趙 敏,劉 姍

(1.河海大學(xué)商學(xué)院,江蘇 南京 211100; 2.江蘇省水資源與可持續(xù)發(fā)展研究中心,江蘇 南京 211100;3.江蘇沿海開(kāi)發(fā)與保護(hù)協(xié)同創(chuàng)新中心,江蘇 南京 211100)

近年來(lái),我國(guó)對(duì)農(nóng)業(yè)用水愈加重視,發(fā)展高效節(jié)水灌溉成為農(nóng)業(yè)用水的主題之一。2016年中華人民共和國(guó)水利部、國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)聯(lián)合印發(fā)了《“十三五”水資源消耗總量和強(qiáng)度雙控行動(dòng)方案》,對(duì)農(nóng)業(yè)用水提出“加快實(shí)施區(qū)域規(guī)?；咝Ч?jié)水灌溉工程”的要求。2019年中央一號(hào)文件《關(guān)于堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展做好“三農(nóng)”工作的若干意見(jiàn)》明確提出“實(shí)施區(qū)域化整體建設(shè),推進(jìn)田水林路電綜合配套,同步發(fā)展高效節(jié)水灌溉”。水資源供需矛盾突出仍然是經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的主要瓶頸,而農(nóng)業(yè)用水粗放、浪費(fèi)嚴(yán)重成為農(nóng)業(yè)發(fā)展的頑疾,提高農(nóng)業(yè)用水效率將作為推進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的一項(xiàng)重點(diǎn)任務(wù)。

1 研究綜述

目前已有研究中,學(xué)者們從不同角度和用不同方法對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)和分析。從研究角度來(lái)說(shuō)主要分為兩種:

a. 從微觀角度,使用土壤相對(duì)含水量和葉片水分利用效率的方法,根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)觀測(cè)值評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)用水效率。Haghverdi等[1]在2008—2015年連續(xù)8個(gè)種植季節(jié)進(jìn)行了3次田間試驗(yàn),基于6年試驗(yàn)結(jié)果,為甜菜灌溉管理提供借鑒;Wu等[2]利用地表能量平衡系統(tǒng)整合土壤水分信息等估算綠洲蒸散量,以評(píng)估水資源利用效率;劉笑吟等[3]用小型蒸滲儀和渦度相關(guān)儀分別測(cè)量了節(jié)水灌溉稻田冠層蒸散量(ETCML)和田間尺度蒸散量(ETEC),分析了ETCML和ETEC的典型日和逐日變化規(guī)律,以及在小時(shí)和日時(shí)間尺度上的影響因素。

b. 從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度,利用投入產(chǎn)出法計(jì)算農(nóng)業(yè)用水效率。其測(cè)度方法主要分為參數(shù)法和非參數(shù)法。①參數(shù)法依賴(lài)于生產(chǎn)函數(shù)的選擇,使用較多的是隨機(jī)前沿分析法(SFA)。王學(xué)淵等[4]利用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)計(jì)算農(nóng)業(yè)灌溉用水效率,研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)田水利設(shè)施顯著影響用水效率。Dhehibi等[5]使用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)對(duì)突尼斯柑橘農(nóng)場(chǎng)灌溉用水進(jìn)行了效率測(cè)度。雷貴榮等[6]基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)對(duì)徐州市農(nóng)業(yè)用水技術(shù)效率進(jìn)行測(cè)度,發(fā)現(xiàn)水資源投入的增長(zhǎng)不能帶來(lái)農(nóng)業(yè)用水效率的增加。魏玲玲等[7]使用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)測(cè)算新疆高農(nóng)業(yè)用水區(qū)用水效率,發(fā)現(xiàn)不同地洲之間用水效率差異高達(dá)0.81。②非參數(shù)法中使用最多的是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)。屈曉娟等[8]利用DEA中BC2模型測(cè)度西部地區(qū)農(nóng)業(yè)水資源利用效率,認(rèn)為西部地區(qū)在水資源節(jié)約方面有較好的表現(xiàn)。杜根等[9]基于超效率DEA模型對(duì)新疆農(nóng)業(yè)水資源利用效率進(jìn)行測(cè)度,發(fā)現(xiàn)在考察期內(nèi)新疆各地州市農(nóng)業(yè)用水效率總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。陳洪斌[10]運(yùn)用三階段DEA模型測(cè)評(píng)各省農(nóng)業(yè)用水效率,認(rèn)為農(nóng)業(yè)用水效率不僅受投入產(chǎn)出變量的影響,還受外部環(huán)境變量的影響。王普查等[10]利用非期望SBM模型對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率進(jìn)行研究,得出各省(市、自治區(qū))的農(nóng)用水效率發(fā)展趨勢(shì)不同,且江蘇、廣東等地具有較大的節(jié)水潛力。方琳等[11-12]研究發(fā)現(xiàn)采用不同生產(chǎn)前沿面函數(shù)為基準(zhǔn)測(cè)評(píng)得到的效率也有所不同。孫付華等[13]剔除了資源稟賦、經(jīng)濟(jì)水平和政府支出等影響因素評(píng)價(jià)我國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率。

