胡圓昭,朱 豪,尹明財,麻家寧,秦華松,張濟世

(蘭州交通大學(xué) 環(huán)境與市政工程學(xué)院,蘭州 730070)

0 引 言

長江經(jīng)濟帶沿線的11個省市,橫跨我國東中西三大區(qū)域,具有依托長江的天然優(yōu)勢,人口和地區(qū)生產(chǎn)總值占全國總數(shù)的40%以上[1],是我國經(jīng)濟快速高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。然而長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟快速增長的背后是自然資源的巨大消費[2-3],而水資源又是長江經(jīng)濟帶可持續(xù)發(fā)展的重要資源,雖然長江經(jīng)濟帶的水資源占全國的45.94%[4],但內(nèi)部區(qū)域間的水資源量差異較大,中上游水資源總量大,但經(jīng)濟產(chǎn)出少,下游區(qū)域則相反[5-6]。長江經(jīng)濟帶的區(qū)域水資源總量與經(jīng)濟發(fā)展不協(xié)調(diào),存在著明顯的空間分布特征。

2002年荷蘭學(xué)者Hoekstra基于虛擬水理論提出了水足跡的概念[7],虛擬水又叫“嵌入水”和“外生水”,是指產(chǎn)品和服務(wù)的生產(chǎn)過程中所需要的水資源量,是由地理學(xué)家Tony Allan在1993年提出的新概念[8-9],虛擬水研究是一門涉及水文、社會經(jīng)濟、生態(tài)環(huán)境的交叉學(xué)科,虛擬水作為“水”生產(chǎn)鏈的定量評價指標(biāo)如今已被廣泛應(yīng)用[10-12]。水足跡是類比生態(tài)足跡所提出的概念[13],指任何已知人口(某個人、一個城市、一個區(qū)域或全球)生產(chǎn)這些人口所消費的所有資源所需要的水資源量[14],是一種衡量一個國家和地區(qū)的綜合性評價指標(biāo)[15],突破了以往研究中“實體水”的局限性,為水資源評價、水資源可持續(xù)利用、水資源管理以及相關(guān)政策制定提供了一個全新的視角[16]。Hoekstra等[17]對1997—2001年期間世界各國的水足跡進行了計算,研究結(jié)果表明:美國的人均水足跡為2 480 m3/a,中國的人均水足跡為700 m3/a,而全球人均水足跡為1 240 m3/a;影響國家水足跡大小的主要因素分別為:消費量、消費模式、氣候條件以及用水效率;姜秋香等[18]基于水足跡理論,采用熵權(quán)法和空間均衡量化方法對2000—2018年黑龍江省13個地級市的水足跡進行量化,分析其水足跡變化規(guī)律以及時空演變規(guī)律;朱向梅等[19]構(gòu)建三維水足跡模型,分析了2005—2018年黃河流域水足跡的時空差異,并采用洛倫茲曲線圖形和基尼系數(shù)評價黃河流域各省份水足跡的均衡程度以及公平性;Liu等[20]基于基尼系數(shù)和泰爾熵指數(shù),分析評價了長江經(jīng)濟帶土地、人口和經(jīng)濟因素對藍水足跡和綠水足跡不同分配方案的影響;張玲玲等[21]從灰水足跡視角構(gòu)建水污染與經(jīng)濟增長脫鉤分析框架,利用Topio模型與對數(shù)平均迪氏指數(shù)法(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)分解模型對2001—2015年長江經(jīng)濟帶11省市的水體污染與經(jīng)濟增長脫鉤關(guān)系演變及驅(qū)動因素進行分析。

