节水灌溉设施的粮食生产增效机制

陈宏伟， 穆月英

(中国农业大学 经济管理学院， 北京 100083)

一、引言

我国粮食产量已连续五年稳定在1.3万亿斤以上，粮食生产能力的稳步提升来自于要素投入规模扩张和粮食生产效率提高，而过度依赖要素投入给生态环境造成了巨大压力，注重提高粮食生产效率是保障粮食安全的根本途径。与此同时，农业是我国第一用水大户，农业水资源利用的供需矛盾日益突出，农业水资源短缺问题已经严重威胁到粮食安全。一方面，水资源与耕地资源的空间分布不匹配，农业水资源利用的时间错位，另一方面，农业生产的水资源利用效率低下，农业灌溉用水浪费和水污染现象严重。农业生产以水而旺，大力发展农业节水灌溉设施，自然就成为缓解我国农业水资源供需矛盾、提高粮食生产效率的必然选择。

随着农田水利投资的持续增加，我国节水灌溉设施建设实现了快速发展，节水灌溉工程面积占灌溉面积的比例由2000年的27.62%上升至2018年的48.48%(1)数据来源：根据历年《中国农村统计年鉴》整理得到。。节水灌溉设施能够有效缓解水资源短缺对粮食生产的限制，通过改善生产条件、优化要素投入结构影响粮食生产效率。而目前在实际使用过程中，节水灌溉设施并未得到农户广泛认可，喷灌、微灌、低压管灌等设备存在闲置现象，使用持续性较弱，大水漫灌的传统灌溉方式仍较为普遍，节水灌溉设施的使用效率偏低[1-2]，农田水利设施薄弱已成为我国农业当前最迫切需要解决的问题之一[3]。因此，研究节水灌溉设施对粮食生产的增效机制对于推进农业现代化、实现粮食生产高质量发展具有重要意义。

农业基础设施包括灌溉设施、公路设施、农电设施等，是农业规模经营和技术进步的基础性先行投资[4]5，能够促进中国粮食增产[5]31，加速农业新技术的传播和应用[6]，降低粮食私人生产成本，推动粮食全要素生产率增长[7]，降低农产品交易门槛，提高农户市场参与程度[8]，提升农民收入水平[9]等。农业灌溉设施作为农业基础设施的重要组成部分，其相关研究可以概括为两大类：第一类主要研究灌溉设施对农业经济增长及农民增收的影响，学者普遍认为灌溉设施对农业生产总值有显著促进作用[6]，且中部和西部地区的提升效应较大[10]35，Zhang和Fan进一步得出灌溉设施对中国省际农业经济增长的产出弹性为0.127[11]。同时，农村水利基础设施能够显著提高农民收入水平，且随地区经济发展水平的提高而增加[12]。第二类研究集中于灌溉设施对农业生产环节的影响，一方面，灌溉设施对劳动、资本等生产投入要素具有替代或互补效应，进而降低了物质资料投入成本[13-14]，同时，灌溉设施能够促进农业产出水平的提高[15]，弱化干旱灾害对粮食生产的负向影响[16]，提高中部和西部地区粮食作物种植比例[17]。另一方面，灌溉设施对粮食全要素生产率有显著的提升效应[18]，通过提高粮食生产效率、推动前沿面外移等路径实现[19]97-98，而Jin等[20]的研究表明灌溉设施显著降低了水稻、小麦和玉米三大主粮的全要素生产率，李谷成等[21]145认为由于灌溉设施的准公共物品属性，造成其负向影响农业全要素生产率。

已有文献普遍关注了农业灌溉设施的产出效应、技术进步效应，而随着农业水资源短缺问题日益严峻，高效节水灌溉设施建设已成为农业可持续发展的关键，但农业灌溉设施提升全要素生产率的相关研究仅限于农业灌溉设施总体，鲜有学者基于节水灌溉设施功能和作用的特殊性，对节水灌溉设施的粮食生产增效机制进行分析。本文利用2000—2018年中国30个省份的平衡面板数据实证分析节水灌溉设施对粮食全要素生产率增长的影响及作用路径，在粮食生产功能分区和粮食作物品种的基础上研究其影响效应的差异，并进一步考察节水灌溉设施对粮食全要素生产率增长的非线性影响，以期对节水灌溉设施的增效机制进行较为全面的阐释。

