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中國糧食主產區農業用水效率與農業經濟發展耦 合協調研究
發布時間：2022-10-02 15:36
中文摘要 I
Abstract III
第一章 緒論 1
1.1研究背景與意義 1
1.1.1研究背景 1
1.1.2研究意義 2
1.2研究進展 2
1.2.1農業用水效率研究 2
1.2.2農業用水效率影響因素研究 4
1.2.3用水效率與經濟發展耦合協調關系相關研究 6
1.3理論基礎 7
1.3.1水資源可持續利用理論 7
1.3.2水權制度 8
1.3.3農業經濟理論 8
1.4 研究內容、方法、數據來源與技術路線 9
1.4.1研究內容 9
1.4.2技術路線 10
1.4.3研究方法 10
1.4.4數據來源 11
1.4.5論文可能的創新點 11
第二章 糧食主產區農業用水效率分析 12
2.1農業用水效率測算模型構建 12
2.1.1傳統數據包絡分析方法 12
2.1.2Super-SBM 模型 12
VI
2.1.3Malmquist 生產力指數模型 13
2.2 投入產出指標選取 14
2.3基于Super-SBM模型糧食主產區農業用水效率分析 15
2.3.1糧食主產區農業用水效率分析 15
2.3.2糧食主產區各省（區）農業用水效率分析 18
2.4基于Malmquist生產力指數模型糧食主產區農業用水效率分析 21
241糧食主產區農業用水分年份Malmquist生產力指數分析 21
242糧食主產區農業用水分省（區）Malmquist生產力指數分析 23
2.5本章小結 24
第三章 糧食主產區農業用水效率影響因素分析 25
3.1Tobit回歸模型構建 25
3.2影響因素選擇及數據處理 25
3.3糧食主產區農業用水效率影響因素分析 27
3.4本章小結 28
第四章 糧食主產區農業用水效率與農業經濟發展耦合協調研究 30
4.1研究指標數據選取 30
4.2評價模型構建 30
4.2.1農業經濟發展水平綜合評價模型構建 30
4.2.2耦合度及耦合協調度模型構建 32
4.3糧食主產區農業經濟發展水平分析 33
4.4糧食主產區農業用水效率與農業經濟發展耦合度與耦合協調度分析 35
4.5本章小結 39
第五章 結論、對策與展望 40
5.1主要結論 40
5.2對策及建議 41
5.2.1加大農業基礎設施建設投資,提高農業現代化水平 41
VII
5.2.2推進農業節水灌溉技術的突破和推廣 42
5.2.3有效調整農業生產結構 42
5.2.4加強農業用水管理 42
5.3研究不足與展望 43
參考文獻 44
附 錄 48
附錄 1 農業碳排放計算 48
附錄 2 全國農業用水效率值 49
在學期間的研究成果 52
致 謝 53
VIII
第一章 緒論
1.1研究背景與意義
1.1.1研究背景
水是經濟社會發展必不可缺的自然資源,環境、健康、經濟等相關人類活 動都依賴于水資源,因此,水資源是 21 世紀眾多國家的重大戰略關鍵,但地球 上淡水資源較少,僅占所有水資源的 2.53%,目前,全球約有一半的人居住在 缺水地區。另外,隨著全球人口的增加、產業規模的持續擴大以及全球氣候變 化,水資源污染嚴重,全球用水需求量不斷增長,水資源短缺將會加劇,影響 全球經濟社會的可持續發展。聯合國水機制每年會關注不同的水相關主題并發 布《世界水發展報告》2021年3月發布了《珍惜水、愛護水》(Valuing Water) 報告，報告中指出全球淡水資源使用中農業用水所占比例為 69%，在三大產業 中占比最大。由于全球人口的不斷增長，全球糧食需求量增加，農業用水量的 需求也進一步增大，與水資源短缺現狀相矛盾，水資源匱乏成為了全球糧食生 產增產的限制因素之一，然而部分地區農業用水開發利用不合理，農業用水效 率低，導致農業水資源的浪費，加劇了水資源短缺現狀。為促進經濟社會可持 續發展，節約用水已經成為國際和國內各級政府現在以及今后重點議題之一， 水資源利用效率也成為國內外學者的研究熱點。
我國是全球人均水資源最貧乏的國家之一，目前，我國依然存在著水資源 供需矛盾突出、水資源開發利用不合理、水資源污染等問題，這一系列問題制 約著我國生態文明的建設，抑制了我國可持續發展的實現［1］。面對水資源短缺 問題，20 世紀五十和六十年代，水利部就開展了節水灌溉技術的研究，政府相 關部門陸續出臺了《中共中央 國務院關于加快水利改革發展的決定》、《關于推 進污水資源化利用的指導意見》、《“十四五”節水型社會建設規劃》等規劃和政 策文件，建立水資源剛性約束制度，強調規劃和建設節水型社會，實施國家節 水行動。隨著我國城鎮化的快速推進，我國工業發展迅速，工業部門和農業部 門的用水競爭將加劇，從以往發達國家和工業化國家發展過程來看，農業用水 在未來會處于劣勢，開源與節流并重，推動單位農業GDP用水量下降，加快節 水農業建設，不斷提高農業水資源利用效率對我國水資源利用效率和糧食安全 起著至關重要的作用。
1
我國是人口大國，同樣也是農業大國，而糧食主產區是我國農業發展和糧 食安全的主要支撐，根據 2003 年我國財政部頒布的《關于改革和完善農業綜合 開發政策措施的意見》文件，界定了我國糧食主產區的范圍，目前，關于我國 糧食主產區的相關文獻中，大部分是根據這一文件規定對我國糧食主產區進行 劃分，包括了長江流域的江西省、湖北省、湖南省、江蘇省、安徽省和四川省， 黃河流域的河北省、山東省、內蒙古自治區和河南省，松花江流域的遼寧省、 吉林省和黑龍江省，共 13 個省份。我國糧食主產區是我國糧食生產的核心產區， 2019年我國糧食總產量 66384.4萬噸，糧食主產區糧食產量 52371萬噸，占我國 糧食總產量的 78.89%，我國全年用水總量為 6021.2 億立方米，其中農業用水量
3682.3億立方米，占全國總用水量的 61.16%。因此，糧食主產區農業用水效率 的提升對我國節水型社會建設和糧食安全具有非常重要的作用，本文也依據 《關于改革和完善農業綜合開發政策措施的意見》的劃分結果對我國糧食主產 區農業用水效率及影響因素等問題進行研究。
1.1.2研究意義
在經濟發展的過程中，資源、人才、技術等的高效率利用，可以有效推動 經濟發展，我國糧食主產區農業水資源的高效率利用可以有效保障我國綠色發 展、水安全、生態建設和糧食安全等，對我國農業經濟發展和用水資源利用效 率的提高具有重要的理論意義和現實意義。
本文對我國糧食主產區各省（區）的農業用水效率、農業用水效率影響因 素和農業用水與農業經濟發展耦合協調關系進行研究。一是能夠通過研究我國 糧食主產區各省（區）農業用水效率，為相關區域水資源利用效率的研究提供 參考。二是通過對我國糧食主產區農業用水效率及其影響因素的探索，尋找提 高我國糧食主產區農業用水效率的有效途徑，為我國糧食主產區農業水資源利 用和管理提供基本的理論支持和政策制定參考。三是分析我國糧食主產區農業 用水效率和農業經濟增長之間的耦合過程，探究目前兩個系統處于什么耦合階 段和協調階段。四是探索我國糧食主產區農業用水效率和農業經濟發展間的協 調程度，為促進農業經濟的可持續發展提供參考。
1.2研究進展
1.2.1 農業用水效率研究
隨著水資源問題成為各國政府關注和迫切要解決的熱點課題，如何解決水
2
資源短缺、水資源分布不均衡還有水環境被嚴重污染等問題關系到水資源的可 持續發展、糧食的安全生產、經濟的增長方式、國民經濟的可持續發展、維護 國際生態環境等，而農業用水在水資源利用中始終占比較大，因此，農業用水 效率及其影響因素等問題受到國內外學者的廣泛關注。
從農業用水效率評價方法來看，王學淵等采用隨機前沿生產函數（SFA） 方法評價中國農業用水效率，發現中國農業用水效率遠低于生產技術效率，灌 溉用水效率提升空間較大，尤其是西北地區［2］。謝高地等通過對主要農業資源 消耗系數的計算，評估了國家或地區的農業資源效率［3］， Lu 等人綜合運用層次 分析法（AHP）、熵權法（EVM）、SBM-DEA模型評價了黃河流域農業水資源 系統效率，發現上游河源地級行政單位河套灌區、汾渭平原和黃淮海平原的農 業用水效率相對較高［4］。部分學者［5-7］運用數據包絡分析（DEA）方法分析了中國 省域或地區的農業用水效率。 Wang 等人分析了中國 30 個省（區）市的水資源 利用效率，發現中國 30個省（區）市的水資源利用效率的空間格局與區域經濟 發展的總體格局基本一致［8］。羅凱等基于熵權—正態云模型評價了安徽省農業 用水效率［9］。宋巖等人運用奇異值分解的AHP方法和模糊物元理論構建的AHP 模糊物元模型，測算了江蘇省農業用水效率，分析發現2002-2011年江蘇省農業 用水效率有所提高，但節水潛力依然較大［10］。鄭海霞等用運遺傳投影尋蹤方法 對甘肅省縣域單元農業資源利用效率進行了綜合評價［11］。Hage 1等人利用數據包 絡分析法對俄勒岡州的農業用水效率進行了專業測算，對農業的產出和投入比 例進行了核算，發現該地區的農業經濟發展狀況良好，但農業用水效率處于全 國農業用水效率的偏低水平［12］。孟加拉西北部的學者為了科學的評價農業用水 效率，就從農業用水、節約用水的情況、地區種植結構和農業用水效益這四個 方面入手，構建了一個評價指標體系，發現該地區的用水效率等級是中等水平， 總體上看，孟加拉西北部的農業用水效率呈現上升趨勢［13］。梳理相關文獻可以 發現，常用比值分析法、生產函數法、包絡分析法、能量效率分析、因子-能量 評價模型、能值評價、指標體系評價、層次分析法等方法計算農業用水效率［14］， 由于數據包絡分析方法不需要確定合理的生產前沿函數，只需要確定合理的投 入產出指標，得出的結果也較為準確，大部分學者選擇數據包絡分析法對農業 用水效率進行測度，但是選取投入產出指標考慮因素有所差異，部分學者在計 算農業用水效率時未考慮碳排放、環境污染等非期望產出，投入產出指標選取 不夠全面。
從研究區域來看，部分學者是對全國的省（區）市進行研究，如劉渝等人 在數據包絡分析法的基礎上構建了“全要素水資源調整目標比率”即將DEA模
3 型測算目標的最優值與實際值做比較，分析我國各地區農業水資源利用效率， 結果表明1999-2006年東部地區農業水資源利用效率較中部地區和西部地區高， 省際差異明顯［15］，還有部分學者［16-20］也是基于面板數據對我國省（區）間農業 用水效率的差異進行了分析。尚杰等人利用超效率 SBM 模型對 2009-2018 年中 國糧食生產區的農業用水效率進行了測算，并運用泰爾指數分析對不同區域的 農業用水效率差異進行了比對分析，發現中國 13 個省（區）的糧食產區用水效 率呈現上升趨勢，地區間的差異開始不斷縮小，但是在計算用水效率時未考慮 環境污染方面的因素［21］。李鴻雁等人運用SBM模型對2009年到2017年的黃河 流域地區的農業用水效率的變化趨勢進行了分析，并對提高用水效率的優化途 徑進行了總結［22］。佟金萍等人采用超效率 DEA 模型分析了長江流域 1998-2011 年的農業用水效率，并分別對上游、中游和下游區域進行了分析，發現長江流 域農業用水效率值呈上升趨勢，下游農業用水效率較上游和中游高［23］。崔永正 等人［24, 25］也對黃河流域和長江經濟帶農業用水效率以及節水潛力進行了研究。
還有部分學者是基于微觀調研數據對市州或縣域的農業用水效率進行分析， 如許朗等人采用隨機前沿分析方法對 2011 年農戶調研數據進行整理，測算出安 徽省蒙城縣農業灌溉用水效率，發現農戶平均灌溉用水效率低于 0.5，節水潛力 較大［26］。耿獻輝等人利用新疆棉區棉農調研數據，采用隨機前沿生產函數模型 分析了棉花生產的技術效率和灌溉用水效率［27］。黃程琪運用了宏觀和微觀結合 的綜合分析方法，先利用新疆各地州統計數據對各市州農業水資源利用效率進 行測算，然后利用微觀調研的數據對典型地區進一步分析，驗證宏觀分析結果 ［28］。許朗等人利用黃淮海平原 2017年的實地調研數據，采用隨機前沿模型，測 算了小農戶、種糧大戶、家庭農場與農民專業合作社三類新型農業經營主體冬 小麥的農業灌溉用水效率［29］。梳理文獻可以發現，基于數據的可獲得性，大部 分學者是基于全國、流域的以省域為單位進行研究，基于地市或者縣域為單位 的研究較少。
1.2.2農業用水效率影響因素研究
從農業用水效率影響因素分析采用的方法來看，大部分學者采用 Tobit 模型 分析了農業用水效率的影響因素［2, 23, 26, 30, 31］，黃玉潔等采用閾值回歸模型分析了 農業用水效率對農業用水量的影響［32］，張玲玲等人采用地理加權回歸方法分析 了中國農業用水效率的影響因素［20］。李文等人則采用普通最小二乘回歸、穩健 回歸和地區差異回歸分析了我國西部地區農業用水節水績效的影響因素［33］。 Lu 等人［34］運用空間計量經濟學模型分析了西北地區農業用水效率的主要影響因素。 通過文獻梳理可以發現，學者常采用 Tobit 模型、地理加權回歸分析、普通最小 4
二乘回歸、穩健回歸等方法對農業用水效率影響因素進行分析，且大部分學者 采用了 Tobit模型對農業用水效率影響因素進行分析，這是由于效率值的范圍往 往是大于零的，取值上有限，而Tobit模型是常用的受限因變量模型，使用該模 型獲得的結果較為準確。
