董潔芳　李德山　張亮林

摘要：測(cè)度農(nóng)業(yè)水資源效率并對(duì)其空間交互機(jī)理進(jìn)行深入解析，為提升農(nóng)業(yè)用水效率提供參考。基于2005-2019年中國(guó)31?。ㄊ?、區(qū)）面板數(shù)據(jù)，采用超效率SBM模型和全要素用水效率指標(biāo)，測(cè)度中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率，并利用向量自回歸模型（VAR），探究中國(guó)?。ㄊ小^(qū)）域間農(nóng)業(yè)用水效率的交互作用和溢出效應(yīng)。結(jié)果表明：中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率總體偏低，2019年為0.690，存在31%的提升空間。農(nóng)業(yè)用水綜合效率與純技術(shù)效率、規(guī)模效率呈正相關(guān)，但?。ㄊ?、區(qū)）之間相關(guān)程度存在差異。西藏自治區(qū)純技術(shù)效率最高，為1.022，山西省規(guī)模效率最高，為0.995。研究期內(nèi)，中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率均值集聚特征不顯著，浙江、西藏和海南等三省（區(qū)）處于孤島狀態(tài)。中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率呈西高東低，北高南低總體分布態(tài)勢(shì)。VAR脈沖分析顯示中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率存在正向空間交互作用，其中以東部地區(qū)對(duì)中西部影響最為顯著。提高中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率，一方面要重視農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，提高農(nóng)業(yè)用水純技術(shù)效率；另一方面要加強(qiáng)區(qū)域協(xié)作，充分發(fā)揮高效率用水區(qū)域的溢出效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)用水效率；區(qū)域差異；空間交互；超效率SBM模型；向量自回歸模型

中圖分類號(hào)：F323.22? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-3075（2023）03-0026-09

水是生命之源、生產(chǎn)之要、生態(tài)之基。水資源是人類文明的源泉，與人類的生存、發(fā)展密切相關(guān)，水資源可持續(xù)利用關(guān)乎國(guó)家民族未來發(fā)展長(zhǎng)遠(yuǎn)大計(jì)。伴隨著中國(guó)城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)，第二三產(chǎn)業(yè)和生活用水需求增大，農(nóng)業(yè)用水份額被大量擠占。長(zhǎng)期以來，我國(guó)水資源利用方式粗放，農(nóng)業(yè)用水效率偏低，進(jìn)一步加劇了農(nóng)業(yè)水資源短缺的矛盾，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和糧食安全產(chǎn)生嚴(yán)重影響（楊騫等，2017）。提高農(nóng)業(yè)用水效率已成為當(dāng)前中國(guó)水利工作和農(nóng)村工作中亟待解決的問題（佟金萍等，2014）。

