繆徐菲，李昂，俞圓夢(mèng)，蘇美

（1.河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 常州 213022；2.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院，北京 100038）

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶橫跨中國(guó)東中西部三大區(qū)域，覆蓋面積廣，人口總量和生產(chǎn)總值超過(guò)全國(guó)的40%。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為中央重點(diǎn)實(shí)施的“三大戰(zhàn)略”之一，帶動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)合作發(fā)展和生態(tài)文明穩(wěn)步建設(shè)。然而，局限于片面追求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的發(fā)展觀，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的生態(tài)環(huán)境形勢(shì)逐漸嚴(yán)峻。同時(shí)，區(qū)域發(fā)展不平衡和區(qū)域合作機(jī)制不健全也成為區(qū)域協(xié)同發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展的阻礙力量。2018 年中央作出明確要求，要充分發(fā)揮長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶覆蓋面積廣和跨越東中西部三大區(qū)域的地理優(yōu)勢(shì)，以生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展為原則，推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶和周邊地區(qū)健康、綠色、協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展。為緩解水資源短缺和水環(huán)境惡化問(wèn)題，提高用水效率和推進(jìn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展就成為綠色發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)的關(guān)鍵舉措。農(nóng)業(yè)是中國(guó)的戰(zhàn)略性基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)用水占總用水量比重較高［1］，改善長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水資源短缺和水環(huán)境惡化，必須將農(nóng)業(yè)節(jié)水作為戰(zhàn)略性和方向性的大事來(lái)抓，提升農(nóng)業(yè)用水效率是做好農(nóng)業(yè)節(jié)水的關(guān)鍵［2］。

當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率進(jìn)行了大量研究，大致可以從評(píng)價(jià)指標(biāo)和測(cè)算方法2 個(gè)方面進(jìn)行討論。在評(píng)價(jià)指標(biāo)方面，從單要素用水效率指標(biāo)評(píng)價(jià)到全要素評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)，將農(nóng)業(yè)用水效率的影響因素逐步加入測(cè)算體系，使其更符合實(shí)際情況，最終形成更準(zhǔn)確的農(nóng)業(yè)用水效率測(cè)算指標(biāo)體系。Hu等［3］于2006 年提出水資源使用效率的DEA 全要素評(píng)價(jià)方法；李鴻雁等［4］將化肥和農(nóng)藥污染量作為非期望產(chǎn)出，測(cè)度2009—2017 年黃河流域農(nóng)業(yè)用水效率；張玲玲等［5］基于Super-SBM 模型測(cè)算中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率，結(jié)合地理加權(quán)回歸模型分析年降水量、農(nóng)業(yè)用水占比、農(nóng)產(chǎn)品多樣性、節(jié)水灌溉面積等空間異質(zhì)性和對(duì)效率的貢獻(xiàn)程度；韓穎等［6］運(yùn)用SBM 模型測(cè)算中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率，分析農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平、人口結(jié)構(gòu)、農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)、第一產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)技術(shù)落差率、技術(shù)無(wú)效率和管理無(wú)效率的影響。