然而,目前大多是對水足跡構(gòu)成、經(jīng)濟脫鉤以及空間分布等要素做單一的研究,很少將水足跡、經(jīng)濟發(fā)展與空間關(guān)聯(lián)特征三者綜合起來,忽略了自然環(huán)境、資源與經(jīng)濟之間的系統(tǒng)完整性,而只對單一要素進行的研究具有局限性,得到的研究結(jié)果并不全面。鑒于此,本文基于水足跡理論,計算2000—2020年長江經(jīng)濟帶水足跡的前提下,將自然地理位置、經(jīng)濟水平與資源看作一個綜合系統(tǒng),分析研究長江經(jīng)濟帶的水資源利用,系統(tǒng)評價水資源消耗與經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)關(guān)系,及其空間關(guān)聯(lián)關(guān)系,以期為新時期長江經(jīng)濟帶自然資源優(yōu)化管理及開發(fā)利用提出相關(guān)建議,以實現(xiàn)社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展和自然資源的可持續(xù)利用。

1 區(qū)域概況

長江經(jīng)濟帶是指以整個長江流域為中心向沿岸輻散的經(jīng)濟發(fā)展區(qū)域,橫跨我國東中西三大區(qū)域,覆蓋上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、貴州、云南11個省市,面積約205萬km2,占全國的21%。長江經(jīng)濟帶水資源豐富,約占全國水資源總量的45.94%,境內(nèi)除長江干流外,還擁有諸多支流及湖泊[22-23]。長江經(jīng)濟帶貫穿東西,輻射南北,是我國生態(tài)文明建設(shè)的重要先行示范帶。

圖1 長江經(jīng)濟帶地理位置Fig.1 Geographical location of Yangtze RiverEconomic Belt

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文以長江經(jīng)濟帶為研究對象,選取2000—2020年的相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析,研究數(shù)據(jù)包含水資源數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)、進出口數(shù)據(jù)以及經(jīng)濟、人口等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于2000—2020年上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、貴州、云南11個省市的統(tǒng)計年鑒、水資源公報。

2.2 研究方法

2.2.1 水足跡計算

根據(jù)水足跡理論[24],水足跡計算公式為:

WFP=IWFP+EWFP ;

(1)

IWFP=WFPa+WFPi+WFPd+WFPe-FWe;

(2)

EWFP=FWi-FWre-export。

(3)

式中:WFP為總水足跡(m3);IWFP表示內(nèi)部水足跡(m3);EWFP表示外部水足跡(m3);指研究區(qū)內(nèi)消費的進口虛擬水;WFPa為農(nóng)業(yè)水足跡(m3);WFPi為工業(yè)水足跡(m3);WFPd為生活水足跡(m3);WFPe為生態(tài)水量足跡(m3);FWe表示研究區(qū)一年內(nèi)出口的虛擬水(m3);FWi表示研究區(qū)一年內(nèi)從其他區(qū)域進口的虛擬水量(m3);FWre-export表示研究區(qū)從其他區(qū)域進口再出口的虛擬水量(m3),由于數(shù)據(jù)收集困難,計算時一般忽略不計。

其中,農(nóng)業(yè)水足跡(WFPa)包括農(nóng)作物產(chǎn)品需水量和動物產(chǎn)品需水量,通過農(nóng)畜產(chǎn)品的產(chǎn)量與單位質(zhì)量農(nóng)畜產(chǎn)品的虛擬含水量乘積得到,單位質(zhì)量農(nóng)畜產(chǎn)品的虛擬含水量[25-27]見表1、表2。本文選取研究區(qū)內(nèi)糧食、油料、棉花、蔬菜、水果、水產(chǎn)品、肉類、奶類及禽蛋,通過“自下而上”的方法進行計算;工業(yè)水足跡(WFPi)通過工業(yè)增加值與單位工業(yè)增加值用水量的乘積計算得到,生活(WFPd)與生態(tài)水足跡(WFPe)采用居民生活和生態(tài)環(huán)境用水量代替;進出口水足跡通過進出口總額乘以地區(qū)平均萬元國內(nèi)生產(chǎn)總值用水量計算得到。

表1 單位質(zhì)量農(nóng)畜產(chǎn)品虛擬含水量Table 1 Virtual water content of agricultural and livestock products per unit mass

