農轉非水資源論文
前言：想要寫出一篇引人入勝的文章？我們特意為您整理了農轉非水資源論文范文，希望能給你帶來靈感和參考，敬請閱讀。
1水資源“農轉非”的驅動因素分析
水資源“農轉非”是指水資源利用方向的變更，主要表現為由農業和農村用水向工業和城鎮用水轉移，即由農業灌溉用水向非農用水（包括居民生活用水、工業用水、商業用水、生態用水和休閑娛樂用水等）的轉換。目前很大一部分過去以灌溉、防洪為主的水庫逐步轉變為城市工業、商業、生活或城市景觀用水的水源。如山東濰坊峽山水庫從1989年開始逐漸成為濰坊市居民生活用水和濰坊發電廠、巨龍化纖、濰坊市熱電廠、亞星造紙等企業的主要水源；山東位山灌區（引黃灌區）每年為聊城電廠（工業）、環城湖（城市景觀）供水4500×104m3，2006年向白洋淀調水3×108m3（生態用水）；山東萊蕪雪野水庫向萊蕪熱電廠和萊蕪鋼鐵公司年供水量達到5000×104m3。水資源“農轉非”既包括同一流域水資源利用方向的有償轉讓，如2004年黃河流域寧夏自治區從國家分配的40×108m3用水指標中調劑出8×108m3作為工業發展后備水源，內蒙古用1.3×108m3農用水轉向工業用水換取6.5×108元的農業節水設施投資；也包括跨行政區域間利用方式的轉換，2000年浙江省義烏市一次性出資2×108元，向東陽市買斷了每年5000×104m3水資源的永久使用權，實現了跨區域農用水（東陽市每年轉移的5000×104m3主要用于灌溉）向非農用水的轉換（義烏市主要用于工業和居民生活）。在一定時間維度上，水資源“農轉非”受區域社會、經濟、水資源空間分布差異和政策因素的影響。自2002年以來，研究學者從不同視角揭示了水資源“農轉非”的條件、方式及其影響。我國水資源“農轉非”問題日趨嚴重，預計到2050年農用水將降低到50%左右，為兼顧非農用水需求增長和保障農用水穩定，應采取節水行為補償、差別性定價和節水設施投資等方式，實現農用水有償轉讓[5]。隨著研究的深入，越來越多的學者關注到影響水資源“農轉非”的主要因素及其負效應，水資源管理部門（水資源轉讓收益的實際擁有者）為實現經濟利益的最大化，可能誘發水資源過度“農轉非”，導致農用水供給不足，影響糧食安全，侵占生態用水等問題，提出應建立相應的補償和監管機制[4,6-10]。從現有研究成果看，研究學者從廣義范圍分析了驅動水資源“農轉非”的一些共性影響因素及其作用機理，但是對不同時空尺度下相同驅動因素對水資源“農轉非”作用力大小的比較研究尚需進一步深化。
1.1經濟發展水平及產業結構變化
水資源“農轉非”是工業化和城鎮化進程中的一種必然現象。隨著經濟社會發展，我國人均GDP從1952年的119元增長到2010年的29992元，用水總量也從1949年的1031×108m3增長到2010年的6022×108m3，年均增長9.5%左右。從絕對值來看，農業、工業和生活用水均有不同程度增長，非農用水需求的不斷增長推動了水資源“農轉非”的速度和規模。從水資源利用與經濟發展的關系來看，在不同發展階段，水資源利用的矛盾不同，產業結構變化對水資源“農轉非”的作用程度也不同。從我國產業結構變化看，一二三產業的比例關系從1952年的50.5%、20.9%和28.6%轉變為2010年的10.1%、46.8%和43.1%，相應地農業、工業和生活用水結構也從1949年的97.1%、2.3%和0.6%調整為61.3%、24%和12.7%，反映了水資源利用方向逐漸由農業向工業和生活用水轉移的趨勢。