中國農業生產的技術效率與灌溉用水效率研究

一、農業水資源量不足,導致農業發展面臨“短缺出”農業一直是中國的主要水源集水區。目前，全國水資源利用能力可達2.3%。由于供水總量不足,加之工業和城市用水需求的不斷增加,中國農業用水形勢頗為嚴峻。“十五”期間,全國平均每年灌溉缺水300億立方米,農田受旱面積年均達3.85億畝,每年因旱減產糧食350億公斤。水資源短缺不僅成為中國農業發展的一個重要制約因素,而且直接關系到由農業生產能力所引致的國家糧食安全問題。“短缺”不僅僅來源于供給數量不足,更主要的原因是使用低效造成的浪費。2006年,中國每方灌溉水糧食產量約為1.36公斤,不足世界平均水平的1/2;農業節水灌溉面積占有效灌溉面積的35%,而在英國、德國、法國、匈牙利和捷克等國家節水灌溉面積比例都達到80%以上。為了確保國家糧食生產安全、實現農業的可持續發展,中國政府在“十一五”規劃中明確提出農田灌溉水有效利用系數由0.45提高到0.50左右的約束性指標。提高農業用水效率已成為中國節水型社會建設的關鍵環節。眾所周知,中國水資源地域分布極不均衡,主要特點為南方多、北方少;東部多、西部少;山區多、平原少。作為中國主要的糧食生產基地,北方(長江流域以北)半干旱地區擁有全國64.1%的耕地,而水資源量僅占全國水資源總量的19%。隨著城市化和工業化進程的加快,糧食需求增長迅猛,提高用水效率成為緩解北方地區農業生產中水資源短缺制約的迫切需要。相反,中國南方地區擁有豐富的水資源,是水稻的主產區,與北方地區相比,這里很少面臨農業用水效率提高的壓力。為此,本文基于大區層面對中國農業用水效率進行客觀評價,并試圖尋找出影響各地區農業用水效率的主要因素。二、農業用水效率的概念在農業科學領域,農業用水效率被定義為每消耗1單位水資源而生產的糧食數量,表達式為(張耀先等,2003):WUE=谷物產量/實際耗水量=谷物產量/(降雨+灌溉-土壤水涵養量-地表徑流量-土壤排水量)此概念下的農業用水效率實際上是在一個相對小的農業區域中對某種具體作物所消耗的水資源數量的測算,其中氣候、土壤條件和灌溉設施等地區參數都假定為是相同的,它可以被視為評估糧食增產措施與技術的標準之一。目前大量研究所關注的焦點是發現與創新旨在提高農業用水效率的技術與方法。張耀先等(2003)指出,適水種植、選育抗旱節水高產品種、搞好農田基本建設、耕作保墑、化學調控節水和抗旱灌溉等措施可以實現旱地農業的高效用水。Huang等(2003)發現不同的作物輪耕方式會導致不同的農業用水效率。此外,施肥與灌溉的時間安排對農業用水效率也有較大影響(Lietal.,2004)。水資源在農業生產中的作用非常復雜,受很多因素影響(Kanekoetal.,2004)。按照來源的不同,農業用水分為天然水與灌溉水。天然水主要來源于降雨和土壤潮濕;灌溉水是指通過渠道、揚水站等農田水利設施從江河湖泊中獲取的水資源。天然水與灌溉水共同并相互替代地在作物生長中發揮重要作用。上述農業用水效率的定義僅側重于農作物生長所需的凈水消耗,而沒有考慮農業用水來源的差異。由于天然水的供給難以控制,基于上述效率概念很難得出經濟上可行的改進建議。因此,有必要針對可控程度較大的灌溉水資源進行專門的效率評價,以使農業用水效率的提高更加清晰且易于實現。從經濟學角度來看,自然水作為非市場產品可以被認為是外生的,而灌溉水供給需要一定的物質投入,即使目前中國灌溉水價格很低,但其也是有一定成本的,可以被視為農產品生產函數的一個主要投入要素。而農業用水效率表示的是最大化農業產出的灌溉水資源利用的經濟效率。Kopp(1981)的定義基于生產前沿面理論,假設生產單位i利用要素X與水資源W生產了農產品Y,生產可能性集合滿足T(Y,X,W)≥0,生產函數的一般表達式為Y=f(X,W)。