循环经济是改善环境质量, 提高资源综合利用率, 解决可持续发展问题的最佳途径, 也是我国经济、社会、生态协调发展的有效途径。我国目前农业面临着资源高消耗、污染高排放、物质和能量低利用等问题, 最终将导致农业资源枯竭和生态环境破坏, 这些都需要依靠循环经济来解决[1]。江西省是我国传统农业大省, 农业资源丰富, 生态优势明显, 农业人口占总人口80%以上。但是目前江西省农业发展存在着农业面源污染严重[2]、土地资源利用率低、对发展循环农业的重要性和必要性认识不足等问题[3]。因此, 深入探讨江西省农业循环经济发展评价及障碍因素, 有利于明确江西省循环经济发展现状, 对提高资源利用效率、预防和控制环境污染有重要意义。
农业循环经济是众多学者一直以来关注的热点领域。不同的循环农业评价指标体系因其服务对象及目标的不同, 其构成也有所不同[4]。综观现有文献, 农业循环经济的评价对象主要集中在宏观层面, 包括甘肃[5]、江苏[6-7]、河北[8-10]、黑龙江[11-12]、河南[13-15]、湖北[16-17]、广东[18]、宁夏[19]、湖南[20-21]、吉林[22-23]、四川[24]等; 还有一部分在微观层面上针对循环农业发展模式进行研究[25-27]。农业循环经济发展评价指标体系构建可分为两类:一类是宏观层面针对国家、省域及流域农业循环经济综合评价。主要基于“3R”原则构建经济与社会发展、资源减量投入、资源循环利用和资源环境安全对农业循环经济发展的社会、经济和生态效益进行评价, 运用的主要研究方法有投影寻踪分类模型[28]、层次分析法[6-8]、密切值法[9]、灰色关联度法[10]、主成分分析法[15]、能值法[22], 一部分基于投入—产出视角运用DEA方法对农业循环经济发展的效率进行评价[11-12, 14, 18-19, 21]; 另一类是微观层面对循环产业、农业发展模式的生态、经济效益进行评估。常用的研究方法有生命周期法[29]、能值法[30-31]、系统动力学模型[32]等。对影响农业循环经济发展的因素研究可分为两类:一类是基于宏观层面对影响农业循环经济的内部因素进行分析, 常用“因子贡献度”、“指标偏离度”、“障碍度”[6-7, 16-17]3个指标来诊断农业循环经济发展的主要障碍因素; 一类是基于微观调研数据对影响农业循环经济的外部因素进行分析, 多采用结构方程模型对影响因素进行分析[33-34]。
综上所述, 现有研究从不同角度、不同方法对农业循环经济发展评价及障碍因素进行分析, 为本文进一步分析奠定了理论基础。但是现有的研究主要基于“3R”原则构建经济与社会发展、资源减量投入、资源循环利用和资源环境安全指标, 忽略了农村居民消费对农业循环经济的影响, 对江西省农业循环经济发展水平研究的文献也较少。因此, 本研究借鉴前人研究的基础上加入农村居民消费指标, 根据农业生产的投入—利用—产出—消费—效应过程, 以2000—2015年为样本区间, 构建投入、利用、产出、消费、效应指标, 对江西省农业循环经济发展状况进行评价, 并对阻碍农业循环经济发展的内部因素做实证分析。
1 研究方法 1.1 评价的基本内容农业循环经济是在农业生产过程和农产品生命周期中减少资源、物质的投入量, 增加物质的循环再生利用和能量的多级使用, 减少废弃物的产生排放量, 实现农业经济、生态环境和社会效益的“多赢”和统一的一种经济发展模式[35]。本研究基于农业循环经济内涵, 构建投入—利用—产出—消费—效应(IUOCE)概念模型(图 1), 评价农业循环经济的发展。不同于农业一般的投入—产出过程, 循环农业首先经过物质和资源的投入, 通过物质的再循环和反复利用, 产生经济社会效益, 促进农村居民消费, 进而对外部的资源和环境产生影响。图中实线表示循环农业作用过程, 虚线表示影响过程, 其中投入、利用、产出环节在生产过程中也会对效应环节产生影响, 消费环节对投入、利用、产出、效应环节产生影响。
