2000-2017年中國(guó)農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)及其影響因素

茍凱歌, 蔣 輝, 劉兆陽(yáng)

(吉首大學(xué) 鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略研究中心 湖南 吉首 416 000)

水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困存在天然的內(nèi)在聯(lián)系，中國(guó)農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困耦合度很高，提高水資源的利用效率，加強(qiáng)水資源的可持續(xù)管理，提升水資源的經(jīng)濟(jì)效益對(duì)解決貧困問題，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展有重要的意義。中國(guó)的人均水資源擁有量只有世界平均水平的25%，是全球人均水資源最貧乏的國(guó)家之一。水資源的貧困在很大程度上影響了經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，在一些水資源極度貧困的地區(qū)尤其如此。雖然中國(guó)農(nóng)村的反貧困工作上取得了歷史性突破，但絕對(duì)貧困與相對(duì)貧困依然是今后需要面臨的長(zhǎng)期性問題。水資源的匱乏，農(nóng)村水資源貧困是制約農(nóng)村發(fā)展以及反貧困工作的巨大障礙。同時(shí)，由于城市化快速推進(jìn)，農(nóng)村面源污染嚴(yán)重，加上農(nóng)村用水技術(shù)落后，用水效率不高，使得原本的農(nóng)村水資源貧困問題更是“雪上加霜”，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)依然嚴(yán)峻。因此，正確認(rèn)識(shí)農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的相互作用關(guān)系，可以有效實(shí)現(xiàn)水資源的可持續(xù)管理，提高水資源的利用效率和經(jīng)濟(jì)效益，從而找到一條協(xié)同減緩水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的良性發(fā)展路徑。

近年來，水貧困評(píng)價(jià)指數(shù)(water poverty index，WPI)用于衡量水資源貧困程度得到普遍認(rèn)可[1-5]。中國(guó)學(xué)者的研究集中于水資源貧困的現(xiàn)狀、地區(qū)差異以及發(fā)展趨勢(shì)等方面[2-3,5-8]。并將水貧困理論應(yīng)用于農(nóng)村生產(chǎn)活動(dòng)中，不僅豐富和發(fā)展了水貧困理論，更為解決農(nóng)村水資源可持續(xù)性問題提供了新的思路。學(xué)者們或構(gòu)建水資源支撐指數(shù)(WSPI)來描述水資源短缺程度，探討水資源條件對(duì)區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐能力以及中國(guó)水資源支撐能力空間格局，或?qū)χ袊?guó)31個(gè)省(市、區(qū))農(nóng)村地區(qū)的水貧困與經(jīng)濟(jì)貧困進(jìn)行評(píng)價(jià)，驗(yàn)證了31個(gè)省(市、區(qū))農(nóng)村水貧困與經(jīng)濟(jì)貧困之間存在共生關(guān)系[5]，或建立WPI-EPI模型，從時(shí)序、空間分異兩個(gè)角度對(duì)水貧困與經(jīng)濟(jì)貧困進(jìn)行測(cè)度和研究[2]?！秶?guó)家農(nóng)業(yè)節(jié)水綱要(2012—2020年)》提出農(nóng)村水資源的供需矛盾依舊是制約農(nóng)村經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的瓶頸，隨著中國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，農(nóng)村耕地面積開始減少，農(nóng)村用水量受到顯著影響，農(nóng)民為追求利潤(rùn)最大化，優(yōu)化農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)或變動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格，使得農(nóng)村地區(qū)水資源與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的壓力升級(jí)；同時(shí)，國(guó)家加大農(nóng)林水支出力度，為推動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、提高農(nóng)村用水效率起到積極作用。

本研究以中國(guó)31個(gè)省(市、區(qū))為研究對(duì)象，在借鑒前人有關(guān)水資源貧困和經(jīng)濟(jì)貧困耦合協(xié)調(diào)研究成果的基礎(chǔ)上，構(gòu)建適用于中國(guó)國(guó)情的農(nóng)村水資源貧困和經(jīng)濟(jì)貧困的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，計(jì)算農(nóng)村水資源貧困指數(shù)與經(jīng)濟(jì)貧困指數(shù)，運(yùn)用系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度模型，測(cè)算出農(nóng)村水資源貧困指數(shù)和經(jīng)濟(jì)貧困指數(shù)的耦合度和耦合協(xié)調(diào)度，并運(yùn)用空間杜賓模型找出影響耦合協(xié)調(diào)的重要因素，旨在為中國(guó)減輕農(nóng)村水貧困與經(jīng)濟(jì)貧困提供理論依據(jù)和政策啟示。

