基于能值分析的安徽省農業生態效率研究

龔書婕 紀思穎

（安徽農業大學經濟管理學院，安徽合肥 230000）

20 世紀50、60 年代以來，部分發達國家片面追求農業工業化和農業經濟增長，給農業生態環境帶來了許多消極的影響[1]。為改善這種狀況，農業效率及其可持續研究受到了國際社會的普遍關注。中國作為農業大國，農業發展面臨著資源短缺、環境污染和生態破壞等嚴峻的現實問題，因此，農業可持續發展成為必然選擇。農業生態效率是衡量農業經濟與資源環境協調發展的重要指標[2]，其評估方法主要有數據包絡分析（DEA）、隨機前沿分析（SFA）和生命周期評估法[3]，以及新興的基于生態足跡模型的研究方法。目前，大多研究是將DEA模型或SBM模型與其他方法結合，對農業生態效率進行測度。如趙卉卉等[4]從能量代謝和生態效率2 個層面分析了南京市生態經濟系統1990—2010 年間的可持續發展情況，馬文靜和劉娟[5]利用能值分析進行中國生態經濟系統可持續發展評估，其在區域、農業、行業以及企業方面也被頻繁使用，區域主要包括省際[5-7]與城市生態效率[8-10]方面研究，農業方面的熱點是研究生態農業模式[11-14]可持續性，甚至還能應用到工程中[15-16]。農業生態經濟系統為社會—經濟—自然3 個子系統相互耦合的復合能量系統[17]，內部各組分間都進行著能量流動、轉化以及貯存[18]。

H.T.Odum提出能值（Emergy）理論，Diego Iribarren 提出了一種將能值分析與數據包絡分析（DEA）相結合的方法，但這種方法在農業生態效率及其可持續性研究方面較為少見。為此，本文采取能值分析與DEA 相結合的方法，通過對2000—2021 年間安徽省及其各地市農業生態經濟系統中各生產要素的投入和產出進行能值化轉換，深入計算與可持續發展能力有關的可持續發展指標等，測算出近年來安徽省農業生態效率。本文作為對農業發展可持續性的研究，可以在農業層面上調整優化生態環境與經濟發展的關系，為自然資源的科學評估與合理利用、經濟發展方針的制定以及實施可持續發展戰略提供一定的理論判斷與思考，以期為合理搭配農業生態系統環境資源與經濟投入比例、提高環境資源的利用效率以及促進農業可持續發展提供參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

安徽地處中國華東腹地，北與山東、河南相接，東部與江蘇、浙江相鄰，南與江西相連，西與湖北相鄰。位于長江三角洲經濟帶，省會為合肥。地跨長江、淮河、新安江三大水系，有黃山、天柱山、九華山等名山，屬暖溫帶與亞熱帶過渡地區，南北兼容，區位優勢明顯。據第七次人口普查結果顯示，安徽省常住人口為6 102.7萬人，人均GDP為63 426元。據統計，安徽省2020 年鄉村男性勞動力約1 803.88 萬人，勞動力充足，機械化水平較高。全省耕地面積超過586.00萬hm2，耕地土壤類型復雜多樣，多年平均降水量1 636.34 mm，降水充沛，具有良好的自然本底資源。

安徽省常年農作物種植面積超過11 833.00 hm2，其中糧食作物面積占75%以上，面積居全國第4位，總產量居全國第4～5 位。2020 年，安徽省全年農林牧漁業總產值5 680.91 億元，對比2019 年有顯著的增長；糧食播種面積7 28.95 萬hm2，比2019 年增加2 467.00 hm2；糧食作物合計產量4 019.22 萬t。安徽耕地流轉面積271.73 萬hm2、流轉率達50.5%。

