中西部地区农业水资源利用效率动态演进及影响因素——基于处理环境效应和随机误差的实证分析

○汤钧惠 ,2伍国勇

（1贵州大学经济学院，贵州 贵阳 550025；2贵州大学贵州基层社会治理创新高端智库，贵州 贵阳 550025）

一、引言

生态文明建设的大力推行和农业可持续发展，重点在于要充分提高农业水资源利用效率。十八大以来，国家对于农业用水的高水平利用、高质量发展问题给予了充分重视，《国家节水行动方案（2019）》提出“农业节水增效”行动。由此可见，全面提高我国农业水资源利用效率，尤其是中部和西部地区，建设节水型乡村势在必行。

目前，相关研究集中于用不同方法测算不同省份或地区农业水资源利用效率及其影响因素。李明璗[1]用传统DEA 模型测算了2008—2015 年我国农业水资源利用效率，刘渝和宋阳[2]用超效率SBM模型测算了2011—2015年农业水资源省际环境效率，王震等[3]用DEA 交叉评价模型测算了2001—2010 年粮食主产区的农业水资源利用效率，卢曦和许长新[4]用三阶段DEA-Malmquist 模型测算了2010—2014 年长江经济带水资源利用效率。部分学者还采用随机前沿分析方法进行分析。许晶荣等[5]采用SFA 模型测度了我国2003—2018 年全要素水资源利用效率，WANG等[6]利用随机前沿分析模型测算了2000—2015年全国31个省市农业用水效率。也有少数学者采用投影寻踪法[7]，水足迹法[8，9]、因素分解法[10]、熵值法[11]等。在影响因素方面，诸多学者在测算效率的基础上，研究发现节水灌溉技术、年降水量、经济发展水平、农作物多样性、供水结构等对农业水资源利用效率有不同程度的影响[6,10,12-15]。

现有关于农业水资源利用效率研究的范围主要集中于全国、某一省份或经济带，但我国疆域广阔，各省的水资源时空分布不均，农业及经济社会发展不平衡不充分现象普遍存在。中西部地区水资源十分丰裕，2020 年中西部地区的水资源总量占全国的71.4%。然而，中国水资源利用效率存在明显的区域差异[15-16]，据丁绪辉[17]、许晶荣[5]等多位学者的研究结果可知，中部和西部地区水资源利用效率较为接近，但远低于东部地区。较低的农业水资源利用程度可能会对各省市的经济发展产生影响。基于此，在当前全面推进乡村振兴、促进农业农村现代化的背景下，本文首先考虑由于环境效应和随机误差存在导致的效率值“失真”，运用三阶段DEA 模型对效率值进行调整，客观评价2010—2019 年中西部地区19 省市农业水资源利用效率；其次，运用核密度估计考察其动态演进特征；最后，运用Tobit 模型进行影响机理剖析及异质性分析，从而对中西部地区农业节水增效提出政策建议。

二、研究方法与数据说明

（一）研究方法

1.三阶段DEA 模型。三阶段DEA 分为传统DEA测算、SFA模型处理松弛变量以及调整投入要素后的DEA测算三部分组成。

第一阶段：利用BCC 模型对中西部地区水资源利用效率进行测算。该模型的运用已经非常成熟，本文不再详细介绍。

第二阶段：借鉴FRED 等[18]的方法，利用SFA模型解决由环境噪声、随机误差和管理无效率导致的低效率值。其原理如下：

Sij是第j个决策单元在第一阶段中第i个投入的松弛值；表示每种松弛值对应的函数形式，是第i个投入的环境变量，βj是对应的参数。为混合误差。vij表示随机误差，μij表示管理无效率，且μij和vij相互独立。

根据SFA模型估计结果，调整各个决策单元的投入量，公式如下：

第三阶段：将新的投入和原始产出数据再次带入BCC模型进行测算，得到更真实客观的效率值。

2.核密度估计。核密度估计是一种非参数估计，相较于直方图估计，核密度估计得到的估计结果更加平滑，且能够根据不同的带宽选择，反映数据的多峰分布情况。本文采用常见的高斯核函数进行核密度估计，设为中西部地区农业水资源利用效率x的密度函数，则核密度估计的一般公式如下：

