長江經濟帶農業用水效率評價及時空演變
——基于SBM-Malmquist模型

繆徐菲，李昂，俞圓夢，蘇美

（1.河海大學商學院，江蘇 常州 213022；2.中國水利水電科學研究院，北京 100038）

長江經濟帶橫跨中國東中西部三大區域，覆蓋面積廣，人口總量和生產總值超過全國的40%。長江經濟帶作為中央重點實施的“三大戰略”之一，帶動全球經濟合作發展和生態文明穩步建設。然而，局限于片面追求經濟增長的發展觀，長江經濟帶的生態環境形勢逐漸嚴峻。同時，區域發展不平衡和區域合作機制不健全也成為區域協同發展和高質量發展的阻礙力量。2018 年中央作出明確要求，要充分發揮長江經濟帶覆蓋面積廣和跨越東中西部三大區域的地理優勢，以生態優先、綠色發展為原則，推動長江經濟帶和周邊地區健康、綠色、協調、可持續發展。為緩解水資源短缺和水環境惡化問題，提高用水效率和推進區域協同發展就成為綠色發展和生態環境保護的關鍵舉措。農業是中國的戰略性基礎產業，農業用水占總用水量比重較高［1］，改善長江經濟帶水資源短缺和水環境惡化，必須將農業節水作為戰略性和方向性的大事來抓，提升農業用水效率是做好農業節水的關鍵［2］。

當前學術界對農業用水效率進行了大量研究，大致可以從評價指標和測算方法2 個方面進行討論。在評價指標方面，從單要素用水效率指標評價到全要素評價指標評價，將農業用水效率的影響因素逐步加入測算體系，使其更符合實際情況，最終形成更準確的農業用水效率測算指標體系。Hu等［3］于2006 年提出水資源使用效率的DEA 全要素評價方法；李鴻雁等［4］將化肥和農藥污染量作為非期望產出，測度2009—2017 年黃河流域農業用水效率；張玲玲等［5］基于Super-SBM 模型測算中國農業用水效率，結合地理加權回歸模型分析年降水量、農業用水占比、農產品多樣性、節水灌溉面積等空間異質性和對效率的貢獻程度；韓穎等［6］運用SBM 模型測算中國農業用水效率，分析農業現代化水平、人口結構、農田水利設施建設、第一產業結構對技術落差率、技術無效率和管理無效率的影響。

在測算方法方面，基于是否采用固定生產函數形式，將測算方法分為參數法和非參數法。隨機前沿分析方法（SFA）是參數法的典型方法，該方法基于固定的函數形式，相對于非參數法有助于分離統計誤差，但是需要事先擬定函數，又具有一定的主觀性。Battese等［7］最先使用隨機前沿分析法進行農業用水效率測度；Wang等［8］使用隨機前沿分析法測度中國農業用水效率、中國農業生產技術效率和灌溉用水效率，幫助提升中國整體和地區間農業用水效率。常用的非參數法是數據包絡分析方法（DEA），該方法由Charnes等［9］于1978 年提出，采用線性規劃方法來測算效率［10］，無須定義生產函數的特定形式，只需要設定輸入和輸出的值即可最大限度測度服務單元的效率，避免了主觀因素影響，更能反映用水效率和實際情況，在研究中使用更廣泛。馬劍鋒等［11］采用全局DEA 方法測算1997—2015 年長江經濟帶農業用水效率，并結合莫蘭指數和空間計量模型研究其空間特質；馬劍鋒等［12］采用DEAMalmquist 方法測算2007—2015 年中國農業用水效率，探究其效率提升路徑和空間效應；楊冬民等［13］運用Super-SBM 模型、Malmquist 指數測算陜西省農業用水效率及動態變化趨勢，提升陜西省產業綠色發展效率；尚杰等［14］基于SBM-Malmquist 模型測算2009—2018 年中國糧食主產區農業用水效率，應用面板隨機效應模型分析其影響因素。

本研究采用SBM-Malmquist 模型，衡量2011—2020 年長江經濟帶農業用水效率，探究技術效率和技術進步變化對提升農業用水效率的作用與中性無偏綠色技術進步、偏向性綠色技術進步對技術進步的影響力，最后使用核密度方法探索長江經濟帶農業用水效率的時空演變趨勢。

