河北省縣域農業綠色全要素生產率的空間特征

李欠男，李谷成①，尹朝靜，劉 芳 （1.華中農業大學經濟管理學院，湖北 武漢 430070；2.湖北農村發展研究中心，湖北 武漢 430070；3.西南大學農村經濟與管理研究中心，重慶 400715；4.西南大學經濟管理學院，重慶 400715）

低碳發展是生態文明建設的重要途徑。黨的十九大報告明確指出“加快生態文明建設，建立健全綠色低碳循環發展的經濟體系”。改革開放以來，中國農業取得了舉世矚目的成就，但也付出了較大環境代價［1］。農藥、化肥和農膜等現代農業生產資料的大量使用，導致農業生產活動所產生的碳排放與日俱增［1-2］。據測算，中國農業碳排放以平均每年5%的速度持續增長，嚴重制約農業可持續發展［3］。隨著生態文明建設的深入推進，迫切要求農業增長方式由“粗放型”向“低碳型”轉變，依靠綠色全要素生產率驅動農業轉型［1］。

目前，關于農業綠色全要素生產率的研究主要集中在以下3個方面：一是農業碳排放的測算與分析。不少學者基于農業生產過程中的化肥、農藥、農膜等碳源種類，測算中國省域層面農業碳排放量，并一致認為農業碳排放呈上升趨勢，且地區間存在顯著差異［4-6］。也有一些學者基于特定省份地級市層面分析農業碳排放［7-9］。二是農業綠色全要素生產率的核算方法。以隨機前沿分析（SFA）和數據包絡分析（DEA）方法為主，其中DEA方法應用最為廣泛。在處理環境產出方面，大多數學者將各污染物視為非期望產出變量納入DEA模型。尤其是CHUNG等［10］提出基于方向性距離函數（directional distance function，DDF）的曼奎斯特盧恩伯格（Malmquist-Luenberger，ML）指數。但是，ML指數不具備循環累乘性，而且面臨線性規劃無解問題。OH［11］提出基于全局（global）的測算技術，構建全局參比曼奎斯特盧恩伯格（global Malmquist-Luenberger，GML）指數，避免了ML指數的缺陷。三是農業綠色全要素生產率的核算與分析。傳統增長理論主要分析資源節約與經濟增長的關系，其中全要素生產率的分析框架應用最為廣泛。隨著資源環境約束的加劇，一些學者逐漸將農業碳排放因素納入全要素生產率分析框架中，如田偉等［1］、吳麗麗等［12］、吳賢榮等［13］和葛鵬飛等［14］，并一致認為農業綠色全要素生產率（田偉等[1]研究中采用的為農業環境生產率概念，吳麗麗等[12]采用的為碳排放約束下農業全要素生產率概念，從研究內涵來看，筆者定義的農業綠色全要素生產率概念與之一致）增長具有明顯地區差異，且前沿技術進步是其增長動力。

綜上所述，已有研究仍存在以下不足：一是現有研究對農業綠色全要素生產率的研究尺度主要集中在省域尺度，而縣域尺度的研究較為缺乏。縣域是最基本的單元，從縣域尺度研究農業綠色全要素生產率，研究數據更為精細，有助于進一步提升分析精度。二是現有研究通常將研究樣本定義為行政邊界，假設樣本間農業綠色全要素生產率是空間獨立和空間均質的，忽視周邊地區對本地區的空間溢出作用。而空間計量經濟學則假設樣本之間存在空間相關性，考慮周邊地區對研究區的影響，從而更貼近農業生產的現實，更加客觀地揭示農業綠色全要素生產率的空間特征。三是已有文獻對農業綠色全要素生產率的測算較少考慮“不可能性解”“技術倒退”問題。非徑向非角度、基于松弛的（slacks-based measures，SBM）方向性距離函數和GML指數模型基于各期共同的全局前沿構造，具備傳遞性和可累乘性，可以有效克服上述問題。

河北省地處華北平原，外環渤海，內環京津經濟圈，是中國重要的糧食與經濟作物生產基地，也是京津冀農產品供應基地。然而，由于各縣域資源稟賦和區位條件差異較大，農業生產資源環境約束不斷加劇等因素，河北農業增長具有明顯的地區差異和空間演變特征。因此，研究河北省“綠色、低碳”的農業增長模式，分析其空間演變特征，對于引導河北省農業轉型升級，促進農業綠色發展，實現生態文明建設具有重要意義。基于此，以河北省縣域為例，采用非徑向非角度SBM方向性距離函數和GML指數模型綜合考察資源節約、環境保護與農業發展的關系，并將農業碳排放作為非期望產出納入全要素生產率分析框架，定義其為農業綠色全要素生產率（green total factor productivity，GTFP）。在此基礎上，將全要素生產率理論與空間經濟學理論相結合，利用空間自相關方法系統評價農業綠色全要素生產率的空間特征，以期為河北省縣域層面落實綠色發展理念、引導區域農業綠色化轉型提供新思路。

