辽宁省农业生态效率的时空差异及演进分析

孙 静 刘洪玉 马晓琳

（辽宁科技大学工商管理学院，辽宁 鞍山 114051）

0 引言

党的二十大报告提出“全面推进乡村振兴”，强调“坚持农业农村优先发展，坚持城乡融合发展，畅通城乡要素流动”。辽宁省作为重要的粮食基地、历史悠久的农业大省，农业在其经济发展中始终占据着基础性地位。农业碳排放是我国碳排放的重要构成，碳减排目标的实现是提升农业生态效率的内在要求。生态效率（Eco-efficiency）的概念最早由德国学者Schaltegger和Sturm于1990年提出［1］。他们首次将生态效率定义为经济产出与环境污染总量的比值。农业生态效率是生态效率在农业领域的扩展。由于农业生态效率在测度农业生态系统效率方面具有显著的优势，因此其日益成为众多学者研究和衡量农业协调可持续发展水平的有效工具［2-4］。全面考察辽宁省各地级市农业生态效率的空间差异、演进趋势，对提高辽宁省的农业生态效率、推动辽宁省14地市协调发展、完善辽宁省农业高质量发展的总体布局具有重要的现实意义。

1 文献综述

如何衡量和测度农业生态效率是国内外学者关注的研究热点。由于非参数模型不需要预先建立函数形式及对先验条件进行假设，可以有效避免参数加权的主观性，逐渐成为测度农业生态效率的主要方法。例如，熵权法、指数法和数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）被广泛应用。其中，DEA是Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出的基于投入产出数据的相对有效性评价方法，包括CCR、BCC、SBM系列模型，如今已成为衡量农业生态效率的主要方法［5］。吴梵等［6］运用投入导向型DEA-BCC模型测度了我国31个省（自治区、直辖市）的农业生态效率。研究发现，农业生态效率存在显著的空间溢出效应，我国东部沿海地区生态效率高于其他地区。张展等［3］利用湖南省2008—2018年县域行政单元农业面板数据，采用超效率SBM与面板Tobit回归模型，结合空间相关性分析方法，对农业生态效率空间异质性及影响因素进行了实证研究。陈晓兰等［7］则运用超效率SBM模型对中国八大综合经济区的生态效率进行测度，并运用Dagum基尼系数进一步考察了八大综合经济区生态效率的空间差异。基于此，笔者运用超效率SBM模型 对辽宁省各地市的农业生态效率进行测算，并运用Dagum基尼系数考察辽宁省农业生态效率的差异及来源。

2 指标选择与模型建立

2.1 指标选取与数据描述

笔者基于辽宁省2011—2019年14个地级市面板数据，对辽宁省农业生态效率展开研究。为全面客观地反映辽宁省生态效率水平，笔者结合已有研究［8-9］，构建出辽宁省农业生态效率评价指标体系，如表1所示。

表1中的原始数据主要来自《辽宁统计年鉴》《中国农村统计年鉴》。其中，财政投入、经济效益分别以农林水事务财政支出、农业总产值表示，并以2011年为基期进行平减计算。在非期望产出中，农业碳排放总量的测算主要参考李波等［10］、袁培等［11］人的做法，即农业碳排放总量为化肥使用、农业灌溉两类碳排放源的数量乘以相应的碳排放系数加总求得，化肥使用、农业灌溉两类碳排放源的碳排放系数分别为0.895 6和20.476 0。

表1 辽宁省农业生态效率评价指标体系

2.2 模型建立

2.2.1 非期望产出超效率SBM模型。为客观反映辽宁省农业生态效率的空间差异、动态演进趋势，笔者借鉴Tone［12］于2002年提出的超效率SBM模型。该模型能综合测度多种投入、期望产出和非期望产出之间的关系，规避因选择径向所造成的计算偏差，同时克服传统DEA方法测度农业生态效率时未能突破1的限制。假设存在n个决策单元，每个决策单元都由m类投入指标、r1类期望产出指标和r2类非期望产出指标3部分构成，超效率SBM模型为

