陳 巖，童國平，王 蕾

(1.南京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 210037； 2.南京林業(yè)大學(xué)生態(tài)文明與鄉(xiāng)村振興研究中心，江蘇 南京 210037； 3.南京信息工程大學(xué)教師發(fā)展與教學(xué)評估中心，江蘇 南京 210044)

我國人均水資源量是世界平均水平的1/6，嚴(yán)重的水污染加劇了我國水資源短缺狀況。在我國水環(huán)境污染中，農(nóng)村水污染物排放量占全國水污染物排放量的50%以上，農(nóng)村水污染已成為導(dǎo)致水環(huán)境惡化的主要原因[1]。對流域農(nóng)業(yè)污水排放效率和驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行研究，可以為流域的農(nóng)業(yè)水污染治理提供重要的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的流域水污染狀況評價(jià)和效率研究中通常采用單因子指數(shù)法、綜合污染指數(shù)法等來分析流域的污染情況。2002年荷蘭學(xué)者Hoekstra首次提出了水足跡(water footprint)的概念[2]，水足跡分為藍(lán)水足跡、綠水足跡和灰水足跡[3]；藍(lán)水足跡和綠水足跡的研究起步相對較早，研究成果比較豐富[4-8]；“灰水足跡”的概念于2008年提出[5]，是指“在現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)水質(zhì)條件下，將污染負(fù)荷稀釋至特定水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)及以上需要的淡水體積”[6]。傳統(tǒng)水資源研究大多未考慮將水資源消耗和水污染指標(biāo)進(jìn)行結(jié)合來分析評價(jià)水資源利用情況，灰水足跡可以分析用水量和污水排放量之間的定量關(guān)系，從用水量角度評價(jià)水污染狀況，為污水排放量與水資源利用量之間的相互研究提供了一個(gè)新的研究視角和方法。目前，國內(nèi)外對灰水足跡的研究已經(jīng)取得較多的研究成果，范圍涉及農(nóng)業(yè)[7]、工業(yè)[8]、省域[9-10]和特定區(qū)域[11]灰水足跡的測算評價(jià)。而農(nóng)業(yè)灰水足跡研究主要集中在特定農(nóng)作物和不同區(qū)域的灰水足跡核算，主要包括水稻[12]、小麥[13]、玉米、蔬菜、水果[14]等種植業(yè)灰水足跡測算；另外，畜牧業(yè)和漁業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)灰水足跡也不可忽視，一些學(xué)者對于農(nóng)場動(dòng)物[15]、畜牧業(yè)[16]和漁業(yè)養(yǎng)殖[17]等灰水足跡進(jìn)行了測算和時(shí)空演變規(guī)律分析。在灰水足跡測算的基礎(chǔ)上，部分學(xué)者對灰水足跡的影響因素進(jìn)行了研究，主要集中在城市灰水足跡[18]、人均灰水足跡[19-20]、各個(gè)省市灰水足跡[21]等影響因素的研究方面；而農(nóng)產(chǎn)品灰水足跡的影響因素研究較少，主要認(rèn)為化肥施用量和農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量是影響灰水足跡的重要因素[22]，而氮流失的增長造成的稀釋水量增加是農(nóng)業(yè)土地利用系統(tǒng)灰水足跡增長的關(guān)鍵因素[23]。

本研究從種植業(yè)、畜牧業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)3個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門來核算淮河流域35個(gè)地級市的農(nóng)業(yè)灰水足跡量，分析了淮河流域農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的時(shí)空分布與驅(qū)動(dòng)模式，以期為促進(jìn)流域農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 研究區(qū)概況

淮河流域是我國七大流域之一，位于東經(jīng)111°55′～121°25′、北緯30°55′～36°36′之間?；春恿饔虬ê薄⒑幽?、安徽、江蘇、山東5省40多個(gè)地級市，流域面積26.96萬km2，多年平均降水量約875 mm，降水量空間差異較大，由流域下游向上游呈弧形遞減，多年平均總水資源量約794億m3，人均水資源量僅為全國的1/5?；春恿饔蛱幱谥芯暥鹊貐^(qū)、南北氣候過渡帶和海陸過渡帶，降水時(shí)間集中，6—8月的降水量占全年降水量的50%以上，12月至次年2月降水量不到全年降水量的10%。由于降水年際變化大，易澇易災(zāi)，且流域人口密度大，耕地率高，嚴(yán)重的水污染使得淮河流域嚴(yán)重的缺水狀況雪上加霜。

