污染排放約束下廣西種植業用水效率 及其時空格局研究
——基于超效率SBM-Undesirable模型與ESDA方法

陸泉志，陸桂軍，范稚蓮，羅明智，莫良玉

(1.廣西大學農學院，南寧 530004；2.廣西壯族自治區科學技術情報研究所，南寧 530022； 3.廣西壯族自治區蠶業科學研究院，南寧 530007)

農業生產引發的水環境污染問題始終是綠色發展行動中的重要議題。根據《廣西壯族自治區環境統計年報》的數據，2015年廣西農業廢水中的氨氮排放量占全部廢水中氨氮排放量的32%，種植業廢水中的氨氮排放量占農業廢水氨氮排放量的38%，化肥淋失是種植業水污染的主要因素。盡管2011-2015年廣西化肥使用量年均增長率為1.72%，增幅開始呈現緩和態勢，但是短期來看，要實現化肥使用量大幅減少的現實可行性較低，化肥污染排放的“約束紅線”始終存在。因此在研究種植業用水效率的時候不能只考慮經濟產出，也要考慮化肥污染排放所帶來的負面效應，這對保障廣西種植業水資源可持續利用，建設生態環保型綠色種植業有重要意義。

國內學者大多基于數據包絡分析方法對用水效率進行測算。許多學者基于經濟產出角度對不同地區的農業用水效率進行了測度[1-5]，其考慮的是如何以最小的水資源投入實現更大的經濟產出，忽視了環境約束對用水效率的影響，這可能導致真實的用水績效發生扭曲。為此，一些學者開始關注農業生產給水體生態帶來的負面效應，將水體污染指標作為非期望產出納入全要素用水效率分析框架，在同時考慮經濟效益與生態效益的基礎上采用非徑向的SBM-Undesirable模型修正以往研究中用水效率的偏差估計[6-8]。但這些學者直接采用整個投入產出系統的效率值作為農業用水效率，并沒有考慮水資源投入的松弛量，這是存在一定偏差的。而一些學者借鑒Hu等[9]提出的全要素用水效率思想，通過構建包含水資源投入的全要素農業生產系統，再基于Hu等“最優用水量與實際用水量比值”的用水效率定義將水資源投入從整個農業生產系統中剝離出來，得到更為精確的用水效率值[1-3,10]。在用水效率的空間格局研究方面，大多學者采用空間自相關分析方法對用水效率的時空格局及其演化規律進行了分析[11-13]。

綜合以上研究，本文基于全要素用水效率思想，將種植業生產中的化肥污染排放作為非期望產出納入評價體系中，運用超效率SBM-Undesirable模型對廣西區域內14個地市的種植業用水效率進行測算，以求更準確地把握各地市在經濟與環境制衡下的真實用水績效。在此基礎上，運用ESDA方法對廣西種植業用水效率的動態演進趨勢及空間相關性進行分析，以期深化對廣西區域內種植業用水效率的認識和理解，為“十三五”期間廣西種植業水資源可持續利用前景和綠色區域發展的相關對策提供借鑒。

1 研究方法與數據

1.1 超效率SBM-Undesirable模型

s->0，sb>0，sg>0，λ>0

i=1，2，…,m；r=1，2，…，q；j=1，2，…，n(j≠0)

1.2 種植業全要素用水效率測度方法

在超效率SBM-Undesirable模型的基礎上，借鑒Hu等[9]提出的全要素用水效率的理論，該理論以產出不變作為基本假定，以“最優用水量與實際用水量比值”對種植業用水效率進行衡量，最優用水量即在目前種植業產出及生產技術水平不變條件下，所需要的最少或最優的農田水資源投入。此方法將農田灌溉用水從整個種植業投入產出系統中分離出來，以期更精準地測度廣西種植業用水效率。全要素用水效率(Total Factor Water Efficiency，TFWE)的具體測度方法如下：

式中：最優用水量為種植業實際用水量減去超效率SBM-Undesirable模型結果中農田水資源投入量的徑向調整值和松弛調整值之和。

1.3 空間自相關分析方法

空間自相關分析是探索性空間數據分析方法(Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA)的主要內容，旨在研究樣本對象的空間分布及其相關性，揭示樣本數據的空間依賴性與空間異質性的可視現象。空間自相關系數主要包括全局自相關系數與局部自相關系數。全局自相關系數( Global Moran’sI)是從全局的角度來測算單元值的相關性強度，通過全局自相關指數檢驗廣西地區內所有地市的種植業用水效率值是否出現了空間聚集以及是否存在穩健的空間溢出效應；局部自相關系數(Local Moran’sIi)是用來測度局部地區或相鄰地區間觀測值的相關性強度，檢測是否存在局部地區高值或者低值，一般采用 Moran’s散點圖表示。計算公式如下：

