李文艷，李炳軍，馬文雅

（河南農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與管理科學(xué)學(xué)院，鄭州 450046）

目前，中國有17%的溫室氣體來自農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)碳排放已成為中國碳排放的重要來源［1］。除此之外，農(nóng)藥和化肥的過度使用也對(duì)中國水資源造成了嚴(yán)重影響［2］。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)產(chǎn)生的水資源污染和溫室氣體排放量日益增加已成為2 個(gè)關(guān)鍵的環(huán)境問題，農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在此背景下，從經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益的雙贏角度，減少農(nóng)業(yè)水資源污染與碳排放量從而提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率對(duì)于解決農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與生態(tài)環(huán)保之間的社會(huì)矛盾，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

生態(tài)效率（Ecological efficiency，EE）也稱環(huán)境效率，最早由Schaltergger 和Sturm 于1990 年提出［3］，意為增加的價(jià)值與增加的環(huán)境影響的比值，是衡量可持續(xù)發(fā)展能力的重要指標(biāo)［4］。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率則是其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的擴(kuò)展與延伸［5］，目前關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率尚未有統(tǒng)一的界定，但卻具有共同內(nèi)涵，即在保證農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提下，盡量減少資源投入和環(huán)境污染，提倡以“高效、節(jié)能、減污”的理念來發(fā)展農(nóng)業(yè)，追求經(jīng)濟(jì)與生態(tài)的雙重效益［6，7］。目前，國內(nèi)外關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的研究視角不同，在環(huán)境指標(biāo)的選擇方面有著很大的差異，其指標(biāo)選擇主要集中在農(nóng)業(yè)面源污染［8，9］、碳排放這2 個(gè)方面［10，11］。在農(nóng)業(yè)面源污染方面，潘丹等［12］通過對(duì)中國1998—2009 年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)算，發(fā)現(xiàn)雖然農(nóng)業(yè)生態(tài)效率呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，但總體水平較低，并且導(dǎo)致生態(tài)效率無效的主要原因是資源的過度消耗以及污染的過量排放。李谷成［13］認(rèn)為1978—2008 年中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在轉(zhuǎn)型期增長較為顯著，并且制度創(chuàng)新是農(nóng)業(yè)生態(tài)效率革命的突破口。從農(nóng)業(yè)碳排放角度方面，崔葉辰等［14］發(fā)現(xiàn)2008—2017 年新疆農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體發(fā)展趨勢(shì)較好，但最近幾年的發(fā)展態(tài)勢(shì)并不理想。田偉等［15］測(cè)算了2002—2012 年中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)的效率普遍較高，中部地區(qū)碳減排潛力較強(qiáng)。張熒楠等［16］測(cè)算了2000—2017 年山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，發(fā)現(xiàn)該省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率整體較高，但地區(qū)差異明顯。

綜上，目前關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)的環(huán)境指標(biāo)選擇比較單一，且忽視了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的水資源污染，較難全面地評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。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)——足跡理論能夠量化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的水污染［17］。Hoekstra 和Chapagain 于2008 年首次提出灰 水足跡（Grey water footprint，GWF）［18，19］。依照國際水足跡網(wǎng)絡(luò)出版的《水足跡評(píng)價(jià)手冊(cè)》，灰水足跡指以自然本底濃度和現(xiàn)有水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)為基準(zhǔn)，將一定的污染物負(fù)荷吸收同化所需淡水的體積［20］。農(nóng)業(yè)灰水足跡主要指在作物生長過程中，施用的化肥、農(nóng)藥等除被作物利用外，其余的氮、磷、鉀等元素通過徑流進(jìn)入水體，造成的水污染量［21］。碳排放的測(cè)算對(duì)于評(píng)估農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的減排潛力和創(chuàng)建低碳生產(chǎn)模式有重要作用［22，23］。鑒于當(dāng)前農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的研究狀況，本研究以河南省狹義農(nóng)業(yè)為對(duì)象，基于足跡理論，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的水-碳角度，測(cè)算河南省2000—2020 年灰水足跡與碳排放，量化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的水資源污染與氣候影響。其次，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的影響方面，將農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率與灰水足跡和碳排放二者平均增長率進(jìn)行對(duì)比分析，評(píng)價(jià)河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況。最后，從投入產(chǎn)出的角度，將灰水足跡與碳排放同時(shí)納入生態(tài)效率指標(biāo)體系，運(yùn)用非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型來測(cè)算、評(píng)價(jià)河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，以期為河南省提高農(nóng)業(yè)生態(tài)效率、促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益與生態(tài)效益協(xié)調(diào)發(fā)展及推進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 灰水足跡測(cè)算方法

