鄒秀清 謝美輝 于少康 李致遠(yuǎn)
摘要:研究目的:探討農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)不同區(qū)域耕地利用生態(tài)效率的影響機(jī)理及其空間溢出效應(yīng)。研究方法:非期望超效率EBM模型和空間杜賓模型。研究結(jié)果:(1)全國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率和耕地利用生態(tài)效率整體呈上升趨勢(shì),但區(qū)域差異顯著。(2)全國(guó)層面,農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響呈“U型”變化,并在勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移至一定程度后具有顯著的空間溢出效應(yīng)。(3)區(qū)域?qū)用?,中部農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與本地耕地利用生態(tài)效率正相關(guān),對(duì)其他地區(qū)耕地利用生態(tài)效率的影響呈“U”型關(guān)系;西部農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與本地耕地利用生態(tài)效率之間存在“U”型關(guān)系,但空間溢出效應(yīng)不顯著;東北部農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率大于23.32%時(shí),其對(duì)本地耕地利用生態(tài)效率影響顯著,并產(chǎn)生負(fù)的空間溢出效應(yīng)。研究結(jié)論:激勵(lì)農(nóng)地流轉(zhuǎn),促進(jìn)耕地集約利用,提升農(nóng)民技能,推進(jìn)耕地利用技術(shù)效率和規(guī)模效率同步增長(zhǎng)。
關(guān)鍵詞:農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移;耕地利用生態(tài)效率;非期望超效率EBM模型;空間杜賓模型;空間溢出效應(yīng)
中圖分類號(hào):F301.2 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1001-8158(2023)01-0059-11
基金項(xiàng)目:國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(19BGL214);江西省研究生創(chuàng)新資金資助項(xiàng)目(YC2020-B109)。
農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移是經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)村脫貧的一個(gè)重要?jiǎng)恿?。農(nóng)村勞動(dòng)力作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的微觀主體,其轉(zhuǎn)移行為必然改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)內(nèi)勞動(dòng)力、土地、資金等要素的配置結(jié)構(gòu)[1],通過(guò)影響耕地利用過(guò)程中的技術(shù)效率、規(guī)模效率和資源配置效率,進(jìn)而影響耕地利用生態(tài)效率[2]。勞動(dòng)力、資金、技術(shù)等要素的跨區(qū)流動(dòng),耕地利用生態(tài)效益的完全非排他性[3]以及耕地空間位置毗鄰,導(dǎo)致耕地利用主體行為間接影響其他利用主體福利[4]。本地農(nóng)戶耕地利用行為所引起的因面源污染“轉(zhuǎn)嫁”導(dǎo)致的耕地利用負(fù)外部性、知識(shí)和技術(shù)外溢的正外部性以及規(guī)模經(jīng)營(yíng)的積極效應(yīng)[5],不可避免對(duì)鄰近地區(qū)的耕地利用生態(tài)效率產(chǎn)生不可忽略的影響。因此,探討農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響及其空間溢出效應(yīng),對(duì)促進(jìn)耕地利用生態(tài)效率提升、指導(dǎo)區(qū)域間耕地利用行為具有重要意義。
耕地利用效率測(cè)算的常用方法有隨機(jī)前沿模型(SFA)[6]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)[7]、超效率模型[8]和Malmquist模型[9]等。選取指標(biāo)基于投入—產(chǎn)出視角,經(jīng)歷了由“多投入單產(chǎn)出”→“多投入多產(chǎn)出”→考慮環(huán)境因素的“多投入多產(chǎn)出”的漸次深入研究過(guò)程,研究范圍集中在京津冀地區(qū)[10]、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶[11]、糧食主產(chǎn)區(qū)[12]、墾區(qū)[13]以及部分省份[8],研究?jī)?nèi)容主要是進(jìn)行耕地利用效率評(píng)估并對(duì)其時(shí)空演變特征和影響因素展開(kāi)分析。結(jié)果表明,東部地區(qū)得益于技術(shù)效率的提高,其耕地利用生態(tài)效率整體呈上升趨勢(shì)[14];糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用生態(tài)效率趨于逐年小幅度下降,并表現(xiàn)出“高—高、低—低”聚集的正向空間溢出效應(yīng)[12]。勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移、資源稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)耕技術(shù)等是耕地利用生態(tài)效率的重要因素[15-16],2007—2016年江西省耕地利用生態(tài)效率隨勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移而上升[8],2000—2019年勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移差異化影響東、中、西及東北部耕地利用生態(tài)效率[16]。
