吳 夢(mèng)
(南陽(yáng)師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,河南 南陽(yáng) 473061)
2014年南水北調(diào)中線工程正式通水后,沿線受水城市用水緊張狀況得到極大緩解。但是,目前部分受水城市農(nóng)業(yè)用水效率偏低、水污染嚴(yán)重等問(wèn)題仍舊制約著地方農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。因此,提高各受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率、改善水生態(tài)環(huán)境具有重要性和迫切性。
現(xiàn)有關(guān)于農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的研究較為豐富,這里主要從評(píng)價(jià)方法、評(píng)價(jià)指標(biāo)及評(píng)價(jià)對(duì)象三個(gè)方面對(duì)相關(guān)成果進(jìn)行梳理。
目前關(guān)于水資源利用效率的評(píng)價(jià)方法主要有兩種:一種是構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并結(jié)合熵權(quán)模型對(duì)用水效率進(jìn)行評(píng)價(jià)[1,2],另一種是利用投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)結(jié)合SFA(Stochastic Frontier Approach)模型、DEA(Data Envelopment Analysis)模型、SBM(Slacks-based Measure)模型、EBM(Epsilon-based Measure)模型等進(jìn)行評(píng)價(jià),這也是當(dāng)前較為主流的評(píng)價(jià)方法。早期研究未考慮到水環(huán)境因素,多采用SFA 模型及傳統(tǒng)DEA 模型測(cè)度農(nóng)業(yè)水資源利用效率[3,4]。隨著綠色發(fā)展理念的推進(jìn),部分學(xué)者開(kāi)始關(guān)注水資源環(huán)境,并將水污染納入用水效率的評(píng)價(jià)框架中,形成水資源綠色效率的測(cè)度。水資源綠色效率是對(duì)水資源在經(jīng)濟(jì)、生態(tài)和社會(huì)等產(chǎn)出效益的綜合評(píng)價(jià),其目的在于盡量使水資源投入及水環(huán)境污染等非期望產(chǎn)出減少,使利用水資源產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益等期望產(chǎn)出增大,評(píng)價(jià)方法多采用SBM 模型、EBM模型[5-11]。
在農(nóng)業(yè)水資源綠色效率評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇上,多數(shù)研究以廢水排放量、碳排放量等作為非期望產(chǎn)出[5-8],而少數(shù)研究以灰水足跡作為非期望產(chǎn)出[9-11]?;宜阚E是目前資源環(huán)境研究領(lǐng)域的前沿課題,關(guān)于水資源環(huán)境的傳統(tǒng)研究往往單獨(dú)考察水資源數(shù)量與水環(huán)境污染,沒(méi)有對(duì)二者之間的關(guān)系進(jìn)行綜合研究。在此背景下,Hoekstra 和Chapagain[12]首次提出了“灰水足跡”,衡量在現(xiàn)有的水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)和自然本底濃度下,將污染負(fù)荷稀釋至給定水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)所需的淡水體積,為綜合考察水資源數(shù)量與水污染問(wèn)題提供了新的研究視角。
現(xiàn)有研究關(guān)于農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的評(píng)價(jià)對(duì)象非常廣泛,包括長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、黃河流域、淮河經(jīng)濟(jì)帶、黃淮海平原、各省市等[5-11]。
綜上,學(xué)者們對(duì)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率進(jìn)行了豐富的研究,但是仍存在以下不足:在評(píng)價(jià)對(duì)象上,缺少對(duì)南水北調(diào)中線工程受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的研究;在評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇上,以灰水足跡作為非期望產(chǎn)出測(cè)度農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的研究非常有限?;诖?,本文采用2009-2020 年南水北調(diào)中線工程20個(gè)地級(jí)及以上受水城市的面板數(shù)據(jù),以灰水足跡作為非期望產(chǎn)出,利用超效率SBM 模型對(duì)南水北調(diào)中線工程受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率進(jìn)行測(cè)度,分析其時(shí)空演變特征,利用Tobit 模型識(shí)別其主要影響因素,進(jìn)而探索提升對(duì)策,為推進(jìn)南水北調(diào)中線工程水資源集約節(jié)約利用,進(jìn)而促進(jìn)南水北調(diào)中線工程生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展提供決策依據(jù)。