二、理论分析与研究假设

节水灌溉设施既具有基础设施的“催化剂”属性，又具备特有的资源节约、技术集成属性。具体来说，节水灌溉设施对粮食全要素生产率增长的影响主要体现在：一是改善粮食生产的外部环境。节水灌溉设施能够提高水资源的时空配置效率，改善作物生长条件，进而提高单产[5]31，减少干旱灾害对农业生产的不利影响[22]，从而提升粮食生产效率。二是优化粮食生产要素配置。节水灌溉设施能够对劳动、资本、灌溉等投入要素发挥替代或互补效应，从而促进生产成本降低，提高单位物质资料产出[4]11。同时，节水灌溉设施具有规模扩张效应，通过提升耕地平整连片程度，实现耕地规模化经营与专业化生产，推动传统农业向现代农业转变[5]32，从而提高粮食生产技术效率。三是推动粮食生产技术进步。节水灌溉设施作为节水技术推广与应用的载体，能够促进灌溉设施使用农户在生产过程中对节水技术的掌握，也有助于农业前沿技术在农村各地区的传播和推广，从而加快农业技术进步，推动生产前沿面外移[23]90。

H1：节水灌溉设施通过技术进步与效率改进，从而实现粮食全要素生产率增长。

不同粮食功能区在耕地地形、产业布局以及粮食生产要素结构等方面差异显著。粮食主产区多以平原为主，耕地资源丰富，地块规模较大，粮食规模化经营较为普遍，节水灌溉设施能够极大改善水资源的时空分布不均，降低因灌溉不足而产生的物质资料投入，从而提高单位物质资料产出率，实现全要素生产率增长。而非主产区耕地细碎化严重，粮食作物的种植规模普遍较小，机械化难度较大，灌溉成本较低，节水灌溉设施对粮食全要素生产率的提升效应小于主产区(2)粮食生产功能区划分标准来源于《国家粮食安全中长期规划纲要(2008-2020)》，包括粮食主产区、产销平衡区和粮食主销区三类。由于主销区包含省份较少，可能存在自由度不足造成估计误差，为此，本文将主销区和平衡区合并为非主产区。。

不同粮食作物由于生物特性、外部环境、种植农艺不同，其生产效率同样存在系统性差异。参考已有研究，粮食作物的灌溉需水量按水稻、小麦、玉米的次序依次降低，机械化难度由高到低依次为玉米、水稻、小麦[24]。因此，节水灌溉设施对不同粮食作物全要素生产率的提升路径存在差异，节水灌溉设施能够大大降低水稻灌溉等物化成本，提高单位物质资料产出，而对玉米生产劳动投入的替代作用较小。可以预见，节水灌溉设施能够显著提升水稻技术效率，而对玉米技术效率改进不足。

H2：节水灌溉设施的增效效应在不同粮食功能区、不同粮食作物存在异质性。

已有文献得出灌溉设施对粮食全要素生产率的影响存在方向上的不一致[21]145，这是由于两者关系可能还受到劳动力、土地、水资源等要素禀赋的异质性影响。因此，本文认为农村人力资本、人均种植规模、人均GDP、水资源充裕度的不同均可能造成节水灌溉设施对全要素生产率存在非线性影响即存在门槛效应。

农村人力资本不仅是粮食全要素生产率的内生变量，更是影响节水灌溉设施使用效率，构成节水灌溉设施增效地区异质性的重要因素。农村人力资本体现了农户在实际生产中的种植能力和管理水平，能够更好地运用节水灌溉设施，对粮食生产效率产生正向影响；同时，农村人力资本的提高会促进劳动力向非农转移，使得剩余劳动力对节水灌溉设施的认知下降，阻碍了生产前沿面的扩展[23]91。

喷灌、微灌、管灌等节水灌溉工程设施的建设和维护成本较高，在耕地面积小且地块分散的情况下，普遍由社区或部分农户群体采用[25-26]，较高的契约成本导致技术效率下降。而随着人均种粮规模的扩大，农业生产的比较收益提升，将激励农民主动投资节水灌溉设施并提高使用效率[27]，通过对粮食种植单位灌溉成本和劳动成本的节约，易实现规模效应，进而提升技术效率。同时，节水灌溉设施技术进步作用的发挥取决于农户信息获取能力，人均种粮规模较大的农户能够更好的获取市场信息，有利于技术的引入，推动前沿面外移[28]。