科學(xué)測(cè)度農(nóng)業(yè)用水效率對(duì)合理利用和有效保護(hù)水資源、保障經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。目前，農(nóng)業(yè)水資源效率測(cè)量方法主要有2種。第一種是單要素用水效率，通常以產(chǎn)出與水資源投入之比表征，如單位產(chǎn)值用水量、農(nóng)業(yè)灌溉畝均用水量等，其中單位產(chǎn)值用水量是國(guó)際通用的水資源利用效率的比較指標(biāo)。單要素用水效率測(cè)度簡(jiǎn)單易懂，但忽略了其他投入要素在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中作用。第二種是全要素用水效率，相較于單要素用水效率，其考慮了其他要素投入，更加符合實(shí)際生產(chǎn)過程（Hu et al，2006）。目前，評(píng)價(jià)全要素用水效率主要采用隨機(jī)前沿分析法（SFA）和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）。DEA方法無需設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)形式，在刻畫非參問題上更具有優(yōu)勢(shì)，在研究中被廣泛運(yùn)用（趙良仕和冷明祥，2020；韓增林等，2019）。已有研究多采用傳統(tǒng)徑向DEA模型測(cè)評(píng)與分析農(nóng)業(yè)用水效率（劉渝和王岌，2012；岳立和趙海濤，2011）。由于傳統(tǒng)DEA模型存在無法考慮松弛變量的明顯缺陷，當(dāng)出現(xiàn)多個(gè)決策單元同時(shí)有效時(shí)，無法進(jìn)一步比較有效決策單元的優(yōu)劣。同時(shí)，傳統(tǒng)DEA模型由于存在構(gòu)造前沿面不全的問題，導(dǎo)致決策單元不能進(jìn)行跨期比較。隨著基于全局基準(zhǔn)技術(shù)構(gòu)造前沿方法的出現(xiàn)，已有研究選擇非徑向模型測(cè)量效率。如吉雪強(qiáng)和尚杰（2021）運(yùn)用三階段SBM 模型對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行研究。陳洪斌（2017）運(yùn)用三階段DEA模型和空間計(jì)量模型對(duì)各省農(nóng)業(yè)用水效率進(jìn)行分析。佟金萍等（2014）運(yùn)用超效率DEA方法和Tobit模型展開農(nóng)業(yè)全要素用水效率的測(cè)度。由于農(nóng)業(yè)用水效率在空間上關(guān)聯(lián)較小，在對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率的區(qū)域差異分析時(shí)多采用基于空間顯著相關(guān)的假設(shè)（王曉辰等，2020；蘇喜軍等，2021；杜輝和黃杰，2019），無法準(zhǔn)確地刻畫空間溢出和交互作用。文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有成果在效率的徑向和非徑向選擇問題、空間交互作用機(jī)理問題等方面缺乏統(tǒng)籌考慮，而這兩個(gè)問題是有效制定農(nóng)業(yè)用水政策的關(guān)鍵。

鑒于此，本研究基于全局基準(zhǔn)技術(shù)構(gòu)造前沿面，采用超效率SBM模型，測(cè)度2005-2019年中國(guó)31?。ㄊ小^(qū)）份農(nóng)業(yè)用水效率并對(duì)其進(jìn)行分解；利用全局趨勢(shì)分析法對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率區(qū)域差異及變動(dòng)進(jìn)行研究；采用VAR模型探究中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率的空間交互和溢出效應(yīng)。研究更新了數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確測(cè)度農(nóng)業(yè)水資源效率并對(duì)其空間交互機(jī)理進(jìn)行深入解析，為切實(shí)提升農(nóng)業(yè)用水效率提供參考。

1? ?材料與方法

1.1? ?研究方法

1.1.1? ?SBM超效率模型? ?Tone & Tsutsui（2010）提出了超效率SBM模型，在解決了松弛變量的問題的同時(shí)實(shí)現(xiàn)跨期比較，能更加客觀地分析效率變動(dòng)情況。選取基于非徑向非角度的產(chǎn)出導(dǎo)向超效率SBM模型（成剛，2014；龍亮軍等，2017），對(duì)中國(guó)各?。ㄊ?、區(qū)）農(nóng)業(yè)水資源綠色效率進(jìn)行測(cè)度，其具體公式如下：

式中：[θ]為測(cè)量值，即水資源綠色效率；N、M、I分別為投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出指標(biāo)；x、y、b分別為3個(gè)指標(biāo)的向量；S[xn]、S[ym]、S[bi]分別為3個(gè)指標(biāo)的松弛變量；x[tkn]、y[tkm]、b[tki]表示k'生產(chǎn)單元t'時(shí)期的投入產(chǎn)出值；[λtk]為決策單元的權(quán)重系數(shù)。當(dāng)[θ][≥]1時(shí)，代表決策單元處于較高的效率水平；當(dāng)[θ]<1時(shí)，則表示有一定的效率損失，投入產(chǎn)出比有可改善的空間。

1.1.2? ?VAR脈沖響應(yīng)方法? ?空間計(jì)量方法或向量自回歸（VAR）的脈沖響應(yīng)方法都可進(jìn)行空間交互作用研究，空間計(jì)量方法需通過顯著性檢驗(yàn)，根據(jù)已有研究，農(nóng)業(yè)用水效率在空間上關(guān)聯(lián)性較?。铗q等，2017），空間計(jì)量方法并不適用，而VAR脈沖響應(yīng)方法則不受此限制（Deng & Dong，2016）。利用VAR脈沖響應(yīng)方法刻畫任一區(qū)域?qū)碓从谧陨砑捌渌麉^(qū)域農(nóng)業(yè)用水效率（AWE）的信息沖擊的動(dòng)態(tài)響應(yīng)過程，主要基于兩變量模型展開（Xu & Lin，2016），具體如下：

