摘要：運(yùn)用包含技術(shù)非效率模型的隨機(jī)生產(chǎn)邊界，以?xún)?nèi)蒙古灌區(qū)實(shí)地調(diào)研的326個(gè)農(nóng)戶(hù)玉米生產(chǎn)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)灌溉管理改革區(qū)和非改革區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行了研究，定量分析了灌溉管理改革對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生的影響。結(jié)果表明，雖然改革地區(qū)農(nóng)戶(hù)在玉米生產(chǎn)中的技術(shù)效率高于非改革地區(qū)，但差額比較小，而且模型顯示，灌溉管理改革對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的影響沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。從總體上說(shuō)，盡管灌溉管理改革取得了一些效果，但改革地區(qū)的農(nóng)戶(hù)并沒(méi)有比非改革地區(qū)的農(nóng)戶(hù)表現(xiàn)出更高的技術(shù)效率。

關(guān)鍵詞：灌溉管理；農(nóng)戶(hù)；生產(chǎn)技術(shù)效率；改革

中圖分類(lèi)號(hào)： F323.3文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2015）02-0412-04

收稿日期：2014-11-06

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金（編號(hào)：11CJY060）；內(nèi)蒙古自治區(qū)高校青年科技英才支持計(jì)劃（編號(hào)：NJYT-12-B20 ）。

作者簡(jiǎn)介：趙立娟（1981—），女，內(nèi)蒙古赤峰人，博士，副教授，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究。E-mail：zhaolijuannmg@126.com。灌溉是促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要基礎(chǔ)，灌溉管理體制的好壞影響著水資源的服務(wù)功能。近年來(lái)，灌溉管理體制盡管在不斷完善，但仍然存在著諸多問(wèn)題，比如管理效率低下、管理成本偏高、水資源利用效率低下等。為解決這些問(wèn)題，20世紀(jì)80年代以來(lái)，許多國(guó)家開(kāi)始對(duì)灌溉管理模式進(jìn)行改革，將農(nóng)業(yè)灌溉設(shè)施的管理權(quán)、經(jīng)營(yíng)權(quán)從政府部門(mén)向私人領(lǐng)域轉(zhuǎn)移，即灌溉管理權(quán)移交改革。中國(guó)水利部門(mén)深刻認(rèn)識(shí)到，灌溉管理改革對(duì)于提高灌溉系統(tǒng)的性能和效率是必要的。在20世紀(jì)80年代中國(guó)嘗試著進(jìn)行灌溉管理體制的改革，1992年，參與式灌溉管理方式首次引入國(guó)內(nèi)，在湖北、湖南等試點(diǎn)地區(qū)組建了具有法人地位的農(nóng)民用水協(xié)會(huì)，并引導(dǎo)農(nóng)戶(hù)積極參與這一管理方式，其主要職責(zé)是承擔(dān)政府移交的灌溉設(shè)施管護(hù)責(zé)任。