超效率SBM(Super-efficiency Slacks-based Measure)模型是由Tone[13]提出的,該模型一方面解決了傳統(tǒng)DEA 模型沒(méi)有包含松弛變量及非期望產(chǎn)出的問(wèn)題,另一方面可以對(duì)有效決策單元進(jìn)行進(jìn)一步比較,是測(cè)度南水北調(diào)中線工程受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率較為合適的模型,其具體公式如下:
式中:ρ為待測(cè)度的水資源綠色效率值,且ρ>0:如果ρ≥1,表明決策單元完全有效,如果ρ<1,表明決策單元存在一定的效率損失,可以通過(guò)優(yōu)化投入產(chǎn)出比改善效率水平;n為受水城市數(shù)量;x、y、z分別為投入要素、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出;M、Q、I分別為投入要素、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出的個(gè)數(shù);s-、sg、sb分別為投入要素、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出的松弛量;λ為權(quán)重。
對(duì)式(1)求解即可得到水資源綠色效率值。在式(1)的基礎(chǔ)上加上∑λ= 1 這一約束條件,就可以求解得到純技術(shù)效率值;用水資源綠色效率值比上純技術(shù)效率值可以得到規(guī)模效率值,由此可將水資源綠色效率值分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率兩部分。水資源利用的純技術(shù)效率和規(guī)模效率分別反映了節(jié)水技術(shù)、污水處理技術(shù)的應(yīng)用情況和農(nóng)業(yè)用水生產(chǎn)的資源配置狀況。
參考已有農(nóng)業(yè)水資源綠色效率相關(guān)研究成果,構(gòu)建如下農(nóng)業(yè)水資源綠色效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,見(jiàn)表1。
表1 農(nóng)業(yè)水資源綠色效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 Evaluation index system of agricultural water green efficiency
其中,對(duì)農(nóng)業(yè)灰水足跡的核算主要參考王雅晴等[14]采用的方法,根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要方面,主要從種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)兩方面對(duì)農(nóng)業(yè)灰水足跡進(jìn)行核算[15,16]。
在種植業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,大量施用的化肥不能被農(nóng)作物完全吸收,部分經(jīng)降水、灌溉溶解進(jìn)入地下,導(dǎo)致地下水受到氮元素污染。因此,可基于化肥施用過(guò)程中氮元素進(jìn)入水體估算種植業(yè)灰水足跡,公式如下:
式中:GWFP為各城市種植業(yè)灰水足跡,m3;α為化肥流失率,取全國(guó)平均值7%;Appln、Applc分別為各城市氮肥及復(fù)合肥施用量,kg;cn、cc分別為氮肥及復(fù)合肥中的氮元素含量,取值46%、30%;Cmax為污染物水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)濃度,Cnat為受納水體的自然本底濃度,參考《污水綜合排放標(biāo)準(zhǔn)》(GB8978-1996),氮的排放達(dá)標(biāo)濃度選取15 mg/L,受納水體的自然本底濃度設(shè)為0 mg/L。
在中國(guó)畜禽養(yǎng)殖業(yè)快速發(fā)展的同時(shí),畜禽糞污的隨意排放對(duì)水體造成了嚴(yán)重污染,主要表現(xiàn)為水體氮元素負(fù)荷日益增長(zhǎng)。因此,可基于畜禽養(yǎng)殖過(guò)程中未作處理的糞污排放估算養(yǎng)殖業(yè)灰水足跡,公式如下:
式中:GWFL為各城市養(yǎng)殖業(yè)灰水足跡,m3;GWFm分別為各城市牛、馬、驢、騾、豬、羊、家禽及兔養(yǎng)殖過(guò)程帶來(lái)的灰水足跡,m3;Lm為各城市各種畜禽年末存欄量(頭、只);EXm、Pm及Nm分別為各種畜禽年均排泄物產(chǎn)生量、排泄物回用處理率及氮流失率,如表2所示。
