薛選登，馮譽萱

（河南科技大學(xué)商學(xué)院，河南 洛陽 471000）

0 引 言

高質(zhì)量發(fā)展是全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的首要任務(wù)，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是高質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，水是農(nóng)業(yè)的命脈，水資源的高效利用是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。黃河流域是我國重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地和生態(tài)保護(hù)區(qū)，推進(jìn)黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和生態(tài)保護(hù)，事關(guān)我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展和生態(tài)安全。數(shù)據(jù)顯示，2020年，黃河流域水資源總量為6 493.67 億m3，農(nóng)業(yè)用水占比高達(dá)68.8%，高于全國平均水平2.8 個百分點。巨大的農(nóng)業(yè)水資源消耗已成為黃河流域突出的生態(tài)問題，因此，如何實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)用水相匹配已成為新時代背景下迫切需要解決的問題。

農(nóng)業(yè)水足跡能夠?qū)r(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的真實耗水量進(jìn)行量化，是衡量農(nóng)作物消耗水資源總量的重要指標(biāo)[1]，農(nóng)業(yè)水足跡不僅改變了農(nóng)業(yè)水資源消耗采用農(nóng)田灌溉用水量衡量的傳統(tǒng)模式，還拓寬農(nóng)業(yè)水資源管理的范疇。農(nóng)業(yè)水足跡在研究范圍上，主要集中在全國[2]、河流[3]及省際[4]范圍；在測度方法上大致分為2類：一是測量生產(chǎn)與消費過程中農(nóng)業(yè)對水資源消耗和影響的物理指標(biāo)，包括農(nóng)業(yè)藍(lán)水足跡、農(nóng)業(yè)綠水足跡和農(nóng)業(yè)灰水足跡；二是運用“自上而下”法和“自下而上”法進(jìn)行測度，“自上而下”法在虛擬水貿(mào)易中廣泛運用[5]，“自下而上”法計算結(jié)果體現(xiàn)了消費結(jié)構(gòu)對水足跡的影響，廣泛運用于計算農(nóng)產(chǎn)品虛擬水含量中[6]。

脫鉤反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源消耗的反向變動關(guān)系，用來闡述經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源及能源消耗之間的依賴關(guān)系[7-9]。通過梳理相關(guān)文獻(xiàn)可知，多數(shù)學(xué)者采用脫鉤理論對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與水資源兩者的關(guān)系展開研究[10]；而又有部分學(xué)者在水資源范圍上進(jìn)行了進(jìn)一步的探索，從水資源短缺和污水嚴(yán)重的雙重視角，對農(nóng)業(yè)灰水足跡與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤關(guān)系進(jìn)行研究[11]。但是學(xué)術(shù)界關(guān)于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量與農(nóng)業(yè)水足跡脫鉤關(guān)系的研究較為稀缺。首先，現(xiàn)有研究從全國、省際及流域等角度進(jìn)行研究，對黃河流域的研究相對較少；其次，現(xiàn)有研究多集中于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與水資源利用兩者的關(guān)系，針對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡兩者關(guān)系的研究較少；第三，農(nóng)業(yè)水足跡為研究農(nóng)業(yè)用水狀況提供了新視角，其與脫鉤理論的有機(jī)結(jié)合也為保護(hù)環(huán)境和資源節(jié)約等方面做出有利貢獻(xiàn)，但已有研究多局限于對環(huán)境與經(jīng)濟(jì)脫鉤狀態(tài)的客觀性闡述，涉及脫鉤狀態(tài)背后影響因素作用大小與趨勢的研究較少。

