農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步下的農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)及特征
——基于長(zhǎng)江中下游糧食主產(chǎn)區(qū)省級(jí)面板數(shù)據(jù)

黃曉慧，楊 飛

（江蘇師范大學(xué)商學(xué)院，江蘇徐州221116）

水是人類賴以生存和發(fā)展的重要資源。我國(guó)是世界上13個(gè)貧水國(guó)之一，人均水資源占有量不足世界人均水平的1/4[1]。農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，水資源是“農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的命脈”[2]。然而，農(nóng)業(yè)是用水大戶，農(nóng)業(yè)水資源短缺與浪費(fèi)并存，同時(shí)受到生活用水和工業(yè)用水?dāng)D壓，加劇了我國(guó)農(nóng)業(yè)用水的困境，威脅我國(guó)糧食安全、生態(tài)安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展[3,4]。因此，迫切需要發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)，這不僅是緩解農(nóng)業(yè)用水短缺的主要路徑，也是保障水資源安全、生態(tài)安全、糧食安全的關(guān)鍵[5,6]。推動(dòng)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)水平成為發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)的重要手段，例如節(jié)水灌溉技術(shù)的推廣和應(yīng)用，可以提高農(nóng)業(yè)水資源利用效率，有助于節(jié)約農(nóng)業(yè)水資源[7,8]。近年來(lái)，隨著農(nóng)業(yè)技術(shù)的不斷進(jìn)步，我國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率不斷提高[9,10]，根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，全國(guó)農(nóng)田灌溉水有效利用系數(shù)從2005年的0.451 2 提高到2020年的0.565[11]。但是農(nóng)業(yè)用水量卻居高不下，農(nóng)業(yè)用水量從2005年的3 580 億m3增加到2020年的3 612.4 億m3[12]。可見(jiàn)，從農(nóng)業(yè)實(shí)際生產(chǎn)來(lái)看，隨著農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)用水效率的提高，農(nóng)業(yè)用水總量沒(méi)有減少反而增加了，也就是說(shuō)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)預(yù)期的節(jié)水效果[13]。在理論上，這種現(xiàn)象被稱為“反彈效應(yīng)”。目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)于反彈效應(yīng)的研究主要集中于能源領(lǐng)域，對(duì)于水資源反彈效應(yīng)的研究尚處于起步階段，關(guān)于農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)的研究更少。許瑩瑩等（2021年）研究表明中國(guó)工業(yè)用水回彈效應(yīng)較為嚴(yán)重[14]。許航等（2021年）測(cè)算了旱區(qū)西北五省的農(nóng)業(yè)灌溉用水反彈效應(yīng)[15]。王哲等（2020年）研究表明農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步與技術(shù)貢獻(xiàn)率對(duì)河北省農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)影響顯著[16]。尚杰等（2020年）研究表明農(nóng)業(yè)用水存在回彈效應(yīng)，提高用水效率所節(jié)約的水資源量被技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的農(nóng)業(yè)用水增加量部分抵消[17]。農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)研究是能源反彈效應(yīng)研究的拓展與延伸。基于此，本文以長(zhǎng)江中下游糧食主產(chǎn)區(qū)為例，利用2007-2019年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，計(jì)算農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步下的農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)，探討農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)的區(qū)域和時(shí)間差異，旨在為農(nóng)業(yè)節(jié)水政策制定提供理論依據(jù)和現(xiàn)實(shí)參考。

1 研究方法

1.1 測(cè)算農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）不受數(shù)據(jù)屬性的限制，具有強(qiáng)靈活性，是研究多種投入、多種產(chǎn)出綜合效率的典型方法。其利用投入產(chǎn)出指標(biāo)，通過(guò)數(shù)學(xué)建模得出最優(yōu)的邊界點(diǎn)，構(gòu)成數(shù)據(jù)包絡(luò)線，代表最優(yōu)的投入產(chǎn)出指標(biāo)組合，效率是1；不在此線上的投入產(chǎn)出指標(biāo)組合視為無(wú)效率，其數(shù)值在0～1 之間。其中的BCC 模型，在規(guī)模報(bào)酬可變約束下，可將綜合效率分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率（綜合效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率），其得到的純技術(shù)效率表示農(nóng)業(yè)受技術(shù)因素影響的生產(chǎn)效率，就是本文所需要的農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率。因此，采用BCC 模型測(cè)算綜合效率，并分解得到農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率。其模型為：

