农业绿色水资源利用效率及其影响因素研究

沈晓梅，谢雨涵

（1.盐城工学院长三角绿色发展协同创新研究院，江苏盐城 224051；2.盐城市绿色低碳循环发展研究院，江苏盐城 224051；3.河海大学商学院，南京 211100）

0 引 言

水资源作为重要的生产生活资料，对国民经济和社会发展起到至关重要的保障作用［1］。我国水资源总量丰富但人均占有量较低，且空间分布不平衡［2，3］。北方地区作为我国主要粮食生产基地，拥有全国大约60%的耕地面积，然而水资源量却仅占全国总量的19%左右。随着经济社会发展和人们生活水平不断提高，水资源需求也逐渐增加，由此伴随的水资源供需矛盾日益突出［4］，而严重水污染导致的水质型缺水则使我国水资源形势进一步恶化［5］。在环境约束下提高水资源利用效率、尤其是农业水资源利用效率是缓解我国水资源供需矛盾的关键抓手［6］。据历年《中国水资源公报》显示，农业用水长期在我国用水部门中位列第一，2018年农业水资源消耗占我国用水总量的比重高达61.4%；同时，农药、化肥不合理使用导致的农业面源污染则增加了区域环境压力，延长了水体自净周期，在威胁我国农业生态环境安全的同时，也进一步加剧了水质型缺水问题。党的十九届五中全会明确指出，要“推动绿色发展，促进人与自然和谐共生”。这对我国水资源、水环境形势的改善提出更高要求。近年来发布的中央一号文件也多次强调农业节水和面源污染防控的重要性，这不仅从水量层面要求水资源利用效率的提升，同时也对农业水污染防控和水质目标改善提出约束性要求。在此背景下，本研究将在环境约束下丰富农业水资源利用效率的内涵，构建考虑农业面源污染非期望产出的农业绿色水资源利用效率测度体系，并对我国农业绿色水资源利用效率的时空演变特征和动态驱动因素展开系统分析，进而讨论影响区域农业绿色水资源利用效率的关键因素，以期为流域农业可持续发展和水资源供需矛盾的缓解提供政策参考。

学界早期对水资源利用效率的研究主要从单要素视角出发，采用比值分析法计算万元GDP 用水量、人均用水量等消耗系数评价水资源利用效率［7，8］。虽然该方法数据易得且形成的评价指标通常具有可比性，但其忽略了其他经济社会要素的投入贡献［9］。而可以同时考虑多个投入与产出要素的数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，以下简称DEA）可以较好地应对上述问题［10］。Hu等［11］较早将DEA 方法用于水资源利用效率的测度，随后Ali 等［12］、卢曦等［13］、张峰等［14］学者先后用该方法对国内外不同区域、不同行业的水资源利用效率展开研究，测算方法和分析范式也逐步完善。若仅考虑自然资源属性，上述研究对水资源利用效率的研究已较为成熟；但水资源还具有很强的生态环境属性，水质因素不仅直接影响社会经济系统的可持续发展，还会对水资源系统本身起到深刻影响，改变清洁水资源的供给形势。因而，未考虑水质控制目标的水资源利用效率评价体系不能全面体现水资源利用效率，也不能反映我国水量型缺水和水质型缺水并存的问题。对此，一些学者在传统水资源利用效率研究基础上，界定了纳入水质要素投入的水资源利用效率，并使用投入导向的DEA 方法对效率结果进行测度；而另一些学者则将水污染作为非期望产出纳入水资源利用效率评估体系中，进而提出绿色水资源利用效率的概念［18］。相比而言，后者与现实经济系统的投入产出关系更为契合，因而近年来被广泛采用，具体通过基于松弛变量的数据包络模型（SBM）或方向距离函数（DDF）测算［15-19］。

