黄河流域粮食虚拟水流动对水资源空间均衡性的影响

吴兆丹，丁小琦，陈其勇，李 彤

(1.河海大学商学院，江苏 南京 211100；

2.江苏省“世界水谷”与水生态文明协同创新中心，江苏 南京 211100；

3.河海大学“一带一路”非洲研究中心，江苏 常州 213022)

黄河流域是中国重要的生态屏障和经济地带，空间协调是黄河流域生态保护与高质量发展的关键问题之一[1]。区域间粮食虚拟水流动会对区域环境、经济、社会产生一定影响：粮食虚拟水流动在缓解流入区水资源压力的同时，会增加流出区的水资源压力；
流入区可以将粮食买入替代生产而节约的水资源量投入到用水经济效率更高的部门，以获取更高的经济效益，而流出区则无法实现该部分经济效益；
区域人均粮食消费水足迹与原产地单位粮食产品虚拟水含量密切相关，粮食虚拟水流动的不同来源会对区域人均粮食消费水足迹产生影响。黄河流域内粮食贸易量较大，伴随粮食贸易发生的虚拟水流动又会对流域内各省区环境、经济、社会产生不同的影响，从而影响省区间环境、经济、社会差距，进一步影响空间协调状况。因此，有必要分析黄河流域省区间粮食虚拟水流动对环境、经济、社会省区间差距的影响，从而分析该流动对黄河流域水资源空间均衡性的影响，为促进黄河流域空间协调、推进流域高质量发展提供依据。

粮食虚拟水流动量一般由粮食调运量和单位粮食产品虚拟水含量相乘求得。粮食调运量测算方面，国际粮食调运量一般参考国家(或区域)进出口统计数据。如在粮食虚拟水流动量测算中，Deng等[2]使用19个主要国家间农产品进出口量、Masud等[3]使用加拿大阿尔伯塔省对全球100多个国家的谷物进出口量、Aldaya等[4]使用主要粮食出口国的玉米等出口量、Lamastra等[5]使用意大利与中国十大农产品的双边贸易量，来表示对应的粮食调运量。由于大多数国家国内区域粮食储量和区域间粮食调运量数据缺失，学者们在国内区域间粮食调运量测算中大多不考虑区域粮食储量，而以各区域粮食总产量与总消费量之差表示区域粮食净流出量[6-9]，继而使用社会公平法(即假设各粮食调入区获得调出区粮食的机会是均等的)[10]、引力法(将各区域间的距离引入模型计算调运系数)[11-13]、最低运输成本法(构建线性规划模型并以运输成本最低为约束目标)[14-16]等来估算区域间粮食调运量。

单位粮食产品虚拟水含量测算方面，学者们大多采用彭曼公式进行测算，如乌干达籽粒苋虚拟水含量测算[17]、中国各省区小麦等粮食虚拟水含量测算[18]、地中海地区农产品虚拟水含量估算[19]、土耳其主要农产品虚拟水含量测算[20]、河南赵口引黄灌区粮食虚拟水含量估算[21]、中国京津冀地区9种主要粮食作物的虚拟水含量估计[22]、中国10个玉米产区的玉米虚拟水含量估计[23]、河北省主要农作物的虚拟水含量测算[24]、吉林省县域地区6种农作物的虚拟水含量测算[25]等。此外，王鑫[10]、王玉宝等[26]基于美国农业土壤保持局推荐的有效降水量与旬降水量关系，测算了粮食作物单位产品虚拟绿水含量，结合灌溉水量估算作物单位产品虚拟蓝水含量，继而对两者求和得出作物单位产品虚拟水含量。