人均GDP是量化地区经济发展水平的主要指标，地区人均GDP越高，会在一定程度上加快节水灌溉设施的发展，提升粮食生产的技术水平，推动粮食全要素生产率的提高，同时，地区经济发展水平的提高可能会带来对粮食生产重视程度的下降，减少对包括节水灌溉设施在内的农业生产性投资，造成粮食全要素生产率下降[19]。

水资源充裕度的影响存在“资源诅咒”效应，即水资源禀赋与资源利用效率之间呈负相关[29]，在水资源丰富的地区，水资源利用效率较低，节水灌溉设施的发展动力不足，难以充分发挥其对粮食全要素生产率的提升作用。可以推断，对于不同水资源禀赋的地区或年份，节水灌溉设施的增效效应存在差异。

H3：节水灌溉设施的增效效应可能受到农村人力资本水平、人均种粮规模、人均GDP、水资源充裕度的影响而存在门槛特征。

三、模型与变量

(一)模型设定

1.Malmquist指数法

Malmquist指数法是对全要素生产率的增长率(TFP)进行测算及分解的非参数方法，使用Shepard距离函数进行定义，具体公式如下：

(1)

2.面板回归模型

为研究节水灌溉设施对粮食全要素生产率的影响，本文将基准模型设置如下：

TFPit=ρ0+ρ1Wit+∑ρjXit+εit

(2)

其中，i表示省份，TFPit表示粮食全要素生产率水平，Wit表示节水灌溉设施，Xit表示一系列控制变量，ρj表示估计参数，εit表示随机误差项。考虑到解释变量的内生性问题，节水灌溉设施能够提高粮食全要素生产率，同时，粮食全要素生产率的提高会带来更多农业收益，使地区加强节水灌溉设施建设，即可能存在双向因果关系。因此，分别选取节水灌溉设施面积、喷灌面积、微灌面积和管灌面积占比的一阶滞后项作为工具变量，进行2SLS估计。

3.面板门槛模型

由理论分析可知，由于节水灌溉设施的增效效应可能会因农村人力资本、人均种粮规模、人均GDP、水资源充裕度等的差异而存在非线性影响，由于主观设定阈值可能导致估计偏差，本文运用Hansen[30]提出的面板门槛模型，由模型自动生成门槛值，并以门槛变量划分估计区间。以存在2个门槛值为例，模型设定如下：

TFPit=μi+δ1WitI(Mit≤γ1)+δ2WitI(γ1γ2)+∑δiXit+eit

(3)

其中，Mit表示门槛变量，I(.)表示指标函数，γi表示特定门槛值，μi和δi表示待估系数，eit表示残差项。由于可能在两个或两个以上的门槛，需要通过bootstrap检验以判定具体门槛个数。

(二)变量选取

1.被解释变量

粮食全要素生产率(TFP)是成本收益层面剔除物质投入增长率后的粮食产出增长率剩余，包括技术效率(ECH)和技术进步(TCH)。本文运用DEA-Malmquist方法对粮食全要素生产率进行测算分解，从粮食生产投入产出的角度选取指标。投入要素包括土地、劳动力、机械、化肥、农药和水资源，借鉴赵丽平等[31]的方法，利用广义权重系数的方法计算生产要素投入量，各投入指标根据以下公式进行换算：(1)土地投入为粮食播种面积(千公顷)，(2)种粮劳动力=第一产业从业人员(万人)×(粮食播种面积/农作物总播种面积)×(农业产值/农林牧渔业产值)，(3)机械投入、化肥投入、农药投入和水资源投入分别以农业机械总动力(万千瓦)、农用化肥施用折纯量(万吨)、农药使用量(万吨)和有效灌溉面积(千公顷)作为代理变量，并根据比例系数：粮食播种面积/农作物总播种面积进行换算。产出指标为各省份粮食当年产量，以避免价格因素的影响。

