2000—2020年苏北地区农业生态效率变化及其影响因素分析.pdf

20002020 年苏北地区农业生态效率变化及其影响因素分析罗家祺1,2，金晓斌1,2,3，刘晶1,2，梁鑫源1,2，韩博1,2，周寅康1,2,3（1.南京大学地理与海洋科学学院，南京210023；2.自然资源部海岸带开发与保护重点实验室，南京210023；3.江苏省土地开发整理技术工程中心，南京210023）摘要：为实现农业生产高效率、减少资源投入、降低环境损失、保障农产品供给和维持生态系统服务功能等多重目标，兼顾经济效益和生态效益评价农业生产绩效，该研究采用基于松弛值测算的数据包络分析模型（slack-basedmeasuredataenvelopmentanalysis，SBM-DEA），对 20002020 年苏北地区乡镇单元的农业生态效率进行评估，解析其时空变化特征，并对相关影响因素进行分析。研究结果表明：1）近 20a 苏北地区农业生态效率呈现“升-降-升”的波浪式发展趋势，高值乡镇占比较低，农业生态效率仍有较大的提升潜力；2）研究区农业生态效率空间分布不均衡，整体呈现“南高北低”的分布特征，高值区分布范围有沿西南向东北扩展的趋势。农业生态效率呈现明显的集聚格局，低低型集聚主要分布在徐州市，高高型集聚主要集中于淮安市；3）能源投入、农药投入、农业碳排放是影响农业生态效率空间分异的主导因素，不同影响因素之间的交互作用会增强农业生态效率的空间分异特征。研究结果对于深化农业生态效率研究具有指导意义，可以为解析和优化农业生产方式，推动区域农业绿色发展提供决策支撑。关键词：农业；生态；生态效率；数据包络分析；时空演变；苏北地区doi：10.11975/j.issn.1002-6819.202301109中图分类号：S17文献标志码：A文章编号：1002-6819(2023)-15-0239-10罗家祺，金晓斌，刘晶，等.20002020 年苏北地区农业生态效率变化及其影响因素分析J.农业工程学报，2023，39(15)：239-248.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202301109http:/www.tcsae.orgLUOJiaqi,JINXiaobin,LIUJing,etal.Processandinfluencingfactorsofagriculturaleco-efficiencyinnorthernJiangsuofChinafrom2000to2020J.TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE),2023,39(15):239-248.(inChinesewithEnglishabstract)doi:10.11975/j.issn.1002-6819.202301109http:/www.tcsae.org0引言世界银行数据显示，中国用全球 11%的农业用地保障了世界 18%人口的粮食供给，其农业的基础地位尤为突出。然而，中国农业生产严重依赖于生产要素的密集投入1，化肥、农药消费强度分别是世界平均水平的 2.6和 1.11 倍，高产、低效、高投入的粗放生产模式造成农业碳排放增加、水土污染加剧、耕地生态功能退化等问题。当前，中国农业发展正处在关键转型期，由早期关注农业产量、提高农业生产率，到强调发展资源节约型、环境友好型农业，再到重视农业生态功能提升和生物多样性保护。因此，在由生产导向转为提质导向的农业发展新阶段，如何扭转要素驱动下的农业生产模式向绿色、高质量的可持续发展模式转换，已经成为当前农业发展面临的紧迫问题。农业生态效率作为评估农业生产经济和生态综合效益的重要手段，受到国内外学者的广泛关注。农业生态效率的研究起源于生态效率。1990 年，德国学者SCHALTEGGER 等2首次提出生态效率的概念，即增加的价值与增加的环境影响的比值，用于定量研究经济活动对环境的影响。1992 年世界可持续发展工商理事会（World Business Council For Sustainable Development，WBCSD）3将生态效率定义为“生产提供价格具有竞争力的、满足人类需求并提高生活质量的产品或服务，同时能逐步减少商品或服务生命周期的生态影响和资源强度”，扩充了生态效率的内涵。此后，学者们将生态效率的概念引入农业领域，并基于自身研究重点对农业生态效率进行界定。如 LIU 等4从“环境-社会”视角出发，将农业生态效率理解为：基于经济目标、资源投入和环境影响的投入产出比，用于研究农业可持续发展。MARTINSSON 等5结合低碳发展要求，认为农业生态效率是在农业生产过程中，最大限度地减少碳排放的同时，利用生产资源达到期望产出水平的相对能力。