張 楊，陳娟娟

(1. 湖南工商大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410205； 2.湖南師范大學(xué) 商學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410081)

一、引言

農(nóng)業(yè)關(guān)乎國家食物安全、資源安全和生態(tài)安全。改革開放以來，受益于市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革的政策紅利，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)取得一定成就。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化穩(wěn)步推進(jìn)，至2017年，我國糧食生產(chǎn)能力達(dá)到1.2萬億斤(1)數(shù)據(jù)來源：《十九大報(bào)告》。但與此同時(shí)，農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來的一系列環(huán)境問題日益凸顯，農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展面臨重大挑戰(zhàn)。一方面，農(nóng)業(yè)內(nèi)源性污染嚴(yán)重。根據(jù)《全國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃(2015—2030年)》，我國化肥、農(nóng)藥利用率不足1/3，農(nóng)膜回收率不足2/3，畜禽糞污有效處理率不到1/2，秸稈焚燒現(xiàn)象嚴(yán)重，農(nóng)村垃圾、污水處理嚴(yán)重不足。另一方面，更為嚴(yán)重的是近年來農(nóng)業(yè)面源污染加劇。雖然近年來環(huán)境治理力度加大，工業(yè)和城鎮(zhèn)點(diǎn)源污染排放的總量有所控制，但農(nóng)業(yè)面源污染由于統(tǒng)計(jì)口徑問題被嚴(yán)重低估，因此統(tǒng)計(jì)口徑完善后統(tǒng)計(jì)的農(nóng)業(yè)面源污染占水污染源比重將在一段時(shí)間內(nèi)持續(xù)上升。未來農(nóng)業(yè)面源污染終將成為水環(huán)境質(zhì)量的首要致污因素[1]。而據(jù)《第一次全國污染源普查公報(bào)(2010)》，農(nóng)業(yè)污染源已經(jīng)成為中國第一大污染源。從國外經(jīng)驗(yàn)來看，美國從20 世紀(jì) 90 年代開始，農(nóng)業(yè)就是第一大污染排放源，荷蘭的最大污染源也來自農(nóng)業(yè)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)引起環(huán)境污染，不僅引致農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地環(huán)境問題和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全，更加劇了全球氣候變暖的形勢(shì)。在生態(tài)危機(jī)和可持續(xù)發(fā)展的壓力下，國內(nèi)外對(duì)綠色農(nóng)業(yè)，生態(tài)農(nóng)業(yè)和可持續(xù)發(fā)展農(nóng)業(yè)的呼聲越來越高。農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展要求農(nóng)業(yè)在發(fā)展過程中不僅要注重短期的經(jīng)濟(jì)利益，更要重視長(zhǎng)期的環(huán)境效益和生態(tài)效益，平衡農(nóng)業(yè)投入、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和生態(tài)影響三者之間的關(guān)系[2]。因此，傳統(tǒng)的只注重農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出而忽略生態(tài)影響的農(nóng)業(yè)效率考察視角已經(jīng)顯示出一定的局限性，將生態(tài)影響納入到考察視角的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率更全面。

生態(tài)效率(eco-efficiency)這一概念是最早是由德國學(xué)者Schaltegger等(1990)[3]提出來。它是指通過提供能滿足人類需要和提高生活質(zhì)量的競(jìng)爭(zhēng)性定價(jià)商品與服務(wù)，同時(shí)使整個(gè)生命周期的生態(tài)影響與資源強(qiáng)度逐漸降低到一個(gè)至少與地球的估計(jì)承載能力一致的水平[4]。具體到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域而言，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率則是指在保證農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量和質(zhì)量的前提下，盡量減少環(huán)境污染和資源消耗[5]，即在既定的投入條件下，期望產(chǎn)出的最大化和非期望產(chǎn)出的最小化。從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，學(xué)者們已經(jīng)從“企業(yè)”“產(chǎn)業(yè)”“行業(yè)”“區(qū)域”等各個(gè)層面的對(duì)生態(tài)效率評(píng)價(jià)及其影響因素做了大量的研究[6-12]，選擇恰當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)方法對(duì)生態(tài)效率進(jìn)行準(zhǔn)確地測(cè)度是目前學(xué)者研究的重點(diǎn)。目前，對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評(píng)價(jià)的常用方法包括隨機(jī)前沿法(SFA) 和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)[13]。與SFA方法相比,DEA方法不需要設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)的形式，可以減少測(cè)度中的主觀因素的影響，成為生態(tài)效率研究中常用的方法。

