—以我国纺织工业为例—
高妍马广奇】，李宗省'(1•陕西科技大学经济与管理学院，陕西西安710021 ；2.陕西国际商贸学院信息工程学院，陕西西安712046;3.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，甘肃兰州730000)摘要：基于水足迹理论，对我国纺织工业的水足迹强度和水生产率进行测算，以分析我国纺织工业与经济发展之间的关
系。结果表明:2007-2017年我国纺织工业蓝水足迹先降低后升高，而初始灰水足迹呈先增加后减小的趋势，残余灰水足迹基
本保持平稳；蓝水足迹强度呈现先逐年降低后小幅升高的趋势，初始灰水与残余灰水的强度变化趋势类似，整体呈现连续波 动降低趋势；水生产率与水足迹强度呈倒数关系，因此其变化规律与水足迹强度相反。对比纺织工业与经济发展两者之间的 关系，发现水足迹强度与经济产出呈正比，而水生产率与经济产出呈反比。关键词：纺织工业；水足迹；强度；水生产率中图分类号:X824 文献标志码：A 文章编号:1005 - 8141(2020)03 - 0241 - 05Evaluation of Water Resources Utilization Based on Water Footprint Theory------Taking Textile Industry in China for ExampleGAO Yan1,2, MA Guang - qi1 , LI Zong - xing3(1. College of Mechanical & Electrical Engineering, Shaanxi University of Science & Technology, Xizan 710021, China;2.College of Information Engineering,Shaanxi Institute of International Trade & Commerce,Xiran 712046,China;3 . Northwest Institute of Eco - Environment and Resources, CAS, Lanzhou 720000, China)Abstract:In this paper,water footprint intensity and productivity for textile industry were calculated based on the water footprint theory,
and the relationship between water footprint and economic development was analyzed. The results showed that the blue water footprint went down
firstly and then up for 2007 一 2017 years. By contrast, the original grey water footprint presented a reverse trend, and it climbed up and then de
clined .The residual grey water footprint remained more or less flat. Blue water footprint intensity first decreased year by year and then increased slightly. The continuous fluctuation reduction trends were found for the original and residual grey water footprints. Water productivity showed the
reverse law in contrast to water footprint intensity due to the reciprocal relationship. Compared to economic development of textile industry, the
positive correlation was found between water footprint intensity and GDP, while the negative correlation was shown between water productivity