表2 單位質(zhì)量糧食虛擬含水量Table 2 Virtual water content of grain per unit mass

2.2.2 水足跡評價

利用水足跡的計算結(jié)果可從不同角度對區(qū)域的水資源利用狀況進行定量分析,評估區(qū)域內(nèi)水資源的開發(fā)利用情況。本文根據(jù)文獻[28]—文獻[31]的研究成果,選取人均水足跡、水資源匱乏指數(shù)、水資源進口依賴度及水資源利用效率對長江經(jīng)濟帶的水足跡進行評價。評價指標(biāo)見表3。

表3 水足跡評價指標(biāo)Table 3 Indices of water footprint evaluation

2.2.3 水資源利用與經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展脫鉤評價

經(jīng)濟脫鉤由經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(Organization for Economic Co-operation and Development,OECD)于2002年提出[32],是指在經(jīng)濟發(fā)展過程中,物質(zhì)能源的消耗不隨著經(jīng)濟的增長而增加,反而隨著經(jīng)濟的增長而減少的情況[33]。近幾年隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,長江經(jīng)濟帶出現(xiàn)了用水結(jié)構(gòu)不合理、水資源消耗持續(xù)增加等問題[34-35],分析水資源消耗與經(jīng)濟發(fā)展之間的脫鉤關(guān)系有利于促進水資源利用與經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。目前有3種脫鉤模型被廣泛應(yīng)用,分別為OECD脫鉤模型、Tapio脫鉤彈性模型以及基于IGT方程的脫鉤模型。相比其他兩種模型,Tapio模型可以綜合考慮總量變化和相對量變化,提供更加精細的脫鉤狀態(tài)區(qū)分,更好地判定脫鉤狀態(tài)的演替過程[33-36]。因此,本文將基于Tapio模型對水資源利用與經(jīng)濟發(fā)展的脫鉤狀態(tài)進行判定,計算公式為

式中:e是脫鉤系數(shù);ΔGDP是指國內(nèi)生產(chǎn)總值的年增長率;ΔWFP表示水足跡的年增長率;GDPt和GDPt-1分別表示第t期和第t-1期的國民生產(chǎn)總值(億元);WFPt和WFPt-1表示第t期和第t-1期的水足跡總量(億m3)。

Tapio模型脫構(gòu)狀態(tài)分類如表4[31]所示。弱脫鉤狀態(tài)表示水足跡的增長速率低于GDP的增長速率,在此期間內(nèi)水資源利用效率提高。強脫鉤狀態(tài)下,GDP的年增長率為正值,而水足跡年增長率為負(fù)值,表明在水資源消耗少于上一年的情況下,區(qū)域經(jīng)濟得到了更進一步的發(fā)展,而擴張連接與擴張性負(fù)脫鉤狀態(tài)表示在用水量較大的情況下,仍能帶來經(jīng)濟的增長。強脫鉤狀態(tài)是水資源利用和經(jīng)濟發(fā)展間最理想的狀態(tài),表明經(jīng)濟增長不再依賴用水量的增加,以最小的水資源消耗實現(xiàn)了最大化的經(jīng)濟發(fā)展,水資源利用進入到可持續(xù)利用階段;弱負(fù)脫鉤、衰退連接、衰退性脫鉤與強負(fù)脫鉤4種狀態(tài)往往在經(jīng)濟衰退時出現(xiàn),表示在用水量的增長下經(jīng)濟并未得到發(fā)展。

表4 脫鉤狀態(tài)分類[31]Table 4 Classification of decoupling states[31]

