基于化肥削減潛力及碳減排的小麥生產效率

朱 寧,曹 博,秦 富 (中國農業科學院農業經濟與發展研究所,北京 100081)

自20世紀80年代以來,中國糧食生產的化肥投入量持續增加,已超過糧食產量的增長速度.單位面積施肥水平已經超過了世界平均水平的2倍多,約35%的化肥有效利用率也低于發達國家65%的水平[1],造成了資源的浪費.長期過量及元素不平衡施用化肥后,破壞了土壤結構[2-3],造成地力下降、土壤酸化及糧食生產水平降低等問題[4],而生產者為保持糧食高產不斷增加施肥量,導致化肥過量施用問題愈發嚴重[5-7],尤其是碳排放問題[1].據測算,糧食作物化肥碳排放量約占農作物生產碳排放總量的60%,其中,小麥生產要占85%以上,而且小麥的化肥及碳排放的削減潛力要大于水稻和玉米[8-9].因此,以小麥為例具有代表性,開展糧食種植過程中化肥削減潛力的分析,并以此分析碳減排背景下糧食生產效率,對提升化肥施用效率、實現碳減排以及糧食可持續生產均具有重要意義.

就已有研究來看,學者們利用DEA(dataenvelopment analysis)方法或隨機前沿生產函數從耕地細碎化、農村勞動力資源變遷、城鎮化、貧困等多個角度研究了糧食生產效率[10-13],但缺乏從環境角度探究糧食生產的環境效率和環境全要素生產率.若從環境角度探究糧食生產效率,就有必要考量糧食生產過程中化肥過量施用問題.中國糧食生產的化肥利用效率較低,影響了糧食生產效率的提升[14-16],還增加了碳排放[17-20].有學者研究發現在保障當前糧食產量水平下,采用測土配方施肥,小麥、玉米、水稻主產區的化肥投入可削減814萬t/a,并可實現碳減排1046萬t/a[9].可見,中國糧食生產過程中的化肥削減以及碳減排潛力非常大,但削減化肥用量以及減少碳排放后,是否會影響糧食作物的環境效率及環境全要素生產率,未見深入開展相關研究.

本文以小麥為例,采用考慮非期望產出(碳排放)的SBM模型(Slack-based Measure)和ML(Malmquist-Luenberger)指數,利用小麥生產投入產出數據,結合歷年小麥生產測土配方施肥標準,測算小麥生產的化肥削減和碳減排潛力,從而對小麥生產的環境效率及環境全要素生產率進行分析,為提出提升化肥利用率、減少碳排放以及提高小麥生產水平的對策建議提供依據.

1 研究方法

生產效率測算過程中引入環境因素,則生產效率包括環境效率和環境全要素生產率,其中,環境效率是決策單元通過最少的資源和能源消耗以及最小的環境影響,生產出最多的產品;環境全要素生產率的實質是計算環境效率的跨期動態增長變化.本文選用SBM模型和ML指數的組合方法測算基于化肥削減潛力及碳減排的小麥生產效率,SBM模型用于測算小麥生產的環境效率,ML指數是在SBM模型的基礎上測算得到的效率值,用于測算小麥生產的環境全要素生產率.

1.1 SBM模型

SBM模型是基于投入、產出松弛變量的環境效率評價模型[21-22].SBM模型應用于本研究的優點:一是SBM模型可以測算產出最大化條件下碳排放作為非期望產出的小麥生產環境效率;二是SBM模型克服了小麥生產投入產出實際數據與最優數據偏差所造成的結果不理想的問題;三是非徑向、非角度的SBM模型能夠避免小麥投入產出指標由于計量單位的不同,而造成的結果偏差問題[23].

假設生產過程中有n個決策單元,每個決策單元均有3個向量,即投入、期望產出和非期望產出,這3個向量分別為x∈Rm、yg∈Rs1、yb∈Rs2(R為向量矩陣的替代符號),可定義矩陣X、Yg、Yb如下[24-25]

那么生產可能集p可定義為:

引入非期望產出的SBM模型的分式為

1.2 ML指數

ML指數可以分析每個DMU(決策單元)向生產邊界移動的情況和與生產邊界的相對位置,可分解為MLTECH指數(技術進步指數)和MLEFFCH指數(效率改進指數),前者反映生產可能性邊界向外擴張的動態變化,后者反映技術落后者追趕先進者的速度[26-28].基于SBM模型,可定義t期到t+1期的ML指數,t為時期

利用公式(6)可以把ML指數分解為技術進步指數(MLTEC)和效率改進指數(MLEFFC)

2 小麥生產過程中的化肥削減潛力及碳排放

小麥生產過程中的化肥削減潛力將利用國家公布的科學施肥量以及化肥實際施用量進行測算,并依據化肥(含氮肥、磷肥及鉀肥)施用量和化肥削減量,采用符合中國糧食生產情況的氮磷鉀的溫室氣體排放系數,測算小麥種植的碳排放量及碳減排量.

