中國人均灰水生態(tài)足跡變化驅(qū)動效應(yīng)測度及時空分異

張智雄,孫才志,2,*

1 遼寧師范大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,大連 116029 2 遼寧師范大學(xué)海洋經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展研究中心,大連 116029

隨著中國社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人口增長,水體污染嚴(yán)重和廢水排放的增加已成為中國水資源面臨的主要問題。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,進(jìn)入21世紀(jì)以來,工業(yè)廢水和城鎮(zhèn)生活污水排放量呈逐年遞增的趨勢,水污染狀況不容忽視。鑒于此,探索中國水污染加劇的主要驅(qū)動因素,合理分析各驅(qū)動因素之間的強(qiáng)弱效應(yīng),可以為控制水污染狀況加劇提供科學(xué)的參考依據(jù)。

Hoekstra等在2008年首次提出了“灰水足跡”的概念[1],隨著研究的進(jìn)一步推進(jìn),灰水足跡的涵義也進(jìn)一步完善,2011年水足跡網(wǎng)絡(luò)的灰水足跡工作小組將灰水足跡定義為以水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)為基準(zhǔn),將污染負(fù)荷稀釋至高于特定環(huán)境水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)所需淡水的體積[2]。灰水足跡的提出為水污染領(lǐng)域的研究提供了新的研究思路。在國外,多名專家和學(xué)者通過不同的方式測算了灰水足跡并分析了其運移情況[3- 4],而其余研究主要集中在對國家和區(qū)域以及工農(nóng)業(yè)產(chǎn)品灰水足跡測度和分析[5- 10]。在國內(nèi),對灰水足跡以及水污染的研究已經(jīng)取得了一系列成果,但目前針對灰水足跡的研究仍然處于初級階段,國內(nèi)灰水足跡研究尚處于引進(jìn)消化階段,主要是對國外研究方法的學(xué)習(xí)和應(yīng)用[11],并且研究多集中在對農(nóng)畜產(chǎn)品灰水足跡的測度及分析方面[12- 13],2015年后,孫才志、韓琴等對中國31個省市的灰水足跡進(jìn)行了較為全面的測算,并對其時空分類特性進(jìn)行了分析[14- 15],并將之前廣泛運用于碳排放研究的Kaya恒等式引入到灰水足跡研究領(lǐng)域[11],將灰水足跡影響因素分為六個驅(qū)動效應(yīng)來研究,推動了灰水足跡的研究進(jìn)展；而近年來,國內(nèi)有更多的學(xué)者將Kaya恒等式運用到水污染的研究領(lǐng)域,馬麗利用Kaya恒等式和LMDI模型分析了中國工業(yè)廢水變化的影響因素[16]；凌立文等基于Kaya 恒等式與LMDI分解法探討了廣東省工業(yè)廢水的影響因素[17]。新方法的運用也為灰水足跡的研究提供了新的切入點。從已有的研究文獻(xiàn)來看,目前對灰水的研究主要集中在區(qū)域和產(chǎn)品的灰水足跡測算和灰水足跡內(nèi)部因素進(jìn)行研究分析方面,而不同地區(qū)的人口、面積和經(jīng)濟(jì)情況均有差異,只對區(qū)域灰水足跡內(nèi)部因素分析評價并不能客觀反映出人口、經(jīng)濟(jì)等因素對灰水足跡變化的影響。

本文將水生態(tài)足跡以面積為單位量化人類消耗水資源情況的方法引入灰水足跡研究中來,將量化吸收污染物所需水量轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的產(chǎn)水面積,相較于灰水足跡以體積為量化單位的方法而言,可直觀反映污染物面源污染面積大小以及區(qū)域水資源所承載的污染物壓力的情況。此外,當(dāng)前對灰水足跡影響因素的研究主要集中在經(jīng)濟(jì)、人口和水效率方面,研究這些因素時通常只考慮總?cè)丝跀?shù)和GDP的影響,而灰水產(chǎn)生主要是由生產(chǎn)活動造成的,其中資本和勞動力是生產(chǎn)活動中兩個關(guān)鍵的生產(chǎn)要素,但目前的研究沒有考慮此類因素的成果。鑒于此,本文在測算灰水生態(tài)足跡的基礎(chǔ)上引入擴(kuò)展的Kaya恒等式建立因素分解模型,采用LMDI模型對影響中國人均灰水生態(tài)足跡年際變化的驅(qū)動效應(yīng)進(jìn)行定量測算,探索資本、勞動力和用水強(qiáng)度等因素對人均灰水生態(tài)足變化的影響,以期擴(kuò)展灰水生態(tài)足跡和水生態(tài)足跡研究方法。

1 研究方法及數(shù)據(jù)來源

1.1 水生態(tài)足跡

水生態(tài)足跡是指一定人口和經(jīng)濟(jì)規(guī)模條件下維持水資源消費和自然環(huán)境進(jìn)化所必需的水資源用地面積[18]。測算方法參照文獻(xiàn)[19]將其分為表示生活、生產(chǎn)和生態(tài)用水足跡的水量生態(tài)足跡和表示水污染的灰水生態(tài)足跡。與水足跡以體積為單位相比,可更直觀的展現(xiàn)生產(chǎn)生活對當(dāng)?shù)厮Y源占用情況。計算公式為：

