黃河流域農業用水效率的動態演進與收斂性

摘要：提高農業用水效率是緩解水資源短缺的重要舉措，更是促進農業綠色轉型升級的內在要求。在綠色發展內涵下，基于全要素生產框架構建全局超效率SBM模型，分析2009-2018年黃河流域87個地市（州、盟）的農業用水效率動態演進特征，并進一步檢驗農業用水效率的空間收斂性。結果表明：（1）黃河流域農業用水效率在研究期內呈穩定上升的走勢，但仍存在提升空間。分流域間表現出“下游領先、中游追趕和上游落后”的分布態勢;（2）研究期內黃河流域農業用水效率存在顯著正向的集聚和依存特征，效率重心呈波動式向西北方向轉移;（3）從空間收斂性來看，黃河流域及其上中下游農業用水效率均表現出較強的β收斂特征，但相關變量收斂顯著性影響具有異質性。

關鍵詞：綠色發展;農業用水效率;黃河流域;收斂性;空間計量

中圖分類號：F323.2" 文獻標識碼：A 文章編號：1009-9107（2022）04-0123-12

引言 改革開放以來，中國農業經濟實現了飛速增長，糧食供給也實現了由長期短缺到總量基本平衡的轉變[1]。然而，長期依賴大規模要素投入的粗放生產方式與廢棄物的不合理處置給資源供給和環境保護帶來了巨大的壓力[2]，作為農業生產基礎要素的水資源首當其沖。中國農業用水占國內用水總量的62.32%，但農田灌溉水有效利用系數和水分生產率僅相當于世界先進水平的60%[3]。中國正處于傳統農業向現代化農業的轉型期，農業化學品促進農業經濟增長的生產方式形成了嚴重的路徑依賴[4]，使得中國農業源廢水污染物排放量（氨氮、COD、TN、TP）長年維持高位，嚴重危害農業生態安全。水資源結構性稀缺、水環境惡化、水生態風險加劇[5]，三者交織在一起，使得農業水資源問題成為制約中國農業經濟可持續發展的主要因素之一。

面對日益嚴峻的水資源問題，國家發展和改革委員會在2019年發布的《國家節水行動方案》中明確了農業發展節水增效的目標，以切實提高水資源利用效率和水安全保障能力。作為中國重要的生態功能區和糧食基地[6]，黃河流域水資源狀況關系著國家生態安全。然而，人口和經濟快速增長、城市化和工業化快速發展等因素使得黃河流域水資源供需問題日益凸顯，對以灌溉為主的流域內農業活動形成了巨大挑戰[7]。因此，基于綠色發展的視角，測度黃河流域農業用水效率，并探討其時空動態演化特征及收斂效應，對于推進黃河流域農業節水增效并制定區域綠色農業協調發展戰略均具有重要的理論參考和現實意義。

科學評價農業用水效率并探究其發展規律是全面提升農業用水效率的基本前提[8]，相關研究主要集中于三個方面：一是農業用水效率的測度與評價。農業用水效率評價實質上是一個多目標、多準則的綜合問題[9]，相關評價研究在生產生活過程中不斷得到發展與完善，由此衍生出不同的農業水資源效率類型。根據其發展歷程，已有研究從對灌溉水輸送和田間利用工程效率的研究，逐漸轉為了對水資源生產力為指標的各種效率研究[10]。Hu等在全要素生產率框架下以“目標用水量與實際用水量之比”衡量用水效率[11]，這一測度思想考慮了各種投入要素的貢獻[12]，眾多學者也在其基礎上分別通過隨機前沿函數法（SFA）[13-14]、數據包絡分析法（DEA）[15-17]等方法對農業用水效率進行測度。二是對農業用水效率的分布動態、區域差異進行比對分析。楊騫、馬劍鋒等通過動態分布圖來分析中國農業用水效率的區域差異及時序演變規律，發現我國農業用水效率整體呈現波動上升趨勢及“東高西低”的分布態勢[18-19]。然而，僅對效率的區域和時序差異進行研究難以深入分析其空間演變的內在聯系。在此基礎上，有學者嘗試將空間技術的研究方法拓展到農業用水效率的相關研究中，Lu等人基于空間探索性分析發現西北地區農業用水效率整體呈現穩定上升的趨勢，且在空間分布上具有顯著的集聚和依存特征[8]。三是在農業用水效率的收斂性方面，王昕等采用經典收斂模型對中國農業用水效率的趨同性進行實證分析，認為中國各省份僅存在β收斂趨勢[20];但周迪等通過Markov鏈模型的分析，發現各省份農業用水效率均呈現出明顯的俱樂部趨同現象[21]。