國(guó)外很多學(xué)者對(duì)灌溉管理改革問(wèn)題進(jìn)行了研究。Vermillion 等指出，傳統(tǒng)的政府集中管理的灌溉管理體制，不論是在系統(tǒng)維護(hù)上還是在績(jī)效上都比較滯后，缺乏管理實(shí)體，導(dǎo)致灌溉工程老化失修，運(yùn)行效率較低，促使舊的灌溉管理體制的瓦解[1]。改革是必要的，但要想獲得成功，也需要一定條件。在政府為主導(dǎo)、農(nóng)戶(hù)為主體的灌溉管理改革中，關(guān)乎其成敗的關(guān)鍵是農(nóng)戶(hù)的參與層次和參與水平[2]。灌溉管理改革為農(nóng)戶(hù)帶來(lái)了切實(shí)的利益，在印度，第一個(gè)實(shí)施農(nóng)民參與灌溉管理改革的州是安德拉邦州，灌溉管理改革使得灌溉面積有了顯著擴(kuò)大，減少了洪災(zāi)損失，提前了作物的耕種日期，提高了水稻產(chǎn)量[3]。在尼泊爾，由于灌溉管理改革，使得水稻生產(chǎn)率提高了30%，農(nóng)業(yè)總利潤(rùn)也增加了1倍[4]。我國(guó)的很多學(xué)者也對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行了深入研究，王雷等對(duì)灌溉管理改革的背景、動(dòng)因等進(jìn)行了分析，認(rèn)為灌溉效益低下、管理主體缺位等問(wèn)題是灌溉管理制度進(jìn)行變革的首要?jiǎng)右騕5-6]。穆賢清等對(duì)我國(guó)實(shí)施參與式灌溉管理模式的狀況、績(jī)效以及存在的問(wèn)題等方面進(jìn)行了定性研究[7]。近年來(lái)，也有部分學(xué)者從農(nóng)戶(hù)微觀視角出發(fā)，分析其參與灌溉管理改革的意愿，孔祥智等利用農(nóng)戶(hù)合作行為的博弈模型對(duì)影響農(nóng)戶(hù)參與灌溉管理改革意愿的因素進(jìn)行理論分析[8]。但分析灌溉管理改革對(duì)生產(chǎn)技術(shù)效率影響的研究比較鮮見(jiàn)，本研究擬針對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行探索。已有研究結(jié)果表明，灌溉管理改革收到了一些成效，比如水利設(shè)施的管護(hù)責(zé)任得到落實(shí)，用水糾紛得到緩解，水資源浪費(fèi)得到遏制，水費(fèi)收取率大大提高。但是，灌溉管理改革能否直接對(duì)農(nóng)戶(hù)的作物生產(chǎn)起到積極影響，即是否能夠提高農(nóng)戶(hù)的作物產(chǎn)量，還沒(méi)有得到證實(shí)，為此，本研究部分參考郭善民的研究結(jié)果[9]，擬采用隨機(jī)邊界生產(chǎn)函數(shù)，對(duì)不同管理模式下，即參與式灌溉管理模式和集體管理模式下農(nóng)戶(hù)種植的玉米生產(chǎn)效率進(jìn)行分析，探討灌溉改革對(duì)農(nóng)戶(hù)的作物生產(chǎn)是否具有更高的技術(shù)效率，從而加深對(duì)灌溉管理改革的深層次理解。

1區(qū)域概況和數(shù)據(jù)來(lái)源[10]

1.1區(qū)域概況

巴彥淖爾市位于內(nèi)蒙古西部，轄區(qū)面積6 594 252.5 hm2，總?cè)丝?66.92萬(wàn)人。巴彥淖爾市南部是著名的河套平原，擁有亞洲最大的一首制自流引水灌區(qū)，巴彥淖爾市擁有耕地面積581 492.00 hm2，黃河自流灌溉面積達(dá)到525 194.00 hm2（表1），占總耕地的90.31%，是國(guó)家和內(nèi)蒙古自治區(qū)重要的商品糧生產(chǎn)基地。河套灌區(qū)建有以三盛公黃河水利樞紐工程（包括引水總干渠）為主體的完整的引黃灌溉系統(tǒng)和以總排干溝及紅圪卜揚(yáng)水站為骨干的排水系統(tǒng)，引黃灌溉面積 57.40萬(wàn)hm2。內(nèi)蒙古巴彥淖爾市河套灌區(qū)作為我國(guó)三大灌區(qū)之一，自1999年以來(lái)，就開(kāi)始推行“用水戶(hù)參與灌溉管理”的改革，得到了水利部及世界銀行等灌溉農(nóng)業(yè)援助項(xiàng)目的支持，先后組建各種形式的管水組織，成立農(nóng)民用水戶(hù)協(xié)會(huì)341個(gè)，改制覆蓋面占灌區(qū)總面積的99%，對(duì)于促進(jìn)農(nóng)村節(jié)水、管水、用水發(fā)揮了重要作用。呼和浩特位于內(nèi)蒙古中部，轄區(qū)面積1 722 400.00 hm2，總?cè)丝?86.67萬(wàn)人，耕地面積 565 335.96 hm2，其中灌溉面積227 179.81 hm2，轄區(qū)內(nèi)建有紅領(lǐng)巾、五一、萬(wàn)家溝水庫(kù)、以及沿山大小溝谷的清洪水，黃河流經(jīng)托克托縣37.5 km，境內(nèi)有華北地區(qū)提水能力最大的麻地壕揚(yáng)水站和揚(yáng)程最高的毛不拉揚(yáng)水站，形成了兩大黃灌區(qū)，灌溉條件十分便利。為了解決傳統(tǒng)農(nóng)田水利管理方式帶來(lái)的“產(chǎn)權(quán)不清、主體缺位、工程老化、效益衰減”等現(xiàn)象，呼和浩特市利用世行貸款加強(qiáng)農(nóng)業(yè)灌溉3期項(xiàng)目契機(jī)，從2007年開(kāi)始，在呼和浩特市土默特左旗、托克托縣9個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)推行參與式灌溉管理方式，共組建48個(gè)農(nóng)民用水戶(hù)協(xié)會(huì)。

