长江经济带农水利用效率评价:基于DEA-Malmquist模型

陈汝佳，孙付华

(河海大学 商学院，江苏 南京 211100)

长江经济带由11个长江沿线省市构成，在国家经济发展中具有重要的战略性地位。长江经济带覆盖了经济发达的上海、江苏、浙江和中西部的经济潜力城市群，对全国生产总值和人口总数的贡献超过40%，是不可替代的经济推动力[1]。2014年政府报告中第一次提出“依托黄金水道，打造中国经济新支撑带”，充分表明长江经济带是国家战略中不可或缺的部分。2018年4月底，习近平总书记在深入推动长江经济带发展座谈会上强调，经济和生态环境协同发展，要正确把握两者的关系，调整经济结构和经济发展方式。长江流域水资源总量丰富，但人均占有量仅为世界水平的1/3，耕地亩均占有水资源量不到全球标准的七成。与此同时，原始用水形式导致水资源浪费，加剧了水资源供需矛盾，严重制约着经济发展。农业用水具有最大的用水效率潜力[2]，是解决水资源供需矛盾的关键环节，如何高效利用农业水资源俨然成为长江经济带各省市的新课题。因此，必须深入研究区域农业水资源利用效率现状，对比各省市效率的差异，在此基础上寻求差异产生的原因，探索提高农业用水效率的有效途径，从而为实现长江经济带的绿色可持续发展提供保障和支撑，为水利供给侧改革提供建议和方向。

关于农业水资源开发利用的问题，已引来众多学者的关注。研究大致分为两种：一是通过数据包络等模型计算农业用水效率值，分析区域效率值差异，并据此提出相关建议。如杨骞等[3]构建非径向方向性距离函数模型，计算全国2011和2012年农业用水效率，认为水资源禀赋程度会引起效率差异。二是采用SFA等方法研究效率值的影响因素，根据结果为提高农业用水效率提供参考对策。如夏莲等[4]采用随机前沿函数模型，在考虑农业产业化的基础上，以马铃薯种植为案例，研究农户水资源利用效率的影响因素，认为农业技术、合作企业和农户受教育程度会影响农业水资源利用效率，建议抓技术教育，并加强农企合作。佟金萍等[5]分析了长江流域1998—2011年农业水资源效率变动情况，发现水价和对外开放显著作用于农水利用效率，建议合理调整取水成本。

综上可见，第一类研究多采用截面数据，计算结果为静态，在时间轴上不具有可比性；第二类研究借助Malmquist，横向与纵向分析相结合，偏向关注水资源禀赋、水价和农业技术对农业水资源利用效率的影响。在供给侧改革的大背景下，水资源的合理配置极为重要。由于水权交易市场还在逐步构建和完善，水资源在部门间的分配更多地是由政府决定。但目前关于政府对农业的支持与农水利用效率关系的研究较少。因此，笔者采用DEA模型和Malmquist指数，构建效率评价体系，测算各区域农水利用效率和投入冗余值，并分析政府支出与冗余值的关系，以期为改善长江经济带农业用水效率提供科学的建议。

1 模型构建和指标选择

1.1 模型构建

1.1.1 BCC模型

在产出不变的情况下，排除规模影响，计算各DMU的效率值。该模型由美国运筹学家BANKER[6]提出，其DEA模型表达式为：

(1)

式中：θ为评价指数；n、m和t分别表示决策单元数量、投入种数和产出种数；s+、s-为正、负偏差变量，分别表示产出不足和投入冗余；λj为重新构造一个有效DMU组合中第j个决策单元的组合比例；x、y分别为投入量和产出量；ε>0是非阿基米德无穷小。

1.1.2 Malmquist指数

为了研究t期到t+1期效率的变化情况，需将效率指数分解[7]：

TFPCH=EFFCH×TECHCH

(2)

式中：TFPCH、EFFCH和TECHCH分别表示生产率变化指数、技术效率变化指数和技术变化指数，EFFCH等于纯技术效率变化乘以规模效率变化。

1.2 指标选择

笔者参照文献[8]～文献[11]，考虑数据的可采集性，选取农林牧渔业总产值为产出指标，区域农业用水量、农林牧渔业全社会固定资产投资额和第一产业就业人员为投入指标，以国家财政农林水事务支出为自变量，DEA运算结果投入冗余值为因变量。笔者采集了2007—2016年长江经济带11个省市的数据，数据来源于中国统计局网站和各省市统计年鉴。

