中國省際農業生態效率評價及其改進路徑分析

方永麗，曾小龍

（1.河南工業大學經濟貿易學院，鄭州 450001；2.中共廣東省委黨校經濟學教研部，廣州 510053）

進入新世紀以來，我國農業經濟發展形勢喜人、成就卓越，農業生產連年增產，農民收入持續增長，農業生產效率取得極大的提升。然而，在取得巨大成就的同時，農業資源過度開發、化學品過量投入引起的環境問題不斷暴露出來，且日益嚴重，給農業可持續發展帶來嚴峻挑戰。在中國經濟轉向高質量發展的歷史階段，提高農業發展質量和效率，是順應國情和農情的必然選擇。農業高質量發展客觀上要求加快農業升級轉型，實現傳統石油農業向生態農業的轉變，要求農業生產方式向現代化、綠色化轉變，在保障農業產出有效供給的基礎上，優化配置農業資源，保持農業生態系統穩定，有效防控農業污染。農業高質量發展要求從農業投入到產出的整個生產過程中，既要遵循經濟效率原則，實現產出最大化，又要推崇環境友好型的生產方式，盡可能減少農業資源要素投入和生產過程中的環境污染。而農業生態效率兼顧了農業產出最大化與資源節約、環境最優的雙重要求。因此，在農業生產理論與實踐發展中，全面倡導農業生態效率思想，以提升和改進農業生態效率為導向，著力推動農業高質量發展具有重要的現實意義。

中國引入生態效率并將其應用于農業生產領域的研究歷程相對較短，在以往的農業經濟研究中，更多關注農業生產的經濟效率和技術效率，較少考慮農業生產引起的生態環境問題，直到農業發展過程中的生態環境形勢日益惡化，農業生態效率才逐步受到重視。周震峰[1]較早認識到我國開展農業生態效率研究的必要性，并提出要從基礎研究和技術研究兩個方面共同推進農業生態效率的應用普及。之后，吳小慶等[2-3]、潘丹等[4]、張子龍等[5]也對農業生態效率展開分析研究。2016 年以來，越來越多的學者們基于不同的視域或研究對象，對農業生態效率的測度、時空差異、演變趨勢、驅動因素等相關問題展開細致深入的研究，并取得豐富的研究成果。侯孟陽等[6]、馮亞娟等[7]、曾福生等[8]、Han等[9]采用不同的評價方法對中國省際農業生態效率進行評價測算，探討其空間分布格局，并分別關注到農村勞動力轉移、技術進步、區域空間相關性、管理與技術等對農業生態效率的影響，從區域差異和變異強度兩個角度分析地區效率差異的成因。此外，鄭德鳳等[10]以甘肅省為研究對象，對縣域農業生態效率及空間分布展開了分析。于婷等[11]以中國13 個糧食主產區為研究對象、王麗莉等[12]以中國和“一帶一路”沿線的東盟10 國為研究對象、張楊等[13]以68 個國家為研究對象，對區域農業生態效率水平進行測算，剖析效率變化的原因，探索農業生態效率改進的路徑。

縱觀現有研究，近五年國內學者對農業生態效率的研究進展很快、成果豐富，對農業生態效率的理論內涵基本形成共識，評價方法愈加科學合理，對農業生態效率的空間差異和演變趨勢開展了深入細致的分析，研究從省市層面、區域層面、全國層面以及全球層面層層展開。然而現有研究內容較多地集中于對農業生態效率的測算，以及對其時空演變特征的分析，較少結合農業要素投入冗余和產出不足來深入分析農業生態效率損失原因。對此，本研究擬在對農業生態效率內涵、評價以及研究動態進行闡釋的基礎上，構建評價指標體系，采取超效率SBM-DEA 模型對我國2000—2017 年的省際農業生態效率加以測度考量，并通過對未達到DEA 效率狀態地區的投入產出松弛度進行比較，分析各地效率損失的原因，有針對性地提出農業生態效率改進的路徑。

