灌溉水價與技術進步對農業用水強度的影響
——基于三大主糧的實證研究

楊福霞，王曉曉

（華中農業大學經濟管理學院，湖北 武漢 430070）

充足的灌溉用水是我國農業生產乃至國家糧食安全的重要保障。由于獨特的地理環境及氣候，降雨時空分布不均，當前我國農業生產對灌溉用水的依賴性依然較強[1]。與此同時，農業灌溉用水供給受非農用水部門擠占的情況仍在加劇[2]，且農業生產灌溉中水資源浪費現象較為嚴重[3]?？紤]到節水技術的開發和推廣普及是農業用水效率提升的關鍵環節[4-5]，中央政府最早從20世紀70年代開始，陸續從節水技術引進、技術研發與推廣、水利基礎設施建設以及農業用水管理制度創新等方面，對農業節水技術推廣進行全面部署，并取得了顯著成效。然而，與發達國家相比，我國農田作物水分利用率和噴滴灌節水技術采用比例仍處于較低水平[6]。近年來，學者們對我國灌溉水利用效率進一步提升的有效途徑進行了深入探究，發現長期過低的灌溉水價[7]和高昂的節水技術采用成本[8-9]，導致農戶采納節水技術動力極為不足[10]。在此背景下，定量評估現行的灌溉水價、農業技術進步對農作物用水強度的影響程度對于科學制定農業節水政策具有重要的現實意義。

圍繞農業用水效率相關議題，現有研究主要從水資源利用效率的測度及其影響因素兩方面進行探討。關于用水效率水平的核算，學者們通常采用數據包絡分析方法[11-12]和隨機前沿分析方法[13-15]分別展開研究，其相對一致的觀點認為長期以來我國農業用水效率處于較低水平。而對于農業用水效率影響因素，已有研究主要基于兩個相對獨立視角展開分析。一是從生產側考察農業技術進步對農業用水效率的影響機制，先后證實與農業生產有關的技術創新及其技術效率改善在農業節水目標實現中均發揮了積極作用[16-17]。一方面，農業技術創新推動農業技術手段更新，提高農田灌溉效率，主要表現在農業生產性技術與農田節水技術創新兩個層面。農業生產性技術創新是以農業生產設備革新、生產工藝改進為代表的技術更新及以實現農產品提質增產，降低生產要素投入消耗（如灌溉水）為代表的新技術創新[18-19]。類似地，農田節水技術創新主要包括以改良地面灌水技術和灌溉設備為代表的技術更新和以研發新型灌溉技術與設備與生物節水技術為核心的技術創造[20]。另一方面，技術效率對農業用水效率的影響更多是通過規模經濟、技術培訓、組織管理體系完善等生產“軟”環境的變化發揮作用[21-22]。不同于上述研究思路，另一些學者從成本側基于微觀視角分析灌溉水價變動對農業用水效率的影響路徑。根據誘致性技術變遷理論，要素相對價格的變化會誘使生產者更多采用節約昂貴生產要素的生產方式。隨著水價的上漲，農戶會有意識地調整其灌溉行為減少用水量，進而對農業節水產生積極影響[23-25]。然而，過高的灌溉水價不利于農民收入的穩步增加[26]，導致我國灌溉水價未能充分反映其稀缺程度。加之，農業灌溉用水的需求相對缺乏彈性[27-29]，致使水價對用水效率的調節作用無法充分發揮。

綜上來看，現有研究為深入理解農業用水效率與其影響機制奠定了堅實基礎，但仍有可以討論的空間。本文采用理論與實證相結合的方法綜合考察農業用水強度的影響因素，并識別出不同需水習性作物灌溉用水強度的主要驅動力。同已有文獻相比，嘗試從如下兩個方面進行拓展：一是與以往研究基于經驗基礎選取用水效率影響因素的方法不同，本文通過嚴密的數理推演構建農業用水強度的理論分解模型，將農業技術進步和灌溉水價等因素納入同一分析框架，以探尋農業用水強度各類驅動因素的作用方式。二是考慮到不同作物生長需水習性存在顯著差異，其用水強度的驅動因素將不盡相同，區別于現有研究從宏觀層面以整體農業用水為研究對象，本文聚焦于小麥、玉米、水稻三種作物用水強度及其影響因素的差異化狀況，甄別出不同需水特性農作物用水效率的主要決定因素，以期為農業節水政策的科學制定提供理論支撐。

