“雙碳”背景下農業生態效率時空差異及影響因素研究
——基于甘肅省縣域面板數據分析

張瑩娜，陳 耀

（甘肅農業大學財經學院，甘肅 蘭州 730070）

低碳發展是當前全球面臨的重要生態議題，碳減排已經成為各國共識。農業生產作為碳排放的重要來源，占全球人為排放總量的23%左右[1]，僅次于電熱生產，位居第二。中國作為農業大國，農業碳排放約占碳排放總量的17%[2]，發展低碳農業已刻不容緩。因此，從“雙碳”視角深入研究農業生態效率，提出推進低碳農業發展的有效對策成為現高質量發展的重要路徑。

1990 年，德國學者Schaltegger 和Sturm 首次提出生態效率的概念[3]，作為環境管理的一種極其重要的定量分析工具。生態效率是盡可能在減少資源消耗和降低環境壓力的同時保證產出最大化[4]。而農業生態效率是生態效率向農業領域的引申和擴展，其研究主要集中于農業生態效率的測算[5-6]、時空差異[7-8]及影響因素[9-10]等方面。從測算指標構建來看，多數學者選用農業總產值表征期望產出，也有部分學者在此基礎上加入糧食產量[11]和農業碳匯量[12]共同表征，其中非期望產出指標通常選取碳排放和面源污染兩類指標表征。關于時空差異研究，學者們主要從國家層面分析農業生態效率的時空差異特征[7-8]。在影響因素方面，學者普遍從農村勞動力轉移、化肥施用強度、財政支農、工業化水平、受災率、機械密度等因素進行分析[10，13]。從研究區域來看，目前學者對農業生態效率的研究在國家[13-14]、區域[12，15]、省級層面[11，16]的研究越來越豐富。現有文獻對本研究具有重要的借鑒意義，但也存在以下不足：一是現有文獻中考慮了農業生產中碳排放，但對農業生態系統強大的碳匯功能及農業自身碳循環系統的關注度不高。經測算，中國農業1991 年碳排放量為3 282×104t，2019 年為7 989×104t[17]，而2017 年中國農業種植業碳匯總量為7.83×108t[18]。從相關研究來看，中國農業碳匯量遠大于排放量，存在農業碳盈余[19]，即具有凈碳效應。在生態效率的研究中，較多學者關注農業碳排放作為非期望產出進行研究；但農業碳匯作為農業生產的重要產出，在當前農業生態效率研究中尚未得到充分體現。二是大多數研究以國家、區域等宏觀層面為主，而對于生態環境脆弱的西北干旱地區且基于縣級區域視角分析農業生態效率研究比較缺乏。鑒于此，本文將農業生產總值和農業碳匯量作為期望產出、農業碳排放和面源污染作為非期望產出指標引入農業生態效率評價體系，采用超效率SBM 模型測度2000—2020 年甘肅省各縣域的農業生態效率，并通過Tobit 回歸模型探討影響農業生態效率的因素，提出促進農業可持續發展建議。

1 研究方法和數據來源

1.1 研究方法

1.1.1 超效率SBM 模型

農業生態效率的測算常用方法有比值法、生態足跡法、隨機前沿法、數據包絡分析法（Data Envelopmant Analysis，DEA）等[20]。現有研究中最常用的方法是DEA。DEA 是一種非參數分析方法，由美國學者Charnes、Cooper 和Rhodes 于1978 年提出，是對同類型的多投入多產出的決策單元進行效率的測算[21]。但DEA 屬于徑向和角度的測算方法時，會造成投入要素的“擁擠”或“松弛”，引起效率值計算存在偏差。為克服以上不足，2001 年Tone 在此基礎上進一步優化，構建出非徑向、非角度的超效率SBM 模型[22]，具體模型構建如下：

式中，ρ為各縣域農業生態效率值，x、yd、yu分別代表投入、期望產出和非期望產出指標的數值，m、r1、r2分別代表要素投入、期望產出和非期望產出變量的個數；n為DMU 數量，每個DMU 由m項投入、r1項期望產出和r2項非期望產出構成。λj表示權重。

