水资源丰沛区农业用水效率空间格局及影响因素——以浙江省为例

方苗，贺义雄，2，余晓洋

（1.浙江海洋大学经济与管理学院，浙江 舟山 316022；
2.南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海），广东 珠海 519000）

水资源与人们的生产生活密切相关，它已从一种重要的自然资源逐渐上升为日益稀缺的战略性资源[1]。然而水资源短缺和水环境污染长期以来是中国水资源面临的两个重大问题[2]。在农业领域，水资源是农业生产必不可少的投入要素之一。2010—2020 年期间，全国农业用水量始终占总用水量的61%以上，均值3 772.6 亿m3[3]。但由于农业耗水量大，造成的水资源短缺将会成为制约地区农业生产的重大阻碍。因此，提高农业水资源利用效率是解决我国农业水资源短缺和水环境污染的重要途径。

水资源效率利用评估研究方法主要包括比值分析法[4]、指标体系评估法[5]、随机前沿生产函数法（SFA）[6]、数据包络分析法（DEA）[7-8]等。其中，SFA 和DEA 作为两种全要素用水效率测算方法，广泛用于农业用水效率领域。对于SFA的使用，学者们主要从微观和宏观两个层面开展研究，如王学渊等[9]从省级层面出发，运用该模型测算了中国农业生产的技术效率和灌溉用水效率。许朗等[10]和耿献辉等[11]则从微观层面使用SFA 模型分别对安徽省蒙城县农户和新疆棉农的技术效率和灌溉用水效率进行了测算，发现两地农业技术效率和灌溉用水效率均存在提升空间。DEA 作为一种非参数方法，假定条件少、适用范围广，能有效排除主观因素的干扰，在农业水资源效率测度上用途较广。杨扬等[12]运用DEA 和Malmquist指数对我国农业灌溉用水效率进行了测度，发现各地区效率差异较大，西南地区和西北地区的农业灌溉用水效率分别为最高和最低。杨骞等[13]和李明璗[14]分别使用Global 超效率DEA 模型和传统DEA 中的BCC 模型对中国31个省份的农业用水效率进行了测度，均得出中国农业用水效率呈东高西低的总体分布格局。李青松等[15]则使用超效率EBM 模型测算了长江经济带的农业用水经济效率、环境效率及绿色效率。

从农业水资源效率影响因素来看，刘渝等[16]运用经济学方法定性分析得出，影响农业用水效率的因素包括技术、制度和管理体系三大方面。佟金萍等[17]使用Tobit模型研究发现灌溉费用、节水灌溉技术、对外开放程度正向影响农业用水效率，人均水资源量和年降水量负向影响农业用水效率。杨骞等[18]使用Bootstrap 断尾回归模型对农业水资源效率进行了实证分析，得出农田水利设施和环境规制对农业水资源效率提升具有促进作用，而水资源丰裕程度具有负面影响。由于传统面板数据忽视了空间影响，未能充分考虑不同地区农业用水效率的相互作用关系，因此，空间计量分析法被广泛运用于农业用水效率影响因素分析中。陈洪斌[19]运用空间滞后项模型得出我国31个省份农业用水效率具有较强的空间溢出效应，且人均农民纯收入、水利建设投资正向影响农业用水效率，农业人口密度、农业水资源总量具有负向作用。马剑锋等[20]运用空间杜宾模型侧重研究了技术进步、效率追赶对农业用水效率的空间效应，得出技术进步对农业用水效率的提升作用更大。

总体来看，现有研究还存在一定不足：农业用水效率研究范围多集中于全国宏观视角、流域范围或地区微观农户层面，在水资源丰沛区省份（特别是沿海区域）开展的农业用水效率研究还不多见；
水资源丰沛区水污染现象可能较为显著，而当前使用传统DEA模型只考虑期望产出是不够的，应在此基础上将非期望产出纳入农业用水效率研究；
现有的空间计量分析多研究各地农业用水效率的空间相关性及溢出效应，从空间分层异质性的角度分析各影响因素对农业用水效率贡献程度的研究还较少。鉴于此，本研究选取东部沿海省份——浙江省为研究对象，对其农业用水效率进行测度，探究空间分异情况，并对相关影响因素进行分析，以丰富相关理论，同时为解决我国农业水资源短缺和水环境污染问题提供参考。

