2000-2017年中國農村水資源貧困與經濟貧困的耦合協調狀態及其影響因素

茍凱歌, 蔣 輝, 劉兆陽

(吉首大學 鄉村振興戰略研究中心 湖南 吉首 416 000)

水資源貧困與經濟貧困存在天然的內在聯系，中國農村水資源貧困與經濟貧困耦合度很高，提高水資源的利用效率，加強水資源的可持續管理，提升水資源的經濟效益對解決貧困問題，促進經濟社會的發展有重要的意義。中國的人均水資源擁有量只有世界平均水平的25%，是全球人均水資源最貧乏的國家之一。水資源的貧困在很大程度上影響了經濟社會發展，在一些水資源極度貧困的地區尤其如此。雖然中國農村的反貧困工作上取得了歷史性突破，但絕對貧困與相對貧困依然是今后需要面臨的長期性問題。水資源的匱乏，農村水資源貧困是制約農村發展以及反貧困工作的巨大障礙。同時，由于城市化快速推進，農村面源污染嚴重，加上農村用水技術落后，用水效率不高，使得原本的農村水資源貧困問題更是“雪上加霜”，農村經濟發展面臨的挑戰依然嚴峻。因此，正確認識農村水資源貧困與經濟貧困的相互作用關系，可以有效實現水資源的可持續管理，提高水資源的利用效率和經濟效益，從而找到一條協同減緩水資源貧困與經濟貧困的良性發展路徑。

近年來，水貧困評價指數(water poverty index，WPI)用于衡量水資源貧困程度得到普遍認可[1-5]。中國學者的研究集中于水資源貧困的現狀、地區差異以及發展趨勢等方面[2-3,5-8]。并將水貧困理論應用于農村生產活動中，不僅豐富和發展了水貧困理論，更為解決農村水資源可持續性問題提供了新的思路。學者們或構建水資源支撐指數(WSPI)來描述水資源短缺程度，探討水資源條件對區域社會經濟發展的支撐能力以及中國水資源支撐能力空間格局，或對中國31個省(市、區)農村地區的水貧困與經濟貧困進行評價，驗證了31個省(市、區)農村水貧困與經濟貧困之間存在共生關系[5]，或建立WPI-EPI模型，從時序、空間分異兩個角度對水貧困與經濟貧困進行測度和研究[2]。《國家農業節水綱要(2012—2020年)》提出農村水資源的供需矛盾依舊是制約農村經濟快速發展的瓶頸，隨著中國城鎮化進程加快、產業結構升級，農村耕地面積開始減少，農村用水量受到顯著影響，農民為追求利潤最大化，優化農作物種植結構或變動農產品價格，使得農村地區水資源與經濟協調發展的壓力升級；同時，國家加大農林水支出力度，為推動農村經濟快速發展、提高農村用水效率起到積極作用。

本研究以中國31個省(市、區)為研究對象，在借鑒前人有關水資源貧困和經濟貧困耦合協調研究成果的基礎上，構建適用于中國國情的農村水資源貧困和經濟貧困的評價指標體系，計算農村水資源貧困指數與經濟貧困指數，運用系統耦合協調度模型，測算出農村水資源貧困指數和經濟貧困指數的耦合度和耦合協調度，并運用空間杜賓模型找出影響耦合協調的重要因素，旨在為中國減輕農村水貧困與經濟貧困提供理論依據和政策啟示。

1 數據來源、研究方法和指標體系

1.1 數據來源

本文數據主要構建包括人均水資源量、節水灌溉類機械擁有量、化肥施用量等16個指標在內的農村水資源貧困評價指標體系所需要的數據，和構建包括農村居民家庭人均純收入、農村居民家庭恩格爾系數、每千農村人口鄉鎮衛生院人員數等14個指標在內的農村經濟貧困評價指標體系所需要的數據，相關數據為中國31省(市、區)2000—2017年共18 a的數據。數據主要通過官方公布的《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國水利統計年鑒》《中國經濟社會發展年鑒數據》《中國財政年鑒》《中國衛生和計劃生育統計年鑒》和《中國人口和就業統計年鑒》等收集整理。部分缺失數據采用周圍地區近似替代法、臨近年份插值法，Spssau回歸估計法得到，以求數據的完整性和可靠性。

