流域尺度農(nóng)業(yè)“水-土-經(jīng)濟(jì)”要素耦合機制與行為調(diào)控系統(tǒng)效應(yīng)模擬

劉桂君，劉宇，張倩，吳鋒*

（1.中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，中國科學(xué)院陸地表層格局與模擬重點實驗室，北京 100101；2.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；3.中國科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院，北京 100190；4.中國科學(xué)院大學(xué)公共政策與管理學(xué)院，北京 100049；5.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)土地科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，北京 100193）

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中資源利用效率與產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)效益協(xié)同提升是農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的基本要求，兩者的互饋耦合機制和跨尺度效應(yīng)研究逐漸受到重視。近年，耦合（Nexus）思想被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)資源可持續(xù)利用以及環(huán)境管理與系統(tǒng)集成研究[1]，旨在改變以往“孤立”的研究理念，以系統(tǒng)視角強調(diào)要素間的聯(lián)系、協(xié)同作用和權(quán)衡的重要性[2]。水、土資源作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的重要生產(chǎn)要素，其稟賦差異與時空分布不僅影響宏觀生態(tài)系統(tǒng)格局，也制約區(qū)域的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展[3-4]。因此，刻畫農(nóng)業(yè)“水-土-經(jīng)濟(jì)”要素的耦合機制是描述生態(tài)-水文過程與人類經(jīng)濟(jì)活動互饋的關(guān)鍵。流域作為完整的自然單元，是刻畫水資源與社會經(jīng)濟(jì)關(guān)系的最佳系統(tǒng)邊界[5]，也是探討水資源約束下農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的最適宜尺度。探究流域尺度農(nóng)業(yè)“水-土-經(jīng)濟(jì)”要素耦合關(guān)系將打破行政邊界的“束縛”，有助于合理配置水土資源、提升水資源利用效率、權(quán)衡流域生態(tài)保育和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，實現(xiàn)流域農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

系統(tǒng)建模方法是厘清復(fù)雜系統(tǒng)要素間相互作用關(guān)系、影響機制、演化過程和決策分析的重要手段。農(nóng)業(yè)“水-土-經(jīng)濟(jì)”要素耦合模型主要實現(xiàn)了量化的柵格尺度水、土資源稟賦差異和區(qū)域尺度農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)行為差異的自下而上的跨尺度傳導(dǎo)，以及區(qū)域內(nèi)外農(nóng)產(chǎn)品消費需求變化引起的產(chǎn)品均衡價格、市場出清過程及水土資源消耗變動的自上而下約束映射[6-8]。為實現(xiàn)自然過程與人類生產(chǎn)行為耦合的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)定量化模擬，部分作物模型納入了網(wǎng)格化的生物物理過程參數(shù)，包括特定作物的產(chǎn)量、灌溉用水需求量和作物適宜面積，以捕捉資源可用性和限制因素的空間異質(zhì)特征[9-11]。也有研究利用優(yōu)化方法將區(qū)域作物和牲畜產(chǎn)品需求分配至資源稟賦和生產(chǎn)效率高的空間柵格單元，并通過區(qū)域間貿(mào)易滿足本地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品需求[12]。目前，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式及其環(huán)境影響模型（MAg?PIE）[13]、全球生物圈管理模型（GLOBIOM）[14]、農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易政策分析國際模型（IMACT）[15]、簡化的柵格尺度農(nóng)產(chǎn)品價格、土地利用和環(huán)境模型（SIMPLE-G）[16]等全球尺度上的模型較多，應(yīng)用這些模型學(xué)者們重點研究了氣候變化與貿(mào)易在填補區(qū)域生產(chǎn)能力和區(qū)域性資源限制方面的作用[17-18]。已有模型基于區(qū)域間不同的水土資源稟賦提出，應(yīng)減少畜產(chǎn)品消費、合理調(diào)整作物結(jié)構(gòu)，以緩解未來氣候變化情景下農(nóng)業(yè)水土資源消耗壓力[19-20]。也有研究將生物質(zhì)能源需求引入作物-經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)耦合的MAGNET 和CAPRI 模型，進(jìn)而通過經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的生物能源需求擴(kuò)張反饋到作物模型，以模擬土地用途轉(zhuǎn)換、灌溉用水需求和生態(tài)系統(tǒng)的影響，厘清其對農(nóng)產(chǎn)品價格和糧食安全的影響[21-22]?，F(xiàn)有模型雖成功量化了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中水、土資源要素與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)間的耦合關(guān)系，但主要以全球尺度上貿(mào)易均衡為基礎(chǔ)，同時生產(chǎn)過程的水資源投入主要以氣候變化擾動的降雨為主。因此，大部分研究尺度大、缺乏精細(xì)尺度上的地下水資源刻畫，且尚未考慮水資源的特殊性。流域是開展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中水土資源耦合利用的最佳研究單元，是實施精細(xì)化的水土資源管理的空間限定。豐富流域尺度農(nóng)業(yè)“水-土-經(jīng)濟(jì)”要素耦合模擬模型的構(gòu)建，將推動宏觀農(nóng)業(yè)相關(guān)政策引導(dǎo)與空間功能管制落實的有效互補，形成更為完整的農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)灌溉和農(nóng)業(yè)集約化管理研究框架。