表2 各類畜禽排泄物情況Tab.2 All kinds of livestock and poultry excreta
農(nóng)業(yè)灰水足跡GWFA計(jì)算公式如下:
1.2.1 泰爾指數(shù)
泰爾指數(shù)主要用于衡量經(jīng)濟(jì)變量的差異程度,在泰爾指數(shù)分解的基礎(chǔ)上,可將總差異分解為區(qū)域間差異以及區(qū)域內(nèi)差異兩部分,并可測(cè)算出其在總體差異中的貢獻(xiàn)率。用T代表衡量受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率差異程度的泰爾指數(shù),公式如下:
式中:ei為第i個(gè)受水城市的農(nóng)業(yè)水資源綠色效率,同時(shí),假定n個(gè)個(gè)體組成的樣本可以分為K個(gè)組,每組分別用Gk表示(k=1,2,…,K),第k組Gk包含的個(gè)體數(shù)為nk,且用表示第k組農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的均值,Tb、Tw分別表示組間差異、組內(nèi)差異,表示第k組的組內(nèi)差異,則泰爾指數(shù)的分解如下:
1.2.2 馬爾科夫鏈
馬爾科夫鏈用于測(cè)度經(jīng)過(guò)一段時(shí)期受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率隨機(jī)轉(zhuǎn)移的概率,來(lái)描述農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的動(dòng)態(tài)演變特征。具體而言,將農(nóng)業(yè)水資源綠色效率分為N種類型,用Pij(Pij=nij/ni)表示某城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率由t時(shí)期的類型i轉(zhuǎn)移到t+1時(shí)期的類型j的概率,其中nij為由t時(shí)期的類型i轉(zhuǎn)移到t+1時(shí)期的類型j的城市個(gè)數(shù),ni為t時(shí)期處于類型i的城市個(gè)數(shù),則不同時(shí)期各類型間的轉(zhuǎn)移就可以構(gòu)成一個(gè)N×N的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣,以此揭示南水北調(diào)中線工程受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的動(dòng)態(tài)演變特征。根據(jù)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的轉(zhuǎn)移狀態(tài),可將轉(zhuǎn)移方向劃分為向上、平穩(wěn)、向下3 種類型。
同時(shí),可用空間馬爾科夫鏈考察鄰接城市對(duì)某城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率動(dòng)態(tài)演變的影響。具體而言,利用鄰接空間權(quán)重矩陣,可測(cè)度在空間滯后類型為m時(shí)某城市由t時(shí)期的類型i轉(zhuǎn)移到t+1時(shí)期的類型j的空間概率Pij(m),由此可得N個(gè)N×N的空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣,用以反映鄰接城市用水情況對(duì)某城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率動(dòng)態(tài)演變的影響,從而揭示空間效應(yīng)與農(nóng)業(yè)水資源綠色效率動(dòng)態(tài)演變之間的聯(lián)系。
采用Tobit 模型對(duì)南水北調(diào)中線工程受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的影響因素進(jìn)行分析,模型設(shè)定如下:
式中:eit為第i個(gè)受水城市的農(nóng)業(yè)水資源綠色效率;α為常數(shù)項(xiàng);Xit為影響因素集合;β為待估系數(shù)集合;εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。
基于現(xiàn)有研究成果,結(jié)合南水北調(diào)中線工程沿線農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際情況,兼顧數(shù)據(jù)的可得性,影響因素選擇情況見(jiàn)表3所示。
表3 農(nóng)業(yè)水資源綠色效率影響因素選擇及說(shuō)明Tab.3 Selection and explanation of influencing factors of agricultural water green efficiency
采用2009-2020 年南水北調(diào)中線工程20 個(gè)地級(jí)及以上受水城市的面板數(shù)據(jù),相關(guān)水利、環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)等數(shù)據(jù)來(lái)源于2009-2021年各省市《統(tǒng)計(jì)年鑒》、《水資源公報(bào)》以及《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》等,所有名義指標(biāo)均用以2009 年為基期的相應(yīng)價(jià)格指數(shù)做平減處理。
