黄河流域农业用水效率的动态演进与收敛性

卢玮楠　刘霁瑶　赵敏娟

摘要：提高农业用水效率是缓解水资源短缺的重要举措，更是促进农业绿色转型升级的内在要求。在绿色发展内涵下，基于全要素生产框架构建全局超效率SBM模型，分析2009-2018年黄河流域87个地市（州、盟）的农业用水效率动态演进特征，并进一步检验农业用水效率的空间收敛性。结果表明：（1）黄河流域农业用水效率在研究期内呈稳定上升的走势，但仍存在提升空间。分流域间表现出“下游领先、中游追赶和上游落后”的分布态势;（2）研究期内黄河流域农业用水效率存在显著正向的集聚和依存特征，效率重心呈波动式向西北方向转移;（3）从空间收敛性来看，黄河流域及其上中下游农业用水效率均表现出较强的β收敛特征，但相关变量收敛显著性影响具有异质性。

关键词：绿色发展;农业用水效率;黄河流域;收敛性;空间计量

中图分类号：F323.2  文献标识码：A 文章编号：1009-9107（2022）04-0123-12

引言 改革开放以来，中国农业经济实现了飞速增长，粮食供给也实现了由长期短缺到总量基本平衡的转变[1]。然而，长期依赖大规模要素投入的粗放生产方式与废弃物的不合理处置给资源供给和环境保护带来了巨大的压力[2]，作为农业生产基础要素的水资源首当其冲。中国农业用水占国内用水总量的62.32%，但农田灌溉水有效利用系数和水分生产率仅相当于世界先进水平的60%[3]。中国正处于传统农业向现代化农业的转型期，农业化学品促进农业经济增长的生产方式形成了严重的路径依赖[4]，使得中国农业源废水污染物排放量（氨氮、COD、TN、TP）长年维持高位，严重危害农业生态安全。水资源结构性稀缺、水环境恶化、水生态风险加剧[5]，三者交织在一起，使得农业水资源问题成为制约中国农业经济可持续发展的主要因素之一。

面对日益严峻的水资源问题，国家发展和改革委员会在2019年发布的《国家节水行动方案》中明确了农业发展节水增效的目标，以切实提高水资源利用效率和水安全保障能力。作为中国重要的生态功能区和粮食基地[6]，黄河流域水资源状况关系着国家生态安全。然而，人口和经济快速增长、城市化和工业化快速发展等因素使得黄河流域水资源供需问题日益凸显，对以灌溉为主的流域内农业活动形成了巨大挑战[7]。因此，基于绿色发展的视角，测度黄河流域农业用水效率，并探讨其时空动态演化特征及收敛效应，对于推进黄河流域农业节水增效并制定区域绿色农业协调发展战略均具有重要的理论参考和现实意义。

科学评价农业用水效率并探究其发展规律是全面提升农业用水效率的基本前提[8]，相关研究主要集中于三个方面：一是农业用水效率的测度与评价。农业用水效率评价实质上是一个多目标、多准则的综合问题[9]，相关评价研究在生产生活过程中不断得到发展与完善，由此衍生出不同的农业水资源效率类型。根据其发展历程，已有研究从对灌溉水输送和田间利用工程效率的研究，逐渐转为了对水资源生产力为指标的各种效率研究[10]。Hu等在全要素生产率框架下以“目标用水量与实际用水量之比”衡量用水效率[11]，这一测度思想考虑了各种投入要素的贡献[12]，众多学者也在其基础上分别通过随机前沿函数法（SFA）[13-14]、数据包络分析法（DEA）[15-17]等方法对农业用水效率进行测度。二是对农业用水效率的分布动态、区域差异进行比对分析。杨骞、马剑锋等通过动态分布图来分析中国农业用水效率的区域差异及时序演变规律，发现我国农业用水效率整体呈现波动上升趋势及“东高西低”的分布态势[18-19]。然而，仅对效率的区域和时序差异进行研究难以深入分析其空间演变的内在联系。在此基础上，有学者尝试将空间技术的研究方法拓展到农业用水效率的相关研究中，Lu等人基于空间探索性分析发现西北地区农业用水效率整体呈现稳定上升的趋势，且在空间分布上具有显著的集聚和依存特征[8]。三是在农业用水效率的收敛性方面，王昕等采用经典收敛模型对中国农业用水效率的趋同性进行实证分析，认为中国各省份仅存在β收敛趋势[20];但周迪等通过Markov链模型的分析，发现各省份农业用水效率均呈现出明显的俱乐部趋同现象[21]。

