林錦彬+劉飛翔+鄭金貴

摘要：農(nóng)業(yè)生態(tài)效率是衡量一個地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展水平的重要定量化指標(biāo)，是作為如何抵抗高危生態(tài)風(fēng)險的決策方向之一。采用DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)法對中國31個省、直轄市2005—2014年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率比較分析，并利用ESDA對中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行全局和局部自相關(guān)分析，結(jié)果表明，我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率南北差異明顯，保護(hù)發(fā)展區(qū)、適度發(fā)展區(qū)和優(yōu)勢發(fā)展區(qū)依次逐區(qū)下降，同時三大發(fā)展區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率也由南向北遞減，分布具有差序化特征。2005—2014年全局自相關(guān)Morans I值均為正，表明我國省域之間農(nóng)業(yè)生態(tài)效率呈現(xiàn)正相關(guān)的空間集聚分布。其中，2005—2010年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率空間集聚程度略有縮小，2010—2014年較快恢復(fù)并加強。區(qū)域生態(tài)效率異質(zhì)性主要表現(xiàn)為出現(xiàn)相對穩(wěn)定熱點和冷點的差序變化，熱點區(qū)主要集中在青藏、西南、華南和長江中下游發(fā)展區(qū)；冷點區(qū)主要集中在東北、黃淮海、西北及長城沿線發(fā)展區(qū)。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率空間差異與技術(shù)變動、農(nóng)資消耗強度等所引起的農(nóng)業(yè)規(guī)模效益、技術(shù)效益變化密切相關(guān)，基于空間探索性數(shù)據(jù)分析方法研究我國區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率空間的集聚性和異質(zhì)性，為制定提高區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率相關(guān)調(diào)控政策提供參考。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)生態(tài)效率；DEA模型；全局自相關(guān)；局部自相關(guān)；差序化

中圖分類號：F323.22文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1002-1302（2017）04-0302-05

農(nóng)業(yè)作為國民經(jīng)濟發(fā)展中的基礎(chǔ)部分，改革開放以來得到長足發(fā)展，農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力邁上新臺階。但由于長期對農(nóng)業(yè)的掠奪性經(jīng)營，我國農(nóng)業(yè)和農(nóng)村生態(tài)環(huán)境問題日益凸出，嚴(yán)重制約農(nóng)業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展。2012年，全國受污染耕地超過 1 000 萬hm2，占耕地總面積1/10以上，平均化肥施用量達(dá)400 kg/hm2以上；農(nóng)藥年使用量已達(dá)12億kg以上，約50%左右將進(jìn)入土壤與水體，污染農(nóng)田面積達(dá)900萬hm2，其中多數(shù)集中在經(jīng)濟較發(fā)達(dá)的地區(qū)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)已成為我國嚴(yán)重的環(huán)境污染源。研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的生態(tài)效率，改善和降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對環(huán)境造成的負(fù)面影響，具有很強的經(jīng)濟價值和社會意義。

