跨流域调水背景下粮食区域贸易对粮食种植结构的影响——基于“实体水-虚拟水”流动视角

金珏雯，穆月英，杨 鑫

（1.中国农业大学经济管理学院，北京 100083； 2.中国社会科学院农村发展研究所，北京 100732）

中国粮食安全在取得巨大成就的同时，结构性问题突出［1-2］。2020年，中国粮食生产实现历史性的“十七连丰”，全国粮食总产量13 390亿斤（1斤等于500 g），较2019年增长0.9%，连续6年保持在1.3万亿斤以上，完全有能力保障粮食和重要农产品供给，中国人的饭碗牢牢端在自己手中。然而，中国粮食安全面临供求结构失衡的重大挑战，主要表现为区域结构失衡和品种结构失衡。一方面，粮食生产持续向粮食主产区集中，粮食主销区粮食供求缺口大，粮食区域贸易量不断加大，进一步增加了市场调控压力［3］。粮食主产区粮食产量占全国产量比重由2004年的72.7%上升至2020年的78.6%，而同期粮食主销区、产销平衡区的产量占比却分别从20.0%、7.4%下降至17.1%、4.3%。另一方面，伴随居民食物消费结构的转型升级，粮食品种结构供给与需求匹配错位问题突出。作为口粮的水稻和小麦的国内产出始终维持在较高水平，但国内消费增长乏力；玉米政策性去库存结束，玉米市场出现供应缺口；大豆进口量持续快速增长，严重依赖国际市场［4-6］。因此，聚焦于与粮食安全直接相关的粮食种植结构调整问题具有重要的现实意义。

与此同时，以总量少、空间分布不均为特征的水资源短缺问题日益加重，成为粮食安全的关键制约因素。一方面，中国人均水资源占有量少，约为世界人均水平的1/4，被联合国列为贫水国。另一方面，经济发展和居民收入提高使得工业用水和生活用水不断增加，农业用水空间不断被挤占，农业用水比例从2004年的65%下降至2020年的62%。此外，水资源空间分布严重不均［7］。2020年，作为中国主要粮食生产基地的北方地区，仅依靠36%的水资源生产了全国59%的粮食。

为缓解水资源短缺和空间分布不均问题，中国已修建了20余项大型跨流域调水工程，进行实体水调运，总长度超过7 200 km［8］。以南水北调工程为例，截至2019年底，南水北调东、中线一期工程累计调水量303.88亿m3。对水资源空间布局的调控，势必会缓解缺水地区的生活和产业用水压力，与此同时，一个地区水的总供给的改变，又会对农业产生何种影响，也是各界关注的问题［9-11］。

除了跨流域调水为代表的实体水流动，以区域间商品和服务贸易为载体的虚拟水流动也被认为会改变空间上的水资源配置［12-13］。Allan［14］首次提出虚拟水概念，指的是在生产产品和服务中所需要的水资源数量。他指出，因为粮食商品的生产需要消耗水资源，粮食贸易的背后隐含着看不见的水资源交易。中国粮食生产越来越向北方粮食主产区集中，北方地区每年通过粮食贸易向南方地区输出了大量虚拟水，且越来越多的省份加入粮食输入行列或扩大输入行列，加剧了粮食生产水资源空间分布不均问题［15-16］。

跨流域调水和粮食区域贸易均会影响区域水资源供给与利用结构，进而影响粮食种植结构。那么，基于“实体水-虚拟水”流动视角，即以跨流域调水“南水北调”和粮食区域贸易“北水南运”为表现的实体水流动与虚拟水流动互为对照、共同作用，对区域水资源约束的影响如何？这种影响又会给粮食种植结构带来怎样的作用？粮食输出区和粮食输入区水资源约束变化，对粮食种植结构的影响是否存在异质性以及非对称的空间溢出效应？为了给出水资源约束与粮食种植结构调整的新解释，为保障水资源和粮食安全可持续发展的政策制定提供决策参考，文章将对上述问题作进一步的研究。

1 文献综述

围绕水资源约束与粮食种植结构的关键议题，已有研究主要从实体水和虚拟水两个视角展开，前者主要分析实体水短缺和实体水资源管理对粮食种植结构影响问题；后者主要从粮食贸易与消费出发，重点分析粮食虚拟水流动驱动因素及效应问题。已有研究表明，实体水短缺对不同粮食作物种植结构的影响是不同的。李玉敏等［17］通过对全国10个省调研数据的分析发现，水资源越短缺，农户越倾向于种植对灌溉依赖程度低、需水量小的作物；水资源短缺会降低水稻和小麦的种植比例，提高玉米和豆类的种植比例。杨鑫等［18］研究表明，灌溉水压力增加，促进了玉米产量比例大幅增加、豆类和薯类产量比例显著下降。也有研究从缓解实体水短缺角度出发，分析了灌溉基础设施对于粮食种植结构的影响，发现农田水利设施建设改善了灌溉条件，保障了土地集约经营，提高了中国粮食种植比例［19］。在实体水资源管理方面，已有研究主要分析了农业水价对粮食种植结构的影响。目前农业水价尚处于试点阶段，大部分地区水价低廉，难以起到价格杠杆作用，对农户种植结构的影响并不显著［20-21］。易福金等［22］认为只有当农业灌溉用水单价持续上涨到一定水平时，农户才可能调整农作物种植结构。许朗等［23］认为在一些较为干旱且农业水价定价较高的地区，农业水价才会发挥节水作用，促使农户调整种植结构。在虚拟水视角下，以往研究多关注区域间粮食虚拟水流动格局、驱动因素以及所产生的资源、社会、经济等影响［24-26］。或者以虚拟水为工具，分析粮食种植结构调整的节水效应，认为粮食种植结构调整节约了水资源消耗，但不同区域间存在异质性［27-28］。

