貴州省水資源利用與經(jīng)濟(jì)脫鉤態(tài)勢(shì)比較分析

張皞，孫長(zhǎng)城，張鳳太，吳建峰，蘇維詞

(1.重慶理工大學(xué) 管理學(xué)院，重慶400054；2. 貴州師范學(xué)院 地理與旅游學(xué)院， 貴州貴陽(yáng) 550018；3.貴州省山地資源研究所，貴州貴陽(yáng)550001)

水資源是人類賴以生存的基礎(chǔ)，是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展不可缺少的戰(zhàn)略資源和經(jīng)濟(jì)資源。中國(guó)是一個(gè)水資源嚴(yán)重匱乏且分布不均的國(guó)家，如何正確處理好水資源利用和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，是目前學(xué)術(shù)界普遍關(guān)注的問(wèn)題。貴州省地處中國(guó)西南內(nèi)陸地區(qū)，屬于亞熱帶季風(fēng)性濕潤(rùn)氣候，降水豐沛，因域內(nèi)喀斯特地貌遍布形成巖溶干旱缺水現(xiàn)象，水資源利用與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展是實(shí)現(xiàn)貴州省可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。因此，比較分析貴州省及各地市的水資源利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展脫鉤態(tài)勢(shì)，對(duì)于貴州省及各地市提高水資源利用效率、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

脫鉤來(lái)源于物理學(xué)領(lǐng)域，主要用來(lái)反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與物質(zhì)消耗之間依賴程度的變化，后來(lái)又逐步發(fā)展到其他領(lǐng)域。國(guó)外對(duì)脫鉤理論的研究起步比較早，研究?jī)?nèi)容和方法比較成熟。Bruyn等認(rèn)為脫鉤是指既保持經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)又實(shí)現(xiàn)資源消耗的減少或環(huán)境影響的降低[1]；世界經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)提出了脫鉤模型，并用其對(duì)30個(gè)成員國(guó)的國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境壓力的脫鉤關(guān)系進(jìn)行了評(píng)價(jià)[2-3]；Veh-mas提出了基于變化量綜合分析的脫鉤分析方法，并將脫鉤關(guān)系劃分為六類[4]；tapio在研究歐洲交通行業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與運(yùn)輸量、溫室氣體排放間關(guān)系的過(guò)程中提出了彈性脫鉤模型，并將脫鉤關(guān)系細(xì)分為八類[5]。中國(guó)學(xué)者將脫鉤理論運(yùn)用到水資源與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究中較晚，但取得了豐富的成果。如陳威、吳丹分別基于脫鉤指數(shù)、Tapio 彈性分析模型法對(duì)中國(guó)水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤態(tài)勢(shì)進(jìn)行了相關(guān)研究[6-7]；胡勝祥、華春莉等分別對(duì)安徽、云南省的水資源與經(jīng)濟(jì)社會(huì)之間的關(guān)系進(jìn)行研究[8-9]；海霞基于脫鉤理論分析了京津冀城市群城鄉(xiāng)生活用水效率的時(shí)空分布特征[10]；孟祥儀等基于IPAT 方程的脫鉤指數(shù)模型法對(duì)關(guān)中地區(qū)近10 a經(jīng)濟(jì)發(fā)展與用水效率進(jìn)行了分析[11]；馬海良、易武英、張煒、王琦等分別從工業(yè)、農(nóng)業(yè)、種植業(yè)、旅游業(yè)的角度分析不同地區(qū)水資源利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤關(guān)系[12-15]；楊振華等基于“水生態(tài)足跡”與“脫復(fù)鉤”理論對(duì)巖溶地區(qū)水資源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤脫鉤關(guān)系進(jìn)行分析[16]。