虽然目前学术界对农业生态效率尚未形成统一定义，但其概念基本遵循 WBCSD 关于生态效率的思想，即以最小的环境影响和资源投入获得最大的农业经济效益。国外关于农业生态效率的研究较早，宏观尺度主要集中于成因机制分析6、方法模型优化7、提升路径研究8、生态农业发展模式9等方面，微观尺度多将农业生态效率视为辅助农业管理决策的有效工具，用以研究作物品种10、生产技术11、灌溉农业用水量12等对农业生产的影响。国内学者更多立足于中国农业生产现状和发展困境，侧重于内涵解析13、时空演变特征4、影响因素识别14等方面，开展了省15、市16、县17、村18等多尺度研究。总体而言，农业生态效率的研究已取得丰富成果。但现有研究多以农业经济效益和环境污染为主要研究对象，收稿日期：2023-01-26修订日期：2023-07-19基金项目：国家自然科学基金项目（41971234；42271259）作者简介：罗家祺，研究方向为土地利用与生态修复。Email：通信作者：金晓斌，博士，教授，博士生导师，研究方向为土地利用与国土综合整治研究。Email:第39卷第15期农 业 工 程 学 报 Vol.39No.152023年8月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringAug.2023239缺乏对农业生态效益的考量，导致农业生态环境影响考虑不够全面。农业生态系统作为一种自然-人工复合系统，除了生产功能外，其生态系统服务功能对支撑农业生产、保护生物多样性等具有积极作用。因此，本文根据新时期农业可持续发展对修复农业生态，提升农业功能的要求，将生态系统服务功能作为期望产出的一部分纳入农业生态效率评价体系，进一步丰富农业生态效率的概念内涵，兼顾经济效益和生态效益评估农业生产绩效。苏北地区作为中国黄淮海平原农区的重要组成部分，是农业投入大、产量高、效率低、环境压力较为严重的典型区域。本文立足农业空间，在对生态效率概念内涵进行解析的基础上，采用基于松弛值测算的数据包络分析模型（slacks-basedmeasuredataenvelopmentanalysis，SBM-DEA）和空间自相关分析方法，探究 20002020年苏北地区乡镇单元农业生态效率的时空变化特征，并通过地理探测器识别影响农业生态效率空间分异的主导因素，以期为苏北地区提升农业生态效率，促进农业可持续发展提供政策建议。1农业生态效率内涵与特征农业生产效率和农业生态效率是衡量农业可持续发展的重要指标，前者主要关注农业生产过程中各种要素配置对经济产出影响19，而后者则强调农业生产与环境协调发展，不仅关注经济产出还考虑了农业生产对土壤、水体和空气等方面的负面影响。尽管农业生态效率内涵解析尚未取得一致，但学者普遍认为减少资源消耗、降低环境污染、协调经济效益与环境影响是其本质要求。当前中国农业发展倡导提高资源利用效率，促进农业绿色可持续发展，同时进一步强调修复农业生态、提升农业生态功能以保障农业稳产提质。鉴于此，区别于传统农业生态效率研究多聚焦于经济效益和环境影响，本文立足于农业发展转型时期的新要求，同时关注农业在生态系统服务方面的功效。将农业生态效率理解为农业生产过程中要素投入与经济、生态、环境产出间的比例关系，即在给定技术和稀缺资源的条件下，生产最优质量和最多数量的农产品和生态系统服务的同时减少对环境的负面影响。一般而言，当农业生产过程中环境污染和生产要素消耗减少而农产品供应和生态系统服务保持或增加时，农业生态效率提高。农业生态效率包含投入、期望产出和非期望产出 3 个维度（图 1）。其中，投入端涵盖资源、资本、能源等方面的生产要素，要求减少要素消耗；生产要素通过促进生物种群对太阳能的吸收、固定和转化效率，提高系统生产力，不仅产生期望产出，也会排放污染物产生非期望产出；期望产出端由经济产出和生态产出组成，主要表征区域农业生产得到的农产品和提供的生态系统服务，与农业生态效率提升农业产能，保障生态系统服务的要求相对应。农业生态系统的核心功能是保障农产品供给，同时水源涵养、水土保持等生态功能对农业可持续发展也具有重要影响。农田生态系统服务的高低可以指示研究区农业投入产出结构是否合理13。因此，本文将农产品供应和生态系统服务作为期望产出；非期望产出端表征农业生产在碳排放和农业污染方面的环境负外部性，旨在减少环境污染。非期望产出主要来源于生产要素的过量使用和低效利用。农业发展转型农业生态效率农业生产过程驱动表现特征内涵属性依赖资源投入总量扩张稳产提质环境污染严峻早期新时期要素投入资源能源劳动力资本技术粮食产量其他农作物产量生态系统服务功能面源污染碳排放经济产出生态产出环境产出投入期望产出非期望产出减少要素消耗提升农业产能保障生态系统服务 减少环境污染提高资源利用率提升生态功能绿色可持续发展要素投入与经济、生态、环境产出间的比例关系图 1农业生态效率分析框架Fig.1Analysisframeworkofagriculturaleco-efficiency2研究区与研究方法2.1研究区概况本文研究对象包括徐州市、连云港市、宿迁市、淮安市和盐城市，总面积 54003km2。