農業綠色發展研究進展與展望

劉淑云

摘 要：推進農業綠色發展，不僅是貫徹新發展理念、全面推進鄉村振興的必然要求，更是加快農業現代化和建設農業強國的重大舉措。本文在梳理我國農業綠色發展政策的基礎上，系統分析了國內外學者對農業綠色發展水平的測算與演變、影響農業綠色發展水平的因素等方面的研究。研究發現：（1）測算農業綠色發展水平的方法并未形成共識，且不同的方法測算的結果差異較大，對農業綠色發展水平演進趨勢的判斷也存在分歧；（2）綠色技術進步是推動農業綠色發展水平的動力源泉，而農業綠色技術效率的貢獻有限；（3）環境規制、農產品國際貿易、農村金融發展水平、新型城鎮化、農村勞動力老齡化、農業機械化和農業綠色生產社會化服務等是影響農業綠色發展水平的外在因素。未來應著重從探索農業支持保護政策向生態化綠色化轉型、完善農業綠色發展水平的測算框架、總結農業綠色發展的國際經驗等方面做進一步研究。

關鍵詞：農業綠色發展；發展理念；農業綠色全要素生產率

黨的二十大報告明確指出，必須牢固樹立和踐行綠水青山就是金山銀山的理念，站在人與自然和諧共生的高度謀劃發展。加快農業發展方式綠色轉型，提升農業綠色全要素生產率是全面實現鄉村生態振興和加快建設農業強國的必由之路。近年來，我國農業發展環境正在發生復雜深刻變化，農業生產面臨資源環境約束趨緊、自然資源退化和氣候變化等多重風險挑戰，這些風險挑戰不僅會造成巨大的經濟損失，同時也會危及國家糧食安全、資源安全和生態安全，進而導致更嚴重的社會福利損失。因此，研究農業綠色生產效率問題，探索農業與環境“雙贏”的發展路徑，越來越受到政府和學術界的廣泛關注。

一、農業綠色轉型發展的背景

改革開放以來，中國農業取得了舉世矚目的跨越式發展，突出表現為以全球9%的耕地、6%的淡水資源養活了全球近20%的人口，實現了由“吃不飽”到“吃得飽”進而“吃得好”的歷史性轉變。其中，以培育和推廣高產良種、改進灌溉施肥技術為主要內容的農業“綠色革命”為此做出突出貢獻[1]。根據中國統計年鑒數據，1978—2020年，我國農業GDP年均增長4.5%；分品種看，水稻、小麥、玉米產量年均分別增長1.1%、2.3%和3.9%，棉花（4%）、油料（6.1%）、糖料（5.2%）、水果（11.1%）產量以及蔬菜面積（5.1%）增速較快，肉類和水產品年均增長達到5.7%和7.0%[2]，中國人把自己的飯碗端得更牢了。但值得注意的是，近年來隨著我國居民食物消費結構加快轉變，對肉蛋奶、果蔬類食物消費需求快速增長，食物需求和資源稟賦相對不足的矛盾日益凸顯，農業資源環境約束趨緊，氣候變化導致的災害頻發提高了農業生產的自然風險[3]，農業發展面臨多重現實困境，這決定了中國必將沿著綠色發展的道路來謀劃農業的發展[4-6]。

人均耕地資源和水資源不足是制約我國農業生產的主要因素。雖然2017年我國耕地總面積居世界第三位，但人均耕地面積不足1.5畝，低于世界平均水平的1/2；2019年我國人均水資源量2048立方米，僅為世界平均水平的1/4，且時空分布極不均衡[7]。在人均耕地資源不足的稟賦下，土壤污染導致了耕地質量下降。研究發現，我國農田土壤污染率從20世紀80年代的不足5%上升至2014年的19.4%[8]，土壤有機質平均含量從25.7g/kg（1988—1997年）下降至24.3g/kg（2009—2018年），下降幅度達5.4%，2019年全國耕地質量平均等級僅為4.76等，基礎地力比發達國家低20—30個百分點。同時，農業生產過程中過量使用農藥、化肥、農膜，并大量排放未經處理的畜禽水產養殖廢棄物，造成了嚴重的水體污染[9]。《第二次全國污染源普查公報》數據顯示，2017年農業源水污染物排放量中，化學需氧量達1067.13萬噸，總氮141.49萬噸，氨氮21.62萬噸，總磷21.20萬噸。

