河北省有效灌溉对县域农业经济增长的影响效应——基于空间计量和门槛回归的双检验

杨入一，孔繁涛，曹姗姗，孙伟，安民

河北省有效灌溉对县域农业经济增长的影响效应——基于空间计量和门槛回归的双检验

杨入一1，孔繁涛2*，曹姗姗1，孙伟1，安民1

（1.中国农业科学院 农业信息研究所，北京 100081；2.中国农业科学院 特产研究所，长春 130112）

【目的】灌溉是保障粮食产量和农业质量的关键，有效灌溉是确保国民经济持续向好发展的坚实基础，探究有效灌溉对县域农业经济增长的影响对推进地方农业提质增效具有重要意义。【方法】基于2015—2017年河北省170个区县的面板数据，通过Moran’s I指数、Getis-OrdG*指数计算和厘清河北省县域农业经济增长水平的空间相关性和时空演化特征，并运用空间计量和面板门槛回归模型探究河北省有效灌溉对县域农业经济增长的影响效应。【结果】研究期内河北省县域农业经济增长水平冷热不均，但分布格局基本稳定，存在显著空间相关性，整体处于持续提升阶段；空间杜宾模型结果表明，有效灌溉同时抑制了本区县及邻接区县的农业经济增长；面板门槛回归模型结果表明，以两个门槛值为分界点，河北省有效灌溉对其县域农业经济增长存在“显抑-持抑-显增”三阶段影响效应；研究期内有166个区县处于中转移“持抑”区间，再次验证了空间杜宾模型的结论。【结论】河北省相关政府部门应在提高水资源利用的同时加强农田水利工程设施建设、提升节水灌溉技术和健全完善灌溉工程的运行维护管理体系和长效机制，并因地制宜地制定区域差异化推动农业经济发展政策，助力农业提质增效转型升级。

河北省；有效灌溉；县域农业经济；空间计量；双门槛效应

0 引言

【研究意义】水利自古就是农业的命脉、国民经济和社会发展的基础设施[1]，一般与经济产出保持同步增长[2]。农田水利建设对于保障国家粮食安全、增加农民收入、促进农村经济社会可持续发展和保持社会稳定具有十分重要的作用[3]。2020—2022年连续3年的中央一号文件把农田水利作为农业基础设施建设的重点，统筹规划、同步实施高效节水灌溉与高标准农田建设。县域农业经济是以县城为中心、乡镇为纽带、农村为腹地的具有“三农”特征的农业经济，发展县域农业是解决“三农”问题的切入点[4]。探究有效灌溉对县域农业经济增长的影响，对因地制宜优化灌溉设施布局、推进地方农业提质增效、切实解决“三农”问题具有重要的现实意义。

【研究进展】自Aschauer[5]开创性地研究基础设施建设与经济增长的关系以来，国内外众多学者依据该思路在研究领域及方法上进一步丰富和拓展。学界主要运用向量误差修正模型[2,6]、cobb-douglas生产函数模型[7]、系统性广义矩估计方法[8]、空间计量模型[9-10]、协整模型[11]等探究农业基础设施建设对农业经济增长的影响效应，如曹文明等[12]运用系统性广义矩估计方法考量中国农业基础设施对农业经济增长的规模效应；骆永民等[13]基于面板回归模型探究农村基础设施建设对农民收入的空间溢出效应和门槛效应；李飞等[14]利用面板平滑转换模型（PSTR）研究发现，农业基础设施规模与农业经济增长之间存在稳定的非线性关系，跨越门槛位置后农业基础设施规模对农业经济增长的影响将由正向转变为负向。在有效灌溉和农业经济增长关系的研究方面，王敏等[15]选用cobb-douglas生产函数模型分析中国农业基础设施与农业经济增长的内在关系，根据有效灌溉面积的弹性系数（-0.787）得出，我国农田水利设施建设明显不足，对农业总产值的增长作用不断减少；艾克拜尔[16]将生产函数引入水利设施实证分析农业产出效应，认为中国农田水利基础设施供给不足限制了农业发展与水资源的高效利用；李进城等[17]应用多元回归法的研究结果表明，农田灌溉对湖南省农业生产率起负效应；吴清华等[18]采用双向固定效应模型的研究结果表明，相较于等级公路和等外公路，灌溉设施对中国农业生产总值的正向促进作用最大；江艳军等[19]利用计量模型研究发现，在全国层面上有效灌溉面积未能促进农业产业结构升级。【切入点】根据现有研究结果，有效灌溉对于农业经济增长的影响效应存在一定差异，究其原因，除了对存在资源禀赋差异的不同研究区域的选取外，已有文献大多将该种影响设定为简单的线性关系，聚焦刻画有效灌溉的规模效应、空间溢出效应，进一步验证随着农田水利基础设施存量逐步增加、有效灌溉对于农业经济增长的影响效应是否存在门槛效应而表现出非线性影响关系的研究尚在少数；且当前研究区域多以省市为单元，鲜有学者剖析县域尺度农田水利基础设施建设的经济效益。

