東北產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率異質(zhì)性演變靜動(dòng)態(tài)分析
——以黑龍江省為例

李紹萍，張恒碩

（東北石油大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，黑龍江 大慶 163318）

近年來，中國(guó)城市環(huán)境治理熱潮及進(jìn)展為農(nóng)村環(huán)境治理工作拉開階段性序幕，而在城市環(huán)境日益改善的同時(shí)農(nóng)村環(huán)境污染問題顯得格外突出[1]。隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的提出，各級(jí)政府不斷加大農(nóng)村地區(qū)環(huán)境治理投入力度與關(guān)注度[2]，農(nóng)村環(huán)境污染治理工作進(jìn)入了新階段。東北地區(qū)的松嫩平原、三江平原作為重要產(chǎn)糧區(qū)，是國(guó)家糧食安全保障的重要基地。東北產(chǎn)糧區(qū)作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的密集型區(qū)域，水土流失、旱澇頻發(fā)、土壤肥力下降、河水污染等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境、農(nóng)林生態(tài)環(huán)境、農(nóng)村生活環(huán)境問題表現(xiàn)明顯，已經(jīng)成為嚴(yán)重阻礙農(nóng)村社會(huì)發(fā)展和農(nóng)民宜居環(huán)境改善的主要瓶頸，提高農(nóng)村環(huán)境污染治理效率與切實(shí)改善農(nóng)村生態(tài)環(huán)境成為政府迫切需要解決的課題。因此，將東北產(chǎn)糧農(nóng)村地區(qū)環(huán)境治理效果作為研究對(duì)象，以期通過治理效果水平測(cè)算及異質(zhì)性演變分析對(duì)其環(huán)境治理效率做出客觀評(píng)價(jià)，以推進(jìn)產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村生態(tài)環(huán)境友好化與社會(huì)經(jīng)濟(jì)健康化發(fā)展。

1 文獻(xiàn)綜述

多層面環(huán)境治理效率測(cè)算及評(píng)價(jià)研究近年來一直備受國(guó)內(nèi)外學(xué)者所關(guān)注，研究學(xué)者主要從國(guó)家及區(qū)域?qū)用妗⑹‰H及地區(qū)層面、城市層面、農(nóng)村及農(nóng)業(yè)層面對(duì)環(huán)境污染治理效率進(jìn)行測(cè)算及評(píng)價(jià)。Matsumoto等[3]從國(guó)家及區(qū)域?qū)用孢\(yùn)用DEA模型和Malmquist-Luenberger指數(shù)對(duì)2000—2017年27個(gè)歐盟國(guó)家的環(huán)境績(jī)效進(jìn)行評(píng)估，研究發(fā)現(xiàn)，歐盟國(guó)家環(huán)境治理效率在研究期內(nèi)整體呈現(xiàn)波動(dòng)式上升，整個(gè)歐盟和各個(gè)歐盟國(guó)家的環(huán)境績(jī)效變化趨勢(shì)大致相似。李洪偉等[4]利用DEA-SBM模型對(duì)國(guó)內(nèi)各省市地區(qū)的環(huán)境治理效率通過人力、物力、財(cái)力投入角度及期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出角度進(jìn)行評(píng)價(jià)。孫鈺等[5]構(gòu)建了生態(tài)環(huán)境治理效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用BBC模型對(duì)投入及產(chǎn)出指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，得出治理效率與各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度和生態(tài)資源稟性密切相關(guān)。Mandal & Madheswaran[6]在期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出組合的生產(chǎn)框架內(nèi)利用DEA分析方法和方向距離函數(shù)對(duì)環(huán)境治理效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并分析非期望產(chǎn)出二氧化碳排放量對(duì)環(huán)境治理效率的影響。劉蔚玲等[7]利用DEAMalmquist指數(shù)模型對(duì)我國(guó)2013—2017年城市生活垃圾管理效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并指出技術(shù)進(jìn)步是影響生活垃圾管理效率的主要因素。琚亮和賀昌政[8]利用DEA模型對(duì)四川省各地級(jí)市城市環(huán)境治理效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并指出每個(gè)決策單元各個(gè)指標(biāo)的相應(yīng)效率值有助于政府對(duì)投入指標(biāo)進(jìn)行有效地調(diào)整，為政府的科學(xué)決策提供量化數(shù)據(jù)支持。Managi[9]在環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線（EKC）假說的基礎(chǔ)上通過對(duì)農(nóng)業(yè)污染治理數(shù)據(jù)的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)減排效率呈現(xiàn)規(guī)模報(bào)酬遞增趨勢(shì)。黃英等[10]基于2011年省際數(shù)據(jù)，利用超效率DEA模型進(jìn)行農(nóng)村生態(tài)環(huán)境治理效率的測(cè)算，發(fā)現(xiàn)東、西、中部地區(qū)農(nóng)村生態(tài)環(huán)境治理效率存在一定的差異。劉浩等[11]利用三階段超效率SBM模型對(duì)2005—2014年27個(gè)省份的農(nóng)村地區(qū)環(huán)境治理效率進(jìn)行測(cè)算，指出全國(guó)農(nóng)村環(huán)境治理評(píng)價(jià)效率呈逐漸增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，農(nóng)村環(huán)境污染治理效率與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度不完全匹配。

