徐保坤 楊曉霞 袁念念 李亞龍

摘要：闡明長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水量和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤關(guān)系，對提高水資源利用效率，落實節(jié)水優(yōu)先具有重要意義?；?003～2021年長江經(jīng)濟(jì)帶相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用Tapio脫鉤模型，在揭示2003～2021 年長江經(jīng)濟(jì)帶水資源量時空演變特征的基礎(chǔ)上，對長江經(jīng)濟(jì)帶11個?。ㄊ校┑霓r(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤關(guān)系進(jìn)行了實證分析。研究結(jié)果表明：總體上來看，長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水量供應(yīng)充足，但受水資源空間分布不均的影響，農(nóng)業(yè)用水供需存在空間上的不均衡現(xiàn)象；長江經(jīng)濟(jì)帶11個?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)用水效益存在明顯差異，總體農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間一直處于脫鉤狀態(tài)，并且長期處于比較理想的弱脫鉤狀態(tài)或強(qiáng)脫鉤狀態(tài)；在大多數(shù)時段內(nèi)，各省份農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間也處于比較理想的弱脫鉤狀態(tài)或強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。研究成果可為長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)水資源高效利用及其相關(guān)政策制定提供參考。

關(guān) 鍵 詞：農(nóng)業(yè)用水；農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展；Tapio脫鉤模型; 長江經(jīng)濟(jì)帶

中圖法分類號：TV213

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2024.05.001

0 引 言

長江經(jīng)濟(jì)帶包含了長江流域大部分的地市，橫跨中國東中西三大區(qū)域，包括江蘇、上海、湖北、四川等11個省（市），總面積約205.23 萬km²，生產(chǎn)總值和人口總量均占全國40%以上^［1-3］。長江經(jīng)濟(jì)帶在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面得天獨厚，是中國重要的農(nóng)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)。據(jù)統(tǒng)計，2021年長江經(jīng)濟(jì)帶貢獻(xiàn)了全國35.6%的糧食產(chǎn)量，在保障國家糧食安全方面發(fā)揮著重要作用。長江經(jīng)濟(jì)帶所處的長江流域水資源總量相對豐富，但人均占有量少，耕地畝均占有水資源量也處于較低水平^［4］。目前已有部分地區(qū)和行業(yè)的發(fā)展受到水資源的制約，特別是在發(fā)生大范圍異常高溫干旱事件的年份，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、水運通航和生態(tài)環(huán)境均受到影響^［5］。與此同時，長江經(jīng)濟(jì)帶節(jié)水灌溉特別是高效節(jié)水灌溉發(fā)展緩慢，水資源利用方式粗放，灌溉效率低下，效益不高^［6］。大部分地區(qū)特別是水稻灌區(qū)習(xí)慣大灌大排或長流水，不計量、不收水費等現(xiàn)象突出，造成用水浪費、用水效率低下、灌溉定額普遍偏高，長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力巨大。

黨的十八大以來，習(xí)近平總書記多次就治水發(fā)表重要講話，作出重要指示，明確提出“節(jié)水優(yōu)先、空間均衡、系統(tǒng)治理、兩手發(fā)力”治水思路^［7］。在當(dāng)前水資源供需形勢和水利高質(zhì)量發(fā)展的要求下，積極推廣農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)，加快發(fā)展高效節(jié)水農(nóng)業(yè)，大規(guī)模提高農(nóng)業(yè)用水效率，是保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和糧食安全的關(guān)鍵^［8］。當(dāng)前，中國經(jīng)濟(jì)已經(jīng)由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，提高農(nóng)業(yè)用水效率與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)程度，在減少用水的前提下，獲得農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量的增加，是長江經(jīng)濟(jì)帶水利高質(zhì)量發(fā)展的應(yīng)有之義^［9-11］。分析長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水現(xiàn)狀，闡明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)業(yè)用水量的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系，有助于指導(dǎo)長江經(jīng)濟(jì)帶水利高質(zhì)量發(fā)展。