河南省種植業(yè)活動(dòng)中投入的化肥主要以氮肥和磷肥為主，因此本研究選取氮肥、磷肥作為水污染來源。河南省農(nóng)業(yè)灰水足跡為氮肥灰水足跡與磷肥灰水足跡較大者，測(cè)算過程主要參考《水足跡評(píng)價(jià)手冊(cè)》，具體測(cè)算公式如下：

式中，GWFpla為農(nóng)業(yè)灰水足跡，GWF(N)為氮肥灰水足跡，GWF(P)為磷肥灰水足跡。GWF(i)為第i種物質(zhì)的灰水足跡（1010m3），L(i)為第i種污染物排放負(fù)荷（kg），Appl(i)表示施用第i種化學(xué)物質(zhì)的量（kg），α(i)表示污染物淋失率，Cmax為水質(zhì)環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)情況下的污染物最高濃度（mg/L），Cnat為受納水體的初始濃度（mg/L），i=N/P。在灰水足跡測(cè)算中，根據(jù)GB 3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》中規(guī)定的Ⅲ類水標(biāo)準(zhǔn)，氮和磷污染物的最大排放標(biāo)準(zhǔn)分別為1.00 mg/L和0.05 mg/L［24］，自然本底質(zhì)量濃度值為0。氮肥和磷肥的流失率分別為86.7%、36.0%［25］。

1.2 碳排放測(cè)算方法

綜合IPCC（2007）評(píng)估報(bào)告［26］和李波等［27］、田云等［28］、曹俐等［29］的方法，農(nóng)業(yè)碳排放主要來源于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油的使用，以及土地翻耕、農(nóng)業(yè)灌溉6 個(gè)方面。農(nóng)業(yè)碳排放的估算公式為：

式中，E為農(nóng)業(yè)碳排放總量，Ei為各農(nóng)業(yè)碳源的碳排放量，Ti為各農(nóng)業(yè)能源消耗量，δi為各農(nóng)業(yè)碳源的碳排放系數(shù)（表1）。

表1 農(nóng)業(yè)碳排放源、系數(shù)及參考來源

1.3 非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型

根據(jù)已有研究［5，33］，結(jié)合河南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具體情況，將土地、人力、機(jī)械、農(nóng)藥、化肥等資源投入作為投入指標(biāo)，農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值作為期望產(chǎn)出指標(biāo)，非期望產(chǎn)出指標(biāo)選取農(nóng)業(yè)灰水足跡與碳排放，構(gòu)建的河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表2所示。

表2 河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

根據(jù)Tone［34］所提出的超效率SBM 模型，以灰水足跡和碳排放為非期望產(chǎn)出的河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率計(jì)算過程如下：

假定河南省有n個(gè)決策單元（DMU），每個(gè)DMU有m種投入，q1種期望產(chǎn)出和q2種非期望產(chǎn)出；λj為第j個(gè)DMU的權(quán)重向量，j為決策單元（DMU）的指標(biāo)數(shù)，j=1,2,…,n(j≠k)表示第i個(gè)投入的松弛變量，i為投入指標(biāo)數(shù)，i=1,2,…,m表示第r個(gè)期望產(chǎn)出的松弛變量，r為期望產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)r=1,2,…,q1表示第t個(gè)非期望產(chǎn)出的松弛變量；t為非期望產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)，t=1,2,…,q2；xj、yj、bj分別為第j個(gè)決策單元的投入、期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出變量；xik表示第k個(gè)決策單元的第i個(gè)投入變量；yrk表示第k個(gè)決策單元的第r個(gè)期望產(chǎn)出變量；btk表示第k個(gè)決策單元的第t個(gè)非期望產(chǎn)出變量。ρ為河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值；ρ≥1 表示決策單元完全有效；ρ＜1 則表明存在效率損失，需要對(duì)投入、產(chǎn)出量進(jìn)行調(diào)整。