從農業用水效率影響因素的選取和研究結果來看，劉渝等人從技術進步、 制度因素、農業水資源管理體系方面探討了農業水資源利用效率的影響因素［35］。 王學淵等人發現減少水密集型作物的種植，推進農田水利設施建設和改造、優 化農業用水供給、加強水資源管理等能夠有效提高農田灌溉用水效率［36］。佟金 萍等人選取了人均水資源量、年降水量、水稻種植比、節水灌溉面積及占比、 灌溉用水費用和農產品進出口對數進行了分析［23］；他們也采用了 Malmquist 指 數法探索了技術進步對農業用水效率提高的作用，發現技術進步對中國各省 （區）農業生產率和農業用水效率的提高都有明顯的促進作用 ［37］。黃昌碩等人 從自然條件、管區條件、農作物種植結構、農田灌溉水利設施、節水技術和水 價等方面分析了農業用水效率的影響因素和機理［38］。李靜等人發現影響用水效 率的影響因素是多重的，包括自然地理因素、節水灌溉的技術、氣象條件、地 區產業和作物種植結構的影響［39］。付俊怡發現主導用水效率的因素有：地理位 置、供水結構、供水技術、用水結構和種植結構［40］。滕鴻鈺對甘肅省武威市涼 州區的農業用水進行分析，主要從設備設施的使用情況、水資源的利用情況、 農業種植面積三個方面分析了灌溉用水和用水效率的影響因素［41］。李青松等人 發現城鎮化水平、 R&D 比例、經濟水平、教育財政支出等社會因素的變化會影 響長江經濟帶用水效率［42］。許朗等人研究了地下水超采區的農業用水，對影響 用水效率的因素進行了總結：農民本身的家庭情況會對農業用水效率產生負向 作用；灌溉的方式不同對用水效率有顯著影響；用水管理上，灌溉的成本與用 水效率沒有關聯［43］。劉強等人發現對塔里木河流域的農業用水效率而言，有效 灌溉率、供水結構、農業種植的比例和農產品結構對農業用水效率的影響是正 相關的，地區降水量和用水效率是負相關的關系，地區經濟水平因素對用水效 率的影響不明顯［44］。 Ariel 等人對加利福尼亞和以色列的幾個城市用水效率進行 研究，結合當地的經濟因素進行了總結，該論文的研究年限較早，對后來各國 學者研究此課題提供了參考依據［45］。 Groninger 等人認為高效合理的利用農業水 資源是當下農業產業有待解決的問題，該學者認為取水、配水、輸水、灌水這 些人為因素會導致用水效率增大 ［46］。 Kourgialas 對地中海干旱地區的用水效率 影響因素進行了探究，認為絕大多數的影響因素都來源于非自然因素，提出了 提高用水效率的方式，如構建更人性化和更智能化的流域水資源的管理機制，
5
不斷推進節水技術，合理優化土地種植結構，在保證農作物生產安全的前提下 降低水耗［47］。梳理文獻可以發現，對農業用水效率影響因素的分析主要包括了 地區自然條件、經濟條件、農業投入、農田灌溉設施、水價、農作物結構等方 面，在探索提高農業用水效率的方法上，自然因素難以改變，因此，主要從人 為因素方面出發，通過加強用水管理、水利建設等來提高農業用水效率。
1.2.3用水效率與經濟發展耦合協調關系相關研究
提高水資源利用效率對社會經濟可持續發展的實現有積極影響，水資源要 素的投入可以促進經濟增長，而經濟的增長可能也會對水資源利用效率產生影 響，因此，有不少學者對用水效率與經濟增長之間的關系進行了探討。對用水 效率和經濟增長耦合協調關系的研究主要是以某一區域的省（區）為單位或市 （州）為單位進行分析，但是對于用水效率和經濟發展水平的評價指標選取和 評價方法有所差異，在農業經濟評價時通常從農業經濟規模、結構、投入、效 益 4 個方面選取相關指標進行綜合評價。梳理已有文獻可以發現，大部分學者 的研究對象為水資源或水資源利用效率與經濟發展的研究，對農業用水效率和 農業經濟發展耦合協調關系的研究較少。
朱立志采用了耦合效應分析模型，計算了河北、山東和河南的農業水資源 和經濟的耦合度，分析了農業水資源承載力的可持續性，發現河南和山東農業 用水的可持續性不強，河南農業用水沒有可持續性［48］。王利文構建了經濟增長 所需水資源來源模型，分析未來不同用水方案對區域經濟增長的影響，發現用 水效率的提高能夠有效促進經濟增長［49］。王克強等人運用多區域CGE模型分析 了農業用水效率政策和水資源稅政策對國民經濟的影響，發現農業用水效率的 提升有利于經濟增長 ［50］。查建平等人用耦合協調度模型對黃河流域九個省（區） 的農業用水效率和農業經濟進行分析，發現該流域處于初級耦合階段，耦合度 的空間差異不斷減小，各省的耦合度協調度處于不同階段，需要因地制宜發展， 注重節水政策和經濟發展的協調性［51］。蔡玲松等人選取新疆東南部的棉花種植 基地為研究主體，對耦合度和耦合協調這兩個經典方法進行了深入研究，結合 該地的產業和經濟進行了耦合分析，發現除去2009-2011年，水資源和棉花的生 產耦合協調度較好［52］。為了探究湖南省用水效率的時空變化差異與產業結構的 關系，李歡以該地區的 14 個市州為研究對象用耦合協調度模型揭示了用水效率 和產業經濟的互動耦合關系，結果表明，湖南省的用水效率和產業經濟之間的 耦合度很高，用水效率和產業經濟逐步向好［53］。胡綿好等人對鄱陽湖生態經濟 區的產業結構和水資源利用效率的耦合關系進行研究，利用熵權法（EM）、耦 合協調度模型（CCDM）、相對發展度模型（RDDM）方法進行測算，發現鄱陽
6 湖生態經濟區典型水域的用水效率和產業結構之間的影響很明顯，且耦合關系 處于拮抗階段，但在向磨合階段發展［54］。廖桂萱也研究了鄱陽湖生態經濟區的 用水效率和產業結構之間的耦合協調關系，用耦合協調度模型與相對發展模型 探索出用水效率和產業結構的耦合協調發展狀況，為該地區可持續發展提供理 論基礎［55］。任俊濤對張掖市的用水效率和產業經濟的耦合度進行測算分析，發 現目前兩個系統之間有比較脆弱的促進關系，經過不斷磨合和協調，這種耦合 關系能夠由中低強度、弱關聯向中強度、高關聯發展，水資源的消耗程度也會 不斷減弱［56］。聶曉等人利用系統分析法構建了水資源環境和經濟發展之間的耦 合協調發展體系，發現湖北省的水資源環境和經濟系統的耦合度協調度呈上升 特征， 2017 年處于良好耦合協調階段，但在提高水資源利用效率和經濟發展轉 型方面還需要不斷努力［57, 58］。
在研究用水效率與經濟發展的耦合協調方面，國外的很多學者基本上也都 用熵權法（EM）、耦合協調度模型（CCDM）、相對發展度模型（RDDM）進行 評價，比如國際半干旱熱帶作物研究人員曾發表過關于農業用水效率和經濟發 展之間的耦合協調關系，其中使用到的方法也是耦合協調度模型與相對發展模 型，通過探索發現用水效率和產業結構的耦合協調發展能夠有效促進當地用水 效率的管理［59］。
1.3理論基礎
1.3.1水資源可持續利用理論
1987 年發布的《我們共同的未來》給出了可持續發展的定義，可持續發展 是指既滿足當代人的需要，又不對后代人滿足其需要的能力構成危害的發展［60］。 可持續發展理論得到發達國家和發展中國家的一致認可，并為之付諸實踐和探 索。目前，隨著國內外學者對可持續發展理論不斷的研究探索，逐步形成了外 部性理論、資源可持續利用理論、三種生產理論和財富代際公平分配理論等重 點理論［61］。
水資源可持續利用的含義是資源、環境、人口和經濟的協調發展，即為滿 足人類社會、經濟和環境的用水需求，實現水資源的可持續利用。具體來說， 就是在經濟社會的發展過程中，除了要重視經濟的快速發展，還要顧及生態、 社會等的全面發展。讓水資源能夠長期可持續的為人類發展所利用，是水資源 可持續利用理論的目標，水資源可持續利用就是要確保代內和代際使用水資源 的公平權益，確保人類都可以平等的共享經濟社會效益、豐富的自然和社會資
7
源以及良好的環境。水資源可持續利用理論是確保經濟社會可持續發展的理論 基石，我國是一個農業大國，必須不斷提高農業用水效率，促進我國農業經濟 的可持續發展。
1.3.2水權制度
農業用水水權是農業生產而獲得水資源的使用權［62］，是產權理論在水資源 領域的具體應用，水權包括水資源所有權、占有權、支配權和使用權及配水權、 交易權等。農業用水水權具以下特點：農業用水水權主要是農村集體和個體農 戶灌溉使用水資源的權利；農業用水水權的上位概念是水資源國家所有權，水 資源所有權的唯一行使主體是國家；農村集體享有灌溉取水權和相應的用水管 理權；個體農戶對灌溉用水享有使用權。農業用水水權交易需要在合理界定和 分配水資源使用權基礎上，通過市場機制實現水資源使用權，并且可以在廣大 農業灌區之間、流域灌區之間、流域灌區上下游、灌區用水戶之間流轉的行為。
在農業生產中，農業水資源越多，農戶就越想實現農業利益最大化，但是 往往，無成本的獲取水資源，農戶珍惜水資源的意識就會較弱，導致水資源的 浪費。由于水資源缺乏，在農業生產的過程中，通過水權制度的建立可以使人 們在農業生產生活中建立農業水資源使用的規范制度，提升水資源的利用效率， 在水權交易的過程中，人們會出于經濟考慮，將節約下來的水同需要水資源的 人進行交易，從而增加自己的收入，這種方式可以減少農業生產中的水資源浪 費，自覺地刺激農戶節約水資源。同時，水權制度通過明確水權，可以有效防 止水資源的污染，若污染的企業和個人對于本體的水權造成破壞要承擔全部責 任，因此，水權制度既提高了水資源的利用效率又能保護水體經濟。水權制度 是把水權作為一種商品進入市場，從而改變企業或者個人用水無成本的觀念， 從而自覺增強節約水資源的意識，能夠有效避免水資源的浪費，提高水資源的 利用效率。
1.3.3農業經濟理論
農業在經濟發展中占據著非常重要的位置，農業經濟是研究農業中生產關 系和生產力運動規律的科學，生產關系運動規律的研究主要包括對農業中的生 產資料所有制、人們在農業生產中的地位和相互關系以及農產品的流通和分配 等問題的探討；生產力運動規律的研究則主要涉及農業生產力諸要素的組織、 利用及其經濟效益。農業經濟的研究和應用對合理利用農業資源和科學技術成 果，加速發展社會主義農業生產，以及對于加強對農業經濟活動地宏觀和微觀 管理等，都具有重要意義。農業經濟理論是研究農業經濟中經濟要素間關系的，
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自十八世紀以來農業經濟增長理論取得了重大的變化，從簡單的生產要素勞動 和土地逐漸擴展到技術、人力資本等復雜生產要素，逐漸由單純的追求經濟增 長轉變為以人為本、全面、可持續的經濟增長，農業經濟理論認為傳統農業已 不能滿足經濟發展的要求，需要轉變到現代的農業經濟增長方式［63］。
1.4研究內容、方法、數據來源與技術路線
1.4.1研究內容
本文先對我國糧食主產區農業用水效率及其影響因素進行評價和分析，以 期探索農業用水效率的提高途徑，然后對農業經濟發展水平綜合評價，探究農 業用水效率與農業經濟發展之間的耦合協調關系，具體內容為：
（1） 我國糧食主產區農業用水效率分析：本部分包含第二章和第三章，第 二章參考以往研究確定農業用水效率評價投入和產出指標體系，運用 Super- SBM 模型和 Malmquist 生產力指數模型測算我國糧食主產區農業用水效率，分 析我國糧食主產區農業用水效率時空變化特征；第三章基于第二章農業用水效 率的測算結果，分析我國糧食主產區農業用水效率的影響因素。
（2） 我國糧食主產區農業經濟發展綜合評價：構建農業經濟綜合評價模型， 對糧食主產區 13 個省（區）的農業經濟發展水平做綜合評價，并對其時空變化 特征進行分析。
（3） 我國糧食主產區農業用水效率與農業經濟發展耦合協調分析：構建耦 合度和耦合協調度評價模型，對我國糧食主產區農業用水效率與農業經濟發展 的耦合度和耦合協調度進行評價，并進行分析。
1.4.2 技術路線
圖 1-1 研究技術路線圖
1.4.3研究方法
本文運用模型分析法進行研究。首先運用 Super-SBM 模型和 Malmquist 生 產力指數模型對我國糧食主產區農業用水效率進行測算，總結糧食主產區農業 用水效率的時空演變特征。然后構建了 Tobit模型，選取可能影響因素，進行農 業用水效率的影響因素分析。本文為了科學合理的探討我國糧食主產區農業用 水效率與農業經濟發展的耦合協調關系，基于數據的可獲得性等原則選取了農 業經濟發展水平評價指標，通過熵值法計算各指標權重，運用綜合評價模型， 得到糧食主產區農業經濟發展綜合評價值，然后結合耦合協調度模型得到農業 用水效率與農業經濟發展之間的耦合度和協調度，并對糧食主產區整體以及各
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省（區）的耦合協調度進行分析與討論。
1.4.4數據來源
本研究數據資料來源于 2000-2019 年《中國統計年鑒》［64］、《中國農村統計 年鑒》［65］、《中國水利年鑒》（ 2000-2013） ［66］、《中國水利統計年鑒》（ 2014- 2019） ［67］以及各省（區）市統計年鑒、統計公報和年度水資源公報，降水量由 中國氣象科學數據中心整理得到，個別缺失數據采用插值法進行補充。
1.4.5論文可能的創新點
本研究采用 Super-SBM 模型測算農業用水效率，在指標選取時考慮了水資 源期望和非期望雙重約束的農業用水效率；研究內容上，運用耦合度和耦合協 調度模型分析了我國糧食主產區各省（區）農業用水效率與農業經濟發展水平 耦合度和耦合協調度時空特征，以往文獻研究涉及較少。
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第二章 糧食主產區農業用水效率分析
2.1農業用水效率測算模型構建
2.1.1傳統數據包絡分析方法
