面源污染視角下江西省耕地利用效率研究*

黃祥芳

(吉首大學(xué)商學(xué)院，湖南吉首 416000)

0 引言

改革開放以來，在資源要素約束條件下，我國農(nóng)業(yè)依靠高產(chǎn)技術(shù)和生產(chǎn)方式，以占世界不到10%的耕地成功養(yǎng)活了世界20%以上的人口。在人地矛盾依然突出的情況下，我國人均糧食占有量從1978年的319kg上升到2016年的446kg。然而，我國農(nóng)業(yè)耕地利用的巨大成就是以巨大的資源和生態(tài)環(huán)境破壞為代價(jià)的。據(jù)《第一次全國污染源普查公報(bào)》(2010年)顯示，我國2007年農(nóng)業(yè)COD(化學(xué)需氧量)、TN(總氮)和TP(總磷)排放量分別為1 324.09萬t、270.46萬t和28.47萬t，分別占全部排放總量的43.7%、57.2%和67.4%。其中種植業(yè)TN和TP排放量占農(nóng)業(yè)源污染物排放總量的59%和38%，耕地利用過程中的面源污染問題不容忽視[1]。

提高耕地利用效率是緩解我國耕地供需矛盾的有效途徑之一。因此，耕地利用效率的研究成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)。朱會(huì)義等[2]、葉浩等[3]、劉玉海等[4]、楊朔等[5]、王良健等[6]、宮攀等[7]、宋金璐[8]、謝花林等[9]、楊俊等[10]、許恒周等[11]基于不同的視角對(duì)耕地利用效率進(jìn)行了研究。已有的研究在內(nèi)容上主要集中在耕地利用效率測(cè)算、區(qū)域差異、影響因素探討、政策建議等方面； 在研究方法上主要有因子分析法、DEA-BCC模型、DEA-DEA交叉效率模型、DEA-SBM模型、三階段DEA方法模型、Tobit模型、面板數(shù)據(jù)模型、廣義最小二乘法、多元線性回歸模型等； 研究尺度涵蓋了全國、省域、市域和縣域等區(qū)域尺度和農(nóng)戶微觀尺度。已有的研究成果為文章提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，但仍有值得進(jìn)一步拓展的地方： ①已有的耕地利用效率測(cè)度框架大多沒有考慮面源污染這一非期望產(chǎn)出因素，可能會(huì)扭曲對(duì)耕地利用績效和社會(huì)福利水平的評(píng)價(jià)。②對(duì)于特定省份的效率分析多是基于省內(nèi)地級(jí)市或縣(市)的效率比較，鮮有文獻(xiàn)從省際尺度對(duì)特定省份的耕地利用效率進(jìn)行考察。效率比較的結(jié)果是基于所選的決策單元的，對(duì)于特定省的效率分析而言，如果只是在省內(nèi)的效率比較，則難免有“只見樹木不見森林”之嫌。

崔曉等[12](2014)利用1990—2011年31個(gè)省(區(qū))的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究表明，我國中部地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響最為嚴(yán)重。江西省地處我國中部地區(qū)，是全國13個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)(包括遼寧、河北、山東、吉林、內(nèi)蒙古、江西、湖南、四川、河南、湖北、江蘇、安徽、黑龍江13個(gè)省(區(qū)))之一，是重要的商品糧油基地，也是新中國成立以來全國僅有的兩個(gè)從未間斷向省外輸出糧食的省份之一，農(nóng)業(yè)和種植業(yè)在全國具有舉足輕重的地位。為了提高耕地產(chǎn)出，江西省走的是粗放式發(fā)展之路，化肥和農(nóng)藥等投入不斷增加?；适┯脧?qiáng)度為484kg/hm2，相當(dāng)于世界平均水平的4.1倍，農(nóng)藥利用率只達(dá)到30%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于歐美的50%～65%的利用率水平。以江西省為研究對(duì)象探討其面源污染視角下耕地利用效率問題是實(shí)現(xiàn)其農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展所必須正視的關(guān)鍵議題之一。如何客觀準(zhǔn)確地測(cè)度與評(píng)價(jià)耕地利用效率？面源污染因素對(duì)耕地利用效率產(chǎn)生的影響到底有多大？面源污染視角下耕地利用效率提升的方向和路徑在哪里？這些都是江西省當(dāng)前亟待解決的難題。我國按糧食產(chǎn)銷分為糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食主銷區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)，顯然，隸屬于不同區(qū)的省(市、區(qū))的耕地利用問題截然不同，同類地區(qū)的耕地利用效率比較才具有可比性?；诖?，該文在科學(xué)測(cè)算農(nóng)業(yè)耕作中面源污染產(chǎn)出的基礎(chǔ)上，將其作為農(nóng)業(yè)耕作中的“非合意產(chǎn)出”，利用我國13個(gè)糧食主產(chǎn)省(區(qū))2000—2014年的耕地投入產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)，從省際比較的維度，對(duì)江西省耕地利用效率進(jìn)行測(cè)度及分析。該文在耕地利用效率測(cè)度中將面源污染因素納入到效率的測(cè)度框架中，構(gòu)建了包含“資源節(jié)約型與環(huán)境友好型”的生產(chǎn)技術(shù)研究模型，為耕地的可持續(xù)利用評(píng)價(jià)提供了一個(gè)合適的替代性分析框架。基于糧食主產(chǎn)省(區(qū))范圍審視面源污染視角下的江西省的耕地利用效率問題，具有可比性，更有助于清晰、全面、正確地認(rèn)識(shí)江西省耕地利用的現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)，為耕地利用與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展提供可靠的方法理論依據(jù)，也可為同類地區(qū)的耕地可持續(xù)利用提供經(jīng)驗(yàn)。

