李自強 李曉云* 王金霞

(1.華中農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，武漢 430070； 2.北京大學 現(xiàn)代農(nóng)學院/中國農(nóng)業(yè)政策研究中心，北京 100871)

保障水資源可持續(xù)利用是實現(xiàn)糧食安全的重要前提。我國人均水資源占有量僅為世界人均水平的1/4，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是我國水資源的主要用途，而糧食生產(chǎn)用水在農(nóng)業(yè)用水總量中一直占較高比例，水資源短缺嚴重制約著我國糧食的可持續(xù)生產(chǎn)。另一方面，糧食生產(chǎn)與水資源空間分布錯配導致部分區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力日益增大。究竟導致糧食生產(chǎn)與水資源分布錯配的原因是什么？這一問題長久以來備受政府和學術界的關注。

選取合適的視角深入探究糧食生產(chǎn)與水資源分布錯配的根源至關重要。糧食生產(chǎn)與水資源空間分布錯配根源，主要源于水資源的空間分布和大規(guī)模糧食作物種植的區(qū)域布局。其中，水資源的空間分布主要受氣候和水文等因素影響，成為社會經(jīng)濟活動，包括糧食生產(chǎn)的硬約束，但氣候和水文條件在短期內(nèi)變動均較小。因此，大規(guī)模糧食作物種植的區(qū)域布局決定了我國糧食生產(chǎn)與水資源空間分布的錯配程度。而影響大規(guī)模糧食作物種植區(qū)域布局的因素繁多，不僅有土地要素、勞動力要素、資本要素和水資源要素等糧食種植要素稟賦的內(nèi)部推動因素，還有諸如價格和政策等誘導糧食生產(chǎn)的外部拉動因素。但由于糧食價格和政策因素對我國多數(shù)地區(qū)的影響較為相似，而各地區(qū)之間的要素稟賦則表現(xiàn)出現(xiàn)明顯的區(qū)域特征和屬性差異，從而產(chǎn)生區(qū)域間糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的異質(zhì)性。因而，本研究擬選取由區(qū)域間要素稟賦異質(zhì)性所致的糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢差異視角，深入探究糧食生產(chǎn)與水資源空間分布錯配產(chǎn)生的原因。

1 文獻綜述

1.1 糧食生產(chǎn)與水資源壓力的相關研究

本研究糧食定義采用國家統(tǒng)計局制定的《統(tǒng)計用產(chǎn)品分類目錄》，包含谷物、豆類和薯類。水資源定義則采用國家統(tǒng)計局對水資源總量的定義，即地表水資源量與地下水資源量之和扣除兩者重復量之后的值。水資源壓力是指在特定的自然環(huán)境和社會環(huán)境中，人類自身以及社會經(jīng)濟活動對水資源的利用產(chǎn)生超出水環(huán)境容量的影響和沖擊，從而對水量或水質(zhì)產(chǎn)生的壓力程度。已有研究將水資源壓力進行分解，分別從水資源數(shù)量壓力、質(zhì)量壓力、生態(tài)環(huán)境壓力、經(jīng)濟壓力、技術壓力和人口壓力等角度進行研究，但多數(shù)研究的焦點仍主要集中在對水資源的數(shù)量和質(zhì)量研究2方面。水資源壓力指數(shù)的測算方法主要有以下4類：單一指標法、供需比值法、嚴格比例法和綜合評價法，其中，綜合評價法是指從多個角度、運用多種指標對水資源壓力進行刻畫的一類方法，主要包括水貧窮指數(shù)法、水資源壓力指數(shù)法以及水資源承載力綜合評價等。上述4類測量方法中，綜合評價法是測量水資源壓力指數(shù)最為常用的評價方法，以水資源壓力指數(shù)法和水資源承載力評價法為主。已有的水資源壓力指數(shù)測算方法，缺乏對不同地區(qū)間稟賦差異的權重賦值，從而降低了測算結(jié)果的精確性。

此外，已有研究還從種植業(yè)作物的種類、種植結(jié)構調(diào)整、種植作物布局等角度分析對區(qū)域水資源壓力的影響，也從作物生長的水足跡角度闡釋區(qū)域水資源壓力指數(shù)的變化。支彥玲等從共生視角，評估我國區(qū)域“水—能源—糧食”的系統(tǒng)適配性，發(fā)現(xiàn)我國部分地區(qū)水資源、能源和糧食生產(chǎn)的適配性水平較低。孫偵等計算出我國潛在耕地資源與水資源的基尼系數(shù)達到0.712，耕地資源和水資源的時空分布錯位嚴重，從而出現(xiàn)糧食從缺水省份不斷向豐水省份調(diào)度的現(xiàn)象。目前，我國13個糧食主產(chǎn)區(qū)中有12個省份對水資源的需求量日益加劇，在河北、山東、河南等幾個資源大省中具有惡化趨勢，水資源分布和糧食生產(chǎn)的耦合度呈現(xiàn)波動下降趨勢?；诖?，楊鑫等利用水資源指數(shù)法發(fā)現(xiàn)糧食生產(chǎn)與水資源分布的空間錯配導致區(qū)域水資源壓力日益增大，以黃淮海和東北地區(qū)尤為凸顯。已有文獻多停留在現(xiàn)象描述階段，缺乏對錯配產(chǎn)生根源的深入探究，相應的實證研究也較為鮮見。本研究基于比較優(yōu)勢理論視角，擬采用熵權TOPSIS法對糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢和農(nóng)業(yè)用水壓力進行測算，并通過面板數(shù)據(jù)回歸實證檢驗糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢與農(nóng)業(yè)用水壓力之間的關系，以期更為準確地測算出不同區(qū)域的糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢和農(nóng)業(yè)用水壓力，探尋糧食生產(chǎn)與水資源空間分布錯配的根源。

1.2 糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的相關研究

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對自然稟賦具有較高的依賴性，各國農(nóng)業(yè)要素稟賦的差異性對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)比較優(yōu)勢具有較大影響。糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢被描述為國家或地區(qū)之間由于土地要素、水資源要素、勞動力要素和資本要素等稟賦的不同，導致在糧食生產(chǎn)和貿(mào)易時機會成本的差異。已有研究主要從要素投入和產(chǎn)出、生產(chǎn)成本和收益、面積和單產(chǎn)、種植模式和區(qū)域布局、農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力等角度，對影響糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的因素進行探究。此外，從糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的測算方法看，主要有顯示性比較優(yōu)勢指數(shù)、國際市場占有率、產(chǎn)品技術復雜度、國內(nèi)資源成本法、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)濟指標研究法和綜合比較優(yōu)勢指數(shù)法等。廣泛運用于研究區(qū)域糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的測度方法是由規(guī)模優(yōu)勢、效益優(yōu)勢和效率優(yōu)勢構成的綜合比較優(yōu)勢指數(shù)法。然而，現(xiàn)有研究關于糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的測算通常僅考慮規(guī)模優(yōu)勢、效率優(yōu)勢和效益優(yōu)勢等顯性比較優(yōu)勢，忽略了傳統(tǒng)比較優(yōu)勢理論涉及的諸如土地、勞動力、資本和水資源等要素資源稟賦指標。

