資源與環(huán)境雙重約束下的糧食生產(chǎn)用水效率研究

李 靜，孫有珍

資源與環(huán)境雙重約束下的糧食生產(chǎn)用水效率研究

李 靜，孫有珍

(合肥工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院,安徽合肥 230601)

基于1999—2013年省際面板數(shù)據(jù),利用Meta-frontier和SBM-Undesirable模型研究了資源與環(huán)境約束下的糧食生產(chǎn)用水效率,進一步運用隨機效應(yīng)的Tobit模型對糧食生產(chǎn)用水效率的影響因素進行分析。結(jié)果表明,受制于不同地區(qū)糧食生產(chǎn)的技術(shù)“鴻溝”,我國東中西部地區(qū)以及糧食主產(chǎn)區(qū)與非糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率存在較大差異；農(nóng)業(yè)機械化程度、技術(shù)因素、人均糧食產(chǎn)量以及農(nóng)民人均純收入對糧食生產(chǎn)有顯著影響；灌溉費的影響不顯著,機械化程度逆向顯著,說明節(jié)水灌溉設(shè)備并沒有得到廣泛使用,灌溉費及農(nóng)業(yè)水價的制定不合理,沒有起到促進糧食生產(chǎn)用水效率提高的作用。

糧食生產(chǎn)用水效率；農(nóng)業(yè)水污染；水資源約束；技術(shù)落差比

從“十二五”規(guī)劃提出構(gòu)建節(jié)水型社會以來,提高水資源利用效率便成為研究熱點,其中關(guān)于農(nóng)業(yè)用水效率的研究最多。一方面,隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展,工業(yè)用水和生活用水占總用水量的份額均不斷上升,從1999—2013年,工業(yè)用水和生活用水占總用水量平均每年增長分別約為1.7%和2.1%。農(nóng)業(yè)用水份額雖有所下降,但從1999—2013年平均占63.6%來看,農(nóng)業(yè)仍然是主要用水大戶。另一方面,我國人口仍然在緩慢增長,并且人口高峰期預(yù)測在2033年到來,屆時14.73億的人口需要糧食為6.63億～6.92億t[1],因而在有限的耕地面積和水資源條件下,必須提高農(nóng)業(yè)用水效率。在水資源約束下,農(nóng)業(yè)水污染問題一直未被重視,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)水污染成為制約提高農(nóng)業(yè)用水效率的一個重要問題。根據(jù)第一次全國污染源普查,農(nóng)業(yè)TN和TP排放量分別為270.46萬t和28.47萬t,分別占TN、TP總排量的57.2%和67.4%,表明農(nóng)業(yè)已成為整個TN和TP排放的主要來源。而2012年頒發(fā)的《關(guān)于實行最嚴格水資源管理制度意見》提出,到2030年農(nóng)田灌溉水有效利用系數(shù)提高到0.6以上,確立水功能區(qū)限制納污紅線,到2030年主要污染物入河湖總量控制在水功能區(qū)納污能力范圍之內(nèi),水功能區(qū)水質(zhì)達標率提高到95%以上。由此可見,在資源與環(huán)境雙重約束下,提高農(nóng)業(yè)用水效率,增強群眾節(jié)水意識,已是勢在必行。

由于水是人類生產(chǎn)、生活必不可少的有限自然資源,人類可用水量的稀缺自然引起各國學(xué)者廣泛關(guān)注。美國學(xué)者Postel[2]就認為世界各地有很多跡象表明人類用水已經(jīng)超過可持續(xù)發(fā)展水平。斯里蘭卡學(xué)者Rijsberman[3]提出人口稠密的干旱地區(qū)水資源更稀缺,比如亞洲中部和西部、北非人均年可用水量預(yù)計少于1000m3。國內(nèi)學(xué)者甘泓等[4]對我國缺水最為嚴重的海河流域進行了年度用水量考核估計,發(fā)現(xiàn)截至2010年該流域平均年缺水約80億m3。

農(nóng)業(yè)是整個國民經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)行業(yè),農(nóng)業(yè)用水占據(jù)著社會用水量的最大份額,有許多學(xué)者更關(guān)注農(nóng)業(yè)用水量。劉渝等[5]提出中國農(nóng)業(yè)用水與經(jīng)濟增長的Kuznets假說,發(fā)現(xiàn)目前中國正處于庫茲涅茨曲線右半段,但農(nóng)業(yè)用水量下降的速度較為緩慢,表明在促進經(jīng)濟增長的同時,要注重管理和技術(shù)等手段來發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)。李保國等[6]構(gòu)建了基于“綠水”、“藍水”的中國農(nóng)業(yè)用水的新綜合分析框架,根據(jù)廣義農(nóng)業(yè)水資源量的分析計算,認為主要糧食作物(水稻、小麥、玉米和大豆)用水安全紅線應(yīng)該劃定在每年7800億m3左右。

