黑龙江垦区粮食生产水资源利用效率研究*

崔宁波 ，于 尊，姜兴睿

（1. 东北农业大学经济管理学院，哈尔滨 150030；2. 东北农业大学松花江流域生态环境保护研究中心，哈尔滨 150030）

一、引 言

黑龙江垦区作为“中华大粮仓”，2018年粮食产量450多亿斤，粮食商品量超过430亿斤，占黑龙江省粮食产量的30%，为保障国家粮食安全作出重大贡献。但粮食生产与水资源约束的矛盾日益突出。按照农业农村部《2019年耕地轮作休耕制度试点工作的通知》要求，黑龙江省轮作与休耕面积合计1 300万亩，在黑龙江三江平原地下水明显下降的井灌稻区开展休耕试点，目的在于遏制三江平原地区地下水位下降，保护农业生产水资源可持续利用。2020年中央一号文件提出，治理农村生态环境的突出问题是全面建成小康社会亟需补齐的短板之一，要如期完成大中型灌区续建配套与节水改造，加大农业节水力度。为全面推进全省水资源节约和利用，2018年黑龙江省政府出台《关于做好农业节水工作的意见》，地处省内小兴安岭南麓、松嫩平原和三江平原的黑龙江垦区，是建立全方位农业节水体系的重要区域。作为我国农业先进生产力的代表，垦区发展现代化大农业具有得天独厚的优势，区域内不仅河流众多，且属世界著名三大黑土带之一，适合机械化作业，雨热同季，利于农作物生长。目前，垦区有53个大中型灌区和289个小型灌区，有效灌溉面积占耕地面积的65%，约高出全国有效灌溉面积15%。农业机械总动力1 045.1万千瓦，农业机械化率达99.4%。农业科技贡献率达68.2%，科技成果转化率达82%，居世界领先水平，是国家重要商品粮基地和粮食战略后备基地。虽有研究表明东北地区粮食生产用水效率较高（谭忠昕等，2019），但近十年来，黑龙江垦区年降水量减少5亿立方米，地下水可开发量减少400万立方米，垦区下辖九个管理局所在地区的降水和地表水资源的空间分布不均，粮食生产的面源污染通过扩散方式污染水体，垦区水资源的胁迫程度正在增加。黑龙江垦区主要种植水稻、玉米和大豆三种粮食作物，三者占农业产值的95%，垦区粮食生产用水效率直接影响农业生产用水量，是反映农业水资源分配有效性和农业水资源生产率水平的关键指标。因此，科学评测黑龙江垦区粮食生产水资源利用率，区分不同作物及地区差异，分析水资源利用率的驱动因素，是垦区进一步高效利用农业水资源，持续保障粮食供给的关键因素。

目前国内外对水资源利用率的研究主要集中在工业领域（Jin等，2019）、农业领域（马剑锋等，2018；Condon等，2020） 和综合领域（Long等，2017），研究范围在区域层面（刘华军等，2020） 或国家层面（李明璗，2017；Song等，2018）。其中，灌溉农业是整个农业的重要组成部分，农业领域水资源利用率的研究大多是对农业灌溉用水效率的评价（杨扬等，2016；Nazari等，2018）。在农业水资源利用率的评估方法中，大多数学者应用投入导向型数据包络分析方法（DEA）评价农业用水的全要素生产效率（李玲等，2018；常明等，2019；Ali等，2014）。考虑到粮食生产中化肥农药的投入对水资源的污染，刘渝等（2019），方琳等（2018）分别将农业主要污染排放物和农业面源污染纳入非期望产出的SBM模型中测算中国各省农业水资源利用率。农业水资源利用率的研究渐趋成熟，为本研究奠定坚实基础，但对粮食生产的水资源环境负效应方面的考量仍不足。粮食生产中的氮肥投入比例最高，是引起水资源污染的主要原因（Quemada等，2016），且不同地区不同粮食作物品种的氮肥淋溶率存在差异，灰水足迹不尽相同（Ababaei等，2017）。虽有学者研究黑龙江垦区粮食生产的灰水足迹（张郁等，2013），但鲜有学者将粮食生产灰水足迹纳入水资源利用率的评价。灰水足迹广泛作为生态效率或绿色效率评价的非期望产出指标（郑德凤等，2018；孙才志等，2018；Sun等，2014），鉴于黑龙江垦区粮食生产化肥投入对水资源的污染问题，选取粮食生产灰水足迹作为非期望产出，运用包含非期望产出的超效率SBM模型对2009～2018年黑龙江垦区下辖九个管理局所在地区的粮食生产水资源利用率时空差异及影响因素展开研究，为提高区域农业水资源利用率提供科学依据。

