中国农业生态效率测度及时空差异研究
农业生态效率评价及提升策略研究综述
XIANGCUN KEJI 2020年6月（上）117农业生态效率评价及提升策略研究综述田欣宇张景然（山东理工大学，山东淄博255000）［摘要］农业是国民经济的基础，关乎国家稳定和安全。
随着农业技术的不断发展进步，生态资源被不断消耗，为保证农业进步与生态环境良好，做好生态环境保护工作尤为重要。
基于此，本文总结学者观点，研究生态保护工作以及农业生态效率的评价机制。
［关键词］农业生态效率；资源消耗；生态保护［中图分类号］S731.7［文献标识码］A ［文章编号］1674-7909（2020）16-117-21农业生态效率测算方法研究“生态经济学”（Ecological Economics ）自1966年提出以来，一直是国内外学者关注的热点。
德国学者Schaltegger 和Sturm 在1990年首次将生态效率定义为与达到地球承载能力的资源环境投入与满足人类生产生活需求的产出之间相互协调的关系［1］。
聂弯等认为农业生态效率秉承了生态经济的本质内涵［2］，Kicherer 提到生态效率的理论起源于西方国家［3］，许涤新指出生态效率在农业领域中的运用开始于中国［4］。
李波、王宝义、侯孟阳采用测算方法包括对比DEA 方法测算经济效率和环境效率，分析农业生产效率与环境效率之间的关系，将环境成本折算成机会成本的随机前沿双曲线函数［5-7］。
该方法更注重经济收益，尽管计算了环境成本，但是忽略了环境污染的逐渐积累会使边际农业生产的环境成本上升。
2农业生态效率实证分析吴鸿吉采用对比传统农业生产的方法，从农业多样化生产视角分析了江苏省人口密集，如皋市生态农业生产的高效率与生物多样性，强调生态农业的高产出需要高技术投入作为保障［8］。
Picazo Tadeo 、Picazo-Tadeo AJ 等则从微观视角评价了欧盟共同农业政策对农业生态效率的影响，发现共同农业政策有助于提高农业生态效率，但增加了投入成本［9，10］。
长江中下游粮食主产区耕地利用生态效率时空格局与演变趋势
既有研究已取得丰富研究成果，为本文奠定了坚 （WBSCD）[22] 在 1992 年发布的《转变航向：关于环境
实的理论基础，但在研究层面及研究内容上仍存在可 与发展的一个全球视野》的报告中将生态效率定义
进一步拓展之处。当前，有关生态效率的运用层面仍 为：人类对资源的利用除满足正常需求外，同时须
广泛集中于企业、区域及行业等方面，而对于农业或 者城市区域内部土地生态效率的研究则尚处于起步
利用系统内各生产要素的交互程度及其演变特征。 自 20 世纪 90 年代生态效率概念被提出以来，各
学者就不断对该概念进行了丰富及深化，并将其运用 至不同的研究领域，成为了衡量各领域生态文明建设 的关键指标之一。国外学者对该方面的研究起步较 早，已基于不同的研究视角及方法对生态效率的基础 理论 [3-4]，生态效率在产品、企业及区域等领域的运用 进行了实证探究 [5-7]。国内学者对生态效率的研究起 步相对较晚，但也取得了一定的研究成果。在研究层 面上，国内学者主要侧重于对企业、区域及行业的生态 效率研究 [8-10]，也有部分学者逐步转变至农业或者城市 内部土地利用生态效率的研究 [11-12]；在研究内容上，从 侧重于对生态效率的区域差异及影响因素分析 ， [13-14] 逐步转变为对生态效率的收敛性及时空演变探究等 方面 [15-16]；在研究方法上，从早期的单一指标体系法、 多指标体系法 [17-18]，逐渐转变为运用随机前沿分析
模型的具体形式、估计参数且有效地解决了投入产出 则 表 征 单 位 资 源 投 入 所 获 期 望 产 出 最 大 化 ，两 者
变量的松弛问题，而成为了当前学术界测定各类资源 结 合 则 表 征 单 位 资 源 投 入 所 获 最 大 化 期 望 产 出 ，
效率的主流模型。
湖北省农产品主产区农业生产效率的时空变化及影响因素
第54卷第6期2020年12月华中师范大学学报（自然科学版）JOURNAL OF CENTRAL CHINA NORMAL UNIVERSITYCNat. Sci.）Vol. 54 No. 6Dec. 2020DOI ： 10. 19603/j. cnki. 1000-1190. 2020. 06. 015 文章编号：1000-1190(2020)06-1015-07湖北省农产品主产区农业生产效率的时空变化及影响因素余瑞林，郑彬鑫，马淑萍，朱媛媛**收稿日期：2020-05-25.基金项目：国家自然科学基金项目(42071170)；湖北省社会科学基金项目(2018033)；华中师范大学中央高校基本科研业务费项目(NU20A06020).