楊興洪，堵 朵

（貴州大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，貴陽 550025）

0 引 言

隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展，水資源的經(jīng)濟、社會及環(huán)境效應(yīng)愈發(fā)明顯[1]。農(nóng)業(yè)作為需水量最大的部門，2021年農(nóng)業(yè)用水占比高達(dá)61.6%，因而農(nóng)業(yè)高效用水更是對經(jīng)濟-社會-生態(tài)可持續(xù)發(fā)展起到至關(guān)重要的作用。我國糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食產(chǎn)量占全國總量的78.6%，是農(nóng)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略性區(qū)位。然而，當(dāng)前糧食主產(chǎn)區(qū)面臨嚴(yán)峻的水資源問題，水資源短缺成為農(nóng)業(yè)用水的首要矛盾，加之農(nóng)業(yè)水資源利用效率低下、灌溉方式粗放、水體污染嚴(yán)重等共同制約了主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[2]。黨的十八大以來，中央多次提出加強生態(tài)文明建設(shè)，以解決水資源約束趨緊和水污染問題[3]。2021年中央一號文件指出，要大力推進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，推廣節(jié)水農(nóng)業(yè)，綜合治理農(nóng)業(yè)面源污染。在此背景下，提升農(nóng)業(yè)用水綠色效率是實現(xiàn)糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水可持續(xù)發(fā)展的重要路徑。受農(nóng)業(yè)資源稟賦和生產(chǎn)條件不同的影響，各流域農(nóng)業(yè)用水也存在異質(zhì)性，科學(xué)評價不同流域農(nóng)業(yè)用水綠色效率及空間非均衡性，并進一步探究其影響因素，對推動農(nóng)業(yè)水資源高效利用及我國農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型具有重要的現(xiàn)實意義。

提升水資源綠色效率不僅要增加正向產(chǎn)出，而且應(yīng)減少其生產(chǎn)要素投入，并降低環(huán)境污染等非期望產(chǎn)出，實現(xiàn)資源的綠色利用[4]。隨著綠色發(fā)展理念深入人心，學(xué)者們對水資源綠色效率測度問題進行探索。目前主要采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）方法[5]、Malmqusit-Luengerber（ML）生產(chǎn)率指數(shù)[6-8]。SBM 模型同時考慮了松弛變量與非期望產(chǎn)出的問題，因此被廣泛應(yīng)用于水資源綠色效率評價[9-11]?；赟BM 及其拓展模型，楊高升等[12]探析了長江經(jīng)濟帶省份水資源綠色效率的演進趨勢；岳立等[13]從市域?qū)用娉霭l(fā)，研究發(fā)現(xiàn)黃河流域沿線城市的水資源綠色效率呈現(xiàn)波動下降的時序特征?；诖?，部分學(xué)者關(guān)注水資源綠色效率的區(qū)域差異。在方法上多采用定性分析，僅少量文獻(xiàn)運用泰爾（Theil）指數(shù)[14]展開量化研究。然而Theil 指數(shù)未考慮子樣本的分布情況，忽視了樣本間的交叉重疊。Dagum 基尼系數(shù)[15]克服了上述缺陷，能更有效地探尋水資源綠色效率的地區(qū)差異及來源。此外，既有研究通過計量方法從水資源稟賦[16]、經(jīng)濟發(fā)展水平[17]與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[18]等方面解釋其對水資源綠色效率的影響，但研究結(jié)論由于模型設(shè)定、指標(biāo)構(gòu)建等方面的不同而有所差異。通過梳理上述文獻(xiàn)可知，已有研究多集中于工業(yè)或綜合部門，鮮有學(xué)者考察農(nóng)業(yè)用水綠色效率。

