基于DEA和STIRPAT模型的山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價

許燕琳, 李子君

(山東師范大學(xué) 地理與環(huán)境學(xué)院, 濟南 250358)

農(nóng)業(yè)是我國國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)，也是社會發(fā)展的保障。在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，也帶來了一系列的生態(tài)惡化、環(huán)境污染、資源浪費等問題[1]，農(nóng)業(yè)污染有取代工業(yè)污染成為第一污染源的趨勢[2]。據(jù)《重點流域農(nóng)業(yè)面源污染綜合治理示范工程建設(shè)規(guī)劃(2016—2020年)》數(shù)據(jù)：2015年，我國化肥使用量6 022萬t，利用率僅為35.2%；農(nóng)藥使用量近年來穩(wěn)定在30萬t(有效成分)左右，利用率為36.6%；農(nóng)用地膜使用量145萬t，當(dāng)季農(nóng)膜回收率尚不足2/3。農(nóng)業(yè)面源污染形勢嚴峻，同時由于我國監(jiān)管體制不夠健全、民眾防控意識淡薄、污染治理技術(shù)尚不完善等因素使得農(nóng)業(yè)污染現(xiàn)象未減反增，農(nóng)業(yè)污染成為糧食安全、生態(tài)安全乃至社會經(jīng)濟發(fā)展的桎梏。因此，在保持農(nóng)業(yè)經(jīng)濟快速增長的前提下減少環(huán)境污染，做到資源節(jié)約、生態(tài)良好和農(nóng)業(yè)發(fā)展三者相互協(xié)調(diào)，提高農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，是實現(xiàn)資源、環(huán)境和社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的必然趨勢。

自1990年“生態(tài)效率”概念提出以來，在企業(yè)生態(tài)效率、土地利用生態(tài)效率和區(qū)域生態(tài)效率研究等方面得到了廣泛應(yīng)用[3]。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率是生態(tài)效率在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的引申，具體指以盡可能小的資源消耗和環(huán)境污染，得到盡可能多的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，并保證農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量[1]。在“兩型農(nóng)業(yè)”背景下，一些學(xué)者開展了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的相關(guān)研究并取得了豐碩的成果[3-5]。這些研究大多采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)及其擴展模型對研究區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的時空差異進行評價分析，為有效制定與當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境相符合的政策措施，維護農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)平衡提供了參考和依據(jù)[6]。在研究空間尺度上，全國尺度的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率[7-8]是當(dāng)前研究的熱點，也有部分學(xué)者對區(qū)域尺度、流域尺度的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率[9-11]進行了研究。對于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響因素方面的研究仍較為匱乏，研究方法也比較單一，考慮到傳統(tǒng)DEA存在截尾值1的現(xiàn)象，現(xiàn)有研究多以Tobit模型進行回歸分析[12-13]。總體來看，國內(nèi)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的研究仍存在以下不足：(1) 在研究指標(biāo)上，由于評價指標(biāo)體系選取的主觀性以及地區(qū)間的差異性，不同研究之間缺乏可比性；(2) 在研究方法上，傳統(tǒng)DEA模型的測算值在0～1，無法對達到完全效率的決策單元(Decision Making Units，DMU)進行進一步區(qū)分；(3) 在研究空間尺度上，由于數(shù)據(jù)的可獲得性，研究區(qū)域過多集中在全國尺度，以省域為研究尺度的研究相對較少。

山東省是我國重要的糧食生產(chǎn)基地，對保障區(qū)域和國家糧食安全起著重要的作用[14-15]。同時，山東省又是農(nóng)業(yè)污染大省，近5年農(nóng)藥使用量始終居全國首位，化肥使用量居全國第二位，農(nóng)膜回收制度不健全且回收率低，農(nóng)業(yè)污染強度居高不下。迄今為止，山東省仍處于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)過渡階段，為滿足人口大省的社會經(jīng)濟需求，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動仍以犧牲生態(tài)環(huán)境為代價換取經(jīng)濟效益，造成了嚴重的資源浪費和環(huán)境污染。因此，對山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行評價分析研究具有重大意義。基于此，本文以山東省為研究區(qū)域，省內(nèi)134個縣(市、區(qū))為研究單元，運用考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型，對山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的時空變化進行研究，采用STIRPAT模型分析影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率變化的因素，擬為山東省生態(tài)農(nóng)業(yè)的發(fā)展以及省內(nèi)農(nóng)業(yè)污染重點區(qū)域的精準調(diào)控提供一定的參考依據(jù)，對形成綠色、可持續(xù)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式具有重要的參考價值。