* 通讯联系人.E-mail : zhuyy990@126. com.(华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室，武汉430079)摘要：建立农业生产效率评价指标体系，运用数据包络分析方法(DEA),从综合效率、纯技术效率和规模效率三个方面对2000年一2017年湖北省农产品主产区的农业生产效率进行综合评价， 结果表明：1)湖北省农产品主产区的农业生产效率总体表现不佳，说明农业生产的投入产出状态欠佳;2)农业生产效率呈现出较为明显的时空分异规律：时间上表现为稳步提升，空间上，县域分 异格局表现为农业生产效率水平较高的县域主要集中于鄂中和鄂北岗地，传统的商品粮基地江汉平原的农业生产效率相对较低，板块分异格局表现为咸宁板块〉孝荆板块〉襄随板块〉黄鄂黄板 块〉宜荆板块;3)农业生产效率的时空变化受自然条件与人文因素的综合影响，自然条件主要集 中在地形和土壤;人文因素则包括农业劳动力、播种面积、农业机械化水平等.关键词：农产品主产区；农业生产效率；时空变化；影响因素中图分类号：F329.9文献标识码：A 开放科学(资源服务)标识码(OSID)：农业是我国国民经济的基础，人多地少的基本国情决定了我国农业生产必须走专业化、规模化和 现代化的发展道路•习近平总书记在十九大报告中指出：“农业、农村、农民问题是关系国计民生的根本性问题.”农业产出持续增加，是发展农业经济、 增加农民收入和建设美丽乡村的重要前提.近年来，我国耕地资源不断减少，耕地质量持续退化，水资源短缺，污染问题严重以及环境资源制约等问题凸显，单纯依赖农业生产要素投入扩张难以实现农业产出的可持续增长.因此，促进农业提质增效，提高农业生产效率是当前深化农业供给侧结构性改革的重要任务.农业生产效率的时空差异规律和特征、农业生产效率的影响因素和机制等论题，一直是各级政府和学者研究的热点问题.国外学者对农业生产效率的关注较早， Fulginiti 等刀采用基于Malmquist 指数的以产出 为导向的非参数DEA 方法和柯布一道格拉斯生产函数考察了 1961年一1985年18个发展中国家 农业生产效率的变化，认为至少有一半国家的农业 生产效率有所下降，而农业生产效率的变化则主要归因于农业投入，技术变革等多个因素； Galanopoulos ⑵等应用基于 Malmquist 生产率指数的DEA 方法调查了欧盟农业部门的生产效率，研究表明技术效率低下是欧洲农业部门的共同特 征，而生产效率增长和部门扩张主要归功于技术的改进；Saiyut 等冏则利用随机前沿分析来评价农业劳动力的年龄结构对泰国农业技术效率的影响，结果表明，60岁及以上劳动力增加了技术无效率，而15〜59岁的劳动力降低了农业生产中的技术无效率.而国内对农业生产效率的关注较晚，但是研究成果较为丰富，主要集中于两个方面，一是农业生 产效率时空格局变化的研究口力，主要采用DEA模型、Malmquist 生产率指数，从综合效率、纯技术效率和规模效率三个方面对农业生产效率进行研 究，其中，综合效率=纯技术效率X规模效率.纯技术效率是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率，规模效率是由于企业规模因素影响的生产效率;二是农业生产效率影响因素的研究金⑷，认为 自然资源禀赋、生产规模、工业化水平、科技投入强度、流通服务业发展、城镇化水平、劳动力老龄化等是影响农业生产效率的主要因素.综合来看，目前国内农业生产效率的研究主要1016华中师范大学学报(自然科学版)第54卷是大尺度范围，小流域的研究相对较少.本文立足主体功能区建设，选取湖北省农产品主产区为研究区，构建农业生产效率模型，对2000年以来农业生产效率的时空演化规律进行综合分析，并力求揭示其影响因素，为提升农产品主产区生产效率、推进农产品主产区农业生产提供支撑.1研究区概况与数据来源1.1研究区概况农产品主产区是以提供农产品为主要功能的地区，农产品主产区的农业生产效率则直接关乎国家粮食安全，是区域社会经济发展的基础保障.本文选取湖北省的国家层面农产品主产区为研究区，共29个县(市、区).湖北省农产品主产区占全省总面积的32.85%,是国家重要的粮棉油产区、粮食安全保障区和国家重要的粮棉油鱼肉禽等商品生产基地. 1.2数据来源本文的空间数据来源于湖北省测绘成果档案馆，属性数据来源于2001年〜2018年的《湖北农村统计年鉴》.其中，由于研究期行政区划的变更，鄂州市的梁子湖区和随州市的随县的部分年份数据缺失，采用耕地面积占比方法进行数据处理.