新型城镇化对农业生态效率的影响研究

摘要：基于2005-2021年中国30个省份面板数据，运用熵值法、SBM超效率模型以及空间计量模型等方法，文章对新型城镇化对农业生态效率的影响展开详细探讨。研究发现：第一，新型城镇化存在“东高西低”的非均衡格局，农业生态效率整体呈上升态势；第二，农业生态效率空间集聚格局呈“先升后降”趋势；第三，本地新型城镇化的推进对本地农业生态效率具有促进作用，对邻地也存在积极的空间溢出效应。

关键词：新型城镇化；农业；生态效率；SBM模型；空间杜宾模型

文章编号：1674-7437（2023）09-0130-05      中国图书分类号：F299.27;X321      文章标识码：A

“十四五”规划对城市高质量发展与绿色发展均提出了明确要求[1]。新型城镇化是以城乡统筹、城乡一体、产城互动、节约集约、生态宜居、和谐发展为基本特征的城镇化，是大中小城市、小城镇、新型农村社区协调发展、互促共进的城镇化。而農业秉承国民经济的基础地位，理应发挥头雁效应，既要支撑社会生产，也应处理好生态环境与资源约束间的矛盾。农业生态效率以投入与产出为导向，追求最小的资源投入与最大的经济产出，反映出农业领域经济效益与生态效益的统一。

现有针对新型城镇化的研究主要分为两部分，一是新型城镇化水平测度及其时空特征，如通过构建指标体系测算其水平值，进而通过考察其时空演进趋势并预测未来趋势，最终剖析具体实现路径等[2]；二是探究外部因素与新型城镇化的关系，如新型城镇化与绿色创新、高质量发展、乡村振兴等的耦合协调关系[3]。现有关于农业生态效率的研究，主要有以下三个方面：一是农业生态效率的测度，相关学者基于投入与产出视角，采用DEA模型、SBM模型等对其开展研究[4]；二是分析农业生态效率的时空格局[5]；三是考察外部因素的影响，如考虑如财政环保支出、农机作业服务、农业科技创新等对农业生态效率的影响[6-7]。

基于以上讨论可看出，学者们对新型城镇化和农业生态效率进行了较为深入的研究，但仍有一定拓宽空间。首先，学界的相关研究大多以某一省份为对象，较少从全国视角出发；其次，在农业生态效率的测度上，较少将碳排放纳入非期望产出；最后，关于新型城镇化与农业生态效率的诸多研究中，鲜有考虑二者关系的空间溢出效应。故本研究基于中国30个省份（详见表1）2005-2021年的面板数据，利用熵值法和超效率SBM模型分别测算新型城镇化水平与农业生态效率，继而采用空间杜宾模型探究二者关系及其空间效应，以期为二者协调发展提供一定参考。

1   研究方法

1.1   超效率SBM模型

基于非期望产出的超效率SBM模型测算农业生态效率，既规避了SBM模型无法包含其所有决策单元（即DMU）效率值不足的问题，又可以处理非期望产出、投入产出的松弛现象以及排序的并列问题等[8]。

假设农业生产过程中有n个DMU，每一DMU均包含1个投入向量即x∈Rm、1个期望产出与非期望产出向量即ye∈Rα和yu∈Rβ，定义矩阵X=[x1，x2，…，xn ]∈Rm×n，Ye=[y1，y2，…，yn ]∈Rα×n，Yu=[y1，y2，…，yn ]∈Rβ×n，同时假设X、Ye、Yu均大于零，若保持规模报酬不变，则其可能的集合为p={（x，ye，yu）│x≥Xλ，ye≥Yeλ，yu≥Yuλ，λ≥0}。D-、De、Du均为松弛变量，即投入冗余、期望产出不足和非期望产出过多；ρ*表示决策单元的农业生态效率（见公式1）。

1.2   空间自相关分析

使用全局莫兰指数进行全局空间自相关检验能够描述农业生态效率在整体层面的空间集聚特征（公式2、3）[9]。

式中，I为全局莫兰指数，Xi和Xj代表各省份的农业生态效率，χ为均值，n为研究省份共计30个，S2为样本方差；Wij为空间权重矩阵，代表省份间的邻近关系，文章选用邻接权重矩阵代入公式。全局莫兰指数的取值范围为[-1，1]，其值为正（负），表明农业生态效率存在空间正（负）自相关性。

1.3   空间杜宾模型

空间杜宾模型（SDM）可进行空间溢出效应分解，并考虑不同因素的空间溢出效应对被解释变量的影响，更利于考察解释变量对本地被解释变量（直接效应）及关联区域被解释变量的影响（间接效应）（见公式4）[10]。

