面源污染視角下江西省耕地利用效率研究*

黃祥芳

(吉首大學商學院，湖南吉首 416000)

0 引言

改革開放以來，在資源要素約束條件下，我國農業依靠高產技術和生產方式，以占世界不到10%的耕地成功養活了世界20%以上的人口。在人地矛盾依然突出的情況下，我國人均糧食占有量從1978年的319kg上升到2016年的446kg。然而，我國農業耕地利用的巨大成就是以巨大的資源和生態環境破壞為代價的。據《第一次全國污染源普查公報》(2010年)顯示，我國2007年農業COD(化學需氧量)、TN(總氮)和TP(總磷)排放量分別為1 324.09萬t、270.46萬t和28.47萬t，分別占全部排放總量的43.7%、57.2%和67.4%。其中種植業TN和TP排放量占農業源污染物排放總量的59%和38%，耕地利用過程中的面源污染問題不容忽視[1]。

提高耕地利用效率是緩解我國耕地供需矛盾的有效途徑之一。因此，耕地利用效率的研究成為學術界關注的熱點。朱會義等[2]、葉浩等[3]、劉玉海等[4]、楊朔等[5]、王良健等[6]、宮攀等[7]、宋金璐[8]、謝花林等[9]、楊俊等[10]、許恒周等[11]基于不同的視角對耕地利用效率進行了研究。已有的研究在內容上主要集中在耕地利用效率測算、區域差異、影響因素探討、政策建議等方面； 在研究方法上主要有因子分析法、DEA-BCC模型、DEA-DEA交叉效率模型、DEA-SBM模型、三階段DEA方法模型、Tobit模型、面板數據模型、廣義最小二乘法、多元線性回歸模型等； 研究尺度涵蓋了全國、省域、市域和縣域等區域尺度和農戶微觀尺度。已有的研究成果為文章提供了堅實的基礎，但仍有值得進一步拓展的地方： ①已有的耕地利用效率測度框架大多沒有考慮面源污染這一非期望產出因素，可能會扭曲對耕地利用績效和社會福利水平的評價。②對于特定省份的效率分析多是基于省內地級市或縣(市)的效率比較，鮮有文獻從省際尺度對特定省份的耕地利用效率進行考察。效率比較的結果是基于所選的決策單元的，對于特定省的效率分析而言，如果只是在省內的效率比較，則難免有“只見樹木不見森林”之嫌。

崔曉等[12](2014)利用1990—2011年31個省(區)的農業數據進行實證研究表明，我國中部地區農業發展對環境的負面影響最為嚴重。江西省地處我國中部地區，是全國13個糧食主產區(包括遼寧、河北、山東、吉林、內蒙古、江西、湖南、四川、河南、湖北、江蘇、安徽、黑龍江13個省(區))之一，是重要的商品糧油基地，也是新中國成立以來全國僅有的兩個從未間斷向省外輸出糧食的省份之一，農業和種植業在全國具有舉足輕重的地位。為了提高耕地產出，江西省走的是粗放式發展之路，化肥和農藥等投入不斷增加。化肥施用強度為484kg/hm2，相當于世界平均水平的4.1倍，農藥利用率只達到30%，遠遠低于歐美的50%～65%的利用率水平。以江西省為研究對象探討其面源污染視角下耕地利用效率問題是實現其農業綠色發展所必須正視的關鍵議題之一。如何客觀準確地測度與評價耕地利用效率？面源污染因素對耕地利用效率產生的影響到底有多大？面源污染視角下耕地利用效率提升的方向和路徑在哪里？這些都是江西省當前亟待解決的難題。我國按糧食產銷分為糧食主產區、糧食主銷區和糧食產銷平衡區，顯然，隸屬于不同區的省(市、區)的耕地利用問題截然不同，同類地區的耕地利用效率比較才具有可比性。基于此，該文在科學測算農業耕作中面源污染產出的基礎上，將其作為農業耕作中的“非合意產出”，利用我國13個糧食主產省(區)2000—2014年的耕地投入產出的面板數據，從省際比較的維度，對江西省耕地利用效率進行測度及分析。該文在耕地利用效率測度中將面源污染因素納入到效率的測度框架中，構建了包含“資源節約型與環境友好型”的生產技術研究模型，為耕地的可持續利用評價提供了一個合適的替代性分析框架。基于糧食主產省(區)范圍審視面源污染視角下的江西省的耕地利用效率問題，具有可比性，更有助于清晰、全面、正確地認識江西省耕地利用的現實表現，為耕地利用與環境協調發展提供可靠的方法理論依據，也可為同類地區的耕地可持續利用提供經驗。

