城镇化是主要表现为农村人口向城镇迁居,二、三产业向城镇入驻的经济社会现象[1]。我国在城镇化快速发展的同时面临着十分严峻的水资源形势[2],95%以上的特大城市长期受到缺水困扰[3]。相关研究指出,城镇化水平每提高1%,用水总量将提高0.58%[1]。到2030年,我国城镇化水平预计接近70%,必将产生更多的用水需求[4]。因此,在城镇化背景下分析水资源消耗的影响因素,有助于为相关部门制定切实可行的水资源政策提供参考,以缓解我国的供水压力。

国内外学者针对用水量影响因素开展了大量研究。

a. 从某一类用水角度出发的研究表明:①经济发展是促进工业用水增长的主要因素[5-6],推动规模以上工业技术进步是降低工业用水强度的有效途径[7]。②我国每年消耗的大部分水资源来自农业[8],2016年农业用水量占用水总量的比例超过60%[9],提高农业用水效率有助于降低农业用水量[10-12]。③分析居民用水的影响因素多从微观层面出发,包括阶梯水价[13]、受教育程度[14]和节能设施的推广[15]等。

b. 从用水总量角度出发的研究多集中于技术进步、产业结构调整、经济发展和人口规模[16]。学者们普遍认为技术进步是抑制用水量增长的主要因素[17],但需警惕由于技术创新欠缺而导致的“回弹效应”[18];产业结构调整亦对用水量增长具有抑制作用[19],其中第一产业比重下降是用水量减少的主要原因[20-21];而经济发展水平的提高和人口规模的扩大均促进了用水量的增长[22]。

近年来,学者们逐渐将研究目光转向城镇化与水资源的关系[23-24]上,城镇化已逐渐成为拉动用水量增长的关键因素[25],城镇化引发的人口结构变动将对水资源消耗造成长期压力[26]。

综上所述,从研究方法来看,现有研究普遍采用“单项连乘和”的因素分解法,一定程度上局限了表达式涵盖的内容,造成分解趋于同质化;从研究视角来看,现有研究大多停留在分析人口结构变动与水资源消耗之间的关系,忽略了居民消费结构对水资源消耗的影响。鉴于此,本文构建“多项连乘和加总”及向量扩展形式的LMDI模型,将居民消费水平、居民消费结构及居民消费率纳入模型,探析城镇化进程中人口、居民消费、用水强度对水资源消耗的影响效应,并提出有针对性的对策建议。

1模型构建

指数分解法被广泛运用于水资源消耗的影响因素分析中,其中LMDI方法因可以避免模型存在残差和零值被认为是最优的[27-28]方法。将LMDI模型改进为“多项连乘和加总”的形式:

W

式中:W为用水总量;W1为生产用水量；i为三次产业;W2为生活用水量；j为城镇、农村;G为国民生产总值;H为居民消费总额;P为人口数量。考虑到我国城乡二元结构的差异,将居民消费以向量形式进一步扩展为

式中:Pu和Pr分别为城镇和农村口数量;Hu和Hr分别为城镇和农村居民消费额。令

式中:I1i为第i次产业的生产用水强度;Ri为经济对居民消费的抑制程度,称为消费抑制因子;Si为居民第i次产业产品消费占消费总额的比重,反应居民消费结构;pu、pr分别为城镇和农村人口数量占人口总数的比重;hu、hr分别为城镇和农村居民人均消费额;I2j为城镇和农村居民的生活用水强度;pj为城镇化率。可得

将式(3)加号左右两边取自然对数,再取微分可得

其中

式中α为城镇居民消费额占居民消费总额的比重。由此可得各因素对水资源消耗影响的关系式:

运用LMDI方法对式(6)进行分解,以0和T分别代表基期和考察期,各因素对用水量变动的贡献值表达式如下。

生产强度效应:

消费抑制效应:

居民消费结构效应:

生产城镇化效应:

EU1=

居民消费效应:

Eh=

生产端人口规模效应:

生活强度效应:

生活城镇化效应:

生活端人口规模效应:

总效应:

ΔW=

Eh+EP1)+(EI2+EU2+EP2)

2数据说明

本文所用数据的时间跨度为2003—2016年,用水量、产值、居民消费、人口数量等原始数据源自《中国水资源公报》和《中国统计年鉴》。对本文数据解释如下:

a. 时间跨度。考虑到2003年以前及2017年的三次产业用水量无法获取,因此研究期为2003—2016年。

b. 用水量数据。本文所用用水量数据需与三次产业产值保持一致,因此将《水资源公报》中用水量数据进行了整合:将农业用水和牲畜用水合计为第一产业用水,工业用水和建筑业用水合计为第二产业用水,第三产业用水保持不变,并将三次产业用水合计为生产用水,将城镇居民用水和农村居民用水合计为居民生活用水,暂不考虑生态用水。