1 數(shù)據(jù)來源、研究方法和指標(biāo)體系

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)主要構(gòu)建包括人均水資源量、節(jié)水灌溉類機(jī)械擁有量、化肥施用量等16個(gè)指標(biāo)在內(nèi)的農(nóng)村水資源貧困評(píng)價(jià)指標(biāo)體系所需要的數(shù)據(jù)，和構(gòu)建包括農(nóng)村居民家庭人均純收入、農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)、每千農(nóng)村人口鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院人員數(shù)等14個(gè)指標(biāo)在內(nèi)的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困評(píng)價(jià)指標(biāo)體系所需要的數(shù)據(jù)，相關(guān)數(shù)據(jù)為中國(guó)31省(市、區(qū))2000—2017年共18 a的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要通過官方公布的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)水利統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展年鑒數(shù)據(jù)》《中國(guó)財(cái)政年鑒》《中國(guó)衛(wèi)生和計(jì)劃生育統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》等收集整理。部分缺失數(shù)據(jù)采用周圍地區(qū)近似替代法、臨近年份插值法，Spssau回歸估計(jì)法得到，以求數(shù)據(jù)的完整性和可靠性。

1.2 研究方法

1.2.1 水貧困測(cè)度模型 水貧困指數(shù)(WPI)是定量評(píng)價(jià)一個(gè)國(guó)家或地區(qū)相對(duì)缺水程度的一組綜合性指標(biāo)，可以反映一個(gè)地區(qū)水資源實(shí)際情況，以及工程、管理、經(jīng)濟(jì)、人類福利與環(huán)境狀況。相關(guān)測(cè)度模型為：

WPI=wrR+waA+wcC+wuU+weE

(1)

在實(shí)際應(yīng)用過程中，由于原始數(shù)據(jù)存在數(shù)量級(jí)間的差距，因此在計(jì)算過程中，對(duì)原始數(shù)據(jù)取其對(duì)數(shù)，然后進(jìn)行無量綱化處理，本文無量綱化處理方法采用極值法，其中，對(duì)數(shù)值越低水貧困(或經(jīng)濟(jì)貧困)越深的指標(biāo)帶入正向指標(biāo)計(jì)算公式，反之帶入負(fù)向指標(biāo)計(jì)算公式。

正向指標(biāo)計(jì)算公式：

(2)

負(fù)向指標(biāo)計(jì)算公式：

(3)

1.2.2 經(jīng)濟(jì)貧困測(cè)度模型 經(jīng)濟(jì)貧困是一個(gè)與發(fā)展環(huán)境、權(quán)利、機(jī)會(huì)、自然資源稟賦、經(jīng)濟(jì)水平緊密相關(guān)的綜合現(xiàn)象，采用EPI方法更能客觀全面反映出經(jīng)濟(jì)貧困的真實(shí)內(nèi)涵，其測(cè)度模型為：

EPI=wiI+weE+wdD+whH+wvV+wsS

(4)

1.2.3 主客觀綜合賦權(quán)法 在本文中，主觀賦權(quán)法選用層次分析法，客觀賦權(quán)法選用熵值法。層次分析法主要是根據(jù)專家知識(shí)和已有經(jīng)驗(yàn)來確定指標(biāo)權(quán)重，具有比較大的主觀性和隨意性；基于調(diào)查數(shù)據(jù)和一定的數(shù)學(xué)模型，通過計(jì)算確定指標(biāo)的重要程度，熵值法有很強(qiáng)的數(shù)理依據(jù)，卻忽視了評(píng)價(jià)人員的經(jīng)驗(yàn)。本文將兩種賦權(quán)方法結(jié)合起來，克服單一賦權(quán)法的不足，使指標(biāo)賦權(quán)更加客觀、準(zhǔn)確。借鑒Komnenic等[6]研究，其計(jì)算公式為：

(5)

參考張海濤等[7]關(guān)于主客觀權(quán)重的研究,本文將采用α=0.3，β=0.7來計(jì)算綜合權(quán)重。

1.2.4 水資源貧困與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困的耦合協(xié)調(diào)度模型 考慮到水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的開放性、非平衡性和非線性特征，對(duì)二者的耦合程度測(cè)量主要借鑒現(xiàn)有成熟的方法，具體計(jì)算公式如下：