式中：xi、xj表示樣本的屬性觀測值；n表示樣本數；Wij表示鄰接空間權重，本文采用鄰接標準來計算各市的空間權重，若城市i與城市j相鄰，Wij為1，否則Wij為0；I表示全局自相關系數，其系數取值范圍為[-1，1]，當I>0 時，表示研究區域存在空間正相關，當I<0 時，表示研究區域存在空間負相關，當I=0時，表示不存在空間自相關，服從隨機分布。

在 Moran’s 散點圖中分為4個象限，高高集聚區(第1象限)和低低集聚區(第3象限)表示廣西區域種植業用水效率空間正相關性較強，即具有均質性；低高集聚區(第2象限)和高低集聚區(第4象限)表示空間負相關性較強，即具有異質性。

1.4 指標體系構建與數據來源

本文通過構建包含水資源投入及化肥污染產出的種植業全要素投入產出系統來測度種植業用水效率。根據農業經濟學理論，農業生產要素的投入主要包含土地、勞動力和資本等指標。本文依照科學性、合理性和數據可獲得性的原則，在投入要素方面選取農作物總播種面積、種植業勞動力投入、化肥折純量、農田灌溉用水量、農業機械總動力5個指標。由于種植業勞動力數據缺失，根據戴俊[16]的研究，種植業勞動人數平均占農村從業人員的59.38%。因此本文選取廣西農村人口數的59.38%近似替代種植業勞動力數量。在產出指標方面，由于化肥的施用會造成氨氮淋失，本文選取種植業廢水中的氨氮排放量作為非期望產出。選取種植業生產總值作為期望產出，并以2011年為基期按城市所在省份的CPI指數進行消脹處理。由于運用DEA模型時各項投入與產出之間必須滿足“同向性”假設，即投入量增加時產出不得減少。本文運用皮爾遜(Pearson)相關性檢驗方法對各項指標進行檢驗，結果表明各投入項與產出項之間均能在1%的置信水平下通過雙尾檢驗且相關系數為正，各投入產出指標符合“同向性”原則，具有合理性，可作進一步分析。

由于廣西環境保護廳僅公布了“十二五”期間的水污染排放數據，因此研究樣本數據跨度相應受到限制。另一方面，研究“十二五”期間廣西各地區種植業用水效率時空分異演化特征，對“十三五”期間廣西種植業水資源管理工作的優化改進具有重要的現實指導意義。因此，本文研究對象為廣西所轄的14個地市，時間段為2011-2015年，觀測值共70個，本文所選取的種植業廢水中的氨氮排放量數據來源于《廣西壯族自治區環境統計年報》(2011-2015年)；其他指標數據均來源于《廣西壯族自治區統計年鑒》(2012-2016年)。

2 結果與討論

2.1 廣西種植業用水效率測算結果分析

運用MaxDEA.Ultra7.5軟件，基于投入導向的超效率SBM-Undesirable模型和全要素用水效率測度方法計算出2011-2015年廣西各地市種植業用水效率值，并以各地市種植業用水效率均值進行了排名，具體結果見表1。

表1 2011-2015年種植業用水效率及排名Tab.1 Water efficiency and ranking of planting industry from 2011 to 2015

由表1可知，從廣西總體用水效率均值來看，2011-2015年廣西歷年種植業用水效率均值均超過1，整體并未表現出明顯的增長或降低趨勢，而是呈現小幅波動的均衡走勢。但需要注意的是，廣西歷年用水效率平均值較高主要是由于個別地市的超效率值過高引起的，效率均值大于1的城市只有3個，剩余的11個地市均未達到有效前沿面。本文將超效率均值過高的防城港市和崇左市去除后，發現研究期內廣西種植業用水效率均值為0.83，距離有效前沿面還有一定距離，廣西種植業還有較大的節水潛力和用水效率提升空間。從各地市的效率均值及排名來看，防城港、崇左和南寧的用水效率均值最高，呈“三足鼎立”的態勢。但在研究期內這3個地市的用水效率呈現不斷回落走勢，表明其近年來未能較好地平衡經濟產出與污染排放之間的關系，污染約束壓力有所增強。貴港、河池、來賓、北海的用水效率均值都較低，一方面主要是因為其水資源投入的冗余量(可節約用水量)較大，粗放式灌溉用水是主要原因，也從側面反映了這些地市在種植業水資源管理方面表現不佳；另一方面這些地市的經濟產出松弛量都為0，但污染排放的松弛調整值較大，這也反映了化肥過量投入導致的污染排放在一定程度上降低了用水效率。

