呂蘇榆，崔冰燕，李亞潔

(河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇 南京 211100)

我國糧食主產(chǎn)區(qū)包括：河北、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、四川，共13個(gè)省(自治區(qū))。糧食主產(chǎn)區(qū)在土地、勞動(dòng)力以及資本要素方面擁有其他省市無可比擬的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件優(yōu)勢(shì)[1]。2020年，糧食主產(chǎn)區(qū)以全國69%的農(nóng)業(yè)用地和55.6%的農(nóng)業(yè)用水生產(chǎn)出78.6%的糧食產(chǎn)量，優(yōu)越的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件決定了糧食主產(chǎn)區(qū)是中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的重要組成部分。農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)糧食產(chǎn)量穩(wěn)步增收，然而農(nóng)業(yè)用水總量下降速度并不明顯，水資源利用效率不足制約著農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展[2]。

國家發(fā)展改革委、水利部印發(fā)的《“十四五”節(jié)水型社會(huì)建設(shè)規(guī)劃》明確到2025年節(jié)水型社會(huì)建設(shè)取得顯著成效。2021年中央一號(hào)文件在加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化中指出發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)和旱作農(nóng)業(yè)。農(nóng)業(yè)用水問題一直以來都是學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)，包括水價(jià)、水權(quán)交易、節(jié)水機(jī)制等方面的研究[3]，農(nóng)業(yè)用水效率的測(cè)算及影響因素分析也得到了廣泛研究[4]。從研究對(duì)象看，大部分文獻(xiàn)集中于全國層面展開研究，部分學(xué)者已從區(qū)域著手，研究長江經(jīng)濟(jì)帶[5]、黃河流域[6]的農(nóng)業(yè)用水。從研究方法看，農(nóng)業(yè)用水效率的測(cè)算大量采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)和隨機(jī)前沿模型，DEA模型并非建立在函數(shù)形式的基礎(chǔ)上，因此測(cè)算結(jié)果更加客觀，但是易受異常點(diǎn)影響，造成測(cè)算結(jié)果不穩(wěn)定性[7]。從研究問題看，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中討論農(nóng)業(yè)用水的空間分布特征、影響因素、空間交互性及時(shí)空差異[8]。

目前關(guān)于糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)用水問題研究較少，作為我國糧食產(chǎn)量的主要“貢獻(xiàn)者”和農(nóng)業(yè)發(fā)展的“排頭兵”，糧食主產(chǎn)區(qū)的用水處于何種水平，受到哪些因素影響，如何提升用水效率有待研究與解答。糧食主產(chǎn)區(qū)具有示范效應(yīng)，能夠帶動(dòng)其他地區(qū)發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)用水效率的提升。

1 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率測(cè)評(píng)

1.1 農(nóng)業(yè)用水效率測(cè)評(píng)模型

本文農(nóng)業(yè)用水效率是指農(nóng)業(yè)灌溉經(jīng)濟(jì)效率，即從投入產(chǎn)出角度衡量農(nóng)業(yè)單位用水量的最大產(chǎn)出或最大收益[9]。提升農(nóng)業(yè)用水效率是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展、實(shí)現(xiàn)節(jié)水社會(huì)和節(jié)水農(nóng)業(yè)的重要途徑。此處擬采用SFA模型測(cè)算糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率以及農(nóng)業(yè)用水效率。在該生產(chǎn)函數(shù)中，被解釋變量為農(nóng)業(yè)產(chǎn)值[10-11]，選取農(nóng)業(yè)用水、化肥施用量、第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力、節(jié)水灌溉類機(jī)械、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、水庫數(shù)以及農(nóng)藥使用量為生產(chǎn)要素投入。

構(gòu)建以下隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型：

Yij=f(Xij,Wij,β)exp(νij-μij)

(1)

式中：i為省份；j為年份；Yij、Wij、Xij分別為i省在j年的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)用水的投入和農(nóng)業(yè)用水以外的生產(chǎn)要素投入；β為待定系數(shù)；νij為包含氣候、自然災(zāi)害等不可控因素；μij為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的技術(shù)效率損失。

由于變量間存在多重共線性，因此選用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)作為SFA模型生產(chǎn)函數(shù)的表達(dá)式，將Xij所代表的生產(chǎn)要素代入，等式兩邊取對(duì)數(shù)后展開，可表達(dá)為

lnYij=β0+βwlnWij+βflnFij+βllnLij+βklnKij+βmlnMij+βrlnRij+βplnPij+νij-μij

(2)