1.4 數(shù)據(jù)來源

計(jì)算灰水足跡、碳排放，以及運(yùn)用超效率SBM模型測(cè)算農(nóng)業(yè)生態(tài)效率等所需基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來自《河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》、前瞻網(wǎng)數(shù)據(jù)庫?；跀?shù)據(jù)的可獲取性與完整性，選取2000—2020 年河南省數(shù)據(jù)作為本研究的時(shí)間樣本序列。

2 灰水足跡、碳排放測(cè)算結(jié)果

2.1 灰水足跡測(cè)算結(jié)果

由圖1 可以看出，2000—2020 年河南省灰水足跡主要來源于磷肥，磷肥年均灰水足跡為784.82×1010m3。氮肥年均灰水足跡僅為196.63×1010m3，遠(yuǎn)小于磷肥年均灰水足跡。但是河南省氮肥年均施用量為226.79 萬t，磷肥僅為109.00 萬t，不到氮肥施用量的1/2，產(chǎn)生的灰水足跡量卻約為氮肥的4倍，說明河南省磷肥的利用率相對(duì)過低，流失率過大，導(dǎo)致施用量較小的磷肥卻造成較大的水污染。

圖1 2000—2020 年河南省灰水足跡分布

從時(shí)間維度來看（圖2），2000—2020 年整個(gè)研究期間，河南省農(nóng)業(yè)灰水足跡呈現(xiàn)波動(dòng)變化的特點(diǎn)，按照變化特征可分為4 個(gè)階段。前3 個(gè)階段的變化大致相同，每一階段都呈現(xiàn)先上升后下降的倒“√”形，但上升和下降的持續(xù)時(shí)間存在較大差異。第四個(gè)階段呈現(xiàn)短暫上升趨勢(shì)。第一階段為2000—2004年，灰水足跡從2000 年開始上升，2002 年下降。第二階段為2004—2007年，灰水足跡在2004—2006年持續(xù)上升3 年后，在2006—2007 年短暫下降1 年。2007—2019 年為第三階段，以2012 年為分界線，灰水足跡從2007 年的790.56×1010m3持續(xù)上升至2012年的876.24×1010m3，達(dá)到峰值。在2012 年后則持續(xù)下降，2019 年下降至645.768×1010m3。第四個(gè)階段為2019—2020年，此階段出現(xiàn)了短暫上升的趨勢(shì)，相較于前2 個(gè)階段，第三階段的灰水足跡波動(dòng)幅度較大，而且上升和下降時(shí)間均較長，主要是由于隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，河南省農(nóng)業(yè)得到發(fā)展，包括化肥在內(nèi)的各項(xiàng)投入增多，導(dǎo)致灰水足跡長期增加，但后來隨著水污染及各種資源短缺等一系列問題的出現(xiàn)，河南省越來越重視農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的環(huán)境保護(hù)。隨著農(nóng)業(yè)部“減肥減藥”的啟動(dòng)，以及農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力的提高，河南省農(nóng)業(yè)灰水足跡持續(xù)降低。雖然2019—2020 年出現(xiàn)了灰水足跡升高的現(xiàn)象，但總體水平依然較低，2020 年灰水足跡為693.50×1010m3，仍低于2000 年的699.84×1010m3。

圖2 2000—2020 年河南省磷肥灰水足跡變化趨勢(shì)

