基于ＳＢＭ－Ｕｎｄｅｓｉｒａｂｌｅ模型的省际农业用水效率比较及节水潜力研究

王普查 瞿彤 金姗姗

摘要：为缓解中国农业用水短缺与污染状况，落实国家水安全战略和保证粮食安全，运用考虑非期望产出的SBM-Undesirable模型，比较研究了中国省际农业用水效率和农业用水优化路径。从全要素的角度出发，在识别主要影响农业用水效率因素的基础上，设计模型的投入指标并测算2011—2014年中国大陆31个省（区、市）的农业用水效率。结果表明，中国农业用水效率总体呈上升趋势，但仍然具有较大的提升空间，各个省（区、市）的农业用水效率呈现不同的发展趋势，新疆、江苏、广东等省份的农业用水效率提升空间大，具有很大的节水潜力。基于农业用水效率的实证结果和污染排放指标，对未达到农业用水效率有效前沿面的25个省份进行聚类分析，将25个省份的农业用水方式分为低农业用水效率-低污染排放、低农业用水效率-高污染排放类型、高农业用水效率-低污染排放类型和高农业用水效率-高污染排放类型四类，并分别提出了农业用水优化策略。

关键词：非期望产出;农业用水效率;节水潜力;SBM-Undesirable模型;聚类分析

中圖分类号：F323.21         文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2018）22-0171-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2018.22.044           开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Abstract： To alleviate agricultural water shortage and pollution and ensure food security， this paper use the SBM-Undesirable model to estimate the agricultural water use efficiency for Chinas 31 provinces from 2011 to 2014. Some conclusions are as follows：During research period， the agricultural water use efficiency in China is rising，but still has a large space to improve.The trend of efficiency of different provinces is various and Xinjiang，Jiangsu and Guangdong have great water-saving potential.Then we cluster 25 provinces which are not achieving the effective frontier into four categories by clustering analysis. Respectively，the optimization strategy of agricultural water are put forward.

Key words： undesirable outputs; agricultural water use efficiency; water-saving potential; SBM-Undesirable model; cluster analysis

中国正处于经济飞速发展阶段，对水资源的需求日益增加。水源型缺水和水质型缺水已经严重影响到国民经济的健康发展，成为制约中国社会经济发展的瓶颈[1]。农业是用水大户，对水资源的依赖性极强。近年来，农业用水短缺和污染状况日益严重。一方面，不合理的农业水价机制、多年形成的粗放型用水习惯等导致农业用水浪费严重的同时，工业化和城市化进程的快速推进占用了大量农业用水，农业用水短缺状况日益严重;另一方面，农业废水的排放日益增加，农业废水污染物中的化学需氧量和氨氮排放量的比重居高不下。根据《全国环境统计年报》（2014年）统计，2014年全国废水排放总量716.2亿t，废水中化学需氧量排放量2 294.6万t，其中农业源化学需氧量排放量为1 102.4万t，占比48.04%;废水中氨氮排放量238.5万t，农业源氨氮排放量为75.5万t，占比31.66%，农业废水污染形势严峻。面对中国日益突出的农业水资源问题，2017年中央1号文件《中共中央、国务院关于深入推进农业供给侧结构性改革加快培育农业农村发展新动能的若干意见》明确提出推行绿色生产方式，增强农业可持续发展能力，推进农业清洁生产，大规模实施农业节水工程，充分体现了国家对农业水资源管理的战略需求和制度安排。

1  文献综述

针对水资源短缺和水质不断恶化的现状，研究在农业生产中如何提高农业用水效率和减少污染物排放对于落实国家用水安全战略至关重要。此外，各个省（区、市）的经济发展水平、水资源丰裕程度和人们用水习惯等方面的不同，农业用水效率会呈现出不同的特征。通过研究不同省（区、市）农业用水效率的差异，提出科学的用水建议，对于提高农业用水效率，增强国家的农产品安全保障能力和保证农业经济的可持续发展以及国家全局性和长期性的发展具有重要意义。因此，科学评价污染排放下中国各个省（区、市）的农业用水效率，探讨有差异、有重点的农业水资源利用策略[2]成为当前提高农业用水效率理论与实践亟待解决的课题。

