中国农业水资源利用效率区域差异及趋同性检验实证分析

王昕+陆迁

摘要：基于投入导向DEA模型，对2003～2010年的中国省际农业水资源利用效率进行测算，结果显示：我国农业水资源效率一直维持在08以上，且有逐年上升趋势；多数地区的农业水资源的利用效率较高，差异不明显，仅有少数地区（福建、广东、海南、宁夏）的农业水资源利用率低于06的水平，有较大节水潜力。分别利用α和 β趋同性检验方法对农业水资源利用效率的趋同性实证分析，α趋同性检验得出全国范围内的省份没有出现明显的随时间变动而缩小的趋势，但β趋同性检验发现各省份自身存在稳态效率，且随时间的推移最终会实现均衡。

关键词：农业水资源效率；地区差异；DEA模型；趋同性检验

中图分类号：F205；F224

文献标识码：A文章编号：1001-8409（2014）11-0133-05

The Empirical Analysis of Regional Differences in Chinese

Agricultural Water Use Efficiency and Convergence Test

WANG Xin， LU Qian

（School of Economics and Management， Northwest A&F University， Yangling 712100）

Abstract：

This paper analyzes the efficiency of agricultural water in China based on Provincial Panel Data from 2003 to 2010， using inputoriented DEA model. The result shows that most provinces maintained at more than 0.8， which shows an increasing trend； only a few areas （such as Fujian， Guangdong， Hainan， Ningxia）， whose water use efficiencies are less than 0.6， calling for large watersaving potential. Empirical analysis of the convergence of agricultural water use efficiency is made by using α and β convergence test respectively. It suggested that there is no significant changes of shrinking among provinces nationwide following the time trends by using α convergence test， however， β convergence test shows that steady state efficiency exists in the provinces and regional water use efficiency will eventually achieve balanced as time passed.

Key words： agricultural water use efficiency； regional differences； DEA model； convergence test

水资源作为一种日益稀缺的战略性资源，对国家粮食安全和农业经济发展具有全局性和长远性影响[1]。2010年我国因洪灾直接造成的经济损失达3745亿元，因干旱直接造成的经济损失达769亿元。其中，干旱造成我国粮食损失约为168亿千克，超过我国粮食当年产量的3%[2]。水资源稀缺成为制约经济发展的瓶颈

[3]。因此，2011年中央一号文件《中共中央国务院关于加快水利改革发展的决定》明确提出加强水资源管理，提高农业用水的利用效率。由于经济条件、自然资源禀赋和用水方式的差异，农业水资源利用效率出现了明显的区域特征。因此，研究各地区的农业水资源利用效率如何，在多大程度上存在区域差异，长期来看能否实现地区间的效率趋同的问题，对判断地区间农业水资源利用效率关系，充分合理利用农业水资源，调整农业水资源的时空分布结构，提高农业用水效率，利用制度手段实现农业水资源的区域间协调发展[4]，具有重要的现实意义。

本文试图利用DEA（数据包络分析）方法比较农业水资源利用效率的地区差异，用传统的α和β检验验证不同地区的农业水资源利用效率是否趋同，揭示各地区农业用水效率的长期趋势特征，为制定合理的农业用水政策提供实证依据。