本研究主要从两方面评价农业循环经济发展水平: 1)在农业现状分析基础上, 选取反映农业发展实际情况的评价指标, 运用熵值法确定指标权重, 构建综合评价指标体系, 对江西省的农业循环经济整体情况进行综合评价; 2)通过因子贡献度、指标偏离度和障碍度3个指标对农业循环经济发展障碍因素进行诊断, 找出制约江西省发展农业循环经济的主要因素, 为促进区域农业循环经济发展提供一定的信息(图 2)。
基于对农业循环经济内涵和目标的理解, 以“减量化、再利用、再循环”为行动原则, 主要从农业生产的过程兼顾社会、经济和生态效益, 结合相关专家意见和对生产过程的理解, 对众多因子进行筛选比较, 从而确定了20个参评因子构建农业循环经济发展综合评价指标体系, 并采用熵值法客观确定各分类指标及单项指标的权重(表 1)。
该指标体系主要从5个方面构建: 1)投入环节, 选取农机总动力、农业劳动力、农作物播种面积、化肥使用强度和沼气池个数, 其中前4个指标反映农业生产过程中的物质投入, 沼气池个数则反映该地区循环经济意识和投入情况; 2)利用环节, 选取化肥有效利用系数反映农业生产过程中对于资源的利用程度, 而复种指数、废弃物资源化水平和秸秆综合利用率则分别体现资源的循环利用水平和将废弃物进一步资源化水平; 3)产出环节, 选取单位面积农业GDP产值、农民人均纯收入、农林牧渔商品率、耕地产出率指标反映农业生产过程中所实现的社会经济效益; 4)消费环节, 选取农民人均蔬菜消费量、农民绿色出行支出、农民家庭住房面积反映农业发展对农民生活水平的影响和农民对循环经济的实践程度, 农民家庭住房面积和整个江西省家庭平均住房面积作比较, 得出农民家庭面积要大于平均家庭住房面积, 农民则为奢侈消费, 为负指标; 5)效应环节, 选取森林覆盖率、有效灌溉系数、水土流失综合治理系数、人均耕地来反映农业发展对生态环境和资源安全的影响。其中投入与利用环节所选指标主要体现了循环经济中所遵循的“3R”原则, 产出及效应环节则着重评价农业循环经济所实现的社会、经济和生态效益, 而消费环节则体现了农民对循环经济的利用程度和循环经济对农民生活的影响, 这是发展农业循环经济的最终目的。
1.3 农业循环经济发展水平评价方法与数据处理熵值法是根据各评价指标数值的变异程度所反映的信息量大小来确定熵值, 熵值实际反映了一个指标的变化程度, 熵值越小, 表明该指标在实际的应用中发挥的作用越大, 权重应该越大; 反之, 某项指标的指标值变异程度越小, 信息熵越大, 该指标的作用越小, 权重也较小。使用熵值法进行综合评价步骤[17]如下:
1) 确定评价对象, 选取评价指标, 建立评价矩阵。
假设要评定某省m个样本, 评价指标体系包括n个指标, 则第i个评价样本的第j个指标记为Xij。构建原始数据矩阵X={Xij}m×n, 其中Xij表示第i个样本的第j个指标值。本文中m=16, n=20。
2) 采用极差法对各指标原始数据进行标准化处理。不同的指标, 其标准化计算公式也不同。
正向指标:
$ {{P}_{ijt}}=({{X}_{ijt}}-{{X}_{\min }})/({{X}_{\max }}-{{X}_{\min }}) $ | (1) |
逆向指标:
$ {{P}_{ijt}}=({{X}_{\max }}-{{X}_{ijt}})/({{X}_{\max }}-{{X}_{\min }}) $ | (2) |
式中: Xijt为某项评价指标的实际观测值, Xmax、Xmin为截面数据内该项指标的最大值与最小值, Pijt为标准化后该项指标的实际评价值。
