南水北调东、中线全面通水对农业水足迹的脱钩效应评估——基于76个沿线城市的准自然实验

谢晗进，谭熙

（华东交通大学 经济管理学院，江西 南昌 330013）

截至2020年，南水北调东、中线一期工程（以下简称“南水北调”）全面通水6周年，总调水量达到299.5亿立方米，直接受益人口超过1.2亿人，是受水区工业生产和城市生活的重要补充水源，更是解决我国南北水资源不均衡的重大战略工程。2020年，中国南水北调集团有限公司登记注册成立，是未来我国坚定推进南水北调建设的重要举措。南水北调工程途经北京、天津、河北、河南和山东等省市，2018年各省市实现外调水占其供水总量分别为23.7%、38.8%、13.1%、6.9%和2.8%，如图1所示，尤其是北京、天津和河北几乎完全依赖于南水北调的外调水供应。而从整体缺水情况看，天津50%以上和山东30%以上的供水依赖于外调水，胶东地区已主要由南水北调的引江水供水。由此可见，南水北调主要受水省份缺水情况仍较为严峻，对南水北调外调水的依赖程度也日趋增强。那么，南水北调东、中线工程全面通水以来，对受水区水资源合理利用及其经济效益产生了怎样的影响呢？这是需要研究的重要科学问题。

图1 2018年南水北调主要受水区供水情况

1 文献综述

现有研究认为，南水北调主要供给工业用水和生活用水（包括建筑业与第三产业用水），对第二、第三产业具有重要影响，如关爱萍[1]研究认为南水北调提升了食品制造与商业等行业用水效益；赵晶等[2]的研究也认为南水北调对高用水工业与服务业具有显著地推动作用，但对农业增加值比重变化不大；而事实上，秦欢欢等[3]采用仿真模拟方法，设定了三种水资源管理场景，分别是现状保持、农业节水和南水北调，对华北平原可持续水管理的影响，研究表明南水北调使得华北平原地下水开采量减少，缺水指数出现了显著下降，地下水水位和含水层储量都出现了一定程度的恢复，能较为显著地应对严重水资源短缺和地下水超采等问题。农业用水以地下水与地表水为主，赵晶等[2]的研究还表明了南水北调对地下水替代作用最为明显，其次是地表水，也再次证实了南水北调对于缓解地下水超采具有重要作用，这也间接为农业用水提供了水资源。而且王昕等[4]从农户的水资源稀缺性感知的适应性行为分析得到农户倾向于增加地下水开采，这就意味着若没有南水北调向工业和生活提供用水，将造成用水超载从而增加地下水开采，甚至出现超采问题。进而李明辉等[5]认为水资源缺乏将威胁粮食安全，甚至威胁人类生存保障。沈晓梅等[6]也认为水资源短缺对经济发展也势必产生阻尼作用。故南水北调不仅保障了工业用水和生活用水，同时也缓解了地下水超采问题，为农业用水间接地提供了保障。而当前研究中评价南水北调对农业水资源利用及其经济效益的影响的成果相对较少。

程扬等[7]认为由于现有的南水北调研究统计数据较少，吴兆丹等[8]也认为我国省级以下行政单位水资源定量研究较为缺乏，从而南水北调水资源利用及其经济效益评价的研究难度较大。现有研究仅有南水北调受水区域环境现状的静态评价或仿真模拟的动态评价，如王雁等[9]运用河流生境质量指数，朱天顺等[10]运用综合营养状态指数评价东线工程环境状况；赵晶等[2]运用动态可计算一般均衡模型仿真研究中线工程社会经济效益。而这些研究缺乏水资源利用与社会经济的综合评价，而学术界常用脱钩指数研究，如姜明栋等[11]和马海良等[12]运用Tapio脱钩指数对工业用水与社会经济的脱钩状态进行评价；杨振华等[13]和王喜峰等[14]运用该指数对水资源利用与经济发展的脱钩状态进行评价等。

此外，上述研究方法也不足以精准评价南水北调全面通水前后变化，也不能确定是否因南水北调全面通水而造成的。为此，很多学者采用双重差分模型（DID）恰好能解决这一问题，如赵领娣和徐乐[15]研究了长三角一体化扩容的水污染效应；周迪等[16]运用双重差分模型研究了低碳试点政策对城市碳排放的影响；逯进和王恩泽[17]研究了新能源示范城市建设对环境治理的影响。其他采用双重差分模型检验政策的环境效应研究还包括：任胜钢等[18]；景守武和张捷[19]；罗斯炫等[20]。运用双重差分模型研究政策的环境效应近年来受到了高度关注，而且其针对处理模型内生性的优势也受到了学术界的高度认可。