现有研究或单独探讨区域实体水资源约束对粮食种植结构的影响，忽略了区域间水资源的流动性；或仅仅分析基于粮食区域贸易的虚拟水流动所带来的影响，使得水资源约束对粮食种植结构影响估计产生偏误，原因如下：第一，未同时考虑实体水和虚拟水流动过程。粮食种植结构不仅受到实体水资源约束的影响，也受到产后贸易与消费隐含的虚拟水流动的影响。第二，没有考虑实体水和虚拟水区域流动产生的空间异质性。实体水和虚拟水流动对于粮食输出区和粮食输入区粮食种植结构的影响可能是不同的。

探究水资源约束对粮食种植结构的影响，需要统筹考虑“实体水-虚拟水”流动过程。吴普特等［29-30］从水资源的自然、经济和社会属性出发，提出了统筹考虑“实体水-虚拟水”流动过程的概念，包含三个层次：第一，水作为自然物质，受自然规律、人工调配等作用，形成以“天然降水-广义水资源-自然蒸散-经济社会利用-退水”路径为特征的实体水流动过程；第二，水作为生产资料，形成“实体水摄取-实体水耗散-虚拟水嵌入”的基本路径，即实体水向虚拟水转化并嵌入产品的过程；第三，嵌入产品中的虚拟水随区域间商品流通形成“虚拟水流动（商品流通）-虚拟水回用（商品回收再生产）”的虚拟水流动路径。作为实体水调运工程之一的跨流域调水工程，已成为中国解决水资源时空分配不均匀问题和提高水资源配置能力的重要手段，而相较于其他实体水调运工程，跨流域调水工程具有投资成本高、建设周期长、影响范围广等特点［31-32］。与此同时，基于粮食区域贸易，每年有大量的粮食虚拟水从北方地区输送到南方地区，同实体水的南水北调形成互补［16］。因此，文章借鉴吴普特等［29-30］提出的统筹考虑“实体水-虚拟水”流动过程概念，重点关注由于人工调配和产后市场贸易对水资源约束的改变，进一步将“实体水”流动聚焦于跨流域调水，“虚拟水”流动聚焦于粮食区域贸易，从“实体水-虚拟水”流动视角探究跨流域调水、粮食区域贸易对粮食种植结构的影响。

文章基于“实体水-虚拟水”流动视角，聚焦于跨流域调水、粮食区域贸易及其共同作用对区域水资源约束的改变，进而探究其对粮食种植结构的影响。相较于以往研究，文章有两个方面的扩展：第一，统筹考虑实体水与虚拟水，从区域间水资源流动视角考察跨流域调水和粮食区域贸易对粮食种植结构的影响；第二，采用粮食区域贸易空间权重矩阵的空间杜宾模型考察“实体水-虚拟水”流动对粮食输出区与粮食输入区粮食种植结构的差异化影响，以及相应的空间溢出效应。文章的第二部分将阐述“实体水-虚拟水”流动影响粮食种植结构的理论分析；第三部分介绍模型设定、变量选择和数据来源；第四部分为实证结果与分析；第五部分为稳健性检验；最后，第六部分为结论与启示。

2 理论与事实

2.1 “实体水-虚拟水”流动过程的理论逻辑：实体水“南水北调”与虚拟水“北水南运”

根据虚拟水贸易理论，缺水地区可以通过贸易的方式从富水区进口水资源密集型产品缓解本地区的水资源短缺，实现社会经济发展的水资源和粮食供应安全［14］。而中国粮食区域贸易“北粮南运”的虚拟水流动格局是水资源分布的逆向配置，即由缺水的北方地区向富水的南方地区进行转移。这是由于虚拟水贸易的出发点和立足点仅注重了水资源要素禀赋方面，忽略了其他资源（如耕地）、生产技术水平等因素。从虚拟水流动和区域水资源分布角度来看，“北粮南运”和“南水北调”共存仍是今后发展的方向［24］。有必要从逻辑和事实认清“北粮南运”和“南水北调”格局的成因、长期性，以及其对粮食安全和水资源安全的影响。

根据比较优势理论，粮食区域贸易“北粮南运”格局是资源禀赋、社会经济、技术进步、宏观政策等因素共同作用的结果。耕地资源“南少北多”是粮食增长中心“北上”的首要因素［33-34］。其次，南北方地区社会经济发展水平和发展模式差异，导致产业结构优化调整方向不同［35］。相对于北方地区，南方水热资源充足，生产条件较好，种植作物类型选择较多，加上价格政策因素影响，种植经济作物收益高于种植粮食作物，导致粮食播种面积下降较多［36］。另一方面，南方地区相较于北方非农产业发展迅速，导致耕地、资金、劳动等农业资源向非农产业转移较多［37］。第三，农业技术进步减轻了粮食生产对硬约束资源的依赖。地膜技术的广泛应用，改善了北方很多地区的耕作制度，复种指数明显提高。良种研发、化肥和农药等投入要素的研发和推广、节水灌溉技术采用、有效灌溉面积增加等减轻了北方各地区粮食生产资源禀赋不足的约束［38］。此外，国家出台了一系列政策稳定粮食主产区粮食生产与供给。划定13个省份为粮食主产区，坚守18亿亩（1亩=666.67 m2）耕地红线，建立健全粮食安全省长责任制，划定粮食生产功能区等，促使区域分工格局进一步固化，粮食生产持续向北方集中［39］。基于上述原因，在相当长时间内粮食区域贸易格局“北粮南运”特征不会改变，且越来越多省份成为粮食输入区或扩大输入量［15］。

