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      農(nóng)地流轉(zhuǎn)對糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的影響匡遠配

      2021-07-13 23:12張容
      中國人口·資源與環(huán)境 2021年4期
      關(guān)鍵詞:農(nóng)地流轉(zhuǎn)影響因素

      摘要 農(nóng)地流轉(zhuǎn)和多種形式規(guī)模經(jīng)營,是發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的必由之路。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化要求農(nóng)業(yè)走可持續(xù)發(fā)展道路,注重發(fā)揮農(nóng)業(yè)的生態(tài)環(huán)境功能。文章基于2005—2018年26個省份的面板數(shù)據(jù),結(jié)合水足跡理論和SFA模型測度了各省每年糧食生產(chǎn)的生態(tài)效率,探究了農(nóng)地流轉(zhuǎn)對糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的影響,得出以下結(jié)論和建議:①從時間序列來看,中國糧食生產(chǎn)生態(tài)效率整體上呈波動性上升趨勢,其中山西省、江蘇省、安徽省、福建省、江西省、湖北省、重慶市、四川省和云南省生態(tài)效率的上升趨勢在1%的顯著水平上顯著,山東省、廣東省、海南省卻呈顯著下降趨勢。②基于空間分布的角度,地區(qū)上大致是呈現(xiàn)東部地區(qū)>中部地區(qū)>西部地區(qū)的生態(tài)效率分布,江蘇省糧食生產(chǎn)生態(tài)效率最高,湖南省最低。③農(nóng)地流轉(zhuǎn)對糧食生產(chǎn)生態(tài)效率具有顯著的促進作用,根據(jù)分組分析發(fā)現(xiàn),農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平為中等的省份生態(tài)效率平均值最高,低水平和高水平的省份生態(tài)效率平均值相近,一定程度上表明在加快農(nóng)地流轉(zhuǎn)促進農(nóng)業(yè)生態(tài)化建設(shè)的道路上要注重適度規(guī)模經(jīng)營。

      關(guān)鍵詞 農(nóng)地流轉(zhuǎn);生態(tài)效率;影響因素;水足跡;SFA模型

      中圖分類號 F326.11? 文獻標識碼 A? 文章編號 1002-2104(2021)04-0172-09? DOI:10.12062/cpre.20200647

      農(nóng)業(yè)發(fā)展的核心在于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升和要素配置效應(yīng)優(yōu)化[1-2]。劉易斯拐點后,解決農(nóng)民增收的成功實踐并不能自然地解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式或效率問題(即“蔡昉難題”),這種惡性循環(huán)阻礙農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化[3]。目前中國農(nóng)業(yè)發(fā)展已進入新的發(fā)展階段,農(nóng)業(yè)TFP是農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型進程中生產(chǎn)效率的重要體現(xiàn),促進綠色高質(zhì)量發(fā)展是農(nóng)業(yè)生態(tài)化轉(zhuǎn)型的終極目標[4]。因此,農(nóng)業(yè)在發(fā)展過程中不僅要通過提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)效率來達到農(nóng)產(chǎn)品的數(shù)量要求,還要注重生態(tài)效率達到綠色發(fā)展的質(zhì)量要求。學者們對我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行了廣泛而深入的探索。

      縱覽已有文獻,近年來農(nóng)業(yè)生態(tài)效率研究的主要內(nèi)容包括時空變化的分析和驅(qū)動因素的探究。①生態(tài)效率的時空變化分析。在國家層面上,潘丹等[5]認為1998—2009年中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率雖然呈現(xiàn)緩慢上升態(tài)勢,但整體仍處于較低水平。然而,張楊等[6]通過比較中國與國際的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與水平,得出1994年以后我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的增長率遠遠超過各國平均水平。王寶義等[7]的研究表明1993—2013 年我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體呈現(xiàn)“降-升-降-升”平緩右偏型“W”結(jié)構(gòu)。在區(qū)域?qū)用嫔?,農(nóng)業(yè)生態(tài)效率呈現(xiàn)東部地區(qū)>中、西部地區(qū)>東北地區(qū)的空間分異特征,2004—2017年間東部地區(qū)生態(tài)效率呈先下降后上升的變動趨勢,中、西、東北地區(qū)生態(tài)效率值變動趨勢全國生態(tài)效率呈先上升后下降的變動趨勢[8-9]。就省際差異而言,王寶義等[10]認為海南、上海、廣東、浙江的生態(tài)效率最高,黑龍江、河南、湖南、甘肅等的生態(tài)處于低效率之列,但整體上農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的省際差異及差異變化程度相對不大。②農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動因素探究。王寶義等[10]對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動因素進行了較全面的分析,他認為人均農(nóng)業(yè)增加值、農(nóng)業(yè)規(guī)模化水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響呈現(xiàn)正向效應(yīng),農(nóng)業(yè)受災(zāi)率、農(nóng)業(yè)機械密度、農(nóng)民家庭經(jīng)營收入比、財政支農(nóng)水平、工業(yè)化水平、區(qū)位等則主要呈現(xiàn)負向效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上,侯孟陽等[11]研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升具有顯著的空間溢出效應(yīng);鄭麗楠等[12]通過實證分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)地確權(quán)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生了強驅(qū)動力,推動了農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展。

