環境污染約束下農業生產率增長地區差異及其動態分布演進

潘 丹，應瑞瑤

1 引言

農業是國民經濟的基礎，1978年開始的農村和農業經濟改革促進了中國農業經濟的快速增長。然而與此同時，農業經濟的地區差距問題開始凸顯出來，地區農業人均產出的差距呈現出持續擴大的趨勢［1］。中國農業產出地區間差距的日益擴大引發了國內外學者的廣泛關注，關于地區間農業生產率和農業增長收斂性的研究大量涌現。辛翔飛和秦富的研究發現，中國東中西三大地區內部農業生產率的差距在不斷擴大，但對總體農業經濟增長差距的貢獻在減小［2］;韓曉燕和翟印禮、姚萬軍、趙蕾等、李谷成、石慧等采用不同的方法對中國農業生產率的收斂性進行了實證分析［1，3－6］，但由于檢驗方法和使用數據不同，得出的研究結論也并非完全一致。雖然已有研究取得了較為豐富的成果，但還存在著以下兩個有待改進的方向:

(1)現有研究在測度農業生產率時，常常忽略與農業可持續發展息息相關的環境污染因素對農業生產率的影響。第一次全國污染源普查公報數據顯示，2007年中國農業化學需氧量、總氮和總磷的排放量分別為1324.09萬噸、270.46萬噸和28.47萬噸，占各自污染總排放量的43.7%、57.2%和67.4%。中國的農業發展伴隨著嚴重的環境破壞，從而對農業生產率的核算結果產生影響。一方面農業環境污染會影響自然資源和投入要素的供給數量和質量，降低自然資源和投入要素對農業經濟增長的貢獻力度，從而對農業經濟發展造成制約;另一方面農業環境污染的治理往往也需要成本，從而將本來可以用于農業生產的資源配置到農業環境污染的治理活動中，對農業經濟發展產生影響。因此，傳統的以單一農林牧漁業總產值為產出指標計算得到的農業生產率是有偏差的，不能準確反映出中國農業發展的水平，甚至會促使地方政府在經濟發展過程中以地區生產總值作為唯一的發展目標，從而影響經濟可持續發展能力。

(2)現有文獻較多采用傳統的β收斂和σ收斂分析工具來描述地區農業生產率的差異及其變化趨勢，而較少關注農業生產率的動態分布演進特征，從而無法判斷農業生產率差距的動態性和長期趨勢。Quah提出的增長分布動態法 (Dynamic Distribution Approach)則能夠很好地解決這一問題［7］。該方法能夠通過分布密度來判斷收斂的區間和程度，并通過轉換概率矩陣和遍歷分布來揭示收斂過程的動態演化趨勢。近年來，利用增長分布動態分析方法對中國地區經濟增長收斂的研究取得了一些進展，例如，徐現祥和舒元、郭慶旺等、張茹及傅曉霞和吳利學等對中國地區經濟增長分布的研究。然而，將增長分布動態分析方法應用于農業生產率領域的研究文獻并不多見［8～11］。

為了彌補現有中國農業生產率收斂研究的上述不足，本文首先借鑒方向性距離函數方法嘗試將環境污染因素納入到農業生產率的分析框架中，測算中國農業部門環境污染約束下的生產率水平;其次利用增長分布動態分析方法考察環境污染約束下中國農業生產率地區差距的動態分布演進情況;再次對環境污染約束下中國農業生產率地區差距的原因進行剖析。這些研究結果對更加準確地認識中國農業發展的地區差異、促進中國農業的可持續發展具有重要的借鑒價值。

