馮晨，孔千慧

（河海大學商學院，南京 211100）

黃河流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、河南、山西、山東9 ?。▍^(qū)），橫跨三大階梯，是連接青藏高原、黃土高原、華北平原的生態(tài)廊道，構(gòu)成中國重要的生態(tài)屏障，其經(jīng)濟與生態(tài)地位不容忽視。黨的十八大以來，黃河流域在經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境治理方面作出重要貢獻。然而，黃河獨特的地形及生態(tài)環(huán)境特點導致75%左右地區(qū)地處干旱半干旱地帶，水資源匱乏，時空分配不均，流域內(nèi)生態(tài)環(huán)境脆弱，水土流失嚴重，出現(xiàn)水源性缺水和水質(zhì)性缺水雙重“水危機”。與此同時，黃河流域以灌溉農(nóng)業(yè)為主，生產(chǎn)灌溉技術(shù)落后，水資源利用粗放，農(nóng)戶節(jié)水意識不強，加之全球氣候變暖，進一步加劇了農(nóng)業(yè)缺水態(tài)勢，嚴重制約了農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。2019 年9月，習近平總書記在黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展座談會上強調(diào)，黃河流域要堅持綠水青山就是金山銀山的理念，堅持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展，以水而定、量水而行［1］。這意味著黃河流域要將水資源作為剛性約束，以水定產(chǎn)，合理管控，推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式和居民生活方式由粗放向節(jié)約集約轉(zhuǎn)變，促進水資源集約利用與可持續(xù)發(fā)展［2］。

學者們圍繞黃河流域高質(zhì)量發(fā)展及水資源問題開展諸多研究。在黃河流域生態(tài)保護與高質(zhì)量發(fā)展研究層面，已有的研究成果主要是針對黃河流域城市群建設、產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型、人地耦合等的研究。王錚等［3］基于黃河流域區(qū)域發(fā)展優(yōu)勢，討論了黃河流域經(jīng)濟帶建成的可能性。任保平等［4］對黃河流域地級市經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的綜合水平及三者耦合協(xié)調(diào)度進行分析。陳富良等［5］對黃河流域制造業(yè)發(fā)展的動力及路徑進行了探究。在黃河流域農(nóng)業(yè)用水研究層面，研究重點主要集中在流域水資源承載力、水資源配置、農(nóng)業(yè)用水效率與節(jié)水潛力的評價及測量。付俊怡［6］、崔永正等［7］利用超效率SBM模型對黃河流域農(nóng)業(yè)用水效率進行了測量，并探析了流域各省的節(jié)水潛力。楊騫等［8］將投入導向的SBM-DDF 模型與全局參比的Luenberger 生產(chǎn)率指數(shù)相結(jié)合，測算了黃河流域農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。張慧等［9］對黃河流域及流域各省的綜合農(nóng)業(yè)水資源利用效率進行了對比分析。在農(nóng)業(yè)用水驅(qū)動因素研究層面，現(xiàn)有文獻主要集中于全國或某些區(qū)域尺度對農(nóng)業(yè)用水影響因素的研究。Geng等［10］和張玲玲等［11］運用超效率數(shù)據(jù)包絡分析方法計算了中國各地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率以及空間異質(zhì)性對用水效率的貢獻程度。張陳俊等［12］、盛前等［13］、劉曉東等［14］分別運用LMDI 模型對中國、長江經(jīng)濟帶、河北省農(nóng)業(yè)用水量變化的驅(qū)動因素進行了分析。李靜等［15］基于MinDW 模型探究了中國農(nóng)業(yè)的用水效率及其影響因素及驅(qū)動機制。

現(xiàn)有研究在黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵要義、發(fā)展路徑以及黃河流域農(nóng)業(yè)水資源利用效率、農(nóng)業(yè)用水影響因素等方面取得了豐富的成果，但尚未見對黃河流域農(nóng)業(yè)用水影響因素的詳細報道。本研究聚焦黃河流域9 ?。▍^(qū)），利用LMDI 分解模型對黃河流域各?。▍^(qū)）農(nóng)業(yè)用水影響因素及驅(qū)動機制進行分析，探究農(nóng)業(yè)用水優(yōu)化路徑，為沿黃各省提供切實可行的水資源建議，以期緩解流域農(nóng)業(yè)缺水態(tài)勢，助推黃河流域生態(tài)保護與高質(zhì)量發(fā)展。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 模型構(gòu)建

