黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測度及影響因素分析

楊昕蕾，凡啟兵

（長江大學經(jīng)濟與管理學院，湖北 荊州 434023）

黃河和長江是我國最重要的兩大水系，黃河流域和長江流域也是我國最重要的兩大流域，也是重要的經(jīng)濟發(fā)展帶和糧食主產(chǎn)區(qū)。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，人們對于生產(chǎn)效率的重視程度越來越高，這在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者不斷使用各種方法，如加大化肥、農(nóng)藥使用力度，來提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，但這也帶來了環(huán)境問題，加大了環(huán)境成本，同時也不利于農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[1]。不同于長江流域，黃河流域的緯度更高，地形更為復雜，生態(tài)也更為脆弱，在這種情況下，黃河流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的保護和農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展有著極為重要的意義。2019 年9 月，習近平總書記在黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展座談會上作出部署，將黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展上升為重大國家戰(zhàn)略。2021 年10 月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》，指出要堅持“生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”的原則。黃河流域在農(nóng)業(yè)方面應(yīng)當將當?shù)刭Y源與區(qū)位優(yōu)勢相結(jié)合，提高水資源利用率。生態(tài)宜居也是鄉(xiāng)村振興的重要組成部分，黃河流域要實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，必須兼顧經(jīng)濟效益和生態(tài)效益。

隨著人們環(huán)保意識的增強，為了降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境成本，促進農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，社會各界對農(nóng)村環(huán)保、農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)注度不斷提升，促使農(nóng)業(yè)生態(tài)效率逐漸成為農(nóng)業(yè)研究的熱點。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率是體現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要指標，有關(guān)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的研究主要集中在以下3 個方面。一是概念和理論。有關(guān)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的研究國外起步較早，1990 年，Schaltegger 和Sturm 提出了生態(tài)效率這一概念[2]，該概念后被引申到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域[3]。生態(tài)效率這一概念被引入我國后，被用以引導企業(yè)向生態(tài)友好型發(fā)展[4]，后經(jīng)我國學者不斷完善和發(fā)展，生態(tài)效率逐漸被引申到工業(yè)[5]、農(nóng)業(yè)[6]等各個領(lǐng)域，涉及生產(chǎn)、銷售等各個環(huán)節(jié)。二是研究方法。相關(guān)研究方法主要有比值法、生命周期評價法、生態(tài)足跡法、能值法、隨機前沿法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）[7-11]。隨著研究的深入，學者們發(fā)現(xiàn)DEA 更能夠反映農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的變化，得到的數(shù)據(jù)更為準確，同時操作也更為簡便。為了獲得更為準確的結(jié)果，學者們在傳統(tǒng)DEA 模型的基礎(chǔ)上發(fā)展出了ML[12]和GML[13]指數(shù)模型、超效率SBM 模型[14]和基于非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型[15]。三是影響因素。有關(guān)影響因素的研究主要集中在農(nóng)業(yè)生態(tài)補貼政策，化肥、農(nóng)藥等化學品的投入，農(nóng)業(yè)科技發(fā)展和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、社會環(huán)境等方面。從已有的研究來看，降低化肥、農(nóng)藥等化學品的投入能夠?qū)r(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生正向影響[16]。農(nóng)業(yè)科技發(fā)展能夠改變農(nóng)業(yè)發(fā)展模式，如實現(xiàn)無土栽培等，通過改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式來提高農(nóng)業(yè)生態(tài)效率[17]。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟、社會環(huán)境的改善能夠為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供更為有利的環(huán)境，降低農(nóng)業(yè)發(fā)展的融資難度，拓寬資金來源渠道[18]。

基于以上分析，該研究以我國黃河流域為主要研究對象，根據(jù)黃河流域9 個省、自治區(qū)2011—2020年的面板數(shù)據(jù)，運用包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型對該流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行測算，運用固定效應(yīng)模型分析各因素對該流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響，以期對該流域農(nóng)業(yè)綠色和可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 模型及指標體系構(gòu)建