1 農業生態效率的內涵及評價方法

1.1 農業生態效率的內涵

農業生態效率（AEE）是生態效率在農業生產領域的具體應用，生態效率的概念最早是由Schaltegger等[14]于1990 年提出，被定義為：產品和社會服務的增加值與生態或環境負荷的比值，“少資源投入、少環境污染、多經濟產出”是其基本內涵。農業生態效率是指在保證一定農業產出的前提下，盡量減少農業要素投入和資源消耗，盡可能降低對生態環境的污染破壞。農業生態效率指標涵蓋了農業要素投入、農業產出及生態環境影響三方面的內容，可以用來衡量農業綠色可持續發展水平。

1.2 農業生態效率評價方法

采用科學的方法對農業生態效率加以測度是研究深入展開的基礎。生態效率的評價方法有多種，如因子分析法、數據包絡分析法（DEA）、生態足跡法、隨機前沿法（SFA）、層次分析法（AHP）等。具體方法的選擇與評價對象、評價目的有關，在多投入、多產出的效率評價中，DEA方法是被普遍采用的一種方法。

DEA 方法最基本的模型有CCR、BCC 等，之后隨著研究的發展，模型也在逐步擴展。Tone 先后提出基于松弛測度的SBM 模型[15]和基于松弛變量的Super-SBM 模型[16]。其中Super-SBM 模型兼具了SBM模型和超效率模型的優點，測算出的效率值突破了[0，1]的范圍，可以對SBM 模型的有效DMU 進行評價和排序，極大地提升效率測定和計量估計的精度，故被廣為應用，如潘丹等[4]、王寶義等[17]、王迪等[18]、侯孟陽等[6]、張楊等[13]在其研究中都曾用到該方法。鑒于超效率SBM-DEA 模型的優越性和應用的廣泛性，本研究擬采用該模型對中國省際農業生態效率進行測度。

2 中國省際農業生態效率測度——基于超效率SBM-DEA模型

2.1 指標體系的構建和變量的選取

采用DEA 方法測度農業生態效率，首要的前提是構建合理投入和產出指標體系，并選取合適的表征變量。投入產出指標的選取，主要是基于以下考慮：首先，本研究的對象是狹義范疇的農業，即僅指種植業，而非包括農、林、牧、漁的廣義農業范疇；其次，對現有研究中有關農業生態效率評價指標進行詳細梳理和對比，并加以借鑒；第三，不僅要考慮變量的可測性、數據的可得性和可比性，還要考慮統計標準的一致性和連貫性。綜合以上三點，在充分借鑒現有研究成果的基礎上，本研究建立了包括要素投入、期望產出、非期望產出3個一級指標和11個二級指標的評價指標體系（表1）。結合農業生產實際，要素投入指標下設土地、勞動、農業機械、灌溉用水、農藥、化肥、農膜、能源8 個具體的二級指標，各個指標的表征變量詳見表1。期望產出是地區農業總產出，用農業總產值進行表征。非期望產出是在農業生產過程中對生態環境造成的污染，主要包括農業污染排放和碳排放兩個方面，故非期望產出指標下設農業污染排放和農業碳排放2個二級指標，分別用農業面源污染綜合指數與農業碳排放量進行表征，兩個變量的計算方法詳見表1。

2.2 結果分析

研究對象為中國內地31 個?。ㄊ?、區）的農業生態效率，研究時間跨度為2000—2017 年。采用上文提到的超效率SBM-DEA 評價方法，按照表1 所構建的指標體系，借助DEA-SOLVERP Pro 5.0 軟件，對31個省（市、區）2000—2017 年的農業生態效率進行測算。研究所用的原始數據主要來源于《中國農村統計年鑒》《中國統計年鑒》以及各地區統計年鑒。測算結果見表2，鑒于篇幅限制，表2并未將所有年份的農業生態效率值全部列出，僅列出一些代表年份的數據。

