史 琛，金 濤※，李在軍，李 欣

（1.揚(yáng)州大學(xué)農(nóng)學(xué)院，江蘇 揚(yáng)州 225009；2.揚(yáng)州大學(xué)蘇中發(fā)展研究院，江蘇 揚(yáng)州 225009）

0 引言

我國是世界上最大的稻米生產(chǎn)國和消費(fèi)國，水稻生產(chǎn)為我國60%以上的人口提供口糧[1]。2018年我國水稻種植面積占農(nóng)作物總播種面積18.2%，產(chǎn)值占比為23.8%，在各類作物中，水稻生產(chǎn)具有比較效益優(yōu)勢，農(nóng)民稱之為“經(jīng)濟(jì)型”的糧食作物[2]。但同時，水稻生產(chǎn)對水肥要求高，環(huán)境足跡大[3]。伴隨資源環(huán)境約束的日益趨緊，加上近年來，因人工、地租、農(nóng)資等費(fèi)用不斷上升，稻谷價(jià)格下行壓力增大，農(nóng)民豐年減收形勢嚴(yán)峻，面對這些挑戰(zhàn)，協(xié)調(diào)好口糧保供、農(nóng)民保收、生態(tài)保育三者之間的關(guān)系，確保水稻生產(chǎn)發(fā)展的可持續(xù)性，成為新時期農(nóng)業(yè)實(shí)施綠色永續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的重要使命。

可持續(xù)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展，要求在社會經(jīng)濟(jì)可行的基礎(chǔ)上，具有高效和可持續(xù)生產(chǎn)食物的潛力。對生產(chǎn)可持續(xù)性特征的定量識別，較易操作的思路是監(jiān)測非可持續(xù)性癥狀[4]，如基于物料平衡的原則，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的潛在污染定義為養(yǎng)分盈余，進(jìn)行農(nóng)田氮素平衡分析[5]，或直接界定負(fù)荷指數(shù)（如化肥或農(nóng)藥的施用強(qiáng)度）的閾限，還有從資源環(huán)境承載力角度，引入生態(tài)足跡、碳足跡、生命周期評價(jià)等評判工具[6-8]。事實(shí)上，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的對象是有產(chǎn)投關(guān)系的農(nóng)作系統(tǒng)，生產(chǎn)管理績效評估的重點(diǎn)是農(nóng)作效率，如勞動生產(chǎn)率、土地生產(chǎn)率、氮素利用率等單要素生產(chǎn)效率指標(biāo)，或者擴(kuò)展到運(yùn)用同一可比的量度，如貨幣流法、能流法、碳流法等，以評判產(chǎn)投系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)、能量或物質(zhì)的轉(zhuǎn)換效率[9]。作為測度可持續(xù)性的一種綜合性指標(biāo)，生態(tài)效率更關(guān)注農(nóng)作系統(tǒng)的產(chǎn)投匹配性，強(qiáng)調(diào)以最小的環(huán)境損耗，實(shí)現(xiàn)最高的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，相關(guān)評價(jià)研究涵蓋農(nóng)田[10]、農(nóng)場[11]、區(qū)域[12-15]等不同空間層面。其中針對區(qū)域的效率測度是研究熱點(diǎn)，多運(yùn)用考慮投入產(chǎn)出函數(shù)關(guān)系的非參數(shù)DEA 方法，將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的環(huán)境損耗列入非期望產(chǎn)出項(xiàng)，測評對象多是農(nóng)業(yè)、種植業(yè)或糧食系統(tǒng)[13-16]，但既使測度到效率的短板所在，也難以指導(dǎo)到農(nóng)業(yè)內(nèi)部具體作物的生產(chǎn)體系。針對水稻作物，尤其區(qū)域粳稻種植系統(tǒng)，許多運(yùn)用DEA 模型的測評研究，多關(guān)注區(qū)域稻作系統(tǒng)的創(chuàng)新素質(zhì)與能力的評判[17-20]，而從生產(chǎn)增長與資源環(huán)境成本兩相權(quán)衡的視角，運(yùn)用生態(tài)效率的工具來評估區(qū)域作物種植系統(tǒng)的可持續(xù)性，目前國內(nèi)相關(guān)報(bào)道尚不多見[21]。隨著可持續(xù)性概念的拓展和泛化，區(qū)域種植系統(tǒng)可持續(xù)性評估需要考量環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、社會等多維向標(biāo)準(zhǔn)，而目前農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測度研究的報(bào)道，產(chǎn)出指標(biāo)集或只考慮經(jīng)濟(jì)維度的產(chǎn)值，或者是增產(chǎn)維度的產(chǎn)量水平。鑒于糧食增產(chǎn)并不一定增收的新形勢，糧食生產(chǎn)可持續(xù)性時空演變規(guī)律的研究，需要有考慮進(jìn)增產(chǎn)和贏收等多重目標(biāo)的研究嘗試。

