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    農業(yè)技術進步下的農業(yè)用水反彈效應及特征
    ——基于長江中下游糧食主產區(qū)省級面板數(shù)據

    2022-07-01 06:54:24黃曉慧
    節(jié)水灌溉 2022年6期
    關鍵詞:年份用水量水量

    黃曉慧,楊 飛

    (江蘇師范大學商學院,江蘇徐州221116)

    水是人類賴以生存和發(fā)展的重要資源。我國是世界上13個貧水國之一,人均水資源占有量不足世界人均水平的1/4[1]。農業(yè)是國民經濟的基礎產業(yè),水資源是“農業(yè)生產的命脈”[2]。然而,農業(yè)是用水大戶,農業(yè)水資源短缺與浪費并存,同時受到生活用水和工業(yè)用水擠壓,加劇了我國農業(yè)用水的困境,威脅我國糧食安全、生態(tài)安全和農業(yè)可持續(xù)發(fā)展[3,4]。因此,迫切需要發(fā)展節(jié)水農業(yè),這不僅是緩解農業(yè)用水短缺的主要路徑,也是保障水資源安全、生態(tài)安全、糧食安全的關鍵[5,6]。推動農業(yè)技術進步,提高農業(yè)生產技術水平成為發(fā)展節(jié)水農業(yè)的重要手段,例如節(jié)水灌溉技術的推廣和應用,可以提高農業(yè)水資源利用效率,有助于節(jié)約農業(yè)水資源[7,8]。近年來,隨著農業(yè)技術的不斷進步,我國農業(yè)用水效率不斷提高[9,10],根據數(shù)據顯示,全國農田灌溉水有效利用系數(shù)從2005年的0.451 2 提高到2020年的0.565[11]。但是農業(yè)用水量卻居高不下,農業(yè)用水量從2005年的3 580 億m3增加到2020年的3 612.4 億m3[12]??梢姡瑥霓r業(yè)實際生產來看,隨著農業(yè)技術進步和農業(yè)用水效率的提高,農業(yè)用水總量沒有減少反而增加了,也就是說農業(yè)技術進步并沒有實現(xiàn)預期的節(jié)水效果[13]。在理論上,這種現(xiàn)象被稱為“反彈效應”。目前,國內外對于反彈效應的研究主要集中于能源領域,對于水資源反彈效應的研究尚處于起步階段,關于農業(yè)用水反彈效應的研究更少。許瑩瑩等(2021年)研究表明中國工業(yè)用水回彈效應較為嚴重[14]。許航等(2021年)測算了旱區(qū)西北五省的農業(yè)灌溉用水反彈效應[15]。王哲等(2020年)研究表明農業(yè)科技進步與技術貢獻率對河北省農業(yè)用水反彈效應影響顯著[16]。尚杰等(2020年)研究表明農業(yè)用水存在回彈效應,提高用水效率所節(jié)約的水資源量被技術進步帶來的農業(yè)用水增加量部分抵消[17]。農業(yè)用水反彈效應研究是能源反彈效應研究的拓展與延伸?;诖?,本文以長江中下游糧食主產區(qū)為例,利用2007-2019年省級面板數(shù)據,計算農業(yè)技術進步下的農業(yè)用水反彈效應,探討農業(yè)用水反彈效應的區(qū)域和時間差異,旨在為農業(yè)節(jié)水政策制定提供理論依據和現(xiàn)實參考。

    1 研究方法

    1.1 測算農業(yè)技術進步率

    數(shù)據包絡分析方法(DEA)不受數(shù)據屬性的限制,具有強靈活性,是研究多種投入、多種產出綜合效率的典型方法。其利用投入產出指標,通過數(shù)學建模得出最優(yōu)的邊界點,構成數(shù)據包絡線,代表最優(yōu)的投入產出指標組合,效率是1;不在此線上的投入產出指標組合視為無效率,其數(shù)值在0~1 之間。其中的BCC 模型,在規(guī)模報酬可變約束下,可將綜合效率分解為純技術效率和規(guī)模效率(綜合效率=純技術效率×規(guī)模效率),其得到的純技術效率表示農業(yè)受技術因素影響的生產效率,就是本文所需要的農業(yè)技術進步率。因此,采用BCC 模型測算綜合效率,并分解得到農業(yè)技術進步率。其模型為:

    式中:α表示決策單元的相對效率衡量指標,其數(shù)值越大代表效率越高;i表示第i年樣本數(shù)據;n表示年數(shù),本文為13年;xi表示第i年的投入指標,yi表示第i年的產出指標;βi代表第i年的投入產出指標組合系數(shù);s+和s-表示第i年對應投入和產出指標的松弛變量;x0和y0分別表示最優(yōu)的投入量和產出量。

    當α=1 時,且s+=0,s-=0,表示第i年的投入產出組合(xi,yi)同時達到技術有效和規(guī)模有效的最優(yōu)狀態(tài);當α=1時,且s+>0或s->0,表示弱DEA有效,不是同時技術有效和規(guī)模有效;當α<1 時,不是DEA 有效,既不是技術有效,也不是規(guī)模有效。需要說明的是,利用公式(1)處理投入產出數(shù)據,得出的結果包括綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率,純技術效率是本文所需要的農業(yè)技術進步率,數(shù)值為1時,表示在當前的農業(yè)技術水平上,農業(yè)投入的資源使用是完全有效的,且對要素產生的變化表現(xiàn)為顯著;值越趨近于1,則農業(yè)資源投入效率越高且越完全。

    1.2 測算農業(yè)用水反彈效應

    農業(yè)用水強度為:

    式中:W為農業(yè)用水總量;A代表農業(yè)總產值。

    農業(yè)技術進步能夠提高農業(yè)水資源利用效率,降低農業(yè)用水強度,進而減少農業(yè)用水量,農業(yè)水資源使用效率的提高所產生的理論節(jié)水量可以表示為:

    農業(yè)技術進步能夠推動農業(yè)經濟增長,而農業(yè)經濟增長會增加農業(yè)水資源的需求,增加農業(yè)用水量,因此,農業(yè)技術進步所引致的農業(yè)水資源增加量為:

    農業(yè)技術進步引起的農業(yè)用水反彈效應表示為農業(yè)技術進步促進農業(yè)經濟增長所引致的農業(yè)水資源增加量與理論節(jié)水量之比。表示為:

    式中:t代表年份,σt+1為農業(yè)技術進步率。

    當R<0 時,表示農業(yè)用水沒有出現(xiàn)反彈效應,稱為過度存儲效應,說明實際農業(yè)節(jié)水量超過農業(yè)用水效率提升所節(jié)約的水資源量,這在現(xiàn)實中較難實現(xiàn);當R=0 時,表示零反彈效應,說明農業(yè)技術進步帶來的農業(yè)用水效率提高所產生節(jié)水量被全部節(jié)省下來,即農業(yè)技術進步完全達到預期節(jié)水效果;當01 時,表示出現(xiàn)回火效應,稱為逆反效應,說明農業(yè)技術進步帶來的農業(yè)經濟增長所產生的農業(yè)水資源增加量不僅完全消耗了因效率提高而節(jié)約的農業(yè)水資源,還消耗了新的農業(yè)水資源[18-20]。

    2 研究區(qū)域及數(shù)據來源

    2.1 研究區(qū)域概況

    長江中下游糧食主產區(qū)是我國三大糧食主產區(qū)之一,也是我國構建長江經濟帶的重點建設區(qū)域,包括江蘇、安徽、湖北、湖南、江西5 省,均位居全國糧食生產省份前列,2020年該地區(qū)糧食作物播種面積占全國的22.15%,糧食產量15 654.71 萬t,占全國的23.38%,在保障國家糧食安全方面承擔著重要作用。農業(yè)科學用水關系到其農業(yè)高質量發(fā)展[21]。在伏旱期,長江流域蒸發(fā)旺盛,嚴重影響農作物生長;夏季降水多且降水強度大,雨區(qū)覆蓋范圍廣,易造成洪澇災害導致糧食減產。2020年該地區(qū)農業(yè)總產值15 174.77 億元,占全國的21.15%,農業(yè)用水量907.90 億m3,占全國的25.13%,可見,以較多的水資源投入獲得了相對較少的農業(yè)產值,與水資源高效利用和長江經濟帶高質量發(fā)展的要求仍有差距,存在一定的節(jié)水潛力。因此,本文選擇長江中下游糧食主產區(qū)為研究區(qū)域。

    2.2 數(shù)據來源

    測算農業(yè)技術進步率所需要的投入指標包括農業(yè)用水量、農業(yè)勞動力投入、農作物總播種面積、農業(yè)機械總動力和農用化肥施用量,產出指標是農業(yè)總產值。農業(yè)用水反彈效應用到的數(shù)據有農業(yè)用水量和農業(yè)總產值。數(shù)據主要來源于2007-2019年5 省《統(tǒng)計年鑒》《農村統(tǒng)計年鑒》和《水資源公報》。

