0 引言

人口的增长、 频繁的经济活动和新水源开发的困难使得水资源正变得越来越稀缺[1]。据估计到2025年世界将有50亿人生存在水资源缺乏地区，连基本用水都难以满足[2]。近年来，为了缓解水资源短缺的问题，水市场逐渐在国内外特别是国内外缺水地区实践和探索[3]。多国水权交易实践表明，水权交易是改善水权配置，提高水资源利用效率的有效方式[4-6]。但是，很多地区水权交易在实际应用中并没有发展起来，究其原因主要是水权交易中交易成本和第三方效应等外部性问题。其中，第三方回流效应是影响水市场规模扩大的一个普遍问题。如何解决这种第三方回流问题是完善水市场、 提高水资源使用效率的关键。

国外水权交易的实践中，一系列有关水权交易第三方效应和第三方回流效应问题的出现促使一些学者对之展开了研究，同时也取得了一定的成果。其研究主要围绕第三方正负效应、 第三方效应的分类、 第三方回流效应的测量和解决方式展开。第三方正负效应研究方面，Ladson等[7]从环境角度解释了改变水权交易取水的时间和地点所带来的外部环境效应： 时间上，干旱期取水所带来的外部影响明显比多雨期的外部影响大； 空间上，由于不同取水点和运输渠道的漏损率等不同，进行水权交易时对第三方产生不同程度的影响。Bouma等[8]评估了印度半干旱流域集雨对下游的影响，认为上游集雨对下游的影响很大，其集雨的收益不足以补偿投资成本和第三方的损失，会带来总体福利的降低。第三方效应的分类层面，Etchells等[9]将达令和墨累流域第三方效应分为供给可靠性、 取水可靠性和水质三类，分析以上三类第三方效应的11个驱动因素，最后提出5种解决策略，比较发现交易比率制度是比较适用的方式。Heaney等[10]考虑时间因素的影响，把水权交易第三方效应分为供给可靠性、 取水及时性、 储蓄及取水费用和水质四类。第三方回流效应的测量和解决方式研究层面，Ramchand等[11]根据科罗拉多州柯顿坞地区和格洛宁地区的实际特征，开发了定量测量回流的柯顿坞曲线和格洛宁曲线。Hanak[12]讨论美国加利福尼亚州地下水区域间交易对第三方回流的影响，认为出口禁令可以有效限制地下水输出，减少带给当地农户的第三方回流效应。Murphy等[13]以实验方式测试了没有回流水量约束、 没有回流权利和回流权利私有这三种不同水市场制度，结果表明回流水量参与市场交易的情景可以实现市场效率，得到水市场自动实现水资源高效利用的稳定结果。随着我国水权交易理论研究的日益成熟和水权交易在水市场的实践，水权交易第三方效应及第三方回流效应也逐渐被国内学者关注。对此，国内学者的研究主要涉及第三方效应的辨识分析和第三方回流研究。第三方效应辨识分析方面，马晓强等[14]按照水权交易对不同客体产生的影响，把水权交易第三方效应归纳为三类正效应(生态正效应、 当地经济正效应、 技术进步正效应)和七类负效应(供给可靠性负效应、 回流水量负效应、 水质负效应、 生态环境负效应等)。李万明等[15]借鉴外部性理论，详细论述了玛纳斯流域的正负外部性，认为要完全消除第三方效应的成本相当大，只能通过尽量完善市场，充分明确权责以达到减小外部性的目标。而第三方回流效应方面，萧代基等[16]设计了一套水权交易比例制度，并利用GAMS软件进行本地回流和跨流域回流的模拟，结果显示水权交易比率制度的设计能够达到提高水市场总效益的目标。王为人等[17]指出研究用水者间的水权交易，必须要研究一个很重要的问题，即“回流”。

综合来看，国内外对第三方效应的分析主要涉及第三方效应的辨识及分类。由于水权交易实践中第三方回流效应的普遍性，国外对回流效应的关注较早，并对回流的测量和解决方式进行了初步的探讨。国内仅有一篇文章对回流问题做了介绍，对回流效应的系统研究十分缺乏，需要在量化和可操作层面进一步扩展。基于此，本文以水权交易第三方回流效应为切入点，结合黑河流域中游张掖市甘临高地区水权交易的实践，设计可能实现的交易情景模式，测算不同情景模式下水权交易运行中产生的回流效应； 并设计一种水权交易比率制度，将其应用在张掖市甘临高地区，利用MATLAB平台进行水权交易仿真模拟，证明水权交易比率制度提高水资源利用效率的有效方式。

1 研究区概况

张掖市位于97°20′～102°12′ E，37°28′～39°57′ N。东西长465 km，南北宽148 km，海拔1 200～5 565 m，地处青藏高原和内蒙古高原的过渡地带，位于祁连山北麓黑河流域中游地段，属于典型的干旱绿洲农业区[18]。全市总面积为4.2×104 km2，下辖一区五县(甘州区、 临泽县、 山丹县、 民乐县、 高台县和肃南县)，共有93个乡镇。张掖市甘临高地区主要由甘州区、 临泽县和高台县三个行政区组成。当地用水以农业用水为主，主要用水来源于黑河干流中游水资源出山径流，用水时间为3-10月。该区域具有干旱区内陆河流域的典型特征，平均多年人均水资源量为1 350 m3，地均水量为7 950 m3·km-2，分别占全国平均值的60%和30%，水资源短缺[19]。近年来，通过行政、 工程和技术手段有效实施了总量控制与定额管理，逐步实现了水资源的优化配置，全市国民经济各部门现状总用水量2.39×1010 m3，农业、 工业、 生活、 生态用水比例由2005年的83∶2.9∶1.6∶12.6调整为2015年的76.6∶5.3∶2.6∶21.4。随着水资源管理的进一步优化，水资源使用效率显著提高。

