1978—2017年中國農業污染物影子價格及污染成本測算

鄒利林，劉彥隨，王永生

(1.華僑大學政治與公共管理學院/政治發展與公共治理研究中心，泉州362021；2.中國科學院地理科學與資源研究所，北京100101)

0 引 言

改革開放以來，中國糧食產量由1978年30 476.5萬t增長至2017年66 160.7萬t，同期畜禽肉類產量由856.3萬t增長至8 654.6萬t。與此同時，化肥施用量從1978年884.0萬t增長至2017年5 859.4萬t，農用塑料薄膜與農藥使用量分別從1990年48.2萬t與73.3萬t增長至2017年252.8萬t與165.5萬t。由此可見，糧食產量與畜禽肉產品的增長主要依賴于生產要素的密集投入[1-2]，而正是這種“高消耗、高污染、高投入”的生產方式造成了嚴重的農業污染問題[3-4]。農業污染主要指農業生產過程中，溶解的或固體的污染物通過水循環引起水質污染的過程，具有來源分散性、擴散隨機性、污染異質性和治理低效性等特點[5-6]。在全面建設資源節約型與環境友好型社會的背景下，如何降低農業污染排放，核算農業污染治理成本，建立農業污染管理制度[7-9]，成為國家推進鄉村振興戰略必須解決的科學難題。為此，在制定農業污染減排政策及衡量農村發展水平時有必要將農業污染排放納入到考核體系，以便全面反映農村社會經濟發展所帶來的環境成本。

相較于工業污染排放的排污許可制度而言，農業污染排放至今仍未建立相應的交易市場，污染物價格也無法通過市場機制得以反映，導致農業污染排放產生的環境成本難以估計[7,10]。影子價格作為供求市場完全均衡時污染物真實經濟價值的體現，已成為測算資源環境產品交易價格的主要依據[11-13]。Shephard較早利用投入與產出距離函數，對價格信息缺失下的污染物影子價格進行了估算[14]。由于該方法無法克服投入與產出同向收縮或擴張產生的隨機誤差，F?re等采用二次型產出方向性距離函數和利潤函數的對偶性對該函數模型進行了優化[15]，并被廣泛用于C、CO2、SO2與NOx等污染物影子價格的測算[16-18]。為破解因農業污染物價格信息缺失造成環境成本估算依據不足的困境，汪慧玲等采用該方法測算2000—2012年中國省級農業生產過程中排放的總氮、總磷和化學需氧量的影子價格[19]，這為本研究奠定了良好的基礎。此外，這一指標還可以衡量“金山銀山”與“綠水青山”之間的替代關系[20-21]，在農業污染排放交易缺失的情況下，可為政府制定農業污染減排政策提供決策參考。

近年來，由于農業生產結構與農村經濟結構的轉變，農藥化肥的過度使用、畜禽養殖量的不斷增加、農田秸稈的不合理利用以及水產養殖規模的持續擴大，農

業污染已經超過工業污染成為水污染的主要來源[22-24]。但相應的治理政策因為價格信息的缺失難以出臺，導致農業污染治理無法像工業污染治理那樣實現從命令式調控向市場式調控轉變[20,25]。因此，測算農業污染物的影子價格成為推進農業環境政策制定的關鍵[26-27]。盡管已有研究對不同時期與不同尺度下農業污染物影子價格進行了測算，但對全國尺度下長時間序列農業污染物影子價格的關注仍然較少[7,19]，尤其是缺少從制度環境變革的角度對其長期演變特征展開深入分析。因此，本文采用F?re等提出的二次型方向性距離函數和收益函數的對偶關系[15]，對1978—2017年中國省級農業排放污染物總氮（TN）、總磷（TP）和化學需氧量（COD）的影子價格進行估算，并測算農業生產過程中污染物的邊際減排成本，以及指導環境保護政策的制定和綠色增長考核體系的建立。

