我國水-能源-糧食耦合關系及影響因素

汪中華，田宇薇

(哈爾濱理工大學經濟管理學院，哈爾濱 150000)

水資源、能源和糧食是人類社會發展的基礎，其短缺對全球經濟發展和生態健康產生影響[1]，這3種資源間存在千絲萬縷的關系和復雜的循環[2-3]，其中任意子系統的變動都會對其他系統產生影響[4]。“水-能源-糧食系統”的概念一經提出就引起國內外學術界的積極探討。

國外較早對水-能源-糧食耦合關系進行研究。在定性分析方面的研究有：Simpson等[5]基于水-能源-糧食框架，總結了影響水-能源-糧食安全關系的一些主要因素，認為水-能源-糧食紐帶關系可以成為推進可持續性發展的有效工具;Melo等[6]指出森林和景觀恢復是改善水-能源-糧食關系的重要措施，并且提出“森林安全”是構成新型水、能源、糧食和森林安全關系框架的第四個基本維度;Ringler等[7]描述了不同區域內水、能源和糧食的關聯關系和核心元素。在定量分析方面的研究有：Bazilian 等[8]利用綜合建模方法對水-能源-糧食關系進行研究；Olsson[9]基于環境科學視角進行分析；Sahin等[10]利用歷史數據基于多元統計方法研究了系統間的關系。更進一步地，部分學者[11-13]針對提高農作物產量、水-能源-糧食關系的安全程度等方面展開研究，為制定區域可持續發展戰略提供建議。

我國對于水-能源-糧食關系的研究相對開展較晚，最初側重于對水-能源-糧食耦合關系的分析[14-18]，后期同樣關注定量分析，包括對系統仿真模型[19-21]、耦合協調度模型、投入產出模型以及空間計量模型的應用。耦合協調度模型在分析水-能源-糧食關系時使用較為廣泛，如：趙良仕等[22]測算黃河流域水-能源-糧食的耦合協調度水平，發現水-能源-糧食的耦合協調度逐年變好；鄧鵬等[23]以江蘇省為研究對象，計算近15年該省的耦合協調度，利用其預測未來5年的變化趨勢；張洪芬等[24]綜合評價京津冀的水-能源-糧食發展情況，并測算3個系統間的耦合協調發展水平，結果顯示3個系統間的綜合評價水平逐年上升，耦合協調度水平也有很大的提升。還有學者構建水-能源-糧食系統投入產出體系，對我國的30個省(自治區、直轄市)進行投入產出的有效性進行分析[25-26]。空間計量模型主要用于影響因素的研究，該模型在水-能源-糧食耦合關系研究應用較少[27]。

就全國而言：一方面，本文進一步創新原有的水-能源-糧食指標體系，選用耦合協調度模型定量分析水-能源-糧食耦合關系；另一方面，考慮到空間的相關性，利用空間杜賓模型剖析影響耦合協調度的因素。由于數據的缺失，本文研究包括我國的30個省(自治區、直轄市)，數據來源于《中國統計年鑒》《能源統計年鑒》以及各省統計年鑒。

1 構建水-能源-糧食耦合協調度模型

1.1 指標體系的構建

科學合理的指標選取是計算水-能源-糧食耦合協調度的前提，結合研究區域的真實情況，參考王玉寶等[28]對于水-能源-糧食耦合關系的研究，構建指標體系，見表1。

表1 水-能源-糧食系統指標體系

1.2 標準化處理

對數據進行標準化處理，標準化過程見式(1)和(2)。

(1)

(2)

式中：X′ij為第i年指標j標準化后的數據；Xij為原始數據；maxXij為最大值；minXij為最小值。

1.3 指標權重的確定

利用熵值法確定權重，如下所示。

計算指標值的比重，公式為

(3)

式中：m表示統計年限;Pij為指標值的比重。

計算指標信息熵,公式為

(4)

計算信息熵冗余度，公式為

gj=1-ej

(5)

