山东省粮食生产生态效率评价与驱动因素分析——基于面源污染、碳排放双重视角.pdf
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1、第 7 期收稿日期:2022-10-08基金项目:山东省软科学重点项目(2021RZB06025);山东省重点研发计划项目(2021TZXD003-004)作者简介:朱梦凡(1997-),女,山东济宁人,在读硕士研究生,研究方向为农业科技创新,(电话)18561708359(电子信箱)ZMF;通信作者,李敬锁(1978-),男,山东滕州人,教授,博士,主要从事农业科技创新与评价研究,(电话)15166675896(电子信箱)。第 62 卷第 7 期2023 年 7 月湖北农业科学Hubei Agricultural SciencesVol.62 No.7Jul.,2023朱梦凡,李敬锁.山东省
2、粮食生产生态效率评价与驱动因素分析基于面源污染、碳排放双重视角 J.湖北农业科学,2023,62(7):197-205山东省是中国重要的粮食生产基地,粮食总产出量连续 7年保持在 5 000万 t以上。2020年,粮食总产量达到 5 446.81 万 t,比上年增加 89.81 万 t,占全国增量的16%,居全国第三位,对保障国家粮食安全、促进国家稳定发展具有举足轻重的作用。不容忽视的是,在粮食产量不断创新高的背后,带来的是山东省粮食生产生态效率评价与驱动因素分析基于面源污染、碳排放双重视角朱梦凡,李敬锁(青岛农业大学经济管理学院,山东 青岛266109)摘要:基于非期望产出的SBM-Unde
3、sirable模型,对20002019年山东省16地市粮食生产生态效率水平进行测度与评价,采用ArcGIS可视化技术和莫兰指数探究其空间格局特征,并构建Tobit模型分析其驱动因素。结果表明,山东省粮食生产生态效率呈波动上升趋势,年均值为 0.58,仍存在很大提升空间。空间上表现为明显的差异性,粮食生产生态效率高水平地区逐渐向鲁西北及鲁西南转移;除 2002年、2006年、2008年以外,空间上具有显著的正相关性,总体呈现为“H-H”和“L-L”集聚。财政支农水平、农村居民收入水平、种植结构对山东省粮食生产生态效率具有显著的驱动作用,不同地区之间粮食生产生态效率存在溢出效应。关键词:粮食生态效
4、率;SBM-Undesirable模型;时空格局;驱动因素;山东省中图分类号:F326.11文献标识码:A文章编号:0439-8114(2023)07-0197-09DOI:10.14088/ki.issn0439-8114.2023.07.033开放科学(资源服务)标识码(OSID):Analysis of the eco-efficiency evaluation and driving factorsof grain production in Shandong Province:Based on the dual perspective of non-point source poll
5、ution and carbon emissionZHU Meng-fan,LI Jing-suo(School of Economics and Management,Qingdao Agricultural University,Qingdao 266109,Shandong,China)Abstract:The SBM-Undesirable model based on non-expected output was used to measure and evaluate the eco-efficiency of grainproduction in 16 cities in Sh
6、andong Province from 2000 to 2019.ArcGIS visualization technology and Moran index were used to explore the characteristics of its spatial pattern,and a Tobit model was constructed to analyze its driving factors.The results showed thatthe eco-efficiency of grain production in Shandong Province showed