第三次国土调查数据显示，苏北耕地面积占全省的 63.63%，跨越黄淮平原南阳盆地旱地水浇地两熟区以及江淮平原麦稻两熟兼旱三熟区，是江苏省重要的农业产区。根据江苏统计年鉴 2021和中国陆地生态系统服务价值空间分布数据，当前苏北地区仍处于高投入、高产出、低效率的传统农业增产模式，虽然贡献了全省粮食总产量的 66.63%，但消耗了全省化肥量的 71.94%、农膜量的 63.83%、农业机械总动力的 66.12%、种植业从业人员数量的 68.03%（表 1）。面向农业向绿色生态可持续，由增产转向提质的发展战略，如何实现生产要素节约、农业产出高效、生态环境影响降低、生态功能强化20，是苏北地区面临的重大挑战。因此，以提高和改善农业生态效率为目标，促进农业绿色高质量发展，对苏北地区农业生产理论与实践具有重要现实意义。表12020 年苏北地区与江苏省农业投入产出情况对比Table1Comparisonofagriculturalinput-outputbetweenthenorthernJiangsuregionandJiangsuProvincein2020指标Index苏北NorthernJiangsu江苏Jiangsu耕地面积Cultivatedlandarea/104hm2260.80409.89化肥Chemicalfertilizer/104t201.97280.75农膜Agriculturalfilm/104t7.1411.18农业机械总动力Totalpowerofagriculturalmachinery/(104kW)3448.115214.83种植业从业人员数量Plantationemployees/万人363.98534.99粮食产量Grainproduction/104t2484.573729.06陆地生态系统服务总价值Totalservicevalueofterrestrialecosystems/(万元km2)29517.0056020.52240农业工程学报（http:/www.tcsae.org）2023年2.2农业生态效率指标体系构建种植业是农业农村经济的基础产业，是保障粮食等重要农产品有效供给的战略产业。乡镇上联城市、下接农村，是农民生产和生活组织的基本单位，本文以种植业为研究对象，选取 2000、2005、2010、2015、2020年 5 个时间断面，测算苏北地区 678 个乡镇单元的农业生态效率。结合农业生产实际和数据可获得性，选取土地、水资源、劳动力、能源、化肥、农药、农膜、机械作为投入指标。粮食产量和生态系统服务功能作为期望产出指标，分别代表农业生产的经济效益和生态效益，农业面源污染和农业碳排放作为非期望产出指标。具体指标体系见表 2。表2农业生态效率指标体系Table2Indexsystemofagriculturaleco-efficiency一级指标Primaryindicators二级指标Secondaryindicators变量及说明Variablesanddescriptions要素投入Factorinput土地投入 T1农作物总播种面积/km2水资源投入 T2有效灌溉面积/km2劳动力投入 T3种植业从业人员数量/人能源投入 T4农村用电量/kW化肥投入 T5化肥使用量/t农药投入 T6农药使用量/t农膜投入 T7农膜使用量/t机械投入 T8农业机械总动力/kW期望产出Expectedoutput粮食产量 T9粮食产量/t生态系统服务功能 T10基于 InVEST 模型分别计算水源涵养、水土保持、生物多样性、气候调节功能，并通过熵值法得到生态系统服务功能综合指数21-22非期望产出Undesirableoutput农业碳排放T11基于系数法计算化肥、农药、农膜、农业灌溉、农业播耕 5 类碳排放总和（104t）23-24农业面源污染T12基于清单分析法计算化肥氮、磷流失量、农药无效利用量、农膜残留量，并通过熵值法得到农业面源污染综合指数25-262.3研究方法2.3.1农业统计数据空间化社会经济统计数据空间化是一种降尺度技术，旨在利用数据的潜在空间分布特征将低空间分辨率的统计数据转换为高空间分辨率的栅格数据，从而模拟社会经济统计数据在空间上的分布情况27。本文选用多元回归模型法，借助已有研究形成的公里网格下的耕地面积、GDP、夜间灯光、植被指数、人口等作为多源辅助数据对农业统计数据进行空间化。