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    “雙碳”目標(biāo)下中國耕地利用生態(tài)效率的區(qū)域差異、動(dòng)態(tài)演進(jìn)及收斂性

    2023-10-09 07:54:56李繼霞王華春樊騁琳
    關(guān)鍵詞:主銷主產(chǎn)區(qū)功能區(qū)

    李繼霞,王華春,樊騁琳

    (北京師范大學(xué) 政府管理學(xué)院,北京 100875)

    耕地持續(xù)高強(qiáng)度利用保證了中國以占世界7.61%的耕地養(yǎng)活了世界22.15%的人口[1-2],用現(xiàn)代化生產(chǎn)要素開展集約化生產(chǎn)是提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的關(guān)鍵,但化肥、農(nóng)藥等農(nóng)資在為農(nóng)業(yè)增產(chǎn)貢獻(xiàn)力量的同時(shí),也成為農(nóng)業(yè)面源污染和溫室氣體排放的“禍?zhǔn)住敝籟3]?!?020 年中國生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)》顯示,農(nóng)業(yè)源總氮排放量、農(nóng)業(yè)源化學(xué)需氧量排放量及農(nóng)業(yè)源總磷排放量的全國占比分別高達(dá)49.3%、62.1%及73.2%①數(shù)據(jù)來源于2020年《中國生態(tài)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年報(bào)》。。黨的二十大報(bào)告將提升生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力作為新時(shí)代實(shí)現(xiàn)新發(fā)展理念的重要舉措。耕地作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基本要素,不僅是碳排放主體,更是固碳的重要單元[4]。2022 年,中央一號(hào)文件指出,加強(qiáng)農(nóng)業(yè)面源污染綜合治理,深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)投入品減量化,研發(fā)應(yīng)用減碳增匯型農(nóng)業(yè)技術(shù)。中共中央、國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的意見》中也將加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展,促進(jìn)農(nóng)業(yè)固碳增效作為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的重要舉措。因此,“雙碳”目標(biāo)下,如何實(shí)現(xiàn)耕地利用的低碳化和綠色化成為當(dāng)前亟待解決的關(guān)鍵問題,對(duì)實(shí)現(xiàn)我國耕地的可持續(xù)利用、農(nóng)業(yè)農(nóng)村高質(zhì)量發(fā)展具有重要參考價(jià)值。

    作為傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大國,“三農(nóng)”問題一直是中國社會(huì)各界關(guān)注的焦點(diǎn),耕地作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)載體,便自然進(jìn)入學(xué)者視野,成為“三農(nóng)”研究的一個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域。早期研究主要從耕地面積變化情況出發(fā)[5-6],探究耕地面積變化與人口、經(jīng)濟(jì)、城鎮(zhèn)化等經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素的關(guān)系[7-8]。隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快,耕地資源大幅縮減,提升耕地利用效率便成為學(xué)者們關(guān)注的焦點(diǎn),研究初始主要采用簡(jiǎn)單的比率方法,利用單位耕地或播種面積的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值這一單一指標(biāo)衡量土地利用效率[9]。但耕地利用效率實(shí)際是一個(gè)多投入、多產(chǎn)出的過程,采用單一指標(biāo)衡量土地利用效率存在一定偏差。在此背景下,一些學(xué)者則應(yīng)用因子分析、隨機(jī)前沿和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析等適合多投入、多產(chǎn)出方法來測(cè)度耕地利用效率[10-14],進(jìn)一步修正了單一指標(biāo)的測(cè)度結(jié)果。隨著綠色發(fā)展和“內(nèi)涵式”發(fā)展訴求提升,生態(tài)效率理念被引入耕地利用之中,耕地利用效率提升不僅取決于投入的減少和產(chǎn)量的增加,還要求對(duì)環(huán)境友好。學(xué)者在測(cè)度耕地利用效率時(shí)開始將面源污染作為非期望產(chǎn)出納入評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[15];劉蒙罷等則將碳排放作為非期望產(chǎn)出納入耕地利用生態(tài)效率[16];封永剛等又進(jìn)一步從面源污染和碳排放雙重視角考慮耕地利用效率[17-21],但若只考慮農(nóng)業(yè)面源污染或碳排放等非期望產(chǎn)出,而忽視糧食作物的固碳效應(yīng),會(huì)導(dǎo)致耕地利用生態(tài)效率被低估[4]。同時(shí),耕地利用過程中除了產(chǎn)出人們需要的糧食等期望產(chǎn)品外,還會(huì)由于農(nóng)業(yè)、化肥及農(nóng)膜等要素的投入,形成面源污染、二氧化碳等非期望產(chǎn)出,且這些非期望產(chǎn)出往往與生產(chǎn)投入和期望產(chǎn)出不可分離,減少非期望產(chǎn)出,不可避免地?fù)p害期望產(chǎn)出。如耕地利用投入要素中的農(nóng)藥、化肥等要素不僅會(huì)帶來糧食產(chǎn)量的增加,也導(dǎo)致農(nóng)業(yè)面源污染等非期望產(chǎn)出出現(xiàn),若均將其看成完全可分離的投入或產(chǎn)出會(huì)導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果有偏[22]。此外,當(dāng)前有關(guān)耕地利用生態(tài)效率的研究多聚焦于測(cè)度其時(shí)空分布特征及影響因素,較少有研究進(jìn)一步探究其區(qū)域差異、動(dòng)態(tài)演進(jìn)及收斂性特征。

    綜上,本文首先基于“雙碳”視角,從耕地利用效率的內(nèi)涵出發(fā),構(gòu)建了包含農(nóng)業(yè)面源污染、碳排放和固碳的耕地利用生態(tài)效率評(píng)估指標(biāo)體系。其次,采用了將投入和產(chǎn)出指標(biāo)分為可分離和不可分離兩類的包含非期望產(chǎn)出的混合超效率SBM—DEA 模型,測(cè)度中國省級(jí)耕地利用生態(tài)效率并探究其時(shí)空分布特征。最后,運(yùn)用Dagum 基尼系數(shù)、Kernel 核密度函數(shù)和空間計(jì)量模型更為系統(tǒng)和深入地探究中國省級(jí)耕地利用生態(tài)效率的區(qū)域差異、動(dòng)態(tài)演進(jìn)和空間收斂性特征。

