中國糧食虛擬水驅動效應與空間聯動分析

徐 欣,葛宜虎

(1.河海大學公共管理學院，江蘇南京 211100 2.江蘇省徐州市新沂市水利局,江蘇 新沂 221400)

根據目前國內外的參考文獻，當前關于糧食虛擬水方面的研究主要集中于以下兩種：①糧食虛擬水的計算及其流動規律研究；②區域糧食虛擬水貿易的驅動因素分解[1]。但是，國內外對于影響糧食生產虛擬水量自身變化的驅動因素卻少有人關注，尚未有學者使用指數分解法對影響糧食生產虛擬水的驅動因素進行研究。當前分解驅動因素的方法一般有兩種：指數分解法(IDA)和結構分解法(SDA)。其中，IDA能直接對各單位的驅動因素數據進行分解，而SDA則會因投入產出數據而受到一定的局限。所以，IDA比SDA在實際研究中應用更為廣泛，特別是在能源消耗和污染物排放的影響因素分析研究中[2]。2004年，有學者通過對各種已有的分解方法做出對比研究，最后得出LMDI指數分解法在各方面都具有相對而言更大的優勢的，例如在理論基礎、適用性、易用性和結果闡釋方面。在能源和水資源研究中LMDI指數分解法都已經有了廣泛應用，而且效果都還不錯[3]。目前在水資源領域采用LMDI指數分解法的研究主要包括：全國細分行業實體水資源消耗驅動因素分解、省域生產用水消耗方面的影響因素分析和單個因素(如區域因素、技術進步等)對水資源消耗的影響分析[4]。

基于此，筆者先計算出了2005—2014年中國5種主要糧食生產虛擬水量，再根據相關標準把全國劃分為東部、中部、西部3個地區，采用LMDI指數分解法分別計算出糧食生產虛擬水總量變化的4個驅動因素的貢獻值，然后根據貢獻值變化趨勢分析這4個驅動因素分別對東、中、西部3個地區糧食生產虛擬水變化的影響，接著再分別測算這3個地區糧食生產虛擬水同時受4個驅動因素的影響情況，最后對糧食生產和地區農業經濟政策制定以及水資源管理和如何建設節水型社會給出相關建議。

糧食安全和水資源安全是關系國計民生的重大問題，在全球化背景下，中國的糧食安全與水安全問題已成為熱點。虛擬水概念的出現為分析和研究水資源與糧食安全問題提供了新的思路[5]。基于目前已有的對虛擬水的研究文獻，筆者首先計算出我國東中西三大地帶五類主要糧食虛擬水總量，借助LMDI指數分解法對我國2005—2014年間東中西三大地帶的糧食生產虛擬水空間差異進行分解;然后使用geoda軟件算出了4個典型年的莫蘭指數，探討糧食虛擬水的空間變化。同時探究了糧食生產虛擬水和區域資源經濟要素的關系，旨在揭示我國糧食生產虛擬水經濟資源時空差異演變特征以及糧食生產虛擬水區域差異背后的農業集約化時空分布特征，為規劃不同地域的農業發展提供理論依據[6]。

1 數據來源

分解2005—2014年間糧食生產虛擬水的驅動因素。由于各地區情況不同，受多種地域因素的影響，將全國劃分為東部、中部、西部3個地區(表1)，然后計算3個地區的糧食生產虛擬水總量，并對其4個影響因素進行分解。