2 水权交易第三方回流效应分析

从2001年开始，我国陆续在甘肃张掖、 四川绵阳、 辽宁大连等地区进行水权交易的试点。张掖市农户间水权交易，农户以水权证和水票为载体进行水权流转。按照交易的范围，由小到大可以将农户间水权交易分为农民用水者协会内部水权交易、 农民用水户之间的水权交易、 不同灌区之间的水权交易、 跨灌区的水权交易以及一类水权交易。综合考虑以上各类水权交易的效益、 交易成本、 水权交易的实际操作问题及研究效果，本文讨论的水权交易主要分为三种类型，即同灌区内不同干渠之间的水权交易、 不同灌区之间水权交易和农业水权与工业水权之间的水权交易。研究区主要灌区见图1。

图1 研究区主要干渠示意图 Fig.1 Distribution diagram of the main canals in the study areas

2.1 水权交易双方和第三方的确定

根据张掖市国民经济与社会发展统计公报的原始数据，通过计算可以得到盈科灌区、 张掖供水总公司、 张掖经济技术开发区和骆驼城灌区4个用水户的分配水权量(d1，d2，d3，d4)分别为1.729×108 m3、 2.36×107 m3、 3.84×107 m3和6.6×107 m3。结合下游河道最小流川水量占河道水资源来水量比例和4个水户的取水量，上游流域源头水量V0，确定V0的计算公式如下：

亚里士多德十分关注守法所会造成的心灵品质。从政治的目的而言，由于法律对人们的行为而言是一种最普遍而又最正规的约束和引导，所以，立法精神就显得十分重要，不能容许不公正的行为和邪恶的意图。即是说，城邦法律应该引导人们行事公正，并且关注人们美德的成长。所谓公正，就是指人们在城邦中，能够“各自按照自己应得的一份享有美好的生活”。[2](P86)

2.3.3 生活用水回流系数

2.2 交易情景设定和交易水量的确定

2.2.1 盈科一分干与盈科二分干之间水权交易

盈科一分干与盈科二分干之间水权交易的回流效应可以代表微观农户之间进行的水权交易。假定本来在盈科一分干引水种植小麦的农户调整种植结构，减少小麦的种植面积，把水权卖给从盈科二分干引水种植玉米的农户。本文计算农户分别减少所种植小麦面积的30%、 50%和80%并将其节约的水资源进行水权转让时，所产生的第三方回流效应。在这种情况下，第三方回流效应产生的原因是不同种植模式灌溉作物的回流系数不同，两种不同回流系数用水进行买卖时，会对下游鸭暖灌区的回流水量产生影响。图2是其水权交易及回流的示意图。

本文运用2014年张掖市国民经济与社会发展统计公报、 2009年张掖市灌溉管理年报的相关数据结合张掖市每亩小麦产量，计算得出盈科一分干和盈科二分干进行水权交易时的最大可交易水量，经计算得出其数值为2.00×104 m3。

2.2.2 盈科灌区和骆驼城灌区之间水权交易

图2 盈科一分干和盈科二分干水权转让示意图 Fig.2 Schematic diagram showing the water right transaction between the first and the second main channels

图3 盈科灌区和骆驼城灌区水权转让示意图 Fig.3 Schematic diagram showing the water right transaction between Yingke and Luotuocheng irrigated areas

2.2.3 盈科灌区和张掖经济技术开发区进行水权交易

根据2014年张掖市国民经济与社会发展统计公报的工业增加值和工业用水数据，结合2014年成林[21]统计的张掖经济技术开发区工业总产值、 新增企业数量和开发区企业总数量等数据，计算得到张掖经济技术开发区工业用水量，其大小约3.84×108 m3。引水水源绝大部分取自地下水。地下水资源的长期开采会逐渐减少地下水资源，引用地下水的成本会不断提高； 或者当国家限制地下水开采时，张掖经济技术开发区的工业企业只能通过购买农户节约的农业灌溉用水才能保证工业用水。本文分别取张掖市经济技术开发区工业用水需求的30%、 50%和80%为可交易水量，测算盈科灌区和张掖经济技术开发区进行部门间水权交易对下游鸭暖灌区的回流效应。水权交易的示意图见图4。

眼前的画面虽然壮观，但由于光比过大，对于相机的宽容度是个非常艰巨的考验。松下G9相机采用了2030万像素的数字传感器，由于无低通滤镜的设计，让其可以提供清晰的图像品质和超高的动态范围。在保证高光光束不溢出的情况下，榕树下暗部细节得以完整保留，让整个画面看起来层次丰富，即便放大仔细品味细节依然值得回味。

图4 盈科灌区-张掖经济技术开发区水权转让示意图 Fig.4 Schematic diagram showing water right transaction between Yingke irrigated area and Zhangye economic and technological development zone

2.3 回流系数的确定

2.3.1 农业灌区回流系数的确定

灌区内的雨水、 灌溉水及自然渗出的地下水，无论是因地面径流而排出或者地下渗流而流出，凡是能流返再利用的水量，都可以称为回流水。聂杰[22]以太湖平原地区为例，给出了灌区回流系数的计算方法。本文参考聂杰[22]灌区回流系数计算方式，结合张掖市实际情况，计算得出张掖市甘临高地区不同灌区不同作物模式的回流系数，回流系数Rij的计算如下：