2 研究方法和數據

2.1 研究方法

(1)環境污染約束下的農業生產率測算方法:SBM方向性距離函數。

區別于傳統的農業生產率分析框架，考慮環境污染因素的農業生產率測算方法需要將環境污染與傳統經濟要素 (勞動、資本、產出)一并納入分析，構造一個既包含期望產出、又包含非期望產出的生產可能性集合。假設有K個省份，每一個省份使用N種投入X=(x1，…，xN)∈RN+，生產出M種期望產出 (農林牧漁業產值)Y=(y1，…，yM)∈RM+和I種非期望 (非合意)產出 (農業環境污染)U=(u1，…，uI)∈RI+，則根據Tone的研究，環境污染約束下農業生產率測度的SBM方向性距離函數模型為［12］:

式中，(xt，k'，yt，k'，ut，k')是省份 K 的投入產出向量;(sxn，sym，)代表投入冗余、期望產出不足和環境污染過度排放的松弛向量。當(sxn，sym，sui)均大于零時，表示實際投入和污染排放大于邊界投入和污染排放，而實際產出則小于邊界產出;目標函數ρ將投入無效率和產出無效率的平均值的和最大化，表示的是投入與產出的無效率比率。因此，其值越大代表的生產率水平越低。

(2)環境污染約束下農業生產率地區差異的動態演進:增長分布動態分析方法。

根據數據序列作為離散狀態或連續狀態設定的不同，增長分布動態方法可分為核密度函數估計方法 (Kernel Density Distribution)和馬爾可夫鏈方法 (Markov Chains Approach)。核密度函數估計方法將數據序列作為連續狀態處理，通過使用核密度估計量來估計橫截面的分布，從而反映農業生產率的分布形態及其隨時間的變化。然而，該方法不能反映各地區內部農業生產率分布相對位置的動態變化及其發生概率，也難以說明整體農業生產率分布演進的長期趨向。馬爾科夫鏈方法通過關注各地區農業生產率分布的狀態轉移，可以較好地反映農業生產率分布的內部動態性［13］。

2.2 數據說明

本文以1998—2009年中國大陸30個省級地區數據 (起始年份的確定主要是因為1998年才開始有分省農村水資源使用量的統計)為分析樣本。因數據的可獲得性，樣本未包括西藏。其中，河北、北京、天津、廣東、江蘇、遼寧、山東、上海、浙江、福建、海南這8省3市為東部地區;安徽、河南、黑龍江、吉林、湖北、湖南、江西、內蒙古以及山西這9省為中部地區;廣西、貴州、云南、四川、重慶、寧夏、青海、甘肅、陜西以及新疆這9省1市為西部地區。

按照前文所述的理論和方法，我們需要中國各省份農業發展的期望產出、非期望產出以及投入數據。在相關文獻閱讀的基礎上，本文選擇農林牧漁業總產值作為農業發展中的期望產出變量，并通過1998年農林牧漁業總產值指數進行了調整;選擇土地、勞動力、役畜、化肥、機械、水資源等作為農業投入要素指標;選擇農業面源污染等標排放量作為農業經濟活動所產生的環境污染變量，該變量是作者參照梁流濤等采用清單分析方法計算得到［14］。以上原始數據均來自歷年的《中國統計年鑒》、《中國農業年鑒》、《中國農村統計年鑒》、《改革開放三十年農業統計資料》和《中國漁業年鑒》。

3 環境污染約束下地區農業生產率測算結果分析

測算結果顯示:在不考慮環境污染約束下，1998—2009年期間中國農業生產率均值為0.636，這與王兵等的研究結論基本一致［15］;而當考慮環境污染約束后，中國農業生產率均值下降為0.499。從中可以發現:考慮環境污染約束后的農業生產率值明顯低于不考慮環境污染約束時的農業生產率值。考慮環境污染約束后農業生產率水平的下降說明農業面源污染的過度排放已經對中國農業造成了較大程度的效率損失，忽視環境污染因素而進行的農業生產率評價是失真的和不合實際的。