对于南水北调沿线受水城市而言，外调水直接保障工业和生活用水，相当于为第二、第三产业提供了更多的水资源，为促进经济快速增长，以及向第二、第三产业转型和可持续发展提供了重要的水资源保障。此外，外调水也间接地减少了农业生产对地下水的过度开采，为用水安全提供了保障。我国60%以上用水，部分地区高达90%的用水量均来自于农业用水，农业用水安全和农业用水效率很大程度上决定了全社会用水安全和用水效率，南水北调全面通水的意义更在于此。为此，我们提出以下三个假设：

假设1：南水北调全面通水有利于农业用水与经济增长脱钩。

假设2：南水北调全面通水保障了农业用水安全。

假设3：南水北调全面通水保障了经济增长和促进了经济结构调整。

基于此，本文将运用南水北调全面通水这一事件产生的准自然实验环境，对受水城市的农业水资源利用与经济增长的脱钩效应展开实证研究。主要研究贡献有：一是从市级层面测算农业水足迹，以此评价南水北调各受水城市的农业水资源利用和推断农业水安全情况；二是测算农业水足迹和经济增长的Tapio脱钩指数；三是运用双重差分模型实证检验南水北调东、中线一期工程全面通水对农业水足迹脱钩效应的影响。

2 研究区概况

南水北调东、中线一期工程途径省市包括北京、天津、河北、河南、山东、江苏和安徽，研究区域为南水北调受水区与非受水区，总计76个城市。中线工程受水城市包括北京，天津，河北的石家庄、保定、邢台、邯郸，河南的郑州、安阳、鹤壁、新乡、焦作、许昌、平顶山、南阳等14个城市。东线工程实际受水城市与《南水北调东线工程规划（2001年修订）》有些不同，尤其是江苏和山东受水城市。本文参考宋丹丹等[21]、李娟等[22]划分的区域，即东线工程实际受水城市包括江苏的淮安、宿迁、徐州、连云港、扬州，山东的济南、青岛、淄博、枣庄、东营、烟台、潍坊、济宁、威海、德州、聊城、滨州、菏泽和安徽的宿州、蚌埠、淮北等21个城市，其他55个城市为非受水城市（盐城阜宁虽是受水区，但盐城有3区6县，阜宁作为南水北调受水区影响较小，故将盐城划为非受水区）。

3 数据与方法

3.1 模型设定

3.1.1 脱钩指数的计算

该指数用以表征农业用水与经济发展的脱钩程度，即农业水资源消耗总量并没有随着经济增长而增加，反而在减少。但是，现有各省份《水资源公报》和《中国城市统计年鉴》中尚且缺乏全市范围的总用水量和农业用水量，只有市辖区总用水量。众所周知，市辖区农业用水量较少，且不能与经济增长指标相匹配，故本文将采用水足迹测算方法确定城市级别的农业用水量。因此，本文设定农业水足迹与经济增长的脱钩指数形式如下：

式中：Tapio为农业水足迹与经济增长的脱钩指数；WF为农业水足迹；ΔWF为农业水足迹变化量；GDP为生产总值；ΔGDP为生产总值变化量。脱钩指数共分为八种脱钩状态，其对应的Tapio数值如表1所示。

表1 脱钩状态的划分

由于我国各城市均未出现过经济负增长情况，即ΔGDP＞0，故脱钩指数仅有四种状态：强脱钩、弱脱钩、扩张性连接和扩张性负脱钩。在本研究中，当Tapio＜0时，农业水足迹与经济增长处于强脱钩状态，即农业生产趋于集约化和节水化，产业结构向第二、第三产业转型，经济高质量发展；当Tapio＞1.2时，农业水足迹与经济增长处于扩张性负脱钩，即农业生产超负荷用水，产业结构高度依赖农业，经济增长贡献小；当0＜Tapio＜1.2时，农业水足迹与经济增长处于弱脱钩或扩张性连接状态，农业生产用水、产业结构调整和经济增长贡献介于强脱钩和扩张性负脱钩之间。为此，脱钩指数Tapio越小，则农业水足迹与经济增长脱钩状态越好，反之则越差。