為豐富流域尺度農(nóng)業(yè)生態(tài)-水文過程與社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)互饋作用研究，本研究以中國黑河流域為例，刻畫了流域范圍柵格尺度上的水土資源稟賦、作物空間種植情況，以及區(qū)域內(nèi)外的農(nóng)產(chǎn)品消費和貿(mào)易變動導(dǎo)致的價格、市場出清及資源消耗等多過程響應(yīng)的互饋機制，探究了農(nóng)業(yè)政策的資源消耗與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出變化的效應(yīng)。黑河作為我國第二大內(nèi)陸河，位于我國西北的干旱半干旱地區(qū)，綠洲農(nóng)業(yè)是流域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)。與此同時，黑河流域面臨水資源時空分布不均、土地生態(tài)功能退化以及地下水超采等問題[23]。因此，在水資源約束下，如何進(jìn)行黑河流域農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展顯得尤為重要。本研究以流域作物空間分布及其生產(chǎn)投入的水土資源網(wǎng)格數(shù)據(jù)、區(qū)域內(nèi)外消耗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立農(nóng)業(yè)部門局部均衡分析“水-土-經(jīng)濟(jì)”要素耦合模型（Water-Land-Economic nexus Model，WLEM），以國家“糧改飼”政策下的青貯玉米的生產(chǎn)與加工農(nóng)機設(shè)備補貼為例，比較兩種不同補貼政策下的資源消耗與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效應(yīng)差異，為黑河流域“糧改飼”政策實施和水土資源可持續(xù)管理提供參考。

1 模型結(jié)構(gòu)

流域尺度WLEM 模型部門均衡分析以可計算的部門均衡分析為基礎(chǔ)，探討流域范圍內(nèi)水、土資源要素稟賦異質(zhì)性約束下的作物生產(chǎn)與流域內(nèi)外糧食消耗之間的市場出清，進(jìn)而分析生產(chǎn)、消費或市場條件變動下的資源消耗與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)產(chǎn)出效應(yīng)。WLEM 模型的生產(chǎn)函數(shù)的嵌套結(jié)構(gòu)參照了SIMPLE-G 模型并加入作物生產(chǎn)要素投入競爭模塊，SIMPLE-G 模型在長期的糧食安全與可持續(xù)發(fā)展研究中得到了廣泛的應(yīng)用[24-25]。在此框架內(nèi)，流域糧食市場將人口和收入等社會經(jīng)濟(jì)變化驅(qū)動的消費與網(wǎng)格化土地和水資源約束的作物生產(chǎn)聯(lián)系在一起，以實現(xiàn)流域尺度上自然與經(jīng)濟(jì)活動的互饋，同時在模型中納入網(wǎng)格化的水土資源要素與經(jīng)濟(jì)關(guān)系指標(biāo)來反映生產(chǎn)異質(zhì)性信息，為建設(shè)可持續(xù)和有韌性的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)提供支持（圖1）。

圖1 農(nóng)業(yè)水-土-經(jīng)濟(jì)耦合模型模擬示意圖Figure 1 Schematic diagram of agricultural water-land-economic nexus model