式中：α表示決策單元的相對(duì)效率衡量指標(biāo)，其數(shù)值越大代表效率越高；i表示第i年樣本數(shù)據(jù)；n表示年數(shù)，本文為13年；xi表示第i年的投入指標(biāo)，yi表示第i年的產(chǎn)出指標(biāo)；βi代表第i年的投入產(chǎn)出指標(biāo)組合系數(shù)；s+和s-表示第i年對(duì)應(yīng)投入和產(chǎn)出指標(biāo)的松弛變量；x0和y0分別表示最優(yōu)的投入量和產(chǎn)出量。

當(dāng)α=1 時(shí)，且s+=0，s-=0，表示第i年的投入產(chǎn)出組合（xi，yi）同時(shí)達(dá)到技術(shù)有效和規(guī)模有效的最優(yōu)狀態(tài)；當(dāng)α=1時(shí)，且s+>0或s->0，表示弱DEA有效，不是同時(shí)技術(shù)有效和規(guī)模有效；當(dāng)α<1 時(shí)，不是DEA 有效，既不是技術(shù)有效，也不是規(guī)模有效。需要說(shuō)明的是，利用公式（1）處理投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，得出的結(jié)果包括綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率，純技術(shù)效率是本文所需要的農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率，數(shù)值為1時(shí)，表示在當(dāng)前的農(nóng)業(yè)技術(shù)水平上，農(nóng)業(yè)投入的資源使用是完全有效的，且對(duì)要素產(chǎn)生的變化表現(xiàn)為顯著；值越趨近于1，則農(nóng)業(yè)資源投入效率越高且越完全。

1.2 測(cè)算農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)

農(nóng)業(yè)用水強(qiáng)度為:

式中：W為農(nóng)業(yè)用水總量；A代表農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。

農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步能夠提高農(nóng)業(yè)水資源利用效率，降低農(nóng)業(yè)用水強(qiáng)度，進(jìn)而減少農(nóng)業(yè)用水量，農(nóng)業(yè)水資源使用效率的提高所產(chǎn)生的理論節(jié)水量可以表示為:

農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步能夠推動(dòng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)增加農(nóng)業(yè)水資源的需求，增加農(nóng)業(yè)用水量，因此，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步所引致的農(nóng)業(yè)水資源增加量為:

農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步引起的農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)表示為農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所引致的農(nóng)業(yè)水資源增加量與理論節(jié)水量之比。表示為:

式中：t代表年份，σt+1為農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率。

當(dāng)R＜0 時(shí)，表示農(nóng)業(yè)用水沒(méi)有出現(xiàn)反彈效應(yīng)，稱為過(guò)度存儲(chǔ)效應(yīng)，說(shuō)明實(shí)際農(nóng)業(yè)節(jié)水量超過(guò)農(nóng)業(yè)用水效率提升所節(jié)約的水資源量，這在現(xiàn)實(shí)中較難實(shí)現(xiàn)；當(dāng)R=0 時(shí)，表示零反彈效應(yīng)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的農(nóng)業(yè)用水效率提高所產(chǎn)生節(jié)水量被全部節(jié)省下來(lái)，即農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步完全達(dá)到預(yù)期節(jié)水效果；當(dāng)01 時(shí)，表示出現(xiàn)回火效應(yīng)，稱為逆反效應(yīng)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所產(chǎn)生的農(nóng)業(yè)水資源增加量不僅完全消耗了因效率提高而節(jié)約的農(nóng)業(yè)水資源，還消耗了新的農(nóng)業(yè)水資源[18-20]。