参照已有研究，学者们已展开了丰富且有意义的研究，但仍存在改进和探索的空间：（1）现有研究仅以单要素或只考虑期望产出的效率值来衡量一个地区的农业用水效率水平，在评估中往往忽略了农业经济增长过程中由于负外部性而产生的农业面源污染等非期望产出，因此测算的效率估计值可能存在偏误。（2）目前已有研究大都以国家或省级单位为研究尺度，以大尺度区域为研究对象虽然可以从宏观视角把控区域整体农业用水效率动态演进，却难以深入检验地区内部农业用水效率发展的差异性特征，而空间结构的尺度依赖性和地级政府在协调市域内资源分配过程中的重要作用都使得中观地理单元的研究较为稀缺并亟待改进。（3）针对农业用水效率收敛性的研究较为鲜见且基本都建立在空间个体均质、无关联的假设上[22]，但随着中国农业市场经济的日趋开放和农业生产要素的加速流动，忽视空间效应会导致收敛结果有所偏差。

针对以上研究不足，本文做出了以下三方面的贡献：一是将农业碳排放和农业面源污染排放作为非期望产出指标，利用全局参比超效率SBM模型测度黄河流域87个地市2009-2018年的农业用水效率;二是通过LISA集聚与标准差椭圆-重心转移模型将黄河流域尺度下农业用水效率集聚范围与重心演化路径可视化，创新性地揭示了农业用水效率在时空演变过程中的发展趨势特征;三是考虑到农业生产的空间效应，通过空间计量模型识别和探究黄河流域农业用水效率增长的空间收敛特征，并分别对流域的上中下游展开讨论。

一、 研究方法、变量选取与数据来源

（一） 研究方法

1.全局超效率SBM模型。与传统的SBM模型相比，全局超效率SBM模型以所有时期的投入产出作为共同的生产技术参考集来确定一个生产前沿面[23]，模型构建为：

2.农业用水效率。本文借鉴Hu等[11]的定义来测算农业用水效率，即目标用水量与实际用水量之比，具体模型如下：

3.标准差椭圆-重心模型。该模型通过构建地理要素的空间分布椭圆，分析地理要素空间分布的中心性、方向性和空间分布形态等特征[24]，主要参数的计算公式如下：

4.空间收敛模型。收敛模型是通过考察不同地区农业用水效率的增长率来分析其变化趋势[25]，本研究结合农业用水效率变化的因素，引入空间权重矩阵构建空间面板模型对黄河流域农业用水效率的收敛性进行检验：

（二） 变量选取

1.核心变量。农业用水效率。绿色发展视角下的农业用水效率本质上是在一定的生产力水平下，在水资源等农业生产要素投入固定时来实现尽可能大的农业经济、粮食产出，并逐渐降低农业生产中所产生的污染物对生态环境的破坏[26]，综合反映了农业发展中“经济-资源-环境”系统协调发展的关系。本文以种植业为研究对象，参考相关研究[27-29]构建农业用水效率评价指标（见表1）。由于篇幅限制，有关农业面源污染与农业碳排放的具体计算方法请参考相关文献[28-30]。在此基础上，本文使用MAXDEA软件，基于全要素的思想，采用非径向、规模报酬不变的全局超效率SBM模型，测算2009-2018年黄河流域87个地市（州、盟）的农业用水效率。