“北粮南运”格局下，粮食输出区水资源短缺问题日趋严峻，是粮食安全可持续发展面临的重大挑战。粮食虚拟水从粮食生产灌溉用水效率较高的地区流向较低地区，从缺水地区流向丰水地区，使得粮食输出区水资源压力指数由1.61上升至2.04［26］。虚拟水资源的流动缓解了南方地区的耕地短缺，提高了全国的水土资源生产效率，却加大了水土不平衡的差距［40］。粮食虚拟水输出区在保障国家整体利益及对输入区的粮食安全作出重要贡献的同时，因粮食生产挤占绿水资源而对陆地自然生态系统造成严重威胁［41］。

基于粮食区域贸易的虚拟水流动格局短期内很难改变，而粮食虚拟水进口面临的国际环境复杂多变，南水北调等跨流域调水工程的作用就显得尤为突出［24］。尽管南水北调等跨流域调水工程并不是直接服务于农业，但一定程度上弥补了北方粮食输出区的虚拟水消耗，缓解了区域水资源压力，对改进区域水土资源平衡、优化粮食生产资源配置等起到积极的作用［40-41］。跨流域调水能够促进区域生态环境改善，通过水量置换遏制受水区地下水严重超采的趋势，并逐步退还被长期大量挤占的农业及生态用水，保障国家粮食安全与水安全［42］。

根据上述理论逻辑，文章认为基于跨流域调水“南水北调”和粮食区域贸易“北水南运”的“实体水-虚拟水”流动格局将长期存在，其对区域水资源约束的改变不容忽视，进而显著作用于粮食种植结构。

2.2 “实体水-虚拟水”流动视角下跨流域调水、粮食区域贸易对粮食种植结构的影响

跨流域调水和粮食区域贸易是分别通过实体水调运和虚拟水进口的方式依赖其他地区水资源，达到缓解本地区水资源短缺的目的。因此，文章用区域总用水量中的跨流域调水量以及粮食虚拟水净进口量作为衡量区域“实体水-虚拟水”流动影响的基本元素。

“实体水-虚拟水”流动对区域水资源约束的改变，可以通过粮食生产诱致性技术进步程度、资源禀赋约束以及粮食区域生产与分工强度三个途径影响粮食种植结构，且对粮食输出区和粮食输入区的影响具有异质性（图1）。对于粮食输出区来说，跨流域调水量减少和粮食虚拟水净出口量增加，会加强水资源禀赋约束，对粮食生产产生一定的限制作用，从而粮食种植比例降低。其次，根据诱致性技术变迁理论，水资源稀缺性增加会诱致节约水资源的技术进步，如抗旱种子、节水灌溉技术等。由于技术选择的非均衡性，主要粮食作物的技术创新率明显更快［43-44］，使得水资源稀缺性增加情况下，粮食输出区粮食作物相对于经济作物技术进步更快，从而粮食种植比例提升。第三，根据产业布局理论，区域之间贸易自由化可以整合国内市场，强化区域专业化程度，逐渐形成产业集聚，充分发挥比较优势，促使各地区产业结构差异化发展［45-46］。粮食输出区粮食虚拟水净出口量增加，会进一步强化粮食区域生产与分工格局，提高粮食输出区粮食种植比例。

图1 “实体水-虚拟水”流动对不同区域粮食种植结构的影响机制

对于粮食输入区来说，跨流域调水量减少同样会加强水资源禀赋约束，一方面对粮食生产具有限制作用，降低粮食种植比例；另一方面促进粮食作物诱致性技术变迁，提高粮食种植比例。而粮食输入区的粮食虚拟水净进口量增加，会进一步强化粮食区域生产与分工格局，使得粮食输入区粮食种植比例进一步下降。

由此可知，“实体水-虚拟水”流动对不同区域粮食种植比例的影响取决于诱致性技术进步程度、资源禀赋约束以及粮食区域生产与分工强度的影响大小。

从粮食内部结构来看，“实体水-虚拟水”流动通过影响不同粮食作物的边际用水成本，进而影响粮食内部结构。“实体水-虚拟水”流动影响降低，加强本地粮食生产水资源约束，提高边际用水成本。边际用水成本增加一方面会降低高耗水作物种植比例，提高低耗水作物种植比例；另一方面，会促进节水技术的创新和推广，反而会提高高耗水作物种植比例，即“灌溉效率悖论”［47-48］。对不同粮食作物种植结构的差异性影响取决于这两种作用的大小。

由于粮食区域贸易关系，“实体水-虚拟水”流动对粮食种植结构的影响存在空间溢出效应，且对于粮食输出区与粮食输入区的影响具有异质性。粮食输入区“实体水-虚拟水”流动影响提高，一方面，加剧了粮食输出区的水资源压力，制约粮食生产；另一方面，可能会引致粮食输出区粮食生产技术进步，提高粮食种植比例；此外，粮食区域生产与分工的强化使得粮食输出区粮食种植比例提高。粮食输入区“实体水-虚拟水”流动对粮食输出区粮食种植比例的空间溢出效应取决于这三者的大小。粮食输出区“实体水-虚拟水”流动影响降低，一方面，由于粮食区域生产与分工的强化会降低粮食输入区粮食种植比例；另一方面，当粮食输出区水资源压力较大，对粮食生产的限制作用大于诱致性技术进步时，可能会促使粮食输入区提高粮食种植比例，从而满足本地粮食需求。粮食输出区“实体水-虚拟水”流动对粮食输入区粮食种植比例的空间溢出效应取决于这两者的大小。

3 纳入“实体水-虚拟水”流动影响的研究方法与数据说明

根据理论分析，“实体水-虚拟水”流动对粮食种植结构的影响具有空间溢出效应，因此采用空间计量模型进行分析。纳入“实体水-虚拟水”流动影响的研究思路与方法如图2所示。首先对粮食种植结构和“实体水-虚拟水”流动影响进行空间自相关检验，初步判断空间相关性。进一步地，同时考虑空间滞后因变量和自变量，以及粮食种植结构可能存在的“时间惯性”，构建更一般化的动态空间杜宾模型分析“实体水-虚拟水”流动对粮食种植结构的影响。然后，从粮食区域贸易关系说明空间权重矩阵的设定。最后，对核心自变量跨流域调水、粮食区域贸易以及“实体水-虚拟水”流动影响指标构建进行说明。