水稻按品種主要有粳稻和秈稻，粳稻單產(chǎn)水平總體高于秈稻，粳米口感優(yōu)于秈米，種植效益相對較好，在水稻生產(chǎn)中的地位不斷提高。秈稻主產(chǎn)于我國南方稻區(qū)，而粳稻適種范圍較廣，伴隨東北稻區(qū)崛起[22]，全國粳稻增產(chǎn)格局明顯調(diào)整。進(jìn)入21 世紀(jì)以來，國家連續(xù)出臺系列強(qiáng)農(nóng)惠農(nóng)富農(nóng)政策，依靠政策扶持和科技支撐，自2004 年起，我國糧食實(shí)現(xiàn)了歷史性的連年豐產(chǎn)。在糧食連年豐產(chǎn)的背景下，我國粳稻生產(chǎn)發(fā)展是否已步入可持續(xù)性的軌道？主產(chǎn)地稻作系統(tǒng)管理的生態(tài)效率如何？粳稻生態(tài)效率空間差異受哪些因素影響？文章以2004—2018 年我國糧食實(shí)現(xiàn)“十五連豐”為觀測時段，以我國農(nóng)產(chǎn)品成本收益統(tǒng)計(jì)調(diào)查所涉粳稻生產(chǎn)?。▍^(qū)）為觀測對象，運(yùn)用考慮非期望產(chǎn)出的DEA-SBM 模型，分析我國粳稻生態(tài)效率演化趨勢及區(qū)域差異，探討造成生態(tài)效率省際差異的成因，為推進(jìn)我國粳稻綠色高效發(fā)展提供對策建議。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 DEA-SBM 模型

DEA 是一種將多維數(shù)據(jù)整合為一個綜合指標(biāo)，系統(tǒng)的評價(jià)決策單元相對效率的方法。傳統(tǒng)的DEA 模型（CCR、BCC 模型)大多是基于徑向和角度的度量，對投入產(chǎn)出的松弛性問題較少考慮。2001年Tone 構(gòu)建了基于投入產(chǎn)出松弛變量、非徑向、非角度的DEA-SBM 模型。該模型不考慮徑向與角度問題，直接將松弛變量納入目標(biāo)函數(shù)，解決了投入產(chǎn)出松弛問題的同時，也解決了非合意產(chǎn)出存在情況下的效率測度問題[23]。這一處理使效率計(jì)算結(jié)果更加科學(xué)準(zhǔn)確，更能體現(xiàn)生態(tài)效率的本質(zhì)。SBM函數(shù)的基本形式為：

式（1）（2）中，s-，sg，sb分別表示投入變量冗余、非期望產(chǎn)出變量冗余、期望產(chǎn)出變量不足；x、yg、yb為投入、期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出值；m、S1、S2為投入、期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出要素；目標(biāo)函數(shù)p*為要計(jì)算的生態(tài)效率值，其取值范圍在0～1。當(dāng)p*=1時，綜合效率有效，s-，sg，sb為0，不存在投入和非期望產(chǎn)出過剩以及期望產(chǎn)出不足；當(dāng)p*＜1，說明決策單元無效，存在改進(jìn)投入產(chǎn)出的必要性。

