灌溉管理改革對農戶生產技術效率影響的實證研究

摘要：運用包含技術非效率模型的隨機生產邊界，以內蒙古灌區實地調研的326個農戶玉米生產的數據為基礎，對灌溉管理改革區和非改革區的農業生產效率進行了研究，定量分析了灌溉管理改革對農業技術效率產生的影響。結果表明，雖然改革地區農戶在玉米生產中的技術效率高于非改革地區，但差額比較小，而且模型顯示，灌溉管理改革對農業生產技術效率的影響沒有通過顯著性檢驗。從總體上說，盡管灌溉管理改革取得了一些效果，但改革地區的農戶并沒有比非改革地區的農戶表現出更高的技術效率。

關鍵詞：灌溉管理；農戶；生產技術效率；改革

中圖分類號： F323.3文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2015）02-0412-04

收稿日期：2014-11-06

基金項目：國家社會科學基金（編號：11CJY060）；內蒙古自治區高校青年科技英才支持計劃（編號：NJYT-12-B20 ）。

作者簡介：趙立娟（1981—），女，內蒙古赤峰人，博士，副教授，主要從事農業經濟研究。E-mail：zhaolijuannmg@126.com。灌溉是促進農業發展的重要基礎，灌溉管理體制的好壞影響著水資源的服務功能。近年來，灌溉管理體制盡管在不斷完善，但仍然存在著諸多問題，比如管理效率低下、管理成本偏高、水資源利用效率低下等。為解決這些問題，20世紀80年代以來，許多國家開始對灌溉管理模式進行改革，將農業灌溉設施的管理權、經營權從政府部門向私人領域轉移，即灌溉管理權移交改革。中國水利部門深刻認識到，灌溉管理改革對于提高灌溉系統的性能和效率是必要的。在20世紀80年代中國嘗試著進行灌溉管理體制的改革，1992年，參與式灌溉管理方式首次引入國內，在湖北、湖南等試點地區組建了具有法人地位的農民用水協會，并引導農戶積極參與這一管理方式，其主要職責是承擔政府移交的灌溉設施管護責任。

國外很多學者對灌溉管理改革問題進行了研究。Vermillion 等指出，傳統的政府集中管理的灌溉管理體制，不論是在系統維護上還是在績效上都比較滯后，缺乏管理實體，導致灌溉工程老化失修，運行效率較低，促使舊的灌溉管理體制的瓦解[1]。改革是必要的，但要想獲得成功，也需要一定條件。在政府為主導、農戶為主體的灌溉管理改革中，關乎其成敗的關鍵是農戶的參與層次和參與水平[2]。灌溉管理改革為農戶帶來了切實的利益，在印度，第一個實施農民參與灌溉管理改革的州是安德拉邦州，灌溉管理改革使得灌溉面積有了顯著擴大，減少了洪災損失，提前了作物的耕種日期，提高了水稻產量[3]。在尼泊爾，由于灌溉管理改革，使得水稻生產率提高了30%，農業總利潤也增加了1倍[4]。我國的很多學者也對這一問題進行了深入研究，王雷等對灌溉管理改革的背景、動因等進行了分析，認為灌溉效益低下、管理主體缺位等問題是灌溉管理制度進行變革的首要動因[5-6]。穆賢清等對我國實施參與式灌溉管理模式的狀況、績效以及存在的問題等方面進行了定性研究[7]。近年來，也有部分學者從農戶微觀視角出發，分析其參與灌溉管理改革的意愿，孔祥智等利用農戶合作行為的博弈模型對影響農戶參與灌溉管理改革意愿的因素進行理論分析[8]。但分析灌溉管理改革對生產技術效率影響的研究比較鮮見，本研究擬針對上述問題進行探索。已有研究結果表明，灌溉管理改革收到了一些成效，比如水利設施的管護責任得到落實，用水糾紛得到緩解，水資源浪費得到遏制，水費收取率大大提高。但是，灌溉管理改革能否直接對農戶的作物生產起到積極影響，即是否能夠提高農戶的作物產量，還沒有得到證實，為此，本研究部分參考郭善民的研究結果[9]，擬采用隨機邊界生產函數，對不同管理模式下，即參與式灌溉管理模式和集體管理模式下農戶種植的玉米生產效率進行分析，探討灌溉改革對農戶的作物生產是否具有更高的技術效率，從而加深對灌溉管理改革的深層次理解。

1區域概況和數據來源[10]

