农业水环境效率空间效应及其影响因子——基于SBM 的分析

何 龙，骆映竹，俞雅乖

（宁波大学 商学院，浙江 宁波 315211）

当下，已进入中国特色社会主义新时代，人民的生态环保理念日益增进。特别是农村人民对于农业水环境的重视程度越来越高，因为水资源不仅影响生活质量，更影响农村经济发展水平。

越来越多的学者也注意到资源和环境效率的研究价值和重要性，刘渝和王芨（2012）[1]在已有研究基础上，进一步证实了农业水资源具有空间集聚效应。张可等（2017）[2]在此基础上，利用2013 年的截面数据测算了我国农业水环境效率，研究其空间效应和影响因素，研究结果表明我国农业水环境有空间分布特征和空间集聚效应。但使用截面数据所得结果的一般性不够显著。因此，本文做出改进设计，采用2014—2017 年的面板数据进行研究，分析中国农业水环境效率的空间效应，并进一步分析其影响因子。这对于提高我国农业水环境效率，降低地区间农业水环境效率的不均衡性具有重要意义。

一、中国农业水环境效率的空间特征分析

（一）中国农业水环境效率的测度

SBM 模型最早由国外学者提出，国内相关学者将其不断地应用改进。SBM 模型考虑产出的期望和非期望两个指标[3]，更凸显决策单元环境效率评价的本质。评价过程中，先构建正确有效的生产可行性集，其内容包括：（1）期望产出；（2）非期望产出；（3）要素投入。再计算可行性集距离各决策单元的数值，所得即为效率值。因此本文借鉴SBM 模型[4]，根据已有研究成果和农业水环境自身特点，选取2个期望产出指标、2 个非期望产出指标和5 个投入指标（见表1）。

表1 中国农业水环境效率测度指标

通过SBM 模型测算2014—2017 年我国农业水环境效率，并生成中国农业水环境效率空间分位图（见图1）。从图1 中可以看出，农业水环境效率在我国东部大多介于0.91～1.0 范围，向西逐级递减，水环境效率最低值出现在我国西北部。我国农业水环境效率空间分布不均衡，东西差异大，在东部沿海和东三省呈现集聚特征。

图1 中国农业水环境效率空间分位图

（二）空间自相关检验

首先，本文采用全局Moran's I 指数进行空间自相关检验[5-6]。Moran's I 指数解释了一定空间内全部经济活动的集群分布状况，其定义为：

其中：n是观察值的数量；xi是在位置i的观察值；zi是xi的标准化变换，。

用全局Moran's I 检验中国2014—2017 年农业水环境效率，2014 年和2017 年通过10%置信度以下检验，2015 年和2016 年没有通过10%置信度以下检验。说明在2014 年和2017 年，我国的农业水环境效率在空间上有一定的相关性，相邻省份间互相学习效仿，农业水环境效率空间分布有集聚性。

考虑到农业水环境效率有空间依赖性，本文进一步用局部Moran's I 检验2014 年和2017 年各省份农业水环境效率，观测各省空间依赖情况。全局Moran's I 检验处在整体视角，其结果只能反映区域的空间集聚或分散状态，不能很好地反映区域的空间关联情况。局部Moran's I 检验恰能弥补这个不足[7]。本文将局部Moran's I 指数定义为：

对2014 年和2017 年我国农业水环境效率的测度结果进行局部Moran's I 检验，结果显示，2014 年通过10%置信度检验的省区为天津和宁夏。2014 年通过5%置信度检验的省区为：北京、山西、江苏、新疆。2017 年通过10%置信度检验的省区为：北京、山西、辽宁、吉林、青海。2017 年通过5%置信度检验的省区为：天津、甘肃、宁夏、新疆。