    一、評(píng)估框架

    1.耕地利用生態(tài)效率的內(nèi)涵

    生態(tài)效率“eco—efficiency”由英文單詞economy(經(jīng)濟(jì)學(xué))、ecology(生態(tài)學(xué))和efficiency(效率、效益)組合而成,集中體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生態(tài)保護(hù)和資源利用三者的關(guān)系[23]。生態(tài)效率最早由Schaltegger 等在1990 年解釋“可持續(xù)發(fā)展的商業(yè)紐帶”時(shí)提出[24],后主要指企業(yè)等經(jīng)濟(jì)行為體在提供商品和服務(wù)時(shí),提高資源利用效率,減少環(huán)境污染,世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會(huì)(WBCSD)將生態(tài)效率外延進(jìn)一步擴(kuò)大到整個(gè)人類社會(huì),強(qiáng)調(diào)產(chǎn)出最大化的同時(shí),盡量減少資源消耗和環(huán)境污染,因此,生態(tài)效率涵蓋了資源、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境系統(tǒng)[25-26]。綜上,本文將耕地利用生態(tài)效率定義為:在各類生產(chǎn)資源投入一定的情況下,耕地能產(chǎn)生最大化的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益,同時(shí)環(huán)境污染程度最小化(見圖1)。具體而言,耕地利用生態(tài)效率有兩個(gè)焦點(diǎn):一方面,通過勞動(dòng)力、土地和技術(shù)(機(jī)械、農(nóng)藥、化肥、薄膜)等要素投入,使得期望產(chǎn)出(農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、糧食總產(chǎn)量及糧食碳匯總量)最大化;另一方面,在最終產(chǎn)品中非期望產(chǎn)出(農(nóng)業(yè)面源污染和碳排放總量)最小化。耕地利用生態(tài)效率的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)“資源系統(tǒng)—環(huán)境系統(tǒng)—經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)”的協(xié)調(diào)發(fā)展[2,27]。

    2.研究方法

    (1)包含非期望產(chǎn)出的混合超效率SBM—DEA 模型。耕地利用過程中除了產(chǎn)出人們需要的糧食等期望產(chǎn)品外,還會(huì)由于農(nóng)業(yè)、化肥及農(nóng)膜等要素的使用,形成面源污染、二氧化碳等非期望產(chǎn)品。Tone 于2001 年首次提出了一種將松弛變量納進(jìn)目標(biāo)函數(shù)的非徑向和非角度SBM 模型[28],該模型既避免了傳統(tǒng)DEA 模型未考慮投入變量的松弛問題,又有效解決了包含非期望產(chǎn)出的效率評(píng)價(jià)問題,成為評(píng)價(jià)生態(tài)效率的常用模型。但由于農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜等要素的投入既使得糧食產(chǎn)量有所增加,又導(dǎo)致面源污染等非期望產(chǎn)出增加,減少農(nóng)藥、化肥等要素的使用會(huì)使非期望產(chǎn)出減少,也使得期望產(chǎn)出降低。基于此,Tone 改進(jìn)了傳統(tǒng)的SBM 模型,提出包含可分離變量和不可分離變量的混合SBM—DEA模型[29],表達(dá)式如下:

    在式(1)和(2)中:ρ*為要測(cè)度的耕地利用生態(tài)效率值,其取值范圍為0~1;m1,m2分別代表可分離和不可分離投入變量的個(gè)數(shù),m代表總投入變量的個(gè)數(shù),且m1+m2=m;S11,S12分別表示可分離和不可分離期望產(chǎn)出變量的個(gè)數(shù),S21,S22分別表示可分離和不可分離非期望產(chǎn)出變量,S表示總產(chǎn)出變量的個(gè)數(shù),且S11+S12+S21+S22=S;SS—,SNS—分別表示可分離和不可分離投入的松弛變量,SSg,SNSg分別表示可分離和不可分離期望產(chǎn)出的松弛變量,SSb,SNSb分別表示可分離和不可分離非期望產(chǎn)出的松弛變量;α徑向效率值,1—α徑向無效率,λ為權(quán)重系數(shù)。當(dāng)ρ*=1時(shí),表示耕地利用生態(tài)效率完全有效,此時(shí)SS—,SNS—,SSg,SNSg,SSb,SNSb均為0;當(dāng)ρ*<1 時(shí),表示耕地利用生態(tài)效率發(fā)生效率損失,需要通過優(yōu)化SS—,SNS—,SSg,SNSg,SSb,SNSb改善耕地利用生態(tài)效率。為了進(jìn)一步解決有效評(píng)價(jià)單元之間無法進(jìn)一步排名的問題,本文在包含非期望產(chǎn)出混合SBM 模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步引入超效率模型。

    (2)Dagum 基尼系數(shù)。Dagum 基尼系數(shù)改進(jìn)泰爾指數(shù)和經(jīng)典基尼系數(shù)在測(cè)度區(qū)域差異是嚴(yán)格假設(shè)(各組樣本之前不存在交叉),將整體差異分解為組內(nèi)差異、組間凈差異及組間超變密度三個(gè)部分[30],成為當(dāng)前測(cè)度區(qū)域差異的主流方法,公式如下:

    式(3)中,G為中國省級(jí)耕地利用生態(tài)效率的總體基尼系數(shù),yji和yhr分別表示j區(qū)域內(nèi)第i個(gè)省份和區(qū)域h 內(nèi)第r 個(gè)省份的耕地利用生態(tài)效率,yˉ表示區(qū)域耕地利用生態(tài)效率的均值,n 和k 分別表示省份數(shù)和區(qū)域數(shù),nj和nh分別表示區(qū)域j 和區(qū)域h 內(nèi)省份的個(gè)數(shù)。此外,中國省級(jí)耕地利用生態(tài)效率的總體基尼系數(shù)G 可以進(jìn)一步分解成區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)Gw、區(qū)域間凈值差異貢獻(xiàn)Gnb和超變密度貢獻(xiàn)Gt三部分,且G=Gw+Gnb+Gt,具體計(jì)算公式參見Dagum等的研究。

