關(guān)鍵詞：碳排放效率；高質(zhì)量發(fā)展；ＳＢＭ 模型；熵值法；ＶＡＲ 模型；黃河流域

中圖分類號：Ｆ３２３．２；ＴＶ８８２．１ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２４．０９．０１７

引用格式：焦士興，王安周，林璐霜，等．黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放效率與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的互動關(guān)系［Ｊ］．人民黃河，２０２４，４６（９）：１２０－１２６．

黃河流域作為我國重要的生態(tài)屏障和經(jīng)濟地帶，是推動高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵區(qū)域，加強其生態(tài)保護(hù)和污染防治對于促進(jìn)流域社會穩(wěn)定、經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義［１］ 。農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是流域高質(zhì)量發(fā)展的重要組成部分，農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間具有密切聯(lián)系。農(nóng)業(yè)碳排放對于環(huán)境具有負(fù)面影響，是評價高質(zhì)量發(fā)展的重要指標(biāo)。因此，探討農(nóng)業(yè)碳排放效率與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系具有重要意義。

目前，農(nóng)業(yè)碳排放效率和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)研究已取得豐富成果。在農(nóng)業(yè)碳排放效率方面，郭四代等［２］ 采用包含非期望產(chǎn)出的ＳＢＭ 模型，測算了西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放效率，認(rèn)為其總體呈上升趨勢且投入產(chǎn)出效率處于較優(yōu)狀態(tài)；吳賢榮等［３］ 分析了我國農(nóng)業(yè)的碳排放效率指數(shù)，認(rèn)為省域之間存在顯著差異；沈艷陽等［４］ 綜合運用Ｓｕｐｅｒ－ＳＢＭ 模型，測算了我國省域農(nóng)業(yè)碳排放效率，認(rèn)為其穩(wěn)步提高且存在較大提升空間。在農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展方面，楊輝等［５］ 運用熵值法測算了我國三大糧食功能區(qū)發(fā)展水平，認(rèn)為其均保持上升趨勢但存在區(qū)域差異；馬鳳才等［６］ 采用熵權(quán)法計算了黑龍江省農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，認(rèn)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚存在明顯的促進(jìn)作用和區(qū)域異質(zhì)性；王善高［７］ 運用半?yún)?shù)面板數(shù)據(jù)模型，分析了數(shù)字經(jīng)濟對我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，認(rèn)為其存在時空異質(zhì)性；高雪等［８］ 利用縱橫向拉開檔次法，分析了我國農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量的時空變化情況，認(rèn)為其呈現(xiàn)東高西低的態(tài)勢。

綜上所述，有關(guān)農(nóng)業(yè)碳排放效率和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的研究大多只探討農(nóng)業(yè)碳排放效率或農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響因素［３，８］ ，或者某一要素對農(nóng)業(yè)碳排放效率或農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的單向關(guān)系［４，７］ ，而較少探討農(nóng)業(yè)碳排放效率和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間的互動關(guān)系，且研究區(qū)域較少涉及黃河流域?；诖耍P者運用包含非期望產(chǎn)出的超效率ＳＢＭ 模型測算黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放效率，采用熵值法評價農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r，并基于ＶＡＲ 模型，探討農(nóng)業(yè)碳排放效率與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的互動機制，以期為推動黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展提供參考。

１數(shù)據(jù)來源與研究方法

１．１指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

農(nóng)業(yè)碳排放效率是指既定投入要素情況下，用較低的碳排放獲取較多的經(jīng)濟產(chǎn)出，反映碳排放約束條件下的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率水平，其本質(zhì)是納入了碳排放的生產(chǎn)技術(shù)效率［９－１０］ 。參考相關(guān)研究成果［２，１１－１２］ ，從農(nóng)業(yè)投入和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出２ 個維度，構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳排放效率評價指標(biāo)體系（見表１），其中：農(nóng)業(yè)投入維度包括勞動力投入、土地投入、農(nóng)資投入３ 個一級指標(biāo)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出維度包括期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出２ 個一級指標(biāo)。參考相關(guān)研究成果［１３－１４］ ，從綠色、經(jīng)濟、可持續(xù)發(fā)展、創(chuàng)新４ 個維度構(gòu)建農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系（見表２），其中：綠色維度包括環(huán)境友好、資源利用２ 個一級指標(biāo)，經(jīng)濟維度包括經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)２ 個一級指標(biāo)，可持續(xù)發(fā)展維度包括資源稟賦、風(fēng)險承受２ 個一級指標(biāo)，創(chuàng)新維度包括創(chuàng)新基礎(chǔ)、創(chuàng)新績效２ 個一級指標(biāo)。