基于超效率SBM 模型并利用MaxDEA 軟件,可以得到2009-2020 年南水北調(diào)中線工程20 個(gè)受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的測(cè)度結(jié)果。
圖1 展示了2009-2020 年南水北調(diào)中線工程受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的總體均值。從計(jì)算結(jié)果可以看出,農(nóng)業(yè)水資源綠色效率始終低于1,且整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì),從2009 年0.972 8下降到2016年的0.813 7,在2017 年出現(xiàn)短暫上升,隨后又開(kāi)始下降,在2019 年降低到0.707 8,達(dá)到研究期內(nèi)的最小值,2020年又回升至0.802 4,總體下降幅度達(dá)到17.52%。從農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的分解來(lái)看,規(guī)模效率水平及其變動(dòng)趨勢(shì)與水資源綠色效率大體一致,研究期內(nèi)降幅為6.68%;而純技術(shù)效率始終大于1,處于有效狀態(tài),研究期內(nèi)呈現(xiàn)先降后升的變動(dòng)趨勢(shì),總體降幅達(dá)到11.38%。
圖1 2009-2020年南水北調(diào)中線工程受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率均值Fig.1 Agricultural water mean green efficiency in water-receiving area of the South-to-North Water Diversion Project's Central Route, 2009-2020
可見(jiàn),在南水北調(diào)中線工程沿線農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中,因忽視了經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展,導(dǎo)致受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率始終處于非有效狀態(tài)。同時(shí),在純技術(shù)效率與規(guī)模效率的雙重作用下,受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率不斷降低,但是農(nóng)業(yè)水資源綠色效率較低的主要原因在于較低的規(guī)模效率,需要在要素投入與農(nóng)業(yè)水資源利用之間優(yōu)化配置,充分發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)的作用。
圖2展示了2009-2020年南水北調(diào)中線工程20個(gè)受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的均值。從計(jì)算結(jié)果可以看出,各受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率存在顯著差異。具體而言,北京市、河北省的石家莊、廊坊、保定、滄州、邯鄲及河南省的焦作、許昌8個(gè)城市水資源綠色效率均值都超過(guò)了1,處于有效狀態(tài),而其余各城市水資源綠色效率處于非有效狀態(tài),其中,河南省的周口、濮陽(yáng)、安陽(yáng)及河北省的衡水4個(gè)城市水資源綠色效率均值較低,不足0.6。
圖2 2009-2020年南水北調(diào)中線工程各受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率均值Fig.2 Agricultural water mean green efficiency in water-receiving cities of the South-to-North Water Diversion Project's Central Route, 2009-2020
從農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的分解來(lái)看,各城市純技術(shù)效率與規(guī)模效率也存在明顯差異。就純技術(shù)效率而言,北京市、河北省的石家莊、廊坊、滄州、保定、邯鄲及河南省的鶴壁、焦作、許昌、漯河、南陽(yáng)11 個(gè)城市的純技術(shù)效率較高,均值都超過(guò)了1,特別是北京、鶴壁2個(gè)城市,由于節(jié)水用水技術(shù)及管理技術(shù)較為高效,純技術(shù)效率均值超過(guò)了2,而其余各城市純技術(shù)效率都低于1,尤其是安陽(yáng)、濮陽(yáng)、衡水3 個(gè)城市純技術(shù)效率最低,在0.4~0.5 之間。從規(guī)模效率來(lái)看,所有受水城市規(guī)模效率都低于1,其中,天津市、河北省的石家莊、廊坊、保定、滄州、邯鄲及河南省的平頂山、安陽(yáng)、焦作、濮陽(yáng)、許昌11 個(gè)城市規(guī)模效率相對(duì)較高,均值都超過(guò)0.9,而鶴壁市規(guī)模效率最低,僅為0.329 7。
