李雪，顧莉麗，李瑞

(吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，長春市，130118)

0 引言

作為農(nóng)業(yè)大國，我國始終將“三農(nóng)”問題放在重要位置，在國家政策支持下，我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平不斷提高，糧食生產(chǎn)現(xiàn)代化發(fā)展也得以穩(wěn)步前進(jìn)。多年來糧食生產(chǎn)效率雖大幅提高，但糧食生產(chǎn)的生態(tài)環(huán)境變化卻未得到應(yīng)有的重視。2019年我國糧食總產(chǎn)量達(dá)到663 840 kt，單產(chǎn)達(dá)5 720 kg/hm2，穩(wěn)居世界前列。2019年我國農(nóng)業(yè)化肥投入量為54 040 kt，施用強(qiáng)度為325.7 kg/hm2，相較近10年的農(nóng)業(yè)化肥施用量和施用強(qiáng)度已有所降低，但仍是歐盟的2.3倍，美國的2.4倍，遠(yuǎn)超世界平均水平；2019年我國農(nóng)藥投入量為1 390 kt，施用強(qiáng)度為8.4 kg/hm2，同化肥投入一樣，雖與我國往年相比有所下降，但仍是世界平均水平的2倍。2015年國家農(nóng)業(yè)部印發(fā)了兩個指導(dǎo)性文件——《到2020年農(nóng)藥使用量零增長行動方案》和《到2020年化肥使用量零增長行動方案》，2015年之后我國農(nóng)藥化肥的使用量確是有所下降，但相較于國際水平仍屬過量使用。我國作為產(chǎn)糧大國，在提高糧食產(chǎn)量的同時也應(yīng)考慮生態(tài)環(huán)境問題對糧食安全和糧食作物可持續(xù)種植的影響，協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)、資源與環(huán)境之間的關(guān)系。糧食生產(chǎn)生態(tài)效率是兼顧糧食產(chǎn)量和生態(tài)環(huán)境的綜合效率，因此，研究我國糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的現(xiàn)狀、成因及其影響因素，對于發(fā)展綠色可持續(xù)的糧食生產(chǎn)具有重要意義。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的研究

生態(tài)效率是衡量經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境和資源之間協(xié)調(diào)發(fā)展的重要指標(biāo)，最早由德國學(xué)者Schaltegger和Sturm[1]于1990年提出，2007年，我國學(xué)者周震峰[2]發(fā)表了“關(guān)于開展農(nóng)業(yè)生態(tài)效率研究的思考”一文，之后國內(nèi)越來越多的學(xué)者開始從多角度對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行研究，并取得豐碩的研究成果。吳小慶等[3]以盆栽水稻試驗為例，運用超效率DEA模型對4種水稻的生態(tài)效率進(jìn)行評價，結(jié)果表明不同品種水稻的生態(tài)效率與其氮肥利用效率具有一定正相關(guān)性。潘丹等[4]使用非期望產(chǎn)出SBM模型測算了中國30個省(市、自治區(qū))1998—2009年的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，認(rèn)為中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的整體水平仍較低，主要是由過度消耗資源和排放大量污染物所導(dǎo)致。洪開榮等[5]利用DEA模型測算了我國30個省(市、自治區(qū))2005—2013年農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的整體效率和各個子系統(tǒng)的效率，并對各效率值的變化趨勢做收斂性檢驗，從而找出農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的主要影響因素，并對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升路徑進(jìn)行了深入探索。王寶義等[6]以我國31個省(市、自治區(qū))為研究對象，使用DEA模型對31個省(市、自治區(qū))1996—2015年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行測算，得出各省(市、自治區(qū))的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率并分析其省際差異，進(jìn)而用Tobit模型找出我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的主要影響因素。劉華軍等[7]對中國30個省(市、自治區(qū))2001—2015年的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率做實證研究，認(rèn)為可以通過避免農(nóng)機(jī)動力浪費、推進(jìn)土地輪作休耕、加強(qiáng)農(nóng)業(yè)碳排放管控等方式，協(xié)同提升區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。柏振忠等[8]采用SBM模型和Tobit模型對民族地區(qū)1999—2017年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行測算，得出民族地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，進(jìn)而探討了影響民族地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的因素。