還有一些學(xué)者通過(guò)其他方法對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率進(jìn)行測(cè)度[14-15],如焦勇等[12]利用基于信息熵的可變模糊評(píng)價(jià),發(fā)現(xiàn)新疆農(nóng)業(yè)用水效率在2001—2011年間從量變到漸變式質(zhì)變?cè)俚搅孔冸A段。楊丹等[16]在結(jié)合熵權(quán)法和模糊物元法的基礎(chǔ)上,引進(jìn)歐氏貼近度評(píng)價(jià)江蘇省歷年農(nóng)業(yè)用水效率,戶(hù)艷領(lǐng)等[17]應(yīng)用熵值法從自然條件、技術(shù)條件、水資源消耗及經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出四方面對(duì)農(nóng)業(yè)水資源利用效率進(jìn)行測(cè)度。

本文基于有效效率前沿(樂(lè)觀)和無(wú)效效率前沿(悲觀)面SBM-DEA模型,對(duì)中國(guó)31個(gè)省(市、自治區(qū))農(nóng)業(yè)用水效率進(jìn)行測(cè)算，既能夠?qū)?lè)觀效率前沿和悲觀效率前沿測(cè)得結(jié)果再綜合,求出更全面更真實(shí)的效率,也能夠解決松弛性問(wèn)題。

2 農(nóng)業(yè)用水效率測(cè)度及分析

2.1 農(nóng)業(yè)用水效率測(cè)度模型——雙前沿面SBM-DEA模型

傳統(tǒng)DEA模型存在兩個(gè)問(wèn)題:①僅從有效效率前沿比較分析效率,因此會(huì)出現(xiàn)當(dāng)幾個(gè)決策單元均處于有效效率前沿時(shí)無(wú)法排序的問(wèn)題。②無(wú)法解決投入產(chǎn)出問(wèn)題中的松弛性問(wèn)題[10]。SBM-DEA模型可以解決投入產(chǎn)出的松弛性及徑向選擇的問(wèn)題。因此,本文采用Azizi等[18]的研究結(jié)果,利用雙前沿面SBM-DEA模型研究農(nóng)業(yè)用水效率,既從有效效率前沿面進(jìn)行效率測(cè)評(píng),同時(shí)也考慮無(wú)效效率前沿面的效率,這有助于降低有關(guān)投入或產(chǎn)出變量不合理偏好的程度[19]。參考相關(guān)文獻(xiàn)[9，20-22],選取水資源投入、勞動(dòng)力投入、土地投入、技術(shù)投入(物理投入和化學(xué)投入)5項(xiàng)作為投入變量,物質(zhì)產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出2項(xiàng)作為產(chǎn)出變量。

2.1.1基于有效效率前沿(樂(lè)觀)SBM-DEA模型

將1個(gè)省(市、自治區(qū))看作一個(gè)決策單元(DMU, decision-making unit),此時(shí)生產(chǎn)系統(tǒng)有31個(gè)決策單元,每個(gè)決策單元有5個(gè)投入和2個(gè)產(chǎn)出,用xij(i=1,2，…,5;j=1,…,31)表示第j個(gè)決策單元對(duì)第i種產(chǎn)品的投入量,yrj(r=1,2;j=1,2，…,31)表示第j個(gè)決策單元對(duì)第r種產(chǎn)品的產(chǎn)出量。則生產(chǎn)可能性集Te為

(1)

式中Te是基于有效生產(chǎn)前沿,具有凸性特征的有界閉集?；谟行是把孛娴腟BM-DEA模型[23]:

