基于供給側(cè)的貴州省生態(tài)農(nóng)業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)*

鐘利那

(貴州省發(fā)展和改革委員會(huì)國(guó)土經(jīng)濟(jì)研究室，貴陽(yáng) 550001)

0 引言

我國(guó)是世界上主要的農(nóng)業(yè)大國(guó)之一，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)生態(tài)資源受到過(guò)度地開(kāi)發(fā)和污染，我國(guó)的生態(tài)環(huán)境面臨嚴(yán)重的壓力[1]。為了我國(guó)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，持續(xù)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，提出以結(jié)構(gòu)性改革為特點(diǎn)的供給側(cè)改革[2]。從供給側(cè)方面看，經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展變化主要包括3個(gè)方面，第一是環(huán)境和資源的制約，第二是生產(chǎn)要素的轉(zhuǎn)變，第三是產(chǎn)業(yè)的組織方式與生產(chǎn)能力的變化[3]。為了促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，葉謙吉教授[4]首次提出了“生態(tài)農(nóng)業(yè)”，隨后，厲以寧[5]提出“生態(tài)農(nóng)業(yè)”的定義，認(rèn)為生態(tài)農(nóng)業(yè)是把農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益相結(jié)合的統(tǒng)一整體。近幾年來(lái)，大力倡導(dǎo)生態(tài)農(nóng)業(yè)，并在我國(guó)取得了一定的成績(jī)。為了更好地發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)，促進(jìn)各地區(qū)生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)，對(duì)生態(tài)農(nóng)業(yè)的效益進(jìn)行評(píng)價(jià)具有重要意義。

生態(tài)農(nóng)業(yè)是在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，處理好農(nóng)業(yè)、人類和資源環(huán)境的關(guān)系，能促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與生態(tài)社會(huì)的協(xié)調(diào)發(fā)展[6]。隨著我國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，吸引了越來(lái)越多的學(xué)者的關(guān)注。蔡潔和夏顯力[7]通過(guò)對(duì)陜西省生態(tài)農(nóng)業(yè)的績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)，認(rèn)為陜西省的區(qū)域差異在逐漸加大，農(nóng)業(yè)績(jī)效的空間集聚性在減弱。鄭軍和史建民[8]利用SWOT分析方法對(duì)生態(tài)農(nóng)業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)構(gòu)建了指標(biāo)體系，歸納出影響生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要因素。孫黎康和張目[9]采用因子分子法對(duì)四川省生態(tài)農(nóng)業(yè)進(jìn)行評(píng)價(jià)，從4個(gè)方面評(píng)價(jià)了四川省生態(tài)農(nóng)業(yè)的建設(shè)情況。綜上所述，對(duì)于生態(tài)農(nóng)業(yè)這一熱點(diǎn)話題，各省區(qū)的研究比較有限。前人研究方法包括層次分析法[10]、因子分析法[11]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法[12]、主成分分析法[13]和實(shí)證分析法[14]等方法，生態(tài)農(nóng)業(yè)績(jī)效涉及農(nóng)業(yè)的方方面面，但是農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)較為復(fù)雜，為了能夠篩選出更多相關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，文章選擇因子分析法，以貴州省9個(gè)市(州)為樣本，評(píng)價(jià)貴州省生態(tài)農(nóng)業(yè)的建設(shè)績(jī)效。

1 研究區(qū)概況

貴州省，簡(jiǎn)稱“貴”或“黔”，位于我國(guó)西南，全省土地面積達(dá)17.61萬(wàn)km2，全省屬于亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候。該省現(xiàn)轄6個(gè)地級(jí)市、3個(gè)自治州和1個(gè)國(guó)家級(jí)新區(qū)，人口超過(guò)3555萬(wàn)。貴州省屬于亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候，全年降水量平均達(dá)到1 100mm，土地資源以山地和丘陵為主，耕地面積較少，人均耕地面積低于0.05hm2。近10年來(lái)，貴州省的農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為迅速，隨著貴州省2013年提出發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)，遵循生態(tài)學(xué)原理和先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，提高生產(chǎn)效率、減少環(huán)境污染、避免資源的浪費(fèi)、減少環(huán)境的惡化、增加園林綠化、改善生態(tài)環(huán)境，促進(jìn)貴州農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)變，生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)有較大的提高，農(nóng)業(yè)投入有所增加，糧食產(chǎn)量實(shí)現(xiàn)了較穩(wěn)定增長(zhǎng)，加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的進(jìn)程。該研究對(duì)2016年貴州省生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，整理如表1。