表2 为2014 和2017 年我国农业水环境效率局域空间自相关LISA 集群表[8]，2014 年我国华东沿海省份和东三省呈“高—高”聚集模式，中西部部分地区呈“低—低”聚集模式。这表明我国农业水环境效率高值区集中在东部沿海省份，省份间互相带动共同提高本区域农业水环境效率。区域经济发展水平高，自然地理条件得天独厚，河网密布、水系发达都决定了我国东部区域内双高聚集模式。我国农业水环境效率低值区集中在中西部省份，一是中西部相较于东部经济发展水平落后，二是自然地理环境所决定。西北多荒漠，水资源匮乏。西南多山区，地区间经济不便合作，资源难以共享，最终呈现出双低聚集模式。在2017 年发生了动态演变。即“高—高”聚集模式省份由7 个上升到10 个，由东三省和华东沿海省份向周边省份扩张，可见位于“高—高”聚集模式周边的省份有向邻近省份学习的现象；同时，“低—低”聚集模式的省份从8 个减少为3 个。可见，中国农业水环境效率总体呈上升趋势，且低效率省份会向高效率省份学习，逐渐提高本省农业水环境效率。

表2 2014 年和2017 年我国农业水环境效率局域空间自相关LISA集群表

二、中国农业水环境效率的影响因素分析

（一）影响因素分析

已有的文献充分研究了农业环境效率的影响因素，主要有：资源因素、环境因素和经济因素[9-10]。本文基于已有研究成果[11-12]，结合农业水环境的特征，选取出可能会对农业水环境效率产生影响的因素。

Monchuk（2010）[13]研究了农业生产率的影响因素，发现农业结构、工业化以及农业经济发展水平都会影响到农业生产率。农业水环境效率同样会受农业结构变动的影响，生产粮食或者养殖畜禽对水资源的要求不一样，其带来的影响也不一样。因此，借鉴张可等（2017）[2]的研究，本文选取了两个农业结构的影响因素，一个是以养殖业总产值占农业总产值比重进行衡量，该值越大表明当地对于养殖业的投入越大；另一个是以农作物播种面积与耕地面积的比值进行衡量，该值越大，表明当地对农产品的投入越大。此外，Monchuk（2010）还选取了农村工业化水平作为农业生产率的影响因素。地区工业化水平提高可以带动农业生产率提高，间接提高农业水环境效率。譬如，工业化水平提高带动化肥使用效率提高，减少氮磷元素对水环境的负污染，既增加了“期望产出”，也降低了“非期望”产出。因此，本文选取了一个工业化水平的影响因素，用规模以上工业企业数量的自然对数进行衡量。该值越高，表明当地的工业化水平也越高。因此本文选取了农业结构和工业化水平做影响因素。

梁流涛（2012）[14]、李谷成（2014）[15]都提到了农村经济发展水平和环境规制对于农业环境的影响，因此本文选取农村经济发展水平作为一个影响因素，以农村居民人均可支配收入衡量农村经济发展水平，该值越大表明当地经济发展水平越高。环境规制主要表现为政府出台的环境保护政策、对于破坏环境行为的执法力度以及环境治理的投入。但是这一方面的度量在数据获得方面略受限制，因此本文借鉴已有研究，环境规制影响因子用污染物控制效果衡量，污染物控制效果越好，表明当地环境规制力度越强。因此，本文选取了两个指标衡量环境规制力度，一个是农业COD 排放程度，另一个是氮磷排放程度。

梁流涛等（2012）[14]提出农业基础设施条件是农业环境效率的一个影响因素，换言之，农业基础设施越好，投入要素的生产效率也就越高。因此，本文选取了农业环境基础设施条件作为一个影响因素，用农业基础设施投资额做衡量标准，该变量越大表明农业基础设施越好。

此外，各地区自然保护程度会影响当地农村居民的环保意识，即自然保护程度高的地区，当地居民对自然保护的重视程度也就更高，在农业生产活动中会有意识地减少非期望产出，从而提高农业水环境效率。因此，本文选用自然保护区面积作为当地的自然保护程度。

