雄安新區(qū)上游農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益評估

馬樂新，楊永輝

（1.中國科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所農(nóng)業(yè)資源研究中心中國科學(xué)院農(nóng)業(yè)水資源重點實驗室河北省節(jié)水農(nóng)業(yè)重點實驗室，石家莊050022；2.中國科學(xué)院大學(xué)，北京100049）

0 引 言

2017年4月1日，中共中央、國務(wù)院決定在河北省雄縣、容城和安新3 縣及周邊部分區(qū)域設(shè)立國家級新區(qū)——雄安新區(qū)，這也是繼深圳經(jīng)濟特區(qū)和上海浦東新區(qū)之后又一具有全國意義的新區(qū)，是千年大計、國家大事[1,2]。水資源供給和濕地生態(tài)保護是雄安新區(qū)可持續(xù)發(fā)展的重要條件之一。雄安新區(qū)盡管依托白洋淀，但本地地表水較少，地下水資源超采嚴重，水資源供應(yīng)是一個嚴峻的問題[3]。在全球范圍內(nèi)，農(nóng)業(yè)用水量占人類使用淡水總量的80%～90%[4]，雄安新區(qū)3縣的農(nóng)業(yè)用水量也占到區(qū)域用水總量的70%以上。因此，科學(xué)高效的管理和使用農(nóng)業(yè)用水是解決區(qū)域水資源短缺問題的一個重要途徑。

隨著市場經(jīng)濟的介入，一些經(jīng)濟用水調(diào)整方案如水權(quán)、水市場等在國內(nèi)外得到了應(yīng)用并取得了一定的效果[5]，經(jīng)濟方案的實施可以在一定程度上使農(nóng)民意識到水的經(jīng)濟重要性和它的稀缺性，鼓勵農(nóng)民轉(zhuǎn)向更高產(chǎn)的種植模式[6]。秦長海等對寧夏平原區(qū)的研究表明，隨著灌溉用水價格的提高，單位灌溉用水量會明顯下降[7]；董小菁等對新疆地區(qū)的研究表明，在水權(quán)交易和水價政策下，由于設(shè)置了較高的高價水價格和較低的低價水價格，農(nóng)民傾向于選擇種植更節(jié)水的作物，從而減少了農(nóng)業(yè)用水量[8]；澳大利亞的水市場得到了充分的應(yīng)用并取得了顯著的效果[9,10]；在伊朗，水價本身可以顯著降低農(nóng)業(yè)對地下水的需求[11]。盡管經(jīng)濟調(diào)整方案有明顯的優(yōu)勢，但是并沒有得到廣泛的實施，因為這些方案并不容易被有效的部署[12]，在實施過程中會受到農(nóng)民支付意愿、供水成本及補償措施等多種因素的制約。制定切實可行的經(jīng)濟管理方案前提是明確不同作物的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益，但是目前關(guān)于水資源利用效率的評價指標多集中于水分利用效率（WUE），缺少對于農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的研究。

農(nóng)業(yè)用水量的量化是評估農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的重要環(huán)節(jié)。但是值得注意的是，農(nóng)業(yè)用水量的準確獲取一直是一個難以解決的問題，幾乎沒有一個國家有一個良好的用水測量和登記系統(tǒng)[13]，楊艷敏等人的研究證明河北平原的灌溉用水量統(tǒng)計資料與模型模擬的數(shù)值有較大的差別[14]。目前已經(jīng)發(fā)表的文獻中，根據(jù)研究尺度的不同，作物需水量的獲取主要有通過田間試驗的測量[15]、遙感方法[16]、AquaCrop、DSSAT[17,18]等模型模擬以及作物系數(shù)法[19]等。CROPWAT 模型由于其簡單實用性應(yīng)用比較廣泛，已有大量的研究證明了此方法在華北地區(qū)計算作物需水量的適用性[20,21]。作物需水量在一定程度上也能夠刻畫農(nóng)業(yè)用水量的變化，因為2者都受到氣象因素的影響。本文以雄安新區(qū)上游為研究區(qū)域，選取了小麥、玉米、大豆、花生和棉花5種主要作物，估算了其農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益，從而為農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟管理方案的制訂提供參考。

