華北地下水開采與糧食生產(chǎn)的脫鉤效應(yīng)及其空間差異性研究

封 麗，趙又霖

(河海大學商學院，南京 211100)

0 引 言

水利是農(nóng)業(yè)的命脈，受天然水資源稟賦條件所限，我國糧食主產(chǎn)區(qū)灌溉面積中有一半以上依靠地下水[1]。多年來，伴隨農(nóng)業(yè)灌溉用水不斷增加，我國北方糧食主產(chǎn)區(qū)地下水過度開發(fā)問題日益突出，尤以華北地區(qū)最為嚴重，區(qū)域內(nèi)地下水超采區(qū)面積18 萬km2，地下水累計虧空量1 800 億m3。華北地區(qū)是我國的糧食核心產(chǎn)區(qū)，糧食產(chǎn)量占全國的近1/4，與此同時，由于當?shù)氐乇硭慈狈?，華北農(nóng)業(yè)灌溉用水主要依靠地下水源，區(qū)域農(nóng)業(yè)地下水開采量約占總開采量的70%。華北地區(qū)地下水超采嚴重威脅國家水安全和糧食安全，從長期來看，依靠超采地下水保障糧食生產(chǎn)不具有可持續(xù)性[2,3]。伴隨南水北調(diào)工程的實施，華北地區(qū)地下水資源迎來修復機遇。目前，當?shù)卣谕ㄟ^地下水源置換、農(nóng)業(yè)節(jié)水改造、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整、輪耕休耕等方式推進實施糧食主產(chǎn)區(qū)地下水超采治理。在此背景下，開展華北地區(qū)地下水開采與糧食生產(chǎn)的脫鉤關(guān)系研究，深入揭示脫鉤效應(yīng)的驅(qū)動因素及其時空變化特征，對于客觀反映華北地區(qū)地下水超采治理成效，輔助華北糧食主產(chǎn)區(qū)地下水超采治理精準施策，繼而促進地下水資源修復與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

近些年來，脫鉤效應(yīng)分析逐漸成為資源環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系研究領(lǐng)域的熱點方向。OECD在2002年首先提出了“脫鉤”概念，用于研究環(huán)境損害與經(jīng)濟發(fā)展之間的相關(guān)性[4]。國內(nèi)，于法穩(wěn)[5]較早應(yīng)用OECD提出的脫鉤模型研究我國糧食生產(chǎn)與灌溉用水的關(guān)系。在此之后，Tapio脫鉤模型[6]、Vehmas脫鉤模型[7]等均被廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活用水[8-11]、耗能耗水[12,13]、廢污水排放[14]等資源環(huán)境要素與經(jīng)濟發(fā)展的脫鉤研究。近期，許長新[15]、王喜峰[16]分別對脫鉤模型進行了改進拓展，提出了改進脫鉤模型和蒸汽機模型，豐富了脫鉤研究模型方法。在脫鉤評價單元尺度上日趨多元化，從早期的全國尺度[17-19]逐漸拓展到長江經(jīng)濟帶[20,21]、京津冀[22]、中原城市群[23]、長江三角洲[24]、渭河流域[25]等區(qū)域流域尺度。

隨著脫鉤研究的深入，當前研究趨勢呈現(xiàn)出兩方面特征。一是從因子分解視角探究脫鉤效應(yīng)背后的驅(qū)動因素，Kaya恒等式和LMDI分解模型是常用的驅(qū)動因子分解方法[26,27]。許長新等[15]運用LMDI方法將脫鉤指數(shù)分解為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)脫鉤彈性等五個分量，謝文寶等[28]對新疆農(nóng)業(yè)水資源利用的時序變化進行了效應(yīng)分解，章恒全等[24]分解了長江三角洲地區(qū)的用水量變化驅(qū)動效應(yīng)，聶志萍等[29]通過LMDI將生活用水分解為結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)、經(jīng)濟效應(yīng)和人口效應(yīng)。馬海良等[14]及姜明棟等[22]另辟蹊徑，采用乘法因子對脫鉤指數(shù)進行了整體分解。二是從空間自相關(guān)分析視角探究脫鉤效應(yīng)的空間差異特征。許長新等[30]采用莫蘭指數(shù)研究了我國水土匹配空間效應(yīng)，洪思楊等[13]通過空間自相關(guān)分析和脫鉤分析探究了我國能源生產(chǎn)與用水之間的空間關(guān)聯(lián)性，馬海良等[31]運用空間自相關(guān)方法分析了中國工業(yè)水資源和能源消耗之間聯(lián)系，黃木易等[32]基于GIS空間數(shù)據(jù)分析方法，分析了長江經(jīng)濟帶建設(shè)用地與經(jīng)濟增長的時空差異及脫鉤關(guān)系。

