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

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-Undesirable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 pollution 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 Shandong 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 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 for 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 production 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，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；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，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，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，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=1mt=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 2000，2001，2020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/市粮食生产生态效率值如表3所示。从全省来看，20002019年山东省粮食生产生态效率整体呈波动上升趋势。2002年粮食生态效率最低，为0.44，与2000年相比下降了13.7%。20002002 年受农业种植结构调整及天气干旱的双重影响，导致粮食产量大幅下降，因此生态效率水平降低。2002年之后，粮食生态效率虽有波动但整体处于上升趋势。从各地区来看，半岛、鲁西南、鲁中及鲁西北地区粮食生态效率依次递增。其中，鲁中地区粮食生态效率相对稳定，研究区间一直高于山东省平均水平；鲁西北和鲁西南地区效率变化幅度较大，但总体呈递增趋势；沿海地区效率最低，始终比全省平均水平低，可能由于该地区经济发展速度快，企业多，劳动力成本高，多数农民选择去工厂打工，为了保证粮食产量，投入较多农药化肥，导致生态效率较低。从各地区/市来看，山东省粮食生产生态效率水平不高，大部分地市处于 0.30.7，仍存在较大的提升空间。泰安、东营和德州的粮食生态效率的年均值处于较高状态，达到0.70以上，高于全省的平均水平，其中2019年东营和德州的粮食生态效率达到有效状态，表明这 3个城市的粮食生产与生态环境之间具有较高的协调性和适应性，能够在生产活动中实现粮食产量安全与生态保护的良好平衡。济南、滨州、菏泽虽整体粮食生态效率水平不高，但增长速度很快，年均增长率分别为2.10%、2.10%和2.15%，其中济南和菏泽在 2019年粮食生态效率处于有效状态。说明这2市在粮食生产中较好地实现了资源的充分利用。青岛、枣庄、济宁粮食生态效率均值在0.60.7，属于中等水平。淄博、临沂、日照、潍坊、烟台的粮食生态效率年均值均在0.50以下，低于全省平均水平，说明粮食生产过程较为粗放，未能充分利用投入资源，不利于粮食生产的可持续发展。由于200第 7 期经济发展水平、农村劳动力和自然资源状况等因素的影响，各地市的粮食生态效率差异很大。总体来说，山东省多数地市粮食生产生态效率处于无效状态，要想实现生态效率的有效性，需要综合考虑投入产出等因素并做出相应的调整。基于测算的山东省粮食生产生态效率结果，截至2019年，山东省除济南、东营、德州和菏泽效率值处于有效状态外，其余各市效率值均小于1，未达到粮食生态效率有效状态。为此，本研究通过计算20002019 年山东省其余各市的投入和产出指标的松弛变量，反映其冗余率及不足率，进而准确判断山东省各市粮食生产生态效率的提升空间。