1.1 研究区概况

浙江省位于我国东南沿海，地处亚热带季风气候区，雨热同期，2010—2020 年《浙江省水资源公报》显示，浙江省多年平均降水量为1 670.51 mm，多年平均水资源总量1 135.17 亿m3，但多年人均水资源量仅为2 024.58 m3，在全国位列中等，低于全国平均水平2 239.8 m3。2020年全省总用水量为163.94亿m3，其中农业用水量占比为45.05%，农田灌溉用水占比为39.14%，农业灌溉用水系数0.602，比全国农业灌溉用水系数略高出0.037。《浙江省自然资源与环境统计年鉴（2021）》显示，全省农业氨氮排放量占氨氮排放总量的14.86%，农业COD 排放量占COD 排放总量的15.06%。随着城镇化和工业化的推进，人口不断增长，非农用水量增加，加之化肥农药的使用，都给农业用水带来压力。如何在有限的耕地上更高效地使用农业水资源，对于保障浙江省农业产量、践行绿色生态文明发展理念、推进国家农业绿色发展先行区建设具有重要的现实意义。

1.2 研究方法

1.2.1 超效率SBM模型

传统的DEA 模型在测算效率时，若存在多个效率值为1 的情况，便无法做进一步比较。因此，Banker等[21]提出了超效率DEA 模型，该模型可以实现对效率值大于1 的决策单元的有效区分。在此基础上，Tone[22]提出了SBM 模型，该模型考虑了非期望产出对效率的影响，同时也消除了各投入产出的松弛变量对测度值的影响。而超效率SBM 模型则结合了超效率DEA 模型和SBM 模型的优点，不仅可以对非期望产出进行适当的处理，而且能够在有效的决策单元之间做进一步比较[23]。

该模型假设有n个决策单元，其中每个决策单元由投入m、期望产出s1和非期望产出s2三个要素组成。当效率值ρ≥1 时，决策单元是有效的；
当0＜ρ＜1时，决策单元未达到有效状态，还存在投入与产出改进的必要性，由此才能实现最佳利用效率。本研究采用基于投入导向的规模报酬不变的超效率SBM 模型进行测算，其计算公式为：

1.2.2 核密度估计

核密度估计是概率论中用来估计未知的密度函数的方法，是非参数检验方法之一。本研究利用核密度估计法来测算浙江省农业用水效率的时空演变规律。对于数据x1，x2，x3，…，xn，其核密度函数为：

式中：n为观测数量；
h为带宽；
K为加权函数；
x-xi为x与xi之间的距离。

1.2.3 地理探测器

地理探测器可以用于在生态、气象、水文、社会经济等领域检验变量的空间分异性并对变量之间的因果关系进行探测。其背后的思想假设是：如果某个自变量对某个因变量有重要影响，那么自变量与因变量的空间分布应该具有相似性。其中包括分异及因子探测、交互作用探测、风险区探测和生态探测4 个探测器。本研究运用分异及因子探测模型探测各影响因子对浙江省农业用水效率空间分异的解释程度，从而分析各类因子对农业用水效率空间分异的相对重要性，用交互作用探测模型分析驱动因子之间是否对空间分异具有交互作用。其计算公式为：

式中：h为变量Y或因子X的分层，即分类或分区，h=1，2，…，L；
Nh和N分别为层h和全区的单元数和σ2分别是层h和全区的方差。q值为指标的探测值，值域为[0，1]，其值越大，表示Y的空间分异性越明显，即q值越大，表示自变量X对属性Y的解释力越强，反之则越弱[25]。