水資源“農轉非”解決了工業用水短缺的難題，我國水權交易實踐也反映了工業化、城鎮化進程中水資源“農轉非”適應和滿足了非農用水的需求。另外，區域經濟發展水平和產業結構差異顯著，非農用水需求強度和增長速度表現出很大差異。2011年東部、中部和西部地區的GDP之比是60.7:20:19.2，地方財政收入之比是63.2:16.2:20.6，東部地區以二三產業為主，二三產業產值占全國比重均超過60%，中西部地區第一產業產值占全國的51.1%，致使東部地區非農用水需求增長較快，水資源“農轉非”的需求較高，轉移態勢明顯。
1.2人口規模及城鎮化發展
人口自然增長和機械增長從不同方面作用于水資源“農轉非”。一方面，人口自然增長必然增加生活用水需求，按照2010年人均用水量標準，每增加1人將增加450.2m3的用水需求。1949年以來隨著我國人口增長，增加用水359.8×108m3，占用水量增加額的7.2%；另一方面，隨著城鎮化進程的加快，城鎮人口增長使生活用水日趨緊張，迫使農用水向城鎮居民生活用水轉移。我國人口結構（城鎮人口與鄉村人口的比重）從1949年的1:9變為2010年的5:5，人口城鄉遷移為城鎮生活用水的增加帶來了巨大的壓力。另外，人們生活水平的提高，對水資源需求強度增加，人均用水量從2000年的435.4m3增長到2010年的450.2m3，人均增加14.8m3/人。由于區域間經濟發展水平的差異，我國人口跨區域流動整體表現為中小城市向大型城市流動、中西部地區向東部地區流動的現象，這加劇了區域間用水結構緊張問題，表現在東部缺水地區人口規模增速較快。對比2000年和2010年人口普查數據，東部地區和北京、上海、天津三個直轄市人口增長較快，而中西部水量較為豐富地區的人口出現負增長。同樣，東西部地區城鎮化發展水平差距明顯，致使區域間水資源供給非均衡態勢加劇，區域間水資源“農轉非”的需求強度差距明顯。數據顯示，2003年東、中、西和東北部地區的城鎮化水平分別為58%、36%、33%和54%，東部和東北部地區高于全國平均水平（41%），中西部地區低于全國平均水平；2010年四大地區的城鎮化水平分別為63%、45%、41%和57%，盡管中西部地區城鎮化水平增速高于東部和東北部地區，但城鎮化水平仍然低于全國平均水平（50%）。
1.3水資源短缺程度
區域水資源短缺程度影響著本地水資源的可利用量。水資源短缺對農業、工業和生活用水的絕對增長均有抑制作用，按照水資源利用的優先次序，短缺嚴重情況下首先要滿足生活用水需要，同時為滿足工農業用水需求增長，導致本地水資源的過度開發，擠占生態環境用水，降低了水資源再生能力，這又加劇了水資源短缺態勢，從而陷入短缺—過度利用—更短缺的惡性循環。因此，在區域水資源供給能力相對穩定的條件下，為滿足非農用水需求（尤其是生活用水），農用水可以作為補充來源。受自然地理環境的影響，我國自然降水量區域間差異明顯，年際間補給能力的不同致使區域短缺態勢差異顯著，這不僅影響著工業、農業和生活用水的絕對量，而且對水資源“農轉非”產生不同的作用效應。
1.4生態環境改善