国内外学者对于粮食虚拟水流动所产生的影响分析，主要着眼于其对区域水资源和经济的影响。Yoo等[27]研究得出韩国粮食国际贸易所对应的虚拟水流动会引起国家和全球尺度上的节水。Zhang等[28]研究得出“一带一路”沿线一半以上的国家与中国的农产品虚拟水贸易，有助于缓解沿线国家水危机。Konar等[29]分析了不同情境下全球粮食贸易的节水效益。Duarte等[30]研究得出全球范围内的粮食虚拟水贸易会引起水资源节约。Antonelli等[31]发现中东和北非地区的粮食虚拟水国际贸易为当地经济发展提供了水和粮食安全保障。Song等[32]研究得出中国现有的省际粮食虚拟水交易模式正在加剧本已缺水地区的缺水状况。Yin等[33]研究了粮食虚拟水流动对中国地表水和地下水的影响。An等[34]对中国省际粮食贸易虚拟水流动模式进行模拟，并分析其对中国水资源压力的影响。孙才志等[35]得出2007—2016年中国和“一带一路”沿线国家的农产品虚拟水贸易为逆差，净进口这部分农产品虚拟水，在一定程度上缓解了中国水资源短缺的危机。赵勇等[36]得出黄河流域内宁夏、内蒙古、河南3省区粮食贸易伴生的虚拟水输出将进一步加剧当地的缺水问题，其他省区属于粮食贸易输入区或产销平衡区，粮食贸易在一定程度上缓解了当地用水紧张局面。吴普特[37]得出“北粮南调”引起的粮食虚拟水流动会对中国北方地区水资源及经济发展产生负面影响。丁雪丽等[15]总结出中国省际粮食虚拟水流动在全国范围内节约了水资源并增加了经济效益。张启楠等[11]则得出中国省际粮食虚拟水流动会增加输出区的水资源压力，阻碍其经济发展。但分析粮食虚拟水流动对区域间差距的影响的研究仍相对较少，如王玉宝等[26]研究得出中国省区间粮食虚拟水流动会缩小水资源压力指数及人均GDP的省区间差距。

综上所述，粮食虚拟水流动量测算及其影响研究已取得一定进展。已有研究分析了粮食虚拟水流动对区域环境或经济的影响，但有关该流动对环境或经济维度区域间差距影响的研究仍较少，且尚无研究分析粮食虚拟水流动对社会维度区域间差距的影响，针对黄河流域的粮食虚拟水流动对省区间差距的影响分析仍相对缺失。基于此，本文从环境、经济、社会3个维度，分析黄河流域省区间粮食虚拟水流动对水资源空间均衡性的影响，以期在一定程度上弥补已有研究在内容和视角上的不足。

黄河流域自西向东流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东9个省区。该流域自西向东地形地势横跨三级阶梯，流域内各省区自然条件差异显著。同时，流域内大部分地区光热资源充足，土壤肥沃，是中国重要的粮食生产基地。由于四川省内属于黄河流域的面积仅占该省总面积的3.85%，本文对该流域粮食虚拟水流动量的测算及均衡性分析，将针对除四川以外的8个省区进行。此外，由于计算年黄河流域各省区玉米、小麦、大米和大豆产量占其粮食总产量的比重较大，分别约为47.8%、32.3%、10.1%和2%，且该4种粮食作物单位产量耗水量较大，故本文粮食虚拟水流动量测算将基于该4种主要粮食作物进行。

2.1 黄河流域省区间粮食虚拟水流动量测算

2.1.1黄河流域省区间粮食调运量测算

与上述已有研究类似，由于国内粮食储量和区域间粮食调运量统计数据的缺失，本文不考虑粮食储量变动，将全国各省区的每一类粮食生产量加上进口量再减去消费量和出口量作为相应的粮食富余(或缺少)量，再采用引力法测算出全国两两省区间该类粮食调运系数及具体调运量(引力法考虑粮食调运的具体方向，通过引入距离分量，计算各区域之间粮食调运系数后，详细计算出各粮食调出区粮食具体去路和各粮食调入区粮食具体来源，能够更加直观、详细地掌握各区域间粮食调运明细)[10]：

(1)

式中：Tljh为粮食l调入区j从调出区h调运的该类粮食量，kg；
Tlj为调入区j的粮食l缺少量，kg；
Tlh为调出区h的粮食l富余量，kg；
Shj为省区h与j之间的距离，km；
k为万有引力系数；
l=1，2，3，4分别表示玉米、小麦、大米和大豆；
U为粮食l的调出区数量。

由于缺失全国各省区各类粮食消费量的统计数据，本文将区分农村居民粮食消费量和城镇居民粮食消费量，分别对其进行估算。一方面，根据中国农村住户调查年鉴估算全国各省区农村居民各类粮食人均消费量占人均粮食消费总量比重的年均增长率，继而估计计算年全国各省区该比重；
结合计算年各省区农村居民人均粮食消费总量，估算计算年各省区农村居民各类粮食的人均消费量；
根据该人均消费量及省区农村人口数得出计算年全国各省区农村居民各类粮食消费量。另一方面，根据上述计算年全国各省区农村居民各类粮食人均消费量占人均粮食消费总量的比重，得到城镇居民对应比重；
结合计算年全国各省区城镇居民人均粮食消费总量，估算出计算年各省区城镇居民各类粮食人均消费量；
根据该人均消费量及城镇人口数得出计算年全国各省区城镇居民各类粮食消费量。

