道(2003)研究分析指出，自然資源在我國的經濟增長中所起到的作用正在逐漸的降低；張吉輝等(2012)也對水資源與經濟發展的匹配關系進行了研究，結果發現我國的經濟發展與水資源的匹配度確實不佳；潘安娥和陳麗 (2014)發現湖北省水資源利用與經濟增長的協調關系呈現出不斷減弱的趨勢；張曉濤(2012)、孟鈺等(2013 對黃河流域水資源與經濟發展的匹配性以及河南省各地市水資源與經濟發展的匹配關系進行了分析，得出匹配度需要進一步調整的研究結果。綜上可得，水資源利用與經濟發展之間的互相影響是巨大的，水資源利用與經濟發展的不匹配會嚴重制約當地的經濟增長。而水資源消耗和污水排放作為水資源利用的重要組成部分，則對水資源的利用效率評價有著重大的影響，同時二者也對經濟發展有著同樣重要的影響，現有研究則是很少關注到這一點。

綜上所述，本文將基于虛擬水核算的水質足跡和水量足跡數據，結合GDP、固定資本存量、可利用水資源量、勞動力、進出口虛擬水資源量等數據來實證研究水資源利用與經濟發展的匹配性，對水資源可持續利用管理和經濟的可持續發展起到指導作用，同時將會對進一步設計我國 31 省(市、自治區)的水資源優化配置政策措施、以及提高水資源利用與社會經濟匹配性的政策措施具有重要意義。

1.2研究目的

本研究主要目的是：基于虛擬水足跡理論和模型，測算中國 31 省(市、自治區) 的農業虛擬水含量，實證分析農業虛擬水含量的影響因素。在納入測算的農業虛擬水

含量的基礎上，核算近30 年 31 省市的總（農業）水量足跡和總（農業）水質足跡。基于水量足跡和水質足跡，計算中國 31 省市的農業水資源利用效率和總水資源利用效率。最后，利用尾效模型、脫鉤模型和協調度模型，分別計算和研究中國 31 省市的農業水資源利用與農業經濟增長的匹配性，以及總水資源利用與整體經濟發展的匹配性。具體研究目的包括：

（1）本文擬將虛擬水戰略與比較優勢理論、可持續發展理論、要素稟賦理論相結合，基于虛擬水足跡理論，分析并完善我國虛擬水戰略實施的理論依據；

（2）基于FAO提供的CLIMWAT和CROPWAT軟件，對1987 - 2017年中國31 省市的農業虛擬水（17種農作物和 6 種畜產品的虛擬水含量）進行測算，基于此，進一步研究影響我國 31 省（市、自治區）的農業虛擬水含量的主要影響因素，分析測算農業水資源利用效率，同時對四大區域農業水量進行比較分析，為 31 省市農業水資源優化配置和糧食安全政策制定提供依據；

（3）基于名義GDP,測算以1978為基期的1987 - 2017年的中國31省（市、自治區）的實際農業GDP和總GDP，以及基于名義貨幣的固定資本投資總額測算以1978 年為基期的中國 31 省（市、自治區）的實際農業固定資本存量和全社會固定資本存量。以此為基礎利用改進的索羅經濟增長模型測算水資源消耗對31 省市，以及四大經濟分區的經濟增長的尾效；

（4）測算 1987- 2017 年中國 31 省（市、自治區）的進口虛擬水量、出口虛擬水量。并在此基礎上測算納入農業、生活、生產、生態、進口及出口等虛擬水量的總水資源消耗足跡。在此基礎上測算水資源利用效率、水量足跡匱乏度、水量足跡自用率；測算并分析農業虛擬水量與農業經濟發展的脫鉤情況、空間自相關及匹配性情況；測算并分析總水量足跡與經濟發展的脫鉤情況、空間自相關及匹配性情況；

（5）測算 1987- 2017 年中國 31 省（市、自治區）的農業污水足跡、生活污水足跡、生產污水足跡，在此基礎上測算總污水排放足跡。測算并實證分析近30年間， 31 省市的農業水質（水量）足跡與農業經濟發展的脫鉤情況以及時空變化情況；測算并實證分析近30 年間， 31 省市的總水質（水量）足跡與整體經濟發展的脫鉤情況以及時空變化情況。最后，對水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度進行實證分析；

（6）根據實證分析的研究結果，以進一步優化中國水資源配置為目標，從提高我國的水資源利用效率、進一步保障我國糧食安全、并保障未來經濟可持續發展的層面，提出如何提高水資源利用與經濟發展匹配度的政策建議。

1.3研究意義

1.3.1理論意義

（ 1）將虛擬水戰略的原理與要素稟賦理論、可持續發展理論以及比較優勢理論相結合，分析虛擬水戰略實施的理論依據，將對要素稟賦理論、可持續發展理論和比較優勢理論獲得進一步解釋和補充完善；

（2）本文從水足跡理論的視角全面探析我國各省的水資源發展問題，一方面可以對水量足跡和水質足跡在時間與空間上的變化和流動有更全面的分析和掌控，兩一方面豐富了現有水資源管理理論的研究內容，并進一步的對拓展基于水足跡理論的水資源管理理論、可持續發展理論的提供了一個新的研究視角。

（3）構建水資源利用效率與經濟發展評價的指標體系有助于查明水資源利用效率在一段時間內的發展趨勢，因此，本文將水足跡理論框架內的水量足跡和水質足跡來結合水資源稟賦四個方面與經濟發展的經濟規模、經濟水平、經濟增長、經濟結構來構成研究耦合協調度的指標評價體系，可以更加全面的分析評價我國水資源利用與經濟發展的匹配度。

1.3.2現實意義

（1）采用實證與定量統計等研究分析方法，解析我國虛擬水戰略，分析虛擬水戰略及其影響因素，結合實際情況，能夠為中國 31 省（市、自治區）及四大分區虛擬水戰略結構的優化和水資源管理提供新的視角，以期節約各地區水資源，更好的保證糧食產量、保障糧食安全，保障農產品供應。同時可以對水資源配置格局做出新的調整，進一步制定基于水密集型產品貿易模式的水資源管理戰略，從提高水資源利用效率、保障糧食安全及經濟增長的層面，提出改進提高水資源利用效率和保障經濟可持續發展的對策建議。

（2）通過對1987 - 2017年我國31省（市、自治區）農作物種植耗水、畜產品養殖耗水的虛擬水量的測算和時空雙維度分析，以及近30年各省市居民生活用水、工業生產用水、環境生態用水、進口虛擬水和出口虛擬水情況，來詳細測算31 省總虛擬水量足跡；基于近30年各省市農業污水排放、居民生活污水排放和工業生產污水排放中的化學需氧量（COD）及氨氮（TN）的排放情況，來詳細測算31省總虛擬水質足跡。有助于對全國各省的用水量情況和具體的污水排放和處理情況有一個準確的參考依據。對合理調整區域虛擬水足跡走向、合理控制污水足跡排放，對于各大區域水資源的合理配置和高效利用，以及區域生態環境的保護均有著重要的現實意義；

（3）從水資源對經濟的貢獻率（尾效）、水資源與經濟發展的解耦性（脫鉤）、水資源與經濟發展協調性（耦合協調度）及其空間自相關的角度，來分析納入虛擬水數據的水資源利用與經濟發展的匹配性，可以為改善水資源利用效率提供有利的實證依據，對合理調整水資源利用效率與經濟發展的可持續發展提供有利的數據支持。對農業水量足跡和水質足跡與農業經濟的研究將對全國農產品生產格局可以進一步合理

優化，這將在一定程度上促進農民收入的合理化及可持續的增長，也將對各省整體經濟的可持續發展戰略提供數據支撐，具有重要的現實意義。

1.4國內外研究綜述

1.4.1國內外虛擬水研究綜述

(1)虛擬水戰略理論的相關研究

虛擬水戰略的主要理論基礎是比較優勢理論。比較優勢理論是國際貿易中的一個基本理論，該理論體系以李嘉圖的比較優勢理論為核心，以赫克希爾-額林的要素稟賦理論為補充。比較優勢理論的主要內涵是，一個國家或地區可以通過國際貿易的方式進口獲得自身不具優勢的產品或服務，并出口自己具有相對優勢的產品或服務，從而在進行國際貿易的過程中為本國或地區帶來更多的收益。基于此內涵，虛擬水戰略進一步提出水資源稟賦不足的國家或地區可以通過進口水資源稟賦富裕國家或地區的水密集型產品，來達到解決本國水資源短缺問題的目的(Affuso2011； Wichelns 2001； Wichelns 2004)。也有部分學者認為，資源替代理論和社會調試能力理論(Karshenas and Ohlsson 1999)是在比較優勢理論和要素稟賦理論基礎上對虛擬水貿易理論的補充和完善。虛擬水戰略提出之初，主要關注點在于保障糧食安全和解決水資源短缺問題。但是，隨著研究的日益深入，人們逐漸意識到虛擬水戰略不僅僅只局限在保障糧食安全和解決水資源短缺的農產品貿易方面，而是深深根植于整體社會經濟當中。當虛擬水貿易的合法性在經濟理論方面受到質疑時，Reimer (2012)通過澄清誤區和開發新的方案使得虛擬水貿易有了堅實的經濟學理論基礎。

(2)虛擬水含量定量計算的相關研究

農作物虛擬水含量的計算大多在聯合國糧農組織(FAO)推薦的彭曼公式的基礎上進行。具體方法主要有三種：①產品生產樹(Production Tree)計算方法(Heokstra and Chapagain 2003)；②基于農產品、畜產品和工業產品等不同產品類型分類計算的方法(Zimmer and Renault 2003 )；③基于投入產出的方法對虛擬水含量進行測算 ( Lenzen 2009)。聯合國糧農組織設計了 Crop Wat， Clim Wat， Fao Stat 等數據庫，可以用來作為估算每個國家不同農作物的虛擬水含量(Hoskstra 1998； Turton 2000； Chapagain 2001； Agudelo 2001； Oki et al. 2003； Hoskstra and Hung 2002； Chapagain 2003)。 Chapagain and Hoekstra (2003 )提出了畜產品虛擬水含量的測算方法，為畜產品虛擬水的定量研究奠定了基礎。

目前，國內已針對虛擬水量測算采用不同方法，對不同地區和不同產品進行了大量的實證研究(程國棟 2003；龍愛華等 2003；高秋杰等 2011；程中海 2013；項學敏等； 2006 譚圣林等 2014；張敦強 2004)。如程國棟(2003)、龍愛華等(2003)、

張敦強(2004)、孫才志(2009)等眾多學者對農產品中虛擬水的含量進行了計算，并擴展到動物產品和工業品等領域。王新華(2004)論述了中部四省區(河南、江西、湖北和湖南)虛擬水含量的計算方法，結果表明中部四省大量輸出虛擬水，并提出政府應該考慮如何利用區域外部資源，合理布局產業結構，使水資源得到優化配置；項學敏等(2006)對工業產品中虛擬水含量的計算方法進行了研究，提出了工業品虛擬水含量的計算方法；王紅瑞等(2007)基于投入產出的方法分析了北京地區各類農作物歷年的虛擬水含量及結構變化，同時分析了北京農業虛擬水貿易戰略現狀，結果表明，虛擬水戰略緩解了北京市水資源短缺的局面；劉幸菡(2007)指出我國是虛擬水凈進口國，農產品虛擬水順差占據了虛擬水進口的絕對比例，工業品虛擬水逆差大；孫才志等(2009)測算出我國 1996- 2006年主要農產品的虛擬含水量，并以此為基礎實證分析了各地區農產品虛擬水與資源環境經濟要素在空間上的匹配規律；朱啟榮和高敬峰(2009)估算了 2002- 2007 年我國對外貿易額及其虛擬水含量的變化情況，結果表明我國虛擬水對外貿易量屬于凈輸出，在出口產品中高耗水產品所占比重較大，而進口貿易中低耗水比重較大，這種貿易結構會進一步加劇國內水資源短缺的矛盾；高秋杰(2011)提出了林產品虛擬水含量的計算方法，對我國林產品中的虛擬水含量進行了測度。

(3)虛擬水保障糧食安全和水資源安全的相關研究虛擬水戰略提出之初的目的就是為了可以更好的保障糧食安全，并進一步解決水資源短缺問題。因此，在虛擬水概念提出之初，學術界就格外注重研究虛擬水戰略與糧食安全和水資源安全之間的關系。Wichelns (2001)將比較優勢理論融入到虛擬水理論中，把虛擬水的研究上升到了保障糧食安全的國家宏觀研究高度，分析了埃及虛擬水對保障糧食安全的作用，并從經濟學的角度闡述了虛擬水戰略的相對優勢；Yang and Zehnder(2002a)研究發現糧食進口能有效地減少本地水資源消耗;Hoekstra et al.(2002) 對世界100多個國家的虛擬水貿易量作了詳盡的研究，約旦、以色列、中東和北非等國家和地區以虛擬水貿易的形式大大緩解了水資源短缺問題；Allan (2003)等對中東和北非地區近年來農產品虛擬水進出口規模及變化情況進行了分析，指出虛擬水戰略在保障這些地區糧食安全方面有著重要作用；El-Sadek (2010)以埃及為研究區域指出虛擬水戰略緩解了該國家的水資源短缺問題；Roson and Sartori (2010)以地中海地區為例，發現在氣候變化的影響下，降水模式的改變總體上會使豐水國的降水增加，使貧水國的降水減少，虛擬水戰略在保障該地區水資源安全方面起著重要的作用；Zeitoun etal. (2010)基于1998 - 2004年間商品貿易的數據，分析了尼羅河流域虛擬水戰略對該地區水資源數量的影響，并進一步對緩解水資源短缺壓力的政策進行了分析； Mubako (2011)測算了美國各州之間的虛擬水流動情況，并得出結論：美國各州之間

虛擬水戰略緩解了各州之間水資源分布不均勻的環境壓力，在一定程度上保證了美國的水生態安全； Abu-Shararetal. (2012)分析了虛擬水在約旦地區水資源管理中的優化作用，特別指出繼續進口糧食作物將會成為一種平衡短缺糧食生產和節約有限水資源的有效辦法。

程國棟于 2003 年首先將虛擬水的研究引入我國，并提出虛擬水戰略是解決我國水資源安全問題的新思路。此后，國內學者從不同尺度上研究了虛擬水戰略對不同國家 (或地區)水資源安全和糧食安全的影響。徐中民等(2003)指出虛擬水戰略可以促進區域農業水資源優化，保障區域水資源安全；柳文華等(2005)認為我國虛擬水戰略可以減輕國內水資源供給不足的壓力，緩解農業用水競爭力低的困境；王紅瑞和王軍紅(2006)論述了虛擬水戰略的必要性，指出應利用虛擬水及虛擬水戰略來指導我國糧食生產區域的格局，提高南方糧食的自己能力，從而減輕北方農業用水壓力，對于西北缺水地區糧食的調入和消費給予一定的政策補貼；馬靜等(2006)分析了我國虛擬水國際、區際間的流量關系和我國虛擬水的基本流動格局，認為未來 30年中國虛擬水戰略的格局不會發生重大變化，同時也認為虛擬水戰略為保障缺水地區水安全方面發揮重要的作用；尚海洋和張志強(2011)指出虛擬水戰略可以保障區域水量的平衡。綜上所述，現有研究從不同程度上指出了，虛擬水戰略對保障糧食安全和水資源安全有一定的積極作用。

(4)虛擬水戰略對水資源利用效率和經濟發展影響的相關研究

隨著各國學者對虛擬水戰略研究的不斷深入，人們逐漸認識到虛擬水戰略在促進經濟發展，構建良性經濟發展方向方面有著積極影響的同時也會對經濟的其他方面產生影響。Wichelns (2004)將比較優勢理論融入到虛擬水理論中，把虛擬水的研究上升到了促進經濟增長的國家宏觀研究高度，并以埃及為例證實了其理論研究； Ghoshand Goswami (2007)指出虛擬水是深深根植于整體社會-經濟體系中的，虛擬水的進出口需求是以可視化的國際市場機構為載體的； GhoshandBandyopadhyay (2009)分析了虛擬水進出口對水市場經濟下的均衡以及對農業和社會生產的影響； El-Sadek(2010) 指出了虛擬水戰略會對水資源進口國的外貿依賴度、農業生產和外匯儲備等方面產生不利影響； RobertoandSartori (2010)指出虛擬水戰略可以幫助緩解水的稀缺性，同時，水作為一種重要的生產要素，引入合理的水的市場定價機制不僅可以有利于虛擬水戰略的開展，也能有效避免“公地悲劇”； Maksudetal. (2012)指出虛擬水戰略在促進中亞地區的社會經濟可持續發展以及在構建綠色經濟的過程中扮演著重要角色。

虛擬水戰略概念的引入為更好的提高我國水資源利用和促進經濟發展與水資源的匹配性提供了新的思路。國內學者基于虛擬水對提高水資源利用效率和平衡經濟發展

在不同尺度上進行了實證研究。徐中民等(2003)以 2000年甘肅省為例，計算并分析了甘肅省的虛擬水消費量，并提出虛擬水戰略是解決區域水資源短缺問題的有效工具，虛擬水戰略是有效配置全球水資源、提高單位水足跡經濟效益的工具；柯兵等(2004) 認為在不過度依賴糧食進口國、不影響國家政治安全的前提下，由于我國水資源利用效率較低，虛擬水戰略可以成為緩解我國水資源缺乏的有效途徑；周姣和史安娜(2008) 通過實證分析認為區域間的虛擬水貿易可成為解決北方水資源短缺、水環境污染等問題的有效途徑，可以進一步促進區域間經濟協調發展；鄒君等(2009)提出即便是水資源相對豐富地區也有必要進行虛擬水戰略，可以更好的實現水資源的合理配置和使用；劉寶勤(2010)認為實施虛擬水戰略可以實現生態改善、農民增收的雙贏，并建議對我國糧食虛擬水流動進行調控；許長新等(2011)在建立數理分析模型的基礎上論證了虛擬水戰略能夠促進缺水地區的經濟增長以及分析了虛擬水戰略在我國經濟增長中的貢獻份額。國內學者在上述研究中大都認可了虛擬水在提高水資源利用率、推動經濟發展、促進水資源與經濟協調發展方面起到了一定的積極作用。

(5)虛擬水研究國內外相關文獻評述

國內外對虛擬水戰略的研究已經從虛擬水戰略的概念引入階段(“是什么”)逐漸過渡到必要性研究階段(“為什么”)，未來的發展方向是在繼續完善概念的完善和必要性的研究的基礎上，步進入到實踐階段(即“怎么做”)。綜合國內外虛擬水戰略的研究動態，可以看出現有關于虛擬水戰略的研究還存在以下不足： ①在虛擬水戰略“是什么”的階段，對虛擬水戰略的理論基礎研究較為單一，同時，對不同產品中虛擬水含量的計算方法和范圍有待完善；②在虛擬水戰略的必要性研究階段，對虛擬水戰略可能帶來的消極影響的研究比較少。尤其是虛擬水戰略的實施會對經濟、生態、社會整體關系的系統性影響，及社會福利的增長方面的研究幾乎處于空白； ③對虛擬水戰略的操作實踐，僅停留在國際農產品進出口方面，對于省際、區域內部的研究較少，同時對如何將虛擬水納入到省際、區域間的水資源管理框架中尚無具體規劃和實證支撐；④對經濟增長與納入虛擬水的水資源利用匹配性分析不足，雖然已有單從虛擬水戰略對經濟增長的影響角度分析的文獻，但缺乏將虛擬水納入到水資源利用整體框架中分析其與經濟發展匹配性的探究。

1.4.2國內外水資源利用與經濟發展匹配性研究綜述

水資源的利用效率不僅影響區域生態環境的質量，同時也影響著區域的人口承載數量，更進一步的影響區域經濟的增長速度。水資源的利用效率與經濟發展節奏若不匹配，則會嚴重影響國家或地區的經濟發展，更進一步的造成水資源供需矛盾。對于

水資源相對稀缺的國家或地區而言，提高水資源利用效率，保證水資源利用與經濟增長相匹配，是一個國家或地區重要的發展戰略。其中，農業用水無論是對于國家還是農業生產者都是非常重要的，農業水資源利用效率對一個國家的永續發展更加意義不凡。國家和學者對于農業水資源利用效率的關注和研究不僅是對農業經濟的關注，更是對農業人口和整個社會安穩定的關注。因此研究整體(農業)水資源利用與整體(農業)經濟發展的匹配性對社會經濟整體的可持續發展有著重要的意義。

(1)國外水資源利用與經濟發展匹配性研究相關文獻綜述

Allan (1996)以中東和北非干旱區為案例來說明水資源分配及管理效率很大程度上取決于國家經濟多樣性和經濟實力；Barbier (2010)檢驗了水資源的稀缺性與經濟增長可能存在的關聯，實證結果表明，水資源利用率與經濟增長水平存在“凹”形函數關系，即水資源利用的社會效率對人均收入增長率的最大化具有確定性影響； Rock (2000)對經濟增長的脫水效應做了檢驗，結果顯示在世界范圍內，隨著人均收入的增長，用水強度確實在下降，并且經濟增長對用水強度的影響是通過一些中間因素產生的，如水資源稟賦，經濟結構及用水政策等；Doungmanee (2016)將154個國家按收入高低分為 4 組，研究這些國家農業用水與經濟發展的關系，結果表明前者通常在低、中低、中上收入國家的用水比例最高，且隨著一國收入的增加農業用水也增加，當步入高收入國家后農業用水開始減少。

(2)國內水資源利用與經濟發展匹配性研究相關文獻綜述

國內學者對水資源利用與經濟發展的匹配性也從不同角度做了相關的研究： ①基于省域或全國的宏觀研究視角：王春澤(2004)基于陳守煜等(2001)的模糊識別模型，提出了水資源和社會經濟評價指數；蓋美等(2013)分析了遼寧沿海地區用水效率與經濟發展的耦合協調關系，結果表明二者處在拮抗階段；吳丹(2014)對比中美經濟發展與水資源利用的變化趨向，得出工業和農業耗水是二者脫鉤的關鍵；馬駿和顏秉姝(2016)發現我國 31 個省份經濟發展與用水效率的關系在東北地區及東部沿海地區符合倒“N”模型，在中西部地區則表現為U型并且處在U型左側，具有協調發展的趨勢。②基于某一城市的微觀研究視角：李偉紅(2009)利用模糊識別原理對大連市水資源與經濟的協調度進行研究分析，為協調度研究提出了新的研究方法；任志遠等(2011)發現陜西農業生態環境與經濟發展的耦合關系在陜西各市中存在較大的差異且在省內不同地市之間的滯后情況、程度大不相同；李照星和李永化(2013)研究大連市生態環境與城市化的耦合發展階段，發現現階段二者已高度耦合；吳孝天 (2016)發現鄭州市水資源環境與經濟發展的處于彼此制約，相互促進的磨合階段；

胡兆榮（2016）對杭州市用水效率系統與經濟發展系統的協調度僅在0.4 - 0.5之間，處于拮抗期；耿芳等（2017）發現南京市用水效率與經濟發展的耦合協調關系存在階段性的影響關系。

（3）水資源利用與經濟發展匹配性的相關文獻評述

已有文獻研究為本文提供了許多理論依據及有益參考，學者研究總（農業）水資源利用和整體（農業）經濟發展關系最根本的目的就是期望尋找水資源與經濟之間的量化關系，既可以滿足經濟發展與農業生產的需要，同時也不會浪費有限的水資源。因此，本文首先將 31 省（市、自治區）劃分為四大區域，再進一步對 1987- 2017 年間我國各省（地區）的總（農業）水資源利用與整體（農業）經濟發展的匹配性進行探討與研究，旨在進一步提高各省市（地區）水資源利用與經濟發展的匹配度，從而提高我國的水資源利用與經濟可持續發展質量。

1.5我國水資源利用面臨的問題

1.5.1人均水資源占有量偏低且時空分布不均

根據國家統計局最新出版的《2021 年中國統計年鑒》， 2020年全國水資源總量為 3.16X104億立方米，總量排在世界的第六位，單位國土面積水資源量約為世界平均水平的 83%。但是人均年占有水資源量只有 2240 立方米/人，僅為世界人均年占有水資源量的大約 1/4的水平。同時，我國的水資源區域分布嚴重不均衡，《2021 年中國統計年鑒》顯示：東部地區面積約占全國總體面積的 9.68%，人數約占全國的 40.02%，人均水資源量860立方米/人，GDP占全國的51.93%,水資源總量僅占到全國水資源總量的 15.31%；西部地區面積約占到全國總體面積的 71.27%，人數約占 24.17%，人均水資源量為 4445 立方米/人， GDP 僅占全國的 21.070%，而水資源總量則僅占全國總量的 53.79%。

1.5.2水資源總量出現衰退趨勢且耗水量增長迅速

隨著人口的增長和經濟不斷的發展，近年來我國的水資源總量處于逐年緩慢衰退的趨勢，這種情況在北方地區體現尤為明顯。從全國第一次水資源評價到全國第二次水資源評價期間，北方地區的水資源量明顯減少，這其中又以黃河、淮河以及海河、遼河流域區最為突出。這些地區總的降水量減少了約 6%，水資源總量減少了約 12%，其中海河區降水量減少了約 10%，水資源總量減少了約 25%；淮河區山東半島降水量減少了約 16%，水資源總量減少了約 34%，使這些地區的水資源供需形勢更趨于緊張（暢明琦和劉俊萍 2006）。

從統計數據來看，近30年我國的用水量在不斷上升。 1987年全國總用水量足跡為 7829.54億立方米，人均728.63立方米/人； 2017年全國總用水量足跡為19350.04億立方米，人均水量足跡1393.76 立方米/人。 1987到 2017年間，總用水量足跡增加了 11520.50億立方米，年均增長率為3.06%；近30年人均總用水量足跡增長了 665.13立方米/人，年均增長率為 2.19%。 2017年，東部地區總用水量足跡占全國總水量足跡的 31.03%，近30年增長了 3124.39億立方米，遠超其他地區；東北地區人均總用水量足跡為2585.09立方米/人，遠超其他地區，近30年年均增長率為4.42%。

表1 - 1 2005 - 2017年全國水資源量（單位：億m3； m3/人）

Table 1- 1 National water resources from 2005 to 2017

年份水資源

總量地表

水資源量地下

水資源量地表水與地下水

重復計算量人均

水資源量

2017 28761.2 27746.3 8309.6 7294.7 2074.5

2016 32466.4 31273.9 8854.8 7662.3 2354.9

2015 27962.6 26900.8 7797.0 6735.2 2039.2

2014 27266.9 26263.9 7745.0 6742.0 1998.6

2013 27957.9 26839.5 8081.1 6962.7 2059.7

2012 29528.8 28373.3 8296.4 7140.9 2186.2

2011 23256.7 22213.6 7214.5 6171.4 1730.2

2010 30906.4 29797.6 8417.0 7308.2 2310.4

2009 24180.2 23125.2 7267.0 6212.1 1816.2

2008 27434.3 26377.0 8122.0 7064.7 2071.1

2007 25255.2 24242.5 7617.2 6604.5 1916.3

2006 25330.1 24358.1 7642.9 6670.8 1932.1

2005 28053.1 26982.4 8091.1 7020.4 2151.8

數據來源：國家統計局官網）

從用水量的構成來看，總用水量足跡中，農業用水占比最大，工業用水其次，生活用水第三。進出口虛擬水差額為負（- 580.7億立方米）。就2017年的數據指標來看，全國總水量足跡為：農業用水17495.64億立方米、進口虛擬水1930.92億立方米、工業用水1276.80億立方米、生活用水838.10億立方米、生態用水162.10億立方米以及減去的出口虛擬水2338.62 億立方米。 1987到 2017年，農業用水量漲幅最大為 11088.55 億立方米，近30年年均增長率3.41%。進口虛擬水漲幅第二為1054.68億立方米，近30年年均增長率2.67%。生活用水漲幅第三為545.08億立方米，近30年年均增長率 3.57%。

1.5.3水質狀況出現衰退趨勢

全國的水質狀況也出現了整體性衰退的趨勢。據統計，從1949年到 1980 年全國工業和城鎮廢污水排放量從20 多億噸增加到 239 億噸；到 2000 年，全國工業與城鎮生活廢污水則增加到 747 億噸，廢污水的排放量增長率約是同期工業化國家平均水平的 4 倍（暢明琦和劉俊萍 2006）。廢污水排放量的高速增長加上較低的廢物水處理率，導致的結果就是全國的水資源污染形勢極其嚴重，水質嚴重衰退。水資源污染同時帶來的結果就是可利用的水資源量大為減少，又使得全國的水資源供需矛后更加惡化。

表1 - 22005 -2017年全國用水量(單位：億m3； m3/人)

Table 1-2 National water consumption from 2005 to 2017

年份農業工業生活生態人均用水量

2017 3766.4 1277.0 838.1 161.9 435.9

2016 3768.0 1308.0 821.6 142.6 438.1

2015 3852.2 1334.8 793.5 122.7 445.1

2014 3869.0 1356.1 766.6 103.2 446.7

2013 3921.5 1406.4 750.1 105.4 455.5

2012 3902.5 1380.7 739.7 108.3 453.9

2011 3743.6 1461.8 789.9 111.9 454.4

2010 3689.1 1447.3 765.8 119.8 450.2

2009 3723.1 1390.9 748.2 103.0 448.0

2008 3663.5 1397.0 729.3 120.2 446.2

2007 3599.5 1403.0 710.4 105.7 441.5

2006 3664.4 1343.8 693.8 93.0 442.0

2005 3580.0 1285.2 675.0 92.7 432.1

（數據來源：國家統計局官網）

從統計數據來看， 1987年全國污水排放總量為 3523.01 億立方米，人均 329.73 立方米/人； 2017年全國污水排放總量為 4285.63 億立方米，人均 329.73 立方米/人。1987 到 2017年間，全國污水總排放量增長了762.62 億立方米，年均增長率為 0.66%。其中，中部地區年均增長率為 1.27%，為全國最快的增長率。西部地區 2017年污水排放總量占全國污水排放總量的 40.49%（1735.38 億立方米），近30年增長 358.67億立方米；東部地區2017年污水排放總量占全國污水排放總量的 26.71% （1144.49億立方米），近30 年增長34.75 億立方米。1987- 2017年間，東部地區人均污水排放量下降幅度最大，由1987年的 304.36立方米/人下降到 2017年的 214.47立方米/人；而中部地區則由1987年的 232.62立方米/人增長到 2017年的 282.01 立方米/人；西部地區近30年間人均污水排放量一直處于全國第一， 1987年446.57立方米/人， 2017年460.38 立方米/

人。總體來說，近30年全國人均污水排放量下降了 22.91立方米/人，年均增長率為- 0.22%。

從污水排放的構成來看，全國污水足跡中，農業污水排放量占比最高，并且近30 年一直維持在60%左右不變（2017年為2582.41 億立方米）；生活污水排放量其次，由1987年的占比30.05%下降到2017年的占比26.61%（2017年為1140.56億立方米）；而工業污水排放量占比則從1987年的8.56%上升到2017年的13.13%（2017年為562.66 億立方米）。這與快速的經濟發展有脫不開的關系。與此同時，各類污水排放近30年間漲幅分別為：工業污水2.10%、農業污水0.59%、生活污水0.25%。人均污水足跡也有一定程度的變化：人均農業污水足跡從1987 年的 201.27立方米/人下降到 2017年的 186.01立方米/人；人均生活污水足跡從1987年的98.53立方米/人下降到2017年的82.15 立方米/人；人均工業污水足跡從1987年的28.05立方米/人增長到2017年的40.53 立方米/人。

1.5.4未來的水資源供需形勢嚴峻

水資源供需情況已經很不樂觀，在全國水資源供應量處于不斷衰退趨勢的同時，未來水資源消耗量還要不斷增加。按正常情況發展，我國人總數在2030年左右將達到高峰大約為16億，人均水資源量將降到1760立方米。據預測， 2030年全國總需水量將近 10000 億立方米，供需缺口達4000~4500億立方米；到2050年，全國將缺水 6000~8000億立方米（何大明和湯廳成 2000）。隨著國家社會經濟的發展，缺水矛盾將更加凸顯，水資源短缺將是我國 21 世紀面臨的最主要的社會經濟和生態環境問題之一，也將成為制約社會經濟發展、農業現代化發展、生態環境可持續發展的關鍵瓶頸問題。本文通過對國內外虛擬水研究的成果進行全面綜述，以及并對我國 31 省農畜產品虛擬水進行詳細的計量分析，為我國保障水資源和糧食安全、以及提高經濟發展與水資源利用的匹配度提供新的思路和政策建議。

1.6研究內容、技術路線與研究方法

1.6.1研究內容

本文的主要內容是通過對虛擬水數據的測算，從而進一步基于尾效、脫鉤和耦合協調度的研究來分析31 省（市、自治區）近30年來水資源利用與經濟發展的匹配度，并結合各個區域的實際情況來設計可行的水資源可持續發展的管理政策，為實現中國水資源的合理配置及經濟的可持續發展建言獻策。基于對現實問題與理論問題的剖析，以及對已有研究和相關理論的梳理，本文制定了以下將要完成的具體內容：

①構建水資源利用與經濟發展匹配性研究的理論框架，分析水資源短缺狀況及政策實施現狀，發現水資源短缺評價過程中存在的問題；

②整理并計算本文所需要的 1987- 2017 年中國 31 省（市、自治區）的數據指標，核算實際整體GDP、實際農業GDP、實際整體固定資本存量、實際農業固定資本存量、農業勞動力人數、總勞動人數等各項指標；

③基于聯合國糧農組織推薦的CROPWAT軟件和CLIMWAT測度農作物CWR, 并進一步測度 31 省（市、自治區）農業虛擬水（種植業和養殖業），從自然和社會的角度分析 31 省市及四大經濟分區的農業虛擬水含量的時空變化及影響因素；

④基于農業水量足跡的測算，測度 1987- 2017年全國 31 省（市、自治區）農業、生活、生產和生態用水及進口虛擬水的加總，并減去出口虛擬水，得到總水量足跡，結合 ARCGIS 的空間可視化功能，將31 省的總（農業）水量足跡數據與空間數據連接，并按照自然間斷分級法（Jenks）,將數據從小到大分為31類按照由淺到深標注, 從而得到 31 省水量足跡數據在近30 年的空間分布，進一步對其時空變化進行分析；

⑤基于COD和TN數據，測度1987 - 2017年全國31省（市、自治區）的農業污水足跡、生活污水足跡、生產污水足跡，加總求得總水質足跡，結合 ARCGIS 的空間可視化功能，將全國 31 省的總（農業）污水足跡數據與空間數據進行連接，從而得到近30 年全國 31 省污水足跡數據不同年份的空間分布。并按照自然間斷分級法，將數據從小到大分為 31 類，對農業污水足跡和總污水足跡的時空變化進行分析；

⑥基于改進的索羅模型，運用STATA軟件獲得水資源對經濟增長的貢獻度大小（尾效），并進一步從時間與空間的視角，全面分析31 省（市、自治區）及四大經濟

分區的水資源利用對經濟增長的尾效及其近三十年的演變規律和空間變動情況；

⑦基于脫鉤模型，運用MATLAB軟件和GeoDa軟件，從時間與空間的視角，全面分析近30 年全國 31 省（市、自治區）總（農業）水量足跡與整體（農業）經濟發展的脫鉤效應，總（農業）水質足跡與整體（農業）經濟發展的脫鉤效應，及全國各省市水質水量在近三十年的演變規律和空間變動情況，基于ESDA模型分析全國31 省市的水資源消耗以及污水排放全局和局部空間自相關情況；

⑧基于耦合協調模型，首先建立水資源與經濟發展協調評價體系，測算指標權重，獲得耦合協調度的面板數據，并進一步運用MATLAB軟件和GeoDa軟件，從時間與空間的視角，全面分析近 30 年全國 31 省（市、自治區）水資源利用效率與整體經濟發展的耦合協調性及其空間演變規律，同時進一步分析 31 省市水資源與經濟發展耦合協調度的全局空間自相關和局部空間自相關；

⑨綜合⑤⑥⑦⑧，居于實證分析的我國31省市的總（農業）水資源利用與整體（農業）經濟發展的匹配度，得出本文的最終結論；

⑩結合上述分析結果，總結提出可執行的，提高水資源利用與社會經濟匹配性的政策設計，并總結不足及展望。

1.6.2技術路線

①理論準備

②水量水質測度分析

圖1-1技術路線圖

Fig. 1 - 1 Technology road map

③匹配性研究

④總結分析

1.6.3研究方法及軟件

本文主要使用了文獻分析法、定量與定性分析法、實證分析法等研究方法。具體如下：

（1）文獻分析法。首先梳理了與虛擬水戰略、水足跡、水資源利用和經濟發展匹配性相關的研究，了解在水資源利用與經濟發展匹配性研究中存在的理論問題，從而對現有的水資源利用效率評價的研究前沿有了更為全面地把握；并從從理論層面探究水資源在經濟發展中的作用機理、解讀水資源利用與經濟發展匹配性的理論框架，并探討水足跡理論在水質水量足跡研究中關注的主要問題，并揭示其內在邏輯；分析基于虛擬水和水足跡的水資源利用效率與經濟可持續發展之間的關系，以及界定水質水量足跡概念的內涵和外延，為本文研究的進一步開展提供了理論準備；

（2）定量與定性分析法。運用定量與定性的分析方法，對文中所涉及到的各類變量進行定量分析以及定性的理論概括，以確保分析結果的科學性。同時，梳理 31 省市的水資源利用情況、經濟發展情況（經濟規模、經濟水平、經濟增長、經濟結構）以及污水排放情況，并對數據進行描述性統計分析，奠定水資源利用效率與經濟發展研究的數據基礎；

（3）實證分析法。本文主將資源經濟學、空間計量經濟學、管理學等相關學科進行學科交叉，在了解相關軟件功能的基礎之上，基于 FAO 開發的 CROPWAT 和 CLIMWAT軟件來詳細核算1987-2017年全國31省（市、自治區）的農作物虛擬水足跡和畜牧產品虛擬水足跡、并借助STATA15.1、SPSS23、MATLAB2020、ARCGIS12.0、 GeoDa 等軟件對具體研究內容進行了實證分析。實證分析中主要運用了虛擬水模型、水足跡模型、尾效模型、脫鉤模型、耦合協調模型、空間自相關模型（ESDA）、層次分析法（AHP）、熵值法等實證分析方法。

1.7論文創新之處

本文在以下幾個方面有所創新，并在已有研究基礎上有所推進：

（1）對水資源消耗和污水排放的核算是基于虛擬水和水足跡模型，可以修正現有水質水量數據的誤差，完善水資源利用效率的核算。現有的研究文獻主要集中于虛擬水的估算或討論虛擬水貿易影響因素，鮮少將虛擬水數據納入到水量足跡流動中，更是鮮少核算虛擬水質足跡。基于 FAO 提供的虛擬水足跡模型，更加全面更加準確的結合降雨、灌溉、植物根系吸收等生長全過程耗水對 1987-2017年中國 31 省市的包括糧

食在內的17 種主要種植作物耗水進行測算，并結合飼養、清潔、加工等養殖全過程耗水對6種畜產品的耗水進行測算，同時基于COD及TN的稀釋排放標準對農業、生產和生活污水排放量進行測算。在此基礎上，本文分析核算了 1987-2017年31 省（市、自治區）的虛擬水量足跡、虛擬水質足跡、整體（農業）實際GDP、整體（農業）實際固定資本存量、總（農業）勞動力人數、進口虛擬水足跡、出口虛擬水足跡、單位水足跡經濟效益、水量足跡匱乏度、水量足跡自用率等數據。嘗試對現有研究進行進一步的深入和擴展，希望能夠創新性的在修正虛擬水數據的基礎上，核算出更加準確的水質和水量足跡，完善總（農業）水資源利用效率的核算。

（2）完善單一區域及時間點的分析誤差，基于1987-2017年31 省份的面板數據進行時空雙維度的分析。現有的研究文獻主要集中對我國某省、某市或某地區的研究，鮮少將全國 31 省（市、自治區）進行統一的水資源利用與經濟發展匹配性分析，且時間跨度不夠，變化提供的參考不夠完全。因此，本文整理核算了 1987-2017 年中國 31 省（市、自治區）的各類水資源利用、各類污水排放、各省水資源進出口及經濟發展數據，并對總（農業）水質足跡和總（農業）水量足跡的全局和局部空間自相關進行實證分析，希望能夠以更加全面的時間和空間維度來分析全國（農業）水質水量與全國（農業）經濟發展的匹配性的時空變化。

（3）從水資源利用對經濟增長的“貢獻率”、“解耦性”及“協調度”三個方面來綜合分析水資源利用與經濟發展的匹配性。現有文獻對水資源利用與經濟發展匹配性研究中，大都僅研究水資源利用對經濟發展的尾效或脫鉤效應，本文創新性的將從水資源利用對經濟增長的貢獻率（尾效）、解耦性（脫鉤）、協調性（耦合）及其空間自相關三個方面綜合分析水資源利用與經濟發展匹配性，并在水資源利用效率核算中納入以虛擬水為基礎的更加精確的水量和水質足跡數據，為進一步明確水資源利用與經濟發展匹配性提供更準確的實證依據，研究結果將對構建水資源高效利用和經濟可持續發展框架提供有效的實證支撐。

第二章相關概念及理論基礎

2.1虛擬水與水足跡的內涵

2.1.1虛擬水

Allan （1993）首次提出了以“無形”的形式寄存在商品或服務中虛擬水（Virtual Water）,表征商品或服務在生產過程中消耗的水資源量。在虛擬水概念被正式提出前, 一些學者曾用"具化水”（Embodied water）、"外生水”（Exogenous water）、、"嵌入水”（Embedded water）以及“水、糧食和貿易的結合體”等概念來表達類似的意思（ Yoder 1 936；Kemper et al . 1 966；Kemper and Rosenau 1 986）。但這些均未引起學術界足夠的重視，1993年之后，虛擬水的概念被進一步拓展（Hoekstra 1998）。虛擬水的概念提出后，與虛擬水相關的概念也隨之產生，如農作物虛擬水含量、畜產品虛擬水含量、虛擬水進口量、虛擬水出口量、虛擬水流動、虛擬水平衡等（劉寶勤等 2006）。

2.1.2水足跡

水足跡的概念是由荷蘭學者阿爾杰恩•胡克斯特拉在2002年提出的。世界自然基金會（WWF）在2008年發布的《地球生命力報告》中首次引進這一概念。水足跡的內涵是指，一個國家（或地區）或一個人，在一定時間內消費的所有產品和服務所需要的水資源數量，包括用于農業、工業和家庭生活的全部水資源量。這里的產品和服務中所包含的水資源數量的概念即為虛擬水的概念。形象地說，就是水在生產和消費過程中踏過的腳印。因此，水足跡是在虛擬水概念上所提出的一個概念。這個概念中既包括一個國家或地區的水足跡，也包括個人水足跡。國家水足跡由兩個部分組成，即生產和提供用于國內生產消費的物品和服務的過程中所需要的水資源量為內部水足跡；而消費進口物品產生的足跡為外部水足跡。

與水足跡相關的概念主要有國家水足跡（用于生產該國居民所消費的產品和服務的水資源量）、個人水足跡（用于生產每個人所消費的產品和服務的水資源量）、藍水足跡（被利用的藍水資源量）與綠水足跡（被利用的綠水資源量）、總水足跡（包括所有的被利用的綠水和藍水，也包括被利用后返回水系統的那部分水資源）與蒸發水足跡（生產產品或服務過程中通過蒸發而消耗的那部分水資源）（劉寶勤等 2006）。隨后，又有學者將水足跡應用到水資源污染領域，使虛擬水的研究領域進一步拓寬（孫才志等 2016）。污水足跡又被稱為灰水足跡，主要是指生活和生產中所產生的污水。

綜上，本文將研究區域內部的用于農業、工業、生活、生態以及進出口所涉及到的全部水資源量稱為水量足跡。又因為污水排放量是水質的最主要的影響因素，因此，為了與水量相對應便于理解，本文將農業、工業和生活中的全部污水排放稱為水質足

跡。詳細的指標定義和計算見本文的第三章、第四章。

2.1.3虛擬水戰略

虛擬水戰略的概念首先由Zimmer and Renault (2003)提出，是指貧水國家或地區通過貿易的方式從富水國家或地區購買水密集型農產品(如糧食作物)，來保證本國或本地區水資源安全的一種商品戰略。例如，1kg小麥的貿易，相當于1-2噸虛擬水的貿易，1kg牛肉的貿易相當于背后的16噸虛擬水的貿易(Rinaudoetal. 1997)。虛擬水戰略概念的提出，為水資源匱乏的國家和地區提供了一個全新的視角來解決水資源短缺和有效配置的問題，也為后人在水資源管理和糧食安全之間的研究奠定了基礎。隨著環境問題和糧食安全問題區域化、全球化的不斷加深，貿易與環境已經成為一個新興的交叉研究領域。研究虛擬水貿易戰略對于提升我國國內水資源配置效率具有重

圖2 - 1 1978 - 2020年中國糧食產量及年均增長率

Fig. 2-1 China's grain production and average annual growth rate from 1978 to 2020

(數據來源：國家統計局官網) 糧食既是公眾生活消費的必需品，又是一個國家經濟發展和社會穩定的前提保證。

根據國家統計局官網數據顯示， 1978年我國糧食總產量30590.79萬噸， 2020年達到了 66949.16萬噸，年均值增長率為1.88%。人均糧食產量從1978年的635.59斤/人，增加到了2020年的948.21 斤/人，年均增長率0.96%。 2020年糧食產量比2019年增加了 565萬噸，是繼 2015年的“十二連增”之后，首次“二連增”。糧食產量持續地增加在一定程度上保證了我國的糧食自給率，但也在一定程度上付出了生態成本的代價。

糧食生產是一個對農業自然資源高度依賴的農業生產過程，尤其是對水資源的依賴性較強，是其他資源無法替代的。由此可見，糧食作物的貿易也是水資源的貿易，是水

19 資源在地區之間的流動。綜上，不同的國家（地區）應該針對本地的水資源稟賦條件的不同，制定相應的糧食作物虛擬水貿易政策，以在確保糧食安全的基礎上，實現國家（地區）水資源的優化配置。

以色列是最早實施虛擬水戰略的國家，以色列經濟學家從經濟學角度論證了進口水資源密集型產品可以緩解當地水資源短缺的合理性：生產 1 噸糧食要消耗 1000立方米的水，如果這 1 噸糧食被運送到缺水國家或地區，則可以緩解進口國家或地區因提供這水造成的經濟甚至是政治壓力。隨后， 1999年以色列由虛擬水凈出口國（7億立方米）轉為凈進口國（69億立方米）（Allan 2003a）。Wichelns （2001, 2004）將比較優勢理論融入到虛擬水理論中，把虛擬水的研究上升到了與經濟增長和糧食安全等國家宏觀研究的高度，并以埃及為例證實了其理論研究。根據我國國情，虛擬水戰略從理論上可以緩解水資源短缺問題，但實施起來卻存在許多問題，我國每年“北糧南運”的糧食約1400萬噸，相當于約140億立方米的水從北方運到南方，與“南水北調” 思想相背離，這種糧食生產布局有恃于虛擬水戰略的思想。而諸多研究表明，傳統虛擬水戰略對于緩解我國部分地區的缺水現狀具有一定的適宜性。我國是農業大國，農業是用水量最大的行業，如果能提供合理的農業用水戰略，將會緩解我國的水資源危機，因此虛擬水戰略在我國具有特殊的重要性。

2.2理論基礎

2.2.1水資源綜合管理理論

水資源管理是指對水資源開發利用的組織、協調、監督和調度（鞠秋立 2004）。水資源管理的目標是建立權威、高效、協調的水資源統一管理體制，以《中華人民共和國水法》為根本，建立完善水資源管理法規體系，保護人類和所有生物賴以生存的水環境和水生態系統；以水資源和水環境承載能力為約束條件，合理開發水資源，提高水的利用效率；發揮政府監管和市場調節作用，建立水權和水市場的有償使用制度；強化計劃節約用水管理，建立節水型社會；通過水資源的優化配置，滿足經濟社會發展的需水要求，以水資源的可持續利用支持經濟社會的可持續發展（左其亭等 2009）。

水資源綜合管理是促進水資源、土地資源和相關資源共同開發與管理的過程，目的是為了在不損害重要生態系統可持續性的前提下，以公平、公正的方式實現最大的經濟收入與社會福利（張郁等 2005）。水資源綜合管理的一個關鍵方面是水資源的管理與開發應該與使用者、使用途徑（社會經濟系統）和制度要求互相滿足（朱金峰等 2013）。虛擬水貿易正是從這一關鍵問題出發，統籌考慮資源稟賦、用水情況、社會管理、貿易戰略及經濟手段影響方面的因素，綜合考察農業部門的水資源流動情況，

提倡通過農產品貿易緩解缺水地區水資源短缺問題，通過提高用水效率來緩和用水壓力，以實現對水資源的綜合評價和管理。

2.2.2資源替代理論

資源替代理論可以理解為另外一個對虛擬水貿易足跡測算理論依據的補充。資源替代原本是指在技術進步的前提下，一種新的資源替代舊的資源時，在資源利用效率上的提高。后來人們將資源替代的含義進行了擴充，認為“（水）資源替代”也可以指在生產規模擴大的同時，國家（或區域）外部（水）資源對內部（水）資源的替代。其本質也是在要素稟賦理論的基礎上，認為外部（水）資源比內部（水）資源的利用效率更高，是一種（水）資源功能的替代（姚治君等 2002；馬博虎 2010）。

首先，經濟增長不是各生產要素投入的簡單相加，而是各種投入要素有效組合的結果。沒有各種生產要素的有效組合，就談不上經濟的最優增長，更談不上可持續發展。而生產要素的有效組合，就涉及到各投入要素之間的替代和補充關系。有限的水資源在各生產要素間的配置便會直接影響各生產要素的替代和組合關系。最后，水資源配置的目標是使各生產要素之間的替代和組合在技術上可行，生產要素得到充分利用，各種生產要素對經濟增長的貢獻達到最佳。同時獲 1975年諾貝爾經濟學獎的前蘇聯經濟學家康托羅維奇和美國經濟學家庫普曼，分別以計劃經濟國家和市場經濟國家為藍本，研究稀缺要素的最優配置問題。他們提出了核算（水）資源稀缺性的“影子價格”（最優價格）概念。由“影子價格'”反映的（水）資源消耗（成本），不僅包括在某種生產上（水）資源的直接消耗，還包括由于某種生產使用了該種資源，國民經濟為之所付出的消耗。就是說，社會的生產資源是稀缺的，某種資源投入了該種商品生產，而其他部門由于沒有使用該種資源而增加了消耗，這就是使用這種資源的社會機會成本。只有當使用該種資源的直接消耗和社會機會成本都能在投資收益和產品價格中得到補償，這種要素的投入和替代才是有效的。因此，要素替代關系不僅要考慮微觀效益，還必須考慮宏觀效益。要做到這一點，關鍵是要素價格體系要充分反映各種要素的稀缺性程度，要素的市場價格體系必須考慮資源的“影子價格”。

2.2.3資源流動理論

資源流動理論的具體內涵是，在人類社會活動過程中，在（農業）產業鏈各環節或者不同的區域之間（水）資源發生運動、轉移和轉化的全過程。其中，還包括了（水）資源在不同區域由于空間地理勢能的作用，發生的空間位移（即橫向流動）；和（水）

資源在原始狀態、生產加工、消費使用并最終遭到廢棄的整個動態變化過程中發生的形態、功能和價值的轉化（即所謂的縱向流動）（Wuppertal Institute for Climate 2005）。資源流動理論是一個涉及生態學、經濟學、社會學等多學科交叉的領域，體現了資源生態系統動態性、整體性和綜合性等特點。英國學者Chambers et al. （2005）構建了一個與國家（地區）經濟活動密切相關的資源流動的概念研究框架（如圖2-2所示）。

根據Chamberset al. （2005）的分析框架，水資源流動涉及的資源包括水資源本身和生產過程中需要水資源的水密集型產品（如糧食作物）。水資源可以直接被消費者消費，也可以經過加工生產生成水密集型產品。經濟生產活動中也會對水資源進行存儲，即為流入和流出農業生產過程中水資源的差值（成升魁和甄霖 2007）。

圖 2 - 2 資源流動理論分析概念框架

Fig. 2-2 The conceptual framework of theoretical analysis of resource flow

2.2.4可持續發展理論

可持續發展是一個涉及經濟、社會、文化、技術和自然環境的綜合概念，是指既滿足當代人的需求，又不對后代人滿足其自身需求的能力構成危害的發展。這個定義包含了兩個關鍵性的概念：一是人類需求，特別是世界上窮人的需求，這些需求應被置于壓倒一切的優先地位；二是環境限度，如果它被突破，必將影響自然界支持當代和后代人生存的能力（WCED 1987）。從環境角度分析，人口的膨脹和人類經濟社會的發展對環境造成了嚴重破壞。而可持續發展的概念和內涵強調了在發展過程中應該是公平性、持續性和協調性三位一體的高度綜合，因此，可持續發展要求在嚴格控制人口、提高人口素質和保護環境、資源永續利用的前提下進行經濟和社會的發展，即處理好人口、資源、環境與經濟的協調發展關系。

而水資源又是人類和一切生物賴以生存不可缺少的寶貴資源，是支撐生命系統、非生命環境系統正常運轉的必要條件，是一個國家或地區經濟建設和社會發展重要的

22 自然資源和物質基礎。綜上所述，水作為人類所需而不可替代的一種資源，從水資源與可持續發展的關系來看，既要保證水資源開發利用的連續性和持久性，又要使水資源的開發利用盡量滿足社會與經濟不斷發展的需求，因此，兩者必須密切協調（文俊等 2006）。

2.2.5國際供需理論

英國經濟學家馬歇爾開創性地提出，國際供給和需求關系共同決定了國際交換均衡價值，并據此決定了貿易利益的分配格局，即國際供求理論。國際供求理論指出：國際供給和國際需求共同決定了國際貿易條件；一種產品的國際價格是使得出口國家供給和進口國家需求相等時的均衡價格；國際貿易條件一般取決于需求彈性和需求強度的大小。馬歇爾還用某一特定的曲線描述國際貿易中的均衡關系，即國際供需曲線（又稱提供曲線）。

圖2-3為提供曲線的推導過程，T0線表示在國內貿易條件下，商品X和Y的生產和消費在E0點達到均衡。若國際市場的價格比率比國內更有利，則生產移到P1點，消費移到較高的無差異曲線I1上。反之，若該國家面臨更有利的價格比率，則消費將移到無差異曲線12 上,生產移到P2點。將圖2-3右側圖右邊象限的貿易條件曲線（T。、 T1、T2）平移到左側象限，把出口標記在橫軸上，得到X1和X2,它們與原點的距離分別為S1P1和S2P2。縱軸上的Y1和丫2則表示進口，它們與原點的距離分別為S1E1和S2E2。連接進口和出口的組合點，便可以得到在各個國際價格比率下貿易均衡點的軌跡0A。同樣地，也可以得到另外一個國家在各個國際價格比率下貿易均衡點的軌跡0B。將

2.2.6要素稟賦理論

在古典貿易理論的框架下，技術差異是各個國家的生產成本產生差異的主要原因，然而除了技術差異，仍然存在其他因素共同決定著不同產品的比較優勢。在斯密和李嘉圖的生產模型中，勞動是唯一的生產投入要素，但是實際資本、土地以及其他生產要素的投入也會對生產成本產生很大的影響。瑞典著名經濟學家艾利•赫克歇爾早在 1919年就提出了要素稟賦理論的核心思想。赫克歇爾的學生柏蒂爾•俄林又在1930 年左右對這一理論進行了明確且完整的解釋。在20世紀50年代，保羅•薩繆爾森建立了要素稟賦理論的一般均衡形式，推導出了該理論成立的數學條件。要素稟賦理論研究的問題包括很多方面：其中最核心的觀點即為赫克歇爾-俄林理論（又稱 H- O 定理），該定理認為：一個國家對本國豐裕要素密集型的產品應該出口，而對本國稀缺要素密集型的產品應該進口。

圖 2- 4 展示了在自由貿易條件下的兩個國家的均衡。在左邊的圖里面顯示的是本國在自由貿易條件下的均衡。其中，A點為本國原始的封閉點（無國際貿易），當商品2的相對價格在本國上漲時，則生產可能將移動到B點，價格線作為消費者預算約束穿過B點，且在C點達到效用最大化。在B點的生產和C點的消費之間的差額便是商品 1 的進口和商品 2 的出口，如三角形部分所示。在外國的貿易模式則正好相反（如圖2-4右側圖所示），商品2的相對價格下降，生產可能將移動到B'點，在C點進行消費，進口商品 2，出口商品 1。此時，本國和外國的“貿易三角形”的大小一樣，

Fig. 2- 4 Equilibrium under free trade conditions

2.3總體研究框架

前述分析表明，虛擬水和水足跡通過將實物轉換為水單位來測量水資源的消耗、

24 水資源在省際、區域之間的流動，以及水質足跡的省際、區域之間的流動。基于此，可以更全面更系統的反映水資源的使用現狀，從而進一步更準確的研究水資源消耗（污染）與經濟發展的匹配性關系，實現中國城水資源與經濟的可持續協調發展是各級政府所追求的重要目標。本文將水資源管理理論、可持續發展理論與虛擬水理論相結合，有助于完善各地區水資源管理制度，有助于解決區域水資源流動帶來的利益分配不均及發展失衡情況，從而為水資源可持續發展的政策制定提供參考。本文主要關注以下幾方面的問題：

①不同省（市、自治區）的水資源發展狀況是怎樣的？農業、工業、生活、生態用水量近30年變化是怎樣的？農業、工業和生活的污水排放量近30年變化是如何變化的？哪些省市（地區）用水量和污水排放量存在“失控”，他們的主要影響因素有哪些？②總水資源消耗是如何作用于各省市及地區的經濟發展的？作為經濟發展不可缺少的內容，水資源對各省市及地區的經濟發展的尾效實證結果是“拖拽”作用還是“促進”作用？農業水資源消耗量如何變化，其與農業經濟發展又是怎樣的作用關系？是依然“拖拽”，還是經濟已然轉向依賴技術、知識與勞動力，繼而水資源減輕對經濟的“拖拽”作用轉變為“促進”作用？ 1987- 2017 年，這種作用在空間上和時間上變化是怎樣的？可否基于變化總結提出相應的未來發展方向的建議；③1987-2017 年，我國 31 省（市、自治區）的污水排放量是如何變化的，其與經濟發展之間的關系又是怎樣的？水資源使用量（污水排放量）與經濟發展是“連接”還是“脫鉤”？獨立研究農業污水的排放，是否與農業經濟發展依然緊密“連接”？農業水資源消耗量是否與農業經濟實現“脫鉤”？ ④水資源利用效率與經濟發展水平之間的耦合協調度達到何種程度？單位水足跡經濟效益、水量足跡匱乏度以及水量足跡自用率的時空變動規律是怎樣的？區域與區域之間在空間上呈現怎樣的布局？是否存在全局或者局部的空間自相關？ ⑤設計怎樣的政策才能最大限度地使得水資源利用與經濟實現匹配的、可持續的綠色發展？