3.1.2 农业水足迹的分解

采用Kaya恒等式与LMDI分解方法[12,23-24]对农业水足迹进行完全分解。Kaya恒等式形式设定如下：

式中：IGDP为农业产业增加值；GDP为生产总值。假定WI=WF/IGDP表示农业水足迹强度，S=IGDP/GDP表示农业产业结构。然后，假定考察t-1到t时期农业水足迹变化，ΔWF根据LMDI指数分解方法可以分解为如下形式：

将式（4）、式（5）和式（6）代入式（3）中，得到：

再将式（7）代入Tapio脱钩指数（1）中，展开后得到：

可简化为：

3.1.3 双重差分模型的设定

上述公式变换属于完全分解，不存在任何残差项，可以说明Tapio脱钩指数是一个与WI、S、GDP相关的函数形式。但是，南水北调全面通水对受水区农业水足迹脱钩效应的影响却无法体现出来。由于南水北调全面通水这一事件无法数据化，但又为了反映该影响，故同时增加政策变量与误差项，将式（9）转换为如下形式：的农业产业结构发展速度；lnGDP表示t-1时期至t时期第i城市的经济总量发展速度；Xjit表示其他控制变量，与自变量做相似处理，计算各控制变量的发展速度，即第二产业结构发展速度lnSecond、第三产业结构发展速度lnThird、年末常住人口发展速度lnPopulation、行政区划面积发展速度lnArea、全社会零售业总额发展速度lnConsume、固定资产投资总额发展速度lnInvest、财政科技支出发展速度lnTechnology、财政教育支出发展速度lnEducation、城市公共交通营运线路发展速度lnBus。γt和αi分别表示时间和地区的虚拟变量，以控制此虚拟变量在双重差分模型中分别检验普通最小二乘法（OLS）、时间固定效应模型和双固定效应模型。

3.2 农业水足迹测算方法

式中：STN表示南水北调全面通水；ε表示由于引入政策效应带来的误差，从而保持上述恒等式成立；βt和β′分别表示变量的系数。进一步地，将式（10）转换为计量模型形式，即双重差分模型，运用双重差分模型的意义在于：第一重差分是将2014年南水北调全面通水前后的脱钩指数进行差分，表示政策前后差异；另一重差分还包括对南水北调受水区和非受水区脱钩指数进行差分，表示受水区与非受水区的差异；第二重差分是将一重差分再差分，用以评估真实的南水北调全面通水对Tapio脱钩指数的影响。故上述WI、S、GDP是双重差分模型的核心解释变量，而由于Tapio脱钩指数由完全分解转换为估计模型形式，其余不可观测部分由残差εit来表示，具体形式设定如下：

但是，当前主要问题在于Tapio脱钩指数测算过程中的农业水足迹数据，需要测算南水北调途经省份共计76个城市的农业水足迹。朱启荣等[25]、南国卫等[26]是通过测算“虚拟水”计算农业水足迹。当前，水足迹测算方法有两种，分别为“自下而上”法和“自上而下”法。“自下而上”法计算结果体现了居民消费结构对水足迹的影响，大多采用“生产树”法计算农产品虚拟水含量[27-29]；“自上而下”法运用投入产出模型，在虚拟水贸易中应用较广[30-31]。水足迹最初提出来时包括内部淡水足迹和外部淡水足迹，将区域内生产、生活产生的水足迹连同虚拟水流动进行计算[32-33]。Hoekstra等[34]首次提出灰水足迹概念，郑翔益等[35]和张凡凡等[29]在研究中加入了灰水足迹测算水足迹总量。本文认为农业水足迹由淡水足迹和灰水足迹构成，具体形式如下：

式中：STNit是南水北调全面通水时间虚拟变量和受水区虚拟变量的交乘项，即双重差分模型的DID项，若2014年及以后为南水北调东、中线工程全面通水的受水区域，是则为1，否则为0；β1为本文所关注的系数。ln(WIit/WIit-1)表示t-1时期至t时期第i城市的农业水足迹强度发展速度，模型中假定lnWI=ln(WIit/WIit-1)，以下发展速度指标均简略表达；lnS表示t-1时期至t时期第i城市