在對用水量及農(nóng)業(yè)用水量有了一定研究之后,國內(nèi)外學(xué)者針對水資源不足問題將研究重心放在水資源利用效率上,并運用不同方法對此進行分析。Allan[7]指出提高水資源利用效率是解決水資源不足問題的有效途徑。Hu等[8]在全要素框架下運用DEA方法分析生活和生產(chǎn)用水效率；國內(nèi)學(xué)者基于投入導(dǎo)向的DEA[9]、投影尋蹤及遺傳算法[10]、投入距離函數(shù)的SFA[11]分析我國水資源利用效率。

而研究最多、最深的還是農(nóng)業(yè)用水效率問題,許多學(xué)者運用不同方法測算農(nóng)業(yè)用水效率,如:Kaneko等[12-14]采用SFA方法,Dhehibi等[15-16]使用的超越對數(shù)SFA方法,Speelman等[17-18]運用DEA方法等測算農(nóng)業(yè)用水效率值。在此基礎(chǔ)上學(xué)者們進一步分析了農(nóng)業(yè)用水效率的影響因素,如灌溉用水量、農(nóng)場規(guī)模、農(nóng)作物選擇、農(nóng)田水利設(shè)施、農(nóng)村人均GDP、農(nóng)業(yè)水價、農(nóng)業(yè)灌溉面積、人均灌溉面積等。Dhehibi等[15]的研究結(jié)果表明,灌溉用水量對農(nóng)業(yè)灌溉用水效率影響最大；Speelman等[17]認為農(nóng)場規(guī)模、土地所有權(quán)、灌溉方案的類型、作物選擇等都對灌溉用水效率有積極影響；國內(nèi)學(xué)者王曉娟等[16]認為灌溉用水效率方面,水價的影響最大；王學(xué)淵等[13]認為減少水密集型作物的種植將有利于降低用水量和提高農(nóng)業(yè)用水效率；孫才志等[19]通過計算規(guī)模冗余率和技術(shù)冗余率,得出人均GDP、人均水資源量、第三產(chǎn)業(yè)比重與用水效率有顯著關(guān)系的結(jié)論。

從最初寬泛的用水量研究到如今細致深入的農(nóng)業(yè)用水效率研究,始終極少涉及糧食生產(chǎn)用水效率研究,雖然在節(jié)約水資源、提高用水效率方面取得了很大的進步,但仍忽視提高農(nóng)業(yè)用水效率同時給環(huán)境帶來壓力,造成大量農(nóng)業(yè)水污染的環(huán)境問題。一直以來,許多學(xué)者在研究工業(yè)用水效率方面基本考慮了工業(yè)水污染問題,而對農(nóng)業(yè)用水效率問題卻鮮有重視農(nóng)業(yè)水污染。雖然也有文獻將化肥、農(nóng)藥作為投入要素來計算農(nóng)業(yè)用水效率[20],但沒有考慮化肥、農(nóng)藥作為污染源所帶來的污染產(chǎn)出。實際上,化肥、農(nóng)業(yè)固體廢棄物、畜禽的糞便均是農(nóng)業(yè)水污染的主要來源,也成為制約提高糧食生產(chǎn)用水效率的因素。針對以往研究的成果與不足,筆者基于1999—2013年全國31省市面板數(shù)據(jù),采用Meta-frontier生產(chǎn)函數(shù)和SBM-Undesirable模型相結(jié)合的分析框架,在資源與環(huán)境雙重約束下,測算糧食生產(chǎn)用水效率及其變化趨勢,重點考慮農(nóng)業(yè)水污染并將其引入到所研究的模型中,探索農(nóng)業(yè)水污染和糧食生產(chǎn)用水效率的關(guān)系,以期引起相關(guān)部門對農(nóng)業(yè)水污染的重視,為有關(guān)部門制定長期糧食生產(chǎn)用水政策提供依據(jù)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)處理

1.1 SBM-Undesirable模型

DEA研究技術(shù)效率可分為3階段。第1階段:傳統(tǒng)的DEA-CCR模型和DEA-BCC模型研究階段。該階段研究技術(shù)效率時均沒有考慮期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出之分。第2階段:主要是對傳統(tǒng)DEA模型中非期望產(chǎn)出問題提出3種解決辦法[21]:①將非期望產(chǎn)出作為傳統(tǒng)DEA模型的投入變量,稱為投入產(chǎn)出轉(zhuǎn)置法；①將非期望產(chǎn)出轉(zhuǎn)化為期望產(chǎn)出,稱為正向?qū)傩赞D(zhuǎn)換法；③將非期望產(chǎn)出與期望產(chǎn)出同等對待,即增加期望產(chǎn)出的比例與減少非期望產(chǎn)出的比例是一樣的,稱為方向性距離函數(shù)法。前2種辦法可能導(dǎo)致效率值偏移或無效率,第3種辦法是目前運用最廣的,但是沒有考慮變量松弛性問題。第3階段:在前2個階段的基礎(chǔ)上,Tone[22]構(gòu)建了SBM模型,此模型有效解決了變量松弛性問題。

