長江中游城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率時空演變及驅(qū)動因子研究

　　摘要：農(nóng)業(yè)生態(tài)效率研究對真實反映農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護的協(xié)調(diào)關(guān)系具有重要意義。為科學評價長江中游城市群農(nóng)業(yè)發(fā)展并為其策略制定提供依據(jù)，基于２０００—２０１７年長江中游城市群各市面板數(shù)據(jù)，采用含有非期望產(chǎn)出的Ｓｕｐｅｒ－ＳＢＭ模型測算農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，分析其時空演變規(guī)律和空間相關(guān)性，并通過地理探測器模型對影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動因子進行探測。結(jié)果表明：（１）２０００—２０１７年長江中游城市群平均農(nóng)業(yè)生態(tài)效率整體水平較高，呈現(xiàn)“降—升—降”的走勢，湖南、江西省域與湖北省域差距較大，且地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率發(fā)展不平衡，區(qū)域間差異逐年增大。（２）從空間相關(guān)性上看，長江中游城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率全局相關(guān)性呈現(xiàn)“隨機—聚集”過程，且集聚現(xiàn)象隨時間演進逐漸顯著，局部空間相關(guān)性顯示較弱，各相關(guān)類型隨時間有不同程度的上升趨勢，空間相關(guān)性逐漸向中心區(qū)域集中。（３）農(nóng)業(yè)生態(tài)效率受多驅(qū)動因子共同作用，不同年份下部分驅(qū)動因子變化較大，驅(qū)動因子在不同地區(qū)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響表現(xiàn)出一定的地域性和差異性。長江中游城市群地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在較大的提升空間，整體差異正在逐漸擴大，各地區(qū)應(yīng)加強聯(lián)系，采取合理措施促進“兩型”農(nóng)業(yè)發(fā)展。

　　關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)生態(tài)效率；Ｓｕｐｅｒ－ＳＢＭ模型；空間自相關(guān)；地理探測器；長江中游城市群

　　農(nóng)業(yè)是支撐國民經(jīng)濟建設(shè)與發(fā)展的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)［１］。隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)業(yè)機械、化肥、農(nóng)藥等大量投入，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率不斷提升的同時，環(huán)境外部負效益日益顯現(xiàn)［２］，單純對農(nóng)業(yè)發(fā)展進行經(jīng)濟評價并不能準確反映農(nóng)業(yè)發(fā)展的真實情況，迫切需要更合適的評價方法對農(nóng)業(yè)發(fā)展進行評價。生態(tài)效率（ｅｃｏ－ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ）由于同時將環(huán)境績效和經(jīng)濟績效內(nèi)涵于其概念中，而被廣泛運用于可持續(xù)發(fā)展的評價［３］。生態(tài)效率評價方法眾多，目前主流的測算方法包括隨機前沿法［４］（ＳＦＡ）和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法［５］（ＤＥＡ）。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是一種非參數(shù)方法，該方法可以根據(jù)多項投入和產(chǎn)出指標，利用線性規(guī)劃的方法，評價同類型決策單元的相對效率，但前沿面固定［６］。以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法為基礎(chǔ)的含有非期望產(chǎn)出的Ｓｕｐｅｒ－ＳＢＭ模型，由于將生態(tài)負產(chǎn)出納入評價模型，可以有效解決普通ＤＥＡ投入產(chǎn)出造成的擁擠或松弛現(xiàn)象以及前沿面固定的問題，逐漸成為農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價的主流方法［７］。

　?。毖芯糠椒?/p>

　?。保焙蟹瞧谕a(chǎn)出的Ｓｕｐｅｒ－ＳＢＭ模型

　　在測算農(nóng)業(yè)生態(tài)效率時，除了要考慮農(nóng)業(yè)產(chǎn)值等期望產(chǎn)出，還必須考慮非期望產(chǎn)出，如環(huán)境污染［２］。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)評價中通常將化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等化學制品的過度使用產(chǎn)生的環(huán)境污染視為非期望產(chǎn)出。ＳＢＭ模型［２６］能夠有效解決徑向和角度的傳統(tǒng)ＤＥＡ模型造成的投入要素的“擁擠”或“松弛”現(xiàn)象，但ＳＢＭ模型與傳統(tǒng)ＤＥＡ模型存在相同的問題，即對于效率都為１的ＤＭＵｓ無法進行區(qū)分。Ｓｕｐｅｒ－ＳＢＭ模型［２７］是超效率ＤＥＡ模型和ＳＢＭ模型相結(jié)合的一種模型，其綜合了兩種模型的優(yōu)勢，有效解決了進一步有效區(qū)分處于前沿面ＤＭＵｓ的問題。