1.1區域概況

巴彥淖爾市位于內蒙古西部，轄區面積6 594 252.5 hm2，總人口166.92萬人。巴彥淖爾市南部是著名的河套平原，擁有亞洲最大的一首制自流引水灌區，巴彥淖爾市擁有耕地面積581 492.00 hm2，黃河自流灌溉面積達到525 194.00 hm2（表1），占總耕地的90.31%，是國家和內蒙古自治區重要的商品糧生產基地。河套灌區建有以三盛公黃河水利樞紐工程（包括引水總干渠）為主體的完整的引黃灌溉系統和以總排干溝及紅圪卜揚水站為骨干的排水系統，引黃灌溉面積 57.40萬hm2。內蒙古巴彥淖爾市河套灌區作為我國三大灌區之一，自1999年以來，就開始推行“用水戶參與灌溉管理”的改革，得到了水利部及世界銀行等灌溉農業援助項目的支持，先后組建各種形式的管水組織，成立農民用水戶協會341個，改制覆蓋面占灌區總面積的99%，對于促進農村節水、管水、用水發揮了重要作用。呼和浩特位于內蒙古中部，轄區面積1 722 400.00 hm2，總人口286.67萬人，耕地面積 565 335.96 hm2，其中灌溉面積227 179.81 hm2，轄區內建有紅領巾、五一、萬家溝水庫、以及沿山大小溝谷的清洪水，黃河流經托克托縣37.5 km，境內有華北地區提水能力最大的麻地壕揚水站和揚程最高的毛不拉揚水站，形成了兩大黃灌區，灌溉條件十分便利。為了解決傳統農田水利管理方式帶來的“產權不清、主體缺位、工程老化、效益衰減”等現象，呼和浩特市利用世行貸款加強農業灌溉3期項目契機，從2007年開始，在呼和浩特市土默特左旗、托克托縣9個鄉鎮推行參與式灌溉管理方式，共組建48個農民用水戶協會。

1.2數據說明

所用數據是課題組于2012年7月份在內蒙古巴彥淖爾市臨河區、五原縣、烏拉特前旗以及呼和浩特市土默特左旗、托克托縣5個典型灌區實地調查的353個農戶，分析農戶普遍種植的玉米作物，去掉了沒有種植玉米的農戶，還剩326個樣本農戶，其中參與灌溉管理改革農戶240戶，即這些農戶所在地區灌溉管理模式為參與式灌溉管理，即用水戶協會管理模式，沒有參加改革的農戶86戶，即農戶所在地區灌溉管理方式為集體管理方式。改革區與非改革區在農業氣候、作物種植、耕地狀況、經濟發展水平以及其他社會經濟條件等方面情況大體相同，灌溉管理改革后，農民用水戶協會在水利設施管護、減少用水矛盾糾紛、提高水費收取率等方面取得了良好的效果。調研中發現非改革區在用水矛盾、水費收取率以及水資源浪費等方面存在問題。這2類地區除了灌溉管理方式不同外，其他方面具有較強的可比性。endprint

2研究方法和模型

2.1研究方法

為了研究灌溉管理改革對農作物（玉米）生產技術效率的影響，首先需要對技術效率進行科學測度。根據已有研究，測量技術效率的方法有2種：（1）以數據包絡分析（data envelope analysis，簡稱DEA）為代表的非參數方法。該方法測量效率的思想是線性規劃，無需對生產函數的形式進行特別假定是它的優點，能比較容易處理決策單元的多產出情況。該方法最大缺點是把實際產出小于前沿產出的原因全部歸結于技術效率原因，忽略了隨機因素對于產出的影響，它實質上將實際產出分為生產前沿和技術無效率2部分[11]。（2）以隨機前沿（stochastic frontier analysis，簡稱SFA）方法為代表的參數方法，SFA是前沿分析中參數方法的典型代表，其優點在于能把隨機擾動項和技術非效率的影響區別開來，并可以通過一個非效率方程進一步分析技術非效率的影響因素。實質上這種方法將實際產出分為3部分，即生產函數、隨機因素、技術無效率。需要對生產函數形式、技術非效率的分布作出假定是此方法的最大缺點所在，并且使用范圍比較窄，只適用于單產出多投入問題的分析。以農戶作物產量為因變量，投入以及農戶特征作為自變量，符合SFA分析方法的研究范圍，采用隨機前沿生產函數方法研究灌溉管理改革的技術效率問題。