1文献回顾及研究框架

水资源短缺，浪费严重，效率低下关系到国家经济社会的可持续发展。因此，当前有不少学者关注水资源的利用效率问题。钱文婧等[5]利用基于投入导向的数据包络分析模型，以水资源、资本和劳动力为投入，以GDP为产出，采用省级数据计算我国1998～2008年水资源利用效率，发现在研究时段内我国水资源利用效率总体上呈现先下降后上升的趋势，并且从2008年开始水资源利用效率明显下降；在空间上，我国东、中、西部水资源利用效率依次降低。廖虎昌、董毅明[6]从分析西部12省入手，采用地区生产总值、固定资产投资总额、全年供水量、用水人口等作为投入产出指标，运用数据包络分析方法和Malmquist指数方法对西部12省2007年和2008年的水资源利用效率进行分析和评价，发现四川、陕西、新疆、内蒙古和广西的水资源利用效率高于其他省份，西部地区整体水资源利用效率的TFP指数呈逐年下降趋势。另一些学者则探索灌溉用水技术效率的评价。Francisco J Andre等用DEA方法对西班牙的农业用水效率进行了评价[7]。Kaneko S等分析水资源效率的区域特征[8]。Speelman S等探讨农业灌溉与农业生产间的关系[9，10]。王学渊等[11]运用SFA方法测度1997～2006年不同地区的农业用水效率，认为西北地区的农业用水效率最低，黄河流域和长江流域的各省份较之其他地区还应在提高农业用水效率方面做出更大的努力。许朗等[12]通过安徽省蒙县的实地调查，运用随机前沿分析方法从农户微观层面对农业生产的灌溉用水效率进行测算，结果表明农户的平均灌溉用水效率仅为0482，存在很大的节水潜力。李世祥等[13]通过对全国各省份水资源利用效率的分析发现，东部地区水资源利用效率高，中西部水资源效率收敛趋势明显。现有学者侧重研究我国整体水资源利用效率问题，少有学者关注

各地区间的农业水资源利用效率特点，同时，对全国范围内效率趋同现象的检验较少涉及。

本文基于全要素视角，利用DEA分析方法评价2003～2010年不同省份的农业用水效率，比较农业水资源利用效率区域差异，进行农业水资源生产配置效率的趋同性检验，探究各地区农业水资源利用效率演变特征，为农业用水政策制定提供实证依据。

2研究框架

农业水资源利用效率是在产出和其他投入要素不变的情况下，各省最优使用量与实际用水量的比值，是评价水资源利用效率的重要指标[14]。参考Battese G和Coelli T[15]对农业水资源利用效率的定义，假设单个地区 i 的投入要素 X 和农业用水W产出Y ， 生产函数的形式为Y=f（X， W），农业水资源利用技术效率的具体函数形式可以表示为：

WE=Min{μ：f（X，μW） ≥Y（W∧）}=W∧/W （1）

其中，μ 是农业用水无效率的规模参数， W是实际用水量， W∧为最优使用量， WE 是农业用水效率。 WE ∈[0， 1]， WE=1表明农业用水效率达到最大；否则意味着用水无效率。

基于静态视角，不同地区的农业用水资源禀赋约束下，农业用水效率有所差异。纯粹的静态视角无法把握农业用水效率的动态趋势，因此，可以借鉴常用的检验趋同性的方法，从动态视角关注不同地区农业用水效率的演变趋势和发展特征，进一步考察区域间的农业用水效率是否协调发展。因此，本文的研究框架如图1。

3模型说明与指标选取

3.1模型说明

3.1.1DEA方法说明

数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，简写为DEA），是研究投入产出效率的重要分析工具。DEA模型以福利经济学中的帕累托最优（Pareto Optimality）原理为基础，通过线性规划来确定生产可能性集的最优生产点，这些最优生产点构成的包络面均为有效生产前沿面。在有效生产前沿面上的决策单元（DMU），其投入产出组合是有效率的，将其效率设为1；不在有效生产前沿面上的DMU被认为无效率，通过与有效生产前沿面比较，测度出投入冗余及产出不足的具体数值。DEA方法得出的是一个相对效率，衡量的是无效率省（区、市）和其效率参照省（区、市）相比之下的投入效率状况，从而提出提高效率的最佳途径。选择DEA方法是因为该方法存在很多优势，如：由于DEA方法不需要设定特定的行为假设、估计参数、合理性检验、具体投入产出间的生产函数形式等，从而有效避免了由于错误的生产函数和非效率项分布形式带来的偏差，在某种程度上规避评价者的主观意识；DEA计算的是相对效率，无需进行无量纲化处理，不受样本规模的限制，更适合截面数据和面板数据的分析；对于单个DMU，DEA模型不仅可以说明无效决策单元的效率，还可以计算每项投入或产出的目标[16，17]。