1.2? ?指標(biāo)選取

選取中國(guó)31個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）作為研究區(qū)域。為從不同尺度對(duì)農(nóng)業(yè)水資源效率進(jìn)行研究，采用3大區(qū)域和6大區(qū)域2種地域劃分方法（楊騫等，2017），研究期為2005-2019年。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，資本、土地、勞動(dòng)力、化肥是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要要素。參照研究文獻(xiàn)（Kaneko et al，2004），同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的可得性，投入指標(biāo)選擇耕地灌溉面積（103 hm2）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)化肥施用量（萬t）、農(nóng)業(yè)用水量（億m3）；選擇鄉(xiāng)村人口數(shù)量近似替代勞動(dòng)投入量（萬人）；產(chǎn)出指標(biāo)選擇農(nóng)業(yè)產(chǎn)值（億元）。

1.3? ?數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)主要來源于2005-2019年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，部分年份用水量數(shù)據(jù)來源于歷年《中國(guó)水資源公報(bào)》和各?。ㄊ小^(qū)）水資源公報(bào)。為增強(qiáng)可比性，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值以2012年為基期，進(jìn)行平減處理。

2? ?結(jié)果與分析

2.1? ?中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率

2.1.1? ?各?。ㄊ?、區(qū)）農(nóng)業(yè)用水效率? ?研究期內(nèi)，中國(guó)31個(gè)省（市、區(qū)）農(nóng)業(yè)用水效率計(jì)算結(jié)果如表1。首先，從農(nóng)業(yè)用水效率均值來看，全國(guó)31個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）農(nóng)業(yè)用水效率普遍偏低，均有較大提升空間，同時(shí)，?。ㄊ?、區(qū)）之間效率差異明顯。其中，排在前5名的是河南、海南、西藏、北京和山東，均值分別為0.875、0.867、0.865、0.863、0.853。上海、新疆、寧夏、湖北及廣西農(nóng)業(yè)用水效率排在后5位，均值依次為0.306、0.479、0.518、0.539、0.586。最高的河南省與最低的上海市相差高達(dá)0.569。其次，從農(nóng)業(yè)用水效率年均增長(zhǎng)率來看，除山西外，其余30個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）均存在不同程度的增長(zhǎng)。其中，農(nóng)業(yè)用水效率年均增長(zhǎng)率超過4.5%的?。ㄊ小^(qū)）依次是江蘇（5.61%）、吉林（5.52%）、內(nèi)蒙古（5.16%）、黑龍江（4.96%）、青海（4.90%）、廣西（4.67%）、貴州（4.57%）。上海（0.57%）、廣東（1.53%）、北京（1.53%）等?。ㄊ?、區(qū)）增幅較小。山西農(nóng)業(yè)用水效率呈下降趨勢(shì)，平均下降幅度為-0.53%。最后，結(jié)合縱向時(shí)間對(duì)比，31個(gè)省（市、區(qū)）農(nóng)業(yè)用水效率變動(dòng)趨勢(shì)分化嚴(yán)重，呈現(xiàn)“持續(xù)上升”“波動(dòng)上升”“先升后降”以及“先降后升”等4種變動(dòng)態(tài)勢(shì)。山西、上海農(nóng)業(yè)用水效率時(shí)序特征為“先升后降”。其中，山西在2015-2017年間農(nóng)業(yè)用水效率降幅高達(dá)16.6%。廣東、北京農(nóng)業(yè)用水效率時(shí)序特征為“先降后升”，在2007-2009年兩者農(nóng)業(yè)用水效率均明顯下降。

