农业绿色转型约束下耕地利用生态效率时空分异特征及空间效应

吕添贵, 付舒斐, 胡 晗, 耿 灿

(1.江西财经大学 财税与公共管理学院, 南昌 330013;2.江西财经大学 应用经济学院(数字经济学院), 南昌 330013; 3.湖南大学 公共管理学院, 长沙 410082)

粮食主产区耕地生态利用直接关系到保障国家粮食安全和实现农业绿色转型发展[1],然而,在当前人口增长和城镇化双重驱动下,耕地非农化、面源污染和农业碳排放问题愈演愈烈[2-3],严重威胁粮食主产区耕地生态状况。面对耕地地力退化的现实困境,耕地利用生态效率俨然成为当前土地领域研究焦点。为此,中央政府提出农业绿色转型发展方案,要求耕地利用过程中融合面源污染防治、低碳等绿色理念约束,以应对耕地绿色转型发展新挑战[4]。在此背景下,如何界定农业绿色转型约束下粮食主产区耕地利用生态效率,评价其时空分异特征及空间效应,对促进粮食主产区耕地生态耕种具有重要现实意义。

国内外学者从不同方面对耕地利用生态效率进行诸多探讨,在概念界定方面,认为耕地利用生态效率是生产要素投入所实现的社会经济正外部性最高而环境污染负外部性最低的综合指数[5-6];在效率测度方法方面,随着效率内涵由“资源—社会经济”二维系统发展为“资源—社会经济—环境”三维系统[7-8],从主要运用SFA模型、传统DEA模型[9]转变为Malmquist指数[10]、DEA混合模型及SBM模型等来测度[11-12];在时空分析方面,普遍采用空间自相关[13]、泰尔指数[14]和核密度估计[15]等方法,从区域整体与局部两个层面解析其时空分布及演化特征;在影响因素方面,多采用空间计量模型和地理加权回归模型对农户行为主体意识、耕地资源禀赋和农业社会化服务等方面因素展开分析[16];在研究尺度上,侧重于省、市和县域等中宏观尺度[17]。综上,已有研究成果对揭示农业绿色转型约束下耕地利用生态效率内涵具有现实指导意义。但由于耕地利用过程中农药化肥对土壤污染和农业活动对大气环境的综合影响,需规避传统上采取碳排放或面源污染单一维度的农业绿色转型约束评价,应将两者统一纳入耕地生态利用过程。此外,学界对耕地利用生态效率的空间分异程度及其影响因素时间非平稳变化过程关注较少,忽略此可能导致区域政策制定的靶向性失误[18]。长江中游粮食主产区作为农业绿色生产转型重点区域,过去粗放式耕地生产模式造成区域耕地生态问题日渐凸显,评价该区域耕地利用生态效率已成为实现农业绿色转型生产不可回避的现实要求,探讨其时空演化过程更具典型性。鉴于此,本研究以长江中游粮食主产区内31个地市为研究单元,基于农业绿色转型背景界定碳排放与面源污染约束的耕地利用生态效率内涵,运用SBM-Undesirable模型测度2005—2019年耕地利用生态效率演化规律,采用Dagum基尼系数分解其区域分异程度,并运用地理时空加权回归模型探究耕地利用生态效率影响因素的时间非平稳变化过程,以期为农业绿色转型约束下实现耕地生态利用提供理论支撑。

