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    河北省農業(yè)水資源利用效率時空分異特征及影響因素研究

    2021-07-19 06:47:40梁彥慶安湘云
    節(jié)水灌溉 2021年6期
    關鍵詞:利用效率節(jié)水河北省

    杜 書,梁彥慶,2,3,張 夢,安湘云,王 昊

    (1.河北師范大學資源與環(huán)境科學學院,石家莊050024;2.河北省環(huán)境演變與生態(tài)建設實驗室,石家莊050024;3.河北省環(huán)境變化遙感識別技術創(chuàng)新中心,石家莊050024)

    0 引言

    農業(yè)水資源作為農業(yè)安全的重要紐帶,對農業(yè)經濟及國家糧食安全具有長遠影響[1]。當前我國農業(yè)用水存在水資源短缺、水質惡化、農戶用水浪費、危機意識薄弱等問題[2],使得糧食生產存在較嚴重的安全隱患。農業(yè)水資源利用效率是反映農業(yè)水資源有效開發(fā)、利用、管理的重要綜合指標,可以水資源利用相關的農業(yè)產值與投入成本的比率表示[3]??茖W評價農業(yè)水資源利用效率,研究其在空間格局和時間序列上的差異及原因,可為實現(xiàn)資源環(huán)境約束下農業(yè)效益的最大化、促進農業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供科學借鑒。

    相關學者對農業(yè)水資源利用效率進行了深入研究并取得了豐富成果。王昕[4]等采用DEA 方法對我國省際農業(yè)水資源利用效率進行測算,總結得出我國多數(shù)地區(qū)的農業(yè)水資源利用效率較高但具有較大節(jié)水潛力。趙姜等[5]運用超效率SBMDEA 模型分析得出京津冀地區(qū)農業(yè)全要素用水效率雖然整體高于全國水平,但仍存在提升空間,其中河北省的農業(yè)節(jié)水潛力最大,并采用面板Tobit 模型探討了其主要正向和負向影響因素。武翠芳等[6]基于張掖市甘州區(qū)農業(yè)灌溉用水和投入產出調查數(shù)據(jù),采用DEA 方法在對農業(yè)水資源利用效率測算及農業(yè)節(jié)水潛力估算的基礎上,針對性地提出了相關政策建議。通過對文獻的梳理可以發(fā)現(xiàn),雖然對農業(yè)水資源利用效率的研究已較為豐富,但仍存在不足之處。一是以往研究多以省際或區(qū)域為尺度來評價農業(yè)水資源利用效率,該尺度難以體現(xiàn)出地區(qū)發(fā)展過程中內部的不均勻性,如同一行政區(qū)內不同地區(qū)的農業(yè)水資源利用效率可能存在較大差別,對同一行政區(qū)內城市間的對比研究還較為缺乏;二是單一使用DEA 模型進行農業(yè)水資源利用效率評價僅關注了其靜態(tài)角度,無法反映農業(yè)水資源利用效率隨時間的動態(tài)變化,因此,如何從時間動態(tài)角度出發(fā)對農業(yè)水資源利用效率進行評價成為研究的重點;三是對于影響河北省農業(yè)水資源利用效率內部因素的探究還較為缺乏。

    河北省作為我國10 個農業(yè)大省之一,由于大部分地區(qū)的年降水量不足100 mm,且都集中在夏季(7-8月),同時地表水與地下水資源量存在顯著差異,導致農業(yè)水資源總量相對缺乏且時空分布不均,加之農業(yè)水資源浪費嚴重、利用效率較低[7],使得全省農業(yè)水資源日益緊缺,嚴重危及區(qū)域糧食安全及經濟社會可持續(xù)發(fā)展。本文選取河北省11 個地級市為研究對象,運用DEA 模型和Malmquist 指數(shù)分別從靜態(tài)和動態(tài)角度測算河北省全省及各地級市的農業(yè)水資源利用效率,并通過Tobit 模型對其影響因素進行探討,期望為差別化區(qū)域農業(yè)水資源利用政策制定提供依據(jù)。