從現(xiàn)有研究來看，已有部分學者[5,25,33]探討了農(nóng)業(yè)水資源利用與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值或糧食產(chǎn)量之間的脫鉤關(guān)系，但針對華北地區(qū)地下水開采與糧食生產(chǎn)的脫鉤研究鮮有報道，更未發(fā)現(xiàn)以地市級為評價單元的中小尺度細化研究。脫鉤效應(yīng)的驅(qū)動因素和脫鉤狀態(tài)的空間分布特征是當前研究的熱點之一，但目前的研究通常將兩者分離獨立研究，綜合運用LMDI分解模型和GIS空間分析模型，開展脫鉤分解驅(qū)動因素的空間差異性研究還不多見。鑒于此，本文以華北地區(qū)為研究對象，分別從省區(qū)和地市兩個層面探討地下水開采與糧食生產(chǎn)的脫鉤效應(yīng)及其分解驅(qū)動因素的時空差異特征，最后根據(jù)脫鉤狀態(tài)及驅(qū)動因素的空間差異提出相應(yīng)的對策建議。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

1.1.1 Tapio脫鉤模型

本文采用資源消耗與經(jīng)濟增長脫鉤關(guān)系研究中廣泛使用的Tapio脫鉤模型。該模型綜合了總量變化和相對量變化兩類指標，采用以時期為時間尺度的彈性分析方法反映變量之間的脫鉤狀態(tài)。Tapio脫鉤模型的計算公式為：

(1)

式中：t為脫鉤指數(shù)；A為資源消耗變量；B為經(jīng)濟增長變量。參照公式(1)可以得到糧食產(chǎn)量變化對地下水開采量變化的脫鉤指數(shù)：

(2)

式中：GW為地下水開采量；GY為糧食產(chǎn)量。

本文采用糧食生產(chǎn)實物量直接表示經(jīng)濟增長指標，避免糧食產(chǎn)值指標的價格折算。根據(jù)脫鉤指數(shù)將糧食產(chǎn)量與地下水開采量之間的脫鉤狀態(tài)劃分為連接、脫鉤、負脫鉤三種基本類型，再細分為8種狀態(tài)，詳見表1。

1.1.2 LMDI分解模型

本文采用對數(shù)指標分解法(Logarithmic Mean Divisia Index，LMDI)將華北地區(qū)地下開采量變化進行加法分解。LMDI分解模型具有完全分解余量和解決零值問題的優(yōu)點，被學術(shù)界廣泛使用。首先依據(jù)Kaya恒等式將華北地下水開采量(GW)分解如下：

(3)

式中：GW為地下水開采量；W為總供水量或總用水量；AW為糧食生產(chǎn)灌溉用水量；GA為糧食播種面積。

根據(jù)LMDI分解模型，t期相對于t-1期地下水開采量的變化量ΔGW可以表示為：

ΔGW=ΔGW1+ΔGW2+ΔGW3+ΔGW4

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

式中：ΔGW1表示供水結(jié)構(gòu)變化引起的地下開采量變化，定義為供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)；ΔGW2表示用水結(jié)構(gòu)變化引起的地下水開采量變化，定義為用水結(jié)構(gòu)效應(yīng)；ΔGW3表示單位播種面積灌溉用水量變化引起的地下水開采量變化，定義為用水效率效應(yīng)；ΔGW4表示糧食播種面積變化引起的地下水開采量變化，定義為規(guī)模效應(yīng)。

式(4)表示華北地區(qū)地下水開采量變化可以分解為供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)、用水結(jié)構(gòu)效應(yīng)、用水效率效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)四者綜合貢獻的結(jié)果。

1.1.3 空間自相關(guān)分析方法

全局莫蘭指數(shù)(Moran’sI)是用以描述區(qū)域空間特征要素自相關(guān)的常用指標，計算公式為：

(9)