淮河流域是我國水污染狀況最嚴(yán)重的區(qū)域之一，作為我國主要的產(chǎn)糧區(qū)，耕地面積1 266萬hm2，糧食產(chǎn)量占全國糧食總產(chǎn)量的1/6。流域內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中農(nóng)藥、化肥的使用量大，耕地平均化肥施用強(qiáng)度為776.6 kg/hm2，遠(yuǎn)大于我國生態(tài)鄉(xiāng)鎮(zhèn)建設(shè)制定的化肥施用強(qiáng)度上限標(biāo)準(zhǔn)[24]，更超過一些發(fā)達(dá)國家的化肥施用環(huán)境安全上限水平。流域的化肥有效利用率只有30%～35%，大量的農(nóng)業(yè)化肥、分散式畜禽水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)生的污染物、農(nóng)村居民生活固體垃圾和廢水污水等在降雨過程中，經(jīng)農(nóng)田排水、地表徑流、地下滲漏等多種方式進(jìn)入地表地下水體，農(nóng)村面源污染已成為流域新的污染源，直接影響到淮河流域的生態(tài)系統(tǒng)平衡[25]?；春铀瘑T會(huì)及流域內(nèi)各地方政府積極采取污染治理措施，淮河流域水質(zhì)得到了一定的改善[26]，但是由于流域人口集聚，農(nóng)業(yè)集約化程度高，水產(chǎn)和畜牧養(yǎng)殖發(fā)展迅速，農(nóng)業(yè)面源污染問題依然非常嚴(yán)峻[27]。

為了便于研究，本文對淮河流域邊緣部分縣市進(jìn)行了取舍(將面積不足縣市面積一半的區(qū)域去掉)，所以研究區(qū)域選定為河南、安徽、江蘇和山東4省的35個(gè)地級市。

2 研究方法和數(shù)據(jù)來源

2.1 農(nóng)業(yè)灰水足跡和效率測度模型

a. 農(nóng)業(yè)灰水足跡測度模型。通過種植業(yè)、畜牧業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)3個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門來測算流域農(nóng)業(yè)灰水足跡，測度模型為

Fa=Fp+Fb+Ff

(1)

式中：Fa為農(nóng)業(yè)灰水足跡，m3；Fp、Fb、Ff分別為種植業(yè)、畜牧業(yè)和水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)灰水足跡，m3。灰水足跡衡量的是污染物稀釋至標(biāo)準(zhǔn)水質(zhì)所需要的淡水資源量，測算過程主要參考文獻(xiàn)[13]。正常情況下，污水中包含多種形式的污染物，其中最大的污染物決定了最終的灰水足跡。

b. 農(nóng)業(yè)灰水足跡效率測度模型。采用單位農(nóng)業(yè)灰水足跡產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)GDP作為農(nóng)業(yè)灰水足跡的效率：

g=M/Fa

(2)

式中：g為農(nóng)業(yè)灰水足跡的效率，元/m3；M為農(nóng)業(yè)GDP，元。

2.2 基于Kaya恒等式的驅(qū)動(dòng)因素分解

日本學(xué)者Kaya[28]針對碳排放變化提出了Kaya恒等式，該恒等式已經(jīng)在能源及其他領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本文將擴(kuò)展后的Kaya恒等式用于農(nóng)業(yè)灰水足跡效率變化的影響因素研究，對農(nóng)業(yè)灰水足跡效率進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因素分解。

a. 農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的影響因素。為了對農(nóng)業(yè)灰水足跡效率進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因素分解，需要明確農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的影響因素。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、化肥的施用強(qiáng)度、灰水足跡產(chǎn)出水平、化肥對水環(huán)境的作用以及耕地面積等是5個(gè)主要影響農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的因素，分別將它們定義為影響農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的5個(gè)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，即農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、化肥強(qiáng)度效應(yīng)、灰水產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)、農(nóng)業(yè)環(huán)境效應(yīng)和耕地資源效應(yīng)。

b. Kaya恒等式的擴(kuò)展。擴(kuò)展后的農(nóng)業(yè)灰水足跡效率Kaya恒等式為

g=abcde

(3)