1 研究區(qū)概況

山東省位于中國東部沿海地區(qū)，地處黃河下游，位于34°22.9′—38°24.0′N，114°47.5′—122°42.3′E，全省轄16個地級市，總面積15.79萬km2。山東省地勢中部突起，為魯中南山地丘陵區(qū)，東部半島是起伏和緩的波狀丘陵區(qū)，西部、北部是華北平原的一部分，山地、丘陵和平原分別占全省總面積的15.5%，13.2%，55%。全省以暖溫帶季風(fēng)氣候為主，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥，年平均氣溫11～14℃，年均降水量為550～950 mm，降雨集中在7—8月份。植被以北溫帶針、闊葉林為主，主要包括油松、側(cè)柏、楊柳等。土壤類型以棕壤、褐土、潮土和砂姜黑土分布最為廣泛。

2017年，山東省人口總量達10 006萬人，居全國第二位，地區(qū)生產(chǎn)總值72 634.15億元，其中，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值4 403.2億元，居全國第2位。作為農(nóng)業(yè)大省，近5 a山東省農(nóng)作物播種面積糧食總產(chǎn)量始終居全國前3，對確保全國糧食安全具有重要的作用。

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 研究數(shù)據(jù)

本文投入、產(chǎn)出指標(biāo)所涉及的數(shù)據(jù)主要來源于1998—2017年山東省17地市的統(tǒng)計年鑒、統(tǒng)計公報，部分數(shù)據(jù)來源于《中華人民共和國全國分縣市人口統(tǒng)計資料》、《中國縣域統(tǒng)計年鑒》，缺失數(shù)據(jù)通過插值進行推算。各類污染系數(shù)主要參考第一次全國污染源普查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室頒布的《全國第一次污染普查手冊》中的《農(nóng)業(yè)污染源肥料流失系數(shù)手冊》、《農(nóng)藥流失系數(shù)手冊》和《農(nóng)田地膜殘留系數(shù)手冊》，同時結(jié)合山東省當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況，確定化肥流失、農(nóng)藥無效利用以及地膜殘留系數(shù)分別為69%，65%，36%。

2.2 研究方法

2.2.1 考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型 數(shù)據(jù)包絡(luò)模型(DEA)在生態(tài)效率評價中應(yīng)用廣泛，其中由Tone[16]2001年提出的SBM模型能夠?qū)ι鷳B(tài)環(huán)境約束下的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行測算，相比于傳統(tǒng)的徑向、角度的DEA模型，非徑向、非角度的SBM模型能夠解決徑向模型對無效率的測量未包含松弛變量的問題。但在實際的測算中通常會出現(xiàn)不止一個DMU效率值為1的現(xiàn)象，為此，Andersen等[17]提出了超效率模型，以進一步區(qū)分有效的DMU，Tone[18]在2002年將這一概念引入SBM模型，并將其定義為SBM超效率模型，其基本公式為：

(1)

(2)

式中:假設(shè)有n個決策單元,每個決策單元由投入m,期望產(chǎn)出s1,非期望產(chǎn)出s2構(gòu)成;x，yb，yg為相應(yīng)的投入矩陣、期望產(chǎn)出矩陣和非期望產(chǎn)出矩陣中的元素；λ為權(quán)重向量；ρ*為目標(biāo)效率值。

