水資源短缺狀況及其對農業生產影響的實證研究

李玉敏, 王金霞

(中國科學院地理科學與資源研究所農業政策研究中心,北京 100101)

水資源短缺正在威脅著我國的資源基礎以及農業生產[1-2]。我國水資源總量豐富,但是人均水平偏低。2011年全國水資源總量為2.3萬億m3,位居世界第6位,但是人均擁有的水資源量僅為1 698 m3,不足世界人均水平的1/4[3],而海河流域的人均水資源量僅為335 m3,其中北京地區的人均水資源量只有114 m3[4-5]。研究表明,過去的20多年,海河、黃河、淮河和遼河的地表徑流分別減少了41%、15%、15%和9%[6-7]。隨著地表水供給的減少,部門間用水的競爭程度也在日益加劇。1949年新中國成立初期,我國農業部門的用水比例高達97%,而到了2011年,農業用水的比例僅為61%,非農部門的用水比例已經達到39%,農業部門用水面臨的壓力越來越大,這將成為威脅中國糧食安全的最主要因素[3,8-10]。

國內外有關水資源短缺的研究大多數是從資源使用量與資源存量之間關系的角度進行的,大部分集中在對水資源短缺的定性分析方面[11-14],很少有研究基于大規模實地調研定量分析水資源短缺狀況對農業生產造成的影響。那么,水資源究竟會對我國農業生產造成什么影響?哪些作物的單產會受到影響?影響有多大?水資源對作物種植結構的影響如何?為了回答這些問題,本文將根據大規模實地調查的數據,在對我國水資源短缺狀況了解的基礎上,通過建立計量經濟學模型來定量分析水資源短缺狀況對農業生產(主要是作物單產和作物種植結構)的影響。

1 數據來源

分析所用的數據來自三次大規模的實地調查。第一次是于2004年底在北方6個省份開展的北方水資源用水狀況調查,這6個省份分別為河南、河北、陜西、山西、內蒙古和遼寧。在這6個省份中,共隨機選取了50個縣中的401個村。在這次調查中，調查人員將每個省的所有縣按照灌溉面積的比例高低分為嚴重缺水、部分缺水和不缺水3種類型,然后在每類縣內再隨機選取樣本村。第二次是在2005年底開展的對寧夏、河南和河北三省的農村水管理制度的調查。這次調查在寧夏共選擇了位于青銅峽灌區和衛寧灌區的5個縣,并在這5個縣中隨機選取了32個村。河南按照上、中、下游的水系選擇了6個縣中的21個村。按照水資源的稀缺程度,選擇了河北3個縣的24個村。最后一次調查是2006年初開展的對甘肅、湖北和湖南省的用水者協會調查。在這3個省份中,根據灌區的上、中、下游隨機選取了7個縣的60個村。這三次調查共收集了538個村1995年和2004年的調查資料。

這三次調查采用的方式主要是面對面的訪談形式,問卷的調查對象為村領導,主要是訪問那些對樣本村的自然資源利用和農業生產非常了解的村長、書記或村會計。調查不僅收集了不同時期水資源短缺狀況,而且還收集了不同時期村里不同作物的種植面積、單產及相關的社會經濟狀況(如耕地面積、人口、非農就業、教育水平及交通條件等)和自然條件(如土壤類型)等特征。每次調查都收集了兩個時期的數據,第一個時期為1995年,第二個時期為2004年(如第一次調查)和2005年(第二和第三次調查)。分析中,將2004年和2005年作為一個時期分析,也就是分析中統稱為1995—2005年。在水資源短缺對小麥和玉米單產影響的分析中,選擇了兩年都種植小麥或玉米的樣本村構成面板數據。這樣,使用兩年都種植小麥的樣本村的數量為680個,每年為340個；對于玉米,兩年的樣本村數量為908個,每年為454個。