    (3)Kernel 密度估計(jì)。Kernel 密度估計(jì)是一種用連續(xù)的密度曲線刻畫變量分布形態(tài)的非參數(shù)估計(jì)方法。主要利用曲線的分布位置、曲線波峰的高度與寬度、波峰數(shù)量及分布延展性來反映中國耕地利用生態(tài)效率的高低、集聚程度、極化程度及差異程度[31]。應(yīng)用Kernel密度估計(jì)探究中國省級(jí)耕地利用生態(tài)效率分布特征和地區(qū)絕對(duì)差異,能夠補(bǔ)充完善Dagum 基尼系數(shù)測(cè)度的相對(duì)差異。假設(shè)f (x)是中國耕地利用生態(tài)x的密度函數(shù),公式如下:

    式(4)中,N 為區(qū)域省份數(shù)量,K(x)是核函數(shù),Xi為獨(dú)立分布觀測(cè)值,xˉ為均值,h為寬帶,帶寬越窄,精確度越高。本文選擇最常用的高斯核函數(shù)估計(jì)中國省級(jí)耕地利用生態(tài)效率的動(dòng)態(tài)分布狀況。

    (4)收斂模型。為了進(jìn)一步考察中國耕地利用生態(tài)效率區(qū)域差異的演變特征,本文采用σ收斂和β收斂?jī)深惙椒◤拇媪亢驮隽績(jī)蓚€(gè)角度加以檢驗(yàn)。

    σ 收斂是指各省耕地利用生態(tài)效率的離差隨時(shí)間推移而不斷降低的趨勢(shì),通常采用變異系數(shù)刻畫σ收斂的狀況,公式如下:

    式(5)中,ECLUij(Eco—efficiency of Cultivated Land Utilization)表示區(qū)域j 內(nèi)i 省的耕地利用生態(tài)效率表示區(qū)域j耕地利用生態(tài)效率均值,nj表示區(qū)域j內(nèi)省份數(shù)量。

    β收斂是指隨時(shí)間演進(jìn),耕地利用生態(tài)效率低的省份增長(zhǎng)率會(huì)逐漸趕上高效省份,兩者之間差距縮小并趨于一致。β收斂可分為絕對(duì)β收斂和條件β收斂?jī)深?。絕對(duì)β收斂是指排除各類經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素對(duì)耕地利用生態(tài)效率具有重要影響的前提下,判斷其是否具有收斂趨勢(shì);條件β收斂則為控制一系列重要經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響因素后,判斷耕地利用生態(tài)效率是否具有收斂特征。同時(shí),考慮到耕地利用生態(tài)效率可能存在空間溢出效應(yīng),傳統(tǒng)OLS 估計(jì)會(huì)存在偏差,本文采用β收斂的空間計(jì)量模型,常用的空間計(jì)量模型主要包括空間滯后模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM),具體類型選擇參見Elhorst[32]。絕對(duì)β收斂公式如下:

    式(6)~(9)中,ECLUi,t+1表示第i個(gè)省份在t+1 期的耕地利用生態(tài)效率,ECLUi,t表示第i個(gè)省份在t期的耕地利用生態(tài)效率,ln表示第i個(gè)省份耕地利用生態(tài)效率在t+1 期的增長(zhǎng)率。β 為收斂系數(shù),β <0 則說明耕地利用生態(tài)效率具有收斂趨勢(shì),反之則存在發(fā)散趨勢(shì),收斂速度為—ln (1— |β|)T。ρ為空間滯后系數(shù),λ為空間誤差系數(shù),γ為自變量空間自相關(guān)系數(shù),w、μi、ηt和εit分別表示空間權(quán)重矩陣、地區(qū)效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

    條件β收斂就是在絕對(duì)β收斂的基礎(chǔ)上加上一系列控制變量,參考已有研究成果,本文所選的控制變量具體為:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(EDL),以農(nóng)村居民家庭人均可支配收入(元)衡量;科技進(jìn)步狀況(STP),用萬人專利申請(qǐng)量(件/萬人)表示;城鎮(zhèn)化率(UR),以城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎睾饬浚回?cái)政支農(nóng)力度(FSA),用農(nóng)林水財(cái)政預(yù)算支出占一般財(cái)政預(yù)算支出比重表示;農(nóng)業(yè)受災(zāi)狀況(ADS),以農(nóng)作物受災(zāi)面積占農(nóng)作物播種面積的比重衡量;農(nóng)業(yè)灌溉指數(shù)(AII),用有效灌溉面積與耕地面積的比值表示;農(nóng)業(yè)復(fù)耕指數(shù)(ARI),以耕地面積與農(nóng)作物播種面積的比值衡量。

    3.評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

    本文從“碳達(dá)峰和碳中和”視角出發(fā),基于耕地利用生態(tài)效率的內(nèi)涵,參考柯楠等的研究成果[16-17,21],構(gòu)建了如下指標(biāo)體系,具體見表1。

    表1 耕地利用生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

    從投入指標(biāo)看,本文選擇勞動(dòng)力、土地、灌溉等7 個(gè)主要因素作為耕地利用生態(tài)效率測(cè)算的投入變量,并按照其是否在促進(jìn)糧食增產(chǎn)的同時(shí)帶來農(nóng)業(yè)面源污染的非期望產(chǎn)出,將其分為可分離投入變量和不可分離投入變量?jī)深悺F渲?,可分離投入變量為農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、農(nóng)作物播種面積及有效灌溉面積3個(gè);不可分離投入變量為農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)藥施用量、化肥施用量(折純量)及農(nóng)用地膜量4個(gè)。從產(chǎn)出指標(biāo)看,本文選擇經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境等5 個(gè)主要因素作為耕地利用生態(tài)效率測(cè)算的產(chǎn)出變量。由于耕地利用過程中不僅會(huì)產(chǎn)生糧食等期望產(chǎn)出,還會(huì)因農(nóng)藥、化肥的使用而產(chǎn)生農(nóng)業(yè)面源污染等非期望產(chǎn)出,因此,總體將產(chǎn)出變量分為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出兩類,其中,期望產(chǎn)出和可分離產(chǎn)出一致,主要為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、糧食總產(chǎn)量及碳匯總量;非期望產(chǎn)出和不可分離產(chǎn)出一致,主要為農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜等氮磷綜合污染物排放總量及碳排放總量,均采用熵值法進(jìn)行多指標(biāo)綜合計(jì)算得出。農(nóng)業(yè)面源污染相關(guān)系數(shù)及計(jì)算主要參考陳敏鵬等的研究成果[33-34];耕地利用碳排放量的相關(guān)系數(shù)及計(jì)算主要參考李波等的研究成果[35-36]。耕地利用過程中,除了產(chǎn)生溫室氣體——二氧化碳外,也可通過農(nóng)作物的光合作用吸收大量二氧化碳,一定程度上起到凈化空氣的作用,耕地利用過程中的凈碳效應(yīng)也即碳匯效應(yīng)。耕地利用碳匯的計(jì)算主要參考陳麗,田云等的研究[37-38]。

