劉 濤, 崔永正, 李繼霞

(1.河南理工大學(xué) 財經(jīng)學(xué)院, 河南 焦作 454003; 2.河南理工大學(xué) 應(yīng)急管理學(xué)院, 河南 焦作 454003; 3.北京師范大學(xué) 全球共同發(fā)展研究院, 北京 100875)

目前中國農(nóng)業(yè)用水正面臨多方面的壓力：一是農(nóng)業(yè)缺水現(xiàn)象日趨嚴(yán)重。不合理的水價機(jī)制和粗放的用水方式使得農(nóng)業(yè)水資源浪費嚴(yán)重，而工業(yè)化和城市化的迅速發(fā)展又對農(nóng)業(yè)用水造成了嚴(yán)重的擠壓，這導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)用水進(jìn)一步短缺。二是農(nóng)業(yè)水污染問題嚴(yán)重。根據(jù)《第二次全國污染源普查公報》，2017年中國農(nóng)業(yè)廢水排放中COD排放量和氨氮排放量分別為1 067.13萬t和21.62萬t，分別占全國總排放量的49.8%和22.4%。不斷加劇的農(nóng)業(yè)缺水和農(nóng)業(yè)水污染問題，對中國農(nóng)業(yè)水資源的合理配置提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)[1]。農(nóng)業(yè)用水既要考慮經(jīng)濟(jì)效益，也要考慮生態(tài)效益。面對農(nóng)業(yè)缺水和農(nóng)業(yè)水污染的雙重壓力，探索提高農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的途徑，將有助于推動中國農(nóng)業(yè)水資源的合理配置，促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

作為農(nóng)業(yè)水資源管理的熱點研究問題之一，國內(nèi)外學(xué)者對農(nóng)業(yè)用水效率的研究可分為宏觀和微觀兩個層面。其中，微觀層面主要是基于農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，研究某一地區(qū)的灌溉用水效率[2-5]；宏觀層面主要是基于官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)對不同國家、地區(qū)、流域的農(nóng)業(yè)用水效率進(jìn)行研究[6-10]。然而，已有的相關(guān)研究主要從農(nóng)業(yè)水資源短缺的角度出發(fā)，較少考慮農(nóng)業(yè)用水的生態(tài)效益，忽視了水污染對農(nóng)業(yè)用水效率的影響。在研究方法上，現(xiàn)有研究多使用徑向的、角度的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis，簡稱DEA)方法，但是徑向的DEA方法會高估評價對象的效率，角度的DEA方法計算的效率結(jié)果并不準(zhǔn)確。為解決以上不足，F(xiàn)ukuyama & Weber[11]基于Tone[12]等提出的SBM模型，發(fā)展出SBM方向性距離函數(shù)。在此基礎(chǔ)上，一些學(xué)者[13-16]利用Tobit回歸模型分析了農(nóng)業(yè)用水效率的影響因素，探討水利設(shè)施、自然資源、社會發(fā)展等因素對農(nóng)業(yè)用水效率的影響。

綜上，本文引入農(nóng)業(yè)水污染變量，同時關(guān)注農(nóng)業(yè)用水的經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益，建立包括好產(chǎn)出和壞產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率評價指標(biāo)體系；利用SBM方向性距離函數(shù)測度分析2008—2018年中國31個省市的農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)用水效率，并且對這兩種效率的無效率值進(jìn)行分解和對比；在此基礎(chǔ)上，利用Tobit回歸模型分析影響農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的重要因素，以期為提高我國農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率、推動農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 研究方法

1.1 SBM方向性距離函數(shù)

根據(jù)Fukuyama & Weber[11]和王兵[17]等研究，構(gòu)建包含非期望產(chǎn)出的SBM方向性距離函數(shù)：

(1)

按照Cooper等[18]的思路，可以將無效率分解為：

投入無效率：

(2)

好產(chǎn)出無效率：

(3)

壞產(chǎn)出無效率：

(4)

1.2 Tobit回歸模型

以各省農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率值為因變量，各影響因素為自變量，分析農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的影響機(jī)制。SBM方向性距離函數(shù)測度出的是無效率值。無效率值越小意味著效率值越高，回歸出來的結(jié)果不符合傳統(tǒng)習(xí)慣。因此，利用公式E=1/(1+IE)[17]，將農(nóng)業(yè)生態(tài)用水的無效率值轉(zhuǎn)換為農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率值。其中，E表示效率值，IE表示無效率值。轉(zhuǎn)換之后的效率值位于0～1，為受限因變量，建立如下回歸模型進(jìn)行回歸分析：