农作物总播种面积、有效灌溉面积、化肥使用量、种植业从业人员数量利用耕地面积数据进行空间化，农药使用量利用 GDP 数据和耕地面积数据进行空间化，农膜使用量利用人口数据和耕地面积数据进行空间化，农村用电量基于耕地面积数据和夜间灯光数据进行空间化，农业机械总动力和粮食产量基于植被指数数据进行空间化，数据处理方法见文献 28。具体计算式如下28-29：Ri=ainj=1Fij+binj=1Pij（1）Gij=aiFij+biPij（2）Vij=Gijnj=1GijRi（3）Ck=mj=1Vij（4）RiFijPijaibiGijVijCk式中表示县域 i 农业统计数据实际值，、分别表示县域 i 内第 j 个栅格辅助数据 F、辅助数据 P 的栅格值，、为对应的回归系数。表示县域 i 内第 j 个栅格农业统计数据估计值，为县域 i 内第 j 个栅格线性校正后的农业统计数据修正值，表示乡镇 k 的农业经济统计数据，n、m 分别代表县域 i、乡镇 k 的栅格总数。2.3.2基于 SBM-DEA 模型的效率值计算数据包络分析法（dataenvelopmentanalysis，DEA）是一种非参数的方法，可以同时考虑多个投入、产出指标，且无需预先设定指标权重，通过比较不同投入之间的数量关系，选取最优的投入集评估决策单元的效率。DEA 能避免主观性，且约束条件更宽松，软件操作更简单，因而被用于多尺度、多主题、多领域的效率测度，成为最常用的效率分析工具30。本文选取 TONE31提出的非径向、非角度的 SBM 模型，基于 MAXDEA8.0 软件计算农业生态效率。该模型将投入、产出的松弛量直接引入目标函数，既解决了传统 DEA 模型存在的投入、产出松弛的问题，又可以进行非期望产出存在下的效率评价，此外非径向、非角度的特点能避免量纲和角度选择带来的偏差。计算式32如下：E=min11MMi=1si/xik1+1n1+n2(n1r=1s+r/yrk+n2l=1sZl/zlk)（5）s.t.X+S=xkYS+=ykZ+SZ=zk0,S0,S+0,SZ0（6）0 E1n1n2sis+rsZlSS+SZxikyrkzlkxkykzk式中 E 表示农业生态效率值（），i、r、l 代表投入、期望产出、非期望产出变量的个数，取值范围分别对应 1M、1、1。、分别代表投入、期望产出、非期望产出的松弛变量，、为其松弛度向量。、表示决策单元 k 的第 i 项投入、第 r 项期望产出、第 l 项非期望产出值。、分别表示决策单元 k 的投入、期望产出和非期望产出向量，X、Y、Z 表示所有决策单元的投入、期望产出、非期望产出矩阵，为权重向量。E 越接近 1 代表生产单元越高效，当 E=1 时，表示生产单元完全有效。反之，E 越接近于 0 表明效率损失越严重，需对投入产出量进行调整。2.3.3空间关联性描述方法全局空间自相关从宏观层面判断农业生态效率在整个苏北地区有无聚集性，局部空间自相关从微观层面分析不同空间单元与邻近区域空间差异程度及显著水平33。本文借助 ArcGIS 软件，分别计算苏北地区农业生态效率的全局莫兰指数（GlobalMoransI）和局部莫兰指数（LocalMoransI）。GlobalMoransI 介于 1，1 之间，大于 0 表示存在空间聚合特性；小于 0 表示呈现离散特征；等于 0 表示未通过显著性检验，不存在空间相关性。第15期罗家祺等：20002020 年苏北地区农业生态效率变化及其影响因素分析241通过 LocalMoransI 对农业生态效率的空间分布特征进行分类，可以划分为 5 种空间关联模式，分别是高高型（HH）、高低型（HL）、低高型（LH）、低低型（LL）和非显著型（N）。HH 型和 LL 型分别表示相似高值、低值集中分布，呈现空间正相关特性；HL 型和 LH 型分别表示高值区被低值邻域包围、低值区被高值邻域包围，表现为空间负相关。N 型表示空间集聚性不强34。全局空间自相关和局部空间自相关的计算参考文献 33。2.4地理探测器地理探测器（geodetectormodel）是一种检测空间异质性，并揭示其背后驱动力的统计学方法，其原理是通过空间分层异质性观点确定两个变量空间分布的相似性，由分异及因子探测器、交互作用探测器、风险区探测器及生态探测器组成35。参考已有研究4,13，并基于数据可用性、可量化、可比性原则，仍将表 2 作为影响因素指标体系，以农业生态效率为因变量，利用分异及因子探测器进一步分析构成农业生态效率的各类指标对农业生态效率空间分异的影响，同时，基于交互作用探测器识别两因子之间的交互作用，揭示农业生态效率空间分布规律的深层原因36，两因子之间的关系共计 5 类，包括非线性减弱、单因子非线性减弱、双因子增强、独立或非线性增强。计算公式参考文献 35。