李文啟，趙家未

（河南工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，河南 鄭州 450001）

2019年，黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展上升為國(guó)家戰(zhàn)略。黃河流域高質(zhì)量發(fā)展對(duì)綠色生態(tài)提出新要求，整個(gè)流域要將生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展擺在更加重要的位置，尤其在農(nóng)業(yè)方面應(yīng)當(dāng)將當(dāng)?shù)刭Y源與區(qū)位優(yōu)勢(shì)相結(jié)合，提高水資源利用率。按照“立足生態(tài)優(yōu)先、承載發(fā)展約束、帶動(dòng)內(nèi)外聯(lián)動(dòng)”的戰(zhàn)略思路，構(gòu)建黃河流域生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展的總體框架，實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)、綠色農(nóng)業(yè)、綠色經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展。綠色全要素生產(chǎn)率作為衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要指標(biāo)之一，深受學(xué)者們的關(guān)注。相關(guān)研究大致可分為以下三個(gè)方面：一是國(guó)家層面的綠色全要素生產(chǎn)率研究，二是31個(gè)省份的綠色全要素生產(chǎn)率研究，三是“四大板塊”的綠色全要素生產(chǎn)率研究[1]。近年來(lái)，學(xué)術(shù)界開(kāi)始關(guān)注不同經(jīng)濟(jì)帶綠色全要素生產(chǎn)率的變化，主要包括長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶與沿黃經(jīng)濟(jì)帶。其中，關(guān)于經(jīng)濟(jì)帶綠色全要素生產(chǎn)率的研究主要集中于全要素生產(chǎn)率測(cè)度、發(fā)展水平評(píng)價(jià)等方面，關(guān)于沿黃經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的研究鮮有。同樣，關(guān)于生態(tài)效率的研究主要集中在生態(tài)效率的測(cè)度、評(píng)價(jià)以及影響因素分析等方面，關(guān)于黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率及其與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)的研究鮮有。黃河流域生態(tài)效率和綠色全要素生產(chǎn)率相關(guān)研究成果主要包括生態(tài)效率的測(cè)度與提升路徑、綠色全要素生產(chǎn)率的測(cè)度及影響因素[2-4]。楊得前和劉仁濟(jì)[5]使用DEA模型測(cè)算我國(guó)產(chǎn)業(yè)生態(tài)化效率，研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)效率出現(xiàn)非正常波動(dòng)，主要由純技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步不穩(wěn)定導(dǎo)致。孫偉[6]探討了黃河流域不同區(qū)域能源生態(tài)效率的空間差異，研究發(fā)現(xiàn)黃河流域內(nèi)城市能源生態(tài)效率偏低。劉琳軻等[7]研究人員發(fā)現(xiàn)，黃河流域生態(tài)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)和耦合度呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，黃河流域生態(tài)保護(hù)指數(shù)略高于全國(guó)平均水平，但低于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的平均水平。學(xué)者們普遍忽視了黃河流域不僅是我國(guó)重要的生態(tài)屏障和能源走廊，同時(shí)也是農(nóng)耕文明的主要發(fā)源地，農(nóng)業(yè)生態(tài)保護(hù)對(duì)黃河流域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要。

本文選取2001—2019年黃河流域九省區(qū)的數(shù)據(jù)，采用超效率SBM模型與EBM模型測(cè)算農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率。對(duì)黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行評(píng)估，建立農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率耦合協(xié)調(diào)模型，探究黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率耦合協(xié)調(diào)機(jī)制，采用灰色模型中的GM(1, 1)對(duì)耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行合理預(yù)測(cè)，以期為黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升與綠色全要素生產(chǎn)率健康發(fā)展提供建議。本文的研究豐富了黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率的測(cè)度方式，對(duì)黃河流域現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率耦合協(xié)調(diào)程度做了詳細(xì)闡述，并對(duì)未來(lái)十年黃河流域耦合協(xié)調(diào)度做出合理預(yù)測(cè)，以期為相應(yīng)地區(qū)的發(fā)展方向提供借鑒參考。

1 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率耦合機(jī)理

“兩山”理論形象地將生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系比喻為綠水青山與金山銀山的關(guān)系，若是脫離生態(tài)效率而妄談經(jīng)濟(jì)發(fā)展是“竭澤而漁”，而離開(kāi)經(jīng)濟(jì)建設(shè)大搞環(huán)境保護(hù)則是“緣木求魚(yú)”[8]。想要統(tǒng)籌推進(jìn)生態(tài)環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)建設(shè)協(xié)調(diào)發(fā)展，需要我們樹(shù)立綠色發(fā)展意識(shí)、建立綠色生產(chǎn)和生活方式、制定綠色績(jī)效考核體系，向生態(tài)建設(shè)要效率，向經(jīng)濟(jì)發(fā)展要質(zhì)量?！皟缮健崩碚撽U明了生態(tài)環(huán)境建設(shè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)在邏輯，為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了政策指引[9]。

