低碳農業視角生態效率測度研究

導語：低碳農業視角生態效率測度研究一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

內容提要：為促進農業經濟與生態環境保護的協調發展，提高生態效率，實現低碳農業和可持續發展。本文以北大荒集團的9個分公司為研究對象，以2010-2020年面板數據，從低碳農業視角下將農業碳匯和農業總碳排放引入生態效率評價體系中，采用超效率SBM模型，對其生態效率進行綜合評價。研究結果表明：北大荒集團農業企業的生態效率呈逐年上升趨勢，2020年生態綜合效率最高。各分公司的生態效率均值中，北安、哈爾濱、建三江和寶泉嶺分公司的生態效率值較高。農業經濟發展水平、工業化水平、農業用電量對生態效率影響為正向效應。據此，應加強提升農業生態技術創新，合理調整資源配置，推進以低碳農業為導向的農業轉型升級。

關鍵詞：生態效率；農業碳匯；超效率；SBM；北大荒集團

2021年中央一號文件指出：“推進農業綠色發展。實施國家黑土地保護工程，推廣保護性耕作模式。健全耕地休耕輪作制度。持續推進化肥農藥減量增效，推廣農作物病蟲害綠色防控產品和技術”。綠色是農業的底色，農業綠色發展對于碳減排、鄉村振興均具有重要意義。近年來，我國在農業資源保護、農業面源污染防治、綠色優質農產品供應能力以及農業綠色發展支撐體系建設均取得亮眼成績。但農業綠色發展仍面臨諸多困難和挑戰，需要加快推進農業綠色發展。本文以北大荒集團為例，評價北大荒集團農業企業的生態效率并探究其影響因素，對合理配置農業資源、協調經濟與環境保護關系、促進農業生態化發展具有現實意義。

一、相關研究文獻評述

為減少農業污染，實現低碳生態化發展，提高生態效率，成為關鍵步驟之一。目前我國學者關于生態效率的研究已經取得了一定的成果。然而，在有關低碳農業視角下生態效率的研究較少。主要集中在低碳生態效率和農業生態效率的研究。在低碳生態效率研究上，徐本鑫（2011）認為，應發展低碳經濟，從促進價值理念更新、公眾參與、低碳技術創新和完善法律制度來促進生態效率的實現。季凱文等（2015）從“低碳集約化”的角度研究，發現鄱陽湖生態經濟區的土地集約化程度和低碳利用效率總體上和縣域方面都比較理想。廖麗平等（2016）將“低碳戰略”引入第一階段DEA中，“企業生態化創新”引入第二階段DEA中，運用此方法對高新技術企業進行實證，結果顯示：在意識、實力和實施層面上對投入產出效率的影響均有指標顯著為正。楊皓然和吳群（2017）通過增加碳排放作為新指標，計算了江蘇省所在的13個城市土地利用轉型的生態效率，發現過量排放CO2和能源消耗導致許多城市的生態效率低下。鄧霞（2019）構建區域生態效率評價指標體系，運用Super-SBM模型對長江經濟帶11省市的生態效率值進行測算，發現樣本期內長江經濟帶整體生態效率有所改善，但上中下游生態效率呈現明顯差異。在農業生態效率研究上，鄭家喜和楊東（2016）研究發現：湖北與湖南的農業生態效率值為有效水平；動態上，湖北、湖南、江西與安徽的農業生態效率呈增長趨勢。黃娟和劉玥（2018）對三峽庫區農業生態效率進行測度，發現庫首地區和庫中地區整體生態效率較差，庫尾地區農業生態效率整體較高。崔葉辰等（2020）采用超效率SBM模型，測算了新疆14個地州市的農業生態效率，發現樣本期內新疆農業生態效率時序上呈“W”形的波動趨勢，各地州市時空上凸顯個體差異性特征。蔣璟等（2021）從低碳視角研究發現：伊犁24個縣市的農業生態效率在2004-2017年總體呈波動下降趨勢，在空間上存在明顯的異質性。綜合上述，現有文獻對低碳農業視角的生態效率研究有限，且對于北大荒低碳農業視角的生態效率研究較少，基于農業其本身既是碳排放來源，又具有碳匯功能。本文結合減少碳排放，增加碳匯，從低碳農業角度出發，將農業碳匯和總碳排放引入北大荒集團農業企業的生態效率體系中。采用超效率SBM模型，對北大荒集團的農業生態效率進行測度評價，并根據評價結果對提出政策建議。