綜上所述，雖然脫鉤分析方法已經(jīng)被運(yùn)用在不同地區(qū)、不同領(lǐng)域資源利用和經(jīng)濟(jì)之間關(guān)系的分析上，但是相關(guān)的研究仍然存在一些不足之處，主要表現(xiàn)在：①現(xiàn)有研究多是單個(gè)分析全國(guó)、省、市(縣)及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市群的脫鉤狀態(tài)，少有研究分析研究區(qū)內(nèi)部各區(qū)域脫鉤狀態(tài)，以及研究區(qū)內(nèi)整體和局部之間的協(xié)調(diào)關(guān)系；②在研究方法上，基于單一脫鉤模型的分析較多，運(yùn)用多個(gè)不同的脫鉤分析方法對(duì)同一地區(qū)水資源環(huán)境和經(jīng)濟(jì)之間關(guān)系進(jìn)行比較分析，可以對(duì)該地區(qū)的情況進(jìn)行更加客觀的理解和評(píng)價(jià)。因此，本文以貴州省及各地市為研究對(duì)象，綜合3種常用的脫鉤評(píng)價(jià)模型，定量分析貴州省及各地市2004—2017年水資源利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤狀態(tài)，科學(xué)評(píng)價(jià)該地區(qū)水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的協(xié)調(diào)關(guān)系，為貴州省的可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)，具有重大意義。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

貴州省地處中國(guó)西南腹地，域內(nèi)包含6個(gè)地級(jí)市、3個(gè)民族自治州，全省人口超3 500萬(wàn)。貴州全省土地92.5%為山地丘陵，極少有平原覆蓋，且域內(nèi)喀斯特地貌遍布。貴州省屬于亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候，降水豐沛，卻因巖溶地貌造成干旱缺水現(xiàn)象，加之近年來(lái)全球氣候變化，極端天氣不斷出現(xiàn)，對(duì)貴州省經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)極大的挑戰(zhàn)。

1.2 脫鉤指數(shù)法

脫鉤指數(shù)(DI)是用來(lái)衡量水資源利用和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤狀況的指標(biāo)[17]。其計(jì)算公式為：

(1)

式中DIt——第t年的脫鉤指數(shù)；WIt——第t年的水資源消耗指數(shù)；GIt——第t年的GDP增長(zhǎng)指數(shù)。

脫鉤指數(shù)的判斷標(biāo)準(zhǔn)為：當(dāng)DI=0時(shí)，表示絕對(duì)脫鉤；當(dāng)01時(shí)，表示絕對(duì)脫鉤[18]。在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，以0.25作為區(qū)間劃分標(biāo)準(zhǔn)，將相對(duì)脫鉤劃分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ 和 Ⅳ4種類型[18]。水資源利用和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的判斷準(zhǔn)則見(jiàn)圖1。

1.3 Tapio 脫鉤彈性法

Tapio脫鉤模型是對(duì)OECD脫鉤模型的完善和發(fā)展，它以時(shí)期為時(shí)間尺度有效地克服了OECD模型的基期選擇困境，計(jì)算簡(jiǎn)便，分析更加客觀和準(zhǔn)確。因此本文運(yùn)用Tapio脫鉤模型探究貴州省水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的協(xié)調(diào)關(guān)系，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與水資源消費(fèi)的脫鉤分析模型，見(jiàn)式(2)：

(2)

式中R——脫鉤彈性系數(shù)；ΔWC——水資源消耗的變化率；ΔGDP——GDP的變化率。

根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)的劃分標(biāo)準(zhǔn)[1，15]，可將脫鉤彈性指數(shù)劃分為八類，見(jiàn)圖2。其中強(qiáng)脫鉤是水資源利用的理想狀態(tài)，在這種狀態(tài)下隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng) (ΔGDP>0)，水資源消耗減少 (ΔWC< 0) ，脫鉤彈性系數(shù)值小于零 (R<0) ; 而強(qiáng)負(fù)脫鉤是水資源利用的最不利狀態(tài)，表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)負(fù)增長(zhǎng) (ΔGDP<0) 的同時(shí)，水資源消耗的增加 (ΔWC>0) ，且脫鉤彈性系數(shù)值小于零 (R<0) 。實(shí)際上，這2種脫鉤關(guān)系是不經(jīng)常出現(xiàn)的。

