我國山區縣農業生態效率綜合評價

摘要： 農業是關系國計民生和經濟社會發展的基礎產業，農業生態效率是衡量農業綜合生產能力的重要指標。以農業生態效率評價為研究中心，擇取典型山區農業縣——福建省武平縣，通過構建農業生態效率綜合評價指標體系，并基于DEA模型，對武平縣2008-2012年農業生態效率進行實證分析， 從綜合技術效率、純技術效率、規模效率對其17個鄉鎮進行綜合評價， 為低生態效率鄉鎮的改進提供相應建議。

關鍵詞：武平縣；山區農業縣；農業生態效率；DEA模型

中圖分類號：F323.22文獻標識碼：A 文章編號：1009-9107（2015）03-0094-06

農業作為國民經濟發展中的基礎部門，改革開放后得到長足發展，農業綜合生產能力邁上新臺階。但由于長期對農業的掠奪性經營，我國農業和農村生態環境問題日益突出，嚴重制約農業的長遠發展。據2010年第一次全國污染源普查結果顯示，農業源污染物排放，化學需氧量、總氮、總磷排放量為1 324.09萬噸、270.46萬噸和28.47萬噸，分別占排放總量的43.7%、57.2%和67.4%，主要是施用化肥、農藥和畜禽養殖等造成，農業生產已成為我國重要的環境污染源[1]。現代農業發展是建設生態文明的關鍵，它擔負著保障13億人口農產品供給任務的同時，也擔負著建設美麗中國的歷史重任，研究農業生產的生態效率，改善和降低農業生產對環境造成的負面影響，具有很強的經濟價值和社會意義[2]。

一、生態效率的提出

德國學者Schaltegger和Sturn首次提出生態效率一詞，并將其定義為：經濟增加值與環境影響的比值。此后，多國學者注意力轉至生態效率研究上，1998年經濟發展合作組織（OECD）認為生態效率即為生態資源滿足人類需要的效率， 得到學界和社會的廣泛認同；2000年世界可持續發展工商業聯合會（WBCSD）指出生態效率的實現是通過提供具有價格優勢的服務和商品，滿足人類高質量生活水平的同時，把整個生命周期中對環境的影響降至與地球估計承載力一致的水平上；歐洲環境署（EEA）和國際金融組織環境投資部（EFG-IFC）也都主張生態效率是以最少的自然界投入創造出更多的福利，以更有效率的生產方式提高資源的可持續。Fussler[3]將生態效率成功地引入了中國，經多年發展，國內生態效率的研究取得了積極的進展，在介紹引進國外先進概念和理論方法的基礎上，初步形成了一些適合中國國情的認知體系和價值方法[48]。

二、常用生態效率評價方法比較與選擇

評價方法的選擇是構建生態效率評價系統的一個重要環節，是進行后續評價與分析的基礎，所選擇的評價方法是否科學有效，關系到評價結果能否有效地反映出評價目標的真實情況，檢驗評價分析結果的實用性。因此，選擇并分析出一種比較科學合理的農業生態效率評價方法體系是本文的重點。

盡管各組織機構對于生態效率的定義不同，廣義上都可看作是“產出投入比”，生態效率表征在兩個維度上——經濟和生態，其評價方法概括起來主要有以下3種：經濟/環境單一比值法、指標體系法、模型法。每種評價方法有其各自優勢與不足，與其所評價的目標有很大關系。基于目前的研究現狀而言，非參數分析法中的數據包絡分析法DEA是比較適合用于評價農業生態效率的一種方法。