3) 利用以下公式计算各参评指标的熵值和信息效用值:
$ {{e}_{ij}}=-K\sum\limits_{i=1}^{m}{{{P}_{ijt}}\ln {{P}_{ijt}}} $ | (3) |
令K=1/lnm, 则0≤eij≤1。
根据熵值法原理, 指标数据变化速度越快, 则该指标所提供的信息量越大, 该指标的变化对于系统的效用越大, 即该指标权重也就越大。
某个指标的信息效用价值用dij表示, 则第i类指标下第j单项指标Xij的效用值的计算公式为:
$ {{d}_{ij}}=1-{{e}_{ij}} $ | (4) |
4) 利用下式计算第i类分类指标下第j单项指标的权重(wij)为:
$ {{w}_{ij}}={{{d}_{ij}}}/{\sum\limits_{j=1}^{n}{{{d}_{ij}}}}\; $ | (5) |
5) 分类指标评价分值计算公式为:
$ {{s}_{it}}=\sum\limits_{j=1}^{r}{{{w}_{ij}}{{P}_{ijt}}} $ | (6) |
式中: Sit为t年第i项分类指标层综合评价指数, i=1, 2, 3, 4, 5时分别为投入、利用、产出、消费和效应指数。r为各子系统包含的指数数目。
6) 对于多层结构的评价系统, 根据熵的可加性, 可以利用下层结构的信息效用值, 按比例确定对应于上层结构的权重wj数值。在熵权法前面步骤中, 已经计算了各个指标的效用值dij, 对下层结构的每类指标的效用值求和, 得到各类指标的效用值和, 记作Di(i=1, 2, 3, 4, 5)。进而得到全部指标效用值的总和:
$ D=\sum\limits_{i=1}^{5}{{{D}_{i}}} $ | (7) |
则相应分类指标权重为:
$ {{w}_{i}}={{{D}_{i}}}/{D}\; $ | (8) |
7) 农业循环经济发展评价分值计算公式为:
$ {{S}_{t}}=\sum\limits_{i=1}^{5}{{{w}_{i}}{{S}_{it}}} $ | (9) |
式中: St为t年总评价值, St的取值范围为0~1。St越大说明农业循环经济发展水平越高。
1.4 农业循环经济发展障碍因素诊断方法采用因子贡献度(factor contribution degree)、指标偏离度(index deviation degree)和障碍度(obstacle degree)3个指标来诊断农业循环经济发展的主要障碍因素。其中, 因子贡献度(Fij)为单因素对总目标的影响程度, 即单因素对总目标的权重; 指标偏离度(Iijt)表示单项指标与农业循环经济发展指标之间的差距, 为单项指标标准化值与100%之差; 障碍度(Oijt)表示单项指标对农业循环经济发展水平的影响值, 该指标是农业循环经济发展障碍诊断的目的和结果。具体计算公式如下:
$ {{F}_{ij}}={{w}_{i}}\times {{w}_{ij}} $ | (10) |
式中: wi为第i项分类指标的权重, wij为第i项分类指标所属的第j个单项指标所对应的权重。
$ {{I}_{ijt}}=1-{{P}_{ijt}} $ | (11) |
式中: Pijt为单项指标的标准化值, 由极值标准化法计算而得。
$ {O_{ijt}} = {I_{ijt}} \times \frac{{{F_{ij}}}}{{\sum\limits_{j = 1}^{20} {({F_{ij}} \times {I_{ijt}})} }} \times 100{\rm{\% }} $ | (12) |
式中: Oijt为第t年第i个分类指标下第j个单项指标的障碍度。