其中a=M/Pb=C/Ac=P/Fa

d=L/Ce=A/L

式中：a為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，即單位農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，反映農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的影響，a越大，說明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)灰水足跡效率提升起著越積極的作用；b為化肥強(qiáng)度效應(yīng)，即單位耕地面積施用的化肥量，反映化肥施用強(qiáng)度對農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的影響，b越大，說明化肥施用強(qiáng)度越大，對農(nóng)業(yè)灰水足跡效率提升的積極作用越大；c為灰水產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)，即單位農(nóng)業(yè)灰水足跡帶來的農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，反映灰水足跡產(chǎn)出水平對農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的影響，c越大，說明灰水足跡產(chǎn)出水平對農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的提升影響力度越大；d為農(nóng)業(yè)環(huán)境效應(yīng)，即人均化肥施用量的倒數(shù)，反映化肥環(huán)境效應(yīng)對農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的負(fù)面影響，d越大，說明人均化肥施用量越小，對農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的提升越有利；e為耕地資源效應(yīng)，即人均耕地面積，反映耕地資源使用狀況對農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的影響，e越大，說明人均耕地資源的擁有量對農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的提升有著越積極的促進(jìn)作用；P為農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，萬t；C為化肥施用量，t；A為耕地面積，hm2；L為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量，人。

2.3 LMDI分解模型

因素分解法通過將研究對象拆分成若干個(gè)相關(guān)因子來分析不同因子對研究對象的影響程度[29]，主要包括拉式分解模型(AMDI)和對數(shù)平均迪氏指數(shù)分解模型(LMDI)[30-32]，其中LMDI分解模型因?yàn)槟軌蚝芎玫乜朔徊骓?xiàng)問題，分解不產(chǎn)生殘差，解釋效果較合理，在資源環(huán)境等多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用廣泛。本文采用LMDI分解模型對淮河流域農(nóng)業(yè)灰水足跡效率變化的各影響因素進(jìn)行定量化分析。根據(jù)LMDI分解模型，農(nóng)業(yè)灰水足跡效率從基期到第t年的變化值稱為總效應(yīng)ΔG，計(jì)算公式如下：

ΔG=gt-g0=ΔGa+ΔGb+ΔGc+ΔGd+ΔGe

(4)

式中：ΔGa為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)貢獻(xiàn)值；gt、g0分別為第t年的農(nóng)業(yè)灰水足跡效率和基期的農(nóng)業(yè)灰水足跡效率；ΔGa、ΔGb、ΔGc、ΔGd、ΔGe分別為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、化肥強(qiáng)度效應(yīng)、灰水產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)、農(nóng)業(yè)環(huán)境效應(yīng)和耕地資源效應(yīng)貢獻(xiàn)值。若驅(qū)動(dòng)效應(yīng)貢獻(xiàn)值ΔGa、ΔGb、ΔGc、ΔGd、ΔGe為正值，則表示各驅(qū)動(dòng)效應(yīng)的變化促進(jìn)淮河流域農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的增加，稱為正向驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，若驅(qū)動(dòng)效應(yīng)貢獻(xiàn)值為負(fù)值，則稱為負(fù)向驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。某驅(qū)動(dòng)效應(yīng)貢獻(xiàn)值與總效應(yīng)的比值稱為該驅(qū)動(dòng)效應(yīng)的貢獻(xiàn)率，若某驅(qū)動(dòng)效應(yīng)貢獻(xiàn)率為正值，則表示該驅(qū)動(dòng)效應(yīng)促進(jìn)農(nóng)業(yè)灰水足跡效率值的增加，為負(fù)值則表示該驅(qū)動(dòng)效應(yīng)會(huì)使農(nóng)業(yè)灰水足跡效率降低。

2.4 驅(qū)動(dòng)模式分類

為了對淮河流域各地區(qū)的農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)一步分析，按照LMDI分解模型計(jì)算得到的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)貢獻(xiàn)率來對各地區(qū)進(jìn)行驅(qū)動(dòng)模式分類，以驅(qū)動(dòng)效應(yīng)貢獻(xiàn)率絕對值50%為標(biāo)準(zhǔn)來找出主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因素。淮河流域各地區(qū)的農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的驅(qū)動(dòng)模式可以劃分為單因素驅(qū)動(dòng)、雙因素驅(qū)動(dòng)、三因素驅(qū)動(dòng)、四因素驅(qū)動(dòng)和綜合驅(qū)動(dòng)效應(yīng)5種類型。

2.5 數(shù)據(jù)來源

以淮河流域內(nèi)河南、安徽、江蘇和山東4省35個(gè)地級市為研究區(qū)域范圍，以2000—2015年的中間4個(gè)節(jié)點(diǎn)(2000年、2005年、2010年和2015年)作為時(shí)間范圍來研究淮河流域農(nóng)業(yè)灰水足跡效率問題。農(nóng)業(yè)灰水足跡和效率的測算數(shù)據(jù)主要來自各省和地級市的統(tǒng)計(jì)年鑒和農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒，以及國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的2000—2015年國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