1 模型構建與指標選擇

1.1 模型構建

1.1.1 SBM 模型 Tone［15］提出SBM 模型，該模型以松弛變量測度為基礎，將投入項與產出項的差額考慮進去，使用非射線方式優化松弛變量，使測算效率更精確（圖1）。

圖1 基于SBM 模型測算長江經濟帶農業用水效率

假設有N個決策單元（Decision making unit，DMU），模型從t階段結轉到t+1 階段，可以得出農業用水效率（ρ0t），計算公式如下：

上式的約束條件如下：

1.1.2 Malmquist 指數法 Malmquist［16］提出了用于測度研究期內生產率時序變化的方法，該方法中的全要素生產效率變化指數（M0）的計算公式如下：

若M0＞1，表示從t到t+1 農業用水效率提高，M0＜1 表示從t到t+1 農業用水效率降低。

全要素生產效率變化指數可以進一步分解為技術效率指數（EFHCH）和技術進步指數（TECHCH）2部分，技術效率指數研究在現有技術水平下決策單元的技術效率變化；技術進步指數衡量在研究期內決策單元技術水平的提升幅度。計算公式如下：

將技術進步指數分解為中性無偏綠色技術進步指數（MATC）、投入組偏綠色技術進步指數（IBTC）和產出組偏性綠色技術進步指數（OBTC），分析組間偏向對技術進步的作用，計算公式如下：

1.2 指標選擇

考慮勞動力、資本投入、資源等的全面性，結合DEA 模型，決策單元數量為指標總數的2～3倍［17］，再參考李靜等［18］、佟金萍等［19］的研究結果，本研究選取2011—2020 年長江經濟帶第一產業就業人員、農業機械總動力、農作物總播種面積、農業用水總量作為投入指標，農業總產值作為產出指標。農業總產值按當年價格折算成1980 年基期的可比數據，見表1。

表1 中國農業用水效率測算指標選擇

2 結果與分析

2.1 農業用水效率靜態分析

使用DEAP 2.1 軟件得出長江經濟帶2011—2020 年分省（市）和分地區的農業用水效率，具體結果見表2、表3。為進一步分析農業用水效率的時空趨勢，將長江經濟帶劃分為上游地區、中游地區和下游地區。上游地區包括重慶市、四川省、云南省和貴州省，中游地區包括安徽省、江西省、湖北省和湖南省，下游地區包括上海市、江蘇省和浙江省。

表2 2011—2020 年長江經濟帶分省（市）農業用水效率

2011—2020 年長江經濟帶11 個省（市）農業用水效率平均值為0.874，且整體呈現下降趨勢，2011—2020 年農業用水效率下降了6.28%，農業用水效率仍有較大提升空間。地區農業用水效率平均值排序為下游地區＞上游地區＞中游地區，平均效率差異較大。下游地區經濟發達，農業技術和管理制度帶動農業用水效率提升，上游地區灌溉水量豐富，而中游地區受氣候、農業技術和管理制度等限制，農業用水效率呈現低值。

以2011—2020 年長江經濟帶農業用水平均效率為分類標準，將11 個省（市）分為2 個效率層次。第一層次包括貴州省、湖北省、江蘇省、上海市、四川省、浙江省和重慶市，其農業用水效率均高于平均水平；第二層次包括安徽省、湖南省、江西省和云南省，其農業用水效率均低于平均水平。第一層次中，上海市、浙江省和重慶市農業用水效率均為1.000，達到了有效利用狀態，說明其農業水資源得到最優配置。其余省（市）農業用水效率排序為江蘇省＞貴州省＞四川省＞湖北省，其中中游地區只有湖北省進入第一層次。第二層次中，農業用水效率排序為湖南省＞云南省＞安徽省＞江西省，除云南省外，其余都屬于中游地區。

綜上，中游地區仍需推進“十四五”規劃，準確把握發展趨勢，仔細梳理提升農業用水效率和保護水環境的各環節，統籌各區域、各發展目標治理需求，繼續提高農業用水效率。

上海市、浙江省和重慶市所有年份都處于效率最高值，根據原始數據可以看到，這3 個省（市）單位農業總產值消耗用水量較低、節水灌溉技術先進、精細化管理完善。而安徽省由于上海市、江蘇省以及浙江省的“虹吸效應”，導致第一產業勞動力人口流失、投入要素減少，影響了農業產出水平，安徽省農業用水效率處于低值［20］。江西省農業用水效率處于長江經濟帶末位，江西省擁有中國最大的淡水湖鄱陽湖，雨量充沛，但水資源時空分布不均，控制性水利工程少，使得江西省總體處于缺水狀態，農業發展和用水效率的提升受水資源短缺限制嚴重［21］。綜上，不同地區存在不同薄弱環節，管理者需要因地制宜采取措施來提升效率。