2.5数据来源1）统计数据：2000、2005、2010、2015 和 2020 年苏北各县市年末农作物总播种面积、有效灌溉面积、化肥使用量、农药使用量、农膜使用量、农村用电量、农业机械总动力、种植业从业人员数量、粮食产量等农业统计数据收集自江苏省农村统计年鉴；2）土地覆盖数据：源自武汉大学发布的中国年度土地覆盖数据集37，空间分辨率为 30m；3）栅格数据：20002019 年中国GDP 空间分布公里网格（1km）数据集、20002020 年中国年度 1km 植被指数（NDVI）空间分布数据集、中国人口空间分布公里网格（1km）数据集和江苏省DEM 数据（90m）均来源于中国科学院资源环境科学数据中心；20002020 年中国 1km 分辨率逐月降水量数据集和中国 1km 逐月潜在蒸散发数据集分别来自国家地球系统科学数据中心和国家青藏高原科学数据中心；中国土壤特性数据源自 2013 年北京师范大学发布的中国综合网格土壤特性数据集38，分辨率为 30；20002020年夜间灯光数据来源于美国国家地球物理数据中心。3结果与分析3.1农业生态效率变化过程分析研究期内，苏北地区农业生态效率呈现“升-降-升”的波浪式发展趋势，各市区农业生态效率变化存在时间差异，且表现为淮安市盐城市苏北地区连云港市宿迁市徐州市（表 3）。20002020 年盐城市农业生态效率提升最快，增幅达 22.77%；宿迁市有所下降，由 2000 年的 0.46 降低至 2020 年的 0.35，淮安市基本持平。基于 2000 年研究结果，采用自然断点法将农业生态效率划分为 5 个等级，并应用于其他年份。20002020 年，苏北地区农业生态效率高值（0.821.00）乡镇数量分别为 78、98、67、57 和 88，其中 2020 年农业生态效率高值乡镇仅占研究区乡镇总数的 12.98%，说明苏北地区农业生态效率具有较大提升潜力。表320002020 年苏北地区农业生态效率变化情况Table3Changesinagriculturaleco-efficiencyinnorthernJiangsufrom2000to2020区域 Region2000 年2005 年2010 年2015 年2020 年徐州 Xuzhou0.230.230.230.260.28连云港 Lianyungang0.360.500.360.330.37淮安 Huaian0.680.750.720.570.68盐城 Yancheng0.490.520.440.520.61宿迁 Suqian0.460.480.310.330.35苏北 NorthernJiangsu0.450.500.420.410.47对比苏北各市区农业生产投入产出数据（图 2），20002020 年化肥使用量、农药使用量经历了“倒 U 型”变化过程；粮食产量呈现波动上升的趋势，且近 10a（20112020 年）粮食产量增长速率远小于前 10a（20002010 年），生态系统服务功能表现出“升-降-升-降”的变化态势；农业碳排放变化较为稳定，农业面源污染呈现波动减小的趋势。投入端除种植业从业人员数量逐年减少外，其余投入指标表现出不同程度的增长。结果表明，前期（20002005 年）农业生态效率主要受投入端影响，人多地少的资源禀赋使苏北地区以“农业增产”为目标导向，经济相对落后的连云港市、淮安市、盐城市和宿迁市，通过加大生产要素投入使产能大幅提升，农业生态效率明显增加；中期（20062015 年）农业生态效率变化主要受生态系统服务功能影响。随着农业生产水平提高，高投入、高产出的生产模式不可避免地带来高耗费、高污染，这一阶段生态环境遭到严重破坏，淮安市、徐州市、宿迁市、连云港市生态系统服务功能受损，农业生态效率急剧下降。后期（20162020年）农业生态效率增长与非期望产出密切相关。十三五时期，江苏省大力推广节约型农业技术，推进农业清洁生产，重视农业污染排放治理，苏北各市区农业碳排放逐年减少，徐州市、淮安市、连云港市农业面源污染显著降低，农业进入“高效、产品安全、资源节约、环境友好”的绿色发展阶段，农业生态效率稳步提升。3.2农业生态效率变化特征分析苏北地区农业生态效率整体呈现“南高北低”的空间格局特征（图 3）。高值区（0.821.00）面积小且较为分散，分布范围有沿西南向东北扩展的趋势，低值区（0.000.27）集中连片，主要分布在徐州市、宿迁市及连云港市。结果表明，农业生态效率与资源本底条件及生态环境密切相关。总量丰富且具有高空间配置度的水、土资源为南部地区农业生产提供了物质保障，此外该地区工业化发展水平较低，区域高质量生态环境为农业可持续发展提供了重要支撑。