式（1）中，当ρ=1即w-=0、wu=0、wu=0时，DMUk是有效单元。笔者在运用超效率SBM模型时，定义决策单元均已达到有效前沿面，超效率SBM模型构建为

式（2）中：ρ为效率值，x、yd、yu分别代表投入、期望产出和非期望产出的数值，λ表示所对应的投入或产出变量的权重。

2.2.2 Dagum基尼系数及其分解方法。为测度辽宁省农业生态效率的空间差异，笔者将辽宁省14个城市样本分为东、中、西三大区域。其中，东部地区包括抚顺市、本溪市、丹东市、铁岭市；中部地区包括沈阳市、大连市、鞍山市、营口市、辽阳市；西部地区包括锦州市、阜新市、盘锦市、朝阳市、葫芦岛市。笔者采用Dagum基尼系数及其分解方法考察辽宁省农业生态效率的相对差异，总体差异来源G可分解为区域内差异贡献Gw、区域间差异贡献Gnb和超变密度贡献Gt，计算公式分别为

式（3）～（6）中：G表示总体基尼系数；k为划分的区域数；n为所有城市数；nj（nh）是区域j（h）内的城市数；yij(yhr)是j(h)区域内第i（r）个城市的农业生态效率值；表示辽宁省农业生态效率的平均值；Gjj表示j地区的基尼系数，见式（7）；Gjh为区域j和区域h之间的基尼系数，见式（8）；Djh表示区域j和区域h之间农业生态效率的相互影响，见式（9）；Fj（Fh）为j（h）区域的农业生态效率累积密度分布函数；djh为区域间农业生态效率的差值，即区域j和h中所有yjiyhr＞0的样本值加总的数学期望，见式（10）；pjh为超变一阶矩，可以理解为区域j和h中所有yji-yhr＜0的样本值加总的数学期望，见式（11）。此外，pj和sj的计算公式如式（12）和式（13）。

3 实证分析

3.1 辽宁省农业生态效率的测度与评价

笔者采用非期望产出的超效率SBM模型，运用MATLAB软件测算出辽宁省14个地市2011—2019年的农业生态效率，结果如表2所示。同时，对辽宁省东、中、西三大区域的农业生态效率进行测算，结果如图1所示。

表2 2011—2019年辽宁省农业生态效率测度值

图1 2011—2019年辽宁省农业生态效率演进趋势

从全省层面分析，2011—2019年辽宁省农业生态效率均值为0.868 3。这说明在现有社会自然资源投入和环境约束下，辽宁省农业经济取得了良好的收益。从演变过程来看，辽宁省农业生态效率整体处于波动上升的态势，大致经历了“逐年下降—反弹上升—小幅下降—逐年上升”的变化过程。其中，2016年辽宁省农业生态效率均值为0.666 5，达到样本观测期内最小值。造成这一现象的原因在于：与2015年相比，2016年盘锦市、铁岭市、朝阳市、葫芦岛市4市农业总产值增幅较小，而农业碳排放量有较明显的增加，导致该类城市农业生态效率大幅度下降，进而使辽宁省整体农业生态效率呈现出明显的下降态势。

从城市层面分析，样本观测期内，辽宁省各市农业生态效率平均值排序为锦州市＞营口市＞丹东市＞抚顺市＞沈阳市＞大连市＞辽阳市＞葫芦岛市＞阜新市＞本溪市＞铁岭市＞朝阳市＞鞍山市＞盘锦市。具体而言，锦州市、营口市、丹东市、抚顺市、沈阳市、大连市、辽阳市7个城市的农业生态效率均值高于全省平均值，而其余城市农业生态效率均值低于全省平均值。因此，急需释放农业生态效率水平较高地区的辐射带动能力，促进辽宁省各地市农业高质量协调发展。

从区域层面来看，2011—2019年辽宁省东部地区农业生态效率处于波动上升的态势，总体经历了多次“上升—下降”周期性变化，相较于2011年的农业生态效率均值0.906 4，2019年农业生态效率均值上升了约0.010 6，增幅约为1.17%。观测期内，辽宁省中部地区农业生态效率大致经历了“小幅下降—微弱上扬—趋直下降—反弹上升—逐年下降—逐年上升”的变化过程，其中2011年和2019年农业生态效率基本持平。2011—2019年，辽宁省西部地区农业生态效率演变趋势与东部地区相似，总体也经历了多次“上升—下降”的周期性变化；西部地区农业生态效率表现出较为明显的上升趋势，相较于2011年的0.888 1，2019年上升了约0.081 3，增幅约为9.15%，年均增长率约为1.14%。