1.2 關(guān)于糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的研究

在農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的研究取得了豐富的研究成果后，近幾年開始有學(xué)者將目光聚焦到糧食生產(chǎn)上來，開始對糧食生產(chǎn)生態(tài)效率進(jìn)行研究。管美佳[9]以我國31個省(市、自治區(qū))2000—2015年的面板數(shù)據(jù)，建立基于水足跡的糧食生產(chǎn)函數(shù)，運用SFA模型測算各省(市、自治區(qū))的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率及藍(lán)水、綠水和灰水效率并分析其影響因素。魯慶堯[10]運用SBM模型測算了1990—2015年我國31個省(市、自治區(qū))的糧食種植生態(tài)效率，并對其動態(tài)演進(jìn)進(jìn)行分析。陳寶珍等[11]運用SBM-DEA模型對我國31個省(市、自治區(qū))2006—2015年的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率進(jìn)行測算并提出改善路徑。魯慶堯等[12]運用SBM模型對我國2000—2018年的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率進(jìn)行測算和分析，并進(jìn)行了PS收斂檢驗?？镞h(yuǎn)配等[13]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模型對各省份樣本期的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率進(jìn)行測算，進(jìn)而探究了農(nóng)地流轉(zhuǎn)對糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的影響。魯慶堯等[14]測算了2000—2019年省級糧食種植生態(tài)效率，在考慮區(qū)域間空間效應(yīng)的基礎(chǔ)上研究其影響因素。

1.3 研究評述

通過梳理已有文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，我國關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的研究多以整個農(nóng)業(yè)部門為研究對象，針對糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的研究較少，且關(guān)于糧食生產(chǎn)生態(tài)效率研究的研究范圍多為全國31個省(市、自治區(qū))，鮮少以13個糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率為研究對象。國家糧食局2019年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，我國約79%的糧食產(chǎn)自13個糧食主產(chǎn)區(qū)，在此現(xiàn)實背景下，選擇糧食主產(chǎn)區(qū)作為研究對象，運用SBM-DEA模型，考慮面源污染和碳排放兩方面的非期望產(chǎn)出，對我國13個糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率進(jìn)行測算并對結(jié)果進(jìn)行橫向比較，進(jìn)一步分析糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的影響因素，能更好地反映我國糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的現(xiàn)狀，從而為確保我國糧食生產(chǎn)增效、生態(tài)環(huán)境改善提供參考依據(jù)。

2 指標(biāo)選取、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

傳統(tǒng)的糧食生產(chǎn)效率反映的是糧食生產(chǎn)對所投入資源的利用程度，而糧食生產(chǎn)生態(tài)效率不僅能反映糧食生產(chǎn)過程中對資源的利用程度，還能夠反映糧食生產(chǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的影響程度。不同于工業(yè)生產(chǎn)，糧食生產(chǎn)存在一定的隨機(jī)性，從整體角度來看，可以認(rèn)為糧食生產(chǎn)是各種投入要素綜合作用的結(jié)果。在實際的糧食生產(chǎn)過程中，資源要素的投入與糧食的產(chǎn)出不存在線性關(guān)系，例如隨著化肥使用量的增加，其對糧食增產(chǎn)的正向作用逐漸減弱，如果化肥過量使用導(dǎo)致土壤結(jié)構(gòu)被破壞，那么化肥的使用還有可能對糧食增產(chǎn)產(chǎn)生負(fù)向作用。所以在測算糧食生產(chǎn)生態(tài)效率時，需要運用適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)模型來盡可能準(zhǔn)確地反映糧食生產(chǎn)過程中，要素投入、糧食產(chǎn)出以及環(huán)境非期望產(chǎn)出的關(guān)系。