2.1.2黄河流域省区单位粮食产品虚拟水含量测算

利用联合国粮农组织推荐的CROPWAT软件内嵌的彭曼公式，计算黄河流域各省区各类粮食单位产品虚拟水含量[38]：

(2)

其中

WD=ETc×10

ETc=Kc×ET0

式中：WV为单位粮食产品虚拟水含量，m3/kg；
WD为粮食生长期内单位面积需水量，m3/hm2；
H为粮食单位面积产量，kg/hm2；
ETc为粮食实际蒸发蒸腾量，mm；
Kc为作物系数；
ET0为参考作物蒸发蒸腾量，mm/d；
Δ为饱和水气压与温度之间相关曲线的斜率，kPa/℃；
RN为粮食表面净辐射，MJ/(m2·d)；
X为土壤热通量，MJ/(m2·d)；
x为湿度计常数，kPa/℃；
M为平均空气温度，℃；
u2为地面2 m高度处风速，m/s；
es为饱和水气压，kPa；
er为实测水气压，kPa。

此外，黄河流域各省区各类粮食单位产品虚拟蓝水含量计算如下[39]：

(3)

其中

ETB=max(0，ETc-Pv)

式中：FB为单位粮食产品虚拟蓝水含量，m3/kg；
WBD为粮食生长期内的蓝水需水量，m3/hm2；
ETB、Pv分别为粮食生长期内的蓝水蒸发蒸腾量和有效降水量，mm；
P为旬降水量，mm。

2.1.3黄河流域省区间粮食虚拟水流动量测算

黄河流域各省区的粮食虚拟水流出量由该区域各类粮食调出量乘以该区域该类粮食单位产品虚拟水含量，再对所有类别粮食进行加总得到；
各省区的粮食虚拟水流入量由各粮食调出区调入该区域的粮食量乘以该调出区单位粮食产品虚拟水含量，再依次对所有类别粮食和所有调出区进行加总得到。

2.2 环境维度下黄河流域粮食虚拟水流动对水资源空间均衡性的影响分析模型

均衡性分析方法主要有联系数[40]、均衡系数[41]、泰尔指数[42]、基尼系数[43]等，本文使用基尼系数进行均衡性相关分析。基于可利用水资源总量，计算黄河流域蓝水用量的基尼系数，并将其与流域内省区间无粮食虚拟水流动情景下的该基尼系数进行比较，得出环境维度下该流动对水资源空间均衡性的影响。与黄河流域内省区间存在粮食虚拟水流动的情景相比，若不存在粮食虚拟水流动情景下该基尼系数更小，则说明环境维度下流域内省区间粮食虚拟水流动加剧了水资源空间不均衡；
若不存在该流动情景下基尼系数更大，则说明环境维度下流域内省区间粮食虚拟水流动促进了水资源空间均衡。以虚拟水流动存在与否下两基尼系数间的差距，表示环境维度下该虚拟水流动对黄河流域水资源空间均衡性的阻碍或促进程度。

黄河流域蓝水用量的基尼系数计算公式如下[44]：

(4)

式中：G1为黄河流域沿线省区蓝水用量的基尼系数；
AWi为流域内i省区可利用水资源总量占流域沿线省区可利用水资源总量的比重；
ABi为流域内i省区蓝水用量占流域沿线省区蓝水用量的比重；
Aafi为按水资源压力指数升序排列确定各省区的顺序后AB1到ABi的累计数。

其中，流域内i省区水资源压力指数计算公式如下[11]：

(5)

式中WBi、Wbi、Ifi分别为i省区蓝水用量、可利用水资源总量和水资源压力指数。Ifi越大，i省区水资源压力越大。

在不存在黄河流域内省区间粮食虚拟水流动情景下，流域内粮食调出区可以减少本地生产那些调出至流域内其他省区的粮食所需蓝水量；
粮食调入区将增加蓝水用量，用于生产粮食以替代从流域其他省区的粮食调入量。

WBni=WBri-∑(TopiFBpi)+∑(TmqiFBqi)

(6)

