孫才志，郝 帥，趙良仕

(1.遼寧師范大學海洋經濟與可持續(xù)發(fā)展研究中心，遼寧 大連 116029；2.遼寧師范大學地理科學學院，遼寧 大連 116029)

水資源、能源、糧食作為支撐人類生存和區(qū)域經濟社會發(fā)展的戰(zhàn)略性、基礎性資源，三者之間相互作用、交互影響。在17項可持續(xù)發(fā)展目標(sustainable development goals， SDGs)中，SDG2、SDG6和SDG7重點闡述了糧食、水與能源對實現聯合國《2030年可持續(xù)發(fā)展議程》的重要意義[1-2]。當前，中國已成為世界水資源、能源和糧食第一消費國，其中能源、糧食對國際市場的依賴程度逐漸加深，加之工業(yè)化及城鎮(zhèn)化進程不斷加快，以及人口增加、氣候變化等因素將不可避免地加大資源供給壓力，同時加劇水資源、能源、糧食所面臨的挑戰(zhàn)。因此，開展水資源-能源-糧食紐帶系統(tǒng)(water resources-energy-food nexus system, WEF系統(tǒng))的綜合研究對保證水資源安全、能源安全及糧食安全具有重要意義。

2011年，Hoff[3]于波恩會議上提出水資源、能源、糧食紐帶關系，為研究三者之間的相互作用提供了基本框架；亞洲開發(fā)銀行、國際可再生能源機構、聯合國糧農組織則分別以“水資源”“能源”“糧食”為中心對三者之間的“紐帶”關系進行了進一步的闡述[4-6]。目前，關于WEF系統(tǒng)的研究尺度各異[7-8]，但就研究方法來看，常用方法有生命周期評估法(life cycle assessment， LCA)[9-10]、投入產出分析法(input-output analysis， IOA)[11-12]、指標體系法[13-14]及系統(tǒng)動力學法(system dynamics， SD)[15]。Salmoral等[10]以英格蘭南部的Tamar河流域為研究對象，基于生命周期評估法對該區(qū)域糧食消費過程中的水資源和能源進行了量化，并對糧食供應鏈中的關鍵投入進行了評估，研究結果可為應對WEF系統(tǒng)的潛在風險提供依據；Owen等[16]運用投入產出分析法，基于能源、水和糧食的消費情況計算了英國1997—2013年從原料提取到最終消費不同產品供應鏈之間能源、水資源和糧食的相互作用；Zhang等[17]基于“資源依賴”“資源供給”和“資源集成”3個視角構建了城市WEF系統(tǒng)之間關聯關系的基本框架；Liu等[18]基于多區(qū)域投入產出方法，對中國WEF系統(tǒng)之間的關聯關系進行了研究，在此基礎上識別、確定了WEF系統(tǒng)中的關鍵區(qū)域和流量，研究結果可為研究WEF系統(tǒng)之間的相互作用及區(qū)域WEF系統(tǒng)的協(xié)調管理提供借鑒；Chu等[19-21]則從水資源的視角探討了中國能源(化石能源及電能)消費與區(qū)域水資源之間的關系，為研究WEF系統(tǒng)提供了一種新的視角；Yan等[22]認為產業(yè)聯動是推動WEF系統(tǒng)發(fā)展的一個經濟原因，據此基于產業(yè)聯動視角構建了結構向量自回歸(structural vector autoregression， SVAR)模型對中國1997—2016年的WEF系統(tǒng)的內部作用機制進行了分析；孫才志等[23-25]通過構建WEF系統(tǒng)評價指標，采用空間計量方法對中國省際WEF系統(tǒng)的偶合協(xié)調程度進行了測度。

