農業污染對生態農業發展水平與效率的影響

韓松巖 李 強

（安徽科技學院 管理學院，安徽 蚌埠 233100）

1 引言與文獻綜述

近年來，我國加大農業污染治理力度，希望在生態農業發展方面獲得顯著成效。然而，不可否認的是，農業污染物的產生與傳統農業對化肥、農藥等相關污染源的持續依賴相關。根據我國生態環境部、農業農村部和國家統計局2010年聯合發布的《第一次全國污染源普查公報》，農業污染的綜合程度顯著高于生活污染，是僅次于工業污染的第二大污染類別；而2019年啟動的第二次全國污染源普查，將農業污染源調查作為重點工作方向，說明在當今全球不斷致力于環境保護、降低碳排放的形勢下，針對農業污染的數據調查、科研活動與政策制定等各方面投入力度均在增加。2015年，農業農村部頒布了《到2020年化肥使用量零增長行動方案》，提出到2020年力爭在主要農作物化肥使用量實現零增長，而《“十三五”規劃綱要》同樣以更加嚴肅的形式明確了這一戰略目標。實際上，對農業污染的管控絕不僅僅是環保需求，更是人類發展生態農業、實現綠色經濟增長的最基本要求。盡管我國提出了宏大的生態農業發展目標，全國上下對于生態環保的重視程度正在提高，但綜合現狀可見，當前我國生態農業發展程度仍處于初級階段，主要表現在生態農業綜合發展效率不高，全國區域性生態農業發展水平差異較大，生態農業主要從業主體仍以少量機構為主、占總農業從業者的比例較低，與生態農業配套的科技水平遠不及發達國家完善等方面。

現階段我國生態農業可投入總體資源十分有限，如何研究影響生態農業發展水平的關鍵因素，尋找提高生態農業效率的影響因素，更有研究價值。環境污染作為顯而易見的核心要素，通過分析其在生態農業效率中的具體作用程度和影響機制，能夠直擊重點、更加高效地獲得一系列有效結論和建設性意見，用于引導和優化生態農業資源配置。

國外對該領域的研究主要包括如下方向：

一是研究農業污染、生態環保及農業生產效率之間的相互影響。Horhota L.（2012）從農業污染問題入手研究了農業生產效率與農業生態環保之間的相互影響[1]。Chen Hong等（2019）研究了如何通過有效的生態農業建設和農業污染防治來提高農業生產效率[2]。

二是研究農業污染的變化發展特征對農業效率的影響。Wang Yan等（2016）基于分析農業污染特征變化及其對生態環境的負面影響，研究了不同區域的農業生態環境效率及其分布特征[3]。Shi Dongmei等（2020）從分析減少非點源農業污染、優化農業資源配置的角度研究了農業生產效率變化的影響因素[4]。Liu Yansui等（2020）基于四十年間農業生產投入和產出要素的變化及實證分析，研究了生態農業效率的空間-時間特征及影響因素[5]。

三是研究其他非農業污染對農業生產效率的影響。Wang Zanxin等（2020）研究了工業污染對農業生產效率的影響作用，其中重點論證了對技術效率的影響[6]。James S.Shortle等（1986）通過篩查、分析農業非點源污染的誘發因素，研究了農業水污染控制與農業效率之間的關系[7]。