      加快農(nóng)地流轉(zhuǎn)、實現(xiàn)農(nóng)地適度規(guī)模經(jīng)營是中國農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向[13],據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部統(tǒng)計,截至2018年底,全國有0.359億hm2耕地在不同主體間進行流轉(zhuǎn),占家庭承包確權(quán)耕地總面積的48.56%。農(nóng)地流轉(zhuǎn)作為合理配置農(nóng)業(yè)資源的一種重要手段,關(guān)涉經(jīng)濟、社會、生態(tài)等的各個方面[14]。然而,農(nóng)地流轉(zhuǎn)的規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)等經(jīng)濟效應(yīng)得到了學者們的廣泛關(guān)注[15-19],研究農(nóng)地流轉(zhuǎn)生態(tài)效應(yīng)的卻很少。事實上,隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)范圍和規(guī)模的日益擴大,農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了重要影響[20]。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化要求農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量要高,強調(diào)現(xiàn)代環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展[21]??梢?,農(nóng)地流轉(zhuǎn)是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生態(tài)化的重要一環(huán),分析農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響具有重要理論和現(xiàn)實意義。

      基于此,本文依據(jù)《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益匯編》中的數(shù)據(jù)資料,結(jié)合水足跡理論和SFA模型測算了我國26個省份2005—2018年間的小麥、玉米、稻谷(包括粳稻、早秈稻、中秈稻和晚秈稻)三種糧食作物生產(chǎn)的生態(tài)效率,刻畫了我國糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的時間演化趨勢及空間分布特征,根據(jù)生態(tài)效率損失的回歸結(jié)果,分析了農(nóng)地流轉(zhuǎn)對糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的影響。

      1 理論與機制分析

      根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展合作組織、聯(lián)合國亞洲及太平洋經(jīng)濟社會委員會等機構(gòu)對生態(tài)效率的定義,其內(nèi)涵可總結(jié)為以最小的資源環(huán)境影響實現(xiàn)經(jīng)濟產(chǎn)出最大化,包含了人類需求、承載力、資源、環(huán)境、可持續(xù)等方面[22]。農(nóng)地流轉(zhuǎn)對糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的影響可以從以下渠道實現(xiàn)。

      1.1 農(nóng)地流轉(zhuǎn)的資源整合效應(yīng)

      在以均田承包為主要特征的家庭承包責任制下,農(nóng)地細碎化、經(jīng)營分散化,一方面導致了耕地資源浪費,如數(shù)量眾多的田埂難以得到有效利用,另一方面,面對大量小規(guī)模分散化經(jīng)營主體,高昂的談判、組織、協(xié)調(diào)、管理成本阻礙了農(nóng)田水利設(shè)施的建設(shè),是農(nóng)田灌溉效率低下的重要原因。在此情況下,鼓勵支持土地的合理流動,將一定范圍內(nèi)零星分布的農(nóng)地集中起來,有效整合田埂、重新進行土地翻耕,不僅能夠增加可供利用的耕地數(shù)量,而且有助于提高耕地質(zhì)量,從而增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。同時,土地整合為農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)提供了良好條件,在一定程度上能夠降低其建設(shè)成本,有助于提高水資源利用效率。

      然而,有研究認為,農(nóng)地利用效率與農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平呈現(xiàn)反向關(guān)系[23],其主要原因是在農(nóng)地流轉(zhuǎn)政策的推動下,經(jīng)營主體沒有得到相應(yīng)的發(fā)展。事實上,農(nóng)地流轉(zhuǎn)自身的發(fā)展在很大程度上決定了其對資源利用的效果。在當前階段,我國農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模持續(xù)擴大,但是增速遞減,更重要的是,農(nóng)地流轉(zhuǎn)主要發(fā)生在小農(nóng)戶之間,比如親戚鄰里之間出于耕作方便、人情往來等考慮的土地互換,在這種情況下,農(nóng)地流轉(zhuǎn)實際上導致了“小農(nóng)復(fù)制”,并未從根本上改變農(nóng)地細碎化的基本格局[24],從而也就難以對生產(chǎn)生態(tài)效率發(fā)揮實質(zhì)性的改進作用。

      1.2 農(nóng)地流轉(zhuǎn)的規(guī)模效應(yīng)

      農(nóng)地細碎化的一個弊端,是使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)無法發(fā)揮[25]。很顯然,農(nóng)地流轉(zhuǎn)集中進而擴大經(jīng)營規(guī)模,有助于規(guī)模經(jīng)濟的實現(xiàn)。規(guī)模經(jīng)濟,就是指長期平均成本隨著生產(chǎn)規(guī)模的擴大而遞減,即成本均攤,比如大型機器設(shè)備使用等不可分割成本,還有大量采購生產(chǎn)資料獲得折扣優(yōu)惠等。張露等[26]的研究指出,地塊規(guī)模和連片規(guī)模越大,單位土地的化肥減施量就越高;張倩月等[27]的研究則表明農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營有利于土壤有機質(zhì)含量提升,改善土地質(zhì)量農(nóng)地肥力,促使糧食生產(chǎn)的土壤環(huán)境質(zhì)量提高。

