新疆農(nóng)業(yè)全要素用水效率動態(tài)演進及影響因素分析

杜 根，王保乾

(河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇南京 211100)

新疆農(nóng)業(yè)全要素用水效率動態(tài)演進及影響因素分析

杜 根，王保乾

(河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇南京 211100)

為了針對性地指導(dǎo)干旱和半干旱地區(qū)的農(nóng)業(yè)節(jié)水，選取2004-2013年新疆14個地州市際面板數(shù)據(jù)，采用全要素水資源效率測度思路，在CRS條件下運用基于投入導(dǎo)向的超效率DEA模型，對新疆地州市以及分區(qū)域農(nóng)業(yè)用水效率進行了測度，依托α收斂與核密度估計方法對其開展動態(tài)演進分析，利用Tobit模型分析影響新疆農(nóng)業(yè)用水效率的因素。結(jié)果表明：在區(qū)域?qū)用嫔希苯c全疆農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)、意識、管理水平等差異雖然呈縮小態(tài)勢，但在區(qū)域內(nèi)仍面臨著發(fā)展不協(xié)調(diào)的問題；南疆農(nóng)業(yè)用水效率不斷惡化，用水形勢堪憂，但各地州市農(nóng)業(yè)用水效率差距較小，發(fā)展趨于均衡協(xié)調(diào)；東疆地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率具有明顯的“俱樂部收斂”特征，區(qū)域內(nèi)各地區(qū)用水效率呈現(xiàn)增長趨勢。在諸多影響因素中，年均日照時間、農(nóng)田水利建設(shè)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局和灌溉費用對于提升新疆農(nóng)業(yè)用水效率具有雙向影響，經(jīng)濟水平具有顯著的促進作用，而年均降水量、水資源稟賦水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)則具有顯著的負向影響。該研究從多個維度分析了農(nóng)業(yè)用水效率的動態(tài)演進過程，對干旱和半干旱區(qū)開展農(nóng)業(yè)節(jié)水工作具有一定的指導(dǎo)作用。

農(nóng)田水利；農(nóng)業(yè)用水效率；新疆；全要素；Tobit模型；動態(tài)演進；影響因素

在世界范圍內(nèi)，農(nóng)業(yè)一般是第一用水大戶，多數(shù)國家農(nóng)業(yè)用水占用水總量的70%左右，一些發(fā)展中國家甚至超過90%[1]。中國農(nóng)業(yè)用水占比為63%，而西北五省平均農(nóng)業(yè)用水占比高達82%，可見農(nóng)業(yè)節(jié)水的潛力巨大。為保障國家“一帶一路”戰(zhàn)略的順利實施，應(yīng)從水資源需求角度出發(fā)，在水資源硬性約束下，開展地區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)水資源利用效率評估，指導(dǎo)干旱和半干旱區(qū)開展農(nóng)業(yè)節(jié)水，從而為絲綢之路經(jīng)濟帶上的西北五省提供充足的工業(yè)化、城鎮(zhèn)化用水。

近年來，許多學(xué)者開展了農(nóng)業(yè)用水效率方面的研究[2-5]。然而，上述研究多基于靜態(tài)時序，鮮有分析農(nóng)業(yè)用水效率的動態(tài)演進過程。此外，已有研究從不同角度，運用理論或者實證分析方法揭示了一些區(qū)域農(nóng)業(yè)用水效率的影響因素[6-9]。按照一般的經(jīng)濟學(xué)規(guī)律，不同地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率可能與當(dāng)?shù)刈匀粭l件、水資源稟賦、農(nóng)業(yè)灌溉費用、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平、節(jié)水技術(shù)、水污染治理等幾類因素密切相關(guān)。以往文獻分析農(nóng)業(yè)用水效率影響因素時，較少從多個維度綜合考慮影響農(nóng)業(yè)用水效率的因素。本文選擇干旱和半干旱區(qū)的典型代表新疆作為研究對象，從多維度分析農(nóng)業(yè)用水效率的動態(tài)演進過程。

1 研究方法與數(shù)據(jù)選取

1.1 研究方法

借鑒基于全要素生產(chǎn)率測度模型的用水效率測度思路，將農(nóng)業(yè)用水效率定義并表示為

(1)