1 材料與方法

1.1 研究方法

1.1.1 非徑向非角度SBM方向性距離函數和GML生產率指數

（1）全局生產可能性集合。將河北省142個縣域作為全部決策單元。假設每個決策單元在生產過程中使用n種要素投入（x，x∈），同時獲得m種期望產出（y，y∈）和非期望產出農業碳排放（b）。將投入、期望產出與非期望產出之間的可能性集合定義為環境生產技術［15］，結合其有界封閉性、投入和期望產出的強可處置性，期望產出與非期望產出的弱可處置性以及零結合性，則生產可能集合（P）表示為

進一步根據OH［11］提出的全局生產可能性集合，即當期所有生產技術集合的并集可表示為PG(x)=P1(x1)∪ P2(x2)∪ ???PT(xT)，其中，G 為全局基準，T為時期。在生產技術規模報酬不變的情況 下 ，假 設 時 期 t=1，2，…，T，有 決 策 單 元 k=1，2，…，K，投入產出向量為(，，)，則全局生產可能性集合表示為式（2）中，Zk為密度變量，表示k個決策單元在構造環境技術結構時各自的權重。

（2）非徑向非角度SBM方向性距離函數。方向性距離函數可以考慮投入和產出松弛變量對效率的影響，從而避免傳統徑向DEA對效率評估的有偏性。根據TONE［16］提出的非徑向非角度SBM效率模型，同時考慮投入減少和產出增加。在式（2）基礎上，構建決策單元k′(，，)在 t時期包含非期望產出的非徑向非角度SBM方向性距離函數：

（3）基于非徑向非角度的SBM方向性距離函數和GML生產率指數。GML生產率指數基于各期共同的全局前沿構造，具備傳遞性和可累乘性，可以有效克服ML指數的缺陷以及避免“技術倒退”現象的出現。基于此，構建農業GTFP指數為

1.1.2 空間自相關分析

（1）全局空間自相關分析。采用Global Moran′s I指數檢驗河北省縣域間農業綠色全要素生產率的空間關聯性。Global Moran′s I指數一般用于衡量研究區域屬性的空間相關關系，其計算公式為

式（11）中，μ為研究區域總數，為河北省142個縣域單元；αi和αj分別為i和j縣農業綠色全要素生產率；wij為二進制鄰接空間權重矩陣為樣本均值(αi-)2為樣本方差。

Global Moran′s I指數取值范圍為［-1，1］。Global Moran′s I指數處于［-1，0）與（0，1］時，表明農業綠色全要素生產率分別存在空間負相關性、空間正相關性，絕對值越大，空間相關性則越強；Global Moran′s I指數為0時，表示農業綠色全要素生產率趨于隨機分布狀態。

（2）局部空間自相關分析。Global Moran′s I指數可以用來分析整個研究區空間相關性，但卻無法識別局部地區的“冷點”與“熱點”區域。局部Getis-Ord G指數能夠反映農業綠色全要素生產率的局部空間分布，即識別熱點區與冷點區。熱點區域表示農業綠色全要素生產率高值與高值集聚的區域，冷點區域即農業綠色全要素生產率低值與低值集聚的區域。局部Getis-Ord G指數計算公式為

1.2 指標選取與數據來源

1.2.1 指標選取

（1）投入變量：參照王寶義等［17］研究，以種植業為研究對象，選取勞動力、土地、農業機械、化肥、農藥、農膜和灌溉7個投入指標。其中，勞動力指標為種植業勞動力投入變量，單位為萬人，參考黃少安等［18］方法，利用農業總產值占農林牧漁總產值的比例進行分離；土地指標為農作物播種面積，單位為hm2；農業機械指標為農業機械總動力，單位為萬kW，鑒于農業機械主要用于種植業生產，參照王寶義等［17］方法未進行分離處理；化肥指標為每年化肥施用量（折純量），單位為t；農藥指標為農藥使用量，單位為t；農膜指標為農膜使用量，單位為t；灌溉指標為每年實際有效灌溉面積，單位為hm2。考慮到數據可獲得性和役畜作用的不斷降低，投入指標不包括役畜投入。