在測(cè)算方法方面，基于是否采用固定生產(chǎn)函數(shù)形式，將測(cè)算方法分為參數(shù)法和非參數(shù)法。隨機(jī)前沿分析方法（SFA）是參數(shù)法的典型方法，該方法基于固定的函數(shù)形式，相對(duì)于非參數(shù)法有助于分離統(tǒng)計(jì)誤差，但是需要事先擬定函數(shù)，又具有一定的主觀性。Battese等［7］最先使用隨機(jī)前沿分析法進(jìn)行農(nóng)業(yè)用水效率測(cè)度；Wang等［8］使用隨機(jī)前沿分析法測(cè)度中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率、中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率和灌溉用水效率，幫助提升中國(guó)整體和地區(qū)間農(nóng)業(yè)用水效率。常用的非參數(shù)法是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA），該方法由Charnes等［9］于1978 年提出，采用線性規(guī)劃方法來(lái)測(cè)算效率［10］，無(wú)須定義生產(chǎn)函數(shù)的特定形式，只需要設(shè)定輸入和輸出的值即可最大限度測(cè)度服務(wù)單元的效率，避免了主觀因素影響，更能反映用水效率和實(shí)際情況，在研究中使用更廣泛。馬劍鋒等［11］采用全局DEA 方法測(cè)算1997—2015 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水效率，并結(jié)合莫蘭指數(shù)和空間計(jì)量模型研究其空間特質(zhì)；馬劍鋒等［12］采用DEAMalmquist 方法測(cè)算2007—2015 年中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率，探究其效率提升路徑和空間效應(yīng)；楊冬民等［13］運(yùn)用Super-SBM 模型、Malmquist 指數(shù)測(cè)算陜西省農(nóng)業(yè)用水效率及動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，提升陜西省產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展效率；尚杰等［14］基于SBM-Malmquist 模型測(cè)算2009—2018 年中國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率，應(yīng)用面板隨機(jī)效應(yīng)模型分析其影響因素。

本研究采用SBM-Malmquist 模型，衡量2011—2020 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水效率，探究技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步變化對(duì)提升農(nóng)業(yè)用水效率的作用與中性無(wú)偏綠色技術(shù)進(jìn)步、偏向性綠色技術(shù)進(jìn)步對(duì)技術(shù)進(jìn)步的影響力，最后使用核密度方法探索長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水效率的時(shí)空演變趨勢(shì)。

1 模型構(gòu)建與指標(biāo)選擇

1.1 模型構(gòu)建

1.1.1 SBM 模型 Tone［15］提出SBM 模型，該模型以松弛變量測(cè)度為基礎(chǔ)，將投入項(xiàng)與產(chǎn)出項(xiàng)的差額考慮進(jìn)去，使用非射線方式優(yōu)化松弛變量，使測(cè)算效率更精確（圖1）。

圖1 基于SBM 模型測(cè)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水效率

假設(shè)有N個(gè)決策單元（Decision making unit，DMU），模型從t階段結(jié)轉(zhuǎn)到t+1 階段，可以得出農(nóng)業(yè)用水效率（ρ0t），計(jì)算公式如下：

上式的約束條件如下：

1.1.2 Malmquist 指數(shù)法 Malmquist［16］提出了用于測(cè)度研究期內(nèi)生產(chǎn)率時(shí)序變化的方法，該方法中的全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)（M0）的計(jì)算公式如下：

若M0＞1，表示從t到t+1 農(nóng)業(yè)用水效率提高，M0＜1 表示從t到t+1 農(nóng)業(yè)用水效率降低。

全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)可以進(jìn)一步分解為技術(shù)效率指數(shù)（EFHCH）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（TECHCH）2部分，技術(shù)效率指數(shù)研究在現(xiàn)有技術(shù)水平下決策單元的技術(shù)效率變化；技術(shù)進(jìn)步指數(shù)衡量在研究期內(nèi)決策單元技術(shù)水平的提升幅度。計(jì)算公式如下：

將技術(shù)進(jìn)步指數(shù)分解為中性無(wú)偏綠色技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（MATC）、投入組偏綠色技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（IBTC）和產(chǎn)出組偏性綠色技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（OBTC），分析組間偏向?qū)夹g(shù)進(jìn)步的作用，計(jì)算公式如下：

1.2 指標(biāo)選擇

考慮勞動(dòng)力、資本投入、資源等的全面性，結(jié)合DEA 模型，決策單元數(shù)量為指標(biāo)總數(shù)的2～3倍［17］，再參考李靜等［18］、佟金萍等［19］的研究結(jié)果，本研究選取2011—2020 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)作物總播種面積、農(nóng)業(yè)用水總量作為投入指標(biāo)，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo)。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值按當(dāng)年價(jià)格折算成1980 年基期的可比數(shù)據(jù)，見(jiàn)表1。

