我国农业生态效率的时空差异

农业生态效率是按照定量化的方式反映区域农业发展可持续发展水平,可以作为决策者制定政策的一个抓手。利用基于机会成本的经济核算方法对我国2003—2010年的农业生态效率进行总体分析与评价,并利用回归模型分析农业生态效率的影响因素。结果表明:我国农业生态效率总体水平比较低,但呈逐年好转的趋势,其中劳动力资源和COD环境要素在不同时期对生态价值增长起到关键性作用;农业生态效率空间分布特征显著,秦岭-淮河以北的省市区和传统粮食主产区的农业生态效率相对较低;区域资源环境禀赋条件有助于农业生态效率的提高,但是农资投入和农业政策支持与农业生态效率呈显著负相关,未来进一步提升农业生产资源与环境要素合理配置是保障农业生产可持续的必然选择。     

2001—2018年典型南北过渡带地区农业生态效率测度及时空特征分析

农业生态效率是评价农业可持续发展与生态经济性的重要指标,对衡量农村环境改善及农业生态系统稳定具有重要意义。以安徽省为例,运用单元调查和清单分析法测算农村面源污染,使用投入导向型的超效率DEA—SBM模型测算南北过渡带农业生态效率,对其空间相关性与差异性进行评估。结果表明:农村面源污染相对稳定, COD、TN、TP污染物的变化幅度较小,在5%以内,禽畜养殖和化肥使用带来的环境压力大,地区农村面源污染差异具有明显南北特征;农业生态效率呈“倒N”型趋势,受“空间邻近效应”和“马太效应”作用,农业生态效率具有空间集聚特征,存在空间上的正相关关系,地域内部差异显著,异质性增强,南部地区差异性最大,北部地区其次,中部地区最小,但地域间差异波动性较小。环境资源要素合理配置有利于农业经济与环境保护协调发展,为农业生态可持续发展和农业生态系统长效稳定创造更好条件。     

基于地理探测器的中国农业生态效率时空分异及其影响因素

研究农业生态效率的时空分异及其影响因素对实现中国农业生态高质量发展具有重要意义。基于2000—2018年中国30个省/区/市的面板数据,采用超效率SBM模型测算省际农业生态效率,在时间序列、空间可视化及趋势面分析揭示农业生态效率时空演变规律的基础上,进一步利用地理探测器模型识别影响农业生态效率空间分异的主导因子及其交互作用。结果表明: 2000—2018年,中国农业生态效率整体呈现稳定上升的趋势,但仍然处于较低水平,存在较大提升空间;中国农业生态效率具有显著的空间分异特征,总体上呈现出东西部地区较高、而中部地区较低的空间分布格局;中国农业生态效率的空间分异受到农业资源禀赋、社会经济、自然生态环境等多种因素的影响,不同因子对农业生态效率空间分异的影响存在明显差异且因子间交互作用会增强其空间分异。综上,要关注农业生态效率时空分异的主导因子,并注重区域间的协同合作,以实现农业的高质量发展。     

武汉市造纸行业资源代谢分析

资源代谢问题是造成产业系统生态环境影响的主要原因.在分析武汉市造纸行业资源代谢的基础上从资源输入-资源使用-环境胁迫-系统循环共生4个方面构建武汉市造纸行业资源代谢分析指标体系.运用模糊综合评判法和问题树模型对2007年武汉市造纸业的原材料、水、能源等资源的代谢与全国造纸行业平均水平进行了比较分析.结果表明:(1)武汉市造纸业资源代谢水平总体上评价等级为优,但某些指标与全国平均水平比还略有差距;(2)从资源输入角度分析,原材料输入生态效率及水资源输入生态效率等级为优,能源输入生态效率等级为良;(3)从资源使用角度分析,单位产品的原材料消耗及单位产品的水资源消耗等级为优,单位产品的能源消耗等级为良;(4)从环境胁迫角度分析,单位污染物工业总产值及单位产品污染物排放等级均为优,污染物达标排放率等级为良;(5)从系统循环共生分析,企业清洁生产达标率等级为良,资源持续利用及污染物治理等级为优,而中水回用率等级为差.通过代谢分析可得,武汉市造纸行业能源输入生态效率、单位产品能源消耗与全国平均水平比还有一定距离,整个行业中企业清洁生产比例还具有提升的空间;中水回用方面较弱,需要特别加强.     