WLEM 模型旨在實現(xiàn)黑河流域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的資源利用效率與產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)效益協(xié)同提升，具體體現(xiàn)在生產(chǎn)成本最小化和零利潤的假設(shè)條件下，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所需水土自然資源與其他資源投入的經(jīng)濟(jì)成本最小化。同時滿足流域尺度作物與農(nóng)產(chǎn)品整體需求，將流域尺度的作物生產(chǎn)分配至資源稟賦和生產(chǎn)效率較高的空間柵格單元，有效實現(xiàn)水土自然要素與經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)分析。在部門均衡經(jīng)濟(jì)理論下，首先，通過生產(chǎn)函數(shù)和消費效用函數(shù)等刻畫農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為的嵌套框架結(jié)構(gòu)（圖2），搭建流域尺度農(nóng)業(yè)部門均衡分析“水-土-經(jīng)濟(jì)”模型框架；其次，計算制備模型所需的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)、作物空間分布數(shù)據(jù)與行為參數(shù)等，為模型提供數(shù)據(jù)支撐；最后，利用GEMPACK 經(jīng)濟(jì)建模軟件，求解模型中多個生產(chǎn)函數(shù)和消費效用函數(shù)方程所組成的大型非線性等式系統(tǒng)，完成模型量化過程，并基于此進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的情景模擬與政策評估。模型主要包括供給模塊、需求模塊和市場均衡模塊。其中，需求模塊共涉及糧食產(chǎn)業(yè)、畜牧業(yè)、加工食品業(yè)三個產(chǎn)業(yè)部門；供給模塊中要素投入包括土地要素（水資源和土地資源）和非土地要素（機械、勞動力和化肥等其他非自然要素投入）；市場均衡模塊指作物需求等于供給，反映作物在生產(chǎn)、消費、貿(mào)易和價格等方面的互動關(guān)系。WLEM 模型為流域尺度糧食安全的水土資源優(yōu)化配置、農(nóng)業(yè)政策的資源經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，以及精準(zhǔn)和集約化農(nóng)業(yè)管理研究提供了定量化工具。

圖2 WLEM模型框架圖Figure 2 Framework diagram of WLEM model

區(qū)域內(nèi)外農(nóng)產(chǎn)品的貿(mào)易、消費及中間投入加工需求影響模型自上而下的均衡閉合。WLEM 模型的農(nóng)產(chǎn)品總消費包括糧食直接消費量、畜產(chǎn)品需求和食品加工的消費量（圖2）。模型假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品價格和人均收入為農(nóng)產(chǎn)品消費變化的主要驅(qū)動因素。隨著收入增加，消費者膳食結(jié)構(gòu)從以糧食消費為主轉(zhuǎn)向肉蛋消費增長的趨勢，因此，收入水平的提升對長期消費模式的影響極為重要。具體對人均消費量的影響程度主要由線性回歸估算的價格彈性和收入彈性來調(diào)節(jié)，由此刻畫消費者對于糧食價格變化的反應(yīng)能力，以及較高收入下對畜牧產(chǎn)品和加工食品的消費變動程度的行為（公式1）。模型使用簡化形式的需求函數(shù)，可將其視為消費需求系統(tǒng)的局部近似，該模型僅計算居民食物消費量。

式中：D為區(qū)域食物總需求；r指區(qū)域；POP是總?cè)丝?；P是商品價格；y是人均收入；σ是產(chǎn)品f的收入彈性；ε是需求價格彈性。

嵌入柵格尺度上水土資源稟賦的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)過程刻畫是模型自下而上加總閉合的基礎(chǔ)（圖2）。生產(chǎn)投入要素除種子外，有水、土資源要素投入，還有勞動力、資本等其他要素投入。區(qū)域農(nóng)作物供應(yīng)能力是區(qū)域柵格層面作物生產(chǎn)的總和，柵格尺度可利用的水土資源要素稟賦導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出不同。技術(shù)投入使得生產(chǎn)過程中的作物投入和非作物投入之間存在相應(yīng)的替代關(guān)系，提高農(nóng)作物在高附加值產(chǎn)品中的生產(chǎn)投入效率將對耕地需求產(chǎn)生重要影響。生產(chǎn)模塊采用多層嵌套的CES（Constant elasticity of substitution）生產(chǎn)函數(shù)結(jié)構(gòu)，其中各作物生產(chǎn)投入主要包括勞動力、資本等非水土資源投入（公式2）和水土資源投入（公式3），兩者存在替代關(guān)系。由于不同位置的土地價格（租金）不同，土地供給彈性存在差異。同時，考慮到水土資源耦合對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的影響，模型納入水土資源替代彈性。模型中對非土地投入不進(jìn)行詳細(xì)分類，依據(jù)農(nóng)產(chǎn)品收益資料匯編數(shù)據(jù)，將除去土地（包括水價）后的其他人力和化肥作為非土地投入價值量。

