劉雯昱，陳曉宏

華南地區(qū)省際用水效率時(shí)空差異及驅(qū)動(dòng)因子研究

劉雯昱1，陳曉宏2*

（1.中山大學(xué)，廣東 珠海 519082；2.中山大學(xué) 水資源與環(huán)境研究中心，廣州 510275）

【】識(shí)別華南地區(qū)省際間的用水效率水平差異及主要影響因素。制定有針對(duì)性的措施以有效提高華南地區(qū)的用水效率水平。本文主要采用TOPSIS-信息量權(quán)重法，從生活、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生態(tài)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)5大方面構(gòu)建全面的用水效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)華南地區(qū)以省行政區(qū)為單位，綜合評(píng)價(jià)其用水效率水平，分析2000—2018年華南地區(qū)用水效率水平的時(shí)間差異及變化趨勢(shì)。其次，運(yùn)用泰爾系數(shù)分析了各指標(biāo)省際間的空間差異變化趨勢(shì)，采用灰色關(guān)聯(lián)法深入探求華南各省用水效率的主要驅(qū)動(dòng)因子。2000—2018年，福建省用水效率水平最高，遠(yuǎn)超廣西和海南，廣東省第二；指標(biāo)空間差異方面，萬(wàn)元GDP用水量及萬(wàn)元工業(yè)增加值用水量空間差異最大，農(nóng)田灌溉用水效率及綜合人均用水量空間差異最小；驅(qū)動(dòng)因素方面，4省均受用水環(huán)節(jié)相關(guān)指標(biāo)影響，耗水量、排水量影響最大，其次還與經(jīng)濟(jì)、水資源總量有關(guān)。華南地區(qū)用水效率水平逐年上升，空間差異主要表現(xiàn)為自東南向西北，用水效率逐漸降低。經(jīng)濟(jì)發(fā)展及城鎮(zhèn)化水平更高的省份用水效率更高，如福建省、廣東省，其用水效率主要受用水環(huán)節(jié)相關(guān)因素影響，還受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、水資源總量驅(qū)動(dòng)。

華南地區(qū)；用水效率；TOPSIS分析；信息量權(quán)重；泰爾系數(shù)；灰色關(guān)聯(lián)

0 引言

【研究意義】我國(guó)水資源具有時(shí)空差異大，人均水資源占有量少的典型特征。其中，水資源量從西北至東南逐漸增多，節(jié)水主要關(guān)注點(diǎn)往往放在西北干旱缺水的地區(qū)，對(duì)于水資源豐富的華南地區(qū)缺少節(jié)水制約及指導(dǎo)，但是，華南地區(qū)由于水資源量較豐富，人民節(jié)水意識(shí)反而較為薄弱，因此，制定有針對(duì)性的措施來有效提高華南地區(qū)的用水效率水平至關(guān)重要。通過深入研究分析華南地區(qū)的用水效率時(shí)空特征及關(guān)鍵影響因素，可找出華南各省提高用水效率的方法措施，有利于推動(dòng)節(jié)水型社會(huì)的建設(shè)及貫徹可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，對(duì)華南地區(qū)的節(jié)水建設(shè)具有重要的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