2.2.4 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)是指在同一區(qū)域中某些變量的觀察結(jié)果之間的潛在相互依賴性。Tobler[37]在地理學(xué)第一定律的概念中解釋了空間自相關(guān),即地理實體及其語義具有空間相關(guān)性,距離越近,相關(guān)性越強。空間自相關(guān)分析全面研究了元素根據(jù)其位置和價值的空間聚集,離散或隨機分布情況,是一種探索空間數(shù)據(jù)分布的方法[38],通過計算空間自相關(guān)指數(shù),使地理數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)分析從定性描述更改為定量分析[39],被廣泛應(yīng)用于空間統(tǒng)計、空模式分析、空間分布特征檢測和其他方面[40-41],包括比較不同時期空間自相關(guān)分析的結(jié)果、宏觀對象的地理分布等[42]。在現(xiàn)有對跨省、市區(qū)域水資源利用的研究中往往未考慮區(qū)域間水資源流動的影響,進而對不同地區(qū)水資源利用效益進行比較分析以判定區(qū)域水資源在本地區(qū)和大尺度范圍內(nèi)發(fā)揮的作用。通過空間自相關(guān)分析,對區(qū)域間水資源的時空演變及其關(guān)聯(lián)特征進行分析,可以更好地實現(xiàn)水資源與社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。本文運用全局Moran’sI指數(shù)分析長江經(jīng)濟帶水足跡的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)。Moran’sI指數(shù)計算公式為

i=1,2,…,n;j=1,2,…m。

(5)

其中:

式中:m、n為地區(qū)數(shù)目;xi和xj分別為地區(qū)i和地區(qū)j的觀測值;Wij為二進制的鄰接空間權(quán)重矩陣,表示空間對象的鄰接關(guān)系。當(dāng)?shù)貐^(qū)i和地區(qū)j相鄰時,Wij=1,否則為0。當(dāng)I>0時,表示相鄰地區(qū)具有相似的特征,屬性值高和屬性值低的地區(qū)都存在空間集聚現(xiàn)象,即正相關(guān);反之表示相鄰地區(qū)觀測值差異較大,即存在負(fù)空間自相關(guān)。

3 結(jié)果分析

3.1 水足跡變化分析

3.1.1 長江經(jīng)濟帶水足跡變化分析

長江經(jīng)濟帶2000—2020年水足跡構(gòu)成及評價指標(biāo)計算結(jié)果見圖2、表5。

表5 長江經(jīng)濟帶水足跡構(gòu)成及評價指標(biāo)Table 5 Composition and evaluation indices of water footprint in the Yangtze River Economic Belt

由表5可知,長江經(jīng)濟帶內(nèi)部水足跡逐年增加,外部水足跡呈現(xiàn)先上升后下降趨勢,總水足跡整體上呈逐年上升趨勢,2000年為7 359.32億m3,2020年增長至9 835.99億m3,增長33.7%。從圖2來看,長江經(jīng)濟帶內(nèi)部水足跡構(gòu)成差異偏大,農(nóng)業(yè)水足跡占比高,平均占比達到90.99%,表明長江經(jīng)濟帶農(nóng)畜產(chǎn)品產(chǎn)量高,農(nóng)業(yè)用水需求量巨大;工業(yè)水足跡平均占比為6.55%,呈逐年上升的趨勢,由2000年335.75億m3增長到2020年526.89億m3,增長了57%;生活水足跡占比為2.09%,生態(tài)水足跡占比最小,僅為0.37%,二者均呈逐年上升趨勢;表明隨著經(jīng)濟的發(fā)展,當(dāng)?shù)鼐用駥ΦY源的需求不斷增高,同時人們對生態(tài)環(huán)境保護的意識逐漸加強;貿(mào)易虛擬水方面,進口虛擬水小于出口虛擬水,處于順差狀態(tài),且近幾年進出口虛擬水均呈下降趨勢,表明長江經(jīng)濟帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與對外貿(mào)易結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化,工業(yè)水平不斷提高,更加有利于區(qū)域社會經(jīng)濟的發(fā)展。