2 研究假設與理論框架

2.1 糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢影響農(nóng)業(yè)用水壓力的理論分析

影響農(nóng)業(yè)用水的因素主要來源于農(nóng)作物的種植以及農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)過程，其中糧食的種植過程是水資源在農(nóng)業(yè)部門的主要用途，也是導致區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力增長的重要原因。而影響糧食種植的因素以土地要素、勞動力要素、資本要素、水資源要素為主。首先，土地是影響糧食種植的最根本因素，我國耕地面積的變化與糧食播種面積的波動趨勢近乎一致，規(guī)?；N植與糧食增產(chǎn)更是息息相關，耕地質(zhì)量的提升也有助于糧食產(chǎn)量的提升。其次，農(nóng)業(yè)勞動力也是影響糧食生產(chǎn)的一個重要因素，農(nóng)業(yè)勞動力的數(shù)量與糧食播種面積在空間上具有明顯的耦合特征，而且農(nóng)業(yè)勞動力的人力資本(如受教育程度)、老齡化、女性化對糧食的生產(chǎn)效率均具有重要影響。再者，資本要素投入對糧食種植的影響也日漸凸顯，尤其是農(nóng)業(yè)機械的投入，勞動的機械替代率能夠有效促進糧食增產(chǎn)；此外，農(nóng)業(yè)基礎設施的建設水平、農(nóng)村固定資產(chǎn)投入和農(nóng)業(yè)技術進步也可以有效增強糧食生產(chǎn)能力。最后，水資源要素本應對糧食生產(chǎn)具有較強的約束作用，但水資源的公共資源屬性致使其機會成本常被市場主體所忽視，從而導致市場對水資源的配置效率低下。

對于農(nóng)戶個體而言，土地要素、勞動力要素和資本要素具有較高的機會成本，而水資源要素作為一種公共資源具有競用性和非排他性，加之水權交易規(guī)則和水價形成機制尚未完善，水資源要素使用的機會成本較低。意味著，當?shù)貐^(qū)除水資源以外的其他資源稟賦較為豐裕(即糧食生產(chǎn)綜合比較優(yōu)勢較高時)，農(nóng)戶個體生產(chǎn)糧食的總成本低于市場價格，市場便通過價格機制不斷誘導這些地區(qū)的農(nóng)戶以超過農(nóng)業(yè)用水負荷的強度生產(chǎn)糧食，導致地區(qū)水資源要素日益匱乏。直到由水資源要素使用成本上升導致糧食生產(chǎn)總成本提高至與市場價格持平或高于市場價格時，農(nóng)戶個體才可能停止生產(chǎn)糧食?？梢?，水資源要素對糧食生產(chǎn)的約束作用較為微弱。因此，相較于水資源要素，土地要素、勞動力要素、資本要素具有較高的機會成本，是影響農(nóng)戶個體糧食生產(chǎn)決策的主導因素，在這3種要素稟賦較高的區(qū)域，由于糧食生產(chǎn)綜合比較優(yōu)勢的存在，農(nóng)戶個體在市場機制的誘導下自發(fā)地種植更多糧食，對水資源的需求量也不斷增長，導致農(nóng)業(yè)用水壓力日漸加大。可見，土地要素、勞動力要素和資本要素優(yōu)勢通過增加糧食播種面積，進而加大農(nóng)業(yè)用水壓力的程度可能大于水資源要素優(yōu)勢所帶來的影響。據(jù)此，提出假設1：由于水資源優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力的負向作用小于土地、勞動力和資本優(yōu)勢的正向作用，導致糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對地區(qū)農(nóng)業(yè)用水壓力具有顯著的正向影響。

2.2 農(nóng)業(yè)用水效率對錯配的緩解作用的理論分析

具備豐裕資源要素稟賦的區(qū)域，即擁有較高的糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢，在市場機制的誘導下將會自發(fā)擴大糧食種植面積，增加農(nóng)業(yè)用水，從而加劇區(qū)域的農(nóng)業(yè)用水壓力。而糧食種植面積又是糧食產(chǎn)量的必要保障，那么在糧食生產(chǎn)與水資源分布錯配的現(xiàn)狀下，是否有既可以保障糧食產(chǎn)量又能夠緩解農(nóng)業(yè)用水壓力的方法呢？本研究嘗試從農(nóng)業(yè)用水效率角度，闡述保障糧食產(chǎn)量緩解農(nóng)業(yè)用水壓力的方法作用，進而論證農(nóng)業(yè)用水效率在糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢影響農(nóng)業(yè)用水壓力中的調(diào)節(jié)作用。農(nóng)業(yè)用水效率是指在農(nóng)業(yè)多要素生產(chǎn)環(huán)境中，綜合評價農(nóng)業(yè)部門水資源投入所帶來的農(nóng)業(yè)部門的GDP產(chǎn)出，反映的是在保障農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的前提下水資源的節(jié)約程度。由于水資源要素投入對糧食產(chǎn)出存在邊際遞減效應，在技術水平不變的前提下，隨著水資源要素投入的不斷增加，每增加一單位的水資源要素投入所導致糧食產(chǎn)量的增加量逐漸減少。此外，農(nóng)業(yè)用水效率較低的區(qū)域為保障糧食產(chǎn)量，就必須投入更多的水資源。于是糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢通過增加糧食產(chǎn)量對農(nóng)業(yè)用水壓力的影響就更大。反之，較高的農(nóng)業(yè)用水效率能夠降低單位糧食生產(chǎn)所需的水資源量，使得糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢通過擴大糧食生產(chǎn)對區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力的影響程度減小。據(jù)此，提出假設2：農(nóng)業(yè)用水效率在糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對地區(qū)農(nóng)業(yè)用水壓力的影響中具有負向調(diào)節(jié)作用。