2.控制变量。考察农业用水效率的条件收敛性需要考虑到自然禀赋和经济社会发展等多种因素的影响。参考已有研究[8，18-19]，并考虑数据的可获得性，本文选取以下控制变量：农村人均可支配收入，反映经济发展水平对农业用水效率的影响;人均水资源量，反映水资源禀赋条件对农业用水效率的影響;城镇化水平，反映社会发展水平对农业用水效率的影响;农业机械化水平，反映农业技术进步对农业用水效率的影响;有效灌溉水平，反映耕地灌溉的有效性对农业用水效率的影响;农业用水占比，反映用水结构对农业用水效率的影响。具体指标测算公式见表1（各指标单位见表2）。本文对农村人均可支配收入和人均水资源量两个指标取对数以减弱异方差。

（三）数据来源

参考宋洋、李小建等研究[31-32]，本文以黄河自然流域为主体，考虑与黄河流经地区的密切经济联系，将研究范围界定为黄河流经地级及以上城市共87个地市（州、盟）。同时，参考《黄河年鉴》，划分为上中下游三大区域。时间跨度为2009-2018年共10年，所涉及的社会经济数据来源于历年各省市统计年鉴与国家统计局数据网站的分地市年度数据，部分数据向各地市政府依公开申请获得，个别年份数据存在缺失，采用相邻年份插值法进行平滑处理。表2为各变量的描述性统计。

二、 农业用水效率测算及结果分析

使用MAXDEA软件，采用全局超效率SBM模型，测算2009年和2018年黄河流域87个地市（州、盟）的农业用水效率（见表3），并对黄河流域整体及上中下游三个区域进行比较分析（见图1）。

由图1可以看出，黄河流域农业用水效率整体上呈现出缓慢提升的趋势，但各年份平均值均处在0.9以下的水平，仍存在可提升空间。2009-2011年间，农业用水效率呈现出平稳的走势，变化幅度较小，总体效率处于较低水平。2011年后，黄河流域用水效率呈现出稳定上升的走势。可能的原因在于，自2011年中央一号文件和中央水利工作会议明确要求实行最严格水资源管理制度和2013年实施《黄河流域综合规划》以来，各地区采取水资源合理配置和高效利用及水生态保护等多项举措促进节水增效，促使黄河流域农业用水效率上升幅度显著。

通过对比上中下游三个区域的测算结果，农业用水效率较高的省份集中在下游区域的河南及山东等地，农业用水效率水平较低的省份集中在上游区域，即黄河流域农业用水效率在空间分布上呈现“上低下高”的非均衡性特征。随着经济不断发展，下游区域农业技术水平进步显著，且更加重视农业现代化与规模化发展，有意识促进农业生产、资源节约与环境保护之间的协调。相较于下游，上游区域甘肃、宁夏等地整体经济社会发展水平较低、农业现代化转型相对缓慢、农业发展方式相对粗放，因此农业用水效率提升较为缓慢。值得关注的是，随着西部大开发、一带一路等政策的实施，以陕西省为代表的中游区域享受到国家政策福利，其农业用水效率大幅提升进而使得中游与上游地区均值差距逐渐缩小，甚至在2013年超过下游区域。

三、 黄河流域农业用水效率的空间分布格局与集聚趋势

（一）黄河流域农业用水效率的LISA集聚分析

由于时间序列分析只能简单地刻画黄河流域农业用水效率在时间上的变化走势和差异，并不能深刻反映时间和空间相结合的演变规律。接下来，基于GIS技术中的局部Morans I 下的LISA集聚方法对黄河流域农业用水效率的空间动态演变格局进行深入挖掘。LISA集聚图将农业用水效率划分为4种不同的类型（见图2）：（1）高高集聚（H-H），某城市自身与邻近城市的农业用水效率都较高;（2）低低集聚（L-L），某城市自身与邻近城市的农业用水效率均较低;（3）高低集聚（H-L），某城市自身农业用水效率高，但邻近城市较低;（4）低高集聚（L-H），某城市自身农业用水效率低，但邻近城市较高。