式中：WBni为不存在流域内省区间粮食虚拟水流动时的i省区蓝水用量；
WBri为i省区实际蓝水用量；
Topi为i省区粮食p调出至流域内其他省区的量；
FBpi为i省区粮食p单位产品虚拟蓝水含量；
Tmqi为i省区粮食q从流域内其他省区调入的量；
FBqi为i省区粮食q单位产品虚拟蓝水含量；
p、q分别为i省区调出、调入粮食种类；
0≤p+q≤4。

2.3 经济维度下黄河流域粮食虚拟水流动对水资源空间均衡性的影响分析模型

基于人口数计算黄河流域GDP的基尼系数，并将其与流域内省区间无粮食虚拟水流动情景下的该基尼系数进行比较，得出经济维度下该流动对水资源空间均衡性的影响。与环境维度类似，以虚拟水流动存在与否下两基尼系数间的差距，表示经济维度下该虚拟水流动对黄河流域水资源空间均衡性的阻碍或促进程度。

区域GDP的基尼系数计算公式如下：

(7)

式中：G2为区域GDP的基尼系数；
AZi为i省区人口数占流域沿线省区人口数的比重；
AYi为i省区GDP占流域沿线省区GDP的比重；
AaYi为按人均GDP升序排列确定各省区的顺序后AY1到AYi的累计数。

参照许长新等[45]的方法，测算黄河流域农业蓝水用量、工业蓝水用量分别对当地农业GDP和工业GDP的贡献率(受限于流域内部分省区的数据可得性，测算时段为2009—2018年)：

Y=JCαLβWλ

(8)

式中：Y为农(工)业的地区生产总值；
J为常数；
C为农(工)业资本存量(使用永续盘存法计算[46-47])，指数α为农(工)业资本弹性即农(工)业资本存量贡献率；
L为农(工)业从业人数，指数β为农(工)业劳动力弹性即从业人数贡献率；
W为农(工)业蓝水用量，指数λ为农(工)业蓝水利用弹性即蓝水贡献率。

(9)

在不考虑各部门用水技术效率和技术条件改变的情况下，假设不存在黄河流域内省区间粮食虚拟水流动，流域粮食调出区可以减少调出至流域其他省区的粮食生产蓝水用量，并将其用于本区域工业部门生产；
粮食调入区则要增加本省区农业部门的蓝水用量以满足当地粮食需求，从而减少用于本区域工业部门的蓝水量。不存在流域内省区间粮食虚拟水流动时省区GDP计算公式为

Yni=Yri+∑(TopiFBpi)(EByi-EBzi)
+∑(TmqiFBqi)(EBzi-EByi)

(10)

式中：Yni为不存在流域内省区间粮食虚拟水流动时的i省区GDP；
Yri为i省区实际GDP；
EByi为i省区工业单位蓝水利用的经济效益；
EBzi为i省区农业单位蓝水利用的经济效益。

2.4 社会维度下黄河流域粮食虚拟水流动对水资源空间均衡性的影响分析模型

基于人口数计算粮食消费水足迹的基尼系数，并将其与流域内省区间无粮食虚拟水流动情景下的基尼系数进行比较，得出社会维度下该流动对水资源空间均衡性的影响。与环境维度类似，以虚拟水流动存在与否下两基尼系数间的差距，表示社会维度下该虚拟水流动对黄河流域水资源空间均衡性的阻碍或促进程度。

粮食消费水足迹的基尼系数计算公式如下：

(11)

式中：G3为粮食消费水足迹的基尼系数；
AFi为i省区粮食消费水足迹占流域沿线省区粮食消费水足迹的比重；
AaFi为按人均粮食消费水足迹升序排列确定各省区的顺序后AF1到AFi的累计数。

存在黄河流域内省区间粮食虚拟水流动情景下，各省区人均粮食消费水足迹计算如下[48]：

(12)

(13)

式中：Fdi为i省区人均粮食消费水足迹，m3；
Zi为i省区人口数，人；
Qpi为i省区粮食p的消费量，kg；
WVpi为i省区粮食p的单位产品虚拟水含量，m3/kg；
Tqgi为i省区从g省区调入的粮食q量，kg，其中g省区为全国范围内粮食q的调出区；
WVqg为g省区粮食q的单位产品虚拟水含量，m3/kg；
Qqi为i省区粮食q的消费量，kg；
Tqi为i省区粮食q的调入量，kg；
WVqi为i省区粮食q的单位产品虚拟水含量，m3/kg。