農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡的脫鉤能夠在最大限度內(nèi)降低黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展對農(nóng)業(yè)水足跡的依賴程度，不僅滿足資源節(jié)約的需要，同時也符合環(huán)境保護(hù)的需求，進(jìn)而在一定程度上推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程[12]?；诖耍疚囊渣S河流域9 省作為研究對象，基于熵權(quán)TOPSIS 法構(gòu)建農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價體系，評價黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，再運用Tapio 脫鉤模型得出農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡的脫鉤系數(shù)，并運用LMDI 模型將脫鉤驅(qū)動因素進(jìn)行分解，探究其內(nèi)在驅(qū)動因子作用大小與趨勢，為實現(xiàn)黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡的協(xié)調(diào)發(fā)展提供科學(xué)的依據(jù)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

1.1.1 熵權(quán)TOPSIS法

第一步，歸一化。對優(yōu)選指標(biāo)原始數(shù)值xij作歸一化處理得到x′ij。

第二步，確定熵值。

其中：k= 1/lnm（當(dāng)fij=0時，fijlnfij= 0）。

第三步，確定熵權(quán)。

第四步，確定最優(yōu)、最劣方案與距離。

式中：Ki+=(K1+,K2+,…,Kn+)為最優(yōu)方案；Ki-= (K1-,K2-,…,)為最劣方案；d+i為最優(yōu)方案的距離；d-i為最劣方案的距離；D為相對距離；GDI為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。

1.1.2 Tapio彈性脫鉤模型

Tapio 彈性脫鉤模型建立農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)水足跡脫鉤狀態(tài)的公式，構(gòu)建的脫鉤模型公式為：

式中：e為脫鉤系數(shù)；ΔWF為農(nóng)業(yè)水足跡變化率；ΔGDI為黃河流域各省農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平；WFt為第t期末的水足跡總量；WF0為基期水足跡的總量；GDIt為第t期末各省農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平；GDI0為基期各省農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。

基于既往有關(guān)脫鉤指數(shù)劃分的參考文獻(xiàn)[13]，將脫鉤指數(shù)分為8種情況，如表1所示。

表1 基于Tapio模型的脫鉤狀態(tài)分類表Tab.1 Decoupling state classification table based on Tapio model

8種脫鉤狀態(tài)中，定義強(qiáng)脫鉤為“最理想脫鉤”狀態(tài)，該狀態(tài)下農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡呈反比例的關(guān)系。定義弱脫鉤、擴(kuò)張性連接、擴(kuò)張性負(fù)脫鉤3種狀態(tài)為“中間狀態(tài)”，這3種狀態(tài)通常出現(xiàn)在農(nóng)業(yè)發(fā)展的初期和中期，是粗放型農(nóng)業(yè)向可持續(xù)發(fā)展農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型的過渡狀態(tài)，該階段會消耗大量的水資源，但仍能為農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來收益。定義弱脫鉤為“相對理想”狀態(tài)，該狀態(tài)也是同弱脫鉤、擴(kuò)張性連接、擴(kuò)張性負(fù)脫鉤3種狀態(tài)比較得出的理想狀態(tài)。定義強(qiáng)負(fù)脫鉤狀態(tài)為“最不理想”狀態(tài)，該狀態(tài)下農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展不能隨著資源的消耗而上升。定義弱負(fù)脫鉤、衰退性連接和衰退性脫鉤3種狀態(tài)為“比較不理想”狀態(tài)，雖然他們都能反映農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡的雙重減弱關(guān)系，但衰退性脫鉤遠(yuǎn)不及弱負(fù)脫鉤狀態(tài)。

1.1.3 LMDI脫鉤模型

本文參考已有研究[14,15]，采用指數(shù)分解法中的對數(shù)平均迪氏分解法(LMDI)從技術(shù)效應(yīng)、規(guī)模經(jīng)濟(jì)、常住人口3 個方面，進(jìn)一步深化對黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)水足跡脫鉤驅(qū)動因素的分化與分析。對上述Tapio 彈性脫鉤模型進(jìn)一步推導(dǎo)得到：

式中：WFi為農(nóng)業(yè)水足跡總量；GDI為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平；P為某地區(qū)常住人口。