WEF=WER+GWEF

(1)

式中,WEF為水足跡生態(tài),WER為水量生態(tài)足跡,GWEF為灰水生態(tài)足跡。水量生態(tài)足跡是對傳統(tǒng)水足跡中綠水和藍(lán)水足跡部分所需產(chǎn)水面積進(jìn)行測算,計算公式為：

(2)

式中,WER為區(qū)域人均水生態(tài)足跡,WF為區(qū)域水足跡(不包括灰水足跡),γ為全球水資源均衡因子,w為水資源世界平均生產(chǎn)能力。區(qū)域水足跡WF的計算方法采用之前對水足跡的研究文獻(xiàn)[20]中的計算方法,在此不再贅述,文獻(xiàn)[20]中的水污染足跡將不計入水量生態(tài)足跡的測算范圍。

1.2 灰水生態(tài)足跡

之前研究文獻(xiàn)將灰水足跡定義為以水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)為基準(zhǔn),將污染負(fù)荷稀釋至高于特定環(huán)境水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)所需淡水的體積[14]?；宜鷳B(tài)足跡則是將稀釋這些污染負(fù)荷所需淡水的體積轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的產(chǎn)水面積。參照Arjen Y. Hoekstra等編著的《水足跡評價手冊》[2]中對灰水足跡計算方法,選取化學(xué)需氧量(COD)和氨氮(NH3)為主要測算對象,將灰水生態(tài)足跡分為工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生活三個子賬戶,其中農(nóng)業(yè)部分包括種植和養(yǎng)殖業(yè)兩部分,生活污水與工業(yè)污水同屬于點源污染且主要污染物相同,故計算同工業(yè)灰水生態(tài)足跡。計算公式為：

GWEF=GWEFi+GWEFa+GWEFl

(3)

(4)

(5)

Ll-COD(或Ll-NH3)=畜禽數(shù)量×飼養(yǎng)周期×糞污染物含量×流失率×(日排糞量+日排尿量)

(6)

式中,GWEFi、GWEFa、GWEFl、GWEFf、GWEFh分別為工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生活、種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)灰水生態(tài)足跡,α為氮肥淋失率,Appl為氮肥施用量,Li-COD、Li-NH3分別為區(qū)域內(nèi)工業(yè)COD、NH3的排放濃度,Ll-COD、Ll-NH3分別為養(yǎng)殖業(yè)COD、NH3排放濃度,CCOD、CNH3分別為國內(nèi)單位面積水域COD、NH3排放達(dá)標(biāo)濃度。

1.3 擴(kuò)展的Kaya 恒等式

Kaya恒等式是日本學(xué)者Yoichi Kaya于1989年提出的[21]并廣泛用于碳排放方面的研究,經(jīng)過多年研究擴(kuò)展,現(xiàn)已廣泛應(yīng)用到能源研究領(lǐng)域。Kaya恒等式將碳排放主要分解為4個影響因素,公式如下：

(7)

式中,G代表國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP),E代表能源消費；G/P代表人均GDP,E/G代表能源消費強(qiáng)度,C/E代表能源消費碳強(qiáng)度。為更好的表述人均灰水生態(tài)足跡產(chǎn)出的影響因素,將Kaya恒等式進(jìn)行擴(kuò)展表示為：

(8)

式中,CS為區(qū)域資本存量,Pw為區(qū)域勞動人口數(shù)量。本文將影響人均灰水生態(tài)足跡變化的因素分解為五個驅(qū)動效應(yīng),即：f=Pw/P,勞動人口占總?cè)丝诒戎?經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng)。勞動力是重要生產(chǎn)要素也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動力,選取此效應(yīng)來反映參與經(jīng)濟(jì)活動人口比例對人均灰水生態(tài)足跡變化的影響；d=CS/Pw,資本-勞動比,資本深化效應(yīng)。資本是重要的生產(chǎn)要素,隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會主義工業(yè)化,經(jīng)濟(jì)也在向資本密集型過度,選取資本深化效應(yīng)有助于分析資本因素對人均灰水生態(tài)足跡變化的影響；o=G/CS,產(chǎn)出資本比,資本效率效應(yīng)。反應(yīng)區(qū)域資本產(chǎn)出效率對人均灰水生態(tài)足跡變化的影響；w=WER/G,水生態(tài)足跡強(qiáng)度。表示區(qū)域的足跡強(qiáng)度效應(yīng),選取此項來表示用水強(qiáng)度對人均灰水生態(tài)足跡的影響；e=GWEF/WER,灰水生態(tài)足跡產(chǎn)出系數(shù),環(huán)境效率效應(yīng),反映區(qū)域灰水生態(tài)足跡占水生態(tài)足跡的比例。本文參照單豪杰的算法[22],運用永續(xù)盤存法計算資本存量,采用10.96%的折扣率,對于西藏缺失的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)數(shù)據(jù),把靠近西藏且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似的新疆和青海的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)的算術(shù)平均值作為替代指標(biāo)。