（2）產出變量：包括期望產出和非期望產出。期望產出變量為2000年不變價農業總產值，單位為萬元。非期望產出用農業碳排放量來衡量，單位為t。農業碳排放源具有多樣化和復雜性，參照李波等［4］研究，主要測算農業生產過程中化肥、農藥、農膜、農業灌溉和農業耕作5類直接產生的碳排放。構建的農業碳排放總量計算公式為

式（13）中，E為農業生產碳排放總量；Ei為第i種碳源碳排放量；Ti為第i種碳源投入量；δi為第i種碳源碳排放系數。各碳源碳排放系數見表1。為便于分析，CO2和N2O統一換算為標準碳。

1.2.2 數據來源

研究數據主要為屬性數據和圖形數據。農業總產值、農林牧漁總產值、農業機械總動力、化肥施用量和農藥和農膜使用量等農業生產投入產出數據，主要來源于2001—2017年《河北農村統計年鑒》。對數據中少量缺失和異常值，采用平均值法進行平滑修正。圖形數據來源于1∶5萬河北省基礎地理矢量數據。同時，剔除數據缺失較多的縣域，最終建立河北省142個縣域農業投入產出數據庫。

表1 主要碳源碳排放系數Table 1 Carbon emission factors of major carbon sources

2 結果與分析

2.1 河北農業綠色全要素生產率時序演變特征

基于2000—2016年河北省142個縣域投入產出數據，采用MaxDEA 7.0軟件對河北省農業綠色全要素生產率進行測算與分解（表2）。

表2 2000—2016年河北省農業綠色全要素生產率指數與分解Table 2 Hebei agricultural GTFP index and decomposition in 2000-2016

表2顯示，在不考慮環境因素的情況下，2000—2016年河北省農業全要素生產率年均增長4.71%，前沿技術進步年均增長5.25%，技術效率年均增長-0.51%。在考慮環境因素的情況下，河北省農業綠色全要素生產率、綠色前沿技術進步和綠色技術效率年均分別增長5.42%、5.92%和-0.48%。與不考慮環境因素相比，在考慮環境因素的情況下農業綠色全要素生產率、綠色前沿技術進步和綠色技術效率均有所上升。這與王兵等［20］和吳麗麗等［12］研究結果一致。這表明河北省農業綠色全要素生產率的增長主要依靠綠色前沿技術進步驅動。如果考慮環境因素，對河北省農業生產過程中的碳排放進行恰當約束，“波特‘雙贏’假說”或可實現。

從時序演變來看，2000—2016年河北省農業綠色全要素生產率呈現階梯型震蕩上升變化趨勢，可分為2000—2008和2009—2016年2個階段。在第1階段，農業綠色全要素生產率維持在0.99%～11.03%之間小幅波動。該階段農業綠色全要素生產率年均增長5.49%，綠色前沿技術進步驅動（5.80%）與綠色技術效率損失（-0.30%）現象并存，這與新時期河北省實施的一系列強農惠農政策密切相關。如2008年河北省大力開展農業科技入戶工程，促使農戶采用新技術、新品種，有效調動了廣大農民生產積極性。

在第2階段，農業綠色全要素生產率呈現上升變化趨勢，維持在-2.85%～14.10%之間大幅波動。該階段農業綠色全要素生產率年均增長5.34%，與上一階段相比，增速略有放緩。其中，綠色前沿技術進步驅動作用明顯（6.04%），而綠色技術效率退化（-0.65%）現象仍然存在，與上一階段相比，農業增長模式并沒有發生顯著改變。一方面，這可能是因為農業生產效益降低，勞動力、土地和機械等生產成本處在“上升通道”，成本“地板”抬升和價格“天花板”封頂，致使農民從事農業生產的積極性下降；另一方面，隨著河北省工業化和城鎮化的快速推進，優質勞動力向非農產業部門轉移，農業勞動力“老齡化”和“女性化”現象凸顯，這無疑會制約農業生產效率提高及生產資源優化配置［21］。

