Page 50 - 《华中农业大学学报（社会科学版）》2024年第1期

44 华中农业大学学报（社会科学版） （总169 期）

溉基础设施规模与种植业全要素生产率之间的关系，图 2展示了拟合结果。总体而言，灌溉基础设施
的规模与种植业全要素生产率呈现出显著的正相关关系，这表明灌溉基础设施的建设对种植业全要
素生产率的提高起到了重要作用。但是，存在的非线性曲线表明灌溉基础设施的建设对种植业全要
素生产率的影响在不同时间段存在差异。较高的基础设施
建设水平为地区种植业发展提供了良好的生产条件和支持，
促进了全要素生产率的提升，但是其边际作用随时间逐步
减小。
2.灌溉基础设施对种植业全要素生产率动态影响
在初步观察到灌溉基础设施建设在不同发展阶段对种
植业全要素生产率存在差异化影响后，本文引入结构断点模
型（式（8））探究分时期灌溉基础设施对种植业全要素生产率
的动态影响。表 2 展示了回归系数与 SW 检验结果。其中，
列（3）与列（4）增加了对其他解释变量的控制。SW 检验结 图 2 灌溉与种植业全要素生产率关系

果表明估计的断点通过稳健性检验 [41⁃42] 。列（1）和列（3）为基于随机效应模型的回归结果，列（2）和列
（4）为固定效应模型的回归结果，Hausman 检验结果显示，在本文的模型设定下应选取固定效应模型
进行详细分析。
本文在此具体分析基于固定效应模型的回归结果。从列（2）与列（4）的估计系数来看，在使用固
定效应回归剔除所有仅随时间变动和仅随省份变动的不可观测变量带来的影响后，结果显示在各个
时期灌溉基础设施对种植业全要素生产率的影响均显著为正，且与列（2）的回归结果相比，增加其他
控制变量后，列（4）核心解释变量的估计系数变化程度较小，同时保持显著。进一步，本文发现 δ p 的
回归系数显示灌溉基础设施对种植业全要素生产率的边际影响在不同阶段内虽均显著为正，但是其
边际效应呈现出递减趋势。以列（4）的结果为例，在第一阶段（1980-1985年），灌溉基础设施对种植
业全要素生产率的系数为 0.003，结果在 1% 水平上显著，表明灌溉基础设施每增加 1 个百分点，种植
业全要素生产率会提升 0.3%。而在第三阶段，弹性系数下降至 0.002，并在之后四个阶段保持恒定，
表明灌溉基础设施规模扩张虽然仍对当地种植业生产效率起到显著的推动作用，但这一边际影响已
从 0.3% 下降至 0.2%。此外，其余控制变量的系数表明地区要素投入结构、劳动力质量与自然条件
等因素对地区种植业全要素生产率均存在显著影响。
上述结果表明灌溉基础设施对于农业生产起到了重要的推动作用，但正向效果逐阶段降低。这
一发现与灌溉基础设施发展的现实相互印证，在 20世纪 80年代早期，灌溉等农业基础设施建设极大
促进了农村资源配置的优化和农业结构的调整，推动农业生产力的提升；到 90年代中后期，在一定的
农业灌溉保障基础上，政府出台的政策和制度创新进一步加速了农业生产力的发展；进入 21世纪，绿
色、高效、可持续的农业发展理念以及资源永续利用等关注点，对灌溉投入转型提出新的要求，为新
时期农业生产力发展带来新的挑战 。本文认为，出现上述结果的原因可能在于以下两点：一方面，
[43]
由于淡水资源的有限性，灌溉基础设施规模的等量扩张在不同阶段产生的促进效应会不断缩减，另
一方面，在技术进步边际效应递减的前提下，灌溉设施规模扩张对农业生产效率的边际作用也会不
断降低。
3.灌溉基础设施平均内部收益率跨期变动情况
已有文献讨论了灌溉基础设施建设的经济效益，如 Fan等 基于 10% 折旧率和 20年周期的假设
[44]
测算出中国灌溉设施建设每一元支出的回报约为 1.45 元；在指标计算方面，世界各国灌溉投资收益
率的估计结果大部分在 30% 以内，如部分文献 [45⁃47] 测算出印度灌溉基础设施的内部收益率在 13%~
24% 之间。也有研究的测算结果表明澳大利亚灌溉基础设施的内部收益率在 7%~23% 之间 [48⁃49] 。
Tiffen 基于12%折旧率这一前提表明世界灌溉设施投资回报率至少为8%。
[50]
利用式（11），本文计算了 6个阶段我国各省和自治区灌溉基础设施投资的平均内部收益率情况，