农业生产与水资源承载力评价*

虞　祎张　晖胡　浩

(1. 南京农业大学经济管理学院 南京 210095; 2. 南京林业大学经济管理学院 南京 210037)

农业生产与水资源承载力评价*

虞祎1张晖2**胡浩1

(1. 南京农业大学经济管理学院 南京 210095; 2. 南京林业大学经济管理学院 南京 210037)

本文通过对水资源承载力的判断, 特别考虑到农业污染对水资源可持续利用的影响, 综合分析了我国不同区域种植业及畜牧业生产对水资源的压力, 为合理估计农业增长潜力及选择农业结构调整路径提供重要参考。通过构建过剩氮和灰水指标, 量化了农业污染对水资源的影响。构建水盈余指标, 反映在考虑环境协调的情况下水资源继续支撑农业生产的潜力。以2003—2012年全国各省为样本, 构造面板数据模型, 分析播种面积和牲畜饲养量变化对水盈余的影响, 进而推断水资源可承载的最大播种面积和最大载畜量。分析结果显示, 当前我国农业污染造成的灰水发生量巨大, 农业水足迹大大超过统计的农业用水量。在主产省, 农作物播种面积每增长1％, 水盈余量将下降148.55亿m³, 牲畜饲养量每增长1％, 水盈余量下降78.42亿m³。以2012年水资源条件与农业生产状况为测算基础, 全国水资源可承载的最大播种面积为 1.69亿 hm2或最大载畜量35.70亿头生猪。河北、山西、江苏、河南、山东和宁夏6省的生产规模已经超过水资源承载力的上限, 长江流域中上游地区及华南地区可以承载更多的种植业和畜牧业生产。各地区应根据比较优势, 合理选择种植业和畜牧业的配比。

水资源承载力 最大种植面积 最大载畜量 过剩氮 灰水 水盈余

“十一五”及“十二五”国民经济和社会发展规划纲要都将提高农业综合生产能力, 推进农业结构调整作为发展现代农业的关键性指标, 中国农村经济及农业生产状况一直保持着良好的发展态势。但是,农业发展对资源环境的压力也持续加剧, 集中表现在自然生态资源的退化以及农业环境的污染两方面[1]。因此, 对资源承载力的判断将为合理估计农业增长潜力及选择农业结构调整路径提供重要参考。

资源承载力的研究经过几十年的发展, 已经涵盖了很多资源领域, 其中, 水资源承载力是继土地承载力后在资源承载力方面研究最多的内容。基于对水资源承载力定义的不同理解, 前人对水资源承载力的量化研究主要有两方面, 其一是对水资源承载状况的判断, 通过模糊评价法、灰关联度评价法和主成分分析法等方法构建水资源承载力的评价指标体系, 综合评价水资源、社会、经济及生态系统对水资源承载力的影响[2-7]。另一是对水资源承载规模的判断, 通过常规趋势法、多目标决策分析法及系统动力学方法计算在一定的技术经济水平和社会生产条件下最大可承载的农业、工业、城市规模和人口水平[8-11]。在这类文献中, 一般以可承载的农业GDP水平来表征水资源承载力, 部分研究还考虑粮食产出水平作为量化指标。但是, 水资源承载力的研究都较少考虑环境污染对水资源承载力以及整个社会系统的影响[12], 生态用水必须纳入水资源承载力的研究范畴[13]。事实上, 水资源本身即具有稀释污染物的能力, 在水足迹理论中这部分水量需求被称为“灰水”[14], 通过对“灰水”的审慎估计, 对于修正水资源承载力量化指标, 体现水资源可持续发展内涵都具有重要价值。如果关注水资源对农业的最大承载规模, 使用农业GDP或是粮食产量指标将很难分离农产品价格及产量波动可能造成的预测偏误。另外, 广义的农业包括畜牧业, 在畜牧业快速发展的背景下, 缺少了对畜牧业承载规模的判断, 也会过于乐观地判断水资源对第一产业的承载能力。

基于上述分析, 本文以最大播种面积及最大载畜量来反映水资源承载力, 在量化水资源对农业的承载规模时特别考虑到农业污染对水资源可持续利用的影响, 综合分析种植业及畜牧业生产对水资源的压力, 在水资源约束下刻画农业发展的边界及增长潜力, 从而为揭示农业发展面临的挑战和威胁、加强农业可持续发展能力建设提供依据。