1.4 IGT脫鉤方程

(3)

表1 不同脫鉤狀態(tài)下的Ir值

2 實(shí)證研究與分析

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2004—2017年《貴州省統(tǒng)計(jì)年鑒》《貴州水資源公報(bào)》以及各個(gè)地市的統(tǒng)計(jì)年鑒和水資源公報(bào)。為了避免價(jià)格因素對(duì)GDP增長(zhǎng)的影響，以2004年為基期，換算成可比價(jià)格以后核算GDP年增長(zhǎng)率。在水資源消耗指數(shù)中，以2004年數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，各年水量指數(shù)為當(dāng)年用水量與2004年用水量之比。

2.2 水資源利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展脫鉤分析

2.2.1不同脫鉤模型評(píng)價(jià)比較

根據(jù)脫鉤指數(shù)法、Tapio 彈性脫鉤指數(shù)、IGT 脫鉤方程3種脫鉤評(píng)價(jià)模型的計(jì)算結(jié)果，分別得出貴州省及各地市2004—2017年水資源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展脫鉤評(píng)價(jià)(表2—5)，為進(jìn)一步的研究奠定基礎(chǔ)。

表2 不同模型的貴州省脫鉤評(píng)價(jià)值和脫鉤層次

表3 基于脫鉤指數(shù)的各地市脫鉤層次

表4 基于Tapio 彈性脫鉤指數(shù)的各地市脫鉤層次

表5 基于IGT 脫鉤方程的各地市脫鉤層次

2.2.1.1脫鉤指數(shù)與Tapio彈性指數(shù)

從表2中可以看出，就貴州全省而言，脫鉤指數(shù)和Tapio彈性指數(shù)評(píng)價(jià)結(jié)果基本一致，均處在脫鉤狀態(tài)。但脫鉤指數(shù)在2011、2012年的評(píng)價(jià)結(jié)果分別是相對(duì)脫鉤Ⅱ、相對(duì)脫鉤Ⅰ，而Tapio彈性指數(shù)的評(píng)價(jià)結(jié)果是強(qiáng)脫鉤，而該時(shí)段貴州省的水資源增長(zhǎng)率分別為-6%、-4%，為負(fù)值，GDP的增長(zhǎng)率分別為16.732%、23.034%，為正值，表明在水資源的減少年份GDP仍保持增長(zhǎng)，故判斷為強(qiáng)脫鉤更加合理。

從表3、4可以看出，就各個(gè)地市而言，脫鉤指數(shù)和Tapio彈性指數(shù)評(píng)價(jià)的結(jié)果基本一致，不同地市每年所處的脫鉤階段也基本一致。在脫鉤指數(shù)中，安順2008年為相對(duì)脫鉤Ⅲ，而在Tapio彈性指數(shù)中，安順2008年為擴(kuò)張性耦合，根據(jù)計(jì)算過(guò)程發(fā)現(xiàn)判定為擴(kuò)張性耦合更加科學(xué)。黔南州、畢節(jié)、六盤水也存在這樣的問(wèn)題，在此不一一列舉。

上述表明，脫鉤指數(shù)雖然具有計(jì)算簡(jiǎn)單、操作方便、評(píng)價(jià)結(jié)果直觀等優(yōu)點(diǎn)，但是該方法沒(méi)有考慮到各脫鉤層次之間的臨界狀態(tài)。Tapio彈性指數(shù)很好地解決了這個(gè)不足，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加科學(xué)。

2.2.1.2Tapio彈性指數(shù)與 IGT脫鉤方程

綜合表2、4、5可知，2種方法對(duì)貴州省及其各地市的評(píng)價(jià)結(jié)果差別較大。2種方法在計(jì)算過(guò)程中略有差別，仔細(xì)分析可知，IGT脫鉤方程根據(jù)定義的脫鉤指數(shù)只能單純地區(qū)分出絕對(duì)脫鉤、相對(duì)脫鉤、未脫鉤3種狀態(tài)，不能夠區(qū)分出脫鉤的程度，無(wú)法對(duì)脫鉤態(tài)勢(shì)進(jìn)行精細(xì)劃分。