腊八粥烧煮方法并不复杂，但制作时也有讲究。在豫西地区，腊月初八早上，天还未亮，人们就争先恐后去水井打水，认为打水越早，做的饭越稠。这种食俗，是受了一则佛教故事的影响。传说释迦牟尼早年为躲避生死轮回之苦，躲进檀特山，在菩提树下昏死过去。后被牧羊女用露珠拌炒面救起，最终修成了正果，创立了佛教。

(1)

(2)

GCij=ANWij+PFij

(3)

为明确投资量的影响，回归分析多个港口的固定资产投资和泊位能力的数据，得到根据固定资产计算泊位能力的公式。然后，基于泊位能力与其他设施指标(如装卸设备、存储能力等)间的关系，确定投资对港口竞争力的影响。设泊位长度与其他q个基础设施指标间的配比率为g，则单位固定资产投资与基础设施指标的关系为

(4)

(5)

式中： i取1、 2和3，分别为大满、 盈科和友联灌区； j取值1和2，分别为春小麦和春玉米两种作物； NWi为灌区i的净灌区水量(×108 m3)； GWi为灌区的总灌溉水量(×108 m3)； φ为净灌溉水量占毛灌溉水量的比值(%)； ANWij为灌区i每亩作物j的净灌溉水量(m3)； AGWij为灌区i每亩作物j的毛灌溉水量(m3)； PFij为灌区i的作物j每亩有效降雨量(m3)； GCij为灌区i作物j每亩总耗水量(m3)； ETi为灌区i每亩作物实际腾发量(m3)； RETij为灌区i作物j每亩分摊腾发量(m3)。

结合《张掖市灌溉管理年鉴》和文献的数据计算得到不同灌区不同作物的回流系数(表1)。由于缺少两灌区小麦和玉米种植面积的比率的数据，为减少加权误差，这里取盈科和骆驼城灌区春小麦和春玉米回流系数的平均值作为两灌区农业用水回流系数，得到两灌区的回流系数分别为53%和62%，由于本文并没有考虑到渠道、 地面渗漏以及渠道水面蒸发量等因素，本文测算所得的骆驼城灌区的农业用水回流系数数值会略超出文献中农业用水回流30%～60%的上限。

规划设计陪伴式服务的服务周期应结合村庄实际情况，根据美丽乡村规划设计的有效指导期限、项目总工程量和阶段项目密度（强度）等，由业主单位（主导单位）和设计团队双方沟通协商后确定，且应签订专项服务合同或条款，并报送县级美丽乡村办备案。

2.3.2 工业用水回流系数

通过查阅资料，张掖经济技术开发区工业用水主要分为生产用水、 工艺用水、 间接冷却用水和锅炉用水。生产用水和工艺用水主要是产品生产过程中的耗水，冷却和锅炉用水所使用的水资源大多会蒸发掉，耗水量通常比较多。Burness等[26]研究表明工业用水回流在5%～10%，平均值是7.5%，张掖经济技术开发区内的主要工业类型，即农副产品加工、 生物制药、 新型建材等，工业用水主要是生产用水和工艺用水，回流水要比工业用水的平均水平7.5%大，实际回流取值在7.5%～10%之间，取均值为8.75%。为了计算方便，本文根据张掖经济技术开发区实际情况调整的工业回流系数取值为9%。

表1 灌区不同作物的回流系数 Table 1 Return coefficients of various crops in the irrigated areas

作物灌区净灌溉水量/109 m3毛灌溉量/109 m3净灌溉毛灌溉水量比/%每亩毛灌溉水量/m3每亩净灌溉量/m3每亩有效降雨量/m3[23]每亩总耗水量/m3每亩作物实际腾发量/m3[24]每亩灌溉分摊腾发量/m3回流系数/%春小麦大满0.961.5960502.6030247.96349.96272.14234.8453盈科1.392.3559516.6830647.34353.34272.14235.6754友联1.792.7765632.6141034.58444.58272.14250.9760春玉米大满0.961.5960625.7637651.03428.03388.19341.0146盈科1.392.3559709.1842051.29471.29388.19345.9551友联1.792.77651 002.9165042.07692.07388.19364.6064

注： 盈科灌区净灌溉水量和灌区毛灌溉水量和每亩作物的净灌溉水量数据来源于《2009年张掖市灌溉管理年报》。

根据张掖市的实际情况，以上三种尺度的水权交易都有盈科灌区参与，农业灌溉用水、 工业用水、 生活用水的回流水退回到下游，由于距离盈科最近的下游乌江地区引水资源主要来自地下水源，所以这里可以确定主要受水权交易影响的第三方为距离甘州区较近的临泽县鸭暖灌区。

工业用水和生活用水的回流系数都比较小，回流系数的大小都大致相同。工业用水回流系数在5%～10%之间，所以张掖市的生活用水的回流系数也在5%～10%之间。本文假设未使用完的水资源都回流至下一个用户，由于供水总公司将水资源供给居民使用，居民用水之后的退水比较分散，因此正常情况下生活用水回流小，鉴于此，本文取生活用水的回流系数为5%。

2.4 水权交易第三方回流效应的测算

根据刘红梅[25]对水权交易引起第三方效应的计算方式，结合实际水权交易情况，本文得到张掖市甘临高地区三种水权交易时，对下游鸭暖地区的第三方回流效应的测算公式，测算公式为：

(6)