2.2 碳排放測(cè)算結(jié)果

從圖3 可以看出，2000—2020 年河南省碳排放中，化肥產(chǎn)生的碳排放占了很大的比例，近10 年的平均占比達(dá)到了63.74%，說明在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，化肥施用產(chǎn)生的碳排放是河南省農(nóng)業(yè)碳排放的第一大來源。碳排放的第二大來源則是灌溉導(dǎo)致的碳排放，灌溉碳排放近10 年的平均占比約為14.56%，與化肥碳排放的占比相差較大。而土地翻耕、農(nóng)膜、農(nóng)藥和柴油對(duì)河南省農(nóng)業(yè)碳排放的貢獻(xiàn)較低，平均碳排放占比較少，分別為0.47%、8.41%、6.18%、6.63%。因此，控制河南省農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)鍵在于控制化肥產(chǎn)生的碳排放。從圖4 可以看出，2000—2020 年河南省碳排放的變化大體上可以劃分成2 個(gè)階段，分別是2000—2003 年和2004—2020 年。這2 個(gè)階段均呈現(xiàn)先上升后下降的倒“√”形變化特征。第一階段內(nèi)2000—2002 年碳排放上升、2002—2003 年有小幅度下降。第二階段內(nèi)的2004—2015 年河南省碳排放持續(xù)上升，至2015 年到達(dá)頂峰后開始持續(xù)下降，由圖3 可知，2015 年化肥碳排放同時(shí)也達(dá)到頂峰，此后持續(xù)下降。2015年，農(nóng)業(yè)部正式啟動(dòng)了“減肥減藥”戰(zhàn)略，2015—2020 年化肥施用量連年減少，相較于2015年，到2020年，化肥施用量下降了10%，“減肥”效果頗為顯著，最終導(dǎo)致農(nóng)業(yè)碳排放下降。

圖3 2000—2020 年河南省各碳源碳排放分布

3 農(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及生態(tài)效率分析

3.1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率與灰水足跡和碳排放平均增長率對(duì)比分析

由于目前農(nóng)業(yè)生態(tài)效率沒有統(tǒng)一的定義，若根據(jù)生態(tài)效率的定義：增加的價(jià)值與增加的環(huán)境影響的比值，應(yīng)當(dāng)以每年農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加量與灰水足跡和碳排放共同增加量的比值來計(jì)算農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，但是由于灰水足跡與碳排放的度量單位不一致，無法直接通過生態(tài)效率的定義來判斷河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，所以為了能夠解決度量單位不統(tǒng)一但又能綜合考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)水環(huán)境和氣候的影響，因此，采用灰水足跡、碳排放每年的平均增長率來表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中對(duì)環(huán)境造成的影響，并將其定義為環(huán)境綜合影響程度，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)影響即增加的價(jià)值采用農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率來表示。直接將農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率與灰水足跡和碳排放二者的平均增長率進(jìn)行比較，采用前者減去后者的差值來評(píng)價(jià)河南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的生態(tài)經(jīng)濟(jì)狀況，如若差值大于0，則表明當(dāng)年河南省農(nóng)業(yè)發(fā)展為“高效益、低污染”，否則為“低效益、高污染”。河南省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率與環(huán)境綜合影響程度的差值以及變化趨勢(shì)分別如表3、圖5 所示。

從圖5 可以看出，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率與環(huán)境綜合影響程度之間的差值具有波動(dòng)性，2000 年、2002 年、2003 年以及2011年，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率均小于環(huán)境綜合影響程度，二者之間的的差值均為負(fù)值，說明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)處于“低效益、高污染”的狀態(tài)。其余較多時(shí)間段河南省農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟(jì)影響均大于環(huán)境影響，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)處于“高效益、低污染”狀態(tài)。但2002 年、2003 年的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率不僅低于環(huán)境綜合影響程度，而且小于0，說明農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率出現(xiàn)了負(fù)增長，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)處于“極低”效益狀態(tài)，其原因是由于2002—2003 年受到非典疫情的影響，河南省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)遭到重創(chuàng)，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)負(fù)增長。此外，2016 年的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率也出現(xiàn)了負(fù)值，主要原因是2016 年全省糧食總產(chǎn)量為5 946.6萬t，比2015年減產(chǎn)120.5萬t，減產(chǎn)幅度為2.0%。造成糧食減產(chǎn)的原因有兩個(gè)，一是自然災(zāi)害的影響：夏糧生產(chǎn)先后遭遇冬前低溫寡照、冬季凍害、赤霉病較常年偏重發(fā)生、收獲期大范圍持續(xù)降雨等多重災(zāi)害；秋糧生產(chǎn)過程中，局部地區(qū)遇到了洪澇災(zāi)害、持續(xù)高溫等不利天氣影響。二是種植結(jié)構(gòu)調(diào)整的因素，秋糧總產(chǎn)量為2 469.8 萬t，比2015年減產(chǎn)85.5 萬t，減幅為3.3%；秋糧播種面積為479.38 萬hm2，比2015 年減少2.1 萬hm2，其中，玉米播種面積331.69 萬hm2，比2015 年減少2.7 萬hm2，玉米播種面積出現(xiàn)了15 年來首次下降。2004 年河南省抗擊非典取得勝利，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)走出非典的陰霾，年末產(chǎn)值由2003 年的1 137.74 億元增長至2004 年的1 602.88 億元，大幅增長了40.88%。故導(dǎo)致2004 年在2000—2020 所有年份中農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率與環(huán)境綜合影響程度之間的差值最大。2010 年農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率與環(huán)境綜合影響程度之間的差值也比較大，2010 年農(nóng)業(yè)產(chǎn)值突破3 000 億元，較上年增長23.676%，成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。2009年以來，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，以及國家各種環(huán)保政策的出臺(tái)，環(huán)境綜合影響程度開始下降，2015 年開始出現(xiàn)負(fù)值并且減緩速度越來越大，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的環(huán)境影響開始下降，生態(tài)環(huán)境得到明顯改善，2016—2020 年農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率與環(huán)境綜合影響程度差值開始持續(xù)增大，農(nóng)業(yè)發(fā)展的“高效益、低污染”效果開始顯著增加。