筆者試圖綜合上述問題并集中加以改進,采用SBM-Undesirable模型,兼顧水資源約束和農(nóng)業(yè)污染,重新估計我國各省區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率問題。2012年頒發(fā)的《關(guān)于實行最嚴格水資源管理制度意見》指出以往水資源利用方式比較粗放,農(nóng)田灌溉水有效利用系數(shù)僅為0.5,與世界先進水平0.7～0.8有較大差距,并提出到2030年農(nóng)田灌溉水有效利用系數(shù)提高到0.6以上,不僅如此,根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》,我國總用水量越來越接近總供水量,糧食生產(chǎn)用水也是如此,因此有必要對上述SBM模型中投入變量糧食生產(chǎn)用水(xw)進行約束,以增強研究結(jié)果的可靠性。不妨將糧食生產(chǎn)實際用水量乘以0.6作為xw的下界(WL),將糧食生產(chǎn)供水量作為其上界(WU)。有約束的SBM模型如下:

1.2 共同前沿(Meta-frontier)模型

用傳統(tǒng)DEA方法測度不同省區(qū)的糧食生產(chǎn)用水效率時,其潛在假設(shè)是決策單元(DMU)具有相同或類似的技術(shù)水平。然而,我國各省市的水資源稟賦、勞動力人數(shù)、農(nóng)業(yè)發(fā)達程度以及經(jīng)濟發(fā)展狀況等方面都存在顯著差別,如果不考慮這些因素,貿(mào)然采用總體樣本數(shù)據(jù)進行糧食生產(chǎn)用水效率的測算,將無法準確衡量各省市真實的糧食生產(chǎn)用水效率。對這一問題,Battese等[23]提出了共同前沿生產(chǎn)函數(shù)分析框架,即根據(jù)某一特定標準將DMU劃分為不同群組,利用SFA方法構(gòu)建出所有DMU的共同前沿和分組后的DMU的群組前沿,并測算出不同DMU的共同前沿和群組前沿的技術(shù)效率,最后比較兩者的技術(shù)效率差異。然而,這一研究是建立在所有DMU均可能達到相同技術(shù)水平這一假設(shè)的基礎(chǔ)之上的,忽略了它可能導(dǎo)致共同前沿?zé)o法包絡(luò)群組前沿的問題[24]。因此,Battese等[25]按照原來的思路,用DEA方法測算共同前沿技術(shù)效率,解決了上述問題。

1.2.1 群組劃分及模型建立

由于共同前沿和群組前沿的主要區(qū)別在于所涵蓋的技術(shù)組合不同,故將全國31省市按農(nóng)業(yè)發(fā)展情況分為糧食主產(chǎn)區(qū)與非糧食主產(chǎn)區(qū)兩大群組。因為這兩大群組的農(nóng)業(yè)發(fā)展狀況、勞動力人數(shù)、技術(shù)水平以及經(jīng)濟發(fā)展水平等都存在顯著差別,因此,按是否為糧食主產(chǎn)區(qū)來劃分對研究糧食生產(chǎn)用水效率是有必要的。然后再將全國31省市按經(jīng)濟發(fā)展水平分為東、中、西部3大群組,研究不同經(jīng)濟發(fā)展水平下的糧食用水效率變化。

根據(jù)Battese等[25]的Meta-frontier模型,沿用SBM模型定義的變量,考慮非期望產(chǎn)出的共同技術(shù)集合(Meta-technology Set)為

式中,x生產(chǎn)(yg,yb)表示投入指標x可產(chǎn)生期望產(chǎn)出yg和非期望產(chǎn)出yb。則相應(yīng)的生產(chǎn)可能性集(也即共同前沿)表示為

因此,共同前沿下的共同距離函數(shù)可表示為

式中,λ為達到最優(yōu)產(chǎn)出的情況下投入向量的最大收縮比例。同理,按上述2種標準劃分得出群組技術(shù)集合以及相應(yīng)的群組前沿,進而得出群組前沿下的群組距離函數(shù),表達式為

1.2.2 技術(shù)落差比

由于技術(shù)效率可采用基于投入導(dǎo)向的距離函數(shù)

