省际农业用水效率评价及影响因素分析

邓路 阿斯甫江·阿不都热义木 崔巍平 闫海龙

(新疆维吾尔自治区发展和改革委员会经济研究院 ，新疆 乌鲁木齐 830001)

引言

水是宝贵的自然资源，也是农业发展的命脉，对于国家安全和民生大计都具有重大意义[1]。我国水资源总量非常充沛，约为31605.2亿m3，但是由于人口众多、水资源分布不均匀，人均占有量仅为世界平均水平的25%。2011—2019年，中国用水总量平均值为6082.2亿m3，多年来均保持在6000亿m3之上，在水资源总量无法大幅度提升和用水总量无法大幅度下降的前提下，只能不断提高水资源利用效率，让单位用水量创造更多的价值。根据中华人民共和国水利部发布的《2020年中国水资源公报》数据显示，2020年用水总量为5812.9亿m3，其中农业用水量为3612.4亿m3，占总用水量的62.14%，农业用水依然是占比最高。同时，由于水资源分布不均、用水效率低等原因，水资源的稀缺一直也是农业发展的重要制约因素之一[2]。因此，提高农业用水效率，对保障农业发展，促进农业经济高质量发展都具有重要意义。

为了提高农业用水效率，首先必须科学、客观的评价农业水资源利用效率，同时寻找其在时空分布中的客观规律，才能针对性地提出提高水资源利用效率的意见建议，为农业高质量发展提供有力支撑。关于农业用水效率，国内外学者做了大量研究：杨骞等[3]采用全要素水资源效率的测度思路对农业水资源效率进行了测度，夏莲等[4]测度了甘肃省民乐县马铃薯产业的水资源利用效率，刘渝等[5]测算了湖北省农业水资源利用效率，佟金萍等[6]对长江流域的10个省份农业用水效率进行研究，王洁萍等[7]测算了新疆农业水资源效率，陆泉志等[8]测算了广西农业水资源利用效率，李静[9]、方琳[10]、王学渊[11，12]、刘涛[13，14]等将全国分成多个区域测算了农业用水效率。关于农业用水效率影响因素方面，也有部分学者进行了探索，黄昌硕等[15]从机理层面分析了农业用水效率具有差异的原因；张玲玲[16]、韩颖[17]、陈洪斌[18]、尚杰[19]等研究认为，人均水资源量、降水量、地下水占供水量比例、农业产业结构等因素对农业用水效率有较大的影响；马剑锋等[20]分析了技术进步对农业用水效率的影响。以上研究为农业用水效率和影响因素分析研究奠定了坚实的基础，但是也存在一些问题：部分研究忽略了水资源利用效率的空间分异规律；大部分对农业用水效率影响因素的研究基于回归方法，该方法存在预设条件过多、可能产生多重共线性等问题，会造成有偏估计。因此，本研究将首先测算分析全国农业用水效率，在此基础上运用莫兰指数(Moran’sI)、LISA指数来分析农业用水效率在空间上的演变规律，最后利用机器学习中的随机森林算法研究农业用水效率的影响因素，该方法对数据没有预设条件，拟合效果好，以此为依据提出提高农业用水效率的意见建议，以期为农业发展提供有力支撑。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

农业用水效率分为单要素水资源利用效率和全要素水资源利用效率2种[21]，单要素水资源利用效率专注于研究水资源和经济增长之间的关系，全要素水资源利用效率则需要考虑其它要素的影响，本研究重点关注水资源和经济效益之间的联系，因此采用单要素水资源利用效率，公式：

(1)

式中，AWUR表示农业用水效率；Aval表示农业产值；Wcon表示农业用水量，该结果能直接有效地反映农业用水效率的内涵。

此外，采用莫兰指数、LISA指数分析农业用水效率变化情况，用随机森林算法分析农业用水影响因素。

1.2 数据来源

本研究中的数据来源于《中国统计年鉴》《中国农业统计年鉴》和《中国水资源统计公报》。

2 结果分析

2.1 农业用水效率时空演变规律

2011年、2014年、2017年、2019年的农业用水效率如表1所示。

通过分析发现，整体来看，全国的农业用水效率整体上是不断提升的，整体上呈现增长态势。农业用水效率提升的主要原因是农业产值快速提升，而农业用水量的增长相对平缓。分区域来看，中部地区是农业用水效率较高的区域，以此为基础，先向东南方向辐射，随后向东北区域辐射，仅有西北地区农业用水效率较低。中部地区农业用水效率较高的主要原因是这些区域的农业用水量较低，说明中部地区的节水技术较为先进，提高了区域农业用水效率。用水效率较低的区域分为2种情况，新疆和江西等地农业产值较高，但是农业耗水量较高，造成农业用水效率较低，这一类地区应当大力发展节水技术，尽量降低农业耗水量；青海、宁夏、西藏等地虽然农业耗水量较低，但是农业产值也比较低，这一类地区应当通过提高产量、调整种植结构等手段，提升农业产值，提高单位农业用水量的产出。

