● 孫玉環(huán)

（東北財經(jīng)大學 統(tǒng)計學院，遼寧 大連 116025）

一、引言

水是人類社會存在和發(fā)展的基礎性自然資源。我國作為世界第二大經(jīng)濟體，人均水資源占有量僅為全球人均水平的1/4[1]，面臨缺水問題的同時，也存在水資源浪費、水質(zhì)環(huán)境惡化等生態(tài)問題。因此，保護水資源、改善水環(huán)境是當前我國政府及地方部門亟待解決的問題。

長江經(jīng)濟帶作為我國國土空間開發(fā)的重點東西發(fā)展軸線，擁有豐沛的淡水資源和富饒的自然生物資源，對協(xié)調(diào)區(qū)域發(fā)展、建設生態(tài)文明具有重要的戰(zhàn)略支撐作用。2013 年習近平總書記和李克強總理在工作中均強調(diào)了長江“黃金水道”的重要性，將長江經(jīng)濟帶發(fā)展提升到國家戰(zhàn)略層面。2014 年9 月，國務院印發(fā)《關于依托黃金水道推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展的指導意見》，確立了長江經(jīng)濟帶“東中西互動合作的協(xié)調(diào)發(fā)展帶”和“生態(tài)文明建設的先行示范帶”的戰(zhàn)略定位，提出將長江經(jīng)濟帶打造為“中國經(jīng)濟新支撐帶”的戰(zhàn)略目標。2016年9 月，中共中央政治局審議通過《長江經(jīng)濟帶發(fā)展規(guī)劃綱要》，明確了長江經(jīng)濟帶生態(tài)環(huán)境保護工作的重要性，強調(diào)共抓大保護，不搞大開發(fā)，努力建成東西部聯(lián)動、人與自然和諧發(fā)展的綠色經(jīng)濟帶。2018 年4 月，習近平總書記在長江經(jīng)濟帶發(fā)展座談會上明確提出要“以長江經(jīng)濟帶發(fā)展推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展”。

長江流域水資源量約占全國的36%，單位國土面積水資源量約為全國平均值的2 倍[2]，依托得天獨厚的水資源優(yōu)勢，一系列高耗水產(chǎn)業(yè)得到發(fā)展。長江經(jīng)濟帶的用水總量和強度保持在高位水平，同時廢污水排放總量和強度也居于高位，是全國排放廢水、有毒污染物的主要承載區(qū)域，且水污染排放存在地區(qū)差異，大致呈北多南少、中部多東西部少的整體格局[3]。根據(jù)《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒2021》公布的數(shù)據(jù)，截至2020 年底，長江經(jīng)濟帶廢水排放量和各有毒化學物質(zhì)（化學需氧量、氨氮、總氮、總磷、石油類等）排放量均超過全國總量的40%。長江經(jīng)濟帶廢污水的稀釋和處理消耗了大量淡水資源和社會成本，對環(huán)境和經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展造成壓力。因此，研究如何在降低長江經(jīng)濟帶整體水污染的同時，重點改善高污染地區(qū)的水環(huán)境狀況，對促進區(qū)域生態(tài)可持續(xù)發(fā)展，落實國家生態(tài)保護政策，依托黃金水道推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有重要的參考意義。

二、文獻綜述

科學合理地定量評估水環(huán)境質(zhì)量是水資源可持續(xù)利用的前提，是環(huán)境管理與決策的根據(jù)?，F(xiàn)有關于水環(huán)境質(zhì)量評價的研究，多采用模糊綜合評價法[4]、綜合污染指數(shù)法[5]、灰色關聯(lián)分析法[6]、水質(zhì)標識指數(shù)法[7]等。這些評價方法均將水質(zhì)作為水環(huán)境污染的評判依據(jù)，但未考慮水資源消耗對水體污染的影響。Hoekstra 和Chapagain[8]提出灰水足跡的概念，將其定義為以自然本底濃度和現(xiàn)有的水質(zhì)環(huán)境標準為基準，水污染物稀釋至環(huán)境無害標準所需的淡水體積?；宜阚E以“稀釋水”的形式將水體污染程度量化，將實際淡水資源消耗與水體污染程度相聯(lián)系，反映水體污染對水環(huán)境的影響，為水環(huán)境質(zhì)量評價提供了新的方法思路[9]，被廣泛應用于水體污染的評價研究[10-11]。國內(nèi)外學者們從全球、國家、省級等多種空間視角對灰水足跡進行研究，如Mekonnen 和Hoekstra[12]以氮為污染元素計算灰水足跡，用于評價全球各流域水質(zhì)狀況和可持續(xù)性；Barreto 等[13]對巴西伯南布哥甘蔗作物土壤中的農(nóng)藥混合物灰水足跡進行估計，并對估計效果進行評價；張鑫等[14]基于灰水足跡理論測算了2000—2016 年汾河流域農(nóng)業(yè)灰水足跡及效率，提出倡導使用有機肥、加強污水處理設施等建議；王圣云和林玉娟[15]將水足跡與灰水足跡指標納入農(nóng)業(yè)生態(tài)效率指標體系，對1990—2016 年我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率空間演化特征及驅(qū)動因素進行實證分析；傅春等[16]對江西省及各縣區(qū)2000—2020 年的灰水足跡及其強度進行計算分析，探究了氮肥和磷肥對水環(huán)境的污染情況。

