付永虎，劉黎明，王加升，葉津煒，郭 赟

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高集約化農(nóng)區(qū)投入減量化與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)降低潛勢(shì)的時(shí)空分異特征

付永虎1,2，劉黎明1※，王加升1，葉津煒1，郭 赟1

（1. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100193； 2. 淮海工學(xué)院法學(xué)院，連云港 222005）

該文應(yīng)用氮足跡（nitrogen footprint，N footprint）、灰水足跡（grey water footprint，GWF）理論，以上海市青浦區(qū)為案例區(qū)，對(duì)集約農(nóng)業(yè)土地利用系統(tǒng)的活性氮排放和非點(diǎn)源污染進(jìn)行分析，運(yùn)用非期望產(chǎn)出的SBM-Undesirable窗式分析模型，系統(tǒng)解析農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率時(shí)空分異特征，綜合評(píng)估農(nóng)業(yè)土地利用系統(tǒng)投入減量化趨勢(shì)與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)降低潛勢(shì)。結(jié)果表明：1）在考慮活性氮排放和非點(diǎn)源污染約束下，2006－2013年青浦區(qū)農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率相對(duì)較低，2006－2013年均值僅為0.669；2）2006－2013年青浦區(qū)年均勞動(dòng)力、肥料和機(jī)械動(dòng)力的潛在減量比例較高，8 a間潛在年均縮減總量分別為8 104人，4 501.59 t，27 928.44 kW；非點(diǎn)源污染灰水足跡的潛在減排比例高于污染氮足跡，潛在減排總量年均分別為52 046.88萬m3和381.04 t?；ㄏ銟蚪值谰哂凶畲蟮臐撛谕度霚p量化與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)降低比例。白鶴鎮(zhèn)、練塘鎮(zhèn)等具有較大的潛在縮減規(guī)模，應(yīng)成為青浦區(qū)農(nóng)業(yè)投入減量化和污染物減排總量控制的重點(diǎn)區(qū)域。該文評(píng)價(jià)結(jié)果可為制定農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)政策提供參考。

土地利用；污染；農(nóng)業(yè)；氮足跡；灰水足跡；環(huán)境效率；投入減量；環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)

0 引 言

過去30多年來，中國普遍實(shí)行了高投入-產(chǎn)出的集約農(nóng)業(yè)土地利用模式，化肥、農(nóng)業(yè)機(jī)械的廣泛使用在提高土地收益和保障糧食安全的同時(shí)，也帶來了活性氮（reactive Nitrogen，Nr）排放不斷增加、農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染趨于嚴(yán)重等問題，集約化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響已受到廣泛的關(guān)注。已有研究報(bào)道全球大約有70%以上的Nr排放來自于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[1]；在中國，農(nóng)業(yè)土地利用過程導(dǎo)致的灰水足跡總量占到人類活動(dòng)的60%[2]。減少Nr排放和控制農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染風(fēng)險(xiǎn)，已成為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展領(lǐng)域的重要研究方向。從農(nóng)業(yè)土地利用系統(tǒng)的角度來說，系統(tǒng)輸入和輸出的物質(zhì)量越大，人類給予生態(tài)環(huán)境的壓力就愈大。化肥、機(jī)械等投入要素的無效或低效率利用是導(dǎo)致農(nóng)業(yè)環(huán)境問題突出的主要原因之一[3]，因此，通過提高農(nóng)業(yè)土地利用系統(tǒng)的環(huán)境效率，降低物質(zhì)投入與減少有害物質(zhì)的環(huán)境輸出，是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)穩(wěn)步運(yùn)行的關(guān)鍵。