本研究將安徽省分為皖南、皖中、皖北三大片區進行研究。皖南位于安徽省南部，即長江以南地區，包括黃山、蕪湖、馬鞍山、銅陵、宣城、池州6市，總面積3.12 萬km2，地勢以山區和沿江平原為主。皖中位于安徽省中部，即淮河以南、大別山—巢湖以北地區，包括合肥、六安、滁州、安慶4市，面積3.97 萬km2，地勢以山區丘陵為主，西部是著名的大別山區，東部有很多丘陵。皖北位于安徽省北部，即淮河以北地區，包括宿州、淮北、蚌埠、阜陽、淮南、亳州6 市，面積3.92 萬km2，地勢以平原為主，擁有廣袤的淮北平原。

1.2 數據來源

評價指標體系中的農用機械總動力、農藥施用量、農用化肥施用量、農用柴油使用量、農膜使用量、農業從業人員數量等原始數據均選取自安徽省及各市統計局官網上的統計年鑒。能值轉換率和能值折算系數主要依據Odum 團隊以及國內相關學者馬世昌等[6]、藍盛芳等[18]的研究成果。

2 研究方法

2.1 能值理論

能值是生態經濟學中用來衡量自然支持系統與經濟系統的產品與過程的新概念[19]，利用能值這一新的科學概念和度量標準及其轉換單位能值轉換率，可將原本不同單位、不可比較的投入產出指標體系轉換為統一的單位進行測算和分析。在能值分析的基礎上，定量測算農業生態系統，在很大程度上消除了對指標體系賦予權重的主觀性，使得研究結果更為客觀。能值分析理論中需將各指標與對應的能值轉化率進行測算，再得出統一單位后的能值，其單位為sej。

在研究耕地利用過程中能量流動的基礎上，本研究對該系統進行劃分及邊界確定，測算物質的投入產出，建立反映農業生態的可持續發展程度的評價指標體系。基于能值分析理論，對系統內部養分盈虧、平衡特征進行分析，并以太陽能值為樞紐，根據各物質的太陽能值轉化率，計算得出各物質能量的能值，綜合分析評價該系統的可持續發展程度。其中，能值轉化公式：

式中：Em為某物質所蘊含能量的能值；Ti為第i個物質的太陽能值轉換率，Ei為第i個物質的數量。

在耕地利用系統邊界的確定、評價指標體系的確定以及數據收集的基礎上，根據投入產出記錄，對耕地利用系統繪制能值圖，如圖1所示。

2.2 能值指標體系

農業生態經濟系統投入能值分為可更新資源能值、不可更新工業輔助能值和可更新有機能值，能值分析指標見表1。

表1 能值分析指標

可更新自然資源主要包括太陽能、雨水化學能、雨水勢能、地球旋轉能等，由于其本質上均是太陽能的不同轉化形式，為避免重復計算，故取其中較大的一項：雨水化學能。

雨水化學能的能值計算公式：

式中，Er表示雨水化學能值，Sf表示農業用地面積，P表示降雨量，G表示吉布斯自由能，ρr表示雨水密度，Ti表示太陽能值轉化率。

不可更新工業輔助能值主要包括農用機械總動力、農用柴油、農膜、農用化肥、農藥等。可更新有機能值主要來源于農業從業人員。

各能值的能值計算公式：

能值轉化率的數值均參考表2。能值產出部分為方便計算，本文主要針對安徽省的種植業中的糧食作物產出進行了分析，具體包括稻谷、小麥、玉米和其他糧食作物。其數值為上述作物能值之和。

表2 能值轉化率

2.3 DEA指標選取

為更直觀地分析安徽省農業生產效率的可持續性，本文主要選取了能值產出率EYR、環境負載率ELR和可持續發展指數ESI3項作為分析指標，其計算公式參考表3。

表3 生態效率指標

其中，能值產出率是系統產出能值量與系統生產過程中人類社會經濟投入能值量之比[20]，可以用于判斷該資源使用的效益高低，其值是根據總產出能值除以不可更新工業輔助能值和可更新有機能值得到。環境負載率是測度環境負載程度的指標，其值越小，對耕地的壓力越小。它是對經濟系統的一種警示，若系統長期處于較高的環境負荷率，將產生不可逆轉的功能退化或喪失[21]，其值為系統不可更新能源投入能值總量與可更新能源投入能值總量之比。而可持續發展指數能夠定量出一個系統的可持續發展的性能，是對能值產出率與環境負載率的相對比較。