1 研究方法

1.1 我国农业用水现状分析

水是支撑各行业发展的重要资源。农业一直是用水大户, 占用水总量的六成以上。2013年, 农业用水量达 3 921.50亿 m3, 较“十一五”之初增长7.01％。庞大的用水规模支撑了16 462.7万hm2的农作物种植, 存栏生猪、牛、羊分别达47 411.26万头、10 385.14万头和29 036.26万头, 实现粮食综合生产能力6.02亿t, 肉类总产量达8 536万t[15]。但是, 农业生产也造成了严重的环境问题。《2014年中国环境状况公报》显示, 2014年, 全国废水中COD排放总量为 2294.6万 t, 其中, 农业源排放占 48.04％; NH3-N排放总量为238.5万t, 其中, 农业源排放占31.66％[16]。农业面源污染物已经成为水体污染的主要来源之一[17]。因此, 对农业用水量的评估应该充分考虑稀释农业污染对水资源的耗费, 对农业用水现状的分析应该基于对农业水足迹总量的计算。依据水足迹理论, 产业整个生命周期的水足迹包括生产过程中的用水量和稀释污染所需耗费的灰水量[14]。出于数据可获得性的考虑, 本文中将农业水足迹总量(WFag)简化为农业实际用水量(WFuse)与农业灰水量(WFgrey)之和。

本文以将过剩的氮素稀释至环境可接受的水平所需的水量来表征农业灰水量[18]。农业灰水发生量的计算公式为:

式中: S为水体含氮量标准。根据欧盟推荐的水体含氮量50 mg·L-1来估计。

所谓过剩的氮素是根据曲劳的养分平衡原理,以种植业施用的化肥、牲畜排放的粪便中的氮素、土壤自身的供氮能力与种植业实际需要的氮素之差来表示。选择过剩氮来表征农业污染主要基于以下几方面的考虑: 首先, 氮素较难处理, 同时是水体富营养问题的元凶之一, 具有较好的代表性。第二,氮肥及以氮素为主要成分的复合肥在农业生产中被广泛使用, 占化肥施用量的一半以上, 体现了人类活动对农业生产的干预。第三, 仅将过剩的氮素作为农业污染的表征, 可将在种植业和畜牧业中有效循环的氮素视为资源, 体现了循环经济可持续发展的思想。第四, 通过氮素的循环利用, 有效地串联了种植业与畜牧业, 从而通过较为简单直观的指标来反映农业作为一个整体与环境的互动关系。张晖等[19]曾用该指标反映江苏省农业面源污染的状况, 本文沿用其计算公式。

过剩氮的计算公式为:

式中: Nanimal、NCF、Nland和Ncrop分别为牲畜粪肥含氮量、化肥含氮量、土壤蓄积氮量和作物氮素需求量,其计算公式如下:

式中: αi、βj、γk、δk分别为i种牲畜的粪肥含氮系数[20]、j种化肥的含氮系数、k种作物土壤的氮蓄积系数及k种作物的耗氮系数[21], Xi、 Yj、 Zk、Wk分别为i种牲畜的饲养量、j种化肥的使用量、k种作物的播种面积及 k种作物的产量。出于数据可获得性的考虑, 本文计算的牲畜品种包括猪、牛、羊和家禽, 其中, 家禽粪便系数为鸡、鸭粪便系数的平均值, 化肥以总化肥使用量及平均含氮系数 0.65之积来表示, 作物品种包括稻谷、豆类等粮食作物、棉花、油料、麻类、糖类、烟叶及其他。

1.2 水资源承载力模型

在现存的生产方式下, 农业发展势必消耗更多的水资源。基于前文的分析, 农业水足迹的计算已经为稀释农业污染物预留了充分的资源空间, 因此,扣除其他各行业用水量后的水资源总量与农业水足迹的差值反映了在考虑环境协调的情况下水资源继续支撑农业生产的潜力。本文将此差值定义为水盈余。考察水盈余与农作物播种面积及牲畜饲养量的消长关系, 即可推断水资源总量能够支撑的最大生产规模, 即水资源承载力。水盈余的计算公式为:

式中: WSit为i地区t年的水盈余量;和分别为i地区t年的水资源总量、其他各业用水量和农业水足迹量。

在构建模型时, 本文以水盈余为被解释变量,以水资源总量、农作物播种面积、牲畜饲养量为解释变量。其中, 农作物播种面积、牲畜饲养量取对数形式。由于各畜种在生产过程中的水量耗费差异较大, 产生的氮素需要耗费的灰水量也存在差异,因此本文以猪当量计算牲畜饲养量, 其他牲畜饲养量根据生产过程及污染物稀释过程的水量耗费按单位生猪水量耗费进行折算。根据文献[20,22], 每头生猪生产过程及污染物稀释需要耗水100.91 m3, 而肉牛、奶牛、羊和家禽的耗水量分别为1 246.09 m3、144.45 m3和4.99 m3。以肉牛换算为例, 1头肉牛相当于12.35(=1 246.09/100.91)头生猪。模型隐含的假定是现有农作物种植结构、灌溉条件、牲畜饲养方式以及农业面源污染处理方式保持稳定。面板数据的估计模型如下:

式中: SAit、Lit分别为i地区t年的农作物播种总面积、牲畜饲养量, uit为随机扰动项, b0、b1、b2、b3为待估参数。在保持其他生产不变的情况下, 农作物播种总面积每增加1％, 水盈余量将下降b2亿m3, 同理,牲畜饲养头数每增长1％, 水盈余量将下降b3亿m3。

本研究以 2012年水盈余和农牧业生产情况为计算基础, 推断全国及各主产省最大播种面积及最大载畜量。水盈余量可以支撑更多的农业生产, 直至下降为零, 此时的播种面积和载畜量反映了水资源可承载的最大农业生产规模, 以此来反映水资源承载力。计算公式如下:

在本研究的模型中没有加入非农业用水量。主要原因是非农业用水量的波动不是本研究的重点,其变化改变的是模型的截距, 即常数项, 不会影响关键变量农作物播种面积和牲畜饲养量的计量结果。本研究也未将化肥施用量加入模型, 主要原因是化肥施用量与农作物播种面积有很强的内生性,又没有合理的工具变量进行处理, 加入模型势必会影响模型整体的稳健性。当然, 化肥使用会增加氮素的过量水平, 即增加灰水量, 降低水盈余, 所以,本研究为了突出关键变量, 只能假定化肥的施用方式和量不变。

1.3 数据来源

本研究的样本区间是 2003—2012年全国各省(市、自治区), 不含香港、台湾, 其中, 除北京、天津、上海、贵州、青海、西藏和海南外, 其余24省(自治区)为主产省。水资源总量、农业实际用水量、其他各业用水量、播种面积及产量、牲畜饲养量、化肥使用量数据来源于中国统计年鉴历年。含氮系数、畜种耗水折算系数等来源于文献[20-22]。本研究以2012年实际农业生产规模为基础, 依据面板数据估计的农作物播种面积与牲畜饲养量变化对水盈余的影响, 推断在2012年水资源总量下, 可承载的最大播种面积和载畜量。

2 结果与分析

2.1 我国农业用水现状

如表1所示, 2003—2012年我国农业用水量呈增长态势, 其支撑着日益增长的种植业及畜牧业生产规模。过剩氮量并没有因为农业生产规模的扩大而持续增长, 在经历了 2010年的高峰后, 过剩氮量有所下降。这说明种植业的整体发展速度要快于畜牧业, 从氮素循环的角度看, 种植业将更多的氮素转换成了产品。但是, 由于农牧业生产造成的过剩氮素体量仍然巨大, 稀释氮素的灰水发生量超过农业用水量一倍有余, 造成农业水足迹量大大超过目前统计的农业用水量。以2012年为例, 农业用水量为3 903.00亿m3, 而农业水足迹达9 706.66亿m3,是农业用水量的2.49倍。

表1　2003—2012年全国农业用水及农业水足迹总量Table 1 Annual agricultural water use amount and agricultural water footprint of China from 2003 to 2012

