低碳农业视角生态效率测度研究

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内容提要：为促进农业经济与生态环境保护的协调发展，提高生态效率，实现低碳农业和可持续发展。本文以北大荒集团的9个分公司为研究对象，以2010-2020年面板数据，从低碳农业视角下将农业碳汇和农业总碳排放引入生态效率评价体系中，采用超效率SBM模型，对其生态效率进行综合评价。研究结果表明：北大荒集团农业企业的生态效率呈逐年上升趋势，2020年生态综合效率最高。各分公司的生态效率均值中，北安、哈尔滨、建三江和宝泉岭分公司的生态效率值较高。农业经济发展水平、工业化水平、农业用电量对生态效率影响为正向效应。据此，应加强提升农业生态技术创新，合理调整资源配置，推进以低碳农业为导向的农业转型升级。

关键词：生态效率；农业碳汇；超效率；SBM；北大荒集团

2021年中央一号文件指出：“推进农业绿色发展。实施国家黑土地保护工程，推广保护性耕作模式。健全耕地休耕轮作制度。持续推进化肥农药减量增效，推广农作物病虫害绿色防控产品和技术”。绿色是农业的底色，农业绿色发展对于碳减排、乡村振兴均具有重要意义。近年来，我国在农业资源保护、农业面源污染防治、绿色优质农产品供应能力以及农业绿色发展支撑体系建设均取得亮眼成绩。但农业绿色发展仍面临诸多困难和挑战，需要加快推进农业绿色发展。本文以北大荒集团为例，评价北大荒集团农业企业的生态效率并探究其影响因素，对合理配置农业资源、协调经济与环境保护关系、促进农业生态化发展具有现实意义。

一、相关研究文献评述

为减少农业污染，实现低碳生态化发展，提高生态效率，成为关键步骤之一。目前我国学者关于生态效率的研究已经取得了一定的成果。然而，在有关低碳农业视角下生态效率的研究较少。主要集中在低碳生态效率和农业生态效率的研究。在低碳生态效率研究上，徐本鑫（2011）认为，应发展低碳经济，从促进价值理念更新、公众参与、低碳技术创新和完善法律制度来促进生态效率的实现。季凯文等（2015）从“低碳集约化”的角度研究，发现鄱阳湖生态经济区的土地集约化程度和低碳利用效率总体上和县域方面都比较理想。廖丽平等（2016）将“低碳战略”引入第一阶段DEA中，“企业生态化创新”引入第二阶段DEA中，运用此方法对高新技术企业进行实证，结果显示：在意识、实力和实施层面上对投入产出效率的影响均有指标显著为正。杨皓然和吴群（2017）通过增加碳排放作为新指标，计算了江苏省所在的13个城市土地利用转型的生态效率，发现过量排放CO2和能源消耗导致许多城市的生态效率低下。邓霞（2019）构建区域生态效率评价指标体系，运用Super-SBM模型对长江经济带11省市的生态效率值进行测算，发现样本期内长江经济带整体生态效率有所改善，但上中下游生态效率呈现明显差异。在农业生态效率研究上，郑家喜和杨东（2016）研究发现：湖北与湖南的农业生态效率值为有效水平；动态上，湖北、湖南、江西与安徽的农业生态效率呈增长趋势。黄娟和刘玥（2018）对三峡库区农业生态效率进行测度，发现库首地区和库中地区整体生态效率较差，库尾地区农业生态效率整体较高。崔叶辰等（2020）采用超效率SBM模型，测算了新疆14个地州市的农业生态效率，发现样本期内新疆农业生态效率时序上呈“W”形的波动趋势，各地州市时空上凸显个体差异性特征。蒋璟等（2021）从低碳视角研究发现：伊犁24个县市的农业生态效率在2004-2017年总体呈波动下降趋势，在空间上存在明显的异质性。综合上述，现有文献对低碳农业视角的生态效率研究有限，且对于北大荒低碳农业视角的生态效率研究较少，基于农业其本身既是碳排放来源，又具有碳汇功能。本文结合减少碳排放，增加碳汇，从低碳农业角度出发，将农业碳汇和总碳排放引入北大荒集团农业企业的生态效率体系中。采用超效率SBM模型，对北大荒集团的农业生态效率进行测度评价，并根据评价结果对提出政策建议。

二、低碳农业视角下生态效率及影响因素的理论分析

（一）低碳农业视角下生态效率

低碳农业是生物固碳和推广节能减排的综合发展模式（郑恒，2011）。本文结合低碳农业理论及以往实证研究，将低碳农业定义为在增加碳汇功能的同时减少碳排放。农业生态效率指在平衡农业资源的情况下，减少农业污染，达到促进农业经济与环境的良好发展状态。因而，低碳农业视角下的生态效率表示生态系统与经济系统的协调发展，增加农业碳汇，减少农业总碳排放，降低农业污染，实现农业的可持续发展。