2.核心解释变量

节水灌溉设施(W)：节水灌溉设施包括喷灌(Spri)、微灌(Micro)、低压管灌(Pipe)及其他工程节水设施，由于灌溉设施功能的发挥取决于日常管护，并受气候因素的影响较大[10]32，因此，以节水灌溉设施的政府投资量作为指标并不能全面反映灌溉设施投资情况。基于此，借鉴李谷成等[21]144、栾健和韩一军[23]87等人对农田灌溉设施的量化指标，本文选取节水灌溉工程面积、喷灌面积、微灌面积、低压管灌面积分别占灌溉面积的比重作为衡量节水灌溉设施、喷灌、微灌、低压管灌的代理变量。

3.门槛变量

农村人力资本(Educ)：将受教育程度为“文盲半文盲、小学、初中、高中、大专及以上”分别赋值为“1、6、9、12、16”来测度农村人力资本，具体计算以6岁及以上相应文化程度农村人口的平均受教育年限来表示。人均种粮规模(Pg)：以粮食播种面积与粮食生产从业人员数之比衡量。人均GDP(Pgdp)：以各地区当年GDP总量除以当年人口总数得到。水资源充裕程度(Wa)：以地区水资源总量与农作物播种面积之比表示。

4.控制变量

城镇化水平(Urban)：用城镇常住人口数除以年末常住人口总数衡量。受灾程度(Dis)：用受灾面积除以农作物总播种面积衡量。财政支农(Fin)：采用财政农林水事务支出除以财政总支出表示。农村交通便利度(Traf)：以扣除高速、一级、二级公路以外的地区公路里程数与地区土地面积之比衡量。

(二)数据说明

由于数据可得性和缺失问题，本文研究数据为2000—2018年中国除港、澳、台、西藏以外30个省份的平衡面板数据。所用数据均来自于2001—2019年《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国水利统计年鉴》、《中国农业机械工业年鉴》和《中国人口与就业统计年鉴》，缺失数据均采用插值法进行补充。变量的定义与描述性统计如表1所示。

表1 变量定义与描述性统计

四、结果分析

(一)粮食全要素生产率测算结果

表2列出了我国30个省(市)2000—2018年粮食全要素生产率指数增长及分解的测算结果。可以看出：2000—2018年，全国30个省份的粮食全要素生产率年均增长1%，与李飞和曾福生[32]、肖红波和王济民[33]的研究结果一致，除江西、湖北、湖南、广东、四川、贵州外的24个省(市)粮食全要素生产率均呈正增长，其中天津、河北、内蒙古、辽宁、吉林、宁夏的粮食全要素生产率年均增长2%以上，北京、山西、黑龙江、上海、安徽、福建、河南、陕西、甘肃、青海的粮食全要素生产率年均增长1%以上，即东部和中部地区省份、粮食主产省份的粮食全要素生产率增长相对较快，呈现较为明显的地区非均衡性特点。从全要素生产率增长的分解来看，全国整体技术进步年均增长1%，技术效率保持不变，除江西、四川、贵州、陕西、甘肃外，其余省份的技术进步率均高于效率改进率，说明技术进步是各地区粮食全要素生产率增长的主要源泉，即粮食全要素生产率是依靠技术进步“单轨驱动”。

表2 2000—2018年分省粮食全要素生产率指数增长及分解

(二)节水灌溉设施对粮食全要素生产率提升的路径分析

模型1运用固定效应模型估计节水灌溉设施对粮食全要素生产率增长的影响，同时控制时间效应，在此基础上，模型2～4引入节水灌溉设施面积占比的一阶滞后项作为工具变量，分别进行节水灌溉设施对粮食全要素生产率、技术进步、技术效率影响的两阶段最小二乘(2SLS)估计，模型5～7选取喷灌、微灌和管灌面积占比的一阶滞后项作为三个工具变量，分析不同类型节水灌溉设施的增效机制，估计结果如表3所示。所有工具变量法估计的第一阶段F值均大于10，且在1%水平显著，表明各模型均不存在弱工具变量问题。在控制了时间效应后，运用工具变量法得到的节水灌溉设施估计系数均显著上升，说明若忽视节水灌溉设施与粮食TFP双向因果的内生性问题，将高估节水灌溉设施对粮食全要素生产率的影响效应。