      但是,當農(nóng)地流轉(zhuǎn)主要在政府的主導下而非通過市場機制實現(xiàn)時,特別是在政府把大量的農(nóng)地人為地向所謂“種田能手”集中的情況下,可能會導致農(nóng)地的資源配置效率降低,不利于糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的提高,甚至出現(xiàn)降低。原因在于,在政府政績主導的農(nóng)地流轉(zhuǎn)情境中,好大喜功、拉郎配等行為可能難以避免,再加之我國現(xiàn)階段的農(nóng)業(yè)組織方式還不夠健全,如農(nóng)業(yè)合作社、糧食生產(chǎn)協(xié)會等組織還不普遍,種糧大戶通常也只能在市場上單打獨斗,難以協(xié)同作戰(zhàn),從而可能難以取得好的糧食生產(chǎn)效益,特別是在種植規(guī)模很大、糧食產(chǎn)量很高的情況下,這種情況更有可能出現(xiàn),近些年來時有發(fā)生的“賣糧難”即是這方面的證明。根據(jù)以上分析來看,很有可能出現(xiàn)“種糧大戶”能力與其流入的大規(guī)模土地不匹配,或者種糧效益低導致對流入土地不加好好善待的情況,它們都可能會降低農(nóng)地流轉(zhuǎn)的生態(tài)效率。

      1.3 農(nóng)地流轉(zhuǎn)的技術(shù)進步效應(yīng)

      有研究表明,農(nóng)地流轉(zhuǎn)改變了農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模,可以帶動資本密集型技術(shù)進步,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)機械代替勞動投入的目標,因而農(nóng)地流轉(zhuǎn)可以提高農(nóng)業(yè)技術(shù)效率,以較少的投入可以獲得更多的產(chǎn)出[28]。另外也有研究指出,農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率的影響存在顯著“倒U型”關(guān)系[29],即農(nóng)地流轉(zhuǎn)變量值有一個臨界點,超出一定流轉(zhuǎn)規(guī)模會對技術(shù)進步出現(xiàn)抑制效應(yīng),不利于生態(tài)效率的提高。

      目前,中國農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場發(fā)育滯后,農(nóng)地流轉(zhuǎn)主要是由政府推動實施。在這種模式下,一方面,一定數(shù)量的農(nóng)地流轉(zhuǎn),顯然對于改變我國當前農(nóng)地分散、細碎化分布的現(xiàn)狀,會起到明顯和直接的正向效應(yīng),因為轉(zhuǎn)入土地進行規(guī)模經(jīng)營的經(jīng)營主體更傾向于機械化生產(chǎn)來降低生產(chǎn)成本,而機械的使用、勞動強度的降低,可以使農(nóng)民能夠更加精心地進行農(nóng)業(yè)投入的配置,提高農(nóng)業(yè)的集約化、精細化程度;同時農(nóng)地規(guī)模的擴大,也使農(nóng)民更有積極性學習農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的新技術(shù),更好地科學選種、配方和施肥。以上都說明一定范圍內(nèi)的農(nóng)地流轉(zhuǎn)有利于促進農(nóng)業(yè)技術(shù)進步,并進而帶來糧食生產(chǎn)資源配置效率和生態(tài)效率的提高。另一方面,容易出現(xiàn)以上所說的好大喜功、拉郎配現(xiàn)象,導致農(nóng)地流轉(zhuǎn)數(shù)量很高但流轉(zhuǎn)質(zhì)量較低。農(nóng)地流轉(zhuǎn)的期限通常有限,使農(nóng)地轉(zhuǎn)入者缺乏對農(nóng)地進行長期投資的積極性,這樣過多的農(nóng)地流轉(zhuǎn)也可能會導致僅僅是追求短期的糧食生產(chǎn)效益,技術(shù)進步不足,從而使得大面積、過多的農(nóng)地流轉(zhuǎn)不能得到充分利用,甚至出現(xiàn)粗放經(jīng)營和生態(tài)效率降低的現(xiàn)象。

      總之,基于以上三個方面的理論分析和已有的一些經(jīng)驗研究的結(jié)果發(fā)現(xiàn),我們大致可以得出如下假設(shè):農(nóng)地流轉(zhuǎn)與糧食生產(chǎn)生態(tài)效率呈現(xiàn)非線性關(guān)系,在農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模不是太大的情況下,其對糧食生產(chǎn)生態(tài)效率會起到明顯正向作用,有利于生態(tài)效率的提高,但是在農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模過大的情況下,其可能會表現(xiàn)出負向的影響,導致糧食生產(chǎn)生態(tài)效率有所下降,即糧食生產(chǎn)可能有一個適度規(guī)模經(jīng)營的范圍。在后文的研究中將對以上假設(shè)進行驗證。

      2 研究方法

      2.1 模型構(gòu)建

      隨機前沿模型(stochastic frontier model, SFA)已成為研究技術(shù)效率的主流方法[30]。但是由于模型中只能用一個產(chǎn)量指標,難以將生態(tài)影響考慮進來,因此很少被用作計算生態(tài)效率[31]。大多數(shù)研究都是采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis, DEA)測算生態(tài)效率[5-6,32]。但是DEA的缺點在于,它設(shè)定為一個確定性前沿的模型,不考慮統(tǒng)計誤差和其他相關(guān)變量的影響[33]。而在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,遺漏變量、統(tǒng)計誤差、天氣等都對其生產(chǎn)有很大的影響,因而Collie[34]推薦SFA應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域生態(tài)效率的測算。本文根據(jù)宋建峰等[31]的成果考慮將生態(tài)影響因子作為投入變量放入SFA模型中,以此測算糧食生產(chǎn)中的生態(tài)效率。其計算方法為:

      lnyit=lnf(xit,β)+vit-uit(1)