對上式進(jìn)行改寫：

式中：T=WFi/GDI為技術(shù)效應(yīng)；L=GDI/P為規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)；P為人口規(guī)模效應(yīng)。

“脫鉤”反應(yīng)過程的趨向性，同時更強(qiáng)調(diào)“脫鉤”行為是一個調(diào)整的過程，需要一定周期和成本[16]。既往的研究中常將一年設(shè)置為一個周期，但技術(shù)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)規(guī)模等效應(yīng)需要一定的時間才可以發(fā)揮相應(yīng)的作用，因此該文將研究周期設(shè)置為兩年。農(nóng)業(yè)水足跡變化量為ΔWF=WFt-WF0，可以進(jìn)一步分解為以下3個變量：

式中：ΔWFT為技術(shù)效應(yīng)變化對水足跡的影響的貢獻(xiàn)值；ΔWFL為規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)變化對水足跡的影響的貢獻(xiàn)值；ΔWFP為人口規(guī)模效應(yīng)變化對水足跡的影響的貢獻(xiàn)值，若貢獻(xiàn)度為正，則為增量效應(yīng)，反之則為減量效應(yīng)。

結(jié)合上述式子，可以推導(dǎo)出農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡脫鉤驅(qū)動效應(yīng)分解模型：

式中：eT代表技術(shù)效應(yīng)引起的脫鉤因子的變化；eL代表規(guī)模經(jīng)濟(jì)引起的脫鉤因子的變化；eP代表人口規(guī)模引起的脫鉤因子變化。

1.2 指標(biāo)體系與數(shù)據(jù)來源

1.2.1 農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系

農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)構(gòu)建借鑒相關(guān)學(xué)者研究成果[17]，變量指標(biāo)及說明如表2所示。

表2 黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系Tab.2 Evaluation index system of agricultural high-quality development in the Yellow River Basin

在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的數(shù)量方面，主要體現(xiàn)在“創(chuàng)新”中的農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平、農(nóng)業(yè)財政投入占比和農(nóng)業(yè)科技人員情況，“協(xié)調(diào)”中的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整指數(shù)促進(jìn)作用；在農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量方面，主要體現(xiàn)在“共享”中的農(nóng)民收入水平、公共衛(wèi)生水平、城鎮(zhèn)化率和城鄉(xiāng)居民人均消費之比用以衡量民生的改善，“綠色”中的節(jié)水灌溉比重、萬元農(nóng)業(yè)增加值電力消耗和化肥使用強(qiáng)度以衡量環(huán)境友好程度；在農(nóng)業(yè)發(fā)展效益方面，黃河流域?qū)ν忾_放不斷深化、民生福利提高，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)兩個方面?！皡f(xié)調(diào)”中的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)用二元對比系數(shù)進(jìn)行表征，“開放”中的利用農(nóng)產(chǎn)品外貿(mào)依存度能夠反映黃河流域農(nóng)業(yè)國際貿(mào)易結(jié)構(gòu)由農(nóng)產(chǎn)品外貿(mào)依存度表征。

1.2.2 數(shù)據(jù)來源

該文選取黃河流域9 省份作為研究對象，匯總并計算2010-2020年各類研究數(shù)據(jù)。

農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)各指標(biāo)所使用的數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》及各省份統(tǒng)計年鑒，對于某一年份數(shù)據(jù)有缺失的采取插值法補(bǔ)齊。

農(nóng)業(yè)用水量采用“自下而上”的方法，通過每單位農(nóng)產(chǎn)品的虛擬水含量乘以農(nóng)業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量計算[[18,19]。由于該文對水量足跡的計算是一個大致估算，因此研究期內(nèi)每年單位農(nóng)產(chǎn)品虛擬水含量均用相同的值表示。糧食作物、油料作物、棉花、水果等主要農(nóng)作物單位產(chǎn)品虛擬水含量借鑒孫才志[[20,21]研究成果，具體數(shù)值見表3。