农业用水效率问题研究一直是学术界研究热点。目前，国内外学者根据各国农业用水特点，相继开展了各具特色的有关农业用水效率问题的理论和实践探索[3]。有关农业用水效率的研究从微中观农田、灌区角度扩展到宏观农业生产过程角度。马文军等[4]、马莉等[5]通过研究农作物水分利用效率，探究解决水资源缺乏和粮食需求增多的矛盾。朱正全等[6]通过分析灌区农业用水节水潜力，提高农业用水利用效率。张金萍等[7]构建了水资源高效利用核算模型，计算结果显示平原区的水资源利用效率和效益主要和种植结构有关。王昕等[8]基于投入导向型的DEA模型测算中国省际农业用水效率，结果表明各地区具有很大的节水潜力。王克强等[9]基于多区域CGE模型模拟分析发现农业用水效率提升有利于国民经济的增长，不同地区因地制宜选择农业用水效率政策。评价指标体系从单一要素到全要素投入，测度方法多种多样，主要包括随机前沿分析（SFA）[10]、数据包络分析（DEA）[11]。黎红梅等[12]运用随机前沿模型分析了中国粮食技术效率和灌溉用水效率，进而提出改进农业投入、调整灌溉水价和宏观农业政策的建议以提高中国粮食生产水平。佟金萍等[13]基于长江流域10个省份的数据，运用超效率DEA对流域的农业用水效率进行了测度，进而提出保证农业可持续发展和保障粮食安全的节水政策建议。随着宏观政策和现实状况的变化，对农业用水效率的测度范围不断拓宽。随着国家最严格水资源管理制度的实施，学者们将用水效率红线和限制纳污红线纳入农业用水效率分析问题中，从宏观角度探究农业产业结构、农业政策的调整对农业用水效率的影响，提升农业用水效率。佟金萍等[14]基于Malmquist指数法探究技术进步对农业用水效率的影响程度。杨骞等[15]运用DEA建立了非径向方向性距离函数模型，测算了污染排放约束下中国各省份的农业用水效率，并对农业用水效率的影响因素进行了回归分析。

然而，目前关于污染排放约束下农业用水效率的研究还比较少[16]，并且现有研究也没有解决投入产出效率评价问题中的松弛问题。因此，本研究在考虑到现实农业经济生产过程中存在非期望产出的情况，将农业污染排放物作为农业生产中的非期望产出纳入农业用水效率评估问题中，采用SBM-Undesirable模型，测度了2011—2014年中国大陆31个省（区、市）的农业用水效率，并按照农业用水效率实证结果和农业废水中污染物排放量进行聚类，对不同农业用水类型的省（区、市）实行有针对性的建议策略，以协调不同地区农业经济的可持续发展。

2  中国省际农业用水效率评价

2.1  SBM-Undesirable模型

数据包络分析（DEA）是一种衡量多投入和多产出决策单元的效率的一种分析方法，主要思想是保持决策单元的投入与产出不变，并确定相對有效前沿面，将决策单元投影后，运用相对偏离程度评价相对有效性。DEA模型主要包括投入导向型和产出导向型等基本模型，自提出后被广泛运用于效率评估问题中，但DEA无法准确描述投入产出系统运作过程，也无法解决投入产出问题中的松弛性问题，并且在传统DEA模型的运用过程中，没有考虑到非期望产出对于效率的影响，导致农业用水效率的高估。为了评价包含非期望产出效率问题，Tone[17]在DEA模型的基础上，提出了考虑非径向和非角度的SBM-Undesirable模型[18，21]。DEA模型一般分为规模报酬不变条件下的DEA模型和规模报酬可变条件下的DEA模型，由于本研究测度的是一定的产出水平下农业用水的投入，全国不同地区的投入和产出的规模报酬是可变的，所以选择规模报酬可变条件下的DEA方法中的投入导向型模型。具体的线性规划公式如下：

其中，ρ为某一时间内决策单元d的农业用水效率，当时，sk-=sn+=sm-=0，代表决策单元落在有效前沿面上，相对效率最优。K、N、M分别代表投入、期望产出和非期望产出的因素个数，sk-、sn+、sm-分别代表投入、期望产出和非期望产出的松弛量，xkd、ynd、umd分别代表投入、期望产出和非期望产出值;λ代表权重，xkj代表j决策单元第k种投入要素，ynj代表j决策单元第n种期望产出，umj代表j决策单元第m种非期望产出。

2.2  农业用水效率和节水潜力

根据农业用水效率的定义，参考文献[22-24]中关于效率的定义，农业用水效率可以表示为目标用水量和实际用水量的比值，具体的公式如下：

式中，TFWEj，t表示第t年第j个省份农业全要素用水效率，TFWEj，t的取值范围为[0，1]，当TFWEj，t=1时，表示决策单元处于有效前沿面上;TWEj，t表示第t年第j个省份目标农业用水量，即处在有效前沿面上的农业用水量;WEj，t表示第t年第j个省份实际农业用水量;LWEj，t表示第t年第j个省份农业用水投入松弛量（冗余量），其大小代表着农业用水的节水潜力。因此，第t年第j个省份农业用水的节水潜力可以表示为APWEj，t，计算公式如下：