假设不存在黄河流域内省区间粮食虚拟水流动时，各省区从黄河流域内其他省区调入的粮食由本地生产，从流域外其他省区的粮食调入量仍保持不变。此情景下黄河流域各省区人均粮食消费水足迹计算如下：

(14)

(15)

式中：所有变量取值为假设不存在黄河流域内省区间粮食虚拟水流动时的值，Fwi为i省区人均粮食消费水足迹，m3；
Tqti为i省区从t省区调入的粮食q量，kg，其中t省区为我国黄河流域以外的粮食q调出区；
WVqt为t省区粮食q的单位产品虚拟水含量，m3/kg；
TqOi为i省区从黄河流域以外省区调入的粮食q量，kg。

2.5 数据来源

农村居民各类粮食人均消费量和人均粮食消费总量、城镇居民人均粮食消费总量来源于《中国农村住户调查年鉴》《中国住户调查年鉴》；
各类粮食生产量来源于《中国农村统计年鉴》和各省区统计年鉴；
各类粮食进出口贸易量来源于海关总署官网；
各类粮食单位产品虚拟水含量、虚拟蓝水含量计算所需指标数据来源于联合国粮农组织CLIMWAT和CROPWAT数据库，并以数据库中该省区的省会对应数据为代表(由于数据库中青海省只有都兰县和玉树市数据，其中都兰县面积更大，故青海省数据以该省都兰县对应数据代表)；
蓝水用量、可利用水资源总量来源于《中国水资源公报》；
各类粮食单位面积产量、农村和城镇人口数、总人口数、工农业生产总值、从业人数、用水量以及计算资本存量所用数据来源于省区统计年鉴，研究年份为2018年。

3.1 黄河流域省区间粮食虚拟水流动量测算结果

3.1.1黄河流域省区间粮食调运量测算结果

采用上述引力模型测算2018年全国省区间粮食调运量，其中黄河流域内省区间大米、小麦、大豆调运量如表1、表2、表3所示。河南到山西的粮食总调运量最大，为696 082.15 t；
其次为山东到山西的粮食总调运量(230 802.00 t)。在流域内省区间大米贸易中，河南到山西的对应调运量最大，为118 630.29 t；
河南到陕西的对应调运量其次，为25 136.45 t。流域内省区间小麦贸易中，河南到山西的对应调运量最大，为577 451.86 t；
其次为山东到山西的对应调运量227 368.50 t。在流域内省区间大豆贸易中，山东到甘肃的对应调运量最大(7 072.55 t)；
其次为陕西到甘肃的对应调运量2 658.45 t。由于计算结果显示黄河流域各省区的玉米均富余，故依据上文省区间调运量测算模型，流域内省区间不存在玉米调运。黄河流域内省区间粮食贸易主要是由河南、山东等粮食主产区向山西、青海等非粮食主产区调运粮食，尤其是河南、山东两省粮食生产的长足发展和巨大进步，不仅解决了本省居民的吃饭问题，还为流域内其他省区的粮食安全做出了重要贡献。该结论与王鑫[10]的研究结果基本一致。

表1 2018年黄河流域内省区间大米调运量 单位：t

表2 2018年黄河流域内省区间小麦调运量 单位：t

表3 2018年黄河流域内省区间大豆调运量 单位：t

3.1.2黄河流域省区单位粮食产品虚拟水含量测算结果

2018年黄河流域各省区单位粮食产品虚拟水含量及虚拟蓝水含量如表4所示。由于青海主要农作物中不包括大米、大豆，故这里没有计算青海该两种作物的单位产品虚拟水含量及虚拟蓝水含量。对2018年黄河流域分粮食单位产品虚拟水、虚拟蓝水含量进行省区间比较，甘肃的大米单位产品虚拟水含量最高，山东最低，且甘肃的大米单位产品虚拟蓝水含量比山东高出0.45 m3/kg；
山西的小麦单位产品虚拟水含量最高，山东最低，且山西的小麦单位产品虚拟蓝水含量约为山东的3倍；
陕西的玉米单位产品虚拟水含量最高，内蒙古最低，青海的玉米单位产品虚拟蓝水含量高达0.59 m3/kg，而山东对应值则仅为0.08 m3/kg；
宁夏的大豆单位产品虚拟水含量最高，山东最低，且宁夏的大豆单位产品虚拟蓝水含量约为山东的6倍。山东、河南、内蒙古作为粮食主产区，在国家财政技术支持下，随着农业水价综合改革的深入发展、高效节水灌溉技术的推广应用等，其粮食单位产品虚拟(蓝)水含量相对其他五省区较低，即粮食生产用水效率较高，在一定程度上缓解了大量粮食生产带来的水资源压力。该结论与赵勇等[36]的研究结果基本一致。

