基于LMDI和脫鉤模型的黃河流域農(nóng)業(yè)用水驅(qū)動(dòng)因素研究

馮晨，孔千慧

（河海大學(xué)商學(xué)院，南京 211100）

黃河流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、河南、山西、山東9 ?。▍^(qū)），橫跨三大階梯，是連接青藏高原、黃土高原、華北平原的生態(tài)廊道，構(gòu)成中國(guó)重要的生態(tài)屏障，其經(jīng)濟(jì)與生態(tài)地位不容忽視。黨的十八大以來(lái)，黃河流域在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境治理方面作出重要貢獻(xiàn)。然而，黃河獨(dú)特的地形及生態(tài)環(huán)境特點(diǎn)導(dǎo)致75%左右地區(qū)地處干旱半干旱地帶，水資源匱乏，時(shí)空分配不均，流域內(nèi)生態(tài)環(huán)境脆弱，水土流失嚴(yán)重，出現(xiàn)水源性缺水和水質(zhì)性缺水雙重“水危機(jī)”。與此同時(shí)，黃河流域以灌溉農(nóng)業(yè)為主，生產(chǎn)灌溉技術(shù)落后，水資源利用粗放，農(nóng)戶節(jié)水意識(shí)不強(qiáng)，加之全球氣候變暖，進(jìn)一步加劇了農(nóng)業(yè)缺水態(tài)勢(shì)，嚴(yán)重制約了農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。2019 年9月，習(xí)近平總書記在黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展座談會(huì)上強(qiáng)調(diào)，黃河流域要堅(jiān)持綠水青山就是金山銀山的理念，堅(jiān)持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展，以水而定、量水而行［1］。這意味著黃河流域要將水資源作為剛性約束，以水定產(chǎn)，合理管控，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式和居民生活方式由粗放向節(jié)約集約轉(zhuǎn)變，促進(jìn)水資源集約利用與可持續(xù)發(fā)展［2］。

學(xué)者們圍繞黃河流域高質(zhì)量發(fā)展及水資源問題開展諸多研究。在黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展研究層面，已有的研究成果主要是針對(duì)黃河流域城市群建設(shè)、產(chǎn)業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型、人地耦合等的研究。王錚等［3］基于黃河流域區(qū)域發(fā)展優(yōu)勢(shì)，討論了黃河流域經(jīng)濟(jì)帶建成的可能性。任保平等［4］對(duì)黃河流域地級(jí)市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的綜合水平及三者耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行分析。陳富良等［5］對(duì)黃河流域制造業(yè)發(fā)展的動(dòng)力及路徑進(jìn)行了探究。在黃河流域農(nóng)業(yè)用水研究層面，研究重點(diǎn)主要集中在流域水資源承載力、水資源配置、農(nóng)業(yè)用水效率與節(jié)水潛力的評(píng)價(jià)及測(cè)量。付俊怡［6］、崔永正等［7］利用超效率SBM模型對(duì)黃河流域農(nóng)業(yè)用水效率進(jìn)行了測(cè)量，并探析了流域各省的節(jié)水潛力。楊騫等［8］將投入導(dǎo)向的SBM-DDF 模型與全局參比的Luenberger 生產(chǎn)率指數(shù)相結(jié)合，測(cè)算了黃河流域農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。張慧等［9］對(duì)黃河流域及流域各省的綜合農(nóng)業(yè)水資源利用效率進(jìn)行了對(duì)比分析。在農(nóng)業(yè)用水驅(qū)動(dòng)因素研究層面，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中于全國(guó)或某些區(qū)域尺度對(duì)農(nóng)業(yè)用水影響因素的研究。Geng等［10］和張玲玲等［11］運(yùn)用超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法計(jì)算了中國(guó)各地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率以及空間異質(zhì)性對(duì)用水效率的貢獻(xiàn)程度。張陳俊等［12］、盛前等［13］、劉曉東等［14］分別運(yùn)用LMDI 模型對(duì)中國(guó)、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、河北省農(nóng)業(yè)用水量變化的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了分析。李靜等［15］基于MinDW 模型探究了中國(guó)農(nóng)業(yè)的用水效率及其影響因素及驅(qū)動(dòng)機(jī)制。

