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甘肃省水资源-经济社会-生态环境耦合协调驱动因素研究

张恬姿 王小军 齐广平 康燕霞 银敏华 马彦麟 贾琼 张向宁

张恬姿,王小军,齐广平,等. 甘肃省水资源-经济社会-生态环境耦合协调驱动因素研究[J]. 水利水运工程学报. doi:  10.12170/20220719003
引用本文: 张恬姿,王小军,齐广平,等. 甘肃省水资源-经济社会-生态环境耦合协调驱动因素研究[J]. 水利水运工程学报. doi:  10.12170/20220719003
(ZHANG Tianzi, WANG Xiaojun, QI Guangping, et al. Driving factors of water resources-economic society-ecological environment coupling in Gansu Province[J]. Hydro-Science and Engineering(in Chinese)) doi:  10.12170/20220719003
Citation: (ZHANG Tianzi, WANG Xiaojun, QI Guangping, et al. Driving factors of water resources-economic society-ecological environment coupling in Gansu Province[J]. Hydro-Science and Engineering(in Chinese)) doi:  10.12170/20220719003

甘肃省水资源-经济社会-生态环境耦合协调驱动因素研究

doi: 10.12170/20220719003
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(52121006,41961124006);国家“万人计划”青年拔尖人才支持计划;自然资源部国土空间规划体系重大问题研究项目(20210103)
详细信息
    作者简介:

    张恬姿(1998—),女,山西吕梁人,硕士研究生,主要从事水资源管理研究。E-mail:1004825564@qq.com

    通讯作者:

    齐广平(E-mail:qigp@gsau.edu.cn

  • 中图分类号: TV213.9

Driving factors of water resources-economic society-ecological environment coupling in Gansu Province

  • 摘要: 揭示水资源-经济社会-生态环境耦合协调的主要影响因素,对加强自然资源与经济社会系统宏观管理,推动区域可持续发展具有重要意义。基于内源动力和外向动力两个维度选取指标,在区域水资源-经济社会-生态环境耦合协调演变分析的基础上,引入固定效应模型测度2010—2019年甘肃省水资源-经济社会-生态环境耦合协调的驱动因素。结果表明:(1)经济发展水平、科技水平对甘肃省水资源-经济社会-生态环境耦合协调水平的提升具有正向作用,回归系数分别为0.029和0.021,且通过了1%的显著性检验;(2)分区影响因素差异显著,环境保护水平和经济发展水平的提高对各分区耦合协调度的提高具有促进作用。据此,在加快甘肃省经济社会发展的背景下,应协同相关政策及驱动因素的激励措施,推动水资源-经济社会-生态环境系统耦合演进。
  • 图  1  2010—2019年甘肃省14个市(州)耦合协调度

    Figure  1.  Degree of coupling coordination among 14 cities (states) in Gansu from 2010 to 2019

    表  1  变量详请

    Table  1.   Variable details

    变量类型变量变量说明
    被解释变量耦合协调度Y耦合协调模型计算结果
    解释变量经济发展水平X1 (元/人)人均GDP
    工业化水平X2(%)工业增加值占GDP比重
    科技发展水平X3(个)研究与试验发展的单位数
    政府管理水平X4(%)地区财政支出占GDP的比重
    资源利用水平X5(m³/万元)万元GDP用水量
    环境保护水平X6(个)废水治理设施个数
    资源影响因素X7(mm)降雨
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    表  2  相关系数及VIF检验

    Table  2.   Correlation coefficient and VIF test

    X1X2X3X4X5X6X7
    X1 1
    X2 0.620*** 1
    X3 0.368*** −0.092 1
    X4 −0.656*** −0.616*** −0.451*** 1
    X5 −0.013 −0.032 0.193** −0.198** 1
    X6 −0.207** −0.283*** 0.456*** −0.184** 0.222*** 1
    X7 −0.607*** −0.470*** −0.230*** 0.599*** −0.557*** 0.201** 1
    VIF 3.53 3.04 2.37 3.90 2.57 2.28 4.54
      注:***、**、*分别代表各变量在1%、5%和10%水平上显著,下同。
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    表  3  面板数据单位根检验结果

    Table  3.   Results of unit root tests for panel data

    变量HT检验IPS检验ADF检验结论
    统计值P统计值P值统计值P
    Y 0.216** 0.048 −2.155** 0.016 22.830 0.742 非平稳
    ΔY −0.286*** 0 −5.063*** 0 50.205*** 0.006 平稳
    X1 −0.110*** 0 −2.155** 0.016 109.715*** 0 平稳
    ΔX1 −0.461*** 0 −4.223*** 0 52.590*** 0.003 平稳
    X2 0.635 0.997 2.417 0.992 8.894*** 0 非平稳
    ΔX2 0.090** 0.013 −1.029*** 0.002 34.472*** 0.007 平稳
    X3 0.372 0.489 −1.173 0.120 24.209 0.671 非平稳
    ΔX3 −0.055*** 0 −4.255*** 0 67.125*** 0 平稳
    X4 −0.096*** 0 −3.721*** 0 48.362* 0.061 平稳
    ΔX4 −0.462*** 0 −4.409*** 0 97.731*** 0 平稳
    X5 0.460 0.814 0.209 0.583 20.754 0.836 非平稳
    ΔX5 0.032*** 0.003 −4.080*** 0 73.273*** 0 平稳
    X6 0.069*** 0.001 −3.611*** 0 117.860*** 0 平稳
    ΔX6 −0.280*** 0 −4.004*** 0 226.342*** 0 平稳
    X7 −0.343*** 0 −5.288*** 0 41.022* 0.054 平稳
    ΔX7 −0.579*** 0 −5.518*** 0 47.910** 0.011 平稳
      注:Δ表示一阶差分。
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    表  4  协整检验结果

    Table  4.   Results of cointegration tests

    方法统计量名统计值P结论
    Pedroni检验 Panel ADF −10.382*** 0 拒绝
    Panel PP −9.765*** 0 拒绝
    KAO检验 ADF −4.071*** 0 拒绝
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    表  5  全样本及分地区回归结果

    Table  5.   Whole sample and sub-regional regression results

    变量甘肃省河西内陆区陇东陇中黄土高原区甘南高原区南部秦巴山区中部沿黄河区
    X10.029***0.094***0.014−0.0660.037−0.009
    (5.14)(6.44)(1.48)(−1.42)(0.72)(−0.11)
    X20.029−0.00030.028−0.356***0.290***0.071
    (0.92)(−0.01)(0.37)(−1.65)(1.33)(0.58)
    X30.021***−0.0020.0010.021**−0.0260.094***
    (4.24)(−0.22)(0.09)(2.03)(−1.33)(8.84)
    X4−0.011−0.017−0.178−0.112***−0.104−0.374***
    (−0.61)(−0.78)(−2.44)(−2.99)(−0.99)(−2.71)
    X5−0.004−0.055***−0.017***−0.080***0.081*0.024
    (−0.60)(−2.85)(−1.58)(−3.07)(1.71)(0.41)
    X60.0040.0100.061***0.021***0.040***0.008
    (1.15)(1.50)(4.55)(3.29)(1.55)(1.15)
    X70.006−0.00950.0230.058**0.0150.077***
    (0.98)(−0.82)(1.02)(2.18)(0.61)(4.21)
    Constant0.172*−0.689***0.1381.289**−0.060−0.120
    (1.90)(−2.69)(0.83)(2.27)(−0.08)(−0.11)
    观察值1405030202020
    区域数1453222
    R20.9880.9870.9890.9760.9760.999
      注:括号内的值为相应的标准误差。
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  • 收稿日期:  2022-07-19

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