图2 纳入“实体水-虚拟水”流动影响的研究思路与方法

3.1 空间自相关检验

在决定使用普通面板模型或者空间面板模型之前，需要对粮食种植结构的空间相关性进行检验，采用Moran’sI指数进行检验，计算公式如下：

其中：Yi为样本观测值（即为不同粮食作物播种面积占比及“实体水-虚拟水”流动影响指标）为样本平均值；S2为样本方差；Wij为空间权重矩阵W的(i，j)元素。其中，I∈[-1，1]。当I＞0时，说明存在正向的空间相关性，即在空间权重矩阵设定下，粮食种植比例、三大主粮种植比例以及“实体水-虚拟水”流动影响呈现高值与高值相邻、低值与低值相邻的空间分布；当I＜0时，说明存在负向的空间相关性，即粮食种植比例、三大主粮种植比例以及“实体水-虚拟水”流动影响呈现高值与低值相邻的空间分布；当I=0时，说明空间分布是随机的，不存在空间相关性。

3.2 空间模型设定

确定了空间相关性存在之后，考虑空间因素建立空间计量模型进行分析。根据理论分析，选择更一般化的空间杜宾模型，同时考虑空间滞后因变量和自变量；此外，粮食种植结构可能存在“时间惯性”，因此需要考虑时间维度上的动态性。最终，选择利用动态空间杜宾模型进行实证分析。与静态空间面板模型相比，动态空间面板模型既考虑了粮食种植结构的动态变化和空间溢出效应［49-50］，又可以避免“鸡蛋相生”的内生性问题［51］，从而使得模型估计结果更加准确和可靠。首先，考察“实体水-虚拟水”流动对粮食种植结构的影响，模型设定为：

进一步地，考察跨流域调水和粮食区域贸易对粮食种植结构的影响，模型设定为：

其中：Yit为i省份第t年某种粮食作物播种面积占比，δit为i省份第t年“实体水-虚拟水”流动影响，δtran_it为i省份第t年跨流域调水影响，δvw_it为i省份第t年粮食区域贸易影响，Zit为其他影响粮食种植结构的控制变量。W为空间权重矩阵；ρ和ρ'为空间自回归系数，表示相关省份粮食种植结构对本省粮食种植结构的影响；τ和τ'表示种植结构调整惯性，表示上一期粮食种植结构对当期粮食种植结构的影响。动态空间杜宾模型同时考虑了粮食种植结构的时间和空间滞后性，不仅可以得到“实体水-虚拟水”流动影响的直接效应和间接效应，还可以得到两种效应的短期效应和长期效应。

直接效应指一个省份中的解释变量发生一个单位的变化对本省份粮食种植结构的影响，等于模型系数与反馈效应之和，即其他省份的粮食种植结构反过来影响该省份的粮食种植结构。间接效应指相关省份的解释变量发生一个单位的变化对本省份粮食种植结构的影响。直接效应与间接效应之和为总效应，可解释为所有省份解释变量发生一个单位的变化对本省份粮食种植结构的影响。以式（2）为例，直接效应和间接效应表示为：

3.3 空间权重矩阵设定

空间权重矩阵反映了空间单元之间的相互依赖性与关联程度，合理恰当地选择空间权重矩阵对于空间计量模型的估计结果和解释力至关重要［52］。根据研究问题与视角不同，已有研究发现相对于地理邻接、地理距离矩阵，根据经济距离、贸易距离等构建的空间权重矩阵有时能更好地反映空间单元之间的关系。如林光平等［53］使用地区间人均GDP差额构建经济权重矩阵，发现能更好地拟合中国地区经济的发展状况。徐春华等［54］采用贸易份额指标构建贸易权重矩阵，更有力地解释了FDI和政府消费对CO2排放的影响。此外，两个空间单元之间的相互影响在强度上可能是不对称的，如经济发展水平较高的空间单元会对经济发展水平较低地区产生更强的空间影响与辐射作用，合理地反映这种非对称性十分必要［55］。杨鑫［39］根据粮食省际贸易量分别构建了粮食省际调出矩阵和粮食省际调入矩阵，检验了粮食生产用水效率通过粮食省际贸易对粮食调入区和粮食调出区经济水平影响的非对称空间溢出效应。

根据理论分析，“实体水-虚拟水”流动对于粮食输出区（包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、江苏、安徽、江西、河南、陕西、甘肃、宁夏和新疆12个省份）与粮食输入区（包括北京、天津、河北、辽宁、上海、浙江、福建、山东、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、西藏和青海19个省份）粮食种植结构的影响路径存在差异，且两者之间的空间溢出效应具有非对称性。因此，分别从生产者与消费者两个角度核算省际粮食贸易的虚拟水贸易量，并构建两个空间权重矩阵，以捕获上述区域异质性和空间溢出效应的非对称关系。以生产者角度计算的粮食虚拟水贸易量，指的是粮食输出区由于粮食贸易真实消耗的虚拟水量；以消费者角度计算的粮食虚拟水贸易量，指的是假如粮食输入区本地生产输入的粮食所要消耗的虚拟水量。可以看出，粮食输入区对粮食输出区粮食种植结构影响的空间溢出效应主要通过生产者角度粮食虚拟水贸易作用（粮食输出区为满足粮食输入区的粮食需求而实际消耗的粮食虚拟水），而粮食输出区对粮食输入区粮食种植结构影响主要通过消费者角度粮食虚拟水贸易作用（粮食输入区因为从粮食输出区进口粮食而节约的本地粮食虚拟水）。