2.3 理論模型框架

基于比較優(yōu)勢理論，依據(jù)假設1和假設2構建了本研究的理論模型框架(圖1)。糧食生產(chǎn)對自然稟賦具有較高的依賴性，各國糧食生產(chǎn)要素稟賦即土地要素、水資源要素、勞動力要素和資本要素的差異性對糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢具有較大影響。因此，參照已有研究將糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢劃分為土地優(yōu)勢、勞動力優(yōu)勢、資本優(yōu)勢和水資源優(yōu)勢4個子維度，通過邏輯論證得出，糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢會通過擴大糧食種植面積加劇區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力。并且，由于水資源優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力的負向作用小于土地、勞動力和資本優(yōu)勢的正向作用，導致糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對地區(qū)農(nóng)業(yè)用水壓力具有顯著的促進作用。此外，為能在糧食生產(chǎn)與水資源分布錯配的現(xiàn)狀下，探究保障糧食產(chǎn)量的同時緩解農(nóng)業(yè)用水壓力的方法?？紤]到較高的農(nóng)業(yè)用水效率能夠降低單位糧食生產(chǎn)所需的水資源量，使得糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢通過擴大糧食生產(chǎn)對區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力的影響減小，本研究嘗試從農(nóng)業(yè)用水效率角度，論證其在糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢影響農(nóng)業(yè)用水壓力中的負向調(diào)節(jié)作用。

圖1 糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢與農(nóng)業(yè)用水壓力理論模型框架Fig.1 Comparative advantage of grain production and agricultural water pressure theory model frame map

3 變量選取與模型設計

3.1 變量選取

3

.

1

.

1

被解釋變量

本研究選取農(nóng)業(yè)用水壓力作為被解釋變量，結(jié)合單一指標法與綜合評價法進行測算。先參照劉燕慧等從水資源子系統(tǒng)、經(jīng)濟子系統(tǒng)、社會子系統(tǒng)、生態(tài)子系統(tǒng)選取23個指標運用熵權TOPSIS法測算出水資源承載力，再結(jié)合于法穩(wěn)從農(nóng)業(yè)用水可持續(xù)視角計算出農(nóng)業(yè)用水壓力，能夠相對準確地表征農(nóng)業(yè)用水壓力變量。原因在于我國各區(qū)域的經(jīng)濟、社會和生態(tài)等因素差異較大，農(nóng)業(yè)用水量對不同區(qū)域造成的壓力除了受到水資源稟賦的影響之外，也會受到經(jīng)濟、社會和生態(tài)等因素的影響。已有研究僅以水資源稟賦的40%來判斷農(nóng)業(yè)用水是否可持續(xù)，并沒有考慮到經(jīng)濟、社會和生態(tài)等因素對區(qū)域水資源承載力的影響。本研究加入水資源承載力對各區(qū)域包括水資源、經(jīng)濟、社會和生態(tài)4方面因素的差異進行權重賦值，并運用農(nóng)業(yè)用水比例與水資源承載力的比值來表征農(nóng)業(yè)用水壓力變量，在一定程度上能夠更加真實、準確、合理地反映出各區(qū)域農(nóng)業(yè)用水所帶來的壓力狀況。具體測算方法如下：

(1)

式中：

i

表示省級行政區(qū)；

t

表示年份；

A

表示

t

年

i

區(qū)的農(nóng)業(yè)用水壓力；

F

表示

t

年

i

區(qū)的農(nóng)業(yè)用水量；

T

表示

t

年

i

區(qū)的總用水量；

W

表示

t

年

i

區(qū)的水資源承載力。水資源承載力作為測算農(nóng)業(yè)用水壓力的重要組成部分，參照劉雁慧等采用熵權TOPSIS方法對其進行測算，計算公式參考Shih等。1)原始數(shù)據(jù)預處理。將每一項指標原始數(shù)據(jù)用矩陣表示如下：(

i

=1，2，…，31；

j

=1，2，…，23)

(2)

式中：

j

為評價指標的數(shù)量；

y

為第

i

個省級行政區(qū)的第

j

個指標值。

2)熵權法計算權重。

①計算每一項指標

y

的比重

q

：

(3)

②計算23項評價指標對應的熵值

f

：

(4)

式中，

β

=1/ln(

i

)。③確定各項指標權重

w

：

(5)

3)TOPSIS法計相對貼近度。

①構建加權規(guī)范化決策矩陣，將標準化的決策矩陣乘以對應的權重

w

：=

w

(6)

②計算正負理想解集合和

(7)

(8)

式中，

v

為

i

區(qū)

j

指標的理想解值。

③計算歐氏距離。以正負理想解為評價基準，計算出各評價對象至正負理想解的歐式距離，值越大表示距離正理想值越遠，即該評價對象越不理想。值越大表示距離負理想值越遠，即該評價對象越理想。

(9)

(10)

④測算各評價對象的相對貼近度

W

。

W

取值范圍為0～1，

W

值越大表示距離負理想值越遠，且距離正理想值越近，評價對象越理想；反之，

W

值越小表示評價對象越不理想。

(11)

3

.

1

.

2

解釋變量

本研究選取糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢作為解釋變量。糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的常用測算方法是綜合比較優(yōu)勢法，從規(guī)模優(yōu)勢、效益優(yōu)勢和效率優(yōu)勢三個角度選取顯性比較優(yōu)勢指標進行測算，忽略了傳統(tǒng)比較優(yōu)勢理論涉及的諸如土地優(yōu)勢、勞動力優(yōu)勢、水資源優(yōu)勢等自然稟賦因素，未從產(chǎn)生糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的潛在動因角度選取測量指標。本研究參照胡文海等在綜合比較優(yōu)勢法基礎上進行改善，從土地優(yōu)勢、勞動力優(yōu)勢、資本優(yōu)勢和水資源優(yōu)勢4個方面，兼顧顯性比較優(yōu)勢和潛在比較優(yōu)勢選取16個指標(表1)，具有較強的系統(tǒng)性和科學性。同時，由于糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢亦為多指標維度變量，運用熵權TOPSIS對區(qū)域糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢進行綜合評價，并計算出綜合比較優(yōu)勢指數(shù)作為糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢變量的代理變量，并同時測算出4個子維度的值，指標具體計算方法同式(2)～(11)。

表1 糧食生產(chǎn)比價優(yōu)勢測度指標體系
Table 1 Index system for measuring price comparison advantage of grain production