2.1 指標(biāo)選取

糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的測算兼顧了糧食生產(chǎn)過程中所產(chǎn)生的資源消耗、經(jīng)濟(jì)效益及生態(tài)損耗，通過借鑒糧食生產(chǎn)生態(tài)效率[15]和農(nóng)業(yè)生態(tài)效率[6， 16]方面已有研究，在生態(tài)經(jīng)濟(jì)理論、生態(tài)農(nóng)業(yè)理論和可持續(xù)發(fā)展理論等生態(tài)效率相關(guān)理論的指導(dǎo)下，綜合考慮糧食生產(chǎn)過程中的資源消耗、經(jīng)濟(jì)效益及生態(tài)損耗，最終選取以下指標(biāo)作為本研究中糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出指標(biāo)，構(gòu)建指標(biāo)體系(表1)。

表1 糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)生態(tài)效率測算指標(biāo)體系

所選取的投入指標(biāo)中僅糧食作物播種面積在現(xiàn)有數(shù)據(jù)中可直接獲得，糧食生產(chǎn)所投入的勞動力、有效灌溉面積、化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、機(jī)械總動力和柴油都無法直接獲取數(shù)據(jù)，其中勞動力僅能獲取第一產(chǎn)業(yè)勞動力數(shù)據(jù)，其他6個指標(biāo)僅能獲取整個農(nóng)業(yè)的數(shù)據(jù)(這里的農(nóng)業(yè)是指狹義的農(nóng)業(yè)，也就是種植業(yè))，因此該研究將借助農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)林牧副漁產(chǎn)值的比值和糧食作物播種面積占農(nóng)作物總播種面積的比值進(jìn)行折算。產(chǎn)出指標(biāo)中僅期望產(chǎn)出(糧食產(chǎn)出)的指標(biāo)數(shù)據(jù)可直接獲取，非期望產(chǎn)出中面源污染的指標(biāo)污染排放量和碳排放的指標(biāo)碳排放量均無法直接獲取數(shù)據(jù)，需要通過計算獲得。

糧食生產(chǎn)過程中的面源污染主要包括化肥流失、農(nóng)藥污染和農(nóng)膜殘留，所以

污染排放量=化肥流失量+農(nóng)藥污染量+

農(nóng)膜殘留量

=化肥投入量×化肥流失率+

農(nóng)藥投入量×農(nóng)藥污染率+

農(nóng)膜投入量×農(nóng)膜殘留率

其中化肥流失率、農(nóng)藥污染率和農(nóng)膜殘留率參照吳小慶等[17]和賴斯蕓等[18]的研究，分別設(shè)置為65%、50%、10%。

農(nóng)業(yè)碳排放分為直接碳排放和間接碳排放，直接碳排放是指由農(nóng)用機(jī)械消耗燃油和使用化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜所產(chǎn)生的碳排放，間接碳排放是指由糧食生產(chǎn)過程中所使用的電能轉(zhuǎn)化和農(nóng)用品運輸所產(chǎn)生的碳排放。所涉及的糧食生產(chǎn)過程中的碳排放指的是直接碳排放，主要來自化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用柴油和農(nóng)業(yè)灌溉，對碳排放量的處理方式參照車麗娟[19]的方法，碳排放量T=∑Ti=∑Ei×δi,其中Ti表示來自第i種碳排放源的碳排放量，Ei表示第i種碳排放源的使用量，δi表示第i種碳排放源的碳排放系數(shù)(表2)。

表2 碳排放系數(shù)

2.2 模型構(gòu)建

使用SBM-DEA模型測算我國13個糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率，該模型由Tone Kaoru[15]于2001年提出。與傳統(tǒng)DEA模型相比，非徑向、非角度的SBM模型結(jié)果中包含了無效率測量的松弛變量，而且SBM模型同時從投入和產(chǎn)出兩個角度進(jìn)行測算，基本原理如下。