1.2 研究方法

1.2.1 水貧困測度模型 水貧困指數(WPI)是定量評價一個國家或地區相對缺水程度的一組綜合性指標，可以反映一個地區水資源實際情況，以及工程、管理、經濟、人類福利與環境狀況。相關測度模型為：

WPI=wrR+waA+wcC+wuU+weE

(1)

在實際應用過程中，由于原始數據存在數量級間的差距，因此在計算過程中，對原始數據取其對數，然后進行無量綱化處理，本文無量綱化處理方法采用極值法，其中，對數值越低水貧困(或經濟貧困)越深的指標帶入正向指標計算公式，反之帶入負向指標計算公式。

正向指標計算公式：

(2)

負向指標計算公式：

(3)

1.2.2 經濟貧困測度模型 經濟貧困是一個與發展環境、權利、機會、自然資源稟賦、經濟水平緊密相關的綜合現象，采用EPI方法更能客觀全面反映出經濟貧困的真實內涵，其測度模型為：

EPI=wiI+weE+wdD+whH+wvV+wsS

(4)

1.2.3 主客觀綜合賦權法 在本文中，主觀賦權法選用層次分析法，客觀賦權法選用熵值法。層次分析法主要是根據專家知識和已有經驗來確定指標權重，具有比較大的主觀性和隨意性；基于調查數據和一定的數學模型，通過計算確定指標的重要程度，熵值法有很強的數理依據，卻忽視了評價人員的經驗。本文將兩種賦權方法結合起來，克服單一賦權法的不足，使指標賦權更加客觀、準確。借鑒Komnenic等[6]研究，其計算公式為：

(5)

參考張海濤等[7]關于主客觀權重的研究,本文將采用α=0.3，β=0.7來計算綜合權重。

1.2.4 水資源貧困與農村經濟貧困的耦合協調度模型 考慮到水資源貧困與經濟貧困的開放性、非平衡性和非線性特征，對二者的耦合程度測量主要借鑒現有成熟的方法，具體計算公式如下：

(6)

T=aWPI+bEPI

(7)

(8)

式中：C為水資源貧困與經濟貧困耦合度,取值[0,1]。C越大，表明水資源貧困與經濟貧困耦合度越高；WPI是水資源貧困指數；EPI是經濟貧困指數；a，b為待定系數，參考孫才志等[8]關于耦合度模型的研究，本文認為解決水資源貧困問題和經濟貧困問題同等重要，因此令a=b=0.5；k為調節系數，為增加區分度，令k=2；D為農村水資源貧困與經濟貧困的耦合協調度，D取值[0,1]，D越大，表明水資源貧困與經濟貧困耦合協調度越高。

1.2.5 農村水資源貧困經濟貧困的耦合類型和耦合協調類型劃分 本文參照Shi Tao等[9]關于耦合度與耦合協調度的研究成果，將耦合度分為4類；本文根據Sullivan等[10]關于耦合協調度的研究將耦合協調度分為4類(表1—2)。

表1 耦合類型劃分及判斷標準

表2 耦合協調類型劃分及判斷標準

1.2.6 耦合協調度的空間相關性檢驗 利用莫蘭指數(Moran’sI)可以表明水資源貧困與經濟貧困的耦合協調度的空間相關性，測度模型如下：

(9)

1.2.7 空間杜賓面板數據模型 構建空間面板數據模型可以分析影響農村水資源貧困與經濟貧困的耦合協調程度的重要因素，以揭示耦合協調程度時空變化差異的成因。而由Elhorst首次提出的空間杜賓面板數據模型(SDM)，在空間滯后面板數據模型和空間誤差面板數據模型的基礎上引入被解釋變量和解釋變量的空間滯后項，可以更好的估計基于面板數據測得的空間效應。

Y=ρWY+β1X+β2WX+ε

(10)