表1 中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率測(cè)算指標(biāo)選擇

2 結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)業(yè)用水效率靜態(tài)分析

使用DEAP 2.1 軟件得出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶2011—2020 年分省（市）和分地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水效率，具體結(jié)果見(jiàn)表2、表3。為進(jìn)一步分析農(nóng)業(yè)用水效率的時(shí)空趨勢(shì)，將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶劃分為上游地區(qū)、中游地區(qū)和下游地區(qū)。上游地區(qū)包括重慶市、四川省、云南省和貴州省，中游地區(qū)包括安徽省、江西省、湖北省和湖南省，下游地區(qū)包括上海市、江蘇省和浙江省。

表2 2011—2020 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶分?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)用水效率

2011—2020 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11 個(gè)省（市）農(nóng)業(yè)用水效率平均值為0.874，且整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，2011—2020 年農(nóng)業(yè)用水效率下降了6.28%，農(nóng)業(yè)用水效率仍有較大提升空間。地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率平均值排序?yàn)橄掠蔚貐^(qū)＞上游地區(qū)＞中游地區(qū)，平均效率差異較大。下游地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，農(nóng)業(yè)技術(shù)和管理制度帶動(dòng)農(nóng)業(yè)用水效率提升，上游地區(qū)灌溉水量豐富，而中游地區(qū)受氣候、農(nóng)業(yè)技術(shù)和管理制度等限制，農(nóng)業(yè)用水效率呈現(xiàn)低值。

以2011—2020 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水平均效率為分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，將11 個(gè)?。ㄊ校┓譃? 個(gè)效率層次。第一層次包括貴州省、湖北省、江蘇省、上海市、四川省、浙江省和重慶市，其農(nóng)業(yè)用水效率均高于平均水平；第二層次包括安徽省、湖南省、江西省和云南省，其農(nóng)業(yè)用水效率均低于平均水平。第一層次中，上海市、浙江省和重慶市農(nóng)業(yè)用水效率均為1.000，達(dá)到了有效利用狀態(tài)，說(shuō)明其農(nóng)業(yè)水資源得到最優(yōu)配置。其余省（市）農(nóng)業(yè)用水效率排序?yàn)榻K?。举F州?。舅拇ㄊ。竞笔?，其中中游地區(qū)只有湖北省進(jìn)入第一層次。第二層次中，農(nóng)業(yè)用水效率排序?yàn)楹鲜。驹颇鲜。景不帐。窘魇。颇鲜⊥?，其余都屬于中游地區(qū)。

綜上，中游地區(qū)仍需推進(jìn)“十四五”規(guī)劃，準(zhǔn)確把握發(fā)展趨勢(shì)，仔細(xì)梳理提升農(nóng)業(yè)用水效率和保護(hù)水環(huán)境的各環(huán)節(jié)，統(tǒng)籌各區(qū)域、各發(fā)展目標(biāo)治理需求，繼續(xù)提高農(nóng)業(yè)用水效率。

上海市、浙江省和重慶市所有年份都處于效率最高值，根據(jù)原始數(shù)據(jù)可以看到，這3 個(gè)?。ㄊ校﹩挝晦r(nóng)業(yè)總產(chǎn)值消耗用水量較低、節(jié)水灌溉技術(shù)先進(jìn)、精細(xì)化管理完善。而安徽省由于上海市、江蘇省以及浙江省的“虹吸效應(yīng)”，導(dǎo)致第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力人口流失、投入要素減少，影響了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平，安徽省農(nóng)業(yè)用水效率處于低值［20］。江西省農(nóng)業(yè)用水效率處于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶末位，江西省擁有中國(guó)最大的淡水湖鄱陽(yáng)湖，雨量充沛，但水資源時(shí)空分布不均，控制性水利工程少，使得江西省總體處于缺水狀態(tài)，農(nóng)業(yè)發(fā)展和用水效率的提升受水資源短缺限制嚴(yán)重［21］。綜上，不同地區(qū)存在不同薄弱環(huán)節(jié)，管理者需要因地制宜采取措施來(lái)提升效率。