式中：AWE為農(nóng)業(yè)用水效率；AAWI為實際農(nóng)業(yè)用水投入量；WAWI為損失(冗余)農(nóng)業(yè)用水投入量；TAWI為最少農(nóng)業(yè)用水投入量，即最優(yōu)投入量；i，t分別代表地區(qū)與年份。

從上述農(nóng)業(yè)用水效率測度公式可以發(fā)現(xiàn)，既定產(chǎn)出下?lián)p失農(nóng)業(yè)用水投入量是求解農(nóng)業(yè)用水效率的關(guān)鍵。一些學(xué)者曾采用DEA模型測度農(nóng)業(yè)用水效率[10-12]，但由于不能對有效的決策單元(θ=1)進行效率比較，因而在實際應(yīng)用中存在一些缺陷。鑒于此，本文采用規(guī)模報酬不變(CRS)假設(shè)下基于投入導(dǎo)向的超效率DEA模型[13]，在技術(shù)效率最優(yōu)條件下獲取農(nóng)業(yè)用水投入松弛量，即損失農(nóng)業(yè)用水投入量，計算得到的農(nóng)業(yè)用水效率可能大于1。

為了細致、直觀、全方位地描繪新疆農(nóng)業(yè)用水效率動態(tài)演進過程，首先開展收斂性檢驗。采用α收斂定量查看新疆農(nóng)業(yè)用水效率是否存在收斂，α收斂定義見式(2)。

(2)

式中：AWEi(t)表示新疆第i地州市全要素農(nóng)業(yè)用水效率；N代表個體數(shù)量，本文N可以選擇2，5，7，14。若αi>αi+1，則可判斷新疆地州市或者分區(qū)域農(nóng)業(yè)用水效率存在著α收斂。

利用ROSENBLATT提出的用于非參數(shù)估計的“核密度估計法”估計總體分布密度函數(shù)，以細致地分析變量數(shù)據(jù)動態(tài)變化特征[14]。由于該方法不對模型具體分布作任何假定，從數(shù)據(jù)本身出發(fā)，不利用數(shù)據(jù)分布的先驗知識對其密度進行估計，因而具有較強的穩(wěn)健性。一般地，假設(shè)x1,x2,…,xn是服從密度函數(shù)為f的總體中抽出的相互獨立的樣本，其中K(·)為具有有界支撐的對稱的概率密度核函數(shù)，h為帶寬。核密度估計的好壞與核函數(shù)和帶寬選擇有關(guān)，其中帶寬的影響至關(guān)重要。采用SILVERMAN提出的拇指法則計算帶寬，核函數(shù)選擇滿足均方差最小化的伊番科尼可夫核，f(x)的核密度估計函數(shù)見式(3)：

(3)

1.2 數(shù)據(jù)選取

鑒于地區(qū)投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲性，參照新疆行政區(qū)劃標(biāo)準(zhǔn)，選取新疆14個地(地區(qū))、州(自治州)以及市(地級市)作為農(nóng)業(yè)水資源利用效率的研究對象。由于新疆2004年才開始統(tǒng)計地州市農(nóng)業(yè)用水?dāng)?shù)據(jù)，因此本研究將構(gòu)建2004—2013年新疆14個地州市農(nóng)業(yè)面板數(shù)據(jù)。借鑒已有文獻，綜合考慮農(nóng)業(yè)水資源利用資本、勞動、技術(shù)、自然資源等方面的投入，選擇農(nóng)業(yè)用水、農(nóng)業(yè)機械、化肥、勞動、土地作為投入要素。其中，農(nóng)業(yè)機械總動力、化肥施用量代理農(nóng)業(yè)資本投入，農(nóng)作物播種面積代理農(nóng)業(yè)中間投入，農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人數(shù)和農(nóng)業(yè)用水量代理農(nóng)業(yè)勞動投入和水資源投入。在產(chǎn)出指標(biāo)方面，本文所研究的農(nóng)業(yè)為狹義范疇上的種植業(yè)，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值作為唯一產(chǎn)出要素，并以2004年為基期，通過價格平減指數(shù)獲得年份間可比的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值。上述數(shù)據(jù)均來源于2005—2014年《新疆統(tǒng)計年鑒》《新疆水資源公報》和《新疆農(nóng)牧產(chǎn)品成本匯編》。

