江蘇省農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費量影響因素分析

陳琳薇

【摘 要】社會經(jīng)濟的發(fā)展需耗費大量水資源，改革開放以來，江蘇省水資源匱乏問題日益嚴重。文章在分析了2000-2013年江蘇省農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費總量基礎(chǔ)上，結(jié)合皮爾森相關(guān)性分析、主成分分析、線性回歸分析，創(chuàng)新性地從社會、自然、經(jīng)濟、技術(shù)、生態(tài)、政策六大維度全面、深入剖析江蘇省農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費量的影響因素及具體影響，提出了相關(guān)政策建議。

【關(guān)鍵詞】虛擬水消費;農(nóng)產(chǎn)品;自下而上法;線性回歸;節(jié)水

一、引言

改革開放以來，作為中國經(jīng)濟發(fā)展速度最快、活力最強、擁有最大城市腹地面積的江蘇省發(fā)展迅速，綜合經(jīng)濟實力一直位于全國前列，但社會經(jīng)濟的發(fā)展往往會耗費大量的水資源，江蘇省水資源匱乏問題日益嚴重。2013年江蘇省水資源總量為283.5億立方米，較2012年下降24.05%，人均水資源量為357.08立方米，較上年下降24.24%。江蘇省水資源總量占全國的1.01%，人均水資源量為全國平均水平的17.38%。

由于農(nóng)業(yè)用水以農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)用水為主，相關(guān)文獻表明居民通過服務(wù)或商品形式消耗的虛擬水量遠高于居民消耗的實體水量。因而科學(xué)地量化居民虛擬水消費量用以表示當?shù)厮?，可為緩解水資源短缺問題提供一個全新的思路。通過計算、分析江蘇省農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費量及其影響因素，進而提出節(jié)水建議，將有利于緩解江蘇省水資源短缺問題。

二、文獻綜述

在虛擬水消費量的計算方法上，國外主要采用生產(chǎn)樹法及投入產(chǎn)出法。Ercin et al 采用生產(chǎn)樹法計算單位農(nóng)產(chǎn)品虛擬水含量，后結(jié)合農(nóng)產(chǎn)品消費量計算虛擬水消費量[1]。國內(nèi)相關(guān)研究中，梁瑞、任志遠計算的虛擬水消費量等于居民消費商品的數(shù)量乘以該種商品單位質(zhì)量所含虛擬水量[2]。

在研究虛擬水消費的影響因素方面，J Macknick 指出科技發(fā)展將影響人們的生活環(huán)境與生活方式，也會影響單位農(nóng)產(chǎn)品虛擬水含量[3]。國內(nèi)學(xué)者，劉紅梅、鄧光耀構(gòu)建動態(tài)空間面板STIRPAT 模型，從人口、富裕程度、技術(shù)、空間和習慣效應(yīng)五個角度論證了中國農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費的影響因素[4]。

三、江蘇省農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費的影響因素模型構(gòu)建

（一）江蘇省農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費量估算模型構(gòu)建

借鑒相關(guān)文獻中的計算方法得總體計算思路：某種農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費量取決于該農(nóng)產(chǎn)品單位產(chǎn)品虛擬水含量及消費數(shù)量，總的虛擬水消費量則是多種產(chǎn)品虛擬水消費量的總和。其中，受數(shù)據(jù)來源即統(tǒng)計年鑒中統(tǒng)計的農(nóng)產(chǎn)品種類限制，結(jié)合文獻及相關(guān)論文，得江蘇省農(nóng)產(chǎn)品單位產(chǎn)品虛擬水含量如表3.1所示。

（二）影響因素指標確定

（1）自然維指標。選用水資源總量（SZYZL，萬立方米）、社會化水資源稀缺程度（SWSI）反映水資源狀況;耕地面積（GDMJ，萬立方米）反映耕地資源狀況;年降水量（JSL，毫米）、年平均氣溫（PJQW，攝氏度）反映氣候。