目標層Target layer準則層Criterion layer指標層Indicator layer計算方法Calculation method類別Category糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢Comparativeadvantagein grainproduction土地優(yōu)勢(B1)勞動力優(yōu)勢(B2)資本優(yōu)勢(B3)水資源優(yōu)勢(B4)耕地面積(C1)統(tǒng)計數(shù)據(jù)正向勞均耕地面積(C2)耕地面積/第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)正向糧食播種面積(C3)統(tǒng)計數(shù)據(jù)正向勞均糧食播種面積(C4)糧食播種面積/第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)正向農(nóng)村人力資本(C5)農(nóng)村平均受教育年限正向農(nóng)業(yè)勞動力占比(C6)(省第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)/省常住人口數(shù))/(全國第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)/全國常住人口數(shù))正向勞均糧食產(chǎn)量(C7)糧食產(chǎn)量/第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)正向農(nóng)村交通設施(C8)公路總里程/省域國土面積正向農(nóng)業(yè)電力設施(C9)(電力消費量×第一產(chǎn)業(yè)增加值/GDP)/農(nóng)作物播種面積正向糧食專利產(chǎn)出(C10)收集數(shù)據(jù)正向農(nóng)業(yè)機械水平(C11)農(nóng)業(yè)機械總動力/農(nóng)作物播種面積正向農(nóng)村人均固定資產(chǎn)投資(C12)農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資/鄉(xiāng)村人口數(shù)正向降水密度(C13)降水量/省域國土面積正向水資源總量(C14)統(tǒng)計數(shù)據(jù)正向地下水資源量(C15)統(tǒng)計數(shù)據(jù)正向河流面積(C16)統(tǒng)計數(shù)據(jù)正向

3

.

1

.

3

調(diào)節(jié)變量

本研究選取農(nóng)業(yè)用水效率作為糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力影響的調(diào)節(jié)變量，測算方法參照張玲玲等選取農(nóng)業(yè)部門總產(chǎn)值作為產(chǎn)出變量，農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)作物播種總面積、農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)、化肥投入、農(nóng)藥投入和農(nóng)業(yè)用水量6個指標作為投入變量，利用超效率DEA方法測算出農(nóng)業(yè)用水效率指數(shù)，能夠有效地表征各區(qū)域的農(nóng)業(yè)用水效率。

3

.

1

.

4

控制變量

根據(jù)已有研究對農(nóng)業(yè)用水壓力影響因素的相關研究成果，本研究選取濕地占比(即濕地面積占省域國土面積比例)、糧食凈利潤(即水稻、小麥和玉米凈利潤的均值)、自然保護區(qū)占比(即自然保護區(qū)面積占省域國土面積比例)、農(nóng)田水利設施(即有效灌溉面積占農(nóng)作物播種面積比例)、水土流失治理水平(即水土流失治理面積占省域國土面積比例)，共5個變量作為本研究模型的控制變量。

3.2 數(shù)據(jù)來源

本研究使用的原始數(shù)據(jù)，無特別說明均來源于2003—2018年我國31個省(除港、澳、臺之外的省級行政區(qū))統(tǒng)計資料，共16年496個樣本數(shù)據(jù)。具體如下：GDP、第一產(chǎn)業(yè)增加值、省域國土面積和電力消費量數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》；耕地面積、糧食播種面積、農(nóng)作物播種面積、鄉(xiāng)村人口數(shù)、水土流失治理面積數(shù)據(jù)來自《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》；農(nóng)業(yè)用水量、水資源總量、河流面積、濕地面積和地表水資源數(shù)據(jù)來自《中國水利統(tǒng)計年鑒》；糧食產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)機械總動力、第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)、農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資和有效灌溉面積數(shù)據(jù)來自《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計資料》。此外，糧食專利產(chǎn)出的數(shù)據(jù)來源于知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫自行收集整理。

3.3 模型設計

基于變量選取，設計本研究的實證基準模型為：

A

=

σ

+

α

G

,+

α

X

,+

μ

+

ε

(12)

式中：

G

,為核心解釋變量，表示

t

年

i

區(qū)域的糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢，

q

=1，2，…，5分別表示水資源優(yōu)勢、土地優(yōu)勢、勞動力優(yōu)勢、資本優(yōu)勢和糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢；

X

,為控制變量，代表影響農(nóng)業(yè)用水壓力的其他因素，

z

=1，2，…，5分別表示濕地占比、糧食凈利潤、自然保護區(qū)占比、農(nóng)田水利設施和水土流失治理水平5個控制變量；

σ

為方程的常數(shù)項；

α

為各變量對應的系數(shù)；

μ

為各省難以觀測的省區(qū)效應；

ε

為隨機擾動項。

式(12)為本研究的基準模型，用于檢驗由于水資源優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力的負向作用小于土地、勞動力和資本優(yōu)勢的正向作用，導致糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力具有顯著的正向影響，即假設1。

為在糧食生產(chǎn)與水資源分布錯配的現(xiàn)狀下，探究既能保障糧食產(chǎn)量又能夠緩解農(nóng)業(yè)用水壓力的方法，本研究嘗試從農(nóng)業(yè)用水效率角度，分析其在糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢影響農(nóng)業(yè)用水壓力中的負向調(diào)節(jié)作用。為此設計層次回歸分析模型如下：

A

=

σ

+

λ

G

+

λ

M

+

λ

X

,+

φ

+

ε

(13)

A

=

σ

+

ξ

G

+

ξ

M

+

ξ

G

×

M

+

ξ

X

,+

ω

+

ε

(14)

式中：

M

為調(diào)節(jié)變量，表示

t

年

i

區(qū)域的農(nóng)業(yè)用水效率；

λ

和

ξ

表示各方程對應的系數(shù)；

φ

和

ω

表示各省難以觀測的省區(qū)效應。通過式(13)和式(14)以檢驗假設2。

4 指標測算結(jié)果與實證分析

4.1 指標測算結(jié)果分析

2003—2018年我國31個省級行政區(qū)的水資源承載力、農(nóng)業(yè)用水壓力和糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢3個指標的均值和增長率測算結(jié)果見表2。

4

.

1

.

1

水資源承載力測量結(jié)果

2003—2018年我國平均水資源承載力為0.303,且地區(qū)間呈現(xiàn)出明顯的差異(表2)?？傮w而言，我國南部地區(qū)水資源承載力普遍較高，各行業(yè)為滿足生產(chǎn)需要，消耗的每單位水資源所產(chǎn)生的壓力較小。而北部地區(qū)水資源承載力除內(nèi)蒙古外普遍較低，各行業(yè)生產(chǎn)用水所產(chǎn)生的水資源壓力承載能力較弱。由各省級行政區(qū)水資源承載力增長率可見，2003—2018年我國多數(shù)地區(qū)水資源承載力出現(xiàn)惡化。一方面是由于當?shù)亟?jīng)濟社會的快速發(fā)展，工業(yè)服務業(yè)、城鎮(zhèn)化率、人口密度、人均生活用水以及生態(tài)用水的迅速增加，另一方面各地水資源稟賦并無明顯變化，導致多數(shù)區(qū)域水資源承載力的持續(xù)下降。而2003—2018年河北省水資源承載力卻不降反增6.41%，這與政策干預息息相關。2003—2018年，河北省不僅多次實施“引黃補淀”水利工程、而且開展水土保持監(jiān)督執(zhí)法專項行動、施行休耕補貼、實行最嚴格水資源管理制度實施方案，2016年又印發(fā)實施《河北省水資源保護規(guī)劃(2016—2030年)》。通過一系列的政策干預使得原本水資源承載力較低的河北省，得到了一定程度的改善。

4

.