注:示意图来源于《湖北省主体功能区规划》图1湖北省农产品主产区Fig.1The schematic diagram of main agricultural production areas in Hubei Province1.3研究方法数据包络分析(DEA)根据规模报酬是否可变的不同假设，分为CCR模型和BCC模型，CCR模型假设决策单位都处于固定规模效率，但实际上决策单元有可能处于规模递增或递减的情况.而ECC模型则是在变动规模报酬假设下，修正CCR 模型，将综合效率进一步分解为纯技术效率与规模效率.本文采用BCC模型对湖北省农产品主产区的农业生产效率进行测算,模型表述如下：假设模型中有池个决策单元，每个决策单元都有杭种类型的输入以及s种类型的输出，分别用X好(X巧>0“=1,2,・・・,祝)代表第j个决策单元对第分种类型输入的投入量,Y r/(y r/>0,i=l,2,…,$)代表第j个决策单元对第r种类型输出的产出量,记为:Xj=(X“，X2"“,XQT,Yj=(乓，丫2”…,YRT.其中X,e e"*,Xj>0,Yj e出,均> 0,；=1,2,-,n5A;为各单位组合系数，£为非阿基米德无穷小量怡为效率评价指数,s—、s+为松弛变量，建立如下对偶模型"⑷：max(“T匕+尙)，s.t,a/1"Xj—jUo玄=1,2,•••，兀,/X。
农业生产效率测度及影响因素分析
农业生产效率测度及影响因素分析一、农业生产效率的测度方法：1.单位面积产量：农业生产效率最常用的测量方法之一是计算单位面积产量。
这可以通过将特定作物或农产品的总产量除以耕地面积来实现。
单位面积产量高表示较高的生产效率。
2.单位劳动力产量：另一种常用的测量方法是计算单位劳动力产量。
这可以通过将总产量除以参与农业生产的劳动力数量来完成。
单位劳动力产量高表示劳动力利用效率高。
3.能源效率：农业生产需要能源，如燃料、水和电力等。
衡量能源使用效率可以考虑每单位产出所需要的能源数量。
能源使用效率高表示较高的生产效率。
4.资本效率：农业生产中使用的农业机械和设备对生产效率有重要影响。
测量资本效率可以通过将总产量除以投入的农业机械和设备的价值来实现。
资本效率高表示较高的生产效率。
二、影响农业生产效率的因素：1.自然条件：自然条件是影响农业生产效率的重要因素之一、气候、土壤质量和地形等自然条件对农作物的生长和产量具有重要影响。
适宜的自然条件有助于提高农业生产效率。
2.技术进步：农业技术的不断进步对农业生产效率有显著影响。
新的种植技术、施肥技术和农药技术等可以提高农作物的产量和质量，从而提高农业生产效率。
3.农业投入：农业投入包括农作物种子、化肥、农药和农业机械等。
适当的农业投入可以提高农作物的生长和产量，从而提高农业生产效率。
4.管理水平：农业生产的管理水平对农业生产效率有关键影响。
科学的农业管理包括合理的灌溉、适时的施肥和农作物的病虫害防治等。
优秀的管理水平可以最大程度地利用资源，提高农业生产效率。
5.市场条件：市场条件也会影响农业生产效率。
农产品价格的波动和购买力的变化会影响农民的种植、销售和决策。
稳定的市场环境可以鼓励农民更加积极地投入到农业生产中，提高农业生产效率。
总结起来，农业生产效率的测度方法包括单位面积产量、单位劳动力产量、能源效率和资本效率等。
影响农业生产效率的因素包括自然条件、技术进步、农业投入、管理水平和市场条件等。
碳中和目标下中国耕地绿色低碳利用的区域差异与影响因素
第35卷 第8期2021年8月Vol.35 No.8Aug.,2021中国土地科学China Land Science doi: 10.11994/zgtdkx.20210809.164152碳中和目标下中国耕地绿色低碳利用的区域差异与影响因素柯 楠1，卢新海1，2，匡 兵2，韩 璟2（1.华中科技大学公共管理学院，湖北 武汉 430074；2.华中师范大学公共管理学院，湖北 武汉 430079）摘要：研究目的：揭示碳中和目标下中国耕地绿色低碳利用的区域差异与影响因素，为实现耕地资源可持续利用和农业高质量发展提供参考。
研究方法：超效率SBM模型、核密度估计和面板Tobit回归模型。
研究结果：（1）2000—2019年，中国耕地绿色低碳利用水平整体上呈现提升趋势，粮食功能区耕地绿色低碳利用水平也表现出不同程度的上升态势。
（2）核密度估计结果显示，中国耕地绿色低碳利用水平演进过程存在明显的区域差异特征。
（3）从全国层面来看，科技投入水平和农民生活水平对耕地绿色低碳利用具有显著正向影响，自然条件、财政支农水平、工业化水平和农业机械化水平对耕地绿色低碳利用具有显著负向影响；从粮食功能区来看，不同因素对耕地绿色低碳利用水平的影响方向与程度具有明显的差异。
