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      中國水資源-能源-糧食紐帶系統(tǒng)效率時空分異特征

      2021-01-27 08:50:14孫才志趙良仕
      水資源保護 2021年1期
      關(guān)鍵詞:低效率高效率子系統(tǒng)

      孫才志,郝 帥,趙良仕

      (1.遼寧師范大學(xué)海洋經(jīng)濟與可持續(xù)發(fā)展研究中心,遼寧 大連 116029;2.遼寧師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,遼寧 大連 116029)

      水資源、能源、糧食作為支撐人類生存和區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展的戰(zhàn)略性、基礎(chǔ)性資源,三者之間相互作用、交互影響。在17項可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)(sustainable development goals, SDGs)中,SDG2、SDG6和SDG7重點闡述了糧食、水與能源對實現(xiàn)聯(lián)合國《2030年可持續(xù)發(fā)展議程》的重要意義[1-2]。當(dāng)前,中國已成為世界水資源、能源和糧食第一消費國,其中能源、糧食對國際市場的依賴程度逐漸加深,加之工業(yè)化及城鎮(zhèn)化進程不斷加快,以及人口增加、氣候變化等因素將不可避免地加大資源供給壓力,同時加劇水資源、能源、糧食所面臨的挑戰(zhàn)。因此,開展水資源-能源-糧食紐帶系統(tǒng)(water resources-energy-food nexus system, WEF系統(tǒng))的綜合研究對保證水資源安全、能源安全及糧食安全具有重要意義。

      2011年,Hoff[3]于波恩會議上提出水資源、能源、糧食紐帶關(guān)系,為研究三者之間的相互作用提供了基本框架;亞洲開發(fā)銀行、國際可再生能源機構(gòu)、聯(lián)合國糧農(nóng)組織則分別以“水資源”“能源”“糧食”為中心對三者之間的“紐帶”關(guān)系進行了進一步的闡述[4-6]。目前,關(guān)于WEF系統(tǒng)的研究尺度各異[7-8],但就研究方法來看,常用方法有生命周期評估法(life cycle assessment, LCA)[9-10]、投入產(chǎn)出分析法(input-output analysis, IOA)[11-12]、指標(biāo)體系法[13-14]及系統(tǒng)動力學(xué)法(system dynamics, SD)[15]。Salmoral等[10]以英格蘭南部的Tamar河流域為研究對象,基于生命周期評估法對該區(qū)域糧食消費過程中的水資源和能源進行了量化,并對糧食供應(yīng)鏈中的關(guān)鍵投入進行了評估,研究結(jié)果可為應(yīng)對WEF系統(tǒng)的潛在風(fēng)險提供依據(jù);Owen等[16]運用投入產(chǎn)出分析法,基于能源、水和糧食的消費情況計算了英國1997—2013年從原料提取到最終消費不同產(chǎn)品供應(yīng)鏈之間能源、水資源和糧食的相互作用;Zhang等[17]基于“資源依賴”“資源供給”和“資源集成”3個視角構(gòu)建了城市WEF系統(tǒng)之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的基本框架;Liu等[18]基于多區(qū)域投入產(chǎn)出方法,對中國WEF系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行了研究,在此基礎(chǔ)上識別、確定了WEF系統(tǒng)中的關(guān)鍵區(qū)域和流量,研究結(jié)果可為研究WEF系統(tǒng)之間的相互作用及區(qū)域WEF系統(tǒng)的協(xié)調(diào)管理提供借鑒;Chu等[19-21]則從水資源的視角探討了中國能源(化石能源及電能)消費與區(qū)域水資源之間的關(guān)系,為研究WEF系統(tǒng)提供了一種新的視角;Yan等[22]認為產(chǎn)業(yè)聯(lián)動是推動WEF系統(tǒng)發(fā)展的一個經(jīng)濟原因,據(jù)此基于產(chǎn)業(yè)聯(lián)動視角構(gòu)建了結(jié)構(gòu)向量自回歸(structural vector autoregression, SVAR)模型對中國1997—2016年的WEF系統(tǒng)的內(nèi)部作用機制進行了分析;孫才志等[23-25]通過構(gòu)建WEF系統(tǒng)評價指標(biāo),采用空間計量方法對中國省際WEF系統(tǒng)的偶合協(xié)調(diào)程度進行了測度。