(6)

T=aWPI+bEPI

(7)

(8)

式中：C為水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困耦合度,取值[0,1]。C越大，表明水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困耦合度越高；WPI是水資源貧困指數(shù)；EPI是經(jīng)濟(jì)貧困指數(shù)；a，b為待定系數(shù)，參考孫才志等[8]關(guān)于耦合度模型的研究，本文認(rèn)為解決水資源貧困問題和經(jīng)濟(jì)貧困問題同等重要，因此令a=b=0.5；k為調(diào)節(jié)系數(shù)，為增加區(qū)分度，令k=2；D為農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的耦合協(xié)調(diào)度，D取值[0,1]，D越大，表明水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困耦合協(xié)調(diào)度越高。

1.2.5 農(nóng)村水資源貧困經(jīng)濟(jì)貧困的耦合類型和耦合協(xié)調(diào)類型劃分 本文參照Shi Tao等[9]關(guān)于耦合度與耦合協(xié)調(diào)度的研究成果，將耦合度分為4類；本文根據(jù)Sullivan等[10]關(guān)于耦合協(xié)調(diào)度的研究將耦合協(xié)調(diào)度分為4類(表1—2)。

表1 耦合類型劃分及判斷標(biāo)準(zhǔn)

表2 耦合協(xié)調(diào)類型劃分及判斷標(biāo)準(zhǔn)

1.2.6 耦合協(xié)調(diào)度的空間相關(guān)性檢驗(yàn) 利用莫蘭指數(shù)(Moran’sI)可以表明水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的耦合協(xié)調(diào)度的空間相關(guān)性，測(cè)度模型如下：

(9)

1.2.7 空間杜賓面板數(shù)據(jù)模型 構(gòu)建空間面板數(shù)據(jù)模型可以分析影響農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的耦合協(xié)調(diào)程度的重要因素，以揭示耦合協(xié)調(diào)程度時(shí)空變化差異的成因。而由Elhorst首次提出的空間杜賓面板數(shù)據(jù)模型(SDM)，在空間滯后面板數(shù)據(jù)模型和空間誤差面板數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上引入被解釋變量和解釋變量的空間滯后項(xiàng)，可以更好的估計(jì)基于面板數(shù)據(jù)測(cè)得的空間效應(yīng)。

Y=ρWY+β1X+β2WX+ε

(10)

式中：Y為省(市、區(qū))農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的耦合協(xié)調(diào)度;WY是Y的空間滯后項(xiàng);ρ用來衡量Y的溢出效應(yīng);X為一系列影響耦合協(xié)調(diào)度的因素，當(dāng)β1反映X對(duì)Y的影響程度;WX是解釋變量X的空間滯后項(xiàng)，β2用來衡量鄰近省級(jí)區(qū)域的解釋變量X對(duì)本省級(jí)區(qū)域Y的空間影響程度;ε是隨機(jī)誤差項(xiàng)向量;λ是空間誤差相關(guān)系數(shù)。

1.3 指標(biāo)體系構(gòu)建

1.3.1 水資源貧困評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建及權(quán)重確定 本文主要通過構(gòu)建水資源貧困評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，來探討農(nóng)村水資源使用與可持續(xù)發(fā)展的協(xié)調(diào)關(guān)系。已有學(xué)者針對(duì)WPI模型構(gòu)建了一套完整的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，水資源貧困評(píng)價(jià)體系包括了由資源、設(shè)施、能力、使用和環(huán)境5個(gè)子系統(tǒng)的系列變量組成的指標(biāo)[8]。水資源狀況是指可以被利用的地表及地下水資源量及其可靠性或可變性；設(shè)施狀況指自來水灌溉的普及率，節(jié)水、用水的設(shè)施水平，反映社會(huì)大眾接近清潔水源的程度以及用水的安全性；利用能力考慮農(nóng)村居民經(jīng)濟(jì)能力對(duì)水行業(yè)的影響；使用效率綜合反映生活和農(nóng)業(yè)各部門的用水效率；環(huán)境狀況反映與水資源管理相關(guān)的環(huán)境狀況。結(jié)合中國(guó)農(nóng)村生產(chǎn)實(shí)際情況，在現(xiàn)有的農(nóng)村水貧困指標(biāo)體系上增添或刪減子系統(tǒng)指標(biāo)。運(yùn)用層次分析法(根據(jù)專家知識(shí)和已有經(jīng)驗(yàn)來確定指標(biāo)權(quán)重)和熵值法(基于調(diào)查數(shù)據(jù)和一定的數(shù)學(xué)模型，通過計(jì)算確定指標(biāo)權(quán)重)求得各評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重，采用主客觀綜合賦權(quán)法求得綜合權(quán)重(表3)。

