孙诗阶，许 朗，陈 杰

（南京农业大学经济管理学院，南京210000）

0 引言

长江经济带横跨我国东中西三大区域，包括江苏、上海、湖北、四川等11 个省市，总面积约205.23 万km2，生产总值和人口总量均占全国40%以上。在农业方面，长江经济带同样是我国重要的粮油、畜禽和水产品主产区，以全国约1/3 的耕地养育着超四成的人口，在中国农业发展战略中占据着举足轻重的地位。2016年9月，《长江经济带发展规划纲要》正式印发，纲要中的“坚持生态优先、绿色发展”、“严格控制农业面源污染”等要求为新时期长江经济带农业发展指明方向。水是农业生命之源，科学分析农业水污染状况，探究区域内农业经济发展与农业水污染之间的关系，对于推进长江经济带高质量发展建设具有重要意义。

灰水足迹概念最早是由Hoekstra 等[1]于2008年提出，定义为以自然本底浓度和环境现有水质标准为基准，将污染物稀释至特定水质标准所需要的淡水资源量。灰水足迹由最关键的污染物，即造成灰水足迹最大的污染物决定。国内外学者围绕灰水足迹展开了大量的研究，研究方向主要集中在以下3个方面：一是灰水足迹测算方法改进，涉及工业、农业等领域[2,3]；二是特定产品灰水足迹计算评价[4,5]；三是区域灰水足迹测算以及基于此的水资源利用发展评价，研究范围涉及省际、流域、国家等多个层面[6,7]。灰水足迹是一种对水污染状态进行评价的有效手段。正确评价水污染状态，不仅关乎生态安全，也关乎经济发展，对此，许多学者使用脱钩理论对污染状态与经济增长之间的关系展开进一步研究。脱钩理论是用于分析资源消耗或污染排放与经济增长之间关系的理论，定义脱钩为经济发展过程中环境压力和经济驱动力的复钩关系发生破裂的现象[8]。学术界关于脱钩理论的研究主要集中在两方面，一是对脱钩概念及其评价指标的拓展延伸[9,10]。二是基于脱钩理论的实证分析研究[11-14]。在水足迹理论与脱钩理论的结合研究中，孙付华等[15]通过构建扩展的水足迹-LMDI 模型，对2007-2017年江苏省水资源利用情况和与经济的脱钩关系进行分析；高甜等[16]基于水足迹理论测算中国中部地区各省份水足迹与水资源利用效率，并对二者之间的脱钩关系进行探究，发现随时间推移中部地区水资源与经济社会发展关系趋于良好，逐渐适应当前国家高质量发展要求。

灰水足迹为研究真实水污染状况提供新视角，其与脱钩理论的有机结合也在水环境质量综合评价、绿色经济发展研究等方面做出有益贡献，但已有研究多局限于对环境与经济脱钩状态的客观性描述，涉及脱钩状态背后影响因素的研究较少。此外，长江流域水产养殖业养殖面积、产量及产值常年占全国总量半数以上，但鲜有对该区域水产养殖业灰水足迹的相关研究[17,18]。基于此，本文以长江经济带11 省市作为研究区域，将水产养殖业纳入农业灰水足迹核算范围，从灰水足迹视角构建农业水污染与经济增长脱钩分析框架，并从技术水平、产业结构、经济水平和劳动力规模4个方面对二者脱钩关系演变特征及内在驱动因素进行研究，旨在为制定适宜的农业水资源管理政策提供信息参考，以促进农业经济与水资源环境的协调发展，推动长江经济带农业农村绿色发展。

1 研究方法与数据来源

1.1 农业灰水足迹测算

农业灰水足迹包含种植业灰水足迹、畜禽养殖业灰水足迹和水产养殖业灰水足迹三部分，计算公式为：

式中:GWF为农业灰水足迹,m3;GWFpla、GWFbre、GWFfis分别为种植业、畜禽养殖业和水产养殖业灰水足迹,m3。

1.1.1 种植业灰水足迹

选择TN、TP 作为污染物，假定氮肥、磷肥中的污染物以固定比例渗入水体产生灰水足迹，种植业灰水足迹计算公式为：

其中：

式中:GWFpla、GWFpla(i)分别为种植业灰水足迹和种植业中第i种污染物造成的灰水足迹，m3；Lpla(i)为第i种污染物排放负荷，kg；Appl为化肥施用折纯量，kg；α为污染物流失系数；Cnat、Cmax分别为受纳水体的初始浓度和水质环境标准情况下污染物的最高浓度，mg/L。

