农转非水资源论文

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1水资源“农转非”的驱动因素分析

水资源“农转非”是指水资源利用方向的变更，主要表现为由农业和农村用水向工业和城镇用水转移，即由农业灌溉用水向非农用水（包括居民生活用水、工业用水、商业用水、生态用水和休闲娱乐用水等）的转换。目前很大一部分过去以灌溉、防洪为主的水库逐步转变为城市工业、商业、生活或城市景观用水的水源。如山东潍坊峡山水库从1989年开始逐渐成为潍坊市居民生活用水和潍坊发电厂、巨龙化纤、潍坊市热电厂、亚星造纸等企业的主要水源；山东位山灌区（引黄灌区）每年为聊城电厂（工业）、环城湖（城市景观）供水4500×104m3，2006年向白洋淀调水3×108m3（生态用水）；山东莱芜雪野水库向莱芜热电厂和莱芜钢铁公司年供水量达到5000×104m3。水资源“农转非”既包括同一流域水资源利用方向的有偿转让，如2004年黄河流域宁夏自治区从国家分配的40×108m3用水指标中调剂出8×108m3作为工业发展后备水源，内蒙古用1.3×108m3农用水转向工业用水换取6.5×108元的农业节水设施投资；也包括跨行政区域间利用方式的转换，2000年浙江省义乌市一次性出资2×108元，向东阳市买断了每年5000×104m3水资源的永久使用权，实现了跨区域农用水（东阳市每年转移的5000×104m3主要用于灌溉）向非农用水的转换（义乌市主要用于工业和居民生活）。在一定时间维度上，水资源“农转非”受区域社会、经济、水资源空间分布差异和政策因素的影响。自2002年以来，研究学者从不同视角揭示了水资源“农转非”的条件、方式及其影响。我国水资源“农转非”问题日趋严重，预计到2050年农用水将降低到50%左右，为兼顾非农用水需求增长和保障农用水稳定，应采取节水行为补偿、差别性定价和节水设施投资等方式，实现农用水有偿转让[5]。随着研究的深入，越来越多的学者关注到影响水资源“农转非”的主要因素及其负效应，水资源管理部门（水资源转让收益的实际拥有者）为实现经济利益的最大化，可能诱发水资源过度“农转非”，导致农用水供给不足，影响粮食安全，侵占生态用水等问题，提出应建立相应的补偿和监管机制[4,6-10]。从现有研究成果看，研究学者从广义范围分析了驱动水资源“农转非”的一些共性影响因素及其作用机理，但是对不同时空尺度下相同驱动因素对水资源“农转非”作用力大小的比较研究尚需进一步深化。

1.1经济发展水平及产业结构变化

水资源“农转非”是工业化和城镇化进程中的一种必然现象。随着经济社会发展，我国人均GDP从1952年的119元增长到2010年的29992元，用水总量也从1949年的1031×108m3增长到2010年的6022×108m3，年均增长9.5%左右。从绝对值来看，农业、工业和生活用水均有不同程度增长，非农用水需求的不断增长推动了水资源“农转非”的速度和规模。从水资源利用与经济发展的关系来看，在不同发展阶段，水资源利用的矛盾不同，产业结构变化对水资源“农转非”的作用程度也不同。从我国产业结构变化看，一二三产业的比例关系从1952年的50.5%、20.9%和28.6%转变为2010年的10.1%、46.8%和43.1%，相应地农业、工业和生活用水结构也从1949年的97.1%、2.3%和0.6%调整为61.3%、24%和12.7%，反映了水资源利用方向逐渐由农业向工业和生活用水转移的趋势。水资源“农转非”解决了工业用水短缺的难题，我国水权交易实践也反映了工业化、城镇化进程中水资源“农转非”适应和满足了非农用水的需求。另外，区域经济发展水平和产业结构差异显著，非农用水需求强度和增长速度表现出很大差异。2011年东部、中部和西部地区的GDP之比是60.7:20:19.2，地方财政收入之比是63.2:16.2:20.6，东部地区以二三产业为主，二三产业产值占全国比重均超过60%，中西部地区第一产业产值占全国的51.1%，致使东部地区非农用水需求增长较快，水资源“农转非”的需求较高，转移态势明显。

