徐依婷， 穆月英

(中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 北京 100083)

一、引言

水安全是糧食安全的基礎(chǔ)[1]。從長期來看，水資源稀缺是波及糧食生產(chǎn)穩(wěn)定性和制約農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的瓶頸問題[2]。2018年中國農(nóng)業(yè)用水3693.1億，占全國用水總量的61.4%(1)數(shù)據(jù)來源：水利部2018年度《中國水資源公報》，超過工業(yè)用水、生活用水以及人工生態(tài)環(huán)境補(bǔ)水三項總和，減少農(nóng)業(yè)部門用水的潛力巨大。近年來，政府頒布了一系列節(jié)水政策法規(guī)。2011年中央“一號文件”明確提出實行最嚴(yán)格的水資源管理制度，劃定包括用水總量在內(nèi)的“三條紅線”，2014年習(xí)近平總書記提出“節(jié)水優(yōu)先、空間均衡、系統(tǒng)治理、兩手發(fā)力”的十六字方針，2019年國家發(fā)展改革委與水利部出臺《國家節(jié)水行動方案》，強(qiáng)調(diào)以大力推進(jìn)節(jié)水灌溉和優(yōu)化調(diào)整作物種植結(jié)構(gòu)為重點措施，促進(jìn)農(nóng)業(yè)節(jié)水增效。作為中國重要的糧食產(chǎn)區(qū)，黃淮海地區(qū)利用全國8.6%的水資源產(chǎn)出了35%的糧食(2)數(shù)據(jù)來源：2017年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水資源不可持續(xù)利用問題尤為突出。受干旱等極端氣候頻發(fā)的影響，降水和地表徑流不足導(dǎo)致地下水過度開發(fā)，使黃淮海平原變成全球面積最大的地下水漏斗區(qū)，進(jìn)而引發(fā)了地面沉降、海水倒灌等嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問題，不利于長期糧食安全。如何在保證糧食有效供給的前提下，大幅減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水，是當(dāng)前亟待解決的關(guān)鍵問題。水足跡將“看得見的水”和“看不見的水”相結(jié)合，為更全面的評價糧食生產(chǎn)水資源利用提供了新思路。近年來農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水成為各界關(guān)注的熱點問題，本文側(cè)重于糧食生產(chǎn)水足跡及其影響因素研究，具有重要現(xiàn)實意義。

農(nóng)業(yè)用水的核算是探究其影響因素的前提，國際經(jīng)驗表明水足跡可作為量化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水的有效工具[3-6]。一方面其考慮到降水對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極作用，將實體形態(tài)的灌溉水與虛擬形態(tài)的土壤水相結(jié)合，能夠更加真實地體現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對水資源的需求狀況[7]。另一方面，由于田間用水計量設(shè)施尚未得到普遍推廣，作物生產(chǎn)水量核算在實際中具有較大難度，水足跡為不同作物的耗水特征提供了較為統(tǒng)一的衡量指標(biāo)。在不考慮污水排放的情況下，可按照用水來源結(jié)構(gòu)將作物生產(chǎn)水足跡劃分成藍(lán)水足跡(來自地表水和地下水)和綠水足跡(來自降水)兩大類[8]。

目前，國內(nèi)外關(guān)于虛擬水貿(mào)易、農(nóng)業(yè)水足跡等方面的研究較為豐富，主要集中以區(qū)域、農(nóng)作物品種為單元計算、評價農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水足跡[9-11]，或是從氣候變化[12, 13]、社會經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件等方面對農(nóng)業(yè)水資源利用的影響因素展開研究。但鮮見從資源稟賦、糧食生產(chǎn)與水資源匹配關(guān)系等層面展開探討，對影響因素的劃分也不夠細(xì)致，不利于政策細(xì)則的制定。李澤紅和劉莉采用灰色關(guān)聯(lián)度法分別對武威綠洲和四川地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水驅(qū)動因素進(jìn)行分析，結(jié)果表明農(nóng)業(yè)規(guī)模及開發(fā)強(qiáng)度擴(kuò)大、耕地復(fù)種指數(shù)、人口規(guī)模是主要促進(jìn)因素[14, 15]；Xu研究表明種植結(jié)構(gòu)和節(jié)水技術(shù)因子對北京糧食生產(chǎn)耗水變動具有抑制作用，而人口增加以及生產(chǎn)規(guī)模效應(yīng)阻礙了節(jié)水進(jìn)程[16]。易武英通過構(gòu)建STIRPAT擴(kuò)展模型分析表明平塘縣膳食結(jié)構(gòu)、降水量、人口對農(nóng)業(yè)用水變化的貢獻(xiàn)率相對較大[17]。Zhang考察了不同發(fā)展階段的農(nóng)業(yè)用水驅(qū)動因素，結(jié)果表明作物種植規(guī)模的擴(kuò)大和不合理的種植模式增加了農(nóng)業(yè)用水，灌溉定額的減少和灌溉效率的提高則是農(nóng)業(yè)用水減少的主要動力[18]。