1.1.2 Tobit 回歸模型

Tobit 回歸模型最早在1958 年由經濟學家Tobin[23]提出，又稱受限因變量模型，是因變量連續但取值受到限制或截斷情況下的模型。本文將超效率SBM 測算的生態效率值作為被解釋變量，屬于受限變量，各影響因素作為自變量。運用Tobit模型來定量揭示它們之間的內在機制關系，其模型的基本形式如下：

式中：y*為因變量向量，x為自變量向量，α為截距項向量，β為回歸參數向量，ε為隨機誤差項。

1.2 指標體系與數據來源

本文以種植業為研究重點，由于甘肅省87 個縣域中甘南州瑪曲縣和碌曲縣作為典型牧區，主要以畜牧業為主，種植業占比極低，而且數據缺失比較多，故剔除瑪曲縣和碌曲縣。因此本文以2000—2020 年甘肅85 個縣域為樣本區間，經過計算整理形成85 個縣域的研究區面板數據。

1.2.1 效率測算指標選取

農業生態效率本質上是以減少對環境的污染和對自然資源的消耗，提高經濟產出和保護環境。本文參考相關文獻中農業投入產出指標體系[6，15]，根據數據的可獲得性和統計口徑的一致性，選取土地、勞動力、機械動力、灌溉、化肥、農膜作為農業投入指標。并借鑒曹俊文等[12]的研究選取農業總產值作為經濟指標，農業碳匯效應作為生態指標，二者構成期望產出指標。農業碳匯量計算方法參考韓召迎等[24]的研究成果。非期望產出包括農業碳排放量和農業面源污染量，借鑒侯孟陽等[14]的農業碳排放和梁流濤等[25]的污染物排放量進行計算，完整的農業生態效率的測算指標體系見表1。

表1 研究區農業生態效率測算指標體系

1.2.2 數據來源

本文數據均來源于歷年的《甘肅發展年鑒》《甘肅農村年鑒》，部分缺失數據由插值法補齊，經整理組成2000—2020 年研究區的農業生態效率評價面板數據。

2 農業生態效率的時空差異分析

2.1 農業生態效率的時間序列分析

運用MaxDEA 9.0 版軟件，采用非徑向、規模報酬可變（VRS）的超效率SBM 模型，測算2000—2020 年研究區的農業生態效率（圖1）。2000—2020 年，研究區農業生態效率整體呈現波動上升的趨勢，從2000 年的0.51 上升到2020 年0.81，年均增長率2.34%。主要原因是近年來政府對化肥、農藥的使用規制不斷增強，循環農業、綠色農業的不斷興起和發展。分縣域來看，研究區內大部分地區的農業生態效率處于較低水平，僅37 個縣域超過了平均水平，48 個縣域低于平均水平，意味著研究區內建設資源節約型和環境友好型的兩型農業具有較大發展空間。2000—2020 年，農業生態效率排名前五位的縣域為肅北縣、夏河縣、靈臺縣、徽縣和兩當縣。因為森林草地資源豐富，綠色植被覆蓋面積大，對污染物的吸收率較高，提供了更好的農業碳匯。農業生態效率排名后五位的縣域是東鄉縣、臨洮縣、皋蘭縣、平川區和天祝縣，其綠色投入產出效率具有較大提升空間。

圖1 2000—2020 年研究區農業生態效率演變趨勢

為進一步分析研究區農業生態效率，對每年85個縣域農業綜合效率、純技術效率和規模效率數據取均值繪制折線圖（圖2）。研究期內純技術效率和綜合效率變動趨勢基本一致，規模效率曲線相對于純技術效率更為平滑，純技術效率總體呈上升態勢。規模效率變動幅度小，總體呈下降趨勢。綜合效率和其分解效率呈現波動，這與我國經濟發展、科技水平不斷提升和政府對農村生態環境越來越重視相關。對其效率求均值，綜合效率均值0.558，規模效率均值0.935，純技術效率均值0.598。通過計算三種效率均值之間的相關關系，純技術效率與綜合效率的相關系數為0.999，高于規模效率與綜合效率的相關系數0.601，通過時序變化和相關系數說明純技術效率對綜合效率的作用遠大于規模效率的作用，側面反映出技術進步是農業經濟發展的主要支撐力量。因此，在農業生產中更應重視提升和普及農業生產技術，現農業綠色、生態發展。