綜觀文獻(xiàn),關(guān)于耕地利用效率的研究已經(jīng)很多,考慮環(huán)境因素的耕地利用效率要低于不含環(huán)境因素的耕地利用效率[17];在考慮非期望產(chǎn)出時(shí),因EBM模型兼顧了投入要素的替代效應(yīng)[18],SBM模型效率值小于EBM模型,EBM模型的測(cè)算結(jié)果更符合實(shí)際[19]。然而,多數(shù)研究忽略了耕地利用生態(tài)效率本身的空間外部效應(yīng)以及農(nóng)村勞動(dòng)力變化的空間外部性對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響,較少探析兩者間的影響機(jī)理;同時(shí),不同區(qū)域的空間溢出效應(yīng)是否存在差異,暫未有公開(kāi)文獻(xiàn)探討。因此本文做了以下幾方面探索:第一,理論分析農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響機(jī)理,豐富了既有研究成果;第二,采用非期望超效率EBM模型測(cè)算耕地利用生態(tài)效率,探討地理空間上的相關(guān)性和異質(zhì)性,能夠有效控制面源污染和碳排放的源頭,以便根據(jù)“誰(shuí)污染誰(shuí)治理”的宗旨進(jìn)行區(qū)域間生態(tài)補(bǔ)償;第三,運(yùn)用1990—2018年中國(guó)31個(gè)?。ㄊ?、區(qū))的長(zhǎng)期數(shù)據(jù)和空間杜賓模型,探析農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率影響的空間溢出效應(yīng)及其區(qū)域差異,能夠更加明晰不同區(qū)域兩者間的發(fā)展規(guī)律,為建立區(qū)域農(nóng)業(yè)協(xié)作、耕地利用聯(lián)動(dòng)機(jī)制提供參考,對(duì)提高全域耕地利用生態(tài)效率具有積極作用。
1 理論分析與研究假說(shuō)
耕地利用生態(tài)效率即為利用耕地進(jìn)行生產(chǎn)的生態(tài)效率。生態(tài)效率由eco-efficiency翻譯而來(lái),其核心內(nèi)涵兼顧了生態(tài)與經(jīng)濟(jì)兩個(gè)維度[20-21]。所謂“生態(tài)”是指單位資源投入所致非期望產(chǎn)出最小化,經(jīng)濟(jì)是指單位資源投入所獲期望產(chǎn)出最大化,兩者結(jié)合則是指在人類社會(huì)生產(chǎn)中,以最小化的資源消耗和環(huán)境損耗,最大化經(jīng)濟(jì)維度的期望產(chǎn)出,最小化環(huán)境污染維度的非期望產(chǎn)出[12]。因此,耕地利用生態(tài)效率則是指在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,耕地作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素之一,在單位耕地面積上,以較少的勞動(dòng)力、機(jī)耕、化肥、農(nóng)藥等要素的投入,促使其農(nóng)作物產(chǎn)出最大化,對(duì)環(huán)境污染最小化,從而達(dá)到“耕地資源—社會(huì)經(jīng)濟(jì)—生態(tài)環(huán)境”的協(xié)調(diào)統(tǒng)一。
伴隨勞動(dòng)力的持續(xù)轉(zhuǎn)移,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力由“剩余”變?yōu)椤跋∪薄保伞熬ⅰ弊優(yōu)椤袄先鯆D孺”,勞動(dòng)力數(shù)量和質(zhì)量的下降促使農(nóng)民通過(guò)增加化肥、農(nóng)藥和機(jī)械等資本要素的替代投入以彌補(bǔ)耕地利用過(guò)程中因勞動(dòng)力短缺而造成的損失[22]。若勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移能夠有效促進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn),提高耕地集約利用程度,采用現(xiàn)代化農(nóng)耕技術(shù)替代原有勞動(dòng)力,從而提升耕地利用的規(guī)模效率和技術(shù)效率,則有助于耕地利用生態(tài)效率提升;反之,低效、過(guò)量的農(nóng)藥、化肥投入則不利于耕地利用生a態(tài)效率提升。
20世紀(jì)90年代,由于耕地細(xì)碎化以及農(nóng)機(jī)技術(shù)普及率低,化肥對(duì)勞動(dòng)力的替代彈性約為機(jī)械的3倍[23],日積月累的由化肥農(nóng)藥等引起的面源污染以及由低效的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為引起的碳排放過(guò)量可能導(dǎo)致耕地利用生態(tài)效率的降低。隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)的推進(jìn),農(nóng)機(jī)技術(shù)的普及以及基本農(nóng)田、水利設(shè)施等的整改,采用現(xiàn)代化技術(shù)進(jìn)行規(guī)模經(jīng)營(yíng),不僅能合理施肥配藥、科學(xué)輪作復(fù)種,增產(chǎn)增量,還能有效減少面源污染和碳排放,從而通過(guò)改善耕地利用的規(guī)模效率和技術(shù)效率實(shí)現(xiàn)耕地利用生態(tài)效率的提升。由此,隨著經(jīng)濟(jì)、科技和農(nóng)地利用政策的完善,勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響可能是一個(gè)由負(fù)向轉(zhuǎn)正向的“U”型變化過(guò)程。
此外,基于經(jīng)濟(jì)學(xué)中“溢出效應(yīng)或外部效應(yīng)”的概念,新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)將一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)主體的行為對(duì)其他地區(qū)主體的影響稱為空間溢出[24]。勞動(dòng)力作為各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的行為主體,勞動(dòng)力跨區(qū)域、跨行業(yè)轉(zhuǎn)移具有顯著的溢出紅利現(xiàn)象[25]。農(nóng)村勞動(dòng)力通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等非正式渠道影響其他地區(qū)農(nóng)民的耕地流轉(zhuǎn)意愿,從而影響其他地區(qū)的耕地經(jīng)營(yíng)規(guī)模和農(nóng)機(jī)技術(shù)的采用。同時(shí),在耕地利用過(guò)程中農(nóng)民對(duì)本地人力、化肥農(nóng)藥、農(nóng)機(jī)、土地等要素的資源配置,因收入效應(yīng)、示范效應(yīng)和知識(shí)外溢效應(yīng)的存在,進(jìn)而影響其他地區(qū)農(nóng)戶的資源要素配置,從而改變其他地區(qū)的耕地利用生態(tài)效率。勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響機(jī)理見(jiàn)圖1。