現(xiàn)有關于灰水足跡驅(qū)動因素的研究方法中，主要有回歸分析法[17-18]、因素分解法[19-20]。其中，因素分解法中的對數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法(LMDI)應用最為廣泛，如Zhang 等[21]基于Kaya 恒等式和LMDI 模型將灰水足跡強度的影響因素分解為經(jīng)濟環(huán)境、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進步、自然稟賦、區(qū)域開發(fā)程度等效應；白天驕和孫才志[22]應用擴展的Kaya恒等式結(jié)合LMDI 模型，研究環(huán)境效率、技術(shù)條件、資本產(chǎn)出、資本深化等因素對人均灰水足跡的影響；張玲玲等[23]應用LMDI 模型將灰水足跡的驅(qū)動因素分解為人口規(guī)模、經(jīng)濟水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及技術(shù)進步等4 種因素。但隨著學術(shù)界對因素分解模型的深入研究，LMDI 分解模型的弊端逐漸顯露。Vaninsky[24]在研究碳排放時指出，包括LMDI在內(nèi)的因素分解模型皆是在Kaya 恒等式的基礎上，將目標變量分解為多種因素乘積的形式，各種影響因素之間的依賴性較強，而且無法同時包含多種絕對量和相對量因素，有可能遺漏隱含變量，使分解結(jié)果產(chǎn)生偏差。在此基礎上，Vaninsky 提出了廣義迪氏指數(shù)分解法(GDIM)，該方法可以解決現(xiàn)有指數(shù)分解法存在的不足，從而更加全面準確地對驅(qū)動因素進行分解。目前GDIM 廣泛應用于碳排放領域，涉及工業(yè)[25]、制造業(yè)[26]、電力行業(yè)[27]、旅游業(yè)[28]等多個行業(yè)，尚未檢索到有應用于灰水足跡的研究。

總體來看，學術(shù)界從不同視角對灰水足跡展開研究，灰水足跡的測算口徑較為完善，但仍存在一些不足。現(xiàn)有研究多基于灰水足跡測算結(jié)果對比分析區(qū)域間水環(huán)境污染差異，較少文獻采用反映區(qū)域環(huán)境發(fā)展不平衡程度的統(tǒng)計指標客觀測度；多以灰水足跡的計算量反映區(qū)域的水污染狀況，但灰水足跡僅說明稀釋區(qū)域排放污染物所需水量，不能代表區(qū)域的真實污染排放強度，也無法反映水污染對自然水資源儲量及生態(tài)系統(tǒng)的壓力；對灰水足跡驅(qū)動因素分解的相關研究存在分解方法不夠完善及影響因素選取不夠全面等問題。

為此，有必要以我國長江經(jīng)濟帶為主要研究對象，分析水質(zhì)性缺水地區(qū)的灰水足跡時空格局演變及驅(qū)動因素，以期為促進區(qū)域生態(tài)可持續(xù)發(fā)展提供參考建議?；诂F(xiàn)有成果，研究嘗試在如下幾個方面做出改進：第一，引入Theil 指數(shù)分析長江經(jīng)濟帶灰水足跡可持續(xù)性區(qū)域差異狀況，通過計算組內(nèi)和組間Theil 指數(shù)反映長江經(jīng)濟帶不同區(qū)域水環(huán)境污染的不平衡程度；第二，在核算灰水足跡基礎上進一步計算灰水足跡衍生指標，利用灰水足跡強度反映區(qū)域的真實水污染排放強度，并基于灰水足跡載荷系數(shù)客觀表明區(qū)域灰水足跡對水體環(huán)境的壓力；第三，引入GDIM 分解模型分析長江經(jīng)濟帶灰水足跡的驅(qū)動因素，相比于LMDI 分解法，更能提高分解結(jié)果的準確性，降低各因素之間的依賴性；第四，同時考慮選取經(jīng)濟規(guī)模效應、自然稟賦效應和人口規(guī)模效應3 個絕對量因素，以及灰水足跡強度效應、灰水足跡載荷效應、人均灰水排放效應、經(jīng)濟效率效應及經(jīng)濟-水量依賴效應5 個相對量因素，全面比較分析各因素對灰水足跡的影響大小和方向。

三、研究方法與數(shù)據(jù)來源

（一）長江經(jīng)濟帶灰水足跡的測算方法

在此，采用《水足跡評價手冊》[8]中灰水足跡的計算方法，結(jié)合前人研究成果[29-30]，從農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活三方面測算2009—2020 年長江經(jīng)濟帶11 個省市的灰水足跡。

1.農(nóng)業(yè)灰水足跡

農(nóng)業(yè)部門水污染沒有固定排污口，通過地表徑流、農(nóng)田排水等方式進入自然水體，屬于面源污染。農(nóng)業(yè)灰水足跡主要分為種植業(yè)灰水足跡和養(yǎng)殖業(yè)灰水足跡兩個部分，其中種植業(yè)灰水足跡的計算公式如下：

式中，GWFpla(TN) 表示種植業(yè)灰水足跡，?代表氮肥淋失率，Appl 代表氮肥施用量，Cmax(TN)為TN的水質(zhì)標準濃度，Cnat(TN) 表示水體中TN 的自然本底濃度。

養(yǎng)殖業(yè)灰水足跡的計算過程如下：

其中：

則養(yǎng)殖業(yè)灰水足跡為：

式中，GWFbre表示養(yǎng)殖業(yè)灰水足跡，GWFbre(COD)和GWFbre(TN)分別表示養(yǎng)殖業(yè)COD 和TN 灰水足跡，Lbre(i)表示養(yǎng)殖業(yè)COD 或TN 的排放量，n代表畜禽年養(yǎng)殖數(shù)量，m 代表每年每只畜禽糞尿排放量，τ 代表糞尿污染物含量，β 代表糞尿污染物進入水體流失率，Cmax(i)表示COD 或TN 的水質(zhì)標準濃度，Cnat(i)表示水體中COD 或TN 的自然本底濃度。