表1 中國三大地帶劃分

1.1 糧食生產虛擬水計算方法

依據國際貿易商品中的分類情況，將中國大陸地區31個省市區(港澳臺數據尚未收集)作為研究區域，研究31個省市區的5類主要糧食(稻谷、小麥、玉米、豆類、薯類)的糧食生產虛擬水。這五類糧食包括了《中國統計年鑒》上標注的主要糧食的所有種類，足以反映中國31省市區的糧食生產消費情況。各地區糧食生產虛擬水量計算所需的各類糧食生產虛擬水含量相關數據來自聯合國糧農組織FAOSTAT數據庫(表2)。一個地區的糧食生產虛擬水含量等于該地區各類糧食產量與單位糧食的虛擬水含量的乘積之和(圖1)。全國3個地區的糧食生產虛擬水總量在10年間都逐漸增長，趨勢也是近乎一致。其中，中部地區的糧食生產虛擬水量居于首位，其次是東部，西部的糧食生產虛擬水總量居最末位。2014年，中部地區糧食生產虛擬水總量為 3 706.344 89億m3，相比2005年總共增長 1 046.286 9億m3，東部地區增長了220.409 708億m3，西部地區增長了206.493 929億m3。3個地區較2005年分別增長了39.33%,11.9%,15.01%。根據圖2可以看出，2005—2014年間，3個地區糧食虛擬水消費量都很穩定，且有緩慢上升趨勢。

表2 中國主要糧食產品單位質量虛擬水含量 m3/kg

圖1 糧食生產虛擬水總量變化趨勢

圖2 糧食消費虛擬水消費變化趨勢

1.2 驅動因素分解的基礎數據來源

根據2006—2015年《中國統計年鑒》，得到全國31個省市區的5種糧食的產量、人口數、地區生產總值以及文中結構效應中的各地區糧食虛擬水消費量所涉及的各地區糧食消耗量。

2 模型與方法

根據LMDI指數分解法，將影響糧食生產虛擬水量變化的驅動因素分解為以下4種：結構效應、產量效應、經濟效應和人口效應，從這4個效應來分析3個地區糧食生產虛擬水總量在10年間的變化以及量化各地區對糧食的需求、糧食產量、經濟發展和人口規模這4個因素對糧食生產虛擬水量增長的影響。

綜上所述，構建糧食生產虛擬水總量模型表達式：

VW=∑QijWij

(1)

式中：VW為糧食生產虛擬水總量；i為省份；Qij為i省j產品的產量；Wij為j產品的單位虛擬水含量；

對式(1)進行分解得到式(2)：

VW=∑VWi/∑APVi×∑APVi/∑GDPi×∑GDPi/∑Pi×∑Pi

(2)

式中：APVi為i省糧食產量；GDPi為i省地區生產總值；Pi為i省人口數。

令X=∑VWi/∑APVi，Y=∑APVi/∑GDPi，Z=∑GDPi/∑Pi，P=∑Pi，則模型可簡化為式(3)：

VW=XYZP

(3)

式中：X為地區糧食虛擬水消費量；Y為地區糧食產量；Z為人均地區生產總值；P為常住人口數。

4種效應都以每一年的上一年作為基期做環比分析。運用LMDI指數分解法中的加和和分解方法，對表達式(3)分解可得：

ΔVW=VW(t)-VW(t-1)=Xeff+Yeff+

Zeff+Peff

(4)

其中：

(5)

(6)

(7)

(8)

式中：Xeff為結構效應，是指一定時間某地區對糧食虛擬水消費量，可以間接表示該地區人們對糧食的需求量對該地區糧食生產虛擬水總量的影響；Yeff為產量效應，是指糧食產量，糧食生產虛擬水總量是和糧食產量息息相關的，能側面反映我國糧食虛擬水的狀況；Zeff為經濟效應，指人均地區生產總值，可以反映地區經濟發展狀況，可以用來反映經濟發展對該地區糧食生產虛擬水總量的影響；Peff為人口效應，人口規模對一個地區的糧食消耗量有著極大影響，所以以各地區常住人口數來計算人口規模對地區糧食虛擬水總量的貢獻值。

