环境约束下农业用水效率的时...沿江区域与沿黄区域比较视角_孙淑惠.pdf
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1、第32卷第2期2023年2月长江流域资源与环境esources and Environment in the Yangtze BasinVol32 No2Feb 2023环境约束下农业用水效率的时空演变与地区差异 基于沿江区域与沿黄区域比较视角孙淑惠,陈晓楠*,张春梅(西北农林科技大学经济管理学院,陕西 杨凌 712100)摘要:日益稀缺的水资源制约农业发展,在长江经济带发展、黄河流域生态保护和高质量发展先后上升为重大国家战略的新时期,长江与黄河流经的大部分地区作为中国重要农业生产区,其农业生产须向高质量阶段迈进。在此背景下,考察并比较沿江与沿黄区域农业用水效率,对两区域农业高质量发展具有重要
2、参考价值。在数据包络分析框架下,基于 20002019 年中国分省面板数据,通过构建混合距离函数模型,按照“用水理想值/实际值”的思路,测度农业用水效率,并从时空演变、地区差异等方面对两区域展开多层次分析比较。结果表明:(1)除上海外,两区域其余省份效率提升明显,沿黄区域在 2016 年前明显低于沿江区域,2016 年后,反超沿江区域。(2)两区域农业用水效率的分布形态发展虽在样本期初期差异较大,但在后期,具有较高相似性,均表现为主峰位置右移,出现左拖尾现象。(3)沿江区域内部相互影响程度较低,其空间效应并不明显;沿黄区域则呈“低低、高高”集聚现象,存在较强空间相关性。(4)两区域农业用水效率
3、的地区差异均呈波动下降趋势,超变密度和地区间差异分别是沿江和沿黄区域差异的主要推动力量。据此,沿江区域各省份应充分发挥自身比较优势,有的放矢地采取措施提高农业用水效率,而沿黄区域应加强协同,坚持农业用水效率“在协同中提升,在提升中协同”的良性发展之路。关键词:沿江区域;沿黄区域;农业用水效率;时空演变;地区差异中图分类号:F323.2文献标识码:A文章编号:1004-8227(2023)02-0339-15DOI:10.11870/cjlyzyyhj202302010收稿日期:2022-04-06;修回日期:2022-07-04基金项目:国家重点研发计划项目(2017YFE0181100)作者
4、简介:孙淑惠(1996),女,博士研究生,主要研究方向为农业经济与管理 E-mail:*通讯作者 E-mail:水资源是农业生产中至关重要的物质基础,在农业发展中具有不可替代的作用1。但目前中国农业一直存在用水效率较低、水环境污染等问题2。这些问题不仅是影响中国农业生产的制约因素,更直接导致与农业生产能力息息相关的国家粮食安全问题产生3。为确保国家粮食安全,实现农业高质量发展,国务院印发的关于实行最严格水资源管理制度的意见4,提出到 2030年农田灌溉水有效利用系数提高到 0.60 以上;节水与旱作农业更是历年中央一号文件里的高频词。因而,有效提高农业用水效率成为中国农业高质量发展过程中亟待解
5、决的关键问题。党的十八大以来,京津冀协同发展、长江经济带发展、粤港澳大湾区建设、长三角一体化发展、黄河流域生态保护和高质量发展已先后上升为重大国家战略。其中,作为重大国家发展战略区域的长江经济带与黄河流域,依托于河流,均横跨东部、中部、西部三大地带,具有较高相似性,构成了中国重要的生态屏障,其农业生产与经济发展同样均占据极为重要的地位5,6。全国 13 个粮食主产区中,有 6 个粮食主产区分布于长江流域,有3 个粮食主产区分布于黄河流域。但两大流域在农业生产过程中也产生了严重的环境问题,尤其是关于水污染的问题日益突出。鉴于其在中国农业生产的重要地位以及相似性,本文对环境约束下的长江与黄河流经省
6、份(自治区、直辖市,下同)的农业用水效率进行测算,并比较研究其时空演变及地区差异情况,这有利于把握两区域农业用水效率的总体特征,因地制宜地制定农业用水效率提升对策,同时也可推动两区域成为中国农业生产的两面旗帜,引领中国农业用水效率提升的整体前进方向,为农业高质量发展提供有力支持。目前,用水效率评价主要分为单要素与全要素用水效率7。单要素用水效率仅考虑用水投入要素,如作物水分生产率8、万元工业增加值用水量9 等。为弥补其忽略了用水与其他投入间的关联性这一不足之处,Hu 等10 考虑了生产过程中除用水外其他要素的投入,提出了全要素用水效率的思想。相比于单要素用水效率,全要素用水效率的测算更符合实际
