劉志雄，祝海倫，陳紅惠

（1.廣西民族大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，南寧 530008；2.廣西師范大學(xué) 馬克思主義學(xué)院，廣西 桂林 541004）

生態(tài)效率由Schaltegger等[1]提出，并經(jīng)世界可持續(xù)發(fā)展工商理事會(huì)WBCSD[2]和經(jīng)合組織OECD[3]推廣。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率是生態(tài)效率的重要領(lǐng)域之一，受學(xué)術(shù)界關(guān)注程度日益增長(zhǎng)。在理論方面，農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展理論[4-6]、農(nóng)業(yè)生態(tài)學(xué)理論[7-11]和生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論[12-17]，為農(nóng)業(yè)生態(tài)效率研究奠定了理論基礎(chǔ)。在實(shí)證方面，學(xué)者們研究了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的時(shí)空特征[18-22]、構(gòu)建指標(biāo)體系[23-27]及分析影響因素[28-32]。不難看出，學(xué)者們從全國(guó)、區(qū)域及產(chǎn)業(yè)層面研究農(nóng)業(yè)生態(tài)效率較為普遍，但聚焦我國(guó)城市群的研究成果鳳毛麟角。黨的十九大報(bào)告指出，要發(fā)揮城市群協(xié)同效應(yīng)，以城市群為主體構(gòu)建大中小城市和小城鎮(zhèn)協(xié)調(diào)發(fā)展的城鎮(zhèn)格局。因此，提升我國(guó)城市群的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)而促進(jìn)生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展，對(duì)實(shí)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展至關(guān)重要。本文以我國(guó)19大城市群的33個(gè)主要城市為研究對(duì)象，在測(cè)算農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的基礎(chǔ)上，研究農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響因素，提出進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的建議。

1 測(cè)算方法、指標(biāo)體系構(gòu)建及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型

目前，測(cè)算生態(tài)效率可以采用SFA（隨機(jī)前沿方法）、DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）、超效率DEA、三階段DEA及非期望SBM（Slacks-based Measure）模型等方法[33-36]。Tone[37-38]提出了非期望產(chǎn)出的SBM模型，并進(jìn)一步提出了非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型，用于測(cè)算生態(tài)效率。具體模型為

式（1）、（2）中具體各項(xiàng)字符含義見(jiàn)表1。

表1 各項(xiàng)字符含義

1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建

在投入指標(biāo)方面，參考鄭麗楠、洪名勇[20]的做法，分別考慮農(nóng)業(yè)資源消耗和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境污染2個(gè)方面。其中，農(nóng)業(yè)資源消耗包括土地資源投入、水資源投入、勞動(dòng)力投入和農(nóng)業(yè)機(jī)械投入共4個(gè)指標(biāo)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境污染包括化肥投入、農(nóng)藥投入和農(nóng)膜投入共3個(gè)指標(biāo)。具體來(lái)看，采用化肥施用量（萬(wàn)t）衡量化肥投入，采用農(nóng)藥使用量（萬(wàn)t）衡量農(nóng)藥投入，采用農(nóng)膜使用量（萬(wàn)t）衡量農(nóng)膜投入，采用農(nóng)作物總播種面積（千hm2）衡量土地資源投入，采用有效灌溉面積（千hm2）衡量水資源投入，采用農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入（萬(wàn)人）衡量勞動(dòng)力投入，采用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（萬(wàn)kW）衡量農(nóng)業(yè)機(jī)械投入。

在產(chǎn)出指標(biāo)方面，分別考慮期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。其中，期望產(chǎn)出采用農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（億元）來(lái)衡量，非期望產(chǎn)出考慮碳排放和污染排放。碳排放的估計(jì)采用化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜和農(nóng)業(yè)灌溉排放的碳總和（萬(wàn)t）來(lái)衡量，排放的碳采用上述指標(biāo)的使用量乘以碳排放系數(shù)計(jì)算得到，碳排放系數(shù)來(lái)源參考李波等[39]的研究。污染排放采用氮與磷流失量、農(nóng)藥流失量和農(nóng)膜殘留量綜合指數(shù)來(lái)衡量，氮與磷流失量等于氮與磷使用量乘以流失系數(shù)，農(nóng)藥流失量等于農(nóng)藥使用量乘以農(nóng)藥流失系數(shù)；農(nóng)膜殘留量等于農(nóng)膜使用量乘以農(nóng)膜殘留系數(shù)。具體的系數(shù)參考第一次全國(guó)污染普查農(nóng)業(yè)系數(shù)手冊(cè)。