2.1.2? ?各?。ㄊ?、區(qū)）農(nóng)業(yè)用水效率的分解? ?為了更加清晰地刻畫各省（市、區(qū)）農(nóng)業(yè)用水效率的驅(qū)動(dòng)機(jī)理，對(duì)農(nóng)業(yè)用水效率進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）（見表2）。從農(nóng)業(yè)用水純技術(shù)效率來看，西藏、天津、北京、海南和河南最高，分別為1.022、1.008、0.982、0.900以及0.887。說明這些?。ㄊ?、區(qū)）農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)、管理效率、資源配置水平很高。其中，西藏及北京農(nóng)業(yè)用水效率在全國(guó)領(lǐng)先完全是純技術(shù)效率高的貢獻(xiàn)，海南用水效率高主要由純技術(shù)效率高而引起。相反，新疆、上海、湖北、山西及福建等?。ㄊ?、區(qū)）農(nóng)業(yè)用水純技術(shù)效率極低，依次存在50.8%、48.5%、39.7%、38.7%、和34.5%的提升空間。從農(nóng)業(yè)用水規(guī)模效率來看，山西、貴州、重慶、河南和黑龍江5省（市）最高，依次為0.995、0.993、0.986、0.986和0.985。表明以上省（市）農(nóng)業(yè)用水規(guī)模效率接近前沿面。其中，河南、重慶和黑龍江規(guī)模效率較高是促使其農(nóng)業(yè)用水綜合效率高的主要因素。相反，上海、天津、寧夏、廣西和廣東規(guī)模效率最低，分別存在40.6%、28.5%、24.0%、23.8%和20.0%的提升空間。綜合對(duì)比各?。ㄊ?、區(qū)）農(nóng)業(yè)用水純技術(shù)效率與規(guī)模效率，可以發(fā)現(xiàn)，中國(guó)31?。ㄊ?、區(qū)）農(nóng)業(yè)用水效率提升要重點(diǎn)從提高純技術(shù)效率入手。一方面，中國(guó)各省（市、區(qū)）農(nóng)業(yè)用水規(guī)模效率均接近前沿面，或已出現(xiàn)規(guī)模效益遞減，其提高潛力受限。另一方面，農(nóng)業(yè)用水純技術(shù)效率的區(qū)域差異較規(guī)模效率更大，最高的西藏比最低的新疆要高出53.0%。這表明，減少純技術(shù)效率的區(qū)域差異可以有效提高中國(guó)農(nóng)業(yè)整體用水效率。

2.1.3? ?區(qū)域農(nóng)業(yè)用水效率? ?在測(cè)算各?。ㄊ小^(qū)）農(nóng)業(yè)用水綜合效率的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步測(cè)算全國(guó)、3大區(qū)域和6大區(qū)域的農(nóng)業(yè)用水綜合效率，結(jié)果如表3。第一，從全國(guó)層面來看，農(nóng)業(yè)用水綜合效率由2005年的0.544增長(zhǎng)至2019年的0.879，年均增長(zhǎng)率為3.48%。表明隨著生態(tài)文明建設(shè)的推進(jìn)，農(nóng)業(yè)用水效率提升效果明顯，但同時(shí)也需注意到，中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率總體偏低，仍存在31%的提升空間。第二，從3大區(qū)域來分析，研究時(shí)段內(nèi)，東部、西部以及中部地區(qū)用水效率均呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì)。其中，東部地區(qū)增長(zhǎng)幅度最大，從2005年的0.685增長(zhǎng)到2019年的0.832，年均增長(zhǎng)率為3.26%，其次是中部地區(qū)和西部地區(qū)，增長(zhǎng)率分別為2.47%、0.59%。第三，從6大區(qū)域來看，2005-2019年，6大區(qū)域農(nóng)業(yè)用水效率呈現(xiàn)不同程度的增長(zhǎng)。黃河流域增長(zhǎng)幅度最大，南部沿海增長(zhǎng)最緩慢。均值排名從高到低依次為：南部沿海（0.860）>東北地區(qū)（0.844）>西南地區(qū)（0.814）>黃河流域（0.789）>長(zhǎng)江流域（0.686）>西北地區(qū)（0.605）。年均增長(zhǎng)率依次為黃河流域（3.3%）>東北地區(qū)（2.89%）>西南地區(qū)（2.67%）>長(zhǎng)江流域（2.43%）>西北地區(qū)（2.19%）>南部沿海（1.59%）。