1農(nóng)業(yè)生態(tài)效率方法與體系構(gòu)建

1.1生態(tài)效率的提出

德國學(xué)者Schaltegger等于1992年在世界可持續(xù)發(fā)展商業(yè)理事會（WBCSD）的報告上首次提出生態(tài)效率一詞。此后，生態(tài)效率開始被多國學(xué)者引入不同研究領(lǐng)域，例如生態(tài)效率被工業(yè)界定義為以消耗資源、產(chǎn)生污染最小、工業(yè)附加值最大為目標(biāo)，采取一系列科技和管理的手段，達(dá)到該效率目標(biāo)。1998年經(jīng)濟發(fā)展合作組織（OECD）認(rèn)為，符合人類可持續(xù)發(fā)展并且滿足當(dāng)代人類需要的生態(tài)資源利用效率即為生態(tài)效率，這一定義得到當(dāng)時學(xué)界和社會的普遍接受[1]。2000年，世界可持續(xù)發(fā)展工商業(yè)聯(lián)合會（WBCSD）指出，可以通過生態(tài)效率衡量人類對環(huán)境影響與地球承載力之間的關(guān)系，注重商品服務(wù)和附加值的最大化[2]。歐洲環(huán)境署（EEA）和國際金融組織環(huán)境投資部（EFG-IFC）也都主張投入與產(chǎn)出的最大化，即通過最有效率的生產(chǎn)方式達(dá)到投入最少而創(chuàng)造福利最大化，保證資源的可持續(xù)性。國際上比較認(rèn)同的是WSCSD、瑞士的Ellipson咨詢公司、歐洲環(huán)境發(fā)展署（EEA）等推薦的定義：生態(tài)效率等于經(jīng)濟增加值與環(huán)境影響的比值。Fussler將生態(tài)效率成功地引入了中國，經(jīng)多年發(fā)展，國內(nèi)生態(tài)效率的研究取得了積極的進(jìn)展，在農(nóng)業(yè)生態(tài)效率方面，初步形成一些認(rèn)知體系和價值方法[3]。洪開榮等從系統(tǒng)論的視角，運用網(wǎng)絡(luò)DEA模型對我國30個省級地區(qū)2005—2013年的農(nóng)業(yè)生態(tài)整體和子系統(tǒng)效率進(jìn)行了測度，研究農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響的關(guān)鍵因素[4]。程翠云等采用機會成本的經(jīng)濟核算方法，對我國2003—2010年的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行總體評價，利用 Logistic 回歸分析，研究農(nóng)業(yè)生態(tài)效率演變的驅(qū)動因素[5]。研究主要集中在影響因素及其時空分布特點及其規(guī)律，缺乏對空間單元相互間的依賴性和異質(zhì)性進(jìn)行分析。

1.2常用生態(tài)效率測算方法比較與選擇

盡管世界各國和國際組織對于生態(tài)效率的定義不同，但廣義上都可看作是產(chǎn)出投入比，消耗最小而產(chǎn)出最大[6]。因此，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的本質(zhì)是地區(qū)提供生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品的效率在經(jīng)濟維度的體現(xiàn)。眾多研究認(rèn)為，生態(tài)效率評價方法歸納起來可以分成3類：標(biāo)桿學(xué)習(xí)（水平對比）、指標(biāo)體系法模型法、經(jīng)濟/環(huán)境單一比值法。選取哪種作為評價方法，很大程度上取決于評價的對象、目標(biāo)。DEA不僅在多投入多產(chǎn)出數(shù)據(jù)處理上有優(yōu)勢，同時在處理單元數(shù)據(jù)的比例尺度、數(shù)據(jù)的順序上擁有較大彈性。通過計算相對效率，比較系統(tǒng)內(nèi)各DMU之間投入與產(chǎn)出是否有效，并且提供某個短板DMU需要增減的改善幅度，以達(dá)到整體效率狀態(tài)或者局部最優(yōu)?；谀壳吧鷳B(tài)效率在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀以及系統(tǒng)設(shè)計的數(shù)據(jù)量考慮，DEA作為分析非參數(shù)法中分析面板數(shù)據(jù)有效單元的優(yōu)勢方法，比較適合用于評價農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的一種方法[7]。本研究基于DEA模型對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率展開分析與評價。本方法模型本身存在著一些不足，如何正確科學(xué)評價還需要在其原理基礎(chǔ)上進(jìn)行調(diào)整與完善。

1.3農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

農(nóng)業(yè)生態(tài)效率注重于農(nóng)用資源投入與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出之間關(guān)系，追求在低污染或無污染的環(huán)境下提供生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品。結(jié)合目前我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特殊性、效率的導(dǎo)向性以及數(shù)據(jù)的可得性，從環(huán)境、資源、經(jīng)濟發(fā)展水平3個方面構(gòu)建農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價指標(biāo)體系（表1），即將農(nóng)業(yè)機械動力投入、農(nóng)業(yè)從業(yè)人口數(shù)量、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)用水量以及經(jīng)過換算的農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜污染量作為資源投入指標(biāo)，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為模型的產(chǎn)出指標(biāo)。