其中，x=(x1,x2,x3,…xn)为独立同分布的观测值；K(·)为高斯核函数，具有积分为1 的特征；n为样本总量；h为带宽。

（二）变量选取与数据来源

1.投入产出变量。中西部地区农业水资源利用效率的高低取决于多方面因素，农业资本投入、农业劳动力投入以及农业用水规模等都会影响产出。参考相关文献[2,12,14]，考虑投入产出指标的选取原则及数据可获得性，本文以农林牧渔总产值（亿元）作为产出指标，以农业机械总动力（万千瓦）衡量资本投入，以农业从业人员（万人）衡量劳动力投入，以农业用水量（亿立方米）衡量农业水资源投入。

2.环境变量。环境变量是指对中西部地区农业水资源利用效率有影响，但与效率无关，即环境变量是严格外生的。地区经济发展水平和水资源丰裕程度都有助于提高农业水资源利用效率。农业产业结构越高越有利于农业水资源利用效率提高，而农业水资源利用效率越高越有助于农业发展水平增长。参考卢曦[4]、孙付华[19]等研究，选取人均水资源量（立方米/人）、人均GDP（元）和第一产业增加值占GDP的比重（%）作为环境指标。

3.数据来源。本文选取中西部地区19个省市进行评价分析，其中，中、西部地区的划分标准参考已有研究[20]。中部地区包括江西、河南、山西、内蒙古、吉林、湖北、湖南、黑龙江、安徽；西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。本文所提到各类指标的相关数据，均来源于《中国农村统计年鉴（2010—2019）》《中国统计年鉴（2010—2019）》。

三、实证分析与结果讨论

（一）第一阶段BCC模型分析

利用DEAP2.1 软件测算了2010—2019 年中西部地区19个省市的农业水资源利用效率，总效率、纯技术效率和规模效率值见表1。第一阶段测算的效率值是不考虑管理无效率和环境噪声的效率值。就总效率而言，中西部地区的农业水资源利用总效率均值为0.790，中部地区的0.847高于西部地区的0.738。相较于西部地区，中部地区的纯技术效率较低，规模效率较高。可判断中西部19 省市的综合效率偏低是由于纯技术效率低造成的。黑龙江、四川和重庆多年综合效率均为1，这说明这三个省市一直处于有效前沿面上。

表1 中西部地区各省市农业水资源利用综合效率、纯技术效率、规模效率

（二）第二阶段类似SFA模型分析

分别以第一阶段的投入松弛为被解释变量，以人均水资源量、人均GDP、产业结构为解释变量构建类似SFA回归方程。本文按年份进行截面回归，得到十年的SFA 回归结果，共30 个方程。本阶段分析使用Frontier4.1软件完成。其中，2019年的回归分析结果见表2。

由表2 中可知，三个模型的LR 单边检验均通过了显著性检验，说明能够使用SFA模型进行极大似然估计。当γ趋近于1时，各个投入要素的松弛值受管理因素的影响更大——管理无效率在投入要素的松弛值中占主要影响地位，而环境噪声和随机误差对投入要素的松弛值影响较小[21]。由第二阶段回归分析结果可知，环境变量对各投入要素松弛值产生了不同程度和方向的影响，正的回归系数表明，环境好的地区会增加投入冗余，使得该地区效率值容易被高估，环境差的地区效率值容易被低估；负的回归系数则相反。下面将对各个环境变量逐一分析：

表2 第二阶段SFA回归分析结果

1.经济水平。由表可知，经济水平对农业用水量的松弛变量具有正向影响，表明经济水平越高的地区农业用水量的投入冗余越大。尽管经济发达地区应当有更先进的农业管理模式和更多资金投入到农业节水技术以减少农业用水量，但在实证分析中得到了相反的结论。原因在于中西部地区第二三产业对各省经济水平的推动作用更大，农业受到的重视不够导致农业用水量的投入浪费，农业水资源利用效率被高估。经济水平对农业从业人员数松弛变量和农业机械总动力松弛变量具有负向影响，表明在经济发达地区农业资本和农业劳动力能被最大化利用。不仅如此，经济发达地区还能吸纳资金投到节水技术研发中，较少的农业劳动力和资金投入就能带来较多的产出。

2.水资源禀赋。由表可知，水资源禀赋对农业用水量的松弛变量具有显著正向影响。水资源越丰富的地区，农业用水的投入冗余越多，意味着农业水资源的浪费。这个结果从水资源利用效率的角度印证了“资源诅咒”效应，即水资源禀赋越丰富的地区，农业水资源利用效率越低。水资源禀赋对农业机械总动力松弛变量和农业从业人员数松弛变量具有负向影响，但后者不显著。这说明丰富的水资源禀赋能节约劳动力和资本要素成本。