【拟解决的关键问题】当前，河北农业正在由农业大省向农业强省迈进，本文针对河北省农业提质增效的现实需求和现有文献的研究局限与不足，主要有以下2个问题，一是河北省县域农业经济增长水平如何，时空格局演化有何特征；二是河北省有效灌溉对县域农业经济增长是否存在非线性影响而呈阶段性影响效应，影响路径是什么。鉴于此，基于2015—2017年河北省170个区县的面板数据，通过Moran’s I指数计算河北省县域农业经济增长水平的空间相关性，利用Getis-OrdG*指数厘清河北省县域农业经济增长水平的时空演化特征，并通过空间计量和面板门槛回归模型探究河北省有效灌溉对县域农业经济增长的影响效应，为优化河北省灌溉设施空间布局、提升县域农业经济发展水平、助力河北省农业提质增效，提供一定的理论支撑和量化决策支持。

1 研究区概况

河北省作为县域总数位居全国第2位的农业大省，县域农业经济发展意义重大，但其水资源先天不足、时空分布不均、年内年际之间变化巨大，自然资源缺陷造成水资源开发利用难度较大[20]、供需矛盾突出。近年来该省始终以强化水资源承载能力刚性约束为抓手，大力发展节水灌溉以缓解水资源匮乏和改善农业生产条件，并取得了一定成效：截至2018年9月，河北省实现高效节水灌溉面积约134 706 hm2，达到当年建设任务的101%，2015—2019年河北省农田灌溉水有效利用系数由0.67提高至0.674[21]，灌溉效益仍存在一定提升空间。同时，从表1可以看出，2000—2017年河北省农林牧渔业及其衍生的服务业总产值不断扩大，中间消耗比率有所降低，从2000年的46.62%降至2016年的31.23%，农林牧渔业增加值不断提高；但2017年出现总产值增速减缓、中间消耗比率返升状况，除了该年大部分地区经历了春季阶段性旱灾影响农业生产之外，或存在物质产品消耗增多、生产服务支出加大、资源利用率降低等问题，而农田有效灌溉水平是否是限制农业经济增速的因素之一尚不明晰。

表1 2000—2017年河北省农林牧渔业总产值、增加值、中间消耗

注 数据来源：国家统计局。

2 研究方法

2.1 数据来源与变量选取

本文以河北省县域为对象、2015—2017年为研究期，将河北省170个区县（包括128个县和42个地级市市辖区）作为样本区域，选取6个变量及相关统计指标开展研究。研究期内河北省县级行政区划存在变更情况，为保证研究对象一致性，将2016年和2017年河北省部分县级单元以2015年的行政区划作为参考单元进行调整，将2015年行政区划图作为标准底图。借助STATA 15.0软件平台进行空间分析。具体变量及相关指标的选取如下：

被解释变量为农业经济增长水平（Agricultural Economic Growth Level, AEGL），用农林牧渔业总产值指数来表示；其余变量均为相对指标，有效灌溉率（Effective Irrigation Rate, EIR，有效灌溉面积/机耕面积）为解释变量，土地利用水平（Land Use Level, LUL，机耕面积/农业从业人员数量）、劳动力投入水平（Labor Input Level, LIL，农业从业人员数量/乡村人口数量）、化肥合理施用水平（Fertilizer Input Level, FIL，单位机耕面积化肥施用量）、亩均机械动力水平（Mechanical Power Level, MPL）为控制变量，分别代表农业生产所需的土地投入、劳动力投入、化肥投入和农机投入。数据来源于历年《河北省经济统计年鉴》。

2.2 研究方法

2.2.1 空间自相关与热点分析

①空间自相关，指一些变量在同一个分布区内的观测数据之间潜在的相互依赖性。本文采用全局Moran’s I指数来反映研究县域农业经济增长水平的空间相关性。计算式为[22]：

式中：表示河北省区县个数；x和x分别表示区域和区域的农业经济增长水平；表示区域的平均值；w为空间权重矩阵；莫兰指数取值范围在[-1,1]内，大于0时农业经济增长水平具有正相关性，值越大，空间相关性越强；等于0时不存在空间相关性；小于0时具有负相关性，值越小，空间差异性越大。并用标准化的来检验Moran’s I的显著水平，计算式为[23]：

式中：()和Var()分别表示的数学期望与方差，根据值可以判断的某一显著水平，值显著表示出现显著聚类，值不显著表示不存在显著聚类。

②热点分析，为探究不同区域高低值的空间分布，采用Getis-OrdG*指数来反映研究县域农业经济增长的热点区（高值集聚）和冷点区（低值集聚）的空间格局特征，计算式为[24]：

式中：为河北省区县个数；X为各区县农业经济增长水平；w为空间权重矩阵。

2.2.2 空间计量模型

由于县域农业经济增长受多种因素的综合影响，同时还应考虑空间自相关效应，常用的空间计量模型是空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM），但在实践中，空间滞后情形或与空间误差情形同时存在，而空间杜宾模型（SDM）兼顾二者，并经检验Wald统计量1%显著水平下拒绝原假设，证明用SDM模型更合适。由于空间面板数据既具有空间特点又具有时间特点，所以将SDM模型的误差项进行分解后可得[25]：

式中：表示区域；表示年份；AEGL作为因变量，表示为区域的农业经济增长水平；是空间权重矩阵；WLNAEGL为因变量空间滞后项，反映邻接区域因变量对区域因变量的影响；为该空间滞后项的系数；EIR作为自变量之一，表示为区域的有效灌溉率；1反映有效灌溉对县域农业经济增长的直接影响程度；WLNEIR为自变量有效灌溉率的空间滞后项，反应邻接区域解释变量对区域因变量的空间影响；1为该空间滞后项的系数，反应其空间溢出强度；其余自变量作为控制变量，以此类推。l为单位向量；α为常数项；μ表示时间固定效应；μ表示空间固定效应；ε为随机误差项。固定效应模型又分为时间固定效应、空间固定效应和双向固定效应。该模型同时考虑了因变量与解释变量的空间滞后项造成的空间溢出效应。