2.2? ?中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率的空間分布格局及趨勢(shì)

2.2.1? ?空間分布格局? ?為了更加直觀地呈現(xiàn)2005-2019年中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率的空間分布，使用ArcGIS10.8軟件，按照自然斷點(diǎn)法將農(nóng)業(yè)用水效率均值分為高水平（0.802～0.875）、較高水平（0.712～0.802）、中等水平（0.617～0.712）、較低水平（0.306～0.617）、低水平（0～0.306）5類，同時(shí)，對(duì)5類水平的分布區(qū)域進(jìn)行了空間可視化（圖1），以刻畫中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率的空間分布格局。

由圖1可知，中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率整體上呈現(xiàn)一定程度的空間集聚特征，但個(gè)別?。ㄊ小^(qū)）處于孤島狀態(tài)。農(nóng)業(yè)用水效率處于高水平的有北京、天津、河北、山東、河南、浙江、西藏和海南等8個(gè)省（市、區(qū)），其中北京、天津、河北、山東、河南在空間上集聚特征明顯，但是浙江、西藏和海南空間上并無直接關(guān)聯(lián)，處于孤島狀態(tài)。農(nóng)業(yè)用水效率處于較高水平的省份是黑龍江、吉林和遼寧，3個(gè)省份的農(nóng)業(yè)用水效率在空間上呈現(xiàn)明顯的集聚特征。農(nóng)業(yè)用水效率處于中等水平的?。ㄊ小^(qū)），可分為2個(gè)空間單元，由西向東依次為青海、甘肅、內(nèi)蒙、山西，彼此呈現(xiàn)空間集聚特征，從北到南依次為江蘇、安徽、湖南、廣東，其中江蘇、安徽空間相鄰。農(nóng)業(yè)用水效率處于較低水平的省（市、區(qū)），可分為3個(gè)空間單元。其中四川、云南、廣西空間上相鄰，湖北、江西、福建空間上相鄰，湖南、廣東空間上相鄰。農(nóng)業(yè)用水效率處于低水平的，只有上海市，其農(nóng)業(yè)用水綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都是全國(guó)最低水平。

上述研究表明，中國(guó)31省（市、區(qū)）農(nóng)業(yè)用水效率的空間分布特征，呈現(xiàn)一定程度的空間集聚特征，但個(gè)別省（市、區(qū)）處于孤島狀態(tài)。根據(jù)Tobler（1970）提出“空間相關(guān)性定律”，相鄰省（市、區(qū)）之間的農(nóng)業(yè)用水的管理和技術(shù)，應(yīng)該存在空間相互作用。對(duì)于用水效率孤島問題，歸于每個(gè)區(qū)域的資源稟賦和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不同，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)用水效率的差異。以西藏為例，西藏農(nóng)業(yè)用水效率排名第三，這與該區(qū)域的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)系密切，因?yàn)樾竽翗I(yè)是該區(qū)域的主要產(chǎn)業(yè)，而畜牧業(yè)的發(fā)展依賴于生態(tài)環(huán)境的水，對(duì)供水使用需求較少，故其農(nóng)業(yè)用水效率很高；與此相鄰的新疆地區(qū)，灌溉農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)，對(duì)供水使用需求極度依賴。由表2可知，其純技術(shù)效率水平低下，也就意味著節(jié)水技術(shù)、管理配置能力落后。進(jìn)一步，新疆地處內(nèi)陸干旱區(qū)，降雨少、蒸散發(fā)量大，導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)用水效率嚴(yán)重低下。

