基于隨機(jī)前沿的灌溉用水效率及影響因素研究*——以陜西關(guān)中地區(qū)小麥為例

劉維哲, 常 明, 王西琴

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基于隨機(jī)前沿的灌溉用水效率及影響因素研究*——以陜西關(guān)中地區(qū)小麥為例

劉維哲, 常 明, 王西琴**

(中國(guó)人民大學(xué)農(nóng)業(yè)與農(nóng)村發(fā)展學(xué)院 北京 100872)

農(nóng)業(yè)部門是我國(guó)用水大戶, 隨著水資源短缺問(wèn)題的日益嚴(yán)峻, 提高農(nóng)業(yè)灌溉用水效率是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要途徑。本文基于陜西關(guān)中地區(qū)小麥種植戶實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù), 選取C-D生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建隨機(jī)前沿模型(SFA)測(cè)算小麥種植中的生產(chǎn)技術(shù)效率與灌溉用水效率, 在此基礎(chǔ)上選取農(nóng)戶個(gè)人特征、家庭特征、灌溉特征和耕地特征相關(guān)變量, 采用Tobit模型進(jìn)行影響因素分析, 以識(shí)別限制和促進(jìn)灌溉效率的關(guān)鍵因素。研究結(jié)果顯示, 關(guān)中地區(qū)小麥生產(chǎn)技術(shù)效率較高, 為0.7~1.0, 均值為0.87。灌溉用水效率遠(yuǎn)低于生產(chǎn)技術(shù)效率, 為0~0.5, 均值僅為0.31, 存在較大的提升空間。對(duì)影響因素的研究發(fā)現(xiàn), 農(nóng)戶教育水平、家庭經(jīng)濟(jì)水平、灌渠完好程度、用水緊缺程度和節(jié)水灌溉技術(shù)等對(duì)灌溉用水效率等有顯著的正向影響, 農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)、家庭非農(nóng)收入比例為負(fù)向影響, 農(nóng)戶年齡、灌溉水價(jià)、經(jīng)營(yíng)規(guī)模和耕地塊數(shù)與灌溉用水效率沒(méi)有明顯相關(guān)性。說(shuō)明關(guān)中地區(qū)灌溉用水具有節(jié)水空間, 可通過(guò)維修灌渠、改進(jìn)節(jié)水灌溉技術(shù)、適當(dāng)提高水價(jià)等, 逐步提高灌溉用水效率。

灌溉用水效率; 生產(chǎn)技術(shù)效率; 農(nóng)戶特征; 灌溉特征; 地塊特征; 隨機(jī)前沿; 關(guān)中地區(qū)

