双碳目标下主产区粮食种植生态效率测度及其时空演化特征分析.pdf

摘要：科学测度我国粮食主产区的粮食种植生态效率及其时空演化特征，对实现农业“双碳”目标、保障国家粮食安全具有重要意义。将碳排放作为非期望产出纳入粮食种植生态效率评价指标体系，运用包含非期望产出的超效率 SBM 模型测度 2011耀2020 年我国 13 个粮食主产区的粮食种植生态效率，在此基础上运用 ArcGIS 10.2 软件探析其时空演变特征。研究表明：整体粮食种植生态效率水平变化缓慢，仍有一定的上升空间；粮食主产区的粮食种植生态效率呈现先下降后逐渐上升的发展趋势，变化相对平稳；粮食主产区的粮食种植生态效率空间格局演变轨迹为先下降后逐渐上升的扁平“V”型，高效率区域呈现由“连片”分布向“点状”分布再逐渐向“连片”分布特征，空间聚集效应逐步显现，空间格局呈区域非均衡化发展特征。提出加快转变粮食生产方式、加强区域间交流与合作、因地制宜做好科学规划的对策建议。关键词：碳中和；粮食主产区；粮食种植生态效率；超效率 SBM 模型；时空演化中图分类号：F323文献标识码：A文章编号：1008-1631（2023）04-0096-06收稿日期：2023-03-28基金项目：河北省科技计划项目软科学研究专项（22557682D）；河北省在读研究生创新能力培养资助项目（CXZZBS2022041）；河北省教育厅人文社会科学研究重大课题攻关项目（ZD202306）；清 华 农 村 研 究 博 士 论 文 奖 学 金 项 目（202204）作者简介：申琳（1986-），女，河北邯郸人，副教授，博士，主要从事农村区域发展与环境政策研究。E-mail：。Measurement of Ecological Efficiency of Grain Planting in Main Production Areas and Analysis of ItsSpatio-temporal Evolution Characteristics under the Target of Peak Carbon Dioxide Emissions andCarbon NeutralitySHEN Lin1，MO Xue-li1，SUN Ru-xue1，HUANG Ji-nan2，LIU Wen-chao3（1.Department of Culture and Management，Agricultural University of Hebei，Cangzhou 061100，China；2.Institute ofGrain and Oil Crops，Hebei Academy of Agriculture and Forestry Sciences，Shijiazhuang 050031，China；3.Collegeof Economics and Management，Agricultural University of Hebei，Baoding 071000，China）Abstract：Scientific measurement of the ecological efficiency of grain planting and its spatio-temporal evolutioncharacteristics in China s main grain production regions is of great significance to achieve the goal of peak car原bon dioxide emissions and carbon neutrality in agriculture and ensure national food security.Carbon emissions areincluded in the evaluation index system of ecological efficiency of grain planting as an unexpected output，andthe super efficiency SBM model including unexpected output is used to measure the ecological efficiency of grainplanting in 13 main grain producing areas in China from 2011 to 2020.On this basis，ArcGIS 10.2 software isused to analyze its spatio-temporal evolution characteristics.The results show that the overall level of ecologicalefficiency of grain planting changes slowly，and there is still some upside potential for improvement.The ecologi原cal efficiency