污染排放约束下中国水稻生产用水效率与影响因素分析

薛 超，周 宏

(南京农业大学经济管理学院，江苏 南京 210095)

在水资源日益紧缺和农业用水不断被挤占而用水需求却持续加大的背景下，实现农业水资源的高效利用是保障水安全和粮食安全的根本途径[1-4]。为提高水资源的利用效率，需要对当前状况下水资源的利用效率进行测度，目前对农业用水效率进行测算的方法有随机前沿分析和数据包络分析(data envelopment analysis，DEA)等方法[5-8]，一些学者在此基础上采用非径向方向性距离函数模型和考虑非期望产出的松弛变量度量(slack based measure，SBM)模型等方法测算了环境约束下水资源的使用效率[9-11]。此外，有学者采用Tobit模型、Bootstrap断尾回归模型等方法对农业水资源利用效率的影响因素进行分析，发现农业用水效率受到自然因素、经济因素、制度因素多个方面的共同作用[12-13]。

水稻作为中国最重要的粮食作物，其生产不仅是农业产业的重要组成部分，也是维系国计民生的根本，亦是保障国家粮食安全的主力军。相比于其他作物，水稻对水资源的依赖程度更高，属于水资源密集型农作物。水稻作为“第一大用水大户”，其用水效率的提高对确保整个农业用水的安全以及整个社会的用水安全具有非常大的作用。基于此，本文将借助于考虑非期望产出的SBM超效率模型，将水稻用水量、劳动力、土地和资本作为输入，将水稻产量作为期望产出，水稻生产过程中的氮排放和磷排放作为非期望产出，测度中国2004—2014年23个水稻生产省(市、自治区)水稻生产过程中的用水效率，并进一步分析影响水稻生产用水效率的因素。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

水稻产量和水稻土地投入及水稻播种面积的数据可通过《中国农村统计年鉴》直接获得；水稻生产过程中的氮排放量和磷排放量是通过水稻生产过程中氮肥和磷肥(折纯)的使用量乘以相应的氮肥和磷肥的流失率计算而得。其中氮磷顷均施用量(折纯量)的范围分别为30～225 kg和0.15～52.5 kg；氮磷排放系数的范围分别为5%～35%和1%～10%，其中氮肥、磷肥使用量来源于《全国农产品成本收益汇编》，各地区的氮肥和磷肥的流失率参照赖斯芸[14]的相关研究成果；水稻生产用水量是根据文献[15]中各地区每公顷水稻的生产用水量乘以各地区水稻播种面积估算得到，水稻生产用水量的范围为3 000～20 000 m3/hm2；劳动力与物质资本投入是由各地区顷均投入乘以水稻播种面积得到，顷均投入的数据由《全国农产品成本收益汇编》得到。在测算水稻生产用水效率后，进一步分析影响水稻生产用水效率的因素。选取了农村居民人均纯收入、人均水资源拥有量、有效灌溉面积占比、节水灌溉面积占比、水稻播种面积占比、水稻机械化水平等变量作为水稻用水效率的影响因素，这些数据可从《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国农业机械工业年鉴》中获取。各变量的描述统计见表1。

1.2 研究方法

本文的水稻用水效率是指水稻用水的技术效率，即将水稻生产用水作为农业生产的投入要素之一，在生产函数的基础上计算水稻生产用水的技术效率，水稻用水效率就是指在农业要素投入量不变的情况下，农业最大的产出值或者产出一定条件下，最小的生产用水量与实际用水量的比值。为测算基于非期望产出的水稻生产用水效率，本文构建考虑非期望产出的SBM超效率模型[16]，其具体形式为

表1 变量描述统计

将水稻生产投入向量X分离出水稻生产用水量和其松弛变量，记为Xw和sw。则水稻的生产用水效率可以表示为

Eit=(Xwit-swit)/Xwit

(2)

式中:Eit为i地区t时期的水稻生产用水效率；Xwit和Swit分别为i地区t时期水稻的生产用水量及松弛变量。

2 污染排放约束下水稻的生产用水效率

根据考虑非期望产出的SBM超效率模型通过MaxDEA软件测算出中国23个水稻生产地区2004—2014年的水稻生产用水效率(表2)。由表2可知，在污染排放约束下各地区的水稻生产用水效率存在明显的差异。其中，黑龙江、浙江、江西、湖北、湖南和重庆等地的水稻生产用水效率较高，效率值基本上都在0.8以上，有些省份在部分年份已达到了前沿面，尤其是在2014年，这些省份均达到了前沿面。而河北、福建、广东、海南、云南和陕西等地的水稻生产用水效率一直都比较低。此外，本文还根据水稻播种面积和产量选出9个水稻主产省，从表2可以发现这9个水稻主产省中除了广东和广西两省的水稻生产用水效率较低外，其余各省的水稻生产用水效率都比较高，说明水稻主产省在水稻生产用水效率方面具有一定的优势。

