季 祥，朱 磊，喬 欣

(1.寧夏大學(xué)土木與水利工程學(xué)院，銀川 750021；2.旱區(qū)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)水資源高效利用教育部工程研究中心，銀川 750021；3. 武漢大學(xué)智慧水業(yè)研究所，武漢 430072)

0 引 言

美國(guó)西南部的科羅拉多河，發(fā)源于落基山脈，全長(zhǎng)2 334 km，是亞利桑那、加州、科羅拉多州、內(nèi)華達(dá)、新墨西哥、猶他和懷俄明7個(gè)州的命脈，為4 000 萬(wàn)人口和數(shù)十億美元的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)提供水源[1]?？屏_拉多河中下游大部分地區(qū)屬于干旱、半干旱氣候，年降雨量不足100 mm，由于蒸發(fā)、滲漏、灌溉用水等，水量逐漸減少[2]。隨著全球氣候不斷變化及人口的不斷增長(zhǎng)，該地區(qū)干旱加劇，水資源供需矛盾日益突出。農(nóng)業(yè)作為該地區(qū)第一用水大戶，其農(nóng)業(yè)產(chǎn)值及農(nóng)民收益也必然將受到氣候條件以及水資源利用等因素的影響。我國(guó)的黃河流域與科羅拉多河流域相似, 自然環(huán)境條件惡劣，水資源空間分布不均，水資源相對(duì)短缺[3]，因此研究科羅拉多流域的水資源利用和氣候條件對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)民收入的影響，對(duì)我國(guó)黃河流域的農(nóng)業(yè)發(fā)展和農(nóng)民增收有一定的借鑒意義，如圖1所示。

圖1 美國(guó)科羅拉多流域概況[2]Fig.1 Overview of Colorado basin in USA

1 研究方法

農(nóng)民收入水平的衡量，通常采用人均純收入指標(biāo)。影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)的因素是多方面的，既有社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)因素，又有人口統(tǒng)計(jì)學(xué)因素，同時(shí)還受自然環(huán)境因素的影響[4]。本文著重研究水資源利用、氣候條件等自然環(huán)境因素，農(nóng)產(chǎn)品交易收入和養(yǎng)殖收入比重等經(jīng)濟(jì)因素，以及農(nóng)民的農(nóng)耕經(jīng)驗(yàn)和教育水平等人口統(tǒng)計(jì)學(xué)因素對(duì)農(nóng)民收入的影響。

研究中，本文采用最小二乘法對(duì)多元線性回歸模型中的未知參數(shù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。最小二乘法是通過(guò)最小化殘差平方和以確定回歸模型中解釋變量未知參數(shù)的方法。線性回歸模型表示如下：

Yfp=f(Xw,Xc,Xf,Xd)

(1)

式中：Yfp為農(nóng)民凈收入；XW、Xc、Xf和Xd分別為影響農(nóng)民凈收益的水資源利用因素、氣候條件，經(jīng)濟(jì)因素和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)因素。

2 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型分析

2.1 變量及數(shù)據(jù)選擇

根據(jù)上述分析，我們?cè)谟绊戅r(nóng)民收入的4大因素中引入6個(gè)解釋變量，分別為地表水灌溉水量占總灌溉水量的比重(CSWR)，農(nóng)作物種植收入占農(nóng)產(chǎn)品交易總收入的比重(CCRR)，農(nóng)民的農(nóng)耕經(jīng)驗(yàn)(Experi)，年均降雨量(SPCP)，最高氣溫(STmax)和最低氣溫(STmin)。同時(shí)引入虛擬變量WET3，年份虛擬變量D2010和6個(gè)地區(qū)虛擬變量CA、CO、NV、NM、UT、WY。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析表如表1所示。

本文選取2005年和2010年美國(guó)西部7個(gè)州(亞利桑那州，加利福尼亞州，科羅拉多州，內(nèi)華達(dá)州，新墨西哥州，猶他州和懷俄明州)236個(gè)縣的農(nóng)民純收入、農(nóng)產(chǎn)品交易收入、農(nóng)場(chǎng)養(yǎng)殖收入、地表水和地下水灌溉水量、降雨、最高氣溫、最低氣溫等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分別來(lái)源于美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局(BEA)、美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局(USGS)和美國(guó)國(guó)家海洋和大氣局(NOAA)。