在研究方法方面，因素分解法在能源環(huán)境領(lǐng)域的使用較為廣泛，但在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水資源利用方面鮮有涉及。Ang提出的對數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法(Logarithmic Mean Divisia Index method，下文簡稱LMDI)[19]，因能消除殘值和解決數(shù)據(jù)集中的零值問題，具有完全分解和加總一致性的優(yōu)點，而被廣泛應(yīng)用在溫室氣體排放等能源環(huán)境領(lǐng)域[20, 21]。除碳排放[22-25]及能源消費[26]外，LMDI分解法在水資源領(lǐng)域的拓展較為有限，一般集中在社會經(jīng)濟(jì)用水總量[27-29]、時空差異[30, 31]，或是考慮廢水排放的水資源污染[32]，在農(nóng)業(yè)用水方面的應(yīng)用匱乏。

綜上所述，已有文獻(xiàn)關(guān)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水資源利用進(jìn)行了一定的測算分析。眾所周知，農(nóng)業(yè)內(nèi)部不同部門的水資源利用機(jī)理不同，目前為止的研究，將資源稟賦特征、糧食生產(chǎn)與水資源匹配特征、經(jīng)濟(jì)特征、水資源管理及政策制度特征等因素相結(jié)合的研究尚屬少見。與此同時，LMDI分解法因具有良好的適配性而廣泛用于能源環(huán)境領(lǐng)域，本文借助此方法并與相關(guān)經(jīng)濟(jì)理論相結(jié)合對水資源利用進(jìn)行實證分析。鑒于此，本文以水足跡為計量工具，通過分析糧食生產(chǎn)用水總量、結(jié)構(gòu)以及與水資源的匹配關(guān)系，系統(tǒng)評估糧食生產(chǎn)用水動態(tài)演變趨勢，并采用LMDI分解模型從多維度剖析引致糧食生產(chǎn)真實耗水量變化的影響機(jī)制，以期為區(qū)域農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展政策的實施提供參考依據(jù)。

二、理論框架

糧食安全與水安全的協(xié)同發(fā)展，是社會經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運行的前提。從二者的關(guān)系來看，水資源為糧食生長全過程提供了不可或缺的物質(zhì)投入要素，為糧食安全提供保障；反過來人口增加帶來的糧食生產(chǎn)擴(kuò)張將加劇用水需求，造成水資源短缺進(jìn)而影響水安全。作為保障糧食安全的基本條件，水安全的失守將直接導(dǎo)致糧食生產(chǎn)波動，從而在源頭上引發(fā)糧食危機(jī)[33]。研究如何在保證糧食有效供給的前提下，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水，必須從經(jīng)濟(jì)增長、制度安排、技術(shù)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、自然條件等方面厘清影響糧食生產(chǎn)用水的驅(qū)動因素。

圖1 理論分析框架

經(jīng)濟(jì)增長方面，Grossman等將經(jīng)濟(jì)發(fā)展與收入不平等的倒U型曲線延申到環(huán)境領(lǐng)域，而后又有學(xué)者將其推廣到水資源層面。環(huán)境庫茲涅茨曲線(簡稱EKC)理論表明，在水資源開發(fā)利用中，用水量將隨經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)先升后降的EKC特征[34]。經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程通常伴隨產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，其中農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務(wù)業(yè)的發(fā)展結(jié)構(gòu)變遷會導(dǎo)致水資源在不同產(chǎn)業(yè)部門的配置發(fā)生變化，農(nóng)業(yè)內(nèi)部種植結(jié)構(gòu)調(diào)整則會影響水資源在不同作物之間的配置。技術(shù)條件方面，技術(shù)進(jìn)步對推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要作用已達(dá)成廣泛共識。根據(jù)誘致性技術(shù)變遷理論，土地要素相對化肥價格上漲會引致提高土地生產(chǎn)率的生物化學(xué)技術(shù)進(jìn)步，類似地，水資源的日漸稀缺會促使提高水分生產(chǎn)率的技術(shù)進(jìn)步，兩者均會對糧食生產(chǎn)用水產(chǎn)生影響。自然條件方面，水資源與耕地資源是糧食生產(chǎn)中的兩大剛性約束，資源稟賦高低決定了地區(qū)糧食生產(chǎn)潛力以及水資源消耗的門限值。水土資源的合理匹配將促進(jìn)資源優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長，進(jìn)而影響用水量。另一方面，糧食生產(chǎn)與水資源的空間匹配程度通過刻畫二者的供需平衡關(guān)系，可直觀反映糧食生產(chǎn)對地區(qū)農(nóng)業(yè)水資源造成的壓力大小。此外，節(jié)水管理與政策制度可從農(nóng)田水利基礎(chǔ)建設(shè)、水資源開發(fā)管理、農(nóng)業(yè)支持政策等方面直接或間接改變糧食生產(chǎn)中的要素配置方式和效率，進(jìn)而影響糧食生產(chǎn)用水。

通過以上梳理，將本文研究框架整理為圖1所示，可為后文糧食生產(chǎn)水資源匹配度測算以及水足跡變動分解提供理論支持。

三、研究方法與數(shù)據(jù)來源

(一)水足跡測算

糧食生產(chǎn)水足跡WF(m3)是指區(qū)域內(nèi)糧食生長過程中所消耗的水資源總量。在不考慮污染的情況下，可將其表示為綠水和藍(lán)水足跡之和。本文在聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)推薦并修正的標(biāo)準(zhǔn)彭曼公式的基礎(chǔ)上，根據(jù)研究區(qū)域內(nèi)各省主要糧食的播種面積計算得到糧食生長過程中綠水、藍(lán)水的消耗量，進(jìn)而加總得到地區(qū)糧食生產(chǎn)水足跡指標(biāo)。相關(guān)公式如下：