3.1.2 各省市水足跡變化分析

圖3為2000—2020年長江經(jīng)濟帶各省市的平均水足跡。由圖3可知,農(nóng)業(yè)水足跡中四川省貢獻最多,其次為湖北、湖南、安徽、江蘇,說明以上幾省的農(nóng)畜產(chǎn)品多,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動需水量要求大;工業(yè)水足跡中湖北省占比多,其次為湖南、安徽、江蘇,說明這幾個省份工業(yè)技術(shù)發(fā)達,工業(yè)結(jié)構(gòu)合理,而云南、貴州兩省工業(yè)水足跡偏少,兩省應(yīng)大力發(fā)展工業(yè)技術(shù),深化技術(shù)改革,加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變;生活與生態(tài)水足跡各省差異較大,導(dǎo)致這種空間格局的原因是由于各省人口數(shù)量、生態(tài)環(huán)境及氣候條件的不同;貿(mào)易虛擬水方面,江蘇省、上海市以及浙江省的進出口虛擬水皆高于長江經(jīng)濟帶其他省市,這幾個省市憑借著天然的地理位置,具有比其他省市更好的外貿(mào)優(yōu)勢,同時也是我國對外貿(mào)易的重要省市及港口所在地。

3.1.3 相關(guān)指標(biāo)變化分析

從相關(guān)指標(biāo)分析,由表5可知,人均水足跡呈逐年緩慢增加的趨勢,平均增長速率為1.07%,說明在研究期間內(nèi)長江經(jīng)濟帶的總水足跡在不斷增長,產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出保持著良好的增速,經(jīng)濟活躍度高;另一方面說明隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展,對外部人口的吸引力逐年增大,長江經(jīng)濟帶的人口在逐年緩慢增加;水資源匱乏指數(shù)整體上呈現(xiàn)波動趨勢,研究期內(nèi)長江經(jīng)濟帶的總水足跡整體上呈增長趨勢,而每年的降雨量與水資源量不同,這是導(dǎo)致水資源匱乏指數(shù)波動變化的主要原因。其中2011年水資源壓力最大,是由于2011年為枯水年,水資源總量少的原因,2002年的水資源總量在研究期內(nèi)為第四高。同年的總水足跡小導(dǎo)致2002年的水資源壓力最輕,但整體上來說,水資源匱乏指數(shù)<1,說明長江經(jīng)濟帶在吸收部分外部虛擬水的前提下,水資源總量能夠滿足該區(qū)域的社會經(jīng)濟發(fā)展;水資源進口依賴度與外部水足跡的變化相同,2007年達到峰值后開始逐年降低,到近幾年開始維持同一水平,說明長江經(jīng)濟帶的發(fā)展對外部的依賴性持續(xù)減弱;水資源利用效率不斷增高,從2000年的5.51元/m3增長到2020年47.91元/m3,年均增長率為12%。

綜合各項指標(biāo)說明,研究期內(nèi)長江經(jīng)濟帶的用水效率在不斷提高,在吸納部分外部虛擬水的前提下,區(qū)域水資源總量可以滿足當(dāng)?shù)氐纳a(chǎn)生活,并且隨著用水效率的不斷提高,外部虛擬水的流入量在不斷減少,對外部的依賴性不斷降低。

3.2 脫鉤分析

3.2.1 整體脫鉤分析

圖4為基于標(biāo)準(zhǔn)化的2000—2020年長江經(jīng)濟帶水足跡與GDP變化趨勢。從圖4可以看出,GDP呈逐年增長的趨勢,而總水足跡卻存在著明顯的波動,并且在2015年達到峰值后開始逐年降低。從增長率來看,GDP的增長速度遠大于水足跡的增長速度,GDP的年平均增速為13.15%,而總水足跡的增長率為1.51%,說明在消耗一定量的水資源情況下,社會經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢良好。

圖4 基于標(biāo)準(zhǔn)化的2000—2020年長江經(jīng)濟帶水足跡與GDP變化趨勢Fig.4 Standard-based trends of water footprint and GDP in the Yangtze River Economic Belt from 2000 to 2020

結(jié)合表4得到長江經(jīng)濟帶水資源利用與經(jīng)濟脫鉤的計算結(jié)果,見表6。由表6可以看出,2000—2020年長江經(jīng)濟帶水足跡和經(jīng)濟發(fā)展的狀態(tài)均為脫鉤狀態(tài),在大多數(shù)年份表現(xiàn)為弱脫鉤狀態(tài),在較少數(shù)年份中表現(xiàn)為強脫鉤狀態(tài)。