1.3.2 經(jīng)濟(jì)貧困評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建及權(quán)重確定 經(jīng)濟(jì)貧困指標(biāo)體系(EPI)主要由收入水平、支出水平、教育水平、醫(yī)療衛(wèi)生、發(fā)展環(huán)境、家庭及就業(yè)6個(gè)子系統(tǒng)系列變量指標(biāo)組成。在具體指標(biāo)確定上，運(yùn)用歷史文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)法，得到使用最頻繁且相對(duì)有效的指標(biāo)，結(jié)合中國(guó)31個(gè)省(市、區(qū))農(nóng)村實(shí)際情況，構(gòu)建適合精準(zhǔn)測(cè)度31個(gè)省(市、區(qū))農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)情況的EPI體系，以滿足長(zhǎng)期分析需要[11]。

在經(jīng)濟(jì)貧困指標(biāo)體系中，收入水平由農(nóng)村居民家庭人均純收入來表征；支出水平由農(nóng)村家庭人均消費(fèi)性支出與農(nóng)村居民家庭恩格爾系數(shù)來表征；教育水平主要用農(nóng)村普通高中畢業(yè)生數(shù)、農(nóng)村人口文盲率與農(nóng)村人均教育經(jīng)費(fèi)來表征；醫(yī)療衛(wèi)生的指標(biāo)為每千農(nóng)村人口鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院人員數(shù)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)院床位數(shù)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院數(shù)；發(fā)展環(huán)境的指標(biāo)為農(nóng)作物社會(huì)救濟(jì)費(fèi)、農(nóng)作物受災(zāi)面積、農(nóng)作物自然災(zāi)害救濟(jì)費(fèi)、通有線電視村比重、通自來水村比重和通公共交通農(nóng)村比重。家庭及就業(yè)由第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占全社會(huì)從業(yè)人員比重與農(nóng)村平均家庭戶規(guī)模來表征。運(yùn)用層次分析法(根據(jù)專家知識(shí)和已有經(jīng)驗(yàn)來確定指標(biāo)權(quán)重)和熵值法(基于調(diào)查數(shù)據(jù)和一定的數(shù)學(xué)模型，通過計(jì)算確定指標(biāo)權(quán)重)求得各評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重，采用主客觀綜合賦權(quán)法求得綜合權(quán)重(表4)。

表3 中國(guó)省域農(nóng)村水貧困評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及指標(biāo)權(quán)重

表4 中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)貧困評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及指標(biāo)權(quán)重

1.3.3 解釋變量說明 農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的相互作用的復(fù)雜性決定了二者的耦合協(xié)調(diào)受多種因素影響。從外部因素來看，國(guó)家對(duì)于農(nóng)林水事務(wù)的財(cái)政支出是二者協(xié)調(diào)發(fā)展的調(diào)控推手，對(duì)于提高農(nóng)村用水效率、改善農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施等具有正向作用；城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快對(duì)解決農(nóng)村剩余勞動(dòng)力問題，進(jìn)而提高農(nóng)民經(jīng)濟(jì)收益，拉動(dòng)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展，繁榮農(nóng)村經(jīng)濟(jì)具有重要意義。從內(nèi)部因素來看，農(nóng)作物是農(nóng)村生產(chǎn)與農(nóng)民增收的重要經(jīng)濟(jì)紐帶，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的大幅度變動(dòng)，或不考慮當(dāng)?shù)貙?shí)際情況，過度增加農(nóng)作物種植面積，會(huì)損壞糧食安全，進(jìn)而負(fù)向影響農(nóng)民收入；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)于加快當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)快速發(fā)展，以及實(shí)現(xiàn)水資源優(yōu)化配置都有重要意義。各解釋變量如下：

