基于三階段DEA和Malmquist指數(shù)的新疆農(nóng)業(yè)水資源利用效率研究

買買提江·肉孜,石 晶

(塔里木大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，新疆 阿拉爾 843300)

1 概述

水資源關(guān)乎人類的生存和發(fā)展，也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的過程中必備的重要要素之一。水資源的分布不均勻、水資源浪費、污染、利用效率較低等問題，嚴(yán)重影響著人們生活水平，并且制約當(dāng)今社會經(jīng)濟的快速發(fā)展。新疆氣候干旱，常年降雨較少是我國水資源最為匱乏地區(qū)之一，水資源的缺乏無疑已成為新疆經(jīng)濟發(fā)展的“瓶頸”，而農(nóng)業(yè)是新疆的“耗水大戶”，提高水資源節(jié)約使用，需要重點抓農(nóng)業(yè)。國務(wù)院《關(guān)于實行最嚴(yán)格水資源管理制度的意見》(中發(fā)〔2012〕3號)文件明確提出，到2030年用水效率達(dá)到或接近世界先進水平，農(nóng)田灌溉水有效利用系數(shù)提高到0.6以上。新疆各地區(qū)高度重視水資源的開發(fā)有效利用，并采取了落實最嚴(yán)格水資源管理制度，編制水利發(fā)展規(guī)劃、積極加強水資源調(diào)控能力建設(shè)、加強農(nóng)業(yè)節(jié)水、推進水價改革等一系列的措施，在水資源的開發(fā)、利用、保護方面取得了較大成效。但由于新疆經(jīng)濟結(jié)構(gòu)還不夠合理，存在行業(yè)用水比例失調(diào)、農(nóng)業(yè)用水規(guī)模大等相關(guān)問題，迫切需要解決。如果能夠正確合理、有效的利用各地用水，那么水資源的高效利用將會成為新疆當(dāng)?shù)厣鐣?jīng)濟快速發(fā)展的強大驅(qū)動力之一。

近些年來，關(guān)于農(nóng)業(yè)用水效率的研究，國內(nèi)學(xué)者開展了一系列的研究。肖安彤等[1](2022)采用傳統(tǒng)的DEA方法，以我國黃河流域9個省市作為研究對象，對當(dāng)?shù)氐挠盟蔬M行測算，得出在時間上來看，水資源的利用效率是處于一個先上升后下降的態(tài)勢，從空間上來看，流域上、中、下游是存在明顯的差異。趙玉田等[2](2022)通過利用甘肅省沿黃地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)，運用了BCC模型和Malmquist指數(shù)測算了當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)水資源的利用效率。顧世祥等[3](2021)以滇中受水區(qū)的數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，通過靜態(tài)分析和動態(tài)分析的方法測算了當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)水資源利用效率和農(nóng)業(yè)水資源利用效率TFP指數(shù)，結(jié)果表明：農(nóng)業(yè)水資源利用效率，技術(shù)將充當(dāng)一個重要的因素之一，在很大的程度上將決定著全要素生產(chǎn)率的變化動態(tài)?？偩C上所述，學(xué)者在農(nóng)業(yè)水資源利用效率方面有著眾多研究成果，因此，本文將在以往學(xué)者研究基礎(chǔ)上，將會運用三階段DEA模型和Malmquist指數(shù)法模型，并構(gòu)建相關(guān)指標(biāo)，進一步更深入的分析外部因素對新疆各地州農(nóng)業(yè)用水效率的影響，對比在剔除環(huán)境變量前后各地區(qū)的用水效率的靜態(tài)和動態(tài)方面關(guān)系，為新疆當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)用水效率的提高提供相應(yīng)的建議。

2 研究設(shè)計

2.1 三階段DEA模型構(gòu)建

DEA模型早在1978年是由著名的運籌學(xué)家Charnes等人提出，之后由Banker等人擴展到了規(guī)模報酬可變BCC模型。傳統(tǒng)的DEA模型由于無法區(qū)分效率無效的主導(dǎo)因素是哪些因素，也無法剔除外在因素對效率值的影響，故本文運用三階段DEA模型對新疆農(nóng)業(yè)水資源利用效率的靜態(tài)變化情況[4]。