全局莫蘭指數(shù)取值在-1與1之間，正值表明具有相似屬性值的空間單元聚集在一起，負值表示具有相異屬性值的空間單元聚集在一起，零值表示研究對象不存在空間自相關(guān)性，其空間分布呈隨機狀態(tài)。在莫蘭指數(shù)的顯著性檢驗中，常假設(shè)變量的空間分布服從正態(tài)分布，通過服從標準正態(tài)分布的z統(tǒng)計量來判斷地區(qū)間的空間相關(guān)性。

局部莫蘭指數(shù)Ii主要用于驗證研究對象是否存在相似值或相異值的局部集聚現(xiàn)象，計算公式如下：

(10)

若計算所得Ii為正，表示區(qū)域i與其臨近區(qū)域均為高值區(qū)，屬于高高(H-H)聚集，或者表示區(qū)域i與其臨近區(qū)域均為低值區(qū)，屬于低低(L-L)聚集，即區(qū)域i存在相似值的空間聚集。若計算所得Ii為負，表示區(qū)域i與其臨近區(qū)域呈相反的值，區(qū)域i為高值則其臨近區(qū)域為低值，屬于(H-L)聚集，反之亦然，屬于(L-H)聚集，即區(qū)域i存在相異值的空間聚集。

地下水資源管理及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局具有較強的地域性，相關(guān)政策的推行通常產(chǎn)生空間上的連片聚集效應(yīng)，因此，可以運用空間自相關(guān)分析方法對其進行分類研究。本文運用全局莫蘭指數(shù)對脫鉤指數(shù)和地下水開采量的4個驅(qū)動效應(yīng)在整個華北地區(qū)的空間關(guān)聯(lián)特征進行描述，運用局部莫蘭指數(shù)對脫鉤指數(shù)和地下水開采量的4個驅(qū)動效應(yīng)在華北各地市之間的空間聚集特征進行描述。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文研究范圍包括華北地區(qū)北京市、天津市、河北省、山東省和河南省，其中，河北省、山東省和河南省又進一步細分為地市。研究時期為2010年至2018年(天津市和河北省2018年數(shù)據(jù)缺失)。研究采用的地下水開采量、供水量、用水量、農(nóng)業(yè)用水量來自各省市的《水資源公報》，糧食播種面積、農(nóng)作物播種面積、糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)來自各省市統(tǒng)計年鑒。通常，農(nóng)業(yè)用水量中的非農(nóng)田灌溉用水量占比較小，以河北省2018年用水數(shù)據(jù)為例，非農(nóng)田灌溉用水量占農(nóng)業(yè)用水量的比例約為6%，而且在省級水資源公報中未公布各地市的詳細數(shù)據(jù)。本文采用的數(shù)據(jù)處理方法與欒健等學者[33]的方法一致，用農(nóng)業(yè)用水量近似代替農(nóng)田灌溉用水量，并將糧食生產(chǎn)中的灌溉用水量進行了一定調(diào)整，表示為:

(11)

式中：AW為糧食生產(chǎn)灌溉用水量；GA為糧食播種面積；TA為農(nóng)作物總播種面積；WT為農(nóng)業(yè)用水量。

2 結(jié)果分析

2.1 省級區(qū)域脫鉤狀態(tài)及驅(qū)動效應(yīng)分析

以年為計算時期，從省級行政區(qū)層面計算華北地區(qū)各省市的脫鉤指數(shù)，依據(jù)表1判定脫鉤類型，計算結(jié)果見表2。從計算結(jié)果看，強脫鉤是華北地區(qū)糧食產(chǎn)量與地下水開采的主要狀態(tài)，這表明華北農(nóng)業(yè)灌溉用水對地下水的依賴性正在減弱。分省區(qū)看，天津、河北、山東三省市的強脫鉤表現(xiàn)最為明顯。在研究期內(nèi)，天津市只有2012-2013年期間出現(xiàn)了增長負脫鉤，河北省只有2013-2014年期間出現(xiàn)了衰退脫鉤，山東省只有2017-2018年期間出現(xiàn)了衰退脫鉤。天津、河北、山東三省市較好地處理了地下水壓采與糧食增產(chǎn)的關(guān)系，在保護修復地下水資源的同時，保障了糧食穩(wěn)產(chǎn)、增產(chǎn)。河南省脫鉤狀態(tài)呈現(xiàn)強、弱脫鉤交替出現(xiàn)的特征，表明河南省在糧食持續(xù)增產(chǎn)的同時，地下水開采量并非持續(xù)減少，強脫鉤狀態(tài)仍不穩(wěn)定。北京市以弱負脫鉤為主。主要原因是，伴隨南水北調(diào)工程的通水，北京市地下水開采量持續(xù)減少，與此同時，由于城鎮(zhèn)化的迅速發(fā)展，北京市糧食播種面積和產(chǎn)量縮減明顯。