現(xiàn)有研究在黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵要義、發(fā)展路徑以及黃河流域農(nóng)業(yè)水資源利用效率、農(nóng)業(yè)用水影響因素等方面取得了豐富的成果，但尚未見對(duì)黃河流域農(nóng)業(yè)用水影響因素的詳細(xì)報(bào)道。本研究聚焦黃河流域9 ?。▍^(qū)），利用LMDI 分解模型對(duì)黃河流域各省（區(qū)）農(nóng)業(yè)用水影響因素及驅(qū)動(dòng)機(jī)制進(jìn)行分析，探究農(nóng)業(yè)用水優(yōu)化路徑，為沿黃各省提供切實(shí)可行的水資源建議，以期緩解流域農(nóng)業(yè)缺水態(tài)勢(shì)，助推黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 模型構(gòu)建

指數(shù)分解法（Index decomposition analysis，簡(jiǎn)稱IDA）目前常被運(yùn)用于水資源研究。Ang等［16，17］將指數(shù)分解法分為拉氏指數(shù)分解法和迪氏指數(shù)分解法，結(jié)果顯示對(duì)數(shù)均值迪氏指數(shù)分解法（Logarithmic mean Divisia index，LMDI）是最優(yōu)的分解方法，本研究采用該方法分析黃河流域9 ?。▍^(qū)）農(nóng)業(yè)用水量變化。

首先，依據(jù)Kaya 恒等式將農(nóng)業(yè)總用水量（FW）分解如下。

式中，F(xiàn)W表示農(nóng)業(yè)總用水量，單位為億m3；I表示地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，單位為億元；RP表示地區(qū)農(nóng)村人口規(guī)模，單位為萬(wàn)人；P表示地區(qū)人口規(guī)模，單位為萬(wàn)人。

T=FW/I為技術(shù)效應(yīng)，表示單位農(nóng)業(yè)增加值耗水量；J=I/RP為經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，表示人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值；L=RP/P為城鎮(zhèn)化效應(yīng)，表示農(nóng)村人口占區(qū)域總?cè)丝诘谋戎兀籔為地區(qū)的人口效應(yīng)。農(nóng)業(yè)總用水量（FW）的計(jì)算見式（2）。

ΔT、ΔJ、ΔL、ΔP分別為技術(shù)效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、城鎮(zhèn)化效應(yīng)、人口效應(yīng)變化量對(duì)農(nóng)業(yè)用水變化量的貢獻(xiàn)值，從t-1到t期，技術(shù)效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、城鎮(zhèn)化效應(yīng)、人口效應(yīng)變化量的計(jì)算見式（3）至式（6）。

在加法分解模式下，農(nóng)業(yè)用水量變化量ΔFW的計(jì)算見式（7）。

1.2 衡量標(biāo)準(zhǔn)

運(yùn)用LMDI 模型對(duì)農(nóng)業(yè)用水驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行分解，若分解效應(yīng)為正，說(shuō)明該項(xiàng)因素促進(jìn)農(nóng)業(yè)用水量的增長(zhǎng)，為耗水因素；若分解效應(yīng)為負(fù)，說(shuō)明該項(xiàng)因素抑制農(nóng)業(yè)用水量的增長(zhǎng)，為節(jié)水因素。技術(shù)效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、城鎮(zhèn)化效應(yīng)和人口效應(yīng)的分解值之和代表當(dāng)期跨度的農(nóng)業(yè)用水總量，若總和為正，說(shuō)明當(dāng)期農(nóng)業(yè)用水總量增加，總和為負(fù)，說(shuō)明當(dāng)期農(nóng)業(yè)用水總量減少。

1.3 Tapio 脫鉤模型

脫鉤模型常被用于闡述經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源資源環(huán)境消耗的內(nèi)在關(guān)系，也常被用于探析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與水資源消耗的關(guān)系。OCDE 脫鉤指數(shù)法和Tapio 脫鉤模型是脫鉤分析中常用的模型［18］。Tapio 脫鉤模型因其在基期選擇和脫鉤類型上較OCDE 脫鉤指數(shù)法更優(yōu)，故本研究選用Tapio 脫鉤模型構(gòu)建農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤關(guān)系，計(jì)算方法如式（8）所示。

式中，e表示脫鉤彈性；FW表示農(nóng)業(yè)總用水量，單位為億m3；I表示地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，單位為億元。根據(jù)彈性系數(shù)劃分的各種脫鉤狀態(tài)見表1。

