淮河生态经济带农业水资源绿色效率的时空差异与影响因素

任志安,刘柏阳

(安徽财经大学 a.皖北经济发展研究中心;b.经济学院,安徽 蚌埠 233041)

水资源作为紧缺的战略资源，对国家的粮食生产和经济发展举足轻重，受到了人们的广泛关注。Hu等学者首次基于DEA方法定义了“全要素用水效率”这一指标[1];Manjunatha、Francisco J Andre、Azad等学者采用DEA方法测度了国外的水资源利用效率[2-4];钱文婧、马海良、任俊霖等学者采用DEA方法分析了我国不同地区的水资源利用效率[5-10]。上述文献均偏重于水资源节约,未考虑到水环境污染因素。孙才志、陈旭升、Sun等测算了我国不同地区的水资源利用效率,并将水环境污染物纳入水资源利用效率测度框架[11-17]。2016年,由沙丘提出了“绿色全要素水资源效率”的概念[18]。在DEA模型选择上,多数文献选择的是传统径向DEA模型,少数文献选择非径向DEA模型,无论是径向还是非径向模型都有自身的局限性。Tone等提出了一种混合模型,即EBM模型[19]。汪克亮等采用EBM模型分析了长江经济带工业水资源效率,考察了效率的时空分异和影响因素。

本文以地区农业为研究对象,运用EBM模型测算了淮河生态经济带各市农业绿色水资源效率,将水环境污染因素纳入农业水资源效率测度体系,在此基础上分析效率的时空差异特征并检验其影响机制,为淮河生态经济带农业水资源协调发展提供决策支撑。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究方法

EBM模型：经典的DEA模型可划分为两类,一类是以非径向测算为基础的SBM模型,二类是以径向测算为基础的规模报酬不变(CRS)模型为代表。在忽略线性比例关系信息的情况下,SBM模型易低估决策单元的效率;在不考虑松弛变量的情况之下,CCR模型易高估决策单元的效率。EBM模型的最大特点是能实现径向与非径向松弛变量的兼容,能更加准确地衡量决策单元的生产效率。

待评省市O(O=1,2,…,38)农业绿色水资源效率测算的线性规划表达式为:

(1)

s.t.Xτ-θXi0+s-=0

(2)

Yτ≥y0,τ≥0,s-≥0

(3)

式中,θ为γ*中的径向成分(γ*为待评省市的农业绿色水资源效率值);εx为一个取值范围为[0,1]的参数;X、Y、τ、s-分别为投入、产出、权重系数和投入松弛向量;εx和w的取值方法可通过DEA分析软件Maxdea.Pro6.5实现。

Malmquist生产力指数:Malmquist生产力指数可用来度量生产率TFP的逐期动态变化。本文通过构建Malmquist指数,对淮河生态经济带农业绿色水资源利用效率的全要素生产率进行了动态研究。RolfFare等构建了从t到t+1期的Malmquist生产率指数及指数分解:

(4)

(5)

(6)

(7)

若指数M(xt+1,yt+1,xt,yt)>1,表明从t到t+1期,全要素生产率水平提高。TECHCH为技术进步变化指数(简称“TC”),EFFCH为技术效率变化指数(简称“EC”)，Malmquist生产率指数可表示为M=EC×TC。

Tobit面板回归模型:为了进一步检验淮河生态经济带农业绿色水资源利用效率的影响机制,本文建立Tobit面板回归模型:

(8)

式中,yit为第i个地区第t年的农业绿色水资源利用效率;xit为解释变量;βT为未知参数;eit为服从正态分布的误差项;ait为第i个地区第t年的固定效应。

1.2 样本选择与变量界定

本文将淮河生态经济带38个地级市按照省份进行划分,其中安徽地区包含合肥、淮北、亳州、宿州、蚌埠、阜阳、淮南、滁州、六安和安庆10市,江苏地区包含南京、徐州、南通、连云港、淮安、盐城、扬州、镇江、泰州和宿迁10市,山东地区包含淄博、枣庄、济宁、泰安、日照、临沂和菏泽7市,河南地区包含郑州、开封、洛阳、平顶山、南阳、漯河、许昌、信阳、商丘、驻马店和周口11市。本文根据经验分析与已有研究结论,并考虑到数据可得性,以各市农业用水量、农业有效灌溉面积、农业机械总动力与农业化肥施用量为投入指标,各市农业产值为产出指标。2007—2016年淮河生态经济带投入与产出变量的描述性统计指标见表1。各指标数据来自2008—2017年各市的《统计年鉴》和《水资源公报》。