农业生态效率评价——以盆栽水稻实验为例

农业面源污染已成为我国主要环境污染源,但目前缺乏一套针对农业生产的综合评价体系,作为对农业面源污染评估和监督的依据.根据生态效率理论,结合农业生产的特点,建立了综合考虑经济效益、资源物质消耗和环境影响的农业生态效率评价指标体系.以不同氮处理下(0.05、0.15、0.25 g N kg-1)不同水稻品种(锡稻11和武粳4)的盆栽实验为例,以氨挥发、肥料使用量和经济产量等数据为基础,运用基于层次分析法的TOPSIS法对6个评价对象的农业生态效率进行了评价和排序,分析各对象在经济效益、资源物质消耗和环境影响方面的差异与特点,指出施氮量和作物品种都对生态效率具有明显的影响.该评价体系的建立,将为我国农业生产模式从片面追求产量向经济、资源、环境协调可持续发展起到一定的推动作用.     

基于物质流分析和数据包络分析的区域生态效率评价——以江苏省为例

区域生态效率(eco-efficiency)评价是考量区域可持发展的重要内容.基于物质流分析(material flow analysis, MFA)构建区域生态效率评价指标体系,并将污染物排放作为一种非期望输入引入到数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)模型中,以江苏省(1990～2005年)为例进行生态效率分析评价.结果表明,江苏省的区域生态效率在1990～2005年期间呈现逐步上升的趋势.但是,同期的总物质投入(total material input, TMI)、物质需求总量(total material requirement, TMR)和污染物排放量也呈上升趋势.因此,江苏省社会经济发展和环境影响总体上呈现"弱脱钩(weak de-link)".     

旅游地生态效率测度的SBM-DEA模型及实证分析

旅游地是典型的人地关系相互作用的特殊区域,旅游地的生态效率研究是其制定与实施包容性、持续性发展政策与措施的基础。采用基于时间序列、包含非期望产出的SBM-DEA模型方法,构建旅游地生态效率测度模型及评价指标体系,以黄山风景区为例,利用1981—2014年的投入产出数据,测度旅游地复合系统的生态效率,分析其演化特征和阶段,并利用Tobit回归模型对其影响因素进行实证检验。结果表明:(1)34年来,黄山风景区旅游生态效率(综合效率)不断提升,且具较大发展潜力,在分解效率中,技术效率较高,规模效率次之,规模效率是决定综合效率的关键因素;(2)旅游生态效率的演化经历了初期低效、快速成长、成熟高效、下行风险四个阶段,不同阶段效率的特征不同,影响因素也存在差异;(3)旅游生态效率完成了由规模报酬递增向递减的过渡,资源要素的投入冗余已成为现阶段阻碍生态效率的进一步提高的关键因素;(4)旅游发展水平、产业结构和技术水平对生态效率产生显著的正向影响,投资水平产生显著的负向影响,以废弃物末端治理为表征的环保规制对生态效率的提升作用并不显著。文章最后提出,在山岳型风景区发展初期,应尽可能扩大资源要素投入规模,进入成熟阶段后,则转向逐渐控制投入规模,改善技术能力和资源配置能力,摒弃过度依靠资源消耗和环境污染的粗放式发展模式,走精细化、可持续的发展道路。     

城市物质代谢的生态效率——以深圳市为例

城市可持续发展研究的关键是城市物质代谢通量及其效率研究,但物质代谢通量仅能反映代谢速率,而其生态效率则能反映支持社会经济发展的物质代谢能力。从工业、生活的源头循环(减少原生资源的消耗)和末端循环(减少污染物的产生)角度,构建城市物质代谢生态效率的度量模型,并依据中国城市化发展进程,选定深圳市作为研究区,核算城市水、能量和废物代谢通量以及代谢的生态效率。结果表明:随着深圳市社会经济的快速发展,水、能源和废物代谢通量呈现出增长势头,但代谢的生态效率不断提高。1998～2004年间,GDP增长2.7倍,城市水和电的代谢通量分别增长1.5倍和3.0倍;工业增加值增长3.7倍,工业水、电、能源和废物的代谢通量分别增长1.9、3.5、2.7倍和2.0倍;常住人口增长1.5倍,居民水和电的代谢通量分别增长1.8倍和1.7倍;资源效率提高1.8倍,环境效率提高3.7倍,生态效率提高2.3倍。虽然深圳市物质代谢的生态效率在提高,但是随着物质资源的日益稀缺,物质代谢的生态效率仍需进一步提高,而提高城市物质代谢生态效率的关键是资源效率和环境效率的协同发展,以及逐步构建废物资源化的循环链条。     

