新型城鎮化對農業生態效率的影響研究

摘要：基于2005-2021年中國30個省份面板數據，運用熵值法、SBM超效率模型以及空間計量模型等方法，文章對新型城鎮化對農業生態效率的影響展開詳細探討。研究發現：第一，新型城鎮化存在“東高西低”的非均衡格局，農業生態效率整體呈上升態勢；第二，農業生態效率空間集聚格局呈“先升后降”趨勢；第三，本地新型城鎮化的推進對本地農業生態效率具有促進作用，對鄰地也存在積極的空間溢出效應。

關鍵詞：新型城鎮化；農業；生態效率；SBM模型；空間杜賓模型

文章編號：1674-7437（2023）09-0130-05? ? ? 中國圖書分類號：F299.27;X321? ? ? 文章標識碼：A

“十四五”規劃對城市高質量發展與綠色發展均提出了明確要求[1]。新型城鎮化是以城鄉統籌、城鄉一體、產城互動、節約集約、生態宜居、和諧發展為基本特征的城鎮化，是大中小城市、小城鎮、新型農村社區協調發展、互促共進的城鎮化。而農業秉承國民經濟的基礎地位，理應發揮頭雁效應，既要支撐社會生產，也應處理好生態環境與資源約束間的矛盾。農業生態效率以投入與產出為導向，追求最小的資源投入與最大的經濟產出，反映出農業領域經濟效益與生態效益的統一。

現有針對新型城鎮化的研究主要分為兩部分，一是新型城鎮化水平測度及其時空特征，如通過構建指標體系測算其水平值，進而通過考察其時空演進趨勢并預測未來趨勢，最終剖析具體實現路徑等[2]；二是探究外部因素與新型城鎮化的關系，如新型城鎮化與綠色創新、高質量發展、鄉村振興等的耦合協調關系[3]。現有關于農業生態效率的研究，主要有以下三個方面：一是農業生態效率的測度，相關學者基于投入與產出視角，采用DEA模型、SBM模型等對其開展研究[4]；二是分析農業生態效率的時空格局[5]；三是考察外部因素的影響，如考慮如財政環保支出、農機作業服務、農業科技創新等對農業生態效率的影響[6-7]。

基于以上討論可看出，學者們對新型城鎮化和農業生態效率進行了較為深入的研究，但仍有一定拓寬空間。首先，學界的相關研究大多以某一省份為對象，較少從全國視角出發；其次，在農業生態效率的測度上，較少將碳排放納入非期望產出；最后，關于新型城鎮化與農業生態效率的諸多研究中，鮮有考慮二者關系的空間溢出效應。故本研究基于中國30個省份（詳見表1）2005-2021年的面板數據，利用熵值法和超效率SBM模型分別測算新型城鎮化水平與農業生態效率，繼而采用空間杜賓模型探究二者關系及其空間效應，以期為二者協調發展提供一定參考。

1? ?研究方法

1.1? ?超效率SBM模型

基于非期望產出的超效率SBM模型測算農業生態效率，既規避了SBM模型無法包含其所有決策單元（即DMU）效率值不足的問題，又可以處理非期望產出、投入產出的松弛現象以及排序的并列問題等[8]。

假設農業生產過程中有n個DMU，每一DMU均包含1個投入向量即x∈Rm、1個期望產出與非期望產出向量即ye∈Rα和yu∈Rβ，定義矩陣X=[x1，x2，…，xn ]∈Rm×n，Ye=[y1，y2，…，yn ]∈Rα×n，Yu=[y1，y2，…，yn ]∈Rβ×n，同時假設X、Ye、Yu均大于零，若保持規模報酬不變，則其可能的集合為p={（x，ye，yu）│x≥Xλ，ye≥Yeλ，yu≥Yuλ，λ≥0}。D-、De、Du均為松弛變量，即投入冗余、期望產出不足和非期望產出過多；ρ*表示決策單元的農業生態效率（見公式1）。

1.2? ?空間自相關分析

使用全局莫蘭指數進行全局空間自相關檢驗能夠描述農業生態效率在整體層面的空間集聚特征（公式2、3）[9]。

式中，I為全局莫蘭指數，Xi和Xj代表各省份的農業生態效率，χ為均值，n為研究省份共計30個，S2為樣本方差；Wij為空間權重矩陣，代表省份間的鄰近關系，文章選用鄰接權重矩陣代入公式。全局莫蘭指數的取值范圍為[-1，1]，其值為正（負），表明農業生態效率存在空間正（負）自相關性。

1.3? ?空間杜賓模型

空間杜賓模型（SDM）可進行空間溢出效應分解，并考慮不同因素的空間溢出效應對被解釋變量的影響，更利于考察解釋變量對本地被解釋變量（直接效應）及關聯區域被解釋變量的影響（間接效應）（見公式4）[10]。