3 結(jié)果與分析

3.1 淮河流域農(nóng)業(yè)灰水足跡效率及時(shí)空分布

運(yùn)用式(1)(2)計(jì)算淮河流域的35個(gè)地級市2000年、2005年、2010年和2015年4個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的農(nóng)業(yè)灰水足跡效率值，結(jié)果見圖1。在灰水足跡測算中，各類污染物排放達(dá)標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)采用GB 3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》中規(guī)定的Ⅲ類水標(biāo)準(zhǔn)，COD、氮和磷污染物的排放達(dá)標(biāo)質(zhì)量濃度分別為 20 mg/L、1 mg/L和0.05 mg/L，自然本底質(zhì)量濃度值參考文獻(xiàn)[13]設(shè)為0 mg/L。

(a) 2000年

(b) 2005年

(c) 2010年

(d) 2015年圖1 淮河流域35個(gè)地級市農(nóng)業(yè)灰水足跡效率時(shí)空分布Fig.1 Spatial-temporal distribution of agricultural grey water footprint efficiency of 35 cities in Huai River Basin from 2000 to 2015

從圖1可以看出，在時(shí)間分布上，淮河流域內(nèi)35個(gè)地級市的灰水足跡效率有逐漸上升的趨勢，說明從2000—2015年淮河流域各個(gè)地級市的農(nóng)業(yè)灰水足跡效率都有一定的提升。從淮河流域內(nèi)的各省分布來看，山東省的農(nóng)業(yè)灰水足跡效率最高，其次是安徽省和江蘇省，河南省最低。空間分布特征為淮河沂沭泗水系的山東地區(qū)農(nóng)業(yè)灰水足跡效率普遍比較高，干流水系的中、下游次之，上游最低，呈現(xiàn)出從內(nèi)陸上游地區(qū)向東部下游沿海地區(qū)逐漸遞增的特征。

3.2 淮河流域農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的驅(qū)動(dòng)模式

通過LMDI分解模型計(jì)算出2000—2015年淮河流域35個(gè)地級市農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、化肥強(qiáng)度效應(yīng)、灰水產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)、農(nóng)業(yè)環(huán)境效應(yīng)和耕地資源效應(yīng)的貢獻(xiàn)值，按照不同地區(qū)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)的貢獻(xiàn)率劃分出3種類型的驅(qū)動(dòng)模式，詳見表1。

表1 淮河流域35個(gè)地級市農(nóng)業(yè)灰水足跡效率的驅(qū)動(dòng)模式劃分Table 1 Driving effect model division of agricultural grey water footprint efficiency changes of 35 cities in the Huai River Basin

從表1可以看出，淮河流域各區(qū)域的農(nóng)業(yè)灰水足跡效率主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因素不同，因此以貢獻(xiàn)率絕對值50%為標(biāo)準(zhǔn)來找出主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，可以具體細(xì)分為4種主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)模式，即以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)為主導(dǎo)的單因素驅(qū)動(dòng)模式Ⅰ和以灰水產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)為主導(dǎo)的單因素驅(qū)動(dòng)模式Ⅱ，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和農(nóng)業(yè)環(huán)境效應(yīng)共同作用的雙因素驅(qū)動(dòng)模式Ⅲ，以及以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、農(nóng)業(yè)環(huán)境效應(yīng)和耕地資源效應(yīng)共同作用的三因素驅(qū)動(dòng)模式Ⅳ。4種模式分布情況如圖2所示。

圖2 淮河流域35個(gè)地級市農(nóng)業(yè)灰水足跡 效率的驅(qū)動(dòng)模式分布Fig.2 Distribution of driving pattern types of agricultural grey water footprint efficiency of 35 cities in the Huai River Basin

a. 單因素驅(qū)動(dòng)模式Ⅰ。模式Ⅰ是以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)為主導(dǎo)的驅(qū)動(dòng)模式，包括河南省的鄭州、洛陽和平頂山，安徽省的合肥，江蘇省的南通、鹽城、揚(yáng)州、泰州、宿遷以及山東省的淄博、棗莊、濟(jì)寧、泰安、日照和臨沂，共15個(gè)地級市。此種模式屬于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)導(dǎo)向型發(fā)展模式，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對于灰水足跡效率是正向驅(qū)動(dòng)作用。這些地區(qū)在淮河流域內(nèi)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，單位農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益高，這與農(nóng)產(chǎn)品的種植結(jié)構(gòu)和單位面積的產(chǎn)量都有直接關(guān)系。此種模式應(yīng)該繼續(xù)保持農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的主導(dǎo)模式，調(diào)整農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)，增加單位面積產(chǎn)量。