指數(shù)分解法（Index decomposition analysis，簡稱IDA）目前常被運用于水資源研究。Ang等［16，17］將指數(shù)分解法分為拉氏指數(shù)分解法和迪氏指數(shù)分解法，結(jié)果顯示對數(shù)均值迪氏指數(shù)分解法（Logarithmic mean Divisia index，LMDI）是最優(yōu)的分解方法，本研究采用該方法分析黃河流域9 ?。▍^(qū)）農(nóng)業(yè)用水量變化。

首先，依據(jù)Kaya 恒等式將農(nóng)業(yè)總用水量（FW）分解如下。

式中，F(xiàn)W表示農(nóng)業(yè)總用水量，單位為億m3；I表示地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，單位為億元；RP表示地區(qū)農(nóng)村人口規(guī)模，單位為萬人；P表示地區(qū)人口規(guī)模，單位為萬人。

T=FW/I為技術(shù)效應，表示單位農(nóng)業(yè)增加值耗水量；J=I/RP為經(jīng)濟效應，表示人均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值；L=RP/P為城鎮(zhèn)化效應，表示農(nóng)村人口占區(qū)域總?cè)丝诘谋戎?；P為地區(qū)的人口效應。農(nóng)業(yè)總用水量（FW）的計算見式（2）。

ΔT、ΔJ、ΔL、ΔP分別為技術(shù)效應、經(jīng)濟效應、城鎮(zhèn)化效應、人口效應變化量對農(nóng)業(yè)用水變化量的貢獻值，從t-1到t期，技術(shù)效應、經(jīng)濟效應、城鎮(zhèn)化效應、人口效應變化量的計算見式（3）至式（6）。

在加法分解模式下，農(nóng)業(yè)用水量變化量ΔFW的計算見式（7）。

1.2 衡量標準

運用LMDI 模型對農(nóng)業(yè)用水驅(qū)動因素進行分解，若分解效應為正，說明該項因素促進農(nóng)業(yè)用水量的增長，為耗水因素；若分解效應為負，說明該項因素抑制農(nóng)業(yè)用水量的增長，為節(jié)水因素。技術(shù)效應、經(jīng)濟效應、城鎮(zhèn)化效應和人口效應的分解值之和代表當期跨度的農(nóng)業(yè)用水總量，若總和為正，說明當期農(nóng)業(yè)用水總量增加，總和為負，說明當期農(nóng)業(yè)用水總量減少。

1.3 Tapio 脫鉤模型

脫鉤模型常被用于闡述經(jīng)濟發(fā)展與能源資源環(huán)境消耗的內(nèi)在關(guān)系，也常被用于探析經(jīng)濟增長與水資源消耗的關(guān)系。OCDE 脫鉤指數(shù)法和Tapio 脫鉤模型是脫鉤分析中常用的模型［18］。Tapio 脫鉤模型因其在基期選擇和脫鉤類型上較OCDE 脫鉤指數(shù)法更優(yōu)，故本研究選用Tapio 脫鉤模型構(gòu)建農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟增長的脫鉤關(guān)系，計算方法如式（8）所示。

式中，e表示脫鉤彈性；FW表示農(nóng)業(yè)總用水量，單位為億m3；I表示地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，單位為億元。根據(jù)彈性系數(shù)劃分的各種脫鉤狀態(tài)見表1。

表1 脫鉤狀態(tài)分解

1.4 數(shù)據(jù)來源

選取2006—2019 年作為研究期，所用黃河流域農(nóng)業(yè)用水量、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)村人口數(shù)、地區(qū)人口總數(shù)等原始數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國水資源公報》、各省《水資源公報》以及全國第六次人口普查數(shù)據(jù)，部分分析所需數(shù)據(jù)根據(jù)核算得到。

