灌溉管理改革對農(nóng)戶生產(chǎn)技術(shù)效率影響的實證研究

摘要：運用包含技術(shù)非效率模型的隨機生產(chǎn)邊界，以內(nèi)蒙古灌區(qū)實地調(diào)研的326個農(nóng)戶玉米生產(chǎn)的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對灌溉管理改革區(qū)和非改革區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進行了研究，定量分析了灌溉管理改革對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生的影響。結(jié)果表明，雖然改革地區(qū)農(nóng)戶在玉米生產(chǎn)中的技術(shù)效率高于非改革地區(qū)，但差額比較小，而且模型顯示，灌溉管理改革對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率的影響沒有通過顯著性檢驗。從總體上說，盡管灌溉管理改革取得了一些效果，但改革地區(qū)的農(nóng)戶并沒有比非改革地區(qū)的農(nóng)戶表現(xiàn)出更高的技術(shù)效率。

關(guān)鍵詞：灌溉管理；農(nóng)戶；生產(chǎn)技術(shù)效率；改革

中圖分類號： F323.3文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2015）02-0412-04

收稿日期：2014-11-06

基金項目：國家社會科學(xué)基金（編號：11CJY060）；內(nèi)蒙古自治區(qū)高校青年科技英才支持計劃（編號：NJYT-12-B20 ）。

作者簡介：趙立娟（1981—），女，內(nèi)蒙古赤峰人，博士，副教授，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟研究。E-mail：zhaolijuannmg@126.com。灌溉是促進農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要基礎(chǔ)，灌溉管理體制的好壞影響著水資源的服務(wù)功能。近年來，灌溉管理體制盡管在不斷完善，但仍然存在著諸多問題，比如管理效率低下、管理成本偏高、水資源利用效率低下等。為解決這些問題，20世紀80年代以來，許多國家開始對灌溉管理模式進行改革，將農(nóng)業(yè)灌溉設(shè)施的管理權(quán)、經(jīng)營權(quán)從政府部門向私人領(lǐng)域轉(zhuǎn)移，即灌溉管理權(quán)移交改革。中國水利部門深刻認識到，灌溉管理改革對于提高灌溉系統(tǒng)的性能和效率是必要的。在20世紀80年代中國嘗試著進行灌溉管理體制的改革，1992年，參與式灌溉管理方式首次引入國內(nèi)，在湖北、湖南等試點地區(qū)組建了具有法人地位的農(nóng)民用水協(xié)會，并引導(dǎo)農(nóng)戶積極參與這一管理方式，其主要職責(zé)是承擔政府移交的灌溉設(shè)施管護責(zé)任。

國外很多學(xué)者對灌溉管理改革問題進行了研究。Vermillion 等指出，傳統(tǒng)的政府集中管理的灌溉管理體制，不論是在系統(tǒng)維護上還是在績效上都比較滯后，缺乏管理實體，導(dǎo)致灌溉工程老化失修，運行效率較低，促使舊的灌溉管理體制的瓦解[1]。改革是必要的，但要想獲得成功，也需要一定條件。在政府為主導(dǎo)、農(nóng)戶為主體的灌溉管理改革中，關(guān)乎其成敗的關(guān)鍵是農(nóng)戶的參與層次和參與水平[2]。灌溉管理改革為農(nóng)戶帶來了切實的利益，在印度，第一個實施農(nóng)民參與灌溉管理改革的州是安德拉邦州，灌溉管理改革使得灌溉面積有了顯著擴大，減少了洪災(zāi)損失，提前了作物的耕種日期，提高了水稻產(chǎn)量[3]。在尼泊爾，由于灌溉管理改革，使得水稻生產(chǎn)率提高了30%，農(nóng)業(yè)總利潤也增加了1倍[4]。我國的很多學(xué)者也對這一問題進行了深入研究，王雷等對灌溉管理改革的背景、動因等進行了分析，認為灌溉效益低下、管理主體缺位等問題是灌溉管理制度進行變革的首要動因[5-6]。穆賢清等對我國實施參與式灌溉管理模式的狀況、績效以及存在的問題等方面進行了定性研究[7]。近年來，也有部分學(xué)者從農(nóng)戶微觀視角出發(fā)，分析其參與灌溉管理改革的意愿，孔祥智等利用農(nóng)戶合作行為的博弈模型對影響農(nóng)戶參與灌溉管理改革意愿的因素進行理論分析[8]。但分析灌溉管理改革對生產(chǎn)技術(shù)效率影響的研究比較鮮見，本研究擬針對上述問題進行探索。已有研究結(jié)果表明，灌溉管理改革收到了一些成效，比如水利設(shè)施的管護責(zé)任得到落實，用水糾紛得到緩解，水資源浪費得到遏制，水費收取率大大提高。但是，灌溉管理改革能否直接對農(nóng)戶的作物生產(chǎn)起到積極影響，即是否能夠提高農(nóng)戶的作物產(chǎn)量，還沒有得到證實，為此，本研究部分參考郭善民的研究結(jié)果[9]，擬采用隨機邊界生產(chǎn)函數(shù)，對不同管理模式下，即參與式灌溉管理模式和集體管理模式下農(nóng)戶種植的玉米生產(chǎn)效率進行分析，探討灌溉改革對農(nóng)戶的作物生產(chǎn)是否具有更高的技術(shù)效率，從而加深對灌溉管理改革的深層次理解。