具体的影响因素以及衡量方法如表3 所示。

表3 农业水环境效率的影响因素

（二）数据来源

本文采用我国2014—2017 年农业水环境效率及其影响因素相关指标的省级面板数据，样本总量124 个。数据来自《中国环境统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》。

（三）模型设定

本文首先采用普通最小二乘法（OLS）模型研究农业水环境效率的影响因素，为使结果稳健，本文使用空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）进行研究。

（1）普通最小二乘法模型（OLS）

（2）空间滞后模型（SLM）

空间滞后模型是研究空间内各变量间的溢出效应。其中：X为自变量，即表3 中的8 个影响因素；y为因变量，即农业水环境效率（AWEE）；β表示X对Y的影响；ρ为空间自回归系数；Wy是内生变量[16]。

（3）空间误差模型（SEM）

空间误差模型研究空间内，各误差项间的依赖关系。其中，X为自变量，即表3 中的8 个影响因素；y为因变量，即农业水环境效率（AWEE）；β表示X对Y的影响；ε为随机误差向量；λ为自回归系数，表示本地区受相邻地区误差冲击的程度；μ为标准正态分布的随机误差向量；W为空间权重矩阵[17]。

三、结果与讨论

各模型计量结果如表4 所示。OLS，SLM 和SEM的拟合度分别是0.445，0.553 和0.539，OLS 的拟合度既低于SLM 又低于SEM，说明OLS 回归分析中假设各省份农业水环境效率相互独立的说法不成立，即我国农业水环境效率在空间上有一定的相关性。SLM 模型的自回归系数通过10%显著性水平检验，说明我国相邻省域间，农业水环境效率会互相影响，存在空间依赖性。具体而言有6 点：

表4 实证检验结果

（1）农业结构变动带来的影响从两方面分析。一方面，ASCP 估计系数为负但不显著。表明养殖业占农业产值比重与农业水环境效率之间不存在显著关系，养殖业在农业结构中对农业水环境效率的影响有限。另一方面，ASCG 估计系数为正且通过5%显著性水平检验，表明农作物产量占比的提升会带动农业水环境效率提高。原因是我国农作物施肥量总量逐年平稳，保证粮食作物平稳增长的前提下，提高其他农业作物比重并不需要增加施肥量，化肥使用效率提高，非期望产出减少，农业水环境效率由此提高。因此，在保证粮食作物平稳增长的前提下，提高其他农作物比重，可以提高化肥使用效率，提高农业水环境效率，减少水环境问题。

（2）农村工业化估计系数为负，且通过10%的显著性水平检验，说明农业水环境效率伴随着工业化有所下降。这可能源于，水资源在工业化进程中被过度开发利用，快速工业化产生大量污染物得不到妥善处理，排放至就近水域中，日积月累形成了水污染问题。加之其他因素综合叠加，如农村粗放型增长方式产生负向影响，城市工业向农村转移带来污染等，都导致农业水环境效率降低。

（3）农村经济发展水平估计系数为正，且通过1%显著性水平检验，表明经济发展水平上升有助于农业水环境效率提高。原因在于，经济发展水平提升后，人们对生活质量会有更多要求，政府和农村居民自然更重视水环境质量。此外，农村经济发展水平的提高带动农业科学技术提高，资源损耗和污染都随之减少，从而农业水环境效率提高。

（4）环境规制带来的影响从两方面分析。一方面，ERCOD 估计系数为负但不显著。从农业COD 排放角度看，环境规制在一定程度上使农业水环境效率有所降低。这可能源于养殖业COD 排放在农业COD 排放中占比居首位，排放主体发生污染的过程带有随机性、分散性，因此很难制定行之有效的制度。另一方面，ERNH 估计系数为正但不显著。从氨氮排放角度看，环境规制在一定程度上使农业水环境效率有所提高。这可能源于农业氨氮排放大多来自化肥和农药，我国政府出台相关管理制度严控农业氨氮排放。但在某些省份可能因当地政府和人民对环保问题不够重视，执行力较弱，导致环境规制对农业水环境效率的影响并不显著。

