基于超效率DEA的呼倫貝爾地區草牧業生態效率評價及影響因素分析

趙 哲,白羽萍,胡兆民,,陳建成,*,鄧祥征

1 北京林業大學經濟管理學院, 北京 100083 2 中國科學院地理科學與資源研究所, 北京 100101 3 中國科學院農業政策研究中心, 北京 100101 4 中國科學院大學, 北京 100101 5 中國科學院植物研究所, 北京 100093

內蒙古地區幅員遼闊,資源豐富,是我國北方地區重要的生態屏障[1- 2]。近年來,在人類活動強度不斷加大與全球氣候變化等因素共同作用下[3],該地區出現草原面積縮減、土地荒漠化程度加劇、植被覆蓋率降低等問題[4- 8],草原地區生態服務功能持續下降,且靠生態環境自身修復已十分困難[9]。為了保障草原地區生態安全,自2000年起,中央政府陸續實施了多項生態保護與建設工程[10],十九大報告中也強調“建設生態文明是中華民族永續發展的千年大計”,而作為衡量生態文明的重要指標,“生態效率”日益成為政府部門與學者們研究的焦點[11- 12]。

1990年,Schaltegger等人以經濟活動產生的增加值與環境影響為基礎首次提出“生態效率”的概念,其核心思想是以最小化的資源投入與環境代價獲取最大化的經濟價值[13]。鄭華等人的研究顯示,人類活動在滿足自身生存發展需要的同時,也對于生態系統服務功能產生深刻的而影響[14]。世界可持續發展工商業委員會(WBCSD)對生態效率概念的界定得到廣泛認同,即“在保證人類生活質量與需求的基礎上,通過將生命周期內的環境影響與資源消耗控制在地球承載力范圍內,從而提供有價格競爭力的產品或服務[15]”,隨后世界經濟合作與發展組織(OECD)將生態效率的概念延伸至政府部門、工業企業以及其他社會組織[16]；國內學者也從社會經濟、資源利用、能源消耗、產品價格等方面對生態效率的內涵進行界定[17- 20]。

現有對于生態效率的研究主要集中于生態效率測算及應用兩個方面。比值法被認為是測算生態效率最基本的方法[21],然而單一比值法暗含已考慮最優解的假設,且無法區分不同環境的影響,不能給決策者提供最優解的集合,僅適用于分析獨立非聯系對象[22]。此外,指標體系法與模型法也是評價生態效率的主要方法。指標體系法通過選定指標的權重來分析經濟與環境之間的相互影響[23],雖然可以綜合考慮社會、經濟、環境等因素[24],但是存在指標選取不合理且主觀因素占主導等問題[25]；而通過模型計算生態效率可以彌補這些問題[12],其中,數據包絡分析(Data Envelopment Analysis,DEA)方法根據多指標投入和產出對相同類型的決策單位進行相對有效性的評價,通過自動賦權減少環境指標賦權的主觀因素影響,可以清晰地說明多投入與多產出的組合,因而在生態效率分析中得到廣泛應用[26- 28]。

在生態效率應用方面,現有研究主要集中于微觀企業與區域中觀尺度層面[29- 30]。在國外的研究中,WBCSD提出微觀企業經濟效益的核算方法[15]；Wursthorn、Sepp?l?a等基于區域尺度的生態效率研究進而審視該區域在長期發展中的競爭優勢[28,31-34]；國內學者測算了我國不同區域尺度的生態效率[35-37]；一些研究則關注于區域間生態效率的差異及時空變化[16,38]。而在農業領域,現有研究主要集中于種植業[39-40],目前,還鮮有研究基于生態視角對草牧業的生態效率進行評價,而由于過度放牧造成的草地生態功能退化是目前制約草牧業發展的主要因素[41-42]。為此,中央政府陸續實施多項生態保護與建設工程,旨在保護草原地區生態安全,但是,系列措施實施以來所產生的生態績效目前尚不清晰。基于此,本研究根據內蒙古地區草牧業生產特點,選擇擁有世界四大草原之一的呼倫貝爾地區作為研究區域,測算草牧業生態效率水平并分析其影響因素,旨在為草原地區實現可持續發展提出有效建議。