1 模型構建與研究假說

1.1 模型構建

本部分首先綜合運用因素分解和數據包絡分析方法，對農業用水強度進行理論分解，探究灌溉水相對價格變動、農業技術創新與效率改進對用水強度的影響機制。然后，在考慮農業生產條件不確定性及農戶生產行為慣性的基礎上，構建農業用水強度影響因素的實證分析模型。

1.1.1 農業用水強度的全分解模型 參考Fisher-Vanden 等[30]的研究思路，在對典型生產者的成本函數進行科學設定的基礎上，運用謝潑德引理（Shephard’s Lemma）求得該生產者灌溉用水的需求量（W），進而推演出其灌溉用水強度（WI）的理論表達式，即：

式中：Y為農作物產量，αW表示灌溉用水的價格彈性，A表征技術進步水平，PY與PW則分別代表糧食價格和灌溉水價；該式表明農業用水強度受農業技術進步水平（A）和灌溉用水相對價格（PW/PY）的影響。同時，為了對技術進步項A進行深度解析，此處用全要素生產率指數表征農業技術進步率，并基于數據包絡分析方法對該指數進行系統分解，從而演繹出技術進步影響農業用水強度的具體路徑。其基本步驟為：首先在全局生產前沿的框架下，定義一個非徑向方向性距離函數，構造出全要素生產率指數（GM）；然后，借鑒Zhou等[31]設定投入要素權重的做法，在對非徑向方向性距離函數求解時，將權重向量ω設定為ω=(1/8, 1/8, 1/8, 1/8, 1/2)T，即勞動力、機械、化肥和灌溉水的權重均為1/8；在此基礎上，進一步將其分解為技術創新指數（GT）、純技術效率指數（GP）和規模效率指數（GS），即：

GM GTGPGS

A= = × × （2）式中：GT表征實際生產過程中由于先進生產技術使用所引致的最優農業生產前沿面的移動，GT＞1（GT＜1或GT=1）表示農業科技水平的進步（相對退步或停滯）；GP指規模報酬可變時決策單元實際產出與最優產出距離的變動，反映由于管理、制度以及勞動者技能水平變化所產生的技術效率水平的變動，GP＞1說明受管理、制度等因素影響，農業技術效率水平有所改善，相反，其取值小于1表明技 術效率相對退化；GS度量的是規模報酬不變與可變條件下生產前沿面之間距離的變化，反映實際生產中由于生產規模調整所導致的生產效率變動；類似地，GS ＞1、GS＜1或GS=1則分別代表跨期內受規模因素影響技術效率水平相對提升、下降或停滯。將（2）式代入（1）式，并對其兩邊取對數，可得：

上述表明，農業用水強度變化受農業技術創新、純技術效率、規模效率及灌溉用水相對價格（PW/PY） 等因素的綜合影響。

1.1.2 實證評估模型 考慮到農業生產種植模式較為固定，且農戶從事農業生產時具有一定的慣性，生產活動存在著路徑依賴，即本期灌溉行為會受到上一期灌溉用水情況的影響。同時，由于農業生產活動受諸如光照、降水、地形等自然條件的影響較為顯著，而自然環境變幻莫測，造成農業用水強度不可避免受到一些無法觀測的隨機因素的影響。因此，本文將農業用水強度一期滯后項WIi,t-1、隨機擾動項εi,t共同納入模型中，構建如下動態面板模型：

式中：WIi,t為決策單元i在第t年的用水強度，WIi,t-1代表其滯后一期項，用于刻畫上一期用水強度對當期值的影響；GTi,t、GPi,t、GSi,t分別表示技術創新指數、純技術效率變化指數、規模效率變化指數；WRPi,t是灌溉用水的相對價格，用灌溉水價與糧食價格之比度量；α為常數項，μi表示不可觀測的決策單元個體異質性。待估參數φ、β1、β2、β3、γ依次代表各個解釋變量的彈性，分別測度了農業用水強度對上述各因素變動的敏感度。

1.2 研究假說

上述結論表明：農業用水強度變動是水價調整、農業技術創新與效率改進共同作用的結果。在生產過程中，農業技術創新主要表現為農業生產性科技進步和農田節水技術創新兩個層面。前者通過良種選育、生產設備革新、病蟲害防控技術及信息技術等農業技術手段更新，在提高作物抗病抗旱防澇能力的基礎上，應用農業信息技術模擬作物生長發育，開展根系生長與土壤水分、養分吸收的機理性模型研究，促進了水肥監管智能化設施的完善和優化，有助于改善農業用水效率。后者則表現在微噴灌、渠道防滲等現代節水技術創新及灌溉設施的研發上，其較大程度地解決了農業灌溉方式落后問題，減少農民在生產過程中因缺乏先進技術而造成用水浪費現象的發生，進而提高節水灌溉系數。