2.2 農業用水效率動態分析

2.2.1 農業用水效率時序變化趨勢 由表4 可知，各時期全要素生產效率變化指數均大于1.000，整體呈現上升趨勢。從對農業用水效率影響因素來看，技術進步和中性無偏綠色技術進步是推動效率提升的主要力量，指數分別為1.073 和1.066，投入組偏綠色技術進步為次要推動力量，指數為1.007，而技術效率和產出組偏綠色技術進步的指數分別為1.000和1.001。綜上，長江經濟帶追趕效應不強，技術進步效應強，中性無偏綠色技術進步是技術進步的主要驅動力，技術效率和產出組偏綠色技術進步促進作用較弱。

表4 2011—2020 年長江經濟帶農業水資源分年全要素生產效率變化指數及其分解指數

使用核密度分析方法，選取2011—2012 年、2013—2014 年、2015—2016 年、2017—2018 年、2019—2020 年和2011—2020 年整體平均水平作為典型年份，得出長江經濟帶農業用水效率時序變化趨勢，如圖2、圖3。長江經濟帶全要素生產效率變化指數、技術效率指數、技術進步指數的曲線呈現“單峰”集中形態。2011—2018 年全要素生產效率變化指數曲線逐漸左移，代表農業用水效率增長率逐漸減小；2019—2020 年曲線逐漸平坦，全要素生產效率的省際分化集中程度逐漸減弱。2011—2020 年技術效率指數曲線左右移動不穩定，自2011—2016 年逐漸左移，技術效率推動力量逐漸減弱，隨后2017—2018 年曲線右移，技術效率效應增強，而2019—2020 年技術效率效應再次大幅度減弱。技術進步指數曲線從2011—2020 年經歷先變陡后變平的過程，技術進步效應集中程度先增強后減弱，并且曲線整體右移，技術效應對農業用水效率的促進作用增強。2011—2020 年中性無偏綠色技術進步曲線左右移動不穩定，表示其對技術進步推動作用逐年變化，而各年投入組偏綠色技術進步指數和產出組偏綠色技術進步指數均集中在1.0 附近。

圖2 長江經濟帶全要素生產效率變化指數及其分解指數時序變化

圖3 長江經濟帶技術進步指數分解時序變化

2.2.2 農業用水效率空間分異特征 從11 個省（市）來看，全要素生產效率變化指數排名靠前的省（市）為貴州省、云南省和江西省，上海市處于最低水平（表5）。靜態分析下上海市農業用水效率處于有效狀態，但動態分析下其農業水資源生產率處于最低水平，技術效率缺乏動力；云南省和江西省全要素生產效率變化指數較高，而靜態分析下這2 省效率水平較低，說明云南省和江西省有較大的提升空間和潛力；在技術效率、技術進步和中性無偏綠色技術進步共同推動下，貴州省以較高效率和較大發展潛力處于長江經濟帶各地區的最高值。

表5 2011—2020 年長江經濟帶農業水資源分省（市）全要素生產效率變化指數及其分解指數

由表6 可知，全要素生產效率變化指數排序為中游地區＞上游地區＞下游地區，與靜態農業用水效率排名相反，說明中游地區雖然現有農業用水效率處于整體較低水平，但在技術效率和技術進步相協調的共同推動下，中游地區有增長潛力。中游地區在適度規模生產的同時加強技術投入，促進農業用水效率提升，而下游地區雖然經濟實力雄厚，技術創新活躍，但是技術效率限制了農業用水效率的提升，需要充分發揮規模經濟提升技術效率。