E=β0+βiXi+εi,i=1,2,…,n

(5)

式中:E表示各省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率；Xi為各影響因素；βi為回歸參數(shù)；εi服從N(0,δ2)的正態(tài)分布。

2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

2.1 投入與產(chǎn)出變量

考慮數(shù)據(jù)的可得性，構(gòu)建農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的評價指標(biāo)體系[19-20]。其中，選擇農(nóng)業(yè)用水量(W)、第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員(L)、農(nóng)作物總播種面積(C)、農(nóng)用機(jī)械總動力(M)和農(nóng)用化肥施用量(F)5個變量分別表征水資源、勞動力、土地、農(nóng)業(yè)機(jī)械和化肥等5個方面的投入；選擇農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(Y)作為農(nóng)業(yè)生態(tài)用水的好產(chǎn)出。為了消除價格因素的影響，以2008年為基期，根據(jù)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值平減指數(shù)換算了各年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。

壞產(chǎn)出方面，官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)中農(nóng)業(yè)COD排放量和氨氮排放量只有2011—2015年的數(shù)據(jù)，2011年以前和2015年以后并未統(tǒng)計，導(dǎo)致統(tǒng)計數(shù)據(jù)不全。為保持統(tǒng)計口徑一致，本文采取間接方法估算農(nóng)業(yè)水污染指標(biāo)。農(nóng)業(yè)水污染主要來源于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中能源消耗引起的碳排放和面源污染，為此將農(nóng)業(yè)碳排放(T)和農(nóng)業(yè)面源污染(N)作為農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的壞產(chǎn)出，間接反映農(nóng)業(yè)水污染狀況。碳排放主要來自于3個方面：使用化肥產(chǎn)生的排放、農(nóng)業(yè)機(jī)械消耗化石燃料(主要是柴油)引起的排放、農(nóng)業(yè)灌溉消耗電力(主要是火力發(fā)電)間接產(chǎn)生的排放。碳排放的計算公式為：F=∑Fi=∑Ti×σi。其中，F(xiàn)為農(nóng)業(yè)用水的碳排放總量；Fi為各類碳源的排放量；Ti為化肥、柴油的消耗量或耕地灌溉的面積；σi為各類碳源的排放系數(shù)，其中化肥排放系數(shù)為0.895 6 kg/kg[21]、柴油為0.592 7 kg/kg[22]、農(nóng)業(yè)灌溉為25 kg/km2[23]。面源污染主要來源于使用化肥產(chǎn)生的氮磷流失量，計算公式為：化肥污染量=化肥施用量×65%[24]。表1顯示了農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率投入產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

表1 農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率投入產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

本文評價對象是中國大陸的31個省(市)，不包括港澳臺。根據(jù)行政區(qū)劃，將31個省(市)劃分為東部、中部和西部三大地區(qū)，其中東部地區(qū)11個省(市)，中部地區(qū)8個省(市)，西部地區(qū)12個省(市)。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》(2009—2019)、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》(2009—2019)以及各省市相關(guān)年份的統(tǒng)計年鑒(2009—2019)。

2.2 影響因素變量

根據(jù)已有研究[15,25]和數(shù)據(jù)的可獲得性，選取水資源稟賦、水利設(shè)施蓄水能力、耗水作物種植比例、農(nóng)村勞動力受教育水平等4個因素分析農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的影響機(jī)制。

本文選取人均水資源量(PW)和地下水占供水總量的比例(GW)體現(xiàn)水資源稟賦狀況；選取水庫總?cè)萘?RE)表征水利設(shè)施蓄水能力；選取糧食種植面積與蔬菜種植面積的比值(FV)表征耗水作物種植比例；選取農(nóng)村15歲及其以上人口中文盲占比(IR)表征農(nóng)村勞動力教育水平。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》(2009—2019)和《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》(2009—2019)。由于PW和RE的統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)與其他影響因素不一致，為保證回歸結(jié)果的有效性，對這2個變量作對數(shù)化處理。表2列出了農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率影響因素的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

表2 農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率影響因素的描述性統(tǒng)計結(jié)果

3 結(jié)果與分析

為全面研究中國各省份農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率及其變化的根源，本文區(qū)分比較了兩種類型的效率及其成分：(1) 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)用水效率及其成分：只考慮水資源、勞動力、土地、農(nóng)業(yè)機(jī)械和化肥等5個方面的投入和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值這一好產(chǎn)出。(2) 農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率及其成分：除考慮上述投入和好產(chǎn)出之外，還考慮了農(nóng)業(yè)碳排放和面源污染的壞產(chǎn)出。