    4.數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

    本文的樣本為2001—2020 年中國31 個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū))數(shù)據(jù)(香港、澳門和臺(tái)灣暫未納入評(píng)估樣本)。根據(jù)中央人民政府于2009 年發(fā)布的《全國新增1000 億斤糧食生產(chǎn)能力規(guī)劃(2009—2020年)》將其劃分為糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食主銷區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)三大糧食功能區(qū)①糧食主產(chǎn)區(qū):黑龍江、遼寧、吉林、內(nèi)蒙古、河北、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南、四川(13?。?;糧食主銷區(qū):北京、天津、上海、浙江、福建、廣東、海南(7?。?;糧食產(chǎn)銷平衡區(qū):山西、廣西、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆(11?。?。本文涉及的觀測(cè)期內(nèi)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于2000—2021 年《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒 》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)等資料,其中,個(gè)別年份、個(gè)別省份缺失數(shù)據(jù)采用線性函數(shù)法(TREND函數(shù))進(jìn)行補(bǔ)齊處理。此外,文中涉及的貨幣型數(shù)據(jù)均以1978年為基期,利用相應(yīng)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行了不變價(jià)處理。

    二、中國耕地利用生態(tài)效率的時(shí)空特征

    運(yùn)用包含非期望產(chǎn)出的混合超效率SBM—DEA 模型測(cè)算2001—2020 年中國31 個(gè)省份耕地利用生態(tài)效率及其分解狀況。其中,綜合技術(shù)效率等于純技術(shù)效率與規(guī)模效率的乘積。

    1.時(shí)間演變

    從綜合技術(shù)效率看,中國省級(jí)耕地利用生態(tài)效率整體較高,但出現(xiàn)下降趨勢(shì)。2001—2020 年的中國耕地利用生態(tài)效率介于0.947 到1.003 之間,耕地資源得到有效利用,整體效率水平較高。但值得關(guān)注的是耕地利用生態(tài)效率整體呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì),由2001 年的1.003 下降到2020 年的0.991,下降了0.012,年均降速0.059%。具體而言:2001—2009 年這9 年間耕地利用生態(tài)效率水平整體波動(dòng)性較大,主要是由于受2002 年的旱災(zāi)、2006 年的暴雨和2008 年的南方雪災(zāi)等自然災(zāi)害影響,糧食產(chǎn)量急劇減少,整體效率出現(xiàn)較大幅度下降;2009—2017年出現(xiàn)整體穩(wěn)步下降趨勢(shì);2017—2020年呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢(shì)(見圖2)。

    圖2 2001—2020 年耕地利用生態(tài)效率及其分解的時(shí)間演變

    從效率分解看,中國省級(jí)耕地利用生態(tài)效率的純技術(shù)效率高于規(guī)模效率,且二者變化趨勢(shì)不同。一方面,2001—2020 年中國耕地利用生態(tài)效率的純技術(shù)效率均到達(dá)了1.035 的有效水平,這與農(nóng)藥、化肥及選種技術(shù)的不斷進(jìn)步密切相關(guān);反觀規(guī)模效率,2001—2020年均未達(dá)到有效水平,整體效率水平均低于0.95;另一方面,純技術(shù)效率20年間增長(zhǎng)了0.018,年均增速0.085%,而規(guī)模效率20年間“不升反降”,下降了0.027,年均降速0.143%,降幅超過純技術(shù)效率增幅,這說明中國耕地利用相關(guān)資源由于管理等原因,出現(xiàn)了配置不當(dāng)、資源冗余的情況。

    2.空間分布

    為了探究中國耕地利用生態(tài)效率空間分布狀況,一方面,探究三大糧食功能區(qū)的耕地利用生態(tài)效率及其分解狀況(圖3);另一方面,利用ArcGIS 的自然斷點(diǎn)法和相等間隔原則將耕地利用生態(tài)效率分為無效(<0.8)、弱無效([0.8,0.9))、弱有效([0.9,1))和有效(≥1)四個(gè)等級(jí),并選擇2001、2010、2015和2020年4個(gè)年份對(duì)各省份耕地利用生態(tài)效率進(jìn)行可視化分析(圖4)。

    圖4 2001—2020 年中國省級(jí)耕地利用生態(tài)效率的空間分布特征

    (1)區(qū)域分布。從綜合技術(shù)效率看,三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率差異顯著,呈“糧食主銷區(qū)>糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)>糧食主產(chǎn)區(qū)”的區(qū)域分布格局。具體而言:糧食主銷區(qū)20 年間耕地利用生態(tài)效率均大于1,耕地資源處于有效利用狀態(tài),這主要是由于糧食主銷區(qū)均為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的東部沿海地區(qū),這些地區(qū)引進(jìn)大量?jī)?yōu)秀管理人才,采用先進(jìn)管理技術(shù),實(shí)現(xiàn)了耕地資源的綠色集約化利用。糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)和糧食主產(chǎn)區(qū)20 年間耕地利用生態(tài)效率均小于1(個(gè)別年份除外),耕地資源處于無效利用狀態(tài),但兩大功能區(qū)變化趨勢(shì)相反,糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)耕地利用生態(tài)效率呈現(xiàn)遞減趨勢(shì),而糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用生態(tài)效率整體呈現(xiàn)波動(dòng)上升趨勢(shì)。從效率分解看,三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率的純技術(shù)效率和規(guī)模效率差異顯著,整體呈現(xiàn)“純技術(shù)效率>規(guī)模效率”的分布特點(diǎn)。具體而言:三大糧食功能區(qū)耕地利用的純技術(shù)效率整體差異較小,均達(dá)到了有效水平,但糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)的波動(dòng)性較大,2009—2013年耕地利用的純技術(shù)效率值超過糧食主銷區(qū)。三大糧食功能區(qū)耕地利用的規(guī)模效率整體呈現(xiàn)“糧食主銷區(qū)>糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)>糧食主產(chǎn)區(qū)”的區(qū)域分布格局,且三大糧食功能區(qū)耕地利用的規(guī)模效率均處于無效利用狀態(tài),存在著投入資源冗余或者產(chǎn)出不足的現(xiàn)象。值得注意的是糧食主銷區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)耕地利用生態(tài)效率均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