水資源過度“農轉非”可能危害局部地區（轉出區）居民用水質量、生態環境、未來供水能力等，損害第三方利益[12-13]。在美國亞利桑那州和卡羅拉多州，水資源“農轉非”已經影響到當地農村經濟發展機會和第三方利益[12-13]。水資源“農轉非”損害了轉出區的水質，導致水土流失、生態破壞，給岸邊居民、支流以及流域生物帶來不利影響[11]。受自然降水、經濟發展水平和結構、人口規模等因素影響，不同區域水資源開發利用程度和短缺特征差異顯著，在相對封閉的流域中，本地水資源過度利用導致水資源再生能力降低，在缺乏外調水支撐條件下，基于生態環境保護壓力，環境管制政策要求預留生態用水量，這必然限制工農業用水量增長。我國自2003年開始要求各地預留生態用水，尤其是缺水嚴重的北京、天津、山西等地區，生態用水量增加顯著，限制了工農業用水和生活用水的絕對增長，因此，為滿足非農用水增長需要，擠占部分農用水是必然趨勢。同時由于各地生態環境問題的誘因差異較大，如西部新疆、青海、西藏等地區屬于黃河、長江等河流的重要水源地，隨著生態保護壓力增大，將會減少可利用水資源量。因此，隨著各地生態用水量的遞增，在供水能力有限約束下，滿足非農用水需求，會加大水資源“農轉非”的態勢。
1.5水資源利用比較收益變化
對整個社會而言，水資源“農轉非”有利于水資源優化配置，水資源利用比較收益變化是推動水資源“農轉非”的主要根源。數據顯示，2003年我國每方水工業和農業產值分別是46.7元和5.1元，二者之比約為9:1；到2010年達到111.1元和11.0元，盡管每方水農業產值增加了一倍多，但二者比值擴大為10:1，說明工農用水收益增長率差距逐漸擴大。工農業用水比較收益區域間差異明顯，2003年差距最大的新疆達到76:1，最低的重慶僅為1.8:1；到2010年新疆達到87:1，重慶為2.3:1；二者間的比例也呈現出逐步擴大趨勢，這說明區域間農用水和非農用水邊際收益變化是推動水資源“農轉非”的重要動力。
1.6灌溉農業發展水平
一般而言，水資源“農轉非”會減少農業用水量，在缺乏相關農業節水投入的情況下，會降低農田灌溉規模和灌溉次數，誘導農戶減少水稻、小麥等耗水量高的作物種植面積，降低糧食單位產出率，從而影響糧食安全，尤其是在半干旱地區，水資源“農轉非”會從要素供給和資源利用上對農村發展產生諸多影響。美國西部地區的水資源“農轉非”迫使農戶放棄種植耗水高的高效益作物，農業種植規模和生產能力下降[18]。在印度，水資源“農轉非”剝奪了農戶種植糧食作物和飲用水的滿足能力及福利水平。河北承德轉軸溝村自1997年以來的水資源“農轉非”，使農戶種植模式由以前的細糧、粗糧和蔬菜作物的“輪耕套作”轉變為只有粗糧作物的“單一種植”，導致土地利用效率降低，當地農戶喪失了農產品自給自足能力。因此，研究學者提出水資源“農轉非”的基本原則是“只轉讓余水，不影響農業灌溉”。在不同時期內，政府為保障糧食安全，會加大灌溉農業投資，從而增加農用水量。由于各地氣候干旱程度、土地利用方向改變及經濟條件的差異，耕地有效灌溉率及其增長速度差異較大，截止到2010年，全國有16個省市的有效灌溉率達到50%以上，其中北京、上海、新疆和江蘇4省市的有效灌溉率達到80%以上；天津、河北等5省市達到70%以上，安徽、山東等6省達到60%以上，其他15省市均低于50%，其中北京最高，達到91.25%，貴州最低，僅為25.23%。因此，受制于不同地區農田灌溉規模差異的影響，對水資源“農轉非”的作用力不同。
1.7農業節水技術應用水平
為達到穩定糧食生產和用水效益最大化雙重目標，要擴大水資源“農轉非”，必須要有可轉移的“節余水量”。從我國農業節水技術采用水平看，灌溉水利用系數全國平均為0.43左右，遠低于發達國家的0.7~0.8，說明還有很大的節水空間。同時，受制于區域間經濟條件的差異，節灌率差距明顯。盡管近10a來各地區節灌率都有不同程度的提高，但總體水平仍然較低，到2010年僅有北京、上海等5個省（市）節灌率較高，達到50%以上，河北、江蘇、福建3省達到1/3以上，其他地區均低于1/3，這預示著不同地區水資源“農轉非”的空間尺度差異較大，節灌率高的地區在不影響農業生產的前提下可獲得更多非農業用水量，對水資源“農轉非”的剛性約束小；相反，節水農業發展水平較低的地區，可獲得的非農業用水量小，約束力就大。