DEA是1978年美國著名運籌學家Charnes Cooper和Rhodes等以“相對效率評價”概念為基礎首先提出來的，其主要特色為：首先可以處理多項投入產出的評估模式，不需要進行預設函數的認定，減少參數估計的困難，在處理實務問題上比較可行；其次所計算的效率值是指相對效率，不受投入項與產出項計量單位的影響，并以一個比值（最大為1）表示一個決策單位投入與產出的關系，不需要預設的加權值，能對整合不同的投入與不同的產出組合進行處理；與此同時，能同時處理順序及比例尺度的數據，在數據的處理上也更具彈性；最后，它能比較各DMU的相對效率值且可以通過計算結果得知各DMU應增加或減少多少（或兩者皆有）投入與產出項，以達到有效率狀態。

本文基于DEA模型對農業生態效率展開分析與評價，同時應看到，DEA方法本身存在著一些不足，如何正確科學評價還需要在其原理基礎上進行調整與完善。

三、農業生態效率評價指標體系的構建

（一）武平縣生態農業發展狀況

本文選取的研究對象福建省武平縣以農業為主，屬于典型的山區農業縣，全縣面積2 635平方公里，現轄7鎮10鄉，是國家和省商品糧基地縣，國家無公害蔬菜生產示范縣，曾獲“全國集體林權制度改革先進典型縣”“全國封山育林先進縣”等榮譽，素有閩西“金三角”之稱。

2012年武平縣國民生產總值為104.67億元，三次產業比重為23.0∶42.3∶34.7；農業經濟呈穩步發展態勢，實現農業總產值40.87億元，全縣糧食播種面積56.3萬畝，糧食總產21.3萬噸，引進省外專業合作社建立設施農業基地2個，新培育市級農業產業化龍頭企業10家，“武平綠茶”被核準為地理標志證明商標，“象洞雞”成為首個國家級畜禽遺傳資源品種；森林覆蓋率保持在79.6%，居全省首位，共有8個省級生態鄉鎮，先后被授予“全國環境綜合整治先進城市”“環境優美縣城”稱號。與此同時，大氣污染、河水富營養化、農膜污染、土壤板結、農業固體廢棄物污染等諸多問題也困擾著當地農業生態環境，生態破壞的現象時有發生，新型資源環境問題不斷出現，影響農業可持續發展目標的實現。

（二）農業生態效率評價指標體系的構建

遵循系統性、科學性、整體性、目標性及可操作性等原則，結合農業的特殊性，考慮統計數據的完整性、可得性和可參考性，從環境、資源、經濟發展水平三個方面構建農業生態效率評價指標體系[9]，見表1。

在選取指標時還應考慮到，經驗法則認為當樣本DMU的個數應為投入項與產出項個數和的兩倍以上時，分析結果的可信度與可解釋性最高。研究選取6個投入產出指標及17個鄉鎮作為DMU，符合DEA模型的經驗法則；其次，為確保所選取的投入產出指標都能確實反映其對效率的影響，投入產出指標數據須符合等幅擴張性的要求，即當投入數量增加時，產出數量不得減少。為檢驗所選取的投入與產出之間關系是否合理，本文作了相關矩陣驗證，見表2。

整體來看，各鄉鎮農業發展水平存在差異，但不顯著。武平縣五年間農業總產值標準差為7 689.27萬元，其中農業總產值最大值的樣本區域是東留鄉，最小值的樣本區域是下壩鄉，最大最小值之比為3.86，從標準差和最大最小值的比較，可以看出各鄉鎮的農業發展水平總體是比較均衡的。

其次，各鄉鎮基于不同的單個環境影響因子的農業生態效率差異表現得較大。分別用化肥污染量、農藥污染量、地膜殘留量作為環境影響指標時，各鄉鎮的平均生態效率分別為8.98萬元/噸、696.38萬元/噸、14 790.01萬元/噸，標準差生態效率為3.81萬元/噸、384.78萬元/噸、2 839.03萬元/噸。這一結果表明，僅用單個環境指標來測算生態效率具有極大的片面性，通過簡單加總的方式得到的綜合環境指標的生態效率值是很困難的，而利用DEA模型來測算正好能夠解決這一問題。