1 研究區(qū)域

研究區(qū)屬于海河流域大清河水系，位于113°39'～116°18'E，38°4'～40°09'N，地勢平坦，海拔自西北向東南降低。氣候上屬于半干旱地區(qū)，降水多集中在7?9月，多年平均降水量572 mm。以2016年為例，農(nóng)業(yè)灌溉用水量為17.3 億m3，占總用水量的70.66%，其中地下水用量為15.5 億m3，農(nóng)業(yè)（種植業(yè)）產(chǎn)值為39.06 億元。本文研究區(qū)域包含26個縣級行政單位，其中淶水、淶源和阜平等11 個縣位于山區(qū)；高碑店、安新和徐水等15個縣位于平原。雄安新區(qū)位于研究區(qū)域的下游，空間位置如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域示意圖Fig.1 Location of the study area

2 研究方法及數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

2.1.1 農(nóng)業(yè)用水量

本文通過作物需水量（ETc）代替農(nóng)業(yè)用水量，ETc通過CROPWAT 8.0模擬研究獲得，其計算公式為：

式中：ET0為參考作物蒸散量，mm，具體計算過程可參考文獻[22]；ETc為充分供水下的作物需水量，mm；Kc為作物系數(shù)，包括生長初始期(Kcini)，中期(Kcmid)和末期(Kcend)3 部分。初始期的作物系數(shù)由于校正過程比較復(fù)雜，參考《北方地區(qū)主要農(nóng)作物灌溉用水定額》[23]中的數(shù)值，中期和末期的作物系數(shù)根據(jù)研究區(qū)的實際狀況和作物特性進行修正。以末期作物系數(shù)為例：

式中：Kcend0為FAO56 中推薦的作物系數(shù)值；RHmin為作物生育后期的最小相對濕度；α為作物生育后期的平均高度，m；u2為離地面2 m高的風(fēng)速，m/s。

由于氣象站點的風(fēng)速儀位于10 m 處，需要通過下式將其調(diào)整為2 m處的風(fēng)速：

式中：uh為氣象站中風(fēng)速儀測量的風(fēng)速；h為氣象站中風(fēng)速儀的高度，m；其余符號意義同前。

2.1.2 農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益

參考水分利用效率（WUE）的定義，本文采用農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益指標反映農(nóng)業(yè)用水與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值之間的關(guān)系，定義如下：

式中：E為農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益，元/m3；A為單位面積農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，元/hm2；10 為轉(zhuǎn)換系數(shù)，將ETc轉(zhuǎn)化為單位面積用水量；其余符號意義同前。

2.1.3 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析能夠確定某一變量在空間上是否相關(guān)及其相關(guān)程度，在多個學(xué)科得到了廣泛的應(yīng)用。全局空間自相關(guān)以全局莫蘭指數(shù)作為統(tǒng)計量來探測整個研究區(qū)域是否出現(xiàn)聚集或者是異常值，其數(shù)值分布在[?1，1]，（0，1]說明各地區(qū)之間存在正相關(guān)關(guān)系，其值越大，說明空間相關(guān)性越明顯，[?1，0）說明存在負相關(guān)關(guān)系，其值越小，說明空間相關(guān)性越明顯，而0值則表示無相關(guān)關(guān)系，空間呈現(xiàn)隨機性。相較于全局空間自相關(guān)，局部空間自相關(guān)則是計算分析區(qū)域內(nèi)各個空間對象與其鄰域?qū)ο箝g的空間相關(guān)程度，計算分析空間對象分布中所存在的局部特征差異，反映局部區(qū)域內(nèi)的空間異質(zhì)性與不穩(wěn)定性，并將空間自相關(guān)的性質(zhì)分為4 種類型：高?高、低?低、低?高和高?低，表明研究位置和周圍環(huán)境之間的關(guān)系[25,26]。

2.1.4 回歸趨勢分析

本文采用回歸方法對氣象因子、作物需水量、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的變化趨勢進行了評價，同時，使用P值來檢驗趨勢變化的顯著性水平。線性回歸方程如下：