1 研究区概况与理论框架

1.1 研究区概况

长江中游粮食主产区覆盖湖北、湖南和江西3省,耕地总面积约11.3万km2,约占中国耕地总面积的9.25%,具体包括武汉城市圈(包括武汉、黄石、宜昌、襄阳等13市)、长株潭城市群(包括长沙、株洲、湘潭、衡阳等8市)和环鄱阳湖城市群(包括南昌、景德镇、萍乡、九江等10市)。该区域既是全国现代农业生产基地,为保障国家粮食安全发挥着重要作用,也是重要的生态功能区,承担着重要的水土保持、气候调节和污染物降解等功能[19]。然而,其农业生产长期依赖于过度地力开发与超量化肥农药使用,耕地非农化、面源污染和农业碳排放等状况逐渐加剧,导致区域耕地生态环境约束趋紧。为应对耕地利用污染约束,国务院2015年批复《长江中游城市群发展规划》指出大力发展高产高效现代农业和生态农业[20],在后续国家政策中提出农业全面绿色转型思考,并将碳排放与面源污染作为关键指标纳入绿色转型。因此科学评价粮食主产区耕地利用生态效率水平并促进耕地生态治理,是长江中游粮食主产区实现农业绿色转型的必然选择。

1.2 耕地利用生态效率理论框架

在耕地利用过程中加以“面源污染防治”“低碳产业链”和“固碳增汇”绿色理念约束[4],是实现农业绿色转型进而影响耕地生态利用的逻辑起点,而耕地利用生态效率恰好蕴含着农业绿色转型的内在要素,其生态利用实现路径是耕地生产投入要素优化配置、负外部性持续减少以及正外部性不断增加的过程,其生态利用目标是实现资源消耗减少、社会经济期望产出最大化和生态污染非期望产出最小化,更是“资源—社会经济—生态”系统耦合协调的综合映射[21]。

事实上,耕地作为复杂的生产系统,其生态利用过程还蕴含多重特性[22]。一是资源节约特性。耕地生产通过推动生产方式向集约化和规模化转变,实现优化耕地、劳动和资本等多重要素配置,寻求减少资源的消耗以满足人类需求是社会经济持续发展的前提[23];同时限制污染投入要素的使用是降低生产过程中负外部性重要手段;二是产出高效特性。耕地产出效益中粮食产量与农业产值的提升,能带来社会经济的发展,特别是现代化技术应用保障资源系统的持续投入与整合革新,并降低农业污染排放,协调环境系统;三是环境友好特性。反映耕地生态环境与社会经济是相辅相成的关系,强调耕地持续产出以降低碳排放和面源污染为底线,实现环境系统承载力与资源消耗程度均衡存在[24]。综上,耕地利用生态效率以农业绿色转型理念为约束、投入要素优化配置为基础,最大化的社会、经济、生态效益期望产出和最小化的环境非期望产出为结果,依托“资源—社会经济—生态”耦合协调构建耕地利用生态效率理论分析框架(图1)。

2 指标选取与研究方法

2.1 指标选取与数据来源

2.1.1 指标选取 本研究借鉴已有文献基础,采用地均投入和产出指标,包含资源、社会经济和环境等方面[25-26],能准确反映单位面积耕地利用生态效率(表1)。(1) 投入指标将劳动力、资本和资源与耕地资源利用过程相结合,表征资源维度。劳动力投入选取地均种植业从业人员;资本投入选取地均化肥、农药、农膜使用量和地均农业机械总动力来衡量;水资源投入选取农业地均用水量来衡量;(2) 期望产出选取地均种植业产值和地均粮食产量,反映耕地生产经营所获成果,表征社会经济维度;(3) 非期望产出选取面源污染排放和耕地碳排放,是对环境维度的表征。耕地面源污染由农药化学制品使用残留造成,因清单分析法具有较准确、方便等优点,被广泛运用于农业面源污染计算[27]。为此,本研究采取此方法选取化肥氮磷流失量、农药流失量和农膜残留量对耕地面源污染量进行核算。而耕地碳排放直接源于化学制品和农机化石燃料的使用,间接源于农业翻耕引起的碳流失及灌溉过程中的电能利用,故本研究借鉴已有碳排放模型和相关碳源系数进行测算[28]。

表1 耕地利用生态效率投入产出指标Table 1 Input output indicators for ecological efficiency of cultivated land use

2.1.2 数据来源

(1) 各指标数据来源于2006—2020年的《中国农村统计年鉴》《江西统计年鉴》《湖南统计年鉴》《湖北统计年鉴》及各地级市统计年鉴和社会统计公报;(2) 面源污染相关系数参考《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》[29];(3) 少量数据缺失问题,进行内插法和外推法处理;(4) 行政区划及DEM数据来源于全国地理信息资源系统(www.webmap.cn)。