2 水資源短缺的總體狀況及區域間的差異

調查表明,我國的水資源短缺狀況不容樂觀,尤其在北方流域表現尤為突出。總體來看,2005年有70%的村反映他們在用水方面存在短缺問題,而且水資源短缺已經影響到他們的農業生產(圖1)。也就是說不存在水資源短缺的村僅占全部樣本的30%。從區域來看,北方流域(如海河、黃河和松遼流域)的水資源短缺狀況顯著高于南方流域(如長江流域)。2005年,北方流域中存在水資源短缺的村比例高于70%,甚至接近80%(如海河流域);而南方流域大約一半的村存在水資源短缺問題。

圖1 2005年水資源短缺的村所占比例

3 水資源短缺狀況對作物單產的影響

3.1 描述性統計分析

調研結果表明,水資源短缺與作物單產表現出負相關關系。根據水資源的短缺狀況,筆者在分析中將樣本村分為水資源短缺和不短缺兩類。如果比較在兩類不同村中的作物單產,不難發現,相對于水資源較豐富、不存在水資源短缺狀況的那些村的作物單產較高,在水資源短缺村的作物單產都普遍較低。例如,水資源短缺村的玉米單產為5 355 kg/hm2,比不存在水資源短缺村的玉米單產低9%(表1)。同樣,兩類村之間小麥單產的差別為11%。

表1 水資源短缺對作物單產的影響 kg/hm2

注：數據來源于中國科學院農業政策研究中心調查資料。

3.2 計量經濟學模型設定

因為影響作物單產的因素很多,為了控制這些因素的影響,并深入分析水資源短缺狀況對作物單產的影響,根據相關的經濟學理論,筆者運用1995年和2005年的調查數據建立了如下的計量經濟學模型:

Ykit=α+βWit+δZit+ηNit+γTit+φDit+εkit

(1)

式中:Ykit為t時期i村k作物的單位面積產量,主要包括小麥和玉米兩種作物；i為某個村；k為作物類型；t為時期(1995年和2004年)；Wit為t時期i村的水資源短缺狀況，是解釋變量；Zit為t時期i村的社會經濟特征；Nit為t時期i村的自然條件特征，主要包括坡度和土壤類型；Tit為時間虛變量，用1995年和2005年代表；Dit為地區虛變量；α,β，δ，η，γ,φ均為待估參數；εkit為隨機擾動項。

模型中，Zit為t時期i村的社會經濟特征，筆者選擇農戶規模、人均耕地面積、非農就業勞動力比例以及教育水平、市場發育狀況等作為反映社會經濟狀況的主要指標。農戶規模是指戶均人口，由全村總人口數除以總戶數所得。人均耕地面積由村耕地面積除以總人口所得。非農就業勞動力比例是由非農就業人口數除以總勞動力數，其中的非農就業勞動力包括到外地打工、在本村打工以及到外村打工的總人數。教育水平由小學及以上文化程度勞動力占勞動力總數的比例代表，該比例越高，表明該村的教育水平越高。用村委會到縣政府的距離(公里)來代表市場發育狀況，村委會到縣政府距離越近，代表該村的市場條件越好。Nit為t時期i村的自然條件特征，主要包括坡度和土壤類型。因為所涉及的樣本村中，沙土的比例全為0，所以，筆者以黏土為參照，使用壤土比例表示土壤類型。

在以上的單產模型中，其中的小麥是選擇兩年都種植小麥的村(340個村、共計680個觀察值)為樣本村，構成規范的面板數據，在模型中，加入了時間虛變量和地區虛變量來控制技術進步和地區間差異對作物單產的影響。與小麥類似，選擇2年都種植玉米的村(454個村、共計908個觀察值)為樣本村，構成規范的面板數據，同樣的，在模型中也加入了時間虛變量和地區虛變量。

3.3 計量估計結果

利用所建立的計量經濟學模型，分析水資源短缺狀況對作物單產的影響計量估計,結果見表2。由表2可知，小麥、玉米回歸結果的R2值分別為0.16和0.24,對于面板數據來說,模型具有較好的擬合度。很多控制變量估計結果統計檢驗顯著,系數的符號也符合預期。例如,在小麥和玉米單產模型中,非農就業勞動比例對小麥、玉米單產的影響都達到顯著且符號為負,說明非農勞動力比例越高,小麥和玉米的單產就會越低。坡度對小麥和玉米的影響都顯著為負,說明越是坡度大的地區,小麥和玉米的單產就會越低,這符合研究的預期。另外，還可以看到,時間虛變量對兩種作物單產的影響都顯著,并且符號全為正,說明隨著時間的推移,由于技術進步、投入的變化等其他因素,小麥和玉米的單產都在提高。

