環境約束下中國農業全要素生產率增長及收斂分析

韓海彬 趙麗芬

(1.中央財經大學應用經濟學博士后流動站，北京100081;2.天津廣播電視大學經管學院，天津300191;3.中央財經大學經濟學院，北京100081)

改革開放30多年來，中國農業和農村經濟發生了巨大變化。農產量穩步增加，農業生產條件大幅改善，農村基礎設施明顯加強。但是，從總體來看，中國農業產出增長還屬于物質投入推動型的增長，即粗放型的增長［1］，對于農業資源相對匱乏、人力資本稟賦稀缺以及生態環境壓力等多重約束下的中國而言，粗放型的增長方式不但不能推動農業的長期發展而且還日益加劇了我國農業發展與生態環境之間的矛盾。由于我國人多地少、地塊分散、農業生產規模小、組織化程度低，尤其是農用化學品的過量使用以及農業副產品的不當利用等原因，導致我國農業生產帶來的環境風險不斷加?。?］。黨的十七屆三中全會適時確立了推進農村改革發展的目標，明確提出了要建立資源節約型、環境友好型的“兩型農業”生產體系。因此，必須按照科學發展觀的要求，緊密圍繞轉變農業發展方式，以提高資源利用效率和生態環境保護為核心，促進農業實現可持續發展［3］。根據經典增長理論，持續的農業技術進步是實現農業長期增長的關鍵，而農業全要素生產率(Total Factor Productivity，TFP)的增長正是農業技術進步的重要體現，因此“兩型農業”建設目標的實現首先需要提高農業TFP對農業產出增長的貢獻;其次，要有效控制農業生產活動中所產生的面源污染。

由于農業面源污染的核算比較困難，因此傳統的農業TFP的測量通常僅考慮生產要素的投入約束，而忽略資源環境的約束。在大力提倡發展綠色農業和低碳農業的當下，如果忽視農業生產的環境代價，將會扭曲農業發展績效，最終誤導政策建議［4］。據此，國內少數學者開始嘗試把環境因素納入農業TFP的研究框架。李谷成、陳寧陸和閔銳［5］在測算了農業面源污染排放量的基礎上，利用Malmquist-Luenberger指數對中國改革開放以來考慮環境因素的農業TFP進行了測量。李谷成、范麗霞和閔銳［6］利用SBM方向性距離函數對環境規制下的中國農業技術效率進行了實證評價。另外，薛建良和李秉龍［7］以及楊俊和陳怡［8］也分別采用不同的方法對考慮環境因素的中國農業TFP進行了考察。但是這些研究均未涉及農業TFP的收斂問題。現有研究中，基于省份數據對中國農業生產率收斂性研究的文獻并不多見［9］。趙蕾、楊向陽和王懷明［10］采用面板單位根檢驗方法對中國農業生產率的收斂性進行了檢驗。曾先峰和李國平［9］首先對中國農業TFP進行了估算，然后對農業TFP進行了σ收斂檢驗。郭軍華和李幫義［11］則對中國農業TFP進行了β收斂檢驗。但是，上述研究只檢驗了傳統農業TFP的收斂情況，并沒有考慮環境因素。

鑒于此，本文首先利用單元調查評估方法對農業面源污染進行了核算，然后通過Malmquist-Luenberger生產率指數將環境因素納入農業TFP分析框架，考察了1993－2010年環境約束下中國各省份農業TFP增長，并且對其進行了收斂性檢驗。

1 方法和模型

1.1 環境技術

生產可能性集P(x)需要滿足以下假設:(1)P(x)是一個有界的閉集;(2)“好”產出與“壞”產出的聯合弱可處置性(Jointly Weak Disposability);(3)投入和“好”產出的強可處置性(Strong or Free Disposability);(4)“好”產出與“壞”產出的零結合性(Null-Jointness)［5，12］。

1.2 方向性距離函數

在農業生產過程中，為了達到擴大“好”產出，同時又縮小“壞”產出的目的，本文引入了方向性距離函數。基于產出的方向性距離函數可表示為:

1.3 Malmquist-Luenberger生產率指數

在方向性距離函數的基礎上可以構造Malmquist-Luenberger(ML)生產率指數。根據 Chung［13］，基于產出的從t時期到t+1時期的ML生產率指數可以通過計算四個方向性距離函數獲得:

ML生產率指數可以進一步分解為效率變化指數(MLEFFCH)和技術進步指數(MLTECH):