1.2數(shù)據(jù)說(shuō)明

所用數(shù)據(jù)是課題組于2012年7月份在內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、五原縣、烏拉特前旗以及呼和浩特市土默特左旗、托克托縣5個(gè)典型灌區(qū)實(shí)地調(diào)查的353個(gè)農(nóng)戶(hù)，分析農(nóng)戶(hù)普遍種植的玉米作物，去掉了沒(méi)有種植玉米的農(nóng)戶(hù)，還剩326個(gè)樣本農(nóng)戶(hù)，其中參與灌溉管理改革農(nóng)戶(hù)240戶(hù)，即這些農(nóng)戶(hù)所在地區(qū)灌溉管理模式為參與式灌溉管理，即用水戶(hù)協(xié)會(huì)管理模式，沒(méi)有參加改革的農(nóng)戶(hù)86戶(hù)，即農(nóng)戶(hù)所在地區(qū)灌溉管理方式為集體管理方式。改革區(qū)與非改革區(qū)在農(nóng)業(yè)氣候、作物種植、耕地狀況、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及其他社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件等方面情況大體相同，灌溉管理改革后，農(nóng)民用水戶(hù)協(xié)會(huì)在水利設(shè)施管護(hù)、減少用水矛盾糾紛、提高水費(fèi)收取率等方面取得了良好的效果。調(diào)研中發(fā)現(xiàn)非改革區(qū)在用水矛盾、水費(fèi)收取率以及水資源浪費(fèi)等方面存在問(wèn)題。這2類(lèi)地區(qū)除了灌溉管理方式不同外，其他方面具有較強(qiáng)的可比性。endprint

2研究方法和模型

2.1研究方法

為了研究灌溉管理改革對(duì)農(nóng)作物（玉米）生產(chǎn)技術(shù)效率的影響，首先需要對(duì)技術(shù)效率進(jìn)行科學(xué)測(cè)度。根據(jù)已有研究，測(cè)量技術(shù)效率的方法有2種：（1）以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelope analysis，簡(jiǎn)稱(chēng)DEA）為代表的非參數(shù)方法。該方法測(cè)量效率的思想是線(xiàn)性規(guī)劃，無(wú)需對(duì)生產(chǎn)函數(shù)的形式進(jìn)行特別假定是它的優(yōu)點(diǎn)，能比較容易處理決策單元的多產(chǎn)出情況。該方法最大缺點(diǎn)是把實(shí)際產(chǎn)出小于前沿產(chǎn)出的原因全部歸結(jié)于技術(shù)效率原因，忽略了隨機(jī)因素對(duì)于產(chǎn)出的影響，它實(shí)質(zhì)上將實(shí)際產(chǎn)出分為生產(chǎn)前沿和技術(shù)無(wú)效率2部分[11]。（2）以隨機(jī)前沿（stochastic frontier analysis，簡(jiǎn)稱(chēng)SFA）方法為代表的參數(shù)方法，SFA是前沿分析中參數(shù)方法的典型代表，其優(yōu)點(diǎn)在于能把隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)和技術(shù)非效率的影響區(qū)別開(kāi)來(lái)，并可以通過(guò)一個(gè)非效率方程進(jìn)一步分析技術(shù)非效率的影響因素。實(shí)質(zhì)上這種方法將實(shí)際產(chǎn)出分為3部分，即生產(chǎn)函數(shù)、隨機(jī)因素、技術(shù)無(wú)效率。需要對(duì)生產(chǎn)函數(shù)形式、技術(shù)非效率的分布作出假定是此方法的最大缺點(diǎn)所在，并且使用范圍比較窄，只適用于單產(chǎn)出多投入問(wèn)題的分析。以農(nóng)戶(hù)作物產(chǎn)量為因變量，投入以及農(nóng)戶(hù)特征作為自變量，符合SFA分析方法的研究范圍，采用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)方法研究灌溉管理改革的技術(shù)效率問(wèn)題。