1 研究方法

1.1 方向性距離函數

隨著農業生產要素投入的增加，農業期望產出成倍增長，與此同時非期望產出也逐漸增加，由此引發的農業污染成為社會必須關注的問題。農業生產投入、期望產出與非期望產出之間的量化關系被稱為環境技術效率。環境技術將生產部門要素投入、期望產出、非期望產 出 的 集 合 分 別 定 義 為 x=(x1,x2…,xN)∈，y=(y1,y2…,yM)∈，b=(b1,b2…,bJ)∈。因此，環境技術的生產集P(x),x∈可表示為

方向性距離函數建立在環境技術假設的前提下，根據F?re等[28-29]對方向性距離的描述，引入方向性向量g=(gy,gb)，且g≠0，用β表征方向向量的大小，則方向性距離函數可以定義為

進一步在一次性假設下，生產集P(x),x∈RN+可以從方向性距離函數中推導，即：因此，環境技術可以用P(x)表示，或者說等于基于這一定義，方向性距離函數具有如下的轉移特征：

式中α為方向向量前進距離。

進一步令方向向量為(y,-b)時，方向性距離函數可以表示為

Do(x,y,z)為Shephard距離函數，式（5）揭示了方向性距離函數和Shephard距離函數的關系。結合環境技術的性質，方向性距離函數滿足以下約束條件，具體形

式如下：

式中x′，y′分別為x與y的條件值，θ為約束條件。

1.2 影子價格模型構建

本文從方向性距離函數與收益函數之間的對偶關系中推導出污染物的影子價格。為便于分析，假設p=(p1,p2…,pM)∈RM+與q=(q1,q2…,qJ)∈ RJ+分別為期望產出和非期望產出的價格。由于非期望產出是農業污染物，其對收益的貢獻為負，因此收益函數被定義為式（7）：

R(x,p,q)=maxy,b{ }py-qb:(y,b)∈ P(x) （7）

收益函數R(x,p,q)給出了當期望產出價格為p和非期望產出價格為q時，投入集x可能估算出的最大收益。利用式（3），最大的收益函數等同于

如果農業部門產出集合(y,b)∈P(x)，那么存在：

也就是說，如果產出向量(y,b)是可行的，那么通過向 方向移動來消除與該產出向量相關聯的任何無效性也是可行的。因此，給定g=(gy,gb)，可以得出

由此可以利用收益函數將式（2）中的方向性距離函數推導出來：

對式（11）運用兩次包絡定理，就可以得到影子價格模型式（12）和（13）。此時，假設知道第m種期望產出的價格pm，則可以通過式（14）求出第j種非期望產出的價格qj。

1.3 二次型函數

由于參數距離函數具有更好的微分性質，因此本文采用二次參數形式的距離函數求解農業污染物的影子價格。假設方向向量g=(1,1)，假設在t=1,…,T時期有k=1,…,K生產部門，那么k生產部門在t時期的二次型方向性距離函數形式為

上式中，αn，βm，γj，αnn′，βmm′，γjj′，δnm，ηnj，μmj為回歸系數，代表各二次型單元的偏效應。交叉產出與投入效果 的 對 稱 性 要 求 αnn′= αn′n,n≠n′； βmm′

= βm′m,m ≠ m′； γjj′

為滿足生產部門每一個時期的生產都盡可能在生產前沿上，本文在求解影子價格時選取式（15）中參數使得目標函數最小。該目標函數必須滿足：

條件（i）表示各生產部門在不同時期的投入—產出向量是可行的；條件（ⅱ）和（ⅲ）是對式（16）和（17）的單調性約束；條件（ⅳ）是對式（4）轉移性質的約束；條件（v）體現了投入和產出向量之間的對稱性。

1.4 農業污染成本測算

污染物影子價格可以衡量農業生產的污染成本，是指導環境保護政策和綠色增長核算的重要參考。借助已測算出的3種污染物影子價格，可以對農業生產過程的污染成本進行分析。計算公式如下：