MLEFFCH度量了技術落后者追趕技術先進者的速度，反映了生產決策單元向生產前沿面的追趕效應;MLTECH則度量了技術前沿的進步速度。ML、MLEFFCH和MLTECH大于(小于)1分別表示TFP增長(下降)、技術效率改善(惡化)和技術進步(退步)。

2 指標選取與數據處理

本文使用1993－2010年中國內地29個省級行政單位的農業投入和產出數據①西藏具有特殊的資源稟賦條件，不適宜采用對異常數據非常敏感的DEA方法進行分析，因此本文的實證研究中未考慮西藏;由于重慶在1997年以后才有獨立的統計數據，為了保持統計口徑的統一，本文將重慶的數據納入四川。。原始數據均來自于官方統計，主要包括歷年的《中國統計年鑒》、《中國農村統計年鑒》、以及《新中國農業60年統計資料》，文中所用部分數據是在原始數據的基礎之上經過整理計算得到。關于區域的劃分，本文采用國家統計局的統計口徑，將全國分為東、中、西三大地區。東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南;中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南;西部地區包括內蒙古、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。

2.1 農業投入指標

在現有文獻中，農業投入指標通常包括土地、勞動力、農業機械、化肥和灌溉等。為了與現有研究結果具有可比性，本文沿用這些投入指標。①土地投入，以農作物總播種面積指標計算;②勞動力投入，以第一產業從業人員指標計算，其中2006年的數據缺失，本文用2004、2005、2007和2008年四年數據的平均值替代;③農業機械投入，以農業機械總動力計算;④化肥施用量，以按照折純量衡量的年度內實際用于農業生產的化肥數量計算，包括氮肥、磷肥、鉀肥和復合肥;⑤灌溉投入，以實際有效灌溉面積計算。

2.2 農業產出指標

在農業生產過程中既會產生糧食、蔬菜等“好”產出又會帶來農業污染排放物等“壞”產出。

農業“好”產出以1990年不變價格的農林牧漁業總產值進行計算。農業“壞”產出是指形成于農業生產和農村生活活動中的各種農業面源污染排放物，本文主要核算進入水體的TN和TP兩大類農業面源污染排放物。

農業面源污染具有形成過程隨機性大、影響因子多、分布范圍廣、潛伏周期長、危害大等特點，這就給農業面源污染的核算帶來較大的困難［14］。單元調查評估方法［15－16］適用于大尺度區域的農業面源污染的測度，本文采用該方法對中國各省份進入水體的TN和TP兩大類農業面源污染排放物進行核算。根據單元調查評估方法的要求，首先需要識別主要的農業面源污染來源，明確農業面源污染的調查范圍和評估內容?？紤]到中國的實際情況，本文認為農業面源污染主要來自于農田化肥、畜禽養殖、農田固體廢棄物和農村生活等幾個方面①作為單元調查評估方法的提出者，清華大學環境科學與工程系在其相關研究成果中把農業面源污染的來源歸納為化肥施用、畜禽養殖、農田固體廢棄物和農村生活四大類。。在確定農業面源污染來源的基礎上，綜合考慮統計數據的可獲得性和可比性，構建農業面源污染的產污單元(見表1)。

最后，建立產污單元、污染物產生量和排放量之間的數量關系，具體公式為［15］:

上式中，E為進入水體的農業面源污染物排放量，這里具體指TN和TP的排放量;EUi為單元i指標統計數;ρi為單元i污染物的產污強度系數;ηi為表征相關資源利用效率的系數;PEi(EUi與ρi之乘積)為單元i污染物的產生量(產污量)，即不考慮資源綜合利用和管理因素時由農業生產和農村生活產生的最大潛在污染量;Ci為單元i污染物的排放系數，它取決于單元特性(EUi)和環境特征(S)。

表1 農業面源污染產污單元表Tab.1 List of unit for agricultural non-point pollution

式(8)中，各單元統計數據均來自于官方統計年鑒，產污強度系數和排放系數等參數值則通過文獻調研方式獲得［16－20］，并且在參數的確定過程中，考慮了不同區域土地利用類型和化肥施用強度對農業面源污染的影響差異性。

3 測算結果及分析

3.1 各省份農業TFP增長及其分解

為了考察環境因素對農業TFP的影響，本文同時計算了考慮環境因素的Malmquist-Luenberger生產率指數以及不考慮環境因素的傳統的Malmquist生產率指數，結果如表2所示②由于篇幅限制，各個省份的TFP指數及其分解的數據未列出，如果讀者對此感興趣可以向作者索要。。