2.2.2 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價指標(biāo)體系的構(gòu)建 山東省農(nóng)業(yè)主要以種植業(yè)為主，因此本文以山東省種植業(yè)作為測評對象。通過借鑒以往的研究成果，在遵循科學(xué)性、可獲得性和區(qū)域性原則的基礎(chǔ)上，從投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出方面構(gòu)建山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價指標(biāo)體系。其中投入變量采用土地投入、化肥投入、農(nóng)藥投入、農(nóng)膜投入、機械投入、勞動投入指標(biāo)，期望產(chǎn)出采用農(nóng)業(yè)產(chǎn)值指標(biāo)，非期望產(chǎn)出以農(nóng)業(yè)面源污染中的化肥流失、農(nóng)藥無效利用以及地膜殘留進行表征(表1)。

表1 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價指標(biāo)

2.2.3 全局空間自相關(guān) 全局空間自相關(guān)是從整體尺度來分析研究區(qū)域的空間集聚效應(yīng)以衡量空間要素間的相互關(guān)系，具體計算公式為：

(3)

2.2.4 STIRPAT模型 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集約化、綠色化相結(jié)合的產(chǎn)物，社會經(jīng)濟因素、科技因素、政策因素等都在不同程度上對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有顯著影響，本研究結(jié)合山東省的地域特點并借鑒相關(guān)研究[19-21]，選取山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響因素(表2)。社會經(jīng)濟方面：以城鎮(zhèn)化率表征人口規(guī)模，以農(nóng)民人均純收入、第一產(chǎn)業(yè)占比分別表征省域和個人的富裕程度；科技方面：以農(nóng)業(yè)機械化水平表示技術(shù)水平；政策方面：以財政支農(nóng)水平體現(xiàn)政策影響；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動方面：以人均播種面積表征生產(chǎn)規(guī)模，以種植結(jié)構(gòu)表征生產(chǎn)結(jié)構(gòu)。

表2 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響因素

本文對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響因素的分析采用STIRPAT模型，該模型來源于IPAT環(huán)境壓力等式[22-23]。York等[24]將IPAT等式表示成隨機形式，即通過人口、富裕度和技術(shù)的隨機回歸分析，分析各驅(qū)動力對環(huán)境壓力的影響，提出STIRPAT模型：

I=aPbAcTde

(4)

式中:I為環(huán)境壓力；P為人口數(shù)量；A為富裕度；T為技術(shù)；a為模型系數(shù)；b，c，d為各驅(qū)動力指數(shù)；e為誤差。IPAT認為I是P,A，T這3種驅(qū)動力共同作用,且I與各驅(qū)動因子間均呈等比例變化關(guān)系。

本研究借鑒傳統(tǒng)STIRPAT模型，修正并重新構(gòu)建計量模型，將A修正為A1和A2，分別表示宏觀與微觀的富裕程度，同時引入其他影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動因素對標(biāo)準STIRPAT模型進行擴展。為了通過回歸分析確定相關(guān)參數(shù)，將原式轉(zhuǎn)化為對數(shù)形式：

lnI′=lnC′+a1lnP′+a2lnA1+a3lnA2+a4lnT′

(5)

式中:I′為農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值；C′為常數(shù)；P′為城鎮(zhèn)化率；A1為農(nóng)民人均純收入；A2為第一產(chǎn)業(yè)占比；T′為農(nóng)業(yè)機械化水平；X1為人均播種面積；X2為財政支農(nóng)水平；X3為種植結(jié)構(gòu)；a1—a7為彈性系數(shù)。

2.2.5 分位數(shù)回歸 與普通最小二乘法基于均值的估計不同，分位數(shù)回歸(Quantile Regression,QR)采用加權(quán)殘差絕對值之和的方法進行參數(shù)的估計，從而在不同的分位數(shù)下，可以得到不同的分位數(shù)函數(shù)[25]。對于分位數(shù)y的τ分位數(shù)函數(shù)Q(τ)可以定義為：

Q(τ)=inf{y∶F(y)≥τ} (0<τ<1)

(6)