1.1 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)理

中國(guó)已經(jīng)將生態(tài)文明建設(shè)提升到前所未有的高度，尤其是在農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)與治理方面。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與GTFP相互影響、相互制約，在本質(zhì)上是辯證統(tǒng)一的關(guān)系。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升有助于提高地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率，主要表現(xiàn)在以下方面：（1）生態(tài)效率為綠色全要素生產(chǎn)率提供了生產(chǎn)要素和物質(zhì)基礎(chǔ)。我國(guó)的生態(tài)資源有限，對(duì)農(nóng)業(yè)水源、土地、生產(chǎn)資源的循環(huán)利用是提高農(nóng)業(yè)生態(tài)效率、提升農(nóng)業(yè)生態(tài)化的重要途徑。農(nóng)業(yè)生態(tài)化建設(shè)能夠?yàn)榈貐^(qū)綠色全要素生產(chǎn)率提供良好的生產(chǎn)條件和自然條件[10]。（2）生態(tài)效率提升促進(jìn)資源整合進(jìn)而提升綠色全要素生產(chǎn)率。市場(chǎng)化手段有利于實(shí)現(xiàn)資源的合理分配與充分利用，企業(yè)將會(huì)重新權(quán)衡邊際投入與產(chǎn)出，加大科技型要素投入，減少資源型要素投入，在提升地區(qū)生態(tài)效率的同時(shí)提升企業(yè)TFP，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)綠色健康發(fā)展，提高綠色全要素生產(chǎn)率[11]。（3）生態(tài)效率提升促進(jìn)了生態(tài)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，進(jìn)而提升綠色全要素生產(chǎn)率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)綠色健康發(fā)展[12]。鄉(xiāng)村的山水林田等生態(tài)資源與文化資源，是能夠被資本化與再開(kāi)發(fā)的重要生產(chǎn)要素，通過(guò)定價(jià)與再定價(jià)的增值方式，打通“資源—資產(chǎn)—資本”鏈條，實(shí)現(xiàn)財(cái)富增值與累積，助推綠色全要素生產(chǎn)率的提升。（4）生態(tài)效率提升倒逼中國(guó)經(jīng)濟(jì)從“末端治理”向“源頭防控，綠色創(chuàng)新”的轉(zhuǎn)變，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式發(fā)生轉(zhuǎn)變，提升綠色全要素生產(chǎn)率。

1.2 綠色全要素生產(chǎn)率對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的作用機(jī)理

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升的重要保障，綠色全要素生產(chǎn)率的發(fā)展對(duì)地區(qū)生態(tài)效率的提升主要表現(xiàn)在資金支持、結(jié)構(gòu)調(diào)整和意識(shí)增強(qiáng)三個(gè)方面。（1）綠色全要素生產(chǎn)率的提升為生態(tài)效率提供了充足的資金支持和技術(shù)保障[13]，政府有足夠的經(jīng)濟(jì)條件為地區(qū)提供生態(tài)保護(hù)，為農(nóng)民提供技術(shù)支持，減少農(nóng)藥殘留、減少碳排放、提升農(nóng)機(jī)農(nóng)膜利用率進(jìn)而提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。（2）一方面以“兩山”理論為政策指引促使地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，進(jìn)而提升綠色全要素生產(chǎn)率；另一方面，某個(gè)地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率提升也會(huì)發(fā)揮競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)，進(jìn)而帶動(dòng)周?chē)貐^(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的提升，形成良性循環(huán)?？傊?，綠色全要素生產(chǎn)率的提升與地區(qū)產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整的結(jié)果將促使地區(qū)工業(yè)生態(tài)效率與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率雙向提升，促進(jìn)生態(tài)效率與地區(qū)經(jīng)濟(jì)持續(xù)向好發(fā)展。（3）隨著地區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率的發(fā)展，人們的生活條件也得到大幅改善，從以前的注重溫飽到現(xiàn)在的注重生活品質(zhì)，人們不只注重物質(zhì)文明建設(shè)，更加注重精神文明建設(shè)。生態(tài)文明意識(shí)與生態(tài)保護(hù)意識(shí)的逐漸增強(qiáng)，生態(tài)資源的開(kāi)發(fā)利用效率也會(huì)得到增強(qiáng)。

總之，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率并非相互對(duì)立，向生態(tài)要效率不是不要發(fā)展，而是要更好地發(fā)展。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率越高，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的利用率就越高，更能提升綠色全要素生產(chǎn)率，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

