长江经济带农业用水效率评价及时空演变——基于SBM-Malmquist模型

缪徐菲，李昂，俞圆梦，苏美

（1.河海大学商学院，江苏 常州 213022；2.中国水利水电科学研究院，北京 100038）

长江经济带横跨中国东中西部三大区域，覆盖面积广，人口总量和生产总值超过全国的40%。长江经济带作为中央重点实施的“三大战略”之一，带动全球经济合作发展和生态文明稳步建设。然而，局限于片面追求经济增长的发展观，长江经济带的生态环境形势逐渐严峻。同时，区域发展不平衡和区域合作机制不健全也成为区域协同发展和高质量发展的阻碍力量。2018 年中央作出明确要求，要充分发挥长江经济带覆盖面积广和跨越东中西部三大区域的地理优势，以生态优先、绿色发展为原则，推动长江经济带和周边地区健康、绿色、协调、可持续发展。为缓解水资源短缺和水环境恶化问题，提高用水效率和推进区域协同发展就成为绿色发展和生态环境保护的关键举措。农业是中国的战略性基础产业，农业用水占总用水量比重较高［1］，改善长江经济带水资源短缺和水环境恶化，必须将农业节水作为战略性和方向性的大事来抓，提升农业用水效率是做好农业节水的关键［2］。

当前学术界对农业用水效率进行了大量研究，大致可以从评价指标和测算方法2 个方面进行讨论。在评价指标方面，从单要素用水效率指标评价到全要素评价指标评价，将农业用水效率的影响因素逐步加入测算体系，使其更符合实际情况，最终形成更准确的农业用水效率测算指标体系。Hu等［3］于2006 年提出水资源使用效率的DEA 全要素评价方法；李鸿雁等［4］将化肥和农药污染量作为非期望产出，测度2009—2017 年黄河流域农业用水效率；张玲玲等［5］基于Super-SBM 模型测算中国农业用水效率，结合地理加权回归模型分析年降水量、农业用水占比、农产品多样性、节水灌溉面积等空间异质性和对效率的贡献程度；韩颖等［6］运用SBM 模型测算中国农业用水效率，分析农业现代化水平、人口结构、农田水利设施建设、第一产业结构对技术落差率、技术无效率和管理无效率的影响。

在测算方法方面，基于是否采用固定生产函数形式，将测算方法分为参数法和非参数法。随机前沿分析方法（SFA）是参数法的典型方法，该方法基于固定的函数形式，相对于非参数法有助于分离统计误差，但是需要事先拟定函数，又具有一定的主观性。Battese等［7］最先使用随机前沿分析法进行农业用水效率测度；Wang等［8］使用随机前沿分析法测度中国农业用水效率、中国农业生产技术效率和灌溉用水效率，帮助提升中国整体和地区间农业用水效率。常用的非参数法是数据包络分析方法（DEA），该方法由Charnes等［9］于1978 年提出，采用线性规划方法来测算效率［10］，无须定义生产函数的特定形式，只需要设定输入和输出的值即可最大限度测度服务单元的效率，避免了主观因素影响，更能反映用水效率和实际情况，在研究中使用更广泛。马剑锋等［11］采用全局DEA 方法测算1997—2015 年长江经济带农业用水效率，并结合莫兰指数和空间计量模型研究其空间特质；马剑锋等［12］采用DEAMalmquist 方法测算2007—2015 年中国农业用水效率，探究其效率提升路径和空间效应；杨冬民等［13］运用Super-SBM 模型、Malmquist 指数测算陕西省农业用水效率及动态变化趋势，提升陕西省产业绿色发展效率；尚杰等［14］基于SBM-Malmquist 模型测算2009—2018 年中国粮食主产区农业用水效率，应用面板随机效应模型分析其影响因素。

本研究采用SBM-Malmquist 模型，衡量2011—2020 年长江经济带农业用水效率，探究技术效率和技术进步变化对提升农业用水效率的作用与中性无偏绿色技术进步、偏向性绿色技术进步对技术进步的影响力，最后使用核密度方法探索长江经济带农业用水效率的时空演变趋势。

