气候变化与农户适应性对水稻灌溉效率的影响----以湖北省水稻种植户为例

高 雪

(东北大学秦皇岛分校经济学院，河北 秦皇岛 066004)>

粮食安全与水资源安全关系到经济社会发展与人类生存，是不容忽视的重大问题，其中水资源安全又是确保粮食安全的重要基础。但中国水资源供给量与粮食作物需水量的配置不均，需水量缺口较为明显[1,2]；并且黄河等地表径流减少以及气候变暖与干旱事件频发使灌溉水资源的胁迫度增加[3,4]。已有研究显示，提高灌溉水资源的利用效率是解决水资源需求缺口的有效途径。灌溉水资源的利用效率包括水资源在输送和生产过程中的利用效率。在工程学研究中，灌溉效率是指水资源在输送中的利用效率[5]。在经济学研究中，灌溉效率会考虑农户的主观能动性以及个体差异。Kopp将灌溉效率定义为在农作物产出以及其他投入要素不变的条件下，农户能够实现的最小灌溉用水量与实际灌溉用水量之间的比值[6]。本文的灌溉效率是指后者。

基于经济学视角的定义，学者们通常采用数据包络法、随机前沿生产函数评估灌溉效率[7-14]。例如，李玲和周玉玺基于DEA-Malmquist模型对中国粮食生产用水效率进行核算[9]。与数据包括法不同，随机前沿生产函数能实现对个体具体生产过程的描述，适用于微观数据的分析[10]。为此，学者们基于不同的生产函数形式测算地区层面或作物层面的灌溉效率[11-14]。本文也将采用随机前沿分析方法测算水稻的灌溉效率。

提高灌溉效率对于粮食安全至关重要。已有研究重点关注了农户个体特征、农场规模、土地细碎化程度、技术创新和推广、土壤条件、农田水利基础设施等对灌溉效率的影响[15-17]，较少关注气候变化因素。但目前来看，气候变化及其对农业生产的影响已备受关注。一方面，气候变暖的事实已基本确定。Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC)于2018年发布的《全球升温1.5 ℃特别报告》指出，全球气温在2030-2052年间将比工业化之前水平升高1.5 ℃；与此同时，极端天气事件的发生频率和强度也有所增加[18]。另一方面，气候变化特别是干旱等会给农业生产(产量、生产布局、生产效率)带来不利影响，尽管农户适应性能在一定程度上减轻气候变化带来的不利影响[19-26]。其中，农户适应性是指农户降低气候变化对自身健康和财富的不利影响，以及利用气候变化带来的有利条件的过程[26-28]。在为数不多的气候变化与灌溉效率的研究中，宋春晓等发现干旱年小麦种植户的灌溉效率要明显低于正常年，而且农户灌溉方式的选择也明显影响着灌溉效率[14]。

基于以上，本文将在已有研究基础上，以水稻作物为例，考察气候变化、农户适应性对水稻灌溉效率的影响。具体而言，基于湖北微观农户固定观察点数据，采用随机前沿分析方法，测算湖北水稻种植户的水稻灌溉效率。基于湖北气象站逐日降水数据，测算农户所在地的持续干燥指数，并将其作为气候变化的衡量指标。这里的持续干燥指数(Maximum number of consecutive dry days, CDD)是指日降水量小于1 mm的最长连续天数[29]。与此同时，以农田水利设施支出衡量农户适应性，采用面板Tobit模型，实证评估气候变化、农户适应性对水稻灌溉效率的影响，以期为相关部门制定应对气候变化的策略提供参考。