3 結果與分析

3.1 安徽省能值測算及動態分析

本文依據H.T.O dum 提出的能值理論，將安徽省耕地利用系統的可更新自然資源、不可更新工業輔助能值以及可更新有機能值作為研究的主要投入指標。根據能值分析的方法，對安徽省2000—2020 年的能值數值進行測算并分析。文中的基本數據來源于安徽省統計年鑒（2001—2021），能值轉換率主要依據Odum團隊的研究成果。

從能值指標項目角度分析，2000—2020 年可更新資源和不可更新資源中，農用化肥的能值總量最大，說明其在耕地利用過程中消耗較大；雨水化學能、機械總動力以及農用柴油次之；農膜及農業從業人員能值最小。從時間變化角度分析，農用化肥與農膜的能值總量逐年升高，分別于2013、2015 年開始控制用量，出現明顯轉折，至2020 年下降至與2004—2006 年相近的能值總量；雨水化學能受季節及年際變化影響，能值總量波動較大；機械總動力與農用柴油的能值整體呈上升趨勢，說明近年來安徽省農業機械化水平不斷提高；農業從業人員的能值呈平穩上升趨勢，于2011 年達到峰值后，每年能值總量有微量減少，整體變化幅度較小（見表4）。

表4 可更新和不可更新資源能值 單位：sej

3.2 安徽省農業生態效率分析

在能值投入和能值產出的基礎上，本文主要選取了能值產出率EYR、環境負載率ELR和可持續發展指數ESI3項作為農業生態效率的分析指標，用以評估近20 年間安徽省耕地投入產出變化以及可持續發展的能力。由于其他農產品、畜產品、水產品等并未計入能值產出部分，故能值產出率和可持續發展系數相較于實際數值會有明顯的偏低。本文主要通過對比約20 年間的相對變化趨勢進行連續性分析（見表5）。

表5 2000—2020耕地利用效率3項分析指標

由圖2 可知，20 年間安徽省耕地利用的環境負載率長期處于一個波動的狀態，耕地利用對環境產生的壓力隨著勞動力及勞動資源的不斷投入、實際生產布局、政策變動等因素的影響而上下波動。研究表明，ELR值在2、10 時為2 個臨界點。當ELR＜2時，該生產活動對環境影響較低，當3＜ELR≤10 時，該生產活動對環境產生的壓力較為適中。若ELR＞10，且長期處于這種狀態，則該生產活動對環境的影響不可逆。圖2 顯示，安徽省在所研究年份內均保持2～5，故從整體上看，安徽省在耕地利用過程中，對環境影響適中。但觀察其中ELR為3～4 的年份的投入產出情況，可知在耕作時仍然需要注意減少農藥、農膜等對環境有害的生產資料投入，保障耕地質量的平穩可持續發展。

圖2 環境負載率ELR變化情況

EYR表示能值產出率，在本研究中，EYR是衡量耕地生產效率的標準，能值產出率越高，則表示在相同投入的情況下，耕地利用系統的種植業總產出的產品的能值越高，生產效率就越高。由圖3 可以看出，2000 年—2020 年間，安徽省耕地利用各指標的能值產出率，自2005 年以后呈現出一段明顯下降的趨勢，從2017 年以后又發生了一定的回升。總體來看，這20 年間安徽省耕地的總體產出率不夠穩定，且在中間很長一段時間內處于相對較低的水平。