數(shù)據(jù)來源于２０１１—２０２３年《中國統(tǒng)計年鑒》、黃河流域九?。▍^(qū)）統(tǒng)計年鑒、《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒》，缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法和均值法彌補。

２結(jié)果分析

２．１黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放效率

利用式（１）、式（２），計算黃河流域整體及各?。▍^(qū)）農(nóng)業(yè)碳排放效率，結(jié)果見圖１。黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放效率整體呈上升態(tài)勢，年均增長率為６．３３％。其中２０１０—２０１７ 年增幅較小，年均增長率為４．９９％，主要原因是投入的農(nóng)用物資較多，如化肥施用量由２０１０年的１ ９８０ 萬ｔ 增加到２０１７年的２ １０１萬ｔ，農(nóng)業(yè)碳排放量則由２ ７８０萬ｔ 增加到２ ９４８ 萬ｔ，農(nóng)業(yè)碳排放效率相對較低；２０１８—２０２２ 年增幅較大，年均增長率為６．９０％，主要原因是黃河流域九?。▍^(qū)）積極貫徹落實國家碳減排政策，優(yōu)化要素投入與可再生能源替代［１２］ ，減少了農(nóng)用物資投入［１９］ ，黃河流域化肥、農(nóng)藥施用量分別由２０１８年的６９３ 萬、４１萬ｔ 減少至２０２２年的５９５ 萬、２９ 萬ｔ，農(nóng)業(yè)碳排放量則由２０１８年的２ ８４２萬ｔ 減少至２０２２ 年的２５６５ 萬ｔ。

黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放效率區(qū)域差異較大。采用ＡｒｃＧＩＳ １０．５ 自然間斷點分級法，將農(nóng)業(yè)碳排放效率劃分為Ⅰ級［０．６３２，０．６５３］、Ⅱ級（０．６５３，０．８８５］、Ⅲ級（０．８８５，０．９２３］３ 個等級。

Ⅰ級包括甘肅、山西兩省，農(nóng)業(yè)碳排放效率較低，全省均值分別為０．６５３、０．６３２。甘肅位于我國西北地區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展相對落后，在農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中忽視了對環(huán)境的保護(hù)，導(dǎo)致面源污染比較嚴(yán)重，農(nóng)業(yè)碳排放量較大［２０］ 。山西省農(nóng)業(yè)碳排放效率低下，歸因于生產(chǎn)過程中存在要素投入過多、期望產(chǎn)出不足或者非期望產(chǎn)出過多，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率較低［２１］ 。

Ⅱ級包括山東、四川、河南、陜西、青海五省，農(nóng)業(yè)碳排放效率處于中等水平，全省均值分別為０．８８５、０．８７１、０．８４５、０．８８０、０．８５９。山東、四川、河南均為我國農(nóng)業(yè)大省，經(jīng)濟發(fā)展水平相對較高，但經(jīng)濟收益的增速低于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所產(chǎn)生的碳排放量的增速，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中產(chǎn)生的碳排放主要來源于農(nóng)藥化肥的施用［２２］ ，２０２２年山東、四川、河南三省的農(nóng)業(yè)碳排放量分別為５７７萬、２９０ 萬、７０６ 萬ｔ，三省合計占黃河流域九?。▍^(qū)）碳排放總量的６１．３％。陜西是種植業(yè)大省，種植業(yè)比例較高，不利于農(nóng)業(yè)碳排放效率的提升。青海受自然地理環(huán)境的影響，種植業(yè)規(guī)模較小，農(nóng)業(yè)碳排放量也較小，２０２２ 年農(nóng)業(yè)碳排放量為１２ 萬ｔ。

Ⅲ級包括寧夏、內(nèi)蒙古兩個自治區(qū)，農(nóng)業(yè)碳排放效率較高，全區(qū)均值分別為０．９２２、０．９０５。寧夏通過建立健全農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務(wù)體系，加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施和高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)，極大地推動了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的提升［２３］ 。內(nèi)蒙古重視農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)業(yè)投入力度大，２０２２ 年內(nèi)蒙古第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比為１１．５９％，位居黃河流域九?。▍^(qū)）的第二位；２０２２ 年內(nèi)蒙古農(nóng)林水事務(wù)支出占財政支出的１５％，位居黃河流域九?。▍^(qū)）的第二位。