式中：y為氣象因子、作物需水量、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值或者是農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益；a和b分別為斜率和截距；x為年份的序號。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)2方面。其中氣象數(shù)據(jù)如最低氣溫、最高氣溫、相對濕度、風(fēng)速、日照時數(shù)和降雨量等來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http://data.cma.cn），用于估算農(nóng)業(yè)用水量；社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)來自《河北統(tǒng)計年鑒》及《山西統(tǒng)計年鑒》，從國家統(tǒng)計局獲得（http://www.stats.gov.cn/），用于計算不同作物的產(chǎn)量、產(chǎn)值，價格采用的是當(dāng)年市場價格。文中選取的5種作物的播種面積占到了區(qū)域總播種面積的76%以上。農(nóng)業(yè)用水量和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的變化以單位面積來體現(xiàn)，同時研究區(qū)域內(nèi)整體農(nóng)業(yè)用水量和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值是通過作物面積進行加權(quán)平均得到。

3 結(jié) 果

3.1 農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的時空變化

3.1.1 氣候變化

氣象因素直接影響農(nóng)業(yè)用水量的估算，因此，在分析農(nóng)業(yè)用水量之前，應(yīng)首先分析氣象因子的變化。圖2(a)顯示，自2001年以來，最低氣溫和最高氣溫均有輕微上升，年平均最低氣溫和最高氣溫分別為7.59 ℃和18.76 ℃；2001?2010年的最高氣溫變化幅度小于2011?2015年，2011年后最高氣溫呈快速上升趨勢；最低溫度的變化幅度與最高溫度的變化幅度相同。從圖2(b)可以看出，風(fēng)速和日照時數(shù)逐漸減小，日照時數(shù)的變化幅度很小，基本保持不變；年平均風(fēng)速為0.94 m/s，日照時數(shù)為6.10 h/d。圖2(c)表明近15 a 降雨量上升比較明顯，年平均值為540.92 mm/a。所有氣象因子中，下降最明顯的是相對濕度(P<0.05)，2001?2015年呈明顯下降趨勢，年平均值為61.90%。

圖2 研究區(qū)域氣象因子的變化Fig.2 Variations in meteorological factors in the study area

3.1.2 農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的時間特征

圖3(a)表明農(nóng)業(yè)用水量變化趨勢并不明顯，整體來看，小麥、玉米、大豆、花生和棉花的分布范圍分別為355～437、367～399、369～401、407～445 和465～514 mm；小麥、花生和棉花分別以0.71、0.07 和0.19 mm/a 的速度呈現(xiàn)上升趨勢，玉米和大豆則分別以0.22 和0.27 mm/a 的速度呈現(xiàn)下降趨勢，2種作物的生育期為研究區(qū)域的雨季，研究區(qū)域的降雨呈現(xiàn)增加趨勢，這可能是玉米和大豆農(nóng)業(yè)用水量降低的主要原因。

相較于農(nóng)業(yè)用水量的變化，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的變化趨勢非常明顯，5 種作物的產(chǎn)值增長都極為顯著（P<0.01）。研究時間段內(nèi)，小麥、玉米、大豆、花生和棉花的分別增長了141%、63%、131%、195%和127%，其中2009?2010年的增長較為劇烈。值得注意的是，2013年之后，所有作物的產(chǎn)值均呈現(xiàn)不同程度的下降[見圖3(b)]，考慮到產(chǎn)量并沒有發(fā)生太大的變化，造成此現(xiàn)象的原因可能是價格波動。

圖3 農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的時間變化Fig.3 The temporal evolution of agricultural water consumption and agricultural output

3.1.3 農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的空間特征

空間特征上分別選取2001、2008和2016年3個年份表示。農(nóng)業(yè)用水量的空間特征方面，總體來看呈現(xiàn)波動下降的趨勢。2001年，平原要明顯高于山區(qū)，西南地區(qū)如阜平、行唐，東南地區(qū)如蠡縣、博野和安國等地的農(nóng)業(yè)用水量均位于較高的區(qū)間[見圖4(a)]；2008年，山區(qū)中阜平相對較高，平原東部地區(qū)安新、高陽和蠡縣略高于臨近縣，東北地區(qū)如定興、易縣和淶水等地則相對較低；2016年和2008年的空間分布特征相似，不同的是東北部地區(qū)略有回升[見圖4(b)和圖4(c)]?？傮w來看，山區(qū)和平原的農(nóng)業(yè)用水量差異并不大，山區(qū)中靈丘、阜平和淶源相對較高，平原中除了望都和清苑之外，東南地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水量一直位于較高的區(qū)間，北部地區(qū)則位于較低的區(qū)間，并且大部分地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水量均呈現(xiàn)負增長的趨勢（見圖4）。