2.2 研究方法

(1)

式中:S-,Sg,Sb分别是投入、期望产出和非期望产出的松弛变量;目标函数ρ*(0≤ρ*≤1)关于S-,Sg,Sb严格递减。当S-=Sg=Sb=0,ρ*=1时,决策单元有效;当S-,Sg,Sb中有一个不等于零,0≤ρ*<1时,决策单元无效。

2.2.2 Dagum基尼系数 Dagum基尼系数按子群分解为区域内差异、区域间差异和超变密度,用以衡量各子群内单元间目标函数差距,目标函数均值高子群与均值低子群间差距,子群间离群值跨群交叉程度[30]。该方法能较优考察耕地利用生态效率空间分异程度及其来源,定义式为:

(2)

(3)

(4)

G=Gw+Gnb+Gt,其中地区内差异Gw、地区间差异Gnb和超变密度Gt公式如下:

(5)

(6)

(7)

2.2.3 GTWR模型 地理时空加权回归模型(GTWR)将每个观测空间单元在不同时点进行局部回归,可以表征耕地利用生态效率变化影响因素的时空非平稳性,公式如下:

(8)

式中:μi,νi,ti分别是第i个研究单元的经度、维度和观测时点;βk(μi,νi,ti)为第k个变量的回归系数,表示第k个自变量Xk对因变量的影响;Xit为外生解释变量的向量;W为时空权重矩阵;εi为残差。本研究引入HUANG等设计的ArcGIS插件GTWR[31]进行测算,选择高斯距离函数,并采用赤池信息准则(AIC)确定带宽。

3 结果与分析

3.1 耕地利用生态效率时序演变特征分析

利用DEA Solver Pro5软件,计算2005—2019年不考虑非期望产出DEA-CCR模型和考虑非期望产出的SBM-Undesirable模型效率值,结果均呈上升趋势。且考虑非期望产出效率值均低于不考虑非期望产出效率值,均值分别为0.543,0.837,表明耕地利用非期望产出要素制约了耕地利用效率提升。因此,考虑非期望产出的效率值更符合实际,本研究选取SBM-Undesirable模型测算结果进行分析(图2)。

图2 耕地利用效率变动趋势

(1) 总体上看,耕地利用生态效率由2005年的0.425增加至2019年的0.674,表明资源集约节约与耕地环境保护协同存在提升空间。分阶段看,2005—2010年处于“波动”期,该阶段效率值增幅不明显,这与农村剩余劳动力加快转移导致耕地撂荒现象频发,多以资源环境来换取农业经济增长和耕地利用较粗放密切相关;2010—2019年处于“稳增”期,究其原因,自2010年国务院将“长江中游地区”列为国家重点开发区,在共建共享的理念下制定生态文明考核办法,对耕地碳排放和面源污染以及粗放利用起到明显约束作用。

(2) 分区域看,江西、湖北和湖南地区耕地利用生态效率由0.449,0.372,0.454上升至0.776,0.678,0.567,增幅分别达到72.83%,82.26%和24.89%,可见,江西和湖北地区耕地利用生态水平较明显改善,而湖南地区提升缓慢,究其缘由,随着近年来湖南地区乡镇工业迅猛发展,工业和生活污染排放进入农业环境,加之不合理的耕作施肥制度使耕地碳排放和面源污染加大,抑制了地区耕地生态水平。而效率均值呈现江西地区、湖北地区、湖南地区依次递减特征,分别为0.584,0.534,0.507,且各区域之间差距逐渐增大,呈现明显空间非均衡性。

3.2 耕地利用生态效率区域差异特征分析

选取2005年、2010年、2015年、2019年作为典型年份,结合农业绿色转型下耕地利用生态效率特征并参考效率分类相关研究[6]。采取自然断点法将效率值划分为低、较低、中等、较高和高效率区5类,对其空间格局及发展趋势进行绘制分析(图3)。