1 模型构建与指标选择

1.1 模型构建

1.1.1 SBM 模型 Tone［15］提出SBM 模型，该模型以松弛变量测度为基础，将投入项与产出项的差额考虑进去，使用非射线方式优化松弛变量，使测算效率更精确（图1）。

图1 基于SBM 模型测算长江经济带农业用水效率

假设有N个决策单元（Decision making unit，DMU），模型从t阶段结转到t+1 阶段，可以得出农业用水效率（ρ0t），计算公式如下：

上式的约束条件如下：

1.1.2 Malmquist 指数法 Malmquist［16］提出了用于测度研究期内生产率时序变化的方法，该方法中的全要素生产效率变化指数（M0）的计算公式如下：

若M0＞1，表示从t到t+1 农业用水效率提高，M0＜1 表示从t到t+1 农业用水效率降低。

全要素生产效率变化指数可以进一步分解为技术效率指数（EFHCH）和技术进步指数（TECHCH）2部分，技术效率指数研究在现有技术水平下决策单元的技术效率变化；技术进步指数衡量在研究期内决策单元技术水平的提升幅度。计算公式如下：

将技术进步指数分解为中性无偏绿色技术进步指数（MATC）、投入组偏绿色技术进步指数（IBTC）和产出组偏性绿色技术进步指数（OBTC），分析组间偏向对技术进步的作用，计算公式如下：

1.2 指标选择

考虑劳动力、资本投入、资源等的全面性，结合DEA 模型，决策单元数量为指标总数的2～3倍［17］，再参考李静等［18］、佟金萍等［19］的研究结果，本研究选取2011—2020 年长江经济带第一产业就业人员、农业机械总动力、农作物总播种面积、农业用水总量作为投入指标，农业总产值作为产出指标。农业总产值按当年价格折算成1980 年基期的可比数据，见表1。

表1 中国农业用水效率测算指标选择

2 结果与分析

2.1 农业用水效率静态分析

使用DEAP 2.1 软件得出长江经济带2011—2020 年分省（市）和分地区的农业用水效率，具体结果见表2、表3。为进一步分析农业用水效率的时空趋势，将长江经济带划分为上游地区、中游地区和下游地区。上游地区包括重庆市、四川省、云南省和贵州省，中游地区包括安徽省、江西省、湖北省和湖南省，下游地区包括上海市、江苏省和浙江省。

表2 2011—2020 年长江经济带分省（市）农业用水效率

2011—2020 年长江经济带11 个省（市）农业用水效率平均值为0.874，且整体呈现下降趋势，2011—2020 年农业用水效率下降了6.28%，农业用水效率仍有较大提升空间。地区农业用水效率平均值排序为下游地区＞上游地区＞中游地区，平均效率差异较大。下游地区经济发达，农业技术和管理制度带动农业用水效率提升，上游地区灌溉水量丰富，而中游地区受气候、农业技术和管理制度等限制，农业用水效率呈现低值。

以2011—2020 年长江经济带农业用水平均效率为分类标准，将11 个省（市）分为2 个效率层次。第一层次包括贵州省、湖北省、江苏省、上海市、四川省、浙江省和重庆市，其农业用水效率均高于平均水平；第二层次包括安徽省、湖南省、江西省和云南省，其农业用水效率均低于平均水平。第一层次中，上海市、浙江省和重庆市农业用水效率均为1.000，达到了有效利用状态，说明其农业水资源得到最优配置。其余省（市）农业用水效率排序为江苏省＞贵州省＞四川省＞湖北省，其中中游地区只有湖北省进入第一层次。第二层次中，农业用水效率排序为湖南省＞云南省＞安徽省＞江西省，除云南省外，其余都属于中游地区。

综上，中游地区仍需推进“十四五”规划，准确把握发展趋势，仔细梳理提升农业用水效率和保护水环境的各环节，统筹各区域、各发展目标治理需求，继续提高农业用水效率。

上海市、浙江省和重庆市所有年份都处于效率最高值，根据原始数据可以看到，这3 个省（市）单位农业总产值消耗用水量较低、节水灌溉技术先进、精细化管理完善。而安徽省由于上海市、江苏省以及浙江省的“虹吸效应”，导致第一产业劳动力人口流失、投入要素减少，影响了农业产出水平，安徽省农业用水效率处于低值［20］。江西省农业用水效率处于长江经济带末位，江西省拥有中国最大的淡水湖鄱阳湖，雨量充沛，但水资源时空分布不均，控制性水利工程少，使得江西省总体处于缺水状态，农业发展和用水效率的提升受水资源短缺限制严重［21］。综上，不同地区存在不同薄弱环节，管理者需要因地制宜采取措施来提升效率。