2 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 研究區(qū)域概況

長(zhǎng)江中下游糧食主產(chǎn)區(qū)是我國(guó)三大糧食主產(chǎn)區(qū)之一，也是我國(guó)構(gòu)建長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的重點(diǎn)建設(shè)區(qū)域，包括江蘇、安徽、湖北、湖南、江西5 省，均位居全國(guó)糧食生產(chǎn)省份前列，2020年該地區(qū)糧食作物播種面積占全國(guó)的22.15%，糧食產(chǎn)量15 654.71 萬(wàn)t，占全國(guó)的23.38%，在保障國(guó)家糧食安全方面承擔(dān)著重要作用。農(nóng)業(yè)科學(xué)用水關(guān)系到其農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[21]。在伏旱期，長(zhǎng)江流域蒸發(fā)旺盛，嚴(yán)重影響農(nóng)作物生長(zhǎng)；夏季降水多且降水強(qiáng)度大，雨區(qū)覆蓋范圍廣，易造成洪澇災(zāi)害導(dǎo)致糧食減產(chǎn)。2020年該地區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值15 174.77 億元，占全國(guó)的21.15%，農(nóng)業(yè)用水量907.90 億m3，占全國(guó)的25.13%，可見(jiàn)，以較多的水資源投入獲得了相對(duì)較少的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，與水資源高效利用和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展的要求仍有差距，存在一定的節(jié)水潛力。因此，本文選擇長(zhǎng)江中下游糧食主產(chǎn)區(qū)為研究區(qū)域。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

測(cè)算農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率所需要的投入指標(biāo)包括農(nóng)業(yè)用水量、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入、農(nóng)作物總播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)用化肥施用量，產(chǎn)出指標(biāo)是農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)用到的數(shù)據(jù)有農(nóng)業(yè)用水量和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2007-2019年5 省《統(tǒng)計(jì)年鑒》《農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和《水資源公報(bào)》。

3 結(jié)果與分析

3.1 農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率結(jié)果分析

本文采用Deap2.1 軟件處理所搜集的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，得出綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率，這里只報(bào)告純技術(shù)效率（見(jiàn)圖1）。從圖1可以看出，在2007-2019年間，5省的農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率均為正值。2007-2019年總體平均值在0.74～0.83 之間小幅波動(dòng)，比較穩(wěn)定。江蘇省2007-2019年的農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率都為1，高于平均值，說(shuō)明在各自年份的農(nóng)業(yè)技術(shù)水平上，農(nóng)業(yè)用水量、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、農(nóng)作物總播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)用化肥施用量等農(nóng)業(yè)投入的利用是非常有效的。安徽、江西、湖北、湖南2007-2019年的農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率都小于1，說(shuō)明投入要素的使用存在缺陷，數(shù)值越低說(shuō)明資源投入效率越不完全。安徽省的農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率變化不大，處于0.528～0.682 之間，大體呈現(xiàn)緩慢下降的趨勢(shì)，低于平均值。江西省在0.517～0.738 之間不斷的波動(dòng)，2015年之后比較穩(wěn)定，低于平均值。湖北省在0.827～0.981 之間小幅波動(dòng)，2015年之后比較穩(wěn)定，高于平均值。湖南省在0.64～0.912之間不斷波動(dòng)，幅度較大，大體呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。

圖1 2007-2019年農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率

3.2 農(nóng)業(yè)用水量分析

從圖2可以看出，江蘇省農(nóng)業(yè)用水量最多，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他4省和平均值，其次是湖南，與平均值接近，江西、安徽和湖北差不多，低于平均值。平均值在173.39～198.91 億m3之間不斷波動(dòng)。江蘇、湖南、江西、安徽和湖北農(nóng)業(yè)用水量分別在268.51～307.60、183.12～200.19、148.89～175.68、142.83～168.38、132.65～159.61 億m3之間不斷波動(dòng)。各省農(nóng)業(yè)用水量在時(shí)間上無(wú)明顯的上升下降趨勢(shì)，波動(dòng)幅度比較平穩(wěn)，整體比較穩(wěn)定。