1

.

2

農(nóng)業(yè)用水壓力測量結(jié)果

2003—2018年我國平均農(nóng)業(yè)用水壓力為2.098，東北區(qū)與黃淮海區(qū)的農(nóng)業(yè)用水壓力2003—2018年分別增長了16.59%、18.15%(表2)，這是由于東北區(qū)與黃淮海區(qū)水資源承載力較低，而糧食種植面積卻處于全國最高水平，導致這2個區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力增長較快，其中，安徽、遼寧、吉林、山東增長幅度較大。此外，西北區(qū)省級行政區(qū)由于水資源稟賦稀缺農(nóng)業(yè)用水壓力較大，2018年高達3.480，遠高于2003—2018年我國平均農(nóng)業(yè)用水壓力2.098，其中，寧夏和新疆兩省增幅較大。而我國南方地區(qū)則相反，如重慶、浙江、廣東、福建、西藏、湖北、貴州、湖南和四川等省級行政區(qū)2003—2018年平均農(nóng)業(yè)用水壓力綜合指數(shù)均在1.824以下，小于2003—2018年我國平均農(nóng)業(yè)用水壓力2.098，一方面是由于上述地區(qū)糧食生產(chǎn)規(guī)模較小，農(nóng)業(yè)部門對水資源的需求量相對較少，另一方面我國南方地區(qū)的水資源承載力普遍較高，使得南方地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水壓力相對北方地區(qū)較低。然而，從農(nóng)業(yè)用水壓力的增長視角看，南方地區(qū)也存在農(nóng)業(yè)用水增長較快的省級行政區(qū)，如重慶、四川、海南、江西等省級行政區(qū)。這可能是由于近年來這4個省級行政區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展迅速，水資源承載力快速下降，加之農(nóng)業(yè)發(fā)展速度較快用水量大，從而導致農(nóng)業(yè)用水壓力增長速度較快。

4

.

1

.

3

糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢測量結(jié)果

2003—2018年我國糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢均值為0.347，地區(qū)間糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢呈現(xiàn)較大差異(表2)。包括13個糧食主產(chǎn)區(qū)以外，還有廣東、浙江、新疆3個省級行政區(qū)也具有較高的糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢，均大于2003—2018年我國糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢平均值0.347。上述16個省級行政區(qū)大多具有較高的耕地要素、農(nóng)業(yè)勞動力要素、農(nóng)業(yè)資本要素或水資源要素，從而具備較強的糧食生產(chǎn)能力。海南、青海、陜西、重慶、寧夏、甘肅等省級行政區(qū)的糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢較低均在0.301及以下，小于全國均值0.347。其中，青海、陜西、寧夏和甘肅由于缺乏耕地資源、農(nóng)業(yè)勞動力資源、農(nóng)業(yè)資本和水資源，從而不具備糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢。海南和重慶水資源較為豐富，但由于耕地要素、農(nóng)業(yè)勞動力要素或者農(nóng)業(yè)資本要素的欠缺，導致糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢較弱。此外，從表2糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢增長率可見，2003—2018年我國糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢上升較快的省級行政區(qū)，西南區(qū)主要為貴州、云南、重慶；東北區(qū)主要為黑龍江；長江中下游區(qū)主要為湖北和浙江；華南區(qū)主要為廣西；黃淮海區(qū)為江蘇。一方面，可能是由于近年來這些省級行政區(qū)的農(nóng)業(yè)資本投入迅猛增長，農(nóng)業(yè)機械化水平快速提升，農(nóng)村交通設施、農(nóng)業(yè)電力設施不斷完善，大幅提高了這些地區(qū)的糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢。另一方面，由于適度規(guī)模經(jīng)營的新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體如雨后春筍般涌現(xiàn)，導致單位土地產(chǎn)出效率得到進一步提升。

表2 2003—2018年我國31省級行政區(qū)水資源承載力、農(nóng)業(yè)用水壓力和糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢分布特征
Table 2 Distribution characteristics of water resources carrying capacity, agricultural water pressure and comparative advantage of grain production in 31 provinces in China from 2003 to 2018

地區(qū)Area水資源承載力Water carrying capacity農(nóng)業(yè)用水壓力Agricultural water stress糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢Advantage in grain production均值Mean增長率/%Growth rate均值Mean增長率/%Growth rate均值Mean增長率/%Growth rate北京 Beijing0.241-16.241.119-55.050.3201.32天津 Tianjin0.246-8.452.092-20.040.299-3.06河北 Hebei0.2776.412.672-12.350.3615.12山西 Shanxi0.279-14.152.16419.970.3342.69內(nèi)蒙古 Inner Mongolia0.324-23.612.40114.940.41811.11遼寧 Liaoning0.271-26.312.39530.040.3500.61吉林 Jilin0.276-14.732.46921.450.4016.81黑龍江Heilongjiang0.2794.672.86519.980.44943.01上海 Shanghai0.250-15.730.58714.140.3313.32江蘇 Jiangsu0.285-19.371.82313.420.43519.08浙江 Zhejiang0.3490.361.359-12.170.37126.55安徽 Anhui0.278-32.792.05546.330.3464.04福建 Fujian0.324-16.571.5503.450.3327.24江西 Jiangxi0.336-17.771.96223.620.35112.82山東 Shandong0.268-28.912.64921.060.34516.34河南 Henan0.266-34.422.19535.260.4115.17湖北 Hubei0.309-19.141.71413.980.35231.06湖南 Hunan0.333-15.311.80510.960.3966.42廣東 Guangdong0.344-5.551.4785.480.42117.45廣西 Guangxi0.330-14.282.08910.000.33120.14海南 Hainan0.337-29.092.30330.810.2413.32重慶 Chongqing0.295-29.861.00460.450.28834.26四川 Sichuan0.325-22.271.81333.340.39515.06貴州 Guizhou0.3011.491.7612.750.32552.13云南 Yunnan0.346-13.292.0278.210.33234.94西藏 Xizang0.534-18.101.67515.640.3207.09陜西 Shaanxi0.298-25.262.23724.580.27125.55甘肅 Gansu0.273-14.092.91218.820.3015.63青海 Qinghai0.302-8.232.46516.220.25413.54寧夏 Ningxia0.238-33.253.88040.670.2963.75新疆 Xinjiang0.265-21.973.55229.760.36910.56

