盛 譽(yù)，周甜甜，王艾昭，鄧海艷

（1.北京大學(xué) 現(xiàn)代農(nóng)學(xué)院，北京 100871；2.中央財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 102206；3.北京理工大學(xué) 人文與社會(huì)科學(xué)學(xué)院，北京 100081）

改革開放以來，我國在通過擴(kuò)大農(nóng)業(yè)灌溉基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力方面取得了巨大的成功，為保障糧食安全做出重要貢獻(xiàn)。盡管面臨人均耕地與水資源不足的約束，我國糧食單產(chǎn)仍穩(wěn)定提升，確保了糧食總產(chǎn)量的穩(wěn)定增長。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2022 年我國糧食產(chǎn)量達(dá)到68652.77萬噸，是1978年的2.25倍①數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局。，在有限水土資源約束條件下實(shí)現(xiàn)了“谷物基本自給、口糧絕對(duì)安全”的發(fā)展目標(biāo)[1]。實(shí)現(xiàn)上述農(nóng)業(yè)發(fā)展目標(biāo)的背后，灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的改善充分發(fā)揮了降低生產(chǎn)成本與改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的功能，是提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的重要因素之一[2]。以小農(nóng)為主體的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式?jīng)Q定了我國農(nóng)業(yè)和農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)主要由政府承擔(dān)。作為農(nóng)業(yè)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，灌溉設(shè)施投資因其對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的正的外部效應(yīng)成為中央和地方政府農(nóng)村公共投資的重中之重，其累計(jì)投資金額在過去40 年不斷增加[3]，已有研究表明灌溉設(shè)施對(duì)我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與發(fā)展起到重要作用[4-5]。分析農(nóng)業(yè)灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)種植業(yè)生產(chǎn)率的影響及其跨地區(qū)和不同時(shí)期的差異，準(zhǔn)確測(cè)算灌溉基礎(chǔ)設(shè)施投資的實(shí)際回報(bào)率，對(duì)國家進(jìn)一步優(yōu)化農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資政策具有重要意義。

為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本文開展了以下三項(xiàng)工作。首先，基于47 種種植業(yè)農(nóng)作物的成本收益數(shù)據(jù)，構(gòu)建并測(cè)算了1980-2018年我國種植業(yè)省級(jí)層面的投入-產(chǎn)出賬戶②新冠疫情（COVID-19）對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營產(chǎn)生了顯著的影響，造成種植業(yè)投入產(chǎn)出發(fā)生較大波動(dòng)［6］，故本文在測(cè)算全要素生產(chǎn)率時(shí)選取的時(shí)間范圍是1980-2018年。由于直轄市種植業(yè)占比較小，本文在測(cè)算全要素生產(chǎn)率時(shí)暫未包含4個(gè)直轄市。，并采用指數(shù)方法重新計(jì)算跨省種植業(yè)全要素生產(chǎn)率。其次，通過使用結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)方法依據(jù)全要素生產(chǎn)率自身特點(diǎn)客觀識(shí)別出數(shù)據(jù)期內(nèi)的5個(gè)斷點(diǎn)（分別為1985年、1988年、1996年、2001年和2011年），將過去40年種植業(yè)的發(fā)展劃分為6個(gè)階段，并研究了不同階段灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。最后，考慮到灌溉基礎(chǔ)設(shè)施在不同時(shí)期的投資和收益的差異，本文測(cè)算并比較不同時(shí)期、不同地區(qū)灌溉基礎(chǔ)設(shè)施投資的收益率。

一、文獻(xiàn)綜述

自改革開放以來，我國灌溉設(shè)施建設(shè)發(fā)展迅速，成為改善我國種植業(yè)生產(chǎn)條件和實(shí)現(xiàn)糧食作物穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)的重要保障。2022 年末我國有效灌溉面積達(dá)7035.9 萬公頃，是1978 年的1.56 倍，并占到可耕地面積的一半左右①數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局。，已有研究表明，灌溉農(nóng)業(yè)支撐了我國70%以上的糧食作物、80%以上的棉花和90%以上的蔬菜生產(chǎn)[7]。

