省区尺度的灌溉效益分摊系数计算与分析

王 静，于 洋，孙 磊

（1.水利部松辽水利委员会，吉林长春130021；

2.中水东北勘测设计研究有限责任公司，吉林长春130021）

省区尺度的灌溉效益分摊系数计算与分析

王 静1，于 洋2，孙 磊1

（1.水利部松辽水利委员会，吉林长春130021；

2.中水东北勘测设计研究有限责任公司，吉林长春130021）

粮食生产是多种因素共同作用的结果，确定各个因子的贡献率是一项十分复杂的工作，文中仅仅从宏观经济角度进行了初步探讨。灌溉效益分摊系数是评价灌溉工程经济效益和进行灌溉工程投资决策的重要参数，将C-D生产函数应用于省区尺度的灌溉效益分摊系数计算，得出的是一个多年平均值。通过计算与分析发现灌溉效益分摊系数呈现明显的地域特征，并与降雨关系密切。

灌溉效益分摊系数；C-D生产函数；降雨量；省区

文章选择在省区尺度进行C-D生产函数的应用与验证，也为决策部门从更为宏观的角度了解各省区的灌溉发展情况，以及为灌溉对不同地区作物生产的影响状态提供依据。

1 数据收集

1.1 样本选取

有鉴于各省的实际粮食生产情况，样本选取时，考虑到西藏自治区统计资料中的相关数据较少，不完备，无法进行模型计算；台湾省无相关资料；4个直辖市由于其主要以非第一产业为主，且地理位置与周边省区很接近，所以，除了上述2省（区）、4市外，绝大部分省（区）均有样本。同时，数据系列至少为10年，也保证了其数据及统计的稳定性。

1.2 数据类型及来源

省区数据资料，全部来源于各省区的统计年鉴，多数查阅了1985年至2008年的统计数据。结合农业生产的主要影响因子及各省区实际统计年鉴的多项农业统计因素，在文中的计算采用以下项目数据：全省的农业机械使用量（104kW）、有效灌溉面积（103hm2）、化肥用量（104t）、播种面积（103hm2）这几项。

1.3 数据分析

初期统计的资料多为1985年至2008年的数据，但是利用SPSS软件对省区数据进行整体分析后，发现有些省区1995年以前的统计资料数一致性较小，就对资料中的某些不合理点进行了剔除，以保证后续计算的合理。

2 省区尺度计算结果

2.1 灌溉效益分摊系数计算

文章用C-D生产函数模型方法计算26个省（区）的灌溉效益分摊系数。

首先求出各项因子之间的关系，用到式（1）及简化后的模型式（2）：

式中：Y——全省主要粮食作物产量，104t；X1——全省农业机械使用量，104kW；X2——全省有效灌溉面积，103hm2；X3——全省化肥用量，104t；X4——全省播种面积，103hm2；bN——各因素弹性系数。

其中，当i=2时，ε2即为灌溉效益分摊系数。

2.2 计算结果

用C-D生产函数计算与验证各省区灌溉效益分摊系数的计算结果如表1所示。

表1 全国各省ε值及R2

我国不同省区利用C-D生产函数模型计算的R2在0.80之上，说明C-D生产函数的模拟与验证是合理的，计算的灌溉效益分摊系数的范围在0.088～0.661之间，其特性需要进一步分析。

2.3 结果分析

2.3.1 分区域结果分析

利用C-D函数模型，计算省区灌溉效益分摊系数呈现区域特性。

1）东北地区为温带湿润、半湿润大陆性季风气候，覆盖松花江流域、黑龙江流域及辽河三大流域，主要种植水稻及玉米，灌溉多以地面渠灌为主。全地区ε在0.138～0.298之间，其中，黑龙江省与辽宁省已基本达到平衡状态。这从统计数据的变化浮动一致性，以及变化幅度一致性可以得出。对于这两省来说，灌溉主要起着保障作物生产的基本作用，促进作用已不如灌溉前期明显。对于吉林省来说，灌溉对于作物的促进作用还处于上升阶段。从统计数据可以发现，每个因子的改变也会使作物产出变化浮动明显，很显然，各项因子对于作物产出的作用都还处于变化阶段。而且，每增加一个灌溉单位，作物产量都会有很大的提高，灌溉的作用还处于波动时期，不稳定。分析数据的趋势，通过模型计算可以发现该省的灌溉效益分摊系数值还会随着灌溉的发展而增加，在ε上升到一个阶段后达到平衡，届时各项农业影响因子的作用也会趋于平稳。