s.tXλ+s-=x0

s-≥0,sg≥0,su≥0,λ≥0

s-——投入松弛矩陣；

sg——期望產(chǎn)出松弛矩陣；

su——非期望產(chǎn)出松弛矩陣。

SBM模型的評價結(jié)果中包括綜合技術(shù)效率(TE)、純技術(shù)效率(PTE)和規(guī)模效率(SE)，其中規(guī)模效率通過SE=TE/PTE得到。綜合技術(shù)效率是對決策單元在資源利用與配置等多方面水平的綜合評價，生態(tài)效率值就等同于綜合技術(shù)效率值，當(dāng)值為1時，說明決策單元處于生產(chǎn)前沿面，即生產(chǎn)是有效的；純技術(shù)效率是對當(dāng)前科技和組織管理水平的評價，當(dāng)值為1時，說明投入要素在當(dāng)前技術(shù)條件下是有效的。規(guī)模效率是對決策單元生產(chǎn)規(guī)模有效水平的評價，當(dāng)值為1時，說明決策單元處于最優(yōu)規(guī)模狀態(tài)。

2.3 數(shù)據(jù)來源

樣本數(shù)據(jù)為2010—2019年的面板數(shù)據(jù)，所涉及的變量數(shù)據(jù)均來自2011—2020年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》及13個糧食主產(chǎn)區(qū)的地方統(tǒng)計年鑒。其中農(nóng)作物總播種面積、糧食作物播種面積、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力和糧食產(chǎn)量來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，柴油投入量、化肥投入量、農(nóng)藥投入量和農(nóng)膜投入量來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，勞動力人員數(shù)量來源于各省(區(qū))的統(tǒng)計年鑒。

3 糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)生態(tài)效率整體情況分析

以我國13個糧食主產(chǎn)區(qū)為研究對象，選取2010—2019年13個糧食主產(chǎn)區(qū)的面板數(shù)據(jù)，使用MaxDEA8 Ultra軟件中的SBM-Undesirable模型測算13個糧食主產(chǎn)區(qū)在樣本期內(nèi)的生態(tài)效率，同時使用該軟件中的DEA-BCC模型測算13個糧食主產(chǎn)區(qū)樣本期內(nèi)不考慮非期望產(chǎn)出的生產(chǎn)效率。

對比考慮非期望產(chǎn)出的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率與不考慮非期望產(chǎn)出的糧食生產(chǎn)效率(圖1)，2010年我國13個糧食主產(chǎn)區(qū)的生態(tài)效率均值為0.64、生產(chǎn)效率均值為0.86；到2019年生態(tài)效率均值上升至0.80、生產(chǎn)效率均值上升至0.94；樣本期2010—2019年期間，生態(tài)效率的整體均值為0.709、生產(chǎn)效率的整體均值為0.899。可以看出，將糧食實際生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的面源污染和碳排放等非期望產(chǎn)出納入到評價體系中測算出的生態(tài)效率明顯低于不考慮非期望產(chǎn)出的糧食生產(chǎn)效率，綜合考慮經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益的生態(tài)效率更能反映現(xiàn)實生產(chǎn)狀況。因此，主要對基于非期望產(chǎn)出的SBM-Undesirable模型測算的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率進(jìn)行分析。

圖1 2010—2019年13個糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)效率均值和生態(tài)效率均值