3.2 辽宁省农业生态效率的区域差异及来源分析

笔者采用Dagum基尼系数及其分解方法进一步分析辽宁省农业生态效率的空间差异及其来源，测算结果如表3所示。

表3 辽宁省农业生态效率的区域差异及其贡献率

图2是辽宁省农业生态效率空间差异及其来源贡献演变趋势。辽宁省农业生态效率总体基尼系数均值为0.239 9，这意味着农业生态效率存在显著的空间非均衡性，与前文的研究结果相印证。从演变趋势来看，2011—2019年辽宁省总体基尼系数呈“M”形演变，即2011—2014年大致呈现逐年递增态势，2015年下降至最低点0.063 1，随后2016反弹上升至0.328 0，此后呈逐年递减的态势。相较于2011年，2019年辽宁省农业生态效率的区域差异呈轻微上升态势。

图2 辽宁省农业生态效率差异来源贡献的演变趋势

从区域内差异看，2011—2019年辽宁省西部地区内部差异最大，其区域内基尼系数均值为0.230 8；辽宁省中部、东部地区农业生态效率的空间非均衡性依次减弱，其区域内基尼系数均值分别为0.171 0、0.165 9。从区域间差异来看，2011—2019年辽宁省东部与西部地区农业生态效率的差异最大，其区域间基尼系数均值约为0.254 3；中部与西部、东部与中部区域间差异程度依次降低，其区域间基尼系数均值分别为0.237 9、0.225 6。

从贡献演变趋势来看，2011—2019年区域内差异贡献率处于波动上升态势：2011—2015年数值为27.15%～30.17%，2016年大幅下降至22.27%，2017年反弹上升至29.72%，2018年轻微下降；2019年上升至样本观测期内最大值30.99%，相较于2011年整体略有上升，增加了约3.31%，增幅约为11.96%；观测期内年均增长率达到1.49%。区域间差异贡献率处于波动下降的态势，整体呈“W”形演变，具体而言：2011—2015年呈现逐年下降的态势，2015—2016年触底反弹上升至观测期内最大值56.01%，2016—2017年大幅下降，此后呈现逐年上升的趋势。样本观测期内，区域间贡献率由2011年的51.74%波动下降至2019年的42.40%，下降了约9.34%，降幅约为18.05%，年均下降率约为2.26%。

超变密度反映的是不同区域间的交叉重叠对总体空间差异的贡献率。2011—2019年，超变密度贡献率演变趋势与区域间贡献率演变趋势恰好相反，整体呈“M”形演变，具体而言：2011—2015年呈现逐年上升态势，2015年达样本观测期内最大值66.30%，2016年大幅下降，2017年反弹上升，此后呈现逐年下降的趋势。样本观测期内，超变密度贡献率由2011年的20.57%上升至2019年的26.61%，上升了约6.04%，增幅约为29.36%，年均增长率约为3.67%。从贡献率数值大小来看，区域间贡献率均值最高为36.27%，略高于超变密度的贡献率均值35.68%，明显高于区域内的贡献率均值28.05%。由此可见，辽宁省农业生态效率空间差异的主要来源是区域间差异，第二来源是超变密度，第三来源是区域内差异。因此，解决辽宁省农业生态效率非均衡问题的关键在于降低区域间生态效率差异。

4 结论与政策建议

4.1 结论

基于2011—2019年辽宁省14个地市农业生态效率的相关投入产出数据，利用超效率SBM模型测算出各市的农业生态效率，并采用Dagum基尼系数及其分解方法对辽宁省农业生态效率的区域差异进行探究，结果如下。

①从典型化事实来看，辽宁省农业生态效率整体呈现波动上升的态势，但仍有较大的提升空间，区域差异特征明显。从城市层面来看，锦州市、营口市等市的农业生态效率取得了良好的发展，而鞍山市、盘锦市等市农业生态效率水平急需进一步提高。

②从区域相对差异来看，辽宁省农业生态效率存在显著的空间非均衡性，西部、中部、东部区域内差异依次减弱。区域间差异是辽宁省农业生态效率空间差异的主要来源，而东部与西部地区农业生态效率的空间分异最为严重。

4.2 政策建议

①要清晰认识到促进辽宁省农业生态效率均衡发展的重要性和紧迫性，并高度重视经济高质量发展对农业生态效率提出的迫切要求。在此基础上，深入挖掘造成农业生态效率空间差异的深层次原因，如地理位置、资源禀赋、产业结构等关键性因素。

②由于区域间差异是辽宁省农业生态效率空间差异的主要来源，且东部与西部地区农业生态效率的空间分异最为严重，因此，要牢固树立“一盘棋”思想，建立健全辽宁省东部、中部、西部地区区域协调发展机制，建立“智者求同”的合作机制，积极促进农村劳动力的区域转移，大力发展农民专业合作社，提高农机等资源利用效率，形成三大地区协调发展的格局。