2 實證結(jié)果與分析

2.1 分解因素效應的時間差異

基于LMDI 模型，對2006—2019 年黃河流域9?。▍^(qū)）的農(nóng)業(yè)用水的面板數(shù)據(jù)進行分析，結(jié)果見表2。結(jié)果顯示，經(jīng)濟效應和人口效應為正值，表明經(jīng)濟效應和人口效應促進農(nóng)業(yè)用水量的增長，為耗水因素；除2017 年技術(shù)效應為正值，其他年份技術(shù)效應和城鎮(zhèn)化效應均為負值，說明技術(shù)效應和城鎮(zhèn)化效應基本能夠抑制農(nóng)業(yè)用水量的增長，為節(jié)水因素。黃河流域農(nóng)業(yè)用水量變化波動較大，其中，技術(shù)效應波動最不穩(wěn)定且變化最大，且除2015—2017年，其他年份技術(shù)效應對農(nóng)業(yè)用水量的抑制作用均強于城鎮(zhèn)化效應，表明農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)的提升能夠有效降低水資源消耗，但是傳統(tǒng)粗放型的農(nóng)業(yè)灌溉方式向現(xiàn)代節(jié)水技術(shù)的演變依然需要較長時間的科技創(chuàng)新投入及政策推廣。城鎮(zhèn)化效應均為負值，表明隨著農(nóng)村人口不斷涌入城市，城鎮(zhèn)化水平提升，能夠有效抑制農(nóng)業(yè)用水量的增長。經(jīng)濟效應和人口效應總體上分別呈減弱、加強的趨勢，且經(jīng)濟效應的絕對值總體高于人口效應、城鎮(zhèn)化效應和技術(shù)效應，是流域農(nóng)業(yè)用水量上升的第一助推因素，表明黃河流域經(jīng)濟發(fā)展尚未擺脫水資源的束縛。2012—2014 年總效應出現(xiàn)顯著的下跌趨勢，產(chǎn)生該變化的主要原因是2012 年《關(guān)于實行最嚴格水資源管理制度的意見》的出臺，多地為緩解水資源短缺及水污染嚴峻等問題嚴格控制水資源的開發(fā)和利用。2016—2019年，農(nóng)業(yè)用水量總效應逐漸趨于平緩。

2.2 分解因素效應的區(qū)域差異

為進一步探討各地區(qū)農(nóng)業(yè)用水及其驅(qū)動因素的時空特征，分別計算得出黃河流域9 ?。▍^(qū)）2006—2019 年農(nóng)業(yè)用水量變化驅(qū)動因素，各省用水量變化的總效應和分解因素效應見表3。

表3 黃河流域各區(qū)域2006—2019 年農(nóng)業(yè)用水量LMDI分解結(jié)果 （單位：億m3）

從總效應變化來看，青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山東6 個?。▍^(qū)）用水量出現(xiàn)下降，表明這6 個?。▍^(qū)）農(nóng)業(yè)用水總體得到有效抑制，四川、山西、河南3 個省份用水量出現(xiàn)上升，農(nóng)業(yè)用水尚未得到有效抑制。各?。▍^(qū)）中，對農(nóng)業(yè)用水促進作用和抑制作用最大的省份分別是四川和山東，用水變化量分別達32.71 億m3和-18.11 億m3，說明流域各?。▍^(qū)）用水量存在較大差異。2006—2019年，黃河流域9省（區(qū)）總效應變化較大，其中四川總效應變化最為曲折，青海最為平緩。經(jīng)濟效應對農(nóng)業(yè)用水的促進作用占據(jù)主導地位，其中四川省的經(jīng)濟效應對農(nóng)業(yè)用水的促進作用最大，青海省的經(jīng)濟效應對農(nóng)業(yè)用水的促進作用最小。這進一步說明青海省、四川省的農(nóng)業(yè)用水量與兩地的經(jīng)濟發(fā)展水平密切相關(guān)。

