生產(chǎn)率視角下碳排放對糧食經(jīng)濟(jì)增長的影響因素研究

徐啟鳳

（河南省永城市農(nóng)業(yè)農(nóng)村局，河南 永城 476600）

0 引言

近些年來，我國碳排放造成的溫室效應(yīng)問題日益凸顯，因此低碳經(jīng)濟(jì)作為一種新經(jīng)濟(jì)形態(tài)應(yīng)運(yùn)而生［1］。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)排放的溫室氣體量僅次于工業(yè)生產(chǎn)，因此急需發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)［2］。糧食作為農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)，在農(nóng)業(yè)中，其碳排放占據(jù)較大的比重［3］。要想真正控制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的碳排放量，必須推動農(nóng)業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展［4］。在我國，糧食主產(chǎn)區(qū)是產(chǎn)糧主陣地，事關(guān)國家糧食安全，責(zé)任重大；與此同時，科學(xué)統(tǒng)籌從而保證糧食安全、保證糧食供給、保護(hù)生態(tài)環(huán)境的責(zé)任日益重大，農(nóng)業(yè)發(fā)展模式勢必要作出改變［5］。在限制碳排放的條件下，對糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)差異原因以及生產(chǎn)效率進(jìn)行研究，有助于緩和資源利用與農(nóng)業(yè)發(fā)展以及環(huán)境保護(hù)三者之間的關(guān)系，進(jìn)而實現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展［6］。

無論國內(nèi)學(xué)者還是國外學(xué)者，在研究農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率時，都是從影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的因素以及生產(chǎn)效率2個方面展開分析的［7］。Armagan等［8］使用曼奎斯特指數(shù)分解法研究了土耳其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的技術(shù)效率表現(xiàn)以及變化。朱繼東［9］使用DEA測算法，借助2016年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，分析了河南省信陽市從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的多個主體的生產(chǎn)效率。熊鷹等［10］使用DEA方法研究了具有代表性的發(fā)展有機(jī)農(nóng)業(yè)地區(qū)的生產(chǎn)效率。陳紅等［11］使用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型研究分析了我國1998─2010年間的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)效率。王寶義等［12］在分析關(guān)系到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的多種因素時，指出下述幾個因素會給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率帶來程度不一的作用：農(nóng)業(yè)規(guī)?；?、人均農(nóng)業(yè)增加值、農(nóng)業(yè)機(jī)械化密度、農(nóng)業(yè)受災(zāi)率、財政支農(nóng)水平、農(nóng)民家庭經(jīng)營收入比、工業(yè)化水平。李博等［5］研究認(rèn)為，不同地區(qū)之間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與我國農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率具有較高的關(guān)聯(lián)性。盡管目前已有的文獻(xiàn)將環(huán)境對于生產(chǎn)效率的影響納入考量，但是把生產(chǎn)技術(shù)水平具有一定差異的不同地區(qū)視為具有同一技術(shù)水平，在此前提下開展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的研究不夠科學(xué)［13］。本文從生產(chǎn)率的角度出發(fā)，采用Tobit模型，研究分析了碳排放尾效對我國糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響因素。

1 模型的選擇

在進(jìn)行效率評價的過程中獲取到的糧食碳排放效率數(shù)據(jù)都比0大，視為截斷數(shù)據(jù)［14］。對于截斷數(shù)據(jù)，使用最小二乘法預(yù)估得到的參數(shù)會存在差異；而使用基于最大似然估計準(zhǔn)則的Tobit模型能夠有效避免該問題。Tobit模型，又名受限因變量模型，是在某種約束但是因變量連續(xù)的條件下取值的一種模型。該模型的計算公式為：

式（1）中：yi為被解釋變量；xi為解釋變量；βT為參數(shù)向量；εi為隨機(jī)誤差項，其服從正態(tài)分布；εi～N(0,σ2)。

Tobit模型是一種截取回歸模型，其被解釋變量yi的取值方式受到一定限制，解釋變量xi以實際觀測數(shù)據(jù)為其取值；在y*≤0的情況下，yi的值是0；在y*＞0的情況下，yi的值為實際觀測值。