2 实证分析

2.1 DEA分析

利用DEAP2.1软件，选择BCC模型，测算2007—2016年长江经济带11个省市的农业水资源效率值和投入冗余值，效率均值结果如表1所示，冗余均值结果如表2所示。

表1 2007—2016年长江经济带区域农业水资源利用效率值均值

表2 2007—2016年长江经济带区域农业水资源利用冗余值均值

由表1可知，长江经济带近十年农业用水的纯技术效率均值为0.896 6，区域间差异较大，上海、江苏、重庆和四川的纯技术效率处于前沿面，而江西、云南和安徽的纯技术效率值不到0.8，江西甚至低于均值的2/3。规模技术效率的均值为0.971 2，其中规模技术效率值为1.000 0的是上海和重庆，其余省市的规模技术效率值均在0.9以上。这表明长江经济带农水利用效率在整体上有提升潜力，不同省市激发潜力的侧重点不同。上海和重庆的综合技术效率相对值为1.000 0，说明其在11个省市中处于“榜样”地位，对农业水资源的利用是相对有效的，这两个地区改善农水效率的焦点应是行业结构的调整和水权市场的推广。江西、云南和安徽是 “拉后腿”的省份，均处于技术劣势，故这3个省份的针对性建议是要考虑增加先进技术的投入，同时扩大生产规模，发挥规模效应。

效率值和冗余值是对应的，效率值越低冗余值越多，但不同的省市投入冗余值的组成比例不同。由表2可知，江西的农业用水量和农林牧渔业全社会固定资产投资额的冗余值在长江经济带11省市中“拔得头筹”，结合表1可知，扩大生产规模能提高水资源的边际效应，更新生产技术能提高产品的产量和质量，将冗余值有效地转换为产出，间接减少投入冗余值。第一产业就业人员冗余值最多的是云南，云南在农业发展上人力投入和湖南接近，但前者的农林牧渔业总产值仅为后者的1/2，云南应改进生产技术，增大农业机械化应用范围。第一产业就业人员冗余值较高的还有安徽和贵州，其中贵州农业水资源利用的综合技术效率值和纯技术效率值均排名第七，在长江经济带中属于中等水平，其投入冗余值几乎全为第一产业就业人员。这说明贵州提高农水利用效率的重点是发挥人力资源的最大效益，政府可考虑适当组织农户技术培训。安徽和湖南的冗余值比例相近，两个地区在提高综合技术效率时可互相借鉴。

2.2 Malmquist分析

为了观察长江经济带农水利用效率近十年的动态变化，引入Malmquist模型，利用DEAP2.1软件运算，结果如表3和图1所示。

表3 2007—2016年长江经济带Malmquist生产率指数及其分解指标

图1 2007—2016年长江经济带各省份Malmquist生产率指数均值分布图

由表3可看出，以2007年为基准年，2007—2016年全要素生产率变化指数的均值高于1，即近十年长江经济带农水利用效率整体呈上升趋势。根据技术效率变化指数和技术进步变化指数均值的大小可判断，效率变化过程中技术进步扮演着“推动因子”的角色，技术效率变化的贡献则不太明显。按年份分析：2009年全要素生产率变化指数小于1，效率发生下行现象，这是由于规模效率倒退造成的；2010和2011年由于“中央一号”文件的发布和实施，农水利用效率值快速增长，全要素生产率连续两年突破10%的增长率；2012年后全要素生产率变化脚步放慢，整体变化趋于平稳，基本维持2%～5%的增长率。

由图1可知，全要素生产率变化指数在标准线1的外侧，说明11个省市的农水利用效率整体表现为上行。观察技术进步变化指数和技术效率变化指数，发现前者在标准线1的外侧，后者有部分处于标准线内侧，分别是安徽和湖南。由纯技术效率变化指数和规模效率变化指数可知，安徽和湖南是受纯技术效率影响。因此，安徽和湖南改善农水利用效率时要提高在技术方面资金投入的效益值，关注如何高效利用技术这辆“生产力马车”。表现特别的有江苏省，其五个指标数值一样，并正好落在标准线1上，说明江苏农水利用的相对效率在近十年内基本不变。此外，图1中技术进步变化指数在全要素生产率变化指数附近波动，两者变化的步调基本一致，这与表3中的结论吻合，再次表现出全要素生产率对技术进步的依赖性[12]。