WF=WFgreen+WFblue

(1)

WFgreen=10×ETgreen×A

(2)

WFblue=10×ETblue×A

(3)

ETgreen=min(ETc,Pe)

(4)

ETblue=max(0,ETc-Pe)

(5)

(6)

公式(1)～(6)中，WFgreen和WFblue分別表示糧食生產(chǎn)的綠水足跡和藍(lán)水足跡(m3)；ETgreen和ETblue分別表示作物生長期間的綠水和藍(lán)水的蒸發(fā)蒸騰積累量(mm)；常量因子10將水的深度(mm)轉(zhuǎn)化為單位面積的水量(m3/hm2)；A表示作物播種面積(hm2)；Pe表示作物生育期旬有效降水量(mm)。綠水蒸發(fā)水量(ETgreen)為作物蒸發(fā)水量(ETc)與有效降水量(Pe)中的較小值；藍(lán)水蒸發(fā)水量(ETblue)等于作物蒸發(fā)水量與有效降水之差，但當(dāng)有效降水超過總蒸發(fā)水量時，其值為0。此外，有效降水量可根據(jù)美國農(nóng)業(yè)部(USDASCS)土壤保持局的方法，由旬降水量(P)計算得到。

作物蒸發(fā)水量(ETc)的計算方法如公式(7)和(8)所示：

(7)

(8)

式中，ETc由生育期內(nèi)作物系數(shù)Kc與參考作物蒸發(fā)蒸騰水量ET0相乘后累加所得。作物系數(shù)反映了糧食作物本身的生物特性(如葉片面積、土壤、栽培條件等)對作物需求量的影響。參考作物蒸發(fā)蒸騰水量ET0則是依據(jù)聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)推薦并修正的標(biāo)準(zhǔn)彭曼公式計算所得。其中，Rn、G、γ、T、U2、ea、ed分別代表凈輻射量、土壤熱通量、濕度、平均氣溫、風(fēng)速、飽和以及實際水氣壓等參數(shù)。

(二)LMDI分解模型

將LMDI模型運用至水資源領(lǐng)域，并對黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)水足跡(WF)進(jìn)行如下分解：

(9)

公式(9)中，WFi表示第i種糧食作物的生產(chǎn)水足跡(m3)；Yi和Y分別表示第i種作物的產(chǎn)量和三類作物總產(chǎn)量；A、D、LAND、IRR分別表示糧食播種面積、農(nóng)作物總播種面積、耕地面積、節(jié)水灌溉面積；AWA為農(nóng)業(yè)可用水量；EXPa、EXP、GDP、Ga分別表示農(nóng)林水事務(wù)支出(3)由于財政收支統(tǒng)計科目發(fā)生變化，2007年開始不再單獨設(shè)置農(nóng)業(yè)支出、林業(yè)支出和水利氣象部門支出，統(tǒng)一采用農(nóng)林水事務(wù)支出來表示。、國家財政支出、總產(chǎn)出、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。將分解所得各項整理歸納為九類效應(yīng)，如表1所示。在時間維度上，以t期為報告期，0期為基期，從t期到基期的糧食生產(chǎn)用水量變化可根據(jù)上述公式(9)進(jìn)行如下處理：

(10)

其中，ΔWF表示糧食生產(chǎn)水足跡變化量ΔWFr、ΔWFa、ΔWFb、ΔWFc、ΔWFd、ΔWFe、ΔWFf、ΔWFg、ΔWFh、ΔWFi、ΔWFj、ΔWFk、ΔWFl、ΔWFm、ΔWFn、ΔWFp分別對應(yīng)表1中各分解項對水足跡變動的貢獻(xiàn)值。此外，基于LMDI模型的完全分解特性，殘值ΔWFrsd為0[19]。

公式(10)中各因素對糧食生產(chǎn)水足跡變化的貢獻(xiàn)值可通過如下方式計算：

表1 分解效應(yīng)及其定義

(11)

(三)數(shù)據(jù)來源

本文的研究區(qū)域選擇黃淮海糧食主產(chǎn)區(qū)的7個省份及直轄市，包括河北、河南、山東、安徽、江蘇、北京、天津。該地區(qū)的糧食生產(chǎn)以冬小麥、夏玉米以及水稻為主，三類主糧的產(chǎn)量之和基本超過該地區(qū)糧食總產(chǎn)量的90%，近幾年甚至達(dá)到95%(圖2)。因此本文選取小麥、玉米、水稻為代表研究糧食生產(chǎn)水足跡及其驅(qū)動因素。

圖2 黃淮海地區(qū)歷年糧食作物產(chǎn)量及占比

有關(guān)水足跡測算的相關(guān)變量數(shù)據(jù)來源如下：各省的氣象和作物參數(shù)所選代表城市如表2所示。各站點的氣象數(shù)據(jù)包括月平均最高和最低氣溫、月平均降水、相對濕度、風(fēng)速、光照等參數(shù)均來自FAO的CLIMWAT氣象數(shù)據(jù)庫；作物生育期不同階段的時長劃分依據(jù)農(nóng)業(yè)部種植業(yè)管理司的分省農(nóng)時數(shù)據(jù)庫；作物參數(shù)和土壤數(shù)據(jù)來自FAO全球數(shù)據(jù)庫。