參照已有研究，學者們已展開了豐富且有意義的研究，但仍存在改進和探索的空間：（1）現有研究僅以單要素或只考慮期望產出的效率值來衡量一個地區的農業用水效率水平，在評估中往往忽略了農業經濟增長過程中由于負外部性而產生的農業面源污染等非期望產出，因此測算的效率估計值可能存在偏誤。（2）目前已有研究大都以國家或省級單位為研究尺度，以大尺度區域為研究對象雖然可以從宏觀視角把控區域整體農業用水效率動態演進，卻難以深入檢驗地區內部農業用水效率發展的差異性特征，而空間結構的尺度依賴性和地級政府在協調市域內資源分配過程中的重要作用都使得中觀地理單元的研究較為稀缺并亟待改進。（3）針對農業用水效率收斂性的研究較為鮮見且基本都建立在空間個體均質、無關聯的假設上[22]，但隨著中國農業市場經濟的日趨開放和農業生產要素的加速流動，忽視空間效應會導致收斂結果有所偏差。

針對以上研究不足，本文做出了以下三方面的貢獻：一是將農業碳排放和農業面源污染排放作為非期望產出指標，利用全局參比超效率SBM模型測度黃河流域87個地市2009-2018年的農業用水效率;二是通過LISA集聚與標準差橢圓-重心轉移模型將黃河流域尺度下農業用水效率集聚范圍與重心演化路徑可視化，創新性地揭示了農業用水效率在時空演變過程中的發展趨勢特征;三是考慮到農業生產的空間效應，通過空間計量模型識別和探究黃河流域農業用水效率增長的空間收斂特征，并分別對流域的上中下游展開討論。

一、 研究方法、變量選取與數據來源

（一） 研究方法

1.全局超效率SBM模型。與傳統的SBM模型相比，全局超效率SBM模型以所有時期的投入產出作為共同的生產技術參考集來確定一個生產前沿面[23]，模型構建為：

2.農業用水效率。本文借鑒Hu等[11]的定義來測算農業用水效率，即目標用水量與實際用水量之比，具體模型如下：

3.標準差橢圓-重心模型。該模型通過構建地理要素的空間分布橢圓，分析地理要素空間分布的中心性、方向性和空間分布形態等特征[24]，主要參數的計算公式如下：

4.空間收斂模型。收斂模型是通過考察不同地區農業用水效率的增長率來分析其變化趨勢[25]，本研究結合農業用水效率變化的因素，引入空間權重矩陣構建空間面板模型對黃河流域農業用水效率的收斂性進行檢驗：

（二） 變量選取

1.核心變量。農業用水效率。綠色發展視角下的農業用水效率本質上是在一定的生產力水平下，在水資源等農業生產要素投入固定時來實現盡可能大的農業經濟、糧食產出，并逐漸降低農業生產中所產生的污染物對生態環境的破壞[26]，綜合反映了農業發展中“經濟-資源-環境”系統協調發展的關系。本文以種植業為研究對象，參考相關研究[27-29]構建農業用水效率評價指標（見表1）。由于篇幅限制，有關農業面源污染與農業碳排放的具體計算方法請參考相關文獻[28-30]。在此基礎上，本文使用MAXDEA軟件，基于全要素的思想，采用非徑向、規模報酬不變的全局超效率SBM模型，測算2009-2018年黃河流域87個地市（州、盟）的農業用水效率。

