第36卷 第9期 2014年9月 2014，36（9）：1765-1772
Resources Science
， Sept.，2014
收稿日期：2013-10-20；修订日期：2014-05-31
基金项目：国家社会科学基金项目（编号：14BGL097，12&ZD214）；教育部人文社会科学研究一般项目（编号：09YJC790125,
11YJCZH123；国家重点基础研究发展计划（973项目）（编号：2010CB951104）；国家自然科学基金（编号：71303074）；2014年度江苏高校
“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养对象资助项目；2013年江苏省政府留学奖学金资助项目；河海大学中央高校基本科研业务费项目（编
号：2012B09014）。
作者简介：佟金萍，女，内蒙古乌兰浩特人，博士，副教授，主要研究方向为水资源利用、配置与管理分析。E-mail：tong19781978@
文章编号：1007-7588（2014）09-1765-08
农业用水效率与技术进步：基于中国农业
面板数据的实证研究
佟金萍 1，2，马剑锋 1，2，王慧敏 2，秦 腾 1，刘高峰 2，3
（1.常州大学商学院，常州 213164；2.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，南京 210098；
3.河海大学企业管理学院，常州 213022）
摘 要：通过Malmquist指数法对农业技术进步进行分解科技进步率和技术效率（即纯技术效率和规模效率），
尝试去探讨广义技术进步能否促进农业用水效率的提高，并观察各部分技术进步指数对中国（全国平均）和不同农
业用水量分区的农业用水效率影响程度。研究结果表明：①技术进步对中国各省区农业生产率的增长具有明显的
推动作用，且主要来自科技进步的贡献；②技术进步有助于提高农业用水效率，且我国各省区农业用水效率更多受
科技进步影响。对于农业用水量较高省区，农业科技进步率和技术效率对该地区农业用水效率影响显著，且作用
效果都比较突出；而农业用水量中等地区的用水效率提升更多来自规模效率作用；③技术进步会引起农业水资源
利用的“回弹效应”，且目前表现为效率性回弹。
关键词：农业用水效率；Malmquist指数；技术进步；科技进步；技术效率
1 引言
农业是我国用水大户，截至 2012年底，农业用
水占全国总用水量 %[1]。而水资源短缺现状明
显已成为我国农业发展和粮食安全的重要制约因
素之一。随着我国经济快速发展和农业现代化的
不断推进，农业用水效率得以改善，如亩均用水量
由 2000年的 479m3降到 2011年的 367m3，减少了
%[2]。但与世界先进水平相比，我国水分生产率
（即单方用水粮食产量）不足
水平为 2kg/m3左右 [2]；农田灌溉水有效利用系数约
为 ，与先进水平 ~有较大差距；节水灌溉
面积为 %，发达国家在 80%左右。目前，农业
水资源高效利用广泛受到国际组织和各国高度关
注。党的十八大报告、2011年一号文件《中共中央
国务院关于加快水利改革发展的决定》和《国务院
关于实行最严格水资源管理制度的意见》等明确指
出要提高水资源利用效率，特别是提出了最严格水
资源管理的“用水效率控制红线”。可见，大力提升
农业用水效率是保障我国粮食安全和水安全的重
要战略举措。
在学术界，农业水资源高效利用是全球研究热
点和学术热点之一 [3，4]。以往农业用水效率研究多
基于田间、作物视角，主要通过农作物水分生产
率 [5-8]、灌区水分生产率[9-11]等指标来考察，且多为理
论探讨及田间、灌区等中微观尺度实验模拟[7，12-14]。
然而随虚拟水贸易[15-18]、水利投入占用产出表[19，20]、
农业水足迹[21-23]等概念在农业水资源利用和管理领
域的应用研究，农业用水效率研究逐渐由微、中观
尺度的农作物、农田或灌区水分生产率研究向整个
农业生产过程方向展开，更关注于水资源作为投入
要素对整个农业生产过程的促进作用以及贡献程
度[24-26]。这一转变将为技术进步对整个农业生产过
程影响，特别是对农业用水效率作用提供了更为广
阔的研究视角和思路。以往在研究技术进步对农
第36卷第9期资 源 科 学
业用水效率影响时，主要关注农业科学技术改进或
农田水利基础设施的建设对农作物用水或农田、灌
区用水效率影响 [27-30]；随着国家对用水效率红线制