      綜上所述,當(dāng)前關(guān)于WEF系統(tǒng)之間的關(guān)系框架研究、系統(tǒng)中兩兩之間的關(guān)系研究相對成熟,研究成果較為豐富,而關(guān)于WEF系統(tǒng)的效率研究則相對較少[26]。現(xiàn)有關(guān)于WEF系統(tǒng)效率研究存在的不足之處在于:一是雖然將WEF系統(tǒng)作為一個相互依賴、相互作用的系統(tǒng)進而構(gòu)建效率評價指標(biāo)體系,但所選指標(biāo)并未能明確各子系統(tǒng)內(nèi)部之間的相互聯(lián)系[27];二是以某一系統(tǒng)為導(dǎo)向進行指標(biāo)構(gòu)建,忽視了WEF系統(tǒng)之間的相互消耗關(guān)系及三者之間的傳導(dǎo)性。鑒于此,本文以1997—2017年中國30個省級行政區(qū)為研究對象,基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis, DEA)模型結(jié)構(gòu)的思想,構(gòu)建WEF系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并據(jù)此構(gòu)建效率評價指標(biāo)體系,采用基于松弛變量度量(slack based measure, SBM)-DEA模型對各子系統(tǒng)的效率值進行測度,在此基礎(chǔ)上采用雙變量空間自相關(guān)方法對WEF系統(tǒng)中兩兩之間的空間分布特征進行分析,同時運用網(wǎng)絡(luò)DEA模型對WEF系統(tǒng)的綜合效率進行測度并對其進行時空演變特征分析,以期為實現(xiàn)中國WEF系統(tǒng)的良性循環(huán)提供參考。

      1 研究方法

      1.1 SBM-DEA模型

      SBM-DEA模型是一種非徑向非角度的DEA模型,與傳統(tǒng)DEA模型相比優(yōu)點在于不要考慮投入產(chǎn)出指標(biāo)的量綱問題,不影響效率值的測算,且所計算的效率值會根據(jù)投入產(chǎn)出松弛程度的變化而嚴格單調(diào)遞減[28-29]。因此本文選取SBM-DEA模型計算WEF系統(tǒng)各子系統(tǒng)的效率值,計算公式如下:

      (1)

      (2)

      式中:ρ為效率值;m、n分別為投入、產(chǎn)出指標(biāo)的個數(shù);sb、sg分別為投入、產(chǎn)出指標(biāo)的松弛量;sbk、sgr分別為第k個投入指標(biāo)和第r個產(chǎn)出指標(biāo)的松弛量;xbo、ygo分別為被評價單元o投入、產(chǎn)出值;xbko、ygro分別為被評價單元o的第k個投入值和第r個產(chǎn)出值;λ為強度向量,即λ=(λ1,λ2,…,λK),其中K為評價單元個數(shù);Xb、Yg分別為投入、產(chǎn)出值構(gòu)成的矩陣。目標(biāo)函數(shù)ρ關(guān)于sb、sg嚴格單調(diào)遞減,且0<ρ≤1。

      1.2 雙變量空間自相關(guān)

      與以往空間自相關(guān)僅考慮一個變量相比,雙變量空間自相關(guān)可對不同地理要素的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系進行表征,雙變量空間自相關(guān)所得到的莫蘭指數(shù)被用于評價一個位置變量與其他變量之間的相關(guān)程度[30]。本文采用雙變量空間自相關(guān)方法探究水資源、能源和糧食子系統(tǒng)之間的空間相互作用,相關(guān)計算公式如下:

      (3)

      (4)

      其中

      1.3 網(wǎng)絡(luò)DEA模型

      由于傳統(tǒng)DEA模型在計算效率時均是得出某一階段的效率值,而且在計算過程中,模型將決策單元看作一個“黑箱”,彼此之間相互獨立,并沒有充分考慮“黑箱”內(nèi)部資源的運作和整合,僅以“投入-產(chǎn)出”的視角對評價單元進行效率測度,容易造成評價單元整體效率的高估,不能有效地表達更多的信息來幫助管理者進行管理和決策[31]。對此,F(xiàn)?re等[32]提出網(wǎng)絡(luò)DEA模型(圖1(a)),其實質(zhì)是打開“黑箱”具體分析內(nèi)部結(jié)構(gòu),即將評價單元系統(tǒng)內(nèi)部的運作過程進行分解細化,分為若干連續(xù)的子階段,通過對各個子階段進行效率分析評價,進而探討各節(jié)點即子階段對整體效率的影響。因此,本文基于網(wǎng)絡(luò)DEA的基本框架,構(gòu)建了WEF系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(圖1(b)),運用網(wǎng)絡(luò)DEA模型對WEF系統(tǒng)的綜合效率進行測度,相關(guān)計算公式見文獻[33],同時參考現(xiàn)有研究成果將效率值θ分為5級[34]:低效率(0<θ≤0.4),較低效率(0.4<θ≤0.6),中等效率(0.6<θ≤0.8),較高效率(0.8<θ<1),高效率(θ=1)。