進一步采用LMDI方法對華北地區(qū)三省兩市地下水開采量變化的驅(qū)動效應(yīng)進行分解，探究引起開采量變化的原因，各省級區(qū)域分解結(jié)果如下。

表2 華北地區(qū)省級區(qū)域地下水開采量與糧食產(chǎn)量脫鉤類型計算結(jié)果Tab.2 Types of decoupling between groundwater exploitation and grain production in the province level areas of North China Plain

北京市在研究時期內(nèi)地下水開采量累計減少4.94 億m3，開采量變化的驅(qū)動效應(yīng)貢獻率分布見圖1。總體上看，供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)的總比重分別為-83.1%和-296.5%，是地下水開采量減小的主要驅(qū)動因素，其中規(guī)模效應(yīng)最為明顯，除2011-2012和2014-2015兩個時期貢獻率在-20%左右外，其余時期都在-40%左右，在此期間，北京市糧食播種面積減少16.75 萬hm2，大幅導致了開采量的減小。供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)貢獻率在-10%左右，由于南水北調(diào)的通水，北京市以地下水為主的供水結(jié)構(gòu)發(fā)生明顯變化，外調(diào)水源成為當?shù)刂匾墓┧础Ｓ盟Y(jié)構(gòu)效應(yīng)和效率效應(yīng)的總比重分別為304.6%和18.6%，是地下水開采量增加的主要驅(qū)動因素，其中，用水結(jié)構(gòu)效應(yīng)貢獻率在20%～50%之間，用水效率貢獻率波動較大，2010-2011年期間，用水效率上升顯著，貢獻率為-25.8%,驅(qū)動了地下水開采量的減小，然而，2012-2013年期間，用水效率轉(zhuǎn)為下降，貢獻率為30.1%，驅(qū)動了地下水開采量的增加，2016年以來，用水效率逐年微升，在一定程度上驅(qū)動了地下水開采量的減小。4個驅(qū)動因素總體貢獻率由大到小為：用水結(jié)構(gòu)效應(yīng)>規(guī)模效應(yīng)>供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)>效率效應(yīng)。

天津市在研究期內(nèi)地下水開采量累計減小0.96 億m3，開采量變化的驅(qū)動效應(yīng)貢獻率分布見圖2。總體上看，供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)是驅(qū)動地下水開采量減小的唯一因素，總比重為-192.7%，在2014-2015年期間，貢獻率達到峰值-46.7%。與北京類似，南水北調(diào)水源逐漸成為天津市的重要供水來源，地下水在總供水中所占比例逐漸下降。用水結(jié)構(gòu)效應(yīng)、效率效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)均是導致地下水開采增加的驅(qū)動因素，其中，規(guī)模效應(yīng)最為明顯，總貢獻率達到60%，天津糧食種植面積增加是導致地下水開采量增長的主要原因。4個驅(qū)動因素總貢獻率由大到小為：供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)>規(guī)模效應(yīng)>用水結(jié)構(gòu)效應(yīng)>效率效應(yīng)。

河北省在研究期內(nèi)地下水開采量累計減小40.06 億m3，開采量變化的驅(qū)動效應(yīng)貢獻率分布見圖3?？傮w上看，供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)和效率效應(yīng)是驅(qū)動地下水開采量減小的主要驅(qū)動因素，兩者的總比重分別為-240.8%和-202.5%。河北省是我國推行地下水超采區(qū)治理的第一個試點省份，伴隨治理工作進程，一方面地下水供水比例持續(xù)下降，另一方面，農(nóng)業(yè)灌溉用水效率不斷提升，兩方面效應(yīng)共同驅(qū)動了地下水開采的逐年減小。用水結(jié)構(gòu)效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)是驅(qū)動地下水開采增加的主要因素，兩者總比重分別為115%和52.9%。研究期間，河北省糧食播種面積從2010年逐漸增加到2016年的最大值679.14 萬hm2，隨后開始減小，規(guī)模效應(yīng)由驅(qū)動地下水開采量增加轉(zhuǎn)化為減小。4個驅(qū)動因素總貢獻率由大到小為：供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)>效率效應(yīng)>用水結(jié)構(gòu)效應(yīng)>規(guī)模效應(yīng)。