綜上所述，本文設計了如下幾個方面的具體研究方案：

模塊一：理論準備與總體研究方案的設計。此模塊對應論文第一章、第二章的內容。主要包括：一是，對本文的研究背景、研究目的、研究意義和研究內容進行討論，厘清將要采用的虛擬水測算模型、經濟增長模型、水資源與經濟發展匹配性模型（尾效模型、脫鉤模型和耦合協調都模型）、空間自相關分析模型等研究方法，討論水資源目前所面臨的問題，以及本文的創新之處；二是，在系統梳理國內外有關虛擬水戰略、虛擬水足跡、水資源與經濟發展匹配性相關研究的基礎上，從水資源綜合管理理

論、可持續發展理論、虛擬水理論出發，分析了虛擬水以及虛擬水足跡產生的理論基礎，并對其內涵進行解讀；三是，基于上述理論分析與相關概念界定，進一步詳細確定本文的研究內容，構建水資源利用與社會經濟匹配性研究的技術路線，確定本文將運用的研究方法及軟件，并進一步分析討論本文的研究可能存在的創新之處；四是，基于以上理論準備與分析，明確下一階段需要解決的問題，包括匹配度如何分析及測算、水資源與經濟發展不匹配應該如何解決等，基于此進一步設計更具針對性的總體研究框架。

模塊二：界定本文的研究區域。對 1987- 2017 年全國 31 省（市、自治區）的自然與社會經濟狀況進行分析，此模塊對應論文的第三章的內容。主要包括：一是，運用歸納總結以及描述性統計分析等方法探析我國 31 省市以及四大分區水資源現狀與經濟的發展情況；二是，明確進行水資源利用效率與經濟發展評價的數據來源、變量選取、變量解釋及變量測算結果，從而為后續進行水資源利用與經濟發展匹配性研究奠定基礎。

模塊三：農業虛擬水的詳細測算及分析。農業虛擬水主要分為農作物虛擬水和畜產品虛擬水。主要是回答“農業水資源消耗情況在時空維度如果變動？”這一個問題，此模塊對應論文的第四章的內容。主要包括：一是，通過對國家統計年鑒、各個省份的各類統計年鑒、及水資源統計年鑒等年鑒數據的搜集，基于 FAO、 CROPWAT 及 CLIMWAT數據的整理和模型分析，測算出1987 - 2017年農畜產品的詳細水資源消耗數據；二是，分地區對不同省份的農作物和畜產品虛擬水時空變動分別進行分析和總結，找出其變化規律和區域流動的影響，探討省市及區域農業水資源的發展情況。

模塊四：水資源利用與經濟發展的匹配性分析，此模塊對應論文的第五章、第六章以及第七章的內容。具體來看，該模塊主要包括以下三部分內容：一是，回答“作為經濟發展不可缺少的內容，水量足跡對各省市、各地區的經濟發展現狀是“拖拽” 作用還是“促進”作用？”這一問題。在第五章中，首先是提出問題，再對索羅增長模型進行改進構建“尾效分析模型”，最后運用STATA軟件基于尾效模型得到近30 年全國 31 省（市、自治區）的水資源尾效的時空變化結果，在基于結果進行分省、分區域的時空分析；二是，回答“水量足跡與水質足跡與經濟發展目前是“連接”還是 “脫鉤”的狀態？”這一問題。在第六章中，首先提出問題，然后再分別測算 19872017 年全國 31 省（市、自治區）的水量足跡和水質足跡的數據，分別分析農業水量（水質）足跡變化趨勢和總水量（水質）足跡的時空變化趨勢，將全國 31 省市的水量足跡和水質足跡數據在 ARCGIS 中與 31 省市的空間數據進行連接，進行形象化處理，從而得到近 30年全國 31 省市水量足跡與水質足跡數據不同年份的空間分布。并按照自然間斷分級法（Jenks）,將數據從小到大分為31類，顏色變化則按照數據從小到大對應

同由淺及深，便于進一步可視化分析水質水量的時空變化情況。最后，運用 MATLAB 軟件的出水量足跡和水質足跡分別與經濟發展脫鉤模型的測算結果，以及ESDA分析得到的空間自相關結果，實證分析近30年全國 31 省的水資源與經濟發展脫鉤的時空變化；三是，回答“水資源利用效率與經濟發展之間的耦合協調度達到何種程度？區域與區域之間在空間上呈現怎樣的布局？”這一問題。在第七章中，首先提出問題，再測算全國 31 省（市、自治區）近30年來的水資源利用效率及其時空變動（包括單位水足跡經濟效益、水量足跡匱乏度和水量足跡自用率），構建水資源利用效率（四準則）與經濟發展水平（四準則）的耦合協調度分析的指標體系，運用熵值法和AHP 法測算指標的綜合權重，得到1987- 2017年全國 31 省（市、自治區）的水資源利用效率與經濟發展水平耦合協調度，最后，基于MATLAB軟件對耦合協調度進行分析，再基于ESDA模型運用GeoDa軟件，進一步實證分析四大區域耦合協調度的時空變化情況和全局及局部自相關情況。

模塊五：總結本文的主要研究結論，提出科學合理的提高水資源利用與經濟發展匹配性的政策設計，并進一步提出本研究還可能存在的不足，以及對未來進一步研究的展望，此模塊對應論文的第八章內容。主要包括：一是，結合全文三章實證的研究結果，得出本文的研究結論；二是，在研究結論的基礎上，提出進一步提高水資源利用效率與經濟發展匹配性的政策設計；三是，提出本文的研究還可能存在哪些不足，展望未來該領域應關注的研究方向。

2.4本章小結

本章研究的主要內容是理論基礎的準備、資源與經濟發展等相關概念的界定、理論分析及全文總體研究框架的搭建，具體包括：①對虛擬水的概念進行了界定，對虛擬水戰略概念和虛擬水量化研究進展進行了詳細梳理，并在此基礎上梳理了虛擬水足跡、水資源利用效率與經濟發展這三個核心關鍵詞的關系，進一步解釋了研究基于虛擬水量足跡和水質足跡的水資源利用與經濟發展匹配性關系的必要性； ②在上述概念界定的基礎上，通過對水資源綜合管理理論、資源替代理論、資源流動理論、可持續發展理論、古典國際貿易理論以及新古典貿易理論等進行梳理，對水資源利用和經濟發展進行了系統分析，從而為后續研究奠定了理論基礎；③基于上述分析，提出了本文的總體研究框架，并具體提出研究框架中不同研究模塊所要解決的關鍵問題，以及解決各模塊問題的具體思路和方法進行了詳細闡述。

第三章研究區域概況及指標解釋

3.1研究區域的界定

根據我國經濟社會加速發展的新形勢，全國分為四大經濟區域：東部地區、東北

地區、中部地區和西部地區。本文的區域劃分如下（圖 3- 1）：

東部地區包括：北京市、天津市、河北省、上海市、江蘇省、浙江省、福建省、廣東省、海南省。

西部地區包括：內蒙古自治區、廣西壯族自治區、重慶市、四川省、貴州省、云南省、西藏自治區、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區、新疆維吾爾自治區。

中部地區包括：山西省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省。

東北地區包括：遼寧省、吉林省、黑龍江省。

由于部分數據缺失原因，香港特別行政區、澳門特別行政區、臺灣省未納入研究范疇。

3.2研究區域自然及社會經濟概況

中國位于亞洲東部、太平洋的西岸，領土遼闊廣大，陸地總面積約960萬平方公里，居世界第3位。中國東西邊界相距約5000千米，大陸海岸線長達18000多千米，氣溫降水的組合多種多樣，形成了多種多樣的氣候。省級行政單位總共34個，包括： 23個省、 5個自治區、 4個直轄市和2個特別行政區。人口的突出特點是人口基數大，人口增長快，民族眾多。中國的資源總量相對豐富，但是，人均資源占有量在世界范圍內屬于相對較少的國家。

表3 - 1 2020年中國及四大經濟區的土地、水資源和GDP情況

Table 3-1 The land, water resources and GDP of China and the four regions in 2020

全國東部地區西部地區中部地區東北地區

土地面積 964.33 93.32 687.27 102.84 80.90

（100%）（9.68%）（71.27%）（10.66%）（8.39%）

人均土地面積 10.26 2.48 26.91 4.23 12.35

總水資源量 316.05 48.39 170.00 73.63 24.03

（100%）（15.31%）（53.79%）（23.30%）（7.60%）

人均水資源量 22.40 8.60 44.45 20.17 24.27

名義 GDP 101.60 52.58 21.33 22.22 5.11

（100%）（51.93%）（21.07%）（21.95%）（5.05%）

人均名義 GDP 7.20 27.41 5.58 6.09 5.16

年末人口數 14.10 5.64 3.83 3.64 0.98

（100%）（40.02%）（27.17%）（25.85%）（6.97%）

數據來源：土地面積數據來自各省政府官網數據加總；名義GDP、年末人口數據來自中國統計年鑒數據加總。單位：萬平方公里、畝/人、百億立方米、百立方米/人、萬億元、萬元/人*年、億人。括號內為占比。

（1）東部地區自然資源及社會經濟概況

東部地區的土地面積為93.32萬平方公里，占全國總土地面積的9.68%。耕地面積為3.27億畝，占到全國總耕地面積的 17.05%。2020年年末，東部地區的總人口數為 5.64 億，占到全國總人口的 40.02%。總水資源量為 4839.20 億立方米，占全國總水資源量的15.31%。人均土地面積為2.48畝/人，人均耕地面積為0.58畝/人，人均水資源量為860.23立方米/人（表3-1 ）。上個世紀80年代，國家推動東部地區的深圳特區實施改革開放，極大的帶動了珠江三角洲地區的快速發展；到90年代，進一步實施了浦東新區的開放，再次帶動了長江三角洲和長江流域的迅速發展。至此，我國東部地區逐漸站到了有能力支持推動西部開發、中部崛起和東北振興的地位，對進一步促進

東中西互動和全國經濟協調發展良好局面做出了巨大的貢獻。 2020 年，東部地區的整

體生產總值為52.58萬億元，占到了全國總生產總值的51.93% 。且 2020 年人均生產總

值為 27.41 萬元/人。遠超全國其他區域的人均值，是全國平均值（7.20 萬元/人）的四

倍。

表 3- 2 2020 年中國及四大經濟區的水資源情況

Table 3- 2 Water resources in China and the four regions in 2020

全國東部地區西部地區中部地區東北地區

總水資源量 316.05 48.39 170.00 73.63 24.03

（22.40）（8.60）（44.45）（20.17）（24.27）

地表水資源量 304.07 45.14 167.36 70.74 20.84

（21.55）（8.02）（43.76）（19.37）（21.05）

地下水資源量 85.54 14.51 46.77 17.34 6.91

（6.06）（2.58）（12.23）（4.75）（6.98）

重復水資源量 73.55 11.26 44.13 14.44 3.72

（5.21）（2.00）（11.54）（3.96）（3.76）

總用水量 58.13 19.39 19.06 14.06 5.61

（4.12）（3.45）（4.98）（3.85）（5.67）

農業用水量 36.12 9.55 14.11 8.06 4.41

（2.56）（1.70）（3.69）（2.21）（4.45）

工業用水量 10.30 5.11 1.60 3.14 0.45

（0.73）（0.91）（0.42）（0.86）（0.46）

生活用水量 8.63 3.72 2.22 2.16 0.54

（0.61）（0.66）（0.58）（0.59）（0.54）

生態用水量 3.07 1.02 1.14 0.70 0.21

（0.22）（0.18）（0.30）（0.19）（0.21）

數據來源：國家統計局。括號內為人均水資源量。單位：百億立方米、百立方米/人。

（2）西部地區自然資源及社會經濟概況

西部地區的土地面積為687.27萬平方公里，占到全國總面積的71.27%。耕地面積為 7.22 億畝，占到全國總耕地面積的 37.64%。2020 年年末，西部地區的人口總數為 3.83 億，占全國總人口的 27.17%。總水資源量為 16999.50 億立方米，占全國總水資源量的 53.79%。西部地區的人均土地面積為26.91畝/人，人均耕地面積為1.89畝/人，人均水資源量為 4445.13立方米/人（表 3-1）。

西部地區與蒙古、俄羅斯、等 13個國家接壤，西部地區的陸地邊境線長達 1.8萬余公里，大陸海岸線1595 公里，這樣的地理位置和環境造就西部地區具有地廣人稀、地形懸殊、氣候干旱、降雨稀少以及生態脆弱等自然特點（魏后凱和張冬梅 2008）。

2020年西部地區生產總值為21.33萬億元，占全國生產總值的 21.07%。且2020

年人均生產總值為 5.58 萬元/人，低于全國平均值7.20 萬元/人。西部地區僅重慶、成

都位列全國十強城市，西安位列前二十，其余城市均為我國經濟欠發達、需要加強開

發的城市。

表3-32020 年中國及四大經濟區的土地資源情況

Table 3 3 Land resources in China and the four regions in 2020

全國東部地區西部地區中部地區東北地區

土地面積 144.65 14.00 103.09 15.43 12.14

（10.26）（2.48）（26.91）（4.23）（12.35）

耕地面積 19.18 3.27 7.22 4.21 4.48

（1.36）（0.58）（1.89）（1.15）（4.53）

林地面積 3.03 1.03 1.38 0.51 0.10

（0.21）（0.18）（0.36）（0.14）（0.10）

園地面積 42.62 5.68 24.43 7.05 5.46

（3.02）（1.01）（6.39）（1.93）（5.51）

草地面積 39.68 0.41 38.36 0.56 0.35

（2.81）（0.07）（10.03）（0.15）（0.36）

濕地面積 3.52 0.24 2.61 0.07 0.60

（0.25）（0.04）（0.68）（0.02）（0.61）

森林面積 33.07 5.36 19.94 5.89 5.02

（2.34）（0.95）（5.21）（1.61）（5.07）

城鎮村及工礦用地 5.30 1.77 1.62 1.41 0.50

（0.38）（0.31）（0.42）（0.38）（0.50）

交通運輸用地 1.43 0.33 0.64 0.30 0.17

（0.10）（0.06）（0.17）（0.08）（0.17）

水域及水利設施用地 5.44 1.12 2.78 1.09 0.45

（0.39）（0.20）（0.73）（0.30）（0.45）

數據來源：國家統計局。括號內為人均土地資源量。單位：億畝、畝/人。

（3）中部地區自然資源及社會經濟概況

中部經濟區位于我國中部區域，屬于經濟地理概念。中部地區的土地面積為 102.84 萬平方公里，占全國總面積的 10.66%。耕地面積為 4.21 億畝，占全國總耕地面積的 21.95%。西部地區2020 年年末的人口數為 3.64億，占全國總人口的 25.85%。總水資源量為 7363.40 億立方米，占全國總水資源量的 23.30%。人均土地面積為 4.23 畝/人，人均耕地面積為 1.15畝/人，人均水資源量為 2016.87 立方米/人（表3 - 1）。

2020 年中部地區生產總值為 22.22 萬億元，占全國生產總值的 21.95%。且 2020 年人均生產總值為 6.09 萬元/人，低于全國平均值 7.20 萬元/人。草地面積約 0.56 億畝，占土地總面積的 3.63%，林地面積約為 0.51 億畝。

（4）東北地區自然資源及社會經濟概況

東北地區土地面積 80.90 萬平方公里，占全國總面積的 8.39%。耕地面積為 4.48 億畝，占全國總耕地面積 23.36%。黑龍江省、吉林省皆為農業大省，其中黑龍江省糧食總產多年全國第一，吉林省糧食單產多年全國第一。2020 年年末，東北地區的總人口為 0.98 億，占全國總人口的 6.97%。總水資源量為 2403.20 億立方米，占全國總水資源量的 7.60%。人均土地面積為 12.35 畝/人，人均耕地面積為 4.53 畝/人，人均水資源量 2426.86 立方米/人。

2020 年東北地區生產總值為 5.11 萬億元，占全國生產總值的 5.05%。且 2020 年人均生產總值為 5.16萬元/人，低于全國平均值 7.20 萬元/人，是全國人均生產總值最低的地區（表3-1）。東北地區經濟起步較早，為新中國的發展壯大做出過歷史性的巨大貢獻，強有力地支援了全國的經濟建設。東三省長達五十余年直接上交財政收入是國家轉移的 5 倍左右。東北地區在三十年代建成完整的工業體系，一度占有中國 98%

的重工業。

242793$

20601L87

1S5S3.11

1010045 909X10 8334L87 829£43 8207.24 693&5S 6537JS 6075.06 5885J1 4942-46 4405.92 4371.06 4339.00 4327.49 4156.84 J955.21 3435.47 J 141.86 3135.42 2857^6 2226u98 206029 1685.77

9214®

495.92 V

456.47

327.52 0

圖3 - 2 1987 - 2017年實際GDP年均增長率及2017年實際GDP

Fig. 3-2 The average annual growth rate of real GDP from 1987 to 2017 and the real GDP in 2017

表3-4 中國31個省（市、自治區）2020年水資源及用水情況（單位：億立方米、萬人）

Table 3- 4 Water resources and water consumption in 31 provinces in China in 2020

省份總地表地下重復總農業工業生活生態年末

（地區）水資源量水資源量水資源量水資源量用水量用水量用水量用水量用水量人口數

全國 31605.30 30406.90 8553.40 7355.00 5812.80 3612.50 1030.40 863.40 307.10 141012.41

北京 25.80 8.20 22.30 4.70 40.60 3.20 3.00 17.20 17.20 2189.00

天津 13.30 8.60 5.80 1.10 27.80 10.30 4.50 6.60 6.40 1386.84

河北 146.30 55.70 130.30 39.70 182.80 107.70 18.20 27.00 29.90 7463.84

上海 58.60 49.90 11.60 2.90 97.50 15.20 57.90 23.60 0.80 2488.22

江蘇 543.40 486.60 137.80 81.00 572.00 266.60 236.90 63.70 4.80 8477.26

浙江 1026.60 1008.80 224.40 206.60 163.90 73.90 35.70 47.40 7.00 6468.30

福建 760.30 759.00 243.50 242.20 183.00 99.70 41.10 33.00 9.30 4161.44

山東 375.30 259.80 201.80 86.30 222.50 134.00 31.90 37.50 19.10 10164.51

廣東 1626.00 1616.30 399.10 389.40 405.10 210.90 80.40 107.90 6.00 12623.61

海南 263.60 260.60 74.60 71.60 44.00 33.40 1.50 8.00 1.10 1011.66

東部地區 4839.20 4513.50 1451.20 1125.50 1939.20 954.90 511.10 371.90 101.60 56434.68

內蒙古 503.90 354.20 243.90 94.20 194.40 140.00 13.40 11.60 29.40 2402.80

廣西 2114.80 2113.70 445.40 444.30 261.10 186.90 34.70 35.40 4.10 5018.72

重慶 766.90 766.90 128.70 128.70 70.10 29.00 17.10 22.40 1.70 3208.91

四川 3237.30 3236.20 649.10 648.00 236.90 153.90 23.50 53.60 5.90 8370.70

貴州 1328.60 1328.60 281.00 281.00 90.10 51.80 18.70 18.00 1.70 3857.86

省份總地表地下重復總農業工業生活生態年末

（地區）水資源量水資源量水資源量水資源量用水量用水量用水量用水量用水量人口數

云南 1799.20 1799.20 619.80 619.80 156.00 110.00 16.50 25.10 4.40 4722.22

西藏 4597.30 4597.30 1045.70 1045.70 32.20 27.40 1.20 3.30 0.30 365.58

陜西 419.60 385.60 146.70 112.70 90.60 55.60 10.90 18.90 5.20 3954.69

甘肅 408.00 396.00 158.20 146.20 109.90 83.70 6.20 9.30 10.70 2500.51

青海 1011.90 989.50 437.30 414.90 24.30 17.70 2.40 3.00 1.10 592.79

寧夏 11.00 9.00 17.80 15.80 70.20 58.60 4.20 3.70 3.70 720.93

新疆 801.00 759.60 503.50 462.10 570.40 496.20 10.70 17.30 46.20 2590.49

西部地區 16999.50 16735.80 4677.10 4413.40 1906.20 1410.80 159.50 221.60 114.40 38306.20

山西 115.20 72.20 85.90 42.90 72.80 41.00 12.40 14.60 4.80 3490.39

安徽 1280.40 1193.70 228.60 141.90 268.30 144.50 80.40 35.10 8.30 6104.76

江西 1685.60 1666.70 386.00 367.10 244.10 161.90 50.40 28.80 3.20 4519.45

河南 408.60 294.80 185.80 72.00 237.10 123.50 35.60 43.10 35.00 9941.17

湖北 1754.70 1735.00 381.60 361.90 278.90 139.10 77.60 50.30 11.80 5744.83

湖南 2118.90 2111.20 466.10 458.40 305.10 195.80 58.00 44.40 6.90 6645.30

中部地區 7363.40 7073.60 1734.00 1444.20 1406.30 805.80 314.40 216.30 70.00 36445.90

遼寧 397.10 357.70 115.20 75.80 129.30 79.60 16.90 25.40 7.40 4255.49

吉林 586.20 504.80 169.40 88.00 117.70 83.00 10.00 13.30 11.40 2399.23

黑龍江 1419.90 1221.50 406.50 208.10 314.10 278.40 18.50 14.90 2.30 3170.91

東北地區 2403.20 2084.00 691.10 371.90 561.10 441.00 45.40 53.60 21.10 9825.63

表 3- 5 中國 31 個省（市、自治區）2020 年土地資源利用情況（單位：萬公頃）

Table 3- 5 Land resource utilization in 31 provinces in China in 2020

省份（地區）土地面積耕地面積林地面積園地面積草地面積濕地面積城鎮村及

工礦用地交通運輸

用地水域及水利設施用地

全國 96432.65 12786.18 2017.17 28412.57 26452.99 2346.93 3530.62 955.29 3628.79

北京 164.10 9.35 12.63 96.76 1.45 0.31 31.36 4.93 6.17

天津 119.66 32.96 3.69 14.83 1.50 3.27 33.22 4.53 23.73

河北 1888.00 603.42 100.59 642.53 194.73 14.27 210.29 40.71 57.11

上海 63.41 16.20 1.51 8.18 1.32 7.27 28.95 3.41 19.13

江蘇 1072.00 408.97 23.03 78.70 9.36 41.64 209.73 36.51 250.34

浙江 1055.00 129.05 76.03 609.36 6.35 16.52 114.68 24.69 70.25

福建 1240.00 93.20 91.84 881.14 7.49 18.86 70.49 21.75 37.31

山東 1579.00 646.19 126.24 260.53 23.52 24.62 280.65 44.64 132.54

廣東 1797.25 190.19 132.48 1079.25 23.85 17.89 176.38 32.74 134.23

海南 353.54 48.69 121.77 117.41 1.71 12.12 24.31 5.89 18.31

東部地區 9331.96 2178.22 689.81 3788.69 271.28 156.77 1180.06 219.80 749.12

內蒙古 11830.00 1149.65 4.72 2436.00 5417.19 380.94 149.33 79.94 106.18

廣西 2376.00 330.76 167.02 1609.52 27.62 12.72 97.99 35.23 74.90

重慶 824.02 187.02 28.06 468.90 2.36 1.50 63.77 15.58 27.17

四川 4860.00 522.72 120.32 2541.96 968.78 123.08 184.12 47.39 105.32

貴州 1761.67 347.26 56.81 1121.01 18.83 0.71 77.25 33.10 25.54

省份（地區）土地面積耕地面積林地面積園地面積草地面積濕地面積城鎮村及

工礦用地交通運輸

用地水域及水利設施用地

云南 3941.00 539.55 257.22 2496.90 132.29 3.98 107.37 52.64 60.85

西藏 12284.00 44.21 1.19 1789.61 8006.50 430.25 16.23 16.66 593.04

陜西 2056.00 293.43 121.40 1247.60 221.03 4.87 91.78 30.26 27.33

甘肅 4258.00 520.95 42.86 796.28 1430.71 118.56 85.26 33.12 40.94

青海 7223.00 56.42 6.23 460.36 3947.08 510.12 36.78 14.05 244.66

寧夏 664.00 119.54 9.15 95.26 203.10 2.49 29.71 9.40 16.87

新疆 16649.00 703.86 107.01 1221.25 5198.60 152.45 141.00 56.19 530.85

西部地區 68726.69 4815.37 921.99 16284.65 25574.09 1741.67 1080.59 423.56 1853.65

山西 1567.00 386.95 64.09 609.57 310.51 5.44 101.76 26.98 17.31

安徽 1401.00 554.69 37.27 409.15 4.79 4.77 175.57 30.55 172.85

江西 1669.00 272.16 57.24 1041.37 8.87 2.87 110.36 34.98 128.96

河南 1670.00 751.41 42.78 439.63 25.70 3.91 244.95 38.17 85.07

湖北 1859.00 476.86 48.70 928.01 8.94 6.12 141.15 32.99 198.37

湖南 2118.00 362.92 88.61 1271.71 14.05 23.61 163.03 36.48 125.85

中部地區 10284.00 2804.99 338.69 4699.44 372.86 46.72 936.82 200.15 728.41

遼寧 1486.00 518.21 52.79 601.57 48.72 28.64 131.62 30.89 69.16

吉林 1874.00 749.85 7.65 875.90 67.47 23.03 85.09 26.46 59.81

黑龍江 4730.00 1719.54 6.24 2162.32 118.57 350.10 116.44 54.43 168.64

東北地區 8090.00 2987.60 66.68 3639.79 234.76 401.77 333.15 111.78 297.61

3.3數據來源各地區數據用區域內各省（市、自治區）數據加總表示。對于年鑒中的部分缺失數據，采用相鄰年份數據取代、相鄰年份多年平均值取代、線性差分等方法進行補全。本文研究的時間范圍為 1987-2017，對應的統計年鑒出版年份應為 1988-2018。基礎數據所涉及到的統計年鑒包括：《中國統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》、《中國農村統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》、《中國固定資產投資統計年鑒》、《新中國 60年統計資料匯編》、《中國國內生產總值核算歷史資料》，以及全國31 省（市、自治區）統計年鑒。

3.4變量的選取、解釋及測算

本文的主要變量是國內生產總值（整體GDP）以及農業生產總值（農業GDP）、可利用水資源量（地表水、地下水、重復計算量）、總（農業）勞動力、全社會固定資本存量以及農業固定資本存量、水量足跡（即水資源消耗量，包括農業用水、生活用水、生產用水、生態用水、進口虛擬水、出口虛擬水）、水質足跡（即污水排放量，包括生活污水排放量、農業污水排放量、工業污水排放量）、以及三類污水排放量中所含有的化學需氧量（COD）和總氨氮（TN）等。變量解釋及計算方法如下：

3.4.1經濟增長

國內生產總值（GDP）是衡量一個國家經濟狀況和發展水平的重要指標。本文的經濟發展的基礎指標以國內生產總值（GDP）表示，并以1978年為基準不變價格對 GDP 進行調整（謝書玲等 2005；薛俊波等 201 7；Zhao M.Z. et al. 201 8；An etal.2018），文中涉及到的GDP除特殊標明外都為實際GDP。

計算實際GDP，即是把按當期價格計算的GDP換算成按某個固定基期價格計算的價值，從而剔除價格變化因素的影響，以使不同時期的價值可以進行比較。

實際GDP和名義GDP通常是不等的，名義國內生產總值增長率等于實際國內生產總值增長率與通貨膨脹率之和，由通貨膨脹引發的價格變動，即使產量一直沒有變動，名義GDP仍然會上升。

實際GDP=名義GDP/100*某年的GDP平減指數（3-1）

本文選擇以1978年為基期，已知國家統計局在統計年鑒中未公布GDP平減指數,

但是，國家統計局在統計年鑒中提供了上年=100的GDP指數，該指數又稱之為環比指數。以1978年為基期，令1978年GDP指數為1。基于此，計算歷年GDP指數：

1978年GDP定基指數=1

1979年GDP定基指數=1978年GDP指數*1979年環比指數/100

1980年GDP定基指數=1979年GDP指數*1980年環比指數/100

2016年GDP定基指數=2015年GDP指數*2016年環比指數/100

2017年GDP定基指數=2016年GDP指數*2017年環比指數/100

以此類推即可得到以1978年為基期的1978 - 2017年的GDP定基指數。

基于此，在已知中國統計年鑒中全國31省份的名義GDP的情況下，再進一步計算各省份在各年份的實際 GDP。

1978年實際GDP=1978年名義GDP*1978年GDP定基指數

1979年實際GDP=1979年名義GDP*1979年GDP定基指數

2017年實際GDP=2017年名義GDP*2017年GDP定基指數

以此類推，即可得到1978 - 2017年的實際GDP （1978年基期）。

本文研究的時間范圍為1987- 2017年。 1987- 2017年全國 31 省（市、自治區）實際整體GDP核算結果如表5 - 1所示。同時，本文基于此方法同時計算了 1987 - 2017 年全國31省（市、自治區）實際農業GDP,核算結果如表3 - 6所示。

表3 - 6A 1987 - 2017年東部地區各省農業實際GDP (單位：億元，1978年為基期)

Table 3 - 6A The actual agricultural GDP of the provinces in the eastern region from 1987 to 2017

年份北京天津河北上海江蘇浙江福建山東廣東海南東部地區

1987 11.07 9.78 86.43 13.00 125.77 74.25 45.37 157.55 111.43 19.85 654.50

1989 12.45 11.74 90.62 13.64 127.51 73.65 51.07 156.29 127.33 21.24 685.53

1991 13.34 12.70 98.17 14.28 123.76 81.62 56.66 188.12 144.01 25.21 757.87

1993 14.19 13.73 101.88 13.95 140.30 86.05 68.50 199.99 155.87 30.65 825.11

1995 13.42 15.37 123.70 15.27 167.67 96.57 81.98 233.69 169.38 38.58 955.63

1997 13.16 17.91 137.55 16.71 189.61 105.36 96.33 250.36 186.03 43.75 1056.77

1999 13.72 19.13 152.36 17.44 202.49 112.32 108.64 277.07 200.63 52.50 1156.30

2001 14.91 21.09 168.61 18.57 216.70 123.01 115.37 299.68 209.76 63.47 1251.17

2003 16.16 23.74 188.56 19.57 222.55 133.17 122.39 324.37 223.60 75.47 1349.58

2005 16.32 26.02 213.67 16.94 242.74 140.17 133.15 363.40 244.17 86.40 1482.97

2007 16.78 27.26 233.32 17.41 262.78 147.98 141.80 397.59 262.57 101.81 1609.28

2009 17.74 29.06 252.83 17.34 285.59 157.44 155.59 435.21 285.62 117.54 1753.96

2011 17.61 31.16 272.67 16.08 311.57 168.33 167.79 468.91 311.01 132.69 1897.83

2013 18.72 33.28 293.51 15.70 336.00 172.38 182.53 509.60 330.90 149.94 2042.56

2015 16.70 35.11 312.28 13.57 357.36 177.36 197.62 550.94 352.79 165.62 2179.36

2017 14.36 37.17 335.81 12.58 361.24 187.16 212.30 592.76 376.97 178.44 2308.80

年均增長率 0.87% 4.55% 4.63% -0.11% 3.58% 3.13% 5.28% 4.52% 4.15% 7.60% 4.29%

表3 - 6B 1987 - 2017年西部地區各省農業實際GDP (單位：億元，1978年為基期)

Table 3 - 6B The actual agricultural GDP of the provinces in the western region from 1987 to 2017

年份內蒙古廣西重慶四川貴州云南西藏陜西甘肅青海寧夏新疆西部地區

1987 34.79 50.98 42.82 138.37 36.13 49.38 6.09 42.94 24.01 6.06 5.94 35.90 473.41

1989 38.81 53.74 46.35 144.94 38.03 54.94 6.74 48.16 27.38 6.18 6.87 37.75 509.90

1991 50.21 63.44 53.32 168.11 43.78 60.26 6.91 54.16 29.21 6.50 7.30 48.70 591.91

1993 54.83 71.34 56.99 184.64 45.17 63.62 7.63 60.30 33.62 6.72 7.44 51.94 644.25

1995 58.79 87.42 61.28 203.36 47.96 68.81 8.25 60.83 36.82 6.93 7.68 60.59 708.72

1997 72.80 104.21 66.28 231.74 51.88 75.71 8.94 66.47 39.69 7.43 9.36 69.48 804.01

1999 78.09 119.75 67.94 254.52 54.44 81.49 9.58 69.69 41.51 7.77 10.72 76.50 872.01

2001 81.72 124.07 70.41 275.21 57.02 89.41 10.08 73.85 45.38 7.90 11.19 82.42 928.68

2003 90.35 138.46 76.59 305.45 60.96 97.92 10.88 79.57 50.70 8.58 12.16 93.63 1025.25

2005 110.11 156.29 83.88 341.26 67.53 109.40 12.11 93.07 56.85 9.36 13.02 105.40 1158.28

2007 118.06 175.61 86.80 362.39 72.97 123.26 13.01 104.95 62.20 10.11 14.72 119.32 1263.40

2009 129.84 194.16 97.80 388.19 81.05 139.52 14.21 118.46 70.02 11.03 16.93 132.67 1393.88

2011 145.88 212.84 109.06 423.51 85.88 154.11 15.16 132.73 78.23 12.24 19.11 147.65 1536.40

2013 162.06 234.42 120.24 458.50 98.67 175.61 16.27 147.30 88.22 13.56 21.13 168.89 1704.89

2015 172.18 253.07 131.43 493.53 112.02 197.51 17.58 162.70 98.09 14.99 23.31 189.41 1865.82

2017 183.20 272.66 142.97 531.75 126.28 221.20 19.13 177.00 109.12 16.58 25.43 210.01 2035.33

年均增長率 5.69% 5.75% 4.10% 4.59% 4.26% 5.13% 3.89% 4.83% 5.18% 3.41% 4.97% 6.06% 4.98%

表3 - 6C 1987 - 2017年中部地區和東北地區各省農業實際GDP (單位：億元，1978年為基期)

Table 3- 6C The actual agricultural GDP of the provinces in the central and northeastern regions from 1987 to 2017

年份山西安徽江西河南湖北湖南中部地區遼寧吉林黑龍江東北地區

1987 24.30 98.63 67.51 120.54 108.78 94.82 514.57 50.37 45.31 59.13 154.81

1989 27.04 96.87 72.03 128.21 108.60 97.92 530.66 51.53 38.70 51.71 141.95

1991 26.61 78.07 79.32 131.62 111.03 106.71 533.36 61.48 52.91 67.39 181.78

1993 32.78 102.12 85.27 147.49 127.10 115.19 609.95 70.92 58.01 74.36 203.29

1995 35.55 123.49 94.64 167.18 148.24 129.31 698.40 75.96 67.00 85.13 228.09

1997 37.76 145.37 109.66 200.22 165.59 145.70 804.30 86.64 77.74 100.18 264.56

1999 34.76 161.08 111.82 229.66 167.73 151.86 856.91 102.90 89.32 102.15 294.37

2001 37.09 167.74 124.44 253.19 176.22 164.10 922.79 108.04 90.62 105.70 304.36

2003 45.04 158.58 133.43 257.97 190.17 174.43 959.61 125.54 102.02 116.03 343.59

2005 44.53 175.14 153.47 312.81 210.63 198.01 1094.60 146.16 121.08 141.52 408.76

2007 46.71 193.06 170.14 348.40 231.78 215.82 1205.91 162.50 127.68 159.84 450.02

2009 49.88 215.28 186.34 383.00 258.46 238.62 1331.58 178.09 143.73 181.94 503.76

2011 56.15 234.19 201.93 415.05 282.24 259.33 1448.90 200.67 156.65 205.20 562.52

2013 62.38 255.72 220.93 452.38 309.40 274.59 1575.40 221.02 171.55 229.68 622.26

2015 65.96 278.84 240.34 491.17 338.99 297.30 1712.60 234.47 188.05 255.07 677.59

2017 69.91 297.96 261.45 533.92 365.24 318.17 1846.65 231.74 201.83 283.09 716.66

年均增長率 3.59% 3.75% 4.62% 5.09% 4.12% 4.12% 4.35% 5.22% 5.11% 5.36% 5.24%

3.4.2勞動力

勞動力數據（Labor Force）以31省（市、自治區）年末社會工作者數據表示（薛俊波等 2004；薛俊波等 2017； Zhao M.Z. et al. 2018； An etal. 2018）。本文以統計的第一產業從業人數為農業勞動力。三產相加之和為總勞動力。同時，利用公式：

R = N^ -1 （3-2）

求得年均勞動增長率，”=結束年份-初始年份=2017 - 1987=30。B=2017年份數值，A=1987年份數值。文中所有的增長率都以此方法計算。

數據來源： 1987- 2008年數據來31 省（市、自治區）統計年鑒中的“就業人員和城鎮登記失業人員”。 2009- 2017年數據來31 省（市、自治區）統計年鑒中的“三次產業從業人員年末人數及構成”或“全社會各行業從業人員”等。

3.4.3可利用水資源量

可利用水資源總量（Available Water Resources）指當地降水形成的地表和地下產水總量，即地表徑流量與降水入滲補給量之和。

可利用水資源總量=地表水資源量+地下水資源量-重復計算量（3-3）

3.4.4水量足跡

總水量足跡又稱為水資源消耗量（ Water Resources Consumption ），計算方法為：農業虛擬水量、生活用水量、工業用水量、生態用水量以及進口虛擬水量的加總，減去出口虛擬水量。本文總水量足跡核算結果見表4- 4。其中， ①農業生產用水量的計算方法是使用自下而上的方法（Hoekstra2003）將農產品產量乘以單位產品的虛擬含水量。農業虛擬水量是以計算出的農作物虛擬水量和畜產品虛擬水量之和來表示（薛俊波等 2004）。其中，農作物產品分為糧食（大米、小麥、玉米）、豆類、馬鈴薯、棉花、油籽、大麻、甘蔗、甜菜、煙葉、茶葉和水果（蘋果、橙子、梨、葡萄、香蕉）。本文的畜牧產品主要分為以下六種：豬肉、牛肉、羊肉、家禽、雞蛋、牛奶和水產品。中國各省份主要農畜產品單位虛擬水分含量測量結果見第四章表4 - 2和表4- 3（Y. Zhangetal. 2020），具體農作物虛擬水和畜產品虛擬水具體核算數據結果見表4 - 4、表4-5。②生活用水、工業用水、生態用水數據主要來源于統計年鑒所提供的數據。 ③本文的進出口虛擬水量數據，按1987-2017年間各地區進出口貨物總價值乘以 1987-2017年間各地區平均萬元GDP用水量來計算。同時，由于缺乏進口再出口的統計數據，本研究忽略了再出口虛擬水量的計算（圖3- 3、圖3- 4）。

圖3- 3A 1987年各省出口虛擬水量

圖3-3B 1993年各省出口虛擬水量

圖3-3C 1999年各省出口虛擬水量

圖 3- 3D 2005年各省出口虛擬水量

圖 3- 3E2011 年各省出口虛擬水量

圖3 - 3F 2017年各省出口虛擬水量

圖3-4A 1987年各省進口虛擬水量

圖 3-4B 1993年各省進口虛擬水量

圖3-4C 1999年各省進口虛擬水量

圖 3-4D 2005 年各省進口虛擬水量

圖3 - 4E 2011年各省進口虛擬水量

圖3 - 4F 2017年各省進口虛擬水量

3.4.5水質足跡

Hoekstra et al. (2011)提出了 “灰水足跡”的概念，將其定義為在水環境質量標準的基礎上，將污染物負荷同化到高于特定環境水質標準所需的淡水量。為了便于與水量足跡進行比較，本文采用水質足跡來表示灰水足跡，本文的水質足跡算法將繼續沿用灰水足跡算法。通過將水污染轉化為數量來評價水質足跡，為綜合研究水污染量和用水量提供了一種新方法。本文參考現有文獻中的廢水足跡計算方法(孫才志等 2016；白天驕和孫才志 2018)，計算了 1987-2017年中國 31 省(市、自治區)的總水質足跡(WQF, Water Quality Footprint)。總水質足跡包括：農業水質足跡、工業水質足跡和生活水質足跡。具體測算方法詳見第四章， 4.2節。本文總水質足跡核算結果見表

4-5。

3.4.6化學需氧量和氨氮

本文污染物濃度排放標準采用《污水綜合排放標準》(GB8978 - 1996) 一級排放標準，化學需氧量(COD)和氨氮(TN)的排放濃度分別為60mg/L和15mg/L。受納水體自然濃度是指在自然條件下,不受人為影響的水體中污染物的濃度設為0(Hoekstra etal. 2011)。各地區數據基于對1987-2017年的全國31 省份各項研究數據進行匯總的計算。

(1)農業

①農作物種植農作物生長過程中施用的化肥和農藥，不僅部分被植物利用，而且還通過地表徑

流和地下淋濾隨降水和灌溉進入水體，對水體造成污染(Simbarashe et al. 2020)。農作物種植業主要是面源污染，通過擴散進入水體。綜合考慮農作物種植業的主要水污染物，選擇氮肥作為衡量指標，計算農作物種植水質足跡。參考《水足跡評估手冊》 (Hoekstraetal. 2011)，假設施用的氮肥中有固定比例的氮進入水體。氮肥流入水體的比例選取全國平均氮肥流入比例為 7%(孫才志等 2016)。

②畜牧業養殖畜牧業是農業生產的重要組成部分，但畜舍的清洗和糞便的排放造成了嚴重的水

污染(孫才志等 2016；李飛和董鎖成 2011)。本文選取代表性牲畜(豬、牛、羊) 計算養殖過程中的廢水排放量。養殖業廢水量通過畜禽養殖數量、飼養周期、日排泄量、糞便污染物含量、進水比例、日排尿量、尿污染物含量(白天驕和孫才志 2018)。廢水中含有多種形式的污染物，水質足跡由最關鍵的污染物決定(Hoekstra et al. 2011)。

結合單位糞便水中污染物的含量，選取化學需氧量(COD，Chemical Oxygen Demand) 和總氨氮(TN, Total Nitrogen)作為評價水產養殖業水質足跡的指標。并且由于水體可以同時稀釋COD和TN，所以選擇兩者中的最大值作為水產養殖業的水質足跡。飼養周期數據、日排泄量數據、糞便污染物含量數據、入水比例數據、日排尿數據、尿污染物含量數據取自《全國規模化畜禽養殖污染技術調查報告》。

(2)工業

工業生產廢水直接排入水體，因此可以直接計算工業廢水中主要污染物的排放量 (Muratoglu et al. 2020)。根據中國環境統計年鑒，COD和TN是工業廢水排放的主要污染物。因此，本文采用COD和TN作為衡量指標計算工業水質足跡。工業廢水排放數據、工業廢水中化學需氧量(COD)數據和氨氮(TN)數據來自《中國環境統計年鑒(1988- 2017)》、《中國水資源公報(1988- 2018)》，以及各省(自治區) 統計年鑒。

(3)生活

生活廢水排放和工業廢水排放均屬于點源污染。主要污染物與工業廢水相同，都是COD和TN。因此，生活水質足跡的計算與工業水質足跡的計算相同(Wang and Ge 2020)。生活廢水排放數據、生活廢水中化學需氧量(COD)數據和氨氮(TN)數據來自《中國環境統計年鑒(1988- 2018)》、《中國水資源公報(1988- 2018)》，以及各省(市、自治區)統計年鑒。

3.4.7固定資本存量

(1)全社會固定資本存量

固定資本存量(Fixed capital stock)是指一定時期經濟社會中固定資本的總量。本文借鑒張軍等(2004)對資本存量的計算方法，用 1978年的固定資本總額除以10%作為各省市的初始資本存量，折舊率取9.6%。同時，對固定資本存量按1978年為基期進行不變價格調整(薛俊波等 2017； ZhaoM.Z. etal.2018； Anetal. 2018)。之后利用Gold Smith (1951)開創的永續盤存法(PIM)計算1987 - 2017年資本存量。基本公式為：

Kt = It + (1- at) Kt-1 (3-4)

Kt為第t年資本存量。It為第t年的投資額，去表示第t年的折舊率，Kt-i表示第t-1

年的資本存量。

整體實際固定資本形成總額(1978 年價格) =名義整體總額/平減指數 (3-5)

(2)農業固定資本存量

本文通過徐現祥和周吉梅(2007)的縮減指數構造方法計算得出本文的農業產業投資數據的價格平減指數。然后借鑒宗振利和廖直東(2014)方法計算的分省折舊率和基期資本存量數據，根據永續盤存法得出本文的農業固定資本存量，具體計算方法與全社會固定資產投資總額計算方法一致：

Kt = It + (1- at) Kt-1 (3-6)

農業實際固定資本形成總額(1978 年價格) =名義農業總額/平減指數 (3-7)

同時，本文結合 ARCGIS 的空間可視化功能，將全國31 省(市、自治區)的農業固定資本存量數據與空間數據進行連接，從而得到1987-2017 年全國31 省(市、自治區)資本存量數據不同年份的空間分布。并按照自然間斷分級法(Jenks)，將數據從小到大分為 31 類，顏色變化則按照數據從小到大對應同由淺及深，全文的繪圖均按照該方法，圖片不再單獨標識圖例變化。

1987-2017年 31 省(市、自治區)的農業固定資本存量時空變化趨勢具體如下圖 3-5 所示。 1987-2017 年 31 省(市、自治區)的整體固定資本存量時空變化趨勢如圖 3 - 5 所示。

圖 3-5A 1987年各省農業固定資本存量

圖3-5B 1993年各省農業固定資本存量

圖 3-5C 1999年各省農業固定資本存量

圖 3-5D 2005 年各省農業固定資本存量

圖 3-5E 2011 年各省農業固定資本存量

圖3-5F 2017年各省農業固定資本存量

圖3-6A 1987年各省整體固定資本存量

圖 3- 6D 2005 年各省整體固定資本存量

圖3-6B 1993年各省整體固定資本存量

圖 3- 6E 2011 年各省整體固定資本存量

圖3-6C 1999年各省整體固定資本存量

圖3-6F 2017年各省整體固定資本存量

3.5本章小結

水資源之所以關鍵，是因為其對人類的健康福祉有重大影響，是生活的必需品，

也是農業生產和經濟發展的主要動力來源。水資源的短缺將會全社會的經濟發展和環境安全造成重大的影響。而水資源利用與經濟發展的匹配性則直接關系到，水資源的利用是否能夠可持續，以及經濟的發展是否能夠可持續。本文認為，對研究區域水資源發展狀況的準確把握、對水資源利用效率的準確測度、對經濟發展的準確測度、是實現水資源的可持續利用，以及經濟的可持續發展的重要前提。本章首先界定了研究區域的具體范圍；其次對研究區域的自然狀況和社會經濟狀況進行了描述分析；最后，在研究區域概況的基礎上，我們對本文變量的選取、解釋、以及計算結果進行了描述，明確了研究尺度和數據來源。

第四章水量足跡與水質足跡的測度與分析

4.1水量足跡測算模型

水足跡表征了維持特定人群正常生活所需的商品和服務生產過程中消耗的實際水資源量（李寧等 2017；Bazrafshan et al. 2019）。據此，水足跡的來源可分為兩部分： ①社會經濟發展過程中消耗的實物水資源；②用于生產商品和服務的水資源（也稱為虛擬水）（馬靜等 2005； Mekonnen and Hoekstra 2011）。一個省（市、地區）本身的總用水量并不能正確衡量一個省（市、地區）在全國水資源的實際占用情況。省（市、地區）水資源短缺與凈虛擬水進口之間存在一定的關系。人們會合乎邏輯地假設，一個高度缺水的省份會尋求從凈虛擬水進口中獲利（水資源）。另一方面，水資源豐富的省（市、地區）也可以通過虛擬出口水來獲利（GDP）。因此，在虛擬水進口到一個省（市、地區）的凈進口的情況下，這個虛擬水量應該被添加到生活用水總量中，以便了解一個省（市、地區）對全國水資源的真實需求。同樣，對于一個虛擬水凈出口的省市，應從生活用水中減去該虛擬水量。生活用水和凈虛擬水進口的總和可以看作是一個省（市、地區）的一種“水足跡”。省（市、地區）之間的虛擬水貿易流量是通過將省（市、地區）作物貿易流量與其相關的單位水足跡經濟效益相乘來計算的（ Allen et al. 1998）。

根據水足跡的定義和前人的研究，總水量足跡（WQnF，Water Quantity Footprint）包括：生活用水量、工業用水量、農業用水量、生態用水量和進口水資源量的加總，并減去出口水資源量。因此，具體水量足跡核算模型為：

WQnF[r] = IWFP[r] + EWFP[r] （ 4-1）

IWFP[r] = AWQnF[r] + IWQnF[r] + DWQnF[r] + EWQnF[r] - EVW[r] （4-2）

EWFP[r] = IVW[r] - REI[r] （4-3）

作物生產用水量(m3/年)和畜牧生產用水量(m3/年) 。IWQnF[r] (Industrial Production Water Consumption)為研究區 r 內工業生產用水量(m3/年)，DWQnF〔r] (Domestic Water Consumption)為研究區r內居民一年生活用水量(m3/年),EWQnF[r] (Acological Environment Water Consumption)為研究區 r 內一年生態用水量(m3/年)，EVW〔r] (Exported Virtual Water)為研究區 r 一年出口的虛擬水量(m3/年)，IVW[r] (Imported Virtual Water)是研究區r 一年內從其他地區進口的虛擬水總量(m3/年)(馬靜等2005), REI[r] (Repeat Import and Export)是研究區r 一年內從其它地區進口和再出口的虛擬水總量(m3/年)。總水量足跡核算結果見表6-9。

各類水量的具體計算方法為：①生活用水、工業用水、生態用水數據來自統計年鑒的匯總。②進口虛擬水量(圖3-3)和出口虛擬水量(圖3-4)按各地區每年進出口貨物總價值乘以各地區每年平均萬元GDP用水量來進行計算。由于缺乏進口再出口的統計數據，本研究忽略了再出口虛擬水含量的計算。 ③農業用水包括農作物虛擬水和畜產品虛擬水，計算方法如下。

(1)農作物虛擬水測算模型

目前，國際權威的虛擬水測量軟件是聯合國糧食及農業組織推薦的CROPWAT(燕明達等 2013；薛俊波等 2004)。因此，本文利用 CROPWAT 軟件計算了中國農產品的虛擬水分含量。CROPWAT軟件是一個計算機程序，由糧農組織建立，用于灌溉規劃和管理。CROPWAT軟件是基于修訂后的Penman公式開發的，該公式根據每個地區的氣候和土壤參數計算參考農作物的需水量(Allen et al. 1998)。對于基準，Penman 公式用于根據不同的裁剪系數來校正值。CROPWAT軟件所需的氣象數據來自糧農組織的 CLIMWAT 數據庫。每種作物的單位虛擬含水量可按下式計算： SWD[rc]=CWR[r，c]

[r，C] CY[r,c]

其中，SWD[r,c] (Specific Water Demand)是r區域作物c單位重量的虛擬含水量 (m3/kg) ； CWR[r,c] (Crop Water Requirement)是 r 區域作物 c 單位面積的需水量(m3/hm 2 ) ； CY[,c] (Crop Yield)是r區域作物c單位面積的產量(kg/hm2 )。

r區域作物c的需水量(CWR)是根據整個生長期的累積作物蒸散量ET[r,c]計算的。作物蒸散量ET[r,c]則是通過將“參考作物蒸散量” ETo[r,c] ( Reference Crop Evapotranspiration)與作物系數K[r,c] (Crop Coefficients)相乘得出的(Allen et al. 1998)，具體計算公式如下：

ET[r,c] = K[,c] X ETo[r,c]

CWR[r,c] = 10X 為黑 ET[r,c] = 10X K[r,c]為魯 ET°[r,c] （4-6）

其中，ET[r,c]是r區域作物c的作物蒸散量（mm/天）；ETo^]為r區域作物c生育期內的日潛在蒸發量（mm/天）；K[r,c]為r區域作物c的作物系數，作物系數環工]考慮了相對于假設參考農作物的實際農作物冠層和空氣動力學阻力，是某種農作物與參照農作物之間物理和生理差異的集合；Nd （Number of days）是指作物生長周期（天），具體參見圖 4-1。

一初期. /

■發育期亍 , 屮期r 一衰退期-

圖 4 - 1 農作物生長期中 K[r,c] 取值的變化

Fig. 4-1 Changes in the value of K[r,c] during the crop growth period

糧農組織引入了“參考作物蒸散量”的概念，以研究與作物類型、作物發展和管理實踐無關的大氣蒸發需求。影響ETo[r,c]的唯一因素是氣候參數。參考作物蒸散量 ETo[r,c]定義為假設參考作物的蒸散速率，假設作物高度為12cm,固定作物表面阻力為 70s/m,反照率為0.23。這種參考作物的蒸散量與來自高度均勻、生長活躍、完全遮蔽地面并有充足水源的廣闊綠草覆蓋表面的蒸散量非常相似（Smith et al. 1992）。參考作物蒸散量是根據糧農組織的 Penman-Monteith 方程計算的（ Smith et al. 1992； Allen et al. 1994a， 1994b； Allen et al. 1998）：

旳 _°4（嚴」+32（3）匕/〃一—

L+y （1+0.342）

ETo表示參考作物的土壤蒸發量，單位為毫米/天；Rn表示作物表面的凈輻射，單

位為MJ/m2d； G表示土壤熱通量，單位為MJ/m2 •天；T表示作物生長地區的平均溫度，單位為。C； U表示作物生長地區的2米高度處的風速，單位為米/秒；ea表示飽和

的水蒸氣壓力，單位為KPa； ed表示實際的水蒸氣壓力，單位為KPa； e°-ed即為飽和水蒸氣壓力差，單位為KPa； △表示飽和水氣壓-溫度曲線的斜率，單位為KPa/C； r

表示干濕表常數，單位為KPa/C。具體農作物虛擬水含量計算流程見圖4-2。

圖 4 - 2 農作物虛擬水含量計算步驟

Fig. 4-2 The calculation steps of the virtual water content of crops

利用 CLIMWAT 數據庫中提供的全球各站點的氣象數據，選擇研究區域的土壤類型,再利用CROPWAT軟件直接獲得作物ET[r,c]的值，然后利用CROPWAT軟件得到 r區域作物c單位重量的虛擬含水量。因此，r區域作物c虛擬水總量的計算公式如下: TVW[r,c] = SWD[r,c] *TCY[r,c] (4-8)

其中，TVW[r,c] (Total amount of virtual water)為r區域作物c的虛擬水總量(噸)； TCY[r,c] (Total crop yield)為該地區該作物當年的總產量(kg/年)。

(2)畜產品虛擬水測算模型

畜產品主要指活動物產品和畜類加工產品。其中， ①動物活體的虛擬水含量取決于其整個生長過程中消耗的總水量，包括消耗食物的虛擬水含量、飲水量、其他衛生服務消耗的水量(Chapagain2003)；②對畜類加工產品，畜產品的虛擬水含量取決于其原料來源的動物類型、動物的生長過程中的飼養狀況(李亞娟和趙軍 2012)。由活體動物的虛擬水含量和根據其加工成的不同產品價值，確定各種初級產品的虛擬水含量。利用初級產品加工的產品的虛擬水含量取決于這種初級產品的虛擬水含量，以及加工過程中的其他耗水。進一步，利用初級產品“肉”加工成其他商品的價值取決于肉和其他原料的虛擬水含量，以及加工過程的耗水量。具體計算步驟如圖 4- 3所示。

消耗作物的虛擬水含量VWD

消耗作物含水量

來自消耗食物的虛擬水含量VWCf

飲用水參數

來自服務的虛擬水含量VWCs

斗來自飲用水的虛擬水含量VWCd

服務消耗水參數

圖 4 - 3 畜產品虛擬水含量計算步驟

Fig. 4- 3 The calculation steps of the virtual water content of livestock products

表4 - 1基于CROPWAT8.0的作物單位面積的需水量計算結果(單位：立方米/公頃)

Table 4- 1 Calculation results of crop water requirement per unit area based on CROPWAT8.0

CWR 水稻小麥玉米豆類土豆棉花油料麻類甘蔗甜菜煙葉茶蘋果柑橘梨葡萄香蕉

北京 785.9 580.5 454.6 377.5 516.2 622.1 394.9 608.0 1100.4 585.1 450.6 1029.7 901.0 944.3 901.0 552.1 1252.2

天津 650.2 455.4 385.2 302.3 439.1 516.0 331.7 515.9 779.1 498.9 375.5 751.7 684.6 666.6 684.6 426.8 903.5

河北 688.9 491.1 406.6 327.2 461.5 545.1 351.7 541.0 873.2 522.9 399.1 834.7 750.8 745.3 750.8 464.9 1002.0

山西 757.7 543.5 451.6 368.6 507.4 598.5 391.3 586.6 1038.0 568.9 446.1 971.5 852.9 893.1 852.9 529.5 1179.0

內蒙古 699.3 472.9 420.4 338.0 474.1 547.4 363.4 543.7 842.6 530.5 413.4 806.9 733.1 733.2 733.1 464.0 970.7

遼寧 744.7 525.1 434.9 346.7 192.6 594.0 373.1 579.6 952.0 560.3 426.3 891.4 811.6 821.4 811.6 515.9 1073.8

吉林 677.0 471.1 397.6 320.9 450.8 533.7 343.1 524.8 835.6 508.9 391.5 791.2 727.0 728.1 727.0 460.0 951.7

黑龍江 699.2 481.7 420.4 333.0 469.9 558.0 360.8 544.0 856.3 529.3 411.5 802.6 753.9 742.5 753.9 488.2 954.8

上海 738.6 578.5 446.5 308.2 500.6 634.2 369.8 612.2 1015.2 586.8 419.3 928.8 869.4 812.4 869.4 549.6 1101.6