2 新疆農(nóng)業(yè)用水效率動態(tài)演進

在對地區(qū)所有投入產(chǎn)出變量數(shù)據(jù)統(tǒng)計、觀測的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)地區(qū)間投入產(chǎn)出變量差異明顯，這說明新疆地州市間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟和社會發(fā)展存在著空間非均衡性。采用新疆地區(qū)傳統(tǒng)劃分方法，把新疆地區(qū)14個地州市劃分為北疆、南疆和東疆三大區(qū)域。北疆：烏魯木齊市，昌吉回族自治州，克拉瑪依市，塔城地區(qū)，阿勒泰地區(qū)，博爾塔拉自治州，伊犁州直屬縣(市)；南疆：阿克蘇地區(qū)，巴音郭勒自治州，克孜勒蘇自治州，喀什地區(qū)，和田地區(qū)； 東疆：哈密地區(qū)，吐魯番地區(qū)。

圖1 新疆分區(qū)域全要素農(nóng)業(yè)用水效率收斂性Fig.1 Convergence value of total factors agricultural water utility efficiency in different regions of Xinjiang

圖1顯示在考察期內(nèi)，區(qū)域變異系數(shù)從大到小排列依次為北疆、全疆、東疆與南疆。從全疆整體看，全疆農(nóng)業(yè)用水效率變異系數(shù)先增大后減小再增大，總體保持?jǐn)U大趨勢，這說明全疆各地州市農(nóng)業(yè)用水效率差距在逐步擴大。分區(qū)域看，南疆地區(qū)變異系數(shù)一直維持較低水平，僅在2006年收斂數(shù)值突破0.5，其余年份內(nèi)部差異最小，這與南疆地區(qū)內(nèi)部普遍較低的農(nóng)業(yè)用水效率水平密切相關(guān)。相反地，北疆地區(qū)變異系數(shù)一直維持較高水平，表明北疆地區(qū)內(nèi)部農(nóng)業(yè)用水效率差距一直較大，并經(jīng)歷了長周期上升、短暫下降、長周期上升過程。這主要是因為克拉瑪依市、塔城地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率遠高于伊犁州直屬縣(市)、烏魯木齊市，并保持高速增長，而低效率地區(qū)效率提升速度緩慢。東疆地區(qū)α值呈現(xiàn)先上升、后緩慢下降的趨勢，收斂與分散的分水嶺在2007年，2009年后呈現(xiàn)縮小的趨勢，表明在此階段后期，東疆地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率具有明顯的“俱樂部收斂”特征[15]。

圖2顯示了新疆地州市農(nóng)業(yè)用水效率核密度分布情況，本文選取2004年、2007年、2010年和2013年4個年度為考察面。圖2 a)從整體上描繪了新疆14個地州市農(nóng)業(yè)用水效率在樣本考察期內(nèi)的演變。2004—2013年農(nóng)業(yè)用水效率演化存在以下明顯特征。第一，從密度分布曲線位置平移來看，整體表現(xiàn)出向右平移的趨勢，這可以直觀地反映出新疆各地州市農(nóng)業(yè)用水效率處于增長趨勢。第二，隨著時間的推移，波峰高度略微下降，峰值小幅右移，寬度趨于“扁平”，雙尾延長度亦有大幅增加，右尾延長度增加幅度極為明顯。一方面反映出新疆各地州之間農(nóng)業(yè)用水效率水平總體在不斷提升，另一方面，與收斂檢驗結(jié)論一致，地州市間差距明顯擴大。第三，農(nóng)業(yè)用水效率分布主要以“雙峰”形態(tài)進行演化，意味著新疆農(nóng)業(yè)用水效率面臨著發(fā)展不協(xié)調(diào)的問題，2013年中部位置出現(xiàn)輕微“隆起”，暗示農(nóng)業(yè)用水效率有多級分化趨勢。

圖2 b)從整體上描繪了北疆地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率在樣本考察期內(nèi)的演變。由圖2 b)可以看出：第一，北疆地區(qū)核密度分布曲線演變特征與全疆類似，“雙峰”分布模式明顯，右尾延長度大幅增加，表明北疆地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率也同樣面臨著發(fā)展不協(xié)調(diào)的問題；第二，4個年度考察面中，后3個年度核密度分布曲線存在明顯“右偏”，這表明少部分地州市正朝著高效農(nóng)業(yè)用水的方向發(fā)展；第三，考察期內(nèi)，北疆地區(qū)核密度曲線峰值經(jīng)歷了小幅降低、大幅降低、大幅提高3個階段，這種分布演進過程表明前中期部分低效地區(qū)逐漸向中、高端靠攏，但后期存在大幅回彈，該類地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率呈現(xiàn)惡化趨勢。