二、低碳農業視角下生態效率及影響因素的理論分析

（一）低碳農業視角下生態效率

低碳農業是生物固碳和推廣節能減排的綜合發展模式（鄭恒，2011）。本文結合低碳農業理論及以往實證研究，將低碳農業定義為在增加碳匯功能的同時減少碳排放。農業生態效率指在平衡農業資源的情況下，減少農業污染，達到促進農業經濟與環境的良好發展狀態。因而，低碳農業視角下的生態效率表示生態系統與經濟系統的協調發展，增加農業碳匯，減少農業總碳排放，降低農業污染，實現農業的可持續發展。

（二）生態效率影響因素分析

結合文獻梳理，影響農業生態效率的因素主要有以下幾方面：1.農業經濟發展水平。農業經濟發展水平的提高意味著人們已經不愁“吃不飽飯”的問題。在解決了溫飽的基礎上就會對生態環境方面更加關注，因此能促進生態農業的進一步發展，促進農業生態效率的提高。同時，農業經濟發展水平越高也說明地區農業相關的人力、技術、資本、財政等方面的支持力度大，從而在基礎設施建設和技術研發上投入更多，進而提高農業生態效率。2.種植結構。種植結構反映糧食作物播種面積與總面積的占比情況，糧食作物占比高，相對經濟作物所占比例低，代表了重視糧食作物的生產，糧食產量的穩步提升，對生態效率的提高起促進作用。3.工業化水平。工業化水平的提升，加快工業化進程，能夠促進經濟增長，經濟增長帶來的貢獻率遠超過資源浪費和污染排放，使得工業化的推進有利于農業生態效率的提高。且工業化水平的提升也能為農業發展提供技術支持，從而促進農業生態效率的提高。4.農業用電量情況。農業用電不僅體現在農業灌溉，還體現在飼養牲畜方面的用電。農業用電作為農業基礎設施不可或缺的一部分，一方面，對農業的穩定生產起著一定作用，增加農業經濟產出，并促進生態效率的提升；另一方面，農業電力的投入一定程度上降低了農業的碳排放量，對農業生態效率效率的提高有著積極的影響。5.無公害農產品種植情況。無公害種植對環境要求嚴格，如土壤環境，空氣狀況等。無公害農產品種植面積所占比例大意味著農業的生態環境較好，且無公害種植時以物理或生態療法為主，有利于生態農業的發展，對農業生態效率的進一步提升起著積極影響。6.農業機械化水平。農用機械化水平的提高對生態效率影響存在兩面性：一方面，農業機械化水平提升，農業生產力提升，生態效率也隨之提升；另一方面，資源的過度消耗不利于生態效率提高。隨著農業機械化的推進，使得如農業柴油等資源的使用量大幅度增加，其產生的碳排放量及污染物也隨之增加，農業生態效率會受到一定影響。綜上，生態效率受到多種因素影響，且有些因素影響具有兩面性。因此，需要構建模型進行實證分析，以檢驗這些因素的具體影響。

三、農業生態效率測度的模型構建

（一）研究方法

本文采用SUPER-SBM模型對生態效率進行測算：其中，以北大荒集團看，仔為綜合生態效率值；n代表研究單元個數,m個投入量,期望產出有r1種,非期望產出有r2種；姿表示權重向量。x、yd、yu分別表示農業企業的投入、期望產出和非期望產出矩陣元素。