3.1 農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率及其分解

3.1.1 農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)用水無效率的比較 依據(jù)前文所述，本文分別計算了研究期內(nèi)中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)用水無效率和農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率，并整理了東中西部三大地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率，結(jié)果見圖1和圖2所示。從圖1可知，2008—2018年農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)用水無效率和農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率存在明顯差異，后者始終高于前者。這一結(jié)果表明考慮水污染的農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率低于不考慮水污染的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)用水效率，農(nóng)業(yè)水污染對中國農(nóng)業(yè)用水效率造成了損失，忽略農(nóng)業(yè)水污染將高估真實的農(nóng)業(yè)用水效率。圖2展示了2008—2018年三大地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率。研究期內(nèi)東部地區(qū)生態(tài)無效率最低，其次是西部地區(qū)，最高的是中部地區(qū)，而且三大地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率都呈現(xiàn)遞增趨勢。

圖1 2008-2018年中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)用水無效率和生態(tài)用水無效率值

圖2 2008-2018年東中西部三大地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率值

3.1.2 農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)用水無效率的來源比較 為進(jìn)一步揭示無效率的來源，本文分解了農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)用水無效率，結(jié)果見表3。如果中國要實現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)用水的完全有效率，平均需要減少1.5%的水資源投入、1.3%的勞動力投入、3.1%的土地投入、3.2%的農(nóng)業(yè)機(jī)械投入和1.4%的化肥投入，增加15.5%的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值；如果要實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生態(tài)用水的完全有效率，平均需要降低2.7%的水資源投入、2.9%的勞動力投入、4.4%的土地投入、4.5%的農(nóng)業(yè)機(jī)械投入和3%的化肥投入，減少4.8%的碳排放和5%的面源污染。此外，在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)用水無效率中，水資源投入的無效率貢獻(xiàn)率為5.88%，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的無效率貢獻(xiàn)率高達(dá)59.69%，這與中國的現(xiàn)實明顯不符。在中國這樣一個農(nóng)業(yè)產(chǎn)值高速增長的國家，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的產(chǎn)出不足竟然是無效率的主要來源，并且水資源投入的無效率很低。這可能是由于沒有加入農(nóng)業(yè)水污染變量，導(dǎo)致測算出現(xiàn)偏差。加入農(nóng)業(yè)水污染變量后，在農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率中，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值產(chǎn)出的無效率貢獻(xiàn)為0%，水資源投入的無效率貢獻(xiàn)接近10%；農(nóng)業(yè)水污染變量的無效率貢獻(xiàn)率為35.69%，其中碳排放和面源污染分別貢獻(xiàn)了17.46%和18.23%，由此可見農(nóng)業(yè)水污染成為農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率的主要來源。

表3還呈現(xiàn)了東中西部三大地區(qū)兩種無效率及其來源的差異。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)用水無效率與生態(tài)用水無效率的區(qū)域排名都是中部>西部>東部。農(nóng)業(yè)用水量對三大地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)用水無效率的貢獻(xiàn)率依次為東部>西部>中部；然而，考慮農(nóng)業(yè)水污染變量后，農(nóng)業(yè)用水量對三大區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率的貢獻(xiàn)率出現(xiàn)大幅度提升，而且區(qū)域排名出現(xiàn)變化：西部地區(qū)農(nóng)業(yè)用水量對其農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率的貢獻(xiàn)率超越了東部地區(qū)，成為農(nóng)業(yè)用水浪費最嚴(yán)重的地區(qū)。從農(nóng)業(yè)水污染的貢獻(xiàn)率來看，將碳排放和面源污染綜合起來考慮，區(qū)域排名為東部>中部>西部，農(nóng)業(yè)水污染對東部地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率的貢獻(xiàn)率最高。綜合考慮變量體系中各變量的貢獻(xiàn)率，農(nóng)業(yè)水污染對三大地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率的貢獻(xiàn)率都高于其他變量。

表3 2008-2018年中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)用水無效率與農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率的平均值及其分解

3.1.3 農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的松弛模式 圖3呈現(xiàn)了中國農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率無效省份和有效省份數(shù)量的變動情況。2008—2018年農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的有效省份數(shù)量總體逐漸減少，由2008年的10個減少到2018年的7個；相應(yīng)地?zé)o效省區(qū)數(shù)量總體逐漸增加，由2008年的21個上升到2018年的24個。