此外，氣候變化導致極端天氣和病蟲害對食物系統“施壓”，嚴重削弱了農業生產能力。未來氣候變化將對食物生產、供應和營養質量產生負面影響[10]。2007—2016年，農業食物系統的溫室氣體總排放占全球溫室氣體總排放的21%—37%，其中農業占9%—14%，土地利用占5%—14%，農業產前和產后環節占5%—10%[11]。僅考慮食物系統的溫室氣體排放，即可使全球平均溫度上升1.5℃以上[12]。有研究估計，在過去20年，中國農食系統的溫室氣體排放量上升了16%，2018年農食系統溫室氣體排放量達10.9億噸CO2當量，占全部溫室氣體排放量的8.2%；農食系統排放的溫室氣體主要包括CH4和N2O，農用地排放和動物腸道發酵占農業生產活動溫室氣體排放量的60%以上[9]。據《中國水旱災害防御公報2020》，2000—2020年全國年均因旱受災面積達1750.88萬公頃，全國糧食每年因旱損失257.19億公斤。最近的研究表明，氣溫上升將會導致中國玉米、水稻的產量分別下降約5%和3%[13]；納入氣候因素的中國農業全要素生產率比傳統農業全要素生產率在年均增長率方面少2.42%[14]。

現階段，中國“高投入、高產出”的農業生產方式導致農業資源環境約束趨緊，氣候變化又進一步制約了農業生產能力的增長。因此，加快農業綠色發展轉型，提升農業綠色全要素生產率，是破解中國農業發展資源短缺困境和降低生態環境壓力的重要方式[4， 15]。

二、農業綠色發展政策演變

我國對農業發展所秉持的理念不斷深化。1992年11月，中國政府為落實聯合國環境與發展大會精神的“中國環境與發展十大對策”，正式將可持續發展戰略納入國家經濟發展規劃；隨后，《中國二十一世紀議程》 （1994年）和《國民經濟和社會發展的“九五”計劃和2000年遠景目標綱要》（1996年）將可持續發展作為經濟發展的基本戰略和指導方針。在這一時期，我國環境規制政策體系得到快速發展，尤其是在環保法律法規建設方面，諸如《固體廢物污染環境防治法》（1995年）、《水污染防治法》（1996年）、《大氣污染防治法》（1995年）、《節約能源法》（1997年）和《全國生態環境保護綱要》（2000年）等。雖然在這一時期生態環境保護已受到高度重視，但是各級政府仍然以發展農業生產、提高農業產量為主要目標，而對農業生態環境保護的重視程度明顯不足。

進入21世紀后，隨著城鎮化、工業化的加速推進，為滿足持續擴大的農產品需求，長期以“高投入、高產出、高污染”粗放的農業生產方式進行生產，消耗了大量的資源環境，嚴重破壞了生態環境。資源環境約束日益趨緊增加了政府在生態環境治理上的壓力，因此政府對生態環境保護的重視程度也越來越高。在科學發展觀的指導下，黨的十六屆五中全會首次把建設資源節約型和環境友好型社會作為國民經濟和社會發展中長期規劃的一項重要戰略任務。為加快農業生產方式轉型，中國政府在完善環境規制政策體系的基礎上，逐步加大了對農業污染的防治力度。在2000—2010年間，先后制定或修訂了《清潔生產促進法》（2002年）、《環境影響評價法》（2002年）、《排污費征收使用管理條例》（2003年）、《可再生能源法》（2005年）、《節能減排綜合性工作方案》（2007年）、《固體廢物污染環境防治法》（2004年第一次修訂）和《水土保持法》（2010年第十八次修訂）等法律法規和政策，逐步形成了“在發展中保護、在保護中發展”的路線方針。這些法規和政策在減量使用農業化學生產要素、控制農作物秸稈焚燒、節水灌溉和耕地保護等方面均作出了重要規定，國家關于農業發展的政策理念由過去的重農業增長、輕環境保護向兩者并重轉變，政策目標由過去環境保護滯后于農業增長向兩者同步發展轉變。但是，在以農業增產和農民增收為導向的政策目標下，這一時期采取的農業污染防控措施并未取得預期的成效，農業面源污染仍在不斷加重。