2.2.3 面板门槛回归模型

有效灌溉对县域农业经济增长的影响并非简单的线性关系，Hansen[26]提出的面板门槛回归模型不仅能够准确估计门槛值，也能对内生的门槛效应进行显著性检验，从而避免了主观随意性带来的偏误。选取核心解释变量有效灌溉率作为门槛变量，构建多重门槛面板模型来刻画河北省有效灌溉对县域农业经济增长的深层非线性影响效应：

式中：0为常数项；control为系列控制变量；为门槛变量（有效灌溉率）；(·)为指标函数，括号内的表达式成立时，取值为1，否则取值为0；1it、2it、3it为对应条件的门槛变量系数；4it为系列控制变量的系数。若存在单门槛时，则有一个门槛值1，可以替换真实情况下的有效灌溉率EIR，该唯一值将有效灌溉对县域农业经济增长的影响划分为2个阶段，其经济含义是：达到该有效灌溉率，有效灌溉最能推动或限制当地农业经济增长，或者其作用方向不变仅影响程度发生变化。若存在双门槛，则引入2，使得实证过程中的计算系数呈“三阶段”特点，即有2个值将有效灌溉对县域农业经济增长的影响划分为前、中、后3个阶段，以2个断点值为转折，在各个阶段中有效灌溉影响当地农业经济增长的作用程度各不相同，作用方向也可能不一致。

3 结果与分析

3.1 县域农业经济增长水平的空间相关性分析

为考察河北省县域农业经济增长水平是否具有集聚特征，以2016年为研究截面，运用全局自相关分析得到该年河北省170个区县农业经济增长水平的Moran’s I指数为0.123，且通过1%水平下的显著性检验，表明该年其空间分布呈显著正相关。结合2016年Moran’s I散点图（图1）可知，观测值偏轴右侧分布现象明显，值为2.556 1，显著大于界限值1.65，说明河北省县域农业经济增长水平存在空间自相关性，且多呈“高-高”集聚。

图1 2016年河北省农业经济增长水平Moran’s I散点图

3.2 县域农业经济增长水平的空间格局演化分析

3.2.1 静态格局演化特征

为反映河北省县域农业经济增长水平的静态格局特征，运用Stata 15.0计算各区县农业经济增长水平的Getis-OrdG*指数，并划分为热点、次热点、次冷点和冷点区。由表2、图2—图4可知，河北省县域农业经济增长水平在研究期内呈现明显集聚效应，在2015年呈“北热南冷、邻边辐射”，按热点覆盖域由高到低，即农业经济增长水平由高到低排列为冀北、冀东、冀中、冀东南、冀南；在2016年转入“北东中热、片状带动”状态，农业经济增长水平较高的热点区县遍布冀北、冀东、冀中西部，冀东南、冀南地区热域逐级退化，低于河北省平均水平；于2017年显“南北升热、中东降冷”集聚格局，水平较高的热点区县分布在冀北和冀南地区，冀中地区热域降级，冀东南小幅提升，冀东地区的农业经济增长状态成为研究期内最冷1年。

表2 各地级市下辖域内冷热点分布比例

注 百分比为该地级市下辖域内热/冷区域与其总域的县/区个数之比。

图2 2015年河北省农业经济增长水平空间演化格局

图3 2016年河北省农业经济增长水平空间演化格局

图4 2017年河北省农业经济增长水平空间演化格局

3.2.2 动态格局演化特征

总体来看，由于自然资源禀赋、区位条件等内源性和基建水平、农业投入等外源性因素的差异，研究期内河北省县域农业经济增长水平冷热不均，但分布格局基本稳定，整体处于持续提升阶段。连年高热区主要分布在冀北地区，表明冀北地区县域农业经济联动上升发展，片状辐射带动效应明显，呈空间高度集聚态势。连年低冷区主要分布在正处于传统农业向现代农业转型时期的冀中[27]、冀东南地区，其农业经济虽协同上升但速度较为平缓。冀东地区位居河北省中间水平，呈“先升后降”式发展，该地区大部分县域位于燕山山前平原，农作条件良好，机械化水利化发达[27]，故利于农业基础设施建设，农业投入效益明显；而2017年经历春季阶段性干旱大大影响了当年农业生产，或能够在一定程度上解释该年该区农业经济增速放缓表现。冀南地区特色农业资源丰富，近年来充分发挥特色农业资源优势并取得一定效益，农业经济发展势头强劲，在2017年底成为河北省农业经济增长水平最高的2区之一。

3.3 有效灌溉对县域农业经济增长的影响效应实证结果及分析

3.3.1 SDM模型估计

在对数据分析之前进行Hausman检验，检验结果显示统计量值为0.000 1，在1%水平下显著，因此采用固定效应模型的SDM模型，由表2估计结果可知：所有模型的对数似然函数值loglikelihood的绝对值都比较大，变量系数大部分都通过了0.01的显著性水平检验，证明空间计量方法适用于本研究；Wald检验结果显示所有模型的对应值基本都均在1%显著水平下通过检验，再次验证SDM模型的适用性；双固定效应的LogL和sigma2均优于其他2种固定效应。因此，综合上述检验结果，本文倾向选择在双向固定效应的基础上对影响河北省农业经济增长的各因素效应进行分解，通过双固定效应同时消除个体和时间上存在的不可观测的异质性所造成的影响，以得到更加准确的结论。结果如表3所示。