我國(guó)是水資源嚴(yán)重短缺的國(guó)家, 人均水資源量約為2 300~2 500 m3, 僅為世界人均水平的1/4, 略高于1 700 m3的國(guó)際嚴(yán)重缺水警戒線, 被聯(lián)合國(guó)列為13個(gè)貧水國(guó)家之一。農(nóng)業(yè)部門作為我國(guó)用水大戶, 用水占比達(dá)60%以上。隨著人口持續(xù)增長(zhǎng)和生活水平改善, 為了保障糧食安全, 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模和強(qiáng)度在過(guò)去幾十年中迅速擴(kuò)大[1]。近年來(lái)農(nóng)業(yè)部門缺水量已達(dá)300×108m3[2]。在此背景下, 節(jié)水對(duì)于保障世界22%人口的糧食安全具有重要意義, 而當(dāng)前我國(guó)灌溉水的有效利用率與水分利用率仍具有較大的提升空間[3]。因此, 研究現(xiàn)狀灌溉用水效率以及影響因素, 對(duì)于未來(lái)灌溉用水效率的提高, 具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。灌溉用水從輸送過(guò)程到生產(chǎn)過(guò)程, 對(duì)水的利用均存在著有效利用問(wèn)題[4]。工程學(xué)上較常用的概念為灌溉水利用系數(shù), 在2006年由水利部出版的《農(nóng)村水利技術(shù)術(shù)語(yǔ)》中將灌溉水利用系數(shù)定義為農(nóng)作物利用的凈水量與渠首引進(jìn)的總水量比值, 實(shí)際上是對(duì)灌溉水在輸送途中損失量的一種衡量。這個(gè)定義是在給定技術(shù)條件下, 假設(shè)管理不變的一種物理測(cè)量值, 忽略了農(nóng)戶個(gè)體管理能力差異對(duì)用水效率的影響[5]。Kopp[6]基于技術(shù)效率角度提出灌溉用水效率概念, 定義為在其他要素投入和產(chǎn)出不變的情況下, 可能達(dá)到的最小灌溉用水量同實(shí)際灌溉水量之比, 實(shí)際是從生產(chǎn)端的角度衡量灌溉水的有效利用問(wèn)題。本文研究的灌溉用水效率是指后者。目前針對(duì)這一問(wèn)題的研究, 主要從兩個(gè)層面展開(kāi): 一類從宏觀角度分析區(qū)域灌溉用水效率差異。如對(duì)中國(guó)東北地區(qū)、黃河流域、長(zhǎng)江流域、南部沿海、西南地區(qū)和西北地區(qū)灌溉用水效率的研究認(rèn)為南部沿海地區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉用水效率最低[7]。佟金萍等[8]基于省份面板數(shù)據(jù)測(cè)算發(fā)現(xiàn)我國(guó)西部地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率顯著低于中部和東部地區(qū)。另一類基于微觀層面的農(nóng)戶數(shù)據(jù)進(jìn)行研究, Karagiannis等[9]基于超越對(duì)數(shù)函數(shù)測(cè)算了希臘蔬菜種植中的灌溉用水效率。許朗等[10]運(yùn)用隨機(jī)前沿模型(SFA)測(cè)算了安徽小麥種植的灌溉用水效率, 并對(duì)灌溉用水影響因素進(jìn)行研究。于偉詠等[11]使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)對(duì)西南地區(qū)水稻種植戶灌溉用水效率進(jìn)行研究, 發(fā)現(xiàn)平原地區(qū)用水效率更高。目前基于微觀層面數(shù)據(jù)對(duì)西北地區(qū)糧食生產(chǎn)的研究缺乏。本文在借鑒已有成果基礎(chǔ)上, 以陜西關(guān)中地區(qū)為例, 基于C-D生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿模型測(cè)算小麥種植戶的灌溉用水效率, 并進(jìn)一步選取農(nóng)戶個(gè)人特征、家庭特征、灌溉特征、耕地特征4個(gè)層面因素, 分析影響灌溉用水效率的因素, 為提高農(nóng)業(yè)灌溉用水效率提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)

1.1 研究方法

1.1.1 農(nóng)戶灌溉用水效率測(cè)定模型

目前常用的測(cè)算效率模型主要有數(shù)據(jù)包絡(luò)模型(Data Envelopment Analysis, DEA)和隨機(jī)前沿模型(Stochastic Frontier Analysis, SFA)。DEA模型作為一種線性規(guī)劃方法不需要對(duì)函數(shù)形式做出假設(shè), 可以避免函數(shù)設(shè)定偏差帶來(lái)的問(wèn)題。但是DEA模型缺點(diǎn)在于未考慮隨機(jī)因素的影響, 容易受異常點(diǎn)的影響[12]。而SFA模型將實(shí)際產(chǎn)出分為生產(chǎn)函數(shù)、隨機(jī)因素和技術(shù)無(wú)效率項(xiàng), 由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受自然條件、災(zāi)害等不可控制因素的影響, 隨機(jī)因素對(duì)技術(shù)效率損失影響較大。因此使用SFA模型估計(jì)結(jié)果穩(wěn)定性較好。此外, 從適用條件來(lái)看, SFA適合微觀數(shù)據(jù)計(jì)算, DEA更適合宏觀數(shù)據(jù)效率估計(jì)[13]。本文根據(jù)Reinhard等[14]提出的兩階段法, 采用微觀農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù), 選取SFA模型對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率進(jìn)行估計(jì), 在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步計(jì)算灌溉用水效率。

隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型可表示為:

Y=(X,W,)exp(v–μ) (1)

式中:W為第個(gè)農(nóng)戶灌溉水投入量;X表示第個(gè)農(nóng)戶除灌溉水以外第種要素的投入量;為待估計(jì)參數(shù);v~(0,2)為服從獨(dú)立正態(tài)分布的隨機(jī)誤差, 包括測(cè)量誤差、自然災(zāi)害、氣候變化等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不可控制因素;u~(0,2)為服從斷尾分布的隨機(jī)誤差項(xiàng), 表示第個(gè)農(nóng)戶生產(chǎn)效率的損失值;v與μ相互獨(dú)立, 且均獨(dú)立于其他投入變量。使用隨機(jī)前沿模型時(shí)首先要設(shè)定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)(X,W,)的形式。盡管Translog函數(shù)具有更高的包容性, 但是大量交叉項(xiàng)的引入可能帶來(lái)自由度不足以及多重共線性等統(tǒng)計(jì)問(wèn)題[15]。因此本文選擇經(jīng)典的C-D生產(chǎn)函數(shù)作為SFA模型的生產(chǎn)函數(shù)表達(dá)式, 對(duì)C-D生產(chǎn)函數(shù)取對(duì)數(shù)后公式(1)可表示為:

lnY=0+∑βlnX+lnW+v–μ(2)