1 数据来源与描述性统计

1.1 数据来源

本文以湖北水稻为例进行研究的原因在于：一方面，湖北的降水时空分布不均，省内南北相差将近三倍，江汉流域水泽丰沛，而鄂北地区素有“旱包子”之称，并在2010-2011年出现了历史上少见的冬春连旱。另一方面，湖北也是我国重要的粮食生产基地，而且水稻是湖北主产粮食作物之一。为此，本文采用湖北农户固定观察点数据、湖北气象站逐日降水数据，以湖北水稻种植户为研究对象，分析气候变化、农户适应性对水稻灌溉效率的影响。在数据方面，农村固定观察点数据收集工作开始于1986年，并且是一项连续性的农村调查，由中央农研室牵头，以在农村基层层面了解农村改革和建设动态发展为目的。本文涉及的湖北水稻种植户调查数据来自于农村固定观察点湖北省12个村级2003-2011年的调查数据，在去除缺失和不连续观测值的农户后，每年有291个水稻种植户，总样本量是2 619 户水稻种植户。12个样本村所在地的具体分布见表1，由其可知，样本村所在地基本覆盖了湖北的水稻种植带。关于本文采用的相关价值变量，利用湖北农村居民消费价格指数进行了平减，数据来自于《中国统计年鉴》。此外，与样本村相对应的气象数据来自于中国气象数据共享网。本文基于距离最短的原则将样本村与湖北气象站点进行匹配。

表1 样本的地区分布情况Tab.1 Regional distribution of samples

1.2 描述性统计

相关数据的描述性统计结果见表2，由其可知，水稻种植户的每公顷水电及灌溉费用的均值为380.15 元，最大值为4 402.98 元；每公顷水稻物质费用的均值为2 890.6 元，标准差为1 991.8，表明湖北稻农在水电及灌溉费用、物质费用投入上具有较大差异。水稻种植户每公顷投工量的均值为354.92 d，标准差为290.6，这表明单位面积劳动投入较为稳定。耕地面积的最大值为1.57 hm2，最小值为0.01 hm2，表明部分农户的水稻播种面积偏小，土地面积较小不利于农户种植积极性的提高。此外，不同水稻种植户的耕地细碎化及家庭人口数量的差异不明显。关于村级层面的农田水利建设支出，其最小值为0元，最大值为71 830 元，表明湖北不同地区在农田水利建设上存在明显差异。

持续干燥指数(CDD)是指日降水量小于1 mm的最长连续天数，样本村的持续干燥指数具体测算结果见表3，由其可知，2003-2008年间绝大多数样本村的持续干燥指数均没有超过50 d，其中，2004-2005年间样本村的持续干燥指数相对较长。2009-2011年间，郧西地区的持续干燥指数最高，相应的持续干燥天数依次是50、58、55 d。事实上，湖北在2010-2011年间出现了少见的冬春连旱，十堰市遭遇了严重的区域性干旱和持续高温气候，郧县、郧西的受灾情况最为严重。

表2 变量指标的统计描述Tab.2 Descriptive statistics of variables

表3 样本村的持续干燥指数 d

2 研究方法

2.1 水稻灌溉效率的测算方法

借鉴已有研究，本文的水稻灌溉效率是指在产出和其他投入不变的条件下，最小水稻灌溉用水量与实际水稻灌溉用水量的比值。水稻灌溉效率指标的测算基础是水稻生产的技术效率，为此本文设定随机前沿生产函数，生产函数的具体表达式如下：

lnYit=β0+β1lnWit+β2lnX1,it+β3lnX2,it+

β4(lnWit)2+β5lnWitlnX1,it+β6lnWitlnX2,it+

β7(lnX1,it)2+β8lnX1,itlnX2,it+β9(lnX2,it)2+Vit-Uit

(1)

式中：Yit、Wit、X1,it、X2,it依次表示不同水稻种植户i在不同年份t的单位面积水稻产量、单位面积水电及灌溉费用、单位面积水稻物质费用合计(农家肥、化肥、农膜、农药、机械投入的费用之和)、单位面积水稻劳动投工量；Vit为随机扰动项；Uit表示技术效率损失值；β0～β9均为待估参数。

β7(lnX1,it)2+β8lnX1,itlnX2,it+β9(lnX2,it)2+Vit

(2)

β4(lnWEit)2+β1+2β4lnWit+β5lnX1,itlnWEit+

β6lnX2,itlnWEit+Uit=0

(3)

得到水稻灌溉效率估计如下，其中：

θ=β1+2β4lnWit+β5lnX1,it+β6lnX2,it

(4)

WEit=exp{[-θ±(θ2-2β4Uit)1/2]/2β4}

(5)

