资源科学 ›› 2022, Vol. 44 ›› Issue (1): 169-180.doi: 10.18402/resci.2022.01.13
收稿日期:
2021-05-19
修回日期:
2021-09-02
出版日期:
2022-01-25
发布日期:
2022-03-25
作者简介:
张长征,男,河南沈丘人,副教授,研究方向为金融风险管理与跨境投资。E-mail: hhu2007@126.com
基金资助:
ZHANG Changzheng1,2,3(), LI Jiawen1,3, SUN Jie1,3
Received:
2021-05-19
Revised:
2021-09-02
Online:
2022-01-25
Published:
2022-03-25
摘要:
粮食生产离不开农田水利基础设施支撑,农田水利基础设施投资不足会导致农户粮食生产陷入“效率损失”陷阱之中。本文以中国31个省份2009—2018年数据为样本,以秦岭—淮河为界,将全国划为南方、北方和秦岭—淮河3个区域,构建缺口测度模型和EBM模型,分别测度农田水利基础设施投资缺口和粮食生产效率损失,并基于Tobit随机效应面板模型对二者关系进行实证检验。结果表明:①中国农田水利基础设施投资缺口严重,且区域差异明显,呈现南方小小小北方小小小秦岭—淮河的空间特征;②南方和秦岭-淮河区域的粮食生产效率损失主要源于纯技术效率损失,而北方区域主要源于规模效率损失;③农田水利基础设施投资缺口对粮食生产综合效率损失和规模效率损失存在显著正向影响,农业经营收入和人口城镇化对粮食生产综合效率损失和纯技术效率损失存在显著负向影响;④农田水利基础设施投资缺口的粮食生产效率损失效应存在功能区差异。对此,应实行功能区策略,即在主产区走“农田水利+技术创新”路径、在非主产区走“农田水利+技术不掉队”路径,并与提升农业经营收入和城镇化水平协调配合,以提升中国粮食生产效率。
张长征, 李嘉雯, 孙杰. 农田水利基础设施投资缺口对粮食生产效率损失的影响[J]. 资源科学, 2022, 44(1): 169-180.
ZHANG Changzheng, LI Jiawen, SUN Jie. Influence of investment gap in farmland water conservancy infrastructure on the loss of grain production efficiency[J]. Resources Science, 2022, 44(1): 169-180.
表1
农田水利基础设施存量水平测度指标及其描述性统计
指标名称 | 计算方法 | 样本量 | 最小值 | 最大值 | 平均值 | 标准差 |
---|---|---|---|---|---|---|
有效灌溉率 | 有效灌溉面积/粮食播种面积 | 310 | 0.21 | 1.00 | 0.54 | 0.21 |
节水灌溉率 | 节水灌溉面积/粮食播种面积 | 310 | 0.05 | 0.78 | 0.27 | 0.19 |
堤防保护率 | 堤防保护耕地面积/粮食播种面积 | 310 | 0.00 | 0.94 | 0.18 | 0.21 |
除涝率 | 除涝面积/粮食播种面积 | 310 | 0.01 | 1.00 | 0.34 | 0.27 |
单位播种面积小型水库库容/(m3/hm2) | 小型水库库容量/粮食播种面积 | 310 | 4.18 | 2454.40 | 679.77 | 668.61 |
水灾发生率 | 水灾受灾面积/农作物总播种面积 | 310 | 0.00 | 0.58 | 0.07 | 0.08 |
旱灾发生率 | 旱灾受灾面积/农作物总播种面积 | 310 | 0.00 | 0.80 | 0.11 | 0.15 |
表2
粮食生产效率损失测度的投入产出指标及描述性统计
指标类型 | 指标名称 | 样本量 | 最小值 | 最大值 | 平均值 | 标准差 |
---|---|---|---|---|---|---|
投入指标 | 粮食播种面积/千hm2 | 310 | 103.8 | 14902.7 | 5260.5 | 3885.1 |
机械化水平/万kw | 310 | 43.2 | 9863.7 | 2284.7 | 2240.1 | |
农药使用量/万t | 310 | 0.07 | 11.7 | 3.8 | 3.1 | |
化肥使用量/万t | 310 | 3.5 | 538.3 | 129.6 | 110.5 | |
劳动力/万人 | 310 | 9.7 | 1182 | 328.2 | 258.4 | |
年度农田水利投资额/百万元 | 310 | 498.6 | 36678.0 | 8618.7 | 6731.1 | |
产出指标 | 粮食总产量/万t | 310 | 63.7 | 9012.7 | 2832.1 | 2213.0 |
表4
2009—2018年中国各省份G值和E值
南方区域 | 秦岭—淮河区域 | 北方区域 | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
地区 | G值 | E值 | 地区 | G值 | E值 | 地区 | G值 | E值 | ||
福建 | 0.473 | 0.010 | 安徽 | 0.311 | 0.039 | 北京 | 0.142 | 0.001 | ||
广东 | 0.625 | 0.023 | 河南 | 0.328 | 0.055 | 甘肃 | 0.697 | 0.044 | ||
广西 | 0.694 | 0.038 | 江苏 | 0.000 | 0.024 | 河北 | 0.282 | 0.043 | ||
贵州 | 0.743 | 0.041 | 陕西 | 0.582 | 0.033 | 黑龙江 | 0.550 | 0.110 | ||
海南 | 0.758 | 0.007 | 吉林 | 0.626 | 0.052 | |||||
湖北 | 0.553 | 0.040 | 辽宁 | 0.551 | 0.036 | |||||
湖南 | 0.638 | 0.034 | 内蒙古 | 0.593 | 0.067 | |||||
江西 | 0.655 | 0.025 | 宁夏 | 0.630 | 0.010 | |||||
上海 | 0.000 | 0.001 | 青海 | 0.674 | 0.005 | |||||
云南 | 0.726 | 0.055 | 山东 | 0.282 | 0.050 | |||||
浙江 | 0.247 | 0.013 | 山西 | 0.661 | 0.035 | |||||