表1 投入与产出变量的描述性统计

2 农业绿色水资源效率的时空差异特征

2.1 变化趋势与地区差异分析

本文根据以上公式得到淮河生态经济带农业绿色水资源效率的EBM-I-C模型测算结果和CCR-I-C与SBM-I-C模型测算结果，见表2。表2的结果显示,基于EBM-I-C模型测算的效率值恰位于CCR与SBM模型之间,效率值分别为0.767、0.697与0.743,验证EBM模型的优势。根据表2中EBM模型测算的结果,2007—2016年淮河生态经济带农业绿色水资源效率的平均值为0.743,整体水平不高。根据效率分解结果,纯技术效率(PTE)与规模效率(SE)均值分别为0.824与0.902,规模效率高于纯技术效率。因此,今后在保证合理用水规模的同时,更应提高农业水资源管理水平与水污染控制技术。从变化趋势来看,研究期内水资源效率从2007年的0.720波动上升至2016年的0.779。具体来看,规模效率从2007年的0.886升至2016年的0.939,纯技术效率从2007年的0.813升至2016年的0.830,表明淮河生态经济带农业绿色水资源效率上升主要源自规模效率的上升。

表2 2007—2016年淮河农业绿色水资源效率值

淮河生态经济带2007—2016年农业绿色水资源效率的分解结果与变化趋势见表3、表4。从表3的效率结果可见,2007—2016年淮河生态经济带山东地区农业绿色水资源TE、PTE、SE值在4个省份之中都是最高的,纯技术效率较高的有淮北、宿州、淮南、南京、南通、盐城、扬州、镇江、淄博、枣庄、济宁、泰安、日照、临沂、洛阳、漯河,效率值都在0.90以上,表明节水型社会建设取得了明显成效。规模效率最高的地区是山东地区,效率值达到0.965,南京、淄博、泰安达到农业绿色水资源利用与水污染排放的最佳规模,实现规模完全有效率。在淮河生态经济带38个市中,只要淮北和淮南的规模效率明显偏低,效率值均在0.50左右。从地区层面来看,南京、淄博、泰安一直位于技术前沿,农业绿色水资源利用是完全有效率的;淮南和郑州市的农业绿色水资源利用效率较低,均在0.50以下。

表3 2007—2016年淮河农业绿色水资源效率分解结果

根据表4,2007—2016年在淮河生态经济带38个地级市中南京、淄博、泰安市在研究期内一直保持最优的农业绿色水资源利用水平，镇江、济宁、郑州、开封、洛阳、平顶山、漯河、信阳、商丘、驻马店、周口趋于上升,其他地区呈平稳或下降趋势。其中,合肥市从2007年的0.827降至2016年的0.675,淮安市从2007年的0.716降至2016年的0.581,安庆市从2007年的1.000下降到2016年的0.745。河南地区的整体水平呈现明显上升趋势,由2007年的0.543上升至2016年的0.819,而其他3个地区的整体水平均无明显变化。淮河生态经济带大部分地区出现隐形恶化态势,表明农业绿色水资源高效利用的严峻形势。

表4 2007—2016年淮河生态经济带各市、4个省份的农业绿色水资源效率的变化趋势

2.2 农业绿色水资源利用效率分析

淮河生态经济带农业绿色水资源分年全要素生产率指数及分解情况见表5和图1。根据表5和图1,2007—2016年淮河生态经济带农业绿色水资源TFP指数只有3个年份显示出正向增长,其他均显示负向增长。整体而论，淮河生态经济带农业绿色水资源TFP指数不稳定,水资源利用的平均全要素生产率指数为1.086。

表5 2007—2016年淮河生态经济带农业绿色水资源分年TFP指数及分解结果

图1 2007—2016年淮河生态经济带绿色水资源TFP指数及分解结果

从图1可见,淮河生态经济带农业绿色水资源TFP与TC指数两条曲线的演变较剧烈,起伏较大,且两者的变化趋势基本保持一致;技术效率值(EC)在1附近波动且幅度较小,表明技术进步(TC)是导致TFP增长的主要原因,即技术进步的衰退阻碍了TFP的增长。

为了进一步分析淮河生态经济带农业绿色水资源利用率的时空差异,淮河生态经济带分地区的全要素生产率指数及其分解情况见表6和图2。根据表6和图2可见,淮河生态经济带河南地区的TFP指数和技术效率指数(EC)都高于安徽、江苏和山东地区,TFP值呈现“河南地区>江苏地区>安徽地区>山东地区”的格局。

表6 淮河生态经济带农业绿色水资源分地区TFP指数及分解结果

图2 淮河生态经济带4个省份水资源TFP指数及分解对比

3 农业绿色水资源效率的影响因素分析

3.1 影响因素选取

本文根据经验分析、已有的研究结论[20-23]和数据可得性,主要选择以下影响淮河生态经济带农业绿色水资源效率的因素:①经济发展水平。以淮河生态经济带各市农村居民人均可支配收入来衡量经济发展水平。②农业用水强度。以淮河生态经济带各市农业用水总量占用水总量的比重来表示农业用水强度。③农作物种植结构。以粮食作物播种面积占农作物播种总面积的比重来表示农作物种植结构。④有效灌溉指数。以有效灌溉面积与农作物播种面积之比来衡量有效灌溉指数。⑤资产投资力度。以农林牧渔业的固定资产投资额占农林牧渔业生产总值的比重来反映区域的资产投资力度。以上各变量数据均来自各省市相应年份的《统计年鉴》、《水资源公报》、《农村统计年鉴》等。