2.2 影响因素分析方法

水稻灌溉效率值介于0～1之间，采用最小二乘法将得到不一致的估计结果，鉴于此，使用最大似然估计法的面板Tobit模型进行估计，具体模型设定如下：

WEit=α0+α1Eit+α2Sit+α3Hit+α4Iit+α5Lit+εit

(6)

式中：WEit是水稻灌溉效率；关键解释变量是Eit、Sit，Eit表示持续干燥指数(日降水量小于1 mm的最长连续天数)；Sit表示农户适应性，用村级层面的农田水利建设支出来衡量；控制变量是Hit、Iit、Lit，Hit表示农户特征变量(是否是村干部、是否受过教育或培训)，农户是否为国家、乡、村干部属于0、1虚拟变量，是否接受过职业教育或技术培训也是0、1虚拟变量；Iit表示农户的家庭情况(家庭收入、家庭人口数、耕地面积、耕地细碎化程度)。家庭收入变量属于类别变量，包括家庭经营为主、私营企业经营为主、受雇劳动者为主、受雇经营者为主、国家干部职工及乡村干部工资为主及其他这六类。家庭人口数的单位是人数。耕地面积的单位是，耕地细碎化程度等于年末农户耕地面积与地块数量之比，hm2/块；εit为随机扰动项；α0～α5为待估参数，用来衡量各自变量对水稻灌溉效率的影响程度。

3 结果与分析

3.1 水稻灌溉效率的结果分析

根据式(1)至式(3)测算湖北水稻种植户的水稻灌溉效率，核算结果见表4。由其可知，从地区间差异上看，与其他县(市)相比，长阳土家族自治县在样本期的排名均比较靠后，其在2003-2011年间的水稻灌溉效率为9.8%。位置同样落后的还有汉川市、郧县，二者在2003-2011年间的平均值分别为21.4%、25.1%。大冶市和荆州市的水稻灌溉效率较高，二者在2003-2011年间的平均值分别为30.1%、33.1%，并且有些年份的水稻灌溉效率可以达到40%以上。水稻灌溉效率的高低受地块特征及管理等因素的影响。以荆州为例，它是湖北重要粮食生产基地，土资源肥沃、光热协调度好，水资源在粮食生产中的投入产出水平很高，且“按田配水、计量收费”的管理模式也促进了荆州地区灌溉效率的提高。从时间变化上看，2003-2011年湖北省水稻灌溉效率平均值呈现递减趋势，且递减浮动较为明显。其中，2003年水稻灌溉效率相对较高，最大值为47.9%，最小值为27.7%，但2011年水稻灌溉效率相对较低，最大值为19.4%，最小值为10.1%，即2011年的最大值仍明显低于2003年的最小值。2011年水稻种植户的灌溉效率较低极有可能与当年的气候变化直接相关，因为在水稻实际生产过程中，2010-2011年湖北的降水异常偏少。

表4 水稻灌溉效率地区分布情况Tab.4 Regional distribution of rice irrigation water efficiency

3.2 气候变化、农户适应性对水稻灌溉效率影响的估计结果

利用似然比检验(Likelihood Ratio,LR)判断是否选择随机效应的面板Tobit模型进行影响因素分析，LR(LR=44.89)检验结果强烈拒绝原假设，故认为存在个体效应，选择随机效应的面板Tobit模型，回归结果见表5。由表5可知，在未纳入农户适应性指标农田水利设施的模型中，核心解释变量持续干燥指数对水稻灌溉效率的影响在1%水平上显著，而且系数为负，表明持续干燥指数的增加明显降低了水稻灌溉效率，日降水量小于1 mm的最长连续天数增加一日，水稻灌溉效率将下降0.4%。原因可能在于，一是降水量的减少无法满足水稻生长所需，导致农户增加灌溉量；二是地区日降水量小于1 mm的最长连续天数增加会加快水稻的蒸腾作用，从而导致水稻生产中的实际灌溉用水量增多，水稻灌溉效率下降；三是水稻种植户在当前降水量减少且预期未来仍然无降水倾向的情况下，可能会过度利用水利设施进行灌溉，导致实际灌溉用水量增加。持续干燥指数增加不利于水稻灌溉效率的结论与已有研究结果较为一致，宋春晓等认为与干旱年相比，正常年份的小麦灌溉效率较高[14]；石成玉认为，干旱等自然灾害对生产要素利用效率具有不利影响[30]。