江蘇 678.2 532.7 396.8 281.3 450.1 579.7 330.6 560.4 907.2 532.2 374.9 838.4 780.3 734.7 780.3 492.9 998.2

浙江 618.4 475.9 373.7 255.9 422.5 523.2 310.9 513.1 805.7 492.1 351.7 749.6 700.9 646.8 700.9 438.3 891.6

安徽 728.4 563.0 429.3 314.2 485.9 607.4 360.3 590.4 964.9 564.7 410.2 900.7 843.3 788.5 843.3 524.2 1069.9

福建 678.4 552.2 402.7 274.9 454.7 590.7 333.1 572.6 948.6 543.3 375.4 869.1 810.3 737.8 810.3 505.3 1033.3

江西 791.7 648.5 467.2 310.6 527.0 701.4 382.8 669.9 1091.5 634.8 432.3 992.4 961.4 851.8 961.4 611.2 1153.4

山東 691.3 493.7 407.8 320.0 464.0 554.3 350.5 550.7 849.3 530.7 396.7 815.1 741.7 716.9 741.7 463.0 977.1

CWR 水稻小麥玉米豆類土豆棉花油料麻類甘蔗甜菜煙葉茶蘋果柑橘梨葡萄香蕉

河南 844.8 637.1 503.2 416.2 564.2 671.9 437.3 657.3 1184.9 634.7 497.7 1113.9 988.6 1009.1 988.6 606.6 1340.1

湖北 785.7 615.0 462.6 334.2 524.8 658.5 386.9 639.1 1069.6 611.6 440.5 993.6 914.8 868.4 914.8 570.1 1181.2

湖南 719.6 569.8 439.7 290.5 492.7 630.3 361.2 610.0 955.8 584.5 406.8 874.3 841.8 748.4 841.8 537.4 1021.4

廣東 649.6 606.0 359.0 253.6 410.2 580.8 297.9 546.5 1036.2 503.9 337.6 937.5 876.5 796.6 876.5 528.7 1105.8

廣西 765.3 631.2 435.0 323.4 494.6 650.2 366.7 626.6 1094.7 589.3 416.1 1011.7 930.0 867.1 930.0 571.4 1205.1

海南 825.5 691.9 478.0 361.4 539.2 696.7 405.7 669.1 1263.5 632.4 460.8 1157.9 1033.6 1013.3 1033.6 630.3 1399.9

重慶 631.2 459.0 390.4 262.9 440.4 529.5 322.4 524.7 808.6 509.3 364.9 754.0 685.7 644.9 685.7 432.3 910.7

四川 516.4 380.8 310.7 227.7 352.7 421.1 262.4 416.8 678.3 402.8 297.8 639.8 572.1 556.3 572.1 351.8 774.4

貴州 601.1 472.2 352.8 250.2 401.0 508.5 294.0 494.7 853.0 472.2 333.5 785.1 705.1 681.5 705.1 436.3 946.7

云南 528.1 444.6 288.5 224.7 334.3 433.1 245.6 415.1 1005.5 390.9 282.5 906.0 691.7 834.1 691.7 395.1 1143.1

西藏 746.9 618.1 421.9 335.0 478.0 621.2 360.5 590.3 1238.8 557.9 412.4 1126.2 957.0 1021.3 957.0 576.6 1368.3

陜西 734.6 515.0 463.4 357.2 513.7 288.3 396.3 584.4 922.2 573.4 448.8 879.1 800.0 776.3 800.0 505.4 1046.4

甘肅 730.9 497.2 449.6 343.9 205.7 582.7 383.4 579.2 892.2 566.7 435.4 846.6 765.0 759.7 765.0 489.9 1020.1

青海 808.5 603.2 490.5 364.8 545.6 672.0 413.1 647.4 1122.3 626.5 470.6 1027.3 936.5 929.5 936.5 597.4 1225.9

寧夏 790.0 541.0 481.8 380.6 538.7 625.5 414.5 618.6 1000.2 604.2 471.1 943.4 844.9 861.7 844.9 537.7 1140.4

新疆 917.6 563.0 582.4 426.4 646.9 732.7 489.5 730.0 931.4 725.3 556.4 897.1 889.8 801.0 889.8 598.0 1057.2

表 4- 2 中國各省主要農產品單位虛擬水分含量(單位： m3/kg)

Table 4- 2 The specific water demand of main agricultural products in each province in China

省份水稻小麥玉米豆類薯類棉花油料麻類甘蔗甜菜煙葉茶葉蘋果柑橘梨葡萄香蕉

全國 1.29 1.26 0.80 1.94 1.20 4.69 1.59 3.32 0.19 0.32 2.13 12.43 0.61 0.66 0.91 0.53 0.53

北京 1.25 0.95 0.73 2.22 0.88 5.34 2.25 5.07 4.83 0.84 0.67 0.60

天津 1.05 0.74 0.75 2.29 0.65 3.18 1.14 5.46 0.49 0.54 0.20

河北 1.11 0.67 0.77 2.05 1.20 5.27 1.07 2.50 0.10 1.77 0.40 0.27 0.27

山西 1.28 1.07 0.85 5.76 2.41 4.09 3.10 6.84 0.09 1.61 31.34 0.29 0.39 0.23

內蒙古 1.76 1.21 0.64 2.65 1.61 3.67 1.77 1.80 0.11 1.11 0.84 0.57 0.40

遼寧 1.10 1.11 0.75 1.98 0.34 4.38 1.73 4.60 0.11 4.27 0.47 0.65 0.25

吉林 0.98 0.95 0.53 2.19 0.59 2.96 1.19 4.37 0.11 1.24 0.76 0.83 0.44

黑龍江 1.50 1.21 0.69 2.29 1.02 1.85 0.97 0.13 1.63 0.45 0.56 0.27

上海 1.06 1.19 0.68 1.38 0.98 2.13 1.66 5.32 0.18 0.13 0.45 0.34

江蘇 0.97 0.89 0.71 1.09 0.73 4.98 1.11 2.05 0.15 0.33 1.81 18.34 0.42 0.53 0.38 0.28

浙江 1.12 1.16 0.84 1.06 0.87 3.56 1.48 1.50 0.12 1.47 7.58 0.32 0.40 0.18

安徽 1.26 0.88 0.79 2.59 2.16 6.03 1.23 1.86 0.26 0.12 1.51 12.12 0.30 0.98 0.28 0.22

福建 1.40 1.82 0.97 1.15 0.91 7.68 1.30 2.10 0.17 1.83 4.26 0.29 0.67 0.25 0.28

江西 1.64 2.86 1.11 1.78 1.08 4.72 2.30 4.38 0.24 1.96 11.85 0.68 1.40 0.58

山東 0.95 0.75 0.64 1.31 0.61 4.70 0.81 3.04 0.19 1.49 6.77 0.21 0.25 0.17

河南 1.38 0.90 0.94 2.37 1.78 6.90 1.17 1.07 0.17 2.09 17.00 0.34 2.41 0.45 0.32

湖北 1.16 1.39 1.00 1.47 1.72 7.10 1.71 2.58 0.27 0.95 2.16 6.65 0.96 0.41 0.56 0.26

省份水稻小麥玉米豆類薯類棉花油料麻類甘蔗甜菜煙葉茶葉蘋果柑橘梨葡萄香蕉

湖南 1.27 1.34 0.81 1.27 1.10 5.32 2.16 2.70 0.20 1.78 5.06 0.55 1.70 0.73

廣東 1.23 1.49 0.82 1.12 0.86 1.02 2.23 0.12 1.43 4.71 0.49 0.43 1.00 0.30

廣西 1.57 3.00 0.95 2.00 1.78 5.77 1.40 2.30 0.14 2.36 8.57 0.56 0.57 0.37 0.39

海南 2.37 1.12 1.50 1.33 1.44 1.05 0.21 7.93 14.70 1.10 0.38

重慶 0.97 1.31 0.71 1.35 1.06 8.22 1.67 3.31 0.20 1.83 5.84 0.98 0.52 0.59 0.39 0.39

四川 0.73 0.90 0.56 1.01 0.87 3.81 1.11 2.32 0.17 0.63 1.34 5.81 0.32 0.38 0.42 0.30 0.34

貴州 1.24 1.18 0.84 2.11 1.28 4.67 1.72 2.95 0.15 1.25 1.93 12.51 1.40 1.05 1.05 0.57 1.70

云南 1.05 1.43 0.58 0.99 1.16 3.23 1.32 3.71 0.16 0.29 1.31 8.56 0.82 0.71 0.70 0.15 0.47

西藏 1.99 0.98 0.94 0.92 0.81 1.34 0.68 0.50

陜西 1.17 1.05 0.98 1.75 1.95 2.05 1.90 4.47 0.36 0.57 2.25 11.49 0.43 0.39 0.35 0.36

甘肅 1.56 1.18 0.80 2.11 0.60 3.88 1.71 3.92 0.09 1.39 43.04 0.57 0.38 0.64 0.45

青海 1.44 0.72 1.43 1.41 1.97 7.19 0.21 1.00 1.30 9.37 4.82

寧夏 0.88 1.71 0.64 5.58 2.43 2.00 5.62 0.29 1.18 0.54 0.55 0.98

新疆 1.79 0.99 0.81 1.33 0.99 3.70 1.72 2.29 0.10 3.09 0.44 0.45 0.34

注：表中空白處表示該地區未種植該作物。

表4-3中國各省主要畜產品單位虛擬水分含量（單位：m3/kg）

Table 4 - 3 The virtual moisture content of main livestock products in various provinces in China

種類豬肉牛肉羊肉奶類蛋類水產品

虛擬水含量 2.522 12.596 5.948 5.982 6.165 5.000

表4 - 4A 1987 - 2017年東部地區各省總用水量足跡(單位：億立方米)

Table 4- 4A Total Water Use Footprint of Provinces in Eastern Region from 1987to 2017

年份北京天津河北上海江蘇浙江福建山東廣東海南東部地區

1987 57.52 37.13 270.18 154.42 616.32 339.41 276.28 508.83 532.64 49.92 2842.66

1989 73.16 40.99 292.80 170.63 701.57 339.35 296.12 527.55 588.95 67.08 3098.19

1991 90.97 47.45 335.50 183.61 729.38 373.32 328.58 668.26 645.51 87.60 3490.17

1993 105.00 48.24 363.87 180.55 776.45 369.99 379.63 762.00 692.45 107.64 3785.82

1995 103.36 61.44 560.67 164.01 823.36 424.13 421.28 895.62 595.58 111.98 4161.43

1997 100.14 62.60 639.91 158.60 790.39 445.04 429.43 968.84 613.98 105.21 4314.16

1999 97.27 71.70 702.45 169.44 829.91 469.66 480.19 1103.25 724.78 109.67 4758.33

2001 141.96 74.59 763.67 173.78 818.09 451.12 466.79 1064.66 725.34 123.97 4803.96

2003 118.04 100.84 872.95 190.18 867.94 419.11 464.35 1150.78 757.88 149.82 5091.89

2005 119.10 117.17 975.70 168.89 920.52 405.01 440.20 1263.76 742.26 120.92 5273.55

2007 109.51 102.60 1009.44 152.14 880.45 347.60 434.71 1285.50 663.39 174.87 5160.21

2009 114.75 118.50 1033.05 160.92 906.35 378.10 499.31 1407.15 748.84 188.84 5555.81

2011 124.03 123.19 1086.84 182.74 950.43 411.14 534.67 1513.56 817.05 202.10 5945.76

2013 116.89 129.76 1090.87 183.96 1009.11 413.34 564.56 1569.56 778.25 211.20 6067.50

2015 115.10 123.71 1068.02 165.28 1009.58 394.85 596.01 1551.02 729.64 210.38 5963.59

2017 94.09 118.76 1058.86 171.15 1014.81 396.72 599.66 1581.20 772.44 174.88 5982.55

年均增長率 1.65% 3.95% 4.66% 0.34% 1.68% 0.52% 2.62% 3.85% 1.25% 4.27% 2.51%

表4 - 4B 1987 - 2017年西部地區各省總用水量足跡(單位：億立方米)

Table 4- 4B Total Water Use Footprint of Provinces in the Western Region from 1987 to 2017

年份內蒙古廣西重慶四川貴州云南西藏陜西甘肅青海寧夏新疆西部地區

1987 114.09 286.79 170.07 431.64 140.08 142.75 30.94 159.83 93.58 37.58 24.90 128.27 1760.52

1989 142.63 316.18 183.20 455.27 151.06 157.52 27.81 173.61 102.00 43.94 33.34 140.66 1927.21

1991 180.47 365.38 203.99 459.75 185.32 185.69 27.16 190.28 113.64 47.27 38.18 175.27 2172.38

1993 202.28 430.76 211.69 473.03 191.51 198.96 25.95 226.51 121.09 44.26 41.31 189.47 2356.81

1995 217.03 481.13 217.50 511.38 203.39 229.10 34.95 205.54 117.72 45.96 46.04 234.55 2544.29

1997 251.24 536.39 221.70 567.52 209.28 247.75 31.51 240.79 127.52 47.67 58.18 263.61 2803.16

1999 269.23 544.18 218.89 615.72 222.78 279.28 33.18 251.31 140.87 48.72 64.69 282.65 2971.52

2001 292.75 559.12 212.74 621.00 222.47 297.59 34.24 255.00 144.20 51.25 67.50 316.05 3073.92

2003 433.53 583.13 234.49 700.59 242.58 327.48 38.63 289.79 158.46 52.24 75.87 357.17 3493.97

2005 745.96 658.51 257.43 791.65 263.91 368.49 42.60 318.35 178.88 58.43 93.15 394.08 4171.44

2007 900.25 653.67 245.48 696.66 245.26 372.43 44.61 338.49 189.72 61.41 105.57 431.17 4284.73

2009 945.99 706.71 270.40 732.21 267.55 455.63 48.49 375.86 202.94 62.26 123.18 397.14 4588.35

2011 988.44 758.82 265.98 758.99 244.30 474.08 49.68 394.38 230.58 63.84 131.87 472.50 4833.44

2013 935.97 810.41 262.20 768.76 276.01 488.59 43.97 413.09 232.05 64.61 143.03 531.48 4970.16

2015 954.55 810.36 267.99 798.07 303.35 509.69 52.91 430.62 232.94 68.84 162.92 557.35 5149.58

2017 864.17 779.07 259.05 802.92 321.32 513.34 65.20 402.30 238.78 72.86 181.69 620.89 5121.58

年均增長率 6.98% 3.39% 1.41% 2.09% 2.81% 4.36% 2.52% 3.12% 3.17% 2.23% 6.85% 5.40% 3.62%

表4 - 4C 1987 - 2017年中部地區和東北地區各省總用水量足跡(單位：億立方米)

Table 4 - 4C Total Water Use Footprint of Central and Northeastern Provinces from 1987 to 2017

年份山西安徽江西河南湖北湖南中部地區遼寧吉林黑龍江東北地區

1987 101.19 459.28 368.12 479.35 523.68 486.38 2417.99 204.68 153.46 196.98 555.12

1989 123.84 460.68 380.95 527.79 534.08 525.11 2552.45 209.30 141.29 242.61 593.20

1991 130.26 430.71 422.75 584.11 562.45 554.40 2684.68 286.26 186.53 321.81 794.61

1993 157.38 541.34 436.85 671.06 613.29 575.89 2995.81 352.64 196.16 342.15 890.95

1995 159.19 576.18 479.82 771.15 730.57 653.96 3370.86 391.30 249.67 402.33 1043.29

1997 168.60 617.57 508.36 848.17 743.76 655.99 3542.45 446.08 247.43 516.29 1209.81

1999 172.31 643.93 501.37 969.66 718.74 679.45 3685.46 506.15 304.06 597.78 1407.99

2001 168.46 635.20 474.99 1005.06 709.73 696.64 3690.08 499.14 279.22 601.17 1379.53

2003 212.48 639.42 480.04 971.19 734.63 720.83 3758.58 584.88 335.50 610.63 1531.00

2005 226.62 704.71 563.11 1222.31 811.10 802.05 4329.90 688.10 384.44 816.23 1888.77

2007 218.74 704.31 611.94 1282.00 791.76 764.64 4373.39 659.83 378.91 848.65 1887.39

2009 240.88 763.81 662.01 1411.38 874.24 847.92 4800.25 835.88 394.25 1036.85 2266.98

2011 272.20 789.36 682.82 1438.19 942.93 886.23 5011.72 877.74 465.37 1152.71 2495.83

2013 292.75 805.51 693.32 1448.89 957.26 902.79 5100.52 920.23 483.60 1138.59 2542.42

2015 297.92 829.19 704.37 1519.02 1017.45 931.01 5298.95 883.48 492.47 1180.89 2556.85

2017 301.21 862.00 727.57 1401.18 1017.92 932.02 5241.91 872.06 506.73 1248.82 2627.61

年均增長率 3.70% 2.12% 2.30% 3.64% 2.24% 2.19% 2.61% 4.95% 4.06% 6.35% 5.32%

4.2水質足跡測算模型

Hoekstra et al. （2011）提出了 “灰水足跡”的概念，將其定義為在水環境質量標準的基礎上，將污染物負荷同化到高于特定環境水質標準所需的淡水量。為了便于與水量足跡進行比較，本文采用水質足跡來表示灰水足跡，本文的水質足跡算法將繼續沿用灰水足跡算法。通過將水污染轉化為數量來評價水質足跡，為綜合研究水污染量和用水量提供了一種新方法。

本文參考現有文獻中的廢水足跡計算方法（孫才志等 2016；白天驕和孫才志 2018）,計算了 1987 - 2017年中國31省（市、自治區）的總水質足跡（WQF, Water Quality Footprint）。總水質足跡包括：農業水質足跡、工業水質足跡和生活水質足跡。

4.2.1農業水質足跡測算

在農業生產中，大量使用農藥化肥，隨意排放畜禽糞便，都會造成不同程度的水污染（Abdullah 2020）。根據農業生產的主要方面，農業水質足跡分為農作物種植水質足跡和畜牧養殖水質足跡兩大類。

（1）作物種植水質足跡

作物生長過程中施用的化肥和農藥，不僅部分被植物利用，而且還通過地表徑流和地下淋濾隨降水和灌溉進入水體，對水體造成污染（ Simbarashe et al. 2020）。農作物種植業主要是面源污染，通過擴散進入水體。綜合考慮農作物種植業的主要水污染物，選擇氮肥作為衡量指標來計算農作物種植水質足跡。參考《水足跡評估手冊》

Hoekstra et al. 2011），假設施用的氮肥中有固定比例的氮進入水體。估計模型為：

其中，CWQF[r] （Crop Planting Water Quality Footprint）是 r 區域一年中作物種植水質足跡（m3/年）；a是氮肥入水率（％）； Anfa為一年施氮肥量（kg/年）；C$ta污染物水質標準濃度（kg/m3）； Cnat是水的自然濃度（kg/m3）。

（2）畜牧養殖水質足跡畜牧業是農業生產的重要組成部分，但畜舍的清洗和糞便的排放造成了嚴重的水污染（孫才志等 2016；李飛和董鎖成 2011）。本文選取代表性牲畜（豬、牛、羊）來計算養殖過程中的廢水排放量。養殖業廢水量通過畜禽養殖數量、飼養周期、日排

63 泄量、糞便污染物含量、進水比例、日排尿量和尿污染物含量來詳細計算（白天驕和孫才志2018）。結合單位糞便水中污染物的含量，選取化學需氧量（COD, Chemical Oxygen Demand）和總氨氮（TN，Total Nitrogen）作為評價水產養殖業水質足跡的指標。并且由于水體可以同時稀釋COD和TN，所以選擇兩者中的最大值作為水產養殖業的水質足跡。估計模型表示如下：

LWQF[r] = max （LWQF（cod）, LWQF（tn））（4-10）

LWQF"^% （4-11）

cmax cnat

LL（r,i）= NL x FC x （DE x FPC x TR + DU x UPC x TR） X365 （4-12）

其中，LWQF[r] （Livestock Breeding Water Quality Footprint）是 r 區域一年中的牲畜養殖水質足跡（m3）； LWQF（r,i）是r區域一年內基于i類污染物的畜禽養殖水質足跡（m3/年）；LL（r,i）是r區域畜牧業一年內第i類污染物排放量（kg/年）；NL（Number of Livestock）為牲畜數量；FC（Feeding Cycle）為飼養周期（年）；DE（Daily Excretion）為日排泄量（kg/天）；FPC （Fecal Pollutant Content）為糞便污染物含量（公斤/噸）； TR（ Turnover Rate）為周轉率（％）； DU （Daily Urination）為日排尿量（kg/ 天）； UPC（Urine Pollutant Content）是尿液污染物含量（公斤/噸）。

（3）農業水質足跡

通過以上作物種植水質足跡和畜禽養殖水質足跡的計算，并結合計算的特殊性。農業水質足跡的估計模型表示如下：

AWQF[r] = max [LWQF（cod）, CWQF（tn）+ LWQF（tn）] （4-13 ）

其中，AWQF[r] （Agricultural Water Quality Footprint）是 r 區域農業水質足跡（m3/ 年）。1987 - 2017年，全國31省（市、自治區）農業水質足跡時空變化趨勢如圖6 - 7 所示。

4.2.2生活水質足跡測算

生活廢水排放和工業廢水排放均屬于點源污染。主要污染物與工業廢水相同，都是COD和TN。因此，生活水質足跡的計算與工業水質足跡的計算相同（Wang and Ge 2020）。估計模型表示如下：

DWQF[r] = max （DWQF（cod），DWQF（tn））（4-14）

DWQF（i） = CmD-L _ DWD[r] （4-15）

其中，DWQF[r] （Domestic Water Quality Footprint）是 r 區域一年的生活水質足跡（m3/年）；DWQF（r,i）是r區域一年內基于i類污染物的生活水質足跡（m3/年）；DL（r,i）是r區域一年生活中第一類污染物的排放量（kg/年）；DWD[r] （Domestic Wastewater Discharge）是r區域一年的生活污水排放量（m3/年）。

4.2.3工業水質足跡測算

根據中國環境統計年鑒，COD和TN是工業廢水排放的主要污染物。因此，本文采用COD和TN作為衡量指標計算工業水質足跡。估計模型表示如下：

IWQF[r] = max （IWQF（cod）, IWQF（tn））（4-16）

IWQF[r,i]=CdL-t-IWD[r] （4-17）

其中，IWQF[r] （Industrial Water Quality Footprint）是 r 區域一年的工業水質足跡（m3/年）；IWQF[「i]是r區域一年內基于i類污染物的工業水質足跡（m3/年）；IL（「i）是r區域一年工業生產中第一類污染物的排放量（kg/年）；IWD[r] （Industrial Wastewater Discharge）是一年的工業廢水排放量（m3/年）。

4.2.4總水質足跡測算

可以通過將農業水質足跡、工業水質足跡和生活水質足跡相加得到總的水質足跡。估計模型表示如下：

WQF[r] = AWQF[r] +IWQF[r] +DWQF[r] （4-18）

其中，WQF[r] （Water Quality Footprint）是 r 區域總水質足跡（m3/年）。1987 - 2017 年，全國 31 省（市、自治區）總水質足跡測算結果如表4- 5 所示。

表4 - 5A 1987 - 2017年東部地區各省總水質足跡(單位：億立方米)

Table 4 - 5A The total water quality footprint of each province in the eastern region from 1987 to 2017

年份北京天津河北上海江蘇浙江福建山東廣東海南東部地區

1987 25.81 112.20 178.43 62.74 144.14 84.55 52.16 232.95 188.70 28.06 1109.74

1989 28.29 99.34 185.33 62.26 150.99 87.70 54.31 259.69 196.21 29.04 1153.16

1991 30.37 85.89 188.23 61.01 156.35 91.27 56.37 276.22 203.48 30.40 1179.59

1993 31.55 72.08 200.33 59.15 161.22 93.61 59.01 315.95 205.76 31.81 1230.47

1995 32.79 59.66 242.11 58.07 173.97 100.20 63.51 388.30 209.73 33.33 1361.69

1997 33.14 46.47 256.18 56.86 166.66 103.24 65.20 288.33 205.72 30.77 1252.58

1999 34.36 29.85 271.44 56.67 170.64 110.06 75.22 342.37 202.51 32.68 1325.80

2001 38.21 25.01 287.87 56.69 206.12 125.04 84.20 359.02 278.82 34.34 1495.32

2003 34.64 34.64 304.46 63.78 210.97 130.68 100.38 375.53 264.41 35.31 1554.81

2005 29.91 37.97 328.12 56.21 242.91 136.83 110.60 365.61 274.87 40.51 1623.54

2007 25.86 31.20 252.95 53.61 211.44 125.53 101.02 286.01 249.47 33.26 1370.33

2009 24.62 31.23 231.56 45.88 203.51 120.45 103.13 261.40 237.72 36.46 1295.96

2011 23.91 29.06 245.10 26.14 170.23 103.36 97.13 320.07 242.95 36.45 1294.39

2013 22.58 28.11 238.96 24.62 162.26 97.58 94.83 314.62 231.26 36.27 1251.10

2015 20.40 27.03 231.53 20.94 153.47 81.70 87.46 307.38 219.68 35.10 1184.69

2017 18.77 23.45 199.76 27.48 185.50 90.48 95.91 233.89 240.22 29.02 1144.49

年均增長率 - 1.05% - 5.08% 0.38% - 2.71% 0.84% 0.23% 2.05% 0.01% 0.81% 0.11% 0.10%

表4 - 5B 1987 - 2017年西部地區各省總水質足跡(單位：億立方米)

Table 4 - 5B The total water quality footprint of each province in the western region from 1987 to 2017

年份內蒙古廣西重慶四川貴州云南西藏陜西甘肅青海寧夏新疆西部地區

1987 157.62 135.55 74.88 231.97 108.06 151.97 121.76 70.90 96.83 98.01 22.72 106.43 1376.72

1989 161.17 151.71 79.90 244.06 115.17 155.17 116.84 79.55 101.40 98.36 23.29 112.58 1439.21

1991 158.85 171.19 84.15 254.21 122.44 158.56 112.17 84.33 102.72 101.84 23.57 114.99 1489.02

1993 158.41 189.52 87.65 262.99 127.73 161.89 110.22 89.62 104.08 97.10 24.15 115.94 1529.30

1995 165.54 214.39 95.06 286.73 136.03 171.24 101.23 96.96 108.88 95.31 27.33 122.02 1620.72

1997 174.14 217.73 82.64 242.43 131.91 179.22 94.32 92.02 97.58 85.36 28.15 131.19 1556.71

1999 169.37 248.44 88.77 318.58 140.37 195.94 82.74 100.13 101.33 77.99 29.29 141.81 1694.77

2001 162.19 278.56 93.87 370.76 147.81 202.45 87.58 108.78 104.79 80.92 32.15 151.89 1821.74

2003 179.64 293.72 98.71 398.61 160.30 207.95 92.33 119.94 120.10 81.82 36.61 168.13 1957.86

2005 215.75 320.70 102.93 402.96 170.95 213.12 96.74 128.53 129.63 83.22 46.00 185.34 2095.86

2007 212.60 274.86 85.39 373.94 136.74 206.59 95.72 110.31 123.43 83.48 42.76 166.64 1912.47

2009 220.76 270.71 89.90 377.03 138.68 211.42 97.87 107.68 125.80 84.17 41.21 153.14 1918.36

2011 249.60 174.94 85.22 359.00 123.41 215.29 93.23 98.53 131.40 79.90 39.49 159.89 1809.90

2013 242.77 176.10 84.83 350.22 123.07 213.81 92.17 96.23 132.29 80.29 39.84 174.79 1806.41

2015 254.11 168.72 85.27 348.65 130.28 217.52 91.17 93.87 134.24 80.18 39.87 182.01 1825.88

2017 205.12 171.37 87.07 335.71 137.79 230.54 85.81 85.79 110.03 88.05 39.36 158.75 1735.38

年均增長率 0.88% 0.78% 0.50% 1.24% 0.81% 1.40% -1.16% 0.64% 0.43% -0.36% 1.85% 1.34% 0.77%

表4- 5C1987- 2017年中部地區和東北地區各省總水質足跡(單位：億立方米)

Table 4- 5C The total water quality footprint of each province in the central and northeast region from 1987 to 2017

年份山西安徽江西河南湖北湖南中部地區遼寧吉林黑龍江東北地區

1987 84.44 144.00 76.47 196.01 100.73 110.81 712.46 105.22 129.13 89.74 324.09

1989 91.00 152.29 86.85 231.37 114.82 124.16 800.50 112.10 127.70 97.51 337.31

1991 94.66 151.63 98.13 248.76 129.42 139.66 862.26 117.11 128.62 112.28 358.01

1993 98.69 158.96 110.16 278.47 145.79 155.29 947.35 126.20 127.80 126.91 380.91

1995 110.92 186.61 124.71 336.09 175.08 180.56 1113.97 147.32 144.02 160.63 451.97

1997 105.66 182.20 128.25 351.49 181.94 196.84 1146.39 132.78 131.43 154.95 419.16

1999 111.37 184.15 132.95 395.17 189.87 218.36 1231.86 150.59 139.98 164.98 455.54

2001 108.99 181.99 137.18 395.76 197.43 245.55 1266.90 166.60 150.16 172.90 489.66

2003 116.39 185.52 141.36 411.04 210.80 295.55 1360.65 184.15 152.38 185.01 521.53

2005 123.61 182.09 154.29 436.34 211.52 319.98 1427.84 210.36 164.37 189.05 563.79

2007 99.98 139.62 138.86 353.26 198.44 283.00 1213.18 202.45 164.50 179.65 546.61

2009 94.15 140.07 142.19 350.43 205.75 285.36 1217.94 199.75 152.52 181.02 533.29

2011 76.28 149.19 136.39 357.11 202.11 253.05 1174.13 220.27 156.74 236.29 613.30

2013 76.54 149.11 138.89 347.92 204.67 252.13 1169.27 212.61 152.70 223.54 588.85

2015 72.29 147.19 139.24 345.86 198.37 252.64 1155.59 202.94 149.47 221.33 573.73

2017 70.02 142.98 157.18 242.63 190.21 237.62 1040.63 121.17 99.28 144.67 365.12

年均增長率 -0.62% -0.02% 2.43% 0.71% 2.14% 2.58% 1.27% 0.47% -0.87% 1.60% 0.40%

4.3 描述性統計分析

4.3.1農業水量足跡和農業水質足跡變化

4.3.1.1農作物虛擬水測度結果及分析

（1）全國農作物用水量趨勢分析

1987到2017年，我國糧食種植耗水量增長了2239.83 億立方米，年均增長率為 1.67%；人均糧食種植耗水量增加了88.10 立方米/人，年均增長率0.80%。其中，東北地區近 30 年年均增長率為 4.55%（漲幅 812.77 億立方米），增長率遠超全國其他地區；東部地區年均增長率最小（0.51%）。中部地區 2017 年糧食種植耗水量（2148.17 億立方米）占全國糧食種植耗水量的37.55%，近30年增長828.19億立方米（漲幅第一）；東部地區20 17 年糧食耗水量（1257.34億立方米）占全國 21.98%，排全國第二，近30 年增長 177.54 億立方米（漲幅最小）。2017 年，東北地區人均糧食種植耗水量為全國最大，1014.67立方米/人；東部地區人均糧食耗水量為全國最小，235.62 立方米/人（圖 4 - 4A）。

圖4-4A 1987 - 2017年四大區域糧食作物耗水總量變化趨勢（億立方米、立方米/人）

Fig. 4- 4A Trends in the total water consumption of crops in the four regions from 1987 to 2017

1987年全國糧食種植耗水量為 3481.65 億立方米，人均324.01 立方米/人，占農業水量足跡的53.99%；20 17 年全國糧食種植耗水量為5721.48億立方米，人均412.11 立方米/人，占農業水量足跡的32.73% （圖4-4B、圖4 - 4C）。這一點從側面反映我國的“糧食恩格爾系數”正在不斷的下降，即用于主糧消費的用水占農業總用水的比例不斷下降，說明我國近30 年社會經濟高效發展，人們對于食物的消費已經不止于滿足

溫飽，正在不斷向肉類、蛋奶、水果等種類偏重。另外，也可從圖中看出，東部地區的“糧食恩格爾系數”最低，中部地區最高；2004 年以前西部地區高于全國平均值， 2004年以后西部地區逐漸低于全國平均值并保持在 25%左右；而東北地區則相反，從 2004 年以前的低于全國平均值變成了 2004 以后的逐步高于全國平均值并有不斷上升的趨勢；這與各個地區的農業發展規劃有很大的關系，東北作為我國的糧食主產區，

-400

200

-100

1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017

豆類*薯晏T-棉花油料作物+麻類一im--冊菜*煙葉+茶葉-■-水果（次要坐標軸）

圖4-4C 1987 - 2017年各類農作物耗水總量變化趨勢（單位：億立方米）

Fig. 4 - 4C Changes in the total water consumption of various crops from 1987 to 2017 在全國所有的農作物產品中，糧食（水稻、小麥、玉米）生產耗水量最大，豆類、薯類、棉花和油料作物次之，水果、麻類和甘蔗屬第三階梯。其中，水果的耗水量呈

明顯的上升趨勢，近30 年年均增長率為7.72%，遠超其他農作物。茶葉生產用水量近 30年的年均增長率為5.41%。豆類、甜菜和煙葉的耗水量漲幅維持在一個穩定的區間，增長率僅約為1%左右。麻類和薯類耗水量明顯減少。 2017 年中部地區農作物耗水量 2738.88億立方米排名第一（2017 年耕地面 3050.83 萬公頃），西部地區2340.41 億立方米（5040.88萬公頃），東部地區1588.24 億立方米（2616.01 萬公頃），東北地區億立方米 1358.61 億立方米（2780.40 萬公頃）（圖 4- 4C）。 1987- 2017 年，全國 31 省（市、自治區）農作物生產耗水時空變化趨勢如圖 4- 9 所示。

（2）東部地區農作物用水量趨勢分析

東部地區農作物生產用水漲幅在四大分區中屬最小（135.60 億立方米），年均增長率為 0.30%。其中，分類作物除糧食作物消耗水量最大以外，棉花次之，薯類第三。增長幅度屬水果漲幅最大，從 1987 年的 22.36 億立方米直線增加到2015年最大值為 135.47 億立方米，年均增長率為5.53%；麻類漲幅最小，從1987 年的 6.64億立方米減小到2017 年的 0.06，年均增長率為- 14.72%。棉花（- 92.07 億立方米，- 5.05%）、薯類（- 40.53 億立方米，- 2.22%）、豆類（- 15.51 億立方米，- 1.83%）、甘蔗（- 10.73 億立方米，- 1.05%）等農作物都為負增長，這與東部地區城鎮化進程速度快有很大的關系，耕地面積不斷減少，農作物種植產量也隨之減少。其中，東部地區的北京、上海、河北、江蘇和天津近30年共計減少耕地面積40.96 萬公頃。這也進一步導致東部地區糧食作物生產漲幅排名倒數第一， 30年間增長177.54 億立方米，年均增長率 0.51%，遠低于其他地區（圖 4- 5A）。

圖 4- 5A1987- 2017年東部地區各類農作物耗水總量變化趨勢（單位：億立方米）

Fig. 4- 5A The total water consumption of various crops in the eastern region from 1987 to 2017

從農作物總用水量來看， 2017 年山東、江蘇和河北的農作物用水量足跡分別為

71 436.32 億立方米、351.27 億立方米和 331.71 億立方米，占東部地區的 27.47%、22.12% 和 20.89%，為東部地區前三。北京、上海和天津農作物用水量足跡最少，2017 年分別為4.68億立方米、11.11億立方米和18.40億立方米（表4 - 6A）。近30年，河北和山東的農作物用水量足跡年均增長率最快，分別為1.98%和1.04%；北京、上海、浙江、福建和廣東為全國“唯五”的農作物用水量年均增長率為負的五個省份，分別為- 4.91%、 - 2.72%、- 2.42%、- 0.85%和- 0.33%。

從人均農作物用水量足跡來看，海南、河北和江蘇最大， 2017 年的人均農作物用水量足跡分別為461.59立方米/人、 441.13 立方米/人、 437.48 立方米/人；北京和上海最小，分別為21.55立方米/人和45.93 立方米/人。 1987- 2017年，東部地區整體人均農作物用水量足跡年均增長率為- 0.97%；其中，河北和山東的人均農作物用水量足跡年均增長率最快，分別為1.05%和0.24%；除河北和山東以外，其余省份均為負增長，東部地區又屬北京和上海減速最快，分別為- 7.14%和- 4.84%。

西部地區農作物生產用水屬全國第一，從 1987年的 1036.69 億立方米增長到2017 年的2340.41 億立方米，漲幅超過1200.86億立方米，年均增長率為2.60%。糧食作物耗水第一，薯類耗水第二，油料作物第三。其中，糧食作物漲幅最大，近 30 年增長 421.33 億立方米，年均增長率 1.43%。水果漲幅其次，從 1987 年的 12.91 億立方米直線增加到2017年為230.81 億立方米，且仍然有不斷的增長趨勢，年均增長率為10.09%，遠超其他三個地區的水果生產耗水量。棉花（155.07億立方米， 8.29%）、油料作物（112.65 億立方米， 3.54%）和薯類（111.72億立方米， 2.67%），近30年的漲幅均超過100億立方米。甘蔗（95.25 億立方米， 4.91%）、茶葉（78.92 億立方米， 7.62%）和豆類（75.86

72 億立方米， 4.55%）緊隨其后。同時，麻類漲幅最小，從 1987 年的 6.40 億立方米減小到2017 年的 1.65，年均增長率為- 4.42%。與此同時，西部地區近 30年耕地面積增加 2033.97 萬公頃，年均增長率 1.74%，遠超其他三個地區（圖 4- 5B）。

從農作物總用水量來看，西部地區的 12 個省份中，廣西、新疆和四川的總農作物用水量足跡占比最高， 2017 年分別為371.46億立方米、 344.08億立方米和332.72億立方米，分別占西部地區的 15.87%、 14.70%和 14.22%。西藏和青海的總農作物用水量足跡最少，2017年分別為3.72億立方米和18.67億立方米（表4 - 6B）。近30年，內蒙古和新疆的農作物總用水量足跡年均增長率最快，分別為 5.65%和 5.14%。從人均農作物用水量足跡來看，新疆和內蒙古最多，分別為 1407.29立方米/人和 1256.74 立方米/ 人，同時也為全國第二和第三，僅次于黑龍江。西藏和青海人均最少， 2017年為 110.53 立方米/人和 312.22 立方米/人。 1987- 2017 年，內蒙古和新疆的人均農作物用水量足跡年均增長率最快，分別為 4.94%和 3.22%；青海省則是西部地區唯一一個人均農作物用水量負增長的省份，年均增長率為- 0.12%。

（4）中部地區農作物用水量趨勢分析

圖 4- 5C1987- 2017年中部地區各類農作物耗水總量變化趨勢（單位：億立方米）

Fig. 4- 5C The total water consumption of various crops in the central region from 1987 to 2017

中部地區2017 年農作物耗水量2738.88 億立方米排名第一， 20 1 7年中部地區耕地面3050.83萬公頃，則單位面積農作物耗水量為9.0X103立方米/公頃。東部地區6.1X103 立方米/公頃，東北地區4.9X103立方米/公頃，西部地區4.6X103立方米/公頃。所有生產的農作物中，中部地區的糧食作物耗水最大， 2017 年耗水 2148.17 億立方米，占農作物耗水總量的 78.43%；油料作物其次，占 8.10%；水果第三，占 4.73%；豆類和薯類合計占農作物總耗水的 4.73%。 1987 到2017 年間，東部地區水果種植不斷增長（漲

幅121.21 億立方米），年均增長率為9.60%，油料作物從1987年的76.76億立方米增長到2017年的 221.73 億立方米，漲幅144.97億立方米，年均增長率3.60%。同時，麻類種植減少程度最大，從1987年的25.60億立方米減少到2017年的0.74億立方米，年均增長率為- 11.14%（圖 4- 5C）。

從農作物總用水量來看，中部地區的 6 個省份中，河南、湖南和安徽農作物用水量足跡最大， 2017年分別為744.67億立方米、 481.11 億立方米和471.46億立方米，占中部地區的27.19%、17.59%和17.21% （表4 - 6C）。山西農作物用水量足跡最少，2017 年為157.02億立方米，僅占中部地區的5.73%。近30年，河南和山西的農作物用水量足跡年均增長率最快，分別為 2.33%和 2.15%。從人均農作物用水量足跡來看，江西、河南和湖北人均最高， 2017年的分別為941.37立方米/人、 779.02立方米/人、 761.64 立方米/人；山西最小， 424.15立方米/人。 1987- 2017年，河南和山西的人均農作物用水量足跡的年均增長率為中部地區最快，分別為1.78%和1.15%。

（5）東北地區農作物用水量趨勢分析

東北地區農作物耗水中，糧食最大，豆類其次。 2017年，農作物總耗水1358.61 億立方米，糧食作物則占81.22%（1103.42億立方米），豆類占13.51%（183.60億立方米），油料作物占2.36% （32.05億立方米），水果占1.67% （22.72億立方米），薯類占0.92%（12.49億立方米）。棉花、甜菜、煙葉和麻類近30年產量不斷下降， 2017 年產量幾近為0 （圖4-5D）。從農作物總用水量來看，2017年東北三省的農作物用水量足跡分別為：黑龍江862.21 億立方米、遼寧223.53 億立方米和吉林272.88億立方米，年均增長率分別為4.64%、2.46%和 2.86% （表4 - 6C）。從人均農作物用水量足跡來看， 2017年分別為：黑龍江2275.73 立方米/人（全國第一）、吉林1004.34立方米/人和遼寧511.63立方米/人，年均增長率分別為4.29%、 2.35%和1.97%。

圖 4- 5D1987- 2017年東北地區各類農作物耗水總量變化趨勢(單位：億立方米) Fig. 4- 5D The total water consumption of various crops in Northeast China from 1987 to 2017

圖4 - 6A 1987年各省農作物虛擬水總量

圖4 - 6B 1993年各省農作物虛擬水總量

圖 4- 6C 1999年各省農作物虛擬水總量

圖 4- 6D 2005 年各省農作物虛擬水總量

圖 4- 6E 2011 年各省農作物虛擬水總量

圖4 - 6F 2017年各省農作物虛擬水總量

表4 - 6A 1987 - 2017年東部地區各省農作物虛擬水總量(單位：億立方米)

Table 4 - 6A The total amount of virtual water for crops in each province in the eastern region from 1987 to 2017

年份北京天津河北上海江蘇浙江福建山東廣東海南東部地區

1987 20.53 12.73 174.63 25.24 308.87 186.09 124.96 306.22 224.48 32.41 1416.16

1989 21.92 13.27 181.59 24.84 316.78 180.70 130.11 272.55 253.81 41.47 1437.04

1991 25.51 15.90 202.59 27.06 300.39 198.45 132.54 351.45 267.64 49.23 1570.76

1993 26.07 15.12 186.31 22.78 313.57 172.62 129.32 314.72 228.95 50.04 1459.51

1995 24.25 16.40 230.86 23.05 331.71 173.62 135.75 345.37 240.18 52.60 1573.80

1997 22.88 17.20 233.42 24.23 355.70 179.49 143.32 318.82 259.07 55.30 1609.43

1999 19.97 14.89 236.54 23.97 350.44 170.74 138.69 350.38 262.98 56.97 1625.58

2001 11.67 13.00 230.38 17.87 309.89 136.77 123.07 335.94 220.72 53.23 1452.53

2003 7.77 12.29 233.26 11.54 254.85 106.61 111.08 320.50 203.80 54.69 1316.39

2005 10.43 13.74 253.37 12.34 295.69 108.65 113.69 355.74 201.06 42.25 1406.97

2007 10.70 14.87 281.06 12.31 317.84 102.84 107.67 381.82 194.17 52.68 1475.98

2009 12.37 14.87 281.58 13.70 323.79 111.30 114.68 391.39 202.05 57.61 1523.34

2011 11.98 15.35 306.66 13.67 329.98 110.17 117.19 393.92 213.80 56.83 1569.54

2013 9.49 15.48 313.59 12.56 340.36 103.79 119.44 397.90 215.58 59.60 1587.80

2015 6.58 15.26 312.76 12.30 347.47 105.16 121.61 405.39 223.84 54.96 1605.31

2017 4.54 18.21 327.44 11.06 344.86 86.89 96.46 431.93 203.38 42.49 1567.26

年均增長率 -4.90% 1.20% 2.12% -2.71% 0.37% -2.51% -0.86% 1.15% -0.33% 0.91% 0.34%

表4- 6B 1987 - 2017年西部地區各省農作物虛擬水總量(單位：億立方米)

Table 4 - 6B The total amount of virtual water for crops in various provinces in the western region from 1987 to 2017

年份內蒙古廣西重慶四川貴州云南西藏陜西甘肅青海寧夏新疆西部地區

1987 51.31 206.53 97.96 224.20 86.80 100.43 1.33 108.99 52.62 13.87 16.50 76.11 1036.64

1989 63.79 215.70 99.97 228.81 90.77 107.51 1.70 116.72 58.82 14.70 23.22 78.75 1100.46

1991 90.78 239.75 107.39 245.78 116.71 124.19 2.19 120.95 67.15 15.56 26.08 99.70 1256.23

1993 98.26 262.91 102.79 235.26 114.90 129.59 2.34 139.72 69.38 16.18 26.55 101.01 1298.89

1995 100.64 274.59 107.47 245.96 123.23 139.81 3.14 112.53 56.21 16.20 25.02 118.88 1323.69

1997 129.56 293.23 121.27 277.55 138.86 158.96 3.46 132.52 71.95 17.58 31.81 133.18 1509.92

1999 133.15 296.24 115.39 284.68 143.17 163.77 3.86 139.40 80.99 17.19 35.54 142.97 1556.35

2001 108.39 295.60 107.75 246.40 141.27 173.39 3.67 133.15 77.84 16.07 33.03 143.33 1479.90

2003 123.27 306.69 115.14 261.21 142.89 180.53 3.61 136.59 80.32 15.11 33.28 150.81 1549.45

2005 146.63 315.33 123.36 276.26 152.34 188.60 3.63 146.06 85.42 17.16 37.57 171.65 1664.01

2007 147.63 340.21 115.06 263.88 143.73 183.89 3.60 155.23 84.02 17.05 39.10 211.21 1704.63

2009 167.91 351.46 122.72 287.61 153.67 207.58 3.55 170.52 95.51 19.08 43.49 226.99 1850.10

2011 198.98 348.73 123.52 296.29 127.79 229.56 3.71 184.78 107.77 18.42 46.24 248.33 1934.13

2013 228.73 382.56 128.56 307.39 153.64 253.87 3.62 193.19 123.09 18.29 45.69 287.57 2126.21

2015 235.65 383.52 131.42 316.24 174.72 256.52 3.39 201.92 130.65 17.61 43.78 304.32 2199.74

2017 268.41 366.51 125.78 320.70 187.30 240.48 3.36 199.47 125.15 18.27 39.94 342.14 2237.51

年均增長率 5.67% 1.93% 0.84% 1.20% 2.60% 2.95% 3.14% 2.03% 2.93% 0.92% 2.99% 5.14% 2.60%

表4- 6C1987- 2017年中部地區和東北地區各省農作物虛擬水總量(單位：億立方米)

Table 4- 6C The total amount of virtual water for crops in the central and northeastern regions from 1987 to 2017

年份山西安徽江西河南湖北湖南中部地區遼寧吉林黑龍江東北地區

1987 70.76 321.74 274.53 347.50 330.35 355.78 1700.67 97.98 95.77 133.21 326.97

1989 85.77 308.33 271.39 366.89 325.26 361.08 1718.72 77.20 79.10 139.40 295.69

1991 80.04 252.52 292.83 387.28 327.23 374.24 1714.13 123.10 115.42 185.93 424.45

1993 100.94 336.81 277.34 438.00 334.70 361.63 1849.42 137.44 110.59 185.42 433.44

1995 92.56 344.81 294.33 440.57 376.49 382.84 1931.59 114.56 116.83 211.22 442.61

1997 98.54 363.84 323.70 483.31 405.56 403.97 2078.92 117.92 111.10 271.67 500.69

1999 89.40 360.69 312.03 521.44 365.71 386.53 2035.80 143.80 140.58 282.49 566.87

2001 78.77 335.56 287.94 511.70 342.99 388.29 1945.25 121.47 117.57 249.13 488.17

2003 114.05 283.68 261.72 418.17 311.42 353.81 1742.85 131.82 130.98 212.94 475.73

2005 105.03 340.79 316.12 568.79 349.56 391.94 2072.22 153.67 157.57 279.58 590.82

2007 106.10 360.41 348.97 636.47 360.35 398.24 2210.53 165.00 152.44 340.04 657.48

2009 101.96 380.53 378.21 645.86 386.34 438.92 2331.83 159.02 156.86 401.72 717.61

2011 126.70 386.25 394.47 655.81 402.90 456.80 2422.93 204.81 200.76 530.73 936.30

2013 136.14 392.16 409.79 668.38 424.43 456.67 2487.58 222.00 219.07 578.60 1019.68

2015 132.33 417.03 416.28 702.34 440.08 471.03 2579.09 191.15 226.34 593.64 1011.13

2017 140.72 446.27 430.07 732.02 443.85 477.03 2669.97 219.37 258.16 697.49 1175.02

年均增長率 2.32% 1.10% 1.51% 2.51% 0.99% 0.98% 1.51% 2.72% 3.36% 5.67% 4.36%

4.3.1.2畜產品虛擬水測度結果及分析

（1）全國畜產品用水量變化趨勢分析

中國畜牧養殖耗水從1987 年的1714.43億立方米，增長到2017 年的9454.60億立方米，漲幅 7740.17 億立方米，年均增長率為 5.86%。其中，水產品生產消耗的水資源最多，并呈現快速增長趨勢，從 1987年493.45 億立方米到2017年的3213.07億立方米，近 30 年年均增長率為 6.44%。奶類、禽蛋生產耗水量漲幅次之，分別為 1659.16 億立方米（7.33%）、1546.17 億立方米（5.69%）。豬肉、牛肉和羊肉近 30 年漲幅相對較小，分別為 880.40 億立方米（3.50%）、699.27 億立方米（7.12%）和 235.54 億立方米（6.41%）,可以看出，牛肉增長率快于豬肉和羊肉的增長率（圖4-7A）。

圖4 - 7A 1987 - 2017年各類畜產品耗水總量變化趨勢（單位：億立方米）

Fig. 4 - 7A Trends in the total water consumption of various livestock products from 1987 to 2017

從畜產品占農業用水的占比來看，1987 - 2017年間，東部地區占比一直高于其他地區，而中部地區則一直小于其他地區。 1987年東部地區畜產品用水占農業總用水的 34.15%，中部地區則占 16.66%，全國平均值為26.59%。 2017 年東部地區畜產品用水占農業總用水的 70.53%，中部地區則占 43.03%，全國平均值為 54.07%。這一比例的不斷增加與糧食占比的不斷減少所產生的“糧食恩格爾系數”含義相同，是另一種表達方式的“畜牧恩格爾系數”，都表明近30年來，我國農產品生產結構在不斷的變化，從“吃到飽”階段在不斷的走向“吃得好”階段。隨著經濟的不斷發展，畜產品生產的占比還將不斷增長，直到到達一個健康的穩定值保持不變（圖 4- 7B）。

結合ARCGIS的空間可視化功能，將全國31省的畜產品水量足跡數據與空間數據進行連接，并按照自然間斷分級法，將數據從小到大分為 31 類，顏色變化則按照數據從小到大對應同由淺及深。近30，全國各省畜產品水量足跡時空變化趨勢如圖 4- 9。

圖4 - 7B 1987 - 2017年四大區域畜產品耗水量占農業水量的比例的變化趨勢

Fig. 4 - 7B The ratio of water consumption of livestock products to agr-water from 1987 to 2017 分地區畜產品耗水總量來看，東部地區畜產品用水量遠遠高于其他地區，1987年東部地區畜產品耗水量為753.51億立方米，2017年為 3801.15 億立方米，近 30年年均增長率為5.54%；東北地區最少，1987 年東北畜產品耗水量為181.83億立方米，2017 年為1244.22億立方米，近 30年年均增長率為6.62%（全國最快）。從人均畜產品耗水量來看，2017 年東北地區最大，為 1144.14 立方米/人（年均增長率為 6.16%，全國最快），中部地區最小，為560.63立方米/人（年均增長率為5.40%）（圖4 - 7C）。

近30年，全國31省（市、自治區）畜產品生產耗水時空變化趨勢如圖4-9所示。

圖 4-7C 1987 - 2017年四大區域畜產品耗水總量變化趨勢

Fig. 4 - 7C changes in the total water consumption of livestock products from 1987 to 2017

-•-東轉地區-»■西部地區中酈地區 ♦ 東Jtlthlx

圖4-7D 1987 - 2017年四大區域肉類生產占全國肉類生產比例變化趨勢 Fig. 4- 7D The ratio of region's meat production in the country's meat production

（2）東部地區畜產品用水量變化趨勢分析

東部沿海地區 2017 年的畜產品生產耗水占全國畜產品生產總耗水的 40.20% （3801.15億立方米）。其中，水產品產量為1954.60億立方米居全國第一，占全國水產品耗水的 60.83%，占東部 2017年總畜產品耗水量的 51.42%；禽蛋耗水量為724.82 億立方米，占全國禽蛋耗水量的 37.97%，占東部 2017 年總畜產品耗水量的 19.07%。除水產品占東部畜產品耗水第一外，禽蛋次之，奶類第三， 1987- 2017年，年均增長率分別為 6.02%、5.07%和 7.32%（圖 4- 8A）。

圖4- 8A 1987 - 2017年東部地區各類畜產品耗水總量變化趨勢(單位：億立方米)

Fig. 4- 8A Trends in the total water consumption of various livestock products in eastern region

東部地區的10個省份中，山東、河北和廣東畜產品用水量足跡占比最高， 2017 年分別為1071.39億立方米、688.54億立方米和525.27億立方米，占東部地區的28.19%、 18. 1 1%和13 .82% 。北京和上海最少， 2017年分別為41.69億立方米和41.31 億立方米，僅占東部地區的1.10%和1.09% （表4-7A）。近30年，海南和河北的畜產品用水量足跡年均增長率最快，分別為 8.38%和 7.94%。從人均來看，海南、福建和山東人均畜產品用水量足跡最高， 2017年分別為1163.90立方米/人、 1137.04立方米/人、 1070.77 立方米/人；上海、北京、天津和廣東最小，分別為170.83 立方米/人和192.05立方米/ 人、 448.59立方米/人和 470.29立方米/人。 1987- 2017年，河北和海南的畜產品人均用水量足跡年均增長率最快，分別為 6.96%和 6.91%；上海和北京最慢，分別為- 1.64% 和- 0.64%（負增長）。

（3）西部地區畜產品用水量變化趨勢分析

西部地區2017年的畜產品生產耗水占全國畜產品生產總耗水的24.75%（2340.47 億立方米）。其中，奶類耗水量為802.83 億立方米，占全國奶類耗水量的42.59%，占西部地區 2017年總畜產品耗水量的34.30%。羊肉耗水量為167.56億立方米，占全國羊肉耗水量的 60.12%，占西部地區 2017年總畜產品耗水量的7.16%。牛肉耗水量為 361.25 億立方米，占全國牛肉耗水量的45.10%，占西部地區 2017年總畜產品耗水量的15.44%。除奶類占西部畜產品耗水第一外，豬肉次之，牛肉第三， 1987- 2017年，年均增長率分別為 7.38%、 2.79%和 7.07%。這與畜牧業較發達、豬牛羊豐富的西部地區的經濟發展是一致的。近 30 年間，西部地區畜產品均呈現逐步上升的增長趨勢。水產品生產對水資源的消耗最少，這與西北干旱地區河流少，水產養殖業不發達有直接關系，西部地區水產品耗水量僅占全國水產品耗水量的10.60% （圖 4- 8B）。

圖 4- 8B1987- 2017年西部地區各類畜產品耗水總量變化趨勢(單位：億立方米)

Fig. 4- 8B Trends in the total water consumption of various livestock products in western region

西部地區的 12 個省份中，內蒙古、四川和廣西的畜產品用水量足跡多， 2017年分別為530.75億立方米、379.81 億立方米和 261.18 億立方米，分別占西部地區的 22.68%、 16.23%和 11.16%。西藏和青海的畜產品用水量足跡最少（同時也是全國畜產品用水量足跡最小的兩個省份）， 2017 年分別為65.57億立方米和 73.26 億立方米，僅占西部地區的2.25%和2.53% （表4-7B）。近30年，寧夏和內蒙古的總畜產品用水量足跡年均增長率最快，分別為12.00%和 8.64%。從2017 年人均畜產品用水量足跡來看，內蒙古 2098.66立方米/人，寧夏 1995.85 立方米/人，西藏1717.52 立方米/人，分別為全國前三；重慶和貴州人均畜產品用水量足跡最少，分別為324.12 立方米/人和 263.13 立方米/人。 1987- 2017 年，寧夏和內蒙古的人均畜產品用水量足跡年均增長率最快，分別為 10.33%和 7.91%。

（4）中部地區畜產品用水量變化趨勢分析

中部地區 2017 年的畜產品生產耗水占全國畜產品生產總耗水的 21.88%（2068.75 億立方米）。其中，水產品占 30.83%（637.75 億立方米），禽蛋占 29.05%（601.03 億立方米）。中部地區 2017年豬肉耗水量為456.66億立方米，占全國豬肉耗水量的33.39%，占中部地區總畜產品耗水量的22.07%；禽蛋2017年耗水量占全國禽蛋耗水量的31.48%，僅次于東部地區的 37.97%；水產品 2017 年耗水量占全國水產品耗水量的 19.85%，僅次于東部地區的 90.83%。 1987- 2017 年，中部地區奶類年均增長率為8.44%居中部地

圖4 - 8C 1987 - 2017年中部地區各類畜產品耗水總量變化趨勢（單位：億立方米）

Fig. 4- 8C Trends in the total water consumption of various livestock products in central region

中部地區的6個省份中，河南和湖北2017年畜產品用水量足跡最多，分別為599.41

億立方米（28.97%）和 455.29 億立方米（22.01%）；山西畜產品用水量足跡最少，為

140.55億立方米（6.79%）（表4-7C）。近30年，河南和山西的畜產品用水量足跡年均增長率最快，分別為 7.67%和 6.09%。從人均畜產品用水量足跡來看，湖北和河南人均最高， 2017年分別為771.42立方米/人和627.05立方米/人；山西最小， 379.66立方米/人。 1987- 2017年，河南和江西的人均畜產品用水量足跡的年均增長率為中部地區最快，分別為 7.09%和 5.19%。