作为主要耗水行业，农业消耗全国总用水量的六成以上，是节水目标实现和水资源利用效率提升的关键所在［20］。陈洪斌［21］运用三阶段DEA 模型对我国31 个省份的农业用水效率进行测评分析，发现我国大多数省份农业用水效率较低，农业用水效率提升空间依然较大。马剑锋等［22］则基于全局DEA 方法测算了长江经济带11省市的农业用水效率，发现长江经济带农业用水效率整体稳定上升但地区分布不平衡，且区域间存在显著的正向空间自相关关系。从影响因素来看，不同学者从自然生态和经济社会等不同角度讨论了农业水资源利用效率的驱动因素。刘渝等［23］研究认为，水土资源和光热条件等是影响农业水资源利用效率的重要因素，并且指出了生态效益对区域水资源利用的影响越发突出。而沈家耀等［24］、Liu 等［25］则分析了科技进步、产业结构、污染投资以及区域间农产品贸易等社会经济因素对农业水资源利用效率的影响。此外，张玲玲等［26］、刘双双等［27］还实证发现不同地区农业水资源利用效率的影响因素具有空间异质性特征。

总体来看，学界已经对绿色水资源利用效率和农业水资源利用效率展开了较为丰富的讨论，但在绿色发展理念下研究农业水资源利用效率的相关文献较少，且具有进一步改善的空间：首先，农业水资源投入产出分析框架中的非期望产出具体表现为面源污染，相比于工业点源污染更难测度和评价，而相关文献或直接以化肥使用量表征面源污染水平、或仅以单一的农业氨氮排放量指标衡量非期望产出，缺乏对农业面源污染综合性、系统性的考虑，不利于客观反映区域农业绿色水资源利用状况。其次，在分析农业水资源利用效率的影响因素时，相关文献或着重讨论自然禀赋的影响，或关注社会经济因素的贡献，较少文献同时考虑自然禀赋和社会经济因素对农业水资源利用效率的影响。鉴于此，本研究将聚焦于兼顾水量、水质要素的农业绿色水资源利用效率问题，构建综合性农业面源污染指数表征农业水资源利用中的非期望产出，进而分析2003-2018年我国大陆地区省际农业绿色水资源利用效率的时空演变特征和动态驱动贡献；并在此基础上，基于固定效应模型实证检验影响我国农业绿色水资源利用效率的自然禀赋和社会经济驱动因素。

1 模型方法与数据来源

1.1 研究模型

1.1.1 考虑非期望产出的方向距离函数模型

方向距离函数模型（Directional Distance Function，DDF）是在BCC 模型基础上开发出的一种效率衡量工具，也是径向DEA模型的一般化表达。该模型相比于基于松弛变量的数据包络模型（SBM），在研究包括非期望产出的绿色水资源利用效率时，可以兼顾期望产出提高和非期望产出减少的目标，因而更具优势［28］。在该模型中，技术水平的提高可以减少非期望产出的数量，但非期望产出减少的数量不能超越生产前沿，因此效率前沿被定义为当期望产出无法继续扩张、非期望产出无法继续减少时的观测点。本文参考Chung等［29］以产出为导向的方向距离函数模型测度农业绿色水资源利用效率：

式中：β为农业绿色水资源的无效率程度；X为资本、劳动、水资源等投入；Y为期望产出；E为农业面源污染非期望产出；gy、gb分别为期望产出向量和非期望产出向量；λ为线性系数；k为评价单元。定义投入向量gx=0，表示在投入既定条件下，农业绿色水资源无效率决策单元的改进方向为增加期望产出或减少非期望产出。

1.1.2 动态驱动贡献

效率的动态变化来源于技术效率变迁和技术进步两类驱动贡献，前者表示各省份农业绿色水资源利用到当年效率前沿的距离发生改变，而后者则指研究期内效率前沿面整体的变动。其中，技术效率贡献为：

技术进步贡献为：

式中：EC为技术效率贡献；TC为技术进步贡献；X、Y分别为投入和产出；t为时期；D（·）为某决策单元实际产出与效率前沿面的距离函数。

1.2 指标选取及数据来源

本文以2003-2018年全国31 个省份作为农业绿色水资源利用效率的评价单元。除了农业水资源消耗量以外，分别选用第一产业从业人员数量、农作物总播种面积、农业机械总动力作为劳动力、土地和资本投入指标；从经济和社会产出角度出发，选用农业总产值以及农民消费支出中教育文化娱乐所占比重作为期望产出指标。上述相关数据来源于2004-2019《中国统计年鉴》以及各省统计年鉴和统计公报。