2.2 农业用水效率动态分析

2.2.1 农业用水效率时序变化趋势 由表4 可知，各时期全要素生产效率变化指数均大于1.000，整体呈现上升趋势。从对农业用水效率影响因素来看，技术进步和中性无偏绿色技术进步是推动效率提升的主要力量，指数分别为1.073 和1.066，投入组偏绿色技术进步为次要推动力量，指数为1.007，而技术效率和产出组偏绿色技术进步的指数分别为1.000和1.001。综上，长江经济带追赶效应不强，技术进步效应强，中性无偏绿色技术进步是技术进步的主要驱动力，技术效率和产出组偏绿色技术进步促进作用较弱。

表4 2011—2020 年长江经济带农业水资源分年全要素生产效率变化指数及其分解指数

使用核密度分析方法，选取2011—2012 年、2013—2014 年、2015—2016 年、2017—2018 年、2019—2020 年和2011—2020 年整体平均水平作为典型年份，得出长江经济带农业用水效率时序变化趋势，如图2、图3。长江经济带全要素生产效率变化指数、技术效率指数、技术进步指数的曲线呈现“单峰”集中形态。2011—2018 年全要素生产效率变化指数曲线逐渐左移，代表农业用水效率增长率逐渐减小；2019—2020 年曲线逐渐平坦，全要素生产效率的省际分化集中程度逐渐减弱。2011—2020 年技术效率指数曲线左右移动不稳定，自2011—2016 年逐渐左移，技术效率推动力量逐渐减弱，随后2017—2018 年曲线右移，技术效率效应增强，而2019—2020 年技术效率效应再次大幅度减弱。技术进步指数曲线从2011—2020 年经历先变陡后变平的过程，技术进步效应集中程度先增强后减弱，并且曲线整体右移，技术效应对农业用水效率的促进作用增强。2011—2020 年中性无偏绿色技术进步曲线左右移动不稳定，表示其对技术进步推动作用逐年变化，而各年投入组偏绿色技术进步指数和产出组偏绿色技术进步指数均集中在1.0 附近。

图2 长江经济带全要素生产效率变化指数及其分解指数时序变化

图3 长江经济带技术进步指数分解时序变化

2.2.2 农业用水效率空间分异特征 从11 个省（市）来看，全要素生产效率变化指数排名靠前的省（市）为贵州省、云南省和江西省，上海市处于最低水平（表5）。静态分析下上海市农业用水效率处于有效状态，但动态分析下其农业水资源生产率处于最低水平，技术效率缺乏动力；云南省和江西省全要素生产效率变化指数较高，而静态分析下这2 省效率水平较低，说明云南省和江西省有较大的提升空间和潜力；在技术效率、技术进步和中性无偏绿色技术进步共同推动下，贵州省以较高效率和较大发展潜力处于长江经济带各地区的最高值。

表5 2011—2020 年长江经济带农业水资源分省（市）全要素生产效率变化指数及其分解指数

由表6 可知，全要素生产效率变化指数排序为中游地区＞上游地区＞下游地区，与静态农业用水效率排名相反，说明中游地区虽然现有农业用水效率处于整体较低水平，但在技术效率和技术进步相协调的共同推动下，中游地区有增长潜力。中游地区在适度规模生产的同时加强技术投入，促进农业用水效率提升，而下游地区虽然经济实力雄厚，技术创新活跃，但是技术效率限制了农业用水效率的提升，需要充分发挥规模经济提升技术效率。