省份i農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率ET,ij的估計(jì)公式為

(3)

同理，經(jīng)過適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)推導(dǎo)，在技術(shù)水平一定的前提下，當(dāng)產(chǎn)出與其他要素不變，農(nóng)業(yè)用水效率EA,ij可表示為

(4)

農(nóng)業(yè)用水效率即可通過以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率為底，農(nóng)業(yè)用水彈性系數(shù)的倒數(shù)為指數(shù)計(jì)算得出[11]。

1.2 農(nóng)業(yè)用水效率測(cè)評(píng)結(jié)果

表1給出了采用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的SFA模型測(cè)算出的變量待定系數(shù)以及標(biāo)準(zhǔn)差,樣本數(shù)為195，單邊誤差檢驗(yàn)值為242.212 86。根據(jù)估計(jì)結(jié)果，除了農(nóng)藥使用量的系數(shù)通過了5%水平下的顯著性檢驗(yàn)，農(nóng)業(yè)用水、水庫數(shù)、節(jié)水灌溉類機(jī)械、第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力這5個(gè)變量的系數(shù)都通過1%水平下的顯著性檢驗(yàn)，即在1%的置信水平下，這4種變量對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率的影響顯著，是不可以剔除的變量。除此之外，農(nóng)業(yè)用水、節(jié)水灌溉類機(jī)械、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的投入彈性為正，即對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值有積極的影響，增加這3種投入可以提高產(chǎn)出。對(duì)于整個(gè)模型來說，γ的值為0.71，介于0.1～0.9之間且通過1%的顯著性檢驗(yàn),符合隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型適用條件。

表1 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)結(jié)果

通過Fronter4.1對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率進(jìn)行測(cè)算得出結(jié)果，并將結(jié)果代入式(4)。以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率為底，農(nóng)業(yè)用水彈性系數(shù)的倒數(shù)為指數(shù)計(jì)算農(nóng)業(yè)用水效率。表2為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率以及農(nóng)業(yè)用水效率結(jié)果的均值、最大值、最小值以及標(biāo)準(zhǔn)差。在研究期內(nèi)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率值和農(nóng)業(yè)用水效率值均小于1，表明糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)用水效率都存在較大潛力，因此研究農(nóng)業(yè)用水效率值及其影響因素十分有必要。

表2 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)用水效率統(tǒng)計(jì)

根據(jù)表2可知，糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率均值是0.51，即糧食主產(chǎn)區(qū)實(shí)際產(chǎn)出僅為該條件下最大產(chǎn)出的51%，通過技術(shù)效率的提高，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的提升潛力為49%。技術(shù)效率值最大是0.90，最小是0.21，不同地區(qū)之間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率差距較大。除此之外，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的標(biāo)準(zhǔn)差略小于農(nóng)業(yè)用水效率的標(biāo)準(zhǔn)差，也就是說，相較于農(nóng)業(yè)用水效率，各個(gè)省(自治區(qū))的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率更集中。

糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率普遍低于生產(chǎn)技術(shù)效率，換言之，農(nóng)業(yè)用水投入效率低于所有投入的平均效率值，其均值僅為0.32，即生產(chǎn)相同的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，提高農(nóng)業(yè)用水效率可以最大節(jié)約68%的農(nóng)業(yè)用水。用水效率最大值是0.83，最小值是0.06，可見糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水地域差異大、浪費(fèi)現(xiàn)狀嚴(yán)重，具有顯著的節(jié)約潛力。本文測(cè)算的農(nóng)業(yè)用水效率與劉維哲等[12]的陜西關(guān)中地區(qū)小麥測(cè)算結(jié)果一致，低于王學(xué)淵等[11]針對(duì)我國用水效率的測(cè)算結(jié)果，可能是由所選地域不同，各地區(qū)節(jié)水意識(shí)、要素稟賦、生產(chǎn)技術(shù)等因素各有不同導(dǎo)致。

本文測(cè)算了2005—2019年糧食主產(chǎn)區(qū)13個(gè)省(自治區(qū))的農(nóng)業(yè)用水效率，表3以5 a為一階段，分別列出了2005年、2009年、2014年、2019年糧食主產(chǎn)區(qū)的13個(gè)省(自治區(qū))的測(cè)算結(jié)果。計(jì)算出15 a各省(自治區(qū))農(nóng)業(yè)用水效率的平均值及年均增長率，并對(duì)各個(gè)省(自治區(qū))的農(nóng)業(yè)用水效率均值排序。13個(gè)省(自治區(qū))中大于農(nóng)業(yè)用水效率平均值的有6個(gè)省(自治區(qū))，小于農(nóng)業(yè)用水效率平均值的有7個(gè)省(自治區(qū))，總體分布較均勻。