純技術效率與規模效率的改善更多地促進農業灌溉方式由較為粗放的地面灌溉式向集約高效式的加速轉型。首先，農業生產的純技術效率提升主要表現為基層信息與技術服務體系的完善，其通過建立高效快捷的農業技術指導與服務渠道，完善技術服務熱線、開展節水技術科普活動以及農戶主體技能培育等農業科技公共服務平臺建設，及時解決當地農民在節水生產過程中遇到的技術及設施使用方面的難題，保證新技術及時有效地應用到田間地頭，進而實現節水目標。規模效率則更多表現為大型機械的普及、灌區節水改造工程的開展以及農村水利基礎設施的完善，提升農業規?；a水平，通過新建和整治農村小型蓄水工程，增強蓄水排澇能力，合理利用自然雨水資源，為田間節水行動的有效開展創造有利條件。此外，當其他生產要素價格不變，灌溉水價格的上漲會引發個體生產邊際成本的增加，生產可能性邊界線向內收縮，在某種程度上促使個體節約相對價格高的要素使用。因此，在其他條件不變的條件下，農業灌溉用水相對價格的升高會激勵農戶減少灌溉水的使用量[32-33]?；谝陨戏治?，本文提出如下假說：

H1：在其他因素不變的情況下，農業技術進步負向影響農業生產的用水強度。

H2：在其他因素不變的情況下，灌溉水的相對價格負向影響農業生產的用水強度。

2 數據來源與處理

鑒于小麥、玉米和水稻三種作物的灌溉用水總額所占農業總用水量的比重較大[34]，同時為便于考察不同需水習性作物間用水強度的差異性，本文選用三大主糧作為研究對象。根據前文理論分析的內容，此處需要獲取到各作物要素投入、產出量及農業灌溉水相對價格數據進行實證分析，其原始數據主要取自2004—2017年《全國農產品成本收益資料匯編》、《中國農村統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》及《中國科技統計年鑒》等權威統計資料。各變量的定義及詳細處理見表1。

表1 變量的定義與核算Table 1 Variable definition and assignments

另外，綜合考慮到糧食種植區域特征及數據可得性，本研究中小麥、玉米與水稻的種植區域分布詳見表2。

表2 小麥、玉米及水稻主要種植省份Table 2 Main planting provinces of wheat, corn, and rice

3 結果與分析

3.1 三種糧食作物用水強度的時序演變規律

為考察我國主要糧食作物用水強度的時序演變特征，基于樣本期內小麥、玉米、水稻主產區的投入產出數據，此處首先核算出2004年以來中國三大糧食作物的用水強度，結果如圖1所示。整體來看，樣本期內小麥、玉米、水稻的灌溉用水強度均值分別為0.44、0.40、0.47，表明就平均水平而言，三種作物用水強度差別不大；具體來講，用水密集型作物水稻的灌溉水資源利用效率最低。具體從動態變化趨勢來看，三種作物的用水強度均呈波動下降態勢，說明自2004年以來，我國主要糧食作物的用水效率在逐步升高。分作物品種來看，樣本期內玉米種植的用水強度呈持續下降趨勢，而小麥、水稻用水強度則在2008年前后表現出分異特征，2008年后水稻的用水強度持續高于小麥，表明小麥灌溉用水效率提升逐漸明顯。綜合來講，樣本期內耗水密集型作物的灌溉用水效率較低，且改進速度較為緩慢，相反，旱地作物玉米的用水效率較高，并且

3.2 農業技術進步測算結果與分析

3.2.1 農業技術進步時序演變特征分析 為深入分析研究期內我國農業技術進步率在時序維度上的演變規律，本文測算出2004—2016年三種作物的GM指數（表3）。從表3可知：整個樣本期內，玉米、水稻和小麥三種作物的GM指數均值分別為1.002 2、 1.002 1、0.977 3，表明自2004年以來，我國玉米、水稻生產技術進步較快，年均增長速率均高于0.2%，而小麥生產技術的提升并不明顯，這一結論與王建華[37]的研究類似。從動態演變特征來看，三種作物技術進步率大體呈同步波動態勢。其根源在于為 保障糧食安全，我國政府出臺的農業保護政策絕大多數將主糧生產作為重點保護對象，從農業科技研究、技術推廣、基本建設服務等方面開展了一系列幫扶工作。此外，從GM指數年度數值來看，三種作物技術進步水平差異化明顯；其中，玉米和水稻的GM指數大多維持在1附近且整體較為平穩，而小麥的GM值波動幅度較大且在時序上并未表現出減小的趨勢，表明相對于其他兩種作物，我國小麥生產技術水平尚存在較大提升空間。