表2 所示為2000—2017 年中國農業生態效率的省際對比情況及其差異。根據各地區在研究期間農業生態效率的平均值，可以將31 個省份劃分為高、中、低三組，其中，高效率組的地區處于生產前沿面上，即實現了效率狀態，故其農業生態效率取值大于1。未達到生產前沿面地區的農業生態效率值均小于1，屬于DEA 相對無效地區，皆存在一定程度的效率損失，根據其距離生產前沿面的遠近，進一步將這些無效率地區劃分為中效率組和低效率組，中效率組農業生態效率均值介于0.8～1 之間，低效率組農業生態效率均值小于0.8。高效率組包括北京、天津、上海、江蘇、浙江、山東、福建、廣東、四川、貴州、西藏、陜西、河南，共13 個省份，但其中陜西、河南兩地2015—2017 年農業生態效率出現明顯下降，河南從2015 年起、陜西于2017 年跌出高效率組；中效率組包括內蒙古、遼寧、湖北、湖南、海南、新疆，共6個省份；低效率組包括河北、山西、吉林、黑龍江、江西、廣西、重慶、甘肅、云南、寧夏、青海、安徽，共12個省份。

表1 農業生態效率評價指標體系Table 1 Evaluation index system of agricultural eco-efficiency

表2 2000—2017年各省份農業生態效率值Table 2 Agricultural eco-efficiency value of every provinces in 2000—2017

整體來看，高效率組中的省份一類位于東部地區，一類位于西部地區。東部地區經濟相對發達，有能力支撐農業現代化和農業生態化發展，上海、北京、廣東等省份雖然農業份額相對較低，但生態環保理念較強，更加重視高效生態農業的發展，加上農業科技的支撐，故能實現在較高產出水平上的高農業生態效率。而以西藏為代表的個別西部地區之所以能保持很高的農業生態效率，主要在于其農業開發程度相對較低，對生態環境的污染和破壞程度相對于環境承載容量來說較小，但這種高農業生態效率是在低農業產出水平上實現的。東北地區、中部地區及西部地區的部分省份主要處于中、低效率組，這些地區無論是經濟發展條件，還是資源、環境條件都相對弱于東部地區，但農業開發程度較高，農業生產對資源環境產生的壓力較大，因此其農業生態效率相對較低。

從變化趨勢來看，上海、江蘇、浙江、山東、廣東、四川、貴州、西藏等省份的農業生態效率一直處于全國領先水平；河北、山西、黑龍江、云南、甘肅、青海、寧夏等省份的農業生態效率則一直處于較低水平；內蒙古、遼寧、江西、河南、海南、新疆等省份的農業生態效率在研究期間內出現了明顯的下降；北京、浙江、湖北、四川等省份的農業生態效率則顯著提升。

從空間分布（圖1）來看，中國東部、中部、西部、東北四大經濟區域農業生態效率差異明顯。東部地區農業生態效率一直高于全國平均水平，西部地區農業生態效率與全國平均水平基本持平，中部地區和東北地區農業生態效率則處于全國平均水平之下，尤其是東北地區農業生態效率極低，有較大提升空間。出現這樣的空間分布格局，原因可能在于：東部地區農業經濟發達，農業現代化、集約化、綠色化水平高于其他地區，相應地，農業生態效率位于全國領先水平；西部地區盡管自然資源稟賦較差，但地域遼闊、農業的開發力度小，對生態環境的破壞相對弱一些，故農業生態效率也相對高于中部和東北部地區；而東北部和中部地區比西部地區農業開發力度大，對生態環境的破壞大，比東部農業現代化和集約化水平低，故其生態效率值較低。

3 農業生態效率損失原因分析

圖1 2000—2017年中國四大經濟區農業生態效率Figure 1 Agricultural eco-efficiency of China′s four economic zones in 2000—2017

