農田灌溉設施的全要素生產率增長效應

欒 健， 韓一軍

(中國農業大學 經濟管理學院， 北京 100083)

一、引言

提高農業全要素生產率是保障糧食安全、實現農業現代化和可持續發展的關鍵[1]。1978—2017年，中國糧食產量由30476.5萬噸提升至66160.72萬噸，年均增長率高達2.10%，其原因就在于生產要素投入規模的擴大和全要素生產率的提升[2]。作為農業高質量發展的基礎工程，農田灌溉設施與農業生產緊密相關，對防災減災、提高生產效率和保障糧食穩產增產具有重要意義[3-5]。隨著農田水利投資的不斷增加，中國農田灌溉設施建設實現了快速發展，不僅提高了水資源與作物種植規模的空間匹配度，降低了作物灌溉環節的勞動力投入和管理費用，也有助于優化配置其他環節的要素投入，更為新型技術的推廣與采用創造了條件。厘清農田灌溉設施對農業全要素生產率的影響，識別農田灌溉設施全要素生產率增長效應的作用路徑，對于推進農業現代化、實現農業可持續發展具有重要意義。

當前，關于農業灌溉設施對農業生產影響的研究日益豐富，已有學者從農田灌溉設施的成本節約效應[6]、糧食增產效應[7]以及對農業區位與種植結構調整[8]、要素投入變化[9]、農業技術效率和經濟增長[10]的影響等多角度展開了豐富研究。總體來說，農田灌溉設施的改善是提高農業產出和農業生產效率的重要因素[11]，也是實現農戶由傳統經營方式向現代農業經營方式轉變的推動力量[12]。從農田灌溉設施對農業全要素生產率影響的研究看，已有研究從以下幾方面做出了解釋：首先，作為發揮規模經營等成本節約手段的“先行投資”[13]，農田灌溉設施對農業生產過程中的勞動力、資本等投入要素具有替代或互補效應[14]，在農村勞動力日益稀缺的背景下，農田灌溉設施可以促進資本替代勞動來實現要素投入的優化配置[9]；其次，農田灌溉水平的提升是抵御水旱災害的重要保障[15]，可以有效降低農業自然災害帶來的糧食災損量和額外投入，最終表現為生產成本的降低和產量提升；第三，農田灌溉率的提升可以改善土壤的質量，有助于促進農作物新品種和新技術的采納，實現農業技術進步[16]，推動生產前沿面移動。以往研究為后續研究奠定了堅實的理論基礎、提供了充足的實證依據，但多從農田灌溉設施的規模擴張角度研究了農田灌溉設施的全要素生產率增長效應[17-19]，對灌溉設施質量提升帶來的紅利鮮有關注，這使得農田灌溉設施的全要素生產率增長效應無法得到準確識別。

小麥是中國三大主糧之一，也是高耗水作物，多種植于水資源短缺的北方地區，對農田灌溉條件依賴性強。考慮到不同農作物的需水特性、種植農藝和生長環境的差異，選取小麥而非農業或糧食整體進行研究，對實現小麥生產提質增效具有重要現實意義。因此，本文基于2000—2017年中國15個小麥主產省數據，建立包含農田灌溉設施的內生增長模型進行理論機制分析，從規模擴張和質量提升兩個視角實證檢驗農田灌溉設施對小麥全要素生產率的影響程度和作用機制，為小麥穩產增產和農業可持續發展提供對策建議。

二、農田灌溉設施內生增長理論機制

農田灌溉設施是一種具有公共物品屬性的基礎設施[20]。從新古典經濟學到內生增長理論，公共物品投資與經濟增長關系的研究始終是理論經濟學探討的熱點問題。從全要素生產率的提升機制看，可以將全要素生產率的增長分解為技術進步和技術效率提升兩條路徑，即生產前沿面的移動和要素投入的優化配置。首先建立將農田灌溉設施看成投入要素的小麥生產模型，在此基礎上考慮農田灌溉設施對其他投入要素的替代或互補關系，逐步分離出農田灌溉設施的技術進步效應和效率提升效應。借鑒Mittal和Nault[21]的研究思路，假定單位面積小麥生產僅有資本K和勞動L兩種投入，建立農田灌溉設施對全要素生產率影響的內生增長模型如下：