2.2 模型設(shè)定

根據(jù)上述模型中引入的變量，將經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ捅硎救缦拢?/p>

Yfp=α+β1CSWR+β2CCRR+β3CCRR2+

β4Experi+β5SPCP+β6SPCP2+β7STmax+

β8STmin+β9WET3+β10D2010+β11CA+

β12CO+β13NV+β14NM+β15UT+β16WY+e

(2)

式中：e為隨機(jī)誤差項(xiàng)，而α和β項(xiàng)是預(yù)估計(jì)的回歸系數(shù)。

Yfp為農(nóng)民純收入，用單位灌溉水量的收入表示，美元/m3，該變量可以衡量任意灌溉水量的農(nóng)民凈收入。

CSWR為地表水灌溉量占總灌溉水量的比重?？偣喔人康扔诘乇硭喔人颗c地下水灌溉水量之和。

CCRR為農(nóng)作物種植收入在農(nóng)產(chǎn)品交易總收入中所占的比重。研究中假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品交易總收入等于農(nóng)作物種植收入和畜牧業(yè)養(yǎng)殖收入之和。回歸分析中，假設(shè)農(nóng)民凈收益與該變量成平方關(guān)系[5]。

Expri為農(nóng)民的農(nóng)耕經(jīng)驗(yàn)。預(yù)計(jì)農(nóng)民的農(nóng)耕經(jīng)驗(yàn)越豐富，農(nóng)民收入越高。

SPCP，STmax和STmin分別為2005年和2010年作物生長(zhǎng)季節(jié)(5-10月)的平均降水量，最高溫度和最低溫度。若此處3個(gè)變量采用年均降水量，年最高溫度和最低溫度，則消除了降水和溫度的季節(jié)性變化。因此，本研究采用2005年和2010年的生長(zhǎng)季節(jié)平均值，以反映作物生長(zhǎng)期的實(shí)際狀況。研究假設(shè)降水與農(nóng)民收入之間呈現(xiàn)平方關(guān)系[5]，隨著降雨的增加，農(nóng)民收入將增加，直到達(dá)到最佳的降雨水平。超過(guò)此最佳水平，農(nóng)民收入將隨著降水的進(jìn)一步增加而下降。

WET3為判斷有無(wú)干旱發(fā)生的虛擬變量，當(dāng)3個(gè)月標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)(SP03)為正值，則虛擬變量WET3等于1，無(wú)干旱發(fā)生。否則為零。當(dāng)SP03小于0，則WET3等于0，區(qū)域內(nèi)發(fā)生干旱。SPI標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)，是衡量旱澇程度的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)。SP03表示3個(gè)月內(nèi)降雨量與平均降雨量的偏離程度。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)Tab.1 Descriptive statistics of variables

D2010為年份虛擬變量，如果數(shù)據(jù)來(lái)自2010年，則年份虛擬變量等于1，否則為零。

CA、CO、NV、NM、UT、WY表示地區(qū)虛擬變量，如果變量取值是加利福尼亞州的數(shù)據(jù)，則CA=1，如果變量取值是科羅拉多州的數(shù)據(jù)，則CO=1，同時(shí)設(shè)置亞利桑那州為參照地區(qū)，引入?yún)^(qū)域虛擬變量分析各州農(nóng)民收益的變化規(guī)律。

2.3 模型估計(jì)及結(jié)果分析

本研究運(yùn)用SAS統(tǒng)計(jì)分析軟件，對(duì)2005年和2010年科羅拉多流域7個(gè)州236個(gè)縣的農(nóng)民純收入進(jìn)行多元線性回歸分析，模型的參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。初步回歸結(jié)果如下：

17.49Experi-57.20SPCP+0.68SPCP2-71.23STmax+

34.52STmin+0.14WET3-0.19D2010+0.26CA+0.70CO+

0.15NV+0.59NM+0.46UT+0.55WY

(3)

(1)水資源利用因素對(duì)農(nóng)民收入的影響。從地表水比重變化來(lái)看，地表水灌溉(相比地下水灌溉)比重與農(nóng)民凈收入呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。地表水灌溉比重每增加1%，農(nóng)民純收入減少7.75美元(約54.19元，2020年7月18日美元兌換人民幣現(xiàn)鈔買(mǎi)入價(jià)：1美元=6.99人民幣，下同)，結(jié)果表明在科羅拉多流域的7個(gè)州內(nèi)，農(nóng)民采用地下水灌溉更有利于提高農(nóng)民收入水平。