多角度探究產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村環(huán)境治理問題是近些年相關(guān)學(xué)者的研究?jī)A向，主要從環(huán)境治理現(xiàn)狀、農(nóng)村環(huán)境污染問題及原因、治理效率與對(duì)策角度進(jìn)行探究。基于農(nóng)村環(huán)境污染現(xiàn)狀視角，王靜[12]指出，現(xiàn)階段農(nóng)村“臟、亂、差”現(xiàn)象依然存在，柴草亂放、糞便亂堆、污水亂倒等現(xiàn)象較為普遍，“室內(nèi)現(xiàn)代化，室外臟亂差”是農(nóng)村人民現(xiàn)代生活的真實(shí)寫照?；诖嬖诘沫h(huán)境問題研究視角，唐麗霞和左停[13]利用全國(guó)141個(gè)村的調(diào)查情況反映出75.9%的農(nóng)村調(diào)查對(duì)象存在環(huán)境污染問題，生活垃圾及工礦業(yè)污染是影響農(nóng)村環(huán)境的第一及第二污染源。章力建和朱立志[14]指出，我國(guó)農(nóng)村環(huán)境污染防治上存在監(jiān)控力度弱及數(shù)據(jù)更新較慢、農(nóng)村環(huán)保公共品供給量不足、農(nóng)村環(huán)境保護(hù)機(jī)制有待完善等問題。黃森慰等[15]指出，區(qū)域優(yōu)先發(fā)展框架下城鄉(xiāng)二元發(fā)展結(jié)構(gòu)使得農(nóng)村環(huán)境破壞問題突出，易使農(nóng)村陷入環(huán)境破壞嚴(yán)重、經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后、環(huán)境治理低效的惡性循環(huán)?；谥卫韺?duì)策角度及建議方面，黃巧云和田雪[16]從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面源污染、生活垃圾污染、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)污染、生態(tài)環(huán)境破壞幾個(gè)角度提出優(yōu)化整治意見。周慶翔[17]指出，農(nóng)村環(huán)境污染治理要構(gòu)建多中心格局，創(chuàng)新農(nóng)業(yè)發(fā)展方式及提高農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)水平，早日將農(nóng)村環(huán)境污染防治納入法治化建設(shè)軌道。賈小梅等[18]指出，要建立農(nóng)村生態(tài)環(huán)境管理政策體系、監(jiān)管體系及幫扶體系，明確農(nóng)村環(huán)保責(zé)任和積極探索農(nóng)村環(huán)境治理模式，以加快農(nóng)村環(huán)境治理進(jìn)程及改善農(nóng)村環(huán)境現(xiàn)狀。

現(xiàn)有研究多以城市環(huán)境治理為主要對(duì)象，基于省際或城市環(huán)境的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)測(cè)算環(huán)境治理效率，而對(duì)產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率測(cè)算評(píng)價(jià)及差異變化分析的文章較少，對(duì)探究農(nóng)村地區(qū)環(huán)境治理的微觀程度仍有待提高。就東北主要產(chǎn)糧區(qū)黑龍江省而言，現(xiàn)階段研究缺乏時(shí)效性，且現(xiàn)有研究中未能細(xì)化地對(duì)各地級(jí)市農(nóng)村地區(qū)環(huán)境治理效率進(jìn)行異質(zhì)性分析。為彌補(bǔ)上述不足，擬對(duì)2005—2018年地處東北產(chǎn)糧區(qū)黑龍江省的13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理情況進(jìn)行效率測(cè)算及異質(zhì)性演化分析，并針對(duì)研究結(jié)果提出相應(yīng)對(duì)策建議，以期對(duì)改進(jìn)東北產(chǎn)糧區(qū)乃至全國(guó)重要產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理狀況、提升治理效率及改善農(nóng)村生態(tài)環(huán)境有所裨益。

2 研究方法

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

東北產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村環(huán)境的載體表現(xiàn)以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)村生活及產(chǎn)糧區(qū)生態(tài)環(huán)境為主，借鑒孫鈺等[5]、劉浩等[11]對(duì)農(nóng)村環(huán)境治理效率的研究，結(jié)合東北產(chǎn)糧農(nóng)村地區(qū)環(huán)境治理的實(shí)際特點(diǎn)，本文考察的東北產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村環(huán)境主要由農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境、農(nóng)村生活環(huán)境及生態(tài)環(huán)境組成，構(gòu)建東北產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率靜動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

表1 投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

投入指標(biāo)選取中考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境投入、生態(tài)環(huán)境投入及生活環(huán)境投入等幾個(gè)方面，結(jié)合東北產(chǎn)糧區(qū)地理位置及自然氣候環(huán)境特點(diǎn)，受近3年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)完善程度的影響，主要選用有效灌溉面積、農(nóng)村改廁投資、造林總面積、農(nóng)村太陽能熱水器、處理農(nóng)業(yè)廢棄物沼氣工程、除澇面積。產(chǎn)出指標(biāo)選取上考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生活及生態(tài)環(huán)境產(chǎn)出，以糧食單位產(chǎn)量衡量產(chǎn)糧區(qū)環(huán)境治理的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平，以衛(wèi)生廁所普及率和水土流失治理面積衡量農(nóng)村生活與農(nóng)村生態(tài)環(huán)境治理情況，并考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的農(nóng)藥污染量、農(nóng)用化肥污染量等非期望產(chǎn)出。