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以我國(guó)19大城市群33個(gè)主要城市①為研究對(duì)象，采用1998—2020年的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分別來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》及各城市統(tǒng)計(jì)年鑒，數(shù)據(jù)缺失值利用均值替換法進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)齊。

2 我國(guó)城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的測(cè)算

2.1 測(cè)算結(jié)果

測(cè)算得到我國(guó)19大城市群33個(gè)主要城市的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值，見(jiàn)表2。可以看出，以沿海地區(qū)為主的珠三角城市群、山東半島城市群、長(zhǎng)三角城市群和海峽西岸城市群的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值都在0.230以上，明顯高于其他城市群，東北地區(qū)以及中部地區(qū)的城市群如關(guān)中平原城市群、遼中南城市群、京津冀城市群和哈長(zhǎng)城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率處于較低的水平。以東西橫向差異來(lái)看，位于東部地區(qū)的城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體要高于位于西部地區(qū)的城市群；以南北縱向差異來(lái)看，位于南部地區(qū)的城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體要高于位于北部地區(qū)的城市群，這說(shuō)明城市群的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在著較為明顯的地區(qū)差異。

此外，由表2可知，我國(guó)城市群1998—2020年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體均值為0.190，在33個(gè)主要城市中僅有10個(gè)城市超過(guò)了均值水平，其他23個(gè)城市農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值處于總體均值以下的水平，這說(shuō)明我國(guó)大部分城市的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率水平還不夠高，仍需要進(jìn)一步提升。到達(dá)均值以上的城市分別為廣州、佛山、珠海、濟(jì)南、合肥、福州、廈門(mén)、青島、南昌和貴陽(yáng)，從所屬城市群來(lái)看主要集中在珠三角城市群、山東半島城市群、長(zhǎng)三角城市群、海峽西岸城市群、長(zhǎng)江中游城市群及黔中城市群，沿海地區(qū)城市群的生態(tài)效率相對(duì)內(nèi)陸地區(qū)而言處于領(lǐng)先狀態(tài)?？梢?jiàn)，城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的高低很大程度上與我國(guó)城市群的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平密不可分。

表2 我國(guó)城市群主要城市農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值及排名（1998—2020年）

2.2 原因分析

2.2.1 沿海地區(qū)具有先天的優(yōu)勢(shì)

從我國(guó)地理環(huán)境來(lái)看，沿海地區(qū)具有天然的地理優(yōu)勢(shì)[29]。沿海地區(qū)不管是在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域、科技領(lǐng)域或是資源領(lǐng)域發(fā)展水平都要明顯高于內(nèi)陸地區(qū)，沿海地區(qū)發(fā)展農(nóng)業(yè)有著天然的地理優(yōu)勢(shì)，水源充足、市場(chǎng)廣闊且農(nóng)業(yè)科技化程度較高，有利于發(fā)展現(xiàn)代特色生態(tài)農(nóng)業(yè)。因此，我國(guó)各地情況千差萬(wàn)別，要因地制宜推進(jìn)城市空間布局形態(tài)多元化。

2.2.2 東西地區(qū)具有制度及技術(shù)差異

東部地區(qū)較西部地區(qū)而言農(nóng)業(yè)生態(tài)效率較高的原因主要為東部地區(qū)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的制度設(shè)計(jì)及執(zhí)行情況都要優(yōu)于西部地區(qū)[27]。從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來(lái)看，一個(gè)地區(qū)的發(fā)展水平取決于生產(chǎn)物品與勞動(dòng)的能力，我國(guó)各地區(qū)貧富不均，生活水平差距較大，主要在于其生產(chǎn)率的發(fā)展水平參差不齊。雖然東北地區(qū)享有土地資源優(yōu)勢(shì)及其他政策優(yōu)勢(shì)，但其管理水平不高，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生態(tài)效率處于較為低下的水平。中部地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升主要得益于國(guó)家引導(dǎo)糧食規(guī)模化生產(chǎn)的政策使其產(chǎn)生了巨大的規(guī)模效益，但與東部地區(qū)相比，雖然東部地區(qū)的規(guī)模效益不如中部地區(qū)，但是其具有先進(jìn)的技術(shù)驅(qū)動(dòng)及優(yōu)異的管理水平，因此總體來(lái)說(shuō)還是要高于中部地區(qū)。