式中：WFCS为农产品淡水足迹，指农产品生产过程中所消耗的淡水水量，单位：m3/kg；WFWP为农产品灰水足迹，指以现有水环境水质标准为基准，消纳农产品生产过程中产生的污染物负荷所需要的淡水水量，单位：m3/kg。

3.2.1 农产品淡水足迹

农产品淡水足迹测算方法大多采用“自下而上”法[35-37]，本文借鉴李宁等[32]所列农作物产品和动物产品的单位产品虚拟水含量，通过加总农作物产品和动物产品的单位产品虚拟水含量来测算南水北调受水城市农产品淡水足迹，具体形式如式（13）所示。根据统计数据可得性，农作物产品包括粮食、棉花、油料、蔬菜、水果；动物产品包括猪肉、牛肉、羊肉、禽肉、禽蛋、牛奶和水产品，各产品的单位产品虚拟水含量如表2所示。

表2 农作物产品和动物产品的单位产品虚拟水含量

式中：αi为第i类农产品虚拟水含量；Ni为第i类农产品产量。

3.2.2 农产品灰水足迹

农产品灰水足迹测算方法借鉴孙才志等[38]、韩琴等[39]的研究。由于种植业产生水污染最大的为氮肥，而且由于面源污染数据的难获取性，本文在测算农业灰水足迹时选取氮肥作为水污染物，具体形式如下：

式中：WFpla-grey为种植业灰水足迹；α为氮肥淋失率，选取全国平均氮肥淋失率7%，假定施用氮肥中固定比例（氮肥淋失率）的氮进入水体；Appl表示氮肥施用量（kg）；Cmax为污染物水质标准浓度（kg/m3）；Cnat为收纳水体的自然本底浓度（kg/m3）；WFbre-grey为养殖业灰水足迹；i表示污染物COD（化学需氧量）或TN（总氮）；Lbre为污染物排放负荷，Lbre(i)=畜禽数量×饲养周期×(日排粪量×粪污染物含量×流失率+日排尿量×尿污染物含量×流失率)。但是，本部分测算存在一定的不足，一方面农业灰水足迹不只受氮肥及农业施用等影响；另一方面氮肥淋失率未充分考虑土地利用类型、气候地貌基础等对氮肥淋失的影响等。

3.3 数据来源

农业水足迹测算数据主要来源于《中国农村统计年鉴》（2010—2018年）北京和天津部分、《河北农村统计年鉴》（2010—2018年）、《江苏农村统计年鉴》（2010—2018年）、《河南统计年鉴》（2010—2018年）、《安徽统计年鉴》（2010—2018年）、《山东统计年鉴》（2010—2018年），部分缺值由各地市统计年鉴、统计公报进行补充。其中，莱芜市于2019年撤市设区，由济南市管辖，故本文相关数据在2010—2017年仍然单独核算；巢湖市于2011年撤区设县级市，由合肥市代管，《安徽统计年鉴》于2011年后不再有统计数据，故2011年之前数据参照2011年相关数据变动进行合理合并。Tapio脱钩指数中经济增长数据与双重差分模型数据控制变量数据均来源于各省市统计年鉴及《中国城市统计年鉴》（2010—2018年）。

4 实证检验与结果分析

实证检验的基本思路是：农产品总水足迹→Tapio脱钩指数→双重差分模型→稳健性检验→异质性检验。具体而言，首先测算农产品总水足迹，包括农产品淡水足迹和农产品灰水足迹；其次，根据农产品总水足迹与经济增长数据测算Tapio脱钩指数；再次，以Tapio脱钩指数作为因变量，以南水北调全面通水（STN）、农业水足迹强度（lnWI）、农业产业结构（lnS）和经济总量（lnGDP）作为核心解释变量进行双重差分实证检验，其中最重要的是检验南水北调全面通水对农业水足迹的脱钩效应；最后，对上述模型进行稳健性检验，包括多种估计方法、加入控制变量、平行趋势检验和安慰剂检验，均是为了保证双重差分模型结果的可信度。此外，在稳健的双重差分模型基础上，再对南水北调东线、中线工程对农业水足迹的脱钩效应，以及农业淡水足迹和农业灰水足迹分别进行检验，进一步丰富研究结论。