由表4可知，从整体来看，投入要素中各指标及非期望产出指标明显存在不同程度的冗余，而期望表320002019年山东省各地区/市粮食生产生态效率值地区/市济南泰安淄博临沂鲁中德州聊城滨州鲁西北济宁枣庄菏泽鲁西南青岛东营烟台潍坊威海日照半岛均值年份20000.580.810.470.460.580.650.500.490.550.600.670.570.620.570.350.270.380.380.430.390.5120020.470.570.350.370.440.490.390.380.420.530.600.510.540.550.440.310.320.460.360.400.4420040.630.660.410.420.530.640.550.520.570.670.620.480.590.550.460.340.400.510.370.440.5120060.700.760.440.470.590.650.510.590.580.671.000.590.750.580.560.350.400.550.360.470.5720080.670.870.490.490.630.660.560.650.621.000.670.490.720.630.710.340.460.540.390.510.6020100.721.000.510.480.680.960.600.740.770.690.630.610.640.630.670.370.450.560.400.510.6320121.000.950.510.490.740.770.600.780.720.640.550.620.600.641.000.360.440.530.390.560.6420140.560.800.480.470.570.730.580.800.700.660.510.640.610.601.000.310.420.500.410.540.5920160.640.770.490.530.610.780.610.810.740.670.520.730.640.590.650.300.440.430.420.470.5920191.000.720.560.560.711.000.690.910.860.710.571.000.760.621.000.310.460.360.470.540.68均值0.680.790.470.470.640.760.570.690.670.670.610.650.640.600.700.330.420.490.400.490.58排名51131221046879316141115表4山东省各地区/市粮食生产生态效率的投入和产出冗余率及不足率（单位：%）地区/市淄博泰安临沂鲁中聊城滨州鲁西北枣庄济宁鲁西南青岛烟台潍坊威海日照半岛投入土地13.361.3617.7110.8112.095.718.901.981.251.617.508.3012.5814.9212.5911.18劳动力53.8221.5262.7546.0358.6431.2044.9251.1940.7145.9531.6063.5656.078.6459.2843.83机械21.290.001.757.6811.1315.7013.415.187.026.107.3155.8611.7256.5026.7731.63化肥58.8020.9555.3345.0345.4329.0637.2440.9733.6437.3041.3662.6254.8746.6161.7453.44农药46.3815.3537.2132.9814.8126.6720.7417.3731.5224.4522.5076.1951.4079.9359.9157.99农膜53.9816.8864.7645.2146.8625.9736.4244.5020.8932.6954.7572.5682.7727.9366.5560.91非期望产出碳排放56.3319.7156.6644.2343.3728.6736.0239.9232.1536.0343.0266.7665.9353.8263.0358.51面源污染59.5120.9055.9245.4446.2930.2638.2741.7134.5538.1342.2263.1755.5347.4462.1954.11期望产出粮食产量0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00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201湖北农业科学2023 年产出即粮食总产量的产出不足率为 0，表明山东省各地市粮食生产生态效率未能达到有效的原因不是粮食产出不足，而在于各投入要素的冗余及碳排放、面源污染。其中鲁中、鲁西南及鲁西北地区主要是由于劳动力投入冗余；化肥、面源污染和碳排放是半岛地区生态效率损失的主要原因。另外，不同地市存在冗余情况有所不同，济宁、枣庄、滨州、聊城生态效率损失主要在于劳动力冗余；淄博、临沂、烟台、潍坊、日照的化肥、农药冗余最为明显，因此碳排放和面源污染程度也更高；威海除了农药投入冗余外，机械动力冗余也比较突出，高耗能、高污染的农机作业对促进现代化生产有积极贡献，但也会产生大量的污染源，因此应根据生产条件，适当投入生产要素，达到资源最优化配置。