表示,則共同前沿和群組前沿下的技術(shù)效率分別表示為

由于共同前沿總是包絡(luò)群組前沿,即同一DMU在群組前沿下的技術(shù)效率必定大于或等于共同前沿下的技術(shù)效率,所以用二者之比(即技術(shù)效率落差比TGR)來衡量不同前沿面下技術(shù)效率差異,表達式為

若TGR越靠近1,表明群組技術(shù)效率與共同前沿技術(shù)效率差異越??；若TGR越靠近0,表明群組技術(shù)效率與共同前沿技術(shù)效率差異越大,從而分組的效果越明顯。

1.3 數(shù)據(jù)來源及指標處理

1.3.1 投入與產(chǎn)出變量的選取

因為本文主要研究糧食生產(chǎn)用水效率,而所選取的投入指標農(nóng)業(yè)勞動力、第一產(chǎn)業(yè)資本存量估計值、農(nóng)業(yè)用水量均是大農(nóng)業(yè)口徑下的統(tǒng)計數(shù)據(jù),因此本文借鑒閔銳等[26]的做法,設(shè)置2個權(quán)重系數(shù)A= (農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值/農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值)×(糧食播種面積/農(nóng)作物播種總面積)、B=糧食播種面積/農(nóng)作物播種總面積,使得糧食生產(chǎn)要素能從大農(nóng)業(yè)投入總量中剝離出來,相關(guān)處理見表1。

表1 投入產(chǎn)出指標及其計算方法

1.3.2 數(shù)據(jù)來源

本文中農(nóng)業(yè)勞動力人數(shù)、第一產(chǎn)業(yè)資本存量估計值來源于中國國家統(tǒng)計局年度地區(qū)數(shù)據(jù)(2000—2014年),農(nóng)業(yè)用水量、糧食總產(chǎn)量來源于《中國統(tǒng)計年鑒》(2000—2014年)。在計算農(nóng)業(yè)水污染TN、TP時涉及的指標來源于《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《新中國六十年農(nóng)業(yè)統(tǒng)計資料》,涉及的系數(shù)來源于《污染源普查農(nóng)業(yè)源系數(shù)手冊》和賴斯蕓等[28]的文獻。

2 糧食生產(chǎn)用水效率分析

2.1 糧食主產(chǎn)區(qū)與非糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)用水效率

本文使用SBM模型和Meta-frontier相結(jié)合的框架,得出基于共同前沿下的糧食生產(chǎn)用水效率和基于群組前沿下的糧食生產(chǎn)用水效率。結(jié)果分別見圖1和圖2。

圖1 1999—2013年共同前沿下糧食生產(chǎn)用水效率

圖2 1999—2013年群組前沿下糧食生產(chǎn)用水效率

對比圖1和圖2,無論共同前沿還是群組前沿下,糧食主產(chǎn)區(qū)用水效率總是高于非糧食主產(chǎn)區(qū),這主要是因為糧食主產(chǎn)區(qū)是事關(guān)國家糧食安全、部署糧食科技工作的重要地區(qū),所以相關(guān)部門在糧食生產(chǎn)方面提供了先進的技術(shù)支撐和大量的政策扶持,而非糧食主產(chǎn)區(qū)雖然包括很多經(jīng)濟發(fā)達地區(qū),但畢竟不是以糧食生產(chǎn)為主,所以用水效率大大低于糧食主產(chǎn)區(qū)就不足為奇了。

再分別看糧食主產(chǎn)區(qū)和非糧食主產(chǎn)區(qū)用水效率的時間趨勢變化。由圖1可知,從1999—2013年,糧食主產(chǎn)區(qū)用水效率呈波動性上升,2004年最低,大約為0.784 6；非糧食主產(chǎn)區(qū)用水效率沒有大的波動,但2009年以后卻有逐年下降的趨勢。再來看圖2,從1999—2013年,糧食主產(chǎn)區(qū)用水效率仍呈波動上升,2006年最低,大約為0.8319；非糧食主產(chǎn)區(qū)波動性較大,1999—2012年糧食生產(chǎn)效率值一直都是波動性下降,2003年有明顯上升趨勢。對比兩圖可以看出,糧食主產(chǎn)區(qū)與非糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)用水效率仍有較大差異。

2.2 東、中、西部地區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率

比較了糧食主產(chǎn)區(qū)與非主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率趨勢變化,再來比較按東、中、西部劃分的糧食生產(chǎn)用水效率趨勢變化(圖3和圖4)。