圖2 2007-2019年農(nóng)業(yè)用水量

由圖1 和圖2 可知，隨著農(nóng)業(yè)技術(shù)的進(jìn)步，農(nóng)業(yè)用水量沒(méi)有明顯的減少，可見(jiàn)出現(xiàn)了反彈效應(yīng)，接下來(lái)分析長(zhǎng)江中下游糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)。利用公式（2）～（5）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果如表1～表3所示。

3.3 農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)時(shí)間變化趨勢(shì)分析

從表1可以看出，長(zhǎng)江中下游糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率比較穩(wěn)定，變化不大。農(nóng)業(yè)用水強(qiáng)度不斷減少，由2007年的0.16 減少至2019年的0.07。理論節(jié)水量處于不斷升降過(guò)程中，但是2013年以后的平均節(jié)水量小于之前的平均節(jié)水量。農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步所引致的水資源需求量不斷變化，大體呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。在農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率波動(dòng)的影響下，農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)不同年份之間存在變化，無(wú)明顯的增減趨勢(shì)。只有2009年和2012年不存在反彈效應(yīng)，其他年份都存在反彈效應(yīng)。其中，2011、2014 和2015年出現(xiàn)了回火效應(yīng)，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步所引致的水資源需求量高于理論節(jié)水量分別為483%、111%和382%。其他年份處于0～1之間，存在部分反彈效應(yīng)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步引致的水資源增加量?jī)H抵消了部分節(jié)水量，農(nóng)業(yè)用水效率提高存在積極的節(jié)水效果。

表1 2007-2019年農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)時(shí)間變化趨勢(shì)

3.4 農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)區(qū)域差異分析

從表2可以看出，從農(nóng)業(yè)用水強(qiáng)度來(lái)看，江西省最大，其次是江蘇、湖南、安徽，湖北最小。從理論節(jié)水量來(lái)看，江蘇省最多，其次是湖南，江西、安徽和湖北差不多。農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率江蘇省最高，其次是湖北、湖南、江西、安徽。農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步所引致的水資源需求量，江蘇省最多，其次是湖南、湖北、江西、安徽。安徽、江西不存在反彈效應(yīng)，江蘇、湖北、湖南3個(gè)省份存在反彈效應(yīng)。湖南的反彈效應(yīng)最高，為0.91，說(shuō)明農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的農(nóng)業(yè)用水增加量抵消了理論節(jié)水量的91%，實(shí)際節(jié)水量?jī)H占預(yù)期9%。江蘇和湖北實(shí)際節(jié)水量占預(yù)期47%、29%。

表2 各省農(nóng)業(yè)用水強(qiáng)度、節(jié)水量、需水量和農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)

3.5 各省農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)時(shí)間差異分析

江蘇省農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)。從表3 可以看出，只有2016-2019年不存在反彈效應(yīng)，其他年份都存在反彈效應(yīng)，其中2008 和2009年出現(xiàn)了回火效應(yīng)。2007-2015年都為正值，2008-2015年不斷減少，2016-2019年為負(fù)值，從一開(kāi)始存在回火效應(yīng)，到存在強(qiáng)反彈效應(yīng)，到?jīng)]有反彈效應(yīng)，可見(jiàn)江蘇省農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)大體呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。2008 和2009年的數(shù)值分別為2.04和1.54，表示農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步引致的水資源需求量不僅完全消耗了理論的節(jié)水量，還產(chǎn)生了新的農(nóng)業(yè)水資源需求，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步所引致的水資源需求量高于理論節(jié)水量分別為204%和154%。2007年、2010-2015年處于0.5～1之間，存在強(qiáng)反彈效應(yīng)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步只實(shí)現(xiàn)了一部分預(yù)期節(jié)水量，實(shí)際節(jié)水量不到預(yù)期的50%，剩余被農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所帶來(lái)的新增農(nóng)業(yè)用水量抵消了。