农业面源污染主要指由生产养殖污水以及农业废弃物无害化处理和资源化利用不足所导致的环境污染，主要来源于化肥、农药、农膜等的过度使用［30，31］。已有文献多直接使用化肥流失量［32］或农药排放量［33］表征农业面源污染水平，但缺乏对其综合性、系统性评估。为了客观、全面地将水质因素纳入效率评估模型，本文参考赖斯芸等［34］、陈敏鹏等［35］的研究，构建了综合性农业面源污染指数作为模型的非期望产出：

式中：E为农业面源污染排放水平；i为污染来源，本文参考相关文献［36］，将化肥、农药和农膜作为农业面源污染的主要来源；EUi为评价单元i指标的规模；ρi、σi和Ci分别为评价单元i指标的产污强度系数、利用效率系数和污染物排放系数。其中，化肥、农药和农膜使用数据来源于相关年份《中国农村统计年鉴》，各省份各污染来源的产污强度系数、利用效率系数和污染物排放系数来自《全国污染源普查：农业污染源系数手册》［37］。

2 农业绿色水资源利用效率的时空演变与驱动贡献

基于考虑非期望产出的方向距离函数模型，测算得到2003-2018年全国农业绿色水资源利用效率的整体变化趋势，进而对其变化率的动态驱动贡献进行分解。

2.1 时间序列分析

总体来看，2003-2018年我国农业绿色水资源利用效率呈上升态势，研究期内共提高了45.5%。从图1 反映的逐年变化情况看，我国农业绿色水资源利用效率在研究期内大致可划分为3 个阶段，即2003-2008年的波动下降阶段、2008-2016年的快速上升阶段以及2016-2018年的上升收敛阶段。在早期的农业生产过程中，人们仅追求期望产出，即社会、经济收益的最大化，而忽视了对水资源以及面源污染等投入要素以及非期望产出的控制；2008年后，随着国家层面对重点流域水污染防治投入力度的加大以及一大批节水减排基础设施的建设与陆续投产，农业绿色水资源利用效率逐步提高。值得注意的是，2014年我国农业绿色水资源利用效率相比于其他年份出现了显著提高，这可能是由于2012 和2013年国务院先后颁发了《关于实行最严格水资源管理制度的意见》和《实行最严格水资源管理制度考核办法》，其中明确提出的水资源“三条红线”给地方农业生产的节水减排工作提出了相应激励和约束。2016年以后，随着农业节水减排设施的普及和技术的推广，农业绿色水资源利用水平的上升空间趋于饱和，因而效率值也逐渐收敛。

图1 2003-2018年全国农业绿色水资源利用效率及其动态驱动贡献Fig.1 Utilization efficiency and dynamic driving contribution of agricultural green water resources in China from 2003 to 2018

2.2 空间演变特征

图2展现了研究期内我国农业绿色水资源利用效率的时空演变情况。在2003-2008年的波动下降阶段，各省效率均值由2003年的0.633 降至2008年的0.557；除了广西、新疆等8 个省份出现小幅上升，多数省份效率值均呈现小幅下降态势，其中宁夏、甘肃、海南及贵州下降幅度较为明显。在2008-2018年的增长阶段，仅有青海和河北两省效率值有所降低，其余省份农业绿色水资源利用效率均呈现上升态势。截止2018年，全国各省效率均值达到0.921，仅有安徽、山西、江西、吉林、甘肃、辽宁等六省农业绿色水资源利用效率不足0.8。总体来看，研究期大部分省份农业绿色水资源利用效率均呈上升态势，逐步接近效率前沿且省际差异不断缩小。

图2 农业绿色水资源利用效率的时空演变情况Fig.2 Spatiotemporal evolution of agricultural green water resources utilization efficiency

