灌溉水价与技术进步对农业用水强度的影响——基于三大主粮的实证研究

杨福霞，王晓晓

（华中农业大学经济管理学院，湖北 武汉 430070）

充足的灌溉用水是我国农业生产乃至国家粮食安全的重要保障。由于独特的地理环境及气候，降雨时空分布不均，当前我国农业生产对灌溉用水的依赖性依然较强[1]。与此同时，农业灌溉用水供给受非农用水部门挤占的情况仍在加剧[2]，且农业生产灌溉中水资源浪费现象较为严重[3]。考虑到节水技术的开发和推广普及是农业用水效率提升的关键环节[4-5]，中央政府最早从20世纪70年代开始，陆续从节水技术引进、技术研发与推广、水利基础设施建设以及农业用水管理制度创新等方面，对农业节水技术推广进行全面部署，并取得了显著成效。然而，与发达国家相比，我国农田作物水分利用率和喷滴灌节水技术采用比例仍处于较低水平[6]。近年来，学者们对我国灌溉水利用效率进一步提升的有效途径进行了深入探究，发现长期过低的灌溉水价[7]和高昂的节水技术采用成本[8-9]，导致农户采纳节水技术动力极为不足[10]。在此背景下，定量评估现行的灌溉水价、农业技术进步对农作物用水强度的影响程度对于科学制定农业节水政策具有重要的现实意义。

围绕农业用水效率相关议题，现有研究主要从水资源利用效率的测度及其影响因素两方面进行探讨。关于用水效率水平的核算，学者们通常采用数据包络分析方法[11-12]和随机前沿分析方法[13-15]分别展开研究，其相对一致的观点认为长期以来我国农业用水效率处于较低水平。而对于农业用水效率影响因素，已有研究主要基于两个相对独立视角展开分析。一是从生产侧考察农业技术进步对农业用水效率的影响机制，先后证实与农业生产有关的技术创新及其技术效率改善在农业节水目标实现中均发挥了积极作用[16-17]。一方面，农业技术创新推动农业技术手段更新，提高农田灌溉效率，主要表现在农业生产性技术与农田节水技术创新两个层面。农业生产性技术创新是以农业生产设备革新、生产工艺改进为代表的技术更新及以实现农产品提质增产，降低生产要素投入消耗（如灌溉水）为代表的新技术创新[18-19]。类似地，农田节水技术创新主要包括以改良地面灌水技术和灌溉设备为代表的技术更新和以研发新型灌溉技术与设备与生物节水技术为核心的技术创造[20]。另一方面，技术效率对农业用水效率的影响更多是通过规模经济、技术培训、组织管理体系完善等生产“软”环境的变化发挥作用[21-22]。不同于上述研究思路，另一些学者从成本侧基于微观视角分析灌溉水价变动对农业用水效率的影响路径。根据诱致性技术变迁理论，要素相对价格的变化会诱使生产者更多采用节约昂贵生产要素的生产方式。随着水价的上涨，农户会有意识地调整其灌溉行为减少用水量，进而对农业节水产生积极影响[23-25]。然而，过高的灌溉水价不利于农民收入的稳步增加[26]，导致我国灌溉水价未能充分反映其稀缺程度。加之，农业灌溉用水的需求相对缺乏弹性[27-29]，致使水价对用水效率的调节作用无法充分发挥。

综上来看，现有研究为深入理解农业用水效率与其影响机制奠定了坚实基础，但仍有可以讨论的空间。本文采用理论与实证相结合的方法综合考察农业用水强度的影响因素，并识别出不同需水习性作物灌溉用水强度的主要驱动力。同已有文献相比，尝试从如下两个方面进行拓展：一是与以往研究基于经验基础选取用水效率影响因素的方法不同，本文通过严密的数理推演构建农业用水强度的理论分解模型，将农业技术进步和灌溉水价等因素纳入同一分析框架，以探寻农业用水强度各类驱动因素的作用方式。二是考虑到不同作物生长需水习性存在显著差异，其用水强度的驱动因素将不尽相同，区别于现有研究从宏观层面以整体农业用水为研究对象，本文聚焦于小麦、玉米、水稻三种作物用水强度及其影响因素的差异化状况，甄别出不同需水特性农作物用水效率的主要决定因素，以期为农业节水政策的科学制定提供理论支撑。