綜上所述，Tapio彈性指數(shù)法對(duì)貴州省水資源利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤評(píng)價(jià)，具有判斷準(zhǔn)確、精細(xì)化程度比較高且計(jì)算簡(jiǎn)單的優(yōu)勢(shì)，因此選用Tapio彈性指數(shù)法最適宜評(píng)價(jià)貴州省水資源利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤態(tài)勢(shì)。

2.2.2基于Tapio彈性指數(shù)的脫鉤態(tài)勢(shì)評(píng)價(jià)

由表2、4可知，2005—2017年貴州省水資源消耗與GDP增長(zhǎng)一直處在脫鉤狀態(tài)，位于圖1中的Ⅰ、Ⅱ區(qū)，但是脫鉤指數(shù)波動(dòng)比較大。以全省的脫鉤指數(shù)為例，2011年為-0.263，2017年為0.256。脫鉤狀態(tài)主要以強(qiáng)脫鉤和弱脫鉤為主，分別占30.76%、69.24%，呈現(xiàn)出弱脫鉤—強(qiáng)脫鉤—弱脫鉤交替出現(xiàn)的狀態(tài)。2011—2012年，貴州省發(fā)生了相對(duì)比較嚴(yán)重的旱災(zāi)，全省總供水量及總用水量分別比上年減少6.37億、3.56億m3，貴州省水資源利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤指數(shù)分別為-0.267、-0.157，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和水資源消耗已經(jīng)達(dá)到了理想的強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，可見(jiàn)貴州省在受極端干旱天氣的影響、地區(qū)供水嚴(yán)重不足的情況下，仍能保持經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)(圖3、4)。2013—2017年，脫鉤指數(shù)介于0.0～0.3之間，全省的GDP總量和水資源消耗總量都處在增長(zhǎng)狀態(tài)，但是GDP的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于水資源消耗的增長(zhǎng)速度，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和水資源消耗處在一個(gè)比較和諧的狀態(tài)(圖5)。

由圖5可知，就各個(gè)地市而言，2005—2017年貴州省各個(gè)地市的水資源利用和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤狀態(tài)差別比較大，2013以后全部為弱脫鉤、強(qiáng)脫鉤，并且和全省的態(tài)勢(shì)保持一致，說(shuō)明水資源消耗和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤狀態(tài)已經(jīng)進(jìn)入到了相對(duì)穩(wěn)定的階段。具體來(lái)看，2005年除安順以外，其他地市均處在弱脫鉤狀態(tài)，該時(shí)期貴州省各地市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和水資源消耗之間的壓力比較大。2006—2013年各地市之間的脫鉤狀態(tài)差別比較大，特別是2013年，安順市和畢節(jié)地區(qū)呈現(xiàn)擴(kuò)張性負(fù)脫鉤狀態(tài)，說(shuō)明這些地區(qū)的水資源消耗和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間出現(xiàn)了一個(gè)小高峰，水資源消耗的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)速度。2014年以后，各個(gè)地市水資源消耗和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的壓力有所緩解，并趨于穩(wěn)定，各地市之間的差別不大。

貴陽(yáng)市在2005—2017年期間經(jīng)歷了強(qiáng)脫鉤—弱脫鉤—強(qiáng)脫鉤—弱脫鉤—強(qiáng)脫鉤變化過(guò)程，表明貴陽(yáng)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和水資源消耗之間的壓力一直存在，在經(jīng)歷了連續(xù)幾年的弱脫鉤以后，在2017年重新實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)脫鉤。其中2005—2014年的數(shù)據(jù)結(jié)果和楊振華[16]等人的研究結(jié)果保持一致，進(jìn)一步證明了結(jié)果的準(zhǔn)確性。作為貴州的省會(huì)、全國(guó)生態(tài)休閑度假旅游城市，貴陽(yáng)2017年的GDP總量達(dá)到了3 537.96億元，比2004年翻了3倍，水資源的消耗總量相比2004年僅增長(zhǎng)了不到1.1倍，根據(jù)歷年的水資源公報(bào)的數(shù)據(jù)，貴陽(yáng)市的水資源利用率基本上均為全省最高的，這表明貴陽(yáng)市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中能夠比較合理地利用水資源。