      其中,yit為t時間i區(qū)域的產(chǎn)出,xit為t時間i區(qū)域的要素投入,β為待估參數(shù);vit為隨機擾動項,服從正態(tài)分布;uit為不可觀測的生態(tài)無效率項,符合正態(tài)截斷分布。生態(tài)無效率項一般表示為:

      uit=δZit+wit(2)

      其中,Zit為生態(tài)非效率的影響因子;δ為相應(yīng)變量的待估參數(shù);wit隨機誤差項。糧食生產(chǎn)的生態(tài)效率可以表述為:

      Eit =exp[lnf (xit )+vit-uit ]exp[lnf (xit )+vit]=exp(-uit) (3)

      由于超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型具有更加靈活的形式,其對規(guī)模經(jīng)濟和要素替代彈性不強加任何限制條件[30],因此本文采取超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)進行效率計算,其公式為:

      lnyit =β0+∑5j=1βjlnxjit+∑5j=1

      ∑5k≥jβjk?? lnxjitlnxkit+vit-uit(4)

      在隨機前沿模型中可以通過γ檢驗法檢驗?zāi)P褪欠窬哂泻侠硇?,其基本原理表達式為:

      γ=σ2uσ2v+σ2u (5)

      其中,σ2u為生態(tài)非效率項方差,σ2v為隨機擾動項方差。γ的取值在0和1之間,其值越大,生態(tài)無效率起主導影響,在模型中引入技術(shù)無效率因素的設(shè)定是合理的。

      2.2 指標選取及數(shù)據(jù)來源

      2.2.1 投入產(chǎn)出指標

      選取的產(chǎn)出指標為糧食作物生產(chǎn)總值,投入指標有機械作業(yè)費、用工量、播種面積、作物水足跡以及灰水足跡,分別表示糧食生產(chǎn)過程中的機械投入、勞動力投入、土地投入、水資源投入以及水資源污染。機械作業(yè)費、用工量、播種面積分別來自《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益匯編》和《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。生產(chǎn)總值和機械作業(yè)費根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)和生產(chǎn)資料價格指數(shù)進行了調(diào)整,計算得到了以2005年為基期的值。作物水足跡和灰水足跡的數(shù)據(jù)則要通過CROPWAT軟件計算得出,具體計算方法詳見Hoekstra等[35]的《水足跡手冊》。

      2.2.2 影響因素指標選取

      借鑒文獻[9,36-37],除了農(nóng)地流轉(zhuǎn)影響因子外,選取了人均GDP、農(nóng)業(yè)機械密度、有效灌溉面積比例、農(nóng)業(yè)受災(zāi)率、復(fù)種指數(shù)、財政支農(nóng)比重作為控制變量。人均GDP表示一個地區(qū)的經(jīng)濟水平發(fā)展,根據(jù)世界發(fā)展的經(jīng)驗,經(jīng)濟越發(fā)達,對生態(tài)環(huán)境的質(zhì)量要求越高,越注重生態(tài)保護。農(nóng)業(yè)機械密度體現(xiàn)一個地區(qū)農(nóng)業(yè)科學技術(shù)發(fā)展水平,農(nóng)業(yè)的技術(shù)水平對提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率起著重要作用[37]。有效灌溉面積比例體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況,一定程度上也反映了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展水平。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中受自然條件的影響較大,農(nóng)業(yè)受災(zāi)率用以反映自然災(zāi)害對生態(tài)效率的影響。復(fù)種指數(shù)指的是一定時期內(nèi)(一般為 1 a) 在同一地塊耕地面積上種植農(nóng)作物的平均次數(shù),指數(shù)越大表示對土地的損耗越大。財政支農(nóng)比重體現(xiàn)國家或政府對農(nóng)業(yè)的補貼強度,能夠影響農(nóng)業(yè)資源的投入。

      人均GDP、農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)作物播種面積數(shù)據(jù)來自國家數(shù)據(jù)網(wǎng)站;農(nóng)作物受災(zāi)面積與耕地面積來自《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》;農(nóng)林水事務(wù)和政府預(yù)算總支出數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》;農(nóng)地流轉(zhuǎn)面積數(shù)據(jù)來自《全國農(nóng)村經(jīng)濟情況統(tǒng)計資料》。指標體系如表1所示。

