摘 要 為探究氣候變化對中國節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響效應(yīng)，基于2006—2022年中國省域?qū)崪y氣象資料，使用空間模型研究了以溫度、降水、光照時數(shù)衡量的氣候因素與區(qū)域節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)系：其與中國節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展呈正向空間關(guān)系，具有顯著的空間溢出效應(yīng)；氣候變化顯著促進了節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展，節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展不僅受到本地區(qū)氣候因子的影響，還受到相鄰地區(qū)氣候變化的影響；研究還探討了其他因素對節(jié)水農(nóng)業(yè)的影響：節(jié)水技術(shù)、政府涉農(nóng)財政支出及農(nóng)村居民家庭人均收入顯著促進了節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展，城鎮(zhèn)化水平、糧食播種面積及農(nóng)用機械總動力對節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展具有抑制作用。

關(guān)鍵詞 氣候因子；空間溢出效應(yīng)；節(jié)水農(nóng)業(yè)；節(jié)水技術(shù)；城鎮(zhèn)化

中圖分類號：S271 文獻標(biāo)志碼：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2024.19.041

中國發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)對于提高農(nóng)業(yè)用水效率、打造節(jié)水型社會、保護生態(tài)環(huán)境具有重大意義，是推進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與可持續(xù)發(fā)展的重要途徑。全球變暖是人類活動造成的 [1]，氣候變暖已是不爭的事實[2]，氣候變化和人類活動是影響植被生長的兩個重要因素[3]，農(nóng)業(yè)用水具有消耗量大、灌溉技術(shù)（普及、推進）粗放、利用效率低、區(qū)域差異明顯、水環(huán)境污染等特征[4]，同時，氣候變化問題是全社會共同面對的挑戰(zhàn)[5]，全球氣候變暖將為節(jié)水農(nóng)業(yè)帶來更為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[6]。氣候變化作為影響農(nóng)業(yè)用水規(guī)模和結(jié)構(gòu)的重要外部環(huán)境沖擊，對于節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重大影響。在要素與資源約束下，節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要手段。氣候變化對于節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展的區(qū)域差異和空間影響是重要的研究維度，鑒于農(nóng)業(yè)是受氣候變化影響最直接、最脆弱的部門，隨著全球氣候變暖及干旱、洪澇等氣象災(zāi)害的頻發(fā)，氣候變化在影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的同時，對化肥等生產(chǎn)要素投入數(shù)量和效果的影響也將進一步凸顯[7]。因此，系統(tǒng)分析我國各地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，并深入探究氣候變化對其產(chǎn)生的多維度影響，不僅具有深刻的現(xiàn)實指導(dǎo)意義，還能夠為農(nóng)戶提供優(yōu)化水資源管理策略的科學(xué)依據(jù)，助力涉農(nóng)企業(yè)有效應(yīng)對環(huán)境變化帶來的風(fēng)險，同時也為政府制定更加精準(zhǔn)高效的水資源配置政策與措施提供重要參考，共同促進農(nóng)業(yè)、水資源與生態(tài)環(huán)境的和諧共生與可持續(xù)發(fā)展。

當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展背景下節(jié)水農(nóng)業(yè)的相關(guān)研究已成為重點研究領(lǐng)域，然而聚焦氣候變化因素分析區(qū)域差異化影響的研究相對較少。大量研究聚焦：1）技術(shù)選擇及擴散與影響分析方面，學(xué)者對農(nóng)戶選擇節(jié)水灌溉技術(shù)的影響因素開展研究認(rèn)為政府補貼[8-10]、水價激勵[11]、社會網(wǎng)絡(luò)[12]、節(jié)水意識[13]、社會化服務(wù)[14]促使農(nóng)戶采用節(jié)水技術(shù)，其中政府補貼對節(jié)水技術(shù)推廣影響較大，不僅有利于促進技術(shù)擴散，更能誘導(dǎo)農(nóng)戶采用該技術(shù)[15]。并有學(xué)者將農(nóng)戶采用節(jié)水技術(shù)與農(nóng)業(yè)收入相聯(lián)系[16]。2）部分學(xué)者從水資源時空布局分布及發(fā)展趨勢出發(fā)，以省級節(jié)水農(nóng)業(yè)體系為視角展開研究，對研究區(qū)域提出發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)要結(jié)合當(dāng)?shù)刭Y源稟賦[17-19]。3）在節(jié)水農(nóng)業(yè)的研究中有學(xué)者將外部環(huán)境沖擊與節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展及區(qū)域化差異相聯(lián)系，認(rèn)為節(jié)水農(nóng)業(yè)有利于減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程對農(nóng)村水環(huán)境的污染[20]，降低碳排放[21]，提高土壤碳匯[22]，尤其是抵御自然災(zāi)害能力就必須發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)[23]。