表3 黃河流域九省主要農(nóng)產(chǎn)品單位質(zhì)量虛擬水含量m3/kgTab.3 Virtual water content per unit mass of main agricultural products in nine provinces of the Yellow River Basin

2 實證分析

2.1 農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測度

黃河流域9 省農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平結(jié)果見表4。對于2010-2020年，將2011-2012年定義為T1 時期，將2013-2014年定義為T2 時期，將2015-2016年定義為T3 時期，將2017-2018年定義為T4時期，將2019-2020年定義為T5時期。

表4 黃河流域9省農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平Tab.4 High quality development level of agriculture in nine provinces of the Yellow River Basin

根據(jù)圖1 和表4，整體來看，9 省區(qū)的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平處于偏低水平，各省份在波動中緩慢上升，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)中西南低、東部高的空間格局。其中甘肅省、山東省和河南省農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平處于前三位置，甘肅省均值達(dá)到0.27，在9 省的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展中處于第一位的水平，近年來甘肅省不斷轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式，積極轉(zhuǎn)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)動力，落實鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略、統(tǒng)籌推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展[22]，為全省農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展打下了堅實的基礎(chǔ)。山東省和河南省在五個時期內(nèi)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展處于較平均水平，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展穩(wěn)中有升，這說明兩省整體發(fā)展趨勢較好，上升速度較快，有較大的未來發(fā)展空間。內(nèi)蒙古區(qū)、陜西省和青海省這三省區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平在黃河流域處于中等水平。山西省、寧夏區(qū)和四川省靠后，這3個省區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平均值低于全流域均值0.256，這3 個省份的部分區(qū)域迫切需要農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型等一系列措施來實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

圖1 黃河流域 9省區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平Fig.1 High quality development level of agriculture in 9 provinces and regions of the Yellow River Basin

2.2 黃河流域9省農(nóng)業(yè)水足跡的變化

黃河流域農(nóng)業(yè)水足跡構(gòu)成如表5 所示，在這5 個時期中農(nóng)業(yè)總水足跡處于持續(xù)上升趨勢，其中，棉花水足跡總量在五個時期內(nèi)呈現(xiàn)出持續(xù)下降趨勢，油料作物、糧食作物與水果水足跡則均呈現(xiàn)上升趨勢，糧食作物總水足跡占比達(dá)到93.94%，在農(nóng)業(yè)總水足跡中占比最大，水果總水足跡次之，占比為3.4%。

表5 黃河流域9省農(nóng)業(yè)水足跡構(gòu)成Tab.5 Composition of agricultural water footprint in nine provinces of the Yellow River Basin

黃河流域9 省人均水足跡均值為405.35 m3，最高值為T4時期。農(nóng)業(yè)水足跡匱乏指數(shù)總體呈現(xiàn)先增加后下降趨勢，在T3 時期達(dá)到峰值，也就是說T3 時期黃河流域9 省區(qū)的水資源最為匱乏，在T1時期水資源壓力最輕。原因是T1時期處于農(nóng)業(yè)發(fā)展初期，盡管在這個時期會消耗大量的水資源，但是農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模有限，所以水資源消耗不會有很大的壓力，但隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)入到T3 時期，水資源消耗不能伴隨著農(nóng)業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大而匹配，因而達(dá)到水資源壓力最大狀態(tài)，2016年以后隨著黃河流域高質(zhì)量發(fā)展概念的提出，各省份采取提高節(jié)水技術(shù)等相應(yīng)的措施，以達(dá)到高質(zhì)量發(fā)展，此時水資源的消耗會相應(yīng)減少。在這5 個時期，雖然自T3 時期后農(nóng)業(yè)水資源的壓力得以緩解，但該指標(biāo)數(shù)值使依然非常大，這說明目前農(nóng)業(yè)用水總量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能為當(dāng)前的生產(chǎn)提供符合現(xiàn)實的需求。水資源利用效率一直保持1%的水平，這代表當(dāng)前農(nóng)業(yè)用水效率仍然不高且承受非常大的壓力。