    1 研究區(qū)概況

    河北省地處華北平原,為京津冀城市群的一部分,東臨渤海、內環(huán)京津,東南、南銜山東、河南兩省,西倚太行山與山西為鄰,西北、北部與內蒙古交界,東北部與遼寧接壤,轄石家莊、唐山、秦皇島、邯鄲、邢臺、保定、張家口、承德、滄州、廊坊、衡水11 個地級市和辛集、定州2 個省級直管市。全省地形復雜多樣,是我國唯一兼有高原、山地、丘陵、平原、湖泊和海濱的省份,地跨海河、灤河2大水系。全省地處溫帶季風氣候,年均降水量484.5 mm,月平均氣溫在3 ℃以下,其中7月平均氣溫18~27 ℃,四季分明。2018年耕地面積652.36 萬hm2,農作物總播種面積1 306.14 萬hm2,平均降水量507.6 mm,水資源總量164.04 億m3,其中平均降水量和水資源總量分別比多年均值少24.1 mm、40.65 億m3。

    2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

    2.1 DEA-BCC模型

    數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)于1978年由著名運籌學家A Charnes 等提出,該線形規(guī)劃模型通過對一個特定單位效率和一組提供相同服務類似單位績效的比較,試圖使服務單位的效率最大化。模型假設在每一個時期t內,有n個決策單元,每個決策單元(DMUj)有m種投入要素x1j、x2j,…,xmj和s種產出要素y1j、y2j,…,ysj,對于每個DMUj都有相應的效率評價指數(shù)θ,θ≥1 表示該決策單元DEA 有效[8,9]。由于具有非主觀賦權、無需事先確定函數(shù)關系及可分析決策單元無效因素等優(yōu)點,DEA 模型現(xiàn)已成為評價相對效率的主流技術工具。傳統(tǒng)DEA 方法主要包括規(guī)模報酬不變的模型(CCR)和規(guī)模報酬可變的模型(BCC),其中DEA-BCC 模型在考慮規(guī)模報酬變動的情況下,將綜合效率分解為純技術效率與規(guī)模效率的乘積(TE=PTE SE)可以評價DMU 技術的有效性,其中純技術效率反映生產領域中技術更新的速度和技術推廣的有效程度,規(guī)模效率用來判定各個DMU 處在的規(guī)模報酬區(qū)間,通過調整生產規(guī)模,實現(xiàn)綜合效率的最佳狀態(tài)[10]??紤]到各地級市在農業(yè)投入產出方面并不恒定且農業(yè)水資源利用效率的規(guī)模報酬一般可變[11],選擇投入導向型DEA-BCC 模型對河北省農業(yè)水資源利用效率進行靜態(tài)評價。模型的線性規(guī)劃表達如下[12]:

    式中:θ為農業(yè)水資源利用效率值;xij為第j個地市對第i種輸入的投入量;yrj為第j個地市對第r種輸入的投入量;λj為對應指標的權重;s-、s+為松弛變量;ε為阿基米德無窮小。當θ=1時,表明農業(yè)水資源利用效率處于生產前沿面上為技術有效;當θ<1時,表明農業(yè)水資源利用效率為技術無效[13]。

    2.2 Malmquist指數(shù)

    Malmquist 指數(shù)由瑞典經濟學家和統(tǒng)計學家Sten Malmquist在1953年首先提出,1994年Rolf Fare 等人將其與DEA 模型相結合而被普遍使用[14]。該指數(shù)為實際產出量與實際投入量之比,常用于生產分析,其特點在于從技術變化和技術效率變化的角度去分解生產率的變化。本文通過與DEA 模型相結合構造每年農業(yè)水資源利用效率的最佳前沿面,將各地級市的效率與最佳前沿面相比,動態(tài)測量河北省農業(yè)水資源利用效率的全要素生產率,通過分析其動態(tài)時空分異特征來反映效率變化的結構動因。全要素生產率(TFP)可分解為技術進步指數(shù)(techch)和技術效率變化指數(shù)(effch),后者又可進一步分解為純技術效率指數(shù)(pech)和規(guī)模效率指數(shù)(sech)。表達式為[15]:

    式中:t為假設基期;分別表示第t期和第t+1期的輸入與輸出量。當TFP>1時,即代表農業(yè)水資源利用效率在研究期間實現(xiàn)了技術進步、管理水平得到提高以及企業(yè)規(guī)模得到改善;當TFP<1時,則反之。

    2.3 Tobit回歸模型

    Tobit 回歸模型又稱為受限制因變量模型,適用于解釋變量為一定范圍取值的模型。農業(yè)水資源利用效率除了受投入、產出因素的影響外,還會受到水資源稟賦、農作物種植結構、農業(yè)經濟水平、節(jié)水農業(yè)水平等的影響,DEA-BCC 模型及Malmquist 指數(shù)無法對此進行進一步分析,故采用Tobit 回歸模型進行探究。由于本文的被解釋變量為效率值,具有離散性,其數(shù)值均在0~1之間,符合這一條件。使用最常見的最小二乘回歸方法進行分析會產生有偏差的結果[5],Tobit回歸分析可以有效避免這種情況的發(fā)生[16],解決被解釋變量受限的情況,其表達式如下:

    式中:Yi為受限因變量;αi為各待估參數(shù);Xi為各自變量;μi為殘差擾動項。

    2.4 數(shù)據(jù)來源

    研究區(qū)行政區(qū)邊界數(shù)據(jù)來自于國家測繪地理信息局標準地圖服務網站(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/)審圖號為GS(2019)3333 號的標準地圖數(shù)據(jù);統(tǒng)計數(shù)據(jù)中農作物播種總面積、農業(yè)機械總的動力等農業(yè)經濟指標來源于2011-2018年《河北省農村統(tǒng)計年鑒》,第1 產業(yè)總產值等社會經濟數(shù)據(jù)來源于2011-2018《河北省經濟年鑒》,地下水及水資源總量等水資源數(shù)據(jù)來源于2010-2017年《河北省水資源公報》。由于2013年辛集、定州被設為省直管市,為保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和一致性,分別將2市數(shù)據(jù)并入到石家莊市和保定市,不再進行單獨分析。

    3 河北省農業(yè)水資源利用效率時空分異特征分析

    3.1 指標選取

    測算農業(yè)水資源利用效率需確定與效率有關的投入和產出變量。根據(jù)農業(yè)經濟學理論,農業(yè)生產要素的投入主要包含土地、勞動力和資本等指標,且資本因素、勞動力因素和自然因素等是影響人類生產活動的重要因素,這3者的有效組合能帶動經濟的發(fā)展[17]。借鑒陸泉志[18]、李明璗[3]、劉渝[19]、佟金萍[20]等相關研究成果,遵循可獲得性、可操作性、科學性和簡潔性原則,結合河北省農業(yè)水資源利用現(xiàn)狀,根據(jù)農業(yè)生產需要的水資源、勞動力、土地、資本、化肥和農藥等各類生產要素選取投入指標,從經濟產出方面選取產出指標。投入產出的描述性統(tǒng)計見表1。

    表1 河北省農業(yè)水資源利用效率投入產出描述性統(tǒng)計Tab.1 Descriptive statistics of input and output of agricultural water resources utilization efficiency in Hebei Province

    3.2 農業(yè)水資源利用效率靜態(tài)分異特征

    運用DEAP 2.1軟件,基于投入導向型的DEA-BCC 模型對農業(yè)水資源利用效率進行測算,結果分別求均值并計算出其變動率,結果見表2。

    表2 2010-2017河北省各地級市農業(yè)水資源利用效率Tab.2 Agricultural water resource utilization efficiency values of Hebei Province from 2010 to 2017

    從河北省整體層面上看,2010-2017年全省農業(yè)水資源利用效率以2013年為轉折點呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢,但總體變化幅度較小,平均下降率為2.86%。效率總體上偏低,均值為0.848,這與李明璗等學者測算結果較為一致[3]。近幾年效率一直呈下降趨勢,最低值為0.816,明顯低于全省平均水平,表明全省農業(yè)水資源利用形勢較為嚴峻,利用效率還有較大的提升空間,具備一定的節(jié)水潛力。由圖1可知,2017年全省農業(yè)水資源利用效率明顯偏低,僅為0.816,比2016年下降2.8%,與各年份均值相差3.2%,其原因在于河北省2017年重點推進供給側結構性改革,推動綠色發(fā)展、改革創(chuàng)新、結構調整等一系列改革政策措施,在實施初期由于追求供給的優(yōu)化以及產品的質量,導致第1產業(yè)總產值下降,農業(yè)水資源利用效率也相對下降。