2.1 數據來源及指標說明

數據來源于國家發展和改革委員會價格司編制的2005～2016年《全國農產品成本收益資料匯編》中小麥種植的投入產出數據,并結合國家統計局編制的2005～2016年《中國統計年鑒》中各省份小麥年度總產量,獲取了前10位小麥主產省份2004～2015年的數據(包括河南省、山東省、安徽省、河北省、江蘇省、四川省、新疆維吾爾自治區、陜西省、湖北省、甘肅省,以上省份2015年的小麥產量占全國總產量的93.25%).參考以往學者測算糧食生產效率的指標選擇[11-12,14-17,29],選取了每公頃小麥產量作為期望產出指標,投入指標選取了每公頃小麥生產所投入的種子、化肥、用工、機械、灌溉、農藥、農家肥等生產要素的投入量或金額,具體情況如表1所示.

表1 主產省份2004～2015年小麥生產平均投入產出Table 1 Average input and output in major provinces for wheat production from 2004 to 2015

2.2 化肥削減潛力

對于化肥削減潛力的測算,將利用歷年農業部種植業管理司、全國農業技術推廣服務中心、農業部測土配方施肥技術專家組共同發布的“小麥科學施肥指導意見”(簡稱為“意見”),該“意見”是結合小麥施肥特點以及各地區小麥種植土壤情況,運用研究成果、試驗數據,綜合制定的指導各地小麥生產的合理施肥量和科學施肥方法.利用“意見”中對各地小麥生產的科學施肥量(氮肥、磷肥、鉀肥的科學施肥量),并結合小麥生產實際的化肥投入量,測算出了各省小麥生產的化肥削減潛力.如表2所示,小麥化肥削減潛力較大,削減量占到實際施用量的51.66%.就不同的養分元素來看,鉀肥削減潛力最大,超過75%,其次是磷肥和氮肥,依此,建議小麥生產者參考科學施肥的指導意見,切實實現測土配方施肥,尤其注意減少鉀肥和磷肥的施用;就不同區域來看,北方地區的小麥種植化肥削減潛力均超過50%,而南方地區的小麥種植化肥削減潛力均未超過50%,這與各地區的種植習慣、土壤、氣候等因素有關.依此,建議各地因地制宜,踐行小麥科學施肥指導意見、引導小麥種植戶科學合理施肥.

表2 主產省份2004～2015年小麥生產化肥平均施用量及削減潛力Table 2 Average application amount of chemical fertilizer and its reduction potential in major provinces for wheat production from 2004 to 2015

2.3 化肥碳排放

借鑒陳舜等[30]研究得出的符合中國情況的氮肥、磷肥、鉀肥的溫室氣體排放系數(排放系數為每單位重量的化肥可排放的溫室氣體的重量),分別為2.116、0.636 和0.180(以碳當量計),測算了氮肥、磷肥、鉀肥的碳排放量,限于SBM模型和ML指數僅能引入1個非期望產出變量,將對氮肥、磷肥、鉀肥的碳排放量進行加總處理.

如表3所示,就實際化肥施用所導致的碳排放來看,小麥主產省份的化肥碳排放量平均達到了573.84kg/hm2,其中,河北省的碳排放量最大.就科學施肥碳排放量來看,小麥主產省份的化肥碳排放量平均達到了359.18kg/hm2,其中,江蘇省的碳排放量最大.以上2種情況比較來看,若參考小麥科學施肥的指導意見,則主產省份小麥種植的化肥碳減排量平均約為214.66kg/hm2,碳減排的比例約為37.41%.總的來看,小麥種植主產省份的化肥碳減排的潛力較大,應該提倡和引導科學施肥,提高生產者對小麥生產碳排放造成環境問題的重視程度以及科學施肥的意識,以減少碳排放以及緩解化肥過量施用導致的環境污染問題.