2.3 动态驱动贡献

进一步分析研究期内全国农业绿色水资源利用效率的变化率和动态驱动因素。在2003-2018年期间，效率水平的平均变化率为1.035，且在0.950 至1.156 的区间内波动；研究期内仅有五年效率变化率不足1，即出现了负增长的情况。从效率驱动因素看，技术效率变化对农业绿色水资源利用效率变化的驱动因素较小，其贡献程度在绝大多数年份均在1上下波动；相比之下，技术进步，即效率前沿面的变化是决定农业绿色水资源利用效率变化的主要贡献来源，其与总体效率变化率波动趋势基本保持一致。值得注意的是，研究期内分别出现于2010年和2014年的两次效率变化率峰值，分别来源于技术进步和技术效率两类不同的驱动因素。这说明基础设施建设和节水减排技术的自然普及通过驱动前沿面整体变化提升农业绿色水资源利用效率，而政府约束性政策则通过缩小技术落后地区与效率前沿面的距离来促进整体效率的提升。

3 农业绿色水资源利用效率的影响因素

3.1 模型构建与指标选取

进一步探讨农业绿色水资源利用效率的影响因素。考虑到区域影响因素的异质性，采用传统最小二乘回归方法估计影响系数分析可能导致结果存在偏差。因此本文拟采用固定效应模型具体分析不同影响因素对农业绿色水资源利用效率的影响。构建基准回归模型如下：

式中：Y为被解释变量，即农业绿色水资源利用效率；Xi为解释变量，即本文所考察影响区域农业绿色水资源利用效率的因素；βi是对应解释变量的回归系数，反映了各因素对农业绿色水资源利用效率的影响方向和影响程度；β0表示常数项；μ表示个体固定效应；ε表示随机误差项。

参考相关文献［23-27］，综合考虑自然禀赋和社会经济因素，并结合农业绿色生产的实际情况，本文主要对以下因素进行实证考察：①水资源供给压力，选取供水总量占水资源总量的比重衡量。已有文献对该指标的描述或采用供水强度、或采用人均水资源占有量，但均不能客观反映出区域水资源供给的相对压力。②水资源需求水平，以人均水资源消耗量衡量。③政府管控力度，该指标反映政府对农林、水利事业的重视程度和投入力度，以政府在农林水务方面的财政支出占地方公共一般预算总支出的比重表征。④农业种植结构，选取稻谷播种面积占粮食作物播种面积的比重反映耗水作物在农业生产体系中的比重结构。⑤农田水利建设水平。农田水利设施建设是改变区域农业水资源供给状况的重要途径，以有效灌溉面积占农作物种植面积的比重表征［38］。上述指标均来自相关年份《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。需要说明的是，为了消除因单位不一致而造成的对回归系数的量纲影响，采用Z-score 方法对各指标进行标准化处理。

3.2 回归结果及分析

通过Stata14.0 软件对相关面板数据进行固定效应回归分析，结果如表1所示。

表1 农业绿色水资源利用效率影响因素的固定效应回归结果Tab.1 Fixed effect regression results of influencing factors on agricultural green water resources utilization efficiency

在各影响因素中：①水资源供给压力与农业绿色水资源利用效率呈显著正相关关系，与丁绪辉等的研究结果一致［39］。较大的区域水资源供给压力在客观上会提升公众节水意识、增强节水诉求，从而减少农业生产过程中的水资源浪费和水污染排放现象，提高农业绿色水资源利用效率。②与供给压力相反，水资源需求水平的提高会抑制农业绿色水资源利用效率，但结果不显著。较高的地区整体需水量意味着农业发展更倾向于过多使用水资源，从而导致农业水资源投入产生一定程度冗余，与农业绿色水资源利用效率提高的目标相悖。③政府管控力度抑制农业绿色水资源利用效率的提升，与尹庆民等、张兆方等的研究结果一致，这说明在我国现行市场经济体制下，在农林、水利等涉农公共事业管理方面政府以行政干预为主的节水措施对于区域农业绿色水资源利用效率的提升存在负向作用［40，41］。④农业种植结构对于农业绿色水资源利用效率同样具有显著的相关关系，耗水作物在农业生产体系中的比重越大，则意味着水资源在农业生产中的投入产出效率越低，该结果对于干旱半干旱地区农业种植结构调整具有重要参考价值。⑤此外，农业绿色水资源利用效率还随着农田水利建设水平的上升而提高，该结果肯定了农田水利建设在农业水资源高效可持续利用中发挥的积极作用。