圖3 能值產出率EYR變化情況

ESI表示可持續發展程度，其值由能值產出率EYR和環境負載率ELR得出。如圖4 所示，進入21世紀以來，安徽省耕地利用的可持續性在2002—2013年間處于整體下降的趨勢。自2014年起，整體上取得了一定的好轉。由表4 可知，2017—2019 年產出量有了顯著提升，能值均處在1.5E+19左右，同一階段的能值產出率也有顯著提升，2017、2018 年可持續發展指數處于較高水平，說明此時的投入產出比例較為合適，耕作者在提升產能的同時，也會考慮到耕地發展的可持續性。

圖4 可持續發展指數ESI變化情況

3.3 各分區的相關分析

3.3.1能值測算與指標分析由于各分區統計年鑒數據無法統一查找，故本文取自2014年開始的數據，詳見表6～8。皖南包括池州、銅陵、蕪湖、馬鞍山、宣城、黃山6 個省轄市，皖北包括包括宿州、淮北、蚌埠、阜陽、淮南、亳州6 個省轄市，皖中包括合肥、六安、滁州、安慶4 個省轄市。從能值指標項目角度分析，2014—2021 年可更新資源和不可更新資源中，由于3個地區地理位置等自然因素的差異，其雨水化學能能值總量差別較大；其中農用化肥的能值總量普遍較大，皖北地區農用化肥用量超過皖中與皖南，說明化肥在農業生產過程中消耗較大；機械總動力以及農用柴油能值總量次之，皖南地區的柴油用量略小于皖北與皖南；農膜及農業從業人員能值較小，其中皖北地區的農業從業人員能值明顯小于皖中與皖南的。

表6 皖南可更新和不可更新資源能值 單位：sej

從時間變化角度分析，皖中與皖南地區在2017—2018 年農藥能值量明顯下降，農藥使用量趨于減少，但在皖北地區未觀察到有此趨勢。且對比皖中地區，皖北地區的化肥使用量變化較小，能值總量較為平穩。雨水化學能受季節及年際變化的影響，能值總量波動較大；機械總動力與農用柴油的能值整體呈波動上升趨勢，可見安徽省各地區近年農業機械化水平都在不斷提高；農業從業人員的能值多呈下降趨勢，這與農村人口外流，第二、三產業比重增加有著緊密關系。

表7 皖中可更新和不可更新資源能值 單位：sej

表8 皖北可更新和不可更新資源能值 單位：sej

3.3.2 各分區農業生態效率分析由表9～11可知，2014—2021 年間，安徽省各地區能值產出率EYR變化趨勢較為穩定，同時就總體而言，皖北地區的能值產出率明顯小于皖中與皖南的，反映了皖北地區耕地利用系統能值投資回報率較高，即在相同投入的條件下，皖北地區耕地利用系統的種植業總產出的產品的能值低于皖中與皖南的。安徽省各地區的環境負載率ELR多處于2～5，其中皖南的環境負載率平均值最低，說明安徽省各地區的生產活動對環境產生的壓力是適中水平，但皖南地區的環境負載率在部分年份仍有超過6的現象，對比其他兩地，皖南的ELR數值起伏較大，表明皖南地區今后需更加注意農業生產對環境的影響。安徽省各地區的可持續發展指數ESI均處于波動的階段，在2016—2018 年間ESI提升幅度較大，但大多數年份數值并不平穩。因此，今后還需時刻重視開發與環境之間的關系，保證農業生產的可持續發展。