DEA(Data Envelopment Analysis)即數據包絡分析模型，是美國運籌學家 A.Charnes， W.W.Cooper 和 E.Rhodes 在 1978 年提出的，是一種用于評價相同部 門(稱為決策單元DMU)間的相對有效性的方法，從生產函數的角度看，該模 型是對同類型的部門或單位(DMU)進行相對有效性或效益評價的非參數分析方 法，包括CCR、BCC、SBM等若干種模型。DEA方法使用的目標是同類型的決 策單元，該類決策單元要有相同的目標和任務、外部環境，以及一致的投入產 出指標。該方法運用線性規劃模型和確定的投入產出指標數據，測算出相對有 效的生產前沿面，然后把決策單元投影到生產前沿面上，用決策單元多于前沿 面的水平代表相對有效性，因此， DEA 方法是用于評價多個決策單元間的相對 效率，若測算結果為1，即為DEA有效［68］。
2.1.2Super-SBM 模型
根據以往研究結果，傳統 DEA 模型的分析方法包含徑向和非徑向兩種測算 方法，徑向模型在一定的條件下，會出現測算結果較測算對象實際生產率偏高 的情況，而且有可能導致投入變量的“擁擠”或“松弛”；而非徑向模型只能選 取投入角度或者產出角度其中一個進行測算，會造成測算結果不準確［69］。 Tone (2001)構想提出了 SBM (Slack-Based Measure)模型，解決了因松弛變量產 生誤差和非期望產出等問題，由于在實際應用中， SBM 模型測算結果常出現多 個決策單元效率值為1的現象，難以對達到DEA有效的決策單元進一步對比分 析, Tone又提出了 Super-SBM (super efficiency slacks-based measure)模型，該 模型結合了超效率DEA和SBM模型，效率值可以大于1,提供了對比有效決策 單元效率高低的辦法，本文采用Super-SBM模型對農業用水效率進行測算。
該模型的數學表達式如下：
述;1,『內；
yd s 邸i,j初 yM
yu n 攀1,井kyqj 入j
乂 > Xij；yd < y#；yu > y£j；入j > 0
遼=1,2,…,m;j = 1,2，…,n; Z = 1,2,…,Si； q = 1,乙 …,s?}
該式中，p指農業用水效率值，p的大小表示農業用水效率的高低；m為投 入指標數量，si為期望產出數量，S2為非期望產出數量，x指投入矩陣的元素， 滬指期望產出矩陣的元素，廠指非期望產出矩陣中的元素，n為決策單元 (DMU)的個數，即省(區)市個數。
2.1.3Malmquist 生產力指數模型
Malmquist生產力指數是由Malmquist在1953年提出的，該方法利用距離函 數的比值來計算投入指數，可以用來衡量生產效率的變化。該模型將生產效率 分解為技術效率變化(TEC)和技術進步(TP)兩個部分，其中技術效率變化(TEC) 又進一步分解為純技術效率變化(PTEC)和規模效率變化(SEC), DEA模型僅可 以對某一時期的決策單元進行靜態評價，而Malmquist生產力指數可以對決策單 元某一段時期的效率變化進行動態測算。 Fare 等人仿照 Fisher 理想指數的構造 方法構造了從t期到t+1期的Malmquist生產力指數用以衡量技術進步、技術效 率變化和全要素生產率之間的關系［70］。本文采用 Malmquist 生產力指數模型測 算我國糧食主產區農業用水效率，進行效率變化的動態研究。設(xt, yt)和(xt+1, yt+1)分別表示t和t+1期間的生產關系，從(xt，yt)到(xt+1，yt+1)的生產關系為生產 效率變化，公式如下:
1
Dt(xt+i，yt+i) * Dt+1(xt+i，yt+i) 2 -Dt(xt' yt) Dt+1(xt' yt) 一
式中M是全要素生產率指數，Dt(xt，yt)，Dt(xt+1，yt+1)表示以t時期的技術 為參考時， t 期和 t+1 時期的決策單元的距離函數； Dt+1(xt， yt)， Dt+1(xt+1， yt+1) 表示以t+1時期的技術為參考，t期和t+1時期的決策單元的距離函數。M是全 要素生產率(也稱總和要素生產率)，是產量與全要素投入量之比，代表全要素 效率的變化，當M>1,表明從t期到t+1時期的全要素生產率水平是提高的， M<1,則表示該水平降低［70］。
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2.2投入產出指標選取
農業科學領域研究的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，該定義下農業用水效率指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，而本文研究采用經濟學的投入產出方法，將水 資源作為一種生產投入要素，計算最大化農業產出的灌溉水資源利用的經濟效 率，對我國糧食主產區農業灌溉經濟效率即農業用水效率進行評價［2］。本文參 考以往農業用水效率測算的相關文獻［20, 34, 71, 72］，按照數據的可獲取性、目的性 和可操作性等原則，遵循數據包絡分析方法應用原則，選取土地、人力、資本 和農業水資源四個方面的投入指標和農業總產值、碳排放、環境污染的期望和 非期望產出進行農業用水效率測算，為保持統計口徑的統一，本文選取投入產 出指標均為直接數據。由于DEA模型在計算生產效率時的基本原則是決策單元 數量大于投入產出指標之積和投入產出指標之和的三倍，若單獨測算糧食主產 區 13 個省（區）的農業用水效率，無法滿足 DEA 模型測算原則，會導致測算 結果不準確，因此本章測算的決策單元選取全國 31 個省、市和自治區（不包含 港、澳、臺地區）。具體投入產出指標及指標說明見表 2-1。
（1） 投入指標：本文選取土地、人力、資本和農業水資源四個方面的投入 指標。土地投入方面選取各地區當年的農作物總播種面積（千公頃）表示，農 作物總播種面積指當年實際播種或者移植有農作物生長的土地面積，較耕地面 積更能表征當年的土地投入量；人力方面選取農林牧漁業從業人員（萬人）代 表，雖然農業從業人員更能表征農業生產過程中人力的投入，但部分省（區） 未單獨對農業從業人員數進行統計，無法獲得完整的數據，故選取農林牧漁業 從業人員表征；資本投入能夠反映地區經濟的發展水平和農業現代化水平，本 文選取在農業生產過程中的農藥（萬噸）、農用化肥（折純量）（萬噸）、農業機 械總動力（萬千瓦時）的投入量；農業水資源投入選取農業用水量（億立方米） 表征。
（2） 產出指標：本文選取農業總產值（億元）為期望產出，選取農業碳排 放（萬噸）和環境污染（萬噸）為非期望產出。為消除不同核算期價格變化的 影響，本文農業總產值以 2000 年為基期計算各年份農業總產值可比價。本文農 業碳排放量測算選取農地利用產生的碳排放，包括農用化肥、農藥、農用地膜、 農用柴油的物資投入和土地翻耕（用農作物播種面積表示）、灌溉過程中（用有 效灌溉面積表示）產生的碳排放，不包含稻田排放甲烷和動物腸道產生甲烷，畜 禽糞便產生甲烷、氧化亞氮等，計算方法為指標變量使用量乘以對應碳源排放 系數，具體計算公式及碳源排放系數來源見附錄1。本文非期望產出環境污染包
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括化肥和農藥使用產生的污染，參考王寶義等［73］學者的農藥和化肥污染計算方 法，環境污染量用農藥無效使用量、化肥氮碳流失量來代表，具體的測算公式 為：農藥污染量=農藥使用量*50%，化肥污染量=化肥施用量*（1-化肥利用率） =化肥施用量*65%［74］。
表 2-1 農業用水效率投入產出指標
一級指標 二級指標 變量及說明
土地投入 農作物總播種面積（千公頃）
人力投入 農林牧漁業從業人員（萬人）
投入指標 資本投入 化肥施用量（萬噸） 農藥使用量（萬噸）
農業機械總動力（萬千瓦）
農業水資源投入 農業用水量（億立方米）
期望產出指標 農業總產值 農業總產值（億元）
非期望產出指標 農業碳排放 農藥、化肥、農膜、農用柴油、土地翻耕、農田灌溉（萬噸）
環境污染 化肥污染量和農藥污染量（萬噸）
2.3基于Super-SBM模型糧食主產區農業用水效率分析
2.3.1糧食主產區農業用水效率分析
本文選取Super-SBM模型對我國31個省（區）市2000-2019年的農業用水 效率進行測算， 31 個省（區）的農業用水效率測算結果見附錄 2。綜合技術效 率是決策單元在一定投入要素的生產效率，是對決策單元的資源配置能力、資 源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評價，若評價單元處于生產前沿的條件 下，即決策單元是技術有效的。純技術效率是由于管理和技術等因素影響的生 產效率，沒有考慮要素利用率所帶來的問題，測度實際生產點與生產可能性曲 線差距的測度。規模效率是由于規模因素影響的生產效率，指制度和管理水平 一定的前提下，現有規模與最優規模之間的差距。一般認為：綜合技術效率=純 技術效率*規模效率。
從 2000-2019 年全國和糧食主產區農業用水效率的演變特征來看（圖 2-1）， 全國和糧食主產區農業用水效率變化趨勢相似，呈現提高后波動下降的趨勢， 但是總體來看， 2019年較2000年具有較大提升。對測算結果的松弛變量進行分 析，發現全國及我國糧食主產區農業用水效率從 2012年開始降低的原因，主要 是農林牧漁業從業人員、農藥使用量、農業用水量投入冗余和碳排放總量產出 冗余增加導致農業用水效率降低。從全國和糧食主產區農業用水效率平均值來 看，糧食主產區農業用水效率平均值2000-2019年一直較全國平均值低，我國糧 食主產區省（區）農業用水效率較上海市、重慶市、陜西省、天津市等地區低， 表明我國糧食主產區省（區）農業用水效率提高空間較大。
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♦全國
TK-糧食主產區
圖 2-1 全國及我國糧食主產區農業用水效率演變趨勢
表 2-2 我國糧食主產區農業用水效率及構成
年份 綜合效率 純技術效率 規模效率
2000 0.391 0.709 0.558
2001 0.319 0.746 0.459
2002 0.309 0.755 0.439
2003 0.397 0.763 0.535
2004 0.516 0.767 0.665
2005 0.506 0.809 0.623
2006 0.521 0.787 0.651
2007 0.542 0.816 0.662
2008 0.564 0.856 0.657
2009 0.568 0.831 0.677
2010 0.640 0.872 0.744
2011 0.714 0.861 0.839
2012 0.738 0.849 0.886
2013 0.724 0.801 0.923
2014 0.719 0.804 0.915
2015 0.703 0.799 0.903
2016 0.606 0.786 0.818
2017 0.611 0.752 0.851
2018 0.527 0.593 0.909
2019 0.568 0.621 0.932
均值 0.559 0.779 0.732
從我國糧食主產區農業用水的綜合效率、純技術效率和規模效率其變化情
況來看（表2-2，圖2-2），三個指標值2019年較2000年均有所提高。從農業用
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水綜合效率值來看，由2000年的0.391提高到2019年的0.568，提高了45.27%， 2000-2002 年，糧食主產區農業用水效率下降，由 2000 年的 0.391 下降到 2002 年的 0.309，下降了 21.1%；2002-2012 年糧食主產區農業用水效率呈現上升趨 勢，由 2002年的 0.309上升至 2012年的 0.738，提高了 88.51%；2012-2015年 開始緩慢下降；2015-2018年農業用水效率下降幅度較大，由 2015年的0.703下 降到2018年的0.527，下降了25.04%；2019年較2018年又有上升趨勢，表明我 國糧食主產區農業用水效率下降趨勢得到了有效緩解。
從純技術效率指標來看，2000-2010 年純技術效率值波動上升，2010-2019 年呈現波動下降特征，2000-2011 年純技術效率較規模效率和綜合效率高，純技 術效率可以直觀反映去除規模因素后生產要素投入對農業用水效率的作用，表 明 2000-2011 年我國糧食主產區農業投入有效地促進了農業用水效率的提高， 2012-2019 年純效率較規模效率降低，與綜合效率變化趨勢大體一致，表明農業 用水效率下降的主要原因為純技術效率的降低，在未來要重點關注糧食主產區 農業生產要素投入水平的提升。
從規模效率指標來看，2000-2019 年規模效率值呈現波動上升的趨勢，2019 年較2000年提高了67.03%，在三個指標中增長幅度最大，表明我國糧食主產區 規模效益上升趨勢明顯。
總體來說，我國糧食主產區農業用水效率2000-2019年呈現先提高后降低的 特征，近年來，我國經濟由迅速發展階段進入高質量發展階段，開展農業生產 供給側結構改革，糧食生產中既要注重農作物產量和經濟效益，也要注重農產 品質量，盡量減少農業生產過程中對環境的污染和農業碳排放，降低了化肥和 農藥的投入，農業經濟增長速度放緩，進而使我國糧食主產區農業用水效率有 所下降。