表2 固定效应的SDM模型估计结果

注 括号内为统计量；*、**、***分别为10%、5%和1%的显著性水平。

表3 双固定效应分解结果

注 括号内为统计量；*、**、***分别为10%、5%和1%的显著性水平。

3.3.2 SDM模型估计结果分析

表3结果显示，有效灌溉对河北省农业经济增长水平的直接效应和溢出效应均显著为负，地方自身的有效灌溉率抑制了本身及邻接区县的农业经济发展，表现为有效灌溉率每增加1%，县域农业经济增长水平下降约0.401%，其中，本区县农业经济增长水平下降约0.091%，邻接区县的农业经济增长水平下降约0.310%。出现该现象的原因可能包括以下几点：首先，河北省水资源先天不足且时空分布不均、年内年际之间变化巨大的自然资源缺陷，造成水资源的开发利用难度较大[20]，2015年河北省有32%的耕地面积水利设施不完善，不能得到有效灌溉[28]，无法很好地适应、甚至掣肘了农业生产和经济发展；其次，2015年河北省旱涝保收占耕地面积的比例为0.55，有效灌溉面积占耕地面积的比例为0.68，说明即使在水利设施完善的地区，仍有13%的耕地面积会受到水灾的影响[28]，限制了当地农业增收和经济发展；再次，节水农业是一项有资金和劳动投入的过程，其经济效益系指投资行为主体进行资金、劳动、技术等的投入所获得的经济收益[29]，河北省水资源短缺、区域农业布局与自然条件差异大等因素叠加导致其灌溉节水设施成为投资大、回收期长、见效慢的公共工程，当前有效灌溉对农业经济发展的作用为负可能是正处于回收成本阶段，有效灌溉会在成本回收期后起到促进河北省农业经济发展的作用；最后，工程设施损坏报废是有效灌溉面积减少的主要原因之一[30]，薄弱的灌溉设施也需增加维修成本，某区县因灌溉设施修复、维修或养护等需要吸引政府投资、企业社会投资、相关从业人员等要素向其积聚，对邻接区县造成一定的资源损失和经济衰退状况。

从其他控制变量的影响效应来看，各变量对县域农业经济增长的影响方向较一致，均起显著正向影响作用，但影响程度和溢出效应略有差异。①土地利用水平显著促进河北省县域农业经济增长，土地的高效化利用是推动农业经济发展的必要条件；但其溢出效应显著为负，说明邻接区县土地利用水平的提高会吸引本区县的机械利用等要素向其积聚，而对本区县的农业经济增长产生负向影响。②化肥合理施用水平的直接效应显著为正，溢出效应为负但不显著；从全局来看，研究期内河北省大部分区县化肥施用量逐步下降，说明某区县的单位机耕面积化肥施用量在向合理施用化、节能减排化调整，有助于农业经济增长水平的提高。③亩均机械动力水平显著促进县域农业经济增长，说明随着河北省农机投入程度的提高，农业生产条件得到改善从而促进产业结构调整，提高农业生产力和农业经济发展水平；溢出效应为负的原因或为在各区县政府对于农业机械化的资金投入和扶持政策存在差异的背景下，邻接区县政府投入农业机械化发展的导向资金增加会吸引本区县农机等相关要素向其积聚，进而影响本区县农业经济的发展。④劳动力投入水平的直接效应显著为正，溢出效应为正但不显著；农业劳动力既是农业生产者也是生产资料的消费者，农业劳动力数量的增加不仅能促进农业增收增益，还能带来农业生产资料相关行业的发展与繁荣，且农业劳动力依然是影响河北省县域农业经济发展的重要变量。

3.3.3 面板门槛效应检验

首先，变量通过平稳性和协整性检验后，对门槛效应的存在性进行检验，表4结果显示，单一门槛、双门槛模型对应的值通过了1%显著性水平下的检验，三门槛模型未通过显著性检验。因此，可以认为河北省有效灌溉对县域农业经济增长影响存在双重门槛的影响效应，当有效灌溉率依次达到2个特定的数值后，会引起县域农业经济增长参数发生突然转向其他发展形式，在3个阶段内呈不同线性关系，整个影响效应呈现显著的非线性关系。表4给出了面板门槛效应检验的估计值和置信区间，图5和图6描绘的似然比函数解释了门槛值和置信区间的形成过程。