為實現(xiàn)節(jié)水農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，首先，重視外部沖擊對于節(jié)水農(nóng)業(yè)用水總量、結(jié)構(gòu)及效率的影響，為本文提供了研究支撐。其次，考慮區(qū)域的地質(zhì)地貌、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、要素稟賦、社會文化、技術(shù)發(fā)展水平等差異對于節(jié)水農(nóng)業(yè)的影響。再次，氣候變化反映自然環(huán)境變化對于農(nóng)業(yè)用水的供給和需求的影響，從政策措施、水價激勵、農(nóng)戶個體特征等維度影響農(nóng)業(yè)節(jié)水的效果。因此，探討氣候變化及其對于區(qū)域節(jié)水農(nóng)業(yè)的綜合影響和量化依據(jù)，有助于正確認(rèn)識和科學(xué)評價中國節(jié)水農(nóng)業(yè)進展和存在問題，進而豐富該領(lǐng)域的相關(guān)研究。

1 "文獻綜述

氣候條件對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力起著決定性作用，年際變化會對作物產(chǎn)量和品質(zhì)造成顯著影響。隨著節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展，大量學(xué)者從不同維度對節(jié)水農(nóng)業(yè)展開研究。具體而言，大量研究聚焦技術(shù)選擇及擴散與影響分析方面，薛彩霞等認(rèn)為政府給農(nóng)戶任何形式的補貼都可以有效地激勵農(nóng)戶采用節(jié)水灌溉技術(shù)[15]；劉一明認(rèn)為農(nóng)業(yè)水價激勵結(jié)構(gòu)對農(nóng)戶節(jié)水認(rèn)知與節(jié)水行為的背離有顯著的抑制作用[24]；張益等分析表明，社會網(wǎng)絡(luò)、節(jié)水意識對采用高效節(jié)水灌溉技術(shù)和節(jié)水品種選育技術(shù)均有顯著正向影響[13]。王永強等提出社會化服務(wù)顯著促進了農(nóng)戶采納節(jié)水灌溉技術(shù)[11]，信息獲取在社會化服務(wù)對農(nóng)戶節(jié)水灌溉技術(shù)采納行為的影響中發(fā)揮部分中介作用。郭亞軍等發(fā)現(xiàn)節(jié)水灌溉技術(shù)對經(jīng)濟作物的收入影響較大[16]。上述學(xué)者從社會角度提出了節(jié)水農(nóng)業(yè)技術(shù)擴散的影響因素，但從自然維度考慮較少，并未考慮到農(nóng)作物生長需求。

部分學(xué)者從水資源時空布局分布及發(fā)展趨勢出發(fā)，以省級節(jié)水農(nóng)業(yè)體系為視角展開研究。張茜等認(rèn)為河北省應(yīng)根據(jù)當(dāng)前節(jié)水農(nóng)業(yè)PSR系統(tǒng)現(xiàn)狀因地制宜地發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)[17]。鞏書鑫等將黑龍江劃分為發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)適宜區(qū)與非適宜區(qū)[18]。范海燕等將北京市劃分為農(nóng)業(yè)節(jié)水優(yōu)先發(fā)展區(qū)、農(nóng)業(yè)節(jié)水適宜發(fā)展區(qū)和農(nóng)業(yè)節(jié)水鼓勵發(fā)展區(qū)[19]。這些學(xué)者從PSR模型和RS模型等對區(qū)域節(jié)水農(nóng)業(yè)展開研究，針對性強但其他省份資源條件相對差異較大，并不適用于其他區(qū)域。