表3 各省2007-2019年農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)

安徽省農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)2007-2019年不斷變化，無(wú)明顯的增減趨勢(shì)。只有2008、2009 和2015年為負(fù)數(shù)沒(méi)有出現(xiàn)反彈效應(yīng)，其他年份都為正值，都存在農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)。2007、2012、2014、2018、2019年反彈效應(yīng)處于0～0.5 之間，表示存在弱反彈效應(yīng)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步實(shí)現(xiàn)了50%以上的理論節(jié)水量，不到50%的理論節(jié)水量被農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所帶來(lái)的新增農(nóng)業(yè)用水量抵消了，實(shí)際節(jié)水量分別達(dá)到預(yù)期的70%、69%、84%、91%、67%。2010、2011、2013、2016、2017年反彈效應(yīng)處于0.5～1 之間，表示存在強(qiáng)反彈效應(yīng)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步只實(shí)現(xiàn)了不到50%的理論節(jié)水量，50%以上的理論節(jié)水量被農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所帶來(lái)的新增農(nóng)業(yè)用水量抵消了，實(shí)際節(jié)水量分別占預(yù)期的47%、41%、11%、26%、47%。

江西省農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)2007-2019年不斷變化，無(wú)明顯的增減趨勢(shì)。2007、2009、2013年沒(méi)有出現(xiàn)反彈效應(yīng)，其他年份都存在反彈效應(yīng)。2011、2017 和2018年的農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)數(shù)值分別為6.77、1.09 和2.31，出現(xiàn)了回火效應(yīng)，技術(shù)進(jìn)步所引致的水資源需求量高于理論節(jié)水量分別為677%、109%和231%。2008、2010、2012、2014、2015年反彈效應(yīng)處于0～0.5 之間，存在弱反彈效應(yīng)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步實(shí)現(xiàn)了50%以上的理論節(jié)水量，不到50%的理論節(jié)水量被農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所帶來(lái)的新增農(nóng)業(yè)用水量抵消了，實(shí)際節(jié)水量分別達(dá)到預(yù)期的51%、68%、77%、61%、62%。2016、2019年反彈效應(yīng)處于0.5～1 之間，表示存在強(qiáng)反彈效應(yīng)，實(shí)際節(jié)水量不到預(yù)期的50%，實(shí)際節(jié)水量分別占預(yù)期的32%、16%。

湖北省農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)2007-2019年不斷變化，無(wú)明顯的增減趨勢(shì)。只有2013、2017、2018年沒(méi)有出現(xiàn)反彈效應(yīng)，其他年份都存在反彈效應(yīng)。2008、2009、2012、2015年大于1，出現(xiàn)了回火效應(yīng)，說(shuō)明隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，一方面降低了農(nóng)業(yè)水資源消耗，但另一方面，由于經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，為了保障糧食安全，在一定程度上又增加了農(nóng)業(yè)水資源需求，技術(shù)進(jìn)步所引致的水資源需求量高于預(yù)期的農(nóng)業(yè)水資源節(jié)約量分別為131%、219%、147%和768%。2011年等于1，表示完全反彈效應(yīng)，說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生的用水消耗完全抵消了理論節(jié)水量。2007、2010、2014、2016、2019年反彈效應(yīng)處于0～1之間，表示存在部分反彈效應(yīng)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步并未充分地節(jié)約水資源，不過(guò)仍達(dá)到一部分的預(yù)期節(jié)水量，實(shí)際節(jié)水量分別占預(yù)期的49%、45%、49%、82%、4%。