1 研究方法與變量選擇

1.1 研究方法

效率分析的經(jīng)典DEA模型不再適合處理含有環(huán)境污染非期望產(chǎn)出的模型。目前在效率評(píng)價(jià)中對(duì)環(huán)境污染非期望產(chǎn)出的處理多應(yīng)用曲線測(cè)度評(píng)價(jià)法、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)處理法、環(huán)境污染作投入處理法以及方向性距離函數(shù)法。相對(duì)于以上的考慮環(huán)境污染產(chǎn)出效率測(cè)算的方法而言，Tone提出的非徑向、非角度的SBM方向性距離函數(shù)更能體現(xiàn)效率評(píng)價(jià)本質(zhì)[13]，得到越來越多學(xué)者的推崇。具體來說，SBM方向性距離函數(shù)具有以下明顯的優(yōu)勢(shì)：解決了投入松弛性問題，并剔除了松弛所造成的非效率因素； 避免了徑向和角度不同帶來的偏差和影響。

(1)

根據(jù)Tone[13]可以定義考慮面源污染因素的SBM方向性距離函數(shù)：

(2)

表1 耕地面源污染構(gòu)成及測(cè)算方法

污染源單元調(diào)查指標(biāo)單位面源污染排放量測(cè)算化肥氮肥施用量(折純)萬t氮肥、磷肥、復(fù)合肥?TN/TP產(chǎn)污系數(shù)?流失率磷肥復(fù)合肥有機(jī)肥鄉(xiāng)村人口數(shù)量萬人鄉(xiāng)村人口、豬牛羊和家禽數(shù)量(出欄數(shù)或存欄數(shù))?(1-利用率)?糞尿排泄系數(shù)?COD/TN/TP排污系數(shù)豬年末出欄量萬頭牛年末存欄量萬頭羊年末存欄量萬頭家禽年內(nèi)出欄量萬只農(nóng)田固廢稻谷小麥玉米等總產(chǎn)量萬t秸稈、蔬菜產(chǎn)量?COD/TN/TP產(chǎn)污系數(shù)油料、蔬菜等 注:畜禽養(yǎng)殖存欄量與出欄量依據(jù)各自生長周期確定,牛和樣平均飼養(yǎng)期一般長于1年,其當(dāng)年飼養(yǎng)量為其年內(nèi)出欄數(shù),豬和肉禽飼養(yǎng)期分別為180d和66d,其當(dāng)年飼養(yǎng)量為其年內(nèi)出欄數(shù)