1.1.2 畜禽养殖业灰水足迹

选择COD、TN、TP 作为污染物，选取具有代表性的猪、牛、羊、家禽作为畜禽养殖业污染排放考量对象，为避免重复计算，饲养周期小于1年的动物(猪、家禽)数量以年末出栏量衡量，饲养周期大于等于1年的动物数量(牛、羊)以年末存栏量衡量，畜禽养殖业灰水足迹计算公式为：

其中:

式中:GWFbre、GWFbre(i)分别为畜禽养殖业灰水足迹和养殖过程中第i种污染物造成的灰水足迹，m3；Lbre(i)为第i种污染物的污染负荷，kg；j为4 种测算畜禽；Nj、Dj、pj、qj分别为第j种禽畜的饲养数量、饲养周期以及日均粪便、尿液排放量，kg/d；mjp、mjq分别为第j种禽畜单位粪便和单位尿液的污染物含量，kg/t；njp、njq分别为第j种禽畜单位粪便和单位尿液的污染物流失系数；Rj为第j种禽畜排泄物回收处理率。

1.1.3 水产养殖业灰水足迹

已有关于农业灰水足迹的研究大多忽略水产养殖业，但由于水产养殖活动会遗留下大量未消化饲料、粪便等，直接造成水体污染，为准确评估水产养殖业对农业水环境造成的影响，有必要量化水产养殖活动中产生的灰水足迹，故本文在计算农业灰水足迹时将水产养殖业考虑在内。并且，目前少数关于水产养殖业灰水足迹的研究如童国平等[19]，将水产养殖品种粗略划分为鱼类、壳类和贝类计算灰水足迹，计算结果精确度不高。本文在前人研究的基础上[3,19]对计算方法进行改进，测算对象细分至具体水产养殖品种，考虑到长江流域以淡水养殖为主，故选取35 种我国主要淡水水产养殖品种作为核算对象(见表1)，选择COD、TN、TP、Cu、Zn 作为污染物，水产养殖业灰水足迹计算公式为：

表1 计算的35种淡水水产养殖品种Tab.1 35 freshwater aquaculture species calculated

式中：GWFfis、GWFfis(i)分别为水产养殖业灰水足迹和水产养殖过程中第i种污染物造成的灰水足迹，m3；Lfis(i)为第i种污染物的污染负荷，kg；j为测算的35 种水产养殖品种；Tj、pj分别为第j种水产品产量和排污系数。

1.2 灰水足迹与农业经济增长脱钩模型构建

参照Tapio 脱钩弹性方法，构建衡量农业水污染排放与农业经济发展脱钩状态的公式：

式中：e为农业水污染排放脱钩指数，反映农业灰水足迹与农业经济之间的变化关系；∆GWF和∆GDP分别为农业灰水足迹和农业生产总值的变化量；GWFt和GWF0分别是第t期和基期的农业灰水足迹；GDPt和GDP0分别为第t期和基期的农业生产总值。

根据Tapio 脱钩评价体系，农业灰水足迹与农业经济增长之间的脱钩状态可划分为以下几种，如表2所示。

表2 农业灰水足迹与经济增长脱钩状态分类Tab.2 Classification of decoupling status between agricultural grey water footprint and economic growth

1.3 脱钩模型驱动效应分解

为进一步研究长江经济带农业水污染与经济增长脱钩关系背后驱动因素，参考已有文献[20-22]，利用LMDI 模型从农业技术水平、产业结构、经济水平、劳动力规模4个方面对农业灰水足迹变化量进行分解。