環(huán)境效率是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展導(dǎo)致的環(huán)境代價(jià)，是可持續(xù)發(fā)展能力評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)之一。環(huán)境效率的常用測(cè)度方法是假設(shè)一個(gè)經(jīng)濟(jì)體在等量要素或產(chǎn)出條件下，其污染排放離污染最小排放的距離[4]。土地利用系統(tǒng)環(huán)境效率分析應(yīng)既考慮農(nóng)業(yè)土地利用過程中產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，同時(shí)也應(yīng)兼顧土地利用過程中的環(huán)境輸出，即需要考慮期望產(chǎn)出，也應(yīng)考慮非期望產(chǎn)出。有關(guān)農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率研究，不少學(xué)者從不同角度進(jìn)行了深入探討并取得了諸多研究成果[5-9]。例如Marthin等[10]回顧了考慮環(huán)境效應(yīng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率計(jì)算方法，以澳大利亞的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門為案例研究，考慮環(huán)境成本的投入，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行了修正，研究結(jié)果表明考慮環(huán)境因素的生產(chǎn)率校準(zhǔn)方法是可持續(xù)發(fā)展研究中一個(gè)重要的生產(chǎn)率測(cè)定方法。近年來非期望產(chǎn)出的SBM方法的提出，不僅解決了投入和產(chǎn)出松弛的問題，且同時(shí)解決了非期望產(chǎn)出存在下的環(huán)境效率評(píng)價(jià)問題；是一種綜合考慮土地、勞動(dòng)力、機(jī)械、肥料等投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出、環(huán)境輸出等要素相互作用的農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的表達(dá)，能夠科學(xué)地反映各個(gè)決策單元環(huán)境效率的真實(shí)水平[11]，已被眾多學(xué)者應(yīng)用于農(nóng)業(yè)環(huán)境效率和節(jié)能減排潛勢(shì)分析。Kuo等[12]以臺(tái)灣南部的58個(gè)村種植業(yè)為研究對(duì)象，應(yīng)用SBM-Undesirable模型將農(nóng)用化學(xué)品污染物輸出作為非期望產(chǎn)出，計(jì)算了各決策單元的環(huán)境效率。國內(nèi)學(xué)者分別從非點(diǎn)源污染、碳排放以及2者結(jié)合的視角，對(duì)國家、區(qū)域等層面進(jìn)行農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的測(cè)算，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的節(jié)能減排、環(huán)境效率的提高提出了改進(jìn)方向，研究成果對(duì)農(nóng)業(yè)環(huán)境管理與政策制定提供了參考依據(jù)[6,13-16]。然而，以上有關(guān)農(nóng)業(yè)環(huán)境效率研究，對(duì)非期望產(chǎn)出指標(biāo)的考查主要集中在農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染、碳排放等因素，忽視了對(duì)農(nóng)業(yè)土地利用過程導(dǎo)致的活性氮排放的研究，以致丟失了大量的環(huán)境輸出信息，從而降低了對(duì)農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率評(píng)價(jià)的有效性和準(zhǔn)確性。其次，非點(diǎn)源污染的測(cè)算主要以等標(biāo)排放量為主，未能充分反映非點(diǎn)源污染對(duì)當(dāng)?shù)厮Y源的影響，研究成果無法科學(xué)指導(dǎo)關(guān)鍵環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的縮減潛勢(shì)。作為當(dāng)前生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)和可持續(xù)發(fā)展研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一，氮足跡和灰水足跡為評(píng)估農(nóng)業(yè)土地利用資源消耗和廢棄物排放等提供了新的理念和途徑，氮足跡和灰水足跡理論的雙重足跡分析方法應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境效應(yīng)評(píng)價(jià)，能夠準(zhǔn)確量化農(nóng)業(yè)土地利用過程對(duì)環(huán)境的多重負(fù)面影響[17]；同時(shí)還可為農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率評(píng)價(jià)提供全新的定量化指標(biāo)?；诖?，本文主要將在以下3個(gè)方面進(jìn)行拓展：1）系統(tǒng)分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的污染氮足跡和非點(diǎn)源污染灰水足跡，綜合評(píng)估集約農(nóng)業(yè)土地利用的環(huán)境效應(yīng)；2）將污染氮足跡和非點(diǎn)源污染灰水足跡納入農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率評(píng)價(jià)模型，從而更加全面、客觀地評(píng)價(jià)集約農(nóng)業(yè)土地利用系統(tǒng)的環(huán)境效率；3）通過構(gòu)建投入減量化潛力、規(guī)模，污染物減排潛力、規(guī)模模型，探討集約化農(nóng)區(qū)投入減量化與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)降低潛勢(shì)。研究結(jié)果可為構(gòu)建投入減量化與低環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的可持續(xù)集約農(nóng)業(yè)土地利用模式提供支撐，為政府制定農(nóng)業(yè)環(huán)境政策提供理論與方法依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

本研究選取上海市青浦區(qū)作為研究單元，該區(qū)域位于上海市西郊，太湖下游，黃浦江上游。地理坐標(biāo)為30°59′～31°16′N、120°53′～121°17′E，境內(nèi)河網(wǎng)密集，淀山湖為上海市主要水源地之一。青浦區(qū)氣候溫和濕潤、日照充足，多年平均氣溫16.2 ℃，屬亞熱帶季風(fēng)氣候，多年平均降雨量1 049.1 mm。土地總面積約670.14 km2，占上海市總面積的10%，轄區(qū)地勢(shì)平坦，土地肥沃，耕地面積比重大，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集約化程度高，是上海市重要的糧食、蔬菜和水果生產(chǎn)基地。近年來，隨著高投入、高產(chǎn)出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式的推行，Nr排放及農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染的風(fēng)險(xiǎn)日益增大。