2 研究方法

2.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

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)。本文參考王寶義和張衛(wèi)國(guó)[14]的研究方法，僅以狹義的種植業(yè)為研究對(duì)象。為了度量黃河流域九省區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，需要計(jì)算農(nóng)業(yè)各項(xiàng)指標(biāo)的投入指標(biāo)、期望產(chǎn)出指標(biāo)與非期望產(chǎn)出指標(biāo)。參考過(guò)往研究，本文主要選取了勞動(dòng)力、土地、化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、機(jī)械總動(dòng)力、灌溉、畜牧八個(gè)指標(biāo)作為主要投入指標(biāo)，選取農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為期望產(chǎn)出指標(biāo)[15-16]，選取碳排放、化肥流失量、農(nóng)藥無(wú)效利用量、農(nóng)膜殘留量為非期望產(chǎn)出指標(biāo)。具體的指標(biāo)測(cè)算方式見(jiàn)表1。

表1 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測(cè)算指標(biāo)

表1中的數(shù)據(jù)主要來(lái)自中國(guó)環(huán)保部、中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)國(guó)家糧食和物資儲(chǔ)備局、中國(guó)林業(yè)部、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒。期望產(chǎn)出主要以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值表示，并以2001年為基期進(jìn)行平減，單位為億元。非期望產(chǎn)出中，碳排放的衡量主要參考李波等[17]的做法，測(cè)算農(nóng)業(yè)碳排放的六個(gè)主要來(lái)源，具體包括：第一，農(nóng)藥生產(chǎn)和使用過(guò)程中造成的碳排放；第二，化肥生產(chǎn)和使用過(guò)程中導(dǎo)致的直接或間接碳排放；第三，農(nóng)膜生產(chǎn)和使用過(guò)程中造成的碳排放；第四，農(nóng)業(yè)機(jī)械運(yùn)用而直接或間接導(dǎo)致的碳排放；第五，農(nóng)業(yè)翻耕過(guò)程中導(dǎo)致的碳排放；第六，農(nóng)業(yè)灌溉過(guò)程中電能消耗需要間接耗費(fèi)化石燃料所形成的碳排放總和。對(duì)應(yīng)的碳排放系數(shù)分別為化肥0.895 kg·kg-1（美國(guó)橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室）、農(nóng)藥4.934 kg·kg-1（美國(guó)橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室）、農(nóng)膜5.18 kg·kg-1（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)資源與環(huán)境研究所）、柴油0.592 kg·kg-1（IPCC聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)）、農(nóng)業(yè)灌溉25 kg·Cha-1（中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)生物與技術(shù)學(xué)院）。農(nóng)業(yè)污染物排放以面源污染為主，其主要由過(guò)量施肥、農(nóng)藥和農(nóng)膜殘留引起。本文采用肥料氮磷流失量（萬(wàn)噸）、農(nóng)藥無(wú)效利用量（萬(wàn)噸）和農(nóng)膜殘留量（萬(wàn)噸）三個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量農(nóng)業(yè)面源污染水平。氮磷損失主要是氮肥施用量與復(fù)混肥施用量之和乘以氮肥損失系數(shù)，磷損失主要是磷肥施用量與復(fù)混肥施用量之和乘以磷肥損失系數(shù)，參考《第二次全國(guó)污染源普查公報(bào)》和《第一次全國(guó)污染源普查公報(bào)》中黃淮海半濕潤(rùn)平原區(qū)的農(nóng)田地膜殘留率。農(nóng)藥無(wú)效利用量為農(nóng)藥施用量乘以農(nóng)藥無(wú)效利用系數(shù)，農(nóng)膜殘留量為農(nóng)膜使用量乘以農(nóng)膜殘留系數(shù)，相關(guān)系數(shù)主要來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的相關(guān)數(shù)據(jù)。

既有文獻(xiàn)對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的測(cè)算主要以DEA模型、SBM模型與EBM模型為主，其中DEA方法應(yīng)用最為普遍，但學(xué)界關(guān)于DEA模型測(cè)算綠色全要素生產(chǎn)率的應(yīng)用并未統(tǒng)一。Diewert等[18]人最早將Malmquist指數(shù)用于生產(chǎn)率變化的測(cè)算，隨后F?re等[19]、Chung等[20]將非期望產(chǎn)出加入模型中，提出了新的生產(chǎn)力函數(shù)ML指數(shù)，此方法有效地解決了傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率未將非期望產(chǎn)出納入測(cè)算范圍的弊端。通過(guò)模型對(duì)比，本文使用EBM模型對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算。選取時(shí)間段為2001—2019年黃河流域九省區(qū)的數(shù)據(jù)測(cè)算綠色全要素生產(chǎn)率，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)環(huán)境年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒以及IPCC官方網(wǎng)站。選取的指標(biāo)主要為勞動(dòng)力投入、資本投入和資源投入，產(chǎn)出指標(biāo)為合意產(chǎn)出與非合意產(chǎn)出。具體指標(biāo)測(cè)算方式見(jiàn)表2。