（二）指標數據選取

本文借鑒聶彎（2017）的研究，從農業經濟增長、資源節約和生態環境保護三個層面選取相應指標，構建生態效率測度的指標體系。選取2010-2020年北大荒集團9個分公司作為研究對象，測度北大荒集團農業生態效率。各指標數據來源于《黑龍江墾區統計年鑒》，構建的生態效率評價體系如表1。為消除價格的影響，將當年價格通過指數調整均調為2010年的不變價農業產值。其中，農業碳匯、農業總碳排放和農業面源污染需進行測算。1.農業碳匯的計算。有學者認為，農業碳匯是農作物通過光合作用所形成的凈初級生產量（田云和張俊飚，2013）。農業碳匯計算公式為：其中，k為種類數；C為碳吸收總量；Ci表示通過光合作用各種作物吸收的碳量；ci為作物碳吸收速率；Yi表示作物的農業產量；r為含水量，HIi代表經濟系數。各系數如表2所示：農用地排放系數參照李波（2011）的研究，其他種類農業碳排放計算參考田云（2013）的研究結果。在計算總碳排放量時，要將反芻動物排放的CH4、N2O統一換算為碳排放量，參考IPCC可知，1噸CH4=25噸CO2，同時等同于6.8182噸碳排放量，1噸N2O相當于298噸CO2，等同于81.2727噸碳排放量。3.農業面源污染計算。農業面源污染由多個單元構成，有化肥流失量、農藥流失量、農膜殘留量。運用熵權法將三種污染指標綜合成一種污染指標，參考侯孟陽和姚順波（2018）的研究，其計算公式為其中，P代表i單元的第j種污染源的總產污量；Eij、籽ij、濁ij分別表示i單元第j種污染源的使用量、產污系數和流失系數。化肥是由氮、磷和復合肥構成，化肥污染主要由總氮（TN）和總磷（TP）兩項指標測算，參考史常亮（2016）可知，TN的污染系數分別為1,0,0.33；TP的為0,0.44,0.15。其中，其他相關殘留系數參考《全國第一次污染源普査手冊》中的農業肥料、農藥和地膜手冊，計算出的各項產污指標運用熵權法將TN、TP以及農膜和農藥殘留綜合為一項指數表示農業面源污染。

（三）結果分析

1.綜合生態效率分析。運用Super-SBM模型，測算出2010-2020年北大荒農業企業生態效率值。研究結果顯示：北大荒集團2010-2020農業企業的生態效率整體處于上升狀態，2010-2011年生態效率由0.62上升到0.808。2011-2015年北大荒農業企業的生態效率穩步上升，在2015-2016年生態效率值上升幅度較大。2016-2020年生態效率逐年上升，生態效率值在2020年達到最高值為0.997。近年來，我國逐步完善對農業生態效率政策方面的措施，如有機肥替代化肥、廢棄農膜回收、開展農業節肥節藥行動等一系列措施對生態效率的提高具有顯著成效。2.各分公司效率分析。從表4各分公司效率可以看出，北大荒集團各分公司整體效率值較高。其中，北安、哈爾濱和建三江和寶泉嶺分公司效率均值在前四名，北安分公司效率值最高為0.999，這和北安分公司本身具有一定的生態資源優勢有著一定關系。哈爾濱分公司效率值為0.956，排名第二。近年來，哈爾濱分公司通過無人機高效施藥和施肥，且對于不同耕地采用差異化的施肥方式，這種高效施肥施藥的方法促進了生態效率的提高。建三江和寶泉嶺分公司作為下屬農場較多的兩個分公司，在農業生態方面尤為關注。其他分公司也分別對實現低碳生態農業做出具體實施措施，如紅興隆分公司提出“四技六替”①的新模式以減少化肥和農藥的施用量，同時積極探索綠色種養循環模式，實現低碳農業更好發展。