山東省在研究期內(nèi)地下水開采量累計減小13.02 億m3，開采量變化的驅(qū)動效應(yīng)貢獻率分布見圖4?？傮w上看，供水水結(jié)構(gòu)效應(yīng)、效率效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)都是驅(qū)動地下水開采量減小的因素，三者的總比重分別為-131.1%、-82.4%和-105.9%。從逐年變化趨勢上看，供水結(jié)構(gòu)驅(qū)動效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)呈現(xiàn)波動特征，用水效率效應(yīng)在后期有所減弱，這表明，山東省農(nóng)業(yè)灌溉用水效率雖然仍在提升，但是有所放緩，農(nóng)業(yè)灌溉節(jié)水空間有限。用水結(jié)構(gòu)效應(yīng)是驅(qū)動地下水開采量增加的因素，表明山東省總用水量增加較為明顯，間接驅(qū)動了地下水開采量的增加。4個驅(qū)動因素總貢獻率由大到小為：供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)>規(guī)模效應(yīng)>用水結(jié)構(gòu)效應(yīng)>效率效應(yīng)。

河南省在研究期內(nèi)地下水開采量累計減小19.1 億m3，開采量變化的驅(qū)動效應(yīng)貢獻率分布見圖5。總體上看，供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)和效率效應(yīng)是驅(qū)動地下水開采增加的主要因素，兩者總比重分別為-156.5%和-4.3%。從逐年變化趨勢上看，供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)和效率效應(yīng)均呈現(xiàn)波動特征，特別是用水效率效應(yīng)在-74.2%和41.4%之間變化，說明河南省農(nóng)業(yè)灌溉用效率提升不穩(wěn)定，今后仍有進一步提升空間。用水結(jié)構(gòu)效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)是驅(qū)動地下水開采量增加的因素，其中又以規(guī)模效應(yīng)最為明顯，達到89.5%。4個驅(qū)動因素總貢獻率由大到小為：供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)>規(guī)模效應(yīng)>用水結(jié)構(gòu)效應(yīng)>效率效應(yīng)。

從整個華北地區(qū)來看，伴隨南水北調(diào)工程的通水，區(qū)域供水結(jié)構(gòu)發(fā)生了較大改變，地下水供水比例逐年下降，從而使得供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)成為推動地下水開采量與糧食產(chǎn)量脫鉤的主要因素。從變化趨勢上看，北京、天津的供水結(jié)構(gòu)逐漸趨于穩(wěn)定，供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)慢慢減弱，河北、山東供水結(jié)構(gòu)正在不斷調(diào)整過程中，供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)將持續(xù)發(fā)揮主導作用，河南供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)正負轉(zhuǎn)換頻繁，供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)潛力較大，是下一步調(diào)整的重點。在習總書記提出的十六字治水思路中，“節(jié)水優(yōu)先”處于首要地位，節(jié)水效應(yīng)是驅(qū)動地下水開采減少的重要因素，其中以河北、山東最為明顯，相比之下，北京、天津、河南的節(jié)水效應(yīng)呈現(xiàn)波動狀態(tài)，今后有較大提升潛力。華北地區(qū)作為糧食主產(chǎn)區(qū)，糧食穩(wěn)產(chǎn)、增產(chǎn)對于保障國家糧食安全具有重要戰(zhàn)略意義，山東、北京糧食播種面積減小明顯，雖然客觀上驅(qū)動了地下水開采量的減少，但是對于保障糧食生產(chǎn)造成一定潛在風險，需要引起關(guān)注。華北地區(qū)是我國社會經(jīng)濟最為活躍的地區(qū)之一，用水總量的增加間接制約了地下水開采量與糧食生產(chǎn)的脫鉤，今后應(yīng)切實貫徹“把用水總量作為最大剛性約束”的水利行業(yè)強監(jiān)管總基調(diào)，落實水資源開發(fā)利用控制紅線，嚴格管控新增用水量。