總的來(lái)說(shuō),由于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高、用水技術(shù)比較先進(jìn),北京市及河北省多數(shù)受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率相對(duì)較高,而天津市及河南省多數(shù)受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率較低,尤其是作為農(nóng)業(yè)大省的河南省,傳統(tǒng)低效灌溉技術(shù)的持續(xù)使用以及農(nóng)業(yè)資源配置效率的低下使得河南省多數(shù)城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于平均水平,需要更加注重農(nóng)業(yè)水資源的集約節(jié)約利用。
2.2.1 空間分布
參考相關(guān)研究[9,17],將2009-2014 年、2015-2020 年通水前后兩個(gè)階段南水北調(diào)中線工程受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率均值劃分為高水平(H:效率值高于0.9)、中水平(M:效率值在0.6-0.9 之間)、低水平(L:效率值低于0.6)3 種類型,具體劃分情況見(jiàn)圖3。
圖3 2009-2014年、2015-2020年受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率類型劃分情況Fig.3 Classification of green efficiency types of agricultural water in water-receiving area, 2009-2014 and 2015-2020
從各種類型城市數(shù)量的變化情況來(lái)看,中、高水平類型城市數(shù)量出現(xiàn)明顯下降,而低水平類型城市數(shù)量顯著增加。其中,對(duì)于農(nóng)業(yè)水資源綠色效率而言,鶴壁、許昌2 個(gè)城市由高水平類型變?yōu)橹兴筋愋?,而平頂山市呈現(xiàn)反向轉(zhuǎn)變,由中水平類型升至高水平類型;鄭州、安陽(yáng)、濮陽(yáng)、南陽(yáng)、周口、邢臺(tái)6個(gè)城市由中水平類型降為低水平類型;高水平、中水平類型城市數(shù)量分別下降了10%、56%,而低水平類型城市數(shù)量增加了5 倍。對(duì)于純技術(shù)效率而言,周口、邢臺(tái)2個(gè)城市由高水平類型變?yōu)橹兴筋愋停巾斏接芍兴筋愋蜕粮咚筋愋?,而鄭州市直接由高水平類型降為低水平類型;安?yáng)、濮陽(yáng)2個(gè)城市由中水平類型降為低水平類型;高水平、中水平類型數(shù)量分別下降了14%、20%,而低水平類型城市數(shù)量均增加了300%。對(duì)于規(guī)模效率而言,北京、新鄉(xiāng)、濮陽(yáng)3 個(gè)城市由高水平類型變?yōu)橹兴筋愋?,而漯河市呈現(xiàn)反向轉(zhuǎn)變;南陽(yáng)、周口由中水平類型降為低水平類型;高水平類型城市數(shù)量下降了15%,中水平類型城市數(shù)量保持不變,而低水平類型城市數(shù)量增加了200%??偟膩?lái)說(shuō),就各種類型城市數(shù)量的變動(dòng)而言,2009-2020年南水北調(diào)中線工程受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率及其分解均有不同程度的惡化。
從各種類型城市的分布情況來(lái)看,農(nóng)業(yè)水資源綠色效率高水平類型城市在中線工程北部區(qū)域保持穩(wěn)定的塊狀分布,而在南部區(qū)域呈現(xiàn)點(diǎn)狀分布;中水平類型城市由鏈狀分布與點(diǎn)狀分布轉(zhuǎn)變?yōu)辄c(diǎn)狀分布;低水平類型城市保持點(diǎn)狀分布。純技術(shù)效率高水平類型城市由塊狀與鏈狀分布變?yōu)閴K狀與點(diǎn)狀分布;中水平類型城市由小塊狀分布與點(diǎn)狀分布發(fā)展成為點(diǎn)狀分布;低水平類型城市維持點(diǎn)狀分布。規(guī)模效率高水平類型城市基本保持塊狀分布;而中水平、低水平類型城市大體呈現(xiàn)點(diǎn)狀分布??梢钥闯觯鞣N類型城市主要呈現(xiàn)點(diǎn)狀分布,意味著多數(shù)鄰近城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率水平呈現(xiàn)明顯的差異性,需要對(duì)地區(qū)差異性進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)。
2.2.2 地區(qū)差異及其分解
為檢驗(yàn)?zāi)纤闭{(diào)中線工程受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的地區(qū)差異性,可利用泰爾指數(shù)進(jìn)行分析,見(jiàn)表4。從表4 中可以看出,2009-2020 年衡量農(nóng)業(yè)水資源綠色效率地區(qū)差異的泰爾指數(shù)T整體上呈現(xiàn)不斷上升的趨勢(shì),從2009 年的0.031 持續(xù)上升至2019 年的0.151,隨后在2020 年回落至0.110,累計(jì)增幅達(dá)到254.84%,表明南水北調(diào)中線工程受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的地區(qū)差異在快速擴(kuò)大。