當(dāng)前對于農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的研究體現(xiàn)在以下3個方面^［12-13］：① 從農(nóng)業(yè)水資源利用效率^［14-15］、農(nóng)業(yè)水資源承載力^［16］等角度分析農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)業(yè)水資源消耗之間的關(guān)系；② 基于地區(qū)投入產(chǎn)出模型評價水資源效益^［17］；③ 通過構(gòu)建耦合模型^［18］、脫鉤指數(shù)^［19］等方法分析農(nóng)業(yè)水資源利用與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)關(guān)系。經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水資源利用之間的“脫鉤”是指通過水資源利用效率的快速提高，用水總量少增加或不增加、甚至負(fù)增加的條件下，保持經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長^［20-22］，這與康紹忠^［8］所提高水效農(nóng)業(yè)的概念一致。因此，脫鉤指數(shù)為高水效農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平評價提供了工具^［23］。

水資源是糧食生產(chǎn)最重要的物質(zhì)要素^［13］，分析長江流域農(nóng)業(yè)用水變化趨勢，定量評價長江流域農(nóng)業(yè)用水與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤關(guān)系，有助于加快長江流域農(nóng)業(yè)水利高質(zhì)量發(fā)展。本文基于2003～2021年長江經(jīng)濟(jì)帶相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，運用Tapio脫鉤模型，分析長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)水資源利用與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長脫鉤狀況，在揭示2003～2021 年長江經(jīng)濟(jì)帶水資源量時空演變特征的基礎(chǔ)上，對長江經(jīng)濟(jì)帶11個?。ㄊ校┑霓r(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤關(guān)系進(jìn)行了實證分析。對實現(xiàn)長江經(jīng)濟(jì)帶11個?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)用水與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系協(xié)調(diào)發(fā)展及實現(xiàn)農(nóng)業(yè)用水與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的永久“強(qiáng)脫鉤”具有一定的參考價值。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展脫鉤評價模型

本文主要運用Tapio脫鉤彈性方法，評價農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展脫鉤狀態(tài)^［24］：

式中：e_t為t時期農(nóng)業(yè)用水量脫鉤指數(shù)，反映農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)之間的脫鉤關(guān)系；ΔW和ΔG分別為t時期農(nóng)業(yè)用水量和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展（農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值）的變化量；W_s和W_e分別為起始年和末年的農(nóng)業(yè)用水量；G_s和G_e分別為起始年和末年的的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值。

農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的脫鉤狀態(tài)可劃分為以下8種，如表1所列。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文選取長江經(jīng)濟(jì)帶11個?。ㄊ校┳鳛檠芯繀^(qū)域，各省（市）水資源總量、農(nóng)業(yè)用水量數(shù)據(jù)來源于《中國水資源公報》以及長江經(jīng)濟(jì)帶各省（市）水資源公報；農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值數(shù)據(jù)來源于長江經(jīng)濟(jì)帶各省（市）統(tǒng)計年鑒。

2 結(jié)果與分析

2.1 長江經(jīng)濟(jì)帶水資源時空分布特征

長江經(jīng)濟(jì)帶貫穿東西，連接南北，區(qū)域水資源總量豐富，占全國水資源總量的一半左右。根據(jù)《中國水資源公報》以及長江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校┧Y源公報，2003～2021年長江經(jīng)濟(jì)帶平均水資源量為12 618.08億m³，水資源總量豐富，水資源總量年際變化情況如圖1所示。2003～2021年，長江經(jīng)濟(jì)帶水資源總量在9 641.1億～15 600.2億m³之間變化，年際變化大。

受自然條件（降水分布、區(qū)域面積、地理位置等）影響，長江經(jīng)濟(jì)帶水資源總量空間分布極不均勻，各省（市）多年平均水資源總量空間分布如圖2所示。可知，四川省多年平均水資源總量為2 555.86億m³，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他?。ㄊ校?；云南、湖南、江西等三省多年平均水資源總量在1 573.71～1 861.78億m³之間，水資源總量也相對豐富；貴州、湖北、安徽、浙江等四省多年平均水資源總量在804.05億～1 035.12億m³之間，水資源量一般；重慶市、江蘇省的多年平均水資源總量在435.34億～556.07億m³之間，加上人口和經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要，水資源總量相對較少；而上海市的多年平均水資源總量最少，僅為38.44億m³。