2.2.3 南部地區(qū)具有適宜農(nóng)作物生長(zhǎng)的自然環(huán)境且中心城市發(fā)揮帶動(dòng)作用

從南北差異來(lái)看，南部地區(qū)的平均氣溫要高于北部地區(qū)，氣候溫和，對(duì)于農(nóng)作物來(lái)說(shuō)具有適合農(nóng)作物生長(zhǎng)的條件，且南北種植的農(nóng)作物種類不同，南方一年四季都有農(nóng)作物在生長(zhǎng)，而北方冬天土壤會(huì)凍結(jié)，不適于農(nóng)作物生長(zhǎng)；且在現(xiàn)代生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展方面，南部地區(qū)的特色生態(tài)農(nóng)業(yè)種類繁多、種植面廣，總體優(yōu)于北部地區(qū)。此外，南部地區(qū)生態(tài)農(nóng)業(yè)較為發(fā)達(dá)的城市相對(duì)北部地區(qū)來(lái)說(shuō)比較多，會(huì)對(duì)周邊城市產(chǎn)生輻射帶動(dòng)作用，2019年8月召開(kāi)的中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)第五次會(huì)議指出，要增強(qiáng)中心城市和城市群等經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)勢(shì)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)，增強(qiáng)其他地區(qū)在生態(tài)安全等方面的功能。地區(qū)間發(fā)展水平直接或間接影響著城市群的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，每個(gè)城市群均需具備至少1個(gè)中心城市，以輻射帶動(dòng)作用影響著周邊其他城市的發(fā)展，共建綠色城市、智慧城市。

3 我國(guó)城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響因素分析

3.1 影響因素分析：面板模型估計(jì)

3.1.1 面板模型構(gòu)建

將農(nóng)業(yè)生態(tài)效率作為被解釋變量，影響因素作為解釋變量，構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型

式中：NY表示農(nóng)業(yè)生態(tài)效率；i表示省區(qū)；t表示年份；X表示各影響因素；β表示系數(shù)；μi表示個(gè)體異質(zhì)性；εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。本文選取如下7類具體指標(biāo)作為影響因素，具體解釋見(jiàn)表3。

表3 解釋變量的選擇、衡量及解釋

3.1.2 面板模型估計(jì)

由估計(jì)結(jié)果（表4）可知：回歸（1）檢驗(yàn)了制度因素（農(nóng)地確權(quán)）對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響。可以看出，制度因素（農(nóng)地確權(quán)）的回歸系數(shù)為0.098，且通過(guò)1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明制度因素（農(nóng)地確權(quán)）與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率呈正相關(guān)關(guān)系。農(nóng)地確權(quán)實(shí)施有利于促進(jìn)產(chǎn)權(quán)清晰完整，增強(qiáng)農(nóng)民的農(nóng)地保護(hù)意識(shí)，促進(jìn)閑置農(nóng)地的合理流轉(zhuǎn)，進(jìn)而對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生積極正向影響。

表4 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響因素的估計(jì)結(jié)果

回歸（2）檢驗(yàn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響。結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力的對(duì)數(shù)及對(duì)數(shù)平方的回歸系數(shù)分別為-0.097和0.010，且在1%的水平上顯著，這表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在“U型”曲線關(guān)系。當(dāng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力水平低下時(shí)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增加是首要考慮因素，相應(yīng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式會(huì)相對(duì)粗放；當(dāng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力提升到相當(dāng)水平后，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者會(huì)充分考慮非期望產(chǎn)出因素，注重農(nóng)業(yè)生態(tài)化生產(chǎn)，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升。

回歸（3）綜合檢驗(yàn)7個(gè)因素對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響?？梢钥闯?，各影響因素在不同水平上顯著，財(cái)政支農(nóng)力度、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力（對(duì)數(shù)平方）、農(nóng)業(yè)市場(chǎng)化程度、農(nóng)業(yè)機(jī)械密度、工業(yè)化水平和城市化水平在1%的水平上顯著，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力（對(duì)數(shù)）和制度因素（農(nóng)地確權(quán)）在5%的水平上顯著。具體來(lái)看，財(cái)政支農(nóng)力度、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力（對(duì)數(shù)）和農(nóng)業(yè)市場(chǎng)化程度對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響為負(fù)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力（對(duì)數(shù)平方）、農(nóng)業(yè)機(jī)械密度、工業(yè)化水平、城市化水平和制度因素（農(nóng)地確權(quán)）對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響為正，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在“U型”曲線關(guān)系。