    3 結果與分析

    3.1 農業(yè)技術進步率結果分析

    本文采用Deap2.1 軟件處理所搜集的投入產出數(shù)據,得出綜合效率、純技術效率、規(guī)模效率,這里只報告純技術效率(見圖1)。從圖1可以看出,在2007-2019年間,5省的農業(yè)技術進步率均為正值。2007-2019年總體平均值在0.74~0.83 之間小幅波動,比較穩(wěn)定。江蘇省2007-2019年的農業(yè)技術進步率都為1,高于平均值,說明在各自年份的農業(yè)技術水平上,農業(yè)用水量、農業(yè)勞動力、農作物總播種面積、農業(yè)機械總動力、農用化肥施用量等農業(yè)投入的利用是非常有效的。安徽、江西、湖北、湖南2007-2019年的農業(yè)技術進步率都小于1,說明投入要素的使用存在缺陷,數(shù)值越低說明資源投入效率越不完全。安徽省的農業(yè)技術進步率變化不大,處于0.528~0.682 之間,大體呈現(xiàn)緩慢下降的趨勢,低于平均值。江西省在0.517~0.738 之間不斷的波動,2015年之后比較穩(wěn)定,低于平均值。湖北省在0.827~0.981 之間小幅波動,2015年之后比較穩(wěn)定,高于平均值。湖南省在0.64~0.912之間不斷波動,幅度較大,大體呈現(xiàn)下降的趨勢。

    圖1 2007-2019年農業(yè)技術進步率

    3.2 農業(yè)用水量分析

    從圖2可以看出,江蘇省農業(yè)用水量最多,遠遠高于其他4省和平均值,其次是湖南,與平均值接近,江西、安徽和湖北差不多,低于平均值。平均值在173.39~198.91 億m3之間不斷波動。江蘇、湖南、江西、安徽和湖北農業(yè)用水量分別在268.51~307.60、183.12~200.19、148.89~175.68、142.83~168.38、132.65~159.61 億m3之間不斷波動。各省農業(yè)用水量在時間上無明顯的上升下降趨勢,波動幅度比較平穩(wěn),整體比較穩(wěn)定。

    圖2 2007-2019年農業(yè)用水量

    由圖1 和圖2 可知,隨著農業(yè)技術的進步,農業(yè)用水量沒有明顯的減少,可見出現(xiàn)了反彈效應,接下來分析長江中下游糧食主產區(qū)農業(yè)用水反彈效應。利用公式(2)~(5)對數(shù)據進行計算,結果如表1~表3所示。

    3.3 農業(yè)用水反彈效應時間變化趨勢分析

    從表1可以看出,長江中下游糧食主產區(qū)農業(yè)技術進步率比較穩(wěn)定,變化不大。農業(yè)用水強度不斷減少,由2007年的0.16 減少至2019年的0.07。理論節(jié)水量處于不斷升降過程中,但是2013年以后的平均節(jié)水量小于之前的平均節(jié)水量。農業(yè)技術進步所引致的水資源需求量不斷變化,大體呈現(xiàn)下降的趨勢。在農業(yè)技術進步率波動的影響下,農業(yè)用水反彈效應不同年份之間存在變化,無明顯的增減趨勢。只有2009年和2012年不存在反彈效應,其他年份都存在反彈效應。其中,2011、2014 和2015年出現(xiàn)了回火效應,農業(yè)技術進步所引致的水資源需求量高于理論節(jié)水量分別為483%、111%和382%。其他年份處于0~1之間,存在部分反彈效應,說明農業(yè)技術進步引致的水資源增加量僅抵消了部分節(jié)水量,農業(yè)用水效率提高存在積極的節(jié)水效果。

    表1 2007-2019年農業(yè)用水反彈效應時間變化趨勢

    3.4 農業(yè)用水反彈效應區(qū)域差異分析

    從表2可以看出,從農業(yè)用水強度來看,江西省最大,其次是江蘇、湖南、安徽,湖北最小。從理論節(jié)水量來看,江蘇省最多,其次是湖南,江西、安徽和湖北差不多。農業(yè)技術進步率江蘇省最高,其次是湖北、湖南、江西、安徽。農業(yè)技術進步所引致的水資源需求量,江蘇省最多,其次是湖南、湖北、江西、安徽。安徽、江西不存在反彈效應,江蘇、湖北、湖南3個省份存在反彈效應。湖南的反彈效應最高,為0.91,說明農業(yè)技術進步帶來的農業(yè)用水增加量抵消了理論節(jié)水量的91%,實際節(jié)水量僅占預期9%。江蘇和湖北實際節(jié)水量占預期47%、29%。