DEA方法由美國運(yùn)籌學(xué)家Charnes，Cooper和 Rhodes 于 1978 年首次提出。早期的DEA模型如CCR[13]和BCC[14]等模型一般采用徑向(Radial)、角度(Oriented)的模型來計(jì)算效率，但投入(產(chǎn)出)角度模型只從投入(產(chǎn)出)一個(gè)方面對(duì)無效率程度進(jìn)行測(cè)量，效率測(cè)度并不全面，徑向模型的效率測(cè)度中沒有考慮投入(產(chǎn)出)的松弛變量，從而會(huì)高估DMU的效率[15]。因此，Tone(2001)[16]提出了非徑向、非角度的基于松弛變量(Slacks-based Measure，SBM)DEA模型。為了更好識(shí)別決策單元(DMU)中的非期望產(chǎn)出(Undersirable outputs)的影響，非期望產(chǎn)出被納入模型中，考慮非期望產(chǎn)出的SBM模型即USBM模型被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測(cè)度。王寶義和張衛(wèi)國(2018)[17]運(yùn)用該模型測(cè)度了中國31個(gè)省的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。潘丹(2013)[18]，李谷成(2014)[19]，劉應(yīng)元(2014)[20]、田偉等(2014)[21]靈活運(yùn)用該模型從不同層面不同視角進(jìn)行農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的測(cè)度。

現(xiàn)有大多數(shù)學(xué)者運(yùn)用SBM模型對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測(cè)度范圍廣，角度多。但是，SBM模型存在一些缺陷。首先，所有有效率DMU均在前沿面上，其效率得分均為1。這將導(dǎo)致兩個(gè)問題: 其一是無法有效地識(shí)別這些有效率的決策單元的效率，在此基礎(chǔ)上的數(shù)量比較和計(jì)量分析不一定準(zhǔn)確；其二是無法準(zhǔn)確識(shí)別有效率DMU的跨期增長(zhǎng)，例如，若某個(gè)決策單元在上期和本期的效率值均為1，據(jù)此計(jì)算效率增長(zhǎng)為0，但實(shí)際上其效率可能是有變化的。其次，在SBM模型中，假定各個(gè)DMU是同質(zhì)的，即各個(gè)生產(chǎn)決策主體面臨著相同的技術(shù)前沿。但在實(shí)踐中，各個(gè)決策單元在制度背景、生產(chǎn)環(huán)境和管理能力以及發(fā)展階段等方面存在顯著差異，其技術(shù)前沿并不相同，即存在異質(zhì)性技術(shù)。如果不考慮技術(shù)前沿的差異而采用同質(zhì)性假設(shè)，效率測(cè)度結(jié)果可能出現(xiàn)偏差。并且大部分學(xué)者測(cè)度的是國內(nèi)省份和區(qū)域的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，鮮有文獻(xiàn)對(duì)世界各國的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行分析和比較。鑒于此，本文采用黃建歡[22]提出的同時(shí)考慮共同前沿面和非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型，即Meta-US-SBM模型(全稱為Metafrontier，Undesirable outputs and Super Slacks-based Measure)對(duì)世界各國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)度，進(jìn)一步地繪制世界地圖對(duì)各國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行分析和比較，明確我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在世界的位置。本文剩余部分結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分介紹農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測(cè)度方法和數(shù)據(jù)選擇；第三部分為農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測(cè)度結(jié)果；第四部分為本文的結(jié)論和政策建議。

二、農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測(cè)度方法和數(shù)據(jù)選擇

(一)測(cè)度方法

[Meta-US-SBM]