2）西北地区多属于温带大陆性气候，主要覆盖黄河流域、塔里木河流域两大流域，以种植小麦、玉米为主，除新疆地区以滴灌为主，其他地方灌溉多为地面渠灌。全地区ε在0.192～0.415之间，其中，新疆维吾尔自治区与甘肃省灌溉对作物的贡献作用还处于波动期，在经过发展之后尚能达到稳定状态，会出现先上升稳定之后略有回降的情形，但变化幅度不会很大；对宁夏回族自治区来说，灌溉对作物的促进作用仍处于强烈上升期，单位灌溉面积的增加会使作物产量增加明显，其ε值还将在增大之后才能达到稳定，按其现在趋势分析，增幅将会较大；陕西省与青海省已基本达到平衡状态，各项因素波动较小，灌溉主要起着保障作物生产的基本作用。西北区属于我国的干旱区，对于多数地区来说，灌溉是保障作物生产的基础，其它农业措施的实施与改进也只有在保障灌溉的前提下才能得以施展，所以做好灌溉工作是作物生产增收增效的基础与保障。考虑到该地区地面蒸发严重，采用节水的微灌技术是较为高效的灌溉形式。随着灌溉的进一步发展，干旱区的土壤物理环境会有较大的改良，这对于防风固沙与水土保持工作的开展非常有利，这就使得该区的灌溉工作意义非凡。

3）华北地区多为温带季风气候，主要覆盖黄河及海河两大流域，以种植小麦及玉米为主，灌溉多为地面渠灌。全地区ε在0.200～0.453之间，其中，河北省和山西省，灌溉对作物的生产贡献较为稳定，基本达到平衡状态；河南省与内蒙古自治区灌溉对于作物的作用处于上升期，尚未到达平衡状态。华北区是我国重要的小麦等粮食生产基地，保障粮食作物的稳产增收意义重大。黄河贯穿整个华北区，协调好各地用水及灌溉与其他行业用水间的关系对于合理利用黄河水资源，提高用水效率关系重大。为此，该地区的灌溉也应以发展节水灌溉为主要任务。

4）华东地区主要为沿海季风气候，覆盖长江流域、淮河流域及黄河三大流域，主要种植水稻、玉米及小麦，灌溉多以地面渠灌为主。全地区ε在 0.095～0.470之间，其中，山东省、江苏省、福建省、浙江省，各项因子之于作物产量的波动较为平稳，灌溉对作物生产的贡献稳定，已经基本起到保障作物稳定生产的作用；对安徽省来说，通过模型计算发现各因子与作物产量间的关系尚不稳定。伴随着其他农业因素的快速发展，灌溉对于作物生产的作用也处于快速上升期，在达到稳定的状态之前，其ε会有较大幅度下降；江西省，由于其季节性干旱现象较为严重，灌溉对作物的生产仍有明显的促进作用，而分析全省统计数据可以发现，灌溉对作物生产的促进作用还处于上升期，尚未达到平衡状态。该地区，经济发展较快，在经济良好发展的同时也应保障粮食作物的生产安全，保障灌溉工作的顺利开展。

5）华南地区多为湿润、半湿润季风气候，覆盖长江及珠江两大流域众多水系及海南岛诸河系，主要种植水稻，灌溉多以地面渠灌为主。全地区ε在0.088～0.274之间，其中，对广西壮族自治区、湖南省、湖北省及海南省来说，各项农业因子与作物产出之间波动较小，灌溉与作物之间已基本达到平衡状态，灌溉对作物生产主要起着基础的保障作用。而这几省区，由于地处长江流域，自行取用水较为方便，相应的灌溉收费较低，单纯从灌溉收费方面并不能正确的反映灌溉的实际价值；广东省由于地理位置关系，省内降雨时空不均现象明显，各项农业因子变化波动也较大，现在正处于灌溉对作物促进作用的上升期，尚不稳定。但从其总体发展趋势可以看出，在达到平稳状态之前ε还会有较大幅度下降。总体看来，该地区是我国水稻主产区，地区水量较为丰富，需要注意的是季节性的干旱问题，不应忽视灌溉工作。

6）西南地区多为亚热带季风气候，覆盖长江流域、西南诸河流域的众多水系，主要种植水稻及玉米，灌溉多以地面渠灌为主。全地区ε在0.229～ 0.661之间，其中，对四川省与云南省来说，灌溉对作物的促进作用，属于快速上升阶段，每单位的灌溉面积增加会使作物产出增加明显，但在达到稳定状态之前ε将会有较大滑落。尤其是云南省，季节性干旱较为严重，而且省区内多为梯田，应多加考虑灌溉方式，节约水资源。贵州省，虽降雨较多，但时空分布不均匀，且常有干旱现象发生，灌溉对作物的促进作用处于上升期，尚未达到平衡状态。