圖2 研究區農業生態效率時序變化

2.2 農業生態效率空間格局分析

2.2.1 區域農業生態效率空間格局分析

根據地理環境和社會經濟，把研究區劃分為河西地區、隴中地區、隴東南地區和民族地區四大區域①根據地理位置，四大區域的劃分為：河西地區，包括酒泉、嘉峪關、張掖、武威、金昌；隴中地區，包括蘭州、白銀、定西；隴東南地區，包括慶陽、平涼、天水、隴南；民族地區，包括甘南、臨夏。，對比其生態效率，河西地區農業生態效率平均值為0.66，隴東南地區為0.63，民族地區為0.58，隴中地區為0.44。總體而言，河西地區最高，其次是隴東南地區，民族地區排名第三，隴中地區排名第四（圖3）。2013 年起各地區差距越來越小。河西地區由2000 年0.69 上升到2020 年0.84，年均上升0.96%。河西地區作為研究區的主要種植區，地勢平坦，有利于農業規模化發展和農業科技的推廣，農業技術水平先進，生產要素利用效率高，農業生態效率最高。民族地區由2000 年的0.55 上升到2020 年的0.74，年均上升1.49%。民族地區農業發展方式相對較粗放，農業機械化程度較低，因此農業生態效率相對較低。隴中地區由2000 年0.30上升到2020 年0.72，年均增長4.48%。由于隴中地區人口密度大、降水量低和農業投入要素不合理，其生態效率最低。但隨著以蘭州為中心的信息、技術以及資本等要素的輻射和帶動作用，政府政策的不斷推出，推進隴中地區農業生態效率不斷提升（圖4）。

圖3 研究區四大區域農業生態效率空間分布

圖4 2000—2020 年研究區四大區域農業生態效率演變趨勢

2.2.2 縣域農業生態效率空間格局分析

為進一步解析研究期研究區農業生態效率的空間格局變化趨勢，根據測算得到的85 個縣域農業生態效率值，選取2000 年、2007 年、2014 年、2020 年各縣域農業生態效率進行具體分析。

2000 年，農業生態效率處于高等效率的14 個縣區是夏河縣、肅北縣、寧縣、阿克賽縣等，中等效率水平的有瓜州縣、金塔縣等12 個縣域，其余59 個縣域屬于低等效率水平，整體的農業生態效率處于低水平。2007 年，兩當縣、臨澤縣等4 個縣域農業生態效率為高等效率，其余81 個縣域處于較低水平，農業生態效率有所下降。2014 年，農業生態效率相比2007 年有大幅度提升，其中安寧區、嘉峪關市、臨夏市、鎮原縣等10 個縣域處于高等效率水平，34 個縣域處于中等效率水平，其余41個縣域處于低等效率水平。2020 年，農業生態效率處于高等效率的縣域有36 個，主要分布在天水地區和定西部分地區；中等效率的縣域有21 個，低等效率的縣域有28 個，全省農業生態效率總體處于中等效率水平。整體來看，農業生態效率空間上呈現出從西北向東南遞減的格局逐漸轉變為西北和東南兩頭高的新格局。2000—2014 年，阿克塞縣、肅北縣、高臺縣、臨澤縣4 個縣域由高等效率轉入中等效率，原因是化肥農藥的過多投入。2014—2020 年高等效率縣域增加，原因是2015 年以來施化肥農藥零增長戰略，《甘肅省生態環境保護工作責任規定》政策的施和生態保護的意識越來越強。

3 農業生態效率影響因素分析

3.1 變量選擇

梳理相關研究成果[11-14，21]，發現農業生態效率受自然、經濟、技術等多種因素共同影響。基于此，本文選取農村居民人均可支配收入、地區GDP、人口總數、自然災害發生面積、人均耕地面積、農業機械密度即農業機械總動力/農作物總播種面積，構成研究區農業生態效率影響因素指標體系。指標數據來源于2001—2021 年《甘肅發展年鑒》《甘肅年鑒》和《甘肅農村年鑒》。