表3 2005—2019年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率測(cè)算值

按照排序來看，農(nóng)業(yè)用水效率均值處于0.5～1之間的只有遼寧、湖北和四川，其他各省(自治區(qū))的農(nóng)業(yè)用水效率均值低于0.5，其中農(nóng)業(yè)用水效率最低的是安徽，僅有0.117。農(nóng)業(yè)用水效率相對(duì)較低的省(自治區(qū))主要集中分布在我國的華中和華北地區(qū)，且效率均值集中在0.1～0.3，說明糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率具有很大的提升潛力。2005—2019年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率呈現(xiàn)逐年增長的走勢(shì)，效率值從2005年的0.24增長到2019年的0.40，年均增長率為5.16%。其中安徽省年均增長率最高，達(dá)到8.45%。

2 實(shí)證分析

2.1 變量選擇與數(shù)據(jù)來源

2.1.1變量選擇

我國的農(nóng)業(yè)用水中91%用于農(nóng)田灌溉，少部分用于農(nóng)村牲畜飲用，因此本文主要考慮農(nóng)田灌溉用水效率的影響因素。鑒于之前眾多國內(nèi)外學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率影響因素的研究，結(jié)合糧食主產(chǎn)區(qū)現(xiàn)狀，本文將可能存在的影響因素分為氣候條件、生產(chǎn)要素、技術(shù)水平、結(jié)構(gòu)因素4大類[13]。

a.氣候條件。我國糧食主產(chǎn)區(qū)13個(gè)省(自治區(qū))經(jīng)緯跨度大，各地氣候差異較大且水資源分布不均，氣候條件存在明顯的地域性差異。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中水資源利用與氣候條件相關(guān)，因此選取主要地區(qū)日照時(shí)長(Z1)、主要城市平均氣溫(Z2)作為氣候條件指標(biāo)。

b.生產(chǎn)要素。對(duì)于我國糧食主產(chǎn)區(qū)，降水量、農(nóng)業(yè)用水、地下水資源是農(nóng)業(yè)水資源主要來源。因此選取主要城市年均降水量(Z3)、農(nóng)業(yè)用水占總用水量的比例(Z4)、地下水資源(Z5)作為水資源投入的指標(biāo)。

c.技術(shù)水平。技術(shù)進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率地提升具有積極的作用，有效灌溉面積是衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)單位和地區(qū)水利化程度的指標(biāo)，因此選用有效灌溉面積(Z6)作為技術(shù)條件的指標(biāo)進(jìn)行分析。

d.結(jié)構(gòu)因素。不同農(nóng)作物生產(chǎn)過程中對(duì)水資源的需求程度和需求階段不同，選取稻谷占農(nóng)作物播種面積的比例(Z7)、小麥占農(nóng)作物播種面積的比例(Z8)以及玉米占農(nóng)作物播種面積的比例(Z9)作為結(jié)構(gòu)因素的指標(biāo)[14]，探討種植結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率的影響。

此外，本文試圖探討農(nóng)業(yè)節(jié)水政策是否對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率產(chǎn)生影響。2011年中央一號(hào)文件首次提出“三條紅線”，明確用水效率控制紅線，因此選取2011年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，檢驗(yàn)“三條紅線”政策發(fā)布前后糧食主產(chǎn)區(qū)用水效率是否發(fā)生較大的改變，于是引入以下虛擬變量：

(5)

2.1.2數(shù)據(jù)來源

本文所使用的是2005—2019年糧食主產(chǎn)區(qū)的數(shù)據(jù)，選取氣候條件、技術(shù)水平、生產(chǎn)要素、結(jié)構(gòu)因素4方面的9個(gè)變量以及1個(gè)虛擬變量，進(jìn)行農(nóng)業(yè)用水效率影響因素的研究。數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒(2005—2019)》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒(2005—2019)》、中國水資源公報(bào)(2005—2019)以及各省(自治區(qū))部分年鑒和水資源公報(bào)。采用主要城市年均降水量、日照時(shí)長以及平均氣溫的均值代替糧食主產(chǎn)區(qū)省份數(shù)據(jù)。所有投入產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表4。

表4 投入產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計(jì)