1.3 指标选取与数据来源

1.3.1 农业用水效率指标

农业用水效率在农业科学领域被定义为每消耗1 单位水资源所产生的粮食数量。从经济学角度来看，农业用水效率则追求最大化农业产出下的灌溉水资源利用的经济效率[9]。因此，本研究中农业用水效率投入指标主要从水资源、劳动力、土地、资本以及农药化肥方面入手，借鉴相关研究成果[17，20，26]并考虑数据的可获得性，分别以农业用水量、第一产业从业人员数、农作物播种面积、农用机械总动力和农药化肥使用量作为本研究的投入指标，农业期望产出指标为农业产值，并以2010 年作为基准价格进行平减。农业非期望产出为农业面源污染。农业面源污染是造成地表水污染的重要来源，农业生产过程中产生的氮、磷等营养物质，通过地表及地下径流造成的水污染，会降低实际农业用水效率。由于农业面源污染是通过农业生产中大量施用农药、化肥、薄膜引起的，所以本研究借鉴王宝义等[27]和方琳等[28]的计算方式，使用化肥氮磷流失量、农药无效使用量、农膜残留量来表征面源污染，其中：化肥流失量=化肥施用量×65%，农药无效使用量=农药使用量×50%，农膜残留量=农膜使用量×10%。考虑到DEA 模型要求较多的决策单元以及较少的投入产出指标，本研究利用熵值法和综合评价指数法将这三个污染来源加以综合，以此作为农业面源污染指标。具体数据见表1。

表1 2010—2020年浙江省农业用水效率投入产出指标描述性统计Table 1 Descriptive statistics of input-output indicators of agricultural water use efficiency in Zhejiang Province from 2010 to 2020

1.3.2 空间分异影响因素指标

基于浙江省固有的自然资源禀赋以及农业生产的特殊性，并结合已有研究[16，19-20，26]，从以下几个方面选取了浙江省农业用水效率空间分异影响因素指标：①水资源丰裕程度，以人均水资源量和年降水量表征；
②水资源禀赋结构，以地下水资源量占水资源总量的比例表征；
③用水结构，以农业用水量占总用水量的比例表征；
④农业种植结构，以粮食播种面积占农作物播种面积的比例表示；
⑤农田水利设施建设情况，以有效灌溉面积占农作物播种总面积的比例表征；
⑥农业现代化程度，以单位面积农机总动力表示；
⑦经济发展水平，以农村居民人均纯收入表示；
⑧政府对农业用水的重视程度，以农林水支出占一般财政支出的比例表示。

1.3.3 数据来源

本研究选取2010—2020 年为研究时段，原始数据均来源于2011—2021 年《浙江统计年鉴》和《浙江自然资源与环境统计年鉴》，其中部分缺失数据利用插值法进行补齐。

2.1 农业用水效率总体演变

运用Max-DEA软件计算出浙江省及11个地级市的农业用水效率，结果如表2所示。从全省角度来看，2010—2020 年的农业用水效率大体呈现波动上升态势，从2010年的1.153上升至2020年的1.661，年均增长3.71%，多年均值为1.535，效率值始终大于1，处于有效利用状态，说明浙江省农业水资源利用效率取得显著提升。农业水资源利用效率年际变化不大，除2010—2011年增幅较大（42.58%）外，其余年份增幅均稳定在-0.10%～0.13%之间，说明浙江省农业水资源利用效率多年稳定性较强。

表2 2010—2020年浙江省11个地级市农业用水效率测度结果Table 2 Measurement results of agricultural water use efficiency in 11 prefecture-level cities in Zhejiang Province from 2010 to 2020

从效率分解角度来看，参照相关研究[29-30]将农业用水综合技术效率分解为纯技术效率和规模效率，其关系为综合技术效率=纯技术效率×规模效率。其中综合技术效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价，纯技术效率是管理和技术等因素影响下的生产效率，规模效率是规模因素影响下的生产效率。由表3 可知，综合技术效率均大于1，表明浙江省在农业用水效率的资源配置方面做得较好。纯技术效率相较于规模效率表现更优，纯技术效率均大于1，规模效率均小于1，两者均值分别为1.717 和0.894，标准差为0.009 和0.081，表明纯技术效率水平高，稳定性也较强，因此浙江省农业用水效率主要受纯技术效率影响，而在投入与产出的规模方面有待进一步加强。