先将农业灰水足迹计算公式进行扩展：

式中：GWF为农业灰水足迹；GWFi为农业中第i个子产业灰水足迹；GDP为农业生产总值，GDPi为农业中第i个子产业生产总值；P为第一产业从业人员数。

再对上式进行整理，得到第t年农业灰水足迹分解模型：

最后对灰水足迹变化进行因素分解，农业灰水足迹从基期到当期的变化量可分解为：

式中：∆GWF(T)、∆GWF(S)、∆GWF(E)、∆GWF(P)分别表示造成农业灰水足迹变化的技术水平、产业结构、经济水平及劳动力规模效应。

各驱动因素效应具体表达式如下：

若某驱动因素效应值大于零，表明该驱动因素对农业灰水足迹变化起正向促进作用；若小于零，则起抑制作用；若等于零，表明无影响。

1.4 数据来源

考虑到数据可获得性等相关因素，选择长江经济带11 省市作为研究单元。氮肥、磷肥施用量数据取自各省市统计年鉴，氮肥、磷肥流失系数参考相关文献做法，选取全国平均值7%[23,24]、6%[25,26]；畜禽养殖数量数据取自《中国畜牧兽医年鉴》，畜禽饲养周期、粪便排泄量、污染物含量、污染物流失系数数据取自于《全国规模化畜禽养殖业污染情况调查及防治对策》，畜禽排泄物回收处理率参考文献[27]；淡水水产养殖品种产量数据取自《中国渔业统计年鉴》，淡水水产养殖品种排污系数取自《第一次全国污染源普查—水产养殖业污染源产排污系数手册》；各类污染物收纳水体初始浓度Cnat参考大部分研究取值为0，污染物排放最高浓度Cmax按照《地表水环境质量标准》中的III 类水质标准；农业及农业子产业生产总值、第一产业从业人员数数据取自《中国农村统计年鉴》，其中农业生产总值数据按2000年不变价格进行调整。

2 结果与分析

2.1 长江经济带农业灰水足迹时空变化

2.1.1 分省市农业灰水足迹结果及时空分析

根据前述的方法数据得到2008-2019年长江经济带11 省市的灰水足迹，由表3 可知，2008-2019年长江经济带农业灰水足迹呈先上升后下降的发展趋势，2008-2014年持续上升，2014年达到研究期内最大值20 653 亿m3；此后开始逐年下降，2019年为17 479 亿m3，是12年间最低值。自2015年农业农村部开展化肥农药零增长行动后，长江流域各省市积极探索农业绿色发展新路径，加快推广科学施肥用药技术，化肥农药使用量显著减少、利用率提高，故农业灰水足迹于2015年起开始持续下降。

表3 2008-2019年长江经济带11省市农业灰水足迹 亿m3Tab.3 Agricultural grey water footprint of 11 provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt from 2008 to 2019

由图1可知，空间上长江经济带农业灰水足迹地域上呈现出农业大省、人口大省较大的特征。其中，四川、湖北等省市年均农业灰水足迹明显高于长江经济带平均水平，上海、浙江等省市农业灰水足迹显著低于平均水平。

图1 2008、2012、2016、2019四年长江经济带11省市农业灰水足迹分布图Fig.1 Distribution map of agricultural grey water footprint in 11 provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt in 2008,2012,2016 and 2019

2.1.2 分产业农业灰水足迹结果及时空分析

由表4可知，在长江经济带农业灰水足迹结构中，畜禽养殖业与种植业两者占比相近，分别为50.61%和46.37%，年平均值为9 975 和9 139 亿m3，水产养殖业占比最小，约3.02%，年平均值为595 亿m3。总量变化上，种植业灰水足迹在前期表现平稳，自2012年起开始逐渐下降；畜禽养殖业灰水足迹呈现先上升后下降的总体趋势，在2015年达到“拐点”；水产养殖业则除2017、2018年略有下降外，其余年份均在增长。占比变化上，种植业灰水足迹总体是下降的，由期初的49.03%下降至期末的40.3%；与之相反，畜禽养殖业灰水足迹占比在上升，2008年为48.72%，2020年为55.62%；水产养殖业灰水足迹虽然总量很小，但占农业灰水足迹比例持续上升，从2008年的2.25%到2020年的4.07%增加近一倍。

表4 2008-2019年长江经济带种植业、畜禽养殖业、水产养殖业灰水足迹及占比Tab.4 The grey water footprint and proportion of planting,animal husbandry,and aquaculture industries in the Yangtze River Economic Belt from 2008 to 2019

由表5可知，具体到沿江各省市，中下游省份如江苏、湖北等种植业灰水足迹高于畜禽养殖业，另一些上游省份则相反，原因是这些省份如四川、云南等畜禽养殖业发展态势良好，养殖数量、产值等常年居于全国前列。研究还发现，TN、TP 是造成长江经济带农业灰水足迹的两种主要污染物，种植业中，上海、浙江两省市决定性污染物为TN，其余省市为TP；畜禽养殖业中，江苏、浙江两省份决定性污染物为TP，其余省市为TN；水产养殖业中，上海、江苏两省份决定性污染物为TP，其余省市为TN。在长江经济带农业生产管理中，各级地方政府应因地制宜，抓主要矛盾，有针对性制定关于特定污染物的减排策略。