2.2 農(nóng)業(yè)用水效率動(dòng)態(tài)分析

2.2.1 農(nóng)業(yè)用水效率時(shí)序變化趨勢(shì) 由表4 可知，各時(shí)期全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)均大于1.000，整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。從對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率影響因素來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步和中性無(wú)偏綠色技術(shù)進(jìn)步是推動(dòng)效率提升的主要力量，指數(shù)分別為1.073 和1.066，投入組偏綠色技術(shù)進(jìn)步為次要推動(dòng)力量，指數(shù)為1.007，而技術(shù)效率和產(chǎn)出組偏綠色技術(shù)進(jìn)步的指數(shù)分別為1.000和1.001。綜上，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶追趕效應(yīng)不強(qiáng)，技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)強(qiáng)，中性無(wú)偏綠色技術(shù)進(jìn)步是技術(shù)進(jìn)步的主要驅(qū)動(dòng)力，技術(shù)效率和產(chǎn)出組偏綠色技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)作用較弱。

表4 2011—2020 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)水資源分年全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)及其分解指數(shù)

使用核密度分析方法，選取2011—2012 年、2013—2014 年、2015—2016 年、2017—2018 年、2019—2020 年和2011—2020 年整體平均水平作為典型年份，得出長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水效率時(shí)序變化趨勢(shì)，如圖2、圖3。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)、技術(shù)效率指數(shù)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的曲線呈現(xiàn)“單峰”集中形態(tài)。2011—2018 年全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)曲線逐漸左移，代表農(nóng)業(yè)用水效率增長(zhǎng)率逐漸減小；2019—2020 年曲線逐漸平坦，全要素生產(chǎn)效率的省際分化集中程度逐漸減弱。2011—2020 年技術(shù)效率指數(shù)曲線左右移動(dòng)不穩(wěn)定，自2011—2016 年逐漸左移，技術(shù)效率推動(dòng)力量逐漸減弱，隨后2017—2018 年曲線右移，技術(shù)效率效應(yīng)增強(qiáng)，而2019—2020 年技術(shù)效率效應(yīng)再次大幅度減弱。技術(shù)進(jìn)步指數(shù)曲線從2011—2020 年經(jīng)歷先變陡后變平的過(guò)程，技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)集中程度先增強(qiáng)后減弱，并且曲線整體右移，技術(shù)效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率的促進(jìn)作用增強(qiáng)。2011—2020 年中性無(wú)偏綠色技術(shù)進(jìn)步曲線左右移動(dòng)不穩(wěn)定，表示其對(duì)技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)作用逐年變化，而各年投入組偏綠色技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和產(chǎn)出組偏綠色技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均集中在1.0 附近。

圖2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)及其分解指數(shù)時(shí)序變化

圖3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)進(jìn)步指數(shù)分解時(shí)序變化

2.2.2 農(nóng)業(yè)用水效率空間分異特征 從11 個(gè)省（市）來(lái)看，全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)排名靠前的?。ㄊ校橘F州省、云南省和江西省，上海市處于最低水平（表5）。靜態(tài)分析下上海市農(nóng)業(yè)用水效率處于有效狀態(tài)，但動(dòng)態(tài)分析下其農(nóng)業(yè)水資源生產(chǎn)率處于最低水平，技術(shù)效率缺乏動(dòng)力；云南省和江西省全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)較高，而靜態(tài)分析下這2 省效率水平較低，說(shuō)明云南省和江西省有較大的提升空間和潛力；在技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步和中性無(wú)偏綠色技術(shù)進(jìn)步共同推動(dòng)下，貴州省以較高效率和較大發(fā)展?jié)摿μ幱陂L(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)的最高值。

表5 2011—2020 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)水資源分省（市）全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)及其分解指數(shù)