由圖3可知,中部和西部地區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率在1999—2007年間互相交錯,在2008—2013年間中部地區(qū)開始上升,而西部地區(qū)開始下降；總體上,雖然中、西部地區(qū)用水效率高于東部地區(qū),但東部地區(qū)一直處于上升趨勢,且在2012年超過西部地區(qū)。再來看圖4,在群組前沿下,中部地區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率基本處于穩(wěn)定狀態(tài)且明顯高于東、西部地區(qū)；東部和西部基本處于全國平均水平之下。綜合圖3和圖4,可知中部地區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率最高,這主要因為中部8省中有7省為糧食主產(chǎn)省,又由2.1節(jié)分析可知,糧食主產(chǎn)區(qū)用水效率明顯高于非糧食主產(chǎn)區(qū),從而得出中部地區(qū)用水效率最高；而西部地區(qū)用水效率次之。東部地區(qū)用水效率最低的情況,分析其原因,可能是因為東部地區(qū)是經(jīng)濟發(fā)達地區(qū),主要以第二和第三產(chǎn)業(yè)為主,且東部地區(qū)相對于西部地區(qū)水資源較豐富,而西部地區(qū)雖在經(jīng)濟上落后于東部地區(qū),但農(nóng)業(yè)仍是其主要發(fā)展產(chǎn)業(yè),所以西部地區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率略高于東部地區(qū)。

圖3 1999—2013年東、中、西部共同前沿下糧食生產(chǎn)用水效率

圖4 1999—2013年東、中、西部群組前沿下糧食生產(chǎn)用水效率

2.3 技術(shù)落差比率

在得出共同前沿和群組前沿下糧食主產(chǎn)區(qū)、非糧食主產(chǎn)區(qū)以及東、中、西部地區(qū)的糧食生產(chǎn)用水效率后,通過技術(shù)落差比公式進一步得出糧食主產(chǎn)區(qū)和非糧食主產(chǎn)區(qū)技術(shù)落差比以及東、中、西部地區(qū)技術(shù)落差比的時間趨勢變化。由于技術(shù)落差比反映了不同邊界下的技術(shù)效率差異,糧食生產(chǎn)的技術(shù)效率差異主要體現(xiàn)在地理環(huán)境、政策支持和先進技術(shù)等方面。糧食主產(chǎn)區(qū)具有地域環(huán)境良好、政策支持的優(yōu)勢,而非糧食主產(chǎn)區(qū)在農(nóng)業(yè)機械化等技術(shù)方面具有優(yōu)勢。圖5為糧食主產(chǎn)區(qū)與非糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率的技術(shù)落差比時間趨勢變化情況。

從圖5可以看出,糧食主產(chǎn)區(qū)和非糧食主產(chǎn)區(qū)技術(shù)落差比均值總體上呈上升趨勢,表明糧食生產(chǎn)用水效率總體上也呈上升趨勢。其中,除個別年份外,糧食主產(chǎn)區(qū)的落差比均值要比非糧食主產(chǎn)區(qū)高,說明糧食主產(chǎn)區(qū)的地理環(huán)境、政策支持和技術(shù)環(huán)境等方面要優(yōu)于非糧食主產(chǎn)區(qū),最靠近技術(shù)前沿面。非糧食主產(chǎn)區(qū)的技術(shù)落差比均值波動較大,且在2010年之后呈現(xiàn)下降趨勢,說明不同前沿面對非糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)用水效率影響較大。再來看圖6,東部地區(qū)技術(shù)落差比總體上呈上升趨勢,波動較大,中部地區(qū)技術(shù)落差比在2005年以前處于0.90左右,在2005年以后基本等于1,而西部地區(qū)在1999—2011年表現(xiàn)出波動上升,2011年之后呈現(xiàn)明顯下降趨勢?？傮w說來,東、西部地區(qū)的技術(shù)落差比相較于中部地區(qū)波動更明顯,不同前沿面對東、西部地區(qū)的糧食生產(chǎn)用水效率影響更大,這也和前面得出的結(jié)論相符合。

圖5 1999—2013年糧食主產(chǎn)區(qū)與非糧食主產(chǎn)區(qū)技術(shù)落差比

圖6 1999—2013年東、中、西部地區(qū)技術(shù)落差比

2.4 糧食生產(chǎn)用水效率的空間比較

根據(jù)全國6大分區(qū)種植模式一覽表,將全國各地區(qū)分為北方高原地區(qū)、東北半濕潤平原區(qū)、黃淮海半濕潤平原區(qū)、南方山地丘陵區(qū)、南方濕潤平原區(qū)和西北干旱半干旱地區(qū)。通過資料查詢將全國31省市按地理位置分別對應(yīng)到6大區(qū)域中,若某些省份位于兩個或兩個以上區(qū)域中,則將其歸為面積分布最大的那個區(qū)域中,所以31省市對應(yīng)的6大分區(qū)為:北方高原地區(qū)(山西、陜西、寧夏)、東北半濕潤平原區(qū)(黑龍江、吉林、遼寧)、黃淮海半濕潤平原區(qū)(河北、河南、山東、北京、天津)、南方山地丘陵區(qū)(江西、四川、湖南、浙江、福建、廣東、廣西、云南、貴州、重慶、海南)、南方濕平原區(qū)(湖北、安徽、江蘇、上海)、西北干旱半干旱地區(qū)(內(nèi)蒙古、青海、新疆、甘肅、西藏)。圖7即將群組前沿下各省市糧食生產(chǎn)用水效率值的高低通過顏色深淺表現(xiàn)在數(shù)據(jù)地圖上。