(2)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)農(nóng)民收入的影響。觀察經(jīng)濟(jì)特征變量模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn)，農(nóng)作物種植收入是農(nóng)民純收入的重要決定因素，與農(nóng)民純收入呈顯著正U型相關(guān)關(guān)系。當(dāng)農(nóng)作物種植收入占農(nóng)產(chǎn)品交易總收入比重為41.34%時(shí)，農(nóng)民純收入最小。當(dāng)農(nóng)作物種植收入占總收入比重小于41.34%時(shí)，農(nóng)作物種植收入比重每增加1%，農(nóng)民凈收入將減少1.22美元(約8.53元)。但當(dāng)農(nóng)作物種植收入占農(nóng)產(chǎn)品交易總收入比重大于41.34%時(shí)，農(nóng)民凈收入會(huì)隨著農(nóng)作物種植收入的增加而增加。結(jié)果表明，如果一個(gè)地區(qū)只從事農(nóng)作物種植生產(chǎn)或牲畜業(yè)養(yǎng)殖，區(qū)域內(nèi)農(nóng)民的純收入將會(huì)大大提高。

表2 最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的結(jié)果Table 2 Results of parameter estimation by least square method

(3)人口因素對(duì)農(nóng)民收入的影響。與預(yù)期不同的是，分析回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，各地區(qū)農(nóng)民農(nóng)耕經(jīng)驗(yàn)的變化并沒(méi)有顯著影響農(nóng)民的收入水平。

(4)氣候因子對(duì)農(nóng)民收入的影響。從降水變化來(lái)看，作物生長(zhǎng)期平均降雨量顯著影響著農(nóng)民的收入水平，且呈正U型關(guān)系。當(dāng)作物生長(zhǎng)期平均降雨量小于等于42.37 mm時(shí)，農(nóng)民收入隨降雨量的增加而呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)；當(dāng)平均降雨量大于42.37 mm時(shí)，降雨量每增加1 mm農(nóng)民收入將增加57.2 美元(399.97元)。這主要因?yàn)榭屏_拉多流域以種植小麥、棉花等農(nóng)作物為主[6]，在作物生長(zhǎng)期內(nèi)該流域大部分地區(qū)受季風(fēng)氣候的影響會(huì)出現(xiàn)季風(fēng)集中降雨，小麥、棉花等作物產(chǎn)量則會(huì)隨著降雨的增加而下降，從而影響農(nóng)民收入。但當(dāng)降雨量逐漸增加且高于平均降雨量時(shí)，則有利于提高小麥、棉花等農(nóng)作物產(chǎn)量，從而增加農(nóng)民收入[2]。

從溫度變化來(lái)看，最高平均氣溫與最低平均氣溫均顯著影響著農(nóng)民的收入水平。但最高平均氣溫與農(nóng)民收入呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，最低平均氣溫與農(nóng)民收入呈正相關(guān)關(guān)系。分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，最高平均氣溫每升高1 ℃，農(nóng)民純收入將減少96.2 美元(672.44元)。其原因可以從以下兩方面進(jìn)行分析：一方面，這意味著更高的溫度可能損害農(nóng)作物，或者可能迫使農(nóng)民在產(chǎn)量達(dá)到最大值之前就進(jìn)行了收割[7]。另一方面，高溫可能使作物需水量增加，農(nóng)民則不得不通過(guò)抽取更多的水來(lái)進(jìn)行灌溉，因而增加了勞動(dòng)力和灌溉成本。

(5)控制變量對(duì)農(nóng)民收入的影響。隨著全球氣候的不斷變化，科羅拉多河流域炎熱和干旱現(xiàn)象不斷加劇，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)民生活面臨著巨大考驗(yàn)，本研究引入了判斷干旱與否的虛擬變量以探求干旱與農(nóng)民收入間的關(guān)系。從回歸分析結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，虛擬變量WET3與農(nóng)民收入呈正相關(guān)關(guān)系，結(jié)果表明，干旱將顯著影響農(nóng)民的收入水平，當(dāng)無(wú)干旱發(fā)生時(shí)，農(nóng)民的收入明顯提高。

年度變量與農(nóng)民收入呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明相對(duì)于2010年，2005年該流域內(nèi)各地區(qū)農(nóng)民收入較高。