將種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)相同污染物的灰水足跡相加，取最大污染物灰水足跡值為農(nóng)業(yè)總灰水足跡值，由此得到農(nóng)業(yè)總灰水足跡為：

式中，GWFagr表示農(nóng)業(yè)總灰水足跡。

2.工業(yè)和生活灰水足跡

對水污染而言，點源污染主要包括工業(yè)廢水和城市生活污水污染，通常有固定的排污口集中排放。工業(yè)和生活污水中的主要污染物為化學需氧量(COD)和氨氮(NH3-N)，故工業(yè)和生活灰水足跡均基于COD 和NH3-N 進行計算。以工業(yè)為例，工業(yè)灰水足跡計算過程如下：

式中，GWFind為工業(yè)灰水足跡，GWFind(COD) 和GWFind(NH3- N) 分別表示工業(yè)COD 和NH3-N灰水足跡，Lind(i) 表示工業(yè)COD 或NH3-N 的排放量。

同理，可得生活灰水足跡GWFlife。

3.總灰水足跡

將農(nóng)業(yè)、工業(yè)及生活灰水足跡三者匯總，得到地區(qū)灰水足跡。地區(qū)灰水足跡的計算公式如下：

式中，GWF 為地區(qū)灰水足跡。

4.灰水足跡強度與載荷系數(shù)

灰水足跡的數(shù)值大小受區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模、地域面積、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等多方面影響，不能代表區(qū)域的真實污染排放強度，亦無法直接反映水污染對自然水資源儲量的壓力。鑒于此，在核算灰水足跡的基礎上計算灰水足跡衍生指標——灰水足跡強度及灰水足跡載荷系數(shù)。

灰水足跡強度為地區(qū)灰水足跡與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值，可以反映地區(qū)的真實水污染排放強度[31]，其值越大，說明單位GDP 排放的水污染物越多，可體現(xiàn)灰水足跡的經(jīng)濟可持續(xù)性情況?；宜阚E強度的計算公式如下：

式中，GWFI 為灰水足跡強度（m3/萬元），GDP 代表地區(qū)生產(chǎn)總值（萬元）。

灰水足跡載荷系數(shù)為地區(qū)灰水足跡與水資源量的比值，其值越大，說明該地區(qū)的水污染程度越大，可用于評價區(qū)域灰水足跡的環(huán)境可持續(xù)性?；宜阚E載荷系數(shù)的計算公式如下：

式中，WPL 為灰水足跡載荷系數(shù)（無量綱），R 為地區(qū)水資源總量(m3)。

（二）灰水足跡可持續(xù)性不平衡程度的測度——Theil指數(shù)

Theil[32]利用信息理論中的熵概念來計算收入不平等時提出了Theil 指數(shù)，目前普遍應用于地區(qū)間的環(huán)境均衡性研究[33-34]，故可利用Theil 指數(shù)分析長江經(jīng)濟帶灰水足跡可持續(xù)性的地區(qū)不平衡情況。Theil 指數(shù)可以分解為組內(nèi)和組間Theil 指數(shù)，分別表示組內(nèi)和組間因素的影響程度，從而得到不同影響因子的貢獻率。為此，利用Theil 指數(shù)，針對灰水足跡強度和灰水足跡載荷系數(shù)兩個指標，分析長江經(jīng)濟帶灰水足跡可持續(xù)性區(qū)域不平衡性。Theil 指數(shù)的分解公式如下：

（三）長江經(jīng)濟帶灰水足跡的驅(qū)動因素分解——GDIM

在計算灰水足跡的基礎上，借鑒Vanisky 提出的GDIM 模型[24]對長江經(jīng)濟帶灰水足跡變化的影響因素進行分解。GDIM 主要是通過對Kaya恒等式的變形建立多維因素分解模型，揭示灰水足跡變化的內(nèi)在原因，其分解步驟如下：

首先，建立長江經(jīng)濟帶灰水足跡及其驅(qū)動因素的關系式，如式（12）～（14）所示：

式中，GWF 為地區(qū)灰水足跡，GDP 為地區(qū)生產(chǎn)總值，GWFI 為灰水足跡強度，R 為地區(qū)水資源總量，WPL 為灰水足跡載荷，P 為地區(qū)人口數(shù)，PG?WF 為人均灰水足跡，PGDP 為人均地區(qū)生產(chǎn)總值，GR 為萬元GDP 水資源量。

其次，對式（12）～（14）變形，得到：

再次，對式（16）～（19）分別求8 個影響因素的偏導，建立各影響因素的雅克比矩陣?(X)，如式（20）所示：

最后，將長江經(jīng)濟帶灰水足跡的變化量?GWF 分解為各影響因素貢獻之和，如式（21）所示：

在（21）式中，L 用以表示時間跨度，?GWF =(GWFI GDP 0 0 0 0 0 0)T；I 表示單位矩陣；“+”表示廣義逆矩陣運算符號，若雅克比矩陣?(X)中的列向量線性無關，那么，就會有?(X)+=(?(X)T?(X))-1?(X)T。

根據(jù)式（21），研究中可將長江經(jīng)濟帶灰水足跡的變化量?GWF 分解為8 種因素的總和，分別為?GDP、?GWFI、?R、?WPL、?P、?PGWF、?PGDP以及?GR。其中：3 個絕對量因素?GDP、?R、?P分別表示地區(qū)生產(chǎn)總值變化（經(jīng)濟規(guī)模效應）、水資源量變化（自然稟賦效應）、地區(qū)人口數(shù)變化（人口規(guī)模效應）對灰水足跡變化的影響；5 個相對量因素?GWFI、?WPL、?PGWF、?PGDP 以及?GR 分別表示灰水足跡強度變化（灰水足跡強度效應）、灰水足跡載荷變化（灰水足跡載荷效應）、人均灰水足跡變化（人均灰水排放效應）、人均地區(qū)生產(chǎn)總值變化（經(jīng)濟效率效應）和萬元GDP 水資源量變化（經(jīng)濟-水量依賴效應）對灰水足跡變化的影響。