式中：τ為回歸平面以下的數(shù)據(jù)占全體數(shù)據(jù)的百分比。即因變量y的分布被τ分為兩部分:小于分位數(shù)Q(τ)的比例為τ，大于分位數(shù)Q(τ)的比例為1-τ。與普通最小二乘法基于均值的估計不同，分位數(shù)回歸采用加權(quán)殘差絕對值之和的方法進行參數(shù)的估計，對于回歸方程Y=βx+ε，要分析自變量X對因變量Y在各分位數(shù)τ的影響，我們需求解:

(7)

其中，ρτ(z)=τzI[0,∞)(z)-(1-τ)zI(-∞,0)(z)。公式(7)相當(dāng)于求解如下線性規(guī)劃：

(8)

3 結(jié)果與分析

3.1 山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的時間變化

以1998—2017年山東省134個縣(市、區(qū))的投入、產(chǎn)出要素為評價對象，基于非徑向、非角度、規(guī)模報酬可變(VRS)的超效率SBM模型[公式(1)和(2)]，運用maxDEA Pro 7軟件計算出各DMU的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值，并繪制出時間變化趨勢圖(圖1)。從圖中可以看出，1998—2017年，山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值總體呈波動上升趨勢，但基本處于0.6以下水平，總體偏低。1998—2017年，山東省人口總量增加1 137萬人，糧食需求量增加542萬t，農(nóng)民為提高產(chǎn)量以滿足龐大的糧食需求而大量投入農(nóng)藥、化肥等增產(chǎn)性物質(zhì)，使該時期農(nóng)藥無效利用、化肥流失、農(nóng)膜殘留的冗余率分別達66.36%，57.90%，80.79%，農(nóng)業(yè)面源污染嚴重，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值始終處于較低水平。具體可分為3個階段：第一階段為1998—2001年，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率緩慢下降，由1998年的0.2下降至2001年的0.15。在該時期內(nèi)，投入以及非期望產(chǎn)出冗余率均值分別由1998年的75%，77%增加至2001年的88%，92%，達到研究期間最大值，而期望產(chǎn)出冗余率保持不變，表明該階段農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的下降主要是由于投入以及非期望產(chǎn)出冗余的增大造成的，值得注意的是，投入指標(biāo)中化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜的冗余最為嚴重，均大于50%，因此農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜的過量使用是導(dǎo)致該階段農(nóng)業(yè)生態(tài)效率下降的最主要原因；第二階段為2001—2004年，該階段農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值波動起伏較大，在2002年驟升至0.6后下降至2004年的0.33，但下降幅度小于上升幅度，總體仍表現(xiàn)為增加趨勢，主要由于2001年以來“三農(nóng)”問題的提出對山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)化的發(fā)展起到了積極的促進作用，農(nóng)民生活條件顯著改善，農(nóng)村生態(tài)建設(shè)扎實推進，同時“兩湖一河”流域農(nóng)田“兩減三保”行動實施以來，流域內(nèi)12市69縣(市、區(qū))高產(chǎn)糧田、瓜菜田化肥使用量比項目實施前減少30%，農(nóng)藥使用量降低30%～40%，農(nóng)業(yè)面源污染治理效果顯著；第三階段為2004—2017年，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率波動上升，由0.33上升至0.54。當(dāng)前生態(tài)環(huán)境的惡化日益引起人們的重視，政府大力發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)、循環(huán)農(nóng)業(yè)，相繼建成沿黃生態(tài)高效現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范區(qū)和各類農(nóng)業(yè)科技示范區(qū)，同時農(nóng)民自身素質(zhì)不斷提高、環(huán)保意識增強也在一定程度上促進了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的上升。

圖1 1998-2017年山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率及投入、產(chǎn)出冗余率的時間變化

3.2 山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間差異

運用ArcGIS 10.5軟件將1998年、2004年、2010年、2017年省各縣的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值分成4類：低效率(0～0.3)、中等效率(0.3～0.6)、較高效率(0.6～0.9)、高效率(>0.9)，并繪制出相應(yīng)年份山東省縣域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率分布圖(圖2)。總體來看，山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率中高值區(qū)域以魯中地區(qū)和山東半島的青島、煙臺地區(qū)為中心呈擴張趨勢，逐漸形成自西向東“低—高—低—高”的帶狀分布形式。