式中：Y為省(市、區)農村水資源貧困與經濟貧困的耦合協調度;WY是Y的空間滯后項;ρ用來衡量Y的溢出效應;X為一系列影響耦合協調度的因素，當β1反映X對Y的影響程度;WX是解釋變量X的空間滯后項，β2用來衡量鄰近省級區域的解釋變量X對本省級區域Y的空間影響程度;ε是隨機誤差項向量;λ是空間誤差相關系數。

1.3 指標體系構建

1.3.1 水資源貧困評價指標體系構建及權重確定 本文主要通過構建水資源貧困評價指標體系，來探討農村水資源使用與可持續發展的協調關系。已有學者針對WPI模型構建了一套完整的評價指標體系，水資源貧困評價體系包括了由資源、設施、能力、使用和環境5個子系統的系列變量組成的指標[8]。水資源狀況是指可以被利用的地表及地下水資源量及其可靠性或可變性；設施狀況指自來水灌溉的普及率，節水、用水的設施水平，反映社會大眾接近清潔水源的程度以及用水的安全性；利用能力考慮農村居民經濟能力對水行業的影響；使用效率綜合反映生活和農業各部門的用水效率；環境狀況反映與水資源管理相關的環境狀況。結合中國農村生產實際情況，在現有的農村水貧困指標體系上增添或刪減子系統指標。運用層次分析法(根據專家知識和已有經驗來確定指標權重)和熵值法(基于調查數據和一定的數學模型，通過計算確定指標權重)求得各評價指標的主觀權重和客觀權重，采用主客觀綜合賦權法求得綜合權重(表3)。

1.3.2 經濟貧困評價指標體系的構建及權重確定 經濟貧困指標體系(EPI)主要由收入水平、支出水平、教育水平、醫療衛生、發展環境、家庭及就業6個子系統系列變量指標組成。在具體指標確定上，運用歷史文獻統計法，得到使用最頻繁且相對有效的指標，結合中國31個省(市、區)農村實際情況，構建適合精準測度31個省(市、區)農村地區經濟情況的EPI體系，以滿足長期分析需要[11]。

在經濟貧困指標體系中，收入水平由農村居民家庭人均純收入來表征；支出水平由農村家庭人均消費性支出與農村居民家庭恩格爾系數來表征；教育水平主要用農村普通高中畢業生數、農村人口文盲率與農村人均教育經費來表征；醫療衛生的指標為每千農村人口鄉鎮衛生院人員數、鄉鎮醫院床位數和鄉鎮衛生院數；發展環境的指標為農作物社會救濟費、農作物受災面積、農作物自然災害救濟費、通有線電視村比重、通自來水村比重和通公共交通農村比重。家庭及就業由第一產業從業人員占全社會從業人員比重與農村平均家庭戶規模來表征。運用層次分析法(根據專家知識和已有經驗來確定指標權重)和熵值法(基于調查數據和一定的數學模型，通過計算確定指標權重)求得各評價指標的主觀權重和客觀權重，采用主客觀綜合賦權法求得綜合權重(表4)。

表3 中國省域農村水貧困評價指標體系及指標權重

表4 中國省域經濟貧困評價指標體系及指標權重

1.3.3 解釋變量說明 農村水資源貧困與經濟貧困的相互作用的復雜性決定了二者的耦合協調受多種因素影響。從外部因素來看，國家對于農林水事務的財政支出是二者協調發展的調控推手，對于提高農村用水效率、改善農村基礎設施等具有正向作用；城鎮化進程加快對解決農村剩余勞動力問題，進而提高農民經濟收益，拉動農村現代化發展，繁榮農村經濟具有重要意義。從內部因素來看，農作物是農村生產與農民增收的重要經濟紐帶，農產品價格的大幅度變動，或不考慮當地實際情況，過度增加農作物種植面積，會損壞糧食安全，進而負向影響農民收入；產業結構優化對于加快當地經濟快速發展，以及實現水資源優化配置都有重要意義。各解釋變量如下：

(1) 城鎮化率X1。Sun[12]提出城鎮化率不斷增加，城鎮人口增加，城市用地規模擴大，導致耕地面積減少，進而影響農村用水。

(2) 農作物種植結構X2。該指標是指實際播種或移植有農作物的面積。王潔萍等[13]認為農作物在種植全過程中要消耗水資源，農作物播種面積的增加，會負向影響農村用水效率。借鑒王潔萍的做法，采用糧食作物播種面積比重來表示。

