中国农业生态效率测度、区域差异及动态演进特征

钱昭英，刘书杰

（贵州财经大学经济学院，贵州贵阳 550000）

农业作为基础性产业，推动其绿色发展对于保障国家粮食安全、资源安全和生态安全至关重要。 1978年以来，中国农业经济发展成就斐然，截至2022 年，农业生产总值达15.61 万亿元。 然而，长期依赖化肥、农药、柴油等化学要素投入的发展模式致使农业面源污染、土壤肥力下降、食品安全等问题凸显。党的十八大以来，党中央、国务院把促进农业绿色发展作为农业转型的主攻方向，2021 年提出的《“十四五”全国农业绿色发展规划》更是对“十四五”时期农业绿色发展目标及方向做出了系统论述。2022 年，党的二十大报告关于绿色发展的论述更是再次明确了“十四五”时期农业发展的重点。农业生态效率是农业绿色发展的主要指标，合理测度并评价其效率水平，把握当前农业绿色发展现状，发现其面临的主要问题，对于实现“十四五”时期农业现代化发展目标意义重大。

农业生产资源的过度消耗和环境污染物的过度排放， 使得农业生态效率成为学术界关注的热点问题，学者们对其研究主要集中在3 个方面。（1）农业生态效率概念内涵的界定。 生态效率一词最早于1990年由德国学者Schaltegger 和Sturm 提出，将其作为一种研究经济与环境关系的量化工具，以投入和产出比来衡量，旨在减少投入的同时提升经济产出并降低对环境的不利影响。 随着研究的不断深入，关于生态效率的研究也逐渐扩展到农业领域。 然而，基于研究区域、时期及视角的差异，学者们对其概念内涵给出了不同的解释，目前还未形成统一标准[1-3]。 （2）农业生态效率的测度评价。 现有研究主要包含2 个方面：一方面是对其评价指标体系的构建，广泛认为在构建指标体系时，除考虑劳动、土地、资本等基础要素投入外，还应考虑水资源、能源等环境要素投入，并同时关注农业生产的期望产出和非期望产出[4-6]；另一方面是对其评价方法的选择，目前常用的评价方法主要以基于松弛值测算的模型（SBM 模型）、绿色全要素生产率变化指数（GML 指数）及其扩展的超效率SBM 模型或SBM-GML 指数等数据包络分析方法为主[1-6]。（3）农业生态效率的影响因素研究。已有研究发现，农业技术条件[7]、金融发展水平[8]、农业基础设施[9]、人力资本水平[10]、政府政策[11]、环境规制[12]等因素对农业生态效率的提升存在显著影响。

基于已有研究[1-3，5]，本文将农业生态效率定义为在保障农产品有效供给的基础上，尽可能减少投入和非期望产出、增加期望产出，是对农业生产中生态和经济的综合绩效评价。 在此基础上，本文选取相关指标， 采用非期望产出的SBM 模型对除西藏自治区外的30 个省份的农业生态效率进行测度， 利用Dagum基尼系数探究中国农业生态效率区域差异的主要来源，运用核密度估计分析我国及东、中、西部地区农业生态效率的时空动态演进特征，准确把握当前我国及各区域农业发展现状， 提出相关对策建议，为提升我国农业生态效率水平， 推动我国农业绿色发展提供参考。

2 研究设计

2.1 研究方法

2.1.1 SBM-Undesirable 模型。 Tone[13]定义了包含非期望产出的SBM 模型， 较好地考虑了经济活动中存在非期望产出的情况，且与传统数据包络分析方法相比，这种方法很好地克服了角度选择和径向改进的问题，能基于非径向、非角度的松弛变量来准确测度效率水平。具体设定为：假设有n个决策单元，每个决策单元分别包含m个投入指标，s1个期望产出指标和s2个非期望产出指标，设定x∈Rm、y∈Rs1、z∈Rs2，定义矩阵X=[x1,x2,x3，…，xn]∈Rm×n＞0、Y=[y1,y2,y3，…，yn]∈Rs1×n＞0、Z=[z1,z2,z3，…，zn]∈Rs2×n＞0。 现实生产中规模报酬往往是可变的，此时，SBM-Undesirable 的生产可能集为P=｛（x,y,z）/（x≥Xλ，y≤Yλ,z≥Zλ,λ≥0,eλ=1）｝。 基于此，农业生态效率水平的测度公式为：