3.3.1 粮食省际贸易量估计方法

参考丁雪丽等［16］、杨鑫［39］，分为口粮消费、饲料消费、工业消费、种子用粮和粮食损耗五大类对粮食消费量进行估计。口粮消费包括家庭粮食消费和家庭外粮食消费，由各省份城镇居民人均粮食消费量和农村居民人均粮食消费量分别乘以城镇人口和农村人口相加得到家庭粮食消费，城镇居民在外粮食消费比例设为15%，农村设为10%；饲料消费根据各省畜禽产品产量按照饲料转换率进行转换，其中猪肉1∶2.5，牛肉1∶0.7，羊肉1∶0.5，禽肉1∶1.8，禽蛋1∶1.7，水产品1∶1；工业消费按照一定的折算比例对工业用粮主要用途酒精、白酒、啤酒、味精和其他用途的用粮情况进行估算，其中酒精1∶3，白酒1∶2.3；啤酒1∶0.172，味精1∶2.4，其他工业用粮按占比25%计算；种子消费依据各省分品种粮食播种面积，并按照水稻2.78 kg/亩、小麦15 kg/亩、玉米15 kg/亩和大豆5.26 kg/亩进行折算，薯类种子用量按产量的10%计算；粮食损耗按粮食消费的5%计算。根据2004—2020年各省份粮食产量与消费量均值，构建省际间粮食贸易线性规划模型，以运输成本最小化为约束目标，估计省际间粮食贸易的平均情况。具体线性规划模型为：

其中：Z为粮食省际贸易的运输总费用；i为粮食输入省份（总数为N），j为粮食输出省份（总数为31-N），tradeij为省份j向省份i输出的粮食贸易量；cij为省份j到省份i的单位粮食运输成本，rij为省份j到省份i的单位粮食铁路运输成本（铁路运输成本计算方式为省会间铁路距离乘以铁路货运价格，水路运输成本计算方式为码头间航线距离乘以平均货运成本。铁路运价来自2015年国家发展改革委发布的《各类货物铁路运输基准运价率表》，粮食运价号为4），wij为省份j到省份i的单位粮食水路运输成本（水路运价价格变化频繁，为增加计算可操作性，将水运价格固定为0.041 5元/（km·t））；Si为省份i的粮食短缺量；Rj为省份j的粮食过剩量。通过线性规划求解，即得到最优条件下的粮食省际贸易量tradeij。

将粮食省际贸易量tradeij作为粮食虚拟水贸易矩阵的基本元素。空间权重矩阵具体设置如下。

3.3.2 生产者角度粮食虚拟水贸易矩阵

根据生产者角度粮食虚拟水贸易矩阵计算的直接效应是粮食输出区的本地效应，间接效应是粮食输入区对粮食输出区的空间溢出效应，矩阵设置为：

其中：i为粮食输出区，j为粮食输入区，tradeij为2004—2020年i省份向j省份输出的粮食贸易量均值（万t），vwcsi为粮食输出区2004—2020年单位粮食生产水足迹均值（m3/t）（利用2000年国际水足迹网络数据库各省份品种粮食生产单位水足迹数据（WaterStat）（http：//waterfootprint.org/en/resources/waterstat），采用“速达法”对2004—2020年份省单位粮食生产水足迹进行推算，由小麦、玉米、水稻、高粱、大麦、谷子、大豆、马铃薯及红薯9种作物加权计算得出。“速达法”是基于作物单位生产水足迹与单产水平呈负线性相关关系的原理，以特定年份作物生产水足迹数据库推算多年份作物生产水足迹量级的快速方法，计算公式为：VWC(t)=[VWC(T)×y(T)]/y(t)。其中，VWC(t)与VWC(T)（m3/t）分别为t年与T年单位粮食生产水足迹，y(t)与y(T)（t/ha）分别为t年与T年的单位面积粮食产量。Tuninetti等［58］通过全球尺度不确定分析验证该方法误差在10%以内。因具有计算成本低、结果可靠性高的特点，该方法在国内外已得到广泛应用［59-61］）。

3.3.3 消费者角度粮食虚拟水贸易矩阵

根据消费者角度粮食虚拟水贸易矩阵计算的直接效应是粮食输入区的本地效应，间接效应是粮食输出区对粮食输入区的空间溢出效应，矩阵设置为：

其中：i为粮食输入区，j为粮食输出区，tradeij为2004—2020年i省份从j省份输入的粮食贸易量均值（万t），vwcdi为粮食输入区2004—2020年单位粮食生产水足迹均值（m3/t）。

3.4 “实体水-虚拟水”流动、跨流域调水以及粮食区域贸易影响的指标构建

参考Zhao等［62］、Ye等［63］，从水资源压力指数出发，构建“实体水-虚拟水”流动、跨流域调水以及粮食区域贸易影响指标。水资源压力指数（WSI）是指由于人类活动，从本地可用水源取水引起的水资源压力。不考虑跨流域调水的各省份水资源压力指数（WSI）为：

假设没有跨流域调水以及粮食区域贸易，即各省份需要利用本地水资源满足其粮食消费需求，则各省份的水资源压力指数（WSI*）为：

则两者之间的差距，为“实体水-虚拟水”流动产生的影响：

进一步地，可分解为跨流域调水影响以及粮食区域贸易影响：

其中：δ为“实体水-虚拟水”流动影响；δtran为跨流域调水影响；δvwt为粮食区域贸易影响；WU为用水总量（亿m3）；Wtransfer为跨流域调水量（亿m3）；VWim为粮食虚拟水净进口量（亿m3），C为粮食消费量（t），P为粮食产量（t），VWC为单位粮食生产水足迹（亿m3/t）；Q为水资源禀赋量（亿m3），由当地水资源总量和入境水资源量（不包括省际跨流域调水量）组成，考虑生态用水，定义水资源禀赋量的20%为可利用水资源量［26］；B为调整系数（消除丰水和枯水年影响），其数值为各省份历年水资源禀赋量除以对应所有年份的平均水资源禀赋量［18］。