$ {{U}_{it}}=\sum{{{O}_{ijt}}} $ | (13) |
式中: Uit为第t年第i个分类指标的障碍度。
1.5 数据来源数据来源于2001—2016年的《江西省统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。其中, 废弃物资源化水平指标在各种统计年鉴无此类数据, 根据《中国农村统计年鉴》中查找出农村沼气产生量, 按照农村一个10 m3的沼气池一年可产生400 m3沼气量, 据此计算出农村沼气池个数。
2 结果与分析 2.1 江西省农业循环经济发展水平评价 2.1.1 分类发展水平评价根据公式(1)-(6), 计算出各分类指标的评价分值并绘制图 3。2000—2015年间江西省农业循环经济的利用指标、产出指标、消费指标和效应指标发展水平在总体上都呈现出上升趋势。其中产出指标水平上升幅度最大, 呈现出稳定上升趋势, 反映了江西省经济与社会发展在稳步前进; 效应指标水平上升幅度位居第2, 在波动中上升, 且都高于2000年水平, 反映江西省资源与环境安全在不断改善; 消费指标水平上升幅度位居第3, 在总体上呈现出稳定上升趋势, 反映了农村居民生活质量正在不断改善; 利用指标上升幅度最小, 呈先上升后大幅度下降再上升趋势, 在2008年利用指标达到最低, 可能与当年发生雪灾、土地利用率低下有关。投入指标总体上呈现下降趋势, 且都低于2000年水平, 反映江西省在资源减量投入方面重视程度不够, 资源减量投入指标是制约江西省农业循环经济发展的主要因素。
根据公式(1)-(9), 计算出江西省2000—2015年农业循环经济的综合评价值并绘制图 4。由图 4可知, 2000—2015年江西省农业循环经济总体上呈增长趋势, 年均增长率为3.43%, 增长较为缓慢, 但是发展过程中有很明显的阶段性特征。根据江西省农业循环经济发展过程中的变化趋势可以分为两个阶段:第1阶段是2000—2008年, 2008年的农业循环经济发展水平与2000年相近, 这一阶段的江西省农业循环经济发展变化并不明显; 第2阶段是2008—2015年为持续增长阶段, 年均增长率为8.05%, 呈现中高速增长趋势。
根据公式(10)-(12)计算出江西省2000—2015年各单项指标的障碍度, 并按障碍度的大小进行排序, 列出障碍度大于5%的指标, 如表 2所示, 江西省农业循环经济的障碍因素总体上在发生变化。按照障碍因素出现的次数可以分为两个阶段:第1阶段为2000—2008, 障碍因素出现次数最多的是农业劳动力(C2)、化肥使用强度(C4)、化肥有效利用系数(C6)、秸秆综合利用率(C9)、单位面积农业GDP产值(C10)、农民人均纯收入(C11)、耕地产出率(C13)、农民绿色出行支出(C15)、森林覆盖率(C17)、人均耕地(C20); 第2阶段障碍因素出现次数最多的是农作物播种面积(C3)、化肥使用强度(C4)、复种指数(C7)、有效灌溉系数(C18)。从障碍度大小上也可以分为两个阶段:第1阶段2000—2008年, 阻碍江西省农业循环经济发展的主要因素有化肥有效利用系数(C6)、化肥使用强度(C4)、人均耕地(C20)、森林覆盖率(C17)、农民人均纯收入(C11); 第2阶段2009—2015年, 阻碍江西省农业循环经济发展的主要障碍因素为化肥使用强度(C4)、复种指数(C7)、有效灌溉系数(C6)、农作物播种面积(C3)。化肥使用强度在2000—2015年始终是阻碍农业循环经济发展的主要因素, 化肥有效利用系数(C6)、人均耕地(C20)、森林覆盖率(C17)、农民人均纯收入(C11)在2008年以后不再是阻碍农业循环经济发展的主要因素; 而复种指数(C7)、有效灌溉系数(C6)、农作物播种面积(C3)在2009年以后是阻碍农业循环经济发展的主要因素。从表 2可以看出, 2000—2008年影响江西省农业循环经济发展的障碍因素多且障碍度偏低; 2009—2015年影响江西省农业循环经济发展的障碍因素少且障碍度偏高。
