盛譽

摘要：為探討“雙碳”背景下中國農業(yè)水資源利用效率現狀，建立以農業(yè)碳排放為非期望產出的SBM-Undesirable模型，測算2011—2019年中國三大糧食功能區(qū)農業(yè)用水效率并進行分析評價，并運用Dagum基尼系數分解法分析了三大糧食功能區(qū)組內、組間水資源利用效率的區(qū)域差異和差異來源。結果表明，中國整體農業(yè)用水效率處于較高水平，但存在著效率波動下降、不平衡性加劇的雙重問題；不同區(qū)域之間農業(yè)用水效率存在較大差異和一定的協(xié)同性；糧食主銷區(qū)群組內用水效率處于最為穩(wěn)定的平衡狀態(tài)；超變密度貢獻是糧食功能區(qū)農業(yè)用水效率組間差異的最主要來源。因此，應當根據各區(qū)域實際情況實施差異化、有針對性的政策，從而全面提高中國農業(yè)用水效率，促進低碳、節(jié)水農業(yè)發(fā)展。

關鍵詞：農業(yè)水資源利用效率；SBM-Undesirable模型；Dagum基尼系數；糧食功能區(qū)

中圖分類號：F323.21? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2024）04-0212-07

Evaluation of agricultural water resources use efficiency of functional grain zone in China under the background of “Dual Carbon”

Abstract： In order to explore the present situation of agricultural water resources use efficiency in China under the background of “Dual Carbon”， the SBM-Undesirable model with agricultural carbon emissions as undesirable output was established to measure and evaluate agricultural water resources use efficiency in three functional grain zones in China from 2011 to 2019. Then the Dagum Gini coefficient decomposition method was used to analyze the regional differences and sources of water resources use efficiency within and among the three functional grain regions. The results showed that the overall agricultural water resources use efficiency in China was at a high level， but there were dual problems of decreasing efficiency and increasing imbalance. There were great differences and significant synergies in agricultural water resources use efficiency among different regions. The water resources use efficiency was in the most stable equilibrium state within the grain main sales area. The contribution of supervariable density was the main source of the difference between groups of agricultural water resources efficiency in functional grain areas. Therefore， differentiated and targeted policies should be implemented according to the actual situation of each region， so as to comprehensively improve the efficiency of agricultural water use in China and promote the development of low-carbon and water-saving agriculture.

Key words： agricultural water resources use efficiency； SBM-Undesirable model； Dagum Gini coefficient； functional grain zone

水資源是農業(yè)生產和發(fā)展的基礎資源，在農業(yè)生產中具有非常重要的戰(zhàn)略地位。近年來，中國水資源短缺問題愈發(fā)嚴重，水資源對中國農業(yè)、農村經濟發(fā)展的制約作用也越發(fā)明顯，這種制約作用甚至有可能超過耕地，成為限制中國農業(yè)可持續(xù)發(fā)展的首要因素。水是農業(yè)生產的命脈，要想實現農業(yè)經濟的可持續(xù)發(fā)展，必須提高水資源利用效率，解決中國目前面臨的水資源嚴重短缺的問題［1］。農業(yè)與糧食安全有著不可分割的關聯。2013年12月23日，習近平總書記在中央農村工作會議上指出，保障國家糧食安全是一個永恒課題，任何時候這根弦都不能松。為了保障糧食安全，有必要進行糧食主產區(qū)、糧食主銷區(qū)和產銷平衡區(qū)之間農業(yè)用水效率的比較研究，分別采取針對性的對策，從而通過提高農業(yè)用水效率來拉動農業(yè)發(fā)展，進而提高糧食生產效率，鞏固中國糧食安全。

碳達峰、碳中和是中國在第七十五屆聯合國大會上提出的目標，具體來說就是2030年前二氧化碳排放達到峰值，2060年前實現碳中和。為如期實現這一目標，中共中央、國務院印發(fā)了《關于完整準確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達峰碳中和工作的意見》《2030年前碳達峰行動方案》等一系列重要政策文件，對“雙碳”目標進行了總體部署，構建起碳達峰、碳中和“1+N”政策體系。文件指出，實現碳達峰、碳中和目標的關鍵途徑是節(jié)約能源、優(yōu)化能源結構，把節(jié)約資源和能源放在首位，這就對中國水資源利用效率提出了更高要求［2，3］。聯合國政府間氣候變化專門委員會和聯合國糧食及農業(yè)組織發(fā)表的報告指出，世界農業(yè)排放的CO2當量約占全球CO2總排放量的34%［4］，且農業(yè)碳排放量表現出逐年上升的趨勢。因此，在“雙碳”背景下，無論是從生態(tài)視角還是經濟視角，都有必要對農業(yè)碳排放進行測定和研究，以了解其現狀和發(fā)展趨勢，從而分析和發(fā)現目前存在的問題，進而給出相應的對策建議。