當前國內相關領域的重點分析主要集中在兩方面：

一是通過構建相關量度方法與指標體系分析生態農業發展效率，而農業污染往往作為其中一個影響因素或考量指標。胡琴（2019）通過構建較為完整的投入、產出指標體系分析了四川省農業生態化發展水平與區域差異[8]，其中選用的是化肥施用量、農業機械總動力、有效灌溉面積、農業固定資產投資額和農業從業人數等投入指標，農業總產值一項期望產出指標，以及農業碳排放量一項非期望產出指標。曹俊文、曾康（2019）以關注低碳視角兼顧環保因素研究了長江經濟帶農業生態效率及影響因素[9]，其中選用了農業固定資產投資額、農業從業人數、農作物播種面積、化肥施用量、農藥使用量、農膜使用量和翻耕面積等投入指標，農業總產值和農業碳匯量兩項期望產出指標，以及農業碳排放量一項非期望產出指標。劉應元等（2014）以及王寶義、張衛國（2018）分別以中國不同省份的數據為出發點研究了中國農業生態效率的省際差異和影響因素[10，11]，研究采用了農業固定資產投資額、農業機械總動力、農業勞動力、有效灌溉面積和化肥施用量等投入指標，以及農業增加值、農業碳排放兩項產出指標。程怡然等（2019）基于三階段數據包絡分析法，針對江蘇省農業生產效率進行了實證評價[12]。

二是重點研究農業污染成因、農業污染水平及其造成的影響面，而農業發展水平是其中的主要影響面之一。吳珺等（2014）以安徽省實地條件為例，分析了經濟發展與農業污染的關聯及相互影響[13]。李靜等（2014）以常州市和宜興市實際發展現狀為基礎研究了太湖流域平原河網區農業污染狀況及其對經濟發展其他領域的影響[14]。高新昊等（2010）從化肥、畜禽糞便、生活排污、秸稈、農藥、地膜等六大方面較為全面地評價了山東省農業污染綜合狀況與主要影響因素[15]。張田野等（2020）選擇化肥使用量作為切入點，重點分析了該農業污染的核心來源對降低農業污染的貢獻作用[16]。賈蕊等（2006）通過分析農業污染與農業可持續發展的關聯，研究了我國農業污染現狀和原因，提出了建議性對策[17]。

綜上分析，當前國內外的研究尚未能系統的把農業污染作為一個核心因素去定量研究其對生態農業發展水平之間的具體影響，而實際上農業污染作為相對獨立且關鍵的影響因子，與之相關的、有待明確的問題相當重要且涉及面廣。農業污染在可量化層面究竟對生態農業發展水平構成何種程度的影響？具體的影響方式和作用機理存在于哪些維度？政策制定層和實際操作層應當如何改善農業污染對整個生態農業發展水平帶來的不利因素？如欲解決這一系列問題，就有必要全面地研究生態農業發展水平的量度指標和評價方法，通過定量的實證分析重點解構農業污染在其中的影響機理，進而結合生態農業發展實踐提出有針對性的優化建議。

2 農業污染與生態農業發展的關聯與影響機理分析

用于綜合量度農業污染的方法通常有如下幾種：一是從農業產出的角度直接實測，即通過統計主要農業污染物的實際排放總量，主要包括流失農藥污染物、氮磷等流失化肥污染物、殘留農用薄膜污染物以及其他主要污染物。二是從農業投入的角度間接評估，即通過統計產生農業污染來源的使用總量（主要是農藥、化肥、農膜投入量），結合各自因流失或過度使用而殘留污染物的轉化率來間接測算農業污染水平。三是直接與間接相結合的角度，例如化學需氧量（COD）、生化需氧量（BOD）等通過水體生化反應所需的耗氧量來評估污染狀況，即首先利用化學氧化劑直接測量可氧化物質含量，再通過計算耗氧量來間接計算實際污染程度，此類方法用于評估水體污染程度，不作為主要研究角度。

基于投入層面。根據《第一次全國污染源普查公報》及農業污染相關文獻研究情況[13-17]，鑒于在農業生產中農藥、化肥、農膜等農業污染源的大量投入使用以及使用過程中不可避免的過量或無效使用，因此而產生的相應污染物構成農業污染的主要來源，在此認為屬于農業投入層面的“污染導向型投入”。一般而言，生態農業在發展初期對以上三項污染導向型投入的依賴還難以擺脫，但伴隨著生態農業理念逐步推廣和管控政策的加強，上述依賴關系會出現逐步緩解甚至開始出現“脫鉤”（Decoupling）現象，即農業效益增長與生態環境破壞之間相關性顯著降低甚至不相關，此時的生態農業總體發展態勢趨向良好。