黨的十八大在新的歷史起點上，作出“大力推進生態文明建設”的戰略部署，把農業綠色發展擺在生態文明建設全局的突出位置，把推進農業綠色發展視為農業發展觀的一場深刻革命。根據《中國農業綠色發展報告2021》，2020年全國農業綠色發展指數76.91，比2015年提高了2.29%，在農業生產綠色化、農業資源節約保育、農業綠色產品供給、農業產地環境保護和農業綠色發展試驗示范等方面得到不同程度的發展。這主要得益于黨和國家在農業綠色發展方面作出的一系列重大決策部署（見表1）。

三、農業綠色發展水平的測算與演變

既有文獻將資源消耗和污染排放納入農業經濟增長的分析框架中[16-19]，并把考慮到生產過程中的資源消耗和污染物排放的投入產出效率稱之為綠色全要素生產率（GTFP）[20]。農業綠色全要素生產率是全面考慮資源環境代價的真實農業生產效率，不僅能夠反映各地區農業經濟發展的綜合競爭力，還能充分體現各地區的農業綠色發展水平。

（一）農業綠色全要素生產率的測算方法

農業綠色全要素生產率的測度框架是在傳統全要素生產率（TFP）基礎上發展起來的。早期的研究利用生產前沿面來衡量生產單位（DMU）的投入產出效率，生產前沿面表征最高的生產技術水平，距離生產前沿面越近的投入產出組合，其相對技術效率越高[21]，因此可以使用距離函數測度生產效率[22]。生產前沿面為數據包絡分析（DEA）測度TFP奠定了理論基礎。DEA方法是由Charnes等提出的非參數技術效率分析方法[23]，該方法因在測算多投入多產出時的投入產出效率具有獨特的優勢，而得到廣泛的應用[24-29]。Caves等用Malmquist指數測算生產效率[30]，此后Fare等把DEA與Malmquist指數相結合，形成非參數增長核算方法[31]。

但是傳統DEA和Malmquist指數并未考慮資源、環境和發展三者之間的關系，忽略了農業生產產生的環境負外部性——非市場性質的非合意產出，導致生產率增長的測算結果經常不準確[32]。為解決這一問題， Chung等首先在Shephard距離函數的基礎上[33]，將方向距離函數引入TFP分析框架，提出Malmquist-Luenberger生產率指數。ML指數通過設定合意產出增加向量、非合意產出減少向量，有效地將合意產出和非合意產出納入生產率測度的統一框架，使得識別考慮環境因素的真實農業經濟效率成為可能。

隨著研究的深入，DEA模型的ML指數在技術層面上存在以下局限性而受到批評。一是雖然采用徑向的和角度的DEA模型保證了生產前沿面的凸性，但在投入過度和產出不足時DEA會高估生產效率；二是需要選擇估計的角度——既定產出下投入最小化還是既定投入下產出最大化，這會導致估計的生產效率有偏；三是線性規劃可能存在不可行解，例如t+1期投入產出值在t期生產技術下不可行[1]。為了克服上述不足，TONE、COOPER等基于非徑向、非角度的松弛變量的方向性距離函數（SBM-DDF）來構造Malmquist指數[34， 35]。如潘丹等、梁俊等、葛鵬飛等和徐永慧等均運用考慮非合意產出的非徑向、非角度SBM方向性距離函數模型和ML指數測算農業綠色全要素生產率[36-39]。