國內學者對農業(yè)水資源利用效率進行了深入的研究，其內容主要包括水資源利用效率評價、度量方法、空間特征、影響因素分析等。其中，盧曦等［5］運用三階段DEA模型和Malmquist指數對若干省份水資源利用效率進行了靜態(tài)、動態(tài)的分析研究；汪倩等［6］采用熵權法和模糊聯系度分析法對長江經濟帶沿線省份水資源與區(qū)域高質量發(fā)展和諧度進行綜合評價；沈曉梅等［7］基于方向距離函數，構建了包含面源污染非期望產出的農業(yè)綠色水資源利用效率評價模型，并對中國水資源利用的時空特征和驅動貢獻進行了測算。此外，也有學者從糧食功能區(qū)視角出發(fā)探究農業(yè)用水效率。李穎明［8］測算了中國糧食主產區(qū)農業(yè)水資源壓力指數和糧食生產的技術效率，發(fā)現糧食主產區(qū)農業(yè)水資源利用存在技術效率偏低與資源利用浪費現象，農業(yè)水資源壓力普遍偏大；楊欣瞳［9］利用非期望產出的超效率SBM模型和Tobit回歸分析模型，從糧食功能區(qū)的視角，研究了影響中國糧食綠色生產效率的因素。在農業(yè)碳排放的研究方面，楊青林等［10］研究了農業(yè)碳排放效率與糧食安全耦合協(xié)調的規(guī)律與演變機制；而桂河等［11］、孫軼男等［12］、李穎［13］、王慧敏等［14］則從單個省份出發(fā)，運用不同的方法進行農業(yè)碳排放的研究，并進行其與經濟發(fā)展之間的脫鉤分析。綜上所述，學界對于中國農業(yè)水資源利用效率已經展開了深入的研究和豐富的討論，但從糧食功能區(qū)的比較分析視角出發(fā)，以碳排放量為非期望產出，探究在碳達峰、碳中和背景下農業(yè)用水效率的相關文獻較少，具有進一步改善的空間。本研究構建了以農業(yè)碳排放量為非期望產出的SBM-Undesirable模型來對中國30個省（市、自治區(qū)）2011—2019年的農業(yè)水資源利用效率進行測算；在此基礎上，運用Dagum基尼系數分解法，從糧食功能區(qū)視角出發(fā)將其劃分為3個群組開展比較研究，從而進行水資源利用效率評價，為提高中國農業(yè)用水效率提出相關的政策建議。

1 研究方法與數據來源

1.1 SBM-Undesirable模型

數據包絡分析法（DEA）是由多個學科交叉形成的一種綜合評價方法，它是根據多項投入指標和產出指標，運用線性規(guī)劃來對同一類型的、具有可比性的部門或單位的相對效率進行評價和比較，且過程中無需進行權重的假設或量綱的統(tǒng)一［15，16］。Tone［17］提出了非角度和非徑向的SBM-Undesirable模型，該模型在傳統(tǒng)DEA模型基礎上，通過規(guī)避角度選擇和徑向所造成的偏差，解決了投入變量、產出變量的松弛性問題以及非期望產出問題，因此能夠進行更為有效的效率評價和決策單位排序。本研究運用MaxDEA軟件運行SBM-Undesirable模型，測算2011—2019年全國30個?。ㄊ?、自治區(qū)）農業(yè)用水效率（西藏自治區(qū)和港澳臺地區(qū)由于與碳排放量相關的統(tǒng)計數據缺失而剔除），具體公式如下。

式中，[ρ]表示某一時間段內決策單元[d]的農業(yè)用水效率；[S-t]、[S+m]、[S-n]表示松弛變量，當[S-t]= [S+m]= [S-n]=0時，可以得到最優(yōu)的相對效率；要素的個數分別是T、M、N；[xtd]、[ymd]、[znd]分別代表投入變量、期望產出、非期望產出；[λ]表示權重；[xti]表示決策單元[i]的第[t]種投入要素；[ymi]表示決策單元[i]的第[m]種期望產出；[zni]則表示決策單元[i]的第[n]種非期望產出。