      3 結(jié)果

      3.1 糧食生產(chǎn)生態(tài)效率分析

      3.1.1 生態(tài)效率的時序演變

      (1)全國及區(qū)域生態(tài)效率時序演變。從全國范圍來看,生態(tài)效率呈波動性上升趨勢。由圖1可知,東中西部的生態(tài)效率差距在逐漸減小?;?6個省份測算出的全國平均糧食生產(chǎn)生態(tài)效率值在0.759 3~0.850 4之間,其中2014年糧食作物生態(tài)效率值最大,其值為0.850 4。東部地區(qū)的生態(tài)效率值一直高于全國的生態(tài)效率值,其演化特征為:在2005—2009年間緩慢下降,在2010年經(jīng)歷了突降,達到14年來低谷,最低為0.818 7,從2010到2011年這一年間生態(tài)效率劇增,之后呈波動性下降趨勢,2016—2018年間生態(tài)效率漸增。中部地區(qū)在2005年以及2007—2010年間的生態(tài)效率相對處于低水平階段,其值低于0.8,2010—2012年這兩年的劇增把中部地區(qū)的生態(tài)效率帶進了較高階段,在2017年中部地區(qū)的生態(tài)效率超過東部地區(qū)。這可能是2007 年以來部分中部地區(qū)作為“兩型社會( 資源節(jié)約型和環(huán)境友好型社會) ”的先行區(qū)的建設(shè)成果[38]。西部地區(qū)的生態(tài)效率平均值明顯低于全國水平,在2005—2012年間,西部地區(qū)與全國的生態(tài)效率水平值逐漸貼近,但之后又拉開了差距。但是從時間趨勢來看,西部地區(qū)的生態(tài)效率是呈較明顯遞增的狀態(tài),說明中央對西部地區(qū)“退耕還林還草”、生態(tài)移民和生態(tài)轉(zhuǎn)移支付等保護環(huán)境與生態(tài)的政策起到了一定的成效[39]。

      (2)省際生態(tài)效率時序演變。從省際生態(tài)效率的演化來看,呈上升趨勢的居多。如表2所示,2005—2018年26個省份的生態(tài)效率MK趨勢檢驗結(jié)果表明,山西、江蘇、安徽、福建、江西、湖北、重慶、四川、云南9個省份的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率呈上升趨勢,在1%的顯著性水平下顯著。這得益于政府全面開展生態(tài)農(nóng)業(yè)試點、積極推廣生態(tài)農(nóng)業(yè)技術(shù)、以生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)帶動文明新村建設(shè)等建設(shè)[40]。河北、廣西、貴州和陜西的生態(tài)效率上升,顯著性水平為5%。內(nèi)蒙古、吉林、浙江、河南、湖南、寧夏的生態(tài)水足跡也呈上升趨勢,但是不明顯。生態(tài)效率下降的省份有5個,分別為遼寧省、山東省、廣東省、海南省以及甘肅省,又屬山東省、廣東省和海南省的下降趨勢顯著,其他兩個省份的MK檢驗值雖呈負值,但是沒有顯著下降的趨勢。生態(tài)效率下降的主要原因是增加資源消耗與提升產(chǎn)能以提高經(jīng)濟效益的方式,致使污染物排放量的增加,使得環(huán)境遭受破壞[41-43]。

      3.1.2 生態(tài)效率的空間分布

      由圖2 所示,湖南省的年平均生態(tài)效率最低,值為0.635 0,浙江省的年平均生態(tài)效率最高,達到0.963 8。各區(qū)域內(nèi)部的生態(tài)效率水平相差很大,東部地區(qū)生態(tài)效率最高的省份為江蘇省,最低的為海南省;中部地區(qū)屬黑龍江省的生態(tài)效率最高,湖南省最低;西部地區(qū)新疆維吾爾族自治區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率最高,陜西省最低。東、中、西部各自的生態(tài)效率極差為 0.243 1、0.154 7、0.206 5,東部地區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)化發(fā)展最不均衡。高效率省份主要分布于東部地區(qū),中效率省份主要分布于中部和西部地區(qū)。

      3.2 投入要素產(chǎn)出彈性分析

      隨機前沿模型中生產(chǎn)函數(shù)的回歸結(jié)果如表3。由于在投入產(chǎn)出模型中加入了平方項和交互項,投入對產(chǎn)出的彈性并不能直接看出,其計算公式為:

      εxj=ln ylnxj=βj+2βjjlnxj+∑j≠kβjk? lnxk(6)

      根據(jù)上式,取各投入變量的平均值,計算得出機械作業(yè)費、用工量、播種面積、作物水足跡、灰水足跡的產(chǎn)出彈性為0.114 9、0.148 0、0.473 2、0.000 2、-1.231 9 。這說明增加糧食總產(chǎn)出的主要貢獻來自播種面積,作物水足跡對產(chǎn)出的驅(qū)動很小?;宜阚E的糧食產(chǎn)出彈性為負,與預(yù)期方向一致?;宜阚E的增加意味著水污染加重,會導致水土受損,糧食產(chǎn)出下降,而且彈性系數(shù)的絕對值超過1,富有彈性,說明水環(huán)境的污染對產(chǎn)出的影響很大。

      由以上公式還可以算出機械與勞動的替代彈性,替代彈性的公式為:

      MPLB MPMC=εLBεMC·MCLB(7)

      由此算出的機械勞動替代彈性為0.802 7,說明機械總動力增加1%,能替代0.802 7%的勞動力。說明目前我國農(nóng)業(yè)機械替代勞動的潛力很大,推進全程全面農(nóng)業(yè)機械化是提高糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的有效途徑。

      3.3 生態(tài)非效率的影響因素分析

      3.3.1 生態(tài)效率損失模型分析

      根據(jù)表4可知,生態(tài)效率損失回歸模型(1)和(2)的γ值都顯著,并且其系數(shù)值都大于0.8,說明模型誤差大部分來源于技術(shù)非效率,因此,模型設(shè)定是合理的。將模型(1)和(2)的對比發(fā)現(xiàn),在引入控制變量之后,σ2的值更小,模型擬合效果更好,這表明模型中增加控制變量是必要的。

