承德市及其周邊地區農業生態效率分析與對策

薛 征 張 超 田煥娜 逄錦波

（1.山東理工大學 山東淄博 255000；2.承德醫學院 河北承德 067000）

我國人均耕地面積僅為世界人均水平的40 %，農業生產方式落后、集約化程度低、農業生態環境的日益惡化、農業從業人員整體素質較低等因素嚴重制約著我國農業的發展。承德市隸屬河北省，截至2019年，全市總面積39 519 km2，常住人口358.27 萬人。其中47.98 %的人口從事農業及其相關產業，是傳統農業大市。承德市2019年實現人均GDP 約合0.6 萬美元，同樣遠低于全國人均GDP 水平（1.03 萬美元），因此該市整體經濟水平在國內處于相對欠發達層次。承德工業發展水平較低，農業產業比重較大，旅游經濟是經濟發展的引擎。2019年《承德市綠色食品及生物健康產業發展實施方案》中提到，全市范圍內要“推進農業標準化生產”“以建設農業綠色發展示范市為契機，加快推進農業節水節肥節藥和農業廢棄物資源化利用；積極參與、牽頭制定國家標準、行業標準和省級標準，加快修訂符合承德特色的農產品生產技術規范和操作規程，指導全域農業標準化生產”。在此背景下，實際生產中存在的高投入、高消耗、高排放的生產方式制約著農業及相關產業的發展，如何實現經濟增長、資源節約和環境保護三者之間的平衡一直是生態農業可持續性發展領域研究的熱點，農業生態效率理論應運而生。

生態效率是衡量生態農業發展狀況的重要指標。基于數據包絡分析法（DEA）的SBM-DEA 模型因無須預設函數關系，從而減少了研究的主觀爭議性，常被用于生態效率的測算，自2001年被Kaoru Tone 提出至今，逐漸演變為農業生態效率評價的主流模型[1]。本研究以承德市及周邊共19 個縣級單位統計年鑒內的農業相關數據為面板數據來源，運用SBM-DEA 模型測算其生態效率。因統計年鑒獲得具有滯后期，本研究參考領域內相關文獻的研究思路，基于2008—2016年統計數據進行相關測算。測算結果分析不僅可以為優化承德市及周邊縣域生態農業效率提供參考，還可以實現“以點到面”的映射，為相似縣情的縣域加快生態農業發展提供理論依據。

1 研究方法

1.1 模型選擇

農業生態效率是衡量農業生態化水平的基本指標，也是關鍵指標和核心指標。農業生態化發展實質追求經濟效益、生態效益和社會效益的統一，因此在農業生態效率評價中需要綜合平衡農業投入、農業產出、生態影響三者的關系，即進行生態效率評價。

與生命周期評價法、Malmquist、Tobit、CCR（Charnes-Cooper-Rhodes）等生態效率分析方法相比，數據包絡分析法（DEA）在針對農業進行的分析上，因無須預設生產函數，避免和降低了主觀影響，同時由于其采用了非徑向、非角度的度量方法，能夠進一步提高效率評價的精度，更具有優勢，成為學者評價農生態效率最常使用的方法[2,3,4,5]。農業生態效率理論不僅包括生態內涵，還包括經濟內涵。將非期望產出納入模型中形成 SBM-Undesirable 模型，逐漸成為衡量生態效率的主流模型[6,7]。經濟內涵主要反映在投入和期望產出指標上，生態內涵突出反映在非期望產出指標上。

1.2 數據來源

基于SBM-Undesirable 模型進行測算時，根據經驗法則一般要求決策單元數（DMU）是指標數的二倍以上，此時得到的結果可信度與可解釋性最高。因此本研究囊括了承德市轄區內11 個縣級單位及周邊毗鄰縣的8 個縣區，進行農業生態效率的測算。

考慮農業發展的現實情況、數據可得性等因素，文章選擇的研究區間為2008—2016年的數據。基礎數據均來自地方市統計局數據《承德統計年鑒》《唐山統計年鑒》《張家口經濟年鑒》《秦皇島統計年鑒》《河北農村統計年鑒》，個別缺失數據根據時序數據趨勢推演補充[8]。同時為保證數據的可比性，所有數據均以官方統計局數據為準。