（二）基于DEA模型的靜態農業生態效率分析

本文使用DEAP2.1軟件，根據基于投入導向的CCR和BCC模型進行測算，所得的綜合技術效率（TE）和純技術效率（PTE）均為農業生態效率值，見表4。

從綜合技術效率來分析，2008-2012年，各鄉鎮農業生態效率的平均水平為0.87，未達到有效生產前沿面狀態。農業生態效率水平均值達到1.000水平的地區分別為平川鎮、城廂鎮、萬安鄉等8個鄉鎮，占樣本總量的47.1%，表明它們的農業生態效率達到有效生產前沿面狀態，農業生態效率技術有效。而農業生態效率水平均值低于1的鄉鎮有東留鄉、下壩鄉、中赤鄉等9個鄉鎮，這9個鄉鎮的農業生態效率處于無效狀態，占樣本總量的52.9%，且9個鄉鎮的平均生態效率值只有0.766，其中最小的是大禾鄉，只有0.501，約等于農業生態效率有效的鄉鎮的一半，與全縣平均水平相比差距非常大。

根據Norman and Barry的研究，可以將DMU的綜合技術效率值的強度分為四類。在8個處于有效生產前沿面狀態的鄉鎮中，平川鎮、城廂鎮中赤鄉、象洞鄉和湘店鄉5個鄉鎮屬于強勢生態效率單位，在無重大改變的情況下，通常能夠保持其有效生產的狀態；萬安鄉、中山鎮、民主鄉3個鄉鎮只是邊緣效率單位，表明，一旦改變投入或產出部分的數值，其效率值很可能就會偏離有效生產前沿面；東留鄉的綜合技術效率值分別為0.924，介于0.9和1之間，屬于邊緣非效率單位，需要對其投入和產出方面進行調整就能達到有效生產前沿面水平；剩余的包括下壩鄉、武東鄉、中堡鎮等8個鄉鎮的效率值小于0.9，屬于明顯非效率單位，不易達到有效生產前沿面，或說要達到有效生產前沿面水平所做的調整和改進會比較大。

從純技術效率來分析，武平農業總體農業生態效率值為0.928，說明只有7.2%左右的投入指標沒有獲得應有的農業產出，其中生態效率值達到1的有11個鄉鎮，效率值小于1的鄉鎮有6個，只有三個鄉鎮的純技術效率不足80%，說明武平縣大部分地區的農業生產未出現嚴重的資源浪費和生態污染情況，農業生產整體技術還是處在較高水平。

從規模效率分析，8個鄉鎮規模有效率，除了達到有效生產前沿面的鄉鎮外，其他鄉鎮的規模效率總體水平較高，普遍都在0.8以上，說明規模效率不是制約這些鄉鎮未能達到有效生產前沿面的主要因素。并且這些鄉鎮的規模報酬遞增遞減狀態都存在，有4個鄉鎮處于規模報酬遞增的狀態，即這4個鄉鎮在農業發展過程中，農業產出的增加幅度會大于投入的增加幅度，具有擴大規模和產量的技術優勢和潛力；而遞減狀態的鄉鎮有6個，其產出比例的增加會相應地小于投入的增加，對這幾個鄉鎮應當采取適度控制規模的做法，限制農藥化肥的過度使用，提升農業生態效率的水平。

（三）基于DEA-Malquist模型的動態農業生態效率分析

利用DEA-Malmquist方法可將效率變化原因分為技術變化與技術效率變化，并進一步把技術效率變化細分為純技術效率變化與規模效率變化。

從表5和圖1可以看出，武平縣17個鄉鎮的農業生態效率在總體上表現為效率進步的趨勢，年平均增長幅度高達14.0%，除了在2009-2010年間出現了效率退步的現象，退化幅度僅僅為3.6%。2011-2012年，農業生態效率進步幅度高達22.6%，主要原因在于在該階段，農業生態的技術效率提升幅度為3.8%，農業生態的技術水平進步了18.1%，兩者共同作用使得最終的農業生態效率水平有了22.6%的提高；在2009-2010年出現的效率退步現象原因在于，該階段農業生態的技術效率退步了5.7%，農業生態的技術水平雖然有2.2%的進步，但是無法彌補技術效率的退步幅度從而導致了農業生態效率的倒退，而在2008-2009年度，雖然農業生態的技術效率退步了1.2%，但是21.5%的技術進步水平對其進行了彌補，使得該年度的TFPch有了20.0%的進步。