2.控制變量。考察農業用水效率的條件收斂性需要考慮到自然稟賦和經濟社會發展等多種因素的影響。參考已有研究[8，18-19]，并考慮數據的可獲得性，本文選取以下控制變量：農村人均可支配收入，反映經濟發展水平對農業用水效率的影響;人均水資源量，反映水資源稟賦條件對農業用水效率的影響;城鎮化水平，反映社會發展水平對農業用水效率的影響;農業機械化水平，反映農業技術進步對農業用水效率的影響;有效灌溉水平，反映耕地灌溉的有效性對農業用水效率的影響;農業用水占比，反映用水結構對農業用水效率的影響。具體指標測算公式見表1（各指標單位見表2）。本文對農村人均可支配收入和人均水資源量兩個指標取對數以減弱異方差。

（三）數據來源

參考宋洋、李小建等研究[31-32]，本文以黃河自然流域為主體，考慮與黃河流經地區的密切經濟聯系，將研究范圍界定為黃河流經地級及以上城市共87個地市（州、盟）。同時，參考《黃河年鑒》，劃分為上中下游三大區域。時間跨度為2009-2018年共10年，所涉及的社會經濟數據來源于歷年各省市統計年鑒與國家統計局數據網站的分地市年度數據，部分數據向各地市政府依公開申請獲得，個別年份數據存在缺失，采用相鄰年份插值法進行平滑處理。表2為各變量的描述性統計。

二、 農業用水效率測算及結果分析

使用MAXDEA軟件，采用全局超效率SBM模型，測算2009年和2018年黃河流域87個地市（州、盟）的農業用水效率（見表3），并對黃河流域整體及上中下游三個區域進行比較分析（見圖1）。

由圖1可以看出，黃河流域農業用水效率整體上呈現出緩慢提升的趨勢，但各年份平均值均處在0.9以下的水平，仍存在可提升空間。2009-2011年間，農業用水效率呈現出平穩的走勢，變化幅度較小，總體效率處于較低水平。2011年后，黃河流域用水效率呈現出穩定上升的走勢。可能的原因在于，自2011年中央一號文件和中央水利工作會議明確要求實行最嚴格水資源管理制度和2013年實施《黃河流域綜合規劃》以來，各地區采取水資源合理配置和高效利用及水生態保護等多項舉措促進節水增效，促使黃河流域農業用水效率上升幅度顯著。

通過對比上中下游三個區域的測算結果，農業用水效率較高的省份集中在下游區域的河南及山東等地，農業用水效率水平較低的省份集中在上游區域，即黃河流域農業用水效率在空間分布上呈現“上低下高”的非均衡性特征。隨著經濟不斷發展，下游區域農業技術水平進步顯著，且更加重視農業現代化與規模化發展，有意識促進農業生產、資源節約與環境保護之間的協調。相較于下游，上游區域甘肅、寧夏等地整體經濟社會發展水平較低、農業現代化轉型相對緩慢、農業發展方式相對粗放，因此農業用水效率提升較為緩慢。值得關注的是，隨著西部大開發、一帶一路等政策的實施，以陜西省為代表的中游區域享受到國家政策福利，其農業用水效率大幅提升進而使得中游與上游地區均值差距逐漸縮小，甚至在2013年超過下游區域。

三、 黃河流域農業用水效率的空間分布格局與集聚趨勢

（一）黃河流域農業用水效率的LISA集聚分析

由于時間序列分析只能簡單地刻畫黃河流域農業用水效率在時間上的變化走勢和差異，并不能深刻反映時間和空間相結合的演變規律。接下來，基于GIS技術中的局部Moran’s I 下的LISA集聚方法對黃河流域農業用水效率的空間動態演變格局進行深入挖掘。LISA集聚圖將農業用水效率劃分為4種不同的類型（見圖2）：（1）高高集聚（H-H），某城市自身與鄰近城市的農業用水效率都較高;（2）低低集聚（L-L），某城市自身與鄰近城市的農業用水效率均較低;（3）高低集聚（H-L），某城市自身農業用水效率高，但鄰近城市較低;（4）低高集聚（L-H），某城市自身農業用水效率低，但鄰近城市較高。

