龚书婕 纪思颖

（安徽农业大学经济管理学院，安徽合肥 230000）

20 世纪50、60 年代以来，部分发达国家片面追求农业工业化和农业经济增长，给农业生态环境带来了许多消极的影响[1]。为改善这种状况，农业效率及其可持续研究受到了国际社会的普遍关注。中国作为农业大国，农业发展面临着资源短缺、环境污染和生态破坏等严峻的现实问题，因此，农业可持续发展成为必然选择。农业生态效率是衡量农业经济与资源环境协调发展的重要指标[2]，其评估方法主要有数据包络分析（DEA）、随机前沿分析（SFA）和生命周期评估法[3]，以及新兴的基于生态足迹模型的研究方法。目前，大多研究是将DEA模型或SBM模型与其他方法结合，对农业生态效率进行测度。如赵卉卉等[4]从能量代谢和生态效率2 个层面分析了南京市生态经济系统1990—2010 年间的可持续发展情况，马文静和刘娟[5]利用能值分析进行中国生态经济系统可持续发展评估，其在区域、农业、行业以及企业方面也被频繁使用，区域主要包括省际[5-7]与城市生态效率[8-10]方面研究，农业方面的热点是研究生态农业模式[11-14]可持续性，甚至还能应用到工程中[15-16]。农业生态经济系统为社会—经济—自然3 个子系统相互耦合的复合能量系统[17]，内部各组分间都进行着能量流动、转化以及贮存[18]。

H.T.Odum提出能值（Emergy）理论，Diego Iribarren 提出了一种将能值分析与数据包络分析（DEA）相结合的方法，但这种方法在农业生态效率及其可持续性研究方面较为少见。为此，本文采取能值分析与DEA 相结合的方法，通过对2000—2021 年间安徽省及其各地市农业生态经济系统中各生产要素的投入和产出进行能值化转换，深入计算与可持续发展能力有关的可持续发展指标等，测算出近年来安徽省农业生态效率。本文作为对农业发展可持续性的研究，可以在农业层面上调整优化生态环境与经济发展的关系，为自然资源的科学评估与合理利用、经济发展方针的制定以及实施可持续发展战略提供一定的理论判断与思考，以期为合理搭配农业生态系统环境资源与经济投入比例、提高环境资源的利用效率以及促进农业可持续发展提供参考。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

安徽地处中国华东腹地，北与山东、河南相接，东部与江苏、浙江相邻，南与江西相连，西与湖北相邻。位于长江三角洲经济带，省会为合肥。地跨长江、淮河、新安江三大水系，有黄山、天柱山、九华山等名山，属暖温带与亚热带过渡地区，南北兼容，区位优势明显。据第七次人口普查结果显示，安徽省常住人口为6 102.7万人，人均GDP为63 426元。据统计，安徽省2020 年乡村男性劳动力约1 803.88 万人，劳动力充足，机械化水平较高。全省耕地面积超过586.00万hm2，耕地土壤类型复杂多样，多年平均降水量1 636.34 mm，降水充沛，具有良好的自然本底资源。

安徽省常年农作物种植面积超过11 833.00 hm2，其中粮食作物面积占75%以上，面积居全国第4位，总产量居全国第4～5 位。2020 年，安徽省全年农林牧渔业总产值5 680.91 亿元，对比2019 年有显著的增长；粮食播种面积7 28.95 万hm2，比2019 年增加2 467.00 hm2；粮食作物合计产量4 019.22 万t。安徽耕地流转面积271.73 万hm2、流转率达50.5%。

本研究将安徽省分为皖南、皖中、皖北三大片区进行研究。皖南位于安徽省南部，即长江以南地区，包括黄山、芜湖、马鞍山、铜陵、宣城、池州6市，总面积3.12 万km2，地势以山区和沿江平原为主。皖中位于安徽省中部，即淮河以南、大别山—巢湖以北地区，包括合肥、六安、滁州、安庆4市，面积3.97 万km2，地势以山区丘陵为主，西部是著名的大别山区，东部有很多丘陵。皖北位于安徽省北部，即淮河以北地区，包括宿州、淮北、蚌埠、阜阳、淮南、亳州6 市，面积3.92 万km2，地势以平原为主，拥有广袤的淮北平原。

1.2 数据来源

评价指标体系中的农用机械总动力、农药施用量、农用化肥施用量、农用柴油使用量、农膜使用量、农业从业人员数量等原始数据均选取自安徽省及各市统计局官网上的统计年鉴。能值转换率和能值折算系数主要依据Odum 团队以及国内相关学者马世昌等[6]、蓝盛芳等[18]的研究成果。

