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    糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率及其影響因素

    2022-05-31 09:40:16呂蘇榆崔冰燕李亞潔
    水利經(jīng)濟(jì) 2022年3期
    關(guān)鍵詞:主產(chǎn)區(qū)節(jié)水用水

    呂蘇榆,崔冰燕,李亞潔

    (河海大學(xué)商學(xué)院,江蘇 南京 211100)

    我國糧食主產(chǎn)區(qū)包括:河北、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、四川,共13個(gè)省(自治區(qū))。糧食主產(chǎn)區(qū)在土地、勞動力以及資本要素方面擁有其他省市無可比擬的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件優(yōu)勢[1]。2020年,糧食主產(chǎn)區(qū)以全國69%的農(nóng)業(yè)用地和55.6%的農(nóng)業(yè)用水生產(chǎn)出78.6%的糧食產(chǎn)量,優(yōu)越的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件決定了糧食主產(chǎn)區(qū)是中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的重要組成部分。農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步帶動糧食產(chǎn)量穩(wěn)步增收,然而農(nóng)業(yè)用水總量下降速度并不明顯,水資源利用效率不足制約著農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展[2]。

    國家發(fā)展改革委、水利部印發(fā)的《“十四五”節(jié)水型社會建設(shè)規(guī)劃》明確到2025年節(jié)水型社會建設(shè)取得顯著成效。2021年中央一號文件在加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化中指出發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)和旱作農(nóng)業(yè)。農(nóng)業(yè)用水問題一直以來都是學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn),包括水價(jià)、水權(quán)交易、節(jié)水機(jī)制等方面的研究[3],農(nóng)業(yè)用水效率的測算及影響因素分析也得到了廣泛研究[4]。從研究對象看,大部分文獻(xiàn)集中于全國層面展開研究,部分學(xué)者已從區(qū)域著手,研究長江經(jīng)濟(jì)帶[5]、黃河流域[6]的農(nóng)業(yè)用水。從研究方法看,農(nóng)業(yè)用水效率的測算大量采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)和隨機(jī)前沿模型,DEA模型并非建立在函數(shù)形式的基礎(chǔ)上,因此測算結(jié)果更加客觀,但是易受異常點(diǎn)影響,造成測算結(jié)果不穩(wěn)定性[7]。從研究問題看,現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中討論農(nóng)業(yè)用水的空間分布特征、影響因素、空間交互性及時(shí)空差異[8]。

    目前關(guān)于糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)用水問題研究較少,作為我國糧食產(chǎn)量的主要“貢獻(xiàn)者”和農(nóng)業(yè)發(fā)展的“排頭兵”,糧食主產(chǎn)區(qū)的用水處于何種水平,受到哪些因素影響,如何提升用水效率有待研究與解答。糧食主產(chǎn)區(qū)具有示范效應(yīng),能夠帶動其他地區(qū)發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè),促進(jìn)農(nóng)業(yè)用水效率的提升。

    1 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率測評

    1.1 農(nóng)業(yè)用水效率測評模型

    本文農(nóng)業(yè)用水效率是指農(nóng)業(yè)灌溉經(jīng)濟(jì)效率,即從投入產(chǎn)出角度衡量農(nóng)業(yè)單位用水量的最大產(chǎn)出或最大收益[9]。提升農(nóng)業(yè)用水效率是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展、實(shí)現(xiàn)節(jié)水社會和節(jié)水農(nóng)業(yè)的重要途徑。此處擬采用SFA模型測算糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率以及農(nóng)業(yè)用水效率。在該生產(chǎn)函數(shù)中,被解釋變量為農(nóng)業(yè)產(chǎn)值[10-11],選取農(nóng)業(yè)用水、化肥施用量、第一產(chǎn)業(yè)勞動力、節(jié)水灌溉類機(jī)械、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、水庫數(shù)以及農(nóng)藥使用量為生產(chǎn)要素投入。

    構(gòu)建以下隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型:

    Yij=f(Xij,Wij,β)exp(νij-μij)

    (1)

    式中:i為省份;j為年份;Yij、Wij、Xij分別為i省在j年的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)用水的投入和農(nóng)業(yè)用水以外的生產(chǎn)要素投入;β為待定系數(shù);νij為包含氣候、自然災(zāi)害等不可控因素;μij為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的技術(shù)效率損失。

    由于變量間存在多重共線性,因此選用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)作為SFA模型生產(chǎn)函數(shù)的表達(dá)式,將Xij所代表的生產(chǎn)要素代入,等式兩邊取對數(shù)后展開,可表達(dá)為

    lnYij=β0+βwlnWij+βflnFij+βllnLij+βklnKij+βmlnMij+βrlnRij+βplnPij+νij-μij

    (2)