值得注意的是,不同區(qū)域因經(jīng)濟(jì)、資源稟賦、就業(yè)條件等差異,其勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與耕地利用生態(tài)效率關(guān)系因地而異。東部人均耕地0.65畝①,經(jīng)濟(jì)技術(shù)發(fā)達(dá),非農(nóng)就業(yè)收益高、就業(yè)渠道廣、本地就業(yè)便利、農(nóng)地流轉(zhuǎn)意愿強(qiáng)、技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力的替代彈性大,且其高效的農(nóng)機(jī)生產(chǎn)方式難以在短期內(nèi)向全國(guó)推廣,導(dǎo)致東部勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響及其空間溢出效應(yīng)較小。中部人均耕地是東部的近2倍,涉農(nóng)資金有限,農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施不夠完善,農(nóng)地平整進(jìn)度較慢,采用高效農(nóng)機(jī)技術(shù)生產(chǎn)的可行性較小,因而會(huì)影響規(guī)模農(nóng)業(yè)的發(fā)展。同時(shí),落后的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式以及密集的水網(wǎng)結(jié)構(gòu)導(dǎo)致化學(xué)面源污染的轉(zhuǎn)嫁,不可避免會(huì)影響周邊其他地區(qū)耕地利用水平。西部和東北部人均耕地均分別為2.19畝和3.94畝,規(guī)模經(jīng)營(yíng)和農(nóng)機(jī)操作的便捷性普遍較好,由于地廣人稀,務(wù)農(nóng)勞動(dòng)力的減少對(duì)耕地規(guī)模利用的影響比較明顯;尤其是東北部,沃土集中連片,既節(jié)省人力,又能充分發(fā)揮農(nóng)機(jī)設(shè)備的優(yōu)勢(shì),從而可能對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生擠出效應(yīng),降低農(nóng)民的低碳生產(chǎn)積極性,可能抑制耕地利用生態(tài)效率的提升。
基于上述理論分析,提出研究假說(shuō):H1:全國(guó)層面,農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響可能是一個(gè)由負(fù)向逐步向正向轉(zhuǎn)變的過(guò)程,并且可能存在顯著的空間溢出效應(yīng);H2:四大區(qū)域農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響可能存在差異,且其空間溢出效應(yīng)因地而異。
2 研究方法、變量設(shè)置與數(shù)據(jù)來(lái)源
2.1 研究方法
(3)空間杜賓模型(SDM)。為了同時(shí)考察勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率及生態(tài)效率本身的外部性,本文采用空間杜賓模型(SDM)考察勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移和耕地利用生態(tài)效率的空間依賴效應(yīng)。SDM模型同時(shí)包含因變量和自變量的空間滯后項(xiàng),是考察地理要素空間關(guān)聯(lián)的主要模型[29],其具體公式如下:
由于式(4)存在空間滯后變量,該模型的回歸系數(shù)并不能反映勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率影響程度的大小,回歸系數(shù)僅在方向上有效,而兩者間的真實(shí)影響程度一般是利用偏微分對(duì)SDM模型進(jìn)行分解,用分解后得到的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)來(lái)表示。直接效應(yīng)是指本地勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)本地耕地利用生態(tài)效率影響的均值,它包含了反饋效應(yīng),反饋效應(yīng)是指本地耕地利用生態(tài)效率通過(guò)影響周邊地區(qū)耕地利用生態(tài)效率變化反向影響本地的耕地利用生態(tài)效率;間接效應(yīng)是指本地勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)周邊地區(qū)耕地利用生態(tài)效率的影響,總效應(yīng)為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)之和。其分解過(guò)程可參考LESAGE等的研究[29]。
2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與變量選取
本文以中國(guó)31個(gè)省(市、自治區(qū))為研究對(duì)象(不含港、澳、臺(tái)地區(qū))。數(shù)據(jù)來(lái)源于1991—2019年《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)財(cái)政年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各?。ㄊ?、自治區(qū))統(tǒng)計(jì)年鑒,并依據(jù)2011年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的區(qū)劃分類,將全國(guó)31個(gè)?。ㄊ?、區(qū))劃分成東、中、西及東北部4個(gè)區(qū)域①。主要變量選取如表1。(1)因變量:耕地利用生態(tài)效率(ECLU)。借鑒CHEN等[30]的研究,從投入—產(chǎn)出視角選取指標(biāo)測(cè)算耕地利用生態(tài)效率(表1)。耕地面源污染各項(xiàng)指標(biāo)的產(chǎn)污系數(shù)、利用率和流失率以及碳排放各項(xiàng)指標(biāo)的系數(shù)值參見(jiàn)蓋兆雪[9]、李波[31]的研究。(2)自變量:農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移(Labor)表示從農(nóng)村轉(zhuǎn)移至二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的農(nóng)村勞動(dòng)力,用(農(nóng)村從業(yè)人員—農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員)/農(nóng)村從業(yè)人員的比值來(lái)表征[32-33]。(3)控制變量:借鑒相關(guān)研究,考慮數(shù)據(jù)的可獲取性,選取勞均耕地面積(Land)[34]、灌溉指數(shù)(IRR)[34]、耕地復(fù)種指數(shù)(MCI)[35]、農(nóng)村人均純收入(PINC)[36]、地均農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(ATP)[36]、地均農(nóng)用化肥施用量(折純量)(FER)[36]、政府涉農(nóng)支出占比(AGE)[36]7個(gè)具體指標(biāo)作為控制變量。
3 結(jié)果分析
3.1 農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與耕地利用生態(tài)效率的時(shí)空演變特征
圖2顯示,1990—2014年,全國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移逐年上升,2014年達(dá)到最高值42.67%,2015年因中部和西部勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移下滑,全國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移出現(xiàn)小幅下降。1990—2018年,東部農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移持續(xù)攀升,2018年達(dá)到峰值為63.90%;東北部農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移至2014年后保持平穩(wěn)態(tài)勢(shì)。