表3 节水灌溉设施的粮食全要素生产率增长效应估计结果

节水灌溉设施水平对粮食全要素生产率提升具有显著的促进作用，从分解来看，节水灌溉设施对技术进步、技术效率改进均有显著影响，且对技术进步的影响高于技术效率改进，表明节水灌溉设施能够提高农药、化肥、水资源等要素的投入产出率，实现粮食生产要素优化配置，由于节水灌溉设施的工程属性，能够促进粮食生产向规模化发展，同时，节水灌溉设施有助于水肥一体化等新技术的推广，共同推动粮食全要素生产率增长。

分节水灌溉设施类型来看，喷灌、管灌两类节水灌溉设施均通过技术进步和效率改进两种途径对粮食全要素生产率增长产生显著影响，系数分别为0.880和0.802，而微灌的系数为正但均不显著，表明节水灌溉设施对粮食全要素生产率增长的影响主要通过喷灌和管灌实现。当然，节水灌溉设施对粮食全要素生产率的作用异质性还有待后文进一步分析。

控制变量中，城镇化水平对粮食全要素生产率有显著正向影响，其中对技术进步的影响显著而对技术效率的影响没有通过显著性检验，这说明城镇化水平对于粮食全要素生产率的提升作用主要通过技术进步途径来实现，城镇化水平的提高能够促进劳动力非农转移，非农收入的提升有助于增强对粮食生产的支付能力和抗风险能力，加快资本密集型技术推广，实现粮食生产技术的劳动节约型变迁，推动粮食生产前沿面外移。

财政支农的影响显著为正，政府财政支农一方面有利于产学研相结合，促进农业科技进步和科技成果转化，从而改善农业生产条件，另一方面能够推进农民职业教育与农业技术推广，有利于农村劳动力的人力资本积累，提升农户科技素质，促进农业新技术和良种推广应用，推动粮食生产前沿面外移，对粮食全要素生产率增长产生较大影响。

旱灾成灾率显著降低粮食全要素生产率，且对技术进步、技术效率的影响均显著为负，粮食产量对气候环境的依赖性较高，旱灾等自然灾害造成粮食干物质累积减少和早熟，直接降低粮食有效产出，同时旱灾会影响农户的要素配置行为，导致劳动力投入、水资源投入等增加，使得粮食生产技术效率降低。

农村交通便利度能够通过技术进步、效率改进促进粮食全要素生产率增长，便利的农村交通能够降低生产投入要素的交易成本，促进粮食生产集聚化发展，从而提高粮食综合技术效率。同时，农村交通网络可以加速粮食生产中的新知识、新技术的传播推广，使农业生产者能更快更多地运用新技术，通过科技投入提高生产力，实现粮食生产的技术进步。

(三)节水灌溉设施增效的异质性检验

1.粮食功能区异质性

将全国30个省份按照粮食生产功能区划分为粮食主产区和非主产区进行分样本回归，检验节水灌溉设施影响粮食全要素生产率增长的区域差异。模型1～3、模型7～9以节水灌溉设施的一阶滞后项作为工具变量分别估计节水灌溉设施对全要素生产率、技术进步和技术效率的影响，模型4～6、模型10～12选取喷灌、微灌和管灌面积占比的一阶滞后项作为工具变量，进行2SLS估计，回归结果如表4所示。

表4 节水灌溉设施对粮食全要素生产率影响的区域差异

可以看出，节水灌溉设施的增效效应具有显著的区域异质性，节水灌溉设施能够显著提升粮食主产区和非主产区的粮食全要素生产率，表现为粮食主产区大于非主产区，系数分别为0.524和0.210。对于粮食主产区，节水灌溉设施通过技术进步和技术效率两条路径共同提升粮食全要素生产率，而非主产区节水灌溉设施对粮食全要素生产率的影响仅通过技术进步实现。粮食主产区耕地平整与连片程度较高，易于农业机械为代表的农业资本的引入，能更好地发挥节水灌溉设施对要素投入替代作用与规模经济，从而提高粮食全要素生产率。对于非主产区，节水灌溉设施能够改善非主产区耕地坡度与细碎的种植条件，对全要素生产率的提升有一定作用。但由于2001年粮食生产功能区划分后，非粮食主产区域的粮食生产逐年减少，节水灌溉设施投入多用于生产蔬菜等高经济价值作物，因而节水灌溉设施对粮食全要素生产率提升效应较小[5]38。