在指標(biāo)數(shù)量選擇上需考慮到模型的信度和效度的問題，經(jīng)驗法則認(rèn)為，當(dāng)樣本DMU的個數(shù)為投入項與產(chǎn)出項個數(shù)和的2倍以上時，DEA模型分析結(jié)果的可信度與解釋度最優(yōu)。本研究選取DMU樣本數(shù)量為31個省級地區(qū)，投入項為7個，產(chǎn)出項1個，符合DEA模型在信度和效度方面的經(jīng)驗法則；其次，在投入指標(biāo)的選取時必須考慮到該指標(biāo)對效率是否存在等幅夸張的影響，即當(dāng)增加某一項資源或者污染投入量時，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)值的數(shù)量不得減少。筆者采用相關(guān)矩陣的方法，通過投入項與產(chǎn)出項單獨的相關(guān)系數(shù)，來檢驗所選取的投入與產(chǎn)出之間關(guān)系是否合理（表2）。

從整體描述性分析來看，省域之間農(nóng)業(yè)發(fā)展水平存在差異。樣本中10年間農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值標(biāo)準(zhǔn)差為1 910.64萬元，樣本區(qū)域中農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值最小是西藏，山東省是樣本區(qū)域中農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值最大值地區(qū)，二者之比為65.89，從指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差和最值之比的橫向比較，樣本各地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展資源消耗以及產(chǎn)生的污染水平存在一定的差異，但是差異不是很大。結(jié)果表明，僅用單個環(huán)境指標(biāo)來測算生態(tài)效率具有極大的片面性，通過簡單加總的方式得到綜合環(huán)境指標(biāo)的生態(tài)效率值是很困難的，而利用DEA模型來測算正好能夠解決這一問題[13]。

我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在區(qū)域上存在較大的差異（圖1），基本呈現(xiàn)3個發(fā)展水平趨勢，青藏保護(hù)發(fā)展區(qū)為第一層級；西南適度發(fā)展區(qū)、長江中下游優(yōu)化發(fā)展區(qū)、華南優(yōu)化發(fā)展區(qū)為第二層級；東北優(yōu)化發(fā)展、西北及長城沿線優(yōu)化發(fā)展區(qū)、黃淮海優(yōu)化發(fā)展區(qū)為第三層級。青藏保護(hù)發(fā)展區(qū)和西南適度發(fā)展區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率高于全國平均水平，其他地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均低于全國均值，表明我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率南北差異較為明顯，保護(hù)發(fā)展區(qū)、適度發(fā)展區(qū)和優(yōu)勢發(fā)展區(qū)依次逐區(qū)下降，同時三大發(fā)展區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率也由南向北遞減，分布具有差序化特征。主要由于各地區(qū)不同的地形、土壤等自然耕作條件、農(nóng)業(yè)技術(shù)水平等在空間上存在較大差異以及國家關(guān)于區(qū)域開發(fā)政策，如糧食主產(chǎn)與非糧食主產(chǎn)區(qū)的差異導(dǎo)向，農(nóng)業(yè)化學(xué)投入品、資源消耗等及其造成的污染越多，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率越低。青藏保護(hù)發(fā)展區(qū)總體農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平較高，雖局部有退化，但總體呈波動上升趨勢，三江源頭和三江并流自然保護(hù)區(qū)大部分位于該發(fā)展區(qū)域，污染凈化能力強，同時農(nóng)業(yè)以馬鈴薯、油菜、蔬菜等設(shè)施農(nóng)業(yè)為主，規(guī)模、技術(shù)效率在研究年份期間基本達(dá)到有效。在第二層級中，除了華南優(yōu)化發(fā)展區(qū)出現(xiàn)下降的趨勢外，西南適度發(fā)展區(qū)和長江中下游優(yōu)化發(fā)展區(qū)呈現(xiàn)上升趨勢。其中長江中下游發(fā)展區(qū)的農(nóng)業(yè)面源污染和耕地重金屬污染治理取得初步成效，在污染指標(biāo)上逐年改善，大面積種植綠肥，科學(xué)使用農(nóng)藥化肥，有效遏制農(nóng)業(yè)生態(tài)效率下降的趨勢。華南優(yōu)化發(fā)展區(qū)以紅壤為主，土壤改良難度系數(shù)較大，土壤肥力低，同時又面臨著周邊省份強大競爭壓力，化肥、農(nóng)藥等呈現(xiàn)增量化施用趨勢，農(nóng)業(yè)資源低效利用是其農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體下降的主要原因。第三層級所有發(fā)展區(qū)在2005—2014年中變化趨勢不大，西北及其長江沿線適度發(fā)展區(qū)作為我國北部的生態(tài)屏障，以畜牧特色農(nóng)業(yè)和穩(wěn)農(nóng)增收為農(nóng)業(yè)發(fā)展策略，節(jié)水農(nóng)業(yè)和農(nóng)膜回收利用機制發(fā)展相對緩慢制約了其農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升速度。東北優(yōu)化發(fā)展區(qū)和黃淮海優(yōu)化發(fā)展區(qū)是我國糧食主產(chǎn)區(qū)，擔(dān)負(fù)著我國糧倉的重要地區(qū)，其資源消耗居高不下，整體農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的變化幅度較弱。