(1) 城鎮(zhèn)化率X1。Sun[12]提出城鎮(zhèn)化率不斷增加，城鎮(zhèn)人口增加，城市用地規(guī)模擴(kuò)大，導(dǎo)致耕地面積減少，進(jìn)而影響農(nóng)村用水。

(2) 農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)X2。該指標(biāo)是指實(shí)際播種或移植有農(nóng)作物的面積。王潔萍等[13]認(rèn)為農(nóng)作物在種植全過程中要消耗水資源，農(nóng)作物播種面積的增加，會(huì)負(fù)向影響農(nóng)村用水效率。借鑒王潔萍的做法，采用糧食作物播種面積比重來表示。

(3) 農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格X3。Ritu等[14]認(rèn)為農(nóng)民在追求利潤(rùn)最大化的驅(qū)動(dòng)下，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格是影響農(nóng)民生產(chǎn)活動(dòng)成本和預(yù)期收益，從而影響農(nóng)民對(duì)水資源及其他要素的使用及種植方式的確定。

(4) 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)X4。借鑒栗清亞等[15]的研究，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整會(huì)影響農(nóng)村用水量和用水結(jié)構(gòu)，有利于節(jié)約農(nóng)村水資源。Peneder M[16]認(rèn)為提高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化，促進(jìn)農(nóng)村人口向第二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移就業(yè)，促進(jìn)轉(zhuǎn)移人口的收入增長(zhǎng)，有助于提高農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展。具體計(jì)算指標(biāo)為(二、三產(chǎn)業(yè)增加值)/GDP。

(5) 中國(guó)財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出X5。Ramakumar R[17]提出農(nóng)林水事務(wù)支出是政府增加農(nóng)業(yè)投入，保護(hù)農(nóng)村發(fā)展的有效手段，推動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。

綜上所述，借鑒以上學(xué)者研究經(jīng)驗(yàn)，考慮到全國(guó)性數(shù)據(jù)的可獲得性，最終決定采用城鎮(zhèn)化率、農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及中國(guó)財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出作為農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的影響因素。

2 模型結(jié)果與分析

為避免周期性波動(dòng)，本文將研究的時(shí)間單元及相應(yīng)的計(jì)算結(jié)果劃分為2000—2004，2005—2008，2009—2013，2014—2017年4個(gè)時(shí)間段。將各子系統(tǒng)權(quán)重置入WPI，EPI模型，得到中國(guó)農(nóng)村水資源貧困指數(shù)WPI和經(jīng)濟(jì)貧困指數(shù)EPI,利用雙系統(tǒng)耦合模型得到各個(gè)時(shí)間段的耦合度和耦合協(xié)調(diào)度的均值。根據(jù)本研究對(duì)2000—2017年的4個(gè)研究單元，結(jié)合耦合度和耦合協(xié)調(diào)度計(jì)算結(jié)果及其分類標(biāo)準(zhǔn)，得到中國(guó)農(nóng)村水貧困和經(jīng)濟(jì)貧困耦合特征及其時(shí)空演化趨勢(shì)。

2.1 農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困耦合度較高，且呈現(xiàn)上升趨勢(shì)

整體來看，2000—2017年，31個(gè)省(市、區(qū))水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困耦合度呈上升趨勢(shì)，雖然在2009—2013年有小幅下降，但在考察的18個(gè)年份間均達(dá)到中度耦合，且后3個(gè)時(shí)期均高于基期(2000—2004年)水平(表5)。

2000—2004年，有21個(gè)省(市、區(qū))的農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困耦合度超過平均水平，主要分布于北部和西部地區(qū)，有27個(gè)省(市、區(qū))呈高度耦合狀態(tài)；2005—2008年，共有28個(gè)省(市、區(qū))的耦合度高于平均水平；2009—2013年，共有28個(gè)省(市、區(qū))農(nóng)村水貧困與經(jīng)濟(jì)貧困耦合度超過平均水平，呈東多西少分布；2014—2017年，共有28個(gè)省(市、區(qū))的耦合度高于平均水平，與2000—2004年相比，河北、遼寧、浙江、福建、山西、海南、湖南、湖北、寧夏等18個(gè)省(市、區(qū))農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的耦合度僅出現(xiàn)0～0.020范圍內(nèi)的微小變動(dòng)。至2017年，除北京、天津、上海3個(gè)省(市、區(qū))，其余省(市、區(qū))耦合度均在0.800以上。表明水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困二者間存在較強(qiáng)的相互關(guān)聯(lián)性，改善農(nóng)村水資源貧困能夠有效促進(jìn)農(nóng)村貧困的緩解，且作用強(qiáng)度較大。