从式（2）和式（3）可以看出，TFWEj，t+APWEj，t=1，TFWEj，t越大，表示农业用水效率越高，农业用水效率提升空间和节水潜力越大。

3  结果与分析

3.1  投入产出指标的选取和描述性统计

由于国家统计局自2011年开始才将农业废水中化学需氧量（COD）排放量和氨氮排放量纳入统计，因此，本研究时间起点为2011年，具体的样本数据为2011—2014年全国大陆31个省（区、市）的面板数据。在SBM-Undesirable模型中，借鉴全要素的思想建立指标体系，选取各个省（区、市）的农业增加值（亿元）作为期望产出指标，选取各个省份的农业废水中COD排放量（万t）和氨氮排放量（万t）作为非期望产出指标，在投入方面，选取农作物播种总面积（千hm2）、农用化肥施用折纯量（万t）、农林牧渔业从业人员（万人）、农业用水总量（亿m3）和农业机械总动力（万kW）作为投入指标。以上全部的数据来源于2012—2015年《中国统计年鉴》《中国农业统计年鉴》《中国水资源公报》《全国环境统计年报》和各省环境统计年报。相关变量的描述性统计见表1。

由表1可看出，中国农业增加值处于稳定增长状态，而COD排放量、氨氮排放量等处于稳定减少状态，而农作物播种总面积、农用化肥施用折纯量、农业用水总量、农业机械总动力等均值也处于稳定增长。但从最大最小值可以看出，全国各地指标差异较大，节水效率有待提高，节水潜力较大。

3.2  实证结果分析

运用SBM-Undesirable模型对2011—2014年31个省份的农业用水效率进行了分析，测算结果见表2。从全国范围看来，2011—2014年中国农业用水效率总体上呈波动上升状态，表明中国农业用水效率得到提高。农业用水效率提高的主要原因是一方面由于国家对于自然环境保护的重视，各地区对节能减排的重视程度增加，农业废水污染物排放量得到控制;另一方面，随着农业节水技术和政策的推广和应用，人们的节水意识逐渐提高，改善了传统的粗放型灌溉方式。此外，2011—2014年每年的农业用水投入的冗余量在1 000亿m3，表明中国农业用水效率还存在很大的提高空间。根据效率的测算结果，2011—2014年农业用水效率每年都处于有效前沿面的省份为河北、浙江、福建、海南、重庆和四川，内蒙古、青海、河南、辽宁、贵州、湖北、山东和陕西在部分年份处于有效前沿面，剩余其他省份每年在不同程度上都存在着投入冗余。

不同省份的农业用水效率存在着差异，其节水潜力也不同。根据表2的结果，节水潜力最大的前3个省份分别为新疆、江苏和广东。其中，节水潜力最大的省份为新疆，其2011—2014年的农业用水冗余量均大于385亿m3;江苏省和广东省2011—2014年的农业用水冗余量均在75亿m3以上，并且冗余量逐年减少，说明其农业用水效率虽然有所提高，但是提升空间很大。此外，2011—2014年江西省、广西省、安徽省和宁夏的农业用水冗余量占全国平均农业用水冗余量超过30%，农业用水效率提升空间和节水潜力较大。其他省份的农业用水效率虽然没有达到有效前沿面，但其可节约的农业用水量有限，农业用水效率较高。

根据SBM-Undesirable模型测算的各个省（区、市）的农业用水效率值，以及各个省（区、市）2011—2014年的农业废水中COD排放量和氨氮排放量的样本数据进行聚类分析，根据聚类分析的结果，将2011—2014年农业用水未达到有效前沿面的25个省（区、市）分为四类，分别为低农业用水效率-低污染排放类型（DD型）、低农业用水效率-高污染排放类型（DG型）、高农业用水效率-低污染排放类型（GD型）和高农业用水效率-高污染排放类型（GG型）。

低农业用水效率-低污染排放类型包括宁夏和西藏，DD型省（区、市）的农业用水效率低，农业用水冗余量占目标值比例大，这主要是由于其单位农作物播种面积所耗用水量大，而农业增加值较小导致的。宁夏和西藏的农业废水COD排放量和氨氮排放量总体很小，污染带来的环境压力小。因此，对于DD型省份，主要任务是提高农业用水效率，节约农业用水，合理配置水资源。