3.1農(nóng)業(yè)生態(tài)效率全局空間自相關(guān)

3.3.1全局空間自相關(guān)測度

為進(jìn)一步研究我國不同省級地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在空間上的分布狀況，對我國各個地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值進(jìn)行空間自相關(guān)分析。運算公式如下：

[JZ]I=∑（xi-x[TX-*5]）∑[DD（]nj=1[DD）]Wij（xi-x[TX-*5]）/∑[DD（]ni=1[DD）]（xi-x[TX-*5]）2∑[DD（]ni=1[DD）]∑[DD（]nj=1[DD）]Wij。

空間自相關(guān)反映了某位置上的數(shù)據(jù)與其他位置上的數(shù)據(jù)間的相互依賴程度。反映自相關(guān)程度的Morans I估計值范圍在-1到1之間，小于0表示負(fù)相關(guān)，等于0表示不相關(guān)，大于0表示正相關(guān)，越接近-1和1則表示相關(guān)性越強[14]。利用GeoDa軟件生成中國主要年份（2006、2008、2010、2012、2014年）農(nóng)業(yè)生態(tài)效率全局空間自相關(guān)散點圖（圖2）。

3.1.2全局空間自相關(guān)分析

為分析不同年份我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間集聚變化，利用GeoDa軟件運算和繪制2006、2008、2010、2012、2014年主要年份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間自相關(guān)指數(shù)和散點圖，其Morans I估計值分別為0.259 0、0.212 2、0.225 9、0.271 7、0.280 1，5年的Z值在0.01水平上顯著，表明我國主要省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在空間上呈現(xiàn)正相關(guān)性，也就是說我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率之間空間分布并不是呈現(xiàn)完全隨機性，而是表現(xiàn)出具有相似性的空間聚集。其特征為農(nóng)業(yè)生態(tài)效率高的省份與效率高的省份集聚，效率低的省份與效率低的省份集聚，分布具有差序化特征。2005—2014年，Morans I估計值呈現(xiàn)先下降后上升并且趨于穩(wěn)定的發(fā)展態(tài)勢，其中2005—2010年期間空間差異即空間集聚程度趨于擴大而后略有縮小，2010—2014年空間差異即空間集聚程度有較大幅度上升，2012年后我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率空間集聚變化程度開始趨于穩(wěn)定。