分设施类型来看，喷灌、微灌和管灌对主产区粮食全要素生产率均有显著提升作用，而对于非主产区，仅管灌表现出显著的粮食全要素生产率增长效应。进一步分析三类节水灌溉设施的增效路径，喷灌、微灌和管灌对主产区粮食生产技术进步均有显著正向影响，而对技术效率的影响均没有通过显著性检验，说明喷灌、微灌和管灌均仅通过技术进步的路径影响主产区粮食全要素生产率。对于非粮食主产区，喷灌和管灌对粮食生产技术进步有显著促进作用，而喷灌对技术效率改进的估计系数显著为负，即喷灌对全国层面粮食技术效率改进的负向影响主要体现在非主产区，可能的原因是在非粮食主产区域，粮食节水灌溉设施的发展规模较小，农户需要对节水灌溉设施承担较高的投资和维修成本，可能存在生产要素配置不佳，导致技术效率损失，与栾健和韩一军[23]90的研究结论一致。

2.粮食作物异质性

为了考察节水灌溉设施对不同粮食作物全要素生产率的影响差异，本文选取小麦、玉米和水稻三大主粮作物进行异质性检验，分别测算我国30个省(市)2000—2018年三大主粮的全要素生产率指数增长及分解，运用2SLS方法进行分析，估计结果如表5所示。

表5 节水灌溉设施对粮食全要素生产率影响的作物差异

从节水灌溉设施总体来看，节水灌溉设施对小麦、玉米和水稻全要素生产率均有显著提升作用，就小麦和玉米而言，节水灌溉设施仅通过技术进步的路径影响全要素生产率，且技术进步的估计系数大于效率改进，说明节水灌溉设施加速了小麦、玉米生产节水技术的推广传播，而对技术效率的提升作用相对较小。进一步分设施类型考察，喷灌和管灌通过技术进步和效率下降作用于小麦和玉米全要素生产率，负向影响小麦、玉米技术效率的原因是，节水灌溉设施同时具备竞争性和非排他性的属性，农户基于收益最大化目标，可能造成“过度使用”和“拥挤效应”[21]145，节水灌溉设施“拥挤效应”带来的小麦和玉米技术效率下降超过了其对生产要素配置优化的提升作用，从而阻碍技术效率提高。另外，由于玉米机械化程度较低，仍需要较高的劳动投入，导致节水灌溉设施对玉米劳动投入的替代效应较小，对生产要素配置的优化作用相对有限。

就水稻而言，节水灌溉设施通过技术进步和技术效率两条路径提升水稻全要素生产率，影响系数分别为0.085和0.104，即对技术效率改进的影响高于技术进步，且对比基准回归结果可以看出，节水灌溉设施对粮食整体技术效率的正向影响以水稻为主，这是由于水稻主产区淹水式的传统灌溉模式仍普遍存在，造成水资源浪费严重，节水潜力较高[34]，节水灌溉设施能够提高水资源配置效率，极大降低水稻种植的灌溉成本，实现效率改进。分设施类型来看，管灌同时促进技术进步和技术效率，从而提升水稻全要素生产率，而喷灌和微灌设施无显著影响，即节水灌溉设施对水稻全要素生产率的影响以管灌为主。这是由于受自身生物特征影响，水稻节水灌溉设施主要采取低压管道输水，防渗及护砌的方式，而喷灌、微灌较少运用。

(四)节水灌溉设施增效的门槛机制检验

为了进一步验证节水灌溉设施影响粮食全要素生产率的非线性特征，运用面板门槛模型进行门槛机制检验。根据前文理论分析，节水灌溉设施的增效效应受到一系列外部经济变量的影响，本文分别以农村人力资本、人均种粮规模、人均GDP和水资源充裕度为门槛变量，依次在单一门槛、双重门槛及三重门槛假设下进行估计，借助Bootstrap方法分别重复抽样500次得到门槛值、F值和置信区间，结果显示，四个模型均存在显著的门槛效应，农村人力资本的双重门槛值分别为5.950和8.519，人均种粮规模的双重门槛值分别为0.915和1.804，均确定为双重门槛模型。人均GDP的单一门槛值为4.141，水资源充裕度的单一门槛值为0.011，均确定为单一门槛模型。门槛回归模型的估计结果见表6。