    (2)省份分布。從耕地利用生態(tài)效率看,糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)的7省耕地利用生態(tài)效率一直處于有效狀態(tài),糧食主產(chǎn)區(qū)各省份耕地利用生態(tài)效率是制約中國耕地綠色生態(tài)效率提升的短板。具體而言:①2001 年,耕地利用生態(tài)效率無效省份3 個(gè),分別為糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)的山西、甘肅和糧食主產(chǎn)區(qū)的安徽;耕地利用生態(tài)效率弱無效省份5個(gè),分別為糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)的廣西、云南和糧食主產(chǎn)區(qū)的河北、河南、湖北;耕地利用生態(tài)效率弱有效僅有糧食主產(chǎn)區(qū)的山東;其余22個(gè)省份耕地利用生態(tài)效率均達(dá)到有效狀態(tài)。②2010年,耕地利用生態(tài)效率無效省份僅剩甘肅1省;耕地利用生態(tài)效率弱無效省份仍有5個(gè),分別為糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)的山西、云南和糧食主產(chǎn)區(qū)的安徽、江西和湖北;耕地利用生態(tài)效率弱有效省份主要為糧食主產(chǎn)區(qū)的遼寧、河北和山東3 ??;其余22 個(gè)省份耕地利用生態(tài)效率均為有效。③2015年,耕地利用生態(tài)效率無效省份3個(gè),分別為糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)的山西、云南和糧食主產(chǎn)區(qū)的安徽;耕地利用生態(tài)效率弱無效省份增加到7個(gè),分別為糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)的廣西、甘肅和糧食主產(chǎn)區(qū)的內(nèi)蒙古、河北、江西、河南及湖北;耕地利用弱有效省份為糧食主產(chǎn)區(qū)的山東和湖南2省;其余19個(gè)省份耕地利用生態(tài)效率均為有效。④2020 年,耕地利用生態(tài)效率無效省份消失;耕地利用生態(tài)效率弱無效省份為9 個(gè),分別為糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)的山西、廣西、云南、甘肅和糧食主產(chǎn)區(qū)的河北、安徽、江西、湖北和湖南;耕地利用生態(tài)效率弱有效省份主要為糧食主產(chǎn)區(qū)的山東和河南;其余20 個(gè)省份耕地利用生態(tài)效率均為有效。

    三、中國耕地利用生態(tài)效率的區(qū)域差異及分解

    為了進(jìn)一步探究中國省級(jí)耕地利用生態(tài)效率的區(qū)域差異變化趨勢(shì)及主要來源,本文采用Dagum基尼系數(shù)模型測(cè)算了其區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間及其主要來源分解狀況,具體結(jié)果表2。

    表2 2001—2020年中國耕地利用生態(tài)效率差異化來源及貢獻(xiàn)

    (1)中國省級(jí)耕地利用生態(tài)效率區(qū)域內(nèi)差異。從全國來看,2001—2020 年耕地利用生態(tài)效率區(qū)域基尼系數(shù)整體較小,且呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)。具體而言:由2001 年的0.0890 下降至2020 年0.0722,下降0.0168,年均降幅僅為0.94%,降幅較小,這主要是由于各地農(nóng)業(yè)發(fā)展資源稟賦差異較大,縮小耕地利用生態(tài)效率區(qū)域差異是一項(xiàng)長(zhǎng)期工程。從三大糧食功能區(qū)看,一方面,糧食主產(chǎn)區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)耕地利用生態(tài)效率區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)均超過全國總體基尼系數(shù),說明糧食主產(chǎn)區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)內(nèi)部的耕地利用生態(tài)效率差異較大,是導(dǎo)致全國耕地利用生態(tài)效率較大的重要方面,特別地,對(duì)于基尼系數(shù)呈波動(dòng)上升趨勢(shì)的糧食主產(chǎn)區(qū)需要加大監(jiān)測(cè)力度,防止其進(jìn)一步擴(kuò)大;另一方面,糧食主銷區(qū)耕地利用生態(tài)效率區(qū)域內(nèi)差異低于全國總體基尼系數(shù),且呈波動(dòng)下降趨勢(shì)。這主要是因?yàn)榧Z食主銷區(qū)多為耕地資源稀缺,但人才和技術(shù)集聚地區(qū),耕地利用生態(tài)效率整體較高,差異較小。

    (2)中國省級(jí)耕地利用生態(tài)效率區(qū)域間差異。三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率區(qū)域間基尼系數(shù)整體排名為“主產(chǎn)區(qū)—產(chǎn)銷平衡區(qū)>主產(chǎn)區(qū)—主銷區(qū)>主銷區(qū)—產(chǎn)銷平衡區(qū)”,但均呈下降趨勢(shì)。具體而言:糧食主產(chǎn)區(qū)—糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)耕地利用生態(tài)效率區(qū)域間差異最大,主要因?yàn)榧Z食主產(chǎn)區(qū)作為我國糧食生產(chǎn)基地,耕地利用的各類資源較為豐富,容易導(dǎo)致投入冗余或產(chǎn)出不足;而糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)作為生態(tài)脆弱區(qū),耕地保護(hù)較為嚴(yán)苛,耕地利用的綠色水平較高,因此,兩大功能區(qū)差異較大。糧食主產(chǎn)區(qū)和糧食主銷區(qū)耕地利用生態(tài)效率的區(qū)域間差異次之,這主要是糧食主銷區(qū)耕地資源雖有限,但人力和資金充足,耕地利用生態(tài)效率較高,糧食主產(chǎn)區(qū)與其存在一定差距。糧食主銷區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)耕地利用生態(tài)效率區(qū)域間最小,這主要是因?yàn)榧Z食主銷區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)的耕地資源均有限,糧食主銷區(qū)可通過資金和人才提高耕地利用經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益;而糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)生態(tài)脆弱,采用更為綠色的耕地利用方式,耕地污染較小,因此,糧食主銷區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)間的耕地利用生態(tài)效率差距較小。