　?。保部臻g相關(guān)性分析

　　通過空間自相關(guān)分析來了解農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間關(guān)聯(lián)和空間差異，其中全局空間自相關(guān)常用的度量空間自相關(guān)程度的統(tǒng)計指標為Ｍｏｒａｎ′ｓＩ指數(shù)［６］，其計算公式為：Ｉ＝ｎ∑ｎｉ＝１∑ｎｊ＝１ｗｉｊ（ｘｉ－ｘ）（ｘｊ－ｘ）∑ｎｉ＝１∑ｎｊ＝１ｗｉｊ∑ｎｉ＝１（ｘｉ－ｘ）２（３）式中：ｎ為樣本量；ｘｉ，ｘｊ為空間位置ｉ和ｊ的觀察量；ｗｉｊ表示空間位置ｉ和ｊ的鄰近關(guān)系，當ｉ和ｊ鄰近時，ｗｉｊ＝１；反之為０。全局Ｍｏｒａｎ′ｓＩ指數(shù)的取值范圍為［－１，１］，大于０為空間正相關(guān)，小于０為負相關(guān)，等于０為不相關(guān)。

　　２研究數(shù)據(jù)與指標體系

　?。玻毖芯繀^(qū)域

　　長江中游城市群是位于長江中游地區(qū)，以武漢城市圈、環(huán)長株潭城市群、環(huán)鄱陽湖城市群為主體形成的特大型城市群，是長江經(jīng)濟帶的重要組成部分，在我國區(qū)域發(fā)展格局中占有重要地位［２８］。本文選?。玻埃保的辏丛掳l(fā)展改革委印發(fā)的《長江中游城市群發(fā)展規(guī)劃》中劃定的范圍作為研究區(qū)域，包括湖北省域：武漢、黃石、宜昌、襄陽、鄂州、荊門、孝感、荊州、黃岡、咸寧、仙桃、潛江、天門；湖南省域：長沙、株洲、湘潭、衡陽、岳陽、常德、益陽、婁底；江西省域：南昌、景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)、九江、新余、鷹潭、宜春、上饒及撫州、吉安的部分縣（區(qū)）共３１個市級行政單元。

　　２．２數(shù)據(jù)來源

　　本文以狹義農(nóng)業(yè)為研究對象測算農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，所用到的數(shù)據(jù)來源于《農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》、《湖北統(tǒng)計年鑒》、《湖北農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《湖南統(tǒng)計年鑒》、《江西統(tǒng)計年鑒》等統(tǒng)計年鑒以及ＥＰＳ數(shù)據(jù)平臺，部分缺失數(shù)據(jù)通過插值法進行補全，最終得到長江中游城市群３１個市２０００—２０１７年共１８年的面板數(shù)據(jù)。省、市界線的矢量數(shù)據(jù)來源于全國地理信息資源系統(tǒng)（ｗｗｗ．ｗｅｂｍａｐ．ｃｎ）公布的２０１７年全國１∶１００萬基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫，空間坐標系統(tǒng)為２０００年大地坐標系（ＣｈｉｎａＧｅｏｄｅｔｉｃＣｏｏｒ－ｄｉｎａｔｅＳｙｓｔｅｍ２０００）。

　?。玻持笜梭w系構(gòu)建

　　對已有研究中的農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出指標體系［２，７，１５，２９－３０］進行綜合考慮，再結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性與統(tǒng)計口徑的一致性，最終選取勞動、灌溉、農(nóng)膜、農(nóng)藥、化肥、土地、機械、燃料、電能投入等９項指標作為區(qū)域農(nóng)業(yè)資源投入指標。期望產(chǎn)出指標以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為變量來表現(xiàn)，為消除年份物價因素的影響，通過計算平減指數(shù)將農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值調(diào)整為２０００年不變價格的產(chǎn)值［７］。鑒于農(nóng)業(yè)碳排放包含的范圍較全面，同時農(nóng)業(yè)碳排放的計算方法已經(jīng)較為成熟且容易量化，故本文以農(nóng)業(yè)碳排放作為非期望產(chǎn)出。農(nóng)業(yè)碳排放的來源主要是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中使用的化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜，使用農(nóng)業(yè)機械消耗的化石燃料，農(nóng)業(yè)耕作破環(huán)土壤有機碳庫導致的碳流失，農(nóng)業(yè)灌溉消耗電能間接耗費的化石燃料。本文參考李波等［３１］的碳排放模型及測算系數(shù)，采用相應(yīng)指標乘系數(shù)的方法進行估算，以上六大類碳源的碳排放系數(shù)為：化肥０．８９５６（ｋｇ／ｋｇ）、農(nóng)藥４．９３４１（ｋｇ／ｋｇ）、農(nóng)膜５．１８（ｋｇ／ｋｇ）、柴油０．５９２７（ｋｇ／ｋｇ）、翻耕３１２．６（ｋｇ／ｋｍ２）、農(nóng)業(yè)灌溉２０．４７６（ｋｇ／ｈｍ２）。綜上指標構(gòu)建長江中游城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價指標體系（表１）。

