劉文升 梁江峰/.黑龍江省八五一一農場水務局 .黑龍江省宏禹水利工程建設監理有限責任公司
農田水利管理效率的空間差異研究
劉文升1梁江峰2/1.黑龍江省八五一一農場水務局 2.黑龍江省宏禹水利工程建設監理有限責任公司
基于DEA方法和第三章構建的農田水利管理效率測算模型,本研究使用DEAP2.1軟件對我國31個省、市、自治區的農田水利管理效率情況進行測算,對幾個方面進行了統計性描述。通過空間計量方法對全國省域農田水利設施管理效率影響因素的實證分析,結果顯示空間滯后模型(SLM)的各項統計性質均優于經典計量模型,更適合體現農田水利設施管理效率的空間依賴性。
農田水利管理效率;空間差異
自2004年中央一號文件提出大力加強農田水利建設,提高農戶參與式灌溉管理發展模式的號召以來,我國大部分地區積極響應,加大投入,但由于不同地區經濟與地理的差異,有些地區農田水利灌溉設施管理效率提高的同時,嚴重水旱災害仍然頻繁發生,不斷暴露出農田水利基礎設施薄弱,管理效率不明顯等問題。因此,為了進一步提高灌溉用水效率、全面實現中國農田水利設施可持續利用和保障糧食安全,本文以小型農田水利為研究對象,分析其不同經濟與地理條件下的地區農田水利管理效率的差異性,因地制宜的找出其符合區域經濟地理條件的管理模式及有效途徑。
2005-2010年全國管理效率,平均水平只有0.7,說明我國農田水利效率水平較低,還有很大的改善空間;這段時間全國純技術效率平均值0.795,規模效率平均值0.883,說明管理水平和規模經濟都需要加強才能提高我國農田水利的效率水平,進而提高農業用水的使用效率。從時間趨勢來看,2005-2007年技術效率水平有上升的趨勢,2007年達到最高值0.84,此后效率水平下降明顯,穩定在0.67左右的水平;全國純技術效率和規模效率隨時間的變化趨勢與技術效率的變化趨勢大致相同,規模效率的起伏幅度更大,說明管理效率出現這種變化是純技術效率和規模效率共同作用的結果,其中純技術效率的影響更大。
不同地區之間農田水利管理效率值有明顯的不同,空間上各空間單位的指標數值大小具有集聚或分散的情形。地理上相鄰的地區間存在空間上的依賴性,通過2005年和2010年全國管理效率空間分布圖可以看出,我國農田水利管理效率高的地區主要集中在我國的東北部地區和東南地區,效率低的地區集中在西北地區(除新疆)和西南地區,且效率值相近的地區地理上相連,這說明農田水利管理效率存在地理上的空間集聚現象。從2005年與2010年各地區管理效率空間分布對比情況來看,農田水利效率值高的地區沿著地理邊界不斷向外擴散,如華北、西北地區,但是也有農田水利效率值低的省份沿著地理邊界擴散,例如中南、東北地區,這些現象說明我國農田水利效率部分地區出現有利的正向促進作用,也有些地區出現倒退的現象。總體來說,我國東部地區和北部地區的相鄰省份農田水利的管理效率水平較高,而中部地區、南部地區、西北地區相鄰的省份管理效率值偏低。
空間相關分析已經定量證明了我國農田水利管理效率具有空間相關性,本節采用空間計量經濟模型對農田水利管理效率的影響因素進行估計。以農田水利管理效率(XL)作為被解釋變量,從地理環境與自然災害:地形地貌(DX)、水資源總量(SZY)、受災面積(ZH);投資結構與經濟條件:水利設施投資結構(TZJG)、區域經濟發展水平(GDP);工程規模與工程效益:灌溉系統規模(GM)、水利工程效益(XY);人力資本與經營能力:農業人口比重(RK)、農業勞動報酬(BC)、管理者經營能力(JYNL)方面建立了農田水利管理效率影響因素模型如下:
該模型的目的是檢驗地理環境與自然災害,投資結構與經濟條件,工程規模與工程效益,人力資本與經營能力與農田水利管理效率的相關關系和決定因素,通過合適的估計方法考察農田水利管理效率的決定因素和局域溢出效應。
2010年農田水利管理效率空間常系數回歸模型分析2010年農田水利管理效率影響因素空間常系數回歸模型的統計檢驗結果可見,SLM和SEM的擬合優度分別為0.849和0.856,均高于OLS估計值0.824;比較對數似然函數值Log L、AIC和SC值發現,SLM模型和SEM模型Log L均高于OLS估計,AIC和SC值均低于OLS估計,這說明空間常系數回歸模型比OLS估計對數據的解釋性更高。SLM的Log L值25.206大于SEM的Log L值23.189;極大似然比率(LR)SLM估計通過了5%水平的顯著性檢驗,而SEM估計沒有通過顯著性檢驗,因此SLM比SEM和OLS估計的模型要好。
SLM估計中,模型的擬合情況更好,地形地貌(DX)回歸系數符號為負,沒有通過顯著性檢驗,這與預期不同;受災面積(ZH)的回歸系數也為正,不符合預期。投資結構(TZJG)的回歸系數為負,不符合預期的假設;區域經濟發展水平(GDP)回歸系數符號為負,沒有通過顯著性檢驗。灌溉系統規模(GM)回歸系數符號為正,通過了10%水平下的顯著性檢驗;水利工程效益(XY)的回歸系數也都為正,符合本文的假設,通過了5%水平下的顯著性檢驗。農業勞動報酬(BC)回歸系數符號為正,通過了1%水平的顯著性檢驗。管理者經營能力(JYNL)回歸系數符號為負,通過了5%水平的顯著性檢驗;
SLM的因變量向量的空間滯后回歸系數(ρ)為正,通過了1%水平下的顯著性檢驗。SEM估計中,水資源總量、投資結構、區域經濟發展水平、灌溉系統規模、農業勞動報酬、水利工程效益、農業人口比重、農業勞動報酬和管理者經營能力都通過了顯著性檢驗。SLM的空間滯后回歸系數(ρ)為0.261,SEM模型創新變量的空間誤差系數(λ)為-1.469,兩者都通過了1%水平的顯著性檢驗,這表明,2010年空間鄰近溢出效應對我國農田水利效率水平有明顯作用,鄰近省域管理效率的誤差沖擊對本地區的效率水平沒有明顯影響。
綜上所述,基于空間計量經濟學的農田水利管理效率空間常系數回歸模型分析顯示,農田水利管理效率主要的影響因素是區域經濟發展水平、灌溉系統規模、水利工程效益、農業勞動報酬、管理者經營能力。區域經濟發展水平對農田水利設施效率的提高沒有正向的促進作用,經濟水平高的地區對水利設施利用效率關注不夠。灌溉系統規模、水利工程效益、農業勞動報酬的提高對農田水利設施管理效率有不可忽視的正向作用,擴大灌溉系統規模,提高水利工程效益和增加農民的勞動報酬都有利于農田水利的發展,有利于提高農田水利設施的管理效率。
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