（二）生态效率影响因素分析

结合文献梳理，影响农业生态效率的因素主要有以下几方面：1.农业经济发展水平。农业经济发展水平的提高意味着人们已经不愁“吃不饱饭”的问题。在解决了温饱的基础上就会对生态环境方面更加关注，因此能促进生态农业的进一步发展，促进农业生态效率的提高。同时，农业经济发展水平越高也说明地区农业相关的人力、技术、资本、财政等方面的支持力度大，从而在基础设施建设和技术研发上投入更多，进而提高农业生态效率。2.种植结构。种植结构反映粮食作物播种面积与总面积的占比情况，粮食作物占比高，相对经济作物所占比例低，代表了重视粮食作物的生产，粮食产量的稳步提升，对生态效率的提高起促进作用。3.工业化水平。工业化水平的提升，加快工业化进程，能够促进经济增长，经济增长带来的贡献率远超过资源浪费和污染排放，使得工业化的推进有利于农业生态效率的提高。且工业化水平的提升也能为农业发展提供技术支持，从而促进农业生态效率的提高。4.农业用电量情况。农业用电不仅体现在农业灌溉，还体现在饲养牲畜方面的用电。农业用电作为农业基础设施不可或缺的一部分，一方面，对农业的稳定生产起着一定作用，增加农业经济产出，并促进生态效率的提升；另一方面，农业电力的投入一定程度上降低了农业的碳排放量，对农业生态效率效率的提高有着积极的影响。5.无公害农产品种植情况。无公害种植对环境要求严格，如土壤环境，空气状况等。无公害农产品种植面积所占比例大意味着农业的生态环境较好，且无公害种植时以物理或生态疗法为主，有利于生态农业的发展，对农业生态效率的进一步提升起着积极影响。6.农业机械化水平。农用机械化水平的提高对生态效率影响存在两面性：一方面，农业机械化水平提升，农业生产力提升，生态效率也随之提升；另一方面，资源的过度消耗不利于生态效率提高。随着农业机械化的推进，使得如农业柴油等资源的使用量大幅度增加，其产生的碳排放量及污染物也随之增加，农业生态效率会受到一定影响。综上，生态效率受到多种因素影响，且有些因素影响具有两面性。因此，需要构建模型进行实证分析，以检验这些因素的具体影响。

三、农业生态效率测度的模型构建

（一）研究方法

本文采用SUPER-SBM模型对生态效率进行测算：其中，以北大荒集团看，仔为综合生态效率值；n代表研究单元个数,m个投入量,期望产出有r1种,非期望产出有r2种；姿表示权重向量。x、yd、yu分别表示农业企业的投入、期望产出和非期望产出矩阵元素。

（二）指标数据选取

本文借鉴聂弯（2017）的研究，从农业经济增长、资源节约和生态环境保护三个层面选取相应指标，构建生态效率测度的指标体系。选取2010-2020年北大荒集团9个分公司作为研究对象，测度北大荒集团农业生态效率。各指标数据来源于《黑龙江垦区统计年鉴》，构建的生态效率评价体系如表1。为消除价格的影响，将当年价格通过指数调整均调为2010年的不变价农业产值。其中，农业碳汇、农业总碳排放和农业面源污染需进行测算。1.农业碳汇的计算。有学者认为，农业碳汇是农作物通过光合作用所形成的净初级生产量（田云和张俊飚，2013）。农业碳汇计算公式为：其中，k为种类数；C为碳吸收总量；Ci表示通过光合作用各种作物吸收的碳量；ci为作物碳吸收速率；Yi表示作物的农业产量；r为含水量，HIi代表经济系数。各系数如表2所示：农用地排放系数参照李波（2011）的研究，其他种类农业碳排放计算参考田云（2013）的研究结果。在计算总碳排放量时，要将反刍动物排放的CH4、N2O统一换算为碳排放量，参考IPCC可知，1吨CH4=25吨CO2，同时等同于6.8182吨碳排放量，1吨N2O相当于298吨CO2，等同于81.2727吨碳排放量。3.农业面源污染计算。农业面源污染由多个单元构成，有化肥流失量、农药流失量、农膜残留量。运用熵权法将三种污染指标综合成一种污染指标，参考侯孟阳和姚顺波（2018）的研究，其计算公式为其中，P代表i单元的第j种污染源的总产污量；Eij、籽ij、浊ij分别表示i单元第j种污染源的使用量、产污系数和流失系数。化肥是由氮、磷和复合肥构成，化肥污染主要由总氮（TN）和总磷（TP）两项指标测算，参考史常亮（2016）可知，TN的污染系数分别为1,0,0.33；TP的为0,0.44,0.15。其中，其他相关残留系数参考《全国第一次污染源普査手册》中的农业肥料、农药和地膜手册，计算出的各项产污指标运用熵权法将TN、TP以及农膜和农药残留综合为一项指数表示农业面源污染。