一般来说，用DEA来确定生产前沿和分析效率水平可用产出主导型（Output-oriented）测度方法和投入主导型（Input-oriented）测度方法，因本研究侧重考察作为农业生产的投入要素之一的水资源的技术效率，即在给定农业产出和其他投入要素的条件下，最优水资源投入量与实际投入量间的比率，因此，采用投入主导型测度方法。

通常情况下，DEA模型分为规模报酬不变（CRS）条件下的DEA模型与规模报酬可变（VRS）条件下的DEA模型。由于现实生活中的省区投入产出并非规模报酬恒定不变的，因此，为更接近现实生活，本文采用VRS条件下的DEA估计不同条件下水资源的技术效率。具体的线性规划公式如下：

min θ，λθit （2）

s.t.-qit+Qλ≥0

θitxwit+Xwλ≥0

xoit+Xoλ≥0

I1′λ=1

其中，θit为第i个省在t 时间的农业水资源利用效率，当θit=1时，表示该省落在了前沿面上，实现了效率最优；qit为第i个省在t时间的产出，X0it是第i个省除了农业水资源外在t时间的投入。

3.1.2趋同性检验方法说明

随着经济的长期发展，最终经济单位会出现一定程度的趋同。学者一般用α和β检验区域指标间的趋同性，以便反映全国范围内是否存在农业水资源利用效率的逐步缩小，最终实现统一的趋势，考察动态均衡问题。本文参考王学渊[18]关于趋同性检验的方法，具体模型见式（3）所示。

（1）α趋同性检验

D=α1+α2t+ε （3）

其中，D代表的是省际间农业水资源配置效率差距的变异系数，即样本标准差与均值的比值，t为时间变化，α1、α2分别为待估参数，ε表示随机误差项。如果α2回归结果为负向，且通过了显著性检验，则说明省际间的农业水资源效率差异随着时间推移有缩小的趋势，存在α趋同。

（2）β趋同性检验

β趋同分为绝对β趋同和有条件的β趋同，绝对β趋同是α趋同的必要非充分条件，检验的是随着时间的推移，各省区的农业水资源效率将最终统一。有条件的β趋同检验的是随着时间的推移，各省区自身的农业水资源效率达到一种稳定的状态。绝对β趋同和有条件的β趋同的具体模型分别见式（4）和式（5）：

1T（InWTEit-InWTEi0）=β1+β2InWTEi0+εit （4）

InWTEit-InWTEi0=β1+β2InWTEit-1+εit （5）

其中，T表示时间跨度，在本文中为8，WTEit，WTEi0分别为第i个省份的报告期和基期的农业水资源利用效率，WTEit-1为第i个省在第t-1时间的农业用水利用效率，β1、β2为待估参数，εit为随机误差项。如果β2为负向，则说明存在绝对β趋同。绝对趋同条件下的β2=-（1-e-μT）/T，μ为趋同速度；有条件趋同的β2=-（1-e-μt），μ为趋同速度。

3.2投入产出指标的选取

鉴于数据的可获性和参考相关文献，借鉴全要素的估计框架，选取单位有效灌溉面积的粮食作物产量为产出指标，选取单位有效灌溉面积的农业用水量（立方米/公顷）、单位有效灌溉面积的农业劳动力人数（人/公顷）、单位有效灌溉面积的农机总动力（千瓦时/公顷）、单位有效灌溉面积的化肥投入量（吨/公顷）作为农业生产的投入指标。上述数据均来源于《中国统计年鉴2003～2010》，并根据原始数据进行计算得到相关指标。

4实证结果分析

4.1省际水资源利用效率分析

由表1可知，2003～2010年间，我国农业水资源的利用效率在08的水平徘徊，总体上，水资源的利用效率较高，除2007年和2008年降幅较大外，其他年份用水效率均较上一年有所提高。