Y=A(W)KαLβWγ

(1)

(1)式中，Y表示小麥單產；A表示小麥生產技術水平；K和L分別表示資本投入和勞動投入；W為農田灌溉水平，是各類農田灌溉設施灌溉能力的綜合體現；α、β、γ分別為資本、勞動和農田灌溉水平的產出彈性。從(1)式可以看出，農田灌溉設施從兩方面影響產出增長：一是作為一種直接投入，和其他投入要素共同促進產出增長；二是技術進步效應，即通過希克斯中性效率函數A(W)影響技術進步，使得整個生產函數發生變化，最終作用于小麥單產。

由于農田灌溉水平的提升可以影響要素投入配置，農田灌溉設施會影響到小麥生產資本和勞動要素的投入。為進一步將農田灌溉設施對小麥生產要素投入的優化配置作用分離出來，設定農田灌溉設施對資本和勞動投入的影響如下所示：

KW=Kφ(W)=KeδW

(2)

LW=Lφ(W)=LeηW

(3)

其中0<δ<1，0<η<1。將(2)式和(3)式帶入(1)式中可得到擴展形式的生產函數方程：

Y=A(W)(KeδW)α(LeηW)βWγ=A(W)eκWKαLβWγ

(4)

(4)式中，κ=αδ+βη，是資本和勞動產出彈性的加權平均值。在此基礎上，全要素生產率TFP可以表示為：

(5)

對(5)式取對數得：

lnTFP=κW+lnA(W)

(6)

由(6)式可知，農田灌溉水平W對全要素生產率的影響被分解為兩部分：效率提升效應κW和技術進步效應lnA(W)。因此，農田灌溉設施全要素生產率增長效應的作用路徑有兩條：農田灌溉設施的完善可以通過優化要素投入配置實現技術效率的提升，促進小麥全要素生產率增長，即效率提升效應κW；農田灌溉水平的提升為小麥生產前沿面的移動提供了支撐作用，通過促進技術進步推動小麥全要素生產率增長，即技術進步效應lnA(W)。

農田灌溉水平可以從灌溉規模和灌溉質量兩方面體現。從灌溉規模看，完善的農田灌溉設施可以擴大耕地灌溉范圍，使更多耕地的小麥生產水資源供給得以保障，緩解旱災對小麥生產的負面影響；考慮到水資源投入與其他要素投入的替代與互補關系，灌溉規模的擴大可以通過優化小麥種植環境，提高土地、勞動和資本的邊際產出，促進小麥生產效率的提升；灌溉規模的擴大也會伴隨著土地整理和田壟破除，可以降低耕地細碎化程度，改善耕地質量和數量，從而推動小麥規模化種植，促進新型農業技術采納，推動生產前沿面前移。從灌溉質量看，各類節水灌溉設施的采用可以降低小麥生產的水資源投入，緩解小麥生產的水資源約束；節水灌溉還可以減少農業生產中的勞動力配置，提高勞動力的單位產出，緩解農業勞動力老齡化和女性化問題對農業生產的不利影響，為資本密集型技術采納提供條件。因此，農田灌溉設施可以從灌溉規模和灌溉質量兩方面影響小麥生產技術效率和技術進步，推動小麥全要素生產率提升。

三、模型、變量與數據

(一)模型設定

為分析農田灌溉設施對小麥全要素生產率的影響，首先采用面板隨機前沿函數(SFA)及Malmquist生產率指數對小麥全要素生產率進行測算和分解。為避免函數形式的誤設，選擇采用包絡性強的超越對數生產函數，并以Battese等[22]提出的隨機前沿生產函數模型為基礎，具體設定如下：

lnYit=β0+β1lnLit+β2lnFit+β3lnKit+β4T+β5lnLitlnFit+β6lnLitlnKit+

β7lnFitlnKit+β8(lnLit)2+β9(lnFit)2+β10(lnKit)2+β11TlnLit+

β12TlnFit+β13TlnKit+β14T2+vit-uit

(7)