（三）结果分析

1.综合生态效率分析。运用Super-SBM模型，测算出2010-2020年北大荒农业企业生态效率值。研究结果显示：北大荒集团2010-2020农业企业的生态效率整体处于上升状态，2010-2011年生态效率由0.62上升到0.808。2011-2015年北大荒农业企业的生态效率稳步上升，在2015-2016年生态效率值上升幅度较大。2016-2020年生态效率逐年上升，生态效率值在2020年达到最高值为0.997。近年来，我国逐步完善对农业生态效率政策方面的措施，如有机肥替代化肥、废弃农膜回收、开展农业节肥节药行动等一系列措施对生态效率的提高具有显著成效。2.各分公司效率分析。从表4各分公司效率可以看出，北大荒集团各分公司整体效率值较高。其中，北安、哈尔滨和建三江和宝泉岭分公司效率均值在前四名，北安分公司效率值最高为0.999，这和北安分公司本身具有一定的生态资源优势有着一定关系。哈尔滨分公司效率值为0.956，排名第二。近年来，哈尔滨分公司通过无人机高效施药和施肥，且对于不同耕地采用差异化的施肥方式，这种高效施肥施药的方法促进了生态效率的提高。建三江和宝泉岭分公司作为下属农场较多的两个分公司，在农业生态方面尤为关注。其他分公司也分别对实现低碳生态农业做出具体实施措施，如红兴隆分公司提出“四技六替”①的新模式以减少化肥和农药的施用量，同时积极探索绿色种养循环模式，实现低碳农业更好发展。

四、农业生态效率及影响因素实证分析：以北大荒集团为例

为了深入研究不同因素对生态效率的影响程度，将基于超效率SBM模型测度的北大荒集团农业企业的生态效率值作为被解释变量，从6个方面作为解释变量建立TOBIT回归模型。其中，Yit是生态效率值；Xit表示第t年影响生态效率的第i种因素。具体为：农业经济发展水平X1t、种植结构X2t、工业化水平X3t、农业用电量X4t、无公害农产品种植情况X5t、农业机械化水平X6t，琢为常数项；茁T为待估参数，eit耀N(0,滓2)。反映北大荒集团生态效率的影响因素的解释变量详见表5。根据回归结果可知，农业经济发展水平、工业化水平和农业用电情况对北大荒集团农业企业的生态效率均起正向促进作用。农业经济发展水平在5%统计水平上显著，对北大荒生态效率的影响为正，说明农业经济整体水平的提高有利于低碳生态农业的更好发展。工业化水平在1%的统计水平上对北大荒生态效率的影响显著为正，说明工业化推进的过程中，虽然可能会伴随着污染的排放，但工业化带来的经济迅猛增长抵消了污染的排放影响，且国家对工业污染的防治发挥作用。因此，工业化水平对北大荒集团生态效率的影响为正向作用。农业用电量情况在1%水平上对北大荒生态效率的影响为正向作用，农业用电量提高不仅可以满足基础农业生产的需要，还会达到低碳环保的效果，对生态效率提升起到积极促进作用。农业机械化水平对生态效率的影响程度呈负向效应，在1%统计水平上显著，原因可能是：农用机械主要使用的能源是柴油，其燃烧所产生的有害物质对生态环境带来了不利影响，导致北大荒生态效率下降。同时，排放气体增加碳排放量，可能影响了生态效率的提升。种植结构和无公害种植情况未通过显著性检验，说明这两个指标对北大荒生态效率的影响不显著。

五、结论与建议

本文采用SUPER-SBM模型,测算出综合生态效率，并对生态效率影响因素进行探究。得到以下结论：第一，2010-2020年北大荒集团9个分公司的生态效率平均值0.876，整体呈上升趋势，2020年的生态综合效率最高；各分公司生态效率均值中，北安、哈尔滨、建三江和宝泉岭分公司排名位于前列。第二，农业经济发展水平、农业用电量和工业化水平促进北大荒生态效率提高；农业机械化水平对北大荒生态效率呈负向影响；种植结构和无公害农产品种植情况对生态效率的影响为正，但其正向作用不明显。基于此，提出如下建议：1.加强提升农业生态技术创新。为了提高农业生态效率，提升农业技术水平，应加强提升农业生态技术创新能力。目前我国农业技术人才短缺，应注重农业技术人才的培养；各地政府应加大农业生态创新研发投入，加强对地区农业技术创新的研究力度，如对农作物种植过程中的污染处理技术、土壤的改良技术等，聚焦低碳农业技术创新，提高农业整体生态技术效率水平。2.提高农业资源配置的合理性、科学性。在化肥农药方面，继续开展化肥和农药减量措施；在农膜使用方面，应加大研发可降解农膜技术，并加强治理力度，完善农膜回收利用体系，打造绿色生态农业；在机械投入上，应避免机械的资源浪费，要保证投入资源的节约化。3.推进以低碳农业为导向的产业转型升级。在农业主体上，农民是农业生产活动的主要人员，应增强农民的低碳农业环保意识，提高农户的个人素质，并在农业投入方面做到资源合理化利用；在农业基础设施上，在合理用电的基础上，进一步扩大农业用电量的使用；在科学技术上，相关科研机构应积极研发并推广如生物肥、有机肥、高效且低残留污染小农药的使用；在产业结构上，在稳定发展农业的同时，应推进各地区的绿色化、产业化和生态化发展。

作者：安增龙 梁佳禾