表2 黃淮海各省氣象和作物參數(shù)代表城市及說明

此外，2002—2017年各省、直轄市的各類糧食作物產(chǎn)量、播種面積、地區(qū)生產(chǎn)總指數(shù)數(shù)據(jù)來源于歷年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國糧食統(tǒng)計年鑒》和各省統(tǒng)計年鑒；農(nóng)業(yè)用水量、用水總量、地表水和地下水資源數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫；GDP、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和人口數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局，并以2002年為基期剔除價格變動。

四、糧食生產(chǎn)用水的動態(tài)演變特征

(一)糧食生產(chǎn)用水總量及結(jié)構(gòu)變動趨勢分析

圖3 2002-2017年糧食生產(chǎn)藍(lán)、綠水足跡及分地區(qū)糧食生產(chǎn)水足跡情況

糧食生產(chǎn)中消耗的水包含諸多方面，運用水足跡進(jìn)行綜合性量化測算，便于進(jìn)行糧食生產(chǎn)水資源利用的地區(qū)比較分析。從總量和結(jié)構(gòu)兩方面分析2002—2017年黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)水資源利用現(xiàn)狀及動態(tài)演變特征。將測算所得糧食生產(chǎn)藍(lán)水足跡、綠水足跡以及各省市的糧食生產(chǎn)水足跡結(jié)果整理如圖3所示。

在用水總量方面，從整體來看，報告期內(nèi)黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)水足跡總量由1455.6億增加到1858.4億，以2003年和2006年為分界點，呈現(xiàn)下降——快速回升——企穩(wěn)上升的動態(tài)演變特征。從地區(qū)角度來看，糧食生產(chǎn)用水總量差異顯著。根據(jù)水足跡測算結(jié)果，可將黃淮海地區(qū)各省市劃分為以下三類區(qū)域：第一類區(qū)域僅包括河南，其糧食生產(chǎn)水資源消耗量居于黃淮海地區(qū)之首。從發(fā)展趨勢上看，河南糧食生產(chǎn)水足跡呈現(xiàn)快速攀升的演變態(tài)勢，由2002年的446.8億m3增加至2016年的585.3億m3，增幅達(dá)到31.0%；第二類區(qū)域包括河北、山東、江蘇和安徽4省，這類地區(qū)報告期內(nèi)糧食生產(chǎn)用水量波動幅度較小，基本呈現(xiàn)“勺型”波動趨勢，年均糧食生產(chǎn)水資源消耗量在黃淮海地區(qū)中居于中位，約為270.2億m3；第三類區(qū)域包含北京、天津，此類地區(qū)因糧食種植規(guī)模萎縮，其糧食生產(chǎn)水足跡遠(yuǎn)低于其他省份且波動平緩，年均水平僅7.7和11.4億m3。

在用水來源結(jié)構(gòu)方面，黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)藍(lán)水、綠水足跡之比約為2∶3。分類別來看，報告期內(nèi)糧食生產(chǎn)的綠水資源利用量呈現(xiàn)持續(xù)增長趨勢，其中2016年綠水足跡增長率達(dá)到峰值，相比上一年增加13.4%；相比之下，糧食生產(chǎn)藍(lán)水足跡的動態(tài)波動幅度較小。

(二)糧食生產(chǎn)與水資源匹配度分析

糧食生產(chǎn)用水總量和來源結(jié)構(gòu)反映其生產(chǎn)用水特征。在評價糧食生產(chǎn)與水資源匹配程度方面，常用的方法有線性規(guī)劃法[37]、區(qū)域基尼系數(shù)法和不平衡指數(shù)法[38]。值得指出的是糧食生產(chǎn)中的水資源利用既有品種上的差異，也有地區(qū)之間的不同，并且同一地區(qū)在不同時期也在發(fā)生動態(tài)推移，基于此，本文借助水足跡方法對糧食生產(chǎn)與水資源匹配關(guān)系進(jìn)行測算和比較分析。糧食生產(chǎn)水足跡與廣義農(nóng)業(yè)水資源量的比值構(gòu)建糧食生產(chǎn)水資源匹配指數(shù)(CWM)，可直觀反映糧食生產(chǎn)對地區(qū)農(nóng)業(yè)水資源與環(huán)境造成的壓力大小，其具體公式如下所示：

CWM=WF/AWA

(12)

其中，農(nóng)業(yè)可用水量(AWA)可表示為可用于農(nóng)業(yè)的藍(lán)水和綠水資源的加總，其計算方法如下[4]：

AWA=BWA+GWA

(13)

BWA=WR×AWU/TWU

(14)

GWA=LAND×P

(15)

式中，AWU和TWU分別表示地區(qū)農(nóng)業(yè)用水和總用水量(m3)；BWA表示農(nóng)業(yè)藍(lán)水可用水量(m3)，即可用于作物生產(chǎn)灌溉的水資源量，其值等于地區(qū)藍(lán)水資源總量WR(包含地表水和地下水，m3)與農(nóng)業(yè)用水占比的乘積；GWA表示農(nóng)業(yè)綠水可用水量(m3)，由地區(qū)可用耕地面積LAND(hm2)和降水量P(mm)相乘得到。