骆驼城灌区地表水资源非常有限，长期依靠地下水填补引水缺口。2008年，其80%的灌溉用水来自地下水。2012年，骆驼城灌区农业实际用水总量为6.60×107 m3，其中，通过西总灌渠的黑河引来的水量只有 1.00×107 m3，占总用水量的15.3%，剩余84.7%的用水量均来自地下水开采量。为了保证地下水位不再下降，实现生态环境与水资源可持续发展，骆驼城灌区每年可允许开采地下水量为1.80×107 m3。但是这不能满足骆驼城农业用水的需求，存在3.79×107 m3引水缺口。因此，如果要达到地下水位不再下降的生态平衡，必须从其他用水户购买这部分水资源来填补这部分缺口。本文假定骆驼城灌区向农业用水盈余的盈科灌区购买水权。水权转让规定允许节约的水资源进行交易，借鉴马学明[20]的研究结论，盈科农业灌区节水潜力为43.06%，因此盈科可供转让的农业灌溉最大水量是盈科灌溉引水总量的43.06%，水资源供给水量充足，即使转让其节约水资源的一部分，也足以弥补骆驼城灌区3.79×107 m3水资源的缺口。本文分别计算骆驼城灌区购买其水资源缺口的30%、 50%和80%时，水权交易对下游鸭暖地区的第三方回流效应，灌区之间水权交易示意图见图3。

(7)

(8)

式中：的下标i=1，2，3，分别为盈科一分干-盈科二分干、 盈科灌区-骆驼城灌区和盈科灌区-张掖经济技术开发区三种水权交易，上标1、 0分别为水权购买方和水权出售方； qi,j为三种水权交易的可交易水量，j=30%、 50%、 80%为最大可交易水量的比例； ΔRFi,j为三种水权交易对鸭暖灌区的回流效应。运用以上公式，可以得出回流效应的测算结果，如表2所示。

总体来看，本文所计算的三种水权交易模式下，水权交易都会造成第三方回流效应，且给第三方鸭暖灌区带来的都是回流水量负效应； 另外，随着交易水量的增加，三种水权交易对鸭暖灌区的回流效应逐渐变大并且与交易水量变化成比例增加。这表明在没有保护第三方利益的水权交易机制下，水权交易会带来第三方回流负效应，交易双方用水效益提高的同时也造成了第三方效用的减少； 在这种还不完善水权交易制度下，水市场规模越大，交易水量越多，水权交易产生的第三方回流负效应就越大。

表2 三种水权交易下鸭暖灌区回流效应 Table 2 The return effects of the three water right trades in the Yanuan irrigation district

交易类型交易比例/%盈一分干和盈二分干/m3盈科和骆驼城/m3盈科和张掖经济技术开发区/m3可交易水量30%60.071 137.241 15250%100.111 895.401 92080%160.183 032.643 072水权交易前回流水量-108.124 476.961 996水权交易后回流水量30%106.923 879.911 501.4450%106.123 481.881 171.2080%104.922 884.82675.84第三方回流效应30%-1.20-597.05-495.3650%-2.00-995.09-825.6080%-3.20-1 592.14-1 320.96

其中，盈科一分干与盈科二分干之间的水权交易和盈科灌区与骆驼城灌区之间的水权交易为农业部门内部不同尺度下的水权交易。由表2可知，当取最大可交易水量的30%、 50%和80%时，盈科灌区与骆驼城灌区水权交易引起鸭暖灌区的第三方回流效应分别为-5.97×106 m3、 -9.95×106 m3和-1.59×106 m3，远大于盈科一分干和盈科二分干的-1.2×106 m3、 -2.0×106 m3和-3.2×106 m3，两者相差94倍。产生这种差异的原因主要有两点： 第一，盈科和骆驼城水权交易的交易水量是盈科一分干和盈科二分干水权交易水量的3.6倍，其他条件相同时，交易水量与回流效应成正比，同时也说明了水市场越大第三方回流效应越明显； 第二，如表2所示，由盈科出售给骆驼城的交易水量由连接盈科灌区和骆驼城灌区的西总干渠直接运输，交易之后退回第三方鸭暖灌区的回流水量为0，这表明水资源的交易前后不同输运方式也会引起回流效应。

盈科灌区和张掖经济技术开发区之间的水权交易是农业部门和非农业部门之间的水权交易。表2所示，交易水量都为最大可交易水量的30%时，盈科和张掖经济技术开发区水权交易产生的回流效应为-4.95×1011 m3，为盈科一分干和盈科二分干水权交易所产生回流效应的412.8倍。这种差异的主要原因可以分为交易水量的规模效应和两类水权交易模式下交易双方回流系数差异效应。其中交易规模效应可以解释总差异的4.6%，回流系数差异可以解释总差异的95.4%。因此，明显可以看出水权交易前后用水户回流系数不同是产生第三方回流效应的主要原因，张掖经济技术开发区用水回流系数为9%，盈科灌区用水的回流系数为53%，将盈科灌区高回流系数的水权出售给低回流系数的张掖经济技术开发区时，就会大大减少下游第三方的回流水量。