基于數據的可獲取性以及可操作性原則，參考李鴻雁等［18］的研究，選取農業(yè)用水量、農業(yè)就業(yè)人數、農作物總播種面積作為投入要素，涵蓋水資源、勞動力、土地等農業(yè)主要投入要素（由于農業(yè)就業(yè)人數數據并未公布，因此選擇第一產業(yè)就業(yè)人數代替農業(yè)就業(yè)人數）；以農業(yè)機械總動力作為結轉變量，代表農業(yè)生產過程中的資本投入；在產出指標方面，將農業(yè)總產值作為期望產出，非期望產出則以第一產業(yè)碳排放量來表示。具體指標選擇如表 1所示。

其中，第一產業(yè)就業(yè)人數、農作物總播種面積、農業(yè)總產值原始數據來自2011—2019年《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報；農業(yè)用水量原始數據來自《中國水資源公報》；農業(yè)機械總動力原始數據來自《中國農村統(tǒng)計年鑒》；第一產業(yè)碳排放量原始數據來自CEADs中國碳核算數據庫。

1.2 Dagum基尼系數分解法

本研究使用Dagum基尼系數分解法分析糧食主產區(qū)、主銷區(qū)以及產銷平衡區(qū)農業(yè)水資源利用效率之間的差異。關于糧食功能區(qū)的分類，綜合考慮了中國各省歷年的糧食產銷情況，并參考了王芳等［19］的研究，具體劃分如表2。

根據Dagum［20］提出的基尼系數分解法，參考郭炳南等［21］的研究，總體基尼系數（G）=區(qū)域內差異貢獻（Gw）+區(qū)域間凈值差異貢獻（Gnb）+超變密度貢獻（Gt），計算公式如下。

式中，[Djr]表示區(qū)域j和區(qū)域r水資源利用效率的相對影響；[Fj]、[Fr]分別表示區(qū)域j、區(qū)域r的累積密度分布函數；[djr]表示區(qū)域間水資源利用效率的差值，其值為區(qū)域j和r中滿足[yij-yrs]>0的數學期望；類似地，[pjr]則代表區(qū)域j和r之間[yrs-yij]<0的數學期望。

將糧食功能區(qū)組內、組間基尼系數以及式（6）計算結果帶入式（9）、式（10）以及式（11），可得[Gw]、[Gnb]、[Gt]。

2 實證分析

2.1 全國農業(yè)用水效率測算結果分析

根據圖1數據分析，以用水效率高低為標準，可將30個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）分為3組。第一組包括北京、河北、河南、江蘇、山東、陜西、上海、新疆、重慶9個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)），其農業(yè)用水效率始終為1，處于有效前沿；第二組包括福建、廣東、廣西、貴州、海南、黑龍江、湖北、吉林、遼寧、寧夏、四川、天津、浙江13個?。ㄊ?、自治區(qū)），其農業(yè)用水效率處于0.5～1.0，是比較高效率的階段；其余8個省（自治區(qū)）為第3組，其農業(yè)用水效率處于0.3～0.5，用水效率較低，其中內蒙古、江西、青海用水效率均低于0.4，用水效率最低。整體來看，在“雙碳”背景下，2011—2019年中國各省份農業(yè)用水效率有較大提升空間，且不同地區(qū)之間用水效率存在較大差異。

具體來看，用水效率為1的?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）中，北京、江蘇、山東、上海屬于中國經濟發(fā)達地區(qū)，節(jié)水農業(yè)、綠色農業(yè)以及農業(yè)高新科技等的快速發(fā)展帶來了長期穩(wěn)定的高效用水能力，而高農業(yè)用水效率也會進一步促進當地經濟發(fā)展；其他省份則都是中國農業(yè)大省，有著豐富的經驗和雄厚的農業(yè)基礎，伴隨著近年來農業(yè)用水相關政策的改革創(chuàng)新、嚴格落實，同樣實現了長期穩(wěn)定的高效用水。

處于第二組的?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）主要位于中國東南沿海、東北地區(qū)以及中部地區(qū)。這些地區(qū)用水效率處于較高水平，但未達到最高。東北三省均處于這一組，但其用水效率卻有著明顯的差距：黑龍江的農業(yè)用水效率超過0.950 0，遼寧為0.705 6，而吉林僅0.500 3。黑龍江省的高用水效率一定程度上歸功于采用了“一減六改”的方式促進糧食種植結構調整，推進農業(yè)供給側結構性改革，結合政策調控、發(fā)掘典型等具體措施，調整優(yōu)化糧食區(qū)域布局［22］。而遼寧、吉林兩省用水效率低于黑龍江的原因是農業(yè)生產技術的發(fā)展速度落后于全國平均水平，不能適應新時代農業(yè)發(fā)展的新要求，急需加快農業(yè)結構的調整與轉型升級。