在得到模型參數后，小麥生產技術效率可以表示為：

TEit=e-uit

(8)

基于此，第t期到第(t+1)期的技術效率變化則可以表示為：

(9)

技術進步可以用時間趨勢項的邊際產出表示，用lnY對時間趨勢項T求導得出。考慮到技術進步可能存在非中性特征，即技術進步會因要素投入的改變而表現出差異，因此使用幾何平均值表示相鄰時期的技術變化，具體如下所示：

(10)

在規模報酬不變的假定[23-24]下(1)在估計隨機前沿函數后進行了規模報酬不變假設的Wald檢驗，檢驗值為0.68，P值為0.41，不能拒絕規模報酬不變(即各要素產出彈性系數等于1)的假設，因此這一假定合理。，根據Malmquist生產率指數的分解式，全要素生產率的提升可以用技術進步和效率提升的乘積表示，即：

(11)

基于此，建立農田灌溉設施對小麥全要素生產率影響回歸模型如下：

yit=α0+α1Sit+α2Qit+θControlit+ηi+t+εit

(12)

(12)式中，yit為全要素生產率；α0為待估計常數項；農田灌溉水平用灌溉規模Sit和灌溉質量Qit表示，α1和α2為待估計系數，分別表示灌溉規模Sit和灌溉質量Qit對小麥全要素生產率的影響程度；Controlit表示控制變量矩陣，包括農村人力資本、人均耕地面積、城鎮化率、機械化程度、農業政策和農業自然災害成災率；θ表示相應的回歸系數；ηi為省市維度的個體固定效應，用于消除一些可能被遺漏但同時影響農田灌溉設施和小麥全要素生產率的區域特征變量的影響；t為年度虛擬變量，用以控制各類農業政策對小麥全要素生產率的影響；εit為隨機擾動項。在此基礎上，分別以技術進步指數和效率提升指數作為因變量進行(12)式的回歸，以期明確農田灌溉設施小麥全要素生產率增長效應的實現機制。考慮到實證模型中的內生性問題，如全要素生產率、技術效率和技術進步提升較快的地區，可能更傾向于加強農田灌溉設施建設，分別選取灌溉規模和節水灌溉率的一階滯后項作為工具變量，進行2SLS估計。

(二)變量選取

小麥生產投入產出變量。產出變量為小麥單產，用小麥畝均產出表示；選取勞動、化肥和資本表征投入情況，具體來說分別用畝均用工量、畝均化肥投入量和畝均扣除化肥費后的其他費用投入表示。為剔除物價水平的影響，使用各省生產資料價格指數對每畝扣除化肥費后的其他費用進行平減，將其折算為2000年不變價格。

核心變量為農田灌溉水平。農田灌溉設施主要包括蓄水、引水、輸水配水、提水、灌水等環節的設施以及量測水設施和灌溉試驗站等[25]，采用某一類或幾類農田灌溉設施無法充分反映出農田灌溉設施質和量的總體水平[17]，因此選取有效灌溉面積表示農田灌溉設施的規模，為緩解異方差等問題對估計有效性的影響，對有效灌溉面積取對數處理；選取節水灌溉率表示農田灌溉設施的質量，具體來說用節水灌溉面積除以耕地面積表示。