表4 面板门槛效应检验结果

注值和门槛值均采用bootstrap自举抽样300次得到的结果；***表示1%的显著性水平。

图5 第一门槛值和置信区间

图6 第二门槛值和置信区间

3.3.4 面板门槛效应回归结果分析

根据双门槛模型估计结果（表5），以2个门槛值为分界点，河北省有效灌溉对县域农业经济增长存在“显抑-持抑-显增”三阶段影响效应：当有效灌溉率（）低于-1.412 2时，估计系数为-0.270 0且在1%水平下显著，在该阶段有效灌溉的提升将显著抑制县域农业经济的增长，有效灌溉率每增加1%，县域农业经济增长水平下降约0.270%；当有效灌溉率处于-1.412 2和0.392 9之间时，估计系数为-0.527 7，在10%水平下显著，有效灌溉的提升持续导致县域农业经济增长水平降低，有效灌溉率每增加1%，县域农业经济增长水平下降约0.528%，但显著性有所下降；当值高于0.392 9时，估计系数为0.386 0且在1%水平下显著，在该阶段，有效灌溉率的提升显著正向促进县域农业经济的增长，有效灌溉率每增加1%，县域农业经济增长水平上升约0.386%。其他变量对河北省县域农业经济增长的影响与在时空固定效应下影响的方向较一致，但影响程度略有差异。

表5 面板门槛回归模型估计结果

注*、**、***分别为10%、5%和1%的显著性水平。

进一步，根据双重门槛值将研究样本划分为低转移（≤-1.412 2）、中转移（-1.412 2<≤0.392 9）和高转移（>0.392 9）3个区间并进行分组如表6所示，图7和图8展示依据区间划分的河北省有效灌溉率空间分布格局。从数据和分布状况来看，研究期内河北省有效灌溉率均值为-0.217 0，有效灌溉率最高水平为井陉矿区（=1.082 8），最低为康保县（=-1.536 2），该县是研究期内唯一处于低转移区间的区县；2017年河北省有效灌溉率均值为0.841 0，依然处于首位的井陉矿区有效灌溉水平提升至3.708 1，最小值为桥西区（=-0.902 1），康保县有效灌溉率比桥西区高出0.1。整个研究期内有166个区县处于中转移区间，在该阶段有效灌溉的提升会导致县域农业经济增长水平下降，验证了上述SDM模型得出的有效灌溉对县域农业经济增长产生负向影响效应的结果。结合前文结论究其原因，主要是由于该省的自然资源缺陷造成水资源开发利用难度较大、灌溉设施建设投资大，绝大部分区县仍处于建设成本回收阶段，以及自然灾害常发影响灌溉效益所致；2017年170个区县中有151个处于高转移区间，在该阶段河北省有效灌溉对县域农业经济增长产生正向影响，说明在该年河北省水利灌溉设施建设成效明显，有效克服了自然资源缺陷并减轻了不良灾害影响，灌溉高效化推动着农业增产增收从而加快了设施建设成本收回速度，河北省整体有效灌溉的提升正显著促进着县域农业经济增长。

表6 河北省有效灌溉率的区间划分及区县分布

图7 2015—2017年河北省平均有效灌溉率空间分布格局

图8 2017年河北省有效灌溉率空间分布格局

4 讨论

已有研究表明，2015年河北省旱涝保收占耕地面积的比例为0.55，有效灌溉面积占耕地面积的比例为0.68，说明即使在水利设施完善的地区，仍有13%的耕地面积会受到水灾的影响[28]，自然灾害尤其是旱灾仍在一定程度上限制着河北省农业生产和经济发展。本研究得出相同的规律，2015—2017年河北省有效灌溉抑制了县域农业经济的发展，因此，提高有效灌溉率始终是提高粮食产量、增强抵御自然灾害能力以及弥补水土资源不匹配、降雨分布不均的有效途径[31]。然而，现有文献侧重于有效灌溉经济效应的简单线性关系研究，而本文通过运用面板门槛回归模型展示出有效灌溉与农业经济增长的非线性影响关系，并从理论层面论述了出现阶段性影响效应的成因：主要是由于河北省的自然资源缺陷造成水资源开发利用难度较大、自然灾害常发影响灌溉效益，以及灌溉设施建设投资大、绝大部分区县仍处于建设成本回收阶段所致。为解决存在问题，地方应依据区域水资源承载能力、地貌形态、农作物种植需要、后期运行管护思路等条件，建设相应高质量节水灌溉工程，不能盲目扩大灌溉面积，导致用水效率低下及其他用地紧张等问题，应健全完善灌溉工程的运行维护管理体系和长效机制，补齐农田水利短板，针对地方的自然资源禀赋、农业种植方式、县域经济和水源状况等条件，制定区域差异化农业发展政策，能更好推动地方农业经济提质增效。例如河北省山麓平原的井陉矿区，其灌溉条件良好，节水灌溉工程得到了有效推广，2017年有效灌溉率达3.708 1、始终处于高转移区间，建议在保持有效灌溉高水平的同时，将提高农业生产信息化水平作为助推农业转型升级的重要措施之一；在邢台市平乡县、衡水市枣强县、张家口市康保县等水资源较为短缺区县，仍需以大力发展节水灌溉技术为主提高水利用率；处于农业转型时期的冀中地区如沧州市，可将蔬菜主产区产业链条延伸、发展农业辅助性服务体系和企业社会化服务等作为发展重点，推动龙头企业集聚，以提高机械动力水平、吸引更多劳动力积极投入、带动农业经济加速发展；冀南地区如邯郸市可继续发挥特色农业优势，通过打造特色优势产业带、发展生态休闲农业等促进农业经济增长。

5 结论

1）从静态格局特征来看，2015年河北省县域农业经济增长水平整体呈“北热南冷、邻边辐射”，2016年转入“北东中热、片状带动”，2017年呈“南北升热、中东降冷”；从动态演化特征来看，2015—2017年河北省县域农业经济增长水平冷热不均，但分布格局基本稳定，整体处于持续提升阶段。