（四）數(shù)據(jù)來源說明

選取2009—2020 年長江經(jīng)濟帶9 省2 市為研究對象，分別計算農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活部門的灰水足跡。用全國氮肥淋失率的平均值7%代表長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)氮肥淋失率[35]，氮肥施用量與廢水排放量來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》，畜禽年養(yǎng)殖數(shù)量來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，每年每只畜禽糞尿排放量、單位糞尿污染物含量、糞尿污染物進入水體流失率來自于《全國規(guī)模化畜禽養(yǎng)殖業(yè)污染情況調(diào)查技術(shù)報告》；工業(yè)及生活部門的COD、NH3-N 排放量均來源于《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》；地區(qū)生產(chǎn)總值、水資源總量、人口總數(shù)等數(shù)據(jù)來自于《中國統(tǒng)計年鑒》。受納水體的自然本底濃度假設為0[8]；參照《污染物綜合排放標準》(GB8978—1996)中的排放標準，COD 和NH3-N 的水質(zhì)標準濃度分別為60mg/L 和15mg/L[36-37]。

為深入分析長江經(jīng)濟帶灰水足跡構(gòu)成情況及灰水足跡變化的驅(qū)動因素，根據(jù)各省市地理位置，將長江經(jīng)濟帶11 個省市分為上、中、下游三組，其中上游包括重慶、四川、貴州、云南，中游包括安徽、江西、湖北、湖南，下游包括上海、江蘇、浙江。

四、結(jié)果與討論

（一）長江經(jīng)濟帶灰水足跡的時空格局演變分析

以下擬從灰水足跡的總量及構(gòu)成、灰水足跡強度及灰水足跡載荷系數(shù)三個方面剖析長江經(jīng)濟帶灰水足跡的時空格局變化情況。

1.灰水足跡的測算與分析

根據(jù)式（1）～（8）計算長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)部門、工業(yè)部門、生活部門的灰水足跡以及總灰水足跡，得到2009—2020 年長江經(jīng)濟帶灰水足跡發(fā)展變動情況（見表1 和圖1）。總體來看，隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展和生態(tài)保護力度加強，長江經(jīng)濟帶的整體水環(huán)境狀況得到改善，水污染治理成效顯著。2020 年上游、中游及下游地區(qū)灰水足跡相較于2009 年 分 別 下 降39.00 億m3、165.03 億m3和145.61 億m3。從灰水足跡的變動趨勢來看，2009—2015 年樣本期間長江經(jīng)濟帶各省市灰水足跡水平均較高，其中2011 年長江經(jīng)濟帶雖然在農(nóng)業(yè)廢水和工業(yè)污水治理方面取得一定成效，農(nóng)業(yè)和工業(yè)灰水足跡有所改善，但由于居民生活廢水產(chǎn)生總量2010 年相較于2009 年增加13.80%，生活部門氨氮和COD 排放量分別增加81.88% 和21.22%，引起生活灰水足跡排放量增加21.2%，灰水足跡總量由2010 年的1 990.9 億m3回升至2011 年的2 088.5 億m3；2016 年起，隨著《環(huán)境保護稅法》和《重點流域水污染防治規(guī)劃（2016—2020 年）》相繼出臺，兩會在《政府工作報告》中強調(diào)“生態(tài)環(huán)境質(zhì)量總體改善”為今后五年經(jīng)濟社會發(fā)展的主要目標任務之一，國家治理水污染力度進一步加大，長江經(jīng)濟帶灰水足跡明顯改善。2020 年，由于長江經(jīng)濟帶各地區(qū)生活部門COD、氨氮排放量增加，各地區(qū)灰水足跡排放情況均呈現(xiàn)惡化趨勢，灰水足跡總量上升至1 661.1 億m3，說明加強居民環(huán)保用水觀念的宣導是長江經(jīng)濟帶今后水環(huán)境改善的重點工作。分地區(qū)來看，被稱為“天府之國”的四川省位于長江上游，自然條件優(yōu)越，水源涵養(yǎng)能力較強，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高，但其農(nóng)業(yè)仍以小農(nóng)戶經(jīng)營主體為主，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機械化水平相對落后，水利設施及污水處理設施基礎薄弱，農(nóng)業(yè)灰水足跡處于高位，因此其灰水足跡為長江經(jīng)濟帶最高，均值為311.40 億m3。相對而言，上海、重慶作為直轄市，由于其地域面積最小，二者灰水足跡為長江經(jīng)濟帶最低，均值分別為28.88 億m3與82.11 億m3。