定，人们将注意力更集中在农业生产过程中的产业
结构、农业用水结构、农业种植结构和水权结构调
整等对农业用水效率影响[31-34]，更关注于水价、产权
制度、灌区管理制度及相关农业政策对提升农业水
资源效率促进 [35，36]。从技术进步定义来看，前者多
属于狭义范畴上以科技创新为主的“硬”技术进步
（主要表现为科技进步）影响，而后者则是以管理创
新、制度创新等为主“软”技术进步（主要表现为技
术效率）影响，二者统一考虑即为广义技术进步[37]。
而农业用水效率宏观尺度的研究，需要从广义角度
全面分析技术进步对水资源参与农业生产过程的
影响，从而揭示科技进步和技术效率对农业用水效
率贡献情况。
因此，本文针对我国 30省（市、区）农业用水量
的不同，分别考察高、中、低农业用水量地区的农业
用水效率问题，以中国30个省（市、区）为样本，采用
Malmquist指数法对农业技术进步进行分解，观察各
部分技术进步指数对不同农业用水量地区包括中
国（全国平均）和30省（市、区）的农业用水效率的影
响。本研究将有助于完善技术进步与农业用水效
率关系研究，为决策部门制定合适的节水政策和区
域最严格水资源管理的有效实现提供客观依据。
2 研究方法与变量说明
曼奎斯特（Malmquist）指数法
Malmquist指数法最早由 Sten Malmquist（1953
年）提出，后由 Caves等（1982年）和 Fare等（1994
年）将其进一步完善。目前，作为前沿非参数估计
方法的Malmquist指数法越来越广泛地应用于TFP
增长的研究中。由于Malmquist指数可以把生产率
变化（Total Factor Productivity Change，TFPCH）的原
因分解为来自科学技术变化（Technical Change，
TECH）与技术效率变化（Efficiency Change，ECH）的
影响，而不需要考虑价格因素，从而避免因价格信
息不对称所引起的问题，并且可以利用多投入与产
出变量，不需要成本最小化和利润最大化条件 [38]。
因此，本文将采用Malmquist指数法来对农业技术
进步进行分解。假定 Dt0(xt,yt)、Dt + 10 (xt + 1,yt + 1)分别表
示以 t时期技术为参照，时期 t和时期 t + 1的距离
函数，用 M0(xt + 1,yt + 1 ,xt,yt)表示Malmquist生产率指
数，基于 t期和 t + 1期参考技术下的Malmquist生产
率指数为：
M0(xt + 1,yt + 1,xt,yt) =
[D
t + 1
0 (xt + 1,yt + 1)
Dt0(xt,yt) ×
Dt + 10 (xt + 1,yt + 1)
Dt + 10 (xt,yt) ]
1 2 （1）
依据Nishimuzu等[39]和Fare等[40]对Malmquist指
数的研究结果，可将公式进一步改写为：
M0(xt + 1,yt + 1,xt,yt) =
[D
t
0(xt + 1,yt + 1)
Dt0(xt,yt) ×
Dt + 10 (xt + 1,yt + 1)
Dt + 10 (xt,yt) ]
1 2 × [D
t + 1
0 (xt + 1,yt + 1)
Dt + 10 (xt,yt) ]
1 2
（2）
公式（2）右边第一部分为科学技术进步指数
（TECH），若 TECH>1，表明从 T到 T+1时期技术进
步，反之，出现技术相对退步；第二部分为技术效率
变化指数（ECH），若ECH> 1，则表示技术效率提高，
反之则表示效率相对降低。为了进一步分析问题，
可将技术效率变化指数分解为纯技术效率变化
（Pure Technical Efficiency Change，PECH）和规模效
率 变 化（Scale Efficiency Change，SECH），关 于
Malmquist指数的具体分解过程及估算Malmquist指
数所需解决四个距离函数 Dt + 10 (xt + 1,yt + 1)、Dt + 10 (xt,yt)、
Dt0(xt + 1,yt + 1)、Dt0(xt,yt)的线性规划求解问题详见参
考文献[41]，这里不再赘述。因此，Malmquist综合生
产率指数可改写为：
M = TECH ×PECH × SECH （3）
变量选择及数据说明
本研究时间跨度为 1997-2011年，这是因为较
为完整的农业用水量数据始于1997年的《中国水资
源公报》。选取研究对象为中国30个省（市、区），其