【研究進(jìn)展】以往研究中主要用到的水資源利用效率評(píng)價(jià)方法主要有層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、灰色聚類評(píng)價(jià)法、主成分分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析評(píng)價(jià)法。段長(zhǎng)桂等[1]運(yùn)用迭代思想，即綜合運(yùn)用均值法、Copeland法、模糊Borda法，對(duì)單一評(píng)價(jià)方法結(jié)果進(jìn)行循環(huán)修正，對(duì)山東省的用水效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)排名分析，該方法結(jié)合了主觀、客觀評(píng)價(jià)法，彌補(bǔ)了單一評(píng)價(jià)方法的不足，但該方法只能得出評(píng)價(jià)對(duì)象的大小排序，即評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)關(guān)系，無(wú)法量化以分析各評(píng)價(jià)對(duì)象的用水效率時(shí)空變化情況。唐德善等[2]基于DEA-CCR與復(fù)合系統(tǒng)評(píng)價(jià)分析了上海市2001—2015年的用水效率變化情況，先用DEA-CCR模型求出各子系統(tǒng)用水效率，再運(yùn)用多目標(biāo)線性加權(quán)求出綜合用水效率，有利于分別對(duì)子系統(tǒng)及綜合的用水效率進(jìn)行量化排序，但模型應(yīng)用較為復(fù)雜。孟令爽等[3]運(yùn)用主成分分析法，構(gòu)建了基于用水效率紅線的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)上海市2008—2015年的用水效率情況進(jìn)行了對(duì)比分析，將用水效率這一多變量多指標(biāo)的多維問題進(jìn)行了簡(jiǎn)化，實(shí)用性高，有利于提取主要的影響因素，但難以細(xì)化全面地分析所有影響因素且易受主觀因素影響。陳璇璇等[4]運(yùn)用超效率DEA模型對(duì)陜晉兩省水資源利用效率進(jìn)行了投入產(chǎn)出評(píng)價(jià)。傅妍芳等[5]運(yùn)用非期望產(chǎn)出SBM-Malmquist模型對(duì)安徽省工業(yè)用水效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)分析。DEA法考慮投入及產(chǎn)出指標(biāo)，計(jì)算便捷，但結(jié)果只是用水效率相對(duì)大小，無(wú)法深入分析其影響因素。羅凱等[6]基于熵權(quán)-正態(tài)云模型對(duì)安徽省2010—2017年的農(nóng)業(yè)用水效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)，得出了安徽省農(nóng)業(yè)用水效率綜合評(píng)價(jià)等級(jí)，分析了其歷年變化趨勢(shì)。

【切入點(diǎn)】本文結(jié)合了TOPSIS綜合評(píng)價(jià)法與信息量權(quán)重法，構(gòu)建全面的用水效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)華南地區(qū)以省行政區(qū)為單位，綜合評(píng)價(jià)其用水效率水平，分析2000—2018年華南地區(qū)用水效率水平的時(shí)空差異及其變化趨勢(shì)，并采用信息量權(quán)重進(jìn)行賦權(quán)，使分析結(jié)果更具客觀性。針對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)，運(yùn)用泰爾系數(shù)分析各指標(biāo)省份之間的空間差異變化趨勢(shì)。為了尋找出用水效率的主要驅(qū)動(dòng)因子，采用灰色關(guān)聯(lián)法，各省用水效率水平作為參考序列，選取影響因子作為比較序列，查找出關(guān)聯(lián)度高的影響因子，即為該省用水效率主要驅(qū)動(dòng)因子，從而更有針對(duì)性地提出用水效率提高的制度措施。

【擬解決的關(guān)鍵問題】鑒于此，本文關(guān)鍵問題為中國(guó)華南地區(qū)的用水效率的時(shí)空差異。以省行政區(qū)為研究單位，以2000—2018年的數(shù)據(jù)作為研究基礎(chǔ)，揭示東南沿海地區(qū)的用水效率差異及其演變規(guī)律，探究用水效率的主要驅(qū)動(dòng)因素及其中緣由。