*規模效率
圖 2-2 我國糧食主產區農業用水效率及構成變化趨勢
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2.3.2糧食主產區各省（區）農業用水效率分析
采用Super-SBM模型測算我國糧食主產區13個省（區）的農業用水效率，測 算結果見表 2-3。為了較好的反映我國糧食主產區農業用水效率的空間分布及變 化趨勢，借助Arcgis10.5軟件繪制了我國糧食主產區2000年、2006年、2013年 和 2019年的農業用水效率空間分布情況圖（見圖2-3）。
表 2-3 我國糧食主產區農業用水效率
年 份 河北內蒙古遼寧 吉林黑龍江江蘇 安徽 江西 山東 河南 湖北 湖南 四川 均值
2000 0.322 0.217 0.417 0.271 0.208 0.466 0.287 0.269 0.656 1.009 0.305 0.248 0.413 0.397
2001 0.306 0.199 0.408 0.305 0.207 0.430 0.233 0.247 0.476 0.477 0.281 0.232 0.349 0.320
2002 0.294 0.204 0.422 0.294 0.220 0.423 0.235 0.235 0.359 0.466 0.284 0.226 0.352 0.310
2003 0.370 0.211 0.471 0.390 0.233 0.366 0.280 0.232 1.043 0.541 0.317 0.231 0.470 0.399
2004 0.504 0.237 1.017 0.502 0.265 0.423 0.342 0.247 1.063 0.666 0.487 0.280 0.680 0.517
2005 0.553 0.280 0.811 0.523 0.298 0.419 0.344 0.238 1.056 0.712 0.369 0.294 0.683 0.503
2006 0.605 0.323 0.914 0.603 0.304 0.418 0.287 0.234 1.046 0.727 0.368 0.299 0.648 0.515
2007 0.655 0.376 0.876 0.492 0.372 0.442 0.346 0.223 1.065 0.715 0.359 0.342 0.781 0.533
2008 0.623 0.372 0.839 0.566 0.423 0.445 0.301 0.228 1.064 0.693 0.402 0.364 1.018 0.560
2009 0.624 0.374 0.729 0.502 0.545 0.501 0.303 0.240 1.072 0.686 0.381 0.410 1.021 0.564
2010 0.769 0.497 1.005 0.502 0.466 0.530 0.343 0.237 1.055 0.820 0.571 0.518 1.012 0.631
2011 0.772 0.623 1.027 0.612 1.045 0.621 0.351 0.252 1.051 0.687 0.638 0.568 1.029 0.709
2012 1.005 0.555 1.048 0.624 1.104 0.666 0.376 0.272 1.040 0.687 0.596 0.595 1.022 0.717
2013 1.021 0.658 1.049 0.546 1.147 0.645 0.362 0.294 1.038 0.663 0.563 0.513 0.913 0.701
2014 0.880 0.643 1.030 0.583 1.171 0.673 0.374 0.297 1.052 0.737 0.542 0.498 0.865 0.706
2015 0.660 0.707 1.071 0.559 1.137 1.010 0.322 0.337 1.042 0.659 0.445 0.478 0.715 0.706
2016 0.519 0.761 1.083 0.389 1.122 1.004 0.259 0.300 0.532 0.508 0.387 0.406 0.607 0.613
2017 0.503 1.029 1.047 0.271 1.203 0.618 0.294 0.316 0.601 0.560 0.430 0.333 0.742 0.620
2018 0.545 0.412 1.048 0.319 1.247 0.335 0.178 0.219 1.024 0.542 0.271 0.243 0.473 0.526
2019 0.496 1.003 1.052 0.312 1.236 0.326 0.175 0.223 1.011 0.557 0.273 0.268 0.451 0.573
由圖2-3可以看出，我國糧食主產區各省（區）農業用水效率空間差異顯著。 具體來說，2000年僅河南省農業用水效率達到DEA有效，農業用水效率明顯高 于其他省（區），其次是山東省的農業效率值超過了 0.5，其他省份農業用水效
率均小于0.5，效率值較低。2006年，僅山東省農業用水效率達到了 DEA有效, 位居第一，其他省份農業用水效率均未達到DEA有效，但黑龍江省、吉林省、 遼寧省、內蒙古自治區、河北省和四川省效率均有明顯提升。 2013 年河北省、 遼寧省、黑龍江省、山東省4個省的農業用水效率達到了 DEA有效，除江西省 外其他省（區）農業用水效率較2006年都有所提高。 2019年內蒙古自治區、遼 寧省、黑龍江省、山東省農業用水效率達到了 DEA有效，而湖南省、湖北省、 安徽省、四川省、河北省、江蘇省、吉林省農業用水效率都明顯降低，表明糧 食主產區各省（區）農業用水未來節水空間較大，在同等投入條件下，還需要 繼續加強農業用水管理，降低單位農業GDP用水量，提高我國糧食主產區農業 用水效率。總體來說，北部省（區）農業用水效率最高，中部次之，南部省份 農業用水效率最低。
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圖 2-3 我國糧食主產區 2000 年、2006 年、2013 年、2019 年農業用水效率
從我國糧食主產區各省（區）農業用水效率變化趨勢來看，由表 2-3 和圖 2-4 可知，2000-2019 年，黑龍江省、內蒙古自治區、遼寧省、山東省、河北省、吉 林省、四川省和湖南省 8 個省份的農業用水效率有不同幅度的提升。其中，黑 龍江省 2019 年較 2000 年提高 1.028，效率值提升最大，2000-2010 年呈現上升 趨勢，但提高幅度較小，2011年開始達到了 DEA有效，且在2011-2019年仍呈 現波動上升趨勢，效率值均大于 1，在 13 個省份中排名第一；內蒙古自治區次 之， 2000-2019 年呈現波動上升趨勢， 2019 年農業用水效率值較 2000 年提高 0.786；遼寧省提升值位于第三， 2000-2010 年遼寧省農業用水效率波動上升， 2010-2019年效率值較為平穩，均達到了 DEA有效；山東省2019年農業用水效 率較 2000年提升 0.335， 2000-2003年和 2015-2018年山東省效率值波動幅度較 大， 2004-2015 年效率較為平穩，效率值處于較高范圍，均達到 DEA 有效；河 北省農業用水效率2019年較2000年效率值提高0.174， 2000-2013年波動上升， 2013-2019年呈現波動下降趨勢；吉林省2000-2019年效率值均未達到過DEA有 效， 2000-2002 年農業用水效率值呈現波動上升趨勢， 2012-2019 年呈現波動下 降趨勢，波動幅度較小；四川省 2019 年效率值較 2000 年僅提升 0.038， 2000
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2011年波動上升， 2011-2019年則波動下降， 20年里有5年農業用水效率值達到 了 DEA有效；湖南省2000-2012年農業用水效率小幅度提升，2012-2019年呈現 波動下降特征，農業用水效率值均處于較低水平。
河南省、江蘇省、安徽省、江西省和湖北省農業用水效率2019年較2000年 降低。其中，河南省 2019年農業用水效率較 2000年下降 0.452，下降幅度最大， 2000年農業用水效率達到DEA有效后2001-2019年均為達到DEA有效，2001- 2010年效率值呈現波動上升特征，但是提高幅度不大， 2010-2019年呈波動下降
20
趨勢；江蘇省2019年較2000年農業用水效率值下降0.14， 2000-2015年農業用 水效率呈現波動上升趨勢，至2016年后開始下降，且下降幅度較大；安徽省農 業用水效率始終處于較低范圍， 2000-2012年波動上升，但 2013-2019年呈現波 動下降趨勢；江西省農業用水效率值較平穩， 2000-2019 年效率值均處于較低范 圍；湖北省農業用水效率2000年較2019年下降0.032， 2000-2011年波動上升， 但在 2011 年后一直呈下降趨勢。
總體來看，北部農業用水效率呈增長趨勢，效率值降低的省份集中在南部 的長江流域，農業用水效率增長幅度呈現北部、中部、南部遞減的特征。
2.4基于Malmquist生產力指數模型糧食主產區農業用水效率分析
本文采用 Malmquist 生產力指數模型測算我國糧食主產區 13 個省份 2000- 2019年的農業用水全要素生產率指數（TFP）及各分解效率值，Malmquist生產 力指數變動值即全要素生產率變動值，模型測算結果包含了全要素生產率指數、 技術效率指數、技術進步指數、純技術效率指數、規模效率指數。傳統的 DEA 模型是測算同一時期不同決策單元的的靜態相對效率，即綜合技術效率，而 Malmquist 指數模型是對各個決策單元不同時期數據的動態效率分析，包括綜合 技術效率變化以及技術進步指數，測度的結果值都是相對與上一年的變化結果， 是一個相對值。Fare等人把Malmquist指數分解為了綜合技術效率的變動和效率 前沿的移動，即技術效率和技術進步指數，而其中綜合技術效率的變動又分解 為純技術效率變化指數和規模效率變化指數。具體測算結果見表2-4和表2-5。
2.4.1糧食主產區農業用水分年份Malmquist生產力指數分析
由表2-4和圖2-5可知，從各效率指標來看， 2019年我國糧食主產區農業用 水全要素生產率與 2000 年全要素生產率值相同，期間僅 2016 年全要素生產率 低于 1，其他年份均大于 1，表明我國糧食主產區農業用水效率在大部分年份是 提高的。分指標來看， 2004 年全要素生產率增長幅度最大，提高了 34.3%，其 次是2010年和2007年，分別增長了 29.4%和25.2%；全要素生產率僅在2016年 是降低的，但是降低幅度較小，衰退了 0.3%。從技術效率指標來看， 2001-2019 年的平均值為 1.039，與全要素生產率一致， 2004 年增長幅度最大，提高了 30.4%，其次是2003年提高了 26%， 2010年提高了 15.9%， 20年里有7年出現 衰退， 2015 年衰退幅度最大，降低了 14.6%，其次是 2017 年衰退了 13.8%， 2001 年衰退了 11.4%。技術效率又可以進一步分解為純技術效率和規模效率， 從純技術效率來看， 11 年的純技術效率是增長的，但是增長幅度均在 10%以下，
21
2005 年提高了 7.7%，增長幅度最大，研究期內 8年出現衰退， 20 17年衰退幅度 最大，衰退了20.6%；從規模效率指標來看， 2001-2019年平均值為1.052， 2004 年和 2003 年增長幅度較大，分別提高了 33.4%和 26.8%， 2001 年、 2019 年和 2015年衰退幅度較大，分別為15.4%、 15.4%和10.3%， 20年里8年出現了衰退， 規模效益有待加強，從變化趨勢來看，規模效率的演變特征與技術效率的演變 特征大體相似，表明驅動技術效率變化的最主要因素是規模效率。從技術進步 來看， 2001-2019 年平均值為 1.136，指標值較大， 20 年里有 18 年是增長的， 2017年增長幅度較大，提高了 46.5%， 2015年次之，提高了 26.3%， 2003 年和 2016年出現衰退，分別衰退了 13.3%和 0.9%。綜合來看，技術效率與全要素生 產率變化趨勢相似，但技術效率有 8 年出現衰退，因此，促進我國糧食主產區 農業用水全要素生產率提高的關鍵因素是技術效率的提高，在未來要注重農業 生產投入要素的優化配置，促進農業用水效率提高。
表 2-4 我國糧食主產區農業用水分年份 Malmquist 生產力指數
年份 技術效率
(TEC) 技術進步
( TC) 純技術效率
(PEC) 規模效率
(SEC) 全要素生產率(TFP)
2001 0.886 1.216 1.068 0.846 1.058
2002 0.978 1.098 1.021 0.958 1.070