表2 綠色全要素生產(chǎn)率測(cè)算指標(biāo)

其中，勞動(dòng)力投入按照理論應(yīng)當(dāng)使用就業(yè)人數(shù)乘以勞動(dòng)時(shí)間，但由于數(shù)據(jù)的可獲得性，參考相關(guān)文獻(xiàn)后采用各省區(qū)就業(yè)人數(shù)近似代表勞動(dòng)力投入。各省區(qū)固定資本存量采用永續(xù)盤(pán)存法進(jìn)行核算，選取能源消費(fèi)總量作為資源投入的指標(biāo)，我們關(guān)注的是能源消費(fèi)總量而非熱值，因此本文選取等價(jià)值而非當(dāng)量值。非合意產(chǎn)出以“三廢”中的重要污染物排放量為核算指標(biāo)，主要包括二氧化碳排放量和化學(xué)需氧量。本文使用煤炭、焦炭、汽油、煤油、柴油、天然氣、燃料油七種化學(xué)能源的消耗量來(lái)計(jì)算各省區(qū)二氧化碳的排放量。

2.2 模型選擇

本文對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率、綠色全要素生產(chǎn)率以及耦合協(xié)調(diào)度的測(cè)算分別使用SBM-Undersirable模型、EBM模型和耦合協(xié)調(diào)模型。

2.2.1 SBM-Undersirable測(cè)算農(nóng)業(yè)生態(tài)效率

傳統(tǒng)的DEA模型沒(méi)有考慮松弛變量對(duì)效率值的影響，Tone[21]基于投入、產(chǎn)出松弛變量的投入效率模型，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出了SBM拓展模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了非合意產(chǎn)出條件下對(duì)生態(tài)效率的評(píng)價(jià)。決定某一特定單元（x0, , ）的SBM-Undersirable模型可表示為：

式（1）是基于假設(shè)的SBM效率模型，s-、sg、sb分別是投入變量、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出的松弛變量；目標(biāo)函數(shù)p*關(guān)于s-、sg、sb嚴(yán)格遞減，當(dāng)s-=sg=sb=0，函數(shù)存在最優(yōu)解，即p*=1表示決策單元充分有效；如果0≤p*＜1，說(shuō)明決策單元存在效率的損失。生態(tài)無(wú)效率可分解為投入無(wú)效率和產(chǎn)出無(wú)效率，具體可表示為：

具體來(lái)說(shuō)，基于CRS假設(shè)算出來(lái)的效率包括純技術(shù)效率與規(guī)模效率，一般認(rèn)為綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率。

2.2.2 EBM模型測(cè)算綠色全要素生產(chǎn)率

當(dāng)存在非期望產(chǎn)出時(shí)，資源、能耗和污染物排放往往是不可分割的徑向關(guān)系，但是除了能源之外的其他傳統(tǒng)投入要素，如資本投入和勞動(dòng)投入之間是可分割的非徑向關(guān)系，但是DEA模型與SBM模型都無(wú)法解決存在徑向與非徑向、可分割與不可分割的投入產(chǎn)出關(guān)系，基于此Tone[21]提出了一種同時(shí)包含徑向與非徑向兩類(lèi)距離函數(shù)的EBM（Epsilon-Based Measure）模型，EBM模型能夠在一定程度上彌補(bǔ)傳統(tǒng)DEA模型與SBM模型的不足。因?yàn)榻?jīng)濟(jì)、資源與環(huán)境之間的關(guān)系較為復(fù)雜，徑向與非徑向、期望與非期望產(chǎn)出同時(shí)存在，所以在EBM模型的基礎(chǔ)上拓展為包含非期望產(chǎn)出的EBM模型用于測(cè)算靜態(tài)的綠色全要素生產(chǎn)率，模型如下：

本文研究的是綠色全要素生產(chǎn)率，將其分解為綠色技術(shù)效率變化指數(shù)（GEC）和綠色技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)（GTC），而綠色全要素生產(chǎn)率等于兩者乘積，GEC與GTC模型如下：

為了計(jì)算綠色全要素生產(chǎn)率，需要先計(jì)算四個(gè)方向上的距離函數(shù)值，當(dāng)估測(cè)結(jié)果GML＞1時(shí)，表示綠色全要素生產(chǎn)率提高；當(dāng)GML＜1時(shí)，表示綠色全要素生產(chǎn)率降低。

2.2.3 耦合協(xié)調(diào)模型

耦合最初是一個(gè)物理概念，是指兩個(gè)或多個(gè)系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)形式通過(guò)各種相互作用、相互影響的現(xiàn)象。耦合度是雙方相互作用的強(qiáng)度，耦合協(xié)調(diào)度是相互作用中的良性耦合度。高耦合度并不意味著高耦合協(xié)調(diào)度。本文通過(guò)耦合協(xié)調(diào)模型對(duì)黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率之間的耦合關(guān)系進(jìn)行建模，模型如下：