3.2 影響因素進(jìn)一步分析：灰色關(guān)聯(lián)度

3.2.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析

灰色關(guān)聯(lián)分析源于灰色系統(tǒng)理論，其通過(guò)不同指標(biāo)間的相似或相異程度來(lái)分析判斷各個(gè)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)程度，是對(duì)某一系統(tǒng)發(fā)展變化趨勢(shì)進(jìn)行定量分析的常用方法。因此，本文采用灰色關(guān)聯(lián)分析法探究我國(guó)19大城市群主要城市農(nóng)業(yè)生態(tài)效率變化的影響因素。將農(nóng)業(yè)生態(tài)效率及7類影響因素看作1個(gè)灰色系統(tǒng)，把農(nóng)業(yè)生態(tài)效率設(shè)為參考數(shù)列，其他7類因素為比較數(shù)列，利用軟件DPS7.05版本進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析。

3.2.2 灰色關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果

考察不同城市群內(nèi)7類影響因素對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響和影響的變動(dòng)情況，本文參考張藝帥等[43]的分類方法，根據(jù)屬性指標(biāo)（城市化水平、人口等級(jí)規(guī)模及經(jīng)濟(jì)指標(biāo)）和網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)（功能聯(lián)系、交通發(fā)展）將城市群分為4類，分別為超Ⅰ型城市群、Ⅰ型城市群、Ⅱ型城市群和Ⅲ型城市群。其中，超Ⅰ型城市群包括珠三角城市群、長(zhǎng)三角城市群和京津冀城市群；Ⅰ型城市群包括山東半島城市群、海峽西岸城市群及成渝地區(qū)城市群；Ⅱ型城市群包括長(zhǎng)江中游城市群、遼中南城市群和北部灣城市群；Ⅲ型城市群包括中原城市群、晉中城市群、黔中城市群、寧夏沿黃城市群、蘭州西寧城市群、哈長(zhǎng)城市群、呼包鄂榆城市群、天山北坡城市群、關(guān)中平原城市群及滇中城市群，并對(duì)這4類城市群做了進(jìn)一步分析，結(jié)果見(jiàn)表5。為了分析制度因素（農(nóng)地確權(quán)）與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的關(guān)聯(lián)度，同時(shí)考慮到我國(guó)自2013年開(kāi)始新一輪土地確權(quán)工作，故本文將1998—2020年劃分為2個(gè)時(shí)段進(jìn)行比較分析，分別為1998—2012年（尚未確定為農(nóng)地確權(quán)試點(diǎn)省份）和2013—2020年（已確定為農(nóng)地確權(quán)試點(diǎn)省份）。

表5 區(qū)域影響因素與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果

從各城市群2個(gè)時(shí)段的關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果來(lái)看，無(wú)論是在1998—2012年（尚未確定為農(nóng)地確權(quán)試點(diǎn)省份）中，還是在2013—2020年（已確定為農(nóng)地確權(quán)試點(diǎn)省份）中各影響因素與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的關(guān)聯(lián)等級(jí)都主要集中在中等關(guān)聯(lián)和高等關(guān)聯(lián)，說(shuō)明所選的影響因素對(duì)我國(guó)城市群的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有較強(qiáng)解釋意義。然而，各影響因素與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的關(guān)聯(lián)度值在不同時(shí)段、不同城市群又有所區(qū)別，具體表現(xiàn)為如下方面。