1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

本文研究區(qū)域?yàn)槿A南地區(qū)，位于中國(guó)最南部，整體地勢(shì)為西北高，東南低，海岸線長(zhǎng)。主要包括廣東省、廣西壯族自治區(qū)、海南省、福建省，氣候?yàn)閬啛釒Ъ撅L(fēng)氣候及熱帶季風(fēng)氣候，是一個(gè)高溫多雨，四季常綠的區(qū)域。最冷月平均氣溫10 ℃以上，極端最低氣溫-4 ℃以上，1年中日平均氣溫高于10 ℃的時(shí)間在300 d以上。大部分區(qū)域年降水量為1 400～2 000 mm。其中，廣東省屬于東亞季風(fēng)區(qū)，從北向南分別為中亞熱帶、南亞熱帶和熱帶氣候，降水充沛，降雨的空間分布基本上呈南高北低的趨勢(shì)，年內(nèi)分配不均。最南端的海南省屬熱帶季風(fēng)氣候，年平均氣溫22～27 ℃，光溫充足，日溫差大，冬季溫暖，雨量充沛，有明顯的多雨季和少雨季。華南最西邊的廣西壯族自治區(qū)屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，全區(qū)各地極端最高氣溫為33.7～42.5 ℃，極端最低氣溫為-8.4～2.9 ℃，年平均氣溫在16.5～23.1 ℃之間。東北部的福建省，九成陸地面積為山地丘陵地帶，全區(qū)大部地區(qū)氣候溫暖，熱量豐富，雨水豐沛，季節(jié)變化不明顯，冬少夏多，森林覆蓋率達(dá)65.95%，居全國(guó)第一，海岸線長(zhǎng)，島嶼眾多。沿海的廣東、海南、福建省是暴雨洪澇災(zāi)害及臺(tái)風(fēng)多發(fā)的地區(qū)。

1.2 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)取自廣東省、福建省、廣西壯族自治區(qū)、海南省統(tǒng)計(jì)年鑒、水資源公報(bào)、生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)。其中，缺失的某些年份的居民人均生活用水量及農(nóng)田灌溉水利用效率數(shù)據(jù)，以及不合理的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，利用SPSS進(jìn)行合理的插補(bǔ)延展，其中，農(nóng)田灌溉水利用效率數(shù)據(jù)用鄰近點(diǎn)線性趨勢(shì)法進(jìn)行插補(bǔ)，城鎮(zhèn)、農(nóng)村居民人均生活用水量用線性插值法進(jìn)行空值替換。

圖1 華南地區(qū)高程及行政區(qū)劃

2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及研究方法

2.1 指標(biāo)體系

參考以往的研究文獻(xiàn)及評(píng)價(jià)體系[3,7,10]，在理論分析、實(shí)踐研究的基礎(chǔ)上，遵循以下原則構(gòu)建華南地區(qū)用水效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系：

1）全面性：選取的指標(biāo)要能全面地反映城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)用水、生活用水、農(nóng)業(yè)用水、工業(yè)用水、生態(tài)用水的各個(gè)環(huán)節(jié)和方面，客觀地反映城市用水的水平。

2）系統(tǒng)性：將用水效率評(píng)價(jià)體系分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、指標(biāo)層3個(gè)層次進(jìn)行計(jì)算分析，并選取了社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生活、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生態(tài)五大維度的相關(guān)指標(biāo)構(gòu)建評(píng)價(jià)體系。

3）科學(xué)性：指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)應(yīng)能客觀表征城市用水水平的特點(diǎn)，應(yīng)從指標(biāo)的數(shù)據(jù)獲取、計(jì)量分析、應(yīng)用指導(dǎo)等環(huán)節(jié)提升指標(biāo)的科學(xué)性。

4）可行性：選取的指標(biāo)及構(gòu)建指標(biāo)體系應(yīng)遵循可行性原則，評(píng)價(jià)結(jié)果應(yīng)給實(shí)踐提供指導(dǎo)依據(jù)。

采用TOPSIS分析法對(duì)所構(gòu)建的用水效率評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算及綜合分析，在進(jìn)行TOPSIS分析之前，采用信息量權(quán)重分析法求取各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。

本文目標(biāo)層為用水效率，準(zhǔn)則層分為社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生活、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生態(tài)5大方面。社會(huì)經(jīng)濟(jì)層選取綜合人均用水量（m3）、萬(wàn)元GDP用水量（m3）作為指標(biāo)；生活層選取城鎮(zhèn)居民人均生活用水量（L/d）、農(nóng)村居民人均生活用水量（L/d）作為指標(biāo)；農(nóng)業(yè)方面選取單方水農(nóng)業(yè)凈產(chǎn)值（元）、畝均灌溉用水量（m3）、灌溉水利用系數(shù)作為指標(biāo)；工業(yè)層指標(biāo)選取萬(wàn)元工業(yè)增加值用水量（m3）；生態(tài)層指標(biāo)選取人均廢污水排放量（t/a）、污水處理率（%）。其中，除了單方水農(nóng)業(yè)凈產(chǎn)值、灌溉水利用系數(shù)、污水處理率對(duì)用水效率評(píng)價(jià)為正向影響（即值越大表示用水效率越好）外，其余各指標(biāo)均為負(fù)影響，在TOPSIS評(píng)價(jià)前需對(duì)負(fù)影響數(shù)據(jù)進(jìn)行正向化處理，使得所有指標(biāo)同趨勢(shì)化；而后解決量綱問題，本文運(yùn)用平方和歸一法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，即無(wú)量綱化處理。指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自各省水資源公報(bào)、統(tǒng)計(jì)年鑒、生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)。