對此，本文以糧食主產(chǎn)區(qū)為研究視角，深入探究農(nóng)業(yè)用水綠色效率水平、區(qū)域差異及影響因素，以期為提升糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率提供對策建議。本文可能的貢獻(xiàn)在于：以糧食主產(chǎn)區(qū)為研究空間尺度，將農(nóng)村社會發(fā)展指數(shù)作為期望產(chǎn)出之一，利用SE-SBM 模型對農(nóng)業(yè)用水綠色效率進行測度；通過Dagum 基尼系數(shù)考察松花江、長江和黃河三大流域的區(qū)域差異，不僅揭示差異程度大小及來源，而且解決了樣本間交叉重疊的問題；運用面板數(shù)據(jù)模型檢驗農(nóng)業(yè)用水綠色效率的影響因素，明確其內(nèi)在作用機理。

1 研究設(shè)計

1.1 內(nèi)涵界定

綠色發(fā)展視角下，農(nóng)業(yè)用水綠色效率可理解為農(nóng)業(yè)水資源利用過程中帶來的經(jīng)濟、社會、環(huán)境產(chǎn)出與生產(chǎn)要素投入的比率，體現(xiàn)“經(jīng)濟-社會-生態(tài)”全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)系。參考水資源綠色效率的內(nèi)涵[19]，本文選取農(nóng)業(yè)水足跡、農(nóng)業(yè)資本量和農(nóng)業(yè)勞動力作為農(nóng)業(yè)用水綠色效率評價的投入指標(biāo)；將農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)村社會發(fā)展指數(shù)作為期望產(chǎn)出，分別表示農(nóng)業(yè)水資源的經(jīng)濟效益和社會效益，將農(nóng)業(yè)灰水足跡作為非期望產(chǎn)出，衡量農(nóng)業(yè)用水過程中對資源環(huán)境造成的負(fù)向效應(yīng)，表征農(nóng)業(yè)水資源的生態(tài)效益。農(nóng)業(yè)用水綠色效率旨在實現(xiàn)農(nóng)業(yè)水資源經(jīng)濟、社會與生態(tài)效益的共贏。

1.2 研究方法

1.2.1 SE-SBM 模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis，DEA)由Charnes等[20]于1978年提出，是一種非參數(shù)技術(shù)效率分析方法，用于評價多投入多產(chǎn)出決策單元(Decision Making Unit，DMU)的效率值。然而，傳統(tǒng)DEA 模型基于徑向距離函數(shù)，假設(shè)投入（產(chǎn)出）能夠等比例減少（增加），且忽視了投入產(chǎn)出變量的松弛性問題。考慮到這一點，Tone[21]提出超效率SBM 模型（Super Efficiency SBM model，SE-SBM）,有效解決了傳統(tǒng)DEA模型產(chǎn)生的測量偏誤問題，同時提高了效率評價的精確性，不僅適用于存在農(nóng)業(yè)灰水足跡這一非期望產(chǎn)出的情形，而且有利于優(yōu)化農(nóng)業(yè)用水綠色效率。

1.2.2 Dagum基尼系數(shù)

本文采用Dagum 基尼系數(shù)對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率的空間非均衡性進行測度與分解，并進一步明確總體差異的來源。

作為一種測算相對差異的方法，Dagum 基尼系數(shù)的優(yōu)勢在于能將區(qū)域差異分解為區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異及超變密度三部分，超變密度反映區(qū)域間重疊現(xiàn)象造成的空間非均衡性，能夠有效解決樣本間的交叉重疊并識別區(qū)域差異的具體來源，因此被廣泛應(yīng)用于地區(qū)差異研究。

參考Dagum[15]的做法，定義Dagum基尼系數(shù)為：

式中：n表示糧食主產(chǎn)區(qū)省份數(shù)，即n=13；k表示劃分的區(qū)域數(shù)，即k=3；nj(nh)表示j(h)區(qū)域內(nèi)省份數(shù)；yji(yhr)表示j(h)區(qū)域內(nèi)i(r)省份的農(nóng)業(yè)用水綠色效率；μ表示糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率平均值。