2）2015—2017年，河北省有效灌溉对县域农业经济增长水平的直接效应和溢出效应均显著为负，地方自身的有效灌溉率抑制了本身及邻接区县的农业经济发展，表现为有效灌溉率每增加1%，县域农业经济增长水平下降约0.401%，其中，本区县农业经济增长水平下降约0.091%，邻接区县的农业经济增长水平下降约0.310%。

3）以2个门槛值为分界点，2015—2017年河北省有效灌溉对其县域农业经济增长存在“显抑-持抑-显增”三阶段影响效应：当有效灌溉率（LNEIR）低于-1.412 2时，其值每增加1%，县域农业经济增长水平下降约0.270%；当值处于-1.412 2和0.392 9之间时，有效灌溉的提升持续导致县域农业经济增长水平降低，其值每增加1%，县域农业经济增长水平下降约0.528%；当值高于0.392 9时，有效灌溉率的提升显著正向促进县域农业经济的增长，有效灌溉率每增加1%，县域农业经济增长水平上升约0.386%。2015—2017年，166个区县处于中转移区间，在该阶段有效灌溉率的提升会导致县域农业经济增长水平下降，有效灌溉率同时抑制了本区县及邻接区县的农业经济增长。2017年有151个区间处于高转移区间，在该阶段河北省有效灌溉对县域农业经济增长产生正向影响，用水效率有所提升、水利灌溉设施建设成效明显。

4）河北省的自然资源缺陷造成水资源开发利用难度较大、且自然灾害常发影响灌溉效益；同时，灌溉设施建设投资大，绝大部分区县仍处于建设成本回收阶段，多重因素叠加导致研究期内河北省有效灌溉抑制了县域农业经济的增长。因此，应在提高河北省水资源利用的同时加强农田水利工程设施建设、提升节水灌溉技术、积极健全完善灌溉工程的运行维护管理体系和长效机制，从根本上确保灌溉设施的持续稳定运作，并因地制宜地制定区域差异化推动农业经济发展政策，实现农业提质增效转型升级。

[1] 余国新, 张建宏. 水利基础设施建设与农业经济增长: 基于新疆的实证分析[J]. 乡镇经济, 2008, 24(6): 75-79.

YU Guoxin, ZHANG Jianhong. The construction of water conservancy infrastructure agricultural economic growth: An empirical analysis in Xinjiang[J]. Rural Economy, 2008, 24(6): 75-79.

[2] 戴维纳. 农业水利基础设施建设与农业经济增长关系研究[D]. 海口: 海南大学, 2016.

DAI Weina. The study of the relationship between construction of farmland water conservancy works and agricultural economics growth[D]. Haikou: Hainan University, 2016.

[3] 刘石成. 我国农田水利设施建设中存在的问题及对策研究[J]. 宏观经济研究, 2011(8): 40-44.

LIU Shicheng. The problems and countermeasures in the construction of farmland water conservancy facilities in China[J]. Macroeconomics, 2011(8): 40-44.

[4] 文先明. 县域农业经济发展多指标可拓综合评价方法[J]. 系统工程, 2005, 23(5): 115-119.

WEN Xianming. Extension multi-factor evaluation method of the countywide agriculture economy development[J]. Systems Engineering, 2005, 23(5): 115-119.

[5] ASCHAUER D A. Is public expenditure productive? [J]. Journal of Monetary Economics, 1989, 23(2): 177-200.

[6] 刘伦武. 农业基础设施发展与农村经济增长的动态关系[J]. 财经科学, 2006(10): 91-98.

LIU Lunwu. Dynamic relationship between the development of agricultural infrastructure and rural economic growth in China[J]. Finance & Economics, 2006(10): 91-98.

[7] 丛磊, 张洪瑞, 李洋. 黑龙江省农村基础设施对农业经济增长作用的实证分析[J]. 商业时代, 2013(5): 137-139.

CONG Lei, ZHANG Hongrui, LI Yang. An empirical analysis of the role of rural infrastructure in Heilongjiang Province on agricultural economic growth[J]. Journal of Commercial Economics, 2013(5): 137-139.

[8] 郭楚月, 曾福生. 农村基础设施影响农业高质量发展的机理与效应分析[J]. 农业现代化研究, 2021, 42(6): 1 017-1 025.

GUO Chuyue, ZENG Fusheng. Analysis on the mechanism and effects of rural infrastructure on the high-quality development of agriculture[J]. Research of Agricultural Modernization, 2021, 42(6): 1 017-1 025.

[9] 李飞, 曾福生. 基于空间杜宾模型的农业基础设施空间溢出效应[J]. 经济地理, 2016, 36(6): 142-147.

LI Fei, ZENG Fusheng. Agricultural infrastructure, spillover effect and agricultural output[J]. Economic Geography, 2016, 36(6): 142-147.

[10] 张亦弛, 代瑞熙. 农村基础设施对农业经济增长的影响: 基于全国省级面板数据的实证分析[J].农业技术经济, 2018(3): 90-99.

ZHANG Yichi, DAI Ruixi. Influence of rural infrastructure on the economic growth of agriculture: An empirical analysis based on the national provincial panel data[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2018(3): 90-99.

[11] 董明涛, 周慧. 农村基础设施与经济增长的互动关系：基于省际面板数据的分析[J]. 贵州农业科学, 2014(9): 276-280.