2 研究方法與參數(shù)選取

2.1 農(nóng)業(yè)土地利用系統(tǒng)污染氮足跡和非點(diǎn)源污染灰水足跡的測(cè)算

1）測(cè)算方法

污染氮足跡指在農(nóng)業(yè)土地利用過程中所導(dǎo)致的不被作物吸收的活化氮排放[17]，包含地表徑流（TN）、淋溶（TN）、氨揮發(fā)、N2O直接排放等虛擬氮足跡（virtual N footprint，NFvirtual）及農(nóng)業(yè)燃油NO和NO2排放途徑損失的農(nóng)業(yè)能源氮足跡（energy N footprint，NFenergy）。計(jì)算公式為

式中NFpollution代表污染氮足跡，t；runoff代表徑流途徑損失的總氮，t；leach代表淋溶途徑損失的總氮，t；volatilization代表氨揮發(fā)損失的氮，t；N2O代表N2O直接排放的氮，t；fuel代表農(nóng)業(yè)燃油NO與NO2排放途徑損失的Nr，t。針對(duì)非點(diǎn)源污染灰水足跡的計(jì)算，本文借鑒付永虎等[18]對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門灰水足跡的計(jì)算方法，計(jì)算區(qū)域農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染灰水足跡。

2）參數(shù)與數(shù)據(jù)來源

表1 參數(shù)取值與數(shù)據(jù)來源

續(xù)表

2.2 SBM-Undesirable模型的窗式分析

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（data envelopment analysis, DEA）是一種可測(cè)度多要素投入與多產(chǎn)出之間相對(duì)效率評(píng)價(jià)的系統(tǒng)分析方法，因其具有非主觀賦權(quán)、無需事先確定函數(shù)關(guān)系，并可對(duì)決策單元無效因素進(jìn)行分析等優(yōu)點(diǎn)，在擁有相同結(jié)構(gòu)決策單元的復(fù)雜生產(chǎn)系統(tǒng)效率評(píng)價(jià)中具有巨大優(yōu)勢(shì)，自1978年以來已廣泛應(yīng)用于效率評(píng)價(jià)中。然而，目前DEA方法的應(yīng)用主要集中于CCR、BBC等傳統(tǒng)模型，產(chǎn)出指標(biāo)一般為期望產(chǎn)出，對(duì)污染物輸出沒有納入考慮范圍，且效率評(píng)價(jià)過程忽視了投入產(chǎn)出變量的松弛型問題，無法對(duì)無效率情況進(jìn)行分析，導(dǎo)致了相對(duì)效率評(píng)價(jià)有失偏誤[27]。2001年，Tone提出了SBM（Slack-Based Measure）模型[28]，有效解決了無效率情況測(cè)算的問題，并可分析松弛型問題的可改進(jìn)效率值。此后，Cooper等[29]將非期望產(chǎn)出引入到SBM模型中，構(gòu)建SBM-Undesirable模型，從而實(shí)現(xiàn)了非期望產(chǎn)出條件下集約農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率評(píng)價(jià)。假設(shè)生產(chǎn)系統(tǒng)有個(gè)決策單元，每個(gè)單元有種投入、1種期望產(chǎn)出和2種非期望產(chǎn)出，針對(duì)一個(gè)包含非期望產(chǎn)出的生產(chǎn)可能性集合

構(gòu)建SBM-Undesirable公式如下

式中代表有界閉集，∈R，y∈R1與y∈R2；定義矩陣、Y、Y為：=[1,…,n]∈R，Y=[y,…,yn]∈R與Y=[y,…,y]∈R，>0，Y>0，Y>0。代表權(quán)重向量，∈R，≥0表示規(guī)模報(bào)酬可變（variable return to scale，簡稱VRS）。代表環(huán)境效率值，0≤≤1；0、0、0分別代表投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出要素；、1、2分別代表投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出要素的個(gè)數(shù)；-、g、s分別代表投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的松弛變量；λ代表權(quán)重向量。當(dāng)-=0、g=0、s=0時(shí)，=1，決策單元（decision making unit，DMU）即為有效率的。

窗式分析由Charnes等[30]提出，通過把處于不同時(shí)間段上的同一單元看作不同的決策單元，采用特定時(shí)間段作為窗口寬度構(gòu)建生產(chǎn)前沿面。窗口隨時(shí)間序列向前滑動(dòng)，每滑動(dòng)一次就將最早的一個(gè)時(shí)段數(shù)據(jù)從窗口中去掉，同時(shí)增加一個(gè)新時(shí)段數(shù)據(jù)，因此既能避免了傳統(tǒng)DEA分析中生產(chǎn)前沿面不連續(xù)的問題，同時(shí)也規(guī)避了跨期分析導(dǎo)致的生產(chǎn)前沿面相同的缺陷，使得對(duì)面板數(shù)據(jù)的分析更加靈活，效率計(jì)算更為準(zhǔn)確和客觀。假設(shè)有個(gè)時(shí)期（=1,…,），若窗口的寬度為（≤），則可得到=(?+1)個(gè)窗口。本文基于已有研究將窗口寬度設(shè)為=3[31]，同時(shí)依據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)的研究成果[13,15-16]，選取影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵投入和產(chǎn)出指標(biāo)，構(gòu)建農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率指標(biāo)體系（表2）。農(nóng)業(yè)產(chǎn)值按照2006年不變價(jià)列入計(jì)算，非期望產(chǎn)出選取污染氮足跡和農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染灰水足跡。將青浦區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）農(nóng)業(yè)土地利用系統(tǒng)2006－2013年的各投入產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)代入SBM-Undesirable的窗式分析模型，以評(píng)價(jià)不同DMU的相對(duì)環(huán)境效率。