2.2 TOPSIS信息量權(quán)重綜合評(píng)價(jià)法

本文結(jié)合信息量權(quán)重及TOPSIS法對(duì)華南地區(qū)的用水效率水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，采用信息量權(quán)重對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，使結(jié)果更客觀可信。通過檢測(cè)評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)解、最劣解的距離來進(jìn)行排序，若評(píng)價(jià)對(duì)象最靠近最優(yōu)解同時(shí)又最遠(yuǎn)離最劣解，則為最優(yōu)[7]。本文中，用計(jì)算得出的相對(duì)貼進(jìn)度來量化表示用水效率水平，相對(duì)貼進(jìn)度越大，表明用水效率水平越高，具有合理性與可行性。該法主要包含6大步驟，同趨勢(shì)化、歸一化、確定正負(fù)理想解矩陣、計(jì)算相對(duì)貼進(jìn)度，具體計(jì)算公式見參考文獻(xiàn)[7]，其中，信息量權(quán)重在歐氏距離中賦權(quán)。

表1 信息量權(quán)重計(jì)算結(jié)果

2.3 泰爾系數(shù)

采用泰爾系數(shù)來測(cè)算華南地區(qū)各省之間的用水效率具體指標(biāo)的空間差異。取值范圍為[0,1]，值越大，空間差異越大。泰爾系數(shù)可以對(duì)不同省份的用水效率空間差異進(jìn)行比較[8]。

2.4 灰色關(guān)聯(lián)法

為了深入研究華南各省用水效率關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子，從而得出用水效率提高的主要措施，采用灰色關(guān)聯(lián)法進(jìn)行分析?；疑P(guān)聯(lián)度分析是一種表征兩兩因素之間動(dòng)態(tài)發(fā)展過程的關(guān)聯(lián)度的方法。此分析方法不要求樣本符合特定的分布規(guī)律，且允許使用少量樣本進(jìn)行分析。在系統(tǒng)發(fā)展過程中，確定參考序列及比較序列，如果2個(gè)序列變化的態(tài)勢(shì)是一致的，即同步變化程度較高，則可以認(rèn)為二者關(guān)聯(lián)較大，比較序列對(duì)參考序列的影響程度越大；反之，則二者關(guān)聯(lián)度較小，比較序列對(duì)其影響程度越小。該算法主要包括3大步驟，具體計(jì)算方法及公式見文獻(xiàn)[8]。