（2）社會維指標。選用年末總?cè)丝跀?shù)（ZRK，萬人）、城市化率（CSHL）作為人口因素指標;人類發(fā)展指數(shù)（HDI）作為社會調(diào)試能力指標;由于沒有具體數(shù)據(jù)可反映消費習慣，故舍去。

（3）經(jīng)濟維指標。選用國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP，萬元）作為經(jīng)濟實力指標;農(nóng)村居民家庭人均純收入（NCSR，萬元）、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（CZSR，萬元）作為收入水平指標;居民人均消費水平（XFSP，萬元）作為消費水平指標;各類食品商品零售價格指數(shù)作為農(nóng)產(chǎn)品價格指標。具體為食品類商品零售價格指數(shù)（SPJZ，上年=100）;糧食類 （LSJZ，上年=100）;油脂類 （YZLJZ，上年=100）;肉禽及其制品類 （RQLJZ，上年=100）;蛋類 （DLJZ，上年=100）;水產(chǎn)品類 （SCPJZ，上年=100）;菜類 （CLJZ，上年=100）;干鮮瓜果類 （GLJZ，上年=100）;飲料煙酒類 （YYJJZ，上年=100）。

（4）技術(shù)維指標。選用農(nóng)業(yè)機械總動力（JXZDL，萬千瓦）、農(nóng)村用電量（NCYDL，萬千瓦）作為機械使用要素指標;有效灌溉面積（YXGMJ，萬立方米）、農(nóng)用化肥施用折純量（YHSCL，萬噸）作為農(nóng)業(yè)環(huán)境要素指標。

（5）生態(tài)維指標。選用受災(zāi)面積（SZMJ，萬立方米）作為生態(tài)維指標。

（6）政策維指標。選用地方財政農(nóng)林水事務(wù)支出（DCNSZ，萬元）作為政策維指標。

（三）影響模型構(gòu)建

具體思路如下：通過驗證因變量與各解釋變量間相關(guān)性系數(shù)進行變量篩選，若所篩選出影響模型構(gòu)建的變量較多，則先借助主成分分析獲得綜合評價指標，減少指標個數(shù)，再以綜合指標作為回歸模型變量，確定與因變量間函數(shù)關(guān)系。

（1）皮爾森相關(guān)性分析。皮爾森相關(guān)系數(shù)是定量描述變量間線性相關(guān)情況的基本指標。

（2）主成分分析。利用降維方式，消除評價指標間的相關(guān)影響，在將原始變量變?yōu)榉至康耐瑫r，形成權(quán)數(shù)，將多個指標轉(zhuǎn)化為某幾個綜合指標，客觀反映樣本間現(xiàn)實關(guān)系。

（3）線性回歸分析。主要通過回歸分析，確定兩個或兩個以上變量間的定量關(guān)系。

四、江蘇省農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費影響因素實證檢驗

（一）江蘇省農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費量量化結(jié)果

1、江蘇省農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費量估算結(jié)果

如表4.1所示，2000-2013年間江蘇省居民農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費總量變化趨勢整體平穩(wěn)，略有上升。主要原因是2000-2013年間農(nóng)村居民農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費量逐步減少，城鎮(zhèn)居民農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費量不斷增加。隨著江蘇省總?cè)丝跀?shù)的不斷增加，人均農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費量整體有下降趨勢。其中，農(nóng)村居民農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費總量明顯下降。

2、皮爾森相關(guān)性分析

如表4.2所示，江蘇省居民農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費總量與11個解釋變量的相關(guān)關(guān)系通過了顯著性檢驗。