安順市在2005—2017年的脫鉤指數(shù)在-0.300～1.845之間，綜合脫鉤指數(shù)的波動(dòng)比較大。2013年該地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)了16.7%，而總用水量增長(zhǎng)了30.9%，呈現(xiàn)出擴(kuò)張性負(fù)脫鉤態(tài)勢(shì)，根據(jù)水資源公報(bào)的數(shù)據(jù)，該年安順市的水資源利用效率在全省排第一位，出現(xiàn)這樣的情況是因?yàn)閼?yīng)對(duì)2013年大旱，安順市投入了大量的資金進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施的修建等，說(shuō)明該市經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)過(guò)多地依賴水資源消耗的增加。2014—2017年，隨著最嚴(yán)格水資源管理制度在全省范圍的實(shí)施，安順市又恢復(fù)到強(qiáng)脫鉤—弱脫鉤的狀態(tài)，說(shuō)明該市經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)不再過(guò)多依賴水資源消耗的增加。

畢節(jié)市大致經(jīng)歷了弱脫鉤—強(qiáng)脫鉤—擴(kuò)張性耦合弱脫鉤—強(qiáng)脫鉤—擴(kuò)張性耦合—弱脫鉤—強(qiáng)脫鉤—弱脫鉤的階段，水資源消耗總量也大致經(jīng)歷了增加—減少—緩慢增加3個(gè)階段。具體來(lái)看，2008年的脫鉤指數(shù)為1.134，脫鉤狀態(tài)為擴(kuò)張性耦合，其原因是畢節(jié)市在應(yīng)對(duì)雪災(zāi)和國(guó)際金融危機(jī)的過(guò)程中一手抓抗災(zāi)救災(zāi)與災(zāi)后重建工作，把大災(zāi)之年的減產(chǎn)和人民群眾的收入損失降低到最低，一手抓基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展提供了有力的保障；2013年的脫鉤指數(shù)為2.203，脫鉤狀態(tài)為擴(kuò)張性負(fù)脫鉤，這離不開(kāi)畢節(jié)市在貫徹和執(zhí)行“三條紅線”控制目標(biāo)方面做出的努力。從2014年開(kāi)始，該市的水資源利用和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間總體上有緩和的趨勢(shì)，說(shuō)明最嚴(yán)格水資源管理制度已經(jīng)在該地區(qū)取得了良好的效果，但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和水資源消耗之間的壓力依然存在。

2.2.3脫鉤成因分析

由圖5可以看出，2005—2017年貴州省各地市脫鉤指數(shù)變化趨勢(shì)與全省基本保持一致，2007—2013年波動(dòng)較大，究其原因主要有：①貴州省供水量波動(dòng)較大，受氣候影響較為嚴(yán)重。2007年貴州省南部、東部、北部地區(qū)發(fā)生了自1996年以來(lái)最嚴(yán)重的自然災(zāi)害，而2008年初又經(jīng)歷了特大雪凝災(zāi)害和部分地區(qū)嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害，受此影響，2007年，全省總供水量較上年減少1.926億m3，增長(zhǎng)率為-2%，2008年，全省供水量比上年增加3.86億m3，增長(zhǎng)率為4%；2011年貴州又經(jīng)歷了比較嚴(yán)重的干旱，全省供水量比上年減少6.37億m3，增長(zhǎng)率為-6%；2012年，全省供水量比上年減少3.56億m3，增長(zhǎng)率為-4%；2013年以后供水量逐年增加，脫鉤指數(shù)變化趨于穩(wěn)定；2013年以后供水量逐年增加，脫鉤指數(shù)變化趨于穩(wěn)定。②2008—2014年受全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響，貴州省及各省市GDP增速出現(xiàn)小幅波動(dòng)下降，在一定程度上影響了水資源利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤變化趨勢(shì)。