由全国的平均水平看，福建、广东、海南、宁夏的农业水资源利用效率较低，在06以下，表明这些区域还有较大的节水潜力和发展空间；处于中等效率水平（即06～08）的地区有北京、广西、浙江、江苏、辽宁、湖南、江西、云南，表明需要大量的投入完善当地的农业节水技术；多数省区的用水效率在08以上，但仍未实现完全的效率最优，如甘肃、西藏、湖北、陕西、新疆、安徽、天津、上海、青海、山东、河北、四川、贵州，表明此类地区与前沿面的距离较小，有一定的节水潜力，易于实现效率的最优化；山西、内蒙古、吉林、黑龙江、河南、重庆6个省市的农业水资源利用效率为1，表明这些地区处于农业用水可能性集的前沿包络面上，实现了农业水资源的充分利用，保证了农业水资源的充分配置。

从单个省区2003～2010年的效率变化看，上海、甘肃呈显著上升趋势，水资源最终在2010年实现最优利用。安徽、江西、海南农业用水效率呈下降趋势，浙江、湖南、陕西、新疆呈先上升达到最优后下降的趋势，效率波动较为显著。

42省际间趋同性检验

由表2可知，在α趋同性检验中，时间跨度的系数为负向，但未能通过显著性检验，这表明不同省份间随着时间的变动，水资源利用率出现缩小的趋势不明显，可能是由于不同的省份自身的条件、资源禀赋和农业投入不太相同导致的；在对绝对β趋同的检验中，系数为负向，且通过了10%的显著性水平检验，表明随着时间的变化，不同地区间农业水资源利用效率最终会达到一种稳定的水平，趋向统一性，而且这种趋向的变化速度为1%；有条件的β趋同的检验结果系数为负，且通过了1%的显著性水平检验，趋同速度为9%，表明不同省份自身都存在着稳态的效率水平，而且各省份间的差距会逐渐缩小，最终会以9%的趋同速度达到一种稳定状态。由此可见，农业水资源利用效率最终会随着时间的变动在区域上达到一种稳定的状态。

5结论

本文利用DEA模型对2003～2010年的省际农业水资源利用效率进行测算，发现近8年来，我国农业水资源效率一直维持在08以上，除2007年和2008年有所下降外，其他年份效率均较上一年有所提高。多数地区的农业水资源的利用效率较高，仅有少数地区的水资源利用效率低于06的水平，不同省份的变动趋势各异。在对农业水资源利用效率的趋同性检验中发现，全国范围内的省份没有出现明显的随时间变动而缩小的趋势，但通过β趋同性检验表明，各省份自身存在稳态效率，伴随时间的推移，我国不同省份的农业水资源利用效率最终会达到一种稳定的状态，趋于一致。政府应当加大低效率地区的要素投入力度，充分挖掘当地的节水潜力，对于效率较高的省份采取相应的政策保证当地的用水维持在当前水平。关于各省际农业水资源利用效率的改进方案是本文需要进一步完善的内容。

参考文献：

[1]郎一环，王礼茂.短缺资源类型与供需趋势分析[J].自然资源学报，2002，17（4）：409-414.

[2]陈锡文.抓住水利薄弱环节夯实“三农”发展基础[N].农民日报，2011-01-28。

[3]梅其君，曹志平. 水资源：制约西北地区可持续发展的“瓶颈”[J]. 软科学，2001（5）：56-59.

[4]张小民. 中国水权管理制度问题及政策建议[J]. 软科学，2008（8）：77-80.

[5]钱文婧，贺灿飞.中国水资源利用效率区域差异及影响因素[J]. 中国、人口、资源与环境，2011，21（2）：54-60.

[6]廖虎昌，董毅明.基于DEA和Malmquist指数的西部12省水资源利用效率研究[J].资源科学，2011，33（2）：273-279.

[7]Francisco J Andre， Ines Herrero， LauraRiesgo. A Modified DEA Model to Estimate the Importance of Objectives with an Application to Agricultural Economics[J]. Omega，2010（38）：371-382.

[8]Kaneko S T，Anaka K，Toyota T. Water Efficiency of Agricultural Production in China： Regional Comparison from 1999 to 2002[J].International Journal of Agricultural Resources，Governance and Ecology，2004（3） ： 231-251.