從圖1可以看出，2010—2019年13個糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率和生產(chǎn)效率總體均呈上升趨勢，其中生態(tài)效率呈波動上升趨勢，生產(chǎn)效率呈穩(wěn)定上升趨勢。根據(jù)2010—2019年13個糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的變化趨勢，分成3個階段進(jìn)行分析。第一階段(2010—2012年)，此階段生態(tài)效率呈波動上升趨勢，生態(tài)效率均值先從2010年的0.64上升至2011年的0.70，后下降到2012年的0.67，與2010年比，2012年增加了4.69%；生產(chǎn)效率均值從2010年的0.86上升至2012年的0.89，增加了3.49%。本階段國家對于農(nóng)業(yè)發(fā)展的政策支持不斷加大，包括加強(qiáng)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境污染治理、統(tǒng)籌城鄉(xiāng)發(fā)展、發(fā)展“兩型”農(nóng)業(yè)等。這些支持政策有力地推動了糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的提高，所以本階段生態(tài)效率的漲幅高于生產(chǎn)效率的漲幅，但政策實施的有利效果在實施初期還不穩(wěn)定，因此生態(tài)效率呈波動上升趨勢。第二階段(2013—2016年)，此階段生態(tài)效率呈平穩(wěn)上升趨勢，生態(tài)效率均值從2013年的0.72上升至2016年的0.75，增加了4.17%；生產(chǎn)效率均值從2013年的0.90上升至2016年的0.92，增加了2.22%。本階段國家中央一號文件多次提到資源環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)，制定并推行了控制農(nóng)藥和化肥使用的指導(dǎo)性方案，推動了我國糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)生態(tài)效率水平的提高，但農(nóng)藥和化肥使用的嚴(yán)格管控導(dǎo)致部分主產(chǎn)區(qū)的糧食產(chǎn)量有所下降，因此本階段糧食生產(chǎn)的生態(tài)效率和生產(chǎn)效率的漲幅均較低；第三階段(2017—2019年)，此階段糧食生產(chǎn)的生態(tài)效率呈大幅度上升趨勢，生態(tài)效率均值從2017年的0.70上升至2019年的0.80，增加了14.29%；生產(chǎn)效率均值從2017年的0.89上升至2019年的0.94，增加了5.62%。本階段2017年生態(tài)效率均值低于2016年是由于部分地區(qū)在控制農(nóng)藥和化肥的使用后沒能提高對農(nóng)藥和化肥的利用率導(dǎo)致糧食產(chǎn)量下降，為了提高糧食產(chǎn)量這些地區(qū)增加了農(nóng)藥或者化肥的使用(并未違背國家印發(fā)的關(guān)于控制農(nóng)藥和化肥使用的指導(dǎo)性文件，文件中要求單位防治面積農(nóng)藥使用量控制在近3年平均水平以下到2020年爭取實現(xiàn)農(nóng)藥使用量零增長，化肥使用量年增長率控制在1%以內(nèi)到2020年爭取實現(xiàn)化肥使用量零增長)；本階段后期生態(tài)效率上升并創(chuàng)新高，主要是因為各糧食主產(chǎn)區(qū)提高了農(nóng)藥化肥利用率，在保證糧食產(chǎn)量的情況下減少了農(nóng)藥和化肥的使用，同時在國家各種有利政策的推動下，使得各糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率整體得到改善，生態(tài)效率達(dá)到有效的省份從2010年的2個增加到2019年的7個。

4 糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)生態(tài)效率省際差異性分析

SBM-Undesirable模型測算的結(jié)果包含糧食生產(chǎn)的生態(tài)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率，樣本期內(nèi)13個糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率見表3，樣本期內(nèi)13個糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)生態(tài)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均值對比見圖2。

表3 2010—2019年13個糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率

圖2 2010—2019年13個糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)生態(tài)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均值

由表3可以看出，13個糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率存在較為明顯的空間差異，各主產(chǎn)區(qū)在不同年份的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率均有所不同。根據(jù)研究結(jié)果將13個糧食主產(chǎn)區(qū)按照其2010—2019年糧食生產(chǎn)生態(tài)效率均值劃分成3個效率組：高效率組(0.9以上)、中效率組(0.6～0.9)和低效率組(0.6以下)。高效率組包括：吉林省、黑龍江省、江西省、湖南省、四川?。恢行式M包括：內(nèi)蒙古自治區(qū)、河南省、湖北省；低效率組包括河北省、遼寧省、江蘇省、安徽省、山東省。3個效率組的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率均值分別為0.946、0.673、0.492。

