| 标题 | 中国农业生态效率测度及时空差异研究 |
| 范文 | 王宝义 张卫国 摘要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展阶段进行相应调整，有区别地促进农业生态化发展。 关键词农业生态效率；SBMUndesirable模型；非期望产出；时空差异 中图分类号F323.2文献标识码A文章编号1002-2104（2016）06-0011-09 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.06.002 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。 2中国农业生态效率测度分析 基于一般规模报酬（λ≥0且0.8≤∑λ≤1.2），在期望产出与非期望产出总体比重为1∶1的情况下，利用DEASOLVER PRO计算平台，测算各种情况下农业生态效率。 2.1全国农业生态效率测度分析 从1993—2013年中国农业投入产出样本数据来看，除劳动力投入总体呈现下降趋势外，其余数据均呈现上升趋势，这意味着，中国农业发展一定程度上实现了其它生产要素对劳动力要素投入的替代，但同时说明，生产要素投入的不断增长不但带来期望产出的增加，也不可避免地造成非期望产出的增加，农业产出的增加也是以牺牲生态福利为代价的。利用中国1993—2013年农业投入产出时序数据，以每一年为一个决策单元，共21个决策单元，测算样本期内的农业生态效率，结果见图1。 1993—2013年中国农业生态效率平均值为0.86，其中1993、1999、2000、2013四个年份实现相对完全效率状态，总体上中国农业生态效率呈现逐渐改善的状况。样本期，农业生态效率总体呈现“降-升-降-升”平缓右偏型“W”结构，四个阶段分别对应于：1993—1996、1997—1999、2000—2004、2005—2013年。1993、1999—2000、2013年分别对应“W”上方的三个顶点，“W”左侧及右侧两顶点间农业生态效率平均值分别为0.77、0.84。除完全效率年份外，劳动力、土地、化肥、农药、农膜、机械动力、灌溉、役畜八大农业生产投入冗余的平均值分别为16.09%、14.81%、12.9%、13.79%、8.49%、4.61%、13.17%、20.2%；农业碳排放、氮流失、磷流失、农药无效利用量、农膜残留量五类非期望产出冗余平均值分别为12.52%、15.43%、11.2%、13.71%、7.81%。由此可见，农业生态效率损失主要反应在投入无效率和非期望产出无效率两类指标的多个方面，其中劳动力、土地、役畜投入过多及氮流失、农药无效利用尤为突出。通过无效率分解式测算，除去完全效率年份，其余年份投入无效率和非期望产出无效率平均值分别为13.01%、12.13%，其中1994—1998年样本期分别为16.2%、17.14%；2001—2012年样本期分别为11.68%、10.05%，全样本期和2001—2012年样本期投入产出无效率均高于非期望产出无效率，但1994—1998年样本期非期望产出无效率高于投入无效率，总体上两者差距不大。 从政策因素视角考察中国农业生态效率的演变趋势。1992年党的“十四大”正式确立了社会主义市场经济体制改革的目标，1993年十四届三中全会通过《关于建立社会主义市场经济体制若干问题的决定》，同时这一年国务院发布了《关于加快粮食流通体制改革的通知》，全国人大还通过了《中华人民共和国农业法》，一系列政策影响了农业生产，可能促进了农业生态效率的提高。1998年中国遭遇长江特大洪水，引起国人对生态环境保护的关注和思考，同年10月，十五届三中全会通过《农业和农村工作若干重大问题的决定》，2000年中央经济工作会议要求加强农业和农村经济结构战略性调整，这些政策影响了同时期的农业生产，尤其是1999、2000年农业总产值获得较高提升，这两年农业生态效率也相对较高。同时近年来生态环境不断恶化，日益引起人们对农业生产方式的思考，可持续发展的呼声日益高涨，国家对化肥、农药等化学制品的使用规制不断增强，生态农业、有机农业、绿色农业等自然农业不断兴起，一定程度上促进了农业生态效率的提高。如图1所示，自2009年中国农业生态效率值出现上扬趋势，至2013年达到相对完全效率。 2.2区域农业生态效率测度分析 2.2.1三区域农业生态效率测度分析 采用常用的11∶8∶12东中西三区域划分方法，利用1993—2013年时序数据测度每一区域相应年份的农业生态效率，结果见表2。 东中西部地区农业生态效率总体趋势与全国基本一致，三大地区总体上也呈现平缓右偏“W”结构，但东部地区差异相对较大，其“W”顶点较宽阔。三地区样本期内平均效率值分别为0.864、0.845、0.896，从平均效率值来看三个地区差距不大，但相对而言西部地区总体效率相对较高。除去1993、1999、2000、2013四年，三地区总体可以分为1994—1998、2001—2012年两个阶段，前一阶段平均效率值分别为0.738 7、0.743 8、0.777 9；后一阶段平均效率值分别为0.871 3、0.836、0.909 9。