(二)變量的選擇和數(shù)據(jù)來源

為了全面準(zhǔn)確地測(cè)度農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，本文盡可能考慮各種投入產(chǎn)出變量。但是，限于數(shù)據(jù)的可得性，本文選取4項(xiàng)農(nóng)業(yè)投入變量和3項(xiàng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出變量。農(nóng)業(yè)投入變量分別為為農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入、土地投入、機(jī)械動(dòng)力投入和化肥投入。勞動(dòng)力投入采用國家農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)作為代理變量。土地投入采用聯(lián)合國糧食與農(nóng)業(yè)組織定義的農(nóng)業(yè)可耕地面積作為代理變量，包括種植用地，用于放牧的草地，農(nóng)莊用地和休耕的土地。機(jī)械動(dòng)力投入采用每100公頃可耕地面積農(nóng)業(yè)拖拉機(jī)數(shù)量作為測(cè)度變量。化肥投入采用每單位可耕地使用的農(nóng)業(yè)化肥數(shù)量作為代理變量。產(chǎn)出分為一個(gè)期望產(chǎn)出和兩個(gè)非期望產(chǎn)出。期望產(chǎn)出為該國農(nóng)業(yè)增加值，以2010年為基期美元的不變價(jià)格計(jì)算。根據(jù)國際標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)分類法(ISIC)核算的農(nóng)業(yè)增加值，農(nóng)業(yè)包括農(nóng)業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、副業(yè)和漁業(yè)。部分學(xué)者使用農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值來表征期望產(chǎn)出，本文認(rèn)為增加值剔除了農(nóng)業(yè)中間品投入，更能直觀反映一國農(nóng)業(yè)實(shí)際生產(chǎn)水平，因此本文選擇農(nóng)業(yè)增加值表征農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的期望產(chǎn)出。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中造成的環(huán)境污染為農(nóng)業(yè)的非期望產(chǎn)出，包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中農(nóng)業(yè)沼氣排放和農(nóng)業(yè)一氧化二氮的排放。眾所周知，甲烷和一氧化二氮都是引起全球變暖的溫室氣體。甲烷是《金都議定書》規(guī)定的排在二氧化碳之后的第二大溫室氣體。而一氧化二氮是第三大溫室氣體。雖然一氧化二氮在大氣中的含量很低，但是其單分子增溫潛勢(shì)是二氧化碳的298倍，即所能造成的溫室效應(yīng)的效果是二氧化碳的298倍。人類活動(dòng)所產(chǎn)生的一氧化二氮主要來自農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)業(yè)土壤排放的一氧化二氮約占人類活動(dòng)排放的一氧化二氮總量的52%，如美國與人類活動(dòng)有關(guān)的一氧化二氮排放，有70%來自農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，而氮肥施用是促進(jìn)農(nóng)田一氧化二氮排放的直接原因。中國作為農(nóng)業(yè)大國，化學(xué)氮肥是我國農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)中氮素的主要補(bǔ)充源。世界糧農(nóng)組織2004年統(tǒng)計(jì)資料表明，中國化學(xué)氮肥年消耗量約占全球的25% 。因此，本文選取某國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程帶來的甲烷排放量和一氧化二氮的排放量作為非期望產(chǎn)出的代理變量。投入產(chǎn)出指標(biāo)的詳細(xì)說明如表1所示。

表1 農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇

(三)樣本數(shù)據(jù)

本研究包括全球68個(gè)國家，其中包括15個(gè)中低收入國家,如巴基斯坦、印度尼西亞、菲律賓等，20個(gè)中高收入國家如中國、南非、巴西、俄羅斯等，和30個(gè)高等收入國家，如美國、加拿大、韓國、法國、德國等(根據(jù)世界銀行2015年人均國民生產(chǎn)總值GNI標(biāo)準(zhǔn)劃分)。雖然國家數(shù)量較少，但是從經(jīng)濟(jì)總量來看，2008年這68個(gè)國家的GDP總量約占全世界GDP總量的83%。因此，本文選取的研究樣本具有代表性。由于農(nóng)業(yè)污染排放數(shù)據(jù)只公布到2008年，本文的樣本時(shí)間區(qū)間為1992—2008年。數(shù)據(jù)來源為世界銀行數(shù)據(jù)庫。