1.4 LMDI分解法

對數(shù)平均迪氏指數(shù)方法(Logarithmic Mean Divisia Index, LMDI)由新加坡學(xué)者B.W. Ang等人提出[23- 24],最初應(yīng)用于碳排放研究領(lǐng)域,主要用于分析能源強(qiáng)度變化,是目前國際上常用的因素分解模型[23],是一種完全的、不產(chǎn)生殘差的分解分析方法,并且LMDI分解法的乘積形式、加和形式都是無差異的[24]。

(9)

其中：

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

1.5 研究對象和數(shù)據(jù)來源

本文以中國31個省、直轄市、自治區(qū)(以下簡稱省市,不包含港澳臺地區(qū))2000—2014年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為參考,測算各省市的灰水生態(tài)足跡和人均灰水生態(tài)足跡。污染物排放量、人口等數(shù)據(jù)取自《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國水資源公報》,《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》以及各省市統(tǒng)計年鑒；測算灰水生態(tài)足跡所需數(shù)據(jù)來源參照文獻(xiàn)[14- 15]在此不在贅述；全球水資源均衡因子γ和水資源世界平均產(chǎn)生能力w參照世界自然基金會計算結(jié)果[19],取γ=5.19,w=3140 m3/hm2；選取全國平均氮肥淋失率α=7%[14]；根據(jù)《污水綜合排放標(biāo)準(zhǔn)》(GB8978—1996)中一級排放標(biāo)準(zhǔn),選取COD和NH3排放達(dá)標(biāo)濃度分別為60、15 mg/L[15]。

圖1 2000—2014年中國灰水生態(tài)足跡變化圖 Fig.1 The change of gray water ecological footprint and per capita gray water ecological footprint in China from 2000 to 2014

2 計算結(jié)果及分析

2.1 灰水生態(tài)足跡時間差異

依據(jù)公式(1)計算可知,研究期內(nèi)中國的灰水生態(tài)足跡和人均灰水生態(tài)足跡總體上都經(jīng)歷了一個先上升又下降的趨勢,2000—2006年中國的灰水生態(tài)足跡呈先降后增的趨勢,2000到2002年灰水生態(tài)足跡由14453.85×104hm2降至14168.04×104hm2,2006年上升到15595.14×104hm2,自2007年起開始逐漸下降,到2014年已降至13109.44×104hm2。這主要源于政策監(jiān)管力度加大和產(chǎn)業(yè)水平不斷升級,污染物排放和灰水產(chǎn)出得到了有效控制[15]。根據(jù)圖1可知,人均灰水生態(tài)足跡變化趨勢與灰水生態(tài)足跡相近,由于人口增長率較低且基數(shù)較大,故人均灰水生態(tài)足跡受人口變化影響較小。

2.2 灰水生態(tài)足跡空間差異

各省市的灰水生態(tài)足跡整體分布見圖2,呈西高東低分布。四川和河南兩省15年的平均灰水生態(tài)足跡分別為1044.86×104hm2和1004.50×104hm2,作為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)和人口大省,為達(dá)到作物增產(chǎn)的目的不合理的增加化肥農(nóng)藥的施用量,同時大量畜禽糞便不合理處置,造成其農(nóng)業(yè)灰水足跡和灰水生態(tài)足跡較高[25- 26]；北京年平均灰水生態(tài)足跡為90.17×104hm2,是31個省市中的最小值。東中部各省市的灰水生態(tài)足跡整體呈現(xiàn)先升后降的趨勢,大多數(shù)省市灰水生態(tài)足跡下降趨勢較為明顯,西部的部分省市灰水生態(tài)足跡出現(xiàn)了增長現(xiàn)象,內(nèi)蒙古、云南、甘肅、青海、新疆的灰水生態(tài)足跡均有一定程度的上升。2000年中國開始實施“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略,西部經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展也帶來能耗和人口增長,糧食需求也不斷增加,為達(dá)到增產(chǎn)而大量使用農(nóng)藥、化肥造成農(nóng)業(yè)污染,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)水環(huán)境問題日漸突出；由于各地區(qū)科技發(fā)展程度不同,環(huán)保門檻也不一致,被東部地區(qū)淘汰的產(chǎn)業(yè),卻被中西部地區(qū)以優(yōu)惠政策引進(jìn),導(dǎo)致了“東污西移”,污染處理設(shè)備與發(fā)展速度不匹配也是灰水生態(tài)足跡增加的原因。人均灰水生態(tài)足跡的空間分布如圖3所示,與灰水生態(tài)足跡空間分布特征相似,人均灰水生態(tài)足跡平均值最小的地區(qū)是北京(0.06 hm2/人),最大的地區(qū)是西藏(0.88 hm2/人),西部地區(qū)人口密度相對較低,也是人均灰水生態(tài)足跡較高的原因。

圖2 中國省際灰水生態(tài)足跡分布圖(104 hm2)Fig.2 The map of gray water ecological footprint in China