and GDP.Key words: textile industry; water footprint; intensity; water productivity经济发展和社会进步离不开对水资源的利用， 新的思路。水足迹可理解为水资源留下的痕迹，表
作为自然资源重要组成部分的水资源，对人类文明 和社会进步意义重大，但水资源分布不均衡影响着 经济和环境之间的协调发展⑴。长久以来，水资源
示一定时期内生产所消耗的水资源量。目前利用水 足迹进行研究的领域较广泛，研究对象涉及国家、流
域、产品等［2-7\\戚瑞等采用水足迹相关理论评价
污染重、数量消耗大成为制约着作为我国重要民生
和计算了大连市水资源的利用效率和可持续性状 况，并建立了相应的评价体系閒；杨帆等在计算江苏 水足迹的基础上，利用水足迹强度量化水资源的利
和支柱产业的纺织工业的发展，因此积极寻求一条 提升水资源利用率的途径十分必要。2002年由荷 兰学者首次提出的水足迹为这一问题的解决提供了收稿日期:2019-09- 12;修订日期:2020 - 01 -20基金项目：国家社科基金项目（编号：16BJY180）;国家重点研发 计划项目（编号:2017YFC0404305）。用效率为政府制定相关政策提供了依据⑼，相关内
容可为本研究提供一定的指导。虽然目前研究水足迹的论文数量较多，但是涉 及纺织工业的较少，探究提高纺织工业水资源利用
第一作者简介：高妍（1990-）,女，陕西省韩城人，博士研究生， 主要从事轻工技术经济与管理方面的研究。率的文章更少。本文引入水足迹理论探讨了我国纺 织工业的用水情况，采用水足迹强度和水生产率定
通讯作者简介：马广奇（1964 -）,男，陕西省合阳人，教授，主要
量评价水资源利用状况，并对其可持续性进行了相 应分析。• 241 •从事金融经济学、轻工技术经济与管理。
•资源与环境・资源开发与市场 Resource Development & Market 2020 36(3)1 研究方法1.1水足迹基本原理和计算方法本文参考碳足迹的分析方法3 ,结合水足迹强
度和水生产率的计算模型，对水足迹强度和水生产 率做以下定义：水足迹强度定义为单位经济产出量
依据水资源的来源和用途，可将纺织工业的水 足迹分为蓝水、初始灰水和残余灰水足迹三类。其
所消耗水的数量，可衡量水资源利用效率，水足迹强 度越大，说明发生单位经济产出时消耗的水资源数 量越多，即对水资源的依赖性越高。计算公式为：中，蓝水足迹表示生产、消费过程中对地表水资源的 消耗。计算公式为⑼：WF 泌=叽............................(1)式中’WFm—W讼分别表示纺织工业蓝水足迹
wfs = wf ..............................⑷式中，WFS为水足迹强度(t/万元)；WF为水足
V和用水总量。初始灰水足迹可定义为以当前环境的水质为标
迹(兆t/a) ;V为经济产岀量(万元/a)。水生产率可定义为消耗单位水资源所获得的经 济价值的产岀量，它是参考度量农业生产灌溉时水
准，对排放的污水进行稀释，达到规定的可排放标准 需要的水量，可用来评价水资源的污染程度。计算 公式为叫资源的使用效率而提出的。水生产率的值越大，说 明对水资源的使用越有效，单位耗水所的经济产岀 越多。计算公式为：WF…胡皿存f)] ............ (2)式中，WF。—叩为初始灰水足迹；0( k)为排放
前后污染物k的浓度差值;C,ta(k)为规定的污染物k 可排放的最高值;Cnal(k)为自然本地浓度稀释污染
式中，WP为水生产率(万元/t)。物k的数量。残余灰水足迹可定义为将达到排放标准的废水 继续进行稀释，达到自然本底浓度时需要的水量。
2结果及分析2.1纺织工业及各子行业水足迹变化趋势本文所使用的数据主要来源于《中国环境年 鉴》、《中国工业经济统计年鉴》和《中国环境统计年 报》。将数据带入公式(1)-(3)分别计算出我国纺
计算公式为呦:叽一 max[c, ⑷].......⑶织工业及各子行业的水足迹，计算结果见图lo需
式中，WF_时为残余灰水足迹;Lra(k)为废水
要说明的是，按照国标GB/T4754 - 2017的行业划分 标准，纺织工业可划分为化纤业、纺织业、服装业和
处理后污染物k的残留量。1.2水资源利用率评价指标(0101)煨段长钢
纺织设备制造业4个子行业。-■-纺织工业T-化纤业Tl纺织业十服装业—纺织设备制造业图12007—2017年我国纺织工业及其子行业水足迹从图1的变化结果可见，我国纺织工业蓝水足 高，其次是纺织业，第三是服装业。纺织设备制造业 的用水量最少，总体上服装业和设备业变化较为平