關(guān)于灌溉基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)如何影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，已有文獻(xiàn)主要認(rèn)為灌溉基礎(chǔ)設(shè)施有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升，并從以下兩個(gè)角度開展研究。一方面，灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與農(nóng)民增收的作用。研究指出灌溉基礎(chǔ)設(shè)施是穩(wěn)定作物生產(chǎn)、推動(dòng)農(nóng)業(yè)增長的重要因素[7-8]，能夠保障作物生產(chǎn)并調(diào)節(jié)農(nóng)業(yè)資源要素的配置，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)戶增收以及農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力就業(yè)具有重要意義[9-13]。另一方面，灌溉設(shè)施對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與全要素生產(chǎn)率的影響。研究發(fā)現(xiàn)由于灌溉基礎(chǔ)設(shè)施能夠直接參與作物生產(chǎn)，具有促進(jìn)土地集約化經(jīng)營[4]、降低生產(chǎn)成本[14]、抵御自然災(zāi)害的負(fù)向沖擊[15-16]與調(diào)節(jié)生產(chǎn)要素投入結(jié)構(gòu)[17]等作用，對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了顯著的正向影響[5,14,18-20]。然而，也有部分研究發(fā)現(xiàn)灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)作物全要素生產(chǎn)率與產(chǎn)量未產(chǎn)生顯著影響或產(chǎn)生了負(fù)向影響[21-23]。

現(xiàn)有研究為評(píng)價(jià)灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的作用提供了重要的依據(jù)，但絕大多數(shù)研究由于沒有處理好農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力指標(biāo)的測(cè)度誤差，導(dǎo)致相關(guān)結(jié)論存在較大差異，使得研究結(jié)果無法有效支持相關(guān)政策的制定。例如，迄今已有60多項(xiàng)研究對(duì)1982-2016年間中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其增長進(jìn)行了測(cè)算，對(duì)中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其增長研究提供了2136個(gè)估計(jì)值，但是估計(jì)的全要素生產(chǎn)率年均增長率相差巨大，從每年-33.2%至50.1%不等[24]。這種巨大差異，很難分析灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)生產(chǎn)率增長的影響及其決定機(jī)制。目前，已有文獻(xiàn)嘗試從多重角度重新計(jì)算全要素生產(chǎn)率[24-28]。

對(duì)灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的作用，仍有三方面待進(jìn)一步細(xì)化：第一，在種植業(yè)全要素生產(chǎn)率核算的準(zhǔn)確度方面有待提升，例如在產(chǎn)出方面，已有文獻(xiàn)多使用種植業(yè)總產(chǎn)值度量總產(chǎn)出，無法反映產(chǎn)出結(jié)構(gòu)變化帶來的影響；在勞動(dòng)力投入測(cè)度方面，已有文獻(xiàn)多使用勞動(dòng)力人數(shù)進(jìn)行測(cè)度，無法反映中國在20世紀(jì)90 年代以來存在大量非農(nóng)就業(yè)現(xiàn)狀以及自雇勞動(dòng)力與雇傭勞動(dòng)力的質(zhì)量差異；在資本投入方面，已有文獻(xiàn)只考慮使用拖拉機(jī)數(shù)量和機(jī)械馬力數(shù)等測(cè)度方式，忽視了全面的資本服務(wù)。第二，尚未有文獻(xiàn)從動(dòng)態(tài)視角考察我國灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率邊際作用的跨期差異。第三，少有文獻(xiàn)從經(jīng)濟(jì)效益角度探討我國灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)效果。實(shí)際上，伴隨灌溉基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模增加，建設(shè)成本也會(huì)逐年遞增，項(xiàng)目建設(shè)的經(jīng)濟(jì)效益同樣隨之變化。

二、模型設(shè)定與變量構(gòu)建

1.模型設(shè)定

為了有效識(shí)別我國種植業(yè)全要素生產(chǎn)率在不同時(shí)期增長趨勢(shì)的差異及灌溉基礎(chǔ)設(shè)施在不同時(shí)期對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本文采用結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)回歸方法進(jìn)行實(shí)證分析。從方法角度講，結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)回歸能夠依據(jù)數(shù)據(jù)自有特征識(shí)別出樣本存在的結(jié)構(gòu)斷裂與具體斷裂時(shí)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)在宏觀層面對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率發(fā)展階段的客觀劃分。此外，使用該方法處理長面板數(shù)據(jù)，也有效地解決了潛在的時(shí)間序列問題。