除1993、1999、2000、2013年三大地区均实现完全效率外，东部地区2002、2003年，西部地区2009、2012年也分别实现完全效率。三个地区2003年差距较大，东部地区实现完全效率，而其它两个地区尤其是中部地区农业生态效率相对较低，较之2002年实现大幅下降。通过无效率分解式，除去完全效率年份，测算其余年份投入无效率和非期望产出无效率，东部地区分别为13.46%、14.27%，其中，1994—1998年样本期分别为18.66%、20.25%，2004—2012年样本期分别为11.79%、12.04%。中部地区分别为13.77%、17.79%，其中1994—1998年样本期分别为18.16%、20.13%；2001—2012年样本期分别为11.94%、11.15%。西部地区分别为10.73%、9.47%，其中1994—1998年样本期分别为15.99%、16.16%；2001—2012年样本期分别为8.1%、6.12%。总体而言，东部和中部地区非期望产出冗余超过投入冗余，而西部地区则相反。 全国农业生态效率时空差异与三区域时空差异基本一致，三区域农业发展构成了全国农业的发展，说明三区域时空差异基本类同的结构同时作用了全国农业生态效率差异趋势。这种情况可能因全国农业政策的一致影响，一定程度上也说明农业政策对农业生态效率有较为明显的影响。 2.2.2八区域农业生态效率测度分析 国务院发展研究中心提出八大经济区分类标准，具体为：东北地区含辽宁、吉林、黑龙江；北部沿海含北京、天津、河北、山东；东部沿海含上海、江苏、浙江；南部沿海含福建、广东、海南；黄河中游含陕西、山西、河南、内蒙古；长江中游含湖北、湖南、江西、安徽；西南地区含云南、贵州、四川、重庆、广西；西北地区含甘肃、青海、宁夏、西藏、新疆。利用八大经济区1993—2013共21年农业投入产出横截面数据，以经济区为决策单元，测算每一年八区域农业生态效率，结果表明样本期内八大经济区农业生态效率差别不大。利用八大经济区1993—2013年时序数据测算各区域历年农业生态效率，综合结果见表3。 八大经济区农业生态效率总体趋势与全国基本一致，但也存在一定差异，相比较而言，西北地区和西南地区差异稍大。2013年所有区域实现完全效率；1993年除东部沿海和西南地区，1999年除黄河中游和西北地区，2000年除东北地区，2002年除南部沿海、长江中游和西南地区，相应年份其余地区均实现完全效率。除此外，东北地区在1994、2001年，北部沿海在2001、2003、2009年，南部沿海在2005、2007年，黄河中游和长江中游在2012年，西南地区在2008、2009年，西北地区在1994、1995、1998、2004、2006、2012年均实现完全效率。总体而言，西北地区有10个年份实现完全效率，而东部沿海只有4个年份实现完全效率，其余地区则介于5—8个年份之间。全样本期内西北地区农业生态效率的平均值最高，为0.929 4，其余则相差不大，整个样本区间除效率相对较高的节点年份外，大致还包含1994—1998、2001—2012年两个农业生态效率相对较低的区间。尤其是前一区间内各区域平均水平均相对较低，特别是北部沿海、南部沿海、长江中游与全样本期平均水平差距较大；后一区间平均水平相对较高，除东北地区、东部沿海、西北地区外，平均水平均高于前一区间及全样本期平均水平。东北地区较为特殊，在后一区间不仅低于前一样本期还低于全样本平均值，且差距还较大；东部沿海和西北地区后一区间值高于前一区间值，但后一区间与全样本期平均水平相差不大。 从八大经济区投入产出冗余情况来看，大部分地区化肥、农药、役畜等生产资料投入过多，农业碳排放相对过多，氮磷肥料流失、农药无效利用等因素成为效率损失的主要原因；而机械动力、劳动力投入等因素影响则相对较小，同时效率缺失也较少受农业期望产出不足的影响。但不同区域也有所区别，如东北地区土地、役畜、农药投入及无效利用影响较为突出，而劳动力、机械动力及灌溉投入影响则相对较弱；北部沿海地区役畜、灌溉、农药投入及无效利用、农膜投入及残留影响较为突出，同时除机械动力外其余因素也有较强影响；东部沿海地区役畜、农药投入及无效利用、化肥投入及氮磷流失影响较大，农膜投入及残留、机械动力投入影响较小，同时期望产出不足也对个别年份效率损失造成一定影响；南部沿海役畜、劳动力、化肥投入及氮磷流失有较大影响，除机械动力投入外其它因素影响也相对较强，同时，1994—1997年期望产出不足也造成一定影响；黄河中游地区役畜、灌溉、土地投入，农药投入及无效利用影响较为突出，农膜投入及残留、机械动力投入影响相对较小；长江中游地区化肥投入及氮磷流失、农药投入及无效利用、农膜投入及残留、役畜投入影响突出，但除机械动力及灌溉投入外其它方面也有相当程度的影响；西南地区灌溉投入及氮磷流失影响较大，但除农膜和机械动力投入外，总体上各因素影响较为均衡；西北地区化肥投入及氮磷流失、土地投入、农业碳排放、农膜残留影响较大，其余则相对较小。 