    圖1 2010-2017年河北省農業(yè)水資源利用效率Fig.1 Utilization efficiency of agricultural water resources in Hebei Province from 2010 to 2017

    從各地級市層面上看,2010-2017年效率值差距明顯。由圖2 可知,2010-2017年唐山、秦皇島、張家口和承德效率值均為1,實現(xiàn)了DEA 有效,可以看出這4 市農業(yè)水資源利用效率達到了較高水平。石家莊、邯鄲、保定、滄州和廊坊效率值變動率呈下降趨勢,其中邯鄲下降最多,為16.53%,而滄州下降最少,為2.7%,效率值不斷下降表明這5 市處在農業(yè)發(fā)展改革的困難期,急需通過提高農業(yè)技術水平等措施改變頹勢。邢臺和衡水呈上升趨勢,分別上升9.85%、18.34%,其原因在于2 市2010年的效率值較低,下降空間相對較小且近年來農業(yè)技術水平的不斷提高,使得生產規(guī)模不斷擴大。效率值排名并列第1的唐山、秦皇島由于經濟發(fā)達,資金投入和農業(yè)技術水平較高;張家口和承德以農業(yè)發(fā)展為主,水資源豐富,農業(yè)經濟占經濟總產值比例較大。排名后3 位的衡水、保定和邯鄲,農業(yè)用水在利用效率上還有較大的提升空間,可能未與水資源及其他生產要素投入進行合理配置,在資源配置上有所欠缺所致。

    圖2 2010-2017年河北省各地級市農業(yè)水資源利用效率Fig.2 Agricultural water resource utilization efficiency of prefecture-level cities in Hebei Province from 2010 to 2017

    3.3 農業(yè)水資源利用效率動態(tài)分異特征

    為了更好地反映河北省各地級市之間農業(yè)水資源利用效率在不同時期的變化趨勢與結構動因,運用Malmquist 指數(shù)測算出技術進步指數(shù)(techch)、技術效率變化指數(shù)(effch)、純技術效率指數(shù)(pech)、規(guī)模效率指數(shù)(sech)、全要素生產率(TFP)及其增長率進行動態(tài)分析,結果見表3。

    表3 2010-2017年河北省農業(yè)水資源TFP指數(shù)及分解Tab.3 TFP index and decomposition of agricultural water resources in Hebei Province from 2010 to 2017

    3.3.1 時序分異特征

    由圖3 可知,2011-2017年河北省的TFP指數(shù)值呈先增長后下降的趨勢,均值為1.072,平均增長率為7.2%,整體水平有所提高。其中,2017年指數(shù)值和增長率有一定幅度的下降,原因是該年份為河北省制定的農業(yè)水資源管理制度、減少地下水超采、推廣節(jié)水灌溉技術等系列措施實施初期,而這些措施落實滯后所致。

    圖3 2010-2017年河北省農業(yè)水資源TFP指數(shù)及其增長率Fig.3 TFP index and its growth rate of agricultural water resources in Hebei Province from 2010 to 2017

    從技術效率變化指數(shù)(effch)看,2011-2013年呈正增長趨勢,其他年份則呈負增長。在對技術效率內部分解中發(fā)現(xiàn),純技術效率指數(shù)(pech)和規(guī)模效率指數(shù)(sech)呈現(xiàn)“W”形變化,表明全省節(jié)水管理、政策實施以及規(guī)模約束方面的規(guī)范管理有一定欠缺,應努力調整產業(yè)結構,加強對農業(yè)的規(guī)范與科學管理,推動農業(yè)技術水平的提高。