2我國水資源“農轉非”驅動因素的時空尺度分析
2.1水資源“農轉非”的計量模型構建與變量選擇
基于現有研究成果，綜合考慮數據資料的可得性、時空一致性、與水資源“農轉非”的相關性以及能否定量化等方面，在選擇水資源“農轉非”驅動因素時，主要考慮經濟發展（規模和結構）、人口因素（規模和結構）、生態環境改善、水資源利用比較收益、灌溉農業發展水平、農業節水技術應用水平和水資源稟賦7個方面9個因素（表1），分析這些因素對不同時點和不同地區水資源“農轉非”的影響。借鑒國內外分析水資源“農轉非”的基本方法，本文在分析水資源“農轉非”驅動因素的時空尺度效應中采用多元線性回歸模型。模型形式及相關變量如下：Yi=β+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+β9X9+εi（1）式中：Yi為不同年份或不同地區水資源“農轉非”程度（Yi=當年非農用水占比-基期非農用水占比）；X1為產業結構變化；X2為當年GDP；X3為當年人口數；X4為城鎮化發展；X5為生態環境改善；X6為水資源利用比較收益；X7為有效灌溉率；X8為農業節灌率；X9為人均水資源量；β,β1,,β9為系數；εi為隨機項。
2.2研究方法說明及數據來源
已有關于資源利用時空尺度效應研究普遍采用最小二乘法（OLS）的多元線性回歸模型，采用該方法的前提是解釋變量必須相互獨立，但是現實研究中所選取的變量大多會存在不同程度的多重共線性。為消除回歸方程的多重共線性，保證回歸模型有較好的應用效果，本研究采用嶺回歸方法。嶺回歸分析是一種專用于共線性數據分析的有偏估計方法，通過放棄最小二乘法的無偏性，以損失部分信息、降低精度為代價獲得回歸系數的更符合實際、更可靠的回歸方法。雖然嶺回歸所得殘差平方和比最小二乘回歸要大，但對病態數據的耐受性遠強于最小二乘法。本研究所采用數據為2000—2010年包括我國31個省（市、區）的面板數據（未包括港澳臺）。其中，水資源“農轉非”程度、產業結構變化、城鎮化發展和水資源利用比較 收益變化的數據根據《中國統計年鑒》（2001—2011年）相關數據計算求得；GDP、人口數、生態環境改善（以生態用水量占總用水量的比重替代）和人均水資源量數據均源自《中國統計年鑒》（2004—2011年）；有效灌溉率和節灌率的數據均來自《中國農業統計年鑒》（2004—2011年）。
2.3回歸結果分析
2.3.1多重共線性檢驗為診斷回歸模型多重共線性問題，在SAS軟件的線性回歸程序中，一般通過容忍度（Tolerance，TOL）和方差膨脹因子（VarianceInflationFactor，VIF）統計指標來檢驗。多重共線性的一般判斷基準是：當容忍度小于0.20時存在多重共線性，容忍度小于0.10時存在高度多重共線性；或者當方差膨脹因子大于10時，說明存在多重共線性。本文主要采用容忍度指標對回歸方程中的解釋變量進行多重共線性檢驗，檢驗結果見表2和表3。從表2和表3的檢驗結果來看，解釋變量之間存在不同程度的多重共線性問題。為了提高回歸分析的準確性，本研究采用嶺回歸方法對模型進行估計。