從每一項具體指標來分析，2008-2012年度，武平縣17鄉鎮的農業生態的Malquist指數各項指標年度變化趨勢基本一致，均表現出總體逐年改善的趨勢，技術變動年均進步達到14.4%的水平，但是，5年間技術效率變動和純技術效率變動的年平均退步分別為4%和6%。

綜上所得，雖然武平縣17鄉鎮在2008-2012年的農業生態效率總體是進步的，但是有些年份主要得益于技術變動水平的進步，因此應該揚長避短，在促進技術變動水平的基礎上，要大力加強技術效率的提升[15]。

為了更深入的對指數變化的原因進行分析，本文對17個鄉鎮的Malquist指數進行比較分析，詳見表6。

表6表明，2008-2012年武平縣17個鄉鎮的農業生態效率TFPch均大于1，都呈現出成長趨勢，進步最大的鄉鎮是下壩鄉，其生態生產率高達22.9%，最小的是桃溪鎮。在對其具體指標分解發現，下壩鄉的增長率主要歸功于技術進步的水平。雖然有8個鄉鎮的技術效率是衰退的，但17個鄉鎮技術變動處于進步狀態，彌補了技術效率的衰退水平。

（四）生態低效率鄉鎮的改進

通過參照生態有效率鄉鎮，對非有效鄉鎮進行分析，可以利用DEAP2.1計算出投入指標的投入冗余，并給定改進的目標值。根據表7、表8可知，如各鄉鎮均想要達到有效生產前沿面狀態，就需要調整產出項。相對效率已經為1.000的平川鎮、城廂鎮、萬安鄉等10個鄉鎮因其已處于有效生產前沿面上，其投入冗余均為0；而未達到有效生產的鄉鎮，以2012年東留鄉為例，在投入方面需減少100噸的農用柴油使用量、584.497噸的化肥污染量、10.660噸的農藥污染量和7.827噸的地膜殘留量。

五、結語

生態效率是衡量經濟與資源環境協調發展的重要指標，有關生態效率的研究非常廣泛，覆蓋面設計廣，是一個綜合性、社會性的問題。本文所做的效率評價是相對效率評價，在一定程度上反映農業生態效率的情況，但受到數據的限制，文中在計算效率值時，基本上是使用評價對象整個農業體系綜合性的數據，選取的指標也更多傾向于種植業，未能全面考慮農業生產內部結構的差異，有可能會造成農業生態效率值的差異。理想的農業生態效率測算方法要求充分考慮評價對象在農業生產系統不同部分之間組合方式的影響，這也將是研究進一步的努力方向。

致謝：本文得到合作導師福建農林大學林文雄教授的悉心指導，謹致謝忱。

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Abstract：Agriculture is a fundamental industry involving people’s livelihood and economic and social development， and agricultural ecoefficiency is an important indicator of comprehensive agricultural production capacity. Based on evaluation research of agricultural ecoefficiency， taking a typical mountainous agricultural county Wuping in Fujian province for example， the index system of agricultural ecoefficiency evaluation was designed. And based on the principle of DEA model， agricultural ecoefficiency of 2008-2012 in Wuping was empirically analysed. The aim is to provide reference frame for evaluation of agricultural ecoefficiency in China’s mountainous agricultural counties， accomplishing the goal of agricultural sustainable development and agricultural ecological civilization as soon as possible.

Key words： Wuping； mountainous agricultural county； agricultural ecoefficiency； DEA model