由表6 可知，全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)排序?yàn)橹杏蔚貐^(qū)＞上游地區(qū)＞下游地區(qū)，與靜態(tài)農(nóng)業(yè)用水效率排名相反，說(shuō)明中游地區(qū)雖然現(xiàn)有農(nóng)業(yè)用水效率處于整體較低水平，但在技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步相協(xié)調(diào)的共同推動(dòng)下，中游地區(qū)有增長(zhǎng)潛力。中游地區(qū)在適度規(guī)模生產(chǎn)的同時(shí)加強(qiáng)技術(shù)投入，促進(jìn)農(nóng)業(yè)用水效率提升，而下游地區(qū)雖然經(jīng)濟(jì)實(shí)力雄厚，技術(shù)創(chuàng)新活躍，但是技術(shù)效率限制了農(nóng)業(yè)用水效率的提升，需要充分發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)提升技術(shù)效率。

表6 2011—2020 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)水資源分地區(qū)全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)及其分解指數(shù)

由圖4、圖5 可知，大多數(shù)?。ㄊ校┩度虢M偏綠色技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和產(chǎn)出組偏綠色技術(shù)進(jìn)步指數(shù)處于較低水平（指數(shù)小于1.000），而全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)、技術(shù)效率指數(shù)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和中性無(wú)偏綠色技術(shù)進(jìn)步指數(shù)處于較高水平（指數(shù)大于1.000）。整體而言，投入組偏綠色技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)出組偏綠色技術(shù)進(jìn)步抑制了農(nóng)業(yè)用水效率提升，技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步和中性無(wú)偏綠色技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)了農(nóng)業(yè)用水效率提升。在區(qū)域異質(zhì)性方面，中性無(wú)偏綠色技術(shù)進(jìn)步、投入組偏綠色技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)出組偏綠色技術(shù)進(jìn)步在中游地區(qū)對(duì)技術(shù)進(jìn)步提升起促進(jìn)作用，中性無(wú)偏綠色技術(shù)進(jìn)步和投入組偏綠色技術(shù)進(jìn)步在上游地區(qū)和下游地區(qū)對(duì)技術(shù)進(jìn)步提升起促進(jìn)作用，而產(chǎn)出組偏綠色技術(shù)進(jìn)步起抑制作用；各地區(qū)對(duì)技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用都以中性無(wú)偏綠色技術(shù)進(jìn)步為主導(dǎo)。綜上，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶存在因資源環(huán)境約束產(chǎn)生技術(shù)衰退，需要調(diào)整投入與產(chǎn)出比例，轉(zhuǎn)變技術(shù)進(jìn)步偏向特征，促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步朝著綠色技術(shù)進(jìn)步方向發(fā)展。

圖4 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)水資源全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)及其分解指數(shù)空間分異

圖5 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)水資源技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)分解空間分異

3 小結(jié)

本研究基于SBM-Malmquist 模型對(duì)2011—2020年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水效率及時(shí)空變化趨勢(shì)進(jìn)行分析。根據(jù)SBM 模型分析，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11 ?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)用水效率整體未達(dá)到有效狀態(tài)，仍有較大提升空間?？臻g差異較大，農(nóng)業(yè)用水效率平均值排序?yàn)橄掠蔚貐^(qū)＞上游地區(qū)＞中游地區(qū)。上海市、浙江省和重慶市達(dá)到有效利用狀態(tài)，平均效率排名為上海市、浙江省、重慶市＞江蘇?。举F州省＞四川?。竞笔。菊w平均水平＞湖南?。驹颇鲜。景不帐。窘魇?。管理者需要針對(duì)不同省（市）的薄弱環(huán)節(jié)，因地制宜、統(tǒng)籌協(xié)調(diào)發(fā)展農(nóng)業(yè)用水效率。

