童紀(jì)新，盛 前

(河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京 211100)

水資源作為寶貴的戰(zhàn)略資源，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會(huì)發(fā)展有著至關(guān)重要的保障作用。近年來(lái)，隨著工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，水污染、水浪費(fèi)等問(wèn)題日趨嚴(yán)重，已成為制約我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重大障礙。2022年中央一號(hào)文件提出要把生態(tài)化建設(shè)當(dāng)作重點(diǎn)任務(wù)持續(xù)推進(jìn)，深入開(kāi)展污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)。該要求旨在促進(jìn)改善水環(huán)境等生態(tài)問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、資源和自然的協(xié)調(diào)發(fā)展。各地政府也發(fā)文強(qiáng)調(diào)要強(qiáng)化水資源剛性約束，建設(shè)節(jié)水型社會(huì)，并將提高農(nóng)業(yè)用水效率作為建設(shè)資源節(jié)約型社會(huì)的重要內(nèi)容。根據(jù)歷年《中國(guó)水資源公報(bào)》，農(nóng)業(yè)用水長(zhǎng)期在我國(guó)用水部門中位列第一，2020年我國(guó)農(nóng)業(yè)用水量為3 612.4億m3，占全國(guó)用水總量的比重高達(dá)62.14%。但我國(guó)農(nóng)業(yè)用水卻一直面臨著利用率低下和污染嚴(yán)重的雙重困境，這已經(jīng)成為制約我國(guó)水資源態(tài)勢(shì)改善的瓶頸。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為我國(guó)重要的戰(zhàn)略水源地及糧食生產(chǎn)區(qū)，雖然擁有穩(wěn)定水源，但由于農(nóng)業(yè)原始粗放式的發(fā)展模式，長(zhǎng)江可用水量急劇下降，且嚴(yán)重水污染導(dǎo)致的水質(zhì)型缺水進(jìn)一步惡化了農(nóng)業(yè)水資源態(tài)勢(shì)，這也使得長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶成為我國(guó)農(nóng)業(yè)水資源供需矛盾最為尖銳的地區(qū)之一。因此，在新時(shí)期綠色高質(zhì)量發(fā)展的要求下，加強(qiáng)水污染防治，提高農(nóng)業(yè)水資源集約利用水平，緩解長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水問(wèn)題已迫在眉睫。

縱觀農(nóng)業(yè)水資源利用效率研究的發(fā)展歷程，大致經(jīng)歷了單要素農(nóng)業(yè)水資源利用效率研究、全要素農(nóng)業(yè)水資源利用效率研究以及考慮非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)水資源利用效率研究3個(gè)階段。在第一階段，于法穩(wěn)等[1]、李世祥等[2]運(yùn)用萬(wàn)元GDP和農(nóng)業(yè)灌溉畝均用水量等單一水資源消耗指標(biāo)評(píng)價(jià)了我國(guó)部分地區(qū)的農(nóng)業(yè)水資源利用效率。該方法數(shù)據(jù)易得，計(jì)算簡(jiǎn)便，但忽略了其他投入要素的貢獻(xiàn)，具有較大局限性。在第二階段，部分學(xué)者將農(nóng)業(yè)水資源的經(jīng)濟(jì)社會(huì)屬性納入研究范疇，多數(shù)采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)測(cè)算決策單元在多生產(chǎn)要素投入下的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出效率。佟金萍等[3]、楊騫等[4]分別運(yùn)用不同的DEA模型對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)全要素用水效率進(jìn)行了多方面的評(píng)價(jià)；Gadanakis等[5]運(yùn)用DEA模型對(duì)英格蘭農(nóng)場(chǎng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)用水效率進(jìn)行了綜合測(cè)算分析。第三階段也稱為農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率研究階段，該階段進(jìn)一步關(guān)注了農(nóng)業(yè)水資源的生態(tài)環(huán)境屬性，本質(zhì)上是追求以盡可能少的水資源投入來(lái)獲得盡可能大的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和生態(tài)環(huán)境保護(hù)。甘天琦等[6]將農(nóng)業(yè)COD、農(nóng)業(yè)總氮和總磷排放量視作農(nóng)業(yè)用水的“壞產(chǎn)出”；劉渝等[7]將農(nóng)業(yè)COD排放量和氨氮排放量設(shè)為非期望產(chǎn)出指標(biāo)；沈曉梅等[8]構(gòu)建了綜合性農(nóng)業(yè)面源污染指數(shù)來(lái)表征非期望產(chǎn)出，并運(yùn)用DDF模型測(cè)度了我國(guó)大陸地區(qū)省際農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率。