2.2 數(shù)據(jù)來源及處理

為確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性與完整性，本文數(shù)據(jù)取自2006—2019年的《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《黑龍江統(tǒng)計(jì)年鑒》。本文從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)效率兩個(gè)方面對(duì)東北產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率進(jìn)行異質(zhì)性演化分析，靜態(tài)分析以整個(gè)黑龍江省作為樣本主體，利用超效率SBM模型對(duì)其2005—2018年整體農(nóng)村的環(huán)境治理靜態(tài)效率進(jìn)行測(cè)算評(píng)價(jià)；動(dòng)態(tài)分析以黑龍江省13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)為樣本主體，受各市及地區(qū)農(nóng)村環(huán)境統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)2005—2012年指標(biāo)缺失及完整度較差的影響，運(yùn)用Malmquist-gis模型對(duì)2013—2018年13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)動(dòng)態(tài)農(nóng)村環(huán)境治理效率進(jìn)行異質(zhì)性分析，并對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化及無量綱化處理。

由于存在負(fù)產(chǎn)出及因子分析過程中提取的公因子存在負(fù)值，利用無量綱化的方法在不改變?cè)u(píng)價(jià)效果的基礎(chǔ)上使其轉(zhuǎn)化為正值，轉(zhuǎn)化的公式為：

式中：aij為指標(biāo)矩陣中的最大值，bij為指標(biāo)矩陣中的最小值，mij為相關(guān)投入及產(chǎn)出的數(shù)據(jù)， 為經(jīng)過處理的相關(guān)投入及產(chǎn)出的數(shù)據(jù)，其中 ∈[0.1, 1]。

2.3 變量差異度檢驗(yàn)

為確保東北產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理投入及產(chǎn)出指標(biāo)變量間度量的差異度及有效度，利用SPSS22.0對(duì)變量進(jìn)行自相關(guān)性檢驗(yàn)，鑒別與識(shí)別出相關(guān)性及差異性較高的變量，結(jié)果如表2及表3所示。

表2 投入變量的相關(guān)性檢驗(yàn)

表3 產(chǎn)出變量的相關(guān)性檢驗(yàn)

投入變量方面：有效灌溉面積與農(nóng)村太陽能熱水器、處理農(nóng)業(yè)廢棄物沼氣工程在1%水平上呈顯著正相關(guān)；造林總面積與除澇面積在1%水平上呈顯著正相關(guān)；處理農(nóng)業(yè)廢棄物沼氣工程與除澇面積在5%水平上呈顯著正相關(guān)；農(nóng)村改廁投資與其他投入指標(biāo)相關(guān)性較弱，與其他指標(biāo)相比，鑒別的差異性較強(qiáng)。

產(chǎn)出變量方面：糧食單位產(chǎn)量與衛(wèi)生廁所普及率、農(nóng)藥污染量、農(nóng)用化肥污染量在1%水平上呈顯著相關(guān)。農(nóng)藥污染量、農(nóng)用化肥污染量作為非期望產(chǎn)出，文章以其作為負(fù)產(chǎn)出進(jìn)行衡量，農(nóng)藥及農(nóng)用化肥污染量的增加無疑會(huì)對(duì)農(nóng)村環(huán)境污染造成一定程度的影響，農(nóng)藥污染量、農(nóng)用化肥污染量與糧食單位產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。產(chǎn)出指標(biāo)GYP、SR、PC、FP之間都存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，指標(biāo)SEC與其他指標(biāo)的相關(guān)性較弱，其指標(biāo)的鑒別能力較強(qiáng)。

2.4 變量因子分析

基于上述自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果及DEA分析方法對(duì)投入產(chǎn)出指標(biāo)的要求，對(duì)自相關(guān)性較強(qiáng)的變量進(jìn)行因子分析。對(duì)指標(biāo)EIA、PA、SWH、AMP、WA通過KMO與Bartlett球形檢驗(yàn)以判別其是否適合進(jìn)行因子分析，KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為0.623大于0.5，且Bartlett球形檢驗(yàn)的顯著性為0.00，因此相關(guān)投入指標(biāo)適合做因子分析。對(duì)原產(chǎn)出指標(biāo)（GYP、SR、PC、FP）進(jìn)行KMO與Bartlett球形檢驗(yàn)，KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為0.698大于0.5，且Bartlett球形檢驗(yàn)的相關(guān)性為顯著，因此相關(guān)產(chǎn)出指標(biāo)適合做因子分析，上述檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4 KMO與Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果

2.4.1 投入變量因子分析

運(yùn) 用SPSS22.0對(duì) 指 標(biāo)EIA、PA、SWH、AMP、WA進(jìn)行因子分析，所得結(jié)果如表5所示。

表5 相關(guān)投入變量分析結(jié)果

由分析結(jié)果可以看出，投入因子V1、V2的特征值為3.563、1.302，其累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)97.297%，基本涵蓋原投入指標(biāo)（EIA、PA、SWH、AMP、WA）的所有信息，得出相關(guān)投入指標(biāo)的成分矩陣，再由成分矩陣及V1、V2對(duì)應(yīng)的特征值計(jì)算得出相關(guān)指標(biāo)的特征向量，具體如表6所示。