3 結(jié)論

a) 就全省而言，2005—2017年貴州省水資源利用和經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本呈現(xiàn)強(qiáng)弱脫鉤交替出現(xiàn)的態(tài)勢(shì)，其中強(qiáng)脫鉤的時(shí)期占30.77%，弱脫鉤的時(shí)期占69.23%，并在2013年以后保持基本穩(wěn)定的態(tài)勢(shì)。由于貴州省歷年的GDP增長(zhǎng)率相對(duì)比較穩(wěn)定，而水資源消耗的波動(dòng)比較大，導(dǎo)致其脫鉤指數(shù)也隨之呈現(xiàn)出波動(dòng)變化的趨勢(shì)。

b) 就各個(gè)地市而言，從時(shí)間上來(lái)看，各地市的脫鉤狀態(tài)隨時(shí)間的發(fā)展逐漸改善。除貴陽(yáng)以外，各地市在2005—2010年的脫鉤狀態(tài)不穩(wěn)定，差別比較大；2013年除了安順市和畢節(jié)地區(qū)以外，其他地市基本上和2012年保持一致，這段時(shí)間各個(gè)地市主要以強(qiáng)脫鉤為主；2014年開(kāi)始，各個(gè)地市的脫鉤狀態(tài)主要以弱脫鉤為主，變化趨于穩(wěn)定。從空間上看，各個(gè)地市的總體脫鉤狀態(tài)存在區(qū)域差異性。貴陽(yáng)市主要經(jīng)歷了強(qiáng)脫鉤—弱脫鉤—強(qiáng)脫鉤3種狀態(tài)，其中強(qiáng)脫鉤約占61.54%，總體脫鉤狀態(tài)較好；遵義市呈現(xiàn)強(qiáng)弱脫鉤交替出現(xiàn)的狀態(tài)，其中強(qiáng)脫鉤約占38.46%，總體脫鉤狀態(tài)一般；安順市經(jīng)歷了強(qiáng)脫鉤—弱脫鉤—擴(kuò)張性耦合—強(qiáng)脫鉤—擴(kuò)張性負(fù)脫鉤—強(qiáng)脫鉤—弱脫鉤7種狀態(tài)，其中強(qiáng)脫鉤約占38.46%；黔南州主要經(jīng)歷了弱脫鉤—強(qiáng)脫鉤—擴(kuò)張性耦合—弱脫鉤—強(qiáng)脫鉤—弱脫鉤6種狀態(tài)，其中強(qiáng)脫鉤占比46.15%，強(qiáng)弱脫鉤占比92.31%；黔東南州、銅仁地區(qū)、黔西南州三地市呈現(xiàn)出弱脫鉤和強(qiáng)脫鉤交替出現(xiàn)的狀態(tài)，其中強(qiáng)脫鉤均占38.46%；畢節(jié)地區(qū)主要經(jīng)歷了弱脫鉤—強(qiáng)脫鉤—擴(kuò)張性耦合—弱脫鉤—強(qiáng)脫鉤—弱脫鉤—擴(kuò)張性負(fù)脫鉤—弱脫鉤—強(qiáng)脫鉤—弱脫鉤幾種狀態(tài)，其中強(qiáng)弱脫鉤占比84.62%。

c) 從不同模型在脫鉤層次劃分的差異上可以看出，脫鉤指數(shù)法只能簡(jiǎn)單區(qū)分集中不同的相對(duì)脫鉤狀態(tài)；IGT方程也只能將脫鉤狀態(tài)分為絕對(duì)脫鉤、相對(duì)脫鉤和未脫鉤3種類型，缺少對(duì)水資源消耗和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系的劃分，劃分過(guò)于簡(jiǎn)單；Tapio脫鉤彈性指數(shù)從數(shù)量和變化率入手，很好地解決了上述2種模型評(píng)價(jià)結(jié)果的隨意性，使評(píng)估更加科學(xué)和準(zhǔn)確。