2.2 我国水资源承载力

表2为2003—2012年我国水盈余面板模型所采用样本的描述统计结果。对比全国和主产省的情况看,主产省在总播种面积和牲畜饲养量上明显高于全国平均水平, 农业生产在主产省集中的情况突出。全国各省水资源总量均值略高于主产省, 但是标准差明显高于主产省, 说明各省的水资源分配极不平均, 水资源总量最大的为2003年的西藏, 达4 757.1亿m3, 最小的为2009年的宁夏, 仅8.4亿m3。表征农业增长潜力的水盈余指标为正, 表示该区域还可容纳更多的农业生产, 为负表示该区域各业生产消费已经给地区环境带来巨大压力, 不仅不能再承载农业生产规模的扩大,而且对该地区耗水量大的产业都应该进行必要的调整。主产省各省水盈余各年均值为388.30亿m3, 小于全国各省各年均值483.86亿m3, 说明从水资源利用的角度看, 农业在主产省的增长潜力小于全国平均水平。水盈余最低值为-659.65亿m3, 于江苏在2004年达到, 说明当年江苏的农业生产与水资源非常不协调。

表2　2003—2012年全国及主产省各地区总播种面积、牲畜饲养量、水资源总量、水盈余的统计分析Table 2 Descriptive statistics of total sown area, livestock, water resources and water surplus in nationwide and main producing provinces of China from 2003 to 2012

对面板数据模型进行估计的方法主要有 3种:固定效应、随机效应和混合最小二乘估计。表 3报告了瓦尔德检验、B-P检验和拉格朗日乘数检验的统计量和P值。瓦尔德检验用于判定固定效应估计模型与混合最小二乘估计模型的优劣, B-P检验和拉格朗日乘数检验用于判定随机效应估计模型与混合最小二乘估计模型的优劣。经过 3种检验可知, 在全国和主产省样本的模型估计中, 都不能拒绝存在随机效应, 并且随机效应估计模型和固定效应估计模型均优于混合最小二乘法估计, 因此本文以随机效应模型进行拟合。拉格朗日乘数检验同时说明模型存在序列相关, 因此使用 Driscoll and Kraay的处理方法[23], 最终模型估计结果如表3所示。

表3　2003—2012年全国及主产省水盈余影响因素分析Table 3 Empirical analysis of factors influencing water surplus in nationwide and main producing provinces from 2003 to 2012

在两个模型中, 关键变量农作物播种面积和牲畜饲养量对水盈余的影响在统计上均极显著, 且表现出农作物播种面积增长对水盈余的影响大于牲畜饲养量的影响的规律。这是因为除了农作物生长的水量耗费外, 过量施用的化肥会增加灰水量, 从而对水盈余产生叠加的负向影响。在主产省, 农作物播种面积每增长1％, 水盈余量将下降148.55亿m³,牲畜饲养量每增长 1％, 水盈余量下降 78.42亿 m3,较全国样本的系数绝对值大, 这是因为主产省的农业规模较非主产省大, 增长的空间及单位增长对水资源的压力较非主产省要大。

表4列示了全国及各省区2012年实际总播种面积和牲畜饲养量, 以及根据水盈余推算的最大承载力。从全国情况看, 维持现有的牲畜饲养量, 水资源最大可承载16 888.70万hm2农作物播种面积, 较实际尚可增加 3.35％; 或者维持现有的播种面积, 水资源最大可承载 356 993.02万头生猪饲养, 较实际尚可增加17.60％。同理, 在表4中列示的各省的承载力并不是农作物播种面积和牲畜饲养量可以同时达到, 而是维持养殖业规模不变的情况下, 水资源可以承载的种植业规模, 或是维持种植业规模不变的情况下, 可以承载的养殖业规模。

表4　2012年全国水资源承载力分布Table 4 National distribution of water resources carrying capacity of China in 2012

鉴于耕地资源的限制, 农作物播种面积的增加可能是由有限的复垦开发及复种指数提高来实现,而牲畜饲养量的扩大主要通过规模化生产来实现。当前, 粮食综合生产能力及肉类生产能力已实现“十二五”现代农业发展规划的要求[24], 但是奶类实际产量只有3 875.40万t, 比目标值低22.49％。为了更好地满足居民食物多样性, 农作物播种面积的增加将更多地满足棉油蔬果的种植, 牲畜饲养量扩大的重点是奶牛。但是, 要同时实现多样化的农产品需求, 现有的水资源承载力不容乐观。目前的生产规模已经超过水资源承载力的主产省区有河北、山西、江苏、河南、山东和宁夏。华北、西北大部分地区承载更多农业生产的能力都十分有限。东北地区近年来已经成为重要的粮食产区和牲畜饲养基地, 还可以继续发展农牧业。长江流域中上游地区及华南可以承载更多的农业生产, 农牧业发展潜力较大。