在公式（4）中，Yit與Xit分別為被解釋變量與解釋變量（核心解釋變量與控制變量）；i與j表不同省份，t表研究時期各年份，μi與ξt表時間與空間雙固定；Wij為空間權重矩陣；ρ、φ為回歸系數，εit為隨機誤差項。

2? ?新型城鎮化水平與農業生態效率的現狀分析

2.1? ?新型城鎮化水平現狀分析

利用熵值法，借鑒田云和盧奕亨（2023）[11]所構建的評價指標體系測算2005-2021年30個省份的新型城鎮化水平。由表1可知，2021年新型城鎮化水平以上海最高，達0.745；北京緊隨其后位列第二，其水平值也達0.722；經濟發達、財力雄厚、區位優勢以及人才集聚等資源優勢是兩地領跑全國的主要原因。排名3～10位的省份依次為天津、江蘇、浙江、廣東、福建、山東、重慶、江西，除重慶、江西外，皆位于東部地區；八個省份的新型城鎮化水平雖均大于0.400，但距離京、滬二地已有明顯差距。與之對應，廣西新型城鎮化水平最低，僅為0.325，未達到京、滬二地城鎮化水平的50%；貴州、云南、新疆、海南依次排在末2～5位，其水平值介于0.330～0.370之間。相較于2005年，所有省份均實現了不同程度的提升；其中，貴州增幅最大，達354.62%；安徽、重慶、四川、內蒙古、寧夏、湖南、廣西、云南增幅也高于210%；整體來看，各省域新型城鎮化建設成效顯著，但仍存在明顯的空間非均衡特征，呈現出“東高西低”的空間格局，原因可能是隨著《國家新型城鎮化規劃（2014-2020年）》《國務院關于深入推進新型城鎮化建設的若干意見》等文件的出臺實行，以中西部省份為代表的新型城鎮化工作取得了積極進展（見表1）。

2.2? ? 農業生態效率現狀特征分析

利用超效率SBM模型測算出2005-2021年30個省份的農業生態效率（見表1）。由表1可知，2021年吉林農業生態效率最高達1.060；青海以微弱劣勢緊隨其后位列第二，其效率值為1.057；福建、天津、廣東、海南、浙江、北京、安徽依次排在3～9位，其效率值皆大于1，處于最佳前沿面。與之對應，內蒙古農業生態效率最低，僅達到0.252，說明該省份至少存在70%以上的環境效率改善空間；寧夏、山西、新疆、甘肅三地位居末2～5位，其效率值也皆未超過0.300；究其原因，可能與這些省份第一產業比重高、農業資源消耗量大、減碳降排技術的落后等因素有關。相較于2005年，青海農業生態效率增幅最大，達258.43%；浙江以微弱劣勢位居第二，增幅達244.75%；福建、山東、河北、海南、廣東等12個省份增幅均在100%以上，其余18個省份中，除吉林、內蒙古、上海外，其增幅皆大于40%。30個省份中，僅上海一地農業生態效率下降，其降幅達46.86%，這可能與其第一產業產值不斷下降而第三產業比重較高的經濟定位有關。

3? ?新型城鎮化對農業生態效率的影響分析

3.1? ?全局空間自相關檢驗

探討新型城鎮化對農業生態效率的影響及空間溢出效應之前，還需對所有變量予以全局空間自相關檢驗，以強化模型使用的合理性，以下為各變量的空間自相關檢驗結果（見表2）。

由表2可知，新型城鎮化水平的莫蘭指數均在1%水平下顯著且數值穩定，表明新型城鎮化存在較強的空間正自相關性。而農業生態效率在2009-2021年的全局莫蘭指數均顯著為正，表明自2009年起，農業生態效率在整體層面也呈現出明顯的空間正相關性。同時，農業產業集聚、農業機械化水平、農業經濟發展水平、土地流轉率、農業產業結構、耕地利用結構、環境規制力度等7個控制變量與前兩者相似，表明后續可以使用空間計量模型展開分析。

3.2? ?新型城鎮化對農業生態效率的影響分析

根據以上結果，利用固定效應下的空間杜賓模型進行回歸分析，結果（見表3）。

由表3可知，新型城鎮化對農業生態效率的影響系數在1%水平下顯著為正，表明隨著新型城鎮化的推進，農業生態效率持續提升。究其原因，新型城鎮化發展，優化了農村勞動力配置，擴大了農村內需，挖掘了農村市場潛力，促進了農業生產綠色轉型的提質增效。具體而言，一方面，新型城鎮化吸引人口與經濟活動由農村向城鎮轉移，有助于實現農村規模經濟擴張，農業生產交易費用隨之降低，生產成本空間得以釋放，進而有效加強了農業生產清潔能源使用意愿，遂提高了農業生態效率。另一方面，新型城鎮化推進過程中，農村經濟結構逐漸優化，農村三產不斷轉型升級，經濟發展與生態環境更為協調，加之，農村人力資本水平逐年改善，政府環境規制力度也相應增強，逐步形成了農業人口轉移、農業經濟發展以及農村生態環境保護的協調發展模式，最終較大程度地促進了農業生態效率提升。