三、農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的測(cè)度結(jié)果

本文基于規(guī)模報(bào)酬可變的假設(shè)，在期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出總體比重1∶1的情況下，利用MAXDEA軟件測(cè)算各國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

(一)各國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體分析

本文將中國和各國至于同一生產(chǎn)前沿面上進(jìn)行分析，測(cè)度的生態(tài)效率結(jié)果更準(zhǔn)確且具有國際可比性。圖1描繪了1992—2008年期間，中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率和各國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率平均值的變化。從圖可知，雖然我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在1992年僅僅約0.495，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于世界平均水平0.572，但是從1992年開始我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率逐步增長(zhǎng)，且增長(zhǎng)率高于世界平均水平。到1994年，我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率已經(jīng)趕上世界農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的平均值0.571。1994年以后，我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率一直高于世界平均值，且呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。到1999年和2000年，受到98年特大洪災(zāi)的影響，我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有所下滑，但仍高于世界平均值。2000年以后，我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率以更高的增長(zhǎng)率穩(wěn)步增長(zhǎng)，到2008年，我們農(nóng)業(yè)生產(chǎn)已經(jīng)達(dá)到生產(chǎn)前沿面上，效率值為1.025。樣本期間，各國平均效率值隨有增長(zhǎng)，但是增長(zhǎng)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于中國。

圖1 1992-2008年中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率和各國生態(tài)效率平均值

通過中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與世界平均值的比較，不難發(fā)現(xiàn)樣本期間中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)的趨勢(shì)。從政策視角來分析這種穩(wěn)步增長(zhǎng)的趨勢(shì)。1992年，中國共產(chǎn)黨“十四大”正式確立了社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革的目標(biāo)，建立社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制。這一制度激發(fā)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的活力，大大地解放了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。并且1993年十四屆三中全會(huì)通過《關(guān)于建立社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制若干問題的決定》，同年國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于加快糧食流通體制改革的通知》，全國人大還制定了《中華人民共和國農(nóng)業(yè)法》，一系列的改革措施和政策保障，大大促進(jìn)中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展和農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提高。1998年長(zhǎng)江特大洪水災(zāi)害給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成破壞性的影響，使農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有所下降。2000年開始，黨中央開始關(guān)注“三農(nóng)”問題，中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議要求加強(qiáng)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性調(diào)整，一系列惠農(nóng)政策促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的進(jìn)步。同時(shí)，近年來生態(tài)環(huán)境的惡化也引起了人們對(duì)環(huán)境問題的思考。從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)來看，國家對(duì)化肥、農(nóng)藥等化學(xué)制品的使用規(guī)制不斷增強(qiáng)。從市場(chǎng)需求來看，消費(fèi)者對(duì)綠色、有機(jī)農(nóng)產(chǎn)品的需求不斷提高。生態(tài)農(nóng)業(yè)、有機(jī)農(nóng)業(yè)和綠色農(nóng)業(yè)不斷進(jìn)步和發(fā)展，促進(jìn)了中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升。

進(jìn)一步，本文對(duì)樣本期間各國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行分析。表2描述了1992—2008年期間每年各國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的頻數(shù)分布。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有效率的國家個(gè)數(shù)從1992年的14個(gè)增加到2008年的33個(gè)。完全效率國家增加了29個(gè)。從68個(gè)國家1156個(gè)觀測(cè)樣本總體來看，235個(gè)觀測(cè)值是有效率的，921個(gè)觀測(cè)值是無效率的，其中474個(gè)觀測(cè)值效率低于0.5, 296個(gè)觀測(cè)值效率處于(0.8，0.5]區(qū)間，151個(gè)觀測(cè)值處于(1，0.8]的效率區(qū)間。從有效率觀測(cè)值來看，樣本期間呈現(xiàn)有效觀測(cè)值個(gè)數(shù)“減-增-減-增”的W形態(tài)。1992—1996年，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率為有效率的國家個(gè)數(shù)從14個(gè)減少到6個(gè)。1997年開始，有效率的國家個(gè)數(shù)逐步增加，到2000年重新達(dá)到14個(gè), 2001年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有效國家個(gè)數(shù)減少到10個(gè)，2002年以后逐步增加到2008年達(dá)到33個(gè)。樣本期間農(nóng)業(yè)生態(tài)效率低于0.5的國家個(gè)數(shù)在逐年遞減。綜上所述，樣本期間農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有效率的國家個(gè)數(shù)在增加，超低效率的國家個(gè)數(shù)在減少，各國總體農(nóng)業(yè)生態(tài)效率上升。