1 方法與說明

1.1 研究方法

1.1.1 超效率DEA模型

1993年,Andersen等人提出超效率DEA(Super-Efficiency)方法[43],在對決策單元的生態效率進行評價時,先將特定決策單元排除在外,測算過程中,對于無效的決策單元,由于其生產前沿面保持不變,其效率值與傳統DEA模型測算值相同,但是對于有效的決策單元,在效率值不變的基礎上,按比例增加投入,并將增加的比例記作超效率的評價值。因其生產前沿面后移,故測算出的效率值要大于利用傳統 DEA 模型測算出的效率值,且有效決策單元的超效率值一般情況下會大于1,且超效率值越高表明效率水平越高[44],由此解決了傳統DEA模型當遇到多個評價單元同處于生產前沿面時無法評估的問題[45]。本研究選取呼倫貝爾市2000—2015的面板數據,通過投入導向的超效率DEA模型考察該地區草牧業生態效率的時空差異,其模型設置如下：

(1)

1.1.2 Malmquist指數

Malmquist指數源于Malmquis對消費變化的分析[46]。1982年,Caves等將其應用于生產效率分析當中,隨后,Fare等人通過將其中的一種非參數線性規劃方法與DEA理論相結合[47],將Malmquist指數重新定義為：

TFP=EC×TC=PE×SE×TC

(2)

Malmquist指數即TFP表示某一決策單元生產率在t至t+1期間的變化程度,xt,yt分別表示t時期的投入和產出變量,Dt(xt,yt)為在t時期生產前沿面與實際產出間的距離,當TFP>1時,生產效率提升,反之,則生產效率降低。TFP由EC(綜合技術效率)、TC(技術進步)組成,其中EC又可分解為SE(規模效率)、PE(純技術效率)。

但是,Malmquist指數僅反映區域生態效率相比前一期的變化情況,無法比較區域間生態效率差異；而超效率DEA只反應某一時期區域間的相對效率,無法比較區域生態效率的時間變化。因此,本文借鑒已有研究[42],選取各區域初期超效率值(θ)為初期生態效率,通過其后各時期Malmquist 值與其前一時期生態效率的乘積反映了該區域任一時期相對于初期的生態效率水平(式(3)),進而考察呼倫貝爾地區草牧業生態效率動態變化。

Et=M×Et-1

(3)

1.1.3 生態效率影響因素分析

鑒于超效率DEA模型測算的效率值會有大于1的情況,若選用普通最小二乘法回歸,其參數估計值會出現偏差且不一致的情況。因此,本研究采用Tobit模型,即通過極大似然法進行估計,并構建回歸方程,其公式為：

Yi=β0+β1x1i+β2x2i+…+βpxqi+μ

(4)

式中,Yi表示表示各時期的效率值；xq(q=1,2,…,q)表示影響因素變量；β0表示常數項,i(i=2001,2002,…,2015)表示時期；μ表示隨機誤差。

1.2 研究指標及數據選取

生態效率的本質是用最小化的資源消耗與環境污染換取最大化的經濟產出。因此,在實際應用中,通常將收益性指標作為產出指標,將成本指標作為投入指標來處理。由于在發展草牧業的過程中,對于環境的影響主要以消耗草地資源為主,因此,具體選取農業固定資產投資、畜牧業從業人口以及草地凈初級生產力(NPP)作為投入指標；選取畜牧業增加值作為產出指標,從而構建生態效率評價的指標體系,如表1所示。其中,NPP是指單位時間、單位面積上植被所積累的有機物質的總量,是光合作用所吸收的碳和自養呼吸所釋放的碳之間的差值,可以較好的反應草地覆蓋狀況。本研究基于中國科學院資源環境科學數據中心提供的2000—2015年Landsat TM/ETM遙感影像數據,利用光能利用率(GLOPEM)模型獲取呼倫貝爾地區各年NPP,用以反映該地區生態狀況。