1.2 變量選擇

參照已有的研究，結(jié)合指標(biāo)選取的可得性、代表性和簡潔性，該文從耕地投入和產(chǎn)出兩個(gè)方面選取如下指標(biāo)：(1)耕地投入指標(biāo)：由于在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中存在著復(fù)種和套種等因素的影響，考慮耕地的實(shí)際利用情況，為了準(zhǔn)確衡量耕地投入，應(yīng)采用農(nóng)作物播種面積作為耕地的投入指標(biāo)。因此，該文采用主要農(nóng)作物播種面積指標(biāo)來表示耕地投入量，單位為103hm2。(2)勞動(dòng)力投入指標(biāo)：鑒于農(nóng)業(yè)耕作中的實(shí)際勞動(dòng)工時(shí)不太容易獲得，該文利用公式：農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)×(種植業(yè)產(chǎn)值/農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值)計(jì)算所得作為勞動(dòng)力投入指標(biāo)，單位為萬人。(3)資本投入指標(biāo)：農(nóng)業(yè)機(jī)械化和化肥是最重要的資本支出。用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的各類機(jī)械的馬力加總，即農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力來衡量農(nóng)業(yè)機(jī)械化，單位為103kW?；拾追?、氮肥、鉀肥和復(fù)合肥等肥料，采用折純量來度量，單位為萬t。(4)期望產(chǎn)出指標(biāo)：以種植業(yè)總產(chǎn)值作為耕地期望產(chǎn)出，單位為億元。該文統(tǒng)一以2000年為基準(zhǔn)年將種植業(yè)總產(chǎn)值進(jìn)行折算，以使得數(shù)據(jù)之間具有可比性。(5)非期望產(chǎn)出指標(biāo)：主要指耕地投入產(chǎn)出過程中所產(chǎn)生的面源污染。結(jié)合賴斯蕓[14]、梁流濤[15]等研究，以清單分析法進(jìn)行耕地面源污染的核算。根據(jù)江西省耕地利用實(shí)際現(xiàn)狀，該文主要分析農(nóng)田化肥、有機(jī)肥和農(nóng)田固體廢棄物排放3種污染源，污染物主要是COD、TN、TP 3類。將各類污染源分解為單元與污染排放量之間的數(shù)量關(guān)系見表1。利用上述方法測(cè)算得到COD、TP、TN污染排放量后，參照錢秀紅等[16]、潘丹等[17]將三大污染排放量換算為等標(biāo)污染排放量，計(jì)算公式為：等標(biāo)污染排放量=污染物排放總量/污染物排放評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。其中，COD、TN、TP污染物排放評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)分別為20mg/L、1mg/L和0.2mg/L?？紤]到同類地區(qū)才具有可比性，該文的耕地利用效率比較選取13個(gè)糧食主產(chǎn)省(區(qū))作為決策單元(DMU)。對(duì)耕地利用效率的測(cè)算需要13個(gè)省(區(qū))的耕地、勞動(dòng)力、資本的投入數(shù)據(jù)以及種植業(yè)產(chǎn)出(期望產(chǎn)出)、耕地面源污染(非期望產(chǎn)出)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來源于2001—2015年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《新中國農(nóng)業(yè)60年統(tǒng)計(jì)資料》，部分缺失數(shù)據(jù)通過各省(區(qū))歷年的統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)補(bǔ)充完善。耕地面源污染數(shù)據(jù)參照相關(guān)的核算方法進(jìn)行核算(表1)。

2 實(shí)證結(jié)果分析與討論

2.1 考慮與不考慮面源污染因素的耕地利用效率比較

利用上文設(shè)定的SBM方向性距離函數(shù)與相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，筆者運(yùn)用MaxDEA軟件，測(cè)算了考慮面源污染因素的13個(gè)糧食主產(chǎn)省(區(qū))的耕地利用效率，同時(shí)為了考察面源污染因素對(duì)耕地利用效率測(cè)算的影響，還利用DEA-BCC模型測(cè)算了不考慮面源污染因素的耕地利用效率值用于對(duì)比，分別用T值(考慮面源污染)和Tu值(不考慮面源污染)來表示。如表2所示，從13個(gè)省考察期的均值來看，Tu值為0.767，T值為0.667，考慮面源污染因素后效率值下降10%，說明耕地利用過程中的污染排放對(duì)13個(gè)糧食主產(chǎn)省(區(qū))的耕地利用造成了較大程度的效率損失。從江西省來看，江西省Tu值為0.750，總體水平偏低，比13個(gè)糧食主產(chǎn)省(區(qū))的平均水平低了近1.7%，在13個(gè)糧食主產(chǎn)省(區(qū))中的排名位次為第7名。江西省T值的均值為0.601，比Tu值少了14.9%，雖然考慮面源污染因素后的效率排名位次不變，但兩種情形下的效率值都低于13個(gè)糧食主產(chǎn)省(區(qū))的平均水平。