為了更清晰地展現環境污染約束下中國省際農業生產率的區域分布格局與動態變化特征，本文依據各年份農業生產率均值，將農業生產率值位于樣本四分之一分位數以下的省份劃分為低生產率地區、位于四分之一分位數到二分之一分位數間的地區劃分為中低生產率地區、位于二分之一分位數到四分之三分位數間的地區劃分為中高生產率地區、位于四分之三分位數以上的地區劃分為高生產率地區，并將各省份環境污染約束下農業生產率分布情況繪制在中國行政區劃版圖上 (見圖1)。從圖1中可以發現，環境污染約束下農業生產率較高的省份大多位于東部地區，其中北京、上海、海南和重慶環境污染約束下農業生產率值在不同時期內均等于1。這說明相對于全國其他地區而言，這4個地區在追求農業期望產出最大化的同時也有效地兼顧了農業環境的保護，農業經濟發展方式較為持續;其余26個省市環境污染約束下的農業生產率值都處于較低水平，農業經濟發展方式較為粗放，應注重污染物排放量的控制，實現環境保護和農業經濟增長的統籌協調發展。

圖1 環境污染約束下農業生產率的區域分布格局

4 環境污染約束下地區農業生產率差距動態演變特征

通過上述分析，可以發現環境污染約束下中國各省份農業生產率值存在較大差異，那么這種差距是否會隨著時間的推移而縮小呢?為此，本文將采用增長分布動態方法對環境污染約束下農業生產率地區差距的動態演進情況進行具體分析。

4.1 核密度估計方法結果

這里選取Epanechnikov核函數和Silverman最佳帶寬，利用增長分布方法給出了環境污染約束下中國省域農業生產率在1998、2002、2006和2009四個年份的核密度分布圖 (見圖2)。圖中橫軸表示的是省域農業生產率值，縱軸是密度。

核密度估計結果顯示:①1998—2009年間，環境污染約束下中國農業生產率值基本呈現出“雙峰”分布的態勢，其中第一個主峰位于較低農業生產率區間，第二個主峰位于1附近，表明除了少數幾個地區 (如北京、上海、海南、重慶)環境污染約束下的農業生產率較高外，其余地區都處于低農業生產率區間;②從位置上看，1998—2009年間，環境污染約束下中國農業生產率的密度分布曲線整體呈現出向右移的趨勢，表明盡管大多數省份環境污染約束下的農業生產率都處于較低水平，但各省農業生產率都在逐步提高;③考察期內農業生產率雙峰分布的總體態勢基本不變，一部分省份集中在低農業生產率水平區間，另一部分省份在高農業生產率集中，表明環境污染約束下中國農業生產率呈現出兩極分化的態勢，并沒有出現收斂的現象。

4.2 馬爾科夫鏈分析結果

分時期以及整體時期的環境污染約束下農業生產率的馬爾科夫轉移矩陣見表1。對角線上的轉移概率表示地區農業生產率水平在不同時期內保持不變的概率，非對角線上的概率為地區農業生產率水平向上或者向下轉移的概率。馬爾科夫鏈估計結果顯示:

(1)環境污染約束下農業生產率的流動性較低。通過觀察可以發現，無論是分時期還是整體研究時期，環境污染約束下農業生產率馬爾科夫轉移矩陣中對角線上的元素值要高于非對角線上的元素值。這表明無論在哪個階段，環境污染約束下農業生產率趨于維持現狀，向其他類型轉移的概率很小。數據顯示，如果一個區域在初期屬于類型i，則在隨后年份仍然屬于該類型的可能性最高為96.1%，最低為76.1%。

圖2 環境污染約束下農業生產率核密度分布情況

表1 環境污染約束下農業生產率的馬爾科夫轉移矩陣

(2)環境污染約束下農業生產率的變動均發生在相鄰狀態中，難以實現跨越式發展。這直觀地表現為農業生產率從低生產率地區向中高和高生產率地區轉移、由中低生產率地區向高生產率地區轉移的概率為0;同時，從高生產率地區向中低和低生產率地區轉移、由中高生產率地區向低生產率地區轉移的概率也為0。這說明地區間農業生產率不太可能實現跨越式發展。