總體來(lái)看，學(xué)界已經(jīng)對(duì)農(nóng)業(yè)水資源利用效率展開(kāi)了較為深入的討論，其研究方法和分析范式已較為完善，但在新研究階段，針對(duì)農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率的研究仍有待完善，其中考慮污染排放約束的相關(guān)文獻(xiàn)較少，且僅有的研究多數(shù)集中于討論中國(guó)總體層面[9-10]，聚焦長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶等重點(diǎn)區(qū)域的研究較少。鑒于此，本文首先將構(gòu)建高穩(wěn)定性、高精細(xì)度的超效率SBM模型，以農(nóng)業(yè)廢水中的污染排放物作為非期望產(chǎn)出，對(duì)污染排放約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率進(jìn)行測(cè)度并分析其時(shí)空差異特征；其次利用GML指數(shù)探究其時(shí)空演變動(dòng)態(tài)趨勢(shì)，并在此基礎(chǔ)上借助Tobit回歸模型實(shí)證檢驗(yàn)其影響因素，最終為提高長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率提供參考建議。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究方法

1.1.1超效率SBM模型

超效率SBM模型是DEA的一種衍生模型，相較于一般的徑向DEA模型(徑向BCC/CCR)，該模型考慮了松弛變量，不僅可以解決非期望產(chǎn)出問(wèn)題，還可以在判斷決策單元是否有效的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步區(qū)分有效決策單元之間的效率差異。因此，本文通過(guò)構(gòu)建超效率SBM 模型來(lái)測(cè)度長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率，模型公式為

(1)

(2)

1.1.2GML指數(shù)

GML指數(shù)由Oh[11]于2010年提出，該指數(shù)可以對(duì)決策單元的效率值進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析及效率分解，在研究非期望產(chǎn)出問(wèn)題時(shí)具有一定優(yōu)越性。GML指數(shù)本質(zhì)上是Malmquist指數(shù)，都是在效率評(píng)價(jià)之后、體現(xiàn)效率動(dòng)態(tài)變化的指標(biāo)，二者都可以分解為技術(shù)效率變化(EC)指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步變化(TC)指數(shù)。與Malmquist指數(shù)相比，GML指數(shù)不僅增加了對(duì)非期望產(chǎn)出的分析，而且更具全局性和穩(wěn)定性。GML指數(shù)具體表達(dá)式如下：

(3)

DG(xt,yt,bt;gy;gb)=
max{γ|(yt+γgy,bt-γgb)∈PG(x)}

(4)

式中：I為GML指數(shù)；DG為全局方向性距離函數(shù)；γ為以期望產(chǎn)出最大化、非期望產(chǎn)出最小化計(jì)算的方向性距離函數(shù)值；(gy，gb)為方向函數(shù)；PG為決策單元所有生產(chǎn)可能性集合。若I大于1，表示全局全要素生產(chǎn)率提高，小于1則相反。

GML指數(shù)分解項(xiàng)EC指數(shù)和TC指數(shù)表達(dá)式分別為

(5)

(6)

式中：IEC為技術(shù)效率變化指數(shù)，若IEC大于1，表示技術(shù)效率提高，小于1則相反。ITC為技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)，若ITC大于1，表示技術(shù)進(jìn)步；小于1則表示技術(shù)退步。通過(guò)分解GML指數(shù)可以更好地闡釋全要素生產(chǎn)率的變化特征和增長(zhǎng)來(lái)源。

1.2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

參考肖琴等[12]、羅芳等[13]、Pan等[14]相關(guān)研究中的指標(biāo)體系，結(jié)合農(nóng)業(yè)水資源利用過(guò)程中的要素投入和產(chǎn)出現(xiàn)狀，并考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文最終構(gòu)建如表1所示的指標(biāo)體系。由于非期望產(chǎn)出指標(biāo)的數(shù)據(jù)只能追溯到2011年，其他部分指標(biāo)數(shù)據(jù)2020年之后的獲取困難，本文選取2011—2019年作為研究期。農(nóng)業(yè)用水量數(shù)據(jù)來(lái)源于相應(yīng)各省(市)的《水資源公報(bào)》，農(nóng)業(yè)氨氮排放量和農(nóng)業(yè)COD排放量數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》，其余數(shù)據(jù)均來(lái)源于相應(yīng)各省(市)的《統(tǒng)計(jì)年鑒》。