2.3 政府支出对投入冗余值影响分析

为了研究政府资金补助是否会影响地区农业水资源利用效率，笔者将国家财政农林水事务支出作为自变量，将上述DEA运算后的投入冗余值作为因变量，10年11个省市共110组数据，采用Stata软件进行回归分析，结果如表4所示。

表4 政府资金补助与DEA投入冗余值的回归结果

注：***表示p<0.01；**表示p<0.05；*表示p<0.1

由表4可知，国家财政农林水事务支出对农业用水量冗余值和第一产业就业人员冗余值的回归系数为负。但前者p值大于0.1，两者关系不显著；后者p值小于0.05，通过显著性检验。国家财政农林水事务支出对农林牧渔业全社会固定资产投资额冗余值的回归系数为正，且p值低于0.01，显著性高。这说明政府资金补助会影响地区农水利用效率，主要表现为对固定资产和人力投资的作用，即资金补助越多，固定资产投资冗余越大，人力投入冗余越少。究其原因：①政府资金投入是为了更快更好地促进农业现代化，农业现代化就意味着传统农业生产模式的改变，要将现代的技术和科学的管理融入农业生产。为了实现农业现代化，资金自然而然流向固定资产模块。对于固定资产投入未能满足农业发展需要的地区，政府资金补助的增加对农水利用效率产生正向影响；对于固定资产本身已有冗余值的地区，政府资金补助则会加剧资源的浪费。②农业现代化的发展减少了生产对人力要素的需求量。一是因为农业生产中机械化覆盖率上升，一些简单重复、危险系数高等的工作由机器代替；二是因为与时俱进的管理理念，生产组织内部的协调性增强，人员利用更为合理高效。当政府补助资金投入时，地区会调节就业人员的配置，将第一产业就业人员向第二、第三产业转移，其冗余值降低。

3 结论与建议

笔者基于DEA-Malmquist模型，计算长江经济带11个省市2007—2016年的农业用水效率，同时采用Stata软件对投入冗余值和国家资金补助进行回归分析。DEA运算结果表明：长江经济带的农水利用效率整体有提升潜力、个体间差异大，各地区投入冗余值的比例也不尽相同。上海、江苏、重庆和四川位于前沿面，表现出效率的相对有效，江西、云南和安徽的效率值小于平均值，表现出效率的相对无效。从投入冗余值的比例可看出，不同省份相对无效的原因是有差异的。Malmquist指数分解结果表明：长江经济带农业用水效率在2007—2016年内总体呈波动上升趋势，前五年起伏较大，后五年缓慢增长，主要是技术进步带动了全要素生产率的变化。Stata回归结果表明：政府资金补助会影响区域的农水利用效率，具体表现为两方面。一是政府资金补助与固定资产投入冗余成正向关系，即补助增多，固定资产冗余也增多；二是政府资金补助对人员投入冗余形成反向影响，即补助有利于第一产业就业人员向第二、第三产业转移。根据上述结果，笔者提出以下建议：

(1)提高农水效率的方案要因地制宜。长江经济带涵盖11个省市，各省市的地理位置、经济水平和农业水资源利用现状不一。位于效率前沿面的地区，一方面要保持自己的“榜样”形象，可以从行业结构和水权市场入手，不断地探索节水路径；另一方面要带头响应生态优先、绿色发展，密切关注和控制农业污染物排放量，逐步改善水质，实现农业生产量与质的共同提升。效率相对无效的地区要参考投入冗余值情况，找出效率低下的原因，从而提出针对性的解决方法。

(2)要充分发挥政府资金补助的推动作用。政府资金补助是把双刃剑，不仅能调节人员结构配置，降低第一产业就业冗余，提高农水利用效率；还能引发固定资产的过度投资，不利于资源的高效利用。因此，政府要以地区农业生产现状为基础，观察其固定资产和人员投入的边际效应大小，结合补助资金对两者的作用，调整在农业方面的投资额。