表2 水資源短缺狀況對作物單產影響的計量估計結果

注: 1.“*”,“ **”和“ ***”分別代表10%,5%和1%的顯著性水平;2.括號內的數值是t統計的絕對值。

與描述性統計分析的結果一致,小麥和玉米的計量估計結果表明,水資源短缺對小麥和玉米的單產有顯著的負影響。從表2可以看出,水資源短缺狀況對小麥和玉米單產都有顯著的影響,且符號為負,說明水資源短缺對這兩種作物單產有顯著的負影響。模型估計結果表明,如果水資源變得短缺,小麥的單產會減少274.9 kg/hm2,而玉米的單產則會減少263.4 kg/hm2。

4 水資源短缺對作物種植結構的影響

4.1 描述性統計分析

水資源短缺狀況也可能影響到作物的種植結構。總體來看,如果水資源供給狀況良好,不存在短缺狀況,那么農民就更傾向于種植需水量較多的作物,尤其是會顯著擴大水稻的種植面積。例如,如果水資源不短缺,水稻占作物播種面積的比例高達13%,而在水資源短缺村,水稻的種植面積比例僅為8%,比不短缺村的種植面積比例低5個百分點(表3)。除了水稻外,如果水資源供給不足,棉花的種植面積比例也會稍低一些(低1個百分點)。相對于水稻和棉花,玉米反而在水資源短缺村種植面積比例更大一些(高3個百分點),這說明玉米是對灌溉供水依賴性較弱的作物。另外,無論是在水資源短缺狀況還是在不短缺狀況下,小麥的種植面積比例都為27%,這說明從描述性統計分析看,小麥的種植可能不會顯著受到水資源短缺狀況的影響。

表3 水資源短缺對作物種植結構的影響

注：數據來源于中國科學院農業政策研究中心調查資料。

4.2 模型設定

為了分析水資源短缺狀況對作物種植結構的影響,根據相關的經濟學理論,建立如下的計量經濟學模型:

Ckit=α+βWit+δZit++ηNit+φDit+εkit

(2)

式中：i為某個村；k為作物類型；t為時期(1995年和2005年)；Ckit為作物種植結構,是指t時期i村的作物k的播種面積占總播種面積的比例,主要包括小麥、玉米、水稻和棉花；Wit為t時期i村的水資源短缺狀況，是筆者最關心的解釋變量；α,β,δ,η,φ為待估參數；εkit為隨機擾動項。控制變量基本與模型(1)中相同。

在模型(2)中,共有538個村、1076個觀察值構成規范的面板數據(Panel data),除了模型中水稻、小麥、玉米和棉花這4種作物以外，其他作物的播種面積以占總播種面積的比例為參照,使用似不相關回歸方法(Seemingly unrelated regression,可以控制對多個被解釋變量都有影響的因素對回歸結果影響)進行回歸。

4.3 計量估計結果

水資源短缺狀況對作物種植結構影響的計量估計結果見表4。根據回歸結果可知模型具有較好的擬合度,R2均在0.65以上。很多控制變量估計結果統計檢驗顯著,系數的符號也符合預期。例如,在小麥種植面積比例的模型中,壤土比例對小麥種植面積比例的影響達到顯著且符號為正,說明壤土比例越高,小麥的種植面積比例就會越高。在玉米種植面積比例的模型中,人均耕地面積對玉米播種面積比例的影響顯著,符號均為負,說明人均耕地面積越小,玉米的播種面積比例越高。在水稻種植面積比例的模型中,教育水平對水稻種植面積比例的影響達到顯著且符號為正,說明農民接受的教育水平越高,水稻種植面積比例可能就會越高。