高效率組中5個糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率在樣本期內(nèi)均有多個年份達(dá)到有效(強(qiáng)有效——松弛變量均為0，通過測算結(jié)果得知本結(jié)果中達(dá)到有效的決策單元均為強(qiáng)有效)，且2019年均達(dá)到有效，其他年份雖未達(dá)到有效，但都處在較高效率水平，同時這5個糧食主產(chǎn)區(qū)的純技術(shù)效率和規(guī)模效率也都處于較高水平，說明相對于其他糧食主產(chǎn)區(qū)，這5個省份在保證糧食產(chǎn)量的同時，兼顧了糧食生產(chǎn)過程中生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)。在中效率組中，內(nèi)蒙古自治區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率一直處于穩(wěn)步上升的趨勢，并在2016年和2019年達(dá)到有效，這說明自從國家實施西部大開發(fā)戰(zhàn)略以來出臺的一系列發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)的支持政策頗具成效；河南省的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率在2010—2018年期間一直處于緩慢增長態(tài)勢，在2019年突然有了大幅增長并達(dá)到有效，對比2018和2019年各糧食主產(chǎn)區(qū)的投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)可以看出，2019年河南省除化肥和勞動力兩項投入指標(biāo)較高、其他投入指標(biāo)均有所降低，這是其糧食生產(chǎn)生態(tài)效率陡然升高的主要原因，但從圖2可以看出，河南省的純技術(shù)效率和規(guī)模效率水平都不高，雖然在2019年各效率值均達(dá)到有效，但不排除其他因素對結(jié)果的影響，河南省在發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)方面仍需加大其支持力度；湖北省的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率在樣本期內(nèi)一直呈穩(wěn)定小幅增長趨勢，同河南省相似，其純技術(shù)效率和規(guī)模效率水平都不高，均有較大改善潛力。

低效率組中，遼寧省的純技術(shù)效率水平較高，但規(guī)模效率水平較低，說明遼寧省的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率水平不高主要是由于其生產(chǎn)資料配比規(guī)模無效導(dǎo)致的；河北省、江蘇省、安徽省和山東省的規(guī)模效率都處于較高水平，純技術(shù)效率較低，說明這4個糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率水平不高主要是由于其技術(shù)運用水平不高導(dǎo)致的，說明其在技術(shù)運用方面的水平遠(yuǎn)低于其他糧食主產(chǎn)區(qū)。

由表3可知，高效率省份主要分布在北部和南部地區(qū)，低效率組主要分布在中部地區(qū)。其原因可能在于，北部高效率省份有松花江流經(jīng)，南部高效率省份近長江流域，自然資源稟賦較中部地區(qū)優(yōu)渥，中部地區(qū)雖有黃河流經(jīng)，但是滿足不了中部地區(qū)粗放的生產(chǎn)方式。

5 糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)生態(tài)效率損失分析

SBM-DEA的測算結(jié)果中包含各糧食主產(chǎn)區(qū)全部投入和產(chǎn)出指標(biāo)的松弛變量。其中，投入和非期望產(chǎn)出的松弛變量用負(fù)數(shù)表示，期望產(chǎn)出的松弛變量用正數(shù)表示。根據(jù)松弛變量可以計算出各糧食主產(chǎn)區(qū)的投入和非期望產(chǎn)出的冗余率以及期望產(chǎn)出的不足率，某一指標(biāo)的冗余率或不足率等于松弛變量的絕對值比上該指標(biāo)的初始值，計算結(jié)果如表4所示。

表4 2010—2019年13個糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)投入和產(chǎn)出的冗余率或不足率

根據(jù)表4可知，2010—2019年13個糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)投入指標(biāo)的冗余率均值為20.08%，非期望產(chǎn)出指標(biāo)的冗余率均值為25.12%，期望產(chǎn)出指標(biāo)的不足率均為0%，說明投入冗余和非期望產(chǎn)出冗余是導(dǎo)致我國糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)生態(tài)效率整體水平不高的主要原因。各主產(chǎn)區(qū)在提高糧食生產(chǎn)生態(tài)效率時可根據(jù)本地區(qū)的實際情況減少投入冗余和非期望產(chǎn)出，通常降低投入冗余會直接或間接地減少面源污染和碳排放等非期望產(chǎn)出。但是減少投入也可能會導(dǎo)致期望產(chǎn)出相應(yīng)減少，所以不能簡單地“哪里冗余減哪里”，應(yīng)當(dāng)因地制宜、有所側(cè)重。這里可以借鑒Kuo等[20]的思路，如果多數(shù)地區(qū)需要通過增加或減少某些指標(biāo)來提高農(nóng)業(yè)環(huán)境效率，那么這些指標(biāo)對于提高農(nóng)業(yè)發(fā)展總體效率相對來說更為重要，也可以為未來發(fā)展和改進(jìn)政策的制定提供參考。結(jié)合本研究，該思路可以理解為，某一地區(qū)在某一指標(biāo)的冗余率較高，且在該指標(biāo)上冗余的地區(qū)較多，則說明這一指標(biāo)是提高該地區(qū)糧食生產(chǎn)生態(tài)效率的重點。