3.2 農業生態效率影響因素分析

運用Stata17.0 計量軟件進行Tobit 模型面板回歸分析。通過多重共線性檢驗驗證各變量間是否存在共線性，結果顯示最大的VIF 為3.543，遠小于10，不存在多重共線性。對Tobit 回歸選用隨即效應模型或固定效應模型進行hausman 檢驗，結果p=0.035，0.035＜0.05，表明本文使用固定效應模型較為恰當。回歸結果如表2 所示。其中，地區GDP通過了5% 的顯著性檢驗，農村居民人均可支配收入、人口總數、自然災害發生面積、人均耕地面積、農業機械密度通過了1%的顯著性檢驗。人均耕地面積整體上并不顯著，依然對農業生態效率有負影響。

表2 甘肅省農業生態效率影響因素

本文對影響因素進一步分析：①農村居民人均可支配收入對農業生態效率具有正向影響，說明農民收入水平的提升促進了農業資金、科技的投入；同時，社會對綠色食品消費的增加，促進了農民生產方式的轉變，綠色農業發展。②地區GDP 對農業生態效率具有正向影響，發達的經濟條件有利于增加農業生產過程的投入，改善基礎設施和生產設備，增加期望產出；同時，也有利于增加環境保護的投入，從而使農業生態效率逐步提高。③人口總數的增加對農業生態效率具有負向效應，人口的增長，對農產品的需求增加，為滿足社會需求，加大農用物資的投入，進而阻礙農業生態效率的提升。④自然災害對農業生態效率具有負向效應，農業是受自然和市場雙重風險，具有天然弱質性特征，容易受到自然災害的影響；農業受災引起減產，進而引起要素投入的損失，降低農業生態效率；自然災害發生面積越大，對農業生態效率的負影響越強。⑤農業機械密度對農業生態效率具有負向效應，這與王寶義等[9]和徐維祥等[13]研究結果相同，農業機械密度反映出農業機械化水平，農業機械化水平的提高促進農業生產效率的提升，節約勞動力成本但伴隨著自然資源的消耗和大量的碳排放等非期望產出的增加，說明甘肅省農業新技術帶來的積極作用還沒有抵消農業機械化水平提高帶來的碳排放等負面影響，農機組織程度偏低，導致農機的生產效率不高，所以對農業生態效率有抑制作用。

4 研究結論及建議

1）從時間維度來看，2000—2020 年，甘肅省農業生態效率總體呈現波動上升的趨勢，從2000年的0.51 上升到2020 年的0.81，但是總體水平依然不高。分縣域看，僅有37 個縣域超過了平均水平，48 個縣域低于平均水平，還有較大提升空間。

2）從空間維度看，研究期內研究區四大區域效率值呈現：河西＞隴東南＞民族地區＞隴中的特征，且2013 年起四大區域的差距越來越小；整體來看，農業生態效率空間上呈現出從西北向東南遞減的格局逐漸轉變為西北和東南兩頭高的新格局。

3）通過面板Tobit 回歸模型對研究區農業生態效率演變的驅動因素進行分析表明，農村居民人均可支配收入、地區GDP 對農業生態效率呈現正向效應，人口總數、自然災害發生面積、人均耕地面積、農業機械密度呈現負向效應。

基于以上研究結論，提出相應建議：一是以綠色現代農業為發展方向，促進各地區由資源消耗型粗放農業，逐步向依靠信息、裝備、科技等現代投入要素為核心的高效農業轉變，提高農業生產效率，減少農業碳排放。二是綜合甘肅省各地稟賦條件，改善農業要素投入結構，合理配置不同區域間農業資源。河西地區自然資源稟賦好，是甘肅省糧食主產區，可推進高標準農田建設，促進農業的高質高效發展。隴東南地區具有眾多特色農業產業，應大力發展精耕細作，提高農產品的附加值。民族地區應重視農業污染防治，推進農業生態環境治理。隴中地區經濟發展好，可大力發展現代農業。三是完善農業生態補償機制，加大政策和資金的扶持力度，積極推進綠色低碳發展評價，同時探索建立農業生態資源價格形成和市場化現機制，促進地區經濟發展和提高農民收入。