根據表1，利用Geoda1.6.7軟件的分位功能繪制了各地市平均用水效率的地理分布圖(見圖1)，可以直觀地看出，污染排放約束下的廣西種植業用水效率在地理分布上呈現明顯的空間非均衡性特征。由圖1可知，廣西種植業用水效率較高的地區是南寧、防城港、崇左、百色、梧州，其中有4個地市位于廣西西南部且在地理空間上相鄰，呈現一定的空間集聚格局。南寧、防城港、崇左同屬于北部灣經濟區，受經濟區政策支持因素及首府經濟圈“空間溢出效應”影響，這些地區在經濟、科技、資源等方面交互融合程度較高，社會協同發展能力較強，其經濟發展水平與用水效率較高密切相關。王瑩[17]和王潔萍[18]等的研究結果也印證了社會經濟發展水平對農業水資源利用效率具有顯著的正向影響這一觀點。用水效率值也較高的百色屬于干季易旱地區，可能是由于常年在水資源稀缺的高壓約束下反而強化了農民的節水意識，更重視水資源的高效利用，這與孫才志等[11]的研究結論相類似。廣西種植業用水效率較低的地區是來賓、賀州、河池、貴港等地，同樣這些地區在空間分布上趨于相鄰，表現出一定的地帶性特征。因此從廣西種植業用水效率的區域分布情況來看，高效率值地區與低效率值地區可能存在一定程度的空間關聯性，可運用空間自相關分析方法對廣西種植業用水效率的空間自相關性和空間異質性作進一步探討。

圖1 廣西種植業用水效率的地理分布Fig.1 Geographical distribution map of water use efficiency in Guangxi

2.2 廣西種植業用水效率空間相關性分析

2.2.1 廣西種植業用水效率全局空間自相關分析

以不同年份的廣西種植業用水效率為統計變量，以地市為基礎單元，運用Geoda1.6.7軟件，全局 Moran’sI指數的計算結果如表2所示。由表2可知，在正態分布假設下，研究期內所有年份的全局 Moran’sI指數均為正值，均通過5%水平顯著性檢驗，說明廣西種植業用水效率具有顯著的空間正相關關系，存在效率高值地市與效率高值地市相鄰、效率低值地市與效率低值地市相鄰的空間集聚格局。從動態分析可知，研究期內全局 Moran’sI指數呈逐年下降趨勢，表明廣西種植業用水效率呈現分散態勢，空間集聚效應隨著時間的推移在不斷減弱。按照此趨勢，“十三五”期間廣西種植業用水效率空間集聚效應有可能會消失。表2中的全局 Moran’sI指數無法揭示具體是哪些區域產生了空間集聚效應，無法對局部區域空間自相關關系進行刻畫，因此需進一步檢驗廣西種植業用水效率的局部空間相關性。

表2 廣西種植業用水效率全局 Moran’s I指數Tab.2 Global Moran’s I of planting industry water use efficiency in Guangxi

注：**和***分別表示在5%和1%的水平上顯著。

2.2.2 廣西種植業用水效率局部空間自相關分析

在全局自相關分析的基礎上，本文采用 Moran’s散點圖(見圖2)對2011年、2013年、2015年這3個代表性年份進行局部空間自相關分析，檢驗在統計顯著下，是否存在局部地區高值或者低值。

圖2 廣西種植業用水效率的 Moran’s散點圖Fig.2 Moran’s index scatter plot of planting industry water use efficiency in Guangxi