表1 2009—2020年長江經(jīng)濟帶11省市灰水足跡 億m3

圖1 2009—2020年長江經(jīng)濟帶11省市灰水足跡變動情況

表2 為2009—2020 年長江經(jīng)濟帶上、中、下游地區(qū)灰水足跡各部門占比發(fā)展變動情況?？梢钥闯?，對中上游而言，農(nóng)業(yè)部門面源污染是水環(huán)境污染的主要來源，相對來說，下游地區(qū)生活部門點源污染為水污染的主要占比。長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟分布呈東富西貧的空間格局，中上游地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模龐大，但現(xiàn)代化綠色農(nóng)田的建設尚有待提升，尤其是農(nóng)村地區(qū)污水處理系統(tǒng)建設滯后，大部分污水沒有經(jīng)過無害化處理，直接排放進入河流、湖泊等自然水體，對農(nóng)村水環(huán)境造成污染，農(nóng)業(yè)面源污染形勢相對嚴峻；相對而言，下游長三角地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平較高，人口密集，城鎮(zhèn)化率和工業(yè)集聚度高，生產(chǎn)生活對水資源的需求量大，導致生活污水和工業(yè)廢水源多面廣，加之城鎮(zhèn)化的快速推進侵占了耕地等生態(tài)用地，地表污染物更容易匯聚到水體中，同時也降低了環(huán)境自凈能力。從灰水足跡結(jié)構(gòu)的變動情況來看，長江經(jīng)濟帶上、中、下游地區(qū)工業(yè)灰水足跡占比均呈遞減趨勢，尤其是2016 年工業(yè)和生活灰水足跡占比明顯下降，這得益于長江經(jīng)濟帶工業(yè)布局與結(jié)構(gòu)的調(diào)整以及環(huán)保用水觀念的普及，然而2016 年后生活部門灰水足跡占比逐年回升，尤其在2020 年生活灰水足跡比重相較于2019 年大幅上升，進一步印證了加強居民環(huán)保用水觀念的宣導力度是今后長江經(jīng)濟帶實現(xiàn)水環(huán)境綠色發(fā)展的關鍵。

表2 2009—2020年長江經(jīng)濟帶灰水足跡各部門占比變動情況 %

2.灰水足跡強度的計算結(jié)果與區(qū)域差異分析

圖2 為2009—2020 年長江經(jīng)濟帶平均灰水足跡強度分布情況。從空間上看，長江經(jīng)濟帶灰水足跡強度大致呈西高東低的格局。其中，云南、貴州灰水足跡強度最高，分別為178.68m3/萬元和160.71m3/萬元，說明這兩個地區(qū)水環(huán)境污染物處理能力相對較差，稀釋一定的有毒污染物需要投入的資金更多，水體凈化率較低。相對而言，長三角地區(qū)的上海、浙江、江蘇灰水足跡強度較低，分別為13.65m3/萬元、28.43m3/萬元和35.61m3/萬元，這些地區(qū)經(jīng)濟技術(shù)水平相對發(fā)達，具備較高的污水處理能力，投入相對較少的資金即可稀釋一定量的水體污染物，水體凈化效率較高，此外，這三個省市出臺了符合地方實際情況的針對性政策，如2016 年起浙江省響應國務院“水十條”開展治污水暨水污染防治行動，并制定《浙江省水污染防治行動計劃》，全方位、多舉措提高水環(huán)境質(zhì)量。

圖2 2009—2020年長江經(jīng)濟帶平均灰水足跡強度分布

圖3 為2009—2020 年長江經(jīng)濟帶灰水足跡強度的發(fā)展變動情況。從時間演變趨勢看，2009—2019 年長江經(jīng)濟帶上、中、下游地區(qū)的灰水足跡強度呈持續(xù)下降的態(tài)勢，2020 年各地區(qū)灰水足跡強度相較于2019 有所回升。2005 年長江沿線七省二市簽訂《長江經(jīng)濟帶合作協(xié)議》后，國家與地方部門采取一系列措施推進長江流域綠色協(xié)調(diào)發(fā)展，在水資源保護、水污染治理、污水排放管理等方面取得顯著成效，長江經(jīng)濟帶上、中、下游地區(qū)的灰水足跡強度均呈逐年下降的趨勢。對比來看，長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)灰水足跡強度最大，中游地區(qū)次之，下游地區(qū)灰水足跡強度最小，這進一步印證了圖2 中顯示的灰水足跡強度分布情況。在區(qū)域經(jīng)濟方面，長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟環(huán)境大致呈東富西貧的分布狀態(tài)，以地處下游的江蘇與地處上游的云南為例，兩地灰水足跡年平均排放量差距不大，但2020 年江蘇GDP 為102 718.98 億元，云南GDP 僅為24 521.90 億元，江蘇為云南的4.19 倍，單位GDP 產(chǎn)出下，江蘇排放進入自然水體的有毒污染物較少。相比于2009 年，2019 年長江經(jīng)濟帶不同區(qū)域的灰水足跡強度差距縮減顯著，說明長江經(jīng)濟帶各地區(qū)對于水環(huán)境相關國家政策落實情況較好，水環(huán)境治理和保護方面的資本、技術(shù)等條件的差距減小，水環(huán)境得到改善。此外，2016年較2015 年各地區(qū)灰水足跡強度有明顯的下降趨勢，對應表1 中所顯示的2016 年較2015 年灰水足跡總量驟降的趨勢，這得益于長江經(jīng)濟帶水污染治理力度的加強，灰水足跡經(jīng)濟可持續(xù)性明顯改善。2020 年，由于各地區(qū)生活部門廢污水排放量增大導致灰水足跡排放總量增多，超過各地區(qū)經(jīng)濟規(guī)模上升的幅度，灰水足跡強度有一定的回升趨勢。