1.1 模型構(gòu)建

1.1.1 包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型DEA 是一種非參數(shù)前沿方法，長期以來一直被用作評估經(jīng)濟、能源、環(huán)境和生態(tài)效率。傳統(tǒng)DEA 模型對投入和產(chǎn)出松弛變量的考慮存在不足，導致所得結(jié)果存在誤差，超效率SBM 模型則將松弛變量納入到模型當中，對傳統(tǒng)DEA 模型進行了修正。為獲得更為準確的效率值，該研究選擇了包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型，具體公式如下。

式中：n表示DMU 數(shù)，j代表第j個DMU，xik代表第k個DMU 第i個投入變量，yrk代表第k個DMU 第r個期望產(chǎn)出，btk代表第k個DMU 第t個非期望產(chǎn)出， 分別表示投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出的松弛變量，p1和p2分別表示期望和非期望產(chǎn)出數(shù)量，ρ表示農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，ρ越大則代表農(nóng)業(yè)生態(tài)效率越高，λj表示約束條件。

1.1.2 固定效應(yīng)模型由于采用的數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，因此，該研究采用OLS 模型進行回歸分析，具體公式如下。

式中：eco-effit表示i省份第t年的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值，expit表示i省份第t年的影響因素值，εit表示隨機誤差項。

1.2 指標體系構(gòu)建

1.2.1 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測算體系構(gòu)建農(nóng)業(yè)有廣義與狹義之分，廣義的農(nóng)業(yè)包括農(nóng)、林、牧、副、漁，而狹義的農(nóng)業(yè)僅包括種植業(yè)，該研究僅以狹義的種植業(yè)為研究對象。該研究基于2011—2020 年黃河流域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的面板數(shù)據(jù)，依據(jù)黃河流域自身特點，根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，參考姜智強等[19]和李文啟等[20]的研究成果，選取農(nóng)業(yè)機械總動力、有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)村用電量、農(nóng)作物總播種面積、農(nóng)業(yè)勞動力、農(nóng)用塑料薄膜使用量、農(nóng)用柴油使用量、農(nóng)藥使用量作為投入指標，將農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為期望產(chǎn)出，選取農(nóng)業(yè)碳排放量、農(nóng)業(yè)總氮排放量、農(nóng)業(yè)總磷排放量、農(nóng)業(yè)氨氦排放量作為非期望產(chǎn)出，構(gòu)建黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測算指標體系，具體見表1。

表1 黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測算指標體系

1.2.2 影響因素指標體系構(gòu)建黃河流域大部分地區(qū)屬于生態(tài)脆弱地區(qū)，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率受各方面因素影響。該研究根據(jù)以往的研究成果，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、財政支持、經(jīng)濟環(huán)境和社會環(huán)境角度探討各因素對黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響，構(gòu)建黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響因素指標體系，具體見表2。

表2 黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響因素指標體系

1.3 數(shù)據(jù)來源

該研究以黃河流域9 個省、自治區(qū)（青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南、山東）為主要研究對象，研究數(shù)據(jù)主要來源于相應(yīng)年份的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》及各省、自治區(qū)統(tǒng)計年鑒。其中，農(nóng)業(yè)碳排放量、農(nóng)業(yè)總氮排放量、農(nóng)業(yè)總磷排放量、農(nóng)業(yè)氨氦排放量的各項數(shù)據(jù)并未直接統(tǒng)計，具體測算如下所述。

在實際應(yīng)用過程中，由于農(nóng)業(yè)碳排放量并非常規(guī)統(tǒng)計指標，該研究運用李波等[21]的方法對農(nóng)業(yè)碳排放量進行測算，并構(gòu)建了估算公式，確定了農(nóng)業(yè)碳排放源及系數(shù)，具體估算公式如下。

式中：E為農(nóng)業(yè)的碳排放總量，Ei為各種碳源的碳排放量，Ti為各碳排放源的量，γi為各碳排放源的碳排放系數(shù)。農(nóng)業(yè)碳排放源化肥施用量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)用塑料薄膜使用量、農(nóng)用柴油使用量、農(nóng)作物總播種面積、有效灌溉面積的碳排放系數(shù)分別為0.895 6 kg/kg、4.934 1 kg/kg、5.18 kg/kg、0.592 7 kg/kg、312.6 kg/km2、20.476 kg/hm2。