2.2.2? ?空間分布趨勢(shì)? ?探究中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率分布的變化情況，可以有效預(yù)測(cè)其未來發(fā)展方向。采用地統(tǒng)計(jì)分析工具趨勢(shì)分析法，以正東和正北方向?yàn)椋剌S和Ｙ軸，以各省（市、區(qū)）農(nóng)業(yè)用水效率為Ｚ軸，然后運(yùn)用多項(xiàng)式曲線對(duì)每個(gè)投影進(jìn)行了擬合，生成了2005-2019年中國(guó)各省農(nóng)業(yè)用水效率均值的趨勢(shì)線圖（圖2）以及2005年、2019年中國(guó)各?。ㄊ?、區(qū)）農(nóng)業(yè)用水效率趨勢(shì)線圖（圖3）。

由圖2可知，中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率的均值趨勢(shì)呈現(xiàn)2個(gè)倒置的U形態(tài)勢(shì)。其中，從西到東的倒U形，形象地刻畫了由新疆、甘肅到陜西、山東再到上海的用水效率變化趨勢(shì)；從南到北的倒U形更加明顯，刻畫出湖北、江西、福建到天津、北京、河北，再到遼寧、吉林、黑龍江的用水效率均值變化態(tài)勢(shì)?？傮w來說，中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率均值呈現(xiàn)北部及中部區(qū)域高，西南低的態(tài)勢(shì)。根據(jù)圖3，2019年中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率較2005年明顯提升。2005年及2019年中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率均呈現(xiàn)出由西向東，由北向南的倒Ｕ形態(tài)勢(shì)，但趨勢(shì)線北部及西部起點(diǎn)均明顯提高。對(duì)比可知，2005-2019年間，中國(guó)西部及北部省（市、區(qū)）農(nóng)業(yè)用水效率提升速度明顯快于東部及南部地區(qū)。這是由于在黃河流域及西北內(nèi)陸河流域，國(guó)家實(shí)行了全流域統(tǒng)一調(diào)度制度，啟動(dòng)了大型灌區(qū)節(jié)水改造工程，使得西部及北部區(qū)域的水資源管理水平和技術(shù)水平大幅提升，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)用水效率大幅提升。

2.3? ?中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率空間交互作用

農(nóng)業(yè)用水效率在空間上關(guān)聯(lián)性較小，空間計(jì)量方法并不適用。借鑒楊騫等（2017）研究思路，采用VAR模型探析中國(guó)農(nóng)業(yè)用水空間交互作用。依據(jù)VAR建模原則，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行差分并通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)。根據(jù)AIC、SBIC、LR準(zhǔn)則，確定最優(yōu)滯后階數(shù)為二階，建立3大區(qū)域VAR模型并對(duì)模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建組圖。利用脈沖效應(yīng)圖刻畫3大區(qū)域的每一個(gè)決策單元（decision making unit，DMU）受到其他DMU沖擊時(shí)的響應(yīng)，響應(yīng)期設(shè)為10期（年）。3大區(qū)域脈沖響應(yīng)結(jié)果見圖4。從整體脈沖響應(yīng)結(jié)果來看，來自決策單元自身的響應(yīng)最為明顯，其次是東部地區(qū)對(duì)其他區(qū)域的沖擊影響較為顯著，來自中部的沖擊影響最弱。

由圖4a可知，東部地區(qū)分別受到其自身、中部地區(qū)和西北地區(qū)的一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對(duì)VAR系統(tǒng)造成的影響。第一，以東部地區(qū)對(duì)其自身影響最大，在1期沖擊時(shí)，會(huì)瞬間吸收絕大多數(shù)沖擊，隨后該影響慢慢衰退；第二，中部地區(qū)一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對(duì)東部地區(qū)影響，在第4期達(dá)到最大值，隨后該影響慢慢衰退；第三，西部地區(qū)一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對(duì)東部地區(qū)影響在第2期達(dá)到最大值，隨后該影響慢慢衰退。

圖4b刻畫了中部地區(qū)分別受到東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對(duì)VAR系統(tǒng)造成的影響?？梢钥闯?，以其自身和西部地區(qū)對(duì)其影響最為顯著，東部地區(qū)最小。具體來說：東部地區(qū)對(duì)其影響在1期沖擊時(shí)，響應(yīng)最為明顯，在2期沖擊，下降明顯，之后逐漸衰退；中部地區(qū)對(duì)其影響在2期沖擊時(shí)，響應(yīng)最為明顯，隨后該影響慢慢衰退；西部地區(qū)對(duì)其影響在1期沖擊時(shí)，響應(yīng)最為明顯，隨后該影響慢慢衰退。