研究结论：中国耕地绿色低碳利用存在明显的区域差异特征，可通过“强化区域耕地生产要素高效配置”“完善相关政策工具设计”“加强农业技术研发与应用”提升耕地绿色低碳利用水平。
关键词： 耕地绿色低碳利用；碳中和；区域差异；影响因素中图分类号：F301.24文献标志码：A文章编号：1001-8158（2021）08-0067-10收稿日期：2021-05-18；修稿日期：2021-06-30基金项目：教育部人文社会科学基金青年项目（19YJC790054）；中国博士后科学基金项目（2020M672365，2020T130234）。
第一作者：柯楠（1993-），男，湖北黄梅人，博士研究生。
农业绿色发展指数构建与测度
农业绿色发展指数构建与测度一、本文概述随着全球环境保护意识的日益增强，绿色发展已经成为各行各业共同追求的目标。
农业作为国民经济的基础产业，其绿色发展尤为重要。
本文旨在构建一套科学、合理的农业绿色发展指数，并对我国农业绿色发展水平进行测度，以期为农业可持续发展提供决策支持和理论依据。
本文首先阐述了农业绿色发展的内涵及其重要性，明确了农业绿色发展指数构建的意义和目的。
随后，通过梳理国内外相关文献，对农业绿色发展指数的构建方法和测度技术进行了深入分析和比较，确定了本文的研究框架和技术路线。
在构建农业绿色发展指数的过程中，本文遵循科学性、系统性、可操作性和可比性原则，从农业资源利用、农业生态环境、农业经济效益和社会发展水平四个方面构建了指标体系。
同时，运用主成分分析、熵值法等多种统计分析方法，对指标进行了权重赋值和综合评价，最终形成了农业绿色发展指数。
在测度农业绿色发展水平时，本文选取了中国31个省（市、自治区）的农业相关数据，运用构建的农业绿色发展指数进行了实证分析。
通过对各地区农业绿色发展水平的比较和分析，揭示了我国农业绿色发展的现状、存在的问题及其空间差异。
本文根据测度结果和实际情况，提出了促进农业绿色发展的政策建议，包括加强农业资源保护和生态环境治理、推动农业技术创新和产业升级、提高农民素质和参与度等。
这些建议对于推动我国农业绿色发展、实现农业可持续发展具有重要意义。
本文构建的农业绿色发展指数及其测度方法，为评估我国农业绿色发展水平提供了有力工具，也为制定和实施农业绿色发展政策提供了重要参考。
未来，我们将继续完善和优化指数体系，以适应不断变化的农业绿色发展需求，为推动全球农业绿色发展贡献中国智慧和中国方案。
二、农业绿色发展指数的构建农业绿色发展指数的构建是一个综合性、系统性的过程，旨在通过一系列科学、合理的指标体系和测度方法，全面反映农业绿色发展的水平和趋势。
这一指数的构建，不仅有助于推动农业可持续发展，也为政策制定者提供了决策依据，为农业生产者提供了发展导向。
应用博弈交叉法分析中国省际森林公园旅游生态效率的时空分异
第５０卷第３期东 北 林 业 大 学 学 报Ｖｏｌ．５０Ｎｏ．３２０２２年３月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＯＲＴＨＥＡＳＴＦＯＲＥＳＴＲＹＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＭａｒ．２０２２
１）国家社会科学基金年度项目（２１ＢＧＪ０６６）。第一作者简介：李德立，男，１９６４年９月生，东北林业大学经济管理学院，副教授。Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｄｅｌｉ１９６４＠１６３．ｃｏｍ。通信作者：田刚，东北林业大学经济管理学院，教授。Ｅ－ｍａｉｌ：ｔｉａｎｇａｎｇ０４５１＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ。收稿日期：２０２１年１２月８日。责任编辑：王广建。
应用博弈交叉法分析中国省际森林公园旅游生态效率的时空分异１）
李德立 翟英杰 田刚（东北林业大学，哈尔滨，１５００４０）
摘 要 以２００８—２０１９年中国３０个省市森林公园旅游的面板数据为数据源，将生态足迹值纳入评价森林公园可持续发展的指标体系，采用博弈交叉方法测度中国省际森林公园旅游的生态效率，莫兰指数探究其空间集聚类型，标准差椭圆法分析森林公园旅游绿色发展的空间分布的方向性变化。结果表明：２００８—２０１９年中国省际森林公园旅游生态效率整体有所提高，高效率区域主要集中在东部、中部地区，但东北地区可持续性发展较为均衡；森林公园旅游生态效率存在显著的空间差异，整体效率由高到低呈现东部、中部、东北、西部地区的分布格局；整体旅游生态效率表现为空间正向聚集效应，且聚集效应逐步增强。从局部聚集类型来看，同质发展聚集类型的区域主要集中在东部和中部地区，且有逐渐向西部扩散的趋势；森林公园旅游生态效率的重心轨迹呈现“东北－西北－西南”的动态演变格局。