表2 青浦區(qū)農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.3 物質(zhì)減量及環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)降低潛勢(shì)評(píng)估

根據(jù)SBM-Undesirable模型，如果<1時(shí)，DMU無效（即存在效率損失），松弛變量可反映農(nóng)業(yè)土地利用過程中環(huán)境無效率的改善途徑。因此，構(gòu)建投入減量、輸出減排比例MRP和投入減量、輸出減排規(guī)模MRS，計(jì)算公式如下

式中MRP代表第個(gè)DMU的某一投入指標(biāo)的投入減量比例或非期望產(chǎn)出的輸出減排比例，%；S代表第個(gè)DMU的投入冗余或非期望產(chǎn)出冗余的松弛變量；AP代表第個(gè)DMU的實(shí)際投入或產(chǎn)出量；MRS代表某一指標(biāo)的投入減量或者輸出減排規(guī)模。MRP是指DMU某一指標(biāo)投入冗余或非期望產(chǎn)出冗余的松弛變量與實(shí)際投入或產(chǎn)出量的比值，反映了農(nóng)業(yè)土地利用某一投入指標(biāo)或非期望產(chǎn)出指標(biāo)的減量投入或減排的改善空間。MRS是指單個(gè)DMU的某一指標(biāo)投入冗余或非期望產(chǎn)出冗余的松弛變量與所有DMU該指標(biāo)投入冗余或非期望產(chǎn)出冗余的松弛變量總和的比值，反映了農(nóng)業(yè)土地利用某一投入指標(biāo)或者非期望產(chǎn)出指標(biāo)對(duì)研究區(qū)該指標(biāo)減投或減排的潛在規(guī)模的貢獻(xiàn)和影響程度。

3 結(jié)果分析

3.1 污染氮足跡與非點(diǎn)源灰水足跡分析

3.1.1 總體分析

農(nóng)業(yè)污染氮足跡是農(nóng)業(yè)土地利用過程對(duì)活性氮輸出的度量。2006－2013年青浦區(qū)農(nóng)業(yè)污染氮足跡在2 805.59～3 505.68 t之間波動(dòng)（表3），8 a平均值為3 092.44 t。與已有研究成果相似[17]，氨揮發(fā)是污染氮足跡最主要的排放途徑，2006－2013年氨揮發(fā)損失的氮占污染氮足跡的比重平均為55.95%；淋溶和徑流損失的氮是引起農(nóng)田周邊水質(zhì)惡化的重要途徑，2006－2013年年均排向水體的Nr總量在1 126.50～1 329.95 t波動(dòng)，年均值1 237.69 t。N2O直接排放與燃油釋放的活性氮相對(duì)較小，年均排放總量占污染氮足跡比重的3%以下。

2006－2013年，青浦區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）氮肥灰水足跡均高于磷肥灰水足跡，非點(diǎn)源污染灰水足跡取氮肥灰水足跡計(jì)算值。8 a間農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染灰水足跡為134 026.58～152 833.70萬m3（表3），年均值為144 969.00萬m3，單位土地利用面積灰水足跡年均5.52萬m3/hm2，2010年單位耕地面積灰水足跡是湖南省桃江縣單位農(nóng)業(yè)土地利用系統(tǒng)灰水足跡的2.30倍。青浦區(qū)多年平均補(bǔ)給地表水資源總量由3部分組成，其中本地徑流為2.53億m3，占1.63%，上游太湖流域來水占45.45%，潮水占52.92%，其總量達(dá)到了155.1億m3，豐富的水資源保障了社會(huì)經(jīng)濟(jì)用水需求。然而應(yīng)用水環(huán)境壓力（water environmental pressure，WEP）指標(biāo)[18]，分析多年平均徑流量情景下農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染灰水足跡的水環(huán)境壓力（指農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染灰水足跡與研究區(qū)多年平均徑流量的比值），2006－2013年青浦區(qū)水環(huán)境受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響較大，年均WEP為5.74，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)稀釋水的需求已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了青浦區(qū)天然地表徑流量。因此，如果考慮生態(tài)用水，特別是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境用水，青浦區(qū)水資源則嚴(yán)重短缺。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)導(dǎo)致的水質(zhì)惡化引起生態(tài)用水的增大，是上海青浦區(qū)水資源出現(xiàn)水質(zhì)性缺水的重要原因之一。