圖3所示,全國(guó)耕地利用生態(tài)效率(ECLU)①均值呈波動(dòng)上升趨勢(shì),其值由1990年的1.003上升至2018年的1.011;純技術(shù)效率(PTE)均值由1.031變?yōu)?.021,呈小幅度下降;規(guī)模效率(SE)由0.973變?yōu)?.990,呈小幅度上升。區(qū)域?qū)用妫海?)1990—2018年,東部耕地利用生態(tài)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均值均表現(xiàn)出增長(zhǎng)趨勢(shì),分別由1990年的0.604、0.841和0.724增至2018年的0.697、0.850和0.859,且由于2002年北京、天津和上海等地規(guī)模效率的改善,促使2002年以來(lái)東部耕地利用生態(tài)效率急劇上升。(2)1990—2010年中部耕地利用生態(tài)效率和純技術(shù)效率持續(xù)下降,2010—2018年出現(xiàn)小幅度上升;1990—2018年規(guī)模效率整體持續(xù)上升,由1990年的0.808上升至2018年的0.918。(3)西部耕地利用生態(tài)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均在波動(dòng)上升和下降,其技術(shù)效率整體高于東部和西部,規(guī)模效率與中部差距較小,但高于東部。(4)東北部地區(qū)的耕地利用生態(tài)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率均值較其他三個(gè)區(qū)域更優(yōu),尤其是黑龍江省,各種效率均值多數(shù)在1.0以上。
圖4顯示,東部的北京、江蘇、上海、浙江農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移程度最高;天津、河北、福建、廣東次之;海南勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移最小。中部地區(qū),相比湖南和湖北,緊靠東部地區(qū)的山西、河南、安徽、江西4省的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移相對(duì)較高。西部勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移高的省(自治區(qū))依次為甘肅、寧夏、青海、四川、貴州。東北三省的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移分別為遼寧>黑龍江>吉林??傊瑬|部、鄰近東部的中部部分省以及鄰近中部的西部部分地區(qū)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移相對(duì)較高。
圖5顯示,北京、天津、上海、江蘇、山東和海南純技術(shù)效率整體在1.0以上,河北、浙江和福建的純技術(shù)效率相對(duì)較小。河北、上海、江蘇、浙江和山東的規(guī)模效率均在2018年增加至0.9以上。與1990年相比,2018年天津、河北、上海、江蘇和山東的耕地利用生態(tài)效率顯著上升,廣東和海南的耕地利用生態(tài)效率顯著下降。中部山西規(guī)模效率雖然在研究期間小幅下降,但仍然保持在0.9以上;2018年安徽、江西、湖北和湖南的規(guī)模效率增加至0.9以上,接近1.0;河南規(guī)模效率整體較低,始終保持在0.5左右,但其技術(shù)效率高于中部其他5?。ň?.5左右),多保持在1.0以上。西部不同省份之間的耕地利用生態(tài)效率差距明顯,多數(shù)地區(qū)的耕地利用生態(tài)效率在2000年以后小幅度增加,西部新疆、西藏、內(nèi)蒙古以及東北吉林、遼寧波動(dòng)較大,但包括寧夏、廣西在內(nèi)的耕地利用生態(tài)效率相對(duì)較高,大部分年份的效率值均在1.0以上。
3.2 空間溢出效應(yīng)
(1)空間相關(guān)性檢驗(yàn)。表2中,1990—2005年全局莫蘭指數(shù)呈“W”型上下波動(dòng),并在5%顯著水平下正向顯著,說(shuō)明耕地利用生態(tài)效率之間存在顯著的空間正相關(guān),地理上相近的省份之間表現(xiàn)出顯著的空間集聚性,且空間聚集時(shí)而增強(qiáng)時(shí)而減弱。2006—2018年莫蘭指數(shù)由正向變?yōu)樨?fù)向,表明耕地利用生態(tài)效率的空間差異性和離散性大于空間集聚性,地理鄰近省份之間的聯(lián)動(dòng)發(fā)展機(jī)制逐漸消失。眾所周知,耕地利用生態(tài)效率與勞動(dòng)力、資本、土地投入密切相關(guān),不同地區(qū)因經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策制定、地理區(qū)位、資源稟賦等的差異,其勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移程度及其資本投入能力和耕地平整進(jìn)度差異也與日俱增,從而導(dǎo)致不同地區(qū)間耕地利用生態(tài)效率差異增加,空間離散性增加。
(2)SDM模型回歸結(jié)果。通過(guò)VIF檢驗(yàn),VIF均值為2.4,小于10,表明模型不存在嚴(yán)重的共線性問(wèn)題;通過(guò)異方差和自相關(guān)檢驗(yàn),得出檢驗(yàn)P值均大于0.05,表明不存在異方差和自相關(guān)問(wèn)題;通過(guò)hausman檢驗(yàn),得出P值為0.011,拒絕原假設(shè),選擇固定效應(yīng)模型。關(guān)于內(nèi)生性問(wèn)題,研究表明SDM模型本身在處理因遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題方面具有一定的優(yōu)勢(shì)[37],且極大似然法(ML)被認(rèn)為是處理內(nèi)生性問(wèn)題的有效方法之一[38], ELHORST也指出時(shí)空雙固定模型要優(yōu)于個(gè)體固定效應(yīng)模型[39],因此,本文采用時(shí)空雙固定杜賓模型并結(jié)合極大似然估計(jì)分析勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率的空間溢出效應(yīng)[40],模型結(jié)果見(jiàn)表3。
全國(guó)層面,勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移及其平方項(xiàng)均在1%水平下通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與耕地利用生態(tài)效率之間存在“U型”曲線關(guān)系。在勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移初期,為維持產(chǎn)量不變,勞動(dòng)力減少必然導(dǎo)致另一種要素投入增加,增加化肥農(nóng)藥投入是當(dāng)時(shí)最簡(jiǎn)便和最快的增收方式,但同時(shí)也對(duì)生態(tài)環(huán)境造成了一定的影響。然而,隨著化肥農(nóng)藥邊際效益的下降以及勞動(dòng)力的持續(xù)轉(zhuǎn)移,農(nóng)業(yè)機(jī)械化為農(nóng)民規(guī)?;a(chǎn)帶來(lái)了機(jī)遇,從而促進(jìn)耕地利用規(guī)模效率和技術(shù)效率的提升。
