1、茶叶通讯第 50 卷第 1 期Journal of Tea Communication Vol.50,No.1投稿平台：http:/基于非期望产出的我国茶产业生态效率及其时空差异杨丽慧，林冰倩，林杰汉，蒋文强，于乐乐，郭永劲，苏宝财*福建农林大学 经济管理学院/福建农林大学 多功能农业应用研究所，福建 福州 350002摘要：生态效率是循环经济与可持续发展的有效测度。本文基于 20082019 年我国 16 个主产茶省的面板数据，运用非期望产出的超效率 SBM 模型测算我国茶产业生态效率并分析其时空变化特征及损失原因。结果表明，江北茶区生态效率较高，华南茶区与江南茶区次之，西南茶区较低，我国茶
2、产业生态效率具有较大的提升空间；土地投入、劳动力投入与化肥投入冗余及总氮和总磷流失率过高是造成各主产茶省茶产业生态效率损失的主要 原因。关键词：茶；茶叶产业；生态效率；时空差异；非期望产出中图分类号：S571.1 文献标识码：A 文章编号：1009-525X（2023）01-129-135Ecological Efficiency of Chinas Tea Industry and Its Spatio-Temporal Difference Based on Undesired OutputYANG Lihui，LIN Bingqian，LIN Jiehan，JIANG Wenqiang，
3、YU Lele，GUO Yongjin，SU Baocai*College of Economics and management,Fujian Agriculture and Forestry University/Functional Research Institute,Fujian Agriculture and Forestry University,Fuzhou 350002,ChinaAbstract：Eco-efficiency is an effective measure of circular economy and sustainable development.Bas
4、ed on the inter-provincial panel data of 16 major tea-producing provinces in China from 2008-2019,this paper uses the Super-SBM-Undesirable model to measure the Eco-efficiency of Chinas tea industry and analyze its spatio-temporal variation characteristics and causes of loss.The results show that th
5、e Eco-efficiency of the tea industry in China is higher in Jiangbei tea area,followed by South China tea area and Jiangnan tea area,and lower in Southwest tea area.Chinas tea industry has more space for improvement.The reasons for the loss of Eco-efficiency of the tea industry in the main tea-produc
6、ing provinces are the redundancy of land input,the redundancy of labor input,the redundancy of chemical fertilizer input,and the high loss rate of total nitrogen and total phosphorus.Key words：Tea,Tea industry,Eco-efficiency,Spatial and temporal disparities,Undesired output收稿日期：2022-03-31 修订日期：2022-
7、05-12基金项目：福建农林大学茶产业链科技创新与服务体系建设项目（K1520005A08），2022 年度福建省教育系统哲学社会科学研究项目（JAS22041）第一作者：杨丽慧（1994），女，福建南平人，在读硕士研究生，研究方向：多功能农业与乡村新业态。*通信作者：苏宝财（1977），男，福建安溪人，讲师，研究方向：农户行为与茶叶经济。Email:茶叶是我国主要的经济作物之一。截至2019 年，我国茶园面积为 3105 千 hm2，相较于 2008 年的 1719 千 hm2增长 80.36%；茶叶产量也从 2008 年的 125.8 万 t 上升到 2019 年的277.7 万 t，增长
8、幅度达 120.75%。然而，逐年增加的茶叶产量是建立在农业生产资源的过度消杨丽慧,林冰倩,林杰汉,等.基于非期望产出的我国茶产业生态效率及其时空差异 J.茶叶通讯,2023,50(1):129-135.YANG Lihui,LIN Bingqian,LIN Jiehan,et al.Ecological Efficiency of Chinas Tea Industry and Its Spatio-Temporal Difference Based on Undesired OutputJ.Journal of Tea Communication,2023,50(1):129-135.第