圖3 中國省際人均灰水生態(tài)足跡分布圖/(hm2/人)Fig.3 The map of per gray water ecological footprint in China

3 人均灰水生態(tài)足跡產(chǎn)出的驅(qū)動因素分析

基于LMDI分解模型定量測算了經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng),資本深化效應(yīng),資本效率效應(yīng),足跡強(qiáng)度效應(yīng),環(huán)境效率效應(yīng)對全國(見表1)以及各省市(見表2)人均灰水生態(tài)足跡產(chǎn)出的貢獻(xiàn)作用。足跡強(qiáng)度效應(yīng)呈減量效應(yīng)特點,用水強(qiáng)度不斷降低對灰水生態(tài)足跡的降低有著重要作用；資本深化效應(yīng)呈增量效應(yīng)特點,工業(yè)化時期大量資本投入是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的源動力,經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大需要強(qiáng)大的用水量來支撐；環(huán)境效率效應(yīng)和資本效率效應(yīng)呈減量效應(yīng)特點,但效應(yīng)值相對較低,灰水生態(tài)足跡降低和資本產(chǎn)出效率較低是二者呈減量效應(yīng)的主要原因；經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng)呈微弱增量效應(yīng)特點,人口的低增長率是經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng)值較低的主要原因。為直觀分析各驅(qū)動效應(yīng)的空間特征,本文采用ISODATA聚類模型[27]將31個省市的測算結(jié)果按照強(qiáng)、中、弱驅(qū)動在空間上進(jìn)行聚類(見表3),并作出了各省市各個聚類分布圖(圖4),然后對每一類驅(qū)動進(jìn)行具體分析。

表1 中國人均灰水生態(tài)足跡效應(yīng)分解/(hm2/人)

表2 中國各省市人均灰水生態(tài)足跡效應(yīng)分解/(hm2/人)

香港,澳門,臺灣數(shù)據(jù)暫缺

表3 中國人均灰水生態(tài)足跡產(chǎn)出變化的驅(qū)動效應(yīng)聚類表/(hm2/人)

注：表中數(shù)字分別代表了經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng),資本深化效應(yīng),資本效率效應(yīng),足跡強(qiáng)度效應(yīng),環(huán)境效率效應(yīng); 香港、澳門、臺灣數(shù)據(jù)暫缺

3.1 經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng)

中國經(jīng)濟(jì)高速增長很大程度上源于勞動力的充分供給[28],勞動人口的增加同時也不可避免伴隨著生活污水和工業(yè)廢水排放的增加。經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng)絕對值在5個驅(qū)動效應(yīng)值中最小,年均值為0.0006 hm2/人,由于人口增長率較低,經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng)值較低,個別年份和省份還會隨人口數(shù)量波動呈現(xiàn)減量效應(yīng)的特點。

圖4 中國人均灰水生態(tài)足跡驅(qū)動效應(yīng)聚類圖Fig.4 Driving effects cluster map of pergray water ecological footprint output in China

經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng)強(qiáng)驅(qū)動的地區(qū)是北京、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、福建、廣東、廣西、海南、貴州、西藏、新疆。研究期內(nèi)西藏的經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng)年平均值為0.0114 hm2/人,在所有省市中效應(yīng)值最高。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展,產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴(kuò)大帶動了勞動人口增加,同時由于地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施較為落后,排污和監(jiān)管措施不夠完善,導(dǎo)致了人均灰水生態(tài)足跡的增加,經(jīng)濟(jì)活度增量效應(yīng)特點加劇了人均灰水生態(tài)足跡增長；北京、吉林、黑龍江、福建、廣東、海南的經(jīng)濟(jì)多元化發(fā)展帶動了勞動人口的增長,這些地區(qū)人口數(shù)量較高,且人口增長率低于就業(yè)人口增長比率,經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng)呈增量特點；內(nèi)蒙古、廣西、貴州、新疆地處中國西部,經(jīng)濟(jì)規(guī)模不斷擴(kuò)大和勞動人口數(shù)量增長,加劇了水資源和水環(huán)境壓力,使得這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng)處于強(qiáng)驅(qū)動水平。

3.2 資本深化效應(yīng)

經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng)中驅(qū)動水平的地區(qū)包括河北、山西、遼寧、浙江、安徽、江西、山東、河南、湖南、四川、云南、陜西、寧夏,大多數(shù)位于中國的中部和中西部地區(qū)。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展,這些地區(qū)的勞動人口數(shù)量增長率也較為平穩(wěn),且2014年的地區(qū)人均灰水生態(tài)足跡較2000年有所降低,增量效應(yīng)特點未造成人均灰水生態(tài)足跡的增加,故處于中等驅(qū)動水平；云南地處于西部,其人均灰水生態(tài)足跡有上升趨勢,增量效應(yīng)的特點加劇了人均灰水生態(tài)足跡的上升,得益于效應(yīng)值較低,故只處于中等驅(qū)動水平。