2.3.2 水稻种植区结果分析

水稻的种植区域范围较广且差异性较大，在此对全国水稻种植区省区尺度计算的灌溉效益分摊系数进行分析，其各项数据如表2所示，分析该表得出如下结论。

表2 全国省区尺度水稻灌溉效益分摊系数表

1）全国水稻主要种植区为长江以南地区以及东北三省地区，各地区种植综合条件差异性很大；

2）东北地区的吉林省与辽宁省，降雨量虽远小于南方地区，其ε灌却并不是很大，这与其一年两个汛期——春汛和夏汛有关。尤其春汛，可以有效缓解水稻种植前期的旱情。而黑龙江省，自1998年之后，松花江的水位就偏低，干旱情况较为严重，灌溉对于作物生长的促进与保障作用较显著。

3）海南、广西、福建等省与辖地灌区ε灌都低于0.1，这与全国规范中订立的ε灌＞0.2不相符合。分析原因：一方面这3个地区降雨量都很丰富且较为均匀，灌溉量相对来说要小；另一方面，在农业生产中，这3个地区对于灌溉费用的收取一直较低，在模型计算中，其值就会偏低。

4）云南省ε灌过大，云南省2010年的春季干旱也表明了西南地区一直存在着比较严重的季节性干旱问题。而且云南省多为丘陵，水稻梯田种植，灌溉与不灌溉对作物产量影响较大，所以值大也正常。但是，从C-D生产函数的计算中可以看出，其更主要原因是，云南省处于灌溉发展的快速时期，在达到平稳状态之前还会下降很多，其最终的ε灌应与其辖地灌区相类似，在0.3左右。其他省区与灌区水稻都在0.35以下，这也再次说明，规范中ε灌＜0.6的范围有待商榷。

我国种植水稻地区差异很大，其灌溉效益分摊系数值差异性也很大，不能一概而论。灌区好的发展经验可以在全省借鉴与推广，使各地区的灌溉发展更为成熟，使作物生产稳中有增，实现良性循环发展。

3 省区的灌溉效益分摊系数与降雨量的关系

各省值计算结果不同，除有年份段不一样外，还与降雨量的不同有着密切的关系，其结果如图1所示。

图1 各省灌溉效益分摊系数与降雨量关系图

从图1可以看出：

1）ε省＜0.15的7个省份中，只有1个省份的多年平均降雨量P＜1 000 mm，其余6个省份的多年平均降雨量P＞1 000 mm。那一省份即为吉林省，吉林省降雨不匀，多年平均降雨量400 mm＜P＜900 mm，且该省的灌溉事业还处于上升期，其灌溉效益分摊系数还会增大。在这个范围内，降雨量越大ε越小的趋势较为明显。

2）0.15 ＜ε省＜0.3的13个省份中，只有2个省份的多年平均降雨量P＞1 000 mm，其余11个省份的多年平均降雨量皆小于1 000 mm。这两个省份为广东与贵州，这2个省份的降雨不均且旱季缺水严重，所以灌溉对作物的生产有很大作用，生产中不应忽视灌溉的作用。这一范围内，降雨与ε的关系较为平稳。

3）0.3 ＜ε省＜0.5的4个省份，皆为多年平均降雨量P＜750 mm，此段较为平缓。

4）ε省＞0.5的省份只有1个即云南省，其多年平均降雨量P＞1 000 mm，主要由于云南省的灌溉事业处于快速发展期，各因子与作物之间的关系不稳定，波动较大，在其产出投入关系平稳之前，ε会有较大下降；其次云南降雨不均，季节干旱现象比较严重，灌溉意义重大。

总体上看来，降雨量的多少与灌溉效益分摊系数之间是有着关系的，降雨量P越小ε有增大的趋势，但是这也是要具体分析，并不能一概而论，降雨量多但是不均匀而造成的干旱现象也应引起注意。

通过上述分析，去除云南省和广东省2个特殊点，对剩余的数据点进行方程拟合，其结果如图2所示。由拟合方程可以看出，省区尺度的灌溉效益分摊系数与降雨量拟合趋势较好。

图2 各省灌溉效益分摊系数与降雨量拟合曲线图

4 结论与建议

粮食生产是多种因素共同作用的结果，确定各个因子的贡献率是一项十分复杂的工作，文章仅仅从宏观经济角度和省区的大尺度进行了初步探讨，样本偏少、区域过大。实际上针对不同降雨年型、不同作物、不同灌溉形式等等，其灌溉效益分摊系数也不一样。因此，下一步分析中要考虑更多因素、细化区域，针对不同作物、不同灌溉形式，建立包括农业投入、技术水平、管理水平、土地生产能力、气候（温度升高、降雨）等因子的粮食产量影响评价模型。同时，要按照灌溉试验规范，在全国范围内连续多年开展灌溉效益分摊系数试验，以检验模型。

S27 < class="emphasis_bold"> ［文献标识码］B

B

1002—0624（2017）09—0056—04

2017-06-06