表2 1992-2008年各國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的頻數(shù)分布

(二)不同收入國家農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分布

進(jìn)一步本文分析和比較了不同收入國家農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。表3為Meta-US-SBM模型測(cè)度的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的統(tǒng)計(jì)性描述。效率的最小值為0.151，是格魯吉亞1992年的生態(tài)效率值。效率最大值為1.183。所有觀測(cè)樣本平均效率值較低為0.632。從國家收入水平來看，中高收入國家和高等收入國家農(nóng)業(yè)生態(tài)效率平均值高于中低收入國家。中高收入國家和高等收入國家農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值無顯著差異。

表3 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的統(tǒng)計(jì)性描述

圖2為68個(gè)國家1992年、2000年和2008年的中低收入國家、中高收入國家和中高收入國家農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分布圖。首先，將所有國家分為中低收入、中高收入和高等收入三組。然后，各個(gè)國家按照農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的升序在組內(nèi)排序。圖中橫坐標(biāo)即表示順序。從圖2(a)可知，在1992年大部分中高收入國家的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率高于高等收入國家，并且大部分高等收入國家農(nóng)業(yè)生態(tài)效率高于中低收入國家。然而，到2000年，高等收入國家農(nóng)業(yè)生態(tài)效率高于中高收入國家，并且此時(shí)中高收入國家農(nóng)業(yè)生態(tài)效率顯著高于中低收入國家。到2008年，中高收入國家和高等收入國家農(nóng)業(yè)生態(tài)效率基本重合，并且大部分集聚在有效率的一端。

(a) (b) (c)圖2 1992年、2000年和2008年所有國家農(nóng)業(yè)生態(tài)效率排序分布圖

(三)不同地域國家農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分布

圖3為1992年各國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分布的世界地圖。從圖3可知，從地域分布來看，在北美洲國家中，加拿大農(nóng)業(yè)生態(tài)效率已經(jīng)達(dá)到生產(chǎn)前沿，而美國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在1992年僅為0.657，墨西哥農(nóng)業(yè)生態(tài)效率最低在0.5以下。加拿大高效率的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主要得益于其完善的農(nóng)民教育培訓(xùn)體系。由國家承擔(dān)教學(xué)場(chǎng)地和設(shè)施建設(shè)，配備教師和工作人員，提供充足的經(jīng)費(fèi)保障。在亞洲國家中，除了韓國位于生產(chǎn)前沿面上，其他國家的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均比較低，如中國、泰國、越南、印度尼西亞等。在南美洲國家中，由于部分國家數(shù)據(jù)缺失，只能觀測(cè)到阿根廷、玻利維亞、巴拉圭、厄瓜多爾和蘇里南是位于生產(chǎn)前沿面上的國家，智利農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較低下。在歐洲國家中，只有西班牙和俄羅斯處于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的有效率，愛爾蘭和波蘭的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率最低，德國和挪威次之，法國和意大利雖然沒有達(dá)到生產(chǎn)前沿面，效率相對(duì)較高，不過在農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出方面仍然有改進(jìn)的空間。在非洲國家中，由于大部分國家數(shù)據(jù)缺失，只能觀測(cè)到三個(gè)國家，其中南非的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)非效率較為嚴(yán)重。