南方13省份林业产业生态效率时空演变及其影响因素

研究林业产业生态效率能够准确了解到目前南方林区林业产业可持续发展水平,对于林业产业发展和生态文明建设有着重要意义。运用非径向方向距离函数测算2005年到2016年间南方林区(13个省域)的林业产业生态效率,分析其时空演变规律,对比分析各省域的资源效率和环境效率,运用变系数模型对不同省域的影响因素进行实证分析。结果表明:(1)2005—2016年间南方林区产业生态效率总体是呈缓慢上升趋势,生态效率均值最高的是广东,其次为江苏和浙江,排在最后三位的是广西、贵州、云南;除了广东、江苏、浙江、福建,其他9个省份的林业产业生态效率值均值低于0.5,说明林业产业生态效率整体水平较低且呈现显著的较大差异;根据时空演变可看出,中部地区与东部地区的差距在逐渐缩小,但西部地区整体水平较低,仍有较大的提升空间,与各省份经济实力的梯次分布基本趋同。(2)林业产业生态效率提升重点在环境效率,特别是中西部地区环境效率相较东部地区还有较大的提升空间,其中环境效率中废气、废弃物排放效率是减排重点。(3)环境规制对于林业产业生态效率影响最大,其次市场化对林业产业生态效率影响较大,森林覆盖度对林业产业生态效率影响跟自身经济发展水平有关,固定资产投资对于林业产业生态效率影响是最为不显著的。文章从研究数据的局限性以及未来研究的重点方向等方面也进行了详细的探讨。     

南方13省林业产业生态效率时空演变及其影响因素

研究林业产业生态效率能够准确了解到目前南方林区林业产业可持续发展水平,对于林业产业发展和生态文明建设有着重要意义。运用非径向方向距离函数测算2005年到2016年间南方林区（13个省域）的林业产业生态效率,分析其时空演变规律,对比分析各省域的资源效率和环境效率,运用变系数模型对不同省域的影响因素进行实证分析。结果表明：（1）2005-2016年间南方林区产业生态效率总体是呈缓慢上升趋势,生态效率均值最高的是广东,其次为江苏和浙江,排在最后三位的是广西、贵州、云南;除了广东、江苏、浙江、福建,其他9个省的林业产业生态效率值均值低于0.5,说明林业产业生态效率整体水平较低且呈现显著的较大差异;根据时空演变可看出,中部地区与东部地区的差距在逐渐缩小,但西部地区整体水平较低,仍有较大的提升空间,与各省份经济实力的梯次分布基本趋同。（2）林业产业生态效率提升重点在环境效率,特别是中西部地区环境效率相较东部地区还有较大的提升空间,其中环境效率中废气、废弃物排放效率是减排重点。（3）环境规制对于林业产业生态效率影响最大,其次市场化对林业产业生态效率影响较大,森林覆盖度对林业产业生态效率影响跟自身经济发展水平有关,固定资产投资对于林业产业生态效率影响是最为不显著的。文章从研究数据的局限性以及未来研究的重点方向等方面也进行了详细的探讨。     

Regional environmental efficiency in China: Analysis based on a regional slack-based measure with environmental undesirable outputs

As the largest developing country, China has been suffering from resource shortage and serious environmental pollution. Evaluation and improvement of the regional environmental efficiency is crucial to pursuing the balance between economic development and environmental protection. This paper used a regional environmental efficiency SBM (slack-based measure) (REES) model which treats environmental pollution as undesirable outputs to evaluate the environmental efficiency of 30 provincial administrative regions (PARs) in China from 2005 to 2011 and investigated the factors affecting environmental efficiency using the Tobit regression model. The results indicate that there is distinct difference in environmental efficiency amongst each PAR. The GDP per capita, industrial structure, innovation capability, environmental awareness of local government and population density have significant positive impacts, while energy intensity exerts a significantly negative effect on environmental efficiency. In order to make more effective policies for improving China’s regional environmental efficiency, the hierarchical cluster analysis was applied to divide the 30 PARs into 3 sub-regions. A number of policy recommendations were provided for improving environmental efficiency according to the characteristics of each sub-region, which are helpful for the Chinese government to achieve the targets of environmental protection along with the economic development in the coming years.     