2 研究方法

2.1 能值理论

能值是生态经济学中用来衡量自然支持系统与经济系统的产品与过程的新概念[19]，利用能值这一新的科学概念和度量标准及其转换单位能值转换率，可将原本不同单位、不可比较的投入产出指标体系转换为统一的单位进行测算和分析。在能值分析的基础上，定量测算农业生态系统，在很大程度上消除了对指标体系赋予权重的主观性，使得研究结果更为客观。能值分析理论中需将各指标与对应的能值转化率进行测算，再得出统一单位后的能值，其单位为sej。

在研究耕地利用过程中能量流动的基础上，本研究对该系统进行划分及边界确定，测算物质的投入产出，建立反映农业生态的可持续发展程度的评价指标体系。基于能值分析理论，对系统内部养分盈亏、平衡特征进行分析，并以太阳能值为枢纽，根据各物质的太阳能值转化率，计算得出各物质能量的能值，综合分析评价该系统的可持续发展程度。其中，能值转化公式：

式中：Em为某物质所蕴含能量的能值；Ti为第i个物质的太阳能值转换率，Ei为第i个物质的数量。

在耕地利用系统边界的确定、评价指标体系的确定以及数据收集的基础上，根据投入产出记录，对耕地利用系统绘制能值图，如图1所示。

2.2 能值指标体系

农业生态经济系统投入能值分为可更新资源能值、不可更新工业辅助能值和可更新有机能值，能值分析指标见表1。

表1 能值分析指标

可更新自然资源主要包括太阳能、雨水化学能、雨水势能、地球旋转能等，由于其本质上均是太阳能的不同转化形式，为避免重复计算，故取其中较大的一项：雨水化学能。

雨水化学能的能值计算公式：

式中，Er表示雨水化学能值，Sf表示农业用地面积，P表示降雨量，G表示吉布斯自由能，ρr表示雨水密度，Ti表示太阳能值转化率。

不可更新工业辅助能值主要包括农用机械总动力、农用柴油、农膜、农用化肥、农药等。可更新有机能值主要来源于农业从业人员。

各能值的能值计算公式：

能值转化率的数值均参考表2。能值产出部分为方便计算，本文主要针对安徽省的种植业中的粮食作物产出进行了分析，具体包括稻谷、小麦、玉米和其他粮食作物。其数值为上述作物能值之和。

表2 能值转化率

2.3 DEA指标选取

为更直观地分析安徽省农业生产效率的可持续性，本文主要选取了能值产出率EYR、环境负载率ELR和可持续发展指数ESI3项作为分析指标，其计算公式参考表3。

表3 生态效率指标

其中，能值产出率是系统产出能值量与系统生产过程中人类社会经济投入能值量之比[20]，可以用于判断该资源使用的效益高低，其值是根据总产出能值除以不可更新工业辅助能值和可更新有机能值得到。环境负载率是测度环境负载程度的指标，其值越小，对耕地的压力越小。它是对经济系统的一种警示，若系统长期处于较高的环境负荷率，将产生不可逆转的功能退化或丧失[21]，其值为系统不可更新能源投入能值总量与可更新能源投入能值总量之比。而可持续发展指数能够定量出一个系统的可持续发展的性能，是对能值产出率与环境负载率的相对比较。

3 结果与分析

3.1 安徽省能值测算及动态分析

本文依据H.T.O dum 提出的能值理论，将安徽省耕地利用系统的可更新自然资源、不可更新工业辅助能值以及可更新有机能值作为研究的主要投入指标。根据能值分析的方法，对安徽省2000—2020 年的能值数值进行测算并分析。文中的基本数据来源于安徽省统计年鉴（2001—2021），能值转换率主要依据Odum团队的研究成果。

从能值指标项目角度分析，2000—2020 年可更新资源和不可更新资源中，农用化肥的能值总量最大，说明其在耕地利用过程中消耗较大；雨水化学能、机械总动力以及农用柴油次之；农膜及农业从业人员能值最小。从时间变化角度分析，农用化肥与农膜的能值总量逐年升高，分别于2013、2015 年开始控制用量，出现明显转折，至2020 年下降至与2004—2006 年相近的能值总量；雨水化学能受季节及年际变化影响，能值总量波动较大；机械总动力与农用柴油的能值整体呈上升趋势，说明近年来安徽省农业机械化水平不断提高；农业从业人员的能值呈平稳上升趋势，于2011 年达到峰值后，每年能值总量有微量减少，整体变化幅度较小（见表4）。

表4 可更新和不可更新资源能值 单位：sej

3.2 安徽省农业生态效率分析

在能值投入和能值产出的基础上，本文主要选取了能值产出率EYR、环境负载率ELR和可持续发展指数ESI3项作为农业生态效率的分析指标，用以评估近20 年间安徽省耕地投入产出变化以及可持续发展的能力。由于其他农产品、畜产品、水产品等并未计入能值产出部分，故能值产出率和可持续发展系数相较于实际数值会有明显的偏低。本文主要通过对比约20 年间的相对变化趋势进行连续性分析（见表5）。