3.产业结构。产业结构对农业用水量松弛变量具有显著正向影响，对农业机械总动力、农业从业人数松弛变量具有显著负向影响。农业产业结构会增加农业用水量投入冗余，减少农业从业人数投入冗余和农业机械总动力投入冗余。表明农业主导型省份农业用水方式粗放，很少使用滴灌、微灌等节水灌溉技术，导致效率被高估。而在农业较为发达的地区单位劳动和资本投入能够得到更多的农业产出，因此农业水资源利用效率也越高。这个结果与卢曦等[5]的研究结果相反，这说明在2019年我国中西部地区农业技术的不断进步使得更多劳动力和资本从农业部门流向非农部门，农业用水效率有了很大的提升。

（三）第三阶段调整后BCC模型分析

根据第二阶段类似SFA 回归结果调整原始投入后，重新进行剔除了管理无效率、随机误差和环境噪声后的BCC模型测算，测算结果见表1。

从中西部地区整体来看，调整后的综合效率从0.7898下降到0.7491，下降幅度5.16%；纯技术效率从0.883 上升到0.916，上升幅度3.73%；规模效率从0.895 下降到0.819，下降幅度8.49%。分省来看，青海、西藏、宁夏、内蒙古、吉林、重庆、陕西、湖北、新疆等9 个省市综合效率下降，江西、甘肃、湖南、贵州、河南、安徽、云南7个省市综合效率上升，四川和黑龙江2 个省在调整前后均处于有效前沿面上。这说明之前大部分地区的农业水资源利用效率都出现了不同程度的高估。其中，青海、西藏、宁夏三个西部地区省份被高估的情况较为严重，综合效率值下降幅度在30%以上，而安徽和云南则被严重低估，上升幅度在10%以上。

图1 进一步展现了中西部地区农业水资源利用综合效率的演变规律。从整体情况看，农业水资源利用效率的波动幅度不大，但总体呈上升趋势。中部地区和西部地区的农业水资源利用效率的演变规律大致相同，两个地区的农业水资源利用效率同时在2012 年下降到最低点，并在2013 年明显回升。中部地区的农业水资源利用效率2013年较2012 年增长6.15%，西部地区上升幅度更是高达24.6%。2013年后，西部地区呈现缓慢波动式上升的趋势，而中部地区则变化不大，呈“W”型波动。2010—2019年，西部地区的农业水资源利用综合效率一直低于中部地区，但随着时间的推进，西部地区与中部地区农业水资源利用效率的差距在逐渐缩小，出现追赶效应。这也体现了地方政府的扶持政策对农业水资源利用效率起到了积极效果。

图1 中西部地区农业水资源利用综合效率演变趋势

（四）核密度估计

本文分别考察中西部地区19 省市2010 年、2013 年、2016 年和2019 年的核密度曲线（见图2），从时间和截面两个维度对农业水资源利用效率进行动态演进分析。

图2 农业水资源利用效率核密度估计

从分布位置看，曲线位置的变化不大，这说明区域内整体情况没有变差，但低效率值区域一直存在，导致核密度曲线的位置在横轴移动不明显。主峰的波峰上升，说明大部分省份的农业水资源利用效率在不断提高，农业用水节约集约化正在形成。从曲线形态来看，核密度曲线从“扁而宽”向“高而窄”变化，这说明中西部地区效率的绝对差异程度逐渐缩小，离散程度下降，区域间差异减少。从波峰形状看，逐渐演变为“主峰+次峰”的双峰形态，2010年的主次峰形态并不明显，这说明考察前期，中西部地区农业水资源利用效率的极化现象不明显；主峰的效率值集聚在0.9左右，次峰的效率值集聚在0.6 左右；主峰和次峰的高度随着时间均有提高，两极分化现象正在形成，梯度效应初显。可能的原因在于，虽然在考察时间内各地区的农业水资源利用效率都有不同程度提高，但是由于水资源禀赋、区域政策倾斜、农业发展水平等存在异质性，使得效率值位于低值区的省份的发展追赶不上靠近生产前沿面的省份；同时，节水农业发达的省份通过先进节水技术仍然保持效率上升，而欠发达省份则在较低的效率水平集聚，形成了“俱乐部收敛”。从延展性看，中西部地区农业水资源利用效率存在“左拖尾”现象，这说明农业水资源利用效率极低的省份与其他多数省份差异较大，中西部地区节水农业的发展存在不均衡现象。