2.3.2嶺回歸結果如何確定嶺參數k值是嶺回歸分析的關鍵。實際應用中，確定k值的方法有：①嶺跡法，即對每個自變量繪制不同嶺參數k下的嶺回歸估計值的變化趨勢圖，一般選擇嶺參數k使得每個自變量的嶺跡趨于穩定，殘差平方和增長不大；②方差膨脹因子法，選擇k使得嶺回歸估計的VIF<10；③選擇k滿足以下條件，給定一個大于1的c值，嶺回歸殘差平方和SSE(k)<cSSE。本文綜合運用嶺跡法和方差膨脹因子法確定k值。
2.3.3實證結果分析時點模型的F值檢驗結果來看，2003—2006和2010年的模型在P<0.1的水平下顯著，其他年份在P<0.05的水平下顯著，說明模型擬合效果較好；從缺水程度不同的區域模型F值檢驗結果看，各地區均在P<0.0001的水平下顯著，嚴重缺水地區、輕度缺水、不缺水地區和極度缺水地區的擬合系數接近于1，中度缺水地區和全國的擬合系數接近于0.8，說明模型的擬合效果很好。檢驗結果表明回歸方程有效，該模型具有統計學意義。
（1）水資源“農轉非”驅動因素的時間尺度效應分析，從模型回歸系數來看，2003—2010年，產業結構變化、城鎮化發展是水資源“農轉非”的主要推動因素，與理論預期相符。其中，產業結構變化是近年來推動水資源“農轉非”最關鍵的因素，影響程度呈遞增態勢，從2003年的24.9%遞增到2009年的46.7%，增長了21.8%，說明伴隨著產業結構變化，非農用水需求快速增長是水資源“農轉非”的主要拉動力。從時間點上，2008和2009年產業結構變化對水資源“農轉非”的影響最大，作用程度分別達到43.2%和46.7%。城鎮化發展對水資源“農轉非”的影響呈現出先增后減的態勢，維持在20%左右，自2003年的22.9%遞增到2006年的26.1%，2007年開始遞減，2010年為17.8%。隨著時間推移，生態環境用水增加對水資源“農轉非”的正向效應呈波動遞增勢，與理論預期相符。隨著我國經濟社會發展和氣候變化的影響，大部分區域或流域水資源過度利用現象嚴重，水資源開發利用率超過國際標準40%的警戒線，致使生態環境破壞嚴重。為此，我國從2003年開始，為保護生態環境逐漸增加生態用水，用于保育和維護生態平衡，在水資源供給規模有限的情況下，迫使農用水向非農業領域轉移的態勢也越來越明顯。盡管有效灌溉率變動的影響與理論預期相反，但是2010年和2003年相比，有效灌溉率變動對水資源“農轉非”的影響顯著降低，其正向影響程度從21.8%下降到14.5%。可能原因是近幾年國家加大農田水利建設投資力度，灌溉水利用率的提高降低了農用水量。但從總體趨勢來看，隨著時間推移，穩定農業生產（尤其是糧食生產）的壓力，保持農田灌溉規模穩定，將會對水資源“農轉非”形成剛性約束，從而會進一步加劇水資源“農轉非”的難度。同時，受農村經濟增長及農村勞動力流動的影響，單純農業經營收入所占比重逐漸降低，非農務工收入所占比重逐漸增加，農民對農業經營收入變化的敏感性逐漸降低，降低了農田灌溉需求，從而對水資源“農轉非”的敏感度降低。2003—2010年，農業節灌率變動對水資源“農轉非”的影響呈現波動遞增態勢，從2003年的3.4%增長到2009年的12.5%，2010年回落到6.6%，與理論預期相符，但從總體水平看，影響程度仍然偏低。這表明近年來我國加大農田節水技術改造，實行嚴格的農用水定額管理制度，對降低灌溉用水的功效逐漸凸顯；同時也反映出我國農業節水技術采用水平區域差異較大，并且主要采用工程節水技術，節水效應不顯著，轉移到非農領域的水資源，很大程度上并非農業“節余”的用水。