7、 a fluctuating upward trend,with an annual average value of 0.58,and there was still much room for improvement.Spatially,there were obvious differences,the areas with a high level of eco-efficiencyof grain production had gradually shifted to the northwest and southwest of Shandong Province;except fo
8、r 2002,2006 and 2008,therewas a significant positive spatial correlation,and the overall trend was“H-H”and“L-L”agglomeration.The level of financial supportfor agriculture,the income level of rural residents and the cropping structure had significant driving effects on the eco-efficiency ofgrain prod
9、uction in Shandong Province,and there were spillover effects on the eco-efficiency of grain production between different regions.Key words:eco-efficiency of grain;SBM-Undesirable model;spatial-temporal patterns;driving factors;Shandong Province湖北农业科学2023 年农药、化肥等化学物品的投入,是碳排放和农业面源污染,与国家所提倡的促进农业生态化发展背道
10、而驰。据山东省统计局统计,2020年山东省化肥施用量为380.87万t,化肥施用强度为348.37 kg/hm2,虽与往年相比化肥施用量有所下降,但仍远超 120 kg/hm2的世界平均水平;2020 年农药使用量为 11.43 万 t,农药使用强度为 10.45 kg/hm2,比 7 kg/hm2的国际警戒线高出 49.29%,在付出生态环境代价的同时,也给粮食质量安全带来沉重压力。当前国家把生态化转型、生态化建设作为乡村振兴的重要任务之一,客观上要求农业转型升级,向生态化方向发展,基于此背景,将粮食生产过程中的碳排放和面源污染纳入指标体系,研究山东省粮食生产生态效率时空格局特征及驱动因素,
11、对于实现粮食生产的生态化转型升级具有重要意义。生 态 效 率(Eco-efficiency)的 概 念 最 早 是 由Schaltegger 等1于 1990 年提出,其意指生产活动中产品增加的经济价值与增加对生态环境影响之间的比值。国外学者较早开始研究农业生态效率问题,主要从国家、地区等宏观角度和农场等微观角度,运用数据包络分析、生命周期评估法、随机前沿分析等方法,对有机农业部门2、农产品生命周期3、畜牧业4、种植业5等多方面的农业生态效率水平进行综合测算和评价。近年来,国内研究人员基于不同的研究视角,对农业生态效率进行了深入探讨,并取得丰硕成果。在研究范围上,多是国家6、区域7等宏观层面;
12、在研究方法上,主要包括三阶段 SBM 模型8、DEA-ESDA 模型9、SFA 分析10等;在研究内容上,主要包括农业生态效率测算11、空间差异性分析12、影响因素分析13等多个角度。在农业生态效率研究方面取得丰富的研究成果的同时,学者们开始将目光转移到粮食生产生态效率上,在测算粮食生产生态效率的基础上,运用超效率 SBM 模型、SFA等多种方法,从空间维度14、改善路径15,16等方面进行分析。上述研究对粮食生产的生态化发展具有重要推动作用,但总结发现仍有待扩展空间:当前针对粮食生产生态效率的研究区域过于宏观,忽略微观层面区域内各区位之间存在的差异性问题。在空间特征研究方面缺乏直观性。基于此