3 讨论与结论

本研究力图借助对水资源承载力的判断, 为估计农业增长潜力及选择农业结构调整路径提供依据。在估算水资源承载力时, 通过引入灰水的度量,为农业污染物稀释预留了充分的空间, 一定程度上反映了环境污染对水资源承载力以及整个社会系统的影响。对最大播种面积和最大载畜量的判断有利于前瞻性地判断种植业及畜牧业发展的环境边界,避免过度发展超越环境阈值。

基于水资源承载力与农业发展的关系, 本文的主要结论有以下两点: 1)以2012年实际生产及水资源数据为计算基础, 从全国情况看, 维持现有的牲畜饲养量, 水资源最大可承载1.69亿hm2农作物种植, 或者维持现有的播种面积, 水资源最大可承载35.70亿头生猪饲养。进一步, 在其他要素资源可行的情况下, 减少一定的牲畜饲养量, 可以增加水资源对种植业的承载能力, 因此, 各地区也可以根据地区的比较优势, 自主选择农牧业的配比。2)河北、山西、江苏、河南、山东和宁夏 6省的生产规模已经超过水资源承载力的上限, 长江流域中上游地区及华南可以承载更多的农业生产, 农牧业发展潜力较大。

前人有关水资源承载力的研究较少考虑环境污染对水资源承载力的影响[12], 处理的方案是将水资源开发利用率控制在30％～40％, 为生态环境预留水资源空间[25]。而本研究将农业污染量化为农业灰水,更直观地反映了生态用水的规模。从实际计算结果看, 灰水量也占到农业水足迹的六成左右。所以, 殊途同归, 与前人对水资源承载力的综合判断结论基本一致, 西南省区水资源承载潜力相对较大, 而华北平原等地区水资源超载严重[26]。前人文献中并没有专门针对水资源对农业生产承载规模的讨论, 农业GDP或粮食产出水平等指标作为社会整体水资源承载力衡量指标体系中的一部分, 因对水资源承载力衡量的方式不同, 因此与本研究并不具有可比性。

水资源承载力不仅关系着农业的发展, 也决定着各业发展与环境是否和谐及可持续。可以预见,随着工业化和城镇化进程的加快以及人口的持续增长, 中国的工业用水和生活用水需求将会不断增加,未来中国的农业用水形势颇为严峻[27]。如果考虑到农业污染问题, 对水资源承载力的威胁将更大。因此, 农业必须从自身产业发展的角度为提高水资源承载力作出努力, 诸如改变化肥施用方式, 使用有机肥, 降低环境污染, 提高污染处理效率等。综上所述, 本文的政策启示是: 1)引导农业生产向水资源承载力较大的地区转移。例如, 通过养殖场审批规划,限制水资源短缺地区的养殖业过快发展。值得注意的是, 以浙江、广东为代表的发达地区正在经历深度的产业结构调整, 农业的发展速度显著降低, 小农退出农业生产的情况较为普遍, 虽然其在水资源承载力方面尚有富余, 但要充分发挥其农业生产的潜力, 必须从解决谁是农业生产者的问题入手。2)在农业受到环境约束面临增长极限时, 为了满足农产品需求, 要考虑通过地区间的农产品流通实现供需平衡。3)大力发展环境友好型的农业生产技术, 提高地区的水资源承载力。同时, 通过水利设施建设实现水资源地区间的调配, 缓解水资源匮乏地区的现实问题。

本研究是水资源承载力研究领域的新尝试, 不仅可以量化水资源对农业生产的承载规模, 也为量化水资源对其他产业生产的承载规模提供方法借鉴。在其他产业的相关研究中, 可以量化特定的污染物及污染物稀释标准, 从而获得特定产业包含环境协调考虑的水足迹。本研究的局限在于假定其他产业用水量不变, 并且仅考虑了农业污染物, 因此,对水盈余量的估计可能较实际情况乐观, 所以估计得出的最大播种面积及最大载畜量偏高。后续的研究可以进一步探索综合考虑各业污染情况下, 地区水资源承载力所能支撑的各业生产规模。

References

[1] 王培先. 我国农业生产中的环境问题[J]. 农业经济问题, 2001, 22(5): 43–46 Wang P X. Environmental problem of agricultural production in China[J]. Problems of Agricultural Economy, 2001, 22(5): 43–46