（5）東北地區畜產品用水量變化趨勢分析

東北地區 2017年的畜產品生產耗水占全國畜產品生產總耗水的 13.16%，耗水量為 1244.22 億立方米，遠低于其他地區，這與東北地區的極端氣候有很大關系，畜牧業發展緩慢。東北地區 2017年畜產品耗水中，奶類排名第一，耗水量為372.98億立方米，占 2017年東北地區畜產品總耗水的29.98%，占全國奶類生產耗水量的 19.78%（僅高于中部地區的11.08%）。禽蛋排名次之，耗水量為311.46億立方米，占 2017年東北地區畜產品總耗水的 25.03%，占全國禽蛋生產耗水量的 16.31%（僅高于西部地區的 14.23%）。 2017年東北地區水產品耗水280.05億立方米，牛肉耗水134.78億立方米，豬肉耗水130.21 億立方米，分別占東北地區畜產品總耗水的22.51%、10.83%和10.47% （圖 4- 8D）。

2017年東北三省的總畜產品用水量足跡分別為：遼寧570.09億立方米、黑龍江 482.85億立方米和吉林191.28億立方米（表4 - 7C），近30年年均增長率分別為6.65%、 6.69%和6.38%。從人均畜產品用水量足跡來看， 2017年分別為：遼寧1304.86立方米 /人（全國第四）、黑龍江1274.45立方米/人（全國第五）、吉林704.01 立方米/人，近30年年均增長率分別為6.13%、 6.33%和5.85%。

圖4- 8D 1987 - 2017年東北地區各類畜產品耗水總量變化趨勢(單位：億立方米)

Fig. 4- 8D Trend of total water consumption of various livestock products in northeast region

圖 4- 9A 1987年各省畜產品虛擬水總量

圖 4- 9B 1993 年各省畜產品虛擬水總量

圖 4- 9C 1999年各省畜產品虛擬水總量

圖 4- 9D 2005 年各省畜產品虛擬水總量

圖 4- 9E 2011 年各省畜產品虛擬水總量

圖4 - 9F 2017年各省畜產品虛擬水總量

表4 - 7A 1987 - 2017年東部地區各省畜產品虛擬水總量(單位：億立方米)

Table 4 - 7A The total amount of virtual water for livestock products in each province in the eastern region from 1987 to 2017

年份北京天津河北上海江蘇浙江福建山東廣東海南東部地區

1987 24.85 16.13 69.51 35.17 130.47 101.26 85.68 156.76 124.03 9.65 753.51

1989 34.86 19.58 81.66 41.56 150.85 102.03 95.00 219.18 144.79 11.93 901.44

1991 41.97 22.73 102.01 49.53 171.70 116.76 113.90 284.46 174.68 15.13 1092.87

1993 45.32 24.46 143.39 41.36 218.89 142.09 156.35 404.86 211.52 23.76 1411.99

1995 43.19 35.72 295.69 42.99 290.15 205.88 208.43 519.00 254.82 30.47 1926.35

1997 41.31 34.24 377.21 45.73 290.75 237.23 269.01 629.52 329.69 34.49 2289.17

1999 38.93 41.67 430.05 46.46 326.19 271.59 311.07 730.85 371.59 45.15 2613.54

2001 53.70 55.02 508.83 48.10 363.73 302.05 333.50 733.79 392.22 59.19 2850.12

2003 69.44 72.12 613.01 50.39 390.77 315.86 346.47 817.03 418.76 74.56 3168.40

2005 67.30 87.96 710.12 42.15 414.15 320.96 343.55 889.94 449.36 65.49 3390.98

2007 60.17 79.34 731.57 36.59 397.93 285.10 333.08 905.98 424.82 78.92 3333.49

2009 62.27 82.16 694.07 37.84 429.12 293.37 350.24 957.47 455.23 88.53 3450.29

2011 60.15 82.72 689.88 41.29 465.70 335.70 366.45 1011.66 502.06 96.69 3652.29

2013 60.32 85.14 703.58 38.78 479.18 350.27 396.79 1048.71 515.82 110.70 3789.30

2015 57.89 85.79 738.07 40.35 483.46 357.95 429.67 1105.21 536.17 121.82 3956.39

2017 41.69 69.84 688.54 41.31 458.64 352.01 444.70 1071.39 525.27 107.78 3801.15

年均增長率 1.74% 5.01% 7.94% 0.54% 4.28% 4.24% 5.64% 6.62% 4.93% 8.38% 5.54%

表4 - 7B 1987 - 2017年西部地區各省畜產品虛擬水總量(單位：億立方米)

Table 4- 7B The total amount of virtual water for livestock products in each province in the western region from 1987 to 2017

年份內蒙古廣西重慶四川貴州云南西藏陜西甘肅青海寧夏新疆西部地區

1987 44.18 34.65 34.16 131.25 20.88 25.51 19.68 31.74 19.88 21.44 4.54 36.94 424.86

1989 57.05 39.58 38.49 149.17 24.40 29.24 18.81 36.85 22.30 23.70 6.12 42.04 487.73

1991 63.30 53.52 41.96 134.88 27.77 34.41 18.86 48.75 27.40 24.58 8.19 49.25 532.86

1993 70.96 75.03 46.51 156.34 31.52 41.46 19.46 61.07 32.32 23.94 9.74 55.03 623.37

1995 78.54 108.71 52.48 188.38 37.74 52.14 21.59 73.03 38.28 26.20 17.12 71.10 765.33

1997 109.12 166.54 60.63 217.09 39.36 66.33 22.76 90.65 34.20 26.32 22.21 85.34 940.55

1999 121.01 188.60 65.11 249.50 42.83 82.30 26.74 88.95 37.89 26.00 25.85 105.17 1059.96

2001 153.85 201.51 70.98 289.83 49.09 94.02 29.14 100.28 42.92 29.68 31.21 127.08 1219.60

2003 286.85 209.29 80.08 354.20 59.08 112.79 33.33 131.23 54.83 30.85 41.97 159.29 1553.79

2005 557.12 255.48 87.74 429.39 67.35 139.52 37.22 156.31 59.76 32.85 55.47 200.31 2078.50

2007 698.81 205.96 76.99 342.55 57.99 143.18 40.55 168.48 66.78 33.09 67.10 243.77 2145.25

2009 723.80 225.27 82.79 350.18 65.84 198.37 43.41 176.70 69.87 34.78 72.82 168.31 2212.16

2011 728.65 243.03 89.03 365.03 71.28 194.48 46.93 176.98 80.70 37.51 83.25 179.42 2296.28

2013 643.37 265.15 99.10 377.65 82.26 192.08 45.59 189.06 77.37 40.62 92.24 192.33 2296.84

2015 667.87 278.28 108.00 389.62 91.05 213.18 47.30 194.56 82.20 45.48 115.58 214.81 2447.94

2017 530.75 261.18 99.67 379.81 94.20 220.32 57.88 176.98 86.38 48.20 136.12 248.99 2340.47

年均增長率 8.64% 6.96% 3.63% 3.61% 5.15% 7.45% 3.66% 5.89% 5.02% 2.74% 12.00% 6.57% 5.85%

表4- 7C1987- 2017年中部地區和東北地區各省畜產品虛擬水總量(單位：億立方米)

Table 4- 7C The total amount of virtual water for livestock products in the central and northeastern regions from 1987 to 2017

年份山西安徽江西河南湖北湖南中部地區遼寧吉林黑龍江東北地區

1987 23.86 56.45 41.01 65.37 88.44 79.11 354.23 82.72 29.92 69.19 181.83

1989 27.82 67.39 50.20 88.29 101.15 89.55 424.40 105.28 36.92 86.20 228.40

1991 38.33 75.72 60.65 119.09 112.15 97.61 503.55 129.74 45.54 118.66 293.94

1993 45.14 87.97 86.47 152.03 146.73 118.60 636.93 173.17 54.52 122.10 349.79

1995 63.82 138.31 117.92 247.93 204.53 158.41 930.92 247.98 85.12 148.60 481.70

1997 62.83 207.05 132.18 303.77 245.63 185.91 1137.37 289.48 114.85 193.16 597.50

1999 67.85 237.92 132.43 379.72 252.83 207.03 1277.78 326.57 135.71 209.90 672.18

2001 75.39 245.81 135.92 429.61 263.82 224.20 1374.75 351.11 130.30 249.11 730.53

2003 90.64 269.11 148.13 491.52 305.86 252.89 1558.15 410.14 149.19 339.07 898.40

2005 115.07 279.25 177.53 590.99 334.44 290.59 1787.88 504.70 179.57 470.87 1155.13

2007 99.76 241.38 184.42 582.62 310.08 254.84 1673.11 471.91 176.41 447.41 1095.73

2009 114.63 264.78 207.46 682.23 361.45 279.75 1910.30 609.16 179.12 550.93 1339.21

2011 113.36 280.64 218.07 704.83 399.43 291.41 2007.74 591.50 182.65 498.07 1272.22

2013 129.31 295.36 235.51 722.88 416.11 319.18 2118.35 617.30 191.97 490.97 1300.25

2015 145.39 312.17 252.05 752.18 455.16 343.02 2259.96 631.08 203.35 526.93 1361.36

2017 140.55 303.42 238.39 599.41 455.29 331.69 2068.75 570.09 191.28 482.85 1244.22

年均增長率 6.09% 5.77% 6.04% 7.67% 5.61% 4.89% 6.06% 6.65% 6.38% 6.69% 6.62%

4.3.1.3農業水量足跡的變化農業水量足跡是計算出的農作物和畜產品的虛擬水量之和。虛擬水是指生產產品和服務所需的水量（孫才志等 2010b ）。本文利用糧農組織提供的 CLIMWAT 和 CROPWAT 軟件計算出各省農作物和畜產品的單位虛擬含水量，最后乘以各省農作物

和畜產品的年產量（Y. Zhang et al. 2020）,獲得準確的農業水量足跡。具體農作物虛擬水量和畜牧產品虛擬水量足跡分析見本文第四章，包括1987 - 2017年中國31省（市、自治區）的農作物虛擬水量和畜牧產品虛擬水量,及四大分區近30年的變化趨勢分析。本節僅關注近30年全國 31 省市（地區）的農業用水總量的變化趨勢。

根據數據分析可得， 1987年全國農業水量足跡為6448.12億立方米，人均600.08 立方米/人；2017年全國農業水量足跡為17480.73 億立方米，人均1259.12立方米/人。 1987到2017年，農業水量足跡增長11032.61 億立方米，年均增長率為3.38%；近30 年人均農業水量足跡增加了659.04立方米/人，年均增長率2.50%。其中，東北地區近 30 年農業水量足跡年均增長率為 4.86%，人均農業水量足跡年均增長率為4.40%，均遠超全國其他地區。

2017年，東部地區農業水量足跡總量（5389.39億立方米）占全國農業水量足跡的 30.83%，近30年增長3183.24億立方米，漲幅遠超其他地區；東北地區最小（2602億

89 立方米）占全國 14.89%，近 30 年增長 1975.26億立方米（漲幅最小）。2017 年東北地區人均農業水量足跡2393.48 立方米/人，遠超其他三個地區；東部地區最小為 1009.94

圖4 - 10B 1987 - 2017年四大區域農業用水量足跡占總用水量足跡的比例的變化趨勢

Fig. 4 - 10B Changes in the ratio of agricultural water consumption to the total water footprint

（2）東部地區農業用水量足跡變化趨勢

東部地區 1987 年農業用水總量為 2206.15 億立方米（全國最多），占全國農業用水總量的 34.21%，人均 605.07 立方米/人；2017 年農業用水總量為 5389.39 億立方米（全國最多），占全國農業用水總量的30.83%，人均 1009.94 立方米/人（全國最少）。近 30 年，東部地區一直為全國農業用水量最多的區域，農業用水總量年均增長率為 3.02%，人均農業用水量的年均增長率為 1.72%（全國最慢）。

東部地區農業用水總量最多的省份為山東和河北，2017 年分別為 1507.71 億立方米和1020.25億立方米，分別占東部地區總額的 27.98%和18.93%；最少的為北京和天津，分別為 46.37 億立方米（0.86%）和 88.24 億立方米（1.64%）。從近 30 年該地區各省農業用水量年均增長率來看，上海是全國唯一一個負增長的省份（-0.48%），北京趨近于0 （0.02%）（圖4 - 11A）。人均農業用水量最多的省份為海南和山東，2017 年人均分別為 1625.49和 1506.83立方米/人；最少的為北京和上海，分別為 213.60 和 216.76立方米/人，二者同時也是全國人均農業用水量“唯二”負增長的省份，近 30 年年均增長率分別為- 2.32%和- 2.65%。廣東和浙江緊隨其后，分別為 0.29%和 0.36%。

圖4- 11A1987- 2017年東部地區農業用水量足跡變化趨勢（單位：億立方米）

Fig. 4-11A Changes of agricultural water footprint in eastern region from 1987 to 2017

（3）西部地區農業用水量足跡變化趨勢

西部地區1987年農業用水量為1488.15億立方米，占全國農業用水總量的22.08%，人均482.85立方米/人（全國最少）；2017年農業用水量為4680.88億立方米，占全國農業用水總量的 26.78%，人均1241.79立方米/人。農業用水總量近30年年均增長率為3.89%，人均農業用水量的年均增長率為 3.20%。

圖4- 11B1987- 2017年西部地區農業用水量足跡變化趨勢（單位：億立方米）

Fig. 4-11B Changes of agricultural water footprint in western region from 1987 to 2017

西部地區農業用水量最多的省份為內蒙古、四川和廣西， 2017年農業用水量分別為 848.58億立方米、712.53億立方米和 632.62 億立方米，分別占當年西部地區總額的 18.13%、15.22%和 13.52%；農業用水量最少的省份為西藏和青海， 2017 年分別為為 61.61 億立方米（占1.32%）和 66.87 億立方米（占1.43%）。其中，內蒙古是西部也是全國近30年農業用水量年均增長率最快的省份（7.21%）（圖4-11B）。人均農業用水量最多的省份為內蒙古、寧夏和新疆， 2017 年人均分別為 3355.41 立方米/人、 2595.45 立方米/人和 2425.64 立方米/人；最少的為重慶和甘肅， 2017 年人均分別為 750.79立方米/人和 825.82立方米/人。其中，內蒙古和寧夏是西部也是全國人均農業用水量年均增長率最快的省份，近30 年年均增長率分別為 6.49%和 5.46%。

（4）中部地區農業用水量足跡變化趨勢

中部地區 1987 年農業用水總量為 2125.86 億立方米，占全國農業用水總量的 32.97%，人均 694.10 立方米/人（全國最多）；2017 年農業用水總量為 4807.63 億立方米，占全國農業用水總量的 27.50%，人均 1302.87立方米/人。近 30 年，農業用水總量年均增長率為 2.76%（全國最慢），人均農業用水量的年均增長率為 2.12%。

圖 4- 11C1987- 2017年中部地區農業用水量足跡變化趨勢（單位：億立方米）

Fig.4- 11C Changes of agricultural water footprint in central region from 1987 to 2017 中部地區農業用水量最多的省份為河南和湖北， 2017年分別為 1344.08億立方米和 904.81 億立方米，分別占20 1 7中部地區總額的 27.96%和 18.82%；農業用水量最少的省份為山西和江西，分別為 297.57 億立方米（6.19%）和 673.49億立方米（14.01%）。

92 其中，河南省近30年年均增長率為該地區最高（3.80%）（圖4-11C）。人均農業用水量最多的省份為湖北和江西， 2017 年人均分別為 1533.06立方米/人和 1457.13 立方米/人；最少的為山西， 2017年人均為 803.81 立方米/人。

（5）東北地區農業用水量足跡變化趨勢

東北地區 1987 年農業用水總量為 627.57億立方米（全國最少），占全國農業用水總量的 9.73%，人均 657.98 立方米/人；2017 年農業用水總量為 2602.84億立方米（全國最多），占全國農業用水總量的 14.89%，人均 2393.48 立方米/人（全國最多）。近 30 年農業用水總量年均增長率為 4.86%（全國最快），人均農業用水量的年均增長率為 4.40%（全國最快）。

2017年東北三省的農業用水量分別為：黑龍江省 1345.05億立方米、遼寧省 793.63 億立方米和吉林省 464.16億立方米，近 30 年年均增長率分別為 5.25%（全國第四）、 4.87%和 3.91%（圖 4- 11D）。 2017 年人均農業用水量分別為：黑龍江省 3550.17 立方米/人、遼寧省 1816.49立方米/人和吉林省 1708.34 立方米/人，近 30 年年均增長率分別為 4.89%（全國第三）、4.36%（全國第四）和 3.39%。

圖 4- 11D1987- 2017年東北地區農業用水量足跡變化趨勢（單位：億立方米） Fig.4- 11D Changes of agricultural water footprint in northeast region from 1987 to 2017 結合ARCGIS的空間可視化功能，繪制1987到2017 年,全國31省（市、自治區）

農業用水量足跡時空變化趨勢如圖 4- 12 所示。

圖4 - 12A 1987年各省農業用水量足跡

圖4 - 12B 1993年各省農業用水量足跡

圖4- 12C 1999年各省農業用水量足跡

圖 4- 12D 2005年各省農業用水量足跡

圖4 - 12E 2011年各省農業用水量足跡

圖4 - 12F 2017年各省農業用水量足跡

4.3.1.4農業水質足跡的變化

（1）全國農業水質足跡變化趨勢

1987年全國農業污水排放總量為 2162.77 億立方米，人均 201.27立方米/人；2017 年全國農業污水排放總量為 2582.41 億立方米，人均 186.01 立方米/人。1987- 2017年，農業污水總排放量增長 419.64億立方米，年均增長率為 0.59%；人均農業污水排放總量減少了15.26立方米/人，年均增長率- 0.26%（負增長）。其中，東北地區農業污水排放總量年均增長率為 1.88%，人均農業污水排放量的年均增長率為 1.43%，均遠超全

國其他地區。

圖4 - 13A 1987 - 2017年四大區域農業水質足跡變化趨勢(億立方米、立方米/人)

Fig. 4 - 13A Changes of agricultural water quality footprint of the four regions from 1987 to 2017

圖4-13B 1987 - 2017年四大區域農業污水足跡占總污水足跡的比例的變化趨勢

Fig. 4 - 13B Changes in the proportion of agricultural sewage in the total sewage footprint

2017 年，西部地區總量占全國農業污水排放總量的 48.83%，近 30 年增長 205.05 億立方米，遠超其他地區。2017 年西部地區人均農業污水排放量 334.51 立方米/人，遠超其他三個地區（圖4-13A和圖4 - 13B）。近30年全國31省農業水質足跡時空變化趨勢如圖4 - 13所示。

（2）東部地區農業水質足跡變化趨勢

東部地區 1987 年農業污水排放總量為459.67億立方米，占全國總農業污水排放量的21.25%，人均126.07立方米/人；2017年農業污水排放總量為484.43億立方米，占全國總農業污水排放量的18.8%，人均90.78立方米/人，近30年一直為全國人均農業污水排放量最少的區域。農業污水排放總量近30年年均增長率為0.18%，人均農業污水排放量的年均增長率為- 1.09%（負增長）。

東部地區農業污水排放量最多的省份為山東和河北，2017年分別為147.10億立方米和 118.63 億立方米，分別占當年東部地區總額的30.37%和21.49%；最少排放量的省份為北京和天津，分別為5.14億立方米（1.06%）和8.02億立方米（1.65%）。其中，浙江農業污水排放總量近 30 年年均增長率為- 2.02%（負增長，全國減速最快）（圖 4 - 14A）。從人均農業污水排放量來看，最多的省份為海南省、河北省和山東，2017 年人均分別為172.62立方米/人、 157.76立方米/人和147.01 立方米/人；最少的為上海和北京，分別為15.94立方米/人和23.69立方米/人。其中，上海人均農業污水排放量近30年年均增長率為- 3.96%（負增長，全國減速最快）。

（3）西部地區農業水質足跡變化趨勢

西部地區 1987 年農業污水排放總量為 1055.89億立方米，占全國總農業污水排放量的 48.82%，人均 342.50 立方米/人；2017 年農業污水排放總量為 1260. 94億立方米，占全國總農業污水排放量的 48.83%，人均 334.51 立方米/人。1987- 2017年，農業污水排放總量年均增長率為 0.59%，人均農業污水排放量的年均增長率為- 0.08%（負增長）。同時，西部地區近30 年來一直為人均農業污水排放量最多的區域。

西部地區農業污水排放量最多的省份為四川、內蒙古和云南，就2017年農業污水排放量數據來看，這三個省份的排放量分別為 223.20 億立方米、 180.17 億立方米和 175.43 億立方米，分別占 2017 年西部地區農業污水排放總額的 17.70%、 14.29%和 13.91%；農業污水排放量最少的省份為寧夏，為 22.66億立方米，占2017年西部地區農業污水排放總額的 1.80%（圖 4- 14B）。

人均農業污水排放量最多的省份為西藏、青海、內蒙古、新疆、云南、甘肅和寧夏， 2017 年這些省份的人均農業污水排放量分別為：2422.61 立方米/人、 1312.13 立方米/人、712.43 立方米/人、513.84立方米/人、365.44 立方米/人、334.96立方米/人、332.20 立方米/人，同時為全國前八，這與這些地區的畜牧業生產有很大的關系，人少、畜牧業污水排放量多則人均也多；最少的為陜西， 2017 年人均農業污水排放量為 138.36立方米/人。

圖4 - 14B 1987 - 2017年西部地區農業污水排放足跡變化趨勢(單位：億立方米)

Fig. 4 - 14B Changes of agricultural wastewater discharge footprint in the western region

（4）中部地區農業水質足跡變化趨勢

中部地區1987年農業污水排放總量為502.68億立方米，占全國總農業污水排放量的23.24%，人均164.13 立方米/人；2017年農業污水排放總量為584.63億立方米，占全國總農業污水排放量的22.64%，人均158.44立方米/人。近30年總量年均增長率為 0.50%，人均農業污水排放量的年均增長率為- 0.12%（負增長）。

中部地區農業污水排放量最多的省份為河南和湖南， 2017年分別為170.85億立方米和 141.66億立方米，分別占當年中部地區總額的29.22%和24.23%；最少排放量的省份為山西和安徽，分別為37.49億立方米（6.41%）和60.38億立方米（10.33%）。其中，湖南省污水排放量年均增長率為該地區最高（1.41%）（圖4-14C）。人均農業污水排放量最多的省份為湖南和河南，2017年人均分別為206.49立方米/人和178.73

圖4 - 14C 1987 - 2017年中部地區農業污水排放足跡變化趨勢(單位：億立方米)

Fig.4- 14C Changes of agricultural wastewater discharge footprint in the central region

（5）東北地區農業水質足跡變化趨勢

東北地區1987年農業污水排放總量為144.53億立方米，占全國總農業污水排放量的6.68%，人均 151.53 立方米/人；2017年農業污水排放總量為252.41 億立方米，占全國總農業污水排放量的 9.77%，人均232.11 立方米/人。近30年農業污水排放總量年均增長率為1.88%，人均農業污水排放量的年均增長率為1.43%，是全國唯一一個人均農業污水排放量正向增長的地區，東北地區農業污水排放的不斷增長問題不容小覷。

2017 年東北三省的農業污水排放量分別為：黑龍江省 103.31 億立方米、遼寧省

78.90 億立方米和吉林省70.20億立方米，近30年年均增長率分別為 2.71%（全國最快）、

1.20%和1.64% （圖4-14D）。2017年人均污水排放量分別為：黑龍江省272.67立方米/人、吉林省 258.36 立方米/人和遼寧省 180.60 立方米/人，近30 年年均增長率分別為 2.36%（全國最快）、1.13%和 0.71%。

圖 4-14D1987- 2017年東北地區農業污水排放足跡變化趨勢(單位：億立方米)

Fig. 4- 14D Changes of agricultural wastewater discharge footprint in the northeast region

最后，結合 ARCGIS 的空間可視化功能，將全國 31 省（市、自治區）的農業水質足跡數據與空間數據進行連接，從而得到1987 - 2017年全國31省（市、自治區）農業水質足跡數據不同年份的空間分布。并按照自然間斷分級法（Jenks）,將數據從小到大分為 31 類，顏色變化則按照數據從小到大對應同由淺及深。 1987-2017年，全國 31 省（市、自治區）的農業水質足跡時空變化趨勢如圖 4- 15 所示。

圖 4- 15A 1987年各省農業水質足跡

圖 4- 15B1993 年各省農業水質足跡

圖 4- 15C 1999年各省農業水質足跡

圖 4- 15D 2005 年各省農業水質足跡

圖 4- 15E 2011 年各省農業水質足跡

圖4- 15F 2017年各省農業水質足跡

4.3.2 總水量足跡和總水質足跡變化

4.3.2.1總水量足跡的變化

（1）全國總水量足跡變化趨勢

1987年全國總水量足跡為 7829.54 億立方米，人均 728.63 立方米/人；2017年全國總水量足跡為 19350.04億立方米，人均水量足跡 1393.76 立方米/人。 1987到 2017年，總水量足跡增加11520.50億立方米，年均增長率為 3.06%；近30年人均總水量足跡增長了665.13 立方米/人，年均增長率為 2.19%。其中，東北地區人均總水量足跡年均增長率為 4.88%，遠超全國其他地區。 2017 年，東部地區總水量足跡占全國總水量足跡的 31.03%，近30 年增長3124.39 億立方米，遠超其他地區。 2017 年，東北地區人均總水量足跡為 2585.09立方米/人，遠超其他三個地區，近30年年均增長率為 4.42%（圖 4- 16A）。 1987- 2017 年，全國 31 省（市、自治區）總水量足跡時空變化趨勢如圖 4

- 18 所示。

圖 4- 16A1987- 2017年四大區域總用水量足跡變化趨勢(單位：億立方米、立方米/人)

Fig.4- 16AChangesinthetotalwaterusefootprintofthefourregionsfrom1987to2017

從構成來看，總水量足跡中，農業用水占比最大，工業用水其次，生活用水第三。進出口虛擬水差額為負（- 580.7 億立方米）。就2017年的數據指標來看，全國總水量足跡為：農業用水 17495.64 億立方米、進口虛擬水 1930.92 億立方米、工業用水 1276.80 億立方米、生活用水 838.10億立方米、生態用水 162.10 億立方米，以及減去的出口虛擬水 2338.62億立方米。 1987- 2017 年，農業用水量漲幅最大為 11088.55億立方米，近30 年年均增長率3.41%。我國水資源利用結構中，農業生產用水比重過大

101

（楊振華等 2016）。農業用水量的持續增長仍然不容忽視，提高節水灌溉技術在農業中的應用應該是促進農業用水與經濟發展脫鉤的下一個重要目標（潘安娥和陳麗 2014）。進口虛擬水漲幅第二為1054.68億立方米，近30年年均增長率2.67%。生活用水漲幅第三為545.08億立方米，近30年年均增長率3.57% （圖4 - 16B）。

圖4 - 16B 1987 - 2017年中國各類用水量足跡變化趨勢(單位：億立方米)

Fig. 4 - 16B Changes in China's various water use footprints from 1987 to 2017

（2）東部地區總水量足跡變化趨勢

1987年東部地區總水量足跡為 2879.14億立方米（當年最多，占全國總水量足跡的36.77%），人均 789.64立方米/人；2017年東部地區總水量足跡為6003.53億立方米（當年最多，占全國的31.03%），人均水量足跡 1125.03 立方米/人。1987- 2017年，東部地區總水量足跡增加3124.39億立方米，年均增長率為2.48% （最慢地區）；人均總水量足跡增長了335.38立方米/人，年均增長率為1.19%（最慢地區）。

從構成來看，東部地區的總水量足跡中，農業用水占比最大，工業用水其次，生活用水第三。進出口虛擬水差額為負。就 2017年的數據指標來看，東部地區總水量足跡為：農業用水5389.39億立方米（占全國30.83%）、進口虛擬水1155.24億立方米（占全國59.83%）、工業用水591.40億立方米（占全國46.32%）、生活用水358.60 億立方米（占全國42.79%）、生態用水55.80億立方米以及減去的出口虛擬水1546.90 億立方米（占全國66.15%）。1987- 2017年，農業用水量漲幅為3183.24億立方米，工業用水量漲幅為43.20億立方米，生活用水漲幅為231.25億立方米（最大地區），生態用水量漲幅為55.26億立方米，進口虛擬水漲幅為585.48億立方米（最大地區），出口虛擬水漲幅為974.04億立方米（最大地區）（圖 4- 17A）。

102

圖4 - 17A 1987 - 2017年東部地區總用水量足跡變化趨勢（單位：億立方米）

Fig. 4 - 1 7A Changes in the total water footprint of the eastern region from 1987 to 201 7 東部地區的10個省份中，2017年山東、河北和江蘇總水量足跡最大，分別為1585.59 億立方米、 1063.13 億立方米和 1021.21 億立方米，分別占東部地區的 26.41%、 17.71% 和 17.01%；北京和天津總水量足跡最少，分別為 94.22 億立方米和 118.94億立方米，僅占東部地區的 1.63%和 3.84%。近30年，河北和海南的總水量足跡年均增長率最快，分別為 4.55%和 4.27%。從人均總水量足跡來看， 2017 年海南、山東和福建人均總水量足跡最大，分別為 1891.29 立方米/人、 1584.66立方米/人、 1536.66 立方米/人；北京、廣東、浙江、上海和天津這五個省份人均總水量足跡最小，分別為 434.08 立方米/人和 692.70 立方米/人、 706.44立方米/人、 707.99 立方米/人、 763.91 立方米/人，同時也是全國人均總水量足跡最小的五個省份。 1987- 2017年，河北和山東的人均總水量足跡年均增長率最快，分別為 3.60%和 2.95%；上海和廣東人均總水量足跡年均增長率最慢，分別為- 1.84%和- 0.93%（負增長）。

（3）西部地區總水量足跡變化趨勢

1987年西部地區總水量足跡為 1787.56 億立方米，人均 579.84立方米/人（當年最低）；2017 年西部地區總水量足跡為 5224.48 億立方米，人均水量足跡1386.00立方米 /人。1987- 2017年，西部地區總水量足跡增加3436.92億立方米，年均增長率為 3.64%；人均總水量足跡增長了806.16 立方米/人，年均增長率為 2.95%。從數據來看，近30 年西部地區水足跡總體呈上升趨勢，先小幅波動，后穩步上升。這與不斷增長的人口和經濟發展直接相關，吳丹（2014）也發現了類似的結果。總體來看，隨著經濟的不斷發展，水資源的使用量相對減少，經濟正在逐步向可持續發展的方向發展（吳丹 2014；張陳俊等 2015）。

103

從構成來看，西部地區的總水量足跡中，農業用水占比最大，工業用水其次，生活用水第三。進出口虛擬水差額為正。就 2017年的數據指標來看，西部地區總水量足跡為：農業用水 4680.88 億立方米、進口虛擬水 319.73 億立方米、工業用水 238.00 億立方米、生活用水 211.20 億立方米、生態用水 59.30 億立方米（占全國 36.58%）以及減去的出口虛擬水284.63億立方米。1987 - 2017年，農業用水量漲幅為3192.33億立方米（最大地區），工業用水量漲幅為 18.50億立方米，生活用水漲幅為 139.80億立方米，生態用水量漲幅為 57.44億立方米（最大地區），進口虛擬水漲幅為 225.87 億

圖4 - 17B 1987 - 2017年西部地區總用水量足跡變化趨勢(單位：億立方米)

Fig. 4 - 17B Changes in the total water footprint of the western region from 1987 to 2017

西部地區的 12 個省份中， 2017 年內蒙古、四川和廣西的總水量足跡最大，分別為 913.59 億立方米、814.94 億立方米和784.02 億立方米，分別占西部地區的 17.49%、 15.60%和 15.01%；西藏和青海的總水量足跡最小（同時也是全國總水量足跡最小的兩個省份），分別為 65.57 億立方米和73.26億立方米，僅占西部地區的 2.25%和2.53%。近30 年，內蒙古和寧夏的總水量足跡年均增長率最快，分別為 6.89%和6.60%（表4

-4B）。從人均總水量足跡來看，2017年內蒙古、寧夏和新疆最大，分別為3612.45 立方米/人、 2677.99立方米/人和 2547.37 立方米/人，僅次于東北地區的黑龍江，分別為全國第二、第三和第四；重慶和貴州最小，分別為 860.02 立方米/人和 912.63 立方米 /人。 1987- 2017 年，內蒙古和寧夏的人均總水量足跡年均增長率最快，分別為 6.17% 和 5.02%。

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（4）中部地區總水量足跡變化趨勢

1987年中部地區總水量足跡為 2488.95 億立方米，人均812.65立方米/人（當年最高）；2017 年中部地區總水量足跡為 5310.82 億立方米，人均水量足跡 1439.23 立方米 /人。1987 - 2017年，中部地區總水量足跡增加2821.87億立方米,年均增長率為2.56%；人均總水量足跡增長了626.59立方米/人，年均增長率為1.92%。

從構成來看，中部地區的總水量足跡中，農業用水占比最大，工業其次，生活用水第三。進出口虛擬水差額為負。就2017年的數據指標來看，中部地區總水量足跡為：農業用水4807.63億立方米、工業用水391.00億立方米、生活用水213.30億立方米、進口虛擬水212.19億立方米（占全國10.99%）、生態用水35.30億立方米以及減去的出口虛擬水348.70億立方米。 1987- 2017年，農業用水量漲幅為2681.77億立方米，工業用水量漲幅為78.10億立方米（最大地區），生活用水漲幅為134.92億立方米，生態用水量漲幅為35.24億立方米，進口虛擬水漲幅為91.03億立方米（最小地區），出口虛擬水漲幅為199.19億立方米（圖4- 17C）。

圖 4- 17C1987- 2017年中部地區總用水量足跡變化趨勢（單位：億立方米）

Fig. 4- 17C Changes in the total water footprint of the central region from 1987 to 2017

中部地區的6個省份中， 2017年河南和湖南的總水量足跡最大，分別為1413.83 億立方米和1023.59億立方米，占中部地區的26.62%和19.27%；山西總水量足跡最小，為317.51 億立方米，僅占中部地區的5.98%。近30年，山西和河南的總水量足跡年均增長率最快，均為3.49% （表4-4C）。從人均總水量足跡來看，2017年湖北、江西和河南人均總水量足跡最大，分別為1734.31 立方米/人、 1585.04立方米/人和1479.04 立方米/人；山西最小， 857.68立方米/人（全國第六小的省份）。 1987- 2017年，河南和山西的人均總水量足跡的年均增長率為中部地區最快，分別為2.94%和2.48%。

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（5）東北地區總水量足跡變化趨勢

1987年東北地區總水量足跡為 673.89 億立方米（當年最少，占全國的 8.61%），人均 706.55 立方米/人；2017 年東北地區總水量足跡為 2811.21 億立方米（當年最少，占全國的 14.53%），人均水量足跡2585.09立方米/人（1996年開始一直為全國人均用水量最多的地區）。 1987- 2017 年，東北地區總水量足跡增加2137.31 億立方米，年均增長率為 4.88%（最快）；人均總水量足跡增長了1878.54 立方米/人，年均增長率為 4.42%（最快）。

從構成來看，東北地區的總水量足跡中，農業用水占比最大，工業用水其次，生活用水第三。進出口虛擬水差額為正。就2017年的數據指標來看，東北地區總水量足跡為：農業用水2602.84億立方米（占全國14.89%）、進口虛擬水243.77億立方米、工業用水56.40億立方米（占全國4.42%）、生活用水54.90億立方米（占全國6.55%）、生態用水11.70億立方米（占全國7.22%）以及減去的出口虛擬水158.40億立方米（占全國6.77）。 1987- 2017年，農業用水量漲幅為 1975.26 億立方米（最小地區），工業用水量漲幅為- 40.20 億立方米（唯一負增長地區），生活用水漲幅為 39.11 億立方米（最小地區），生態用水量漲幅為 11.67 億立方米（最小地區），進口虛擬水漲幅為 152.29 億立方米，出口虛擬水量漲幅為 0.83 億立方米（最小地區）（圖4- 17D）。

2017年東北三省的總水量足跡分別為：黑龍江1413.53 億立方米、遼寧 876.23 億立方米和吉林521.45 億立方米，分別占東北地區的 50.28%、 31.17%和 18.55%（表5 - 2C）；2017年的人均水量足跡分別為：黑龍江3730.92 立方米/人（全國第一）、遼

圖 4- 17D1987- 2017年東北地區總用水量足跡變化趨勢（單位：億立方米）

Fig. 4- 17D Changes in the total water footprint of the northeast region from 1987to 2017

106

圖 4- 18A 1987年各省總用水量足跡

圖4 - 18B 1993年各省總用水量足跡

圖4 - 18C 1999年各省總用水量足跡

圖 4- 18D 2005 年各省總用水量足跡

圖4 - 18E 2011年各省總用水量足跡

圖4- 18F 2017年各省總用水量足跡

4.3.2.2總水質足跡的變化

（1）全國總水質足跡變化趨勢

1987年全國污水排放總量為 3523.01 億立方米，人均 329.73 立方米/人；2017年全國污水排放總量為 4285.63 億立方米，人均 329.73 立方米/人。 1987- 2017年，全國污水總排放量增長762.62 億立方米，年均增長率為 0.66%。其中，中部地區年均增長率為 1.27%，遠超全國其他地區，與此同時，東部地區的年均增長率僅為 0.10%。 2017 年，西部地區總量占全國污水排放總量的 40.49%（1735.38 億立方米），近30年增長 358.67 億立方米，東部地區污水排放總量占全國污水排放總量的 26.71%（1144.49 億立方米），近30 年增長34.75 億立方米。

1987- 2017 年間，東部地區人均污水排放量下降幅度最大，由1987 年的 304.36 立方米/人下降到2017 年的 214.47 立方米/人；而中部地區則由1987 年的 232.62 立方米/人增長到2017 年的 282.01 立方米/人；西部地區近30年間人均污水排放量一直處于全國第一， 1987 年 446.57 立方米/人， 2017年 460.38 立方米/人。總體來說，近30年全國人均污水排放量下降了 22.91 立方米/人，年均增長率為- 0.22%（圖 4- 19A）。

1987 - 2017年，全國31省（帀、自治區）總水質足跡時空變化趨勢如圖4-21所示。

2250 t

2000

-500

450

-400

1000

300

-21)0

150

1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2Q15 2017

圖 4- 19A1987- 2017年四大區域總水質足跡變化趨勢(億立方米、立方米/人)

Fig. 4 - 19A Changes in the total water quality footprint of the four regions from 1987 to 2017

全國污水足跡中，農業污水排放量占比最高，并且近30 年一直維持在60%左右不變（2017 年為 2582.41 億立方米）；生活污水排放量由1987 年的占比30.05%下降到 2017年的占比26.61%（1140.56億立方米）；而工業污水排放量則從 1987年的 8.56% 上升到2017 年的 13.13%（562.66億立方米），這與快速的經濟發展有離不開的關系。

108

近30年間，各類污水排放年均增長率分別為：工業污水2.10%、農業污水0.59%、生活污水 0.25%。與此同時，人均污水足跡也有一定程度的變化：人均農業污水足跡從1987年的201.27立方米/人下降到2017年的186.01 立方米/人；人均生活污水足跡從1987年的98.53 立方米/人下降到2017年的82.15立方米/人；而人均工業污水足跡則從1987年的28.05立方米/人增長到2017年的40.53 立方米/人（圖4- 19B）。

圖4- 19B1987- 2017年中國各類污水排放足跡變化趨勢(單位：億立方米)

Fig. 4 - 19B China's various sewage discharge footprint trends from 1987 to2017

（2）東部地區總水質足跡變化趨勢

東部地區農業污水足跡（ 20 1 7年占比42 . 3 3 % ）經歷了以下幾個階段：1 9 8 7 - 1996 的“快速增長期”、 1996- 1997的“斷崖式下跌”、 1997- 2005的“緩慢增長期”、 2005- 2007的“再次下跌期”、 2009- 2017的“緩慢減少期”；工業污水足跡（2017 年占比17.73%）則屬于緩慢增長到2005年的最高點（313.79億立方米），后逐步減少；生活污水足跡（ 20 1 7年占比3 9 . 94% ）則一直處于緩慢下降的趨勢中（圖4 - 20A）。

東部地區的10個省份中， 2017年廣東和山東污水排放總量最多，分別為240.22 億立方米和233.89億立方米，占東部地區的20.99%和20.44%；北京和天津污水排放量最少， 2017年分別為18.77億立方米和23.45 億立方米，僅占東部地區的1.64%和 2.05% （表4-5A）。從人均污水排放量來看，2017年海南、河北和福建的人均污水排放量最多，分別為313.36立方米/人、 265.65立方米/人、 245.23 立方米/人；北京和江蘇最小，分別為86.48 立方米/人和113.67立方米/人。整體來說，東部地區的人均污水排放量從1987年的841.63 立方米/人下降到了2017年的587.01 立方米/人，年均增長率為- 1.19%（負增長）。

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（3）西部地區總水質足跡變化趨勢

西部地區農業污水足跡（2017 年占比72.66%）同樣經歷了上升-下降-上升-下降-穩定的過程；工業污水足跡（2017年占比10.46%）則屬于緩慢增長到2004 年的最高點（313.15億立方米），后逐步減少；生活污水足跡（2017年占比16.88%）同樣緩慢上升到2006 年的最高點364.95，之后逐步減少（圖 4- 20B）。

圖4 - 20B 1987 - 2017年西部地區總污水排放足跡變化趨勢(單位：億立方米)

Fig. 4 - 20B Changes in the total sewage footprint of the western region from 1987 to 2017

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西部地區的 12 個省份中， 2017 年四川、云南和內蒙古的污水排放總量最多，分別為335.71 億立方米、 230.54億立方米和205.12億立方米，分別占西部地區的19.34%、 13.28%和11.82%；西藏和陜西污水排放量最少，分別為85.81 億立方米和85.79億立方米，僅占西部地區的 4.94%和 4.94%（表 4- 5B）。從人均污水排放量來看，西藏（2546.25 立方米/人）、青海（1472.38立方米/人）、內蒙古（811.08 立方米/人）、新疆（649.29立方米/人）、寧夏（577.06立方米/人）、云南（480.25 立方米/人）、甘肅（ 418.99立方米/人）、四川（ 404.37立方米/人）、貴州（ 384.88立方米/人）人均污水排放量為全國前九。整體來說，西部地區的人均污水排放量從1987年的446.57 立方米/人上升到了2017年的460.38立方米/人，年均增長率為0.10%。

（4）中部地區總水質足跡變化趨勢

中部地區農業污水足跡（2017年占比56.18%）經歷了以下幾個階段：1987- 1996 的“快速增長期” （ 1 996年81 5 .29億立方米）、 1996- 1997的“短暫下跌期”、 1997 - 2005的“緩慢增長期”（2005年841.27億立方米）、 2005- 2007的“再次下跌期”、 2009- 2014的“緩慢增長期”、 2014- 2017的“快速下降期”；工業污水足跡（2017 年占比13.43%）則屬于緩慢增長到2005年的最高點204.86億立方米），后逐步減少；生活污水足跡（2017年占比30.39%）緩慢增長到2006年的最高點（396.66億立方米），后逐步減少（圖 4- 20C）。

圖 4- 20C 1987- 2017 年中部地區總污水排放足跡變化趨勢（單位：億立方米） Fig. 4- 20C Changes in the total sewage footprint of the central region from 1987 to 2017 中部地區的6個省份中， 2017年河南和湖南的污水排放總量最多，分別為242.63 億立方米和237.62億立方米，占中部地區的 23.32%和 22.83%；山西的污水排放量最

111 少，2017年為70.02億立方米，僅占中部地區的6.73% （表4 - 5C）。從人均污水排放量來看， 2017年湖南、江西和湖北的人均污水排放量最多，分別為346.38立方米/人、 340.06立方米/人、 322.27立方米/人；山西最小， 189.14立方米/人。 1987- 2017年，湖南和湖北的年均增長率為中部地區最快，分別為1.99%和1.66%。整體來說，中部地區的人均污水排放量從1987年的232.62立方米/人下降到了2017年的 282.01 立方米/ 人，年均增長率為 0.64%。

（5）東北地區總水質足跡變化趨勢

東北地區農業污水足跡（2017年占比69.13%）經歷了以下幾個階段：1987 - 1996 的“快速增長期”（1996年296.79億立方米）、 1996- 1997的“短暫下跌期”、 1997 - 2005的“緩慢增長期”（2006年313.21 億立方米）、 2005- 2017“緩慢下降期”；工業污水足跡（2017年占比10.54%）則屬于緩慢增長到2005 年的最高點95.08億立方米），后逐步減少，又增加到 2011 年的 104.29 億立方米，之后不斷下降；生活污水足跡在2010年以前（2017年占比20.33%）一直維持在150億立方米左右， 2011 年增長到緩慢增長到207.79億立方米，后逐步減少（圖 4- 20D）。

2017年東北三省的污水排放總量分別為：黑龍江144.67億立方米、遼寧121.17 億立方米和吉林99.28億立方米。分別占東北地區的39.62%、 33.19%和27.19%（表4 -5C）。從人均污水排放量來看，2017年的人均污水排放量分別為：黑龍江381.85立方米/人、吉林2365.40立方米/人、遼寧277.34立方米/人。整體來說，東北地區的人均污水排放量從1987年的339.79立方米/人下降到了2017年的335.75立方米/人，年

均增長率為- 0.04%（負增長）。

圖4 - 20D 1987 - 2017年東北地區總污水排放足跡變化趨勢(單位：億立方米)

Fig. 4 - 20D Changes in the total sewage footprint of the northeast region from 1987 to 2017

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圖4- 21A 1987年各省總水質足跡

圖 4- 21D 2005 年各省總水質足跡

圖4- 21B 1993年各省總水質足跡

圖4- 21E2011 年各省總水質足跡

圖4 - 21C 1999年各省總水質足跡

圖4- 21F 2017年各省總水質足跡

4.4本章小結

本章對1987- 2017年全國31 省（市、自治區）的農作物虛擬水量和畜牧養殖虛擬水量進行了詳細的測算。在此基礎上，對全國四大分區的農作物虛擬水足跡和畜產品虛擬水足跡進行了全面的比較分析，并進一步運用虛擬水足跡理論計算了 1987- 2017年全國31 省（市、自治區）總水量（農業）足跡和總水質（農業）足跡的相關指標。研究發現，我國的“糧食恩格爾系數”正在不斷的下降，即主糧的生產用水占農業總用水的比例不斷下降，說明我國近30年社會經濟高效發展，人們對于食物的消費已經不止于滿足溫飽，正在不斷向肉類、蛋奶、水果等種類偏重。其中，東部地區的 “糧食恩格爾系數”最低，中部地區最高；2004年以前西部地區高于全國平均值， 2004 年以后西部地區逐漸低于全國平均值并保持在25%左右；而東北地區則從2004年以前的低于全國平均值變成了2004以后的逐步高于全國平均值并有不斷上升的趨勢。同時，畜產品用水占農業總用水的比例的則在不斷增加，這與糧食占比的不斷減少所產生的 “糧食恩格爾系數”含義相同，是另一種表達方式的“畜牧恩格爾系數”，都表明近 30年來，我國農產品生產結構在不斷的變化，從“吃到飽”階段走向“吃得好”階段。隨著經濟的不斷發展，畜產品生產的占比還將不斷增長，直到到達一個穩定的健康值保持不變。

114

第五章水量足跡對我國區域經濟增長的尾效分析

5.1問題的提出

近年來，中國經濟發展迅速，年均增長近 10%（沈坤榮和李影 2010）。2020 年，中國GDP總量超過101.60萬億元，約占世界經濟的比重為17.42%。然而，由于資源的有限，經濟增長速度會比沒有資源限制的增長速度有一定程度的降低，這種限制被稱為資源對經濟增長的“尾效” （Romer2001）。中國的經濟增長奇跡隨著資源的限制,壓力也越來越大（Xuetal. 2016）。中國幅員遼闊，人口占世界總人口的22%,而人均水資源卻僅占世界人均水平的 27%，遠低于世界平均水平（黃小平和張紫君 2019）。水資源短缺、水污染嚴重等問題，已成為制約中國經濟社會可持續發展的主要瓶頸（張陳俊等 2015）。水資源的有限與經濟增長之間存在矛盾。同時，水資源的高消耗和經濟增長對水資源的高度依賴也影響了經濟的穩定增長（謝書玲等 2005）。如今，中國經濟增長的區域差異越來越明顯，區域發展不平衡已經成為中國區域經濟增長過程中的一個現實問題（王關義 2006）。在此背景下，研究水資源對中國各省（地區）經濟增長的“尾效”，以平衡最大經濟增長與最小用水量，對實現水資源可持續利用、提高經濟增長質量和縮小地區差距具有重要意義。

最早對“尾效”的研究主要是引入經濟增長模型或生產函數來分析資源約束對經濟的影響機制（ Dasgupta and Heal 1974；Nordhaus 1992；Bruvoll 1999）。 Dasgupta and Heal（Dasgupta and Heal 1974；Romer 2001）認為不可再生資源會對經濟增長產生拖累作用，只有在不可再生資源對生產不再絕對重要的情況下，經濟增長才能實現穩定增長。Nordhaus （1992）使用擴展的Cobb-Douglas生產函數來研究“尾效”，研究結果發現：由于土地等各種資源的限制，美國經濟每年減少約 0.24%。 Bruvoll etal.（1999）發現資源的“尾效”對挪威社會福利造成了一定的損失。可見，資源環境對經濟增長的約束在世界范圍內日益明顯（ Nordhaus 1992；Davis 2011 ；Bruvoll 1999）。也有學者基于Romer （2001）的研究分析水資源對中國經濟增長的“尾效”，發現水資源對中國經濟增長的制約是真實存在的（謝書玲等 2005）。綜上所述，本文提出以下問題： 1987 - 2017年間，水資源對中國東部、西部、中部和東北地區經濟增長的“尾效”有多大？如何變化？每個地區的每個省份有什么區別？不同時期“尾效”的變化是否與本期政策落實有一定關系？

分析發現，現有的文獻在對水資源對經濟增長“尾效”主要有三個方面的不足。首先，由于選取指標的視角和側重點不同，現有研究對水資源“尾效”的測量呈現出不同的結果（謝書玲等 2005；楊楊等 2007；劉耀彬和陳斐 2007；劉耀彬和黃夢圓 2015；

115

萬永坤等 2012)。水資源消耗的指標選取常包括農業、生活、生產和生態用水。其中，農業生產用水占總用水量的65%，但目前統計年鑒中對農業用水統計方法過于粗糙。通過前文分析，虛擬水能夠準確地衡量和表達農業生產用水，這一點得到了大多數學者的認可(孫才志等2010b；燕明達等2013)。基于此，本章采用農作物和畜產品虛擬水、家庭生活用水、工業生產用水、環境生態用水等對水資源量進行評估，以期更準確地評價水資源利用對經濟增長的“尾效”。其次，現有關于水資源對中國經濟增長“尾效”的研究分為國家層面(謝書玲等 2005；薛俊波等 2004；雷鳴等 2007)，和單獨省分析層面(萬永坤等 2012)。很少對中國不同地區統一進行分析，并對區域內部的省份進行比較來研究水資源分布不均是否導致不同地區經濟增長速度不同？如果是，不同省市及地區的水資源對經濟增長的“尾效”又有何不同？是什么原因造成的？這些問題的答案將為不同地區的經濟增長提供有益的指導。第三，現有研究主要集中在一定時期內水資源對中國經濟增長的“尾效”，研究結果僅為一個平均值(沈坤榮和李影 2010；謝書玲等 2005；薛俊波等 2004)，缺乏對不同時期的動態“尾效” 的研究，經濟增長和水資源利用都是一個會時空變動的動態過程。對特定時間阻力效應的測量不利于探索阻力效應的長期動態發展規律。因此，為了準確評價不同地區不同經濟增長時期水資源“尾效”的變化，本章將采用面板數據，測度水資源利用在 1987 年至2017年間的不同時期對中國不同區域不同省份的制約程度和變化趨勢。

因此，本章采用面板數據來計算水資源對中國經濟增長“尾效”的時間維度和空間維度。通過衡量水資源對不同地區的“尾效”，可以比較和分析不同地區經濟增長對水資源的依存度。通過分析近30年不同省市地區水資源“尾效”的變化趨勢，提出相應的政策建議。本章旨在回答水資源約束下中國經濟增長的相關問題，為各級政府制定相關政策提供經驗依據，以促進中國經濟穩定、可持續發展，實現水資源約束最小化。

5.2改進的索羅增長模型的構建

衡量經濟增長的經典模型為索羅模型(Solow Growth Model) (Romer 2001)。它主要關注4個變量，即產出(Y)、資本(K)、勞動(L)和“知識”或者“勞動的有效性"(A)，在任意時刻，經濟活動都擁有一定量的資本、勞動與知識，并且它們被結合起來用于生產產出：

Y(t) = F[K(t),4(t)Z(t)] (5-1)

但是，索羅模型中未考慮自然資源。Malthus (1978)提出自然資源對長期經濟增長的影響至關重要。Romer (2001)在分析經濟增長時考慮了自然資源和土地的影響。因此，生產函數(5-1)變為：

116

Y(t) = K(t)QR(t)燈(t)y[4(t)Z(t)]—y (5-2)

a>0，0>0，y>0， a+B+y<1。

其中,R表示生產中可利用的資源，卩表示土地數量(Romer 2001)。薛俊波等(2004) 將該模型進行了簡化，僅僅分析了土地要素對經濟增長的影響，計算了中國經濟的“增長尾效”。本章在薛俊波等(2004)模型的基礎上，加入了自然資源中的水資源要素，側重分析水資源對中國經濟發展產生的“尾效”。這里，公式(5-2)就變為：

Y(t) = K(t)°W(t)燈(t)y[4(t)Z(t)]—y (5-3)

a>0，0>0，y>0， a+B+y<1。

其中， W 表示水資源數量。資本、勞動和勞動有效性的動力學與經典的索羅模型是一致的，即K(t) = sY(t) — &K(t)，厶(t) = M(t)， 4(t) = g4(t) (Romer， 2001)。其中s為儲蓄率，5為資本的貼現率，"和g分別為勞動的增長率和技術進步率。對公式( 5-3)兩邊取自然對數，可以得到：

In Y(t) = alnK(t + 0lnW(t) + y In T(t) + (1 — a — p — y)[加4(t) + InL(t)] (5-4) a>0, 0〉0, 7〉0, a+p+y<1。

公式(5-4)兩邊再對時間求導數，根據一個變量的對數對時間的導數等于該變量的增長率這一事實，我們可以得到，

0Y(t)= 0K(t)+ 0“(t) + gT(t) + (1 — a — p — y)[血(t) + 0厶(匕)](5-5 ) 其中0Y(t)、gK(t)、0w(t)、0T(t)、04(t)、gL(t)分別表示 Y、K、W、T、A、L 的增長率。作為一種簡化，我們假設經濟增長中土地資源不受限制，即它隨著勞動力的增長而增長，即T(t)=nT(t).水資源作為一種資源稟賦，在不考慮全球變化的情況下, 它的數量是固定的。因此，我們假設：

0(t)=O (5-6)

將W、T、A、L的增長率0、n、g和n帶入到公式(5-5)中可以得到：

0Y(t)= ag^t) +yn + (1 — a — p — y)[g + n (5-7)

對于平衡增長路徑所需要的資本與產出均以一個不變的速率增加。資本的運動方程K(t) = sY(t) — 3K(t)意味著資本的增長率為：

K(t)/K(t) = s[Y(t)/K(t)] — <5 (5-8)

因此，為使K的增長率保持不變，Y/K必定不變，即Y與K的增長率必定相等，也就是說存在著平衡增長路徑(Romer, 2001)。所以由公式(5-7)可以得到：

gbgPY = [yn + (1 — a — p — y)(g + n)]/(1 — a) (5-9)

117

這里，gbgpy表示出在平衡增長路徑上的Y的增長率。公式(5-9)意味著在平衡增長路徑上，單位勞動力平均產出增長率為：

gbgp = gbgp _ gbgp

Y/L Y L

={[yn + (1 _ a _ p _ Y~)(g + 九)]/(1 — Q)}—九

=[(1 _ a _ 0 _ _ 0九]/(1 _ a) (5-10)

公式(5-10)表明，平衡增長路徑上單位勞動力平均收入的增長率舸Y/L可能為正，可能為負。為評估水資源給經濟增長帶來的“尾效”，我們利用了水資源量受限制和水資源量完全不受限制條件下的經濟增長率的差。

水資源量不受限制條件即單位勞動力平均水資源量不變，指水資源的增長率"(t)/ W(t)與勞動力增長率相同，為n此時0(t) = n0(t)。

水資源量不受限制時，在平衡經濟增長路徑上，單位勞動力平均產出的增長率為：評Y/L = (1_a_0_ y)g/(1 — a) (5-11)

那么源于水資源限制的經濟增長的“尾效”就等于這種水資源不受限制假設情形下與實際中水資源受限制情形下的單位勞動力平均產出增長率的差，即水資源對經濟的“增長尾效”大小為：

Drag = gbapY/L — gb9PY/L

=(1 _ a _ 0 _ y)g/(1 _ a) ^_(1 _ a _ 0 _ y)g _ 0n/(1 — a)

=0n/(1 — a) (5-12)

因此，經濟增長的水資源“尾效”就與水資源彈性0、勞動增長率n及資本彈性a 有關，并隨之增長。從公式(5-12)式我們可以看出，不論科技發展到哪一種程度，水資源“尾效”總是客觀存在的。公式(5-12)從本質上揭示了水資源對經濟增長產生的“尾效”不僅存在，而且還可以度量。

鑒于此，本章統籌考慮水資源利用與經濟發展系統的相互作用，在納入精確計算的虛擬水資源消耗量的數據的基礎上，深入研究水資源對經濟增長的拖累作用及其變化趨勢。以期研究成果在實證層面回答與中國區域經濟增長在水資源約束下的相關問題，從而為水資源的開發利用和社會經濟發展提供依據，為各級政府制定相關政策提供實證依據。本文研究的時間范圍為1987 - 2017年,經濟增長的度量指標為整體GDP。 1987 - 2017年，全國31省(市、自治區)實際整體GDP核算結果如表5 - 1所示，時空變化趨勢如圖6 - 13所示。