3.5 变量选取

3.5.1 被解释变量

参考杨进等［64］、钱龙等［65］，使用各类作物占作物总种植面积的比例来表示粮食种植结构的变化。具体包括两个层面的种植结构，首先是粮食作物种植面积占农作物总种植面积的比例，反映粮食生产在整个农作物生产当中的结构问题。第二是粮食内部生产结构的调整。对中国而言，粮食主要指三大主粮，即水稻、小麦和玉米，因而使用三类主粮种植面积占总种植面积比例变化来表示粮食内部生产结构调整。

3.5.2 核心解释变量

核心解释变量即为根据上文公式测算出的“实体水-虚拟水”流动影响、跨流域调水影响以及粮食区域贸易影响。

对于粮食输出区来说，“实体水-虚拟水”流动对水资源压力的影响取决于跨流域调水和粮食区域贸易的影响大小，当影响为正时，粮食区域贸易发挥作用越大，反之，则跨流域调水影响更大。对于粮食输入区来说，“实体水-虚拟水”流动影响为正，跨流域调水量和粮食虚拟水输入量越大，对缓解水资源压力的作用越大。“实体水-虚拟水”流动对全国层面水资源压力的影响取决于其对粮食输出区和粮食输入区的影响大小（水资源压力分级参考Hoekstra等［66］划分：低水资源压力（水资源压力指数WSI＜1.0）、中等水资源压力（1.0≤WSI＜1.5）、高水资源压力（1.5≤WSI＜2.0）和严重水资源压力（WSI＞2.0）。任一区域的水资源压力指数按该区域各省级行政区的国土面积加权后进行计算［26］）。

由图3可知，从粮食输出区来看，2004—2020年“实体水-虚拟水”流动影响均为负值，且持续降低，说明粮食输出区粮食虚拟水输出大于跨流域调水的补充，且程度不断加大，粮食输出区水资源压力不断加剧。从粮食输入区来看，2004—2020年“实体水-虚拟水”流动影响均为正值，说明“实体水-虚拟水”流动格局缓解了粮食输入区的水资源压力，粮食输入区水资源压力呈下降趋势。从全国来看，2004—2006年“实体水-虚拟水”流动影响为正，2007—2020年“实体水-虚拟水”流动影响变为负值，说明随着粮食生产不断向中西部和北方转移和集中，粮食输出区水资源压力远大于粮食输入区，跨流域调水作用有限，全国水资源压力总体上呈上升趋势。

图3 2004—2020年“实体水-虚拟水”流动影响的变化趋势

3.5.3 控制变量

参考杨鑫等［18］、杨宗辉等［67］以及杨进等［64］，从自然基础条件、非农就业机会、粮食及替代作物生产效益以及粮食生产政策四个方面引入控制变量。包括全省平均年降水量、全省平均年气温、有效灌溉面积占耕地面积比重，农村居民消费指数平减后的农村居民人均工资性收入，分品种生产价格指数平减后的水稻、小麦、玉米、大豆、油菜的亩均净利润（根据《农产品成本收益资料汇编》，水稻亩均净利润主要考察23个水稻生产省份，小麦亩均净利润考察15个小麦生产省份，玉米亩均净利润考察20个玉米生产省份。粮食作物之间的替代关系选择，参考林大燕等［68］，主要根据主产区粮食作物的耕作制度和种植规模，分别选取水稻、玉米、小麦的不同替代作物。水稻在黑龙江的替代作物主要是大豆；小麦在江苏、安徽、湖北的替代作物主要是油菜；玉米在黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古的替代作物主要是大豆），小麦最低收购价格、水稻最低收购价格以及玉米临时收储价格等变量。小麦和水稻最低收购价政策的实施时间分别为2006—2020年和2004—2020年，实施省份参照历年《小麦和稻谷最低收购价执行预案》第一条；玉米临时收储政策的实施时间为2008—2015年，具体实施省份为内蒙古、辽宁、吉林和黑龙江。

3.6 数据来源与说明

研究对象为31个省份（未涉及香港、澳门、台湾）的粮食整体及水稻、小麦、玉米三大主粮作物，研究时间段为2004—2020年。分品种粮食播种面积、产量、有效灌溉面积、农村居民人均工资性收入、农产品生产价格指数以及农村居民消费价格指数来自国家统计局分省年度数据库。水资源总量、用水总量、跨流域调水量、入境水资源量数据来自历年各省《水资源公报》。降水量、温度数据来自历年《中国统计年鉴》。亩均净利润数据来自历年《农产品成本收益资料汇编》。估计粮食消费量的基础数据主要来自历年《中国统计年鉴》、各省统计年鉴、《中国轻工业年鉴》以及《中国食品工业年鉴》。变量的详细说明和统计性指标见表1。

表1 变量说明与描述性统计

4 实证结果与分析

4.1 粮食种植结构与“实体水-虚拟水”流动影响的空间自相关检验

通过式（1）计算得到2004—2020年中国粮食种植结构及“实体水-虚拟水”流动影响的Moran’sI指数。由表2可得，2004—2020年粮食种植比例具有显著的负向空间相关性，说明粮食输出区与粮食输入区的粮食种植比例呈现高值与低值“相邻”的空间分布；玉米种植比例具有显著的正向空间相关性，说明粮食输出区与粮食输入区的玉米种植比例呈现高值与高值、低值与低值“相邻”的空间分布；“实体水-虚拟水”影响、粮食区域贸易影响具有显著的负向空间相关性，说明粮食输出区与粮食输入区的“实体水-虚拟水”流动影响、粮食区域贸易影响呈现高值与低值“相邻”的空间分布，跨流域调水影响的空间相关性不明显。