1.2人口规模及城镇化发展

人口自然增长和机械增长从不同方面作用于水资源“农转非”。一方面，人口自然增长必然增加生活用水需求，按照2010年人均用水量标准，每增加1人将增加450.2m3的用水需求。1949年以来随着我国人口增长，增加用水359.8×108m3，占用水量增加额的7.2%；另一方面，随着城镇化进程的加快，城镇人口增长使生活用水日趋紧张，迫使农用水向城镇居民生活用水转移。我国人口结构（城镇人口与乡村人口的比重）从1949年的1:9变为2010年的5:5，人口城乡迁移为城镇生活用水的增加带来了巨大的压力。另外，人们生活水平的提高，对水资源需求强度增加，人均用水量从2000年的435.4m3增长到2010年的450.2m3，人均增加14.8m3/人。由于区域间经济发展水平的差异，我国人口跨区域流动整体表现为中小城市向大型城市流动、中西部地区向东部地区流动的现象，这加剧了区域间用水结构紧张问题，表现在东部缺水地区人口规模增速较快。对比2000年和2010年人口普查数据，东部地区和北京、上海、天津三个直辖市人口增长较快，而中西部水量较为丰富地区的人口出现负增长。同样，东西部地区城镇化发展水平差距明显，致使区域间水资源供给非均衡态势加剧，区域间水资源“农转非”的需求强度差距明显。数据显示，2003年东、中、西和东北部地区的城镇化水平分别为58%、36%、33%和54%，东部和东北部地区高于全国平均水平（41%），中西部地区低于全国平均水平；2010年四大地区的城镇化水平分别为63%、45%、41%和57%，尽管中西部地区城镇化水平增速高于东部和东北部地区，但城镇化水平仍然低于全国平均水平（50%）。

1.3水资源短缺程度

区域水资源短缺程度影响着本地水资源的可利用量。水资源短缺对农业、工业和生活用水的绝对增长均有抑制作用，按照水资源利用的优先次序，短缺严重情况下首先要满足生活用水需要，同时为满足工农业用水需求增长，导致本地水资源的过度开发，挤占生态环境用水，降低了水资源再生能力，这又加剧了水资源短缺态势，从而陷入短缺—过度利用—更短缺的恶性循环。因此，在区域水资源供给能力相对稳定的条件下，为满足非农用水需求（尤其是生活用水），农用水可以作为补充来源。受自然地理环境的影响，我国自然降水量区域间差异明显，年际间补给能力的不同致使区域短缺态势差异显著，这不仅影响着工业、农业和生活用水的绝对量，而且对水资源“农转非”产生不同的作用效应。

1.4生态环境改善

水资源过度“农转非”可能危害局部地区（转出区）居民用水质量、生态环境、未来供水能力等，损害第三方利益[12-13]。在美国亚利桑那州和卡罗拉多州，水资源“农转非”已经影响到当地农村经济发展机会和第三方利益[12-13]。水资源“农转非”损害了转出区的水质，导致水土流失、生态破坏，给岸边居民、支流以及流域生物带来不利影响[11]。受自然降水、经济发展水平和结构、人口规模等因素影响，不同区域水资源开发利用程度和短缺特征差异显著，在相对封闭的流域中，本地水资源过度利用导致水资源再生能力降低，在缺乏外调水支撑条件下，基于生态环境保护压力，环境管制政策要求预留生态用水量，这必然限制工农业用水量增长。我国自2003年开始要求各地预留生态用水，尤其是缺水严重的北京、天津、山西等地区，生态用水量增加显著，限制了工农业用水和生活用水的绝对增长，因此，为满足非农用水增长需要，挤占部分农用水是必然趋势。同时由于各地生态环境问题的诱因差异较大，如西部新疆、青海、西藏等地区属于黄河、长江等河流的重要水源地，随着生态保护压力增大，将会减少可利用水资源量。因此，随着各地生态用水量的递增，在供水能力有限约束下，满足非农用水需求，会加大水资源“农转非”的态势。