    省份i農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率ET,ij的估計(jì)公式為

    (3)

    同理,經(jīng)過適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)推導(dǎo),在技術(shù)水平一定的前提下,當(dāng)產(chǎn)出與其他要素不變,農(nóng)業(yè)用水效率EA,ij可表示為

    (4)

    農(nóng)業(yè)用水效率即可通過以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率為底,農(nóng)業(yè)用水彈性系數(shù)的倒數(shù)為指數(shù)計(jì)算得出[11]。

    1.2 農(nóng)業(yè)用水效率測評結(jié)果

    表1給出了采用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的SFA模型測算出的變量待定系數(shù)以及標(biāo)準(zhǔn)差,樣本數(shù)為195,單邊誤差檢驗(yàn)值為242.212 86。根據(jù)估計(jì)結(jié)果,除了農(nóng)藥使用量的系數(shù)通過了5%水平下的顯著性檢驗(yàn),農(nóng)業(yè)用水、水庫數(shù)、節(jié)水灌溉類機(jī)械、第一產(chǎn)業(yè)勞動力、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力這5個(gè)變量的系數(shù)都通過1%水平下的顯著性檢驗(yàn),即在1%的置信水平下,這4種變量對農(nóng)業(yè)用水效率的影響顯著,是不可以剔除的變量。除此之外,農(nóng)業(yè)用水、節(jié)水灌溉類機(jī)械、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力的投入彈性為正,即對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值有積極的影響,增加這3種投入可以提高產(chǎn)出。對于整個(gè)模型來說,γ的值為0.71,介于0.1~0.9之間且通過1%的顯著性檢驗(yàn),符合隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型適用條件。

    表1 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)結(jié)果

    通過Fronter4.1對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率進(jìn)行測算得出結(jié)果,并將結(jié)果代入式(4)。以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率為底,農(nóng)業(yè)用水彈性系數(shù)的倒數(shù)為指數(shù)計(jì)算農(nóng)業(yè)用水效率。表2為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率以及農(nóng)業(yè)用水效率結(jié)果的均值、最大值、最小值以及標(biāo)準(zhǔn)差。在研究期內(nèi),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率值和農(nóng)業(yè)用水效率值均小于1,表明糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)用水效率都存在較大潛力,因此研究農(nóng)業(yè)用水效率值及其影響因素十分有必要。

    表2 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)用水效率統(tǒng)計(jì)

    根據(jù)表2可知,糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率均值是0.51,即糧食主產(chǎn)區(qū)實(shí)際產(chǎn)出僅為該條件下最大產(chǎn)出的51%,通過技術(shù)效率的提高,農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的提升潛力為49%。技術(shù)效率值最大是0.90,最小是0.21,不同地區(qū)之間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率差距較大。除此之外,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的標(biāo)準(zhǔn)差略小于農(nóng)業(yè)用水效率的標(biāo)準(zhǔn)差,也就是說,相較于農(nóng)業(yè)用水效率,各個(gè)省(自治區(qū))的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率更集中。

    糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率普遍低于生產(chǎn)技術(shù)效率,換言之,農(nóng)業(yè)用水投入效率低于所有投入的平均效率值,其均值僅為0.32,即生產(chǎn)相同的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值,提高農(nóng)業(yè)用水效率可以最大節(jié)約68%的農(nóng)業(yè)用水。用水效率最大值是0.83,最小值是0.06,可見糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水地域差異大、浪費(fèi)現(xiàn)狀嚴(yán)重,具有顯著的節(jié)約潛力。本文測算的農(nóng)業(yè)用水效率與劉維哲等[12]的陜西關(guān)中地區(qū)小麥測算結(jié)果一致,低于王學(xué)淵等[11]針對我國用水效率的測算結(jié)果,可能是由所選地域不同,各地區(qū)節(jié)水意識、要素稟賦、生產(chǎn)技術(shù)等因素各有不同導(dǎo)致。

    本文測算了2005—2019年糧食主產(chǎn)區(qū)13個(gè)省(自治區(qū))的農(nóng)業(yè)用水效率,表3以5 a為一階段,分別列出了2005年、2009年、2014年、2019年糧食主產(chǎn)區(qū)的13個(gè)省(自治區(qū))的測算結(jié)果。計(jì)算出15 a各省(自治區(qū))農(nóng)業(yè)用水效率的平均值及年均增長率,并對各個(gè)省(自治區(qū))的農(nóng)業(yè)用水效率均值排序。13個(gè)省(自治區(qū))中大于農(nóng)業(yè)用水效率平均值的有6個(gè)省(自治區(qū)),小于農(nóng)業(yè)用水效率平均值的有7個(gè)省(自治區(qū)),總體分布較均勻。