各效應計算出的貢獻值若為正即表示該效應造成該地區糧食生產虛擬水總量增加；貢獻值若為負，則表示該效應對該地區糧食生產虛擬水總量提升的影響是負面的。

3 計算結果與分析

3.1 4個效應同時對糧食生產虛擬水量的影響差異分析

依據式(5)—式(8)，繪制出結構、產量、經濟以及人口這4個驅動因素對東、中、西部3個地區糧食生產虛擬水總量變動影響貢獻值的折線圖(圖3—圖5)，詳細結果見表3。這4個驅動因素分別對這3個地區的糧食生產虛擬水總量變化的貢獻值的趨勢趨同，只是在貢獻的具體數值上有一定的差別。經濟效應對糧食生產虛擬水量的變化起到明顯的拉動作用，而結構效應、產量效應和人口效應，對各地區糧食生產虛擬水量變化的影響稍小一些，但整體來看也是呈促進作用的。在這4個效應的共同影響下，西部地區2014年較2005年糧食生產虛擬水量共增加了206.494億m3。

根據圖3，東部地區糧食生產虛擬水總量受到經濟效應的拉動作用最大，結構效應和人口效應對東部地區的影響呈現一致的趨勢，在2005—2007年間及2009—2013年波動較大，且波動的趨勢是近乎一致的，產量效應對東部地區糧食生產虛擬水總量起到輕微的拉動作用，而在2008、2009和2013年呈現負值。根據圖4，經濟效應對中部地區糧食生產虛擬水量的拉動作用依舊顯著，其次是產量效應、人口效應和結構效應。根據圖5，人口效應對西部糧食生產虛擬水總量的貢獻值非常穩定沒有波動，而產量效應和結構效應在2006年呈相反趨勢，經濟效應仍然是影響該地區糧食生產虛擬水量的最大因素。

結合表3，4個效應對東、中、西部3個地區糧食生產虛擬水總量10年間的貢獻值從大到小排序均為經濟效應、產量效應、人口效應、結構效應。

圖3 4個效應對東部地區糧食虛擬水總量的影響

圖4 4個效應對中部地區糧食虛擬水總量的影響

圖5 4個效應對西部地區糧食虛擬水總量的影響

3.2 4個效應對東、中、西部地區的影響差異分析

綜合表3和圖6、圖7、圖8、圖9可以看出4個效應總體上對糧食生產虛擬水總量起到了正面影響，2005—2014年，3個地區在4種效應的影響下，東、中、西部糧食生產虛擬水總量累計分別增加了 2 316.82億m3，4 870.94億m3和2 267.21億m3。

結構效應和產量效應對東、中、西部的糧食生產虛擬水量影響程度曲線基本一致。2005—2006年、2009—2010年，由于需求減少，使得本該是正值的需求效應貢獻值降為負值，抑制了糧食生產虛擬水量的增長，在結構影響下的3個地區的糧食生產虛擬水量平均增加僅為54.997億m3、24.513億m3。2007—2008年、2012—2013年，由于產量減少，使得本該是正效應的產量變為負值，對糧食生產虛擬水量的增長起到了壓制作用，在產量影響下的東、中、西部地區的糧食生產虛擬水量平均增加僅為79.5億m3、31.343億m3。

表3 糧食虛擬水總量變動分解

圖6 結構效應對3個地區糧食生產虛擬水的影響

圖7 產量效應對3個地區糧食生產虛擬水的影響

圖8 經濟效應對3個地區糧食生產虛擬水的影響

圖9 人口效應對3個地區糧食生產虛擬水的影響

經濟效應對3個地區的糧食生產虛擬水量作用起到明顯的拉動作用，雖然存在波動，但經濟效應一直為正值，2005—2013年，在經濟效應影響下的3個地區的糧食生產虛擬水量平均增加2 627.507億m3。

3.3 空間全局空間自相關分析

筆者利用geoda軟件計算了2005—2014年中國31個省市糧食生產虛擬水的全局自相關莫蘭指數，空間權重W取常用的一階鄰近矩陣，結果通過了5%顯著性檢驗。本文選取2005、2008、2011、2014年4個典型年的全局莫蘭指數，在典型年中一直在0.4以上，并總體保持穩定的狀態，詳見圖10。