圖3 1992年各國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分布世界地圖

圖4為2008年各國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分布的世界地圖。從圖4可知，到2008年各國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率整體有較高水平的提升。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升顯著，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)已經(jīng)達(dá)到前沿面的國家有中國、日本、菲律賓、印度尼西亞、墨西哥、巴西、法國、意大利、芬蘭、荷蘭、羅威、瑞典等國家。部分國家效率雖然有提升但仍然沒有到達(dá)生產(chǎn)前沿面，如美國、南非、巴基斯坦等國家。以高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率著稱的美國，其農(nóng)業(yè)的生態(tài)效率卻沒有達(dá)到有效率。究其原因主要有兩個(gè)方面。一是，美國農(nóng)業(yè)過度依賴化肥和農(nóng)藥，導(dǎo)致土壤惡化和環(huán)境污染?？紤]非期望產(chǎn)出的生態(tài)效率測(cè)度結(jié)果顯示，美國沼氣排放和一氧化二氮排放的冗余值分別達(dá)到11.11%和6.01%，由此可見，美國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的損失主要反應(yīng)在非期望產(chǎn)出的無效率。二是，美國農(nóng)業(yè)的高產(chǎn)出以高投入和高消耗為前提。雖然美國農(nóng)業(yè)以高勞動(dòng)生產(chǎn)率著稱，但是測(cè)度結(jié)果也顯示勞動(dòng)投入松弛方面達(dá)到-6.82%，這表明美國勞動(dòng)投入遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出前沿面，但實(shí)際上美國從事農(nóng)業(yè)人口遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過統(tǒng)計(jì)數(shù)值。美國農(nóng)場(chǎng)除了農(nóng)場(chǎng)主和勞動(dòng)工人以外常常需要雇傭勞動(dòng)工人，而他們大部分是流動(dòng)性很大的季節(jié)性雇工，且絕大部分是來自墨西哥以及中南美洲的移民或者非法移民，所以沒有確切的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。美國農(nóng)業(yè)高勞動(dòng)生產(chǎn)率的光環(huán)由此褪去。另外，少數(shù)國家生態(tài)效率反而下降如蒙古、巴拉圭、玻利維亞等國家。

圖4 2008年各國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分布世界地圖

(四)中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分析

中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率從1992年的0.495上升到2008年1.025，實(shí)現(xiàn)了完全效率。圖5分析1992—2008年中國農(nóng)業(yè)投入非效率和產(chǎn)出非效率的時(shí)序變化。不難發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)投入的非效率和產(chǎn)出非效率在樣本期間整體均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，投入非效率顯著高于產(chǎn)出的非效率，大約是產(chǎn)出非效率的兩倍。由此可見，樣本期間中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率損失來源主要是投入非效率。進(jìn)一步地，圖6描繪了中國農(nóng)業(yè)投入和非期望產(chǎn)出冗余百分比均值與各國均值的比較。由圖6可知，樣本期間中國非期望產(chǎn)出冗余的均值均小于各國均值水平。從農(nóng)業(yè)投入來看，中國農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入和土地投入的冗余百分比均值分別達(dá)到34.5%和29.6%，均高于世界平均的冗余值。而農(nóng)業(yè)的化學(xué)肥料投入和機(jī)械動(dòng)力投入的冗余值遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于各國平均值。由此可見，中國農(nóng)業(yè)投入的非效率主要來源于勞動(dòng)力投入的非效率和土地投入的非效率。勞動(dòng)力投入方面，雖然我國農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力數(shù)量巨大，但是忽略了對(duì)農(nóng)民的教育培訓(xùn)，缺乏完善的農(nóng)民教育培訓(xùn)體系，整體而言農(nóng)民教育水平和農(nóng)業(yè)技能比完全生態(tài)效率的國家要低。土地投入方面，雖然我國有廣闊的可耕地，但是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以小農(nóng)經(jīng)濟(jì)形式為主，限制了土地的集約化經(jīng)營，使農(nóng)業(yè)用地使用經(jīng)濟(jì)效率低下。