農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的空間特征比較明顯，平原明顯高于山區(qū)。2001年除了山區(qū)中靈丘、淶源、阜平和曲陽外，其他縣都位于0.81～1.00 萬元/hm2[見圖4(d)]；2008年和2016年，山區(qū)與平原之間的差距越來越大，山區(qū)中靈丘、阜平和淶源一直位于較低的區(qū)間，平原中東南部定州、望都和安國的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值則相對較高；2016年，平原均高于1.21 萬元/hm2[見圖4(e)和圖4(f)]。雖然山區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值較低，但是增長速度要高于平原，下游平原如定州，雖然農(nóng)業(yè)產(chǎn)值較高，但是增長速度低于其他縣。

圖4 農(nóng)業(yè)用水量和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值空間分布特征Fig.4 Spatial distribution of agricultural water consumption and agricultural output

3.2 農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的時空特征

5 種作物的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益增長趨勢均極為顯著（P<0.01）。小麥、玉米、大豆、花生和棉花的多年平均用水經(jīng)濟效益分別為2.73、2.76、2.56、4.08 和4.05 元/m3。小麥、玉米和大豆位于一個區(qū)間，花生和棉花相對高于其他3種作物。值得注意的是，所有作物的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益并不是持續(xù)增長，而是呈現(xiàn)出波動增長的趨勢，尤其是2013?2016年，研究區(qū)域的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益反而呈現(xiàn)出下降趨勢，這與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值變化的趨勢一致，由此可見，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值對農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的影響比較大（見圖5）。

圖5 農(nóng)業(yè)用水效益時間變化Fig.5 The temporal evolution of economic effciency of agricultural water use

山區(qū)的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益一直低于平原。2001年山區(qū)阜平、靈丘和淶源均低于2.10 元/m3，其他縣均位于2.11～2.80元/m3，各縣的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益差距并不大[見圖6(a)]。2008年山區(qū)仍然比較低，平原除了高陽外，其他縣的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益均高于2.10 元/m3，定州、安國和新樂等9 個縣則高于3.01 元/m3[見圖6(b)]。2016年平原除了高陽、蠡縣和涿州外，其他縣的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益均高于3.0 元/m3[見圖6(c)]。總體來講山區(qū)與平原之間的差距逐漸變大，農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的空間分布與變化趨勢與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值基本一致。

圖6 農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益空間分布特征Fig.6 Spatial distribution of economic effciency of water use

3.3 農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的空間自相關(guān)分析

不同作物的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的全局莫蘭指數(shù)值如表1所示，所有數(shù)值都在[0，1]，說明農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益均存在空間正相關(guān)關(guān)系，莫蘭指數(shù)越大，相關(guān)性越明顯，相關(guān)性最高的是小麥，最低的是棉花。除棉花以外，其他作物的空間聚集性都比較顯著（P<0.01）。圖7反映了相鄰縣之間農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的空間分布情況，總體來講農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的空間特征分布比較明顯，尤其是玉米。平原的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益要高于山區(qū)，在山區(qū)環(huán)繞阜平、淶源和靈丘存在一個較低的區(qū)域，值得注意的是靠近雄安新區(qū)的安新、高陽和蠡縣3個地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益也相對較低。

圖7 不同作物農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益LISA圖Fig.7 LISA cluster map for economic effciency of water use of different crops