模型微觀尺度上以遙感解譯的柵格尺度上的作物種植面積為現(xiàn)狀，假設(shè)作物生產(chǎn)不受水資源約束，僅考慮土地資源的分配，參與作物生產(chǎn)的格網(wǎng)內(nèi)會有可用水資源，作物競爭調(diào)整即各作物所占柵格土地面積。基于網(wǎng)格單元中土地所有者預(yù)期利潤最大化目標(biāo)，采用常轉(zhuǎn)換彈性（CET，Constant Elasticity of Trans?formation）加總函數(shù)分析土地供應(yīng)對價格變化的響應(yīng)（公式4和公式5），即土地數(shù)量一定的前提下，格點上多作物土地分配量由作物土地租金變化決定[11]。此外，各部門中不同作物的投入之間也存在替代關(guān)系，模型對畜牧產(chǎn)品和加工食品設(shè)置增加值嵌套結(jié)構(gòu)，表示部門產(chǎn)出與中間投入和初級投入之間的關(guān)系。

式中：QT為總的耕地投入；Qi是作物i的耕地投入；ρi指由土地彈性決定的指數(shù)（σ=是土地利用轉(zhuǎn)換彈性）；K和βi分別指比例系數(shù)和作物i的耕地所占份額；PT是總的耕地租金；Pi是作物i的耕地租金；i和j是作物類型集合。

WLEM 模型供需均衡假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品市場貿(mào)易部分依賴于均質(zhì)商品的假設(shè)，同行業(yè)本地商品和進(jìn)口商品價格沒有差別，兩個區(qū)域之間的價格差異主要由運輸成本造成。如果區(qū)域價格的差異大于區(qū)域間運輸貨物的成本，則將發(fā)生貿(mào)易，且價格差將被壓低至運輸成本。對于農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易的刻畫主要包括同質(zhì)產(chǎn)品假設(shè)和不完全替代假設(shè)兩種。同質(zhì)產(chǎn)品假設(shè)是將運輸成本和關(guān)稅考慮在內(nèi)時假設(shè)相同行業(yè)的本地商品和進(jìn)口商品價格是一致的，同一行業(yè)中的兩種商品互相之間具有完全的替代性。這導(dǎo)致市場上一種商品只有唯一價格，并且不同區(qū)域之間沒有行業(yè)內(nèi)貿(mào)易。流域尺度多區(qū)域投入產(chǎn)出表為刻畫流域內(nèi)外農(nóng)產(chǎn)品流動提供了基準(zhǔn)。貿(mào)易市場將供給側(cè)與需求端相連接，在作物供給量與需求量相等的假設(shè)前提下得到市場均衡價格。此外，在局部均衡理論假設(shè)前提下，不同作物在區(qū)域尺度上實現(xiàn)單個作物的局部均衡，如玉米在本地市場的供需均衡。

WLEM 模型以經(jīng)濟(jì)和水土資源的基準(zhǔn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)和投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)來描述區(qū)域初始的作物生產(chǎn)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)均衡狀態(tài)。受數(shù)據(jù)限制主要刻畫了區(qū)域大麥、小麥、玉米（包括籽粒玉米和青貯玉米）和油菜4 種主要作物。作物空間分布數(shù)據(jù)來自于國家自然科學(xué)基金黑河流域生態(tài)-水文重大研究計劃項目數(shù)據(jù)共享中心?；鶞?zhǔn)網(wǎng)格數(shù)據(jù)包括作物產(chǎn)量、水資源消耗和灌溉土地面積以及其他綜合投入的價值和數(shù)量，主要根據(jù)2012 年甘肅省農(nóng)產(chǎn)品成本收益統(tǒng)計年鑒中農(nóng)作物畝（667 m2）產(chǎn)成本投入計算。為刻畫柵格尺度內(nèi)作物競爭，研究模型網(wǎng)格空間分辨率定義為900 m×900 m，單個柵格中包含多種作物。依據(jù)國家自然科學(xué)基金黑河流域生態(tài)-水文重大研究計劃項目數(shù)據(jù)共享中心編制的2012 年黑河流域投入產(chǎn)出表，獲取農(nóng)產(chǎn)品直接、間接消費和區(qū)域貿(mào)易信息。