圖2 1998-2017年山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間分布

1998年，僅濟南市中區(qū)、天橋區(qū)、歷下區(qū)、平度市、安丘市、壽光市、煙臺開發(fā)區(qū)、濟寧市中區(qū)、東昌府區(qū)以及冠縣達到完全效率，章丘市、滕州市、棲霞市、青州市、陽谷縣、莘縣處于中等效率水平，主要由于這些地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展較快，農(nóng)業(yè)經(jīng)營模式已由片面追求經(jīng)濟利益轉(zhuǎn)向開始注重生態(tài)效益。

2004年，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率中高效率值地區(qū)數(shù)量上升，主要集中于魯中地區(qū)的濟南、淄博、泰安，南部的濟寧、棗莊以及半島地區(qū)的煙臺、青島所轄縣(市、區(qū))。而棲霞市、青州市、東昌府區(qū)、陽谷縣等下降明顯，均由高效率值下降至低效率值，說明各地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值存在波動性。

2010年，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率較2004年上升明顯，中等效率和較高效率的縣(市、區(qū))占比達28%，濟陽縣、章丘市、博山區(qū)、臨淄區(qū)、周村區(qū)等21個縣(市、區(qū))達到完全效率，空間上自西向東“低—高—低—高”的帶狀分布形式基本形成。

2017年，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率低效率的地區(qū)數(shù)量總和僅占總縣(市、區(qū))數(shù)量的34%，整體達到較高水平。黃河三角洲地區(qū)雖然是國家高效生態(tài)經(jīng)濟區(qū)、國家級自然保護區(qū)，但農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)條件差、生態(tài)環(huán)境脆弱等問題使得該地區(qū)的東營市，濱州市的無棣縣、沾化縣，德州市的樂陵市，濰坊市的寒亭區(qū)、昌邑市，淄博市的高青縣等地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率持續(xù)偏低；魯西地區(qū)是山東省重要的糧食生產(chǎn)基地，糧食產(chǎn)量占全省的47%，“高投入，高產(chǎn)出，高污染”的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式抑制了魯西地區(qū)的菏澤市，德州市的德城區(qū)、齊河縣，聊城市的東昌府區(qū)、東阿縣，濟寧市的魚臺縣、兗州區(qū)等地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提高；臨沂市位于魯中南山地丘陵區(qū)，是山東省重要的水源涵養(yǎng)地，水土流失嚴重，加之地形起伏大、坡耕地面積多，農(nóng)業(yè)機械化程度較低，使該地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展相對滯后，農(nóng)民更注重農(nóng)產(chǎn)品的增收而忽視了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動所產(chǎn)生的面源污染，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生態(tài)效率偏低。

為了探究山東省各縣(市、區(qū))農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間集聚效應(yīng)，根據(jù)公式(3)，運用ArcGIS 10.5軟件中的空間統(tǒng)計工具計算1998—2017年的全局Moran′sI值(表3)。由于1998—2002年的p值未通過顯著性檢驗，因此，僅對2003—2017年的全局Moran′sI值進行相關(guān)分析，結(jié)果顯示，Moran′sI值由2003年的0.39下降至2015年的0.16，后又上升至2017年的0.26，且均在1%顯著水平上通過檢驗，表明山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在空間分布上呈顯著的正相關(guān)性，地理空間格局是影響山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的重要因素[1]，2003—2015年，但空間集聚效應(yīng)在波動中呈減弱態(tài)勢，說明各縣(市、區(qū))在發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的同時降低了對地區(qū)間交流合作的重視度，使得相鄰縣(市、區(qū))之間的差異逐漸增大，2015年以后，為縮小各縣(市、區(qū))之間差異，相鄰縣(市、區(qū))逐漸加強交流合作，使得Moran指數(shù)開始增大。

表3 2003-2017年山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率全局Moran′I

3.3 山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響因素分析

基于1998—2017年的山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值，構(gòu)建STIRPAT多變量非線性模型，在通過最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)進行回歸分析的基礎(chǔ)上，為進一步考察被解釋變量內(nèi)部不同影響因素的差異[26]，采用分位數(shù)回歸法(QR)作進一步分析。根據(jù)公式(4)得到如下擬合結(jié)果(表4)。