在給定產出和其他投入水平的情況下,農業用水效率等于一個技術上可行的最小水資源使用量與實際使用數量之比。其中,μ代表水資源使用無效的規模參數,WR為實際用水量,?W為技術上可行的最小用水量,WER為農業用水效率,WER∈。WER=1時,WR=?W,表示水資源實現了有效利用;而0<WER<1,則意味著農業用水沒有達到有效利用狀態,還可以進一步減少水資源的使用數量。可見,此概念提供了一種衡量生產一定數量產出的實際用水量相對于技術上可行的最小用水量的浪費程度的標準。以往關于中國農業生產率以及各種投入要素貢獻測算的文獻很多(Lin,1992;Huang,1996;Zhang,2001)。盡管這些實證研究采用的分析方法不同,但基于可獲得數據,土地、勞動力、化肥以及農業機械是生產函數的普遍投入變量。然而,它們都沒有考慮到生產中的水資源消耗。最近,由于水資源短缺壓力的日益凸現,越來越多的研究開始將農業用水并入到生產函數的分析中,并專門對農業用水的經濟效率進行評價。王曉娟、李周(2005)基于河北省石津灌區的農戶調查數據,采用超越對數隨機前沿生產函數,對該灌區的生產技術效率與灌溉用水效率及其影響因素進行實證分析,結果發現,石津灌區的用水效率遠低于生產技術效率,在其他投入保持不變的情況下,達到目前的產量可減少24.57%的灌溉用水;灌溉用水效率與生產技術效率相比表現出較大的可變性;提高渠水使用的比例、提高水價、采用節水灌溉技術以及建立用水者協會,對灌溉用水效率的提高具有積極作用。Kaneko等(2004)基于分省數據集,采用C—D隨機前沿生產函數方法來測算中國1999—2002年間的農業用水效率,他們的研究結果也表明農業用水效率與生產技術效率存在很大差距,農業用水具有很大潛力;農業用水效率的影響因素主要包括氣候、土壤等自然條件,以及農田水利基礎設施的建設。基于生產前沿面理論的農業用水效率測算方法,提供了一個將用水效率與生產技術效率聯系起來的有用統計量,這有利于每個地區規劃出更清晰可行的農業用水管理政策。參考以上國內外研究,本文也將水資源視為中國農業生產的一個主要投入要素,根據1997—2006年31個省份的面板數據,采取隨機前沿生產函數方法對農業生產的技術效率與用水效率進行測算,并利用Tobit模型識別出不同地區農業用水效率的共同影響因素。較之Kaneko等(2004)的研究,本文對數據進行了補充與更新,并擴充了研究變量,不僅包括外生的自然條件變量,而且更關注于影響農業用水效率的經濟因素。三、水要素年食產量由于氣候和地理條件的多樣化,以及經濟發展步伐的不同,中國農業生產的地域差異很大。考慮生產活動的相似性,本研究將31個省份劃分為六個區域,詳見表1。從主要農業統計量的區域分布來看,按年均水平計算,作為中國糧食主產區的黃河流域與長江流域,利用全國55.71%的耕地和43.85%的農業用水生產了全國55.49%的糧食,其中水稻和小麥分別占全國的54.84%和78.44%;東北地區和西南地區利用全國9.63%和8.21%的農業用水,分別生產了全國13.99%和14.42%的糧食;農業用水狀況不容樂觀的區域為南部沿海和西北地區,前者使用全國16.35%的農業用水,生產的糧食占全國的8.7%,而后者的情形更為糟糕,它的農業用水占到全國的21.96%,卻僅生產了全國7.39%的糧食。對六個區域的水要素年平均單位糧食產量進行比較。西北地區每單位農業用水的糧食產量最低,僅為全國平均水平的34%;南部沿海每單位農業用水的糧食產量也較低,僅為全國平均水平的一半;而西南地區每單位農業用水的糧食產量最大,高出全國平均76%;東北地區與黃河流域分別高出全國平均水平45%與69%;長江流域每單位農業用水的糧食產量接近全國平均水平。