圖4c反映了西部地區(qū)分別受到東部地區(qū)、中部地區(qū)和其自身的一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊對(duì)VAR系統(tǒng)造成的影響，以東部地區(qū)和西部地區(qū)對(duì)其影響最為顯著，中部地區(qū)最小。具體來說：東部地區(qū)和西部地區(qū)對(duì)其影響均在1期沖擊時(shí)，響應(yīng)最為明顯，之后逐漸衰退；中部地區(qū)對(duì)其影響最微弱，1期時(shí)響應(yīng)最為明顯，隨后該影響慢慢衰退。

上述分析結(jié)果表明，東部地區(qū)與中部地區(qū)、西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水效率彼此具有正向影響，其中以東部地區(qū)對(duì)其他區(qū)域影響最大。究其原因，東部地區(qū)屬于中國(guó)經(jīng)濟(jì)、科技發(fā)展最快地區(qū)，其科技創(chuàng)新能力和對(duì)外交流機(jī)會(huì)均優(yōu)于中西部地區(qū)，因此，協(xié)同提升3大區(qū)域農(nóng)業(yè)用水效率的關(guān)鍵著力點(diǎn)在東部地區(qū)，國(guó)家應(yīng)強(qiáng)化東部地區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水效率的示范作用，以對(duì)中西部地區(qū)產(chǎn)生更加顯著的空間溢出效應(yīng)。

3? ?結(jié)論

基于全局基準(zhǔn)技術(shù)構(gòu)造，設(shè)定窗口期為14期構(gòu)造前沿面，采用超效率SBM模型，測(cè)度2005-2019年中國(guó)31省份農(nóng)業(yè)用水效率，在揭示其空間分布格局與趨勢(shì)的基礎(chǔ)上，采用向量自回歸模型（VAR）模型，探究中國(guó)3大區(qū)域農(nóng)業(yè)用水效率的空間交互和溢出效應(yīng)，得出如下結(jié)論：

（1）從全國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率測(cè)度結(jié)果看，2005-2019年，中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率呈現(xiàn)不斷上升趨勢(shì)，農(nóng)業(yè)用水綜合效率由2005年的0.544增長(zhǎng)至2019年的0.690，年均增長(zhǎng)率為3.48%。但在現(xiàn)有水資源稟賦的前提下，農(nóng)業(yè)用水效率仍存在31%的較大提升空間。在31個(gè)省（市、區(qū)）中，排在前5名的是河南、海南、西藏、北京和山東，均值分別為0.875、0.867、0.865、0.863、0.853；上海、新疆、寧夏、湖北、廣西的用水綜合效率最低，其值分別是0.306、0.479、0.518、0.539、0.586。3大區(qū)域中，農(nóng)業(yè)用水效率最高為東部地區(qū)，其次為西部地區(qū)，最低為中部地區(qū)。6大區(qū)域中，農(nóng)業(yè)用水效率呈現(xiàn)不同程度的增長(zhǎng)，黃河流域增長(zhǎng)幅度最大，南部沿海變化最緩慢。

（2）從內(nèi)在驅(qū)動(dòng)機(jī)制看，全國(guó)農(nóng)業(yè)用水綜合效率與純技術(shù)效率和規(guī)模效率呈正相關(guān)，但省份之間驅(qū)動(dòng)因素存在一定差異。其中，河南、山東綜合用水效率是純技術(shù)效率和規(guī)模效率共同作用；海南、北京和西藏綜合用水效率主要由純技術(shù)效率高而引起，這些省份提升水資源利用效率的途徑需要從改變農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)入手，提升農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的規(guī)模效應(yīng)。