[9]Speelman S，Haese M D，Buysse J，et al. Technical Efficiency of Water Use and Its Determinants，Study at Small-scale Irrigation Schemes in North-West Province，South Afica[EB / OL].www. ageconsearch. umn. edu / bitstream /123456789 /28982 / sp07sp01. pdf. 2007.

[10]Varghese S K， Veettil P C， Speelman S， Buysse J， et al. Estimating the Causal Effect of Water Scarcity on the Groundwater Use Efficiency of Rice Farming in South India[J]. Ecological Economics，2013（86）：55-64.

[11]王学渊，赵连阁.中国农业用水效率及影响因素——基于1997～2006年省区面板数据的SFA分析[J]. 农业经济问题，2008（3）：10-18.

[12]许朗，黄莺.农业灌溉用水效率及其影响因素分析——基于安徽省蒙城县的实地调查[J]. 资源科学，2012，34（1）：105-113.

[13]李世祥，成金华，吴巧生. 中国水资源利用效率区域差异分析[J]. 中国人口·资源与环境，2008（3）：215-220.

[14]王晓娟，李周.灌溉用水效率及影响因素分析[J]. 中国农村经济，2005（7）：11-18.

[15]Battese G，Coelli T. A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data [J]. Empirical Economics，1995（20）：325-332.

[16]王学渊.农业水资源生产配置效率研究[M]. 北京：经济科学出版社，2009.114-149.

[17]Charnes A，Cooper W W，Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J]. European Journal of Operational Research，1978（ 2） ： 429-444.

[18]王学渊.农业水资源生产配置效率研究[M]. 北京：经济科学出版社，2009.114-149.

（责任编辑：杨锐）

3.2投入产出指标的选取

鉴于数据的可获性和参考相关文献，借鉴全要素的估计框架，选取单位有效灌溉面积的粮食作物产量为产出指标，选取单位有效灌溉面积的农业用水量（立方米/公顷）、单位有效灌溉面积的农业劳动力人数（人/公顷）、单位有效灌溉面积的农机总动力（千瓦时/公顷）、单位有效灌溉面积的化肥投入量（吨/公顷）作为农业生产的投入指标。上述数据均来源于《中国统计年鉴2003～2010》，并根据原始数据进行计算得到相关指标。

4实证结果分析

4.1省际水资源利用效率分析

由表1可知，2003～2010年间，我国农业水资源的利用效率在08的水平徘徊，总体上，水资源的利用效率较高，除2007年和2008年降幅较大外，其他年份用水效率均较上一年有所提高。

由全国的平均水平看，福建、广东、海南、宁夏的农业水资源利用效率较低，在06以下，表明这些区域还有较大的节水潜力和发展空间；处于中等效率水平（即06～08）的地区有北京、广西、浙江、江苏、辽宁、湖南、江西、云南，表明需要大量的投入完善当地的农业节水技术；多数省区的用水效率在08以上，但仍未实现完全的效率最优，如甘肃、西藏、湖北、陕西、新疆、安徽、天津、上海、青海、山东、河北、四川、贵州，表明此类地区与前沿面的距离较小，有一定的节水潜力，易于实现效率的最优化；山西、内蒙古、吉林、黑龙江、河南、重庆6个省市的农业水资源利用效率为1，表明这些地区处于农业用水可能性集的前沿包络面上，实现了农业水资源的充分利用，保证了农业水资源的充分配置。

从单个省区2003～2010年的效率变化看，上海、甘肃呈显著上升趋势，水资源最终在2010年实现最优利用。安徽、江西、海南农业用水效率呈下降趋势，浙江、湖南、陕西、新疆呈先上升达到最优后下降的趋势，效率波动较为显著。