經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng)弱驅(qū)動水平的地區(qū)有天津、上海、江蘇、湖北、重慶、甘肅、青海。這些省市的經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng)值呈減量效應(yīng)特點。除甘肅和青海外,其余地區(qū)的人均灰水生態(tài)足跡均呈下降趨勢。甘肅和青海的就業(yè)人口數(shù)量增長趨勢低于人口增長比例,區(qū)域經(jīng)濟(jì)落后致使當(dāng)?shù)厝瞬帕魇闆r較為明顯[29],經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng)的減量特征對人均灰水生態(tài)足跡的上升沒有起到抑制作用,故處于弱驅(qū)動；天津、上海、江蘇、湖北、重慶5個省市是中國人口和經(jīng)濟(jì)規(guī)模較大的地區(qū),且經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)較為合理,地區(qū)勞動人口比重較為穩(wěn)定,隨著經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向資本密集型,勞動人口有向其他地區(qū)轉(zhuǎn)移的趨勢,經(jīng)濟(jì)活度減量效應(yīng)特點也促進(jìn)了區(qū)域的人均灰水生態(tài)足跡的降低,但是由于效應(yīng)絕對值很低,只能處于弱驅(qū)動水平。3.2 資本深化效應(yīng)

研究期內(nèi)的資本深化效應(yīng)均值為0.0154 hm2/人,是最明顯的增量效應(yīng)。資本存量的大小決定了社會生產(chǎn)力水平乃至社會經(jīng)濟(jì)關(guān)系的變化[30],資本深化是伴隨工業(yè)化進(jìn)程而出現(xiàn)的一個客觀現(xiàn)象[31]。隨著資本存量不斷增長,經(jīng)濟(jì)從勞動密集型向資本密集型轉(zhuǎn)化,資本增速遠(yuǎn)高于就業(yè)人口,各省市都在經(jīng)歷著持續(xù)的資本深化過程。經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)資本深化效應(yīng)值較低,表明中國經(jīng)濟(jì)已有向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)化的趨勢。

資本深化效應(yīng)強(qiáng)驅(qū)動的地區(qū)是西藏,研究期內(nèi)的效應(yīng)均值高達(dá)0.1671 hm2/人。西部大開發(fā)實施以來西藏的就業(yè)人口和資本投入增長迅速,由于經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較為薄弱且地區(qū)人口較少,需要大量的資本投入來帶動經(jīng)濟(jì)的增長,研究期內(nèi)西藏的社會固定資產(chǎn)投資年平均增速超過20%,資本存量也在迅速增長,而就業(yè)人口數(shù)量增長比例則低于資本存量增長的速度,特別是2011年后地區(qū)的就業(yè)人口數(shù)區(qū)域穩(wěn)定,資本深化效應(yīng)的增量特點也越來越明顯,故資本深化效應(yīng)處于強(qiáng)驅(qū)動水平。

資本深化效應(yīng)中驅(qū)動的地區(qū)包括內(nèi)蒙古、吉林、江西、廣西、貴州、云南、甘肅、青海、寧夏。其中的大多數(shù)地區(qū)都處于中國的西部地區(qū),西部大開發(fā)以來的資本投入增加趨勢愈發(fā)明顯,資本增長速度明顯大于勞動力增長速度,各省市經(jīng)歷著持續(xù)的資本深化過程。內(nèi)蒙古、江西、貴州、云南、甘肅、青海的人均灰水生態(tài)足跡呈增長趨勢,資本深化效應(yīng)值在所有省市中排名較靠前,由于經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較為薄弱,經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要是靠資本投入來推動,且經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)仍以污染較高的一、二產(chǎn)業(yè)為主,故地區(qū)的人均灰水生態(tài)足跡也有一定增加;而貴州的人口數(shù)量有所降低,更加加劇了這一現(xiàn)象,故處于中驅(qū)動水平；其余三個省市的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中仍然是第二產(chǎn)業(yè)占主導(dǎo)地位,雖然人均灰水生態(tài)足跡的變化呈降低趨勢,但是效應(yīng)值偏高,對人均灰水生態(tài)足跡的仍起到促進(jìn)增長作用,故處于中等驅(qū)動水平。

資本深化效應(yīng)弱驅(qū)動的地區(qū)包括北京、天津、河北、山西、遼寧、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、山東、河南、湖北、湖南、廣東、海南、重慶、四川、陜西、新疆。大多數(shù)處于中國的東部和中部地區(qū),人均灰水生態(tài)足跡呈下降趨勢。經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的東部地區(qū)資本深化的效應(yīng)值較低,社會資本投入相對穩(wěn)定,地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為合理,地區(qū)經(jīng)濟(jì)有從資本密集型向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)化趨勢,加之地區(qū)的人均灰水生態(tài)足跡較低,資本深化效應(yīng)值也較小,故處于弱驅(qū)動水平；中部地區(qū)的效應(yīng)雖然較東部地區(qū)高,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也不如東部地區(qū)合理,資本投入的增長和就業(yè)人口增長相對穩(wěn)定,且與強(qiáng)、中驅(qū)動地區(qū)相比效應(yīng)值較低,地區(qū)人均灰水生態(tài)足跡呈下降趨勢,故資本深化效應(yīng)處于弱驅(qū)動水平。