3 結(jié)果與分析

3.1 華南省際用水效率時(shí)間差異

將2000—2018年的用水效率指標(biāo)運(yùn)用改進(jìn)TOPSIS法進(jìn)行整體評(píng)價(jià)。根據(jù)評(píng)價(jià)年份內(nèi)各指標(biāo)，正向化及歸一化之后2018年正負(fù)理想解結(jié)果如表2所示，對(duì)正負(fù)理想解進(jìn)行信息量權(quán)重加權(quán)計(jì)算得到正負(fù)理想解距離及最終的相對(duì)貼進(jìn)度值（表3）。由表3可知，華南地區(qū)中福建省用水效率水平最高，且遠(yuǎn)超廣西壯族自治區(qū)及海南省，廣西用水效率水平最低。從圖2（圖中越紅表示用水效率越差，越綠表示用水效率越好）可以看出，2000—2018年，華南4省用水效率水平均有上升，其中，2000—2008年，海南省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)用水效率相差不大，均處于較低水平，福建省用水效率在評(píng)價(jià)年間均為最高水平。評(píng)價(jià)年內(nèi)，隨著時(shí)間的推移，省際間的用水效率水平空間差異愈加顯著，用水效率水平從高到低依次為福建省、廣東省、海南省、廣西壯族自治區(qū)。從圖3可以看出，評(píng)價(jià)年內(nèi)，福建省及廣東省用水效率水平提升最快，2000—2005年，廣東省用水效率均較差，甚至低于海南省，但在2005—2015年，廣東省用水效率水平迅速提升，趕超海南省及福建省，但自2015年后，廣東省用水效率水平增速放緩，福建省則維持原有提升速率，保持優(yōu)良的用水效率水平；整體來看，近10年來，華南地區(qū)中，沿海3省的用水效率水平明顯優(yōu)于靠近內(nèi)陸的廣西壯族自治區(qū)，其中，福建省用水效率水平最高，其綠化覆蓋率大，涵養(yǎng)水源能力強(qiáng)，農(nóng)業(yè)用水效率高，水資源較充沛，且政府對(duì)城市節(jié)水的重視程度高、相關(guān)政策措施較完善。廣東省用水效率水平居其二，與福建省不相上下，2省遠(yuǎn)超海南省及廣西壯族自治區(qū)，廣西壯族自治區(qū)用水效率水平較落后。

表2 正負(fù)理想解

表3 TOPSIS評(píng)價(jià)結(jié)果(2018年)

3.2 華南省際用水效率空間差異

具體分析華南地區(qū)省際間的用水效率評(píng)價(jià)指標(biāo)差距，采用泰爾系數(shù)分析各指標(biāo)的空間差異變化情況。從2018年指標(biāo)分布表4可看出，華南地區(qū)省際間的萬(wàn)元GDP用水量差距最大，廣東、福建省萬(wàn)元GDP用水量較小，廣西壯族自治區(qū)最大，且遠(yuǎn)大于廣東、福建2省。其次為萬(wàn)元工業(yè)增加值用水量及人均廢污水排放量，其中，萬(wàn)元工業(yè)增加值用水量中，廣東省的最少，其次為福建、海南省，廣西壯族自治區(qū)最差；人均廢污水排放量中，海南省的最少，廣東最多。單方水農(nóng)業(yè)凈產(chǎn)值中，海南、福建省最優(yōu)，廣西壯族自治區(qū)及廣東省水平相差不大；污水處理率及農(nóng)村居民生活人均用水量差距不大。

圖3 2000—2018年相對(duì)貼進(jìn)度（即用水效率水平）變化

表4 2018年各省評(píng)價(jià)指標(biāo)分布

圖4 2000—2018年用水效率指標(biāo)泰爾系數(shù)變化情況

根據(jù)圖4，采用泰爾系數(shù)來量化反映各用水效率指標(biāo)的空間差異情況中，2000—2005年，萬(wàn)元GDP用水量空間差異最大，畝均灌溉用水量及綜合人均用水量空間差異最小。萬(wàn)元GDP用水量及人均廢污水排放量的空間差異隨時(shí)間變化幅度最大，除萬(wàn)元GDP用水量空間差異先增后減外，其他指標(biāo)空間差異整體呈明顯下降趨勢(shì)。綜合人均用水量空間差異有輕微增大，畝均灌溉用水量及污水處理率空間差異逐漸縮小，但變化幅度較小。