迹变化趋势整体呈现先降低后升高的趋势，类似于
“V”型，2012年达到最小值，之后呈缓慢波动上涨趋 势，但涨幅相对较低。“十一五”到“十三五”初期，我 国纺织工业蓝水足迹的年均增长率分别为1%、
稳;2007—2010年蓝水足迹较平稳，而2010年后开 始明显下降。在技术水平进步、节能减排技术推广、
相关规定的实施，如《工业和信息化部关于进一步加 强工业节水工作的意见)(2010年)等的共同作用
-15.1%和7.8%,对水资源的消耗量中化纤业最 ・242・资源开发与市场 Resource Development & Market 2020 36(3)•资源与环境・下，纺织工业水资源消耗量下降显著，在“十二五”期 余灰水足迹量最小。国家严格的降污减排政策和技
间其增长率甚至一度为负值。但由于生产规模的不 断扩大、相关政策落实到达瓶颈期、产业布局优化升
术革新在一定程度上抑制了废水中污染物数量增
加，使纺织工业残余灰水足迹整体呈波动降低趋势, 但降低幅度很小，说明近年来没有产生更加新型有
级不合理等因素，使蓝水足迹又呈现岀一定程度的
升高趋势。如2012年后的五年内蓝水足迹表现为 持续上升的趋势，但幅度较小。效的节能减排技术。2.2纺织工业的水足迹强度和生产率纺织工业初始灰水足迹呈现倒“V”型变化的趋 为了更好地分析我国纺织工业在2007-2012
势，在2011年达到最高点的34.5亿t,增幅达到 50%,2011—2012年呈20.3%的大幅降低态势，之后
年的水资源利用情况，对我国纺织工业的水足迹强
度和水生产率进行了计算，结果见图2和图3。由 图2的变化发现,2007—2012年的水生产率表现岀 幅度较大的连续降低趋势，2012年蓝水足迹强度比
保持不断降低趋势。纺织业的初始灰水足迹消耗量 在4个子行业中位居第一，第二是化纤业，第三是服 装业，纺织设备制造业最少。2011年之前，纺织工 业生产规模不断扩大，而污水处理技术水平不足，生
2007年降低了 68% ,原因在于纺织工业的生产技术
提升、节能减排技术推广、各规章制度贯彻执行到
产工艺和流程不够优化使废水中污染物数量不断增 位，促使生产效率提升，单位水资源消耗获得的经济 产出量增加。2012年之后，水足迹强度开始缓慢下
加，说明清洁生产目标目前尚未实现，因此我国颁布 了《关于印发国家环境保护“十二五”规划的通知》
降，甚至出现小幅上涨，这是生产规模进一步扩大, 而技术革新力度不足、落后的产能改造不到位、相关
（2011年），对生产废水的排放标准和形式做了更严
格的规定，许多不符合规定的企业被关停。从2012 年开始，初始灰水足迹下降，此后表现出持续降低的
政策执行到达瓶颈期导致的。从“十一五”开始的三 个“五年规划”期间，纺织工业蓝水足迹强度年均变
态势,证明政策执行的力度较好。2007—2011年，我国纺织工业的残余灰水足迹
化幅度分别为-13.7%、- 10.1%、4.1%。从分行
业来看，蓝水足迹强度由大到小分别为化纤业、纺织 业、服装业和纺织设备制造业，且化纤业和纺织业的 蓝水足迹强度明显高于服装业和纺织设备制造业, 说明化纤业和纺织业蓝水利用率远不及服装业和设 备制造业。图3可明显地观察到服装业和设备业的
趋势变化较为平稳，其中2008年和2010年较低，而 此后7年呈现小幅逐年降低的趋势，年平均降幅为
-3.2%。在子行业的残余灰水足迹数量中，纺织业 最大,表明生产清洁度最差，是最需要进行清洁生产 的行业，化纤业次之，而服装业和纺织设备制造业残
蓝水生产率远髙于化纤业和纺织业。2006 2008 2010 2012 2014 2016 20182006 2008 2010 2012 2014 2016 20182006 2008 2010 2012 2014 2016 2018-•-纺织工业图2T-化纤业T-纺织业T-服装业T-纺织设备制造业 2007—2017年我国纺织工业及其子行业水足迹强度(
3 2 10 2
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18-■-纺织工业f-化纤业—一纺织业T—服装业—纺织设各制造业
图3 2007—2017年我国纺织工业及其子行业水生产率・243・•资源与环境・资源开发与市场 Resource Development & Market 2020 36(3)纺织工业初始灰水足迹强度总体呈现波动降低
144. 5的态势，具体可分为三个阶段:2007—2008年小幅上 0 升之后持续下降，直至2011年左右回升。从纺织工
5(4.