3.1.1 模拟对象的选择

3 水权交易比率制度在张掖市甘州区的模拟

3.1 水权交易比率制度的设计

后来，她就遇见了程江，程江的家境很优渥，程家主张门当户对，但程江对她一往情深，坚决带着她和家族周旋，一次次坚持和家人和解，终于他们的爱情得到祝福，落地开花。

上文对三种不同尺度的水权交易进行了回流效应的计算，结果表明，水权交易对交易双方所在的中间河段或者下游河段的回流水量造成一定的影响。为了解决这种第三方效应，以张掖市甘州区为例，选取甘州区主要的几个用水户： 盈科灌区、 张掖市供水总公司、 张掖市经济技术开发区和骆驼城灌区为研究对象，进行水权交易和水权交易比率制度的模拟，证明水权交易比例制度下的水权交易可以实现消除第三方效应的同时，提高社会总效益，在这种制度下进行水权交易，可以保证公平的同时，增加社会效益。各用水户的上下游位置，引水、 回流位置及其每河段的生态流量，上游到下游的回流水量如下图5所示。Ri表示用户i的回流系数，RFi表示河段i的回流水量，其中，i=1, 2, 3, 4。数字1、 2、 3、 4分别对应大满灌区、 盈科灌区、 张掖市供水总公司和张掖市经济技术开发区。

图5 研究区主要用水户示意图 Fig.5 Schematic diagram of the main users in the study area

3.1.2 水权交易比率制度的假设和设计

为了简化分析，易于应用，假设以上4个用水户都在黑河流域干流取水，并且回流水量只回流到下一个取水点，即上游用水户的回流退水只回流到下游的下一个用水户，不存在异地回流的情况。当前没有进行任何形式的水权交易的状态下，最下游河道内流量为最小生态流量。

每个河段的最小生态流量为Fi，陈翔红等[27]通过研究得出，莺落峡和正义峡河道内最小生态流量占河流地表水资源来水量的30%。由于河流水资源量是从上游到下游逐渐减小的，所以最小生态流量从上游到下游逐渐减少。结合张掖实际情况假定每条河段i的最小生态流量取河段水资源来水量的30%。初始水权分配满足：

(9)

式中： dj为用水户j的分配水量； V0为源头水量； Fi为河段i的最小生态流量需求。

水权交易比率制度交易方式：

(1) 为避免中间河段用水户水量的减少，水权只允许从上游转让给下游；

(2) 上游i用水户和下游j用水户之间的交易比率设定为 保证不会导致任何后续河段用户水量的减少，避免第三方效应的产生。

但这并没有阻止人们拯救洛丽塔的决心，人们拥向海洋馆，手里拿着一面自制的旗帜，呼吁游客抵制观看洛丽塔的表演，“它已经很累了，难道我们要为满足自己欲望让它无休止地演出吗？”

水权交易比率制度下，效益最大化模型：

通过GIS数据中心集成开发、网络通信以及信息化技术，以国土资源的各类专题数据为基础，以数据库管理和数据提供利用为目标的信息化标准规范体系和各级互通、共建共享的综合数据管理利用服务体系，建设国土资源云存储管理系统。基于SOA架构的数据中心集成开发平台，实现专题业务模块的服务化、组件化、定制化管理；开发整合海量土地、矿产、地质灾害专题数据和数据应用，实现多年度、多专题、多比例尺、全区域的空间数据库分布式运行和综合管理；进一步利用国家、省、市、县四级的数据交换体系，实现系统内的信息共享和效能监督。其总体架构图如图1所示。

Max∑Bi=∑(Ai+Ciqi)

(10)

(11)

tq(·,·)≥0

面对新常态下食品安全监管形势的新状况、新要求，该科不断建立健全食品安全机制体制，做到以制度促规范，以制度促工作。在食品生产环节初步完成“食品生产企业追溯体系”建设，不断强化获证食品企业事中事后监管；在食品流通环节建立“食品风险分类管理机制”；在餐饮服务环节推行“标准图示法”和“明厨亮灶”工程；在保健食品环节实施生产企业量化分级管理，制定《保健食品良好生产规范》，建立专业化的良好生产规范（GMP）检查员队伍。积极推进食品安全三级网络建设，建立村居监控点和食品安全协管队伍。积极完善食品安全应急体制建设，制订《静海区食品安全应急预案》，多次开展应急演练。

(12)

一般水权交易下，效益最大化模型：

Max∑Bi=∑(Ai+Ciqi)

(13)

(14)

3.2 基于MATLAB平台的水权交易模拟

3.2.1 源头水量的计算

结合张掖市甘临高地区种植作物模式、 灌区分布等实际情况，对于上文分析的不同干渠间、 不同灌区间和农业与工业之间的三种水权交易，本文分别选取盈科一分干与盈科二分干之间、 甘州区盈科灌区与高台骆驼城灌区和盈科灌区农业用水向张掖经济技术开发区的工业用水转让为例，分析三种类型水权交易引起的第三方回流效应。选取以上干渠、 灌区作为研究对象的原因主要是水资源供需状况明显，取用运输水资源方便，实际水权交易过程中操作性强； 作物面积和灌溉需水等各项数据比较完整，相对容易获取，灌区回流水的流向清晰，测算时的误差较小，测算第三方回流效应的效果较好。

在成因方面，大部分被采访者表示知道较多，64%认为主要成因是城市排水系统不完善，40%认为地势低洼是最主要原因，还有34%的被访者认为城市内涝和强降雨或持续性降雨关系密切，少部分认为是城市规划不好、维护系统不完善等。

一直以来，英美法系未给与“排除合理怀疑”一个准确的定义，虽然未妨碍该制度发挥着良好的效用，但是终归不妥。如果法律不能被其本身所理解，既不能为法官所把握，更不会被大众所接受。我国刑事诉讼原来的证明标准“案件事实清楚，证据确实、充分”，这是纯粹的客观主义证据立法，而“排除合理怀疑”是英美法系的主观主义证明标准，这其实体现了我国证明标准已经走向了主客观的结合。“排除合理怀疑”的功能定位，就是要从主观方面为“证据确实充分”提供判断依据，使之更具有操作性。“证据确实充分”需要三个条件：