1.2 指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來源

發(fā)展可持續(xù)性關(guān)注經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會復(fù)合系統(tǒng)的協(xié)調(diào)演進(jìn)，基于人地矛盾突出的基本國情，高產(chǎn)能保供、種糧有收益、生態(tài)不退化，是衡量我國粳稻生產(chǎn)能否永續(xù)發(fā)展的基本標(biāo)準(zhǔn)。該文中粳稻生產(chǎn)的期望產(chǎn)出兼顧生產(chǎn)力（高產(chǎn)）和贏利性（增收）雙重目標(biāo)，取主產(chǎn)品產(chǎn)值與產(chǎn)量兩項(xiàng)變量，非期望產(chǎn)出即資源環(huán)境代價(jià)，主要考慮碳排放與農(nóng)田污染，投入變量主要選取勞動、種子、化肥、農(nóng)藥、機(jī)械、排灌6個變量[14,15]（表1）。

表1 稻作系統(tǒng)生態(tài)效率投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

DEA 模型運(yùn)算對產(chǎn)投系統(tǒng)指標(biāo)數(shù)量有限制，前期研究需要對非期望產(chǎn)出指標(biāo)項(xiàng)進(jìn)行約簡。農(nóng)業(yè)碳排放的來源主要包括使用化學(xué)制品與機(jī)械作業(yè)直接或間接消耗的化石燃料等[14]。選取化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油4項(xiàng)指標(biāo)估算粳稻生產(chǎn)碳排放，排放源系數(shù)分別為化肥0.895 6kg/kg、農(nóng)藥4.934 1kg/kg、農(nóng)膜5.18kg/kg、柴油0.592 7kg/kg[24]。農(nóng)田污染主要由農(nóng)化物品過量使用引起，故選擇化肥氮磷流失量、農(nóng)藥流失量、農(nóng)膜殘留量表征污染水平[14]?；实琢魇Я坑?jì)算方式為復(fù)合肥含氮（含磷）與氮肥（磷肥）總和乘以氮（磷）流失系數(shù)；農(nóng)藥流失量計(jì)算方式為農(nóng)藥使用量乘以農(nóng)藥流失系數(shù)；農(nóng)膜殘留量計(jì)算方式為農(nóng)膜使用量乘以農(nóng)膜殘留系數(shù)。相關(guān)系數(shù)主要取自“第一次全國污染源普查：農(nóng)業(yè)污染源”之肥料流失、農(nóng)藥流失、農(nóng)田地膜殘留系數(shù)手冊。在計(jì)算過程中，受限于農(nóng)藥及柴油消耗統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可獲得性，假設(shè)各作物品種均勻用藥，農(nóng)藥消耗量=粳稻播種面積/總播種面積×農(nóng)藥使用總量，再以地方農(nóng)藥費(fèi)用/平均農(nóng)藥費(fèi)用的比值系數(shù)進(jìn)行校正；柴油消耗量用柴油費(fèi)用除以歷年柴油單價(jià)來核算，柴油費(fèi)用的計(jì)算公式為：柴油費(fèi)用=（機(jī)械作業(yè)費(fèi)+排灌費(fèi)-水費(fèi)）×21%+燃料動力費(fèi)[7]。為消除價(jià)格變動的影響，對產(chǎn)值及各類投入費(fèi)用指標(biāo)按各省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)進(jìn)行價(jià)格平減折算，以2004 年為不變價(jià)格對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在核算農(nóng)田污染指標(biāo)時采用熵權(quán)法[25]，將4類污染指標(biāo)綜合成一項(xiàng)污染指數(shù)來表征。

測評對象為全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益調(diào)查所涉粳稻生產(chǎn)省份，計(jì)安徽、河北、河南、黑龍江、湖北、吉林、江蘇、遼寧、內(nèi)蒙古、寧夏、山東、云南、浙江13 個省區(qū)，粳稻生產(chǎn)面積和產(chǎn)量數(shù)據(jù)由中國水稻研究所提供，區(qū)域水稻種植系統(tǒng)產(chǎn)投基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來自《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》（2005—2019年），全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料來源于各級價(jià)格主管部門成本調(diào)查機(jī)構(gòu)對全國1 553 個縣6.6 萬多個農(nóng)戶的典型調(diào)查匯總數(shù)據(jù)，自2004 年起成本核算方法采用新的指標(biāo)體系，因該農(nóng)業(yè)調(diào)查資料較為持續(xù)完整，常被用作測度區(qū)域種植系統(tǒng)生產(chǎn)效率[19]、農(nóng)地集約度[26]演變趨勢和區(qū)域差異分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2 結(jié)果分析