3.2.2 區(qū)域脫鉤分析

2000—2020年長江經(jīng)濟帶各省市水足跡與經(jīng)濟發(fā)展之間有弱脫鉤、強脫鉤、弱負(fù)脫鉤、擴張連接及擴張性負(fù)脫鉤共5種狀態(tài),并且地區(qū)之間脫鉤狀態(tài)差異顯著。圖5顯示了2000—2020年各省市在

圖5 2000—2020年長江經(jīng)濟帶各省市水足跡與經(jīng)濟發(fā)展各脫鉤狀態(tài)Fig.5 Decoupling between water resources utilization and economy in provinces and cities of the Yangtze River Economic Belt from 2000 to 2020

各個脫鉤狀態(tài)下的年份個數(shù)。由圖5可見,2000—2020年每個省市處于強脫鉤與弱脫鉤狀態(tài)的年數(shù)均>17 a,并且在研究期間內(nèi)脫鉤水平在不斷的提高,表明長江流域經(jīng)濟帶在整體上實現(xiàn)了水資源利用與經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展的脫鉤狀態(tài)。從各省份來看,除上海市與浙江省以強脫鉤狀態(tài)為主之外,其他省市均以弱脫鉤狀態(tài)為主。湖北省在2019—2020年間處于弱負(fù)脫鉤狀態(tài),此種狀態(tài)并不理想,表明在此期間水資源消耗的減少并未促使經(jīng)濟增長,湖北省應(yīng)盡快調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),發(fā)展并推廣節(jié)水技術(shù),確保社會經(jīng)濟的良性發(fā)展。上海市、浙江省和云南省在不同年份分別出現(xiàn)過擴張連接和擴張性負(fù)脫鉤狀態(tài),但出現(xiàn)時段均在2011年之前的經(jīng)濟發(fā)展初期和中期階段,此種狀態(tài)為粗放型經(jīng)濟向可持續(xù)經(jīng)濟發(fā)展轉(zhuǎn)型的中間狀態(tài),即經(jīng)濟的增長伴隨著大量自然資源的消耗。為確保經(jīng)濟社會的良好發(fā)展與資源的可永續(xù)利用,各省市應(yīng)進一步調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、發(fā)展節(jié)水技術(shù),優(yōu)化水資源配置,不斷提高水資源利用效率。

3.3 空間自相關(guān)分析

全局Moran’sI的值介于-1～1之間,I>0表示區(qū)域的屬性值在空間上為正相關(guān)性,即屬性值越大(小)越容易聚集在一起;I<0表示區(qū)域的屬性值在空間上為負(fù)相關(guān)性,即屬性值越大(小)越不容易聚集在一起;當(dāng)I=0時,表示該屬性在區(qū)域內(nèi)無空間相關(guān)性,屬于隨機分布[43];Z得分表示標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù),當(dāng)|Z|>1.96時,說明該要素在95%置信區(qū)間內(nèi)呈明顯的聚集或離散特征,否則為隨機分布;P值為顯著性檢驗的結(jié)果,代表概率,反映某一事件發(fā)生的可能性大小。Z得分和P值都是統(tǒng)計顯著性的量度,用來判斷是否拒絕零假設(shè)。本文根據(jù)全局Moran’sI指數(shù)公式,測算出在0.1%的檢驗水平上2000—2020年長江經(jīng)濟帶省域水足跡的全局Moran’sI指數(shù),計算結(jié)果見表7。

表7 長江經(jīng)濟帶省域水足跡全局Moran’s I指數(shù)(2000—2020年)Table 7 Moran’s I index of provincial water footprint in the Yangtze River Economic Belt from 2000 to 2020

從表7來看,長江經(jīng)濟帶省域水足跡全局Moran’sI指數(shù)為負(fù),表明2000—2020年省域尺度上長江經(jīng)濟帶水足跡存在著負(fù)空間自相關(guān)的關(guān)系,這是由于長江經(jīng)濟帶上各省市農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、工業(yè)技術(shù)水平以及經(jīng)濟發(fā)展相差較大所導(dǎo)致。但在2015年后,Moran’sI指數(shù)呈波動下降的趨勢,表明長江經(jīng)濟帶各省水足跡的空間差異性開始減弱。