(3) 農產品價格X3。Ritu等[14]認為農民在追求利潤最大化的驅動下，農產品價格是影響農民生產活動成本和預期收益，從而影響農民對水資源及其他要素的使用及種植方式的確定。

(4) 產業結構X4。借鑒栗清亞等[15]的研究，產業結構調整會影響農村用水量和用水結構，有利于節約農村水資源。Peneder M[16]認為提高產業結構合理化，促進農村人口向第二、三產業轉移就業，促進轉移人口的收入增長，有助于提高農村經濟發展。具體計算指標為(二、三產業增加值)/GDP。

(5) 中國財政農林水事務支出X5。Ramakumar R[17]提出農林水事務支出是政府增加農業投入，保護農村發展的有效手段，推動農村經濟快速發展。

綜上所述，借鑒以上學者研究經驗，考慮到全國性數據的可獲得性，最終決定采用城鎮化率、農作物種植結構、農產品價格、產業結構以及中國財政農林水事務支出作為農村水資源貧困與經濟貧困耦合協調發展的影響因素。

2 模型結果與分析

為避免周期性波動，本文將研究的時間單元及相應的計算結果劃分為2000—2004，2005—2008，2009—2013，2014—2017年4個時間段。將各子系統權重置入WPI，EPI模型，得到中國農村水資源貧困指數WPI和經濟貧困指數EPI,利用雙系統耦合模型得到各個時間段的耦合度和耦合協調度的均值。根據本研究對2000—2017年的4個研究單元，結合耦合度和耦合協調度計算結果及其分類標準，得到中國農村水貧困和經濟貧困耦合特征及其時空演化趨勢。

2.1 農村水資源貧困與經濟貧困耦合度較高，且呈現上升趨勢

整體來看，2000—2017年，31個省(市、區)水資源貧困與經濟貧困耦合度呈上升趨勢，雖然在2009—2013年有小幅下降，但在考察的18個年份間均達到中度耦合，且后3個時期均高于基期(2000—2004年)水平(表5)。

2000—2004年，有21個省(市、區)的農村水資源貧困與經濟貧困耦合度超過平均水平，主要分布于北部和西部地區，有27個省(市、區)呈高度耦合狀態；2005—2008年，共有28個省(市、區)的耦合度高于平均水平；2009—2013年，共有28個省(市、區)農村水貧困與經濟貧困耦合度超過平均水平，呈東多西少分布；2014—2017年，共有28個省(市、區)的耦合度高于平均水平，與2000—2004年相比，河北、遼寧、浙江、福建、山西、海南、湖南、湖北、寧夏等18個省(市、區)農村水資源貧困與經濟貧困的耦合度僅出現0～0.020范圍內的微小變動。至2017年，除北京、天津、上海3個省(市、區)，其余省(市、區)耦合度均在0.800以上。表明水資源貧困與經濟貧困二者間存在較強的相互關聯性，改善農村水資源貧困能夠有效促進農村貧困的緩解，且作用強度較大。

表5 中國31個省(市、區)農村31個省份農村水資源貧困與農村經濟貧困耦合度

2.2 中國的農村水資源貧困與經濟貧困的耦合協調度均為中度協調水平

由表6可以看出，2000—2017年，中國31個省(市、區)農村水資源貧困與經濟貧困的耦合協調度均處于0.500～0.790之間，表明中國各省(市、區)耦合協調度均為中度耦合協調型。從時間跨度上來看，整體耦合協調度沒有明顯變化，除內蒙古、青海和陜西3省，北方其余各省(市、區)耦合協調度僅在0.001～0.023范圍內微增，提升度普遍低于南方地區?？臻g差異上，中國農村水資源貧困與經濟貧困的耦合協調度相對較高的地區主要集中在東北和西南地區，東南地區協調度相對較低。

