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        黃河流域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測度及影響因素分析

        2022-12-20 13:12:42楊昕蕾凡啟兵
        湖南農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年11期
        關(guān)鍵詞:效率農(nóng)業(yè)生態(tài)

        楊昕蕾,凡啟兵

        (長江大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)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(jì)發(fā)展帶和糧食主產(chǎn)區(qū)。隨著經(jīng)濟(jì)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(fù)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(hù)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(xí)近平總書記在黃河流域生態(tài)保護(hù)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(hù)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(hù)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(dāng)將當(dāng)?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(jì)效益和生態(tài)效益。

        隨著人們環(huán)保意識的增強(qiáng),為了降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境成本,促進(jìn)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(diǎn)。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(biāo),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(dǎo)企業(yè)向生態(tài)友好型發(fā)展[4],后經(jīng)我國學(xué)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(jī)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(xué)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(zhǔn)確,同時操作也更為簡便。為了獲得更為準(zhǔn)確的結(jié)果,學(xué)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(bǔ)貼政策,化肥、農(nóng)藥等化學(xué)品的投入,農(nóng)業(yè)科技發(fā)展和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、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(xué)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(jì)、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(yùn)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(jìn)行測算,運(yùn)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(biāo)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(jì)、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(dǎo)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(dāng)中,對傳統(tǒng)DEA 模型進(jìn)行了修正。為獲得更為準(zhǔn)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(jìn)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(jī)誤差項。

        1.2 指標(biāo)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(diǎn),根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性,參考姜智強(qiáng)等[19]和李文啟等[20]的研究成果,選取農(nóng)業(yè)機(jī)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(biāo),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(biāo)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(biāo)體系

        1.2.2 影響因素指標(biāo)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(jì)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(biāo)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(biāo)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(biāo),該研究運(yùn)用李波等[21]的方法對農(nóng)業(yè)碳排放量進(jìn)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(jìn)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(qiáng)度計算如表3 所示。

        表3 單元污染物強(qiáng)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(jìn)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(dá)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(dá)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(dá)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(dá)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(dá)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(dāng)?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?。ㄗ灾螀^(qū))農(nóng)業(yè)生態(tài)效率

        2.2 影響因素分析

        該研究運(yùn)用OLS 模型,從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、財政支持、經(jīng)濟(jì)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(qiáng)度、農(nóng)藥使用強(qiáng)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(fù)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(dǎo)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(jī)械化水平、財政支持度、經(jīng)濟(jì)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(jī)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(jì)結(jié)構(gòu)值的增加表示農(nóng)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)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(dǎo)致農(nóng)村人口減少,進(jìn)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(qiáng)度、農(nóng)藥使用強(qiáng)度對上、中、下游的影響均為負(fù),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(jī)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(fù)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(jì)結(jié)構(gòu)對上游有顯著的負(fù)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(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模,繼續(xù)擴(kuò)大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模會加重環(huán)境負(fù)擔(dān),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(fù)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(yùn)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(jìn)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(dá)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(jìn)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(qiáng)度、農(nóng)藥使用強(qiáng)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(fù)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(jī)械化水平、財政支持度、經(jīng)濟(jì)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(jī)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(dāng)下農(nóng)民的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān),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(dāng)優(yōu)化財政支農(nóng)支出結(jié)構(gòu),完善資金管理機(jī)制,提高資源配置效率,因地制宜,逐步推進(jìn)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(fù)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(dāng)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(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械,根據(jù)自身條件因地制宜地發(fā)展農(nóng)業(yè)機(jī)械。

        3.2.3 完善內(nèi)外部機(jī)制,促進(jìn)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(fù)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(qiáng)農(nóng)業(yè)自身實力,提高農(nóng)業(yè)的自我造血能力,促進(jìn)農(nóng)業(yè)品牌化發(fā)展,提高農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量。

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