    從技術進步指數(shù)(techch)看,技術變化在2011-2016年呈上升趨勢,2017年則呈下降態(tài)勢,與TFP指數(shù)的變化趨勢相一致,表明TFP指數(shù)變化的主要原因是技術變化,農業(yè)節(jié)水技術的進步可以提高河北省的農業(yè)利用效率。這就意味著,想提高效率,需要不斷改善技術效率以及加大技術進步,規(guī)范管理水平,避免盲目投資以及管理混亂帶來的效率下降。

    從平均水平看,2010-2017年的技術效率變化指數(shù)(effch)以及純技術效率指數(shù)(pech)、規(guī)模效率指數(shù)(sech)呈下降趨勢,而技術進步指數(shù)(techch)和TFP指數(shù)則呈上升趨勢,變化一致,體現(xiàn)出技術進步指數(shù)變化是影響農業(yè)水資源利用效率的主導因素。

    3.3.2 空間分異特征分析

    河北省11 市2010-2017年各自年平均生產率指數(shù)結果見表4。由表4 可知,各地級市全要素生產率(TFP)年均增長率為7.2%,僅技術進步指數(shù)(techch)有所提升,年均增長率為7.6%,年均技術效率變化指數(shù)(effch)以及純技術效率指數(shù)(pech)、規(guī)模效率指數(shù)(sech)有所下降,表明技術進步是提高各地級市TFP指數(shù)的主導因素。

    表4 2010-2017年河北省各地級市平均農業(yè)水資源TFP指數(shù)及分解Tab.4 TFP index and decomposition of average agricultural water resources in Hebei Province from 2010 to 2017

    從技術效率變化指數(shù)分析,純技術效率和規(guī)模效率指數(shù)都小于1,表明純技術效率和規(guī)模效率在阻礙農業(yè)水資源利用效率的提高。

    從河北省各地級市農業(yè)水資源利用效率的變化情況來看,TFP變化都大于1,且技術進步指數(shù)(techch)的變化情況與其基本一致,這表明水資源利用效率的提高主要來源于技術的進步。

    由圖4可知,TFP增長率較高區(qū)(高于9.0%)為承德和秦皇島,表明該區(qū)農業(yè)水資源利用效率在快速提升,農業(yè)技術水平進步較快,應總結經驗保持效率的穩(wěn)定快速增長。增長率中等區(qū)(6.0%~9.0%)為張家口、保定、衡水、邢臺以及唐山,該區(qū)的農業(yè)基礎水平較高,農業(yè)種植面積較大,應該積極轉變農業(yè)發(fā)展方式,大力發(fā)展農業(yè)節(jié)水技術。增長率偏低區(qū)(低于6.0%)為滄州、廊坊、石家莊、邯鄲,該區(qū)經濟發(fā)展水平相對較高,具有較強的發(fā)展農業(yè)技術優(yōu)勢,應更加重視技術水平的提高,促進效率進一步增長。

    圖4 河北省各地級市農業(yè)水資源TFP增長Fig.4 TFP growth rate of agricultural water resources in each city of Hebei Province

    4 河北省農業(yè)水資源利用效率影響因素分析

    4.1 變量選擇與模型分析

    本文以河北省農業(yè)水資源利用效率為被解釋變量,選取影響因素指標為解釋變量,采取Tobit 回歸模型分析水資源利用效率的影響因素。基于陸泉志[18]、趙姜[5]、劉瑜[19]等對效率影響因素的研究,考慮地級市數(shù)據(jù)的可得性,選取以下核心變量:①水資源稟賦,以年均降水量和人均降水量表示;②水資源結構,以地下水占水資源總量的比例表示;③農作物種植結構,以糧食和蔬菜種植面積的比值和牧漁業(yè)占農業(yè)總產值的比重表示;④農業(yè)經濟水平,以人均農業(yè)產值表示;⑤節(jié)水農業(yè)水平,以節(jié)水灌溉面積與有效灌溉面積的比值表示;⑥機械化程度,以柴油發(fā)動機動力表示。模型回歸結果見表5。