圖3 長江經(jīng)濟帶灰水足跡強度變動情況

為深入探究長江經(jīng)濟帶不同地區(qū)灰水足跡強度的不平衡情況，計算2009—2020 年長江經(jīng)濟帶灰水足跡強度的Theil 指數(shù)，其分解情況如圖4所示。由圖4 中的上圖可以看出，長江經(jīng)濟帶上、中、下游之間灰水足跡強度的不平衡是整體灰水足跡強度不平衡的主要原因，其組間Theil 指數(shù)貢獻率接近80%，長江東西流域自然條件與社會經(jīng)濟條件差異明顯，在對外交通、科技教育、經(jīng)濟發(fā)展水平等方面長江東部顯著優(yōu)于西部地區(qū)，而在自然資源分布方面，西部比東部豐盈，上述條件的差異導致長江經(jīng)濟帶上、中、下游水環(huán)境情況不同，灰水足跡強度差距明顯。圖4 中的下圖顯示，長江經(jīng)濟帶下游地區(qū)的江蘇、上海、浙江之間灰水足跡強度的不平衡程度最大，其組內(nèi)Theil 指數(shù)貢獻率高達80%，而中游、上游地區(qū)內(nèi)灰水足跡強度的不平衡程度較小，說明長江經(jīng)濟帶中上游地區(qū)灰水足跡經(jīng)濟可持續(xù)性的均衡狀況優(yōu)于下游地區(qū)。從貢獻率的發(fā)展變動趨勢來看，2020 年長江經(jīng)濟帶上、中、下游灰水足跡經(jīng)濟可持續(xù)性的不平衡程度相較于2009 年有所改善，組間Theil 指數(shù)貢獻率在研究期間下降了7.90%。

圖4 長江經(jīng)濟帶灰水足跡強度的Theil指數(shù)分解

3.灰水足跡載荷系數(shù)的計算結(jié)果與區(qū)域差異分析

從空間視角看，對2009—2020 年長江經(jīng)濟帶各省市灰水足跡載荷指數(shù)分別取平均值，基于自然間斷點分級法劃分為五類，其載荷系數(shù)與分布情況如表3 和圖5 所示。第一類為高載荷區(qū)，只包括上海，上?？捎盟聪∩?、人口眾多，其人均水資源占有量不足全國人均水資源量的1/10，而且上海經(jīng)濟發(fā)達，高耗水產(chǎn)業(yè)密集，絕對用水量大，從灰水足跡載荷指數(shù)來看，其平均負荷指數(shù)為0.7978，遠高于長江經(jīng)濟帶其他省市，2014 年以前上海灰水足跡載荷指數(shù)高于1，其水資源總量不足以稀釋所有污染物，2014 年及以后載荷指數(shù)仍接近1，水污染壓力較大；第二類為較高載荷區(qū)，只包括江蘇省，江蘇作為我國的工業(yè)大省，廢水排放量居全國高位，且水源不如長江經(jīng)濟帶上游省份豐富，導致江蘇水污染壓力較大；第三類為中度載荷區(qū)，包括重慶、湖北、安徽，這三個地區(qū)地處長江中上游，水資源較為豐富，同時人口相對密集，產(chǎn)業(yè)集聚度高，水環(huán)境生態(tài)問題嚴峻；第四類為較低載荷區(qū)，包含四川、云南、貴州、湖南四個省份，這些地區(qū)位于長江中上游流域，具有較為豐富的淡水資源，水體稀釋污染物的能力較強，水環(huán)境壓力較?。坏谖孱愂堑洼d荷區(qū)，包括江西、浙江兩個省份，其灰水足跡排放量較低，且具有豐富的淡水資源，水體納污能力較強，不僅可以稀釋本地區(qū)排放的水體污染物，而且有盈余的淡水資源可輸送至其他地區(qū)稀釋污染物。

表3 2009—2020年長江經(jīng)濟帶11省市灰水足跡載荷系數(shù)（無量綱）

圖5 2009—2020年長江經(jīng)濟帶平均灰水足跡載荷系數(shù)分布

圖6 為2009—2020 年長江經(jīng)濟帶灰水足跡載荷系數(shù)變動情況，從時間演變趨勢看，長江經(jīng)濟帶各地區(qū)的灰水足跡載荷系數(shù)波動均較大，其中，下游地區(qū)的載荷系數(shù)波動幅度最大，中上游地區(qū)的載荷系數(shù)變動幅度較小。總體來看，長江經(jīng)濟帶上、中、下游地區(qū)灰水足跡均小于0.35，2020 年各地區(qū)載荷系數(shù)相比2009 年均有所降低，其中長江下游下降幅度最大，其載荷系數(shù)從0.30 下降至0.17。從空間橫向?qū)Ρ葋砜?，長江經(jīng)濟帶下游地區(qū)的灰水足跡載荷系數(shù)最高，中游地區(qū)次之，上游地區(qū)最低（僅2016 年與2020 年中游地區(qū)灰水足跡載荷系數(shù)低于上游地區(qū)），其次序與灰水足跡強度相反，灰水足跡強度較高的長江經(jīng)濟帶中上游區(qū)域，具有較低的灰水足跡載荷系數(shù)，說明長江經(jīng)濟帶灰水足跡經(jīng)濟可持續(xù)性和環(huán)境可持續(xù)性呈現(xiàn)一定的負相關關系。

圖6 長江經(jīng)濟帶灰水足跡載荷系數(shù)變動情況

長江經(jīng)濟帶不同地區(qū)的灰水足跡載荷系數(shù)差異較大，可計算Theil 指數(shù)深入分析不同地區(qū)灰水足跡載荷系數(shù)的不平衡情況，Theil 指數(shù)分解結(jié)果如圖7 所示。由圖7 中的上圖發(fā)現(xiàn)，與灰水足跡強度的不平衡情況不同，長江經(jīng)濟帶上中下游之間灰水足跡載荷的不平衡程度與各地區(qū)內(nèi)部的不平衡程度基本相當，其中2015 年、2016 年、2019 年的組內(nèi)Theil 指數(shù)貢獻率大于組間Theil指數(shù)貢獻率，其他年份組間貢獻大于組內(nèi)貢獻。圖7 中的下圖顯示，長江經(jīng)濟帶上游生態(tài)環(huán)境脆弱，各省市經(jīng)濟發(fā)展差距明顯，生態(tài)環(huán)境治理投入差距較大，灰水足跡載荷的不平衡性最為嚴重，其平均貢獻率大于85%；中游地區(qū)次之；下游地區(qū)的各省市之間灰水足跡載荷的不平衡程度最小，其平均貢獻率不足3%。這說明長江經(jīng)濟帶下游地區(qū)灰水足跡環(huán)境可持續(xù)性的均衡狀況優(yōu)于中上游地區(qū)，而上文分析結(jié)果顯示長江經(jīng)濟帶中上游地區(qū)灰水足跡經(jīng)濟可持續(xù)性的均衡狀況優(yōu)于下游地區(qū)。