2.1.1第一階段：傳統(tǒng)DEA模型

運用投入與產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)對決策單元效率值進行測試。在第一階段中，本文將采用投入導(dǎo)向的規(guī)模報酬可變模型(BCC)，公式如下：假設(shè)有n個DWU，t種產(chǎn)出，m種投入，其DEA模型為下式[4]：

(1)

式中：

ε>0——非阿基米德無窮??；

X——樣本投入值；

y——樣本的產(chǎn)出值；

n——決策單元數(shù)量[5]。

2.1.2第二階段：SFA模型

此階段的主要作用及目的是調(diào)整原始投入變量以達(dá)到使多個決策單元處于相對一致的外部環(huán)境中，以體現(xiàn)真實存在的效率水平差距。第二階段首先是提取第一階段評價結(jié)果中的投入松弛變量作為因變量，將選擇的環(huán)境因素作為自變量，構(gòu)建模型，模型公式如下：

Snm=f(zmi;βmi)+vnm+μum

(2)

(n=1，2，…，N；m=1，2，…，M；i=1,2，…，I)

式中：

Snm——第n個決策單元的第m種投入松弛變量；

Zmi——第m種投入的第i個環(huán)境變量；

βmi——Zmi的系數(shù)。

下一步將所計算得出的βmi、vnm及μnm的估計值代入到公式(3)，完成投入值的調(diào)整，具體公式如下：

(3)

(n=1，2，…，N；m=1,2，…，M；i=1,2，…，I)

式中：

f(Zmi；βmi)*——maxf(zmi；βmi)減去f(zmi；βmi)的值；

vnm*——max(vnm)減去vnm的值；

2.1.3第三階段：調(diào)整后的DEA模型

將第二階段調(diào)整之后的投入值，在剔除了松弛變量的影響之后，與原始產(chǎn)出值一并再次代入DEAP2.1數(shù)據(jù)包，代入BCC模型，進而運算得出更為客觀真實的農(nóng)業(yè)用水效率值。

2.2 Malmquist指數(shù)模型構(gòu)建

1994年，F(xiàn)are將Malmquist指數(shù)與DEA方法相結(jié)合，分析t期到t+1期全要素生產(chǎn)水平的變化情況。此模型的構(gòu)建主要是來了解新疆地區(qū)2015—2020年農(nóng)業(yè)用水效率的動態(tài)變化情況，指數(shù)分解公式如下：

TFPCH=EFFCH×TECHCH

(4)

式中：

TFPCH——生產(chǎn)率變化指數(shù)；

EFFCH——技術(shù)效率變化指數(shù);

TECHCH——技術(shù)變化指數(shù)，如果TEPCH的數(shù)值大于1時，說明其生產(chǎn)率水平是在提升。公式中的EFFCH值是可以分解為2種，是純技術(shù)效率變化和規(guī)模效率變化[5]。

2.3 變量選擇

根據(jù)三階段DEA模型和Malmquist指數(shù)要求，本文評估新疆農(nóng)業(yè)用水效率值需要投入變量、產(chǎn)出變量、及要被剔除的環(huán)境變量。

2.3.1投入產(chǎn)出變量

勞動、資本和自然資源是人類生產(chǎn)活動中最主要的生產(chǎn)要素，三者的有效結(jié)合能帶來經(jīng)濟產(chǎn)出。本文在參考以往學(xué)者的文獻(xiàn)，選取了新疆地區(qū)各地州市農(nóng)業(yè)用水量(由第一產(chǎn)業(yè)用水量代替)、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)化肥設(shè)用量(折純量)、農(nóng)業(yè)機械總動力作為投入指標(biāo)，文章以新疆各地州的農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo)。