計算指標權重，公式為

(6)

計算得出各指標權重見表2。

表2 水-能源-糧食系統指標權重

1.4 研究方法

綜合發展指數模型。分別構建水資源、能源、糧食綜合發展指數，公式為

水資源系統發展綜合指數

(7)

能源系統綜合發展指數

(8)

糧食系統綜合發展指數

(9)

水-能源-糧食系統綜合發展指數

T=αf(x)+βg(y)+γh(z)

(10)

耦合協調度模型。分別計算耦合度和耦合協調度，其公式為

(11)

(12)

參考文獻[30]對耦合協調度的劃分標準，見表3。

表3 耦合協調度等級劃分標準

2 水-能源-糧食耦合協調度分析

2.1 水-能源-糧食綜合發展指數分析

利用式(1)至式(10)計算水資源系統、能源系統、糧食系統發展指數以及水-能源-糧食系統綜合發展指數，見圖1和表4。由圖1可知：我國水-能源-糧食系統中，糧食系統發展指數較高，2003—2004年出現明顯下降的態勢，2004—2005年迅速回升。在此之后，2006—2017年總體呈現上升趨勢，偶爾出現小幅度的波動。其次，能源系統發展指數波動較為明顯：2003—2008年，發展指數呈現逐年下降的趨勢；2008—2009年有小幅度的提升；2009—2017年出現“U”形分布；2011年為轉折點，2011年后逐年上升。我國水資源系統發展指數最低，發展指數徘徊在0.17～0.20。綜合水資源系統、能源系統、糧食系統發展指數，我國水-能源-糧食系統綜合發展指數呈現整體上升趨勢：2004年出現小幅下降；2004—2011呈現波動上升；2011—2017年逐年穩步上升。

圖1 水資源系統、能源系統及糧食系統評價指數及綜合發展指數

從表4可以看出，水資源系統發展指數較高的省份多集中在東部地區，廣東省、江蘇省水資源豐富，利用合理，水資源發展指數遠遠高于其他省市。能源系統發展指數均值為0.502，有16個省份達到均值，多分布于資源豐富的西北和東部地區，其中北京市、上海市使用清潔能源較早，促進了能源系統的發展。我國糧食發展指數較高的省市均集中分布在東北地區。東北三省是我國主要的糧食種植基地，糧食發展指數遙遙領先。農業水平欠發達的省份，例如，海南、青海等糧食發展指數較低。水-能源-糧食系統綜合發展指數均值為0.414，較低的省份主要分布在西部地區。西部地區交通不便，地理環境多樣化、資源開發難度大，大部分省市綜合發展指數低于0.400。水-能源-糧食系統綜合發展指數較高的省份多分布在資源較為豐富的地區，例如廣東、湖南。

表4 水資源系統、能源系統及糧食系統評價指數及綜合發展指標

2.2 耦合協調度分析

耦合度可以度量系統間影響程度強弱，但無法衡量3個系統間協調水平，所以利用耦合協調度模型分析水資源系統、能源系統和糧食系統間的關系。耦合協調度均值見表5。根據耦合協調度等級劃分標準，除青海之外，其他省份耦合協調度都已達到0.5以上，達到勉強協調。從整體水平看，耦合協調度較低，呈現逐年遞增態勢。從各個省份來看，我國東部地區耦合協調度為0.617，其中有6個省份達到東部平均水平。東部11個省份中，有7個省份耦合協調度達到初級協調，初級協調率64%，其中海南省耦合協調度最低，只有0.506，僅僅高于瀕臨失調水平，海南省的主要經濟來源是旅游項目，對于資源和環境的保護利用較差。中部地區耦合協調度均值為0.606，其中超過中部平均水平的省份有5個，超過平均水平也意味著達到初級協調。