1.5水资源利用比较收益变化

对整个社会而言，水资源“农转非”有利于水资源优化配置，水资源利用比较收益变化是推动水资源“农转非”的主要根源。数据显示，2003年我国每方水工业和农业产值分别是46.7元和5.1元，二者之比约为9:1；到2010年达到111.1元和11.0元，尽管每方水农业产值增加了一倍多，但二者比值扩大为10:1，说明工农用水收益增长率差距逐渐扩大。工农业用水比较收益区域间差异明显，2003年差距最大的新疆达到76:1，最低的重庆仅为1.8:1；到2010年新疆达到87:1，重庆为2.3:1；二者间的比例也呈现出逐步扩大趋势，这说明区域间农用水和非农用水边际收益变化是推动水资源“农转非”的重要动力。

1.6灌溉农业发展水平

一般而言，水资源“农转非”会减少农业用水量，在缺乏相关农业节水投入的情况下，会降低农田灌溉规模和灌溉次数，诱导农户减少水稻、小麦等耗水量高的作物种植面积，降低粮食单位产出率，从而影响粮食安全，尤其是在半干旱地区，水资源“农转非”会从要素供给和资源利用上对农村发展产生诸多影响。美国西部地区的水资源“农转非”迫使农户放弃种植耗水高的高效益作物，农业种植规模和生产能力下降[18]。在印度，水资源“农转非”剥夺了农户种植粮食作物和饮用水的满足能力及福利水平。河北承德转轴沟村自1997年以来的水资源“农转非”，使农户种植模式由以前的细粮、粗粮和蔬菜作物的“轮耕套作”转变为只有粗粮作物的“单一种植”，导致土地利用效率降低，当地农户丧失了农产品自给自足能力。因此，研究学者提出水资源“农转非”的基本原则是“只转让余水，不影响农业灌溉”。在不同时期内，政府为保障粮食安全，会加大灌溉农业投资，从而增加农用水量。由于各地气候干旱程度、土地利用方向改变及经济条件的差异，耕地有效灌溉率及其增长速度差异较大，截止到2010年，全国有16个省市的有效灌溉率达到50%以上，其中北京、上海、新疆和江苏4省市的有效灌溉率达到80%以上；天津、河北等5省市达到70%以上，安徽、山东等6省达到60%以上，其他15省市均低于50%，其中北京最高，达到91.25%，贵州最低，仅为25.23%。因此，受制于不同地区农田灌溉规模差异的影响，对水资源“农转非”的作用力不同。

1.7农业节水技术应用水平

为达到稳定粮食生产和用水效益最大化双重目标，要扩大水资源“农转非”，必须要有可转移的“节余水量”。从我国农业节水技术采用水平看，灌溉水利用系数全国平均为0.43左右，远低于发达国家的0.7~0.8，说明还有很大的节水空间。同时，受制于区域间经济条件的差异，节灌率差距明显。尽管近10a来各地区节灌率都有不同程度的提高，但总体水平仍然较低，到2010年仅有北京、上海等5个省（市）节灌率较高，达到50%以上，河北、江苏、福建3省达到1/3以上，其他地区均低于1/3，这预示着不同地区水资源“农转非”的空间尺度差异较大，节灌率高的地区在不影响农业生产的前提下可获得更多非农业用水量，对水资源“农转非”的刚性约束小；相反，节水农业发展水平较低的地区，可获得的非农业用水量小，约束力就大。

2我国水资源“农转非”驱动因素的时空尺度分析

2.1水资源“农转非”的计量模型构建与变量选择

基于现有研究成果，综合考虑数据资料的可得性、时空一致性、与水资源“农转非”的相关性以及能否定量化等方面，在选择水资源“农转非”驱动因素时，主要考虑经济发展（规模和结构）、人口因素（规模和结构）、生态环境改善、水资源利用比较收益、灌溉农业发展水平、农业节水技术应用水平和水资源禀赋7个方面9个因素（表1），分析这些因素对不同时点和不同地区水资源“农转非”的影响。借鉴国内外分析水资源“农转非”的基本方法，本文在分析水资源“农转非”驱动因素的时空尺度效应中采用多元线性回归模型。模型形式及相关变量如下：Yi=β+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+β9X9+εi（1）式中：Yi为不同年份或不同地区水资源“农转非”程度（Yi=当年非农用水占比-基期非农用水占比）；X1为产业结构变化；X2为当年GDP；X3为当年人口数；X4为城镇化发展；X5为生态环境改善；X6为水资源利用比较收益；X7为有效灌溉率；X8为农业节灌率；X9为人均水资源量；β,β1,,β9为系数；εi为随机项。