中，由于重庆成立直辖市，为了保持时序数据的连
续性，仍将重庆与四川的数据合并一区（即四川）。
本文所研究的农业为狭义范畴上的种植业，因
此以农业增加值作为农业产出变量，并以1995年为
不变价格进行折算。选取化肥施用量、播种面积、
农业机械总动力、农业就业人数和农业用水量为农
业投入变量。需要说明的是，由于统计部门并没有
公布针对种植业的机械总动力和就业人数，因此本
研究将所公布的农林牧渔机械总动力和就业人数
1766
2014年9月 佟金萍等：农业用水效率与技术进步：基于中国农业面板数据的实证研究
代替农业机械总动力和农业就业人数。这些
数据均来源于《中国农村统计年鉴》（1998-
2012年）、《中国统计年鉴》（1998-2012年）以
及《新中国农业 60年统计资料》；各地农业用
水数据来自于《中国水资源公报》（1997-2011
年）。
基于农业用水量现状的分区划分
由于气候、自然资源和地理条件的地域性
差异，我国农业生产布局明显有着地域性特
点，如东北平原区的主要粮食作物为水稻、玉
米和大豆，黄淮海平原区以小麦和玉米为主要
作物，长江流域及南部沿海地区的作物则以水
稻和小麦为主。并且，不同省份的水资源情况
和农业用水状况也存在显著的地区差异。因
此，有必要针对我国农业用水量现状来划分用
水量高、中、低区域，这样既可以真实反映不同
地区农业用水情况和用水效率，也可以有针对
性地考察技术进步对各类农业用水地区的影
响，特别是对农业用水大省的影响。因此，利
用聚类分析法对我国 30省（市、区）农业用水
情况进行划分，主要按照两种指标划分：一是
近 5年各省（市、区）平均农业用水量；二是各
省（市、区）农业用水占总用水量比重。结果显
示：按第一种分类结果更能突出我国农业大省
用水情况，比较贴近现实；而第二种分类仅仅
表达了各地区农业用水占比的情况，而农业规
模情况很难通过该指标表达。因此，本文将依
据第一种分类结果来考察各省区农业用水效
率（见表1）。
3 农业技术进步的分解
根据 Malmquist 指数分解模型，采用
软件包，对我国 30省（市、区）农业全
要素生产率进行估算，分解结果见表2。
从全国来看，中国农业全要素生产率平均
增长率为%，主要贡献源于科技进步率，平
均增长率为%。而同期技术效率对全要素
生产率来说，表现为负增长（%），其中纯
技术效率影响为%，规模效率为%。
可见，中国农业全要素生产率更多源于科技进
用水分区
高农业用
水地区
中农业用
水地区
低农业用
水地区
中国
省
（市、区）
新疆
江苏
广东
黑龙江
广西
湖南
内蒙古
湖北
河北
四川
河南
安徽
山东
江西
分区平均
福建
云南
浙江
甘肃
辽宁
贵州
陕西
吉林
宁夏
分区平均
山西
海南
青海
上海
西藏
北京
天津
分区平均
全国平均
Malmquist
指数
（M）
科技
进步
（TECH）
技术
效率
（ECH）
纯技术效
率变动
（PECH）
规模效率
变动
（SECH）
用水分类
高农业用水量地区
中农业用水量地区
低农业用水量地区
地区
新疆、江苏、广东、黑龙江、广西、湖南、内蒙古、湖北、
河北、四川、河南、安徽、山东、江西
福建、云南、浙江、甘肃、辽宁、贵州、陕西、吉林、宁夏
山西、海南、青海、上海、西藏、北京、天津
表2 1997-2011年不同农业用水分区年均Malmquist
生产率指数及其分解
Table 2 Average malmquist productivity index and its decomposition
of different agricultural regions from 1997 to 2011
表1 中国农业用水省区的聚类划分
Table 1 Division of agricultural water use regions in China
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第36卷第9期资 源 科 学
步的提高，并且技术效率年均下降趋势较与陈卫平
研究结果有所提高[42]，表明农业技术进步与农业效
率损失现象得以改善，说明近年来中国农业技术得
以有效推广和扩散。
从各农业用水分区来看，我国不同农业用水量
分区的农业全要素生产率均呈正增长，各区增长比
率基本与全国平均持平。各区农业全要素增长仍
主要来自科技进步，并且科技进步对高、中农业用
水量地区的全要素生产率影响较大；而不同农业用