[2] 张鑫, 王纪科, 蔡焕杰, 等. 区域地下水资源承载力综合评价研究[J]. 水土保持通报, 2001, 21(3): 24–27 Zhang X, Wang J K, Cai H J, et al. Comprehensive evaluation on resources carrying capacity of regional groundwater[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2001, 21(3): 24–27

[3] 朱一中, 夏军, 谈戈. 西北地区水资源承载力分析预测与评价[J]. 资源科学, 2003, 25(4): 43–48 Zhu Y Z, Xia J, Tan G. Measurement and evaluation of water resources carrying capacity of northwest China[J]. Resources Science, 2003, 25(4): 43–48

[4] 闵庆文, 余卫东, 张建新. 区域水资源承载力的模糊综合评价分析方法及应用[J]. 水土保持研究, 2004, 11(3): 14–16 Min Q W, Yu W D, Zhang J X. Fuzzy-based evaluation of water resources carrying capacity and its application[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2004, 11(3): 14–16

[5] 陈冰, 李丽娟, 郭怀成, 等. 柴达木盆地水资源承载方案系统分析[J]. 环境科学, 2000, 21(3): 16–21 Chen B, Li L J, Guo H C, et al. System analysis on water resources supporting alternatives for Chaidamu Basin[J]. Environmental Science, 2000, 21(3): 16–21

[6] 段新光, 栾芳芳. 基于模糊综合评判的新疆水资源承载力评价[J]. 中国人口.资源与环境, 2014, 24(3): 119-122 Duan X G, Luan F F. Evaluation of water resources carrying capacity in Xinjiang based on fuzzy comprehensive model[J]. China population, Resources and Environment, 2014, 24(3): 119-122

[7] 李高伟, 韩美, 刘莉, 等. 基于主成分分析的郑州市水资源承载力评价[J]. 地域研究与开发, 2014, 33(3): 139-142 Li G W, Han M, Liu L, et al. Assessment of water resources carrying capacity based on principal component analysis in Zhengzhou City[J]. Areal Research and Development, 2014, 33(3): 139-142

[8] 徐中民, 程国栋. 运用多目标决策分析技术研究黑河流域中游水资源承载力[J]. 兰州大学学报: 自然科学版, 2000, 36(2): 122–132 Xu Z M, Cheng G D. A study on the water resources carrying capacity by using the method of multiobjective optimization model — Taking the Heihe River as an example[J]. Journal of Lanzhou University: Natural Sciences, 2000, 36(2): 122–132

[9] 蒋晓辉, 黄强, 惠泱河, 等. 陕西关中地区水环境承载力研究[J]. 环境科学学报, 2001, 21(3): 312–317 Jiang X H, Huang Q, Hui Y H, et al. Study on the models of bearing capacity of regional water environment[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2001, 21(3): 312–317

[10] 吴九红, 曾开华. 城市水资源承载力的系统动力学研究[J].水利经济, 2003, 21(3): 36–39 Wu J H, Zeng K H. Study of systematic dynamics on bearing capacity of water resources of cities[J]. Journal of Economics of Water Resources, 2003, 21(3): 36–39

[11] 潘兴瑶, 夏军, 李法虎, 等. 基于GIS的北方典型区水资源承载力研究——以北京市通州区为例[J]. 自然资源学报, 2007, 22(4): 664–671 Pan X Y, Xia J, Li F H, et al. Applied study on evaluation method for water resources carrying capacity based on GIS techniques in typical North district[J]. Journal of Natural Resources, 2007, 22(4): 664–671

[12] 张保成, 孙林岩. 国内外水资源承载力的研究综述[J]. 当代经济科学, 2006, 28(6): 97–101 Zhang B C, Sun L Y. Literature review on water carrying capacity[J]. Modern Economic Science, 2006, 28(6): 97–101

[13] 邹进, 张友权, 潘锋. 基于二元水循环理论的水资源承载力质量能综合评价[J]. 长江流域资源与环境, 2014, 23(1): 117-123 Zou J, Zhang Y Q, Pan F. Assessment on the quality, quantity and power potential of water resources carrying capacity based on dualistic water cycle model[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2014, 23(1): 117-123

[14] Allan J A. Virtual water: A strategic resource: Global solutions to regional deficits[J]. Ground Water, 1998, 36(4): 545–546