圖5 2000—2020 年河南省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率與環(huán)境綜合影響程度差值趨勢(shì)

3.2 基于超效率SBM 模型的河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評(píng)價(jià)

雖然農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長與灰水足跡和碳排放的平均增長率能夠直觀地體現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及生態(tài)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，但是忽略了各投入要素對(duì)生態(tài)效率的影響。因此，從投入產(chǎn)出的角度，將農(nóng)業(yè)各項(xiàng)投入納入農(nóng)業(yè)生態(tài)體系，運(yùn)用非期望產(chǎn)出的SBM 模型分別測(cè)算以灰水足跡為非期望產(chǎn)出的河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率（GWAEE）、以碳排放為非期望產(chǎn)出的河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率（CAEE）和以灰水足跡與碳排放同時(shí)為非期望產(chǎn)出的河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率（GWCAEE），測(cè)算結(jié)果見表4。

表4 2000—2020 年河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率

縱向來看，基于不同視角下的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在明顯差異，不同時(shí)期三者的差異各不相同。在2000—2004年，GWCAEE、GWAAEE、CAEE均為1.000 0，其余年份則不同。2005—2018年，GWAEE小于GWCAEE，但2019 年GWAEE 等于GWCAEE，2020年，GWAEE大于GWCAEE。2005—2019 年CAEE 始終小于GWCAEE，2020年，CAEE 大于GWCAEE。2005—2017年，CAEE 大于GWAEE，2018—2019 年CAEE小于GWAEE，2020 年CAEE等于GWAEE。然而，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，對(duì)環(huán)境的影響是多方面的，非期望的產(chǎn)出也是多方面的。因此，三者的差異表明，如果只考慮單一的非期望產(chǎn)出指標(biāo)，不同時(shí)期的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率會(huì)被低估或高估，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的測(cè)度不科學(xué)和不準(zhǔn)確。

橫向來看（圖6），河南省GWCAEE、GWAEE、CAEE 的變化趨勢(shì)基本一致，總體來看，河南省GWCAEE 總體偏低，除2000—2004 年、2019 年、2020 年這7 年河南省GWCAEE 有效，其余14 年河南省的農(nóng)業(yè)投入、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和環(huán)境保護(hù)均處于非動(dòng)態(tài)平衡狀態(tài)。分階段看，2000—2004 年河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體水平較高。2005—2014年，河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，處于低效狀態(tài)。究其原因，是隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，農(nóng)民種地的機(jī)會(huì)成本不斷上升，農(nóng)民從“理性”的角度必然會(huì)選擇進(jìn)城打工，農(nóng)村中青年勞動(dòng)力不斷轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致農(nóng)作物種植面積不斷下降，撂荒閑置現(xiàn)象嚴(yán)重。此外，在此階段，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)大多依賴于高投入、高消耗、高污染、低產(chǎn)出的粗放型生產(chǎn)方式，并以犧牲農(nóng)業(yè)資源和環(huán)境換取經(jīng)濟(jì)的增長，使農(nóng)業(yè)得以發(fā)展。2015—2019年，河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率逐步提升，2019 年達(dá)到有效水平。隨著農(nóng)業(yè)面源污染加劇，農(nóng)業(yè)部在2015 年發(fā)起了農(nóng)業(yè)面源污染治理攻堅(jiān)戰(zhàn)，提出了“一控兩減三基本”的目標(biāo)任務(wù)，到2020 年實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)用水總量控制，化肥農(nóng)藥用量減少，畜禽糞便、秸稈、塑料膜基本資源利用。在此期間，河南省各項(xiàng)農(nóng)業(yè)面源污染治理工作取得積極成效，2019 年農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出與環(huán)境保護(hù)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)平衡。