7、生产过程,因而应用更加广泛。基于对农业全要素用水效率相关文献的总结,发现学界研究主要呈以下特点。在测度方法方面,基于农业全要素用水效率的测度思想,现有测算方法主要分为参数与非参数方法两类11。随机前沿分析方法(StochasticFrontier Aanalysis,SFA)充分考虑随机因素和模型中的误差项,需确定生产前沿的具体形式,是参数方法的典型代表12,例如,王学渊等3、许朗等13 均采用此方法测度农业用水效率。数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)无须对生产函数的具体形式作假设,具有可以避免函数设定 误 差 等 优 点,是 非 参 数 方 法 的
8、 典 型 代表14。DEA 框架下,多数研究运用非径向或径向模型测度农业用水效率。例如,韩颖等15、Lu等11。综览现有文献,DEA 方法的假设和模型选择不同,所测度的效率结果相差较大。在径向模型中,投入产出需通过相同比例进行变动,无法考虑变量的差异性;在非径向模型中,虽充分考虑了各变量的不同特性,但存在丢失变量最初比例关系的可能性,导致结果失真16。因此,选择合适的 DEA 模型有利于保证农业用水效率测度结果的科学性与准确性。在投入产出指标选择方面,研究倾向于在农业用水效率测算过程中综合考虑农业用水投入与其他农业投入间的关系17。从现有研究来看,投入指标比较统一的有劳动、土地、资本和用水等1
9、5,17,部分文献也加入化肥、农药等农用化学品作为投入指标7。现有研究关于农业用水效率期望产出指标的选择较为统一,主要分为总产值和增加值两种18,19。对于非期望产出指标的选择,早期研究并未考虑到资源环境约束,随着 DEA 模型的不断优化及资源环境约束日益趋紧,越来越多研究将环境污染纳入到指标选择中20,21。纵观现有研究,使用单一的农用化学品指标或者污染物指标很难表示农业生产中的化学品投入程度或环境压力程度,但如果在 DEA 测度中,将多种农用化学品作为投入,将多种污染物作为产出,会受到投入产出指标的数量限制。在研究区域的范围划分方面,鉴于农业用水效率对农业发展的重要性,部分文献聚焦于特定粮
10、食 主 产 区,考 察 其 农 业 用 水 效 率,如 尚 杰等22。随着中国区域发展的战略格局从改革开放后开始呈现东、中、西三大经济地带,研究侧重基于东部、中部、西部地区农业用水效率进行比较研究,例如李世祥等9。另有文献考虑到中国农业生产的地域差异较大,根据农业生产活动的相似性,将全国分为东北地区、黄河流域、长江流域、南部沿海、西南地区和西北地区等六大区域探究农业用水效率情况7。党的十八大以来,相关政府部门对长江流域和黄河流域的农业经济安全、生态安全以及粮食安全情况更为重视,国家发展改革委、自然资源部等联合印发的全国重要生态系统保护和修复重大工程总体规划(20212035 年)23 中,对长
11、江、黄河进行重大布局,有关长江流域和黄河流域的区域资源环境问题研究逐渐增多24。回顾现有文献,对长江流域和黄河流域农业用水效率进行重点比较分析的研究较少。在时空演变及地区差异的研究方法方面,已有研究对于农业用水效率时序演变特征的分析多采用描述性统计和传统核密度分析方法,如刘双双17。对于空间演变特征的分析,多基于ArcGIS平台,以地图形 式 展 现 空 间 分 布 特 征,如 Lu等11;少数文献采用全局趋势分析方法探究农业用水效率的空间分布趋势,如杨骞等7。对于地区差异的探析,部分文献采用收敛分析方法探究农业用水效率总体差异随时间演变的收敛程度,如王昕等25;另有部分文献采用 Dagum
12、基尼系数等方法考察农业用水效率的地区差异程度,并进一步说明地区差异的来源及构成情况,如 Shi等26。回顾已有文献,发现现有研究仅是对农业用水效率的时空演化规律作初步分析,未能在时间和空间条件下对农业用水效率的演化特征进行全景式揭示。以往文献对于丰富农业用水效率研究体系具有重要意义,但仍存在一定可深化空间,本文试图通过以下方面对现有文献进行拓展。(1)在DEA 框架下,借鉴全要素用水效率的测度思路,043长江流域资源与环境第 32 卷综合考虑径向与非径向松弛变量并存的特征,将混合距离函数(EpsilonBased Measure,EBM)模型应用于农业用水效率评价领域,使测度结果更加准确;(2