表3 主產省份2004～2015年小麥生產化肥碳排放Table 3 Chemical fertilizer carbon emission in major provinces for wheat production from 2004 to 2015

3 小麥生產的環境效率與環境全要素生產率

利用MaxDEA 6.7軟件測算了主產省份小麥生產的環境效率和環境全要素生產率.

3.1 環境效率

小麥環境效率主要從全碳排放(即未削減化肥施用量測算的碳排放量)測算得出的小麥生產環境效率以及利用碳減排(即削減化肥施用量后測算的碳排放量)測算得出的小麥生產環境效率進行對比分析.

3.1.1 總體角度 利用全碳排放測算得出的小麥生產環境效率以及利用碳減排測算得出的小麥生產環境效率相差不大,2004～2015年間平均的小麥生產環境效率均0.970,而且從年度間的差異來看,雖然變化趨勢均是先下降后上升的變動趨勢,但碳減排測算得到的小麥生產環境效率變動趨勢更加平緩(圖1).之所以出現了年度間的趨勢變化,不僅與土壤、氣候等自然因素有關,還與農村勞動力流轉、土地流轉以及城鎮化等社會因素有關[12,19,32].以上結果表明,雖然化肥施用量削減了,但未降低小麥生產效率及水平,依此,應該積極倡導小麥種植主體合理、科學施肥,以減少化肥施用量、碳排放量.

圖1 主產省份2004～2015年小麥環境效率趨勢Fig.1 Trend of environmental efficiency in major provinces for wheat production from 2004 to 2015

3.1.2 地區角度 主產省份小麥生產碳減排與否并未影響到環境效率,其中河南等5個省份的小麥生產由于化肥的削減以及碳減排使得環境效率有所提升(表4).此外,小麥生產排名第1、第6及第10位的省份的環境效率相對較低,但均超過了0.800,說明這幾個省份的小麥生產水平還有潛力可被挖掘.以上結果表明引入非期望產出的小麥環境效率保持了高水平,但還有潛力可被挖掘.更為重要的是,通過化肥削減,達到了資源的節約、碳排放的減少,依此,應該在小麥生產過程中削減化肥施用量,以實現化肥使用量“零增長”目標以及踐行“藏糧于地”發展理念.

表4 主產省份2004～2015年小麥平均生產環境效率Table 4 Average environmental efficiency in major provinces for wheat production from 2004 to 2015

從南北方地區的角度來看,北方地區的小麥生產環境效率要低于南方地區,主要是因為甘肅、陜西等西北地區的小麥生產水平較低有關.從東中西部的角度來看,西部地區的小麥生產環境效率最低,其次是中部地區和東部地區.從小麥主產區的角度來看,與東中西部小麥生產環境效率的分布情況一致,西北麥區的小麥生產環境效率最低,其次是長江中下游麥區以及黃淮海麥區.需要說明的是,作為主產區的東部地區和黃淮海麥區的小麥生產環境效率在化肥削減以后略有降低,這可能與東部地區和黃淮海麥區的小麥種植過程中化肥的施用過量程度更高有關,鑒于此,應該提高東部地區以及黃淮海麥區小麥種植過程中的化肥減量施用問題,結合綠色發展理念,改良肥料施用結構.

3.2 環境全要素生產率

小麥環境全要素生產率將從MLEFFCH指數、MLTECH指數以及ML指數等3個環境全要素生產率指數進行具體分析.

3.2.1 總體角度 中國小麥主產省份的MLEFFCH指數一直處于較高水平(表5),即小麥的實際生產水平與生產可能最高水平之間的差距較小,而且化肥削減、碳減排前后的小麥MLEFFCH指數相差不大,尤其是化肥削減、碳減排后的MLEFFCH指數均值超過了1,說明生產要素合理投入后,小麥生產效率有所改善.

表5 主產省份2004～2015年小麥生產MLEFFCH、MLTECH、ML指數統計表Table 5 Index of MLEFFCH, MLTECH and ML in major provinces for wheat production from 2004 to 2015

中國小麥主產省份的MLTECH指數的變動趨勢在2004～2011年間相對比較平穩、2011～2015年間增長較快(表5),說明中國小麥生產技術的進步態勢比較明顯,而且化肥削減、碳減排前后的小麥生產MLTECH指數差異較小,2004～2015年年均超過了1,表明中國小麥生產可能性邊界向外擴張的概率較大.總體來看,化肥削減后的小麥生產水平并未降低,應該推行糧食生產過程中化肥削減的科學行為.