對于各省份來說,新疆的農業用水占到西北地區的55%,但其每單位農業用水的糧食產量最低,僅為全國平均水平的14%;而西南地區重慶市的每單位農業用水的糧食產量最多,高出全國平均水平3.3倍。水稻、小麥和玉米是中國主要的糧食作物,占全國糧食總播種面積的75.22%。水稻和玉米是東北地區種植最多的作物;黃河流域的主要糧食作物是小麥和玉米;水稻是長江流域和南部沿海主要的農作物,但兩個地區稍有不同的是,長江流域也大面積種植小麥;西南地區小麥、玉米、水稻三種作物的播種份額相當;西北地區主要種植小麥和玉米,這與黃河流域相似,但前者的小麥播種份額明顯小于后者。由此可知,對農業生產的經濟分析來說,本研究所劃分的六個區域是適當切題的。四、示范分析(一)投入要素的東南角方程本研究所使用的數據均來源于中國統計年鑒(1998—2007)、中國水資源公報(1997—2006)、中國農業統計資料匯編(1949—2004),及水利科學數據共享中心()。文中大部分變量是不言自明的,有些則需特殊說明。其中:農業生產總值采用1996年不變價格進行折算;土地是指農作物的播種面積;勞動力通過農、林、牧、漁業的就業人數來衡量;投入要素的價格指數也按1996年不變價格進行折算;此外,由于各省份2005年與2006年的年降雨量、日照時間、平均濕度與平均溫度數據缺失,只能采用省會城市數據進行指代。(二)資源稟賦、用電來源與農業用水單位灌溉面積用水量是中國水資源管理的關鍵參數,因此在測算農業用水經濟效率之前,有必要首先以其為因變量對農業用水的影響因素進行考察。回歸模型中,以水稻、小麥、玉米以及其他糧食作物的單位面積產量作為代表農業生產活動的變量;以單位灌溉面積水庫數量與庫容量作為代表水利基礎設施的變量;以年降雨量、年日照時間、年均溫度和平均濕度作為代表自然條件的變量;以人均水資源量與供水中的地表水份額分別作為代表各地區水資源稟賦和供水來源的解釋變量。此外,回歸中還包括了時間和區域虛擬變量。表2列出了基于1997—2006年省級面板數據的最小二乘估計結果。通過表2中的檢驗結果可以看出,上述回歸模型拒絕了異方差與多重共線性存在的可能性,模型擬合程度良好。最小二乘估計結果表明,玉米和其他糧食作物單位面積產量與單位灌溉面積用水量顯著負相關,而水稻與小麥單位面積產量與單位灌溉面積用水量正相關,但小麥在10%的水平顯著,水稻則不顯著;水庫數量與庫容等水量基礎設施在農業用水中發揮正的作用,但不顯著;降水多的地區會用較少的水,這表明在天然水與灌溉水之間存在替代關系;年日照時間、平均濕度以及平均溫度與農業用水呈正向關系,但平均溫度的影響并不顯著;水資源稟賦對農業用水產生了顯著正影響,地表水在供水中份額的作用卻正相反,這可能是因為地下水的獲取較之地表水更容易,而且時間和用水量的調整更靈活;單位灌溉面積用水量在區域之間存在很大差異,相對于東北地區,西南地區、長江流域和黃河流域的單位灌溉面積用水量明顯偏少,而南部沿海與西北地區的單位灌溉面積用水量偏多,但與東北地區的差距并不顯著,可見,這兩個地區較之全國其他地區,農業用水存在較大程度的浪費;除2000年、2001年、2003年3年外,其余年份相對于1997年的單位灌溉面積用水量偏多,而且各估計參數雖不顯著但有遞增趨勢,這說明從總體來看中國農業用水浪費程度日趨嚴重。(三)隨機前沿模型估計結果采用隨機前沿生產函數方法測算中國農業生產技術效率和用水效率。在該生產函數中,產出變量為按1996年不變價格進行折算的單位面積農業產值,投入變量包括代表資本的農業機械總動力、勞動力、化肥、農藥和水等直接生產投入要素。