此外，在節(jié)水農(nóng)業(yè)的研究中有學(xué)者將外部環(huán)境沖擊（自然災(zāi)害、溫室氣體、土壤酸堿度、環(huán)境污染）與節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展及區(qū)域化差異相聯(lián)系：Deng等研究表明，節(jié)水灌溉能夠顯著降低農(nóng)田氧化亞氮排放強度，對節(jié)能減排具有顯著影響[21]。Guo等研究發(fā)現(xiàn)，滴灌能夠顯著降低二氧化碳的排放，提高土壤碳匯[22]。劉戈等認(rèn)為提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力，尤其是抵御自然災(zāi)害能力就必須發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)[23]。王俊敏提出通過采取節(jié)水農(nóng)業(yè)提高水的利用效率，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程對農(nóng)村水環(huán)境的污染[20]。

基于此，本文在已有研究基礎(chǔ)上，重點強調(diào)主要氣候因素對于我國省域節(jié)水農(nóng)業(yè)的綜合影響分析，從空間溢出效應(yīng)、區(qū)域差異化影響兩個視角進行分析，以期獲得有益的量化依據(jù)。首先，通過文獻綜述梳理出影響節(jié)水農(nóng)業(yè)的其他因素，考慮到氣候變化3個維度溫度、降水、光照時數(shù)從資源要素供需、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)境與技術(shù)、節(jié)水驅(qū)動力3個方面考慮對于節(jié)水農(nóng)業(yè)的影響。其次，基于2006—2020年中國省域面板數(shù)據(jù)，使用空間杜賓面板模型考察了以溫度、降水、光照時數(shù)衡量的氣候因素與地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)系。 1）運用空間分析的方法，測算氣候因素（氣溫、降水、日照）的全域Moran’s I 指數(shù)及其演化趨勢。2）構(gòu)建空間Durbin 模型，驗證并測算氣候因素對節(jié)水農(nóng)業(yè)的空間效應(yīng)和產(chǎn)生這種效應(yīng)的原因。3）考慮到空間溢出效應(yīng)存在時空差異，本文將進一步測算氣候因素對節(jié)水農(nóng)業(yè)空間溢出效應(yīng)的空間分布趨勢。最后，從區(qū)域聯(lián)動與差異化，監(jiān)測農(nóng)產(chǎn)品供需變化與優(yōu)化地域發(fā)展環(huán)境等維度提出重要建議。

2 "研究設(shè)計與變量描述

2.1 "方法與模型

由于樣本間可能存在的空間效應(yīng)與傳統(tǒng)計量模型樣本觀察值不相關(guān)的基本假設(shè)相悖，考慮到地理條件和水資源分布區(qū)域特征及人口流動、經(jīng)濟活動帶來的空間分布變化，并綜合氣候變化和節(jié)水農(nóng)業(yè)空間相關(guān)性與異質(zhì)性，故參照郭志儀等研究思路，構(gòu)建廣義嵌套空間模型（GNS）對研究假設(shè)進行檢驗[25]。公式如下：

[WSAit=α0+ρj=1NWijWSAjt+α1Temit+α2Preit+α3Itit+α4aitj=1NWijβ1Tem+β2Prejt+ β3Itjt+β4ajt+μi+νit] （1）