b. 單因素驅(qū)動(dòng)模式Ⅱ。模式Ⅱ的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因素是灰水產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)，包括河南省的漯河，安徽省的淮北、阜陽和江蘇的徐州4個(gè)地級市。這種主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)模式的發(fā)展相對來說是一種良性的發(fā)展，可以繼續(xù)保持這種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力發(fā)展和生態(tài)良好的綠色發(fā)展模式。

c. 雙因素驅(qū)動(dòng)模式Ⅲ。模式Ⅲ是主要以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和農(nóng)業(yè)環(huán)境效應(yīng)雙重驅(qū)動(dòng)的模式，包括河南省的開封、許昌、商丘、周口、南陽和駐馬店以及江蘇省的淮安和連云港，共8個(gè)地級市。這些地區(qū)單位農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益高，農(nóng)產(chǎn)品種植結(jié)構(gòu)利于提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；同時(shí)這些地區(qū)的農(nóng)業(yè)環(huán)境效應(yīng)都是負(fù)值，對于灰水足跡效率起到負(fù)向作用。所以這些地區(qū)的農(nóng)業(yè)污染特征屬于粗放式農(nóng)業(yè)發(fā)展階段，就是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，但是水資源環(huán)境保護(hù)水平較低。這種模式地區(qū)應(yīng)該轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式，通過農(nóng)業(yè)創(chuàng)新來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值的增加和環(huán)境的保護(hù)，實(shí)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和資源環(huán)境系統(tǒng)相輔相成、相互促進(jìn)的雙重目標(biāo)。

d. 三因素驅(qū)動(dòng)模式Ⅳ。此模式主要支配因素由農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、農(nóng)業(yè)環(huán)境效應(yīng)和耕地資源效應(yīng)三者共同決定，主要包括安徽省的亳州、宿州、蚌埠、淮南、滁州和六安，河南省的信陽和菏澤。這些地區(qū)特征是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，同時(shí)農(nóng)業(yè)環(huán)境效應(yīng)的負(fù)向貢獻(xiàn)率也較大，不過這種模式與模式Ⅲ相比，耕地資源效應(yīng)對于灰水足跡效率的正向貢獻(xiàn)率較高，這些地區(qū)的人均耕地面積較大，此種模式優(yōu)于模式Ⅲ。這些區(qū)域需要走農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展的道路，充分發(fā)揮耕地資源效應(yīng)和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，以先進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)手段來代替農(nóng)業(yè)化肥作用，或者提高化肥等的吸收率，降低化學(xué)污染物對水資源的污染。

4 結(jié) 論

a. 淮河流域35個(gè)地級市的農(nóng)業(yè)灰水足跡效率有逐漸提升的趨勢；從各省分布情況來看，山東省的農(nóng)業(yè)灰水足跡效率最高，其次是安徽省和江蘇省，河南省最低，空間分布特征是沂沭泗水系的山東地區(qū)普遍較高，干流水系的中、下游次之，上游最低。

b. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、灰水產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)和耕地資源效應(yīng)為正向效應(yīng)，化肥強(qiáng)度效應(yīng)和農(nóng)業(yè)環(huán)境效應(yīng)為負(fù)向效應(yīng)，其中農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)正向貢獻(xiàn)率最大，是影響農(nóng)業(yè)灰水足跡效率最主要的驅(qū)動(dòng)因素，農(nóng)業(yè)環(huán)境效應(yīng)負(fù)向影響較大。

c. 根據(jù)農(nóng)業(yè)灰水足跡效率驅(qū)動(dòng)因素的貢獻(xiàn)值大小，淮河流域35個(gè)地級市的驅(qū)動(dòng)模式劃分為4類：以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)主導(dǎo)的單因素驅(qū)動(dòng)模式Ⅰ，以灰水產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)主導(dǎo)的單因素驅(qū)動(dòng)模式Ⅱ，以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和農(nóng)業(yè)環(huán)境效應(yīng)共同作用的雙因素驅(qū)動(dòng)模式Ⅲ，以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、農(nóng)業(yè)環(huán)境效應(yīng)和耕地資源效應(yīng)共同作用的三因素驅(qū)動(dòng)模式Ⅳ。

d. 應(yīng)將河南省種植業(yè)作為水污染重點(diǎn)治理產(chǎn)業(yè)，充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的正向驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，依靠農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步給農(nóng)業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)大動(dòng)力，有效減少化肥農(nóng)藥等投入，進(jìn)一步降低化肥強(qiáng)度效應(yīng)來促進(jìn)化肥利用效率的提高，最終提高農(nóng)業(yè)灰水足跡效率。