2业规划发展的年份来看，三个“五年计划”期间年均
3.3.0耳
)2 刎<
增长率分别为- 7.1%、-16.9%、- 6.4%,说明生
5 痪2.产工艺不断优化，清洁生产成效不断凸显，国家相关 1.0
摄 濟政策落实到位。2012年之后表现得更加明显，在各 5
塢子行业中，纺织业的初始灰水足迹强度最大，化纤业 51. 0和服装制造业次之，纺织设备制造业最小。灰水生
20062
2008 2010 2012 20142016 20182
2产率是灰水足迹强度的倒数，其变化规律正好与水
1
.2.0(0 .足迹强度的变化规律相反。综合以上分析，纺织业 岷1.8
(0
q9 .的初始灰水足迹强度最高，水生产率最低，因此纺织 l1.6耳))8 .4舸悭71.<业最需要大力推进清洁生产，提升清洁生产的力度。 ® .61.2哎艮 .残余灰水足迹强度和生产率的变化特征与初始灰水
叫51.0另媒¼
.8痿足迹类似，化纤业和纺织业的节能减排效果较明显,
4o. .
6
o.但服装业和设备业的水生产率一直有较大幅度变 3 82
6
1
化，说明技术水平和生产规模目前还处于动态发展 20008O
2012
2014
200.6
的阶段。0.120. (牢2.3纺织工业经济变化与水资源消耗之间的关系(5尺0.
10仪)k0. 聖
纺织工业的经济发展状况与水资源消耗之间存 0.<、4o8获在非常紧密的联系，水足迹强度和水生产率可在一
■«->)
須鏗壇定程度上反应经济发展的水平，因此对水足迹的研 韻0煨3
0.6噩段0.
別究有利于用于指导纺织工业的健康与可持续发展。 ※
翹O 4範为了揭示水资源消耗情况与经济发展之间的关系, 握
6
O以蓝水足迹为基础绘制2007—2017年我国纺织工
08
201O
2012
4
2012016
T一 GDP —•一水足迹强度业及各子行业水足迹强度与生产总值的变化趋势图
图4 2007—2017年我国纺织工业及子行业水足迹强度（图 4）。与GDP的变化趋势357从图4的变化趋势可见,2007—2017年我国纺 (
30
织工业的GDP经历了近3倍增长，由2.68万亿元上 呎 (尺氏25二忙涨到6.89万亿元，而水足迹强度与之相反，降低趋
)
魁20
换势明显，由35.281/万元减少到11.lit/万元。各子行 懿
另眉业的GDP和水足迹强度的变化趋势与行业整体类
段15
H
※
似，其中纺织业的相似度最高。不论哪个子行业，水
10
SV綜
足迹强度表现岀与经济发展相反的变化趋势。为了 8
促进经济发展，降低纺织工业水足迹强度势在必行。22纺织工业水生产率与经济发展之间的关系见
200.9图5。从图5可见其趋势与水强度截然相反，纺织 ( 1858庶
工业及各子行业的水生产率与经济总量呈正相关,
氏
160.7二)
140. 均表现为逐年上涨态势，且两者的变化趋势基本类 魁120.60. 廉15
似，“十二五”期间水生产率上升幅度和速度最大，极 最0 4段
8来大值出现在2015年，数值为0.107万元/t,此后逐年
6
o3 • 4
O缓慢减小。服装业、设备业和纺织业变化趋势较相
•2 012
4
6
2• 似，2015年之前呈现波动上涨态势，2015年达到最 200062000820201迺
018低点之后开始波动上升。化纤业的变化较特殊,・244・资源开发与市场 Resource Development & Market 2020 36(3)•资源与环境・2013年水生产率达到最大值，之后出现持续下降。 3结论与建议3.1结论本文分析了我国纺织工业和各子行业水资源消
但从整体的变化趋势来看，研究区间内水生产率和 经济发展都表现出稳定上升的变化趋势，因此提高 各子行业的水生产率是保证经济发展的重要措施。12 10