　?。辰Y(jié)果與分析

　?。常遍L江中游城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測算及時空演變研究

　　基于ＭａｘＤｅａ８．０軟件平臺，采用無徑向（Ｎｏｎ－Ｏｒｉｅｎｔｅｄ）、規(guī)模報酬可變（ＶＲＳ）、農(nóng)業(yè)碳排放作為非期望產(chǎn)出的Ｓｕｐｅｒ－ＳＢＭ模型，測算長江中游城市群２０００—２０１７年３１個市的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。在此基礎(chǔ)上，將研究區(qū)域分為湖北省域、湖南省域、江西省域３個部分，分別求得各年份均值，對各省域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值進行對比分析（圖１）。（１）２０００—２０１７年長江中游城市群平均農(nóng)業(yè)生態(tài)效率整體水平較高，呈現(xiàn)“降—升—降”的走勢。２０００—２００５年持續(xù)降低，２００６—２０１０年出現(xiàn)緩慢回升勢頭，２０１１—２０１７年繼續(xù)出現(xiàn)降低趨勢，２０００—２０１７年長江中游城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值由１．０３降至０．６８。（２）湖北、湖南、江西省域２０００—２０１７年期間總均值分別為１．０９，０．５９，０．８３?？傮w上看，湖南、江西省域與湖北省域差距較大，而且差距呈現(xiàn)不斷擴大趨勢。２０００—２０１２年湖北省域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值保持在１以上，２０１３—２０１７年呈現(xiàn)小幅度下降趨勢，而湖南、江西兩個省域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率與整體發(fā)展趨勢基本一致，出現(xiàn)了先降、再升、再降３個階段，２００２年開始兩省域同時出現(xiàn)明顯下降趨勢，隨后在２００６年開始出現(xiàn)小幅度回升，最后分別從２００８年、２０１０年開始繼續(xù)下降。

　?。常查L江中游城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率空間相關(guān)性研究

　　通過測度全局空間自相關(guān)，２０００—２０１７年長江中游城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的Ｍｏｒａｎ′ｓＩ指數(shù)逐漸增大，全局相關(guān)性顯示為“隨機—聚集”過程，說明農(nóng)業(yè)生態(tài)效率集聚現(xiàn)象有隨時間演進逐漸顯著的特征。為進一步探究長江中游城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的空間關(guān)聯(lián)性和空間依賴性特征，采用局部空間自相關(guān)指數(shù)（ＬｏｃａｌＭｏｒａｎ′ｓＩ指數(shù)）來反映研究單元相鄰區(qū)域空間要素的空間關(guān)聯(lián)性與異質(zhì)性。運用ＡｒｃＧＩＳ１０．２軟件計算２０００—２０１７年長江中游城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率全局空間自相關(guān)指數(shù)。在通過有效性檢驗的情況下，根據(jù)ＬｏｃａｌＭｏｒａｎ′ｓＩ公式計算得到的ｚｉ與Ｉｉ值將長江中游城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率研究單元劃分為４種空間相關(guān)類型［３２］：（１）當ｚｉ＞０，Ｉｉ＞０，說明研究單元與其相鄰單元農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平均較高，二者表現(xiàn)為正相關(guān)，屬于高高（Ｈｉｇｈ—Ｈｉｇｈ）集聚，將研究單元劃分為“擴散型”；（２）當ｚｉ＜０，Ｉｉ＞０，說明研究單元自身和相鄰單元農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平均較低，二者表現(xiàn)為正相關(guān)，屬于低低（Ｌｏｗ—Ｌｏｗ）集聚，將研究單元劃分為“傳染型”；（３）當ｚｉ＜０，Ｉｉ＜０，說明研究單元自身農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平較低，但相鄰單元農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平較高，二者也表現(xiàn)為負相關(guān)，屬于低高（Ｌｏｗ—Ｈｉｇｈ）集聚，將研究單元劃分為“沉陷型”；（４）當ｚｉ＞０，Ｉｉ＜０，說明研究單元自身農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平較高，但相鄰單元農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平較低，二者表現(xiàn)為負相關(guān)，屬于高低（Ｈｉｇｈ—Ｌｏｗ）集聚，將研究單元劃分為“極化型”。

　　結(jié)論

　　本文基于含有非期望產(chǎn)出的Ｓｕｐｅｒ－ＳＢＭ模型，以長江中游城市群３１個市作為研究單元，使用２０００—２０１７年面板數(shù)據(jù)，結(jié)合空間自相關(guān)模型和地理探測器對研究區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的時空演變、空間相關(guān)性及其驅(qū)動因子進行探究。主要研究結(jié)論如下：