DONG Mingtao, ZHOU Hui. Interaction between rural infrastructure and economic growth based on provincial panel data[J]. Guizhou Agricultural Sciences, 2014(9): 276-280.

[12] 曹文明, 胡海波, 黄飞. 中国农业基础设施的规模效应及其区域差异研究[J]. 财经理论与实践, 2017, 38(4): 121-126.

CAO Wenming, HU Haibo, HUANG Fei. Research on the scale effect and region difference existing in Chinese agricultural infrastructure[J]. The Theory and Practice of Finance and Economics, 2017, 38(4): 121-126.

[13] 骆永民, 樊丽明. 中国农村基础设施增收效应的空间特征: 基于空间相关性和空间异质性的实证研究[J]. 管理世界, 2012(5): 71-87.

LUO Yongmin, FAN Liming. Spatial characteristics of income-increasing effects of rural infrastructure in China: An empirical study based on spatial correlation and spatial heterogeneity[J]. Journal of Management World, 2012(5): 71-87.

[14] 李飞, 曾福生. 农业基础设施规模效应的门槛特征检验[J]. 统计与决策, 2016(11): 125-128.

LI Fei, ZENG Fusheng. Threshold characteristic test of scale effect of agricultural infrastructure[J]. Statistics & Decision, 2016(11): 125-128.

[15] 王敏, 田国双. 我国农业基础设施建设对农业经济增长的影响分析[J].东北农业大学学报(社会科学版), 2011, 9(6): 22-25.

WANG Min, TIAN Guoshuang. An impact analysis of Chinese agricultural infrastructure to the economic growth[J]. Journal of Northeast Agricultural University (Social Science Edition), 2011, 9(6): 22-25.

[16] 艾克拜尔·热合木吐拉. 农业水利工程设施建设与农业经济发展关系探析[J]. 地下水, 2020, 42(1): 80-82, 93.

RAHIMTULLA A. The analysis on the relationship between the construction of agricultural water conservancy engineering facilities and the development of agricultural economy[J]. Ground Water, 2020, 42(1): 80-82, 93.

[17] 李进城, 龙方. 农业基础设施对农业全要素生产率影响的实证分析: 以湖南省为例[J]. 湖南农业科学, 2021(5): 95-98, 103.

LI Jincheng, LONG Fang. An empirical analysis of the impact of agricultural infrastructure on agricultural total factor productivity: Take Hunan Province as an example[J]. Hunan Agricultural Sciences, 2021(5): 95-98, 103.

[18] 吴清华, 周晓时, 冯中朝. 基础设施对农业经济增长的影响: 基于1995—2010年中国省际面板数据的研究[J]. 中国经济问题, 2015(3): 29-37.

WU Qinghua, ZHOU Xiaoshi, FENG Zhongchao. The effect of infrastructure on agricultural economic growth: Based on interprovincial panel data of China from 1995 to 2010[J]. China Economic Studies, 2015(3): 29-37.

[19] 江艳军, 黄英. 农村基础设施对农业产业结构升级的影响研究[J]. 资源开发与市场, 2018, 34(10): 1 400-1 405.

JIANG Yanjun, HUANG Ying. Impact of Rural Infrastructure on Upgrading of Agricultural Structure[J]. Resource Development & Market, 2018, 34(10): 1 400-1 405.

[20] 谢礼贵, 谢志勇. 河北省农业节水灌溉发展方向及模式[J]. 河北水利科技, 2001(4): 4-6.

XIE Ligui, XIE Zhiyong. Development direction and model of agricultural water-saving irrigation in Hebei Province[J]. Hebei Water Conservancy Science and Technology, 2001(4): 4-6.

[21] 王润泽. “河北省‘十三五’节约用水成效”新闻发布会.河北新闻网[EB/OL].http://zhuanti.hebnews.cn/2020-11/28/content_8233971.htm, 2020-11-28.

WANG Runze. Press conference on "effectiveness of water conservation in the 13th Five-Year plan of Hebei Province". Hebei News Network [EB/OL]. http://zhuanti.hebnews.cn/2020-11/28/content_8233971.htm, 2020-11-28.

[22] RAY S, DESLI E. Productivity growth, technical progress and efficiency change in industrialized countries: Comment[J]. The American Economic Review, 1997, 87: 1 033-1 039.

[23] 孙晓欣, 马晓冬. 江苏省农业现代化发展的格局演化及驱动因素[J]. 经济地理, 2016, 36(10): 123-130.

SUN Xiaoxin, MA Xiaodong. On pattern evolution and driving factor of agriculture modernization in Jiangsu Province[J]. Economic Geography, 2016, 36(10): 123-130.

[24] 靳诚, 陆玉麒. 基于县域单元的江苏省经济空间格局演化[J]. 地理学报, 2009, 64(6): 713-724.

JIN Cheng, LU Yuqi. Evolvement of spatial pattern of economy in Jiangsu Province at County level[J]. Acta Geographica Sinica, 2009, 64(6): 713-724.

[25] 李长亮. 中国省域新型城镇化影响因素的空间计量分析[J]. 经济问题, 2015(5): 111-116.

LI Changliang. The spatial econometriacl analysis to influencing factors of Chinese regional new urbanization level[J]. On Economic Problems, 2015(5): 111-116.

