江苏省农产品虚拟水消费量影响因素分析

陈琳薇

【摘 要】社会经济的发展需耗费大量水资源，改革开放以来，江苏省水资源匮乏问题日益严重。文章在分析了2000-2013年江苏省农产品虚拟水消费总量基础上，结合皮尔森相关性分析、主成分分析、线性回归分析，创新性地从社会、自然、经济、技术、生态、政策六大维度全面、深入剖析江苏省农产品虚拟水消费量的影响因素及具体影响，提出了相关政策建议。

【关键词】虚拟水消费;农产品;自下而上法;线性回归;节水

一、引言

改革开放以来，作为中国经济发展速度最快、活力最强、拥有最大城市腹地面积的江苏省发展迅速，综合经济实力一直位于全国前列，但社会经济的发展往往会耗费大量的水资源，江苏省水资源匮乏问题日益严重。2013年江苏省水资源总量为283.5亿立方米，较2012年下降24.05%，人均水资源量为357.08立方米，较上年下降24.24%。江苏省水资源总量占全国的1.01%，人均水资源量为全国平均水平的17.38%。

由于农业用水以农产品生产用水为主，相关文献表明居民通过服务或商品形式消耗的虚拟水量远高于居民消耗的实体水量。因而科学地量化居民虚拟水消费量用以表示当地水耗，可为缓解水资源短缺问题提供一个全新的思路。通过计算、分析江蘇省农产品虚拟水消费量及其影响因素，进而提出节水建议，将有利于缓解江苏省水资源短缺问题。

二、文献综述

在虚拟水消费量的计算方法上，国外主要采用生产树法及投入产出法。Ercin et al 采用生产树法计算单位农产品虚拟水含量，后结合农产品消费量计算虚拟水消费量[1]。国内相关研究中，梁瑞、任志远计算的虚拟水消费量等于居民消费商品的数量乘以该种商品单位质量所含虚拟水量[2]。

在研究虚拟水消费的影响因素方面，J Macknick 指出科技发展将影响人们的生活环境与生活方式，也会影响单位农产品虚拟水含量[3]。国内学者，刘红梅、邓光耀构建动态空间面板STIRPAT 模型，从人口、富裕程度、技术、空间和习惯效应五个角度论证了中国农产品虚拟水消费的影响因素[4]。

三、江苏省农产品虚拟水消费的影响因素模型构建

（一）江苏省农产品虚拟水消费量估算模型构建

借鉴相关文献中的计算方法得总体计算思路：某种农产品虚拟水消费量取决于该农产品单位产品虚拟水含量及消费数量，总的虚拟水消费量则是多种产品虚拟水消费量的总和。其中，受数据来源即统计年鉴中统计的农产品种类限制，结合文献及相关论文，得江苏省农产品单位产品虚拟水含量如表3.1所示。

（二）影响因素指标确定

（1）自然维指标。选用水资源总量（SZYZL，万立方米）、社会化水资源稀缺程度（SWSI）反映水资源状况;耕地面积（GDMJ，万立方米）反映耕地资源状况;年降水量（JSL，毫米）、年平均气温（PJQW，摄氏度）反映气候。

（2）社会维指标。选用年末总人口数（ZRK，万人）、城市化率（CSHL）作为人口因素指标;人类发展指数（HDI）作为社会调试能力指标;由于没有具体数据可反映消费习惯，故舍去。

（3）经济维指标。选用国内生产总值（GDP，万元）作为经济实力指标;农村居民家庭人均纯收入（NCSR，万元）、城镇居民人均可支配收入（CZSR，万元）作为收入水平指标;居民人均消费水平（XFSP，万元）作为消费水平指标;各类食品商品零售价格指数作为农产品价格指标。具体为食品类商品零售价格指数（SPJZ，上年=100）;粮食类 （LSJZ，上年=100）;油脂类 （YZLJZ，上年=100）;肉禽及其制品类 （RQLJZ，上年=100）;蛋类 （DLJZ，上年=100）;水产品类 （SCPJZ，上年=100）;菜类 （CLJZ，上年=100）;干鲜瓜果类 （GLJZ，上年=100）;饮料烟酒类 （YYJJZ，上年=100）。

（4）技术维指标。选用农业机械总动力（JXZDL，万千瓦）、农村用电量（NCYDL，万千瓦）作为机械使用要素指标;有效灌溉面积（YXGMJ，万立方米）、农用化肥施用折纯量（YHSCL，万吨）作为农业环境要素指标。

（5）生态维指标。选用受灾面积（SZMJ，万立方米）作为生态维指标。

（6）政策维指标。选用地方财政农林水事务支出（DCNSZ，万元）作为政策维指标。

（三）影响模型构建

具体思路如下：通过验证因变量与各解释变量间相关性系数进行变量筛选，若所筛选出影响模型构建的变量较多，则先借助主成分分析获得综合评价指标，减少指标个数，再以综合指标作为回归模型变量，确定与因变量间函数关系。