控制變量。控制變量選取農村人力資本、人均耕地面積、城鎮化率、機械化程度和農業自然災害受災率。農村人力資本是改造傳統農業、促進農業現代化發展的關鍵性因素[26]，對提高生產效率、推動技術進步具有重要影響，用各級文化程度人口比重乘以該級受教育年限系數表示，其中各級受教育年限系數按照小學、初中、高中、中專、大專及以上依次取值6、9、12、12和16年，為緩解異方差等問題，對該值取對數處理。人均耕地面積用各省耕地面積除以鄉村人數表示。人均耕地面積是農地資源稟賦的直接體現，會對農戶的生產經營及技術采納行為產生直接影響。考慮到經營規模與生產效率可能存在非線性關系，引入人均耕地面積平方項進行控制。城鎮化率用各省城鎮人口數除以總人口數表示。城鎮化主要通過勞動要素再配置、規模經營和資本深化等方面對農業全要素生產率產生影響[27]。農業機械化的推廣可以有效緩解農村勞動力投入不足，改善投入要素配置，農業機械化水平用各省農業機械總動力除以農作物總播種面積表示。農業自然災害可以直接影響小麥產出[28]，也會增加小麥種植的管理成本和其他要素投入，對小麥全要素生產率產生影響，農業自然災害受災率用各省受災面積除以農作物總播種面積表示。

(三)數據來源

研究樣本為中國15個小麥主產省(2)這15個省份是河北、山西、內蒙古、黑龍江、江蘇、安徽、山東、河南、湖北、四川、云南、陜西、甘肅、寧夏、新疆，1991—2017年間，這15個省份的小麥播種面積和產量平均占全國的94.46%和95.90%。，時間跨度為2000—2017年。小麥投入產出變量數據來源于《農產品成本收益資料匯編》(2001—2018)，其他變量數據來源于2001—2018年的《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國水利統計年鑒》以及國家統計局數據網站，部分缺失數據查詢各省統計年鑒或采用插值法補齊，最終整理出18年的面板數據。所選變量描述性統計結果如表1。

表1 變量選擇與描述性統計

四、結果分析

(一)農田灌溉水平和小麥全要素生產率的時序演變軌跡

表2報告了隨機前沿函數估計結果。基于估計結果，結合(8)～(11)式即可得到小麥生產技術效率變化、技術進步和全要素生產率。由于隨機前沿模型的估計結果高度依賴模型的函數設定形式，為保證估計結果的準確性，采用LR檢驗分別進行了是否采用CD函數形式檢驗、技術無進步檢驗、技術非中性檢驗和非技術效率效應檢驗。LR檢驗均拒絕原假設，且結果中絕大多數變量的估計參數均顯著，表明模型設定合理有效。

表2 隨機前沿函數估計結果

注：括號內為標準誤；***、**、*分別表示1%、5%和10%的顯著性水平，下同。

2000—2017年間，15個小麥主產省的農田灌溉水平、小麥全要素生產率及分解如表3所示。從灌溉規模看，有效灌溉面積在2000—2017年間年均提升1.57%，從38366.7千公頃提升至49994.34千公頃，表明農田灌溉設施總體水平呈現穩步提升趨勢。從灌溉質量看，節水灌溉率從2000年的16.65%逐步提升至2017年的28.32%，年均增長0.69%，低于有效灌溉面積增速，表明農田灌溉質量的提升仍然具有較大空間。從小麥全要素生產率看，2000—2017年間，小麥全要素生產率受技術進步和效率提升兩大引擎的雙重驅動，年均提升1.66%，總體保持穩定增長趨勢。從技術進步看，小麥生產技術進步率年均提升1.21%，對全要素生產率提升的貢獻率達到72.53%，對小麥全要素生產率的增長起到了主導作用。小麥全要素生產率的提升屬于技術誘導型增長模式，這與楊義武等[29]的研究結論一致。從效率提升看，小麥生產技術效率年均增長0.38%，始終保持平穩增長態勢，其增長速率隨時間推移呈現放緩趨勢，表明既定技術下要素配置的優化已處于瓶頸階段。

表3 小麥主產省農田灌溉水平、全要素生產率及分解(2000—2017年)