      (a) 網(wǎng)絡(luò)DEA的基本框架

      2 評價指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

      2.1 評價指標(biāo)體系構(gòu)建

      結(jié)合DEA模型的特點及圖1中WEF系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),同時考慮數(shù)據(jù)的代表性及可獲得性構(gòu)建WEF系統(tǒng)效率測度指標(biāo)體系如圖2所示。

      圖2 中國WEF系統(tǒng)效率測度指標(biāo)體系

      2.2 數(shù)據(jù)來源

      本文的研究對象為中國30個省級行政區(qū)(由于數(shù)據(jù)限制,不包含香港、澳門、臺灣和西藏),所涉及的數(shù)據(jù)來源于1998—2018年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》。糧食子系統(tǒng)中能源投入包括農(nóng)村用電量、農(nóng)用柴油使用量、農(nóng)藥使用量及化肥施用量,其中電、柴油的發(fā)熱量數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》,農(nóng)藥及化肥的能源轉(zhuǎn)換系數(shù)來源于《農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟手冊》。

      3 結(jié)果與分析

      3.1 子系統(tǒng)效率時空演變特征

      3.1.1時間序列演變分析

      根據(jù)已獲取的相關(guān)數(shù)據(jù),利用式(1)(2)并基于MaxDEA Ultra7.0軟件計算得到1997—2017年中國30個省級行政區(qū)水資源、能源、糧食子系統(tǒng)效率值,結(jié)果如圖3所示。

      圖3 1997—2017年中國水資源、能源、糧食子系統(tǒng)效率變化趨勢

      由圖3可知,研究期內(nèi),中國水資源、能源、糧食子系統(tǒng)的效率值均呈現(xiàn)波動上升態(tài)勢,其中糧食子系統(tǒng)由1997年的0.228上升至2017年的0.796,增長幅度最大,水資源子系統(tǒng)次之,能源子系統(tǒng)效率值增幅相對較小。分階段來看,第一階段(1997—2011年)水資源子系統(tǒng)效率平均值最高(0.427),能源子系統(tǒng)效率平均值次之(0.378),而糧食子系統(tǒng)效率平均值最低,僅為0.297。第二階段(2012—2017年)糧食子系統(tǒng)效率值增速最快,而能源子系統(tǒng)效率值增幅趨緩,該階段內(nèi)糧食子系統(tǒng)效率平均值為0.693,水資源子系統(tǒng)效率平均值為0.655,而能源子系統(tǒng)效率平均值最低,為0.589。兩個階段內(nèi),3個子系統(tǒng)效率值的變化情況表明中國在節(jié)約資源、提升資源利用效率及能源消費結(jié)構(gòu)調(diào)整方面成效顯著,但需要注意的是,能源子系統(tǒng)的效率值增幅逐漸趨緩,因此需要繼續(xù)提升清潔能源在能源消費中的占比,降低能源密集型產(chǎn)業(yè)占比。水資源子系統(tǒng)和糧食子系統(tǒng)的效率值穩(wěn)步提升,說明中國在生產(chǎn)、生活用水方面逐步實現(xiàn)了資源的高效利用。