2.2 農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展時空分布特征

2003～2021年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值如圖3所示。從時間上看，2003～2013年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水量總體上逐年增加，到2013年農(nóng)業(yè)用水量總體達(dá)到峰值，2014～2021年農(nóng)業(yè)用水量基本穩(wěn)定，且有下降的趨勢。同時，長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水量受水文條件變化的影響。對比圖1和圖3可知，降水量比較豐富的年份，得益于充足的天然降水，灌溉用水的需求比干旱年份低，農(nóng)業(yè)用水量較低；而在特別干旱的年份，比如2011年，天然降水不足，灌溉用水需求量極大，但受水資源總量的限制，按照“先生活、后生產(chǎn)、再生態(tài)”的原則保障水資源供給，為優(yōu)先滿足生活與工業(yè)生產(chǎn)用水的需求，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水并未被充分保障，因此農(nóng)業(yè)用水量并未達(dá)到最大值。2003～2021年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值逐年增加，符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時資源消耗降低的“脫鉤”規(guī)律，這與彭虹等^［19］對重慶市的分析結(jié)論是一致的。

從總量上來看，長江經(jīng)濟(jì)帶多年平均農(nóng)業(yè)用水量為1 349.47億m³，僅占長江經(jīng)濟(jì)帶水資源總量的10.7%，農(nóng)業(yè)用水供應(yīng)總體上比較充足。長江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校┒嗄昶骄r(nóng)業(yè)用水量空間分布如圖4所示，可知，江蘇省多年平均農(nóng)業(yè)用水量為280.98億m³，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他省市，與此同時，江蘇省水資源總量僅在435.34億～556.07億m³之間，水資源相對匱乏，供需不平衡。四川、湖北、湖南、安徽、江西等5省多年平均農(nóng)業(yè)用水量在138.15億～195.09億m³之間，其中，四川省水資源量最豐富，而湖北、湖南、安徽、江西等4省水資源總量也均在804.05億～1 861.78億m³之間，水資源量相對豐富，因此，四川、湖北、湖南、安徽、江西等5省能夠較好地滿足農(nóng)業(yè)用水需求。浙江和云南兩省多年平均農(nóng)業(yè)用水量在90.68億～105.42億m³之間，其多年水資源總量也均在804.05億～1 861.78億m³之間，水資源量相對豐富，兩省滿足農(nóng)業(yè)用水需求的壓力也較小。貴州省、重慶市、上海市的多年平均農(nóng)業(yè)用水量在16.44億～53.42億m³之間，農(nóng)業(yè)用水需求量較少，貴州省和重慶市的多年水資源總量均在435.34億～1 035.12億m³之間，能夠滿足農(nóng)業(yè)用水需求，而上海市的多年平均水資源量僅為38.44億m³，水資源量嚴(yán)重匱乏，再加上上海人口密度大，生活用水量需求較大，農(nóng)業(yè)用水供應(yīng)不足，上海市農(nóng)業(yè)用水供需也不平衡。綜上所述，長江經(jīng)濟(jì)帶水資源量總體上比較豐富，農(nóng)業(yè)用水量供應(yīng)充足，然而，水資源時空分布不均，供需存在空間上的不均衡現(xiàn)象，在長江下游的江蘇省和上海市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水供應(yīng)相對不足。