Gjj代表j區(qū)域內(nèi)的基尼系數(shù)，表達(dá)式為：

Gjh代表j區(qū)域與h區(qū)域之間的基尼系數(shù)，表達(dá)式為：

Dagum 基尼系數(shù)可按其分解方法分解為3個組成部分，區(qū)域內(nèi)差異(Gw)、區(qū)域間差異(Gnb)與超變密度(Gt)，且滿足以下等式：

其中，Gw、Gnb、Gt計算公式表達(dá)如下：

1.2.3 面板數(shù)據(jù)模型

為進一步探究農(nóng)業(yè)用水綠色效率的影響因素，明確內(nèi)在作用機理，本文運用面板數(shù)據(jù)模型[22]展開實證分析，以期為提升糧食主產(chǎn)區(qū)省份農(nóng)業(yè)用水綠色水平提供決策參考。研究構(gòu)建分析模型如下式所示：

式中：gefit表示i省份在t年度的糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率，影響因素分別為水資源稟賦（res）、經(jīng)濟發(fā)展水平（gdp）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（str）、財政支農(nóng)政策（fin）、有效灌溉水平（irr）以及農(nóng)業(yè)對外開放（ope）；β為變量回歸系數(shù)；μi和γt分別代表地區(qū)效應(yīng)和時間效應(yīng)；εit為隨機擾動項。

1.3 指標(biāo)選擇

1.3.1 投入產(chǎn)出指標(biāo)

本文構(gòu)建農(nóng)業(yè)用水綠色效率投入產(chǎn)出指標(biāo)體系如表1 所示。其中，投入要素包括農(nóng)業(yè)勞動力、農(nóng)業(yè)資本量與農(nóng)業(yè)水足跡，分別用農(nóng)林牧漁業(yè)就業(yè)人數(shù)、農(nóng)林水事務(wù)支出、農(nóng)業(yè)用水總量來表征；期望產(chǎn)出包括農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)村社會發(fā)展指數(shù)，非期望產(chǎn)出則以農(nóng)業(yè)灰水足跡來表示。

表1 投入產(chǎn)出指標(biāo)說明Tab.1 Description of input-output indicators

1.3.2 農(nóng)村社會發(fā)展評價指標(biāo)

需要特別指出的是，就農(nóng)村社會發(fā)展指數(shù)而言，在孫才志等[24]構(gòu)建的社會發(fā)展指數(shù)的基礎(chǔ)上，切實考慮糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)村社會發(fā)展現(xiàn)狀，從經(jīng)濟增長、社會和諧與環(huán)境友好3個評價層面出發(fā)，科學(xué)選取具有代表性指標(biāo)（表2）來衡量農(nóng)村社會發(fā)展，并采用熵權(quán)法計算獲取糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)村社會發(fā)展指數(shù)。

表2 農(nóng)村社會發(fā)展評價指標(biāo)體系Tab.2 Index system for evaluation of rural social development

1.3.3 影響因素指標(biāo)

參考已有研究[25-27]，并結(jié)合指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲取性，本文選取以下指標(biāo)作為農(nóng)業(yè)用水綠色效率的影響因素：水資源稟賦（res）選用人均水資源量的對數(shù)來表征。經(jīng)濟發(fā)展水平（gdp）以地區(qū)人均GDP 的對數(shù)來衡量。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（str）取第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重（ind）。財政支農(nóng)政策（fin）選用農(nóng)林水支出占地方財政支出的比重來表征。有效灌溉水平（irr）以有效灌溉面積與農(nóng)作物種植面積的比值來表征。農(nóng)業(yè)對外開放（ope）選用農(nóng)產(chǎn)品進出口總額的對數(shù)來衡量。

