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承德市及其周边地区农业生态效率分析与对策

2020-12-14田焕娜逄锦波

广东蚕业 2020年10期
关键词:承德市测算效率

薛 征 张 超 田焕娜 逄锦波

(1.山东理工大学 山东淄博 255000;2.承德医学院 河北承德 067000)

我国人均耕地面积仅为世界人均水平的40 %,农业生产方式落后、集约化程度低、农业生态环境的日益恶化、农业从业人员整体素质较低等因素严重制约着我国农业的发展。承德市隶属河北省,截至2019年,全市总面积39 519 km2,常住人口358.27 万人。其中47.98 %的人口从事农业及其相关产业,是传统农业大市。承德市2019年实现人均GDP 约合0.6 万美元,同样远低于全国人均GDP 水平(1.03 万美元),因此该市整体经济水平在国内处于相对欠发达层次。承德工业发展水平较低,农业产业比重较大,旅游经济是经济发展的引擎。2019年《承德市绿色食品及生物健康产业发展实施方案》中提到,全市范围内要“推进农业标准化生产”“以建设农业绿色发展示范市为契机,加快推进农业节水节肥节药和农业废弃物资源化利用;积极参与、牵头制定国家标准、行业标准和省级标准,加快修订符合承德特色的农产品生产技术规范和操作规程,指导全域农业标准化生产”。在此背景下,实际生产中存在的高投入、高消耗、高排放的生产方式制约着农业及相关产业的发展,如何实现经济增长、资源节约和环境保护三者之间的平衡一直是生态农业可持续性发展领域研究的热点,农业生态效率理论应运而生。

生态效率是衡量生态农业发展状况的重要指标。基于数据包络分析法(DEA)的SBM-DEA 模型因无须预设函数关系,从而减少了研究的主观争议性,常被用于生态效率的测算,自2001年被Kaoru Tone 提出至今,逐渐演变为农业生态效率评价的主流模型[1]。本研究以承德市及周边共19 个县级单位统计年鉴内的农业相关数据为面板数据来源,运用SBM-DEA 模型测算其生态效率。因统计年鉴获得具有滞后期,本研究参考领域内相关文献的研究思路,基于2008—2016年统计数据进行相关测算。测算结果分析不仅可以为优化承德市及周边县域生态农业效率提供参考,还可以实现“以点到面”的映射,为相似县情的县域加快生态农业发展提供理论依据。

1 研究方法

1.1 模型选择

农业生态效率是衡量农业生态化水平的基本指标,也是关键指标和核心指标。农业生态化发展实质追求经济效益、生态效益和社会效益的统一,因此在农业生态效率评价中需要综合平衡农业投入、农业产出、生态影响三者的关系,即进行生态效率评价。

与生命周期评价法、Malmquist、Tobit、CCR(Charnes-Cooper-Rhodes)等生态效率分析方法相比,数据包络分析法(DEA)在针对农业进行的分析上,因无须预设生产函数,避免和降低了主观影响,同时由于其采用了非径向、非角度的度量方法,能够进一步提高效率评价的精度,更具有优势,成为学者评价农生态效率最常使用的方法[2,3,4,5]。农业生态效率理论不仅包括生态内涵,还包括经济内涵。将非期望产出纳入模型中形成 SBM-Undesirable 模型,逐渐成为衡量生态效率的主流模型[6,7]。经济内涵主要反映在投入和期望产出指标上,生态内涵突出反映在非期望产出指标上。

1.2 数据来源

基于SBM-Undesirable 模型进行测算时,根据经验法则一般要求决策单元数(DMU)是指标数的二倍以上,此时得到的结果可信度与可解释性最高。因此本研究囊括了承德市辖区内11 个县级单位及周边毗邻县的8 个县区,进行农业生态效率的测算。

考虑农业发展的现实情况、数据可得性等因素,文章选择的研究区间为2008—2016年的数据。基础数据均来自地方市统计局数据《承德统计年鉴》《唐山统计年鉴》《张家口经济年鉴》《秦皇岛统计年鉴》《河北农村统计年鉴》,个别缺失数据根据时序数据趋势推演补充[8]。同时为保证数据的可比性,所有数据均以官方统计局数据为准。