圖5為長江經(jīng)濟(jì)帶多年平均農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值空間分布。從總量上來看，2003～2021年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值從5 799.70 億元增加到3 1727.99 億元，占全國農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值的40%左右。由圖5可知，江蘇省和四川省多年平均農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值在2 699.81億～2 728.58億元之間，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他省市，而湖北和湖南兩省多年平均農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值在2 212.02億～2219.73 億元之間，也屬于農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值較大的省份，以上四省是長江經(jīng)濟(jì)帶主要的農(nóng)業(yè)產(chǎn)區(qū)，占長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值的50%以上；安徽和云南兩省多年平均農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值在1 493.48億～1 714.34億元之間，重慶、貴州、江西和浙江等四?。ㄊ校┑亩嗄昶骄r(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值在851.73億～1 238.76億元之間，而上海市的多年平均農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值僅為143.16億元。結(jié)合圖4可知，長江經(jīng)濟(jì)帶11個?。ㄊ校┑霓r(nóng)業(yè)用水效益（即單位農(nóng)業(yè)用水量獲得的農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值）由高到低依次為：重慶市、貴州省、四川省、湖北省、云南省、浙江省、安徽省、湖南省、江蘇省、上海市和江西省。農(nóng)業(yè)用水效益既取決于當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，也與當(dāng)?shù)氐乃Y源總量相關(guān)。

2.3 總體農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展脫鉤程度及時序演變

根據(jù)Tapio脫鉤理論模型，計算得到2003～2021 年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水量與經(jīng)濟(jì)增長之間的脫鉤指數(shù)，并按照表1中的8種脫鉤狀態(tài)，評價農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)業(yè)用水量之間的協(xié)調(diào)狀態(tài)。其中，強(qiáng)脫鉤是最優(yōu)的脫鉤狀態(tài)，在這種狀態(tài)下隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長，農(nóng)業(yè)用水量反而呈現(xiàn)下降的趨勢，農(nóng)業(yè)用水實現(xiàn)了高質(zhì)量發(fā)展。強(qiáng)負(fù)脫鉤最不理想，農(nóng)業(yè)水資源利用效率最差，農(nóng)業(yè)用水的消耗帶來的經(jīng)濟(jì)效益最低。弱脫鉤、擴(kuò)張性耦合、擴(kuò)張性負(fù)脫鉤3種狀態(tài)下，雖然農(nóng)業(yè)用水消耗大，但仍能帶來農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長，這3種狀態(tài)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初、中期較為常見。在弱負(fù)脫鉤、衰退性耦合、衰退性脫鉤的狀態(tài)下，農(nóng)業(yè)用水量降低，同時農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)也衰退，農(nóng)業(yè)用水未實現(xiàn)可持續(xù)利用。

由表2可知，長江經(jīng)濟(jì)帶總體農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值之間基本上一直處于脫鉤狀態(tài)，并且在絕大多數(shù)時間段，處于弱脫鉤狀態(tài)或強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。2003～2021年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長和農(nóng)業(yè)用水主要有3種關(guān)系狀態(tài)：弱脫鉤、強(qiáng)脫鉤和強(qiáng)負(fù)脫鉤。其中，2004～2005年、2006～2007年、2009～2010年、2013～2014年、2014～2015年、2015～2016年、2017～2018年、2019～2020年為強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，在這些時間段，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長不依賴于農(nóng)業(yè)用水量的增加，農(nóng)業(yè)用水實現(xiàn)了高質(zhì)量發(fā)展；2003～2004年、2005～2006年、2007～2008年、2008～2009年、2010～2011年、2011～2012年、2012～2013年、2018～2019年、2020～2021年為弱脫鉤狀態(tài)，在這些時間段，農(nóng)業(yè)用水量和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)都增加，但農(nóng)業(yè)用水量的增速低于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增速，不是最理想的發(fā)展?fàn)顟B(tài)；而2016～2017年為強(qiáng)負(fù)脫鉤狀態(tài)，農(nóng)業(yè)用水量增加，但農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)卻在下降，這主要是由于2017年屬于比較干旱的年份，農(nóng)業(yè)需水量比較大，雖然農(nóng)業(yè)用水量增加，但仍然不能滿足農(nóng)業(yè)用水的需求，限制了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的發(fā)揮。

2.4 各?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展脫鉤程度

為了更好地了解長江經(jīng)濟(jì)帶各省（市）農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，參考相關(guān)研究^［2，25］，進(jìn)一步劃分2003～2006年、2006～2009年、2009～2012年、2012～2015年、2015～2018年和2018～2021年6個時間階段對長江經(jīng)濟(jì)帶11個?。ㄊ校┑拿撱^關(guān)系進(jìn)行計算，結(jié)果見表3。