綜上所述，當前關于WEF系統(tǒng)之間的關系框架研究、系統(tǒng)中兩兩之間的關系研究相對成熟，研究成果較為豐富，而關于WEF系統(tǒng)的效率研究則相對較少[26]?，F有關于WEF系統(tǒng)效率研究存在的不足之處在于：一是雖然將WEF系統(tǒng)作為一個相互依賴、相互作用的系統(tǒng)進而構建效率評價指標體系，但所選指標并未能明確各子系統(tǒng)內部之間的相互聯系[27]；二是以某一系統(tǒng)為導向進行指標構建，忽視了WEF系統(tǒng)之間的相互消耗關系及三者之間的傳導性。鑒于此，本文以1997—2017年中國30個省級行政區(qū)為研究對象，基于網絡數據包絡分析(data envelopment analysis, DEA)模型結構的思想，構建WEF系統(tǒng)網絡結構并據此構建效率評價指標體系，采用基于松弛變量度量(slack based measure, SBM)-DEA模型對各子系統(tǒng)的效率值進行測度，在此基礎上采用雙變量空間自相關方法對WEF系統(tǒng)中兩兩之間的空間分布特征進行分析，同時運用網絡DEA模型對WEF系統(tǒng)的綜合效率進行測度并對其進行時空演變特征分析，以期為實現中國WEF系統(tǒng)的良性循環(huán)提供參考。

1 研究方法

1.1 SBM-DEA模型

SBM-DEA模型是一種非徑向非角度的DEA模型，與傳統(tǒng)DEA模型相比優(yōu)點在于不要考慮投入產出指標的量綱問題，不影響效率值的測算，且所計算的效率值會根據投入產出松弛程度的變化而嚴格單調遞減[28-29]。因此本文選取SBM-DEA模型計算WEF系統(tǒng)各子系統(tǒng)的效率值，計算公式如下：

(1)

(2)

式中：ρ為效率值;m、n分別為投入、產出指標的個數；sb、sg分別為投入、產出指標的松弛量；sbk、sgr分別為第k個投入指標和第r個產出指標的松弛量；xbo、ygo分別為被評價單元o投入、產出值；xbko、ygro分別為被評價單元o的第k個投入值和第r個產出值；λ為強度向量，即λ=(λ1，λ2，…，λK)，其中K為評價單元個數；Xb、Yg分別為投入、產出值構成的矩陣。目標函數ρ關于sb、sg嚴格單調遞減，且0<ρ≤1。

1.2 雙變量空間自相關

與以往空間自相關僅考慮一個變量相比，雙變量空間自相關可對不同地理要素的空間關聯關系進行表征，雙變量空間自相關所得到的莫蘭指數被用于評價一個位置變量與其他變量之間的相關程度[30]。本文采用雙變量空間自相關方法探究水資源、能源和糧食子系統(tǒng)之間的空間相互作用，相關計算公式如下：

(3)

(4)

其中

1.3 網絡DEA模型

由于傳統(tǒng)DEA模型在計算效率時均是得出某一階段的效率值，而且在計算過程中，模型將決策單元看作一個“黑箱”，彼此之間相互獨立，并沒有充分考慮“黑箱”內部資源的運作和整合，僅以“投入-產出”的視角對評價單元進行效率測度，容易造成評價單元整體效率的高估，不能有效地表達更多的信息來幫助管理者進行管理和決策[31]。對此，F?re等[32]提出網絡DEA模型(圖1(a))，其實質是打開“黑箱”具體分析內部結構，即將評價單元系統(tǒng)內部的運作過程進行分解細化，分為若干連續(xù)的子階段，通過對各個子階段進行效率分析評價，進而探討各節(jié)點即子階段對整體效率的影響。因此，本文基于網絡DEA的基本框架，構建了WEF系統(tǒng)網絡結構(圖1(b))，運用網絡DEA模型對WEF系統(tǒng)的綜合效率進行測度，相關計算公式見文獻[33]，同時參考現有研究成果將效率值θ分為5級[34]：低效率(0<θ≤0.4)，較低效率(0.4<θ≤0.6)，中等效率(0.6<θ≤0.8)，較高效率(0.8<θ<1)，高效率(θ=1)。