13、)采用信息熵指数法将多种农业化学投入品与多种环境污染物分别进行拟合,以减少投入产出变量个数,提高 DEA 的识别能力;(3)通过传统和无空间条件随机核密度估计分析两区域农业用水效率的时序演变特征,同时运用标准差椭圆技术和空间条件随机核密度估计刻画其时空演变特征,并进一步采用 Dagum 基尼系数探究地区差异程度。这能够更为客观科学地探究两区域农业用水效率的时间变化趋势、空间集聚模式以及地区差异程度。1数据与方法1.1指标选取与数据来源长江和黄河均发源于青藏高原,分别流经青海、四川、西藏、云南、重庆、湖北、湖南、江西、安徽、江苏、上海 11 省及青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、
14、山东 9省。本文以客观地理区位为依据,将长江流经的11 省与黄河流经的 9 省纳入考察范围(下文均称为沿江区域与沿黄区域)。其中,沿江的上游区域包括青海、西藏、四川、云南、重庆,中游区域包括湖北、湖南、江西,下游区域包括安徽、江苏和上海27;沿黄的中上游区域包括内蒙古、四川、宁夏、甘肃和青海;中下游区域包括山东、河南、陕西和山西28。为突出测度结果的准确性与可比性,本文在DEA 框架下,以中国大陆 31 个省份作为决策单元(Decision Making Unit,DMU),采用上述 31 省的面板数据,时间跨度为 20002019 年。在测度农业用水效率时,需定义投入及产出变量。参考以往相关
15、研究,本文选择劳动、土地、资本、化学品和用水作为投入变量,其中,劳动投入代理变量为第一产业从业人员,土地投入代理变量为农作物播种面积,资本投入代理变量为农业机械总动力,化学品投入代理变量为农用化肥施用折纯量、农药使用量和农用塑料薄膜使用量拟合成的化学品投入指数;本文所选择的期望产出与非期望产出代理变量各为一种,分别是以 2000 年为基期的农林牧渔业总产值及化学需氧量、总氮与总磷三种污染物拟合成的农业面源污染综合指数。文中所需全部数据来源于 EPS 全球统计数据分析平台、中国农村统计年鉴、国家统计局网站、中国水资源统计公报 及各省统计年鉴。其中,2018 年河北、2019 年河北、辽宁、湖北和
16、西藏的第一产业从业人员数据缺失,对于缺失值的处理办法为利用前 3 年平均增长率补齐。1.2农业面源污染测算方法农业面源污染指的是在农业农村生产生活中所产生的氮、磷等营养物质以及其他有机或无机污染物质,给农田、农业地表径流带来的环境污染,主要包括农药、化肥以及畜禽粪便污染等29。基于此,本文参考潘丹等、吴义根等文献30,31,基于农田化肥、畜禽养殖、农田固体废弃物、水产养殖和农村生活等 5 个污染单元,运用单元调查评估法,测度化学需氧量、总氮及总磷等 3 种农业面源污染分项污染物(式 1)。在式(1)中,NS 表示农业面源污染排放量,分为化学需氧量、总氮或总磷排放量;EUg表示 g单元指标统计数
17、,分为农用化肥施用折纯量(氮、磷、复合肥)、畜禽养殖量(猪、家禽出栏量,牛、羊年末存栏量)、农作物秸秆产量(稻谷、玉米、小麦、油料、豆类和薯类产量与相应秸秆粮食比、秸秆利用结构、固体废弃物养分含量的乘积)、蔬菜废弃物产量(蔬菜产量与其固废产量、利用结构、固废养分含量的乘积)、内陆养殖面积、乡村人口数;PFdg表示相应的产污系数;i表示相关资源利用效率的系数;Tgd表示相应排放系数,其由单元与空间特征 S 共同决定,视为区域环境、水文、降水与各项管理措施等对于农业面源污染的综合影响。NS=gEUg PFgd(1 g)Tgd(EUgd,S)(1)1.3化学品投入指数与面源污染综合指数测度方法考虑到
18、在 DEA 的效率测度中,过多的投入产出要素可能会减弱其识别能力32,而使用单一化学品投入指标或污染物产出指标来表达化学品投入程度或环境压力存在一定偏差。同时考虑到信息熵指数法作为客观赋权的多指标综合评价方法,可根据各指标信息量或联系程度来判断其对于评价结果的贡献程度,避免了人为确定权重的主观性、多指标变量间的信息重叠性问题33。因此,本文采用信息熵指数法将农用化肥施用折纯143第 2 期孙淑惠,等:环境约束下农业用水效率的时空演变与地区差异量、农药使用量和农用塑料薄膜使用量拟合成化学品投入指数;将化学需氧量、总氮与总磷排放量拟合成农业面源污染综合指数。具体步骤为:第一步,设定指标,假设有 项
19、指标、N 个地区以及 T 个年份,Utnr表示第 t 年第 n 个地区的第 r 项指标值(1tT,1r,1nN);第二步,采用极差法对各项指标进行正向指标的标准化处理(式 2),将指标值转到(0,1)之间,以消除指标量纲的影响。Utnr=xtnr xminxmax xmin(2)第三步,对指标进行归一化处理,其中,Ptnr表示第 r 项指标下,第 n 个地区在第 t 年占该指标的比重(式 3)。第四步,计算各项指标熵值 E(式 4),其中,b=1/ln(tN)。第五步,计算各项指标熵值冗余度 D(式 5)。第六步,计算各项指标的权重 W(式 6)。第七步,计算各年份各地区的农业面源污染综合指数
