《表7 2015年中国各区域人均地区生产总值》

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《中国水足迹强度空间关联格局及影响因素分析》

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（万元/人）

通过ESDA检验可以得出我国水足迹强度存在显著的空间关联性，所以，普通最小二乘法对区域间相对独立的假设不再满足分析需求[14]，需要引入空间模型进行回归估计，如表6所示。可以发现，不论是临近空间权重矩阵、地理距离空间权重矩阵还是经济距离空间权重矩阵，其估计结果具有高度一致性且均通过了显著性检验，以临近空间权重矩阵Wl估计结果为例:人口数量对水足迹强度有正向影响，人口数量每增加1%，水足迹强度将相应地增加17.588%，相较于其他解释变量而言，人口数量对水足迹强度的影响程度最大，说明人口数量仍然是当前中国水足迹强度的一个主要驱动因子，且随着人口数量的增多水足迹强度有进一步增强趋势，未来可以考虑把控制人口数量作为降低水足迹强度的突破口。城镇化率以及对外开放程度对降低水足迹强度起积极作用，城镇化率在某种程度上能够反映一个地区的产业结构；一般而言，城镇化率越高的地区其二三产业所占比例越大，创造经济价值的能力和张力就愈大，从而使得单位水资源消耗的GDP产出率有较大提升，最终表现为城镇化率推进对降低水足迹强度的积极促进作用。对外开放程度实质上是依靠贸易形式实现生产资料的流通与共享，通过进口产品，大量水足迹从国外流入，加大了水足迹消耗的外向依赖程度，从而整体上降低了国内的水足迹消耗量。在富裕程度方面，由于人均GDP、人均GDP二次项和三次项的回归系数分别为-1.636、0.354、-0.019，满足β1<0，β2>0，β3<0的变化规律，说明中国水足迹强度存在“倒N型”的Kuznets曲线。为了更好地描述现阶段富裕程度对中国水足迹强度的影响，进一步测算了其拐点值，分别为3.0万元和9.3万元，也就是说，当人均GDP小于3万元时，水足迹强度随着人均GDP的增加而减少，这主要是由于随着机械化水平的提高，人们的体力劳动强度不断下降，减少了对粮食的直接消耗，因此，会在第一个拐点前出现水足迹强度的短暂下降；当人均GDP介于3万～9.3万元时，水足迹强度会随着人均GDP的增加而提高，这主要与人们的消费水平和结构发生改变、增加肉类等虚拟水含量更高的畜产品消费量有关；而当人均GDP大于9.3万元时，水足迹强度又会随着经济的快速增长而呈现下降趋势。通过对比表7所示的2015年中国各区域人均GDP与拐点值的远近，发现目前中国各区域在Kuznets曲线中所处的阶段差异较大，大部分地区正处于第一个拐点与第二个拐点之间，北京、上海、天津等区域已越过第二个拐点，处于水足迹强度下降阶段，而部分西部欠发达地区如贵州、甘肃、云南、西藏等区域则由于经济发展较慢仍未跨越第一个拐点，因此，需要根据不同区域的发展状况合理引导水足迹消费。此外，空间自回归系数在三种空间权重矩阵下始终为正，说明临近区域的水足迹强度与本区域水足迹强度呈正相关关系，临近区域水足迹强度的优化同样会对本区域水足迹强度产生积极影响。