第三組處于農業(yè)用水效率較低的水平，包括安徽、甘肅、湖南、江西、內蒙古、青海、山西和云南8個省（自治區(qū)），這些省份大多分布在中國中西部地區(qū)以及北方地區(qū)。其中，青海、江西、內蒙古2011—2019年農業(yè)用水總效率最低，均低于0.4；2011—2019年，內蒙古農業(yè)用水效率呈逐年下降的趨勢，江西、青海農業(yè)用水效率則處于波動下降狀態(tài)，且最大波動幅度均超過0.2，用水效率不穩(wěn)定。這些地區(qū)用水效率不高的重要原因在于經濟水平和地理條件的制約。中國中西部地區(qū)經濟發(fā)展迅速，但目前經濟發(fā)展水平不高，農業(yè)科技、生產方式的發(fā)展水平同樣較低，發(fā)展低碳農業(yè)有著很大的潛力。

由圖2可知，在“雙碳”背景下，2011—2019年中國農業(yè)水資源利用效率處于較高水平，效率年均值保持在0.75～0.85。但需要指出的是，這一時期中國農業(yè)用水效率變化呈波動下降趨勢，下降幅度約為6.9%，用水效率存在著逐漸降低的危險。

2.2 糧食功能區(qū)農業(yè)用水效率差異來源分析

2.2.1 糧食功能區(qū)組內效率分析 本研究基于SBM-Undesirable模型測算得到2011—2019 年中國30個?。ㄊ?、自治區(qū)）農業(yè)用水效率值，進而據此計算出全國以及三大糧食功能區(qū)農業(yè)用水效率的基尼系數，結果如圖3所示。

從全國層面來看，全國農業(yè)用水效率基尼系數均值為0.140 8，整體呈波動上升的趨勢，增幅達48.5%。基尼系數的波動增長表明，近年來中國農業(yè)用水效率的不平衡情況愈發(fā)嚴重，中國農業(yè)水資源利用效率有較大的提升空間。從區(qū)域層面來看，三大糧食功能區(qū)農業(yè)用水效率具有明顯的組間差異。具體來說，糧食主銷區(qū)的農業(yè)用水效率遠高于其他地區(qū)，主銷區(qū)用水效率基尼系數基本保持在0.05以下，且在2012年、2017年和2018年達到了絕對平衡；糧食主產區(qū)以及產銷平衡區(qū)的基尼系數則呈波動上升的趨勢，這種趨勢與全國農業(yè)用水效率基尼系數變化的趨勢一致，表明其農業(yè)用水效率存在一定的協(xié)同性。產銷平衡區(qū)的基尼系數均值為三大功能區(qū)最高，達0.165；糧食主產區(qū)的基尼系數增幅達116.3%，說明其農業(yè)用水效率的不平衡情況存在擴大趨勢。

2.2.2糧食功能區(qū)群組間農業(yè)用水效率比較 表3為2011—2019年糧食主產區(qū)、糧食主銷區(qū)、產銷平衡區(qū)的群組間基尼系數及其年平均值?？梢钥闯?，年平均基尼系數最高的群組為主產區(qū)-產銷平衡區(qū)，其值為0.163 7，意味著這兩個區(qū)域之間農業(yè)用水效率的差異最大，群組間綠色農業(yè)發(fā)展的協(xié)同性也相應最弱。排在第二位的是主銷區(qū)-產銷平衡區(qū)，其年平均基尼系數為0.138 7；主產區(qū)-主銷區(qū)的年平均基尼系數最低，表明這兩個群組之間存在著較強的發(fā)展協(xié)同性。

由表3可知，主產區(qū)-主銷區(qū)、主產區(qū)-產銷平衡區(qū)兩個群組間基尼系數呈波動上升趨勢，而主銷區(qū)-產銷平衡區(qū)的基尼系數則表現出上下波動的趨勢。由此可見，在碳達峰、碳中和背景下，2011—2019年中國三大糧食功能區(qū)的群組間基尼系數均小于0.2，表明中國農業(yè)用水效率整體處于一個較為均衡的水平；但基尼系數的變化趨勢同時表明，中國整體農業(yè)用水效率正在逐漸向不平衡的方向發(fā)展，需要引起重視。