图3 长江中游粮食主产区耕地利用生态效率空间格局演变

(1) 在2005年,高效率区有鹰潭、娄底、湘潭和株洲4市,占比13%,主要分布在湖南地区南部,中效率区为6个,分布于江西地区中部及湖北地区西部,低效率区有荆州、潜江和常德等7市,占比较大达到23%,以单核形式集中于湖南与湖北地区交界处,可见此类地区亟待通过调整耕地生产投入配比,从而提升耕地利用生态效率;2010—2015年,高效率区仅增一市,中效率区向南迁移,低效率区减少至4市;至2019年,高效率区分布范围扩大,增加至9市,占比提高到30%,主要集中在湖北和江西地区,呈现双核连片分布特征,表明区域耕地生产投入资源配置趋向合理,中效率区及低效率区主要分布在湖南地区。整体上,研究区呈现高—低效率区“多核心”分布特征,反映在农业绿色转型约束下地区间耕地生态利用水平差异显著。

(2) 从变化趋势看,耕地利用生态效率(Z轴)空间异质性特征显著,东西方向趋势线(X轴)从较平滑到自西向东呈缓慢增长趋势,而南北方向趋势线(Y轴)呈U型分布,并由南高北低到南北持平演化,且U型弯曲度减弱(图4)。即研究区耕地利用生态效率高值区处于南北地区,低值区多处于中部地区,区域差异虽明显但差异度下降,其原因主要在于,一方面随着区域间经济发展水平差距缩小,耕地生产条件趋于收敛致使耕地生产投入行为差异性减弱;另一方面,在农业绿色转型生产导向下,耕地利用生态效率低值区会积极向高值区汲取相关政策及技术以优化耕地利用生态状况,进而导致耕地利用生态效率区域差异不断缩小。

图4 长江中游粮食主产区耕地利用生态效率变化趋势

3.3 耕地利用生态效率空间非均衡性特征分析

运用Dagum基尼系数及其分解方法得到2005—2019年长江中游粮食主产区及地区耕地利用生态效率基尼系数和分解值(表2)。

表2 耕地利用生态效率基尼系数及贡献率Table 2 Gini coefficient and contribution rate of ecological efficiency of cultivated land use

从图5可知,研究区耕地利用生态效率基尼系数由0.265降至0.185,表明空间非均衡特征明显,区域差距逐渐缩小。从区域内基尼系数看,湖北和湖南地区空间非均衡程度也呈现缩小趋势,基尼系数分别从0.212,0.334下降至0.177,0.157,降幅分别为16.51%和53.0%。而江西地区基尼系数较稳定,主要在0.10～0.15间波动。其次,湖南地区空间非均衡程度最大,基尼系数均值为0.224,究其原因,在湖南地区中衡阳、常德和益阳等城市发展以工业制造业为重点,对农业生态问题有所忽视,江西地区最小,基尼系数均值为0.127,主要由于江西农业基础优良且产业门类齐全,因而耕地利用生态效率水平整体较为均衡。

图5 长江中游粮食主产区耕地利用生态效率基尼系数变动及贡献率

从区域间基尼系数上看,耕地利用生态效率在江西—湖南地区和湖北—湖南地区的空间非均衡程度均有所缩小,分别从由0.326,0.367和下降至0.244,0.201,降幅分别为25.15%和45.23%,而江西—湖南地区间的空间非均衡程度较稳定,基尼系数基本在0.15～0.20波动。总体而言,区域间空间非均衡程度湖北—湖南地区、江西—湖南地区和江西—湖北地区基尼系数均值分别为0.240, 0.225,0.185,数值整体较小,反映出各区域间由于地缘相近,农业绿色生产交流合作较便捷和频繁,促进了区域间耕地利用生态效率差异不断缩小。