农业面源污染管理政策调控仿真模型研究进展

农业面源污染因其分散性、滞后性和不确定性而成为环境治理的难点。面源污染物迁移转化过程的模拟模型发展迅速,而农业面源污染管理政策仿真评估模型研究相对较为滞后。系统梳理与分析了自上而下宏观目标约束、自下而上微观行为传导及宏观与微观上下耦合三类政策仿真模型研究进展,总结了当前模型的基础理论与方法的优势与不足。本文提出了融合流域水系统过程规律认知,构建宏观政策目标自上而下约束与微观主体行为自下而上传导耦合的农业面源污染政策仿真模型,实现政策仿真模拟在国家、区域、流域与栅格跨尺度上的嵌套传导、参数互验与系统预测,以解决因农业面源污染防治主体的多元性与防治对象的广泛性特征所导致的复杂性系统难题,使得政策效应模拟仿真结果空间显性化,进而实现农业面源污染控制的政策管理由粗放型向精准化方向迈进。     

农田氮素非点源污染控制的生态补偿标准——以江苏省宜兴市为例

农田氮素流失引起的非点源污染已成为国内外农田生态环境资源可持续利用及农业可持续发展的瓶颈,对其进行有效控制愈显迫切.对非点源污染的控制不能简单地照搬点源污染的方法,须针对非点源污染本身具有的强烈外部性及复杂、广泛、不易监测等特征,探究与非点源污染特征规律相对应的对策.生态补偿作为应对全球生态危机和环境污染的一种公共政策工具,对于内化外部效应具有良好的效果.以农户减少一定程度的氮肥施用量获得政府补偿为切入点,论证了农户减少氮肥用量到最佳生态经济施氮量是获得补偿的依据;以宜兴市为实证对象,运用意愿调查评估法和成本-收益法相结合的方式测算了农户参与农田氮素非点源污染控制的生态补偿标准.研究表明:(1)宜兴市主要粮食生产的最佳生态经济施氮量为375.6 kg/hm2,农户参与农田氮素非点源污染控制的补偿额度理论值为620.0-7098.0元/hm2;(2)68.3％的受访农户愿意接受补偿而减少氮肥用量,受偿意愿与种田经验、受教育程度等因素正相关;(3)愿意接受补偿的农民中50.7％选择氮肥量减少到最佳生态经济施氮量,农田氮素非点源污染控制的补偿标准为620.0元/hm2.     

供给侧改革视角下中国省域生态产品有效供给及影响因素

生态产品是事关人类生命健康、经济社会建设的世界性稀缺产品.为了更好地分析生态产品有效供给问题,找出生态产品有效供给的规模效率的变化规律,本研究利用2004—2015年的面板数据,以劳动力、资本、能源和技术为投入变量,以GDP、生态产品和非期望产出为产出变量,运用SBM-Undesirable模型和泰尔指数对我国生态产品有效供给的规模效率及其差异性进行测算,并运用Tobit模型进一步对其影响因素进行实证分析.结果表明: 我国生态产品供给规模效率在2011年以前呈下降趋势,以2012年为转折点呈现上升态势,但地区间仍有较大差距.全国及各地区生态产品有效供给效率的影响因素不尽相同,从全国总体情况看,经济发展水平、产业结构(第二产业增加值占GDP比重)、科技投入、金融资本投入(环境污染治理占GDP比重)、能源消费结构(煤炭消费量占能源消费总量比重)和农业面源污染的影响为负,而生态空间及外贸结构的影响为正;在东部地区,产业结构、科技投入、金融资本、能源消费结构和农业面源污染的影响为负,经济发展水平、生态空间及外贸结构的影响为正;在东北地区,经济发展水平、农业面源污染和外贸结构的影响为负,产业结构、科技投入、能源消费结构和生态空间的影响为正;在中部地区,经济发展水平、科技投入、金融资本、能源消费结构、农业面源污染和生态空间的影响为负,产业结构和外贸结构的影响为正;在西部地区,产业结构、能源消费结构和农业面源污染的影响为负,经济发展水平、科技投入、金融资本、生态空间及外贸结构的影响为正.在进一步对以上实证测算进行理论分析的基础上,从供给侧改革的角度提出有效提高生态产品供给规模效率的政策启示,包括注重转变经济发展方式、优化生态系统结构和遵循生态法则进行整体治理等.     