2.2 河北農業綠色全要素生產率地區分布特征

為清晰展現河北省農業綠色全要素生產率地區間的差異，將河北省劃分為冀北、冀東、冀中、冀南與冀東南5個地區，其中冀北包括承德和張家口的21個縣（市、區），冀東包括秦皇島和唐山的15個縣（市、區），冀中包括廊坊、保定和石家莊的49個縣（市、區），冀南包括邢臺和邯鄲的32個縣（市、區），冀東南包括衡水和滄州的25個縣（市、區）［22］。由表3可知，河北省農業綠色全要素生產率增長存在地區不平衡的現象。其中，冀北地區增長較快，2000—2008和2009—2016年農業綠色全要素生產率分別年均增長10.63%和7.73%，高于全省平均水平。該增長主要依賴于綠色前沿技術進步與綠色技術效率的“雙輪”驅動。冀東南地區農業綠色全要素生產率增長態勢較為明顯，2008年后冀東南地區農業增長趕超冀東地區，位居第2，這主要源于冀東南地區農業增長由粗放型向集約型模式轉變。而冀中和冀南地區農業綠色全要素生產率增長水平均落后于全省平均水平，且綠色技術效率改善狀況仍不理想，這說明這2個地區農業生產資源沒有實現有效配置，存在資源錯配的現象。

表3 2000—2016年河北省5大區域農業綠色全要素生產率指數與分解Table 3 Agricultural GTFP index and decomposition in five regions of Hebei Province

2.3 河北農業綠色全要素生產率全局相關性特征

為分析農業綠色全要素生產率是否存在空間依賴性，采用Global Moran′s I指數來探究其空間相關性特征。由圖1可知，河北省農業綠色全要素生產率增長存在顯著空間相關性。2000—2016年農業綠色全要素生產率Global Moran′s I指數均為正值，在0.27上下波動，且均在1%置信水平上顯著。這顯示2個方面特征：一是農業綠色全要素生產率增長并非隨機分布，而是存在一定空間依賴性。這可能是因為：（1）地理位置的空間鄰近。由于地理位置相鄰，鄰近的縣域之間農業自然資源條件較為相似，因而農業生產要素投入也表現出相似特征，促使農業綠色全要素生產率增長存在空間相關性；（2）農業技術的空間溢出效應。進入21世紀以來，河北省大力推廣農業技術，如2016年在120個項目縣建立“專家+農技人員+科技示范戶+輻射帶動戶”的技術服務示范帶動模式，培育科技示范戶13.2萬戶，輻射帶動農戶264萬多戶，有效提高農業技術擴散力度，釋放農業技術的空間溢出效應，從而使得農業綠色全要素生產率增長具有空間相關性。

二是河北省農業綠色全要素生產率增長的空間相關性減弱。隨著時間的推移，研究期間農業綠色全要素生產率的Global Moran′s I指數呈波動下降趨勢，由2001年的0.32下降至2003年的0.24，然后回升到2009年的0.32，又下降至2016年的0.21。這可能是因為各縣資源稟賦和區位條件差異較大。三河、大廠、霸州和固安等縣域鄰近京津，是京津“菜籃子”農產品重要供給區。而深州、棗強和武邑等縣域，土質鹽堿化，水資源短缺，以發展高效節水農業為主攻方向。可見，各縣域立足地區資源稟賦和區位優勢安排農業生產，使農業綠色全要素生產率增長的空間相關性減弱。

圖1 2001—2016年河北省農業綠色全要素生產率增長的空間自相關性Global Moran′s IFig.1 Global spatial autocorrelation（Global Moran′s）of agricultural GTFP index in Hebei Province from 2001 to 2016

2.4 河北農業綠色全要素生產率局部相關性特征

采用Getis-Ord G指數探究2001和2016年農業綠色全要素生產率增長的局部空間相關性。

由圖2可知，河北省農業綠色全要素生產率增長呈現明顯的地理集聚特征，熱點區向冀中、冀東南地區擴張，冷點區由冀北“一翼”向冀北“兩翼”轉移。具體而言，農業綠色全要素生產率增長冷點區具有小范圍集聚分布特征。2001年冷點區主要分布在冀北地區張家口市下轄的張北縣、萬全區、崇禮區、宣化區、涿鹿縣和懷來縣，秦皇島市的撫寧縣和豐南區，以及邢臺縣、滿城區和鹿泉區。到2016年，張北縣、萬全區、涿鹿縣和懷來縣由原來的冷點區演變為次冷點區，而其他縣域較為穩定，仍處于冷點區。

2001年農業綠色全要素生產率增長熱點區主要分布在冀北地區，自北向南包括承德市下轄的圍場縣、豐寧縣、隆化縣、灤平縣、平泉縣和寬城縣，以及唐山市的遷西縣和邯鄲市的涉縣。到2016年，熱點區范圍逐漸減少，邯鄲縣由次冷點區演變為熱點區，臨漳縣、三河市、大廠縣和香河縣由次熱點區逐漸演變為熱點區，而豐寧縣、寬城縣和涉縣一直處于熱點區。具體來說，三河市、大廠縣和香河縣緊鄰京津，以都市現代農業為主攻方向，向京津提供蔬菜水果等農產品，同時依托海濱、河流等自然資源，發展休閑農業，為地區農業綠色發展提供活力。豐寧縣、寬城縣、涉縣等縣域處于山地，特色農產品豐富，為農業綠色全要素生產率增長提供得天獨厚的自然條件。