（1）皮尔森相关性分析。皮尔森相关系数是定量描述变量间线性相关情况的基本指标。

（2）主成分分析。利用降维方式，消除评价指标间的相关影响，在将原始变量变为分量的同时，形成权数，将多个指标转化为某几个综合指标，客观反映样本间现实关系。

（3）线性回归分析。主要通过回归分析，确定两个或两个以上变量间的定量关系。

四、江苏省农产品虚拟水消费影响因素实证检验

（一）江苏省农产品虚拟水消费量量化结果

1、江苏省农产品虚拟水消费量估算结果

如表4.1所示，2000-2013年间江苏省居民农产品虚拟水消费总量变化趋势整体平稳，略有上升。主要原因是2000-2013年间农村居民农产品虚拟水消费量逐步减少，城镇居民农产品虚拟水消费量不断增加。随着江苏省总人口数的不断增加，人均农产品虚拟水消费量整体有下降趋势。其中，农村居民农产品虚拟水消费总量明显下降。

2、皮尔森相关性分析

如表4.2所示，江苏省居民农产品虚拟水消费总量与11个解释变量的相关关系通过了显著性检验。

3、主成分分析

为避免解释变量间的多重共线性，本文对经过pearson相关性检验后筛选出的11个解释变量指标提取主成分与因变量进行主成分回归分析。

由SPSS软件可得，Kaiser-Mever-Olki检验统计量为0.780>0.7适合， Bartlett球形检验近似卡方值497.615，Sig.值0.000，表明检验通过，样本数据总体特征符合要求，可以进行主成分分析。根据表4.3可知应提取1 个主成分，即m=1。由于提取的一个主成分累计贡献率达96.002%，能够有力反映出11个解释变量的信息，表示仅需在一维空间进行解释。

计算主成分所对应的特征值的开平方根，具体得各指标对应的系数。具体表达式F1如下：

第一主成分：

最后，将各主成分对应的特征值除以主成分总特征值之和，并將其作为各成分权重，得主成分综合模型如下：

F=F1

4、线性回归分析

通过主成分分析可得一个可概括原始变量所有信息的公共因子，即第一主成分。将此主成分因子数据作为解释变量，标准化后所得江苏省居民农产品虚拟水消费总量为因变量，借助SPSS软件进行线性回归，具体见表4.4。

由结果可知，就解释变量而言，第一主成分Sig.值0.02在标准值0～0.05之内被保留。常数项5.28E-15过小，Sig.值为1，故可忽略不计。同时，R2值为0.823，表明方程拟合度为82.3%，Durbin-Watson值为2.09。最后得回归模型如下：

Y=0.612F1

5、结果分析

将F1值带入回归方程，得：

即各因素对江苏省居民农产品虚拟水消费的贡献率大小顺序为：城镇居民人均可支配收入>国内生产总值>城市化率=农村用电量=人类发展指数>农业机械总动力>农村家庭人均纯收入>居民人均消费水平>总人口数>地方财政农林水事务支出>耕地面积。

五、总结及政策建议

实证表明经济维、社会维因素对虚拟水消费量影响较大，技术维其次，生态维、政策维较小，生态维并无影响。其中城镇人均可支配收入、国内生产总值系数影响最为显著。除耕地面积外，其他影响因素均对农产品虚拟水消费量有正向影响。因而人类活动对自然资源的主导性影响应引起重视。

为缓解社会经济发展与水资源矛盾，依据实证结果，江苏省应适当控制人口增速，严格遵循生育政策，缓解水资源压力;提高消费水平从而改善消费结构，具体应增加低虚拟水含量的农产品消费，减少高虚拟水含量农产品消费;发展现代化农业科技、发展节水型农畜业，从源头节水。

【参考文献】

[1] Ertug Ercin A， Mekonnen M M， Hoekstra A Y. Sustainability of national consumption from a water resources perspective： The case study for France[J].Ecological Economics， 2013， 88（7）：133-147.

[2]梁瑞， 任志远， 李小燕. 山西省临汾市虚拟水动态变化研究与预测[J]. 水土保持通报， 2013， 4： 312-316.

[3]Macknick J， Newmark R， Heath G， et al. Operational water consumption and withdrawal factors for electricity generating technologies： a review of existing literature[J]. Environmental Research Letters， 2012， 7（4）：189-190.

[4]刘红梅， 邓光耀， 王克强. 中国农产品虚拟水消费的影响因素分析——基于省级数据的动态空间面板 STIRPAT 模型[J]. 中国农村经济， 2013 （008）： 15-28.