由表2可知，若考慮環境因素，全國農業TFP平均增長率為1.89%，其中技術進步率為2.33%，技術效率則出現了輕微退步，年均遞減0.43%，這一結果與考慮了環境因素的楊俊和陳怡［8］的研究結果基本一致。從地區差異來看，東部地區的農業TFP平均增長率大于中、西部地區，西部地區的農業TFP平均增長率大于中部地區，并且三大地區的農業TFP指數以及農業技術進步指數均大于1，但是三大地區的農業技術效率均出現了惡化，東、中、西部地區的農業技術效率分別年均遞減 0.27%、0.42%和0.60%。由此可見，不論是全國范圍還是東、中、西部地區的農業TFP的增長主要是由農業技術進步推動。這一結論具有普遍性，無論是不考慮環境因素的曾先峰和李國平［9］、郭軍華和李幫義［11］等的研究，還是考慮環境因素的楊俊和陳怡［8］的研究均支持我們這一結論。

表2 1993－2010年中國各地區農業TFP指數及其分解Tab.2 Agricultural TFP index and its components from 1993 to 2010 in each region

當不考慮環境因素時，從農業TFP增長來看，全國地區平均增長2.79%，東部地區平均增長2.27%，中部地區平均增長3.10%，西部地區平均增長3.13%，全國地區以及中、西部地區的農業TFP增長率分別比考慮環境因素時提高0.88%、1.71%和2.35%，但是東部地區的農業TFP增長率卻比考慮環境因素時降低1.01%?？梢?，中、西部地區農業現代化進程中出現了較為嚴重的以破壞生態環境為代價的粗放型增長。在經濟發展水平較低的地區，農業技術進步往往體現為產出水平提高和資源消費增加，這種技術進步通常會增加污染物排放，造成環境污染。另外，對于東部地區來說，考慮環境因素會提高農業TFP的增長。由此可見，東部地區的農業發展與環境關系較為和諧，李谷成、范麗霞和閔銳［6］的研究結果支持了該結論。

3.2 歷年農業TFP指數及其分解

為了進一步考察環境約束下中國農業TFP的波動，本文給出了1993－2010年環境約束下的歷年中國農業TFP指數及其分解，具體見表3。

如表3所示，在考察期內，環境約束下的中國歷年農業TFP指數均大于1，說明從1993年至2010年環境約束下的中國農業TFP均有不同程度的增長，但是在不同時期增長的幅度是有區別的。從農業TFP變動趨勢來看，可以大致把農業TFP增長劃分為1993－1996年、1996－1999年、1999－2003年和2003－2010年四個子階段。1993－1996年，環境約束下的中國農業TFP增長率為2.84%，比整個考察期內的增長率高0.95%。在這一階段，市場經濟體制改革逐步展開，農產品價格體制改革不斷深化，從而有力推動了中國農業TFP的增長。1996－1999年的TFP增長較為緩慢，該階段國家宏觀經濟出現了通貨膨脹、增長乏力和失業增加等現象，而且“三農”問題也日益突顯。為了扭轉農業發展的不利局面，從2000年開始，中央政府陸續出臺了許多“支農、惠農、強農”政策，極大的調動了農民生產的積極性，農業TFP得到了進一步提升，1999－2003年間的環境約束下的農業TFP增長率達到了2.63%，高于整個考察期內的平均水平。2003－2010年間的環境約束下的中國農業TFP增長率較之第三階段出現了1.27%的降幅，而且第四階段的TFP增長率略低于整個考察期內的平均水平，一個可能的原因就是該階段農業的增長是以犧牲生態環境為代價的粗放型增長。

表3 1993－2010年環境約束下的歷年中國農業TFP指數及其分解Tab.3 Agricultural TFP index and its components under environmental regulations from 1993 to 2010

4 收斂性檢驗

在實證研究中，根據考察收斂性的角度不同，收斂通?？梢苑譃棣沂諗?、絕對β收斂和條件β收斂①目前關于經濟體收斂的研究成果已經非常豐富，很多文獻均對收斂的定義做了界定，為了節約篇幅，本文未對農業全要素生產率的σ收斂、絕對β收斂和條件β收斂的含義進行闡釋。，其中σ收斂和絕對β收斂都屬于絕對收斂，本文主要對環境約束下各地區農業TFP增長的絕對收斂進行實證檢驗。

4.1 σ收斂檢驗

本文借鑒曾先峰和李國平［9］的做法，將σ收斂定義為:

上式中，MLm(t)表示環境約束下第m個地區在t時的農業TFP，如果存在σt+T＜σt，則環境約束下農業TFP存在σ收斂。

圖1給出了環境約束下全國及三大地區農業TFP的σ收斂情況?？梢钥闯觯绻紤]環境因素，無論是全國還是東、中、西部地區農業TFP的σ值總體上呈現出下降的趨勢，這表明存在σ收斂。但在考察期內，σ值又呈現出顯著的波動特征，說明全國以及三大地區農業TFP的σ收斂趨勢并不穩定，并且少數年份還出現了發散的趨勢。為了更準確的考察環境約束下農業TFP的收斂情況，本文還做了量化程度較高的絕對β收斂檢驗。

圖1 環境約束下的全國及東、中、西部地區農業TFP的σ值Fig.1 The σ value of agricultural TFP under environmental regulations

4.2 絕對β收斂檢驗

Barro和Sala-i-Martin［21］提出了用于檢驗β收斂的經典回歸方程，按照其方法，可以定義環境約束下農業TFP絕對β收斂檢驗模型如下:

上式中，ln 表示取自然對數，MLi，0和 MLi，t分別表示 i地區基期和末期環境約束下的農業TFP，ε為隨機誤差項，α和β為待估參數。如果β＜0，則表明存在絕對β收斂。

為了消除農業生產周期波動帶來的影響，本文把整個樣本期劃分為1994－1997年、1998－2001年、2002－2005年、2006－2010年四個時間段，取1994－1997年環境約束下各省份農業TFP的幾何平均值作為基期值，而以2006－2010年環境約束下各省份農業TFP的幾何平均值作為末期值，由于兩個時間段相差12年，因此T為12。利用普通最小二乘法(OLS)對式(10)進行估計，估計結果如表4所示。

表4 環境約束下農業TFP絕對β收斂檢驗Tab.4 Test of absolute β convergence of agricultural TFP under environmental regulations

由表4可知，全國以及東、中、西部地區的β值均在1%的顯著性水平上顯著為負，這表明無論對于全國而言，還是對于東、中、西部三大地區來說，環境約束下農業TFP都存在絕對 β收斂，與郭軍華和李幫義［11］對傳統農業TFP的判斷基本一致。

5 結論與啟示

5.1 結論與不足

研究結果表明:①若考慮環境因素，無論全國范圍還是東、中、西部地區的農業TFP指數和農業技術進步指數均大于1，但是農業技術效率均出現了不同程度的惡化。說明各個地區的農業TFP都取得了一定程度的增長，并且該增長主要是由農業技術進步推動。②當考慮環境因素時，從地區差異來看，東部地區的農業TFP平均增長率大于中、西部地區，西部地區的農業TFP平均增長率大于中部地區;從時間變化來看，可以大致把考察期內農業TFP增長劃分為四個子階段，每個子階段農業TFP都表現出不同的增長特征。③當不考慮環境因素時，全國范圍以及中、西部地區的農業TFP平均增長率分別比考慮環境因素時提高0.88%、1.71%和2.35%，但是東部地區的農業TFP平均增長率卻比考慮環境因素時降低1.01%?？梢?，東部地區的農業發展與環境關系較為和諧，但是中、西部地區農業現代化進程中卻出現了較為嚴重的以破壞生態環境為代價的粗放型增長。④絕對收斂檢驗結果表明，無論對于全國而言，還是對于東、中、西部地區來說，環境約束下農業TFP都存在σ收斂和絕對β收斂，但是σ值呈現出顯著的波動特征，說明σ收斂趨勢并不穩定。

主要不足為:本文主要對造成水體污染的主要因子(TN和TP)進行了核算，而沒有考慮其它污染物，這將會低估農業生產過程所造成的資源浪費和環境污染，從而最終可能會影響到環境約束下農業TFP指數的穩健性。需要說明的是，農業面源污染具有潛在性、復雜性和隱蔽性等特征，并且目前我們國家建立的農業面源污染物的排放系數和入河系數數據庫還不夠完善，因此對農業面源污染排放量的準確核算難度非常大。

5.2 啟示

基于以上結論，本文的政策啟示主要有:進一步加強環境友好型農業生產技術以及清潔生產技術等現代農業科技的研發力度，如低毒、低殘留農藥的生產與噴施技術，測土配方施肥技術以及水土保持技術等;根據各地區農業發展的特點，對農業生產進行科學規劃和管理，整合零散農業生產資源，調整農業生產結構，消除土地、資本等要素合理配置的障礙，從而阻止農業環境技術效率不斷下滑的態勢;促進環境友好型生產技術在全國范圍內的推廣和應用，尤其對于農業TFP較低的中、西部地區來說，應該加強與東部地區的交流和合作，通過引進先進的環境友好型生產技術以及農業管理經驗，逐步縮小與東部地區的差距。

(編輯:劉呈慶)

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