將2003—2018年我國各區(qū)域糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的4個子維度相對于全國平均水平的比值進行比較，分別測算出二者的標準化指數(shù)，結(jié)果見圖2：從土地優(yōu)勢和勞動優(yōu)勢看，黃淮海區(qū)和東北區(qū)處于相對較高水平；從資本優(yōu)勢來看，黃淮海區(qū)、華南區(qū)和長江中下游區(qū)具有較高的優(yōu)勢；從水資源優(yōu)勢來看，長江中下游區(qū)、華南區(qū)和西南區(qū)具有較高優(yōu)勢。

圖2 2003—2018年我國31個省糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢4維度分布特征Fig.2 Distribution characteristics of the four dimensional index of comparative advantage of grain production in 31 provinces in China from 2003 to 2018

4

.

1

.

4

糧食種植面積與水資源承載力

2003—2018年我國年均糧食播種面積為35.291 km。其中最大的糧食種植區(qū)域主要集中在黃淮海區(qū)和東北區(qū)、長江中下游區(qū)、西南區(qū)等地區(qū)，這些區(qū)域2003—2018年的糧食平均播種面積均在35.842 km以上，大于全國平均水平。將2003—2018年我國各地區(qū)水資源承載力和食種植面積相對于全國平均水平的比值進行比較，分別測算出二者的標準化指數(shù)，結(jié)果見圖3：黑龍江、河南、山東、安徽、河北、四川、江蘇、內(nèi)蒙古和吉林水資源承載力標準化指數(shù)明顯低于糧食播種面積標準化指數(shù)，且黃淮海區(qū)和東北區(qū)錯配較為嚴重，由此使得這兩個地區(qū)產(chǎn)生較高的農(nóng)業(yè)用水壓力；而西藏、海南、青海、浙江、福建和廣東等省級行政區(qū)水資源承載力標準化指數(shù)明顯高于糧食播種面積標準化指數(shù)，主要集中于華南區(qū)、西北區(qū)、西南區(qū)、長江中下游區(qū)，其中華南區(qū)和西北區(qū)尤為凸顯，由此具有較低的農(nóng)業(yè)用水壓力?？梢猿醪娇闯?，多數(shù)地區(qū)2003—2018年水資源承載力標準化指數(shù)與糧食播種面積標準化指數(shù)存在錯配，導致水資源匱乏的錯配區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力增大。

圖3 2003—2018年我國水資源承載力與糧食播種面積標準化指數(shù)Fig.3 2003-2018 China water resources carrying capacity and grain sown area standardization index

4

.

1

.

5

農(nóng)業(yè)用水壓力與糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢

將2003—2018年我國各地區(qū)農(nóng)業(yè)用水壓力和糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢相對于全國平均水平的比值進行比較，分別測算出二者的標準化指數(shù)，結(jié)果見圖4：除西北區(qū)的農(nóng)業(yè)用水壓力標準化指數(shù)和糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢標準化指數(shù)差異較大以外，黃淮海區(qū)(山東、河北、江蘇、安徽、河南)、東北區(qū)(內(nèi)蒙古、遼寧省、吉林省、黑龍江)、華南區(qū)(福建、廣西、海南)、長江中下游區(qū)(江西、湖北、湖南)和西南區(qū)(四川、貴州、云南)的農(nóng)業(yè)用水壓力標準化指數(shù)和糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢標準化指數(shù)基本匹配。由此，可以初步看出，糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢與農(nóng)業(yè)用水壓力之間可能存在一定程度的關聯(lián)性。據(jù)此現(xiàn)象推測，由于水資源、土地、勞動力和資本要素的綜合比較優(yōu)勢，可能會推動區(qū)域不斷擴大糧食生產(chǎn)。但由于土地、勞動力和資本的優(yōu)勢持續(xù)增加糧食種植面積，而忽視水資源的可持續(xù)利用，可能會導致區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力進一步加劇。下文將通過實證方法進一步檢驗二者之間的聯(lián)系。

圖4 2003—2018年我國農(nóng)業(yè)用水壓力與糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢標準化指數(shù)Fig.4 2003-2018 standardized index of China’s agricultural water pressure and comparative advantage of grain production

4.2 實證檢驗

4

.

2

.

1

糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢影響農(nóng)業(yè)用水壓力的實證結(jié)果

為檢驗糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢與農(nóng)業(yè)用水壓力之間的關系機制，運用Stata 16.0進行面板數(shù)據(jù)回歸。本研究在固定效應和隨機效應實證模型的選擇上，采用Hausman檢驗進行判斷，檢驗結(jié)果表示選擇固定效應更加適合，后續(xù)研究主要針對固定效應模型結(jié)果進行分析。此外，本研究還運用方差膨脹因子(VIF)和容差值(tolerance)對每個模型進行多重共線性檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)各模型方差膨脹因子均小于門檻值10，且容差值均超過臨界值0.1，表明各模型不存在嚴重的多重共線性。

表3示出糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢與農(nóng)業(yè)用水壓力的回歸系數(shù)及顯著性，其中模型1為控制變量回歸結(jié)果，模型2至模型5(基于式(12))依次加入糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的4個子維度，可以看出水資源優(yōu)勢、土地優(yōu)勢、勞動力優(yōu)勢和資本優(yōu)勢與區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力之間的關系，即水資源優(yōu)勢在5%水平上通過顯著性檢驗且系數(shù)為-0.321，土地優(yōu)勢、勞動力優(yōu)勢和資本優(yōu)勢均在1%水平上通過顯著性檢驗，且系數(shù)分別為0.720、1.423和1.273，說明水資源優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力具有顯著的負向影響，而土地優(yōu)勢、勞動力優(yōu)勢和資本優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力具有顯著的正向影響。模型6(基于式(12))加入糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢變量進行回歸，發(fā)現(xiàn)其對區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力的影響在5%水平上顯著，且系數(shù)為0.611，表明糧食生產(chǎn)綜合比較優(yōu)勢會加大區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力。根據(jù)這6個模型回歸結(jié)果，可進一步推出糧食生產(chǎn)的土地優(yōu)勢、勞動力優(yōu)勢和資本優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力的正向影響程度超過了水資源優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力的負向影響，因此糧食生產(chǎn)綜合比較優(yōu)勢才會顯著增大區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力，假設1得到驗證。