表1 投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

2 測(cè)算結(jié)果與分析

2.1 時(shí)間演化分析

基于超效率SBM模型，運(yùn)用 MaxDEA 軟件對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省(市)2011—2019年農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率進(jìn)行了測(cè)算，結(jié)果見(jiàn)表2。由于超效率SBM模型在測(cè)算過(guò)程中已考慮非期望產(chǎn)出(農(nóng)業(yè)廢水中的污染排放物)，得到的結(jié)果反映的就是污染排放約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率。

表2 2011—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率測(cè)算結(jié)果

2011—2019年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率整體波動(dòng)平緩，一直徘徊在0.94左右，屬于較高效率水平。其中，上海和江蘇的農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率較高但一直處于下降趨勢(shì)，分別從效率值第一、第二下降到第三、第六。上海在“十三五”時(shí)期加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整步伐，第一產(chǎn)業(yè)比重逐年降低，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的下降使得農(nóng)業(yè)水資源利用效率逐年下降。浙江表現(xiàn)優(yōu)異，效率值較高且保持穩(wěn)定增長(zhǎng)，到2019年效率值為1.576，位居第一。湖北漲幅最大，9年間效率值漲幅為37.3%，并于2016年達(dá)到對(duì)農(nóng)業(yè)水資源利用的最優(yōu)狀態(tài)。這很大程度上得益于湖北于2014年強(qiáng)化水資源嚴(yán)格管理，并在2016年頒布了農(nóng)業(yè)水價(jià)改革政策，大力推進(jìn)農(nóng)業(yè)節(jié)水及環(huán)境保護(hù)。云南的效率值2015—2019年呈現(xiàn)“U”形變化，在2019年勉強(qiáng)達(dá)到DEA有效。2016年云南自然災(zāi)害頻繁，第一產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值嚴(yán)重下降，農(nóng)業(yè)水資源利用效率也由此斷崖式下降。2017年云南各地區(qū)貫徹落實(shí)《云南省水污染防治工作方案》，重點(diǎn)推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村污染防治，農(nóng)業(yè)水資源利用狀況在短期內(nèi)得到較大改善，此后效率值逐步回升。重慶、四川和湖南的效率值整體呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，且都曾以2015年為拐點(diǎn)，后期出現(xiàn)明顯增長(zhǎng)。安徽和江西的效率值時(shí)序變化平穩(wěn)，但一直處于較低水平，是拉低整體效率水平的主要原因。

綜合來(lái)看，有超過(guò)一半的地區(qū)在2015年之后農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率得到提升，說(shuō)明2015年召開(kāi)的十八屆五中全會(huì)提出的“綠色發(fā)展”理念被有效踐行。多數(shù)地區(qū)如湖北、重慶等開(kāi)始注重水資源節(jié)約集約利用和水污染治理，但部分地區(qū)如湖南、貴州等地在2017年之后面臨增長(zhǎng)疲軟，這也反映出長(zhǎng)期有效的節(jié)水機(jī)制仍有待建立和完善。

2.2 空間演化分析

為準(zhǔn)確刻畫污染排放約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率的空間差異，本文將研究期劃分為3個(gè)時(shí)間段并采用雷達(dá)圖進(jìn)行分析，結(jié)果見(jiàn)圖1。

(a) 2011—2013年

從圖1可看出，①2011—2013年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)水資源利用水平分化明顯，湖南、江西和安徽的效率值遠(yuǎn)低于其他地區(qū)，3年內(nèi)多數(shù)地區(qū)的農(nóng)業(yè)水資源利用效率變化不大；②2014—2016年，區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)水資源利用水平差異化走勢(shì)明顯，多數(shù)地區(qū)年際效率差異呈擴(kuò)大趨勢(shì)，其中湖北和江蘇的變化幅度最大；③2017—2019年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)水資源利用效率空間格局朝多極化方向發(fā)展，且逐漸趨于穩(wěn)定。