2.2山东省粮食生产生态效率时空格局分布基于山东省 16地市粮食生产生态效率测算结果，选取2000年、2005年、2010年、2015年、2019年5个节点和 20002019年的粮食生态效率均值截面样本为基础，运用ArcGIS 10.8软件绘制山东省各地市粮食生产生态效率图（图1）。通过时空分布图可以看出，山东省各地市粮食生产生态效率具有明显的地区异质性，随着时间的推移，山东省粮食生产生态效率呈稳步上升的趋势，主要表现为粮食生产生态效率相对较高的地区数量明显增加，2000年，仅德州、泰安及枣庄 3个地市的粮食生态效率达 0.6以上，2019年，9个地市的粮食生态效率达 0.6及以上水平，占比增长了 37.5%，增幅较为显著。与此同时，粮食生态效率水平较低的2000年粮食生产生态效率0.270.400.400.600.600.900.901.00050100 km2005年粮食生产生态效率0.360.400.400.600.600.900.901.00050 100 km2010年粮食生产生态效率0.370.400.400.600.600.900.901.00050 100 km2015年粮食生产生态效率0.300.400.400.600.600.900.901.00050 100 km2019年粮食生产生态效率0.310.400.400.600.600.900.901.00050 100 km20002019年粮食生产生态效率0.330.400.400.600.600.900.901.00050 100 km图1山东省粮食生产生态效率时空格局202第 7 期地市数量表现为下降态势，其占比从2000年的25%下降到2019年的12.5%，下降幅度达50%。另外，山东省粮食生产生态效率呈现出明显的区域性特点，即粮食生态效率水平较高的地区（0.91.0）逐渐向鲁西北地区扩散并逐步增加，该地区为山东省粮食主要生产地，政府不管是在政策还是补贴方面具有一定的倾斜；另外，主产地粮食生产中先进技术设备及优质种质资源能够得到较早推广和使用，因此效率提升快。粮食生态效率水平较低的地区主要分布在山东半岛，具体为烟台、威海、日照3个地市，但相对于2000年来看，半岛地区粮食生态效率提升显著。2.3山东省粮食生产生态效率空间相关性检验空间相关性是度量同一区域内不同地点之间相互依存和相互影响的程度。在粮食生产问题研究方面，学者已经开始关注到空间作用的影响。从微观角度出发，粮食生产生态效率是否存在空间上的关联性有待于进一步实证。本研究运用 Stata 16软件对山东省 20002019年粮食生产生态效率的全局莫兰指数进行计算（表5）。除2002年、2006年、2008年，其余年份山东省粮食生态效率的 Moran s I均通过了 10%、5%和1%统计水平上的显著性检验，且Moran s I0，说明山东省各地市粮食生产生态效率存在显著的空间正相关性。由于全局莫兰指数仅能看出在该区域内各区位之间是否存在空间相关性，但不能看出具体那些区位存在空间集聚现象。为了避免冗余且直观地呈现山东省粮食生产生态效率的聚类特征，展示了2000年、2005年、2010年、2015年和2019年5个时间节点的集聚格局（表6）。山东省粮食生产生态效率在空间上有显著的正相关性，而且这种相关性随着时间的推移变得更加明显。16个地市的粮食生产生态效率主要分布在第一象限和第三象限，表现为“H-H”和“L-L”集聚。且“H-H”集聚主要分布在山东省鲁西北地区及鲁中和鲁西南地区的部分城市，包括济南、泰安、济宁和菏泽，其中济宁、菏泽、德州为山东省粮食主要生产地，粮食产量均位居省内前列，济南、泰安为邻近区域，也表现为较高的效率水平，说明邻近地区之间存在空间溢出；而山东半岛主要呈现为“L-L”集聚的空间形态，进一步说明相邻城市的空间依赖性较强。另外，仅有个别地级市处于第二象限和第四象限，即“L-H”和“H-L”集聚类型，说明山东省各地区之间粮食生产生态效率的空间集聚效应最为显著。2.4山东省粮食生产生态效率驱动因素分析为了分析粮食生产生态效率的驱动因素，本研究选择两个模型进行比较分析，2个模型均在1%的水平上显著通过了LR检验，表明存在个体效应，因此运用随机效应面板Tobit模型是合理的（表7）。回归（1）主要检验直接因素对粮食生产生态效率的影响。由计算结果可知，粮食生产的机械化密表520002019年山东省粮食生产生态效率Moran s I统计值年份2000200120022003200420052006200720082009Moran sI0.315*0.187*0.0030.231*0.239*0.225*0.1470.322*0.0680.193*Z2.1621.3990.3791.6381.6621.5841.2782.1590.7811.427P0.0150.0810.3520.0510.0480.0570.1010.0150.2170.077年份2010201120122013201420152016201720182019Moran sI0.221*0.194*0.227*0.304*0.170*0.224*0.453*0.399*0.376*0.478*Z1.6491.4491.6302.0921.3551.6022.8722.5772.4412.968P0.0500.0740.0520.0180.0880.0550.0020.0050.0070.001注：“*”“*”“*”分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著。