关键词 森林公园；旅游生态效率；博弈交叉方法；空间差异分类号 Ｓ７１５．３ＳｐａｔｉａｌａｎｄＴｅｍｐｏｒａｌＶａｒｉａｔｉｏｎｉｎＴｏｕｒｉｓｍＥｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆＩｎｔｅｒｐｒｏｖｉｎｃｉａｌＦｏｒｅｓｔＰａｒｋｓｉｎＣｈｉｎａＵｓｉｎｇＧａｍｅＩｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ／／ＬｉＤｅｌｉ，ＺｈａｉＹｉｎｇｊｉｅ，ＴｉａｎＧａｎｇ（ＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５００４０，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ）／／ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０２２，５０（３）：８１－８６．Ｗｉｔｈｔｈｅｐａｎｅｌｄａｔａａｎａｌｙｓｉｓａｂｏｕｔｆｏｒｅｓｔｐａｒｋｔｏｕｒｉｓｍｏｆ３０Ｃｈｉｎｅｓｅｐｒｏｖｉｎｃｅｓａｎｄｃｉｔｉｅｓｆｒｏｍ２００８ｔｏ２０１９，ｔｈｅｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｆｏｏｔｐｒｉｎｔｖａｌｕｅｗａｓｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｄｉｎｔｏｔｈｅｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｆｏｒｅｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｆｏｒｅｓｔｐａｒｋｓ，ｔｈｅｇａｍｅｃｒｏｓｓｏｖｅｒｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｉｎｔｅｒｐｒｏｖｉｎｃｉａｌｆｏｒｅｓｔｐａｒｋｔｏｕｒｉｓｍｉｎＣｈｉｎａ，ｔｈｅＭｏｒａｎｉｎｄｅｘｅｘｐｌｏｒｅｄｉｔｓｓｐａｔｉａｌａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｔｙｐｅ，ａｎｄｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄｄｅｖｉａｔｉｏｎｅｌｌｉｐｓｅｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｆｏｒｅｓｔｐａｒｋｔｏｕｒｉｓｍｇｒｅｅｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｃｈａｎｇｅｓｏｆｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ．ＴｈｅｏｖｅｒａｌｌｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｉｎｔｅｒｐｒｏｖｉｎｃｉａｌｆｏｒｅｓｔｐａｒｋｔｏｕｒｉｓｍｉｎＣｈｉｎａｈａｓｉｍｐｒｏｖｅｄｆｒｏｍ２００８ｔｏ２０１９，ｂｕｔｔｈｅｒｅａｒｅｓｔｉｌｌｎｅａｒｌｙ７０％ｏｆｐｒｏｖｉｎｃｅｓｔｈａｔｈａｖｅｎｏｔｒｅａｃｈｅｄｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｔａｔｅｏｆｌｅｓｓｃａｐｉｔａｌｉｎｐｕｔ，ｌｅｓｓｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｃｏｓｔａｎｄｍｏｒｅｅｘｐｅｃｔｅｄｏｕｔｐｕｔ；ｔｈｅｈｉｇｈｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｒｅｇｉｏｎｓａｒｅｍａｉｎｌｙｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄｉｎｔｈｅｅａｓｔｅｒｎａｎｄｃｅｎｔｒａｌｒｅｇｉｏｎｓ，ｂｕｔｔｈｅｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｉｎｔｈｅｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎｒｅｇｉｏｎｉｓｍｏｒｅｂａｌａｎｃｅｄ，ａｎｄｔｈｅｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｆｏｒｅｓｔｐａｒｋｔｏｕｒｉｓｍ．Ｔｈｅｒｅａｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｓｐａｔｉａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ，ａｎｄｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎｉｓｉｎｔｈｅｄｅｓｃｅｎｄｉｎｇｏｒｄｅｒｏｆｅａｓｔｅｒｎ，ｃｅｎｔｒａｌ，ｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎａｎｄｗｅｓｔｅｒｎｒｅｇｉｏｎｓ；ｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｔｏｕｒｉｓｍｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｓｈｏｗｓａｐｏｓｉｔｉｖｅｓｐａｔｉａｌａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ，ａｎｄｔｈｅａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｉｓｇｒａｄｕａｌｌｙｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ．Ｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｌｏｃａｌａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｔｙｐｅｓ，ｔｈｅｈｏｍｏｇｅｎｅｏｕｓｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｔｙｐｅｓｉｓｍａｉｎｌｙｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄｉｎｔｈｅｅａｓｔｅｒｎａｎｄｃｅｎｔｒａｌｒｅｇｉｏｎｓ，ａｎｄｔｈｅｒｅｉｓａｔｒｅｎｄｏｆｇｒａｄｕａｌｌｙｓｐｒｅａｄｉｎｇｔｏｔｈｅｗｅｓｔ；ｔｈｅｃｅｎｔｅｒｏｆｇｒａｖｉｔｙｔｒａｊｅｃｔｏｒｙｏｆｆｏｒｅｓｔｐａｒｋｔｏｕｒｉｓｍｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｓｈｏｗｓａｄｙｎａｍｉｃｅｖｏｌｕｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎｏｆ“ｎｏｒｔｈｅａｓｔｎｏｒｔｈｗｅｓｔｓｏｕｔｈｗｅｓｔ”．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｆｏｒｅｓｔｐａｒｋｓ；Ｔｏｕｒｉｓｍｅｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ；Ｇａｍｅｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ；Ｓｐａｔｉａｌｖａｒｉａｔｉｏｎ
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中国农业生态效率测度及时空差异研究摘要农业生态效率测度对于促进农业生态化和可持续发展具有重要作用。
基于1993―2013年农业投入产出相关数据，采用劳动、土地、化肥、农药、农膜、机械动力、灌溉、役畜八类投入指标，农业碳排放和农业污染两类非期望产出指标以及农业总产值作为期望产出指标，利用SBMUndesirable扩展模型测算全国、东中西、八经济区及省际农业（种植业）生态效率，并分解无效率项。
结果显示：①样本期内中国农业生态效率总体呈现“降-升-降-升”平缓右偏型“W”结构，总体上中国农业生态效率趋于提升；②东中西部三个地区和八大经济区农业生态效率总体趋势与全国基本一致，但又各具特点，三区域中东部地区差异较大，八经济区中西北地区和西南地区差异较大；③省际农业生态效率总体上也存在差别，农业生态效率总体较高的省份既有上海、江苏等经济发达的沿海地区，又有贵州、新疆等经济落后地区。
从效率损失结构来看，农业生态效率损失总体上主要是由投入冗余和非期望产出冗余导致的，但投入和非期望产出冗余内部结构又存在诸多不同。
总体而言，化肥、农药、农膜过度使用及其负面作用在较多地区表现较为突出。
农业生态效率测度实质是平衡农业投入、期望产出和非期望产出三者的关系，提升农业生态效率，促进农业生态化发展和可持续发展。