Moran散點圖中的第一、三象限代表空間相關性為正，第二、四象限代表空間相關性為負。由圖10可知：2005—2014年間，從散點圖可以看到絕大多數省份都處于第一或第三象限，這表明中國糧食用水量在空間上存在較強的正相關關系。隨著時間的推移，糧食生產虛擬水量的空間正相關性呈現“先增后減”的趨勢。這表明在中國經濟發展早期，各省的經濟發展及糧食生產虛擬水量之間存在著較強的關聯性；但隨著社會的發展，各省在經濟發展定位以及相關發展措施上“因地制宜”，因此對于糧食生產虛擬水量的需求也會不同，所以導致了糧食生產用水量的空間正相關性在2013年以后逐漸減弱[7]。

圖10 典型年份中國31省市區糧食生產虛擬水莫蘭指數

4 結論與建議

4.1 結論

根據以上計算結果得出以下結論：

(1) 4個效應對東、中、西部3個地區糧食生產虛擬水總量的貢獻值從2005到2014年呈現的趨勢基本是一致的，按貢獻值從大到小依次為經濟效應、產量效應、人口效應、需求效應。3個地區糧食生產虛擬水總量提升主要是受到經濟效應和產量效應的影響，其中經濟效應的拉動作用尤為顯著。

(2) 產量效應和需求效應對東、中、西部地區糧食生產虛擬水總量的影響逐年變化趨勢是基本趨同的；除此之外經濟效應對東、中、西部糧食生產虛擬水總量增長的推動作用很明顯，其中東、中部地區受到經濟效應的拉動作用較西部地區大，西部地區受到的拉動作用相比較小；人口效應整體而言對東、中、西部地區糧食生產虛擬水總量起到拉動作用，其中西部地區糧食生產虛擬水受到的拉動作用最明顯而且非常穩定，東、中部地區在2005—2007年受到的影響波動較大，尤其是中部地區。但從2008年開始，人口效應對3個地區的糧食生產虛擬水總量的貢獻量變化趨勢和具體貢獻值都開始逐漸接近，雖然有小幅的波動但總體來講還是平穩發展的。

4.2 建議

為了節約糧食生產用水，打造節水型社會，需要對糧食生產進行調節。首先要根據各地的消費量和消費結構來將各地區糧食生產的種類合理分布且將產量控制在適度的范圍內；其次在糧食生產過程中也要重視水資源節約問題，加大科技投資力度，積極推廣先進的糧食生產技術，盡可能減少農業用水浪費，使其達到帕累托最優[8]。在關注經濟增長的同時，科技的進步同樣不容忽視，提高科技投資，促進糧食種植加工節水技術的發展，同樣產量的糧食所耗費的水資源就會相應減少，隨即抑制產量效應對東、中、西部地區糧食生產虛擬水總量的拉動作用；根據各地區糧食需求合理調整糧食的生產量和生產結構，使其能滿足人們的糧食剛需和加工出口需要而不造成浪費；經濟增長不管從整體還是單個地區來看都對糧食生產虛擬水總量起到了很大的推動作用，所以在發展經濟的同時不能忽視節約水資源的重要性，必須加緊建設節水型社會，守住“三條紅線”，明確水資源管理的主要目標，實行最嚴格的水資源管理制度，在大力發展經濟的同時提高水資源的利用效率，推進可持續發展[9]；在制定不同地區經濟發展和水資源管理的政策方面，應該意識到一味追求經濟增長的發展模式是不符合綠色持續發展理念的，需要提高水資源的利用效率，完善各地區水資源管理制度、提升各地區水土資源單位面積產量[10]。與此同時，合理控制各地區人口數量，滿足人們對除了五大主要糧食以外其他替代品食物的需求，可以有效抑制糧食用水的增長，促進經濟協調持續發展。