表1 脫鉤狀態(tài)分解

1.4 數(shù)據(jù)來(lái)源

選取2006—2019 年作為研究期，所用黃河流域農(nóng)業(yè)用水量、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)村人口數(shù)、地區(qū)人口總數(shù)等原始數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)水資源公報(bào)》、各省《水資源公報(bào)》以及全國(guó)第六次人口普查數(shù)據(jù)，部分分析所需數(shù)據(jù)根據(jù)核算得到。

2 實(shí)證結(jié)果與分析

2.1 分解因素效應(yīng)的時(shí)間差異

基于LMDI 模型，對(duì)2006—2019 年黃河流域9?。▍^(qū)）的農(nóng)業(yè)用水的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果見表2。結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和人口效應(yīng)為正值，表明經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和人口效應(yīng)促進(jìn)農(nóng)業(yè)用水量的增長(zhǎng)，為耗水因素；除2017 年技術(shù)效應(yīng)為正值，其他年份技術(shù)效應(yīng)和城鎮(zhèn)化效應(yīng)均為負(fù)值，說(shuō)明技術(shù)效應(yīng)和城鎮(zhèn)化效應(yīng)基本能夠抑制農(nóng)業(yè)用水量的增長(zhǎng)，為節(jié)水因素。黃河流域農(nóng)業(yè)用水量變化波動(dòng)較大，其中，技術(shù)效應(yīng)波動(dòng)最不穩(wěn)定且變化最大，且除2015—2017年，其他年份技術(shù)效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)用水量的抑制作用均強(qiáng)于城鎮(zhèn)化效應(yīng)，表明農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)的提升能夠有效降低水資源消耗，但是傳統(tǒng)粗放型的農(nóng)業(yè)灌溉方式向現(xiàn)代節(jié)水技術(shù)的演變依然需要較長(zhǎng)時(shí)間的科技創(chuàng)新投入及政策推廣。城鎮(zhèn)化效應(yīng)均為負(fù)值，表明隨著農(nóng)村人口不斷涌入城市，城鎮(zhèn)化水平提升，能夠有效抑制農(nóng)業(yè)用水量的增長(zhǎng)。經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和人口效應(yīng)總體上分別呈減弱、加強(qiáng)的趨勢(shì)，且經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的絕對(duì)值總體高于人口效應(yīng)、城鎮(zhèn)化效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)，是流域農(nóng)業(yè)用水量上升的第一助推因素，表明黃河流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展尚未擺脫水資源的束縛。2012—2014 年總效應(yīng)出現(xiàn)顯著的下跌趨勢(shì)，產(chǎn)生該變化的主要原因是2012 年《關(guān)于實(shí)行最嚴(yán)格水資源管理制度的意見》的出臺(tái)，多地為緩解水資源短缺及水污染嚴(yán)峻等問題嚴(yán)格控制水資源的開發(fā)和利用。2016—2019年，農(nóng)業(yè)用水量總效應(yīng)逐漸趨于平緩。

2.2 分解因素效應(yīng)的區(qū)域差異

為進(jìn)一步探討各地區(qū)農(nóng)業(yè)用水及其驅(qū)動(dòng)因素的時(shí)空特征，分別計(jì)算得出黃河流域9 省（區(qū)）2006—2019 年農(nóng)業(yè)用水量變化驅(qū)動(dòng)因素，各省用水量變化的總效應(yīng)和分解因素效應(yīng)見表3。

表3 黃河流域各區(qū)域2006—2019 年農(nóng)業(yè)用水量LMDI分解結(jié)果 （單位：億m3）

從總效應(yīng)變化來(lái)看，青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山東6 個(gè)?。▍^(qū)）用水量出現(xiàn)下降，表明這6 個(gè)省（區(qū)）農(nóng)業(yè)用水總體得到有效抑制，四川、山西、河南3 個(gè)省份用水量出現(xiàn)上升，農(nóng)業(yè)用水尚未得到有效抑制。各?。▍^(qū)）中，對(duì)農(nóng)業(yè)用水促進(jìn)作用和抑制作用最大的省份分別是四川和山東，用水變化量分別達(dá)32.71 億m3和-18.11 億m3，說(shuō)明流域各省（區(qū)）用水量存在較大差異。2006—2019年，黃河流域9?。▍^(qū)）總效應(yīng)變化較大，其中四川總效應(yīng)變化最為曲折，青海最為平緩。經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)用水的促進(jìn)作用占據(jù)主導(dǎo)地位，其中四川省的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)用水的促進(jìn)作用最大，青海省的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)用水的促進(jìn)作用最小。這進(jìn)一步說(shuō)明青海省、四川省的農(nóng)業(yè)用水量與兩地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平密切相關(guān)。