2.1 我國粳稻主要產(chǎn)出與投入的年度變化

2004—2018 年全國粳稻連年豐產(chǎn)，總產(chǎn)量由4 762.44 萬t 增加到7 784.85 萬t，增幅達(dá)63.46%。全國層面上，粳稻單產(chǎn)水平總體呈波動增長態(tài)勢（圖1a），由2004 年的7 605.00kg/hm2增長到2018 年的8 299.95kg/hm2，增幅達(dá)9.14%；全國粳稻產(chǎn)值則起伏變化大，前期波動上升，2012 年開始呈連續(xù)下降趨勢，粳稻顯現(xiàn)增產(chǎn)不增收現(xiàn)象。兩項(xiàng)非期望產(chǎn)出項(xiàng)上，2004—2018 年全國粳稻生產(chǎn)碳排放波動上升趨勢明顯，農(nóng)田污染綜合指數(shù)波動增長趨勢稍緩和，2016年來呈下降趨勢（圖1b）；粳稻碳排放源及農(nóng)田污染源主要來自化肥施用，其次為農(nóng)藥施用。

圖1 2004—2018年我國粳稻期望產(chǎn)出

主要生產(chǎn)投入項(xiàng)上（圖2），2004 年來勞動用工與機(jī)械作業(yè)費(fèi)明顯呈此升彼降態(tài)勢，用工數(shù)量持續(xù)下降，年均下降5.76%，機(jī)械作業(yè)費(fèi)則大幅上升，年均上升11.67%，2015年之后有所下降。除用工數(shù)量外，其他投入要素均以增長為主，期間資本增密態(tài)勢明顯。種子作為最基本的生產(chǎn)資料，用量穩(wěn)中帶增，小幅度波動增長；對資源環(huán)境影響較大的農(nóng)化投入項(xiàng)上，2004—2018 年單位面積化肥施用量穩(wěn)中有增，年均增長0.84%，單位面積農(nóng)藥施用量以2016年為拐點(diǎn)，先增后降，期間年均增長3.35%。單位面積排灌費(fèi)以增長為主，2015年來變化相對穩(wěn)態(tài)，說明粳稻生產(chǎn)用水成本總體有上升態(tài)勢。

圖2 2004—2018年我國粳稻主要生產(chǎn)投入項(xiàng)變化趨勢

2.2 我國粳稻產(chǎn)投系統(tǒng)的生態(tài)效率時間演變趨勢

以粳稻生產(chǎn)的3 種目標(biāo)選擇（單純生產(chǎn)力、單純贏利性，以及兼顧生產(chǎn)力和贏利性）為約束，觀測2004—2018 年我國粳稻生態(tài)效率時序態(tài)勢（圖3）。若僅以系統(tǒng)贏利性為目標(biāo)約束，即只考慮產(chǎn)值為期望產(chǎn)出，期間粳稻生態(tài)效率波動大，且后期明顯呈惡化趨勢。僅以系統(tǒng)生產(chǎn)力為目標(biāo)，或綜合考量生產(chǎn)力和贏利性這兩種目標(biāo)，這兩種情景測算出的生態(tài)效率變化趨勢大體相似，且兼顧雙重目標(biāo)的粳稻系統(tǒng)生態(tài)效率值變化較為和緩。該文后續(xù)分析均以產(chǎn)量、產(chǎn)值兩項(xiàng)期望產(chǎn)出為準(zhǔn)，測算結(jié)果顯示，2004—2018 年我國粳稻生態(tài)效率波動變化，無明顯上升趨勢，總體處于較高水平，年平均值為0.858 4，說明粳稻生產(chǎn)系統(tǒng)中，資源要素最佳投入僅為實(shí)際投入的85.84%左右，系統(tǒng)存在投入與非期望產(chǎn)出的冗余。