水量大区的技术效率与全国情况较为统一，均呈现
负增长。
从各地区来看，除内蒙古（）、江西（）
和贵州（）外，我国大部分省市区的农业全要素
生产率呈现正增长，并且科技进步平均增长率均为
正。其中，新疆、江苏、河北、河南、安徽、山东、辽
宁、吉林、陕西、山西、北京等省份的科技进步对全
要素生产率影响较大，增长率超过了 %或
%。同时，广东、河北、河南、甘肃、陕西、海南、青
海、上海和北京这些省市的科技进步和技术效率同
时对全要素生产率起到积极作用，并且这些省份的
纯技术效率贡献较大。其余省份的技术效率对农
业全要素生产率是负增长，其中江西（%）、安徽
（%）和贵州（%）农业技术效率下降较大。
总体来看，技术进步变动对中国农业全要素生
产率影响较大。那么，技术进步在影响农业全要素
生产率的同时会对农业水资源利用效率带来怎样
影响值得进一步探讨。
4 技术进步对农业用水效率的影响分析
Malmquist指数把农业技术进步分解为科技进
步率、纯技术效率和规模效率。本文以各地区的农
业用水效率为被解释变量，以科技进步率、纯技术
效率和规模效率为解释变量，构建计量经济模型，
估算农业用水效率与技术进步的关系。
农业用水效率测算
农业用水效率的常见评价指标有农业水资源
利用系数、每立方米用水的农业产值、灌溉产出率
和总水分生产率等。这里为了便于分析问题，并且
与第三部分Malmquist指数方法中所使用的农业产
出指标数据相匹配，采用万元农业增加值用水量测
算农业用水效率，其中农业增加值仍以1995年为不
变价格进行折算。图 1从时间序列角度描述了
1997-2011年中国与各区农业用水效率变化趋势比
较情况。由图1可知：
（1）从1997-2011年农业用水效率总趋势来看，
全国与不同农业用水区的万元农业增加值用水量
均呈下降趋势，表明全国范围内农业用水效率提高。
（2）高农业用水量地区的万元农业增加值用水
量基本均高于全国平均水平，且走势与全国平均基
本平行，在一定程度上说明我国农业用水效率受农
业用水大省的效率影响较大。事实上，在农业用水
量高的地区，集中表现为两类：一是雨水不够充裕
的农业大省，如新疆、黑龙江、山东、河南、河北等
地，这些地区农业是主导产业，多采用串灌、漫灌等
粗放水资源利用方式，相对地水资源自然损耗较
多，农业用水效率很低[42]；二是雨水较充沛的农业大
省，如江苏、广东、广西、湖南、湖北、江西等地，地处
我国的长江中下游地区和东南/南部沿海地区，降水
和灌溉水量超过了粮食作物生产需水量，加之受历
史用水习惯影响和缺乏节水意识，导致水资源过量
投入及农业用水严重浪费[43]，由此可知这些农业用
水大省地区是提高农业用水效率的主要集中区。
（3）农业用水效率提升较快的区域集中在福
建、云南、浙江、甘肃、辽宁、贵州、陕西、吉林、宁夏
等农业用水量中等地区，2003年以后这些地区的万
元农业增加值平均用水量均处于全国最低水平。
而农业用水量较低地区的效率波动较大，2003年以
来这些省（市、区）平均农业用水效率几乎高出全国
图1 1997-2011年全国平均和不同农业用水量分区
的农业用水效率趋势
Agricultural water use efficiency of different agricultural
regions and China from 1997 to 2011
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2014年9月 佟金萍等：农业用水效率与技术进步：基于中国农业面板数据的实证研究
平均水平，甚至在 2005-2008年期间高出了高农业
用水地区效率水平。
技术进步对农业用水效率影响的计量分析
运用 统计软件，对全国 30省（市、区）
的高、中和低农业用水区进行面板回归。建立合适
计量模型是分析的关键。目前，面板数据计量模型
主要有混合回归模型（POOLED）、固定效应回归模
型（FIXED）和随机效应模型（RANDOM）。本文将
模型一般表达式设定为：
yit = c + β1TECHit + β2PECHit + β2SECHit + uit （4）
式中 yit、TECHit、PECHit和 SECHit分别为第 i个地
区第 t年农业用水效率、科技进步率、纯技术效率和
规模效率；c为常数项；βk为各变量的系数，其经济
含义为TECH、PECH和SECH每增加1个百分点，农
业用水效率增加或降低 βk个百分点，k=1，2，3；uit
为随机扰动项。