1.4 數(shù)據(jù)來源

本文充分考慮數(shù)據(jù)資料的可得性與可比性，選取我國糧食主產(chǎn)區(qū)13 省份2006-2020年的面板數(shù)據(jù)，并按其區(qū)位劃分為松花江流域、長江流域和黃河流域?；A(chǔ)數(shù)據(jù)均來源于對應(yīng)年份的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、《中國水資源公報》、《中國城鄉(xiāng)建設(shè)統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)產(chǎn)品進出口月度統(tǒng)計報告》，部分?jǐn)?shù)據(jù)來自《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》。

2 結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)業(yè)用水綠色效率測度分析

本文借助MaxDEA Ultra 8.0 軟件，采用SE-SBM 模型測度2006-2020年糧食主產(chǎn)區(qū)13 省份的農(nóng)業(yè)用水綠色效率，并對主產(chǎn)區(qū)整體以及松花江、長江與黃河三大流域進行對比分析，結(jié)果如表3所示。

表3 2006-2020年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率Tab.3 Green efficiency of agricultural water in major grain producing areas from 2006 to 2020

由圖1 呈現(xiàn)的農(nóng)業(yè)用水綠色效率演變趨勢和表3 的具體數(shù)值可以明顯看出，就整體而言，2006-2020年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率呈現(xiàn)“W”形波動態(tài)勢，多年均值為0.922，這表明糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)水資源利用尚未達(dá)到有效狀態(tài)，仍有一定的進步空間。從各省域的變化趨勢來看，研究期內(nèi)江蘇、江西、湖南、四川與河南的農(nóng)業(yè)用水綠色效率穩(wěn)步提升，其中大部分集中于長江流域，黑龍江則呈現(xiàn)波動上升趨勢；而湖北、河北、山東的效率值降幅明顯，其余省份表現(xiàn)為微弱下降趨勢。

圖1 糧食主產(chǎn)區(qū)三大流域農(nóng)業(yè)用水綠色效率變化趨勢圖Fig.1 The changing trend of agricultural water green efficiency resources in major grain producing areas

根據(jù)SE-SBM 模型的原理，農(nóng)業(yè)用水綠色效率值大于或等于1 則意味著農(nóng)業(yè)用水達(dá)到有效狀態(tài)。由表3 可知，2006-2020年農(nóng)業(yè)用水綠色效率始終大于或等于1 的省份包括遼寧、江蘇、江西、山東與河南，占比38.46%，分散分布于長江與黃河流域。從三大流域的演化趨勢來看，松花江流域呈現(xiàn)小幅下降趨勢，但其波動性較大，黃河流域始終圍繞均值波動下降，長江流域在經(jīng)歷2009年的最低峰值后呈穩(wěn)步上升趨勢。究其原因，松花江流域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較高，然而豐裕的水資源稟賦削弱了農(nóng)戶的節(jié)水意識，造成水資源的大量損耗，此外該地區(qū)人口流失嚴(yán)重，農(nóng)村人力資本缺失，極大地阻礙了農(nóng)村社會發(fā)展，這種資源的過度投入與農(nóng)村社會發(fā)展困境帶來了農(nóng)業(yè)用水綠色效率的降低；黃河流域生態(tài)系統(tǒng)脆弱、環(huán)境承載力較低，加之區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式相對粗放，使得農(nóng)業(yè)灰水足跡位列三大流域首位，較高的非期望產(chǎn)出導(dǎo)致其用水效率低下，再者，流域內(nèi)多數(shù)省份農(nóng)業(yè)機械化水平不高，農(nóng)業(yè)水資源利用難以形成規(guī)模效應(yīng)，一定程度上降低了農(nóng)業(yè)用水綠色效率；長江流域經(jīng)濟發(fā)展迅猛，新農(nóng)村建設(shè)顯著推動了農(nóng)村社會經(jīng)濟發(fā)展，同時政府與企業(yè)不斷加大農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域的研發(fā)投入強度，促進節(jié)水灌溉技術(shù)和污水處理技術(shù)的更新升級，故效率值持續(xù)攀升。