表4 STIRPAT模型擬合結(jié)果

OLS回歸和QR回歸結(jié)果都表明，農(nóng)民人均純收入、第一產(chǎn)業(yè)占比、機械化水平、人均播種面積、財政支農(nóng)、種植結(jié)構(gòu)對山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有顯著影響，城鎮(zhèn)化水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率沒有顯著作用，主要因為城鎮(zhèn)化水平升高，一方面能夠通過增長極作用將經(jīng)濟增長的紅利(科技、教育、衛(wèi)生醫(yī)療等)由城市滲透擴散到農(nóng)村地區(qū)，從而提高農(nóng)村的物質(zhì)與精神文明[12]，另一方面農(nóng)村大量高素質(zhì)青壯年涌入城市，剩余勞動力農(nóng)業(yè)經(jīng)營方式粗放、生產(chǎn)效率低下，不利于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提高。

農(nóng)民人均純收入系數(shù)隨著分位數(shù)的增加而逐漸下降，但均在1%水平上顯著，說明農(nóng)業(yè)生態(tài)效率受低水平的農(nóng)民人均純收入影響更大。農(nóng)民人均純收入反映的是該地區(qū)農(nóng)村居民收入的平均水平，農(nóng)民人均純收入的提高意味著農(nóng)民生活質(zhì)量的改善，農(nóng)民在高生活水平下更容易接受先進的生產(chǎn)技術(shù)和生態(tài)觀念。因此，應(yīng)大力促進省內(nèi)農(nóng)村勞動力多渠道轉(zhuǎn)移就業(yè)和增收，改善農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施，推廣先進、綠色的生產(chǎn)理念。

第一產(chǎn)業(yè)占比在0.25，0.5分位點上與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率呈顯著正相關(guān)，在0.75分位點上無顯著影響，說明對0.75分位點以上的縣(市、區(qū))，第一產(chǎn)業(yè)占比已不是制約其農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升的因素。一產(chǎn)占比高，當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展對農(nóng)業(yè)的依賴程度大，政府、農(nóng)民更重視農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率以及農(nóng)業(yè)污染的治理，但一產(chǎn)占比過高非但不會對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生正向影響，反而會抑制當(dāng)?shù)毓I(yè)經(jīng)濟的發(fā)展。因此，做好各部門經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提高“兩手抓”的工作對當(dāng)前山東省生態(tài)經(jīng)濟的發(fā)展至關(guān)重要。

機械化水平在所有分位點上均與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率呈顯著負相關(guān)。機械化水平的上升雖在一定程度上有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高，但糧食生產(chǎn)資料在機械化大規(guī)模經(jīng)營中得不到充分利用會造成農(nóng)業(yè)投入增加、污染加重。因此，需要在保證農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的前提下合理配置生產(chǎn)資料，減少農(nóng)業(yè)污染。

人均播種面積在0.25，0.5，0.75分位點上對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生微弱的先升后降影響，且系數(shù)均為負。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴大不利于土地、資本、勞動力等生產(chǎn)要素的優(yōu)化配置，人均播種面積過大，很難做到農(nóng)作物的精細化管理。因此，對于分位點較低和較高的縣(市、區(qū))，應(yīng)積極完善農(nóng)村土地分配制度，禁止濫墾、亂占土地，尤其針對黃河三角洲地區(qū)集中分布的未利用地，要在確保生態(tài)建設(shè)和環(huán)境保護用地的前提下，合理配置農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模。

財政支農(nóng)水平在0.75分位點上對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率無顯著影響，在0.25，0.5分位點上均產(chǎn)生負向影響。說明山東省財政資金配置結(jié)構(gòu)不合理，財政支農(nóng)更多地傾向于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展而忽略了農(nóng)業(yè)生態(tài)質(zhì)量，由此可見，促進農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展要重視財政支農(nóng)資金的合理分配，對分位點低的縣(市、區(qū))進行重點調(diào)控。