參照已有文獻(xiàn)[29-31]，本文識(shí)別了1980-2018 年省級(jí)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)數(shù)量與劃分年份。結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)回歸需要測(cè)試所有可能的斷點(diǎn)集，通過比較每個(gè)斷點(diǎn)數(shù)量下擬合程度確定最優(yōu)斷點(diǎn)數(shù)[31-32]。

假設(shè)模型（1）存在m個(gè)斷點(diǎn)(T1,…,Tm)：

式（1）中，Y為被解釋變量的集合，滿足Y=(y1,…,yT)'；X為除結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)外的解釋變量的集合，滿足X=(x1,…,xT)'，在本文的模型框架下主要包含了地區(qū)投入特征、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力特征、地區(qū)自然條件、僅隨時(shí)間和省份變動(dòng)的不可觀測(cè)變量五類解釋變量；Z為結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)集，代表了灌溉基礎(chǔ)設(shè)施在不同斷點(diǎn)期的灌溉基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平（以有效灌溉面積占比度量），Z=diag(z1,…,zm+1)，zi滿足zi=(zTi-1+1,…,zTi)'；E為殘差項(xiàng)，滿足E=(e1,…,eT)'。

對(duì)于每個(gè)設(shè)定的斷點(diǎn)數(shù)m，本文通過最小化殘差平方和，得到β和δ的最小二乘估計(jì)：

將估計(jì)結(jié)果代入方程（1），得到殘差平方和ST(T1,…,Tm)。最優(yōu)斷點(diǎn)數(shù)m滿足方程（3）：

本文通過最小化斷裂前后實(shí)際數(shù)據(jù)與估計(jì)值之間殘差平方和的方式確定潛在斷點(diǎn)的時(shí)間。估計(jì)斷點(diǎn)具體時(shí)間步驟如下：

假定數(shù)據(jù)在時(shí)間b0處存在結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)，滿足式（4）：

其中，X與Z為控制變量。定義MX=I-X(X'X)-1X'，通過最小化殘差平方和的方式確定潛在的斷點(diǎn)時(shí)間b?。具體步驟見式（5）～式（7）：

經(jīng)計(jì)算，1980-2018 年種植業(yè)全要素生產(chǎn)率可被劃分為6 個(gè)階段，斷點(diǎn)年份分別為1985、1988、1996、2001和2011年。在確定斷點(diǎn)的數(shù)量與具體時(shí)間節(jié)點(diǎn)后，本文利用式（8）進(jìn)行了實(shí)證分析：

式（8）中，下標(biāo)i代表省份，下標(biāo)t代表時(shí)間，p代表本文依據(jù)結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)分析劃分的6個(gè)階段。被解釋變量lnTFPipt代表省i在p階段t年種植業(yè)的全要素生產(chǎn)率。IRRIipt是本文的核心解釋變量，為省份i在p階段t年種植業(yè)的有效灌溉面積占比，參考已有研究[5,33]，本文選取有效灌溉面積占比（即灌溉面積與耕地面積之比）作為衡量灌溉基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模的代理變量。δp代表在不同階段灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的邊際作用。xipt為控制變量。在本文的模型設(shè)定中，vt表示隨時(shí)間變化的不可觀測(cè)變量，ui表示所有僅隨省份變化的不可觀測(cè)變量，εipt代表誤差項(xiàng)。應(yīng)用式（8），本文使用固定效應(yīng)估計(jì)和隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)兩類方法進(jìn)行建模。其中，隨機(jī)效應(yīng)模型假設(shè)誤差項(xiàng)εipt和所有解釋變量不相關(guān)，而固定效應(yīng)能夠剔除所有僅隨時(shí)間變動(dòng)的不可觀測(cè)變量（vt）以及僅隨省份變化的不可觀測(cè)變量（ui），本文在后續(xù)通過豪斯曼檢驗(yàn)討論了兩類模型的適用程度。在實(shí)證分析中，本文將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到省份層面。