由LISA集聚圖可清晰看出黃河流域農業用水效率的空間集聚特征，具體表現為：

1.高高集聚區（H-H）。黃河流域農業用水效率的高高集聚區分布主要集中在下游區域的山東西部及河南南部，在2009-2015年間，高高集聚區由東向西、由北向南不斷擴散形成連片高高區，但在2015年后高高集聚區范圍逐漸縮小在河南南部的南陽、信陽等地。這些城市水資源較豐富，自身和鄰近城市的農業用水效率均較高，并對鄰近城市產生顯著的正向影響。

2.低低集聚區（L-L）。2009-2018年低低集聚區較多且變化較穩定，基本上位于上游北部的甘肅、青海等地。上游地區本就面臨著生態環境脆弱和生態承載力較差等多重考驗[6]，甘肅和青海等地雖然擁有豐富的資源儲備，但粗放型農業生產和較為落后的農業技術使得農業用水效率長期處于較低水平，與周邊同樣效率低值區域形成了低效型的農業用水模式。

3.其他集聚（H-L、L-H）。研究期內低高集聚和高低集聚區的分布較少且零星。上游西部的青海地區主要為低高集聚型，這些地區農業用水效率自身較低，農業生產基礎較薄弱，但周邊鄰近城市的效率相對較高。高低集聚主要分布在高高集聚區和低低集聚區的鄰近地區。2009-2018年間，低高與高低集聚的范圍逐漸減少，各城市農業用水效率基本上表現為逐步提升。

（二）黃河流域農業用水效率重心與標準差橢圓分析

為進一步確定黃河流域農業用水效率在空間上的集聚分布情況，本文基于標準差橢圓-重心模型繪制2009-2018年黃河流域農業用水效率的重心與標準差橢圓（見圖3），并測算出2009-2018年10個時點具體測算空間分布重心及標準差橢圓相關參數（見表4），分析農業用水效率空間集聚的趨勢特征。

2009-2018年黃河流域農業用水效率重心的經緯度坐標介于110.804°E-111.803°E、35.950°N-36.280°N之間，且始終在山西省臨汾市內往復轉移，表現出波動式向西北方向轉移，整體上向西北移動了84.475千米，年均轉移速度為9.386千米。重心向西北方向移動，意味著黃河流域上游地區的農業用水效率提升較下游地區更加明顯。具體而言，黃河流域農業用水效率的重心在2010-2014年間較穩定地向西部方向移動，這段時期重心向西移動的距離最大，整體移動了90.718千米，平均每年移動22.680千米。而在2014-2017年之間的重心轉移呈現波動變化走勢，2015年的重心較2014年明顯向東南方向折返，距離向東折返了28.406千米，之后雖然重心在2017年向東北略有移動，但在2018年向西北移動的趨勢明顯，2015-2018年整體向西北方向移動了43.380千米。

橢圓長軸由2009年的815.091千米延長到了2018年的850.259千米，而短軸由277.410千米延長至293.852千米，且短軸與長軸的比值由2009年的2.938下降到2018年的2.893，總體上表現出先下降后上升的走勢，這主要是源于2014年之前，長軸相較于短軸增長幅度更大，而在2014年之后，短軸相較于長軸的增長更大，但2018年的比值未超過2009年，總體上黃河流域農業用水效率在東西方向呈明顯擴張，在南北方向上的擴張并不明顯。突出表現在黃河流域上游地區的農業用水效率提升更加明顯。方位角的變化也能夠反映黃河流域農業用水效率的重心整體上向流域西北方向轉移的演變態勢。

四、 黃河流域農業用水效率的空間收斂性分析

（一）空間相關性檢驗與計量模型選擇

建模之前采用全局Moran’s I進行空間相關性檢驗，基于地區幾何中心經緯度距離的倒數構造地理距離權重矩陣，并對權重矩陣進行行標準化處理。歷年的全局空間相關性檢驗結果顯示，Moran’s I在0.163～0.383范圍內且均通過1%顯著性檢驗，表明黃河流域農業用水效率在空間上存在集聚特性。

進行參數估計前，需要根據AIC指標選擇解釋力較高的模型，并根據LogL、R2及σ2統計量判定模型的擬合優度[33]。此外，Hausman檢驗顯示選擇固定效應是相對有效的，最終選擇固定效應的SEM模型進行檢驗。