1 模型构建与研究假说

1.1 模型构建

本部分首先综合运用因素分解和数据包络分析方法，对农业用水强度进行理论分解，探究灌溉水相对价格变动、农业技术创新与效率改进对用水强度的影响机制。然后，在考虑农业生产条件不确定性及农户生产行为惯性的基础上，构建农业用水强度影响因素的实证分析模型。

1.1.1 农业用水强度的全分解模型 参考Fisher-Vanden 等[30]的研究思路，在对典型生产者的成本函数进行科学设定的基础上，运用谢泼德引理（Shephard’s Lemma）求得该生产者灌溉用水的需求量（W），进而推演出其灌溉用水强度（WI）的理论表达式，即：

式中：Y为农作物产量，αW表示灌溉用水的价格弹性，A表征技术进步水平，PY与PW则分别代表粮食价格和灌溉水价；该式表明农业用水强度受农业技术进步水平（A）和灌溉用水相对价格（PW/PY）的影响。同时，为了对技术进步项A进行深度解析，此处用全要素生产率指数表征农业技术进步率，并基于数据包络分析方法对该指数进行系统分解，从而演绎出技术进步影响农业用水强度的具体路径。其基本步骤为：首先在全局生产前沿的框架下，定义一个非径向方向性距离函数，构造出全要素生产率指数（GM）；然后，借鉴Zhou等[31]设定投入要素权重的做法，在对非径向方向性距离函数求解时，将权重向量ω设定为ω=(1/8, 1/8, 1/8, 1/8, 1/2)T，即劳动力、机械、化肥和灌溉水的权重均为1/8；在此基础上，进一步将其分解为技术创新指数（GT）、纯技术效率指数（GP）和规模效率指数（GS），即：

GM GTGPGS

A= = × × （2）式中：GT表征实际生产过程中由于先进生产技术使用所引致的最优农业生产前沿面的移动，GT＞1（GT＜1或GT=1）表示农业科技水平的进步（相对退步或停滞）；GP指规模报酬可变时决策单元实际产出与最优产出距离的变动，反映由于管理、制度以及劳动者技能水平变化所产生的技术效率水平的变动，GP＞1说明受管理、制度等因素影响，农业技术效率水平有所改善，相反，其取值小于1表明技 术效率相对退化；GS度量的是规模报酬不变与可变条件下生产前沿面之间距离的变化，反映实际生产中由于生产规模调整所导致的生产效率变动；类似地，GS ＞1、GS＜1或GS=1则分别代表跨期内受规模因素影响技术效率水平相对提升、下降或停滞。将（2）式代入（1）式，并对其两边取对数，可得：

上述表明，农业用水强度变化受农业技术创新、纯技术效率、规模效率及灌溉用水相对价格（PW/PY） 等因素的综合影响。

1.1.2 实证评估模型 考虑到农业生产种植模式较为固定，且农户从事农业生产时具有一定的惯性，生产活动存在着路径依赖，即本期灌溉行为会受到上一期灌溉用水情况的影响。同时，由于农业生产活动受诸如光照、降水、地形等自然条件的影响较为显著，而自然环境变幻莫测，造成农业用水强度不可避免受到一些无法观测的随机因素的影响。因此，本文将农业用水强度一期滞后项WIi,t-1、随机扰动项εi,t共同纳入模型中，构建如下动态面板模型：

式中：WIi,t为决策单元i在第t年的用水强度，WIi,t-1代表其滞后一期项，用于刻画上一期用水强度对当期值的影响；GTi,t、GPi,t、GSi,t分别表示技术创新指数、纯技术效率变化指数、规模效率变化指数；WRPi,t是灌溉用水的相对价格，用灌溉水价与粮食价格之比度量；α为常数项，μi表示不可观测的决策单元个体异质性。待估参数φ、β1、β2、β3、γ依次代表各个解释变量的弹性，分别测度了农业用水强度对上述各因素变动的敏感度。

1.2 研究假说

上述结论表明：农业用水强度变动是水价调整、农业技术创新与效率改进共同作用的结果。在生产过程中，农业技术创新主要表现为农业生产性科技进步和农田节水技术创新两个层面。前者通过良种选育、生产设备革新、病虫害防控技术及信息技术等农业技术手段更新，在提高作物抗病抗旱防涝能力的基础上，应用农业信息技术模拟作物生长发育，开展根系生长与土壤水分、养分吸收的机理性模型研究，促进了水肥监管智能化设施的完善和优化，有助于改善农业用水效率。后者则表现在微喷灌、渠道防渗等现代节水技术创新及灌溉设施的研发上，其较大程度地解决了农业灌溉方式落后问题，减少农民在生产过程中因缺乏先进技术而造成用水浪费现象的发生，进而提高节水灌溉系数。