圖7 長江經(jīng)濟帶灰水足跡載荷系數(shù)的Theil指數(shù)分解

由此可見，長江經(jīng)濟帶灰水足跡經(jīng)濟可持續(xù)性與環(huán)境可持續(xù)性的均衡狀況呈現(xiàn)一定的負相關關系。

（二）長江經(jīng)濟帶灰水足跡的驅(qū)動因素分解

在計算灰水足跡的基礎上，采用GDIM 模型對長江經(jīng)濟帶灰水足跡變動的影響因素進行分解，將各個因素對灰水足跡的貢獻值逐年累加，計算出各驅(qū)動因素對灰水足跡變化的累計貢獻值（見表4 和圖8）。

圖8 長江經(jīng)濟帶灰水足跡驅(qū)動因素的累計貢獻變動情況

表4 2010—2020年長江經(jīng)濟帶灰水足跡驅(qū)動因素的累計貢獻值 億m3

可以看出，經(jīng)濟規(guī)模效應的正向驅(qū)動效應最強，其累計增長量處于逐年增長狀態(tài)，且年增長量最大，其次正向驅(qū)動效應較強的是人口規(guī)模效應。具體來說，2009—2020 年經(jīng)濟規(guī)模效應分別促進長江經(jīng)濟帶的上、中、下游地區(qū)灰水足跡增加2 645.69 億m3、2 504.76 億m3和1 011.20 億m3，而人口規(guī)模效應分別促進灰水足跡增加269.07億m3、640.49 億m3和188.36 億m3。此外，自然稟賦效應對長江經(jīng)濟帶中下游地區(qū)灰水足跡有促增作用，但促增效果相對經(jīng)濟規(guī)模效應和人口規(guī)模效應來說較弱，在研究期間分別促進中、下游地區(qū)灰水足跡增加65.65 億m3和108.28 億m3。城市污水是長江經(jīng)濟帶社會高速發(fā)展、人口數(shù)量急劇增加帶來的副產(chǎn)品，今后長江經(jīng)濟帶在推進產(chǎn)業(yè)升級和城鎮(zhèn)化建設的同時，應把生產(chǎn)要素改進、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和倡導居民節(jié)約用水、合理用水、科學用水的用水觀念作為降低灰水足跡的重點。

在灰水足跡的負向驅(qū)動因素中，灰水足跡強度效應是促進長江經(jīng)濟帶上、中、下游地區(qū)灰水足跡減少的關鍵因素，2009—2020 年間灰水足跡強度效應分別促進上、中、下游地區(qū)灰水足跡減少了1 489.45 億m3、1 715.49 億m3和839.24 億m3。經(jīng)濟效率效應、人均灰水排放效應、經(jīng)濟-水量依賴效應、灰水足跡載荷效應在研究期間對長江經(jīng)濟帶上、中、下游地區(qū)灰水足跡有不同程度的促降作用。其中，經(jīng)濟效率效應對上游地區(qū)灰水足跡的促降作用較強，為787.51 億m3；人均灰水排放效應對中、下游灰水足跡的促降作用較強，分別為1 119.65 億m3和566.44 億m3。進一步印證了促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級、倡導居民科學合理的用水方式是長江經(jīng)濟帶降低水污染的關鍵。

五、結(jié)論和政策啟示

（一）結(jié)論

在測算2009—2020 年長江經(jīng)濟帶11 個省市的灰水足跡基礎上，進一步核算灰水足跡強度及灰水足跡載荷系數(shù)，通過Theil 指數(shù)分析長江經(jīng)濟帶上、中、下游的灰水足跡可持續(xù)性的區(qū)域不平衡情況，采用GDIM 模型對灰水足跡的驅(qū)動因素進行分解。研究結(jié)論如下：

第一，2009—2020 年的12 年間長江經(jīng)濟帶灰水足跡總體情況得到改善，不同地區(qū)灰水足跡的總量變動情況與構(gòu)成比例存在差異。具體來看，2009—2015 年樣本期間長江經(jīng)濟帶各省市灰水足跡水平較高，2016—2019 年灰水足跡明顯改善，但在2020 年長江經(jīng)濟帶各省市灰水足跡均有惡化跡象。對中上游地區(qū)而言，農(nóng)業(yè)部門面源污染是水環(huán)境污染的主要來源，而下游地區(qū)水體污染源主要為生活部門點源污染。長江經(jīng)濟帶各地區(qū)工業(yè)灰水足跡占比均呈遞減趨勢，工業(yè)綠色發(fā)展成效顯著。

第二，長江經(jīng)濟帶各地區(qū)間灰水足跡強度與灰水足跡載荷系數(shù)的大小和均衡性存在差異。從空間上看，長江經(jīng)濟帶灰水足跡強度大致呈西高東低的空間格局，而灰水足跡載荷系數(shù)大致呈東高西低的空間格局。均衡性方面，上、中、下游灰水足跡強度之間的不平衡性高于各地區(qū)內(nèi)省市之間的不平衡性，下游地區(qū)灰水足跡強度的不平衡程度最大，中上游地區(qū)的不平衡程度相對較低；上、中、下游灰水足跡載荷之間的不平衡性與各地區(qū)內(nèi)省市之間的不平衡性相當，上游地區(qū)灰水足跡載荷的不平衡程度最大，中下游地區(qū)的不平衡程度相對較低。從時間演變趨勢看，2009—2019年的11 年間長江經(jīng)濟帶上、中、下游地區(qū)的灰水足跡強度均呈持續(xù)下降的態(tài)勢，但在2020 年有回升趨勢；2009—2020 年長江經(jīng)濟帶上、中、下游地區(qū)的灰水足跡載荷系數(shù)波動較大，但2020 年相較于2009 年地區(qū)間不平衡對總體不平衡的貢獻程度無明顯的變化。