Aginer等幾乎同時(shí)提出隨機(jī)型參數(shù)方法。在該方法中生產(chǎn)函數(shù)模型的誤差項(xiàng)包括隨機(jī)誤差項(xiàng)和管理誤差項(xiàng)2項(xiàng)，是復(fù)合結(jié)構(gòu)。那些可控和不可控的隨機(jī)因素對(duì)產(chǎn)出的影響由隨機(jī)誤差項(xiàng)反映，而技術(shù)非效率對(duì)產(chǎn)出的影響則由管理誤差項(xiàng)反映，并假設(shè)管理誤差項(xiàng)符合指數(shù)或半正態(tài)分布，當(dāng)管理誤差項(xiàng)等于0時(shí)，生產(chǎn)單位就位于生產(chǎn)前沿上，當(dāng)管理誤差項(xiàng)大于0時(shí)，生產(chǎn)單位位于生產(chǎn)前沿的下方，即處于一種非技術(shù)效率狀態(tài)。下面介紹目前常用的Battese and Coelli（1992）模型和Battese and Coelli（1995）模型。

Battese and Coelli（1992）提出利用面板數(shù)據(jù)估計(jì)生產(chǎn)前沿面的隨機(jī)生產(chǎn)函數(shù)模型[12]。該模型假定管理誤差項(xiàng)（即非效率項(xiàng)）服從截尾正態(tài)分布，且技術(shù)效率可以隨著時(shí)間的推移而變化。該模型的具體形式為：

2.2模型選擇

已有研究表明，在實(shí)證分析過(guò)程中，研究技術(shù)效率問(wèn)題往往通過(guò)測(cè)度技術(shù)非效率來(lái)實(shí)現(xiàn)，而采取隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型測(cè)度技術(shù)非效率的方法主要有2種：（1）兩步法。分兩步來(lái)測(cè)度技術(shù)非效率，第一步是獲得技術(shù)非效率的估計(jì)值，途徑是隨機(jī)前沿模型；第二步設(shè)定回歸方程，方程的變量主要來(lái)自與農(nóng)戶(hù)相關(guān)的解釋性變量，然后用最小二乘法估計(jì)技術(shù)非效率的決定因素[14-15]。（2）一步法，即采用極大似然法同時(shí)估計(jì)生產(chǎn)前沿面的參數(shù)和技術(shù)非效率的決定因素，做法是將技術(shù)非效率表示為1組外生變量函數(shù)和1個(gè)純隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。但“兩步法”存在一些問(wèn)題和矛盾，比如在第一步估計(jì)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)時(shí)，需要假定技術(shù)非效率項(xiàng)與其他解釋性要素是相互獨(dú)立的，否則估計(jì)不具有一致性；但是第二步卻又假定技術(shù)非效率項(xiàng)取決于一系列外生向量，并非是獨(dú)立的，而且不能保證函數(shù)中其他解釋性要素與這些外生性向量不相關(guān)。第一步時(shí)需要假定技術(shù)非效率項(xiàng)服從正態(tài)分布，但第二步隨著不同外生變量的變化技術(shù)非效率項(xiàng)也隨之變化，所以可能又不滿(mǎn)足正態(tài)分布，這也形成悖論。由此可以看出，兩步法中，技術(shù)非效率項(xiàng)在不同階段值會(huì)有所不同，將導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)的低效和有偏[16]?！耙徊椒ā蓖ㄟ^(guò)將技術(shù)非效率項(xiàng)表示為1組外生性向量的函數(shù)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)植入隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行一步估計(jì)，可以解決“二步法”存在的“悖論”[17]。