除其對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響外，本文也關(guān)注了灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)在經(jīng)濟(jì)效益維度的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。參考已有文獻(xiàn)[34-36]，本文測(cè)算了各個(gè)省份每個(gè)階段的平均內(nèi)部收益率ri，計(jì)算過程如下：

首先，本文計(jì)算了在每個(gè)階段不同省份農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出和新增一單位有效灌溉面積所需的灌溉基礎(chǔ)設(shè)施投資額的平均值，計(jì)算方法見式（9）和式（10）。

其中，下標(biāo)i代表省份，t代表時(shí)間，n代表了每一階段包含的年份總數(shù)。Qit為農(nóng)業(yè)產(chǎn)值。參照Deng等[36]的研究，本文假定灌溉設(shè)施投資的投資回報(bào)具有3期滯后的特征，利用式（11）計(jì)算了不同階段各省的平均內(nèi)部收益率ri。

2.變量構(gòu)建

在回歸分析中，本文經(jīng)過整理構(gòu)建了1980-2018年來自中國27個(gè)省和自治區(qū)的平衡面板數(shù)據(jù)。

被解釋變量：種植業(yè)全要素生產(chǎn)率。由于灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)農(nóng)業(yè)的影響主要作用于種植業(yè)，為準(zhǔn)確衡量灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的影響，本文將主要關(guān)注種植業(yè)全要素生產(chǎn)率?；谑〖?jí)層面種植業(yè)與畜牧業(yè)可分割假設(shè)以及多投入-多產(chǎn)出視角下利潤最大化假設(shè)，本文測(cè)算各區(qū)域歷年的種植業(yè)全要素生產(chǎn)率情況。在產(chǎn)出維度，本文整理了各省份每年47 種農(nóng)作物的分項(xiàng)產(chǎn)出數(shù)據(jù)，并采用Fisher 指數(shù)使用價(jià)格份額作為權(quán)重進(jìn)行加總。在投入維度，本文整理了種植作物的中間投入、資本投入、土地投入和勞動(dòng)力投入4類數(shù)據(jù)，同樣采用Fisher指數(shù)使用相應(yīng)的價(jià)格份額作為權(quán)重對(duì)分項(xiàng)投入數(shù)據(jù)進(jìn)行加總。

在具體測(cè)算過程中，本文首先應(yīng)用式（12）和式（13）分別計(jì)算了t年各?。ㄗ灾螀^(qū)）第i種農(nóng)作物的產(chǎn)出yt i與投入xti數(shù)據(jù)，并將其加總為當(dāng)年種植業(yè)的總產(chǎn)出Yt與總投入Xt：

最后，本文利用式（14）計(jì)算了t年各地區(qū)全要素生產(chǎn)率指數(shù)TFPt：

本文使用的解釋變量為1980-2018年各地區(qū)有效灌溉面積占比。有效灌溉面積占比（即灌溉面積與耕地面積之比）是反映我國農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平的一個(gè)重要指標(biāo)[5,33]，本文以此作為衡量灌溉基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模的代理變量。

控制變量。農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)本質(zhì)上反映了資源配置的變動(dòng)[21]，本文構(gòu)建了資本勞動(dòng)比、資本土地比、種植畜牧業(yè)產(chǎn)值比和財(cái)政支農(nóng)占財(cái)政總支出比四類控制變量反映地區(qū)投入特征的具體情況。其中，資本勞動(dòng)比為1980-2018 年省級(jí)層面農(nóng)業(yè)資本與勞動(dòng)力投入的比值，資本土地比為資本價(jià)值與耕地價(jià)值之間的比值，上述兩類變量衡量了各省每年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入特點(diǎn)。種植畜牧業(yè)產(chǎn)值比為各地種植業(yè)與畜牧業(yè)產(chǎn)值之比。財(cái)政支農(nóng)占財(cái)政總支出比采用財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出除以財(cái)政總支出，一般而言，財(cái)政支農(nóng)支出反映了政府對(duì)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的資金支持力度[37]，其與地區(qū)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率正相關(guān)。農(nóng)村人力資本是促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要因素，對(duì)地區(qū)技術(shù)進(jìn)步與效率提升起到推動(dòng)作用[14]，本文整理了二元經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度與農(nóng)村人力資本水平兩類變量來表征不同省份的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力特征。其中，二元經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度為歷年各省第一產(chǎn)業(yè)GDP 占比與就業(yè)占比之差。參照以往文獻(xiàn)，本文以平均受教育年限衡量農(nóng)村人力資本水平狀況[38-40]。地區(qū)的自然條件是影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效率的重要維度，在地區(qū)自然條件維度，本文選取了平均地表氣溫和平均降水量兩個(gè)變量。