4.1 相关变量描述性统计

4.1.1 农产品总水足迹

南水北调受水区和非受水区的农业水足迹现状见图2。2010—2017年，南水北调受水区和非受水区农业水足迹趋势对比，南水北调受水城市农业用水量显著高于非受水城市农业用水量。具体而言，2015年之前农业水足迹呈现缓慢的波动上升趋势，水资源用量逐渐增加；但2015年之后，南水北调总农业水足迹出现明显下降，东线工程和中线工程，甚至是非受水区农业水足迹也出现了明显下降。这说明《国家农业节水纲要（2012—2020年）》和《推进农业水价综合改革的意见》等政策正在全国范围内发挥农业节水作用。即使南水北调提供了外调水，但在保障经济正常运行的情况下，受水城市相比以往更加注重用水效率。同时，南水北调直接为工业和生活供水，受水区积极调整和转型，使得受水区城市第一产业比重逐年下降（图3），带动了第二、第三产业逐年增加，也使得农业用水量发生骤变；此外，党的十八大以来，经济增速放缓，我国提出了供给侧结构性改革和全面深化改革应对，这也改变了以往粗放式的用水模式。

图2 2010—2017年南水北调受水区与非受水区农业水足迹趋势

同时，可以看出，南水北调提供了外调水，并且农业节水趋势明显，这极大地保障了农业用水安全。中线工程农业用水趋势与南水北调大体相同，农业用水安全也得到了保障，也即生活用水、工业用水和农业用水均释放了地下水开采的压力，进一步保障了用水安全，故假设2得到了直接验证。然而，东线工程在2010—2017年出现的节水效应较不明显，这是由于东线工程沿线受水城市第一产业比重高于8%（数据来源：《中国城市统计年鉴》，由作者整理得到），而中线工程沿线城市第一产业比重仅高于7%，更加依赖于农业发展。甚至2016年以后，如图3所示，东线工程第一产业比重持续下降，而农业用水呈现节水趋势的反转，用水效率亟待加强。而且，南水北调全面通水以来，6年累计调水394亿立方米，其中东线工程仅46亿立方米，中线工程348亿立方米，不难发现东线工程沿线受水城市需水量较大，而南水北调外调水相对不足。

图3 2010—2017年南水北调受水区与非受水区第一产业比重趋势

此外，从南水北调受水区第一产业比重平稳下降趋势可以看出，南水北调受水区域相较于非受水区域从第一产业依赖向第二、第三产业调整的趋势更加明显，表明东线工程和中线工程的经济结构向第二、第三产业调整得到了水资源保障，假设3也得到了部分验证。

4.1.2 可比价格GDP

如图4所示，从主坐标轴的经济总量来看，以2009年为基年计算2010—2017年可比价格平均GDP，2010—2017年，南水北调受水区与非受水区、中线工程与东线工程的GDP均呈现持续递增趋势。其中，南水北调受水城市平均GDP高于非受水城市平均GDP；中线工程受水城市平均GDP高于东线工程受水城市平均GDP。从次坐标的经济增长率来看，2010—2017年，南水北调受水区与非受水区的经济增长率情况相差不大，说明南水北调全面通水对经济发展状况没有产生明显的影响，但是从水安全角度来看，保障了经济发展的基础，促进了健康平稳的可持续发展。这验证了假设3保障经济增长的假设，但更为细致的研究发现，2015年以后，南水北调受水城市经济增长速率要慢于非受水区，这与用水量数据呈现的积极作用形成了对立，需要进一步探究农业用水量与经济增长之间的脱钩关系。

图4 2010—2017年南水北调受水区与非受水区经济发展趋势

4.1.3 Tapio脱钩指数

Tapio脱钩指数测算结果如图5～图8所示。从图5与图6来看，2010—2017年，受水区与非受水区均由弱脱钩向强脱钩发展，整体上表现为农业水足迹与经济发展愈加匹配态势，也说明受水区与非受水区存在共同趋势，符合双重差分模型的经典假设。从图5强脱钩城市数量结果可以发现，2014—2015年，也就是南水北调全面通水前后，受水区强脱钩城市数量增幅明显多于非受水区受水城市数量增幅，但2015年以后非受水区强脱钩城市数量增幅大于受水区城市数量增幅。与农业水足迹结论相一致的是，南水北调全面通水这一事件对受水区农业水足迹脱钩效应具有显著地促进作用，但随着脱钩效应扩散至非受水区，该事件对受水区农业水足迹脱钩效应的影响也逐渐减弱。再从东线工程和中线工程强脱钩城市来看，如图5所示，南水北调全面通水后东线工程强脱钩城市数量大幅增加，而中线工程强脱钩城市数量变化不大，说明了南水北调全面通水对东线工程农业水足迹脱钩效应的影响更为明显。但是，应该值得注意的是，如图7所示，一方面，整体上2017年扩张性负脱钩城市数量激增；另一方面，在南水北调全面通水后，非受水区扩张性负脱钩城市数量也出现小幅增长。为此，我们认为南水北调全面通水对非受水区农业水足迹脱钩效应具有较弱的威胁性，而对受水区城市，尤其是东线工程也具有一定的威胁性。上述结论只从单重差分角度进行分析，还需通过双重差分模型进一步验证。