3.3 資本效率效應(yīng)

資本效率效應(yīng)是三個呈減量效應(yīng)特點的效應(yīng)中效應(yīng)值中絕對值最小的一個,只有少數(shù)省市呈現(xiàn)增量效應(yīng)特點。目前中國正處于社會主義工業(yè)化時期,工業(yè)尤其是重工業(yè)相對其他行業(yè)要求有很高的資本投入量,而資本生產(chǎn)率偏低[30],這也是社會生產(chǎn)總值的增加速度低于資本投入速度的主要原因。

資本效率效應(yīng)強(qiáng)驅(qū)動的地區(qū)是西藏。研究期內(nèi)西藏的資本效率效應(yīng)值為-0.0615 hm2/人,是所有省市中效應(yīng)絕對值最大的省份。隨著西部大開發(fā)的推進(jìn),西藏的資本投入增長迅速,生產(chǎn)總值也有較大的提升。但是地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施的投資占據(jù)了資本投入的較大比例,雖然地區(qū)生產(chǎn)總值有所增加,但現(xiàn)階段地區(qū)的產(chǎn)能還未被完全發(fā)揮,資本的利用效率不高致使資本效率減量特點明顯。同時,西藏的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較為薄弱,基礎(chǔ)建設(shè)投資必不可少,但目前而言基礎(chǔ)設(shè)施投資所產(chǎn)生的抑制作用明顯占主導(dǎo)地位,減量效應(yīng)也對當(dāng)?shù)厝司宜鷳B(tài)足跡降到較大的降低作用,使得資本效率效應(yīng)處于強(qiáng)驅(qū)動水平。

資本效率效應(yīng)中驅(qū)動水平的地區(qū)包括內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、廣西、青海,主要位于中國東北和西部地區(qū),資本效率效應(yīng)呈減量效應(yīng)特點,效應(yīng)值也呈逐年下降趨勢,并且產(chǎn)業(yè)多以工業(yè)和農(nóng)業(yè)為主。內(nèi)蒙古、青海的人均灰水生態(tài)足跡呈增加趨勢,西部大開發(fā)以來兩地區(qū)的投資力度不斷增加,但地區(qū)正處于工業(yè)化階段,前期投入需求較高的工業(yè)占據(jù)了較大比例的投資,受限于自身原因,資本利用效率不高的同時還導(dǎo)致了人均灰水生態(tài)足跡上升,減量效應(yīng)雖然明顯,但只能處于中驅(qū)動水平；其余4個省份人均灰水生態(tài)足跡呈波動下降趨勢,其中東三省是中國主要的工農(nóng)業(yè)基地,也是產(chǎn)能過剩主要集中領(lǐng)域,“東北振興”以來,政策大多聚焦于項目投資上[32],投資未發(fā)揮應(yīng)有的產(chǎn)能,故資本效率效應(yīng)處于中等驅(qū)動水平。

資本效率效應(yīng)弱驅(qū)動水平的地區(qū)包括北京、天津、河北、山西、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、海南、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、新疆。其中,北京、天津、上海、廣東、貴州5個省市的資本效率效應(yīng)值為正,區(qū)域的資本利用效率呈現(xiàn)良好狀態(tài),除貴州人均灰水生態(tài)足跡變化不明顯之外,其余4個省市的人均灰水生態(tài)足跡均有較為明顯的下降,故對人均灰水足跡的變化影響較弱,資本效率效應(yīng)只處于弱驅(qū)動水平；福建、江西、云南、甘肅的人均灰水生態(tài)足跡有一定的增加,中西部的省份資本利用效率不高,加之地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型導(dǎo)致了人均灰水生態(tài)足跡上升；其余省市的效應(yīng)值與強(qiáng)驅(qū)動和中驅(qū)動的地區(qū)相比明顯偏小,部分省市的人均灰水生態(tài)足跡變化幅度較小,資本效率效應(yīng)對人均灰水生態(tài)足跡的影響較弱,故處于弱驅(qū)動水平。

3.4 足跡強(qiáng)度效應(yīng)

2000—2014年中國31個省市的足跡強(qiáng)度效應(yīng)呈明顯的減量效應(yīng)特點,全國平均效應(yīng)值為-0.0122 hm2/人,經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動用水強(qiáng)度逐步降低和用水效率提高,對人均灰水生態(tài)足跡降低有著積極的作用。

足跡強(qiáng)度效應(yīng)強(qiáng)驅(qū)動的地區(qū)是西藏。2000年西藏的水生態(tài)足跡強(qiáng)度高達(dá)4.89 hm2/104元,到2014年下降到0.71 hm2/104元,降幅達(dá)85.38%,并且在研究期內(nèi)西藏的人均灰水生態(tài)足跡也呈波動下降的趨勢,從2000年的0.91 hm2/人下降到2014年的0.81 hm2/人,水資源利用效率的提升對人均灰水生態(tài)足跡的減少起到了促進(jìn)作用,故西藏足跡強(qiáng)度效應(yīng)處于強(qiáng)驅(qū)動水平。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展,西藏的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資增多,基礎(chǔ)設(shè)施也不斷完善,但同時仍要看到西藏的水生態(tài)足跡強(qiáng)度仍然是所有省市中最高的。