1區(qū)域概況和數(shù)據(jù)來源[10]

1.1區(qū)域概況

巴彥淖爾市位于內(nèi)蒙古西部，轄區(qū)面積6 594 252.5 hm2，總?cè)丝?66.92萬人。巴彥淖爾市南部是著名的河套平原，擁有亞洲最大的一首制自流引水灌區(qū)，巴彥淖爾市擁有耕地面積581 492.00 hm2，黃河自流灌溉面積達到525 194.00 hm2（表1），占總耕地的90.31%，是國家和內(nèi)蒙古自治區(qū)重要的商品糧生產(chǎn)基地。河套灌區(qū)建有以三盛公黃河水利樞紐工程（包括引水總干渠）為主體的完整的引黃灌溉系統(tǒng)和以總排干溝及紅圪卜揚水站為骨干的排水系統(tǒng)，引黃灌溉面積 57.40萬hm2。內(nèi)蒙古巴彥淖爾市河套灌區(qū)作為我國三大灌區(qū)之一，自1999年以來，就開始推行“用水戶參與灌溉管理”的改革，得到了水利部及世界銀行等灌溉農(nóng)業(yè)援助項目的支持，先后組建各種形式的管水組織，成立農(nóng)民用水戶協(xié)會341個，改制覆蓋面占灌區(qū)總面積的99%，對于促進農(nóng)村節(jié)水、管水、用水發(fā)揮了重要作用。呼和浩特位于內(nèi)蒙古中部，轄區(qū)面積1 722 400.00 hm2，總?cè)丝?86.67萬人，耕地面積 565 335.96 hm2，其中灌溉面積227 179.81 hm2，轄區(qū)內(nèi)建有紅領(lǐng)巾、五一、萬家溝水庫、以及沿山大小溝谷的清洪水，黃河流經(jīng)托克托縣37.5 km，境內(nèi)有華北地區(qū)提水能力最大的麻地壕揚水站和揚程最高的毛不拉揚水站，形成了兩大黃灌區(qū)，灌溉條件十分便利。為了解決傳統(tǒng)農(nóng)田水利管理方式帶來的“產(chǎn)權(quán)不清、主體缺位、工程老化、效益衰減”等現(xiàn)象，呼和浩特市利用世行貸款加強農(nóng)業(yè)灌溉3期項目契機，從2007年開始，在呼和浩特市土默特左旗、托克托縣9個鄉(xiāng)鎮(zhèn)推行參與式灌溉管理方式，共組建48個農(nóng)民用水戶協(xié)會。