    (3)中國省級(jí)耕地利用生態(tài)效率及其分解。中國耕地利用生態(tài)效率的區(qū)域差異主要來源于區(qū)域間差異和區(qū)域內(nèi)差異。從區(qū)域內(nèi)差異看,2001—2020年中國耕地利用生態(tài)效率的區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)整體呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì),但由于全國整體差異呈縮小趨勢(shì),其貢獻(xiàn)率呈上升趨勢(shì)。具體而言:中國耕地利用生態(tài)效率區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)從2001 年的0.0291 下降至2020 年0.0247,下降了0.0044,但其區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率從2001 年32.70%上升至2020 年的34.12%。從區(qū)域間差異看,2001—2020 年中國耕地利用生態(tài)效率的區(qū)域間基尼系數(shù)整體呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì),但貢獻(xiàn)率呈上升趨勢(shì)。具體而言:中國耕地利用生態(tài)效率的區(qū)域間基尼系數(shù)從2001 年的0.0358 下降至2020 年0.0327,下降了0.0031,但其區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率從2001 年40.26%上升至2020 年的45.20%。從超變密度看:2001—2020 年中國耕地利用生態(tài)效率的超變密度基尼系數(shù)及貢獻(xiàn)率均呈下降趨勢(shì)。具體而言:中國耕地利用生態(tài)效率的超變密度從2001 年的0.0241 下降至2020 年0.0149,下降了0.0092,超變密度貢獻(xiàn)率從2001 年27.04%下降至2020年的20.68%。

    四、中國耕地利用生態(tài)效率的動(dòng)態(tài)演進(jìn)過程

    本文采用 kernel核密度估計(jì)方法,借助核密度曲線的分布位置、主峰形態(tài)、延展性及波峰數(shù)量等揭示中國耕地利用生態(tài)效率的動(dòng)態(tài)演變特征①Kernel密度曲線,限于篇幅已省略,有需要可聯(lián)系作者查閱。,具體見表3。

    表3 2001—2020年全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

    從分布位置看,除2006 年以前糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)外,全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率核密度曲線均出現(xiàn)小幅左移,這意味著中國耕地利用生態(tài)效率隨著時(shí)間推移出現(xiàn)小幅下降,這是因?yàn)殡S著農(nóng)藥、化肥和農(nóng)膜等農(nóng)業(yè)技術(shù)資源的大量投入使得糧食產(chǎn)量和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值突破了歷史記錄,但也造成了耕地的面源污染和二氧化碳超額排放,在“雙碳”目標(biāo)約束下,我國耕地利用生態(tài)效率出現(xiàn)“不升反降”的特征。

    從主峰分布形態(tài)看,全國、糧食主產(chǎn)區(qū)和糧食主銷區(qū)的核密度曲線均表現(xiàn)為主峰高度波動(dòng)上升,寬度變小,說明20 年間全國、糧食主產(chǎn)區(qū)和糧食主銷區(qū)耕地利用生態(tài)效率的區(qū)域絕對(duì)差異在縮小。近些年來,中央政府始終將“三農(nóng)”問題作為各項(xiàng)工作的重中之重,提出美麗鄉(xiāng)村建設(shè),積極縮小各地區(qū)耕地利用生態(tài)效率差距,促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)的核密度曲線表現(xiàn)為高度波動(dòng)下降,寬度變大,這說明20年間糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)各省耕地利用生態(tài)效率離散程度加大,這主要是因?yàn)楫a(chǎn)銷平衡區(qū)各省資源稟賦差異懸殊,耕地利用方式選擇不同,利用效率差異較大。

    從分布延展性看,全國及三大糧食功能區(qū)的核密度曲線均表現(xiàn)為一定的左拖尾現(xiàn)象,即存在一些省份耕地利用生態(tài)效率遠(yuǎn)低于區(qū)域內(nèi)其他省份。全國及糧食主產(chǎn)區(qū)存在分布延展收斂性,意味著區(qū)域內(nèi)極端值與平均值差異逐漸縮小,而糧食主銷區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)存在分布延展性拓寬,即區(qū)域內(nèi)一些省份耕地利用效率一直維持在較高水平,與平均值差異較大。

    從波峰數(shù)目看,全國核密度曲線在樣本期內(nèi)一直為雙峰,且兩峰之間距離較大,即各省耕地利用生態(tài)效率存在著明顯的兩極分化。糧食主產(chǎn)區(qū)的核密度曲線在樣本期內(nèi)一直為單峰,即糧食主產(chǎn)區(qū)內(nèi)不存在兩極化。糧食主銷區(qū)的核密度曲線在樣本早期為雙峰,后期逐漸演變成單峰,即糧食主銷區(qū)耕地利用生態(tài)效率在樣本初期存在兩極分化,后逐步消失。糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)的核密度曲線在樣本早期為多峰,后期演化為雙峰,即糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)耕地利用生態(tài)效率早期存在多級(jí)分化,后期演變成兩極分化。

    五、中國耕地利用生態(tài)效率的空間收斂性

    1.σ收斂

    全國、糧食主銷區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)耕地利用生態(tài)效率呈σ 收斂趨勢(shì),而糧食主產(chǎn)區(qū)呈發(fā)散態(tài)勢(shì)。從全國耕地利用生態(tài)效率看,2001—2020 年中國耕地利用生態(tài)效率變異系數(shù)整體呈現(xiàn)“倒N”型波動(dòng)下降趨勢(shì)。從三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率看,2001—2020年耕地利用生態(tài)效率變異系數(shù)差異較大,呈“糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)>糧食主產(chǎn)區(qū)>糧食主銷區(qū)”的空間分布特征,其中,糧食主銷區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)耕地利用生態(tài)效率呈σ 收斂趨勢(shì),而糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用生態(tài)效率呈發(fā)散趨勢(shì)(見圖5)。