(a) 網絡DEA的基本框架

2 評價指標體系構建與數據來源

2.1 評價指標體系構建

結合DEA模型的特點及圖1中WEF系統(tǒng)的網絡結構，同時考慮數據的代表性及可獲得性構建WEF系統(tǒng)效率測度指標體系如圖2所示。

圖2 中國WEF系統(tǒng)效率測度指標體系

2.2 數據來源

本文的研究對象為中國30個省級行政區(qū)(由于數據限制，不包含香港、澳門、臺灣和西藏)，所涉及的數據來源于1998—2018年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》《中國固定資產投資統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》。糧食子系統(tǒng)中能源投入包括農村用電量、農用柴油使用量、農藥使用量及化肥施用量，其中電、柴油的發(fā)熱量數據來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》，農藥及化肥的能源轉換系數來源于《農業(yè)技術經濟手冊》。

3 結果與分析

3.1 子系統(tǒng)效率時空演變特征

3.1.1時間序列演變分析

根據已獲取的相關數據，利用式(1)(2)并基于MaxDEA Ultra7.0軟件計算得到1997—2017年中國30個省級行政區(qū)水資源、能源、糧食子系統(tǒng)效率值，結果如圖3所示。

圖3 1997—2017年中國水資源、能源、糧食子系統(tǒng)效率變化趨勢

由圖3可知，研究期內，中國水資源、能源、糧食子系統(tǒng)的效率值均呈現波動上升態(tài)勢，其中糧食子系統(tǒng)由1997年的0.228上升至2017年的0.796，增長幅度最大，水資源子系統(tǒng)次之，能源子系統(tǒng)效率值增幅相對較小。分階段來看，第一階段(1997—2011年)水資源子系統(tǒng)效率平均值最高(0.427)，能源子系統(tǒng)效率平均值次之(0.378)，而糧食子系統(tǒng)效率平均值最低，僅為0.297。第二階段(2012—2017年)糧食子系統(tǒng)效率值增速最快，而能源子系統(tǒng)效率值增幅趨緩，該階段內糧食子系統(tǒng)效率平均值為0.693，水資源子系統(tǒng)效率平均值為0.655，而能源子系統(tǒng)效率平均值最低，為0.589。兩個階段內，3個子系統(tǒng)效率值的變化情況表明中國在節(jié)約資源、提升資源利用效率及能源消費結構調整方面成效顯著，但需要注意的是，能源子系統(tǒng)的效率值增幅逐漸趨緩，因此需要繼續(xù)提升清潔能源在能源消費中的占比，降低能源密集型產業(yè)占比。水資源子系統(tǒng)和糧食子系統(tǒng)的效率值穩(wěn)步提升，說明中國在生產、生活用水方面逐步實現了資源的高效利用。

3.1.2空間格局分析

表1為代表年份水資源、能源、糧食3個子系統(tǒng)效率值及研究期內的均值。由表1可知：①1997年中國水資源子系統(tǒng)效率平均值為0.389，效率值在0.300以內的有7個省(市、區(qū))，其中西南地區(qū)的云南、廣西、貴州3省(區(qū))的水資源效率值排名后3位，天津、江蘇、浙江、廣東4省(市)的水資源效率值均在0.500以上，其中江蘇水資源效率值最高，達到0.687；能源子系統(tǒng)效率平均值為0.313，其中僅上海達到中等效率(0.610)，而山西、甘肅等6省(區(qū))的能源效率值均在0.200以內，主要分布在中國的西北及西南地區(qū)；糧食子系統(tǒng)效率平均值為0.228，低于水資源子系統(tǒng)和能源子系統(tǒng)效率值，糧食子系統(tǒng)效率值介于0.099～0.339之間，普遍較低。②相比1997年，2007年3個子系統(tǒng)效率平均值均有所提升，分別為0.486、0.399和0.361。水資源子系統(tǒng)低效率區(qū)主要分布在西北地區(qū)，水資源效率值均在0.400以內，而北京、上海、廣東的水資源效率值均在0.600以上，其中廣東最高，達到0.781；能源子系統(tǒng)中等及較高效率區(qū)主要是北京、天津、上海、江蘇等5省(市)，其中江蘇能源效率值最高，達到0.850，低效率分布區(qū)與1997年相比變化較??；糧食子系統(tǒng)效率值與1997年相比整體提升較為顯著，效率值在0.300以內的僅有山西、貴州、云南等9省(市、區(qū))，相比1997年減少了16個省(區(qū))。③2017年，3個子系統(tǒng)效率值提升顯著，分別為0.767、0.622和0.796，糧食子系統(tǒng)效率值最高，水資源子系統(tǒng)效率值在0.600以內的僅有海南、青海、寧夏和新疆4省(區(qū))，北京、上海的水資源子系統(tǒng)效率達到高效率水平(1.000)；能源子系統(tǒng)低效率區(qū)主要是山西、內蒙古、甘肅等8省(區(qū))，天津、上海、江蘇的能源子系統(tǒng)效率達到高效率水平；糧食子系統(tǒng)效率值在0.600以內的僅有山西、云南、甘肅、寧夏4省(區(qū))，江蘇、浙江等6省的糧食子系統(tǒng)效率達到高效率水平。