表6 2011—2020 年长江经济带农业水资源分地区全要素生产效率变化指数及其分解指数

由图4、图5 可知，大多数省（市）投入组偏绿色技术进步指数和产出组偏绿色技术进步指数处于较低水平（指数小于1.000），而全要素生产效率变化指数、技术效率指数、技术进步指数和中性无偏绿色技术进步指数处于较高水平（指数大于1.000）。整体而言，投入组偏绿色技术进步和产出组偏绿色技术进步抑制了农业用水效率提升，技术效率、技术进步和中性无偏绿色技术进步促进了农业用水效率提升。在区域异质性方面，中性无偏绿色技术进步、投入组偏绿色技术进步和产出组偏绿色技术进步在中游地区对技术进步提升起促进作用，中性无偏绿色技术进步和投入组偏绿色技术进步在上游地区和下游地区对技术进步提升起促进作用，而产出组偏绿色技术进步起抑制作用；各地区对技术进步的促进作用都以中性无偏绿色技术进步为主导。综上，长江经济带存在因资源环境约束产生技术衰退，需要调整投入与产出比例，转变技术进步偏向特征，促进技术进步朝着绿色技术进步方向发展。

图4 长江经济带农业水资源全要素生产效率变化指数及其分解指数空间分异

图5 长江经济带农业水资源技术进步指标分解空间分异

3 小结

本研究基于SBM-Malmquist 模型对2011—2020年长江经济带农业用水效率及时空变化趋势进行分析。根据SBM 模型分析，长江经济带11 省（市）农业用水效率整体未达到有效状态，仍有较大提升空间。空间差异较大，农业用水效率平均值排序为下游地区＞上游地区＞中游地区。上海市、浙江省和重庆市达到有效利用状态，平均效率排名为上海市、浙江省、重庆市＞江苏省＞贵州省＞四川省＞湖北省＞整体平均水平＞湖南省＞云南省＞安徽省＞江西省。管理者需要针对不同省（市）的薄弱环节，因地制宜、统筹协调发展农业用水效率。

农业用水效率总体呈现上升趋势，技术进步和中性无偏绿色技术进步为推动效率提升的主要力量，各省（市）在技术效率和产出组偏绿色技术进步方面亟需努力。使用核密度分析方法研究总体形态，长江经济带全要素生产效率变化指数、技术效率指数、技术进步指数的曲线呈现“单峰”集中形态。2011—2020年，农业水资源全要素生产效率变化指数和技术效率呈下降趋势，技术进步呈上升趋势。与偏向性绿色技术进步相比，中性无偏绿色技术进步波动幅度更大且处于更高水平。技术效率变化和偏向性绿色技术进步限制了农业用水效率的提升，需要改变小规模分散经营，发挥规模效应提升效率，调整投入产出结构，推进结构化改革。

农业水资源全要素生产效率变化指数排名靠前的省（市）为贵州省、云南省和江西省，上海处于最低水平。地区农业水资源全要素生产效率变化指数排名为中游地区＞上游地区＞下游地区，与静态农业用水效率排名相反。

4 对策建议

1）加强区域间合作，协调区域治理需求和发展目标。中游地区因受地形气候影响，水资源匮乏、农业基础薄弱、农业用水技术效率落后，政府需要加强上中下游地区合作，协调区域治理需求，合理配置资源，推进农业供给侧结构性改革，同时加强中上游的资金支持和技术研发合作，加快推进区域协调发展，促进农业用水效率提升。

2）优化产业结构，调整要素比例，推动水资源结构升级。长江经济带农业用水效率总体处于上升阶段，技术进步是效率提升的关键因素，中性无偏绿色技术进步是促进技术进步的关键因素。各省（市）需要结合地区资源禀赋和发展阶段，调整投入产出要素群比重，均衡发展地区经济；推进农业水资源领域的机制改革，推进农业用水结构性改革契合要素组间偏向，兼顾农民经济效益和生态水资源结构升级，提高农业用水效率。

3）转变传统农业用水模式，加强科技投入和科技创新，提升技术效率。长江经济带技术效率的滞后严重阻碍了农业用水效率的提升，亟需提升技术效率。技术效率高的中上游地区要发挥示范指导作用，带动下游地区和周边地区提升技术效率和发展农业经济，加强各地区的合作交流，引进先进适用的生产管理技术，精进区域农业生产流程，优化产业结构，推动经济和生态和谐发展。相较于中上游地区的技术效率水平，下游地区相对较低，下游地区一方面要改变小规模分散经营、因地制宜、适应多种形式的农业经营体制，充分发挥规模效应以提升效率；另一方面，在充分利用现有技术和消化吸收已有生产管理经验的条件下，加大科技经费的投入，协调投入要素和产出要素，培养各地区自主创新能力，探索提速增效方案，推动各地区技术进步和技术效率提升。