由LISA集聚图可清晰看出黄河流域农业用水效率的空间集聚特征，具体表现为：

1.高高集聚区（H-H）。黄河流域农业用水效率的高高集聚区分布主要集中在下游区域的山东西部及河南南部，在2009-2015年间，高高集聚区由东向西、由北向南不断扩散形成连片高高区，但在2015年后高高集聚区范围逐渐缩小在河南南部的南阳、信阳等地。这些城市水资源较丰富，自身和邻近城市的农业用水效率均较高，并对邻近城市产生显著的正向影响。

2.低低集聚区（L-L）。2009-2018年低低集聚区较多且变化较稳定，基本上位于上游北部的甘肃、青海等地。上游地区本就面临着生态环境脆弱和生态承载力较差等多重考验[6]，甘肃和青海等地虽然拥有丰富的资源储备，但粗放型农业生产和较为落后的农业技术使得农业用水效率长期处于较低水平，与周边同样效率低值区域形成了低效型的农业用水模式。

3.其他集聚（H-L、L-H）。研究期内低高集聚和高低集聚区的分布较少且零星。上游西部的青海地区主要为低高集聚型，这些地区农业用水效率自身较低，农业生产基础较薄弱，但周边邻近城市的效率相对较高。高低集聚主要分布在高高集聚区和低低集聚区的邻近地区。2009-2018年间，低高与高低集聚的范围逐渐减少，各城市农业用水效率基本上表现为逐步提升。

（二）黄河流域农业用水效率重心与标准差椭圆分析

为进一步确定黄河流域农业用水效率在空间上的集聚分布情况，本文基于标准差椭圆-重心模型绘制2009-2018年黄河流域农业用水效率的重心与标准差椭圆（见图3），并测算出2009-2018年10个时点具体测算空间分布重心及标准差椭圆相关参数（见表4），分析农业用水效率空间集聚的趋势特征。

2009-2018年黄河流域农业用水效率重心的经纬度坐标介于110.804°E-111.803°E、35.950°N-36.280°N之间，且始终在山西省临汾市内往复转移，表现出波动式向西北方向转移，整体上向西北移动了84.475千米，年均转移速度为9.386千米。重心向西北方向移动，意味着黄河流域上游地区的农业用水效率提升较下游地区更加明显。具体而言，黄河流域农业用水效率的重心在2010-2014年间较稳定地向西部方向移动，这段时期重心向西移动的距离最大，整体移动了90.718千米，平均每年移动22.680千米。而在2014-2017年之间的重心转移呈现波动变化走势，2015年的重心较2014年明显向东南方向折返，距离向东折返了28.406千米，之后虽然重心在2017年向东北略有移动，但在2018年向西北移动的趋势明显，2015-2018年整体向西北方向移动了43.380千米。

椭圆长轴由2009年的815.091千米延長到了2018年的850.259千米，而短轴由277.410千米延长至293.852千米，且短轴与长轴的比值由2009年的2.938下降到2018年的2.893，总体上表现出先下降后上升的走势，这主要是源于2014年之前，长轴相较于短轴增长幅度更大，而在2014年之后，短轴相较于长轴的增长更大，但2018年的比值未超过2009年，总体上黄河流域农业用水效率在东西方向呈明显扩张，在南北方向上的扩张并不明显。突出表现在黄河流域上游地区的农业用水效率提升更加明显。方位角的变化也能够反映黄河流域农业用水效率的重心整体上向流域西北方向转移的演变态势。

四、 黄河流域农业用水效率的空间收敛性分析

（一）空间相关性检验与计量模型选择

建模之前采用全局Morans I进行空间相关性检验，基于地区几何中心经纬度距离的倒数构造地理距离权重矩阵，并对权重矩阵进行行标准化处理。历年的全局空间相关性检验结果显示，Morans I在0.163～0.383范围内且均通过1%显著性检验，表明黄河流域农业用水效率在空间上存在集聚特性。

进行参数估计前，需要根据AIC指标选择解释力较高的模型，并根据LogL、R2及σ2统计量判定模型的拟合优度[33]。此外，Hausman检验显示选择固定效应是相对有效的，最终选择固定效应的SEM模型进行检验。