從技術(shù)效應(yīng)來(lái)看，黃河流域9 省（區(qū)）的技術(shù)效應(yīng)基本均為負(fù)值，說(shuō)明技術(shù)效應(yīng)能夠有效抑制農(nóng)業(yè)用水量的增長(zhǎng)，其中技術(shù)效應(yīng)對(duì)抑制四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、河南、山東的農(nóng)業(yè)用水消耗的作用明顯，對(duì)青海、山西作用不明顯，表明青海、山西兩省農(nóng)業(yè)節(jié)水能力有限，水資源利用效率低，節(jié)水潛力有待開發(fā)。技術(shù)效應(yīng)絕對(duì)值最大值（內(nèi)蒙古，172.43 億m3）是最小值（山西，32.30 億m3）的5.3倍，表明節(jié)水技術(shù)水平存在較大的省際差異。流域內(nèi)技術(shù)效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)用水的作用總體波動(dòng)較大，表明黃河流域總體節(jié)水技術(shù)不夠先進(jìn)，節(jié)水設(shè)備投入不夠穩(wěn)定，節(jié)水效果受外部的影響較大。2010—2011年，除山西和山東外，黃河流域各?。▍^(qū)）節(jié)水技術(shù)均有提升，產(chǎn)生該變化的主要原因可能是2010 年《中國(guó)城市節(jié)水2010 年技術(shù)進(jìn)步發(fā)展規(guī)劃》的出臺(tái)［19］，對(duì)水資源節(jié)約使用提出一系列政策指示。

從經(jīng)濟(jì)效應(yīng)來(lái)看，流域農(nóng)業(yè)用水量變化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)密切關(guān)聯(lián)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的提升需要投入更多的生產(chǎn)要素，水資源是主要投入要素之一，因此對(duì)水資源的需求量增加。經(jīng)濟(jì)效應(yīng)最大值（四川，239.89 億m3）是最小值（青海，39.19 億m3）的6.1倍，說(shuō)明各省（區(qū)）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)用水量上升的影響存在較大的省際差異，主要與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異有關(guān)。流域較多省（區(qū)）經(jīng)濟(jì)效應(yīng)在2010—2017 年逐步減弱，說(shuō)明隨著第二、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)增加值占GDP的比重逐漸回落，農(nóng)業(yè)用水量隨之減少，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)用水的促進(jìn)作用逐漸減弱。流域各?。▍^(qū)）經(jīng)濟(jì)效應(yīng)在2017—2019 年總體呈上升趨勢(shì)，產(chǎn)生該變化的原因可能是《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》的出臺(tái)，在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面提出了新的目標(biāo)和規(guī)劃，農(nóng)業(yè)用水量回升，經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)用水量的促進(jìn)作用增強(qiáng)。

從人口效應(yīng)來(lái)看，除個(gè)別地區(qū)個(gè)別年份外黃河流域9 ?。▍^(qū)）人口效應(yīng)均為正值，說(shuō)明人口數(shù)量的提升能夠帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)用水量的增長(zhǎng)。相較于經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，人口效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)用水量變化產(chǎn)生的影響較小，人口規(guī)模效應(yīng)的最大值（山東，12.84 億m3）是最小值（甘肅，1.92 億m3）的6.7倍，說(shuō)明東西部人口流動(dòng)水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān)。2006—2019年，青海、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、山東人口效應(yīng)均為正值，四川、甘肅、陜西、河南人口效應(yīng)由負(fù)轉(zhuǎn)正，說(shuō)明這幾個(gè)省份人口流入現(xiàn)象明顯。

從城鎮(zhèn)化效應(yīng)來(lái)看，黃河流域9 ?。▍^(qū)）城鎮(zhèn)化效應(yīng)均為負(fù)值，說(shuō)明城鎮(zhèn)化效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)用水量的上升起到抑制作用。人口從經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的農(nóng)村地區(qū)流動(dòng)到經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城鎮(zhèn)地區(qū)，水資源消耗結(jié)構(gòu)改變，對(duì)農(nóng)業(yè)用水量增長(zhǎng)產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。四川、內(nèi)蒙古、河南、山東城鎮(zhèn)化效應(yīng)對(duì)減少農(nóng)業(yè)用水量的作用較為明顯，青海、甘肅、寧夏、陜西、山西不明顯，總體呈東高西低的態(tài)勢(shì)，自然條件對(duì)黃河流域城鎮(zhèn)化空間分異的作用依然存在［20］。