图5 强脱钩城市数量

图6 弱脱钩城市数量

图7 扩张性连接城市数量

图8 扩张性负脱钩城市数量

4.1.4 其他变量描述性统计

研究中其他变量的描述性统计如表3所示。本研究共有76个城市8年的数据，共计608个样本量，所有样本数据符合统计学基本原则，可以展开进一步的双重差分模型分析。

表3 描述性统计

4.2 双重差分模型实证分析

4.2.1 基准回归结果

将模型（11）进行双重差分估计，检验结果如表4所示。第二列和第三列分别采用普通最小二乘法估计，OLS（2）相对于OLS（1）是加入了控制变量，而未控制时间与地区效应的检验结果，虽不准确，但能对南水北调全面通水这一事件的检验结果加以稳健；第四列到第七列分别采用固定效应模型，FE（1）和FE（2）是时间固定效应模型，即控制了时间虚拟变量，而未控制地区虚拟变量；FE（3）和FE（4）是双固定效应模型，即同时控制了时间虚拟变量和地区虚拟变量。研究结果表明：无论是采用OLS模型、时间固定效应模型还是双固定效应模型，加入控制变量还是不加入，检验结果均稳健地表明南水北调的全面通水对Tapio脱钩指数具有负向作用，也就意味着南水北调全面通水有利于农业水足迹与经济增长脱钩。农业水足迹强度发展速度和农业产业结构发展速度指标都导致Tapio脱钩指数发展为负脱钩；在其他控制变量中，仅有行政区划面积发展速度和城市公共交通营运线路发展速度有利于农业水足迹和经济增长的脱钩；而农业水足迹强度发展速度、农业产业结构发展速度、第二产业结构发展速度、第三产业结构发展速度、年末常住人口发展速度、财政科技支出发展速度均对农业水足迹和经济增长产生负脱钩效应。

表4 双重差分模型估计结果

4.2.2 稳健性检验

为了支撑上述结果的稳健性，须对双重差分模型的平行趋势进行检验，其意义在于检验南水北调受水区与非受水区的Tapio脱钩指数具有共同趋势，并排除其他因素对农业水足迹脱钩效应的影响；此外，还须做安慰剂检验，通过假设南水北调全面通水时间提前以及随机选取南水北调受水城市，来制造“反事实”实验环境，用以验证南水北调全面通水时间、受水区城市（处理组）与非受水区城市（控制组）选取的科学性。

首先，平行趋势检验是将南水北调全面通水的时间趋势效应分别进行动态回归。一方面，2014年以前南水北调全面通水对农业水足迹脱钩不显著，而2014年之后显著，则说明通过平行趋势检验；另一方面，平行趋势图在2014年以前在“0”值浮动，而在2014年之后出现较大变化，则也说明通过平行趋势检验。为避免完全共线性，以2010为基期进行回归，因此平行趋势图只展示2014年前后3年的回归结果，如图9所示。显然，2015年平行趋势向下突变，表明了在南水北调全面通水后一年，产生了显著成效。这符合平行趋势检验的特征，也更稳健地验证了南水北调全面通水对沿线受水城市的农业水足迹脱钩效应具有积极作用。但是2016年开始，南水北调全面通水对农业水足迹的脱钩效应逐渐减弱，甚至在2017年出现反转，产生负脱钩效应。

图9 平行趋势检验

安慰剂检验包括时间安慰剂检验和个体安慰剂检验，是一种“反事实检验”。具体做法是通过假设全面通水时间非2014年，以及假设受水城市不完全是真实的受水城市，为此我们假设南水北调全面通水时间提前一年和提前两年，并且再随机抽取两次受水城市，检验结果见表5。模型中双重差分项系数均不显著，说明上述研究结论通过“反事实检验”，再次强化了检验结果的稳健性，表明南水北调全面通水确实有利于农业水足迹脱钩。