通过无效率分解式，除去完全效率年份，测算其余年份投入无效率和非期望产出无效率，综合结果见表3。根据八区域农业生态效率情况，可以分别考察全样本期及1994—1998、2001—2012年样本区间内农业效率损失结构问题。1994—1998年样本区间与2001—2012年样本区间相比较，除东北地区外，其余地区生态效率相对较低，因此其投入冗余和非期望产出的冗余平均值也相对较大，同时在这一样本区间内除东部沿海外总体上非期望产出冗余超过投入冗余影响。2001—2012年样本区间内，北部沿海、长江中游、西南、西北地区总体上非期望产出冗余超过投入冗余影响，黄河中游则相反，其余地区则相差不大。总体来看，北部、南部沿海地区，长江中游，西南、西北地区非期望产出冗余超过投入冗余的影响，东部沿海和黄河中游则相反，东北地区两者相差不大。 3省际农业生态效率测度分析 利用1993—2013年31个省份数据可以进行纵向和横向农业生态效率测度分析，前者以每个省份的时序数据为基础，衡量每个省份不同年份的农业生态效率；后者以31个省份的横截面数据为基础，衡量每一年不同省份的农业生态效率。 3.1基于时序数据的测度分析 利用31个省份1993—2013年每个省份的时序数据，以相应省份各年份为决策单元，测度每个省份每一年的农业生态效率，基本情况见表4。从时序数据来看，海南、青海、宁夏、内蒙古、甘肃、北京、上海、四川等省份农业生态相对完全效率年份占比较高，河北、黑龙江、贵州、辽宁、江苏、福建、山西、新疆等则占比较低；从农业生态效率的平均值来看，青海、甘肃、宁夏、内蒙古、海南等省份平均值较高，西藏、吉林、河北、黑龙江、山西等则相对较低。一定程度上完全效率年份占比较高的省份，农业生态效率的平均值也相对较高，但也不绝对，如西藏虽有8年实现相对完全效率，但非完全效率年份效率值较低，因此导致平均值也较低，而浙江省虽只有7年实现完全效率，而非完全效率年份的平均值达到0.802，因此总体均值也相对较高。就各省份样本区间的效率演变情况来看，大部分地区1999、2000年是一个转折点，之前生态效率平均值相对较低，之后则相对较高，同时大部分地区1993、2012、2013年效率较高，众多地区实现完全效率状态。除此之外，不同省份的农业生态效率演变也具有不同特点，有的波动较强，如内蒙古、上海、山东等，有的则波动较弱与总体趋势较为一致，如广东、天津等。 表4同时给出了不同省份农业生态效率损失的基本构成情况，投入冗余和非期望产出冗余构成了各省份农业生态效率损失的基本原因，同时还有部分省份受期望产出不足的影响，如北京市1998年之前样本期年份期望产出不足率平均值为67.83%，广东、湖南、福建样本前期受其影响较大，浙江、河北、江苏、上海、吉林等省份在个别年份或多或少受到一定影响。不同省份生态效率损失也存在较大差别，一些省份非期望产出冗余影响超过投入冗余，但较多省份两者差距也并不大，部分省份如云南、西藏、湖北、海南等非期望产出冗余影响远远超过投入冗余，而广东、宁夏等省份则相反。进一步考察投入冗余和非期望产出冗余构成情况，各省份又有不同特点，如上海总体上较多受化肥、农药投入及无效利用、氮磷流失等影响；山东较多受役畜投入、农药投入及无效利用、农膜投入及残留影响，而较少受机械投入的影响。同时，虽然各省份农业投入产出具有一定的惯性，但不同年份各因素影响程度也有所不同，甚至可能变化很大。 3.2基于横截面数据的测度分析 利用31个省份1993—2013年每年的横截面数据，以省份为决策单元，测度每一年各省份的农业生态效率。结果显示，天津、黑龙江、上海、江苏、浙江、福建、广东、广西、海南、贵州、西藏、陕西、新疆13个省份所有年份农业生态效率值均为1；河北除2012、2013年，安徽除1995年，河南除2000、2001、2002年，云南除1991年，其余年份均未实现相对完全效率状态，除全样本期均实现完全效率的省份外其余省份的具体情况见表5。湖南、安徽、山西、云南、吉林、湖北农业生态效率平均值较低，样本期均值分别为0.434 7、0.586 1、0.615 5、0.631 2、0.663 4、0.695 2。北京、河北、山西、山东、甘肃样本前期平均效率较低，北京1994—1998年为0.541 4，河北1993—2003年为0.611 1，山西1993—2008年为0.495 3，山东1993—2000年为0.522 4，甘肃1993—1997年为0.727 9；吉林、江西样本后期农业生态效率较低，前者2003—2013年平均值为0.357 3，后者2007—2013年平均值为0.555 2；湖北、青海样本中期效率水平相对较低，前者1998—2009年平均值为0.541 2，后者1999—2010年平均值为0.721 2。 利用农业生态效率损失分解公式进行相应计算，得出相关省份投入及非期望产出冗余的基本情况，见表5。