中国农业生态效率测度及时空差异研究论文
农业生态效率测度对于促进农业生态化和可持续发展具有重要作用。基于1993—2013年农业投入产出相关数据，采用劳动、土地、化肥、农药、农膜、机械动力、灌溉、役畜八类投入指标，农业碳排放和农业污染两类非期望产出指标以及农业总产值作为期望产出指标，利用SBMUndesirable扩展模型测算全国、东中西、八经济区及省际农业(种植业)生态效率，并分解无效率项。
结果显示：
①样本期内中国农业生态效率总体呈现“降-升-降-升”平缓右偏型“W”结构，总体上中国农业经济的生态效率趋于提升;
②东中西部三个地区和八大经济区农业生态效率总体趋势与全国基本一致，但又各具特点，三区域中东部地区差异较大，八经济区中西北地区和西南地区差异较大;
③省际农业生态效率总体上也存在差别，农业生态效率总体较高的省份既有上海、江苏等经济发达的沿海地区，又有贵州、新疆等经济落后地区。
从效率损失结构来看，农业生态效率损失总体上主要是由投入冗余和非期望产出冗余导致的，但投入和非期望产出冗余内部结构又存在诸多不同。总体而言，化肥、农药、农膜过度使用及其负面作用在较多地区表现较为突出。农业生态效率测度实质是平衡农业投入、期望产出和非期望产出三者的关系，提升农业生态效率，促进农业生态化发展和可持续发展。同时，在农业生态效率评价中，要基于资源禀赋现实、基于要素替代关系、基于生态负面影响等，结合地区发展现实和不同的发
改革开放以来，中国经济高速增长，农业产出水平也不断提高，2004—2015年中国粮食产量已经实现“十二连增”，至2015年达到6.214亿 t。农业经济的快速发展除家庭联产承包责任制及市场经济体制改革的“政策红利”外，还得益于石油农业模式的推行。石油农业又称“化学农业”、“工业式农业”等，20世纪40年代发端于美国，继而在全世界得到快速发展，60年代被确立为农业现代化的必由之路。石油农业模式以高投入、高产出为典型特征，通过在农业生产过程中大量使用以石油能源为动力的农业机械及石油制品为原料的农业化学制品，实现农业生产的“高产、高效、省时、省力”的效果。然而，这一模式本质是一种依靠“无机肥料”的生产模式，具有“逆生态化”特征，随其“逆生态化”堆积效应的显现，日益遭受质疑。
石油农业“逆生态化”效应突出表现在两个方面：其一，农业生产直接或间接导致大量温室气体排放，为全球气候变暖贡献了重要份额;其二，农业生产带来环境污染负面效应，主要表现在对土壤及水质等的污染、对土壤长期地力的侵蚀、对人身体健康的危害等方面。前者的主要原因在于农业生产直接或间接使用石油、煤炭等化石能源;后者则主要在于化肥、农药、农膜等化学制品的过度使用产生的负面作用。石油农业的“逆生态化”效应在中国已累积到较为严重的程度，如据《第一次全国污染源普查公报(2010)》，中国农业污染源排放的'三类主要污染物(COD、TN、TP)分别达到1 324.09、270.46、28.47万 t，占比分别为43.7%、57.2%、67.3%，农业污染源已成为中国第一大污染源。
另据《全国土壤污染状况调查报告(2014)》，中国土壤污染超标率总体上已达到16.1%，其中无机污染占82.8%。在生态危机和可持续发展压力之下，国内外低碳发展、生态发展、可持续发展的呼声日益高涨，农业生态化发展的呼声和动力也日益增强。农业生态化发展要求在农业生产过程中，不但要重视短期利益更要重视长期利益，不但要重视经济效益还要重视生态效益，平衡农业投入、农业产出、生态影响三者的关系，这决定了考察农业生产效率时传统经济效率视角已变得局限，必须将生态影响注入效率考察中衡量农业经济生态效率(简称生态效率)。
生态效率(Ecoefficiency)概念最早由Schaltegger和Sturm提出，20世纪90年代随着世界可持续发展工商业联合会(WBCSD)的推广而广受重视。虽然生态效率有众多定义，但其核心在于生产评价中引入经济和生态双重维度[1]。依照生态效率思想，在农业生态效率评价中不但要重视合意产出(经济效益)最大化，还要重视非合意产出(生态负面影响)最小化。目前，对农业生态效率评价的常用方法包括随机前沿法(SFA)和数据包络分析法(DEA)[2]。