本研究就將以Battese and Coelli的研究為基礎(chǔ)，來(lái)考察灌溉管理改革與技術(shù)效率之間的關(guān)系。鑒于“兩步法”存在的“悖論”，本研究將采用“一步法”并運(yùn)用Coeili設(shè)計(jì)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包Frontier 4.1來(lái)估計(jì)技術(shù)非效率，農(nóng)戶(hù)的隨機(jī)邊界生產(chǎn)函數(shù)定義如下：

lnYi=β0+∑6t=1βtlnXti+Vi-Ui。（5）

式中：i代表樣本中的第i個(gè)農(nóng)戶(hù)，ln代表自然對(duì)數(shù)形式，Yi代表農(nóng)戶(hù)耕地玉米的產(chǎn)量（kg/667 m2），Xi代表投入變量，X1代表耕地化肥投入量（元/667 m2），X2代表耕地農(nóng)藥的投入量（元/667 m2），X3代表耕地投入的灌溉費(fèi)用（元/667 m2），X4代表耕地的勞動(dòng)投入量（人·日/667 m2），X5代表耕地種子花費(fèi)的成本（元/667 m2），X6代表耕地投入的機(jī)耕費(fèi)用（元/667 m2）。Vi 代表各種不可控隨機(jī)因素以及誤差，假設(shè)其服從正態(tài)二項(xiàng)分布。Ui為非負(fù)隨機(jī)項(xiàng)，假設(shè)為服從截?cái)嗾龖B(tài)分析。技術(shù)非效率模型定義如下：

ui=δ0+∑5k=1δiZki+δ6T。（6）

式中：Z代表反映農(nóng)戶(hù)特征的變量，Z1代表戶(hù)主年齡，Z2代表戶(hù)主文化程度，Z3代表農(nóng)戶(hù)家庭人口數(shù)量，Z4代表農(nóng)戶(hù)家庭種植玉米規(guī)模，Z5代表農(nóng)戶(hù)家庭非農(nóng)收入比例，T代表模型虛擬變量“灌溉管理改革與否”。δ為需要估計(jì)的待定參數(shù)，各變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2。

3計(jì)量結(jié)果分析

通過(guò)極大似然估計(jì)法，得到隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)待估參數(shù)和技術(shù)非效率模型的估計(jì)值，結(jié)果見(jiàn)表3。

3.1隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型估計(jì)結(jié)果分析

從表3隨機(jī)生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)結(jié)果可以看出，隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型中的斜率系數(shù)或全部投入的產(chǎn)出彈性均為正值，其中灌溉對(duì)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)最大，為0.091。農(nóng)藥這個(gè)變量的系數(shù)沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，但該系數(shù)符號(hào)為正，出現(xiàn)這樣的結(jié)果，可能的原因是樣本地區(qū)農(nóng)戶(hù)農(nóng)藥變量的變異比較小，其他全部投入的產(chǎn)出彈性在10%或更低的水平上通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。模型估計(jì)結(jié)果所示，表明隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)誤差中有98.10%的成分來(lái)源于技術(shù)非效率，不可控因素較小，表明技術(shù)非效率在解釋玉米生產(chǎn)水平與變動(dòng)幅度時(shí)非常重要，采用包含技術(shù)非效率的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型是合理的。endprint