首先從是否是糧食主產(chǎn)區(qū)來看,共同前沿和群組前沿下糧食主產(chǎn)區(qū)用水效率平均值分別為0.8422和0.8724,群組前沿下有5個地區(qū)(黑龍江、吉林、河南、安徽、江蘇)效率均值為1,效率均值最低的是湖南(0.617 0)；非糧食主產(chǎn)區(qū)用水效率平均值分別為0.706 4和0.762 4,群組前沿下有3個地區(qū)(寧夏、重慶、新疆)效率均值為1,效率值最低的是福建、廣東、青海和西藏,效率均值都是0.6000?？傮w說來,群組前沿下的效率均值均大于共同前沿下的效率均值,且非糧食主產(chǎn)區(qū)效率值低、差距更大,這可能和這些地區(qū)的地理環(huán)境以及制定的相應(yīng)政策有關(guān)。

圖7 1999—2013年糧食生產(chǎn)平均用水效率的區(qū)域差異

再來看6大分區(qū),首先比較糧食主產(chǎn)區(qū)。黃淮海半濕潤平原區(qū)表現(xiàn)最好,群組前沿下效率均值為0.9190,最差的是西北干旱半干旱地區(qū),群組前沿下效率均值為0.7227；再來比較非糧食主產(chǎn)區(qū),群組前沿下北方高原地區(qū)效率均值最高,約為0.9539,剩下4個區(qū)域的效率均值都在0.7左右,而效率均值最低的區(qū)域是黃淮海半濕潤平原區(qū)(約為0.696 0)。這表明:①不同區(qū)域的種植模式和地理環(huán)境有較大差異,決定糧食作物種類選擇差異大,如南方濕潤平原區(qū)主要糧食作物為水稻和玉米,西北干旱半干旱地區(qū)主要糧食作物為小麥,而主要糧食作物水稻、玉米的用水效率要高于小麥的用水效率[29],從而導(dǎo)致不同分區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率差異也較大；①是否為糧食主產(chǎn)區(qū)對糧食生產(chǎn)用水效率影響很大,如黃淮海半濕潤平原區(qū)在糧食主產(chǎn)區(qū)下表現(xiàn)最優(yōu),而在非糧食主產(chǎn)區(qū)下表現(xiàn)最差。從整個圖7來看,效率值均大于等于0.6,這主要是因為對糧食生產(chǎn)實際用水量這一變量附加了約束條件,從而使得測算出的用水效率值較無約束時的高。

表2 影響因素描述性統(tǒng)計

3 糧食生產(chǎn)用水效率的影響因素

3.1 糧食生產(chǎn)用水效率的基本影響機制

糧食主產(chǎn)區(qū)與糧食非主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率存在較大差異,引起這種差異的原因是多樣的,可主要歸納為以下幾種:①水資源稟賦。佟金萍等[30]認為水資源稟賦對農(nóng)業(yè)用水效率有負面影響。筆者用人均水資源量來反應(yīng)各地區(qū)水資源稟賦情況。①農(nóng)村居民人均純收入。農(nóng)村居民人均純收入越高,可能會有更多資本投入到糧食生產(chǎn)灌溉中,從而提高糧食生產(chǎn)的用水效率。③灌溉成本。一般來說,單位面積灌溉費越高,用水效率越高；但如果灌溉費制定不合理,如偏低,則也可能導(dǎo)致單位面積灌溉費對糧食生產(chǎn)用水效率產(chǎn)生反方向影響。④技術(shù)因素。這可能和各個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達程度有關(guān),經(jīng)濟越發(fā)達的地區(qū)技術(shù)效率越高,對糧食生產(chǎn)的用水效率影響越顯著。⑤農(nóng)業(yè)發(fā)達程度。本文用農(nóng)業(yè)機械化程度(單位播種面積的農(nóng)業(yè)機械總動力)和人均糧食產(chǎn)出來表示一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)達程度。預(yù)期一個地區(qū)農(nóng)業(yè)越發(fā)達,糧食生產(chǎn)的用水效率越高。