3、主成分分析

為避免解釋變量間的多重共線性，本文對經(jīng)過pearson相關(guān)性檢驗后篩選出的11個解釋變量指標提取主成分與因變量進行主成分回歸分析。

由SPSS軟件可得，Kaiser-Mever-Olki檢驗統(tǒng)計量為0.780>0.7適合， Bartlett球形檢驗近似卡方值497.615，Sig.值0.000，表明檢驗通過，樣本數(shù)據(jù)總體特征符合要求，可以進行主成分分析。根據(jù)表4.3可知應(yīng)提取1 個主成分，即m=1。由于提取的一個主成分累計貢獻率達96.002%，能夠有力反映出11個解釋變量的信息，表示僅需在一維空間進行解釋。

計算主成分所對應(yīng)的特征值的開平方根，具體得各指標對應(yīng)的系數(shù)。具體表達式F1如下：

第一主成分：

最后，將各主成分對應(yīng)的特征值除以主成分總特征值之和，并將其作為各成分權(quán)重，得主成分綜合模型如下：

F=F1

4、線性回歸分析

通過主成分分析可得一個可概括原始變量所有信息的公共因子，即第一主成分。將此主成分因子數(shù)據(jù)作為解釋變量，標準化后所得江蘇省居民農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費總量為因變量，借助SPSS軟件進行線性回歸，具體見表4.4。

由結(jié)果可知，就解釋變量而言，第一主成分Sig.值0.02在標準值0～0.05之內(nèi)被保留。常數(shù)項5.28E-15過小，Sig.值為1，故可忽略不計。同時，R2值為0.823，表明方程擬合度為82.3%，Durbin-Watson值為2.09。最后得回歸模型如下：

Y=0.612F1

5、結(jié)果分析

將F1值帶入回歸方程，得：

即各因素對江蘇省居民農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費的貢獻率大小順序為：城鎮(zhèn)居民人均可支配收入>國內(nèi)生產(chǎn)總值>城市化率=農(nóng)村用電量=人類發(fā)展指數(shù)>農(nóng)業(yè)機械總動力>農(nóng)村家庭人均純收入>居民人均消費水平>總?cè)丝跀?shù)>地方財政農(nóng)林水事務(wù)支出>耕地面積。

五、總結(jié)及政策建議

實證表明經(jīng)濟維、社會維因素對虛擬水消費量影響較大，技術(shù)維其次，生態(tài)維、政策維較小，生態(tài)維并無影響。其中城鎮(zhèn)人均可支配收入、國內(nèi)生產(chǎn)總值系數(shù)影響最為顯著。除耕地面積外，其他影響因素均對農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費量有正向影響。因而人類活動對自然資源的主導(dǎo)性影響應(yīng)引起重視。

為緩解社會經(jīng)濟發(fā)展與水資源矛盾，依據(jù)實證結(jié)果，江蘇省應(yīng)適當控制人口增速，嚴格遵循生育政策，緩解水資源壓力;提高消費水平從而改善消費結(jié)構(gòu)，具體應(yīng)增加低虛擬水含量的農(nóng)產(chǎn)品消費，減少高虛擬水含量農(nóng)產(chǎn)品消費;發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)科技、發(fā)展節(jié)水型農(nóng)畜業(yè)，從源頭節(jié)水。

【參考文獻】

[1] Ertug Ercin A， Mekonnen M M， Hoekstra A Y. Sustainability of national consumption from a water resources perspective： The case study for France[J].Ecological Economics， 2013， 88（7）：133-147.

[2]梁瑞， 任志遠， 李小燕. 山西省臨汾市虛擬水動態(tài)變化研究與預(yù)測[J]. 水土保持通報， 2013， 4： 312-316.

[3]Macknick J， Newmark R， Heath G， et al. Operational water consumption and withdrawal factors for electricity generating technologies： a review of existing literature[J]. Environmental Research Letters， 2012， 7（4）：189-190.

[4]劉紅梅， 鄧光耀， 王克強. 中國農(nóng)產(chǎn)品虛擬水消費的影響因素分析——基于省級數(shù)據(jù)的動態(tài)空間面板 STIRPAT 模型[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟， 2013 （008）： 15-28.