足跡強(qiáng)度效應(yīng)中驅(qū)動的地區(qū)包括內(nèi)蒙古、吉林、廣西、四川、貴州、青海、寧夏。青海、貴州、四川、內(nèi)蒙古的水生態(tài)足跡強(qiáng)度降幅均排在31個省市的前列,青海的水生態(tài)足跡強(qiáng)度降幅達(dá)90.71%,排在31個省市的第一位。與強(qiáng)驅(qū)動的西藏地區(qū)相比,青海和內(nèi)蒙古的人均灰水生態(tài)足跡在研究期內(nèi)呈波動上升的趨勢,雖然足跡強(qiáng)度效應(yīng)的減量值較大,但是由于其他驅(qū)動因素的影響,人均灰水生態(tài)足跡未能呈現(xiàn)持續(xù)減少趨勢,故只處于中等驅(qū)動水平；吉林、廣西、寧夏研究期內(nèi)的人均灰水生態(tài)足跡有所下降,四川和貴州的人均灰水生態(tài)足跡變化不明顯,雖然這些省市的足跡強(qiáng)度有了較大幅度的下降,但受限于其他因素的影響,人均灰水生態(tài)足跡的變化幅度較小,故足跡強(qiáng)度效應(yīng)處于中等驅(qū)動水平。

足跡強(qiáng)度效應(yīng)弱驅(qū)動的地區(qū)包括北京、天津、河北、山西、遼寧、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、海南、重慶、云南、陜西、甘肅、新疆。北京、上海、福建、廣東等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省市的人均灰水生態(tài)足跡呈逐年減小趨勢,并且已經(jīng)保持了較低的用水強(qiáng)度,足跡強(qiáng)度降低的空間不大；山西、陜西、江西等中部省市人均灰水生態(tài)足跡也低于全國平均水平,這些省市已經(jīng)意識到控制污染物排放的必要性,盡管水生態(tài)足跡強(qiáng)度都有明顯的下降,但是人均灰水生態(tài)足跡降幅不明顯,故處于弱驅(qū)動水平；云南、甘肅研究期內(nèi)的人均灰水生態(tài)足跡呈增長趨勢,新疆的人均灰水生態(tài)足跡變化幅度較小,隨著經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展和科技水平提升,水生態(tài)足跡強(qiáng)度有了明顯降低,但是污染物排放控制設(shè)備以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式都處于較為落后狀態(tài),污染物排放控制措施還需要進(jìn)一步完善,足跡強(qiáng)度的減量效應(yīng)與人均灰水生態(tài)足跡變化趨勢不同,故只處于弱驅(qū)動水平。

3.5 環(huán)境效率效應(yīng)

環(huán)境效率效應(yīng)呈減量效應(yīng)的特點,其全國貢獻(xiàn)均值為-0.0028 hm2/人。除西部個別省市的環(huán)境效率效應(yīng)呈增量效應(yīng)特點外,大多數(shù)省市都呈現(xiàn)出減量效應(yīng)特點。水生態(tài)足跡和灰水生態(tài)足跡共同決定著環(huán)境效率效應(yīng)的變化,在各省市水生態(tài)足跡都在增長的前提下,灰水生態(tài)足跡的變化趨勢尤為關(guān)鍵。

環(huán)境效率效應(yīng)強(qiáng)驅(qū)動的地區(qū)是吉林、廣西、青海、寧夏。其中,寧夏人均灰水生態(tài)足跡的環(huán)境效率效應(yīng)絕對值在所有省市中排在第一位,吉林、廣西也位居前列。研究期內(nèi)3個省份的工業(yè)和生活灰水足跡均呈下降趨勢,隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技水平進(jìn)步,這些地區(qū)對水資源的利用效率在不斷提升,灰水生態(tài)足跡占水生態(tài)足跡的比例也在逐年降低,點源污染的控制方面得到了極大地改善；青海的環(huán)境效率效應(yīng)為正,且效應(yīng)值較高,地區(qū)的人均灰水生態(tài)足跡也呈現(xiàn)上升趨勢,工業(yè)灰水生態(tài)足跡的增長最為明顯,農(nóng)業(yè)和生活灰水生態(tài)足跡也有相應(yīng)增加,研究期內(nèi)青海的第二產(chǎn)業(yè)比重持續(xù)增大,第三產(chǎn)業(yè)比重卻在降低,這也是地區(qū)實現(xiàn)工業(yè)化所必經(jīng)的階段,灰水生態(tài)足跡的上升也使得地區(qū)的環(huán)境效率效應(yīng)處于強(qiáng)驅(qū)動效應(yīng)。

