干旱灾害对农业技术效率的影响

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2022.00046

摘要/Abstract

摘要：

干旱是影响农业生产最主要的自然灾害，探究干旱灾害对农业技术效率的影响机理，明晰灌溉水平与二者之间的逻辑关系，具有重要意义。基于全国27个省份2006—2020年的面板数据，运用随机前沿生产函数（SFA）模型测算农业技术效率，探讨农业技术效率的时空分布特征。在此基础上，采用固定效应和面板门槛回归模型，验证干旱灾害、灌溉水平与农业技术效率三者之间的关系。结果表明：农业技术效率总体呈现上升趋势，年均增长率达到1.09%，技术效率空间分布存在较大差异，西北和华北农业技术效率较低，华东和华中技术效率较高。干旱灾害对农业技术效率有显著负向影响，灌溉水平有利于农业技术效率的提升。当灌溉水平超过38.88%的门槛值时，会缓解干旱灾害对农业技术效率的负向影响。

关键词: 干旱灾害, 灌溉水平, 农业技术效率

Abstract:

Drought is the most important natural disaster affecting agricultural production. It is of great significance to explore the mechanism of drought disaster on agricultural technical efficiency and clarify the role of irrigation conditions. Based on the panel data of 27 provinces in China from 2006 to 2020， SFA model was used in this paper to calculate the agricultural technical efficiency and discuss the spatial and temporal distribution characteristics of agricultural technical efficiency. On this basis， the panel threshold regression model is adopted to verify the relationship among drought disaster， irrigation level and agricultural technical efficiency. The results showed that：（1）The overall agricultural technical efficiency showed an upward trend with an annual growth rate of 1.09%. There were great differences in the spatial distribution of technical efficiency. The agricultural technical efficiency was lower in Northwest and North China， but higher in East and Central China. （2）Drought disaster had a significant negative impact on agricultural technical efficiency， but the level of irrigation was conducive to the improvement of agricultural technical efficiency. （3）When the irrigation level exceeds the threshold value of 38.88%， it will alleviate the negative impact of drought disaster on agricultural technical efficiency.

Key words: drought disaster, irrigation level, agricultural technical efficiency

中图分类号:

F304

陈钦萍, 刘振滨, 杨建州. 干旱灾害对农业技术效率的影响[J]. 中国沙漠, 2022, 42(3): 213-221.

Qinping Chen, Zhengbin Liu, Jianzhou Yang. The impact of drought disaster on agricultural technical efficiency： threshold effect based on irrigation level[J]. Journal of Desert Research, 2022, 42(3): 213-221.