[15] 中国国家统计局. 2013年国民经济和社会发展统计公报[EB/OL]. 国家统计局网. (2014-02-24). http://www.stats. gov.cn/tjsj/zxfb/201402/t20140224_514970.html National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China. China national economic and social development statistics bulletin 2013[EB/OL]. Government Network of National Bureau of Statistics. (2014-02-24). http://www.stats. gov.cn/tjsj/zxfb/201402/t20140224_514970.html

[16] 中国环境保护部. 2014年中国环境状况公报[EB/OL]. 中华人民共和国环境保护部网站. (2015-06-05). http://jcs.mep. gov.cn/hjzl/zkgb/2014zkgb/201506/t20150605_303007.htm Ministry of Environmental Protection of the People’s Republic of China. China Environmental State Bulletin: 2014 [EB/OL]. Ministry of Environmental Protection of the People’s Republic of China website. (2015-06-05). http://jcs. mep.gov.cn/hjzl/zkgb/ 2014zkgb/201506/t20150605_303007.htm

[17] 金书秦, 武岩. 农业面源是水体污染的首要原因吗？——基于淮河流域数据的检验[J]. 中国农村经济, 2014(9): 71-81 Jin S Q, Wu Y. Is agricultural non-point resource pollution the primary cause of water pollution? Based on testing of data from Huai River Basin[J]. China Rural Economy, 2014(9): 71-81

[18] 虞祎, 张晖, 胡浩. 基于水足迹理论的中国畜牧业水资源承载力研究[J]. 资源科学, 2012, 34(3): 394–400 Yu Y, Zhang H, Hu H. Water resources carrying capacity of livestock husbandry in China based on water footprint theory[J]. Resources Science, 2012, 34(3): 394–400

[19] 张晖, 胡浩. 农业面源污染的环境库兹涅茨曲线验证——基于江苏省时序数据的分析[J]. 中国农村经济, 2009(4): 48–53 Zhang H, Hu H. Environmental Kuznetz Curve in agricultural non-point source pollution[J]. China Rural Economy, 2009(4): 48–53

[20] 国家环境保护总局自然生态保护司. 全国规模化畜禽养殖业污染情况调查及防治对策[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 2002 Department of Nature and Ecology Conservation, Ministry of Environmental Protection of the People’s Republic of China. Census on Nationwide Scale Breeding Farm Pollution andPolicy Implication[M]. Beijing: China Environmental Science Press, 2002

[21] 张晖. 环境库兹涅茨曲线在中国农业生产中的验证——以江苏省为例[C]//南京农业大学. 第五届长三角研究生“三农”论坛论文集. 杭州: 南京农业大学, 2007: 163–171 Zhang H. The test of environmental Kuznetz Curve in agricultural production in China: Take Jiangsu Province as example[C]//Nanjing Agricultural University. Proceedings of the Fifth Yangtze River Delta Graduate Student Forum for “Agriculture, Rural Area and Farmers”. Hangzhou: Nanjing Agricultural University, 2007: 163–171

[22] Chapagain A K, Hoekstra A Y. Virtual water flows between nations in relation to trade in livestock and livestock products[C]//Value of Water Research Report Series No.13. Netherlands, Delft: UNESCO-IHE Institute for Water Education, 2003

[23] Driscoll J C, Kraay A C. Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent panel data[J]. The Review of Economics and Statistics, 1998, 80(4): 549–560

[24] 国务院. 全国现代农业发展规划(2011—2015年)[EB/OL].中国政府网. (2012–02-13). http://www.gov.cn/zwgk/2012-02/13/content_2062487.htm State Council. National modern agricultural development plan (2011–2015) [EB/OL]. China Government Network. (2012–02-13). http://www.gov.cn/zwgk/2012-02/13/content_2062487.htm

[25] 黄林楠, 张伟新, 姜翠玲, 等. 水资源生态足迹计算方法[J].生态学报, 2008, 28(3): 1279–1286 Huang L N, Zhang W X, Jiang C L, et al. Ecological footprint method in water resources assessment[J]. Acta Ecologica Sinica, 2008, 28(3): 1279–1286

[26] 刘佳骏, 董锁成, 李泽红. 中国水资源承载力综合评价研究[J]. 自然资源学报, 2011, 26(2): 258–269 Liu J J, Dong S C, Li Z H. Comprehensive evaluation of China’s water resources carrying capacity[J]. Journal of Natural Resources, 2011, 26(2): 258–269

