海城市温香灌区灌溉用水效率评价

项 伟

(海城市水利事务中心,辽宁 海城 114200)

许多地区因生态环境破坏都遭受了一定的干旱,部分地区甚至遭受了洪涝灾害,旱灾相比于其它自然灾害的受灾面积较广,影响范围更大[1-2]。因此,研究分析灌溉用水效率及其与干旱之间的关系,针对灌区现状及存在的问题提出有效的措施,对于科学揭示灌溉关系具有重要意义。

目前,比较常用的用水效率测算方法有随机前沿SFA法和数据包络DEA法等[3]。王学渊等采用SFA方法和省级面板数据测算了我国农业灌溉用水效率,结果发现西北地区具有较大节水潜力,不同地区的用水效率存在较大差异,全国平均值只有0.49;王学渊等运用DEA、SFA两种方法和省级面板数据测算了灌溉用水效率,结果显示两种方法测算的结果排序保持一致,直辖市和南方省份具有较高灌溉用水效率,而西北地区较低;王晓娟等以河北省石津灌区为例,采用SFA方法测算其灌溉用水效率为0.75;梁静溪等通过构建DEA模型计算分析了不同地区的灌溉水效率及其排序,然后利用校验后的DEA模型评价了黑龙江省多个灌区的灌溉水效率,结果显示该模型能够合理评价灌溉水效率。鉴于此,文章以海城市温香灌区为例,采用DEA-Tobit模型计算评价灌溉用水效率,为保证灌区粮食安全及提升农业综合实力提供参考[4-7]。

1 方案设计

1.1 灌区概况

温香灌区位于海城市西北方向,辽河平原南部,灌区四个排灌站(高坨子排灌站、刘坨子排灌站、桑树排灌站和东高排灌站)分别从太子河、浑河提水灌溉,属多水源灌区,非常适宜水稻等农作物的生长,是辽南地区著名的“鱼米之乡”。

温香灌区为北温带季风半湿润半干旱气候,年均气温8.3℃,多年平均降雨量650mm,在年际和时空上分布很不均匀,冬春少,夏秋多。灌区总灌溉面积4466.67hm2,其中高坨子排灌站733.33hm2,刘坨子排灌站2133.33hm2,两者占到整个温香灌溉面积的64%,多年平均可利用量为1.4亿m3,75%年可利用量为1.05亿m3。灌区内地势低洼,自然灾害频繁,既有洪涝灾害又有经常出现作物生长期的旱灾。因此,依据灌区实测数据测算分析水稻的灌溉用水效率及影响因素,对进一步提升农业开发总体水平,有效改善灌溉条件具有指导作用。

1.2 建立DEA-Tobit模型

针对温香灌区的水稻用水效率研究选用DEA模型进行测算,由于受水利工程灌溉设施、气候条件等因素影响难以确立农业生产函数,故考虑规模报仇的可变性建立以投入导向的DEA模型,其计算式为:

(D)=min[φ-∂(fTL-+fTL+)]

(1)

(2)

式中:φ为决策单元的有效值;L-、L+为投入因子的冗余量和产出因子的不足量;x、y为投入要素与产出收益;i、r为输入和输出向量类型。

对各影响因素利用Tobit模型进行回归处理,仅有最小二乘法估算DEA的有效性指数往往存在一定偏差,从而建立Tobit模型,即:

(3)

式中:Mi、Wi为因变量和自变量向量;α、β、εi为截距的向量、未知的参数向量和扰动项。依据DEA、Tobit计算公式建立DEA-Tobit模型,其表达式为:

marks=β0+β∑xij+ui

(4)

式中:marks、xij为技术效率值及其主要影响因素;ui为测算干扰项。

1.3 数据来源

研究数据来源于2020年调查统计的温香灌区1000位水稻种植户,调查问卷涵盖4个灌排站,具体分布如表1所示。根据温香灌区水稻种植的分布情况,合理确定数据样本调查项目有投入产出关系、灌溉行为方式以及种植户家庭特征等。

表1 调研样本分布统计表

2 结果与分析

2.1 灌溉用水效率分析

依据调查数据和EDA-Tobit模型测算灌溉用水效率,计算CCR(相对有效性)和BCC(纯技术效率)模型结果如表2所示。结果显示,测算的纯技术效率较高且许多要素的计算权重为0,如灌溉面积的权重为0,这表明用水效率不受灌溉面积的影响,而这与实际情况不符;灌溉用水量的权重为0,这也不符合实际情况,因为农业发展离不开农田水利灌溉。因此,采用这种方法测算的灌溉用水效率是不合理的,不具有参考价值。