20、或化学品投入指数(式 7)。Ptnr=Utnr/TtNn=1Utnr(3)Er=bTt=1Nn=1PtnrlnPtnr(4)Dr=1 Er(5)Wr=Dr/r=1Dr(6)Btn=Wr Ptnr(7)1.4农业用水效率测度方法DEA 框架下,本文基于规模报酬不变(Con-stant eturns to Scale,CS)假设和全局参比技术,构建非导向、超效率的 EBM 模型。本文以省份作为 DMU,构造农业用水效率的最佳前沿面。假设时期为 t(t=1,T),DMU的个数为 n(n=1,N),每个 DMU 的投入变量 xm(m=1,5)有 5 种,分别是劳动、土地、资本、化学品和用水;期望产出
21、yj(j=1)和非期望产出变量 bq(q=1)各为 1 种。农业用水效率的生产可能性集合见式(8)。其中,为权重。PPS=(xt,yt,bt)|Tt=1Nn=1,nlxtn,mtnxtm;Tt=1Nn=1,nlytn,jtn ytj;Tt=1Nn=1,nlbtn,qtn btq;tn 0(8)基于此,CS 假设下,全局参比的 EBM 模型见式(9)。其 中,K*为 DMU 的 最 佳 效 率 值,wm、wj+和 wq+分别为第 m 种投入、第 j 种期望产出、第 q 种非期望产出变量的权重,sm、sj+和sq+分别为第 m 种投入、第 j 种期望产出、第 q 种非期望产出变量的非零松弛,、分别
22、为径向、非径向部分的规划参数。为联系径向与非径向松弛条件的关键参数,满足 01。K*=minx5m=1wmsmxl,m+y1j=1w+js+jyl,j+b1q=1wqsqbl,qs tTt=1Nn=1,nlxtn,mtn sm=xl,m,Tt=1Nn=1,nlytn,jtn+s+j=yl,j,Tt=1Nn=1,nlbtn,qtn sq=bl,q 0,sm,s+j,sq 0(9)由于单要素效率指标仅考虑单一投入要素,忽略与其他投入要素之间的关联性。因此,Hu等提出了全要素用水效率的概念,即从测度而言,在全要素框架下,用水效率为实际用水投入与目标用水投入之间的比值,是关于用水量的相对效率指数10。
23、本文借鉴 Hu 等的用水效率测度思路,对全要素农业用水效率进行测度(式10)。其中,AWE 为农业用水效率,A 为实际农业用水量,stn,A为 t 时期第 n 个 DMU 的农业用水松弛变量。AWEtn=Atn stn,AAtn(10)1.5测度结果沿江和沿黄区域农业用水效率的测度结果见表 1 和图 1。从两区域内部省份的效率对比情况来看(表 1),除上海外,两区域其余省份效率均有所提升。根据效率均值排名结果,处于沿江中游区域的重庆和处于沿黄中上游区域的四川分别在各自区域中排名第一,但两者的效率水平存在一定差异,重庆的效率值高出四川约 0.08。沿江区域中排名 2、3 位的四川、江苏,在全国
24、31 省的排名中仍位于前列,分列第243长江流域资源与环境第 32 卷Tone 等所提出的 EBM 模型,可同时处理投入变量及产出变量具有的径向、非径向特征,在一定程度上可以弥补径向、非径向模型的不足34 3、9 位,沿黄区域中排名 2、3 位的河南、山东,两省效率水平较为接近,在全国排名中分列第 4、6 位。沿江区域中排名为 4 8 位的湖南、湖北、云南、上海和安徽,在全国排名中亦进入前 20 名的行列,而沿黄区域中排名第48 位的省份,仅陕西进入到全国前 20 名行列。沿江区域中排名在最后一位的省份是西藏,其在全国排名中同样较低,为第 29 位,沿黄区域中排在最后一位的省份是宁夏,其在全国
25、排名中要差于西藏,处于第 30 位。综上可知,沿江区域的农业用水效率要优于沿黄区域,两区域的效率水平,尤其是沿江上游区域与沿黄中上游区域的效率差异均较为突出。因此,沿江与沿黄区域均需注意农业用水效率的协同发展,需重点采取措施促进处于沿江上游区域与沿黄中上游区域省份用水效率的提升。表 1部分年份沿江与沿黄区域分省农业用水效率的测度结果及排名Tab.1Measurement results and ranking of agricultural water use efficiency byprovince in area along Yangtze iver and Yellow iver in
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