of grain planting in the main grain producing areas shows a development trend of first decliningandthengraduallyrising，withrelativelystablechanges.The evolution track of the spatial pattern ofecological efficiency of grain planting in the maingrain producing areas is a flatVshape that firstdroping and then gradually rising.The high efficiencyareasshowthecharacteristicsofdistributionfromcontiguous distribution to dot distribution and thengradually to contiguous distribution.The spatial ag原glomeration effect gradually appears，and the spatial申琳1，莫雪莉1，孙茹雪1，黄冀楠2，刘文超3（1.河北农业大学文管系，河北沧州061100；2.河北省农林科学院粮油作物研究所，河北石家庄050031；3.河北农业大学经济管理学院，河北保定071000）双碳目标下主产区粮食种植生态效率测度及其时空演化特征分析DOI：10.12148/hbnykx.20230102河北农业科学，2023，27（4）：96-101，104Journal of Hebei Agricultural Sciences编辑蔡海燕第 4 期30 a 来粮农生产过程中温室气体排放量增加了17%1。2019 年全球温室气体人为排放量为 540 亿 t 二氧化碳当量，其中31%来源于农粮系统。粮食的可持续生产受到资源及环境双重刚性约束2，特别是碳排放引致的气候变化已成为制约人类社会可持续发展的全球性环境危机3。因此，农业可持续发展必须充分考虑资源环境的承载力，注重农业经济与环境质量的发展相协调4。我国连续 8 a 粮食产量突破6.5 亿 t5，粮食主产区在保障国家粮食安全、维护社会稳定等方面发挥了巨大的作用。在减排增汇目标下，全面了解主产区粮食种植生态效率及其时空演化特征，对实现粮食种植业可持续发展具有重要的现实意义。粮食种植生态效率是指资源与环境约束下的粮食产量最大化，即用最少的资源消耗和最小的环境影响实现最大的粮食产出。国内外学者通过构建模型6，7和指标体系8，9分析影响因素10，11等对生态效率进行了深入研究，运用随机前沿分析（SFA）12、生态足迹分析13、数据包络分析（DEA）14方法对生态效率进行测度，其中 DEA 模型在多投入、多产出的决策单元评价问题中优势明显15，已成为测度生态效率的主流方法；超效率 SBM 模型兼顾了投入产出的目标值与实际值的径向比、各投入产出的非径向松弛变量等问题，在农业生态效率测度的研究中得到广泛应用16，17。常用的指标包括化学需氧量（COD）、总氮（TN）和总磷（TP）18，19，随着气候问题日趋严峻，碳排放逐步纳入到指标当中20，更加完善地考量粮食种植对环境的影响，体现了绿色、低碳的发展理念。从微观和宏观2个视角对影响粮食种植生态效率的因素进行分析，微观层面的研究主要集中在农户的基本特征、受培训程度、环境规制、绿色认知等20，21；宏观层面的研究主要表现为经济发展水平、产业结构、机械化水平、技术发展水平、人均播种面积等12耀14。已有的研究主要集中于粮食种植生态效率的区域差异及影响因素，对于时空演化及未来演变趋势研究甚少。基于此，运用包含非期望产出的超效率SBM模型、Arcgis10.2软件，测算 2011耀2020年我国 13 个粮食主产区的粮食种植生态效率，分析时空演变规律，以期为提高我国粮食生产效率，促进低碳农业、绿色农业可持续发展提供理论支持。1材料与方法1.1数据来源以我国 13 个粮食主产区为研究对象，采用 2011耀2020 年 中国统计年鉴 中国农村统计年鉴 肥料流失系数手册 面源数据，主要指标包括粮食作物的播种面积、劳动人数、机械总动力、化肥施用量、农药使用量、农用塑料薄膜使用量、耕地灌溉面积、总产量、总产值、面源污染指数、碳排放量。1.2研究方法1.2.1评价指标体系构建参考已有研究成果，遵循科学性、合理性、系统性、数据可获得性原则，构建经济、社会、环境 3 个维度的粮食种植生态效率评价指标体系（表 1）。1.2.1.1投入指标。投入指标包括播种面积（千hm2）、劳动人数（万人）、机械总动力（万 kW）、化肥施用量（万 t）、农药使用量（万 t）、农用塑料薄膜使用量（万 t）、耕地灌溉面积（千 hm2）7 个指标。1.2.1.2产出指标。产出指标包括期望产出指标和非期望产出指标2 个方面，其中，期望产出指标包括总产量（万t）和总产值（亿元）2 个方面，非期望产出指标包括农业面源污染和粮食种植碳排放量 2 个方面。