2.2研究方法说明及数据来源

已有关于资源利用时空尺度效应研究普遍采用最小二乘法（OLS）的多元线性回归模型，采用该方法的前提是解释变量必须相互独立，但是现实研究中所选取的变量大多会存在不同程度的多重共线性。为消除回归方程的多重共线性，保证回归模型有较好的应用效果，本研究采用岭回归方法。岭回归分析是一种专用于共线性数据分析的有偏估计方法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数的更符合实际、更可靠的回归方法。虽然岭回归所得残差平方和比最小二乘回归要大，但对病态数据的耐受性远强于最小二乘法。本研究所采用数据为2000—2010年包括我国31个省（市、区）的面板数据（未包括港澳台）。其中，水资源“农转非”程度、产业结构变化、城镇化发展和水资源利用比较 收益变化的数据根据《中国统计年鉴》（2001—2011年）相关数据计算求得；GDP、人口数、生态环境改善（以生态用水量占总用水量的比重替代）和人均水资源量数据均源自《中国统计年鉴》（2004—2011年）；有效灌溉率和节灌率的数据均来自《中国农业统计年鉴》（2004—2011年）。

2.3回归结果分析

2.3.1多重共线性检验为诊断回归模型多重共线性问题，在SAS软件的线性回归程序中，一般通过容忍度（Tolerance，TOL）和方差膨胀因子（VarianceInflationFactor，VIF）统计指标来检验。多重共线性的一般判断基准是：当容忍度小于0.20时存在多重共线性，容忍度小于0.10时存在高度多重共线性；或者当方差膨胀因子大于10时，说明存在多重共线性。本文主要采用容忍度指标对回归方程中的解释变量进行多重共线性检验，检验结果见表2和表3。从表2和表3的检验结果来看，解释变量之间存在不同程度的多重共线性问题。为了提高回归分析的准确性，本研究采用岭回归方法对模型进行估计。

2.3.2岭回归结果如何确定岭参数k值是岭回归分析的关键。实际应用中，确定k值的方法有：①岭迹法，即对每个自变量绘制不同岭参数k下的岭回归估计值的变化趋势图，一般选择岭参数k使得每个自变量的岭迹趋于稳定，残差平方和增长不大；②方差膨胀因子法，选择k使得岭回归估计的VIF<10；③选择k满足以下条件，给定一个大于1的c值，岭回归残差平方和SSE(k)<cSSE。本文综合运用岭迹法和方差膨胀因子法确定k值。

2.3.3实证结果分析时点模型的F值检验结果来看，2003—2006和2010年的模型在P<0.1的水平下显著，其他年份在P<0.05的水平下显著，说明模型拟合效果较好；从缺水程度不同的区域模型F值检验结果看，各地区均在P<0.0001的水平下显著，严重缺水地区、轻度缺水、不缺水地区和极度缺水地区的拟合系数接近于1，中度缺水地区和全国的拟合系数接近于0.8，说明模型的拟合效果很好。检验结果表明回归方程有效，该模型具有统计学意义。