圖6為2000—2020年長江經(jīng)濟帶省域水足跡的LISA聚類。由圖6可知,四川省為高-低型,表明四川省水足跡高而相鄰省市低;江西省為低-高型,這類空間格局表明自身水足跡低而相鄰省市高;其他省市空間格局均表現(xiàn)為變化不顯著,表明自身水足跡與相鄰省市水足跡基本一致。

圖6 2000—2020長江經(jīng)濟帶省域水足跡LISA聚類Fig.6 LISA clusters of provincial water footprint in the Yangtze River Economic Belt from 2000 to 2020

4 結(jié)論與展望

水足跡理論關(guān)聯(lián)了實體水和虛擬水[29],是基于消費基礎(chǔ)的水資源占用情況的指示器,能深刻揭示社會經(jīng)濟系統(tǒng)對水資源系統(tǒng)真實占有量以及真實消費量的情況[44],而基于水足跡理論的經(jīng)濟脫鉤分析與水資源匱乏指數(shù)等相關(guān)指標(biāo),前者分析水資源與社會經(jīng)濟之間的供需關(guān)系,后者主要對地區(qū)的水資源安全進行評價。另外由于各地方政府制定的水資源管理政策具有較強的地域特性,水資源利用在空間上往往會形成連片聚集效應(yīng),因此可以通過空間自相關(guān)分析對其進行分類研究,分析上下游不同經(jīng)濟發(fā)展水平以及水資源跨區(qū)域流動帶來的影響[45]。本文依據(jù)水足跡理論,將水資源、經(jīng)濟發(fā)展水平、自然地理位置看作一個綜合系統(tǒng),對2000—2020年長江經(jīng)濟帶的水資源利用進行定量研究,分析比較各省市水資源利用的差異,加強區(qū)域間水資源的協(xié)同管理,主要得出以下結(jié)論:

(1)整體上,長江經(jīng)濟帶2000—2020年的總水足跡不斷上升,但內(nèi)部水足跡構(gòu)成差異巨大,水資源利用結(jié)構(gòu)不合理,在進出口虛擬水中一直處于順差狀態(tài),從相關(guān)指標(biāo)分析來看,人均水足跡以每年1.07%的增長速率緩慢增長,水資源匱乏指數(shù)整體<1,變化呈現(xiàn)波動趨勢,水資源利用效率從2000年的5.51元/m3增長到2020年47.91元/m3,年均增長率為12%。

(2)在經(jīng)濟脫鉤方面,2000—2020年長江經(jīng)濟帶水足跡和經(jīng)濟發(fā)展以弱脫鉤狀態(tài)為主,處于初級協(xié)調(diào)狀態(tài)。從各省份來看,除上海市與浙江省以強脫鉤狀態(tài)為主之外,其他省市均以弱脫鉤狀態(tài)為主。

(3)2000—2020年省域尺度上長江經(jīng)濟帶水足跡存在著負(fù)空間自相關(guān)的關(guān)系,空間差異大,但在2015年后,Moran’sI指數(shù)呈波動下降的趨勢,長江經(jīng)濟帶各省水足跡的空間差異性開始減弱。

水資源的合理配置是水資源可持續(xù)開發(fā)利用和社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的保障和基礎(chǔ),長江經(jīng)濟帶作為我國主要的經(jīng)濟發(fā)展區(qū)域,應(yīng)大力發(fā)展節(jié)水技術(shù)的應(yīng)用,優(yōu)化水資源利用結(jié)構(gòu),合理配置水資源,加強各省市之間的聯(lián)系,利用各省市的優(yōu)點,調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),提高水資源利用效率,實現(xiàn)水資源的可持續(xù)利用,以最小的水資源消耗獲取最大的經(jīng)濟增長,保障區(qū)域社會經(jīng)濟的穩(wěn)定,進而帶動全國的經(jīng)濟發(fā)展。