式中Cp為農業污染總成本，萬元；CTN、CTP、CCOD分別為TN、TP、COD的污染成本，萬元；qTN、qTP、qCOD分別為TN、TP、COD的影子價格，萬元/t；bTN、bTP、bCOD分別為TN、TP、COD的排放量，t。

2 指標體系與數據來源

2.1 指標體系

農業生產過程中由于生產要素的投入不僅會產生期望產出，同時也會排放各類污染物，即產生非期望產出。為測算中國農業生產過程中污染物TN、TP、COD的影子價格，在構建農業生產投入產出指標體系時應當綜合考慮資源節約、環境友好和農業經濟增長三者間的統籌協調發展[30]。由于本研究關注的是農產品直接生產過程，而非加工過程，因此本研究選取農林牧漁業總產值為期望產出指標，選擇農田化肥、畜禽養殖、水產養殖、農田秸稈4類非點源農業污染的TN、TP、COD排放量為非期望產出指標。參照已有文獻及依據典型性、科學性、可獲取性等原則，選擇土地、勞動力、資本為投入要素指標，分別用農作物播種面積（hm2）、農林牧漁業從業人員（萬人）、農業資本存量（萬元）表示。

2.2 數據來源

本研究選取除香港、臺灣、澳門及西藏、青海（由于西藏、青海的農業生產模式與其他省市差異較大，暫不分析）以外的29個省市自治區1978—2017年期間1 131條農業投入產出數據為研究樣本（1978—1996年重慶市數據包含在四川省內，1978—1987年海南省數據包含在廣東省內）。農林牧漁業產值主要來源于《中國農村統計年鑒》（1985—2018年）及各省《統計年鑒》（1979—1984年），該值以1978年為基期進行價格平減。由于現有統計年鑒中缺少農業污染物排放總量統計數據，本研究從《中國農村統計年鑒》、《改革開放三十年農業統計資料匯編》、《新中國農業60年統計資料》、《中國統計年鑒》、《中國漁業統計年鑒》、《中國海洋統計年鑒》、《中國農業統計資料匯編》等統計資料中獲取化肥折純施用量、畜禽出欄數與存欄數、水產品產量、農作物產量等數值，采用賴斯蕓提出的清單分析法計算得到農業污染物TN、TP、COD的排放量[31]。投入要素指標數據也主要來自上述統計資料，其中農業資本存量數據首先通過徐現祥等[32]的縮減指數構造方法計算得出農業投資數據的價格平減指數，然后借鑒宗振利等[33]計算的分省折舊率和基期資本存量數據，根據永續盤存法計算得出各省數值。

3 結果與分析

3.1 中國農業污染物影子價格的變化趨勢

為檢驗估計參數結果是否具有良好的適應性，根據參數估計結果驗證樣本是否滿足零點關聯性，即驗證非期望產出與期望產出是否同步產生[15]。經檢驗發現，在所研究的1 131個樣本中，一共有1 078個樣本滿足零點關聯性，占比達到95.31%，說明絕大多數的樣本都滿足模型的假設。從估算結果來看，1978—2017年中國農業污染物的影子價格總體呈下降趨勢，TN與TP的影子價格隨著農業污染治理力度加強而呈現平緩下降趨勢，而COD影子價格由于畜禽養殖規模的變化而呈現較大的波動性。具體來看，TN、TP、COD的影子價格分別從7 941.5、8 990.1、2 087.6元/t，下降到5 811.9、5 759.5、841.9元/t，分別下降了26.8%、35.9%、59.7%，表明中國對農業污染問題日益重視，農業生產的機會成本不斷降低。從影子價格的變化趨勢來看，具有較為明顯的階段性，并大致經歷了4個階段（圖1）。1978—1985年為自由發展階段，盡管國家實行改革開放及推進家庭聯產承包責任制，但由于市場機制與國家政策的缺失，農業發展緩慢，農業污染物的影子價格基本保持不變。1986—1995年為改革推動階段，國家將主要農副產品的統購統派制度逐步改革為以計劃為主與市場調節為輔的制度，充分調動了廣大農業生產者的積極性，農業進入快速發展時期，在農產品市場化改革的推動下農業污染物的影子價格大幅度降低。1996—2006年為市場調控階段，農業政策以保護農業生產、支持農民增收、促進農村發展及“取消農業稅、工業反哺農業”為主要特征，在市場機制的自我調控下農業污染物的影子價格輕微變動。2007—2017年為政策激勵階段，中央一號文連續14 a聚焦“三農”問題，特別是增加農業補貼、實現農業現代化、推進農業供給側結構性改革等系列農業新政的出臺，激活了農村與農業發展的內在活力，農業污染物的影子價格再次緩慢下降。