2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

2.1 變量選取

對糧食碳排放造成影響的因素種類繁多，既有人為因素，也有自然因素。自然因素包括氣候、土壤等；人為因素包括技術(shù)發(fā)展、社會結(jié)構(gòu)等。自然因素一般因難以掌控故較少考慮；在影響碳排放效率方面，人為因素所占比重日漸增大。本文以有關(guān)文獻(xiàn)典籍為參考依據(jù)，從H省的糧食實際發(fā)展情況出發(fā)，將下述5個方面作為對該省糧食碳排放效率產(chǎn)生影響的主要因素：化肥使用、社會結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)規(guī)模、技術(shù)發(fā)展、勞動力受教育水平（表1）。

表1 H省糧食碳排放效率的影響因素及其解釋

在表1中，就社會結(jié)構(gòu)而言，H省屬于糧食大省，糧食產(chǎn)業(yè)在發(fā)展的同時也造成大量碳排放。筆者認(rèn)為，糧食總產(chǎn)值在農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值中所占比重的下降可以提升碳排放效率。社會結(jié)構(gòu)以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（x1）來表示，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的取值為糧食總產(chǎn)值在農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值中所占比例，并指出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放效率之間呈負(fù)相關(guān)。

施用化肥雖然可以提升糧食產(chǎn)量，但是化肥的過度應(yīng)用會加重土壤污染，對糧食碳排放效率造成不利影響。本文中的化肥使用情況以化肥施用強(qiáng)度（x2）來表示，化肥施用強(qiáng)度代表的是農(nóng)作物在單位播種面積內(nèi)的化肥施用量。本文指出，化肥施用強(qiáng)度與碳排放效率之間呈負(fù)相關(guān)。

從技術(shù)發(fā)展的角度來看，當(dāng)今糧食發(fā)展情況與設(shè)備機(jī)械化水平聯(lián)系緊密，農(nóng)用機(jī)械對于糧食生產(chǎn)而言十分重要，是必不可少的一部分。由于機(jī)械作業(yè)的工作效率高，能夠顯著提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，從而降低投入的勞動力數(shù)量，因此糧食生產(chǎn)機(jī)械化的快速發(fā)展能夠推動勞動力結(jié)構(gòu)的變革。但是部分陳舊的、高耗能機(jī)械會造成大量的碳排放。本文用單位面積機(jī)械總動力（x3），也就是單位播種面積上的農(nóng)機(jī)總動力表示技術(shù)發(fā)展這一要素。本文指出，技術(shù)發(fā)展與碳排放效率之間呈正相關(guān)。

從生產(chǎn)規(guī)模的角度來看，糧食產(chǎn)業(yè)的規(guī)?；?jīng)營成為提高H省糧食生產(chǎn)效率、推動其走綠色可持續(xù)發(fā)展道路的主要手段。播種農(nóng)作物的面積不斷擴(kuò)大，勢必會使化肥、農(nóng)藥等的使用量不斷增加，同時灌溉、運(yùn)輸?shù)犬a(chǎn)生的能源消耗也會顯著提升；生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大也會增加土地翻耕面積，而對土壤進(jìn)行翻耕就會產(chǎn)生碳流失，因此生產(chǎn)規(guī)模的改變會對糧食的碳排放量產(chǎn)生影響。本文用人均耕地面積（x4）代表糧食生產(chǎn)規(guī)模。本文指出，生產(chǎn)規(guī)模與碳排放效率之間呈負(fù)相關(guān)。

從勞動力受教育程度的角度來看，進(jìn)行糧食生產(chǎn)的勞動者受過一定程度的教育，掌握先進(jìn)技術(shù)甚至可以進(jìn)行創(chuàng)新，具有重要意義。通過提高糧食生產(chǎn)者的總體受教育程度能夠使他們的整體素質(zhì)得到提升，從而促進(jìn)碳排放效率的增加。本文以受教育人口占比（x5），也就是初中畢業(yè)的人口數(shù)量在所有糧食從業(yè)者中的占比，代表勞動力普遍接受教育的程度。本文指出，勞動力的受教育程度與碳排放效率之間呈正相關(guān)。

2.2 數(shù)據(jù)來源

文中使用的數(shù)據(jù)全部來源于統(tǒng)計資料，其中2011─2021年度的數(shù)據(jù)來源于H省的《統(tǒng)計年鑒》和中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。

3 模型的建立

3.1 數(shù)據(jù)相關(guān)檢驗

3.1.1 平穩(wěn)性檢驗 在進(jìn)行回歸分析之前，要對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行測定，以避免面板數(shù)據(jù)出現(xiàn)偽回歸的情況，明確數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性［12］。本文選用ADF-Fisher檢驗（不同根）、LLC檢驗（相同根）2種方法測定2011─2021年度被解釋變量、解釋變量數(shù)據(jù)表現(xiàn)出的平穩(wěn)性。這2種檢驗方法作出的原假設(shè)都含有單位根，即P值顯著，如果原假設(shè)被拒絕，則表示通過了數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性測定。如表2所示，不同變量均表現(xiàn)出良好的平穩(wěn)性，即平穩(wěn)性測定合格。