同时，在农业生态效率评价中，要基于资源禀赋现实、基于要素替代关系、基于生态负面影响等，结合地区发展现实和不同的发展阶段进行相应调整，有区别地促进农业生态化发展。
关键词农业生态效率；SBMUndesirable模型；非期望产出；时空差异中图分类号F323.2文献标识码A文章编号1002-2104（2016）06-0011-09doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.06.002改革开放以来，中国经济高速增长，农业产出水平也不断提高，2004―2015年中国粮食产量已经实现“十二连增”，至2015年达到6.214亿t。
农业经济的快速发展除家庭联产承包责任制及市场经济体制改革的“政策红利”外，还得益于石油农业模式的推行。
石油农业又称“化学农业”、“工业式农业”等，20世纪40年代发端于美国，继而在全世界得到快速发展，60年代被确立为农业现代化的必由之路。
石油农业模式以高投入、高产出为典型特征，通过在农业生产过程中大量使用以石油能源为动力的农业机械及石油制品为原料的农业化学制品，实现农业生产的“高产、高效、省时、省力”的效果。
然而，这一模式本质是一种依靠“无机肥料”的生产模式，具有“逆生态化”特征，随其“逆生态化”堆积效应的显现，日益遭受质疑。
石油农业“逆生态化”效应突出表现在两个方面：其一，农业生产直接或间接导致大量温室气体排放，为全球气候变暖贡献了重要份额；其二，农业生产带来环境污染负面效应，主要表现在对土壤及水质等的污染、对土壤长期地力的侵蚀、对人身体健康的危害等方面。
前者的主要原因在于农业生产直接或间接使用石油、煤炭等化石能源；后者则主要在于化肥、农药、农膜等化学制品的过度使用产生的负面作用。
石油农业的“逆生态化”效应在中国已累积到较为严重的程度，如据《第一次全国污染源普查公报（2010）》，中国农业污染源排放的三类主要污染物（COD、TN、TP）分别达到1 324.09、270.46、28.47万t，占比分别为43.7%、57.2%、67.3%，农业污染源已成为中国第一大污染源。
另据《全国土壤污染状况调查报告（2014）》，中国土壤污染超标率总体上已达到16.1%，其中无机污染占82.8%。
在生态危机和可持续发展压力之下，国内外低碳发展、生态发展、可持续发展的呼声日益高涨，农业生态化发展的呼声和动力也日益增强。
农业生态化发展要求在农业生产过程中，不但要重视短期利益更要重视长期利益，不但要重视经济效益还要重视生态效益，平衡农业投入、农业产出、生态影响三者的关系，这决定了考察农业生产效率时传统经济效率视角已变得局限，必须将生态影响注入效率考察中衡量农业经济生态效率（简称生态效率）。
生态效率（Ecoefficiency）概念最早由Schaltegger和Sturm 提出，20世纪90年代随着世界可持续发展工商业联合会（WBCSD）的推广而广受重视。
虽然生态效率有众多定义，但其核心在于生产评价中引入经济和生态双重维度[1]。
依照生态效率思想，在农业生态效率评价中不但要重视合意产出（经济效益）最大化，还要重视非合意产出（生态负面影响）最小化。
目前，对农业生态效率评价的常用方法包括随机前沿法（SFA）和数据包络分析法（DEA）[2]。
其中，DEA法因无需预设函数关系，能更好地减少主观因素影响，而成为各类效率评价中最为常用的方法。
DEA是一种评价决策单元相对效率的方法，1978年由运筹学家Charne、Cooper及Rhodes 提出[3]，后经一系列扩展。
2001年Tone构建了非径向、非角度的DEASBM模型，将松弛变量直接纳入目标函数，解决了传统模型忽视投入产出松弛问题[4]，继而非期望产出被纳入模型中，逐渐成为衡量生态效率的主流模型。
DEASBM模型，在国内生态效率评价中也得到广泛应用，如李静、程丹润测算地区环境效率[5]，杨良杰、吴威等测算公路运输效率[6]，杨清可、段学军等测算城市土地利用效率等[7]。
同时，许多学者将其用于农业生态效率测算，如潘丹、应瑞瑶[8]，李谷成[9]均以农业面源污染为非期望产出，刘应元、冯中朝等[10]，田伟、杨路嘉等[11]均以农业碳排放为非期望产出，测算了相应年份中国农业生态效率，但这些研究因选用的指标及模型设定等不同，结论也有所区别。
纵观当前研究，对农业生态效率的测算研究总体上还存在以下几方面需补充或深化的内容：一是将农业碳排放和污染双重因素纳入非期望产出中；二是针对狭义农业（种植业）生态效率的衡量；三是农业生态效率区域差异分析。
基于此，本文拟以农业（种植业）为研究对象，将碳排放和污染作为非期望产出，利用1996―2013年相关数据测度中国农业生态效率，并分析其时空差异，同时对农业生态效率损失结构进行分解。