2.2 地市級區(qū)域脫鉤狀態(tài)及空間差異分析

由于降水豐枯、糧食價格等因素導致地下水開采、糧食播種面積容易產(chǎn)生年際波動，隨著研究單元的細化，地市級數(shù)據(jù)波動尤其明顯。為了減緩這一影響，本次研究采用時段平均法，對地市原始數(shù)據(jù)進行平均處理。首先將整個研究時期(2010-2018年)劃分為3個時段：Ⅰ(2010-2012年)，Ⅱ(2013-2015年)，Ⅲ(2016-2018年)，分別對應(yīng)“十二五”前期、“十二五”后期、“十三五”前期。然后對各地市數(shù)據(jù)進行時段平均計算，分別得到時段Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ數(shù)據(jù)平均值。最后分別針對Ⅰ-Ⅱ時期和Ⅱ-Ⅲ時期進行Tapio脫鉤分析，其中，Ⅰ-Ⅱ時期近似代表了“十二五”期間脫鉤狀態(tài)，Ⅱ-Ⅲ時期近似代表了“十三五”期間脫鉤狀態(tài)。具體計算結(jié)果如下。

“十二五”期間，脫鉤類型以弱負脫鉤、強脫鉤、衰退脫鉤、衰退連接為主，分別占研究單元數(shù)量的14.6%、27.1%、27.1%和10.4%?！笆濉逼陂g，脫鉤類型以弱負脫鉤、強脫鉤和衰退連接為主，分別占研究單元數(shù)量的10.4%、50.0%和29.2%。從兩個時期對比可以看出，從“十二五”到“十三五”，負脫鉤數(shù)量減少了50%，從14個減少為7個，連接類型數(shù)量也從6個減少為2個，與之相對應(yīng)，脫鉤類型數(shù)量從28個增加到39個，在“十三五”期間，脫鉤狀態(tài)總數(shù)已經(jīng)達到81.2%(表3)。從脫鉤結(jié)果來看，2010年以來，華北地區(qū)地下水開采量與糧食產(chǎn)量脫鉤地市級區(qū)域不斷擴大，在“十二五”期間，地市之間、省區(qū)之間零散分布，無明顯集聚特征，到了“十三五”期間，脫鉤地區(qū)在地理空間上連續(xù)性不斷增強，已經(jīng)在多個地市間連片發(fā)展，甚至跨越了省界差異，河北、河南大部地區(qū)以及與兩省交界的魯西北、魯西南地區(qū)都處于脫鉤狀態(tài)。這也表明，在中央水行政主管部門的統(tǒng)一部署下，華北各地區(qū)的地下水超采治理正在整體推進，地下水壓采的總體成效正在顯現(xiàn)。值得注意是，“十三五”期間，威海、開封兩地市處于強負鉤和增長負脫鉤狀態(tài)，說明在近期內(nèi)，兩地區(qū)糧食生產(chǎn)仍然較大依賴地下水開采，平衡協(xié)調(diào)兩者關(guān)系難度較大。另外，“十三五”期間，28個地市的糧食產(chǎn)量出現(xiàn)了下降趨勢，長期來看，這將影響華北糧食主產(chǎn)區(qū)地位，需要引起關(guān)注。

表3 華北地區(qū)地市級區(qū)域地下水開采量與糧食產(chǎn)量脫鉤類型計算結(jié)果統(tǒng)計Tab.3 Types of decoupling between groundwater exploitation and grain production in city level areas of North China Plain

本次研究采用ArcGIS對華北地區(qū)地下水開采量與糧食產(chǎn)量的脫鉤關(guān)系進行空間特征分析，針對兩個時期分別計算Moran′sI值和對應(yīng)的Z值、P值，結(jié)果見表4。Moran′sI值在兩個時期分別為0.033 3和0.131 5，表明脫鉤關(guān)系存在一定的空間自相關(guān)，并隨時間推移其空間相關(guān)性增大，空間聚集程度在不斷增強。從表4可以進一步看出，只有“十三五”期間，Z值>1.65,通過了顯著性檢驗(P<0.1),表明，“十三五”期間地市之間的地下水開采量與糧食產(chǎn)量的脫鉤程度具有顯著的空間集聚特征，即脫鉤指數(shù)值較高的地區(qū)相互接近，較低的地區(qū)相互接近。

表4 華北地區(qū)地下水開采量與糧食產(chǎn)量脫鉤指數(shù)的全局莫蘭指數(shù)Tab.4 Global Moran index of decoupling index between groundwater exploitation and grain production in North China Plain