中國小麥主產省份的ML指數的變動幅度較小(表5),其中,化肥削減、碳減排的小麥生產的ML指數相對更加平緩,且年間均值為1.008,大于化肥未削減、全碳排放的小麥生產ML指數1.003.總得來看,主產省份小麥的環境全要素生產率在2004～2015年間是增長的,而且化肥削減以后,主產省份小麥的ML指數仍然保持高水平.以上結果表明小麥種植過程中的化肥削減在技術上是可行的,建議提倡化肥的削減以及結合測土配方進行科學施肥.

表6 主產省份2004～2015年小麥生產環境全要素生產率分地區統計表Table 6 Production rate of environmental total factors by region in major provinces for wheat production from 2004 to 2015

3.2.2 地區角度 主產省份小麥生產的MLEFFCH指數、MLTECH指數以及ML指數大都超過了1.000(表6),僅有甘肅省、四川省以及河北省的小麥種植ML指數未能超過1.000.就碳排放的角度來看,化肥削減、碳減排后的小麥環境全要素生產率相對更好.總得來看,主產省份小麥生產的技術均比較先進,各主產省份小麥生產效率大都呈現增長態勢.

對比南北方地區(表6),北方地區全碳排放下的小麥環境全要素生產率要高于南方地區,而南方地區碳減排下的小麥環境全要素生產率要高于北方地區,主要是因為北方地區的化肥施用過量程度相對較高;對比東中西部地區,西部地區的小麥環境全要素生產率要比東部地區和中部地區的低,尤其是碳減排的條件下,該結果說明西部地區的小麥種植水平還需進一步提升;從小麥主產區的角度來看,黃淮海麥區的小麥生產的MLEFFCH指數、MLTECH指數以及ML指數均超過1.000,說明該地區的小麥種植水平較高,代表了中國小麥種植水平.而西北麥區的MLEFFCH指數以及ML指數均未超過了1.000,說明該區域的小麥種植水平提升的潛力還有待進一步挖掘.總的來看,中國小麥的種植技術具有先進性,但進一步擴張小麥種植的可能性邊界仍需在生產效率提升方面做努力.

4 結論

4.1 科學施肥前提下,主產省份小麥生產過程中的化肥削減潛力較大,削減量占到實際施用量的51.66%,其中,鉀肥削減潛力最大,超過75%.小麥主產省份的化肥碳排放量平均達到了573.84kg/hm2,科學施肥后,主產省份小麥種植的化肥碳減排量平均約為214.66kg/hm2,碳減排的潛力較大.

4.2 碳減排以后,小麥生產環境效率均未減少,2004～2015年間平均的小麥生產環境效率為0.970,雖然化肥減少了,但小麥的生產水平并沒有降低.河南、四川、湖北、陜西、甘肅5個省份的小麥生產由于化肥的削減以及碳減排使得環境效率有所提升,北方地區的小麥生產環境效率要低于南方地區.

4.3 化肥削減、碳減排前后的小麥生產MLEFFCH指數、MLTECH指數差異較小, 以上兩個指數在化肥削減、碳減排條件下的結果超過了1,改善了小麥生產效率,增大了中國小麥生產可能性邊界向外擴張的概率.化肥削減、碳減排的小麥生產的ML指數相對更加平緩,且年間均值為1.008,大于化肥未削減、全碳排放的小麥生產ML指數,能夠支撐實際生產向最大產出迫近,以達到生產的帕累托最優狀態.

[1] 蔡 榮.農業化學品投入狀況及其對環境的影響 [J]. 中國人口·資源與環境, 2010,20(3):107-110.

[2] Vitousek P M, Naylor R, Crews T, et al. Nutrient imbalances in agricultural development [J]. Science, 2009,324(19):1519-1520.

[3] Guo J H, Liu X J, Zhang Y, et al. Significant acidification in major Chinese croplands [J]. Science, 2010,327(19):1008-1010.

[4] 陸文聰,劉 聰.化肥污染對糧食作物生產的環境懲罰效應 [J].中國環境科學, 2017,37(5):1988-1994.

[5] Ongley, E D, Zhang X, Xu T. Current status of agricultural and rural non-point source pollution assessment in China [J].Environmental Pollution, 2010,158(5):1159-1168.

[6] 張維理,冀宏杰,Kolbe H,等.中國農業面源污染形勢估計及控制對策Ⅱ. 歐美國家農業面源污染狀況及控制 [J]. 中國農業科學, 2004,37(7):1018-1025.