Ci=d(1-Ri)

(15)

式中： Bi为用户i的效益； qi为用水户i的水资源使用量； di为用户i的分配水权； Ai、 Ci为已知参数； tq(i,j)为用户i转让给用户j的水量。式(11)和式(14)分别为水权交易比率制度下和一般水权交易情况下，每个用水户必须遵循的约束，即交易和使用的水权之和不能超过其初始分配的水权。

日本山本明夫教授做了《“明治维新150年”——由〈朝日新闻〉所载文章引发的思考》的报告，结合《朝日新闻》对明治维新150周年的报告，回顾了相关历史事件，并围绕大连，介绍了青冈卓行与大连、大连火车站的建设、对旅顺博物馆及203高地的考察等内容。

(16)

式中： Ci为用水户i消耗的水资源量，式(16)右边第一项表示4个用水户消耗的水资源量，右边第二项表示下游河道内最小生态流量。

3.2.2 MATLAB平台模拟

4个用水户中，盈科灌区和骆驼城灌区的水资源使用是农业灌溉用水，张掖市供水总公司用水是城市生活用水，张掖市经济技术开发区水资源使用是工业用水。其用水效益函数Bi见表3所示，借鉴龙训建等[28]得到的各类水资源使用的效益函数。其文献所研究的瓜州县经济情况与张掖市的情况最接近。本文使用用水效益函数的目的主要是MATLAB 仿真模拟，将得到的三种水权交易情况下的总效益进行比较，用以说明水权交易比率制度的优越性，因此允许文内测算的总效益的数值有所偏差。

表3 各用户用水效益函数 Table 3 The water use efficiency functions for various users

用户用水效益函数大满灌区B1 =2.278×105+0.157×105 q1盈科灌区B2 =2.278×105+0.157×105 q2供水总公司B3 =0.103×105+0.314×105 q3经济技术开发区B4 =0.786×105 q4

注： 用水效益函数来自于文献[25]。

用水户的回流系数(R1，R2，R3，R4)=(53%，5%，9%，62%)； 源头水量V0为1.744×108 m3； 每河段的河段最小生态流量 2 795.8, 2 123.2, 1 074.9)，河道内最小生态流量限制为各河段用水户消耗完水资源后为保证环境质量所设置的河道内最小水资源量。基于MATLAB 7.0平台分别进行一般水权交易和水权交易比率制度两种制度下水权转让的仿真模拟，在模拟的过程中为了减小误差、 优化目标结果使用粒子群算法进行反复迭代，分别进行13 205和4 733 次迭代之后得到模拟结果，结果如表4所示。

表4第二行初始分配状态表示本文设计的最后一个用水户水权使用后河道内流量恰好等于河道内最小生态流量限制水量的初始情景。此时，4个用水户的水资源使用量分别为 1.729×108 m3、 2.36×107 m3、 3.84×107 m3和6.6×107 m3，实现经济效益 7.516×108元，河道内流量分别为 9.319×107 m3、 7.077×107 m3、 3.582×107 m3和 1.074×107 m3，大于河段内最小生态流量 233.7，2 795.8，2 123.2，1 074.9)的限制，因此，此时用水户取用水资源后河道内剩余的水量仍可以保证下游用户水资源正常使用和环境质量水平。

就是说,“皮毛”的义项③ 是由义项① 直接产生出来的比喻意义。“青红皂白”也是直接通过几种色彩作为喻体,喻指本体“是非情由”,产生了比喻意义。二者都不是借代意义。

在本文所设计的水权交易比率制度的约束下进行水权交易，避免了给下游河段和交易中间河段造成的第三方回流效应，所以按照这种规则进行的水权交易不会带来第三方回流效应。另外，将水权交易比率制度下各用水户用水量和河道内流量的模拟结果与初始分配状态对比可以发现： 水权交易比率制度下的各用户用水总效益为1.0934×109元，相比不进行水权交易的初始分配状态的7.516×108元可以带来3.417×108元的收益，表明水权交易比率制度可以在不引起第三方回流效应和下游生态环境损害的情况下，改善用水户的水资源使用总效益，可以实现水资源在不同用户、 不同区域之间优化配置的目标。其原因可能是水权交易比率制度是在不带来第三方回流效应的条件约束下，将原本静态配置的水资源根据效益原则在各用水户之间进行动态配置，因此可以实现更大的经济效益。

比较表4第三行一般水权交易的模拟结果和第四行水权交易比率制度的模拟结果可知： 一般水权交易下用水总效益为1.1234×109元，水权交易比率制度用水总效益为1.0934×109元。尽管一般水权交易用水总效益比水权交易比率制度高2.996×107元； 一般水权交易制度下的河道内流量F3为2.123×107 m3，刚好与河段河道最小生态流量限制相等，可以保证生态环境的平衡； 但是，下游骆驼城灌区取水后河道内流量F4仅为2.46×106 m3，仅达到此河道内最小生态流量限制1.074×107 m3的22.9%，表明这种一味追求用水经济效益的一般水权交易，对下游河道生态环境损害十分显著。说明一般水权交易制度下获得比水权交易比率制度下更高的2.996×107元是以牺牲下游第三方用水户的利益和生态环境为代价。尽管这种一般的水权交易可以带来较高的经济效益，但是，水市场实践运行中承受水权交易回流负效应的第三方会千方百计地阻碍交易。这也是我国水市场发展和扩大所面临的重要阻碍之一。