118

表5 - 1A 1987?2017年東部地區各省整體實際GDP變化(單位：億元，1978年為基期)

Table 5-1A Changes in the overall real GDP of the provinces in the eastern region from 1987 to 2017

年份北京天津河北上海江蘇浙江福建山東廣東海南東部地區

1987 250.72 177.83 381.31 550.50 679.71 418.67 185.04 572.18 566.28 40.36 3822.61

1989 295.26 191.15 459.19 624.28 833.26 435.72 228.00 669.45 702.96 46.80 4486.07

1991 341.36 213.56 539.26 692.01 947.54 544.43 279.91 807.85 972.18 59.47 5397.58

1993 426.67 267.41 733.73 915.18 1425.75 870.50 412.83 1137.03 1460.05 101.49 7750.64

1995 543.33 351.19 960.24 1197.73 1916.79 1318.23 569.15 1506.21 2104.21 117.25 10584.33

1997 652.05 449.99 1226.10 1528.03 2408.72 1684.73 735.12 1875.88 2604.29 131.11 13296.01

1999 791.82 541.02 1480.81 1860.70 2943.72 2064.51 895.15 2286.32 3176.99 154.35 16195.38

2001 988.83 671.38 1762.56 2282.24 3587.84 2594.35 1063.52 2773.99 4092.67 183.55 20000.92

2003 1224.92 868.63 2155.85 2852.56 4552.65 3383.20 1306.78 3513.75 5473.27 222.49 25554.11

2005 1566.75 1155.75 2760.10 3629.00 5984.28 4396.46 1630.45 4659.06 7396.45 272.16 33450.47

2007 2027.14 1531.71 3530.59 4711.54 7900.45 5758.83 2156.26 6102.78 10047.22 356.76 44123.30

2009 2437.20 2078.88 4279.79 5592.38 10007.88 7031.53 2736.28 7669.00 12432.59 439.55 54705.08

2011 2905.98 2840.87 5344.54 6674.21 12519.56 8584.10 3499.96 9551.02 15371.65 571.07 67862.95

2013 3370.73 3637.02 6337.94 7727.23 15121.03 10031.03 4327.84 11493.78 18045.86 684.71 80777.17

2015 3866.35 4372.79 7208.90 8838.64 17833.66 11656.86 5184.37 13493.24 21009.71 800.86 94265.37

2017 4405.92 4942.46 8207.24 10100.45 20608.87 13521.12 6075.06 15593.11 24279.35 921.19 108654.77

年均增長率 10.03% 11.72% 10.77% 10.18% 12.04% 12.28% 12.34% 11.65% 13.35% 10.99% 11.80%

表5 - 1B 1987 - 2017年西部地區各省整體實際GDP變化(單位：億元，1978年為基期)

Table 5-1B Changes in the overall real GDP of the provinces in the western region from 1987 to 2017

年份內蒙古廣西重慶四川貴州云南西藏陜西甘肅青海寧夏新疆西部地區

1987 146.61 149.55 157.52 411.38 113.47 157.99 13.21 187.72 127.72 29.19 29.92 104.52 1628.80

1989 165.33 161.91 180.94 456.39 128.77 193.90 14.92 234.63 157.85 31.81 36.12 121.54 1884.12

1991 191.06 195.25 211.42 543.23 147.61 224.68 16.32 260.08 177.70 34.54 39.25 155.30 2196.43

1993 236.89 273.25 284.73 691.81 177.79 276.83 20.18 315.75 217.86 40.67 47.02 184.32 2767.09

1995 290.02 350.66 362.91 852.37 207.36 346.94 27.53 378.56 266.35 47.50 55.45 225.43 3411.10

1997 367.62 410.15 449.57 1041.71 246.14 422.84 34.85 464.75 325.29 56.30 66.35 260.25 4145.81

1999 442.77 487.26 526.31 1218.18 290.57 490.45 43.87 572.08 389.13 66.30 78.76 300.47 4906.15

2001 543.08 569.39 624.73 1440.68 343.64 563.09 54.58 693.47 468.54 80.69 95.56 354.70 5832.15

2003 724.81 693.98 771.10 1768.63 412.78 667.78 69.02 861.36 570.02 101.16 118.68 426.77 7186.09

2005 1081.26 878.28 969.85 2244.40 518.24 811.59 86.73 1105.70 710.89 127.43 146.36 527.24 9207.96

2007 1535.04 1150.38 1265.65 2916.76 671.09 1018.96 112.02 1458.38 890.22 163.76 185.90 656.64 12024.80

2009 2113.87 1480.61 1669.45 3707.06 832.07 1263.33 138.63 1928.42 1081.48 204.77 234.23 787.91 15441.83

2011 2778.58 1900.49 2277.48 4906.85 1079.36 1613.09 175.45 2517.15 1360.23 267.93 298.02 978.61 20153.25

2013 3376.94 2331.00 2905.45 6077.63 1379.42 2043.35 219.89 3154.47 1697.04 333.35 364.86 1216.61 25100.00

2015 3920.65 2734.00 3576.58 7115.17 1691.93 2401.03 270.44 3733.83 1997.77 393.90 425.57 1456.04 29716.91

2017 4371.06 3141.86 4327.49 8291.43 2060.29 2857.86 327.52 4339.00 2226.98 456.47 495.92 1685.77 34581.67

年均增長率 11.98% 10.68% 11.68% 10.53% 10.15% 10.13% 11.29% 11.04% 10.00% 9.60% 9.81% 9.71% 10.72%

表5 - 1C 1987 - 2017年中部地區和東北地區各省整體實際GDP變化(單位：億元，1978年為基期)

Table 5- 1C Changes in the overall real GDP of the provinces in the central and northeastern regions from 1987to 2017

年份山西安徽江西河南湖北湖南中部地區遼寧吉林黑龍江東北地區

1987 190.85 290.81 198.10 427.61 377.26 307.82 1792.46 504.03 195.82 315.03 1014.87

1989 216.43 322.46 234.15 502.38 426.57 345.06 2047.04 580.45 221.28 363.67 1165.40

1991 236.80 329.78 264.75 561.21 477.45 387.21 2257.20 621.40 242.30 410.16 1273.86

1993 301.30 473.50 345.57 738.92 622.68 492.24 2974.20 800.38 306.39 469.14 1575.91

1995 372.21 653.81 401.55 965.34 822.05 605.94 3820.90 953.22 368.71 555.34 1877.27

1997 463.15 843.10 503.70 1213.87 1051.54 755.97 4831.34 1127.32 456.15 673.18 2256.66

1999 546.16 998.28 581.54 1427.67 1256.12 894.04 5703.82 1321.01 538.47 783.73 2643.21

2001 657.85 1177.04 683.33 1703.99 1497.87 1062.21 6782.30 1568.05 642.70 926.86 3137.61

2003 853.38 1411.43 853.24 2065.52 1794.34 1268.96 8246.87 1926.71 775.53 1125.59 3827.83

2005 1115.81 1774.73 1090.47 2684.33 2238.74 1596.05 10500.14 2449.34 975.44 1403.13 4827.90

2007 1465.09 2280.09 1386.24 3522.30 2904.26 2070.40 13628.38 3202.63 1302.35 1761.65 6266.64

2009 1675.51 2901.40 1777.93 4378.92 3738.05 2681.26 17153.07 4107.55 1716.19 2194.05 8017.80

2011 2156.49 3773.56 2280.20 5512.51 4883.47 3466.03 22072.27 5263.11 2222.54 2776.84 10262.49

2013 2590.34 4670.09 2786.65 6615.51 5984.27 4247.32 26894.19 6264.49 2695.86 3298.89 12259.23

2015 2801.50 5543.42 3335.14 7802.25 7149.01 5046.14 31677.45 6826.67 3051.96 3682.19 13560.82

2017 3135.42 6537.88 3955.21 9092.10 8330.87 5885.81 36937.30 6935.55 3435.47 4156.84 14527.86

年均增長率 9.78% 10.93% 10.49% 10.73% 10.87% 10.34% 10.61% 9.13% 10.02% 8.98% 9.28%

5.3數據的檢驗與處理

5.3.1數據平穩性檢驗

表5-3單位根檢驗結果

Table 5 - 3 Unit root test results

LLC 檢驗 Fisher-ADF 檢驗

地區 Adjusted t Inverse chi-squared Inverse normal Inverse logit t Modified inv. chi-squared

LnY(t) -2.3614*** 58.1872*** -4.5777*** -4.8404*** 6.0379***

東部 LnL(t) -6.8928*** 55.2886*** -4.1441*** -4.4513*** 5.5796***

地區 LnW(t) -16.4979*** 55.5169*** -4.5330*** -4.6324*** 5.6157***

LnK(t) -2.1354** 62.8900*** -5.0898*** -5.3508*** 6.7815***

LnY(t) -3.7450*** 70.1643*** -4.8760*** -5.0960*** 6.6632***

西部 LnL(t) -9.2896*** 53.9717*** -3.9194*** -3.8922*** 4.3260***

地區 LnW(t) -15.3768*** 62.7292*** -4.7308*** -4.7477*** 5.5901***

LnK(t) -2.3007** 60.9894*** -4.5402*** -4.5705*** 5.339***

LnY(t) -1.4489** 32.8865*** -3.4768*** -3.5722*** 4.2634***

中部 LnL(t) -6.6827*** 29.9360*** -2.6454*** -2.7659*** 3.6612***

地區 LnW(t) -16.8324*** 33.5124*** -3.3366*** -3.5270*** 4.3912***

LnK(t) -2.1286** 32.0596*** -3.4153*** -3.4867*** 4.0946***

LnY(t) -5.1730*** 14.3247** -2.0435** -2.1126** 2.4031***

東北 LnL(t) -2.6477*** 15.1747** -2.2596** -2.3185** 2.6485***

地區 LnW(t) -5.9413*** 14.5111** -2.3115** -2.2761** 2.4570***

LnK(t) -2.1952** 20.2018*** -2.6094*** -3.0787*** 4.0997***

LnY(t) -5.1558*** 154.1801*** -6.9654*** -7.0112*** 8.278***

全國 LnL(t) -13.8978*** 145.2444*** -6.3203*** -6.2978*** 7.4756***

LnW(t) -23.9241*** 152.1200*** -7.0760*** -7.0231*** 8.0930***

LnK(t) -2.8927*** 162.3613*** -7.4548*** -7.5328*** 9.0127***

注：***、**、*分別表示顯著性低于 1%、5%和 10%(下表相同)

本文采用面板數據(Panel Data)模型，基于中國31個省(市、自治區)1987 - 2017年相關數據，分析東部、中部、西部和東北四大經濟區水資源對經濟增長的“尾效”。由于面板數據的兩維特性，數據的平穩性和協整性會對經濟增長“尾效”分析結果產生影響( Xu et al. 2016；Romer 2001 ；薛俊波等 2004；雷鳴等 2007)，而數據的穩定性則直接決定了結果的可信度。因此，采用面板數據模型在進行回歸分析之前，需對數據進行平穩性和協整性檢驗。目前最常用的辦法就是單位根檢驗(Romer2001；薛俊波等2004；雷鳴等2007；李影和沈坤榮2010)。本文采用相同單位根(LLC) 檢驗和異根(Fisher-ADF)檢驗，來進行單位根檢驗。如果兩個檢驗都拒絕了單位根存在的假設，則數據被認為是平穩的。反之，則認為數據不穩定。

根據公式(5 -4),計算GDP、水、勞動力、資本的對數:lnY(t). lnW(t). lnL(t)

122

和ln K(t)。單位根檢驗使用STATA軟件進行。通過檢驗ln Y(t)、ln W(t)、ln L(t)和ln K(t) 的一階差分值，發現在 1%的顯著性水平上沒有單位根，說明這四個變量都是一階單整數 I(1) (表 5 - 3 )。

5.3.2協整檢驗

協整是指兩個或多個非平穩變量的線性組合序列，即進入回歸的這些變量的序列

具有長期均衡的協整關系(Romer2001；薛俊波等2004；雷鳴等2007)。協整的要求是同階單整，上述單位根檢驗結果表明變量之間是同階單整的，可以進行協整檢驗。

表5-4協整檢驗結果

Table 5- 4 Cointegration test results

地區調整后

Dickey-Fuller Kao 檢驗

Dickey-Fuller (DF) Augmented

Dickey-Fuller

(ADF) Pedroni 檢驗

調整后

Phillips-Perron Phillips-Perro n (PP) Augmented

Dickey-Fuller

(ADF)

東部地區 -4.5345*** -5.3641*** -6.5600*** 0.9164 -1.9340** -3.1989***

西部地區 -7.2003*** -5.7966*** -5.2559*** 0.1312 -5.9060*** -4.4322***

中部地區 -4.8577*** -4.0680*** -5.7364*** 1.9139** -0.3784 -1.5683**

東北地區 -2.1379*** -2.8561*** -4.3306*** 0.7748 -1.2143 -2.5258**

全國 -8.5806*** -8.8069*** -10.9698*** 0.9116 -5.4188*** -6.0502***

使用STATA軟件進行數據協整檢驗發現：盡管lnY(t)、lnW(t)、lnL(t)和lnK(t) 是一個不穩定的序列(表 5- 4)，但它們之間至少存在一種協整關系，說明變量之間存在長期穩定的均衡關系，方程的回歸殘差是穩定的。因此，可以做進一步的回歸分析。

5.3.3模型選擇

面板數據模型的選擇通常有三種形式：混合估計模型、固定效應模型和隨機效應

模型。通過STATA軟件對數據進行Hausman檢驗(表5 - 5),拒絕原假設，采用固定效應模型進行回歸。

表 5- 5 Hausman 檢驗結果

Table 5- 5 Hausman test results

東部地區西部地區中部地區東北地區全國

Hausman檢驗 3.13 (0.5358) 2.86(0.5823) 3.08(0.5441) 0.62(0.9606) 0.46(0.9935)

123

5.4實證結果分析

5.4.11987-2017 年31 省水量足跡對經濟增長的尾效分析

根據公式（5 - 12） : Dragwater = ~bspY/L - gbspY/L = ^n/（1 - a）,其中，a為資本彈性系數，B為水資源彈性系數，n為勞動力增長率。根據表5 - 6中可變系數面板模型的結果，我們可以得到第二列（水）等于B，第三列（資本）等于a第七列（N-Labor）等于n。因此，我們可以得到水資源的增長阻力，結果在第九列（D - Water）。

1987-2017 年間，在水資源的約束下，中國整體經濟增速下降了 0.15%。中部地區、東部地區、東北地區和西部地區年均增速分別下降了 0.43%、 0.23%、 0.09%和 0.07% （表5- 6）。即中部地區的經濟增長受水資源尾效的影響最大，其次是東部、西部和東北地區。可見，水資源對經濟快速增長（GDP增速10.61%）的中部地區的“尾效” 不容忽視。水資源利用正以每年 0.43%的速度制約中部地區經濟增長。如果這個速度繼續下去，到2040年中部地區的經濟增速將下降到91.34%。

從區域特征來看，中部地區的河南省是糧食大省，湖南省是稻米之鄉。這些省份的經濟增長高度依賴水資源，因此中部地區的經濟增長受到較大的水資源“尾效”；而東部地區是沿海城市，水產養殖業發達，對水資源的依賴度同樣高于西部和東北地區。因此，該地區的經濟增長也受到可用水量減少的制約；東北地區經濟增長受水資源制約相對較少，主要與區域發展方向有關: 2002年以前，東北地區經濟增長主要依靠石油、煤炭等能源的發展，對水資源依賴較少；近30年，西部地區勞動力增速較小（1.22%），資本存量積累速度較快（13.06%），可見該地區經濟增長主要與資本的積累有關，對水資源的依賴性很小，因此西部地區經濟增長的水資源效率低于全國其他地區（表 5- 6）。

表5-6 中國31省的變量系數面板模型和“尾效”測量結果

Table 5- 6 Variable coefficient panel model and "drag effect" measurement results in 31 provinces

省份 Water Capital Labor N-GDP N-Capital N-Labor N-Water D-Water

全國 0.06 0.42 0.07 11.11 13.11 1.54 3.06 0.1478

北京 0.02 0.19 0.11 10.03 11.22 2.58 1.38 0.0596

天津 0.10 0.63 0.01 11.72 12.92 2.21 3.78 0.6198

河北 0.12 0.44 0.41 10.77 13.28 1.48 4.65 0.3269

上海 0.01 0.50 0.01 10.18 10.91 1.86 -0.25 0.0420

江蘇 0.07 0.95 -0.14 12.04 14.74 1.10 2.00 1.4693

浙江 0.06 0.90 0.12 12.28 13.90 0.86 1.42 0.5024

福建 0.25 0.29 0.35 12.34 14.10 2.77 2.84 0.9762

山東 0.19 0.67 0.17 11.65 13.22 1.92 3.78 1.1040

廣東 -0.03 0.76 0.73 13.35 14.54 2.63 1.65 -0.3364

124

省份 Water Capital Labor N-GDP N-Capital N-Labor N-Water D-Water

海南 0.03 0.52 0.07 10.99 12.83 2.47 6.63 0.1603

東部地區 0.05 0.61 0.06 11.80 13.47 1.83 2.69 0.2316

內蒙古 0.07 0.52 -0.07 11.98 16.72 1.58 6.56 0.2249

廣西 0.07 0.30 0.35 10.68 13.74 1.24 2.37 0.1201

重慶 0.01 0.58 0.68 11.68 14.09 0.43 4.70 0.0128

四川 -0.03 0.49 0.60 10.53 10.73 0.69 1.40 -0.0350

貴州 -0.01 0.29 -0.22 10.15 11.80 1.15 2.82 -0.0092

云南 0.02 0.21 0.40 10.13 14.09 1.82 4.30 0.0450

西藏 0.05 0.37 0.10 11.29 13.27 3.16 3.52 0.2650

陜西 0.05 0.55 0.39 11.04 12.63 1.20 3.22 0.1270

甘肅 0.04 0.25 0.06 10.00 11.61 1.06 3.04 0.0622

青海 -0.02 0.31 0.01 9.60 13.13 1.76 1.99 -0.0586

寧夏 0.06 0.24 -0.05 9.81 12.54 2.29 6.79 0.1772

新疆 0.01 0.20 0.09 9.71 13.26 2.78 5.48 0.0506

西部地區 0.04 0.34 0.05 10.72 13.06 1.22 3.45 0.0741

山西 0.12 0.29 -0.05 9.78 10.82 1.50 3.40 0.2430

安徽 0.18 0.52 0.29 10.93 11.87 1.80 2.12 0.6814

江西 0.06 0.36 -0.10 10.49 13.11 1.64 2.45 0.1490

河南 0.11 0.31 -0.25 10.73 14.32 1.98 3.72 0.3202

湖北 0.21 0.50 -0.08 10.87 13.58 1.44 2.32 0.5960

湖南 0.02 0.45 0.45 10.34 11.86 0.95 2.00 0.0385

中部地區 0.17 0.37 -0.13 10.61 12.98 1.60 2.62 0.4341

遼寧 -0.01 0.52 0.26 9.13 11.52 0.59 4.84 -0.0075

吉林 0.03 0.44 -0.02 10.02 13.70 1.30 3.47 0.0587

黑龍江 0.05 0.35 0.18 8.98 9.99 1.59 5.08 0.1251

東北地區 0.04 0.46 0.15 9.28 11.65 1.11 4.64 0.0863

“Water”是水資源的彈性系數；“資本”是資本的彈性系數；“勞動”是勞動的彈性系數；“N-GDP”是GDP的增長率；“N-Capital”為資本增長率；“N-Labor”為勞動力增長率；“N-Water”是水資源的增長率；“D-Water” 是水資源的“增長阻力”。增長率單元為％。本章其他表格屬相同含義。

中國水量足跡存在較大的區域失衡，經濟增長也存在嚴重的區域失衡（張軍等 2004）。因此，不同地區的水量足跡對區域經濟增長的約束也存在差異。為了更全面地揭示中國不同地區水量足跡對區域經濟增長的影響，本章基于1987- 2017年的面板數據對31個省（市、自治區）進行了回歸分析。同時，根據D - Water和N - GDP的大小，將 31 個省市分為弱、中和強，三種水量足跡對經濟增長的“尾效”約束水平（圖

5-1），以及低、中和高，三種經濟增長類型（圖 5- 2）。

125

北京、甘肅等省的水量足跡對經濟增長的約束較弱。水量足跡對這些省份經濟增長約束較小的主要原因有兩個:北京、上海、重慶等省份的經濟增長率位居全國前10 位，勞動力增長率為中速，資本存量積累快，經濟增長更大程度的與這些地區的資本積累有關，因此水量足跡對這些地區的“尾效”相對較小；另外，湖南、甘肅等中西部地區部分省份經濟增速緩慢，勞動力增速低于全國平均水平（約為1.0%），地廣人稀的現狀在很大程度上緩解了水量足跡對這些地區經濟增長的約束。

河北、陜西、河南等省的水量足跡對經濟增長的制約是適度的。原因主要分為兩類:在西藏、廣西、河南等地區，資本存量增速高于13.5%，勞動力增速高于1.20%，高速積累的資本和不斷增加的勞動力導致這些地區對水資源的需求不斷增加，從而使水量足跡對這些地區的經濟增長產生適度約束；海南、河北等沿海城市經濟發展速度為中速（約為11.0%），但勞動力增長速度顯著（約為2.0%），勞動力的不斷增加是這些地區對水資源的需求也隨之增加，因此，這些地區的水量足跡對經濟增長具有適度約束，每年約拖拽經濟增長減小 0.20%左右。

126

天津、江蘇等經濟發達地區的經濟增長受到水量足跡的強制約，主要是因為該地區吸引了大量高素質勞動力，導致勞動力增長率提高。同時，水產養殖和高速產業發展對水資源的需求不斷增加，進一步導致水量足跡對該地區經濟的快速增長形成了強大的制約。安徽和湖北經濟增長受到水量足跡強烈制約的主要原因有兩個：一方面，這些地區面積雖大，但可利用的水資源有限，因此人均水資源量偏低；另一方面，這兩個省份快速發展的農業嚴重依賴水資源，水資源彈性系數大于大部分省份，即水資源對經濟增長的貢獻非常高。在水資源匱乏的情況下，對水資源的高度依賴會進一步導致水量足跡對經濟增長產生很強的制約作用。

圖 5 - 2 1987 - 2017 年中國 31 省(市、自治區)的經濟增長率分級

Fig. 5- 2 Classification of economic growth rates of China's 31 provinces from 1987 to 2017

5.4.2水量足跡對四大區域經濟發展的尾效分析

經濟增長是一個動態過程，水資源對經濟增長的影響也是一個動態過程。為進一步研究水量足跡對區域經濟增長的影響程度及動態變化過程，本文采用面板數據的時變方法，檢驗了 1987- 2017 年間，水量足跡對中國東部地區、西部地區、中部地區和東北地區經濟增長的“尾效”變化趨勢，結果如圖5- 3 所示。

127

Fig. 5-3 The changing trend of the water "drag effect" on economic growth

1)東部地區水量足跡對經濟發展的尾效分析

表 5 - 7A 1987 - 2017 年東部地區水量足跡尾效模型結果

Table 5- 7A Water drag effect model results in the eastern region from 1987 to 2017

水資本勞動 N-Labor N-GDP N-Capital N-Water D-Water

1987 - 1991 0.06 0.88 0.03 3.08 9.01 10.42 5.03 1.7095

1991 - 1995 0.02 0.50 -0.03 2.21 18.34 16.81 5.54 0.0726

1995 - 1999 0.10 0.47 0.02 0.46 11.22 15.04 3.74 0.0846

1999 - 2003 -0.02 0.39 0.27 1.82 12.08 12.75 1.48 -0.0575

2003-2007 0.06 0.58 0.07 2.94 14.63 15.04 2.12 0.4065

2007-2011 -0.01 0.22 0.06 1.70 11.36 14.66 1.73 -0.0244

2011 -2014 0.03 0.73 0.01 1.22 8.76 12.29 1.46 0.1210

2014-2017 0.09 0.21 0.09 0.80 7.56 9.72 -0.60 0.0890

1987- 1991 年，改革開放對東部地區經濟發展的推動作用正是迅速，大量的勞動力涌入東部沿海地區，各類產業迅速繁榮發展，這一時期東部地區對水資源的消耗是和依賴是空前的、也是毫無限制的，因此，這一時期的水量足跡對東部地區經濟發展的“尾效”也是近 30年最大的； 1991- 1999年，東部地區經濟增長速度和固定資本積累速度是近30年來最快的（平均分別為16.81%和 15.04%）。資本的快速積累和勞動

128 力的逐步穩定，讓這一時期水量足跡對東部地區“尾效”逐漸變小；1999- 2007 年，西部大開發戰略將中西部地區的水資源引入東部地區，在一定程度上緩解了東部地區水量足跡對經濟增長的制約。總體來說: 1987- 2017 年，東部地區經濟增速持續位居全國第一。水量足跡對區域經濟增長的“尾效”呈現出“拖拽-促進-拖拽-促進- 拖拽”的動態特征，并逐漸趨近于零值，表明東部地區經濟增長對水資源的依賴程度逐漸降低，這表明東部地區經濟正逐步進入可持續發展階段（表5 - 7A）。

（2）西部地區水量足跡對經濟發展的尾效分析

1987- 2017 年，西部地區水量足跡對經濟增長的“尾效”趨勢是:“拖拽-促進 -拖拽-促進-拖拽”。各個時期西部地區的水量足跡“尾效”均小于東部地區。 2000 年以來，中國實施西部大開發戰略。這一政策也加速了西部地區的經濟增長。同時，也引來了部分勞動力回流。西部地區勞動力回流帶動生產生活，增加了對水資源的需求，進一步導致水資源短缺，使得水量足跡的拖累效應變大；2003- 2014 年，水量足跡對西部地區的影響從“拖累”變成了“推動”，表明這一時期西部地區的經濟發展對水資源的依賴大大減少，處于初步的可持續發展階段（表5- 7B）。

表5 - 7B 1987 - 2017年西部地區水量足跡尾效模型結果

Table 5 - 7B Water drag effect model results in the western region from 1987 to 2017

水資本勞動 N-Labor N-GDP N-Capital N-Water D-Water

1987-1991 0.05 0.71 0.06 2.87 7.76 4.86 4.74 0.4622

1991-1995 - 0.01 0.39 - 0.06 1.74 11.63 10.30 3.54 - 0.0347

1995-1999 0.03 0.10 0.08 0.62 9.51 11.80 4.09 0.0200

1999-2003 0.12 0.18 - 0.07 0.59 10.01 13.34 4.15 0.0881

2003-2007 - 0.03 0.28 - 0.01 0.49 13.74 18.05 5.47 - 0.0179

2007-2011 0.00 0.13 0.08 1.29 13.78 19.50 2.31 - 0.0051

2011-2014 - 0.07 0.29 0.00 1.19 10.74 16.74 1.98 - 0.1112

2014-2017 0.00 0.26 0.12 0.90 8.11 11.00 0.20 0.0049

3）中部地區水量足跡對經濟發展的尾效分析

1987- 2017年，中部地區水量足跡的拖累效應僅次于東部地區，近30年水量足跡源對經濟增長的“尾效”趨勢是:“拖拽-促進-拖拽”，且拖累時間遠大于促進的時間，造成這一情況的原因主要有四點:

129

①中部地區勞動力增速逐年下降，勞動力流失形勢較為嚴峻，也因此中部地區對水資源的需求隨之減少；

②中部地區近30年的資本存量增速為“增-減-增-減”，經濟增長也同樣為 “增-減-增-減”，說明我國中部地區經濟增長主要與資本存量的積累有關；

③各時期中部地區用水量增速高于其他地區，即經濟增長對水量足跡的依賴程度相對較高；

④水資源一直制約著中部地區特別是河南、山西和湖南等農業大省的經濟增長，這些省份的農業發展主要依賴水資源，因此，水量足跡對中部地區經濟增長具有持續的拖累作用。針對這一問題，中部地區應大力推廣節水灌溉技術，提高農業技術效率，提高農業水資源利用效率，以此來減少水量足跡對中部地區經濟增長的制約(表5 - 7C)。

表 5 - 7C 1987 - 2017 年中部地區水量足跡尾效模型結果

Table 5- 7C Water drag effect model results in the central region from 1987 to 2017

水資本勞動 N-Labor N-GDP N-Capital N-Water D-Water

1987-1991 0.01 0.50 - 0.03 3.47 5.93 5.91 2.39 0.0809

1991-1995 0.38 0.39 - 1.50 1.95 14.06 10.81 5.92 1.2132

1995-1999 0.15 0.21 - 0.05 1.52 10.54 13.19 2.07 0.2783

1999-2003 0.09 0.57 0.04 1.08 9.66 12.16 0.34 0.2247

2003-2007 0.07 0.40 - 0.38 1.34 13.38 17.02 4.23 0.1537

2007-2011 - 0.04 - 0.07 - 0.43 1.50 12.81 18.92 3.38 - 0.0501

2011-2014 0.18 0.66 1.25 1.15 9.89 15.32 1.64 0.6112

2014-2017 0.09 - 0.14 0.59 0.36 8.03 11.13 0.27 0.0299

(4)東北地區水量足跡對經濟發展的尾效分析

1987- 2017年，東北地區水量足跡對經濟發展的拖累效應逐漸增強，近 30 年水量足跡對東北地區整體經濟增長的“尾效”趨勢是：“促進-拖拽-促進-拖拽”，且書資源對經濟增長產生促進作用的時間遠大于水資源對經濟增長產生拖累的時間。主要原因有以下幾點：

①與東北的產業布局有關。 1987- 2007 年，東北三省的油田和煤礦開采構成了該地區主要的經濟增長舉措。 2010 年以來，為實現綠色環保的經濟發展、保護環境等目標，國家開始逐步控制東北地區小煤礦發展，取締部分小煤礦，改造東北地區產業，此后，冰雪旅游快速發展。因此， 2011 年以前東北地區的水量足跡對經濟增長的“尾效”都小于全國其他地區；

130

②2003 年以后東北地區勞動力逐年增加，資本存量迅速積累，到 2010 年開始主要發展冰雪旅游，東北地區的用水需求量開始不斷增加，同時，農業作為東北的重要產業，農業水資源的大量消耗使得東北地區的水資源消耗明顯高于其他地區。無論是農業還是旅游業，東北地區的經濟發展對水資源的依賴遠高于其他地區，進一步導致 2011年以后東北地區水量足跡對經濟增長的“尾效”的增加（表5-7D）。

表5- 7D1987- 2017年東北地區水量足跡尾效模型結果

Table 5- 7D 1Water drag effect model results in the northeast region from 1987 to 2017

水資本勞動 N-Labor N-GDP N-Capital N-Water D-Water

1987-1991 0.05 1.70 1.34 2.37 5.85 7.48 7.36 -0.1849

1991-1995 -0.04 1.15 1.03 1.21 10.18 9.34 5.53 0.2862

1995-1999 0.02 0.02 0.10 -0.38 8.93 8.46 7.28 -0.0070

1999-2003 0.00 0.75 0.10 0.35 9.70 9.76 1.81 -0.0034

2003-2007 -0.01 0.29 0.19 2.20 13.12 17.73 5.76 -0.0168

2007-2011 -0.01 0.18 0.61 1.87 13.12 20.52 5.74 -0.0156

2011-2014 0.09 0.45 0.17 1.78 8.15 14.22 1.09 0.2909

2014-2017 -0.29 0.10 1.12 -0.74 3.82 5.62 0.94 0.2376

5.4.3結果與討論

5.4.3.1結論

本章研究了水量足跡對中國東部、西部、中部和東北地區經濟增長的“尾效”。找出并回答文章開頭的問題：

①水量足跡對各地區經濟增長有一定的制約作用。1987 - 2017年的區域經濟增速年均下降分別為：東部地區年均下降 0.23%、西部地區年均下降0.07%、中部地區年均下降0.43%和東北地區年均下降 0.09%；

②在勞動力增長較快的省份（如福建、天津等），勞動增長率約為2.5%,水量足跡對經濟增長的影響較大。在勞動力增長率較低的省份（江蘇、湖北、河北等），勞動增長率約為1.4%，水量足跡對經濟增長的拖累受該地區資本存量的影響。在資本存量增長較快的省份（如浙江、廣西），資本存量增長率約為14.0%，水量足跡對經濟增長的拖累作用很大。在資本存量增長較慢的省份（如四川、貴州等），資本存量增長率約為 10.0%，水量足跡對經濟增長的拖累作用較小；

131

③通過對不同區域、不同時間段的水量足跡尾效分析，本章發現不同區域水量足跡對鏡發展的“尾效”在不同時期發生了較大的變化。不同時期“尾效”的變化與本時期政策的落實有一定關系。在某些時期，政府為某些地區的經濟增長調動水資源，不僅會直接調動地區水資源的變化，還會因此進一步的促進地區間的勞動力轉移、資本存量的變化以及水資源消耗。

5.4.3.2討論

根據本章提供的結果，只有在政府監管良好、現有水資源合理配置、同時加強對增長的物質和人力資本投入等方面的條件下，水資源才能發揮良好的作用來進一步促進經濟增長。基于此，為實現水量足跡與經濟增長的協調發展，未來宏觀政策應重點關注：

①對于水量足跡約束較強的省份（如江蘇、山東等），隨著這些省份人口的不斷增長，城市規模的不斷擴大，水資源對經濟增長的制約越來越大。因此，要進一步推動節水農業的發展，提高生產技術效率，降低經濟增長對水資源的強烈依賴。進一步利用內外部資源，通過市場調整緩解水資源約束；

②水量足跡源適度約束的省份（如河北、陜西等）普遍經濟增長率較低，但用水量卻遠高于全國平均水平。這些省份要率先布局戰略性新興產業，加快發展第三產業，降低耗水量，從而達到減少水資源對經濟增長拖累的目的；

③水量足跡約束較弱的省份（如廣東、青海等）多位于沿海富水區。這些省份的勞動力增長率較低，但資本存量增長較快，因此這些省份可以促進資本型產業的發展。不僅可以合理調整經濟結構，還可以降低經濟對水資源的依賴，從而實現水資源的可持續利用和經濟的可持續增長。

5.5本章小結

本章基于索羅經濟增長模型，參考Romer （2001）進行改進后的土地資源“尾效” 模型，推導運用水資源“尾效”模型，并利用面板數據從時間和空間雙維度分析了水量足跡對中國各省市、以及四大區域的經濟增長的拖累效應。同時，還研究了中國區域經濟增長的真實程度及其變化趨勢。我們相信，本章的研究可以為其他國家的水資源研究提供有價值的參考，對于促進世界經濟穩定可持續發展，以及最大限度地減少水資源約束具有重要意義。基于本章的研究，將來對區域水量足跡對經濟增長的“尾

132

效”進行更深一步的研究時，筆者認為還需考慮以下問題：

①水資源是經濟增長的前提和基礎。水資源稟賦的差異決定了區域經濟增長的方向和發展速度。同時，區域經濟增長是一個動態過程。不同地區水量足跡的拖累效應隨時間變化很大，水彈性系數、資本彈性系數和勞動力增長率影響水資源的拖累效應。不同地區的變化，以及統計、口徑等多種因素的影響在不同時期較大，因此，在進一步研究中這些問題的解決方法有待不斷完善；

②本章只計算了水量足跡對整體經濟發展的“尾效”程度大小，但水資源同時也是農業生產的命脈，和工業生產中不可缺少的資源。水量足跡對工業、農業發展的拖累尚未得到解答。

133

第六章水質及水量足跡與經濟發展的脫鉤分析

6.1問題的提出

隨著中國經濟持續快速增長，用水量和廢水排放量都在增加。 1987- 2017年用水量年均增長率為 3.06%，污水排放量增長率為 0.66% （Y.Zhanget al.2020）。由此產生的水環境污染、水資源消耗與經濟增長速度相互制約，逐漸成為影響我國經濟綠色可持續發展的重要因素（王寶強 2015）。要從根本上促進經濟健康發展，重點應該是打破經濟發展與資源的聯系（OECD 2002）,即控制用水量和廢水排放量的過快增長（陸鐘武 2005； Azevedo et al.2000），使用水量和廢水排放量與經濟發展脫鉤。

近年來，資源消耗與經濟發展脫鉤問題越來越受到研究者的關注。 Friedrich and Rainer （1993）提出了發達國家的脫鉤目標—— “十倍革命” ，這意味著到2050 年發達國家的資源生產率將提高十倍，大幅降低資源消耗，以實現資源消耗與經濟脫鉤。 Weizsacker et al. （1997）制定了將資源消耗與經濟發展脫鉤的全球目標 “四重革

命” ，即到2050年為止，全球要以當前資源消耗的一半來創造兩倍的財富。吳丹（2014）通過構建脫鉤模型，分析了全國總水資源利用與經濟發展的脫鉤情況。潘安娥和陳麗（2014）分析了湖北省水資源利用與經濟協調發展的脫鉤。根據相關文獻回顧，現有關于水資源消耗與經濟發展脫鉤分析的研究，主要存在三個空白：①從最初討論土地資源與經濟發展的脫鉤（陳百明和杜紅亮， 2006），到能源與經濟發展的脫鉤（趙一平等 2006；王虹等 2009），碳氧化物排放與經濟發展的脫鉤（王虹等 2009；彭佳雯等 2011）和二氧化硫排放與經濟發展的脫鉤（陸鐘武等 2011），現有文獻對水資源利用與經濟發展脫鉤的文獻較少。同時，水資源是重要的生命生產資源，而目前的僅有的研究重點是用水量與經濟發展的脫鉤，很少有學者關注水污染與經濟發展的脫鉤，這一空白亟待填補；②現有的水資源與經濟發展脫鉤研究分為兩類，以國家整體為研究對象（ Bai et al. 2020； Souissi et al. 2019；彭佳雯等 2011 ；王虹等 2009；陳百明和杜紅亮2006；趙一平等2006），或以單個省份作為研究對象（P. Zhang et al. 2020； Hai etal. 2020；楊克等 2009；于法穩 2009；李名升和佟連軍 2009）。可以看出，現有文獻對不同區域的進行比較的研究較少。眾所周知，不同地區的水資源分布不均，具有一定的流動性，現有區域水資源流動對經濟發展的脫鉤效應研究不足； ③水資源指標計算存在差距。關于水資源利用與經濟發展脫鉤分析中衡量指標的選取有很大不同。不少學者直接選取農業、工業、生活和生態用水量之和作為水資源總量進行分析（潘安娥和陳麗 2014； Yuetal. 2020；楊振華等 2016；李寧等 2017；張陳俊等 2015），但是忽略了區域進出口水量的影響，進出口虛擬水量也屬于經濟發展中水資源使用的

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一部分，也應考慮在總用水量之中。同時，現有研究選取的水資源指標僅關注用水量與經濟發展的脫鉤，很少關注污水排放量與經濟發展的脫鉤。如果一味地關注水量而不關注水質，水污染將嚴重影響經濟的可持續發展，并對環境產生不利影響。

本研究對這三個差距進行了創新補充：①水資源是經濟增長的基礎，對經濟的影響不容忽視（Xu et al. 2020； Y. Zhang et al. 2020）。同時，本文認為水量和水質同等重要，首次將水質和水量足跡同時納入模型進行分析；②中國地大物博，人均水資源量卻嚴重不足。同時區域間的差距較大，不同省份之間資源存量存在一定的差距且國家政策亦不同。2020年,東部地區可利用水資源量為4.84X103億立方米（占全國15.31%）， GDP總額為5.26X105億元（占全國51.93%）；西部地區可利用水資源量為17.00X103 億立方米（53.79%），GDP總額為2.13X105億元（21.07%）；中部地區可利用水資源量為7.36X103億立方米（23.30%），GDP總額為2.22X105億元（21.95%）；東北地區可利用水資源量為2.40X103億立方米（7.60%），GDP總額為0.51X105億元（5.05%）。因此，本章將對1987- 2017年中國 31 省（市、自治區）進行分省和分區研究，希望研究結果對世界其他地區的水資源管理有所幫助；③隨著社會經濟的發展，水資源消耗和水資源污染日益加劇，加之水資源的時空差異，最終導致不同區域的水資源與社會經濟的關系日益僵化且影響程度不斷拉大。因此， 31 省市水資源消耗的具體情況及其水資源污染情況都需要進行詳細的計算和分析。虛擬水足跡模型不僅可以精確衡量某一地區人類所有活動對水資源的消耗，還可以更清晰地揭示了該區域及周邊地區的水資源流動情況和水資源的流向（Makateetal.2018）。通過比較區域內可用水資源，計算區域缺水程度，可以判斷區域內水資源生態系統的安全性（Souissietal.2019）。

綜上所述，本章將以全國 31 省（市、自治區）為研究區域，計算用水量足跡數據（生活用水、工業用水、農業用水、生態用水）、進出口數據和廢水排放足跡數據（農業廢水、生活廢水和工業廢水）。運用水足跡理論和方法對研究區近30年水資源利用情況進行水質和水量的定量分析。同時，結合張文彬和李國平（2015）提出的資源脫鉤指標，科學評價總（農業）水資源消耗與經濟發展的協調關系、總（農業）水污水排放與經濟發展的協調關系。對近30年來中國總（農業）水資源利用與經濟發展脫鉤的綜合盤點，可為水資源利用可持續發展與經濟發展的決策提供科學依據和參考。同時，利用探索性空間數據分析方法（ESDA），驗證31個省市1987 - 2017年的水資源系統失衡情況在地理空間上所具的相關性，并研究其空間差異規律與特點，為水資源協調發展的相關政策的制定提供借鑒。同時，該研究成果對于保護世界水資源和水環境，促進人與水的和諧綠色發展，引領世界建設節水、環境友好型社會具有重要意義。

6.2模型方法的構建

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6.2.1脫鉤模型方法的構建

“脫鉤”（Tapio）是研究經濟發展速度與資源消耗速度是否同步變化的一種方法, 常被用于能源消耗和碳排放領域（邱強等2017）。根據這一理論，資源消耗與經濟增長存在“耦合”和“脫鉤”兩種關系，前者指的是資源利用伴隨經濟增加而增加，后者指的是資源利用伴隨經濟的增加而減少。常見的脫鉤模型有Vehmas脫鉤指數、Tapio 彈性指數等。由于Tapio模型相對于其他模型能更加精細的劃分脫鉤程度且能側重特定年份的分析，對于判定脫鉤狀態的演替過程具有一定的優勢（邱強等 2017；周銀香 2016），因此本文在分析中采用Tapio彈性指數模型。

（1）脫鉤彈性系數測算

以水足跡與經濟發展水平脫鉤的情況來表征水資源與經濟發展的脫鉤情況，可以從整體上分析水資源與經濟發展的相關性（陸鐘武等 2011）。本文在張文彬和李國平（2015）的研究基礎上，通過構建脫鉤評價模型，分析了總（農業）水量足跡（WQnF）與經濟發展的協調性，以及總（農業）水質足跡（WQF）與經濟發展的協調性。本文具體的 Tapio 解耦估計指標模型表示如下：

DI = AWQnF = （WQnFt-WQnFt_i）/WQnFt_i （6_］）

QnG — AGDP — （GDPt-GDPt-1）/GDPt-1 -

DI = AWQF = （WQFt-WQFt_i）/WQFt_i ^一？）

QG — AGDP — （GDPt-GDPt-1）/GDPt-1 -

其中，DI為脫鉤指數（Decoupling Index），t、t-1為計算的起始年份；WQF為水質足跡，WQnF為水量足跡。DlQnG表示經濟增長與水資源真實占用量（水資源消耗足跡）之間的脫鉤關系，DIqg表示經濟增長與之所造成的水資源環境壓力（污水排放足跡）之間的脫鉤關系；AGDP指國內生產總值的年增長率，AWQnF為水量足跡年增長率, AWQF為水質足跡年增長率；GDPt為t期末國內生產總值（億元），GDP—為t-1 期末國內生產總值（億元）；WQnFt為t期末總水量足跡（億立方米），WQnFt-i為t-1 期末總水量足跡（億立方米）；WQFt為t期末水質足跡總量（億立方米），WQFt-i 為 t-1 期末水質足跡總量（億立方米）。

（2）脫鉤關系等級劃分

Tapio（ 2005）根據彈性值將脫鉤狀態分為三大類，三個大類又分為十個子類。準確區分了研究系統之間的脫鉤、負脫鉤和連接關系（Wang and Wang 2020）。本文根據Tapio的研究和研究數據的動態特點，劃分了十個脫鉤狀態：擴張強絕對脫鉤（SD）、擴張弱絕對脫鉤（WD）、擴張相對脫鉤（RD）、衰退相對脫鉤（DD）、擴張連接（EC）、

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衰退連接（DC）、擴張相對負脫鉤（END）、衰退相對負脫鉤（RND）、衰退弱絕對負脫鉤（SND）、衰退強絕對負脫鉤（WND）。具體判斷標準如圖6 - 1所示，我們可以得到：

①當經濟增長率（AG）快于用水（或水污染）增長率（AW）時，二者就會出現脫鉤狀態。脫鉤有四種狀態：擴張相對脫鉤（RD）、衰退相對脫鉤（DD）、擴張弱絕對脫鉤（WD）和擴張強絕對脫鉤（SD）。第四象限是最理想的狀態，AW<0且 △ G>0,脫鉤指數為負，即在經濟增長的同時，用水（或水污染）量在不斷地減少，二者表現出強烈的脫鉤。

②當經濟增長和用水（或水污染）量以相同的速度增加時，二者就會出現連接狀態：擴張連接（EC）和衰退連接（DC）。

③當用水（或水污染）量增長快于經濟增長時，二者就會出現負脫鉤狀態，此時經濟增長非常依賴水。負脫鉤有四種狀態：衰退相對負脫鉤（RND）、擴張相對負脫鉤（END）、衰退強絕對負脫鉤（WND）和衰退弱絕對負脫鉤（SND）。最不利的狀態是第二象限，其中△W>0且△ G<0,脫鉤指數為負。即經濟處于衰退狀態，但用水

（或水污染）量還在持續增加，二者呈現強烈的負脫鉤狀態（張文彬和李國平 2015）。

進一步根據變化量綜合分析法（鐘太洋等2010），將DI進一步進行細分，負脫鉤狀態分別賦值 1、 2、 3，以此類推，強脫鉤狀態分別賦值 9、 10。賦值越大則表示經濟的增長與水資源的消耗脫鉤情況越理想，即經濟與水資源協調發展狀態越好，具體等級劃分如表 6- 1 所示。

表 6-1 經濟增長與水資源消耗（污染）脫鉤程度判定標準

Table 6-1 The degree of decoupling between economic growth and water consumption (pollution)

△W △G 狀態解讀脫鉤指數脫鉤狀態程度

<0 >0 經濟增長，水資源壓力下降 DI<-0.5 擴張強絕對脫鉤 SD 10

<0 >0 經濟增長，水資源壓力下降 -0.5WDIV0 擴張弱絕對脫鉤 WD 9

>0 >0 經濟增長，水資源壓力緩慢增長 0WDIV0.8 擴張相對脫鉤 RD 8

<0 <0 經濟緩慢衰退，水資源壓力大幅下降 DI21.2 衰退相對脫鉤 DD 7

>0 >0 經濟增長，水資源壓力緩慢增長 0.8WDIV1.2 擴張連接 EC 6

<0 <0 經濟衰退，水資源壓力緩慢下降 0.8WDIV1.2 衰退連接 DC 5

>0 >0 經濟緩慢增長，水資源壓力大幅增長 DI21.2 擴張相對負脫鉤 END 4

<0 <0 經濟衰退，水資源壓力緩慢下降 0WDIV0.8 衰退相對負脫鉤 RND 3

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>0 <0 經濟衰退，水資源壓力增長 -0.5WDIV0衰退弱絕對負脫鉤SND 2

<0 <0 經濟衰退，水資源壓力緩慢下降 DI< - 0.5衰退強絕對負脫鉤WND 1

更髙的脫鉤水平

圖6-1基于Tapio的脫鉤判斷示意圖

Fig. 6 - 1 Schematic diagram of Tapio decoupling judgment

6.2.2探索性空間數據分析模型

ESDA 的優勢在于具備可視化條件，直觀反映出區域發展差異的空間分布特征，并能夠揭示事物在空間單元上的相互作用。本文基于STATA軟件、ArcGIS10.2軟件、 GeoDa軟件，綜合運用全局Moran's I指數、以及局部Moran's I指數獲得的LISA集聚類圖來探討中國 31 省市的總(農業)水量足跡和總(農業)水質足跡的空間關聯特征。

6.2.2.1全局空間自相關

全局空間自相關可以直觀地反映給定區域內觀測變量的整體空間相關性。在一定的顯著性水平下，如果全局Moran's I為正，則表示失衡程度較高(或較低)的區域在空間上顯著集中。此時，如果Moran's I值越接近1，則表示研究區域的總體空間差異越小。如果全局Moran's I為負，則表示失衡程度較高(或較低)的區域存在顯著的空間差異。此時，如果Moran's I值越接近-1,則表示研究區域內的總體空間差異越大。而當全局的Moran's I為0時，則表示研究區域內的空間具備不相關性(Boyne et al. 2001)。具體的全局Moran's I的表達式如下：

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S2 =1=(Xi-x)2

竝和虧分別為區域i和區域j的觀測值；n為空間觀測單元；S2是觀測值的方差；% 為x的平均值；Wy是區域i的空間權矩陣，用以表征區域i與區域j之間的質心距離。進一步，本文采用z統計量對Moran's I進行統計檢驗：

6-6)

其中E(I)是I的數學期望，Var(I)是I的方差，如果Moran's I是一個正常的z統計量。則Moran's I在0.05的置信水平顯著的正態分布函數值為1.96,說明空間分布具有顯著的正相關關系。

6.2.2.2局部空間自相關

全局Moran's I統計量是衡量某個區域內部各點空間差異的平均程度的指標。如果整體的空間顯示存在區域差異，那么局部的空間差異則有可能會更大(Chin 1998)。因此，我們需要進一步研究相鄰空間中局部單元的自相關關系(EEA2002)。局部 Moran's I 指數也被稱為空間關聯局域指標(Local Indicators of Spatial Association, LISA)。公式如下：

l ==ZJWijZiZj (6-7)

其中，Zj及Z/分別是區域i和區域j觀測值的標準化值。Wy是行標準化形式的空間權重矩陣。進一步輸出的LISA集聚類圖。在LISA集聚類圖中，我們可以將區域分為四個類型(Fornell and Larcker 1981):

①High - High (H - H)類型：表示該區域的觀測值為高，且該區域周圍的觀測值也為高，相鄰區域的空間差異程度較小；

②Low - High (L -H)類型：表示該區域的觀測值為低，而該區域周圍的觀測值則為高，相鄰區域的空間差異程度較大；

③Low - Low (L - L)類型：表示該區域的觀測值為低，且該區域周圍的觀測值也為低，相鄰區域的空間差異程度較小；

④High-Low(H-L)類型：表示該區域的觀測值為高，而該區域周圍的觀測值則為低，相鄰區域的空間差異程度較大。

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Getis-Ord G；指數也可以進一步表征局域空間自相關關系。主要表現在Getis-Ord G；指數能有效識別不同區域的高值簇（熱點區）及低值簇（冷點區），計算公式如下：

G；（（===Wij（（Xj/Xj （6-8）

其中，d為距離尺度，叫⑷為區域i及區域j之間的空間權重。為了便于比較，常將G；指數進行標準化處理，得到Z（G；）。當Z（G；）顯著為正，表明區域i周邊的經濟變量觀測值高于均值，屬于熱點區，反之則屬于冷點區。

6.3水質水量足跡空間自相關分析

6.3.1農業水量及水質足跡的空間自相關分析

6.3.1.1全局空間自相關分析

表 6- 2 農業水量（水質）足跡的全局空間自相關 Moran's I 指數

Table 6- 2 Global autocorrelation of agricultural water quantity （water quality） footprint

農業水量足跡農業水質足跡

年份 p值 z 統計量 Moran's I 年份 p值 z 統計量 Moran's I

1987 0.009 2.346 0.246 1987 0.084 1.381 0.128

1988 0.018 2.095 0.216 1988 0.106 1.249 0.112

1989 0.015 2.159 0.224 1989 0.110 1.229 0.110

1990 0.018 2.097 0.216 1990 0.110 1.229 0.110

1991 0.044 1.703 0.168 1991 0.108 1.238 0.111

1992 0.029 1.889 0.191 1992 0.106 1.251 0.112

1993 0.019 2.073 0.211 1993 0.116 1.194 0.105

1994 0.022 2.012 0.202 1994 0.125 1.153 0.100

1995 0.019 2.071 0.210 1995 0.120 1.174 0.101

1996 0.031 1.870 0.187 1996 0.111 1.224 0.106

1997 0.029 1.902 0.192 1997 0.116 1.195 0.105

1998 0.037 1.791 0.177 1998 0.155 1.013 0.084

1999 0.033 1.842 0.182 1999 0.156 1.012 0.084

2000 0.040 1.749 0.172 2000 0.141 1.077 0.091

2001 0.047 1.672 0.163 2001 0.149 1.042 0.087

2002 0.053 1.619 0.157 2002 0.142 1.073 0.090

2003 0.099 1.286 0.117 2003 0.156 1.011 0.083

2004 0.083 1.386 0.129 2004 0.184 0.901 0.071

2005 0.111 1.222 0.110 2005 0.199 0.846 0.064

2006 0.078 1.417 0.133 2006 0.215 0.788 0.057

2007 0.099 1.288 0.117 2007 0.190 0.876 0.068

2008 0.076 1.430 0.135 2008 0.213 0.794 0.058

2009 0.080 1.405 0.131 2009 0.194 0.862 0.066

2010 0.078 1.416 0.133 2010 0.193 0.868 0.067

2011 0.080 1.403 0.131 2011 0.208 0.815 0.061

2012 0.083 1.386 0.129 2012 0.213 0.795 0.059

2013 0.082 1.390 0.130 2013 0.203 0.832 0.063

2014 0.089 1.346 0.125 2014 0.196 0.856 0.066

2015 0.083 1.384 0.129 2015 0.180 0.916 0.073

2016 0.089 1.346 0.124 2016 0.162 0.986 0.081

2017 0.103 1.265 0.115 2017 0.156 1.010 0.085

本文基于STATA軟件、ArcGIS10.2軟件、GeoDa軟件，綜合運用全局Moran's

I指數、以及局部Moran's I指數獲得的LISA集聚類圖、熱點圖來探討中國31省（市、自治區）農業水量足跡和農業水質足跡的空間關聯特征。

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Fig.6-2ThetrendofglobalautocorrelationofAWQnFMoran'sIindexfrom1987to2017

已知，當Moran's I>0時，表示空間正相關性，其值越大，空間相關性則越明顯；當Moran's I<0時，表示空間負相關性，其值越小，空間差異則越大。首先，利用STATA 軟件分析1987-2017年全國農業水量足跡的全局自相關，得出近 30年全國農業水量足跡的全局自相關“Moran's I指數”都是正值，且幾乎全都通過了置信水平為1%的顯著性檢驗，這就意味著結果拒絕了原假設“農業水量足跡不存在空間自相關”。由 Moran's I指數均為正值我們可以得出：農業水量足跡屬于明顯的具有正的空間集聚現象。由此可以說明，農業水量足跡在空間分布上有明顯的正向空間自相關分布，同時，農業水量足跡的空間分布結果并沒有表現出隨機形態，只是表現出相似觀測值之間的空間集聚狀態，也就是說該分布呈現出“農業水量足跡較大的地區被農業水量足跡較小的地區所包圍”或“農業水量足跡較小的地區被農業水量足跡較大的地區所包圍” 的整體性特征。同時，農業水量足跡全局空間自相關Moran's I值呈現持續下降的趨勢，說明我國31 省市農業水量足跡的空集聚情況不斷減輕，空間差異則不斷增大。通過全局Moran's I指數檢驗結果可以明確的看出：全國31省（市、自治區）的農業水量足跡屬于在整體上呈現出了顯著的空間自相關性，然而這未能揭示具體是在哪些省市出現失衡性高觀測值或低觀測值的空間集聚。因此，下面將進一步通過局部自相關模型來研究農業水量足跡是否存在局部空間集聚的現象。

另外，1987 - 2017年全國農業水質足跡的全局自相關“Moran's I指數”都是正值，但幾乎全都沒有通過置信水平為1%的顯著性檢驗，這就意味著結果接受了原假設“農業水質足跡不存在全局空間自相關”，即農業水質足跡在空間分布上沒有明顯的全局自相關（表 6-2）。但是整體的不顯著并不代表局部的不相關，因此，下面同樣將通過局部自相關模型來研究 31 省市的農業水質足跡是否存在局部空間集聚現象。

6.3.1.2農業水量足跡的局部空間自相關分析

（1）LISA 空間聚類分析

在GeoDa軟件中輸出1987 - 2017年31省（市、自治區）農業水量足跡的LISA 空間聚類圖，如圖6-3所示。分析農業用水的LISA空間聚類圖有四種情況：①H-H 類型下，區域與周邊區域的農業水量足跡均較大，空間差異較小。這些地區中大部分省份的農業生產較為發達，農業經濟為經濟主力，因此農業用水量高于全國其他地區，同時通過各方面的省際間合作、要素流動和技術擴散，也對周圍的農業生產產生了一定的帶動作用，從而對其農業水資源的利用和開發產生了很大影響；②H-L型區域農

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業水量足跡較大，說明這些地區在農業用水效率方面還有很大的改進空間，而這些區域周邊的區域農業水量足跡較少，兩者之間的空間差異較大。由于人口增長和經濟增長，這些地區的水資源面臨著巨大的壓力；③L-H型區域，農業用水足跡較小，但周邊區域農業水量足跡較大，空間差異較大。受周邊地區農業發展的影響，而自身受自然水資源和區域先天條件的限制，以及經濟發展規劃布局，這些地區受到鄰近地區的影響很小；④L-L型區域與周邊區域的農業水量足跡均較低，空間差異較小°L- L 型則主要表現為農業水量足跡低，且改善緩慢的集聚區。

詳細分析每個年份發現：1987年丄-L型包括新疆和甘肅，約占全國總數的6.45%； H-H型包括河南、湖北、湖南、江西、福建、浙江、江蘇和安徽，約占全國總數的25.81%； L-H型包括重慶、貴州和上海，約占全國總數的9.68%。1993年，L-L型包括新疆和甘肅，約占全國總數的6.45%； H-H型包括河南、湖北、湖南、江西、福建、浙江、江蘇和安徽，約占全國總數的25.81%； L - H型包括上海，約占全國總數的3.23%。1999 年, L-L型包括新疆、甘肅和青海，約占全國總數的9.68%； H-H型包括湖北、江西、福建、浙江、江蘇和安徽，約占全國總數的19.35%； L-H型包括上海，約占全國總數的3.23%。2005年，L -L型包括新疆、甘肅和青海，約占全國總數的9.68%； H-H 型包括湖北和安徽，約占全國總數的6.45%。2011 年, L-L型包括新疆、甘肅和青海，約占全國總數的9.68%； L-H型包括吉林，約占全國總數的3.23%。2017 年, L-L型包括甘肅和青海，約占全國總數的%。綜上可以看出， 1987- 2017年我國各省之間的農業用水聚集程度較輕，并由逐年減小的趨勢。

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High-High 聚類 Iligh-Low 聚類 Low-High 聚2 Low-Low 聚類

圖6 -3A 1987年各省農業用水量LISA空間聚類圖6 - 3B 1993年各省農業用水量LISA空間聚類圖6 - 3C 1999年各省農業用水量LISA空間聚類

High-High 聚類

H Iligh-Low 聚類

Low-High 聚類

;Low-Low 聚類

不顯著0 25

圖6 - 3D 2005年各省農業用水量LISA空間聚類圖6 - 3E 2011年各省農業用水量LISA空間聚類圖6 - 3F 2017年各省農業用水量LISA空間聚類

圖6 - 4A 1987年農業用水量Get is-Ord G；指數圖6 - 4B 1993年農業用水量Get is-Ord G；指數圖6 - 4C 1999年農業用水量Get is-Ord G；指數

黑龍江

.耳蘇

貴州

云南

圖例

浙遼.