2.3.2外部環(huán)境變量

農(nóng)業(yè)水資源的利用效率在測算的過程中是受著很多因素的影響和干擾，而外部的影響因素數(shù)值是決策單元無法進行直接控制的因素，本文從自然資源方面來選取了環(huán)境變量，自然環(huán)境指標(biāo)的界定是選擇了新疆14個地州市的人均水資源量、有效灌溉面積。當(dāng)資源量少的地區(qū)，資源的利用效率是高的，因為人們節(jié)水意識和資源的充沛量是成反比，資源越緊張地區(qū)，當(dāng)?shù)毓膭钷r(nóng)民去發(fā)展節(jié)約型產(chǎn)業(yè)、農(nóng)業(yè)[5-6]。相反，水資源較為充沛地區(qū)會出現(xiàn)節(jié)水意識相對單薄的情況，從而影響當(dāng)?shù)氐墓?jié)水設(shè)施發(fā)展，進而影響效率值。

2.4 數(shù)據(jù)來源

本文將新疆地區(qū)的14個地州市作為研究對象，并將選取的14個地州市根據(jù)新疆地區(qū)傳統(tǒng)劃分法分為為北疆、南疆、東疆3部分，其中南疆地區(qū)是巴州、克州、阿克蘇地區(qū)、喀什地區(qū)、和田地區(qū)；北疆是烏魯木齊市、克拉瑪依市、昌吉州、伊犁哈薩克自治州、塔城地區(qū)、阿勒泰地區(qū)、博州；東疆是吐魯番地區(qū)和哈密地區(qū)[7-9]。本文的相關(guān)數(shù)據(jù)均來自2016—2021年《新疆統(tǒng)計年鑒》。

3 實證分析

3.1 三階段DEA模型結(jié)果

3.1.1第一階段DEA：調(diào)整前農(nóng)業(yè)水資源利用效率

本文第一階段利用傳統(tǒng)BCC模型，并運用DEAP2.0軟件，計算新疆14個地州市及東疆、北疆、南疆的農(nóng)業(yè)用水效率，包括綜合效率、純技術(shù)效率及規(guī)模效率。2020年農(nóng)業(yè)水資源利用效率各項具體數(shù)據(jù)見表1所示。

由表1可知：綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率：東疆>北疆>南疆。從各地區(qū)分析來看，2020年烏魯木齊、克拉瑪依、吐魯番、和田的純技術(shù)效率和規(guī)模效率都處于1的狀態(tài)，說明4個地區(qū)不存在效率問題；昌吉自治州、伊利自治州、塔城、阿克蘇、喀什的純技術(shù)效率為1，表明6個地區(qū)在農(nóng)業(yè)用水過程中投入各資源組合是處于最佳效果，但6個地區(qū)的規(guī)模效率小于純技術(shù)效率，為DEA達(dá)到最高效，各地區(qū)必須縮小生產(chǎn)規(guī)模；克州的規(guī)模效率是0.975高于其純技術(shù)效率0.549，并處在較低狀態(tài)，即克州資源組合和用水規(guī)模都存在著相應(yīng)問題，而后者對農(nóng)業(yè)用水效率影響尤為明顯。另外博州與哈密地區(qū)，均規(guī)模效率大于純技術(shù)效率，但都不能實現(xiàn)最有效值，所以應(yīng)該在適度縮小用水規(guī)模外，還要增加對生產(chǎn)要素之間的調(diào)節(jié)，同時對其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加以優(yōu)化。通過第一階段傳統(tǒng)DEA模型測算效率值可知：為得到更真實、有效的效率值需進一步對松弛變量進行分析，剔除該模型中環(huán)境因素的影響，故下一步將構(gòu)建SFA回歸剔除環(huán)境因素。

表1 2020年DEA第一階段各地州農(nóng)業(yè)水資源利用效率

3.1.2第二階段DEA：SFA回歸結(jié)果分析

文章在第二階段將第一階段的各投入變量的松弛變量作為被解釋變量，選取2020年新疆人均水資源量、節(jié)水灌溉面積的對數(shù)作為解釋變量，通過運用Frontier4.1軟件得出2020年回歸結(jié)果(見表2所示)。

表2 2020年第二階段DEA回歸結(jié)果

若回歸參數(shù)值是正值，則經(jīng)濟環(huán)境變量值增加將會導(dǎo)致信息冗余，造成對投入要素的巨大耗費，無法推動整體產(chǎn)出的提升；如果回歸參數(shù)值為負(fù)值，說明經(jīng)濟環(huán)境變量值的增加有助于產(chǎn)出提高[10]。