除北京、山东、湖北、青海、宁夏外，其余省份农业投入冗余率平均值均大于非期望产出冗余，尤其河北、山西、内蒙古、安徽、江西、湖南、四川、云南、甘肃等省份两者差距还很大。从投入及非期望产出冗余的细分情况来看，冗余构成也存在很大差别。 4结论及政策含义 农业生态效率测算实质是将农业生产的生态影响（主要是负面影响）纳入农业经济效率测算中，综合考察农业投入、期望产出、非期望产出三者之间的关系。一般而言，在其它条件不变的情况下，农业投入、非期望产出与农业生态效率是反向关系，期望产出与之则呈现正向关系。农业生态效率是一个系统问题，我们希望以尽可能少的投入，获取尽可能多的期望产出，同时尽可能避免非期望产出。然而，在生产技术条件一定的情况下，要获得农业期望产出的增加势必依赖投入要素的增加，同时又会带来非期望产出的增加，因此总体上期望产出与其它两者存在“二律背反”的关系，我们衡量农业生态效率的实质就是平衡三者之间的关系。 石油农业模式在经济效率上的优势使其具备了强大的现实基础，然而其“逆生态化”特征又使我们必须重视生态效益。因此，一方面中国农业生态化发展实质是遵循自然生态规律的基本行为，另一方面中国农业生态化发展的现实又是石油农业“逆生态化”效应的“倒逼”结果。而且，随着石油农业“逆生态化”累积效应的不断增强，人们对农业生态化发展的呼声也越来越强，在此过程中非期望产出在农业生态效率评价中将被赋予更高的权重。由此，农业生态效率评价，在基于不同的地区不同的阶段等所导致的不同现实情况下，对三者关系的侧重点会有不同的看法。传统农业时期，农业投入水平低、产出效率低，从而农业经济效率低，虽然生态效益高，但生态效率因产出效率的影响也相对较低，这时候我们最关注的是农业经济效率的提高。石油农业满足人们追求农业经济效率的夙愿，同时在发展早期，其“逆生态化”累积效应非常有限，我们在效率评价中并未将非期望产出纳入其中，实质上也相当于把非期望产出的权重赋予零。当前，我们将非期望产出纳入农业效率评价中，实质就是倡导农业生态化发展，缓解农业“逆生态化”累积效应，平衡“二律背反”矛盾。近年来，生态农业、有机农业、绿色农业的呼声越来越高，获得较快的发展，这些都是农业生态化发展的重要表现。然而，现实条件决定了中国农业生态化发展不可能完全抛弃石油农业模式，即不可能违背市场经济规律，为了追求生态效益而忽视经济效益，而只能是平衡农业发展与环境污染的关系，在维持基本生态利益前提下，优化资源配置，提高农业全要素生产率。 对中国农业生态效率的测度研究显示，伴随农业产值的不断增加，农业“逆生态化”效应的累积作用也不断增强，但总体上中国农业生态效率趋于提升，这与近年来我国农业生态化发展的相关政策不无关系；从省市、区域情况来看，大部分地区农业生态效率也趋于提升，但彼此之间也存在一定差别；有些地区农业生态效率相对较低，存在很大的改进空间，有些地区则相对较高，这些地区既包括经济相对发达的东部沿海地区，也包括经济相对落后的中西部地区，这表明经济发展程度与农业生态效率并无一致关系。但必须要注意的是，本文所用的农业生态效率评价方法只是一种相对评价方法，生态效率相对较高的地区或年份只是针对一同评价的其它决策单元而言，若与一些农业发达的国家相比较，我国的农业生态效率总体并不高。从效率损失的原因来看，不同地区不同年份具有不同的差别，但总体上大部分地区大部分年份主要是由农业投入冗余和非期望产出冗余导致的，同时个别地区个别年份也受期望产出不足的影响。投入冗余和非期望产出冗余的内在结构又存在诸多不同，但化肥、农药、农膜过度投入及其相应的负面作用在大部分地区表现突出，因此总体上我们应减少三者的投入。但需特别注意的是，倡导农业生态化发展，不能采取“一刀切”的处理方式。提高农业生态效率，本质上要求优化农业资源配置，但不同地区具有不同的现实情况，如资源禀赋不同、经济发展程度不同、污染累积程度不同等，这就要求我们在促进农业生态化发展过程中，要基于资源禀赋现实，基于要素替代关系，基于各种农业投入对生态影响的负面作用，实现农业投入及农产品产出结构的调整，实现农业发展对生态负面影响的阶段控制和累积影响控制。在农业发展过程中对不同地区区别对待，如一些东部地区虽然具有较高的农业生态效率，但其“逆生态化”的累积效应已相当严重，承受污染增量的能力很弱，这要求必须在农业生态效率测度中，对非期望产出赋予更高的比重，实现总量控制；而一些经济欠发达地区，因“逆生态化”的累积效应并不大，生态承受力还相对较强，因此，要求在农业生态效率评价中对非期望产出进行适度赋值，这样既不阻碍农业经济的发展，又能长期保障农业的可持续发展。这种基于地区实际的区别化的农业生态效率测评也是需进一步研究的方向。 总之，在中国经济逐渐进入“新常态”的背景下，经济结构不断得到优化调整，经济发展逐渐由要素驱动向创新驱动转变，由外延发展向内涵发展转变，在此情况下针对不同地区现实，采取不同的策略提升农业生态效率，对于促进中国农业可持续发展，促进中国经济“新常态”的确立具有重要意义。 （编辑：刘照胜） 参考文献（References） [1]尹科，王如松，周传斌，等.国内外生态效率核算方法及其应用研究述评[J].