(2)

(3)

式中,當(dāng)τ=1時(shí),認(rèn)為決策單元是有效率的,稱(chēng)之為樂(lè)觀有效;當(dāng)τ<1時(shí),決策單元處于有效效率前沿(樂(lè)觀)的上方,需要通過(guò)減少投入或增加產(chǎn)出使其到達(dá)樂(lè)觀有效。

2.1.2基于悲觀效率前沿的SBM-DEA模型

Azizi等[18]將無(wú)效效率前沿的生產(chǎn)可能性集Ti定義為

(4)

(5)

式中,當(dāng)φ=1時(shí),認(rèn)為決策單元無(wú)效,稱(chēng)之為悲觀無(wú)效;當(dāng)φ>1時(shí),決策單元處于無(wú)效效率前沿(悲觀)的下方,稱(chēng)之為悲觀有效。如圖1所示,A點(diǎn)和B點(diǎn)距離有效效率前沿面相同,但是A點(diǎn)離無(wú)效效率前沿面更近。在該情況下,認(rèn)為將A點(diǎn)效率值排在B點(diǎn)后面更為客觀準(zhǔn)確,即A點(diǎn)效率值低于B點(diǎn)。

圖1 雙前沿面結(jié)構(gòu)

2.1.3綜合效率模型

為了更全面客觀地評(píng)價(jià)用水效率,綜合考慮樂(lè)觀效率和悲觀效率。關(guān)于綜合效率的計(jì)算,大多文獻(xiàn)將樂(lè)觀效率及悲觀效率的幾何平均值作為決策單元的效率值[24]。本文借鑒Wang等[24-25]的模型計(jì)算綜合效率:

(6)

2.2 變量選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

基于2003—2017年中國(guó)31個(gè)省(市、自治區(qū))統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,選取的投入產(chǎn)出指標(biāo)如下。

a. 水資源投入。參考杜根等[9]的研究,使用農(nóng)業(yè)用水量指標(biāo),數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》,部分來(lái)源于《水資源公報(bào)》。

b. 勞動(dòng)力投入。已有文獻(xiàn)中多采用農(nóng)林牧漁從業(yè)人數(shù)表示。本文參考劉渝等[20]對(duì)人力資本的測(cè)算方法,借鑒《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》受教育程度人口分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn),分為不識(shí)字或很少/未上過(guò)學(xué)(E1)、小學(xué)(E2)、初中(E3)、高中(E4)、大專(zhuān)及以上(E5)。

地區(qū)教育程度E的計(jì)算公式為

(7)

c. 土地投入。目前研究中多采用農(nóng)作物總播種問(wèn)題、耕地面積、有效(耕地)灌溉面積等指標(biāo)。參考方琳等[11]的研究,采用有效(耕地)灌溉面積衡量土地投入。

d. 技術(shù)投入。參考魏金義等[21]的研究,以農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力表示物理投入,以化肥施用量表示化學(xué)投入。

e. 物質(zhì)總量產(chǎn)出。參考劉濤[22]的研究,采用糧食產(chǎn)量表示物質(zhì)總量產(chǎn)出。

f. 經(jīng)濟(jì)總量產(chǎn)出。參考劉濤[22]的研究,采用農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值表示經(jīng)濟(jì)總量產(chǎn)出。

變量選取及數(shù)據(jù)來(lái)源匯總?cè)绫?所示。

表1 變量選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

2.3 農(nóng)業(yè)用水效率實(shí)證分析

利用MATLAB 2018a軟件,構(gòu)建基于雙前沿面的SBM-DEA模型,對(duì)中國(guó)31個(gè)省(市、自治區(qū))農(nóng)業(yè)用水效率進(jìn)行測(cè)度。所有指標(biāo)數(shù)據(jù)均調(diào)整為以2003年為基期。

2.3.1總體評(píng)價(jià)