2.3 對(duì)農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)因素的進(jìn)一步分析

由表2 可知，農(nóng)業(yè)用水的4 個(gè)驅(qū)動(dòng)因素中，經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的累計(jì)效應(yīng)最大，在一定程度上說(shuō)明農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增長(zhǎng)促進(jìn)了農(nóng)業(yè)用水量的變化。為進(jìn)一步探究黃河流域農(nóng)業(yè)產(chǎn)值對(duì)農(nóng)業(yè)用水量變化的影響，以人均農(nóng)村農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)用水為研究對(duì)象，在LMDI 分析的基礎(chǔ)上，引入脫鉤模型中的Tapio 指標(biāo)，準(zhǔn)確考察黃河流域9 省（區(qū)）農(nóng)業(yè)用水量對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值提高的反應(yīng)程度。依據(jù)公式（8），測(cè)算出2006—2019 年黃河流域九?。▍^(qū)）農(nóng)業(yè)用水與人均農(nóng)村農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加的脫鉤指標(biāo)e(FW,I)，再根據(jù)e(FW,I)的數(shù)值，參照表1，得到對(duì)應(yīng)的脫鉤狀態(tài)，整理后如表4 所示。

表4 黃河流域9 省（區(qū)）農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤關(guān)系

從脫鉤狀態(tài)上看，黃河流域9 省（區(qū)）由于各自的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、地理位置以及資源稟賦的不同，在水資源利用與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤態(tài)勢(shì)方面存在差異?？傮w上看，黃河流域9 ?。▍^(qū)）均實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤，且絕大多數(shù)?。▍^(qū)）處于強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。相對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)，農(nóng)業(yè)用水量表現(xiàn)出相對(duì)不變或緩慢增加的發(fā)展態(tài)勢(shì)，兩者逐漸呈背離趨勢(shì)。青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山東為強(qiáng)脫鉤，既達(dá)到了經(jīng)濟(jì)的正增長(zhǎng)，又實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)用水的負(fù)增長(zhǎng)，是最理想的一種脫鉤狀態(tài)，強(qiáng)脫鉤狀態(tài)顯著的?。▍^(qū)）中，寧夏的脫鉤指數(shù)最高，其次是山東和陜西。四川、山西和河南為弱脫鉤，在保證經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的前提條件下，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)用水的低速增長(zhǎng)，是較理想的一種脫鉤狀態(tài)［21］，說(shuō)明山西、四川和河南在農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的協(xié)調(diào)關(guān)系仍然面臨一定的壓力，農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的協(xié)調(diào)關(guān)系還需進(jìn)一步改善。

3 小結(jié)與建議

3.1 小結(jié)

本研究基于2006—2019 年黃河流域9 ?。▍^(qū)）的農(nóng)業(yè)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用LMDI 方法將農(nóng)業(yè)用水驅(qū)動(dòng)因素分解為技術(shù)效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、城鎮(zhèn)化效應(yīng)、人口效應(yīng)4 個(gè)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，以時(shí)間和區(qū)域分別進(jìn)行測(cè)算，探究每種效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)用水量的響應(yīng)程度，最后引入Tapio脫鉤彈性指標(biāo)，進(jìn)一步分析LMDI 中對(duì)農(nóng)業(yè)用水量影響程度最大的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)與農(nóng)業(yè)用水量的響應(yīng)關(guān)系，得到以下結(jié)論。

1）從總體上來(lái)看，技術(shù)效應(yīng)、城鎮(zhèn)化效應(yīng)均為負(fù)值，說(shuō)明技術(shù)效應(yīng)、城鎮(zhèn)化效應(yīng)抑制農(nóng)業(yè)用水量的增加，為節(jié)水因素，通過(guò)改善節(jié)水技術(shù)、提高城鎮(zhèn)化水平，將有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)用水量的減少；經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、人口效應(yīng)為正值，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、人口效應(yīng)促進(jìn)農(nóng)業(yè)用水量的增加，為耗水因素，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高、人口規(guī)模的不斷擴(kuò)大將促進(jìn)農(nóng)業(yè)用水量的提升。