2003 1.260 0.867 1.057 1.268 1.070
2004 1.304 1.037 1.036 1.334 1.343
2005 1.006 1.021 1.077 0.940 1.027
2006 1.026 1.100 0.987 1.063 1.131
2007 1.060 1.188 1.046 1.029 1.252
2008 1.042 1.084 1.070 0.994 1.129
2009 1.024 1.177 0.975 1.059 1.198
2010 1.147 1.126 1.055 1.098 1.294
2010 1.159 1.075 0.988 1.175 1.236
2011 1.036 1.161 0.979 1.059 1.200
2012 0.984 1.230 0.949 1.059 1.214
2013 1.000 1.172 1.006 0.994 1.171
2014 0.985 1.226 0.990 0.994 1.192
2015 0.854 1.263 0.960 0.897 1.068
2016 1.019 0.991 0.960 1.078 0.997
2017 0.862 1.465 0.794 1.107 1.189
2018 1.105 1.087 1.068 1.027 1.193
2019 0.886 1.216 1.068 0.846 1.058
均值 1.039 1.136 1.005 1.052 1.16
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242糧食主產區農業用水分省（區）Malmquist生產力指數分析
從空間角度看，由表 2-5 可以看出， 2000-2019 年我國糧食主產區 13 個省 （區）全要素生產率均出現增長，增長平均值為 16%，表明我國糧食主產區農 業用水效率是提高的。從全要素生產率來看，內蒙古自治區增長幅度最大，提 高了 36.7%，黑龍江省和河南省次之，分別提高了 21.6%和 20.9%。從技術效率 來看，安徽省、江西省和河南省技術效率衰退，分別衰退了 1.2%、0.5%和1.3%， 其他省份均是提高的。從純技術效率指標來看，江蘇省、安徽省、江西省、湖 南省和四川省是衰退的，安徽省衰退幅度最大，衰退了 5.2%，其他省份衰退均 小于 5%，黑龍江省純技術效率增長幅度最大，增加了 8.1%。從規模效率來看， 13 個省份的規模效率均是增長的，其中，山東省增長幅度最大，提高了 8.3%。 從技術進步指標看， 13 個省（區）的技術進步指標也都是增長的，內蒙古自治 區增長幅度最大，提高了 25.4%，河南省次之，提高了 21.6%。從變化趨勢和效 率值來看，技術進步對我國糧食主產區省（區）農業用水全要素生產率增長的 貢獻最大。
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表2-5我國糧食主產區省（區）Malmquist生產力指數
省（區） 技術效率 技術進步 純技術效率 規模效率 全要素生產率
河北省 1.035 1.181 1.000 1.054 1.209
內蒙古 1.136 1.254 1.102 1.033 1.357
遼寧省 1.075 1.100 1.003 1.070 1.170
吉林省 1.023 1.155 1.018 1.050 1.174
黑龍江省 1.122 1.089 1.081 1.050 1.216
江蘇省 1.002 1.113 0.959 1.064 1.093
安徽省 0.988 1.083 0.948 1.042 1.055
江西省 0.995 1.076 0.965 1.032 1.063
山東省 1.090 1.134 1.001 1.083 1.176
河南省 1.122 1.216 1.020 1.013 1.186
湖北省 1.015 1.123 1.007 1.074 1.125
湖南省 1.013 1.091 0.987 1.040 1.096
四川省 1.023 1.153 0.968 1.065 1.154
均值 1.039 1.136 1.005 1.052 1.160
2.5本章小結
本章采用Super-SBM模型，構建了投入產出指標體系，對我國31個省（區） 的農業用水效率進行了測算和分析，并采用Malmquist生產力指數測算了我國糧 食主產區 2000-2019年 13 個省（區）的全要素生產率、技術效率、純技術效率、 規模效率和技術進步指標值。通過對我國糧食主產區各省（區）農業用水效率 靜態和動態變化的總體分析，可以得出以下結論：（1）我國糧食主產區農業用 水效率 2000-2019年呈現波動上升的特征， 2019年較 2000年提高了 0.177，各 省份之間農業用水效率差異顯著，北部省（區）農業用水效率最高，中部次之， 南部省份農業用水效率最低。（2）與效率值分布類似，北部農業用水效率呈增 長趨勢，效率值降低的省份集中在南部的長江流域，農業用水效率增長幅度呈 現北部、中部、南部遞減的特征。（3） 2000-2019年全要素生產率指標數值大于 1，且技術效率、純技術效率、規模效率和技術進步均大于 1，我國糧食主產區 農業用水全要素生產率提高的關鍵因素是技術效率，在未來要重點注重農業生 產投入要素的優化配置，促進農業用水效率提高。（ 4）從各省份角度來看，內 蒙古自治區農業用水全要素生產率最高，黑龍江省和河南省次之，技術進步對 省份農業用水全要素生產率的增加貢獻最大。
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第三章 糧食主產區農業用水效率影響因素分析
3.1Tobit 回歸模型構建
本文在第二章采用了 Super-SBM 模型測算了我國糧食主產區各省（區）的 農業用水效率，為進一步探索影響我國糧食主產區農業用水效率的影響因素， 以農業用水效率測算值為因變量，構建計量模型。Tobit回歸模型主要是面向連 續型觀察數據的因變量有時因為截斷或者截堵而只能選取一定范圍的值的情況， 由于農業用水效率值是大于 0 的受限因變量，具有非負截斷特征，直接采用
OLS （普通最小二乘法）進行回歸分析會使參數估計產生偏差，而Tobit模型能 夠很好的避免這類問題［42］。本文將 Super-SBM 模型測算得到的我國糧食主產區
13 個省（區）的農業用水效率值作為因變量，根據前文研究，選取可能影響農
業用水效率的因素作為自變量，構造農業用水影響因素的分析模型，模型如下：
yl =啪+他
他?N(0, a2)
yl if yl>oi
% = {0 if y- < 0}
式中，y：是潛變量，琳為自變量即選取的影響農業用水效率的可能因素，0 為待估參數，為避免普通最小二乘法估算參數帶來的參數估計偏差，本文采用 最大似然估計法（MLE）來測算模型中的參數，他為隨機誤差，假設擾動項他 服從均值為0,方差為/正太分布，％為因變量即農業用水效率。
本文構建的農業用水效率影響因素分析Tobit模型可以表示為：
Vi,t = 00 + Pjxi,t + 他 （3-3）
式中，yiit是被解釋變量即我國糧食主產區各省（區）的農業用水效率值， 00是常數項，內是各影響因素的回歸系數，理t是解釋變量即選取的各項可能影 響因素，他是隨機誤差擾動項，i代表第i個省，i=1，2，…，13, t是本研究面 板數據的年份，t=1，2，…，20, j代表第j個影響因素，j=1，2，…，9。
3.2影響因素選擇及數據處理
在以往的農業用水效率影響因素研究中［23, 42, 75-78］，一般從地區自然條件、 經濟條件、農田投入、農田灌溉設施、農作物結構等方面選取，自然條件包括 降水量、日照、水資源稟賦等，經濟發展水平包括人均GDP、農民人均可支配
25
收入等，農業投入包括農業機械總動力、農膜、化肥、農業用水量等投入，農
田灌溉設施包括節水灌溉面積、有效灌溉面積等，農作物結構包括糧食種植面 積占比、耗水農作物播種占比等。參考以往研究，本文從經濟發展水平、水資 源稟賦、農業種植結構、農業投入和水利建設、農業灌溉技術投入五個方面選 取可能影響因素，參考以往研究本文具體因變量和自變量選取如下：
(1)因變量為Super-SBM模型測算的我國糧食主產區各省(區)的農業用 水效率值。
( 2)經濟發展水平方面，本文選取農民人均可支配收入(元)和城鎮化率 指標進行表征。隨著農民收入水平的提高，可能會導致農民對水價的敏感度降 低，以至于在農業灌溉過程中過度灌溉，造成農業水資源的浪費，農業用水效 率降低。
(3)在水資源稟賦方面，本文選取人均水資源量(立方米/人)和降水量 (毫米)兩個指標進行表征。人均水資源量就是某個地區人均可利用的水資源
量，降水量為各省(區)當年年度降水量，在水資源相對豐富的地區，用水壓力 較小，可能會造成節水意識不強，導致水資源的浪費，另外，水是農業生產的 主要環境因子，水資源充沛會增加農作物產量，提高農業總產值，從而提高地 區農業用水效率。
(4)農業種植結構方面，本文選取糧食作物播種面積占比(%)來表示。 糧食作物播種面積占比就是糧食作物播種面積占農作物總播種面積的比重，一 般情況下，由于糧食作物中耗水量大的作物較多，糧食作物播種面積越大，可 能會造成農業用水增加，降低農業用水效率。
( 5)農業投入和水利建設方面，本文選取農林牧漁業固定資產投資(億元) 和水庫容量(億立方米)表示。農林牧漁業固定資產投資可以反應地方對農業 基礎設施建設投入的大小，可能會促進農業用水量的減少，提高農業用水效率； 水庫容量可以表征地方水利建設情況，對農業用水效率提升具有促進作用。
( 6)農業灌溉技術投入方面，本文選取節水灌溉面積占比( %)和有效灌 溉面積占比( %)表征。節水灌溉面積占比就是節水灌溉面積占農作物總播種 面積的比值，有效灌溉面積占比就是有效灌溉面積占農作物總播種面積的比重， 節水灌溉面積和有效灌溉面積越大，表明該地區節水灌溉設施完善，節水灌溉 技術較高，農業灌溉過程中，能夠有效避免農業水資源的浪費，節水增產，促 進農業用水效率的提高。
以上選取指標中同時有比值型變量和數值型變量，為統一變量之間的量綱， 對所有解釋變量中的數值型數據進行對數化處理，得到較為平穩的數據，保證
26
了回歸結果的準確性，選取指標對應的變量名稱及含義如表 3-1 所示：
表 3-1 我國糧食主產區農業用水效率影響因素指標
變量名稱 含義
農業用水效率 農業用水效率值
農民人均可支配收入（元） 農民人均可支配收入對數
城鎮化率（ %） 城鎮化率
人均水資源量（立方米/人） 人均水資源量對數
降水量（毫米） 降水量對數
糧食作物播種面積占比（ %） 糧食作物播種面積/農作物總播種面積*100%
農林牧漁業固定資產投資（億元） 農林牧漁業固定資產投資對數
節水灌溉面積占比（ %） 節水灌溉面積/農作物總播種面積*100%
有效灌溉面積占比（%） 有效灌溉面/農作物總播種面積*100%
水庫容量（億立方米） 水庫容量對數
3.3糧食主產區農業用水效率影響因素分析
運用Stata16.0軟件，采用Tobit回歸模型，對我國糧食主產區農業用水效率 的影響因素進行回歸處理，結果見表 3-2。從各影響因素參數的顯著性方面看， 農林牧漁業固定資產投資對數、農村居民人均可支配收入對數、城鎮化率、人 均水資源量對數、降水量對數、糧食作物播種面積占比、節水灌溉面積占比、 有效灌溉面積占比是顯著的，而水庫總容量對數是不顯著的。
經濟發展水平方面，農村居民人均可支配收入和城鎮化率對我國糧食主產 區農業用水效率的影響是負向的，且分別在 5%和 1%水平下顯著，可能是由于 隨著農村居民收入的增加，農民對于農業用水成本的敏感度下降，農田灌溉用 水量過大，進而導致農業水資源的浪費，降低農業用水效率。
表3-2 Tobit回歸結果
變量 回歸系數 標準差 Z值 P>|Z|
農村居民人均可支配收入對數 -0.065(**) 0.029 2.21 0.027
城鎮化率 -0.707(***) 0.145 -4.89 0.000
人均水資源量對數 0.218(***) 0.058 3.76 0.000
降水量對數 -0.27(**) 0.135 -2 0.045
水庫總容量對數 0.017 0.034 0.49 0.623
糧食作物播種面積占比 -0.008(**) 0.004 -2.07 0.038
農林牧漁業固定資產投資對數 0.077(***) 0.014 5.57 0.000
節水灌溉面積占比 0.009(**) 0.004 2.48 0.013
有效灌溉面積占比 0.009(***) 0.003 2.71 0.007
常數項 3.233(***) 1.142 2.83 0.005
對數似然比 73.637
Wald chi2 147.51(***) 0.000
注：*表示在 10%水平下通過顯著性檢驗，**表示在5%水平下通過顯著性檢驗，***表示 在 1% 水平下通過顯著性檢驗
在水資源稟賦方面，人均水資源量對農業用水效率的影響是正向的，且在1%
水平下顯著，這與前文預測相反，與部分學者研究結果不一致［2, 21］，表明我國