由表3可知，長江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間絕大多數(shù)處于脫鉤狀態(tài)。2003～2021年長江經(jīng)濟(jì)帶各省（市）農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長和農(nóng)業(yè)用水主要有6種關(guān)系狀態(tài)：弱脫鉤、強(qiáng)脫鉤、擴(kuò)張性耦合、衰退性脫鉤、強(qiáng)負(fù)脫鉤和弱負(fù)脫鉤。

在大多數(shù)時段內(nèi)，長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間處于較理想的弱脫鉤狀態(tài)或最理想的強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。其中，上海市由協(xié)調(diào)性較好的弱脫鉤或強(qiáng)脫鉤向協(xié)調(diào)性較差的衰退性脫鉤或強(qiáng)負(fù)脫鉤轉(zhuǎn)換，主要原因可能是上海市屬于以城鎮(zhèn)化為主的地區(qū)，農(nóng)業(yè)發(fā)展力度?。徽憬∫恢碧幱趨f(xié)調(diào)性最好的強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，而江蘇省和安徽省則從協(xié)調(diào)性一般的擴(kuò)張性耦合（弱脫鉤）向協(xié)調(diào)性最好的強(qiáng)脫鉤狀態(tài)轉(zhuǎn)化，這3個省份目前農(nóng)業(yè)用水與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性最優(yōu)；其他?。ㄊ校﹦t一直處于強(qiáng)脫鉤和弱脫鉤之間的往復(fù)轉(zhuǎn)化狀態(tài)，總體來說農(nóng)業(yè)用水與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性較好。

3 結(jié) 論

本文以2003～2021年長江經(jīng)濟(jì)帶11個?。ㄊ校檠芯繉ο?，綜合分析了長江經(jīng)濟(jì)帶水資源量、農(nóng)業(yè)用水量和農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值的時間變化和空間變化，運用 Tapio 脫鉤模型探究了各省（市）農(nóng)業(yè)用水量和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤關(guān)系，主要得出以下結(jié)論：

（1）長江經(jīng)濟(jì)帶水資源總量豐富，但年際變化較大，空間分布不均勻，且與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不匹配?？傮w上來看，長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水量供應(yīng)充足，然而，受水資源空間分布不均的影響，農(nóng)業(yè)用水供需存在空間上的不均衡現(xiàn)象。

（2）2003～2021年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值占全國農(nóng)產(chǎn)品總產(chǎn)值的40%左右。長江經(jīng)濟(jì)帶11個?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)用水效益由高到低依次為：重慶市、貴州省、四川省、湖北省、云南省、浙江省、安徽省、湖南省、江蘇省、上海市、江西省。各地方政府應(yīng)基于當(dāng)?shù)貙嶋H情況，采取不同的激勵政策去引導(dǎo)農(nóng)民提高農(nóng)業(yè)用水效益，對于長江中下游地區(qū)，建議推廣節(jié)水財政補(bǔ)貼政策，鼓勵農(nóng)業(yè)生產(chǎn)采用節(jié)水設(shè)備和節(jié)水技術(shù)；長江上游地區(qū)應(yīng)注重加大農(nóng)業(yè)灌溉等基礎(chǔ)設(shè)施的投資和建設(shè)力度，提高澆灌效率和水資源重復(fù)利用能力。

（3）2003～2021年長江經(jīng)濟(jì)帶總體農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值之間一直處于脫鉤狀態(tài)，主要有3種脫鉤狀態(tài)：弱脫鉤、強(qiáng)脫鉤和強(qiáng)負(fù)脫鉤。在絕大多數(shù)時間段，長江經(jīng)濟(jì)帶總體農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值之間處于弱脫鉤狀態(tài)和強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。各地方政府應(yīng)進(jìn)一步完善水資源利用措施，提升水資源利用效率。大力倡導(dǎo)節(jié)水技術(shù)應(yīng)用，持續(xù)推進(jìn)灌區(qū)續(xù)建配套與現(xiàn)代化改造；深化農(nóng)業(yè)水價綜合改革，落實節(jié)水獎勵和精準(zhǔn)補(bǔ)貼政策，引導(dǎo)規(guī)模農(nóng)戶采用先進(jìn)節(jié)水技術(shù)進(jìn)行農(nóng)業(yè)灌溉，大幅提升農(nóng)業(yè)用水效率。