为选择适合面板数据的模型，分别采用沃尔德
F检验、LM检验和Hausman检验在混合回归、固定
效应和随机效应三种模型中进行判别。具体判别
原则为：①用沃尔德F检验来判断采用混合回归模
型还是固定效应模型，若P值显著则采用固定效应
模型，反之混合回归模型；②利用LM检验判断是采
用混合回归模型还是随机效应模
型，若P值显著则采用随机效应模
型，反之混合回归模型；③利用
Hausman检验来选择固定效应回
归模型还是随机效应模型，若P值
显著则为固定效应模型，反之随机
效应模型 [41]。模型选择的检验结
果如表3所示，我国14个省区的高
农业用水地区采用固定效应模型，
其他地区均选择混合回归模型。
根据选定模型，进行技术进步
对全国 30省（市、区）的农业用水
效率影响的计量分析结果见表 4。
分析表4结果：
（1）科技进步和技术效率对全
国整体农业用水效率联合影响显
著，作用效果基本一致。表 3中各
技术进步变量系数均为负，说明技
术进步中“硬”技术和“软”技术都在一定程度上降
低了万元农业增加值用水量，提高农业用水效率。
就全国来看，科技进步率（TECH）、纯技术效率
（PECH）和规模效率（SECH）使得农业用水效率有
所改善，促进程度分别为%、%和%，其
中技术效率（PECH×SECH，数值相乘符号不变，下
同）促进农业用水效率提升%，表明近年来以科
技创新为主的“硬”技术进步对农业水资源高效利
用的贡献要高于以管理、制度创新为主的“软”技术
进步。但是，也可以看出“硬”技术对农业用水效率
影响作用并没有比“软”技术高出多少，表明“软”技
术进步也逐渐在农业水资源利用中发挥作用，特别
是最严格水资源管理的实施。
（2）从科技进步率作用来看，我国各省区农业
用水效率影响主要来自于以“硬”技术为主的农业
科技进步。由表 4可知，科技进步率对我国农业用
水量较高省区的农业用水效率影响程度较大，其次
为低农业用水地区和中等农业用水地区，表明农业
技术进步对新疆、内蒙、山东、河南、湖南、湖北、河
北等 14个农业用水量较高地区的农业用水效率提
升起到重要作用。再看农业用水量较低地区，青海
和西藏是我国主要牧区，以畜牧业为主，农业技术
用水分区
全国
高农业用水量地区
中等用水量地区
低用水量地区
模型设定
混合回归
固定效应
混合回归
混合回归
TECH系数（ β1）
5*
4***
8***
9***
PECH系数（ β2）
7*
7***
2***
0***
SECH系数（ β3）
9*
8***
2***
9***
用水分区
高用水量地区
中等用水量地区
低用水量地区
P值
模型
P值
模型
P值
模型
F检验
8
固定效应
5
混合回归
8
混合回归
LM检验
0
混合回归
0
混合回归
0
混合回归
Hausman检验
6
-
-
-
-
-
最终模型设定
固定效应
混合回归
混合回归
注：“—”表示前两项检验即可确定模型形式，无需该项检验结果；显著性水平为5%。
表3 模型选择的检验结果
Table 3 Test results of model selection
表4 全国及各农业区技术进步影响农业用水效率的回归结果
Table 4 Regression result of the relationship between agricultural water use efficiency
and technical progress in agricultural regions and China
注：①表中＋、－分别为TECH、PECH和SECH对万元GDP用水量的增加或降低影响关
系；②***、**、*分别表示参数估计值在1%、5%和10%的水平下显著。
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第36卷第9期资 源 科 学
进步对这一地区的影响比较显著；上海、北京和天
津是我国社会经济比较发达的直辖市，先进的农业
技术对这些地区农业用水效率作用是很显著的。
此外，科技进步率对我国各省区的农业用水效率影
响要高于技术效率的影响，其中农业用水量较高的
14省区的科技进步率仅略高于技术效率（个百
分点），表明这些地区的农业“硬”技术和“软”技术
对农业用水效率的影响都比较显著。
（3）从技术效率影响来看，技术效率对我国不
同农业用水地区的农业用水效率影响均比较显著，
表明以“软”技术为主的农业管理制度与政策对各
省区农业用水效率改善的作用都比较明显，作用程
