农业用水效率时空差异与影响因素分析

doi:10.13304/j.nykjdb.2021.0346

摘要/Abstract

摘要：

为探讨技术进步下农业用水效率的时空分异，首先利用超效率SBM（slacks-based measure）模型测算2009—2018年我国粮食主产区农业用水效率，其次使用泰尔指数分析农业用水效率的区域差距，最后应用面板随机效应模型分析不同地域农业用水效率的影响因素。结果表明，近年来我国粮食主产区（13个省、自治区）的农业用水效率呈现出波动上升的趋势；地区间差距在不断缩小，控制地区内部差距扩大是提升农业用水效率的关键；经济发展水平、年降水量、灌溉水价、节水农业技术水平和水资源禀赋对我国粮食主产区农业用水效率都有一定影响，但是不同地区之间存在差异。研究结果为各地区根据不同的情况制订更有针对性的政策，推进节水农业进步、提高农业用水效率，促进农业可持续发展及保障粮食安全提供了理论依据。

关键词: 农业用水效率, 超效率SBM模型, 泰尔指数

Abstract:

To explore the effect of technological progress on temporal and spatial differences of agricultural water use efficiency under， firstly， super efficiency SBM （slacks-based measure） model was used to calculate agricultural water use efficiency of major grain producing areas in China from 2009 to 2018； secondly， the Theil index was used to analyze the regional differences of agricultural water use efficiency； finally， the panel random effected model was used to analyze the influencing factors of agricultural water use efficiency in different regions. The results showed that the agricultural water use efficiencies of 13 provinces （autonomous regions） had shown a fluctuating upward trend from 2009 to 2018. The regional differences were decreasing， and the difference within region was increasing， so， controlling the expansion of difference within region was the key to improve the efficiency of agricultural water use. Economic development level， annual precipitation， irrigation water price， the technical level of water-saving agriculture and water resource endowment had a certain impact on agricultural water use efficiency in China’s main grain producing areas， but there were differences in different regions. It provided a theoretical basis for formulating more targeted policies according to different situations of provinces， promoting the progress of water-saving agriculture and improving the agricultural water use efficiency.

Key words: agricultural water use efficiency, super efficiency SBM model, Theil index

中图分类号:

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图/表 7

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指标类型Indicator type	分类指标 Classification index	变量说明 Variable description	数据来源 Data source
投入指标Input index	农业资本投入 Agricultural capital investment	农药使用量 Pesticides usage	［16-17］
		化肥施用量 Fertilizers consumption	［16］
		农业机械总动力 Total power of agricultural machinery	［16］
	农业水资源投入 Agricultural water resources input	农业用水量 Agricultural water consumption	［18］
	农业劳动力投入 Agricultural labor input	农业就业人数 Number of employees in farm	［19］
	农业中间投入 Agricultural Intermediate Input	粮食播种面积 Planting area of crops	［16，20］
产出指标Output index	农业总产值 Total output value of farm	农业总产值 Total output value of farm	［20］

指标类型Indicator type	分类指标 Classification index	变量说明 Variable description	数据来源 Data source
投入指标Input index	农业资本投入 Agricultural capital investment	农药使用量 Pesticides usage	［16-17］
		化肥施用量 Fertilizers consumption	［16］
		农业机械总动力 Total power of agricultural machinery	［16］
	农业水资源投入 Agricultural water resources input	农业用水量 Agricultural water consumption	［18］
	农业劳动力投入 Agricultural labor input	农业就业人数 Number of employees in farm	［19］
	农业中间投入 Agricultural Intermediate Input	粮食播种面积 Planting area of crops	［16，20］
产出指标Output index	农业总产值 Total output value of farm	农业总产值 Total output value of farm	［20］

农业用水量 Agricultural water consumption	省区 Region
低Low	辽宁、吉林、湖北、四川Liaoning， Jilin， Hubei， Sichuan
中Medium	江西、山东、河南、内蒙古Jiangxi， Shandong， Henan， Inner Mongolia
高High	黑龙江、江苏、湖南、河北、安徽Heilongjiang， Jiangsu， Hunan， Hebei， Anhui

农业用水量 Agricultural water consumption	省区 Region
低Low	辽宁、吉林、湖北、四川Liaoning， Jilin， Hubei， Sichuan
中Medium	江西、山东、河南、内蒙古Jiangxi， Shandong， Henan， Inner Mongolia
高High	黑龙江、江苏、湖南、河北、安徽Heilongjiang， Jiangsu， Hunan， Hebei， Anhui

年份 Year	低农业用水地区 Low agricultural water consumption region				中农业用水地区 Medium agricultural water consumption region				高农业用水地区 High agricultural water consumption region
年份 Year	辽宁Liaoning	吉林 Jilin	湖北 Hubei	四川Sichuan	江西 Jiangxi	山东Shandong	河南 Henan	内蒙古 Inner Mongolia	黑龙江Heilongjiang	江苏Jiangsu	湖南 Hunan	河北 Hebei	安徽 Anhui
平均Mean	1.123				1.095				0.885
2009	1.173	1.148	0.811	1.263	0.586	1.288	1.044	1.244	0.733	1.130	0.811	1.002	0.608
2010	1.152	1.124	0.804	1.288	0.632	1.299	1.030	1.198	0.726	1.162	0.804	0.941	0.586
2011	1.209	1.145	1.005	1.269	1.000	1.122	1.158	1.203	0.626	1.163	1.005	1.055	0.581
2012	1.213	1.071	1.002	1.305	1.000	1.223	1.052	1.216	1.034	1.212	1.002	1.021	0.560
2013	1.246	1.056	0.801	1.274	1.000	1.144	1.099	1.164	1.065	1.250	0.801	1.026	0.560
2014	1.272	1.046	0.748	1.258	1.063	1.236	1.020	1.162	1.107	1.250	0.748	1.019	0.568
2015	1.286	1.048	0.724	1.243	1.058	1.225	1.062	1.193	1.068	1.255	0.724	0.861	0.594
2016	1.306	1.051	0.653	1.177	1.051	1.227	1.040	1.180	1.025	1.305	0.653	0.772	0.545
2017	1.273	1.06	0.682	1.270	1.007	1.124	1.059	1.180	1.026	1.212	0.682	0.743	0.521
2018	1.246	1.070	0.664	1.346	1.013	1.074	1.084	1.148	1.029	1.196	0.664	0.728	0.511
平均Mean	1.238	1.082	0.789	1.269	0.941	1.196	1.165	1.189	0.944	1.214	0.789	0.917	0.563