农业面源污染主要是指化肥中的氮（TN）和磷（TP）的污染15耀17，并采用熵值法将污染物综合为面源污染指数。粮食种植碳排放量包括化肥、农药、农膜、柴油、灌溉和翻地六类碳源，计算公式为：农业面源污染：TN越（氮肥施用量伊1+复合肥施用量伊0.33）伊流失率（1）TP越（磷肥施用量伊0.44+复合肥施用量伊0.15）伊流失率（2）碳排放量：C=移Ci=Ti伊浊i式中，C 为粮食种植业碳排放总量；Ci为六类碳源排放量，C1耀C6依次为化肥、农药、农膜、柴油、灌溉、翻耕的碳排放量；Ti为化肥、农药、农膜、柴油消耗量及灌溉、翻耕面积；浊i为六类碳源的碳排放系数，其中 浊1越0.859 6 万 t/万 t，浊2越4.934 1 万 t/万 t，浊3越5.18 万 t/万 t，浊4越0.5927万 t/万 t，浊5越266.48万 t/万t，浊6越312.6 万 t/万 t。pattern shows the characteristics of regional unbalanced development.The countermeasures and suggestions areproposed to accelerate the transformation of grain production methods，strengthen regional exchanges and coopera原tion，and make scientific planning tailored to local conditions.Key words：Carbon neutrality；Main grain producing areas；Ecological efficiency of grain planting；Super effi原ciency SBM model；Spatio-temporal evolution申琳等：双碳目标下主产区粮食种植生态效率测度及其时空演化特征分析97河北农业科学2023 年1.2.2构建模型1.2.2.1包含非期望产出的超效率 SBM 模型。包含非期望产出的超效率 SBM 模型结合了超效率 DEA 模型与 SBM 模型的优点，既考虑了经济活动对环境产生的负效应，又能对比较评价结果中有效决策单元的效率差异24。模型设定如下：假定粮食种植系统有n 个决策单元（Decision Making Unit，DMU），每个决策单元投入 m 种资源，产出 s1种期望产出和 s2种非期望产出。单元向量 x沂Rm，yg沂Rs1，yb沂Rs2，矩阵 X=x1，xi 沂Rm伊n，Yg=yg1，ygi 沂Rs1伊n，Yb=yb1，ybi 沂Rs2伊n，且 xi跃0，ygi跃，ybi跃0。考虑到某一地区粮食种植自然资源等生产要素变化不大，采用规模报酬不不变（CRS）假设25。模型具体表达如下：籽*=min员+员mmi=1移D-ixik1-1s1+s2s1p=1移DgPygpks2q=1移Dbqybqk蓸蔀s.t.xik逸nj=1，屹k移xij姿j-D-i（i=1，m）ygpk逸nj=1，屹k移ygpj姿j+Dgp（p=1，s1）ybqk逸nj=1，屹k移ybqj姿j-Dbq（q=1，s2）1-1s1+s2s1p=1移s2q=1移Dbqybqk蓸蔀跃0姿j，D-，Dg，Db逸0（j=1，n；j屹0）扇墒设设设设设设设设设设设设设设设设设缮设设设设设设设设设设设设设设设设设（1）式中，籽*为粮食种植生态效率指数，n 为 DMU 的个数，m 为投入要素的个数，s1、s2分别为期望产出和非期望产出，D-、Dg、Db分别为投入、期望产出以及非期望产出的松弛变量。目标函数 籽*关于 D-，Dg，Db严格递减，且 0臆籽*臆1。当 籽*越1 且且 D-越Dg越Db越0时，函数存在最优解，表明决策单元充分有效。当 籽*约1 或D-、Dg、Db不完全为 0 时，表明决策单元效率无效，投入产出效率存在改进空间。1.2.2.2变异系数。变异系数用来衡量地区间相对均衡水平26，可以揭示我国 13 个主产区粮食种植生态效率的差异情况与演进规律，公式具体表达如下：CV=1NNi=1移（xi-x 軃）2姨x 軃（2）式中，CV 为变异系数值；N 为省份样本数；xi为我国各省份粮食种植生态效率样本值；为我国粮食种植生态效率省际平均值。CV 值越大，表示样本间粮食种植生态效率差异越大，省份间粮食种植生态效率越不均衡，反之亦然。1.2.3生态效率空间格局依据粮食种植生态效率划分标准（表 2），采用等距法选取 2011 年、2014 年、2017 年、2020 年主产区粮食种植生态效率截面数据，运用 ArcGIS 10.2 软件绘制空间分布图。并结合各省碳排放占全国总碳排放的比重对 2011耀2020年主产区粮食种植生态效率的空间格局演变规律进行系统分析。