表3 2004—2016年三種糧食作物GM指數Table 3 GM index of three grain crops (2004-2016)

3.2.2 農業技術進步驅動力分析 為進一步探究三種糧食作物技術進步的具體作用途徑，此處分別測算了2004—2016年小麥、玉米、水稻GM指數各組成部分的數值，并將其演變趨勢分別繪制于圖2中。

由圖2a可知，樣本期內，小麥生產的GT與GP的算術均值分別為1.003 2、1.002 2，而GS的均值僅為0.981 1，與賈娟琪等[38]測算的小麥技術效率0.912 9較為接近，表明自2004年以來，小麥技術進步主要源自技術創新和技術效率的改善，但前者的貢獻度大于后者，且技術效率作用發揮受限的原因在于規模效率的下降，這一結論與張冬平等[39]的研究一致。

圖2b顯示，在玉米生產中，GT的均值為0.997 7， 且其波動幅度較大，意味著自2004年以來與玉米生產相關的技術創新率增速有所放緩，呈現邊際遞減效應。與之相反，GP和GS兩分支的年均值分別為1.004 0、1.003 1，表明樣本期內玉米生產技術效率的不斷改善是其綜合技術水平提升的主要驅動力。其原因可能是玉米收儲制度改革和玉米主產區旱澇保收高標準農田建設規劃的實施優化了玉米生產的宏觀環境，從而提升了其技術效率水平。圖2c表明，水稻在樣本期內的GT均值為1.002 9，且相比于技術效率分支其波動幅度更大。其數值在2004年達到高點1.107 6之后，于2005年驟然降低為0.962 4。 這一結果表明，先進技術的采用整體促進了水稻生產技術進步水平的提升，但跨年度的波動幅度較大。與玉米生產的情況類似，水稻種植中GP和GS的年度均值分別為1.000 6、1.003 0，即兩者共同促進了水稻生產技術效率的提升。

綜上來看，農業技術的不斷創新是三種作物技術進步提升的關鍵動力，而技術效率對技術進步的促進作用在作物間呈現出差異化特征，其中，技術效率改善對玉米、水稻兩種作物生產技術水平提升的貢獻度相較于小麥的更強。

3.3 計量結果說明

由于本文動態面板數據具有短時序、寬截面的特征，因此為保證參數估計結果的一致性，并避免弱工具變量問題，此處采用系統GMM（Sys-GMM）方法對（4）式進行參數估計，結果見表4。其中，第（1）、（3）、（5）列呈現了三種作物未考慮技術進步分解的估計結果，第（2）、（4）、（6）列列舉了技術進步項細分成三個組成部分的參數結果。另外，在參數估計之前，本文對模型進行了AR(2)和Sargan檢驗，用于判斷數據集合是否存在二階序列自相關與過度識別問題。檢驗結果表明：模型的隨機擾動項符合一階序列相關，二階序列不相關且不存在過度識別問題，滿足Sys-GMM估計一致性的使用前提，證實了估計方法的適用性與有效性。

表4 用水強度影響因素回歸結果Table 4 Regression results of the influencing factors of irrigation water intensity

3.3.1 技術進步 表4顯示，小麥、玉米、水稻滯后一期的用水強度估計系數均接近于1且在1%的水平下顯著為正，表明上一期用水強度對當期數值具有顯著的影響，反映了農戶作物種植過程中灌溉水使用具有較強的慣性。觀察表4第一、三、五列發現，三種作物技術水平均在1%的顯著性水平下為負，說明技術水平提升在一定程度上減緩水資源匱乏對農業發展的阻礙效應，與前文理論推演結果一致。從作用程度上來看，在其他條件不變的情況下，技術水平每提高1%，小麥、玉米、水稻的用水強度 分別降低0.448%、0.854%、0.684%，其對三種作物用水強度的影響從高到低依次為玉米、水稻、小麥。3.3.2 灌溉水價 表4第三、四列顯示，灌溉水價對玉米用水強度的影響分別表現為在1%和5%的顯著性水平下有反向調節作用，表明灌溉水相對價格每提升1%，玉米用水強度大約下降0.01個百分點，意味著水價上升能夠激勵農戶節約用水以降低農業生產總成本，進而降低玉米生產過程中的用水量，結果符合預期。反觀第一、二列發現小麥灌溉水價對其用水強度的影響在統計上并不顯著，這意味著農業灌溉水相對價格波動對小麥生產節水效率的影響并不明顯。雖然二者同為旱地作物，但與玉米相比，小麥的需水量較少，其受水資源供給量的約束較小，使得農戶對水價變動并不敏感，且小麥的耐旱性次于玉米，農戶一般不會以減產為代價選擇減少灌水量，故而農戶節水動力不強。與之相似，第五、六列報告了水價對水稻用水效率增長的影響不顯著，進一步觀察發現其估計系數為正值，可能是由于水稻種植區水資源稟賦較高[40]，水價對農戶節水行為的彈性較小，農戶缺乏節水意識，導致其灌溉用水效率低下。