四、影响因素分析

（一）影响因素指标选取及模型构建

根据三阶段DEA 进行效率测算结果可知，农业水资源利用效率在中西部各省市之间存在区域异质性。为进一步探究造成上述差异的原因，建立Tobit 模型分析效率的影响因素，以期为中西部地区农业节水增效提出针对性建议。结合现有相关研究以及数据可获得性，本文选取以下六个影响因素（见表3）。

表3 相关变量与说明

1.财政支持力度（F）。政府补贴的高低决定了地区对农业的重视程度，政府对农业的重视能带来规模效益，资源利用效率更大，本文以国家财政农林水事务支出衡量财政支持力度。

2.经济发展水平（G）。经济发展水平越高，农业生产中越容易导致资本投入替代水资源投入，但同时经济发达地区，从事农业的主体素养越高，节约农业用水更具有可行性。本文以人均GDP来衡量经济发展水平。

3.农业节水技术（S）。喷灌、微灌、集雨补灌等高效节水灌溉技术的推广，能够节约农业用水量，实现农业集约节约化发展。本文参考佟金萍等[13]的研究，采用节水灌溉面积与播种面积的比值来反映农业节水技术。

4.城镇化率（U）。城镇化的推进能聚集资本和劳动力，促进农业产业升级和节水技术普及，农业水资源利用效率也随之提高。本文选取年末常住城镇人口比重来衡量城镇化水平。

5.供水结构（P）。农业灌溉水源多依靠于开采地下水，地下水易开采地区更适合发展农业，这也可能会带来农业的粗放用水行为，正反作用力有待论证。本文以地下水供水总量占比来反映供水结构。

6.农作物多样性（V）。农业种植结构的差异可能会影响地区农业用水效率。本文参考刘玉海[22]的做法，采用七种主要农作物的种植面积赫芬达尔指数来表示农作物多样性，该指数与农作物多样性呈反比。

Tobit模型可以利用最大似然估计法解决由三阶段DEA 模型所求效率值受限于0-1 的情况。因此本文利用Tobit模型分析2010—2019年中西部地区各省市的农业水资源利用效率及影响因素。基于上述影响因素指标，构建Tobit模型如下:

式中，TE为第三阶段调整后的综合效率值，i,t分别代表不同时期不同省份对应值；β1、β2、β3、β4、β5、β6为估计系数，ε为服从正态分布的随机误差项。F1为政府支持力度，G2为经济发展水平，S3为节水农业发展水平，U4为城镇化水平，P5为供水结构，V6为农作物多样性。

（二）模型结果分析

中西部各省市之间在经济、市场、人才流动、资源禀赋等软硬件条件方面一直存在较大差异，这些因素会对区域农业水资源利用效率产生影响。通过三阶段DEA模型测算的农业水资源利用效率是剔除上述软硬件外部环境差异后，将各省市置于同一运气水平下得到的效率。现将第三阶段效率值作为被解释变量，探究影响中部和西部地区各省市农业水资源利用效率的因素及其影响程度，结果见表4。

表4 Tobit模型分析结果

1.财政支持力度对中部、西部地区农业水资源利用效率均呈显著正相关。其中，西部地区回归系数（0.3694）大于中部地区回归系数（0.1972），表明西部地区农业生产用水等相关事务受政府扶持的力度更大，西部地区农业节水对政府财政支持更敏感。政府可以通过提高用于农业节水技术研发的农林水事务支出，来提升农业水资源利用效率。

2.经济发展水平对中部、西部地区农业水资源利用效率均呈负相关。表明经济发展水平对中西部地区农业水资源利用效率的提高有阻碍作用，这一结论与丁绪辉[18]对水资源利用效率的研究结论一致，与预期不一致。中国经济发展更多依赖于第二、三产业的推动，且大部分中西部地区经济发展重心在工业、服务业为代表的二、三产业。一方面，大量资本流向工业，导致农业缺乏先进的节水技术支持，增加农业用水量；另一方面，二、三产业发展会对农业部门劳动力产生“挤出效应”，降低农业用水效率。