    表3 2005—2019年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率測算值

    按照排序來看,農(nóng)業(yè)用水效率均值處于0.5~1之間的只有遼寧、湖北和四川,其他各省(自治區(qū))的農(nóng)業(yè)用水效率均值低于0.5,其中農(nóng)業(yè)用水效率最低的是安徽,僅有0.117。農(nóng)業(yè)用水效率相對較低的省(自治區(qū))主要集中分布在我國的華中和華北地區(qū),且效率均值集中在0.1~0.3,說明糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率具有很大的提升潛力。2005—2019年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率呈現(xiàn)逐年增長的走勢,效率值從2005年的0.24增長到2019年的0.40,年均增長率為5.16%。其中安徽省年均增長率最高,達(dá)到8.45%。

    2 實(shí)證分析

    2.1 變量選擇與數(shù)據(jù)來源

    2.1.1變量選擇

    我國的農(nóng)業(yè)用水中91%用于農(nóng)田灌溉,少部分用于農(nóng)村牲畜飲用,因此本文主要考慮農(nóng)田灌溉用水效率的影響因素。鑒于之前眾多國內(nèi)外學(xué)者對農(nóng)業(yè)用水效率影響因素的研究,結(jié)合糧食主產(chǎn)區(qū)現(xiàn)狀,本文將可能存在的影響因素分為氣候條件、生產(chǎn)要素、技術(shù)水平、結(jié)構(gòu)因素4大類[13]。

    a.氣候條件。我國糧食主產(chǎn)區(qū)13個(gè)省(自治區(qū))經(jīng)緯跨度大,各地氣候差異較大且水資源分布不均,氣候條件存在明顯的地域性差異。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中水資源利用與氣候條件相關(guān),因此選取主要地區(qū)日照時(shí)長(Z1)、主要城市平均氣溫(Z2)作為氣候條件指標(biāo)。

    b.生產(chǎn)要素。對于我國糧食主產(chǎn)區(qū),降水量、農(nóng)業(yè)用水、地下水資源是農(nóng)業(yè)水資源主要來源。因此選取主要城市年均降水量(Z3)、農(nóng)業(yè)用水占總用水量的比例(Z4)、地下水資源(Z5)作為水資源投入的指標(biāo)。

    c.技術(shù)水平。技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)用水效率地提升具有積極的作用,有效灌溉面積是衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)單位和地區(qū)水利化程度的指標(biāo),因此選用有效灌溉面積(Z6)作為技術(shù)條件的指標(biāo)進(jìn)行分析。

    d.結(jié)構(gòu)因素。不同農(nóng)作物生產(chǎn)過程中對水資源的需求程度和需求階段不同,選取稻谷占農(nóng)作物播種面積的比例(Z7)、小麥占農(nóng)作物播種面積的比例(Z8)以及玉米占農(nóng)作物播種面積的比例(Z9)作為結(jié)構(gòu)因素的指標(biāo)[14],探討種植結(jié)構(gòu)對農(nóng)業(yè)用水效率的影響。

    此外,本文試圖探討農(nóng)業(yè)節(jié)水政策是否對農(nóng)業(yè)用水效率產(chǎn)生影響。2011年中央一號文件首次提出“三條紅線”,明確用水效率控制紅線,因此選取2011年為時(shí)間節(jié)點(diǎn),檢驗(yàn)“三條紅線”政策發(fā)布前后糧食主產(chǎn)區(qū)用水效率是否發(fā)生較大的改變,于是引入以下虛擬變量:

    (5)

    2.1.2數(shù)據(jù)來源

    本文所使用的是2005—2019年糧食主產(chǎn)區(qū)的數(shù)據(jù),選取氣候條件、技術(shù)水平、生產(chǎn)要素、結(jié)構(gòu)因素4方面的9個(gè)變量以及1個(gè)虛擬變量,進(jìn)行農(nóng)業(yè)用水效率影響因素的研究。數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒(2005—2019)》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒(2005—2019)》、中國水資源公報(bào)(2005—2019)以及各省(自治區(qū))部分年鑒和水資源公報(bào)。采用主要城市年均降水量、日照時(shí)長以及平均氣溫的均值代替糧食主產(chǎn)區(qū)省份數(shù)據(jù)。所有投入產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表4。