表1 內蒙古地區草牧業生態效率評價體系

鑒于在草牧業發展過程中,草地生產功能主要體現在為畜牧業生產提供飼草料支撐,草牧業產出多以畜牧業增加值的形式體現。因此,在衡量草牧業生態效率影響因素方面,綜合前人研究,選取相對濕度、降水、畜牧業產值、畜牧業產值比重、畜牧業從業人口比重、國家政策(選擇2000以來國家草原政策中具有代表性的“草畜平衡”、“退牧還草”政策作為虛擬變量)以及牲畜存量數量作為具體指標,并通過同比CPI劃定定基指數(以2001年為基期),消除通貨膨脹對畜牧業產值的影響。其中,相對濕度與降水量數據源自中國氣象數據網,其余指標數據均來自于《內蒙古統計年鑒》(2001—2016)、《呼倫貝爾統計年鑒》(2001—2016)。

1.3 研究區域

呼倫貝爾市,內蒙古自治區下轄地級市。地處115°31′—126°04′E、47°05′—53°20′N之間,總面積2620萬hm2,相當于山東省與江蘇省兩省面積之和,包括市轄區1個：海拉爾區；縣級市5個：滿洲里、扎蘭屯、牙克石、根河和額爾古納市和7個旗：阿榮旗、新巴爾虎左旗、新巴爾虎右旗、陳巴爾虎旗、莫力達瓦達斡爾族自治旗、鄂倫春自治旗和鄂溫克族自治旗。呼倫貝爾草原作為世界四大草原之一,草地資源豐富,擁有草甸草原、典型草原等天然草地1000萬hm2,類型齊全,該區域草牧業發展所需的牧草主要依賴天然草場的供給,年際變化大,抗災能力差,然而,國家“退牧還草”、“禁牧封育”等政策的實施導致草牧業發展存在生態保護與農牧民收入增長間的矛盾。因此,提高生態效率,在最小化生態環境影響的同時提升草牧業增加值是該地區草牧業發展的迫切需求。此外,由于額爾古納市、根河市、鄂倫春自治旗為農業區、滿洲里市主要以第三產業為主,因此,本研究在評價呼倫貝爾市草牧業生態效率時將這四個地區排除在外。

2 結果與討論

2.1 呼倫貝爾各旗縣生態效率空間差異

基于EMS1.3軟件測算結果顯示,呼倫貝爾地區草牧業生態效率存在空間差異(表2)。2001年,生態效率整體處于較低水平,其中,新巴爾虎右旗生態效率最高(0.57),莫力達瓦達斡爾族自治旗最低(0.09)；2015年,牙克石市生態效率最高(1.59),陳巴爾虎旗最低(0.57)(圖1)。整體上,可以將各旗縣生態效率劃分為三個等級,其中牙克石市生態效率明顯高于其他地區,陳巴爾虎旗與新巴爾虎右旗生態效率較低,均低于0.7,其他旗縣位于二者之間,且都處于動態變化狀態。通過比較各旗縣2015年生態效率與2000—2015平均生態效率(圖2)可以發現,除新巴爾虎右旗外,其余旗縣生態效率均相對提升,其中,牙克石市、莫力達瓦達斡爾族自治旗上升幅度較大,陳巴爾虎旗上升幅度相對較小。

表2 2001—2015年各旗縣草牧生態效率

圖1 2001、2015年呼倫貝爾各縣草牧業生態效率Fig.1 The ecological efficiency of grass and husbandry of counties in 2001 and 2015

圖2 2001—2015呼倫貝爾各旗縣草牧業平均生態效率 Fig.2 The average ecological efficiency of counties in Hunlunbuir form 2001 to 2015

2.2 呼倫貝爾各旗縣生態效率時空變化

呼倫貝爾各旗縣年均生態效率的Malmquist指數及其分解如表3所示。結果顯示,2001—2015年,各旗縣全要素生態效率的增長率(TFP)均大于1,年均增長率為9.9%,說明各旗縣生態效率都取得了一定的進步,但整體上升幅度較小；Malmquist指數分解結果顯示,除新巴爾虎左旗外,綜合技術效率、技術進步、純技術效率與規模效率均呈上升趨勢,其中,綜合技術效率與技術進步上升幅度較大,表明科技水平的TFP增長具有顯著的積極作用。從各旗縣來看,莫力達瓦達斡爾族自治旗、鄂溫克族自治旗、阿榮旗與海拉爾地區全要素生產率增長最快。且從表2中可以看出,莫力達瓦達斡爾族自治旗、牙克石市、海拉爾地區的生態效率上升幅度最大,分別從2001年的第9位(0.09)、并列第7位(0.14)上升至2015年的第三位(0.9)、第1位(1.59)和第2位(0.96)。其中莫力達瓦達斡爾族自治旗的綜合技術效率為1.96,遠高于其他旗縣,海拉爾技術進步增長率位于各旗縣首位,牙克石市的綜合技術效率與技術進步均處于較高水平,表明技術進步是驅動TFP增長的重要因素,反觀2015年生態效率較低的陳巴爾虎旗,新巴爾虎右旗與鄂溫克旗,其綜合技術效率、技術進步與純技術效率均處于較低水平。主要原因在于,3個旗縣均位于呼倫貝爾西部草原地區,不同于中部半農半牧區與東部農業地區,該區域生產、生活方式較為粗放,且牧民聚集,語言交流、文化水平、生產結構等因素都嚴重制約當地科技水平的進步,發展程度低于其他地區。