表6 节水灌溉设施对粮食全要素生产率影响的门槛回归结果

以农村人力资本为门槛变量的估计见模型(1)，当农村人力资本低于5.950年时，节水灌溉设施对粮食全要素生产率有显著影响，但系数仅为0.287，表明农民受教育水平处于这一区间时，节水灌溉设施的普及能够带来粮食生产条件改善，但由于农民受教育水平较低，受知识存量约束难以充分发挥节水灌溉设施对粮食生产技术进步和效率改善的促进作用，因此对粮食全要素生产率提升效应不明显。而当农民受教育年限越过5.950年的门槛值时，节水灌溉设施对粮食全要素生产率增长的系数升至0.439且显著，且进一步当门槛值越过8.519时(2010年以来，河南、黑龙江等省份均已跨越)，由于农村人力资本不断提高，节水灌溉设施使用率提升，易于节水灌溉技术的应用，能更好地发挥节水灌溉设施对要素投入的替代作用与规模经济，从而提高全要素生产率。

以人均种粮规模为门槛变量的估计见模型(2)，结果显示，当人均种粮规模低于0.915公顷时，节水灌溉设施对粮食全要素生产率影响不显著，这是由于人均种粮规模较小时，农户难以负担较高的投资和维修成本，节水灌溉设施的供给受到集体行动的影响，存在“过度使用”和“拥挤效应”，较高的契约成本不利于粮食全要素生产率效率提升。而当人均种粮规模越过0.915公顷的门槛值时，节水灌溉设施对粮食全要素生产率增长的系数升至0.195且显著，且进一步当门槛值越过1.804公顷时(2007年以来黑龙江、吉林等省份均已跨越)，随着人均种粮规模提高，进一步提升单位面积化肥、劳动力和资本的投入产出，有助于节水灌溉设施规模效率的发挥，进而提升技术效率。

以人均GDP为门槛变量的估计见模型(3)，模型结果中仅存在一个门槛值4.141万元，进而分为两个门槛区间。节水灌溉设施对粮食全要素生产率增长的影响在两个区间内均显著为正，但系数大小存在显著差异。人均GDP代表一个地区经济发展水平，可以看出，当人均GDP小于4.141时，由于经济发展水平相对落后，农产品市场不完善，粮食的生产和流通成本较高，同时会制约当地财政对粮食生产的配套投资，因此，该阶段节水灌溉设施的增效效果不明显。当人均GDP跨过4.141万元的门槛之后，节水灌溉设施的估计系数显著提升，节水灌溉设施提升粮食全要素生产率是以一定的经济发展水平为保障，人均GDP的提升能够降低节水灌溉设施的资金约束，对粮食全要素生产率的提升作用越大。

以水资源充裕度为门槛变量的估计见模型(4)，可以看出，当水资源充裕度小于0.011时，节水灌溉设施对粮食全要素生产率增长有显著影响，而当水资源充裕度跨过0.011的门槛之后，节水灌溉设施的增效效果不再显著。根据诱致性技术变迁理论，水资源相对稀缺的地区能够更好地发展节水灌溉设施，以资本替代水资源要素，加速实现水资源节约型技术变迁。

(五)稳健性检验

1.剔除奇异样本。由于北京市、天津市和上海市农业现代化程度远高于其他省份，且粮食生产比重较低，为了避免样本分布问题对研究结论造成影响，本文选取剔除上述地区后的27个省份，重新测算粮食全要素生产率并代入模型进行回归，作为对实证结果的稳健性验证，估计结果如表7所示。可以看出，节水灌溉设施对全要素生产率、技术进步、技术效率的正向影响显著性均保持不变，相对大小与基准模型保持一致，估计结果依然稳健。