為了驗證以上因素是否對糧食生產(chǎn)用水效率有顯著影響,將人均水資源量、人均糧食產(chǎn)出、農(nóng)村居民人均純收入、單位面積灌溉費、農(nóng)業(yè)機械化程度和技術(shù)落差比作為解釋變量,將糧食生產(chǎn)用水效率作為被解釋變量。為了消除量綱和異方差影響,將各變量取對數(shù)(相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計見表2),選用兩端截尾的隨機效應(yīng)Tobit模型作計量檢驗。因為固定效應(yīng)的Tobit模型在面板數(shù)據(jù)條件下被證明是有偏的,且由于本文效率值處于0.6到1之間,處理之后處于60到100之間,因此Tobit模型左端在60處截取,右端在100處截取?；貧w方程如下:

式中,α0、β0均為常數(shù)；α1～α6、β1～β6分別為共同前沿和群組前沿對應(yīng)的解釋變量的系數(shù)。3.2 實證結(jié)果

不同前沿下的糧食生產(chǎn)用水效率影響因素的Tobit模型回歸結(jié)果如表3。大,p值均接近于0,表明模型的整體回歸效果較好。Rho值均在0.6以上,表明個體效應(yīng)變化主要解釋了糧食生產(chǎn)用水效率的變化,面板數(shù)據(jù)模型優(yōu)于混合數(shù)據(jù)模型。

從農(nóng)村居民人均純收入來看,其糧食生產(chǎn)用水效率呈正相關(guān)關(guān)系,表明農(nóng)村居民人均純收入越高,糧食生產(chǎn)用水效率也越高,其中共同前沿下和非糧食主產(chǎn)區(qū)群組下農(nóng)村居民人均純收入影響顯著。

從農(nóng)業(yè)發(fā)達程度來看,一個是人均糧食產(chǎn)量,3個模型下均表現(xiàn)為顯著,且為正向關(guān)系；另一個是農(nóng)業(yè)機械化程度,3個模型結(jié)果均顯示農(nóng)業(yè)機械化程度與糧食生產(chǎn)用水效率呈逆向顯著關(guān)系。原因可能是由于目前農(nóng)民節(jié)水灌溉意識還不是太高,節(jié)水灌溉設(shè)備在全國并沒有得到廣泛使用,因而大多數(shù)農(nóng)民選用的灌溉設(shè)備仍然是諸如水泵之類的大功率、對節(jié)水要求不高甚至產(chǎn)生水資源浪費的灌溉設(shè)備,導(dǎo)致單位面積機械總動力越高時糧食生產(chǎn)用水效率越低的情況?？偟膩碚f,農(nóng)業(yè)發(fā)達程度越高,對糧食生產(chǎn)用水效率的影響越顯著。

從技術(shù)因素來看,技術(shù)落差比與糧食生產(chǎn)用水效率呈正向顯著關(guān)系,與預(yù)期一致。一方面,表明一個地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟越發(fā)達,應(yīng)用于糧食生產(chǎn)的技術(shù)效率越高,使得糧食生產(chǎn)用水效率越高；另一方面,表明不同前沿面下同一決策單元技術(shù)效率差異較大,也就是說分組研究糧食生產(chǎn)用水效率是有必要的。

從人均水資源量來看,共同前沿下和主產(chǎn)區(qū)群組的人均水資源量與糧食生產(chǎn)用水效率呈正向關(guān)系,在糧食非主產(chǎn)區(qū)群組下呈負向關(guān)系。這與預(yù)期不符,在共同前沿和糧食主產(chǎn)區(qū)群組下這似乎與資源稟賦對資源利用效率存在逆向影響理論相悖[31]。于是分別在共同前沿和糧食主產(chǎn)區(qū)群組下,利用混合回歸模型估計人均水資源量對糧食生產(chǎn)用水效率的變動效應(yīng)。結(jié)果表明人均水資源量均與糧食生產(chǎn)用水效率呈逆向關(guān)系,且人均水資源量對共同前沿下糧食生產(chǎn)用水效率有顯著影響。

從單位面積灌溉費來看,其與糧食生產(chǎn)用水效率呈正相關(guān),但并不顯著,表明灌溉費雖然能促進水

表3 Tobit模型回歸結(jié)果

從表3中可知:共同前沿模型、糧食主產(chǎn)區(qū)群組模型和非糧食主產(chǎn)區(qū)群組模型的Wald檢驗值均較資源有效利用,但效果不明顯。主要原因是目前國內(nèi)農(nóng)業(yè)灌溉費仍然較低,有的豐水地區(qū)甚至不收取灌溉費,有的地區(qū)政府雖設(shè)置了灌溉費,但是費用收取卻是直接從政府給農(nóng)民生產(chǎn)補貼中扣除,這會讓農(nóng)民誤認為灌溉用水不需要錢,從而對節(jié)水灌溉意識薄弱,也就使得這種促進水資源有效利用的作用不顯著。這說明了政府仍沒有很好地向農(nóng)戶傳達灌溉節(jié)水意識及相應(yīng)收費政策,沒有制定合理的用水價格制度,也就不能促進水資源的優(yōu)化配置。