流域尺度上的農(nóng)作物生產(chǎn)要在土地和灌溉可用水量的限制下，通過調(diào)整各種作物要素投入改變作物播種面積，以實現(xiàn)總收益最大化。因此優(yōu)化配置過程中涉及到彈性與份額參數(shù)估算（表1），旨在刻畫不同資源要素間的競爭關(guān)系，以及資源供給稟賦與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)作物競爭的資源消耗關(guān)系。彈性參數(shù)主要采用計量經(jīng)濟(jì)方法或其他文獻(xiàn)研究結(jié)果來外生確定。其中，收入彈性和價格彈性估算方法參考MUHAMMAD 等[26]提出的Florida-Preference Indepen?dence（PI）模型和Florida-Slutsky 模型，谷物、畜產(chǎn)品和加工食品價格彈性分別為-0.389、-0.564、-0.839，收入彈性分別為0.531、0.768、1.144。參考HAQIQI[27]的研究，在模型中將水資源供給彈性設(shè)為0.48。土地供給彈性主要參考劉宇等[28]對張掖市的土地供給彈性設(shè)定為0.5。水土替代彈性參考LI等[29]在黑河流域的研究，靠近黑河流域的中心灌區(qū)的水土替代彈性約為0.9，而相比遠(yuǎn)離流域水源的邊緣灌區(qū)的替代彈性值則小于0.25。水土與非水土替代彈性主要根據(jù)GTAP V.6 數(shù)據(jù)庫和2001 年經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（Organization for Economic Cooperation and Develop?ment，OECD）報告[30]設(shè)定為0.5，由國家尺度數(shù)據(jù)代替黑河流域數(shù)據(jù)。土地轉(zhuǎn)換彈性主要依據(jù)WENG 等[31]和FUJIMORI 等[32]研究結(jié)果設(shè)定為1.75。成本份額參數(shù)主要基于黑河流域農(nóng)作物灌溉用水量和水價進(jìn)行估算，土地資源成本份額根據(jù)各縣級尺度土地租金和耕地面積進(jìn)行估算。數(shù)據(jù)來源于2012年和2017年全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編以及甘肅省統(tǒng)計年鑒。

表1 WLEM模型中的主要參數(shù)及其來源Table 1 Main parameters and their sources in the WLEM model

2 黑河流域“糧改飼”情景政策模擬

2.1 研究區(qū)域

綠洲農(nóng)業(yè)在中國西北干旱區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有舉足輕重的作用，水-生態(tài)-經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展是綠洲農(nóng)業(yè)可持續(xù)的關(guān)鍵，農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的健康發(fā)展很大程度上決定了干旱地區(qū)的總體發(fā)展態(tài)勢[33]。鑒于干旱區(qū)水資源約束和土地資源充沛的現(xiàn)狀，開展流域農(nóng)業(yè)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展集成研究，將為我國內(nèi)陸河流域可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)支撐。

黑河干流主要發(fā)源于青海省祁連山，流經(jīng)甘肅省河西走廊綠洲，流入內(nèi)蒙古高原的居延海（圖3）。流域上、中、下游年均降水量分別約為350、140、47 mm，地表水是黑河流域生態(tài)環(huán)境演變的關(guān)鍵控制因子[34]。上游地區(qū)地形以丘陵冰川為主；中游地區(qū)由平原組成，以灌溉農(nóng)業(yè)為主，是我國西北干旱區(qū)重要的糧食生產(chǎn)基地，農(nóng)業(yè)用水占全流域用水的83%，同時高耗水作物（如玉米、小麥等[35]）種植比例較大（圖4）；下游地區(qū)主要是沙漠和湖泊。

圖3 研究區(qū)域地理位置Figure 3 Location of the research area

圖4 2012年黑河流域主要農(nóng)作物分布Figure 4 Distribution of major crops in Heihe River in 2012

2.2 “糧改飼”政策

2015 年中央一號文件提出加快發(fā)展草牧業(yè)，支持青貯玉米等飼草料種植，開展“糧改飼”和種養(yǎng)結(jié)合試點工作，促進(jìn)糧食、經(jīng)濟(jì)作物、飼草料三元種植結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)發(fā)展。青貯玉米是采用青貯技術(shù)專門將青莖葉作為飼料的玉米，同籽粒玉米相比，青貯玉米栽培容易，一年可種植收割多次，是用于牛、羊等反芻動物養(yǎng)殖的核心飼料。2016年和2017年中央一號文件相繼提出推進(jìn)和擴(kuò)大“糧改飼”試點的要求，“糧改飼”政策也成為我國農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要內(nèi)容。為推進(jìn)“糧改飼”工作，2015 年農(nóng)業(yè)部在甘肅和青海等10 個省（區(qū)）積極開展“糧改飼”試點工作，以期通過補貼方式鼓勵農(nóng)民種植飼草作物，同時減少籽粒玉米種植面積。由于貯藏加工技術(shù)是青貯玉米用作飼料過程中的重要環(huán)節(jié)，其實施的補貼政策主要通過飼草加工環(huán)節(jié)進(jìn)行補貼，對種植環(huán)節(jié)大型農(nóng)業(yè)機械設(shè)備的補貼政策相對較缺乏。因此，本研究主要模擬種植與加工兩個環(huán)節(jié)的農(nóng)業(yè)機械設(shè)備補貼，對比其政策效果，為“糧改飼”補貼政策推行提供參考。