注：為體現各指數隨年份變化的連續性、可比性變動，分別將全要素生產率、技術進步率和效率提升率換算為以2000年為基期(取值為1)的累積值。

(二)農田灌溉設施的小麥全要素生產率增長效應及分解

農田灌溉設施的小麥全要素生產率增長效應及分解回歸結果如表4所示。首先采取雙向固定效應模型對(12)式進行估計，在此基礎上，分別選取灌溉規模和節水灌溉率的一階滯后項作為工具變量，進行2SLS估計。兩個內生變量一階段回歸的F值均大于10，且在1%水平顯著，表明不存在弱工具變量問題。

灌溉規模的擴張具有顯著的全要素生產率增長效應。有效灌溉面積(對數值)提升1%可以實現小麥全要素生產率0.357%的增長。從分解結果看，有效灌溉面積(對數值)提升1%可以實現0.262%和0.038%的技術進步和效率提升，這就釋放了一個信號：農田灌溉規模的擴張可以同時促進小麥生產的效率提升和技術進步，實現小麥全要素生產率增長的雙輪驅動。一方面，農田灌溉設施為小麥生產創造了適宜的外部環境，使得化肥、勞動力和資本的投入產出率提升，也會對原有的要素投入組合實現優化配置，降低旱災發生時的額外投入和管理成本，表現為技術效率的提升；另一方面，農田灌溉水平的提升也為小麥新品種和新型種植技術提供了支撐作用，促進了技術進步的效果，最終推動小麥全要素生產率增長。

表4 農田灌溉設施的全要素生產率增長效應及分解結果

從灌溉質量看，節水灌溉率的提升僅表現出正向的技術進步效應，但對技術效率卻產生了負向影響，且全要素生產率增長效應不顯著。具體來說，節水灌溉率提升1%可以實現小麥生產0.335%的技術進步，表明農田灌溉質量的提升對小麥生產前沿面的移動提供了有效支撐，使得既定的生產要素投入可以達到更高產量。小麥種植受旱災影響較為嚴重，節水灌溉的推廣可以打破資源環境硬約束，有效挖掘糧食增產的潛力。另一方面，節水灌溉率提升1%對小麥生產技術效率具有-0.063%的微弱負向影響，表明農田灌溉質量的提升阻礙了小麥生產要素投入的優化配置。這雖超出預期，卻也在情理之中，可能的原因有以下幾方面：首先，與漫灌相比，噴灌、微灌、滴灌和渠道輸水等灌溉方式的確可以有效降低水資源投入和勞動力投入，但節水灌溉設施尚未成熟，多處于起步階段，通常具有較高的投資成本和維修成本，可能對技術效率產生負向影響。其次，小麥生產中的各類要素投入、技術和品種選擇通常是麥農自身利潤最大化目標下做出的選擇，而部分節水灌溉設施的供給決策方式可能受到集體行動的影響[30]，兩種決策方式可能存在“脫節”。換句話說，節水灌溉的推廣可能產生個體理性與社會理性的沖突[31]。第三，節水灌溉設施的采用通常具有最小規模要求，同一連片耕地上的農戶可能需要就節水灌溉方式和設施維護等環節進行合作。在此過程中，契約的達成也會增加成本，導致技術效率降低。在未來的農田灌溉設施建設中，挖掘灌溉質量提升帶來的效率提升效應，將會是提高小麥全要素生產率和實現小麥穩產增產的重要保障。