從技術(shù)效應來看，黃河流域9 ?。▍^(qū)）的技術(shù)效應基本均為負值，說明技術(shù)效應能夠有效抑制農(nóng)業(yè)用水量的增長，其中技術(shù)效應對抑制四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、河南、山東的農(nóng)業(yè)用水消耗的作用明顯，對青海、山西作用不明顯，表明青海、山西兩省農(nóng)業(yè)節(jié)水能力有限，水資源利用效率低，節(jié)水潛力有待開發(fā)。技術(shù)效應絕對值最大值（內(nèi)蒙古，172.43 億m3）是最小值（山西，32.30 億m3）的5.3倍，表明節(jié)水技術(shù)水平存在較大的省際差異。流域內(nèi)技術(shù)效應對農(nóng)業(yè)用水的作用總體波動較大，表明黃河流域總體節(jié)水技術(shù)不夠先進，節(jié)水設備投入不夠穩(wěn)定，節(jié)水效果受外部的影響較大。2010—2011年，除山西和山東外，黃河流域各省（區(qū)）節(jié)水技術(shù)均有提升，產(chǎn)生該變化的主要原因可能是2010 年《中國城市節(jié)水2010 年技術(shù)進步發(fā)展規(guī)劃》的出臺［19］，對水資源節(jié)約使用提出一系列政策指示。

從經(jīng)濟效應來看，流域農(nóng)業(yè)用水量變化與經(jīng)濟增長密切關(guān)聯(lián)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的提升需要投入更多的生產(chǎn)要素，水資源是主要投入要素之一，因此對水資源的需求量增加。經(jīng)濟效應最大值（四川，239.89 億m3）是最小值（青海，39.19 億m3）的6.1倍，說明各?。▍^(qū)）經(jīng)濟增長對農(nóng)業(yè)用水量上升的影響存在較大的省際差異，主要與經(jīng)濟發(fā)展水平的差異有關(guān)。流域較多?。▍^(qū)）經(jīng)濟效應在2010—2017 年逐步減弱，說明隨著第二、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)增加值占GDP的比重逐漸回落，農(nóng)業(yè)用水量隨之減少，導致經(jīng)濟效應對農(nóng)業(yè)用水的促進作用逐漸減弱。流域各?。▍^(qū)）經(jīng)濟效應在2017—2019 年總體呈上升趨勢，產(chǎn)生該變化的原因可能是《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》的出臺，在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展方面提出了新的目標和規(guī)劃，農(nóng)業(yè)用水量回升，經(jīng)濟效應對農(nóng)業(yè)用水量的促進作用增強。

從人口效應來看，除個別地區(qū)個別年份外黃河流域9 ?。▍^(qū)）人口效應均為正值，說明人口數(shù)量的提升能夠帶動經(jīng)濟規(guī)模的擴大，從而促進農(nóng)業(yè)用水量的增長。相較于經(jīng)濟效應，人口效應對農(nóng)業(yè)用水量變化產(chǎn)生的影響較小，人口規(guī)模效應的最大值（山東，12.84 億m3）是最小值（甘肅，1.92 億m3）的6.7倍，說明東西部人口流動水平與經(jīng)濟發(fā)展水平相關(guān)。2006—2019年，青海、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、山東人口效應均為正值，四川、甘肅、陜西、河南人口效應由負轉(zhuǎn)正，說明這幾個省份人口流入現(xiàn)象明顯。

從城鎮(zhèn)化效應來看，黃河流域9 ?。▍^(qū)）城鎮(zhèn)化效應均為負值，說明城鎮(zhèn)化效應對農(nóng)業(yè)用水量的上升起到抑制作用。人口從經(jīng)濟欠發(fā)達的農(nóng)村地區(qū)流動到經(jīng)濟發(fā)達的城鎮(zhèn)地區(qū)，水資源消耗結(jié)構(gòu)改變，對農(nóng)業(yè)用水量增長產(chǎn)生顯著的負向影響。四川、內(nèi)蒙古、河南、山東城鎮(zhèn)化效應對減少農(nóng)業(yè)用水量的作用較為明顯，青海、甘肅、寧夏、陜西、山西不明顯，總體呈東高西低的態(tài)勢，自然條件對黃河流域城鎮(zhèn)化空間分異的作用依然存在［20］。