2.2 農(nóng)業(yè)用水綠色效率區(qū)域差異及來源

本文利用Dagum 基尼系數(shù)對2006-2020年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率的區(qū)域差異及來源進行測算，結(jié)果如表4 所示。糧食主產(chǎn)區(qū)總體基尼系數(shù)均值為0.152，整體上呈現(xiàn)循環(huán)波動下降趨勢，年均下降21.99%，結(jié)果充分表明主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率存在空間非均衡性，而這種非均衡性有所減弱，農(nóng)業(yè)用水綠色水平不斷趨向于均衡發(fā)展。從變動趨勢來看，糧食主產(chǎn)區(qū)的基尼系數(shù)在歷經(jīng)一段時期的小范圍波動后，于2016年出現(xiàn)最高峰值0.204，隨后顯著下降至2020年的0.110，原因在于十八屆五中全會提出包涵綠色發(fā)展的五大新發(fā)展理念后，各地區(qū)開始重視社會經(jīng)濟的綠色發(fā)展，農(nóng)業(yè)水資源利用也逐步由傳統(tǒng)模式轉(zhuǎn)向綠色模式，而水污染治理與水生態(tài)修復(fù)存在時滯效應(yīng)，因此農(nóng)業(yè)用水綠色效率的區(qū)域差異在2016年以后才呈現(xiàn)出持續(xù)縮小的趨勢。

表4 Dagum基尼系數(shù)及分解結(jié)果Tab.4 Dagum Gini coefficient and decomposition results

從區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)來看，黃河流域內(nèi)差異最明顯，區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)的均值為0.164；長江流域內(nèi)空間非均衡程度次之，研究期內(nèi)均值為0.157；松花江流域內(nèi)差異最小，其系數(shù)均值為0.092。這主要是由于松花江流域內(nèi)各省地理位置鄰近，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水模式趨同，故流域內(nèi)空間非均衡性較低；長江與黃河流域內(nèi)部分地區(qū)間農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)存在顯著差異，用水方式也大相徑庭，導(dǎo)致流域內(nèi)差異程度較大。從變動趨勢來看，松花江流域內(nèi)差異呈波動下降趨勢，區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)由2006年的0.180 下降到了2020年的0.079，而長江和黃河流域的空間非均衡性呈擴大趨勢，基尼系數(shù)分別從2006年的0.078 和0.114上升到2020年的0.086和0.153。

從區(qū)域間基尼系數(shù)來看，長江-黃河流域（0.180）＞松花江-黃河流域（0.154）＞松花江-長江流域（0.146）。長江與黃河流域間區(qū)域差異大的原因在于，在農(nóng)村社會經(jīng)濟發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)層面，黃河流域與長江流域仍有一定差距，加上黃河流域農(nóng)業(yè)面源污染嚴(yán)重，加深了兩者間的空間差異。從變動趨勢來看，長江-黃河流域間的區(qū)域差異呈波動擴大趨勢；松花江-長江流域間的區(qū)域差異降幅明顯，年均下降41.40%；松花江-黃河流域間的差異波動趨勢與松花江-長江流域基本一致，研究期末相較于期初有所減小。

圖2 描述了農(nóng)業(yè)用水綠色效率區(qū)域差異的來源及貢獻(xiàn)率。由圖2 可以看出，超變密度對總體差異的貢獻(xiàn)率最大，高達(dá)47.760%，表明農(nóng)業(yè)用水綠色效率在各流域間的交叉重疊程度較高；區(qū)域內(nèi)差異與區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)率略低，分別為32.097%和20.043%。從演變趨勢來看，區(qū)域內(nèi)差異波動平穩(wěn)，始終圍繞30%上下浮動，表明流域內(nèi)部農(nóng)業(yè)用水綠色水平總體較為平穩(wěn)；區(qū)域間差異呈從2006年的16.075%波動上升到2020年的21.649%，表明區(qū)域間差異有所擴大；超變密度呈先降后升再降的趨勢，2020年的貢獻(xiàn)率與2006年相比下降了11.13%。分析可知，超變密度是糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率區(qū)域差異的主要來源，這意味著流域間交叉重疊對農(nóng)業(yè)用水綠色效率的空間非均衡性影響較大，即農(nóng)業(yè)用水綠色效率高水平的流域內(nèi)部分省域效率值低于低水平流域內(nèi)的某些省域，從而造成不同流域間的交叉重疊現(xiàn)象。