3.描述性統(tǒng)計(jì)

各變量描述性統(tǒng)計(jì)見表1。在全要素生產(chǎn)率方面，本文使用的樣本中全要素生產(chǎn)率均值約為1.72，39 年間各省份全要素生產(chǎn)率變動(dòng)范圍為0.14～7.14。在解釋變量方面，樣本中平均有43.14%的土地得到了有效灌溉，但地區(qū)之間發(fā)展差異較大。在地區(qū)投入特征方面，農(nóng)業(yè)資本勞動(dòng)比對(duì)數(shù)與資本土地比對(duì)數(shù)均值分別為-0.55和0.61，種植業(yè)與畜牧業(yè)產(chǎn)值比平均約為2.40，地區(qū)財(cái)政支農(nóng)占比均值為3.25%。在勞動(dòng)力特征方面，地區(qū)二元經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度均值為-31.71%，而地區(qū)農(nóng)村勞動(dòng)力平均受教育年限為6.73 年，且各省之間差異不大。在自然特征方面，樣本中平均地表氣溫為13.36 攝氏度，平均降水量為921.85毫米。

為清晰描繪1980-2018 年39 年間種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的發(fā)展趨勢(shì)，本文繪制了各省份種植業(yè)全要素生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)演變箱線圖，結(jié)果見圖1。圖1 表明我國種植業(yè)全要素生產(chǎn)率雖然隨時(shí)間不斷增長，但在不同時(shí)間階段增長速度趨勢(shì)存在差異。具體的，在1980-2010 年全要素生產(chǎn)率平均值雖然存在波動(dòng)，但表現(xiàn)出明顯的增長趨勢(shì)，而在2011 年以后，種植業(yè)全要素生產(chǎn)率增速已逐漸減緩，全國均值趨于穩(wěn)定。

三、結(jié)果分析

1.灌溉基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的相關(guān)關(guān)系

首先，本文使用局部加權(quán)回歸（LOWESS）函數(shù)的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，簡要描繪了省級(jí)層面灌溉基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模與種植業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，圖2展示了擬合結(jié)果?？傮w而言，灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模與種植業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系，這表明灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高起到了重要作用。但是，存在的非線性曲線表明灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響在不同時(shí)間段存在差異。較高的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平為地區(qū)種植業(yè)發(fā)展提供了良好的生產(chǎn)條件和支持，促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的提升，但是其邊際作用隨時(shí)間逐步減小。

圖2 灌溉與種植業(yè)全要素生產(chǎn)率關(guān)系

2.灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)影響

在初步觀察到灌溉基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在不同發(fā)展階段對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率存在差異化影響后，本文引入結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)模型（式（8））探究分時(shí)期灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)影響。表2 展示了回歸系數(shù)與SW 檢驗(yàn)結(jié)果。其中，列（3）與列（4）增加了對(duì)其他解釋變量的控制。SW 檢驗(yàn)結(jié)果表明估計(jì)的斷點(diǎn)通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)[41-42]。列（1）和列（3）為基于隨機(jī)效應(yīng)模型的回歸結(jié)果，列（2）和列（4）為固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果，Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在本文的模型設(shè)定下應(yīng)選取固定效應(yīng)模型進(jìn)行詳細(xì)分析。

表2 灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率動(dòng)態(tài)影響：基于結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)方法N=1053