图/表 8

参考文献 27

1	马鹏里，韩兰英，张旭东，等.气候变暖背景下中国干旱变化的区域特征［J］.中国沙漠，2019，39（6）：209-215.
2	韩兰英，张强，贾建英，等.气候变暖背景下中国干旱强度、频次和持续时间及其南北差异性［J］.中国沙漠，2019，39（5）：1-10.
3	Cook B I， Smerdon J E， Seager R，et al.Global warming and 21^st century drying［J］.Climate Dynamics，2014，43（9/10）：2607-2627.
4	Coumou D， Rahmstor F S.A decade of weather extremes［J］.Nature Climate Change，2012，2（7）：491-496.
5	王利民，刘佳，张有智，等.我国农业干旱灾害时空格局分析［J］.中国农业资源与区划，2021，42（1）：96-105.
6	王永龙.我国农业技术效率及其对策分析［J］.福建师范大学学报（哲学社会科学版），2004（6）：46-50.
7	汪小勤，姜涛.基于农业公共投资视角的中国农业技术效率分析［J］.中国农村经济，2009（5）：79-86.
8	刘晗，王钊，姜松.人力资本对农业技术效率影响研究：基于省级面板数据的实证分析［J］.云南财经大学学报，2016，32（3）：58-68.
9	贺志亮，刘成玉.我国农业生产效率及效率影响因素研究：基于三阶段DEA模型的实证分析［J］.农村经济，2015（6）：48-51.
10	张德元，宫天辰，崔宝玉.小农户家庭禀赋对农业经营技术效率的影响［J］.西北农林科技大学学报（社会科学版），2015（5）：41-47.
11	杨子，张建，诸培新.农业社会化服务能推动小农对接农业现代化吗：基于技术效率视角［J］.农业技术经济，2019（9）：16-26.
12	范方志.农户信贷提升了农业生产技术效率吗？基于农户微观调研数据的分析［J］.中央财经大学学报，2020（5）：33-41.
13	孙良顺.水旱灾害、水利投资对粮食产量的影响［J］.西北农林科技大学学报（社会科学版），2016，16（5）：136-142.
14	栾健，韩一军.干旱灾害与农田灌溉对小麦生产技术效率的影响［J］.资源科学，2019，41（8）：1387-1399.
15	唐炎东.灾害经济学［M］.北京：清华大学出版社，2011：19-46.
16	李秉龙，薛兴利.农业经济学［M］.北京：中国农业大学出版社，2021：190-198.
17	李杨，伍贤旭，高鸣，等.自然灾害对我国农业全要素生产率的影响［J］.湖南师范大学自然科学学报，2012（3）：84-88.
18	刘涛.自然灾害、技术效率与农业发展方式转变［J］.华南农业大学学报（社会科学版），2012（4）：28-35.
19	高云，詹慧龙，陈伟忠，等.自然灾害对我国农业的影响研究［J］.灾害学，2013（3）：79-84.
20	刘宇，黄季焜，王金霞，等.影响农业节水技术采用的决定因素：基于中国10个省的实证研究［J］.节水灌溉，2009（10）：1-5.
21	吴瑞锁，齐春三.论灌溉对山东农业发展的重要作用［J］.水利规划与设计，2007 （4）：8-10.
22	向青，黄季焜.地下水灌溉系统产权演变和种植业结构调整研究：以河北省为实证的研究［J］.管理世界，2000（5）：163-168.
23	石成玉.气候变化、农业水利投资与我国耕地产出效率分析［J］.农业技术经济，2015（11）：62-68.
24	Battese G E， Coelli T J.A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data［J］.Empirical Economics，1995，20（2）：325-332.
25	周晓时，李谷成，刘成.人力资本、耕地规模与农业生产效率［J］.华中农业大学学报（社会科学版），2018（2）：8-17.
26	郝晓燕，韩一军，李雪，等.小麦技术效率的地区差异及门槛效应：基于全国15个小麦主产省的面板数据［J］.农业技术经济，2016（10）：84-94.
27	孟晓霞，曹洪军，焦勇.我国农业生产技术效率评价研究：基于修正的三阶段DEA模型［J］.财经问题研究，2016（4）：124-129.

变量类型	变量名称/单位	均值	标准差
投入产出变量	农业产出/亿元	1 529.574	1 234.604
	土地投入/万hm²	523.8507	376.5183
	劳动力投入/万人	853.539	647.999
	化肥投入/万t	214.412	337.128
	机械投入/万kW	3 057.622	2 800.992
农业技术效率及其自变量	农业技术效率	0.879	0.062
	干旱灾害	0.078	0.107
	灌溉水平	0.358	0.776
	人力资本/a	9.598	1.428
	农业市场稳定	1.021	0.056
	政府支农	0.110	0.036
	对外开放	0.128	0.210

变量类型	变量名称/单位	均值	标准差
投入产出变量	农业产出/亿元	1 529.574	1 234.604
	土地投入/万hm²	523.8507	376.5183
	劳动力投入/万人	853.539	647.999
	化肥投入/万t	214.412	337.128
	机械投入/万kW	3 057.622	2 800.992
农业技术效率及其自变量	农业技术效率	0.879	0.062
	干旱灾害	0.078	0.107
	灌溉水平	0.358	0.776
	人力资本/a	9.598	1.428
	农业市场稳定	1.021	0.056
	政府支农	0.110	0.036
	对外开放	0.128	0.210

参数	系数	标准差	T值
β₀	2.6360^***	0.2652	9.9405
β₁	0.2037^***	0.0728	2.7990
β₂	0.1509^**	0.0743	2.0308
β₃	0.2098^***	0.0504	4.1637
β₄	0.2263^***	0.0474	4.7756
σ²	0.0685^***	0.0157	4.3597
γ	0.6298^***	0.0411	15.3091
μ	0.4153^***	0.1420	2.9242
η	0.0841^***	0.0055	15.3329
极大似然值	115.3261	LR	677.2944

参数	系数	标准差	T值
β₀	2.6360^***	0.2652	9.9405
β₁	0.2037^***	0.0728	2.7990
β₂	0.1509^**	0.0743	2.0308
β₃	0.2098^***	0.0504	4.1637
β₄	0.2263^***	0.0474	4.7756
σ²	0.0685^***	0.0157	4.3597
γ	0.6298^***	0.0411	15.3091
μ	0.4153^***	0.1420	2.9242
η	0.0841^***	0.0055	15.3329
极大似然值	115.3261	LR	677.2944

假设检验	F值	P值	门槛值	BS次数
单一门槛检验	31.66^**	0.0333	0.3888	300
双重门槛检验	11.13	0.4133	0.4083	300