圖2 河北省農業綠色全要素生產率增長的空間格局演變Fig.2 Temporal-spatial change of agricultural GTFP index in Hebei Province

與此同時，這些縣域重視農業發展方式的轉變，利用當地綠色生態資源優勢，大力發展現代山地特色高效農業。一方面，積極推廣玉米、甘薯等優質品種和綠色標準化栽培技術，推廣香菇低碳種植技術，建設綠色糧食生產基地，從而有效減少農業生產過程中產生的碳排放；另一方面，依托山區景觀資源，以農家樂、農耕景觀、山區休閑農園等為開發模式，大力發展休閑農業。

與2001年相比，2016年農業綠色全要素生產率增長次熱點區范圍不斷擴大，主要以冀中、冀東南和冀南東部為主，冀東也有零星分布。其中，冀中地區沽源縣、赤城縣、尚義縣、淶源縣、唐縣、阜平縣和平山縣等縣域由次冷點區演變為次熱點區。冀中是傳統糧食生產區，正處于傳統農業向現代農業轉型時期［22］。農田水利、道路等基礎設施建設滯后，農業抗旱防澇能力脆弱等，制約農業綠色全要素生產率的增長。同時，城鎮化發展過程中耕地資源減少、優質勞動力轉移等，使得冀中地區技術利用效率長期處于較低水平，農業綠色發展任重道遠。如果冀中地區注重技術效率的優化配置，勢必會進一步提高農業綠色全要素生產率。

3 結論與啟示

3.1 結論

（1）2000—2016年河北省縣域農業綠色全要素生產率年均增長5.42%，主要依靠綠色前沿技術進步驅動，綠色技術效率改善不明顯。在考慮環境因素的情況下，對河北省農業生產過程中的碳排放進行恰當約束，“波特‘雙贏’假說”或可實現。

（2）從區域分布來看，河北省縣域農業綠色全要素生產率增長存在地區不平衡現象。冀北地區增長較快，高于全省平均水平，冀東南地區2008年后趕超冀東，而冀中與冀南地區增長均低于全省平均水平，且綠色技術效率改善狀況不理想。

（3）河北省縣域農業綠色全要素生產率增長存在顯著的空間相關性。2000—2016年農業綠色全要素生產率的Global Moran′s I指數均為正值，在0.27上下波動。隨著時間的推移，農業綠色全要素生產率增長的空間相關性呈減弱趨勢。

（4）河北省縣域農業綠色全要素生產率增長呈現明顯的地理集聚特征，熱點區向冀中、冀東南擴張，冷點區由冀北“一翼”向冀北“兩翼”轉移。2016年增長冷點區呈現小范圍集聚分布特征，次熱點區范圍不斷擴大，而熱點區范圍逐漸縮小。

3.2 啟示

（1）因地制宜，制定差異化的農業綠色發展思路。對冀北和冀東地區而言，應充分發揮自身區位優勢以及信息、技術和資本等要素優勢，大力發展現代生態農業和休閑農業，運用先進的低碳技術，實現農業生產低碳化。對冀中地區而言，應進一步轉變農業發展方式，減少化肥、農藥和農膜等各種農用化學用品投入，并發展多種形式的適度規模經營，提高農業資源配置效率，從而提升農業綠色全要素生產率。對冀東和冀東南地區而言，應充分利用現有資源要素，不斷完善農業社會化服務體系，從而帶動農業發展的轉型升級。

（2）根據縣域資源稟賦特征探索具有地域特色的農業綠色化道路。在三河市、大廠縣和香河縣等臨近京津的縣域，大力發展高端設施蔬菜和生態循環農業，實現資源有效利用。在灤縣、容城縣、成安縣等高產農業區，鼓勵農民增施有機肥，開展測土施肥技術，推廣小麥“一噴三防”和玉米“一噴多效”等科學施藥技術以及可降解農膜技術，減少農業生產過程所產生的碳排放。在棗強縣、阜城縣、平鄉縣等水資源比較缺乏的縣域，推廣耐旱作物和品種，推廣水肥一體化和保護性耕作技術等，促進農業與環境協調發展。