纯技术效率与规模效率的改善更多地促进农业灌溉方式由较为粗放的地面灌溉式向集约高效式的加速转型。首先，农业生产的纯技术效率提升主要表现为基层信息与技术服务体系的完善，其通过建立高效快捷的农业技术指导与服务渠道，完善技术服务热线、开展节水技术科普活动以及农户主体技能培育等农业科技公共服务平台建设，及时解决当地农民在节水生产过程中遇到的技术及设施使用方面的难题，保证新技术及时有效地应用到田间地头，进而实现节水目标。规模效率则更多表现为大型机械的普及、灌区节水改造工程的开展以及农村水利基础设施的完善，提升农业规模化生产水平，通过新建和整治农村小型蓄水工程，增强蓄水排涝能力，合理利用自然雨水资源，为田间节水行动的有效开展创造有利条件。此外，当其他生产要素价格不变，灌溉水价格的上涨会引发个体生产边际成本的增加，生产可能性边界线向内收缩，在某种程度上促使个体节约相对价格高的要素使用。因此，在其他条件不变的条件下，农业灌溉用水相对价格的升高会激励农户减少灌溉水的使用量[32-33]。基于以上分析，本文提出如下假说：

H1：在其他因素不变的情况下，农业技术进步负向影响农业生产的用水强度。

H2：在其他因素不变的情况下，灌溉水的相对价格负向影响农业生产的用水强度。

2 数据来源与处理

鉴于小麦、玉米和水稻三种作物的灌溉用水总额所占农业总用水量的比重较大[34]，同时为便于考察不同需水习性作物间用水强度的差异性，本文选用三大主粮作为研究对象。根据前文理论分析的内容，此处需要获取到各作物要素投入、产出量及农业灌溉水相对价格数据进行实证分析，其原始数据主要取自2004—2017年《全国农产品成本收益资料汇编》、《中国农村统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》及《中国科技统计年鉴》等权威统计资料。各变量的定义及详细处理见表1。

表1 变量的定义与核算Table 1 Variable definition and assignments

另外，综合考虑到粮食种植区域特征及数据可得性，本研究中小麦、玉米与水稻的种植区域分布详见表2。

表2 小麦、玉米及水稻主要种植省份Table 2 Main planting provinces of wheat, corn, and rice

3 结果与分析

3.1 三种粮食作物用水强度的时序演变规律

为考察我国主要粮食作物用水强度的时序演变特征，基于样本期内小麦、玉米、水稻主产区的投入产出数据，此处首先核算出2004年以来中国三大粮食作物的用水强度，结果如图1所示。整体来看，样本期内小麦、玉米、水稻的灌溉用水强度均值分别为0.44、0.40、0.47，表明就平均水平而言，三种作物用水强度差别不大；具体来讲，用水密集型作物水稻的灌溉水资源利用效率最低。具体从动态变化趋势来看，三种作物的用水强度均呈波动下降态势，说明自2004年以来，我国主要粮食作物的用水效率在逐步升高。分作物品种来看，样本期内玉米种植的用水强度呈持续下降趋势，而小麦、水稻用水强度则在2008年前后表现出分异特征，2008年后水稻的用水强度持续高于小麦，表明小麦灌溉用水效率提升逐渐明显。综合来讲，样本期内耗水密集型作物的灌溉用水效率较低，且改进速度较为缓慢，相反，旱地作物玉米的用水效率较高，并且

3.2 农业技术进步测算结果与分析

3.2.1 农业技术进步时序演变特征分析 为深入分析研究期内我国农业技术进步率在时序维度上的演变规律，本文测算出2004—2016年三种作物的GM指数（表3）。从表3可知：整个样本期内，玉米、水稻和小麦三种作物的GM指数均值分别为1.002 2、 1.002 1、0.977 3，表明自2004年以来，我国玉米、水稻生产技术进步较快，年均增长速率均高于0.2%，而小麦生产技术的提升并不明显，这一结论与王建华[37]的研究类似。从动态演变特征来看，三种作物技术进步率大体呈同步波动态势。其根源在于为 保障粮食安全，我国政府出台的农业保护政策绝大多数将主粮生产作为重点保护对象，从农业科技研究、技术推广、基本建设服务等方面开展了一系列帮扶工作。此外，从GM指数年度数值来看，三种作物技术进步水平差异化明显；其中，玉米和水稻的GM指数大多维持在1附近且整体较为平稳，而小麦的GM值波动幅度较大且在时序上并未表现出减小的趋势，表明相对于其他两种作物，我国小麦生产技术水平尚存在较大提升空间。