２．２黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r

運用式（３） ～式（６），計算黃河流域及各?。▍^(qū)）農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，結(jié)果見圖２。由圖２ 可知，黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平整體呈現(xiàn)波動上升態(tài)勢，增長速度相對較快。２０１０—２０２２ 年，高質(zhì)量發(fā)展水平從０．１４７升至０．５１１，年均增長率為１０．９％。其中，２０１０—２０１６ 年年均增長率為１５．９％，但發(fā)展水平仍較低，如２０１６ 年僅為０．２８８，主要原因是農(nóng)業(yè)發(fā)展仍處于“高能耗、低效率”階段，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入較多，如２０１６ 年農(nóng)用柴油量達(dá)５９８ 萬ｔ，但農(nóng)業(yè)產(chǎn)值不高（１８３００億元），僅為２０２２年的６５．３％；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率低下，２０１６年土地生產(chǎn)率為３．８９ 萬元／ ｈｍ^２，僅為２０２２ 年的６２％，且對環(huán)境影響較大。２０１７—２０２２ 年農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平增長速度減緩，年均增長率為１０％，但發(fā)展水平相對較高，歸因于我國實施了“由高速增長向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變”重大發(fā)展戰(zhàn)略，九省（區(qū)）更加重視高質(zhì)量的發(fā)展，在推動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的同時保護(hù)了生態(tài)環(huán)境。

黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平區(qū)域差異較大。采用ＡｒｃＧＩＳ １０．５ 自然間斷點分級法，將農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平劃分為Ⅰ級［０．３１３，０．３６３］、Ⅱ級（０．３６３，０．４３８］、Ⅲ級（０．４３８，０．５２７］３ 個等級。

Ⅰ級包括寧夏、內(nèi)蒙古、山西、陜西四?。▍^(qū)），農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平較低，全?。▍^(qū)）均值分別為０．３６３、０．３５２、０．３５０、０．３１２。寧夏農(nóng)業(yè)發(fā)展主要依靠黃河過境水，農(nóng)業(yè)用水量占比超過８５％［２４］ ，在黃河流域九?。▍^(qū)）中用水效率最低（２０２２ 年農(nóng)業(yè)用水效率為７．９９６元／ ｍ^３）。內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)多為分散經(jīng)營，且復(fù)種指數(shù)較低（２０２２ 年為７５．６９％）。山西傳統(tǒng)種植業(yè)和畜牧業(yè)發(fā)展較慢且相對穩(wěn)定，相應(yīng)的加工業(yè)發(fā)展也較慢，農(nóng)業(yè)產(chǎn)品附加值較低［２５］ 。陜西農(nóng)業(yè)規(guī)?；潭容^低，２０２２年農(nóng)業(yè)規(guī)模化程度僅有０． ６４ ｈｍ^２／ 人?？傊?，這四省（區(qū)）農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平較低的主要原因是資源利用效率和生產(chǎn)效率均較低。

Ⅱ級包括甘肅、青海兩省，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展處于中等水平，全省均值分別為０．４３９、０．４０９。甘肅、青海位于黃河上游，受自然條件影響，農(nóng)業(yè)發(fā)展受到一定制約。甘肅通過轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式、推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)動力轉(zhuǎn)化等措施［２６－２７］ ，有效推動了農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。受西部大開發(fā)戰(zhàn)略等影響，２０１８ 年以來青海農(nóng)業(yè)發(fā)展水平得到明顯提高。

Ⅲ級包括河南、四川、山東三省，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平較高，全省均值分別為０．５２７、０．５２５、０．５２１。河南、山東地形相對平坦，農(nóng)業(yè)機械化水平較高。河南省不斷完善農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施，重視提升農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量和競爭力。山東是沿黃九省（區(qū)）中經(jīng)濟最發(fā)達(dá)的省份，耕地率位居全國第一，耕地數(shù)量、質(zhì)量和生產(chǎn)條件具有得天獨厚的優(yōu)勢［２８］ ，有利于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。四川地域面積大，自然資源和勞動力資源豐富，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平相對較高。

２．３黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放效率與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的互動關(guān)系

利用式（７），結(jié)合Ｅｖｉｅｗｓ １０．０ 軟件，采用ＶＡＲ模型和單位根檢驗等方法［１８］ ，探討農(nóng)業(yè)碳排放效率與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間的互動關(guān)系。

２．３．１平穩(wěn)性檢驗及協(xié)整檢驗

Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｄｉｃｋｅｙ－Ｆｕｌｌｅｒ（ＡＤＦ）檢驗是一種常用的單位根檢驗方法，專門用于時間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗，以避免存在偽回歸現(xiàn)象。ＡＤＦ 檢驗結(jié)果表明，５％顯著性水平的農(nóng)業(yè)碳排放效率與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展兩個變量均為一階差分平穩(wěn)（見表３）。在ＡＤＦ 檢驗基礎(chǔ)上，對變量進(jìn)行協(xié)整檢驗，結(jié)果顯示兩個變量協(xié)整。