表7同表620002019年山东省部分年份粮食生产生态效率集聚格局集聚类型高-高（H-H）低-低（L-L）高-低（H-L）低-高（L-H）2000年济宁、菏泽、枣庄、济南、泰安、德州烟台、日照、潍坊、东营、威海临沂、淄博、滨州、聊城青岛2005年济宁、枣庄、济南、泰安、滨州、聊城、德州烟台、日照、潍坊、东营、威海临沂、淄博、菏泽青岛2010年济宁、济南、滨州、德州烟台、日照、潍坊、威海、青岛临沂、淄博、菏泽、聊城枣庄、东营2015年济宁、菏泽、聊城、德州、滨州、东营烟台、日照、潍坊、临沂、威海淄博、枣庄、济南、青岛、泰安2019年济宁、菏泽、济南、泰安、德州、滨州、聊城烟台、日照、潍坊、临沂、威海、青岛、枣庄淄博东营朱梦凡等：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203湖北农业科学2023 年度在1%的水平上呈显著的负向影响。提高粮食生产机械密度有利于节约劳动力，提高劳动生产率，减少劳动力成本的投入，但农业机械在生产运作过程中会释放大量的非期望产出，即碳排放，因此，不利于提升粮食生产生态效率水平。财政支农水平在1%的显著性水平为正，可能的原因是近年来山东省积极推进高标准农田建设、农田水利建设，农业生态治理方面具有明显提升，确保了粮食产量的增加，进而促进了粮食生产生态效率水平的提升。农村居民人均可支配收入在 1%的显著性水平上为正，说明农村居民收入水平的提高有利于促进粮食生产生态效率的提升。一方面，农民收入水平提高可以放松资金的约束性管理，较早地购买农资设备，使用农业生产的先进技术，优化粮食生产中各资源要素的合理配置，促进农业技术效率与粮食生产生态效率的同步提升；另一方面，农民可以购买高质量的复合肥代替单一要素的农用化肥，提高投入要素的利用率，进而提高粮食产出，促进粮食生态效率的提升。种植结构在1%的显著水平上对粮食生产生态效率提升具有正向影响，说明种植结构的变动会显著提升粮食生产生态效率。粮食作物种植比例的提升，意味着经济作物的种植比例减少。经济作物虽能够保证农民收入，但在生产过程中需要投入更多化肥、农药等生产要素，给环境造成较大压力。因此，在农业生产过程中，合理调控种植结构也是提高粮食生产生态效率的重要路径之一。回归（2）主要检验间接因素对粮食生产生态效率的影响。工业化水平在1%的显著性水平上对其产生负向影响。一方面是由于工业化的发展导致大量优质、高产的平原地区农田被占用为开发区，即使在平原地区或大城市郊区农业用地也基本上被严重污染，因此会降低粮食生产生态效率；另一方面可能由于工业发展水平越高，大量资源会向工业生产倾斜，农民为获得更高的收入，选择放弃农业生产转向工业生产，为了保证粮食产量，必然会加大化肥、农药等生产要素投入比重，受粮食生产环境污染及农村人力资本减少的双重影响，导致粮食生态效率降低。城镇化率在1%的显著性水平上对粮食生态效率产生负向影响。可能的原因是随着城镇化水平的不断提高，导致农村大量受过高水平教育的劳动力向城市流动，而剩下的农村劳动力素质普遍偏低，接受新思想、新技术和新方法较慢，生产效率低且生产经营方式相对粗放。同时由于城镇化的发展会占用大量耕地，导致耕地非农化及耕地质量下降等问题，因此城镇化水平提高对其产生负向影响。另外，检验鲁中、半岛、鲁西南及鲁西北4个区位因素对粮食生产生态效率的影响，区位因素在 1%的统计水平上显著，表明山东省各地区之间的粮食生产生态效率存在集聚效应或溢出效应。3结论与政策建议3.1结论本研究对山东省 16地市粮食生产生态效率进行测算评价，在探究其时空格局特征的基础上，构建Tobit模型分析其驱动因素，主要结论如下：1）山东省粮食生产生态效率整体呈波动上升趋势，其年均值为0.58，仍有较大的提升空间；半岛、鲁西南、鲁中、鲁西北地区粮食生态效率依次递增；2019年仅济南、菏泽、德州、东营的粮食生产生态效率达到有效状态，其余各市均未达到有效状态。粮食生态效率水平偏低并不是期望产出的不足，而是化肥、农药、劳动力等投入要素冗余及污染物排放所致。2）空间呈明显的差异特征，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；此外，除2002年、2006年、2008年以外，山东省粮食生态效率具有显著的空间正相关性，且主要表现为“高-高”表7山东省粮食生产生态效率驱动因素分析变量机械化密度（lnDAM）财政支农水平（lnFIN）农民收入水平（lnCDI）种植结构（lnAFS）工业化水平（lnINL）城镇化率（lnUR）区位变量LR检验Log like