表3 浙江省农业用水效率影响因子探测结果Table 3 Detection results of influencing factors of agricultural water use efficiency in Zhejiang Province

表3 2010—2020年浙江省农业用水效率及其分解值Table 3 Agricultural water use efficiency and decomposition value in Zhejiang Province from 2010 to 2020

为进一步观察浙江省农业用水效率值的时空演变情况，运用Stata 16.0对表2中的用水效率进行核密度估算，并选取2010、2015 年和2020 年作为代表年份，绘制核密度分布图（图1）。从形状上看，2010、2015 年的核密度曲线均呈现扁而宽的双峰分布，说明浙江省各地级市之间农业用水效率存在一定程度的两极分化。2020 年呈现单峰形状，说明农业用水效率区域差距有缩小的趋势。从位置上看，核密度曲线往右偏态分布发展，波形向左移动，表明研究区内农业用水效率差异呈缩小态势。从峰度上看，由2010 年和2015 年的宽峰向2020 年的窄峰转变，进一步表明浙江省各地级市农业用水效率的集中程度在提高，整体差异在逐渐缩小。

图1 浙江省农业用水效率核密度分布Figure 1 Kernel density distribution of agricultural water use efficiency in Zhejiang Province

2.2 农业用水效率空间格局演变

运用ArcGIS 对浙江省11 个地级市2010、2015、2020 年以及多年平均的农业用水效率进行可视化呈现（图2）。由图2 可以看出，浙江省农业用水效率空间格局未发生较大变动，三个年份均呈现出较为明显的南北差异，浙北地区农业用水效率高于浙南地区，均值分别为1.068和0.459。

图2 浙江省农业用水效率时空分异Figure 2 Spatial-temporal variation of agricultural water use efficiency in Zhejiang Province

浙江北部地区的宁波、舟山、绍兴的农业用水效率在2010—2020 年间均大于1，杭州除2010 年，嘉兴除2020 年，湖州除2010、2011、2013 年和2020 年小于1 外，其余年份均大于1。这些地区农业用水效率大部分处于有效利用状态，即在农业产出一定的情况下，农业水资源投入较少，农业用水效率较高。杭州东北部、嘉兴全境以及湖州大部分地区位于杭嘉湖平原区，是浙江省重要的商品粮基地，农业生产会更倾向于采用先进的农业机械设备和管理模式，农业规模经济较为显著，而规模经济有利于农业各生产要素的整合，因此会推动农业水资源利用效率的高效利用。宁波和绍兴地区经济发达，农民受教育程度较高，新型职业农民数量较多，接受先进农业生产技术和节水观念更为强烈，且现代化农业生产设备的推广以及农民劳动力成本的提高，使得传统以体力为主的农业劳动者易被专业机械化设备所替代，同时节水灌溉设备得以完善，因而更有利于精准利用农业水资源。作为海岛城市，舟山淡水资源短缺，农业用水量也较少，因此人们节水意识强烈，更加注重合理有效地使用农业水资源，提高用水效率，以达到与其他地区农业用水相同的功效。

浙江南部的金华、台州、温州、衢州的农业用水效率均小于1，丽水除2010—2011 年的用水效率大于1外，其余年份效率值也均小于1，说明这些地区在一定产出水平下，需要更多生产要素的投入。同时，上述结果也说明，农业生产要素的投入不仅带来了农业产值这一期望产出的增加，也不可避免地造成了面源污染这一非期望产出的增加。浙南地区多山地丘陵，农田水利基础设施建设较为困难，小农经营较为普遍，农业水资源多采用漫灌等粗放方式，且农业机械不易发挥作用，在一定程度上造成了农业用水效率的低下。