4 结果与讨论

4.1 结 果

本文采用考虑非期望产出的方向距离函数方法分析了我国农业绿色水资源利用效率的时空特征和动态驱动贡献，并在此基础上使用固定效应模型实证检验了我国农业绿色水资源利用效率的影响因素，得到以下主要结论。

（1）2003-2018年，我国农业绿色水资源利用效率总体提升了45.5%。从时间序列看，研究期内，我国农业绿色水资源利用效率经历了2003-2008年的波动下降、2008-2016年的快速上升以及2016-2018年的上升收敛等三个阶段。从时空演变看，研究期内仅山西省农业绿色水资源利用效率出现下降，大部分省份效率值均有不同程度的上升且省际差异不断缩小，但安徽、江西等省份农业绿色水资源利用效率仍处于较低水平。

（2）研究期内，全国农业绿色水资源利用效率年均增长3.5%，变化率在0.950 至1.156 的区间内波动。技术进步是导致农业绿色水资源利用效率变化的主要贡献来源，而技术效率变化对农业绿色水资源利用效率变化的驱动因素较小。2010年前后的基础设施建设和节水减排技术普及通过技术进步贡献提升农业绿色水资源利用效率，而2014年政府约束性政策的收紧则通过技术效率贡献促进整体效率的提升。

（3）从影响因素来看，农田水利建设水平对农业绿色水资源利用效率具有显著的正向促进作用，是提高效率水平的重要推动力；而水资源需求水平、政府管控力度以及农业种植结构的变化则是抑制农业绿色水资源利用效率提升的主要因素。资源禀赋条件对效率水平同样具有显著影响，水资源供给压力的提升在客观上也会提高区域农业水资源利用效率。

4.2 讨论

当前，由于既有农业节水减排设施的普及和技术的推广，我国农业绿色水资源利用水平的上升空间已趋于饱和，效率值也逐渐收敛。因此，推动效率水平的进一步提升愈发受限。

对此，一是要同步扩大技术进步贡献和技术效率贡献对提升农业绿色水资源利用效率的正向驱动力度。一方面要加大节水减排技术和相应基础设施研发方面的投入，同时鼓励和资助前沿技术在农业生产中的运用，从而推动整体效率前沿的外拓，提高技术进步贡献水平；另一方面，继续加大对水资源“三条红线”的监管和考核力度，提高河湖长制在农村地区的推行水平，对于农业绿色水资源利用效率水平较低的安徽、江西、山西等省份实施技术指导和重点督察，缩小各省份与效率前沿的距离，提高技术效率变化对效率提升的贡献。

二是要协调使用市场机制和政府调控手段推进农业绿色水资源利用效率的提升。研究结果表明，水资源供给压力与农业绿色水资源利用效率之间存在显著的正相关关系。面对丰水地区可能存在的“资源诅咒”问题，应建立和健全区域间水权交易机制和跨域生态补偿机制，通过市场手段鼓励水资源丰富、水环境良好地区采取节水减排行为，而非通过资源的消耗性利用换取经济收益。本文的实证结果还显示，较高的政府管控力度会抑制农业绿色水资源利用效率的提升。因此，在加强对农村公共物品供给和公共事物管理政府宏观调控的同时，不能忽视资源、环境要素的市场化，充分发挥价格机制的调节作用，以市场手段缓解资源供需矛盾和生态环境压力，完善对国土空间的优化布局。此外，加强农村地区节水减排宣传教育、提高农业从业人员的节水意识和生态意识也是提升农业绿色水资源利用效率的重要途径。 □