3.1.2 Hausman檢驗 在搭建回歸模型之前，首先要進(jìn)行Hausman檢驗，根據(jù)檢驗結(jié)果確定使用的影響形式：固定效應(yīng)或者隨機(jī)效應(yīng)。做出假設(shè)：H0是原假設(shè)，搭建隨機(jī)效應(yīng)模型；H1是備擇假設(shè)，搭建固定效應(yīng)模型。假設(shè)P值顯著，那么原假設(shè)被拒絕，相應(yīng)地搭建固定效應(yīng)模型；反之，則要搭建隨機(jī)效應(yīng)模型。對于H省及其東部、西部以及中部3個區(qū)域，文中分別搭建出了回歸模型。使用STATA 12.0軟件，對所搭建的4個模型中的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行Hausman檢驗，檢驗結(jié)果如表3所示，4個模型的P值全部小于0.05，故而原假設(shè)被拒絕，應(yīng)使用固定效應(yīng)模型。

表3 Hausman檢驗結(jié)果

3.2 建立實證模型

本文通過搭建固定效應(yīng)模型，使用超效率DEA模型，計算得出糧食碳排放效率數(shù)據(jù)。解釋變量是會對糧食碳排放效率產(chǎn)生影響的因素；搭建Tobit面板數(shù)據(jù)模型，以實證分析的方法研究影響H省東部、西部、中部不同區(qū)域以及全省糧食碳排放效率的因素，借助STATA 12.0軟件進(jìn)行回歸分析，回歸模型為：

式（2）中：effectit為第i地區(qū)第t年糧食碳排放效率，其中模型Ⅰ（西部區(qū)域）和模型Ⅲ（東部區(qū)域）的i=1～4，模型Ⅱ（中部區(qū)域）的i=1～5，模型Ⅳ（H省）的i=1～13；β1、β2、β3、β4、β5為回歸系數(shù)；β0為常數(shù)項；x1Git為第i地區(qū)第t年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；x2Git為第i地區(qū)第t年化肥施用強(qiáng)度；x3Git為第i地區(qū)第t年機(jī)械化水平；x4Git為第i地區(qū)第t年人均耕地面積；x5Git為第i地區(qū)第t年受教育人口比例；εit為隨機(jī)誤差項。

4 回歸結(jié)果與分析

4.1 回歸結(jié)果

本文使用STATA 12.0軟件，對影響H省糧食碳排放效率的因素開展Tobit回歸分析，進(jìn)而明確不同影響因素對碳排放效率的影響程度以及影響方向。由表4可知，化肥施用強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均耕地面積、單位面積機(jī)械總動力、受教育人口比例這5個因素都會對H省和該省不同區(qū)域的糧食碳排放效率產(chǎn)生一定的影響，但是影響程度不一。

表4 H省糧食碳排放效率影響因素的Tobit回歸分析結(jié)果

4.2 H省整體回歸結(jié)果分析

分析H省的數(shù)據(jù)可知，化肥施用強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均耕地面積對糧食碳排放效率具有程度不一的負(fù)面影響；在5%水平上，人均耕地面積、化肥施用強(qiáng)度產(chǎn)生的影響十分顯著；在10%水平上，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的影響更為顯著。受教育人口比例、單位面積機(jī)械總動力均與碳排放效率呈現(xiàn)出正相關(guān)性；在1%水平上，受教育人口比例帶來的影響十分顯著，而單位面積機(jī)械總動力與H省糧食碳排放效率間的相關(guān)性微小。上述回歸分析得到的結(jié)果與作出的假設(shè)相符。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的角度來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（x1）與碳排放效率呈負(fù)相關(guān)。對于H省而言，其糧食產(chǎn)值在農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值中所占比重較大，因而H省對于資源的需求十分旺盛，但是資源利用率不夠高，從而對環(huán)境造成破壞。H省可以通過進(jìn)一步增加投入對低碳糧食工業(yè)進(jìn)行研發(fā)，達(dá)到減排增效的目的。分析化肥使用情況可知，H省在糧食生產(chǎn)中的化肥施用強(qiáng)度（x2）與碳排放效率呈明顯的負(fù)相關(guān)。對H省糧食碳效率而言，化肥施用具有較大的影響，不僅會浪費(fèi)資源，污染環(huán)境，還會造成大量碳排放。故而要進(jìn)一步加大監(jiān)管力度，確保糧食從業(yè)者科學(xué)地使用化肥，在使用過程中盡量選擇低碳、環(huán)保的品種。從生產(chǎn)規(guī)模的角度來看，H省的人均耕地面積（x4）與碳排放效率呈明顯的負(fù)相關(guān)，由土地翻耕而造成的碳排放是導(dǎo)致糧食碳排放的一個重要因素，因此要在調(diào)整全省勞動力結(jié)構(gòu)的同時創(chuàng)新土地翻耕技術(shù)，從而提升H省的糧食碳排放效率。從勞動力的受教育程度來分析，H省的受教育人口比例（x5）與碳排放效率呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)性，在從事糧食生產(chǎn)的勞動力中，較高比例的受教育人口有利于提高糧食的碳排放效率，因此應(yīng)該努力提升農(nóng)村糧食從業(yè)人員的受教育程度。