1.3 指標數據的選擇

構建科學合理的投入和產出指標體系是評價農業生態效率的前提。為實現對承德市及其周邊地區農業生態效率的精確測算，參考現有文獻報道，并結合本地區實際情況，文章擬選取6 個投入指標（勞動力投入、化肥投入、農藥投入、灌溉投入、土地投入、農膜投入）進行農業生態效率的測算。由于本次測算數據年度跨度較大，參考相關文獻[9]，擬利用農業產值指數將農業產值折算成以2008年為基期的不變價，以此來消除價格因素對測算的影響。期望產出指標以農業總產值（2008年不變價）表征，非期望產出指標以污染和碳排放兩類指標表征。詳情見表1。

表1 構建農業生態效率測算所需的指標體系

所選指標在現有農業生態效率研究中，具有較高的共識度[6,7]，且兼具本地區特點。投入指標如表1所示。

農業非期望產出包含農業碳排放和污染排放兩類指標。農業碳排放以化肥、農用柴油、農藥、農業灌溉、農業播耕五項指標乘以相應碳排放系數（化肥：0.896 kg/hm2；柴油：0.593 kg/hm2；農藥：4.934 kg/hm2；農業灌溉：20.476 kg/hm2；農業播耕：312.6 kg/ hm2），并將各自計算結果直接相加[10-11]。農業污染排放以化肥、農藥污染量（化肥污染量占施用量的65%；農藥污染量占施用量的50%）和地膜殘留量（地膜施用量的10%是殘留量）按不同權重計算的總和來表示。具體如下所示：化肥污染量=化肥施用量×（1-化肥利用率）=化肥施用量×65%；農藥污染量=農藥使用量×50%；地膜殘留量=地膜使用量×10%[12]。

在進行SBM-Undesirable 測算生態效率時，因不宜使用過多測算指標，所以在模型運算前先對污染排放的化肥流失量、農藥無效使用量、農用地膜殘留量借助熵值法統一為一項指數，以減少非期望產出指標，提高整體測算的準確性。研究涉及的運算系數主要采用國家統計局公布的相關數據以及文獻調研法獲得，同時在核算過程中參考《第一次全國污染普查：肥料流失、農藥流失、地膜殘留系數手冊》進行調整，盡可能將承德及其周邊地區的地域特點考慮在內。運算原理和方法已有文獻詳細報道，這里不再贅述[6-8,12,13]。

1.4 農業生態效率測算

SBM-Undesirable 是當今文獻報道中比較常見的農業生態效率測算法。由于需要考慮將碳排放和污染排放作為非期望產出指標納入最終測算過程，因此，相比其他模型而言，能夠更加突出對農業投入、期望產出和非期望產出的平衡，更能夠體現農業生態化發展的內涵，測算原理已被多篇文獻引用[7,8,13]。測算過程通過MaxDEA ultra.7.0 軟件進行。

2 研究結果與討論

2.1 縣域單元之間農業生態效率整體差異分析

根據上述數據來源和研究方法，文章測算了2008—2016年承德市所屬縣級單位及周8 縣邊共19 個縣級單位，包含非期望產出的農業生態效率，計算結果見表2。

表2 承德市及周邊共19 個縣級單位農業生態效率

為進行直觀的比較性分析，研究還通過SBM 模型測算 了2008—2016年承德市及周邊共19 個縣級單位的傳統農業生產效率（不考慮非期望產出）。并將傳統農業生產效率 與農業生產效率進行比較分析結果列于圖1。

如圖1所示：2008—2016年傳統農業生產效率始終高于0.75，而農業生態效率在2011—2015年低于0.75，而后緩慢上升，農業生態效率的變化趨勢大致和傳統農業生產效率的變化趨勢一致，但傳統農業生產效率始終高于農業生態效率。當不考慮環境因素時，所研究的全部縣域傳統農業生產效率平均值為0.827，考慮環境因素的農業生態效率均值為0.758，此時農業生態效率能夠更加真實地反映地區農業經濟、資源以及環境之間的發展現狀。整個農業生產過程中，粗放式投入生產要素的農業生產方式雖然提高了農業生產的經濟效益，但是環境破壞較為嚴重，農業面源污染和農業碳排放造成了較大的效率損失。綜上所述并結合縣情可知，2012年后各縣域加強了生態治理，使得農業污染問題得到部分改善，但年份地區均值農業生態效率距離效率前沿還有24.2%的差距，仍有較大的提升空間。