2.3 農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡的脫鉤關(guān)系

利用ArcGIS10.2 軟件將黃河流域九省5 個時間段的脫鉤狀態(tài)進(jìn)行可視化分析，展示黃河流域九省脫鉤狀態(tài)的空間差異（圖2）。再由表6 結(jié)合圖2 可知，黃河流域9 省區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與水資源消耗之間的脫鉤變化，具體如圖2 所示。

圖2 黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡的脫鉤狀態(tài)空間格局Fig.2 Spatial pattern of decoupling state between agricultural high-quality development and agricultural water footprint in the Yellow River Basin

表6 5個時期黃河流域各省份總體脫鉤狀態(tài)分析Tab.6 Analysis of the decoupling status of provinces in the Yellow River Basin during the five periods

2.3.1 時間維度較為平穩(wěn)

整體上看，5個時期內(nèi)有3個省區(qū)達(dá)到強(qiáng)脫鉤的“最理想”狀態(tài)，保持相對穩(wěn)定狀態(tài)，除T1 和T5 時期沒有達(dá)到“最理想”狀態(tài)，在T2、T3 和T4 時期均達(dá)到“最理想”狀態(tài)。自《黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》成為黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展工作的執(zhí)行原則以來，在質(zhì)量和效率這兩個方面上極大地推動了黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡相匹配。然而強(qiáng)負(fù)脫鉤的“最不理想”狀態(tài)也貫穿了五個時期，部分地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展形勢變革不完全，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡的關(guān)系難以匹配，難以有效推動黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程。

2.3.2 地區(qū)空間差異明顯

黃河流域9省脫鉤呈現(xiàn)出不同的態(tài)勢，脫鉤狀態(tài)大致呈現(xiàn)“中西南低，東部高”，不同省區(qū)表現(xiàn)出的脫鉤狀態(tài)存在明顯差異。山東省5個時期均保持弱脫鉤的“相對理想”狀態(tài)；甘肅省、寧夏區(qū)、內(nèi)蒙古區(qū)、山西省和河南省一半以上的時期達(dá)到弱脫鉤的“相對理想”狀態(tài)；四川省將近一半的時期處于強(qiáng)負(fù)脫鉤的“最不理想”狀態(tài)，但是該省最終達(dá)到弱脫鉤的“相對理想”狀態(tài)；寧夏區(qū)在弱脫鉤和強(qiáng)負(fù)脫鉤中波動，最終處于強(qiáng)負(fù)脫鉤的“最不理想”狀態(tài)。