式（1）中，s-、s+、s1-为松弛变量，AEE 为各省份的农业生态效率值，取值范围是0～1。 当AEE=1 时，表明决策单元完全有效，不存在效率损失，此时松弛变量均为0，反之认为存在效率损失。

2.1.2 Dagum 基尼系数。Dagum 基尼系数能够按照样本子群将样本总体基尼系数分解为区域内基尼系数、区域间基尼系数和超变密度基尼系数，能同时解决区域差异来源及样本间交叉重叠的问题[14-15]。 本文采用Dagum 基尼系数对2006—2021 年中国农业生态效率基尼系数进行测度并分解，探究总体及不同区域农业生态效率水平的区域非均衡特征，总体基尼系数的公式如下：

式（2）中，k为划分的子样本的个数，本文按东中西部地区进行划分， 因此k=3；n为省份个数；yjt（yhr）是地区j（h）内省份i（r）的农业生态效率值；y为各省农业生态效率的均值；G为中国农业生态效率基尼系数，可进一步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，且满足G=Gw+Gnb+Gt，具体分解公式参照文献[14-15]。 式（3）为进行分解时的约束条件，即在分解前需要先根据各区域农业生态效率的均值进行排序。

2.1.3 核密度估计。核密度估计是一种非参数估计方法，可以通过对相关数据拟合形成核密度曲线，用来分析研究对象的动态演进特征，对函数形式设定没有要求。 本文采用核密度估计从核密度曲线的分布位置、 主峰分布形态、 波峰数量3 个方面探究2006—2021 年中国农业生态效率的动态演进特征， 计算公式如下：

式（4）中，f（x）为核密度估计值，x为农业生态效率值，x1为标记点，N为样本数量，K为核函数，h为带宽。

2.2 指标体系构建与数据来源

2.2.1 指标体系构建。 本文以广义农业为研究对象，考虑农业绿色发展的要求，参照已有文献[1，5-6，16]，选取相关投入产出指标测度农业生态效率。投入指标包含劳动、土地、机械、水资源、能源、化肥、农药和农膜8个。产出指标包含期望产出和非期望产出2 类。其中，期望产出指标为农业总产值，非期望产出指标为农业碳排放总量。 相关投入产出指标的详细计算见表1。

表1 农业生态效率测度指标体系

2.2.2 数据来源及处理。 本文以2006—2021 年除西藏自治区外的30 个省份为样本区间， 相关数据来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》及各省、自治区、直辖市的统计年鉴，部分缺失数据用插值法进行处理。此外，为了保证数据的可比性，对涉及价格的变量以2006 年为基期进行平减处理。

3 结果分析

3.1 中国农业生态效率测度结果分析

运用Matlab2020， 采用非期望产出的SBM 模型对农业生态效率水平进行测度， 计算各省份2006—2021 年的效率均值并排序。 由表2 可知，中国农业生态效率均值为0.378， 整体处于无效率阶段。 具体而言，北京、天津、上海、江苏、福建、山东、湖北、广东、海南、重庆、四川、贵州、陕西、青海等14 个省市的农业生态效率均值大于全国平均水平，农业发展质量相对较好。 除此之外，其他省份农业生态效率均值低于全国平均水平，有较大的提升空间。 从农业生态效率均值的排名来看，排名前五的省份分别为上海、青海、北京、福建和四川，这些省市或经济发展水平较高，或生态资源禀赋较为丰富，农业生态资源的配置水平有所改进，农业生产对生态环境的负面影响被削弱；排名后五的省份分别为安徽、内蒙古、吉林、山西、甘肃，这些省份多位于粮食主产区， 农业生产要素的消耗较大，但配置效率水平不高，投入产出结构改进空间充足。此外，农业生态效率均值最高的省（市）是上海，为0.738，最低的是甘肃，为0.146，差值为0.592，表明中国各省份间农业生态效率水平存在较大差异，缩小省域差异有利于改善农业生产资源的配置效率，提升中国农业生态效率水平，推动农业绿色转型发展。