(3)環境污染約束下農業生產率存在顯著的集聚現象。從整個研究期間來看 (1998—2009年)，期初屬于高生產率水平的地區在隨后的年份中仍然維持高生產率水平的概率為94.9%，向下轉移的概率僅為5.1%;而那些初期屬于低生產率水平的地區在隨后的年份中向上轉移的概率僅為9%，仍然滯留在低生產率水平的概率高達91%;期初生產率水平中低和中高的地區，在隨后的年份中維持中低和中高生產率的概率也分別達到了80.2%和85.4%。這說明農業生產率存在著一定程度的集聚，形成了低生產率、中低生產率、中高生產率和高生產率的集聚現象，并且根據馬爾科夫轉移矩陣無法求解出一個穩態的分布矩陣，這意味著環境污染約束下中國省份間農業生產率無法走向協調發展，各省農業生產率趨異的狀態在未來的很長一段時間內將持續存在。

5 環境污染約束下地區農業生產率差距的原因解析

接下來需要思考的問題是，環境污染約束下農業生產率出現地區差異的內在原因是什么?參考已有研究并結合環境經濟學有關理論，本文選取的影響因素包括:①農村經濟發展水平，用不變價格的農村居民人均純收入對數表示 (Income)，并引入平方項，以考察是否存在U型環境庫茲涅茨關系;②農業產業結構調整，包括農業結構 (Agristr)和種植業結構 (Planstr)兩個層面，分別用畜禽水產養殖業產值占農業總產值比重、糧食播種面積與經濟作物播種面積比例表示;③城鄉收入差距 (Inequal)，用城鎮人均可支配收入與農村人均純收入之比來度量;④農村基礎設施投資 (Infra)，用農業基礎設施的投資額度來表示;⑤政府資源環境管制政策 (Regulate)，用各地區污染治理項目本年完成投資額與當年該地區生產總值的比值來量化該變量。

表2給出了回歸結果，Hausman檢驗表明對環境污染約束下地區農業生產率差異的回歸分析應選擇固定效應模型。從表2中可以發現:①農村經濟發展水平與環境污染約束下的農業生產率存在著U型的二次關系。當經濟發展水平較低時，在經濟利益的驅使下，人們會更加追求產出與收入的增長而忽視對資源環境的保護，對農業中的自然資源 (如土地資源、水資源等)的消耗和生產投入要素 (農藥、化肥等)的需求將會增加，從而導致資源的不合理利用和農業環境的破壞，環境污染約束下的農業生產率較低;當經濟發展水平提高時，消費結構的變動和公眾觀念的改變將會促使社會采取可持續的方式利用與分配自然資源，農業增長更加依賴于先進的技術和現代化的管理，在農業產出增加的同時，對資源和環境的破壞反而會降低，環境污染約束下的農業生產率逐步提高。因此，大力發展農村經濟，采取各種措施提高農村經濟發展水平將有利于農業環境污染程度的降低。②農業結構中養殖業比重的上升對環境污染約束下的農業生產率產生負面影響。2010年第一次中國污染普查公報顯示，畜禽養殖業已經成為農業面源污染的主要來源，農業結構中畜禽水產養殖業比重的上升將加重農業發展的資源環境代價。加強對畜禽養殖污染的處理力度，降低畜禽養殖業的環境污染將是中國農業發展中所必須面對的挑戰。③城鄉收入差距與環境污染約束下的農業生產率呈現顯著負相關關系。在非農就業機會缺乏的情況下，城鄉收入差距的擴大將會迫使農民通過密集使用各種化學要素 (如農藥、化肥等)來提高單位面積農業產量以獲得更高的農業收入，這勢必會加劇對資源和環境的破壞。因此，有效緩解和抑制城鄉收入差距的擴大，不僅有利于社會的安定和團結，對實現農業經濟和資源環境的協調發展也具有重要意義。④農村基礎設施投資對環境污染約束下農業生產率的影響顯著為正。一方面，農村基礎設施投入力度的加大對農業綜合生產能力和農業產出能力有積極促進作用;另一方面，農村基礎設施的不斷完善也會加快農業技術的傳播和擴散速度，從而有利于資源利用效率的提高和環境破壞程度的降低。⑤政府資源環境管制政策對環境污染約束下農業生產率的影響為正，但是不顯著。可能的原因在于目前中國農業領域資源環境管制法律體系不健全，管理體制較不完善，從而造成政府的資源環境管制政策對農業生產率沒有發揮實質的作用。因此，逐步完善農業資源環境政策體制，綜合運用多種政策工具是保證中國農業經濟增長與資源環境相互協調的有效途徑。

