面源污染、碳排放雙重視角下中國耕地利用效率的時空分異

封永剛 +彭玨+++鄧宗兵++王炬??

摘要 在中國耕地非農化日趨加劇，耕地拋荒、撂荒、低效粗放利用等現(xiàn)象愈演愈烈，耕地污染問題日益突出的背景下，提高耕地利用效率對于促進耕地可持續(xù)利用，實現(xiàn)耕地利用與資源環(huán)境協(xié)調發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。本文采用單元調查評估法及碳排放系數(shù)公式對中國耕地利用過程中面源污染和碳排放的產出量進行評估，并使用非期望產出的窗式SBM 模型對1993-2013年中國耕地利用效率進行重新估算，進而對耕地利用效率的時空分異特征及改進途徑進行分析。主要結論：從時間分異特征來看，中國耕地利用效率呈現(xiàn)出顯著下降的變化趨勢；種植業(yè)大省耕地利用低效率現(xiàn)象逐步增強；投入冗余對耕地利用效率的負作用最大且趨于增強；非期望產出冗余對耕地利用效率的負作用次之且趨于增強；面源污染和碳排放的過量產出與耕地利用效率提升的矛盾日益加劇。從空間分異特征來看，耕地利用高效率地區(qū)大幅減少，分布狀態(tài)由“連片”分布向“點狀”分布于東部和西部地區(qū)轉換；低效率地區(qū)以中部地區(qū)為中心向東部和西部地區(qū)擴張；耕地利用效率呈現(xiàn)出嚴重的“兩級分化”特征。從改進途徑來看，中國耕地利用效率的改進潛力主要在減少耕地利用投入冗余和降低非期望產出兩個方面。

關鍵詞 耕地；利用效率；面源污染；碳排放；時空分異

中圖分類號 F301 文獻標識碼 A

文章編號 1002-2104（2015）08-0018-08

doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2015.08.003

改革開放以來，中國農業(yè)以高產良種為中心并配合以改進灌溉、施肥技術的生產方式，僅用占世界不到10%的耕地成功養(yǎng)活了世界20%以上的人口[1]，但這一成績的取得也付出了巨大的資源和生態(tài)環(huán)境代價。2014年

全國土壤污染狀況調查公報顯示，中國耕地的土壤點位超標率高達19.4%，污水灌溉，化肥、農藥、農膜等農業(yè)投入品的不合理使用和畜禽養(yǎng)殖是導致耕地土壤污染的主要原因。李波[2]的研究顯示，2008年中國耕地利用的碳排放量高達7 843.08萬 t，且溫室氣體的大量產生使我國耕地利用不穩(wěn)定性和風險日益加大。此外，隨著工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的推進，中國耕地非農化日益加劇，耕地拋荒、撂荒、粗放利用等現(xiàn)象愈演愈烈[3]。耕地資源是保障農業(yè)可持續(xù)發(fā)展、維護國家糧食安全的根本所在，而以上這些問題決定了中國耕地利用必須從依靠耕地面積擴大的“外延式”發(fā)展模式，向提高耕地利用效率、減少耕地污染、改善耕地質量的“內涵式”發(fā)展模式轉變。那么，在面源污染、碳排放的雙重視角下，中國耕地利用效率水平如何？耕地利用效率的時空格局如何演化？環(huán)境非期望產出的所造成的耕地利用效率損失程度有多大？耕地利用效率提升的改進方向和路徑在哪里？回答以上問題對提高中國耕地利用效率，促進耕地可持續(xù)利用，實現(xiàn)耕地利用與資源環(huán)境協(xié)調發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

自Fonseca[4]、Gupta[5]等開展土地利用效率的評價研究以來，學者們對耕地利用效率進行了有益探索。然而中國的耕地利用效率的研究起步較晚且主要集中于效率的評估測算方面，謝高地等[6]、方先知等[7]早期研究較多采用單要素耕地利用效率評估指標進行測算。隨后，為了彌補早期研究評估方法的不足，周曉林等[8]、葉浩等[9]引入DEA方法或隨機前沿函數(shù)方法對中國耕地利用效率進行計算。但目前僅有梁流濤[10]在考慮面源污染的情況下對中國耕地利用效率進行評估。近期也有一些學者逐漸關注中國耕地利用效率的區(qū)域差異問題，如劉玉海等[11]，王良建等[12]的研究從國家或地區(qū)的空間尺度對中國耕地利用效率的區(qū)域差異特征進行分析，均發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)的耕地利用效率高于中、西部地區(qū)。通過文獻梳理可知，國內的現(xiàn)有研究仍有以下三點可供改進：一是將環(huán)境效率評估方法應用到對耕地利用效率評價的相關研究較少。二是對非期望產出指標的考察主要集中于面源污染類指標，缺乏對碳排放因素的考慮。三是在效率評估時僅考慮當期投入產出，忽略了前期耕地狀態(tài)及利用活動對于當期的影響。鑒于此，本文擬使用1993-2013年中國大陸31個省（市、區(qū)）的面板數(shù)據，采用單元調查評估方法及碳排放系數(shù)公式對耕地面源污染、碳排放的產出量進行計算，并將它們帶入到考慮非期望產出的窗式SBM模型對中國耕地利用效率進行估算，進而對耕地利用效率的時空分異特征及改進途徑進行分析。

封永剛等：面源污染、碳排放雙重視角下中國耕地利用效率的時空分異

中國人口·資源與環(huán)境 2015年 第8期

1 研究方法與數(shù)據來源

1.1 研究方法

1.1.1 非期望產出的SBM模型

SBM（Slack Based Measure）模型由Tone[13]提出，其優(yōu)勢在于同時從投入和產出兩個角度對無效率情況進行測算，并能體現(xiàn)松弛改進部分的效率值。隨后Cooper等[14]將非期望產出引入到SBM模型中，其計算原理是將期望產出和非期望產出共同納入到生產可能集中。如某一決策單元使用N種投入x=（x1，…，xN）∈R+N，能夠生產出M種期望產出y=（y1，…，yM）∈R+M和I種非期望產出b=（b1，…，bI）∈R+I。假設共有K個決策單元（k=1，…，K），建立非期望產出的SBM模型為：

minρ=1-1N∑Nn=1sxn/xn0

1+1M+I（∑Mm=1sym/ym0+∑Ii=1sbi/bi0）

s.t.∑Kk=1zkxkn+sxn=xn0，n=1，…，N；∑Kk=1zkykm-sym=ym0，m=1，…，M；

（1）

∑Kk=1zkbki+sbi=bi0，i=1，…，I；zk≥0；sxn≥0；sym≥0；sbi≥0；

式（1）為可變規(guī)模報酬（VRS）模型，其中（sxn，sym，sbi）代表投入冗余、期望產出不足和非期望產出冗余的松弛量，如加入∑Kk=1zk=1的約束，則式（1）變?yōu)橐?guī)模報酬不變（CRS）模型。當ρ<1時，說明決策單元存無效率現(xiàn)象（即存在效率損失現(xiàn)象），為了解各決策單元耕地利用無效率的來源，本文參照Cooper等[14]的研究對耕地利用無效率值進行如下分解：