9、50 卷茶 叶 通 讯130耗和面源污染的过度排放基础上的。因此，在当前可持续发展的背景下注重经济效益的同时也不能忽视生态效益。关于生态效率的核算方法主要有三种：单一比值法、指标评价法和模型法。单一比值法主要使用“产出/投入”比值来衡量生态效率。Schaltegge 和 Sturm1通过经济产出增加值与环境影响增加值的比值衡量生态效率。黄和平等2 提出用“绿色 GDP/生态足迹”的比值计算江西省的生态效率。指标评价法方面，吴小庆等3建立了经济效益和环境影响指标，得出无锡市农业生态效率呈先下降后上升的“U 型”趋势。毛建素等4通过选择能源消耗和污染物的排放量构建我国工业生态效率指标体系。模型法目
10、前多采用 DEA 模型及在此基础上的改进模型。杨斌等5采用 DEA 方法对我国 20002006 年区域生态效率进行测评。崔叶辰等6通过超效率 SBM 模型分析新疆农业生态效率时发现其生态效率呈“W 型”波动。综上所述，国内外学者主要关注农业、工业等领域的生态效率问题，对于茶叶生态效率研究较少，相关研究大多侧重茶叶经济效率而忽视了非期望产出对生态环境的影响。鉴于此，本文将总氮和总磷流失量作为茶产业生态效率中的非期望产出指标，采用非期望超效率 SBM模型测算我国 16 个产茶省 20082019 年的生态效率并提出相应改善策略。1 模型构建与数据来源1.1 模型构建传统 DEA 模型不能解决效率
11、测算过程中决策单元的松弛变量问题，而包含非期望产出的非径向、非角度 SBM 模型充分考虑到投入、产出冗余以及松弛问题。因此，本文的非期望产出超效率 SBM 模型为7：121111211min11()xmiiiksszylrrlrklksmxssssyz=+=+（1）121,1,1,111212,1.1()0,01,2,;1,2,;1,2,;1,2,()nxikjjijj knyrkjjrjj knzlkjjljj kzysslrrlrklkxyzjirlxxsyyszzsssstssyzsssim rs lsjn jk=|+|+|=|=|（2）式（1）中，为茶产业生态效率，m 为投入要素的数量
12、，s1代表期望产出的数量，s2代表非期望产出的数量；i、r、l 分别代表第 i、r、l个元素；sxi表示投入的松弛变量，syr、szl则表示期望产出和非期望产出的松弛变量；xik表示投入变量，yrk、zik表示期望产出与非期望产出变量。1.2 数据来源样本研究时期为 20082019 年，评价指标如表 1 所示。数据原始值来源于历年中国茶业年鉴、中国农村统计年鉴、中国茶叶网等相关网站，并经计算整理组成 16 个主要产茶省数据集。同时，为避免物价因素影响，根据中国统计年鉴历年价格指数，将指标中所涉及的产值调整为 2010 年不变价。为方便讨论，本文参照林春桃等8、肖智等9的做法，将我国 16 个
13、主要产茶省划分为四大茶区：西南茶区、江南茶区、华南茶区和江北茶区。由于茶产业总氮与总磷的流失量与该省所处的地势环境、降雨情况、氮肥和磷肥施用量等密切相关，故本文参照林春桃8等人的计算方式，采用排污系数法测算茶产业的总氮和总磷的流失量。排污系数公式：K=K0+FC。式中，K 为总 氮、总磷的径流或淋溶流失量；K0为不施肥时的总氮、总磷流失量；F 为茶产业总氮、总磷施用量；C 为总氮、总磷的径流流失率或淋溶流失率。K0和C来自第一次全国污染源普查131杨丽慧等：基于非期望产出的我国茶产业生态效率及其时空差异第 1 期农业污染源肥料流失系数手册。表 1我国茶产业生态效率评价指标体系Table 1Ch
14、inas tea industry eco-efficiency evaluation refiguration system指标类型Type of Indexes指标名称Name of indexes指标说明Description of indexes投入Put into土地投入茶叶种植总面积（千 hm2）劳动力投入茶业从业人员（人）化肥投入茶业化肥使用量（万 t）机械投入茶业机械总动力（万 Kw）期望产出Expected output茶业收益情况茶叶产值（亿元）非期望产出Unexpected output化肥总氮流失量茶产业化肥施用过程中磷肥流失总量（万 t）化肥总磷流失量茶产业化肥施用过
15、程中氮肥流失总量（万 t）2 结果与分析2.1 我国茶产业生态效率的时间分布如图 1 所示。20082019 年我国茶产业生态效率均值介于 0.60 0.84，整体处于中等生态效率水平，其平均水平与四大茶区的变化基本一致。研究期内，生态效率虽出现波动，但整体呈上升趋势。具体而言，江北茶区的茶产业生态效率值一直稳定在全国平均水平之上，华南茶区变化较大。20082014 年生态效率变化较为平稳，2014 年之后出现攀升，20152019年生态效率年际间波动较大。图 120082019 年全国茶产业生态效率均值及四大茶区生态效率Figure 120082019 national tea indust
16、ry eco-efficiency mean and eco-efficiency of four tea areas2014 年之后我国茶产业生态效率出现攀升的原因可能在于国家陆续颁布了农业部关于促进茶叶生产持续健康发展的意见中国茶叶产业“十三五”发展规划等一系列茶叶相关政策，各产茶省也提出促进茶产业健康发展的政策。其中 20142015 年，贵州、福建的茶产业发展受当地政策影响，生态效率值提高幅度较大，导致了我国茶产业生态效率整体变化较大。20162017年为茶产业生态效率下降阶段。可能的原因是：茶叶需求不断扩大，种植茶叶收入愈加可观，部分省份开垦新茶园，劳动力、化肥等资源的投入随之增加，大量的投入容易带来冗余的问题。2017 年之后，茶产业生态效率开始稳步上升。可能的原因是：农业部制定开展果菜茶有机肥替代化肥行动方案，茶产业发展遵循“一控两减三基本”要求，进一步实施化肥零增长行动。其中 20172018 年，茶产业生态效率值回落至与 20082014 年接近。20162019 年期间生态效率波动较大，可能由于在国家政策大背景下，各省结合实际推行细化实施的时间和具体政策不同。2.2