4 结论与展望

通过建立水市场，明晰水资源产权，进行市场交易可以达到水资源合理分配的目的，但是由于水资源的流动性，水权交易过程中不可避免的会造成第三方回流效应等外部性问题。基于此，本文以张掖市甘临高地区为研究对象，进行第三方回流效应的计算与分析； 设计水权交易比率制度，利用MATLAB软件进行一般水权交易制度和水权交易比率制度的模拟实现，得到如下几点结论：

表4 模拟结果 Table 4 Simulation results

类型水权使用量qi/ (×104 m3)q1q2q3q4河道内流量Fi/(×104 m3)q1q2q3q4总效益/(×104元)初始水权分配状态17 290.02 360.03 840.06 600.09 391.37 077.33 582.91 074.975 166.1一般水权交易9 803.6667.311 077.74 938.712 837.912 204.02 123.2246.5112 341.7水权交易比率制度1 609.82 529.610 796.48 906.516 689.014 285.84 461.11 076.6109 345.7

(1) 计算表明： 在没有第三方参与的情况下进行水权交易，的确会带来水权交易双方中间河段第三方回流负效应的问题； 农业部门内部水权交易，由于交易主体双方水资源回流系数相差不大，第三方回流效应的程度主要受到交易水量规模的影响，对整个水权交易市场来讲，水市场规模越大，所产生的第三方回流效应越大； 对于不同部门间水权交易的情况，盈科灌区和张掖经济技术开发区的交易情景计算表明交易前后回流系数的变化是带来下游河段或者中间河段第三方效应的关键因素。此外，回流效应的大小还受到水权交易取水地点、 运输渠道、 漏损率和蒸发蒸腾强度等影响。

(2) MATLAB平台模拟表明： 第一，一般水权交易下，按照用水效益最大化的效率目标进行交易，尽管可以实现较高的社会收益。但是这种制度下，交易双方的收益是以生态环境流量的损失为代价，此时，生态环境的水流损失也同样是一种第三方负效应。如果无限制地进行一般水权交易，它的结果会造成下游生态失衡甚至河流断流。第二，两种交易制度三种水资源使用状态的仿真模拟对比表明了水权交易比率制度是一种避免第三方损害的同时，让市场自动达到用水效益的最优制度。尽管水权交易比率制度下最大用水效益的模拟结果比一般水权交易的水资源使用效益要低，但是这种制度保证了水权交易双方中间河段、 下游河段以及下游最小生态流量需求，同时，它与不进行水权交易的初始状态相比，促进了水资源使用效益的显著提高。

下一步重点研究的方向之一是精确区分各种不同农作物种植模拟、 水资源不同运输方式和不同交易尺度下的回流系数，使测算结果更加契合当地的实际情形。另外，结合张掖市甘临高地区用水量、 生产产出等数据，运用成本分摊方法测算张掖市不同用水户真实的用水效益函数，以货币价值的形式准确衡量水权交易对第三方的回流效应，为现有水权交易对第三方损害的定量补偿提供理论依据。

声明： 本文内容来源于熊金辉硕士毕业论文《黑河流域水权交易第三方回流效应分析——以张掖市甘临高地区为例》，对论文撰写过程中提供帮助的老师和同学表示衷心的感谢。

参考文献(References)：

[1] Yao Junqiang, Yang Qing, Mao Weiyi, et al. Evaluation of the impacts of climate change and human activities on the hydrological environment in Central Asia[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2016, 38(1) : 222-230. [姚俊强, 杨青, 毛炜峄, 等. 气候变化和人类活动对中亚地区水文环境的影响评估[J]. 冰川冻土, 2016, 38(1): 222-230.]

[2] Yin Zhenliang, Feng Qi, Liu Shiyin, et al. The application progress of hydrological model in quantifying the contribution of glacier runoff to total watershed runoff[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2016, 38(1) : 248-258. [尹振良, 冯起, 刘时银, 等. 水文模型在估算冰川径流研究中的应用现状[J]. 冰川冻土, 2016, 38(1) : 248-258.]

[3] Han Jinmian. Research of the third effects in the process of water property right transaction[D]. Xi′an: Northwest University, 2009. [韩锦绵. 水权交易的第三方效应研究[D]. 西安: 西北大学, 2009.]

[4] Rosegrant M W, Schleyer R G, Yaday S N. Water police for efficient agriculture[J]. Food Police, 1995, 20(3): 203-223.

[5] Velázquez E. Water trade in Andalusia. Virtual water: an alternative way to manage water use[J]. Ecological Economics, 2007, 63(1): 201-208.

[6] Novo P, Garrido A, Varela-Ortega C. Are virtual water "flows" in Spanish grain trade consistent with relative water scarcity?[J]. Ecological Economics, 2009, 68(5): 1454-1464.

[7] Ladson A, Finlayson B. Rhetoric and reality in the allocation of water to the environment: a case study of the Goulburn River, Victoria, Australia[J]. River Research and Applications, 2002, 18(6): 555-568.

[8] Bouma J A, Biggs T W, Bouwer L M. The downstream externalities of harvesting rainwater in semi-arid watersheds: an Indian case study[J]. Agricultural Water Management, 2011, 98(7): 1162-1170.

[9] Etchells T, Malano H M, McMahon T A. Overcoming third party effects from water trading in the Murray Darling basin[J]. Water Policy, 2006, 8(1): 69-80.