根據(jù)前文灌溉用水效率(TER)的定義, 其計(jì)算公式可以表示為:

TER=exp(–μ/) (4)

1.1.2 Tobit回歸模型

以公式(4)的計(jì)算結(jié)果作為因變量, 進(jìn)一步研究灌溉用水效率影響因素, 由于因變量灌溉用水效率值介于[0, 1]之間, 本文采用受限因變量(Tobit)模型進(jìn)行最大似然估計(jì)。模型如下:

=0+∑δZ+ξ(5)

式中:為被解釋變量,0為常數(shù)項(xiàng),δ為待估參數(shù),ξ為隨機(jī)誤差項(xiàng),Z為可能的被解釋變量。本文結(jié)合研究區(qū)和種植生產(chǎn)特點(diǎn), 選取農(nóng)戶個(gè)人特征、家庭特征、灌溉特征以及地塊特征4個(gè)方面的變量進(jìn)行回歸分析。

1.2 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以陜西關(guān)中地區(qū)為研究區(qū)域, 關(guān)中地區(qū)水利興修歷史悠久, 是陜西省重要的糧、棉、油、果、菜生產(chǎn)基地, 以陜西省34%的水資源、52%的耕地面積, 生產(chǎn)了62.6%的糧食。關(guān)中地區(qū)屬大陸性季風(fēng)氣候, 年平均降雨量為600 mm, 降雨多集中在7、8月份, 占全年降雨量50%左右, 年蒸發(fā)量達(dá)1 400~ 1 800 mm, 屬于典型的半干旱地區(qū)。降水與灌溉的季節(jié)性差異, 使得水資源成為關(guān)中地區(qū)糧食產(chǎn)量的重要制約因素。本文選取關(guān)中地區(qū)主要糧食作物小麥進(jìn)行灌溉用水效率研究, 采用2015年8月、9月對(duì)關(guān)中地區(qū)7個(gè)灌區(qū)的實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)。樣本選擇依據(jù)隨機(jī)抽樣原則, 在每個(gè)灌區(qū)選取2個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn), 每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)選取2個(gè)村進(jìn)行調(diào)研, 共計(jì)走訪了14個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn), 28個(gè)村。調(diào)研對(duì)象為當(dāng)?shù)毓鄥^(qū)進(jìn)行種植生產(chǎn)的農(nóng)戶, 通過(guò)一對(duì)一訪談的方式共收集問(wèn)卷240份, 其中有效問(wèn)卷215份。問(wèn)卷內(nèi)容主要分為兩部分: 第一部分是農(nóng)戶基本信息, 包括被訪者的年齡、教育水平、家庭非農(nóng)勞動(dòng)就業(yè)等情況; 第二部分是農(nóng)戶生產(chǎn)信息, 包括被訪者家庭作物種植類型、規(guī)模、灌溉設(shè)施等, 以及詳細(xì)的各要素投入產(chǎn)出情況。此外, 由于樣本農(nóng)戶存在兼種情況, 進(jìn)行處理后得到小麥種植戶樣本量為143。

2 變量選取與統(tǒng)計(jì)

2.1 投入產(chǎn)出變量

本文以小麥單產(chǎn)為產(chǎn)出變量, 其他投入變量包括種子投入、化肥投入、機(jī)械投入、勞動(dòng)投入、灌溉水投入以及其他投入。其中為控制種子質(zhì)量對(duì)單產(chǎn)的影響, 本文對(duì)種子投入變量的處理參照相關(guān)文獻(xiàn), 以種子投入量乘單價(jià)得到的資金投入(元×hm-2)進(jìn)行衡量; 化肥投入以實(shí)際投入數(shù)量(kg×hm-2)計(jì)算; 機(jī)械投入為每公頃均機(jī)械費(fèi)用(元×hm-2); 勞動(dòng)投入為家庭自有勞動(dòng)力和雇工投入工時(shí)之和(小時(shí)×hm-2); 灌溉用水為單位面積生產(chǎn)周期內(nèi)總灌溉量(m3×hm-2); 其他投入包括農(nóng)膜、除草劑、農(nóng)藥等生產(chǎn)支出費(fèi)用(元×hm-2)。表1給出了各投入產(chǎn)出變量的統(tǒng)計(jì)均值。