圖5 1992-2008年中國投入、產(chǎn)出非效率

圖6 各國投入和非期望產(chǎn)出冗余百分比均值和中國的比較

四、結(jié)論和政策建議

農(nóng)業(yè)生態(tài)效率是衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和資源環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的重要指標(biāo)。本文將甲烷排放量和一氧化氮排放量作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)，在對(duì)傳統(tǒng)的SBM模型進(jìn)行修正的基礎(chǔ)上，運(yùn)用同時(shí)考慮共同前沿面和非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型對(duì)68個(gè)國家1992—2008年的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行了更全面準(zhǔn)確地測(cè)算，進(jìn)一步將我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與其他國家進(jìn)行比較，分析中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在世界的位置，并從我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率非效率的來源分析我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升的途徑。研究結(jié)果表明：1992—2008年，我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率整體處于上升趨勢(shì)，且增長(zhǎng)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過各國平均水平；中高收入國家農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與高等收入國家無顯著差異；從國際的比較來看，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者技能低下和土地使用非效率是我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率損失的主要來源。

要穩(wěn)步提高我國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，需要在農(nóng)村土地承包法修正案(草案)的“三權(quán)分置”法律框架下和完成土地確權(quán)工作的基礎(chǔ)上，在財(cái)政支農(nóng)上向生態(tài)化發(fā)展方向傾斜，創(chuàng)新涉農(nóng)的低成本金融產(chǎn)品支持，加快流通骨干網(wǎng)絡(luò)和信息化交易平臺(tái)建設(shè)。更應(yīng)當(dāng)制定和完善從土地流轉(zhuǎn)到集約化生產(chǎn)，農(nóng)民專業(yè)化技能培訓(xùn)等方面制定具體可實(shí)施的長(zhǎng)效機(jī)制與措施細(xì)則來提高農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。一是利用集約化生產(chǎn)來提高農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。先梳理和細(xì)化分類農(nóng)業(yè)土地，將容易調(diào)整的歸屬村小組的機(jī)動(dòng)地使用權(quán)歸集實(shí)施統(tǒng)一承包；再把農(nóng)戶中經(jīng)營粗放、土地效率較低的土地集中起來連片使用，而高效的主產(chǎn)區(qū)土地可以通過連片合作和參權(quán)入股等手段來解決目前我國土地分村、分戶、分田塊的分散化現(xiàn)狀，為企業(yè)、農(nóng)場(chǎng)專業(yè)化生產(chǎn)和規(guī)模化經(jīng)營提供基礎(chǔ)條件。然后通過建立新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體，如農(nóng)戶聯(lián)營、公司加農(nóng)戶、新型農(nóng)民合作社、新型農(nóng)場(chǎng)，以及吸引和鼓勵(lì)下游生產(chǎn)企業(yè)投資等來實(shí)現(xiàn)在農(nóng)產(chǎn)品全產(chǎn)業(yè)鏈上的專業(yè)化和標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)、加工，及規(guī)?；?jīng)營，從而在根源上解決農(nóng)業(yè)生態(tài)的非效率。二是逐步提高農(nóng)民的專業(yè)化技能水平來改善農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。繼續(xù)通過農(nóng)產(chǎn)品推廣種植，及科技特派員下鄉(xiāng)等有效的、成熟的手段來普及和提高農(nóng)民科技知識(shí)和專業(yè)化生產(chǎn)水平。利用現(xiàn)有智能終端，國家、地方政府組織或委托開發(fā)簡(jiǎn)單易懂的APP、制作動(dòng)漫和視頻，在線上來吸引和培訓(xùn)農(nóng)民了解和掌握較先進(jìn)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)知識(shí)；在線下則完善和擴(kuò)展現(xiàn)有的農(nóng)村供銷社、農(nóng)業(yè)合作社和農(nóng)村信用社等流通渠道來傳遞、落實(shí)與幫扶線上學(xué)習(xí)的專業(yè)化技能。還可以通過財(cái)政扶持或精準(zhǔn)扶貧，鼓勵(lì)和授權(quán)專業(yè)機(jī)構(gòu)和企業(yè)涉入農(nóng)民科技知識(shí)的傳授和技能的培訓(xùn)。國家的干預(yù)管理的多維立體技術(shù)培訓(xùn)體系下培育出新型知識(shí)、專業(yè)化農(nóng)民是提改善農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的關(guān)鍵途徑和手段。