表1 貴州省生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展情況

2 研究方法和數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 研究方法

為了提高評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性和客觀性，堅(jiān)持科學(xué)性、全面性、代表性、可操作性的原則，客觀地選擇評(píng)價(jià)貴州省生態(tài)農(nóng)業(yè)的指標(biāo)，構(gòu)建指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，選擇適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)利用因子分析法進(jìn)行分析。該文基于貴州省生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展的實(shí)際情況，農(nóng)業(yè)績(jī)效涉及到農(nóng)業(yè)的總體投入、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)民生活和環(huán)境影響等，綜合這幾個(gè)方面并參考相關(guān)文獻(xiàn)[7， 9]，考慮資金投入、產(chǎn)出能力、盈利能力和生態(tài)效益等方面選擇15個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)貴州省生態(tài)農(nóng)業(yè)績(jī)效，評(píng)價(jià)指標(biāo)詳見(jiàn)表2。

表2 貴州省生態(tài)農(nóng)業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)

利用SPSS22.0軟件因子分析法對(duì)以上各指標(biāo)進(jìn)行分析，一般選擇主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率大于85%的特征根數(shù)作為選擇的主成分個(gè)數(shù)。在確定主成分后，根據(jù)每個(gè)主成分在各個(gè)指標(biāo)上的評(píng)分，構(gòu)建線性關(guān)系式，計(jì)算每個(gè)主成分的得分情況及總得分情況。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

該文以貴州省9個(gè)市(州)作為研究對(duì)象，選取2016年的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)貴州省生態(tài)農(nóng)業(yè)績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)，所有數(shù)據(jù)來(lái)自于《貴州統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3 結(jié)果與分析

3.1 貴州省生態(tài)農(nóng)業(yè)現(xiàn)狀分析

從表1可以看出遵義市和畢節(jié)市的耕地面積最大，糧食產(chǎn)量也最高，化肥施用量和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力也是最高的，說(shuō)明遵義市和畢節(jié)市的生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展程度較高。從人口來(lái)看，遵義市和畢節(jié)市最高，分別為622.84萬(wàn)人和664.18萬(wàn)人，但是它們的人口密度卻不是最大的，而且其增長(zhǎng)率也較低，分別為0.59%和0.54%，說(shuō)明在較大人口基數(shù)下，這兩個(gè)城市在控制著人口的增長(zhǎng)，減輕了生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展的壓力； 從投資產(chǎn)出比看，遵義市值最低，說(shuō)明其生態(tài)農(nóng)業(yè)效益最高。貴陽(yáng)市的耕地面積很少，僅為287.11萬(wàn)hm2，糧食產(chǎn)量最低，但人口密度最大，達(dá)到了0.058 5人/km2，在投資產(chǎn)出比看，貴陽(yáng)市最高為1.070 6，說(shuō)明貴陽(yáng)市生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展效益較低。觀察表中數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)其他城市的生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展處于中間水平。