利用偏微分分解法得到新型城鎮化對農業生態效率的直接效應和空間溢出效應（間接效應），相關結果（見表4）。

由表4可知，新型城鎮化對農業生態效率的空間溢出效應系數為1.665，在1%水平下顯著為正，即本地新型城鎮化的推進對周邊地區產生了正向空間溢出效應。具體而言，本地新型城鎮化程度每提升1個百分點，相鄰地區的農業生態效率將會隨之提高1.665%。可能的解釋是，相鄰省份之間勞動力跨區流動，將推動鄰地積累先進生產技術及科學管理理念，并將資源、技術、經驗以及知識等要素投入農業生產。與此同時，在新型城鎮化的推動下形成了鄉村旅游等發展模式，以此引發相鄰地區的爭先效仿，推動了農旅融合，優化了綠色發展模式。上述原因綜合之下，新型城鎮化發展對農業生態效率產生了積極的溢出效應。

4? ?結論與建議

本研究基于2005-2021年30個省份面板數據展開研究發現：第一，基期內，我國新型城鎮化建設效果呈“東高西低”的非均衡化格局；第二，農業生態效率整體呈持續上升態勢，僅上海略有下降；農業生態效率空間集聚格局逐漸顯現，整體表現為“先升后降”趨勢；第三，新型城鎮化的不斷推進對農業生態效率提升有顯著影響，同時促進了鄰地農業生態效率提高。

根據研究結論，提出以下建議：第一，推進新型城鎮化過程中，注重農業生態領域人才隊伍建設。新型城鎮化的發展促使大量農村勞動力跨區流動，政府應有意識地引導生態領域人才返鄉下鄉，打造一批既能推動農業現代化發展，又能實現生態保護的人才隊伍；第二，系統把握新型城鎮化發展的差異化格局，高水平發展省份應著重打造農業生態的社會化服務體系，提升本地農業生態效率的同時，提供跨省優質服務，以縮小地區發展差距；第三，實施切實有效的激勵型政策，助力構建區域一體化格局，引導多省份協同推進符合可持續發展理念的新型城鎮化模式，進一步強化其對農業生態效率的積極影響與空間溢出效應作用。

參考文獻：

[1]魏后凱.“十四五”時期中國農村發展若干重大問題[J].中國農村經濟，2020（01）：2-16.

[2]李莉，茹伊麗，林仲豪.廣東省中心鎮新型城鎮化質量時空特征及驅動機制[J].生態經濟，2022，38（07）：121-131.

[3]徐振華，慈福義，張佳文.數字經濟、綠色創新與新型城鎮化時空耦合分析[J].統計與決策，2023，39（15）：94-99.

[4]吉雪強，尚杰.基于三階段SBM模型的中國農業生態效率研究[J].中國農業資源與區劃，2021，42（07）：210-217.

[5]閆明濤，喬家君，瞿萌，等.河南省農業生態效率測度、空間溢出與影響因素研究[J].生態與農村環境學報，2022，38（11）：1396-1405.

[6]姜智強，劉伊霖，曾智，等.財政環保支出對農業生態效率的影響研究——來自長江經濟帶發展戰略的經驗證據[J].經濟問題，2022（06）：113-122.

[7]朱洋洋，孫超，黃大勇.勞動力轉移、農業規模化經營與農業生態效率——基于中介效應和門檻效應的實證研究[J].福建農林大學學報（哲學社會科學版），2022，25（04）：32-42.

[8]崔葉辰，韓亞麗，呂寧，等.基于超效率SBM模型的農業生態效率測度[J].統計與決策，2020，36（21）：87-90.

[9]呂德勝，王玨，程振.黃河流域數字經濟、生態保護與高質量發展時空耦合及其驅動因素[J].經濟問題探索，2022，（8）：135-148.

[10] LESAGE J P， PACE R K. Introduction to spatial econometrics [M].Boca Raton：CRC Press，2009.

[11]田云，盧奕亨.中國省域新型城鎮化與農業碳排放效率的耦合協調關系[J].華中農業大學學報（社會科學版），2023（04）：33-46.

作者簡介：崔威威（1996-），男，漢族，湖北武漢人，碩士，研究方向為農業綠色發展。

張經緯（1997-），女，漢族，湖北隨州人，碩士，研究方向為農業企業管理。