4.3 H省各區(qū)域回歸結(jié)果分析

4.3.1 西部區(qū)域糧食碳排放效率影響因素的分析 分析5個影響因素可知，化肥施用強(qiáng)度與西部區(qū)域糧食碳排放效率呈負(fù)相關(guān)，其中在1%水平上影響十分顯著；其他因素與西部區(qū)域糧食碳排放效率呈正相關(guān)，其中在10%水平上，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的影響比較顯著，而其他因素對西部區(qū)域糧食碳排放效率的影響不顯著。通過回歸分析得出的結(jié)論與假設(shè)并非全部相同。在H省糧食碳排放效率均值中，從2011年到2021年，H省西部區(qū)域均處于較低水平，故需改進(jìn)、調(diào)整。其中，化肥施用強(qiáng)度這一因素對于碳排放效率的影響最大，明顯比對該省碳排放效率的影響大；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與西部區(qū)域糧食碳排放效率呈明顯的正相關(guān)，因此可以在一定范圍內(nèi)合理增加該區(qū)域的糧食生產(chǎn)規(guī)模。

4.3.2 中部區(qū)域糧食碳排放效率影響因素的分析 化肥施用強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對于H省中部區(qū)域的糧食碳排放效率產(chǎn)生了十分明顯的負(fù)面影響；在1%水平上，化肥施用強(qiáng)度帶來的影響更加明顯；在10%的水平上，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)帶來的影響更加明顯。其他3個因素與碳排放效率呈正相關(guān)，其中在1%水平上，單位面積機(jī)械總動力帶來的影響更加明顯；在5%水平上，受教育人口比例帶來的影響更加明顯；人均耕地面積帶來的影響十分微小。通過回歸分析得到的結(jié)論與作出的假設(shè)并非全然相同。盡管化石燃料燃燒、農(nóng)機(jī)作業(yè)的能源消耗同樣會產(chǎn)生一定的碳排放，但是機(jī)械化水平的提升是糧食現(xiàn)代化的重要表現(xiàn)，機(jī)械化農(nóng)業(yè)具有寬幅、大型化、高效率等特點(diǎn)，可以在很大程度上提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、壓縮生產(chǎn)成本，因此機(jī)械化水平的不斷提高可以對糧食碳排放效率起到正向作用。

4.3.3 東部區(qū)域糧食碳排放效率影響因素的分析 在H省的東部地區(qū)，糧食碳排放效率與人均耕地面積、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均呈負(fù)相關(guān)，其中在10%水平上，人均耕地面積與糧食碳排放效率具有十分明顯的關(guān)聯(lián)性，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對后者的作用則十分微小。其他幾個因素均與碳排放效率呈正相關(guān)，其中在10%水平上，僅受教育人口比例與碳排放效率呈明顯的相關(guān)性。通過回歸分析得到的結(jié)論與作出的假設(shè)相符。在H省東部區(qū)域，糧食碳排放效率表現(xiàn)出明顯差距，所以，需要有指向性地進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。