圖3 中國農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率有效省份和無效省份的數(shù)量

為進(jìn)一步分析農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率無效省份的松弛模式，根據(jù)31個省份農(nóng)業(yè)用水量和農(nóng)業(yè)水污染的松弛量，計算出各變量的松弛比例，具體計算公式為：松弛比例=松弛量/原始值。這表示為到達(dá)生產(chǎn)前沿面，各省份的農(nóng)業(yè)用水量、農(nóng)業(yè)碳排放和面源污染指標(biāo)應(yīng)該縮減的比例。以50%的松弛比例為分界線，可以將農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率無效省份劃分為4種松弛模式：低浪費—低污染的模式Ⅰ(農(nóng)業(yè)用水量和農(nóng)業(yè)水污染量的松弛比例都小于50%)、低浪費—高污染的模式Ⅱ(農(nóng)業(yè)用水量松弛比例小于50%，但農(nóng)業(yè)水污染量松弛比例高于50%)、高浪費—低污染的模式Ⅲ(農(nóng)業(yè)用水量松弛比例高于50%，但農(nóng)業(yè)水污染量松弛比例低于50%)、高浪費—高污染的模式Ⅳ(農(nóng)業(yè)用水量和農(nóng)業(yè)水污染量的松弛比例都高于50%)。圖4顯示了2008—2018年4種松弛模式的省份數(shù)量變化情況。模式Ⅰ的省份數(shù)量出現(xiàn)大幅下降趨勢，由2008年的13個減少到2018年的9個；與此對應(yīng)的是，模式Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ的省份數(shù)量總體上增加，農(nóng)業(yè)水資源浪費嚴(yán)重或農(nóng)業(yè)水污染嚴(yán)重的省份逐漸增加。這說明，中國大多數(shù)省份農(nóng)業(yè)水資源配置仍面臨高浪費、高污染的嚴(yán)峻形勢，急需轉(zhuǎn)變利用模式，提高農(nóng)業(yè)水資源配置效率。

圖4 中國農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率無效省份中各松弛模式的省份數(shù)量

3.2 農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的影響因素分析

利用Stata 16.0軟件，采用Tobit回歸模型對農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率影響因素進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表4。

表4 農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率影響因素的面板Tobit回歸結(jié)果

(1) 水資源稟賦。人均水資源量對全國及三大地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的提升起到促進(jìn)作用，回歸系數(shù)分別為0.014，0.036，0.049，0.011，都通過了1%的顯著性檢驗。水資源可得性越強(qiáng)，可用于農(nóng)業(yè)灌溉的水資源越多，有利于擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和提升農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率。地下水占供水總量的比例對全國及三大地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的提升有著促進(jìn)作用，回歸系數(shù)分別為0.047，0.081，0.156，0.096，都通過了5%或其以下的顯著性檢驗。利用地下水灌溉可以減少輸水損失，有助于提高灌溉效益。

(2) 水利設(shè)施蓄水能力。除東部地區(qū)外，水庫總?cè)萘繉θ珖⒅胁亢臀鞑康貐^(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率產(chǎn)生正向影響，回歸系數(shù)分別為0.006，0.022，0.022，都通過了10%或其以下的顯著性檢驗。重視水庫等農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，有助于保障地區(qū)農(nóng)業(yè)水資源供給、緩解地區(qū)農(nóng)業(yè)用水短缺，提升農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率。

(3) 耗水作物種植比例。糧食蔬菜面積比對全國及三大地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的提升有抑制作用，回歸系數(shù)分別為-0.002，-0.013，-0.002和-0.002，都通過了1%的顯著性檢驗。耗水作物種植比例的變動會顯著影響到農(nóng)業(yè)用水量，糧食蔬菜面積比越高，高耗水作物的種植面積越大，從而進(jìn)一步惡化農(nóng)業(yè)水資源短缺和水資源浪費狀況。

(4) 農(nóng)村勞動力受教育水平。除東部地區(qū)外，農(nóng)村15歲及其以上人口文盲占比對全國、中部和西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率產(chǎn)生抑制作用，回歸系數(shù)分別為-0.002，-0.001和-0.002，并且都通過了5%的顯著性檢驗。文盲比例越高，農(nóng)村勞動力的總體受教育水平越低，農(nóng)戶總體節(jié)水意識越差，這可能會加劇農(nóng)業(yè)水資源浪費，導(dǎo)致高效的農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)和灌溉方式難以推廣。