    表4 投入產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計(jì)

    2.2 模型設(shè)定

    將測算得到的2005—2019年糧食主產(chǎn)區(qū)每年的農(nóng)業(yè)用水效率值平均值作為被解釋變量,進(jìn)一步研究農(nóng)業(yè)用水效率的影響因素。參考相關(guān)文獻(xiàn)[15],得到Tobit模型如下:

    (6)

    式中:EA,i為第i年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率,當(dāng)效率值小于等于0時(shí)取0,當(dāng)效率值大于等于1時(shí)取1;α0為常數(shù)項(xiàng);Zi為第i年糧食主產(chǎn)區(qū)影響農(nóng)業(yè)用水效率的解釋變量,包括年均日照時(shí)長、年均氣溫、年均降水量、農(nóng)業(yè)用水占總用水量的比例、地表水資源、有效灌溉面積、稻谷占農(nóng)作物播種面積地比例、小麥占農(nóng)作物播種面積地比例以及玉米占農(nóng)作物播種面積地比例;D為時(shí)間虛擬變量;αi為投入要素的待定系數(shù);αD為虛擬變量的待定系數(shù);εi為隨機(jī)擾動項(xiàng),服從正態(tài)分布。

    2.3 實(shí)證結(jié)果與統(tǒng)計(jì)分析

    運(yùn)用Eviews10.0進(jìn)行Tobit模型估計(jì),結(jié)果見表5。

    表5 Tobit模型估計(jì)結(jié)果

    a.從氣候條件來看,主要城市日照時(shí)長的年變化量不具有規(guī)律性,因此日照時(shí)長對農(nóng)業(yè)用水效率的提升并沒有顯著的作用,而主要城市平均氣溫的升高導(dǎo)致土壤干旱,加快了灌溉用水的下滲率,增加農(nóng)作物的吸收,進(jìn)而增加了用水效率值。

    b.從生產(chǎn)要素來看,主要城市降水量對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率有負(fù)向關(guān)系,但結(jié)果并不顯著,可見農(nóng)業(yè)用水效率與自然降水量無明顯聯(lián)系。農(nóng)業(yè)用水占總用水量的比例對效率值有正向影響,即農(nóng)業(yè)用水占比的增加會提高效率值,與現(xiàn)實(shí)規(guī)律相符。地下水資源對效率值有正向影響,相較于其他農(nóng)業(yè)用水來源,地下水資源可隨時(shí)獲得并使用,因此地下水資源的增加會提高效率值。

    c.從技術(shù)水平來看,有效灌溉面積的增加可以顯著提高農(nóng)業(yè)用水效率值。隨著農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步,噴灌、滴灌等新型節(jié)水灌溉方式得到推廣,大型農(nóng)場配備節(jié)水灌溉設(shè)施,很大程度上減少了漫灌引發(fā)的農(nóng)業(yè)用水浪費(fèi),提高了效率值[16]。

    d.從結(jié)構(gòu)因素來看,稻谷占農(nóng)作物播種面積的比例對用水效率的正向影響不顯著、小麥占農(nóng)作物播種面積的比例和玉米占農(nóng)作物播種面積地比例對效率值的影響為正,這可能是由于水稻是喜水作物,易造成水資源大量浪費(fèi),而小麥和玉米生長過程對于水的需求量較少,因此其播種面積占比的增加會提升效率值。時(shí)間虛擬變量方面,回歸系數(shù)數(shù)值很小,由此猜測2011年“三條紅線”政策的發(fā)布沒有精準(zhǔn)落實(shí)到農(nóng)業(yè)用水方面,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者對于國家政策并不敏感,農(nóng)民節(jié)水意識的培養(yǎng)仍需加強(qiáng)。

    3 結(jié)論與建議

    3.1 結(jié)論

    a.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率大于農(nóng)業(yè)用水效率。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)用水效率大多分布在0.2~0.8之間,且所有效率值均小于1,表明糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)用水效率都具有較大的節(jié)水潛力。但是農(nóng)業(yè)用水效率普遍低于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率,即農(nóng)業(yè)用水投入效率低于所有投入的平均效率值。糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率隨著時(shí)間呈上升趨勢,效率值從2005年的0.24增長到2019年的0.4,年均增長率為5.16%。農(nóng)業(yè)用水效率均值是0.32,即在平均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值水平下,農(nóng)業(yè)用水效率的提升潛力達(dá)到了68%。此外,糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水還存在地域差異大、浪費(fèi)現(xiàn)狀嚴(yán)重的問題,農(nóng)業(yè)用水效率值較高的省(自治區(qū))主要分布在東北平原,相對較低的省(自治區(qū))主要分布在我國的華中和華北地區(qū),最低的是安徽省。