２．３．２最優(yōu)滯后階數(shù)

在使用ＶＡＲ 模型進(jìn)行分析時，需要確定最優(yōu)滯后階數(shù)。以農(nóng)業(yè)碳排放效率和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展兩個變量建立ＶＡＲ 模型，結(jié)果顯示其最優(yōu)滯后階數(shù)為１（見表４）。

２．３．３格蘭杰因果檢驗

在確定最優(yōu)滯后階數(shù)為１ 階后，對農(nóng)業(yè)碳排放效率與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行格蘭杰因果檢驗。在５％顯著性水平，當(dāng)Ｐ＜０．０５ 時，拒絕原假設(shè)；當(dāng)Ｐ＞０．０５ 時，則接受原假設(shè)。

格蘭杰因果檢驗結(jié)果表明，５％顯著性水平的農(nóng)業(yè)碳排放效率是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的原因（見表５）。碳排放效率與高質(zhì)量發(fā)展主要通過與生態(tài)環(huán)境的相互作用而彼此影響［２９］ 。生態(tài)環(huán)境對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的影響較大，歸因于綠色維度所占權(quán)重（０．３４）較大。農(nóng)業(yè)碳排放效率的提高對生態(tài)環(huán)境有積極影響，碳排放量隨著碳排放效率提高而減少；農(nóng)業(yè)污染物減少，可有效緩解農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所帶來的環(huán)境壓力，促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。因此，提高黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放效率能夠有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

格蘭杰因果檢驗結(jié)果表明，５％顯著性水平的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展不是農(nóng)業(yè)碳排放效率的原因（見表５）。黃河流域農(nóng)業(yè)發(fā)展存在生態(tài)環(huán)境脆弱、農(nóng)業(yè)面源污染嚴(yán)重、水資源短缺等問題［３０］ ，因此高質(zhì)量發(fā)展受到阻礙，發(fā)展水平從２０１０ 年的０．１４７ 上升至２０２２ 的０．５１１，發(fā)展水平相對較低，但農(nóng)業(yè)碳排放效率（從０．５１９ 上升到１．０８４）相對較高，表明黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展對碳排放效率的提高影響不顯著。

２．３．４方差分解

方差分解是通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)而評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性［３１］ 。對農(nóng)業(yè)碳排放效率與農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行方差分解，結(jié)果見表６。表６ 表明：從第１ 期到第１０ 期（指利用現(xiàn)有樣本對未來進(jìn)行預(yù)測的期數(shù)），農(nóng)業(yè)碳排放效率對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的貢獻(xiàn)率（大于２０％）均大于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳排放效率的貢獻(xiàn)率（小于２０％），表明農(nóng)業(yè)碳排放效率對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響較大，這與上文格蘭杰因果檢驗的結(jié)果相吻合。

３結(jié)論與建議

運用包含非期望產(chǎn)出的超效率ＳＢＭ 模型和熵值法，分析了黃河流域２０１０—２０２２ 年農(nóng)業(yè)碳排放效率和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，采用Ｅｖｉｅｗｓ １０．０ 軟件、ＶＡＲ 模型和單位根檢驗等方法探討了二者的互動關(guān)系。

１）黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放效率整體呈上升趨勢，區(qū)域差異顯著。甘肅、山西處于較低水平，四川、山東、河南、陜西、青海五省處于中等水平，寧夏、內(nèi)蒙古處于較高水平。甘肅、山西應(yīng)提高農(nóng)業(yè)物資利用效率，發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)；四川、山東、河南、陜西、青海應(yīng)發(fā)揮區(qū)域比較優(yōu)勢，發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)；寧夏、內(nèi)蒙古應(yīng)加強科技創(chuàng)新、培育良種等，發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)。

２）黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平呈波動上升趨勢，區(qū)域差異較大。陜西、山西、寧夏、內(nèi)蒙古四?。▍^(qū)）處于較低水平，青海、甘肅處于中等水平，河南、四川、山東三省處于較高水平。陜西、山西、寧夏、內(nèi)蒙古應(yīng)推廣蓄水保水技術(shù)等，發(fā)展高效旱作農(nóng)業(yè)；青海、甘肅應(yīng)實施退牧還草等，發(fā)展有機農(nóng)業(yè)；河南、四川、山東應(yīng)推進(jìn)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)等，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)。

３）黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放效率的提高對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的促進(jìn)作用較為明顯，且農(nóng)業(yè)碳排放效率對農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的貢獻(xiàn)率大于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳排放效率的貢獻(xiàn)率。黃河流域應(yīng)推廣低碳技術(shù)、提升固碳能力等，推進(jìn)農(nóng)業(yè)減排固碳，促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。