式中：U1和U2分別表示本研究的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率和綠色全要素生產(chǎn)率；C代表耦合程度，C越大則代表耦合程度越高，相關(guān)性越大。按照等級(jí)劃分為低水平耦合階段、拮抗階段、磨合階段、高水平耦合階段，但耦合度并未反映出兩者之前的協(xié)調(diào)性，因此采用耦合協(xié)調(diào)度模型進(jìn)一步探索，具體模型如下：

式中：D表示耦合協(xié)調(diào)值，C為前面計(jì)算出的耦合度，α和β分別表示農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率的權(quán)重。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率為生態(tài)保護(hù)的重要衡量指標(biāo)，綠色全要素生產(chǎn)率為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要衡量指標(biāo)，我國(guó)既注重生態(tài)保護(hù)又注重經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展，所以本文從系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度出發(fā)，將農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率看作兩個(gè)子系統(tǒng)，兩者應(yīng)相互協(xié)調(diào)發(fā)展，故對(duì)兩者權(quán)重均取1/2。根據(jù)C值和D值計(jì)算結(jié)果，可以判斷黃河流域不同省區(qū)、不同年份生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率協(xié)調(diào)發(fā)展情況，具體劃分方法見(jiàn)表3和表4。

表3 耦合度判別標(biāo)準(zhǔn)與劃分類(lèi)型

表4 耦合協(xié)調(diào)度判別標(biāo)準(zhǔn)與劃分類(lèi)型

3 結(jié)果與分析

利用上述模型方法測(cè)算黃河流域九省區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率，通過(guò)分類(lèi)匯總的方式計(jì)算出黃河流域分年度分地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率的均值，分析其時(shí)序變化與空間特征。

3.1 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率

3.1.1 時(shí)序變化

使用超效率SBM模型測(cè)算黃河流域九省區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率指數(shù)，對(duì)每年九省區(qū)農(nóng)業(yè)綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率數(shù)據(jù)取均值繪制折線圖（圖1）。從圖1可知，黃河流域綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率從2001—2019年逐年遞增。具體來(lái)說(shuō)，各省區(qū)純技術(shù)效率的平均值從2001年的0.49增長(zhǎng)到2018年的0.86，2001—2006年增長(zhǎng)速度較緩，2006—2013年增長(zhǎng)速度有所提升，2015年的增長(zhǎng)率最高。規(guī)模效率的變化相對(duì)于純技術(shù)效率更為平滑，從2001年的0.39增長(zhǎng)到2018年的0.85。綜合效率等于純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積，從綜合效率可以看出，我國(guó)的農(nóng)業(yè)綜合效率從2001年極低的0.11增長(zhǎng)到2019年相對(duì)較高的0.79。具體來(lái)說(shuō)，綜合效率2001—2007年實(shí)現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)，但增長(zhǎng)速度緩慢，從2001年的0.11增長(zhǎng)到2007年的0.21，這個(gè)階段我國(guó)處于經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)階段，人們秉持先污染后治理的錯(cuò)誤發(fā)展理念，并未將生態(tài)保護(hù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互協(xié)調(diào)，在國(guó)家環(huán)保政策的高壓之下才促使農(nóng)業(yè)綜合效率緩慢增長(zhǎng)，這一階段屬于粗狂式的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。從2008年起至2013年，我國(guó)的農(nóng)業(yè)綜合效率增長(zhǎng)速度明顯增快。2008年始，黃河流域上中下游地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)，特別是水害嚴(yán)重，給農(nóng)民生產(chǎn)生活和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成了不可挽回的損失，人們先污染后治理的錯(cuò)誤觀念得到糾正，發(fā)展理念從末端治理向源頭防治轉(zhuǎn)變，倡導(dǎo)人與自然和諧相處。中央政府有針對(duì)性地加強(qiáng)了對(duì)黃河流域生態(tài)環(huán)境的保護(hù)，所以在此階段黃河流域的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率出現(xiàn)了快速增長(zhǎng)。2013年我國(guó)《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》開(kāi)始實(shí)施，2011—2015年《水污染防治行動(dòng)計(jì)劃》相繼實(shí)施，2014年習(xí)近平總書(shū)記強(qiáng)調(diào)生態(tài)文明建設(shè)要上臺(tái)階見(jiàn)實(shí)效，中國(guó)政府提出要像對(duì)貧困宣戰(zhàn)一樣堅(jiān)決向環(huán)境污染宣戰(zhàn)。我國(guó)不斷加大自然保護(hù)區(qū)保護(hù)力度，在世界上率先實(shí)現(xiàn)從“沙進(jìn)人退”到“沙退人進(jìn)”的轉(zhuǎn)變，生態(tài)保護(hù)的效果初現(xiàn)！真正做到了讓天更藍(lán)、讓水更清、讓山更綠、讓海更凈、讓人民的生活越來(lái)越好。

