河北省黑龍港中低平原地區(qū)小麥-玉米種植戶節(jié)水意愿分析

張新仕，李敏，王亞楠，王曉夕，符家成，蒲娜娜，王桂榮*

（1.河北省農(nóng)林科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息與經(jīng)濟(jì)研究所，河北 石家莊 050051；2.河北省農(nóng)林科學(xué)院，河北 石家莊 050031；3.河北省農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣總站，河北 石家莊 050000）

河北省是我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大省，為保障我國糧食安全作出重要貢獻(xiàn)。2018 年河北省農(nóng)作物播種面積為819.71 萬hm2，其中糧食作物播種面積653.87 萬hm2，占該省農(nóng)作物播種總面積的79.77%，糧食總產(chǎn)量達(dá)到3 700.86 萬t。小麥和玉米兩大主要糧食作物，2018年種植面積分別為235.72 萬hm2和343.77 萬hm2，總產(chǎn)量分別為1 450.73 萬t 和1 941.15 萬t。河北省降水量較少，主要依靠抽取大量地下水來滿足農(nóng)作物的生長，造成黑龍港流域地下水漏斗區(qū)進(jìn)一步擴(kuò)大，水資源短缺成為該地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要限制因素。近幾年在政策扶持和節(jié)水技術(shù)推廣的雙重作用下，該省的地下水位下降速度有所緩解，2018 年農(nóng)業(yè)灌溉用水量達(dá)到109.87 億m3，占全省總用水量的60.2%，仍然需要相關(guān)部門引起高度重視。種植戶對農(nóng)業(yè)灌溉節(jié)水技術(shù)的采納程度是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)節(jié)水的重要因素之一。國內(nèi)學(xué)者對農(nóng)戶采用農(nóng)業(yè)灌溉節(jié)水技術(shù)意愿方面進(jìn)行了諸多探討。李嬌等[1]分析認(rèn)為不同經(jīng)營土地規(guī)模下影響農(nóng)戶采用節(jié)水灌溉技術(shù)的因素存著明顯的差異。左喆瑜[2]、張彥杰等[3]和許朗等[4]基于地區(qū)農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，研究表明農(nóng)戶的收益高低是影響節(jié)水灌溉技術(shù)的支付意愿的關(guān)鍵因素；黃季焜等[5]研究表明，農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)狀況影響了農(nóng)戶的風(fēng)險承擔(dān)能力、資金使用決策分配；牛坤玉等[6]采用定量分析的方法，探討了農(nóng)業(yè)水價政策發(fā)揮作用的有效范圍，以及在不同價格水平下農(nóng)戶采取的應(yīng)對行為；劉紅梅等[7]通過研究發(fā)現(xiàn)缺水程度、農(nóng)戶教育程度、農(nóng)戶談?wù)摴?jié)水灌溉技術(shù)頻率、耕地面積、農(nóng)戶處理剩余水的權(quán)利、政府資金扶持力度等對農(nóng)戶采用節(jié)水灌溉技術(shù)有顯著的正向作用；陸文聰?shù)萚8]、王昱等[9]、李穎等[10]、馮穎[11]和朱麗娟等[12]運用Logit 模型對農(nóng)戶采用節(jié)水灌溉技術(shù)意愿的影響因素進(jìn)行分析。本研究主要通過對河北省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者農(nóng)業(yè)用水現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)研，深入分析農(nóng)戶節(jié)水意愿。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)河北省地下水超采區(qū)域分布情況，選取衡水地區(qū)的景縣和桃城區(qū)，滄州地區(qū)的吳橋縣。調(diào)查對象主要包括小麥玉米種植小戶、種植大戶和合作社。隨機(jī)發(fā)放調(diào)查問卷共計300 份，有效問卷294 份，有效率為98%。調(diào)研內(nèi)容主要包括農(nóng)戶基本情況、灌溉措施、采用節(jié)水技術(shù)意愿、政策需求等。

1.2 研究方法

根據(jù)數(shù)據(jù)可獲得性和真實性原則，經(jīng)過考量和咨詢最終選取13 個評價指標(biāo)（表1），構(gòu)建多元線性回歸方程（1），因變量定義為農(nóng)戶是否考慮農(nóng)業(yè)節(jié)約用水（Y），自變量為X1～X13，a1～a13為自變量的系數(shù)。由于自變量較多，自變量之間容易存在多重相關(guān)性，因此采用偏最小二乘法構(gòu)建回歸模型。