表5 2000—2020耕地利用效率3项分析指标

由图2 可知，20 年间安徽省耕地利用的环境负载率长期处于一个波动的状态，耕地利用对环境产生的压力随着劳动力及劳动资源的不断投入、实际生产布局、政策变动等因素的影响而上下波动。研究表明，ELR值在2、10 时为2 个临界点。当ELR＜2时，该生产活动对环境影响较低，当3＜ELR≤10 时，该生产活动对环境产生的压力较为适中。若ELR＞10，且长期处于这种状态，则该生产活动对环境的影响不可逆。图2 显示，安徽省在所研究年份内均保持2～5，故从整体上看，安徽省在耕地利用过程中，对环境影响适中。但观察其中ELR为3～4 的年份的投入产出情况，可知在耕作时仍然需要注意减少农药、农膜等对环境有害的生产资料投入，保障耕地质量的平稳可持续发展。

图2 环境负载率ELR变化情况

EYR表示能值产出率，在本研究中，EYR是衡量耕地生产效率的标准，能值产出率越高，则表示在相同投入的情况下，耕地利用系统的种植业总产出的产品的能值越高，生产效率就越高。由图3 可以看出，2000 年—2020 年间，安徽省耕地利用各指标的能值产出率，自2005 年以后呈现出一段明显下降的趋势，从2017 年以后又发生了一定的回升。总体来看，这20 年间安徽省耕地的总体产出率不够稳定，且在中间很长一段时间内处于相对较低的水平。

图3 能值产出率EYR变化情况

ESI表示可持续发展程度，其值由能值产出率EYR和环境负载率ELR得出。如图4 所示，进入21世纪以来，安徽省耕地利用的可持续性在2002—2013年间处于整体下降的趋势。自2014年起，整体上取得了一定的好转。由表4 可知，2017—2019 年产出量有了显著提升，能值均处在1.5E+19左右，同一阶段的能值产出率也有显著提升，2017、2018 年可持续发展指数处于较高水平，说明此时的投入产出比例较为合适，耕作者在提升产能的同时，也会考虑到耕地发展的可持续性。

图4 可持续发展指数ESI变化情况

3.3 各分区的相关分析

3.3.1能值测算与指标分析由于各分区统计年鉴数据无法统一查找，故本文取自2014年开始的数据，详见表6～8。皖南包括池州、铜陵、芜湖、马鞍山、宣城、黄山6 个省辖市，皖北包括包括宿州、淮北、蚌埠、阜阳、淮南、亳州6 个省辖市，皖中包括合肥、六安、滁州、安庆4 个省辖市。从能值指标项目角度分析，2014—2021 年可更新资源和不可更新资源中，由于3个地区地理位置等自然因素的差异，其雨水化学能能值总量差别较大；其中农用化肥的能值总量普遍较大，皖北地区农用化肥用量超过皖中与皖南，说明化肥在农业生产过程中消耗较大；机械总动力以及农用柴油能值总量次之，皖南地区的柴油用量略小于皖北与皖南；农膜及农业从业人员能值较小，其中皖北地区的农业从业人员能值明显小于皖中与皖南的。

表6 皖南可更新和不可更新资源能值 单位：sej

从时间变化角度分析，皖中与皖南地区在2017—2018 年农药能值量明显下降，农药使用量趋于减少，但在皖北地区未观察到有此趋势。且对比皖中地区，皖北地区的化肥使用量变化较小，能值总量较为平稳。雨水化学能受季节及年际变化的影响，能值总量波动较大；机械总动力与农用柴油的能值整体呈波动上升趋势，可见安徽省各地区近年农业机械化水平都在不断提高；农业从业人员的能值多呈下降趋势，这与农村人口外流，第二、三产业比重增加有着紧密关系。

表7 皖中可更新和不可更新资源能值 单位：sej

表8 皖北可更新和不可更新资源能值 单位：sej

3.3.2 各分区农业生态效率分析由表9～11可知，2014—2021 年间，安徽省各地区能值产出率EYR变化趋势较为稳定，同时就总体而言，皖北地区的能值产出率明显小于皖中与皖南的，反映了皖北地区耕地利用系统能值投资回报率较高，即在相同投入的条件下，皖北地区耕地利用系统的种植业总产出的产品的能值低于皖中与皖南的。安徽省各地区的环境负载率ELR多处于2～5，其中皖南的环境负载率平均值最低，说明安徽省各地区的生产活动对环境产生的压力是适中水平，但皖南地区的环境负载率在部分年份仍有超过6的现象，对比其他两地，皖南的ELR数值起伏较大，表明皖南地区今后需更加注意农业生产对环境的影响。安徽省各地区的可持续发展指数ESI均处于波动的阶段，在2016—2018 年间ESI提升幅度较大，但大多数年份数值并不平稳。因此，今后还需时刻重视开发与环境之间的关系，保证农业生产的可持续发展。