圖2 區(qū)域差異來源及貢獻(xiàn)率Fig.2 Contribution degree and source of regional differences

2.3 農(nóng)業(yè)用水綠色效率影響因素分析

表5列示了各影響因素對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率的估計結(jié)果。作為參照，首先采用普通OLS 進行估計，結(jié)果見列（1）。由于研究采用的是長面板數(shù)據(jù)，隨機擾動項可能存在組間異方差、組內(nèi)自相關(guān)與組間同期相關(guān)的問題，故分別使用OLS+穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)誤、面板校正標(biāo)準(zhǔn)誤（PCSE）和全面可行廣義最小二乘法（全面FGLS）進行回歸，結(jié)果見列（2）～（4）。通常來說，運用PCSE 的估計結(jié)果更為穩(wěn)健，而全面FGLS則更為有效，兩者之間選取有效性。下面針對全面FGLS的結(jié)果加以討論。

表5 農(nóng)業(yè)用水綠色效率影響因素估計結(jié)果Tab.5 Influencing factor estimated results of agricultural water green efficiency

（1）水資源稟賦對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率存在顯著正向影響，回歸系數(shù)為0.029，表明水資源越豐裕的地區(qū)其農(nóng)業(yè)用水綠色效率也越高，這與劉渝等[9]的研究結(jié)果一致。究其原因，糧食主產(chǎn)區(qū)省份農(nóng)業(yè)用水模式科學(xué)高效，符合作物的灌溉需要。因此，各地區(qū)應(yīng)充分發(fā)揮資源稟賦優(yōu)勢，促使其產(chǎn)生更多的經(jīng)濟、社會與生態(tài)環(huán)境效益。

（2）經(jīng)濟發(fā)展水平對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率的影響在1%的水平上顯著為正。這主要是由于隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提升，地區(qū)擁有更多的財政收入并將其投入到農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化技術(shù)研發(fā)和農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)之中，不斷推動農(nóng)村社會經(jīng)濟發(fā)展和農(nóng)業(yè)水資源的高效利用。糧食主產(chǎn)區(qū)應(yīng)在保護生態(tài)環(huán)境的基礎(chǔ)上，促進經(jīng)濟健康可持續(xù)發(fā)展。

（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率呈顯著負(fù)向影響，回歸系數(shù)為-0.015，說明盡管產(chǎn)業(yè)升級在一定程度上能夠推動技術(shù)革新，然而在快速城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的背景下，水資源更多地被配置到工業(yè)等非農(nóng)產(chǎn)業(yè)，同時農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境受到工業(yè)企業(yè)污染的影響，這種資源不合理配置與環(huán)境污染抑制了農(nóng)業(yè)用水綠色效率向好發(fā)展[27]。

（4）財政支農(nóng)政策對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率呈顯著負(fù)向影響?？赡艿脑蛟谟趪艺⑽闯掷m(xù)優(yōu)化用于農(nóng)業(yè)水資源的財政支出結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致財政支農(nóng)政策對改進農(nóng)戶用水方式的影響有限，從而不利于農(nóng)業(yè)用水綠色效率的提升。