（1）水资源“农转非”驱动因素的时间尺度效应分析，从模型回归系数来看，2003—2010年，产业结构变化、城镇化发展是水资源“农转非”的主要推动因素，与理论预期相符。其中，产业结构变化是近年来推动水资源“农转非”最关键的因素，影响程度呈递增态势，从2003年的24.9%递增到2009年的46.7%，增长了21.8%，说明伴随着产业结构变化，非农用水需求快速增长是水资源“农转非”的主要拉动力。从时间点上，2008和2009年产业结构变化对水资源“农转非”的影响最大，作用程度分别达到43.2%和46.7%。城镇化发展对水资源“农转非”的影响呈现出先增后减的态势，维持在20%左右，自2003年的22.9%递增到2006年的26.1%，2007年开始递减，2010年为17.8%。随着时间推移，生态环境用水增加对水资源“农转非”的正向效应呈波动递增势，与理论预期相符。随着我国经济社会发展和气候变化的影响，大部分区域或流域水资源过度利用现象严重，水资源开发利用率超过国际标准40%的警戒线，致使生态环境破坏严重。为此，我国从2003年开始，为保护生态环境逐渐增加生态用水，用于保育和维护生态平衡，在水资源供给规模有限的情况下，迫使农用水向非农业领域转移的态势也越来越明显。尽管有效灌溉率变动的影响与理论预期相反，但是2010年和2003年相比，有效灌溉率变动对水资源“农转非”的影响显著降低，其正向影响程度从21.8%下降到14.5%。可能原因是近几年国家加大农田水利建设投资力度，灌溉水利用率的提高降低了农用水量。但从总体趋势来看，随着时间推移，稳定农业生产（尤其是粮食生产）的压力，保持农田灌溉规模稳定，将会对水资源“农转非”形成刚性约束，从而会进一步加剧水资源“农转非”的难度。同时，受农村经济增长及农村劳动力流动的影响，单纯农业经营收入所占比重逐渐降低，非农务工收入所占比重逐渐增加，农民对农业经营收入变化的敏感性逐渐降低，降低了农田灌溉需求，从而对水资源“农转非”的敏感度降低。2003—2010年，农业节灌率变动对水资源“农转非”的影响呈现波动递增态势，从2003年的3.4%增长到2009年的12.5%，2010年回落到6.6%，与理论预期相符，但从总体水平看，影响程度仍然偏低。这表明近年来我国加大农田节水技术改造，实行严格的农用水定额管理制度，对降低灌溉用水的功效逐渐凸显；同时也反映出我国农业节水技术采用水平区域差异较大，并且主要采用工程节水技术，节水效应不显著，转移到非农领域的水资源，很大程度上并非农业“节余”的用水。同时由于缺乏农业节水技术采用的利益补偿机制，农户缺乏主动节水激励，节水效果不明显。水资源利用比较收益变化是约束水资源“农转非”的关键因素，与理论预期相反，影响程度年际间波动变化。可能原因：一是我国非农产业增长速度明显高于农业增长速度，非农业产值年均增长速度是农业的1.4倍；二是随着农业产业结构变化，农业科技水平和农产品价格的提升，单方水农业产值的增幅较大，并且随着水资源短缺态势加剧，农用水需求弹性将降低，刚性约束效应增大；第三，说明目前水资源“农转非”主要采取行政平调模式，水资源“农转非”市场调控机制尚未健全[8]，地方政府或水管部门受经济增长诱因驱动，主要依靠行政手段强制性无偿或低价转移，并未建立利益引导和转移补贴的市场调节机制，致使其经济利益诱导效应降低。2003—2010年，国民经济总量（GDP）和总人口的影响变化不大，并且呈负相关关系，与理论预期相反。一方面原因是我国经济的结构性增长趋势明显，尤其是第三产业所占比例增加较快，对水资源“农转非”的影响被经济结构调整的效应稀释；二是总人口自然增长率较小，人口特征主要呈现出结构性变化，人口非农化趋势明显，人口增长及其变化的影响被城镇化发展的效应吸收。人均水资源量是度量区域水资源短缺程度的主要指标，也是制约水资源“农转非”的关键因素之一。2003—2010年，31个省（市、区）水资源禀赋的年际间差异对水资源“农转非”的影响呈现递增态势，与预期假设相符。从时点上看，我国多数年份处于中度缺水状态，其约束程度从2003年的6.3%递增到2010年的13.7%，反映了随着气候变暖、经济社会发展和生态环境恶化的影响，水资源短缺程度加剧，水资源绝对供给量的增长空间越来越小，为保障农用水安全，水资源“农转非”的难度越来越大。