1.2數(shù)據(jù)說明

所用數(shù)據(jù)是課題組于2012年7月份在內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、五原縣、烏拉特前旗以及呼和浩特市土默特左旗、托克托縣5個典型灌區(qū)實地調(diào)查的353個農(nóng)戶，分析農(nóng)戶普遍種植的玉米作物，去掉了沒有種植玉米的農(nóng)戶，還剩326個樣本農(nóng)戶，其中參與灌溉管理改革農(nóng)戶240戶，即這些農(nóng)戶所在地區(qū)灌溉管理模式為參與式灌溉管理，即用水戶協(xié)會管理模式，沒有參加改革的農(nóng)戶86戶，即農(nóng)戶所在地區(qū)灌溉管理方式為集體管理方式。改革區(qū)與非改革區(qū)在農(nóng)業(yè)氣候、作物種植、耕地狀況、經(jīng)濟發(fā)展水平以及其他社會經(jīng)濟條件等方面情況大體相同，灌溉管理改革后，農(nóng)民用水戶協(xié)會在水利設(shè)施管護、減少用水矛盾糾紛、提高水費收取率等方面取得了良好的效果。調(diào)研中發(fā)現(xiàn)非改革區(qū)在用水矛盾、水費收取率以及水資源浪費等方面存在問題。這2類地區(qū)除了灌溉管理方式不同外，其他方面具有較強的可比性。endprint

2研究方法和模型

2.1研究方法

為了研究灌溉管理改革對農(nóng)作物（玉米）生產(chǎn)技術(shù)效率的影響，首先需要對技術(shù)效率進行科學(xué)測度。根據(jù)已有研究，測量技術(shù)效率的方法有2種：（1）以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelope analysis，簡稱DEA）為代表的非參數(shù)方法。該方法測量效率的思想是線性規(guī)劃，無需對生產(chǎn)函數(shù)的形式進行特別假定是它的優(yōu)點，能比較容易處理決策單元的多產(chǎn)出情況。該方法最大缺點是把實際產(chǎn)出小于前沿產(chǎn)出的原因全部歸結(jié)于技術(shù)效率原因，忽略了隨機因素對于產(chǎn)出的影響，它實質(zhì)上將實際產(chǎn)出分為生產(chǎn)前沿和技術(shù)無效率2部分[11]。（2）以隨機前沿（stochastic frontier analysis，簡稱SFA）方法為代表的參數(shù)方法，SFA是前沿分析中參數(shù)方法的典型代表，其優(yōu)點在于能把隨機擾動項和技術(shù)非效率的影響區(qū)別開來，并可以通過一個非效率方程進一步分析技術(shù)非效率的影響因素。實質(zhì)上這種方法將實際產(chǎn)出分為3部分，即生產(chǎn)函數(shù)、隨機因素、技術(shù)無效率。需要對生產(chǎn)函數(shù)形式、技術(shù)非效率的分布作出假定是此方法的最大缺點所在，并且使用范圍比較窄，只適用于單產(chǎn)出多投入問題的分析。以農(nóng)戶作物產(chǎn)量為因變量，投入以及農(nóng)戶特征作為自變量，符合SFA分析方法的研究范圍，采用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)方法研究灌溉管理改革的技術(shù)效率問題。

Aginer等幾乎同時提出隨機型參數(shù)方法。在該方法中生產(chǎn)函數(shù)模型的誤差項包括隨機誤差項和管理誤差項2項，是復(fù)合結(jié)構(gòu)。那些可控和不可控的隨機因素對產(chǎn)出的影響由隨機誤差項反映，而技術(shù)非效率對產(chǎn)出的影響則由管理誤差項反映，并假設(shè)管理誤差項符合指數(shù)或半正態(tài)分布，當管理誤差項等于0時，生產(chǎn)單位就位于生產(chǎn)前沿上，當管理誤差項大于0時，生產(chǎn)單位位于生產(chǎn)前沿的下方，即處于一種非技術(shù)效率狀態(tài)。下面介紹目前常用的Battese and Coelli（1992）模型和Battese and Coelli（1995）模型。

Battese and Coelli（1992）提出利用面板數(shù)據(jù)估計生產(chǎn)前沿面的隨機生產(chǎn)函數(shù)模型[12]。該模型假定管理誤差項（即非效率項）服從截尾正態(tài)分布，且技術(shù)效率可以隨著時間的推移而變化。該模型的具體形式為：