圖1 1978—2017年中國農業污染物影子價格的階段性變化趨勢Fig.1 Periodic change trends of shadow prices of agricultural pollutants in China from 1978 to 2017

3.2 中國省級農業污染物影子價格的差異分析

為探索農業污染物影子價格的區域差異，本文分區方案采用《中國自然地理》提出的七大分區，并參照劉彥隨等[34]提出的現代農業區劃方案適當調整。從地理分區尺度來看，農業污染物的影子價格存在明顯的區域差異。圖2顯示，東北地區TN的影子價格最低為5 511.9元/t，而西南地區TN的影子價格最高為8 430.4元/t；華東地區TP的影子價格最低為6 406.0元/t，而西南地區TP的影子價格最高為8 821.4元/t；西南地區COD的影子價格最低為570.8元/t，而華東地區COD的影子價格最高為1 727.2元/t。究其原因在于，東北地區作為國家糧食主產區，優越的農業資源稟賦使得農業污染排放效率較高，農業機械化水平也相對更高，因此農業污染物的影子價格低于全國平均水平。華北與華中地區地勢平坦、水土條件優沃且勞動力充足，農業生產水平與農業現代化進程基本同步，農業污染物的影子價格與全國平均水平基本一致。華東地區經濟較發達，農業種植規模較小，農業投入強度較低，TN與TP影子價格較低，但由于畜禽養殖產值占農業產值的比例較大，COD的影子價格較高。華南地區的農業氣候資源及社會經濟環境差異較大，導致區域農業污染物的影子價格也存在較大差異，但總體低于全國平均水平。西北地區農業生產的自然條件與要素投入水平較差，農業生產方式較粗放，農業污染物的影子價格較高。西南地區由于人均耕地規模較少，土地細碎化程度較高，農業生產效率相對較低，TN與TP的影子價格較高，但由于其畜禽養殖產值占農業產值的比重較小，COD的影子價格較低。

圖2 1978—2017年中國七大農業分區的農業污染物平均影子價格Fig.2 Average shadow prices of agricultural pollutants in seven agricultural regions of China from 1978 to 2017

從省級尺度來看，由于農業生產條件、農業種植強度、農業經濟構成、產業結構等因素的差異性，使得不同省份的農業污染物影子價格差異明顯。廣西、四川、云南、貴州等以喀斯特地貌為主的省份水土流失較嚴重，土層較薄且滲水性較強，農業種植污染治理難度較大，TN與TP的影子價格較高，而北京、上海、廣東、浙江等省市農業經濟在整個國民經濟中占比較低，農業污染減排措施較嚴，TN與TP影子價格也較低；河南、山東、河北等農業大省由于復種、間作、規模化畜禽養殖、過量施用肥料等集約化農業措施的實施，農業污染排放較高，COD影子價格較高；而云南、內蒙古、廣西、重慶、貴州等省市為促進旅游業發展而強化生態環境的保護，畜禽養殖規模較小且排放管制較嚴，COD影子價格較低（表1）。