[νit=λj=1NWijνjt+εit] （2）

式中：i和[j]均表示地區(qū)，[t]表示年份。[WSAjt]為地區(qū)i在時間[t]的節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展，[wij]為空間矩陣單元，衡量地區(qū)間的空間聯(lián)系，借鑒徐輝等研究采用經(jīng)濟距離矩陣（各省份2006—2022年平均地區(qū)GDP差值的倒數(shù)衡量區(qū)域經(jīng)濟距離）表征空間矩陣[26]。[Temit]、[Preit]、[Itit]分別為反映氣候因素的氣溫、降水和日照，[αit]為控制變量，代表其他影響節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展的節(jié)水技術(shù)、政府涉農(nóng)支出、農(nóng)村居民家庭人均可支配收入、糧食作物（小麥、玉米）播種面積、農(nóng)用機械總動力、第一產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重。[α]和[β]表示影響系數(shù)，[ρ]和[λ]分別為空間滯后項和誤差項系數(shù)。[μit]為個體固定效應(yīng)，[νit]為納入空間溢出的隨機擾動項，[εit]-N（0，[σ2]）。

根據(jù)個體效應(yīng)的不同，空間面板模型亦有固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)之分，但隨機效應(yīng)模型假設(shè)個體效應(yīng)與解釋變量之間零相關(guān)，在實際分析中一般很難滿足Elhorst認(rèn)為，當(dāng)數(shù)據(jù)形式是一個國家所有地區(qū)構(gòu)成的空間時間數(shù)據(jù)時，固定效應(yīng)模型通常比隨機效應(yīng)模型更合適[27]。由于本文的研究樣本包含全國除西藏外的所有地區(qū)，并且時間跨度較大，可以保證一致地估計固定效應(yīng)，因此為保證研究的嚴(yán)謹(jǐn)性，對固定效應(yīng)模型進行了實證研究，以獲得更好的模型解釋與證據(jù)。

2.2 "變量選擇與定義

被解釋變量：節(jié)水農(nóng)業(yè)WSA，本文借鑒水利部制定的節(jié)水指標(biāo)評價體系中節(jié)水工程發(fā)展建設(shè)參照（2005）和郎新珠等研究，節(jié)水灌溉面積的增加不一定能顯示出灌溉技術(shù)的發(fā)展和政府對農(nóng)業(yè)灌溉的重視程度，因為有效灌溉面積也在發(fā)生變化，為此計算出了節(jié)水灌溉面積占有效灌溉面積的比例，利用節(jié)水灌溉面積占有效灌溉面積的比例衡量節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展程度[28]。

核心解釋變量：氣候因素測算指標(biāo)有溫度（Tem）、降水量（Pre） 、光照時數(shù)（It）。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，氣候因素對農(nóng)作物生長具有重要地位，其中氣溫、降水、光照對于農(nóng)作物生長影響尤其重要，我國幅員遼闊，涵蓋多種氣候類型，北方地區(qū)光照充足，但降水相對稀少；南方地區(qū)降水較多，但光照較少，不同的地區(qū)氣候造就了農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)的差異[29]。

控制變量：除氣候因素外，節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展還受到其他因素影響。參照節(jié)水農(nóng)業(yè)既有研究成果[17，30-32]，在模型中加入以下控制變量：節(jié)水技術(shù)（Wst），以節(jié)水灌溉類機械衡量。涉農(nóng)財政支出（Efa），自2007年開始，我國統(tǒng)計財政支農(nóng)支出的口徑統(tǒng)一為農(nóng)林水事務(wù)支出[32]。此外，還有農(nóng)村居民家庭人均可支配收入（Pca）、城鎮(zhèn)化（Urb）、糧食作物（小麥、玉米）播種面積（Gcsa）、農(nóng)業(yè)機械總動力（Gpam）、第一產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重（Vpgdp）。

2.3 " 數(shù)據(jù)來源

考慮到數(shù)據(jù)缺失值，本文選取中國30個?。▍^(qū)、市）作為研究對象。氣候因素中溫度（℃）、全年降水量（mm）和光照時數(shù)（h）采取各省份城市全省年平均值為代表進行測算，對于上海市2018—2022年節(jié)水灌溉機械和蘭州2019—2020年氣候指標(biāo)缺失情況運用插值法進行補全。數(shù)據(jù)來源于2006—2022年《中國統(tǒng)計年鑒》、中國氣象局?jǐn)?shù)據(jù)及各省份統(tǒng)計年鑒。同時，指標(biāo)之間性質(zhì)、量綱、數(shù)量級等特征均存在一定的差異和減少變量數(shù)據(jù)波動的影響，故對所有數(shù)據(jù)取對數(shù)進行統(tǒng)一，變量描述性統(tǒng)計見表1。