通過以上是否考慮面源污染因素兩種情形下的耕地利用效率的比較分析我們可以看出，考慮面源污染因素對(duì)耕地利用效率的核算結(jié)果具有顯著影響，面源污染因素對(duì)13個(gè)糧食主產(chǎn)省(區(qū))的耕地利用效率都帶來了較大程度的效率損失，對(duì)各省(區(qū))的耕地利用效率的排名也產(chǎn)生了一定的影響。傳統(tǒng)的耕地利用效率測(cè)算僅僅考慮期望產(chǎn)出，忽視與耕地可持續(xù)利用密切相關(guān)的生態(tài)環(huán)境因素對(duì)耕地利用效率的影響，其效率的評(píng)價(jià)是失真的和不合實(shí)際的，從而有可能誤判耕地利用績效，導(dǎo)致政策誤導(dǎo)，因此，為將資源、環(huán)境與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出納入統(tǒng)一分析的范疇，有必要將面源污染因素納入到耕地利用效率測(cè)度框架，此后所涉及的耕地利用效率都是基于這一測(cè)度框架的。

表2 2000—2014年江西省與其他糧食主產(chǎn)省(區(qū))耕地利用效率比較

省(市區(qū))Tu TTu與T的比較效率值排名效率值排名效率值變化排名變動(dòng)江西0.75070.6017-0.1490河北0.657110.52812-0.129-1內(nèi)蒙古0.653120.56410-0.0892遼寧0.91220.8013-0.111-1吉林1.00011.00010.0000黑龍江0.90430.8272-0.0771江蘇0.83340.7215-0.112-1安徽0.591130.50313-0.0880山東0.78760.5898-0.198-2河南0.674100.56211-0.112-1湖北0.69890.5679-0.1310湖南0.71580.6766-0.0392四川0.80550.7324-0.0721均值0.7670.667-0.101 注:效率排名變動(dòng)正數(shù)表示排名進(jìn)步位數(shù),負(fù)數(shù)表示排名退步位數(shù),零表示效率排名沒有變化

2.2 考慮面源污染因素的江西省耕地利用效率時(shí)序特征

圖1展示了2000—2014年江西省的耕地利用效率的現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)，依據(jù)耕地利用效率的變化趨勢(shì)可分為2000—2003年， 2004—2014年兩個(gè)階段。在第一階段期間，耕地利用效率由0.769下降到0.630，呈下降走勢(shì)。在第二階期間，耕地利用效率波動(dòng)中上升， 2004年為0.641，到2014年增加到0.753，年均增加了0.01。國家對(duì)農(nóng)業(yè)重視程度的增加及對(duì)農(nóng)業(yè)環(huán)境的重視是這一階段的上升趨勢(shì)的兩個(gè)原因。2004—2014年連續(xù)11個(gè)“中央一號(hào)文件”聚焦“三農(nóng)”問題，從農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、農(nóng)業(yè)創(chuàng)新等多方面支持和鼓勵(lì)發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，這些政策極大地促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)積極性，提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平。與此同時(shí)，政府也加大對(duì)農(nóng)業(yè)農(nóng)村的環(huán)境整治力度，國家地方兩級(jí)政府和環(huán)保、農(nóng)業(yè)等相關(guān)部門針對(duì)水資源、農(nóng)田等陸續(xù)出臺(tái)了《環(huán)境保護(hù)法》《水污染防治法》《江西省基本農(nóng)田保護(hù)辦法》《江西省水資源條例》等資源環(huán)境管制政策； 此外，耕地利用效率的攀升也可能與江西省“生態(tài)立省”的發(fā)展戰(zhàn)略有關(guān)，自2004年3月起，循環(huán)經(jīng)濟(jì)試點(diǎn)鄱陽湖， 2009年12月，鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)批準(zhǔn)成立，這些戰(zhàn)略部署在一定程度上都促進(jìn)了江西省農(nóng)業(yè)耕地利用與資源環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。

圖1 2000—2014年江西省耕地利用效率分析

2.3 考慮面源污染因素的江西省耕地利用效率排名及變動(dòng)

前文對(duì)江西省耕地利用效率的時(shí)序特征進(jìn)行了分析，但是還不能明確其效率在糧食主產(chǎn)省(區(qū))范圍內(nèi)的地位及變動(dòng)情況，為此，該文利用各省(區(qū))相應(yīng)時(shí)間段的效率值的均值進(jìn)行效率排名，對(duì)江西省的耕地利用效率在13個(gè)糧食主產(chǎn)省(區(qū))范圍內(nèi)進(jìn)行排名，并進(jìn)一步討論這種排名的動(dòng)態(tài)變化特征。表3提供了考察期及各子時(shí)期分階段江西省及其他12省(區(qū))的耕地利用效率的排名及其變化情況。在2000—2014年，江西省的耕地利用效率排名為第7位，在13省(區(qū))中位次偏后。與相鄰省份比較而言，江西耕地效率的排名位次領(lǐng)先于與其接壤的湖北省和安徽省，落后于湖南省?？偟膩砜?，江西省耕地利用、資源與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展改進(jìn)空間巨大。