根據(jù)測(cè)度結(jié)果,2003—2017年全國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率均值如圖2所示。樂(lè)觀效率總體呈現(xiàn)小幅度上升趨勢(shì),悲觀效率呈現(xiàn)下降-上升-下降-上升趨勢(shì),因此,綜合效率呈現(xiàn)下降-上升-下降-上升趨勢(shì)。由此可見(jiàn),基于不同前沿面的測(cè)評(píng)結(jié)果會(huì)有所差異,其中,2004年農(nóng)業(yè)用水綜合效率為近15年最低,1.018 3。2003年和2005年農(nóng)業(yè)用水效率全國(guó)均值偏高,是由于各省農(nóng)業(yè)用水悲觀效率偏高,處于悲觀有效狀態(tài)。出現(xiàn)這種現(xiàn)象可能的原因是,一方面,我國(guó)在21世紀(jì)初開(kāi)始進(jìn)行節(jié)水試點(diǎn)、農(nóng)田水利建設(shè)、展開(kāi)節(jié)水型社會(huì)建設(shè)試點(diǎn)等相關(guān)工作。另一方面,2004年?yáng)|北地區(qū)及南方地區(qū)出現(xiàn)特大干旱,人均水資源量急劇減少,且人們普遍缺乏節(jié)水意識(shí)。自2006年以后,全國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率每年都在小幅度平穩(wěn)上升。我國(guó)的節(jié)水行動(dòng)落實(shí)初顯成效,進(jìn)步空間仍然很大。

2.3.2分區(qū)評(píng)價(jià)

從橫截面數(shù)據(jù)來(lái)看,各省(市、自治區(qū))之間農(nóng)業(yè)用水效率差異較大。為了便于分析,借鑒佟金萍等[26]的做法,對(duì)中國(guó)各省(市、自治區(qū))近5年農(nóng)業(yè)用水量均值進(jìn)行聚類(lèi)分析,將31個(gè)省(市、自治區(qū))劃分成三類(lèi)用水地區(qū):高農(nóng)業(yè)用水地區(qū)、中農(nóng)業(yè)用水地區(qū)和低農(nóng)業(yè)用水地區(qū)(表2)。

表2 中國(guó)農(nóng)業(yè)用水地區(qū)分類(lèi)

為便于直觀分析,以全國(guó)樂(lè)觀效率均值(0.855 4)和悲觀效率均值(1.648 7)為分界線,將各省效率散點(diǎn)圖分成4個(gè)區(qū)域(圖3):樂(lè)觀效率和悲觀效率均高于均值的為HH(high-high)地區(qū),樂(lè)觀效率高于均值但悲觀效率低于均值的為HL(high-low)地區(qū),樂(lè)觀效率低于均值但悲觀效率高于均值的為L(zhǎng)H(low-high)地區(qū),樂(lè)觀效率和悲觀效率均低于均值的為L(zhǎng)L(low-low)地區(qū)。各省農(nóng)業(yè)用水效率均值結(jié)果見(jiàn)表3。

圖3 各省(市、自治區(qū))效率散點(diǎn)

結(jié)合圖2和表3,高農(nóng)業(yè)用水地區(qū)中,HH地區(qū)有:河南、內(nèi)蒙古、黑龍江、江蘇、山東、湖南、河北、湖北,其中,黑龍江、內(nèi)蒙古和山東農(nóng)業(yè)用水效率位居前三,該三省(市、自治區(qū))在全國(guó)也處于用水效率領(lǐng)先地位,其樂(lè)觀效率和悲觀效率均高,整體上拉高了高用水地區(qū)的效率均值。這些農(nóng)業(yè)用水大省均在節(jié)水灌溉或水庫(kù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中有較大投入。HL地區(qū)有安徽省。近年來(lái),安徽省大力發(fā)展二次產(chǎn)業(yè),擠占了大量農(nóng)業(yè)用水,約束了農(nóng)業(yè)用水資源。LH地區(qū)有四川、廣西。經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后的地區(qū),農(nóng)民對(duì)節(jié)水灌溉技術(shù)和設(shè)施的接納度也會(huì)相對(duì)較低。江西、新疆、廣東為L(zhǎng)L地區(qū),人均水資源量豐富,但難以逃脫“資源詛咒”的困境[27],浪費(fèi)嚴(yán)重,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)用水效率低下。