表2 BCC与CCR测算结果

针对以上问题,研究选用文中所述模型计算约束权重如表3所示。

表3 基于权重约束的BCC与CCR测算结果

由表3可知,基于权重约束的测算结果保证了灌溉用水的权重要素均为不0,这与实际情况相符。东高和刘坨子排灌站的用水效率较低,说明这些地区的灌溉用水效率仍存在一定的上升空间,而高驼子和桑树排灌站相对较高。

从单纯的技术效益和整体的技术效率出发确定企业规模效益如表4所示。

表4 规模效率值

由表4可知,由于规模无效导致桑树排灌站用水效率值无效,表明桑树排灌站的用水规模较小,为了提高用水效率可以扩大该排灌站的用水规模。总体而言,海城市温香灌区的灌溉用水效率的总技术、纯技术和规模效率分别为71.3%、87.6%、84.9%。

根据权重模式绘制2019—2021年温香灌区灌溉用水效率图,如图1所示。

图1 水生态足迹构成及变化特征

由图1可知,研究期间东高、高驼子和桑树排灌站的灌溉用水效率均呈上升趋势,而刘坨子排灌站呈波动上升趋势,这与温香灌区2020年实施节水配套改造有效提升用水效率的实际情况相符,该测算方法能够真实反映灌区用水情况。

2.2 影响因素分析

根据DEA-Tobit模型测算分析的温香灌区灌溉用水效率,结果显示各排灌站的用水效率存在一定差异,并进一步分析导致用水效率差异的原因。

1)自然因素的影响。灌区灌溉用水效率受降水量的影响显著,研究发现温香灌区的年降水量处于500～800mm,但受环境和地形条件影响不同排灌站存在一定差异,一般平原区的雨水量较少而山地丘陵区较大。农田灌溉需水量会随降水量的增多而减小,相应的用水效率也会下降,两者存在负相关性;当地用水效率随气温的升高会逐渐增大,这是因为气温升高会加速水分的蒸发,从而降低用水效率。所以,气温和降水量均在一定程度上影响着灌区灌溉用水效率。

2)灌排设施状况的影响。在农业生产中灌溉用水效率具有重要地位,这也是保证作物产量和粮食安全的关键。通过分析有关数据可知,增大水库容量、数量及其储水能力可以增大用水效率,充足的储水量既能够提升用水效率,还有利于确保作物产量。因此,灌溉用水效率与水库容量、数量之间存在正相关性。

3)用水特征的影响。一般地,灌区农作物种类和水利工程类型较多,鉴于温香灌区主要种植水稻的实际情况,结合水稻用水特征可知,农作物用水效率随粮食播种面积的增加而减小。因此,灌区灌溉用水效率与农田面积占比存在负相关性。

本研究以2019—2021年温香灌区东高、刘坨子、高驼子、桑树排灌站的用水效率为约束变量,通过分析农田面积占比、除涝面积、水库容量与数量、温度及降水量等因素建立DEA-Tobit约束变量模型,其表达式为:

(5)

式中:ηit、λit为灌溉用水效率值和模型待估计参数;i、t为排灌站个数和模型运算时间;xit、it为自变量因素和测算误差项。

根据DEA-Tobit模型统计分析各因素相关系数及特征参数值如表5所示。

表5 相关系数与特征参数

由表5可知,温香灌区灌溉用水效率与降水量之间存在负相关性,由于该灌区灌溉用水效率较小,故降水量的影响程度较低;温香灌区灌溉用水效率与气温之间存在正相关性,即用水效率随气温的逐渐升高而增大;温香灌区灌溉用水效率与除涝面积、水库数量之间均存在正相关性,除涝面积越大、水库数量越多则灌溉用水效率越高,反之则越小;温香灌区灌溉用水效率与农田面积占比存在负相关性,虽然农作物用水量较多但其用水价值也较高[13-16]。所以,灌溉用水效率会随着粮食作物面积的增大而减小,并且粮食作物面积的影响非常显著。

3 结 论

文章结合温香灌区调查统计数据,采用DEA-Tobit模型测算分析用水效率及其影响因素,结果表明:2019—2021年东高、高驼子和桑树排灌站的灌溉用水效率均呈上升趋势,而刘坨子排灌站呈波动上升趋势,这与温香灌区2020年实施节水配套改造有效提升用水效率的实际情况相符,DEA-Tobit模型能够真实反映灌区用水情况。温香灌区灌溉用水效率与降水量、农田面积占比之间存在负相关性,与气温、除涝面积、水库数量之间存在正相关性。为进一步提升用水效率,未来可以考虑水价调节机制增强用户节水意识。