2.2 农业用水效率空间聚集情况

对2019年的农业用水效率进行空间相关性分析，发现莫兰指数不为零，说明其存在空间溢出效应，具体见表2。

通过分析原始数据并对照表2可知，高-高聚集的区域有5个，分别是四川、重庆、湖北、河南、山西，这些区域农业用水效率较高的原因是区域农业耗水量少，即这些区域的节水技术较强，说明节水技术的应用和发展不仅能促进当地农业用水效率提高，还存在较强的空间溢出效应，带动周边地区提高农业用水效率。低-低聚集的区域有2个，分别是新疆和广东，这2个区域的农业产值都不低，但是农业耗水量较大，造成农业用水效率较低。新疆及周边地区是因为处于干旱半干旱区域，蒸散发量较大，造成农业用水量大，应大力发展滴灌等节水技术，降低农业耗水量；广东及周边区域因为水资源丰沛，因此节水意识较弱，应加强节水宣传、教育，减少不必要的水资源浪费。大部分区域的农业用水效率在空间上无显著相关性，可以进一步加强区域间的联动，发挥优势地区的带动作用，提高农业用水效率。

表2 农业用水效率空间聚集效应

2.3 农业用水效率影响因素分析

2.3.1 影响因素选取

参考现有的研究[14-17]，同时按照可比性、科学性、独立性、可获得性原则，建立影响农业用水效率的指标体系，详见表3。

表3 农业用水效率影响因素指标体系

该指标体系从3个方面测度农业用水效率的影响因素，经济发展方面用人均地区生产总值、第一产业产值占地区生产总值的比重来衡量，人均地区生产总值能反映一个地区的经济发展水平，发展水平更高的地方可能会拥有更先进的节水技术，而第一产业产值占地区生产总值的比重能反映区域经济结构。

资源条件方面用人均水资源量、地下水占供水总量的比例、灌溉面积占播种面积的比重来衡量，这些指标能反映出地区水资源禀赋。

农业投入程度用单位面积的农业机械总动力、人均农作物播种面积、R&D经费来衡量，前2个指标反映了农业生产过程中的物质投入、规模化程度，这些要素有可能对水资源的利用方式产生决定性的影响，R&D经费可以衡量对工业的投入程度，工业发展导致先进技术出现，就会反过来提高农业用水效率。

2.3.2 农业用水的影响因素

图1显示了随机森林方法下影响因子的重要性排序情况。其中，第1列表示去掉某个变量袋外误差上升的百分比，该值越大，表明变量越重要。第2列表示节点不纯度平均减少值，表示该变量对决策树节点的影响，该值越大，说明变量越重要。

图1 基于训练样本的变量重要性排序

无论使用哪种方法，灌溉面积占播种面积的比重，R&D经费和地下水占供水总量的比例对模型影响较大，因此，本研究将选取这3个变量绘制偏相关图，分析其作用方式。

图2 灌溉面积占播种面积的比重对农业用水效率的影响

从图2可以看出，灌溉面积占播种面积的比重达到20%左右时，农业用水效率最高；20%～50%迅速下降；随后的影响区域平缓。这说明灌溉面积占播种面积的比重在20%～50%区间内时，农业产值增长的速度不及灌溉规模的提升，随后继续提升灌溉规模，对农业用水效率的影响将变小。在农业生产中，为了保证产量，无法将灌溉面积占播种面积的比重限制在20%以下，因此可以在其比重超过50%以后尽量向上提升，这样可以增加作物产量，同时对农业用水效率的影响也较小。

图3 R&D经费对农业用水效率的影响

从图3可以看出，R&D经费对农业用水效率的提升非常明显，这说明投入工业研发的资金会对农业用水效率形成非常显著的正向效益，科技的提升能有效形成节水效应。当R&D经费小于50亿元时，增加R&D经费能对农业用水效率产生非常明显的正向效益，这是因为科技费用的投入对于节水技术的研发、使用具有推动作用。建议R&D经费小于50亿元的地区增加该项费用的比例，提高农业用水效率。

图4 地下水占供水总量的比例对农业用水效率的影响

从图4可以看出，地下水占供水总量的比例对农业用水效率的总体影响是正向的，仅头部有少部分观测值有负向影响。这可能是因为少量应用地下水的区域技术较为落后、规模较小，无法有效提升农业产值，而利用地下水较多的区域，随着地下水利用规模的扩大，有可能会带动相应的节水技术发展，促进农业用水效率逐渐提高。

3 结论与建议

本研究基于2011—2019年全国的省际面板数据，测算了全国区域的农业用水效率及其时空演变规律，随后利用随机森林模型，分析了影响农业用水效率的因素，得出以下结论。全国的农业用水效率整体上增长的，应当维持目前农业政策的稳定性，保持全国范围内农业用水效率的稳步提升。农业用水效率具有较为显著的空间溢出效应，分为高-高聚集和低-低聚集2种，应继续发挥高-高聚集区域的带动效应，如四川、重庆、湖北、河南、山西等地应进一步带动周边地区提高农业用水效率整体提高；分类施策的打破低-低聚集区域的短板，如新疆及周边地区应大力发展滴灌等节水技术，降低农业耗水量，广东及周边区域，应加强节水宣传、教育。灌溉面积占播种面积的比重对农业用水效率的影响是负向的，但并非线性影响，应在其比重超过50%地区，进一步提高占比，增加作物产量。科技投入是促进农业用水效率上升的重要因素，当R&D投入资金小于50亿元时应大力增加投入力度，此时的投入能大大增强农业用水效率的提升。