1 研究方法與變量選擇

1.1 研究方法

效率分析的經典DEA模型不再適合處理含有環境污染非期望產出的模型。目前在效率評價中對環境污染非期望產出的處理多應用曲線測度評價法、數據轉換函數處理法、環境污染作投入處理法以及方向性距離函數法。相對于以上的考慮環境污染產出效率測算的方法而言，Tone提出的非徑向、非角度的SBM方向性距離函數更能體現效率評價本質[13]，得到越來越多學者的推崇。具體來說，SBM方向性距離函數具有以下明顯的優勢：解決了投入松弛性問題，并剔除了松弛所造成的非效率因素； 避免了徑向和角度不同帶來的偏差和影響。

(1)

根據Tone[13]可以定義考慮面源污染因素的SBM方向性距離函數：

(2)

表1 耕地面源污染構成及測算方法

污染源單元調查指標單位面源污染排放量測算化肥氮肥施用量(折純)萬t氮肥、磷肥、復合肥?TN/TP產污系數?流失率磷肥復合肥有機肥鄉村人口數量萬人鄉村人口、豬牛羊和家禽數量(出欄數或存欄數)?(1-利用率)?糞尿排泄系數?COD/TN/TP排污系數豬年末出欄量萬頭牛年末存欄量萬頭羊年末存欄量萬頭家禽年內出欄量萬只農田固廢稻谷小麥玉米等總產量萬t秸稈、蔬菜產量?COD/TN/TP產污系數油料、蔬菜等 注:畜禽養殖存欄量與出欄量依據各自生長周期確定,牛和樣平均飼養期一般長于1年,其當年飼養量為其年內出欄數,豬和肉禽飼養期分別為180d和66d,其當年飼養量為其年內出欄數

1.2 變量選擇

參照已有的研究，結合指標選取的可得性、代表性和簡潔性，該文從耕地投入和產出兩個方面選取如下指標：(1)耕地投入指標：由于在農業生產中存在著復種和套種等因素的影響，考慮耕地的實際利用情況，為了準確衡量耕地投入，應采用農作物播種面積作為耕地的投入指標。因此，該文采用主要農作物播種面積指標來表示耕地投入量，單位為103hm2。(2)勞動力投入指標：鑒于農業耕作中的實際勞動工時不太容易獲得，該文利用公式：農林牧漁業從業人員數×(種植業產值/農林牧漁業總產值)計算所得作為勞動力投入指標，單位為萬人。(3)資本投入指標：農業機械化和化肥是最重要的資本支出。用農業生產中的各類機械的馬力加總，即農業機械總動力來衡量農業機械化，單位為103kW。化肥包括磷肥、氮肥、鉀肥和復合肥等肥料，采用折純量來度量，單位為萬t。(4)期望產出指標：以種植業總產值作為耕地期望產出，單位為億元。該文統一以2000年為基準年將種植業總產值進行折算，以使得數據之間具有可比性。(5)非期望產出指標：主要指耕地投入產出過程中所產生的面源污染。結合賴斯蕓[14]、梁流濤[15]等研究，以清單分析法進行耕地面源污染的核算。根據江西省耕地利用實際現狀，該文主要分析農田化肥、有機肥和農田固體廢棄物排放3種污染源，污染物主要是COD、TN、TP 3類。將各類污染源分解為單元與污染排放量之間的數量關系見表1。利用上述方法測算得到COD、TP、TN污染排放量后，參照錢秀紅等[16]、潘丹等[17]將三大污染排放量換算為等標污染排放量，計算公式為：等標污染排放量=污染物排放總量/污染物排放評價標準。其中，COD、TN、TP污染物排放評價標準分別為20mg/L、1mg/L和0.2mg/L。考慮到同類地區才具有可比性，該文的耕地利用效率比較選取13個糧食主產省(區)作為決策單元(DMU)。對耕地利用效率的測算需要13個省(區)的耕地、勞動力、資本的投入數據以及種植業產出(期望產出)、耕地面源污染(非期望產出)數據。數據主要來源于2001—2015年《中國統計年鑒》和《中國農村統計年鑒》《新中國農業60年統計資料》，部分缺失數據通過各省(區)歷年的統計年鑒、統計公報補充完善。耕地面源污染數據參照相關的核算方法進行核算(表1)。