3.2 基于主成分分析的生態(tài)農(nóng)業(yè)指標(biāo)分析

該文利用SPSS22軟件，采用因子分析法對(duì)貴州省9個(gè)市(州)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，計(jì)算得到KMO值為0.703，大于0.5，并對(duì)變量因子進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見(jiàn)表3。從表3中可以看出，X1(耕地面積)與X2(糧食產(chǎn)量)、X3(化肥施用量)、X13(機(jī)械總動(dòng)力)具有顯著正相關(guān)性。X2(糧食產(chǎn)量)與X3(化肥施用量)、X4(人口)、X13(機(jī)械總動(dòng)力)之間有正相關(guān)性。同樣地，X3(化肥施用量)與X4(人口)、X13(機(jī)械總動(dòng)力)之間，X4(人口)與X10(公共預(yù)算支出)X13(機(jī)械總動(dòng)力)之間，X7(人均地區(qū)生產(chǎn)總值)與X8(人均可支配收入)、X9(公共預(yù)算收入)、X11(農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資)、X15(人口密度)之間，X8(人均可支配收入)與X9(公共預(yù)算收入)、X11(農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資)、X15(人口密度)之間，X9(公共預(yù)算收入)與X10(公共預(yù)算收入)、X11(農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資)、X15(人口密度)之間，X10(公共預(yù)算收入)與X11(農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資)之間，X11(農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資)與X15(人口密度)之間也都具有明顯的正相關(guān)性。X12與X13具有一定的負(fù)相關(guān)性(-0.517)，除了X14(投資產(chǎn)出比)與其他指標(biāo)不存在明顯的相關(guān)性，投資產(chǎn)出比是農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資與總產(chǎn)出的比值，它反映的是資產(chǎn)投入對(duì)農(nóng)業(yè)建設(shè)的促進(jìn)作用。根據(jù)表3的分析結(jié)果，去掉X14指標(biāo)，其他14個(gè)指標(biāo)之間均存在一定的相關(guān)性，說(shuō)明從資金投入、產(chǎn)出能力和生態(tài)效益選出的這14個(gè)指標(biāo)適合進(jìn)行因子分析。

表3 各因子之間的相關(guān)性系數(shù)

表4 主成分分析的特征值和貢獻(xiàn)率

表4是利用主成分分析法得到的總方差，從表4中可以看出前兩個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率為91.907%，已經(jīng)超過(guò)85%，足以解釋其他的成分信息，所以該文選擇第一主成分和第二主成分進(jìn)行分析。通過(guò)分析載荷矩陣(表5)，可以發(fā)現(xiàn)第一主成分在X5、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X15上有較大的載荷，說(shuō)明第一主成分對(duì)這8指標(biāo)的影響較大，可以把第一主成分歸納為社會(huì)投入與產(chǎn)出。第二主成分在X1、X2、X3、X4、X13上有較大的載荷，在X12上有一定的載荷，說(shuō)明第二主成分對(duì)這6個(gè)指標(biāo)具有較大的影響，可以認(rèn)為第二主成分代表耕地投入與產(chǎn)出。從載荷矩陣可以看出，供給側(cè)的耕地投入與產(chǎn)出是生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)發(fā)展的基礎(chǔ)，耕地面積、糧食產(chǎn)量、化肥施用量、農(nóng)業(yè)人口和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)具有決定性作用。而社會(huì)的投入與產(chǎn)出對(duì)生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)具有促進(jìn)作用，同樣地，在人口增長(zhǎng)的壓力下，地區(qū)生產(chǎn)總值、人均可支配收入、公共預(yù)算收入和支出、農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資等方面對(duì)生態(tài)農(nóng)業(yè)的績(jī)效也具有較大的影響。

表5 主成分載荷矩陣 表6 主成分評(píng)分系數(shù)矩陣

3.3 貴州省各市生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展分析

利用SPSS22.0軟件對(duì)貴州省9個(gè)市(州)的生態(tài)農(nóng)業(yè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)構(gòu)建主成分得分系數(shù)矩陣，詳見(jiàn)表6。利用該矩陣構(gòu)建各主成分與X1～X13及X15之間的線性關(guān)系。其中，F(xiàn)1代表第一主成分，F(xiàn)2代表第二主成分，得出下面的2個(gè)線性關(guān)系式。

F1=0.010×X1+0.003×X2+0.013×X3+0.078×X4+0.121×X5+0.137×X6+0.119×X7+0.132×X8+0.136×X9+0.114×X10+0.139×X11-0.063×X12-0.002×X13+0.119×X15

(1)

F2=0.174×X1+0.172×X2+0.170×X3+0.140×X4-0.076×X5+0.026×X6-0.082×X7-0.031×X8-0.032×X9+0.091×X10+0.005×X11-0.091×X12+0.174×X13-0.067×X15

(2)