表1 關(guān)中地區(qū)小麥生產(chǎn)投入產(chǎn)出變量均值統(tǒng)計(jì)

2.2 影響因素變量

參考已有研究成果[5,8,10]并結(jié)合調(diào)研數(shù)據(jù), 本文對(duì)灌溉用水效率影響因素的研究選取農(nóng)戶個(gè)人特征、家庭特征、灌溉特征和地塊特征4個(gè)部分作為自變量。其中, 農(nóng)戶個(gè)人特征包括年齡、教育水平和非農(nóng)就業(yè)。家庭特征方面選取了家庭務(wù)農(nóng)勞動(dòng)力總?cè)藬?shù)、家庭經(jīng)濟(jì)水平、非農(nóng)收入占家庭總收入比例3個(gè)變量。灌溉特征包括灌溉水價(jià)、灌渠完好程度、用水緊缺程度、灌溉方式。地塊特征選取了農(nóng)戶種植該作物的總規(guī)模, 以及種植該作物耕地塊數(shù)?；貧w模型中主要變量定義及統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2。

表2 灌溉用水效率影響因素變量定義與統(tǒng)計(jì)

3 結(jié)果與分析

3.1 灌溉用水效率

對(duì)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)采用公式(2)進(jìn)行計(jì)算, 可以得到各生產(chǎn)要素的產(chǎn)出彈性(表3)。由于不同灌區(qū)地形、土地質(zhì)量等存在差異, 本文在模型中控制了樣本所在地的灌區(qū)虛擬變量。各生產(chǎn)要素中, 化肥、機(jī)械、灌溉水和其他資金投入對(duì)小麥產(chǎn)出均有顯著正向影響, 表明增加以上各要素投入可以有效提升作物產(chǎn)出。種子投入未通過(guò)模型顯著性檢驗(yàn), 且產(chǎn)出彈性為負(fù), 與關(guān)中地區(qū)作為小麥重要種植區(qū), 長(zhǎng)期以來(lái)不斷進(jìn)行小麥品種的培育與推廣, 種子投入已達(dá)到較好水平有關(guān)。勞動(dòng)力投入未通過(guò)顯著性檢驗(yàn), 一方面農(nóng)戶往往會(huì)低估家庭自有勞動(dòng)力投入以及其他非正式勞動(dòng)投入; 另一方面, 受調(diào)研條件制約, 樣本量較少也可能導(dǎo)致回歸結(jié)果不顯著。估計(jì)結(jié)果中為0.861, 接近于1, 符合SFA模型適用條件, 因此本文模型設(shè)定合理。

*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著。*, ** and *** mean significance at 10%, 5% and 1% levels, respectively.

使用兩階段法, 在隨機(jī)前沿估計(jì)結(jié)果基礎(chǔ)上先對(duì)農(nóng)戶生產(chǎn)效率進(jìn)行計(jì)算, 進(jìn)一步將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率值及參數(shù)估計(jì)結(jié)果代入公式(3)得到小麥的灌溉用水效率。樣本生產(chǎn)技術(shù)效率及灌溉用水效率結(jié)果統(tǒng)計(jì)列入表4。從結(jié)果可以看出, 關(guān)中地區(qū)小麥生產(chǎn)技術(shù)效率均值為0.87, 最小值為0.57, 最大值為0.96。根據(jù)生產(chǎn)技術(shù)效率定義, 說(shuō)明當(dāng)前關(guān)中地區(qū)小麥實(shí)際產(chǎn)出僅為可能實(shí)現(xiàn)最大產(chǎn)出的87%, 因此在現(xiàn)有生產(chǎn)條件和要素投入基礎(chǔ)上通過(guò)技術(shù)效率的提高, 小麥產(chǎn)出的提升潛力為23%。本文生產(chǎn)技術(shù)效率計(jì)算結(jié)果與新疆農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率0.85基本相當(dāng)[5]。關(guān)中地區(qū)小麥灌溉用水效率均值僅為0.31, 遠(yuǎn)低于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率, 意味著關(guān)中地區(qū)小麥生產(chǎn)的節(jié)水潛力較大, 通過(guò)技術(shù)提高和灌溉方式等的改進(jìn), 在維持相同的小麥產(chǎn)量的前提下, 最多可節(jié)省約69%的灌溉用水。該計(jì)算結(jié)果與甘肅省灌溉用水效率0.29基本一致[16], 略低于全國(guó)平均灌溉用水效率0.39[17]。