長期以來，我國農業灌溉水價普遍低于其真實價值，甚至有些地區不收費，導致農戶節水意識薄弱，即過低的水價起不到調節農戶用水行為的作用[41]， 這也是與前文關于灌溉水價能夠促進作物用水強度降低的理論推演有所出入的根源。綜上來看，灌溉水價通過價格機制抑制農業灌溉用水強度的假說在三種作物之間呈現出差異化特征，用水價格的增加有利于提高玉米灌溉用水效率，而對小麥和水稻用水強度的降低則沒有顯著影響。

3.3.3 技術進步分解指標 表4中第二、四、六列估計了模型中GM指數分解指標的參數，以檢驗其組成部分對農業用水強度下降的影響。結果顯示，技術創新、規模效率、純技術效率變量系數均為負，且除水稻規模效率在統計上不顯著外，其他變量均在1%顯著性水平上通過檢驗，表明技術創新、效率增進能夠有效促進三種作物灌溉用水效率的提升，與前文理論推演結論相符。為更詳細地探尋各分解部分對三種主糧用水強度的影響度，此處進一步對比小麥、玉米和水稻組內各系數值的大小，分析結果如下：

1）技術創新對玉米、水稻用水強度降低的促進作用最為強勁，其彈性估計絕對值分別為0.899、0.934，均高于組內規模效率和純技術效率的彈性系數，而小麥科技進步對其用水強度降低的影響僅次于規模效率的提升。

2）純技術效率對小麥、玉米和水稻用水強度下降的貢獻小于各自組內科技進步，表明純技術效率是制約作物用水效率提升的短板，這意味著基層農技推廣體系尚不健全，小農戶與現代生產技術間的有機銜接有待進一步完善。究其原因不難發現，目前我國農業仍處于由傳統農業向現代農業的轉型期，部分地區農技人員隊伍建設相對薄弱，加之農戶接受新事物的能力不足，使得現代管理技術的推廣往往受到抑制。

3）與水稻相比，小麥和玉米規模效率水平的提升對其用水強度減少的貢獻較高，其彈性估計值依次為-0.631、-0.624，這可能與小麥、玉米種植區便于機械化、規模化種植的平原地形有關，便于農業生產規?；洜I。然而，水稻種植區因缺少大規模作業空間的地形優勢，在某種程度上導致規模效率對水稻用水強度下降的促進作用處于較低水平。這一結論與江松穎等[42]的研究結論一致。

3.4 穩健性檢驗

為了使估計結果更具可靠性，本文建立了動態面板數據個體固定效應模型，以驗證上述估計結果的穩健性。同時，考慮到前文的技術進步是以全要素生產率指數來衡量，而該核算框架是基于各作物的投入產出數據進行計算，導致技術進步率指標與用水強度間存在一定的內生性，為此，此部分參數估計中將選用三種作物的研究與試驗發展(R&D)經費投入作為工具變量替代GM指數。其選擇原因為：一方面，研究與試驗發展經費投入可能影響農業科研產出，農作物科研資金的提高會促進生產力發展，提升技術進步水平，相關性檢驗也證實其符合工具相關性條件。另一方面，研究與試驗發展經費投入通常不會直接影響農業用水強度，符合工具外生性條件?；貧w結果如表5所示。

表5顯示，個體固定效應模型與表4估計的結果基本相符，表明結果的一致性與穩健性較好。具體來看：小麥、玉米、水稻滯后一期的用水強度估計系數符號與前文一致且均在1%的置信水平下顯著；小麥、玉米、水稻研究與試驗發展經費投入依次在1%、1%、5%的置信水平下對用水強度產生負向影響，反映了技術進步對農業用水強度的降低具有強勁的促進作用，且玉米技術水平的提升對其用水強度降低的作用最高；在作物的分維水平中，灌溉水價顯著負向影響玉米的用水強度，小麥與水稻灌溉水價的波動對其用水強度并無顯著影響，與上文估計結果一致。因此，總體判斷以Sys-GMM方法測度灌溉水價、技術進步對農業用水強度的影響結果具有較高的可信度。