表6 相關(guān)投入變量的成分矩陣及特征向量

以V1、V2的貢獻(xiàn)率作為權(quán)重來構(gòu)造投入指標(biāo)（EIA、PA、SWH、AMP、WA）的綜合得分為：

2.4.2 產(chǎn)出變量因子分析

產(chǎn)出變量GYP、SR、PC、FP因子分析的具體結(jié)果如表7所示。

表7 相關(guān)產(chǎn)出變量分析結(jié)果

通過結(jié)果可知，U1的特征值為3.643，累計(jì)貢獻(xiàn)率為91.079%，基本上能包含產(chǎn)出指標(biāo)的信息，由U1替代產(chǎn)出指標(biāo)GYP、SR、PC、FP，得出相關(guān)產(chǎn)出指標(biāo)的成分矩陣，再由成分矩陣及U1對(duì)應(yīng)的特征值計(jì)算得出相關(guān)指標(biāo)的特征向量，具體如表8所示。

表8 相關(guān)產(chǎn)出變量的成分矩陣及特征向量

產(chǎn)出指標(biāo)PC、FP作為負(fù)產(chǎn)出，與公因子U1呈負(fù)相關(guān)，體現(xiàn)出農(nóng)藥污染量、農(nóng)用化肥污染量作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)的負(fù)效果。以U1的貢獻(xiàn)率作為權(quán)重來構(gòu)造投入指標(biāo)（GYP、SR、PC、FP ）的綜合得分為：

由于DEA分析法的局限性，投入及產(chǎn)出指標(biāo)過多會(huì)影響測(cè)算的環(huán)境治理效率值，通過相關(guān)性檢驗(yàn)及因子分析結(jié)果，以V1、V2、ILI作為農(nóng)村綜合環(huán)境治理的投入指標(biāo)及以U1、SEC作為其測(cè)算的產(chǎn)出指標(biāo)，以因子分析后得到的變量數(shù)據(jù)進(jìn)行東北產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率異質(zhì)性演變分析。

2.5 模型建立

2.5.1 東北產(chǎn)糧區(qū)靜態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率超效率SBM測(cè)算模型

環(huán)境治理效率測(cè)算上通常采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA方法（Data Envelopment Analysis），DEA-CCR與DEA-BBC模型常被應(yīng)用于環(huán)境治理效率評(píng)價(jià)方面，受限于該模型基于徑向和角度的度量未能考慮松弛變量等問題[19]， 會(huì)導(dǎo)致效率值測(cè)算存在一定的偏差。為此，Tone[20]將非期望產(chǎn)出納入SBM（Slack Based Measure）模型，研究伴有產(chǎn)出不足情況下的環(huán)境效率測(cè)算。Andersen & Petersen[21]提出對(duì)有效的DMU進(jìn)一步區(qū)分效率度的超效率模型SEM（Super Efficiency Model）。為考慮效率值大于1和非期望產(chǎn)出的雙重情況，Tone[22]又提出將SBM與SEM相結(jié)合的超效率SBM模型。東北產(chǎn)糧區(qū)靜態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率測(cè)算模型建立時(shí)進(jìn)一步考慮由于農(nóng)藥、化肥施用帶來的生產(chǎn)環(huán)境非期望產(chǎn)出情況，由松弛變量與環(huán)境治理投入產(chǎn)出量化幅度衡量改進(jìn)區(qū)間，以判別決策單元（DMU）是否有效及效率大小，建立靜態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率模型如下：

東北產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理系統(tǒng)中包括n個(gè)決策單元，環(huán)境治理投入（X）、期望及非期望環(huán)境產(chǎn)出（Y&A）個(gè)數(shù)為N、M、L，其主要形式表示為：

第n個(gè)投入、第m、l個(gè)產(chǎn)出的松弛變量為，第k′地區(qū)于t年份的投入產(chǎn)出向量為，環(huán)境治理投入要素松弛變量及強(qiáng)度變量關(guān)系約束為：

東北產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理產(chǎn)出存在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所帶來的負(fù)效應(yīng)，其環(huán)境治理期望產(chǎn)出要素與非期望產(chǎn)出要素松弛變量及強(qiáng)度變量關(guān)系約束如下：

式中：ρ代表效率值；s代表松弛變量；x、y、a分別代表投入、期望及非期望產(chǎn)出；N、M、L分別代表x、y、a對(duì)應(yīng)的個(gè)數(shù)；t、k分別代表第t年份和第k個(gè)地區(qū)；z代表強(qiáng)度變量。測(cè)算的效率值0≤ρ＜1、ρ=1、ρ＞1分別表示東北產(chǎn)糧區(qū)靜態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率無效、有效及較為高效的治理水平特征，進(jìn)而基于靜態(tài)角度分析治理效率的年際縱向異質(zhì)性演變。

2.5.2 東北產(chǎn)糧區(qū)動(dòng)態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率Malmquist-GIS模型