1研究方法和数据选择1.1研究方法本研究基于SBMUndesirable模型[4，11-12]，其基本原理如下：假定农业生产中有n个决策单元，每一决策单元包含一个投入向量和两个产出向量（期望产出和非期望产出），影响最重要的组成部分，本文以狭义农业（种植业）为研究对象测度农业生态效率。
其投入产出指标及变量选择见表1。
农业生产包含多种投入指标，参考以往研究，本文选取了8项主要投入指标，并选用8个变量对其表征。
变量中除劳动力投入数据根据农林牧副渔业从业人员进行估算外，其余均为直接数据。
为保持统计口径的统一，农业期望产出指标以农业总产值进行表征。
同时，为了消除物价因素的影响，所有数据均调整为以2002年为不变价格。
农业非期望产出包含碳排放和污染排放两类。
一般而言，农业碳排放主要来源于以下几个方面：化肥、农药、农膜三大农业化学制品生产和使用过程中引起的排放；农业机械消耗化石燃料（主要是柴油）引起的排放；农业灌溉消耗电能（主要是火力发电）间接引起的排放；农业翻耕引起的有机碳的流失。
参照以往研究，六类排放源排放系数分别为化肥0.895 6（kg/kg）[13]、农药4.934 1（kg/kg）、农膜5.18（kg/kg）、柴油0.592 7（kg/kg）、农业灌溉20.476（kg/hm2）、农业播耕312.6（kg/km2）[14]。
农业污染典型表现为面源污染，种植业面源污染主要由化肥、农药、农膜等过度使用所造成的，本文采用化肥氮磷流失量、农药无效使用量、农膜残留量表征污染水平。
化肥氮磷流失量核算方式分别为复合肥含氮量与氮肥使用量总和乘以氮流失系数，复合肥含磷量与磷肥使用量总和乘以磷流失系数；农药无效利用量核算方式为农药使用量乘以农药无效利用系数；农膜残留量核算方式为农膜使用量乘以农膜残留系数。
相关系数主要采用文献调研法及国家统计局公布的相关数据，同时参考《第一次全国污染普查：肥料流失、农药流失、地膜残留系数手册》，在核算过程中尽可能考虑地域差距的影响[15-16]。
基础数据均来自国家统计局国家数据、《中国农村统计年鉴》及相应省市统计年鉴，个别缺失数据根据时序数据前后两期推测代替。
因1997年重庆设立直辖市，1996年以前重庆数据与四川省合并使用。
2中国农业生态效率测度分析基于一般规模报酬（λ≥0且0.8≤∑λ≤1.2），在期望产出与非期望产出总体比重为1∶1的情况下，利用DEASOLVER PRO计算平台，测算各种情况下农业生态效率。
2.1全国农业生态效率测度分析从1993―2013年中国农业投入产出样本数据来看，除劳动力投入总体呈现下降趋势外，其余数据均呈现上升趋势，这意味着，中国农业发展一定程度上实现了其它生产要素对劳动力要素投入的替代，但同时说明，生产要素投入的不断增长不但带来期望产出的增加，也不可避免地造成非期望产出的增加，农业产出的增加也是以牺牲生态福利为代价的。
利用中国1993―2013年农业投入产出时序数据，以每一年为一个决策单元，共21个决策单元，测算样本期内的农业生态效率，结果见图1。
1993―2013年中国农业生态效率平均值为0.86，其中1993、1999、2000、2013四个年份实现相对完全效率状态，总体上中国农业生态效率呈现逐渐改善的状况。
样本期，农业生态效率总体呈现“降-升-降-升”平缓右偏型“W”结构，四个阶段分别对应于：1993―1996、1997―1999、2000―2004、2005―2013年。
1993、1999―2000、2013年分别对应“W”上方的三个顶点，“W”左侧及右侧两顶点间农业生态效率平均值分别为0.77、0.84。
除完全效率年份外，劳动力、土地、化肥、农药、农膜、机械动力、灌溉、役畜八大农业生产投入冗余的平均值分别为16.09%、14.81%、12.9%、13.79%、8.49%、4.61%、13.17%、20.2%；农业碳排放、氮流失、磷流失、农药无效利用量、农膜残留量五类非期望产出冗余平均值分别为12.52%、15.43%、11.2%、13.71%、7.81%。
由此可见，农业生态效率损失主要反应在投入无效率和非期望产出无效率两类指标的多个方面，其中劳动力、土地、役畜投入过多及氮流失、农药无效利用尤为突出。
通过无效率分解式测算，除去完全效率年份，其余年份投入无效率和非期望产出无效率平均值分别为13.01%、12.13%，其中1994―1998年样本期分别为16.2%、17.14%；2001―2012年样本期分别为11.68%、10.05%，全样本期和2001―2012年样本期投入产出无效率均高于非期望产出无效率，但1994―1998年样本期非期望产出无效率高于投入无效率，总体上两者差距不大。