表4 水資源短缺狀況對作物種植結構影響的計量估計結果

注: 1.“*”,“ **”和“ ***”分別代表10%,5%和1%的顯著性水平;2.括號內的數值是z統計的絕對值。

與描述性統計分析的結果一致,水資源短缺狀況對不同作物播種面積比例的影響不同。在水稻播種面積比例的模型中,水資源短缺對水稻播種面積比例的影響顯著且符號為負;而小麥、玉米和棉花的播種面積比例模型中,水資源短缺狀況對這3種作物的播種面積比例影響不顯著,這也基本符合描述性統計分析的結果。根據模型估計結果,如果水資源變得短缺,水稻的播種面積比例會減少1.2%,而小麥、玉米和棉花等作物的播種面積比例不會有顯著的變化。

5 結 語

筆者主要是運用計量分析的方法對水資源短缺狀況及其對我國農業生產的影響做了較詳細的實證分析。結果顯示,我國水資源形勢不容樂觀,水資源短缺狀況在北方地區尤為突出。日益嚴重的水資源短缺已經嚴重影響了我國的農業生產，顯著影響了小麥、玉米的單產和水稻的播種。

基于以上研究結論,筆者提出以下政策建議。針對日趨嚴重的水資源短缺狀況,應該提高水資源利用效率,同時,重視農民用水者對水資源短缺可能做出的一些反應,從而合理有效地解決目前面臨的水資源短缺問題。農民會對水資源短缺做出反應,例如會通過調整作物種植結構來緩解水資源的短缺。水資源越短缺,農民就越可能傾向于種植對灌溉依賴程度低、需水量小的作物。因而,國家在制定政策措施時,應該考慮到農民的反應,通過趨利避害來合理有效地緩解目前面臨的水資源短缺狀況。

[1]GIORDANO M, VILLHOLTH K.Groundwater in developing world agriculture:past, present and options for a sustainable future[M].Trowbridge in UK: Cromwell Press, 2006: 37-61.

[2]YANG H,ZHANG X,ALEXANDER J B Z,et al.Water scarcity,pricing mechanism and institutional reform in Northern China irrigated agriculture[J].Agricultural Water Management,2003,61: 143-161.

[3]水利部.中國水資源公報[R].北京：水利部，2012.

[4]夏軍,邱冰,潘興瑤,等.氣候變化影響下水資源脆弱性評估方法及其應用[J].地球科學進展,2012,27(4):443-451.

[5]張士鋒,孟秀敬,廖強.水資源短缺對北京農業的不利影響分析與對策[J].地理研究,2012,31(11):1991-1997.

[6]國家發展改革委，水利部，建設部.水利發展“十一五”規劃[R].北京：2007.

[7]王金霞,黃季焜.滏陽河流域的水資源問題[J].自然資源學報,2004,19(4): 424-429.

[8]BROWN L,BRIAN H.China’s water shortage could shake world grain markets[R].Washington D.C.:World Watch Intitute,1998.

[9]ROSEGRANT M W,CAI X.Water scarcity and food security-alternative futures for the 21st century [J].Water Science and Technology,2006,43(4): 61-70.

[10]ROSEGRANT M W,VALMONTE-SANTOS R A,CLINE S A,et al.Water resources,agriculture and pasture: implications of growing demand and increasing scarcity [C]//Plenary and invited papers from the International Grassland Congress,Dublin,Ireland,2005: 227-238.

[11]RIJSBERMAN F.Water scarcity:fact or fiction? [J].Agricultural Water Management,2006,80(1-3): 5-22.

[12]ALCAMO J, DOLL P, Kaspar F, et al.Global change and global scenarios of water use and availability: an application of WaterGAP 1.0[R].Kassel : CESR, University of Kassel, 1997.

[13]ALCAMO J, HENRICHS T, ROSCH T.World water in 2025: global modeling and scenario analysis[R].Kassel:Kassel World Water Series 2Center for Environmental System Reseach, University of Kassel, 2000.

[14]PEREIRA L S,OWEIS T,ZAIRI A.Irrigation management under water scarcity[J].Agricultural Water Management,2002,57 (3): 175-206.