表3 2000—2014年江西省耕地利用效率排名及動(dòng)態(tài)變化

2000—20022003—20052006—20082009—20112012—20142000—2014江西68(-2)8(0)8(0)7(0)7河北1311(2)11(0)12(-2)12(0)12內(nèi)蒙古1113(-2)10(3)11(-1)10(1)10遼寧42(-2)2(0)3(1)3(0)3吉林11(0)1(0)1(0)1(0)1黑龍江34(-1)3(1)2(1)2(0)2江蘇55(0)4(1)4(0)5(-1)5安徽1212(0)12(0)13(1)13(0)13山東76(1)6(0)6(0)9(-3)8河南99(0)13(-4)10(3)11(-1)11湖北1010(0)9(1)9(0)8(1)9湖南87(1)7(0)7(0)6(1)6四川23(1)5(-2)5(0)4(-1)4 注:括號(hào)內(nèi)數(shù)據(jù)表示排名相對(duì)于上一時(shí)間段的相應(yīng)變化,正數(shù)表示排名進(jìn)步位數(shù),負(fù)數(shù)表示排名退步位數(shù),零表示效率排名沒有變化

從分階段耕地利用效率排名的動(dòng)態(tài)變化來看，各省(區(qū))的排名變化并不十分明顯，大部分省(區(qū))的效率排名位次變動(dòng)范圍在(-2， 2)區(qū)間。2000—2002年江西省的耕地利用效率排名為6位， 2003—2005年下降到第8位， 2006—2008年效率排名相對(duì)上一期不變，這一分析結(jié)果與李谷成等(2011)的分析結(jié)果比較接近， 2009年之后的兩個(gè)階段，江西省耕地利用效率有回升態(tài)勢(shì)，從排名第8位上升到第7位，這可能得益于2009年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)規(guī)劃正式上升為國家戰(zhàn)略層面的區(qū)域發(fā)展規(guī)劃，為耕地利用與資源、環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展提供了政策上的保障，江西省應(yīng)該保護(hù)和鞏固發(fā)展現(xiàn)有的上升趨勢(shì)。

從其他省(區(qū))的效率排名及其變化來看，吉林、黑龍江和遼寧3省的效率一直處于相對(duì)領(lǐng)先的排名，且排名變動(dòng)幅度相對(duì)比較小，江蘇省和內(nèi)蒙古自治區(qū)排名位次正負(fù)都不超過2個(gè)位次，這說明這兩個(gè)相對(duì)優(yōu)勢(shì)地區(qū)的效率比較穩(wěn)定。地域上相鄰的湖南省和湖北省近期來耕地利用效率排名穩(wěn)步提升，湖北省和湖南省從“2000—2002年”階段到“2012—2014年”階段都提升了2個(gè)位次。這兩個(gè)省的耕地利用效率提升可能與“資源節(jié)約與環(huán)境友好”兩型社會(huì)試點(diǎn)建設(shè)有關(guān)。由此，以上省(區(qū))的可持續(xù)耕作經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)政策保障措施都是江西省進(jìn)一步鞏固和提升耕地利用效率值得借鑒的。

2.4 考慮面源污染因素的耕地利用效率最佳實(shí)踐者識(shí)別

“最佳實(shí)踐者”是主導(dǎo)技術(shù)創(chuàng)新和推動(dòng)前沿技術(shù)進(jìn)步的必要條件[18]。因此，除了關(guān)注江西省的耕地利用效率在糧食主產(chǎn)省(區(qū))的排名之外，也關(guān)注在糧食主產(chǎn)省(區(qū))范圍內(nèi)哪些省是“最佳實(shí)踐者”，即哪些決策單元處在生產(chǎn)可能性邊界上而獲得了最佳效率狀態(tài)。這些“最佳實(shí)踐者”是江西省在可持續(xù)耕作方面學(xué)習(xí)的榜樣。因此，該文將在前文分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步識(shí)別糧食主產(chǎn)省(區(qū))范圍內(nèi)耕地利用效率的最佳實(shí)踐者。