圖2 c)從整體上描繪了南疆地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率在樣本考察期內(nèi)的演變。由圖2 c)可以看出：第一，2004年核密度曲線呈現(xiàn)較為明顯的“單峰”模式，多處存在輕微“隆起”，但隨著時間推移，波峰高度明顯下降，寬度趨于“扁平”，這表明南疆地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率發(fā)展更趨協(xié)調(diào)，處于效率中游位置地區(qū)部分向低、高端靠攏；第二，從密度分布曲線位置平移來看，整體表現(xiàn)出向左平移趨勢，這反映出南疆各地州市農(nóng)業(yè)用水效率處于減弱趨勢，總體水平不斷降低。

圖2 新疆地州市農(nóng)業(yè)用水效率核密度估計分布圖Fig.2 Kernel density estimation distribution graphs of agricultural water utility efficiency in Xinjiang

圖2 d)從整體上描繪了東疆地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率在樣本考察期內(nèi)的演變。由圖2 d)可知：核密度分布曲線寬度先拉長、后逐漸收窄，波峰高度先下降、后逐漸上升。相比2004年，2013年密度曲線向右移動，這些特征表明東疆地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率差距不斷縮小，同時，與基期相比，區(qū)域內(nèi)各地區(qū)的用水效率呈現(xiàn)增長趨勢。

3 新疆農(nóng)業(yè)用水效率影響因素分析

3.1 變量說明與模型設(shè)定

參照已有文獻資料，本文考慮了以下影響因素：1)自然條件，引入年均降水量、年均日照時間作為代理變量；2)水資源稟賦水平，考慮到水資源在現(xiàn)有條件下無法做到完全供應(yīng)，引入人均供水量，替代以往多數(shù)文獻以人均水資源量作為代理變量；3)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局，選取4種農(nóng)作物種植面積作為代理變量，包括糧食、棉花、油料、蔬菜；4)農(nóng)田水利建設(shè)，主要采用2個代理變量描述，即有效灌溉面積占農(nóng)作物播種面積比例、水庫數(shù)量，第1個指標(biāo)選取基于有效灌溉面積等于灌溉工程、設(shè)備已經(jīng)配套，能夠正常進行灌溉的水田和水澆地面積的總和；5)經(jīng)濟因素，引入人均GDP、第一產(chǎn)業(yè)增加值占GDP總量比例、單位面積農(nóng)業(yè)灌溉水費作為代理變量。

基于超效率DEA測算的農(nóng)業(yè)用水效率是大于0的受限變量，如果將效率值作為因變量，則需要對效率值進行截取。針對因變量是部分連續(xù)分布或部分離散分布的狀況，為避免普通最小二乘法(OLS)在估計過程中出現(xiàn)偏誤，普遍做法是當(dāng)因變量是切割值或片段值時，采用受限因變量模型的一種Tobit模型，通過一個分段函數(shù)給出：

AWEit=

(4)

3.2 模型結(jié)果與分析

考慮到截面異方差的影響，本文采用廣義最小二乘法(GLS)進行回歸估計，利用軟件Stata12.1進行估算，新疆及分區(qū)域農(nóng)業(yè)用水效率影響因素的Tobit模型估計結(jié)果如表1所示。