全局莫蘭指數(shù)是以整體為切入點，僅研究全局空間自相關(guān)，無法表征整體內(nèi)部各地區(qū)的空間聚集特征。因此，繼續(xù)引入局部莫蘭指數(shù)揭示“十三五”期間地市脫鉤類型的局部空間分布特征。計算結(jié)果表明，脫鉤指數(shù)H-H集聚區(qū)包括滄州市和保定市，表明這兩個地區(qū)處于高脫鉤指數(shù)區(qū)域，且鄰近地區(qū)脫鉤指數(shù)也較高，從脫鉤類型來看，兩個地市均為衰退脫鉤，即在地下水開采大幅度較少的同時，糧食產(chǎn)量略有減少。脫鉤指數(shù)L-L集聚區(qū)處于河北、河南交界處的邯鄲、安陽兩地市，表明這兩個地區(qū)處于低脫鉤指數(shù)區(qū)域，且對鄰近地區(qū)發(fā)揮了良好的示范帶動效應(yīng)，使得周邊區(qū)域脫鉤指數(shù)也較低，從脫鉤類型來看，兩個地市均為強脫鉤，即在地下水開采減少的同時，糧食產(chǎn)量保持增長。脫鉤指數(shù)L-H集聚區(qū)僅出現(xiàn)在衡水市，表明衡水市處于低脫鉤指數(shù)區(qū)域，但鄰近地區(qū)脫鉤指數(shù)較高，從脫鉤類型來看，衡水市處于強脫鉤狀態(tài)，周圍地區(qū)多為衰退脫鉤?？傮w上看，“十三五”期間各地市脫鉤指數(shù)的空間聚集特征比“十二”期間明顯提升，然而脫鉤指數(shù)空間聚集范圍還較小，大部分地區(qū)仍然處于非顯著特征狀態(tài)。

2.3 地市級區(qū)域脫鉤驅(qū)動效應(yīng)空間差異分析

為了深入探究“十三五”期間各脫鉤驅(qū)動效應(yīng)在地市之間的差異，采用全局莫蘭指數(shù)對四類驅(qū)動效應(yīng)的貢獻率進行空間自相關(guān)分析。結(jié)果見表5?？梢钥闯鏊念愹?qū)動效應(yīng)的貢獻率都通過了自相關(guān)顯著性檢驗，表明“十三五”期間地市之間的脫鉤驅(qū)動效應(yīng)具有顯著的空間集聚特征。進一步應(yīng)用局部莫蘭指數(shù)對驅(qū)動效應(yīng)的貢獻率進行空間差異性分析，結(jié)果見表6。

表5 “十三五”期間各類驅(qū)動效應(yīng)貢獻率的全局莫蘭指數(shù)Tab.5 Global Moran index of contribution rate of driving effects during the 13th five year plan

表6 “十三五”期間各類驅(qū)動效應(yīng)貢獻率的空間聚集區(qū)分布Tab.6 Spatial distribution of contribution rates of driving effects during the 13th five year plan

從供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)貢獻率來看，H-H聚集區(qū)包括淄博、濰坊，表明兩地市及其周邊地區(qū)地下水供水比例有所增加，這與山東省中部及膠東半島近些年降水偏少，地表水資源減少有關(guān)。L-L聚集區(qū)包括天津、廊坊，表明兩區(qū)域地下水供水比例明顯下降，這也正是南水北調(diào)通水后，地下水壓采效果的體現(xiàn)。

從用水結(jié)構(gòu)效應(yīng)貢獻率來看，H-H聚集區(qū)包括日照、萊蕪、青島，表明這一區(qū)域及其周邊地區(qū)糧食灌溉用水比例下降，L-L聚集區(qū)包括洛陽、南陽、三門峽、焦作，表明這一區(qū)域及其周邊地區(qū)糧食灌溉用水比例增加。H-L聚集區(qū)出現(xiàn)在漯河，表明漯河糧食生產(chǎn)灌溉用水比例有所下降，但其周邊地區(qū)糧食生產(chǎn)灌溉用水比例增加。

從效率效應(yīng)貢獻率來看，H-H聚集區(qū)主要位于河南西部，包括平頂山、許昌、洛陽、三門峽、鄭州、焦作六個地市，表明這一區(qū)域的農(nóng)業(yè)灌溉用水效率有所下降，驅(qū)動了地下水開采量的增加，這一聚集區(qū)域的農(nóng)業(yè)用水效率有較大提升空間。L-L聚集區(qū)位于張家口市，表明張家口及其周邊區(qū)域農(nóng)業(yè)灌溉用水效率提升明顯，在河北地下水超采治理實施過程中，伴隨滴灌、微噴灌等地表節(jié)水工程的推進，該地區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水效果正在逐漸發(fā)揮。