为了更深入诊断2000—2015年江西省农业循环经济发展的障碍因素主要集中在哪些方面和变化趋势, 本研究在单项指标障碍度计算的基础上根据公式(13)计算了分类指标障碍度, 并按障碍度的大小进行排序, 列出障碍度大于20%的指标, 如表 3所示。从表 3可以看出, 在2000—2008年障碍度大于20%的分类指标一般为3~4个, 障碍度值比较小; 在2009—2015年障碍度大于20%的分类指标一般为2个, 障碍度值比较大。投入指标(B1)和利用指标(B2)在2000—2015年一般都是影响江西省农业循环经济发展的主要障碍因素, 且投入指标和利用指标的障碍度值呈逐渐增大趋势; 利用指标(B3)和效应指标(B5)在2000—2006年也是阻碍农业循环经济发展的主要因素, 在2007年以后不再是主要的影响因素。
本研究首先基于循环农业生产过程, 构建投入指标、利用指标、产出指标、消费指标和效应指标评价体系, 运用熵值法确定指标的权重, 然后综合加权计算2000—2015年江西省农业循环经济综合发展和各环节的发展评价值; 并采用因子贡献度、指标偏离度和障碍度3个指标诊断农业循环经济发展的主要障碍因素。主要得出以下结论:
(1) 2000—2015年间江西省农业循环经济的利用指标、产出指标、消费指标和效应指标发展水平在总体上都呈现出上升趋势, 且上升幅度产出指标 > 效应指标 > 消费指标 > 利用指标, 投入指标呈现下降趋势。
(2) 2000—2015年江西省农业循环经济增长在总体上呈上升趋势, 年均增长率为3.43%, 增长较为缓慢。
(3) 2000—2008年影响江西省农业循环经济发展的主要障碍因素有化肥有效利用系数、化肥使用强度、人均耕地、森林覆盖率、农民人均纯收入; 2009—2015年影响江西省农业循环经济发展的主要障碍因素为化肥使用强度、复种指数、有效灌溉系数、农作物播种面积。
(4) 2000—2015年投入指标和利用指标是影响江西省农业循环经济发展的主要障碍因素, 且投入指标和利用指标的障碍度值呈逐渐增大趋势, 产出指标、消费指标和效应指标的障碍度值在总体上呈减小趋势。
本文从循环农业的投入—利用—产出—消费—效应环节, 构建了投入、利用、产出、消费和效应指标, 评价江西省农业循环经济的发展水平和诊断主要的障碍因素, 取得了一定的研究成果, 但也存在着以下不足:第一, 指标选择上的不足。本研究投入、利用、产出、效应环节中的指标选取大多基于现有的研究筛选而来, 消费指标根据可操作性原则, 基于循环农业的内涵和专家的意见选取了农民人均蔬菜消费量、农民绿色出行支出和农民人均住房面积。农民绿色出行支出数据是2016年暑期通过对南昌市周边的20个村进行了1 000份问卷调查获得, 发现99.9%的农村居民出行都是依靠电动车、公交等低碳出行方式, 偶尔会使用私家车出行, 可以把私家车出行费用忽略不计, 考虑到2016年之前经济水平不发达, 农村居民更多选择低碳出行方式, 结合统计年鉴中的交通费, 得到农民绿色出行支出指标的数据, 因此获取的数据存在一定的偏差; 第二, 本文仅对省级层面上进行了计算和分析, 没有对各个市乃至县的空间情况进行分析, 全面搜集资料, 对各个市乃至县的空间变化情况做比较分析是下一步努力的方向。
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