从地区年际变化（图3）来看，舟山、宁波、绍兴、湖州、丽水、金华、衢州的农业用水效率大致呈波动下降趋势，其中丽水下降态势明显，2020年较2010年下降了0.686。由于经济发展水平有限，当地的青壮年农村劳动力流动到外地，农村剩余劳动力多是年老自耕农，他们与新型职业农民在资金、技术和用水观念上都有很大的差距。另外，山区地形不便，节水、蓄水工程不易实施，农机设备不易推广，使得实际农业用水效率降低。杭州、台州、温州的农业用水效率则与全省相同，呈现波动上升趋势。其中，杭州的农业用水效率上升态势明显，2020 年较2010 年上升了0.340。作为省会城市，杭州经济发展水平高，机械化利用水平较高，农民有较强的意愿和经济实力使用节水技术、参与节水改造，进而提高农业用水效率。台州由于不断优化农业产业结构（如耗水性大的粮食作物播种面积减少，地区优势的蔬菜产业集约化经营面积不断提高），并与节水灌溉技术协同推广，农业用水效率得到提高。温州近年来重视农药化肥源头管控，大力推进农业绿色生态发展，注重改善当地农业面源污染情况，促进了农业用水效率的提高。嘉兴农业用水效率除2020 年出现明显下降外，其余年份均保持较为稳定的状态。

图3 2010—2020年浙江省11个地级市农业用水效率年际变化Figure 3 Interannual variation of agricultural water use efficiency in 11 prefecture-level cities of Zhejiang Province from 2010 to 2020

2.3 农业用水效率空间分异影响因素

为了探索浙江省农业用水效率的驱动机制，本研究运用地理探测器的分异及因子探测对浙江省农业用水效率的因素进行分析。①将2010、2015 年和2020 年浙江省农业用水效率及各影响因素导入到ArcGIS 10.8 中，运用Jenks 自然断裂法将其分为5 类；
②将所有数值变量转为类型变量；
③将转化后的数据导入地理探测器中，计算得到各影响因子的q值。由于地理探测器对自变量共线性“免疫”，因此无需进行共线性诊断[25]。

从多年均值结果（表3）来看，各因子对浙江省农业用水效率空间分异的贡献程度依次为农村居民人均纯收入（0.746）＞农林水支出占一般财政预算支出的比例（0.579）＞人均水资源量（0.473）＞粮食播种面积占农业总播种面积的比例（0.471）＞年降水量（0.468）＞单位面积农机总动力（0.461）＞有效灌溉面积占农业总播种面积的比例（0.356）＞农业用水量占总用水量的比例（0.339）＞地下水资源量占水资源总量的比例（0.331）。

农村居民人均纯收入是反映地区经济发展水平的重要指标之一，对浙江省农业用水效率空间分异的解释能力最高。宁波、绍兴、杭州等地区经济发达，各地政府及农户主体有较强的资金实力投入到农田基础设施、农业节能环保、相关科技研发等领域，有力地推动了农业用水效率的提升。而温州、衢州、丽水等地多数县区属于欠发达地区，农民对农业的投入力度有限，因此农业用水效率相对不高。随着浙江省大力推进共同富裕示范区建设，地区收入差距和城乡收入差距逐渐缩小，经济发展水平因素对农业用水效率空间分异的影响呈下降趋势，各地农业用水效率的差异将会越来越小。

农林水支出占一般财政预算支出比例的q值从2010 年的0.441 波动上升至2020 年的0.713，是影响浙江省农业用水效率空间分异的重要因素之一。政府财政投入用于农田水利基础设施建设，将会增大实际灌溉面积，从而提高实际用水效率；
政府将财政投入用于农户节水技术的专项补贴，则会使农民有更多的资金和意愿去进一步投资和使用节水灌溉技术，进而有利于农业用水效率的提高；
政府若将财政资金投入直接用于农业技术进步方面，则会使得在一定农业水资源投入的情况下，有更多的农业产出及更少的其他资源投入，从而获得最大的经济效益和生态效益。因此政府对农业用水的重视程度将会保障农业用水效率的提升。