3.3 華南各省用水效率驅(qū)動(dòng)因素

參考以往的研究文獻(xiàn)[8,17-18]，選取常住人口、地區(qū)生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、水資源總量、供用耗排水量等指標(biāo)從城鎮(zhèn)化水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、用水結(jié)構(gòu)等方面綜合反映用水效率的驅(qū)動(dòng)因素。采用灰色關(guān)聯(lián)法分析華南地區(qū)各省的用水效率水平的影響因素，表5為華南地區(qū)4省關(guān)聯(lián)度的對(duì)比情況。用TOPSIS-信息量權(quán)重綜合評(píng)價(jià)法所得出的相對(duì)貼進(jìn)度值表示用水效率水平大小，作為參考序列。比較序列指標(biāo)中，廣東省、廣西壯族自治區(qū)、海南省選取常住人口、地區(qū)生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、水資源總量、供用耗排水量，福建省由于缺少耗水量、排水量數(shù)據(jù)，因此用水環(huán)節(jié)因素選取供用水量，得出各省用水效率水平與比較序列之間的關(guān)聯(lián)度，關(guān)聯(lián)度越大，表示指標(biāo)對(duì)用水效率水平的影響越大，為用水效率的主要驅(qū)動(dòng)因子。針對(duì)比較序列各評(píng)價(jià)項(xiàng)，以及19項(xiàng)數(shù)據(jù)（即2000—2018年共19個(gè)年份數(shù)據(jù)（參考序列））進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析。使用灰色關(guān)聯(lián)度分析時(shí)，分辨系數(shù)取0.5，結(jié)合關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算式計(jì)算出關(guān)聯(lián)系數(shù)值，根據(jù)關(guān)聯(lián)系數(shù)值計(jì)算出關(guān)聯(lián)度值用于評(píng)價(jià)判斷。結(jié)合上述關(guān)聯(lián)系數(shù)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)處理，最終得出關(guān)聯(lián)度值，使用關(guān)聯(lián)度值針對(duì)4省份評(píng)價(jià)項(xiàng)（即比較指標(biāo)）進(jìn)行評(píng)價(jià)排序。4省關(guān)聯(lián)度結(jié)果見表5。

表5 灰色關(guān)聯(lián)度對(duì)比結(jié)果

關(guān)聯(lián)度值介于0、1之間，該值越大代表其與“參考值”之間的相關(guān)性越強(qiáng)，評(píng)價(jià)越高。由表5可知，針對(duì)各省評(píng)價(jià)項(xiàng)，福建省用水效率中，用水量關(guān)聯(lián)度最高（0.82）。廣東省用水效率中，排水量的關(guān)聯(lián)性最高（0.96），其次是耗水量（0.89）。廣西壯族自治區(qū)用水效率中，排水量關(guān)聯(lián)最高（0.92），其次是耗水量（0.90）。海南省用水效率中，排水量關(guān)聯(lián)性最高（0.99），其次是耗水量（0.98）。由此可見，華南地區(qū)的用水效率水平普遍受地區(qū)各用水環(huán)節(jié)影響較大，尤其受排水及耗水環(huán)節(jié)影響最大，因此，首先提高節(jié)水意識(shí)，推廣節(jié)水技術(shù)措施，減少耗水量及污水排放量，從而提高華南地區(qū)用水效率水平。其次，華南用水效率水平還與經(jīng)濟(jì)、水資源量有關(guān)；除用水環(huán)節(jié)相關(guān)指標(biāo)之外，廣東省用水效率受水資源總量因素影響，節(jié)水政策技術(shù)等較完善，因而用水效率水平變化不大，主要受政策發(fā)布的用水總量控制紅線影響，此外，省內(nèi)外來人口多，年際間人口數(shù)變化大，節(jié)水意識(shí)參差不齊，對(duì)用水效率水平影響大；廣西壯族自治區(qū)用水效率水平還受經(jīng)濟(jì)、三產(chǎn)結(jié)構(gòu)因素影響，因其相較其他省份，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，且農(nóng)業(yè)、工業(yè)生產(chǎn)中節(jié)水技術(shù)措施相較落后，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與耗水量關(guān)系緊密；海南省受水資源總量及農(nóng)業(yè)發(fā)展程度影響，其農(nóng)業(yè)灌溉耗水量最大，節(jié)水灌溉相關(guān)技術(shù)尚未有效推廣。

