基于環境因素的中國農業生產率增長研究*

楊俊陳怡

(重慶大學經濟與工商管理學院，重慶400044)

基于環境因素的中國農業生產率增長研究*

楊俊陳怡

(重慶大學經濟與工商管理學院，重慶400044)

考慮環境因素，運用方向性距離函數測算了1999－2008年中國30個省(直轄市、自治區)的農業環境技術效率，采用Malmquist-Luenberger生產率指數測度了28個省(直轄市、自治區)的農業全要素生產率(TFP)增長，并將其進一步分解為技術進步率指數和技術效率變化指數，以分析農業技術進步和農業技術效率變動對中國農業生產率增長的貢獻。實證結果表明:東部的農業環境技術效率明顯高于中、西部，而中、西部的差別很小，中部略低于西部;1999－2008年間各年的ML指數均值都大于1，表明中國農業每年的生產率都在增長;中國農業生產率的改進來源于技術進步，技術效率變化均值為0.997，農業技術效率在輕微退步;忽略環境因素會高估我國的農業生產率增長。在上述結論基礎上，對如何促進中國農業生產率健康發展提出了相應的政策建議。

農業;全要素生產率;方向性距離函數;Malmquist-Luenberger指數

中國農業生產率的演進受到國內外眾多經濟學家的關注。從時間上看，現有文獻主要集中于研究1952－1995年中國農業生產率的增長狀況;從方法上看，自20世紀90年代中期以來大多數研究使用非參數前沿方法，尤其是DEA－Malmquist生產率指數方法(數據包絡分析方法)。近年關于中國農業生產率狀況的主要研究成果有:Rozelle［1］使用標準的狄威西亞指數(Divisia Index)計算，發現中國主要糧食的全要素生產率年均增長2%。李靜和孟令杰［2］使用非參數的 HMB生產率指數方法(Malmquist指數的擴展)測算出1978－2004年中國農業全要素生產率(以下簡稱TFP)約以每年2.2%的速度增長。采用近期占主流地位的DEA－Malmquist指數方法，陳衛平［3］計算出1990－2003年中國農業TFP平均每年增長2.59%。同樣用DEA方法，相關研究測算出的中國農業TFP增長速度卻存在較大差異性:周端明［4］算出1978－2005年中國農業TFP年均增長率較高，為3.3%。李谷成［5］在考慮人力資本要素和技術非效率的前提下實證得出1988－2006年中國農業TFP年均增長3.49%。但全炯振［6］用SFA-Malmquist生產率指數模型(非參數Malmquist生產率指數和參數隨機前沿函數模型相結合)則得出中國農業TFP增長速度非常緩慢，1978－2007年間年均增長率僅為0.7%。以上文獻對中國農業生產率做了大量研究，但農業污染排放這一非市場性的“壞”產出往往未被考慮。現有研究成果表明，農業污染已成為水體的重要污染源之一，并上升成為威脅飲用水源和水環境安全的重要因素［7－10］。因此，本文將農業污染同生產率的研究結合起來，擬進行如下改進和創新:第一，利用環境技術效率來考察各地區農業的增長狀況，找出哪些省份為最佳實踐者。第二，考慮環境因素，運用方向性距離函數對我國1999－2008年農業全要素生產率進行測算及分解，同時與不考慮環境因素的Malmquist生產率指數進行比較。對于中國各省(市)的農業污染強度核算，本文采用單元調查法來完成［11－14］。

1 研究方法

衡量環境污染對產出的影響有兩種思路:一種是將治理污染的資源和費用作為要素投入;另一種思路是將污染作為一種“壞”產出。第一種思路的不足是很難分辨要素投入中哪些用于污染治理、哪些用于好產品的生產，因此本研究采用第二種方法。

1.1 方向性距離函數

設 方 向 向 量 g=(gy，－ gb)，Chung［15］等 根 據Luenberger［16］短缺函數(shortage function)的思想，構造了方向性距離函數:式

中，對于給定投入x和環境技術結構，“好”產出與“壞”產出按照相同比例擴張和收縮，β是產出y增長、污染物b減少的最大可能數量。因此，方向性距離函數值包含了“好”產出最大而“壞”產出最小的思想。而構造傳統Malmquist生產率的 Shephard［17］產出距離函數，表示盡可能多地成比例增加“好”產出和“壞”產出，而沒有考慮減少“壞”產出。

1.2 環境技術效率

類似傳統技術效率［18］的定義，環境技術效率為“好”產出的實際產出量與環境技術結構下的前沿產出量的比率:

環境技術效率是一個在0－1之間的指數，當觀測點在生產環境前沿時，方向性距離函數值為0，環境技術效率為1。環境技術效率越大，說明其實際“好”產出離最大“好”產出、實際“壞”產出離最小“壞”產出的差距越小。

1.3 Malmquist-Luenberger生產率指數

考慮環境因素的全要素生產率指數可以用Malmquist-Luenberger生產率指數來表示:

由(5)式可知，ML生產率指數可分解為技術進步率指數(MLTECHtt+1)和技術效率變化指數(MLEFFCHtt+1)，從而進一步探討生產率變動的原因。

求解ML生產率指數需要借助線性規劃計算上述四個方向性距離函數，其模型分別為:

2 數據及變量說明

本文使用的數據是1999年－2008年中國30個省、自治區和直轄市的農業投入產出數據(由于DEA方法對異常數據非常敏感，考慮到西藏特殊的資源稟賦條件和數據可得性，本文實證框架中沒有包括西藏)。所有的數據均來自歷年的《中國統計年鑒》、《中國農村統計年鑒》、《中國農業年鑒》。本文中農業投入和產出變量的定義如下:

(1)“好”產出:“好”產出用農林牧漁業總產值(1999年不變價)表示。為了研究的準確和方便，本文采用的農業概念是統計上的第一產業，主要是指農、林、牧、漁及農林牧漁服務業。

(2)“壞”產出:“壞”產出是指農業生產過程中引起的環境污染，用污染物等標排放強度(EI)來刻畫。本文考慮了總氮(TN)、總磷(TP)和化學需氧量(CODCr)三種污染物。

首先，本文采用單元調查法來測算農業污染物的排放量Ej。由于畜禽養殖污染和化肥流失是農業和農村污染控制的重點［12］，本文選取這兩方面的污染源為產污單元(見表1)。

然后，按照地面水環境質量標準的三類標準計算TN、TP和CODCr的等標排放量E。

最后，將研究區域的耕地和牧草地面積之和作為土地面積AL(耕地和牧草地是農業和農村污染的主要負載 )，計算出TN、TP和CODCr的等標排放強度(EI)。

表1 農業非點源產污單元表Tab.1 Agriculture non-point source pollution unit

式中:EUi為單元i指標統計數;Pi為單元i的產污強度系數，各產污系數通過文獻調研綜合分析比較相關數據確定［19－21］，并假設在全國范圍內各參數取值相同。

(3)投入指標:本文選取第一產業從業人員數和農業機械總動力作為投入指標。已有文獻多采用勞動投入、土地投入(農作物總播種面積)、農業機械總動力和化肥施用量作為投入指標。本文考慮到土地投入和化肥施用量主要用于狹義農業，與產出(廣義農業)不一致，且農業機械總動力一般作為農業資本存量的替代指標同時又包含著技術進步，因此，選取第一產業從業人員數和農業機械總動力來體現勞動力、資本和技術進步這三方面。

3 實證結果與分析

3.1 環境技術效率分析

本文測算了中國30個省份的農業環境技術效率值。由表2可看出，東部、中部、西部的年均環境效率分別為0.916，0.702，0.722，東部明顯高于中、西部，中、西部差別很小，中部僅略低于西部。具體來看，北京、上海、廣東、內蒙古、四川、新疆處于環境生產前沿，是農業生產的最佳實踐者。環境技術效率低于0.6的省份有山西、重慶、青海、寧夏，這意味著相同資源投入情況下，處于環境前沿的省份要比它們多生產40%的“好”產出，同時還能減少40%的“壞”產出。

3.2 Malmquist-Luenberger生產率變化指數測度

本文計算了中國28個省份1999－2008年期間逐年的農業ML生產率指數及其分解，并據此得到全國的年均ML生產率指數及其分解(在計算混合距離函數時，北京、上海兩個地區出現無最優解，因此不再計算其ML生產率指數)。

如表3所示，1999－2008年間各年的ML指數均值都大于1，表明全國農業全要素生產率呈現改進趨勢。平均ML指數為1.018，說明農業ML生產率年均增長率為1.8%。進一步將ML生產率指數分解為技術效率變化和技術進步率發現，中國農業生產率的改進來源于技術進步，技術效率變化均值為0.997，說明農業技術效率在輕微退步。家庭連產承包責任制實施早期，很大程度上調動了農民的積極性，促進了農業技術效率提高。而隨著農業生產力的提高，分散的家庭勞作已不能滿足集約化生產的需要，從而導致農業技術效率降低。近年來外出務工的農民越來越多，農村土地自然地出現轉耕、借耕，農業生產規模逐漸擴大，現在試行農村土地流轉制度進一步促進了農業規模化生產，因此，2006年以后農業技術效率出現提高。