表3 上海青浦區(qū)污染氮足跡與非點(diǎn)源污染灰水足跡的總體分析

3.1.2 空間分析

青浦區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）農(nóng)業(yè)污染氮足跡跨度較大，除白鶴鎮(zhèn)和華新鎮(zhèn)外，總體呈“西高東低”的態(tài)勢(shì)（圖1a）。2006－2013年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）農(nóng)業(yè)污染氮足跡為25.78～1 149.62 t，年均最大值和最小值的鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）分別為白鶴鎮(zhèn)（898.47 t）和盈浦街道（38.72 t）。位于青西地區(qū)的金澤鎮(zhèn)、朱家角鎮(zhèn)和練塘鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)污染氮足跡分別高于青浦區(qū)平均水平（281.13 t）8.84%、57.50%、69.05%。其他區(qū)域則呈兩極分化的特征，位于北部的白鶴鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)污染氮足跡遠(yuǎn)高于區(qū)域平均值219.59%，然而位于青浦中部和東部的盈浦街道、徐涇鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)污染氮足跡卻在60 t以下。

青浦區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染灰水足跡為764.68～47 769.40萬m3，2006－2013年年均最大值和最小值的鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）分別為朱家角鎮(zhèn)（39 830.94萬m3）和盈浦街道（1 077.92萬m3）（圖1b）。各鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染灰水足跡跨度較大，除白鶴鎮(zhèn)外，整體呈現(xiàn)青西地區(qū)高于青東地區(qū)的空間分異格局。盈浦街道、趙巷鎮(zhèn)因農(nóng)業(yè)土地利用面積較小，灰水足跡在2 000萬m3以下。青浦區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）磷肥灰水足跡為193.86～24 627.74萬m3，2006－2013年年均最大值和最小值的鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）分別為朱家角鎮(zhèn)（20 474.05萬m3）和盈浦街道（334.91萬m3）。磷肥灰水足跡的空間分布與農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染灰水足跡的空間部分特征類似，除白鶴鎮(zhèn)外整體呈現(xiàn)青西地區(qū)高于青東地區(qū)的空間分布特征。

3.2 農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率評(píng)估

3.2.1 青浦區(qū)農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率的年際變化

本文應(yīng)用SBM-Undesirable模型的窗式分析方法，基于CRS假設(shè)計(jì)算出青浦區(qū)2006－2013年農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率（圖2）?？傮w來看，2006－2013年農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率呈“雙峰”型波動(dòng)的態(tài)勢(shì)，在0.612～0.743之間波動(dòng)，年均值僅為0.669。最高值出現(xiàn)在2008年，為0.743，處于較低水平；而2013年農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率值為0.612，這意味著如果把當(dāng)前生產(chǎn)要素的潛力全部發(fā)揮出來，可以使農(nóng)業(yè)土地利用的環(huán)境效率再增長近38.8%。

3.2.2 空間格局演變

為直觀地分析研究期內(nèi)青浦區(qū)農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率的空間演化格局，利用2006、2008、2011和2013年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）截面數(shù)據(jù)，分析環(huán)境效率的空間格局演變（圖3）。按照涂正革對(duì)環(huán)境技術(shù)效率的分類方法[32]，將青浦區(qū)各城鎮(zhèn)分為相對(duì)高效率區(qū)(0.9-1]、較高效率區(qū)(0.8-0.9]、中等效率區(qū)(0.7-0.8]、較低效率區(qū)(0.6-0.7]和低效率區(qū)(0-0.6]?？傮w來看，2006－2013年青浦區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）土地利用環(huán)境效率整體呈現(xiàn)波動(dòng)變化的趨勢(shì)。2006年農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境高效率鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）的數(shù)量為4個(gè)，均位于青浦區(qū)東部，分別為：白鶴鎮(zhèn)、重固鎮(zhèn)、華新鎮(zhèn)和徐涇鎮(zhèn)；在非有效鄉(xiāng)鎮(zhèn)中，平均效率為0.418，低于平均水平0.629，其中花香橋僅為0.261，農(nóng)業(yè)土地利用極為粗放。2008年，環(huán)境高效率的DMU增加至6個(gè)，金澤鎮(zhèn)也由2006年的低效率區(qū)上升為較低效率區(qū)，效率值增至0.696。2011年環(huán)境高效率的DMU數(shù)量回落至4個(gè)，金澤鎮(zhèn)土地利用環(huán)境效率上升至高效率，白鶴鎮(zhèn)、重固鎮(zhèn)和夏陽街道下降至較低效率、低效率和低效率區(qū)。2013年青浦區(qū)除盈浦街道處于高效率區(qū)外，總體呈現(xiàn)下降的態(tài)勢(shì)，總體平均環(huán)境效率也由2011年的0.625下降至2013年的0.612。