區(qū)域變量中，科羅拉多州、新墨西哥州、猶他州和懷俄明州通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，并且系數(shù)為正。結(jié)果表明，相對(duì)于亞利桑那州，科羅拉多州、新墨西哥州、猶他州和懷俄明州的農(nóng)民收入更高，且科羅拉多州和新墨西哥州農(nóng)民純收入最高。

3 結(jié) 論

(1)注重水資源利用。美國(guó)科羅拉多流域中下游大部分地區(qū)處于干旱、半干旱地區(qū)，年降雨量不足100 mm，農(nóng)業(yè)用水大部分依靠灌溉。從模擬結(jié)果可知，如果單純依靠地下水灌溉則更有利于提高農(nóng)民收入，但隨著農(nóng)業(yè)發(fā)展，地下水用量不斷增加，地下水源日漸減少，部分地區(qū)州議會(huì)制定法律，限制地下水灌溉用量，防止地下水位繼續(xù)下降。因此長(zhǎng)遠(yuǎn)考慮，在保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)用水的前提下，采用地下水灌溉、引河灌溉以及蓄水灌溉相結(jié)合的方式，將更有利于水資源及農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。目前亞利桑那州的農(nóng)業(yè)灌溉水源40%來(lái)源于地下水，20%來(lái)源于科羅拉多河水，其余40%依靠蓄積的春秋雨水，對(duì)于保護(hù)地下水水資源起到了顯著的效果[8]。同樣地，我們可以借鑒此經(jīng)驗(yàn)，在我國(guó)黃河流域引黃灌區(qū)，實(shí)行井渠結(jié)合灌溉，通過(guò)地下水資源與黃河水資源聯(lián)合運(yùn)用，控制地下水位。同時(shí)，充分利用天然降水，提高降水的有效利用量，減少灌水次數(shù)和灌水定額。

(2)改進(jìn)灌溉技術(shù)。為提高灌溉水利用效率，近年來(lái)科羅拉多流域開(kāi)發(fā)噴灌、引進(jìn)滴灌，同時(shí)創(chuàng)新性地研發(fā)了“巴巴里”灌溉技術(shù)，有效地減少了灌溉水量并提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量?！鞍桶屠铩惫喔?，是亞利桑那大學(xué)干旱研究中心開(kāi)發(fā)的一種新的灌溉方法。其設(shè)備設(shè)施比滴灌簡(jiǎn)單，且毛管徑較粗，不易堵塞，節(jié)水率達(dá)60%，在干旱及半干旱地區(qū)較為適用[8]。我國(guó)黃河流域水資源短缺，但長(zhǎng)期以來(lái)同樣以大水漫灌為主，在節(jié)水技術(shù)上推廣因地制宜的噴灌、滴灌、微灌等灌溉技術(shù)，同時(shí)聯(lián)合水肥耦合等節(jié)水措施，有效地提高灌溉水利用效率。

(3)優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)。著力培養(yǎng)抗旱耐旱作物品種，優(yōu)化對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育各階段需水量進(jìn)行科學(xué)分析。另外，在適當(dāng)減少糧食種植面積的條件下，發(fā)展高產(chǎn)值的經(jīng)濟(jì)類作物，通過(guò)發(fā)展優(yōu)質(zhì)蔬菜、水果和其他經(jīng)濟(jì)作物種植，發(fā)展高效農(nóng)業(yè)，提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，增加農(nóng)民收入[9]。

(4)引導(dǎo)農(nóng)戶積極應(yīng)對(duì)降水和氣溫升高帶來(lái)的影響。政府及水利部門(mén)增強(qiáng)抗旱設(shè)施的投入力度，積極擴(kuò)大抗旱新品種的推廣應(yīng)用，同時(shí)大力發(fā)展節(jié)水灌溉技術(shù)，同時(shí)加強(qiáng)農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)力度，提高農(nóng)田水利設(shè)施的抗災(zāi)能力。保護(hù)和增加農(nóng)民收入是我國(guó)各項(xiàng)農(nóng)業(yè)政策的核心。本文從水資源利用、氣象條件、人口經(jīng)濟(jì)因素等幾方面分析了影響美國(guó)科羅拉多河流域七大州農(nóng)民收入的主要因素，并根據(jù)得到的結(jié)論提出提高農(nóng)民收入的建議和措施，并以此為借鑒，從政策、制度等多方面分析得出對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展和農(nóng)民增收的啟示。