[10] Heaney A, Dwyer G, Beare S, et al. Third-party effects of water trading and potential policy responses[J]. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 2006, 50(3): 277-293.

[11] Oad R, DiSpigno M. Water rights to return flow from urban landscape irrigation[J]. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 1997, 123(4): 293-299.

[12] Hanak E. Stopping the drain: third-party responses to California′s water market[J]. Contemporary Economic Policy, 2005, 23(1): 59-77.

[13] Murphy J J, Dinar A, Howitt R E, et al. The design of water markets when instream flows have value[J]. Journal of Environmental Management, 2009, 90(2): 1089-1096.

[14] Ma Xiaoqiang, Han Jinmian. Identification of the third party effects in the process of water property rights transaction[J]. Chinese Journal of Population,Resources and Environment, 2011, 21(12): 85-91. [马晓强, 韩锦绵. 水权交易第三方效应辨识研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2011, 21(12): 85-91.]

[15] Li Wanming, Tan Zhouling. The analysis of externality in the water rights trading of Manas River basin[J]. Ecological Economy, 2014, 30(12): 180-183.[李万明, 谭周令. 玛纳斯河流域水权交易外部性分析[J]. 生态经济, 2014, 30(12): 180-183.]

[16] Xiao Daiji, Liu Ying, Hong Mingfeng. A trading-retio system for water market[J]. Economic Research Journal, 2004(6): 69-77. [萧代基, 刘莹, 洪鸣丰. 水权交易比率制度的设计与模拟[J]. 经济研究, 2004(6): 69-77.]

[17] Wang Weiren, Tu Meizeng. Analysis on bilateral auction price of water right based on returning flow model[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2006, 37(1): 115-119. [王为人, 屠梅曾. 基于回流模型的水权交易双方叫价拍卖分析[J]. 水利学报, 2006, 37(1): 115-119.]

[18] Jian Fuhui, Song Xiaoyu, Yu Wenbao. Construction of the evaluation system of water asset price with fuzzy comprehensive assessment indexes: taking Zhangye Prefecture in Heihe River basin as an example[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2016, 38(2): 567-572. [简富缋, 宋晓谕, 虞文宝. 水资源资产价格模糊数学综合评价指标体系构建——以黑河中游张掖市为例[J]. 冰川冻土, 2016, 38(2): 567-572.]

[19] Cai Guoying, Xu Zhongmin. Input-output analysis of the water consumption for economic development in the middle reaches of Heihe River: a case study in Zhangye Municipality[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2013, 35(3): 770-775. [蔡国英, 徐中民. 黑河流域中游国民经济用水投入产出分析——以张掖市为例[J]. 冰川冻土, 2013, 35(3): 770-775.]

[20] Ma Xueming. Research on comprehensive evaluation of agriculture water saving potential in middle researches of the Heihe River[D]. Yangling: Northwest A & F University, 2009. [马学明. 黑河中游地区农业节水潜力综合评价[D].杨凌: 西北农林科技大学, 2009.]

[21] Cheng Lin. Twenty-one new enterprises for economic technological development zone in Zhangye in 2014[N]. Zhangye Daily, 2015-01-16(1). [成林. 张掖市经济技术开发区2014年新增企业21户[N]. 张掖日报, 2015-01-16(1).]

[22] Nie Jie. Analysis of irrigation return flow in the rice-growing district of Taihu Lake Plain[J]. China Rural Water and Hydropower, 1992(2): 2-5.[聂杰. 太湖平原田水区灌溉回归水分析[J]. 农田水利与小水电, 1992(2): 2-5.]

[23] Gu He. Coefficient and threshold calculation analysis of Gansu agricultural irrigation water use[D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2014.[顾贺. 甘肃农业灌溉用水有效利用系数测算及阈值分析研究[D]. 兰州: 兰州大学, 2014.]

[24] Li Jinhua, Yang Xiaoguang, Cao Shiyu, et al. Water requirement and crop coefficient of different planting patterns in Zhangye area of Gansu Province[J]. Acta Agriculture Jiangxi, 2009, 21(4): 17-20. [李金华, 杨晓光, 曹诗瑜, 等. 甘肃张掖地区不同种植模式需水特征及作物系数分析. 江西农业学报, 2009, 21(4): 17-20.]

[25] Liu Hongmei, Wang Keqiang, Zheng Ce. A study on the returning flow of third party in water right trade[J]. Finance & Economics, 2006(1): 58-65. [刘红梅，王克强，郑策. 水权交易中第三方回流问题研究[J]. 财经科学，2006(1): 58-65].

[26] Burness H S, Quirk J P. Appropriative water rights and the efficient allocation of resources[J]. The American Economic Review, 1979, 69(1): 25-37.

[27] Chen Xianghong, Yang Bao, Wang Zhangyong, et al. Research on water demand for eco-environment of middle reaches′ stream-channel of Heihe River basin[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2010, 17(6): 194-197. [陈翔红, 杨保, 王章勇, 等. 黑河中游河道生态环境需水量研究[J]. 水土保持研究, 2010, 17(6): 194-197.]

[28] Long Xunjian, Qian Ju, Zhang Chunmin. Multi-objective programming of water resources based on MATLAB plattorm: take Guazhou County as an example[J]. Water Saving Irrigation, 2007(6): 65-67. [龙训建, 钱鞠, 张春敏. 基于MATLAB平台求解水资源多目标规划问题——以瓜州县为例[J].节水灌溉, 2007(6): 65-67.]