表2 粮食种植结构与“实体水-虚拟水”流动的空间自相关检验

在空间自相关检验的基础上，进一步根据空间面板数据Moran检验、LM检验以及LR检验结果，并结合拟合优度等指标，最终选择个体固定效应的空间杜宾模型进行实证分析，粮食输出区和粮食输入区模型估计结果见表3和表4。进一步通过效应分解，分析“实体水-虚拟水”流动对粮食种植结构的本地效应和空间溢出效应，结果整理见表5和表6。

表3 粮食输出区“实体水-虚拟水”流动对粮食种植结构影响的回归结果

表4 粮食输入区“实体水-虚拟水”流动对粮食种植结构影响的回归结果

4.2 “实体水-虚拟水”流动对粮食输出区粮食种植结构的本地效应

表5空间权重矩阵为Wpij部分报告了“实体水-虚拟水”流动对粮食输出区粮食种植结构的短期和长期直接效应，即本地效应。

对于粮食输出区来说，“实体水-虚拟水”流动影响是降低的，“实体水-虚拟水”流动影响降低1%，粮食种植比例在短期和长期分别提高0.013%和0.182%。说明“实体水-虚拟水”流动对于粮食输出区水资源压力的增加，对粮食生产诱致性技术变迁的促进作用与区域生产分工的强化作用大于限制作用。进一步来看，跨流域调水量降低和粮食虚拟水出口增加对粮食输出区的粮食生产促进作用均大于限制作用。

从粮食内部结构来看，“实体水-虚拟水”流动影响对粮食输出区水稻和小麦种植比例不显著，主要表现为对玉米种植比例的影响。“实体水-虚拟水”流动影响降低1%，玉米种植比例在短期和长期分别下降0.080%和0.157%，且粮食区域贸易的作用大于跨流域调水的影响。即当用水边际成本提高时，抗旱能力较强、相较于水稻和小麦属于低耗水作物的玉米种植比例反而会下降，说明节水灌溉技术进步促使粮食内部结构向更加耗水的方向发展，证明存在“灌溉效率悖论”。

4.3 “实体水-虚拟水”流动对粮食输入区粮食种植结构的本地效应

表5空间权重矩阵为Wcij部分报告了“实体水-虚拟水”流动对粮食输入区粮食种植结构的短期和长期直接效应，即本地效应。

表5 “实体水-虚拟水”流动对粮食种植结构影响的本地效应

对于粮食输入区来说，“实体水-虚拟水”流动影响是提高的，“实体水-虚拟水”流动影响提高1%，粮食种植比例在短期和长期分别下降0.016%和0.129%。一方面，粮食虚拟水进口增加强化区域粮食生产与分工，使得粮食输入区粮食种植比例下降。另一方面，跨流域调水量和粮食虚拟水进口增加放松了粮食输入区的水资源约束，而由于种植经济作物的收益高于粮食作物，经济作物播种面积提高得更多，从而导致粮食种植比例下降。

从粮食内部结构来看，“实体水-虚拟水”流动影响主要表现为对水稻和玉米种植比例的影响。“实体水-虚拟水”流动影响提高1%，水稻种植比例短期提高0.014%，长期则下降0.025%；玉米种植比例短期提高0.012%，长期则下降0.029%。即当“实体水-虚拟水”流动影响提高时，短期粮食输入区高耗水作物水稻种植比例的提高幅度大于低耗水作物玉米种植比例，长期来看低耗水作物玉米种植比例的下降幅度更大，说明无论从短期还是长期来看，粮食输入区粮食内部结构均向耗水方向发展。

4.4 “实体水-虚拟水”流动对粮食种植结构影响的空间溢出效应

在分析了“实体水-虚拟水”流动对粮食种植结构本地效应的基础上，进一步分析其对粮食输出区和粮食输入区粮食种植结构的空间溢出效应。

4.4.1 粮食输入区对粮食输出区的空间溢出效应

表6空间权重矩阵为Wpij部分报告了粮食输入区对粮食输出区的空间溢出效应。从粮食整体结构来看，粮食输入区“实体水-虚拟水”流动影响提高1%，粮食输出区的粮食种植比例在短期和长期分别下降0.012%和0.213%。说明随着粮食输入区“实体水-虚拟水”流动影响的提高，粮食输出区水资源压力增加对粮食生产的制约作用要大于诱致性技术进步程度以及粮食区域生产与分工强度带来的促进作用，使得粮食输出区粮食种植比例下降。进一步来看，粮食输入区对粮食输出区的空间溢出效应主要是由于粮食区域贸易，跨流域调水的间接效应不显著。

从粮食内部结构来看，粮食输入区“实体水-虚拟水”流动主要表现为对粮食输出区玉米种植比例的空间溢出效应。“实体水-虚拟水”流动影响提高1%，粮食输出区的玉米种植比例在短期和长期分别下降0.142%和0.207%。说明粮食输入区加剧了粮食输出区的“灌溉效率悖论”情况。

4.4.2 粮食输出区对粮食输入区的空间溢出效应

表6空间权重矩阵为Wcij部分报告了粮食输出区对粮食输入区的空间溢出效应。从粮食整体结构来看，粮食输出区“实体水-虚拟水”流动对粮食输入区粮食种植比例没有影响。从粮食内部结构来看，粮食输出区“实体水-虚拟水”流动对粮食输入区的影响，主要表现为对水稻和玉米种植比例的空间溢出效应。粮食输出区“实体水-虚拟水”流动影响降低1%，短期粮食输入区水稻和玉米种植比例分别降低0.051%和0.074%，长期分别提高0.017%和0.140%，即短期高耗水作物水稻种植比例下降更多，长期低耗水作物玉米种植比例提高更多，说明无论长期还是短期，粮食输出区“实体水-虚拟水”流动影响的溢出效应使得粮食输入区粮食内部结构向节水方向发展。