中国农业环境效率时空演变及其驱动因素

农业环境效率是衡量经济与资源环境协调发展的重要指标，研究农业环境效率对实现农业资源的高效率利用具有重要意义。基于2004-2019年中国30个省（市、区）面板数据，运用SBM （Slacks-based model）模型、空间马尔科夫链、GIS技术和空间计量模型，分析了农业环境效率的时空演变特征，研究了农业环境效率变动的驱动因素。结果表明：（1）2004-2019年，考虑非期望产出的农业环境效率要低于不考虑非期望产出情况，呈持续上升趋势；区域差异整体呈倒"V "型变化趋势，东西方向上递减，南北方向上呈" U"型趋势特征。（2）中国不同等级的农业环境效率空间差异明显，地理空间格局在空间演变过程具有重要作用，空间关联性特征显著，不同类型的演变存在显著的时空惯性。（3）中国农业环境效率存在空间溢出效应，农业经济水平、环境规制、农业生产能力是提升农业环境效率的关键因素，财政支农水平、工业化水平、农作物种植结构、农业机械强度则是制约效率提升的约束要素。     

效率视角下的省域生态文明建设评价研究

在界定生态文明概念的基础上,从省域层面入手,选取25个具有可操作性的评价指标,构建以国土空间优化、资源节约集约利用和生态环境保护为一级指标的生态文明建设评价指标体系,综合运用网络层次分析和集对分析等研究方法,定量研究我国省域生态文明建设绩效;在此基础上,将国土空间优化绩效、资源节约集约利用绩效和生态环境保护绩效作为产出指标,将就业人数、科学技术财政支出、节能环保财政支出作为投入指标,运用数据包络分析法测度各省(市)生态文明建设效率,分析指标投入冗余和产出不足情况,并修正评价绩效。研究表明:(1)规模效率低于0.6的省份共24个,占80%,规模效率不高是制约生态文明建设水平提升的重要障碍;(2)在生态文明建设投入冗余和产出不足方面,数值较高的省(市)在地理分布上具有明显的区域聚集性;(3)领先地区资源节约集约利用绩效平均分高达3.92,落后地区平均分仅为0.84,生态文明建设绩效的差异性在资源节约集约利用方面表现的尤为明显;(4)人口规模偏大、绿色生态空间建设滞后于经济发展、水资源利用效率不高是多数生态强省(市)的薄弱环节。     

An approach to holistically assess (dairy) farm eco-efficiency by combining Life Cycle Analysis with Data Envelopment Analysis models and methodologies

Eco-efficiency is a useful guide to dairy farm sustainability analysis aimed at increasing output (physical or value added) and minimizing environmental impacts (EIs). Widely used partial eco-efficiency ratios (EIs per some functional unit, e.g. kg milk) can be problematic because (i) substitution possibilities between EIs are ignored, (ii) multiple ratios can complicate decision making and (iii) EIs are not usually associated with just the functional unit in the ratio’s denominator. The objective of this study was to demonstrate a ‘global’ eco-efficiency modelling framework dealing with issues (i) to (iii) by combining Life Cycle Analysis (LCA) data and the multiple-input, multiple-output production efficiency method Data Envelopment Analysis (DEA). With DEA each dairy farm’s outputs and LCA-derived EIs are aggregated into a single, relative, bounded, dimensionless eco-efficiency score, thus overcoming issues (i) to (iii). A novelty of this study is that a model providing a number of additional desirable properties was employed, known as the Range Adjusted Measure (RAM) of inefficiency. These properties altogether make RAM advantageous over other DEA models and are as follows. First, RAM is able to simultaneously minimize EIs and maximize outputs. Second, it indicates which EIs and/or outputs contribute the most to a farm’s eco-inefficiency. Third it can be used to rank farms in terms of eco-efficiency scores. Thus, non-parametric rank tests can be employed to test for significant differences in terms of eco-efficiency score ranks between different farm groups. An additional DEA methodology was employed to ‘correct’ the farms’ eco-efficiency scores for inefficiencies attributed to managerial factors. By removing managerial inefficiencies it was possible to detect differences in eco-efficiency between farms solely attributed to uncontrollable factors such as region. Such analysis is lacking in previous dairy studies combining LCA with DEA. RAM and the ‘corrective’ methodology were demonstrated with LCA data from French specialized dairy farms grouped by region (West France, Continental France) and feeding strategy (regardless of region). Mean eco-efficiency score ranks were significantly higher for farms with <10% and 10% to 30% maize than farms with >30% maize in the total forage area before correcting for managerial inefficiencies. Mean eco-efficiency score ranks were higher for West than Continental farms, but significantly higher only after correcting for managerial inefficiencies. These results helped identify the eco-efficiency potential of each region and feeding strategy and could therefore aid advisors and policy makers at farm or region/sector level. The proposed framework helped better measure and understand (dairy) farm eco-efficiency, both within and between different farm groups.