2.3 對農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟驅(qū)動因素的進一步分析

由表2 可知，農(nóng)業(yè)用水的4 個驅(qū)動因素中，經(jīng)濟效應的累計效應最大，在一定程度上說明農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增長促進了農(nóng)業(yè)用水量的變化。為進一步探究黃河流域農(nóng)業(yè)產(chǎn)值對農(nóng)業(yè)用水量變化的影響，以人均農(nóng)村農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)用水為研究對象，在LMDI 分析的基礎上，引入脫鉤模型中的Tapio 指標，準確考察黃河流域9 省（區(qū)）農(nóng)業(yè)用水量對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值提高的反應程度。依據(jù)公式（8），測算出2006—2019 年黃河流域九?。▍^(qū)）農(nóng)業(yè)用水與人均農(nóng)村農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加的脫鉤指標e(FW,I)，再根據(jù)e(FW,I)的數(shù)值，參照表1，得到對應的脫鉤狀態(tài)，整理后如表4 所示。

表4 黃河流域9 ?。▍^(qū)）農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟發(fā)展的脫鉤關(guān)系

從脫鉤狀態(tài)上看，黃河流域9 省（區(qū)）由于各自的經(jīng)濟發(fā)展、地理位置以及資源稟賦的不同，在水資源利用與經(jīng)濟增長的脫鉤態(tài)勢方面存在差異。總體上看，黃河流域9 ?。▍^(qū)）均實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟增長的脫鉤，且絕大多數(shù)省（區(qū)）處于強脫鉤狀態(tài)。相對中國經(jīng)濟的高速增長，農(nóng)業(yè)用水量表現(xiàn)出相對不變或緩慢增加的發(fā)展態(tài)勢，兩者逐漸呈背離趨勢。青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山東為強脫鉤，既達到了經(jīng)濟的正增長，又實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)用水的負增長，是最理想的一種脫鉤狀態(tài)，強脫鉤狀態(tài)顯著的?。▍^(qū)）中，寧夏的脫鉤指數(shù)最高，其次是山東和陜西。四川、山西和河南為弱脫鉤，在保證經(jīng)濟增長的前提條件下，實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)用水的低速增長，是較理想的一種脫鉤狀態(tài)［21］，說明山西、四川和河南在農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟增長的協(xié)調(diào)關(guān)系仍然面臨一定的壓力，農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟增長的協(xié)調(diào)關(guān)系還需進一步改善。

3 小結(jié)與建議

3.1 小結(jié)

本研究基于2006—2019 年黃河流域9 ?。▍^(qū)）的農(nóng)業(yè)面板數(shù)據(jù)，運用LMDI 方法將農(nóng)業(yè)用水驅(qū)動因素分解為技術(shù)效應、經(jīng)濟效應、城鎮(zhèn)化效應、人口效應4 個驅(qū)動效應，以時間和區(qū)域分別進行測算，探究每種效應對農(nóng)業(yè)用水量的響應程度，最后引入Tapio脫鉤彈性指標，進一步分析LMDI 中對農(nóng)業(yè)用水量影響程度最大的經(jīng)濟效應與農(nóng)業(yè)用水量的響應關(guān)系，得到以下結(jié)論。

1）從總體上來看，技術(shù)效應、城鎮(zhèn)化效應均為負值，說明技術(shù)效應、城鎮(zhèn)化效應抑制農(nóng)業(yè)用水量的增加，為節(jié)水因素，通過改善節(jié)水技術(shù)、提高城鎮(zhèn)化水平，將有效促進農(nóng)業(yè)用水量的減少；經(jīng)濟效應、人口效應為正值，說明經(jīng)濟效應、人口效應促進農(nóng)業(yè)用水量的增加，為耗水因素，隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高、人口規(guī)模的不斷擴大將促進農(nóng)業(yè)用水量的提升。