湖南省普遍存在農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)，存在年份之間的變化，無(wú)明顯的增減趨勢(shì)。2013年沒(méi)有出現(xiàn)反彈效應(yīng)，其他年份都存在反彈效應(yīng)。2012年和2014年出現(xiàn)了回火效應(yīng)，技術(shù)進(jìn)步所引致的水資源需求量高于預(yù)期的農(nóng)業(yè)水資源節(jié)約量分別為118%和482%。存在部分反彈效應(yīng)，2007-2011、2015-2019年實(shí)際節(jié)水量分別占預(yù)期的33%、24%、41%、34%、31%、99%、40%、47%、25%、44%。

4 結(jié)論

本文基于2007-2019年長(zhǎng)江中下游糧食主產(chǎn)區(qū)5 個(gè)省份的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，在計(jì)算農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率的基礎(chǔ)上，測(cè)算了農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)，得到如下結(jié)論：

（1）2007-2019年間農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率均為正值，省份之間存在差異，年份之間整體波動(dòng)幅度不大。

（2）各省農(nóng)業(yè)用水量各年份間波動(dòng)幅度比較平穩(wěn)，整體比較穩(wěn)定。農(nóng)業(yè)用水強(qiáng)度不斷減少，由2007年的0.16 減少至2019年的0.07。理論節(jié)水量處于不斷升降過(guò)程中。農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步所引致的水資源需求量不斷變化，大體呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。

（3）長(zhǎng)江中下游糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水普遍存在反彈效應(yīng)。從農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)平均值來(lái)看，安徽、江西兩個(gè)省份沒(méi)有出現(xiàn)反彈效應(yīng)；江蘇、湖北和湖南的農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)平均值分別為53%、71%和91%。在農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率波動(dòng)的影響下，農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)不同年份之間存在變化，無(wú)明顯的增減趨勢(shì)。只有2009年和2012年不存在反彈效應(yīng)，其他年份都存在反彈效應(yīng)，其中，2011、2014和2015年出現(xiàn)了回火效應(yīng)。

（4）各省普遍存在農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)，不同年份之間存在變化，存在上升和下降的多次更替，無(wú)明顯的增減趨勢(shì)。在農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步率波動(dòng)的影響下，5省只有少數(shù)年份農(nóng)業(yè)用水沒(méi)有出現(xiàn)反彈效應(yīng)，多數(shù)年份普遍存在農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)，部分年份出現(xiàn)了“回火效應(yīng)”。

上述結(jié)論一方面說(shuō)明了近年來(lái)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，一定程度上節(jié)約了農(nóng)業(yè)用水量，另一方面由于農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)的存在影響了節(jié)水效果，可見(jiàn)，在農(nóng)業(yè)節(jié)水方面還有一定的潛力。提出以下對(duì)策建議：

（1）進(jìn)行水價(jià)改革。我國(guó)實(shí)行固定的農(nóng)業(yè)水價(jià)，價(jià)格比較低，無(wú)法激勵(lì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體產(chǎn)生節(jié)水行為，導(dǎo)致水資源的浪費(fèi)，因此需要改革農(nóng)業(yè)水價(jià)，從根本上激勵(lì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體節(jié)約水資源。

（2）提高農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體節(jié)水意識(shí)。通過(guò)手機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)等新媒體加強(qiáng)節(jié)水宣傳，營(yíng)造良好的節(jié)水氛圍，培養(yǎng)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體節(jié)水理念和意識(shí)。

（3）優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)。通過(guò)一定的補(bǔ)償，鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)主體改種低耗水作物或?qū)嵭行莞蛘叻N植抗旱農(nóng)作物新品種，節(jié)約農(nóng)業(yè)用水量。

（4）繼續(xù)提高灌溉水利用系數(shù)。當(dāng)前我國(guó)的水資源利用方式仍較粗放，2020年農(nóng)田灌溉水有效利用系數(shù)僅為0.565。不斷推廣節(jié)水灌溉技術(shù)，增加灌溉面積，加大農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)，提高用水效率，以此緩解農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)。

（5）各省普遍存在農(nóng)業(yè)用水反彈效應(yīng)且存在差異，因此需要根據(jù)各個(gè)地區(qū)的不同情況，制定具體的節(jié)水政策。