表 1粮食种植生态效率评价指标体系构建Table 1Construction of evaluation index system of ecological efficiency of grain planting播种面积（千 hm2）劳动人数（万人）机械总动力（万 kW）化肥施用量（万 t）农药使用量（万 t）农用塑料薄膜使用量（万 t）耕地灌溉面积（千 hm2）总产量（万 t）总产值（亿元）面源污染指数碳排放量（万 t）最小值3 169.80134.5011 338.7972.721.803.171 079.241 753.90610.560.00226.73最大值14 438.38886.419 072.84523.5810.8421.865 996.927 540.804 565.771.001 066.52平均值6 430.49409.114 161.62215.226.128.242 616.333 752.682 008.780.59578.51标准差2 580.49180.502 173.38100.452.164.371 199.031 401.88884.520.26219.35投入期望产出非期望产出指标*数据资料来源于 中国统计年鉴 中国农村统计年鉴 。等级生态效率低水平区生态效率中低水平区生态效率中高水平区生态效率高水平区阀值 0.001，0.600 0.601，0.850 0.851，1.100 1.101，2.000 表 2粮食种植生态效率划分标准Table 2Classification criteria of ecological efficiency ofgrain planting98第 4 期地区河南黑龙江四川江苏吉林内蒙古湖北辽宁湖南江西山东河北安徽平均2011 年2.0001.0971.1351.1451.0651.0651.0721.0631.0861.0011.0261.0030.6721.1102014 年2.0001.1451.1091.1021.0891.0621.0451.0241.0421.0251.0230.7280.6751.0822017 年2.0001.1801.1331.1001.0991.0371.0311.0161.0031.0131.0110.6670.6501.0722020 年2.0001.2031.1351.0731.0681.0731.0121.0151.0221.0161.0110.7230.6371.076均值2.0001.1511.1251.1051.0811.0551.0401.0391.0381.0161.0110.7700.6581.084平均变动幅度（%）-0.000-0.966-0.000-0.629-0.028-0.075-0.560-0.452-0.589-0.150-0.146-2.792-0.521-0.036排名（位）12345678911101213-表 32011耀2020 年 13 个粮食主产区粮食种植生态效率测算结果Table 3Measurement results of ecological efficiency of grain planting in 13 main grainproducing areas from 2011 to 20202结果与分析2.1生态效率时序演化特征分析2011耀2020 年我国粮食主产区的粮食种植生态效率变动幅度为 0.036%，变化缓慢且仍有一定的上升空间。各主产区粮食种植生态效率变化程度差异较大，黑龙江、江西、内蒙古、吉林的平均增幅跃0，且黑龙江的增幅最大；其他地区的平均增幅约0，且河北的降幅最大。河南、黑龙江、四川、江苏的粮食生产效率均值为 1.105耀2.000，属于生态效率高水平区，吉林、内蒙古、湖北、辽宁、湖南、江西、山东粮食生产效率均值 1.055耀1.011，属于生态效率中高水平区，河北、安徽的粮食生产效率均值分别为 0.770 和 0.658，属于生态效率中低水平区（表 3）。2.2生态效率区域差异特征分析2011耀2020 年我国粮食主产区的粮食种植生态效率变异系数呈波动上升趋势，2013 年的区域差异最小（0.084），2017 年的区域差异最大（0.101）。各地区的粮食种植生态效率差距在 2011耀2013 年呈先扩大后逐渐收敛趋势，2013耀2015 年不断扩大趋势，变异系数增幅较大，2015耀2017 年粮食种植生态效率出现小幅度的波动下降后上升，2017 年后再次呈现收敛趋势（图 1）。研究表明，2011耀2020 年变异系数与粮食种植生态效率呈反方向变动，即生态效率值上升，变异系数值下降；反之亦然。说明随着生态效率的提高，不同地域间的差距在逐渐缩小，整体差异呈收敛态势。中部、西部、东部地区的粮食生产效率走势存在差异，中部地区生态效率持续稳定保持在 1.14 左右，从 2010 年的 1.142 上升至 2013 年的 1.147，后波动下降至 2020 年的 1.137；西部地区生态效率经历了先下降后上升的变动趋势，自 2010 年的 1.100 下降至2015 年的 1.068，后逐渐上升至 2020 年的 1.104；东部地区生态效率呈波动下降的变动趋势，自 2011 年的 1.059 波动下降至 2020 年的 0.955（图 1）。2.3粮食种植生态效率空间格局特征分析我国粮食主产区粮食种植生态效率空间格局演变轨迹为先下降后上升的扁平“V”型，高效率地区呈现由“连片”分布向“点状分布”再向“连片”分布的特征，空间格局趋于非均衡化发展（图 2）。