    表2 各省農業(yè)用水強度、節(jié)水量、需水量和農業(yè)用水反彈效應

    3.5 各省農業(yè)用水反彈效應時間差異分析

    江蘇省農業(yè)用水反彈效應。從表3 可以看出,只有2016-2019年不存在反彈效應,其他年份都存在反彈效應,其中2008 和2009年出現(xiàn)了回火效應。2007-2015年都為正值,2008-2015年不斷減少,2016-2019年為負值,從一開始存在回火效應,到存在強反彈效應,到沒有反彈效應,可見江蘇省農業(yè)用水反彈效應大體呈現(xiàn)下降的趨勢。2008 和2009年的數(shù)值分別為2.04和1.54,表示農業(yè)技術進步引致的水資源需求量不僅完全消耗了理論的節(jié)水量,還產生了新的農業(yè)水資源需求,農業(yè)技術進步所引致的水資源需求量高于理論節(jié)水量分別為204%和154%。2007年、2010-2015年處于0.5~1之間,存在強反彈效應,說明農業(yè)技術進步只實現(xiàn)了一部分預期節(jié)水量,實際節(jié)水量不到預期的50%,剩余被農業(yè)經濟增長所帶來的新增農業(yè)用水量抵消了。

    表3 各省2007-2019年農業(yè)用水反彈效應

    安徽省農業(yè)用水反彈效應2007-2019年不斷變化,無明顯的增減趨勢。只有2008、2009 和2015年為負數(shù)沒有出現(xiàn)反彈效應,其他年份都為正值,都存在農業(yè)用水反彈效應。2007、2012、2014、2018、2019年反彈效應處于0~0.5 之間,表示存在弱反彈效應,說明農業(yè)技術進步實現(xiàn)了50%以上的理論節(jié)水量,不到50%的理論節(jié)水量被農業(yè)經濟增長所帶來的新增農業(yè)用水量抵消了,實際節(jié)水量分別達到預期的70%、69%、84%、91%、67%。2010、2011、2013、2016、2017年反彈效應處于0.5~1 之間,表示存在強反彈效應,說明農業(yè)技術進步只實現(xiàn)了不到50%的理論節(jié)水量,50%以上的理論節(jié)水量被農業(yè)經濟增長所帶來的新增農業(yè)用水量抵消了,實際節(jié)水量分別占預期的47%、41%、11%、26%、47%。

    江西省農業(yè)用水反彈效應2007-2019年不斷變化,無明顯的增減趨勢。2007、2009、2013年沒有出現(xiàn)反彈效應,其他年份都存在反彈效應。2011、2017 和2018年的農業(yè)用水反彈效應數(shù)值分別為6.77、1.09 和2.31,出現(xiàn)了回火效應,技術進步所引致的水資源需求量高于理論節(jié)水量分別為677%、109%和231%。2008、2010、2012、2014、2015年反彈效應處于0~0.5 之間,存在弱反彈效應,說明農業(yè)技術進步實現(xiàn)了50%以上的理論節(jié)水量,不到50%的理論節(jié)水量被農業(yè)經濟增長所帶來的新增農業(yè)用水量抵消了,實際節(jié)水量分別達到預期的51%、68%、77%、61%、62%。2016、2019年反彈效應處于0.5~1 之間,表示存在強反彈效應,實際節(jié)水量不到預期的50%,實際節(jié)水量分別占預期的32%、16%。

    湖北省農業(yè)用水反彈效應2007-2019年不斷變化,無明顯的增減趨勢。只有2013、2017、2018年沒有出現(xiàn)反彈效應,其他年份都存在反彈效應。2008、2009、2012、2015年大于1,出現(xiàn)了回火效應,說明隨著技術的不斷進步,一方面降低了農業(yè)水資源消耗,但另一方面,由于經濟社會的快速發(fā)展,為了保障糧食安全,在一定程度上又增加了農業(yè)水資源需求,技術進步所引致的水資源需求量高于預期的農業(yè)水資源節(jié)約量分別為131%、219%、147%和768%。2011年等于1,表示完全反彈效應,說明技術進步產生的用水消耗完全抵消了理論節(jié)水量。2007、2010、2014、2016、2019年反彈效應處于0~1之間,表示存在部分反彈效應,說明農業(yè)技術進步并未充分地節(jié)約水資源,不過仍達到一部分的預期節(jié)水量,實際節(jié)水量分別占預期的49%、45%、49%、82%、4%。