耦合度反應了農村水資源貧困與經濟貧困之間相互影響的強弱程度，耦合協調度則較全面的表達了二者相互作用過程中良性耦合程度的大小，體現了協調狀況的好壞，可以反映出二者是在高水平上相互促進還是在低水平上相互制約；耦合協調度是由耦合度與耦合協調發展水平共同決定的，因耦合度變動幅度不明顯，所以農村水資源貧困與經濟貧困的協調發展水平成為影響耦合協調度的最終決定性因素，決定了耦合協調度的高低。研究表明，2000—2017年，可能主要因為近年來南水北調工程、西部大開發戰略、鄉村振興戰略的實施，一定程度上緩解了部分西部地區農村水資源匱乏的情況，同時也推動了西部地區經濟社會快速發展，國家水利發展迅速，中國省級層面農村水資源配置水平與經濟發展水平已經形成較強的協調態勢，二者存在明顯的共生關系，緩解水資源匱乏可以有效減緩經濟貧困的程度(表6)。

表6 中國31個省(市、區)農村水資源貧困與農村經濟貧困耦合協調度

2.3 中國農村水資源貧困與農村經濟貧困的耦合協調度在空間上正向相關

由表7可知，所有年份的Moran’sI值均大于零且Z檢驗顯著,在90%以上的水平，這表明中國農村水資源貧困與經濟貧困的耦合協調度在空間上具有明顯的正自相關關系，在空間上呈集聚分布態勢，農村水資源貧困與經濟貧困的協調發展水平不但與自身因素有關，同時亦與周圍地區存在空間依賴性。由表7第二列可以看出，Moran’sI值從2000年的0.245降至2008年的0.187，在2017年達到最高值(0.456)，隨著時間的推移，耦合協調度的空間分布的相關性先減弱后升高。

表7 各省級區域農村水資源貧困與農村經濟貧困耦合協調度的Moran’s I指數及其顯著性

2.4 中國農村水資源貧困與經濟貧困耦合協調度的影響因素分析

本文選取了城鎮化率、糧食作物播種面積比重、農產品價格、產業結構以及中國財政農林水事務支出5個要素入手，來探究其對農村水資源貧困與農村經濟貧困的耦合協調發展的作用程度?？臻g杜賓面板數據模型檢驗包含Wald檢驗和LR檢驗，借鑒鮑超等[18]的研究，本文采用LR檢驗來判斷SDM是否可以簡化成SLM或SEM。LR檢驗結果分別為3.097，110.065，分別在10%和1%的水平上顯著，即SDM不適合簡化為SLM與SEM。

(1) 空間效應分析。從整體來看，空間杜賓模型的 達到了0.935，顯示模型的整體擬合程度較高，解釋變量與被解釋變量之間有較好的擬合關系，能夠較全面的表征二者之間的關系?？臻g自回歸系數Rho為-0.025 3，在1%顯著水平上顯著，表明耦合協調程度存在空間溢出效應，一個省級區域農村水資源貧困與農村經濟貧困耦合協調度的改變將負向影響相鄰省(市、區)，使相鄰省級區域的耦合協調度相應降低。

在模型結果中，回歸系數的顯著性檢驗表明，各省(市、區)農村水資源與農村經濟的耦合協調度不同程度的受到當地農產品價格X3，產業結構X4，財政農林水事務支出X5這5個指標的影響，而城鎮失業率X1，糧食作物播種面積比重X2對耦合協調度影響不明顯。從影響顯著的3個指標的回歸系數值來看，農產品價格X3，產業結構X4的回歸系數分別為-0.011 5，-0.083 3，即負向影響；而財政農林水事務支出X5的回歸系數為0.028 8，對耦合協調度產生正向影響。城鎮化率X1，產業結構X4與財政農林水事務支出X5這3個解釋變量的空間滯后項系數為-0.019 9，0.037 8，-0.004 1，均在1%水平上顯著，反映出相鄰省(市、區)城鎮失業率、產業結構與國家對當地農林水的財政支出的改變會影響到本省級區域農村水資源貧困與農村經濟貧困的耦合協調度(表8)。

表8 空間杜賓面板數據模型回歸估計結果

(2) 影響因素分析。為了能夠對空間杜賓面板數據模型回歸系數進行合理的解釋，勒薩熱和佩斯提出了空間回歸模型偏微分方法，由直接效應、間接效應來反映解釋變量X與被解釋變量Y之間的相互關系(如表9所示)。