    b.農(nóng)業(yè)用水效率受多種投入要素影響。對農(nóng)業(yè)用水效率影響因素的研究發(fā)現(xiàn),大部分變量都通過了1%置信水平下的顯著性檢驗(yàn)。主要城市年均氣溫、農(nóng)業(yè)用水占總用水量的比例、地表水資源、有效灌溉面積、小麥占農(nóng)作物播種面積的比例以及玉米占農(nóng)作物播種面積的比例這六個(gè)變量數(shù)值的增加對效率值有顯著的正向影響。而2011年“三條紅線”政策對農(nóng)業(yè)用水效率的促進(jìn)作用并不明顯,究其原因可能是農(nóng)民節(jié)水意識薄弱,新型節(jié)水灌溉方式和先進(jìn)的灌溉設(shè)備的推廣難度大,成效小,分散化、粗放化的家庭式耕種模式使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模效應(yīng)難以充分發(fā)揮,農(nóng)業(yè)用水浪費(fèi)現(xiàn)象嚴(yán)重。

    3.2 提高糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率的建議

    a.創(chuàng)新農(nóng)業(yè)用水分配方式。大部分農(nóng)業(yè)用水屬于公共資源,水資源產(chǎn)權(quán)不明導(dǎo)致農(nóng)業(yè)用水浪費(fèi)現(xiàn)象頻發(fā),易造成公地悲劇,農(nóng)業(yè)用水效率提升難度大。因此創(chuàng)新農(nóng)業(yè)用水分配方式是提高農(nóng)業(yè)用水效率的關(guān)鍵。我國應(yīng)在保證公平的基礎(chǔ)上綜合考慮水權(quán)分配和水量分配,給予農(nóng)戶剩余水的處置權(quán),并在信息對稱的前提下適當(dāng)進(jìn)行政府干預(yù)。

    b.高效利用和及時(shí)引進(jìn)農(nóng)業(yè)節(jié)水設(shè)施。糧食主產(chǎn)區(qū)的節(jié)水灌溉類機(jī)械占全國總量的63.52%,但對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響系數(shù)僅為0.13,可見盲目增加節(jié)水灌溉類機(jī)械數(shù)量不能持續(xù)性提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。地方政府應(yīng)組織修繕、改造節(jié)水灌溉類機(jī)械設(shè)施,減少因設(shè)備老化造成的水資源浪費(fèi)。此外,還應(yīng)加大宣傳力度,增強(qiáng)農(nóng)戶節(jié)水意識,通過“以舊換新”、“低息購買”等方式鼓勵(lì)農(nóng)戶購買先進(jìn)節(jié)水灌溉機(jī)械。

    c.增加農(nóng)業(yè)水資源供給。糧食主產(chǎn)區(qū)存在農(nóng)業(yè)用水緊缺、用水效率相對較低、面源污染嚴(yán)重等問題,為保障糧食主產(chǎn)區(qū)穩(wěn)產(chǎn)以及國家糧食安全,需盡量增加糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水供給。一方面,針對河北省、內(nèi)蒙古自治區(qū)以及遼寧省等水資源匱乏的地區(qū),應(yīng)科學(xué)規(guī)劃南水北調(diào)未開工路線,加大對以上省份的水資源供給,緩解生活、工業(yè)用水對農(nóng)業(yè)用水的擠占。另一方面,須加強(qiáng)農(nóng)業(yè)面源污染綜合治理,克服農(nóng)村環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施短板,積極推進(jìn)農(nóng)村生活污水處理設(shè)施的規(guī)劃與建設(shè)工作。

    d.因地制宜優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)。各糧食主產(chǎn)區(qū)應(yīng)基于所在區(qū)域的水資源狀況,調(diào)整、優(yōu)化農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu),探索新型種植模式。水資源充沛的地區(qū)可優(yōu)先種植耗水量較高的農(nóng)作物,水資源匱乏地區(qū)則應(yīng)種植耗水量較少的農(nóng)作物。此外,需充分考慮糧食主產(chǎn)區(qū)特殊的氣候特征,力求建立農(nóng)作物需水周期與降水時(shí)期相匹配的節(jié)水型種植結(jié)構(gòu),從而實(shí)現(xiàn)“適水高效種植”之目標(biāo)。

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