從中農(nóng)業(yè)用水地區(qū)來(lái)看,遼寧和甘肅為HH地區(qū),位于水資源短缺區(qū)域,但在節(jié)水制度和管理、農(nóng)業(yè)水價(jià)管理上已具備豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。吉林和云南為L(zhǎng)H地區(qū),吉林省在農(nóng)業(yè)節(jié)水方面,集中精力搞好中西部易旱區(qū)高效節(jié)水灌溉農(nóng)業(yè)項(xiàng)目,但是從全國(guó)節(jié)水灌溉面積來(lái)看,仍低于平均水平。云南省水資源總量豐富,但水資源開(kāi)發(fā)利用率低下。隨著節(jié)水灌溉技術(shù)的探索和研究,云南省已經(jīng)形成相對(duì)完善的高原特色節(jié)水灌溉技術(shù)體系。浙江和福建為L(zhǎng)L地區(qū),農(nóng)業(yè)用水樂(lè)觀效率及悲觀效率均低下。自實(shí)行最嚴(yán)格水資源管理制度后,農(nóng)業(yè)用水綜合效率在緩慢小幅度上升。

表3 各省(市、自治區(qū))在2003—2017年農(nóng)業(yè)用水效率均值

圖4 各省農(nóng)業(yè)用水綜合效率空間分布

從低農(nóng)業(yè)用水地區(qū)來(lái)看,HH地區(qū)有陜西、青海和寧夏。陜西省處于我國(guó)東南濕潤(rùn)區(qū)與西北干旱區(qū)的過(guò)渡地帶,青海和寧夏位于西北干旱區(qū),在水資源約束的情況下,該省(市、自治區(qū))積極落實(shí)水生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作。LH地區(qū)和HL地區(qū)分別為重慶、北京。重慶農(nóng)民經(jīng)濟(jì)收入低,多采用地面灌水方式,限制了該地區(qū)節(jié)水灌溉技術(shù)的推廣及應(yīng)用。LL地區(qū)有天津、山西、上海、海南、貴州和西藏。海南和貴州節(jié)水意識(shí)不足,節(jié)水灌溉技術(shù)落后,浪費(fèi)嚴(yán)重。北京、天津和上海農(nóng)業(yè)用水樂(lè)觀效率均在0.8以上,甚至北京處在有效效率前沿,達(dá)到樂(lè)觀有效。但是其悲觀效率低下,因此綜合效率總體落后于其他省(市、自治區(qū))。西藏地區(qū)農(nóng)業(yè)用水樂(lè)觀效率低下,且處于悲觀效率前沿,故西藏地區(qū)農(nóng)業(yè)用水綜合效率為全國(guó)最低。各省(市、自治區(qū))農(nóng)業(yè)用水綜合效率空間分布如圖4所示,顏色越深,表示地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率越高。

總之,不同農(nóng)業(yè)用水區(qū)的省份之間也存在較大的用水效率差異。提高農(nóng)業(yè)用水效率不能“一刀切”,需要根據(jù)不同的地區(qū)特點(diǎn),從不同因素考慮,在建設(shè)節(jié)水型社會(huì)的背景下,充分發(fā)揮地區(qū)優(yōu)勢(shì),進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)用水效率。

3 農(nóng)業(yè)用水效率影響因素分析

通常情況下,計(jì)量模型中假定的因變量是連續(xù)的。但本文的因變量農(nóng)業(yè)用水效率>0,具有從下面截?cái)嗷驈淖筮吔財(cái)嗟奶卣?。故使用受限因變量模?即Tobit模型,對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率影響因素進(jìn)行分析。

3.1 變量選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

將農(nóng)業(yè)用水效率作為被解釋變量。影響農(nóng)業(yè)用水效率的可能因素有結(jié)構(gòu)因素、經(jīng)濟(jì)因素、資源因素、技術(shù)因素、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)因素等。故參考陳洪斌等[10，28-29]的研究,農(nóng)業(yè)用水效率影響因素變量選取及數(shù)據(jù)來(lái)源如表4所示。

表4 變量選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

選取2003—2017年31個(gè)省(市、自治區(qū))相關(guān)數(shù)據(jù),共465個(gè)樣本單元。剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本,有效樣本單元共451個(gè)。數(shù)據(jù)來(lái)源于各年度《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《水資源公報(bào)》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)水利年鑒》。本文在回歸之前對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行縮尾處理。

3.2 模型建立

基于Tobit模型分析農(nóng)業(yè)用水效率影響因素,模型構(gòu)建如下:

Yit=β0+β1X1it+β2X2it+β3X3it+

β4X4it+β5X5it+β6X6it+εit

(6)

式中:Yit表示第t年第i地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水效率;βk(k=0,1,…,5)為待估系數(shù);εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3.3 實(shí)證分析