3.2 Tobit回归结果

本文以2007—2016年淮河生态经济带各市农业绿色水资源效率EBM效率作为被解释变量,以上5种影响因素作为解释变量,建立面板计量经济模型定量考察农业绿色水资源效率的影响机制。本文借助Stata14.0软件,得到Tobit回归模型的估计结果，见表7。

表7 淮河生态经济带农业绿色水资源效率影响因素Tobit回归结果

注：“*、**、***”分别表示在10%、5%、1%的水平上差异显著。

根据表7的回归结果,分析各因素的影响机制为:①经济发展水平在1%显著水平下对农业用水效率有着正向影响。农民人均纯收入越高,农民更趋向采用先进的灌溉技术和购置先进的灌溉设备,这有助于提高农业用水效率。因此,农村家庭人均收入越高,农业用水效率越高。②农业用水强度在1%显著水平下对农业用水效率存在负向影响。一般传统的农业省份是农业用水比重高的地区,一方面这些地区经济发展相对滞后,高效节水灌溉技术的应用率低;另一方面这些地区农业生产耗水较大,浪费较严重,农业用水效率较低。③粮食播种面积比重在1%水平下对农业用水效率存在显著的负向影响。一般经济作物的单位水资源产值大于粮食作物的单位水资源产值,因此粮食作物的种植面积越高,用水效率会越低。④有效灌溉指数对农业用水效率存在正向影响。有效灌溉指数反映的是地区农业灌溉基础设施的装备水平。有效灌溉指数越高,农业灌溉基础设施越完善,农业用水效率也越高。⑤资产投资力度在1%水平下对农业用水效率有着显著的负向影响。一般来说,增大资产投资力度强应对农业用水效率有正向影响,而本文回归结果并不支持这一观点,原因可能是当前资产投资实施效果不佳,未达到应有效果。

4 结论与政策启示

4.1 结论

本文将一种新型的DEA模型——EBM模型与Malmquist指数和面板Tobit计量模型相结合,静态与动态分析相结合全面考察淮河生态经济带农业绿色水资源效率的时空差异特征及影响机制。研究结果表明:①淮河生态经济带农业绿色水资源效率水平整体不高,不同地区的效率指数存在显著差异,农业节水与水污染减排仍有改进空间。淮河生态经济带山东地区较优于安徽地区、江苏地区和河南地区,农业绿色水资源利用效率、纯技术效率与规模效率在4个省份之中都是最高的。②在淮河生态经济带38个地级市中,淮北和淮南市的规模效率明显偏低,南京、淄博、泰安市一直位于技术前沿,农业绿色水资源利用完全有效率,达到淮河生态经济带农业绿色水资源利用与水污染排放的最佳规模。③淮河生态经济带4个省份地区的农业用水效率10年间存在下降趋势,38个地级市中只有11个市的农业绿色水资源效率水平在研究期内趋于上升,其他地区都呈平稳或下降趋势。④淮河生态经济带农业绿色水资源TFP指数只有3个年份出现正增长,其他年份均出现负增长,整体TFP指数不稳定,TFP值呈现“河南地区>江苏地区>安徽地区>山东地区”的格局。⑤经济发展水平的提高对淮河生态经济带农业绿色水资源效率有着显著的促进作用,而农业用水强度、粮食播种面积和资产投资力度的增加则显著抑制了淮河生态经济带农业绿色水资源效率的改善。

4.2 政策启示

主要是:①党的十八届五中全会提出了绿色发展的新理念,随后通过的“十三五”规划再次强调了绿色发展的主题。当下淮河生态经济带水资源的可持续发展也亟须以绿色发展理念为指导,各省市应着力推动农业结构升级,将重点放在农业设施的维修、高科技产业的发展和节约农业用水技术的革新之间,进一步提高农业水资源污染的预防和控制,集中精力提高节水减排的激励机制,进行更科学、全面、严格的当前污水收费系统的设计。②淮河生态经济带在平均占有水资源量不高的情况下,面对日益趋高的用水需求,做好节水工作,关键是要提高用水效率。农业用水效率差异是淮河生态经济带整体用水差异的主要因素,这是淮河生态经济带水资源各个生产要素配置带差异化所致。鉴于淮河生态经济带农业绿色水资源效率的显著地区差异性,为保证政策效果,需要因地制宜地制定农业节水战略与水污染防治对策。③淮河生态经济带4个省份地区之间应打破行政壁垒,扩大农业节水与水污染防治领域的交流与合作,消除条块分割与地方保护主义,实现先进节水和减排技术的全流域共享。政府应充分利用当地的节水潜力,并采取适当的政策,确保高效率地区用水保持在当前水平。