2.3 情景設(shè)計

本研究模擬設(shè)定的基準(zhǔn)情景刻畫了現(xiàn)有農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展外部環(huán)境變化情況，即模擬按照歷史發(fā)展趨勢的人口增加和收入提升情況下農(nóng)產(chǎn)品消費與生產(chǎn)變化，并在基準(zhǔn)情景上設(shè)計了三種不同的農(nóng)業(yè)機械設(shè)備補貼（表2）。結(jié)合黑河流域各縣（市）青貯玉米收獲面積和玉米空間分布對青貯玉米空間分布提出假設(shè)。由于該模型的基礎(chǔ)為靜態(tài)局部均衡，模擬以2012 年為基期的不同情景的影響沖擊，模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是2012 年黑河流域的投入產(chǎn)出表，而模型設(shè)定的基準(zhǔn)時期是2019年。因此，本研究按照2019年流域經(jīng)濟(jì)、人口、人均收入、技術(shù)水平進(jìn)行了數(shù)據(jù)更新。根據(jù)甘肅省、青海省2019年統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，2019年黑河流域人口共增加0.03%，人均可支配收入提升47.3%，作物生產(chǎn)技術(shù)水平增加0.02%。黑河流域青貯玉米種植機械補貼或飼料加工技術(shù)補貼變動比例來自《2012年農(nóng)機購置補貼實施指導(dǎo)意見》和《2018—2020 年農(nóng)機購置補貼實施指導(dǎo)意見》，其中青貯玉米種植機械購置補貼最高額度由12 萬元增加至15 萬元，飼料（草）加工機械設(shè)備補貼比例按規(guī)定在30%上下浮動，為比較不同政策效果設(shè)定兩項補貼同增長25%。

表2 情景設(shè)計Table 2 Scenario design

3 模擬結(jié)果

“糧改飼”補貼政策影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的路徑主要有兩方面：一方面，補貼青貯玉米種植和加工兩個環(huán)節(jié)農(nóng)機設(shè)備投入以期降低勞動力投入從而降低生產(chǎn)成本，拉動青貯玉米產(chǎn)量作為飼料的生產(chǎn)規(guī)模，并適度減少玉米種植面積；另一方面，農(nóng)產(chǎn)品消費需求增加將帶動全要素投入增加，將改變水土資源消耗的現(xiàn)狀空間格局。因此，本研究從作物產(chǎn)量和投入要素變動兩個方面進(jìn)行政策效果分析。

3.1 “糧改飼”補貼政策對作物產(chǎn)量的影響

從基準(zhǔn)情景（人口和人均收入增加）的模擬結(jié)果中看出，人口增加拉動各部門消費上升，而人均可支配收入的增加，使人們更傾向于消費營養(yǎng)含量高的畜牧產(chǎn)品和加工食品，直接糧食消費量隨著收入的增加而下降（圖5）。模擬顯示，直接玉米消費下降9.07%，畜產(chǎn)品增加4.11%，食品加工業(yè)增加3.58%。

隨著人口增長農(nóng)產(chǎn)品消費需求增加，作為直接與中間投入的作物產(chǎn)量也隨之改變，青貯玉米消耗需求同玉米相比增幅較大（圖5）。結(jié)果表明，玉米產(chǎn)量提高了1.37%。從三個影響因素來看，玉米的直接消費占比較小，人口膳食結(jié)構(gòu)改變和收入增加帶來的玉米直接消費需求量降幅并未超過其他部門的玉米消費需求量增幅，進(jìn)而導(dǎo)致玉米的總產(chǎn)量上升。青貯玉米產(chǎn)量提高2.03%，究其原因，畜產(chǎn)品需求量的上升將提高畜產(chǎn)品的價格，刺激生產(chǎn)肉蛋奶產(chǎn)品的畜牧產(chǎn)業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，飼料需求增加將拉動飼料作物投入量。此外，青貯玉米飼料的投入將增加2.03%，而玉米飼料投入增加2.42%。存在差異的主要原因是玉米生產(chǎn)價格提高1.06%，而青貯玉米生產(chǎn)價格提高1.70%。

圖5 不同情景下各部門消費、作物產(chǎn)量及飼料投入變化Figure 5 Changes in consumption，crop production and feed inputs by sector under different scenarios