同時由于缺乏農業節水技術采用的利益補償機制，農戶缺乏主動節水激勵，節水效果不明顯。水資源利用比較收益變化是約束水資源“農轉非”的關鍵因素，與理論預期相反，影響程度年際間波動變化。可能原因：一是我國非農產業增長速度明顯高于農業增長速度，非農業產值年均增長速度是農業的1.4倍；二是隨著農業產業結構變化，農業科技水平和農產品價格的提升，單方水農業產值的增幅較大，并且隨著水資源短缺態勢加劇，農用水需求彈性將降低，剛性約束效應增大；第三，說明目前水資源“農轉非”主要采取行政平調模式，水資源“農轉非”市場調控機制尚未健全[8]，地方政府或水管部門受經濟增長誘因驅動，主要依靠行政手段強制性無償或低價轉移，并未建立利益引導和轉移補貼的市場調節機制，致使其經濟利益誘導效應降低。2003—2010年，國民經濟總量（GDP）和總人口的影響變化不大，并且呈負相關關系，與理論預期相反。一方面原因是我國經濟的結構性增長趨勢明顯，尤其是第三產業所占比例增加較快，對水資源“農轉非”的影響被經濟結構調整的效應稀釋；二是總人口自然增長率較小，人口特征主要呈現出結構性變化，人口非農化趨勢明顯，人口增長及其變化的影響被城鎮化發展的效應吸收。人均水資源量是度量區域水資源短缺程度的主要指標，也是制約水資源“農轉非”的關鍵因素之一。2003—2010年，31個省（市、區）水資源稟賦的年際間差異對水資源“農轉非”的影響呈現遞增態勢，與預期假設相符。從時點上看，我國多數年份處于中度缺水狀態，其約束程度從2003年的6.3%遞增到2010年的13.7%，反映了隨著氣候變暖、經濟社會發展和生態環境惡化的影響，水資源短缺程度加劇，水資源絕對供給量的增長空間越來越小，為保障農用水安全，水資源“農轉非”的難度越來越大。
（2）水資源“農轉非”驅動因素的空間尺度效應分析根據圖2，從模型回歸系數來看，2003—2010年，全國范圍內及缺水程度不同的地區，產業結構變化、城鎮化發展、水資源利用比較收益變化是影響水資源“農轉非”的最主要因素。不同地區影響水資源“農轉非”的因素差異較大，如在極度缺水地區，產業結構變化、城鎮化發展、生態環境改善、節灌率變動和人均水資源量的影響最大。從全國范圍看，產業結構變化是最關鍵因素，影響程度達到32%；其次是城鎮化發展，達到20.5%；水資源利用比較收益變化是主要制約因素，負向影響達到18.7%。在嚴重缺水地區，水資源利用比較收益變化是唯一制約因素，產業結構變化、人口規模、生態環境改善、有效灌溉率和節灌率變動具有較顯著的正向影響。2003—2010年，在極度缺水的北京、天津、上海、山東、河南等8省（市、區），產業結構變化、城鎮化發展、生態環境改善、節灌率變動和人均水資源量是推動水資源“農轉非”的主要因素，具有顯著的正向影響。其中，節灌率變動的影響最顯著，達到39.1%，其次是人均水資源量的影響達到27.4%，產業結構變化、生態環境改善和城鎮化發展的正向影響分別達到27.2%、19.6%和17.5%，人口規模的正向影響較小。該地區包括我國三個人口密集的直轄市和山東、河南、河北三個農業大省，經濟基礎和城鎮化水平較高，其中河南、河北和山東是我國冬小麥主產區，2012年小麥播種面積和產量分別占全國的46.6%和55.4%。農業節灌率的提升和農用水定額管理制度對降低農用水消耗效果顯著；該地區近10a來城鎮化發展速度較快，拉動了居民生活用水和非農產業用水需求；同時反映出該地區本地水資源開發利用率較高，水環境問題突出，為改善生態環境，生態用水逐年增加，促進了水資源“農轉非”。