表10 2014—2020年皖中农业生产效率3项分析指标

表11 2014—2020年皖北农业生产效率3项分析指标

3.4 对比总结分析

从总体上看，在安徽省的可更新资源和不可更新资源中，农用化肥的能值总量均最大，表明其在农业生产中普遍消耗较大，且增加或减少的波动幅度较小。通过数据分析可以推断安徽省各地区都有在控制化肥以及农膜的使用量，但由于地区自身的发展水平与政策环境的不同，其开始控制的时间并不相同，如皖中地区控制农用化肥量的时间相较于皖南与皖北略早。安徽农药使用量呈明显下降趋势，可以看出政府和农业从事者都开始重视耕地保护，寻求可持续发展，拟通过减少农药使用来降低对土地的影响。各地区农业机械总动力的能值普遍上升，表明安徽省各地的农业机械化水平普遍提高，对促进农业现代化发展具有重要意义。除皖南地区外，皖北和皖中的农业从业人员呈现下降趋势，反映出部分地区存在农业人员流失的隐患，政府在鼓励二、三产业发展的同时也要确保有足够的农业从业人员来促进农业的发展。在能值投入和能值产出的基础上，各地区的环境负载率ELR大多处于适中水平，其中皖南地区的ELR数值最低，农业发展对环境的负荷较小，皖北地区的ELR数值最高，需在今后的耕地利用中更加注意对环境的保护。安徽省各地区的可持续发展系数ESI均呈波动上升的趋势，波动幅度较大，且数值在2019 年有明显的下跌，尽管2020 有所回升，但仍需要将投入产出与保护环境并重考虑。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文通过能值分析对安徽省耕地利用的指标进行了测度，分析了耕地利用的投入产出结构。在能值投入和能值产出的基础上,选取了能值产出率EYR、环境负载率ELR和可持续发展指数ESI3项作为分析指标，对2000—2020年安徽省的可更新自然资源、不可更新工业辅助能值、可更新有机能值进行了数据分析。主要得到以下结论。

（1）安徽省耕地利用体现出生态效益逐步提升的趋势。由本文数据得出，农药投入等方面减少抑制耕地利用生态效益的不利因素，缩小耕地利用效率改善空间。总体上，能值分析的环境负载率在2015—2018 年介于2～3，表示不利投入有所减少，对环境负载率的降低效果得到显现。说明安徽省正在走出以牺牲生态为代价的耕地利用效率发展的陷阱，向高质量、低污染的方向发展。

（2）机械投入对耕地利用效率呈正向影响。当前，我国提升耕地效率以机械化耕作为主要驱动力。本研究中，安徽省机械化耕作与规模化经营的发展，极大地消减了耕地资源的环境负载率，有效促进了耕地利用向环境友好型发展。

4.2 讨论

伴随生态优先的高质量发展在耕地利用中的逐渐深化，为更好实现耕地利用效率提升，本文提出以下建议：一是提高耕地资源禀赋。耕地的机械化耕作和规模化经营，需要集约化利用。耕地资源能在集约化利用过程中获得正外部性，如遥感监测、生物防治、自动化灌溉等节约人力成本和时间成本，同时更加科学有效地提高耕地生产效率。二是提升粮食生产者的内驱力。长期以来，一部分农户由于过于依赖政府而缺乏解决问题的内驱力，抑制了耕地利用效率的提升。建议今后首先在初步阶段借助政府外驱力带动农民内驱力，从而提升耕作者的理论和技能水平。如本研究中量化某一投入指标的投入对应的产出量，制定出的投入产出比，进而保障耕地利用环节的生态和经济协调发展。其次是同行的竞争，激发耕作者的斗志。要以技术创新与生态优先为评价指标，注重长远发展。依靠前2种力量，为农民积蓄更多理论依据与学习兴趣，促进其内驱力的养成。三是提高技术水平。技术水平是耕地利用的重要驱动因素，包括利用遥感技术进行监测，利用计算机深度学习进行数据挖掘，将数据转化为可利用信息以及利用机械投入，提高生产效率等。技术提高能有效促进耕地的清洁生产和末端治理，充分发掘耕地利用的潜力。

耕地利用效益的提高并不是单一生产要素作用的结果，它受到包括自然资源、农业机械、人工投入等多个要素的共同影响。当前，耕地质量的发展受益于耕地后发优势的积蓄，但长久稳定发展必须跨越这个后发优势，因此，要拥有耕地发展的内生动力，以保障耕地投入和产出以生态优先为前提进行协调和改进，对于稳定推进耕地利用效率提升和可持续发展至关重要。