圖1 黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率時(shí)序變化

3.1.2 空間特征

區(qū)域?qū)用妫ㄟ^(guò)GeoDa軟件繪制了黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間分位數(shù)分布圖，按照相文獻(xiàn)研究的做法，將上游流經(jīng)的最后一個(gè)省份作為中游的第一個(gè)省份，用中游流經(jīng)的最后一個(gè)省份作為下游的第一個(gè)省份，所以黃河流域上游地區(qū)包括青海、甘肅、寧夏、四川四省區(qū)，中游地區(qū)包括內(nèi)蒙古、山西和陜西三省區(qū)，下游地區(qū)包括河南與山東兩省。

圖2為2001年和2019年黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率空間分布圖。從圖2中可以得出，在2001年黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體呈現(xiàn)下游＞上游＞中游的格局，其中青海和山東兩省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率最高，河南與四川兩省次之，山西與寧夏兩省區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率最低。2019年黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率整體呈現(xiàn)下游＞中游＞上游的格局，其中陜西與河南兩省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率最高，四川與青海次之。對(duì)2001年與2019年分位數(shù)地圖比較可知，青海從第一分位值降到了第二分位值；內(nèi)蒙古從第四分位值降到了第五分位值；四川所處分位數(shù)位置無(wú)變化，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率從2001年的0.12增長(zhǎng)到2019年的0.42。中游與下游部分地區(qū)相較于上游地區(qū)在所處名次中有較大增長(zhǎng)，陜西從第三分位值提高至第一分位值，河南從第二分位值提高至第一分位值。

圖2 2001年和2019年黃河流域各省區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率空間分布

3.2 綠色全要素生產(chǎn)率

由于通過(guò)EBM測(cè)算的綠色全要素生產(chǎn)率GML和1比較時(shí)才有意義，通過(guò)年度平均后各個(gè)省區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率均在1以上，分地區(qū)分年份查看并無(wú)顯著規(guī)律，所以此處僅以2001年與2019年黃河流域綠色全要素生產(chǎn)率空間分位數(shù)分布圖為例，描述黃河流域綠色全要素生產(chǎn)率變化趨勢(shì)。

圖3為2001年和2019年黃河流域綠色全要素生產(chǎn)率空間四分位分布圖，其中前兩檔為綠色全要素生產(chǎn)率較上年增長(zhǎng)的省區(qū)，后兩檔為綠色全要素生產(chǎn)率較上年降低的省區(qū)。從圖3中可以看出，在2001年我國(guó)黃河流域九省區(qū)下游的綠色全要素生產(chǎn)率較上年增長(zhǎng)，而中游和上游總體來(lái)說(shuō)較上年有所減少，至2019年黃河流域九省區(qū)上游和中游綠色全要素生產(chǎn)率較上年有所增長(zhǎng)，而下游綠色全要素生產(chǎn)率較上年有所減少。從數(shù)據(jù)方面看，2001—2019年，山西和青海共有15年的綠色全要素生產(chǎn)率較上年有所增長(zhǎng)，在九省區(qū)中排名第一；內(nèi)蒙古與河南有12年的綠色全要素生產(chǎn)率較上年有所增長(zhǎng)，排名第二；四川、陜西、甘肅、寧夏有11年的綠色全要素生產(chǎn)率較上年有所增長(zhǎng)，排名第三；山東僅有8年的綠色全要素生產(chǎn)率較上年有所增長(zhǎng)，位列倒數(shù)。

圖3 2001年和2019年黃河流域各省區(qū)綠色全要素生產(chǎn)率空間分布

3.3 耦合度與耦合協(xié)調(diào)度時(shí)序變化特征

基于耦合協(xié)調(diào)模型，計(jì)算黃河流域各省區(qū)2001—2019年耦合度與耦合協(xié)調(diào)度。表5給出了耦合度測(cè)算結(jié)果。

表5 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率耦合度

由表5可知，黃河流域在2001—2007年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率屬于拮抗階段，此時(shí)兩者耦合程度較低，2008年進(jìn)入磨合階段，2011年進(jìn)入高度耦合階段，這與我國(guó)環(huán)境保護(hù)與生態(tài)文明建設(shè)進(jìn)度大體上相一致。從上中下游來(lái)看，上游和中游均經(jīng)過(guò)了6年的拮抗階段才進(jìn)入磨合階段，而下游只用了5年便從拮抗階段進(jìn)入磨合階段。中游超過(guò)上游率先從磨合階段進(jìn)入高度耦合階段，但是進(jìn)入高度耦合階段的時(shí)間稍晚于下游。耦合度高并不意味著兩者協(xié)調(diào)發(fā)展，有些地區(qū)耦合度高但是耦合協(xié)調(diào)度很低。所以，參考耦合協(xié)調(diào)度劃分標(biāo)準(zhǔn)與判別類(lèi)型，我們對(duì)各省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度度量，結(jié)果如表6所示。