[27] 王学渊, 韩洪云. 水资源对中国农业的“增长阻力“分析[J].水利经济, 2008, 26(3): 1–5 Wang X Y, Han H Y. Growth drag of water resources to agriculture in China[J]. Journal of Economics of Water Resources, 2008, 26(3): 1–5

Agricultural production and evaluation in terms of water resources carrying capacity*

YU Yi1, ZHANG Hui2**, HU Hao1
(1. College of Economics and Management, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China; 2. College of Economics and Management, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China)

Based on the evaluation of water resources carrying capacity, especially taking into account the impact of agricultural pollution on sustainable use of water resources, a comprehensive analysis was conducted on the strains of water resources due to farming and animal production in different regions of China to provide reference for rational estimation of potential agricultural growth and correct approaches for structural adjustments in agriculture. Excess nitrogen and grey water were calculated as indicators to quantify the impact of agricultural pollution on water resources. Following nutrient balance theory, excess nitrogen was the difference between the sum of nitrogen provided by chemical fertilizer, livestock manure and soil, and total nitrogen needed by farming. Grey water was the amount of water required for diluting excessively high concentration of nitrogen in water to a more environmental-friendly level. Agricultural water footprint was the sum of agricultural water and grey water used. The huge quantity of excess nitrogen produced by farming and livestock consequently led to excessive amount of grey water, which more than doubled the amount of water used in agriculture. There was therefore the need to reserve enough environmental space for diluting pollution when estimating water resources carrying capacity based on water sustainability and healthy development. Water surplus were constructed to reflect the potential of water resources to support agricultural production with detailed environmental consideration. Water surplus was the difference between water resources and agricultural water footprint. Using 2003-2012 nationwide samples, a panel data model was constructed to analyze the impact of change in sown area and livestock head on water surplus. The results suggested that the nationwide water in China could carry a maximum of 168.89 million hm2or 3.57 billion pigs. The water resources carrying capacity model results also showed that the negative effect of increasing planted area was larger than that of increasing livestock amount. When the planted area increased by 1.00％, water surplus decreased by 14.86 billion m3. Then when livestock increased equally by 1.00％, water surplus decreased only by 7.84 billion m3. The reason was that besides the amount of water needed for growing crops, the large quantity of grey water used to dilute excessive chemical fertilizer superposed its effect on water surplus. Given limited arable land resources, increasing planted area was only possible by reclamation of marginal lands and cropping index farming. Expanding the amount of livestock mainly relied on increasing breeding scale. The production of grain and meat had already met the goal of modern agricultural development plan in the “12th5-year Programming”. Thus to better satisfy the needs of residents for food diversification, it was necessary to allocate more cotton, oilseeds, fruits and vegetables to plowed lands. The quantity of cow breeding also needed expansion. It was hard to build an optimistic view over the carrying capacity of the existing water resources. Production scales in Hebei, Shanxi, Jiangsu, Henan, Shandong and Ningxia provinces exceeded the upper limit of their water resources carrying capacity. Yangtze River Basin and South China had more room for expansion of agricultural production. It was critical that the choice of each province was reasonable and based on a realistic agricultural structure of comparative advantage. The implications for policy development were as follows: 1) guiding agricultural production transfer to areas with larger water resources carrying capacity; 2) when subjected to environmental constraints for agricultural growth, considering trade as an alternative to satisfying consumer demands; and 3) developing new environmental technologies in agricultural production and improving regional water resources carrying capacity. At the same time, there was need to realize inter-regional allocation of water resources through the construction of water conservancy facilities.

Water resources carrying capacity; Maximum planted area; Maximum livestock amount; Excess nitrogen; Grey water; Water surplus

Oct.13, 2015; accepted Dec. 24, 2015

TV213

A

1671-3990(2016)07-0978-09

10.13930/j.cnki.cjea.151102

* 南京农业大学中央高校基础科研业务费项目(SK2013004)和江苏省高校优势学科建设工程项目(PAPD)资助

** 通讯作者: 张晖, 主要研究方向为资源与环境经济学。E-mail: zhanghui@njfu.edu.cn

虞祎, 主要研究方向为资源与环境经济学。E-mail: yuyi@njau.edu.cn

2015-10-13 接受日期: 2015-12-24

* This study was supported by the Fundamental Research Funds for the Central University (SK2013004) and the Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education Institutions (PAPD).

** Corresponding author, E-mail: zhanghui@njfu.edu.cn