（5）有效灌溉水平對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率的影響顯著為負(fù)，回歸系數(shù)為-0.006，說明糧食主產(chǎn)區(qū)灌溉設(shè)施的節(jié)水水平不高，需要進一步加大對節(jié)水農(nóng)業(yè)的宣傳力度、推廣節(jié)水灌溉技術(shù)，促進農(nóng)業(yè)水資源的科學(xué)利用。農(nóng)業(yè)對外開放對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率在1%的水平上呈顯著正向影響。這一結(jié)果表明，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟開放對提升農(nóng)業(yè)用水綠色效率具有重要作用，這是因為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟開放容易帶來技術(shù)外溢，有助于本國引入先進的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)；此外，市場競爭效應(yīng)能夠促使本國改進灌溉技術(shù)、污水處理技術(shù)等，共同改善了農(nóng)業(yè)用水綠色效率。

3 結(jié) 論

本文采用SE-SBM 模型、Dagum 基尼系數(shù)及面板數(shù)據(jù)模型，測度2006-2020年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率水平，在此基礎(chǔ)上考察其區(qū)域差異及來源，并探究農(nóng)業(yè)用水綠色效率的影響因素。具體結(jié)論如下：

（1）2006-2020年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率呈現(xiàn)波動下降態(tài)勢，多年均值為0.922。主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率有效的省份占比38.36%，分散分布于長江與黃河流域。就三大流域而言，松花江與黃河流域呈小幅下降趨勢，而長江流域在波動中上升。

（2）糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠效率空間非均衡性顯著，整體上呈現(xiàn)下降趨勢。從區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)來看，松花江流域內(nèi)差異表現(xiàn)為逐步縮小態(tài)勢，長江流域與黃河流域則呈現(xiàn)擴大趨勢；從區(qū)域間基尼系數(shù)來看，長江-黃河流域間的區(qū)域差異研究期末較期初有所增大，松花江-長江流域、松花江-黃河流域間的區(qū)域差異則相反；從貢獻(xiàn)率來看，超變密度是糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率空間非均衡性的主要來源，其次是區(qū)域內(nèi)差異，區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)率最小。

（3）分析糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率的影響因素可以發(fā)現(xiàn)，水資源稟賦、經(jīng)濟發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)對外開放對農(nóng)業(yè)用水綠色效率存在顯著正向影響，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、財政支農(nóng)政策及有效灌溉水平對農(nóng)業(yè)用水綠色效率的影響顯著作用為負(fù)。

根據(jù)上述研究結(jié)論，提出如下建議：

（1）進一步提升糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率。不同地區(qū)需要因地施策，合理配置資源，調(diào)整水資源等要素投入結(jié)構(gòu)，優(yōu)化農(nóng)業(yè)水資源利用布局，助力農(nóng)業(yè)用水綠色化發(fā)展。

（2）流域內(nèi)部農(nóng)業(yè)用水綠色效率差異顯著。為推動農(nóng)業(yè)用水綠色效率的區(qū)域協(xié)同發(fā)展，各地應(yīng)當(dāng)著重關(guān)注鄰近地區(qū)的優(yōu)勢互補、加強地區(qū)間的交流合作，學(xué)習(xí)借鑒高效率水平地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水技術(shù)與管理模式，不斷縮小農(nóng)業(yè)用水綠色效率的省域差異。

（3）由于不同流域資源稟賦與生產(chǎn)條件不同，農(nóng)業(yè)用水綠色效率難以實現(xiàn)均衡發(fā)展，而從整體提高糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水綠色效率出發(fā)，仍要重視綠色效率較低省域的發(fā)展。這部分地區(qū)應(yīng)積極優(yōu)化財政支農(nóng)結(jié)構(gòu)，建立健全農(nóng)業(yè)水價補貼機制，改善農(nóng)戶的用水觀念；加強對微灌、噴灌和滴灌等灌溉技術(shù)的推廣，提升節(jié)水農(nóng)業(yè)水平；此外，穩(wěn)步推進農(nóng)業(yè)對外開放，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)技術(shù)革新。多管齊下，促進糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)水資源綠色高效利用，以便深入推進我國農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型。