13、,本研究综合运用含有非期望产出的SBM-Undesirable模型、ArcGIS可视化技术、Moran指数等方法,从时间和空间视角探讨山东省 20002019年粮食生产生态效率的时空格局特征,并联立Tobit模型对其驱动因素进行分析,以期促进山东省粮食生产的绿色可持续发展。1数据来源与研究方法1.1指标体系构建1.1.1投入产出指标构建对粮食生产生态效率测度时,不仅要考虑粮食生产过程中所获得的经济价值,还要考虑资源要素的消耗及生态环境的损失。因此,采用 SBM-Undesirable 模型计算粮食生态效率,在综合考虑粮食生产中产生的经济效益、生态损失及资源投入下,结合粮食生产过程中的实际情况,
14、最终确定投入和产出要素。本研究选取土地、劳动力、机械、化肥、农药及农膜为投入指标,粮食产量为期望产出指标,面源污染和碳排放为非期望产出指标,构建粮食生产生态效率的评价指标体系(表1),另外碳排放及面源污染计算方法参考鲁庆尧等17的研究。表1粮食生产生态效率投入、产出指标指标投入要素期望产出非期望产出变量土地投入劳动力投入机械投入化肥投入农药投入农膜投入粮食产出面源污染碳排放变量说明粮食作物播种面积第一产业从业人农业机械总动力化肥总投入农药总投入农膜总投入粮食产量总氮、总磷流失量化肥、农药及农膜的综合碳排放量单位千hm2万人万kW万t万t万t万t万t万t注:=农林牧渔业总产值/农业总产值;=粮食
15、作物播种面积/农作物总播种面积1.1.2影响因素指标构建影响因素选取过程中,在参考相关文献18,19基础上,结合山东省粮食生产的实际现状,本研究选取农村居民收入水平、财政支农水平、机械化密度、种植结构、工业化水平、城镇化率、区位因素作为粮食生产生态效率的影响因素对其进行深入分析(表2)。其中,机械化密度反映粮食生产的机械化水平,一方面可以提升粮食生产效率,另一方面在机械化生产过程中会产生大量的非期望产出,即碳排放和面源污染,因此该影响因素效应预判为未知。财政支农水平的提高有利于提升粮食生产生态效率水平,随着财政支农结构的不断优化,财政支农重点转向生态工程建设、农民种粮补贴及良种补贴等,进而保障
16、了粮食的增产增收,因此预判为正向影响。农村居民人均可支配收入反映农民收入的基本情况,198第 7 期农村居民人均可支配收入在不同阶段对粮食生产生态效率可能存在不同的影响,因此预判为未知。种植结构运用粮食作物播种面积与经济作物播种面积之比表示,随着经济的不断发展,农业生产结构发生了突变,经济作物比重呈不断上升的发展趋势,由于经济作物生产中资源要素的投入远高于粮食作物,且利用率较低,因此预判为负向影响。工业化水平的提升可能会带来石油农业的发展,因此预判影响为负。城镇化发展会吸引农村青年流向城市,造成农村空心化、农村劳动力老龄化等问题,因此预判为负向影响。由于不同地区粮食生产生态效率存在差异,为考察
17、区位因素对粮食生产生态效率的影响,本研究将虚拟变量引入模型。为了避免影响因素的多重共线性,本研究采用VIF进行检验,发现所有解释变量的VIF均小于3,说明均不存在多重共线性。1.2数据来源本研究以山东省16地市为研究对象,研究时间为20002019年,2018年原莱芜市经行政区调整为济南市的莱芜区和钢城区,为了分析的一致性,将20002018年2地市的粮食生态效率合并计算。粮食生产生态效率测算指标及影响因素指标均来源于20012020年 山东省统计年鉴、各地市统计年鉴及各地市统计局网站。其中,各地市的粮食总产量和播种面积可以从统计年鉴中直接获得,但土地、劳动力、机械、化肥、农药、农膜投入要素不
18、能够直接获取,所以,参考已有的相关研究文献,计算粮食生产的相关系数并从农业各总投入要素中析出17。另外,山东省16地市的矢量数据来源于资源环境云平台(http:/)。1.3研究方法1.3.1SBM-Undesirable 模型粮食生产生态效率水平不仅取决于现代农业科技进步的速度,而且与粮食生产中的资源要素投入数量、耕地资源质量、自然环境质量等有直接关系。因此需要有一个匹配的计量模型来准确反映粮食产出量与要素投入量之间的关系。数据包络分析(DEA)是学者衡量效率最常用的方法,指的是根据投入和产出的要素指标,采用线性规划的方法,评价同类可比单元相对效率的一种定量分析方法。由于传统的 DEA 模型在
19、计算过程中忽略了非期望的产出,导致效率计算出现较大误差。因此,Tone创立了扩展的DEA-SBM模型,有效地解决了非期望产出的问题,使效率计算结果更具有准确性20。本研究运用 SBM-Undesirable 模型测算山东省粮食生产生态效率水平,在评价体系中,将粮食生产中的面源污染及碳排放量作为非期望产出。假设粮食生产生态系统中包括n个决策单元,每个决策单元由 3个部分组成:即投入要素X、期望产出Y和非期望产出 B。其中,定义x Rm,y Rp,b Rt,投入要素可表示矩阵X=x1,x2,xnRm n,期望产出Y=y1,y2,yn Rp n,非期望产出B=b1,b2,bnRt n,并假设X 0,