重庆 | 0.746 | 0.021 | 天津 | 0.000 | 0.002 | |||||
四川 | 0.630 | 0.053 | 西藏 | 0.533 | 0.029 | |||||
新疆 | 0.228 | 0.060 | ||||||||
均值 | 0.576 | 0.028 | 0.305 | 0.040 | 0.461 | 0.039 | ||||
方差 | 0.222 | 0.017 | 0.238 | 0.013 | 0.227 | 0.030 |
表5
2009—2018年中国各省份粮食生产效率损失值
南方区域 | 秦岭—淮河区域 | 北方区域 | |||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
地区 | 综合 | 规模 | 纯技术 | 地区 | 综合 | 规模 | 纯技术 | 地区 | 综合 | 规模 | 纯技术 | ||
福建 | 0.308 | 0.059 | 0.263 | 安徽 | 0.246 | 0.016 | 0.234 | 北京 | 0.331 | 0.331 | 0.000 | ||
广东 | 0.321 | 0.010 | 0.313 | 河南 | 0.111 | 0.111 | 0.000 | 甘肃 | 0.424 | 0.040 | 0.400 | ||
广西 | 0.256 | 0.017 | 0.243 | 江苏 | 0.164 | 0.082 | 0.089 | 河北 | 0.276 | 0.044 | 0.243 | ||
贵州 | 0.07 | -0.003 | 0.072 | 陕西 | 0.409 | 0.041 | 0.383 | 黑龙江 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | ||
海南 | 0.375 | 0.254 | 0.151 | 吉林 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | ||||||
湖北 | 0.146 | 0.022 | 0.127 | 辽宁 | 0.193 | 0.011 | 0.184 | ||||||
湖南 | 0.08 | 0.000 | 0.009 | 内蒙古 | 0.006 | 0.006 | 0.000 | ||||||
江西 | 0.059 | 0.004 | 0.055 | 宁夏 | 0.116 | 0.097 | 0.024 | ||||||
上海 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 青海 | 0.012 | 0.012 | 0.000 | ||||||
云南 | 0.431 | 0.006 | 0.427 | 山东 | 0.140 | 0.140 | 0.000 | ||||||
浙江 | 0.213 | 0.017 | 0.200 | 山西 | 0.474 | 0.046 | 0.448 | ||||||
重庆 | 0.287 | 0.013 | 0.277 | 天津 | 0.344 | 0.251 | 0.118 | ||||||
四川 | 0.048 | 0.000 | 0.044 | 西藏 | 0.272 | 0.272 | 0.000 | ||||||
新疆 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | ||||||||||
均值 | 0.200 | 0.031 | 0.168 | 0.233 | 0.063 | 0.177 | 0.185 | 0.089 | 0.101 |
表6
农田水利基础设施投资缺口对粮食生产效率损失影响的Tobit随机效应面板回归检验结果
变量 | 综合效率损失 | 规模效率损失 | 纯技术效率损失 |
---|---|---|---|
E | 0.437** (2.06) | 0.568*** (3.64) | -0.068 (-0.23) |
field | 0.261** (2.30) | 0.175** (2.13) | 0.177 (1.16) |
townpeople | -0.278** (-2.51) | -0.126 (-1.61) | -0.267* (-1.93) |
revenue | -0.398** (-2.41) | 0.035 (0.34) | -0.801*** (-3.54) |
常数 | 0.403*** (3.27) | 0.161* (1.82) | 0.262 (1.64) |
对数似然比 | -172.536 | -174.192 | -177.853 |
表7
粮食主产区和非主产区的Tobit随机效应面板回归检验结果比较
变量 | 粮食主产区 | 非粮食主产区 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
综合效率损失 | 规模效率损失 | 纯技术效率损失 | 综合效率损失 | 规模效率损失 | 纯技术效率损失 | ||
E | 0.649** (1.98) | 0.230 (0.90) | 0.925** (1.81) | -0.561 (-1.40) | 0.842*** (3.27) | -1.700*** (-3.80) | |
field | 0.361** (2.15) | 0.276* (1.69) | 0.139 (0.50) | 0.188 (1.32) | 0.194** (2.07) | 0.132 (0.82) | |
townpeople | -0.412** (-2.47) | -0.243* (-1.77) | -0.315* (-1.76) | -0.002 (-1.01) | -0.083 (-0.84) | 0.099 (0.51) | |
revenue | -0.802** (-2.49) | -0.666** (-2.37) | -0.275 (-0.66) | -0.202 (-1.10) | 0.204* (1.87) | -0.724*** (-2.67) | |
常数 | 0.569*** (3.60) | 0.229 (1.78) | 0.536** (2.47) | 0.037 (0.20) | 0.142 (1.21) | -0.270 (-1.17) | |
对数似然比 | -189.256 | -176.784 | -172.553 | -184.437 | -173.695 | -177.471 |
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