盡管SBM模型彌補了傳統DEA模型的不足，但仍然存在一定的局限性。第一，在SBM模型中，DMU有效下的效率最大值為1，但存在多個DMU同時有效時就無法進行比較。包含非期望產出的非徑向、非角度SBM超效率模型可以有效解決這一問題[20]。第二，在SBM模型的目標函數下，DMU的投影點是在強有效生產前沿面上最遠的投影點，在該點投入和產出的無效率值最大，由此測算的農業綠色全要素生產率可能是有偏的。第三，SBM模型的一個前提是所有DMU具有共同的生產前沿面，但各地區在經濟發展水平、要素資源稟賦和農業技術進步等方面具有較大的異質性，因而在該前提下測算的農業綠色全要素生產率難以反映區域差異，也缺乏可比較的基礎。O'Donnell等引入Meta-Frontier生產函數以克服上述問題，其思路是按照一定標準把DMU劃分為若干個群組，分別計算各DMU在共同邊界與群組邊界中的效率狀態，依據計算結果得出DMU的技術缺口比率，進而分析DMU在共同技術水平與群組技術水平之間的技術差異[40]。HAN等、王兵等和劉亦文等利用Meta-Frontier-Malmquist模型測度中國農業綠色全要素生產率[41-43]。

分析以上文獻，我們不難發現，雖然測度農業綠色全要素生產率的方法較多，但是哪一種方法更符合農業綠色全要素生產率的現實含義并未形成共識，由此采用不同的方法測度出來的農業綠色全要素生產率將存在較大差異（見表2）[44-49]。

（二）農業綠色全要素生產率的時空演變趨勢研究

針對我國農業綠色全要素生產率的時空演變趨勢的研究，既有研究結論不一。因不同地區的要素稟賦、自然條件和技術條件差異較大，并隨著時間而不斷變化，農業綠色全要素生產率的時空差異也較大。按照分類的角度不同，主要有以下觀點。從總體趨勢來看，已有文獻測算的中國農業綠色全要素生產率的年均增長率在0.7%—9.5%之間（見表2），不同學者測算的差異較大，原因可能在于不同學者選擇的樣本區間、研究方法和投入產出變量的不同。從東中西區域劃分看，各地區農業綠色全要素生產率差異較大，呈現明顯的地區非均衡特征[50]。農業綠色全要素生產率在東中西部依次遞減，且東部地區農業綠色全要素生產率增速和構成明顯優于中西部地區[38-39， 51]；但也有部分研究認為西部地區的農業綠色全要素生產率要高于中部地區[44， 52]。從種糧區域劃分看，糧食主產區、主銷區和產銷平衡區的農業綠色全要素生產率存在明顯差異，增長率按照主銷區、主產區和平衡區依次遞減[42]，其中主產區呈大“鋸齒形”波動，主銷區和平衡區的波動形態具有一致性[49]。從收斂趨勢上看，一種觀點認為各地區的農業綠色全要素生產率具有條件收斂的特征[36， 49， 53]；另一種觀點認為，環境約束下中國各地區農業綠色全要素生產率存在σ收斂和絕對β收斂，但收斂趨勢不穩定[54]。

四、農業綠色發展水平的影響因素研究

既有研究主要從內因和外因兩方面探討農業綠色全要素生產率的影響因素。從內因的角度看，把農業綠色全要素生產率分解為技術進步、技術效率和配置效率，三者是影響農業綠色全要素生產率的重要因素。中國農業綠色全要素生產率的增長動力主要來源于綠色技術進步，而農業綠色技術效率的貢獻有限[20， 42， 44， 49， 52， 55]，甚至技術效率的降低抵消了部分技術進步的效果，制約了農業綠色全要素生產率的增長[46， 48]。