3 "結(jié)果與分析

3.1 "空間關(guān)聯(lián)檢驗

傳統(tǒng)模型在運算時會忽略空間溢出效應(yīng)而造成結(jié)果偏差，所以在研究節(jié)水農(nóng)業(yè)空間溢出效應(yīng)前要了解其空間相關(guān)程度。本文參照鮑超等研究思路，使用全局莫蘭指數(shù)對觀測樣本進行空間自相關(guān)性檢驗，以驗證節(jié)水農(nóng)業(yè)是否在空間層次相關(guān)聯(lián)[33]。節(jié)水農(nóng)業(yè)的全局Moran’s I指數(shù)如圖1所示。結(jié)果顯示，Moran’s I指數(shù)均大于0，且在1%水平顯著，表明中國省域節(jié)水農(nóng)業(yè)呈顯著的空間正相關(guān)，即我國相鄰省份節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展存在空間依賴效應(yīng)，并且隨著時間推移而不斷增強，呈波動態(tài)勢。

3.2 "模型選擇

節(jié)水農(nóng)業(yè)存在顯著的空間集聚特征，因此，在探討氣候變化對節(jié)水農(nóng)業(yè)的影響時，需考慮空間效應(yīng)。為選擇更適合模型首先根據(jù) Anselin 等研究思路進行LM檢驗，以進行空間滯后模型和空間誤差模型的判定[34]。LM檢驗結(jié)果見表2，空間滯后模型（Spatial Lag Model， SLM）和空間誤差模型（Spatial Error Model， SEM）至少通過了5%水平的顯著性檢驗， 表明應(yīng)選擇空間滯后模型和空間誤差模型相結(jié)合的空間杜賓模型（Spatial Error Model， SDM）。Hausman檢驗為38.52且在1%水平顯著， 故選擇固定效應(yīng)模型。LR檢驗表明， 杜賓模型均拒絕退化為空間滯后模型模型或空間誤差模型模型。綜上所述， 空間計量模型應(yīng)選用固定效應(yīng)的空間杜賓模型模型。

3.3 "空間基準(zhǔn)回歸分析

空間杜賓模型回歸結(jié)果見表3。從主效應(yīng)來看，氣溫對節(jié)水農(nóng)業(yè)的影響為正，且通過了10%的檢驗，氣溫對節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展有顯著促進作用。降水系數(shù)為-0.173，通過了5%水平的顯著性檢驗，表明降水對節(jié)水農(nóng)業(yè)有顯著的抑制作用。光照時數(shù)對節(jié)水農(nóng)業(yè)的影響為正，且通過了10%水平的檢驗，表明光照時數(shù)促進了節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展。節(jié)水技術(shù)對節(jié)水農(nóng)業(yè)具有正向的促進作用，系數(shù)為0.003，通過了5%水平的顯著性檢驗，這主要原因可能是隨著節(jié)水設(shè)備的普及，澆灌、噴灌和覆膜等節(jié)水手段實施，相鄰省份間充分借鑒發(fā)展經(jīng)驗，促進本地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展。城鎮(zhèn)化的系數(shù)為-0.549通過了5%水平的顯著性檢驗表明城鎮(zhèn)化發(fā)展不利于發(fā)展節(jié)水，具有抑制作用，城鎮(zhèn)的集聚發(fā)展迅速但農(nóng)村相對緩慢，早期的耕地仍然得不到集約化、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，節(jié)水設(shè)備難以全面普及，從而抑制了節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展。

3.4 "影響節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展的效應(yīng)分解

空間杜賓模型的估計系數(shù)并不能直接反映空間溢出效應(yīng)的大小，需要通過偏微分方法求解[35]，本文進一步估計各自變量對節(jié)水農(nóng)業(yè)的直接影響、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)。其中，直接效應(yīng)反映自變量（氣候因素和各控制變量）對本地區(qū)被解釋變量（節(jié)水農(nóng)業(yè)）的影響，間接效應(yīng)反映本地區(qū)氣候因素對鄰近地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)產(chǎn)生的影響。其空間效應(yīng)分解結(jié)果見表4。