表3 2004—2016年三种粮食作物GM指数Table 3 GM index of three grain crops (2004-2016)

3.2.2 农业技术进步驱动力分析 为进一步探究三种粮食作物技术进步的具体作用途径，此处分别测算了2004—2016年小麦、玉米、水稻GM指数各组成部分的数值，并将其演变趋势分别绘制于图2中。

由图2a可知，样本期内，小麦生产的GT与GP的算术均值分别为1.003 2、1.002 2，而GS的均值仅为0.981 1，与贾娟琪等[38]测算的小麦技术效率0.912 9较为接近，表明自2004年以来，小麦技术进步主要源自技术创新和技术效率的改善，但前者的贡献度大于后者，且技术效率作用发挥受限的原因在于规模效率的下降，这一结论与张冬平等[39]的研究一致。

图2b显示，在玉米生产中，GT的均值为0.997 7， 且其波动幅度较大，意味着自2004年以来与玉米生产相关的技术创新率增速有所放缓，呈现边际递减效应。与之相反，GP和GS两分支的年均值分别为1.004 0、1.003 1，表明样本期内玉米生产技术效率的不断改善是其综合技术水平提升的主要驱动力。其原因可能是玉米收储制度改革和玉米主产区旱涝保收高标准农田建设规划的实施优化了玉米生产的宏观环境，从而提升了其技术效率水平。图2c表明，水稻在样本期内的GT均值为1.002 9，且相比于技术效率分支其波动幅度更大。其数值在2004年达到高点1.107 6之后，于2005年骤然降低为0.962 4。 这一结果表明，先进技术的采用整体促进了水稻生产技术进步水平的提升，但跨年度的波动幅度较大。与玉米生产的情况类似，水稻种植中GP和GS的年度均值分别为1.000 6、1.003 0，即两者共同促进了水稻生产技术效率的提升。

综上来看，农业技术的不断创新是三种作物技术进步提升的关键动力，而技术效率对技术进步的促进作用在作物间呈现出差异化特征，其中，技术效率改善对玉米、水稻两种作物生产技术水平提升的贡献度相较于小麦的更强。

3.3 计量结果说明

由于本文动态面板数据具有短时序、宽截面的特征，因此为保证参数估计结果的一致性，并避免弱工具变量问题，此处采用系统GMM（Sys-GMM）方法对（4）式进行参数估计，结果见表4。其中，第（1）、（3）、（5）列呈现了三种作物未考虑技术进步分解的估计结果，第（2）、（4）、（6）列列举了技术进步项细分成三个组成部分的参数结果。另外，在参数估计之前，本文对模型进行了AR(2)和Sargan检验，用于判断数据集合是否存在二阶序列自相关与过度识别问题。检验结果表明：模型的随机扰动项符合一阶序列相关，二阶序列不相关且不存在过度识别问题，满足Sys-GMM估计一致性的使用前提，证实了估计方法的适用性与有效性。

表4 用水强度影响因素回归结果Table 4 Regression results of the influencing factors of irrigation water intensity

3.3.1 技术进步 表4显示，小麦、玉米、水稻滞后一期的用水强度估计系数均接近于1且在1%的水平下显著为正，表明上一期用水强度对当期数值具有显著的影响，反映了农户作物种植过程中灌溉水使用具有较强的惯性。观察表4第一、三、五列发现，三种作物技术水平均在1%的显著性水平下为负，说明技术水平提升在一定程度上减缓水资源匮乏对农业发展的阻碍效应，与前文理论推演结果一致。从作用程度上来看，在其他条件不变的情况下，技术水平每提高1%，小麦、玉米、水稻的用水强度 分别降低0.448%、0.854%、0.684%，其对三种作物用水强度的影响从高到低依次为玉米、水稻、小麦。3.3.2 灌溉水价 表4第三、四列显示，灌溉水价对玉米用水强度的影响分别表现为在1%和5%的显著性水平下有反向调节作用，表明灌溉水相对价格每提升1%，玉米用水强度大约下降0.01个百分点，意味着水价上升能够激励农户节约用水以降低农业生产总成本，进而降低玉米生产过程中的用水量，结果符合预期。反观第一、二列发现小麦灌溉水价对其用水强度的影响在统计上并不显著，这意味着农业灌溉水相对价格波动对小麦生产节水效率的影响并不明显。虽然二者同为旱地作物，但与玉米相比，小麦的需水量较少，其受水资源供给量的约束较小，使得农户对水价变动并不敏感，且小麦的耐旱性次于玉米，农户一般不会以减产为代价选择减少灌水量，故而农户节水动力不强。与之相似，第五、六列报告了水价对水稻用水效率增长的影响不显著，进一步观察发现其估计系数为正值，可能是由于水稻种植区水资源禀赋较高[40]，水价对农户节水行为的弹性较小，农户缺乏节水意识，导致其灌溉用水效率低下。