本文在此具體分析基于固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果。從列（2）與列（4）的估計(jì)系數(shù)來看，在使用固定效應(yīng)回歸剔除所有僅隨時(shí)間變動(dòng)和僅隨省份變動(dòng)的不可觀測(cè)變量帶來的影響后，結(jié)果顯示在各個(gè)時(shí)期灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響均顯著為正，且與列（2）的回歸結(jié)果相比，增加其他控制變量后，列（4）核心解釋變量的估計(jì)系數(shù)變化程度較小，同時(shí)保持顯著。進(jìn)一步，本文發(fā)現(xiàn)δp的回歸系數(shù)顯示灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的邊際影響在不同階段內(nèi)雖均顯著為正，但是其邊際效應(yīng)呈現(xiàn)出遞減趨勢(shì)。以列（4）的結(jié)果為例，在第一階段（1980-1985年），灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的系數(shù)為0.003，結(jié)果在1%水平上顯著，表明灌溉基礎(chǔ)設(shè)施每增加1 個(gè)百分點(diǎn)，種植業(yè)全要素生產(chǎn)率會(huì)提升0.3%。而在第三階段，彈性系數(shù)下降至0.002，并在之后四個(gè)階段保持恒定，表明灌溉基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模擴(kuò)張雖然仍對(duì)當(dāng)?shù)胤N植業(yè)生產(chǎn)效率起到顯著的推動(dòng)作用，但這一邊際影響已從0.3%下降至0.2%。此外，其余控制變量的系數(shù)表明地區(qū)要素投入結(jié)構(gòu)、勞動(dòng)力質(zhì)量與自然條件等因素對(duì)地區(qū)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率均存在顯著影響。

上述結(jié)果表明灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)起到了重要的推動(dòng)作用，但正向效果逐階段降低。這一發(fā)現(xiàn)與灌溉基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的現(xiàn)實(shí)相互印證，在20世紀(jì)80年代早期，灌溉等農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)極大促進(jìn)了農(nóng)村資源配置的優(yōu)化和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的提升；到90年代中后期，在一定的農(nóng)業(yè)灌溉保障基礎(chǔ)上，政府出臺(tái)的政策和制度創(chuàng)新進(jìn)一步加速了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的發(fā)展；進(jìn)入21世紀(jì)，綠色、高效、可持續(xù)的農(nóng)業(yè)發(fā)展理念以及資源永續(xù)利用等關(guān)注點(diǎn)，對(duì)灌溉投入轉(zhuǎn)型提出新的要求，為新時(shí)期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力發(fā)展帶來新的挑戰(zhàn)[43]。本文認(rèn)為，出現(xiàn)上述結(jié)果的原因可能在于以下兩點(diǎn)：一方面，由于淡水資源的有限性，灌溉基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模的等量擴(kuò)張?jiān)诓煌A段產(chǎn)生的促進(jìn)效應(yīng)會(huì)不斷縮減，另一方面，在技術(shù)進(jìn)步邊際效應(yīng)遞減的前提下，灌溉設(shè)施規(guī)模擴(kuò)張對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的邊際作用也會(huì)不斷降低。

3.灌溉基礎(chǔ)設(shè)施平均內(nèi)部收益率跨期變動(dòng)情況

已有文獻(xiàn)討論了灌溉基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的經(jīng)濟(jì)效益，如Fan等[44]基于10%折舊率和20年周期的假設(shè)測(cè)算出中國灌溉設(shè)施建設(shè)每一元支出的回報(bào)約為1.45 元；在指標(biāo)計(jì)算方面，世界各國灌溉投資收益率的估計(jì)結(jié)果大部分在30%以內(nèi)，如部分文獻(xiàn)[45-47]測(cè)算出印度灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的內(nèi)部收益率在13%～24%之間。也有研究的測(cè)算結(jié)果表明澳大利亞灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的內(nèi)部收益率在7%～23%之間[48-49]。Tiffen[50]基于12%折舊率這一前提表明世界灌溉設(shè)施投資回報(bào)率至少為8%。

利用式（11），本文計(jì)算了6個(gè)階段我國各省和自治區(qū)灌溉基礎(chǔ)設(shè)施投資的平均內(nèi)部收益率情況，具體結(jié)果見表3。經(jīng)計(jì)算，我國全國灌溉基礎(chǔ)設(shè)施投資的平均內(nèi)部收益率在9%～28%。與已有文獻(xiàn)的測(cè)算結(jié)果相比較，本文估計(jì)結(jié)果屬于合理范圍，具有一定的可信度。但是，通過比較不同階段的內(nèi)部收益率大小，同樣可以發(fā)現(xiàn)灌溉基礎(chǔ)設(shè)施回報(bào)率同樣出現(xiàn)了動(dòng)態(tài)遞減的發(fā)展趨勢(shì)。結(jié)果表明，全國平均內(nèi)部收益率在第一階段（1980-1985 年）為28%，在隨后的4 個(gè)階段中平均收益率明顯下降，在第6 階段（2012-2018 年）下降至9%。