（2）水资源“农转非”驱动因素的空间尺度效应分析根据图2，从模型回归系数来看，2003—2010年，全国范围内及缺水程度不同的地区，产业结构变化、城镇化发展、水资源利用比较收益变化是影响水资源“农转非”的最主要因素。不同地区影响水资源“农转非”的因素差异较大，如在极度缺水地区，产业结构变化、城镇化发展、生态环境改善、节灌率变动和人均水资源量的影响最大。从全国范围看，产业结构变化是最关键因素，影响程度达到32%；其次是城镇化发展，达到20.5%；水资源利用比较收益变化是主要制约因素，负向影响达到18.7%。在严重缺水地区，水资源利用比较收益变化是唯一制约因素，产业结构变化、人口规模、生态环境改善、有效灌溉率和节灌率变动具有较显著的正向影响。2003—2010年，在极度缺水的北京、天津、上海、山东、河南等8省（市、区），产业结构变化、城镇化发展、生态环境改善、节灌率变动和人均水资源量是推动水资源“农转非”的主要因素，具有显著的正向影响。其中，节灌率变动的影响最显著，达到39.1%，其次是人均水资源量的影响达到27.4%，产业结构变化、生态环境改善和城镇化发展的正向影响分别达到27.2%、19.6%和17.5%，人口规模的正向影响较小。该地区包括我国三个人口密集的直辖市和山东、河南、河北三个农业大省，经济基础和城镇化水平较高，其中河南、河北和山东是我国冬小麦主产区，2012年小麦播种面积和产量分别占全国的46.6%和55.4%。农业节灌率的提升和农用水定额管理制度对降低农用水消耗效果显著；该地区近10a来城镇化发展速度较快，拉动了居民生活用水和非农产业用水需求；同时反映出该地区本地水资源开发利用率较高，水环境问题突出，为改善生态环境，生态用水逐年增加，促进了水资源“农转非”。人均水资源量具有显著正向影响，说明该地区随着人口的结构性增长和城镇化发展，新增供水主要用于满足居民生活用水，相比较基期水资源“农转非”程度较大。GDP和水资源利用比较收益变化具有负向影响，与预期假设相反，但是影响程度较小。可能原因：一是该地区涵盖我国东部经济发达的三个直辖市，水资源结构性短缺矛盾突出，节水型非农产业的发展降低了水资源消耗；二是该地区的区位优势明显，人口结构性增长态势明显，城镇居民生活用水增加显著；三是尽管该地区农业产值所占比重降低，但是农用水产出率增速较快，水资源利用方式变化并不完全受用水比较收益驱动。有效灌溉率变动具有负向效应，与预期假设相符，说明该地区水资源的结构性短缺矛盾，将进一步加大有效灌溉规模增长的难度。2003—2010年，在严重缺水的辽宁、江苏、陕西、甘肃4省，产业结构变化、GDP、人口规模、生态环境改善、节灌率变动及人均水资源量均具有显著正向影响，各影响因素的作用程度差别不大，分别为15.5%、8.5%、22.4%、18.5%、18%和8.5%，与理论预期相符。其中，人口规模、生态环境改善、节灌率变动和产业结构变化是关键因素。水资源利用比较收益变化具有显著负向影响，作用程度为33.6%，与预期假设相反。有效灌溉率变动具有17.2%的正向影响，与预期假设相反。与其他地区相比，促进该地区水资源“农转非”主要因素的效应差异不大，水资源利用比较收益变化是唯一约束因素，而且作用程度较为明显，一方面反映了该地区农用水效率的提升，也表明水资源利用方式变化主要受地方政府政策的影响，水资源配置的市场机制尚未发挥应有的功能。在中度缺水的内蒙古、吉林、浙江、湖北、广东等8省（市、区），2003—2010年，产业结构变化是该地区水资源“农转非”的关键促进因素，具有显著正向影响，与预期假设相符，作用程度达到56.3%，说明近10a该地区非农产业的快速发展，尤其是工业化水平的提高对水资源需求缺口较大，水资源利用方式变化明显；城镇化发展、GDP、人口规模、生态环境改善具有正向影响，但影响程度不显著。水资源利用比较收益变化、节灌率变动与人均水资源量具有负向影响，其中水资源利用比较收益变化的影响较显著，达到15.7%。有效灌溉率变动具有24.9%的正向影响，与预期假设相反，说明该地区农田灌溉基础设施薄弱，水资源短缺态势促进了该地区的农田水利设施投资规模，降低了农业灌溉用水的损耗。与其他地区相比，该地区涵盖我国华北、东北、华南、西南、华东等地区，各地缺水特征、产业结构、人口结构差异较大，各影响因素的作用程度和方向差异较大。2003—2010年，在轻度缺水地区的湖南、四川、贵州3省，产业结构变化、GDP、城镇化发展、生态环境改善和有效灌溉率变动是主要的推动因素，作用程度分别是20.9%、10.8%、32.5%、12.8%和30.4%，其中产业结构变化、城镇化发展和有效灌溉率变动的作用显著。人口规模、节灌率是关键制约因素，影响程度分别达到34.2%和24.4%，与预期假设相反。该地区3个省位于我国西南地区，反映了该地区非农产业、城镇化发展对用水需求增长效应显著，同时农田水利设施建设，降低了输水设施损耗量，弥补了非农用水需求缺口。与其他地区相比，节灌率对水资源“农转非”的负向影响最大，说明该地区农业节水技术普及率低是农用水居高不下的关键因素。相比其他地区，该地区城镇化发展的影响最大，城镇居民生活用水增幅较大。2003—2010年，四川、贵州省的人均用水量增幅达到17.5%和16%，远高于全国同期9%的增长水平，致使人口规模的约束效应显著。2003—2010年，在水资源相对丰沛的福建、新疆等地区，GDP、城镇化发展和节灌率变动是关键推动因素，与理论预期相符。其中GDP的影响最为显著，达到38.7%；其次是城镇化发展，达到12.3%；节灌率变动的正向影响为5.1%。有效灌溉率变动具有7.1%的正向影响，与预期假设相反。产业结构变化、人口规模、生态环境改善、水资源利用比较收益变化和人均水资源量是抑制性因素，其中水资源利用比较收益变化最显著，达到25.5%，其他因素的作用不显著。该地区8省（区）多属于西北、西南欠发达地区，主要目标是追求经济快速增长，因此伴随着工农业和城镇化发展，拉动了非农用水需求快速增长。与其他地区相比，产业结构变化对水资源“农转非”具有负向影响，与预期相反，表明该地区非农产业发展速度落后于其他地区，高耗水产业所占比重大。有效灌溉率和节灌率变动的正向效应表明农田水利设施建设和农业节水技术推广对降低农用水量的作用逐渐提高。水资源利用比较收益变化是主要约束因素，反映了西部大开发战略的实施改善了该地区农业生产条件，农业发展速度较快，同时也说明水资源转换的利益补偿机制效应尚未发挥。