表3 糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢與農(nóng)業(yè)用水壓力的回歸系數(shù)及顯著性
Table 3 Regression coefficient and significance of comparative advantage in grain production and agricultural water stress index

變量名稱Variable模型1Model 1模型2Model 2模型3Model 3模型4Model 4模型5Model 5模型6Model 6水資源優(yōu)勢Water resources advantage-0.321**(-2.09)土地優(yōu)勢Land advantage0.720***(4.48)勞動力優(yōu)勢Labor advantage1.423***(5.94)資本優(yōu)勢Capital advantage1.273***(5.79)糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢Comparative advantage0.611**(2.05)濕地占比Wetland occupancy-0.051(-0.09)0.390(0.51)0.151(0.23)-0.437(-0.58)-1.124(-1.52)-0.368(-0.64)糧食凈利潤Grain net profit-0.003(-1.26)-0.002(-1.08)0.003(0.12)0.006***(3.42)0.005**(2.60)-0.001(-0.26)自然保護區(qū)占比Proportion of nature reserves-0.204(-0.18)-0.468(-0.34)-1.211(-1.17)-1.648*(-1.78)1.309(1.42)-0.284(-0.32)農(nóng)田水利設施Water conservancy facilities0.450(0.79)0.555(0.87)0.528(1.01)0.136(0.30)-0.157(-0.33)0.376(0.69)水土流失治理水平Soil erosion control level-0.168(-0.28)0.004(0.01)-0.331(-0.59)-0.202(-0.42)-0.927(-1.67)-0.443(-0.74)常數(shù)項Cons2.008***(6.18)2.034***(5.65)1.869***(6.70)1.793***(7.96)1.842***(7.18)1.904***(7.42)觀測值Observations465465465465465465

注：***、**、*分別代表在 1%、5%、10%的水平上顯著；括號內(nèi)的數(shù)值為值。表4、5同。

Note: ***, ** and * mean effects of a variables at 1%, 5% and 10% levels. The number of parentheses is value.Tables 4 and 5 are the same as Table 3.

為克服極端值和誤差項等干擾對估計結(jié)果的影響，更加客觀全面地描述糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力的影響在不同分位點處的差異,以及更為詳細地了解不同分為點處糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢與農(nóng)業(yè)用水壓力的關系，本研究以0.1，0.2，…，0.9為分位點進行分位數(shù)回歸，分別對應模型7，模型8，…，模型15，以此檢驗回歸結(jié)果的穩(wěn)健性的同時分析區(qū)域間的異質(zhì)性。表4示出糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢與農(nóng)業(yè)用水壓力的分位數(shù)回歸系數(shù)及顯著性，可見，糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力的影響在不同分位點處的系數(shù)及顯著性都有所差異。其中，在0.1處(模型7)糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力的影響系數(shù)為-0.014不顯著，說明在農(nóng)業(yè)用水壓力極小的地區(qū)，糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的增加并不會顯著加大農(nóng)業(yè)用水壓力。例如，浙江(1.359)、廣東(1.478)、福建(1.550)和西藏(1.675)等地農(nóng)業(yè)用水壓力極低，糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的提升會增加區(qū)域糧食播種面積，從而增加區(qū)域農(nóng)業(yè)用水量。但由于水資源豐裕地區(qū)較易從新的渠道開采水資源進行補充，從而對這些區(qū)域的農(nóng)業(yè)用水壓力并不會產(chǎn)生顯著的影響。同時，在0.9分位點上(模型15)糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力的影響系數(shù)為0.723不顯著，說明在農(nóng)業(yè)用水壓力極大的區(qū)域，糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的增加也不會顯著加大農(nóng)業(yè)用水壓力。例如寧夏(3.880)、新疆(3.552)、甘肅(2.912)和河北(2.672)等地區(qū)農(nóng)業(yè)用水壓力極大，每增加一單位糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢雖然能夠一定程度上推動糧食播種面積的擴張，但由于這些區(qū)域已經(jīng)處于極高的農(nóng)業(yè)用水壓力水平，水資源較為匱乏且開采難度和成本較高，水資源已然成為糧食生產(chǎn)的硬約束條件，使得的農(nóng)業(yè)用水量的增量較小，從而并未對區(qū)域的農(nóng)業(yè)用水壓力產(chǎn)生顯著影響。而在0.2～0.8分位點上(模型8至模型14)糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力的影響均顯著為正。說明在0.2至0.8分位點上，區(qū)域的糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢確實會加大農(nóng)業(yè)用水壓力，再一次驗證了假設1。

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農(nóng)業(yè)用水效率對錯配緩解作用的實證檢驗

為能在糧食生產(chǎn)與水資源分布錯配的現(xiàn)狀下，保障糧食產(chǎn)量的同時緩解農(nóng)業(yè)用水壓力，本研究實證檢驗農(nóng)業(yè)用水效率對錯配的緩解作用。表5示出農(nóng)業(yè)用水效率調(diào)節(jié)機制的回歸系數(shù)及顯著性，其中模型16、模型19和模型22為控制變量回歸結(jié)果作為參照。模型17(基于式(13))的結(jié)果顯示，糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力具有顯著的正向影響。模型18(基于式(14))加入農(nóng)業(yè)用水效率與糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的交互項之后，交互項對農(nóng)業(yè)用水壓力的回歸系數(shù)為-0.311且在10%水平上通過顯著性檢驗，表明農(nóng)業(yè)用水效率在糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力的影響中起負向調(diào)節(jié)作用，驗證了假設2。由此可見，雖然糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢在市場機制作用下，誘導區(qū)域種植更多的糧食從而加大農(nóng)業(yè)用水壓力，但是在農(nóng)業(yè)用水效率較高的區(qū)域，由于農(nóng)業(yè)水資源配置效率、利用水平或灌溉技術較高，單位糧食播種面積耗水量較低，能夠有效降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水需求量，從而緩解區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力。