　?。ǎ保臅r空演變來看，２０００—２０１７年長江中游城市群平均農(nóng)業(yè)生態(tài)效率整體水平較高，呈現(xiàn)“降—升—降”的走勢，２０００—２０１７年長江中游城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率平均值由１．０３降至０．６８，湖南、江西省域與湖北省域差距較大。２０００年湖北省域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值比湖南、江西省域分別高出１９．４２％和３．９４％，至２０１７年增長為４８．５４％和３０．８９％，各研究單元差異擴大，地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率發(fā)展不平衡，區(qū)域分化現(xiàn)象逐漸顯著。

　?。ǎ玻目臻g相關(guān)性來看，２０００—２０１７年長江中游城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的Ｍｏｒａｎ′ｓＩ指數(shù)逐漸增大，全局相關(guān)性顯示為“隨機—聚集”過程，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率集聚現(xiàn)象隨時間演進逐漸顯著。長江中游城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體空間關(guān)聯(lián)性較弱，擴散型、傳染型、沉陷型、極化型平均個數(shù)分別為１．５６，２．８９，１．００，２．５６，關(guān)聯(lián)不顯著的研究單元占比較大，但各相關(guān)類型均有不同程度的上升趨勢，關(guān)聯(lián)顯著的研究單元隨時間推進逐漸增多，空間相關(guān)性逐漸向中心區(qū)域集中。

　?。ǎ常尿?qū)動因子來看，長江中游城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率受多種因子共同作用，不同年份下部分農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動因子變化較大，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平、城鎮(zhèn)化水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響隨時間逐漸增強現(xiàn)象明顯。各驅(qū)動因子在不同地區(qū)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響表現(xiàn)出一定的相似性和差異性，城鎮(zhèn)化水平是對生態(tài)效率影響最顯著的驅(qū)動因子，且各地區(qū)影響水平較接近，而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平、農(nóng)業(yè)人力資本、工業(yè)化水平等因子影響則表現(xiàn)出明顯的地域性和差異性。單純從農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值上看，長江中游城市群地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展迅速，產(chǎn)值不斷上升，但農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的變化趨勢顯示，各地市均存在較大的提升空間，且整體差異正在逐漸擴大；地區(qū)空間關(guān)聯(lián)性方面，武漢都市圈區(qū)域內(nèi)長期呈現(xiàn)熱點中心，而環(huán)長株潭城市群、環(huán)鄱陽湖城市群區(qū)域則表現(xiàn)為冷點中心，空間關(guān)聯(lián)中心始終集中在３個省會城市周邊，且有向中心區(qū)域集中的趨勢；驅(qū)動因子方面，長江中游城市群地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動因子在時序和空間分布上均存在明顯差異。目前，農(nóng)業(yè)發(fā)展仍面臨“兩型農(nóng)業(yè)”的艱巨任務(wù)，長江中游城市群應(yīng)打破各地區(qū)地域界限，加強政策流動，縮小地區(qū)間差異；合理控制農(nóng)業(yè)化學用品和農(nóng)業(yè)機械動力的使用，制定有關(guān)限制條件，加大對農(nóng)業(yè)污染物排放的治理投資；加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施條件和農(nóng)業(yè)生態(tài)補償機制的建設(shè)，同時加大對農(nóng)業(yè)技術(shù)研究的投入，促使農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化技術(shù)快速進步。長江中游城市群作為全國產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展、共建生態(tài)文明示范區(qū)，農(nóng)業(yè)生態(tài)化研究具有重要價值。本文通過對長江中游城市群地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的測算及分析，發(fā)現(xiàn)了研究時期內(nèi)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的地理空間特征，揭示了其有關(guān)驅(qū)動因子的顯著性和時空分布，研究結(jié)論對地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展戰(zhàn)略相關(guān)政策的制定有借鑒意義。但農(nóng)業(yè)生產(chǎn)除可見成本外，各種社會經(jīng)濟因素對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的損失均存在影響，深入研究相關(guān)政策、農(nóng)業(yè)勞動力、農(nóng)業(yè)耕作方式、農(nóng)業(yè)技術(shù)變化等要素是未來農(nóng)業(yè)生態(tài)效率研究可考慮的方向。同時基于本文結(jié)論，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動因子存在明顯的地區(qū)差異，針對不同地域特征，對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率驅(qū)動因子的差異評價也是今后深入研究的重要方向，從空間視角制定出科學的農(nóng)業(yè)生態(tài)發(fā)展策略，對優(yōu)化地區(qū)資源要素配置和促進區(qū)域可持續(xù)發(fā)展有著重要作用。

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《長江中游城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率時空演變及驅(qū)動因子研究》

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