圖3 2004—2018年基于不同期望產(chǎn)出考量的我國粳稻生態(tài)效率變化趨勢

2.3 粳稻產(chǎn)投系統(tǒng)生態(tài)效率演變的區(qū)域差異

按整建制省份處理分區(qū)，13 個樣本省區(qū)歸入五大粳稻稻作區(qū)：東北稻區(qū)（東三省和內(nèi)蒙古）、長江中下游稻區(qū)（江蘇、安徽、浙江和湖北）、西南稻區(qū)（云南）、華北稻區(qū)（河南、河北、山東）、西北稻區(qū)（寧夏）。按5 年一個時期劃分為前中后3個時段（表2），分區(qū)觀測各生產(chǎn)地粳稻生態(tài)效率值的變化（圖4）。

圖4 2004—2018年我國粳稻生態(tài)效率年際變化的省際比較

表2 2004—2018年我國粳稻生態(tài)效率階段變化的大區(qū)比較

（1）東北稻區(qū)。我國粳稻最大產(chǎn)區(qū)，2018粳稻面積接近全國總量52.0%，其中黑龍江是我國粳稻第一生產(chǎn)大省，粳稻面積占全國的37.3%。2004—2018年東北粳稻區(qū)3個時期生態(tài)效率均值都高于全國平均水平，后期效率值有所降低，排名有所下降。黑龍江粳稻生態(tài)效率值除2008年小于1，其他年份均實(shí)現(xiàn)生態(tài)有效，生產(chǎn)配置水平最高；吉林、遼寧兩省整體亦處于較高水平，除個別年份效率值未達(dá)到1，大部分年份均為生態(tài)有效率狀態(tài)，遼寧省后期效率值有所降低；內(nèi)蒙古粳稻生產(chǎn)雖個別年份處于生態(tài)有效率狀態(tài)，但總體居較低水平，且后期生態(tài)效率惡化趨勢明顯，確證內(nèi)蒙古草原牧區(qū)耕墾增糧的環(huán)境代價(jià)較大[27]。

（2）長江中下游稻區(qū)。2018年粳稻面積占全國總量的33.6%，其中江蘇是僅次于黑龍江的全國粳稻第二生產(chǎn)大省，粳稻面積占全國總量的20.6%。該區(qū)3個時期生態(tài)效率高于全國平均水平，且有逐期改善態(tài)勢。2004—2012 年江蘇生態(tài)效率值處于較高水平，2012 年之后有所下降；安徽、浙江、湖北粳稻生態(tài)效率有波動，大多數(shù)年份生態(tài)有效，2015年以后處于生態(tài)相對高效水平。

（3）西南稻區(qū)。2018 年粳稻面積占全國粳稻的8.4%，以云南為代表的西南稻區(qū)粳稻生態(tài)效率值亦相對較高，分階段看，有先上升后下降趨勢，云南粳稻除2007年、2015年、2017年，其他年份粳稻生產(chǎn)均處于生態(tài)有效狀態(tài)。

（4）華北稻區(qū)和西北稻區(qū)。兩大特色稻區(qū)，2018 年華北粳稻面積占全國總量的4.6%，西北稻區(qū)僅占1.5%。兩大粳稻區(qū)處于生態(tài)相對低效狀態(tài)。華北稻區(qū)生態(tài)效率值先增長后下降，與全國平均態(tài)勢基本一致，河南、河北、山東3省效率值均較低，僅少數(shù)年份達(dá)到相對高效狀態(tài)。西北稻區(qū)生態(tài)效率值在五大稻區(qū)處于末位，以寧夏為代表的粳稻效率值變化趨勢不明顯，持續(xù)處于相對較低水平。

2.4 粳稻生產(chǎn)省生態(tài)非效率的來源分析

粳稻生態(tài)非效率主要源于投入冗余或產(chǎn)出冗余/不足。將粳稻生態(tài)無效率分解為投入無效率和產(chǎn)出無效率，分析近3 年（2016—2018 年）粳稻生態(tài)效率省際差異產(chǎn)生的原因（表3）。從全國范圍看，投入無效率多體現(xiàn)在農(nóng)藥、排灌、化肥的投入冗余，尤其是農(nóng)藥用量高冗余，產(chǎn)出無效率主要在碳排放和污染排放的冗余，產(chǎn)值略有不足，單產(chǎn)項(xiàng)為0，不存在無效率，意味著無技術(shù)進(jìn)步前提下，粳稻單產(chǎn)已無增長空間，除非追加生產(chǎn)要素的投入。為有效提升粳稻生態(tài)效率，我國粳稻需要在節(jié)本、減排、降污和贏利性提升等多方面努力。