长期以来，我国农业灌溉水价普遍低于其真实价值，甚至有些地区不收费，导致农户节水意识薄弱，即过低的水价起不到调节农户用水行为的作用[41]， 这也是与前文关于灌溉水价能够促进作物用水强度降低的理论推演有所出入的根源。综上来看，灌溉水价通过价格机制抑制农业灌溉用水强度的假说在三种作物之间呈现出差异化特征，用水价格的增加有利于提高玉米灌溉用水效率，而对小麦和水稻用水强度的降低则没有显著影响。

3.3.3 技术进步分解指标 表4中第二、四、六列估计了模型中GM指数分解指标的参数，以检验其组成部分对农业用水强度下降的影响。结果显示，技术创新、规模效率、纯技术效率变量系数均为负，且除水稻规模效率在统计上不显著外，其他变量均在1%显著性水平上通过检验，表明技术创新、效率增进能够有效促进三种作物灌溉用水效率的提升，与前文理论推演结论相符。为更详细地探寻各分解部分对三种主粮用水强度的影响度，此处进一步对比小麦、玉米和水稻组内各系数值的大小，分析结果如下：

1）技术创新对玉米、水稻用水强度降低的促进作用最为强劲，其弹性估计绝对值分别为0.899、0.934，均高于组内规模效率和纯技术效率的弹性系数，而小麦科技进步对其用水强度降低的影响仅次于规模效率的提升。

2）纯技术效率对小麦、玉米和水稻用水强度下降的贡献小于各自组内科技进步，表明纯技术效率是制约作物用水效率提升的短板，这意味着基层农技推广体系尚不健全，小农户与现代生产技术间的有机衔接有待进一步完善。究其原因不难发现，目前我国农业仍处于由传统农业向现代农业的转型期，部分地区农技人员队伍建设相对薄弱，加之农户接受新事物的能力不足，使得现代管理技术的推广往往受到抑制。

3）与水稻相比，小麦和玉米规模效率水平的提升对其用水强度减少的贡献较高，其弹性估计值依次为-0.631、-0.624，这可能与小麦、玉米种植区便于机械化、规模化种植的平原地形有关，便于农业生产规模化经营。然而，水稻种植区因缺少大规模作业空间的地形优势，在某种程度上导致规模效率对水稻用水强度下降的促进作用处于较低水平。这一结论与江松颖等[42]的研究结论一致。

3.4 稳健性检验

为了使估计结果更具可靠性，本文建立了动态面板数据个体固定效应模型，以验证上述估计结果的稳健性。同时，考虑到前文的技术进步是以全要素生产率指数来衡量，而该核算框架是基于各作物的投入产出数据进行计算，导致技术进步率指标与用水强度间存在一定的内生性，为此，此部分参数估计中将选用三种作物的研究与试验发展(R&D)经费投入作为工具变量替代GM指数。其选择原因为：一方面，研究与试验发展经费投入可能影响农业科研产出，农作物科研资金的提高会促进生产力发展，提升技术进步水平，相关性检验也证实其符合工具相关性条件。另一方面，研究与试验发展经费投入通常不会直接影响农业用水强度，符合工具外生性条件。回归结果如表5所示。

表5显示，个体固定效应模型与表4估计的结果基本相符，表明结果的一致性与稳健性较好。具体来看：小麦、玉米、水稻滞后一期的用水强度估计系数符号与前文一致且均在1%的置信水平下显著；小麦、玉米、水稻研究与试验发展经费投入依次在1%、1%、5%的置信水平下对用水强度产生负向影响，反映了技术进步对农业用水强度的降低具有强劲的促进作用，且玉米技术水平的提升对其用水强度降低的作用最高；在作物的分维水平中，灌溉水价显著负向影响玉米的用水强度，小麦与水稻灌溉水价的波动对其用水强度并无显著影响，与上文估计结果一致。因此，总体判断以Sys-GMM方法测度灌溉水价、技术进步对农业用水强度的影响结果具有较高的可信度。