3结论与讨论

从时空维度上看，水资源“农转非”是经济社会、自然环境和制度政策等多种因素共同作用的结果。由于水资源利用方式的多样性和非完全可耗竭性，水资源利用方式变化年际间并不均衡，也非完全按照一维方向变动，其用途转换有长期的，也有短期的。本文利用2003—2010年省级面板数据，运用岭回归对各驱动因素的作用程度进行了分析。结果表明，相同因素在不同时空尺度上的作用程度和方向并不完全一致。

（1）各影响因素本身及其作用程度随研究尺度发生不同程度的变化。

（2）从时间尺度看：产业结构变化、城镇化发展和水资源利用比较收益变化一直是影响我国水资源“农转非”的主要因素，但是随着时间推移，各影响因素的推动作用表现出较大差异。

（3）从空间尺度看：全国范围内，产业结构变化、城镇化发展具有显著正向影响；水资源利用比较收益变化和人均水资源量是主要约束因素。产业结构变化、城镇化发展、生态环境改善、节灌率变动人均水资源量对极度缺水地区的正向影响显著；GDP和水资源利用比较收益变化的负向影响较大。在严重缺水地区，水资源利用比较收益变化是唯一的约束因素，负向影响达33.6%；其他因素均具有正向影响，除城镇化发展影响较小外，其他因素的作用程度差别不大。产业结构变化在中度缺水地区的作用力最大，城镇化发展和有效灌溉率变动也具有较显著的促进作用，水资源利用比较收益变化是主要约束因素；在轻度缺水地区，主要受到产业结构变化、城镇化发展和有效灌溉率变动的推动，水资源利用比较收益变化和节灌率变动的约束作用明显；影响水资源丰沛地区的主要因素是GDP和城镇化发展，水资源利用比较收益变化的约束效应明显。结果表明，各影响因素对不同区域水资源“农转非”的推动方向也不完全相同。

（4）由分析结果可知，大部分因素的作用方向与理论预期相一致，但也有部分因素的作用方向与理论预期相反，或者同一因素在不同尺度上作用方向并不一致。这主要是由于数据的时间序列过短，从而直接影响了结果的准确性。同时制度和政策因素是驱动水资源“农转非”的重要因素之一，如水价和水资源管理制度一直以来是影响我国水资源利用方式的重要因素，但由于制度政策因素的作用需较长时间才能得以体现，故没有考虑引入。这是本文在以后研究中有待完善之处。

作者：周玉玺 葛颜祥 周霞 单位：山东农业大学 经济管理学院 三农问题研究中心