表4 2009-2020年受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的地區(qū)差異情況Tab.4 Regional differences of agricultural water green efficiency in water-receiving area, 2009-2020
從泰爾指數(shù)的分解可以看出,地區(qū)間差異的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)波動(dòng)中上升的變動(dòng)趨勢(shì),由2009 年的6.53% 升至2020 年的29.82%,研究期內(nèi)均值為26.85%;而地區(qū)內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率正好呈現(xiàn)反向變動(dòng),由93.47%降至70.18%,均值達(dá)到73.15%,其中,河南省內(nèi)部差異的貢獻(xiàn)率較大,均值為40.96%,而河北省內(nèi)部差異的貢獻(xiàn)率相對(duì)較小,均值為32.18%??傮w上,南水北調(diào)中線工程受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率總差異主要源于地區(qū)內(nèi)部尤其是河南省內(nèi)部的差異,但是持續(xù)增加的地區(qū)間差異推動(dòng)總體差異不斷擴(kuò)大,主要原因在于北京及其鄰近的河北省多數(shù)受水城市農(nóng)業(yè)用水處于高效狀態(tài),而中線工程南段的河南省多數(shù)受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率較低且普遍在惡化,從而導(dǎo)致省際之間的差異越來(lái)越大。
2.2.3 馬爾科夫鏈分析
為考察南水北調(diào)中線工程受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的動(dòng)態(tài)演變特征,利用傳統(tǒng)馬爾科夫鏈分析方法,構(gòu)建農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的轉(zhuǎn)移概率矩陣,見(jiàn)表5。由表5 可以發(fā)現(xiàn),高水平(H)類型及低水平(L)類型最大轉(zhuǎn)移概率值皆位于轉(zhuǎn)移概率矩陣的對(duì)角線上,說(shuō)明了農(nóng)業(yè)水資源綠色效率較高或較低的城市保持平穩(wěn)轉(zhuǎn)移的概率很大,而中水平(M)類型對(duì)角線上的轉(zhuǎn)移概率值并不都是最大值,表明農(nóng)業(yè)水資源綠色效率中等的城市轉(zhuǎn)移時(shí)存在較大的不穩(wěn)定性。具體來(lái)看,如果某一城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率在初始年份為低水平,1 年后該城市用水效率平穩(wěn)轉(zhuǎn)移的概率為0.873,僅有0.127 的概率向上轉(zhuǎn)移,3 年后平穩(wěn)轉(zhuǎn)移的概率升為0.904,5 年后這一概率又降為0.829,而向上轉(zhuǎn)移的概率升至0.171,雖然經(jīng)過(guò)時(shí)間的推移,低效率城市平穩(wěn)轉(zhuǎn)移的概率有所下降,但是下降幅度非常有限,概率值始終超過(guò)0.8;高效率城市的動(dòng)態(tài)演變特征與低效率城市類似,雖然平穩(wěn)轉(zhuǎn)移的概率隨著時(shí)間的推移由0.855 降低至0.694,但是這一概率仍然較高,表明農(nóng)業(yè)水資源綠色效率較高(較低)的城市向下(向上)轉(zhuǎn)移的概率較小,存在比較顯著的固化現(xiàn)象。農(nóng)業(yè)水資源綠色效率中等的城市在時(shí)長(zhǎng)為1、3、5年時(shí)保持原狀態(tài)的概率分別為0.726、0.470、0.339,而向下轉(zhuǎn)移的概率由0.192 升至0.500,高于平穩(wěn)轉(zhuǎn)移的概率,意味著隨著時(shí)間的推移中水平城市向下轉(zhuǎn)移的概率越來(lái)越大,呈現(xiàn)出明顯的不穩(wěn)定性。
表5 受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣Tab.5 Traditional Markov transition probability matrix of agricultural water green efficiency in water-receiving area