3.2 子系統(tǒng)效率值空間相關特征

為進一步了解各子系統(tǒng)效率值的空間相關作用關系，根據已獲得的水資源、能源、糧食子系統(tǒng)效率值，利用式(3)并基于GeoDa軟件進行雙變量全局自相關莫蘭指數測度，并選取1997年、2007年和2017年的數據繪制各子系統(tǒng)之間的LISA集聚圖如圖3～5所示。

根據式(3)計算得到1997年、2007年和2017年中國水資源子系統(tǒng)與能源子系統(tǒng)效率之間的莫蘭指數分別為0.450、0.465和0.244，水資源子系統(tǒng)與糧食子系統(tǒng)效率之間的莫蘭指數分別為0.159、0.359和0.262，能源子系統(tǒng)與糧食子系統(tǒng)效率之間的莫蘭指數分別為0.229、0.422和0.437，且均通過了1%水平的顯著性檢驗。

由圖4可知，高-高集聚主要分布東部地區(qū)，低-低集聚主要分布在西北及西南地區(qū)，高-低集聚主要分布在東北，而華北地區(qū)則呈現低-高集聚特征，研究期內，高-高集聚的數量增加至12個省(市)，低-低集聚數量減少至8個省(區(qū))，結合全局莫蘭指數逐年下降的情況可知兩個子系統(tǒng)之間的負向協(xié)同作用在減弱。

表1 1997—2017年中國水資源、能源、糧食子系統(tǒng)效率值

(a) 1997年

圖5顯示，高-高集聚主要集中在東部地區(qū)，其數量從1997年的7個省(市)增加至2017年的11個省(市)；低-低集聚由研究初期的西北、西南地區(qū)逐漸集中于黃河流域，其數量從1997年的11個省(區(qū))減少至2017年的7個省(區(qū))；低-高集聚主要分布在華南地區(qū)，高-低集聚則較為分散。表明兩個子系統(tǒng)效率值之間的正向協(xié)同作用在增強。

圖6顯示，高-高集聚分布與圖4、圖5高-高集聚分布一致，全局莫蘭指數呈上升趨勢，其數量由1997年的8個省(市、區(qū))增加至2017年的11個省(市)；低-低集聚則仍以西北、西南地區(qū)為主，高-低集聚的分布范圍由1997年的東北地區(qū)逐漸轉移至華中地區(qū)，低-高集聚較少。雖然低-低集聚的數量呈減少趨勢，但全局莫蘭指數呈上升態(tài)勢，說明兩個子系統(tǒng)之間的協(xié)同作用在增強。

(a) 1997年

(a) 1997年

綜合來看，水資源、能源、糧食3個子系統(tǒng)的效率值兩兩之間的空間相互作用存在一定的差異，但協(xié)同作用地區(qū)(高-高集聚和低-低集聚)的分布范圍大致相同，西部地區(qū)應在自然生態(tài)環(huán)境約束背景下，加快產業(yè)結構調整，降低單位GDP的資源消耗量，提升區(qū)域資源綜合利用效率，避免水資源、能源、糧食3個子系統(tǒng)進入惡性循環(huán)。