表7 稳健性检验(1)：剔除样本

2.动态面板模型估计。粮食全要素生产率的变动是一个动态过程，具有持续性特点，受到初始农业生产条件和上一期粮食全要素生产率的影响，将粮食全要素生产率、技术进步和技术效率的一阶滞后项分别纳入计量模型中进行控制。由于动态面板模型存在被解释变量的滞后项与个体效应相关的内生性问题，采用系统广义矩估计(GMM)方法来处理模型内生性，以被解释变量滞后两期及以上作为工具变量。表8给出了模型估计结果，各模型的AR(1)和AR(2)检验均表明残差项仅存在一阶序列相关，二阶序列不相关，Sargan统计量均不拒绝工具变量有效的原假设，说明差分矩估计方法较好地处理了模型内生性。粮食全要素生产率、技术进步和技术效率的时间滞后项系数均显著为正，表明当期粮食全要素生产率增长会受前期影响，存在路径依赖特征。各变量的系数相比基准回归未发生显著改变，更换计量模型的实证结果进一步验证了研究结论的稳健性。

表8 稳健性检验(2)：更换计量模型

五、结论与政策启示

本文基于中国30个省份2000—2018年平衡面板数据，利用DEA-Malmquist指数法测算粮食全要素生产率及其分解，在此基础上，运用面板工具变量法实证分析节水灌溉设施对粮食全要素生产率增长的影响及作用路径，并从粮食生产功能区和作物类型的视角分析了节水灌溉设施对粮食全要素生产率影响的区域差异和品种差异，进一步利用面板门槛模型验证节水灌溉设施对粮食全要素生产率增长的非线性影响。得出结论如下：

第一，节水灌溉设施能够促进粮食生产技术进步和技术效率改进，从而提升粮食全要素生产率，且对粮食生产技术进步的提升作用大于技术效率改进，分设施类型来看，喷灌、管灌设施对粮食全要素生产率的提升作用高于微灌。第二，从区域异质性来看，粮食主产区节水灌溉设施的增效效应大于非主产区，喷灌、微灌和管灌对主产区粮食全要素生产率均有显著提升作用，而对于非主产区，仅管灌表现出显著的粮食全要素生产率增长效应。第三，从作物异质性来看，节水灌溉设施对小麦、玉米和水稻全要素生产率均有显著提升作用，其中小麦和玉米以技术进步为主，水稻则以效率改进为主。喷灌、管灌通过显著正向的技术进步和负向的技术效率作用于小麦和玉米全要素生产率，而管灌同时促进技术进步和技术效率，从而提升水稻全要素生产率。第四，节水灌溉设施对粮食全要素生产率的影响具有非线性特征，随着节水灌溉率的上升，农村人力资本、人均种粮规模对粮食全要素生产率的影响均存在双重门槛，人均GDP、水资源充裕度均存在单一门槛，当农村人力资本分别跨越5.950和8.519年，人均种粮规模分别跨越0.915和1.804公顷，人均GDP跨越4.141万元时，节水灌溉设施对粮食全要素生产率的正向影响均呈阶梯型上升，当水资源充裕度跨越0.011时，其影响呈阶梯型下降。

根据上述结论，得到政策启示如下：第一，因地制宜加强节水灌溉设施建设，考虑到地区禀赋条件和粮食作物类型对节水灌溉设施增效效应的影响，节水灌溉设施建设要结合不同省份的具体情况，因地施策，因时施策，充分考虑地区粮食生产功能区划分，粮食种植结构，水资源充裕情况，增强节水灌溉设施建设的精确度和适用性。第二，节水灌溉设施的增效效应需要与外部经济环境协同，由于多个宏观经济变量的差异会影响节水灌溉设施增效效应中间传导机制的发挥，因此，要强化农村人力资本积累，推进粮食规模化经营，支持经济落后省份提升当地经济发展水平等，有助于节水灌溉设施更好的发挥增效效果。第三，采取政策扶持与市场机制相结合的方式发展节水灌溉设施，对于经营规模较小且地块分散的小农户，对其购买节水灌溉设备和零件给予补贴，降低节水灌溉设施的使用门槛。同时，各地区也应积极推进农业水价综合改革，建立农业用水交易平台，用市场的杠杆促进节水灌溉设施的高效与可持续发展。第四，完善节水灌溉设施产权制度改革，创新运行管控模式，积极培育发展农民用水协会等合作组织，采取“两证一书”形式，明晰产权和管护责任，积极调动农户在节水灌溉设施管护中的积极性，持续推进解决节水灌溉“最后一公里”问题。