3.农业节水技术对中部地区、西部地区农业水资源利用效率呈正相关关系，与预期的方向一致，但西部地区并不显著。表明中部地区对节水灌溉技术的研发投入和应用推广力度更大，这与中部地区一直以来高于西部地区的农业水资源利用效率一致（见图1）。西部地区受水资源丰富，但丘陵山地较多等因素影响，节水技术未充分发挥作用。

4.城镇化水平对中、西部地区农业水资源利用效率呈正相关，中部地区不显著。这表明随着人口城镇化的推进，工业发展和经济增长，工业反哺农业的作用开始体现，如农机装备生产、节水技术产生都离不开城镇化发展。中部地区不显著的原因在于，中部地区城镇化水平已经处于较高位置，进一步扩大城镇化规模会导致农业用地、耕地减少，土地要素投入的减少不会提高农业水资源利用效率。

5.供水结构与中部地区农业水资源利用效率呈显著正相关。说明中部地区开采地下水用于农业灌溉，能够提高效率。值得注意的是，供水结构对西部地区效率的回归系数为负，但不显著。可能的原因在于，西部地区2010—2019 年的地下水供水比例仅为12.6%，而中部地区是其两倍多，高达27.8%。相比中部，西部地区部分省份拥有特殊的地理地貌，开采地下水有一定技术难度，开采成本大，加之西部地区地表水丰富，开采地下水用于农业灌溉反而降低了农业用水效率。

6.种植业赫芬达尔指数对中部、西部地区农业水资源利用效率均呈显著负相关关系，即农作物多样性与农业水资源利用效率正相关。农作物种植的多样性能够促进农民学习更多种植专业知识，比如以先进的节水灌溉方式进行耕作；另一方面，农作物多样性可以提高轮作和间作的能力，助力农业增产，复杂的耕作方式能促使农业主体集约节约化生产意识的提高，以更节水地方式进行高效灌溉，提升农业水资源利用效率。

五、结论与政策启示

（一）结论

本文基于三阶段DEA模型对2010—2019年中西部地区农业水资源利用效率进行测算，采用核密度估计方法刻画其动态演进，最后分析其影响因素。主要结论如下：（1）调整前后的中部地区农业水资源利用综合效率均高于西部地区。分省份来看，中西部地区各省市的农业水资源利用效率存在显著差异，湖北、黑龙江、四川、河南、新疆等地区农业水资源利用效率名列前茅，而甘肃、青海、西藏、宁夏等地区农业水资源利用效率较低。在剔除了管理无效率和环境噪声的影响后，中、西地区农业水资源利用效率均有下降，造成这一结果的主要原因在于西部地区的规模效率低。（2）从时间序列来看，2010—2019 年，中西部地区整体农业水资源利用效率呈波动上升，中部地区变化不大，西部地区先降后升。（3）核密度估计表明,中西部地区农业水资源利用效率在高值区不断集聚，绝对差异逐渐缩小，但仍存在非均衡发展及“俱乐部收敛”现象。（4）Tobit 回归分析表明，中部地区和西部地区农业水资源利用效率的影响机制不尽相同。中部地区应当提高节水灌溉技术水平、适度提高地下水供水比例，西部地区则应继续推动新型城镇化进程以达到效率最大化。但两个地区都亟需加强财政支农力度、增加农作物多样性，并且在经济增长的过程中重视农业用水的集约节约化发展。

（二）政策建议

第一，全面系统地推进农业水资源利用效率的提升，科学合理地配置生产要素及用水量投入。黑龙江、四川、河南等高效率省份要在保持原有效率水平的同时减少要素投入冗余；甘肃、宁夏、青海等低效率省份则应扩大生产规模，提高农业节水灌溉创新技术的研发投入。第二，协调推进中部地区、西部地区农业用水集约节约化发展。农业水资源利用效率高的省份继续加强高效节水技术研究，通过技术转移和经验推广反哺水资源利用水平低的省份。西部地区应充分发挥区域特色和资源禀赋优势，加强水利设施建设与农业生产环节联结配合，因地制宜发展生态农业、节水农业。第三，控制高耗水产业项目，并实行水价差别化定价，鼓励种植低耗水的节水品种，增强农业可持续发展的内生动力。同时继续推动水权交易改革，倒逼高耗水农业采取科学用水管理，并通过树立行业节水标杆，发挥示范效应。第四，依托西部大开发战略和中部地区崛起政策，推动农业节水增效。以科技创新为先导，加强乡村振兴人才培育，注重引进和培育具有农业相关专业知识和技术的高素质人才，助力农业水资源利用效率整体提升。