表5 2003—2017年耦合協調度均值

我國西部耦合協調度為0.575，達到初級協調水平的省份有3個，由于西部資源匱乏，地理條件不佳，對能源的開采利用不合理導致耦合協調度較低。其中耦合協調度在0.5～0.6的省份有7個，為勉強協調水平，西部耦合協調度最低的省份為青海省，青海省多山多高原資源開發程度低，耦合協調度僅僅達到瀕臨失調的水平。

全國耦合協調度平均水平為0.599，我國達到初級協調水平的省份共有15個，勉強協調的省份有14個。耦合協調度較高的省份多數位于中部和東部沿海地區，這些地區擁有豐富的資源，境內有大江大河流過，擁有肥沃土地，農業發達，水資源充足，能源資源豐富等優點。由于地理區位的優勢，合理開發利用資源可以促進水-能源-糧食耦合協調度的發展。耦合協調度較低的省份多數分布在西北地區，那里高山盆地較多，降雨量不足，農業發展落后，能源開采難度大，導致耦合協調度水平較低。

從圖2可知，我國東部、中部、西部以及全國耦合協調度都呈現波動上升態勢。首先，東部耦合協調度最優，從2003年的0.617增長至2017年的0.628，波動范圍在0.605～0.617，達到初級協調狀態。2004年，東部耦合協調度達到最低點0.605，在2004年以后，耦合協調度逐年上漲，雖然在2006—2010年有小幅度的波動，但是影響不大。在經歷2010—2013年小幅度波動后，呈現上升的趨勢。其次，我國中部地區耦合協調度低于東部地區，但在2015—2017年逐步接近中部地區，2003—2011年中部地區耦合協調度最接近于我國平均水平。中部耦合協調度從2003年的0.595增長至2017年0.627，增幅較大。2003—2008年，中部耦合協調度只能達到勉強協調狀態。從2009年開始，中部地區每年的耦合協調度逐步上漲，基本達到初級協調水平，從2011年以后，中部地區耦合協調度超過全國平均水平。西部耦合協調度水平遠遠不及東部、中部水平。西部耦合協調度維持在0.560～0.590，西部耦合協調度在2004—2005年和2011—2013年有大幅度的增長，其他年份較為波動，但是西部整體水平呈現上升態勢。最后，觀察全國耦合協調度均值可以發現，全國耦合協調度均值波動較小。全國耦合協調度均值維持在0.580～0.620，從2013年開始，全國耦合協調度達到0.600以上，全國達到初級協調水平。

圖2 2003—2017年耦合協調度發展趨勢

3 水-能源-糧食耦合協調度影響因素分析

3.1 空間自相關檢驗

空間自相關檢驗是能否進行空間計量模型分析的基礎，用Moran′s I指數判斷是否存在空間效應。Moran′s I指數的取值范圍在(-1,1)：Moran′s I指數大于0說明存在正的空間相關性，值越大說明聚集度越高；Moran′s I指數小于0說明相鄰的地區具有分散性；Moran′s I指數等于0說明不存在相關關系，呈現隨機分布。根據上文測算出的耦合協調度，利用stata軟件計算耦合協調度的全局Moran′s I指數，見表6。從表中可以看出：2003—2017年耦合協調度全局Moran′s I指數均為正數，說明我國30個省份的水-能源-糧食耦合協調度是自正相關的，具有空間聚集特性，在空間上相互關聯和依賴。除了2004、2005、2013年外，都通過了10%水平下的顯著性檢驗。Moran′s I指數在時間序列上變化較大，可以看出耦合協調度Moran′s I指數由2003年的0.138到2017年的2.245，呈現出波動上升態勢。即使2004年和2005年Moran′s I指數未能通過顯著性檢驗，但是整體趨勢是逐年變好的。2006—2010年Moran′s I指數逐年上升，耦合協調度空間相關性也逐年加強，但是在2011—2013年，Moran′s I指數呈現先上升后下降的態勢，波動明顯，并于2013年達到最低點，隨后開始逐年上升，這說明我國水-能源-糧食的耦合協調性空間聚集越來越明顯，但是空間分布格局不夠穩定。