Malmquist指數(shù)由Caves等[23]在1982年運(yùn)用于生產(chǎn)率指數(shù)測(cè)算而被陸續(xù)推廣，基于Malmquist指數(shù)決策單元的動(dòng)態(tài)分析特征，結(jié)合ArcGIS空間地理表現(xiàn)形式，本文結(jié)合兩者特點(diǎn)建立Malmquist-GIS模型，基于動(dòng)態(tài)視角下將東北產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村綜合治理效率的時(shí)空異質(zhì)性演變表現(xiàn)出來，與靜態(tài)分析相比更能突顯地區(qū)間的差異性。東北產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率可分解為技術(shù)效率（TFFCH）與技術(shù)進(jìn)步變化效率（TECHCH），而環(huán)境治理技術(shù)效率可以進(jìn)而分解為純技術(shù)效率（PECH）與規(guī)模效率（SECH），進(jìn)而表明東北產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率受限于環(huán)境治理技術(shù)改善、技術(shù)進(jìn)步變化及環(huán)境治理規(guī)模效益的影響，其分解結(jié)構(gòu)關(guān)系為：

以X、Y分別代表投入及產(chǎn)出變量，N代表第幾個(gè)決策單元（n=1, 2, …,N），則決策單元內(nèi)環(huán)境治理投入及產(chǎn)出向量為t為時(shí)間變量，D為測(cè)算效率的距離函數(shù)，則東北產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理的技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步變化效率、純技術(shù)效率及規(guī)模治理效率為：

東北產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村綜合技術(shù)效率變化反映環(huán)境治理投入及產(chǎn)出配比效度的變化，以純技術(shù)效率變動(dòng)反映環(huán)境治理投入量的改善程度變動(dòng)，以技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)反映環(huán)境治理產(chǎn)出資源對(duì)投入資源的貢獻(xiàn)度水平變動(dòng)，以規(guī)模效率變動(dòng)反映環(huán)境治理投入及產(chǎn)出匹配狀態(tài)的規(guī)模效應(yīng)變動(dòng)，以各效率值變動(dòng)與1進(jìn)行比較后反映變動(dòng)的升降幅度。結(jié)合公式（9）～（10）得出第n個(gè)決策單元t時(shí)期到t+1時(shí)期的Malmquist指數(shù)M（TFPCH）為：

M指數(shù)大于1，說明研究期內(nèi)環(huán)境治理效率呈上升趨勢(shì)變化；M指數(shù)小于1，說明研究期內(nèi)環(huán)境效率呈下降趨勢(shì)變化；M指數(shù)等于1時(shí)，說明環(huán)境效率未隨時(shí)間變化。將Malmquist指數(shù)分解效率值與ArcGIS地理信息色彩分級(jí)功能相結(jié)合，通過自然間斷點(diǎn)分級(jí)法將區(qū)間{TFPCH、TFFCH、TECHCH、PECH、SECH}分成五級(jí)跨度，以定量動(dòng)態(tài)反映各地區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率的有效性及差異度。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 靜態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率分析

運(yùn)用超效率SBM模型對(duì)2005—2018年整體靜態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率進(jìn)行測(cè)算，測(cè)算結(jié)果如表9所示。其中，效率值最大為2015年的1.089 4，最小值為2012年的0.465 9，效率差極值為0.623 5，反映出整體靜態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率個(gè)別年份間差異較大，而這種縱向波動(dòng)主要集中在2011—2013年，農(nóng)村綜合環(huán)境治理效果較為有效的年份為2015年＞2007年＞2011年＞2018年，其效率值大于1.070。2005—2018年農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率值存在較大波動(dòng)，治理效率年均值為0.975，整體各年治理效率值多為DEA有效，僅有3年（2010年、2012年與2016年）為非DEA有效。

表9 2005—2018年靜態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率

通過圖1可知，2005—2011年的治理效率值維持在1左右，2005—2011年整體農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率呈現(xiàn)先上升再下降后上升的趨勢(shì)。2012年作為效率值的最低點(diǎn)，2012—2015年呈逐年上升趨勢(shì)。2016年、2017年、2018年的農(nóng)村環(huán)境治理效率值分別為0.829 2、1.012、1.073 4，2016—2018年呈逐年上漲趨勢(shì)，2018年黑龍江省政府開始加大對(duì)農(nóng)村環(huán)境污染治理工作的力度，因此，近3年對(duì)農(nóng)村環(huán)境治理的投入力度不斷加大，年份間靜態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率的差異化變化較為客觀地反映出各年際環(huán)境資源的配置效率水平，治理效率波動(dòng)性變化表明投入及產(chǎn)出因子同樣具有周期性差異波動(dòng)特征。

圖1 2005—2018年靜態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率趨勢(shì)

3.2 動(dòng)態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率分析

3.2.1 農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率時(shí)間異質(zhì)性演變分析

2013—2018年黑龍江省13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)農(nóng)村地區(qū)技術(shù)效率呈波動(dòng)徘徊趨勢(shì)（表10），技術(shù)效率年際間平均下降1.9%，其中2016—2017年技術(shù)效率下降變化程度最大，其下降46.3%，在技術(shù)效率變動(dòng)的結(jié)構(gòu)中受2016—2017年規(guī)模效率下降44.5%的影響。技術(shù)進(jìn)步年際間平均下降2.8%，技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步兩者變化均呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)。純技術(shù)效率年際間平均上漲1.2%，說明通過相關(guān)投入指標(biāo)能夠較為有力地提升各市農(nóng)村地區(qū)的產(chǎn)出能力。規(guī)模效率年際間平均下降3.1%，說明在研究期內(nèi)可以發(fā)揮相關(guān)投入變量的規(guī)模擴(kuò)張效益促進(jìn)產(chǎn)出變量的提升。全要素生產(chǎn)率年際間平均下降4.7%，2014—2015年、2015—2016年Malmquist指數(shù)出現(xiàn)下降，主要原因是受技術(shù)進(jìn)步下降的影響，其中2015—2016年全要素生產(chǎn)率下降程度最大為39.5%，關(guān)鍵在于全要素生產(chǎn)率變動(dòng)結(jié)構(gòu)中受2015—2016年技術(shù)進(jìn)步下降67.6%的影響。