第三，促增因素中經(jīng)濟規(guī)模效應對長江經(jīng)濟帶灰水足跡的正向驅(qū)動效應最強，促增作用顯著增強，人口規(guī)模效應次之，此外自然稟賦效應對中下游地區(qū)灰水足跡有顯著促增作用。隨著產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴大和人口總量的不斷增長，經(jīng)濟總量規(guī)模擴大對水環(huán)境的負面影響進一步加強，居民生活排放的廢水是造成水污染的重要因素。水環(huán)境的納污和自我修復的能力不是長江經(jīng)濟帶水環(huán)境變化的主要原因，需要多舉措并用推進經(jīng)濟增長與生態(tài)環(huán)境保護協(xié)同共進。

第四，促降因素中灰水足跡強度效應對各地區(qū)的累計促降效應最大，經(jīng)濟效率效應、人均灰水排放效應、經(jīng)濟-水量依賴效應、灰水足跡載荷效應對長江經(jīng)濟帶上、中、下游地區(qū)灰水足跡分別有不同程度的促降作用。隨著水環(huán)境保護政策的出臺，治污工作進一步推進，長江經(jīng)濟帶形成水體污染物高排放與污水治理工作持續(xù)推進共存的局面，經(jīng)濟發(fā)展處于從“量”變到“質(zhì)”變的過渡階段，樣本期間長江經(jīng)濟帶的環(huán)境容量和環(huán)境承載能力有所提升。促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級、倡導居民科學合理的用水方式是長江經(jīng)濟帶降低水污染、改善水環(huán)境的重點。

（二）政策啟示

在2009—2020 年的12 年間，長江經(jīng)濟帶灰水足跡狀況雖有所改善，但仍存在灰水足跡總量較高、農(nóng)業(yè)與生活部門占比較大、可持續(xù)性區(qū)域發(fā)展不均衡以及經(jīng)濟規(guī)模擴大對水環(huán)境惡化的影響加大等問題。因此，根據(jù)前述研究結(jié)果，對改善長江經(jīng)濟帶水環(huán)境提出如下參考建議：

第一，加強區(qū)域水環(huán)境治理力度，完善頂層制度設計。應按照“共抓大保護，不搞大開發(fā)”的總體策略，精細化制定生態(tài)基準，完善污水處理收費機制，合理制定收費標準，促進企業(yè)生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型和居民生活方式轉(zhuǎn)變；應推進水污染法制體系建設工作，按照水環(huán)境質(zhì)量標準、污水排放綜合排放標準、行業(yè)標準嚴控污水的排放和處理；堅持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展，促進長江經(jīng)濟帶綠色發(fā)展和生態(tài)文明建設。

第二，發(fā)揮區(qū)域優(yōu)勢，因地制宜降低水污染。長江上游需在發(fā)展經(jīng)濟的同時增加水污染防治方面的財政預算投入，加強生態(tài)環(huán)境保護，保持水土，維持森林涵養(yǎng)水源能力；長江中下游地區(qū)應注重沿岸水污染企業(yè)的管理工作，關停高污染、低效率的工業(yè)企業(yè)，提高水資源利用效率，減少水污染的排放。長江經(jīng)濟帶應依托黃金水道促進東西區(qū)域協(xié)同發(fā)展，發(fā)揮長江上游的自然稟賦優(yōu)勢，同時促進經(jīng)濟和科技增長空間從沿海向沿江內(nèi)陸拓展，形成長江經(jīng)濟帶東西聯(lián)動互助、優(yōu)勢互補的發(fā)展格局，縮小上中下游的發(fā)展差距。

第三，推廣和普及污水排放處理技術(shù)。在農(nóng)業(yè)方面，養(yǎng)殖業(yè)應積極落實養(yǎng)殖用地、配套交通、環(huán)保等基礎設施，對困難養(yǎng)殖戶補貼幫扶，種植業(yè)應推行有機肥的使用，改善農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)，采用節(jié)水的灌溉方式；在工業(yè)方面，傳統(tǒng)制造業(yè)與新興產(chǎn)業(yè)應大力推行清潔生產(chǎn)和污水處理設備的自動化技術(shù)，在保證生產(chǎn)污水減排少排的同時，進行污水的深度處理、達標排放，尤其是高能耗、高污染的重化工業(yè)，應當根據(jù)環(huán)境資源稟賦與節(jié)能減排政策的要求，改良生產(chǎn)工藝，制定科學合理的生產(chǎn)計劃，積極開展三廢綜合利用。

第四，加強居民環(huán)保用水的宣導工作?？梢酝ㄟ^電視、報紙、網(wǎng)絡等媒體進行宣傳，在小區(qū)宣傳欄張貼宣傳標語等措施增強居民的環(huán)保用水意識，培養(yǎng)居民節(jié)約用水、合理用水、科學用水的用水觀念，使居民養(yǎng)成良好的用水習慣。尤其是對于長江沿線農(nóng)村地區(qū)，應在完善農(nóng)村污水處理設施建設的同時，加強農(nóng)村環(huán)境教育，實現(xiàn)農(nóng)村水環(huán)境綠色、可持續(xù)發(fā)展。