表5 中國(guó)31個(gè)省(市、區(qū))農(nóng)村31個(gè)省份農(nóng)村水資源貧困與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困耦合度

2.2 中國(guó)的農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的耦合協(xié)調(diào)度均為中度協(xié)調(diào)水平

由表6可以看出，2000—2017年，中國(guó)31個(gè)省(市、區(qū))農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的耦合協(xié)調(diào)度均處于0.500～0.790之間，表明中國(guó)各省(市、區(qū))耦合協(xié)調(diào)度均為中度耦合協(xié)調(diào)型。從時(shí)間跨度上來看，整體耦合協(xié)調(diào)度沒有明顯變化，除內(nèi)蒙古、青海和陜西3省，北方其余各省(市、區(qū))耦合協(xié)調(diào)度僅在0.001～0.023范圍內(nèi)微增，提升度普遍低于南方地區(qū)?？臻g差異上，中國(guó)農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的耦合協(xié)調(diào)度相對(duì)較高的地區(qū)主要集中在東北和西南地區(qū)，東南地區(qū)協(xié)調(diào)度相對(duì)較低。

耦合度反應(yīng)了農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困之間相互影響的強(qiáng)弱程度，耦合協(xié)調(diào)度則較全面的表達(dá)了二者相互作用過程中良性耦合程度的大小，體現(xiàn)了協(xié)調(diào)狀況的好壞，可以反映出二者是在高水平上相互促進(jìn)還是在低水平上相互制約；耦合協(xié)調(diào)度是由耦合度與耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平共同決定的，因耦合度變動(dòng)幅度不明顯，所以農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的協(xié)調(diào)發(fā)展水平成為影響耦合協(xié)調(diào)度的最終決定性因素，決定了耦合協(xié)調(diào)度的高低。研究表明，2000—2017年，可能主要因?yàn)榻陙砟纤闭{(diào)工程、西部大開發(fā)戰(zhàn)略、鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施，一定程度上緩解了部分西部地區(qū)農(nóng)村水資源匱乏的情況，同時(shí)也推動(dòng)了西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展，國(guó)家水利發(fā)展迅速，中國(guó)省級(jí)層面農(nóng)村水資源配置水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平已經(jīng)形成較強(qiáng)的協(xié)調(diào)態(tài)勢(shì)，二者存在明顯的共生關(guān)系，緩解水資源匱乏可以有效減緩經(jīng)濟(jì)貧困的程度(表6)。

表6 中國(guó)31個(gè)省(市、區(qū))農(nóng)村水資源貧困與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困耦合協(xié)調(diào)度

2.3 中國(guó)農(nóng)村水資源貧困與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困的耦合協(xié)調(diào)度在空間上正向相關(guān)

由表7可知，所有年份的Moran’sI值均大于零且Z檢驗(yàn)顯著,在90%以上的水平，這表明中國(guó)農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的耦合協(xié)調(diào)度在空間上具有明顯的正自相關(guān)關(guān)系，在空間上呈集聚分布態(tài)勢(shì)，農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的協(xié)調(diào)發(fā)展水平不但與自身因素有關(guān)，同時(shí)亦與周圍地區(qū)存在空間依賴性。由表7第二列可以看出，Moran’sI值從2000年的0.245降至2008年的0.187，在2017年達(dá)到最高值(0.456)，隨著時(shí)間的推移，耦合協(xié)調(diào)度的空間分布的相關(guān)性先減弱后升高。

表7 各省級(jí)區(qū)域農(nóng)村水資源貧困與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困耦合協(xié)調(diào)度的Moran’s I指數(shù)及其顯著性

2.4 中國(guó)農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困耦合協(xié)調(diào)度的影響因素分析

本文選取了城鎮(zhèn)化率、糧食作物播種面積比重、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及中國(guó)財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出5個(gè)要素入手，來探究其對(duì)農(nóng)村水資源貧困與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的作用程度?？臻g杜賓面板數(shù)據(jù)模型檢驗(yàn)包含Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)，借鑒鮑超等[18]的研究，本文采用LR檢驗(yàn)來判斷SDM是否可以簡(jiǎn)化成SLM或SEM。LR檢驗(yàn)結(jié)果分別為3.097，110.065，分別在10%和1%的水平上顯著，即SDM不適合簡(jiǎn)化為SLM與SEM。