2.2 模型設(shè)定

將測(cè)算得到的2005—2019年糧食主產(chǎn)區(qū)每年的農(nóng)業(yè)用水效率值平均值作為被解釋變量，進(jìn)一步研究農(nóng)業(yè)用水效率的影響因素。參考相關(guān)文獻(xiàn)[15]，得到Tobit模型如下：

(6)

式中：EA,i為第i年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率，當(dāng)效率值小于等于0時(shí)取0，當(dāng)效率值大于等于1時(shí)取1；α0為常數(shù)項(xiàng)；Zi為第i年糧食主產(chǎn)區(qū)影響農(nóng)業(yè)用水效率的解釋變量，包括年均日照時(shí)長、年均氣溫、年均降水量、農(nóng)業(yè)用水占總用水量的比例、地表水資源、有效灌溉面積、稻谷占農(nóng)作物播種面積地比例、小麥占農(nóng)作物播種面積地比例以及玉米占農(nóng)作物播種面積地比例；D為時(shí)間虛擬變量；αi為投入要素的待定系數(shù)；αD為虛擬變量的待定系數(shù)；εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，服從正態(tài)分布。

2.3 實(shí)證結(jié)果與統(tǒng)計(jì)分析

運(yùn)用Eviews10.0進(jìn)行Tobit模型估計(jì)，結(jié)果見表5。

表5 Tobit模型估計(jì)結(jié)果

a.從氣候條件來看，主要城市日照時(shí)長的年變化量不具有規(guī)律性，因此日照時(shí)長對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率的提升并沒有顯著的作用，而主要城市平均氣溫的升高導(dǎo)致土壤干旱，加快了灌溉用水的下滲率，增加農(nóng)作物的吸收，進(jìn)而增加了用水效率值。

b.從生產(chǎn)要素來看，主要城市降水量對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率有負(fù)向關(guān)系，但結(jié)果并不顯著，可見農(nóng)業(yè)用水效率與自然降水量無明顯聯(lián)系。農(nóng)業(yè)用水占總用水量的比例對(duì)效率值有正向影響，即農(nóng)業(yè)用水占比的增加會(huì)提高效率值，與現(xiàn)實(shí)規(guī)律相符。地下水資源對(duì)效率值有正向影響，相較于其他農(nóng)業(yè)用水來源，地下水資源可隨時(shí)獲得并使用，因此地下水資源的增加會(huì)提高效率值。

c.從技術(shù)水平來看，有效灌溉面積的增加可以顯著提高農(nóng)業(yè)用水效率值。隨著農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步，噴灌、滴灌等新型節(jié)水灌溉方式得到推廣，大型農(nóng)場(chǎng)配備節(jié)水灌溉設(shè)施，很大程度上減少了漫灌引發(fā)的農(nóng)業(yè)用水浪費(fèi)，提高了效率值[16]。

d.從結(jié)構(gòu)因素來看，稻谷占農(nóng)作物播種面積的比例對(duì)用水效率的正向影響不顯著、小麥占農(nóng)作物播種面積的比例和玉米占農(nóng)作物播種面積地比例對(duì)效率值的影響為正，這可能是由于水稻是喜水作物，易造成水資源大量浪費(fèi)，而小麥和玉米生長過程對(duì)于水的需求量較少，因此其播種面積占比的增加會(huì)提升效率值。時(shí)間虛擬變量方面，回歸系數(shù)數(shù)值很小，由此猜測(cè)2011年“三條紅線”政策的發(fā)布沒有精準(zhǔn)落實(shí)到農(nóng)業(yè)用水方面，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者對(duì)于國家政策并不敏感，農(nóng)民節(jié)水意識(shí)的培養(yǎng)仍需加強(qiáng)。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

a.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率大于農(nóng)業(yè)用水效率。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)用水效率大多分布在0.2～0.8之間，且所有效率值均小于1，表明糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率和農(nóng)業(yè)用水效率都具有較大的節(jié)水潛力。但是農(nóng)業(yè)用水效率普遍低于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率，即農(nóng)業(yè)用水投入效率低于所有投入的平均效率值。糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率隨著時(shí)間呈上升趨勢(shì)，效率值從2005年的0.24增長到2019年的0.4，年均增長率為5.16%。農(nóng)業(yè)用水效率均值是0.32，即在平均農(nóng)業(yè)產(chǎn)值水平下，農(nóng)業(yè)用水效率的提升潛力達(dá)到了68%。此外，糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水還存在地域差異大、浪費(fèi)現(xiàn)狀嚴(yán)重的問題，農(nóng)業(yè)用水效率值較高的省(自治區(qū))主要分布在東北平原，相對(duì)較低的省(自治區(qū))主要分布在我國的華中和華北地區(qū)，最低的是安徽省。