青貯玉米相比于玉米作為飼料的投入更小，若加大機械化水平，仍能進(jìn)一步降低青貯玉米的生產(chǎn)投入。本研究中“糧改飼”政策主要設(shè)計了青貯玉米種植和加工兩個環(huán)節(jié)提供機械設(shè)備補貼的情景。結(jié)果顯示，補貼政策一（種植環(huán)節(jié)）青貯玉米作為飼料投入量增加11.31%，補貼政策二（加工環(huán)節(jié)）青貯玉米作為飼料投入量增加13.37%，疊加補貼政策則將增加22.65%（圖5）。對種植環(huán)節(jié)的大型農(nóng)業(yè)機械補貼降低了生產(chǎn)主體對該要素的資本投入，降低了生產(chǎn)成本。然而，對飼草的加工環(huán)節(jié)進(jìn)行補貼，將直接影響作物飼料價格，與種植環(huán)節(jié)相比對青貯玉米產(chǎn)量拉動作用較大。兩項補貼同時實施發(fā)生了政策疊加效應(yīng)，青貯玉米產(chǎn)量出現(xiàn)大幅增長。隨著青貯玉米供給增加，為達(dá)到模型均衡假設(shè)條件，肉蛋奶產(chǎn)品需求量相應(yīng)增加，帶動玉米產(chǎn)量小幅增長。

3.2 “糧改飼”補貼政策對水土資源要素投入的影響

在糧食與飼料兩大需求拉動下，水與土地資源等要素投入也將隨之改變?；鶞?zhǔn)情景結(jié)果（圖6）顯示，人口和人均收入增加后，青貯玉米和玉米需求量上升，拉動了青貯玉米種植的水和土地資源投入增加1.27%和1.60%，而非水土資源投入增加2.14%。玉米種植的水和土地資源投入分別增加0.84% 和0.41%，而非水土資源投入增加1.40%。兩者中情景導(dǎo)致的要素投入上漲幅度不同有兩個方面的原因：一方面是玉米直接消費的減少，相比于青貯玉米，籽粒玉米價格過高導(dǎo)致玉米整體需求增長量下滑，而肉蛋奶產(chǎn)品需求的增加使青貯玉米的需求量提升，導(dǎo)致玉米供給與青貯玉米相比漲幅略低；另一方面，青貯玉米土地收益更高，將有更多土地資源投入其中，種植規(guī)模的擴(kuò)大會導(dǎo)致用水需求增加。

圖6 不同情景下要素投入變化Figure 6 Variation of factor inputs under different scenarios

水土資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)資料，補貼政策在推動產(chǎn)量提高的同時應(yīng)關(guān)注水土資源的承載力。模擬結(jié)果表明，補貼政策一（種植環(huán)節(jié)）通過提高機械設(shè)備投入增加了青貯玉米非水土要素投入，增幅為13.94%，而水土資源投入量占比分別減少了2.34%和2.51%。補貼政策二（加工環(huán)節(jié)）與補貼政策一相比，青貯玉米產(chǎn)量提高2.06%，但大幅度拉動了全要素投入，主要原因是該項補貼政策并未側(cè)重于種植環(huán)節(jié)的要素投入，因此為提高產(chǎn)量而提升了投入要素的需求。但加工環(huán)節(jié)補貼對玉米種植面積調(diào)減作用顯著，玉米種植的土地資源投入量下降7.24%。青貯玉米和籽粒玉米在畜產(chǎn)品投入中的競爭關(guān)系使兩種作物土地種植面積出現(xiàn)此消彼長的狀況。青貯玉米收益提升拉動了其種植土地收益的增加，由此帶動青貯玉米土地種植面積的增加和籽粒玉米種植面積的下降。疊加補貼政策的青貯玉米產(chǎn)量在單項補貼的基礎(chǔ)上均有大幅提升，且水土資源消耗量同補貼政策二相比略有下降。