具體分析情況如下：由表2可知,人均水資源量對農(nóng)業(yè)用水冗余值的回歸系數(shù)處于正數(shù)狀態(tài)，說明該地區(qū)人均水資源量越大，農(nóng)業(yè)用水冗余值越多，造成該現(xiàn)象是由于在水資源豐富的地區(qū)，農(nóng)戶取水方便，成本也是相對較低，農(nóng)戶的節(jié)水意識比較薄弱；同時由表2可見，節(jié)水灌溉面積值對農(nóng)業(yè)用水量冗余值的回歸系數(shù)是處于負(fù)值狀態(tài)，表明該地區(qū)節(jié)水灌溉面積越大，農(nóng)業(yè)用水冗余值越少，表明該指標(biāo)有助于產(chǎn)出增長。

3.1.3第三階段DEA：調(diào)整后水資源利用效率

為獲取更加客觀的效率值，模型第二階段將對數(shù)據(jù)進行環(huán)境變量的刪去操作，同時DEA第三階段也采用了第二階段調(diào)整后的投入值和原始產(chǎn)出值。第三階段測算得出結(jié)果，與第一階段的效率數(shù)值進行對比。去除環(huán)境因素和隨機誤差因素之后，多個地區(qū)的綜合技術(shù)效率，純技術(shù)效率，規(guī)模效率出現(xiàn)了一定的波動現(xiàn)象，表明有必要對投入變量進行合理的調(diào)整，調(diào)整后的結(jié)果也更加客觀。具體分析如下：

經(jīng)過與第一階段結(jié)果進行對比，2個階段的數(shù)據(jù)結(jié)果有明顯變化。綜合效率從全疆看，去除環(huán)境因素和干擾因素后，綜合效率增加了2.85%，環(huán)境因素和隨機干擾是減少農(nóng)業(yè)用水的綜合效率影響因素之一；純技術(shù)效率與規(guī)模效率相對于第一階段、第三階段純技術(shù)效率增加了6.27%，規(guī)模效率減少了3.98%，可解釋為虛增主要是規(guī)模效率產(chǎn)生的，因此，進一步提升新疆地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率，需從種植規(guī)模方面入手。

新疆14個地州市中在消除了環(huán)境因素后，純技術(shù)效率有5個地方處在上升態(tài)勢，上浮程度最大為克州。純技術(shù)效率數(shù)值上升至為1的有哈密、巴州和克州地區(qū)，說明在傳統(tǒng)BCC模型下，當(dāng)決策單元所處的外部環(huán)境較差時，所測算效率數(shù)值是偏低的態(tài)勢，與實際情況有差異；由表3可知：相比第一階段的規(guī)模效率，第三階段的規(guī)模效率在消除了環(huán)境因素和干擾因素之后烏魯木齊、克拉瑪依、哈密地區(qū)、阿勒泰地區(qū)、博州、克州均處于下降趨勢，規(guī)模效率下降嚴(yán)重影響了農(nóng)業(yè)用水效率。

表3 2020年第三階段DEA 各地州農(nóng)業(yè)用水效率

3.2 Malmquist指數(shù)模型結(jié)果

文中利用三階段DEA模型，是一種靜態(tài)比較方法，為進一步更加深入研究新疆地區(qū)農(nóng)業(yè)水資源利用效率動態(tài)變化情況，根據(jù)新疆地區(qū)2015—2020年三階段DEA模型調(diào)整后的投入產(chǎn)出值，并利用DEAP2.1軟件測算了Malmquist指數(shù)[11]。利用DEAP2.1軟件將刪除了外部環(huán)境和隨機因素的各投入變量和初始產(chǎn)出變量代入Malmquist指數(shù)模型計算，測出的計算結(jié)果更加符合實際情況(如圖1所示)。