通過(guò)構(gòu)建農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣,可進(jìn)一步考察鄰接城市的用水情況對(duì)某受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率動(dòng)態(tài)演變的影響,見(jiàn)表6。由表6 可知,當(dāng)空間滯后類型為低水平時(shí),中效率城市平穩(wěn)轉(zhuǎn)移的概率由1 年后的0.696 降至5 年后的0.250,而向下轉(zhuǎn)移的概率由0.217 升至0.583,高效率城市平穩(wěn)轉(zhuǎn)移的概率由0.824 降至0.632,與傳統(tǒng)矩陣相比中高效率城市用水效率降低的概率有所增加;當(dāng)空間滯后類型為高水平時(shí),低效率城市平穩(wěn)轉(zhuǎn)移的概率隨著時(shí)間的推移由0.906 降至0.778,而中效率城市向下轉(zhuǎn)移的概率隨著時(shí)間的推移由0.174 升至0.476,與傳統(tǒng)矩陣中的概率相比有所下降??偟膩?lái)看,以低效率城市為鄰會(huì)提升中高效率城市向下轉(zhuǎn)移的概率,而以高效率城市為鄰能夠促進(jìn)低效率城市向上轉(zhuǎn)移,同時(shí)能夠強(qiáng)化中效率城市的平穩(wěn)轉(zhuǎn)移,說(shuō)明南水北調(diào)中線工程受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率在空間分布上存在“近朱者赤,近墨者黑”的現(xiàn)象,在節(jié)水用水技術(shù)、水資源管理等方面高效率城市對(duì)鄰近城市產(chǎn)生了正向的溢出效應(yīng),而低效率城市對(duì)鄰近城市存在負(fù)向的拖累效應(yīng)。
表6 受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣Tab.6 Spatial Markov transition probability matrix of agricultural water green efficiency in water-receiving area
南水北調(diào)中線工程受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率影響因素回歸結(jié)果如表7所示。根據(jù)回歸結(jié)果可知:
表7 受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率Tobit模型回歸結(jié)果Tab.7 Tobit model regression results of agricultural water green efficiency in water-receiving area
①經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)化程度的回歸系數(shù)顯著為正,意味著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)化程度越高,越有利于先進(jìn)水利設(shè)施、灌溉技術(shù)及設(shè)備的推廣及應(yīng)用,從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的提升。②農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)為負(fù)但并不顯著,主要是因?yàn)榧Z食作物的單位水資源產(chǎn)值一般低于經(jīng)濟(jì)作物,從而導(dǎo)致較低的水資源綠色效率。③農(nóng)業(yè)固定資本對(duì)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率存在顯著的負(fù)向影響,這有悖于人們的認(rèn)知,可能是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)固定資本的利用效果不佳,未對(duì)水資源綠色效率產(chǎn)生應(yīng)有效果[4]。④節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的回歸系數(shù)顯著為正,表明節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展水平越高,農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉技術(shù)的應(yīng)用就越普遍,有助于農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的提升。⑤代表水資源稟賦情況的水資源總量、人均水資源量?jī)蓚€(gè)因素對(duì)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率分別產(chǎn)生了顯著的正向、負(fù)向影響,這種“雙邊效應(yīng)”產(chǎn)生的原因可能是,一方面豐富的水資源比較容易滿足地方農(nóng)業(yè)發(fā)展的需要,另一方面人均水資源量越大,農(nóng)戶的節(jié)水意識(shí)可能越淡薄,水資源浪費(fèi)現(xiàn)象會(huì)比較嚴(yán)重。⑥供水結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)顯著為負(fù),主要是因?yàn)槿A北平原長(zhǎng)期過(guò)量開(kāi)采地下水進(jìn)行農(nóng)業(yè)灌溉的方式造成了浪費(fèi)嚴(yán)重、用水粗放等嚴(yán)峻問(wèn)題,嚴(yán)重制約了農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的提升。