表2 2006—2021 年各省份农业生态效率均值及排名

为进一步探究农业生态效率水平的区域增长差异，参照国家统计局对三大地带的划分标准，将30 个省份划分为东部地区、中部地区和西部地区，并计算2006—2021 年中国及3 大地区农业生态效率均值，绘制图1。 其中，东部地区包含北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南等11 个省份，中部地区包含山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8 个省份，西部地区包含内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等11 个省份。 由图1 可知，2006—2021 年，全国总体及东、中、西部地区农业生态效率均值呈上升态势，但区域差异显著。研究期内，东部地区农业生态效率均值显著高于全国平均水平，2021 年农业生态效率均值为0.945，较2006 年提升了0.720；中部地区农业生态效率均值显著低于全国平均水平，2021 年农业生态效率均值为0.643，较2006 年提升了0.516；西部地区农业生态效率均值略低于全国平均水平，2021年农业生态效率均值为0.800， 较2006 年提升了0.574。 由此可见，2006—2021 年，东部地区农业生态效率水平提升最快，西部次之，中部最慢，农业生态效率区域增长差异显著。 东部地区经济发展水平较高，支撑农业技术创新的资金充足，农业生态效率水平提升较快；西部地区资源禀赋丰富，且得益于西部大开发战略的支持，农业生态效率水平提升显著；而中部地区无论是农业生态效率的水平， 还是其提升速度，都与全国或其他地区存在较大差异，表明改善中部地区农业生产条件对于中国整体农业生态效率水平的提升至关重要。

图1 2006—2021 年全国及3 大地区农业生态效率均值演变趋势

3.2 中国农业生态效率区域差异及其来源分析

运用Dagum 基尼系数，测度2006—2021 年中国农业生态效率的总体及各区域基尼系数， 并按照东、中、西部地区进行分解，计算区域内差异、区域间差异及超变密度差异的贡献率，结果见表3。 同时，为直观反映表3 的测度结果，本文绘制了图2，对相关数据进行可视化分析，揭示中国农业生态效率的区域差异大小及来源。

图2 全国及分地区农业生态效率基尼系数和贡献率演进

表3 2006—2021 年全国及分地区农业生态效率基尼系数和贡献率

图2（a）刻画了研究期内全国总体及三大地区农业生态效率的基尼系数。 可见，全国总体基尼系数呈现“下降—上升—下降”的倒“N”形演进趋势，2006—2021 年的总降幅为48.72%，表明研究期内，中国农业生态效率水平区域差异整体呈现波动下降的态势。从区域内基尼系数来看，研究期内东部地区、中部地区和西部地区的基尼系数均值分别为0.169、0.125 和0.234，说明西部地区区域差异最大、东部居中、中部次之。 从曲线演进趋势来看，东部地区基尼系数整体呈现波动下降的趋势，总降幅分别为31.86%；中部地区基尼系数整体呈现波动上升的态势， 总升幅为25.00%； 西部地区基尼系数演变同全国总体保持一致，呈“下降-上升-下降”的趋势，总降幅达39.06%。由以上结果可以看出，3 大地区农业生态效率基尼系数的变化幅度均小于全国水平，且西部变化幅度大于东部，东部变化幅度大于中部。 总体而言，研究期内，全国总体、东部地区和西部地区农业生态效率的地区差异程度均呈现逐渐缩小的趋势，而中部地区则呈现出扩大的趋势。