農(nóng)業(yè)用水效率總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，技術(shù)進(jìn)步和中性無(wú)偏綠色技術(shù)進(jìn)步為推動(dòng)效率提升的主要力量，各?。ㄊ校┰诩夹g(shù)效率和產(chǎn)出組偏綠色技術(shù)進(jìn)步方面亟需努力。使用核密度分析方法研究總體形態(tài)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)、技術(shù)效率指數(shù)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的曲線呈現(xiàn)“單峰”集中形態(tài)。2011—2020年，農(nóng)業(yè)水資源全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)和技術(shù)效率呈下降趨勢(shì)，技術(shù)進(jìn)步呈上升趨勢(shì)。與偏向性綠色技術(shù)進(jìn)步相比，中性無(wú)偏綠色技術(shù)進(jìn)步波動(dòng)幅度更大且處于更高水平。技術(shù)效率變化和偏向性綠色技術(shù)進(jìn)步限制了農(nóng)業(yè)用水效率的提升，需要改變小規(guī)模分散經(jīng)營(yíng)，發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)提升效率，調(diào)整投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)，推進(jìn)結(jié)構(gòu)化改革。

農(nóng)業(yè)水資源全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)排名靠前的省（市）為貴州省、云南省和江西省，上海處于最低水平。地區(qū)農(nóng)業(yè)水資源全要素生產(chǎn)效率變化指數(shù)排名為中游地區(qū)＞上游地區(qū)＞下游地區(qū)，與靜態(tài)農(nóng)業(yè)用水效率排名相反。

4 對(duì)策建議

1）加強(qiáng)區(qū)域間合作，協(xié)調(diào)區(qū)域治理需求和發(fā)展目標(biāo)。中游地區(qū)因受地形氣候影響，水資源匱乏、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)薄弱、農(nóng)業(yè)用水技術(shù)效率落后，政府需要加強(qiáng)上中下游地區(qū)合作，協(xié)調(diào)區(qū)域治理需求，合理配置資源，推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，同時(shí)加強(qiáng)中上游的資金支持和技術(shù)研發(fā)合作，加快推進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，促進(jìn)農(nóng)業(yè)用水效率提升。

2）優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，調(diào)整要素比例，推動(dòng)水資源結(jié)構(gòu)升級(jí)。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用水效率總體處于上升階段，技術(shù)進(jìn)步是效率提升的關(guān)鍵因素，中性無(wú)偏綠色技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵因素。各?。ㄊ校┬枰Y(jié)合地區(qū)資源稟賦和發(fā)展階段，調(diào)整投入產(chǎn)出要素群比重，均衡發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟(jì)；推進(jìn)農(nóng)業(yè)水資源領(lǐng)域的機(jī)制改革，推進(jìn)農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)性改革契合要素組間偏向，兼顧農(nóng)民經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)水資源結(jié)構(gòu)升級(jí)，提高農(nóng)業(yè)用水效率。

3）轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)用水模式，加強(qiáng)科技投入和科技創(chuàng)新，提升技術(shù)效率。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶技術(shù)效率的滯后嚴(yán)重阻礙了農(nóng)業(yè)用水效率的提升，亟需提升技術(shù)效率。技術(shù)效率高的中上游地區(qū)要發(fā)揮示范指導(dǎo)作用，帶動(dòng)下游地區(qū)和周邊地區(qū)提升技術(shù)效率和發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，加強(qiáng)各地區(qū)的合作交流，引進(jìn)先進(jìn)適用的生產(chǎn)管理技術(shù)，精進(jìn)區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)流程，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)和諧發(fā)展。相較于中上游地區(qū)的技術(shù)效率水平，下游地區(qū)相對(duì)較低，下游地區(qū)一方面要改變小規(guī)模分散經(jīng)營(yíng)、因地制宜、適應(yīng)多種形式的農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)體制，充分發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)以提升效率；另一方面，在充分利用現(xiàn)有技術(shù)和消化吸收已有生產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn)的條件下，加大科技經(jīng)費(fèi)的投入，協(xié)調(diào)投入要素和產(chǎn)出要素，培養(yǎng)各地區(qū)自主創(chuàng)新能力，探索提速增效方案，推動(dòng)各地區(qū)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率提升。