20002005 年，高值单元数量增多，主要聚集于淮安市与盐城市交界处，形成以涟水县、皋宁县、响水县为高值中心的空间分布格局；242农业工程学报（http:/www.tcsae.org）2023年20052010 年，农业生态效率呈现明显的下降趋势，低值区范围由徐州市进一步拓展至宿迁市，高值区多为离散的孤岛；20102015 年，低值区面积大幅减小，农业生态效率整体明显改善；20152020 年，苏北地区农业生态效率衍生出大量高值区，以皋宁县为核心，向盐城市东部乡镇辐射蔓延。20002005201020152020200300400500600700800b.有效灌溉面积b.Effective irrigation area253545556575e.化肥使用量e.Fertilizer usage200020052010201520200153045607590d.农村用电量d.Rural power consumption4575105135165f.农药使用量f.Pesticide usage060120180240300360g.农膜使用量g.Agricultural film usage250350450550650750i.粮食产量i.Grain production12162024283236k.农业碳排放k.Agricultural carbon emissions20002005201020152020406080100120140160数值Value/(105 hm2)数值Value/(104 t)数值Value/(104 t)数值Value/(102 t)数值Value/(102 t)数值Value/(102 kg)数值Value/(105 hm2)数值Value/(104 人)数值Value/(108 kWh)数值Value/(104 kW)年份Year年份Year年份Year年份Yeara.农作物播种面积a.Crop planting area20002005201020152020200020052010201520202000200520102015202020002005201020152020年份Year年份Year年份Year年份Year20002005201020152020200020052010201520202000200520102015202020002005201020152020年份Year年份Year年份Year年份Year200020052010201520204070100130160190220c.种植业从业人员数量c.Plantation employees260360460560660760h.农业机械动力h.Agricultural machinery power810121416182022数值Valuej.生态系统服务功能综合指数j.Comprehensive index ofecosystem services15202530354045数值Value徐州Xuzhou淮安Huaian 连云港Lianyungang 宿迁Suqian盐城Yanchengl.农业面源污染综合指数l.Comprehensive index ofagricultural surface pollution图 220002020 年苏北地区农业投入产出变化情况Fig.2Changesinagriculturalinput-outputinnorthernJiangsufrom2000to2020040 80 km0.821.000.560.810.400.550.280.3900.27农业生态效率Agricultural eco-efficiencya.2000年b.2005年c.2010年d.2015年e.2020年N图 320002020 年苏北地区农业生态效率空间分布格局Fig.3Spatialdistributionofagriculturaleco-efficiencyinnorthernJiangsufrom2000to202020002020 年农业生态效率全局 MoransI 指数均大于 0，PYancheng Citynorthern Jiangsu ProvinceLianyungang