種植結(jié)構(gòu)僅在0.5分位點上與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率呈顯著負相關(guān)。以糧食作物為主的種植結(jié)構(gòu)在產(chǎn)生一定經(jīng)濟效益的同時勢必會帶來嚴重的農(nóng)業(yè)污染，忽視當(dāng)?shù)刈匀簧鷳B(tài)條件大量種植糧食作物非但不利于當(dāng)?shù)厮帘３峙c農(nóng)業(yè)資源的可持續(xù)利用，也會對生態(tài)環(huán)境造成嚴重的破壞。魯西地區(qū)以糧食作物為主的種植結(jié)構(gòu)嚴重阻礙了該地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提高，需要合理分配農(nóng)作物經(jīng)營規(guī)模，緩解當(dāng)?shù)氐沫h(huán)境壓力。

4 討論與結(jié)論

4.1 討 論

(1) 本文通過考慮非期望產(chǎn)出、非徑向、非角度的超效率SBM模型解決了效率評價中投入、產(chǎn)出的松弛性問題并對達到完全效率的DMU進行進一步區(qū)分，但在規(guī)模報酬可變(VRS)條件下僅能得到純技術(shù)效率(PTE)，而未能將規(guī)模效率(SE)納入研究范疇。因此，山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的規(guī)模收益情況(RTS)應(yīng)是下一步研究的重點。

(2) 囿于數(shù)據(jù)的可獲得性，在對山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響因素的研究中，未能對區(qū)位因素、農(nóng)業(yè)受災(zāi)情況以及勞動力文化水平等對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響顯著的其他因素進行深入分析。因此，對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響因素的多向考慮是未來研究的方向。

(3) 根據(jù)研究結(jié)果，山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體仍處于較低水平，而作為全國糧食主產(chǎn)區(qū)之一的山東，在“生態(tài)農(nóng)業(yè)”大力推廣的背景下，要提高農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，必須以黃河三角洲地區(qū)、魯中南山地丘陵區(qū)以及魯西地區(qū)的各縣(市、區(qū))為重點，充分發(fā)揮地區(qū)間的聯(lián)動機制，通過技術(shù)借鑒、人才引進等方式，實現(xiàn)地區(qū)間協(xié)同發(fā)展；同時充分考慮不同地區(qū)的自然環(huán)境條件以及經(jīng)濟發(fā)展水平，合理配置農(nóng)地經(jīng)營規(guī)模，優(yōu)化農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)，對化肥、農(nóng)藥、地膜過量冗余的地區(qū)實施嚴格控制；此外，通過拓寬農(nóng)業(yè)發(fā)展渠道，如物質(zhì)多層利用、山地立體農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)觀光旅游等，引導(dǎo)山東省農(nóng)業(yè)向生態(tài)化、綠色化發(fā)展。

4.2 結(jié) 論

(1) 從時間變化看，1998—2017年，山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率呈現(xiàn)出先緩慢下降后波動上升的趨勢，1998—2001年為下降階段，波動時段主要集中在2001—2004年、2005—2017年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值的上升趨勢占據(jù)主導(dǎo)地位，但研究時段內(nèi)總體效率值僅為0.37，處于較低水平。

(2) 從空間差異看，山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率中高值區(qū)數(shù)量不斷增加，低值區(qū)數(shù)量逐漸減少，空間分布由最初的高值區(qū)零星分布逐漸形成自西向東“低—高—低—高”的帶狀分布，相鄰縣(市、區(qū))之間的差異逐漸增大，空間集聚效應(yīng)逐漸減弱。

(3) 從山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響因素分析結(jié)果看，農(nóng)民人均純收入、機械化水平、人均播種面積在所有分位點上均對山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有顯著影響，其中，農(nóng)民人均純收入具有正向效應(yīng)，其余則主要呈負向效應(yīng)；第一產(chǎn)業(yè)占比和財政支農(nóng)分別呈正向和負向效應(yīng)，且均在0.75分位點上不顯著；種植結(jié)構(gòu)僅在0.5分位點上對山東省農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有負向影響。