以2010年為界將報告期一分為二。然后根據(jù)公式(12)～(15)，利用水足跡測算結(jié)果與農(nóng)業(yè)可用水量數(shù)據(jù)，計算黃淮海地區(qū)不同時期的糧食生產(chǎn)水資源匹配指數(shù)，將結(jié)果整理為表3所示。

表3 2002—2017年黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)水資源匹配指數(shù)

以下運用水資源壓力指數(shù)將糧食生產(chǎn)水資源匹配指數(shù)(CWM)按數(shù)值分為：非常匹配(0-0.1)；較為匹配(0.1-0.2)；中等匹配(0.2-0.4)；較不匹配(0.4-0.8)；嚴(yán)重不匹配(>0.8)[39]。根據(jù)表3結(jié)果，從整體來看，2002—2017年間黃淮海地區(qū)CWM指數(shù)整體達(dá)到0.430，表明糧食生產(chǎn)與水資源稟賦處于較不匹配水平。由高到低排名為河南、河北、天津、山東、江蘇、北京、安徽。研究期限內(nèi)河南CWM指數(shù)值波動最大，其最小值和最大值分別為0.361和1.265。隨著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展，地區(qū)糧食生產(chǎn)與水資源的匹配關(guān)系會隨時間動態(tài)變化，不同時期呈現(xiàn)為如下特征：2002—2009年地區(qū)整體匹配指數(shù)為0.398，其中河南和河北處于較不匹配水平，其余省市則處于中等匹配水平。時期II(2010—2017年)相比時期I，黃淮海各省市(除北京外)的糧食生產(chǎn)水資源不匹配程度加劇，平均變化率為16.26%。其中，河南以48.42%的增長率居于首位，其糧食生產(chǎn)水資源匹配關(guān)系呈現(xiàn)惡化態(tài)勢，達(dá)到嚴(yán)重不匹配程度；山東、河北等水資源匱乏的北方糧食主產(chǎn)省則長期處于較不匹配水平，區(qū)域糧食安全與水資源可持續(xù)利用之間的矛盾不容忽視。

基于上文對黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)用水總量、結(jié)構(gòu)以及糧食生產(chǎn)的水資源匹配關(guān)系分析，該地區(qū)水資源與糧食生產(chǎn)協(xié)同發(fā)展矛盾尖銳。因此，分析影響糧食生產(chǎn)水資源利用的相關(guān)因素以及各因素的貢獻(xiàn)程度，對糧食生產(chǎn)水資源可持續(xù)利用至關(guān)重要。

五、糧食生產(chǎn)用水變動的影響因素分析

(一)糧食生產(chǎn)水足跡變動的分解效應(yīng)

基于LMDI分解模型對糧食生產(chǎn)用水變動的影響因素進(jìn)行定性及定量測度。為更清晰的呈現(xiàn)結(jié)果，將各分解效應(yīng)逐年累加，考察2002—2017年其對糧食生產(chǎn)用水動態(tài)演變的累計貢獻(xiàn)，并分開整理為圖4-a和圖4-b所示。

圖4-a包含了用水變動的總效應(yīng)、種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)、資源稟賦效應(yīng)、水土匹配效應(yīng)、糧水匹配效應(yīng)、三產(chǎn)結(jié)構(gòu)效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)；圖4-b展現(xiàn)了技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)、節(jié)水管理效應(yīng)和政策制度效應(yīng)的貢獻(xiàn)。從糧食生產(chǎn)用水變動總體情況來看，2002—2017年期間，黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)用水累計增加了57.67億m3，年增長率為1.85%。分階段來看，2003年相比基期糧食生產(chǎn)水足跡減少9.04億m3，但是從2004年開始呈現(xiàn)持續(xù)增加態(tài)勢。根據(jù)增長速度可將2004—2017年糧食生產(chǎn)用水變動進(jìn)一步劃分為三個階段：其中，2004—2006年糧食生產(chǎn)用水量呈現(xiàn)快速增長的趨勢，年均增長幅度為8.97億m3；2007—2015年為糧食生產(chǎn)耗水緩慢增長階段，年均增幅為1.80億m3；2016年其增長速度驟升26.64億m3，隨后有所回落。從分解結(jié)果來看，三產(chǎn)結(jié)構(gòu)、節(jié)水技術(shù)進(jìn)步以及水資源開發(fā)強(qiáng)度對糧食生產(chǎn)用水具有抑制作用，經(jīng)濟(jì)發(fā)展、資源稟賦、水土匹配、糧水匹配、種植結(jié)構(gòu)、單產(chǎn)、農(nóng)田水利建設(shè)管理等因素對糧食生產(chǎn)用水變動表現(xiàn)為促進(jìn)作用。具體如下：