表5 稳健性检验结果Table 5 Robustness test results

4 结论

日益严峻的水资源短缺对我国农业可持续发展提出了巨大挑战，而灌溉水价过低与节水技术利用效率低下，导致农业用水强度居高不下，成为现阶段农业生产用水的主要问题。因此，系统识别出农业用水强度的各类影响因素，探究其作用过程及影响程度，对探寻节水农业发展的潜在路径具有重要现实意义。为此，本文构建用水强度全分解模型，识别农业用水强度的影响因子，并运用Sys-GMM方法定量评估各因素对三种作物（小麦、玉米和水稻）用水强度的影响度及其差异化特征，甄别不同需水特性农作物用水强度的主要驱动力。本文主要研究结论可归纳如下：

1）研究期内，三种作物的用水效率整体均呈提升趋势，但玉米用水效率高于小麦和水稻；从各作物用水强度走势来看，玉米较为平稳，小麦与水稻波动较大。

2）灌溉水价对用水效率的影响在作物间呈现出差异化特征，其显著促进了玉米生产用水强度的降低，而这种促进效应在小麦和水稻上却表现不 明显。

3）农业技术创新与技术效率显著提高了农业灌溉用水效率，且两者在用水效率的影响程度上具有异质性。具体表现为前者对玉米和水稻用水强度下降的作用较为强劲，而后者对小麦用水强度降低的促进作用最大。从技术效率分解层面来看，规模效率在小麦与玉米节水效果增强过程中发挥了主要作用，而纯技术效率对玉米和水稻用水强度改进的贡献较为明显。

5 政策建议

尽管我国三大主粮的用水强度呈现逐渐改善的局面，但仍存在较大提升空间。由此，本文基于农业用水强度影响因素分析，从灌溉水价与技术进步在不同作物中的表现出发，提出以下对策建议：

1）完善农业水价形成机制，保障市场在农业水资源配置中的决定作用。政府要在综合供水成本、水资源稀缺度、地区差异及农户承受力的前提下，采用政府定价与协商定价相结合的方式设定农业水价。此外，考虑到不同作物需水特性和各地农业发展政策支持方向的差异，可实行分类分档水价或超定额累进加价制度，充分发挥水价的调节作用。

2）加大对农业科研技术攻关的支持力度，继续发挥科学技术在农业节水中的积极作用。政府要增加对灌溉技术的科研投入，根据不同作物的用水特征，创新开发精准高效的节水灌溉技术与设备，逐步改变落后的灌溉方式。此外，加强旱作农业技术的研发，在选育节水品种的同时开发有效的保水技术和保水材料，减少大水漫灌造成的水资源浪费。

3）提高农业生产管理水平和规模效率。一方 面，推进农田水利设施运行管理体制改革，完善基于信息技术的现代灌溉技术，提高农田灌溉效率。在这一过程中，囿于节水设备前期投资较大，需要政府给予相宜的财政专项补贴，扩大对农业基础设施的投入力度。另一方面，地方政府要强化农户节水技能的培训力度，推动农业用水朝着绿色可持续发展的方向转型。

4）加强农用水稀缺性的宣传。地方政府以互联网传播媒介为主，以印标语、乡村广播等传统宣传方式为辅，建设新时代独具特色的“三农”知识传播平台，使农户真切感受并接受水资源亦是商品的观念，使用灌溉水需支付相应费用，提高农户节水意识，激发农户节水的内生动力。

本文提供了一种探讨农业用水效率影响因素的新思路，在用水强度模型基础上，将技术进步与灌溉水价纳入计量模型中，分析其对不同作物用水强度的影响程度。文中的影响因素模型还可以进一步扩张，例如，在模型中加入贫困率或政府补贴，或者增设作物种植结构变动的选项，甚至考虑到非农用水对农业用水的挤占效应。此外，考虑到过高的水价不利于农业生产与农户收入，给粮食安全和农村减贫带来负面影响，因此对于如何调控水价才能在不影响农业生产的同时最大化节水效应，也将是后续深入研究的方向。