图2（b）刻画了研究期内3 大地区间农业生态效率的基尼系数变动情况。可见，东部与中部地区、东部与西部地区、 中部与西部地区的基尼系数分别为0.200、0.218 和0.208，表明东部与西部地区间农业生态效率的差异最大， 东部与中部地区间的差异最小，中部与西部地区间的差异居中。 从曲线演进趋势来看，2006—2021 年，东部与中部地区间的基尼系数整体围绕其均值0.200 上下波动，变化幅度不大，两地间农业生态效率的区域差异基本稳定；东部与西部地区间的基尼系数整体呈现下降的态势，两地间农业生态效率的区域差异不断缩小；中部与西部地区间的基尼系数呈现“下降—上升”的“V”形变化趋势，其中2006—2013 年快速下降，降幅约为55.14%，两地区间农业生态效率区域差异缩小，2014—2021 年快速上升，升幅约为40.54%，两地区间农业生态效率区域差异逐渐扩大。

图2（c）刻画了区域间、区域内及超变密度差异对总体基尼系数的贡献率。 可见，2006 年、2007 年、2008 年、2020 年超变密度差异对总体农业生态效率区域差异的贡献率最大，除此之外，其他年份中，总体农业生态效率区域差异主要来源于地区间差异。从贡献率的演进趋势来看，区域内农业生态效率差异的贡献率平稳下降，截至2021 年，仅有27.04%；区域间农业生态效率差异的贡献率呈先上升后下降的趋势，但下降幅度不大；超变密度对总体农业生态效率区域差异的贡献率先下降后上升的趋势，且对总体区域差异的贡献率最小。 总体而言，区域间差异是中国农业生效率空间差异的主要来源，其次是区域内差异，最后是超变密度差异。

3.3 中国农业生态效率动态演进特征分析

进一步采用核密度估计分析2006—2021 年全国总体、东部地区、中部地区和西部地区农业生态效率水平的时空动态演进特征，绘制三维核密度图，如图3 所示。

图3 2006—2021 年全国及3 大地区农业生态效率三维核密度

3.3.1 从分布位置来看。2006—2021 年，中国农业生态效率核密度曲线分布位置逐渐由左向右偏移，表明研究期内我国大部分省份农业生态效率水平呈现上升的趋势， 农业绿色转型发展成为各省份关注的重点。 分区域看，东部地区和西部地区核密度曲线与全国总体核密度曲线分布位置演进趋势保持一致，区域内大部分省份农业生态效率水平总体向好；中部地区核密度曲线分布位置随时间演进略向右偏移，表明中部地区大部分省份农业生态环境较为稳定，农业生态效率水平基本不变。 此外，进一步观察图3，西部地区核密度曲线偏移程度最大，中部地区核密度曲线偏移程度最小， 表明西部地区农业绿色转型速度最快，而中部地区农业绿色转型速度落后于东西部地区。

3.3.2 从主峰分布形态来看。2006—2021 年，全国总体农业生态效率核密度曲线呈现主峰峰值下降、宽度扩大的演进特征，表明中国各省份间农业绿色转型的水平和速度存在差异，且这种差异化特征呈现不断扩大的趋势。 分区域看，东部地区核密度曲线主峰峰值及宽度呈现出先缩小后增大的趋势，表明东部地区各省份间农业生态效率差异化程度整体呈现先下降后上升的态势；中部地区和西部地区核密度曲线主峰变化情况同全国总体保持一致，但中部地区主峰变化幅度小于全国总体和西部地区，而西部地区主峰变化幅度与全国总体大致相同，表明中部地区各省份间农业生态效率水平的差异相对较大，而西部地区各省份间农业生态效率水平的差异化程度与全国总体基本一致。