1.3 指标数据的选择

构建科学合理的投入和产出指标体系是评价农业生态效率的前提。为实现对承德市及其周边地区农业生态效率的精确测算,参考现有文献报道,并结合本地区实际情况,文章拟选取6 个投入指标(劳动力投入、化肥投入、农药投入、灌溉投入、土地投入、农膜投入)进行农业生态效率的测算。由于本次测算数据年度跨度较大,参考相关文献[9],拟利用农业产值指数将农业产值折算成以2008年为基期的不变价,以此来消除价格因素对测算的影响。期望产出指标以农业总产值(2008年不变价)表征,非期望产出指标以污染和碳排放两类指标表征。详情见表1。

表1 构建农业生态效率测算所需的指标体系

所选指标在现有农业生态效率研究中,具有较高的共识度[6,7],且兼具本地区特点。投入指标如表1所示。

农业非期望产出包含农业碳排放和污染排放两类指标。农业碳排放以化肥、农用柴油、农药、农业灌溉、农业播耕五项指标乘以相应碳排放系数(化肥:0.896 kg/hm2;柴油:0.593 kg/hm2;农药:4.934 kg/hm2;农业灌溉:20.476 kg/hm2;农业播耕:312.6 kg/ hm2),并将各自计算结果直接相加[10-11]。农业污染排放以化肥、农药污染量(化肥污染量占施用量的65%;农药污染量占施用量的50%)和地膜残留量(地膜施用量的10%是残留量)按不同权重计算的总和来表示。具体如下所示:化肥污染量=化肥施用量×(1-化肥利用率)=化肥施用量×65%;农药污染量=农药使用量×50%;地膜残留量=地膜使用量×10%[12]。

在进行SBM-Undesirable 测算生态效率时,因不宜使用过多测算指标,所以在模型运算前先对污染排放的化肥流失量、农药无效使用量、农用地膜残留量借助熵值法统一为一项指数,以减少非期望产出指标,提高整体测算的准确性。研究涉及的运算系数主要采用国家统计局公布的相关数据以及文献调研法获得,同时在核算过程中参考《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》进行调整,尽可能将承德及其周边地区的地域特点考虑在内。运算原理和方法已有文献详细报道,这里不再赘述[6-8,12,13]。

1.4 农业生态效率测算

SBM-Undesirable 是当今文献报道中比较常见的农业生态效率测算法。由于需要考虑将碳排放和污染排放作为非期望产出指标纳入最终测算过程,因此,相比其他模型而言,能够更加突出对农业投入、期望产出和非期望产出的平衡,更能够体现农业生态化发展的内涵,测算原理已被多篇文献引用[7,8,13]。测算过程通过MaxDEA ultra.7.0 软件进行。

2 研究结果与讨论

2.1 县域单元之间农业生态效率整体差异分析

根据上述数据来源和研究方法,文章测算了2008—2016年承德市所属县级单位及周8 县边共19 个县级单位,包含非期望产出的农业生态效率,计算结果见表2。

表2 承德市及周边共19 个县级单位农业生态效率

为进行直观的比较性分析,研究还通过SBM 模型测算 了2008—2016年承德市及周边共19 个县级单位的传统农业生产效率(不考虑非期望产出)。并将传统农业生产效率 与农业生产效率进行比较分析结果列于图1。

如图1所示:2008—2016年传统农业生产效率始终高于0.75,而农业生态效率在2011—2015年低于0.75,而后缓慢上升,农业生态效率的变化趋势大致和传统农业生产效率的变化趋势一致,但传统农业生产效率始终高于农业生态效率。当不考虑环境因素时,所研究的全部县域传统农业生产效率平均值为0.827,考虑环境因素的农业生态效率均值为0.758,此时农业生态效率能够更加真实地反映地区农业经济、资源以及环境之间的发展现状。整个农业生产过程中,粗放式投入生产要素的农业生产方式虽然提高了农业生产的经济效益,但是环境破坏较为严重,农业面源污染和农业碳排放造成了较大的效率损失。综上所述并结合县情可知,2012年后各县域加强了生态治理,使得农业污染问题得到部分改善,但年份地区均值农业生态效率距离效率前沿还有24.2%的差距,仍有较大的提升空间。