4 討論

以往的用水效率水平評(píng)價(jià)體系容易只側(cè)重于農(nóng)業(yè)灌溉或者城市生活等某一方面進(jìn)行分析，需要尋求一種更全面有效的評(píng)價(jià)方法及體系，對(duì)不同地區(qū)的用水、節(jié)水水平進(jìn)行更完整全面的分析，從而更好地指導(dǎo)實(shí)踐。本文采用信息量權(quán)重及TOPSIS綜合方法，從社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生活、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生態(tài)5大層面，對(duì)華南地區(qū)4省用水效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，整體來看，福建省、廣東省的用水效率水平最高，海南省、廣西壯族自治區(qū)的用水效率水平稍顯落后。

其評(píng)價(jià)結(jié)果與CRITIC-TOPSIS分析法[7]所得評(píng)價(jià)結(jié)果完全相同，與主成分分析法[3]所得排序結(jié)果不超過一個(gè)位次，與前人研究方法所得結(jié)果基本一致，且與實(shí)際用水情況相似，評(píng)價(jià)結(jié)果具有一定合理性。對(duì)3種方法的評(píng)價(jià)結(jié)果采用Spearman系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，相關(guān)性系數(shù)均在0.9以上，呈顯著相關(guān)。分別采用3種分析方法的2016年用水效率評(píng)價(jià)結(jié)果如表6所示。信息量權(quán)重-TOPSIS法、主成分分析法、CRITIC-TOPSIS分析法的極差分別為0.38、1.47、0.14，變異系數(shù)分別為0.3、4.6、0.1。信息量權(quán)重-TOPSIS法的極差及變異系數(shù)處于平均水平，評(píng)價(jià)結(jié)果相較更平穩(wěn)，適用于分析省際間用水效率的時(shí)空差異。

表6 評(píng)價(jià)方法結(jié)果對(duì)比分析

運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)法分析各省用水效率水平的影響因素時(shí)，發(fā)現(xiàn)用水4大環(huán)節(jié)：供水量、用水量、耗水量、排水量，以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)—人均地區(qū)生產(chǎn)總值等對(duì)評(píng)價(jià)用水效率影響最大。但分析結(jié)果可能存在指標(biāo)選取不夠全面的問題，未能深入分析發(fā)現(xiàn)用水結(jié)構(gòu)及經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城市用水效率水平的具體作用方式。研究方法及結(jié)果有一定局限性，評(píng)價(jià)結(jié)果受各省統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性影響較大。

本研究分析了我國(guó)華南地區(qū)的用水效率時(shí)空差異情況及其驅(qū)動(dòng)因素，對(duì)正確認(rèn)識(shí)華南城市的用水情況有一定的現(xiàn)實(shí)意義，研究結(jié)果對(duì)節(jié)水社會(huì)的建設(shè)具有一定的實(shí)踐指導(dǎo)意義。下一步研究可考慮找尋一種更客觀、直接、有效的用水效率評(píng)價(jià)方法，對(duì)全國(guó)各城市的用水效率分析其差異及影響因素，發(fā)現(xiàn)整體規(guī)律及趨勢(shì)，從而更好地指導(dǎo)實(shí)踐，有效地提高全國(guó)各地用水效率水平，推動(dòng)節(jié)水社會(huì)建設(shè)，促進(jìn)生態(tài)文明發(fā)展。

5 結(jié)論

1）用水效率情況方面，整體來看，2000—2018年，華南地區(qū)中福建省用水效率水平最高，且遠(yuǎn)超廣西壯族自治區(qū)及海南省，廣西用水效率水平最低。評(píng)價(jià)年間，4省用水效率水平均有上升，省際間的用水效率水平空間差異愈加顯著，其中，2000—2008年，海南省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)用水效率相差不大，均處于較低水平，福建省用水效率在評(píng)價(jià)年間均為最高水平。用水效率水平從高到低依次為福建省、廣東省、海南省、廣西壯族自治區(qū)。