表4 關(guān)中地區(qū)小麥生產(chǎn)技術(shù)效率和灌溉用水效率均值統(tǒng)計(jì)

圖1a為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率計(jì)算結(jié)果的頻數(shù)分布直方圖, 小麥的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率基本分布在0.5以上, 沒(méi)有農(nóng)戶位于技術(shù)效率為1的隨機(jī)前沿。從分布情況來(lái)看, 生產(chǎn)技術(shù)效率普遍集中分布在0.70~0.95區(qū)間內(nèi), 有84.61%分布在0.80~0.95區(qū)間內(nèi)。說(shuō)明目前關(guān)中地區(qū)小麥種植的生產(chǎn)技術(shù)效率普遍達(dá)到較高水平。從灌溉用水效率分布直方圖(圖1b)可以看出, 目前灌溉用水效率普遍較低, 所有樣本的灌溉用水效率均低于0.70, 相較于生產(chǎn)技術(shù)效率, 灌溉用水效率集中分布在0~0.5區(qū)間段, 該區(qū)間段占比為91.67%。目前關(guān)中地區(qū)小麥灌溉用水效率仍有較大的提升空間。

圖1 關(guān)中地區(qū)小麥種植戶生產(chǎn)技術(shù)效率(a)和灌溉用水效率(b)頻數(shù)分布圖

3.2 灌溉用水效率影響因素

以小麥生產(chǎn)技術(shù)效率、灌溉用水效率計(jì)算結(jié)果分別為因變量進(jìn)行Tobit回歸, 表5給出了影響因素的估計(jì)結(jié)果。生產(chǎn)技術(shù)效率回歸模型中, 受教育水平、務(wù)農(nóng)勞動(dòng)力人數(shù)、家庭經(jīng)濟(jì)水平和用水緊缺程度通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)且影響方向?yàn)檎? 說(shuō)明農(nóng)戶受教育水平越高、家庭務(wù)農(nóng)勞動(dòng)力人數(shù)越多、較好的家庭經(jīng)濟(jì)水平以及農(nóng)戶對(duì)水資源緊缺的認(rèn)知, 能有效促進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)效率的提高。戶主非農(nóng)就業(yè)和經(jīng)營(yíng)規(guī)模對(duì)小麥生產(chǎn)技術(shù)效率具有顯著負(fù)向影響, 年齡、非農(nóng)收入比例、灌溉水價(jià)、灌溉方式、耕地塊數(shù)未通過(guò)模型顯著性檢驗(yàn)。

表5 研究區(qū)小麥生產(chǎn)技術(shù)效率和灌溉用水效率影響因素回歸結(jié)果

*、**、***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著。*, ** and *** mean significance at 10%, 5% and 1% levels, respectively.

灌溉用水效率影響因素的回歸結(jié)果中, 各變量影響方向均與生產(chǎn)技術(shù)效率模型相同, 通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的變量則略有差異。除受教育水平、非農(nóng)就業(yè)、家庭經(jīng)濟(jì)水平和用水緊缺程度顯著外, 非農(nóng)收入比例、灌渠完好程度及灌溉方式等3個(gè)變量?jī)H對(duì)灌溉效率具有顯著影響。務(wù)農(nóng)勞動(dòng)力人數(shù)和經(jīng)營(yíng)規(guī)模僅對(duì)生產(chǎn)技術(shù)效率有顯著影響, 務(wù)農(nóng)勞動(dòng)力人數(shù)、經(jīng)營(yíng)規(guī)模與灌溉用水效率未體現(xiàn)出顯著相關(guān)性, 年齡、灌溉水價(jià)、耕地塊數(shù)在兩個(gè)模型中均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。下面對(duì)灌溉用水效率影響因素進(jìn)行具體分析:

1)個(gè)人特征。與生產(chǎn)技術(shù)效率模型類似, 個(gè)人特征除年齡變量外, 戶主受教育水平和非農(nóng)就業(yè)均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。戶主年齡同種植經(jīng)驗(yàn)呈正比, 但隨著年齡的增加其勞動(dòng)能力開(kāi)始下降, 本文樣本中種植小麥的農(nóng)戶平均年齡為54.07, 超出陳菲菲等[18]測(cè)算的技術(shù)效率最優(yōu)點(diǎn)的47歲, 兩種效應(yīng)可能相互抵消影響變量顯著性。農(nóng)戶教育水平對(duì)灌溉用水效率有顯著促進(jìn)作用, 教育水平越高的農(nóng)戶往往更容易接受新的技術(shù)。戶主非農(nóng)就業(yè)對(duì)灌溉用水效率有較強(qiáng)的負(fù)相關(guān), 戶主是家庭生產(chǎn)的主要決策者和勞動(dòng)者, 當(dāng)戶主以非農(nóng)就業(yè)為主時(shí), 其在種植生產(chǎn)中的勞動(dòng)投入將部分由家庭中其他非主要?jiǎng)趧?dòng)力替代, 如配偶、子女等, 其生產(chǎn)技術(shù)往往較低, 導(dǎo)致灌溉用水低效率。

2)家庭特征。家庭務(wù)農(nóng)勞動(dòng)力人數(shù)與灌溉效率沒(méi)有顯著相關(guān)性, 一般情況下勞動(dòng)力投入數(shù)量越多對(duì)要素使用效率越高, 但勞動(dòng)力過(guò)多的家庭為了降低成本, 會(huì)減少灌溉設(shè)施的投入, 可能影響其顯著性。家庭經(jīng)濟(jì)水平呈現(xiàn)顯著正向影響, 這意味著經(jīng)濟(jì)水平越高的農(nóng)戶, 其在農(nóng)業(yè)灌溉中越能表現(xiàn)出更高的效率, 這是由于良好的家庭經(jīng)濟(jì)水平有更充足的資金進(jìn)行灌溉設(shè)施維護(hù)和投資, 有助于提高灌溉水使用效率。非農(nóng)收入比例對(duì)灌溉用水效率的影響在1%水平顯著且作用方向?yàn)樨?fù), 目前農(nóng)戶生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)越來(lái)越趨于多樣化, 對(duì)于非農(nóng)收入比例越高的家庭, 農(nóng)業(yè)往往在家庭生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中扮演輔助性角色, 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理比較粗放, 從而阻礙灌溉效率提高。

3)灌溉特征。水價(jià)變量在生產(chǎn)技術(shù)效率和灌溉效率模型中均未表現(xiàn)出相關(guān)性, 一般來(lái)說(shuō)水價(jià)上漲會(huì)提高農(nóng)戶用水成本, 刺激農(nóng)戶減少不必要水資源浪費(fèi)從而提高灌溉用水效率。但是相關(guān)研究表明, 水價(jià)同用水量?jī)H在一定價(jià)格區(qū)間內(nèi)具有彈性關(guān)系[19]。在水價(jià)較低階段提高水價(jià)對(duì)水量的需求變化影響不大, 只有當(dāng)水價(jià)上升到一定閾值后才表現(xiàn)出明顯的相關(guān)關(guān)系[20]。目前關(guān)中地區(qū)灌溉水價(jià)介于0.17~0.45元×m-3, 僅為供水成本的17%~39%。因此,過(guò)低的水價(jià)區(qū)間難以對(duì)農(nóng)戶用水效率起到刺激作用。灌渠完好程度、用水緊缺程度和灌溉方式均通過(guò)了模型顯著性檢驗(yàn)。良好的灌渠設(shè)施有利于減少水資源運(yùn)輸中的滲漏狀況, 無(wú)效損失的減少使水資源得到最大程度的利用, 促進(jìn)灌溉效率的提高。農(nóng)戶對(duì)用水緊缺程度的感知在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著且影響方向?yàn)檎? 這代表著當(dāng)農(nóng)戶感知到用水緊缺狀況時(shí), 其在灌溉中的節(jié)水意識(shí)會(huì)增強(qiáng), 這種節(jié)水意識(shí)在實(shí)踐中轉(zhuǎn)化為減少水資源浪費(fèi), 提高了農(nóng)戶的用水效率。與陳大波等[21]研究結(jié)論相同, 采用節(jié)水灌溉方式對(duì)灌溉效率提升具有顯著正效應(yīng)。關(guān)中地區(qū)通過(guò)政府補(bǔ)貼方式鼓勵(lì)農(nóng)戶建設(shè)節(jié)水灌溉設(shè)施, 至2014年關(guān)中地區(qū)節(jié)水灌溉面積占總耕地面積比例已達(dá)到46%, 節(jié)水灌溉的推廣在保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的情況下有效減少了灌溉用水量, 顯著提高了農(nóng)戶灌溉用水效率。