從表6可知，黃河流域各省區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率耦合協(xié)調(diào)度處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)與瀕臨失調(diào)之間。2001年黃河流域九省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度最差的為山東、四川與甘肅，其次為內(nèi)蒙古、河南、陜西、青海與寧夏，山西協(xié)調(diào)度相對(duì)較好。分區(qū)域來(lái)看，黃河流域中游和下游耦合協(xié)調(diào)度較好，上游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度相對(duì)較差。2019年，各省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度較之于2001年均有所上升，其中山西與河南居于榜首，耦合協(xié)調(diào)度均為勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展；內(nèi)蒙古、山東、四川、陜西、青海和寧夏次之，處于瀕臨失調(diào)衰退階段；甘肅處于最后，屬于輕度失調(diào)衰退。從變化情況看，黃河流域九省區(qū)中，山東、河南、四川三省耦合協(xié)調(diào)度增長(zhǎng)最為明顯，其中山東從中度失調(diào)狀態(tài)改善為瀕臨失調(diào)狀態(tài)，河南從輕度失調(diào)改善為勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展，四川從中度失調(diào)狀態(tài)改善為瀕臨失調(diào)狀態(tài)；山西、內(nèi)蒙古、陜西、甘肅、青海、寧夏六省區(qū)變化次之，其中山西從瀕臨失調(diào)衰退改善為勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展，內(nèi)蒙古從輕度失調(diào)衰退改善為瀕臨失調(diào)衰退，甘肅從中度失調(diào)衰退改善為輕度失調(diào)衰退，青海從輕度失調(diào)衰退改善為瀕臨失調(diào)衰退，寧夏從輕度失調(diào)衰退改善為瀕臨失調(diào)衰退，山西從輕度失調(diào)衰退改善為瀕臨失調(diào)衰退。

表6 2001—2019年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展耦合協(xié)調(diào)類(lèi)型

4 黃河流域耦合協(xié)調(diào)度發(fā)展預(yù)測(cè)

為了更好地探索黃河流域各個(gè)省區(qū)耦合協(xié)調(diào)度發(fā)展情況，基于灰色GM(1, 1)模型，借助MATLAB以黃河流域九省區(qū)2001—2019年的耦合協(xié)調(diào)值作為模擬初始數(shù)值對(duì)黃河流域2020—2031年耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過(guò)后驗(yàn)差比值C和小誤差概率P評(píng)定灰色模型預(yù)測(cè)的精度，結(jié)果發(fā)現(xiàn)后驗(yàn)差比值C為0.131、小誤差概率P為0.97，模型精度為一級(jí)好。經(jīng)程序測(cè)算結(jié)果如圖4所示。

圖4 黃河流域耦合協(xié)調(diào)度發(fā)展預(yù)測(cè)

從圖4可以看出，黃河流域整體將延續(xù)2001—2019年的發(fā)展趨勢(shì)，黃河流域上中下游耦合協(xié)調(diào)度呈上升發(fā)展趨勢(shì)。具體來(lái)看，以2031年耦合協(xié)調(diào)度為基準(zhǔn)從上到下排序，第一為陜西，預(yù)測(cè)其耦合協(xié)調(diào)度將從2001年的0.27增長(zhǎng)至2031年的0.81，達(dá)到良好協(xié)調(diào)發(fā)展程度；第二為四川，預(yù)測(cè)其耦合協(xié)調(diào)度將從2001年的0.25增長(zhǎng)至2031年的0.80，達(dá)到中級(jí)協(xié)調(diào)發(fā)展程度；第三為山東，預(yù)測(cè)其耦合協(xié)調(diào)度將從2001年的0.28增長(zhǎng)至2031年的0.74，達(dá)到中級(jí)協(xié)調(diào)發(fā)展程度；第四為青海，預(yù)測(cè)其耦合協(xié)調(diào)度將從2001年的0.25增長(zhǎng)至2031年的0.69，達(dá)到初級(jí)協(xié)調(diào)發(fā)展程度；第五為甘肅，與青海一樣，預(yù)測(cè)其2031年耦合協(xié)調(diào)度為0.69，達(dá)到初級(jí)協(xié)調(diào)發(fā)展程度；第六為河南，預(yù)測(cè)其耦合協(xié)調(diào)度將從2001年的0.35增長(zhǎng)至2031年的0.56，達(dá)到勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展程度；第七為內(nèi)蒙古，預(yù)測(cè)其2031年耦合協(xié)調(diào)度將為0.52，達(dá)到勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展程度；第八與第九名分別為山西與寧夏，預(yù)測(cè)兩地2031年的耦合協(xié)調(diào)度分別為0.42和0.35，較之于2001年并無(wú)顯著變化，分別處于瀕臨失調(diào)與輕度失調(diào)階段。所以，從耦合協(xié)調(diào)度來(lái)看，黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率之間耦合協(xié)調(diào)度存在地區(qū)差異，隨著時(shí)間的推移，這種差異會(huì)逐漸增大，陜西、四川、山東等地將會(huì)率先掙脫瀕臨失調(diào)狀態(tài)，進(jìn)入?yún)f(xié)調(diào)健康發(fā)展的軌道，河南、內(nèi)蒙古、山西次之。