2）從區(qū)域上來(lái)看，黃河流域9 ?。▍^(qū)）分解因素效應(yīng)具有較大差異。各?。▍^(qū)）中，技術(shù)效應(yīng)和城鎮(zhèn)化效應(yīng)均促進(jìn)農(nóng)業(yè)用水量下降，且技術(shù)效應(yīng)的促進(jìn)作用強(qiáng)于城鎮(zhèn)化效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)用水量下降仍有賴于農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)的提高；經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和人口效應(yīng)均助推農(nóng)業(yè)用水量上升，其中經(jīng)濟(jì)效應(yīng)占主導(dǎo)地位。四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、河南、山東技術(shù)效應(yīng)抑制作用明顯，青海、陜西、山西作用不明顯。四川、內(nèi)蒙古、河南、山東城鎮(zhèn)化效應(yīng)抑制作用明顯，青海、甘肅、寧夏、陜西、山西城鎮(zhèn)化效應(yīng)作用不明顯。

3）從脫鉤指標(biāo)來(lái)看，2006—2019年，黃河流域9?。▍^(qū)）均實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤，即農(nóng)業(yè)用水的增長(zhǎng)速度低于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度。青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山東6 個(gè)?。▍^(qū)）為強(qiáng)脫鉤，四川、山西、河南3 個(gè)省份為弱脫鉤。

3.2 建議

基于以上研究，為了緩解黃河流域9 ?。▍^(qū)）農(nóng)業(yè)用水壓力，推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展提出以下建議。

1）提高農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)。黃河流域水資源利用較為粗放，農(nóng)業(yè)用水效率低，推進(jìn)節(jié)水灌溉技術(shù)對(duì)緩解黃河水資源供需矛盾、推動(dòng)水資源高效利用、助推高質(zhì)量發(fā)展具有積極作用。各省（區(qū)）需進(jìn)一步加大節(jié)水灌溉技術(shù)推廣，實(shí)施高效節(jié)水灌溉工程，減少耗水農(nóng)業(yè)，推廣應(yīng)用節(jié)水技術(shù)。尤其是青海、陜西、山西3省，應(yīng)加快推進(jìn)節(jié)水技術(shù)和設(shè)備投入，加快農(nóng)田水利設(shè)施提檔升級(jí)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)節(jié)水科技成果轉(zhuǎn)化，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)節(jié)水增效。

2）推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)。城鎮(zhèn)化水平的提升能夠有效抑制農(nóng)業(yè)用水量的增加，黃河流域應(yīng)不斷探索符合自身?xiàng)l件的城鎮(zhèn)化發(fā)展之路，青海應(yīng)發(fā)揮生態(tài)環(huán)境優(yōu)勢(shì)，不斷形成服務(wù)自然的開發(fā)格局；甘肅應(yīng)以蘭西城市群為主體，結(jié)合自然條件，適度推進(jìn)遷移性城鎮(zhèn)化，完善生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制，發(fā)展縣域經(jīng)濟(jì)；寧夏、陜西、山西應(yīng)處理好生態(tài)環(huán)境保護(hù)與資源開發(fā)的關(guān)系，以蘭西、關(guān)中、晉中、呼包鄂和寧夏城市群為載體，發(fā)揮歷史文化比較優(yōu)勢(shì)，加快構(gòu)建以文旅為重點(diǎn)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)體系，加強(qiáng)西安市的培育。

3）優(yōu)化人口空間分布。人口從農(nóng)村向城市流動(dòng)，雖促進(jìn)了農(nóng)業(yè)用水量的下降，但一定程度上導(dǎo)致了城鎮(zhèn)用水量的提升。針對(duì)此，一方面，需要不斷形成協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)的城鄉(xiāng)區(qū)域發(fā)展體系，實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，釋放城鎮(zhèn)人口壓力；另一方面，需要不斷發(fā)揮沿黃城市群和中心城市的引領(lǐng)作用，提升對(duì)農(nóng)村區(qū)域的輻射和影響，以城市帶動(dòng)農(nóng)村，促進(jìn)城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展，引導(dǎo)人口合理流動(dòng)。

4）推動(dòng)農(nóng)業(yè)水資源利用與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。黃河流域9 ?。▍^(qū)）已基本實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤，在青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山東6 個(gè)強(qiáng)脫鉤?。▍^(qū)）中，內(nèi)蒙古適配指數(shù)最差，推動(dòng)水資源節(jié)約集約利用勢(shì)在必行。四川、山西和河南需提高農(nóng)業(yè)灌溉技術(shù)，提升灌溉利用效率，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)降低水資源消耗。