表1 構(gòu)建13 個指標(biāo)與賦值Table 1 Construction of 13 indicators and assignments

2 結(jié)果與分析

2.1 河北省農(nóng)業(yè)用水概況

對2010～2017 年河北省農(nóng)業(yè)灌溉用水量、灌溉地下水用水量的統(tǒng)計結(jié)果（圖1） 顯示，農(nóng)業(yè)灌溉用水量占總用水量的比例由2010 年的69.53%下降到2017年的62.96%。該地區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉地下水用水量呈連續(xù)降低趨勢，從2010 年的108.48 億m3下降至2017 年的75.3 億m3，8 a 間降低了30.59%；地下水用水量占農(nóng)業(yè)總用水量的比例由2010 年的80.44%下降到2017 年的65.88%，其中保定、石家莊、辛集等地區(qū)比例較高。

2.2 樣本量描述性分析

對294 位農(nóng)戶基本情況的匯總結(jié)果（表2） 顯示，男女比例為1 ∶0.62；年齡主要集中在51 歲以上，所占比例達(dá)到71.59%；文化程度以小學(xué)和初中為主。從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動力文化程度偏低，且老齡化較為嚴(yán)重。研究區(qū)域的農(nóng)戶小麥、玉米生產(chǎn)過程中水資源來源于地下水和河流，靠近河流的農(nóng)戶以抽取河水灌溉為主，其他農(nóng)戶以抽取地下水灌溉為主；小麥全生育期91.83%的農(nóng)戶采用2～3 次灌溉，其中采用3 次灌溉的人數(shù)比例達(dá)到了61.22%；玉米全生育期84.88%的農(nóng)戶采用2～3 次灌溉，其采用2 次灌溉的人數(shù)比例達(dá)到62.79%（表3）。

表2 294 位農(nóng)戶的描述概況Table 2 Description of 294 farmers

表3 294 份樣本小麥、玉米全生育期灌溉習(xí)慣調(diào)研結(jié)果Table 3 Investigation results of irrigation habits of 294 samples in the whole growth period of wheat and maize

3 結(jié)果分析

3.1 顯著性檢驗

對因變量和13 個自變量進(jìn)行顯著性檢驗結(jié)果（表4） 顯示P＜0.01，具有顯著的統(tǒng)計學(xué)差異，可進(jìn)行回歸分析。

3.2 回歸分析

3.2.1 正相關(guān)分析 受教育程度（X2）、掌握節(jié)水灌溉技術(shù)的難易程度（X9）、政府對節(jié)約用水采取補(bǔ)償措施，是否考慮節(jié)約用水（X7）、是否認(rèn)為使用節(jié)水技術(shù)能夠帶來經(jīng)濟(jì)效益（X10） 和是否接受過有關(guān)農(nóng)業(yè)節(jié)水方面的培訓(xùn)（X12） 5 個指標(biāo)對農(nóng)戶節(jié)水意愿產(chǎn)生正向影響。其中，受教育程度在10%水平上顯著影響農(nóng)戶節(jié)水意愿，其余4 個指標(biāo)在1%水平上顯著影響農(nóng)戶節(jié)水意愿。

3.2.2 負(fù)相關(guān)分析 年齡、水資源狀況、是否了解小麥玉米的需水量3 個指標(biāo)對農(nóng)戶節(jié)水意愿產(chǎn)生負(fù)向影響。其中年齡在5%水平上顯著影響農(nóng)戶節(jié)水意愿，其他指標(biāo)不顯著（表5）。

4 結(jié)論與討論

構(gòu)建13 個評價指標(biāo)體系，構(gòu)建多元回歸線性方程，對河北省黑龍港中低平原地區(qū)294 位農(nóng)戶就種植小麥-玉米節(jié)水意愿進(jìn)行研究，得到以下結(jié)論：13 個指標(biāo)中，年齡、水資源狀況、是否了解小麥玉米的需水量3 個指標(biāo)對農(nóng)戶節(jié)水意愿產(chǎn)生負(fù)向影響，其中年齡在5%水平上顯著影響農(nóng)戶節(jié)水意愿；受教育程度、掌握節(jié)水灌溉技術(shù)的難易程度、政府對節(jié)約用水采取補(bǔ)償措施、是否考慮節(jié)約用水、是否認(rèn)為使用節(jié)水技術(shù)能夠帶來經(jīng)濟(jì)效益額是否接受過有關(guān)農(nóng)業(yè)節(jié)水方面的培訓(xùn)5 個指標(biāo)對農(nóng)戶節(jié)水意愿產(chǎn)生顯著正向影響。綜合以上分析，提出以下建議：（1） 研發(fā)簡化節(jié)水技術(shù)，加大技術(shù)的培訓(xùn)和宣傳。 （2） 重視節(jié)水補(bǔ)貼，在節(jié)水的同時保障種糧收益[13]。

表4 顯著性檢驗Table 4 Significance test

表5 13 個指標(biāo)的回歸結(jié)果Table 5 Regression results of 13 indicators