27 糧食主產區水資源稟賦較好，有助于農作物產量的增加，進而使農業GDP增加, 提高農業用水效率。降水量對農業用水效率的作用是負向的，這與部分學者研 究結果相同，南方省（區）降水量較北方大，水資源豐富，尤其是長江中下游 地區，水資源豐富，灌溉水量很容易得到滿足，節水灌溉面積較小，農戶節水 意識也較弱，從前文農業用水效率測算結果也可以看出，長江流域農業用水效 率較低。
農業種植結構方面，糧食作物播種面積占比的增加會阻礙農業用水效率的 提高，且在 5%水平下顯著，由于糧食作物耗水量較大，糧食作物播種面積增大， 會導致農業用水量增加，降低農業用水效率值，我國糧食主產區對我國糧食安 全的保障具有重要作用，在保證糧食作物播種面積的前提下，可以加強節水型 糧食作物和節水灌溉技術的研究，節約農業用水資源，提高糧食產量，促進農 業用水效率提升。
農業投入和水利建設方面，農林牧漁業固定資產投資增加對農業用水效率 的提高有促進作用，該影響因素在 1%水平下顯著，固定資產投資增加提高了地 方農田水利基礎設施水平，地方農業現代化水平提高，減少了農業水資源的浪 費，提高農業用水效率。而水庫總容量的增加會抑制農業用水效率的提高，但 是該變量未通過顯著性檢驗，不能有效代表該指標對農業用水效率的作用。
農業灌溉技術方面，節水灌溉面積占和有效灌溉面積占比對我國糧食主產 區農業用水效率的作用是積極的促進效果，且在 5%水平下顯著，有效灌溉面積 占比在 1%水平下顯著，表明隨著農業節水灌溉設施和面積的增加，我國糧食主 產區農業用水效率顯著提高。
3.4本章小結
本章根據我國糧食主產區農業用水效率的分析，選取了幾個可能的影響因 素，構建了 Tobit回歸模型，參考已有研究及相關指標選取原則，以Super-SBM 模型測算的我國糧食主產區 13 個省（區）的農業用水效率為被解釋變量，以農 林牧漁業固定資產投資對數、農村居民人均可支配收入對數、城鎮化率、人均 水資源量對數、降水量對數、水庫總容量對數、糧食作物播種占比、節水灌溉 面積占比、有效灌溉面積占比9個因素為被解釋變量，運用Stata軟件進行Tobit 回歸，并對結果進行分析。由Tobit回歸結果可知，農林牧漁業固定資產投資對 數、人均水資源量對數、節水灌溉面積占比和有效灌溉面積占比對農業用水效 率的影響是顯著的促進作用，而農村居民人均可支配收入對數、城鎮化率、降
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水量對數和糧食作物播種占比對農業用水效率的影響是顯著的負向影響。因此， 在未來需要持續加強節水設施建設，提高農業現代化水平，加強糧食作物節水 研究，提高農戶節水意識，減少農業水資源的浪費，提高農業用水效率。
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第四章 糧食主產區農業用水效率與農業經濟發展耦合協調
研究
4.1研究指標數據選取
本文參考任志遠和查建平等學者［51, 79-81］的研究，構建我國糧食主產區農業 經濟發展水平綜合評價指標體系，包括一級指標和二級指標，本文指標構建考 慮農業經濟規模結構、農業發展投入、農業經濟效益和農民生活質量 4 個方面 的指標。農業經濟規模結構方面選取糧經比和第一產業占比來表示；選取農林 牧漁業固定資產投資占比和農村人均用電量表示農業發展投入；發展農業的目 標是提高農民收入，因此，在農業經濟效益方面，本文選取農民人均可支配收 入和單位面積糧食產量來代表；恩格爾系數是國際通用的能夠衡量居民生活水 平高低的一項重要指標，會隨著居民家庭收入和生活水平的提高而下降，因此， 在農民生活質量方面，本文選取農村恩格爾系數來表征，具體選取指標及含義 見表 4-1 。
表 4-1 我國糧食主產區農業經濟綜合評價指標
一級指標 二級指標/單位 指標含義 指標
性質
糧食作物播種面積/(農作物總播
農業經濟規模結構 糧經比 種面積-糧食作物播種面積) 正向
X100%
第一產業GDP占GDP比重/% 第一產業生產總值/地區生產總值 正向
農業發展投入 農林牧漁業固定資產投資占比/% 農林牧漁業固定資產投資/全社會 固定資產投資總額 正向
農村人均用電量/kWh •人-1 農村用電量/鄉村人口 正向
農業經濟效益 農村居民可支配收入/元
單位面積糧食產量/t • hm-2 糧食產量/糧食作物播種面積 正向
農民生活質量 農村家庭恩格爾系數/% 食品煙酒支岀/消費支岀 負向
4.2評價模型構建
4.2.1 農業經濟發展水平綜合評價模型構建
( 1 )數據的標準化處理
由于選取指標數據包含數值型和比值型數據，數據量綱不相同，可能會影 響模型測算結果的準確性，因此，為了避免測算結果的不確定性，本文對原始 數據進行標準化處理，選擇極差法對原始數據進行標準化處理，公式如下：
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對于正向型指標
Xi廠min{Xij，…,Xnj}
lj max{Xij,..”Xnj}-min{Xij,..”Xnj}
對于負向型指標
H max{Xij ”. ”Xnj}-min{Xij ”. ”Xnj}
式中，X"為第i個地區的第丿•個指標原始數據值（i=1,…，n;丿』1, ...k）, max （A}）是第j個指標數據的最大值，min（A}）是第j個指標數據的最小值，禺是 標準化數據值。
（2）指標權重的計算 在綜合評價中，各指標的權重對測算結果有非常重要的影響，熵權法是根 據各項指標值的變異程度來確定指標權重，是一種客觀賦權法，避免了人為因 素帶來的偏差，本文采用熵權法來確定各項指標權重，計算公式為：
d = 麗）器iPijln（Pij） （ 4-3）
必=曲
1 k-Ej （ 4-4）
其中，Pij值計算公式如下： "=器旳 （ 4-5）
若Pij=0，則定義: Um Pi/Znpj； = 0
陽TO （ 4-6）
上式中，◎為第j個指標的信息熵值，n為評價對象數量，Pij為第j項指標 下第i個樣本值占該指標的比重，必為第j項指標的權重。
（3）綜合評價模型構建 本章的目的是評價我國糧食主產區農業用水效率和農業經濟發展的耦合協 調關系，其中，農業用水效率值已經在第二章中計算得到，還需要對農業經濟 發展水平進行綜合評價，故構建農業經濟發展綜合評價模型，來代表我國糧食 主產區農業經濟發展水平，綜合發展指數值越大，表明農業經濟發展水平越好， 本文構建綜合評價模型公式為：
5=》匙1%禺 （4-7）
式中，S表示第i個評價對象的綜合發展指數（綜合得分），函表示第j個 指標的權重，冷是標準化指標數據值。
31
4.2.2 耦合度及耦合協調度模型構建
1)耦合度模型構建
耦合度可以測度系統之間相互作用的程度強弱。根據已有研究的耦合度測
算模型，構建我國糧食主產區農業用水效率和農業經濟發展耦合度的測量模型 為：
2x(UixU2)1/2
~U1+U2~
其中，C是耦合度值，值域為[0, 1],當C=0時，表明兩個系統之間沒有關 聯， C 值越大，表明農業用水效率和農業經濟發展之間的相互影響程度越強， 具體等級劃分見表4-2； U1是農業用水效率值，U2是農業經濟發展水平綜合評 價值。
(2)耦合協調度模型構建 協調度能夠反映岀我國糧食主產區農業用水效率與農業經濟發展的整體協 調狀況的好壞，指相互作用中良性耦合程度的大小，可以表征系統間是在高水 平上相互促進還是在低水平上相互制約。本文引入耦合協調度模型，來分析農 業用水效率和農業經濟發展之間的協調程度，模型構建如下：
D = (CxT)1/2 (4-9)
T = aU1 + bU2 (4-10)
式中：D是我國糧食主產區農業用水效率與農業經濟發展間的耦合協調度, De[0, 1] ;C是我國糧食主產區農業用水效率與農業經濟發展間的耦合度， Ce[0, 1];T是農業用水效率值和農業經濟發展水平的綜合評價值，Te[0, 1], a、 b 為待定系數，由于本文研究對象為兩個系統，參考以往研究，令 a=b=0.5； U1 是農業用水效率值，U2是農業經濟發展水平綜合評價值。
(3)耦合度及耦合協調度的判定
借鑒田深圳和王少劍等[82, 83]學者的研究，本文將耦合度和耦合協調度按值 進行等級劃分，見表 4-2：
表 4-2 耦合度及耦合協調度等級劃分
耦合度 耦合階段 耦合協調度值 耦合協調階段
0<CW0.3 低水平耦合 0<CW0.3 嚴重失調階段
0.3<CW0.5 拮抗階段 0.3<CW0.5 基本失調階段
0.5<CW0.7 磨合階段 0.5<CW0.8 基本協調階段
0.7<CW1 高水平耦合 0.8<CW1 高度協調階段
32
4.3糧食主產區農業經濟發展水平分析
運用公式 4-7測算我國糧食主產區農業經濟綜合評價值， 2000-2019 年我國 糧食主產區農業經濟發展水平綜合評價值測算結果見表4-3。
表 4-3 我國糧食主產區農業經濟發展水平綜合評價值
年 份 河北內蒙古遼寧 吉林黑龍江江蘇 安徽 江西 山東 河南 湖北 湖南 四川 均值
2000 0.099 0.112 0.080 0.111 0.085 0.100 0.073 0.070 0.080 0.084 0.059 0.069 0.080 0.085
2001 0.100 0.119 0.086 0.112 0.098 0.102 0.075 0.073 0.082 0.084 0.060 0.071 0.070 0.087
2002 0.097 0.139 0.088 0.120 0.100 0.113 0.078 0.074 0.078 0.084 0.064 0.068 0.073 0.091
2003 0.095 0.098 0.096 0.124 0.102 0.115 0.070 0.066 0.082 0.072 0.062 0.068 0.072 0.086
2004 0.157 0.125 0.129 0.185 0.161 0.136 0.094 0.091 0.107 0.108 0.081 0.096 0.089 0.120
2005 0.150 0.107 0.151 0.174 0.177 0.156 0.098 0.102 0.120 0.114 0.091 0.098 0.094 0.126
2006 0.153 0.121 0.168 0.166 0.178 0.183 0.104 0.099 0.129 0.119 0.094 0.098 0.095 0.131
2007 0.156 0.122 0.186 0.167 0.212 0.210 0.104 0.101 0.136 0.130 0.099 0.102 0.103 0.141
2008 0.160 0.135 0.191 0.178 0.230 0.226 0.112 0.107 0.143 0.146 0.114 0.106 0.112 0.151
2009 0.170 0.133 0.185 0.173 0.273 0.245 0.114 0.111 0.147 0.152 0.114 0.109 0.119 0.157
2010 0.177 0.145 0.202 0.169 0.278 0.289 0.115 0.111 0.149 0.155 0.119 0.115 0.113 0.164
2011 0.189 0.151 0.223 0.197 0.301 0.321 0.120 0.116 0.162 0.155 0.128 0.123 0.113 0.177
2012 0.204 0.161 0.233 0.199 0.301 0.348 0.134 0.131 0.173 0.163 0.142 0.131 0.117 0.187
2013 0.248 0.234 0.291 0.261 0.370 0.436 0.178 0.168 0.225 0.198 0.186 0.182 0.167 0.242
2014 0.267 0.257 0.335 0.280 0.426 0.469 0.198 0.186 0.240 0.219 0.205 0.200 0.174 0.266
2015 0.284 0.272 0.359 0.289 0.454 0.492 0.213 0.199 0.256 0.234 0.222 0.214 0.191 0.283
2016 0.295 0.280 0.393 0.296 0.438 0.523 0.222 0.208 0.268 0.245 0.237 0.231 0.208 0.296
2017 0.316 0.310 0.405 0.324 0.485 0.552 0.245 0.220 0.285 0.262 0.246 0.241 0.220 0.316
2018 0.314 0.320 0.352 0.343 0.541 0.587 0.260 0.236 0.290 0.276 0.254 0.261 0.260 0.330
2019 0.324 0.330 0.334 0.340 0.572 0.617 0.263 0.243 0.309 0.279 0.271 0.286 0.271 0.341
均 值 0.198 0.184 0.224 0.210 0.289 0.311 0.144 0.136 0.173 0.164 0.142 0.143 0.137