表10 13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)農(nóng)村環(huán)境治理效率時(shí)間演進(jìn)的Malmquist指數(shù)變動(dòng)與分解

13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)2013—2018年農(nóng)村環(huán)境治理的動(dòng)態(tài)效率呈先上升后下降再上升又下降波動(dòng)變化的時(shí)間發(fā)展態(tài)勢(shì)，受各年年際間投入資源量的差異性，能夠通過測(cè)算的效率值變化發(fā)現(xiàn)2013—2014年、2016—2018年政府進(jìn)行投入資源的配置效果是有效地呈上升變化發(fā)展。通過Malmquist指數(shù)變動(dòng)與分解可以看出，Malmquist指數(shù)增減變動(dòng)幅度與技術(shù)進(jìn)步變化幅度大致相同（圖2），表明全要素生產(chǎn)率變化主要受技術(shù)進(jìn)步變化的影響。

圖2 2013—2018年13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)農(nóng)村環(huán)境治理效率Malmquist指數(shù)變動(dòng)與分解趨勢(shì)

3.2.2 農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率空間異質(zhì)性演變分析

運(yùn)用Malmquist指數(shù)模型進(jìn)行效率值測(cè)算并利用ArcGIS10.2對(duì)黑龍江省13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)農(nóng)村環(huán)境治理動(dòng)態(tài)效率進(jìn)行空間差異分析。為探究13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)的區(qū)域治理差異，將其分為東、中、西三個(gè)區(qū)域，其中，東部區(qū)域包括佳木斯市、雙鴨山市、雞西市、七臺(tái)河市，中部區(qū)域包括哈爾濱市、鶴崗市、伊春市、牡丹江市、綏化市，西部區(qū)域包括齊齊哈爾市、大慶市、黑河市、大興安嶺地區(qū)。黑龍江省農(nóng)村環(huán)境治理動(dòng)態(tài)效率的空間變化呈現(xiàn)東西向中部靠攏且整體向中部不斷上升的態(tài)勢(shì)，整體動(dòng)態(tài)效率上升幅度為：中部區(qū)域＞東部區(qū)域＞西部區(qū)域（圖3）。東部區(qū)域的農(nóng)村環(huán)境治理效率整體呈下降變化，且東部區(qū)域內(nèi)各市農(nóng)村治理效率的差異性較小。東部區(qū)域的佳木斯市、雙鴨山市、雞西市等地處三江平原產(chǎn)糧區(qū)，是重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)開發(fā)區(qū)。中部區(qū)域的整體治理效率較高，但區(qū)域內(nèi)各市差異度較大，中部多地地處松嫩平原產(chǎn)糧區(qū)，耕地集中成片、土壤肥沃，自然條件極為適合農(nóng)作物的大面積耕種。西部區(qū)域整體農(nóng)村治理效率水平較低，特別是西北區(qū)的大興安嶺地區(qū)及黑河市。

圖3 13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)農(nóng)村環(huán)境治理動(dòng)態(tài)效率空間分布

2013—2018年13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)農(nóng)村環(huán)境治理動(dòng)態(tài)效率時(shí)空變化測(cè)算結(jié)果如表11所示，13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)2013—2018年農(nóng)村環(huán)境治理的動(dòng)態(tài)效率整體變化呈“V”字型發(fā)展，除佳木斯市之外全省其他地區(qū)2015—2016年效率變化皆為下降趨勢(shì)，受近幾年黑龍江省加大對(duì)農(nóng)村環(huán)境治理的投入，2016—2018年農(nóng)村環(huán)境治理效率變化有了大幅度好轉(zhuǎn)。哈爾濱市、齊齊哈爾市、綏化市作為黑龍江省的重要產(chǎn)糧大區(qū)，三地2018年糧食總產(chǎn)量34 269 017.9噸，占全省總糧食產(chǎn)量的45.65%，其中哈爾濱市農(nóng)村環(huán)境治理效率呈波動(dòng)變化，齊齊哈爾市2016—2018年農(nóng)村環(huán)境治理效率處于較為穩(wěn)定狀態(tài)，綏化市農(nóng)村環(huán)境治理效率的變動(dòng)呈先下降后上升趨勢(shì)，但三地作為重要的產(chǎn)糧大區(qū)，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的生態(tài)環(huán)境要求較高，對(duì)其環(huán)境治理的水平也應(yīng)進(jìn)一步提高。黑龍江省西部區(qū)域整體的農(nóng)村環(huán)境治理效率呈負(fù)增長(zhǎng)變化，區(qū)域內(nèi)的重要林區(qū)大興安嶺地區(qū)和油氣藏富集地大慶市作為重要的農(nóng)工業(yè)開發(fā)區(qū)，加強(qiáng)地區(qū)綜合開發(fā)的過程中應(yīng)同時(shí)關(guān)注生態(tài)環(huán)境保護(hù)，不搞以生態(tài)環(huán)境的破壞為前提的粗放型發(fā)展。黑龍江省中部區(qū)域地處松花江與嫩江沖積而成的松嫩平原，東部地區(qū)地處素以“北大荒”著稱的三江平原，其良好的天然地理?xiàng)l件無疑是從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的天然屏障，為保障三江平原及松嫩平原產(chǎn)糧區(qū)的生產(chǎn)環(huán)境，該區(qū)域環(huán)境治理水平的提高得益于近年來政府對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的監(jiān)控與防治。