表6 2003—2017年耦合協調度的全局Moran′s I指數

3.2 影響因素分析

3.2.1變量設定

根據對水-能源-糧食耦合協調度的分析以及對文獻的閱讀，選取以下7個變量作為水-能源-糧食耦合關系的影響因素進行研究。

從業人口數(E)。從業人口數量對于維持就業市場正常運行起著十分重要的作用，水資源部門、能源部門以及糧食部門都需要大量的人力資源。

固定資產投資(F)。固定資產投資包括節水設備投資、能源建設投資以及糧食種植方面的投資，加大對以上方面的投資建設可以促進水-能源-糧食系統和諧發展。

人均生產總值(Q)。中國經濟迅速發展，但是在促進經濟發展的同時對環境產生了破壞，因此要考慮經濟因素對水-能源-糧食系統的影響。

人口數(R)。中國人口基數大，從而導致對水資源、能源以及糧食的需求增大，合理地控制人口增加對水-能源-糧食耦合協調關系有很大的影響。

文盲人口比重(I)。用15歲以上文盲人口占總人口比重來衡量教育發展水平。提高個人的文化水平可以促進個人素養的提升，同時可以養成節約資源的意識，對水資源、能源和糧食的利用起到促進作用。

工業污染排放(P)。大量制造業制造過程中產生的工業污染未經達標就進行排放，對當地的環境產生惡劣影響，從而影響水-能源-糧食系統間的耦合協調性。

城鎮化(U)。隨著社會的進步，農村人口逐漸向城市轉移，推進以人才為核心的新型城鎮化是我國當前的熱點話題，應該緊隨國家的腳步，研究城鎮化對水-能源-糧食關系的影響。

3.2.2構建空間計量模型

根據Moran′s I指數的結果判斷水-能源-糧食耦合協調度具有空間效應，所以可以選擇空間計量模型分析影響水-能源-糧食耦合協調性的因素。根據Lesage等[31]研究整理所得，優先構建SDM模型為

(13)

式中：Git為第t地區第i年的水-能源-糧食耦合協調度；Eit為第t地區第i年的從業人口數；Fit為第t地區第i年的固定資產投資額；Qit為第t地區第i年的人均生產總值；Rit為第t地區第i年的人口數；Iit為第t地區第i年的文盲人口比重；Pit為第t地區第i年的工業污染排放；Uit為第t地區第i年的城鎮化；ρ為滯后被解釋變量的回歸系數；β1至β14為各個變量的回歸系數；Wij為空間權重矩陣；ui為地區效應；vt為時間效應；εit為空間誤差項。

進行Lagrange multiplier(LM)檢驗，結果見表7。

表7 空間依賴性檢驗

雖然LM檢驗結果更傾向于空間誤差模型，但是空間杜賓模型更具有一般性，利用Wald檢驗和LR檢驗判斷空間杜賓模型能否退化成空間誤差模型或空間滯后模型。如果同時拒絕原假設，則選擇空間杜賓模型最佳。Wald檢驗結果：Wald test_spatial lag值為118.83，P值為0，Wald test_spatial error值為78.26，P值為0。LR檢驗結果：LR test_spatial lag值為105.86，P值為0，LR test_spatial error值為84.43，P值為0，均通過顯著性檢驗，不能退化為空間誤差模型或空間滯后模型，選擇采用空間杜賓模型。

利用Hausman檢驗固定效應與隨機效應，通過顯著性檢驗拒絕原假設，選擇固定效應。時間固定效應、空間固定效應和雙固定效應下時間固定效應結果最佳。在時間固定效應下，Hausman檢驗結果值為261.07，P值為0，通過顯著性檢驗，選擇時間固定效應。