      對于控制變量而言,人均GDP和有效灌溉面積比例越大,越有利于糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的提高,主要原因是人均GDP越大,說明該地區(qū)經(jīng)濟水平越高,會更重視生態(tài)可持續(xù),一般而言,農(nóng)田基礎(chǔ)建設(shè)也會越好,因而整體農(nóng)業(yè)生態(tài)效率會提高。農(nóng)業(yè)受災(zāi)率和復(fù)種指數(shù)則與生態(tài)效率損失有顯著的正向關(guān)系,與實際情況相符。農(nóng)業(yè)機械密度和財政支農(nóng)比重對生態(tài)效率無顯著影響。

      3.3.2 農(nóng)地流轉(zhuǎn)對生態(tài)效率的影響分析

      從模型(2)的回歸結(jié)果可知,農(nóng)地流轉(zhuǎn)對生態(tài)效率損失的回歸系數(shù)為-0.000 5,在95%的置信水平下顯著,我們有理由相信農(nóng)地的流轉(zhuǎn)集中有利于提高糧食生產(chǎn)的生態(tài)效率,這表明,整體而言在2005—2018年間農(nóng)地流轉(zhuǎn)對全國糧食生產(chǎn)的生態(tài)效率發(fā)揮著正向作用。目前,我國農(nóng)地流轉(zhuǎn)面積占家庭承包耕地面積不足40%,有超過2億的農(nóng)戶依然處于小規(guī)模分散經(jīng)營狀態(tài),農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)??赡苓€未達到本文理論假設(shè)中的臨界點,因此負向作用還未出現(xiàn)。且根據(jù)文中3.2小節(jié)的分析,我國農(nóng)業(yè)機械替代勞動力的潛力很大,而農(nóng)地流轉(zhuǎn)推進農(nóng)地適度規(guī)模經(jīng)營為農(nóng)業(yè)機械化創(chuàng)造了有利條件,據(jù)此推測,未來一段時間農(nóng)地流轉(zhuǎn)仍會對生態(tài)效率有顯著的正向影響。

      如表5所示,將26個省份根據(jù)農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平分為高、中、低三組后發(fā)現(xiàn),中流轉(zhuǎn)水平省份的生態(tài)效率的平均值最大,高流轉(zhuǎn)水平省份的平均生態(tài)效率與低水平的相差不大。生態(tài)效率的最小值反而出現(xiàn)在高農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平省份,且高流轉(zhuǎn)水平省份間的生態(tài)效率標準差最大。而綜合各方面情況來看,低流轉(zhuǎn)水平省份的生態(tài)效率偏低。以上結(jié)果較大程度上說明要根據(jù)自然條件、農(nóng)作物類型、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)特征及種糧農(nóng)民的人力資本水平等因素,綜合加以考慮進行農(nóng)地流入,通過發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營才能有效提高糧食生產(chǎn)的生態(tài)效率,這較好地驗證了前文提出的理論假設(shè)。

      4 結(jié)論與建議

      基于2005—2018年我國26個省份小麥、玉米、稻谷(包括粳稻、早秈稻、中秈稻和晚秈稻)三種主要糧食作物的成本收益匯編數(shù)據(jù),結(jié)合水足跡理論和SFA模型計算出了各省的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率,著重分析了農(nóng)地流轉(zhuǎn)對生

      (1)我國糧食生產(chǎn)生態(tài)效率整體上呈現(xiàn)波動上升趨勢,東部即經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)整體生態(tài)效率最高,中部地區(qū)上升速度最快,在2017年趕超了東部地區(qū)。分析各省份14年來的生態(tài)效率可知,呈上升趨勢的較多,山西、江蘇、安徽、福建、江西、湖北、重慶、四川、云南的MK趨勢檢驗值為正,顯著水平為1%,表明這些省份的生態(tài)效率顯著改善;但山東、廣東和海南省的生態(tài)效率有顯著下降的趨勢。

      (2)灰水足跡產(chǎn)出彈性的絕對值最大,說明水資源污染對糧食生產(chǎn)生態(tài)效率具有嚴重的負面影響;在要素替代彈性方面,機械對勞動力的替代彈性較小,說明我國農(nóng)業(yè)機械化需加強推廣。

      (3)目前農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模還未達到臨界點,因而農(nóng)地流轉(zhuǎn)對糧食生產(chǎn)生態(tài)效率呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)。根據(jù)分組分析法得出,中等農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平的省份生態(tài)效率平均值最大,農(nóng)地流轉(zhuǎn)低水平和高水平的省份生態(tài)效率平均值相近,一定程度上驗證了適度規(guī)模經(jīng)營才能有效提高糧食生產(chǎn)生態(tài)效率。

      根據(jù)以上研究為農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展戰(zhàn)略提出以下建議:① 各級政府要依據(jù)財政部和農(nóng)業(yè)農(nóng)村部印發(fā)的《建立以綠色生態(tài)為導向的農(nóng)業(yè)補貼制度改革方案》,根據(jù)各地的農(nóng)業(yè)發(fā)展中存在的問題,積極探尋具有區(qū)域特色的綠色農(nóng)業(yè)補貼方式,削弱水土污染對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的負面影響。② 農(nóng)地流轉(zhuǎn)是促進糧食生產(chǎn)生態(tài)效率提高的重要途徑,各省要著力培育新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體,把農(nóng)地資源向生態(tài)效率和規(guī)模經(jīng)濟高的經(jīng)營主體集中,在保證糧食安全的同時,促進農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展。③ 農(nóng)地適度規(guī)模經(jīng)營要與農(nóng)業(yè)機械化協(xié)調(diào)共進,避免出現(xiàn)農(nóng)地實現(xiàn)集中,而生產(chǎn)效率停滯不前的窘境。

      參考文獻

      [1] COELLI T , RAO D S P, BATTESE G E.Productivity measurement using efficiency measurement methods[M]//An introduction to efficiency and productivity analysis. Boston MA:Springer US,1998:221-242.