3.2區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率局部空間自相關(guān)

3.2.1農(nóng)業(yè)生態(tài)效率Moran散點圖

Moran圖分為四象限，落入“高高集聚”和“低低集聚”象限表明具有空間均質(zhì)性，象限內(nèi)省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率空間正相關(guān)較強，呈現(xiàn)集聚分布格局（圖2）。落入“低高集聚”和“高低集聚”象限表明具有空間異質(zhì)性，象限內(nèi)省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率空間負(fù)相關(guān)較強，呈離散分布格局[15]。從2006、2008、2010、2012、2014年的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率Moran圖可以看出，主要年份各省份的高高集聚、低低集聚、高低集聚、低高集聚的空間結(jié)構(gòu)都存在，并且各主要年份的高高和低低集聚省份數(shù)都多于高低和低高集聚的省份數(shù)，整體上，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在區(qū)域內(nèi)形成南部高值和北部低值區(qū)的局部集聚分布格局。高高集聚，指農(nóng)業(yè)生態(tài)效率高值集中分布在某一區(qū)域內(nèi)相互臨近的省份，主要分布在西北及長城沿線適度發(fā)展區(qū)和黃淮海適度發(fā)展區(qū)。低低集聚，指農(nóng)業(yè)生態(tài)效率低值集中分布在某一區(qū)域內(nèi)相互臨近的省份，主要分布在青藏保護(hù)發(fā)展區(qū)和西南適度發(fā)展區(qū)。低高集聚，指在區(qū)域內(nèi)某一省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值明顯低于周邊省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值，主要分布在西北及長城沿線適度發(fā)展區(qū)。高低集聚，指的是在區(qū)域內(nèi)某一省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值明顯高于周邊省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值，主要分布在西南適度發(fā)展區(qū)部分省份和華南優(yōu)先發(fā)展區(qū)。

比較2006、2008、2010、2012、2014年各象限內(nèi)省份的變化，可以發(fā)現(xiàn)青藏保護(hù)發(fā)展區(qū)、西北及長城適度發(fā)展區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率格局未發(fā)生大的變化，西南適度發(fā)展區(qū)、黃淮海優(yōu)先發(fā)展區(qū)、長江中下游優(yōu)先發(fā)展區(qū)各自所轄的部分省份空間集聚總體保持穩(wěn)定。從研究期間內(nèi)主要年份的Moran圖可以看出，我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分布呈現(xiàn)差序化趨勢，局部熱點區(qū)域（高值）相對穩(wěn)定，主要集中在青藏保護(hù)區(qū)、西南適度發(fā)展區(qū)、長江中下游優(yōu)先發(fā)展區(qū)和華南優(yōu)先發(fā)展區(qū)，其中西南區(qū)、青藏區(qū)交接的四川和華南區(qū)的海南穩(wěn)定處于“熱點”區(qū)，近年來，采取的退牧還草工程、實施草畜平衡、草原生態(tài)補償機制的成效較大，規(guī)模報酬遞增是青藏保護(hù)區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率好轉(zhuǎn)并保持較高水平的直接原因；西南適度發(fā)展區(qū)通過修筑梯田，小流域治理上積累不少經(jīng)驗，在防止水土流失、推進(jìn)石漠化綜合治理方面取得較為明顯的效果，同時在種植上以特色農(nóng)產(chǎn)品為主，實現(xiàn)生態(tài)效率和經(jīng)濟效率相統(tǒng)一，技術(shù)效率為該區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升提供不斷動力。我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率局部“冷點”區(qū)域（低值）分布也相對穩(wěn)定，主要年份均集中在東北地區(qū)、西北及長江中下游地區(qū)、黃淮海地區(qū)。東北地區(qū)不僅是糧食主產(chǎn)區(qū)，同時也是重工業(yè)區(qū)，對農(nóng)業(yè)產(chǎn)生的污染影響也較為廣泛；西北及長城沿線地區(qū)的甘肅、寧夏、新疆等受客觀的地理條件影響較大，很大程度造成整體農(nóng)業(yè)生態(tài)效率徘徊在低值區(qū)域，而黃淮海地區(qū)的河北、河南、山東省處于未能跳出低值的瓶頸在于中低產(chǎn)田的治理。