      3.1.2空間格局分析

      表1為代表年份水資源、能源、糧食3個子系統(tǒng)效率值及研究期內(nèi)的均值。由表1可知:①1997年中國水資源子系統(tǒng)效率平均值為0.389,效率值在0.300以內(nèi)的有7個省(市、區(qū)),其中西南地區(qū)的云南、廣西、貴州3省(區(qū))的水資源效率值排名后3位,天津、江蘇、浙江、廣東4省(市)的水資源效率值均在0.500以上,其中江蘇水資源效率值最高,達到0.687;能源子系統(tǒng)效率平均值為0.313,其中僅上海達到中等效率(0.610),而山西、甘肅等6省(區(qū))的能源效率值均在0.200以內(nèi),主要分布在中國的西北及西南地區(qū);糧食子系統(tǒng)效率平均值為0.228,低于水資源子系統(tǒng)和能源子系統(tǒng)效率值,糧食子系統(tǒng)效率值介于0.099~0.339之間,普遍較低。②相比1997年,2007年3個子系統(tǒng)效率平均值均有所提升,分別為0.486、0.399和0.361。水資源子系統(tǒng)低效率區(qū)主要分布在西北地區(qū),水資源效率值均在0.400以內(nèi),而北京、上海、廣東的水資源效率值均在0.600以上,其中廣東最高,達到0.781;能源子系統(tǒng)中等及較高效率區(qū)主要是北京、天津、上海、江蘇等5省(市),其中江蘇能源效率值最高,達到0.850,低效率分布區(qū)與1997年相比變化較??;糧食子系統(tǒng)效率值與1997年相比整體提升較為顯著,效率值在0.300以內(nèi)的僅有山西、貴州、云南等9省(市、區(qū)),相比1997年減少了16個省(區(qū))。③2017年,3個子系統(tǒng)效率值提升顯著,分別為0.767、0.622和0.796,糧食子系統(tǒng)效率值最高,水資源子系統(tǒng)效率值在0.600以內(nèi)的僅有海南、青海、寧夏和新疆4省(區(qū)),北京、上海的水資源子系統(tǒng)效率達到高效率水平(1.000);能源子系統(tǒng)低效率區(qū)主要是山西、內(nèi)蒙古、甘肅等8省(區(qū)),天津、上海、江蘇的能源子系統(tǒng)效率達到高效率水平;糧食子系統(tǒng)效率值在0.600以內(nèi)的僅有山西、云南、甘肅、寧夏4省(區(qū)),江蘇、浙江等6省的糧食子系統(tǒng)效率達到高效率水平。

      3.2 子系統(tǒng)效率值空間相關(guān)特征

      為進一步了解各子系統(tǒng)效率值的空間相關(guān)作用關(guān)系,根據(jù)已獲得的水資源、能源、糧食子系統(tǒng)效率值,利用式(3)并基于GeoDa軟件進行雙變量全局自相關(guān)莫蘭指數(shù)測度,并選取1997年、2007年和2017年的數(shù)據(jù)繪制各子系統(tǒng)之間的LISA集聚圖如圖3~5所示。

      根據(jù)式(3)計算得到1997年、2007年和2017年中國水資源子系統(tǒng)與能源子系統(tǒng)效率之間的莫蘭指數(shù)分別為0.450、0.465和0.244,水資源子系統(tǒng)與糧食子系統(tǒng)效率之間的莫蘭指數(shù)分別為0.159、0.359和0.262,能源子系統(tǒng)與糧食子系統(tǒng)效率之間的莫蘭指數(shù)分別為0.229、0.422和0.437,且均通過了1%水平的顯著性檢驗。

      由圖4可知,高-高集聚主要分布東部地區(qū),低-低集聚主要分布在西北及西南地區(qū),高-低集聚主要分布在東北,而華北地區(qū)則呈現(xiàn)低-高集聚特征,研究期內(nèi),高-高集聚的數(shù)量增加至12個省(市),低-低集聚數(shù)量減少至8個省(區(qū)),結(jié)合全局莫蘭指數(shù)逐年下降的情況可知兩個子系統(tǒng)之間的負向協(xié)同作用在減弱。

      表1 1997—2017年中國水資源、能源、糧食子系統(tǒng)效率值

      (a) 1997年

      圖5顯示,高-高集聚主要集中在東部地區(qū),其數(shù)量從1997年的7個省(市)增加至2017年的11個省(市);低-低集聚由研究初期的西北、西南地區(qū)逐漸集中于黃河流域,其數(shù)量從1997年的11個省(區(qū))減少至2017年的7個省(區(qū));低-高集聚主要分布在華南地區(qū),高-低集聚則較為分散。表明兩個子系統(tǒng)效率值之間的正向協(xié)同作用在增強。

      圖6顯示,高-高集聚分布與圖4、圖5高-高集聚分布一致,全局莫蘭指數(shù)呈上升趨勢,其數(shù)量由1997年的8個省(市、區(qū))增加至2017年的11個省(市);低-低集聚則仍以西北、西南地區(qū)為主,高-低集聚的分布范圍由1997年的東北地區(qū)逐漸轉(zhuǎn)移至華中地區(qū),低-高集聚較少。雖然低-低集聚的數(shù)量呈減少趨勢,但全局莫蘭指數(shù)呈上升態(tài)勢,說明兩個子系統(tǒng)之間的協(xié)同作用在增強。

      (a) 1997年

      (a) 1997年

      綜合來看,水資源、能源、糧食3個子系統(tǒng)的效率值兩兩之間的空間相互作用存在一定的差異,但協(xié)同作用地區(qū)(高-高集聚和低-低集聚)的分布范圍大致相同,西部地區(qū)應(yīng)在自然生態(tài)環(huán)境約束背景下,加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,降低單位GDP的資源消耗量,提升區(qū)域資源綜合利用效率,避免水資源、能源、糧食3個子系統(tǒng)進入惡性循環(huán)。