3.3 投入減量及環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)降低潛勢(shì)評(píng)估

本研究根據(jù)公式（3）和公式（4），計(jì)算2006－2013年勞動(dòng)力、肥料和機(jī)械的投入減量潛力和投入減量規(guī)模，污染氮足跡和非點(diǎn)源污染灰水足跡的減排潛力和減排規(guī)模。

3.3.1 投入減量與污染物減排潛力

青浦區(qū)2006－2013年年均勞動(dòng)力、肥料和機(jī)械動(dòng)力的潛在減量比例分別為32.21%，25.70%和38.21%，污染氮足跡和非點(diǎn)源污染灰水足跡的潛在減排比例分別為12.32%和32.18%。機(jī)械動(dòng)力與勞動(dòng)力的投入減量潛力相對(duì)較高，非點(diǎn)源污染灰水足跡減排潛力較大，機(jī)械和勞動(dòng)力未能有效利用，資源配置相對(duì)低效，非點(diǎn)源污染問題突出。從各鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）的投入減量與污染物減排潛力來看（圖4），青浦區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）普遍存在投入冗余和環(huán)境污染的現(xiàn)象，投入規(guī)模和結(jié)構(gòu)尚不盡合理、資源無效利用、非期望產(chǎn)出過多等問題。香花橋街道存在勞動(dòng)力過剩，肥料施用量過高，機(jī)械投入冗余，農(nóng)業(yè)污染氮足跡和非點(diǎn)源污染灰水足跡排放過高的現(xiàn)象，具有最大的投入減量化與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)降低潛勢(shì)，應(yīng)成為青浦區(qū)農(nóng)業(yè)土地利用系統(tǒng)設(shè)計(jì)與優(yōu)化重點(diǎn)關(guān)注的區(qū)域。通過提高機(jī)械利用效率，優(yōu)化勞動(dòng)力配置、科學(xué)適量的化肥投入模式以及增加技術(shù)投入減少Nr和非點(diǎn)源污染物排放等途徑來提高該區(qū)域的農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率，進(jìn)而降低環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。盈浦街道農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力、肥料、機(jī)械動(dòng)力和Nr排放指標(biāo)具有較大的投入減量和污染物減排潛力，在提高勞動(dòng)生產(chǎn)率、減少肥料投入和提高機(jī)械利用效率的同時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)實(shí)施Nr減排的相關(guān)措施。針對(duì)非點(diǎn)源污染灰水足跡排放的問題，除香花橋街道外，金澤鎮(zhèn)和朱家角鎮(zhèn)具有較大的農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染減排潛勢(shì)，應(yīng)成為非點(diǎn)源污染物減排重點(diǎn)調(diào)控的區(qū)域。華新鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素配置較為合理，投入減量與污染物減排潛勢(shì)相對(duì)較低，除勞動(dòng)力的潛在縮減比例為11.55%外，其他指標(biāo)的相對(duì)縮減比例均在7%以內(nèi)。

3.3.2 投入減量與污染物減排規(guī)模

2006－2013年青浦區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力、肥料和機(jī)械動(dòng)力的潛在縮減總量年均分別為8 104人，4 501.59 t，27 928.44 kW；污染氮足跡和非點(diǎn)源污染灰水足跡的潛在減排總量分別為381.04 t和52 046.88萬m3。從各鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）的潛在縮減規(guī)模來看（表4），白鶴鎮(zhèn)和香花橋街道污染氮足跡的潛在減排規(guī)模對(duì)青浦區(qū)農(nóng)業(yè)Nr減排具有較大影響，分別占區(qū)域Nr潛在減排總量的26.39%和22.18%。練塘鎮(zhèn)勞動(dòng)力、肥料、機(jī)械動(dòng)力和灰水足跡的潛在縮減規(guī)模對(duì)青浦區(qū)的投入減量和非點(diǎn)源污染減排具有較大的影響，分別占青浦區(qū)潛在縮減總量的29.30%，34.59%，30.72%和35.56%，練塘鎮(zhèn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主要以水生蔬菜種植為主，其高勞動(dòng)力投入、化肥過量施用等土地利用模式造成了資源的低效利用，農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染物輸出總量較高，應(yīng)成為青浦區(qū)農(nóng)業(yè)資源節(jié)約和污染減排總量控制的重點(diǎn)區(qū)域。