3.2.2農(nóng)業(yè)生態(tài)效率LISA顯著性分析

為反映不同效率的省份在各地區(qū)的分布特征，進(jìn)行局域空間自相關(guān)分析，利用GeoDa軟件生成LISA地圖（圖3）。從主要年份的LISA圖可以看出，5個主要年份的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的LISA局部水平擁有較大的相似性，四川省的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率高值顯著最高，說明全國范圍內(nèi)，我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值分布呈現(xiàn)高低差異較為明顯的差序化特征。2006、2008年，低低集聚類型的省份居多，主要集中在黃淮海地區(qū)的河北、河南、安徽以及西北及長城沿線的山西、甘肅、新疆。生態(tài)效率低值省份不是隨機分布，在空間上趨于集聚，沿著黃河河道走向連片分布。2008年的黃淮海地區(qū)的江蘇低低集聚，2010年后西北及長城沿岸陜西的低低集聚消失，2010年后與陜西、寧夏、甘肅相鄰的內(nèi)蒙古的高低集聚消失，說明陜西、寧夏、甘肅雖然處在低值區(qū)，但是與內(nèi)蒙古、青海等的差距在縮小。2010年以前高高集聚主要分布在青藏保護(hù)發(fā)展區(qū)，2010年后高高集聚類型的省份居多，主要集中在西南適度發(fā)展區(qū)的四川、重慶；2012年后高高集聚有向東移動趨勢，湖北開始落入高高集聚；此外，之前一直處于高低集聚的海南島，2012年后高低集聚類型消失，說明西南地區(qū)的貴州、華南地區(qū)的廣東、廣西的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在不斷提高，與海南省的差距不斷縮小。2012年后江蘇省出現(xiàn)高低集聚，2014年后高低集聚消失，說明與周圍省份相比，在這期間江蘇省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率經(jīng)歷了加速上升而后放緩的過程。而山西省從2006年開始一直處于低值區(qū)，2014年出現(xiàn)低高集聚，說明山西省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率低水平未得到改善，與周圍省份差距有擴大趨勢。

4結(jié)論

中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率空間特征南北差異明顯，保護(hù)發(fā)展區(qū)、適度發(fā)展區(qū)和優(yōu)勢發(fā)展區(qū)依次逐區(qū)下降，同時三大發(fā)展區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率也由南向北遞減，分布具有差序化特征。如在農(nóng)業(yè)生態(tài)效率較高的西南適度發(fā)展區(qū)內(nèi)省域之間效率差距較小， 而農(nóng)業(yè)生態(tài)效率較低的東北優(yōu)先發(fā)展區(qū)內(nèi)各省域之間效

率差距較大。因此，除了應(yīng)積極提升農(nóng)業(yè)生態(tài)低效率區(qū)域的整體效率，內(nèi)部均衡發(fā)展，同時應(yīng)逐步縮小全國范圍內(nèi)高低農(nóng)業(yè)生態(tài)效率區(qū)域之間差距。

我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率全國省域之間農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在空間上呈現(xiàn)正相關(guān)性，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率相似的地區(qū)在空間上集聚分布。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率熱點區(qū)相對較為穩(wěn)定，主要分布在青藏保護(hù)區(qū)和西南適度發(fā)展區(qū)。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的冷點區(qū)也相對穩(wěn)定，主要分布在西北及長城沿線適度發(fā)展區(qū)和黃淮海優(yōu)先發(fā)展區(qū)，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平的差異主要與區(qū)域農(nóng)業(yè)技術(shù)生產(chǎn)水平、區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)環(huán)境、農(nóng)用資源消耗和化學(xué)投入品施用強度等引起的規(guī)模效率、技術(shù)效率變化密切相關(guān)。