從規(guī)模效應(yīng)貢獻率來看，H-H聚集區(qū)有兩個，一是位于德州、濱州，二是位于周口、商丘、開封、菏澤。表明這兩個區(qū)域及其周邊地區(qū)糧食播種面積有所增加。華北地區(qū)是我國糧食增產(chǎn)計劃的主要實施區(qū)域之一，為保證糧食生產(chǎn)，各地區(qū)積極調(diào)整種植結(jié)構(gòu)，增加了糧食作物播種面積。L-L聚集區(qū)包括日照、煙臺、威海，表明山東半島沿海地市糧食播種面積呈現(xiàn)下降趨勢。

3 結(jié)論與建議

本文基于Tapio脫鉤模型、LMDI分解模型和莫蘭指數(shù)空間分析方法對華北地區(qū)地下水開采量與糧食產(chǎn)量之間的脫鉤關(guān)系進行分析，探討了脫鉤的驅(qū)動效應(yīng)及空間差異特征。研究得到以下結(jié)論：①強脫鉤是華北地區(qū)糧食產(chǎn)量與地下水開采的主要狀態(tài)，尤以天津、河北、山東三省市表現(xiàn)最為明顯，河南省強脫鉤狀態(tài)不穩(wěn)定，北京市以弱負脫鉤為主。②供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)、用水效率效應(yīng)是推動華北地區(qū)地下水開采減小的主要因素，規(guī)模效應(yīng)是推動山東省、北京市地下水開采量減小的重要因素，華北地區(qū)用水總量的增加在一定程度上制約了地下水開采量與糧食生產(chǎn)的脫鉤。③研究時期內(nèi)，華北地區(qū)地下水開采量與糧食產(chǎn)量脫鉤地市級區(qū)域不斷擴大，相比于“十二五”期間分散脫鉤狀態(tài)，“十三五”期間脫鉤地區(qū)在地理空間上的連續(xù)性不斷增強，河北、河南大部地區(qū)以及與兩省交界的魯西北、魯西南地區(qū)都處于脫鉤狀態(tài)?！笆濉逼陂g脫鉤指數(shù)H-H集聚區(qū)包括滄州市和保定市，L-L集聚區(qū)位于邯鄲、安陽兩地市。④“十三五”期間，供水結(jié)構(gòu)效應(yīng)貢獻率H-H聚集區(qū)包括淄博、濰坊，L-L聚集區(qū)包括天津、廊坊，用水結(jié)構(gòu)效應(yīng)貢獻率H-H聚集區(qū)包括日照、萊蕪、青島，L-L聚集區(qū)包括洛陽、南陽、三門峽、焦作，用水效率效應(yīng)貢獻率H-H聚集區(qū)主要位于河南西部，L-L聚集區(qū)位于張家口市，規(guī)模效應(yīng)貢獻率H-H聚集區(qū)位于德州、濱州以及周口、商丘、開封、菏澤，L-L聚集區(qū)主要位于山東半島沿海地市。

華北地區(qū)是我國社會經(jīng)濟最具活力的地區(qū)之一，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)區(qū)域內(nèi)地下水超采區(qū)治理與農(nóng)業(yè)糧食生產(chǎn)之間的關(guān)系，是保障我國水安全戰(zhàn)略和糧食安全戰(zhàn)略實施的重要保障?；诒疚难芯拷Y(jié)論，建議下一步繼續(xù)加大南水北調(diào)水源置換力度，推進輸配水管網(wǎng)建設(shè)，尤其加大調(diào)整河北、河南、山東三省區(qū)的供水結(jié)構(gòu)，進一步減少地下水開采消耗。與此同時，應(yīng)貫徹落實“節(jié)水優(yōu)先”治水思路，繼續(xù)推進實施農(nóng)業(yè)節(jié)水，強化用水效率驅(qū)動效應(yīng)，從前述研究結(jié)果可以看出，河南西部，包括平頂山、許昌、洛陽等地區(qū)用水效率還有較大提升空間。另一方面，山東半島等地區(qū)糧食播種面積呈現(xiàn)減少趨勢，雖然客觀上促使了地下水開采量減少，但也對保障糧食安全造成一定不利影響，需要引起重視。

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