2.2.3差異來源 本研究通過基尼系數分解法，將基尼系數分解為區(qū)域內差異貢獻、區(qū)域間凈值差異貢獻以及超變密度貢獻，由此分析差異的主要來源。根據圖4可知，從差異的絕對大小出發(fā)，區(qū)域間凈值差異貢獻最小，每年的基尼系數均小于0.001，遠低于區(qū)域內差異貢獻和超變密度貢獻。分別來看，2011—2019年超變密度貢獻基本介于0.08～0.11，呈波動上升趨勢，極差為0.033；區(qū)域內差異貢獻介于0.03～0.06，同樣呈波動上升趨勢，極差為0.022。綜上所述，農業(yè)用水效率總體差異的首要來源是超變密度貢獻。

3 小結與建議

3.1 小結

本研究使用SBM-Undesirable模型測算出中國30個?。ㄊ?、自治區(qū)）2011—2019年農業(yè)水資源利用效率，使用Dagum基尼系數分解法測算了三大糧食功能區(qū)農業(yè)用水效率的組內、組間差異，進而分析了差異的來源以及各群組水資源利用效率的影響因素，研究結論如下。

1）在“雙碳”背景下，以碳排放量為非期望產出，目前中國農業(yè)用水效率整體處在較高水平，效率均值穩(wěn)定在0.75～0.85；但從變化趨勢來看，中國農業(yè)用水效率整體表現為波動下降，幅度約為6.9%。

2）具體來看，以用水效率高低為標準，可將30個?。ㄊ?、自治區(qū)）分為3組。第一組用水效率始終最優(yōu)，共包括9個?。ㄊ?、自治區(qū)）；第二組農業(yè)用水效率處于0.5～1.0，為較高水平，包括13個省（市、自治區(qū)）；其余8個?。ㄗ灾螀^(qū)）屬于第三組，其農業(yè)用水效率處于0.3～0.5，用水效率較低。綜合來看，2011—2019年中國各省份農業(yè)用水效率仍然存在較大的提升空間，且不同地區(qū)、不同省份之間農業(yè)用水效率有著較大的差異。

3）2011—2019年，全國農業(yè)用水效率基尼系數均值為0.140 8，處于較為均衡的水平，但呈波動上升的趨勢?；嵯禂翟鲩L意味著中國農業(yè)用水效率愈發(fā)呈現出不平衡的狀態(tài)。結合上述結論來看，中國農業(yè)用水效率雖然目前處于較高水平，但存在著效率逐漸降低、不平衡性越發(fā)嚴重的雙重問題。劉雙雙等［23］研究發(fā)現1998—2015年中國農業(yè)用水效率呈階段性下降，與本研究結果一致；但該研究還得出中國農業(yè)用水效率“兩極化”現象減弱的結論，與本研究結果不一致，原因可能在于該研究未考慮碳排放作為非期望產出。

4）從糧食功能區(qū)分類視角來看，糧食主銷區(qū)基尼系數明顯低于其他地區(qū)，且基尼系數波動變化，表明其群組內用水效率處于穩(wěn)定的平衡狀態(tài)；而糧食主產區(qū)與產銷平衡區(qū)基尼系數波動上升，與全國整體基尼系數變化趨勢一致，表明其存在明顯的協(xié)同性；產銷平衡區(qū)基尼系數最高，群組內用水效率差異最大。

5）分析三大糧食功能區(qū)群組間基尼系數可知，主產區(qū)-主銷區(qū)、主產區(qū)-產銷平衡區(qū)兩個群組間基尼系數變化趨勢為波動上升，表明其群組間用水效率差異逐漸變大，綠色農業(yè)發(fā)展存在一定的協(xié)同性，而主銷區(qū)-產銷平衡區(qū)的基尼系數則表現出更為穩(wěn)定的上下波動趨勢。

6）根據基尼系數分解的結果，區(qū)域間農業(yè)用水效率差異的主要來源為超變密度和區(qū)域內差異。相比之下，更為主要的差異來源為超變密度貢獻。由于中國省份之間農業(yè)用水效率存在明顯差異，因此可以解釋區(qū)域內差異為主要來源之一；而另一方面，本研究的分組是基于糧食功能區(qū)不同進行的，這一分組標準不體現地理環(huán)境、政策、經濟發(fā)展水平等多種直接影響區(qū)域農業(yè)用水效率的因素，因此各功能區(qū)間用水效率沒有明顯差別，這是區(qū)域間差異不是主要來源的一種解釋。