同一城市群、不同時(shí)段情況下，超Ⅰ型城市群1998—2012年間與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率關(guān)聯(lián)度最高的是農(nóng)業(yè)機(jī)械密度，農(nóng)業(yè)市場(chǎng)化程度的關(guān)聯(lián)度最低；2013—2020年間關(guān)聯(lián)度最高和最低的依然是農(nóng)業(yè)機(jī)械密度和農(nóng)業(yè)市場(chǎng)化程度。Ⅰ型城市群1998—2012年間與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率關(guān)聯(lián)度最高的是財(cái)政支農(nóng)力度，城市化水平關(guān)聯(lián)度最低；2013—2020年間關(guān)聯(lián)度最高的則是城市化水平，農(nóng)業(yè)市場(chǎng)化程度關(guān)聯(lián)度最低。Ⅱ型城市群1998—2012年間與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率關(guān)聯(lián)度最高的是工業(yè)化水平，農(nóng)業(yè)機(jī)械密度的關(guān)聯(lián)度最低；2013—2020年間關(guān)聯(lián)度最高的是城市化水平，工業(yè)化水平的關(guān)聯(lián)度最低。Ⅲ型城市群1998—2012年間與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率關(guān)聯(lián)度最高的是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力，農(nóng)業(yè)機(jī)械密度的關(guān)聯(lián)度最低；2013—2020年間關(guān)聯(lián)度最高的是城市化水平，農(nóng)業(yè)市場(chǎng)化程度的關(guān)聯(lián)度最低?？梢?jiàn)，在城市群內(nèi)與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率關(guān)聯(lián)度最高的因素出現(xiàn)了變動(dòng)，Ⅰ型、Ⅱ型和Ⅲ型城市群在2013—2020年間關(guān)聯(lián)度最高的因素變動(dòng)為城市化水平，可見(jiàn)城市化的發(fā)展整體上有利于促進(jìn)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升，城市化水平促進(jìn)了各地區(qū)宏觀環(huán)境的改善，推動(dòng)了地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)水平的提高，對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生了正向影響。

不同城市群、同一時(shí)段情況下，1998—2012年間從高度關(guān)聯(lián)的因素上看，超Ⅰ型城市群的農(nóng)業(yè)機(jī)械密度與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率關(guān)聯(lián)度最高，Ⅰ型城市群的財(cái)政支農(nóng)力度與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率關(guān)聯(lián)度最高，Ⅱ型城市群的工業(yè)化水平關(guān)聯(lián)度最高，Ⅲ型城市群則是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力關(guān)聯(lián)度最高；從低關(guān)聯(lián)度的因素上看，超Ⅰ型城市群農(nóng)業(yè)市場(chǎng)化程度的關(guān)聯(lián)度最低，Ⅰ型城市群城市化水平關(guān)聯(lián)度最低，Ⅱ型城市群和Ⅲ型城市群則是農(nóng)業(yè)機(jī)械密度關(guān)聯(lián)度最低。2013—2020年時(shí)段內(nèi)，從高關(guān)聯(lián)度的因素上看，超Ⅰ型城市群的農(nóng)業(yè)機(jī)械密度與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率關(guān)聯(lián)度最高，Ⅰ型、Ⅱ型和Ⅲ型城市群則是城市化水平關(guān)聯(lián)度最高；從低關(guān)聯(lián)度的因素上看，超Ⅰ型城市群、Ⅰ型城市群和Ⅲ型城市群的農(nóng)業(yè)市場(chǎng)化程度與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率關(guān)聯(lián)度最低，Ⅱ型城市群工業(yè)化水平的關(guān)聯(lián)度最低。再者，城市群的制度因素（農(nóng)地確權(quán)）不論是在1998—2012年間還是在2013—2020年間的關(guān)聯(lián)程度均處于中高度關(guān)聯(lián)，這表明農(nóng)地確權(quán)對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升的驅(qū)動(dòng)力顯著，產(chǎn)權(quán)明晰使得土地生產(chǎn)要素得以激活，有利于推進(jìn)農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展。

4 主要結(jié)論與相關(guān)建議

4.1 主要結(jié)論

（1）從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的測(cè)算結(jié)果上看，1998—2020年間我國(guó)城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的均值表現(xiàn)為東部地區(qū)大于西部地區(qū)、南部地區(qū)大于北部地區(qū)，其中東部沿海地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值最高，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率表現(xiàn)出的地域差異與地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)狀況及發(fā)展水平有關(guān)。以單個(gè)城市群來(lái)看，各城市群的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率雖有階段性的波動(dòng)，但總體表現(xiàn)出逐年上升的特點(diǎn)。

（2）從影響因素的面板模型估計(jì)結(jié)果上看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力（對(duì)數(shù)平方）、農(nóng)業(yè)機(jī)械密度、工業(yè)化水平、城市化水平和制度因素（農(nóng)地確權(quán)）與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率呈顯著正相關(guān)關(guān)系，對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升起促進(jìn)作用；財(cái)政支農(nóng)力度、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力（對(duì)數(shù)）及農(nóng)業(yè)市場(chǎng)化程度與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升起抑制作用；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在“U”型曲線關(guān)系。

（3）從影響因素分析城市的估計(jì)結(jié)果上看，7類影響因素均對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)作用，但7類因素在不同時(shí)期、不同省區(qū)的影響程度差異較大，具有橫向比較差異明顯、縱向波動(dòng)較大的特點(diǎn)。