表5 穩健性檢驗結果Table 5 Robustness test results

4 結論

日益嚴峻的水資源短缺對我國農業可持續發展提出了巨大挑戰，而灌溉水價過低與節水技術利用效率低下，導致農業用水強度居高不下，成為現階段農業生產用水的主要問題。因此，系統識別出農業用水強度的各類影響因素，探究其作用過程及影響程度，對探尋節水農業發展的潛在路徑具有重要現實意義。為此，本文構建用水強度全分解模型，識別農業用水強度的影響因子，并運用Sys-GMM方法定量評估各因素對三種作物（小麥、玉米和水稻）用水強度的影響度及其差異化特征，甄別不同需水特性農作物用水強度的主要驅動力。本文主要研究結論可歸納如下：

1）研究期內，三種作物的用水效率整體均呈提升趨勢，但玉米用水效率高于小麥和水稻；從各作物用水強度走勢來看，玉米較為平穩，小麥與水稻波動較大。

2）灌溉水價對用水效率的影響在作物間呈現出差異化特征，其顯著促進了玉米生產用水強度的降低，而這種促進效應在小麥和水稻上卻表現不 明顯。

3）農業技術創新與技術效率顯著提高了農業灌溉用水效率，且兩者在用水效率的影響程度上具有異質性。具體表現為前者對玉米和水稻用水強度下降的作用較為強勁，而后者對小麥用水強度降低的促進作用最大。從技術效率分解層面來看，規模效率在小麥與玉米節水效果增強過程中發揮了主要作用，而純技術效率對玉米和水稻用水強度改進的貢獻較為明顯。

5 政策建議

盡管我國三大主糧的用水強度呈現逐漸改善的局面，但仍存在較大提升空間。由此，本文基于農業用水強度影響因素分析，從灌溉水價與技術進步在不同作物中的表現出發，提出以下對策建議：

1）完善農業水價形成機制，保障市場在農業水資源配置中的決定作用。政府要在綜合供水成本、水資源稀缺度、地區差異及農戶承受力的前提下，采用政府定價與協商定價相結合的方式設定農業水價。此外，考慮到不同作物需水特性和各地農業發展政策支持方向的差異，可實行分類分檔水價或超定額累進加價制度，充分發揮水價的調節作用。

2）加大對農業科研技術攻關的支持力度，繼續發揮科學技術在農業節水中的積極作用。政府要增加對灌溉技術的科研投入，根據不同作物的用水特征，創新開發精準高效的節水灌溉技術與設備，逐步改變落后的灌溉方式。此外，加強旱作農業技術的研發，在選育節水品種的同時開發有效的保水技術和保水材料，減少大水漫灌造成的水資源浪費。

3）提高農業生產管理水平和規模效率。一方 面，推進農田水利設施運行管理體制改革，完善基于信息技術的現代灌溉技術，提高農田灌溉效率。在這一過程中，囿于節水設備前期投資較大，需要政府給予相宜的財政專項補貼，擴大對農業基礎設施的投入力度。另一方面，地方政府要強化農戶節水技能的培訓力度，推動農業用水朝著綠色可持續發展的方向轉型。

4）加強農用水稀缺性的宣傳。地方政府以互聯網傳播媒介為主，以印標語、鄉村廣播等傳統宣傳方式為輔，建設新時代獨具特色的“三農”知識傳播平臺，使農戶真切感受并接受水資源亦是商品的觀念，使用灌溉水需支付相應費用，提高農戶節水意識，激發農戶節水的內生動力。

本文提供了一種探討農業用水效率影響因素的新思路，在用水強度模型基礎上，將技術進步與灌溉水價納入計量模型中，分析其對不同作物用水強度的影響程度。文中的影響因素模型還可以進一步擴張，例如，在模型中加入貧困率或政府補貼，或者增設作物種植結構變動的選項，甚至考慮到非農用水對農業用水的擠占效應。此外，考慮到過高的水價不利于農業生產與農戶收入，給糧食安全和農村減貧帶來負面影響，因此對于如何調控水價才能在不影響農業生產的同時最大化節水效應，也將是后續深入研究的方向。