3.2 政策建議

為了提高全國農業(yè)用水效率，最大限度降低非期望產出，降低區(qū)域間用水效率的不平衡性，促進生態(tài)保護和農業(yè)高質量發(fā)展，加快實現碳達峰、碳中和，提出以下政策建議。

1）根據不同地區(qū)自身條件、實際情況等特點，采取差異化的農業(yè)相關政策，因地制宜地提高農業(yè)用水效率。對于經濟發(fā)達省份，可以鼓勵農業(yè)相關的科技創(chuàng)新，發(fā)展綠色節(jié)水農業(yè)，推動農業(yè)結構優(yōu)化改革，進而推廣至全國；對于經濟尚不發(fā)達、水資源又稀缺的省份則要首先建立一套完善的農業(yè)用水管理制度，設置切實可行的農業(yè)用水效率目標，加強農業(yè)基礎設施建設，推動水資源利用效率穩(wěn)步提升；對于水資源利用效率已經很高的地區(qū)，要保證當前水資源利用效率長期穩(wěn)定，時刻關注農業(yè)用水效率下降、不平衡性增加的潛在風險，繼續(xù)改進水資源利用方式；對于碳排放量較多的省份則應該以實現綠色農業(yè)、低碳農業(yè)為導向，通過降低農業(yè)碳排放的方式來提高農業(yè)用水效率。

2）著重提高糧食主產區(qū)中效率較低省份的用水效率，例如內蒙古、安徽、湖南等省。根據國家糧食局2011年的統(tǒng)計數據，中國糧食總產量的75.4%來自糧食主產區(qū)，且糧食主產區(qū)還貢獻了約95%的全國糧食增產。由此可見，保持主產區(qū)糧食生產穩(wěn)定發(fā)展，對于農民增收、保障國家糧食安全、促進社會和諧發(fā)展等都有著至關重要的意義。除此之外，糧食主產區(qū)的基尼系數呈逐漸上升的態(tài)勢，且在2019年成為三大糧食功能區(qū)中基尼系數最高的區(qū)域，這一現象可能導致糧食主產區(qū)用水效率不平衡性增加，因此必須重視高效率地區(qū)農業(yè)用水效率的保持，同時兼顧低效率地區(qū)用水效率的提高。具體來說，對于高效率的糧食主產區(qū)可以引進先進的農業(yè)技術，在原有的良好基礎上繼續(xù)推進節(jié)水農業(yè)發(fā)展；對于低效率的主產區(qū)，則要實施更為嚴格的農業(yè)水資源管控，尤其要重視農業(yè)碳排放量管理的問題；同時也要加強水利工程、節(jié)水工程等的建設，逐步提高農業(yè)用水效率，減小水資源利用效率的不平衡性。

3）警惕水資源效率下降、不平衡性增加的“雙重問題”，著力減少農業(yè)用水效率的區(qū)域內差異?；嵯禂档淖兓厔荼砻麟m然從農業(yè)碳排放的角度出發(fā)中國農業(yè)用水效率處于較高水平，但“雙重問題”真實存在，必須引起重視。要努力加強農業(yè)用水相關要素在全國范圍的自由流動，促進節(jié)水農業(yè)、低碳農業(yè)技術的共享以及農業(yè)資源的互助，從而在提高總體農業(yè)用水效率的同時，帶動促進各區(qū)域間水資源利用效率的平衡；另外，根據差異分析的結果，總體差異的主要來源是區(qū)域內差異以及超變密度貢獻，因此下一階段提高農業(yè)用水效率的工作重點應該放在減小區(qū)域內差異上。

4）實行各種農業(yè)用水相關政策時要充分考慮區(qū)域間協(xié)同性的問題。本研究發(fā)現，無論是區(qū)域內還是區(qū)域間，中國農業(yè)用水效率的變化均存在一定程度的相關性。例如，主產區(qū)-主銷區(qū)、主產區(qū)-產銷平衡區(qū)兩個群組間基尼系數變化均呈波動上升的趨勢；主產區(qū)、產銷平衡區(qū)基尼系數變化趨勢與總體基尼系數變化趨勢一致等。因此，在實施相應政策時，應當充分利用各省份、各區(qū)域之間的協(xié)同性，通過改變關鍵省份的農業(yè)用水現狀來帶動全國綠色節(jié)水農業(yè)的發(fā)展，從而更高效地實現全國范圍的農業(yè)用水效率提升。

參考文獻：

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