表3 分時(shí)期灌溉基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)部收益率 %

灌溉基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)部收益率下降的原因可能在于以下兩點(diǎn)：一方面，灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的邊際促進(jìn)作用動(dòng)態(tài)遞減，這使得內(nèi)部收益率出現(xiàn)隨時(shí)間遞減的發(fā)展模式；另一方面，伴隨灌溉設(shè)備投資量的不斷增加，擴(kuò)張灌溉設(shè)施規(guī)模的邊際成本遠(yuǎn)高于早期，同樣會(huì)對(duì)內(nèi)部收益率產(chǎn)生負(fù)向影響。此外，本文的測(cè)算結(jié)果同樣支持灌溉基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟(jì)效益在不同地區(qū)之間的比較，這為有關(guān)部門進(jìn)一步優(yōu)化相關(guān)政策提供了學(xué)術(shù)支持。

四、結(jié)論與建議

灌溉基礎(chǔ)設(shè)施投資是改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和保障國家糧食安全的重要手段。雖然在過去40年中，中央和地方政府對(duì)灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的投資有力推動(dòng)了種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，但是其對(duì)不同地區(qū)、在不同發(fā)展階段的影響尚不明了。特別是，隨著國家糧食安全政策的加強(qiáng)，如何更加有效地利用政府在灌溉設(shè)施領(lǐng)域的投資取得更高的生產(chǎn)力提升效果，仍需要從動(dòng)態(tài)角度更深入地研究灌溉設(shè)施的影響。

基于1980-2018 年我國27 個(gè)省和自治區(qū)的平衡面板數(shù)據(jù)，本文采用結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)方法識(shí)別出種植業(yè)全要素生產(chǎn)率在不同時(shí)期的變化趨勢(shì)，以此為基礎(chǔ)從動(dòng)態(tài)角度分析了灌溉基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率在不同時(shí)期、不同地區(qū)的差異化影響。結(jié)果表明，雖然灌溉基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在過去40 年對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率具有提升作用，但是其影響效果隨政府投入的增加和時(shí)間呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。根據(jù)跨省數(shù)據(jù)的估計(jì)，灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的增加對(duì)種植業(yè)全要素生產(chǎn)率提升有促進(jìn)效果，但是其對(duì)提升種植業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用逐步下降，從改革初期的0.3%逐漸下降到目前的0.2%。進(jìn)一步，隨著基礎(chǔ)設(shè)施投資成本的上升和種植業(yè)產(chǎn)品價(jià)格的下降，上述灌溉基礎(chǔ)設(shè)施投資的生產(chǎn)力效果所帶來的內(nèi)部收益率也隨時(shí)間遞減，從原來的28%下降至9%。

上述研究的發(fā)現(xiàn)具有重要的政策含義：首先，隨著灌溉基礎(chǔ)設(shè)施存量的增加和投資回報(bào)的不斷下降，政府應(yīng)更多考慮如何利用灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的投資提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，特別是對(duì)投資的數(shù)量和方向需要更加謹(jǐn)慎，避免出現(xiàn)過度投資和浪費(fèi)的問題。當(dāng)前灌溉設(shè)施建設(shè)對(duì)種植業(yè)生產(chǎn)效率的邊際提升作用和投資回報(bào)已經(jīng)下降至較低水平，在制定新一輪投資政策時(shí)應(yīng)重點(diǎn)將資金分配向更具效率的投資項(xiàng)目，提升資金使用效率。第二，有效發(fā)揮政府和私人相互合作的機(jī)制，逐步推動(dòng)公私合作的方式，通過市場(chǎng)手段決定灌溉基礎(chǔ)設(shè)施的投資方向，以提高水資源的使用效率和集約化、節(jié)約化水平。