高效率組中的5個省份(吉林省、黑龍江省、江西省、湖南省和四川省)在投入和非期望產(chǎn)出方面的冗余率都較低，其中吉林省、黑龍江省、湖南省和四川省在勞動力方面的冗余率相對于在其他指標(biāo)的冗余率而言最高，江西省在機(jī)械動力方面的冗余率相對于在其他指標(biāo)的冗余率而言最高，說明若要提高糧食生產(chǎn)生態(tài)效率，吉林省、黑龍江省、湖南省和四川省可優(yōu)先考慮優(yōu)化勞動力投入，江西省可優(yōu)先考慮優(yōu)化機(jī)械動力方面的投入。中、低效率組中8個省份的兩個非期望產(chǎn)出指標(biāo)均存在較大冗余，且這8個省份均有多個不同投入指標(biāo)的冗余率較高，其中在勞動力、機(jī)械動力、化肥、農(nóng)藥和農(nóng)膜方面冗余的省份較多且冗余率較高，說明若要提高糧食生產(chǎn)生態(tài)效率，這些省份可以優(yōu)先考慮降低非期望產(chǎn)出，優(yōu)化勞動力和機(jī)械動力投入，提高化肥、農(nóng)藥和農(nóng)膜的利用率，從而減少在這些指標(biāo)方面的投入。

6 結(jié)論與政策建議

6.1 結(jié)論

采用SBM-DEA模型對我國13個糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率進(jìn)行測算，并對結(jié)果進(jìn)行整體情況分析、省際差異性分析和效率損失分析，得出以下結(jié)論。

1) 2010—2019年13個糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)效率均值從0.86穩(wěn)定上升至0.94，樣本期內(nèi)整體均值為0.899；糧食生產(chǎn)生態(tài)效率從0.64波動上升至0.80，樣本期內(nèi)整體均值為0.709?？梢钥闯?，考慮非期望產(chǎn)出的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率值整體明顯低于不考慮非期望產(chǎn)出的糧食生產(chǎn)效率值。糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)生態(tài)效率整體偏低，主要是由于部分地區(qū)沒有實現(xiàn)高效綠色發(fā)展，生態(tài)效率水平較低，且低效率地區(qū)與高效率地區(qū)差距較大，各糧食主產(chǎn)區(qū)生態(tài)效率不均衡。

2) 根據(jù)研究結(jié)果將13個糧食主產(chǎn)區(qū)按照其2010—2019年糧食生產(chǎn)生態(tài)效率均值劃分成高效率組、中效率組和低效率組，3個效率組的效率均值分別為0.946、0.673.0.492，且高效率省份主要分布在北部和南部地區(qū)，低效率省份主要分布在中部地區(qū)。相對于其他糧食主產(chǎn)區(qū)，高效率組的純技術(shù)效率和規(guī)模效率水平都較高，樣本期內(nèi)整體均值分別達(dá)到0.970和0.978。中、低效率組的純技術(shù)效率和規(guī)模效率水平至少有1個較低，其中，中效率組樣本期內(nèi)純技術(shù)效率和規(guī)模效率的整體均值分別為0.853和0.797，低效率組樣本期內(nèi)純技術(shù)效率和規(guī)模效率的整體均值分別為0.584和0.882?？傮w來看，多數(shù)糧食主產(chǎn)區(qū)在糧食生產(chǎn)過程中的資源利用效率水平不高。