20、Y 0,B0。含有非期望产出的SBM-Undesirable模型如式(1)所示。min=1+1mt=1mS-i/Xtk1-1q1+q2()r=1mS+r/Yrk+t=1q2Sb-t/brk s.t.j=1,j knxijj-S-i Xikj=1,j knybjj+S+r Yrkj=1,j knbtjj-Sb-t bik1-1q1+q2()r=1mS+r/Yrk+t=1q2Sb-t/brk0,S-,S+0i=1,2,m;r=1,2,q;j=1,2,n(j k)(1)式中,s-i、sb-t、s+r分别表示可以减少的投入要素量和非期望产出量、以及可以增加的期望产出量;表2粮食生产生态效率影响因素统计
21、变量被解释变量解释变量因素粮食生产生态效率机械化密度财政支农水平农民收入水平种植结构工业化水平城镇化率区位变量表征方法粮食生产生态效率综合测度值粮食生产机械总动力/粮食作物播种面积农林水事务支出/财政总支出农村居民人均可支配收入粮食作物播种面积/经济作物播种面积工业增加值/地区生产总值城镇人口/总人口鲁中=1;半岛=2;鲁西南=3;鲁西北=4指标TEDAMFINCDIAFSINLURLA单位kW/hm2%元%朱梦凡等:山东省粮食生产生态效率评价与驱动因素分析基于面源污染、碳排放双重视角199湖北农业科学2023 年xtk、yrk、brk分别为投入要素量、期望产出量和非期望产 出 量;IEx=1
22、mt=1ms-i/xtk、IEy=1q1+q2r=1ms+ryrk、IEb=1q1+q2t=1q2sb-tbrk分别代表投入要素冗余率(表明投入资源要素可以减少的比率)、期望产出不足率(表示粮食产出量可以增加的比例)、非期望产出冗余率(表示碳排放和面源污染可以减少的比例);为粮食生产生态效率,满足 01。当=1时,粮食生态效率有效,不存在投入要素过量、非期望产出冗余和期望产出不足,当1时,说明粮食生态效率未达到有效状态,因此可以对投入和产出要素做出合理的调整,以使粮食生产生态效率达到有效水平。1.3.2Moran指数为从空间视角探讨山东省粮食生产生态效率变化发展趋势,运用ArcGIS可视化技术
23、和Moran指数对其进行可视化表达。其中莫兰指数有全局和局部之分,全局可以衡量整个区域是否存在空间相关性和空间差异,其计算方法如式(2)所示。MoransI=ni=1nj=1nwiji=1nj=1nwij()yi-y()yj-y i=1n()yi-y 2(2)式中,I为全局莫兰指数,I分布在-1,1,当I0时,表示各地市粮食生态效率存在正的空间相关性;当I0时,表示存在负相关;当I=0时,表示事物之间无相关性。n为山东省地级市的总个数,yi与yj分别表示第i个空间单元和第j个空间单元的粮食生产生态效率的观测值,wij为空间权重值。wij权重的构造原则为:Wij=1,当i区域和j区域相邻0,当i
24、区域和j区域不相邻全局莫兰指数只能说明区域内是否存在空间相关性,却不能说明存在空间聚集的具体区域。因此,可借助局部空间自相关进行分析。1.3.3Tobit模型在测算山东省粮食生产生态效率基础上,进行空间相关性分析,为进一步探讨山东省粮食生产生态效率影响因素,分析其主要驱动指标,本研究构建Tobit模型进行深入分析。Tobit模型是基于极大似然估计法建立的,因此,可以较好地规避参数不一致和有偏差的问题21。具体表达形式如式(3)所示。TEit=0+jjXj,it+it+it(3)式中,TEit表示山东省第 i个地市第 t年的粮食生产生态效率值,i 表示 1,2,16,t 表示 2000,2001
25、,2020年;0为常数项;Xj,it为影响因素;j为影响因素待估系数;it为第i个地市第t年的个体效应,it为随机误差项。2结果与分析2.1山东省粮食生产生态效率测算与评价基于非期望产出的SBM-Undesirable模型,在不变规模报酬(CRS)假设条件下,运用DEA-solver pro13.0 软件计算 20002019 年山东省粮食生产生态效率。另外,为进一步分析山东省粮食生态效率的区域差异和特点,在参考相关文献的基础上,将山东省16地市按照地理位置从东到西划分为四大区域,包括半岛地区、鲁中地区、鲁西北地区和鲁西南地区22。即不变规模报酬条件下,20002019年山东省各地区/市粮食生
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