二、研究方法、指标选取和数据来源

（一）研究方法

1.粮食生产灰水足迹

灰水足迹由Hoekstra 和Chapagain 在2008 年首次提出，用于反映生产、生活造成的水污染状况，直观反映水污染对可用水资源量的影响。粮食生产灰水足迹即粮食生长周期内其污染物稀释到环境临界浓度所需水量（樊慧丽等，2020）。综合考虑粮食种植中的主要水污染物，本文选取氮肥作为水污染物进行灰水足迹计算，以三种粮食作物的播种面积占农作物播种总面积的比重作为分解系数，采用《水足迹评价手册》常用模型，参照张郁等（2013）研究结果，认为东四局（宝泉岭、红兴隆、建三江及牡丹江）的水稻、玉米、大豆淋失率依次为14%、12%、5%，西五局（北安、九三、齐齐哈尔、绥化及哈尔滨）的水稻、玉米、大豆淋失率依次为12%、10%及4%。

其中，L为氮肥排放负荷，α为氮肥淋失率、Appl为氮肥施用量（千克）、Cmax为水体污染最大可容许浓度采用EPA标准0.01千克/立方米、Cnat为氮离子在水体的原始浓度为0千克/立方米。

2. 超效率SBM模型

SBM（Slack Based Measure）模型是非径向、非角度的数据包络分析方法。优势在于将松弛变量引入目标函数中，对要素投入产出之间相对效率进行评价，有效避免传统DEA因径向和角度所产生的偏差问题。随后，Cooper 等对SBM 模型进行改进，将非期望产出引入模型中使其更具严谨性。鉴于SBM模型无法进一步区分效率值为1的有效决策单元的差异，故本文采用2002年Tone改进的超效率SBM 模型，运算原理如下：假设有K 个决策单元（k=1，…K），每个决策单元有N 种投入X=（x1，…，xn）∈R+N，有M 种期望产出Y=（y1，…，ym）∈R+M 和I 种非期望产出b=（b1，…，bi）∈R+I， ρ*表示粮食水资源利用率值。

其中，Sxn，Sym，Sbi分别代表投入冗余、期望与非期望冗余的松弛量，当ρ ≥1，表明该决策单元（DMU）有效率，为DAE相对有效；当ρ ＜1，表明该决策单元无效率，存在效率损失现象。

3. Tobit模型

Tobit模型是解决因变量受限的一种截断式回归模型。本文采用超效率SBM模型测度粮食生产用水效率，效率值＞0，且属于切割或截断的因变量，若采用普通最小二乘法（OLS）分析回归系数，估计结果会存在有偏且不一致情况。因此，本文选择基于最大似然法概念的Tobit回归模型。

其中，yi、xi分别代表被解释变量和解释变量；0为回归系数向量；ei服从正态分布N（0, δ2）。若yi*≤0，则无法得到观测值；若yi*＞0，此时观测值才不受限。本文利用面板数据为变量，故采用随机效应的Tobit模型分析研究。

（二）指标选取和数据来源

1. 投入产出指标选取与数据来源

借鉴Hu等（2006）基于全要素生产率用水效率测度思路，将粮食生产水资源利用率界定为在粮食多要素生产框架下，达到最优技术效率所需潜在（最少）水资源投入量与实际水资源投入量的比值。粮食生产水资源利用率投入产出指标选取需同时考虑水资源的实际生产特质和水资源利用发展目标，反映粮食生产、资源节约、环境保护等综合需求，借鉴现有研究成果并结合数据可获性，构建粮食生产水资源利用率指标体系（见表1）。选取粮食灌溉用水量、有效灌溉面积、化肥折纯量、粮食生产劳动力、农业机械总动力作为粮食生产必要投入，以粮食产值和粮食生产灰水足迹作为产出指标，其中A为三种粮食作物（水稻、玉米和大豆）种植面积总和/农作物播种面积。

表1 投入产出指标选取

2.变量选取

考虑非期望产出测算的粮食生产水资源利用率更符合现实情况，在超效率SBM模型基础上将粮食生产水资源利用率作为被解释变量，进一步分析投入要素及非期望产出要素对粮食生产水资源利用的影响，以期把握效率提升的方向。借鉴前期研究，本文以粮食灌溉用水量（YS）表示水资源禀赋，以粮食生产劳动人员（LD）表示劳动力投入，以有效灌溉面积（MJ）表示灌溉条件，以农业机械总动力（JX）与化肥折纯量（HF）表示资本投入，以粮食生产灰水足迹（ZJ）表示粮食生产水污染五个方面分析，并采用上文权重以保持影响因素与粮食统计口径一致。