其中，DEA法因无需预设函数关系，能更好地减少主观因素影响，而成为各类效率评价中最为常用的方法。DEA是一种评价决策单元相对效率的方法，1978年由运筹学家Charne、Cooper及Rhodes提出[3]，后经一系列扩展。2001年Tone构建了非径向、非角度的DEASBM模型，将松弛变量直接纳入目标函数，解决了传统模型忽视投入产出松弛问题[4]，继而非期望产出被纳入模型中，逐渐成为衡量生态效率的主流模型。DEASBM模型，在国内生态效率评价中也得到广泛应用，如李静、程丹润测算地区环境效率[5]，杨良杰、吴威等测算公路运输效率[6]，杨清可、段学军等测算城市土地利用效率等[7]。同时，许多学者将其用于农业生态效率测算，如潘丹、应瑞瑶[8]，李谷成[9]均以农业面源污染为非期望产出，刘应元、冯中朝等[10]，田伟、杨路嘉等[11]均以农业碳排放为非期望产出，测算了相应年份中国农业生态效率，但这些研究因选用的指标及模型设定等不同，结论也有所区别。
纵观当前研究，对农业生态效率的测算研究总体上还存在以下几方面需补充或深化的内容：一是将农业碳排放和污染双重因素纳入非期望产出中;二是针对狭义农业(种植业)生态效率的衡量;三是农业生态效率区域差异分析。基于此，本文拟以农业(种植业)为研究对象，将碳排放和污染作为非期望产出，利用1996—2013年相关数据测度中国农业生态效率，并分析其时空差异，同时对农业生态效率损失结构进行分解。
1研究方法和数据选择
1.1研究方法
本研究基于SBMUndesirable模型[4，11-12]，其基本原理如下：
假定农业生产中有n个决策单元，每一决策单元包含一个投入向量和两个产出向量(期望产出和非期望产出)，
影响最重要的组成部分，本文以狭义农业(种植业)为研究对象测度农业生态效率。其投入产出指标及变量选择见表1。
农业生产包含多种投入指标，参考以往研究，本文选取了8项主要投入指标，并选用8个变量对其表征。变量中除劳动力投入数据根据农林牧副渔业从业人员进行估算外，其余均为直接数据。为保持统计口径的统一，农业期望产出指标以农业总产值进行表征。同时，为了消除物价因素的影响，所有数据均调整为以2002年为不变价格。
农业非期望产出包含碳排放和污染排放两类。一般而言，农业碳排放主要来源于以下几个方面：化肥、农药、农膜三大农业化学制品生产和使用过程中引起的排放;农业机械消耗化石燃料(主要是柴油)引起的排放;农业灌溉消耗电能(主要是火力发电)间接引起的排放;农业翻耕引起的有机碳的流失。参照以往研究，六类排放源排放系数分别为化肥0.895 6(kg/kg)[13]、农药4.934 1(kg/kg)、农膜5.18(kg/kg)、柴油0.592 7(kg/kg)、农业灌溉20.476(kg/hm2)、农业播耕312.6(kg/km2)[14]。
农业污染典型表现为面源污染，种植业面源污染主要由化肥、农药、农膜等过度使用所造成的，本文采用化肥氮磷流失量、农药无效使用量、农膜残留量表征污染水平。化肥氮磷流失量核算方式分别为复合肥含氮量与氮肥使用量总和乘以氮流失系数，复合肥含磷量与磷肥使用量总和乘以磷流失系数;农药无效利用量核算方式为农药使用量乘以农药无效利用系数;农膜残留量核算方式为农膜使用量乘以农膜残留系数。相关系数主要采用文献调研法及国家统计局公布的相关数据，同时参考《第一次全国污染普查：肥料流失、农药流失、地膜残留系数手册》，在核算过程中尽可能考虑地域差距的影响[15-16]。
基础数据均来自国家统计局国家数据、《中国农村统计年鉴》及相应省市统计年鉴，个别缺失数据根据时序数据前后两期推测代替。因1997年重庆设立直辖市，1996年以前重庆数据与四川省合并使用。