由表2 的測算結果可知，在研究期間內，每年都有一些省份處于DEA 無效狀態，這意味著這些省份在農業生產中存在不同程度的效率損失。比如：2000年有11個省份表現為DEA 相對無效，2005年有12個省份DEA 相對無效，2010 年有13 個省份DEA 相對無效，2017 年有20 個省份DEA 相對無效，DEA 無效的省份呈現出逐年遞增的態勢。結合農業生態效率的內涵，農業生態效率狀態的實現要求以盡可能少的農業要素投入和生態環境破壞達到既定的產出，或者在既定要素投入和生態環境影響前提下達到最大的農業產出，如果以上要求不能滿足，就必定會出現效率損失，這也意味著農業生態效率損失的原因在于農業生產要素投入冗余和農業產出不足兩個方面。對此，以2017 年為例，進一步對各省農業投入、產出變量的松弛度進行分析，以明確各地農業生態效率損失的具體原因，并為其指明效率改進的方向和路徑。

表3列出了2017年20個DEA相對無效地區農業投入、產出的冗余和不足情況，即松弛度。從農業產出角度看，大部分地區不存在產出不足的情況，只有青海、寧夏和天津三地出現明顯的產出不足情況，可見，對于大多數省份來說效率損失的原因不在于產出方面。

從農業要素投入的角度看，20 個DEA 相對無效地區在農業生產過程中所投入的土地、勞動、水、機械、化肥、農藥、農膜、能源各項生產要素均存在不同程度的冗余。具體分項來看，除陜西外，其他省份均存在農業土地投入冗余，土地冗余量最高的三個省份依次為黑龍江、內蒙古、河南；農業勞動投入冗余量為0 的省份只有遼寧、湖南、重慶三個省份，安徽省勞動冗余量最高，河南、河北、云南、甘肅等省份勞動冗余也很嚴重；各省份均存在農業機械和灌溉用水冗余情況，河南、河北、安徽、湖南、黑龍江、吉林等省份的農業機械投入冗余嚴重；新疆、黑龍江、安徽、河南、內蒙古等省份的灌溉用水冗余嚴重；從化肥、農藥的施用情況來看，天津、青海、寧夏的情況相對較好，冗余度較低，而河南、河北、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、湖南、云南等省份的情況較差，化肥農藥投入冗余量大，依靠過度施用化肥、農藥來取得農業產出的增加；從農膜使用情況看，除廣西和陜西兩省份以外，其他地區都存在大量的冗余，尤其是新疆、甘肅、遼寧、內蒙古、河北等省份；從農業能源投入看，20 個相對無效省份均存冗余，河北、黑龍江、陜西冗余量位列前三，而青海、海南、重慶、天津能源冗余較少。就農業非期望產出來看，河南、新疆、河北、吉林、安徽五省份的碳排放嚴重過量，除青海和天津情況稍好以外，其他省份碳排放冗余也很顯著；新疆、河南、云南、內蒙古、甘肅農業面源污染冗余量較大，反映出這些地區農業生產引致的污染較為嚴重。

表3 2017年DEA相對無效省份農業投入產出松弛度Table 3 Agricultural input-output slack of DEA inefficient provinces in 2017

通過對2017年未達到DEA效率狀態的省份的農業投入產出松弛度進行分析，可見，除天津、青海、寧夏面臨的主要問題是農業產出不足之外，大多數無效率省份農業生態效率損失的基本原因在于生產要素投入和非期望產出的大量冗余。當然，不同省份生態效率損失也存在差別，有的省份非期望產出冗余影響明顯超過要素投入冗余的影響，有的省份則相反，也有的省份兩者差距并不大，具體考察要素投入及非期望產出冗余的構成，各省份又呈現不同特點。因此，各省份應根據實際情況，采取適宜性的措施提升農業生態效率。

4 中國農業生態效率的改進路徑

4.1 促進農業產出增長

天津、青海、寧夏三個省份在農業要素投入方面，相對冗余度較小，碳排放和面源污染也相對較小，但面臨的主要問題是農業產出不足。因此，對這三地來說，在保持農業要素合理投入和農業污染排放較低的前提下，要重點通過種業創新、耕地地力提升等農業技術改進和管理創新手段來提高農作物單位產量，促進農業產出的增長，進而實現農業生態效率的改進。