表4 青浦區(qū)2006－2013年關(guān)鍵指標(biāo)的潛在縮減規(guī)模

4 討 論

高集約化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式下不可避免地伴隨著污染物的排放，糧食安全與環(huán)境安全之間日益尖銳的矛盾，使得集約農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。未來十年，高集約化農(nóng)業(yè)土地利用模式是保障中國糧食安全的主要途徑，在環(huán)境約束日益增強(qiáng)的情況下，提高土地利用環(huán)境效率意義重大。氮足跡可從關(guān)鍵元素（氮）的角度分析農(nóng)業(yè)土地利用過程中活性氮排放的遷移與轉(zhuǎn)化途徑，重點(diǎn)關(guān)注活性氮的排放總量與結(jié)構(gòu)特征，分析結(jié)果可為指導(dǎo)人類生產(chǎn)方式，減少人為Nr排放提供理論和數(shù)據(jù)支撐[33-34]?；宜阚E分析方法實(shí)現(xiàn)了從水量的角度評(píng)價(jià)水污染程度的目的，直觀地反映了水污染對(duì)可用水資源量的影響[35]，其計(jì)算方法通常情況下為換算成將污水稀釋至符合當(dāng)?shù)貐^(qū)域規(guī)定的水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)所需的淡水體積，本文灰水足跡的計(jì)算包含氮、磷等污染物進(jìn)入水體的“虛擬”水量，其計(jì)算結(jié)果不僅與氮徑流、淋溶損失有關(guān)，還與磷流失及當(dāng)?shù)氐乃h(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)。根據(jù)上海市對(duì)水源地保護(hù)的要求，不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)執(zhí)行差異化的水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，即使氮肥流失總量相同，其灰水足跡的結(jié)果也不同。本文將高集約化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中活性氮排放與非點(diǎn)源污染物納入到農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率評(píng)價(jià)體系中，采用氮足跡、灰水足跡理論與SBM-Undesirable模型的窗式分析方法相結(jié)合，能夠更為準(zhǔn)確地評(píng)估熱點(diǎn)元素和關(guān)鍵環(huán)境問題下的集約農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率，繼而為降低區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)提供了具體的改進(jìn)方向與途徑。

本文應(yīng)用SBM-Undesirable模型的窗式分析方法，很好地解決了非期望產(chǎn)出存在下的環(huán)境效率的評(píng)價(jià)問題，能夠科學(xué)地反映各個(gè)決策單元環(huán)境效率的真實(shí)水平。然而，農(nóng)業(yè)土地利用系統(tǒng)是一個(gè)巨復(fù)雜的人與自然耦合系統(tǒng)，部分投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出指標(biāo)之間具有不可分離特性，本文鑒于條件所限，未充分考慮這一點(diǎn)。因此，下一步可在深入分析農(nóng)業(yè)土地利用過程中投入產(chǎn)出相互關(guān)系的基礎(chǔ)上，構(gòu)建不可分離變量的非期望SBM效率評(píng)價(jià)方法，以期更為精準(zhǔn)地反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際土地利用過程。此外，應(yīng)指出的是影響農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率的因素眾多，涉及指標(biāo)體系、計(jì)算與評(píng)價(jià)方法等諸多方面。本文根據(jù)研究區(qū)的特點(diǎn)及數(shù)據(jù)的可獲得性，僅選取了耕地、勞動(dòng)力與化肥等5個(gè)投入產(chǎn)出指標(biāo)，其中針對(duì)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的問題僅考慮了活性氮排放與非點(diǎn)源污染。今后，可將氮足跡、灰水足跡與生態(tài)足跡等環(huán)境類足跡整合然后與SBM相關(guān)模型結(jié)合，可綜合評(píng)估集約農(nóng)業(yè)投入減量化與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)降低潛勢(shì)，進(jìn)而有助于提出全面科學(xué)的環(huán)境效率改善的政策與建議，同時(shí)對(duì)構(gòu)建投入減量化與低環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的集約農(nóng)業(yè)可持續(xù)土地利用模式具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

5 結(jié) 論

本文以上海市青浦區(qū)為案例區(qū)，將氮足跡、灰水足跡理論與SBM-Undesirable模型的窗式分析方法相結(jié)合，分析集約農(nóng)業(yè)土地利用過程對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響，系統(tǒng)解析環(huán)境效率的時(shí)空分異特征，進(jìn)而綜合評(píng)估了投入減量化趨勢(shì)與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)降低潛勢(shì)。主要結(jié)論如下：

1）青浦區(qū)污染氮足跡與非點(diǎn)源污染灰水足跡存在顯著的時(shí)空差異性，總體呈西高東低的態(tài)勢(shì)。2006－2013年農(nóng)業(yè)污染氮足跡與非點(diǎn)源污染灰水足跡年均值分別為3 092.44 t、144 969.00萬m3，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)導(dǎo)致的水質(zhì)惡化引起生態(tài)用水的增大，是上海青浦區(qū)水資源出現(xiàn)水質(zhì)性缺水的重要原因之一。

2）在考慮活性氮排放和非點(diǎn)源污染約束下，2006－2013年青浦區(qū)農(nóng)業(yè)土地利用環(huán)境效率相對(duì)較低，2006－2013年均值僅為0.669。