2.2 农业生态效率的演变趋势

农业生态效率反映不同地区对农业生态资源配置的综合能力。由规模报酬可变的角度,将农业生态效率分解为纯技术效率和规模效率。其中,纯技术效率反映出不同地区在农业生态发展中的管理水平,而规模效率反映出不同地区的农业生态发展的规模水平。在进行农业生态效率的演变趋势分析前,研究首先将农业生态效率分解成为农业纯技术效率和农业规模效率,然后从年份和县域的角度对农业生态效率进行分析。在时间维度上,2008—2016年的农业生态效率均值为0.758,处于中等偏上水平,并呈现了“增长—下降—增长”的趋势(图2)。2015年以前,纯技术效率水平是制约农业生态效率提升的主要原因;2015年开始,纯技术效率不断提高,规模效率下降成为制约农业生态效率提升的主要原因。2012年的农业生态效率最低,为0.697,表明该年份在农业生态资的利用上存在投入产出结构失衡的问题。规模效率整体高于纯技术效率,且纯技术效率与技术效率的变化曲线更为接近,揭示出管理水平是制约农业生态效率发展的主要因素。但各个地区主要通过扩大投入规模来提升效率,忽视了管理水平对农业生态效率的制约,需要引起足够的重视。

在县域维度上研究农业生态效率的演变趋势,结果见图2。由表1可见,农业生态效率均值为1 的地区共有5个,分别是宽城县、平泉县级市、兴隆县、迁安县级市、赤城县,实现了DEA 有效,投入产出结构比较合理。效率最低的5 个地区分别是隆化县、营子区、卢龙、围场县、丰宁县,效率均值都在0.55 以下,究其原因可能与县域内存在严重的农业生态资源浪费有关。从纯技术效率来看,卢龙县、围场县、丰宁县等3 个地区的纯技术效率低于0.5,表明该地区管理水平落后;从规模效率来看,双桥区和营子区规模效率较低,在0.6 以下,各县域均有较大的提升空间。

2.3 基于2016年农业生态效率的投影分析

本节将通过投影分析对2016年DEA 无效数据进行深入探讨(表3)。通过前节的研究可知,2016年共有6 个地区为DEA 无效,可能存在投入、非期望产出冗余和产出不足的问题,可通过减少投入、非期望产出或者增加产出来解决。通过SBM 模型的运算可以得到各个指标松弛变量,而投入冗余率(产出不足率)=松弛变量/原始值。以遵化县级市为例,从投入来看,农业人数、化肥投入、农药投入、灌溉投入、土地投入、农膜投入需要分别减少0.00 %、44.31 %、65.83 %、18.42 %、2.78 %、55.34 %。从期望产出来看,不存在产出不足;从非期望来看,污染数需要减少44.94 %,才能达到DEA 有效。

表3 投影分析结果

3 政策建议

研究结果表明,所选县域传统农业生产效率明显高于农业生态效率,且近一半县处于低传统农业生产效率和低农业生态效率的状态,提示资源浪费和农业污染问题严重;各县的农业生态效率存在一定差异,规模效率整体高于纯技术效率,且纯技术效率与技术效率的变化曲线更为接近,揭示管理水平是制约农业生态效率发展的主要因素。值得注意的是,目前各地区主要通过扩大投入规模来提升产能效率,往往忽视了管理水平对农业生态效率的制约。且农药、农膜和化肥等要素的适当投入对提升农产品产量、避免资源浪费和环境污染至关重要。基于以上研究结论,本文提出以下政策建议。

(1)降低非期望产出,保障土地资源利用的可持续性发展:加强基础农业设施的建设,从合理分配土地使用资源和提高耕作效率上着手,并兼备防灾减灾应急机制,保障农耕活动有序进行。对于化肥、农药的使用要严格把关,积极推广生物防治工作。

(2)减少现代技术的粗放应用,健全生态环境保障机制:在保障农民基本利益的基础上,推动生态农业运作模式的发展,充分利用生态补偿机制,因地制宜地发展本地特色农业,积极引入现代农业生产技术。

(3)加强农业精细化管理,提高农民素质:加强生态农业生产理念宣传,加大新型职业农民培养力度,并与专项人才引进相结合,提高农民生产素质。

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