5 H省糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展建議

5.1 實行差別化的地區(qū)糧食發(fā)展政策

由于不同的糧食主產(chǎn)區(qū)社會、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及資源環(huán)境等不同，因而其實際的糧食生產(chǎn)效率也具有一定差異。因為各地的技術(shù)水平不同，管理能力也有差異，因此要因地制宜地提高糧食生產(chǎn)效率。在東部區(qū)域以及中、西部區(qū)域，由于糧食生產(chǎn)技術(shù)不夠先進(jìn)，糧食生產(chǎn)效率低下，因此要主動學(xué)習(xí)與糧食生產(chǎn)有關(guān)的先進(jìn)科學(xué)技術(shù)，進(jìn)而實現(xiàn)糧食生產(chǎn)效率的提升。發(fā)展低碳糧食經(jīng)濟(jì)，有助于整合各類資源，使其與環(huán)境實現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展，可以改善糧食生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而提高糧食生態(tài)環(huán)境效益。應(yīng)推出與低碳糧食發(fā)展有關(guān)的各項法規(guī)政策，以便有效地緩解目前糧食碳排放的緊張形勢，進(jìn)而優(yōu)化糧食生產(chǎn)結(jié)構(gòu)。

5.2 優(yōu)化糧食生產(chǎn)力布局

應(yīng)改善糧食生產(chǎn)力結(jié)構(gòu)，要帶動糧食從增加產(chǎn)量轉(zhuǎn)變?yōu)樘嵘|(zhì)量，努力生產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)的、形成品牌效應(yīng)的特色糧食。在糧食生產(chǎn)過程中，要應(yīng)用新型清潔環(huán)保技術(shù)，降低化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等的投入量，從而提升資源利用效率。要根據(jù)糧食生產(chǎn)的實際情況，因地制宜地建設(shè)具有示范作用的糧食科技園、糧食現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)園、享有知名度的農(nóng)產(chǎn)品品牌等。

5.3 優(yōu)化政府財政支農(nóng)結(jié)構(gòu)

政府財政支農(nóng)對于糧食科研、糧食基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及糧食推廣等各個方面起到關(guān)鍵作用，可以明顯促進(jìn)糧食生產(chǎn)效率的提高。應(yīng)進(jìn)一步完善政府財政支持的各項農(nóng)業(yè)項目，重點(diǎn)關(guān)注糧食生產(chǎn)中存在的問題，興建與糧食生產(chǎn)有關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施，優(yōu)化并推廣田間節(jié)水設(shè)備，修建農(nóng)田水利工程。要不斷提高糧食科技的創(chuàng)新水平，加大糧食科研經(jīng)費(fèi)投入，進(jìn)而充分發(fā)揮支農(nóng)專項資金的扶持作用。

5.4 加強(qiáng)糧食知識和技能的培訓(xùn)

應(yīng)對糧食產(chǎn)業(yè)從業(yè)者進(jìn)行與低碳糧食有關(guān)的各項技能以及相關(guān)知識的培訓(xùn)，推廣并深化與低碳糧食有關(guān)的知識，進(jìn)而提高糧食產(chǎn)業(yè)從業(yè)者的環(huán)境保護(hù)意識，從而減少糧食碳排放量；要普及運(yùn)用與低碳糧食有關(guān)的生產(chǎn)技術(shù)，并儲備足夠的糧食生產(chǎn)人員以及農(nóng)業(yè)科研人員，不斷提高低碳糧食的生產(chǎn)效率。

6 結(jié)論

本文基于生產(chǎn)率視角，以H省為研究對象，采用Tobit模型，就碳排放尾效對糧食經(jīng)濟(jì)增長的影響因素進(jìn)行了研究，得出如下結(jié)論：

（1）對于H省糧食碳排放效率造成影響的主要因素包括以下5個方面：化肥使用、社會結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)規(guī)模、技術(shù)發(fā)展、勞動力受教育水平。

（2）H省的糧食碳排放效率與化肥施用強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均耕地面積呈明顯的負(fù)相關(guān)；與受教育人口比例呈明顯的正相關(guān)，其中碳排放效率受到受教育人口比例的影響較大，受到單位面積機(jī)械總動力的影響較小。

（3）在H省的西部區(qū)域，與糧食碳排放效率呈明顯負(fù)相關(guān)的因素是化肥施用強(qiáng)度，與其呈明顯正相關(guān)的因素是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；在中部區(qū)域，糧食碳排放效率與化肥施用強(qiáng)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)呈明顯的負(fù)相關(guān)，與單位面積機(jī)械總動力、受教育人口比例呈明顯的正相關(guān)；在東部區(qū)域，人均耕地面積與碳排放效率呈明顯的負(fù)相關(guān)，受教育人口比例與其呈明顯的正相關(guān)。