表3 2016—2018年粳稻主產(chǎn)地生態(tài)非效率的來源分解

分區(qū)域比較來看，東北稻區(qū)的黑龍江相對最優(yōu)，其他3 省（區(qū)）的生態(tài)效率損失主要來自投入冗余，內(nèi)蒙古農(nóng)藥、排灌無效率比重最大，碳排放與污染排放過量，同時產(chǎn)值不足；吉林、遼寧主要是農(nóng)藥、化肥用量冗余而產(chǎn)值不足。長江中下游地區(qū)中，安徽屬最佳生產(chǎn)實(shí)踐者，生態(tài)效率最優(yōu)，江蘇粳稻生態(tài)效率受損主要在化肥、農(nóng)藥、種子的過投，且碳排放過高，需要減肥減藥實(shí)現(xiàn)綠色增效；浙江、湖北兩省相對尚好，但在排灌、農(nóng)藥、減排降污方面仍有潛力可挖。西南地區(qū)的云南，農(nóng)藥與機(jī)械作業(yè)費(fèi)有冗余，污染排放冗余較高，同時產(chǎn)值略有不足；華北粳稻區(qū)的生態(tài)無效率主要來自高投入高排放，河北、河南和山東均表現(xiàn)為排灌、農(nóng)藥無效率比重較大，碳排放高冗余，產(chǎn)值相對不足。西北稻區(qū)以寧夏為代表，粳稻生態(tài)無效率除了農(nóng)藥、排灌、高碳排外，還有種子的過投，且產(chǎn)值不足更明顯。

3 結(jié)論與政策啟示

3.1 結(jié)論

基于非徑向、非角度的SBM-DEA 模型，該文測算并分析糧食“十五連豐”時期粳稻生產(chǎn)省生態(tài)效率，并對生態(tài)效率省際差異來源進(jìn)行分解。主要結(jié)論如下。

（1）2004—2018年全國粳稻產(chǎn)量“十五連豐”，粳稻單產(chǎn)水平波動增長，產(chǎn)值先上升后下降，粳稻增產(chǎn)的環(huán)境代價(jià)項(xiàng)中，碳排放波動有升，農(nóng)田污染相對穩(wěn)定；生產(chǎn)投入上，期間勞動用工量持續(xù)降低，其他投入項(xiàng)尤其機(jī)械作業(yè)費(fèi)以增長趨勢為主，表明資本替代勞動的趨勢在持續(xù)強(qiáng)化。

（2）單純以稻農(nóng)增收為目標(biāo)約束來考察，粳稻生態(tài)效率波動大，后期效率呈明顯下降趨勢。綜合考量生產(chǎn)力和贏利性這兩種目標(biāo)，觀察期內(nèi)我國粳稻生態(tài)效率平均值為0.858 4，處于較高水平，整體波動變化，無明顯上升趨勢，存在投入與非期望產(chǎn)出的冗余。

（3）2004—2018 年東北稻區(qū)效率值后期有所下降，黑吉遼三省效率值處于較高水平，內(nèi)蒙古效率值下降；長江中下游稻區(qū)整體效率值較高，江蘇后期效率值有所降低；以云南為代表的西南稻區(qū)效率值總體最高；華北和西北稻區(qū)效率值處于末位，相關(guān)粳稻生產(chǎn)省份效率值亟待改善。

（4）從全國范圍看，粳稻生態(tài)低效率多來自化肥、農(nóng)藥、排灌、非期望產(chǎn)出的冗余。分省份來看，東北的黑龍江，長江中下游的安徽，粳稻生態(tài)效率最優(yōu)，為最佳生產(chǎn)實(shí)踐者；東北的內(nèi)蒙古，華北的河南、河北和山東，西北的寧夏，粳稻生態(tài)無效率主要來自如農(nóng)藥、排灌等投入冗余，以及碳排放、污染排放冗余和產(chǎn)值不足。