表5 长江经济带11省市种植业、畜禽养殖业、水产养殖业年均灰水足迹及决定性污染物 亿m3Tab.5 Annual average grey water footprint and decisive pollutants of planting,animal husbandry and aquaculture in 11 provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt

2.2 长江经济带农业灰水足迹与经济脱钩关系

2.2.1 整体脱钩关系分析

构建Tapio 脱钩理论模型计算得出2008-2019年长江经济带农业灰水足迹与经济增长之间的脱钩指数，并按照八种划分评价农业经济发展与农业水环境之间的协调状态。由表6可知，2008-2019年长江经济带农业经济增长和水污染排放主要有两种关系状态：前期的弱脱钩与扩张性负脱钩，以及后期的强脱钩状态。

表6 长江经济带2008-2019年农业灰水足迹与经济增长脱钩指数及评价Tab.6 Decoupling index and evaluation of agricultural grey water footprint and economic growth in the Yangtze River Economic Belt,2008-2019

2008-2014年，长江经济带除2008-2009、2013-2014年为扩张性负脱钩状态，其他年份均为弱脱钩状态。扩张性负脱钩状态表明农业水污染排放和农业经济都在增长，但水污染排放量的增速要显著快于农业经济的增速；弱脱钩是农业水污染排放和农业经济都在增长，但水污染排放量的增速要明显低于农业经济的增速，两者均反映较不理想的发展状态。从协调程度上来说，弱脱钩要优于扩张性负脱钩。

2014-2019年长江经济带均为强脱钩状态。强脱钩是指农业经济增长的同时伴随着农业水污染排放的减少，这说明经济增长不再依赖污染排放的增加，被视为经济与资源利用最理想发展状态。2014年《关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》印发，提出了严格控制和治理长江水污染，强化沿江生态保护和修复的要求。沿江各省市加强对农业生产环境治理，污染产排管控也日趋严格，实现了保障农业经济平稳增长、持续向好的同时，农业水污染排放显著减少，农业经济发展与农业用水环境因此转为最优协调发展状态。

2.2.2 分省市脱钩程度分析

由于脱钩理论更注重脱钩过程的趋势性，短周期并不能有效体现脱钩作用[28]。为了更好的了解沿江省市不同时期农业水污染与经济增长之间的关系，参考相关研究做法[16,29]，进一步划分2008-2011年、2012-2015年和2016-2019年3 个时间阶段对11省市的脱钩关系进行计算，结果见表7。

表7 长江经济带11省市2008-2019年农业灰水足迹与经济增长脱钩指数及评价Tab.7 Decoupling index and evaluation of agricultural grey water footprint and economic growth in 11 provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt,2008-2019

2008-2019年长江经济带11 省市农业生产总值一直在正向增长，即农业生产总值年际变化率均为正，此时脱钩数值主要取决于农业灰水足迹年际变化率。若农业灰水足迹年际变化率小于零，则脱钩类型为强脱钩；若灰水足迹年际变化率大于零，脱钩类型根据数值不同由小到大可划分为弱脱钩、扩张连接和扩张性负脱钩3 种。在这4 种脱钩类型中，数值越小表明协调程度越高。

由表6可知，2008-2011年11省市以弱脱钩为主，只有上海、浙江、贵州三省市为强脱钩，协调程度最优的省份为上海，脱钩数值为-0.8，协调程度最低省市为江西省，脱钩数值为0.59；2012-2015年，江苏、安徽等4 省份实现弱脱钩状态向强脱钩状态转变，但也有部分省份如云南、贵州协调程度降低。此阶段协调程度最优的省份为湖北省，脱钩数值为-16.67，协调程度最低省份为云南省，脱钩数值为1.54；步入“十三五”，“生态优先、绿色发展”新发展理念引领推动长江经济带高质量发展，农业经济增长的同时农业水环境明显改善，这也体现在此阶段农业灰水足迹与农业经济增长之间的脱钩关系上。2016-2020年，长江经济带全部省市均为强脱钩状态，协调程度最优的省份为江苏省和湖北省，脱钩数值均为-4.16；协调程度最低省份仍为云南省，脱钩数值为-0.10。