表1 1978—2017年中國省級農業污染物的平均影子價格Table 1 Average shadow prices of agricultural pollutants at provincial level in China from 1978 to 2017

3.3 中國省級農業污染成本分析

1978—2017年中國農業生產年均污染成本為760.6億元，占全國年均農業總產值的10.8%，幾乎相當于東北三省的農業總產值之和，表明農業污染成本巨大。從省市層面來看，海南、重慶、黑龍江、新疆的污染成本占各省年均農業總產值的比例低于6%，而寧夏、貴州、河北和山東的污染成本占各省年均農業總產值的比例高于14%。特別是山東作為全國農業規模和農業產值最大的省份，其污染成本占比最高為16.5%（圖3）。這表明，盡管農業生產規模是決定污染成本的重要因素（如山東、河南），但不同的地理空間格局、農業資源稟賦、農業產業結構與農業管理措施對農業污染成本也具有重要影響。因此，國家可以通過制定一些政策將與農業生產有關的外部成本內部化，以平衡農業污染治理的省際差異。譬如說，在污染成本較高的省份對化肥、農藥、地膜等農業投入品加征稅收，以激勵農業部門采用新技術、新產品減少污染排放，同時對污染成本較低省份的農業部門給予補貼，以彌補這些地方因農業污染減排而造成的損失。

圖3 1978—2017年中國省級農業污染成本占農業總產值的比例Fig.3 Proportion of provincial agricultural pollution cost in total agricultural output value in China from 1978 to 2017

4 結論與討論

本文以1978—2017年中國農業部門的省級面板數據為研究單元，利用二次型方向性距離函數和收益函數的對偶關系估算了農業污染物的影子價格，并測算了農業污染成本。結論如下：

1）1978—2017年，中國農業污染物TN、TP、COD的影子價格總體呈下降趨勢，分別下降了26.8%、35.9%、59.7%，并大致經歷了自由發展、改革推動、市場調控與政策激勵4個階段。這既說明中國對農業污染問題日益重視，農業生產的機會成本不斷降低，也表明制度變革與政策演替對農業生產效率及污染物影子價格具有重要的激勵與約束作用。

2）農業污染物的影子價格存在明顯的區域差異，東北地區農業污染物的影子價格明顯低于國家平均水平；西南地區TN與TP的影子價格明顯高于國家平均水平，而COD的影子價格明顯低于國家平均水平；華東地區TP的影子價格明顯低于國家平均水平，而COD的影子價格明顯高于國家平均水平。農業污染物影子價格的區域差異表明，農業既受到光、熱、水、土等自然要素的直接影響，又受到不同經濟社會發展條件下農業生產力水平、產業政策、區域經濟水平與農業管理水平的綜合影響。

3）1978—2017年，中國農業生產年均污染成本為760.6億元，占全國年均農業總產值的10.8%，表明農業污染成本巨大。從省市層面來看，海南、重慶、黑龍江、新疆的污染成本占各省年均農業總產值的比例低于6%，而寧夏、貴州、河北、山東高于14%。這說明盡管農業生產規模是決定污染成本的主要因素，但不同的地理空間格局、農業資源稟賦、農業產業結構與農業管理措施對農業污染成本也具有重要影響。為此，國家可以制定一些差異化的稅收政策來平衡農業污染治理的省際差異。

中國農業污染物影子價格的長期演變趨勢及其污染成本說明，農業生產是一個受自然、社會、經濟與政策等因素綜合影響的復雜問題。農業政策的制定要按照“兩型農業”發展的要求，通過農業供給側結構性改革提高農業供給質量和效率，并避免掉入“逐利政策”陷阱。農業發展方式的轉變要以提高土地產出率、資源利用率與勞動生產率為核心，降低對石化農業的依賴與減少農業面源污染物的排放，大力培養農業主體的資源節約和環境保護觀念，探索循環農業、生態農業、集約農業等新理念與新模式。