呼倫貝爾各旗縣各年平均Malmquist指數及分解結果如表4所示。TFP年際變化幅度較大,整體呈上升趨勢,年均增長率為9.9%,雖然個別旗縣技術水平提升速度較快,但呼倫貝爾地區草牧業發展科技含量整體仍處于較低水平。其中,綜合技術效率與純技術效率年均增長率僅為3.3%、2.2%,增長速度緩慢,難以驅動該地區生態效率的快速提高,表明科學技術水平是目前制約該地區草牧業發展的重要因素。

就動態變化而言,2001—2015年間,呼倫貝爾各旗縣草牧業生態效率整體呈曲折上升的趨勢,根據變化趨勢大致可劃分為兩個階段(圖3)。2001—2005年為平穩階段,各旗縣生態效率差值、年際變化幅度較小,其中,2001年,新巴爾虎右旗生態效率最高(0.58),莫力達瓦達斡爾族自治旗最低(0.09)；2005—2015年為分化階段,生態效率整體具有明顯的上升趨勢,各旗縣間差值逐漸拉開、生態效率年際變化幅度較大。

2.3 呼倫貝爾各旗縣生態效率影響因素分析

本研究采用Toblit回歸模型分析生態效率影響因素的作用機理(表5),模型通過1%顯著性檢驗,表明整體擬合程度較好。在氣候變量中,降水量通過了1%的顯著性檢驗,表明降水量增加對于草地植被生長,生態環境改善具有積極作用；相對濕度通過了5%的顯著性檢驗,然而變量系數為負,表明相對濕度增加對于生態環境具有一定的負向影響,相關研究結果也顯示,相對濕度過高不利于空氣中污染物擴散,且會加速熱傳導,降低溫度[48-50],不利于植被生長與人民健康生活；在結構變量中,畜牧業從業人口比重通過了1%的顯著性檢驗,且系數為負,說明畜牧業從業人口數量的增加,不能提高該地區的生態效率；此外,牲畜存欄數量通過了10%的顯著性檢驗,說明規模化經營有助于提高生態效率。

表3 2001—2015呼倫貝爾各旗縣年均Malmquist指數及分解

表4 呼倫貝爾各旗縣各年平均Malmquist指數及分解

表5 Tobit 模型回歸結果

*、**、***分別表示通過10%、5%、1%顯著性檢驗

圖3 2001—2015年呼倫貝爾各旗縣草牧業生態效率 Fig.3 The ecological efficiency of counties in Hunlunbuir from 2001 to 2015