5 結(jié)論與建議

本文以黃河流域?yàn)檠芯繉?duì)象，通過(guò)非期望產(chǎn)出SBM模型、EBM模型測(cè)算農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率，并借助耦合協(xié)調(diào)模型測(cè)算黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系，最后借助灰色關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)模型合理預(yù)測(cè)耦合協(xié)調(diào)度的變化趨勢(shì)，主要結(jié)論如下。

（1）研究期內(nèi)黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在時(shí)序上呈現(xiàn)穩(wěn)定增長(zhǎng)的趨勢(shì)，2001—2007年增長(zhǎng)速度較為平緩，從2008年開(kāi)始黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率得到穩(wěn)步提高?？臻g特征上，黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在研究期間初始時(shí)呈現(xiàn)出下游高、上游平、中游低的特點(diǎn)，在研究期間結(jié)束時(shí)呈現(xiàn)出下游高、中游平、上游低的特點(diǎn)。黃河流域綠色全要素生產(chǎn)率在研究期間初始時(shí)呈現(xiàn)出下游綠色全要素生產(chǎn)率較上年有所增加，而中游和上游綠色全要素生產(chǎn)率逐漸減少的態(tài)勢(shì)；在研究期間結(jié)束時(shí)呈現(xiàn)出上游和中游較上年有所增加，而下游較上年有所減少的態(tài)勢(shì)。

（2）研究期內(nèi)黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與綠色全要素生產(chǎn)率耦合度與耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)。耦合度從拮抗階段提高至高水平耦合階段，空間格局上黃河流域下游率先進(jìn)入磨合階段與高水平耦合階段，黃河流域中游次之，黃河流域下游比上游和中游進(jìn)入磨合階段與高水平耦合階段的時(shí)間略晚。黃河流域整體的耦合協(xié)調(diào)度在研究期內(nèi)處于輕度失調(diào)衰退與勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展階段，空間格局上黃河流域中游和下游耦合協(xié)調(diào)度較好，上游地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度相對(duì)較差。黃河流域不同地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度的空間差異需要各地區(qū)根據(jù)實(shí)際情況因地制宜，對(duì)于耦合協(xié)調(diào)度較好的中下游地區(qū)，應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加強(qiáng)對(duì)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)與破壞生態(tài)行為的監(jiān)管，加大生態(tài)污染的處罰處理力度，增強(qiáng)中心城市的示范效應(yīng)與輻射能力，以點(diǎn)帶面，中心帶動(dòng)區(qū)域共同構(gòu)建綠色健康發(fā)展體系。注重轉(zhuǎn)變發(fā)展方式以提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，注重綠色健康發(fā)展以提升綠色全要素生產(chǎn)率，以生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展為引領(lǐng)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；對(duì)于耦合協(xié)調(diào)度較差的上游地區(qū)，應(yīng)當(dāng)積極轉(zhuǎn)變思想，摒棄先污染后治理的粗獷發(fā)展模式，建立區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)聯(lián)動(dòng)機(jī)制。

（3）從灰色預(yù)測(cè)模型可知，未來(lái)十年內(nèi)黃河流域不同地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度將逐漸拉開(kāi)差距，其中山東、四川、陜西、甘肅、青海等地將率先打破瀕臨失調(diào)衰退的窘境，進(jìn)入勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展階段，且陜西、四川、山東、青海四省將達(dá)到中級(jí)協(xié)調(diào)發(fā)展及以上階段，實(shí)現(xiàn)生態(tài)與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。想要統(tǒng)籌黃河流域協(xié)調(diào)發(fā)展，需要在省區(qū)之間構(gòu)造一個(gè)完整的協(xié)調(diào)機(jī)制，加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境協(xié)同治理，改善生態(tài)環(huán)境質(zhì)量與能源利用效率，推動(dòng)黃河流域生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)。