黄河流域农业绿色发展评价及区域差异性分析

摘要 根据黄河流域2011—2020年省级面板数据，运用熵权法从资源利用、环境影响、生态保育和经济效益等4个方面对该流域整体及各区域农业绿色发展水平进行评价，并进行区域性差异分析。结果表明：①黄河流域整体农业绿色发展水平综合得分并不高，且整体表现出上升趋势，仅在2018年出现了降低。从分类指标来看，各分类指标之间的得分具有较大的差异，资源利用的得分最高，环境影响的得分最低，生态保育和经济效益的得分虽低于资源利用，但三者之间的差别并不大。②下游地区农业绿色发展水平综合得分均值最高，中游次之，上游得分最低。从发展趋势来看，上游地区在样本期间内整体表现出上升趋势，但仍存在波动，中游地区相对较为平稳下游地区农业绿色发展水平得分均值虽最高，但其发展趋势的波动性明显大于上游和中游。

关键词 农业绿色发展；熵权法；黄河流域

中图分类号 F327  文献标识码 A  文章编号 0517-6611（2024）03-0218-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.03.051

Evaluation of Agricultural Green Development and Analysis of Regional Differences in the Yellow River Basin

Abstract Based on the provincial panel data of the Yellow River basin from 2011 to 2020， this paper uses the entropy weight method to evaluate the overall and regional agricultural green development level of the Yellow River basin from four aspects of resource utilization， environmental impact， ecological conservation and economic benefits， and carries out regional difference analysis. The results show that： ① The overall agricultural green development level of the Yellow River basin is not high and shows an overall upward trend， only in 2018 did it decrease. From the perspective of classification indicators， the scores of each classification indicator are quite different. The score of resource utilization is the highest， the score of environmental impact is the lowest， and the score of ecological conservation and economic benefits is lower than that of resource utilization， but the difference between the three is not significant. ② The average comprehensive score of agricultural green development level in the downstream region is the highest， followed by the middle reaches， and the lowest in the upstream region. From the perspective of development trend， the upstream region shows an overall upward trend during the sample period， but there are still fluctuations. Although the average score of agricultural green development level in the relatively stable downstream region is the highest， the volatility of its development trend is significantly greater than that in the upstream and midstream regions.

Key words Green development of agriculture;Entropy weight method;Yellow River basin

绿色发展是农业最初的基本形态，是我国农村经济发展最重要的特点，也是促进我国农业经济社会可持续发展的根本遵循。已经建立起了一个个可以利用天然、涵养自身生命的生态循环体系，但由于农业人数增加、专业化分工和农业社会化大生产时代的到来，尤其是“石化农业［1］”“白色农业［2］”出现，进一步加重了我国农村面源环境污染和生态环境退化的现象。这个发展趋势，已经体现在中国农业生产的蓬勃发展上。改革开放至今，我国农村经济社会得到了很大发展。而在另一方面，随着农业生产能力的提高，大量化肥［3］、农药［4］、地膜［5］等化工品被投入农村生产经营过程中，致使我国也逐渐变成当今世界上杀虫剂、化肥等农业化学品使用量最多的发展中国家之一。近年来，我国积极采取实施耕地质量提升行动、推动农业化学投入品减量［6］、农作物秸秆综合利用［7］等措施，遏制农业资源环境恶化问题。总体上看虽然我国农村经济已经由过去主要依赖土地、能源过渡到关注可持续发展方面［8］，但当前我国农村的经济仍处在起步时期，资源投入仍处在高位，生态建设“不欠新账、慢慢还旧账”的难度仍然较大，绿色经营长效机制尚不完善［9］。与西方发达国家相比，我国农业生产仍然处于粗放型发展阶段，农村生产力的提高很大程度上得益于农用化学品的投入［10］。另外，由于我国当前生产农业产品的基础设施相对欠缺，而生产农业产品所需的资本与投入成本也很低，所以我国农业绿色生产技术的推广与应用一直面临着诸多困难，同时我国农业还始终面临着保障粮食产量安全与保护农村自然环境的双重问题，农产品资源趋紧、农产品面源环境污染加重、农产品自然生态体系退化、影响农产品质量安全等问题也越来越突出，其都将会严重制约农业绿色可持续发展［11］。

基于此，笔者根据黄河流域2011—2020年的面板数据，运用熵权法从资源利用、环境影响、生态保育和经济效益4个方面对该流域整体及各区域农业绿色发展水平进行评价，并进行区域性差异分析，以期为黄河流域农业绿色发展提供参考。

1 模型及指标体系构建

1.1 模型构建

熵权法是通过比较各指数值的不同水平，决定对各指数的权值。如果同一个指数的某一个评价指标值差别很大，即熵值较小，就表明这个指数承受较多的信息量，可承担最大权重；反之，则赋予较小权重［12］。具体如下：