2 實證結果分析與討論

2.1 考慮與不考慮面源污染因素的耕地利用效率比較

利用上文設定的SBM方向性距離函數與相關的統計數據，筆者運用MaxDEA軟件，測算了考慮面源污染因素的13個糧食主產省(區)的耕地利用效率，同時為了考察面源污染因素對耕地利用效率測算的影響，還利用DEA-BCC模型測算了不考慮面源污染因素的耕地利用效率值用于對比，分別用T值(考慮面源污染)和Tu值(不考慮面源污染)來表示。如表2所示，從13個省考察期的均值來看，Tu值為0.767，T值為0.667，考慮面源污染因素后效率值下降10%，說明耕地利用過程中的污染排放對13個糧食主產省(區)的耕地利用造成了較大程度的效率損失。從江西省來看，江西省Tu值為0.750，總體水平偏低，比13個糧食主產省(區)的平均水平低了近1.7%，在13個糧食主產省(區)中的排名位次為第7名。江西省T值的均值為0.601，比Tu值少了14.9%，雖然考慮面源污染因素后的效率排名位次不變，但兩種情形下的效率值都低于13個糧食主產省(區)的平均水平。

通過以上是否考慮面源污染因素兩種情形下的耕地利用效率的比較分析我們可以看出，考慮面源污染因素對耕地利用效率的核算結果具有顯著影響，面源污染因素對13個糧食主產省(區)的耕地利用效率都帶來了較大程度的效率損失，對各省(區)的耕地利用效率的排名也產生了一定的影響。傳統的耕地利用效率測算僅僅考慮期望產出，忽視與耕地可持續利用密切相關的生態環境因素對耕地利用效率的影響，其效率的評價是失真的和不合實際的，從而有可能誤判耕地利用績效，導致政策誤導，因此，為將資源、環境與經濟產出納入統一分析的范疇，有必要將面源污染因素納入到耕地利用效率測度框架，此后所涉及的耕地利用效率都是基于這一測度框架的。

表2 2000—2014年江西省與其他糧食主產省(區)耕地利用效率比較

省(市區)Tu TTu與T的比較效率值排名效率值排名效率值變化排名變動江西0.75070.6017-0.1490河北0.657110.52812-0.129-1內蒙古0.653120.56410-0.0892遼寧0.91220.8013-0.111-1吉林1.00011.00010.0000黑龍江0.90430.8272-0.0771江蘇0.83340.7215-0.112-1安徽0.591130.50313-0.0880山東0.78760.5898-0.198-2河南0.674100.56211-0.112-1湖北0.69890.5679-0.1310湖南0.71580.6766-0.0392四川0.80550.7324-0.0721均值0.7670.667-0.101 注:效率排名變動正數表示排名進步位數,負數表示排名退步位數,零表示效率排名沒有變化