[26] HANSEN B E. Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference[J]. Journal of Econometrics, 1999, 93(2): 345-368.

[27] 崔长彬, 姜石良, 张正河. 河北县域经济影响因素的空间差异分析: 基于贝叶斯地理加权回归方法[J]. 经济地理, 2012, 32(2): 39-45.

CUI Changbin, JIANG Shiliang, ZHANG Zhenghe. The analysis of spatial variability of influencing factors to County economy in Hebei: Based on BGWR[J]. Economic Geography, 2012, 32(2): 39-45.

[28] 刁广付, 张悦玲, 王健. 河北省主要农业生产条件分析[J]. 合作经济与科技, 2018(20): 34-36.

DIAO Guangfu, ZHANG Yueling, WANG Jian. The analysis of main agricultural production conditions in Hebei Province[J]. Co-Operative Economy & Science, 2018(20): 34-36.

[29] 褚琳琳, 陈菁. 节水农业综合效益价值评估[J]. 灌溉排水学报, 2011, 30(5): 61-66.

CHU Linlin, CHEN Jing. Quantitative assessment of comprehensive benefits of water saving agriculture[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2011, 30(5): 61-66.

[30] 柳长顺, 杜丽娟, 陈献, 等. 近20年我国有效灌溉面积动态分析[J]. 资源科学, 2006, 28(2): 8-12.

LIU Changshun, DU Lijuan, CHEN Xian, et al. The change of effectively irrigated land area in China during the past 20 years[J]. Resources Science, 2006, 28(2): 8-12.

[31] 冯颖, 姚顺波, 郭亚军. 基于面板数据的有效灌溉对中国粮食单产的影响[J]. 资源科学, 2012, 34(9): 1 734-1 740.

FENG Ying, YAO Shunbo, GUO Yajun. Unit area crop yield response to effective irrigation in China based on a panel data model[J]. Resources Science, 2012, 34(9): 1 734-1 740.

Impact of Effective Irrigation on County-level Agricultural Economic Growth in Hebei Province Calculated Using Spatial Measurement and Threshold Regression

YANG Ruyi1, KONG Fantao2*, CAO Shanshan1, SUN Wei1, AN Min1

(1. Institute of Agricultural Information, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China;2. Institute of Special Animal and Plant Sciences,Chinese Academy of Agricultural Sciences, Changchun 130112, China)

【Background and objective】Hebei province is the second largest agricultural province in terms of agricultural counties. Improving county-level agricultural economy is hence important for developing the provincial economy. This, however, is held back by scarcity and uneven distribution of its water resources. Effective irrigation has been proposed as a solution to this dilemma, but it is unknown if this could slow down the economic growth as suspected over the past few years. The objective of this paper is to elucidate the impact of effective irrigation on agricultural economy at country level.【Method】 The analysis is based on data collected from 2015 to 2017 from 170 districts and counties across the province. The Moran’s I index and the Getis-OrdG*indexes are used to calculate the spatial correlation and clarify the spatiotemporal evolution of the agricultural economy in these counties/districts. Spatial autoregressive and panel threshold regression models are used to analyze the effect of effective irrigation on agricultural economy.【Result】Agricultural economy is uneven between these counties, but its spatial distribution pattern remains stable, all showing a continuous improvement. SDM model shows that the counties/districts which had implemented effective irrigation not only inhibited their own agricultural economy but also their adjacent neighbour. Panel threshold regression model shows that with the two thresholds taken as the demarcation point, the effective irrigation had a three-stage impact on agricultural economic growth: noticeably inhibited, continuously inhibited, and noticeably increased. There are 166 districts/counties which are in the middle transfer range, at which an increase in effective irrigation had a continuous inhibitory effect on their agricultural economy. The deficiencies of natural resources make it difficult to develop and utilize water resources, and natural disasters often affect irrigation benefits. The investment in irrigation facilities is large and most counties are still in recovering the construction costs. These are the main reasons behind the slowed agricultural economic growth in most of these counties. While constructing water conservancy engineering facilities is essential to improving water resource utilization, other methods such as developing water-saving irrigation technologies, improving management and agricultural policies is also helpful to improve quality and efficiency of agricultural production.【Conclusion】The analysis shows that implementation of effective irrigations by some counties in Hebei province has a negative impact on their agricultural economy, and the underlying reasons vary.

Hebei; effective irrigation; county-level agricultural economy; spatial econometrics; double threshold effect

杨入一, 孔繁涛, 曹姗姗, 等. 河北省有效灌溉对县域农业经济增长的影响效应：基于空间计量和门槛回归的双检验[J]. 灌溉排水学报, 2022, 41(11): 129-138.

YANG Ruyi, KONG Fantao, CAO Shanshan, et al. Impact of Effective Irrigation on County-level Agricultural Economic Growth in Hebei Province Calculated Using Spatial Measurement and Threshold Regression[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2022, 41(11): 129-138.

1672 - 3317（2022）11 - 0129 - 10

F323；S27

A

10.13522/j.cnki.ggps.2022145

2022-03-21

国家自然科学基金面上项目（71573263）

杨入一（1996-），女。博士研究生，主要从事农业资源环境与区域农业经济发展研究。E-mail: 1yry1@sina.com

孔繁涛（1968-），男。研究员，博士生导师，主要从事农业经济管理研究。E-mail: kongfantao@caas.com

责任编辑：赵宇龙