假设样本有m个决策单元，n个指标，原始矩阵为

R=（rij）m×n，i=1，2，…，n，j=1，2，…，m（1）

式（1）中，rij表示第j个决策单元第i个指标的标准值，j表示决策单元，i表示第i个指标。

将原始矩阵标准化处理：

P=（pij）m×n，i=1，2，…，n，j=1，2，…，m（2）

权重计算：

Pij=rij/mj=1rij，i=1，2，…，n，j=1，2，…，m（3）

指标i的熵值计算：

ei=（-mj=1PijlnPij）/lnm（4）

由于Pij=0时lnPij无意义，因此式（4）可以调整为

P′ij=（1+Pij）/mj=1（1+Pij）（5）

数据处理，采用极差标准化的方式进行，公式为

将各指标数据代入公式（5）中，计算出各指标的熵值，运用各指标熵值对其权重进行测算，公式如下：

将公式（5）计算出的熵值P′ij代入式（8）中，得出各项指标权重Wj。

1.2 指标体系构建

农业绿色发展是农业可持续发展的重要一环，是农业综合发展的具体体现。根据黄河流域2011—2020年农业发展的省级面板数据，根据数据的可得性，参考余永琦等［13］和何可等［14］的研究成果，从资源利用、环境影响、生态保育、经济效益等4个角度对黄河流域农业绿色发展水平进行探究，并构建指标体系，具体见表1。

1.3 数据来源

以黄河流域及各省、自治区为主要研究对象，研究数据主要来源于《中国农村统计年鉴》及各省、自治区统计年鉴，其中农业总氮排放量、农业总磷排放量、农业氨氮排放量等非期望产出的各项数据并未直接统计，具体测算如下。

有关农作物的总氮、总磷、氨氮排放量，参照了赖斯芸等［15］和陈敏鹏等［16］的方法对农业总氮、总磷、氨氮排放量进行测算，具体公式如下：

Eij=li=1Gij×μij=li=1EUi×ρij×μij，j=1，2，…，n（9）

式中：Eij表示i单元j污染物的排放量；Gij表示i单元j污染物的产生量；μij表示相应污染物的流失率；EUi表示单元数；ρij表示i单元j污染物的排放系数。单元污染物强度计算见表2。

2 实证分析

2.1 黄河流域农业绿色发展水平综合评价

基于2011—2020年黄河流域农业绿色发展的省级面板数据，运用熵权法对该流域农业绿色发展水平进行测算并分析，其测算结果见表3。

从表3可以看出，2011—2020年，黄河流域整体农业绿色发展水平综合等分并不高，除2020年外，其余年份得分均未超过0.6，其最高值仅为0.714，说明该流域农业绿色发展水平处于中间水平，发展空间较大。从整体发展趋势来看，黄河流域整体农业绿色发展水平表现出上升趋势，仅在2018年出现了降低，说明该流域农业绿色发展水平虽有降低，但整体发展趋势良好。

从分类指标来看，各分类指标之间的得分具有较大的差异，资源利用的得分最高，环境影响的得分最低，生态保育和经济效益的得分虽低于资源利用，但三者之间的差别并不大。具体来看，资源利用得分有波动，但整体仍表现出上升趋势，2011—2012年表现出上升趋势，从2011年的0.047上升到了0.121，2012—2014年则表现出下降趋势，2014—2016年则表现出上升趋势，但在2016—2017年又表现出下降趋势，在之后的2017—2020年则表现出上升趋势。2012—2014年农业生产方式相对粗放。随着农业生产环境的改善，使得农业生产对资源的需求较低，农业绿色发展综合得分也有所提升，到2017年，农业生产环境虽得到了改善，但由于受灾率的提高使得农业绿色发展水平降低。环境影响整体得分较低，且表现出先降后增的趋势，2011—2015年表现出下降趋势，2015—2020年则表现出上升趋势，整体表现出“U”形发展趋势，这主要是由化肥、农药、农膜、农业化学需氧量排放、氨氮排放与农用柴油使用量等投入因素变动所导致的。2011—2015年，该流域农业发展处于粗放状态，各投入要素呈增长趋势，而随着人们对生态环保观念接受和理解程度的加深，人们更加注重生态友好型农业的发展，化肥、农药等要素的投入不断降低，使得环境影响因素的得分逐渐上升。生态保育得分整体表现出下降趋势，2011—2017年表现出“U”形发展趋势，2011—2014年表现出下降趋势，2014—2017年则表现出上升趋势，但其变化幅度均不大，2017—2018年则表现出较大的下降趋势，从2017年的0.217下降到2018年的0.056，下降了0.161，在2018—2020年则又表现出上升趋势，但上升幅度均不大。区别于其他分类指标，经济效益的得分表现出直线上升的趋势，从2011年的0.001增长到了2020年的0.366，增幅达到了366倍，年均增长36倍，增幅巨大。

2.2 黄河流域农业绿色发展水平区域差异分析

为进一步了解黄河流域各区域间农业绿色发展水平的差异，对黄河流域个区域和各省、自治区农业绿色发展水平进行分析，结果如表4、图1所示。