表11 2013—2018年13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)農(nóng)村環(huán)境治理動(dòng)態(tài)效率時(shí)空變化

3.2.3 農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率地區(qū)異質(zhì)性演變比較分析

為進(jìn)一步探究各重要產(chǎn)糧地農(nóng)村地區(qū)環(huán)境治理效率發(fā)展的異質(zhì)性，本文對(duì)13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)農(nóng)村地區(qū)的環(huán)境治理效率Malmquist指數(shù)進(jìn)一步分解，進(jìn)而分析各地農(nóng)村環(huán)境治理的技術(shù)效率變化、技術(shù)進(jìn)步變化、純技術(shù)效率變化及規(guī)模效率變化差異，結(jié)果如圖4～圖7所示。2013—2018年黑龍江省13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)農(nóng)村環(huán)境治理Malmquist指數(shù)變化存在差異。在全要素生產(chǎn)率變化方面，除鶴崗市Malmquist指數(shù)上漲1.1%以外，其余市的全要素生產(chǎn)率變化均呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，其中七臺(tái)河市全要素生產(chǎn)率的下降幅度最大；雙鴨山市、佳木斯市、牡丹江市及綏化市的Malmquist指數(shù)分別下降了4.8%、4.6%、1%及3.8%，且主要受技術(shù)效率下降的影響；齊齊哈爾市、伊春市、七臺(tái)河市、黑河市及大興安嶺地區(qū)的Malmquist指數(shù)分別下降了1.9%、1.8%、10.2%、7.7%及8.2%，且主要受技術(shù)進(jìn)步下降的影響。在技術(shù)效率變化方面，鶴崗市與伊春市的技術(shù)效率分別上漲0.5%與1.4%，七臺(tái)河市與大興安嶺地區(qū)技術(shù)效率的變化較為穩(wěn)定，其余各市技術(shù)效率變化均呈負(fù)增長(zhǎng)；鶴崗市與伊春市技術(shù)效率變動(dòng)上漲主要由純技術(shù)變化上漲所致，說明鶴崗市與伊春市農(nóng)村環(huán)境治理的投入要素能夠達(dá)到較高的利用程度；哈爾濱市、齊齊哈爾市、雞西市、雙鴨山市、大慶市、佳木斯市、牡丹江市、黑河市與綏化市技術(shù)效率變動(dòng)下降主要受規(guī)模效率變化下降的影響，說明上述各市農(nóng)村環(huán)境治理的投入與產(chǎn)出要素未能達(dá)到最優(yōu)配比狀態(tài)。

圖4 13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)的技術(shù)效率變化

圖7 13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步變化

4 結(jié)論與對(duì)策建議

4.1 結(jié)論

運(yùn)用超效率SBM模型對(duì)2005—2018年東北產(chǎn)糧區(qū)整體靜態(tài)農(nóng)村環(huán)境治理效率進(jìn)行測(cè)算分析，并運(yùn)用Malmquist-gis模型對(duì)2013—2018年13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)的動(dòng)態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率的異質(zhì)性變化及地區(qū)綜合效率差異進(jìn)行分析，通過相應(yīng)效率值的測(cè)算進(jìn)而反映農(nóng)業(yè)大省農(nóng)村環(huán)境治理中經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)各項(xiàng)投入的總體運(yùn)用效果，可為決策者完善產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村環(huán)境治理對(duì)策提供一定借鑒與參考。通過有關(guān)分析，得出如下結(jié)論：

圖5 13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)的純技術(shù)效率變化

圖6 13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)的規(guī)模效率變化

（1）東北產(chǎn)糧區(qū)靜態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率整體較為有效且發(fā)展態(tài)勢(shì)整體較為穩(wěn)定。2005—2018年環(huán)境治理效率年均值為0.975，整體各年治理效率值多為DEA有效，僅有3年（2010年、2012年與2016年）為非DEA有效；2005—2018年整體靜態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率呈現(xiàn)波動(dòng)徘徊趨勢(shì)，2005—2011年呈現(xiàn)較為平穩(wěn)的發(fā)展態(tài)勢(shì)，于2012年開始大幅度下降，2012—2015年農(nóng)村環(huán)境治理效率逐年遞增，于2016年又開始下降后，2016—2018年呈逐年上漲趨勢(shì)。