2）從區(qū)域上來看，黃河流域9 ?。▍^(qū)）分解因素效應具有較大差異。各省（區(qū)）中，技術(shù)效應和城鎮(zhèn)化效應均促進農(nóng)業(yè)用水量下降，且技術(shù)效應的促進作用強于城鎮(zhèn)化效應，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)用水量下降仍有賴于農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)的提高；經(jīng)濟效應和人口效應均助推農(nóng)業(yè)用水量上升，其中經(jīng)濟效應占主導地位。四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、河南、山東技術(shù)效應抑制作用明顯，青海、陜西、山西作用不明顯。四川、內(nèi)蒙古、河南、山東城鎮(zhèn)化效應抑制作用明顯，青海、甘肅、寧夏、陜西、山西城鎮(zhèn)化效應作用不明顯。

3）從脫鉤指標來看，2006—2019年，黃河流域9?。▍^(qū)）均實現(xiàn)農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟增長的脫鉤，即農(nóng)業(yè)用水的增長速度低于經(jīng)濟增長的速度。青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山東6 個?。▍^(qū)）為強脫鉤，四川、山西、河南3 個省份為弱脫鉤。

3.2 建議

基于以上研究，為了緩解黃河流域9 省（區(qū)）農(nóng)業(yè)用水壓力，推動高質(zhì)量發(fā)展提出以下建議。

1）提高農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)。黃河流域水資源利用較為粗放，農(nóng)業(yè)用水效率低，推進節(jié)水灌溉技術(shù)對緩解黃河水資源供需矛盾、推動水資源高效利用、助推高質(zhì)量發(fā)展具有積極作用。各省（區(qū)）需進一步加大節(jié)水灌溉技術(shù)推廣，實施高效節(jié)水灌溉工程，減少耗水農(nóng)業(yè)，推廣應用節(jié)水技術(shù)。尤其是青海、陜西、山西3省，應加快推進節(jié)水技術(shù)和設備投入，加快農(nóng)田水利設施提檔升級，促進農(nóng)業(yè)節(jié)水科技成果轉(zhuǎn)化，加強農(nóng)業(yè)節(jié)水增效。

2）推進新型城鎮(zhèn)化建設。城鎮(zhèn)化水平的提升能夠有效抑制農(nóng)業(yè)用水量的增加，黃河流域應不斷探索符合自身條件的城鎮(zhèn)化發(fā)展之路，青海應發(fā)揮生態(tài)環(huán)境優(yōu)勢，不斷形成服務自然的開發(fā)格局；甘肅應以蘭西城市群為主體，結(jié)合自然條件，適度推進遷移性城鎮(zhèn)化，完善生態(tài)補償機制，發(fā)展縣域經(jīng)濟；寧夏、陜西、山西應處理好生態(tài)環(huán)境保護與資源開發(fā)的關(guān)系，以蘭西、關(guān)中、晉中、呼包鄂和寧夏城市群為載體，發(fā)揮歷史文化比較優(yōu)勢，加快構(gòu)建以文旅為重點的現(xiàn)代服務業(yè)體系，加強西安市的培育。

3）優(yōu)化人口空間分布。人口從農(nóng)村向城市流動，雖促進了農(nóng)業(yè)用水量的下降，但一定程度上導致了城鎮(zhèn)用水量的提升。針對此，一方面，需要不斷形成協(xié)調(diào)聯(lián)動的城鄉(xiāng)區(qū)域發(fā)展體系，實現(xiàn)城鄉(xiāng)優(yōu)勢互補，釋放城鎮(zhèn)人口壓力；另一方面，需要不斷發(fā)揮沿黃城市群和中心城市的引領作用，提升對農(nóng)村區(qū)域的輻射和影響，以城市帶動農(nóng)村，促進城鄉(xiāng)協(xié)調(diào)發(fā)展，引導人口合理流動。

4）推動農(nóng)業(yè)水資源利用與經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展。黃河流域9 ?。▍^(qū)）已基本實現(xiàn)農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟發(fā)展的脫鉤，在青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山東6 個強脫鉤?。▍^(qū)）中，內(nèi)蒙古適配指數(shù)最差，推動水資源節(jié)約集約利用勢在必行。四川、山西和河南需提高農(nóng)業(yè)灌溉技術(shù)，提升灌溉利用效率，實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展的同時降低水資源消耗。