表4 2018年黄河流域各省区粮食单位产品虚拟水含量、虚拟蓝水含量 单位：m3/kg

3.1.3黄河流域省区间粮食虚拟水流动量测算结果

2018年黄河流域内省区间大米、小麦、大豆虚拟水、虚拟蓝水流动量如表5、表6、表7所示。河南到山西的粮食虚拟水、虚拟蓝水流动量高于流域内其他两省区间对应流动量，分别为95 220.57万m3和46 040.38万m3；
对各类粮食，分别比较其流域内两省区间虚拟水、虚拟蓝水流动量，河南到山西的大米、小麦的虚拟水、虚拟蓝水流动量均为最大；
山东到甘肃的大豆虚拟水流动量(797.29万m3)高于其他两省区间流量，陕西到甘肃的大豆虚拟蓝水流动量最大，为309.87万m3。此外，依据模型计算得出黄河流域内省区间不存在玉米调运，故无流域内省区间玉米虚拟水、虚拟蓝水流动量。在2018年黄河流域内省区间粮食虚拟水、虚拟蓝水流动中，黄河流域各省区粮食虚拟水、虚拟蓝水净流出/入量如表8所示。山东、河南、陕西、内蒙古的粮食虚拟水、虚拟蓝水流动呈净流出，其中河南粮食虚拟水净流出量最大，为11.150亿m3，比该流出量最小值即陕西对应流量高出约112倍；
河南粮食虚拟蓝水净流出量最大，为5.415亿m3，比陕西高出约601倍。山西、甘肃、宁夏、青海的粮食虚拟水、虚拟蓝水流动呈净流入，其中山西粮食虚拟水净流入量最大，为12.470亿m3，比甘肃高出约87倍；
山西粮食虚拟蓝水净流入量最大，为5.539亿m3，比甘肃高出约61倍。黄河流域内省区间粮食虚拟水整体呈现出从山东、河南、内蒙古3个粮食生产用水效率较高的粮食主产区向其余5个粮食生产用水效率较低的非粮食主产区流动的格局，在一定程度上保障了流域整体的水和粮食安全，为流域经济社会发展奠定了坚实基础。

表5 2018年黄河流域内省区间大米虚拟水、虚拟蓝水流动量 单位：万m3

表6 2018年黄河流域内省区间小麦虚拟水、虚拟蓝水流动量 单位：万m3

表7 2018年黄河流域内省区间大豆虚拟水、虚拟蓝水流动量 单位：万m3

表8 2018年黄河流域省区粮食虚拟水、虚拟蓝水净流出/入量 单位：亿m3

3.2 环境维度下黄河流域粮食虚拟水流动对水资源空间均衡性的影响分析

在黄河流域内省区间粮食虚拟水流动存在与否两种情景下，2018年流域各省区水资源压力指数的计算结果如表9所示。相对不存在流域内省区间粮食虚拟水流动而言，该流动存在时，山东、河南、陕西、内蒙古的水资源压力指数更大，其中河南的水资源压力指数增加幅度最大(2.36%)；
山西、甘肃、宁夏、青海的水资源压力指数更小，其中山西的水资源压力指数减少幅度最大(12.13%)。与流域内省区间粮食虚拟水流动不存在时相比，该流动存在时，基于可利用水资源总量的区域蓝水用量基尼系数略有下降，由0.457 29下降至0.457 27，降幅为0.004%，可见环境维度下黄河流域内省区间粮食虚拟水流动在较小程度上促进了水资源空间均衡。该结论与王玉宝等[26]对中国粮食虚拟水流动对省级行政区水资源的相关影响分析基本一致。

表9 2018年黄河流域省区间粮食虚拟水流动存在与否情景下的省区水资源压力指数

3.3 经济维度下黄河流域粮食虚拟水流动对水资源空间均衡性的影响分析

依据式(8)，将历年数据进行面板回归，计算得出2009—2018年黄河流域农业用水、工业用水分别对当地农业GDP和工业GDP的贡献率。根据计算结果，R2均接近0.95，拟合度较好；
2009—2018年水资源对黄河流域各省区农业GDP的贡献率约为0.193，在5%的水平下显著；
对工业GDP的贡献率约为0.154，在10%的水平下显著。