誠然，生態(tài)效率測度的僅是相對效率，生態(tài)低效可能還與資源稟賦約束與種植制度安排等因素有關(guān)，粳稻效率評價(jià)值并不能完全代表區(qū)域稻作系統(tǒng)生態(tài)管理績效水平。

3.2 政策啟示

中國傳統(tǒng)稻作農(nóng)業(yè)曾被譽(yù)為世界可持續(xù)農(nóng)業(yè)實(shí)踐的典范，通過勞動密集投入，充分利用水土光熱等自然資源，以替代當(dāng)時短缺的資本，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)、生態(tài)和生計(jì)的綜合協(xié)調(diào)發(fā)展。改革開放以來，尤其進(jìn)入21 世紀(jì)，我國進(jìn)入工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)的新時代，以“機(jī)器換人”為特征的資本增密趨勢加大，雖然十八大以來我國開始實(shí)施生態(tài)文明戰(zhàn)略，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域開啟減肥減藥節(jié)水等系列行動計(jì)劃，但近15 年來全國粳稻生態(tài)效率并未有明顯提升，甚至單純考慮稻農(nóng)增收的贏利性目標(biāo)時，粳稻近期生態(tài)效率呈明顯惡化趨勢。鑒于此，該文對粳稻生產(chǎn)未來發(fā)展提出以下幾點(diǎn)戰(zhàn)略思考。

（1）可持續(xù)轉(zhuǎn)型發(fā)展策略。近15 年來我國粳稻生產(chǎn)仍處于高投入高排放高產(chǎn)出的集約化高產(chǎn)模式，實(shí)現(xiàn)粳稻高產(chǎn)的環(huán)境代價(jià)仍較高，2012 年來我國粳稻高產(chǎn)不高收的問題日益突出，迫切需要從數(shù)量型增長模式轉(zhuǎn)向質(zhì)量型發(fā)展模式。事實(shí)上，粳稻生產(chǎn)本身具有水密集、勞動密集和資本密集的特征，隨著這些資源要素約束的不斷趨緊，生產(chǎn)、生態(tài)與生計(jì)的矛盾日趨嚴(yán)峻，迫切需要走可持續(xù)的集約化生產(chǎn)發(fā)展道路，通過提高有限資源的利用效率，而不是依賴追加農(nóng)化資本品和水土資源投入，實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)與高效并進(jìn)，生產(chǎn)與生態(tài)的協(xié)同。

（2）創(chuàng)新驅(qū)動增長策略。資源是有限的，生產(chǎn)力增長要從依賴外部物化要素投入，轉(zhuǎn)向依靠全要素生產(chǎn)率的提高。提升全要素生產(chǎn)率，只有依靠技術(shù)進(jìn)步和挖掘技術(shù)潛力，才能節(jié)約成本、增加產(chǎn)出，如引進(jìn)現(xiàn)代生產(chǎn)要素（如良種、機(jī)械裝備、耕種技術(shù)等），增加環(huán)境友好要素的投入，強(qiáng)化農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)，深化農(nóng)業(yè)專業(yè)化分工，優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)，以保障增長（產(chǎn)）的可持續(xù)性。

（3）生產(chǎn)空間優(yōu)化策略。東北稻區(qū)和長江中下游稻區(qū)是我國最重要的兩大稻區(qū)，兩大區(qū)粳稻生產(chǎn)總體處于生態(tài)相對高效水平。東北黑吉遼三省及江蘇和安徽是我國粳稻生產(chǎn)的絕對主體，目前生產(chǎn)、生態(tài)與生計(jì)協(xié)調(diào)總體較好。粳稻生產(chǎn)對水肥要求高，受資源稟賦條件影響，除東三省外的其他北方貧水稻區(qū)，粳稻生產(chǎn)與資源環(huán)境的沖突較大，生態(tài)效率受損主要由于農(nóng)化品、排灌等投入冗余，以及碳排放冗余和產(chǎn)值不足。隨著水資源約束的日益趨緊，未來北方效率提升難度較大，粳稻擴(kuò)產(chǎn)的資源環(huán)境代價(jià)較大，未來粳稻生產(chǎn)應(yīng)進(jìn)一步向生態(tài)效率優(yōu)勢區(qū)集中。