4.2 農業要素投入節約化

從效率損失的原因來看，不同地區不同年份有所差別，但總體上大部分地區主要是由農業要素投入冗余和非期望產出冗余導致的。比如，河南、河北、安徽、湖南、黑龍江等省份的機械投入冗余較大；新疆、黑龍江、安徽、河南等省份的用水冗余嚴重；河北、黑龍江、陜西農業能源投入冗余嚴重；新疆、甘肅、遼寧、內蒙古、河北等省份農膜使用存在大量的冗余。而依靠過度施用化肥、農藥來取得農業產出的增加是大多數地區普遍存在的情形，例如河南、河北、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、湖南、云南等省份化肥、農藥投入冗余嚴重，由此產生的負面影響表現突出。因此，農業要素投入節約化，化肥、農藥減量化，農膜回收資源化等措施，可以有效提升農業生態效率。

4.3 嚴控農業碳排放和污染排放

農業污染排放和碳排放屬于農業生產過程中的非期望產出，排放量的增加必定會降低農業生態效率水平，因此應盡可能地降低農業生產過程中各類污染排放和碳排放。對于農業碳排放和面源污染比較嚴重的地區，如河南、河北、新疆、云南、吉林、內蒙古，更應采取有效措施嚴控農業碳排放和污染排放。具體可采?。菏┯蒙镉袡C肥或種植綠肥替代化肥，推廣生物農藥和有機農產品的種植與生產，向農民推廣科學的施肥技術和節水灌溉技術，提高化肥和水的利用率；使用高標準和可回收農膜，并積極開展農膜和農藥包裝等農業廢棄物資源化再利用等。

4.4 推進農業科技創新及創新成果的推廣應用

農業科技創新無論是在提高農業產出方面，還是在節約要素投入、降低非期望產出方面都具有極其重要的作用，因此，推進農業領域科技創新，并積極推進創新成果的應用與普及，必定能夠有效提高農業生態效率。農業科技創新涵蓋農作物改良技術、制種技術、生物技術、信息技術、節水灌溉技術、科學施肥技術、土壤改良技術、農業廢棄物資源化利用技術等多個方面，貫穿于農業生產全過程。各省份應根據農業發展需要，積極構建農業科技創新體系，探索適合本地區的農業生產技術創新。此外，通過各級農業技術推廣網絡，推進農業科技知識與技術的推廣應用是農業技術轉化為現實生產力的關鍵一環，利用電視、互聯網等媒體向農民宣傳先進農業知識和農業生產技術、倡導綠色生態的農業生產理念，定期舉辦農業技術培訓會，加強農業技術員的現場指導，這些措施有助于提高農民生產的專業化、技術化水平，提高農業生態效率水平。

5 結論

（1）中國農業生態效率空間差異明顯。整體呈現東部＞西部＞中部＞東北部的空間勢態，北京、上海、江蘇、浙江、山東、福建、廣東等東部省份一直處于農業生產前沿面上，保持著全國領先的農業生態效率。四川、貴州、西藏、陜西等西部地區因其農業開發力度相對小，對生態環境的破壞較弱，故農業生態效率水平僅次于東部地區。而東北部和中部地區比西部地區農業開發力度大，對生態環境的破壞大，比東部農業現代化和集約化水平低，故其生態效率值較低。

（2）研究期間內各省份農業生態效率變動情況不一。北京、浙江、湖北、四川等省份的農業生態效率顯著提升；內蒙古、遼寧、江西、河南、海南、新疆等省份的農業生態效率在研究期間內出現了較為明顯的下降；上海、江蘇、山東、廣東、四川等地一直保持較高的農業生態效率，變化不明顯；河北、山西、黑龍江、云南、甘肅、青海、寧夏等省份的農業生態效率則相對穩定地處于較低水平。

（3）農業生產要素投入冗余和非期望產出過度是農業生態效率損失的主要原因。除極個別省份出現農業產出不足的情況之外，大多數無效率省份農業生態效率損失的基本原因在于農業生產要素的投入冗余和農業污染排放及碳排放的大量冗余，而且不同省份冗余的具體構成也存在差異。因此，各省份應根據其農業生態效率損失的主要原因，采取適宜性的措施提升農業生態效率。