環(huán)境效率效應(yīng)中驅(qū)動水平的省市有北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、黑龍江、上海、安徽、山東、河南、海南、西藏、陜西、新疆。這些省份的環(huán)境效率效應(yīng)呈減量特點,相對于強(qiáng)驅(qū)動效應(yīng)的地區(qū)效應(yīng)絕對值偏低,大多數(shù)省市的灰水生態(tài)足跡呈下降趨勢,表明污染物的排放得到了有效的控制,灰水生態(tài)足跡占水生態(tài)足跡比例逐步降低；而內(nèi)蒙古、西藏、新疆的灰水生態(tài)足跡呈增長趨勢,雖然環(huán)境效率效應(yīng)值為負(fù),但減少的主要原因是水生態(tài)足跡的增長比例高于灰水生態(tài)足跡的增長比例,地區(qū)污染處理設(shè)備與產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度不匹配導(dǎo)致灰水生態(tài)足跡增加,尤其是農(nóng)業(yè)灰水生態(tài)足跡增長幅度較高,但是人口規(guī)模的擴(kuò)大使得人均灰水生態(tài)足跡沒有出現(xiàn)增長。故這些地區(qū)的環(huán)境效率效應(yīng)處于中驅(qū)動水平。

環(huán)境效率效應(yīng)弱驅(qū)動水平的省市江蘇、浙江、福建、江西、湖北、湖南、廣東、重慶、四川、貴州、云南、甘肅。甘肅處于中國西部,環(huán)境效率效應(yīng)呈增量效應(yīng)特點,人均灰水生態(tài)足跡呈增加趨勢,但效應(yīng)值較低,對人均灰水生態(tài)足跡的影響較弱,故將其劃分為弱驅(qū)動水平；貴州和云南的環(huán)境效率效應(yīng)呈減量效應(yīng)特點,人均灰水生態(tài)足跡呈增加趨勢,云南的灰水生態(tài)足跡呈逐年上升趨勢,效應(yīng)值為負(fù)主要是水生態(tài)足跡增長比例高于灰水生態(tài)足跡增長比例,貴州灰水生態(tài)足跡有小幅降低,人均灰水生態(tài)足跡增加是由于人口減少造成的,環(huán)境效率效應(yīng)對人均灰水生態(tài)足跡影響較弱；其余省市人均灰水生態(tài)足跡呈降低趨勢,且效應(yīng)值為負(fù),相對于前兩種驅(qū)動的地區(qū)絕對值偏小,對人均灰水生態(tài)足跡影響較弱,故處于弱驅(qū)動水平。

4 結(jié)論與討論

本文基于擴(kuò)展的Kaya恒等式,并結(jié)合LMDI方法建立了影響人均灰水生態(tài)足跡變化的因素分解模型,對影響中國31個省市人均灰水生態(tài)足跡產(chǎn)出變化5個驅(qū)動效應(yīng)進(jìn)行了測度和分析,得到以下結(jié)論：①2000—2014年中國人均灰水生態(tài)足跡呈先增后降的趨勢,2000—2006年呈先降后增,2007年后呈明顯下降趨勢。所選研究區(qū)域中,大多數(shù)省市的人均灰水生態(tài)足跡呈下降趨勢,只有西部地區(qū)部分省市人均灰水生態(tài)足跡呈增長趨勢；②運用LMDI方法將影響人均灰水生態(tài)足跡變化的驅(qū)動效應(yīng)分為經(jīng)濟(jì)活度效應(yīng)、資本深化效應(yīng)、資本效率效應(yīng)、足跡強(qiáng)度效應(yīng)、環(huán)境效率效應(yīng)5個效應(yīng)。其中資本深化效應(yīng)和足跡強(qiáng)度效應(yīng)是最主要的兩個驅(qū)動效應(yīng),人均灰水生態(tài)足跡的降低應(yīng)該著重于發(fā)展經(jīng)濟(jì)同時優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),提高用水效率。③應(yīng)用ISODATA聚類對5個驅(qū)動效應(yīng)進(jìn)行聚類分析,分別分為效應(yīng)強(qiáng)、中、弱驅(qū)動,各省市的各驅(qū)動效應(yīng)強(qiáng)度有了較為明確的劃分,有助于各省市根據(jù)自身特點開展節(jié)能減排工作。

本文通過對中國人均灰水生態(tài)足跡及其驅(qū)動要素的測度及分析,以期更好地反映消納降解所排放污染物所占用的區(qū)域產(chǎn)水面積；將Kaya恒等式和LMDI分解模型運用到灰水研究領(lǐng)域,試圖通過因素分解的方式來找到影響灰水生態(tài)足跡變化的主要因素。在指標(biāo)選擇上,選取了勞動力和資本因素這兩個重要的生產(chǎn)要素,重點分析生產(chǎn)活動對人均灰水生態(tài)足跡造成的影響,對已有只考慮總?cè)丝诤虶DP產(chǎn)出的研究起到了一定的補(bǔ)充和細(xì)化作用。但在考慮資本因素時只考慮了總的資本存量,沒有考慮到第一、二、三產(chǎn)業(yè)投入比重等。