表6 “实体水-虚拟水”流动对粮食种植结构影响的空间溢出效应

5 稳健性检验

在考察跨流域调水和粮食区域贸易对不同粮食作物种植结构的影响时，空间关系不同设定可能会导致估计结果的差异。粮食种植结构受地理位置、自然资源禀赋等影响较大，因此在粮食虚拟水贸易空间权重矩阵的基础上，考虑地理距离因素，采用地理距离加权的粮食虚拟水贸易矩阵①稳健性检验的生产者角度粮食虚拟水贸易矩阵设置为，其中i为粮食输出区，j为粮食输入区，tradeij为2004—2020年i省份向j省份输出的粮食贸易量均值（万t），vwcsi为粮食输出区2004—2020年单位粮食生产水足迹均值（m3/t）。稳健性检验的消费者角度粮食虚拟水贸易矩阵设置为，其中i为粮食输入区，j为粮食输出区，tradeij为2004—2020年i省份从j省份输入的粮食贸易量均值（万t），vwcdi为粮食输入区2004—2020年单位粮食生产水足迹均值（m3/t）。d为根据经纬度计算的省会城市之间的地表距离（km）。，对“实体水-虚拟水”流动对粮食种植结构的影响及空间溢出效应再次进行估计和检验。“实体水-虚拟水”流动对粮食种植结构影响的本地效应和空间溢出效应分别见表7和表8。本地效应的符号和显著性与采用不考虑地理距离的粮食虚拟水贸易矩阵的估计结果基本一致。

表7 “实体水-虚拟水”流动对粮食种植结构影响的本地效应稳健性检验

表8 “实体水-虚拟水”流动对粮食种植结构空间溢出效应的稳健性检验

从粮食输入区对粮食输出区的空间溢出效应来看，粮食输入区“实体水-虚拟水”流动影响提高，对粮食输出区粮食种植比例具有负向作用，但短期间接效应不再显著，说明长时间的粮食省际贸易，即粮食区域生产与分工的稳定，使得粮食输入区“实体水-虚拟水”流动影响对粮食输出区粮食种植比例产生负的空间溢出效应。粮食输出区对粮食输入区粮食种植比例的影响不显著，与原始估计结果相似。从粮食内部结构来看，跨流域调水影响对粮食输出区水稻种植比例和粮食输入区玉米种植比例的间接效应不再显著，也进一步说明“实体水-虚拟水”流动影响对粮食内部结构的空间溢出效应主要是由于粮食区域贸易的作用。其他影响方向和显著性与原始回归相似，说明主要研究结论具有一定的稳健性。

6 结论与启示

文章基于2004—2020年中国31个省份的面板数据，从“实体水-虚拟水”流动视角测算出全国和粮食输出区、粮食输入区跨流域调水和粮食区域贸易对于地区水资源压力的影响，并利用动态空间杜宾模型分别估计了“实体水-虚拟水”流动、跨流域调水以及粮食区域贸易对粮食整体种植结构和水稻、小麦、玉米三大主粮作物种植结构的影响及空间溢出效应。主要结论如下。

（1）跨流域调水和粮食区域贸易对水资源压力的影响研究表明，2004—2006年，跨流域调水和粮食区域贸易一定程度上减轻了全国层面的水资源压力，2007—2020年跨流域调水和粮食区域贸易加剧了全国层面的水资源压力。随着粮食生产不断向中西部和北方转移和集中，粮食输出区水资源压力远大于粮食输入区，跨流域调水作用有限，全国水资源压力总体呈上升趋势。

（2）“实体水-虚拟水”流动短期和长期均提高了粮食输出区粮食种植比例，降低了玉米种植比例，说明“实体水-虚拟水”流动对于粮食输出区水资源压力的增加，对粮食生产诱致性技术变迁的促进作用与区域生产分工的强化作用大于限制作用，且存在“灌溉效率悖论”现象，即节水技术进步导致高耗水作物种植增加。“实体水-虚拟水”流动短期和长期均降低了粮食输入区粮食种植比例；短期水稻和玉米种植比例提高，且高耗水作物水稻种植比例提高幅度更大，长期水稻和玉米种植比例下降，且低耗水作物玉米种植比例下降程度更大，说明粮食输入区粮食内部结构向耗水方向发展。

（3）“实体水-虚拟水”流动作用下，粮食输入区对粮食输出区粮食种植比例和玉米种植比例具有负向的空间溢出效应，说明对粮食输出区的粮食生产具有负向影响，且加剧了粮食内部结构的“灌溉效率悖论”现象，不利于长期的粮食安全与水资源安全。粮食输出区对粮食输入区的粮食种植比例不具有显著影响，短期降低了水稻和玉米的种植比例，且高耗水作物水稻种植比例下降更多，长期提高了水稻和玉米种植比例，且低耗水作物玉米种植比例提高更多，说明粮食输出区促进了粮食输入区粮食内部结构向节水方向发展。

基于以上结论，提出如下政策启示：①实施区域“实体水-虚拟水”统筹管理，综合考虑“实体水-虚拟水”流动的地区效应与空间溢出效应，促进粮食种植结构适水调整。②在当前“实体水-虚拟水”流动作用下，粮食输出区粮食种植比例在提高的同时，粮食内部结构趋向耗水，不利于长期粮食安全和水资源安全，亟须大力促进粮食输出区的水利工程建设和节水农业发展。③当前“实体水-虚拟水”流动的空间溢出效应，对粮食输出区的粮食生产具有负向作用，且使得粮食输出区粮食内部结构趋向耗水，粮食输入区粮食内部结构趋向节水。应完善粮食输出区粮食生产利益补偿机制，建立区域间粮食虚拟水补偿制度，提高粮食输出区水资源利用效率，促进粮食安全和水资源安全的可持续发展。