由圖2可知，Moran’sIi均大于0，3個代表性年份中大部分地市都處于第1象限與第3象限中，屬于高值簇和低值簇的現象，其空間均質性顯著，表現出較強的正向空間自相關特征。從動態演變來看，廣西14個地市種植業用水效率的空間關聯類型變化較小，僅有1個地市在2015年移動到了第4象限，一定程度上反映了局部空間集聚現象存在減弱趨勢。具體來看，種植業用水效率穩定存在高高(HH)集聚的地區是南寧、崇左、防城港，表明這些地區自身和周邊地區用水效率都較高，其空間溢出效應顯著可歸因于這些地區水資源豐富，政治、經濟地理位置優越，北部灣經濟區社會綜合發展能力較強，防城港、崇左與首府南寧在農業科技創新、資本投資、農產品貿易、社會教育等方面形成聯動效應，提升了整個地區的用水效率。種植業用水效率穩定存在低高(LH)集聚的地區是百色、欽州，表明這些地區自身用水效率較低而周邊地區較高，空間異質性突出，高值簇對百色與欽州種植業用水效率的增長拉動能力較弱，未能對其產生空間溢出效應。種植業用水效率穩定存在低低(LL)集聚的地區是桂林、柳州、賀州、來賓、河池、貴港、梧州、玉林、北海，這些地區占有的比例較大，可以說是廣西種植業用水效率整體水平的縮影。與周邊西部省份一樣，廣西大部分地區社會發展綜合水平較低，大量水利基礎設施存在年久失修老化嚴重的問題，季節性缺水和工程性缺水并存，加之喀斯特地貌廣布，地表水流失較為嚴重，用水環境并不是十分理想[19]。另一方面，由于農民教育功能缺失，其環保意識普遍不強，較難平衡好經濟產出與化肥污染排放之間的關系，研究期內廣西化肥施用量年均增幅1.72%，高于同期全國平均水平，其污染排放也抑制了用水效率的提升。一般來說，由于低值地區自身缺乏活力，規模性低值集聚將加劇用水環境惡化并易于形成惡性循環累積，最終對該區用水效率的快速發展起到抑制作用。在種植業用水效率高低(HL)集聚區方面，僅在2015年出現了梧州市，高低(HL)集聚表明梧州自身用水效率較高而周邊地區較低，說明梧州市開始打破“冷點屏障”，種植業用水效率出現回升。這可能是由于梧州與較為發達的廣東地區地緣鄰接，通過與廣東地區在資源、科技、貿易等方面交互融合從而不斷集聚能量，產生跨區域協同提升效應。但梧州自身用水效率增長并未對周圍地區產生正向的空間交互影響，呈現一定程度的極化現象。

3 結 論

綜上所述，可以得出以下結論。

(1)2011-2015年，污染排放約束下的廣西各地市種植業用水效率呈現明顯的非均衡特征，種植業用水效率整體不高，只有南寧、防城港、崇左達到有效前沿面，形成“三足鼎立”態勢。

(2)研究期內，污染排放約束下的廣西種植業用水效率呈現顯著正向的全局空間自相關性，用水效率相似值(高高或低低)呈現空間集聚特征，但其空間溢出效應逐年減弱。不同地市種植業用水效率的空間關聯類型變化較小，廣西有一半以上地市穩定存在低低(LL)集聚區；高高(HH)集聚區呈現由南寧、防城港、崇左組成的三核心熱點集聚模式。

4 建 議

(1)用水效率與農業經濟發展水平密切相關，在全要素用水效率理論下，應構建與水資源相匹配的種植業生產布局，優化各投入要素的資源配置，不斷提高種植業經濟產出，縮小各地區農業經濟發展水平的差距，為進一步提升用水效率打下堅實經濟基礎。此外需加大對農田水利基礎設施與節水技術創新的資金投入，對用水效率低低集聚區采取適度的政策傾斜，尤其是農民教育與科技政策，以促進低效率地區對高效率地區產生追趕效應。

(2)提倡種植業綠色生態用水理念，穩步推進化肥使用量零增長行動。加強綠色發展理念的宣傳力度，提高農民生態意識與節水意識，在經濟產出最大化和環境污染最小化的杠桿上保持平衡。同時要切實完成好農業部要求的“到2020年化肥使用量零增長”任務。要因地制宜、循序漸進地優化施肥結構，通過政策與科技的配合，大力推廣有機肥替代化肥、高效新型肥料、水肥一體化技術，提高肥料利用效率，減少肥料揮發淋失，使其對水資源污染最小化，切實保障經濟與環境良性協同發展。

(3)準確把握廣西種植業用水效率的空間差異性，加強政府宏觀引導，實施區域協同發展戰略，促進各地區在節水科技、水資源管理、流域監管等多方面交流融合，相互借鑒學習以實現資源優勢互補，從而產生空間聯動效應。也可通過高效率地區對口幫扶、資本融合、經驗指導等方式對低效率集聚區實施“富鄰”政策，創造更多的空間溢出通道以拉動其用水效率增長。此外還應針對廣西種植業用水效率空間自相關性逐年減弱的現象，深入研究其影響因素，以強化其空間溢出效應。

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