b.農(nóng)業(yè)用水效率受多種投入要素影響。對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率影響因素的研究發(fā)現(xiàn)，大部分變量都通過了1%置信水平下的顯著性檢驗(yàn)。主要城市年均氣溫、農(nóng)業(yè)用水占總用水量的比例、地表水資源、有效灌溉面積、小麥占農(nóng)作物播種面積的比例以及玉米占農(nóng)作物播種面積的比例這六個(gè)變量數(shù)值的增加對(duì)效率值有顯著的正向影響。而2011年“三條紅線”政策對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率的促進(jìn)作用并不明顯，究其原因可能是農(nóng)民節(jié)水意識(shí)薄弱，新型節(jié)水灌溉方式和先進(jìn)的灌溉設(shè)備的推廣難度大，成效小，分散化、粗放化的家庭式耕種模式使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模效應(yīng)難以充分發(fā)揮，農(nóng)業(yè)用水浪費(fèi)現(xiàn)象嚴(yán)重。

3.2 提高糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率的建議

a.創(chuàng)新農(nóng)業(yè)用水分配方式。大部分農(nóng)業(yè)用水屬于公共資源，水資源產(chǎn)權(quán)不明導(dǎo)致農(nóng)業(yè)用水浪費(fèi)現(xiàn)象頻發(fā)，易造成公地悲劇，農(nóng)業(yè)用水效率提升難度大。因此創(chuàng)新農(nóng)業(yè)用水分配方式是提高農(nóng)業(yè)用水效率的關(guān)鍵。我國應(yīng)在保證公平的基礎(chǔ)上綜合考慮水權(quán)分配和水量分配，給予農(nóng)戶剩余水的處置權(quán)，并在信息對(duì)稱的前提下適當(dāng)進(jìn)行政府干預(yù)。

b.高效利用和及時(shí)引進(jìn)農(nóng)業(yè)節(jié)水設(shè)施。糧食主產(chǎn)區(qū)的節(jié)水灌溉類機(jī)械占全國總量的63.52%，但對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響系數(shù)僅為0.13，可見盲目增加節(jié)水灌溉類機(jī)械數(shù)量不能持續(xù)性提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。地方政府應(yīng)組織修繕、改造節(jié)水灌溉類機(jī)械設(shè)施，減少因設(shè)備老化造成的水資源浪費(fèi)。此外，還應(yīng)加大宣傳力度，增強(qiáng)農(nóng)戶節(jié)水意識(shí)，通過“以舊換新”、“低息購買”等方式鼓勵(lì)農(nóng)戶購買先進(jìn)節(jié)水灌溉機(jī)械。

c.增加農(nóng)業(yè)水資源供給。糧食主產(chǎn)區(qū)存在農(nóng)業(yè)用水緊缺、用水效率相對(duì)較低、面源污染嚴(yán)重等問題，為保障糧食主產(chǎn)區(qū)穩(wěn)產(chǎn)以及國家糧食安全，需盡量增加糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)用水供給。一方面，針對(duì)河北省、內(nèi)蒙古自治區(qū)以及遼寧省等水資源匱乏的地區(qū)，應(yīng)科學(xué)規(guī)劃南水北調(diào)未開工路線，加大對(duì)以上省份的水資源供給，緩解生活、工業(yè)用水對(duì)農(nóng)業(yè)用水的擠占。另一方面，須加強(qiáng)農(nóng)業(yè)面源污染綜合治理，克服農(nóng)村環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施短板，積極推進(jìn)農(nóng)村生活污水處理設(shè)施的規(guī)劃與建設(shè)工作。

d.因地制宜優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)。各糧食主產(chǎn)區(qū)應(yīng)基于所在區(qū)域的水資源狀況，調(diào)整、優(yōu)化農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)，探索新型種植模式。水資源充沛的地區(qū)可優(yōu)先種植耗水量較高的農(nóng)作物，水資源匱乏地區(qū)則應(yīng)種植耗水量較少的農(nóng)作物。此外，需充分考慮糧食主產(chǎn)區(qū)特殊的氣候特征，力求建立農(nóng)作物需水周期與降水時(shí)期相匹配的節(jié)水型種植結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)“適水高效種植”之目標(biāo)。