財政農林水事務支出X5的直接效應與間接效應分別在10%與1%的水平上顯著，系數分別為0.032 0，-0.003 3，表明該指標對當地省級區域以及鄰近省級區域的農村水資源貧困與農村經濟貧困耦合協調度均產生影響，各省級區域國家財政農林水事務支出提高1%該省(市、區)的農村水資源貧困與農村經濟貧困耦合協調度提高0.032%，同時鄰近省(市、區)降低0.003 3%。

表9 各解釋變量對協調度的效應

農產品價格X3和產業結構X4這兩個指標的直接效應顯著而間接效應不顯著。農產品價格X3，產業結構X4的直接效應系數分別為-0.128 1，-0.926 0，分別在1%和5%的水平上顯著，而間接效應不顯著，表明農產品價格的提升和二三產業占比的提升會負向影響該省(市、區)的農村水資源貧困與農村經濟貧困耦合協調度，但對鄰近省(市、區)無影響。

總體上看，財政農林水事務支出X5具有較為顯著的直接效應與間接效應，是影響農村水資源貧困與農村經濟貧困耦合協調度的重要因素。

3 結論與建議

本研究運用耦合協調度模型探討了2000—2017年中國內陸31個省(市、區)農村水資源貧困與經濟貧困的時空分異演變趨勢，得到以下主要結論：

(1) 相互影響明顯。中國水資源貧困與經濟貧困的耦合度基本趨于穩定，均處于高度耦合狀態。這說明，目前中國農村水資源可用程度與農村經濟發展水平之間存在明顯的相互依存、彼此影響的關系。即農村水資源匱乏的地區極易產生經濟貧困，反之，經濟貧困地區也更容易出現農村水資源貧困的現象。

(2) 呈現協調互動態勢。協調發展程度表現為中度協調。這意味著一個地區的農村水資源貧困得到改善時，其經濟貧困問題也會得到相應改善，同樣，當一個地區經濟得到發展的同時，其水資源貧困現象也會得到一定改善，二者呈現出共同發展的良性態勢。其中，東部沿海地區的江蘇、浙江、福建和廣東，中部地區的湖南省等幾個省(市、區)的耦合協調度最高，這可能主要因為上述省(市、區)先天水資源條件較好，且水利事業發展迅速。相比之下，廣大西部地區的耦合協調度相對較低，但隨著近年來南水北調工程、西部大開發戰略、鄉村振興戰略的實施在一定程度上緩解了部分地區農村水資源匱乏的情況，同時也推動了西部地區經濟社會快速發展，從而縮小了這些地區與沿海發達地區在農村用水和經濟發展方面的差距。

(3) 耦合協調發展過程中的Moran’sI值均在90%顯著水平下通過檢驗，在空間格局上具有正向空間自相關性。在分析影響因素時，空間計量模型與基準面板數據回歸模型相比，考慮到空間滯后與空間誤差項的綜合作用，可以更準確的提取出耦合協調度影響因素，且空間杜賓模型對其模擬最優。

(4) 協調發展水平存在顯著的負向溢出效應。相鄰省(市、區)協調發展程度的提升會扼制本省(市、區)協調協調水平發展。財政農林水事務支出對各省級區域農村水資源與農村經濟協調發展水平具有正向促進作用，農產品價格、二三產業比重過大則不利于農村水資源與農村經濟協調發展。合理調整農產品價格、發揮產業集聚效應、增加國家財政對于農林水事務支出對于實現農村水資源與農村經濟協調發展具有重要意義。

基于以上結論，為推動中國農村水資源貧困與經濟貧困的耦合協調發展，應從市場角度出發，合理調整農產品價格。國家農業相關部門應制定農產品相關的政策與措施，避免農產品壟斷現象，加大技術投入，使農業進入技術化與規?；猿质袌龌母?，基于科技進步的結構優化，加強地區間分工與合作，可使農村富余勞動力轉移力度不斷加大，促進產業升級。國家應加大或維持對農村原有的財政支持力度，同時要不斷優化和完善經濟政策工具，充分發揮政府和市場在資源配置中的調節作用，確保農村水資源的合理使用。