表5 安慰剂检验结果

4.2.3 异质性分析

稳健性检验通过后，表明南水北调全面通水对农业水足迹脱钩效应的双重差分模型可以做进一步研究，对南水北调全面通水的异质性进行分析，包括实证检验东线工程对农业水足迹的脱钩效应，中线工程对农业水足迹的脱钩效应，南水北调对农业淡水足迹的脱钩效应和南水北调对农业灰水足迹的脱钩效应。以东线工程异质性检验模型为例，具体模型形式为：

式中：Eastit表示i城市是否为东线工程，是则取1，否则取0；同理，Middleit表示i城市是否为中线工程，是则取1，否则取0。STNit×Eastit表示东线工程对农业水足迹脱钩的净效应；同理，STNit×Middleit表示中线工程对农业水足迹脱钩的净效应，检验结果如表6中第二列与第三列所示。其中，南水北调与东线工程虚拟变量的交互项系数显著为负，与中线工程虚拟变量的交互项系数显著为正，表明东线工程全面通水有利于农业水足迹与经济增长产生显著的脱钩效应，中线工程全面通水对农业水足迹与经济增长产生显著的负脱钩效应。

表6 异质性检验结果

南水北调全面通水对不同农业水足迹的异质性检验是将农业淡水足迹与经济增长的脱钩指数或农业灰水足迹与经济增长的脱钩指数来替换现有的农业总水足迹与经济增长的脱钩指数，检验结果也如表6所示。南水北调全面通水对农业淡水足迹具有显著的脱钩效应，而对农业灰水足迹未产生显著影响。虽然农业灰水足迹测算存在不足，但该部分检验得到南水北调全面通水对农业灰水足迹脱钩效应无影响的结论尚且能弥补这一不足。而且，由于农业灰水足迹占总水足迹比重很小，南水北调全面通水对农业淡水足迹脱钩效应的结论也从更换因变量的稳健性检验角度反映出对农业总水足迹的脱钩效应，这进一步强化了南水北调全面通水促进农业水足迹脱钩的研究结论。

4.2.4 进一步讨论

通过理论分析和实证研究，我们发现2014年南水北调全面通水对农业水足迹的脱钩效应具有显著地促进作用，但这种现象仅在2015年发生，也就是仅仅只在南水北调全面通水的第一年产生显著变化。较为合理的解释：首先，南水北调全面通水只带来水资源增量，而在尚未全面通水之前，我国已经出台《国家农业节水纲要（2012—2020）》等一系列政策措施，用于南水北调带来水资源增量前的水资源存量管理；其次，南水北调受水区域城市产业于2014年前后积极求变，主动适应扩大水资源增量后的生产方式，在全面通水后经济结构逐渐开始发生质变；最后，在2016年以后，南水北调受水区域整体调整后，逐渐对农业节水等一系列节水管理措施开始模糊，进行粗放式用水，导致用水效率下降，并与经济增长发生了负脱钩效应。

进一步地，由异质性检验结果可以看出，东线工程全面通水与南水北调整体全面通水具有同样的显著脱钩效果，而中线工程却呈现负脱钩效应。我们初步判断，2016年以后南水北调负脱钩效应是由东线工程受水城市造成的。为了验证这一假设，先分解Tapio脱钩指数，可以看出，Tapio脱钩指数是由农业水足迹增长量除以经济增长量构成的。那么，由图2可见，南水北调受水城市与东线工程受水城市农业用水量在2016年以后同时发生明显弯折，而中线工程则保持不变，则可以直接说明这一弯折是由东线工程造成的；再由图4可以看出，东线工程受水城市经济增长量与南水北调趋势基本一致，与非受水区相比下降较快。结合图2和图4可以得出以下结论：2016年以后，南水北调受水城市农业水足迹负脱钩效应是东线工程受水城市农业水足迹负脱钩效应造成的。造成东线工程受水城市农业水足迹负脱钩效应的主要原因：一是东线工程全面通水的供水量远远小于中线工程，无法完全满足东线工程受水区生活用水和工业用水，威胁到了农业用水安全；二是其农业用水量居高不下，即使全面通水带来了水资源增量，也无法完全满足依赖于粗放式的生产和生活需要，这会带来更多的水资源浪费。