度依次为高（ 5）、中（ 6）、低（ 4）农
业用水地区。其中，农业用水量较高地区和较低地
区的农业用水效率受纯技术效率和规模效率的影
响都比较显著，影响程度也差不多。而农业用水量
中等地区的农业用水效率受规模效率（ 2）影
响要高于纯技术效率（ 2）的影响。
不容忽视的是，我国农业水资源利用也存在与
能源利用相同的现象“回弹效应”（Rebound Effect），
即随着农田水利建设及技术不断创新进步，一方面
可以降低农业水资源消耗，避免农业水资源严重浪
费，但由于社会经济快速发展，农业发展和粮食安
全保证在一定程度上增加了农业水资源需求，这一
结论与马海良等[41]研究结果相近。所不同的是，尽
管总用水量大体呈现增长态势，但通过计算各年度
农业用水增量与农业增加值增量比率发现，年度农
业用水增量的经济价值较高，比如2011年万元农业
增加值用水量为 3 ，而增量的万元农业增
加值用水量仅为 ，远低于同期农业用水效
率，这说明回弹效应的边际效益很好，这种效率性
回弹效应值得提倡；如果出现“逆反效应”，即用水
总量回弹效应，就要考虑如何将总量回弹转换成效
率回弹。
5 结论与启示
“十二五”时期是我国水资源供需矛盾最突出、
用水方式转型最紧迫、水资源管理要求最严格的关
键时期。农业作为水资源利用的大户，农业水资源
高效利用是现阶段加强用水效率控制红线管理，全
面推进节水型社会建设的重要问题之一。本文着
力分析技术进步对农业用水效率影响问题，采用
Malmquist指数法对农业技术进步进行分解，基于
30省（市、区）的面板数据，展开各技术进步指数与
农业用水效率的计量分析，得到以下研究结论与
启示：
（1）技术进步对中国各省区农业生产率的增长
具有明显的推动作用。通过 1997-2011 年我国 30
省（市、区）的农业Malmquist生产率分解显示：从分
解构成来看，农业生产率的增长来自于科技进步率
年均增长%的贡献，而技术效率对农业生产率反
而年均下降%，表明中国农业生产率的改善主要
由以科学技术为主的“硬”技术进步引起。因而，今
后除了进一步推动农业生产技术创新外，还应加强
以管理创新和制度创新为主的“软”技术进步，特别
是与农业水资源利用息息相关的相关政策（如种植
结构调整、节水技术管理体系完善等），从而提高农
业综合产出率和灌溉产出率，避免农业技术进步与
农业效率损失并存现象。当然，笔者通过计算我国
省际农业全要素生产率时序结果发现，近年来农业
技术效率有所提高，这说明我国节水农业政策、节
水农业技术的推广和扩散有所成效。
（2）广义技术进步有助于提升农业用水效率，
并且我国各省区农业用水效率主要来自以“硬”技
术为主的农业科技进步贡献，尤其是农业用水量较
低地区。对于高农业用水量各省区来看，农业技术
进步率和技术效率对该地区农业用水效率影响显
著，且作用效果都比较突出；农业用水量中等地区
的用水效率提升更多来自于这些省区的规模效
率。因此，对于受科技进步率影响突出的地区，应
在“红线”倒逼机制引导下，向结构、机制和制度要
水，提高“软”技术节水能力；而对于技术效率影响
突出的地区，应在现有水资源利用政策、节水农业
政策前提下，加强农业科技进步，协调好技术建设
与制度建设，进一步挖掘节水潜力，提高农业用水
效率。
（3）技术进步会引起农业水资源利用的“回弹
效应”，且目前表现为效率性回弹。农业水资源利
用回弹效应问题的关键是要明确这种回弹是效率
性的，还是总量性的。如果是效率回弹，那么就要
控制好度，笔者认为这个度就是用水总量红线与用
1770
2014年9月 佟金萍等：农业用水效率与技术进步：基于中国农业面板数据的实证研究
水效率红线，只要在这一阈值内效率回弹是可以允
许的。而对于总量回弹（即逆反效应），由于其农业
用水边际效益低，因此要尽可能变总量回弹为效率
回弹，降低或避免总量回弹。这一问题也将在后续
研究中做深入探讨。
参考文献（References）：
[ 1 ] 中华人民共和国水利部. 2012全国水利发展统计公报[M].北
京：中国水利水电出版社，2013.
[ 2 ] 陈雷. 国务院关于农田水利建设工作情况的报告 [EB/OL].
http：//
2012-04-25/2013-10-20.
[ 3 ] Rosegrant M W，Cline S A. Global food security：Challenges and
policies[J]. Science，2003，302（12）：1917-1919.