4)耕地特征。經(jīng)營(yíng)規(guī)模在生產(chǎn)技術(shù)效率模型中有顯著影響, 經(jīng)營(yíng)規(guī)模和耕地塊數(shù)與灌溉用水效率均未體現(xiàn)相關(guān)性。一般隨著經(jīng)營(yíng)規(guī)模的增加會(huì)帶來(lái)規(guī)模效應(yīng), 有助于提高農(nóng)戶生產(chǎn)效率, 但是規(guī)模擴(kuò)大的同時(shí)也會(huì)增加農(nóng)戶對(duì)灌溉管理的難度。調(diào)研樣本中農(nóng)戶平均經(jīng)營(yíng)規(guī)模僅為0.35 hm2, 有90.6%的農(nóng)戶經(jīng)營(yíng)規(guī)模在1.33 hm2以下, 此時(shí)規(guī)模效應(yīng)較小, 而管理難度的增加可能抵消這種規(guī)模效應(yīng), 導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)規(guī)模與灌溉效率相關(guān)性不顯著。耕地塊數(shù)對(duì)灌溉用水效率影響為負(fù)且不顯著。

4 結(jié)論與討論

本文基于C-D生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建的隨機(jī)前沿模型(SFA)計(jì)算了關(guān)中地區(qū)小麥種植戶的生產(chǎn)技術(shù)效率和灌溉用水效率, 進(jìn)一步采用Tobit模型, 結(jié)合小麥生產(chǎn)特點(diǎn)選取了農(nóng)戶個(gè)人特征、家庭特征、灌溉特征和耕地特征4個(gè)方面的變量進(jìn)行影響因素分析。本文研究發(fā)現(xiàn): 關(guān)中地區(qū)小麥種植的生產(chǎn)技術(shù)效率較高, 樣本農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率普遍分布在0.7~1.0區(qū)間內(nèi), 均值為0.87, 灌溉用水效率則明顯低于生產(chǎn)技術(shù)效率, 主要分布區(qū)間為0~0.5, 均值僅為0.31, 揭示目前關(guān)中地區(qū)灌溉用水效率偏低, 存在較為嚴(yán)重的水資源浪費(fèi)情況。對(duì)灌溉用水效率影響因素的研究發(fā)現(xiàn), 農(nóng)戶教育水平、家庭經(jīng)濟(jì)水平、灌渠完好程度、用水緊缺程度和節(jié)水灌溉技術(shù)對(duì)灌溉用水效率提升有顯著的促進(jìn)作用, 農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)以及家庭非農(nóng)收入比例過(guò)高導(dǎo)致了灌溉用水的低效率。根據(jù)以上結(jié)論, 本文對(duì)關(guān)中地區(qū)農(nóng)業(yè)水資源管理提出以下建議:

1)提高農(nóng)戶灌溉管理能力和節(jié)水意識(shí)。農(nóng)戶灌溉管理水平直接影響其灌溉用水效率, 應(yīng)當(dāng)充分利用基層農(nóng)技服務(wù)機(jī)構(gòu)和組織, 為農(nóng)戶搭建灌溉技術(shù)學(xué)習(xí)與推廣的平臺(tái), 特別是對(duì)那些非農(nóng)收入占比較大的家庭, 通過(guò)大力普及灌溉相關(guān)知識(shí)和技術(shù), 幫助其改變?cè)械拇址判凸喔确绞?。此? 本文研究表明, 當(dāng)農(nóng)戶意識(shí)到用水緊缺時(shí), 其灌溉效率會(huì)提升。因此, 通過(guò)宣傳等手段增強(qiáng)農(nóng)戶對(duì)當(dāng)前水資源短缺狀況的水情認(rèn)識(shí), 科學(xué)引導(dǎo)農(nóng)戶樹(shù)立節(jié)水意識(shí), 可以有效促進(jìn)農(nóng)戶將這種節(jié)水意識(shí)向節(jié)水行為進(jìn)行轉(zhuǎn)化。