（5）农业环境基础设施条件估计系数为正但不显著，表明农业水环境效率会因为环境基础设施条件的改善而提升，效果却不明显。可能的解释是，农业环境基础设施的建设，如滴灌节水技术、生态农业工程等，提高了资源使用率和生产能力，减轻了生态破坏，从而提高了农业水环境效率。尽管有向好转变的趋势，但与此同时也存在诸如投资项目不合理、资金短缺断裂等问题，从而致使农业水环境效率的影响不显著。

（6）自然保护重视程度的估计系数为正，且通过5%的显著性水平检验，说明农业水环境效率会随区域内对自然保护重视程度的提高有所改善。这是由于当地本身就重视自然环境的保护，潜移默化之下，当地人民自身也对高质量的环境有了意识和需求。因此，在日常生活中、农业生产活动中，自发的注意环境保护，例如提高化肥的使用效率，减少非期望产出，在这样一种重视自然保护的意识形态下，农业水环境效率会有所提高。

四、结论与政策建议

本文运用SBM 模型，基于2014—2017 年数据，测算了中国省级农业水环境效率，再通过空间滞后模型和空间误差模型对农业水环境效率的空间效应、动态演进及影响因子做进一步分析。分析表明：

（1）我国农业水环境效率在各省份间有相关性。其空间分布有两个特点：一是非均衡分布，农业水环境效率从东到西逐级降低；二是集聚效应，东部沿海省份农业水环境效率是双高聚集模式，中西部部分省份农业水环境效率是双低聚集模式。

（2）我国各省份农业水环境效率存在动态演进的过程。从2014—2017 年，省际农业水环境效率存在向邻近地区学习的效应。位于“高—高”模式周边的省份，向高效率省份学习，农业水环境效率有显著提升，“高—高”模式的省份数量上升；位于“低—低”模式的省份，也会向高效率省份学习，农业水环境效率也得到提升，“低—低”模式的省份数量减少。由此可见，中国农业水环境效率是呈现上升趋势，且低效率省份会向邻近高效率省份学习，提高农业水环境效率。

（3）我国各省份农业水环境效率相互间有所影响，地区间各类空间因素也相互影响。具体表现为农业水环境效率的提高与农村经济发展水平、农业结构合理变动、基础设施条件改善、有效的环境规制、生态环保意识增强五个方面有关。工业增长采取粗放型模式则会降低农业水环境效率。

基于上述分析，本文给出两方面建议：（1）在农业水环境污染的治理过程中，首先应注重政策的空间联动性，区域间经济合作与环保合作协同推进，统筹区域间水环境治理工作高效开展；其次东部沿海地区在目前的优良基础上应充分发挥农业水环境管理的引领效应，中西部地区应加强与东部沿海地区在农业水环境治理方面的沟通与合作，采取“科学引领，全面联动”的方式，逐渐提升中西部地区农业水环境治理能力。在借鉴过程中也要注意，切忌生搬硬套，学习成功经验的同时要结合自身特点有的放矢，制定科学合理、适应自身发展的水环境综合治理体系。（2）考虑到农业水环境效率受多重环境因素的影响，各地区在农业水环境管理过程中，还需注意：第一，提高本地经济发展水平，畅通地区间经济交流合作；第二，优化农业结构，提倡绿色生产，推广生态型农业科技技术；第三，转变农村工业化增长方式，摒弃粗放型模式，尽快采用集约型模式；第四，保证充足的资金用于改善农业基础设施条件；第五，完善农业水环境政策体系，出台防治措施，财政加大扶持力度等政策工具的综合运用，发挥激励作用，加快水环境政策体系的完善；第六，加强环境保护知识的宣传教育工作，提高全民环保意识，环境的改变从每个公民的小转变开始。