表1 新疆全要素農(nóng)業(yè)用水效率影響因素的Tobit模型估計結(jié)果

注：括號中的數(shù)字代表t檢驗值；*，**和***分別表示在10%，5%和1%的水平下顯著。

3.2.1 自然條件

年均降水量同全要素農(nóng)業(yè)用水效率呈顯著的負相關(guān)，在其他條件不變的情況下，年均降水量每增加一個單位，則全疆全要素農(nóng)業(yè)用水效率會降低0.001 8個單位。充沛的降水量雖然可以減少畝均灌溉用水量，但由于用水預(yù)期的改變導(dǎo)致農(nóng)民節(jié)水積極性喪失，降低了農(nóng)業(yè)用水效率。從全疆和南、北區(qū)域來看，日照時間變量均在5%顯著性水平上與全要素農(nóng)業(yè)用水效率呈現(xiàn)負相關(guān)。這是因為新疆大部分地區(qū)以種植糧食作物為主，糧食作物經(jīng)濟價值較低，較少采用節(jié)水灌溉技術(shù)，多采用串灌、漫灌等粗放型灌溉方式，水分蒸發(fā)量大，用水效率相對較低。值得注意的是，東疆以種植棉花、瓜果等經(jīng)濟作物為主，日照時間提高了農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，節(jié)水灌溉技術(shù)主要作用于棉花種植上，從而直接或間接地提高了農(nóng)業(yè)用水效率。

3.2.2 水資源稟賦水平

無論從全疆還是分區(qū)域來看，人均供水量均同全要素農(nóng)業(yè)用水效率負相關(guān)，且通過了顯著性檢驗，表明相對于整個生產(chǎn)前沿面而言，水資源豐裕地區(qū)農(nóng)業(yè)用水存在更大的冗余量。這也印證了許多學(xué)者關(guān)于資源稟賦與資源效率呈負向關(guān)系的觀點。究其原因在于所謂的“靠山吃山，靠水吃水”，在水資源豐裕的地區(qū)，農(nóng)戶的節(jié)水意識較為淡薄，傾向于在農(nóng)業(yè)發(fā)展中使用更多的水資源。

3.2.3 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局

農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)對不同地區(qū)全要素農(nóng)業(yè)用水效率產(chǎn)生了不同的作用。糧食和油料2種農(nóng)作物耗水系數(shù)高，從全疆和南疆、東疆地區(qū)看，這2種農(nóng)作物種植面積與全要素農(nóng)業(yè)用水效率呈負向關(guān)系，但對不同地區(qū)的影響程度迥異，這是地區(qū)農(nóng)作物種植規(guī)模差異化導(dǎo)致的。蔬菜耗水系數(shù)低，在棉花作物灌溉上采用滴灌、微灌等節(jié)水灌溉方式，蔬菜和棉花可以提升全疆農(nóng)業(yè)用水效率，這與表1模型估計結(jié)果相一致。需要引起注意的是，東疆以種植棉花、瓜果經(jīng)濟作物為主，該地區(qū)蔬菜種植面積的增加無法顯著提升農(nóng)業(yè)用水效率，這可能與東疆地區(qū)未規(guī)?；N植蔬菜相關(guān)。

3.2.4 農(nóng)田水利建設(shè)

有效灌溉面積占比增加會促進農(nóng)業(yè)用水效率的提高，在不同的區(qū)域產(chǎn)生不同的推動作用。北疆、南疆與東疆地區(qū)的回歸系數(shù)分別為1.333 8，1.868 0和0.259 4，且都通過了顯著性檢驗。相較之下，水庫數(shù)量非但沒有產(chǎn)生顯著促進作用，而且抑制了農(nóng)業(yè)用水效率的提升。這可能是因為較大的水資源貯存能力反而會減少農(nóng)民有效用水的動機、水利設(shè)施建設(shè)未進行全方位有效評估以及盲目上馬等原因造成的。

3.2.5 經(jīng)濟因素

從全疆和分區(qū)域來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量均與全要素農(nóng)業(yè)用水效率呈顯著的負相關(guān)，即第一產(chǎn)業(yè)占比越大，農(nóng)業(yè)用水效率就越低。與其他省份相比，新疆農(nóng)業(yè)用水技術(shù)手段相對落后，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增加主要依靠投入增加來獲得，農(nóng)業(yè)用水投入偏高，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)用水效率下降。經(jīng)濟水平同全要素農(nóng)業(yè)用水效率呈顯著的正相關(guān)，即人均GDP增加會提高全要素農(nóng)業(yè)效率，彈性為0.1%。區(qū)別于多數(shù)學(xué)者研究認為的灌溉費可以調(diào)節(jié)用水行為，促進農(nóng)業(yè)用水效率提高，本文研究得出結(jié)論：單位面積農(nóng)業(yè)灌溉水費在不同地區(qū)對農(nóng)業(yè)用水效率產(chǎn)生了不同作用。