根據Battese&Coelli(1995)的效率損失影響模型,假設Yit作為地區i在時間t的農業產值,該模型可用隨機前沿生產函數描述為:Yit=f(Xit,Wit,β)exp(Vit-Uit)(2)其中,Wit代表農業用水,Xit代表其他投入,β為待估計參數;Viidit～N(0,σ2)是服從獨立同分布假設的隨機殘差項,其中包含了農業生產中不可控制的因素;Uit是反映生產技術效率損失即實際產出與生產前沿面的距離,假定Uit服從半正態分布,Uiidit～N+(0,σ2u)。從式(2)中可以看出,技術上有效的產出水平?Yit可以通過設定Uit=0而得到。那么,地區i農業生產技術效率的估計公式為:ΤEit=Yit/?Yit=Yit/f(Xit,Ζit,β)exp(Vit)=exp(-Uit)(3)為了得到Kopp(1981)定義的農業用水效率估計結果,需要指定隨機前沿生產函數形式。由于數據中存在嚴重的多重共線性,本研究只能采用常規的C-D函數形式。此時,式(2)可表示為:lnYit=βC+β1lnKit+β2lnLit+β3lnFit+β4lnPit+β5lnWit+Vit-Uit(4)其中,Kit代表農業機械總動力,Lit代表勞動力,Fit代表化肥,Pit代表農藥。在式(4)中設定Uit=0,可以得到技術上有效的產出ln?Yit。與此同時,用生產一定產出的最小可行用水量?Wit代替實際用水量Wit,可以得到用水有效的產出ln?YWit,其表達式為:假設式(4)和式(5)WER相等,則地區i的農業用水效率估計公式為:lnWEit=lnWit-ln?WitWEit=exp(-Uit/βW)(6)表3顯示了隨機前沿生產函數的估計結果。總體來看,模型擬合程度良好,大多數估計參數都在1%或5%的水平下顯著,而且模型不能拒絕存在技術無效和規模報酬不變的可能性。在所有投入要素中,只有勞動力對產出產生負影響,且在任何水平下都不顯著,這可能是由于該變量包含了農村地區的非農勞動力,過分夸大了農業勞動力的數量。除西南地區以外,所有地區虛擬變量的估計參數在所有水平下都不顯著,這表明相對于東北地區,農業生產的地理變化并不明顯。然而,時間趨勢則意味著農業生產有逐年增長趨勢,只是幅度很小。基于以上生產函數參數估計結果,利用式(3)和式(6),我們分別計算了各省份歷年的農業生產技術效率與用水效率,并根據本文第三部分所劃分的農業生產區域進行加總(具體內容略)。表4給出了六個區域的農業生產技術與用水效率估計值。本研究中的隨機前沿模型采用了C-D函數形式,該函數雖然容易估算,但缺點是由于價格彈性與要素間的替代彈性為固定常數而不具伸縮性,導致所估計的農業生產技術效率與用水效率地區間排名相同。如果采用較靈活的函數形式,例如超對數模型,將會得到地區間排名不同的技術效率與用水效率估計結果,但這會引起更加嚴重的多重共線性(Reinhardetal.,1999)。由表4可知,所有的效率值都小于1,表明全國各地區的農業生產和用水均處于無效狀態,都存在一定的改進空間,尤其是農業用水效率,平均水平僅為0.49,小于Kaneko等(2004)的估計結果,這意味著相對于技術上可行的最小用水量,中國的農業生產浪費了將近一半的水資源;從地域上看,農業用水效率與生產技術效率的地區間差異更大,西南地區用水效率最高,而西北地區用水效率最低,兩地區效率差異為0.08;東北地區和南部沿海的用水效率高于全國平均水平,而黃河流域、長江流域的用水效率均在全國平均水平之下;此外,從各省份情況看,農業用水效率變化較大,西藏的效率值最大,高達0.86,而同屬西北地區的寧夏效率卻最低,僅為0.12。我們還計算了各年份全國平均水平的農業生產技術效率和用水效率估計結果(內容略)。在研究期間,無論是農業生產技術效率還是農業用水效率都呈現出逐年漸增趨勢,然而幅度很小。