在控制變量中，人力資本水平對小麥全要素生產率、技術進步產生負向影響，但對技術效率具有促進作用。一方面，受教育水平的改善提升了麥農在實際生產中的種植能力和管理水平，對小麥生產技術效率產生正向影響；另一方面，農村人力資本的提升會加劇農村勞動力分化，促進優質勞動力非農轉移，加劇了小麥生產勞動力的老齡化、女性化問題，使得剩余勞動力對新型技術的認知和采納存在抵觸，阻礙了生產前沿面的擴展，且這種負向影響超過了人力資本水平對技術效率的正向影響，最終表現為農村人力資本水平的提升對小麥全要素生產率產生負向影響。人均耕地面積對小麥生產技術效率影響表現為一次項系數為負、二次項系數為正的“U”型曲線關系，但對技術進步、小麥全要素生產率無顯著影響，這與朱麗娟等[32]的研究結論一致。農地經營規模的擴大促進了小麥生產的專業化分工，然而，在農業社會化服務市場不完善的背景下，因雇工帶來的內部管理成本和監督成本快速提升，對小麥生產技術效率產生負向影響。當規模超越拐點后，各類資本密集型技術得以采用，使得耕地規模與各類要素投入配置得到優化，促進小麥生產技術效率提升。城鎮化率和機械化水平均對小麥生產技術效率具有顯著負向影響，對技術進步和全要素生產率具有顯著正向影響。城鎮化的推進有助于實現資本下鄉，使得資本密集型技術得以推廣，緩解了農業生產內卷化[33]，但可能存在生產要素配置不佳等問題，因此城鎮化對技術進步具有促進作用，對技術效率卻產生負面影響，最終表現為促進全要素生產率提升。機械化水平的提升實現了對勞動投入的替代，雖推動了生產前沿面移動，但可能伴隨著一定效率損失，最終仍然對全要素生產率表現為促進作用。農業自然災害僅對技術效率具有較弱的負向影響，對技術進步和全要素生產率無顯著影響，這也從側面反映出小麥生產防災減災能力有所提升[15]。

五、結論與政策含義

加強農田灌溉投資、提升農田灌溉水平，是小麥全要素生產率提升的重要保障。基于中國15個小麥主產省2000—2017年面板數據，運用SFA-Malmquist指數和面板工具變量法，從規模擴張和質量提升的雙重視角探討了農田灌溉設施對小麥生產的全要素生產率增長效應，得出結論如下：2000—2017年間，小麥全要素生產率年均提升1.66%，技術進步率和效率提升率年均增長1.21%和0.38%，總體表現為技術誘導型的增長模式；農田灌溉規模的擴張可以同時促進小麥生產的效率提升和技術進步，實現小麥全要素生產率增長的雙重驅動，有效灌溉面積(對數值)提升1%可以實現小麥全要素生產率0.357%的增長，具體表現為0.262%和0.038%的技術進步和技術效率提升；農田灌溉質量的提升表現出正向的技術進步效應，節水灌溉率提升1%可以實現小麥生產0.335%的技術進步，但對技術效率卻產生了-0.063%的微弱負向影響，且全要素生產率增長效應不顯著。

因此，在推廣小麥種植新技術和新品種、促進小麥生產技術進步的同時，各小麥主產省應注重小麥生產中勞動、資本和中間要素的合理配置，保持技術進步和效率提升對小麥全要素生產率增長的雙重驅動模式。其次，加強農田灌溉設施供給與農業技術研發和推廣的有效銜接，保持農田灌溉規模擴張和質量提升的技術進步效應。一方面，小麥新品種和新型種植技術的研發和推廣，需要充分考慮農田灌溉條件的差異；另一方面，村集體進行農田灌溉設施供給決策時，要加強與麥農尤其是小農戶的溝通，充分發揮麥農在農田灌溉設施供給決策中的作用，提升農田灌溉設施類型與小麥品種、技術的匹配程度，防止出現與實際情況不符的低效投資。最后，加大節水灌溉設施推廣和資金支持力度，挖掘農田灌溉質量改善的效率提升效應。推進土地平整，為節水灌溉設施推廣創造條件；對于經營規模較小且地塊分散的小農戶，可以采用資金支持鼓勵組成灌溉小組，降低節水灌溉采用成本，實現個體理性與社會理性的統一。此外，推行建設與維護并重的農田灌溉設施運作模式是充分發揮全要素生產率增長效應的重要保障。在明確農田灌溉設施管控責任的同時，更應積極發揮麥農在農田灌溉設施中的維護作用，實現農田灌溉效果提升和小麥全要素生產率增長的良性循環。