利用上述線性關(guān)系式(1)和(2)根據(jù)表2貴州省各市(州)生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展情況的數(shù)據(jù)，計(jì)算各市(州)的主成分得分和綜合得分，并根據(jù)得分情況進(jìn)行排名，如表7所示。從表7中可以看出第一主成分得分中，貴陽(yáng)市得分最高為1.161 328萬(wàn)，說(shuō)明貴陽(yáng)市社會(huì)投入和產(chǎn)出在生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)中效益最好； 黔東南州得分最低為5 589.341，說(shuō)明社會(huì)投入和產(chǎn)出對(duì)生態(tài)農(nóng)業(yè)的貢獻(xiàn)率較低。從第二主成分來(lái)看，畢節(jié)市的得分最高為3.645 515萬(wàn)，說(shuō)明畢節(jié)市耕地投入與產(chǎn)出均比較高，耕地效益最高。相反，貴陽(yáng)市的得分最低為4 601.877，說(shuō)明貴陽(yáng)市在耕地投入與產(chǎn)出方面的比重有待提高。從綜合得分來(lái)看，遵義市和畢節(jié)市的得分比較高，其次為黔南州和銅仁市，說(shuō)明這4個(gè)市(州)的生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)較好。而安順市、六盤(pán)水市、貴陽(yáng)市的生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)相對(duì)較弱。在該研究結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，同一市(州)在主成分得分和總得分的排名上存在很大的差異，說(shuō)明貴州省9個(gè)市(州)在不同層面的發(fā)展水平存在較大的差異。

表7 貴州省各市(州)生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展績(jī)效評(píng)分情況

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

根據(jù)貴州省生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展情況看，遵義市和畢節(jié)市的生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展效益最好，貴陽(yáng)市生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展效益較低。從9個(gè)市(州)在各個(gè)主成分上的得分及綜合得分來(lái)看，貴州省生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展具有地區(qū)發(fā)展不平衡的特點(diǎn)，各市(州)在生態(tài)農(nóng)業(yè)的不同層次上具有很大的差異性。綜合統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和研究結(jié)果，遵義市和畢節(jié)市的生態(tài)農(nóng)業(yè)效益最好，其次為黔南州和銅仁市； 而安順市、六盤(pán)水市、貴陽(yáng)市的生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)相對(duì)較弱。

4.2 建議

從研究結(jié)果看，貴州省各市(州)生態(tài)農(nóng)業(yè)績(jī)效總體水平差異較大，地區(qū)之間發(fā)展不平衡，都面臨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)發(fā)展的重要任務(wù)。為了實(shí)現(xiàn)貴州省生態(tài)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，貴州省應(yīng)該加強(qiáng)以下幾個(gè)方面的建設(shè)。

從綜合得分來(lái)看，遵義市和畢節(jié)市的得分比較高，其次為黔南州和銅仁市，說(shuō)明這4個(gè)市(州)的生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)較好。而安順市、六盤(pán)水市、貴陽(yáng)市的生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)相對(duì)較弱。在該研究結(jié)果中發(fā)現(xiàn)，同一市(州)在主成分得分和總得分的排名上存在很大的差異，說(shuō)明貴州省9個(gè)市(州)在不同層面的發(fā)展水平存在較大的差異

(1)加強(qiáng)政策引導(dǎo)和支持。在對(duì)各市生態(tài)農(nóng)業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)的同時(shí)，建立科學(xué)的生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制，制定合理的政策，尤其是生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)相對(duì)較弱的幾個(gè)城市，更要堅(jiān)持走低消耗、高效益的可持續(xù)發(fā)展道路。

(2)引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)。調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、糧食增產(chǎn)的雙贏，提高農(nóng)業(yè)研發(fā)資金的投入，利用檢測(cè)技術(shù)控制化肥施用量，提高化肥的使用效率，降低其流失率； 提高機(jī)械化程度，在保證生產(chǎn)效率的同時(shí)減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的廢物排放量。

(3)加大生態(tài)農(nóng)業(yè)的投入。首先，要加大對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)者的投入，引導(dǎo)各個(gè)經(jīng)營(yíng)的主體按照生產(chǎn)目的合理投入，提高資源的利用效率，提高生產(chǎn)能力和生態(tài)效益。其次，合理增加對(duì)生產(chǎn)要素的投入，提高各要素的空間配置效率，促進(jìn)貴州省生態(tài)農(nóng)業(yè)績(jī)效的綜合提高。