山東省在這5 個時期一直處于弱脫鉤的“相對理想”狀態(tài)，相對于其余8個省份農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡的鏈接耦合趨勢較弱，這與一開始該省份依靠農(nóng)業(yè)發(fā)展有一定的聯(lián)系。河南省由強(qiáng)負(fù)脫鉤進(jìn)入弱脫鉤，這表明在T1 時期河南省農(nóng)業(yè)發(fā)展處于衰退時期，隨著農(nóng)業(yè)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)水足跡消耗也隨之增多，進(jìn)入到“相對理想”狀態(tài)。內(nèi)蒙古區(qū)除T2 時期為強(qiáng)負(fù)脫鉤狀態(tài)的“最不理想”狀態(tài)，其余4個時期均達(dá)到弱脫鉤的“較為理想”狀態(tài)。陜西省和山西省這兩個省份農(nóng)業(yè)脫鉤狀態(tài)在5個時期內(nèi)由擴(kuò)張性負(fù)脫鉤的“中間狀態(tài)”逐步進(jìn)入到弱脫鉤的“相對理想”狀態(tài)，并且分別在T2、T3和T4時期達(dá)到強(qiáng)脫鉤的“最理想”狀態(tài)。寧夏區(qū)在這5個時期內(nèi)從弱脫鉤逐步向強(qiáng)負(fù)脫鉤過渡，即：“最不理想”狀態(tài)。甘肅省在這5個時期由“弱脫鉤—強(qiáng)負(fù)脫鉤—弱脫鉤”狀態(tài)，這表明在T3 和T4 時期，隨著農(nóng)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，甘肅省不能滿足當(dāng)?shù)貙τ谒Y源的需求。四川省在T1、T2、T3 和T4 這4 個時期處于強(qiáng)負(fù)脫鉤狀態(tài)，在T5 時期達(dá)到弱脫鉤狀態(tài)，因為2008年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部加快建立生態(tài)補(bǔ)償制度，2011年四川省部分縣區(qū)明確執(zhí)行該政策，但是由于補(bǔ)償不公平、標(biāo)準(zhǔn)偏低和管理體系不健全，出現(xiàn)了環(huán)境治理效果不明顯和后續(xù)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程較慢等問題，導(dǎo)致了四川省農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平處于持續(xù)的“最不理想”狀態(tài)，2019年，四川省實施《黃河流域干支流“一河（湖）一策”方案》，確保黃河流域四川段農(nóng)業(yè)水資源利用達(dá)到理想狀態(tài)，因此T5 時期達(dá)到了“較為理想階段”。

2.4 脫鉤驅(qū)動因素分析

本文運用LMDI 模型對脫鉤進(jìn)行驅(qū)動因素分解，3 個因素在5個時期內(nèi)的作用結(jié)果見圖3。

圖3 5個時期脫鉤驅(qū)動因子變化Fig.3 Changes of decoupling driving factors in the five periods

2.4.1 技術(shù)效應(yīng)脫鉤因子

技術(shù)效應(yīng)脫鉤因子除個別時期外，其余時期均為負(fù)向驅(qū)動因子。5個時期內(nèi)，驅(qū)動效應(yīng)絕對值逐年段上升，但增長幅度不大。這表明在該因子的作用下農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平增長速度低于農(nóng)業(yè)水足跡的增長速度。與中部和東部沿海地區(qū)相比，青海、寧夏和甘肅等地區(qū)受地理位置等因素的制約，農(nóng)業(yè)水足跡總量較少，進(jìn)而技術(shù)改進(jìn)脫鉤因素影響并不明顯。在農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡的脫鉤關(guān)系中，由于黃河流域9省區(qū)生產(chǎn)技術(shù)水平差異，技術(shù)效應(yīng)脫鉤驅(qū)動因子發(fā)揮的驅(qū)動作用不盡相同。黃河流域是我國主要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)，作為耗水大戶，應(yīng)大力推廣先進(jìn)節(jié)水技術(shù)，更好地實現(xiàn)節(jié)水技術(shù)現(xiàn)代化。

2.4.2 規(guī)模經(jīng)濟(jì)脫鉤因子

規(guī)模經(jīng)濟(jì)脫鉤因子除青海省和四川省外，其余7 省在5 個時期內(nèi)均為正向驅(qū)動因子。且5個時期規(guī)模經(jīng)濟(jì)脫鉤因子的絕對值較小，也說明該因子對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡產(chǎn)生一定的抑制作用。規(guī)模經(jīng)濟(jì)增加時，農(nóng)業(yè)水足跡增長速度放緩，規(guī)模經(jīng)濟(jì)減小時，農(nóng)業(yè)水足跡增長速度回升。多年來黃河流域采取粗放式農(nóng)業(yè)，資源承載能力達(dá)到極大值，該種經(jīng)濟(jì)模式與新常態(tài)要求無法匹配，因此農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展要滿足人民更高層次的需要。