    湖南省普遍存在農業(yè)用水反彈效應,存在年份之間的變化,無明顯的增減趨勢。2013年沒有出現(xiàn)反彈效應,其他年份都存在反彈效應。2012年和2014年出現(xiàn)了回火效應,技術進步所引致的水資源需求量高于預期的農業(yè)水資源節(jié)約量分別為118%和482%。存在部分反彈效應,2007-2011、2015-2019年實際節(jié)水量分別占預期的33%、24%、41%、34%、31%、99%、40%、47%、25%、44%。

    4 結論

    本文基于2007-2019年長江中下游糧食主產區(qū)5 個省份的省級面板數(shù)據,在計算農業(yè)技術進步率的基礎上,測算了農業(yè)用水反彈效應,得到如下結論:

    (1)2007-2019年間農業(yè)技術進步率均為正值,省份之間存在差異,年份之間整體波動幅度不大。

    (2)各省農業(yè)用水量各年份間波動幅度比較平穩(wěn),整體比較穩(wěn)定。農業(yè)用水強度不斷減少,由2007年的0.16 減少至2019年的0.07。理論節(jié)水量處于不斷升降過程中。農業(yè)技術進步所引致的水資源需求量不斷變化,大體呈現(xiàn)下降的趨勢。

    (3)長江中下游糧食主產區(qū)農業(yè)用水普遍存在反彈效應。從農業(yè)用水反彈效應平均值來看,安徽、江西兩個省份沒有出現(xiàn)反彈效應;江蘇、湖北和湖南的農業(yè)用水反彈效應平均值分別為53%、71%和91%。在農業(yè)技術進步率波動的影響下,農業(yè)用水反彈效應不同年份之間存在變化,無明顯的增減趨勢。只有2009年和2012年不存在反彈效應,其他年份都存在反彈效應,其中,2011、2014和2015年出現(xiàn)了回火效應。

    (4)各省普遍存在農業(yè)用水反彈效應,不同年份之間存在變化,存在上升和下降的多次更替,無明顯的增減趨勢。在農業(yè)技術進步率波動的影響下,5省只有少數(shù)年份農業(yè)用水沒有出現(xiàn)反彈效應,多數(shù)年份普遍存在農業(yè)用水反彈效應,部分年份出現(xiàn)了“回火效應”。

    上述結論一方面說明了近年來農業(yè)技術進步促進了農業(yè)經濟發(fā)展,一定程度上節(jié)約了農業(yè)用水量,另一方面由于農業(yè)用水反彈效應的存在影響了節(jié)水效果,可見,在農業(yè)節(jié)水方面還有一定的潛力。提出以下對策建議:

    (1)進行水價改革。我國實行固定的農業(yè)水價,價格比較低,無法激勵農業(yè)生產主體產生節(jié)水行為,導致水資源的浪費,因此需要改革農業(yè)水價,從根本上激勵農業(yè)經營主體節(jié)約水資源。

    (2)提高農業(yè)經營主體節(jié)水意識。通過手機和互聯(lián)網等新媒體加強節(jié)水宣傳,營造良好的節(jié)水氛圍,培養(yǎng)農業(yè)經營主體節(jié)水理念和意識。

    (3)優(yōu)化種植結構。通過一定的補償,鼓勵農業(yè)經營主體改種低耗水作物或實行休耕,或者種植抗旱農作物新品種,節(jié)約農業(yè)用水量。

    (4)繼續(xù)提高灌溉水利用系數(shù)。當前我國的水資源利用方式仍較粗放,2020年農田灌溉水有效利用系數(shù)僅為0.565。不斷推廣節(jié)水灌溉技術,增加灌溉面積,加大農田水利設施建設,提高用水效率,以此緩解農業(yè)用水反彈效應。

    (5)各省普遍存在農業(yè)用水反彈效應且存在差異,因此需要根據各個地區(qū)的不同情況,制定具體的節(jié)水政策。

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