從時序特征來看， 2000-2019 年我國糧食主產區農業經濟發展水平呈現持續 上升趨勢，綜合評價值從 2000 年的 0.085 提高到 2019 年的 0.341，提高了 301.17%，增幅較大。表明 2000 年以來我國農業經濟發展水平迅速提高，農業 經濟發展態勢良好，對指標數據進行分析可知， 2000 年以來，我國糧食主產區 各省（區）第一產業投入不斷增加，農業現代化水平持續提升，農村居民人均 純收入增長迅速，農村家庭恩格爾系數持續下降。我國糧食主產區農業經濟發 展態勢良好，但是從 2019 年農業經濟綜合評價值來看，綜合得分均低于 0.7，
主要集中在 0.2-0.4 之間，表明我國糧食主產區農業經濟發展還有較大的提升空 間，未來還需不斷增強農產品供給質量和數量，推動農業經濟高質量發展。
33
圖 4-1 我國糧食主產區 2000年、2006年、2013 年、2019 年農業經濟發展水平
從我國糧食主產區農業經濟發展水平時空變化來看，由表4-3及圖4-1可知， 我國糧食主產區 13 個省（區）農業經濟發展水平存在差異， 2000-2019 年，江 蘇省農業經濟發展水平最高，綜合評價平均值為 0.311，其次是黑龍江省、遼寧 省、吉林省，以上 4個省區的農業經濟綜合評價平均值大于 0.2，河北省、內蒙 古自治區、山東省、河南省、安徽省、湖南省、湖北省、四川省、江西省農業 經濟綜合評價平均值在 0.1-0.2 之間，江西省農業經濟綜合評價平均值最低，為 0.136。 2000-2019年江蘇省農業經濟發展水平總體呈現上升趨勢，由 2000年的 0.1提高到2019年的0.617，提高了517%，提高幅度大于糧食主產區平均水平。 江西省農業經濟發展水平2000-2019年也呈上升趨勢，但是2000-2019年始終處 于糧食主產區中的較低水平，農業經濟發展水平綜合評價值由2000年的0.07提 高到2019年的0.243，提高了247.14%，低于糧食主產區平均值，江蘇省經濟發 展水平較高，農村居民人均可支配收入、農村居民人均用電量等值明顯高于江 西省，因此，江西省農業經濟發展水平綜合評價值較低。
由圖 4-1 可以看出， 2000 年，我國糧食主產區各省（區）農業經濟綜合評
34
價值均低于 0.2，農業經濟發展水平普遍較低； 2006年， 13個省（區）較 2000 年沒有明顯提升，綜合評價值仍小于0.2； 2013年，江蘇省農業經濟迅速發展， 農業經濟綜合評價得分高于了 0.4，位列第一，黑龍江省、吉林省、遼寧省、內 蒙古自治區、河北省、山東省領先于其他省份，綜合得分超過了0.2； 2019年， 江蘇省農業經濟綜合評價值依然領先于其他省份，達到 0.6以上，黑龍江省次之， 明顯高于了其他省（區），其他省份農業經濟綜合評價值均處于 0.2-0.4。總體來 看，黑龍江省和江蘇省農業經濟發展水平最高，其他省（區）差異不顯著，北 部省份農業經濟發展水平最高，中部次之，南部最低，與農業用水效率分布特 征一致，這是由于南部地區一產占比較低，二三產業較為發達，因此，農業經 濟綜合評價值較北部的黑龍江等地低。
4.4糧食主產區農業用水效率與農業經濟發展耦合度與耦合協調度 分析
運用前文構建的耦合度和耦合協調度測算模型測算了我國糧食主產區 2000 2019 年農業用水效率和農業經濟發展的耦合度和耦合協調度，具體測算結果見 表 4-4 和 4-5。
表 4-4 我國糧食主產區農業用水效率與農業經濟發展耦合度
年份河北內蒙古遼寧 吉 林黑龍江江 蘇 安 徽 江西 山東河南湖北湖南 四川 均值
2000 0.847 0.948 0.735 0.908 0.907 0.763 0.805 0.811 0.622 0.534 0.738 0.824 0.738 0.783
2001 0.862 0.968 0.759 0.887 0.933 0.787 0.860 0.840 0.709 0.715 0.761 0.846 0.746 0.821
2002 0.864 0.982 0.757 0.908 0.926 0.816 0.866 0.855 0.768 0.719 0.773 0.844 0.754 0.833
2003 0.805 0.931 0.751 0.856 0.920 0.853 0.801 0.830 0.529 0.642 0.741 0.839 0.680 0.783
2004 0.850 0.951 0.636 0.887 0.970 0.859 0.823 0.888 0.591 0.694 0.700 0.873 0.641 0.797
2005 0.820 0.895 0.728 0.866 0.967 0.890 0.830 0.917 0.619 0.690 0.797 0.867 0.653 0.811
2006 0.803 0.891 0.724 0.822 0.965 0.920 0.883 0.914 0.636 0.695 0.806 0.864 0.668 0.815
2007 0.788 0.860 0.761 0.870 0.962 0.935 0.843 0.926 0.649 0.721 0.824 0.841 0.642 0.817
2008 0.806 0.884 0.777 0.854 0.955 0.945 0.889 0.932 0.662 0.758 0.830 0.836 0.601 0.825
2009 0.821 0.880 0.804 0.873 0.943 0.940 0.891 0.931 0.669 0.771 0.842 0.815 0.617 0.830
2010 0.780 0.835 0.747 0.868 0.967 0.956 0.867 0.932 0.673 0.732 0.755 0.771 0.604 0.807
2011 0.795 0.793 0.772 0.859 0.843 0.948 0.871 0.930 0.692 0.775 0.746 0.766 0.605 0.800
2012 0.750 0.836 0.783 0.856 0.843 0.950 0.881 0.937 0.709 0.788 0.788 0.768 0.613 0.808
2013 0.798 0.880 0.836 0.936 0.888 0.981 0.940 0.962 0.775 0.841 0.864 0.880 0.723 0.869
2014 0.845 0.904 0.867 0.937 0.915 0.984 0.952 0.973 0.790 0.841 0.893 0.905 0.747 0.889
2015 0.917 0.896 0.882 0.948 0.927 0.940 0.979 0.966 0.805 0.879 0.942 0.924 0.816 0.909
2016 0.962 0.887 0.900 0.991 0.921 0.950 0.997 0.983 0.944 0.937 0.971 0.962 0.872 0.944
2017 0.973 0.850 0.906 0.996 0.938 0.998 0.996 0.984 0.934 0.932 0.962 0.987 0.840 0.946
2018 0.963 0.992 0.878 0.999 0.955 0.962 0.982 0.999 0.835 0.946 0.999 0.999 0.957 0.959
2019 0.978 0.864 0.866 0.999 0.962 0.951 0.980 0.999 0.849 0.943 1.000 0.999 0.969 0.951
均 值 0.852 0.896 0.793 0.906 0.930 0.916 0.897 0.925 0.723 0.778 0.837 0.870 0.724
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表 4-5 我國糧食主產區農業用水效率與農業經濟發展耦合協調度
年份河北內蒙古遼寧 吉林黑龍江江蘇安徽江西 山東河南湖北湖南 四川 均值
2000 0.422 0.395 0.427 0.416 0.364 0.464 0.381 0.371 0.479 0.538 0.366 0.361 0.427 0.416
2001 0.418 0.392 0.433 0.430 0.377 0.457 0.364 0.367 0.445 0.448 0.360 0.358 0.395 0.403
2002 0.411 0.411 0.439 0.434 0.385 0.467 0.368 0.364 0.410 0.444 0.367 0.352 0.400 0.404
2003 0.433 0.380 0.462 0.469 0.392 0.453 0.374 0.352 0.535 0.444 0.375 0.354 0.429 0.419
2004 0.530 0.415 0.599 0.552 0.454 0.490 0.423 0.387 0.572 0.518 0.446 0.405 0.496 0.484
2005 0.537 0.416 0.592 0.549 0.479 0.506 0.428 0.395 0.589 0.534 0.428 0.413 0.504 0.490
2006 0.552 0.445 0.626 0.562 0.482 0.526 0.415 0.390 0.599 0.542 0.432 0.414 0.498 0.499
2007 0.565 0.463 0.635 0.536 0.530 0.552 0.436 0.387 0.607 0.552 0.434 0.432 0.533 0.512
2008 0.562 0.473 0.633 0.563 0.558 0.563 0.428 0.395 0.615 0.564 0.463 0.443 0.578 0.526
2009 0.571 0.472 0.606 0.543 0.621 0.592 0.431 0.404 0.619 0.569 0.457 0.460 0.588 0.533
2010 0.607 0.518 0.670 0.539 0.600 0.626 0.445 0.402 0.622 0.597 0.511 0.494 0.580 0.555
2011 0.618 0.554 0.687 0.589 0.741 0.668 0.453 0.414 0.634 0.571 0.534 0.514 0.580 0.581
2012 0.672 0.547 0.695 0.593 0.741 0.694 0.474 0.434 0.645 0.578 0.539 0.528 0.585 0.594
2013 0.706 0.626 0.735 0.614 0.780 0.728 0.504 0.471 0.689 0.602 0.569 0.553 0.624 0.631
2014 0.696 0.638 0.761 0.636 0.808 0.750 0.522 0.485 0.700 0.634 0.578 0.562 0.623 0.646
2015 0.658 0.662 0.774 0.634 0.821 0.837 0.512 0.509 0.711 0.626 0.561 0.566 0.608 0.652
2016 0.626 0.679 0.792 0.583 0.814 0.850 0.490 0.500 0.615 0.594 0.550 0.553 0.596 0.634
2017 0.632 0.746 0.798 0.544 0.835 0.764 0.518 0.514 0.643 0.619 0.570 0.532 0.636 0.642
2018 0.643 0.602 0.770 0.575 0.858 0.666 0.464 0.477 0.734 0.622 0.512 0.502 0.592 0.617
2019 0.633 0.758 0.760 0.571 0.870 0.670 0.464 0.482 0.745 0.628 0.521 0.526 0.592 0.632
均值 0.575 0.530 0.645 0.547 0.625 0.616 0.445 0.425 0.610 0.561 0.479 0.466 0.543
圖 4-2 我國糧食主產區農業用水效率與農業經濟發展耦合度、耦合協調度情況
36
從表 4-4 和圖 4-2 可以看出，2000-2019 年我國糧食主產區農業用水效率與 農業經濟發展間的耦合度呈現波動上升的趨勢特征，耦合度值一直高于 0.7，兩 個子系統處于高水平耦合階段，耦合度值從 2000 年的 0.783 提高到 2019 年的 0.951，增加了 21.46%，表明 2000 年以來，我國糧食主產區農業用水效率與農 業經濟發展兩個子系統之間的互相作用程度較高。