在公式（4）中，Yit与Xit分别为被解释变量与解释变量（核心解释变量与控制变量）；i与j表不同省份，t表研究时期各年份，μi与ξt表时间与空间双固定；Wij为空间权重矩阵；ρ、φ为回归系数，εit为随机误差项。

2   新型城镇化水平与农业生态效率的现状分析

2.1   新型城镇化水平现状分析

利用熵值法，借鉴田云和卢奕亨（2023）[11]所构建的评价指标体系测算2005-2021年30个省份的新型城镇化水平。由表1可知，2021年新型城镇化水平以上海最高，达0.745；北京紧随其后位列第二，其水平值也达0.722；经济发达、财力雄厚、区位优势以及人才集聚等资源优势是两地领跑全国的主要原因。排名3～10位的省份依次为天津、江苏、浙江、广东、福建、山东、重庆、江西，除重庆、江西外，皆位于东部地区；八个省份的新型城镇化水平虽均大于0.400，但距离京、沪二地已有明显差距。与之对应，广西新型城镇化水平最低，仅为0.325，未达到京、沪二地城镇化水平的50%；贵州、云南、新疆、海南依次排在末2～5位，其水平值介于0.330～0.370之间。相较于2005年，所有省份均实现了不同程度的提升；其中，贵州增幅最大，达354.62%；安徽、重庆、四川、内蒙古、宁夏、湖南、广西、云南增幅也高于210%；整体来看，各省域新型城镇化建设成效显著，但仍存在明显的空间非均衡特征，呈现出“东高西低”的空间格局，原因可能是随着《国家新型城镇化规划（2014-2020年）》《国务院关于深入推进新型城镇化建设的若干意见》等文件的出台实行，以中西部省份为代表的新型城镇化工作取得了积极进展（见表1）。

2.2    农业生态效率现状特征分析

利用超效率SBM模型测算出2005-2021年30个省份的农业生态效率（见表1）。由表1可知，2021年吉林农业生态效率最高达1.060；青海以微弱劣势紧随其后位列第二，其效率值为1.057；福建、天津、广东、海南、浙江、北京、安徽依次排在3～9位，其效率值皆大于1，处于最佳前沿面。与之对应，内蒙古农业生态效率最低，仅达到0.252，说明该省份至少存在70%以上的环境效率改善空间；宁夏、山西、新疆、甘肃三地位居末2～5位，其效率值也皆未超过0.300；究其原因，可能与这些省份第一产业比重高、农业资源消耗量大、减碳降排技术的落后等因素有关。相较于2005年，青海农业生态效率增幅最大，达258.43%；浙江以微弱劣势位居第二，增幅达244.75%；福建、山东、河北、海南、广东等12个省份增幅均在100%以上，其余18个省份中，除吉林、内蒙古、上海外，其增幅皆大于40%。30个省份中，仅上海一地农业生态效率下降，其降幅达46.86%，这可能与其第一产业产值不断下降而第三产业比重较高的经济定位有关。

3   新型城镇化对农业生态效率的影响分析

3.1   全局空间自相关检验

探讨新型城镇化对农业生态效率的影响及空间溢出效应之前，还需对所有变量予以全局空间自相关检验，以强化模型使用的合理性，以下为各变量的空间自相关检验结果（见表2）。

由表2可知，新型城镇化水平的莫兰指数均在1%水平下显著且数值稳定，表明新型城镇化存在较强的空间正自相关性。而农业生态效率在2009-2021年的全局莫兰指数均显著为正，表明自2009年起，农业生态效率在整体层面也呈现出明显的空间正相关性。同时，农业产业集聚、农业机械化水平、农业经济发展水平、土地流转率、农业产业结构、耕地利用结构、环境规制力度等7个控制变量与前两者相似，表明后续可以使用空间计量模型展开分析。

3.2   新型城镇化对农业生态效率的影响分析

根据以上结果，利用固定效应下的空间杜宾模型进行回归分析，结果（见表3）。

由表3可知，新型城镇化对农业生态效率的影响系数在1%水平下显著为正，表明随着新型城镇化的推进，农业生态效率持续提升。究其原因，新型城镇化发展，优化了农村劳动力配置，扩大了农村内需，挖掘了农村市场潜力，促进了农业生产绿色转型的提质增效。具体而言，一方面，新型城镇化吸引人口与经济活动由农村向城镇转移，有助于实现农村规模经济扩张，农业生产交易费用随之降低，生产成本空间得以释放，进而有效加强了农业生产清洁能源使用意愿，遂提高了农业生态效率。另一方面，新型城镇化推进过程中，农村经济结构逐渐优化，农村三产不断转型升级，经济发展与生态环境更为协调，加之，农村人力资本水平逐年改善，政府环境规制力度也相应增强，逐步形成了农业人口转移、农业经济发展以及农村生态环境保护的协调发展模式，最终较大程度地促进了农业生态效率提升。