（4）長江經(jīng)濟(jì)帶各省（市）農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值之間絕大多數(shù)處于脫鉤狀態(tài)，2003～2021年長江經(jīng)濟(jì)帶各省（市）農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長和農(nóng)業(yè)用水主要有6種關(guān)系狀態(tài)：弱脫鉤、強(qiáng)脫鉤、擴(kuò)張性耦合、衰退性脫鉤、強(qiáng)負(fù)脫鉤和弱負(fù)脫鉤。在大多數(shù)時段內(nèi)，長江經(jīng)濟(jì)帶各?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間處于弱脫鉤狀態(tài)和強(qiáng)脫鉤狀態(tài)，總體來說農(nóng)業(yè)用水與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)調(diào)性較好。值得注意的是，絕大多數(shù)?。ㄊ校┟撱^指數(shù)一直處于強(qiáng)脫鉤和弱脫鉤之間的往復(fù)轉(zhuǎn)化狀態(tài)，需進(jìn)一步推進(jìn)節(jié)水技術(shù)應(yīng)用，進(jìn)一步鞏固提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和農(nóng)業(yè)用水之間的協(xié)調(diào)程度。

參考文獻(xiàn)：

［1］萬露.長江經(jīng)濟(jì)帶環(huán)境保護(hù)投資對經(jīng)濟(jì)增長的影響研究［D］.長沙：湖南師范大學(xué)，2018.

［2］孫詩階，許朗，陳杰.農(nóng)業(yè)灰水足跡與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤關(guān)系研究：基于長江經(jīng)濟(jì)帶11省市的實證分析［J］.節(jié)水灌溉，2022（6）：17-23.

［3］XIANG Y，SHAO W，DAI Z，et al.Regional differences and convergence of urban water use efficiency in the Yangtze River Economic Belt［J］.Water，2023，15（13）：2440.

［4］佟金萍，馬劍鋒，王圣，等.長江流域農(nóng)業(yè)用水效率研究：基于超效率DEA和Tobit模型［J］.長江流域資源與環(huán)境，2015，24（4）：603-608.

［5］夏智宏，劉敏，秦鵬程，等.2022年長江流域高溫干旱過程及其影響評估［J］.人民長江，2023，54（2）：21-28.

［6］喬偉，李亞龍，付浩龍，等.長江流域高效節(jié)水灌溉發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題及對策［J］.水利水電快報，2019，40（4）：12-16.

［7］張叢林，喬海娟，馬永歡，等.推進(jìn)水資源融合管理保障高水平保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展［J］.中國科學(xué)院院刊，2021，36（11）：1307-1315.

［8］康紹忠.藏糧于水 藏水于技：發(fā)展高水效農(nóng)業(yè) 保障國家食物安全［J］.中國水利，2022（13）：1-5.

［9］查建平，唐方方，傅浩.中國能源消費、碳排放與工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長：一個脫鉤理論視角的實證分析［J］.當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2011，33（6）：81-89.

［10］潘忠文，徐承紅.我國綠色水資源效率測度及其與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤分析［J］.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2020（4）：1-9.

［11］馬立亞，張琳，吳澤宇.長江流域水資源供需分析［J］.中國水利，2013（13）：9-11.

［12］劉楚杰，李曉云，江文曲.糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)與農(nóng)業(yè)水資源壓力脫鉤關(guān)系研究［J］.農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境學(xué)報，2023，40（2）：479-489.

［13］李長松，周霞，周玉璽.中國糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)水貧困與糧食生產(chǎn)脆弱性的時空耦合研究［J］.農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境學(xué)報，2023，40（4）：965-975.

［14］郝銘，段琳瓊，陳常優(yōu)，等.黃河流域與長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)水資源利用效率與影響因素的差異性研究［J］.水土保持通報，2022，42（4）：267-277.