在政策變量中,“草畜平衡”與“退牧還草”均通過了1%的顯著性檢驗,說明國家政策對草原地區生態保護建設具有顯著的積極意義。2000以來,鑒于草原地區出現草地退化、植被覆蓋率降低、生態服務功能下降等問題,為保障草原生態安全,中央政府陸續實施多項重大生態保護與建設工程,累計投入項目資金近1300億元。十九大報告中,再次強調建設生態文明是中華民族永續發展的千年大計。為深入貫徹中共中央保護草原、恢復生態的相關政策,內蒙古自治區黨委、政府及時出臺了《關于加快推進生態文明建設的實施意見》和《關于加快生態文明制度建設和改革的意見》,不斷加大生態保護建設力度。其中,“草畜平衡”與“退牧還草”政策具有較強的代表性,回歸結果的變量系數顯示,“退牧還草”政策對于生態效率的正向影響要大于“草畜平衡”,這主要由于兩項政策在核心內涵上的區別,“退牧還草”通過禁牧、休牧的方式阻斷人為干預,從而恢復天然草地,而“草畜平衡”的核心則是實現飼草供給量與家畜需求的即時平衡,在保障生態的同時適當兼顧草地的生產功能,因此,“退牧還草”對于生態效率的正向影響要大于“草畜平衡”。然而,“退牧還草”政策的實施忽略發揮草地的生產功能,一定程度上抑制了草原地區經濟的發展以及人民生活水平的提高,“草畜平衡”政策雖然試圖兼顧草地生產功能,但在實際操作中,尚未形成切實可行的有效方案。此外,本研究采用中國科學院資源環境科學數據中心提供的2000年、2015年兩期Landsat TM/ETM遙感影像數據,依據草地覆蓋度>50%、20%<草地覆蓋度<50%、5%<草地覆蓋度<20%、草地覆蓋度<5%,將草地劃分為高覆蓋度草地、中覆蓋度草地、低覆蓋度草地及其他,并根據草地覆蓋變化繪制2000年以來內蒙古地區草地覆蓋變化及時空分布圖(圖4),發現系列政策實施以來,雖然部分地區植被得到較好恢復,但草原地區“局部改善、總體惡化”的整體態勢并未得到根本改變。生態保護與建設工程的實施,部分存在沒有與牧區草業發展模式的創新有機地結合在一起,實現草原地區健康可持續發展還需探索兼顧草地生態與生產功能耦合的有效機制,在保障生態安全的同時,提高當地經濟發展水平。

圖4 呼倫貝爾市草地覆蓋變化Fig.4 Changes in grass cover in Hulunbuir city

3 結論與政策建議

本研究選用超效率DEA模型及Malmquist 指數考查呼倫貝爾地區草牧業生態效率的時空變化并對影響因素進行分析。結果顯示,呼倫貝爾各旗縣生態效率在2001年均處于較低水平；2001—2015年間,整體呈上升趨勢,但并無某一旗縣具備明顯優,2015年,牙克石市、海拉爾市生態效率較高,陳巴爾虎旗、新巴爾虎右旗較低,莫力達瓦達斡爾族自治旗上升幅度較大；技術進步是提高生態效率的主要驅動因素,也是目前制約當地草牧業發展的重要因。降水量與政策因素對當地的生態效率均會產生較大影響。

因此,我國草牧業實現可持續發展要重視以下幾點:

1)要劃定草原資源生態保護紅線。這是兼顧草牧業發展、牧民增收與生態保護共同發展的重要保障。必須加大生態系統的保護力度,嚴格保護耕地,擴大輪作休耕試點,健全耕地草原森林河流湖泊休養生息制度,建立市場化、多元化生態補償機制。因此,有必要以全國草地退化等級及類型為標準,以省區界線為基礎設定草原紅線。

2)加大草原生態補償投入,完善生態補償機制。以生態功能、生態安全和經濟價值并重的標準衡量草牧業價值。完善草原生態補償機制,遵循切實保護牧民利益與草原生態恢復并舉的方針,避免生態補償轉化為生態購買的趨勢蔓延。

3)大力加強草牧業科研、示范、推廣設施的建設力度。建立產學研相結合的技術創新體系、牧草品質評價體系, 實現牧草產品以質定價,同時大力發展“企業+種植大戶”、“企業+合作社”、“企業+自有種植基地”等多種種養結合模式,注重發揮養殖企業的橋梁和紐帶作用,以合理利益分配為核心,構建種養雙方緊密合作的長效機制,提高農民種植收益,實現草食畜牧業節本增效以及種養“雙贏”,通過提升科技與規模化水平提高生態效率。

4)鑒于氣候要素對生態效率存在影響,面對頻發的草原災害,應加強重大災害的應急防御策略以及防災抗災基礎設施建設,提高對自然災害的預測預報能力,建立災害預警應急體系。構建各級政府部門分工負責的氣象災害應急機制,最大限度、最大程度地減少重大氣象災害對草原生態和牧業經濟帶來的損失,科學開發利用氣候資源,充分利用有利的氣候條件為草牧業生產服務。