3.2.3結果分析

相較于空間滯后模型和空間誤差模型，空間杜賓模型更具有一般性，并且根據Lesage等研究整理以及Wald檢驗、LR檢驗和Hausman檢驗結果判斷選擇空間杜賓模型不僅可以研究區域內部的影響還可以研究對其他地區的影響。本文選擇空間杜賓模型來分析各個因素對耦合協調度的影響，ρ為正值，并且通過1%的顯著水平，說明耦合協調度存在較強的空間聚集效應。空間回歸分析結果見表8。

表8 空間杜賓模型參數估計結果

lnE通過了10%的顯著性檢驗，并且回歸系數為正，說明從業人口數量是影響耦合協調度的重要因素。從業人口數多說明越來越多的人加入到建設祖國的事業中區。從業人員各司其職，有利于經濟發展、社會進步和生態文明建設，對耦合協調度的提升起到積極的影響。

lnF通過了1%的顯著性檢驗，并且回歸系數為正，說明固定資產投資是影響耦合協調度的重要因素。國家在進行固定資產投資的過程中，也會包括資源、環境、生態建設方面的投資，這些投資有利于資源保護和可持續發展，從而促進耦合協調度的提高。

2.W×lnE、W×lnF、W×lnQ、W×lnR、W×I、W×lnP、W×U分別代表lnE、lnF、lnQ、lnR、I、lnP、U的空間滯后項。

lnQ通過了1%的顯著性檢驗，回歸系數為負，說明人均GDP也是影響耦合協調度的重要因素。中國經濟發展迅速，但是在經濟發展的同時忽略了環境保護。人們在追求個人利益的同時，亂砍濫伐、浪費資源，對環境造成了嚴重的破壞。

lnR通過了5%的顯著性檢驗，回歸系數為負，說明人口數量是重要影響因素。隨著人口數目的增加，水資源、能源和糧食的需求加大，從而導致需求大于供給，自然界生產的資源不能滿足人們的需求，人們開始大面積開采資源、破壞生態平衡，從而使得資源無法循環利用。

I未通過顯著性檢驗，說明文盲人口比重不是影響耦合協調度的主要因素。

LnP通過了1%的顯著性檢驗，回歸系數為負，說明工業污染是影響耦合協調度的重要因素。工業污染主要是工廠運行時產生的污染，無論是空氣污染、水源污染或是土地污染都會對環境造成很大的影響，從而會破壞水-能源-糧食系統間的平衡。

U通過了1%的顯著性檢驗，回歸系數為正，說明城鎮化是影響耦合協調度的重要因素。城鎮化主要是指農村人口進入城鎮的比重。從農村到城市的人口主要是務工和求學。務工可以增加城市勞動力需求，求學說明我國的教育事業在快速發展，無論哪個方面都有一定的積極影響。

4 結論與建議

4.1 結 論

2003—2017年，我國水-能源-糧食系統綜合評價指數較低，上升速度較為緩慢。其中糧食系統評價指數優于能源系統評價指數和水資源系統評價指數，我國水資源空間分配不均衡導致水資源系統評價指數較低。

我國大部分省份耦合協調度水平較低，僅僅達到初級協調狀態，提高水-能源-糧食耦合協調度有利于協調水資源系統、能源系統和糧食系統間的發展。從2003—2017年耦合協調度的發展趨勢可以看出，未來耦合協調度會逐步提高。我國大部分省份水-能源-糧食耦合度已經達到中級協調水平以上，個別省份已經達到優質協調。

4.2 建 議

加強職業技術培訓，提高全國從業人口數量；加大對基礎設施的資金投入，尤其是農業種植、水資源開發以及能源利用技術方面，這樣不僅可以減少資源的浪費，同時可以改善我國水-能源-糧食系統現狀，從而促進發展；在促進經濟發展的同時應當注重資源環境的保護，嚴格把控企業污染物達標排放，對于污染嚴重的企業勒令停業整改；根據當前國情，優化人口格局，緩解當前資源緊張的態勢；提高城鎮化水平，不僅要從數量上提高城鎮化率，也要提高城鎮化人口的質量。