為了進(jìn)一步比較污染排放約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色水資源利用水平，筆者運(yùn)用 ArcGIS10.3軟件繪制出各時(shí)間段內(nèi)不同地區(qū)的效率均值，并將效率水平分成4類來(lái)進(jìn)一步比較各地區(qū)的農(nóng)業(yè)水資源利用水平，具體見(jiàn)圖2。4類效率水平分別為：高水平(θ≥1.2)、較高水平(1.0≤θ<1.2)、較低水平(0.6≤θ<1.0)和低水平(θ<0.6)。

從圖2可看出，在整個(gè)研究期內(nèi)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)整體農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率最高，上游地區(qū)次之，中游地區(qū)最低。下游地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較高，節(jié)水技術(shù)較為先進(jìn)，因此農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率高于其他地區(qū)。浙江是唯一穩(wěn)定在高效率水平的地區(qū)，這與該地區(qū)近年來(lái)大力發(fā)展農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)、重點(diǎn)治理農(nóng)業(yè)污染排放有關(guān)。安徽雖然在下游地區(qū)，但效率值一直低于0.6。由于地理?xiàng)l件受限以及水利建設(shè)滯后，安徽經(jīng)常遭受洪澇災(zāi)害，農(nóng)作物大幅受損且水污染嚴(yán)重，經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益均遭到一定程度的破壞。

(a) 2011—2013年

上游地區(qū)四川、貴州都是農(nóng)業(yè)大省，其灌區(qū)面積廣闊，對(duì)水資源需求巨大。在嚴(yán)重的農(nóng)業(yè)灌溉壓力下，農(nóng)業(yè)大省很早就認(rèn)識(shí)到提髙農(nóng)業(yè)水資源利用效率的重要性。四川歷年來(lái)不斷推進(jìn)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)和重大水利工程建設(shè)，倡導(dǎo)種植戶采用滴灌和噴灌系統(tǒng)代替人工澆灌，以此來(lái)優(yōu)化水資源集約高效利用。貴州多山地，雨熱同季，該地積極發(fā)展現(xiàn)代山地特色高效農(nóng)業(yè)，種植耗水少、化肥施用量少且附加值高的經(jīng)濟(jì)作物。因此，四川和貴州長(zhǎng)期處于較高效率水平。重慶作為長(zhǎng)江上游的核心地區(qū)，具有體制優(yōu)勢(shì)和生態(tài)優(yōu)勢(shì)，近年來(lái)綠色美麗鄉(xiāng)村建設(shè)成效顯著，農(nóng)業(yè)用水產(chǎn)生了良好的經(jīng)濟(jì)生態(tài)效益。中游地區(qū)湖南、江西始終處于低效率水平，效率值穩(wěn)定在0.6以下，與有效前沿面產(chǎn)生了較大偏離。這反映出湖南、江西的農(nóng)業(yè)水資源配置結(jié)構(gòu)失衡，農(nóng)業(yè)用水存在大量冗余，其中農(nóng)業(yè)用水方式粗放、污水直排問(wèn)題整治不到位是關(guān)鍵原因。

綜上可知，污染排放約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率在空間分布上呈現(xiàn)出明顯的非均衡特征，其中浙江、上海、江蘇和重慶對(duì)農(nóng)業(yè)水資源的配置較好，安徽、江西和湖南納入最低效率組。各地區(qū)應(yīng)基于自身自然稟賦和區(qū)位優(yōu)勢(shì)，因地制宜地推進(jìn)農(nóng)業(yè)水資源配置向綠色高效化發(fā)展的方向轉(zhuǎn)變。

2.3 時(shí)空差異變化的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)

為了進(jìn)一步研究效率值的動(dòng)態(tài)變化及驅(qū)動(dòng)因素，采用GML指數(shù)及其分解項(xiàng)進(jìn)行分析，并利用不考慮非期望產(chǎn)出的Malmquist指數(shù)及其分解項(xiàng)進(jìn)行輔助性對(duì)比分析，具體結(jié)果見(jiàn)表3。表3中，M、MEC、MTC分別表示上文效率值的Malmquist指數(shù)及其技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)。

表3 2011—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率GML指數(shù)和Malmquist指數(shù)的幾何平均值