年降水量和人均水资源量对浙江省农业用水效率空间分异性影响较大，但均呈现下降的趋势。雨热同期是浙江省典型的气候特征，充沛的水资源为地区农业生产提供了良好的生态供应。但即使整体上水资源量丰富，省内各地区还是存在较大降水差异，如2020 年最高降水量为杭州的338.87 亿m3，而最低的降水量地区舟山仅为20.95 亿m3，这会对两地实际农业用水效率空间差异产生较大影响。为保障各地农业正常生产，浙江省更多地运用政府宏观调控来改变农业生产过程中出现的水资源差异问题，如浙东引水工程的修建。因此年降水量对农业用水效率空间分异的影响程度呈下降趋势。而浙江省人口密度大，人均耕地面积少，使得实际人均水资源量较少，这就在整体上迫使人们更加注重节水，推广使用节水技术，提升水资源利用效率，因此在一定程度上降低了人均水资源量因素对农业用水效率空间分异的影响。

粮食播种面积占农业总播种面积比例的q值从2010 年的0.465 上升至2020 年的0.796，且对农业用水效率的空间分异程度影响不断提升。浙江省各地自然资源和地形差异较大，农作物结构也各不相同。粮食作物有水稻、小麦、豆类、番薯等，各县市还有各具特色的经济作物。不同的作物所需水量不尽相同，基于人多地少的资源现状，在单位面积耕地中获得最大的经济收益是农户的理性选择，因此农民会将有限的水资源用于适合本地区生长的最大经济产出作物上。农业种植结构的这种差异，使得农业用水效率的分异程度也逐渐增大。

单位面积农机总动力对农业用水效率空间分异的贡献呈下降趋势，q值从2010 年的0.602 下降至2020年的0.333。地下水资源量占水资源总量比例的q值从2010 年的0.585 下降至2020 年的0.241。两者均不是影响浙江省农业用水效率空间分异的主导因素。随着浙江省农业“双强行动”的提出，各地级市积极制定实施意见，特别是在推进农业“机器换人”、提高农机购置补贴力度、提升农业装备应用水平方面提出了具体目标。因此单位农机总动力因素对农业用水效率空间分异影响程度呈下降趋势。浙江省境内拥有八大水系，滋养着11 个地级市，再加上丰富的降水，使得农业取水主要来源于地表水，各地对地下水开采使用量并不大，因此该因素对浙江省农业用水效率的空间分异的解释力度并不大。

有效灌溉面积占农业总播种面积的比例和农业用水量占总用水量的比例不是影响浙江省农业用水效率空间分异的主导因素，但是二者对农业用水效率的影响程度均呈波动上升态势，分别从2010 年的0.301 和0.391 上升至2020 年的0.417 和0.444。原因是随着节水灌溉工程设施的不断完善，各地有效灌溉面积逐渐增大，有利于农业用水效率的提升。其建设后续带动作用逐渐增强，对农业水资源效率的贡献率也会随之增大。农业用水量占比一定程度上反映了地区农户对用水效率提升的重视程度。对各地级市而言，总体上并未呈现出农业用水占比与农业用水效率之间的既定规律。如在农业用水占比高的地区中，湖州、嘉兴属于高用水效率区，而衢州、丽水则属于低用水效率区。其他地级市农业用水量占比均低于50%，但用水效率也有高有低，因此该因素对农业用水效率空间分异的影响不大。

交互探测的主要作用是探测驱动因子对浙江省农业用水效率的空间分布是否具有交互作用，通过q(Xi∩Xj)值来判断驱动因子之间的共同作用是增强还是减弱关系，其因子之间的交互作用类型具体见文献[23]。