    4.2 Tobit模型回歸結果分析

    根據(jù)表5的回歸結果,影響效果如下。

    表5 Tobit模型回歸結果Tab.5 Regression results of Tobit model

    (1)在水資源稟賦方面,年均降水量的回歸結果不顯著,人均水資源量在10%的水平上顯著,且年均降水量和人均水資源量對河北農業(yè)水資源利用效率呈負向影響。河北廣泛種植的小麥、玉米等耐旱、耐寒和耐貧瘠性的作物,對降水的依賴性較低。人均水資源量對農業(yè)水資源利用效率呈負向影響,盡管并不明顯,但是與諸多學者所研究的結論一致[5,20-23],出現(xiàn)這種負向影響的原因可能是人均水資源的增加會弱化農民的節(jié)水意識,造成水資源的浪費,而且水資源的增加有可能使得農民對節(jié)水灌溉設備的使用減少,造成節(jié)水技術需求與技術開發(fā)的驅動力不足。

    (2)在水資源結構方面,地下水占水資源總量的比例對河北省農業(yè)水資源利用效率在1%的水平上顯著,呈負向影響。河北省是個缺水大省,地下水是居民生活的保障,隨著近年來南水北調工程的發(fā)展,部分地區(qū)使用外省調配的水資源,這使得地下水的使用率相對減少。因此對農業(yè)進行灌溉時,會減少農作物對地下水的需求,有可能造成水資源的浪費,同時弱化農民的節(jié)水意識。

    (3)在農作物的種植結構方面,糧食和蔬菜種植面積的比值在5%的水平上顯著,呈負向影響;牧漁業(yè)占農業(yè)總產值的比重在1%的水平上顯著,呈正向影響。這種結果可能是由于農業(yè)創(chuàng)新改革中,優(yōu)化種植和養(yǎng)殖結構的政策,農民在糧食和蔬菜種植中追求高質量從而減少種植面積,以致糧食和蔬菜種植面積的比值與農業(yè)水資源利用效率呈負向影響;牧漁業(yè)養(yǎng)殖結構的優(yōu)化使得牧漁業(yè)的產值不斷增加從而提高了農業(yè)水資源的利用效率。

    (4)在農業(yè)經濟水平方面,人均農業(yè)產值對河北農業(yè)水資源利用效率在1%水平上顯著,呈正向影響。一般來說,經濟發(fā)展水平越高地區(qū)的農民越容易接納先進的農業(yè)技術發(fā)展理念,農民人均產值越高說明農民手里資金越充裕,從而有能力采用先進且高效的節(jié)水技術設施。

    (5)在節(jié)水農業(yè)水平方面,節(jié)水灌溉面積與有效灌溉面積的比值在5%的水平上顯著,呈正向影響。河北省近年來不斷改進農業(yè)技術設施,改善農業(yè)種植中存在的資源浪費和效率低下等問題,促進農業(yè)創(chuàng)新和轉型,其中節(jié)水灌溉是很重要的一環(huán),節(jié)水灌溉面積所占比重高,農業(yè)水資源利用效率也會相應提高。

    (6)在機械化程度方面,柴油發(fā)動機動力呈負向影響但不顯著,其原因可能是隨著科技和技術的發(fā)展,柴油發(fā)動機的缺點被放大,使得汽油發(fā)動機的農業(yè)設備使用量增加。

    5 結論與建議

    5.1 結論

    本研究基于地理學和經濟學視角,從市域尺度出發(fā),運用投入導向性且規(guī)模報酬可變的DEA-BCC 模型和Malmquist指數(shù)分別對2010-2017年河北省11 個地級市農業(yè)水資源利用效率的靜態(tài)和動態(tài)特征進行分析,并采用Tobit 模型對其影響因素進行探討,主要結論如下。

    (1)農業(yè)水資源利用效率靜態(tài)評價的結果顯示,2010-2017年河北省各地級市農業(yè)水資源利用效率呈現(xiàn)明顯差異。從空間上看,唐山、秦皇島、張家口和承德排名較高,而衡水、保定和邯鄲的排名較低,總體呈“北高南低”的分布特征。從時序上看,效率值呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢,總體上呈小幅的下降態(tài)勢,從2010年的0.840增長至2013年的0.871,再降至2017年的0.816,平均下降率為2.86%。