表2 環境污染約束下地區農業生產率差距的影響因素分析

6 結論與啟示

針對現有地區農業生產率差異研究文獻中忽略環境污染約束以及較少關注農業生產率地區差距動態分布演進的缺陷，本文借鑒SBM方向性距離函數方法將環境污染因素納入農業生產率分析框架，測算分析了環境污染約束下中國1998—2009年地區農業生產率情況，并考察了環境污染約束下農業生產率地區差距的動態分布演進及其影響因素情況。基于實證結果，本文得到的主要結論為:

(1)不考慮環境污染約束將會高估中國的農業生產率水平。現階段中國農業的發展因為化肥、農藥等現代化學要素的大量施用而產生了嚴重的農業面源污染問題，并且已經對中國農業經濟的長期增長產生了巨大的負面影響。可持續發展理論認為，環境因素不僅是經濟發展的內生變量，而且是經濟發展規模和速度的剛性約束。傳統的農業生產率評價方式由于沒有考慮環境污染，實際上忽略了經濟增長對社會福利的負面影響，無法反映出農業經濟增長的真實績效，甚至會使基于生產率的政府決策發生偏誤，導致對農業生產和農民利益產生長期的負面影響。目前我國一些地區走上了追求高投入、高消耗的粗放、不可持續的農業發展道路的主要原因之一就是采用傳統方法評價一個地區農業經濟增長績效而沒有考慮環境破壞。因此，為了促使中國農業朝著“資源節約、環境友好”的“又好又快”方向發展，迫切需要將環境污染約束納入到傳統的農業生產率評價框架之中，重視農業經濟發展中的環境污染代價問題。

(2)增長分布動態分析結果表明:環境污染約束下中國農業生產率在逐步提高的同時出現“雙峰”分布的現象，地區間農業生產率不存在收斂的特征;同時馬爾科夫鏈結果顯示環境污染約束下中國農業生產率的流動性較低，形成了低生產率、中低生產率、中高生產率和高生產率的集聚現象，并且根據馬爾科夫轉移矩陣無法求解出一個穩態的分布矩陣，這說明環境污染約束下中國地區間農業生產率趨異的狀態將持續。農業生產率的地區差異將對中國整體經濟均衡發展產生制約，因此，政府應該制定合理的公共政策，如促進地區間農業技術的傳播和擴散、加大農業技術推廣力度等來縮小地區間農業生產率的差距，實現地區農業經濟均衡發展目標。

(3)環境污染約束下中國農業生產率影響因素回歸結果顯示:農村經濟發展水平的提高以及農業基礎設施投資力度的加大會有效地提升環境污染約束下的農業生產率水平，而農業結構中養殖業比重的上升、城鄉收入差距的擴大對環境污染約束下的農業生產率有顯著的負面影響。因此，大力發展農村經濟、擴大農業基礎設施投資力度、加強對畜禽養殖業污染的處理力度以及有效緩解和抑制城鄉收入差距的擴大將是促進我國農業實現資源、環境與經濟協調有序發展的重要舉措。

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