由表3可知，2011—2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)GML指數(shù)的幾何平均值均大于1，表明各地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)良好。其中中游地區(qū)效率增長(zhǎng)變化水平最高，下游地區(qū)效率增長(zhǎng)變化水平最低。這與上文超效率SBM模型測(cè)算結(jié)果正相反，反映出長(zhǎng)江中游地區(qū)雖然目前效率值較低，但具有較大的節(jié)水潛力，效率值增長(zhǎng)速度較快；下游地區(qū)隨著農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)的普及以及水污染排放的管制，農(nóng)業(yè)綠色水資源利用水平的上升空間趨于飽和，因而效率值變化也逐漸收斂。

從效率變化的驅(qū)動(dòng)因素來(lái)看，IEC為0.997，ITC為1.211，這說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率增長(zhǎng)的主要?jiǎng)右?，而技術(shù)效率變化對(duì)農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率增長(zhǎng)起抑制作用。技術(shù)進(jìn)步是指宏觀社會(huì)環(huán)境層面的科技創(chuàng)新、技術(shù)變革以及經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化等“硬條件”所帶來(lái)的效率值的提高，而技術(shù)效率衡量的是通過(guò)提高管理水平、優(yōu)化資源配置等“軟條件”所引起的效率值的提高。多數(shù)地區(qū)ITC大于IEC，這也反映出多數(shù)地區(qū)沒(méi)有跟上宏觀層面節(jié)水減排技術(shù)變革的步伐，其技術(shù)效率仍有較大改善空間。

從技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)效率改善的作用機(jī)制來(lái)看，考慮非期望產(chǎn)出的GML指數(shù)大于不考慮非期望產(chǎn)出的Malmquist指數(shù)，說(shuō)明污染排放約束對(duì)農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率的增長(zhǎng)起到了反向激勵(lì)作用。再通過(guò)對(duì)比EC、TC指數(shù)值可發(fā)現(xiàn)其作用機(jī)制，雖然加強(qiáng)污染排放約束增加了農(nóng)業(yè)水資源利用過(guò)程中的投入成本，對(duì)經(jīng)濟(jì)主體造成了一定的損失，但這種約束力能夠倒逼經(jīng)濟(jì)主體加大科技投入，通過(guò)推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步來(lái)驅(qū)動(dòng)整體效率值的提升。

3 影響因素實(shí)證分析

3.1 模型與變量選擇

為了進(jìn)一步探究影響長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率的具體因素，采用Tobit回歸模型對(duì)相關(guān)因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。由第2節(jié)分析可看出，江西、湖南農(nóng)業(yè)綠色水資源利用水平主要取決于自然環(huán)境條件，云南、重慶受政策影響較大，浙江、江蘇得益于較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，且技術(shù)進(jìn)步是驅(qū)動(dòng)效率值變化的主要因素，本節(jié)將在前文分析的基礎(chǔ)上，聯(lián)系農(nóng)業(yè)水資源利用過(guò)程中的實(shí)際情況，并參考已有研究成果，最終從自然稟賦、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、技術(shù)管理以及環(huán)境約束4個(gè)種類中來(lái)選取關(guān)鍵變量。具體變量見(jiàn)表4。

表4 Tobit回歸模型對(duì)應(yīng)變量說(shuō)明

3.2 回歸結(jié)果與分析

運(yùn)用Stata14.0軟件對(duì)表4中相關(guān)變量的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行Tobit回歸分析，結(jié)果見(jiàn)表5。