此外，本研究根據(jù)區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力水平的中位數(shù)，將我國31省級行政區(qū)分為農(nóng)業(yè)用水壓力低組和高組2個樣本。分別對農(nóng)業(yè)用水效率在2個樣本中的調(diào)節(jié)作用強度進行檢驗，驗證結(jié)果穩(wěn)健性的同時分析區(qū)域間的異質(zhì)性。在農(nóng)業(yè)用水壓力低組中(模型20和模型21)，農(nóng)業(yè)用水效率與糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的交互項對農(nóng)業(yè)用水壓力的回歸系數(shù)為-0.207且在1%水平上通過顯著性檢驗(基于式(13)和式(14))。而在農(nóng)業(yè)用水壓力高組中(模型23和模型24)，農(nóng)業(yè)用水效率與糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢的交互項對農(nóng)業(yè)用水壓力的回歸系數(shù)為-3.551且在1%水平上通過顯著性檢驗(基于式(13)和式(14))。表明相對于農(nóng)業(yè)用水壓力較低的區(qū)域，在農(nóng)業(yè)用水壓力較高的區(qū)域內(nèi)，農(nóng)業(yè)用水效率在糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力的影響中能夠發(fā)揮更強的負向調(diào)節(jié)效應?？梢姡谵r(nóng)業(yè)用水壓力較高的區(qū)域更有必要提升農(nóng)業(yè)用水效率。

5 結(jié)論與對策建議

本研究基于比較優(yōu)勢理論，采用熵權TOPSIS法對水資源承載力和糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢進行測算，比較區(qū)域間糧食播種面積與水資源承載力，以此分析糧食生產(chǎn)與水資源空間分布的錯配狀況；探尋糧食生產(chǎn)與水資源空間分布錯配的邏輯根源，采用面板數(shù)據(jù)實證檢驗了糧食生產(chǎn)與水資源空間分布錯配的根源。得出以下結(jié)論：

1)我國不同區(qū)域2003—2018年的糧食生產(chǎn)與水資源空間分布存在明顯空間錯配現(xiàn)象。東北區(qū)和黃淮海區(qū)水資源承載力標準化指數(shù)與糧食播種面積標準化指數(shù)之差分別為-0.815、-0.552，糧食生產(chǎn)規(guī)模大而水資源卻較為稀缺；相反地，華南區(qū)和西北區(qū)水資源承載力標準化指數(shù)與糧食播種面積標準化指數(shù)之差分別為0.590和0.471，糧食生產(chǎn)規(guī)模小而水資源卻相對豐裕。

2)水資源優(yōu)勢能夠顯著降低區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力，土地優(yōu)勢、勞動力優(yōu)勢和資本優(yōu)勢會顯著加大區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力，而綜合比較優(yōu)勢也具有加大區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力的作用。即糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢加劇地區(qū)農(nóng)業(yè)用水壓力的原因，主要是由于土地優(yōu)勢、勞動力優(yōu)勢、資本優(yōu)勢對地區(qū)農(nóng)業(yè)用水壓力的正向影響超過了水資源優(yōu)勢對地區(qū)農(nóng)業(yè)用水壓力的負向影響所導致；進一步研究發(fā)現(xiàn)，在農(nóng)業(yè)用水壓力極小(0.1分位點)和極大(0.9分位點)的區(qū)域，糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對地區(qū)農(nóng)業(yè)用水壓力的影響作用并不明顯，然而在0.2～0.8的所有分位點則具有顯著的正向影響，說明實證結(jié)果較為穩(wěn)健。

3)從調(diào)節(jié)效應回歸結(jié)果看，農(nóng)業(yè)用水效率在糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對農(nóng)業(yè)用水壓力的影響中具有負向調(diào)節(jié)作用，且分樣本回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)相對于農(nóng)業(yè)用水壓力較低的區(qū)域，在農(nóng)業(yè)用水壓力較高的區(qū)域內(nèi)，農(nóng)業(yè)用水效率能夠發(fā)揮更強的負向調(diào)節(jié)作用。說明在農(nóng)業(yè)用水效率較高的區(qū)域，雖然受到糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢誘導糧食種植面積不斷增加，但由于農(nóng)業(yè)用水效率的作用降低了單位糧食種植面積的需水量，使得區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力得以緩解?？梢?，較高的農(nóng)業(yè)用水效率能夠有效緩解區(qū)域糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢對糧食生產(chǎn)與水資源空間分布錯配的影響，且在農(nóng)業(yè)用水壓力較高的區(qū)域緩解作用更加明顯。

根據(jù)上述結(jié)論可得到如下政策啟示，現(xiàn)階段我國正面臨糧食生產(chǎn)和水資源空間分布錯配的窘境，逐步有序動態(tài)地調(diào)整優(yōu)化我國糧食作物種植與生產(chǎn)布局以緩解區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力，實現(xiàn)水資源可持續(xù)利用，是保障糧食可持續(xù)生產(chǎn)的重要舉措。

1)優(yōu)化糧食生產(chǎn)與水資源空間匹配程度。根據(jù)區(qū)域間農(nóng)業(yè)用水壓力差異分類并有所側(cè)重地制定糧食補貼政策，調(diào)整優(yōu)化各區(qū)域糧食生產(chǎn)與水資源空間分布的匹配程度。通過政策扶持手段對水資源要素豐裕，但土地、勞動力和資本要素較低區(qū)域進行有效激勵，適當增加土地與水資源條件優(yōu)越區(qū)域的糧食產(chǎn)量。

2)加大糧食生產(chǎn)布局中水資源要素約束權重。在糧食生產(chǎn)比較優(yōu)勢較高且農(nóng)業(yè)用水壓力較大的區(qū)域，考慮到水資源的可持續(xù)利用，政府應完善水權交易市場促成水價形成機制并實施節(jié)水激勵制度，謹慎適度漸進地提高這些區(qū)域的農(nóng)業(yè)用水成本，進一步緩解由市場失靈帶來的水資源配置效率低下問題。

3)分區(qū)域提升糧食生產(chǎn)用水效率。尤其在農(nóng)業(yè)用水壓力水平較高的區(qū)域，應加大力度通過優(yōu)化需水管理策略、推廣節(jié)水灌溉技術、培育節(jié)水糧食品種、推進節(jié)水灌溉工程等手段，分區(qū)域提高農(nóng)業(yè)用水效率，以此緩解由于糧食種植面積擴張產(chǎn)生的區(qū)域農(nóng)業(yè)用水壓力。

本研究還存在一定的局限性，一方面，受限于數(shù)據(jù)的可獲取性，僅基于2003—2018年的省級面板數(shù)據(jù)進行測算和實證分析，較難反映我國糧食生產(chǎn)格局形成的歷史原因；另一方面，本研究僅從比較優(yōu)勢視角探究糧食生產(chǎn)與水資源錯配問題，對政策制度、人口遷移、歷史文化等因素的考慮還有所欠缺。后續(xù)研究將進一步豐富數(shù)據(jù)來源，并考慮更多影響因素對該問題進行探究。