（2）東北產(chǎn)糧區(qū)動(dòng)態(tài)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率整體呈波動(dòng)徘徊變化態(tài)勢(shì)。動(dòng)態(tài)環(huán)境治理效率的時(shí)間發(fā)展態(tài)勢(shì)為先上升后下降再上升的波動(dòng)變化趨勢(shì)，其空間變化呈現(xiàn)東西向中部靠攏且整體向中部不斷上升的發(fā)展態(tài)勢(shì)。13個(gè)地級(jí)市及地區(qū)的農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率Malmquist指數(shù)變化在研究期內(nèi)年際間平均下降4.7%，下降幅度變化最大的是2015—2016年，且各市農(nóng)村地區(qū)的Malmquist指數(shù)增減變動(dòng)幅度與技術(shù)進(jìn)步變化幅度大致相似，表明全要素生產(chǎn)率變化的主要因素是技術(shù)進(jìn)步變化所致。

（3）各地區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率變化差距較小且整體呈下降變化趨勢(shì)，東北產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村綜合環(huán)境治理效率異質(zhì)性特征明顯。2013—2018年各農(nóng)村地區(qū)綜合環(huán)境治理效率Malmquist指數(shù)變化存在較大差異，除鶴崗市的全要素生產(chǎn)率變化呈上漲1.1%外，其余各地均出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)現(xiàn)象，各農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度與治理效率不完全匹配。各地農(nóng)村地區(qū)環(huán)境治理技術(shù)效率變動(dòng)上漲主要受純技術(shù)變化上漲所致，而技術(shù)效率變動(dòng)下降主要受規(guī)模效率變化下降的影響。

4.2 對(duì)策建議

第一，注重技術(shù)創(chuàng)新，提升投入資源的規(guī)模效益。通過測(cè)算的效率值可以得出全要素生產(chǎn)率下降變化主要受技術(shù)進(jìn)步下降的影響，強(qiáng)化重要產(chǎn)糧農(nóng)村地區(qū)環(huán)境治理的技術(shù)創(chuàng)新水平及能力是提升全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵，應(yīng)大力發(fā)展秸稈能源化技術(shù)、禽畜糞便無害化肥料利用技術(shù)及農(nóng)村垃圾無公害處理技術(shù)等，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)村環(huán)境污染治理科技創(chuàng)新的投入力度，注重農(nóng)村生產(chǎn)及生活環(huán)境污染治理及防控的人才培養(yǎng)。多地農(nóng)村地區(qū)的規(guī)模效率變化呈下降趨勢(shì)，在加大農(nóng)村環(huán)境治理投入的同時(shí)不應(yīng)注重農(nóng)村環(huán)境治理資源的粗放式投入，應(yīng)過多關(guān)注投入要素的規(guī)模經(jīng)濟(jì)性，實(shí)現(xiàn)投入要素的產(chǎn)出效率規(guī)模邊際最大化。

第二，優(yōu)化環(huán)境治理資源配置，健全城鄉(xiāng)環(huán)境協(xié)同治理機(jī)制。進(jìn)一步加強(qiáng)農(nóng)村環(huán)境治理投入資源的優(yōu)化配置，改善投入冗余現(xiàn)象，提高投入要素與產(chǎn)出要素間的最優(yōu)配比關(guān)系。針對(duì)效率變化值呈負(fù)增長(zhǎng)的地區(qū)應(yīng)進(jìn)一步改善治理資源投入的方向及廣度。農(nóng)村環(huán)境治理的防治工作與城市相比，起步時(shí)間晚且治理強(qiáng)度弱，應(yīng)加強(qiáng)產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村環(huán)境治理要素的科學(xué)投入，深化鄉(xiāng)村與城市環(huán)境治理的協(xié)同合作，健全城鄉(xiāng)環(huán)境協(xié)同治理的長(zhǎng)效機(jī)制，鼓勵(lì)農(nóng)村生活垃圾處理、污水處理、農(nóng)廁升級(jí)、農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等環(huán)境治理工作通過招標(biāo)形式支持城鄉(xiāng)企業(yè)的參與。豐富農(nóng)村環(huán)境治理的融資渠道，積極鼓勵(lì)社會(huì)資本參與[24]。

第三，提高生態(tài)治理投入，加強(qiáng)長(zhǎng)效監(jiān)督及管理力度。加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境治理資源投入力度，除注重農(nóng)村地區(qū)水土流失治理、植樹造林外，加大對(duì)農(nóng)村地區(qū)河流及土壤污染的治理工作，增強(qiáng)生態(tài)治理的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。在產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村環(huán)境治理的過程中要注重建設(shè)污染防治的監(jiān)督及管理機(jī)制，建設(shè)“官民結(jié)合、部門協(xié)作、科學(xué)把關(guān)、數(shù)據(jù)監(jiān)控”的監(jiān)督管理方法，增設(shè)農(nóng)村環(huán)境污染防控部門及衛(wèi)星數(shù)據(jù)監(jiān)控站，鼓勵(lì)農(nóng)民參與并提升農(nóng)民對(duì)環(huán)境污染監(jiān)管與防治的主體意識(shí)。加快推進(jìn)農(nóng)村生態(tài)人居環(huán)境整治工作，推動(dòng)產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與生態(tài)環(huán)境的統(tǒng)一，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)糧區(qū)農(nóng)村地區(qū)健康、可持續(xù)的發(fā)展。