從外因的角度看，已有研究主要聚焦環境規制、農產品國際貿易、農村金融發展水平、新型城鎮化、農村勞動力老齡化、農業機械化和農業綠色生產社會化服務等角度分析農業綠色全要素生產率的影響因素。解決環境污染外部性，環境規制是最直接有效的措施之一[56]，環境規制對農業綠色全要素生產率的影響不一。環境規制政策顯著正向影響農業綠色全要素生產率[57]，以小麥綠色全要素生產率為例，黃偉華等發現環境規制能夠促進本區域的技術創新進而帶動小麥GTFP的增長，同時環境規制還對鄰域小麥綠色全要素生產率產生正向溢出效應[58]。而楊芷晴認為環境規制會對農業綠色全要素生產率產生負向影響[59]。馬國群等研究發現，環境規制對農業綠色全要素生產率的影響存在顯著的雙重門檻效應，隨著閾值區間的提高，環境規制的負向影響呈逐漸減弱的趨勢[60]。還有研究表明環境規制并未對農業綠色全要素生產率產生影響[36， 61]。郭海紅和李樹超進一步研究了不同類型的環境規制，發現命令控制型環境規制對本地區和鄰近地區的農業綠色發展都具有顯著的“U型”影響，市場激勵型環境規制對本地和鄰近地區不具有顯著性影響，公眾自愿型環境規制對本地區和鄰近地區的農業綠色發展都會產生積極地推進作用[62]。沿著GROSSMAN和KRUGER “貿易環境效應”的研究思路，學者們探討了農產品國際貿易對農業綠色全要素生產率的影響機制[63]。農產品國際貿易主要通過貿易的技術溢出效應、貿易的環境效應、農業綠色技術效率和技術進步等共同作用于農業綠色全要素生產率[64-65]；實證結果表明，農產品進口貿易和農產品出口貿易均有利于提高農業綠色全要素生產率，農產品進口的提升作用更大且存在滯后效應[66]。李健旋從農村金融發展水平的角度，發現農村金融發展規模的增加、金融發展結構的優化以及金融發展效率的提高均有利于農業綠色全要素生產率提升，但其作用機制卻存在顯著差異[67]。新型城鎮化主要通過資源和要素的再配置效應、對農業產業結構升級的倒逼效應、“三產”融合效應對農業綠色全要素生產率產生影響[68]，實證結果發現二者呈現出非線性的關系[69， 70]。農業勞動力老齡化一方面不可避免造成以綠色生產技術為載體的糧食綠色生產轉型受阻，抑制農業綠色全要素生產率的提高；另一方面也會促進糧食生產環節外包、倒逼農業技術升級和促進土地流轉，促進農業綠色全要素生產率提高，二者存在顯著的“U型”關系[71]。ZHU等基于2001—2019年中國的30個省份的面板數據研究發現，農業機械化通過技術進步能夠顯著提升種植業綠色全要素生產率，且存在空間溢出效應，而經營規模擴大、要素配置優化和技術效率提高等路徑機制不顯著[72]。李翠霞等從農戶微觀視角探討了農業綠色社會化服務對農業綠色全要素生產率的影響，發現農業綠色生產社會化服務從投入和產出兩個維度優化了農業生產要素配置，增加了期望產出并減少了非期望產出，進而提高了農業綠色全要素生產率[73]。

五、研究展望

綜上所述，已有文獻圍繞農業綠色轉型發展，從農業綠色轉型的必要性、農業綠色發展的政策、農業綠色發展水平的測算與演變、農業綠色發展水平的影響因素等方面進行了一系列的有益探索，但仍然存在一些不足，有待進一步研究。一是我國當前的農業支持政策如何向生態化、綠色化轉型，如何建立并完善農業綠色發展的政策框架；二是在農業綠色發展水平的測算及其演變的趨勢判斷上，現有研究未充分考慮農業的碳匯功能及其多部門性，導致測算結果存在顯著差異，進而對農業綠色發展的趨勢判斷不一；三是對農業綠色發展的國際經驗缺乏深入的研究。

針對以上研究不足，可以從以下幾個方面進行進一步研究。第一，加強農業支持保護政策向生態化、綠色化轉型研究。2016年，國家改革農業三項補貼政策并將改革后的補貼名稱調整為“耕地地力保護補貼”，但實際執行中該項補貼的大部分與耕地地力保護沒有直接的關系，農業綠色發展支持政策體系亟需加快建立，相關的研究也要持續推進，未來農業支持保護的資金和技術要更多投入土壤改良、節水節肥節藥、秸稈糞便等副產物利用等領域。第二，加快完善農業綠色發展水平（農業綠色全要素生產率）測算框架。農業綠色發展水平的測算要充分考慮農業的碳匯功能，在數據具有可得性和可靠性的前提下重塑農業投入產出指標體系，基于“大農業”的角度測算農業綠色發展水平。第三，加強對農業綠色發展的國際經驗研究，總結農業綠色發展的一般規律，為我國農業綠色發展轉型提供經驗借鑒。

參考文獻

[1] 李谷成.中國農業的綠色生產率革命：1978—2008年[J].經濟學（季刊），2014，13（02）：537-558.