表6 2011—2020 年長江經濟帶農業水資源分地區全要素生產效率變化指數及其分解指數

由圖4、圖5 可知，大多數省（市）投入組偏綠色技術進步指數和產出組偏綠色技術進步指數處于較低水平（指數小于1.000），而全要素生產效率變化指數、技術效率指數、技術進步指數和中性無偏綠色技術進步指數處于較高水平（指數大于1.000）。整體而言，投入組偏綠色技術進步和產出組偏綠色技術進步抑制了農業用水效率提升，技術效率、技術進步和中性無偏綠色技術進步促進了農業用水效率提升。在區域異質性方面，中性無偏綠色技術進步、投入組偏綠色技術進步和產出組偏綠色技術進步在中游地區對技術進步提升起促進作用，中性無偏綠色技術進步和投入組偏綠色技術進步在上游地區和下游地區對技術進步提升起促進作用，而產出組偏綠色技術進步起抑制作用；各地區對技術進步的促進作用都以中性無偏綠色技術進步為主導。綜上，長江經濟帶存在因資源環境約束產生技術衰退，需要調整投入與產出比例，轉變技術進步偏向特征，促進技術進步朝著綠色技術進步方向發展。

圖4 長江經濟帶農業水資源全要素生產效率變化指數及其分解指數空間分異

圖5 長江經濟帶農業水資源技術進步指標分解空間分異

3 小結

本研究基于SBM-Malmquist 模型對2011—2020年長江經濟帶農業用水效率及時空變化趨勢進行分析。根據SBM 模型分析，長江經濟帶11 省（市）農業用水效率整體未達到有效狀態，仍有較大提升空間。空間差異較大，農業用水效率平均值排序為下游地區＞上游地區＞中游地區。上海市、浙江省和重慶市達到有效利用狀態，平均效率排名為上海市、浙江省、重慶市＞江蘇省＞貴州省＞四川省＞湖北省＞整體平均水平＞湖南省＞云南省＞安徽省＞江西省。管理者需要針對不同省（市）的薄弱環節，因地制宜、統籌協調發展農業用水效率。

農業用水效率總體呈現上升趨勢，技術進步和中性無偏綠色技術進步為推動效率提升的主要力量，各省（市）在技術效率和產出組偏綠色技術進步方面亟需努力。使用核密度分析方法研究總體形態，長江經濟帶全要素生產效率變化指數、技術效率指數、技術進步指數的曲線呈現“單峰”集中形態。2011—2020年，農業水資源全要素生產效率變化指數和技術效率呈下降趨勢，技術進步呈上升趨勢。與偏向性綠色技術進步相比，中性無偏綠色技術進步波動幅度更大且處于更高水平。技術效率變化和偏向性綠色技術進步限制了農業用水效率的提升，需要改變小規模分散經營，發揮規模效應提升效率，調整投入產出結構，推進結構化改革。

農業水資源全要素生產效率變化指數排名靠前的省（市）為貴州省、云南省和江西省，上海處于最低水平。地區農業水資源全要素生產效率變化指數排名為中游地區＞上游地區＞下游地區，與靜態農業用水效率排名相反。

4 對策建議

1）加強區域間合作，協調區域治理需求和發展目標。中游地區因受地形氣候影響，水資源匱乏、農業基礎薄弱、農業用水技術效率落后，政府需要加強上中下游地區合作，協調區域治理需求，合理配置資源，推進農業供給側結構性改革，同時加強中上游的資金支持和技術研發合作，加快推進區域協調發展，促進農業用水效率提升。

2）優化產業結構，調整要素比例，推動水資源結構升級。長江經濟帶農業用水效率總體處于上升階段，技術進步是效率提升的關鍵因素，中性無偏綠色技術進步是促進技術進步的關鍵因素。各省（市）需要結合地區資源稟賦和發展階段，調整投入產出要素群比重，均衡發展地區經濟；推進農業水資源領域的機制改革，推進農業用水結構性改革契合要素組間偏向，兼顧農民經濟效益和生態水資源結構升級，提高農業用水效率。

3）轉變傳統農業用水模式，加強科技投入和科技創新，提升技術效率。長江經濟帶技術效率的滯后嚴重阻礙了農業用水效率的提升，亟需提升技術效率。技術效率高的中上游地區要發揮示范指導作用，帶動下游地區和周邊地區提升技術效率和發展農業經濟，加強各地區的合作交流，引進先進適用的生產管理技術，精進區域農業生產流程，優化產業結構，推動經濟和生態和諧發展。相較于中上游地區的技術效率水平，下游地區相對較低，下游地區一方面要改變小規模分散經營、因地制宜、適應多種形式的農業經營體制，充分發揮規模效應以提升效率；另一方面，在充分利用現有技術和消化吸收已有生產管理經驗的條件下，加大科技經費的投入，協調投入要素和產出要素，培養各地區自主創新能力，探索提速增效方案，推動各地區技術進步和技術效率提升。