从区域差距空间分异看,空间非均衡性由区域内差异、区域间差异和超变密度共同构成。其中,超变密度是区域差距最主要来源,对整体差距的平均贡献率达到40.50%,反映三大地区耕地利用生态效率的区域间差距与区域内差距的交互作用对区域整体效率差距起主要影响,两者的平均贡献率分别为31.42%和28.08%。此外,从演变趋势看,区域内差异的贡献率较稳定,由2005年的27.47%微升至2019年的29.66%。区域间差距贡献率先减后增,总体由38.28%增加至46.28%。超变密度贡献率先增后减,总体由34.25%下降至24.06%。可见,区域间与区域内的交互影响有所减弱,而区域间差距有所增加,未来缩小区域间差距是改善耕地利用生态效率空间不均衡的重点。

3.4 耕地利用生态效率变化影响因素与提升路径

3.4.1 耕地利用生态效率影响分析过程 结合农业绿色转型过程中,耕地利用生产特征及其影响因素研究[10,16-19],采用GTWR模型,选取耕地利用生态效率为因变量,从自然、经济社会、技术和政策4个维度选取人均耕地面积、复种指数、人均GDP、城乡收入差距、种植结构、有效灌溉率、农业技术人员和财政支农力度作为解释变量(表3)。计算可得耕地利用生态效率全局莫兰指数,得到I值为0.199,p值为0.026,表示耕地利用生态效率在95%的置信度下呈正集聚特征,因此保证了采用GTWR模型合理性。为避免出现伪回归现象,将标准化后的变量进行多重共线性检验,将方差膨胀因子(VIF)大于10的变量剔除,最终确定复种指数、人均GDP、城乡收入差距、有效灌溉率和财政支农力度5个指标作为GTWR模型的解释变量。GTWR回归结果的拟合系数R2和调整后的拟合系数R2分别为0.767,0.762,模型拟合优度较高,可解释耕地利用效率总变异过程。

表3 耕地利用生态效率影响因素指标选取Table 3 Selection of factors influencing ecological efficiency of cultivated land use

3.4.2 耕地利用生态效率的影响因素分析

识别区域耕地利用生态效率主导影响因素是实现耕地差异化管理基础。根据回归系数绝对值大小来确定影响因素作用强度,具体如下:

(1)耕地利用生态效率影响因素的整体分析。由图6可知,研究区域的整体影响因子作用大小依次为:财政支农力度(1.251)>人均GDP(0.810)>复种指数(-0.622)>有效灌溉率(0.598)>城乡收入差距(-0.398)。其中,财政支农力度、人均GDP及有效灌溉率对耕地利用生态效率呈正向影响,财政支农力度和有效灌溉率影响力加强,回归系数分别由1.116,0.551升至1.300,0.618。人均GDP影响力有所减弱,回归系数由0.957降至0.526。人均GDP表明地区经济发展状况,财政支农力度反映政府对农业重视程度,有效灌溉率反映农业技术水平。一方面,经济发展可带来农业科技进步及要素投入加大,从而促进农业现代化步伐,推动耕地的集约化、规模化生产。另一方面,增加农业财政补贴能鼓励生产并改善农业生产条件,当前农业补贴多倾向于节水灌溉、生态农产品、内涵式农业等方面,使耕地生态效率得以改善。而复种指数回归系数由-0.568降至-0.578,呈负向影响,影响力有所加强,表明该地区复种指数越高,农药化肥及其机械投入产生的污染排放相应增加。此外,城乡收入差距回归系数-0.229降至-0.431,呈负向影响,影响力有所加强,表明该地区城乡居民收入差距过大导致农村青壮年劳动力流失,而农业社会化服务缺失难以维系耕地生态利用稳定性与持续性。