使用Eviews 10.0對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Tobit回歸分析?；貧w結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 Tobit回歸模型結(jié)果

第一產(chǎn)業(yè)增加值所占地區(qū)生產(chǎn)總值比重、人均水資源量(m3/人)、節(jié)水灌溉面積(103hm2)、水庫(kù)總庫(kù)容量(億m3)、地區(qū)教育水平都通過(guò)顯著性檢驗(yàn),與農(nóng)業(yè)用水效率顯著相關(guān)。農(nóng)業(yè)用水量(億m3)未通過(guò)10%的顯著性檢驗(yàn)。從系數(shù)上來(lái)看,地區(qū)教育水平對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率影響最大。

3.3.1結(jié)構(gòu)因素與農(nóng)業(yè)用水效率顯著相關(guān)

第一產(chǎn)業(yè)增加值所占地區(qū)生產(chǎn)總值比重與農(nóng)業(yè)用水效率正相關(guān),且通過(guò)10%水平上的顯著性檢驗(yàn)。說(shuō)明各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)因素會(huì)影響農(nóng)業(yè)用水效率。第一產(chǎn)業(yè)增加值所占地區(qū)生產(chǎn)總值比重降低,農(nóng)業(yè)用水效率也會(huì)降低。在中國(guó)新工業(yè)時(shí)代背景下,工業(yè)用水?dāng)D占了部分農(nóng)業(yè)用水,會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率造成一定程度的影響。

3.3.2資源因素顯著影響農(nóng)業(yè)用水效率

人均水資源量與農(nóng)業(yè)用水效率成負(fù)相關(guān)關(guān)系,且通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn)?？赡艿脑蚴撬Y源稟賦充裕的地區(qū)節(jié)約用水、高效用水意識(shí)不足,水資源浪費(fèi)嚴(yán)重。農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)用水效率正相關(guān),這與高農(nóng)業(yè)用水區(qū)總體用水效率最高,中農(nóng)業(yè)用水區(qū)次之,低農(nóng)業(yè)用水區(qū)總體用水效率最低的結(jié)果一致。但農(nóng)業(yè)用水量對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率無(wú)明顯影響,未通過(guò)10%水平的顯著性檢驗(yàn)?？赡艿脑蚴?一方面,在其他各方面影響因素的相互作用下,農(nóng)業(yè)用水量對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率的影響比較微弱；另一方面,用水區(qū)之間的效率差異在0.04左右,差異較小。

3.3.3技術(shù)因素與農(nóng)業(yè)用水效率顯著相關(guān)

節(jié)水灌溉面積與農(nóng)業(yè)用水效率在1%水平上顯著正相關(guān),表明節(jié)水灌溉面積越多,農(nóng)業(yè)用水效率越高?？赡艿脑蚴?當(dāng)一個(gè)地區(qū)掌握了先進(jìn)的節(jié)水灌溉技術(shù),投入的節(jié)水灌溉面積會(huì)增加。在先進(jìn)技術(shù)的支持下,農(nóng)業(yè)用水效率也會(huì)顯著提高。大力提高地區(qū)節(jié)水灌溉技術(shù),可以顯著提高農(nóng)業(yè)用水效率。

3.3.4基礎(chǔ)設(shè)施因素影響農(nóng)業(yè)用水效率

水庫(kù)總庫(kù)容量與農(nóng)業(yè)用水效率在5%水平上顯著正相關(guān),即增強(qiáng)地區(qū)的水利設(shè)施建設(shè),有利于提高農(nóng)業(yè)用水效率。可能的原因是:發(fā)展農(nóng)田水利建設(shè),本質(zhì)是通過(guò)灌溉排水,調(diào)節(jié)農(nóng)田水分狀況,改善農(nóng)田生態(tài)環(huán)境,從而達(dá)到增加糧食產(chǎn)量的效果。