    圖5 2001—2020 年全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率的σ 收斂

    2.β收斂

    (1)中國耕地利用生態(tài)效率的絕對(duì)β 收斂。表4 給出了全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率的絕對(duì)β 收斂檢驗(yàn)結(jié)果及相應(yīng)的收斂速度。首先,根據(jù)LM 檢驗(yàn)判斷全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率的絕對(duì)β收斂是否具有空間效應(yīng);其次,根據(jù)LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)確定空間模型的具體形式;再次,根據(jù)Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果選擇隨機(jī)效應(yīng)或固定效應(yīng);最后,根據(jù)空間固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)是否通過檢驗(yàn)選擇固定效應(yīng)的具體形式①相關(guān)檢驗(yàn)系數(shù),限于篇幅已省略,有需要可聯(lián)系作者索要。。具體結(jié)果如下:第一,全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率均存在絕對(duì)β 收斂,且均在1%的置信水平下顯著為負(fù),即在不考慮經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和自然因素的影響下,全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率的區(qū)域差異也將逐漸縮小,這也與其變異系數(shù)逐步縮小的趨勢(shì)一致。第二,全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率的絕對(duì)β 收斂速度存在差異,全國的收斂速度為3.606%,糧食主銷區(qū)和產(chǎn)銷平衡區(qū)的收斂速度高于全國收斂速度,糧食主產(chǎn)區(qū)的收斂速度最低,僅為2.913%。第三,全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率具有不同的空間效應(yīng)。全國和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)耕地利用生態(tài)效率的ρ λ系數(shù)為正,但未通過顯著性水平檢驗(yàn);糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用生態(tài)效率的ρ λ系數(shù)在5%的水平下顯著為正,這也說明糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用生態(tài)效率的提升會(huì)加快收斂速度,縮小整體區(qū)域差異;糧食主銷區(qū)耕地利用生態(tài)效率的ρ λ系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù),表明糧食主銷區(qū)耕地利用生態(tài)效率的提升會(huì)降低收斂速度,導(dǎo)致整體區(qū)域差異進(jìn)一步擴(kuò)大。但絕對(duì)β收斂是假設(shè)地區(qū)的各類經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和自然因素相似,而現(xiàn)實(shí)并非如此,因此,需要進(jìn)一步控制這類因素,需展開條件β收斂研究。

    表4 全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率的絕對(duì)β收斂

    (2)中國耕地利用生態(tài)效率的條件β 收斂。表5 給出了全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率的條件β 收斂檢驗(yàn)結(jié)果,模型選擇過程與絕對(duì)β 收斂一致,在此不再贅述①相關(guān)檢驗(yàn)系數(shù),限于篇幅已省略,有需要可聯(lián)系作者索要。。具體結(jié)果顯示:第一,全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率均存在條件β收斂,且收斂系數(shù)β均在1%的置信水平下顯著為負(fù)。這表明在考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技進(jìn)步狀況、城鎮(zhèn)化率等一系列經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素后,全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率仍保持收斂趨勢(shì)。第二,全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率的條件β收斂速度均高于絕對(duì)β收斂速度,也證明了控制變量選擇的科學(xué)性。第三,全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率表現(xiàn)出不同的空間效應(yīng)。具體而言:糧食主產(chǎn)區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)耕地利用生態(tài)效率的ρ λ系數(shù)為正,但未通過顯著性水平檢驗(yàn);全國耕地利用生態(tài)效率的ρ λ系數(shù)在1%的水平下顯著為正,這也說明全國耕地利用生態(tài)效率的提升會(huì)加快收斂速度,縮小整體區(qū)域差異;糧食主銷區(qū)耕地利用生態(tài)效率的ρ λ系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù),這表明糧食主銷區(qū)耕地利用生態(tài)效率的提升會(huì)降低收斂速度,導(dǎo)致整體區(qū)域差異進(jìn)一步擴(kuò)大,這與絕對(duì)β 收斂相一致,主要是因?yàn)榧Z食主銷區(qū)耕地利用生態(tài)效率整體較高,對(duì)資源產(chǎn)生虹吸作用,導(dǎo)致鄰近地區(qū)與本地區(qū)差異進(jìn)一步擴(kuò)大。

    表5 全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率的條件β收斂

    此外,需注意全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率的影響因素存在顯著差異。條件β 收斂分析加入了一系列控制變量后,全國及三大糧食功能區(qū)的R2和Log—likelihood 系數(shù)相較于絕對(duì)β收斂均有所增大,這也進(jìn)一步證明了控制變量選取的科學(xué)性。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率提升均具有抑制作用(糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)未通過顯著性水平檢驗(yàn)),但對(duì)縮小區(qū)域間差異具有促進(jìn)效果,這是因?yàn)楫?dāng)前農(nóng)村尚處在緩慢振興進(jìn)程中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升更多取決于外出務(wù)工所得。同時(shí),農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升也會(huì)導(dǎo)致大量耕地資源工業(yè)化,對(duì)提升耕地生態(tài)效率具有不利影響。科技進(jìn)步狀況對(duì)于全國耕地利用生態(tài)效率提升具有促進(jìn)作用,但對(duì)縮小區(qū)域耕地利用生態(tài)效率差異具有抑制作用,三大糧食功能區(qū)科技進(jìn)步狀況對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響均未通過顯著性水平檢驗(yàn)。城鎮(zhèn)化率對(duì)全國、糧食主銷區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)耕地利用生態(tài)效率提升具有促進(jìn)作用,但導(dǎo)致區(qū)域間差異進(jìn)一步擴(kuò)大,原因在于城鎮(zhèn)化率提升使得資源的集約化利用程度更高,耕地利用效率提升。財(cái)政支農(nóng)力度對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用生態(tài)效率提升具有促進(jìn)作用,但會(huì)導(dǎo)致區(qū)域間差異擴(kuò)大,這主要是因?yàn)榧Z食主產(chǎn)區(qū)承擔(dān)著重要的糧食安全任務(wù),區(qū)域內(nèi)二三產(chǎn)業(yè)相對(duì)滯后,財(cái)政支持農(nóng)林水的發(fā)展會(huì)促進(jìn)耕地生產(chǎn)效率的提升。農(nóng)業(yè)受災(zāi)狀況對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)耕地利用生態(tài)效率提升具有抑制作用,但有利于縮小區(qū)域差異,這主要是由于糧食主產(chǎn)區(qū)以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為主,而糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)整體生態(tài)水平較為脆弱,農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積過大導(dǎo)致耕地經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出下降,效率水平降低。農(nóng)業(yè)灌溉指數(shù)對(duì)糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用生態(tài)效率提升具有促進(jìn)作用,導(dǎo)致區(qū)域差異進(jìn)一步擴(kuò)大。農(nóng)業(yè)復(fù)耕指數(shù)對(duì)糧食主銷區(qū)耕地利用生態(tài)效率提升具有促進(jìn)作用,導(dǎo)致區(qū)域差異進(jìn)一步擴(kuò)大,復(fù)耕會(huì)再次利用耕地資源,增加耕地產(chǎn)出,提升耕地利用效率。