基于水土資源承載力差異開展種植結(jié)構(gòu)調(diào)整，是進(jìn)一步提升流域水土資源生產(chǎn)力的精細(xì)化管理措施。本研究模擬了三種情景下水資源和土地利用變化，以獲取每種作物的最佳空間分布和用水消耗量，反映不同的資源可用性和限制因素。影響水土資源消耗空間變動的主要原因有兩個方面：一是格網(wǎng)內(nèi)水土資源要素占總投入成本份額較高，生產(chǎn)過程中需要更多該要素投入，變動幅度更大；二是受水土資源供給彈性和水土資源替代彈性影響，彈性參數(shù)表明了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中單一資源的不可替代性和稀缺性程度，供給彈性較大的地區(qū)變化幅度較高。結(jié)果（圖7、圖8）顯示，補貼政策一中黑河中游高臺縣和臨澤縣青貯玉米水土資源投入增加幅度較大，而中游酒泉市、嘉峪關(guān)市、金塔縣等地呈下降趨勢。主要原因是該政策主要針對種植環(huán)節(jié)進(jìn)行補貼，一定程度上彌補了因水資源供給匱乏而限制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的缺陷。肅南裕固族自治縣、酒泉市、嘉峪關(guān)市、金塔縣、民樂縣以及山丹縣為邊緣灌區(qū)，水土資源是該類地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不可或缺的要素，也是稀缺資源。水資源稀缺區(qū)為實現(xiàn)生產(chǎn)成本的最小化，需提高此類區(qū)域的種植環(huán)節(jié)技術(shù)補貼，從而降低水土資源投入在生產(chǎn)要素投入中的占比。而高臺縣、臨澤縣和張掖市所在區(qū)域位于黑河流域中游灌區(qū)，經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)，產(chǎn)業(yè)用水競爭力相對較高，因此，同其他地區(qū)相比，自然資源稟賦可支撐其對水土資源投入的增加。補貼政策二中黑河流域中上游的民樂縣和山丹縣、中下游的金塔縣和酒泉市水土資源生產(chǎn)投入均有提升，而張掖市和臨澤縣投入下降。究其原因，此類補貼政策主要針對青貯玉米種植環(huán)節(jié)后的加工環(huán)節(jié)，為鼓勵青貯玉米種植，金塔縣等地主要通過增加自然資源投入的方式擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，以獲取后續(xù)加工環(huán)節(jié)補貼。而張掖市等地處于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，該類區(qū)域勞動力成本較高，產(chǎn)業(yè)競爭促使該區(qū)域水土資源生產(chǎn)力提高，進(jìn)而使機械化以及節(jié)水技術(shù)推廣相對順利。因此，應(yīng)重視經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)青貯玉米加工環(huán)節(jié)補貼政策的實施，以提高青貯玉米產(chǎn)量、減少水土資源的大量投入。

圖7 不同情景下青貯玉米的水資源消耗變動空間分布Figure 7 Spatial distribution of water consumption variation for silage maize under different scenarios

圖8 不同情景下玉米的水資源消耗變動空間分布Figure 8 Spatial distribution of water consumption variation for maize under different scenarios

4 討論

本研究基于柵格尺度的水、土、農(nóng)業(yè)的空間數(shù)據(jù)構(gòu)建農(nóng)業(yè)部門均衡分析模型，以黑河流域“糧改飼”補貼政策為例，探索“水-土-經(jīng)濟(jì)”耦合機制與效應(yīng)模擬，定量分析了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中資源消耗和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。本研究模擬了國家“糧改飼”補貼政策的效應(yīng)，通過不同環(huán)節(jié)的補貼鼓勵農(nóng)民種植青貯玉米等飼草作物，同時減少籽粒玉米種植面積，合理配置水土資源，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效益提升。

WLEM 模型基于生產(chǎn)要素空間異質(zhì)性特征，將流域尺度的作物生產(chǎn)分配至資源稟賦和生產(chǎn)效率較高的空間柵格單元，滿足流域尺度作物與農(nóng)產(chǎn)品整體需求，以跨尺度嵌套結(jié)構(gòu)提高宏觀農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展模型在數(shù)據(jù)尺度上的準(zhǔn)確性。本研究假設(shè)流域水資源供給量與作物灌溉用水消耗量相同，因而在水文與水資源供給研究方面存在欠缺。今后的研究將銜接水文模型分析水資源供給變化造成的系統(tǒng)影響，以提供更為精準(zhǔn)的參考。

5 結(jié)論

（1）與種植環(huán)節(jié)補貼相比，在加工環(huán)節(jié)進(jìn)行農(nóng)機補貼對青貯玉米產(chǎn)量的拉動作用較大。種植與加工環(huán)節(jié)疊加式補貼有助于鼓勵青貯玉米生產(chǎn)，同時一定程度減少籽粒玉米種植面積，符合“糧改飼”政策目標(biāo)。

（2）為推動“糧改飼”政策的實施，應(yīng)重視加工環(huán)節(jié)的農(nóng)業(yè)機械設(shè)備補貼，并完善種植環(huán)節(jié)與加工環(huán)節(jié)兩種補貼政策的優(yōu)勢互補機制。

（3）建議在流域水資源缺乏地區(qū)實施種植環(huán)節(jié)補貼政策，在經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)地區(qū)實施加工環(huán)節(jié)補貼政策，以提高政策的指向性和精準(zhǔn)性。