2.2模型選擇

已有研究表明，在實證分析過程中，研究技術(shù)效率問題往往通過測度技術(shù)非效率來實現(xiàn)，而采取隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型測度技術(shù)非效率的方法主要有2種：（1）兩步法。分兩步來測度技術(shù)非效率，第一步是獲得技術(shù)非效率的估計值，途徑是隨機前沿模型；第二步設(shè)定回歸方程，方程的變量主要來自與農(nóng)戶相關(guān)的解釋性變量，然后用最小二乘法估計技術(shù)非效率的決定因素[14-15]。（2）一步法，即采用極大似然法同時估計生產(chǎn)前沿面的參數(shù)和技術(shù)非效率的決定因素，做法是將技術(shù)非效率表示為1組外生變量函數(shù)和1個純隨機擾動項。但“兩步法”存在一些問題和矛盾，比如在第一步估計隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)時，需要假定技術(shù)非效率項與其他解釋性要素是相互獨立的，否則估計不具有一致性；但是第二步卻又假定技術(shù)非效率項取決于一系列外生向量，并非是獨立的，而且不能保證函數(shù)中其他解釋性要素與這些外生性向量不相關(guān)。第一步時需要假定技術(shù)非效率項服從正態(tài)分布，但第二步隨著不同外生變量的變化技術(shù)非效率項也隨之變化，所以可能又不滿足正態(tài)分布，這也形成悖論。由此可以看出，兩步法中，技術(shù)非效率項在不同階段值會有所不同，將導(dǎo)致參數(shù)估計的低效和有偏[16]。“一步法”通過將技術(shù)非效率項表示為1組外生性向量的函數(shù)和隨機擾動項植入隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)進行一步估計，可以解決“二步法”存在的“悖論”[17]。

本研究就將以Battese and Coelli的研究為基礎(chǔ)，來考察灌溉管理改革與技術(shù)效率之間的關(guān)系。鑒于“兩步法”存在的“悖論”，本研究將采用“一步法”并運用Coeili設(shè)計的計量經(jīng)濟學(xué)統(tǒng)計軟件包Frontier 4.1來估計技術(shù)非效率，農(nóng)戶的隨機邊界生產(chǎn)函數(shù)定義如下：

lnYi=β0+∑6t=1βtlnXti+Vi-Ui。（5）

式中：i代表樣本中的第i個農(nóng)戶，ln代表自然對數(shù)形式，Yi代表農(nóng)戶耕地玉米的產(chǎn)量（kg/667 m2），Xi代表投入變量，X1代表耕地化肥投入量（元/667 m2），X2代表耕地農(nóng)藥的投入量（元/667 m2），X3代表耕地投入的灌溉費用（元/667 m2），X4代表耕地的勞動投入量（人·日/667 m2），X5代表耕地種子花費的成本（元/667 m2），X6代表耕地投入的機耕費用（元/667 m2）。Vi 代表各種不可控隨機因素以及誤差，假設(shè)其服從正態(tài)二項分布。Ui為非負隨機項，假設(shè)為服從截斷正態(tài)分析。技術(shù)非效率模型定義如下：

ui=δ0+∑5k=1δiZki+δ6T。（6）

式中：Z代表反映農(nóng)戶特征的變量，Z1代表戶主年齡，Z2代表戶主文化程度，Z3代表農(nóng)戶家庭人口數(shù)量，Z4代表農(nóng)戶家庭種植玉米規(guī)模，Z5代表農(nóng)戶家庭非農(nóng)收入比例，T代表模型虛擬變量“灌溉管理改革與否”。δ為需要估計的待定參數(shù)，各變量的描述性統(tǒng)計見表2。

3計量結(jié)果分析

通過極大似然估計法，得到隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)待估參數(shù)和技術(shù)非效率模型的估計值，結(jié)果見表3。

3.1隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型估計結(jié)果分析

從表3隨機生產(chǎn)函數(shù)的估計結(jié)果可以看出，隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型中的斜率系數(shù)或全部投入的產(chǎn)出彈性均為正值，其中灌溉對產(chǎn)出的貢獻最大，為0.091。農(nóng)藥這個變量的系數(shù)沒有通過顯著性檢驗，但該系數(shù)符號為正，出現(xiàn)這樣的結(jié)果，可能的原因是樣本地區(qū)農(nóng)戶農(nóng)藥變量的變異比較小，其他全部投入的產(chǎn)出彈性在10%或更低的水平上通過顯著性檢驗。模型估計結(jié)果所示，表明隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)誤差中有98.10%的成分來源于技術(shù)非效率，不可控因素較小，表明技術(shù)非效率在解釋玉米生產(chǎn)水平與變動幅度時非常重要，采用包含技術(shù)非效率的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型是合理的。endprint