2.2 考慮面源污染因素的江西省耕地利用效率時序特征

圖1展示了2000—2014年江西省的耕地利用效率的現實表現，依據耕地利用效率的變化趨勢可分為2000—2003年， 2004—2014年兩個階段。在第一階段期間，耕地利用效率由0.769下降到0.630，呈下降走勢。在第二階期間，耕地利用效率波動中上升， 2004年為0.641，到2014年增加到0.753，年均增加了0.01。國家對農業重視程度的增加及對農業環境的重視是這一階段的上升趨勢的兩個原因。2004—2014年連續11個“中央一號文件”聚焦“三農”問題，從農業基礎設施建設、農業創新等多方面支持和鼓勵發展現代農業，這些政策極大地促進了農業生產積極性，提升了農業生產水平。與此同時，政府也加大對農業農村的環境整治力度，國家地方兩級政府和環保、農業等相關部門針對水資源、農田等陸續出臺了《環境保護法》《水污染防治法》《江西省基本農田保護辦法》《江西省水資源條例》等資源環境管制政策； 此外，耕地利用效率的攀升也可能與江西省“生態立省”的發展戰略有關，自2004年3月起，循環經濟試點鄱陽湖， 2009年12月，鄱陽湖生態經濟區建設批準成立，這些戰略部署在一定程度上都促進了江西省農業耕地利用與資源環境的協調發展。

圖1 2000—2014年江西省耕地利用效率分析

2.3 考慮面源污染因素的江西省耕地利用效率排名及變動

前文對江西省耕地利用效率的時序特征進行了分析，但是還不能明確其效率在糧食主產省(區)范圍內的地位及變動情況，為此，該文利用各省(區)相應時間段的效率值的均值進行效率排名，對江西省的耕地利用效率在13個糧食主產省(區)范圍內進行排名，并進一步討論這種排名的動態變化特征。表3提供了考察期及各子時期分階段江西省及其他12省(區)的耕地利用效率的排名及其變化情況。在2000—2014年，江西省的耕地利用效率排名為第7位，在13省(區)中位次偏后。與相鄰省份比較而言，江西耕地效率的排名位次領先于與其接壤的湖北省和安徽省，落后于湖南省。總的來看，江西省耕地利用、資源與環境協調發展改進空間巨大。

表3 2000—2014年江西省耕地利用效率排名及動態變化

2000—20022003—20052006—20082009—20112012—20142000—2014江西68(-2)8(0)8(0)7(0)7河北1311(2)11(0)12(-2)12(0)12內蒙古1113(-2)10(3)11(-1)10(1)10遼寧42(-2)2(0)3(1)3(0)3吉林11(0)1(0)1(0)1(0)1黑龍江34(-1)3(1)2(1)2(0)2江蘇55(0)4(1)4(0)5(-1)5安徽1212(0)12(0)13(1)13(0)13山東76(1)6(0)6(0)9(-3)8河南99(0)13(-4)10(3)11(-1)11湖北1010(0)9(1)9(0)8(1)9湖南87(1)7(0)7(0)6(1)6四川23(1)5(-2)5(0)4(-1)4 注:括號內數據表示排名相對于上一時間段的相應變化,正數表示排名進步位數,負數表示排名退步位數,零表示效率排名沒有變化

從分階段耕地利用效率排名的動態變化來看，各省(區)的排名變化并不十分明顯，大部分省(區)的效率排名位次變動范圍在(-2， 2)區間。2000—2002年江西省的耕地利用效率排名為6位， 2003—2005年下降到第8位， 2006—2008年效率排名相對上一期不變，這一分析結果與李谷成等(2011)的分析結果比較接近， 2009年之后的兩個階段，江西省耕地利用效率有回升態勢，從排名第8位上升到第7位，這可能得益于2009年鄱陽湖生態經濟區規劃正式上升為國家戰略層面的區域發展規劃，為耕地利用與資源、環境協調發展提供了政策上的保障，江西省應該保護和鞏固發展現有的上升趨勢。

從其他省(區)的效率排名及其變化來看，吉林、黑龍江和遼寧3省的效率一直處于相對領先的排名，且排名變動幅度相對比較小，江蘇省和內蒙古自治區排名位次正負都不超過2個位次，這說明這兩個相對優勢地區的效率比較穩定。地域上相鄰的湖南省和湖北省近期來耕地利用效率排名穩步提升，湖北省和湖南省從“2000—2002年”階段到“2012—2014年”階段都提升了2個位次。這兩個省的耕地利用效率提升可能與“資源節約與環境友好”兩型社會試點建設有關。由此，以上省(區)的可持續耕作經驗和相關政策保障措施都是江西省進一步鞏固和提升耕地利用效率值得借鑒的。