表1 全局莫蘭指數(shù)Tab.1 Global Moran’s I

3.4 種植結(jié)構(gòu)的變化對農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的影響

種植結(jié)構(gòu)的變化如表2所示，除了玉米的播種比例上升4.71%之外，其他作物的種植比例都呈現(xiàn)下降趨勢，下降最多的是小麥為1.58%。為了明確種植結(jié)構(gòu)的變化對于農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的影響，采用2008年和2016年不同作物的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益，通過2001年的作物種植面積進行加權(quán)平均，得出的數(shù)值與2008 和2016年實際種植結(jié)構(gòu)下的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益進行比較分析。結(jié)果表明：如果種植結(jié)構(gòu)沒有發(fā)生改變，2008和2016年的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益分別為2.84和3.29 元/m3，種植結(jié)構(gòu)改變之后2008年和2016年的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益分別為2.82 和3.20 元/m3，這表明種植結(jié)構(gòu)的變化反而使研究區(qū)域的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益降低，這是因為農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益較高的花生和棉花的種植比例呈現(xiàn)下降趨勢。由此可見，研究區(qū)域農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的提升并不是種植結(jié)構(gòu)的改變造成的，在農(nóng)業(yè)用水量基本不變的情況下，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的提升是農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益升高的主要原因。

表2 種植結(jié)構(gòu)變化 %Tab.2 The change of crop pattern

4 討 論

4.1 農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的時空差異

整體而言研究區(qū)域內(nèi)的氣候變化相對穩(wěn)定，除了相對濕度外其他氣象因素的變化并不明顯，因此農(nóng)業(yè)用水量也沒有發(fā)生大的改變。但是由于農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的提升，農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的上升極為顯著。從不同作物的特征來看：小麥、玉米和大豆的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益接近，花生和棉花則相對較高，值得注意的是研究區(qū)域內(nèi)除玉米外，其他作物的種植面積一直呈現(xiàn)下降趨勢，因此種植結(jié)構(gòu)的改變反而導(dǎo)致了研究區(qū)域農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的相對下降。小麥和玉米作為播種面積最大的兩種作物，雖然二者的作物需水量相差不大，但是灌溉需水量（作物需水量減去有效降雨量）的差異很大，玉米由于生長在雨季，只需要進行1次灌溉或者不需要灌溉，但是小麥在整個生育期內(nèi)要進行3～5次灌溉，研究區(qū)域內(nèi)的灌溉水來源多為地下水，因此過去的種植結(jié)構(gòu)調(diào)整方案中，小麥的播種面積一直被壓縮?；ㄉ?、棉花和大豆的種植面積的下降的主要原因是勞動力成本的快速增長，以棉花為例，研究時間段內(nèi)棉花的勞動力投入從2 767 元/hm2上升到24 546 元/hm2，幾乎增長了10倍。

從空間分布特征來看，山區(qū)的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益整體來講相對較低，在農(nóng)業(yè)用水量接近的情況下，造成此現(xiàn)象的原因是由于山區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值相對較低。農(nóng)業(yè)產(chǎn)值由作物的產(chǎn)量和價格共同決定，在同一時間內(nèi)，不同縣作物價格的差距并不大，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值低的根本原因是山區(qū)作物的產(chǎn)量明顯低于平原地區(qū)。以2001年為例，山區(qū)中小麥、玉米、大豆、花生和棉花的產(chǎn)量要分別比平原低20.54%、41.24%、63.37%、18.28%和31.51%。山區(qū)中的農(nóng)業(yè)發(fā)展相較于平原很難實現(xiàn)機械化和規(guī)?；?，地理條件的制約注定了山區(qū)與平原農(nóng)業(yè)發(fā)展的不同，山區(qū)提高農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益應(yīng)該因地制宜調(diào)整種植結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展蘋果、板栗、核桃等區(qū)域優(yōu)勢作物。

4.2 農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的驅(qū)動因素

不同作物之間的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益存在著差異，已有研究[27]表明，這些差異是農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)用水量綜合作用的結(jié)果。農(nóng)業(yè)用水量呈現(xiàn)減少狀態(tài)，研究期內(nèi)平均減速為7.18%，而農(nóng)業(yè)產(chǎn)值則呈現(xiàn)增速狀態(tài)，研究期內(nèi)平均增速為132.22%，由于農(nóng)業(yè)用水量的變化并不明顯，因此，農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的上升主要是農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的提升造成的，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值取決于作物價格和作物產(chǎn)量，相對于產(chǎn)量，價格的變化更加明顯。研究時間段內(nèi)，作物產(chǎn)量平均增加了19.52%，最高的是棉花（39.19%），最低的是玉米（7.36%），而作物價格平均增加了105.91%，最高的是花生（141.32%），最低的是玉米（57.61%）。本文在計算農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益時，使用的是當(dāng)年現(xiàn)價數(shù)據(jù)，并沒有折算成某一年的可比價。第1是因為選取的5種作物屬于糧油棉作物，相對于其他蔬菜、水果等經(jīng)濟作物來說，價格變化相對穩(wěn)定；第2是因為經(jīng)濟方案的制訂具有時效性，現(xiàn)價估算的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益相比于可比價對于經(jīng)濟方案的制訂更具參考意義。