3.3.3 从波峰数量来看。2006—2021 年，全国总体农业生态效率的核密度曲线逐渐由多峰向单峰演进，且侧峰位置均在主峰的右侧，表明早期中国农业生态效率呈现“两极分化”的特征，即30 个省份中的某些省份农业生态效率水平远高于区域内的其他省份，随着时间的演进，各省份农业生态效率水平呈现逐渐趋同的趋势，“两极分化”特征消失。分区域看，东部地区和西部地区与全国总体一致，均出现多峰态势，且侧峰均位于主峰右侧，同时随时间的演进，多峰形态逐渐消失， 但东部地区多峰现象相较于西部地区变化明显，表明东西部地区内部农业生态效率水平均呈现一定的极化特征， 且这种特征随时间的演进逐渐消失，各区域内农业生态效率呈收敛趋势；中部地区核密度曲线在研究期内并未出现多峰形态，表明中部地区农业生态效率不存在“两极分化”的特征，各省份农业生态效率在同一水平值上下波动。

4 结论与建议

经过以上分析， 本文主要得出以下结论：（1）2006—2021 年， 中国农业生态效率水平整体呈现稳步提升的态势，但区域增长差异显著。具体而言，研究期内，东部地区农业生态效率水平最高且提升速度最快， 中部地区农业生态效率水平最低且提升速度最慢，西部地区农业生态效率水平及提升速度居中。（2）Dagum 基尼系数及其分解结果表明，中国农业生态效率的总体差异呈现波动下降的趋势，且总体区域差异主要来源于区域间差异，其次为区域内差异，最后为超变密度差异。其中，区域内差异方面，西部地区的区域内差异最大、东部居中、西部次之，农业绿色转型区域不平衡问题突出；区域间差异方面，大致呈现出东-西地区差异、中-西地区差异、东-中地区差异依次缩小的空间分布格局。 （3）中国农业生态效率水平的差异呈现显著的区域异质性。 从全国总体来看，各省份之间农业生态转型的差异化程度不断扩大。 其中，东部地区各省份之间农业生态效率差异化程度先降后升，中西部地区差异化程度不断扩大，且中部地区差异化程度较大。 同时，各个区域农业生态效率的极化特征随时间的推移逐渐消失，各区域内农业生态效率水平呈收敛态势。

基于上述结论，本文提出以下建议：（1）制定差异化农业发展策略，提升整体农业生态效率水平。 对于东部地区而言，农业生产效率水平较高且提升速度较快，各地方政府应当充分发挥地区经济发展和科技发展优势，提升农业绿色技术创新产出，推动农业绿色转型，使得该地区发挥带头作用；对于中部地区而言，该区域多数省份为中国粮食生产的主产区，农业生产要素消耗量大，且中国传统高污染发展模式未从根本上改变，地区农业生态效率水平低、提升速度慢，因此针对该区域，应当摒弃“先污染、后治理”的粗放型发展模式，在注重农业产出的同时，提升农业生产资源的配置效率；对于西部地区而言，应当继续推进西部大开发战略，在提升地区农业生态效率的同时，特别注意对生态环境的保护，逐渐形成后发优势。（2）缩小区域间差异，协同推进农业绿色转型。 中国农业生态效率的总体区域差异主要来源于区域间差异，如何缩小区域间差异对于中国农业生态效率水平的提升至关重要。当前，中国各省份农业绿色发展相对独立，各地区间的辐射带动作用较差。为协同推进中国农业绿色转型，提升农业生态效率水平，各区域应当采取相应措施打破农业发展的区域壁垒，加强各区域间农业生产的劳动力、资金、技术、知识等要素的交流共享。（3）推动农业绿色低碳发展，提升农业生产资源利用效率。农业生态效率水平提升的关键在于提升农业产出水平的同时，减少对资源的消耗和环境的污染。立足于“十四五”时期农业绿色发展的大背景，农业生产应始终坚持生态优化，保护为主，以可持续发展为目标，完善农业生态监管体系，不断提升农业生态效率水平。