湖南江西一/

內蒙古吉林

遼寧

北京和天詐押北北", 山西

廣西廣來

f 湖北

i慶

黑龍江

吉林

內蒙占

L江蘇

陜西

1上海

湖北

1000 Km

圖例

北京

山西 A.

湖南江西

（2） Getis-Ord G；指數冷熱點空間演變分析

為了揭示 1987- 2017 年 31 省（市、自治區）農業水量足跡的演化規律，需進一步識別出農業水量足跡的冷熱點區。通過自然間斷點分級法對近 30 年 31 省市的 Getis-Ord G；指數的Z值進行分類，以此區分“冷點”、“次冷點”、“次熱點”及“熱點”地區，研究結果通過空間可視化方式呈現（圖 6-4）。分析發現：農業水量足跡的熱點規模由1987 年的 19.35%下降至2017 年的 9.68%。分析單個省份可以看出，湖北、江西、江蘇則由熱點區變為次熱點區，有進一步變為次冷點區的趨勢。熱點區整體規模的下降主要源于經濟快速發展，對農業用水效率有一定的推動作用，同時，隨著產業規劃的布局調整，沿海地區的農業生產逐漸減緩，二三產業快速發展，熱點區則不斷減少。與之相對應的，農業水量足跡冷點區的空間分布格局，由1987年的 29.03% 增長到2017 年的 35.48%，且主要分布在我國西部地區，并且向沿海省份轉移。而次冷點與次熱點區域則不斷增加，由1987 年的 51.62%增長到2017年的 54.84%。另外，可以看出，東北三省從次冷點區持續變化為次熱點區，有進一步變為熱點區的趨勢，這與東北三省農業快速發展有很大的關系。

6.3.1.3農業水質足跡的局部空間自相關分析

（ 1 ） LISA 空間聚類分析

在GeoDa軟件中輸出1987 - 2017年31省（市、自治區）農業水質足跡的LISA 空間聚類圖，如圖6-5所示。分析農業水質足跡的LISA空間聚類圖有四種情況： ①H-H類型下，省份與周邊省份的農業水質足跡均較大，空間差異較小。這些地區中大部分省份的農業污水排放程度均較大，且對周圍省份農業污水的排放和處理有一定的影響；②H-L區域農業水質足跡較大，而周邊農業污水足跡較小，兩者之間的空間差異較大。這些地區在農業污水排放和處理方面做的相對較差，周圍省份做的相對較好。然而，周圍省份農業污水的處理能力的提高并沒有導致這些省份的農業污水排放的改善，反而呈現出一定的極化效應；③L-H型區域的農業水質足跡較小，說明這些地區的農業水資源得到了充分的利用，但市，周邊區域農業水質足跡較大，空間差異較大。由于各種綜合原因，周邊地區對這些省份的農污優化能力沒有得到保持； ④L-L型區域與周邊區域的農業污水足跡均較小，空間差異較小。L-L型主要表現為農業污水排放程度較低且變動小的集聚區。一般這些省份的經濟發展較快，但是農業經濟占比很少，且農業污水處理能力較高，因此農業污水足跡較小，且周圍地區受到了一定的積極影響。

詳細分析每個年份發現：1987年，H-H型包括貴州，約占全國總數的3.23%； H

146

-L型包括內蒙古和河北，約占全國總數的6.45%； L-H型包括重慶，約占全國總數的3.23%。1993年，H-L型包括河北，約占全國總數的3.23%； L-H型包括重慶，約占全國總數的3.23%。1999 年, H-L型包括河北，約占全國總數的3.23%。2005 年, H-L型包括河北，約占全國總數的3.23%。2011年，H-L型包括河北，約占全國總數的3.23%； L-H型包括重慶，約占全國總數的3.23%。2017年，H-L型包括河北和山東，約占全國總數的6.45%。綜上可以看出， 1987-2017年我國各省之間的農業污水排放的聚集程度較輕，并由逐年減小的趨勢。

（2） Getis-Ord G；指數冷熱點空間演變分析

為了揭示1987-2017年31 省（市、自治區）農業水質足跡的演化規律，需進一步識別出農業水質足跡的冷熱點區。通過自然間斷點分級法對近30 年 31 省市的 Getis-Ord G；指數的Z值進行分類，以此區分“冷點”、“次冷點”、“次熱點”及“熱點”地區，研究結果通過空間可視化方式呈現（圖 6- 6）。分析發現：農業水質足跡的熱點規模由1987年的 22.58%%下降至2017年的9.68%。分析單個省份可以看出，山東、河北和安徽則由熱點區變為次熱點區，有進一步變為次冷點區的趨勢。熱點區整體規模的下降主要源于經濟快速發展，對農業污水處理效率有一定的推動作用，因此熱點區則不斷減少。與之相對應的，農業水質足跡冷點區的空間分布格局，由 1987 年的19.35%增長到2017年的22.58%，且主要分布在我國沿海省份，這與沿海省份農業污水排放總量小，處理效率高有很大的關系。而次冷點與次熱點區域則不斷增加，由1987年的58.07%增長到2017年的67.74%。

147

陜西河南江蘇，

圖例

| High-High 聚類 ■I High-Low 聚類 Low'll igh 聚類 Lo»-Low 聚類不顯著

新ai

西裁

圖例

High-High 聚類

High-|j>w 聚類 ■ Low-High 聚類

Low-Lw聚類

不顯著

圖6 - 5A 1987年各省農業排污量LISA空間聚類圖6 - 5B 1993年各省農業排污量LISA空間聚類圖6 - 5C 1999年各省農業排污量LISA空間聚類

圖6-6A 1987年農業排污量Getis-Ord G；指數圖6 - 6B 1993年農業排污量Getis-Ord G；指數圖6 - 6C 1999年農業排污量Getis-Ord G；指數

圖6-6D 2005年農業排污量Getis-Ord G；指數圖6 - 6E 2011年農業排污量Getis-Ord G；指數圖6 - 6F 2017年農業排污量Getis-Ord G；指數

6.3.2總水量及水質足跡的空間自相關分析

6.3.2.1全局空間自相關分析

表 6-3 總水量(水質)足跡的全局空間自相關 Moran's I 指數

Table 6- 3 Global autocorrelation of total water quantity (water quality) footprint

總水量足跡總水質足跡

年份 p值 z 統計量 Moran's I 年份 p值 z 統計量 Moran's I

1987 0.006 2.537 0.268 1987 0.426 -0.187 -0.055

1988 0.010 2.321 0.242 1988 0.469 -0.077 -0.042

1989 0.009 2.364 0.246 1989 0.488 0.030 -0.030

1990 0.010 2.308 0.240 1990 0.473 0.067 -0.025

1991 0.018 2.099 0.215 1991 0.443 0.142 -0.017

1992 0.012 2.254 0.234 1992 0.418 0.208 -0.009

1993 0.011 2.295 0.238 1993 0.328 0.445 0.018

1994 0.011 2.288 0.237 1994 0.249 0.679 0.045

1995 0.012 2.273 0.236 1995 0.204 0.829 0.061

1996 0.022 2.015 0.206 1996 0.181 0.911 0.071

1997 0.026 1.936 0.196 1997 0.239 0.710 0.049

1998 0.038 1.775 0.176 1998 0.271 0.610 0.038

1999 0.037 1.782 0.177 1999 0.251 0.673 0.045

2000 0.051 1.633 0.160 2000 0.323 0.459 0.020

2001 0.061 1.547 0.150 2001 0.441 0.148 -0.016

2002 0.063 1.534 0.148 2002 0.398 0.257 -0.003

2003 0.095 1.310 0.122 2003 0.429 0.179 -0.012

2004 0.087 1.361 0.128 2004 0.436 0.162 -0.014

2005 0.113 1.208 0.110 2005 0.469 0.078 -0.024

2006 0.072 1.460 0.139 2006 0.495 0.012 -0.032

2007 0.085 1.372 0.129 2007 0.399 -0.257 -0.064

2008 0.061 1.550 0.150 2008 0.418 -0.207 -0.058

2009 0.067 1.500 0.144 2009 0.451 -0.123 -0.048

2010 0.068 1.490 0.142 2010 0.467 -0.083 -0.043

2011 0.069 1.482 0.142 2011 0.423 -0.194 -0.056

2012 0.068 1.489 0.142 2012 0.423 -0.195 -0.056

2013 0.067 1.501 0.144 2013 0.433 -0.169 -0.053

2014 0.068 1.488 0.142 2014 0.442 -0.146 -0.051

2015 0.069 1.481 0.141 2015 0.469 -0.077 -0.042

2016 0.077 1.427 0.135 2016 0.378 -0.310 -0.070

2017 0.091 1.335 0.124 2017 0.317 -0.478 -0.089

利用STATA軟件分析1987 - 2017年全國總水量足跡的全局自相關，得出近30 年全國總水量足跡的全局自相關“Moran's I指數”都是正值，且幾乎全都通過了置信水平為1%的顯著性檢驗，這就意味著結果拒絕了原假設“總水量足跡不存在空間自相關”。由Moran's I指數均為正值我們可以得：出總水量足跡屬于明顯的具有正的空間集聚現象，由此可以說明，總水量足跡在空間分布上有明顯的正自相關，同時，總水量足跡的空間分布結果并沒有表現出隨機形態，只是表現出相似觀測值之間的空間集聚狀態，也就是說“總水量足跡較小的地區被總水量足跡較大的地區所包圍”或“總水量足跡較大的地區被總水量足跡較小的地區所包圍”。局部空間自相關Moran's I值呈現不斷減小的趨勢，說明我國 31 省市的總水量足跡的空集聚情況不斷減小，空間差異則不斷增大。因此，對總水量足跡進行研究不能忽略客觀存在的空間因素的影響。通過全局Moran's I指數檢驗結果可以明確的看出：全國31省（市、自治區）的總水量足跡屬于在整體上呈現出了顯著的空間自相關性，然而這未能揭示具體是在哪些省市出現失衡性高觀測值或低觀測值的空間集聚。因此，下面通過局部自相關模型來研究31 省市的總水量足跡是否存在局部空間集聚現象。圖6-3圖6-4圖6-5圖6-6

圖6 - 7 1987 - 2017年總水量足跡的全局空間自相關Moran's I指數變化趨勢

Fig. 6-7 The trend of global autocorrelation of WQnF Moran's I index from 1987 to 2017

對總水質足跡而言：1987 - 2017年全國總水質足跡的全局自相關“Moran's I指數” 都是負值，且幾乎全都未通過置信水平為 1%的顯著性檢驗，這就意味著結果接受了原假設“總水質足跡不存在全局空間自相關”。即通過全局Moran's I指數檢驗結果可以

151 明確的看出：全國31 省（市、自治區）的總水質足跡屬于在整體上未呈現出顯著的全局空間自相關性（表6-3）。但是整體的不顯著并不代表局部的不相關，因此，下面同樣將通過局部自相關模型來研究31 省市的總水質足跡是否存在局部空間集聚現象。

6.3.2.2總水量足跡的局部空間自相關分析

（1）LISA 空間聚類分析

在GeoDa軟件中輸出1987 - 2017年31省（市、自治區）總水量足跡的LISA空間聚類圖，如圖6-8所示。分析總水量足跡的LISA空間聚類圖有四種情況：①H-H 類型下，區域與周邊區域的總水量足跡均較大，空間差異較小。這些地區中大部分省份的農業生產較為發達，農業經濟為經濟主力，需要大量的農業用水，且生產用水比例也高于其他省份，因此總水量足跡較大，且對周圍省份產生了一定的影響；②H-L 區域總水量足跡較大，而周邊區域總水量足跡較小，兩者之間的空間差異較大。由于人口的增長和經濟的不斷發展，這些地區的水資源將會面臨巨大的壓力，因此，當地政府需要進一步提高用水效率，并適當調整經濟結構，緩解當地的缺水現狀；③L-H 型區域總水量足跡較小，但周邊區域總水量足跡較大，空間差異較大。由于自身的自然水資源條件有限，水資源總量不足，同時，水資源利用效率在經濟的快速增長下有所提高，現有的水資源得到了充分利用，因此水資源消耗總量較小與周圍地區，故這些地區受到鄰近地區的影響很小；④L-L型區域總水量足跡均較小，空間差異較小。 L - L型主要表現為總水量足跡較小且改善緩慢的集聚區。一般這些省份的水資源匱乏問題比較嚴重，且周圍省份受到一定的影響，這些地區的水資源利用效率亟待提高。

詳細分析每個年份發現：1987 年, L-L型包括內蒙古，約占全國總數的3.23%； H-H型包括河南、湖北、湖南、江西、福建、浙江、江蘇和安徽，約占全國總數的25.81%； L-H型包括上海和重慶，約占全國總數的6.45%。1993年，L-L型包括新疆、西藏、青海和甘肅，約占全國總數的12.90%； H-H型包括河南、湖北、湖南、江西、福建、浙江、江蘇和安徽，約占全國總數的25.81%； L - H型包括上海，約占全國總數的3.23%。 1999年，L-L型包括新疆和甘肅，約占全國總數的6.45%； H-H型包括河南、湖北、江西、福建、浙江、江蘇和安徽，約占全國總數的22.58%； L-H型包括上海，約占全國總數的3.23%。2005年，L -L型包括新疆和甘肅，約占全國總數的6.45%； H-H 型包括湖北和安徽，約占全國總數的6.45%； L - H型包括上海，約占全國總數的3.23%。 2011年，L-L型包括新疆、甘肅和青海，約占全國總數的9.68%； L-H型包括吉林, 約占全國總數的3.23%。2017年，L-L型包括甘肅，約占全國總數的3.23%； H-L型包括新疆，約占全國總數的3.23%。綜上可以看出， 1987-2017年我國各省的水資源消耗量的聚集程度較輕，并由逐年減小的趨勢。

（2） Getis-Ord G；指數冷熱點空間演變分析

152

為了揭示1987 - 2017年31省（市、自治區）總水量足跡的演化規律，需進一步識別出總水量足跡的冷熱點區。通過自然間斷點分級法對近30 年 31 省市的 Getis-Ord G：指數的Z值進行分類，以此區分“冷點”、“次冷點”、“次熱點”及“熱點”地區，研究結果通過空間可視化方式呈現（圖 6-9）。分析發現：總水量足跡的熱點規模由 1987 年的 29.03%下降至2017年的 9.68%。分析單個省份可以看出，江蘇、浙江、廣東、湖北、湖南、江西則由熱點區變為次熱點區，有進一步變為次冷點區的趨勢。熱點區整體規模的下降主要源于經濟快速發展，對用水效率有一定的推動作用，熱點區則不斷減少。與之相對應的，總水量足跡冷點區的空間分布格局，近 30年一直維持在 29.03%，且主要分布在我國西部地區。而次冷點與次熱點區域則不斷增加，由 1987 年的 41.94%增長到2017年的 61.29%。

6.3.2.3總水質足跡的局部空間自相關分析

（1）LISA 空間聚類分析

在GeoDa軟件中輸出1987 - 2017年31省（市、自治區）總水質足跡的LISA空間聚類圖，如圖6-10所示。分析總水質足跡的LISA空間聚類圖有四種情況：①H- H型區域與周邊區域的總水質足跡均較大，空間差異較小。這些地區中大部分省份的經濟較為發達，農業生產和工業生產的而污水處理能力并未及時提高，導致這些地區的污水排放程度均較大，且對周圍省份的污水排放和處理有一定的影響；②H-L型區域的總水質足跡較大，而周邊總污水足跡較小，兩者之間的空間差異較大。這些 H-L 型地區在污水排放和污水處理方面做的相對較差，但是，這些地區的周圍省份的污水處理做的相對較好。然而，這些周圍省份的污水處理能力并沒有進一步影響和推動這些省份的污水排放的改善，反而呈現出一定的極化效應。因此，這些地區的污水排放和處理方面還有很大的改進空間；③L-H型區域的總水質足跡較小，說明這些地區的經濟社會適應性較高，工業、農業、生活中所產生的污水得到了有效處理。但周邊區域總水質足跡較大，相鄰地區空間差異較大。可以看出，周邊地區沒有受到對這些省份的污水處理能力的正向影響。同時也反映出，這些L-H型地區受到鄰近地區的負向影響很小；④L-L型區域與周邊區域的總污水足跡均較小，空間差異較小°L-L型主要表現為污水排放程度較低且變動小的集聚區。一般這些區域的經濟發展較快從而保證了水資源利用效率和污水處理能力較高、或者水資源總量大、或者水資源總量小但污水處理能力較高，因此這些地區的污水足跡較小，且周圍地區受到了一定的積極影響。

153

圖6 - 8A 1987年各省總用水量LISA空間聚類圖6 - 8B 1993年各省總用水量LISA空間聚類圖6 - 8C 1999年各省總用水量LISA空間聚類

圖6-8D 2005年各省總用水量LISA空間聚類圖6 - 8E 2011年各省總用水量LISA空間聚類圖6 - 8F 2017年各省總用水量LISA空間聚類

圖例

■冷點

■次拎點 ■沁點 ■熱點

圖6 - 9A 1987年總用水量Geti s-Ord G；指數圖6 - 9B 1993年總用水量Geti s-Ord G；指數圖6 - 9C 1999年總用水量Geti s-Ord G；指數

黑龍江

■/

圖例

內眾古吉林

遼寧

阿北二_

山西

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四川 ■湖」匕女現

L. 湖南江兩_ /

»貴州福建？

云南廣西廣東

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廣東

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圖例

湖南圧西

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吉林

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遼寧

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河北

山西

陜兩

兩藏

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湖北

㈣川

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江西

湖南

例

貴州

廣西

熱點

1ft» Km

詳細分析每個年份發現：1987年，H - H型包括山東，約占全國總數的3.23%。1993 年, H-H型包括山東、河南和安徽，約占全國總數的9.68%.1999年，H-H型包括山東、河南和安徽，約占全國總數的 9.68%； L-H 型包括山西，約占全國總數的 3.23%。 2005年，H-H型包括山東，約占全國總數的3.23%； L-H型包括山西，約占全國總數的3.23%。2011 年, H-H型包括山東，約占全國總數的3.23%； L-H型包括山西、安徽和貴州，約占全國總數的 9.68%。 2017 年， H- H 型包括廣西，約占全國總數的 3.23%； L-H型包括西藏、重慶和貴州，約占全國總數的9.68%。綜上可以看出，1987 -2017年我國各省之間的污水排放的聚集程度較輕，并由逐年減小的趨勢。

（2） Getis-Ord G；指數冷熱點空間演變分析

為了揭示 1987-2017 年 31 省（市、自治區）總水質足跡的演化規律，需進一步識別出總水質足跡的冷熱點區。通過自然間斷點分級法對近30 年 31 省市的 Getis-Ord G；指數的Z值進行分類，以此區分“冷點”、“次冷點”、“次熱點”及“熱點”地區，研究結果通過空間可視化方式呈現（圖 6- 11）。分析發現：總水質足跡的熱點規模由1987 年的 3.23%增加至2017年的 29.03%。分析單個省份可以看出，西藏、云南、貴州、重慶、廣西、廣東和湖南由次熱點區變為熱點區。熱點區整體增長的主要源于經濟快速發展， 1987-2017年，這些區域同樣為農業污水足跡熱點區或次熱點區，說明近30 年這些區域不僅農污排放處理不及時，工業和生活污水處理也急需提高。與之相對應的，總水質足跡冷點區的空間分布格局，由1987年的 16.13%增長到 2017年的 22.58%。而次冷點與次熱點區域不斷減少，由 1987 年的 580.64%增長到 2017 年的 48.39%。

156

圖6 - 10A 1987年各省總排污量LISA空間聚類

圖6 - 10B 1993年各省總排污量LISA空間聚類

圖6-10C 1999年各省總排污量LISA空間聚類

Nigh-Low 聚類 Low-High 聚類 Low-Lot 聚類不顯著0 2

High-Uw 聚類

Low-High 聚類

Low-loi1 聚類不顯著n :

I High-High 聚類 HighT_ow 聚類 |^H Low-High 腔 Low-Low 聚類

High-High 聚類

1 HighTow 聚類 I^H Low-High 聚類

內蒙古

.吉林

附V5

Low-Low 緊婁

不0著

次冷點

黑龍江

圖6 - 11A 1987年總排污量Getis-Ord G；指數圖6 - 11B 1993年總排污量Getis-Ord G；指數圖6 - 11C 1999年總排污量Getis-Ord G；指數

黑龍江

山西

江蘇

陜西

1"!川

湖南

云南

梅南.

甘甫

圖例

■冷點

內漿古吉林

寧

兩藏

甜*廣西廣東

黑龍江

內蒙古

陜西

湖北

四川

湖南

■'浙江：

江西

福建了 /

黑龍遼

吉林

內蒙古

陜西

四川

浙江

1000 Km

圖例

遼西▼ 褐建

6.4脫鉤實證結果分析

6.4.1農業水資源消耗（污染）與農業經濟發展脫鉤

6.4.1.1農業水量足跡與農業經濟發展的脫鉤分析

（1）東部地區農業水量與農業經濟發展脫鉤時空變化分析

整體來看：1988-2017 年東部地區農業經濟發展與農業用水量之間的脫鉤關系經歷了三個階段：①1988 - 1994,相對負脫鉤階段：這一階段東部地區的農業水資源與農業經濟發展的脫鉤狀態為END,表示在這一時期東部地區的農業經濟增長非常的依賴對水資源的消耗，且農業水資源的消耗速度遠遠快于農業經濟的增長速度；②1995 -2004,連接階段：此階段東部地區的農業用水量的增長速度與經濟增長速度基本一致,農業經濟增長在此階段相對減少了對農業用水的依賴,這一階段后期,水資源與農業經濟的脫鉤狀態逐步由EC轉向RD,脫鉤程度由6轉向更高的8,說明此階段勞動力及機械開始發揮作用；③2005 - 2017,相對脫鉤階段：此階段農業經濟的增長速度開始逐步快于農業用水量的增長速度,出現脫鉤狀態。這一階段后期,水資源與農業經濟的脫鉤狀態逐步由RD轉向SD,脫鉤程度由8轉向更高的10, SD狀態表明， △ W<0 （農業用水量增長率為負），AG>0 （農業經濟增長率為正），脫鉤指數為負，即在農業經濟增長的同時東部地區的農業用水量在減少,水資源與經濟表現出強烈的脫鉤（表 6-4A）。

表 6- 4A 東部地區農業水量足跡與農業經濟發展脫鉤分析 Table 6- 4A Decoupling analysis of agr-WQnF and agr-GDP in eastern region

年份用水量 GDP 脫鉤脫鉤年份用水量 GDP 脫鉤脫鉤

增長率增長率指數狀態增長率增長率指數狀態

1988 3.20% 2.63% 1.2175 END 2003 2.49% 3.83% 0.6513 RD

1989 4.12% 2.06% 2.0001 END 2004 5.17% 5.51% 0.9383 EC

1990 6.22% 4.45% 1.3968 END 2005 1.55% 4.14% 0.3732 RD

1991 7.13% 5.84% 1.2212 END 2006 0.77% 4.64% 0.1665 RD

1992 2.29% 4.02% 0.5689 RD 2007 -0.74% 3.71% -0.1994 SD

1993 6.25% 4.66% 1.3398 END 2008 4.25% 4.57% 0.9308 EC

1994 10.40% 6.59% 1.5774 END 2009 -0.83% 4.23% -0.1955 SD

1995 9.92% 8.66% 1.1464 EC 2010 1.54% 3.90% 0.3950 RD

1996 5.90% 6.14% 0.9612 EC 2011 3.37% 4.14% 0.8137 EC

1997 4.72% 4.19% 1.1267 EC 2012 2.14% 4.19% 0.5113 RD

1998 5.48% 4.64% 1.1810 EC 2013 0.76% 3.30% 0.2298 RD

1999 3.05% 4.56% 0.6693 RD 2014 2.26% 3.40% 0.6633 RD

2000 -0.67% 3.97% -0.1693 SD 2015 1.13% 3.19% 0.3559 RD

2001 2.23% 4.07% 0.5462 RD 2016 -2.19% 2.90% -0.7537 SD

2002 1.52% 3.89% 0.3905 RD 2017 -1.44% 2.95% -0.4891 SD

159

分省來看：1988 年，天津和福建的農業用水量與農業經濟發展的脫鉤程度為東部

地區最高8,脫鉤狀態為擴張相對脫鉤（RD）；山東的脫鉤程度為東部地區最低1, 脫鉤狀態為衰退強絕對負脫鉤（WND）；上海、江蘇和廣東為6,脫鉤狀態為擴張連接（EC）。1988 - 2017年間，浙江最先進入農業經濟發展與農業用水量的相對脫鉤狀態,上海、山東和廣東緊隨其后。到2006年,除海南和河北外,其他各省的脫鉤程度均在8以上，即達到了擴張相對脫鉤（RD）及以上。2017年，除上海、北京和山東的農業經濟發展與農業用水量之間的脫鉤程度分別為 1、 7 和 8 以外,東部地區其他省份都達到了擴張強絕對脫鉤的狀態（SD）,脫鉤程度為10,表示東部地區的農業經濟發展正在不斷減少對水資源的依賴，逐步趨于可持續的發展階段。

（2）西部地區農業水量與農業經濟發展脫鉤時空變化分析

表 6- 4B 西部地區農業水量足跡與農業經濟發展脫鉤分析 Table 6- 4B Decoupling analysis of agr-WQnF and agr-GDP in western region

用水量 GDP 脫鉤脫鉤用水量 GDP 脫鉤脫鉤

年份增長率增長率指數狀態年份增長率增長率指數狀態

1988 1.21% 3.52% 0.3440 RD 2003 7.04% 5.13% 1.3731 END

1989 7.34% 4.05% 1.8117 END 2004 9.72% 6.34% 1.5322 END

1990 6.05% 8.60% 0.7037 RD 2005 10.04% 6.24% 1.6094 END

1991 6.05% 6.89% 0.8789 EC 2006 1.14% 3.96% 0.2875 RD

1992 3.48% 4.49% 0.7745 RD 2007 1.33% 4.92% 0.2696 RD

1993 6.65% 4.17% 1.5964 END 2008 4.30% 5.62% 0.7663 RD

1994 0.07% 4.06% 0.0176 RD 2009 1.13% 4.46% 0.2532 RD

1995 7.56% 5.72% 1.3226 END 2010 1.46% 4.92% 0.2969 RD

1996 11.60% 7.85% 1.4774 END 2011 2.64% 5.05% 0.5229 RD

1997 4.92% 5.18% 0.9493 EC 2012 4.10% 5.76% 0.7110 RD

1998 6.19% 4.96% 1.2472 END 2013 0.05% 4.92% 0.0099 RD

1999 0.71% 3.33% 0.2147 RD 2014 3.06% 4.64% 0.6598 RD

2000 1.80% 2.57% 0.6991 RD 2015 1.69% 4.58% 0.3686 RD

2001 1.26% 3.83% 0.3277 RD 2016 - 0.15% 4.39% - 0.0334 SD

2002 6.90% 5.01% 1.3758 END 2017 - 0.98% 4.50% - 0.2177 SD

整體來看：1988- 2017 年西部地區農業經濟發展與農業用水量之間的脫鉤關系經歷了兩個階段：①1988 - 2005,相對負脫鉤階段：此階段西部地區的農業經濟增長與農業用水量的脫鉤狀態由END到EC再到RD,脫鉤程度由4到6再到8,說明西部地

160

區農業經濟在這一階段正從非常依賴水資源,轉變為擴張連接,再到相對脫鉤,逐步轉向脫鉤；②2006 - 2017,相對脫鉤階段：此階段西部地區的農業經濟的增長速度開始逐步快于農業用水量的增長速度，出現脫鉤狀態RD,并維持在這一狀態。2016年開始轉變為SD,即脫鉤狀態為擴張強絕對脫鉤，此時△ W<0, AG>0,說明農業用水量增長率為負,農業經濟增長率為正,脫鉤指數為負,即在農業經濟增長的同時西部地區的農業用水量在減少,說明西部地區農業經濟發展對水資源量的依賴程度在逐步減少,逐步進入脫鉤狀態,農業開始邁入可持續發展階段(表 6-4B)。

分省來看：1988年,貴州的農業經濟發展與農業用水量脫鉤程度為西部地區最低 2,脫鉤狀態為衰退弱絕對負脫鉤；寧夏的脫鉤程度為4,脫鉤狀態為擴張相對負脫鉤；內蒙古和新疆脫鉤程度為 6,脫鉤狀態為擴張連接；西藏以及重慶的農業經濟發展與農業用水量脫鉤程度為西部地區最高10,狀態為擴張強絕對脫鉤。 1988-2017年間,農業經濟與農業用水之間的脫鉤關系率先達到7及以上并保持的省份為廣西,內蒙古和新疆直到2006年左右才達到農業經濟發展與農業水資源的相對脫鉤,脫鉤程度達到8 (RD)。近30年，寧夏有60%的時間農業經濟發展與農業用水量處于擴張相對負脫鉤,說明寧夏的農業經濟發展及其依賴水資源。重慶、陜西和甘肅的農業經濟發展基本上處于與農業用水脫鉤的狀態,對水資源的依賴程度較低。 2017年,西藏、寧夏和新疆的農業經濟發展與農業用水量之間的脫鉤程度為4 (END) ,貴州和青海的脫鉤程度為8 (RD),其余省份的脫鉤程度都已達到10 (SD),即擴張強絕對脫鉤。

(3)中部地區農業水量與農業經濟發展脫鉤時空變化分析

整體來看：1988-2017年中部地區農業經濟發展與農業用水量之間的脫鉤關系經歷了三個階段：①1988 - 1995,連接階段：除1988年的RND狀態為衰退相對負脫鉤 (脫鉤程度為 3)以外,這一階段的中部地區農業經濟發展與農業水資源整體都處于擴張連接狀態(EC)，脫鉤程度為6,說明這一階段中部地區農業用水量和農業經濟增長以相同的速度增加；②1996 - 2006,擴張相對脫鉤階段：這一階段農業水資源與農業經濟增長的脫鉤狀態以EC、SD、END、RD接替出現，但總體來看，屬于逐步轉向更高的脫鉤水平(脫鉤程度最高增長到 8),農業經濟的增長速度開始逐步快于農業用水量的增長速度，二者出現脫鉤狀態，并維持在RD這一狀態；③2007 - 2017,相對脫鉤轉絕對脫鉤：這一階段,中部地區的農業用水量與經濟發展開始從擴張相對脫鉤 (RD)逐漸轉變為擴張強絕對脫鉤(SD) , AW<0, AG>0,脫鉤指數為負，即在中部地區農業經濟不斷增長的同時,農業用水量也在不斷的減少,二者表現出強烈的脫鉤(表 6-4C)。

161

表 6- 4C 中部地區農業水量足跡與農業經濟發展脫鉤分析

Table 6- 4C Decoupling analysis of agr-WQnF and agr-GDP in central region

年份用水量

增長率 GDP 增長率脫鉤

指數脫鉤

狀態年份用水量

增長率 GDP 增長率脫鉤

指數脫鉤

狀態

1988 - 1.81% - 2.32% 0.7801 RND 2003 - 4.14% 0.57% - 7.2581 SD

1989 5.84% 5.58% 1.0466 EC 2004 11.92% 8.82% 1.3515 END

1990 6.61% 5.74% 1.1501 EC 2005 3.69% 4.82% 0.7653 RD

1991 - 4.10% - 4.95% 0.8270 DC 2006 1.61% 6.08% 0.2646 RD

1992 6.00% 6.76% 0.8873 EC 2007 - 0.81% 3.86% - 0.2110 SD

1993 8.34% 7.12% 1.1709 EC 2008 3.15% 5.46% 0.5765 RD

1994 3.93% 4.35% 0.9035 EC 2009 5.49% 4.71% 1.1655 EC

1995 9.54% 9.72% 0.9815 EC 2010 1.55% 4.49% 0.3455 RD

1996 5.07% 7.94% 0.6386 RD 2011 2.74% 4.13% 0.6630 RD

1997 6.73% 6.69% 1.0050 EC 2012 2.67% 4.52% 0.5904 RD

1998 0.66% 2.23% 0.2974 RD 2013 1.14% 4.03% 0.2834 RD

1999 2.68% 4.22% 0.6347 RD 2014 2.61% 4.47% 0.5847 RD

2000 - 0.15% 3.93% - 0.0391 SD 2015 2.28% 4.06% 0.5618 RD

2001 0.09% 3.61% 0.0249 RD 2016 - 1.73% 3.69% - 0.4688 SD

2002 3.67% 3.40% 1.0790 EC 2017 - 0.54% 3.99% - 0.1345 SD

分省來看：1988 年,湖北和湖南的農業經濟發展與農業用水量脫鉤程度為中部地區最低 3,脫鉤狀態為衰退相對負脫鉤；山西為 4（擴張相對負脫鉤）；安徽為 5（衰退連接）；河南為 7（衰退相對脫鉤）；江西為中部地區最高 10（擴張強絕對脫鉤）。 1988- 2017 年間,湖南率先達到農業經濟發展與農業水資源的相對脫鉤,山西則最晚達到農業經濟與農業用水量的相對脫鉤。 2017 年,安徽的農業經濟發展與農業用水量脫鉤程度為 6,脫鉤狀態為擴張連接；江西、湖南和湖北為 8（擴張相對脫鉤）；山西和河南為 10（擴張強絕對脫鉤）。

（4）東北地區農業水量與農業經濟發展脫鉤時空變化分析

整體來看：1988- 2017 年東北地區農業經濟發展與農業用水量之間的脫鉤關系經歷了三個階段： ①1988- 1991,負脫鉤階段：這一時期東北地區的農業經濟發展與農業用水量處于負脫鉤狀態，從END到RND再到WND,農業經濟發展嚴重依賴與農業水資源,且經濟增長速度低于農業用水量增長速度,二者關系屬于絕對負脫鉤狀態, 脫鉤程度為 1； ②1992- 2008,連接階段：這一階段東北地區農業經濟與農業用水量的關系相繼出現END、EC、RD,總體來看，狀態從擴張相對負脫鉤到擴張連接再到擴張相對脫鉤,脫鉤水平從 4 到 8,經濟發展與水資源正在逐步趨向更高的脫鉤水平； ③2009- 2017,相對脫鉤階段：這一階段東北地區的農業水資源量與農業經濟發展的

162 脫鉤水平逐步從RD走向SD,脫鉤程度從8至U 10。正走向可持續的農業經濟增長狀態。不過要注意的是，2017年脫鉤狀態為EC （水平為6）,有恢復連接的趨勢（表6 - 4D）。

分省來看：1988年，黑龍江農業經濟發展與農業用水量脫鉤程度為東北地區最低 1，脫鉤狀態為衰退強絕對負脫鉤；遼寧為 4（擴張相對負脫鉤）；吉林為東北地區最高6 （擴張相對脫鉤）。 1988-2017年間，遼寧率先達到農業經濟發展與農業水資源的相對脫鉤，吉林次之，黑龍江最晚。 2017年，黑龍江農業經濟發展與農業用水量脫鉤程度為4，脫鉤狀態為擴張相對負脫鉤；吉林為6 （擴張連接）；遼寧為10 （擴張強絕對脫鉤）。說明黑龍江農業經濟發展對農業用水量的依賴程度較高，農業用水量速度已經超過了經濟發展的速度，屬于不可持續發展的一種表現。

表6-4D東北地區農業水量足跡與農業經濟發展脫鉤分析

Table 6 - 4D Decoupling analysis of agr-WQnF and agr-GDP in northeast region

年份用水量 GDP 脫鉤脫鉤年份用水量 GDP 脫鉤脫鉤

增長率增長率指數狀態增長率增長率指數狀態

1988 5.62% 2.29% 2.4480 END 2003 3.39% 5.15% 0.6585 RD

1989 -8.13% -10.36% 0.7842 RND 2004 15.03% 9.38% 1.6022 END

1990 31.62% 30.50% 1.0366 EC 2005 7.55% 8.76% 0.8615 EC

1991 1.34% -1.87% -0.7183 WND 2006 -3.83% 6.65% -0.5760 SD

1992 7.57% 4.09% 1.8493 END 2007 0.68% 3.22% 0.2097 RD

1993 6.72% 7.43% 0.9039 EC 2008 17.80% 7.88% 2.2580 END

1994 5.73% 6.22% 0.9205 EC 2009 0.29% 3.76% 0.0783 RD

1995 6.79% 5.63% 1.2052 END 2010 1.57% 5.35% 0.2939 RD

1996 11.48% 13.07% 0.8778 EC 2011 4.96% 6.00% 0.8269 EC

1997 7.07% 2.58% 2.7418 END 2012 2.21% 5.67% 0.3902 RD

1998 7.50% 7.79% 0.9636 EC 2013 0.33% 4.69% 0.0694 RD

1999 1.58% 3.23% 0.4890 RD 2014 0.94% 4.12% 0.2279 RD

2000 -5.59% -2.58% 2.1649 DD 2015 1.43% 4.59% 0.3128 RD

2001 6.72% 6.13% 1.0962 EC 2016 0.00% 1.49% -0.0018 SD

2002 9.91% 7.36% 1.3472 END 2017 4.59% 4.22% 1.0888 EC

6.4.1.2農業水質足跡與農業經濟發展的脫鉤分析

（1）東部地區農業水質與農業經濟發展脫鉤時空變化分析

整體來看：1988-2017年東部地區農業經濟發展與農業污水排放量之間的脫鉤關系經歷了三個階段：①1988 - 1999,相對負脫鉤階段：這一階段東部地區的農業經濟發展與農業污水排放量的脫鉤狀態為END轉EC,表示東部地區的農業經濟增長從一開始的產生大量污水（污水增長速度快于經濟增長速度），開始逐漸走向二者速度相同的階段，即擴張連接階段，脫鉤程度為6；②2000 - 2005,相對脫鉤階段：此階段

163

東部地區的農業污水排放量的增長速度與農業經濟增長速度基本一致,農業經濟增長在此階段相對減少了對農業污水排放的促進,基本維持在 RD 狀態,脫鉤程度為 8； ③2006- 2017,絕對脫鉤階段：此階段農業經濟的增長速度開始逐步快于農業污水排放的增長速度，農業經濟與農業污水排放的脫鉤狀態逐步由RD轉向SD,出現絕對脫鉤狀態。脫鉤程度由8轉向更高的10, SD狀態表明，AW<0 （農業污水排放量增長率為負），AG>0 （農業經濟增長率為正），脫鉤指數為負，即在農業經濟增長的同時東部地區的農業污水排放量在減少,經濟發展與污水排放表現出強烈的脫鉤,農業開始進入綠色發展階段（表 6- 5A）。

分省來看：1988 年,浙江和山東的農業經濟發展與農業污水排放量脫鉤程度最東部地區最低僅為 1,脫鉤狀態為衰退強絕對負脫鉤；天津、河北、江蘇和福建的脫鉤程度為 4,脫鉤狀態為擴張相對負脫鉤；北京、上海、山東和海南的脫鉤程度為東部地區最高 8,脫鉤狀態為擴張相對脫鉤。 1988- 2017 年間,浙江、福建、廣東和海南率先達到農業經濟發展與農業污水排放的相對脫鉤,北京和天津到 2003 年左右才達到相對脫鉤。 2017 年,除上海和北京的農業經濟發展與農業污水排放的脫鉤程度較低,分別為 1 和 7 以外,其余省份均達到 10,即擴張強絕對脫鉤。

表6-5A東部地區農業水質足跡與農業經濟發展脫鉤分析

Table 6 - 5A Decoupling analysis of agr-WQF and agr-GDP in eastern region

年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤

增長率增長率指數狀態增長率增長率指數狀態

1988 6.94% 2.63% 2.6442 END 2003 1.65% 3.83% 0.4311 RD

1989 5.12% 2.06% 2.4847 END 2004 0.98% 5.51% 0.1779 RD

1990 2.87% 4.45% 0.6450 RD 2005 1.79% 4.14% 0.4316 RD

1991 4.25% 5.84% 0.7273 RD 2006 - 4.56% 4.64% - 0.9843 SD

1992 3.67% 4.02% 0.9127 EC 2007 - 24.52% 3.71% - 6.6084 SD

1993 7.10% 4.66% 1.5220 END 2008 0.90% 4.57% 0.1975 RD

1994 11.46% 6.59% 1.7389 END 2009 - 0.26% 4.23% - 0.0614 SD

1995 10.28% 8.66% 1.1879 EC 2010 - 1.11% 3.90% - 0.2847 SD

1996 7.17% 6.14% 1.1683 EC 2011 0.15% 4.14% 0.0358 RD

1997 - 23.18% 4.19% - 5.5306 SD 2012 1.37% 4.19% 0.3265 RD

1998 9.07% 4.64% 1.9526 END 2013 0.05% 3.30% 0.0151 RD

1999 3.65% 4.56% 0.8001 EC 2014 - 0.77% 3.40% - 0.2275 SD

2000 2.19% 3.97% 0.5513 RD 2015 - 2.38% 3.19% - 0.7465 SD

2001 2.17% 4.07% 0.5324 RD 2016 - 3.62% 2.90% - 1.2479 SD

2002 0.62% 3.89% 0.1603 RD 2017 - 7.77% 2.95% - 2.6314 SD

164

（2）西部地區農業水質與農業經濟發展脫鉤時空變化分析

整體來看：1988-2017年西部地區農業經濟發展與農業污水排放量之間的脫鉤關系經歷了三個階段：①1988 - 1993,相對脫鉤階段：此階段西部地區的農業經濟增長與農業污水排放量的脫鉤狀態為RD,脫鉤程度為8,說明西部地區農業經濟與農業污水排放達到了相對脫鉤，此時的農業經濟的增長速度遠快于農業污水排放量； ②1994 -2000，連接階段：此階段西部地區農業污水排放量快速增長，有趕超經濟則增長速度的趨勢，導致二者的脫鉤狀態從上一階段的相對脫鉤退回到連接狀態，脫鉤程度為6，甚至在1998年，一度轉為負脫鉤狀態，脫鉤指數為4，說明此時污水排放量有不尋常的大幅度增加；③2001 - 2017,相對脫鉤階段：此階段西部地區的農業經濟的增長速度開始逐步快于農業污水排放量的增長速度，出現并維持在擴張相對脫鉤狀態RD。 2016年開始轉變為SD并維持，即脫鉤狀態為擴張強絕對脫鉤，此時A W<0 （農業污水排放量增長率為負），ag>0 （農業經濟增長率為正），脫鉤指數為負，脫鉤程度為 10，在農業經濟增長的同時西部地區的農業污水排放量在不斷減少，說明西部地區農業經濟發展對導致的農業污水排放正在得到一定的控制，逐步進入脫鉤狀態，農業開始邁入綠色的可持續發展階段（表6-5B）。

表 6- 5B 西部地區農業水質足跡與農業經濟發展脫鉤分析

Table 6- 5B Decoupling analysis of agr-WQF and agr-GDP in western region

年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤

增長率增長率指數狀態增長率增長率指數狀態

1988 2.78% 3.52% 0.7899 RD 2003 2.81% 5.13% 0.5476 RD

1989 1.99% 4.05% 0.4915 RD 2004 3.69% 6.34% 0.5816 RD

1990 1.90% 8.60% 0.2211 RD 2005 3.54% 6.24% 0.5676 RD

1991 1.44% 6.89% 0.2092 RD 2006 1.61% 3.96% 0.4057 RD

1992 1.26% 4.49% 0.2808 RD 2007 -13.75% 4.92% -2.7938 SD

1993 1.12% 4.17% 0.2700 RD 2008 1.44% 5.62% 0.2566 RD

1994 3.26% 4.06% 0.8027 EC 2009 1.73% 4.46% 0.3879 RD

1995 3.16% 5.72% 0.5520 RD 2010 0.22% 4.92% 0.0448 RD

1996 2.32% 7.85% 0.2949 RD 2011 -1.37% 5.05% -0.2714 SD

1997 -9.69% 5.18% -1.8701 SD 2012 0.80% 5.76% 0.1396 RD

1998 6.30% 4.96% 1.2696 END 2013 0.71% 4.92% 0.1450 RD

1999 1.50% 3.33% 0.4520 RD 2014 2.54% 4.64% 0.5472 RD

2000 2.18% 2.57% 0.8470 EC 2015 0.49% 4.58% 0.1078 RD

2001 0.04% 3.83% 0.0105 RD 2016 -1.80% 4.39% -0.4107 SD

2002 2.27% 5.01% 0.4528 RD 2017 -4.35% 4.50% -0.9676 SD

165

分省來看：1988 年,青海、貴州和廣西的農業經濟發展與農業污水排放的關系為絕對負脫鉤,脫鉤狀態最差,脫鉤程度分別為 1、 1 和2；四川和陜西的農業經濟發展與農業污水排放為擴張相對負脫鉤狀態,脫鉤程度為 4；內蒙古、西藏、云南、甘肅和寧夏脫鉤程度最高，脫鉤程度8,脫鉤狀態為擴張相對脫鉤。1988 - 2017年間，云南、四川和新疆率先達到農業經濟發展與農業污水排放量的相對脫鉤,而內蒙古和寧夏直到 2007 年左右二者才達到相對脫鉤的狀態。 2017 年,青海的農業經濟發展與農業污水排放脫鉤程度為 4（擴張相對負脫鉤）；內蒙古、陜西和新疆為 8（擴張相對脫鉤）；其余省份均達到 10（擴張強絕對脫鉤）。

（3）中部地區農業水質與農業經濟發展脫鉤時空變化分析

表 6- 5C 中部地區農業水質足跡與農業經濟發展脫鉤分析 Table 6- 5C Decoupling analysis of agr-WQF and agr-GDP in central region

年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤

增長率增長率指數狀態增長率增長率指數狀態

1988 5.65% - 2.32% - 2.4315 WND 2003 1.20% 0.57% 2.0966 END

1989 4.04% 5.58% 0.7241 RD 2004 2.76% 8.82% 0.3128 RD

1990 2.14% 5.74% 0.3732 RD 2005 2.01% 4.82% 0.4174 RD

1991 2.15% - 4.95% - 0.4332 SND 2006 - 0.93% 6.08% - 0.1525 SD

1992 1.72% 6.76% 0.2539 RD 2007 - 24.29% 3.86% - 6.2983 SD

1993 6.37% 7.12% 0.8948 EC 2008 3.84% 5.46% 0.7032 RD

1994 10.24% 4.35% 2.3525 END 2009 3.11% 4.71% 0.6603 RD

1995 9.29% 9.72% 0.9556 EC 2010 0.06% 4.49% 0.0142 RD

1996 8.48% 7.94% 1.0678 EC 2011 - 1.00% 4.13% - 0.2413 SD

1997 - 8.20% 6.69% - 1.2252 SD 2012 1.90% 4.52% 0.4213 RD

1998 3.57% 2.23% 1.6038 END 2013 1.06% 4.03% 0.2638 RD

1999 - 0.29% 4.22% - 0.0691 SD 2014 1.86% 4.47% 0.4152 RD

2000 - 0.20% 3.93% - 0.0517 SD 2015 - 0.36% 4.06% - 0.0889 SD

2001 - 0.23% 3.61% - 0.0626 SD 2016 - 3.36% 3.69% - 0.9099 SD

2002 3.05% 3.40% 0.8958 EC 2017 - 13.52% 3.99% - 3.3897 SD

整體來看：1988- 2017 年中部地區農業經濟發展與農業污水排放量之間的脫鉤關系經歷了三個階段：①1988 - 1996,負脫鉤階段：1988年的WND狀態為衰退強絕對負脫鉤（脫鉤程度為 1）, 1991 年的 SND 狀態為衰退弱絕對負脫鉤（脫鉤程度為 2）, 表明這一階段的前幾年中部地區的農業經濟發展遠低于農業污水的排放速度,從1992 年開始，中部地區農業經濟發展與農業污水排放開始轉變為擴張連接狀態（EC），脫

166

鉤程度為 6。說明這一階段中部地區農業污水排放量和農業經濟增長開始以相同的速度增加，這一狀態又稱之為耦合；②1997 - 2003,連接階段：這一階段農業污水排放量與農業經濟增長的脫鉤狀態以EC、SD、END接替出現，但總體來看，二者的關系屬于逐步轉向更高的脫鉤水平（脫鉤程度最高增長到8），農業經濟的增長速度開始逐步快于農業污水排放的增長速度，二者出現脫鉤狀態；③2004 - 2017,相對脫鉤轉絕對脫鉤：這一階段，中部地區的農業污水排放量與經濟發展開始從擴張相對脫鉤（RD）逐漸轉變為擴張強絕對脫鉤（SD）并保持，此時AW<0, AG>0,脫鉤指數為負，即在中部地區農業經濟不斷增長的同時，農業污水排放量也在不斷的減少，二者表現出強烈的脫鉤，說明中部地區在農業經濟快速增長的同時，農業污水排放量也在不斷減少，農業經濟正邁入綠色可持續的發展階段（表6-5C）。

分省來看：1988年，安徽、河南和湖北的農業經濟發展與農業污水排放脫鉤狀態最差,為衰退強絕對負脫鉤,脫鉤程度為1；湖北脫鉤程度為2,脫鉤狀態為衰退弱絕對負脫鉤；江西和山西的脫鉤程度在中部地區屬最高,為4,脫鉤狀態為擴張相對負脫鉤。 1988-2017年間,河南率先達到農業經濟發展與農業污水排放的相對脫鉤,山西則于2006年左右才達到農業經濟發展與農業污水排放的相對脫鉤。 2017年,除山西的農業經濟發展與農業污水排放脫鉤程度為 8,脫鉤狀態為擴張相對脫鉤以外,其余省份的農業經濟發展與農業污水排放的脫鉤程度都達到10,即擴張強絕對脫鉤。

（4）東北地區農業水質與農業經濟發展脫鉤時空變化分析

整體來看：1988-2017年東北地區農業經濟發展與農業污水排放量之間的脫鉤關系經歷了三個階段：①1988 - 1991,負脫鉤階段：從SND到WND再到END,這一時期東北地區的農業經濟發展與農業污水排放量整體處于負脫鉤狀態,農業經濟發展嚴重依賴與農業污水排放,且經濟增長速度低于農業污水排放量增長速度,二者關系屬于負脫鉤狀態，脫鉤程度為4；②1992 - 2008,相對脫鉤階段：這一階段END、EC、 RD相繼出現，總體來看，東北地區農業經濟發展與農業污水排放之間的關系從擴張相對負脫鉤到擴張連接再到擴張相對脫鉤,脫鉤水平從4到8,經濟發展與污水排放正在逐步趨向更高的脫鉤水平，農業經濟發展速度也逐步高于污水排放量增長速度；③2009 -2017,絕對脫鉤階段：這一階段東北地區的農業污水排放量與農業經濟發展的脫鉤水平逐步從RD走向SD,脫鉤程度從8到10,從2013年開始維持在SD狀態，說明東北地區污水排放正得到很好的控制,農業經濟正走向綠色的可持續的發展狀態（表6 -5D）。

167

分省來看：1988 年，黑龍江的農業經濟發展與農業污水排放的脫鉤程度為 1，脫鉤狀態為衰退強絕對負脫鉤；吉林的農業經濟發展與農業污水排放的脫鉤程度為 6，脫鉤狀態為擴張連接；遼寧為 8，脫鉤狀態為擴張相對脫鉤。 1988- 2017 年間，遼寧率先達到農業經濟發展與農業污水排放的相對脫鉤，黑龍江與吉林緊隨其后。 2017年，黑龍江的農業經濟發展與農業污水排放的脫鉤程度為 8，脫鉤狀態為擴張相對脫鉤；吉林和遼寧的農業經濟發展與農業污水排放的脫鉤程度為 10，此時的脫鉤狀態為擴張強絕對脫鉤。

表 6- 5D 東北地區農業水質足跡與農業經濟發展脫鉤分析

Table 6- 5D Decoupling analysis of agr-WQF and agr-GDP in northeast region

年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤

增長率增長率指數狀態增長率增長率指數狀態

1988 3.36% 2.29% 1.4661 END 2003 9.29% 5.15% 1.8035 END

1989 4.24% - 10.36% - 0.4087 SND 2004 6.29% 9.38% 0.6702 RD

1990 6.17% 30.50% 0.2022 RD 2005 1.12% 8.76% 0.1281 RD

1991 5.32% - 1.87% - 2.8484 WND 2006 2.81% 6.65% 0.4229 RD

1992 4.79% 4.09% 1.1703 EC 2007 - 6.14% 3.22% - 1.9031 SD

1993 6.86% 7.43% 0.9227 EC 2008 - 1.21% 7.88% - 0.1532 SD

1994 17.70% 6.22% 2.8460 END 2009 4.12% 3.76% 1.0945 EC

1995 15.04% 5.63% 2.6709 END 2010 0.55% 5.35% 0.1022 RD

1996 12.41% 13.07% 0.9494 EC 2011 - 0.93% 6.00% - 0.1546 SD

1997 - 24.02% 2.58% - 9.3189 SD 2012 0.72% 5.67% 0.1265 RD

1998 7.40% 7.79% 0.9497 EC 2013 - 0.97% 4.69% - 0.2077 SD

1999 3.57% 3.23% 1.1071 EC 2014 - 0.01% 4.12% - 0.0022 SD

2000 0.74% - 2.58% - 0.2871 SND 2015 - 0.12% 4.59% - 0.0261 SD

2001 1.77% 6.13% 0.2879 RD 2016 - 4.26% 1.49% - 2.8643 SD

2002 0.85% 7.36% 0.1154 RD 2017 - 12.14% 4.22% - 2.8777 SD

最后，結合ARCGIS的空間可視化功能，將全國31省（市、自治區）的農業GDP 數據與空間數據進行連接，從而得到1987 - 2017年全國31省（市、自治區）農業GDP 數據不同年份的空間分布。并按照自然間斷分級法（Jenks）,將數據從小到大分為31 類，顏色變化則按照數據從小到大對應同由淺及深。 1987-2017 年，全國 31 省（市、自治區）的農業GDP時空變化趨勢如圖6 - 12所示。

168

圖6 - 12A 1987年各省農業實際GDP

圖6 - 12B 1993年各省農業實際GDP

圖6 - 12C 1999年各省農業實際G

圖6 - 12D 2005年各省農業實際GDP

圖6 - 12E 2011年各省農業實際GDP

圖6 - 12F 2017年各省農業實際GDP

6.4.2總體水資源消耗（污染）與整體經濟發展脫鉤

6.4.2.1總水量足跡與整體經濟發展的脫鉤分析

（1）東部地區總水量與整體經濟發展脫鉤時空變化分析

整體來看：1988- 2017 年東部地區整體經濟發展與總用水量之間的脫鉤關系經歷了三個階段： ①1988- 1996，相對脫鉤階段：這一階段東部地區的水資源與經濟發展的脫鉤狀態為RD,而這處于擴張相對脫鉤狀態，表示東部地區的經濟增長速度快于水量消耗的增長速度；②1997 - 2005,相對轉絕對階段：此階段東部地區的經濟增長速度開始更進一步的快于總用水量的增長，且總用水量開始偶爾出現負增長。在經濟增長保持不變的前提下，水資源用量減少，說明經濟增長在此階段相對減少了對用水的依賴，脫鉤程度由8 轉向更高的 10； ③2006- 2017，絕對脫鉤階段：此階段東部地區經濟的增長速度開始遠快于用水量的增長速度，且用水量增長速度為負，二者脫鉤狀態穩定在SD狀態（脫鉤程度為10）。表明，AW<0 （用水量增長率為負），AG>0 （經濟增長率為正），脫鉤指數為負，即在經濟增長的同時東部地區的用水量在減少，水資源與經濟表現出強烈的脫鉤，經濟開始不再強烈依賴與水資源，朝著可持續的方向發展（表 6- 6A）。