3) 投入冗余和非期望產(chǎn)出冗余是導(dǎo)致我國糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)生態(tài)效率整體水平不高的主要原因。高效率組中的5個省份在投入和非期望產(chǎn)出方面的冗余率都較低，其中所有投入指標(biāo)冗余率整體均值為3.15%，2個非期望產(chǎn)出指標(biāo)的冗余率整體均值為3.89%；中、低效率組中8個省份的2個非期望產(chǎn)出指標(biāo)均存在較大冗余，2個非期望產(chǎn)出指標(biāo)的冗余率整體均值為38.38%，且這8個省份均有多個不同投入指標(biāo)的冗余率較高，所有投入指標(biāo)冗余率整體均值為30.65%，其中在勞動力、機(jī)械動力、化肥、農(nóng)藥和農(nóng)膜方面冗余的省份較多且冗余率較高。

6.2 政策建議

1) 推動各糧食主產(chǎn)區(qū)綠色、均衡、高效發(fā)展。綠色是指在生產(chǎn)過程中盡可能做到無害、無污染，因此政府要大力提倡使用綠色有機(jī)肥，在治理病蟲害時鼓勵使用物理技術(shù)，減少農(nóng)藥投入；均衡是指同步各糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率，鼓勵高效率地區(qū)的優(yōu)質(zhì)資源和技術(shù)向低效率地區(qū)轉(zhuǎn)移，同時注重低效率地區(qū)的環(huán)境問題；高效是指依靠科技進(jìn)步提高糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)的綜合效率，增加科學(xué)技術(shù)研究投入，提高科學(xué)技術(shù)水平，不僅能提高糧食生產(chǎn)綜合效率，還能幫助降低糧食生產(chǎn)成本，提高我國糧食在國際市場中的競爭力，從而增加農(nóng)民收入。

2) 提高資源利用效率，降低面源污染和碳排放?？偟膩砜矗?dāng)前我國糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食生產(chǎn)生態(tài)效率水平不高，主要就是因為資源的過度消耗和糧食生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的面源污染和碳排放。糧食生產(chǎn)勞動力冗余率較高的地區(qū)可以采取適當(dāng)措施促進(jìn)勞動力合理分布，鼓勵農(nóng)村過剩勞動力轉(zhuǎn)移就業(yè)；對于水資源有冗余的地區(qū)，為了提高水資源的利用效率，應(yīng)當(dāng)大力發(fā)展并推廣節(jié)水的灌溉方式；糧食生產(chǎn)對農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜等化學(xué)資源的使用雖然已經(jīng)逐步減少，但仍遠(yuǎn)超國際水平，國家仍然需要對這方面進(jìn)行嚴(yán)格管控；機(jī)械動力和柴油投入冗余率較高的地區(qū)應(yīng)當(dāng)注重農(nóng)業(yè)的有機(jī)發(fā)展，推動農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)與現(xiàn)代生物技術(shù)同步發(fā)展；通過減少農(nóng)藥化肥農(nóng)膜的使用并結(jié)合測土配方等技術(shù)合理施肥用藥，降低糧食生產(chǎn)的面源污染；通過采用低碳農(nóng)機(jī)代替高碳農(nóng)機(jī)等手段降低碳排放。

3) 農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策兼顧經(jīng)濟(jì)和環(huán)境雙重效益。政府在農(nóng)業(yè)方面的政策目標(biāo)應(yīng)當(dāng)從產(chǎn)量導(dǎo)向逐步轉(zhuǎn)向質(zhì)量導(dǎo)向，不僅關(guān)注農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益，也要關(guān)注農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境效益，可以推出和環(huán)境保護(hù)相關(guān)的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策，比如，對于有效防治或減輕農(nóng)業(yè)污染的生產(chǎn)者給予獎勵性補(bǔ)貼。在這種補(bǔ)貼政策的激勵下，糧食生產(chǎn)者就會合理投入各種生產(chǎn)資料，而不是為了增產(chǎn)不惜損害生態(tài)環(huán)境，糧食生產(chǎn)生態(tài)效率也會得到提高。