低农业用水效率-高污染排放类型包括江苏、安徽、江西、广东、广西和新疆，DG型省份的农业用水效率低，农业用水浪费严重，从地理分布看，这主要与其丰富的水资源禀赋有关，长期的粗放型用水习惯导致农业用水的效率低下;同时，这些省份面临着农业生产污染严重的问题，从农业废水COD排放量和氨氮排放量来看，农业减排压力较大。因此，对于DG型省（区、市），主要的任务是提高农业用水效率的同时，注重农业生产中的污染减排。

高农业用水效率-低污染排放类型包括北京、天津、山西、上海、贵州、云南、甘肃和青海，GD型省份的农业用水效率高，这主要是由于其水资源的缺乏或者先进的农业节水灌溉技术水平决定的。8省份农业生产的污染排放量低，污染排放防控压力小。因此，对于GD型省（区、市），其主要任务是保持或者提高现有农业用水效率的基础上，根据国家节能减排的要求，控制农业生产中的污染排放。

高农业用水效率-高污染排放类型包括内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东、河南、湖北、湖南和陕西，GG型省份的农业用水效率高，但是由于化肥和农药的过度使用，面临着严重的农业生产污染排放问题。因此，对于GG型省份，主要任务是保持高农业用水效率的同时加强农业污染的防控。

4  结论

在考虑农业实际生产过程的基础上，将农业生产的期望产出和非期望产出纳入农业用水效率评估问题中，运用SBM-Undesirable模型测算了2011—2014年31个省（区、市）的农业用水效率，并根据聚类分析的结果针对不同的类别提出不同的用水方式的建议。

从全国范围来看，2011—2014年中国农业用水效率总体上呈波动上升状态，但仍然存在着很大的提升空间。各个省份的农业用水效率存在着差异，根据农业用水效率和农业废水COD排放量和氨氮排放量将未达到有效前沿面的25个省份分为四类，DD型包括宁夏和西藏，DG型包括江苏、安徽、江西、广东、广西和新疆，GD型包括北京、天津、山西、上海、貴州、云南、甘肃和青海，GG型包括内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东、河南、湖北、湖南和陕西。

根据实证分析的结果，必须改进不同地区的农业用水方式，提高中国农业用水效率，减少农业生产中的污染排放，提出的建议如下。

1）进一步加大农业节水灌溉力度和措施，注重节水意识的培养和制度的建设。投资农村水利设施建设，保证农村节水灌溉工程的运行维护。鼓励节水灌溉技术的推广应用，根据不同地区的实际情况选择滴灌、喷灌等灌溉方式，避免不必要的水资源浪费。同时，积极开展节约用水的宣传工作，培养农户的节水意识，改变粗放型的用水习惯。同时，建立可持续发展的水价和水资源税制度，在保证不降低农户种植粮食的积极性的基础上，制定科学的农业水价机制，引导农户的节水意识和节水行为。

2）在农业生产中，注重农业废水排放的防治。农业污染排放已经严重影响了环境质量，农业生产过程中污染的来源主要有农药和化肥的过度使用和农业废弃物的直接排放。因此，必须加强病虫害的预报和及时防治，使用低环境污染型的农药，提高农药的使用效率，减少使用量。根据土质合理施肥，减少化肥使用量，鼓励和推广有机肥料的使用。政府有关部门需要完善有关的政策和法规，推进新能源和农业技术的开发和应用，减少农业废弃物的直接排放，发展循环经济和建设生态农业。同时，增强农户的环保意识，农户是农业生产的主体，农户意识和行为的转变将从根本上决定着农业污染防治的成败。

3）根据农业用水效率和农业废水污染排放量，因地制宜地采取农业用水优化策略。对于低农业用水效率-低污染排放类型的地区，在保持污染防治力度的基础上，大力推广节水灌溉技术的应用，完善农业水价制度建设，提高农业用水效率。对于低农业用水效率-高污染排放类型的地区，需要同时注重农业用水效率的提高和污染防治，节约用水，减少废水排放，降低对环境的损害。高农业用水效率-低污染排放类型地区面临的节水和减排压力相对较小，在保持当前农业用水效率和污染治理水平的基础上，进一步优化农业水资源的配置。对于高农业用水效率-高污染排放类型的地区，其农业用水策略是在节约农业用水的基础上，上下结合地采取农业减排措施，达到高农业用水效率低污染排放的水平。

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