浙江省农业用水效率驱动因子交互探测结果（表4）显示，两两交互的任意因子之间的作用大于单个因子的作用，主要类型为非线性增强。这说明浙江省农业用水效率空间分异的最终结果并不是单一因子造成的，而是不同影响因子共同作用的结果。其中，X3∩X7、X4∩X7、X3∩X4 相互作用的q值均为1，表明水资源禀赋结构和丰裕程度这类自然因素内部交互作用强于单因子对农业用水效率的作用。X1∩X8、X4∩X8、X5∩X8 和X8∩X9 相互作用的q值也均为1，显示农田水利基础设施建设与各影响因子之间交互作用都较为强烈，说明该因素内外部间的相互作用对农业用水效率空间分异均产生了重要影响。农林水支出占一般财政支出的比例与各影响因子之间交互作用的q值均大于0.85，即政府对农业的重视程度可以通过涉农资金的投入、农业技术的推广、农田水利设施基础建设以及对农村居民收入的宏观调节等多方面来共同影响农业用水效率的空间分异情况，也表明政府的干预会在很大程度上影响浙江省农业用水效率的时空分布。

表4 浙江省农业用水效率空间分异驱动因子交互探测结果Table 4 Interactive detection of driving factors for spatial differentiation of agricultural water use efficiency in Zhejiang Province

为进一步推进浙江省农业用水效率的提升，促进地区农业水资源的合理利用，笔者认为可以从以下几个方面进行加强：

（1）提升农民收入水平。农民收入的增加将会刺激农业投入，如将剩余资金用于直接购买喷灌、滴灌、管灌等设备，或用于农业规模化和产业化经营，以此提高水资源利用效率。因此，各地政府要立足本地资源优势，在较好控制粮食播种面积的前提下，大力发展当地特色农业，加快推进农业与二三产业融合发展，切实保障农民利益，多渠道提高农民收入。

（2）加大农业的财政投入力度，推进节水灌溉技术。各地政府要立足农业发展与水资源保护相协调的理念，加大涉农资金投入，特别是在农田水利基础设施这类公共物品上的投入，如加快高标准农田建设，进一步推进全域土地综合整治。各地要采取措施促进农业用水规模化和农业生产机械化，特别是对于浙南地区，要加快向小农户推广和普及节水灌溉技术，并因地制宜制定农业水资源保护政策，从制度上保障科学合理用水。

（3）提高农户的节水意识。水资源较为丰沛的地区农户易产生水资源浪费现象，从而降低农业水资源的实际使用效率，因此应继续在全省范围内大力宣传水资源保护，科学引导农户合理用水。同时，运用市场化的手段，对水资源进行合理定价，如借助价格杠杆、节水奖励和精准补贴等措施提高农户节水意识，减少过度使用和无效浪费。

本研究运用超效率SBM 模型测算了2010—2020年间水资源丰沛区浙江省及省内11 个地级市的农业用水效率，其次运用核密度估计法揭示了浙江省农业用水效率的时间演变规律，最后使用地理探测器中的分异及因子探测和交互探测分析了浙江省农业用水效率空间分异的因素及各因素之间的交互作用，得出以下结论：

（1）浙江省农业用水效率整体呈现波动上升态势，从2010 年的1.153 上升至2020 年的最高点1.661，年均增长3.71%，多年均值为1.535，始终处于有效利用状态。农业水资源利用效率年际变化不大，多年稳定性较强，且用水效率主要受到技术和管理水平的影响。

（2）浙江省11 个地级市之间的农业用水效率存在明显的南北差异，其中，浙北地区（杭州、宁波、嘉兴、绍兴、湖州、舟山）的农业用水效率大部分处于有效利用状态，而浙南地区（金华、台州、温州、衢州、丽水）的农业用水效率则低于浙北地区，处于无效利用状态的城市居多，但核密度估计法显示此差异在逐渐缩小。

（3）农村居民人均纯收入、农林水支出占一般财政预算支出的比例、人均水资源量、粮食播种面积占农业总播种面积的比例、年降水量是影响浙江省农业用水效率空间分异的主要因素。同时，农业用水效率的空间分异并不是单一因子作用的结果，而是多种因子共同作用下非线性增强的结果。

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