區(qū)域?qū)用?,東部和中部勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響不顯著,東部作為中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),更傾向于通過(guò)科技施肥、機(jī)械化耕種與收割進(jìn)行農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化生產(chǎn),勞動(dòng)力要素投入相對(duì)較小。中部由于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)、土地細(xì)碎化、農(nóng)機(jī)技術(shù)落后,農(nóng)戶優(yōu)先選擇撂荒或粗放經(jīng)營(yíng)[41],因此在短期內(nèi)對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響不顯著。西部和東北部呈顯著的“U型”關(guān)系,說(shuō)明勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移能夠促進(jìn)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)使用和規(guī)模經(jīng)營(yíng),進(jìn)而通過(guò)減少化肥施用,增加有機(jī)肥、生物技術(shù)的應(yīng)用,減少碳排放,從而提升耕地利用生態(tài)效率。
從空間滯后系數(shù)ρ來(lái)看,全國(guó)和區(qū)域的系數(shù)均為負(fù)值,其中中部、西部和東北部在1%的水平下顯著,表明中部、西部和東北部的耕地利用生態(tài)效率存在顯著空間負(fù)外部性。從勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移及其平方項(xiàng)的空間系數(shù)W來(lái)看:全國(guó)層面,勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的一次方不顯著,但勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的平方項(xiàng)在1%的水平下顯著為正,說(shuō)明勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移至一定程度后,將對(duì)周邊耕地利用生態(tài)效率產(chǎn)生顯著的空間正外部效應(yīng);區(qū)域?qū)用?,中部勞?dòng)力轉(zhuǎn)移同樣存在正的空間溢出效應(yīng),而西部和東北部勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的一次方負(fù)向顯著,但平方項(xiàng)不顯著,表明西部和東北部勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)周邊耕地利用生態(tài)效率存在顯著的負(fù)向效應(yīng)。
(3)效應(yīng)分解。表4中,就直接效應(yīng)來(lái)看:全國(guó)層面,本地勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)本地耕地利用生態(tài)效率的影響在1%的顯著水平下呈“U”型曲線變化,勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的一次項(xiàng)和平方項(xiàng)系數(shù)分別為-0.740和1.314,轉(zhuǎn)折點(diǎn)為28.16%①,即勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率<28.16%,本地勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移負(fù)向影響本地耕地利用生態(tài)效率,勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率>28.16%,本地勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移正向影響耕地利用生態(tài)效率,與研究假說(shuō)H1相符。區(qū)域?qū)用?,不同地區(qū)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響不同,與研究假說(shuō)H2相符。東部勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響不顯著;中部勞動(dòng)轉(zhuǎn)移的一次方正向顯著,平方項(xiàng)不顯著,表明勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與本地耕地利用生態(tài)效率正相關(guān);西部勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的一次方和平方項(xiàng)均在5%水平下顯著,表明西部勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與該區(qū)域的耕地利用生態(tài)效率之間存在“U”型曲線關(guān)系,其臨界值為26.81%;東北部勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的平方項(xiàng)顯著,一次方不顯著,表明當(dāng)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率>23.32%時(shí),勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與本地耕地利用生態(tài)效率之間為顯著的正向曲線關(guān)系。
就間接效應(yīng)來(lái)看:全國(guó)層面,勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的平方項(xiàng)顯著為正,說(shuō)明勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移至一定程度后,本地勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)周邊地區(qū)的耕地利用生態(tài)效率提升具有積極效應(yīng),與研究假說(shuō)H1相符。區(qū)域?qū)用?,不同區(qū)域勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率影響存在顯著的差異化空間溢出效應(yīng),與研究假說(shuō)H2相符。中部和東北部表現(xiàn)出顯著的空間溢出效應(yīng),中部勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)周邊耕地利用生態(tài)效率表現(xiàn)為“U”型關(guān)系,當(dāng)本地勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率至27.94%以上,本地勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移能夠帶動(dòng)周邊地區(qū)耕地利用生態(tài)效率的提升;東北部勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移則抑制了周邊地區(qū)耕地利用生態(tài)效率的提升;東部和西部的空間溢出效應(yīng)不顯著。