42省际间趋同性检验

由表2可知，在α趋同性检验中，时间跨度的系数为负向，但未能通过显著性检验，这表明不同省份间随着时间的变动，水资源利用率出现缩小的趋势不明显，可能是由于不同的省份自身的条件、资源禀赋和农业投入不太相同导致的；在对绝对β趋同的检验中，系数为负向，且通过了10%的显著性水平检验，表明随着时间的变化，不同地区间农业水资源利用效率最终会达到一种稳定的水平，趋向统一性，而且这种趋向的变化速度为1%；有条件的β趋同的检验结果系数为负，且通过了1%的显著性水平检验，趋同速度为9%，表明不同省份自身都存在着稳态的效率水平，而且各省份间的差距会逐渐缩小，最终会以9%的趋同速度达到一种稳定状态。由此可见，农业水资源利用效率最终会随着时间的变动在区域上达到一种稳定的状态。

5结论

本文利用DEA模型对2003～2010年的省际农业水资源利用效率进行测算，发现近8年来，我国农业水资源效率一直维持在08以上，除2007年和2008年有所下降外，其他年份效率均较上一年有所提高。多数地区的农业水资源的利用效率较高，仅有少数地区的水资源利用效率低于06的水平，不同省份的变动趋势各异。在对农业水资源利用效率的趋同性检验中发现，全国范围内的省份没有出现明显的随时间变动而缩小的趋势，但通过β趋同性检验表明，各省份自身存在稳态效率，伴随时间的推移，我国不同省份的农业水资源利用效率最终会达到一种稳定的状态，趋于一致。政府应当加大低效率地区的要素投入力度，充分挖掘当地的节水潜力，对于效率较高的省份采取相应的政策保证当地的用水维持在当前水平。关于各省际农业水资源利用效率的改进方案是本文需要进一步完善的内容。

参考文献：

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[5]钱文婧，贺灿飞.中国水资源利用效率区域差异及影响因素[J]. 中国、人口、资源与环境，2011，21（2）：54-60.

[6]廖虎昌，董毅明.基于DEA和Malmquist指数的西部12省水资源利用效率研究[J].资源科学，2011，33（2）：273-279.

[7]Francisco J Andre， Ines Herrero， LauraRiesgo. A Modified DEA Model to Estimate the Importance of Objectives with an Application to Agricultural Economics[J]. Omega，2010（38）：371-382.

[8]Kaneko S T，Anaka K，Toyota T. Water Efficiency of Agricultural Production in China： Regional Comparison from 1999 to 2002[J].International Journal of Agricultural Resources，Governance and Ecology，2004（3） ： 231-251.

[9]Speelman S，Haese M D，Buysse J，et al. Technical Efficiency of Water Use and Its Determinants，Study at Small-scale Irrigation Schemes in North-West Province，South Afica[EB / OL].www. ageconsearch. umn. edu / bitstream /123456789 /28982 / sp07sp01. pdf. 2007.

[10]Varghese S K， Veettil P C， Speelman S， Buysse J， et al. Estimating the Causal Effect of Water Scarcity on the Groundwater Use Efficiency of Rice Farming in South India[J]. Ecological Economics，2013（86）：55-64.

[11]王学渊，赵连阁.中国农业用水效率及影响因素——基于1997～2006年省区面板数据的SFA分析[J]. 农业经济问题，2008（3）：10-18.

[12]许朗，黄莺.农业灌溉用水效率及其影响因素分析——基于安徽省蒙城县的实地调查[J]. 资源科学，2012，34（1）：105-113.

[13]李世祥，成金华，吴巧生. 中国水资源利用效率区域差异分析[J]. 中国人口·资源与环境，2008（3）：215-220.

[14]王晓娟，李周.灌溉用水效率及影响因素分析[J]. 中国农村经济，2005（7）：11-18.

[15]Battese G，Coelli T. A Model for Technical Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production Function for Panel Data [J]. Empirical Economics，1995（20）：325-332.

[16]王学渊.农业水资源生产配置效率研究[M]. 北京：经济科学出版社，2009.114-149.

[17]Charnes A，Cooper W W，Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J]. European Journal of Operational Research，1978（ 2） ： 429-444.

[18]王学渊.农业水资源生产配置效率研究[M]. 北京：经济科学出版社，2009.114-149.