（二）實證結果分析

1.空間絕對β收斂。首先對農業用水效率發展是否存在絕對β收斂進行檢驗。由表5和表6可知，黃河流域整體及上、中、下游三個區域的β系數均顯著為負，表明不同區域的農業用水效率發展均存在顯著的絕對β收斂。這意味著，在不考慮各地區資源稟賦、經濟社會發展等因素的影響下，黃河流域農業用水效率的發展會隨著時間推移最終收斂至同一穩態水平。就收斂速度而言，各區域農業用水效率發展的收斂速度有所不同，黃河流域整體及上、中、下游區域的收斂速度分別為0.163 4、0.179 5、0.620 6、0.347 4，中游地區收斂速度最快，下游地區次之，上游地區收斂速度最慢，即中游地區用水效率能夠以更快的速度收斂至穩定水平，上游地區用水效率的收斂速度較穩定。同時，黃河流域整體空間系數顯著為正，說明空間效應是其存在絕對β收斂趨勢原因之一，即地理位置鄰近地區間資源稟賦、生產條件、灌溉傳統等方面的相似性，會強化相鄰地區農業生產用水的示范作用與相互影響。

2.空間條件β收斂。現實中不同區域在資源稟賦、經濟基礎、社會發展等方面存在異質性，收斂結果可能會因為區域內外部因素影響而存在差異，因此需要對農業用水效率的條件β收斂性做進一步檢驗，同時也可以檢驗各因素對農業用水效率發展可能的影響。（1）全流域視角。根據表5估計結果顯示，黃河流域農業用水效率的β收斂系數顯著為負，即存在空間條件β收斂。表明在資源稟賦、經濟基礎、社會發展等條件存在差異時，黃河流域農業用水效率會隨著時間的推移朝著各自穩態水平發展。此外，空間系數顯著為正，進一步表明黃河流域農業用水效率的發展受空間效應的影響。從控制變量的回歸結果來看，農村人均可支配收入的回歸系數為正且通過1%的顯著性檢驗。這表明從全流域視角來看，隨著農村人均可支配收入的提高，農戶更具有接納先進農業技術理念的偏好，有能力在農業生產中購買并采用高效的節水設施及技術，進而提高農業用水效率的增長。（2）分流域視角。根據表6估計結果顯示，上、中、下游β收斂系數均顯示為負且通過1%的顯著性檢驗，雖然收斂速度較絕對β收斂有所差異，但仍然呈現出中游最快、下游次之、上游最慢的發展格局。同時，空間系數也均顯著為正。從控制變量的回歸結果來看，上、中、下游各個控制變量的系數和顯著性水平均存在異質性。上游地區農村人均可支配收入、人均水資源量與農業用水占比有顯著的正向影響，中游地區僅農業機械化水平顯著為正，而下游地區的城鎮化水平與有效灌溉水平的影響顯著為正。上、中和下游地區處于不同程度的農業發展階段，下游地區由于擁有良好的社會經濟發展基礎和相對完善的農業生產技術，農業用水效率普遍達到了較高的水平，依靠傳統農業要素投入來提升農業用水效率的發展潛力較小。而城鎮化發展產生的經濟集聚帶來的規模效應、成本節約、知識及技術溢出等正向效應，有利于下游地區農業生產設備、節水技術和水利設施建設的發展，從而有助于實現農業用水效率的提高;有效灌溉水平的提高能夠改進黃河流域下游區域灌溉方式，降低水資源冗余投入，農業用水效率提高。中游地區僅機械化水平呈現顯著正向影響，機械化發展帶來的技術進步有利于優化農業生產要素配置，最終提高農業用水效率。上游地區的經濟及農業技術發展相較于其他區域仍處于較低水平，因此經濟發展、水資源稟賦和農業用水占比的因素在上游地區農業用水效率提升的發展過程中發揮著重要的作用。

五、 結論和建議

（一）結論

1.從時間演變的趨勢來看，黃河流域農業用水效率呈現穩定上升的趨勢，但距離有效前沿面還有一定距離，農業用水效率還存在著提升空間。分地區來看，農業用水效率梯度差異特征明顯，中下游處于較高水平且兩者差異逐年降低，上游則處于較低水平。