表6-6A東部地區總水量足跡與整體經濟發展脫鉤分析

Table 6 - 6A Decoupling analysis of total WQnF and overall GDP in eastern region

年份用水量 GDP 脫鉤脫鉤年份用水量 GDP 脫鉤脫鉤

增長率增長率指數狀態增長率增長率指數狀態

1988 2.30% 13.21% 0.1738 RD 2003 4.01% 13.93% 0.2876 RD

1989 1.58% 3.66% 0.4318 RD 2004 0.14% 14.91% 0.0095 RD

1990 0.71% 7.17% 0.0996 RD 2005 4.27% 13.92% 0.3071 RD

1991 1.57% 12.27% 0.1277 RD 2006 - 2.57% 14.74% - 0.1741 SD

1992 1.45% 19.47% 0.0743 RD 2007 - 13.37% 14.96% - 0.8938 SD

1993 2.83% 20.19% 0.1399 RD 2008 - 2.86% 11.84% - 0.2418 SD

1994 4.94% 17.68% 0.2795 RD 2009 - 2.64% 10.86% - 0.2431 SD

1995 5.45% 16.05% 0.3398 RD 2010 - 3.14% 12.36% - 0.2538 SD

1996 4.88% 12.21% 0.3994 RD 2011 3.11% 10.41% 0.2991 RD

1997 - 12.29% 11.95% - 1.0281 SD 2012 - 1.37% 9.20% - 0.1491 SD

1998 4.17% 10.68% 0.3903 RD 2013 - 2.00% 9.01% - 0.2221 SD

1999 1.61% 10.05% 0.1600 RD 2014 - 2.24% 8.09% - 0.2771 SD

2000 5.72% 11.27% 0.5081 RD 2015 - 3.14% 7.96% - 0.3939 SD

2001 6.68% 10.99% 0.6077 RD 2016 - 0.53% 7.57% - 0.0698 SD

2002 - 0.03% 12.14% - 0.0023 SD 2017 - 2.88% 7.15% - 0.4025 SD

170

分省來看：1988年,浙江的總用水量與整體經濟發展的脫鉤程度為東部地區最高

9,脫鉤狀態為擴張弱絕對脫鉤（WD）；北京的脫鉤程度為東部地區最低4,脫鉤狀態為擴張相對負脫鉤（WND）；天津、河北、上海、江蘇、福建、山東和廣東為6, 脫鉤狀態為擴張連接（EC）。1988 - 2017年間，福建、山東和廣東最先進入整體經濟與總用水量的相對脫鉤狀態。到1996年,東部地區各省的脫鉤程度均在8以上,即達到了擴張相對脫鉤（RD）及以上。2017年，除上海的整體經濟發展與總用水量之間的脫鉤程度為6,江蘇、浙江、福建、山東和廣東為8,東部地區其他省份都達到了絕對脫鉤的狀態,脫鉤程度為9或10。

（2）西部地區總水量與整體經濟發展脫鉤時空變化分析

表 6 - 6B 西部地區總水量足跡與整體經濟發展脫鉤分析

Table 6- 6B Decoupling analysis of total WQnF and overall GDP in the western region

年份用水量 GDP 脫鉤脫鉤年份用水量 GDP 脫鉤脫鉤

增長率增長率指數狀態增長率增長率指數狀態

1988 2.55% 10.76% 0.2372 RD 2003 4.30% 11.60% 0.3702 RD

1989 1.94% 4.44% 0.4366 RD 2004 3.80% 13.01% 0.2925 RD

1990 1.88% 7.18% 0.2618 RD 2005 3.13% 13.39% 0.2335 RD

1991 1.55% 8.77% 0.1770 RD 2006 1.89% 13.61% 0.1388 RD

1992 1.42% 11.66% 0.1215 RD 2007 -10.44% 14.94% -0.6989 SD

1993 1.27% 12.82% 0.0990 RD 2008 -0.18% 13.05% -0.0138 SD

1994 2.92% 11.44% 0.2552 RD 2009 0.49% 13.59% 0.0360 RD

1995 2.97% 10.62% 0.2799 RD 2010 -0.31% 14.31% -0.0214 SD

1996 2.48% 10.59% 0.2342 RD 2011 -5.36% 14.17% -0.3786 SD

1997 -6.27% 9.90% -0.6336 SD 2012 -0.08% 12.50% -0.0061 SD

1998 6.14% 9.54% 0.6441 RD 2013 -0.12% 10.70% -0.0108 SD

1999 2.57% 8.04% 0.3196 RD 2014 1.43% 9.05% 0.1577 RD

2000 4.48% 8.96% 0.4997 RD 2015 -0.35% 8.57% -0.0403 SD

2001 2.89% 9.10% 0.3172 RD 2016 -0.88% 8.23% -0.1069 SD

2002 3.05% 10.40% 0.2927 RD 2017 -4.11% 7.52% -0.5468 SD

整體來看：1988-2017年西部地區整體經濟發展與總用水量之間的脫鉤關系經歷了兩個階段：①1988 - 2006,相對脫鉤階段：此階段西部地區的經濟增長與用水量的脫鉤狀態為RD,脫鉤程度為8,說明西部地區經濟在這一階段對水資源的依賴程度較低,經濟發展速度快于水資源消耗速度,與同一時期其他地區相比,西部地區的脫鉤程度快于全國其他地區；②2007 - 2017,絕對脫鉤階段：此階段西部地區的經濟的增長速度不僅快于用水量的增長速度,且水資源消耗速度呈現負增長,經濟發展與水資

171

源消耗的關系處于擴張強絕對脫鉤的狀態SD,并維持在這一狀態。此時△ W<0 （用水量增長率為負），AG>0 （經濟增長率為正），脫鉤指數為負，即在經濟增長的同時西部地區的用水量在減少，說明西部地區經濟發展對水資源量的依賴程度在逐步減少，進入穩定的脫鉤狀態，經濟開始可持續發展（表6- 6B）。

分省來看：1988 年，寧夏和內蒙古的整體經濟發展與總用水量脫鉤程度為西部地區最低 4，脫鉤狀態為擴張相對負脫鉤；西藏和廣西的脫鉤程度為西部地區最高 10，狀態為擴張強絕對脫鉤；其余省份脫鉤指數均為 8，狀態為擴張相對脫鉤。 1988- 2017 年間，廣西、重慶和四川的整體經濟發展與總用水量之間的脫鉤關系率先達到 8 及以上并保持。 1999年西部地區所有省份的整體經濟發展基本上處于與總用水量脫鉤的狀態，脫鉤程度均高于 8，表明經濟發展對水資源的依賴程度較低。 2017 年，西藏和新疆的整體經濟發展與總用水量脫鉤程度為4 （END）,寧夏的脫鉤程度為6 （EC）, 貴州、甘肅和青海的脫鉤程度為8 （RD）,其余省份都已達到絕對脫鉤，即脫鉤程度為 9 或 10。絕對脫鉤狀態的省份的整體經濟在不斷增長，且用水量在減少，二者表現出強烈的脫鉤，經濟屬于不依賴水資源的可持續發展狀態。

（3）中部地區總水量與整體經濟發展脫鉤時空變化分析

整體來看：1988- 2017 年中部地區整體經濟發展與總用水量之間的脫鉤關系經歷了三個階段： ①1988- 1990，連接階段：這一時期的中部地區經濟發展與水資源消耗處于擴張連接狀態（EC），脫鉤程度為6。說明這一階段中部地區用水量和經濟增長以相同的速度增加，這一狀態又稱之為耦合； ②1991- 2006，相對脫鉤階段：此時期中部地區的經濟增長與用水量的脫鉤狀態為RD,脫鉤程度為8,說明中部地區經濟在這一階段對水資源的依賴程度較低，經濟發展速度快于水資源消耗速度，二者出現脫鉤狀態，并維持在 RD 這一狀態； ③2007- 2017，絕對脫鉤階段：這一階段中部地區的用水量與經濟發展開始從擴張相對脫鉤（RD）逐漸轉變為擴張強絕對脫鉤（SD）, 且以SD狀態居多，此時△ W<0, AG>0,脫鉤指數為負，即在中部地區經濟不斷增長的同時，用水量也在不斷的減少，二者表現出強烈的脫鉤（表6- 6C）。

分省來看：1988 年，山西的整體經濟發展與總用水量脫鉤程度為中部地區最低4，脫鉤狀態為擴張相對負脫鉤；江西和湖南為 8（擴張相對脫鉤）；河南和湖北為 9（擴張弱絕對脫鉤）；安徽為中部地區最高10 （擴張強絕對脫鉤）。 1988- 2017年間，湖南率先達到整體經濟發展與總用水量的相對脫鉤，湖北、河南、江西和安徽次之，山西則最晚達到整體經濟發展與總用水量的相對脫鉤。 2017 年，安徽、江西、湖北和湖南的整體經濟發展與總用水量的脫鉤程度為 8，脫鉤狀態為擴張相對脫鉤；山西為 9（擴張弱絕對脫鉤）；河南為 10（擴張強絕對脫鉤）。

172

表 6 - 6C 中部地區總水量足跡與整體經濟發展脫鉤分析

Table 6- 6C Decoupling analysis of total WQnF and overall GDP in central region

年份用水量

增長率 GDP 增長率脫鉤

指數脫鉤

狀態年份用水量

增長率 GDP 增長率脫鉤

指數脫鉤

狀態

1988 6.65% 8.44% 0.7880 RD 2003 3.82% 10.74% 0.3556 RD

1989 5.35% 5.32% 1.0067 EC 2004 2.52% 12.97% 0.1940 RD

1990 3.86% 4.37% 0.8835 EC 2005 2.36% 12.71% 0.1859 RD

1991 3.71% 5.65% 0.6571 RD 2006 0.24% 13.23% 0.0183 RD

1992 3.27% 14.11% 0.2321 RD 2007 -15.24% 14.62% -1.0421 SD

1993 6.39% 15.48% 0.4126 RD 2008 0.14% 12.44% 0.0115 RD

1994 8.88% 13.79% 0.6439 RD 2009 0.25% 11.93% 0.0209 RD

1995 8.00% 12.90% 0.6200 RD 2010 -1.18% 13.98% -0.0842 SD

1996 7.24% 13.19% 0.5485 RD 2011 -2.45% 12.90% -0.1898 SD

1997 -4.04% 11.71% -0.3447 SD 2012 -0.09% 11.00% -0.0080 SD

1998 4.77% 9.05% 0.5276 RD 2013 -0.33% 9.77% -0.0335 SD

1999 2.56% 8.26% 0.3097 RD 2014 0.15% 8.92% 0.0170 RD

2000 1.34% 9.00% 0.1488 RD 2015 -1.32% 8.14% -0.1622 SD

2001 1.49% 9.09% 0.1634 RD 2016 -0.18% 7.97% -0.0225 SD

2002 3.45% 9.81% 0.3520 RD 2017 -9.79% 8.00% -1.2231 SD

（4）東北地區總水量與整體經濟發展脫鉤時空變化分析

整體來看：1988-2017年東北地區整體經濟發展與總用水量之間的脫鉤關系經歷了三個階段：①1988 - 1995,連接階段：這一時期的東北地區經濟發展與水資源消耗處于擴張連接狀態（EC），脫鉤程度為6。后期逐漸出現RD狀態，脫鉤指數正向8 邁進,說明這一階段東北地區正從用水量和經濟增長以相同的速度增加,轉向經濟增長速度逐漸大于水資源消耗速度；②1996 - 2006,相對脫鉤階段：此時期東北地區的經濟增長與用水量的脫鉤狀態為RD,脫鉤程度為8,并維持在RD這一狀態，說明東北地區經濟在這一階段對水資源的依賴程度較低,經濟發展速度快于水資源消耗速度, 二者出現明顯的脫鉤狀態；③2007 - 2017,絕對脫鉤階段：這一階段東北地區的用水量與經濟發展開始從擴張相對脫鉤（RD）逐漸轉變為擴張強絕對脫鉤（SD）,且以 SD狀態居多，此時△ W<0, AG>0,脫鉤指數為負，即在東北地區經濟不斷增長的同時,用水量也在不斷的減少,二者表現出強烈的脫鉤,說明東北地區的經濟開始逐步邁向可持續發展的階段（表 6-6D）。

173

分省來看：1988 年，黑龍江整體經濟發展與總用水量脫鉤程度為 6，脫鉤狀態為擴張連接；遼寧為 8（擴張相對脫鉤）；吉林為 9（擴張弱絕對脫鉤）。 1988- 2017 年間，吉林率先達到整體經濟發展與總用水量的相對脫鉤，遼寧次之，黑龍江最晚。 2017 年，黑龍江整體經濟發展與總用水量的脫鉤程度為 4，脫鉤狀態為擴張相對負脫鉤；吉林為 8（擴張相對脫鉤）；遼寧為 9（擴張弱絕對脫鉤）。說明黑龍江整體經濟發展對水資源的依賴程度較高，總用水量速度已經超過了經濟發展的速度，屬于經濟不可持續發展的一種表現。

表 6- 6D 東北地區總水量足跡與整體經濟發展脫鉤分析

Table 6- 6D Decoupling analysis of total WQnF and overall GDP in northeast region

年份用水量 GDP 脫鉤脫鉤年份用水量 GDP 脫鉤脫鉤

增長率增長率指數狀態增長率增長率指數狀態

1988 1.83% 11.55% 0.1582 RD 2003 6.31% 10.85% 0.5817 RD

1989 2.21% 2.94% 0.7515 RD 2004 3.16% 12.35% 0.2562 RD

1990 3.15% 2.90% 1.0858 EC 2005 4.79% 12.26% 0.3904 RD

1991 2.89% 6.22% 0.4648 RD 2006 1.55% 13.50% 0.1148 RD

1992 2.67% 10.32% 0.2584 RD 2007 - 4.53% 14.36% - 0.3151 SD

1993 3.63% 12.14% 0.2992 RD 2008 - 3.13% 13.44% - 0.2327 SD

1994 9.21% 10.07% 0.9141 EC 2009 0.71% 12.79% 0.0557 RD

1995 8.65% 8.22% 1.0524 EC 2010 - 1.17% 13.70% - 0.0850 SD

1996 7.91% 10.04% 0.7884 RD 2011 16.36% 12.57% 1.3015 END

1997 - 14.06% 9.25% - 1.5204 SD 2012 - 1.72% 10.18% - 0.1695 SD

1998 5.10% 8.46% 0.6033 RD 2013 - 2.30% 8.42% - 0.2734 SD

1999 3.40% 7.99% 0.4256 RD 2014 - 1.10% 5.90% - 0.1860 SD

2000 3.05% 8.75% 0.3480 RD 2015 - 1.49% 4.45% - 0.3335 SD

2001 4.31% 9.15% 0.4711 RD 2016 - 28.67% 1.95% - 14.6967 SD

2002 0.19% 10.06% 0.0186 RD 2017 - 10.78% 5.08% - 2.1222 SD

6.4.2.2總水質足跡與整體經濟發展的脫鉤分析

（1）東部地區總水質與整體經濟發展脫鉤時空變化分析

整體來看：1988- 2017 年東部地區整體經濟發展與污水排放總量之間的脫鉤關系經歷了三個階段： ①1988- 1990，相對負脫鉤階段： 1989年東部地區的經濟發展與污水排放量的脫鉤狀態為END,表示東部地區的經濟增長處于衰退狀態，但污水排放卻在不斷增長。1990年二者轉為連接狀態（EC）,即經濟增長速度與污水排放速度相對持平。這一階段脫鉤程度從4轉為更高的6,二者之間的關系正朝好的方向發展;②1991

- 2004，相對脫鉤階段：此階段東部地區的污水排放量與經濟增長的脫鉤狀態為 RD，

174

脫鉤程度為8,并維持在RD這一狀態，說明東部地區的經濟增長在此階段相對減少了對污水排放的促進，二者出現明顯的脫鉤狀態；③2005 - 2017,絕對脫鉤階段：此階段東部地區經的濟增長速度開始遠遠快于污水排放的增長速度,且污水排放速度開始出現負增長。經濟與污水排放的脫鉤狀態由RD轉向WD,脫鉤程度由8轉向更高的9, 二者出現絕對脫鉤狀態。WD狀態表明，AW<0 （污水排放量增長率為負），AG>0 （經濟增長率為正）,脫鉤指數為負,即在經濟增長的同時東部地區的污水排放量在減少，經濟發展與污水排放表現出強烈的脫鉤，開始進入綠色發展階段（表6-7A）。

分省來看：1988年,天津和上海的整體經濟發展與污水排放總量的脫鉤程度為東部地區最高10,脫鉤狀態為擴張強絕對脫鉤；其余省份均為8,即擴張相對脫鉤。 1988 -2017年間,東部地區的所有省份整體經濟發展與污水排放總量的脫鉤程度均大多維持在8及以上即擴張相對脫鉤的狀態；其中,北京和天津的脫鉤程度最高, 30年間有 24年左右的時間整體經濟發展與污水排放總量保持在擴張強絕對脫鉤的狀態。2017年, 除河北的整體經濟發展與污水排放總量的脫鉤程度較低,僅有8以外,其余省份均達到 10,即擴張強絕對脫鉤,說明這些省份在經濟快速增長的同時,污水排放量在不斷減少,經濟正邁入綠色可持續的發展階段。

表6-7A東部地區總水質足跡與整體經濟發展脫鉤分析

Table 6 - 7A Decoupling analysis ofWQF and overall GDP in eastern region

年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤

增長率增長率指數狀態增長率增長率指數狀態

1988 4.13% 13.21% 0.3125 RD 2003 3.26% 13.93% 0.2339 RD

1989 4.41% 3.66% 1.2051 END 2004 5.12% 14.91% 0.3438 RD

1990 5.76% 7.17% 0.8030 EC 2005 -1.61% 13.92% -0.1154 WD

1991 6.45% 12.27% 0.5259 RD 2006 -1.26% 14.74% -0.0855 WD

1992 0.83% 19.47% 0.0426 RD 2007 -1.08% 14.96% -0.0721 WD

1993 8.23% 20.19% 0.4078 RD 2008 5.71% 11.84% 0.4825 RD

1994 2.91% 17.68% 0.1644 RD 2009 1.80% 10.86% 0.1661 RD

1995 6.60% 16.05% 0.4112 RD 2010 2.26% 12.36% 0.1827 RD

1996 2.07% 12.21% 0.1693 RD 2011 4.62% 10.41% 0.4438 RD

1997 1.27% 11.95% 0.1064 RD 2012 0.54% 9.20% 0.0586 RD

1998 5.16% 10.68% 0.4834 RD 2013 1.45% 9.01% 0.1615 RD

1999 4.84% 10.05% 0.4815 RD 2014 0.23% 8.09% 0.0283 RD

2000 -1.44% 11.27% -0.1275 WD 2015 -1.93% 7.96% -0.2420 WD

2001 2.47% 10.99% 0.2250 RD 2016 -0.46% 7.57% -0.0605 WD

2002 2.47% 12.14% 0.2036 RD 2017 0.65% 7.15% 0.0902 RD

175

(2)西部地區總水質與整體經濟發展脫鉤時空變化分析

整體來看：1988 - 2017年西部地區整體經濟發展與污水排放總量之間的脫鉤關系經歷了三個階段：①1988 - 1990,相對負脫鉤階段：1989年西部地區的經濟發展與污水排放量的脫鉤狀態為END,表示西部地區的經濟增長處于衰退狀態，但污水排放卻在不斷增長。1990年二者轉為連接狀態(EC),即經濟增長速度與污水排放速度相對持平。這一階段脫鉤程度從4 (END)轉為更高的6 (EC),二者之間的關系正朝好的方向發展； ②1991- 2016,相對脫鉤階段：此階段西部地區的污水排放量與經濟增長的脫鉤狀態為RD,脫鉤程度為8,并維持在RD這一狀態，說明經濟增長在此階段相對減少了對污水排放的促進,二者出現相對明顯的脫鉤狀態； ③2016- 2017,絕對脫鉤階段：2017年西部地區的經濟的增長速度遠高于污水排放量的增長速度,且污水排放速度開始出現負增長，二者出現擴張弱絕對脫鉤狀態WD。此時A W= - 0.30%, AG=7.75%，脫鉤指數=-0.0393，脫鉤程度=9,在經濟增長的同時西部地區的污水排放量在不斷減少,說明西部地區對經濟發展導致的污水排放正在得到一定的控制,二者表現出強烈的脫鉤,開始邁入綠色的可持續發展階段(表6- 7B)。

表6-7B西部地區總水質足跡與整體經濟發展脫鉤分析

Table 6 - 7B Decoupling analysis ofWQF and overall GDP in western region

年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤

增長率增長率指數狀態增長率增長率指數狀態

1988 2.05% 10.76% 0.1902 RD 2003 6.20% 11.60% 0.5347 RD

1989 7.23% 4.44% 1.6302 END 2004 9.41% 13.01% 0.7231 RD

1990 6.15% 7.18% 0.8561 EC 2005 9.26% 13.39% 0.6917 RD

1991 6.06% 8.77% 0.6908 RD 2006 0.85% 13.61% 0.0627 RD

1992 2.62% 11.66% 0.2242 RD 2007 1.50% 14.94% 0.1006 RD

1993 8.06% 12.82% 0.6284 RD 2008 3.79% 13.05% 0.2905 RD

1994 2.44% 11.44% 0.2132 RD 2009 3.11% 13.59% 0.2289 RD

1995 4.58% 10.62% 0.4310 RD 2010 2.62% 14.31% 0.1832 RD

1996 6.95% 10.59% 0.6562 RD 2011 2.63% 14.17% 0.1854 RD

1997 3.04% 9.90% 0.3070 RD 2012 2.38% 12.50% 0.1902 RD

1998 5.59% 9.54% 0.5866 RD 2013 0.13% 10.70% 0.0119 RD

1999 0.56% 8.04% 0.0699 RD 2014 1.76% 9.05% 0.1947 RD

2000 0.87% 8.96% 0.0966 RD 2015 1.60% 8.57% 0.1871 RD

2001 2.46% 9.10% 0.2701 RD 2016 0.08% 8.23% 0.0093 RD

2002 6.62% 10.40% 0.6361 RD 2017 - 0.30% 7.52% - 0.0393 WD

176

分省來看：1988年,廣西的整體經濟發展與污水排放總量的脫鉤程度為西部地區最小6,脫鉤狀態為擴張連接；西藏脫鉤程度為西部地區最高10,脫鉤狀態為擴張強絕對脫鉤；其余省份脫鉤程度均為8,脫鉤狀態為擴張相對脫鉤。 1988-2017年間, 西部地區所有省份的整體經濟發展與污水排放程度均大多保持在8以上,即擴張相對脫鉤的狀態。 2017年,除陜西和青海的整體經濟發展與污水排放總量的脫鉤程度為8 （擴張相對脫鉤）以外,西部地區其余省份的整體經濟發展與污水排放總量的脫鉤程度均達到 10（擴張強絕對脫鉤）,說明這些省份經濟增長與污水排放已達到強烈脫鉤狀態,在經濟快速增長的同時,污水排放量在不斷減少,說明西部地區的經濟發展正邁入綠色可持續的發展階段。

3）中部地區總水質與整體經濟發展脫鉤時空變化分析

表 6- 7C 中部地區總水質足跡與整體經濟發展脫鉤分析

Table 6- 7C Decoupling analysis of WQF and overall GDP in central region

年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤

增長率增長率指數狀態增長率增長率指數狀態

1988 - 0.58% 8.44% - 0.0685 WD 2003 - 2.43% 10.74% - 0.2265 WD

1989 5.82% 5.32% 1.0949 EC 2004 10.36% 12.97% 0.7991 RD

1990 6.62% 4.37% 1.5151 END 2005 3.71% 12.71% 0.2923 RD

1991 - 2.37% 5.65% - 0.4191 WD 2006 1.23% 13.23% 0.0932 RD

1992 5.07% 14.11% 0.3593 RD 2007 - 0.08% 14.62% - 0.0056 WD

1993 8.36% 15.48% 0.5401 RD 2008 2.80% 12.44% 0.2252 RD

1994 3.20% 13.79% 0.2322 RD 2009 6.39% 11.93% 0.5354 RD

1995 8.08% 12.90% 0.6267 RD 2010 2.07% 13.98% 0.1481 RD

1996 1.09% 13.19% 0.0824 RD 2011 2.19% 12.90% 0.1700 RD

1997 3.96% 11.71% 0.3384 RD 2012 1.15% 11.00% 0.1042 RD

1998 0.58% 9.05% 0.0641 RD 2013 0.55% 9.77% 0.0564 RD

1999 3.71% 8.26% 0.4493 RD 2014 1.65% 8.92% 0.1846 RD

2000 - 0.99% 9.00% - 0.1105 WD 2015 2.13% 8.14% 0.2615 RD

2001 0.90% 9.09% 0.0988 RD 2016 - 1.01% 7.97% - 0.1262 WD

2002 4.28% 9.81% 0.4367 RD 2017 - 0.26% 8.00% - 0.0320 WD

整體來看：1988-2017年中部地區整體經濟發展與污水排放總量之間的脫鉤關系經歷了三個階段：①1988 - 1991,弱絕對脫鉤階段：1988年和1991年的WD狀態為衰退強絕對脫鉤（脫鉤程度為9） , 1989年的EC狀態為擴張連接（脫鉤程度為6）, 1990年的END狀態為擴張相對負脫鉤（脫鉤程度為4）,表明這一階段的前幾年中部地區的經濟發展遠高于污水的排放速度,經濟發展并未導致過多的污水排放。 1989

177

1990 年有一個爆發式的污水排放量的增長, 1991 年又回落到1988 年的水平,說明這一階段中部地區污水排放量和經濟增長處于連接又趨于絕對脫鉤的狀態； ②1992- 2015,相對脫鉤階段：此階段中部地區的污水排放量與經濟增長的脫鉤狀態為RD,脫鉤程度為 8,并維持在 RD 這一狀態,說明中部地區經濟增長在此階段相對減少了對污水排放的促進,二者出現明顯的脫鉤狀態； ③2016- 2017,絕對脫鉤階段： 2016年中部地區的經濟的增長速度遠高于污水排放量的增長速度,且污水排放速度開始出現負增長，二者出現擴張弱絕對脫鉤狀態WD。2016年A W= - 1.01%, AG=7.797%,脫鉤指數=- 0.1262,脫鉤程度=9, 2017年維持在這一狀態,即在經濟增長的同時中部地區的污水排放量在不斷減少,說明中部地區對經濟發展導致的污水排放正在得到一定的控制,二者表現出強烈的脫鉤,開始邁入綠色的可持續發展階段（表6- 7C）。

分省來看：1988 年,河南、湖北和湖南的整體經濟發展與污水排放總量的脫鉤狀態最差,為擴張連接,脫鉤程度為 6；山西、安徽和江西的脫鉤程度在中部地區屬最高 8,脫鉤狀態為擴張相對脫鉤。 1988- 2017 年間,山西率先達到整體經濟發展與污水排放總量的相對脫鉤,安徽和河南次之,江西、湖北和湖南則于最晚達到整體經濟發展與污水排放總量的相對脫鉤。 2017 年,中部地區所有省份的整體經濟發展與污水排放總量脫鉤程度均為 10,脫鉤狀態為擴張強絕對脫鉤,說明這些省份的經濟增長與污水排放已達到強烈脫鉤狀態,在經濟快速增長的同時,污水排放量在不斷減少,經濟正邁入綠色可持續的發展階段。

（4）東北地區總水質與整體經濟發展脫鉤時空變化分析

整體來看：1988- 2017 年東北地區整體經濟發展與污水排放總量之間的脫鉤關系經歷了三個階段： ①1988- 1989,絕對脫鉤階段： 1988 年東北地區經濟發展與污水排放量處于擴張相對脫鉤階段,脫鉤程度為 8, 1989 年二者處于擴張強絕對脫鉤階段, 脫程度 10,說明這一階段,東部地區的經濟增長并未導致更多的污水排放,經濟呈正的增長狀態,而污水排放則低于經濟增長且為負增長狀態,為最理想的經濟發展與污水排放脫鉤狀態； ②1990- 2005,負脫鉤階段：這一階段東北地區的經濟增長速度與污水排放速度相對持平,且1990、1998 和2004 年經濟增長速度低于污水排放速度, 說明經濟增長導致污水排放速度加大,二者處于負脫鉤狀態,脫鉤程度為 4。但是,這一階段后期,東北地區的經濟發展與污水排放量已經逐漸出現 RD 狀態,說明經濟增長正在逐步邁向與污水排放相對脫鉤的趨勢； ③2006- 2017,絕對脫鉤階段：這一階段東北地區的污水排放量與經濟發展的脫鉤狀態從RD （擴張相對脫鉤）轉為WD （擴張弱絕對脫鉤）,脫鉤程度從 8 到 9,說明東北地區污水排放正得到很好的控制,經濟正逐步走向綠色的可持續的發展狀態（表6- 7D）。

178

分省來看：1988年,黑龍江和遼寧的整體經濟發展與污水排放總量的脫鉤程度為 8,脫鉤狀態為擴張相對脫鉤；吉林的整體經濟發展與污水排放總量的脫鉤程度為10, 脫鉤狀態為擴張強絕對脫鉤。1988- 2017年間,吉林率先達到整體經濟發展與污水排放總量的相對脫鉤,遼寧次之,黑龍江最晚。2017年,黑龍江、遼寧和吉林的整體經濟發展與污水排放總量的脫鉤程度都為10,脫鉤狀態為擴張強絕對脫鉤,說明黑龍江、吉林和遼寧的整體經濟增長對污水排放的促進作用已經大大減小,經濟快速增長,污水排放量也在不斷減少,各省的經濟正邁入綠色可持續的發展階段。

表 6- 7D 東北地區總水質足跡與整體經濟發展脫鉤分析

Table 6- 7D Decoupling analysis of WQF and overall GDP in northeast region

年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤年份污水量 GDP 脫鉤脫鉤

增長率增長率指數狀態增長率增長率指數狀態

1988 5.91% 11.55% 0.5118 RD 2003 3.56% 10.85% 0.3276 RD

1989 - 5.00% 2.94% - 1.6976 SD 2004 15.44% 12.35% 1.2496 END

1990 28.28% 2.90% 9.7381 END 2005 4.60% 12.26% 0.3754 RD

1991 2.15% 6.22% 0.3449 RD 2006 - 3.02% 13.50% - 0.2234 WD

1992 4.79% 10.32% 0.4645 RD 2007 - 0.37% 14.36% - 0.0260 WD

1993 11.72% 12.14% 0.9655 EC 2008 19.31% 13.44% 1.4369 END

1994 5.98% 10.07% 0.5936 RD 2009 1.17% 12.79% 0.0914 RD

1995 6.29% 8.22% 0.7653 RD 2010 2.59% 13.70% 0.1893 RD

1996 9.36% 10.04% 0.9324 EC 2011 6.45% 12.57% 0.5128 RD

1997 6.77% 9.25% 0.7321 RD 2012 1.15% 10.18% 0.1128 RD

1998 8.78% 8.46% 1.0371 EC 2013 - 1.30% 8.42% - 0.1547 WD

1999 3.55% 7.99% 0.4444 RD 2014 1.01% 5.90% 0.1719 RD

2000 - 4.93% 8.75% - 0.5637 SD 2015 - 0.26% 4.45% - 0.0590 WD

2001 5.35% 9.15% 0.5850 RD 2016 0.13% 1.95% 0.0668 RD

2002 8.12% 10.06% 0.8074 EC 2017 5.03% 5.08% 0.9907 EC

結合 ARCGIS 的空間可視化功能,將全國 31 省（市、自治區）的整體 GDP 數據與空間數據進行連接，并按照自然間斷分級法（Jenks）,將數據從小到大分為31類，顏色變化則按照數據從小到大對應同由淺及深,從而得到1987 - 2017年全國31省（市、自治區）整體GDP數據不同年份的空間分布如圖6-13所示。

179

圖 6- 13A 1987 年各省整體實際 GDP

圖 6- 13B 1993 年各省整體實際 GDP

圖 6- 13C 1999 年各省整體實際 GDP

圖 6- 13D 200 年各省整體實際 GDP

圖 6- 13E 2011 年各省整體實際 GDP

圖 6- 13F 2017 年各省整體實際 GDP

6.5本章小結

水資源是經濟發展的重要基礎。將用水量和污水排放量與經濟發展脫鉤是從源頭改善經濟發展質量、促進經濟可持續發展的根本戰略。本章運用虛擬水足跡理論計算了 1987- 2017 年全國 31 省（市、自治區）總水量（農業）足跡和總水質（農業）足跡的相關指標,首次同時分析了水量足跡與經濟發展的脫鉤,以及水質足跡與經濟發展的脫鉤。只有經濟發展同時與水量和水質脫鉤,才能實現用水和經濟的可持續發展。目前的研究不僅分析了水資源利用與經濟發展方向的脫鉤,以及總水量（農業）足跡和總水質（農業）足跡的局部空間自相關和全局空間自相關,還創新性地利用了詳細的虛擬水和水足跡數據來支撐水資源數據的準確性。這為未來水資源數據的準確計算和收集提供了參考。

181

第七章水資源利用效率與經濟發展的耦合協調性分析

7.1問題的提出

水資源是人類自身及自然、社會可持續發展的最重要的物質基礎之一（王文杰 2012）。環視當今的世界,人類活動等多種原因造成造成了水資源供需矛盾、水環境污染等問題。如今,水資源保護已成為每一個國家都必須重視的首要問題。上世紀九十年代初,聯合國召開自然資源的國際會議,強調保護和節約水資源的重要性。 1993 年,世界銀行在水資源分析方面作出了新研究。 1993 年,聯合國設立每年的 3 月22 日為“世界水日”。這些信息都表明,水資源問題已吸引全世界的極大關注。目前, 全世界有六分之一的人口,大約十多億人處于缺水狀態。到 2025 年,全球將會有多于三分之一的人口面臨用水困難的問題（Miller2018；康愛紅2019）。我國水資源形勢更是呈現不良態勢，由于地形差異巨大，我國的水資源區域分布極不平衡。在FAO統計的國家和地區人均水資源排名中,排名第 148,屬于極度缺水地區。依據本文第六章數據計算, 1987年我國總用水量足跡為 7829.54億立方米, 2017年總用水量足跡為 19350.04 億立方米,年均增長率為 3.06%。同時,根據統計年鑒, 1987 年我國各種廢水排放總量高達3.49x10i0噸，而2017廢水的排放總量是7.00x1010噸，年均增長率高達2.35%。綜上所述,用更加科學的手段去分析我國現在所面臨的各種水資源問題是實現水資源可持續發展的必然趨勢。

我國原本缺水地區主要中集中在廣大的北方地區,尤其是華北、西北地區,但是隨著我國南方豐水地區社會經濟的快速發展,水污染的問題也日趨嚴重,南方地區水資源面臨著水污染引起的水質性缺水。與國外發達國家相比,盡管不斷完善了一定的節水治污工作,但仍未能達到用水或排污的零增長,水資源短缺以及水環境的污染形勢依舊嚴峻。為重視對水資源的保護,國務院下發了針對水資源的一系列的通知指出：水資源的短缺、污染,以及水環境的惡化等問題,阻礙了經濟社會的健康發展。因此, 必須落實最嚴格的水資源管理制度保護經濟的健康發展。2011 年的中央一號文件提出：要建立的“三條紅線”制度,包括水資源開發利用控制紅線、用水效率控制紅線、水功能區限制納污紅線。而綜合來看對水資源的保護,從經濟學角度便是要盡最大努力達到以最小的水資源消耗,獲得最大經濟效益的目的。從社會學的角度便是我們既要保證人民的生活和生產對淡水的最低需求,確保社會的安定和穩定,同時還要創造最大的社會效益。從生態學的角度說,水資源開發不能以犧牲生態與環境為代價,應在維持良好生態與環境的前提下,確保水資源的可持續利用。 21 世紀以來,隨著我國社

182

會經濟的快速發展,資源環境利用的規模和強度也不斷擴大和增加,區域社會經濟的發展面臨著資源環境“門檻”限制（吳得文 2009）。綜合已有研究可以發現,片面追求經濟發展是造成水環境問題不斷惡化的根本原因。與此同時,區域內發展不均衡、區域間發展不協調的問題同樣不可忽略。因此,為了保證水環境與經濟的均衡發展, 我國政府在水環境問題管制及治理方面做出了許多努力,頒布制定了各項相關性政策及措施,進一步確保水環境與經濟的協調發展。綜上所述,水資源的保護應該朝著協調發展的目標前進,對重點欠發展、貧困地區加大發展力度,早日實現區域經濟協調發展。而為了達到水資源與經濟的協調發展,建立合理完善的區域經濟發展與水資源利用效率協調度的測度評價指標體系是非常必要的。本文綜合已有研究,對經濟發展與水資源利用效率構建耦合協調發展模型,以期在實證研究的基礎上對水資源與經濟的綠色可持續發展戰略提供有利的數據支撐。

7.2模型與指標體系構建

7.2.1耦合協調度模型的構建

耦合是指系統之間相互作用、相互影響的程度,協調度模型是對相互影響程度的評價。評價水資源利用效率與經濟發展兩者之間的耦合協調度問題,其目的就是通過模型來計算兩者之間的耦合程度,看水資源是否得到了充分合理的利用,是否成為經濟發展的制約性因素,以及水資源能否支撐經濟的可持續發展。

本文采用了兩大類指標：經濟發展指標和水資源利用效率指標。關于權重的確定,

本文采用客觀賦權中的熵值法法和主觀賦權法中的AHP層次分析法相結合來確定各個指標的權重。通過給兩大類指標以及內部各項指標以相應的權重,運用耦合協調度模型（李瓊等 2020）來計算二者之間的耦合協調度。

1）熵值法計算權重

熵值法的主要步驟如下：

首先,本文采用極值標準化法對所有的原始數據進行標準化處理。包括1987- 2017

年 31 個省（市、自治區）的 31 項指標,共計28830 項數據。

當指標值越大對系統發展越好時：

式中，z/弋表第i年份第j項指標值，Min/、Maxj分別代表第j指標的實際統計值、

183

最小值以及最大值。

計算第i年份第j項指標值的比重:

指標信息熵的計算：

E/=—K》；=i(Yij*lnYij) (7-4)

令K=，有0辱1。

lnm 丿

信息熵冗余度的計算:

dj = 1 — Ej (7-5)

指標的權重:

Wi = d/^=i dj (7-6)

單指標評價得分:

Sij=Wj*Xy (7-7)

第 i 個年份的綜合水平得分:

Si = ^nSij (7-8)

式中：表示Xij表示第i個年份第j項評價指標的數值，m為評價年數，n為指標數。由此求出31項指標的差異性系數Ey,進而計算評價指標的權重0/。

(2)AHP 層次分析法計算權重

層次分析法的基本步驟：

①建立層次結構模型。把各種所要考慮的因素放在適當的層次內。用層次結構圖清晰地表達這些因素的關系。當準則過多時(比如多于9個)應進一步分解出子準則層。

②構造成對比較陣。用成對比較法和1 - 9比較尺度構造成對比較陣。比較第i 個元素與第j個元素相對上一層某個因素的重要性時，使用數量化的相對權重aij來描述。設共有n個元素參與比較，則A=(ay)nxn稱為成對比較矩陣。a»越大，說明元素i比元素 j 對上一層次因素的重要性更重要：

ai( =^ (7-9)

ij n

184

n=l, 2, ..., 9,當且僅當ajj=n。

③計算權向量并做一致性檢驗。

計算衡量一個成對比較矩陣A不一致程度的指標CI：

CI = “(A)-" (7-10)

n-1

表7 - 1RI與n的對應值

Table 7-1 Corresponding values of RI and n

n 1 2 3 4 5 6 7 8 9

RI 0 0 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45

(3)耦合協調度模型水資源利用效率與經濟發展耦合協調度的具體計算步驟如下：首先,計算加入指標因素權重系數后的指數,即

Ni = im=iZij*Qj (7-11)

式中i=1, 2, 3…n； j=1, 2, 3…m。m為評價年份，n為指標數。Z»表示第i年第j項評價指標的數值，Q/是第j個經濟屬性的權重。計算方法如下：

Q. = (W. + M)/2 (7-12)

式中：W/為其熵值法計算的第j個經濟屬性的權重。Mj為AHP方法計算的第j個經濟屬性的權重。通過上述計算可得X,為i省(市、自治區)的經濟發展指數。同理按照上述方法計算-為i省(市、自治區)的水資源利用效率指數。

Ti = aU, * BN, (7-14)

Di =他 * 叫 (7-15)

式中：從表示水資源利用效率指數；叫表示經濟發展指數；G表示兩大系統的耦合度；兒表示綜合協調指數；a和卩表示兩個子系統的權重值，a+卩=1,本文分別取a=0.6, P=0.4； a=0.6, P=0.4； a=0.6, B=0.4。選取這三種情形進行比較分析。Di表示兩大系統的耦合協調度,范圍為［0, 1］。將水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度分為如下表所示的六種類型。

表7- 2 耦合協調度分類

Table 7- 2 Classification of Coupling Coordination Degree

耦合協調度D值 0.00~0.20 0.21~0.40 0.41~0.50 0.51~0.60 0.61~0.80 0.81~1.00

協調類型極度一般勉強初級良好優質

185

失調失調耦合協調耦合協調耦合協調耦合協調

7.2.2指標體系構建原則

為了更好的衡量區域協調發展能力,指標選取非常重要,因此對于指標體系構建

及指標選取應該遵循一定原則：

(1)科學性原則

經濟發展與水資源利用協調發展是一個較為復雜的測度評價,其中的組成因素很多。對二者協調評價的指標選取必須遵循經濟發展和水資源利用兩個子系統的發展規律,參考多方面的資料,選取科學、合理的指標。一方面指標不宜過多或過細,以免出現計算繁瑣、信息重疊；另一方面也不宜過少過簡,以免造成信息漏損,結果不真實。

(2)動態性原則

協調發展能力和水平是不斷發展變化的,不是一、兩年能夠達成的短期目標,是一個需要較長時間才能實現的目標,選取的指標來進行評價時要綜合考慮其動態和靜態兩種情況。因此指標的選取必須收集多個年份的數據,把握其演變情況,便于對其發展變化過程進行總結歸納。初步擬定的指標中有的指標數據無法查到或不合理,根據實際情況再作出調整。

(3)系統性原則

系統性原則要求各指標之間應該具有一定的邏輯關系。在對經濟發展水平和水資源利用效率著兩個系統的耦合協調度進行綜合評價時,選取的各項指標要保證以下兩個系統性要求：一、要真實客觀的反映水資源利用效率系統和經濟發展水平系統自身的發展情況；二、要能反映水資源利用效率系統和經濟發展水平系統在構成復合系統后的發展情況。

(4)可操作性原則

指標體系的構建要充分考慮到現實情況,不能過于理論化或理想化,避免找不到相應數據和資料,使得研究無法繼續。要結合實用及可操作性的原則,盡量尋找一些代表性強的可量化、易獲取并且來自權威機構頒布的統計數據,比如選擇現有統計部門(比如國家統計局官方網站)公開的數據資料,考慮指標的全面性,系統地選擇指標,有利于減少收集數據的時間,提高工作效率。

7.2.3水資源與經濟協調發展體系的建立

在結合科學性、動態性、系統性和可操作性原則的前提下，結合1987 - 2017年31

186

省(市、自治區)統計的實際情況,選取以下指標分別對經濟發展水平和水資源利用效率兩個系統進行構建。

對經濟發展水平的評價指標主要從四個方面考慮：經濟規模準則、經濟水平準則、經濟增長準則、經濟結構準則。對水資源利用效率的評價指標主要從三個方面考慮： ①水資源利用現狀準則、水資源利用程度準則、水資源壓力準則、水資源條件準則。各個指標的計算說明、指標方向、指標單位、計算的熵值法指標權重、 AHP 指標權重以及最后的綜合權重詳見表7-3和表7-4。

7.2.4水量足跡評價指標測算

水量足跡估算結果可用于從不同角度對區域水資源利用效率進行分析和評價。本文參考相關文獻(李寧等 2017；連素蘭等 2016；潘安娥和陳麗 2014),選取人均水量足跡( WQnFpc, Water Quantity Footprint per capita) 、水量足跡短缺( WS, Water Scarcity)、水量足跡自利用率(WSR, Water Resource Self-use rate)和單位水足跡經濟效益(EBW, Economic Benefit of Water resources)作為水量足跡評價指標，對1987 -2017中國31 省(市、自治區)水資源利用效率進行定量分析和評價。其中,人均水量足跡(WQnFpJ 是指該地區r的總水量足跡(WQnF, Water Quantity Footprint)與該地區總人口(TP, total population of the region)的比值，它描述了該地區平均人口對水足跡的占用情況。估計模型為：

WQnFpc = WQnF/TP (7-16)

水量足跡匱乏度(WS)是指研究區的需水量與該地區可利用水資源總量(AWR, Available Water Resources)的比值，衡量該地區水資源的短缺程度。比例越大，區域水資源就越稀有。本研究采用研究區總水量足跡(WQnF)來表示區域需水量。估計模型為：

WS = (WQnF/AWR) X 100% (7-17)

水量足跡自用率(WSR)是指區域內部水量足跡(IWFP)與總水量足跡(WQnF) 的比值。它顯示了研究區自身發展需要消耗的水資源占總水足跡的比例(馬靜等 2005)。估計模型為：

WSR = (IWFP/WQnF) X 100% (7-18)

單位水足跡經濟效益(EBW)是指研究區的國內生產總值(GDP)與研究區總水量足跡(WQnF)的比值。主要用于衡量某個地區消耗的水資源量所產生的經濟效益。單位為：元/m3。計算公式為：

EBW = GDP/WQnF (7-19)

187

目標層

水資源與經濟協調發展

準則層熵值法 AHP 綜合指標層指標熵值法 AHP 綜合

權重權重權重方向權重權重權重

地區生產總值 + 0.1028 0.1932 0.1480

第一產業產值 - 0.0335 0.0558 0.0447

經濟規模 0.3478 0.5071 0.4275 第二產業產值 + 0.1193 0.1069 0.1131

第三產業產值 + 0.0922 0.1512 0.1217

人均 GDP + 0.1304 0.0330 0.0817

經濟水平 0.5345 0.1463 0.3404 固定資本存量 + 0.0951 0.0986 0.0969

進出口總額 + 0.3090 0.0147 0.1619

GDP 增長率 + 0.0066 0.0818 0.0442

經濟增長 0.0160 0.2461 0.1311 固定資本存量增長率 + 0.0058 0.1299 0.0679

進出口總額增長率 + 0.0036 0.0344 0.0190

固定資產投資占 GDP 比重 + 0.0185 0.0488 0.0337

第一產業占比 - 0.0185 0.0115 0.0150

經濟結構 0.1017 0.1005 0.1011 第二產業占比 + 0.0239 0.0147 0.0193

第三產業占比 + 0.0408 0.0255 0.0332

單位水足跡經濟效益 + 0.1215 0.2235 0.1725

水資源水量足跡匱乏度

利用現狀 0.1442 0.4234 0.2838 - 0.0108 0.0591 0.0350

水量足跡自用率 + 0.0119 0.1408 0.0764

農業用水總量足跡 - 0.0241 0.0223 0.0232

生活用水總量足跡 - 0.0114 0.0418 0.0266

工業用水總量足跡 - 0.0125 0.0169 0.0147

水資源生態用水總量足跡

利用程度 0.2302 0.1609 0.1956 - 0.0056 0.0176 0.0116

進口水量足跡 + 0.1568 0.0288 0.0928

出口水量足跡 - 0.0089 0.0121 0.0105

人均用水量足跡 - 0.0109 0.0214 0.0162

生活污水排放量足跡 - 0.0157 0.0258 0.0208

水資源利用壓力工業污水排放量足跡 - 0.0142 0.0196 0.0169

0.0668 0.1453 0.1061 農業污水排放量足跡 - 0.0195 0.0434 0.0315

人均污水排放量足跡 - 0.0083 0.0449 0.0266

萬元 GDP 污水排放量 - 0.0091 0.0116 0.0104

水資源人均可利用水資源量 + 0.4535 0.2254 0.3395

0.5589 0.2705 0.4147 可利用水資源總量 + 0.1054 0.0451 0.0753

利用條件

7.3單位水足跡經濟效益、水量足跡匱乏度及自用率測算

7.3.1單位水足跡經濟效益測算

單位水足跡經濟效益（EBW）是指研究區的國內生產總值（GDP）與研究區總水量足跡（WQnF）的比值。它衡量該地區消耗的水資源量所產生的經濟效益。單位為：元/m3。計算模型為：

EBW = GDP/WQnF （ 7-20）

WQnF[r] = IWFP[r] + EWFP[r] （ 7-21）

IWFP[r] = AWQnF[r] + IWQnF[r] + DWQnF[r] + EWQnF[r] - EVW[r] （7-22） EWFP[r] = IVW[r] - REI[r] （7-23）

其中，WQnF[r] （Water Quantity Footprint）表示研究區r內一年消耗的水資源總量（m3/年），IWFP[r] （Internal Water Quantity Footprint）表示研究區 r 內用于生產當地居民一年消耗的商品和服務的總水量（m3/年），EWFP[r] （External Water Quantity Footprint）表示研究區r內一年消耗的進口虛擬水量（m3/年）。AWQnF〔r] （Agricultural Production Water Consumption）為研究區r內一年農業生產用水量（m3/年），包括作物生產用水量（m3/年）和畜牧生產用水量（m3/年）。IWQnF[r] （Industrial Production Water Consumption）為研究區 r 內工業生產用水量（m3/年），DWQnF〔r] （Domestic Water Consumption）為研究區r內居民一年生活用水量（m3/年），EWQnF〔r] （Acological Environment Water Consumption）為研究區r內一年生態環境用水量（m3/年），EVW〔r] （Exported Virtual Water）為研究區 r 一年出口的虛擬水量（m3/年），IVW[r] （Imported Virtual Water）是研究區r 一年內從其他地區進口的虛擬水總量（m3/年）（馬靜等2005）， REI[r] （Repeat Import and Export）是研究區r 一年內從其它地區進口和再出口的虛擬水總量（m3/年）。

本文借助MATLAB軟件計算得到1987 - 2017年中國31省（市、自治區）的GDP 與單位水足跡經濟效益的變化趨勢，以及人均GDP與單位水足跡經濟效益的變化趨勢。根據結果對全國四大區域的結果進行分析比較。

（1）全國四大區域單位水足跡經濟效益對比

1987- 2017年間，東部地區單位水足跡經濟效益最高遠超其他地區。 2017年為 18.10元/立方米，中部地區次之（6.96元/立方米），西部地區第三（6.62元/立方米），東北地區最小（5.17元/立方米）。近30年間，東部地區單位水足跡經濟效益的年均增長率為 9.10%（增速最快）。中部地區次之（7.85%），西部地區第三（6.83%），東北地區最小（4.20%）（圖 7- 1A）。

190

亠東部地區亠西8S地區•■-中部地區■*-東北地區

圖7- 1A 1987 - 2017年四大區域單位水足跡經濟效益變化趨勢（單位：元泣方米）

Fig. 7 - 1A The changes ofEBW in the four major regions of China from 1987 to 2017

1987年,全國各個區域的單位水足跡經濟效益均為 1 元/立方米左右。近30年間, 全國的單位水資源所能創造的經濟效益隨著經濟發展不斷提升,其中,東部地區無論是在GDP總額還是GDP增長率方面都遠超全國其他地區，單位水足跡經濟效益亦位居全國第一；中部地區GDP總額和單位水足跡經濟效益都為第二；西部地區第三；東

圖 7- 1B 四大區域單位水足跡經濟效益與經濟發展趨勢（單位：元/立方米、億元、元/人）

Fig.7- 1BTheEBWandeconomicgrowthtrendsofthefourmajorregionsfrom1987to2017

從單位人均 GDP 與單位水足跡經濟效益的發展趨勢來看：近30年間,單位水資源所能創造的經濟效益隨著人均 GDP 的不斷增加亦在不斷提升,東部地區人均 GDP 依然遙遙領先且增長率最快,且該地區單位水足跡經濟效益增長率最快；東北地區人均 GDP 次之,但該地區單位水足跡經濟效益增長率不如中西部地區；中部地區人均 GDP第三，單位水足跡經濟效益增長率與西部地區幾乎一致；西部地區人均GDP最小，且人均 GDP 增長率最慢（圖 7-1B）。

191

（2）東部地區單位水足跡經濟效益變化趨勢

1987年東部地區整體單位水足跡經濟效益為1.33 元/立方米；2017年東部地區整體單位水足跡經濟效益為1.33 元/立方米。 1987-2017年，東部地區整體單位水足跡經濟效益年均增長率為9.10%。就2017年來看，上海、北京、天津、浙江、廣東和江蘇的單位水足跡經濟效益最多，為全國前六，分別為59.00元/立方米、 46.76元/立方米、 41.55元/立方米、 33.83 元/立方米、 3 1.38元/立方米和20.18元/立方米；海南和河北的單位水足跡經濟效益最少，分別為5.26元/立方米和7.72元/立方米。近30年，廣東、浙江和江蘇的單位水足跡經濟效益年均增長率為東部地區最快，分別為1 1.95%、 1 1.69% 和 10.22%；河北和海南最慢，分別為 5.95%和 6.45%（圖 7- 2A）。

圖 7- 2A 1987- 2017 年東部地區單位水足跡經濟效益變化趨勢(單位：元/立方米)

Fig. 7- 2A The changes of EBW in the eastern region provinces from 1987 to 2017

1987- 2017年，東部各省的單位水資源所能創造的經濟效益隨著經濟發展不斷提升,但速度與幅度各有不同。其中，廣東在GDP總額和GDP增長率方面都遠超東部地區其他省份，但2017年廣東的單位水足跡經濟效益僅居東部第四；江蘇的GDP僅次于廣東但單位水足跡經濟效益同樣不高； 2017年上海的單位水足跡經濟效益為東部地區最大，北京和天津緊隨其后；海南、福建、河北和山東的單位水足跡經濟效益為東部地區最小。

從單位人均GDP與單位水足跡經濟效益的發展趨勢來看：近30年間，東部地區各省的單位水資源所能創造的經濟效益隨著人均GDP的不斷增加亦在不斷提升，上海和天津的人均GDP遙遙領先，且上海的單位水足跡經濟效益增長率亦最快；海南、福建、河北和山東的人均GDP最小，且單位水足跡經濟效益增長率亦最慢（圖7-2B）。

192

—陜西 —甘耒—青海一寧夏一•-新ai —西部地區

1987 年西部地區整體單位水足跡經濟效益為 0.91 元/立方米； 2017 年西部地區整體單位水足跡經濟效益為 6.62 元/立方米。1987-2017 年,西部地區整體單位水足跡經濟效益年均增長率為 6.83%。就 2017年而言,重慶、陜西和四川的單位水足跡經濟效益最多,分別為 16.36元/立方米、10.65元/立方米和 10.17元/立方米；寧夏和新疆的單位水足跡經濟效益為全國最少,分別為 2.71元/立方米和 2.72元/立方米。近30年, 重慶、西藏和四川的單位水足跡經濟效益年均增長率為西部地區最快,分別為 10.06%、 8.54%和 8.23%；寧夏和新疆最慢,分別為 3.01%和 4.09%（圖 7-2C）。

193

1987- 2017年，西部各省的單位水資源所能創造的經濟效益隨著經濟發展不斷提升,但速度與幅度各有不同。其中，四川在GDP總額和GDP增長率方面都遠超西部地區其他省份，但2017年四川的單位水足跡經濟效益僅居西部第三；內蒙古、陜西和重慶的GDP僅次于廣東，但重慶的單位水足跡經濟效益屬西部地區最高，陜西第二，內蒙古第四；2017年寧夏、青海和西藏的GDP最小，寧夏和新疆的單位水足跡經濟效益最小。

從單位人均GDP與單位水足跡經濟效益的發展趨勢來看：近30年間，西部地區各省的單位水足跡經濟效益隨著人均GDP的不斷增加亦在不斷提升，內蒙古和重慶的人均GDP遙遙領先且增長率屬西部最高，陜西和四川緊隨其后；寧夏、新疆和廣西的單位水足跡經濟效益增長率最慢（圖 7- 2D）。

（4）中部地區單位水足跡經濟效益變化趨勢

1987年中部地區整體單位水足跡經濟效益為0.72元/立方米； 2017年中部地區整體單位水足跡經濟效益為6.96元/立方米。 1987- 2017年，中部地區整體單位水足跡經濟效益年均增長率為7.85%。就2017年來看，山西和湖北的單位水足跡經濟效益最多，分別為 9.87 元/立方米和 8.14 元/立方米；江西和湖南的單位水足跡經濟效益最少，分別為 5.40 元/立方米和 6.23 元/立方米。近 30 年，湖北和安徽的單位水足跡經濟效益年均增長率為中部地區最快，分別為8.70%和8.45%；山西和河南最慢，分別為6.07%和 7.00%（圖 7- 2E）。

中部各省近30年間的單位水足跡經濟效益隨著經濟發展不斷提升。其中，河南和湖北在GDP總額和GDP增長率方面都遠超中部地區其他省份，但2017年河南的單位水足跡經濟效益僅居中部第四，湖北居第二；2017年江西的GDP和單位水足跡經濟效益均為中部地區最小的省份。

194

圖 7- 2E1987- 2017年中部地區單位水足跡經濟效益變化趨勢(單位：元/立方米) Fig. 7- 2E The changes of EBW of central region provinces from 1987 to 2017

從單位人均 GDP 與單位水足跡經濟效益的發展趨勢來看：近30年間,西部地區各省的單位水足跡經濟效益隨著人均GDP的不斷增加亦在不斷提升，湖北的人均GDP 遙遙領先且增長率屬西部最高,安徽和河南緊隨其后；山西、湖南和江西的人均 GDP

增長最慢。山西和湖北的單位水足跡經濟效益增長率最快,江西最慢（圖 7-2F）。

圖 7- 2F 中部各省單位水足跡經濟效益與經濟發展趨勢（單位：元/立方米、億元、元/人） Fig. 7- 2F The EBW and economic development trends of the central region provinces

（5）東北地區單位水足跡經濟效益變化趨勢

1987年東北地區整體單位水足跡經濟效益為 1.51元/立方米； 2017年東北地區整體單位水足跡經濟效益為 5.17 元/立方米。1987-2017 年,東北地區整體單位水足跡經濟效益年均增長率為 4.20%。2017 年東北三省的單位水足跡經濟效益分別為：黑龍江 2.94 元/立方米（全國倒數第三）、遼寧 7.92 元/立方米和吉林 6.59 元/立方米。從 1987 -2017年的單位水足跡經濟效益年均增長率來看,分別為：黑龍江 3.31%、遼寧 4.13% 和吉林6.08%（圖 7-2G）。

195

1987 - 2017年，遼寧在GDP總額和GDP增長率方面都遠超吉林和黑龍江，且遼寧2017年的單位水足跡經濟效益最高（30年的增長率亦是最快），吉林次之，黑龍江最小；從單位人均GDP與單位水足跡經濟效益的發展趨勢來看：近30年間，遼寧的的人均GDP遙遙領先且增長率屬東北地區最高，吉林次之，黑龍江最小（圖7 - 2H）。

0 10Q0 2000 3009 4400 500B 6040 7000 0 2«00 4WN 6（W） H（MW 1Q（MN> 12000 14000 IKMM

GDP 人均GDP

圖7-2H東北各省單位水足跡經濟效益與經濟發展趨勢（單位：元/立方米、億元、元/人）

Fig. 7- 2H The EBW and economic development trends of the northeast region provinces