基于期望產出層面。生態農業的期望產出一般通過年度農業總產值予以衡量。由以上分析可知，農藥、化肥、農膜等污染導向型投入并非無緣無故產生，其投放使用的根本目的是提升農業生產的正向產出，即通過減少病害、增加土地肥沃程度、改善農作物溫度生長環境等不同方式來實現同一個目標，即提高農業生產總體效益。因此，這些農業污染導向型投入的實際總量大小取決于農業生產者如何權衡正向指標（期望產出）與負向指標（污染代價）之間的利害關系。可見，農業污染與生態農業期望產出難以建立相關程度高、邏輯關系強的量化關聯，因此從非期望產出角度重點展開分析。

基于非期望產出層面。農業污染可通過若干類不同方法予以量化，該量化值即可作為評價生態農業發展水平的負向因子，構成評價體系中的非期望產出核心指標。在農藥、化肥、農膜年度使用量已知的條件下，根據《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》（以下簡稱“《污染系數手冊》”），可測算得出相應的化肥流失量、農藥流失量和農膜殘留量平均水平。在整個效率評價體系中，顯然此類負向指標產生越多，就越會拉低生態農業發展水平。本研究重點即是通過不同指標選擇方式的實證比對分析，探討是否納入農業污染指標究竟對生態農業發展效率評價結果產生多大的影響。

綜上所述，農業污染在投入層面和非期望產出層面分別對生態農業發展水平評價的關鍵指標構成顯著影響，這些指標具備充分的量化分析條件。以下將通過構建合理的評價模型，實證分析農業污染對生態農業發展水平的綜合影響程度，并分解為生態農業效率層面（含技術效率和規模效率）的具體影響程度。

3 生態農業發展水平與效率評價指標體系

3.1 生態農業綜合發展水平評價指標

對于生態農業發展水平的評價分析可等同于對生態農業綜合效率水平的評價，采用DEA數據包絡分析法不僅能夠針對綜合效率展開測算評價，而且能夠在轉換測算模式后進一步在生態農業發展效率層面（純技術效率和規模效率）進行分解評價。其優勢在于，在指標選擇方面能夠有效囊括多投入、多產出指標，并科學地引入非期望產出指標，在基礎數據選取方面更加尊重客觀真實指標，在評價模型方面可選類型更豐富。本著以上原則，具體選擇使用非角度、非徑向的基于松弛變量的SBM模型。關于指標選取，結合文獻綜述可見，有部分研究在產出層面僅選取了農業碳排放因素而未考慮農業污染因素，有更少量研究在投入指標層面考慮了化肥、農藥、農膜等農業污染產生的相關投入，但它們存在兩方面共性問題，首先是未能將農業污染這一關鍵指標作為非期望產出納入評價體系，其次是未能在評估分析農業污染時將其在投入層面、期望產出層面和非期望產出層面帶來的影響進行全面考慮并作為一個有機系統充分整合、深入分析其產生的內部影響機理。

鑒于上述情況，遵循內容全面、邏輯充分、層次合理的原則，選取表1所示的各項投入產出指標。其中，投入層面除了選取必要的資金、人力資源和生產資源等類別之外，還重點考慮了農業污染導向型投入指標，即化肥施用量、農藥使用量和農膜使用量三項。期望產出層面則選取經典核心指標——農業總產值，非期望產出層面則綜合納入農業污染（包括化肥流失量、農藥流失量和農膜殘留量）及農業碳排放兩大類。