利用偏微分分解法得到新型城镇化对农业生态效率的直接效应和空间溢出效应（间接效应），相关结果（见表4）。

由表4可知，新型城镇化对农业生态效率的空间溢出效应系数为1.665，在1%水平下显著为正，即本地新型城镇化的推进对周边地区产生了正向空间溢出效应。具体而言，本地新型城镇化程度每提升1个百分点，相邻地区的农业生态效率将会随之提高1.665%。可能的解释是，相邻省份之间劳动力跨区流动，将推动邻地积累先进生产技术及科学管理理念，并将资源、技术、经验以及知识等要素投入农业生产。与此同时，在新型城镇化的推动下形成了乡村旅游等发展模式，以此引发相邻地区的争先效仿，推动了农旅融合，优化了绿色发展模式。上述原因综合之下，新型城镇化发展对农业生态效率产生了积极的溢出效应。

4   结论与建议

本研究基于2005-2021年30个省份面板数据展开研究发现：第一，基期内，我国新型城镇化建设效果呈“东高西低”的非均衡化格局；第二，农业生态效率整体呈持续上升态势，仅上海略有下降；农业生态效率空间集聚格局逐渐显现，整体表现为“先升后降”趋势；第三，新型城镇化的不断推进对农业生态效率提升有显著影响，同时促进了邻地农业生态效率提高。

根据研究结论，提出以下建议：第一，推进新型城镇化过程中，注重农业生态领域人才队伍建设。新型城镇化的发展促使大量农村劳动力跨区流动，政府应有意识地引导生态领域人才返乡下乡，打造一批既能推动农业现代化发展，又能实现生态保护的人才队伍；第二，系统把握新型城镇化发展的差异化格局，高水平发展省份应着重打造农业生态的社会化服务体系，提升本地农业生态效率的同时，提供跨省优质服务，以缩小地区发展差距；第三，实施切实有效的激励型政策，助力构建区域一体化格局，引导多省份协同推进符合可持续发展理念的新型城镇化模式，进一步强化其对农业生态效率的积极影响与空间溢出效应作用。

参考文献：

[1]魏后凯.“十四五”时期中国农村发展若干重大问题[J].中国农村经济，2020（01）：2-16.

[2]李莉，茹伊丽，林仲豪.广东省中心镇新型城镇化质量时空特征及驱动机制[J].生态经济，2022，38（07）：121-131.

[3]徐振华，慈福义，张佳文.数字经济、绿色创新与新型城镇化时空耦合分析[J].统计与决策，2023，39（15）：94-99.

[4]吉雪强，尚杰.基于三阶段SBM模型的中国农业生态效率研究[J].中国农业资源与区划，2021，42（07）：210-217.

[5]闫明涛，乔家君，瞿萌，等.河南省农业生态效率测度、空间溢出与影响因素研究[J].生态与农村环境学报，2022，38（11）：1396-1405.

[6]姜智强，刘伊霖，曾智，等.財政环保支出对农业生态效率的影响研究——来自长江经济带发展战略的经验证据[J].经济问题，2022（06）：113-122.

[7]朱洋洋，孙超，黄大勇.劳动力转移、农业规模化经营与农业生态效率——基于中介效应和门槛效应的实证研究[J].福建农林大学学报（哲学社会科学版），2022，25（04）：32-42.

[8]崔叶辰，韩亚丽，吕宁，等.基于超效率SBM模型的农业生态效率测度[J].统计与决策，2020，36（21）：87-90.

[9]吕德胜，王珏，程振.黄河流域数字经济、生态保护与高质量发展时空耦合及其驱动因素[J].经济问题探索，2022，（8）：135-148.

[10] LESAGE J P， PACE R K. Introduction to spatial econometrics [M].Boca Raton：CRC Press，2009.

[11]田云，卢奕亨.中国省域新型城镇化与农业碳排放效率的耦合协调关系[J].华中农业大学学报（社会科学版），2023（04）：33-46.

作者简介：崔威威（1996-），男，汉族，湖北武汉人，硕士，研究方向为农业绿色发展。

张经纬（1997-），女，汉族，湖北随州人，硕士，研究方向为农业企业管理。