（责任编辑：杨锐）

3.2投入产出指标的选取

鉴于数据的可获性和参考相关文献，借鉴全要素的估计框架，选取单位有效灌溉面积的粮食作物产量为产出指标，选取单位有效灌溉面积的农业用水量（立方米/公顷）、单位有效灌溉面积的农业劳动力人数（人/公顷）、单位有效灌溉面积的农机总动力（千瓦时/公顷）、单位有效灌溉面积的化肥投入量（吨/公顷）作为农业生产的投入指标。上述数据均来源于《中国统计年鉴2003～2010》，并根据原始数据进行计算得到相关指标。

4实证结果分析

4.1省际水资源利用效率分析

由表1可知，2003～2010年间，我国农业水资源的利用效率在08的水平徘徊，总体上，水资源的利用效率较高，除2007年和2008年降幅较大外，其他年份用水效率均较上一年有所提高。

由全国的平均水平看，福建、广东、海南、宁夏的农业水资源利用效率较低，在06以下，表明这些区域还有较大的节水潜力和发展空间；处于中等效率水平（即06～08）的地区有北京、广西、浙江、江苏、辽宁、湖南、江西、云南，表明需要大量的投入完善当地的农业节水技术；多数省区的用水效率在08以上，但仍未实现完全的效率最优，如甘肃、西藏、湖北、陕西、新疆、安徽、天津、上海、青海、山东、河北、四川、贵州，表明此类地区与前沿面的距离较小，有一定的节水潜力，易于实现效率的最优化；山西、内蒙古、吉林、黑龙江、河南、重庆6个省市的农业水资源利用效率为1，表明这些地区处于农业用水可能性集的前沿包络面上，实现了农业水资源的充分利用，保证了农业水资源的充分配置。

从单个省区2003～2010年的效率变化看，上海、甘肃呈显著上升趋势，水资源最终在2010年实现最优利用。安徽、江西、海南农业用水效率呈下降趋势，浙江、湖南、陕西、新疆呈先上升达到最优后下降的趋势，效率波动较为显著。

42省际间趋同性检验

由表2可知，在α趋同性检验中，时间跨度的系数为负向，但未能通过显著性检验，这表明不同省份间随着时间的变动，水资源利用率出现缩小的趋势不明显，可能是由于不同的省份自身的条件、资源禀赋和农业投入不太相同导致的；在对绝对β趋同的检验中，系数为负向，且通过了10%的显著性水平检验，表明随着时间的变化，不同地区间农业水资源利用效率最终会达到一种稳定的水平，趋向统一性，而且这种趋向的变化速度为1%；有条件的β趋同的检验结果系数为负，且通过了1%的显著性水平检验，趋同速度为9%，表明不同省份自身都存在着稳态的效率水平，而且各省份间的差距会逐渐缩小，最终会以9%的趋同速度达到一种稳定状态。由此可见，农业水资源利用效率最终会随着时间的变动在区域上达到一种稳定的状态。

5结论

本文利用DEA模型对2003～2010年的省际农业水资源利用效率进行测算，发现近8年来，我国农业水资源效率一直维持在08以上，除2007年和2008年有所下降外，其他年份效率均较上一年有所提高。多数地区的农业水资源的利用效率较高，仅有少数地区的水资源利用效率低于06的水平，不同省份的变动趋势各异。在对农业水资源利用效率的趋同性检验中发现，全国范围内的省份没有出现明显的随时间变动而缩小的趋势，但通过β趋同性检验表明，各省份自身存在稳态效率，伴随时间的推移，我国不同省份的农业水资源利用效率最终会达到一种稳定的状态，趋于一致。政府应当加大低效率地区的要素投入力度，充分挖掘当地的节水潜力，对于效率较高的省份采取相应的政策保证当地的用水维持在当前水平。关于各省际农业水资源利用效率的改进方案是本文需要进一步完善的内容。

参考文献：

[1]郎一环，王礼茂.短缺资源类型与供需趋势分析[J].自然资源学报，2002，17（4）：409-414.

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（责任编辑：杨锐）