    六、結(jié)論與啟示

    本文從“資源系統(tǒng)—社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)—環(huán)境系統(tǒng)”復(fù)合系統(tǒng)角度闡釋耕地利用生態(tài)效率的內(nèi)涵,構(gòu)建了雙碳目標(biāo)背景下的中國耕地利用生態(tài)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用包含非期望產(chǎn)出的混合超效率SBM—DEA 模型、Dagum 基尼系數(shù)、Kernel 密度函數(shù)及收斂模型探究了2001—2020 年中國31 個(gè)省份耕地利用生態(tài)效率的時(shí)空分布、區(qū)域差異及其主要來源、動(dòng)態(tài)演進(jìn)及收斂性。主要結(jié)論如下:

    第一,中國省級(jí)耕地利用生態(tài)效率整體較高,但呈現(xiàn)下降趨勢(shì),三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率整體呈現(xiàn)“糧食主銷區(qū)>糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)>糧食主產(chǎn)區(qū)”的區(qū)域分布格局,規(guī)模效率是全國及三大糧食功能區(qū)耕地生態(tài)效率提升的主要障礙因素。

    第二,區(qū)域間差異和區(qū)域內(nèi)差異是中國耕地利用生態(tài)效率的區(qū)域差異主要來源。糧食主產(chǎn)區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)耕地利用生態(tài)效率區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)超過全國總體基尼系數(shù)。三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率區(qū)域間基尼系數(shù)整體排名為“主產(chǎn)區(qū)—產(chǎn)銷平衡區(qū)>主產(chǎn)區(qū)—主銷區(qū)>主銷區(qū)—產(chǎn)銷平衡區(qū)”,但均呈下降趨勢(shì)。

    第三,全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率的核密度曲線位置、形態(tài)、延展性及極化特征表現(xiàn)各異。具體而言:全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率核密度曲線均出現(xiàn)小幅左移,即耕地利用生態(tài)效率隨著時(shí)間推移出現(xiàn)小幅下降;全國、糧食主產(chǎn)區(qū)和糧食主銷區(qū)的核密度曲線均表現(xiàn)為主峰高度波動(dòng)上升,寬度變小,耕地利用生態(tài)效率的區(qū)域絕對(duì)差異在縮小。糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)的核密度曲線表現(xiàn)為高度波動(dòng)下降,寬度變大,糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)內(nèi)部耕地利用生態(tài)效率離散程度加大;全國及三大糧食功能區(qū)的核密度曲線均為左拖尾,即存在一些省份耕地利用生態(tài)效率水平遠(yuǎn)低于區(qū)域內(nèi)其他省份;除糧食主產(chǎn)區(qū)外,全國及其他糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率均存在一定程度的兩極或多級(jí)分化現(xiàn)象。

    第四,就σ 收斂而言,全國、糧食主銷區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)耕地利用生態(tài)效率呈σ收斂趨勢(shì),而糧食主產(chǎn)區(qū)呈發(fā)散態(tài)勢(shì)。就絕對(duì)β 收斂而言,在不考慮經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和自然因素的影響下,全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率的區(qū)域差異也將逐漸縮小。就條件β 收斂而言,在考慮一系列經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素后,全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率仍保持收斂趨勢(shì)。此外,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技進(jìn)步狀況、城鎮(zhèn)化率等對(duì)不同糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率的影響具有顯著差異。

    基于上述研究結(jié)論,可從以下幾個(gè)方面改善中國耕地利用生態(tài)效率,助力“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn):其一,以協(xié)同發(fā)展為目標(biāo)。三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率發(fā)展不平衡,需加強(qiáng)三大糧食功能區(qū)之間的合作需要,打造耕地利用生態(tài)共同體,實(shí)現(xiàn)“以優(yōu)帶劣”,推動(dòng)糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用生態(tài)效率提升,縮小區(qū)域發(fā)展差距,實(shí)現(xiàn)耕地利用生態(tài)效率的全域提升。其二,以補(bǔ)短板為重點(diǎn)。提升中國耕地利用生態(tài)效率整體水平,需率先補(bǔ)齊規(guī)模效率過低的短板,引導(dǎo)勞動(dòng)力、耕地、技術(shù)及其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素向低效的糧食主產(chǎn)區(qū)流動(dòng),改善原有資源的管理和分配機(jī)制,降低投入和非期望產(chǎn)出冗余量,提高耕地的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)產(chǎn)出,實(shí)現(xiàn)耕地資源的高效合理配置。其三,遵循收斂規(guī)律。全國及三大糧食功能區(qū)耕地利用生態(tài)效率均存在顯著的收斂特征,需堅(jiān)持基本規(guī)律,充分考慮地區(qū)資源稟賦差異,堅(jiān)持“因地制宜、分區(qū)施策、協(xié)同發(fā)展”的原則。對(duì)于效率較低的糧食主產(chǎn)區(qū)需要加大財(cái)政支持力度,優(yōu)化種植結(jié)構(gòu),選育良種,降低農(nóng)藥化肥的施用量;對(duì)于生態(tài)較為脆弱的糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)應(yīng)改善資源配置結(jié)構(gòu),建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田,實(shí)現(xiàn)耕地的綠色集約利用;對(duì)于資金、技術(shù)和人才集聚的糧食主銷區(qū)應(yīng)加大研發(fā)力度,進(jìn)行循環(huán)農(nóng)業(yè)和生物肥料試點(diǎn),積累有效經(jīng)驗(yàn),為糧食主產(chǎn)區(qū)的大面積推廣奠定基礎(chǔ)。

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