從控制變量來(lái)看,勞均耕地面積、復(fù)種指數(shù)和人均純收入整體上正向顯著影響全國(guó)層面及不同區(qū)域的耕地利用生態(tài)效率,勞均耕地面積增加有助于規(guī)模經(jīng)營(yíng),不同植物輪作復(fù)種能夠吸收土壤中不被充分利用的有害元素,收入效應(yīng)有助于農(nóng)民通過(guò)增加要素投入以提高耕地利用生態(tài)效率。灌溉指數(shù)對(duì)全國(guó)大部分區(qū)域耕地利用生態(tài)效率具有消極影響,這一結(jié)果與眾多學(xué)者的研究結(jié)論相符,但似乎又有悖常理。灌溉指數(shù)反映的是水域覆蓋的比例,并非灌溉的效率,灌溉指數(shù)負(fù)向影響耕地利用生態(tài)效率,說(shuō)明全國(guó)大部分地區(qū)的農(nóng)田水利設(shè)施要加強(qiáng),從而便于科學(xué)灌溉和排澇。地均農(nóng)機(jī)總動(dòng)力能有效促進(jìn)東部和東北部地區(qū)的耕地利用生態(tài)效率的提升。地均化肥農(nóng)藥施用整體負(fù)向影響全國(guó)及各區(qū)域耕地利用生態(tài)效率,并產(chǎn)生負(fù)的空間外部效應(yīng)。政府涉農(nóng)支出對(duì)全國(guó)及區(qū)域耕地利用生態(tài)效率的影響整體為負(fù),表明涉農(nóng)資金配置的合理性有待進(jìn)一步完善。
3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)
為了考察實(shí)證結(jié)論的穩(wěn)健性,使用鄰接矩陣和經(jīng)濟(jì)距離矩陣替代地理距離矩陣進(jìn)行全國(guó)層面的實(shí)證檢驗(yàn)(表5)。結(jié)果顯示,兩種模型均在1%的水平下顯著,且關(guān)鍵變量的系數(shù)值與地理距離矩陣的系數(shù)值和作用方向基本一致,表明農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響及其空間溢出的結(jié)論較為穩(wěn)健。
4 結(jié)論與啟示
本文采用非期望超效率EBM模型和空間杜賓模型,通過(guò)對(duì)全國(guó)及分區(qū)的研究發(fā)現(xiàn):(1)1990—2014年全國(guó)及區(qū)域勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率持續(xù)攀升,2015年開(kāi)始中部和西部勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移呈下滑趨勢(shì),東北部連續(xù)持平。(2)全國(guó)及東部耕地利用生態(tài)效率呈波動(dòng)上升趨勢(shì),中部因技術(shù)效率提升緩慢導(dǎo)致其耕地利用生態(tài)效率偏低;西部和東北部整體耕地利用生態(tài)效率較好,但區(qū)域差異顯著。(3)全國(guó)層面,農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響呈“U型”曲線變化,勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率的轉(zhuǎn)折點(diǎn)為28.16%,其空間溢出效應(yīng)表現(xiàn)為在勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移至一定程度后,勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)其他地區(qū)耕地利用生態(tài)效率具有正向非線性影響。(4)區(qū)域?qū)用?,東部農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用生態(tài)效率的影響及其空間溢出效應(yīng)均不顯著;中部農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與本地耕地利用生態(tài)效率正相關(guān),對(duì)其他地區(qū)的耕地利用生態(tài)效率的影響呈“U”型關(guān)系;西部農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與本地耕地利用生態(tài)效率之間存在“U”型關(guān)系,但空間溢出效應(yīng)不顯著;東北部農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移率大于23.32%時(shí),勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與本地耕地利用生態(tài)效率之間為顯著的正向曲線關(guān)系,并產(chǎn)生負(fù)的空間溢出效應(yīng)。
基于上述結(jié)論,得出以下啟示:(1)基于先進(jìn)的現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù),應(yīng)進(jìn)一步提升東部耕地利用集約程度,促進(jìn)規(guī)模效益的提升,并通過(guò)收入效應(yīng)、示范效應(yīng)和知識(shí)外溢效益,形成正向空間溢出效應(yīng)。(2)中部面臨較低的技術(shù)效率,首先應(yīng)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力知識(shí)技能的培訓(xùn),增強(qiáng)其利用現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的能力和意愿;其次要積極推進(jìn)中部地區(qū)的耕地平整項(xiàng)目,促進(jìn)農(nóng)地流轉(zhuǎn),提高耕地集約利用程度,增強(qiáng)利用現(xiàn)代化農(nóng)耕技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)的可行性,從而推動(dòng)耕地利用技術(shù)效率和規(guī)模效率同步增長(zhǎng)。(3)針對(duì)顯著的空間負(fù)外部性和區(qū)域差異,應(yīng)鼓勵(lì)西部和東北部農(nóng)戶采用生物科技、動(dòng)植物產(chǎn)生的有機(jī)肥替代化肥以降低污染排放量,重視區(qū)域間的共同治理,避免因本地污染治理不當(dāng)導(dǎo)致污染轉(zhuǎn)移的負(fù)外部性效應(yīng),以期通過(guò)科學(xué)施肥、規(guī)模生產(chǎn)提升全域耕地利用生態(tài)效率。
參考文獻(xiàn)(References):
[1] TU S S, LONG H L, ZHANG Y N, et al. Rural restructuring at village level under rapid urbanization in metropolitan suburbs of China and its implications for innovations in land use policy[J] . Habitat International, 2018, 77: 143 - 152.