表1 充分考慮農業污染因素的生態農業發展水平評價指標

為顯現農業污染因素對于整個生態農業發展效率評價體系的影響，需同步建立對照分析指標體系，即從投入和產出層面均剔除農業污染相關評價指標構建對照組如表2。

表2 剔除農業污染因素的生態農業發展水平評價指標

3.2 生態農業發展水平評價模型及實證運算

關于SBM模型中決策單元DMU的選擇，從數據的時效性、時間跨度的合理性、數據來源的客觀性以及可獲得性等多方面綜合考慮，擬選定2008年-2017年十年間的生態農業發展效率為DMU。此處發生DMU總數量略小于評價指標數量的情況，因此可以預見運用傳統SBM模型所得結果大概率將出現多個DMU效率均等于1的運算結果。故以下將采用延伸模型——超效率SBM進行評價，預計評價結果中將出現效率評分大于1的情況，但所得結果將顯現出足夠的差異性并能夠進行有效排序。為構建超效率SBM表達式，首先假定共需考慮有u個DMU、每個DMU含m個投入指標、u1個期望產出指標以及u2個非期望產出指標，那么該SBM模型的計算表達式為：

上述式（1）在規模效率可變模式下可用于計算評價生態農業綜合效率，而綜合效率是對DMU的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評價，故可認為是生態農業發展水平的綜合體現。為了對綜合效率進行分解、進一步評價生態農業效率，可在規模效率可變模式下通過式（1）計算評價生態農業的純技術效率，即在一定投入要素下（通常是最優規模時）的生產效率，用于反映管理水平和技術水平對DMU生產效率的影響程度；進而還可推導計算其規模效率用于反映實際規模與最優生產規模的比值，表達式為：規模效率=綜合效率/純技術效率。

在以上所選各項評價指標中，投入指標和期望產出指標的數據來源為2019年《中國統計年鑒》和國家統計局數據庫。在兩大類非期望指標中，農業污染三項指標數據根據既得化肥、農藥和農膜使用量并參照《污染系數手冊》對應的流失或殘留系數平均水平計算得出；農業碳排放量來自李波等（2019）對中國農業凈碳匯中的碳匯與碳排放分析計算成果[18]。基于以上基礎公式原理，分別輸入考慮農業污染因素的指標數據和剔除農業污染因素的指標數據，借助DEA SOLVER軟件在不同模式下運算分別得出各項效率結果（見表3）。因各效率分值差距過小，鑒于比對分析環節的精度需要，運算結果在小數點后保留六位有效數字。

表3 生態農業發展效率評價結果匯總

3.3 農業污染對生態農業發展的影響分析

為分析農業污染的影響程度，以下分別就三類效率結果列出考慮與剔除農業污染因素的對照折線圖（見圖1、圖2、圖3）。

圖1 農業污染對生態農業綜合效率的影響

圖2 農業污染對生態農業純技術效率的影響

圖3 農業污染對生態農業規模效率的影響

在生態農業綜合發展水平（即綜合效率）方面，由圖1可見，在剔除農業污染因素后，共有七項DMU綜合效率升高、僅有三項略微降低。由表3結果可知，在剔除農業污染因素后有四個年度生態農業綜合效率的排名發生改變，具體表現為2008與2017年排名互換、2013與2014年排名互換，排名雖有變化但并不顯著。以上情況說明兩方面問題：首先，在不考慮農業污染因素的情況下，絕大部分DMU生態農業發展水平整體呈現提升變化；其次，農業污染屬于生態農業效率評價中的負向指標，剔除該指標后雖然表象上生態農業綜合效率整體提高，但缺失了污染指數的評價體系同時也很大程度地喪失了評價的合理性和科學性，因而造成了生態農業發展水平一定程度上“虛高”的“假象”，因此將農業污染納入該評價指標體系十分必要，能夠保持對生態農業整體效率評價的客觀性和全面性。以下將通過對綜合效率進一步分解后，就具體影響程度和作用方式及其相關規律做更深層次的剖析。