2.從空間演變的格局來看，黃河流域87個地市（州、盟）間農業用水效率存在顯著正向的集聚和依存特征，且高高和低低集聚效果較顯著，分布比較集中。黃河流域農業用水效率的重心整體上呈現出向西北方向轉移的演變態勢。

3.從收斂特征來看，黃河流域及上中下游區域農業用水效率發展呈現出空間絕對β收斂。在引入控制變量后，黃河流域整體及上中下游區域農業用水效率均存在顯著的空間條件β收斂趨勢，收斂速度較之于絕對β收斂有所差異，但依然呈現出中游gt;下游gt;上游的發展格局。此外，資源稟賦、社會經濟發展、技術進步等因素在農業用水效率提升過程中具有重要的作用，但在不同的區域有所差異。總體來說，地區趨同是黃河流域農業用水效率發展的必然趨勢。

（二）建議

1.黃河流域農業用水效率仍存在提升空間，意味著黃河流域農業用水管理依然面臨生產要素、資源節約與可持續利用的任務與挑戰，應通過水資源的優化配置、積極發展高效灌溉技術和高科技節水技術，轉變農業發展方式，促進農業生產與水資源利用的均衡協調，以實現“兩型農業”的發展目標。

2.在農業要素空間流動性持續加強的背景下，應充分重視農業用水效率發展的空間溢出效應，減少影響區域間農業生產要素再配置的限制性因素，通過打破行政層級壁壘和地方保護主義來加強農業水資源在上中下游的聯動管理，促進農業生產的合作與交流，形成區域協同發展的新格局。

3.在著力推進黃河流域農業用水均衡化發展的過程中，需要注重農業用水效率存在的收斂趨勢。黃河流域各地區亟需明確自身在協同發展戰略下的功能定位，農業用水效率較高的地區應充分發揮其“示范作用”及帶動優勢，而農業用水效率較低的地區則應積極借鑒鄰近農業用水效率較高地區的農業用水管理經驗，進一步縮小農業用水效率的差距。具體到黃河流域上中下游，對于上游地區，結合其經濟欠發達、農業生產方式粗放的問題，繼續深入轉變節水型生產方式，進一步提高農民收入水平，優化調整農業結構，加強農業科技創新與推廣，有效管理并充分利用農業水資源。對于中游地區，亟需加速傳統農業向現代化農業的轉型，加強農業節水科技創新與推廣，提高農業機械化與專業化水平。對于下游地區，農業節水增效的重點是持續推進有效灌溉面積，促進農田灌溉水有效利用，并將相關技術加以推廣與示范，形成流域節水增效的引領區、示范區。同時應積極發揮城鎮化的集聚效應，提高農業用水效率。

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Dynamic Evolution and Convergence of Agricultural Water Use

Efficiency in the Yellow River Basin From the Perspective of Green DevelopmentLU Weinan，LIU Jiyao，ZHAO Minjuan

（College of Economics and Management，Northwest Aamp;F University，Yangling，Shaanxi712100，China）Abstract：Improving the agricultural water use efficiency is not only an important way to alleviate water shortage，but also an inherent requirement for promoting agricultural green transformation and upgrading.Under the connotation of green development，this paper constructs a Super SBM model based on the total factor production framework，analyzes the dynamic evolution characteristics of agricultural water use efficiency in 87 cities in the Yellow River basin from 2009 to 2018，and further tests the spatial convergence property of agricultural water use efficiency.The results show that：（1） The agricultural water use efficiency in the Yellow River Basin showed a stable upward trend during the study period，but there is still room for further improvement.The distribution pattern among sub-basins shows the highest in the downstream， followed by the midstream and the lowest in the upstream.（2） Agricultural water use efficiency in the Yellow River basin during the study period has significant positive clustering and dependency characteristics， and the center of gravity of efficiency shifts in a fluctuating manner toward the northwest.（3） In terms of spatial convergence， the Yellow River basin as a whole and the efficiency of the upstream and midstream and downstream show strong β-convergence characteristics，but there is heterogeneity in the impact of convergence significance of the relevant variables.

Key words：green development;agricultural water use efficiency;Yellow River basin;convergence property;spatial econometrics

（責任編輯：楊峰）