研究對(duì)南水北調(diào)中線工程20 個(gè)受水城市農(nóng)業(yè)水資源綠色效率時(shí)空演變規(guī)律及影響因素進(jìn)行了分析,得到如下結(jié)論。
(1)2009-2020 年南水北調(diào)中線工程受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率水平不高且整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì),主要源于較低的規(guī)模效率。其中,北京市及河北省多數(shù)受水城市水資源綠色效率相對(duì)較高,而天津市及河南省多數(shù)受水城市效率較低。
(2)受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率總差異主要源于地區(qū)內(nèi)部尤其是河南省內(nèi)部的差異,但是持續(xù)增加的省際差異推動(dòng)總體差異不斷擴(kuò)大。
(3)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率較高(較低)的城市向下(向上)轉(zhuǎn)移的概率較小,存在比較顯著的固化現(xiàn)象,而隨著時(shí)間的推移中水平城市向下轉(zhuǎn)移的概率越來(lái)越大,呈現(xiàn)出明顯的不穩(wěn)定性。同時(shí),受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率在空間分布上存在“近朱者赤,近墨者黑”的現(xiàn)象,在節(jié)水用水技術(shù)、水資源管理等方面高效率城市對(duì)鄰近城市產(chǎn)生了正向的溢出效應(yīng),而低效率城市對(duì)鄰近城市存在負(fù)向的拖累效應(yīng)。
(4)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)化程度、節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、水資源總量對(duì)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率有顯著的正向作用,而農(nóng)業(yè)固定資本、人均水資源量、供水結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)業(yè)水資源綠色效率產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響。
綜上所述,在南水北調(diào)中線工程沿線農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程中,忽視了經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展,農(nóng)業(yè)水資源集約節(jié)約利用仍有較大的提高改進(jìn)空間,基于此,本文提出以下建議:
(1)南水北調(diào)中線工程各受水城市要堅(jiān)持綠色發(fā)展理念,落實(shí)國(guó)家提出的用水“總量強(qiáng)度雙控”目標(biāo),以水定地、以水定產(chǎn),強(qiáng)化農(nóng)業(yè)用水定額管理及總量控制,尤其要嚴(yán)格設(shè)定地下水開(kāi)采總量、用水總量控制目標(biāo)。
(2)建立健全農(nóng)業(yè)節(jié)水機(jī)制。大力推進(jìn)高效農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉方式的推廣及應(yīng)用,切實(shí)減少農(nóng)業(yè)水資源浪費(fèi)。同時(shí),要打破地域限制,擴(kuò)大區(qū)域間農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)的交流與合作,實(shí)現(xiàn)節(jié)水用水先進(jìn)技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)的共享,充分挖掘節(jié)水潛力以提高農(nóng)業(yè)水資源綠色效率水平。
(3)探索綠色農(nóng)業(yè)新模式,積極推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。在確保糧食作物播種面積的前提下,因地制宜地調(diào)整完善種植業(yè)結(jié)構(gòu)和規(guī)模,適當(dāng)縮減高耗水作物播種面積。充分利用地理優(yōu)勢(shì)發(fā)展大農(nóng)業(yè),發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)從而提高農(nóng)業(yè)水資源綠色效率。
(4)各受水城市要加強(qiáng)節(jié)水宣傳力度,使農(nóng)戶充分認(rèn)識(shí)到水資源緊缺的嚴(yán)峻形勢(shì)及環(huán)境保護(hù)的重要性,提升農(nóng)戶節(jié)水意識(shí)。積極引導(dǎo)農(nóng)戶的用水行為,并加強(qiáng)節(jié)水灌溉技術(shù)的宣傳及應(yīng)用,充分調(diào)動(dòng)農(nóng)戶的主人翁意識(shí),讓他們主動(dòng)參與到節(jié)水用水管理中去,最終達(dá)到提高農(nóng)業(yè)水資源綠色效率的目的。