申琳等：双碳目标下主产区粮食种植生态效率测度及其时空演化特征分析图 12011耀2020 年我国东部、中部、西部地区粮食种植生态效率及变异系数演变趋势Fig.1Evolution trend of ecological efficiency of grainplanting and variation coefficient in the eastern，centraland western regions of China from 2011 to 20201.41.21.00.80.60.40.20.00.140.120.100.080.060.040.020.00年份（年）东部均值中部均值西部均值省际均值变异系数99河北农业科学2023 年图 22011耀2020 年我国粮食主产区粮食种植生态效率空间演变过程Fig.2Spatio-temporal evolution process of ecological efficiency of grain planting in the maingrain producing areas in China from 2011 to 20202.3.1生态效率高水平分布粮食主产区粮食种植生态效率高水平区在东部、中部、西部 3 个地区均有分布，且中部地区分布较多。河南和四川的粮食生态效率一直处于高水平，但高效率伴随着高非期望产出。以河南为例，碳排放量年均占比 9.69%，始终为全国碳排放量最高的省份，说明该省经济增长与环境的耦合协调较差，粮食种植所伴随的非期望产出制约当地生态效率的提高。黑龙江由生态效率中高水平区提升至生态效率高水平区，碳排放总量、面源污染分别占总量的 13.11%、18.64%，说明该省是以高投入、高产出的粮食种植特征进入高水平区，且非期望产出也会随之增加。江苏省由的生态效率高水平区下降为生态效率中高水平区，碳排放总量、面源污染分别占总量的 7.4%、12.1%，碳排放和面源污染排放逐年减少。2.3.2生态效率中高水平区分布粮食种植生态效率中高水平区主要集中在中部和东部沿海地区。伴随时空演进，处于粮食种植生态效率中高水平区的地区聚集效应更为明显，北方地区的吉林、辽宁、内蒙古呈聚集态势，南方地区的湖南、湖北、江西呈聚集态势。2.3.3生态效率中低水平区分布粮食主产区粮食种植生态效率中低水平区呈现“片状”“点状”相间分布。河北、安徽的粮食种植生态效率始终保持较低水平，作为粮食生产大省，粮食年均产量及产值均居前几名，而化肥、农药、农膜等生产要素的投入量0 200 400 km0 200 400 km0 200 400 km0 200 400 km生态效率中低水平区生态效率中高水平区生态效率高水平区生态效率中低水平区生态效率中高水平区生态效率高水平区生态效率中低水平区生态效率中高水平区生态效率高水平区生态效率中低水平区生态效率中高水平区生态效率高水平区NNNN黑龙江吉林辽宁内蒙古河北山东江苏安徽河南湖北四川湖南江西黑龙江吉林辽宁内蒙古河北山东安徽河南湖北四川湖南江西黑龙江吉林辽宁内蒙古河北山东江苏安徽河南湖北四川湖南 江西黑龙江吉林辽宁内蒙古河北山东江苏安徽河南湖北四川湖南 江西（2011 年）（2014 年）（2017 年）（2020 年）江苏100第 4 期（下转第 104 页）远高于其他地区，年均碳排放占比分别为 6.58%、6.15%，阻碍了 2 个地区粮食生态效率的提升。3主要结论及建议3.1主要结论构建包含碳排放作为非期望产出在内粮食种植生态效率评价指标体系，运用超效率 SBM 模型测度2011耀2020 年 13 个粮食主产区的粮食种植生态效率，运用 ArcGIS 10.2 软件绘制空间分布图分析时空演化特征，得到以下主要结论：（1）我国粮食主产区生态效率水平变化较慢，主产区均值经历了先下降后上升的发展历程，且有一定的上升空间。其中河南、黑龙江、四川的粮食种植生态效率水平较高，河北、安徽生态效率水平较低。（2）我国粮食主产区生态效率呈现先下降后逐渐上升的趋势，变化相对平稳。可分为平稳上行、波动下行、持续上行3个阶段，具有较为明显的阶段性变化特征。（3）我国粮食主产区生态效率空间格局演变轨迹为扁平“V”型，高效率区域呈现由“连片”分布向“点状”分再向“连片”分布的特征，空间聚集效应不断显现，空间格局区域非均衡化发展。3.2建议（1）加快转变粮食生产发展方式，优化资源的合理配置。积极研发、引进先进农业生产技术，推动粮食生产机械化、规模化、低碳化。因地制宜，走出一条适合粮食主产区的绿色农业发展之路。（2）提高农民低碳环保意识，推动农业创新发展。积极组织精准培训，增强农民的实践与创新意识，改进农民在农业生产过程中的管理技术。（3）加大政府保障支持，完善政策支撑体系。应加大对于低碳绿色农业生产过程中资金、技术投入，切实落实各项政策，发挥政府在农业现代化过程中的主导作用。参考文献：1 Tubiello F N，Rosenzweig C，Conchedda 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