在生態農業純技術效率方面，由圖2可見，提出農業污染因素后共有六個DMU效率分值出現顯著的上下波動，共有五個DMU效率上升（即其余五個下降）。由表3結果可知，在剔除農業污染因素后，2008、2009、2010、2012等四個年度純技術效率排名完全改變，因此農業污染對生態農業純技術效率排名的影響為中度偏高。因此綜合而論，一方面，農業污染程度與生態農業純技術水平緊密關聯、相互影響顯著；另一方面，去除污染指標后DMU效率發生下降和上升的各占一半，因此上述影響并無明確指向性。進一步分析可知，如能夠通過強化政策引導、制定有效措施來實現更加嚴格的農業污染治理，那么就可以等同于生態農業效率在管理水平和生產技術水平層面獲得了等效提升；而管理水平和技術水平的優化反過來也是實現農業污染管控的重要手段。

在生態農業規模效率方面，由表3結果可知，在剔除農業污染因素后，只有2008、2009、2011、2016等4個DMU規模效率排名未變，而其余6個均發生改變、出現重新排序，因此可認為農業污染對生態農業規模效率排名產生顯著影響。由圖3可見，剔除農業污染因素時，2011和2012兩DMU效率分值變化顯著且均有一定幅度提高，而實際上這二者規模效率原本在整體中處于中等偏低水平，這表明在針對生態農業規模效率的評價系統中，如若忽略了農業污染因素，那么結果所示的部分DMU規模貌似接近最優值，實則不然。換言之，發展生態農業真正的首要任務是在嚴控污染的前提下實現農業發展與生態環境的和諧發展，但若未能充分納入污染指標，則會誤認為針對某些DMU的投入規模已經足夠，在其農業生產中不需要再注重環保、生態相關要素的投入，從而倒退回邊污染、邊發展、邊治理的老路。可見，如此模式將無法客觀呈現發展綠色生態農業所需的真實投入規模。

4 結論與展望

在生態農業發展水平的評價體系中，農業污染指數作為核心要素所起的作用至關重要，對于真正的生態農業發展狀況評估和生態農業生產實踐活動指導而言均產生深刻影響。從我國生態農業發展及其效率評價的客觀現狀出發，結合農業污染在投入、期望產出和非期望產出三層面與生態農業發展的關聯作用方式，借助超效率SBM評價模型并合理選取的評價指標和數據進行了實證分析，同時設立了對照指標體系進行比對測算，以明晰農業污染在整個生態農業發展效率評價體系中所起的作用。所得結論主要包括四個方面：第一，相比在投入產出層面均納入農業污染因素而言，在不考慮該因素時大量決策單元的生態農業發展水平評價結果整體出現提升；第二，雖然剔除污染因素后大部分決策單元綜合效率在數據結果上得到提高，但缺失了污染指數的生態農業效率評價體系科學合理性受影響，因此有必要將農業污染指標納入生態農業發展效率評價指標體系；第三，農業污染程度與生態農業純技術水平緊密相關，若實現更嚴格的農業污染治理效果，則可等同于生態農業效率在管理水平和技術水平上獲得了等效提升，反過來管理水平和技術水平的優化也是實現更優農業污染治理效果的重要手段；第四，生態農業規模效率評價體系中，忽略農業污染很可能導致對生態農業所需的客觀投入規模產生誤判，從而引發實際投入不足的情況，進而會導致污染治理得不到有效控制、綠色生態農業發展難以達到預期成效。

關于所選指標量化體系需要補充的是，事實上我國地域廣袤，不同立地條件下，相同的投入所產生的效率以及所造成的農業污染程度具有一定的差異。《污染系數手冊》在統計污染系數時將全國農業土地按地域、水文、地形、農作物等不同條件共劃分為98種模式之多，在對三項農業污染指標進行量化處理的過程中，為了增加數據的可獲得性和實證計算的可操作性，考慮不同模式下污染系數離散程度總體可控，因此對上述系數取平均水平，然而按此處理也在一定程度上忽略了不同立地條件下產生農業污染的差異性。鑒此，對于需要特別突出上述差異性的情況，建議針對特定的立地模式對照《污染系數手冊》選取條件最為匹配的系數展開研究。