2.4.3 人口規(guī)模脫鉤因子

人口規(guī)模脫鉤因子除個別時期外，其余時期均為正向驅(qū)動因子。但是由于5個時期內(nèi)因子絕對值較小，也說明人口數(shù)量脫鉤驅(qū)動因子對整體脫鉤關(guān)系的影響較為微弱，人口數(shù)量的變動一直處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)。其中甘肅省和山西省在這5個時期中eP一直為負(fù)，這表明人口規(guī)模的擴(kuò)大為農(nóng)業(yè)水足跡作出的貢獻(xiàn)小于為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展作出的貢獻(xiàn)，進(jìn)而加速了農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡的脫鉤。而其他7省在節(jié)水政策的調(diào)整下，對于農(nóng)業(yè)用水的把控具有嚴(yán)格性，從而人口規(guī)模驅(qū)動效應(yīng)變化因子對于脫鉤整體影響并不顯著。黃河流域從各省視角觀察，可以看到黃河流域整體農(nóng)業(yè)用水與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的脫鉤狀態(tài)整體偏弱，但正逐步向好發(fā)展。

3 結(jié)論與政策建議

3.1 結(jié) 論

該文通過測度黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)水足跡的脫鉤關(guān)系，采用LMDI 模型對脫鉤進(jìn)行驅(qū)動因素分解，主要結(jié)論如下：

（1）從農(nóng)業(yè)水足跡總量來看，黃河流域農(nóng)業(yè)水足跡總量在2010-2020年間持續(xù)上升，但農(nóng)業(yè)用水效率并沒有達(dá)到預(yù)期的效果，水資源匱乏指數(shù)一直大于1，說明目前農(nóng)業(yè)用水總量尚未滿足當(dāng)前的生產(chǎn)需求。農(nóng)業(yè)水足跡不斷提高，并且綜合各個水足跡相關(guān)指標(biāo)表明，黃河流域農(nóng)業(yè)用水效率不斷提高，但農(nóng)業(yè)用水仍承受一定的壓力。

（2）從農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平來看，黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平由于各自的資源稟賦、地理位置及農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的不同，9省區(qū)的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平處于偏低水平，各省份在波動中緩慢上升，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)“中西南低、東部高”的空間格局。甘肅省、河南省和山東省發(fā)展趨勢良好，內(nèi)蒙古區(qū)、陜西省和青海省處于中等水平，山西省、寧夏區(qū)和四川省水平仍需提升。

（3）從農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡的脫鉤關(guān)系來看，黃河流域9省農(nóng)業(yè)脫鉤呈現(xiàn)不同趨勢。從時間維度看，脫鉤變化較為平穩(wěn)，整體上有變強(qiáng)的趨勢；從空間維度看，地區(qū)空間差異明顯，脫鉤狀態(tài)大致呈現(xiàn)“中西南低，東部高”，不同省區(qū)表現(xiàn)出的脫鉤狀態(tài)存在明顯差異。山東省5個時期均保持弱脫鉤的“相對理想”狀態(tài)；甘肅省、寧夏區(qū)、內(nèi)蒙古區(qū)、山西省和河南省一半以上的時期達(dá)到弱脫鉤的“相對理想”狀態(tài)；四川省將近一半的時期處于強(qiáng)負(fù)脫鉤的“最不理想”狀態(tài)，但是該省最終達(dá)到弱脫鉤的“相對理想”狀態(tài)；寧夏區(qū)在弱脫鉤和強(qiáng)負(fù)脫鉤中波動，最終處于強(qiáng)負(fù)脫鉤的“最不理想”狀態(tài)。

（4）從分解的脫鉤因子來看，技術(shù)效應(yīng)脫鉤因子屬于負(fù)向脫鉤因子，規(guī)模經(jīng)濟(jì)脫鉤因子屬于正向驅(qū)動因子，人口規(guī)模驅(qū)動因子屬于正向驅(qū)動因子。5個時期內(nèi)，技術(shù)效應(yīng)驅(qū)動因子絕對值逐年段上升，但增長幅度不大；規(guī)模經(jīng)濟(jì)脫鉤因子絕對值較小，也說明該因子對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與農(nóng)業(yè)水足跡產(chǎn)生一定的抑制作用，規(guī)模經(jīng)濟(jì)增加時，農(nóng)業(yè)水足跡增長速度放緩，規(guī)模經(jīng)濟(jì)減小時，農(nóng)業(yè)水足跡增長速度回升；人口數(shù)量脫鉤驅(qū)動因子對整體脫鉤關(guān)系的影響較為微弱，但正逐步向好發(fā)展。