2.3 脱钩驱动因素及效应分析

进一步利用LMDI 指数分解法对长江经济带农业水污染与经济增长脱钩态势的成因进行探究。由于研究期内各省市农业生产总值持续增长，故脱钩态势演变主要是由农业灰水足迹变化特征决定。因此对农业灰水足迹年际变化量进行因素分解，从农业技术水平、产业结构、经济水平、劳动力规模4个方面出发，寻找影响农业灰水足迹与经济增长脱钩程度的关键因素（见图2）。

图2 长江经济带11省市农业水污染与经济脱钩态势演变的驱动效应Fig.2 Driving effects of the evolution of agricultural water pollution and economic decoupling dynamics in 11 provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt

从图2可知，劳动力规模效应对农业灰水足迹起着稳定的负向驱动作用。长期以来，长江经济带农业从业人口占全国比重过半，但随着土地流转步伐加快和规模化种养殖兴起，农业劳动力出现大量转移。与此同时，近年来乡村振兴战略的实施，以新型职业农民为代表的农业实用人才不断涌现。总的来说，农业劳动力的“减量增质”使得劳动力规模效应有效推动农业灰水足迹减少；技术水平效应总体上对农业灰水足迹起负向驱动作用。长江经济带发展需求促使沿江各省市积极转变农业发展方式，推广应用农业绿色生产技术，农业污染状况得到有效治理，技术进步成为降低农业灰水足迹的重要因素；经济水平效应对农业灰水足迹一直起显著正向驱动作用。长江经济带作为重大国家战略发展区域，人口规模及经济总量据全国“半壁江山”，经济发展尤其是农业经济发展高度依赖于水资源利用与水污染排放；产业结构效应对农业灰水足迹变化的影响不明显，但是近年来农业灰水足迹增加的次要因素。

3 结论与建议

文章测算了长江经济带9 省2 市2008-2019年农业灰水足迹，并以此为基础对农业水污染与经济增长之间的脱钩关系及内在驱动因素进行了探究，得出下列结论及建议：

（1）12年间长江经济带农业灰水足迹先升高后降低，2014年为“拐点”年份；农业灰水足迹分布存在地域差异，四川、湖北等省份显著高于其他省市；研究期内种植业灰水足迹占比有明显下降，畜禽养殖业和水产养殖业则持续上升；TN、TP 是造成长江经济带农业灰水足迹的两种主要污染物，其中种植业的决定性污染物为TP，侧面印证杨卫等[30]认为磷肥施用是造成长江流域总磷污染主要原因的说法，畜禽养殖业与水产养殖业决定性污染物为TN。沿江地区需深入贯彻落实绿色发展发展理念，推进化肥农药尤其是磷肥的减量增效，同时充分发挥政府职能加强对畜禽养殖业、水产养殖业管理监督，可通过科学规划养殖区域等方法降低污染排放，并积极宣传引导养殖从业者采用诸如无污染低污染肥料饲料、循环水养殖等绿色农业技术进行生产活动。

（2）长江经济带农业水污染与经济增长关系呈现扩张性负脱钩、弱脱钩向强脱钩状态转变的良好态势；具体到沿线11省市，2008-2011年弱脱钩、强脱钩两种状态并存，弱脱钩状态占多数；2012-2015年多种脱钩状态并存，强脱钩状态超半数；2016-2019全部省市实现强脱钩状态。整体和局部表现均反映出长江经济带在农业经济稳步提升的同时，农业水污染治理也取得良好成效，农业经济与水生态环境正呈现协调发展态势。值得注意的是，云南、江西等中西部省份脱钩指数偏低，这与长期以来较为粗放的农业生产方式不无关系，这些省份需利用好区位优势，加快推进农业转型升级与绿色发展，进一步巩固提高农业经济和水环境之间协调程度。（3）农业灰水足迹与经济增长脱钩驱动因素中，劳动力规模效应和技术水平效应总体上起到负向驱动作用，经济水平起到显著正向驱动作用，产业结构效应作用不明显，近三年起正向驱动作用。在“十四五”时期，各省市需进一步加强区域间交流与合作，加快推进绿色农业技术创新，加强农业人才队伍建设，调整产业结构优化产业布局，共同推动长江经济带农业生态环境保护和高质量发展。