    (2)農業(yè)水資源利用效率動態(tài)評價的結果顯示,2011-2017年河北省農業(yè)水資源利用效率全要素生產率(TFP)整體水平在不斷提高,TFP指數(shù)平均值為1.072。技術效率變化(effch)以及純技術效率(pech)、規(guī)模效率指數(shù)(sech)有所下降,技術進步(techch)和TFP指數(shù)有所上升。從11個地級市效率的變化情況來看,盡管各地級市TFP變化指數(shù)差異較大,但都大于1,且與技術進步指數(shù)(techch)的變化情況基本一致,表明河北省農業(yè)水資源利用效率的提高主要來源于技術進步。

    (3)Tobit 模型回歸結果顯示,牧漁業(yè)占農業(yè)總產值的比重、人均農業(yè)產值和節(jié)水灌溉與有效灌溉面積的比值對河北農業(yè)水資源利用效率呈正向影響,年均降水量、人均水資源、地下水占水資源總量的比例、糧食和蔬菜種植面積的比值和柴油發(fā)動機動力對河北農業(yè)水資源利用效率呈負向影響。結合河北省實際發(fā)現(xiàn),農民節(jié)水意識不強、節(jié)水灌溉水平不高、農業(yè)經濟發(fā)展水平較低以及本身缺水性嚴重可能是導致河北省農業(yè)水資源利用效率不高的主要原因。

    (4)本文基于宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行研究,由于市級尺度資料的缺失,在指標選取中以水利工程向農業(yè)的供水量代替了農業(yè)供水量,未來可通過對各地級市農業(yè)供水量和用水量展開調查獲取該指標實際數(shù)據(jù)。農業(yè)水資源利用效率的影響機制極為復雜,由于目前學術界針對農業(yè)水資源利用效率的指標體系構建尚未有統(tǒng)一的標準,本文選取水資源稟賦、水資源結構、農作物種植結構、農業(yè)經濟水平、節(jié)水農業(yè)水平、機械化程度等指標具有一定的局限性,后續(xù)研究會加強遙感數(shù)據(jù)、水資源利用空間數(shù)據(jù)等多元數(shù)據(jù)的運用與探索。

    5.2 建議

    (1)優(yōu)化資源配置,調整農作物最優(yōu)種植結構。優(yōu)化農業(yè)投入的資源配置,因地制宜調整河北省各地級市的農作物結構,探索新型的種植模式,建立不同農作物生長與季節(jié)、地形等相吻合的節(jié)水、優(yōu)質農業(yè)種植結構。如渤海海濱地區(qū)發(fā)展?jié)O業(yè),華北平原地區(qū)培育多種糧食作物和經濟作物,太行與燕山山地地區(qū)推廣采摘等生態(tài)觀光特色產業(yè)等,充分利用河北省氣候雨熱同期與地形類型多樣的優(yōu)勢,深入挖掘資源配置潛力。

    (2)激發(fā)內生動力,建立農業(yè)節(jié)水激勵機制。河北省效率較低的南部地級市應緊密結合當?shù)厥∏?、水情,嚴厲打擊水資源浪費行為,研究節(jié)水宣傳教育實施方案,細化節(jié)水宣傳教育內容,并通過加大宣傳增強農民的節(jié)水意識。相對高效率的北部各地級市在農業(yè)轉型的過程中以經濟獎補激發(fā)節(jié)水動力,對達標的節(jié)水型灌區(qū)、主動發(fā)展季節(jié)性休耕和旱作農業(yè)的農戶等實行補貼。

    (3)加大科技的投入力度,科學發(fā)展農業(yè)。河北省農業(yè)灌溉方式以大水漫灌為主,利用方式較為低效,相關部門需重點加強對農業(yè)灌溉技術和基礎設施的投入,大力發(fā)展噴灌、微灌、滴灌等節(jié)水技術,通過資金完善農業(yè)現(xiàn)代化的引水和灌溉體系。繼續(xù)鞏固南水北調工程,并在此基礎上擴寬引調水渠道、積極爭取引黃水量,為科學發(fā)展農業(yè)提供水資源支持。

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