表10 2014—2020年皖中農業生產效率3項分析指標

表11 2014—2020年皖北農業生產效率3項分析指標

3.4 對比總結分析

從總體上看，在安徽省的可更新資源和不可更新資源中，農用化肥的能值總量均最大，表明其在農業生產中普遍消耗較大，且增加或減少的波動幅度較小。通過數據分析可以推斷安徽省各地區都有在控制化肥以及農膜的使用量，但由于地區自身的發展水平與政策環境的不同，其開始控制的時間并不相同，如皖中地區控制農用化肥量的時間相較于皖南與皖北略早。安徽農藥使用量呈明顯下降趨勢，可以看出政府和農業從事者都開始重視耕地保護，尋求可持續發展，擬通過減少農藥使用來降低對土地的影響。各地區農業機械總動力的能值普遍上升，表明安徽省各地的農業機械化水平普遍提高，對促進農業現代化發展具有重要意義。除皖南地區外，皖北和皖中的農業從業人員呈現下降趨勢，反映出部分地區存在農業人員流失的隱患，政府在鼓勵二、三產業發展的同時也要確保有足夠的農業從業人員來促進農業的發展。在能值投入和能值產出的基礎上，各地區的環境負載率ELR大多處于適中水平，其中皖南地區的ELR數值最低，農業發展對環境的負荷較小，皖北地區的ELR數值最高，需在今后的耕地利用中更加注意對環境的保護。安徽省各地區的可持續發展系數ESI均呈波動上升的趨勢，波動幅度較大，且數值在2019 年有明顯的下跌，盡管2020 有所回升，但仍需要將投入產出與保護環境并重考慮。

4 結論與討論

4.1 結論

本文通過能值分析對安徽省耕地利用的指標進行了測度，分析了耕地利用的投入產出結構。在能值投入和能值產出的基礎上,選取了能值產出率EYR、環境負載率ELR和可持續發展指數ESI3項作為分析指標，對2000—2020年安徽省的可更新自然資源、不可更新工業輔助能值、可更新有機能值進行了數據分析。主要得到以下結論。

（1）安徽省耕地利用體現出生態效益逐步提升的趨勢。由本文數據得出，農藥投入等方面減少抑制耕地利用生態效益的不利因素，縮小耕地利用效率改善空間。總體上，能值分析的環境負載率在2015—2018 年介于2～3，表示不利投入有所減少，對環境負載率的降低效果得到顯現。說明安徽省正在走出以犧牲生態為代價的耕地利用效率發展的陷阱，向高質量、低污染的方向發展。

（2）機械投入對耕地利用效率呈正向影響。當前，我國提升耕地效率以機械化耕作為主要驅動力。本研究中，安徽省機械化耕作與規模化經營的發展，極大地消減了耕地資源的環境負載率，有效促進了耕地利用向環境友好型發展。

4.2 討論

伴隨生態優先的高質量發展在耕地利用中的逐漸深化，為更好實現耕地利用效率提升，本文提出以下建議：一是提高耕地資源稟賦。耕地的機械化耕作和規模化經營，需要集約化利用。耕地資源能在集約化利用過程中獲得正外部性，如遙感監測、生物防治、自動化灌溉等節約人力成本和時間成本，同時更加科學有效地提高耕地生產效率。二是提升糧食生產者的內驅力。長期以來，一部分農戶由于過于依賴政府而缺乏解決問題的內驅力，抑制了耕地利用效率的提升。建議今后首先在初步階段借助政府外驅力帶動農民內驅力，從而提升耕作者的理論和技能水平。如本研究中量化某一投入指標的投入對應的產出量，制定出的投入產出比，進而保障耕地利用環節的生態和經濟協調發展。其次是同行的競爭，激發耕作者的斗志。要以技術創新與生態優先為評價指標，注重長遠發展。依靠前2種力量，為農民積蓄更多理論依據與學習興趣，促進其內驅力的養成。三是提高技術水平。技術水平是耕地利用的重要驅動因素，包括利用遙感技術進行監測，利用計算機深度學習進行數據挖掘，將數據轉化為可利用信息以及利用機械投入，提高生產效率等。技術提高能有效促進耕地的清潔生產和末端治理，充分發掘耕地利用的潛力。

耕地利用效益的提高并不是單一生產要素作用的結果，它受到包括自然資源、農業機械、人工投入等多個要素的共同影響。當前，耕地質量的發展受益于耕地后發優勢的積蓄，但長久穩定發展必須跨越這個后發優勢，因此，要擁有耕地發展的內生動力，以保障耕地投入和產出以生態優先為前提進行協調和改進，對于穩定推進耕地利用效率提升和可持續發展至關重要。