三、黑龙江垦区粮食生产水资源利用效率的实证分析

（一）黑龙江垦区粮食生产灰水足迹分析

由图1可知，东四局的粮食生产灰水足迹比西五局高，需更多水资源稀释氮肥投入。首先是东四局耕地面积广阔，且氮肥施用较多，伴随粮食高产的同时也是垦区水资源污染的重要威胁。其次从三种粮食作物的生产足迹看（见图2），东四局因以水稻种植为主以玉米种植为辅而产生较多灰水足迹，无论种植还是粮食产量，在黑龙江垦区水稻是绝对优势作物，为垦区经济发展发挥重要作用。而西五局氮肥施用相对较少，且尤其得益于大豆的固氮性优势，相比之下对水资源的污染更少。

（二）黑龙江垦区粮食生产水资源利用率分析

以2009～2018 年黑龙江垦区九个管理局粮食生产水资源利用的投入及产出为基础数据，通过MaxDea Ultra 7软件计算各管理局粮食生产水资源利用率及其损失来源。

1. 黑龙江垦区整体分析

在黑龙江垦区整体粮食生产水资源利用率的演变趋势中（见图3），技术效率均较低，说明黑龙江垦区粮食生产水资源未得到有效利用，存在效率损失，主要因技术效率为纯技术效率与规模效率的乘积，而整体上二者并未达到完全有效。在含有粮食生产灰水足迹的非期望产出下，虽然规模效率未实现相对完全有效，但大体高于技术效率及纯技术效率，表明制约黑龙江垦区粮食生产水资源利用率主要因素是纯技术效率，且技术效率与纯技术效率变化相一致。因此，粮食生产的技术进步比规模扩张更关键。在样本观测期内，2013年受多重自然灾害特别是洪涝灾害影响，各管理局粮食产量均有减少，尤其大豆下降35.5%，粮食生产水资源利用率均有下降，导致整体粮食生产水资源利用率降低；2016年及2017年，黑龙江垦区优化种植业结构，粮食作物品种间单产差异导致整体粮食产出下降进而降低粮食生产水资源利用率。随着专用品种玉米、饲用玉米、有机鲜食玉米种植面积的扩大和粮食生产技术的有效应用，2018年黑龙江垦区整体粮食生产水资源利用率有所回升。

图1 2009～2018年各管理局粮食生产灰水足迹

图2 2009～2018年各管理局三种粮食单位生产灰水足迹

图3 2009～2018黑龙江垦区整体粮食生产水资源利用效率演变趋势

2.各管理局分析

由表2可知，在2009～2018年，各管理局粮食生产水资源利用率值大于1的情况较少，多数为无效率，多年均值中建三江管理局和北安管理局更接近效率前沿面，整体资源投入和利用过程较为得当。纯技术效率的变动受管理和技术影响，说明技术进步带来生产要素的有效利用（见图4）。规模效率可体现要素投入和产出比例的合适情况，反映经营规模的优化程度（见图5）。相较于其他管理局，红兴隆管理局虽然在粮食生产水资源利用率上波幅并不剧烈，但是却最易受纯技术效率与规模效率双重影响，这是因“旱改水”的热潮中，水源控制工程不够完备，水利设施基础较弱，甚至水田靠地下水开发而造成超采现象，粮食生产依靠技术进步和规模扩张均受较大制约。进一步比较大幅度效率波动年份各管理局粮食种植品种的变化，发现以北安、九三管理局为代表，玉米与大豆播种面积的互替程度明显，作物品种种植更换中各项要素投入程度必然相应改变，因粮食生产技术在面临作物更替时稳定性较弱，使纯技术效率受到直接影响，整体规模因素变动较小的情况下粮食生产水资源利用率随纯技术效率大幅波动。

表2 2009～2018年黑龙江垦区各管理局粮食生产水资源利用率分值

图4 各管理局纯技术效率

图5 各管理局规模效率

2013年《黑龙江省“两大平原”现代农业综合配套改革试验总体方案》着力破解制约现代农业发展的体制机制和深层次矛盾，各管理局均将保护生态环境摆在突出位置，促进水资源科学开发和高效利用，在2014年颇见成效。2016年压缩“镰刀湾”玉米种植，各管理局均或多或少调减玉米种植面积，尤其九三管理局粮食生产水资源利用率受品种间作物改变及单产差异的影响最为明显，产生在观测时期内最大程度用水效率与纯技术效率起伏，但秉持“压玉、增豆、扩经饲、提品质、突绿色、增效益”的原则不断优化种植结构，充分利用非转基因大豆核心保护区优势，在2016年后纯技术效率及规模效率均迅速回升。在明确政策发展方向后，2017～2018年各管理局粮食生产水资源利用率几乎全面提升，可见持续的政策效应对保障粮食生产水资源利用率的稳定提升十分重要。