3.2 政策建議

基于上述結(jié)論，本文提出以下政策建議：

（1）明確發(fā)展定位，推廣節(jié)水技術(shù)。避免粗放式大開發(fā)有針對性地推進(jìn)各省份農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，持續(xù)推進(jìn)灌區(qū)現(xiàn)代化改造，規(guī)模化推進(jìn)管道灌溉技術(shù)，將提高農(nóng)業(yè)灌溉效率與效益落到實處。加大力度推進(jìn)節(jié)水技術(shù)的創(chuàng)新，使節(jié)水產(chǎn)業(yè)不斷壯大，應(yīng)用先進(jìn)技術(shù)，實現(xiàn)技術(shù)性節(jié)水，使黃河流域農(nóng)業(yè)水資源的集約利用能力不斷提升，從而提高流域水資源的承載能力。

（2）調(diào)整農(nóng)業(yè)用水布局，界定最優(yōu)農(nóng)業(yè)規(guī)模。對農(nóng)業(yè)發(fā)展區(qū)作出資源環(huán)境承載能力判斷，助力黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，進(jìn)而形成綠色農(nóng)業(yè)。具體來說，陜西省在提升農(nóng)業(yè)質(zhì)量和效益方面要注意綠色發(fā)展，因地制宜，加快發(fā)展旱作節(jié)水和生態(tài)循環(huán)農(nóng)業(yè)，彌補(bǔ)黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的不足之處。四川省政府應(yīng)統(tǒng)籌兼顧，優(yōu)化資源配置，在保障農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的同時，將資源適度向農(nóng)業(yè)低質(zhì)區(qū)傾斜，以高帶低，充分發(fā)揮其輻射作用，縮小地區(qū)間農(nóng)業(yè)發(fā)展差距，進(jìn)而實現(xiàn)四川省農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。要形成綠色、循環(huán)、低碳的生產(chǎn)方式，將綠色發(fā)展理念和綠色生活方式與生活習(xí)慣成為人民的自覺行動。

（3）發(fā)揮輻射作用，劃分功能區(qū)域?？s小各省區(qū)之間農(nóng)業(yè)發(fā)展差距，對于農(nóng)業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)變不完全的省份采取不同的措施。具體地說，對于上游地區(qū)，如：寧夏區(qū)依托其資源富集的區(qū)位優(yōu)勢，引黃灌溉便利，并且以新概念現(xiàn)代節(jié)水農(nóng)業(yè)試點為基礎(chǔ)，繼續(xù)加強(qiáng)“三園兩中心”建設(shè)，提升現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)園區(qū)和中心建設(shè)水平，引領(lǐng)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，積極尋找一二三產(chǎn)相融合的新發(fā)展模式，推動特色產(chǎn)業(yè)布局區(qū)域化和經(jīng)營規(guī)?；τ谥杏蔚貐^(qū)，如：陜西省發(fā)揮農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營和具有品牌效應(yīng)的示范作用，進(jìn)一步推動農(nóng)業(yè)發(fā)展的規(guī)?；c品牌化。創(chuàng)建黃河流域9省的合作交流平臺，建立跨省協(xié)作機(jī)制，優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源配置，共同推進(jìn)沿黃城市的生態(tài)保護(hù)。對于下游地區(qū)，要保持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，要重視農(nóng)業(yè)污染和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級等政策的出臺，加大對下游兩城市農(nóng)業(yè)發(fā)展的支持力度。