2)完善灌溉設(shè)施建設(shè)。一方面要加強(qiáng)對(duì)灌溉渠道的日常維護(hù), 近年來(lái)由于資金匱乏、責(zé)任主體缺失等問(wèn)題, 灌溉設(shè)施存在不同程度的老化, 導(dǎo)致渠道滲漏等問(wèn)題。政府應(yīng)當(dāng)給予必要的經(jīng)濟(jì)支持幫助改善灌溉渠道狀況, 避免灌溉用水在運(yùn)輸途中的無(wú)效損失。另一方面要繼續(xù)推廣節(jié)水灌溉技術(shù), 節(jié)水灌溉方式對(duì)有效節(jié)約農(nóng)業(yè)水資源、提高灌溉用水效率具有良好促進(jìn)作用。

3)改革灌溉水價(jià)。目前關(guān)中地區(qū)灌溉水價(jià)遠(yuǎn)低于成本水價(jià), 難以發(fā)揮經(jīng)濟(jì)杠桿的作用, 本文研究結(jié)果顯示水價(jià)與灌溉用水效率呈現(xiàn)非相關(guān)性, 其原因是當(dāng)前水價(jià)過(guò)低, 未達(dá)到水價(jià)與用水需求的彈性階段, 未能達(dá)到對(duì)農(nóng)戶節(jié)水形成有效激勵(lì)。因此, 積極推行農(nóng)業(yè)水價(jià)綜合改革, 在保障糧食安全情況下推動(dòng)灌溉水價(jià)有序調(diào)整, 將促進(jìn)農(nóng)業(yè)水資源的有效利用, 提高灌溉用水效率。

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Irrigation water efficiency based on stochastic production frontier and influencing factors: An empirical study of wheat in Guanzhong Region, Shaanxi*

LIU Weizhe, CHANG Ming, WANG Xiqin**

(School of Agricultural Economics and Rural Development, China Renmin University, Beijing 100872, China)

Water resources are scarce in China, with a per capita water resource of 2 300–2 500 m3which is only 1/4 of the world’s average. Because of water shortages, there has been continuous conflict between various water consuming sectors. This has made it necessary to conduct studies on the efficiency of agricultural irrigation water for sustainable development. Although irrigation water efficiency has been studied in China, such research driven by micro-data is largely lacking for Northwest China. In this paper, a stochastic frontier analysis (SFA) model based on Cobb-Douglas production function was used to measure technical efficiency of wheat farmers and irrigation efficiency in Guanzhong Region, Shaanxi. Then the Tobit model was used to determine the influencing factors of irrigation efficiency. A total of 12 variables were selected, which reflected the personal, family, irrigation and cultivated land characteristics of farmers in the region. The results showed that technical efficiency of wheat farmers in Guanzhong Region was relatively high, with a range of 0.7–1.0 and a mean of 0.87. Irrigation efficiency was 0–0.5 and the mean was 0.31, which was far below technological efficiency. Analysis of the influencing factors of irrigation efficiency showed that farmers’ education level, family economic status, irrigation channel condition, water shortage degree and irrigation water-saving degree had significant positive impact on irrigation efficiency. Then off-farm employment and non-farm income had a negative impact on irrigation efficiency. Age of farmers, irrigation water price, planting scale and subdivision of cultivated land had no obvious correlation with irrigation efficiency. Thus the study not only revealed the current conditions of wheat irrigation efficiency in Guanzhong Region, but also put forward critical suggestions on agricultural water resources management through the study of the influencing factors. The study also provided a reference base for improving irrigation water efficiency in Guanzhong Region in Shaanxi Province.

Irrigation water efficiency; Technical efficiency; Famer characteristics; Irrigation characteristics; Cultivated land characteristics; Stochastic frontier; Guanzhong Region

, E-mail: wxiqin@ruc.edu.cn

Apr. 10, 2018;

Jun. 8, 2018

10.13930/j.cnki.cjea.180365

F303.4

A

1671-3990(2018)09-1407-08

王西琴, 主要研究方向?yàn)橘Y源管理與環(huán)境經(jīng)濟(jì)。E-mail: wxiqin@ruc.edu.cn 劉維哲, 主要研究方向?yàn)橘Y源管理與環(huán)境經(jīng)濟(jì)。E-mail: liuvzhe@126.com

2018-04-10

2018-06-08

* This study was supported by the National Major Science and Technology Program for Water Pollution Control and Treatment (2018ZX07111001).

* 國(guó)家水體污染控制與治理科技重大專項(xiàng)(2018ZX07111001)資助

劉維哲, 常明, 王西琴. 基于隨機(jī)前沿的灌溉用水效率及影響因素研究——以陜西關(guān)中地區(qū)小麥為例[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2018, 26(9): 1407-1414

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