CitySuqianCityXuzhouCity.Amongthem,themaximumincreaseofagriculturaleco-efficiencywasfoundinYanchengCity,withanincreaseof22.77%.Bycontrast,SuqianCitydecreasedfrom0.46in2000to0.35in2020,whereas,HuaianCitywasbasicallythesamefrom2000to2020.Thenumberoftownshipswas78,98,67,57,and88,respectively,withthehighagriculturaleco-efficiency(0.81-1.0)inthestudyarea.Thetownshipswiththehighagriculturaleco-efficiencywereaccountedforonly12.98%ofthetotalin2020,indicatingthegreatpotentialtotheimprovement.2)Theoverallagriculturaleco-efficiencyshowedaspatialpatternofhighinthesouthandlowinthenorth.Thehigh-qualityareasweresmallandscatteredwithatendencytoexpandalongthesouth-westtothenorth-east.Bycontrast,thelow-qualityareaswereconcentratedinXuzhou,Suqian,andLianyungangCity.Aclearpatternofagglomerationwasobservedwiththelow-lowclusteringregion(23.89%-25.22%)inXuzhouCity,GanyuCountyinthenorthernareaofLianyungangCity,andShuyangCountyinthenorthernofSuqianCity,indicatingthehighspatialaggregation.Thehigh-highclusteringregion(14.9%-24.34%)wasshiftedfromtheareas,suchasXuyiCountyinthenorthandsouth-westofHuaianCitytoYanchengCity.3)Energyinputs,pesticideinputs,andagriculturalcarbonemissionswerethedominantfactorsinthespatialdifferentiationofagriculturaleco-efficiency.Thesecondmostimportantfactorsweredeterminedasthefertilizerinputs,agriculturalfilminputs,agriculturalnon-pointsourcepollution,machinery inputs,and labor inputs in the spatial pattern of agricultural eco-efficiency.There was the differentincreaseintheq-valuesfortheinteractionsofeachindicator.Twofactorswerealsocombinedtostrengthentheinfluenceontheagriculturaleco-efficiency.Thetypeofinteractionwasalsothenon-linearstrengthening(73%).Therefore,theagriculturalcarbonemissions,energyandmachineryinputswerethecommondominantfactorsusingthefactordetector.Theweakerinfluencewasfoundfromthegrainyieldandecosystemservicefunctionusingfactordetector.Anyway,thesynergisticeffectsofvariousfactorscanbeexpectedtoachievedtheoptimaloutputonthespatialpatternofagriculturaleco-efficiency.Thefindingcanalsoprovideabetterguidanceforthedecision-makingontheagriculturaleco-efficiencyintheenvironmentallyfriendlydevelopmentofregionalagriculture.Keywords:agriculture;ecology;eco-efficiency;dataenvelopmentanalysis;spatio-temporalevolution;northernJiangsu248农业工程学报（http:/www.tcsae.org）2023年