[2] 許恒周,郭玉燕,吳冠岑.農(nóng)民分化對(duì)耕地利用效率的影響——基于農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J] .中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2012(6):31 - 39,47.
[3] 牛海鵬,張安錄.耕地利用效益體系重構(gòu)及其外部性分析[J] .中國(guó)土地科學(xué),2009,23(9):25 - 29.
[4] 盧新海,唐一峰,易家林,等.基于空間計(jì)量模型的耕地利用轉(zhuǎn)型對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響研究[J] .中國(guó)土地科學(xué),2019,33(6):53 - 61.
[5] 方師樂(lè),衛(wèi)龍寶,伍駿騫.農(nóng)業(yè)機(jī)械化的空間溢出效應(yīng)及其分布規(guī)律——農(nóng)機(jī)跨區(qū)服務(wù)的視角[J] .管理世界,2017(11):65 - 78,187 - 188.
[6] 徐清華,張廣勝.農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)縣域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的空間溢出效應(yīng)——基于1832個(gè)縣的面板數(shù)據(jù)[J] .農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究,2020,41(3):407 - 416.
[7] ZHANG C Z, SU Y Y, YANG G Q, et al. Spatial-temporal characteristics of cultivated land use efficiency in major function-oriented zones:a case study of Zhejiang Province, China[J] . Land, 2020, 9(4). doi:10.3390/land9040114.
[8] 鄒秀清,王英,武婷燕,等.江西省農(nóng)業(yè)人口轉(zhuǎn)移對(duì)耕地利用效率影響的門檻效應(yīng)[J] .資源科學(xué),2019,41(8):1576 - 1588.
[9] 蓋兆雪,孫萍,張景奇.環(huán)境約束下的糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用效率時(shí)空演變特征[J] .經(jīng)濟(jì)地理,2017,37(12):163 -171.
[10] 冀正欣,王秀麗,李玲,等.南陽(yáng)盆地區(qū)耕地利用效率演變及其影響因素[J] .自然資源學(xué)報(bào),2021,36(3):688 -701.
[11] 吳郁玲,張佩,李佳.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶耕地利用效率時(shí)空演變特征及提升路徑研究[J] .農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究,2021,42(4):579 - 588.
[12] 劉蒙罷,張安錄,文高輝.長(zhǎng)江中下游糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用生態(tài)效率時(shí)空格局與演變趨勢(shì)[J] .中國(guó)土地科學(xué),2021,35(2):50 - 60.
[13] 張紅梅,宋戈.黑龍江墾區(qū)耕地利用生態(tài)效率及其內(nèi)部協(xié)調(diào)性[J] .華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2019(4):160 - 168,178.
[14] 姜晗,楊皓然,吳群.東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)耕地利用效率的時(shí)空格局分異及影響因素研究[J] .農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究,2020,41(2):321 - 330.
[15] 臧俊梅,唐春云,王秋香,等.基于Super-SBM模型的廣東省耕地利用效率空間非均衡性及影響因素研究[J] .中國(guó)土地科學(xué),2021,35(10):64 - 74.
[16] 馬林燕,張仁慧,潘子純,等.中國(guó)省際耕地利用生態(tài)效率時(shí)空格局演變及影響因素分析——基于2000—2019年面板數(shù)據(jù)[J] .中國(guó)土地科學(xué),2022,36(3):74 - 85.
[17] SKEVAS T, LANSINK A O. Reducing pesticide use and pesticide impact by productivity growth: the case of Dutch arable farming[J] . Journal of Agricultural Economics, 2014, 65(1):191 - 211.
[18] 李蘭冰,劉秉鐮.中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的效率評(píng)價(jià)與成因識(shí)別[J] .經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài),2014(9):56 - 65.
[19] 王偉,孫芳城.高技術(shù)產(chǎn)業(yè)三階段創(chuàng)新效率變動(dòng)研究——基于內(nèi)部非期望產(chǎn)出的SBM模型與EBM模型[J] .科技進(jìn)步與對(duì)策,2018,35(3):67 - 71.
[20] WBCSD. Eco-efficiency: Leadership for Improved Economicand Environmental Performance[R] .Geneva: World Business Council for Sustainable Development(WBCSD),1996:3 - 16.
[21] MULLER K, STERM A. Standardized Eco-efficiency Indicators - report 1: Concept Paper[R] . Basel: Ellipson Ag, 2001:6 - 8.
[22] STARK O, BLOOM D E. The new economics of labor migration[J] . American Economic Review, 1985, 75(2): 173 -178.
[23] 李谷成,梁玲,尹朝靜,等. 勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移損害了油菜生產(chǎn)嗎 ——基于要素產(chǎn)出彈性和替代彈性的實(shí)證[J] . 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2015(1):7 - 13.
[24] LOPEZ-BAZO E, VAYA E, ARTIS M. Regional externalities and growth: evidence from European regions[J] . Journal of Regional Science, 2004, 44(1): 43 - 73.