人均水資源量具有顯著正向影響，說明該地區隨著人口的結構性增長和城鎮化發展，新增供水主要用于滿足居民生活用水，相比較基期水資源“農轉非”程度較大。GDP和水資源利用比較收益變化具有負向影響，與預期假設相反，但是影響程度較小。可能原因：一是該地區涵蓋我國東部經濟發達的三個直轄市，水資源結構性短缺矛盾突出，節水型非農產業的發展降低了水資源消耗；二是該地區的區位優勢明顯，人口結構性增長態勢明顯，城鎮居民生活用水增加顯著；三是盡管該地區農業產值所占比重降低，但是農用水產出率增速較快，水資源利用方式變化并不完全受用水比較收益驅動。有效灌溉率變動具有負向效應，與預期假設相符，說明該地區水資源的結構性短缺矛盾，將進一步加大有效灌溉規模增長的難度。2003—2010年，在嚴重缺水的遼寧、江蘇、陜西、甘肅4省，產業結構變化、GDP、人口規模、生態環境改善、節灌率變動及人均水資源量均具有顯著正向影響，各影響因素的作用程度差別不大，分別為15.5%、8.5%、22.4%、18.5%、18%和8.5%，與理論預期相符。其中，人口規模、生態環境改善、節灌率變動和產業結構變化是關鍵因素。水資源利用比較收益變化具有顯著負向影響，作用程度為33.6%，與預期假設相反。有效灌溉率變動具有17.2%的正向影響，與預期假設相反。與其他地區相比，促進該地區水資源“農轉非”主要因素的效應差異不大，水資源利用比較收益變化是唯一約束因素，而且作用程度較為明顯，一方面反映了該地區農用水效率的提升，也表明水資源利用方式變化主要受地方政府政策的影響，水資源配置的市場機制尚未發揮應有的功能。在中度缺水的內蒙古、吉林、浙江、湖北、廣東等8省（市、區），2003—2010年，產業結構變化是該地區水資源“農轉非”的關鍵促進因素，具有顯著正向影響，與預期假設相符，作用程度達到56.3%，說明近10a該地區非農產業的快速發展，尤其是工業化水平的提高對水資源需求缺口較大，水資源利用方式變化明顯；城鎮化發展、GDP、人口規模、生態環境改善具有正向影響，但影響程度不顯著。水資源利用比較收益變化、節灌率變動與人均水資源量具有負向影響，其中水資源利用比較收益變化的影響較顯著，達到15.7%。有效灌溉率變動具有24.9%的正向影響，與預期假設相反，說明該地區農田灌溉基礎設施薄弱，水資源短缺態勢促進了該地區的農田水利設施投資規模，降低了農業灌溉用水的損耗。與其他地區相比，該地區涵蓋我國華北、東北、華南、西南、華東等地區，各地缺水特征、產業結構、人口結構差異較大，各影響因素的作用程度和方向差異較大。2003—2010年，在輕度缺水地區的湖南、四川、貴州3省，產業結構變化、GDP、城鎮化發展、生態環境改善和有效灌溉率變動是主要的推動因素，作用程度分別是20.9%、10.8%、32.5%、12.8%和30.4%，其中產業結構變化、城鎮化發展和有效灌溉率變動的作用顯著。人口規模、節灌率是關鍵制約因素，影響程度分別達到34.2%和24.4%，與預期假設相反。該地區3個省位于我國西南地區，反映了該地區非農產業、城鎮化發展對用水需求增長效應顯著，同時農田水利設施建設，降低了輸水設施損耗量，彌補了非農用水需求缺口。與其他地區相比，節灌率對水資源“農轉非”的負向影響最大，說明該地區農業節水技術普及率低是農用水居高不下的關鍵因素。相比其他地區，該地區城鎮化發展的影響最大，城鎮居民生活用水增幅較大。2003—2010年，四川、貴州省的人均用水量增幅達到17.5%和16%，遠高于全國同期9%的增長水平，致使人口規模的約束效應顯著。