此外，与普遍认知不同的是，中线工程比东线工程更加有效果，而检验结果缺得到中线工程受水城市具有农业水足迹负脱钩效应，其原因在于：一是只对南水北调全面通水前后的现状指标进行对比，显然是忽略了南水北调通水前的初始值，也就是与非受水城市的比较，而在本文中运用双重差分模型较好地弥补了这一劣势；二是从图2和图4综合来看，南水北调全面通水的第一年，Tapio脱钩指数相较于非受水区，确实达不到东线工程的效果；三是从图2可以看出，中线工程受水城市用水量低于平均水平，而实际上供水量较大，形成了供过于求的水资源浪费。但是，2015年以后，尤其是2016年开始，农业水足迹大幅下降后趋于平稳，第一产业比重快速下降，并且经济增长率也提高，这也说明了南水北调全面通水后的脱钩反转是东线工程造成的，而不是中线工程造成的。

因此，南水北调全面通水后第一年带来了农业水足迹的脱钩效应，但是无法可持续，是因为之后还带来了反转的负脱钩效应，其主要问题在于南水北调东线工程，原因是东线工程供水不足。中线工程全面通水后第一年出现了负脱钩效应，而后几年抵消了一部分东线工程的负脱钩效应，原因是中线工程供水充足，农业节水管理不善导致。

5 结论与建议

南水北调的全面通水，为北京、天津、河北、河南、山东等省市补充了重要的水资源，对农业水资源的合理利用具有重要意义。南水北调全面通水将沿线76个城市划分为受水区和非受水区，形成了南水北调政策评价的准自然实验环境。通过水足迹、Tapio脱钩指数和双重差分模型，实证得到以下研究结论：（1）通过“自下而上”农业淡水足迹与农业灰水足迹测算农业水足迹，整体而言农业水足迹趋势平稳，2015—2016年出现农业节水现象，保障了农业用水安全；东线工程受水城市农业水足迹高于中线工程。2010—2017年南水北调受水区域与非受水区的经济增长率情况相差不大，说明南水北调全面通水对经济发展状况没有产生明显的影响，但是从水安全角度来看，保障了经济发展的基础，促进了健康平稳的可持续发展。（2）Tapio脱钩指数结果表明2014—2015年南水北调受水区的强脱钩城市数量增多，而2017年扩张性负脱钩城市数量激增，其中东线工程受水区扩张性负脱钩城市数量增长尤为突出。运用双重差分模型评估发现，南水北调全面通水有利于农业水足迹向强脱钩发展，具有显著的脱钩效应。农业水足迹强度发展速度、农业产业结构发展速度、第二产业结构发展速度、第三产业结构、年末常住人口发展速度、财政科技支出发展速度均产生负脱钩效应。经过稳健性检验、安慰剂检验，结果依然显著。（3）双重差分模型的异质性检验结果表明东线工程有利于农业水足迹脱钩，而中线工程造成农业水足迹负脱钩；南水北调全面通水有利于农业淡水足迹脱钩，而对农业灰水足迹脱钩效应的影响不显著。

基于上述研究结论，本文提出如下对策建议：（1）出台新一轮《国家农业节水纲要》，继续以提高农业综合生产能力为目标和以水资源高效利用为核心，严格水资源管理，转变农业用水方式，完善农业节水机制，着力加强农业节水的综合措施，以水资源的可持续利用保障农业和经济社会的可持续发展。（2）南水北调东、中线工程以及未来的西线工程都是跨行政区域的调水工程，不同省级、市级甚至县级行政单位都要做好协同调水、节水，与经济社会、水环境和水安全等相适应的评价，需要多方协同调研和提出解决方案。（3）要进一步扩大南水北调东线工程的供水范围和供水总量，以此强化东线工程受水城市水资源利用与经济社会的脱钩效应，助力东线工程受水城市的用水模式转变和产业结构转型。（4）要高度重视南水北调中线工程的农业节水管理、监督和评价，严格执行《关于加快推进高效节水灌溉发展的实施意见》和《推进农业水价综合改革的意见》等一系列节水措施，及时根据用水量、用水效率和脱钩指数等评价结果指导供水。（5）人口效应方面，要提高人民素质，尤其是在加强节水教育和绿色宣传方面有较大的政策空间；产业结构方面，要合理调节三次产业结构，优化资源配置。