2）空間差異方面，華南地區(qū)省際間的萬(wàn)元GDP用水量差距最大，其次為萬(wàn)元工業(yè)增加值用水量及人均廢污水排放量。單方水農(nóng)業(yè)凈產(chǎn)值中，海南、福建省最優(yōu)，廣西壯族自治區(qū)及廣東省水平相差不大；污水處理率及農(nóng)村居民人均生活用水量省際差距不大。萬(wàn)元工業(yè)增加值、萬(wàn)元GDP用水量及人均廢污水排放量的空間差異隨時(shí)間變化幅度最大，除萬(wàn)元GDP用水量空間差異先增后減外，其他指標(biāo)空間差異整體呈明顯下降趨勢(shì)。

3）采用灰色關(guān)聯(lián)法分析各省用水效率主要影響因素發(fā)現(xiàn)，華南地區(qū)的用水效率水平普遍受地區(qū)用水環(huán)節(jié)影響最大，尤其受排水量、耗水量影響最大，其次還與經(jīng)濟(jì)、水資源量有關(guān)；除用水環(huán)節(jié)各指標(biāo)之外，廣東省用水效率受人口及水資源總量因素影響；廣西壯族自治區(qū)用水效率水平主要受經(jīng)濟(jì)、三產(chǎn)結(jié)構(gòu)因素影響；海南省受水資源總量及農(nóng)業(yè)發(fā)展程度影響，其農(nóng)業(yè)灌溉耗水量最大，節(jié)水灌溉相關(guān)技術(shù)尚未有效推廣。

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Spatiotemporal Variation of Water Use Efficiency and Its Drivers in South China

LIU Wenyu1, CHEN Xiaohong2*

(1.Sun Yet-sen University, Zhuhai 519082, China;2. Center for water resources and environment, Sun Yet-sen University, Guangzhou 510275, China)

【】Spatiotemporal variation in water use efficiency and its underlying drivers are important factors in ecosystem management. South China is relatively abundant in water resources and saving water has not yet received as much attention as in other parts of the country. However, seasonal water shortage does occur and it is hence imperative to improve its water use efficiency. The purpose of this paper is to analyze the spatiotemporal variation of water use efficiency in this region.【】A comprehensive index system for evaluating water use efficiency was constructed based on living standards, agriculture, industry, ecology and economy in each province in southern China. The water use efficiency and its temporal change from 2000 to 2018 in each province was evaluated based on administrative region. The provincial variation of each index was analyzed using the Thiel coefficient, and its drivers were analyzed using the grey correlation method.】Among the four provinces we analyzed, Fujian province was most effective in water use during this period, far ahead of Hainan and Guangdong provinces, while Guangxi autonomous region was the worst. The difference in water consumption per 10 000 yuan GDP and 10 000 yuan industrial-added value was the greatest between the four studied provinces. In contrast, the difference in irrigation water use efficiency and water consumption per capita was the smallest. Water use efficiency in the four provinces was mostly affected by water consumption and drainage, in addition to the economy and total water resource availability.【】Water use efficiency in south China has been in steady increase. Overall, water use efficiency decreased from the southeast to northwest, and was higher in the highly industrialized province such as Fujian and Guangdong provinces. In addition to water-related factors, variation in water use efficiency was also affected by economic development and water resource availability.

Southern China; water use efficiency; TOPSIS analysis; information weight; Thiel coefficient; grey correlation method

X24

A

10.13522/j.cnki.ggps.2021071

1672 - 3317（2021）11 - 0122 - 07

劉雯昱, 陳曉宏. 華南地區(qū)省際用水效率時(shí)空差異及驅(qū)動(dòng)因子研究[J]. 灌溉排水學(xué)報(bào), 2021, 40(11): 122-128.

LIU Wenyu, CHEN Xiaohong. Spatiotemporal Variation of Water Use Efficiency and Its Drivers in South China[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2021, 40(11): 122-128.

2021-06-19

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（U1911204，51861125203）；國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2017YFC0405900）

劉雯昱（1997-），女。碩士研究生，主要從事城市水文水資源研究。E-mail: liuwenyu1997@163.com

陳曉宏（1963-），男。博士生導(dǎo)師，主要從事水資源水生態(tài)研究。E-mail: eescxh@mail.sysu.edu.cn

責(zé)任編輯：韓 洋