[7] 張維理,徐愛國,冀宏杰,等.中國農業面源污染形勢估計及控制對策Ⅲ.中國農業面源污染控制中存在問題分析 [J]. 中國農業科學, 2004,37(7):1026-1033.

[8] 李 波,張俊飚,李海鵬.中國農業碳排放時空特征及影響因素分解 [J]. 中國人口·資源與環境, 2011,21(8):80-86.

[9] 張燦強,王 莉,華春林,等.中國主要糧食生產的化肥削減潛力及其碳減排效應 [J]. 資源科學, 2016,38(4):790-797.

[10] 張海鑫,楊鋼橋.耕地細碎化及其對糧食生產技術效率的影響——基于超越對數隨機前沿生產函數與農戶微觀數據 [J]. 資源科學, 2012,34(5):903-910.

[11] 馬林靜,歐陽金瓊,王雅鵬.農村勞動力資源變遷對糧食生產效率影響研究 [J]. 中國人口·資源與環境, 2014,24(9):103-109.

[12] 趙麗平,侯德林,王雅鵬,等.城鎮化對糧食生產環境技術效率影響研究 [J]. 中國人口·資源與環境, 2016,26(3):153-162.

[13] 高 鳴,馬 玲.貧困視角下糧食生產技術效率及其影響因素——基于EBM-Goprobit二步法模型的實證分析 [J]. 中國農村觀察, 2015,36(4):49-60.

[14] 李 靜,李晶瑜.中國糧食生產的化肥利用效率及決定因素研究[J]. 農業現代化研究, 2011,32(5):565-568.

[15] 楊增旭,韓洪云.化肥施用技術效率及影響因素——基于小麥和玉米的實證分析 [J]. 中國農業大學學報, 2011,16(1):140-147.

[16] 史常亮,朱俊峰,欒 江.我國小麥化肥投入效率及其影響因素分析——基于全國15個小麥主產省的實證 [J]. 農業技術經濟, 2015,36(11):69-78.

[17] 田 云,張俊飚,李 波.中國糧食主產區農業碳排強度估算及其分析 [J]. 地理科學進展, 2012,31(11):1546-1551.

[18] 田 云.中國低碳農業發展:生產效率、空間差異與影響因素研究 [D]. 武漢:華中農業大學, 2015.

[19] 楊璐嘉.低碳視角下糧食主產區農業全要素生產率比較——基于中國13省2002-2011年數據的分析 [J]. 湖南農業大學學報(社會科學版), 2013,14(6):27-32.

[20] 鄧明君,鄧俊杰,劉佳宇.中國糧食作物化肥施用的碳排放時空演變與減排潛力 [J]. 資源科學, 2016,38(3):534-544.

[21] 潘 丹,應瑞瑤.中國農業生態效率評價方法與實證——基于非期望產出的SBM模型分析 [J]. 生態學報, 2013,33(12):3837-3845.

[22] 田 偉,楊璐嘉,姜 靜.低碳視角下中國農業環境效率的測算與分析——基于非期望產出的SBM模型 [J]. 中國農村觀察,2014,35(5):59-71.

[23] 胡達沙,李 楊.環境效率評價及其影響因素的區域差異 [J].財經科學, 2012,44(4):116-124.

[24] 涂正革,劉磊珂.考慮能源、環境因素的中國工業效率評價——基于SBM模型的省級數據分析 [J]. 經濟評論, 2011,32(2):55-65.

[25] 王 兵,楊 華,朱 寧.中國各省份農業效率和全要素生產率增長——基于SBM方向性距離函數的實證分析 [J]. 南方經濟, 2011,30(10):12-25.

[26] 吳傳清,董 旭.環境約束下長江經濟帶全要素能源效率的時空分異研究——基于超效率DEA模型和ML指數法 [J]. 長江流域資源與環境, 2015,24(10):1646-1653.

[27] 王維國,范 丹.中國區域全要素能源效率收斂性及影響因素分析——基于Malmqulist-Luenberger指數法 [J]. 資源科學,2012,34(10):1816-1824.

[28] 王 兵,吳延瑞,顏鵬飛.中國區域環境效率與環境全要素生產率增長 [J]. 經濟研究, 2010,45(5):95-109.

[29] 郝曉燕,韓一軍,李 雪,等.小麥技術效率的地區差異及門檻效應[J]. 農業技術經濟, 2016,36(10):84-94.

[30] 陳 舜,逯 非,王效科.中國氮磷鉀肥制造溫室氣體排放系數的估算 [J]. 生態學報, 2015,35(19):6371-6383.