图6 耕地利用生态效率的影响因素回归系数变化趋势

(2)耕地利用生态效率影响因素的区域分析。事实上,各影响因素对三大区域耕地利用生态效率空间分异格局作用力存在显著差异。(1) 江西地区起主导作用的是有效灌溉率和财政支农力度,回归系数均值分别为1.204,1.240。此外,人均GDP和城乡收入差距的影响也较强,回归系数均值分别为0.896和-0.921;(2) 湖南地区2005—2008年主导影响因子为复种指数(-1.034)和人均GDP(0.805),2009年后财政支农力度代替人均GDP成为主导因素之一,回归系数为1.091。此外,有效灌溉率的影响也较大,回归系数均值达到0.311;(3) 湖北地区2005—2015年主导影响因素是财政支农力度和人均DGP,回归系数均值分别为1.422,0.735,到2016年主导影响因素人均GDP替换为复种指数(-0.670)。各区域影响因素GTWR结果方向与整体一致性,分析同样适用。

3.4.3 提升耕地利用生态效率的优化路径 长江中游粮食主产区耕地利用生态效率均值达到0.837,基尼系数均值为0.203,区域之间差距显著,面临着碳排放量和面源污染双重农业绿色转型约束,仍然存在提升空间。

(1) 激发农户耕地绿色生产积极性,降低污染排放量。首先,农户作为耕地直接生产者,要加大生态耕地宣传力度,提高农户生态化种植意识。通过财政支农力度提高耕地生态保护补贴,鼓励农民减少农药化肥用量,多施用有机肥、绿肥,创新农业生态补偿机制,制定实物或经济奖励措施,提高农户耕地保护积极性[32]。其次,长江中游地区各级政府应加强耕地轮作休养,避免耕地地力透支,顺应土壤生态修复规律,促进农户生态耕种良性循环。

(2) 推进耕地绿色利用技术均衡化,提高区域整体资源配置效率。一是加强区域测土配方施肥技术推广,着重改良生物化肥,提高耕地单位面积绿色产出,加快耕地由粗放型经营向集约化经营转变,提升农户绿色生产收入水平;二是建立农业生态数据共享平台,衔接区域间耕地绿色利用社会化服务,提高有效灌溉水平;三是优化城乡土地、资本和人力资源等绿色要素配置,因地制宜推广高效优质多抗新品种,加强农业技术人员交流,制定差异化战略并加强区域合作,缩小城乡耕地绿色生产技术差距。

4 讨论与结论

4.1 结 论

(1) 长江中游粮食主产区耕地利用生态效率由2005年的0.425上升至2019年的0.674,均值为0.543,年均增加0.017,总体呈现波动上升趋势。区域呈江西地区>湖北地区>湖南地区且“多核心”分布特征。

(2) 长江中游粮食主产区耕地利用生态效率存在明显空间非均衡性,但空间非均衡性逐渐缩小。湖北和湖南地区区域内空间非均衡程度均有所缓解,江西地区无明显变化;江西—湖南地区和湖北—湖南地区区域间空间非均衡程度均有所缩小,而江西—湖南地区间较稳定;空间分异主要受到超变密度影响,区域内差异和区域间差异的贡献率较低。

(3) 人均GDP、有效灌溉率和财政支农力度对耕地利用生态效率起正向作用,复种指数和城乡收入差距起负向作用。江西地区主导影响因素为有效灌溉率和财政支农力度,湖南地区由复种指数和人均GDP转为复种指数和财政支农力度,湖北地区由人均GDP和财政支农力度转为复种指数和财政支农力度;未来应激发农户耕地绿色生产积极性,降低污染排放量,以及推进耕地绿色利用技术均衡化,提高区域整体资源配置效率。

4.2 讨 论

值得注意的是,提升耕地利用生态效率是一项复杂的系统工程,全面把握农业绿色转型发展契机,是实现耕地生态利用的关键。囿于数据可获性,本研究仅考虑自然、社会经济、技术和政策等客观影响因素,未拓展农户技术采纳度和生态耕种理念等主观因素。此外,选取碳排放和面源污染作为农业绿色转型的核心要素以反映出耕地绿色利用水平,未考虑耕地利用碳吸收过程及畜禽粪便、农田固废处理不当等对耕地生态环境的影响,探讨多重要素叠加作用,是未来构建耕地生态利用转型政策支撑体系研究方向之一。