節(jié)水技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)。水分生產(chǎn)率與土地生產(chǎn)率是技術(shù)進(jìn)步的客觀體現(xiàn)。由圖4-b可知，節(jié)水技術(shù)、單產(chǎn)因素分別抑制和促進(jìn)了糧食生產(chǎn)用水量的增加。具體來看，在水資源層面，節(jié)水技術(shù)進(jìn)步是水資源生產(chǎn)率提高的關(guān)鍵，也是減少糧食生產(chǎn)耗水的重要因素。參考Xu[16]、劉聰?shù)萚40]的研究，單位水足跡含量越少，表明水資源利用效率越高，節(jié)水技術(shù)進(jìn)步在其中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。故本文采用單位作物的水足跡含量指標(biāo)來體現(xiàn)生產(chǎn)用水的技術(shù)水平。2002—2017年三種作物的單位產(chǎn)出耗水均呈下降態(tài)勢，其中小麥降幅最為明顯，由2002年的1274.14 m3/t降至2017年的933.67 m3/t，降幅達(dá)到26.72%；水稻和玉米次之，降幅分別為14.67%和14.38%。在耕地層面，單產(chǎn)增加反映了土地生產(chǎn)率的提高，其對糧食生產(chǎn)水足跡增加具有促進(jìn)作用。主要由于在實際生產(chǎn)過程中除了生產(chǎn)技術(shù)改進(jìn)之外，生產(chǎn)者往往會通過額外投入化肥、資本以及水資源等要素，以提高單位面積產(chǎn)出，因而糧食生產(chǎn)總耗水趨于增加。

圖4-a 2002—2017年黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)用水變動分解(1)

圖4-b 2002—2017年黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)用水變動分解(2)

政策制度與節(jié)水管理效應(yīng)。本文從財政支農(nóng)強(qiáng)度、國家財政支出規(guī)模和節(jié)水灌溉發(fā)展的政策配套力度三個方面考察政策制度效應(yīng)?？傮w來看，農(nóng)業(yè)支持政策以及節(jié)水政策制度在抑制糧食生產(chǎn)用水增加方面尚未發(fā)揮預(yù)期效果(農(nóng)林水事務(wù)支出占比、財政支出占GDP比重、單位有效灌溉面積的支農(nóng)支出均與水足跡變化呈負(fù)相關(guān)關(guān)系)。在節(jié)水管理方面，糧食生產(chǎn)耗水強(qiáng)度與節(jié)水管理水平密切相關(guān)，其作用效應(yīng)可通過有效灌溉面積占比和單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)出可耗水量兩類指標(biāo)來體現(xiàn)。前者是對地區(qū)水利化程度和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定性的衡量，反映農(nóng)田水利建設(shè)管理水平，其對糧食生產(chǎn)用水量增加具有促進(jìn)效應(yīng)。后者反映了水資源開發(fā)強(qiáng)度水平，若單位產(chǎn)出可耗水量減少則表明開發(fā)強(qiáng)度加??；反之，則表明水資源開發(fā)強(qiáng)度減弱，其對糧食生產(chǎn)水足跡變動具有負(fù)向作用。具體來看，隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加速，工業(yè)用水和生活用水?dāng)D占了大量農(nóng)業(yè)用水。2002—2017年，黃淮海地區(qū)的單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)出可耗水呈下降趨勢，由0.55 m3/元減少至0.34 m3/元。農(nóng)業(yè)水資源開發(fā)強(qiáng)度加劇促使節(jié)水型農(nóng)業(yè)發(fā)展，從而有助于抑制糧食生產(chǎn)用水增加。

資源稟賦、水土匹配與糧水匹配效應(yīng)。水資源與耕地資源是糧食生產(chǎn)中的兩大剛性約束。從水資源來看，相較僅考慮灌溉用水的傳統(tǒng)方法，包含灌溉水和降雨的廣義農(nóng)業(yè)水資源量是對地區(qū)水資源稟賦更全面的衡量。從結(jié)果來看，2002—2017年黃淮海地區(qū)水資源稟賦有所下降，其對糧食生產(chǎn)用水變動總體表現(xiàn)為正效應(yīng)。從耕地資源來看，采用農(nóng)作物播種面積與耕地面積的比值(即復(fù)種指數(shù))來表征耕地利用強(qiáng)度。研究期內(nèi)黃淮海地區(qū)糧食復(fù)種指數(shù)隨時間呈倒U型波動特征，其對糧食生產(chǎn)用水增加的貢獻(xiàn)度呈現(xiàn)相似的波動趨勢。在水土匹配方面，二者匹配程度對農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。采用李保國[41]提出的單位跟耕地面積的廣義農(nóng)業(yè)水資源量測度法，2002—2017年平均農(nóng)業(yè)水土匹配度為1100 mm。結(jié)合許長新等[35]的劃分標(biāo)準(zhǔn)，該地區(qū)屬于水土資源匹配度低下區(qū)域，表明水資源與耕地資源之間的不平衡關(guān)系將促使糧食生產(chǎn)用水量增加。在糧食—水資源匹配方面，研究期間地區(qū)糧食生產(chǎn)水資源不匹配程度加劇，對用水量變動的累積貢獻(xiàn)為3.22億m3，表明糧食生產(chǎn)水資源匹配關(guān)系的惡化是地區(qū)糧食生產(chǎn)用水增加的主要因素之一。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展、種植結(jié)構(gòu)與三產(chǎn)結(jié)構(gòu)效應(yīng)。單方水農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和單位耕地面積農(nóng)業(yè)產(chǎn)值共同反映農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程，二者與用水量變動均呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系(4)單位耕地面積農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的倒數(shù)與糧食生產(chǎn)水足跡之間為負(fù)相關(guān)關(guān)系，那么其本身則對水足跡產(chǎn)生正向作用。，可見農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是推動糧食生產(chǎn)用水增加的主要因素之一。以2002年為基期，十五年間糧食生產(chǎn)用水總量累計增加27.74%，大幅低于同期單方水和單位耕地面積的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加速度(分別為65.05%和78.22%)。在種植結(jié)構(gòu)方面，根據(jù)不同劃分方式，從糧食內(nèi)部作物結(jié)構(gòu)以及糧食與其他作物播種面積調(diào)整兩方面考察種植結(jié)構(gòu)因素對用水量的影響。2002—2017年，黃淮海地區(qū)小麥、玉米、水稻等糧食作物的占比波動幅度控制在5%以內(nèi)，體現(xiàn)出以穩(wěn)為主的種植模式，因此其對糧食生產(chǎn)用水變動的影響效果微弱。經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程通常伴隨產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，直觀來看，三產(chǎn)結(jié)構(gòu)是抑制糧食生產(chǎn)用水增加的最主要因素，2002—2017年的累計貢獻(xiàn)達(dá)到227.86億m3。