(1) 空間效應(yīng)分析。從整體來看，空間杜賓模型的 達(dá)到了0.935，顯示模型的整體擬合程度較高，解釋變量與被解釋變量之間有較好的擬合關(guān)系，能夠較全面的表征二者之間的關(guān)系。空間自回歸系數(shù)Rho為-0.025 3，在1%顯著水平上顯著，表明耦合協(xié)調(diào)程度存在空間溢出效應(yīng)，一個(gè)省級(jí)區(qū)域農(nóng)村水資源貧困與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困耦合協(xié)調(diào)度的改變將負(fù)向影響相鄰省(市、區(qū))，使相鄰省級(jí)區(qū)域的耦合協(xié)調(diào)度相應(yīng)降低。

在模型結(jié)果中，回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)表明，各省(市、區(qū))農(nóng)村水資源與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)度不同程度的受到當(dāng)?shù)剞r(nóng)產(chǎn)品價(jià)格X3，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)X4，財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出X5這5個(gè)指標(biāo)的影響，而城鎮(zhèn)失業(yè)率X1，糧食作物播種面積比重X2對(duì)耦合協(xié)調(diào)度影響不明顯。從影響顯著的3個(gè)指標(biāo)的回歸系數(shù)值來看，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格X3，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)X4的回歸系數(shù)分別為-0.011 5，-0.083 3，即負(fù)向影響；而財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出X5的回歸系數(shù)為0.028 8，對(duì)耦合協(xié)調(diào)度產(chǎn)生正向影響。城鎮(zhèn)化率X1，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)X4與財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出X5這3個(gè)解釋變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)為-0.019 9，0.037 8，-0.004 1，均在1%水平上顯著，反映出相鄰省(市、區(qū))城鎮(zhèn)失業(yè)率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與國(guó)家對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)林水的財(cái)政支出的改變會(huì)影響到本省級(jí)區(qū)域農(nóng)村水資源貧困與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困的耦合協(xié)調(diào)度(表8)。

表8 空間杜賓面板數(shù)據(jù)模型回歸估計(jì)結(jié)果

(2) 影響因素分析。為了能夠?qū)臻g杜賓面板數(shù)據(jù)模型回歸系數(shù)進(jìn)行合理的解釋，勒薩熱和佩斯提出了空間回歸模型偏微分方法，由直接效應(yīng)、間接效應(yīng)來反映解釋變量X與被解釋變量Y之間的相互關(guān)系(如表9所示)。

財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出X5的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)分別在10%與1%的水平上顯著，系數(shù)分別為0.032 0，-0.003 3，表明該指標(biāo)對(duì)當(dāng)?shù)厥〖?jí)區(qū)域以及鄰近省級(jí)區(qū)域的農(nóng)村水資源貧困與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困耦合協(xié)調(diào)度均產(chǎn)生影響，各省級(jí)區(qū)域國(guó)家財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出提高1%該省(市、區(qū))的農(nóng)村水資源貧困與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困耦合協(xié)調(diào)度提高0.032%，同時(shí)鄰近省(市、區(qū))降低0.003 3%。

表9 各解釋變量對(duì)協(xié)調(diào)度的效應(yīng)

農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格X3和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)X4這兩個(gè)指標(biāo)的直接效應(yīng)顯著而間接效應(yīng)不顯著。農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格X3，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)X4的直接效應(yīng)系數(shù)分別為-0.128 1，-0.926 0，分別在1%和5%的水平上顯著，而間接效應(yīng)不顯著，表明農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的提升和二三產(chǎn)業(yè)占比的提升會(huì)負(fù)向影響該省(市、區(qū))的農(nóng)村水資源貧困與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困耦合協(xié)調(diào)度，但對(duì)鄰近省(市、區(qū))無影響。

總體上看，財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出X5具有較為顯著的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)，是影響農(nóng)村水資源貧困與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)貧困耦合協(xié)調(diào)度的重要因素。

3 結(jié)論與建議

本研究運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)度模型探討了2000—2017年中國(guó)內(nèi)陸31個(gè)省(市、區(qū))農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的時(shí)空分異演變趨勢(shì)，得到以下主要結(jié)論：