根据式(9)，计算得出2018年各省区单位农业和工业用水经济效益，结果如表10所示。以山东为例，以2018年为基准年，山东农业用水量每增加1%即1.335亿m3，农业GDP将增加0.193%即5.611亿元，故2018年山东单位农业用水的经济效益为4.203元/m3；
山东工业用水量每增加1%即0.325亿m3，工业GDP将增加0.154%即44.501亿元，由此可得2018年山东单位工业用水的经济效益为136.926元/m3。

表10 2018年黄河流域各省区单位农业和工业用水经济效益 单位：元/m3

在黄河流域内省区间粮食虚拟水流动存在与否两种情景下，2018年流域各省区人均GDP的计算结果如表11所示。相对不存在流域内省区间粮食虚拟水流动而言，该流动存在时，山东、河南、陕西、内蒙古的人均GDP更低，其中河南的人均GDP减少幅度最大(0.60%)；
山西、甘肃、宁夏、青海的人均GDP更高，其中山西的人均GDP增加幅度最大(7.56%)。与流域内省区间粮食虚拟水流动不存在时相比，该流动存在时基于人口数的GDP基尼系数由0.11下降至0.10，降幅为9.091%，可见经济维度下黄河流域内省区间粮食虚拟水流动在一定程度上促进了水资源空间均衡。该结论与王玉宝等[26]对中国粮食虚拟水流动对省级行政区经济的相关影响分析基本一致。

表11 2018年黄河流域省区间粮食虚拟水流动存在与否情景下的省区人均GDP

3.4 社会维度下黄河流域粮食虚拟水流动对水资源空间均衡性的影响分析

在黄河流域内省区间粮食虚拟水流动存在与否两种情景下，2018年流域各省区人均粮食消费水足迹的计算结果如表12所示。山东、河南的大米、小麦、玉米、大豆均为自给自足，故其人均粮食消费水足迹在流域内省区间粮食虚拟水流动与否两种情景下相等。相对不存在流域内省区间粮食虚拟水流动而言，该流动存在时，内蒙古、宁夏、青海的人均粮食消费水足迹更高，其中青海的人均粮食消费水足迹增加幅度最大(4.27%)；
山西、陕西、甘肃的人均粮食消费水足迹更低，其中山西的人均粮食消费水足迹减少幅度最大(8.70%)。结合流域省区间粮食虚拟水流动量测算结果，内蒙古、宁夏、青海三省区虚拟水主要源自河南，其次为山东。内蒙古、宁夏、青海粮食虚拟水流入量中，源自河南的流入量占比分别为81.77%、67.69%和55.17%，源自山东的流入量占比分别为2.80%、19.09%和15.52%。与流域内省区间粮食虚拟水流动不存在时相比，该流动存在时社会维度下的基尼系数由0.12下降至0.11，降幅8.333%，可见社会维度下黄河流域内省区间粮食虚拟水流动在一定程度上促进了水资源空间均衡。

表12 2018年黄河流域内省区间粮食虚拟水流动存在与否情景下省区人均粮食消费水足迹

4.1 结论

a.2018年黄河流域省区间粮食虚拟水流动中，总体来看，山东、河南、陕西、内蒙古的粮食虚拟水、虚拟蓝水呈净流出；
山西、甘肃、宁夏、青海的粮食虚拟水、虚拟蓝水则呈净流入。河南到山西的粮食虚拟水、虚拟蓝水流动量高于其他省区间对应流量，分别为95 220.57万m3和46 040.38万m3。大米、小麦流域内省区间虚拟水、虚拟蓝水流动量均以河南到山西对应流量最大；
山东到甘肃的大豆虚拟水流动量(797.29万m3)高于流域内其他省区间大豆虚拟水流动量，大豆流域内省区间虚拟蓝水流动量以陕西到甘肃流动量(309.87万m3)最大。此外，计算结果显示黄河流域内省区间不存在玉米调运，流域内省区间玉米虚拟水、虚拟蓝水的流动量均为0。

b.环境、经济、社会维度下，与不存在黄河流域省区间粮食虚拟水流动的情景相比，存在该虚拟水流动情景下，基于可利用水资源总量的蓝水用量基尼系数、基于人口数的GDP基尼系数、基于人口数的粮食消费水足迹基尼系数降幅分别为0.004%、9.091%和8.333%，黄河流域内省区间粮食虚拟水流动在环境、经济、社会维度下均一定程度上促进了水资源空间均衡，其中环境维度下的促进作用较为微弱。