結合ARCGIS的空間可視化功能，將全國31省（市、自治區）的單位水足跡經濟效益數據與空間數據進行連接，從而得到1987-2017年全國 31 省（市、自治區）單位水足跡經濟效益數據不同年份的空間分布。并按照自然間斷分級法（Jenks），將數據從小到大分為31 類，顏色變化則按照數據從小到大對應同由淺及深。 1987-2017年，全國 31 省（市、自治區）單位水足跡經濟效益時空變化趨勢如圖 7-3 所示。

196

圖7 - 3B 1993年各省單位水足跡經濟效益圖7-3C 1999年各省單位水足跡經濟效益

圖 7- 3F 2017年各省單位水足跡經濟效益

圖 7- 3D 2005 年各省單位水足跡經濟效益

圖 7- 3E 2011 年各省單位水足跡經濟效益

7.3.2水量足跡匱乏度測算

水量足跡短缺(WS)是指研究區的需水量與該地區可利用水資源總量足跡(AWR， Available Water Resources)的比值，衡量該地區水量足跡的短缺程度，又稱水量足跡匱乏度，單位為%。比例越大，區域水資源就越稀有。本研究采用研究區總水量足跡 (WQnF)來表示區域需水量，WQnF計算方法詳見731。估計模型為：

WS = (WQnF/AWR) X 100% (7-24)

(1)全國四大區域水量足跡匱乏度對比

1987- 2017年間，東北地區水量足跡匱乏度最高遠超其他地區。2017年為212.46%，東部地區次之(121.16%)，中部地區第三(86.29%)，西部地區最小(32.00%)。 1987 到2017年，東北地區水量足跡匱乏度的平均值為118.26% (30年間最大值226.93%，最小值42.43%)；東部地區次之，為86.69%(30年間最大值153.67%，最小值47.00%)；中部地區第三，為71.37%(30年間最大值128.10%，最小值41.59%)；西部地區最小，為24.04% (30年間最大值36.58%，最小值11.76%)(圖7 - 4A)。近30年，全國

圖 7- 4A1987- 2017年四大區域水量足跡匱乏度變化趨勢(單位： %)

Fig. 7- 4A Changes of water footprint scarcity in the four regions from 1987 to 2017

(2)東部地區水量足跡匱乏度變化趨勢

1987年東部地區整體水量足跡匱乏度為47.00%； 2017年東部地區整體水量足跡匱乏度為121.16%。 1987-2017年，東部地區整體水量足跡匱乏度平均值為86.69%。從2017年的數據來看，天津、河北、山東和上海的水量足跡匱乏度最大，僅次于寧夏

198

列全國前五，分別為 914.92%、768.72%、702.83%和 503.51%；廣東和浙江的水量足跡匱乏度最小，分別為43.30%和44.64% （圖7 - 4B）。近30年，天津、上海、河北、山東和北京的水量足跡匱乏度平均值僅次于寧夏為全國前六，分別為542.69%、509.71%、 487.24%、 405.26%和 382.24%；福建和廣東為東部地區最小，分別為 36.47%和 37.19%。

圖7- 4B 1987 - 2017年東部地區水量足跡匱乏度變化趨勢(單位：%)

Fig. 7 - 4B Changes of water footprint scarcity in eastern region from 1987 to 2017

3）西部地區水量足跡匱乏度變化趨勢

圖 7- 4C1987- 2017年西部地區水量足跡匱乏度變化趨勢（單位： %）

Fig. 7- 4C Changes of water footprint scarcity in western region from 1987 to 2017

199

1987年西部地區整體水量足跡匱乏度為11.76%；2017 年西部地區整體水量足跡匱乏度為32.00%。1987-2017年,西部地區整體水量足跡匱乏度平均值為 24.04%。從 2017 年的數據來看,寧夏、內蒙古和甘肅的水量足跡匱乏度最大,分別為 1691.10%（全國最大）、294.80%和 102.18%；西藏、青海、云南、貴州、廣西和四川的水量足跡匱乏度為全國最小,分別為 1.38%、9.32%、23.84%、31.07%、32.83%和 33.03%（圖 7

-4C）。近30年，寧夏、內蒙古和陜西的水量足跡匱乏度平均值為西部地區最大，分別為 873.72%、 129.26%和 81.58%；西藏、青海、云南、貴州、四川和廣西的水量足跡匱乏度平均值為西部地區最小,同時也是全國最小的六個省份,分別為 0.91%、 7.52%、 17.68%、 24.32%、 25.54%和 31.10%。

（4）中部地區水量足跡匱乏度變化趨勢

1987年中部地區整體水量足跡匱乏度為 41.88%；2017年中部地區整體水量足跡匱乏度為 86.29%。 1987-2017年,中部地區整體水量足跡匱乏度平均值為 71.37%。從 2017年的數據來看,河南和山西的水量足跡匱乏度為中部地區最大,分別為 334.16% 和 243.86%；江西和湖南的水量足跡匱乏度最小,分別為 44.26%和 48.95%（圖 7-4D）。

近30 年,河南和山西的水量足跡匱乏度平均值為中部地區最大,分別為 329.42% 和 227.44%；江西和湖南的水量足跡匱乏度平均值最小,分別為 33.51%和 39.76%。

200

（5）東北地區水量足跡匱乏度變化趨勢

1987年東北地區整體水量足跡匱乏度為 42.43%；2017年東北地區整體水量足跡匱乏度為 212.46%。 1987-2017年,東北地區整體水量足跡匱乏度平均值為 118.26%。 2017 年東北三省的水量足跡匱乏度分別為：黑龍江 190.37%、遼寧 470.33%和吉林 132.21% （圖7 - 4E）。遼寧2009年和2015年的水量足跡匱乏度曾達到全國最高值 492.66%和 609.27%,也是近 30 年全國最高值。 1987-2017年的水量足跡匱乏度平均值分別為：黑龍江111.29%、遼寧 201.10%、吉林 87.47%。

圖 7- 4E 1987- 2017 年東北地區水量足跡匱乏度變化趨勢（單位： %）

Fig. 7- 4E Changes of water footprint scarcity in northeast region from 1987 to 2017

結合ARCGIS的空間可視化功能，將全國31省（市、自治區）的水量足跡匱乏度數據與空間數據進行連接,從而得到 1987-2017 年全國 31 省（市、自治區）水量足跡匱乏度數據不同年份的空間分布。并按照自然間斷分級法（Jenks）,將數據從小到大分為 31 類,顏色變化則按照數據從小到大對應同由淺及深。 1987-2017 年,全國 31 省（市、自治區）水量足跡匱乏度時空變化趨勢如圖 7-5 所示。

圖7-5D 2005年各省水量足跡匱乏度圖7-5E 2011年各省水量足跡匱乏度圖7 - 5F 2017年各省水量足跡匱乏度

7.3.3水量足跡自用率測算

水量足跡自用率（WSR）是指區域內部水量足跡（IWFP）與總水量足跡（WQnF）的比值，單位為％。IWFP與WQnF計算方法詳見731。WSR它顯示了研究區自身發展需要消耗的水資源占總水足跡的比例（馬靜等 2005）。估計模型為：

WSR = （IWFP/WQnF） X 100% （7-25）

（1）全國四大區域水量足跡自用率對比

1987-2017 年間,中部地區水量足跡自用率最高。 2017 年為 96.00%,西部地區次之（93.88%）,東北地區第三（91.33%）,東部地區最小（80.76%）。 1987 到 2017 年,中部地區水量足跡自用率的平均值最大,為 95.96%（30 年間最大值 97.80%,最小值94.76%）；西部地區次之, 94.72%（30年間最大值 96.71%,最小值91.51%）；東北地區第三, 89.80%（30 年間最大值 93.08%,最小值 86.43%）；東部地區最小, 73.84% （30年間最大值82.02%,最小值63.23%）（圖7 - 6A）。近30年，全國31

圖 7- 6A1987- 2017年四大區域水量足跡自用率變化趨勢（單位： %）

Fig.7- 6A Changes of self-use rate ofwater footprint in the four regions from 1987 to 2017

（2）東部地區水量足跡自用率變化趨勢

1987 年東部地區整體水量足跡自用率為 80.21%；2017 年東部地區整體水量足跡自用率為 80.76%。 1987- 2017 年,東部地區整體水量足跡自用率的平均值為 73.84%。單就2017 年的數據來看,河北、海南和福建的水量足跡自用率最大,分別為 92.44%、 86.88%和 86.36%；上海、廣東、天津、江蘇和北京的水量足跡自用率最小,同時為全國最小的五個省份,水量足跡自用率分別為50.59%、59.93%、74.63%、77.56%和 80.35%。

203

近 30 年，河北和山東的水量足跡自用率平均值為東部地區最大，分別為 93.97% 和 86.61%；廣東、上海、天津、北京、江蘇、福建、海南和浙江為東部地區最小，且為全國最小的八個省份，水量足跡自用率分別為 31.39%、 47.99%、 61.15%、 68.95%、 74.91%、 76.33%、 80.77%和 82.20%（圖 7- 6B）。

（3）西部地區水量足跡自用率變化趨勢

1987 年西部地區整體水量足跡自用率為 94.75%；2017 年西部地區整體水量足跡自用率為93.88%。1987-2017年，西部地區整體水量足跡自用率平均值為94.72%。從 2017 年數據來看，青海、西藏和貴州的水量足跡自用率為全國最大，分別為 99.56%、 98.76%和 98.70%。廣西和新疆的水量足跡自用率為西部地區最小，分別為 87.27%和 91.14%。

近 30 年，貴州、青海和寧夏的水量足跡自用率平均值為西部地區最大，分別為 97.25%、 97.25%和 96.29%，同時，貴州和青海的水量足跡自用率為全國最大的兩個省份；西藏和新疆的水量足跡自用率平均值為西部地區最小，分別為 89.91%和 90.95%（圖

7-6C）。

204

圖 7- 6D1987- 2017年中部地區水量足跡自用率變化趨勢（單位： %）

Fig. 7- 6D Changes of self-use rate of water footprint in central China from 1987 to 2017

1987 年中部地區整體水量足跡自用率為 95.13%；2017 年中部地區整體水量足跡

自用率為 96.00%。 1987-2017年,中部地區整體水量足跡自用率平均值為 95.96%。從

2017年來看,湖南、山西和湖北的水量足跡自用率為中部地區最大,分別為 97.53%、

97.05%和96.67%；安徽和河南最小,分別為 94.79%和95.17%。

205

近 30 年，河南和湖南的水量足跡自用率平均值為中部地區最大，分別為 97.03% 和 96.77%；安徽和湖北最小，分別為 94.68% 和 95.09% （圖 7 - 6D ）。

（5）東北地區水量足跡自用率變化趨勢

1987年東北地區整體水量足跡自用率為86.43%；2017 年東北地區整體水量足跡自用率為 91.33%。1987-2017 年，東北地區整體水量足跡自用率平均值為 89.80%。2017 年東北地區 3 個省份的水量足跡自用率分別為黑龍江 95.82%、遼寧 82.57%和吉林 93.87%。從 1987- 2017年的水量足跡自用率平均值分別為：黑龍江 93.23%、遼寧83.98%、吉林 91.47%（圖 7- 6E）。

圖7 - 6E 1987 - 2017年東北地區水量足跡自用率變化趨勢（單位：%）

Fig. 7- 6E Changes of self-use rate of water footprint in Northeast China from 1987 to 2017

結合ARCGIS的空間可視化功能，將全國31省（市、自治區）的水量足跡自用率數據與空間數據進行連接，從而得到1987- 2017年全國 31 省（市、自治區）水量足跡自用率數據不同年份的空間分布。并按照自然間斷分級法（Jenks）,將數據從小到大分為31 類，顏色變化則按照數據從小到大對應同由淺及深。 1987-2017 年，全國 31省（市、自治區）水量足跡自用率時空變化趨勢如圖7- 7所示。

206

圖7- 7C 1999年各省水量足跡自用率

圖7-7A 1987年各省水量足跡自用率

圖7- 7B 1993年各省水量足跡自用率

圖 7- 7D 2005 年各省水量足跡自用率

圖 7- 7E2011 年各省水量足跡自用率

圖7- 7F 2017年各省水量足跡自用率

7.4耦合協調度實證結果分析

7.4.1全國四大區域耦合協調度對比

借助MATLAB軟件計算得到1987 - 2017年中國31省（市、自治區）的水資源利用效率與經濟發展水平的耦合協調度指數。同時，基于前人研究，本文分別取三種不同的權重比例（a=0.6, B=0.4； a=0.4, B=0.6； a=0.5, B=0.5）對水資源利用效率與經濟發展水平這兩個分目標的耦合協調度進行研究，基于這三種情形分別測算過去30年 31 省市自治區的兩個分目標的耦合協調度變化情況。

通過對全國 31 省（市、自治區）近30年的耦合協調指數進行分析比較,對比三個不同權重的測算結果,發現不同權重下兩個分目標的耦合協調度總體演變趨勢保持良好的一致性,僅大小稍有差別,這與王少劍等（2000）、王麗萍和何太蓉（2020）的研究成果相符合,因此,本文選擇第一種情況的數據結果來進行一下分析。

1987- 2017年,東部地區的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度一直維持在

0.7 左右,屬于良好耦合協調,但還未達到優質耦合協調（ 0.8 以上）,年均增長率為

0.24%；西部地區的水資源利用效率于經濟發展的耦合協調度僅次于東部地區,整體上屬于上升趨勢, 30年間年均增長率為0.45%, 2017年為近30年協調性最好的一年, 耦合協調度為0.69；中部地區的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度低于西部地

208 區，1987-1998 屬于勉強耦合協調，1999-2017 屬于初級耦合協調，2016 年為近 30 年兩大系統協調性最好的一年，協調度為0.58，1987-2017年均增長率為 0.67%，高于其他三個地區；東北地區的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度惡化情況明顯， 1989年為近 30年間兩大系統協調性最好的一年，協調度為0.59，后持續下降，雖然在 2003-2010年間有所上升，但在2015 年再次跌落至近 30 年最低值 0.42，東北地區的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度為全國最差的區域（圖 7-8A）。

7.4.2東部十省水資源與經濟發展耦合協調度分析

圖 7- 8B 東部各省水資源利用效率與經濟發展耦合協調性分析

Fig.7- 8B Analysis of coordination of WUE and economic development in Eastern provinces

1987-2017 年間，東部地區的十省中，廣東省和上海市的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度一直保持在 0.6 以上，為良好耦合協調。但上海整體上有所下降，年均增長率為-0.01%（負增長），廣東整體上升，年均增長率為 0.34%，即 1987-2017 年廣東的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度在不斷變好。天津的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度曾在 1989-1992 年間達到良好耦合協調，但 1993 年后落回到初級耦合協調，2015 年恢復到 0.60 良好耦合協調，仍需保持。江蘇于 1988 年達到良好耦合協調（0.6 以上）并保持逐步上升的趨勢，年均增長率為 0.39%。浙江于 1991 年到良好耦合協調（0.6以上）并保持逐步上升的趨勢，年均增長率為 0.32%。1991年以前，北京的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度一直保持在 0.6以上，1991 年以后不斷下降，直到2017 年二者的耦合協調度再次恢復至 0.6 以上，成為良好耦合協

209

調,近30年的年均增長率為- 0.26%（負增長）。福建的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度處于0.52到0.58之間,屬于初級耦合協調。山東的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度最為穩定,處于初級協調區間,近30年一直維持在0.57左右,還有很大的上升空間,但整體上屬于上升趨勢,年均增長率為0.20%。近30年間,海南的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度是東部地區最小的省份,起伏較大,大致分為三個階段：1987- 1 992年的快速上升階段（耦合協調度最大值0 . 5 4 ）； 1993- 2005 年的不斷下降階段（耦合協調度最小值0.42）； 2006- 2017年的緩慢恢復階段（耦合協調度最大值 0.49）。海南的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度除 1989- 1994 年間處于初級耦合協調的區間,其余年份二者關系均處于勉強耦合協調的關系（圖 7

- 8B）。

7.4.3西部十二省水資源與經濟發展耦合協調度分析

西部地區十二省中,屬西藏的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度增長率最快也最大,下耦合協調度從1987年的0.52增長到2017年的 0.66, 30年間的年均增長率為0.76%。寧夏的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度最差, 30年間一直低于 0.5,屬于勉強耦合協調區間,且增長幅度較小,年均增長率僅為 0.02%。四川、陜西、甘肅、內蒙古近30年的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度一直處于0.5- 0.6之間,兩個系統的關系屬于初級耦合協調,且甘肅、四川和內蒙古的年均增長率為負值,

210

說明這三個省份的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度并沒有30年前的更好反而更差。貴州、青海、新疆、廣西和云南的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度一致在0.5左右波動,近30年的增長幅度也并不明顯,年均增長率分別為0.39%、 0.31%、 0.23%、 0.21%和0.19%。重慶的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度除1987年低于0.5屬于勉強耦合協調以外，1988 - 2017年屬于不斷上升的趨勢，從1987年的0.48 一直增長到2017年的0.56,近30年年均增長率僅次于西藏，為0.50% （圖7 - 8C）。

7.4.4中部六省水資源與經濟發展耦合協調度分析

1987- 2017年間,中部地區六個省份,除湖南、河南和安徽的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度一度跌落至勉強耦合協調區間又回升以外,山西、江西和湖北近30年一直處于初級耦合協調區間（大于0.50）。其中,湖北最高,近30年一直高于其他省份。湖南的波動最大, 1987- 2002年湖南的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度處于初級耦合協調區間,但屬于不斷下降的趨勢； 2003- 2007年處于勉強耦合協調區間,屬于先下降后上升的趨勢； 2008- 2017處于初級耦合協調區間,屬于不斷上升的趨勢。整體來看,山西和湖南的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度屬于下降趨勢, 30 年的年均增長率分別為- 0.23%和- 0.02%。安徽、湖北、江西和河南的年均增長率分別為 0.22%、 0.16%、 0.09%和 0.03%。安徽的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度增長趨勢最大,說明就中部地區而言,安徽省的水資源利用效率高, 經濟發展更趨向于可持續發展（圖 7-

圖 7- 9A 1987年各省的耦合協調度

圖7-9B 1993年各省的耦合協調度

圖 7- 9C 1999年各省的耦合協調

圖 7- 9D 2005 年各省的耦合協調度

圖7- 9E2011 年各省的耦合協調度

圖7-9F 2017年各省的耦合協調度

7.4.5東北三省水資源與經濟發展耦合協調度分析

遼寧1989年的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度為0.66,為遼寧、黑龍江和吉林近30年來的最高值。整體來看,遼寧、吉林和黑龍江1987- 2017年都屬于水資源利用效率與經濟發展逐步失調的狀態。遼寧的年均增長率為- 0.66%,吉林為- 0.02%,黑龍江為- 0.41%。其中,遼寧的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度在 1987- 1994年間處于良好耦合協調區間, 1995年以后在初級耦合協調區間不斷下降, 直到2017年下降到0.52。吉林的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度近30年一直處在0.5左右,在勉強耦合協調區間和初級耦合協調區間徘徊。黑龍江低于另外兩個省份,其水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度在1987- 1998年處于初級耦合協調區間,之后一直處于勉強耦合協調區間（圖 7- 8E）。

圖 7-8E 東北各省水資源利用效率與經濟發展耦合協調性分析

Fig.7-8E Analysis of coordination of WUE and economic development in Northeast provinces

結合 ARCGIS 的空間可視化功能,將全國 31 省（市、自治區）的耦合協調度數據與空間數據進行連接,從而得到1987- 2017年全國31 省（市、自治區）耦合協調度數據不同年份的空間分布。并按照自然間斷分級法（Jenks）,將數據從小到大分為31 類,顏色變化則按照數據從小到大對應同由淺及深。 1987-2017年,全國31 省（市、自治區）耦合協調度時空變化趨勢如圖7 - 9所示。

213

7.5耦合協調度的空間自相關分析

7.5.1耦合協調度的全局空間自相關分析

本文基于STATA軟件、GeoDa和ArcGIS10.2軟件，綜合運用全局Moran's I指數、以及局部Moran's I指數獲得的LISA集聚類圖、熱點圖來探討中國31省（市、自治區）水資源利用效率與經濟發展耦合協調性的空間關聯特征（具體模型方法詳見第六章 6.2.4）。

首先，利用STATA軟件分析1987 - 2017年全國水資源利用效率與經濟發展耦合協調度的全局自相關，得出近30年的“Moran's I指數”都是正值，且幾乎全都通過了置信水平為 1%的顯著性檢驗，這就意味著結果拒絕了原假設“水資源利用效率與經濟發展耦合協調度不存在空間自相關”。

表7-5水資源與經濟發展耦合協調性的全局空間自相關Moran's I指數

Table 7-5 Global autocorrelation of the coordination ofWUE and economic development

年份 P值 Z 統計量 Moran's I 年份 P值 Z 統計量 Moran's I

1987 0.087 1.357 0.113 2003 0.122 1.163 0.091

1988 0.042 1.723 0.152 2004 0.163 0.981 0.072

1989 0.097 1.296 0.106 2005 0.125 1.152 0.090

1990 0.088 1.352 0.111 2006 0.115 1.198 0.095

1991 0.062 1.537 0.131 2007 0.114 1.205 0.096

1992 0.010 2.330 0.216 2008 0.130 1.125 0.087

1993 0.004 2.666 0.252 2009 0.063 1.528 0.131

1994 0.007 2.462 0.231 2010 0.099 1.287 0.105

1995 0.068 1.494 0.127 2011 0.081 1.401 0.117

1996 0.039 1.765 0.156 2012 0.072 1.458 0.123

1997 0.047 1.678 0.148 2013 0.103 1.267 0.102

1998 0.119 1.178 0.094 2014 0.045 1.694 0.148

1999 0.211 0.804 0.053 2015 0.022 2.021 0.182

2000 0.221 0.770 0.049 2016 0.063 1.526 0.130

2001 0.172 0.948 0.067 2017 0.037 1.786 0.158

2002 0.335 0.427 0.012

當Moran's I指數均為正時，水資源利用效率與經濟發展耦合協調度屬于明顯的具有正的空間集聚現象。綜合表7-5 可以說明，水資源利用效率與經濟發展耦合協調度在空間分布上有明顯的正自相關，同時，水資源利用效率與經濟發展耦合協調度的空間分布結果并沒有表現出隨機形態，只是表現出相似觀測值之間的空間集聚狀態，也

214

就是說“耦合協調度較差的地區被耦合協調度較好的地區所包圍”或“耦合協調度較好的地區被耦合協調度較差的地區所包圍”。全局Moran's I指數檢驗結果說明了 31 省市的水資源利用效率與經濟發展水平的耦合協調度在整體上呈現出顯著的空間自相關。為了能夠進一步分辨出,在哪些省市出現了失衡性的高觀測值或低觀測值的空間集聚。下文將通過局部自相關模型來進行分省的研究。

進一步對1987-2017年我國31 省（市、自治區）的水資源利用效率和經濟發展水平的耦合協調度的Moran's I指數進行分析（圖7-9）。全局Moran's I值呈現增減增減不斷變化的趨勢,說明我國 31 省市的水資源利用效率與經濟發展耦合協調度的空集聚情況先增后減不斷變化,空間差異則先減小,然后不斷增大,總體來看則是不斷減小的趨勢。

圖7 - 10 1987 - 2017年耦合協調度的全局空間自相關Moran's I指數變化趨勢 Fig. 7-10 The trend of global autocorrelation Moran's I index from 1987 to 2017

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黑龍江

黑龍it

吉林

新駅

新疆

甘審

廿肅

寧夏

青海

許海

青海

河南

陜西

湖北

貴州

云南

港南.

湖南江西

四川

墮慶

.遼寧

陜兩河南蘇

內蒙古「吉林

遼屮

北京

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陜西河南蘇

C 湖南江西-；■'

貴州福臂/

月寧

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河北輩… 山西山東

內蒙占

圖例

B High-High 聚類

High-Low 聚類 ■ Uw-High 聚類

Low-Low 聚類

不顯著

圖例 lligh-lligh 聚類 High-Lmr 聚類 Low-High 聚類 Ijjw-Lot 聚類

I不顯著

圖例

]High-High 聚類 High-Low 聚類 Low-High 聚類

| lx>w-l.ow 聚類不顯苦

圖7-11A 1987年各省耦合協調度LISA空間聚類圖7 - 11B 1993年各省耦合協調度LISA空間聚類圖7 - 11C 1999年各省耦合協調度LISA空間聚類

黑龍江

內蒙古

黑龍江

內蒙古

黑龍江

7.5.2耦合協調度的局部空間自相關分析

（1）LISA 空間聚類分析

在GeoDa軟件中輸出1987 - 2017年31省（市、自治區）水資源利用效率與經濟發展水平的耦合協調度的 LISA 空間聚類圖,如圖 7-11 所示。分析耦合協調度的 LISA 空間聚類圖有四種情況：①H-H型區域與周邊區域的協調發展性均較高，空間差異較小。②L-H型區域的水資源利用效率與經濟發展匹配性的協調發展水平較低，但周邊區域水平較高，空間差異較大；③H-L型區域的水資源利用效率與經濟發展匹配性的協調發展水平較高，但周邊區域水平較低，空間差異較大。因此，這些地區受到鄰近地區的影響很小；④L - L型區域與周邊區域的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度均較低，空間差異較小。 L-L 型主要表現為協調發展低水平低且改善緩慢的集聚區。

詳細分析每個年份發現：1987年，L-L型區域包括西藏、云南和貴州，約占全國總數的 9.68%，這些省份的水資源利用效率與經濟協調發展的問題均比較嚴重。由于當地經濟和社會發展水平落和水資源的短缺，水資源無法得到有效利用。盡管這些地區的改進空間還很大，但是現有經濟條件下能做到的改善是緩慢的，且不可能在短時間內實現；H-H型區域包括天津、河北、山東、江蘇、上海和浙江，約占全國總數的 19.35%，天津等省市的經濟較為發達，經濟發展與水資源利用效率都在這些省市發揮了正向的溢出效應，對周圍省份起到了促進作用；H-L型區域包括四川和廣東，約占全國總數的 6.45%，說明四川和廣東的水資源利用效率與經濟發展耦合協調性高，但周圍省市由于自身資源限制和經濟發展水平的限制，并不能將這一正向影響充分保持； L-H型區域包括內蒙古、吉林和安徽，約占全國總數的9.68%,表示內蒙等省份的經濟社會適應性較低，現有的水資源沒有得到充分利用，且水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度受到鄰近地區的影響很小。1993 年, L-L型區域包括甘肅、陜西、四川、重慶和云南，約占全國總數的16.13%； H-H型區域包括山東、江蘇、上海和浙江，約占全國總數的12.90%； H-L型區域包括西藏，約占全國總數的3.23%； L -H型區域包括安徽，約占全國總數的3.23%。1999年，L-L型區域包括四川、云南和貴州，約占全國總數的9.68%； H-H型區域包括河北、山東、江蘇、上海和浙江，約占全國總數的16.13%； H-L型區域包括廣東，約占全國總數的3.23%； L-H型區域包括安徽,約占全國總數的3.23%。2005年，L-L型區域包括四川、重慶、貴州和云南，約占全國總數的％; H-H型區域包括山東、江蘇、上海和浙江，約占全國總數的12.90%；

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H-L型區域包括西藏和廣東，約占全國總數的6.45%； L-H型區域包括安徽，約占全國總數的3.23%。2011年，L-L型區域包括四川，約占全國總數的3.23%,現階段我國的水資源利用效率有了一定的提高，顯著為L-L型的區域僅剩四川省；H-H型區域包括山東、江蘇、上海和浙江，約占全國總數的12.90%； L-H型區域包括安徽，約占全國總數的3.23%。2017年，L-L型區域包括云南，約占全國總數的3.23%； H-H 型區域包括江蘇、上海和浙江，約占全國總數的9.68%； L - H型區域包括安徽和江西，約占全國總數的 6.45%。進一步說明我國相鄰各省市之間的水資源利用效率與經濟發展耦合協調度在逐步的縮小。

（2） Getis-Ord G；指數冷熱點空間演變分析

為了揭示1987- 2017年31 省（市、自治區）水資源利用效率與經濟發展的耦合協調度的演化規律，需進一步識別出耦合協調度的冷熱點區。通過自然間斷點分級法對近30年31省市的Getis-Ord G：指數的Z值進行分類，以此區分“冷點”、“次冷點”、“次熱點”及“熱點”地區，研究結果通過空間可視化方式呈現（圖 7-12）。分析發現：耦合協調度的熱點規模由1987年的 22.58%下降至2017年的 12.90%。分析單個省份可以看出，北京、天津和河北由1987年的熱點區變為2017年的次熱點區和次冷點區，有進一步變為冷點區的趨勢。說明這三個省份的經濟發展和水資源利用之間的關系緊張，且有進一步緊張的趨勢。熱點區整體規模的下降主要源于經濟快速發展，水資源消耗巨大，污水排放量也在不斷增加，導致本來耦合協調度高熱區域“不斷降溫” 。與之相對應的，耦合協調度冷點區的空間分布格局，由1987年的 25.81% 增長到 2017年的 32.26%，且主要向我國東北部地區轉移。而次冷點與次熱點區域則不斷增加，由1987年的51.61%增長到2017年的 54.84%。另外，可以看出，東北三省從次熱點區持續變化為冷點區。

218

圖7-12D 2005年耦合協調度Getis-Ord G；指數圖7 - 12E 2011年耦合協調度Getis-Ord G；指數圖7 - 12F 2017年耦合協調度Getis-Ord G；指數

圖7-12A 1987年耦合協調度Getis-Ord G；指數圖7 - 12B 1993年耦合協調度Getis-Ord G；指數圖7 - 12C 199

7.6本章小結

水資源利用效率與經濟協調發展一直是我國的重大戰略之一。本章在總結已有文獻的基礎上，構建了評價我國水資源利用效率與經濟發展水平的耦合協調度的指標體系。同時，采用層次分析法和熵值法，對經濟發展水平和水資源利用效率體系內部的各項指標做出了客觀及主觀綜合的權重計算，再進一步基于耦合模型計算1987-2017 年間我國 31 省市的耦合協調指數，實證探求 31 省市的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調關系，及耦合協調度的空間全局自相關和局部自相關情況，并總結1987- 2017 年以來全國各省的水資源與經濟耦合協調發展的動態演變過程，本章的分析可以為推動我國經濟可持續發展提供合理的實證數據支撐。

220

第八章研究結論、政策建議及展望

8.1主要研究結論

本文對1987 - 2017年全國31省（市、自治區）的總水量足跡、總水質足跡、農業水量足跡、農業水質足跡、單位水足跡經濟效益、水量足跡匱乏度、水量足跡自用率、整體（農業）經濟發展實際GDP、固定資本存量等指標進行了詳細的計算。其中，水質水量數據的核算是基于FAO提供的虛擬水足跡模型，更加全面更加準確的結合降雨、灌溉、植物根系吸收等生長全過程耗水對1987-2017年中國 31 省市的包括糧食在內的17種主要種植作物耗水進行測算，并結合飼養、清潔、加工等養殖全過程耗水對 6種畜產品的耗水進行測算，同時基于COD及TN的稀釋排放標準對農業、生產和生活污水排放量進行測算。相較已有宏觀統計年鑒中的水資源利用和排污數據，基于虛擬水核算的水資源消耗及污水排放數據精確度更高，對未來進行水資源管理方向的研究提供了更加可靠的數據支撐。在獲得的上述面板數據基礎上，運用尾效模型、脫鉤模型和耦合協調模型，以及全局空間自相關和局部的空間自相關模型，對近30年我國 31 省市的總（農業）水資源利用與整體（農業）經濟發展匹配度進行全方位分析，主要包括：水資源利用對經濟發展的貢獻率（尾效）、水資源利用與經濟發展的解耦性（脫鉤程度）、水資源利用效率與經濟發展的協調性（耦合協調度），以及水質足跡、水量足跡、耦合協調度的空間自相關情況。研究成果對現有研究中的水質水量數據不精準、研究區域不全面、水資源利用系統分析不全面、時間跨度短等方面的不足予以了補充。本文得出的主要研究結論有：

（1）通過對近30 年我國農業虛擬水足跡、總（農業）水量、總（農業）水質的測算得出：①1987 - 2017年，我國的糧食種植用水占農業水資源利用的比例在不斷下降，同時，除糧食作物以外的農作物和畜牧養殖用水占農業用水的比例在不斷上升，反映出我國的“糧食恩格爾系數”在不斷變小，“畜牧恩格爾系數”在不斷變好，表明近30年來，我國農產品生產結構在不斷的變化，從“吃到飽”階段在不斷的走向“吃得好”階段； ②農業污水足跡1987- 2017年，農業污水總排放量增長419.64億立方米，年均增長率為0.59%；近30年人均農業污水排放總量減少了 15.26立方米/人，年均增長率- 0.26%（負增長）。其中，東北地區年均增長率為1.88%，遠超全國其他地區。 2017年西部地區總量占全國農業污水排放總量的 48.83%，近30年增長205.05億

221

立方米（全國最快），人均農業污水排放量334.51立方米/人，也為全國最高；③總水量足跡1987- 2017年，我國總水量足跡增加11520.50億立方米，年均增長率為3.06%；近30年人均總水量足跡增長了 665.13 立方米/人，年均增長率為2.19%。其中，東部地區總水量足跡約占全國總水量足跡的31.03%，近30年增長3124.39億立方米，遠超其他地區。而東北地區人均總水量足跡則為最多，為2585.09立方米/人，遠超其他三個地區，近30年年均增長率為4.42%；④總水質足跡1987年全國污水排放總量為 3523.01 億立方米， 2017年全國污水排放總量為4285.63 億立方米，全國污水總排放量增長762.62億立方米，年均增長率為0.66%。其中，中部地區年均增長率為1.27%，遠超全國其他地區。2017年，西部地區總量占全國污水排放總量的40.49%，近30年增長358.67億立方米。1987- 2017年間，東部地區人均污水排放量下降幅度最大，西部地區近30年間人均污水排放量一直處于全國第一。總體來說，近30年全國人均污水排放量下降 22.91 立方米/人，年均增長率為- 0.22%。

（2）通過實證分析水資源利用對經濟發展的尾效及時空變化得出：水資源對各地區經濟增長有一定的制約作用。區域經濟增速年均下降 0.23%（東部）、 0.07%（西部）、 0.43% （中部）和0.09% （東北）。同時，在勞動力增長較快的省份，水資源對經濟增長的影響較大（如福建、天津等）；在勞動力增長率較低的省份，水資源對經濟增長的拖累受該地區資本存量的影響；在資本存量增長較快的省份（如浙江、廣西），水資源對經濟增長的拖累作用很大；在資本存量增長較低的省份（如四川、貴州等），水資源對經濟增長的拖累作用較小。從各地區整體情況來看：①東部地區經濟增長速度和固定資本積累速度是近30年來最快的（平均分別為16.81%和15.04%）。勞動力的大量涌入和資本的快速積累導致對資源的需求迅速增加，水資源對經濟增長的拖累作用加大。西部大開發戰略將中西部地區的水資源引入東部地區，在一定程度上緩解了東部地區水資源增長的制約。區域經濟增長的水端效應呈現出“阻止-促進-阻止 -促進-阻止”的動態特征，并逐漸趨近于零值，表明東部地區經濟增長對水資源的依賴程度逐漸降低。區域農業發展放緩主要與通過技術進步和資本積累實現的經濟轉型有關。這表明東部地區經濟正逐步進入可持續發展階段； ②西部地區水資源經濟增長的趨勢是“阻止-促進-阻止-促進-阻止”。 2000年以來，中國實施西部大開發戰略。這一政策也加速了西部地區的經濟增長。同時，也引來了部分勞動力回流。西部地區勞動力回流帶動生產生活，增加了對水資源的需求，進一步導致水資源短缺。水資源拖累效應變大。西部地區實現可持續發展，需要優化產業結構，提高技術效率，

222

推進綠色農業發展，降低經濟發展對水資源的依賴，逐步實現經濟可持續發展；③中部地區水資源的拖累效應僅次于東部地區。主要原因有：一是中部地區勞動力增速逐年下降，東部地區勞動力流失形勢較為嚴峻。對水資源的需求減少。二是資本存量增速為“增-減-增-減”，基本符合經濟增長規律，說明中部地區經濟增長主要與資本積累有關。第三，各時期中部地區用水量增速高于其他地區，即經濟增長對水資源的依賴程度較高。四是水資源一直制約著中部地區特別是河南和湖南的經濟增長。山西等省的農業發展主要依賴水資源。因此，水資源對中部地區經濟增長具有持續的拖累作用。針對這一問題，中部地區應大力推廣節水灌溉技術，提高農業技術效率，減少水資源對經濟增長的制約；④東北地區水資源的拖累效應逐漸增強。主要原因有以下幾點：一是與東北的產業布局有關。 1987 年至2007 年，三省的油田和煤礦開采構成了主要的經濟增長舉措。 2010 年以來，國家逐步控制東北地區小煤礦發展，取締部分小煤礦，改造東北地區產業，冰雪旅游快速發展。因此，2012 - 2017年東北地區水資源對經濟增長的拖累效應有所減弱。二是2000 年以后勞動力逐年增加，資本存量迅速積累。東北地區生活生產用水需求量不斷增加，水資源消耗率明顯高于其他地區，依存度遠高于其他地區，進一步導致東北地區水資源緊張。

(3)通過實證分析水資源利用與經濟發展的脫鉤程度及時空變化得出：①基于空間自相關分析得出，我國 31 省(市、自治區)的農業水量足跡和總水量足跡呈現明顯的全局自相關和局部自相關，形成了較弱的局部的 H- H、H- L、L- H、L- L 型空間聚集類型。農業水質足跡與總水質足跡無明顯的全局自相關，且H-H、H-L、L -H、L-L型空間聚集情況較少，空間差異較大，說明我國水資源利用與污水排放均未形成嚴重的空間聚集現象；②進一步對脫鉤結果的分析得到，四大區域農業水量足跡與經濟發展脫鉤情況：1988- 2017 年東部地區農業經濟發展與農業用水量之間的脫鉤關系經歷了相對負脫鉤階段，連接階段和相對脫鉤階段。脫鉤程度由8 (RD)轉向更高的10 (SD)，水資源與經濟表現出強烈的脫鉤。西部地區經歷了相對負脫鉤階段, 相對脫鉤階段。中部地區經歷了連接階段，擴張相對脫鉤階段，相對脫鉤轉絕對脫鉤階段，即在中部地區農業經濟不斷增長的同時，農業用水量也在不斷的減少，二者表現出強烈的脫鉤。東北地區經歷了負脫鉤階段，連接階段和相對脫鉤階段。不過要注意的是，2017年脫鉤狀態為EC,有恢復連接的趨勢；③農業水質足跡與經濟發展脫鉤情況：東部地區農業經濟發展與農業污水排放量之間的脫鉤關系經歷了相對負脫鉤階段，相對脫鉤階段和絕對脫鉤階段，即在農業經濟增長的同時東部地區的農業污水

223

排放量在減少，經濟發展與污水排放表現出強烈的脫鉤，農業開始進入綠色發展階段。 20 1 7年，除上海和北京以外，東部地區其余省份均達到擴張強絕對脫鉤（ SD ）。西部地區經歷了相對脫鉤階段，連接階段和相對脫鉤階段。 2017年，除青海、內蒙古、陜西和新疆，西部地區其余省份均達到擴張強絕對脫鉤（SD）。中部地區經歷了負脫鉤階段，連接階段和相對脫鉤轉絕對脫鉤。 2017年，除山西的農業經濟發展與農業污水排放脫鉤程度為8 （RD）,脫鉤狀態為擴張相對脫鉤以外，其余省份的農業經濟發展與農業污水排放的脫鉤程度都達到10 （SD）。東北地區經歷了負脫鉤階段，相對脫鉤階段和絕對脫鉤階段。脫鉤程度從2013年開始維持在SD狀態，說明東北地區污水排放正得到很好的控制，農業經濟正走向綠色的可持續的發展狀態。 2017年，黑龍江的農業經濟發展與農業污水排放的脫鉤程度為8 （擴張相對脫鉤，RD）,吉林和遼寧為 10 （擴張強絕對脫鉤，SD）；④總水量足跡與經濟發展脫鉤情況：東部地區整體經濟發展與總用水量之間的脫鉤關系經歷了相對脫鉤階段，相對轉絕對階段和絕對脫鉤階段。 2017年，除上海的整體經濟發展與總用水量之間的脫鉤程度為6，江蘇、浙江、福建、山東和廣東為8，東部地區其他省份都達到了絕對脫鉤的狀態，脫鉤程度為9 或10 （SD）。西部地區經歷了相對脫鉤階段和絕對脫鉤階段。 2017年，西藏和新疆的整體經濟發展與總用水量脫鉤程度為4 （擴張相對負脫鉤），寧夏為6 （擴張連接），貴州、甘肅和青海為8 （擴張相對脫鉤，RD）,其余省份都已達到絕對脫鉤，即脫鉤程度為 9 或 10（擴張絕對脫鉤）。絕對脫鉤狀態的省份的整體經濟在不斷增長，且用水量在減少，二者表現出強烈的脫鉤，經濟屬于不依賴水資源的可持續發展狀態。中部地區經歷了連接階段，相對脫鉤階段和絕對脫鉤階段。 2017年，安徽、江西、湖北和湖南的整體經濟發展與總用水量的脫鉤程度為8 （RD）,山西為9 （WD）,河南為 10 （擴張強絕對脫鉤，SD）。東北地區經歷了連接階段，相對脫鉤階段和絕對脫鉤階段。 2017年，黑龍江整體經濟發展與總用水量的脫鉤程度為4（擴張相對負脫鉤），吉林為8（擴張相對脫鉤）；遼寧為9（擴張弱絕對脫鉤）。說明黑龍江整體經濟發展對水資源的依賴程度較高，總用水量速度已經超過了經濟發展的速度，屬于經濟不可持續發展的一種表現；⑤總水質足跡與經濟發展脫鉤情況：1988 - 2017年東部地區整體經濟發展與污水排放總量之間的脫鉤關系經歷了相對負脫鉤階段，相對脫鉤階段和絕對脫鉤階段，即在經濟增長的同時東部地區的污水排放量在減少，經濟發展與污水排放表現出強烈的脫鉤，開始進入綠色發展階段。 2017年，除河北的整體經濟發展與污水排放總量的脫鉤程度較低，僅有8 （RD）以外，其余省份均達到10 （SD）,即擴張強絕對脫鉤，說明這些省份在經濟快速增長的同時，污水排放量在不斷減少，經濟

224

正邁入綠色可持續的發展階段。西部地區經歷了相對負脫鉤階段，相對脫鉤階段和絕對脫鉤階段。 2017年，除陜西和青海的整體經濟發展與污水排放總量的脫鉤程度為 8 （擴張相對脫鉤）以外，西部地區其余省份的整體經濟發展與污水排放總量的脫鉤程度均達到 10（擴張強絕對脫鉤）。中部地區經歷了弱絕對脫鉤階段，相對脫鉤階段和絕對脫鉤階段。 2017年，中部地區所有省份的整體經濟發展與污水排放總量脫鉤程度均為10 （SD），脫鉤狀態為擴張強絕對脫鉤（SD）。東北地區經歷了絕對脫鉤階段，負脫鉤階段和絕對脫鉤階段。 1988- 2017 年間，吉林率先達到整體經濟發展與污水排放總量的相對脫鉤，遼寧次之，黑龍江最晚。

（4）通過實證分析水資源利用效率與經濟發展的耦合協調性及時空變化得出：

①水資源利用效率與經濟發展兩大系統之間相互適應、共同發展的協調性逐漸增強，但是，兩個系統的耦合協調度等級并沒有發生明顯的躍遷，1987- 2017年間，我國四大區域的水資源利用與經濟發展的耦合協調性呈：東部＞西部＞中部＞東北地區的態勢；

②除海南以外，東部地區其他省份水資源利用效率與經濟發展耦合協調基本保持在0.6 以上，以初級耦合協調和良好耦合協調為主；③西部地區各省份的水資源利用效率與經濟發展耦合協調基本處于勉強耦合協調和初級耦合協調的交替變化，僅西藏自 2004 年開始逐步達到良好耦合協調，與其人口少，人均水資源量多和人均污水足跡少有很大的關系；④中部地區各省份的協調度一直處于初級耦合協調區間，變化幅度不大，各地區的水資源利用效率與經濟發展的耦合協調性雖然總體上在改善，但離理想效果還有很大差距；⑤東北地區三省份的協調度一直處于下降趨勢，水資源與經濟發展的關系日漸緊張。隨著城鎮化水平提高和居民生活水平的不斷提升，加劇了資源消耗量的增長，同時廢棄物排放的絕對量也在增長，數據顯示，近30年各省的總用水量足跡和總水質足跡多在增長，其中， 2017年東北地區人均總水量足跡為 2585.69立方米/人

（全國第一），人均污水足跡為 335.75立方米/人（全國第二），東北地區節能減排的壓力和環境保護的壓力是持續增大的；⑥進一步對耦合協調度進行ESDA空間自相關分析得到，耦合協調度顯示出顯著的全局自相關和局部自相關，形成了局部聚集的 H

- H、 H- L、 L- H、 L- L 型空間聚集類型，大概可總結為東部地區的省份之間為互相促進，耦合程度較高（H-H）；中部地區和東北地區空間差異較大（H-L和L - H）；西部地區則大部分地區為耦合度較小的省份，且周圍省份也屬于耦合度低的狀態（L- L）。因此可持續發展的壓力依然較大，必須要保證經濟持續發展，兼顧水資源利用效

225 率等能力的提升，同時要減少污水赤字，進一步關注并解決日益復雜的環境問題；促進經濟、水資源系統的綜合提升，并且實現二者處于高水平的協調發展狀態。

綜上所述，水資源對經濟發展的尾效依然存在、水質水量與經濟發展的脫鉤不足、水資源與經濟發展的耦合協調性較差，均是我國水資源用水效率與經濟發展匹配度時空差別較大的原因。

8.2提高水資源利用效率與社會經濟匹配性的政策建議

本文基于水質足跡和水量足跡對水資源與經濟發展的尾效、脫鉤和耦合協調性以及空間自相關的實證分析對1987 - 2017年我國 31 省（市、自治區）水資源利用與經濟發展匹配度進行研究，得出近 30 年全國 31 省市的水資源與經濟發展的匹配度變化趨勢。同時，鑒于本文對我國用水質量和用水量方面的分析，以及對總（農業）水量與總（農業）水質與經濟發展匹配性的分析，對于我國今后的提高水資源利用效率與經濟可持續發展提出以下對策：

8.2.1優化區域產業結構及經濟布局

不同的產業部門和生產方式對水資源的使用和消耗是不同的，因此產業結構對水資源利用效率的影響是非常重要的。禁止部分區域引進高耗水、高污染項目，鼓勵發展節水的高新技術產業，促進產業結構深化調整和產品技術升級換代，提升工業用水處理和重復利用率。優化產業結構，優化水資源配置，要符合市場的實際發展狀況，提高工業和服務業的發展步伐，優化產業結構升級，把寶貴的水資源應用在用水投入少，經濟效益產出高的各種產業中，在人類的生活和生產的進程活動中，把提高用水效率和合理配置水資源放在第一考慮的地位，完善用水制度調控各產業用水，優化產業結構，控制高耗水產業比重，大量降低巨大耗水量。同時，調整農業種植結構，合理限制農業用水量，使有限的水資源向高效益、低耗水的作物配置。以產業結構調整來進一步促進水資源優化配置，促進經濟穩定、可持續發展與有效提高用水效率協同并進。

我國東北地區應抓住黨中央、國務院實施振興東北老工業基地這一契機，對產業結構和經濟布局做進一步調整。把用水量少、經濟效益大的電子信息、生物工程、商貿流通、現代服務業、先進裝備制造等行業作為發展經濟的重點來抓，運用高新技術改造傳統產業，促進工業產業全面向高、精、尖、深方向發展；調整工業布局，特別是對臨海型工業布局的調整，以有效的促進工業產業結構與布局和大連市水資源承載能力相適應。在調整農業產業結構方面，應大力推廣農業科技，并鼓勵、引導和扶持

226

農戶來種植耗水量低且產出高的農產品，科學合理的調整農業種植結構，合理減少高耗水作物的種植面積。另一方面，結合雨水集蓄利用，發展微灌、噴灌、滴灌、溫控等微機化控制技術為核心的農業高效園區，以減少農業的用水量。雖然根據目前實證結果來看，我國東部地區經濟與水的協調發展態勢比較樂觀，但為了能將次趨勢長久地保持下去，仍然需要東部地區加大優化產業結構的力度，選取更為合理的產業發展模式。我國西部地區應應依托現實優勢和未來的發展，大力發展第三產業和提升第一產業的生產效率，并整合產業資源，依托“一帶一路”的發展戰略，實現第三產業為主、第一、二為輔的區域發展目標，徹底改變粗放型的經濟增長方式。

8.2.2加強對非常規水資源的開發利用

隨著經濟的發展，水資源的利用量進一步增加，今后各個省（市、自治區）在保證地表水、地下水等常規水資源利用量的同時，應把重點轉移到非常規水源的開發、利用上來。例如，東部沿海地區應加大對海水淡化的研究，降低海水淡化的成本；在工業用水工藝中，加大對海水直接利用、海水淡化、循環利用及中水的使用量，盡可能少的使用淡水，以保證生活用水。對非常規水資源的開發和利用應包括：

①對污水再生水的回用。目前，我國的污水處理設施增長率依然不夠，污水離零排放還有很大的距離。同時，污水處理率回用率較低。工業用水量達到60%?65%。其中大部分工業自己鉆井提供水源。由于用水方便，導致工業耗水量巨大。要進一步提高工業用水效率，就要充分認識到，廢水也是一種可再生利用的水資源，利用好廢水是解決水資源短缺的有效途徑，是實現水資源合理利用的關鍵。一方面，采用節水技術和節水設備，調控工業生產用水，降低工業的低效率超量耗水；另一方面，要吸納全社會資金大力建設污水處理廠，使廢水處理產業由單一的政府投資和管理走向社會產業化，對使用回收用水的企業在政策上給予照顧和設施改造補貼力度等。

②對海水的淡化利用。鑒于東部沿海地區的海水直接利用前景廣闊，增長速度很快，因此在今后對非常規水資源的利用中，應重點加大對海水的直接利用。結合海水淡化成本高、海水中有多種對人類健康有益的礦物質的實際，通過海水淡化工藝改進保留海水中的對人體有益的礦物質生產礦物質飲用水。同時，可將大部分處理后的海水用于工業設備的間接冷卻、化工和水產養殖業上的洗滌、水產冷凍品的解凍、水產品初加工、洗浴、沖廁、清掃、鍋爐沖渣、除塵等。

8.2.3深化水價改革并逐步實施分級分質供水

我國雖然屬于“水量型”缺水，但是污水的排放量也是很大的。也就是說，雖然我國的污水處理率很高處在全國前列，但是污水處理后的回用率卻很低，大部分處理后的水白白排放到大海而沒有再利用。目前發達國家基本都己實行分質供水，國內一

227 些省市也把分質供水、優水優用作為發展方向。因此作為解決水資源短缺途徑，將“優水優用、分質供水”的理念貫穿到水資源配置的實踐之中，不僅可以實現水資源的循環利用，而且可降低產品的生產成本、降低污水排放量。隨著深度水處理技術的發展，為城市分質供水提供了技術上的可能性。主要體現在供水方式上的經濟性：對于用戶，由于低質水的使用，不需要為高質水低用而支付高質水的費用；對于供水企業，則可以只對水質要求很高的少量用水進行深度處理，而不必對大量用水深度處理，節約不必要的深度處理的資金。因此，實行“優水優用、分質供水”不僅可以使高質量水源在沒有任何危害的條件下提供給用戶，低水質及再生水將滿足用戶非飲用水的需求；同時還可以減少對優質水源的浪費，使大量的一般用水的水質要求不過分地提高，可避免投入大量資金用于新水源的建設和遠距離原水的輸送，大大減少原水水質處理的費用。

在此基礎上，我國政府對水價制定還需要進一步細化，據統計，我國最高水價僅為全球最高水價的1/10,平均水價僅為國際平均水價的1/3,低水價造成了大量水資源的消耗。因此，要深化體制改革，改革不合理水價制度，以水價調控用水結構。首先，在生活用水方面，政府要根據不同用水用戶和用水量，實行階梯價格，同時實行水費公開制度，讓用戶清楚收費項目，便于群眾監督，促進節水工作。在工業和農業用水方面，要綜合運用技術創新、價格管理和獎懲補貼等各種措施舉措協同推進，促進工農業用水機制改革同其他相關改革相銜接，既要促進節約用水、保障水利工程良性運行，又讓農民群眾用得起水，不影響農民種糧的積極性。

8.2.4改變節水思維建立節水型社會我國雖領土面積廣袤，但由于人口密度大，且水資源分布不均，地區差異顯著，因此，總體上來說是世界水資源極度短缺的國家之一。而水資源又是人類社會健康穩步發展的必要資源之一，因此務必要讓每個人轉變傳統用水陳舊觀念、深化全民節水意識。政府要充分利用普法活動、“世界水日”等各種契機，通過互聯網、廣播電視、報刊等媒介，大力宣傳與水相關的法律法規，提高全民的水保護利用法制意識。提高公民的節水意識，還要把水法制宣傳活動與建設節水型社會建設二者緊密結合起來，下大力度增強公眾的水資源保護意識、節約用水意識與依法用水觀念，使全社會民眾都來關心水、珍惜水和保護水，為節水型社會建設打造出良好的氛圍。

上世紀九十年代，我國試點首批“節水型城市”，應用節水技術一直在不斷進步，但是與國外節水相比還存在很大差距，因此在節水中應提出新標準和更高的要求。以前的節水措施雖然取得了很大成績，但是仍然沒有改變區域缺水和環境惡化局面，其主要原因在于以前只注重工程技術手段和微觀用水效率的提高、側重于末端用水環節和城市地區的節水，而缺乏從經濟社會協調發展的戰略高度，全面注重區域各類水資

228

源的整體優化配置和強化水資源開發利用全過程的科學管理。因此，今后的節水不應只“為節水而節水”，還應提倡社會的協作與優化。

8.2.5大力加強農業領域節水工作

根據數據分析1987到 2017年，農業水量足跡增長 11032.61 億立方米，年均增長率為 3.38%；近30年人均農業水量足跡增加了 659.04立方米/人，年均增長率 2.50%。農業用水增長迅速，同時農業產業中大水漫灌現象嚴重，用水收費不十分合理，地下水大量采用，以及通水設備滲漏現象嚴重等都會造成農業產業用水用水效率低下。因此，要提高水資源利用效率，首先要大力發展節水型農業。第一，要用先進的科學技術和管理辦法去提高農業綜合用水效益，根據農作物的不同特點，以及當地的技術條件，采用噴灌、滴管等節水設備進行農業灌溉，盡量減少化肥、農藥等污染地下水，實施水肥藥一體化技術提高農業用水效率。第二，根據區域和種植區的實際情況，調整農業產業結構、作物品種與布局，提高農田整體水分利用效率。第三，還可以降低土壤的無效蒸發，比如覆蓋地膜或秸稈還田覆蓋等，這些技術可以改善土壤的土質成分，促進作物的健康成長，而且能夠有效的保持水土，是提高農業用水效率的有效途徑。

綜上所述，要切實做好提高水資源利用效率的工作，保障我國經濟的健康穩步的發展，就必須做好強化公民節水意識，提高水循環利用，加強工農業的節水力度，優化產業結構，深化水價改革方案等工作。在每一個層面中都要嚴謹完善管理體制和機制，要不斷破除制約水資源可持續發展的各種障礙，推進水資源體制創新，使我國水資源開發利用和經濟發展走上良性循環的可持續發展軌道。

8.3研究不足與展望

8.3.1不足

水資源利用與經濟發展的匹配性研究一直是經濟可持續發展和水資源安全戰略的基礎課題之一。本研究對于水資源利用和經濟發展匹配性的實證研究中取得了一些成就，但水資源具有復雜性及動態性特征，且經濟的可持續發展也不僅僅受限制于水資源。因此，本文的研究雖然在研究內容和研究視角方面具有創新性，但是文中對水資源利用效率和經濟發展質量的研究仍然存在一些瑕疵，須待日后深入研究與完善：

(1)由于水資源利用是一個復雜的系統，影響水資源利用效率的因素有很多，但由于本文在水資源資源利用效率評價指標的選取上受數據的可獲得性的限制，一些指

229

標未考慮在內，對于水資源利用研究的系統性和規范性有所影響，最后的結果仍然可能會存在一定的誤差，因此，需在評價指標選取上進行更加深入的研究。

(2)由于時間和工作量的限制，本文僅對 31 省(市、自治區)的水資源利用與經濟發展的匹配性進行了評價，只是從宏觀上對水資源利用效率和經濟的可持續發展進行把握，并沒有對內部的各個地市進入深入探討，沒有對于不同城市類型與水資源利用效率之間的關系進行研究，下一步可以有選擇性的選擇典型的不同城市，根據不同的水資源條件和社會經濟發展水平的典型城市進行綜合評價，根據評價結果劃分城市類型，對不同城市類型的發展策略提出不同的發展建議，進一步增強水資源利用與經濟可持續發展匹配性研究在可持續發展戰略層面的研究價值。

8.3.2展望根據對本文現有研究的總結和分析，展位未來對水資源利用和經濟發展匹配性的研究可以在以下兩方面繼續深入補充：

(1)對虛擬水戰略的研究可以從以下幾個方面深入：①開展虛擬水戰略的理論基礎研究，豐富和擴充實施虛擬水戰略的理論基石。由單一的國際貿易理論基礎擴展到經濟、生態、社會等多個領域，為虛擬水戰略提供更豐富的理論支撐；②開展對虛擬水戰略的市場運行機制的探索研究。對虛擬水戰略的研究最終將要落實到如何實施的階段。虛擬水戰略的市場運行模式、決策機制、調節和完善手段等方面將會成為未來虛擬水戰略的研究重點；③開展虛擬水戰略對社會整體福利影響的研究。虛擬水戰略的積極作用已經得到了普遍的認可，但是其對經濟、生態、社會福利影響的整體性研究較少，在考慮社會整體福利影響的前提下分析虛擬水戰略的可持續性，可以提高對有關虛擬水戰略決策的科學性。

(2)對經濟發展質量可以進一步進行更深入的研究。本文現有對經濟發展的計算僅從 GDP 的實際值出發，對經濟發展質量方面的研究還有待補充。進一步核算經濟發展質量，再將經濟發展質量納入經濟發展與水資源利用的研究，將對水資源與經濟發展匹配性的研究有更進一步的精確結果。

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