3）2006－2013年青浦區(qū)年均勞動(dòng)力、肥料和機(jī)械動(dòng)力的潛在減量比例較高，8 a間潛在年均縮減總量分別為 8 104人，4 501.59 t，27 928.44 kW；非點(diǎn)源污染灰水足跡的潛在減排比例高于污染氮足跡，潛在減排總量年均分別為52 046.88萬m3和381.04 t。

4）花香橋街道具有最大的潛在投入減量化與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)降低比例。白鶴鎮(zhèn)、練塘鎮(zhèn)等具有較大的潛在縮減規(guī)模，應(yīng)成為青浦區(qū)農(nóng)業(yè)投入減量化和污染物減排總量控制的重點(diǎn)區(qū)域。

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Spatial-temporal variations of dematerialization of inputs and environmental risk reduction in intensive agricultural region

Fu Yonghu1,2, Liu Liming1※, Wang Jiasheng1, Ye Jinwei1, Guo Yun1

(1.100193,; 2.222005,)

Evaluation of the agricultural land use environmental efficiency is an essential issue for building sustainable land use patterns with fewer agricultural inputs and lower environmental risk. In this paper, 1) nitrogen footprint (N footprint) and grey water footprint (GWF) were used to evaluate environmental effects (reactive nitrogen emission and non-point source pollution) of agricultural land use system at the regional scale; 2) the window type slacks-based measure (SBM) model based on undesirable outputs (pollution N footprint and non-point resource pollution GWF) was applied to calculate environmental efficiency of the agricultural land use system; 3) inputs and environmental risk reduction potentials were computed and evaluated based on the dual perspective of reactive nitrogen emission and non-point source pollution in an intensive agricultural area. The Qingpu District was selected as a study case for this approach. The results mainly show that: 1) There were significant spatial-temporal differences in using pollution N footprint and non-point source pollution GWF within Qingpu District. The pollution N footprint of agricultural land use system was between 2 805.59 t and 3 505.68 t in the period of 2006-2013. The annual total grey water volume for agricultural non-point source pollution ranged from 134 026.58×104m3to 152 833.70×104m3during the years 2006-2013, and its average value was 144 969.00×104m3. The negative effect of water environment under agricultural land use process was assessed by the indicator of water environmental pressure (WEP) at county level. The average value of WEP of agricultural land use system was 5.74. The high value of WEP suggested that the negative environmental effect of agricultural production increased. The spatial distribution of pollution N footprint and non-point source GWF in Qingpu District was higher value in the west but lower in the east in general. 2) According to the results of SBM-undesirable model, overall environmental efficiency of agricultural land use in Qingpu District remained at a low level, and its average efficiency was 0.669 in the period of 2006-2013. 3) The models of potential percentage reduction and potential reduction scale were built for evaluation of dematerialization and environmental risk reduction respectively based on the dual perspective of reactive nitrogen emission and non-point source pollution. The annual average percentage reduction of labor, fertilizer, mechanical power, pollution N footprint and non-point source pollution GWF were 32.21%, 25.70%, 38.21%, 12.32% and 32.18%, respectively. The average reductions of labor, fertilizer, mechanical power, pollution N footprint and non-point source pollution GWF were 8 104 people, 4 501.59 t, 27 928.44 kW, 381.04 t and 52 046.88×104m3during the years 2006-2013. Xiang Huaqiao had the highest percentage of environmental risk reduction among the 11 towns, while Baihe and Liantang had a larger scale of emission reductions at the same time. Therefore, Baihe and Liantang should be the key areas for agricultural resources conservation and pollutant emissions control within Qingpu District. The findings of this study can provide scientific supports for regional agricultural planning and policy-making.

land use; pollution; agriculture; nitrogen footprint; grey water footprint; environmental efficiency; low input; environmental risk

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.02.037

F301.2; X82

A

1002-6819(2017)-02-0266-10

2016-06-19

2016-12-17

國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（41130526）；淮海工學(xué)院科研基金資助項(xiàng)目（S201605）

付永虎，博士生，研究方向?yàn)橥恋乩孟到y(tǒng)研究。北京 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)土地資源管理系，100193。Email：huhu_0902@163.com

劉黎明，教授，博士，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)橥恋刭Y源可持續(xù)利用與景觀規(guī)劃。北京 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，100193。Email：liulm@cau.edu.cn

付永虎，劉黎明，王加升，葉津煒，郭 赟. 高集約化農(nóng)區(qū)投入減量化與環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)降低潛勢(shì)的時(shí)空分異特征[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33(2)：266－275. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.02.037 http://www.tcsae.org

Fu Yonghu, Liu Liming, Wang Jiasheng, Ye Jinwei, Guo Yun. Spatial-temporal variations of dematerialization of inputs and environmental risk reduction in intensive agricultural region[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(2): 266－275. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.02.037 http://www.tcsae.org