2.4 考慮面源污染因素的耕地利用效率最佳實踐者識別

“最佳實踐者”是主導技術創新和推動前沿技術進步的必要條件[18]。因此，除了關注江西省的耕地利用效率在糧食主產省(區)的排名之外，也關注在糧食主產省(區)范圍內哪些省是“最佳實踐者”，即哪些決策單元處在生產可能性邊界上而獲得了最佳效率狀態。這些“最佳實踐者”是江西省在可持續耕作方面學習的榜樣。因此，該文將在前文分析的基礎上，進一步識別糧食主產省(區)范圍內耕地利用效率的最佳實踐者。

表4 2000—2014年考慮面源污染因素的耕地利用效率最佳實踐者識別

時期2000—2002吉林(3)江蘇(1)四川(1)2003—2005吉林(3)四川(1)2006—2008吉林(3)遼寧(2)黑龍江(2)2009—2011吉林(3)2012—2014吉林(3)2000—2014吉林(15)遼寧(2)黑龍江(2)江蘇(1)四川(1) 注:括號內數據表示相應省在各時間段充當耕地利用效率最佳實踐者的次數

從表4可以看出，生產前沿面的最佳實踐者的分布相對穩定。東北地區以吉林省為代表， 15年間共有15次位于前沿面上，遼寧省和黑龍江省也有2次位于前沿面上，長江中下游地區在2000—2002年階段僅江蘇和四川有1次位于前沿面上，在2003—2005年僅四川有1次位于前沿面上。通過對最佳實踐者的分析可以發現，這些地區經濟發展狀態良好，對先進生產物質和生產、管理技術更具有吸引力，有利于生產要素的合理配置與發揮效用，從而形成耕地產出與資源、環境協調發展的良性循環局面； 此外，這些地區農業技術與基礎設施完善，人力資源充足，市場開放度較高，工業經濟基礎雄厚，為可持續耕地利用提供了經濟物質保障和人力智力方面的支持。但是在近期階段，位于前沿面上的決策單元僅吉林省，這些值得江西省和其他糧食主產省(區)警視。

3 結論與啟示

該文基于我國13個糧食主產省(區)2000—2014年的投入產出的面板數據，運用SBM方向性距離函數將耕地面源污染因素納入到傳統的效率分析框架，從省際比較的維度對江西省耕地利用效率進行了測度與分析。研究發現： (1)考慮面源污染因素對耕地利用效率的核算結果具有顯著影響，面源污染因素對13個糧食主產省(區)及江西省的耕地利用效率都帶來了較大程度的效率損失，對各省(區)的耕地利用效率的排名也產生了一定的影響。(2)江西省耕地利用效率值在考察期間呈現階段性特征，在第一階段(2000—2003)耕地利用效率由0.769下降到0.630，呈下降走勢，在第二階段(2004- 2014)耕地利用效率在波動中上升， 2004年為0.641，到2014年增加到0.753。(3)江西省耕地利用效率排名比較穩定， 2009年之后江西省耕地利用效率有回升態勢，江西省應該保護和鞏固發展現有的上升趨勢。(4)面源污染視角下的江西省耕地利用績效表現一般，且其與最佳實踐者仍存在較大的差距。

基于以上的研究結論，得到如下啟示：(1)忽視面源污染因素而進行的耕地利用效率評價是失真的和不合實際的。在評價耕地利用績效水平時宜考慮面源污染因素，通過耕地利用效率的量化評估結果以指導農業耕作實踐，實現耕地產出和農業的可持續發展，也有利于政府據此設定科學合理的提升區域耕地利用效率的調控政策。(2)設計和完善相關政策，特別是針對耕地面源污染薄弱環節的政策，以有效控制耕地面源污染，促進耕地可持續利用。(3)江西省應加強與先進省份的交流與合作，學習先進省份農業清潔生產技術和農業可持續耕作管理經驗，進一步推動江西省耕地產出與資源、環境協調發展。