（二）实证结果分析

1.空间绝对β收敛。首先对农业用水效率发展是否存在绝对β收敛进行检验。由表5和表6可知，黄河流域整体及上、中、下游三个区域的β系数均显著为负，表明不同区域的农业用水效率发展均存在显著的绝对β收敛。这意味着，在不考虑各地区资源禀赋、经济社会发展等因素的影响下，黄河流域农业用水效率的发展会随着时间推移最终收敛至同一稳态水平。就收敛速度而言，各区域农业用水效率发展的收敛速度有所不同，黄河流域整体及上、中、下游区域的收敛速度分别为0.163 4、0.179 5、0.620 6、0.347 4，中游地区收敛速度最快，下游地区次之，上游地区收敛速度最慢，即中游地区用水效率能够以更快的速度收敛至稳定水平，上游地区用水效率的收敛速度较稳定。同时，黄河流域整体空间系数显著为正，说明空间效应是其存在绝对β收敛趋势原因之一，即地理位置邻近地区间资源禀赋、生产条件、灌溉传统等方面的相似性，会强化相邻地区农业生产用水的示范作用与相互影响。

2.空间条件β收敛。现实中不同区域在资源禀赋、经济基础、社会发展等方面存在异质性，收敛结果可能会因为区域内外部因素影响而存在差异，因此需要对农业用水效率的条件β收敛性做进一步检验，同时也可以检验各因素对农业用水效率发展可能的影响。（1）全流域视角。根据表5估计结果显示，黄河流域农业用水效率的β收敛系数显著为负，即存在空间条件β收敛。表明在资源禀赋、经济基础、社会发展等条件存在差异时，黄河流域农业用水效率会随着时间的推移朝着各自稳态水平发展。此外，空间系数显著为正，进一步表明黄河流域农业用水效率的发展受空间效应的影响。从控制变量的回归结果来看，农村人均可支配收入的回归系数为正且通过1%的显著性检验。这表明从全流域视角来看，随着农村人均可支配收入的提高，农户更具有接纳先进农业技术理念的偏好，有能力在农业生产中购买并采用高效的节水设施及技术，进而提高农业用水效率的增长。（2）分流域视角。根据表6估计结果显示，上、中、下游β收敛系数均显示为负且通过1%的显著性检验，虽然收敛速度较绝对β收敛有所差异，但仍然呈现出中游最快、下游次之、上游最慢的发展格局。同时，空间系数也均显著为正。从控制变量的回归结果来看，上、中、下游各个控制变量的系数和显著性水平均存在异质性。上游地区农村人均可支配收入、人均水资源量与农业用水占比有显著的正向影响，中游地区仅农业机械化水平显著为正，而下游地区的城镇化水平与有效灌溉水平的影响显著为正。上、中和下游地区处于不同程度的农业发展阶段，下游地区由于拥有良好的社会经济发展基础和相对完善的农业生产技术，农业用水效率普遍达到了较高的水平，依靠传统农业要素投入来提升农业用水效率的发展潜力较小。而城镇化发展产生的经济集聚带来的规模效应、成本节约、知识及技术溢出等正向效应，有利于下游地区农业生产设备、节水技术和水利设施建设的发展，从而有助于实现农业用水效率的提高;有效灌溉水平的提高能够改进黄河流域下游区域灌溉方式，降低水资源冗余投入，农业用水效率提高。中游地区仅机械化水平呈现显著正向影响，机械化发展带来的技术进步有利于优化农业生产要素配置，最终提高农业用水效率。上游地区的经济及农业技术发展相较于其他区域仍处于较低水平，因此经济发展、水资源禀赋和农业用水占比的因素在上游地区农业用水效率提升的发展过程中发挥着重要的作用。

五、 结论和建议

（一）结论

1.从时间演变的趋势来看，黄河流域农业用水效率呈现稳定上升的趋势，但距离有效前沿面还有一定距离，农业用水效率还存在着提升空间。分地区来看，农业用水效率梯度差异特征明显，中下游处于较高水平且两者差异逐年降低，上游则处于较低水平。