4.2 存在問(wèn)題

（1）我國(guó)城市群農(nóng)業(yè)生態(tài)效率地區(qū)分布不均。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率較高的城市群主要分布在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，各城市群由于農(nóng)作物生長(zhǎng)環(huán)境及7類因素對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響的程度不同，表現(xiàn)出的地區(qū)差異較為明顯。

（2）各城市群之間的聯(lián)系性較差。為了促進(jìn)各城市之間的協(xié)調(diào)發(fā)展，我國(guó)將城市之間進(jìn)行劃分，以城市群的形態(tài)進(jìn)行戰(zhàn)略融合發(fā)展。然而，從各城市群的生態(tài)效率測(cè)算結(jié)果上來(lái)看，相鄰城市群之間農(nóng)業(yè)生態(tài)效率仍然具有一定的差異性，各城市群之間聯(lián)系不夠緊密，對(duì)提升生態(tài)效率有利的因素在各城市群之間流動(dòng)性較差，且農(nóng)業(yè)科研、生產(chǎn)及農(nóng)產(chǎn)品流通等方面銜接力度不夠，造成各城市群自顧發(fā)展，沒(méi)有形成一定的體系，區(qū)域之間的帶動(dòng)性不強(qiáng)。

（3）在農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新力度方面仍需加強(qiáng)。科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升具有推動(dòng)作用，隨著科技水平日新月異不斷發(fā)展，應(yīng)用在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新也應(yīng)不斷更新與完善，在農(nóng)業(yè)生態(tài)效率較低的城市，農(nóng)業(yè)科技水平也存在一個(gè)較為落后的狀態(tài)。此外，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展力度不夠，如今互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷普及，而在有些地區(qū)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技手段與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)沒(méi)有得到充分利用，以至于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升緩慢。

4.3 相關(guān)建議

（1）結(jié)合城市群優(yōu)勢(shì)，制定差異化發(fā)展戰(zhàn)略，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)向生態(tài)化方向發(fā)展。各城市群應(yīng)在結(jié)合自身實(shí)際情況的基礎(chǔ)上，借鑒其他地區(qū)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，制定差異化的發(fā)展戰(zhàn)略，協(xié)調(diào)平衡經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的關(guān)系，進(jìn)一步深化改革不合理的體制機(jī)制，為農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展提供基礎(chǔ)，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)向生態(tài)化方向發(fā)展。

（2）促進(jìn)區(qū)域要素流通與匯聚，強(qiáng)化生態(tài)農(nóng)業(yè)區(qū)域合作與發(fā)展。各城市群應(yīng)大力促進(jìn)區(qū)域開(kāi)放發(fā)展、區(qū)域協(xié)同合作，促使農(nóng)業(yè)科研、生產(chǎn)和流通中可移動(dòng)要素的有效流動(dòng)與匯聚，抓住“一帶一路”與“雙碳”發(fā)展契機(jī)，深挖農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)需與外貿(mào)潛力，加快生態(tài)農(nóng)業(yè)市場(chǎng)化進(jìn)程，促進(jìn)生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展的一體化建設(shè)和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)綠色常態(tài)化發(fā)展。

（3）加快建立現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新體系，進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新可以促進(jìn)新生產(chǎn)要素的開(kāi)發(fā)與替代，轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)要素投入方式，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，要進(jìn)一步融合多方主體的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新力量，促進(jìn)先進(jìn)科學(xué)技術(shù)與生產(chǎn)過(guò)程的有機(jī)結(jié)合，運(yùn)用農(nóng)業(yè)科技和“互聯(lián)網(wǎng)+”2大創(chuàng)新手段發(fā)展形成互聯(lián)網(wǎng)化、智慧化的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)體系，進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

注釋：

①我國(guó)19大城市群共有38個(gè)主要城市，由于部分城市數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重，因此選取33個(gè)城市為研究對(duì)象。這33個(gè)城市分別是：廣州、佛山、珠海、濟(jì)南、合肥、福州、廈門(mén)、青島、南昌、貴陽(yáng)、長(zhǎng)沙、西寧、南京、烏魯木齊、銀川、武漢、南寧、昆明、杭州、呼和浩特、上海、鄭州、成都、北京、大連、重慶、太原、長(zhǎng)春、哈爾濱、石家莊、天津、沈陽(yáng)和西安。