由表5可知：①水資源豐裕程度的回歸系數(shù)為-0.069，在1%的水平上顯著。這表明水資源越是豐富的地區(qū)，其農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率則越低。這一結(jié)論也驗(yàn)證了相關(guān)學(xué)者的“資源詛咒”假說(shuō)。究其原因，很大程度上在于人均水資源量的增加會(huì)弱化農(nóng)戶的節(jié)水意識(shí)，從而更大概率地造成水資源浪費(fèi)和水污染排放現(xiàn)象。②農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)為-0.676，在1%的水平上顯著。這表明糧食作物的播種面積越大，水資源在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的投入產(chǎn)出效率越低。③經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的回歸系數(shù)為0.013，通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)。這說(shuō)明農(nóng)戶的可支配收入越高，對(duì)購(gòu)置先進(jìn)節(jié)水設(shè)備、采用清潔養(yǎng)殖模式的傾向越高。④產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)為-0.514，表明第一產(chǎn)業(yè)比重增加將造成效率值降低，可適當(dāng)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)改善對(duì)農(nóng)業(yè)綠色水資源的配置。但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相較于其他解釋變量來(lái)說(shuō)，影響程度較低。⑤農(nóng)田水利建設(shè)水平在5%的顯著水平下對(duì)農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率呈正向影響。這表明農(nóng)田水利建設(shè)明顯推動(dòng)了農(nóng)業(yè)水資源綠色高效化利用。⑥政府管控水平的回歸系數(shù)為3.151，在5%的水平上顯著。這表明政府農(nóng)林、水利等涉農(nóng)公共事業(yè)管理方面的財(cái)政投入和行政干預(yù)有助于區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率的提升。⑦水污染排放強(qiáng)度可反映出各地對(duì)農(nóng)業(yè)廢水排放的防治力度，回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)，側(cè)面表明各地環(huán)境約束力的提升促進(jìn)了水污染治理和生態(tài)環(huán)境保護(hù)。但該影響因素未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，究其原因在于農(nóng)業(yè)面源污染具有深刻的廣泛性和復(fù)雜性，治理難度大且周期長(zhǎng)，近年來(lái)我國(guó)污染防治更多集中于工業(yè)，針對(duì)農(nóng)業(yè)的環(huán)境治理工作起步較晚，相關(guān)措施存在滯后性，還未體現(xiàn)出應(yīng)有的效果。

表5 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率影響因素的Tobit回歸結(jié)果

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

a.2011—2019年，污染排放約束下長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率整體處于較高水平，時(shí)序變化不大，但空間差異顯著。其中上海、江蘇、浙江和重慶農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率高于其他地區(qū)。

b.研究期內(nèi)，技術(shù)進(jìn)步是驅(qū)動(dòng)效率值提升的主要原因，技術(shù)效率變化則抑制了效率值的提升。污染排放約束倒逼經(jīng)濟(jì)主體通過(guò)推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步來(lái)提升農(nóng)業(yè)水資源利用效率。多數(shù)地區(qū)仍需通過(guò)提高節(jié)水治污技術(shù)和規(guī)范管理水平來(lái)改善技術(shù)效率。

c.政府管控水平、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)田水平建設(shè)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率有著顯著的正向作用；水資源豐裕程度、農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率起到了負(fù)向作用，其中水資源豐裕程度和農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)影響顯著。

4.2 建議

a.創(chuàng)新農(nóng)業(yè)用水方式，堅(jiān)持綠色發(fā)展理念。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)應(yīng)以新時(shí)期綠色發(fā)展理念為指導(dǎo)，堅(jiān)持節(jié)水優(yōu)先方針，加快農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)升級(jí)。面對(duì)豐水地區(qū)可能存在的“資源詛咒”問(wèn)題，應(yīng)全面落實(shí)最嚴(yán)格水資源管理制度，完善水資源用途管制和水市場(chǎng)監(jiān)督機(jī)制。

b.挖掘節(jié)水減排潛力，強(qiáng)化科技基礎(chǔ)支撐。技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率是驅(qū)動(dòng)效率值變化的主要原因，一方面，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶需在保持原有水平的基礎(chǔ)上，加大技術(shù)進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)綠色水資源利用效率的正向貢獻(xiàn)力度。另一方面，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶需著重改善技術(shù)效率水平，扭轉(zhuǎn)技術(shù)效率抑制效率值增長(zhǎng)的局面。

c.推進(jìn)農(nóng)業(yè)水價(jià)改革，提高政府管控水平。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)應(yīng)縱深推進(jìn)農(nóng)業(yè)水價(jià)綜合改革，建立健全反映農(nóng)業(yè)水資源稀缺程度和供水成本的水價(jià)形成機(jī)制，完善節(jié)水、供水、排水和水處理等一體化運(yùn)行管理體制。

d.引導(dǎo)生產(chǎn)要素流通，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)發(fā)展不平衡問(wèn)題突出，各地區(qū)需打破行政壁壘，引導(dǎo)生產(chǎn)要素在更大范圍暢通流動(dòng)，促進(jìn)區(qū)域協(xié)同高質(zhì)量發(fā)展。