3.3 環境因素對生產率測度的影響

為了檢驗環境因素對農業全要素生產率測算的影響，本文計算了全國及28個省份不考慮環境因素的Malmquist生產率指數及其分解，并與 Malmquist-Luenberger生產率指數進行比較(由于篇幅原因，表4略，如需各地區農業生產率指數及其分解詳細數據，可向作者索要)。在不考慮農業污染時，中國農業TFP在1999－2008年間每年平均增長3.1%，其中技術進步率平均增長5.6%，但技術效率年均遞減2.4%。而考慮農業污染時，全要素生產率增長則要低 1.3%。Fare，et al.［22］證明了兩種指數測算的差別關鍵在于“好”產出與“壞”產出相對增長率的大小，當資源投入一定時，“好”產出增長率高于(低于)“壞”產出減少率，則 ML指數小于(大于)Malmquist生產率指數。Kumar［23］考察 41個發達國家和發展中國家時發現，發展中國家ML生產率指數都小于Malmquist生產率指數。他認為這是由于經濟發展水平較低情況下，技術進步通常會增加生產污染排放造成的。中國28個省份中，ML指數小于Malmquist指數超過3.0%的有天津、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、江蘇、浙江、安徽、河南、甘肅、青海、寧夏，主要出現在中西部經濟欠發達地區。但值得注意的是，ML指數大于Malmquist指數的省份也主要在西部地區，有福建、湖南、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、陜西。

表2 各省年均環境技術效率值(1999－2008年)Tab.2 Means of environmental technological efficiency in provinces

表3 中國農業ML生產率指數及其分解(1999－2008年)Tab.3 Chinese agriculture ML productivity Index and its components

4 結論及政策啟示

本文考慮農業非點源污染，運用方向性距離函數構建ML生產率指數對中國農業全要素生產率進行了分析，并進一步將該指數分解為技術進步率指數和技術效率變化指數，以分析農業技術進步和農業技術效率變動對中國農業生產率增長的貢獻大小。

(1)西部地區既有處于環境生產前沿的省份又有環境技術效率低于0.6的省份，這說明即使處于內陸深處，仍可以成為農業發展最佳實踐省份。因此，各省應仔細研究各自發展農業的優勢資源，在提高農業生產率的同時，減少農業污染。

(2)在1999－2008年期間，中國農業ML生產率平均增長率為1.8%，得益于技術進步水平的提高，而農業技術效率在輕微退步，因此，在大力推廣農業新技術的同時，也應重視土地等資源投入的優化配置，促進農業技術效率的提高。

(3)無論是考察全國還是各個省份，環境因素都對農業生產效率的測度產生了較大影響。總的看來，忽略環境因素會高估我國的農業生產率增長。因此，政府在衡量農業發展狀況時，應充分考慮環境因素，并大力控制農業污染，鼓勵農業清潔生產。

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Empirical Study on China’s Agricultural Production Growth Under the Binding of Environment

YANG Jun CHEN Yi
(College of Economics and Business Administration，Chongqing University，Chongqing 400044，China)

Accounting for the environmental factors，this paper applies the directional distance function to estimate environmental technology efficiency of agriculture in 30 provinces from 1999 to 2008，and uses Malmquist-Luenberger productivity index to measure the agricultural TFP growth rate in 28 provinces，which on later divided into technological progress index and technical efficiency index to analyze their contribution to the growth rate of agricultural TFP.The results show that the environmental technology efficiency in East China is much higher than that in central and West China，and the environmental technology efficiency in Central China is lower than in West China.All ML indexes from 1999 －2008 are larger than 1，which shows the continuous annual growth of China’s agricultural productivity.In addition，technological progress is the source of agricultural productivity growth，while the mean technical efficiency is 0.997，which is worse than before.Moreover，if agricultural pollution is ignored，the average annual TFP growth rate would be overestimated.Finally，the paper proposes some corresponding policy recommendations for promoting agricultural TFP healthy growth on the basis of the above findings.

agriculture;TFP;the directional distance function;Malmquist-Luenberger index

F061.1

A

1002－2104(2011)06－0153－05

10.3969/j.issn.1002－2104.2011.06.025

2010－12－08

楊俊，博士，教授，博導，主要研究方向為數量經濟學。

*中央高校基本科研業務費(編號:CDJSK100210);教育部新世紀優秀人才支持計劃(編號:NCET－10－0883)。

(編輯:李 琪)