[25] 沈能,趙增耀.農(nóng)業(yè)科研投資減貧效應(yīng)的空間溢出與門檻特征[J] .中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2012(1):69 - 79,96.
[26] 成剛.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法與MaxDEA軟件[M] .北京:知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社,2014:63.
[27] TONE K, TSUTSUI M. An epsilon-based measure of efficiency in DEA—a third pole of technical efficiency[J] . European Journal of Operational Research, 2010, 207(3):1554 - 1563.
[28] ANDERSEN P, PETERSEN N C. A procedure for ranking efficient unitsin data envelopment analysis[J] . Management Science, 1993, 39(10):1261 - 1264.
[29] LESAGE J P, PACE R K. Introduction to Spatial Econometrics[M] . Boca Raton:Taylor & Francis Group, 2009:34 - 48.
[30] CHEN Y, LI S R, CHENG L. Evaluation of cultivated land use efficiency with environmental constraints in the Dongting Lake Eco-Economic Zone of Hunan Province, China[J] . Land, 2020, 9(11).doi:10.3390/land9110440.
[31] 李波,張俊飚,李海鵬.中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放時(shí)空特征及影響因素分解[J] .中國(guó)人口·資源與環(huán)境,2011,21(8):80 - 86.
[32] 蘇昕,劉昊龍.農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移背景下農(nóng)業(yè)合作經(jīng)營(yíng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響[J] .中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì),2017(5):58 - 72.
[33] 侯孟陽(yáng),姚順波.中國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響的空間溢出效應(yīng)與門檻特征[J] .資源科學(xué),2018,40(12):2475 - 2486.
[34] 王良健,李輝.中國(guó)耕地利用效率及其影響因素的區(qū)域差異——基于281個(gè)市的面板數(shù)據(jù)與隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)方法[J] .地理研究,2014,33(11):1995 - 2004.
[35] 張立新,朱道林,謝保鵬,等.中國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)耕地利用效率時(shí)空格局演變及影響因素——基于180個(gè)地級(jí)市的實(shí)證研究[J] .資源科學(xué),2017,39(4):608 - 619.
[36] 楊朔,于文海,李世平.基于DEA非有效改進(jìn)的陜西省耕地生產(chǎn)效率研究[J] .中國(guó)土地科學(xué),2013,27(10):62 -68.
[37] 田相輝,張秀生.空間外部性的識(shí)別問(wèn)題[J] .統(tǒng)計(jì)研究,2013,30(9):94 - 100.
[38] 龍小寧,朱艷麗,蔡偉賢,等.基于空間計(jì)量模型的中國(guó)縣級(jí)政府間稅收競(jìng)爭(zhēng)的實(shí)證分析[J] .經(jīng)濟(jì)研究,2014,49(8):41 - 53.
[39] ELHORST J P. Applied spatial econometrics: raising the bar[J] . Spatial Economic Annals, 2010, 5(1): 9 - 28.
[40] 趙磊,方成,吳向明.旅游發(fā)展、空間溢出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——來(lái)自中國(guó)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J] .旅游學(xué)刊,2014,29(5):16 - 30.
[41] GAO J, SONG G, SUN X Q. Does labor migration affect rural land transfer Evidence from China[J] . Land Use Policy, 2020, 99. doi:10.1016/j.landusepol.2020.105096.
The Spatial Spillover Effect of Rural Labor Transfer on Ecological Efficiency of Cultivated Land Use
ZOU Xiuqing1,2, XIE Meihui2, YU Shaokang3, LI Zhiyuan4
(1. College of Economics and Management, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 201306, China; 2. School of Economics, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang 330013, China; 3. Jiangxi Land and Space Survey and Planning Research Institute, Nanchang 330025, China; 4. Institute of Ecological Civilization, Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang 330013, China)
Abstract: The purposes of this study are to explore influencing mechanism and spatial spillover effect of rural labor transfer on the ecological efficiency of cultivated land use (ECLU) in different regions. The research methods include unexpected super efficiency EBM model and spatial Durbin model. The results show that: 1) the national rural labor transfer rate and the ECLU showed an overall upward trend, but the regional differences are significant. 2) In the whole country, a significant U-shaped trend is observed between the local rural labor transfer and ECLU, and has significant spatial spillover effect after labor transfer up to a certain extent. 3) At the regional level, the rural labor transfer in Central China is positively related to the ECLU, and the spatial spillover effect. is in a U-shaped. There is a U-shaped relationship between the rural labor transfer and the ECLU in the West, but the spatial spillover effect is not significant. When the rural labor transfer in Northeast China is greater than 23.32%, it has a significant impact on the ECLU, and has a negative spatial spillover effect. In conclusion, we should encourage cultivated land transfer to promote the intensive use of cultivated land and improve farmers skills, to promote the synchronous growth of technological efficiency and scale efficiency of cultivated land use.
Key words: rural labor transfer; ecological efficiency of cultivated land use; unexpected super-efficiency EBM model; spatial Durbin model; spatial spillover effect
(本文責(zé)編:仲濟(jì)香)
①人均耕地?cái)?shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒(2019)》。
①“耕地利用生態(tài)效率”就是效率測(cè)算模型中的技術(shù)效率(TE)=純技術(shù)效率(PTE)× 規(guī)模效率(SE)。
①轉(zhuǎn)折點(diǎn)為-b/2a。