（3）從農(nóng)業(yè)用水效率空間分布來看，中國(guó)31?。ㄊ?、區(qū)）農(nóng)業(yè)用水效率的空間分布呈一定程度的空間集聚特征。其中形成集聚態(tài)勢(shì)的有高水平?。ㄊ校┑谋本?、天津、河北、山東、河南；較高水平的省份是黑龍江、吉林和遼寧；中等水平的青海、甘肅、內(nèi)蒙、山西；較低水平的四川、云南、廣西；處于孤島狀態(tài)有浙江、西藏和海南等。中國(guó)農(nóng)業(yè)用水效率總體呈現(xiàn)北部及中部地區(qū)高，西南地區(qū)低的態(tài)勢(shì)。2005-2019年，中國(guó)西部及北部地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率提升速度明顯快于東部及南部地區(qū)。

（4）根據(jù)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析結(jié)果看，3大區(qū)域用水效率之間存在較強(qiáng)的空間交互影響。其中，東部地區(qū)與中部地區(qū)、西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水效率彼此具有正向影響，且以東部地區(qū)對(duì)其他區(qū)域影響最大。因此，東部地區(qū)是協(xié)同提升農(nóng)業(yè)用水效率的重要區(qū)域，由于空間交互影響的存在，提升東部地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率是帶動(dòng)其他區(qū)域農(nóng)業(yè)用水效率的提升的重要舉措。

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（責(zé)任編輯? ?鄭金秀）

Regional Disparities and Spatial Interactions of Agricultural

Water Use Efficiency in China

DONG Jie‐fang1， LI De‐shan2， ZHANG Liang‐lin3

（1. Department of Culture and Tourism， Yuncheng University， Yuncheng? ?044000，P.R. China;

2. Faculty of Economics，Shanxi University of Finance and Economics， Taiyuan? ?030006，P.R. China;

3. Central natural resources engineering technology （Hubei） Co.， Ltd.， Wuhan? ?430070，P.R. China）

Abstract：Based on panel data from 31 provinces， municipalities and antonomous regions in China from 2005 to 2019， the super efficiency Slacks-Based Measure （SBM） model and total factor water use efficiency indicators were used to measure the agricultural water use efficiency of China. The Vector Autoregressive Model （VAR） was then used to explore the interaction and spillover effect of agricultural water use efficiency across provinces in China， aiming to provide a reference for improving agricultural water use efficiency. Agricultural water use efficiency in China increased from 0.544 to 0.690 during the investigation period， but efficiency was generally low and had the improvement space of 31%. The comprehensive efficiency of agricultural water use was positively correlated with pure technical efficiency and scale efficiency， but the correlation degree varied among provinces. The pure technical efficiency was highest in Tibet Autonomous Region， with a value of 1.022， and the scale efficiency was highest in Shanxi Province， with the value of 0.995. During the study period， the agglomeration characteristics of the average agricultural water use efficiency in China were not significant. Zhejiang Province， Hainan Province and Tibet Autonomous Region were islands of high efficiency within regions of lower efficiency. Overall， agricultural water use efficiency in China was higher in the west and north and lower in the east and south， reflecting water resource availability. There was a positive spatial interaction in water use efficiency between regions， with the eastern region having the most significant impact on the central and western regions. To improve the efficiency of agricultural water use in China， it will be necessary to attach more importance on technological innovation in agriculture and continue to improve the pure technical efficiency of agricultural water use. However， it will also be necessary to strengthen regional cooperation and give fuller play to the excess spillover of high-efficiency water use areas.

Key words：agricultural water use efficiency; regional disparities; spatial interaction; super efficiency SBM model; Vector Autoregressive Model

收稿日期：2022-03-15? ? ? 修回日期：2023-05-05

基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目（20YJCZH068）；山西省社科聯(lián)重點(diǎn)項(xiàng)目（SSKLZDKT2022147）；山西省黃河文化生態(tài)研究院項(xiàng)目（HH202101）。

作者簡(jiǎn)介：董潔芳，1984年生，女，博士，副教授，研究方向?yàn)橘Y源經(jīng)濟(jì)與低碳發(fā)展。E-mail：dongjiefang-2005@163.com

通信作者：李德山，1984年生，男，博士，副教授，研究方向?yàn)榫G色經(jīng)濟(jì)。E-mail： 20171074@sxufe.edu.cn