由表5可知，在纳入农户适应性指标农田水利设施的模型中，持续干燥指数对水稻灌溉效率的影响仍然在1%水平上显著为负，但日降水量小于1 mm的最长连续天数增加一日，水稻灌溉效率将下降0.3%，影响程度小于未纳入农户适应性的模型的估计结果，表明农户适应性能够降低持续干燥指数对水稻灌溉效率的不利影响。在该模型中，农户适应性指标农田水利设施对水稻灌溉效率具有正向影响，且在1%水平上显著，表明农田水利设施支出增加100元，水稻灌溉效率将提高0.04%。原因可能在于，一是农田水利设施支出的增加能在一定程度上体现灌溉设施的完善或节水灌溉技术的改进，由此水稻灌溉效率得以提高；二是倾向于增加农田水利设施支出的水稻种植户更期望减弱气候变化带来的不利影响，进而根据以往的生产经验判断气候条件，并据此采取事前应对措施，例如采用抗旱的水稻品种等。

表5 回归分析结果表Tab.5 Regression analysis results

关于其他控制变量，是否受过教育或培训在1%水平上显著为正，与未接受过培训的种植户相比，接受过培训或教育的种植户的灌溉效率会提高2.7%。一般而言，接受过教育或者培训的种植户更倾向采用先进的农业技术，而且节约用水的意识相对较强。播种面积对水稻灌溉效率具有显著的正向影响，种植面积增加1 hm2，水稻灌溉效率将增加1%。与以家庭经营收入为主的家庭相比，以工资性收入为主的家庭的水稻灌溉效率较低。原因可能在于，只有当家庭收入主要来自于农业时，农户才会期望以最少的生产要素投入获得最大程度的水稻产出。家庭人口数对水稻灌溉效率具有显著正向影响，家庭人口数量增加1人，水稻灌溉效率将增加0.04%。原因可能在于，人口多的家庭对水稻等农作物的需求越高，因而农业生产中的灌溉用水量增多，进而有必要考虑提高灌溉效率。

4 结论与政策建议

本文以水稻种植户为例，基于湖北农户固定观察点数据和随机前沿分析方法测算水稻灌溉效率，基于气象站逐日降水数据测算持续干燥指数这一气候指标，在此基础上，采用面板Tobit模型，实证分析气候变化、农户适应性对水稻灌溉效率的影响。水稻灌溉效率核算结果显示，湖北不同地区水稻灌溉效率存在明显差异，长阳土家族自治县、汉川市、郧县的水稻灌溉效率较低，大冶市和荆州市较高。从时间上看，2011年湖北水稻灌溉效率最低，这与当年湖北降水量异常相关。回归结果显示，持续干燥指数的增加明显降低了水稻灌溉效率，日降水量小于1 mm的最长连续天数增加1 d，水稻灌溉效率将下降0.3%。农户适应性指标农田水利设施对水稻灌溉效率具有正向影响，而且能够降低持续干燥指数对水稻灌溉效率的不利影响。此外，是否受过教育或培训、播种面积、家庭人口数对水稻灌溉效率具有显著的正向影响。

根据以上结论，本文提出以下几点建议：首先，相应部门应加强对气候变化，尤其是极端天气事件的预警及预防工作，保证天气预防及预警内容的超前性、系统性与准确性。与此同时，相关部门应高度重视气候变化与灌溉效率之间的关系，探索气候变化背景下提高农业灌溉效率的途径。其次，相关部门应根据地区特征提出提高湖北水稻灌溉效率的建议。对于水稻灌溉效率相对较高的江汉平原地区，建议其进一步改善土地细碎化，扩大水稻种植面积，通过实现规模化种植来提高水稻灌溉效率；对于水稻灌溉效率较低的鄂西北、鄂西南地区，建议其建立科学化的灌溉方式和灌溉制度。最后，相关部门应为农户提供培训及技术指导，提高农户对气候变化的适应意识，推动农户采用适应气候变化的技术和措施。