2.2 農業生態效率的演變趨勢

農業生態效率反映不同地區對農業生態資源配置的綜合能力。由規模報酬可變的角度，將農業生態效率分解為純技術效率和規模效率。其中，純技術效率反映出不同地區在農業生態發展中的管理水平，而規模效率反映出不同地區的農業生態發展的規模水平。在進行農業生態效率的演變趨勢分析前，研究首先將農業生態效率分解成為農業純技術效率和農業規模效率，然后從年份和縣域的角度對農業生態效率進行分析。在時間維度上，2008—2016年的農業生態效率均值為0.758，處于中等偏上水平，并呈現了“增長—下降—增長”的趨勢（圖2）。2015年以前，純技術效率水平是制約農業生態效率提升的主要原因；2015年開始，純技術效率不斷提高，規模效率下降成為制約農業生態效率提升的主要原因。2012年的農業生態效率最低，為0.697，表明該年份在農業生態資的利用上存在投入產出結構失衡的問題。規模效率整體高于純技術效率，且純技術效率與技術效率的變化曲線更為接近，揭示出管理水平是制約農業生態效率發展的主要因素。但各個地區主要通過擴大投入規模來提升效率，忽視了管理水平對農業生態效率的制約，需要引起足夠的重視。

在縣域維度上研究農業生態效率的演變趨勢，結果見圖2。由表1可見，農業生態效率均值為1 的地區共有5個，分別是寬城縣、平泉縣級市、興隆縣、遷安縣級市、赤城縣，實現了DEA 有效，投入產出結構比較合理。效率最低的5 個地區分別是隆化縣、營子區、盧龍、圍場縣、豐寧縣，效率均值都在0.55 以下，究其原因可能與縣域內存在嚴重的農業生態資源浪費有關。從純技術效率來看，盧龍縣、圍場縣、豐寧縣等3 個地區的純技術效率低于0.5，表明該地區管理水平落后；從規模效率來看，雙橋區和營子區規模效率較低，在0.6 以下，各縣域均有較大的提升空間。

2.3 基于2016年農業生態效率的投影分析

本節將通過投影分析對2016年DEA 無效數據進行深入探討（表3）。通過前節的研究可知，2016年共有6 個地區為DEA 無效，可能存在投入、非期望產出冗余和產出不足的問題，可通過減少投入、非期望產出或者增加產出來解決。通過SBM 模型的運算可以得到各個指標松弛變量，而投入冗余率（產出不足率）=松弛變量/原始值。以遵化縣級市為例，從投入來看，農業人數、化肥投入、農藥投入、灌溉投入、土地投入、農膜投入需要分別減少0.00 %、44.31 %、65.83 %、18.42 %、2.78 %、55.34 %。從期望產出來看，不存在產出不足；從非期望來看，污染數需要減少44.94 %，才能達到DEA 有效。

表3 投影分析結果

3 政策建議

研究結果表明，所選縣域傳統農業生產效率明顯高于農業生態效率，且近一半縣處于低傳統農業生產效率和低農業生態效率的狀態，提示資源浪費和農業污染問題嚴重；各縣的農業生態效率存在一定差異，規模效率整體高于純技術效率，且純技術效率與技術效率的變化曲線更為接近，揭示管理水平是制約農業生態效率發展的主要因素。值得注意的是，目前各地區主要通過擴大投入規模來提升產能效率，往往忽視了管理水平對農業生態效率的制約。且農藥、農膜和化肥等要素的適當投入對提升農產品產量、避免資源浪費和環境污染至關重要。基于以上研究結論，本文提出以下政策建議。

（1）降低非期望產出，保障土地資源利用的可持續性發展：加強基礎農業設施的建設，從合理分配土地使用資源和提高耕作效率上著手，并兼備防災減災應急機制，保障農耕活動有序進行。對于化肥、農藥的使用要嚴格把關，積極推廣生物防治工作。

（2）減少現代技術的粗放應用，健全生態環境保障機制：在保障農民基本利益的基礎上，推動生態農業運作模式的發展，充分利用生態補償機制，因地制宜地發展本地特色農業，積極引入現代農業生產技術。

（3）加強農業精細化管理，提高農民素質：加強生態農業生產理念宣傳，加大新型職業農民培養力度，并與專項人才引進相結合，提高農民生產素質。