我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率時空差異分析表明，通過識別區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的主要制約因子，將作為落實生態(tài)理念在農(nóng)業(yè)時空上的突破口。對于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率高的西南、華南等地區(qū)保持農(nóng)業(yè)純技術(shù)效率達(dá)到最優(yōu)單元的基礎(chǔ)上，提高農(nóng)業(yè)投入品硬約束性標(biāo)準(zhǔn)，重視農(nóng)業(yè)內(nèi)源性污染問題，重點發(fā)展循環(huán)、集約型農(nóng)業(yè)，穩(wěn)定保持規(guī)模報酬遞增趨勢，提升農(nóng)業(yè)生態(tài)規(guī)模效率；對于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率低的黃淮海、西北等地區(qū)重點依靠節(jié)水、土壤鹽堿化治理等資源保護(hù)、資源高效利用新技術(shù)，發(fā)展設(shè)施、高新技術(shù)農(nóng)業(yè)，依靠技術(shù)變動和農(nóng)業(yè)純技術(shù)效率，扭轉(zhuǎn)規(guī)模報酬遞減趨勢，驅(qū)動農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平明顯改善。

參考文獻(xiàn)：

[1]OECD. Innovation and the environment[M]. Paris：OECD，2002：139.

[2]Schmidheiny S，Zorraqun F J L. Financing change：the financial community，eco-efficiency，and sustainable development[M]. Cambridge：MIT Press，1996.

[3]Fussler C. The development of industrial eco-efficiency[J]. Industry and Environment，1995，17（4）：71-74.

[4]洪開榮，陳誠，豐超，等. 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的時空差異及影響因素[J]. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2016，15（2）：31-35.

[5]程翠云，任景明，王如松. 我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的時空差異[J]. 生態(tài)學(xué)報，2014，34（1）：142-148.

[6]Kobayashi Y，Kobayashi H.A practical method for quantifying eco-efficiency using eco-design support tools[J]. Journal of Industrial Ecology，2005，9（4）：131-144.

[7]吳小慶，王遠(yuǎn)，劉寧，等. 基于物質(zhì)流分析的江蘇省區(qū)域生態(tài)效率評價[J]. 長江流域資源與環(huán)境，2009，18（10）：890-895.

[8]朱兆良. 農(nóng)田中氮肥的損失與對策[J]. 土壤與環(huán)境，2000，9（1）：1-6.

[9]江孝綽，李瑞琴. 土壤及作物中農(nóng)藥殘留量所揭示的問題[J]. 環(huán)境科學(xué)研究，1993（5）：6-10.

[10]嚴(yán)昌榮，梅旭榮，何文清. 農(nóng)用地膜殘留污染的現(xiàn)狀與防治[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2006，22（11）：269-272.

[11]康曉慧. 綿陽茶園土壤農(nóng)藥殘留現(xiàn)狀分析[J]. 中國植保導(dǎo)刊，2006，26（12）：38-40.

[12]成振華，劉淑萍，孫占潮，等. 天津市農(nóng)用地膜殘留狀況調(diào)查及影響因素分析[J]. 農(nóng)業(yè)環(huán)境與發(fā)展，2011，28（2）：90-94.

[13]尹科，王如松，周傳斌，等. 國內(nèi)外生態(tài)效率核算方法及其應(yīng)用研究述評[J]. 生態(tài)學(xué)報，2012，32（11）：3595-3605.

[14]王麗瓊. 基于超效率DEA-ESDA的中國生態(tài)效率時空格局分析[J]. 重慶師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2015，32（5）：152-157.

[15]張子龍，鹿晨昱，陳興鵬，等. 隴東黃土高原農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的時空演變分析——以慶陽市為例[J]. 地理科學(xué)，2014，34（4）：472-478.