4 結(jié)論與政策建議

筆者基于1999—2013年省際面板數(shù)據(jù),利用Meta-frontier和SBM-Undesirable模型,研究了資源與環(huán)境雙重約束下的糧食生產(chǎn)用水效率,并進一步利用Tobit模型對糧食生產(chǎn)用水效率影響因素進行了分析,得出以下結(jié)論。

a.從時間趨勢來看,共同前沿下糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率呈波動上升趨勢,而非糧食主產(chǎn)區(qū)用水效率在1999—2008年間處于較穩(wěn)定狀態(tài),但在2008年之后呈下降趨勢；群組前沿下,無論是主產(chǎn)區(qū)還是非主產(chǎn)區(qū),糧食生產(chǎn)用水效率都呈現(xiàn)較大波動,非主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)用水效率在1999—2011年間呈波動下降趨勢,而在2011年之后呈明顯上升趨勢。而就東、中、西部劃分來看,共同前沿下東、中、西部糧食生產(chǎn)用水效率總體差距不大、3大地區(qū)效率值的大小關(guān)系不是很明顯；群組前沿下中、西、東部糧食生產(chǎn)用水效率依次遞減,且東西部與中部地區(qū)效率差距明顯,這主要是因為中部地區(qū)基本為糧食主產(chǎn)區(qū)。另外,通過比較主產(chǎn)區(qū)與非主產(chǎn)區(qū)的技術(shù)落差比時間變化趨勢,發(fā)現(xiàn)糧食主產(chǎn)區(qū)的技術(shù)效率更接近技術(shù)前沿面,而非糧食主產(chǎn)區(qū)的技術(shù)效率落差比波動趨勢更大、更明顯,說明不同前沿面的選擇對非主產(chǎn)區(qū)的糧食用水效率影響較大。比較東、中、西部技術(shù)落差比,也得出相似結(jié)論,表明對決策單元進行群組劃分是有必要的。

b.從空間劃分結(jié)果來看,①不同區(qū)域的種植模式和地理環(huán)境有較大差異,導(dǎo)致糧食生產(chǎn)用水效率差異較大；①是否為糧食主產(chǎn)區(qū)對糧食生產(chǎn)用水效率影響很大。

c.從影響因素來看,農(nóng)業(yè)機械化程度的影響顯著為負；農(nóng)業(yè)單位面積灌溉費影響結(jié)果雖然為正,但均不顯著,表明農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉設(shè)備并沒有得到廣泛使用,節(jié)水灌溉政策并沒有效實施,加上農(nóng)戶節(jié)水意識較薄弱,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)機械化程度和單位面積灌溉費的影響結(jié)果沒有達到預(yù)期效果。

筆者提出以下政策建議:政府部門應(yīng)制定較為全面的糧食生產(chǎn)評估體系和農(nóng)業(yè)水污染治理體系；地方政府應(yīng)積極引進并推廣節(jié)水灌溉設(shè)備和先進技術(shù),并對購買和使用節(jié)水灌溉設(shè)備的農(nóng)民給予補貼或獎勵；制定或調(diào)整灌溉費用收取制度,根據(jù)地區(qū)實際經(jīng)濟情況,制定有效的農(nóng)業(yè)灌溉水價,使其真正起到促進糧食生產(chǎn)用水效率的作用。

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Study on efficiency of agriculture water utilization under dual constraints of resource and environm ent

LI Jing,SUN Youzhen
(School ofEconomics,Hefei University of Technology,Hefei230601,China)

Based on the provincial panel data during 1999—2013,the agriculturewater utilization efficiency under the constraints of resource and environment is studied using SBM-Undesirable and Meta-frontier model,and the influence factors of grain production water use efficiency is analyzed with random effect Tobitmodel.The results indicate that cause by the gap of grain production technology among different regions,there is big difference in the efficiency of grain production between the East and the West of China.The agricultural mechanization level, technical factor,per capita grain output and farmers＇per capita net income all have influence on grain production. The influence of irrigation fee is not significant and the level ofmechanization is rather significant,which means thatwater saving irrigation equipment has not been widely used,and irrigation and agricultural water price is not reasonable,in which case they do not play a role in promoting the efficiency of grain production.

efficiency of agriculture water utilization；agricultural water pollution；water resources constraint；technology gap ratio

F323.213

：A

：1004 6933(2015)06 0067 09

10.3880/j.issn.1004 6933.2015.06.011

2015 08 15 編輯:彭桃英)

國家自然科學(xué)基金項目(71473068)

李靜(1978—),男,副教授,碩士生導(dǎo)師,主要從事資源環(huán)境經(jīng)濟與區(qū)域發(fā)展研究。E-mail:lyb@hfut.edu.cn