[ 4 ] Tilman D，Cassman K G，Matson P A，et al. Agricultural sustaina-
bility and intensive production practices[J]. Nature，2002，418
（6898）：671-677.
[ 5 ] 郑捷，李光永，韩振中.中美主要农作物灌溉水分生产率分析
[J].农业工程学报，2008，24（11）：46-50.
[ 6 ] 李全起，沈加印，赵丹丹.灌溉频率对冬小麦产量及叶片水分
利用效率的影响[J].农业工程学报，2011，27（3）：33-36.
[ 7 ] 杨迎，伍靖伟，杨金忠.海河流域冬小麦水分生产率特征分析
[J].灌溉排水学报，2011，30（3）：6-11.
[ 8 ] 张旭东，陈伟，迟道才，等.阶段亏水条件下水稻产量及水分生
产率的通径分析[J].灌溉排水学报，2012，31（1）：127-131.
[ 9 ] 崔远来，董斌，李远华.水分生产率指标随空间尺度变化规律
[J].水利学报，2006，37（1）：45-50.
[10] 操信春，吴普特，王玉宝，等.中国灌区水分生产率及其时空差
异分析[J].农业工程学报，2012，28（13）：1-7.
[11] 闫娜娜，吴炳方，杜鑫.农田水分生产率估算方法及应用[J].遥
感学报，2011，15（2）：305-312.
[12] Droogers P，Bastiaansen W. Irrigation performance using
hydrological and remote sensing modeling[J]. J Irrig Drain Eng.，
2002，128（1）：11-18.
[13] 谢先红，崔远来.灌溉水利用效率随尺度变化规律分布式模拟
[J].水科学进展，2010，21（5）：681-688.
[14] Zardari N，Cordery I. Water productivity in a rigid irrigation
delivery system[J]. Water Resources Management，2009，23（6）：
1025-1040.
[15] Greenaway F，Hassan R，Reed G V. An empirical analysis of
comparative advantage in Egyptian agriculture[J]. Applied
Economics，1994，（26）：649-657.
[16] Guan D，Hubaek K. Assessment of regional trade and virtual
water flows in China[J]. Ecological Economics，2006，2（22）：1-12.
[17] 鲁仕宝，黄强，马凯，等.虚拟水理论及其在粮食安全中的应用
[J].农业工程学报，2010，26（5）：59-64.
[18] 吴普特，赵西宁，操信春，等.中国“农业北水南调虚拟工程”现
状及思考[J].农业工程学报，2010，26（6）：1-6.
[19] 陈锡康，刘秀丽，张红霞，等.中国9大流域水利投入占用产出
表的编制及在流域经济研究中的应用[J].水利经济，2005，23
（2）：3-7.
[20] 蔡振华，沈来新，刘俊国，等.基于投入产出方法的甘肃省水足
迹及虚拟水贸易研究[J].生态学报，2012，32（20）：6481-6488.
[21] Hoeksrra A Y，Chapagain A K. The water footprints of Morocco
and the Netherlands：Global water use as a result of domestic
consumption of agricultural commodities[J]. Ecological economics，
2007，64（1）：143-151.
[22] 田园宏，诸大建，王欢明，等.中国主要粮食作物的水足迹值：
1978-2010[J].中国人口·资源与环境，2013，23（6）：122-128.
[23] Buksink F，Hoekstra A Y，Booij M J. The water footprint of
Indonesian provinces related to the consumption of crop products
[J]. Hydrology and Earth System Sciences，2010，14（1）：119-128.
[24] 刘渝，王岌.农业水资源利用效率分析-全要素水资源调整目
标比率的应用[J]. 华中农业大学学报（社会科学版），2012，
（6）：26-30.
[25] 大西晓生，田山珊，龙振华，等.中国农业用水效率的地区差别
及其评价[J].农村经济与科技，2013，24（8）：167-171.
[26] 于法稳，李来胜.西部地区农业水资源利用的效率分析及政策
建议[J].中国人口·资源与环境，2005，15（6）：35-39.
[27] 王学渊，赵连阁.中国农业用水效率及影响因素-基于 1997-
2006年省区面板数据的 SFA分析 [J]. 农业经济问题，2008，
（3）：10-18.
[28] 王庆，陈士俊.关于我国农业节水发展问题分析[J].安徽农业
科学，2013，41（2）：901-903.