(<暇 q) 7 6 耗情况以及与经济发展之间的关系，得出以下主要 结论：一是研究期间纺织工业及各子行业不同类型 的水足迹均展现出不同的变化趋势，从一定程度上 5烈 <换4 參H3st握 (zq)可反应出当前的相关政策和技术水平进步的影响 力，为制定相关政策提供了借鉴。二是2007-2012 年，我国纺织工业蓝水足迹强度减少比率为68%, 0.0.0.却※0.0.0. 水资源利用率显著提升，各子行业中纺织业和化纤 业的蓝水足迹明显大于服装业和设备制造业；初始 灰水与残余灰水足迹强度在研究区间内呈逐年连续 20008201O 201 2 2014 202018098765432 6 谨氏)瞬< 0.6 a酬※ a 1.0.O.O.0.O.O.0.0.66岷 B图 下降态势，变化最明显的是纺织业。三是纺织工业 各类水足迹生产率均呈现出缓慢小幅波动增长的态 势。从各子行业来看，设备业和服装业水生产率大 10M-o. 忙0.酬¼ O5 (1(<(<尺上)瞬<酬米 于纺织业和化纤业，且变化幅度相对较大。3.2建议根据上述结论，本文提出以下对策建议：为促进 我国纺织工业的经济发展，降低水资源消耗,提高水 20008201O 2012 202016 0.2018 4.a15 50 5 0 5 0 5 资源利用率,应进一步加强技术创新力度，推进清洁 生产；促进产业结构尤其是纺织业的优化升级；着力 4.3.3.2.2.1.完善各项法规政策和行业标准体系，为更好地实现 清洁生产提供制度性保障，同时充分发挥舆论的监 督作用。参考文献：[1] 吴佩林.我国区域发展的水资源压力分析[J].西北农林科技大学 64208642082 20008纫 O 2 缈 2O4 缈 6 ⑼8 208642086 学报(自然科学版),2005,33(10):143- 149.[2] Zhang Z,Yang H,Shi M. Analysis of Water Footprint of Beijing in an In terregional Output Framework] J] . Ecological Economics, 2011,70(12): 2494 - 2502.[3] 邓晓军，谢世友.城市水足迹汁算与分析——以上海市为例[J]. 亚热带资源学报,2008,3(1):62-68.[4] Hoekstra A Y,Mekonnen M M.The Water Footprint of Humanity[j] .Pro- ceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America ,2012,109(9)： 3232 - 3237.200082 20201262 IX2 [5] 吴燕，王效科.北京市居民食物消耗生态足迹和水足迹[J].资源 科学，2011,33(6):1145- 1152.[6] Mekonnen M M, Hoekstra A Y. The Blue Water Footprint of Electricity 6( <欣5册忙却* 0 54. 3.03. 2.2. 5 0 1O O8O6 O4 from Hydropower[ J. Hydrology and Earth System Sciences,2012,16( 1): 179- 187.[7] 王丹阳，李景保.一种改进的灰水足迹计算方法[J].自然资源学 6660.18 报，2015,30(12):2120 - 2130.[8] 戚瑞，耿涌，朱庆华•基于水足迹理论的区域水资源利用评价[J]. 自然资源学报,2011,26(3) ：486 - 495.[9] 杨凡，张玲玲•基于水足迹强度的江苏省水资源利用效率分析 6 2008 201O 201 2 2014 2016 20—•一水生产率5 2007—2017年我国纺织工业及各子行业水生产率—A—GDP [J] •环境保护科学,2017,43(2) ：95 - 101.[10] 何建坤，刘滨.作为温室气体排放衡量指标的碳排放强度分析[J].清华大学学报(自然科学版),2004,(6) ：740 - 743.与GDP的变化趋势・245・ 因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容