3.3 中國WEF系統(tǒng)效率時空演變特征

3.3.1時間序列演變分析

為進一步探究WEF系統(tǒng)的綜合效率，基于網絡DEA理論計算得到WEF系統(tǒng)綜合效率，結果如圖7所示。圖7顯示，中國WEF系統(tǒng)效率值呈波動上升趨勢，從1997年的較低效率水平(0.447)上升至2017年的中等效率水平(0.756)，增加幅度超過69%；就四大地區(qū)而言，其效率值的變化趨勢與全國效率值的變化趨勢基本一致。東部效率值從1997年的低效率水平(0.377)上升至2017年的較高效率水平(0.957)，中部地區(qū)(0.377)、西部地區(qū)(0.314)和東北地區(qū)(0.385)均從1997年的低效率水平分別上升至2017年的中等效率水平(0.683)、較低效率水平(0.590)和較高效率水平(0.845)。研究期內各區(qū)域之間雖然存在部分交替上升的年份，但整體上東部地區(qū)(0.621)、東北地區(qū)(0.490)、中部地區(qū)(0.422)、西部地區(qū)低(0.324)效率平均值呈依次下降趨勢。其原因在于東部及東北地區(qū)作為中國資本、技術的集聚區(qū)，第三產業(yè)占比較高，資源利用效率高，單位GDP能耗遠低于中、西部地區(qū)，因此研究期內WEF系統(tǒng)的效率值較高；而中部和西部地區(qū)雖然資源豐度高于東部，但該地區(qū)同時兼顧中國的能源與糧食生產，加之人口眾多、城鎮(zhèn)化率較低以及第一、第二產業(yè)占比較高，且西部地區(qū)資源環(huán)境承載能力脆弱，致使研究期內WEF系統(tǒng)的效率值較低。

圖7 1997—2017年中國WEF系統(tǒng)效率變化趨勢

3.3.2空間格局分析

根據已獲取的WEF系統(tǒng)效率值，選取1997年、2007年與2017年繪制中國WEF系統(tǒng)效率空間分布圖如圖8所示。

(a) 1997年

由圖8可知，1997年WEF系統(tǒng)低效率區(qū)主要是河北、內蒙古、云南等中部、西部及西南地區(qū)以及浙江、海南等省，吉林、遼寧等5省(區(qū))處于較低效率水平，山東、安徽、江西及湖南處于中等效率水平，黑龍江、山西處于較高效率水平，僅廣東呈現高效率水平，效率達到完全有效；相比1997年，2007年效率值整體有所下降，其中山西、黑龍江效率值下降幅度較大，均從較高效率值降為低效率值，北京、天津的效率值則呈上升態(tài)勢，全國效率由1997年的較低效率水平(0.447)降為低效率水平(0.371)；2017年，低效率區(qū)大幅下降，由2007年的21個省(市、區(qū))降為3個省(區(qū))，內蒙古、吉林等8省(區(qū))由2007年的低效率水平轉為較低效率水平，四川、重慶等5省(市)上升為中等效率水平，其余省(市、區(qū))則為高效率水平，全國效率水平相比2007年提升至中等效率水平(0.756)。綜合來看，高效率區(qū)主要分布在東部沿海及黃河流域中下游地區(qū)，中等效率區(qū)則分布于長江上中游地區(qū)，較低效率區(qū)集中于華北及西南地區(qū)，而西部地區(qū)則是低效率聚集區(qū)。

4 結 論

a. 中國水資源、能源、糧食3個子系統(tǒng)效率值呈逐年上升趨勢，水資源子系統(tǒng)與糧食子系統(tǒng)效率值穩(wěn)步提升，能源子系統(tǒng)效率值提升較為緩慢；空間上，效率值呈自東向西逐漸遞減的趨勢。

b. 雙變量空間自相關分析表明，各子系統(tǒng)之間的協(xié)同作用分布區(qū)較為一致，東部地區(qū)呈現正向的協(xié)同作用，而西部地區(qū)則為負向協(xié)同作用。

c. 中國WEF系統(tǒng)效率值呈波動上升趨勢，區(qū)域間東部效率值最高，東北地區(qū)次之，西部最低；空間分布上，東部沿海地區(qū)及黃河中下游區(qū)是高效率集聚區(qū)。