2.从空间演变的格局来看，黄河流域87个地市（州、盟）间农业用水效率存在显著正向的集聚和依存特征，且高高和低低集聚效果较显著，分布比较集中。黄河流域农业用水效率的重心整体上呈现出向西北方向转移的演变态势。

3.从收敛特征来看，黄河流域及上中下游区域农业用水效率发展呈现出空间绝对β收斂。在引入控制变量后，黄河流域整体及上中下游区域农业用水效率均存在显著的空间条件β收敛趋势，收敛速度较之于绝对β收敛有所差异，但依然呈现出中游>下游>上游的发展格局。此外，资源禀赋、社会经济发展、技术进步等因素在农业用水效率提升过程中具有重要的作用，但在不同的区域有所差异。总体来说，地区趋同是黄河流域农业用水效率发展的必然趋势。

（二）建议

1.黄河流域农业用水效率仍存在提升空间，意味着黄河流域农业用水管理依然面临生产要素、资源节约与可持续利用的任务与挑战，应通过水资源的优化配置、积极发展高效灌溉技术和高科技节水技术，转变农业发展方式，促进农业生产与水资源利用的均衡协调，以实现“两型农业”的发展目标。

2.在农业要素空间流动性持续加强的背景下，应充分重视农业用水效率发展的空间溢出效应，减少影响区域间农业生产要素再配置的限制性因素，通过打破行政层级壁垒和地方保护主义来加强农业水资源在上中下游的联动管理，促进农业生产的合作与交流，形成区域协同发展的新格局。

3.在着力推进黄河流域农业用水均衡化发展的过程中，需要注重农业用水效率存在的收敛趋势。黄河流域各地区亟需明确自身在协同发展战略下的功能定位，农业用水效率较高的地区应充分发挥其“示范作用”及带动优势，而农业用水效率较低的地区则应积极借鉴邻近农业用水效率较高地区的农业用水管理经验，进一步缩小农业用水效率的差距。具体到黄河流域上中下游，对于上游地区，结合其经济欠发达、农业生产方式粗放的问题，继续深入转变节水型生产方式，进一步提高农民收入水平，优化调整农业结构，加强农业科技创新与推广，有效管理并充分利用农业水资源。对于中游地区，亟需加速传统农业向现代化农业的转型，加强农业节水科技创新与推广，提高农业机械化与专业化水平。对于下游地区，农业节水增效的重点是持续推进有效灌溉面积，促进农田灌溉水有效利用，并将相关技术加以推广与示范，形成流域节水增效的引领区、示范区。同时应积极发挥城镇化的集聚效应，提高农业用水效率。

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Dynamic Evolution and Convergence of Agricultural Water Use

Efficiency in the Yellow River Basin From the Perspective of Green DevelopmentLU Weinan，LIU Jiyao，ZHAO Minjuan

（College of Economics and Management，Northwest A&F University，Yangling，Shaanxi712100，China）Abstract：Improving the agricultural water use efficiency is not only an important way to alleviate water shortage，but also an inherent requirement for promoting agricultural green transformation and upgrading.Under the connotation of green development，this paper constructs a Super SBM model based on the total factor production framework，analyzes the dynamic evolution characteristics of agricultural water use efficiency in 87 cities in the Yellow River basin from 2009 to 2018，and further tests the spatial convergence property of agricultural water use efficiency.The results show that：（1） The agricultural water use efficiency in the Yellow River Basin showed a stable upward trend during the study period，but there is still room for further improvement.The distribution pattern among sub-basins shows the highest in the downstream， followed by the midstream and the lowest in the upstream.（2） Agricultural water use efficiency in the Yellow River basin during the study period has significant positive clustering and dependency characteristics， and the center of gravity of efficiency shifts in a fluctuating manner toward the northwest.（3） In terms of spatial convergence， the Yellow River basin as a whole and the efficiency of the upstream and midstream and downstream show strong β-convergence characteristics，but there is heterogeneity in the impact of convergence significance of the relevant variables.

Key words：green development;agricultural water use efficiency;Yellow River basin;convergence property;spatial econometrics

（責任编辑：杨峰）