      3.3 中國WEF系統(tǒng)效率時空演變特征

      3.3.1時間序列演變分析

      為進一步探究WEF系統(tǒng)的綜合效率,基于網(wǎng)絡(luò)DEA理論計算得到WEF系統(tǒng)綜合效率,結(jié)果如圖7所示。圖7顯示,中國WEF系統(tǒng)效率值呈波動上升趨勢,從1997年的較低效率水平(0.447)上升至2017年的中等效率水平(0.756),增加幅度超過69%;就四大地區(qū)而言,其效率值的變化趨勢與全國效率值的變化趨勢基本一致。東部效率值從1997年的低效率水平(0.377)上升至2017年的較高效率水平(0.957),中部地區(qū)(0.377)、西部地區(qū)(0.314)和東北地區(qū)(0.385)均從1997年的低效率水平分別上升至2017年的中等效率水平(0.683)、較低效率水平(0.590)和較高效率水平(0.845)。研究期內(nèi)各區(qū)域之間雖然存在部分交替上升的年份,但整體上東部地區(qū)(0.621)、東北地區(qū)(0.490)、中部地區(qū)(0.422)、西部地區(qū)低(0.324)效率平均值呈依次下降趨勢。其原因在于東部及東北地區(qū)作為中國資本、技術(shù)的集聚區(qū),第三產(chǎn)業(yè)占比較高,資源利用效率高,單位GDP能耗遠低于中、西部地區(qū),因此研究期內(nèi)WEF系統(tǒng)的效率值較高;而中部和西部地區(qū)雖然資源豐度高于東部,但該地區(qū)同時兼顧中國的能源與糧食生產(chǎn),加之人口眾多、城鎮(zhèn)化率較低以及第一、第二產(chǎn)業(yè)占比較高,且西部地區(qū)資源環(huán)境承載能力脆弱,致使研究期內(nèi)WEF系統(tǒng)的效率值較低。

      圖7 1997—2017年中國WEF系統(tǒng)效率變化趨勢

      3.3.2空間格局分析

      根據(jù)已獲取的WEF系統(tǒng)效率值,選取1997年、2007年與2017年繪制中國WEF系統(tǒng)效率空間分布圖如圖8所示。

      (a) 1997年

      由圖8可知,1997年WEF系統(tǒng)低效率區(qū)主要是河北、內(nèi)蒙古、云南等中部、西部及西南地區(qū)以及浙江、海南等省,吉林、遼寧等5省(區(qū))處于較低效率水平,山東、安徽、江西及湖南處于中等效率水平,黑龍江、山西處于較高效率水平,僅廣東呈現(xiàn)高效率水平,效率達到完全有效;相比1997年,2007年效率值整體有所下降,其中山西、黑龍江效率值下降幅度較大,均從較高效率值降為低效率值,北京、天津的效率值則呈上升態(tài)勢,全國效率由1997年的較低效率水平(0.447)降為低效率水平(0.371);2017年,低效率區(qū)大幅下降,由2007年的21個省(市、區(qū))降為3個省(區(qū)),內(nèi)蒙古、吉林等8省(區(qū))由2007年的低效率水平轉(zhuǎn)為較低效率水平,四川、重慶等5省(市)上升為中等效率水平,其余省(市、區(qū))則為高效率水平,全國效率水平相比2007年提升至中等效率水平(0.756)。綜合來看,高效率區(qū)主要分布在東部沿海及黃河流域中下游地區(qū),中等效率區(qū)則分布于長江上中游地區(qū),較低效率區(qū)集中于華北及西南地區(qū),而西部地區(qū)則是低效率聚集區(qū)。

      4 結(jié) 論

      a. 中國水資源、能源、糧食3個子系統(tǒng)效率值呈逐年上升趨勢,水資源子系統(tǒng)與糧食子系統(tǒng)效率值穩(wěn)步提升,能源子系統(tǒng)效率值提升較為緩慢;空間上,效率值呈自東向西逐漸遞減的趨勢。

      b. 雙變量空間自相關(guān)分析表明,各子系統(tǒng)之間的協(xié)同作用分布區(qū)較為一致,東部地區(qū)呈現(xiàn)正向的協(xié)同作用,而西部地區(qū)則為負向協(xié)同作用。

      c. 中國WEF系統(tǒng)效率值呈波動上升趨勢,區(qū)域間東部效率值最高,東北地區(qū)次之,西部最低;空間分布上,東部沿海地區(qū)及黃河中下游區(qū)是高效率集聚區(qū)。

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