(二)結(jié)果討論

從結(jié)果可以看出，十幾年來糧食生產(chǎn)節(jié)水技術(shù)得到了發(fā)展和應(yīng)用，但是技術(shù)進(jìn)步對糧食生產(chǎn)用水量變動的貢獻(xiàn)仍處于較低水平，面對農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、規(guī)模化標(biāo)準(zhǔn)化程度低、節(jié)水技術(shù)推廣和普及受阻等嚴(yán)峻問題，加快節(jié)水技術(shù)研發(fā)和推廣仍是今后提高水資源生產(chǎn)率、發(fā)展節(jié)水型農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵。節(jié)水技術(shù)的發(fā)展離不開國家財政的大力支持，2002年以來國家財政總支出和用于農(nóng)林水事務(wù)的支出大幅增加，但其在減少農(nóng)業(yè)用水量方面的作為尚未體現(xiàn)。需要注意的是，高效節(jié)水灌溉項目的實施和推廣雖然對提高水分生產(chǎn)率具有積極作用，但同時可能由于“灌溉效率悖論”的存在促使理性農(nóng)戶擴(kuò)大灌溉面積或改變種植結(jié)構(gòu)以獲得更高產(chǎn)量和收益[42]，從而未達(dá)到用水總量減少的預(yù)期效果。

黃淮海地區(qū)承擔(dān)全國近三分之一的糧食生產(chǎn)重任，經(jīng)濟(jì)發(fā)展是增加糧食生產(chǎn)用水的主要原因，根據(jù)脫鉤理論和Tapio彈性系數(shù)法[43, 44]測算，發(fā)現(xiàn)資源環(huán)境壓力以低于經(jīng)濟(jì)增速的比率增長且其彈性值介于0～0.8之間，表明糧食生產(chǎn)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)“弱脫鉤”的初級協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。然而其水資源稟賦與糧食生產(chǎn)壓力之間的不平衡狀態(tài)不利于保障長期糧食安全和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)性。受水資源短缺的影響，生產(chǎn)者可能通過修建機(jī)井等水利設(shè)施，或是出于風(fēng)險規(guī)避心理的“逆向選擇”行為導(dǎo)致水資源過度開采[45, 46]，進(jìn)而加劇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水壓力。

從農(nóng)業(yè)整體種植結(jié)構(gòu)來看，糧食播種面積占農(nóng)作物總播種面積比重的持續(xù)增加是黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)用水增加的主要原因之一，農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)變化對糧食生產(chǎn)用水的促增作用明顯?？梢?，農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)有待進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化，在穩(wěn)步提升糧食產(chǎn)量的同時統(tǒng)籌糧經(jīng)飼生產(chǎn)，適度調(diào)減高耗水作物、改種耐旱作物，從而緩解黃淮海地區(qū)水資源短缺壓力。種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)反映的是第一產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化的影響，三產(chǎn)結(jié)構(gòu)效應(yīng)則體現(xiàn)了一二三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展變遷的貢獻(xiàn)。盡管第一產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的占比持續(xù)下降，但隨著社會經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和人民生活水平提高，農(nóng)產(chǎn)品市場需求由增產(chǎn)向提質(zhì)轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的不斷改造提升促進(jìn)了節(jié)水型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

六、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

本文以水足跡為度量工具，從用水總量、來源結(jié)構(gòu)以及糧食生產(chǎn)水資源匹配度三個方面分析2002—2017年黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)水資源利用的動態(tài)演變特征，然后采用LMDI分解模型對糧食生產(chǎn)用水變動展開分解，進(jìn)而對各效應(yīng)進(jìn)行了全面分析，主要研究結(jié)論如下：

第一，在用水總量方面，2002—2017年黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)水資源利用經(jīng)歷先下降后快速回升再企穩(wěn)上升三個階段。分地區(qū)來看，河南糧食生產(chǎn)耗水居于首位，并呈現(xiàn)快速攀升的演變態(tài)勢；河北、山東、江蘇和安徽4省糧食生產(chǎn)用水量居于中位水平且波動幅度較小，基本呈現(xiàn)“勺型”波動趨勢；北京和天津糧食生產(chǎn)耗水遠(yuǎn)低于其他省份且波動平緩。在用水結(jié)構(gòu)方面，黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)藍(lán)水、綠水足跡之比約為2∶3。其中，對綠水資源的利用量呈現(xiàn)持續(xù)增長趨勢。