4.3 農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益和水分利用效率（WUE）的應(yīng)用場景

水分利用效率（WUE）是用于評價作物生長過程中水分利用效率的高低應(yīng)用最廣泛的一個指標，適用于比較同一種作物在不同年份的水分利用狀況，或者是不同的節(jié)水措施對同一種作物水分利用狀況的影響。但WUE在比較不同作物時，由于不同作物產(chǎn)出的選擇標準不同，如芹菜、韭菜等整個植物體均可以作為產(chǎn)量，但是小麥、玉米等通常只將籽粒認為是產(chǎn)量，而且不同作物之間的產(chǎn)量很難進行統(tǒng)一化處理，導(dǎo)致WUE的差距比較大，在進行比較時缺乏參考價值。由此可見，雖然WUE在評價作物水分利用高低上應(yīng)用比較廣泛，但是其應(yīng)用場景同時也具有一定的局限性。將不同的作物統(tǒng)一按照市場價值進行核算，通過經(jīng)濟視角將作物產(chǎn)量轉(zhuǎn)化為同一個單位，以單方水的經(jīng)濟效益高低來刻畫作物水分利用效率的高低，在不同品種的作物之間進行應(yīng)用相較于WUE便更具參考意義，同時也可以為水價、水市場等經(jīng)濟調(diào)整農(nóng)業(yè)用水方案提供參考。但是由于作物的價格受到市場因素的影響比較大，因此農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的數(shù)值并不穩(wěn)定，同一作物在不同年際間比較時相差比較大。評價一個地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率的高低要根據(jù)不同的應(yīng)用場景選擇使用農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益（Economic Effciency of Water Use，EEWU）還是水分利用效率（WUE）。

5 結(jié) 論

本文基于作物系數(shù)法，通過CROPWAT模型模擬出作物需水量，參考其他研究，使用作物需水量刻畫農(nóng)業(yè)用水量，結(jié)合農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、播種面積等面板數(shù)據(jù)計算出不同作物的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益，定量分析了雄安新區(qū)上游主要作物農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的時空變化，為經(jīng)濟管理方案的制訂提供了參考。主要結(jié)果如下。

（1）小麥、玉米、大豆、花生和棉花的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益分布在1.40～3.91、1.56～4.06、1.43～3.61、1.67～6.89和2.08～5.62 元/m3，研究時間段內(nèi)上升都極為顯著（P<0.01）。

（2）平原的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益要高于山區(qū)。相較于農(nóng)業(yè)用水量和產(chǎn)量，價格是影響農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益最敏感的因素。

（3）對比其他研究，本文的研究尺度以縣級行政單位為基本單元，對于農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟效益的變化情況以及差異性分析的空間分辨率更高，不足之處是農(nóng)業(yè)用水量是在理想情況下進行模擬研究的，模擬值與實際生產(chǎn)過程中農(nóng)業(yè)用水量仍然存在一定的差距。

在我國北方地區(qū)，大部分農(nóng)業(yè)節(jié)水方案的出發(fā)點都是從需水的角度去考慮的，在市場經(jīng)濟的調(diào)控下，灌溉效率的提高通常會導(dǎo)致作物種植面積的擴張與高耗水作物種植比例的增加，由此出現(xiàn)了“節(jié)水悖論”的怪現(xiàn)象。農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟管理方案如水權(quán)、水市場等是以供水的角度作為出發(fā)點，從而提升水資源使用者的節(jié)水意識，加速水資源管理者對區(qū)域水資源總量核算進程，最終使水資源得到更加經(jīng)濟有效的分配。因此，合理高效利用水資源，走出節(jié)水困境，制定切實可行的農(nóng)業(yè)用水管理方案需要從水資源的供需2方面考慮。