(四)變量估計結果基于隨機前沿生產函數方法估計的效率結果,本部分將進一步分析農業用水效率的主要影響因素。由于因變量WEit∈,最小二乘回歸方法會產生有偏和不一致的估計結果,利用最大似然估計方法的Tobit回歸模型的參數估計將是一致、有效和服從漸進正態分布(Green,2003)。Tobit模型可以通過一個分段函數給出:WEit={WE*itif0＜μ0+∑μitΖit+εit＜10ifμ0+∑μitΖit+εit≤01ifμ0+∑μitΖit+εit≥1(7)其中,WE*it=μ0+∑μitZit+εit是一個不可觀測的分段變量,Zit為影響農業用水效率的自變量,包括代表農業生產布局的各種作物播種面積;代表農田水利設施的有效灌溉面積、水庫數量及容量;代表自然條件的年均降雨、濕度、溫度、日照時間和水旱災受災面積;分別代表水資源稟賦和供水來源的人均水資源量與供水中地表水的份額;此外還有以1996年不變價格折算的農業機械、化肥和農藥等要素投入價格指數、農村居民人均凈收入以及區域虛擬變量。εit為服從正態分布的隨機擾動項。Tobit模型估計結果詳見表5。似然比檢驗拒絕了原假設,所有各解釋變量估計參數顯著不等于0,大部分都在1%的水平顯著,而且符號也基本與預期一致。表5中也給出各變量的估計彈性,玉米播種面積的彈性為0.02%,表明玉米播種面積每增加1%,農業用水效率就會提高0.02%,而水稻、小麥等作物播種面積的增加反而會導致農業用水效率的降低,這可能是因為玉米是用水較少而產出較高的作物,水稻和小麥是水密集型作物,耗水較大但產出較低(Kanekoetal.,2004)。對于農田水利設施來說,有效灌溉面積增加會導致用水效率的提高,彈性為0.1%,但水庫容量和數量都沒有產生顯著作用,而且符號為負,這可能是因為較大的水資源貯存能力反而會減少農民有效用水的動機。其他投入要素價格指數的彈性都很大,表明各要素使用之間存在緊密聯系,其他投入要素的價格會對農業用水效率產生顯著影響,在其他三種要素中,化肥價格指數的參數估計符號為正,這是由于化肥的使用效果依賴于水資源的有效使用,當化肥價格指數上升時,農民為了施用較少化肥而維持原有產量,勢必會積極地提高水資源的利用效率,而由于要素之間的替代效應,農藥、機械價格指數的提高反而會導致農業用水效率的下降。估計結果還顯示農村居民人均凈收入每增加1%,農業用水效率可能會相應提高0.09%,可見,農村經濟條件的改善也會促進農業用水效率的提高。在自然條件中,除年均日照時間外,其他符號都為負,這可能是因為光照有利于作物生產,從而增加了水資源的吸收量,但這種影響并不顯著;較高的年均濕度、年均溫度會帶來畝均灌溉用水量的增加(見表2),進而會對用水效率產生顯著的不利影響;較充沛的降水雖然會減少畝均農業用水量(見表2),但會改變用水預期,反而會致使農民喪失節水積極性;水災、旱災面積的增加對農業產出具有顯著的負面影響,進而也將導致水資源利用效率的下降,所以它們的回歸系數也都為負。人均水資源量的增加會有利于農業用水效率的提高,但供水中地表水份額的作用卻為負,這可能是由于地表水較之地下水的獲取更難,反而造成了水資源的浪費。此外,用水效率在區域之間的差異并不顯著,參數估計結果顯示,較之東北地區,長江流域、南部沿海、西南地區的農業用水效率偏高,黃河流域和西北地區的農業用水效率偏低,而這兩個地區卻又都是全國水資源相對稀少的區域,水資源緊缺但用水效率低下,這一問題應引起有關部門的高度重視。五、農業節水的潛力及問題本研究基于經濟學視角對中國農業用水效率進行評價,其關注的不是灌溉系統的潛在節水能力,而是在產出、技術及其他投入要素保持不變的條件下各地區農業生產最大可能節約的用水數量。從中可以得出結