      [2]高帆.我國區(qū)域農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的演變趨勢與影響因素[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2015(5):3-19.

      [3]馬賢磊,沈怡,仇童偉,等.自我剝削、稟賦效應(yīng)與農(nóng)地流轉(zhuǎn)潛在市場發(fā)育:兼論經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)小農(nóng)戶生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型[J].中國人口·資源與環(huán)境,2017,27(1):40-47.

      [4]林文雄,陳婷.中國農(nóng)業(yè)的生態(tài)化轉(zhuǎn)型與發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)新視野[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學報, 2019, 27(2): 169-176.

      [5]潘丹,應(yīng)瑞瑤.中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價方法與實證:基于非期望產(chǎn)出的SBM模型分析.生態(tài)學報,2013,33(12):3837-3845.

      [6]張楊,陳娟娟. 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的國際比較及中國的定位研究[J].中國軟科學,2019(10): 165-178.

      [7]王寶義,張衛(wèi)國.中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測度及時空差異研究[J].中國人口·資源與環(huán)境,2016,26(6):11-19.

      [8]任梅,王小敏.中國區(qū)域生態(tài)效率時空變化及其影響因素分析[J].華東經(jīng)濟管理,2019, 33(9):71-79.

      [9]洪開榮,陳誠.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)大學學報(社會科學版),2016,2(15):32-41.

      [10]王寶義,張衛(wèi)國.中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的省際差異和影響因素:基于1996—2015年31個省份的面板數(shù)據(jù)分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟,2018(1):46-61.

      [11]侯孟陽,姚順波.中國農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響的空間溢出效應(yīng)與門檻特征[J].資源科學,2018,40(12):2475-2486.

      [12]鄭麗楠, 洪名勇.中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的時空特征及驅(qū)動因素[J].江西財經(jīng)大學學報,2019(5):46-56.

      [13]許慶,陸鈺鳳.非農(nóng)就業(yè)、土地的社會保障功能與農(nóng)地流轉(zhuǎn)[J].中國人口科學,2018(5):30-41.

      [14]徐玉婷,黃賢金,程久苗.農(nóng)地流轉(zhuǎn)效率研究進展與啟示[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃,2016,6(6): 230-236.

      [15]WAN G H, CHENG E J. Effects of land fragmentation and returns to scale in the Chinese farming sector[J]. Applied economics,2001,33(2):1-10.

      [16]田傳浩,賈生華.農(nóng)地市場對土地使用權(quán)配置影響的實證研究:基于蘇、浙、魯1083個農(nóng)戶的調(diào)查[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟,2003(10):24-30.

      [17]姚洋.中國農(nóng)地制度:一個分析框架[J].中國社會科學,2000(2):54-65.

      [18]游和遠,吳次芳.農(nóng)地流轉(zhuǎn)、稟賦依賴與農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移[J].管理世界,2010(3):65-75.

      [19]王興穩(wěn),鐘甫寧.土地細碎化與農(nóng)用地流轉(zhuǎn)市場[J].中國農(nóng)村觀察,2008(4):29-34,80.

      [20]程相友,信桂新,陳榮蓉,等.農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的影響[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學報,2016,24 (3): 335-344.

      [21]張紅宇,張海陽,李偉毅,等.中國特色農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化:目標定位與改革創(chuàng)新[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟, 2015(1):4-13.

      [22]胡熠娜,彭建,劉焱序,等.區(qū)域生態(tài)效率研究進展[J].生態(tài)學報,2018,38(23):8277-8284.

      [23]牛星,吳岳婷,吳冠岑.流轉(zhuǎn)水平差異下農(nóng)地利用效率的變化研究[J/OL].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃,(2020-06-04)[2020-06-25].https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CAPJ&dbname=CAPJLAST&filename=ZGNZ20200603000&v=w21qe13kVqHptTo4datQMiumi%25mmd2B3gB1rKei%25mmd2F4zse30A%25mmd2Bz2%25mmd2Ff3Krpn0ROyMGxTiE01.

      [24]匡遠配,陸鈺鳳.我國農(nóng)地流轉(zhuǎn)“內(nèi)卷化”陷阱及其出路[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題,2018(9):33-43.

      [25]許慶,尹榮梁,章輝.規(guī)模經(jīng)濟、規(guī)模報酬與農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營:基于我國糧食生產(chǎn)的實證研究[J].經(jīng)濟研究,2011,46(3):59-71,94.

      [26]張露,羅必良.農(nóng)業(yè)減量化:農(nóng)戶經(jīng)營的規(guī)模邏輯及其證據(jù)[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟,2020(2):81-99.

      [27]張倩月,呂開宇,張懷志.農(nóng)地流轉(zhuǎn)會導致土壤肥力下降嗎:基于4省種糧大戶測土結(jié)果的實證研究[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃,2019,40(2):31-39.

      [28]匡遠配,唐文婷,劉志雄. 農(nóng)地流轉(zhuǎn)中資本增密及其風險分析[J].管理世界,2016(5):180-181.