（三）黑龙江垦区粮食生产水资源利用效率影响因素分析

研究以2009～2018年各管理局粮食生产水资源利用率作为因变量，通过STATA 软件对10年面板数据作随机效应分析，且为防止单位不统一及数据波动对结果造成影响，将影响因素均取对数检验，结果见表3。回归系数体现各自变量的影响程度及方向，P值表明自变量是否对因变量产生显著影响。可以发现，lnLD、lnJX、lnHF均对因变量产生影响，表明黑龙江垦区粮食生产水资源利用率受粮食生产劳动力、农业机械总动力及化肥折纯量共同作用。首先，粮食生产劳动力对黑龙江垦区粮食生产水资源利用率的影响最显著，劳动力投入越多全要素生产率越低。近年来机械对人力的替代程度上升，即使伴随农村劳动力转移热潮也无法根本扭转农村劳动力大量富余情况，应在促进垦区富余劳动力转移的同时鼓励其向生产率相对较高的农户转变。其次，黑龙江垦区农业机械总动力由2009年600万千瓦升到2018年的1 131.1万千瓦，农业机械化发展推动了粮食生产用水效率的提升，但同时也具有较大的地区差异，如耕地大面积连片的地区更适合大型农机作业，机械利用程度更高，由此在考虑区域耕地条件基础上统筹机械作业与传统耕作尤为重要。最后，化肥折纯量的投入指标回归系数为正，可促进粮食产量进而提高生产过程中水资源利用率，且垦区整体化肥投入控制较好，其地下水资源具有承担一定程度化肥投入的潜力。

表3 黑龙江垦区粮食生产水资源利用率Tobit回归分析

四、结论与讨论

（一）结论

在测算黑龙江垦区各管理局粮食生产灰水足迹基础上，以投入产出视角，将其作为非期望产出，运用超效率SBM模型对黑龙江垦区粮食生产水资源利用率的评价，运用Tobit模型分析影响因素，结论如下。

（1）多年来黑龙江垦区粮食生产灰水足迹较为稳定，种植品种及播种面积不同导致各管理局间地区差异。

（2）不论整体上还是以各管理局为分析对象，2009～2018年间黑龙江垦区粮食生产水资源利用率均受纯技术效率制约。

（3）各管理局之间因种植品种、耕地面积差异而存在相当程度的投入要素差异，从而影响粮食生产水资源利用率。结合统计年鉴各种粮食作物播种面积数据可发现，北安和九三管理局为代表的粮食播种品种变化与粮食生产水资源效率变化节点趋同。

（二）讨论

黑龙江垦区面临粮食生产过程中东部地区地下水超采和整体水资源污染问题，粮食生产用水效率的提升是节约水资源并减少污染的重要方式。结合粮食生产水资源利用率的分析结果，在今后的化肥投入中，应根据地方实际，严格管控投入量并提高化肥折纯率以加速“绿色垦区建设”，减少粮食生产过程中水资源的污染。并且因黑龙江垦区粮食生产水资源利用率与纯技术效率同步波动，农业科技发展不断取得成就、管理模式和水平不断优化与提升无疑是促进垦区粮食生产水资源利用率的着力点。同时，持续适用的政府政策有利于粮食品种的稳定播种，形成专业化、程度高的粮食生产模式，有利于各项粮食生产资源投入的科学化与合理化，可进一步提升粮食生产水资源利用率。通过投入产出因素分析，齐齐哈尔、绥化、哈尔滨管理局因播种面积相对较小，被农业机械总动力要素投入影响更深，应针对各个管理局的实际粮食生产方式，提升各项要素投入的利用水平，推进农村富余劳动力转移、适度引入农业机械设备。

本文粮食生产水资源利用率的影响因素仅考虑了投入和非期望产出要素，而实际上也会受气候、水利基础设施等影响，水费水价制度完善、水源工程管理、节水技术科研、管理队伍建设、政府规制施行等也均是保护粮食生产水资源合理利用的必要手段，将会在后续研究中深入探讨。