表4 2000—2014年考慮面源污染因素的耕地利用效率最佳實(shí)踐者識(shí)別

時(shí)期2000—2002吉林(3)江蘇(1)四川(1)2003—2005吉林(3)四川(1)2006—2008吉林(3)遼寧(2)黑龍江(2)2009—2011吉林(3)2012—2014吉林(3)2000—2014吉林(15)遼寧(2)黑龍江(2)江蘇(1)四川(1) 注:括號(hào)內(nèi)數(shù)據(jù)表示相應(yīng)省在各時(shí)間段充當(dāng)耕地利用效率最佳實(shí)踐者的次數(shù)

從表4可以看出，生產(chǎn)前沿面的最佳實(shí)踐者的分布相對(duì)穩(wěn)定。東北地區(qū)以吉林省為代表， 15年間共有15次位于前沿面上，遼寧省和黑龍江省也有2次位于前沿面上，長江中下游地區(qū)在2000—2002年階段僅江蘇和四川有1次位于前沿面上，在2003—2005年僅四川有1次位于前沿面上。通過對(duì)最佳實(shí)踐者的分析可以發(fā)現(xiàn)，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)良好，對(duì)先進(jìn)生產(chǎn)物質(zhì)和生產(chǎn)、管理技術(shù)更具有吸引力，有利于生產(chǎn)要素的合理配置與發(fā)揮效用，從而形成耕地產(chǎn)出與資源、環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的良性循環(huán)局面； 此外，這些地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)與基礎(chǔ)設(shè)施完善，人力資源充足，市場(chǎng)開放度較高，工業(yè)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)雄厚，為可持續(xù)耕地利用提供了經(jīng)濟(jì)物質(zhì)保障和人力智力方面的支持。但是在近期階段，位于前沿面上的決策單元僅吉林省，這些值得江西省和其他糧食主產(chǎn)省(區(qū))警視。

3 結(jié)論與啟示

該文基于我國13個(gè)糧食主產(chǎn)省(區(qū))2000—2014年的投入產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用SBM方向性距離函數(shù)將耕地面源污染因素納入到傳統(tǒng)的效率分析框架，從省際比較的維度對(duì)江西省耕地利用效率進(jìn)行了測(cè)度與分析。研究發(fā)現(xiàn)： (1)考慮面源污染因素對(duì)耕地利用效率的核算結(jié)果具有顯著影響，面源污染因素對(duì)13個(gè)糧食主產(chǎn)省(區(qū))及江西省的耕地利用效率都帶來了較大程度的效率損失，對(duì)各省(區(qū))的耕地利用效率的排名也產(chǎn)生了一定的影響。(2)江西省耕地利用效率值在考察期間呈現(xiàn)階段性特征，在第一階段(2000—2003)耕地利用效率由0.769下降到0.630，呈下降走勢(shì)，在第二階段(2004- 2014)耕地利用效率在波動(dòng)中上升， 2004年為0.641，到2014年增加到0.753。(3)江西省耕地利用效率排名比較穩(wěn)定， 2009年之后江西省耕地利用效率有回升態(tài)勢(shì)，江西省應(yīng)該保護(hù)和鞏固發(fā)展現(xiàn)有的上升趨勢(shì)。(4)面源污染視角下的江西省耕地利用績效表現(xiàn)一般，且其與最佳實(shí)踐者仍存在較大的差距。

基于以上的研究結(jié)論，得到如下啟示：(1)忽視面源污染因素而進(jìn)行的耕地利用效率評(píng)價(jià)是失真的和不合實(shí)際的。在評(píng)價(jià)耕地利用績效水平時(shí)宜考慮面源污染因素，通過耕地利用效率的量化評(píng)估結(jié)果以指導(dǎo)農(nóng)業(yè)耕作實(shí)踐，實(shí)現(xiàn)耕地產(chǎn)出和農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，也有利于政府據(jù)此設(shè)定科學(xué)合理的提升區(qū)域耕地利用效率的調(diào)控政策。(2)設(shè)計(jì)和完善相關(guān)政策，特別是針對(duì)耕地面源污染薄弱環(huán)節(jié)的政策，以有效控制耕地面源污染，促進(jìn)耕地可持續(xù)利用。(3)江西省應(yīng)加強(qiáng)與先進(jìn)省份的交流與合作，學(xué)習(xí)先進(jìn)省份農(nóng)業(yè)清潔生產(chǎn)技術(shù)和農(nóng)業(yè)可持續(xù)耕作管理經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步推動(dòng)江西省耕地產(chǎn)出與資源、環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展。