      [29]匡遠配,楊佳利.農(nóng)地流轉(zhuǎn)的全要素生產(chǎn)率增長效應(yīng)[J].經(jīng)濟學家,2019(3):102-112.

      [30]曾雅婷,李賓.中國糧食生產(chǎn)技術(shù)效率區(qū)域差異及其影響因素:基于超越對數(shù)形式隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)的測度[J].湖南農(nóng)業(yè)大學學報(社會科學版):2018,19(6):13-36.

      [31]SONG J F, CHEN X N. Eco-efficiency of grain production in China based on water footprints: a stochastic frontier approach[J]. Journal of cleaner production,2019(7):1-18.

      [32]任宇飛,方創(chuàng)琳.京津冀城市群縣域尺度生態(tài)效率評價及空間格局分析[J].地理科學進展,2017,36(1):88-98.

      [33]KONTODIMOPOULOS N, PAPATHANASIOU N D, FLOKOU A, et al. The impact of non-discretionary factors on DEA and SFA technical efficiency differences[J]. Medical systems,2011,35 (5),981-989.

      [34]COELLI T J. Recent developments in frontier modelling and efficiency measurement[J]. Australian journal of agricultural economics,1995,39(3):219-245.

      [35]HOEKSTRA A Y, CHAPAGAIN A K, ALDAYA M M,et al.The water footprint assessment manual: setting the global standard[M].London: Earthscan,2011.

      [36]侯孟陽,姚順波.空間視角下中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的收斂性與分異特征[J].中國人口·資源與環(huán)境,2019,29(4):116-126.

      [37]亢霞,劉秀梅.我國糧食生產(chǎn)的技術(shù)效率分析:基于隨機前沿分析方法[J].中國農(nóng)村觀察, 2005(4):25-32.

      [38]劉應(yīng)元,馮中朝.中國生態(tài)農(nóng)業(yè)績效評價與區(qū)域差異[J].經(jīng)濟地理,2014,34(3):24-29.

      [39]彭曦,陳仲常.西部大開發(fā)政策效應(yīng)評價[J].中國人口·資源與環(huán)境,2016,26(3): 136-144.

      [40]黃國勤,王淑彬,趙其國.廣西生態(tài)農(nóng)業(yè): 歷程、成效、問題及對策[J].生態(tài)學報,2014, 34(18):5153-5163.

      [41]任宇飛,方創(chuàng)琳.中國東部沿海地區(qū)四大城市群生態(tài)效率評價[J].地理學報,2017, 72(11):2047-2063.

      [42] 彭薇,熊科.環(huán)境壓力視角的廣東省市域生態(tài)效率綜合評價[J].經(jīng)濟地理,2018,38(8):179-186.

      [43]吳賢榮,張俊飚,田云,等.基于公平與效率雙重視角的中國農(nóng)業(yè)碳減排潛力分析[J].自然資源學報,2015,30(7):1172-1182.

      Effect of farmland transfer on the ecological efficiency of food production

      KUANG Yuanpei ZHANG Rong

      (Economic College, Hunan Agricultural University, Changsha Hunan 410128, China)

      Abstract Farmland transfer and economies of scale in various forms are inevitable ways of modern agriculture development, and agricultural modernization requires agriculture to take the road of sustainable development and give full play to its ecological environment function. Based on the panel data of 26 provinces in China from 2005 to 2018 and combined with the water footprint theory and the SFA model, this study measured the ecological efficiency of the annual grain production in each province and explored the impact of farmland transfer on the ecological efficiency of food production. The results showed that: ① From the perspective of time series, the ecological efficiency of food production in China showed an increasing trend of fluctuation, among which the ecological efficiency of Shanxi, Jiangsu, Anhui, Fujian, Jiangxi, Hubei, Chongqing, Sichuan and Yunnan was increasing with a significant level of 1%, while Shandong, Guangdong, and Hainan showed a significant decreasing trend. ② Spatially, the distribution of ecological efficiency demonstrated a eastern region > central region > western region tendency . The ecological efficiency of food production in Jiangsu was the highest, while that im Hunan was the lowest. ③ Farmland transfer played a significant role in promoting the ecological efficiency of food production. The group analysis found that provinces with a medium level of farmland transfer had the highest average value of ecological efficiency, while provinces with low and high levels were similar in terms of ecological efficiency, which indicated that appropriate economies of scale should be paid attention to in the process of accelerating farmland transfer and promoting the ecological construction of agriculture.

      Key words farmland transfer; ecological efficiency; influencing factor; water footprint; SFA Model

      (責任編輯:王愛萍)

      收稿日期:2020-02-21? 修回日期:2020-07-20

      作者簡介:匡遠配,博士,教授,博導,主要研究方向為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論與政策。E-mail:kyp0008@163.com。

      通信作者:張容,碩士生,主要研究方向為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟理論與政策。E-mail:874304225@qq.com。

      基金項目:國家自然科學基金項目“農(nóng)地流轉(zhuǎn)促進農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級發(fā)展:農(nóng)業(yè)TFP中介作用與‘三變革出路”(批準號:71973042),“中國農(nóng)地流轉(zhuǎn)的綜合效益評價:基于‘雙SE框架”(批準號:71473080);湖南省教育廳重點課題(批準號:18A083);湖南農(nóng)業(yè)大學“雙一流”引導項目。

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