由表4可知，溫度對節(jié)水農(nóng)業(yè)的直接影響和間接影響均顯著為正，表明氣溫升高促進了本地區(qū)與相鄰區(qū)域節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展。氣溫每升高1%，本地節(jié)水農(nóng)業(yè)將發(fā)展0.19%，相鄰地區(qū)發(fā)展0.43%，這可能是因為氣溫的升高，農(nóng)作物對于灌溉水量需求增大，發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)有利于合理灌溉、減少農(nóng)業(yè)用水量。降水對節(jié)水農(nóng)業(yè)的直接影響和間接影響均顯著為負(fù)，表明增加1%水平的降水量，本地節(jié)水農(nóng)業(yè)將會減少0.22%，相鄰地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)減少0.47%，降水量多的地區(qū)，農(nóng)業(yè)灌溉用水相對較小，從而節(jié)水農(nóng)業(yè)得不到發(fā)展。光照時數(shù)對節(jié)水農(nóng)業(yè)的影響主要表現(xiàn)在促進本地節(jié)水發(fā)展，光照時數(shù)增加1%，會促進本地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)0.2%的發(fā)展?？刂谱兞恐校?jié)水技術(shù)、政府財政涉農(nóng)支出、人均收入和第一產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)GDP比重均顯著促進了本地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展；城鎮(zhèn)化、糧食播種面積和農(nóng)用機械總動力均顯著抑制本地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

3.5 "穩(wěn)健性檢驗

為進一步驗證實證結(jié)果的可靠性和有效性，本文借鑒聶永有等研究思路，使用不同的空間權(quán)重矩陣可能會得出不同的實證結(jié)果，采用0-1鄰接矩陣替換經(jīng)濟距離矩陣對上述實證結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗[36]。結(jié)果見表5，在更換矩陣后，各主要變量空間效應(yīng)系數(shù)方向與基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果基本一致，因此本文選擇經(jīng)濟距離矩陣作為空間權(quán)重具有一定的合理性。

4 "結(jié)論與政策建議

資源約束下節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要手段。氣候變化對于節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展的區(qū)域差異和空間影響是重要的研究維度，本文綜述相關(guān)研究基礎(chǔ)上，給出理論分析并提出假設(shè)，考慮到氣候變化3個維度溫度、降水、光照時數(shù)從資源要素供需、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)環(huán)境與技術(shù)、節(jié)水驅(qū)動力等方面對于節(jié)水農(nóng)業(yè)的影響，本文基于2006—2022年中國省域面板數(shù)據(jù)，使用空間杜賓面板模型考察了以溫度、降水、光照時數(shù)衡量的氣候因素與地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：1）我國區(qū)域節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展呈正的空間相關(guān)性，具有明顯的空間溢出效應(yīng)，經(jīng)濟發(fā)展加深了各地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)聯(lián)系，節(jié)水農(nóng)業(yè)呈明顯的空間集聚特征。2）氣候變化顯著促進了節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展，該地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展不僅受到本地區(qū)氣候因子的影響，還受到相鄰地區(qū)氣候變化的影響。3）研究還探討了其他因素對節(jié)水農(nóng)業(yè)的影響。從直接效應(yīng)來看，節(jié)水技術(shù)、政府涉農(nóng)財政支出及農(nóng)村居民家庭人均收入對該地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展具有顯著的促進作用，城鎮(zhèn)化水平、糧食播種面積及農(nóng)用機械總動力對該地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展具有阻礙作用。從間接效應(yīng)來看，節(jié)水技術(shù)和第一產(chǎn)業(yè)總價值占地區(qū)GDP比重均對節(jié)水農(nóng)業(yè)存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)，糧食播種面積和農(nóng)用機械總動力對相鄰地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)產(chǎn)生顯著的抑制作用。

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（責(zé)任編輯：易 "婧）