圖6 2000—2020 年河南省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率變化趨勢(shì)

4 小結(jié)與討論

本研究對(duì)河南省2000—2020 年的灰水足跡、碳排放、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的經(jīng)濟(jì)與環(huán)境影響以及農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行了定量研究，其主要內(nèi)容和結(jié)論如下。

1）通過測(cè)算河南省2000—2020 年農(nóng)業(yè)灰水足跡與碳排放，得出的主要結(jié)論：第一，從總體上看，2000—2020 年河南省灰水足跡呈現(xiàn)三段上升、下降的倒“√”形特征，第四階段短暫上升。在第三階段中，灰水足跡出現(xiàn)了峰值，并且下降時(shí)間較長。雖然第四階段出現(xiàn)上升的趨勢(shì)，但仍處于較低水平。第二，河南省灰水足跡主要來源于磷肥，其年均占比達(dá)到近80%，但磷肥年均施用量僅氮肥的1/2，河南省的磷肥利用率偏低。第三，2000—2020 年河南省碳排放呈現(xiàn)兩段式上升、下降的倒“√”形特征，第一階段下降時(shí)間短暫且不明顯，第二階段出現(xiàn)了碳排放峰值，且上升與下降時(shí)間均比第一階段持續(xù)時(shí)間長。第四，河南省農(nóng)業(yè)碳排放主要來源于化肥產(chǎn)生的碳排放，年均占比約為63.74%。根據(jù)以上結(jié)論分析，河南省降低灰水足跡與碳排放的關(guān)鍵在于繼續(xù)加大“減肥減藥”的力度，并且提升化肥的利用率，尤其是磷肥的利用率。

2）從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境影響的角度考慮，將農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長率與灰水足跡和碳排放的平均增長率進(jìn)行比較，利用二者的差值來判斷農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。2004 年前，河南省的農(nóng)業(yè)發(fā)展主要是以“低效益、高污染”為主，2004—2020年，除2011 年外，均處于“高效益、低污染”狀態(tài)。近年來，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的環(huán)境綜合影響程度突破“零點(diǎn)”，降至負(fù)值，且下降程度不斷增大，環(huán)境綜合影響程度明顯得到改善，河南省在發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的同時(shí)做到越來越兼顧環(huán)境的發(fā)展。

3）運(yùn)用非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型，從投入產(chǎn)出的角度，將灰水足跡與碳排放同時(shí)納入農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評(píng)價(jià)體系，測(cè)算河南省2000—2020 年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率發(fā)展水平。得到以下結(jié)論：第一，綜合考慮灰水足跡與碳排放或只以灰水足跡或碳排放之一作為非期望產(chǎn)出所測(cè)算的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的變化趨勢(shì)基本一致。2000—2004年，河南省GWCAEE 處于有效狀態(tài)；2005—2014年，河南省GWCAEE 呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，持續(xù)處于低效狀態(tài)；2015—2020年，河南省GWCAEE 逐步提高，并在2019 年達(dá)到有效值，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡。若河南省持續(xù)保持當(dāng)前農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的有效局面，應(yīng)繼續(xù)適當(dāng)調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的投入比例，提高省內(nèi)資源的利用率，杜絕資源浪費(fèi)現(xiàn)象，提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，降低環(huán)境影響。第二，單獨(dú)考慮灰水足跡或碳排放在不同時(shí)期會(huì)高估或低估農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。綜合考慮灰水與碳排放環(huán)境因素測(cè)算的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率具有更高的準(zhǔn)確性與科學(xué)性，與實(shí)際情況更加符合。