4 結(jié) 語

1)新疆農(nóng)業(yè)用水效率呈現(xiàn)較為明顯的空間非均衡性特征，在分解農(nóng)業(yè)節(jié)水目標(biāo)時，要依托各地區(qū)的自然條件、資源稟賦、農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展水平等因素進行差異化分解，根據(jù)各地用水效率的實際情況，避免“一刀切”現(xiàn)象。

2)提升農(nóng)業(yè)用水效率是個綜合系統(tǒng)工程，需要采取多種措施來推動節(jié)水工作。例如：依據(jù)農(nóng)作物節(jié)水、耗水情況，合理安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)布局；在農(nóng)田水利設(shè)施的新建和改造中，對項目進行全方位評估，防止盲目上馬造成農(nóng)業(yè)用水效率的降低；普及農(nóng)業(yè)高效節(jié)水技術(shù)，采用微灌、滴灌、渠道防滲等節(jié)水灌溉技術(shù)，推動農(nóng)業(yè)用水方式轉(zhuǎn)型升級。

3)政府應(yīng)發(fā)揮價格杠桿的作用，推進農(nóng)業(yè)水價綜合改革，建立農(nóng)業(yè)節(jié)水型水價制度，針對南疆、東疆和北疆三大區(qū)域，制定農(nóng)業(yè)灌溉用水差異化收費標(biāo)準(zhǔn)。

4)明確水資源初始使用權(quán)，建立科學(xué)的水權(quán)交易制度，避免農(nóng)業(yè)水資源過度利用而陷入“公共地悲劇”，抑制水資源豐富地區(qū)農(nóng)戶用水浪費行為，加速地區(qū)間水資源的流動，提升農(nóng)業(yè)用水配置效率。

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Dynamic evolution and influencing factors of total factor agricultural water utility efficiency in Xinjiang

DU Gen, WANG Baoqian

(Business School, Hohai University, Nanjing, Jiangsu 211100, China)

In order to guide the agricultural water saving in arid and semi arid regions, the paper selects 14 cities’ data from 2004 to 2013 in Xinjiang, taking the total factor water efficiency measurement, using the input-oriented super-efficiency DEA model under the CRS condition, the selected cities and regional agricultural water utility efficiency is measured in Xinjiang. Meanwhile, the paper makes dynamic evolution analysis on basis ofα-convergence and kernel-density estimation, taking the Tobit model to analyze the factors affecting agricultural water utility efficiency in Xinjiang. The results show that at the regi-onal level, although the difference of agricultural water saving technology, consciousness and management level between Northern Region and All Region has been reduces, it still faces the problem of regional uncoordinated development. The agricultural water utility efficiency in Southern Region is deteriorating and agricultural water situation is severe, however, the city agricultural water efficiency gap is small and the development tends to be in balance and coordination. There is obvious characteristics of “club convergence” to agricultural water use efficiency in Eastern Region and the regional water use efficiency is increasing. Among many influencing factors, the average annual sunshine time, farmland water conservancy construction, agricultural production distribution and irrigation fees have a two-way impacts for agricultural water utility efficiency promotion. Economic level has significant positive effect. The average annual precipitation, water resource endowment level and industrial structure have significant negative effects. The study analyzes the efficiency of agricultural water from multiple dimensions of dynamic evolution process, and for arid and semi arid areas, the agricultural water-saving work has a certain guiding role.

farmland irrigation；agricultural water utility efficiency; Xinjiang; total factor; Tobit model； dynamic evolution; influencing factors

1008-1534(2017)02-0096-07

2016-11-07;

2016-12-15；責(zé)任編輯：張士瑩

杜 根(1990—)，男，江蘇徐州人，碩士研究生，主要從事資源技術(shù)經(jīng)濟方面的研究。

王保乾教授。E-mail: bq64@163.com

F205；F224

A

10.7535/hbgykj.2017yx02004

杜 根，王保乾.新疆農(nóng)業(yè)全要素用水效率動態(tài)演進及影響因素分析[J].河北工業(yè)科技,2017,34(2):96-102. DU Gen, WANG Baoqian.Dynamic evolution and influencing factors of total factor agricultural water utility efficiency in Xinjiang[J].Hebei Journal of Industrial Science and Technology,2017,34(2):96-102.