第二，通過構(gòu)建糧食生產(chǎn)水資源匹配指數(shù)，直觀地反映了糧食生產(chǎn)對地區(qū)資源環(huán)境造成的壓力大小。報告期內(nèi)黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)水資源匹配指數(shù)整體達(dá)到0.43，二者呈現(xiàn)不匹配狀態(tài)，并具有明顯惡化的態(tài)勢。分地區(qū)來看，河南、河北和山東等水資源相對匱乏但生產(chǎn)任務(wù)嚴(yán)峻的地區(qū)，糧食生產(chǎn)與水資源之間長期處于較不匹配甚至嚴(yán)重不匹配水平；北京水資源稟賦與產(chǎn)量能力的匹配關(guān)系好轉(zhuǎn)，安徽和江蘇則表現(xiàn)為中等匹配、略有惡化的趨勢。區(qū)域糧食安全與水資源可持續(xù)利用之間的矛盾不容忽視。

第三，基于LMDI模型將黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)用水量變動分解歸納為技術(shù)進(jìn)步、政策制度、節(jié)水管理、資源稟賦、水土匹配、糧水匹配、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、種植結(jié)構(gòu)和三產(chǎn)結(jié)構(gòu)9類效應(yīng)。其中，水資源和耕地資源稟賦趨于貧乏以及兩者的匹配程度不高，在一定程度上增加了糧食生產(chǎn)用水；糧食生產(chǎn)與水資源匹配關(guān)系惡化是用水增加的主要因素之一；農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)糧食生產(chǎn)用水增加，二者處于“弱脫鉤”的初級協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)；由于農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、節(jié)水推廣阻力較大，農(nóng)業(yè)支持政策以及節(jié)水相關(guān)政策未能發(fā)揮抑制糧食生產(chǎn)用水的預(yù)期效果；農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)調(diào)整在減少糧食生產(chǎn)用水方面未取得顯著成效。

第四，技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)具有兩面性，節(jié)水技術(shù)進(jìn)步是水資源生產(chǎn)率提高的關(guān)鍵，是減少糧食生產(chǎn)耗水的重要因素，但生產(chǎn)技術(shù)改進(jìn)對單產(chǎn)的提高往往會促使農(nóng)戶增加水資源、化肥等要素的額外投入；三產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整推動農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級，促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品市場需求由增產(chǎn)向提質(zhì)轉(zhuǎn)變，是抑制糧食生產(chǎn)用水增加的最主要因素；農(nóng)田水利建設(shè)和水資源開發(fā)強(qiáng)度是節(jié)水管理水平的不同體現(xiàn)，前者雖對提高水分生產(chǎn)率具有積極作用，但可能因“灌溉效率悖論”的存在而未能真正減少糧食生產(chǎn)用水，而農(nóng)業(yè)水資源開發(fā)強(qiáng)度加劇促使節(jié)水型農(nóng)業(yè)發(fā)展，有助于抑制糧食生產(chǎn)用水增加。

(二)建議

針對以上結(jié)論，從開源和節(jié)流兩方面提出以下政策建議：

在開源層面，限制地下水開采強(qiáng)度，提高再生水、雨水等非常規(guī)水利用比例是緩解黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)水資源短缺的主要途徑。可通過提高土壤蓄水和保水能力的“平面”利用方式和建立雨水存貯設(shè)施的“立體”匯集方式[47]，彌補(bǔ)糧食生產(chǎn)的需水缺口。此外，隨著邊際開發(fā)成本不斷提升，興修大型水利設(shè)施、跨區(qū)域調(diào)水等增加供水量的傳統(tǒng)方法已非長久之計。以南水北調(diào)工程為例，其原水價格遠(yuǎn)高于當(dāng)?shù)厮畠r，若無地方財政補(bǔ)貼農(nóng)戶無法承受高昂水價，但高額成本又給地方政府造成較大難題。

在節(jié)流層面，應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格加強(qiáng)水資源管控，在糧食生產(chǎn)中充分落實水資源“三條紅線”政策。具體來說，可圍繞三產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整、節(jié)水技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用、糧食生產(chǎn)水資源匹配關(guān)系等方面展開。其中，三產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整在抑制農(nóng)業(yè)用水增加方面發(fā)揮主要作用，因此產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的進(jìn)一步優(yōu)化升級十分必要。具體而言，在穩(wěn)定糧食生產(chǎn)和保證有效供給的前提下，改造提升傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，將高耗水的落后農(nóng)業(yè)產(chǎn)能向低耗水的非農(nóng)部門適度轉(zhuǎn)移。與此同時，加強(qiáng)節(jié)水技術(shù)研發(fā)和推廣力度，提高農(nóng)田水利建設(shè)水平，推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式由粗放型向節(jié)約型轉(zhuǎn)變，走集約高效的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展道路。此外，開展流域水資源統(tǒng)一管理，優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)，適度推廣輪作休耕制度，縮小黃淮海地區(qū)糧食生產(chǎn)與水資源稟賦不匹配程度，有助于打破“節(jié)水困境”，保障長期糧食安全，促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)。