該研究參考賴斯蕓等[22]和陳敏鵬等[23]的方法并結(jié)合《第一次全國污染源普查資料文集⑦：污染源普查產(chǎn)排污系數(shù)手冊（上）》對農(nóng)業(yè)總氮排放量、農(nóng)業(yè)總磷排放量、農(nóng)業(yè)氨氦排放量進行測算，具體公式如下。

式中：Eij表示i單元j污染物的排放量，Gij表示i單元j污染物的產(chǎn)生量，μij表示相應(yīng)污染物的流失率，EUi表示單元數(shù)，ρij表示i單元j污染物的排放系數(shù)。單元污染物強度計算如表3 所示。

表3 單元污染物強度計算

2 實證結(jié)果與分析

2.1 黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率實證分析

該研究采用包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型對2011—2020 年黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行測算，具體測算結(jié)果如表4 所示。

由表4 可知，黃河流域2011—2020 年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值為0.649，處在中間水平，未達到完全有效。2011—2020 年黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值呈現(xiàn)上升趨勢，且2020 年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值為1.000，達到了完全有效。這說明2011—2020 年黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率不斷提高，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平也在不斷提高，農(nóng)業(yè)生態(tài)持續(xù)改善，并最終在2020 年達到了完全有效。從黃河上、中、下游來看，上游農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值明顯低于中游和下游，下游的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值最高，這種現(xiàn)象的出現(xiàn)主要與各區(qū)域的生態(tài)脆弱程度有關(guān)：上游的青海省、甘肅省和寧夏回族自治區(qū)都屬于生態(tài)脆弱地區(qū)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的影響較大；雖然中游地區(qū)也屬于生態(tài)脆弱地區(qū)，但其生態(tài)環(huán)境優(yōu)于上游，因此農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值也高于上游地區(qū)；下游地區(qū)生態(tài)環(huán)境相對較好，且平原面積較大，因此農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值也最高。從各省、自治區(qū)來看，內(nèi)蒙古自治區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值最高，2011—2020 年效率均值達到了0.923，且僅在2015 年和2017—2019 年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值小于1，其余各年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值均為1，達到了完全有效。主要原因是，內(nèi)蒙古以畜牧業(yè)為主，種植業(yè)雖然產(chǎn)值占比較高，但種植面積相對較少，對環(huán)境的影響也較小。除內(nèi)蒙古外的其余各省、自治區(qū)中，僅有陜西省的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值小于0.6，其余省、自治區(qū)均大于0.6，山東省、青海省、甘肅省和山西省的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值均超過了0.7。主要原因是，陜西省位于黃土高原腹地，陜北地區(qū)生態(tài)更為脆弱，農(nóng)業(yè)的發(fā)展對當?shù)丨h(huán)境的影響更大，其農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值也就最低。

表4 2011—2020 年黃河流域各省（自治區(qū)）農(nóng)業(yè)生態(tài)效率

2.2 影響因素分析

該研究運用OLS 模型，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、財政支持、經(jīng)濟環(huán)境和社會環(huán)境的角度探討各因素對黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響，具體回歸結(jié)果見表5。

從表5 可以看出，化肥使用強度、農(nóng)藥使用強度、對外開放度均在1%的顯著性水平對黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有負向影響，說明這些變量的增加會降低該流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值，而減少這些變量的投入則會對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生提升作用。主要原因是，化肥和農(nóng)藥是農(nóng)業(yè)的主要污染源，且兩者的過度使用會導致土壤板結(jié)，降低土壤肥力，影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；對外開放度的提高則會對農(nóng)業(yè)產(chǎn)生擠占作用。機械化水平、財政支持度、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)化率對黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均有顯著的正向作用，且通過了1%的顯著性檢驗，說明這些因素的增加會對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生提升作用。主要原因是，機械化水平能夠提高土地的種植效率，加大土地翻耕深度，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對勞動力的依賴；財政支持度的提高意味著政府對農(nóng)業(yè)重視程度的提高，這不僅表示政府會加大對農(nóng)業(yè)的投入，還表示政府會加大對農(nóng)業(yè)的政策傾斜力度；經(jīng)濟結(jié)構(gòu)值的增加表示農(nóng)業(yè)在國民經(jīng)濟中地位的提高，也表示農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增加；城鎮(zhèn)化率的提高表示農(nóng)村居民向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移的力度增加，農(nóng)村居民向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移導致農(nóng)村人口減少，進而降低農(nóng)村生活污染排放，有利于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提高。