四、農業生態效率及影響因素實證分析：以北大荒集團為例

為了深入研究不同因素對生態效率的影響程度，將基于超效率SBM模型測度的北大荒集團農業企業的生態效率值作為被解釋變量，從6個方面作為解釋變量建立TOBIT回歸模型。其中，Yit是生態效率值；Xit表示第t年影響生態效率的第i種因素。具體為：農業經濟發展水平X1t、種植結構X2t、工業化水平X3t、農業用電量X4t、無公害農產品種植情況X5t、農業機械化水平X6t，琢為常數項；茁T為待估參數，eit耀N(0,滓2)。反映北大荒集團生態效率的影響因素的解釋變量詳見表5。根據回歸結果可知，農業經濟發展水平、工業化水平和農業用電情況對北大荒集團農業企業的生態效率均起正向促進作用。農業經濟發展水平在5%統計水平上顯著，對北大荒生態效率的影響為正，說明農業經濟整體水平的提高有利于低碳生態農業的更好發展。工業化水平在1%的統計水平上對北大荒生態效率的影響顯著為正，說明工業化推進的過程中，雖然可能會伴隨著污染的排放，但工業化帶來的經濟迅猛增長抵消了污染的排放影響，且國家對工業污染的防治發揮作用。因此，工業化水平對北大荒集團生態效率的影響為正向作用。農業用電量情況在1%水平上對北大荒生態效率的影響為正向作用，農業用電量提高不僅可以滿足基礎農業生產的需要，還會達到低碳環保的效果，對生態效率提升起到積極促進作用。農業機械化水平對生態效率的影響程度呈負向效應，在1%統計水平上顯著，原因可能是：農用機械主要使用的能源是柴油，其燃燒所產生的有害物質對生態環境帶來了不利影響，導致北大荒生態效率下降。同時，排放氣體增加碳排放量，可能影響了生態效率的提升。種植結構和無公害種植情況未通過顯著性檢驗，說明這兩個指標對北大荒生態效率的影響不顯著。

五、結論與建議

本文采用SUPER-SBM模型,測算出綜合生態效率，并對生態效率影響因素進行探究。得到以下結論：第一，2010-2020年北大荒集團9個分公司的生態效率平均值0.876，整體呈上升趨勢，2020年的生態綜合效率最高；各分公司生態效率均值中，北安、哈爾濱、建三江和寶泉嶺分公司排名位于前列。第二，農業經濟發展水平、農業用電量和工業化水平促進北大荒生態效率提高；農業機械化水平對北大荒生態效率呈負向影響；種植結構和無公害農產品種植情況對生態效率的影響為正，但其正向作用不明顯。基于此，提出如下建議：1.加強提升農業生態技術創新。為了提高農業生態效率，提升農業技術水平，應加強提升農業生態技術創新能力。目前我國農業技術人才短缺，應注重農業技術人才的培養；各地政府應加大農業生態創新研發投入，加強對地區農業技術創新的研究力度，如對農作物種植過程中的污染處理技術、土壤的改良技術等，聚焦低碳農業技術創新，提高農業整體生態技術效率水平。2.提高農業資源配置的合理性、科學性。在化肥農藥方面，繼續開展化肥和農藥減量措施；在農膜使用方面，應加大研發可降解農膜技術，并加強治理力度，完善農膜回收利用體系，打造綠色生態農業；在機械投入上，應避免機械的資源浪費，要保證投入資源的節約化。3.推進以低碳農業為導向的產業轉型升級。在農業主體上，農民是農業生產活動的主要人員，應增強農民的低碳農業環保意識，提高農戶的個人素質，并在農業投入方面做到資源合理化利用；在農業基礎設施上，在合理用電的基礎上，進一步擴大農業用電量的使用；在科學技術上，相關科研機構應積極研發并推廣如生物肥、有機肥、高效且低殘留污染小農藥的使用；在產業結構上，在穩定發展農業的同時，應推進各地區的綠色化、產業化和生態化發展。

作者：安增龍 梁佳禾