由圖1可知：新疆農(nóng)業(yè)用水整體利用生產(chǎn)率相較于2017年處于波動上升趨勢，其中：2018年的TFP指數(shù)上升到最高值，數(shù)值為1.284，該值上漲說明相較于2017年、2018年利用效率有較大改進，進一步觀察數(shù)值變動情況發(fā)現(xiàn)，EFFCH指數(shù)和TECHCH指數(shù)變化情況帶動了該地區(qū)TFP值，是技術(shù)進步拉動了TFP。由圖1可見：2019—2020年新疆TFP值出現(xiàn)了下降趨勢，TFP值的下降是由于技術(shù)效率變化指數(shù)和規(guī)模效率變化指數(shù)下降所致，由表3可知，除了阿勒泰地區(qū)和博州，其他地區(qū)的技術(shù)效率均為1，該地區(qū)的綜合效率是受規(guī)模效率影響。根據(jù)分析可知技術(shù)進步變化推動了生產(chǎn)率變化，規(guī)模效率變化影響著技術(shù)效率變化，合理提高生產(chǎn)技術(shù)和增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模是改善農(nóng)業(yè)用水效率的重點目標(biāo)。為進一步得到較好、較為理想的高生產(chǎn)率，需科學(xué)管理，抓好生產(chǎn)規(guī)模以及生產(chǎn)技術(shù)。

圖1 2015—2020年農(nóng)業(yè)水資源Malmquist指數(shù)及分解指標(biāo)示意

4 結(jié)論及建議

本文基于三階段DEA模型與Malmquist指數(shù)法對新疆農(nóng)業(yè)用水效率進行了靜態(tài)和動態(tài)的分析。根據(jù)靜態(tài)分析，第一階段與第三階段模型結(jié)果不同，剔除了外部自然環(huán)境的影響之后，有些地區(qū)的效率值處于上升趨勢，也有地區(qū)處于降低趨勢。說明在傳統(tǒng)BCC模型下，當(dāng)決策單元所處外部環(huán)境較差時，測算效率數(shù)值是偏低或偏高態(tài)勢，與實際情況存在差異；根據(jù)動態(tài)分析結(jié)果，技術(shù)進步變化是帶動了當(dāng)?shù)厣a(chǎn)效率的變化，而該地區(qū)規(guī)模效率卻制約了技術(shù)效率的變化，改進生產(chǎn)技術(shù)和提高當(dāng)?shù)氐纳a(chǎn)規(guī)模是解決新疆地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率的主要因素之一。通過對數(shù)據(jù)進行分析，結(jié)合新疆14個地州農(nóng)業(yè)用水量的實際情況，得出以下建議：

1) 規(guī)范生產(chǎn)區(qū)域，調(diào)整種植業(yè)布局。新疆在農(nóng)作物栽培發(fā)展中，必須和新疆當(dāng)?shù)氐乃Y源排布的態(tài)勢相適應(yīng)，并按照作物耐寒程度，為農(nóng)作物選擇適宜的栽培區(qū)域。對所栽培的農(nóng)作物根據(jù)不同需水量與地區(qū)降雨情況有機的組合，并研究一種根據(jù)區(qū)域與空間作物的水資源最優(yōu)預(yù)測的組合方法進行栽培[12-14]。另外，農(nóng)作物生產(chǎn)也要進行統(tǒng)籌規(guī)劃，避免小規(guī)模栽培帶來的農(nóng)作物用水損失，并盡可能的產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)以促進當(dāng)?shù)剞r(nóng)作物生產(chǎn)。

2) 大力普及農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)，加大宣傳教育。合理使用水資源，以提升農(nóng)業(yè)用水效益，大力推廣節(jié)約用水教育，并持續(xù)不斷引進農(nóng)業(yè)新型節(jié)約用水科技，滿足農(nóng)戶使用節(jié)水設(shè)施，解決農(nóng)戶在節(jié)水設(shè)施或采用某種節(jié)水設(shè)施所需要的成本等方面問題。另外，需加快推進膜下滴灌技術(shù)、噴灌技術(shù)等關(guān)鍵新型節(jié)水科技發(fā)展，進一步減少農(nóng)民應(yīng)用新型節(jié)水科技成本，以推動中國農(nóng)村水資源效率的進一步改善。