表5 黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率（eco-eff）影響因素回歸結(jié)果

從黃河上、中、下游來看，化肥使用強度、農(nóng)藥使用強度對上、中、下游的影響均為負，且均通過了5%的顯著性檢驗，說明減少兩者的使用對上、中、下游農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均有提升作用。機械化水平對中、下游的影響為正，且通過了1%的顯著性檢驗，對上游的負向影響不顯著。財政支持度對中、下游的影響為正，且分別通過了5%和10%的顯著性檢驗，對上游的正向影響不顯著。經(jīng)濟結(jié)構(gòu)對上游有顯著的負向影響，但對中、下游的影響為正，且分別通過了5%和1%的顯著性檢驗，主要原因是上游地區(qū)不適宜擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模，繼續(xù)擴大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模會加重環(huán)境負擔，影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。對外開放度對上、中、下游均有顯著的負向影響；城鎮(zhèn)化率對上游和中游有顯著的正向影響，對下游的正向影響不顯著。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié) 論

該研究基于2011—2020 年黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)的面板數(shù)據(jù)，運用包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型對該流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行測算。結(jié)果表明：黃河流域在樣本期間內(nèi)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率處于中間水平，整體呈上升趨勢，且在2020 年達到完全有效；農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在區(qū)域上呈現(xiàn)出從上游向下游遞進的趨勢，但區(qū)域間差異不大。該研究通過OLS 模型分析各因素對該流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：化肥使用強度、農(nóng)藥使用強度、對外開放度均在1%的顯著性水平下對黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有負向影響，說明這些變量的增加會降低該流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值，而減少這些變量的投入則會對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生提升作用；機械化水平、財政支持度、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)化率均有顯著的正向作用，且通過了1%的顯著性檢驗，說明這些因素的增加會對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生提升作用。

3.2 建 議

3.2.1 加大財政支農(nóng)力度，完善資金管理機制農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展雖然有利于農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，但會加大當下農(nóng)民的經(jīng)濟負擔，造成短時間內(nèi)農(nóng)民收入降低。因此，黃河流域各地區(qū)應(yīng)當優(yōu)化財政支農(nóng)支出結(jié)構(gòu)，完善資金管理機制，提高資源配置效率，因地制宜，逐步推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。

3.2.2 加大農(nóng)業(yè)科技投入，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式通過上述結(jié)論可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)藥和化肥均會對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率造成負向影響，但二者又是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的必備資源。因此，黃河流域各省、自治區(qū)應(yīng)當加大對農(nóng)業(yè)科技的投入，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技化發(fā)展，在保證肥力和滅蟲除草效果的前提下開發(fā)污染系數(shù)低的農(nóng)藥和化肥產(chǎn)品。此外，各省、自治區(qū)還應(yīng)改進農(nóng)業(yè)機械，根據(jù)自身條件因地制宜地發(fā)展農(nóng)業(yè)機械。

3.2.3 完善內(nèi)外部機制，促進農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展城鎮(zhèn)化率的提高雖然能夠?qū)r(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生提升作用，但大量農(nóng)村勞動力的轉(zhuǎn)移也會造成農(nóng)村“空心化”、老齡化等問題，對農(nóng)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生負面影響。因此，黃河流域各省、自治區(qū)要注重農(nóng)村環(huán)境污染治理與農(nóng)業(yè)發(fā)展二者之間的平衡；增強農(nóng)業(yè)自身實力，提高農(nóng)業(yè)的自我造血能力，促進農(nóng)業(yè)品牌化發(fā)展，提高農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量。