［15］顧世祥，朱赟，李亞龍，等.基于DEA和Malmquist指數(shù)的農(nóng)業(yè)水資源利用效率分析：以滇中受水區(qū)為例［J］.中國農(nóng)村水利水電，2021（8）：98-102.

［16］朱赟，熊玉江，蘇沛蘭，等.滇中受水區(qū)農(nóng)業(yè)水資源承載力評價研究［J］.人民長江，2020，51（11）：97-102，208.

［17］魏勝文，馬忠，?？×x.基于地區(qū)投入產(chǎn)出模型的干旱區(qū)水資源效益評價：以黑河流域甘肅張掖市為例［J］.中國沙漠，2011，31（3）：799-803.

［18］陳思源，程海梅，喻光繼，等.基于面板數(shù)據(jù)隨機(jī)前沿面模型的廣西農(nóng)業(yè)水資源利用技術(shù)效率與耦合研究［J］.江西農(nóng)業(yè)學(xué)報，2019，31（7）：117-123.

［19］彭虹，黃攀攀，張萬順，等.重慶市農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展脫鉤程度的時空變化［J］.水資源保護(hù)，2020，36（2）：13-20.

［20］吳丹.中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水資源利用脫鉤態(tài)勢評價與展望［J］.自然資源學(xué)報，2014，29（1）：46-54.

［21］LIANG D，LU H，GUAN Y，et al.Drivers for decoupling carbon footprint pressure from economic growth in China′s provinces［J］.Geography and Sustainability，2022，3（3）：258-267.

［22］HU M，HU Y，YUAN J，et al.Decomposing the decoupling of water consumption and economic growth in Jiangxi，China［J］.Journal of Water Reuse and Desalination，2019，9（1）：94-104.

［23］WANG Q，WANG X.Moving to economic growth without water demand growth：a decomposition analysis of decoupling from economic growth and water use in 31 provinces of China［J］.Science of The Total Environment，2020，726：138362.

［24］DONG B，ZHANG M，MU H，et al.Study on decoupling analysis between energy consumption and economic growth in Liaoning Province［J］.Energy Policy，2016，97：414-420.

［25］高甜，楊肖麗.中部地區(qū)水資源利用與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展關(guān)系研究［J］.中國農(nóng)村水利水電，2022（1）：79-84.

（編輯：郭甜甜）

Decoupling relationship between agricultural water consumption and agricultural

economic development in Yangtze River Economic BeltXU Baokun^1，2，YANG Xiaoxia³，YUAN Niannian¹，LI Yalong¹

（1.Agricultural Water Conservancy Department，Changjiang River Scientific Research Institute，Wuhan 430010，China；2.Chongqing Central Station of Irrigation Experiment，Chongqing 402373，China；3.School of River and Ocean Engineering，Chongqing Jiaotong University，Chongqing 400074，China）

Abstract：Clarifying the decoupling relationship between agricultural water consumption and agricultural economic development in Yangtze River Economic Belt is of great significance to improving the utilization efficiency of water resources and implementing the "water saving priority" policy.Based on the relevant statistical data of the Yangtze River Economic Belt from 2003 to 2021，the temporal and spatial evolution characteristics of water resources was revealed，and then the Tapio decoupling model was applied to reveal the decoupling relationship for empirical analysis in 11 provinces and municipalities in the Yangtze River Economic Belt.The results showed that agricultural water supply was sufficient on the whole.However，there was a spatial imbalance between agricultural water supply and demand due to the uneven spatial distribution of water resources.There were significant differences in agricultural water efficiency in the 11 provinces and municipalities.On the one hand，the total agricultural water consumption and agricultural economic development in the Yangtze River Economic Belt have always been in decoupling states，and they were in more ideal status of weak decoupling or strong decoupling in most of the time.On the other hand，the relationship between agricultural water consumption and agricultural economic development in each province were also in a relatively ideal status of weak decoupling or strong decoupling in most periods of time.The results can provide a reference for the efficient use of agricultural water resources and the formulation of related policies in the Yangtze River Economic Belt.

Key words：agricultural water consumption；agricultural economic development；Tapio decoupling model；Yangtze River Economic Belt