從耦合協調度測算結果來看（表 4-5），2000-2019 年我國糧食主產區農業用 水效率與農業經濟發展的耦合協調度也呈現波動上升的特征，耦合協調度值由 2000 年的 0.416 提高到 2019 年的 0.632，增加了 51.92%，由基本失調階段過渡 到了基本協調階段，表明糧食主產區農業用水效率與經濟發展的協調性發展態 勢良好。由圖 4-2 可知，2000-2019 年，我國糧食主產區處于農業經濟發展水平 滯后于農業用水效率階段，尤其是2000-2015年農業經濟發展與農業用水效率差 距較大，表明我國糧食主產區農業水資源存在過度開發問題，農業經濟增長處 于粗放階段，農業經濟增長對水資源的依賴較大，消耗農業水資源過多。隨著 農業經濟發展水平持續上升，節水灌溉的持續推廣，2016 年開始，農業經濟發 展水平與農業用水效率差距減小，表明農業用水效率與農業經濟增長有向均衡 的同步發展階段發展的趨勢，兩個子系統間相互促進，這與任俊濤［56］對全國用 水效率與經濟發展耦合協調關系研究結果相似。總體來說，隨著我國糧食主產 區農業經濟的迅速發展，我國糧食主產區農業用效率和農業經濟發展水平之間 已處于互促互進的基本協調發展階段。
由表 4-4 可知，從各省（區）角度來看，2000-2019年，13 個省（區）的農 業用水效率與農業經濟發展的耦合度 2019 較 2000 年均是提升的，2019 年，13 省（區）的農業用水效率與農業經濟發展均處于高水平耦合階段。表明我國糧 食主產區各省（區）農業用水效率與農業經濟發展兩個子系統的相互作用和影 響程度強烈。
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圖 4-3 我國糧食主產區 2000 年、2006 年、2013 年、2019 年農業用水效率及農業經濟發
展水平耦合協調度空間分布
由表 4-5和圖 4-3可知，從各省（區）耦合協調度來看，2019年，黑龍江省 耦合協調度大于 0.8，進入高度協調階段，安徽省和江西省小于 0.5，處于基本 失調階段，其他省份處于基本協調階段，表明糧食主產區中大部分省份農業經 濟發展水平與農業用水效率處于相互促進的良性耦合協調發展階段。從各省 （區）耦合協調度平均值來看，遼寧省耦合協調度均值最高，為 0.645，而江西 省最低，為 0.425。從各省（區）2000-2019 年農業用水與農業經濟發展耦合協 調度的時間演變趨勢來看，河北省、內蒙古自治區、遼寧省、吉林省、河南省 2004年由基本失調階段進入基本協調階段；黑龍江省 2007年由基本失調階段進 入基本協調階段，2014年由基本協調階段進入高度協調階段；江蘇省 2005年由 基本失調階段進入基本協調階段，2015年和 2016年處于高度協調階段，后又下 降至基本協調階段；安徽省 2013 年由基本失調階段進入基本協調階段；江西省 2015 年由基本失調階段進入基本協調階段，2018 年后又處于基本失調階段；山 東省 2003 年由基本失調階段進入基本協調階段；湖北省 2010 年由基本失調階
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段進入基本協調階段；湖南省 2011 年由基本失調階段進入基本協調階段；四川 省 2007 年由基本失調階段進入基本協調階段。整體來看，農業用水效率與農業 經濟發展耦合協調度北部＞中部＞南部，與農業經濟發展水平分布一致。
4.5本章小結
本文根據已有研究成果，選取農業經濟綜合評價指標，構建了農業經濟綜 合評價模型，測算了我國糧食主產區各省（區）農業經濟發展綜合評價指數， 然后構建了耦合度和耦合協調度測算模型，探索我國糧食主產區農業用水效率 與農業經濟發展間的耦合和耦合協調情況。得出主要結論如下：（1）由農業經 濟發展水平綜合評價測算結果看，2000-2019 年我國糧食主產區農業經濟發展水 平呈現持續上升趨勢，農業經濟發展迅速，江蘇省農業經濟發展水平最高，江 西省最低；總體來看，糧食主產區北部省份農業經濟發展水平最高，中部次之， 南部最低。（2）從耦合度來看，2000-2019 年我國糧食主產區農業用水效率與農 業經濟發展間的耦合度呈現波動上升趨勢，耦合度提升明顯，且一直處于高水 平耦合階段，農業用水效率與農業經濟發展兩個子系統之間的互相作用程度較 高。（3）從耦合協調度來看，2000-2019 年我國糧食主產區農業用水效率與農業 經濟發展的耦合協調度呈現波動上升的特征，耦合協調度增加了 51.92%，由基 本失調階段過渡到了基本協調階段；農業用水效率與農業經濟發展耦合協調度 北部＞中部＞南部。總體來說，我國糧食主產區農業用效率和農業經濟發展水平 之間目前處于互促互進的良性耦合協調發展階段。
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第五章 結論、對策與展望
5.1 主要結論
水資源短缺制約著我國生態文明建設和經濟社會可持續發展，探究我國糧 食主產區農業用水效率及影響因素、農業用水效率和農業經濟發展耦合協調度 時空特征，對提高我國糧食主產區農業用水效率、促進農業可持續發展非常重 要，也是推動我國糧食主產區農業高質量發展的科學前提。本文基于 Super- SBM 模型和 Malmquist 指數模型對我國糧食主產區農業用水效率進行測算，分 析我國糧食主產區農業用水效率時空演化特征，采用 Tobit 模型分析農業用水效 率影響因素，最后運用耦合度和耦合協調度模型對我國糧食主產區農業用水效 率和農業經濟發展的耦合協調關系進行分析。得出主要結論如下：
（1） 2000-2019 年，糧食主產區與全國農業用水效率演變趨勢大致相似， 呈現上升后波動下降的趨勢，但是總體來看，2019年較 2000年具有較大提升。 我國糧食主產區各省（區）農業用水效率存在較為明顯的差異，山東省農業用 水效率最高，江西省最低，河北省、河南省、山東省、內蒙古自治區、四川省、 江蘇省、遼寧省和黑龍江省在研究期內達到過 DEA 有效。農業用水效率存在北 部＞中部＞南部的分布特征，且 2000-2019 年農業用水效率增長幅度也呈現北部、 中部、南部遞減的特征。
（2） 2000-2019 年，我國糧食主產區農業用水全要素生產率研究期間僅 2016年全要素生產率低于 1，其他年份均大于 1，農業用水效率總體上是增長的。 2000-2019 年技術效率演變趨勢與農業用水全要素生產率的變化趨勢大體一致， 全要素生產率變化與技術變化呈正相關關系，促進我國糧食主產區農業用水全 要素生產率提高的關鍵因素是技術效率的提高，在未來要注重農業生產投入要 素的優化配置。各省（區）全要素生產率均出現增長，內蒙古自治區增長幅度 最大；安徽省和江西省技術效率衰退，主要是由于純技術效率的衰退，其他省 （區）均是提高的；13 個省（區）技術進步均是增長的，內蒙古自治區增長幅 度最大，河南省次之。
（3） 農林牧漁業固定資產投資、人均水資源量、節水灌溉面積占比和有效 灌溉面積占比對農業用水效率的影響是顯著的促進作用，而農村居民人均可支 配收入、城鎮化率、降水量、糧食作物播種占比對農業用水效率的影響是顯著 的負向影響。
（4） 從我國糧食主產區農業經濟綜合評價結果來看，糧食主產區農業經濟
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發展迅速，2000-2019 年我國糧食主產區農業經濟發展水平呈現持續上升趨勢， 綜合評價值增幅較大。13 個省（區）中江蘇省農業經濟發展水平最高，江西省 農業經濟發展綜合評價值最低。總體上，北部農業經濟發展水平最高，中部次 之，南部最低，與農業用水效率分布特征一致。
（5）我國糧食主產區農業用水效率與農業經濟發展的耦合關系方面。 2000-2019 年，兩個子系統耦合度呈現波動上升趨勢，且一直處于高水平耦合階 段，13 個省（區）農業用水效率與農業經濟發展的耦合度均處于高水平耦合階 段，農業用水效率與農業經濟發展兩個子系統之間的互相作用程度較高。
（6）從農業用水效率與農業經濟發展間的耦合協調關系來看，2000-2019 年，我國糧食主產區農業用水效率與農業經濟發展的耦合協調度呈現波動上升 的特征，耦合協調度由基本失調階段過渡到了基本協調階段。2019 年，黑龍江 省進入高度協調階段，安徽省和江西省處于基本失調階段，其他 10 個省份均處 于基本協調階段。從空間分布來看，糧食主產區北部、中部、南部耦合協調度 遞減，與農業經濟發展水平分布一致。 總體來看，我國糧食主產區農業用效率 和農業經濟發展水平之間目前處于互促互進的良性耦合協調發展階段。
5.2 對策及建議
5.2.1 加大農業基礎設施建設投資，提高農業現代化水平
從本文農業用水效率影響因素測算結果來看，農林牧漁業固定資產投資占 比能夠促進農業用水效率的提高。因此，應該繼續加強農業資金投入，提高我 國糧食主產區農業現代化水平。一是在鄉村振興階段，加大農業發展資金投入， 固定資產投資向農業領域傾斜，大力投資農業現代生產，制定相關政策制度， 引導社會資本進入農業，促進農村金融的發展，強化農業發展的造血能力，并 加強對投入農業資金的監督和管理，有效促進農業經濟的發展。二是推動農業 技術創新，構建糧食全程機械化高效生產體系，促進農業科技體制改革，根據 各地區自然條件、生產條件、種植作物等的不同，因地制宜，推進農業科學技 術創新，改善農機作業條件，推動農業生產機械創新研發和應用，農業機械作 業覆蓋農業生產全程，建立農機社會化服務體系。三是推動農業生產向規模化、 集約化、信息化轉變，推動農業生產智能化裝備應用，提升農機裝備“耕、種、 管、收”全程作業質量與作業效率，全面提升農業現代化水平，促進農業產值 高質量提升。
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5.2.2 推進農業節水灌溉技術的突破和推廣
我國糧食主產區農業用水占比較高，2019 年各省（區）農業用水占比均在 50%-75%之間，由于我國糧食主產區種植業占比較大，農業灌溉面積大，而由 于灌溉技術的落后和節水灌溉面積占比較小，部分地區仍使用大水漫灌式的粗 放式灌溉方式，農業水資源得不到有效利用。從本文農業用水效率測算結果來 看，技術效率、純技術效率是我國糧食主產區農業用水效率提高的關鍵因素， 節水灌溉面積占比增加，能夠有效促進農業用水效率的提高。一是各地區要根 據當地經濟發展水平、農業基礎設施水平、農作物種植結構等，選擇管道輸水 灌溉、噴灌、微灌等不同類型的節水灌溉技術進行推廣建設，引導和支持民間 資本和社會資金參與水利工程建設，同時要強化日常維護和管理，形成良好的 農田立體灌溉體系。二是構建多元互補、高效協同的節水灌溉推廣體系，通過 媒體、農業公眾號等多媒體以及進村入戶的形式，開展節水灌溉的宣傳推廣， 合理調整農業水價，讓農戶提高節水灌溉的意識和自主性。
5.2.3有效調整農業生產結構
從本文農業用水效率影響因素測算結果來看，我國糧食主產區糧食作物播 種面積占比的增加對農業用水效率有負向影響，但我國糧食主產區對我國糧食 安全保障非常關鍵，所以要把保障糧食安全和重要農產品供給作為底線指標， 推進農業供給側結構性改革。一是引導優糧優產，保障糧食質量，制定產業發 展規劃，有效調整農業生產結構，促進農產品質量和品質的提高，增加農產品 效益，實施優質糧食工程，逐步促進農業的產業化經營規模，發展高效農業， 增強農業可持續發展能力；根據優質糧食生產功能區布局，依據各地區的農業 產業結構特征，引導農業種植結構逐步調整，推動糧食主產區綠色優質糧食的 供給。二是大力推進糧食規模化種植、集約化經營，實施優質糧食工程，鼓勵 種糧大戶、家庭農場和糧食種植合作社種植模式，形成“合作社+龍頭企業+互 聯網銷售”的產購儲加銷一體化經營模式，提升糧食生產規模效益。三是積極 組織開展交流研討和培訓，總結各地區試點示范經驗，圍繞產業種植結構、用 水管理模式等，各部門組織開展全國性的交流研討，交流經驗，降低作物耗水 量，提高糧食作物產量。
5.2.4加強農業用水管理
我國糧食主產區農業用水效率降低，目前農業用水效率與農業經濟發展處 于相互促進的協調階段，因此，需要進一步強化農業用水管理，節水增量，提 升農業用水效率，增加農業經濟產值。一是強化農業水資源剛性約束，堅持以
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水定城、以水定地、以水定人、以水定產的原則，根據糧食主產區產業功能定 位與水資源承載力，合理確定布局和發展規模，抑制不合理用水需求。二是嚴 格限制土地開發與擴灌，強化取水許可審批管理和取用水監督管理，加強農業 終端用水管理，形成水資源環境監測體系，建設用水動態監控設施，推進農業 用水管理水平提升。
5.3研究不足與展望
由于數據的可獲取性，本文的研究存在不足之處，主要有以下兩個方面： 一是農業用水效率的測算上，由于數據的可獲得性，部分農業污染物未納入測 算范圍，僅計算了農藥和化肥產生的環境污染，農業生產過程中隨機性較大， 部分數據難以統計和記錄，農業生產的污染測算不夠完善；農業生產中的碳排 放也未計算稻田種植產生的碳排放，碳排放測算結果不夠準確。第二，由于數 據的可獲得性，本文以省（區）單位為研究對象，研究尺度較為宏觀，在未來， 可以進一步以市州或縣域為單元進行探究，對區域農業用水效率的提升更具參 考性。
面對本文研究的不足之處，今后將繼續就以上幾個方面做更深層次的研究， 突破相關條件的限制，從市州或縣域單元出發，選取更加科學合理的投入產出 指標，提高農業用水效率和農業經濟發展水平測算的準確性，虛心學習，努力 提高自身科研水平。
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