[29] 刘七军，李昭楠.不同规模农户生产技术效率及灌溉用水效率
差异研究-基于内陆干旱区农户微观调查数据[J].中国生态农
业学报，2012，20（10）：1375-1381.
[30] 杨贵羽，王浩.基于农业水循环结构和水资源转化效率的农业
用水调控策略分析[J].中国水利，2011，（13）：14-17.
[31] 向青，黄季焜. 地下水灌溉系统产权演变和种植结构调整研
究-以河北省为实证的研究[J].管理世界，2000，（5）：163-l68.
[32] 王金霞，黄季焜，Scott Rozelle.地下水灌溉系统产权制度的创
新与理论解释-小型水利工程的实证研究[J].经济研究，2000，
（4）：66-74.
[33] 王玉宝，吴普特，赵西宁，等.我国农业用水结构演变态势分析
水[J].中国生态农业学报，2010，18（2）：399-404.
[34] 陈崇德，胡小梅，潘刚.灌区农业种植结构调整和用水量变化
的思考[J].中国水利，2008，（3）：49-50.
[35] 王晓娟，李周.灌溉用水效率及影响因素分析[J].中国农村经
济，2005，（7）：11-17.
[36] 许朗，黄莺.农业灌溉用水效率及其影响因素分析-基于安徽
省蒙城县的实地调查[J].资源科学，2012，34（1）：105-113.
1771
第36卷第9期资 源 科 学
[37] 李廉水，周勇.技术进步能提高能源效率吗-基于中国工业部
门的实证检验[J].管理世界，2006，（10）：82-89.
[38] 马海良，黄德春，张继国，等.中国近年来水资源利用效率的省
际差异：技术进步还是技术效率[J]. 资源科学，2012，34（5）：
794-801.
[39] Nishimuzu and J. M. Page. Total Factor Productivity Growth,
Technological Progress and Technical Efficiency Change:
Dimensions of Productivity Change in Yugoslavia(1965-1978)[J].
The Economic Journal，1982，92：920-936.
[40] Fare R，S. Grosskopf, M. Norris, Z. Zhang. Productivity Growth,
Technical Progress and Efficiency Changes in Industrialized
Countries[J]. American Economic Review, 1994: 84.
[41] Fare R，Grosskopf S. Malmquist indexes and Fisher ideal indexes
[J]. The Economic Journal，1992，102（410）：158-160.
[42] 陈卫平. 中国农业生产率增长、技术进步与效率变化：1990-
2003年[J].中国农村观察，2006，（1）：18-24.
[43] 王秀芬，陈百明，毕继业.基于县域尺度的中国农业水资源利
用效率评价[J].灌溉排水学报，2012，31（3）：6-10.
Agricultural Water Use Efficiency and Technical Progress
in China Based on Agricultural Panel Data
TONG Jinping1，2，MA Jianfeng1，2，WANG Huimin2，QIN Teng1，LIU Gaofeng2，3
（1. School of Business，Changzhou University，Changzhou 213164，China；
2. State Key Laboratory of Hydrology Water Resource and Hydraulic Engineering，Hohai University，Nanjing 210098，China；
3. School of Enterprise Management，HoHai University，Changzhou 213022，China）
Abstract：Improvement of agricultural water use is an important strategic move towards food and
water security in China. Technical progress is a primary factor in agricultural water use efficiency.
It is well-known that technical progress has broad and narrow aspects；here we aimed to determine
the relationship between broad technical progress and agricultural water use efficiency. The
Malmquist index method was adopted to decompose agricultural technical progress into a
technological progress change index and technical efficiency change index. The technical
efficiency index was further divided into a pure technical efficiency change index and scale
efficiency change index. Three agricultural zones were created according to agricultural water use
and cluster analysis：a high agricultural water consumption area，and medium and low consumption
areas. Total factor productivity and water use efficiency were analyzed in these three areas and
China. We found that technical progress promotes agricultural productivity，and technological
progress is the main factor. The proportion of its contribution is % annually to growth in
agricultural productivity. Technical progress can increase agricultural water use efficiency，but
more progress comes from the technological progress change index. According to the high
agricultural water consumption area，the combined effect was more significant between
technological progress and technical efficiency. Scale efficiency was more important in some low
water consumption areas. The rebound effect（indicated by efficient rebound）can be caused by
technical progress，and gross rebounds should be minimized.
Key words：agricultural water use efficiency；malmquist index；technical progress；technological
progress；technical efficiency
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