2003—2010年，在水資源相對豐沛的福建、新疆等地區，GDP、城鎮化發展和節灌率變動是關鍵推動因素，與理論預期相符。其中GDP的影響最為顯著，達到38.7%；其次是城鎮化發展，達到12.3%；節灌率變動的正向影響為5.1%。有效灌溉率變動具有7.1%的正向影響，與預期假設相反。產業結構變化、人口規模、生態環境改善、水資源利用比較收益變化和人均水資源量是抑制性因素，其中水資源利用比較收益變化最顯著，達到25.5%，其他因素的作用不顯著。該地區8省（區）多屬于西北、西南欠發達地區，主要目標是追求經濟快速增長，因此伴隨著工農業和城鎮化發展，拉動了非農用水需求快速增長。與其他地區相比，產業結構變化對水資源“農轉非”具有負向影響，與預期相反，表明該地區非農產業發展速度落后于其他地區，高耗水產業所占比重大。有效灌溉率和節灌率變動的正向效應表明農田水利設施建設和農業節水技術推廣對降低農用水量的作用逐漸提高。水資源利用比較收益變化是主要約束因素，反映了西部大開發戰略的實施改善了該地區農業生產條件，農業發展速度較快，同時也說明水資源轉換的利益補償機制效應尚未發揮。
3結論與討論
從時空維度上看，水資源“農轉非”是經濟社會、自然環境和制度政策等多種因素共同作用的結果。由于水資源利用方式的多樣性和非完全可耗竭性，水資源利用方式變化年際間并不均衡，也非完全按照一維方向變動，其用途轉換有長期的，也有短期的。本文利用2003—2010年省級面板數據，運用嶺回歸對各驅動因素的作用程度進行了分析。結果表明，相同因素在不同時空尺度上的作用程度和方向并不完全一致。
（1）各影響因素本身及其作用程度隨研究尺度發生不同程度的變化。
（2）從時間尺度看：產業結構變化、城鎮化發展和水資源利用比較收益變化一直是影響我國水資源“農轉非”的主要因素，但是隨著時間推移，各影響因素的推動作用表現出較大差異。
（3）從空間尺度看：全國范圍內，產業結構變化、城鎮化發展具有顯著正向影響；水資源利用比較收益變化和人均水資源量是主要約束因素。產業結構變化、城鎮化發展、生態環境改善、節灌率變動人均水資源量對極度缺水地區的正向影響顯著；GDP和水資源利用比較收益變化的負向影響較大。在嚴重缺水地區，水資源利用比較收益變化是唯一的約束因素，負向影響達33.6%；其他因素均具有正向影響，除城鎮化發展影響較小外，其他因素的作用程度差別不大。產業結構變化在中度缺水地區的作用力最大，城鎮化發展和有效灌溉率變動也具有較顯著的促進作用，水資源利用比較收益變化是主要約束因素；在輕度缺水地區，主要受到產業結構變化、城鎮化發展和有效灌溉率變動的推動，水資源利用比較收益變化和節灌率變動的約束作用明顯；影響水資源豐沛地區的主要因素是GDP和城鎮化發展，水資源利用比較收益變化的約束效應明顯。結果表明，各影響因素對不同區域水資源“農轉非”的推動方向也不完全相同。
（4）由分析結果可知，大部分因素的作用方向與理論預期相一致，但也有部分因素的作用方向與理論預期相反，或者同一因素在不同尺度上作用方向并不一致。這主要是由于數據的時間序列過短，從而直接影響了結果的準確性。同時制度和政策因素是驅動水資源“農轉非”的重要因素之一，如水價和水資源管理制度一直以來是影響我國水資源利用方式的重要因素，但由于制度政策因素的作用需較長時間才能得以體現，故沒有考慮引入。這是本文在以后研究中有待完善之處。
作者：周玉璽 葛顏祥 周霞 單位：山東農業大學 經濟管理學院 三農問題研究中心