4.2 建议

a.促进粮食流域内流通。黄河流域内省区间粮食虚拟水流动在环境、经济、社会维度下均一定程度上促进了水资源空间均衡，且该流动主要源自山东、河南。因此，在推进黄河流域生态保护与高质量发展中，应进一步充分发挥粮食生产功能区和重要农产品生产保护区(简称“两区”)在粮食生产上的优势，促进粮食流域内流通，保障流域粮食安全。一方面，健全粮食价格形成机制，完善市场准入制度，规范粮食流通秩序，加强基础设施建设，促进粮食流域内流通。另一方面，为避免粮食产销失衡，有必要充分发挥国家的宏观调控作用，发布重要粮食的购销数量、价格等并进行有效管理，对粮食生产流通进行适当调节。

b.促进环境维度下的水资源空间均衡。尽管环境维度下黄河流域内省区间粮食虚拟水流动促进了水资源空间均衡，但对应促进程度较为微弱。不存在该流动时，山东、河南两省的水资源压力相对高于其他省区，且存在该流动时其水资源压力高出其他省区的幅度更大，而该两省均为我国粮食主产区，水资源压力过高会影响粮食生产的可持续性。为缓解两省粮食调出带来的水资源压力，保证粮食的可持续供给，并进一步促进环境维度下流域内省区间水资源均衡，该两省可采取以下措施节约农业用水：①适当调整粮食种植结构。在当地“两区”划定的范围内，因地制宜，培育节水高产品种；
多种植用水效率较高(即单位产品虚拟水含量较低)的品种。②提高农作物生产用水效率。通过使用适宜的节水灌溉技术、加强农田水利工程建设、促进农业节水技术创新和农业规模化生产来提高农作物生产用水效率。③适当调整粮食调出结构。结合粮食虚拟水流出对本省水资源产生的压力影响，在保障国家粮食安全的前提下，适当调整粮食调出结构，合理控制用水效率较低的农产品调出规模。

c.促进经济维度下的水资源空间均衡。经济维度下黄河流域内省区间粮食虚拟水流动在一定程度上促进了水资源空间均衡，但由于农业用水挤占了单位用水经济效益更高的工业用水，与不存在该流动的情景相比，存在该流动时山东、河南、陕西、内蒙古四省区的人均GDP更低。因此，为弥补该4省区由于流域内省区间粮食虚拟水流动在经济发展上的机会成本，可以建立对该4省区的粮食虚拟水贸易补偿机制：①纵向补偿。即中央政府的纵向财政转移支付，根据该4省区因流域内省区间粮食虚拟水流动产生的机会成本来衡量转移支付的多少。②横向补偿。黄河流域省区间生态补偿机制设计，除了考虑下游对上游涵养水源、水土保持等进行生态补偿以外，还应结合山东、河南、陕西、内蒙古等省区在为流域其他区域供给粮食中所损失的经济收益，通过国家财政体制内的间接补偿机制(地区财政收入上交—中央政府再分配—转移支付的制度)、跨省区设立补偿基金、跨区域投资、签订具体的“协议补偿”等方式进行。

d.促进社会维度下的水资源空间均衡。社会维度下黄河流域内省区间粮食虚拟水流动在一定程度上促进了水资源空间均衡，然而，不论是否存在该流动，山西、陕西、甘肃3省人均粮食消费水足迹始终处于较高水平，主要由于该3省粮食生产用水效率较低及其对小麦的消费偏好，这不利于本区域人水系统和谐以及高质量发展。为降低人均粮食消费水足迹，并进一步促进社会维度下流域内省区间水资源均衡，该3省可以采取以下措施：①引导粮食消费结构调整。侧重引导居民消费单位产品虚拟水含量较低的粮食如大米、玉米，以适当替代对单位产品虚拟水含量较高的粮食如小麦的消费量。②加大节水宣传力度。充分利用互联网、广播、电视、报刊、学校教育等途径加大节水宣传力度，提高全民节水意识和用水效率。

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