4 討論與結(jié)論

(1) 2008—2018年中國農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率始終高于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)用水無效率，忽略農(nóng)業(yè)水污染將高估真實的農(nóng)業(yè)用水效率。中國農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率呈現(xiàn)出遞增趨勢，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率最低，其次是西部地區(qū)，最高的是中部地區(qū)。各級政府應(yīng)該充分認(rèn)識到農(nóng)業(yè)用水過程中的水污染問題，注重農(nóng)業(yè)水資源使用和生態(tài)保護(hù)的協(xié)調(diào)發(fā)展。一方面，為減少農(nóng)業(yè)水資源的浪費，政府需要繼續(xù)完善農(nóng)業(yè)水資源管理體制，通過宣傳提升農(nóng)戶的節(jié)水意識，推廣農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉技術(shù)。另一方面，為減輕農(nóng)業(yè)水污染的影響，政府應(yīng)當(dāng)采取更加嚴(yán)格的農(nóng)業(yè)水污染治理政策，加大對農(nóng)業(yè)水污染排放的處罰力度；同時建立健全農(nóng)業(yè)水污染的跨區(qū)域防控機(jī)制，實現(xiàn)先進(jìn)農(nóng)業(yè)水污染防控技術(shù)的跨區(qū)域分享。

(2) 農(nóng)業(yè)水污染是農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率的主要來源。農(nóng)業(yè)水污染對三大地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率的貢獻(xiàn)率排名依次為東部>中部>西部；綜合考慮整個變量體系中各變量的貢獻(xiàn)率，水污染排放對三大地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率的貢獻(xiàn)率都高于其他變量。中國農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的有效省份數(shù)量逐漸減少，無效省份數(shù)量呈現(xiàn)上升趨勢。農(nóng)業(yè)用水低浪費—低污染模式的省份數(shù)量大幅減少，而高浪費或高污染模式的省份數(shù)量大幅增加。清晰認(rèn)識到農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率及其來源在三大地區(qū)的差異，以及各省份農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的不同松弛模式，針對性地在各地實施農(nóng)業(yè)節(jié)水戰(zhàn)略與水污染防治對策。對東部地區(qū)而言，其農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率主要來源于農(nóng)業(yè)水污染，該地區(qū)的工作重心在于加大農(nóng)業(yè)水污染的防范和治理。西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)水資源管理水平較低，農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率比較高，所以要重點提升農(nóng)業(yè)水資源的管理水平。中部地區(qū)的多數(shù)省份為糧食主產(chǎn)區(qū)，農(nóng)業(yè)水資源浪費比較嚴(yán)重，而且伴隨著工業(yè)化進(jìn)程的推進(jìn)，水污染逐漸成為農(nóng)業(yè)生態(tài)用水無效率的主要來源。為此，應(yīng)同時提升該地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水管理和農(nóng)業(yè)水污染防治水平

(3) 水資源稟賦、水利設(shè)施蓄水能力和農(nóng)村勞動力受教育水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率產(chǎn)生正向影響，而耗水作物種植比例對其產(chǎn)生負(fù)向影響。為了進(jìn)一步提升中國農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率，可以采取以下措施。首先，采取跨區(qū)域調(diào)水機(jī)制，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)缺水省份和多水省份的水資源，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)用水的優(yōu)化配置。同時適度開采地下水，減輕地區(qū)農(nóng)業(yè)水資源緊缺的壓力，提升灌溉效益。其次，積極建設(shè)農(nóng)業(yè)水利基礎(chǔ)設(shè)施，增強(qiáng)農(nóng)業(yè)水資源的調(diào)配能力。再次，在保障國家糧食安全的前提下，各省份要適度調(diào)整耗水作物種植比例，鼓勵農(nóng)戶種植低耗水農(nóng)作物。最后，加大農(nóng)村教育投入，提升農(nóng)村勞動力受教育水平，增強(qiáng)其節(jié)水意識和農(nóng)業(yè)水污染防治意識。

(4) 本文通過引入農(nóng)業(yè)水污染變量，嘗試性地探討了中國農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率及其無效率的來源，在此基礎(chǔ)上分析了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響因素，研究成果為各地區(qū)提高農(nóng)業(yè)水污染治理、優(yōu)化農(nóng)業(yè)水資源配置提供了決策依據(jù)。然而，也存在一些不足，由于官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)中未公布2015年以來農(nóng)業(yè)廢水中的COD排放量和氨氮排放量，本文只能通過間接方法估算農(nóng)業(yè)水污染狀況，一定程度上減弱評估的效果。此外，探究農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的影響因素時未能全面體現(xiàn)社會因素、經(jīng)濟(jì)因素與政策因素。未來研究中有待進(jìn)一步完善農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的評價體系，全面探討社會因素、經(jīng)濟(jì)因素與政策因素對農(nóng)業(yè)生態(tài)用水效率的綜合影響機(jī)制。