(1) 相互影響明顯。中國(guó)水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的耦合度基本趨于穩(wěn)定，均處于高度耦合狀態(tài)。這說明，目前中國(guó)農(nóng)村水資源可用程度與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間存在明顯的相互依存、彼此影響的關(guān)系。即農(nóng)村水資源匱乏的地區(qū)極易產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)貧困，反之，經(jīng)濟(jì)貧困地區(qū)也更容易出現(xiàn)農(nóng)村水資源貧困的現(xiàn)象。

(2) 呈現(xiàn)協(xié)調(diào)互動(dòng)態(tài)勢(shì)。協(xié)調(diào)發(fā)展程度表現(xiàn)為中度協(xié)調(diào)。這意味著一個(gè)地區(qū)的農(nóng)村水資源貧困得到改善時(shí)，其經(jīng)濟(jì)貧困問題也會(huì)得到相應(yīng)改善，同樣，當(dāng)一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)得到發(fā)展的同時(shí)，其水資源貧困現(xiàn)象也會(huì)得到一定改善，二者呈現(xiàn)出共同發(fā)展的良性態(tài)勢(shì)。其中，東部沿海地區(qū)的江蘇、浙江、福建和廣東，中部地區(qū)的湖南省等幾個(gè)省(市、區(qū))的耦合協(xié)調(diào)度最高，這可能主要因?yàn)樯鲜鍪?市、區(qū))先天水資源條件較好，且水利事業(yè)發(fā)展迅速。相比之下，廣大西部地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度相對(duì)較低，但隨著近年來南水北調(diào)工程、西部大開發(fā)戰(zhàn)略、鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施在一定程度上緩解了部分地區(qū)農(nóng)村水資源匱乏的情況，同時(shí)也推動(dòng)了西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展，從而縮小了這些地區(qū)與沿海發(fā)達(dá)地區(qū)在農(nóng)村用水和經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面的差距。

(3) 耦合協(xié)調(diào)發(fā)展過程中的Moran’sI值均在90%顯著水平下通過檢驗(yàn)，在空間格局上具有正向空間自相關(guān)性。在分析影響因素時(shí)，空間計(jì)量模型與基準(zhǔn)面板數(shù)據(jù)回歸模型相比，考慮到空間滯后與空間誤差項(xiàng)的綜合作用，可以更準(zhǔn)確的提取出耦合協(xié)調(diào)度影響因素，且空間杜賓模型對(duì)其模擬最優(yōu)。

(4) 協(xié)調(diào)發(fā)展水平存在顯著的負(fù)向溢出效應(yīng)。相鄰省(市、區(qū))協(xié)調(diào)發(fā)展程度的提升會(huì)扼制本省(市、區(qū))協(xié)調(diào)協(xié)調(diào)水平發(fā)展。財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出對(duì)各省級(jí)區(qū)域農(nóng)村水資源與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展水平具有正向促進(jìn)作用，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格、二三產(chǎn)業(yè)比重過大則不利于農(nóng)村水資源與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。合理調(diào)整農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格、發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)、增加國(guó)家財(cái)政對(duì)于農(nóng)林水事務(wù)支出對(duì)于實(shí)現(xiàn)農(nóng)村水資源與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。

基于以上結(jié)論，為推動(dòng)中國(guó)農(nóng)村水資源貧困與經(jīng)濟(jì)貧困的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展，應(yīng)從市場(chǎng)角度出發(fā)，合理調(diào)整農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格。國(guó)家農(nóng)業(yè)相關(guān)部門應(yīng)制定農(nóng)產(chǎn)品相關(guān)的政策與措施，避免農(nóng)產(chǎn)品壟斷現(xiàn)象，加大技術(shù)投入，使農(nóng)業(yè)進(jìn)入技術(shù)化與規(guī)模化。堅(jiān)持市場(chǎng)化改革，基于科技進(jìn)步的結(jié)構(gòu)優(yōu)化，加強(qiáng)地區(qū)間分工與合作，可使農(nóng)村富余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移力度不斷加大，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。國(guó)家應(yīng)加大或維持對(duì)農(nóng)村原有的財(cái)政支持力度，同時(shí)要不斷優(yōu)化和完善經(jīng)濟(jì)政策工具，充分發(fā)揮政府和市場(chǎng)在資源配置中的調(diào)節(jié)作用，確保農(nóng)村水資源的合理使用。