Aginer等幾乎同時提出隨機型參數方法。在該方法中生產函數模型的誤差項包括隨機誤差項和管理誤差項2項，是復合結構。那些可控和不可控的隨機因素對產出的影響由隨機誤差項反映，而技術非效率對產出的影響則由管理誤差項反映，并假設管理誤差項符合指數或半正態分布，當管理誤差項等于0時，生產單位就位于生產前沿上，當管理誤差項大于0時，生產單位位于生產前沿的下方，即處于一種非技術效率狀態。下面介紹目前常用的Battese and Coelli（1992）模型和Battese and Coelli（1995）模型。

Battese and Coelli（1992）提出利用面板數據估計生產前沿面的隨機生產函數模型[12]。該模型假定管理誤差項（即非效率項）服從截尾正態分布，且技術效率可以隨著時間的推移而變化。該模型的具體形式為：

2.2模型選擇

已有研究表明，在實證分析過程中，研究技術效率問題往往通過測度技術非效率來實現，而采取隨機前沿生產函數模型測度技術非效率的方法主要有2種：（1）兩步法。分兩步來測度技術非效率，第一步是獲得技術非效率的估計值，途徑是隨機前沿模型；第二步設定回歸方程，方程的變量主要來自與農戶相關的解釋性變量，然后用最小二乘法估計技術非效率的決定因素[14-15]。（2）一步法，即采用極大似然法同時估計生產前沿面的參數和技術非效率的決定因素，做法是將技術非效率表示為1組外生變量函數和1個純隨機擾動項。但“兩步法”存在一些問題和矛盾，比如在第一步估計隨機前沿生產函數時，需要假定技術非效率項與其他解釋性要素是相互獨立的，否則估計不具有一致性；但是第二步卻又假定技術非效率項取決于一系列外生向量，并非是獨立的，而且不能保證函數中其他解釋性要素與這些外生性向量不相關。第一步時需要假定技術非效率項服從正態分布，但第二步隨著不同外生變量的變化技術非效率項也隨之變化，所以可能又不滿足正態分布，這也形成悖論。由此可以看出，兩步法中，技術非效率項在不同階段值會有所不同，將導致參數估計的低效和有偏[16]。“一步法”通過將技術非效率項表示為1組外生性向量的函數和隨機擾動項植入隨機前沿生產函數進行一步估計，可以解決“二步法”存在的“悖論”[17]。

本研究就將以Battese and Coelli的研究為基礎，來考察灌溉管理改革與技術效率之間的關系。鑒于“兩步法”存在的“悖論”，本研究將采用“一步法”并運用Coeili設計的計量經濟學統計軟件包Frontier 4.1來估計技術非效率，農戶的隨機邊界生產函數定義如下：

lnYi=β0+∑6t=1βtlnXti+Vi-Ui。（5）

式中：i代表樣本中的第i個農戶，ln代表自然對數形式，Yi代表農戶耕地玉米的產量（kg/667 m2），Xi代表投入變量，X1代表耕地化肥投入量（元/667 m2），X2代表耕地農藥的投入量（元/667 m2），X3代表耕地投入的灌溉費用（元/667 m2），X4代表耕地的勞動投入量（人·日/667 m2），X5代表耕地種子花費的成本（元/667 m2），X6代表耕地投入的機耕費用（元/667 m2）。Vi 代表各種不可控隨機因素以及誤差，假設其服從正態二項分布。Ui為非負隨機項，假設為服從截斷正態分析。技術非效率模型定義如下：

ui=δ0+∑5k=1δiZki+δ6T。（6）

式中：Z代表反映農戶特征的變量，Z1代表戶主年齡，Z2代表戶主文化程度，Z3代表農戶家庭人口數量，Z4代表農戶家庭種植玉米規模，Z5代表農戶家庭非農收入比例，T代表模型虛擬變量“灌溉管理改革與否”。δ為需要估計的待定參數，各變量的描述性統計見表2。

3計量結果分析

通過極大似然估計法，得到隨機前沿生產函數待估參數和技術非效率模型的估計值，結果見表3。

3.1隨機前沿生產函數模型估計結果分析

從表3隨機生產函數的估計結果可以看出，隨機前沿生產函數模型中的斜率系數或全部投入的產出彈性均為正值，其中灌溉對產出的貢獻最大，為0.091。農藥這個變量的系數沒有通過顯著性檢驗，但該系數符號為正，出現這樣的結果，可能的原因是樣本地區農戶農藥變量的變異比較小，其他全部投入的產出彈性在10%或更低的水平上通過顯著性檢驗。模型估計結果所示，表明隨機前沿生產函數誤差中有98.10%的成分來源于技術非效率，不可控因素較小，表明技術非效率在解釋玉米生產水平與變動幅度時非常重要，采用包含技術非效率的隨機前沿生產函數模型是合理的。endprint