生态学报，2012，32 （11）：3595-3605.[YIN Ke，WANG Rusong，ZHOU Chuanbin，et al. 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This paper measures agricultural ecoefficiency of nationwide， three regions， eight regions and 31 provinces based on the data about inputoutput from 1993 to 2013 and SBMUndesirable extension model， with eight input indicators including labor， land， fertilizer， pesticide， plastic membrane， machinery， irrigation， draught animal， two categories of undesirable output， and agricultural total output value as desirable output. And on this basis， we decompose inefficient items. Results show that： ① Agricultural ecoefficiency in China presents an ‘downupdownup structure as a whole. It trends up as a whole. ② The overall trends of agricultural ecoefficiency of three regions and eight regions are almost consistent with the pattern all over China but with different features. There are greater differences in the eastern region and northwest and southwest regions. ③ There are some differences between provincial agricultural ecoefficiency. Provinces with higher agricultural ecoefficiency include welldeveloped coastal provinces such as Shanghai and Jiangsu and less developed provinces such as Guizhou and Xinjiang. In structure， the loss of agricultural ecoefficiency is chiefly caused by input and undesirable output redundancy， but their internal structures have many differences. Overall， overuse of fertilizer， pesticide and plastic membrane and their negative effects performance exceptionally in many areas. The measure of agricultural ecoefficiency essentially balances the relations of agriculture input， desirable output and undesirable output. Meanwhile， we should evaluate agricultural ecoefficiency based on resources endowment， element substitution， negative impact on ecological environment， and combined with the regional development and different stages， and we should promote differently the development of ecological agriculture. Key wordsagricultural ecoefficiency； SBMUndesirable model； undesirable output； spacetime differences |
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