3.3.5教育因素顯著影響農(nóng)業(yè)用水效率

地區(qū)教育水平與農(nóng)業(yè)用水效率在1%水平上顯著負(fù)相關(guān),即地區(qū)教育水平越高,農(nóng)業(yè)用水效率越低。該結(jié)論與趙姜等[29]的研究結(jié)論一致,似乎有違于一般常識(shí),可能的原因是:一方面,地區(qū)教育水平越高,可能更傾向于將精力投入到回報(bào)率更高的非農(nóng)產(chǎn)業(yè)。由于節(jié)水意識(shí)不足,農(nóng)業(yè)用水粗放,用水效率降低。另一方面,教育水平高的地區(qū),經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展,相對(duì)于其他地區(qū),第一產(chǎn)業(yè)增加值所占地區(qū)生產(chǎn)總值比重較低,因此農(nóng)業(yè)用水效率也較低。這也驗(yàn)證了結(jié)構(gòu)因素影響用水效率的結(jié)論。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文首先基于有效效率前沿(樂(lè)觀)和無(wú)效效率前沿(悲觀)面SBM-DEA模型,對(duì)中國(guó)31個(gè)省(市、自治區(qū))2003—2017年的農(nóng)業(yè)用水效率進(jìn)行測(cè)度。結(jié)果顯示:2003—2017年間中國(guó)各省(市、自治區(qū))農(nóng)業(yè)用水樂(lè)觀效率均值為0.855 4,悲觀效率為 1.648 7,綜合效率(幾何平均效率)為1.169 7。中國(guó)農(nóng)業(yè)用水樂(lè)觀效率總體上呈小幅度上升趨勢(shì),悲觀效率呈現(xiàn)下降-上升-下降-上升趨勢(shì),綜合效率總體在小幅度平穩(wěn)上升。不同農(nóng)業(yè)用水區(qū)之間用水效率差異較小,差異值在0.04左右:高農(nóng)業(yè)用水區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率大于中農(nóng)業(yè)用水區(qū)大于低農(nóng)業(yè)用水區(qū)。但各農(nóng)業(yè)用水區(qū)中不同地區(qū)之間用水效率差異較大。

其次以雙前沿面SBM-DEA模型測(cè)算得出的綜合效率作為被解釋變量,通過(guò)Tobit回歸模型從結(jié)構(gòu)因素、資源因素、技術(shù)因素以及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)因素這4個(gè)方面分析對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率的影響因素。結(jié)果表明:

a. 結(jié)構(gòu)因素、技術(shù)因素、基礎(chǔ)設(shè)施因素與農(nóng)業(yè)用水效率顯著正相關(guān)。因此,各地不要忽視第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,開(kāi)發(fā)和研究節(jié)水灌溉技術(shù),通過(guò)教學(xué)等方式,向農(nóng)戶(hù)推廣噴滴灌、微灌、低壓灌溉等技術(shù)。加大水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高農(nóng)業(yè)用水效率。各地政府應(yīng)重視農(nóng)田水利建設(shè),擴(kuò)大水庫(kù)總庫(kù)容量,增加除澇面積和水土流失治理面積,提高農(nóng)業(yè)用水效率,實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

b. 資源因素、教育因素與農(nóng)業(yè)用水效率顯著負(fù)相關(guān)。水資源稟賦充裕、地區(qū)教育水平高的地區(qū)更需要提高對(duì)節(jié)水的關(guān)注,注重節(jié)水宣傳,讓節(jié)水意識(shí)進(jìn)入每一位公民的心中。

c. 農(nóng)業(yè)用水量已經(jīng)高樂(lè)觀-高悲觀的HH地區(qū)應(yīng)當(dāng)發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè),建立完善節(jié)水體系,做好表率作用。高樂(lè)觀-低悲觀HL地區(qū)和低樂(lè)觀-高悲觀LH地區(qū)具有節(jié)水潛力,應(yīng)改變粗放的用水方式,強(qiáng)化農(nóng)業(yè)水資源管理。低樂(lè)觀-低悲觀LL地區(qū)中浙江、上海、廣東等發(fā)達(dá)省(市、自治區(qū))應(yīng)堅(jiān)持節(jié)水優(yōu)先的策略,強(qiáng)化節(jié)水意識(shí)。西藏、新疆等發(fā)展落后地區(qū)應(yīng)增加科研投入,大力發(fā)展先進(jìn)的節(jié)水灌溉技術(shù)并進(jìn)行推廣。

d. 基于有效效率前沿(樂(lè)觀)和無(wú)效效率前沿(悲觀)計(jì)算得到的效率結(jié)果有所差異。由此可見(jiàn),如果僅考慮單一前沿面,測(cè)評(píng)得到的效率結(jié)果會(huì)有所偏差。