表2 各省(市、自治区)水稻生产用水效率

注：其中标*的省份为根据水稻播种的面积和产量确定的水稻主产省(区),其标准为水稻播种面积大于1 000 hm2且水稻产量大于1 000万t的省份(区)。以2014年的水稻生产数据确定了湖南、江西、黑龙江、江苏、安徽、湖北、广西、四川和广东9个省(区)为水稻主产省(区)。

为进一步分析各地区之间水稻生产用水效率的差异，按照地区特征将23个水稻生产省份划分为东北地区(黑龙江、吉林、辽宁和内蒙古)、华北地区(河北、山东、河南、陕西和宁夏)、长江中下游地区(江苏、安徽和湖北)、南方地区(浙江、湖南、江西、福建、广东、广西和海南)和西南地区(四川、重庆、贵州和云南)，测算这5个地区水稻生产用水效率(图1)。由图1可知，这5个地区2004—2014年水稻生产用水效率呈不断上升的趋势，其中长江中下游地区、南方地区和华北地区上升的趋势比较明显，而东北地区和西南地区的水稻生产用水效率的年度波动幅度较大。长江中下游地区水稻生产用水效率最高，而华北地区随着水稻生产用水效率在不断上涨，但一直都处在最低的水平。

图1 2004—2014年各地区水稻生产用水效率

通过以上对各地区水稻生产用水效率的测度与分析可以发现各省(市、自治区)之间、不同地区之间以及不同时间段上的水稻生产用水效率均存在一定的差异，而且很多省份的水稻生产用水效率还比较低，还有很大的提升空间。

3 水稻生产用水效率的影响因素分析

影响各地区水稻生产用水效率的因素不仅包括自然条件，还包括经济、社会、文化等因素，为分析影响的具体原因，本文通过构建实证模型来分析。由于水稻生产用水效率值处于0～1的范围内，且明显偏向0.5～1这部分，因此采用Tobit模型进行回归分析。回归方程的具体形式为

(3)

根据已有的文献和经验，本文在分析污染排放约束下的水稻生产用水效率的影响因素过程中主要选择了农业经济发展水平、水资源丰裕程度、农田水利设施、节水农业发展水平和水稻播种面积占比以及水稻机械化水平等因素。其中以用农村居民人均纯收入作为农业经济发展水平的代理变量，以人均水资源拥有量表示水资源丰裕程度,而农田水利设施用有效灌溉面积占农作物播种总面积的比来表示，节水农业发展水平用节水灌溉面积占农作物播种总面积的比来表示。根据LR检验结果强烈拒绝“H0：σu=0”，故认为存在个体效应，所以使用随机效应的面板Tobit回归模型进行回归估计，详细结果见表3。

表3 Tobit模型回归结果

注：*、**和***分别表示估计系数通过0.1、0.05和0.01的显著性检验；Wald检验结果和LR检验结果中括号里是相应的p值。

由表3 可知，农村居民人均纯收入对水稻的用水效率有显著的正向影响，随着农村经济社会的发展和人们收入水平的不断提高，人们会关注到水资源的紧张和水污染的状况，会采用先进的节水技术来提高水稻的生产用水效率；人均水资源拥有量对水稻用水效率有负向的影响，但影响并不显著；农田水利设施和节水农业发展水平均的回归系数均没有通过显著性水平检验，可能的原因在于我国水稻的种植主要集中在南方以及长江流域水资源比较丰富，多以雨养农业为主，而灌溉条件并不是这些地区生产水稻的必要条件；此外，我国农田水利设施的建设还不够完善、农业节水灌溉技术相对比较落后，并没有发挥出节约用水的效果，尤其是水稻的节水灌溉技术发展缓慢，因此对水稻生产用水效率的提升并没有起到作用。水稻播种面积占比在1%的显著性水平上显著正向影响水稻用水效率，水稻播种面积占农作物播种面积的比在一定程度反映了水稻种植的集中程度，集中程度较高的地区水稻在用水上更容易发挥规模效应，因而有利于提高水稻的生产用水效率；水稻机械化水平也在1%的显著性水平上显著正向影响水稻的生产用水效率，机械化水平的提高有利于提高水稻的产量和生产效率，在用水量不变的情况下，产量的提高可以提高水稻的用水效率。

4 结 语

首先通过考虑非期望产出的SBM超效率模型测算了我国23个水稻生产省(市、自治区)的水稻生产用水效率，发现虽然各地区的水稻生产用水效率在不断提升，但很多地区的水稻用水效率没有达到生产的前沿面，还有很大的提升空间。从水稻生产区域来看，长江中下游地区的水稻生产用水效率最高，而华北地区的水稻生产用水效率多年来一直最低。在水稻生产用水的影响因素分析中发现，农村居民人均纯收入、水稻播种面积占和水稻机械化水平对水稻生产用水效率有显著的正向影响，而水资源丰裕程度、农田水利设施和节水农业发展水平对水稻用水效率并没有显著的影响。

水稻作为农业用水大户，其用水效率的提升对提高整个农业的用水效率有着非常重要的作用，而且在消减农业污染排放方面也具有很重要的意义。目前，各地区的水稻生产用水效率还有很大的提升空间，可以通过提升水稻机械化水平、大力推广水稻的节水灌溉技术等多种手段来提升水稻的用水效率。

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