[2] “中國農業發展戰略研究2050”項目綜合組.面向 2050 年我國農業發展戰略研究[J].中國工程科學，2022，24（01）：1-10.

[3] 樊勝根，高海秀，馮曉龍，王晶晶.農食系統轉型與鄉村振興[J].華南農業大學學報（社會科學版），2022（01）：1-8.

[4] 葉興慶.以綠色托舉中國農業[J].中國農業大學學報（社會科學版），2019，36（03）：5-8.

[5] 杜志雄，金書秦.從國際經驗看中國農業綠色發展[J].世界農業，2021（02）：4-9+18.

[6] 李先德.在跨國比較和歷史演進中探究農業綠色發展支持政策優化路徑——《歐盟與美國農業綠色發展支持政策比較研究》書評[J].農業經濟問題，2022（02）：144.

[7] 陸昊.全面提高資源利用效率（深入學習貫徹黨的十九屆五中全會精神）[N].人民日報，2021-1-15（9）.

[8] 陳印軍，方琳娜，楊俊彥.我國農田土壤污染狀況及防治對策[J].中國農業資源與區劃，2014，35（04）：1-5，19.

[9] 中國農業大學全球食物經濟與政策研究院，等．2021中國與全球食物政策報告：后疫情時代農業食物系統的重新思考[R].北京，2021.

[10] IPCC. Climate Change 2022 Impacts，Adaptation and Vulnerability Summary for Policymakers [M]. Cambridge University Press：2022..

[11] ROSENZWEIG C.， MBOW C， BARIONI L G.， et al. Climate Change Responses Benefit from A Global food System Approach [J]. Nature Food，2020（1）：94-97.

[12] RITCHIE H. Emissions from Food Alone Could Use up All of Our Budget for 1.5℃ or 2℃- But We Have a Range of Opportunities to Avoid This[OL]. Our World in Data， 2021.https：//ourworldindata.org/food-emissions-carbon-budget.

[13] CHEN X， WANG L， NIU I. The effects of projected climate change and extreme climate on maize and rice in the Yangtze River Basin， China[J]. Agricultural and Forest Meteorology， 2020（107867）：1-14.

[14] 尹朝靜，高雪.納入氣候因素的中國農業全要素生產率再測算[J].中南財經政法大學學報，2022（01）：110-122.

[15] 魏琦，張斌，金書秦.中國農業綠色發展指數構建及區域比較研究[J].農業經濟問題，2018（11）：11-20.

[16] ELSADIG M A. Green TFP Intensity Impact on Sustainable East Asian Productivity Growth[J]. Economic Analysis and Policy，2012，42（1）：67-78.

[17] 楊萬平，張志浩，盧曉璐.中國經濟發展的可持續性及其影響因素分析[J].管理學刊， 2015，28（05）：37-45.

[18] 王兵，劉天光.節能減排與中國綠色經濟增長——基于全要素生產率的視角[J].中國工業經濟，2015（05）：57-69.

[19] 馮杰，張世秋.基于DEA方法的我國省際綠色全要素生產率評估——不同模型選擇的差異性探析[J].北京大學學報（自然科學版），2017，53（01）：151-159.

[20] 呂娜，朱立志.中國農業環境技術效率與綠色全要素生產率增長研究[J].農業技術經濟，2019（04）：95-103.

[21] FARRELL M J. The Measurement of Productive Efficiency[J]. Journal of the Royal Statistical Society， Series A（General），1957，120（3）：253-290.

[22] MALMQUIST S. Index Numbers and Indifference Surfaces[J]. Trabajos De Estadistica， 1953（4）：209-242.

[23] CHARNES A， COOPER W W， RHODES E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units[J]. European Journal of Operational Research，1978，2（6）：429-444.

[24] KALIRAJAN K P， OBWONA M B， ZHAO S. A Decomposition of Total Factor Productivity Growth——The Case of Chinese Agricultural Growth before and after Reforms[J]. American Journal of Agricultural Economics，1996（78）：331-338.

[25] MAO W， KOO W W. Productivity Growth， Technological Progress， and Efficiency Change in Chinese Agriculture after Rural Economic Reforms： A DEA Approach[J].China Economic Review， 1997，8（2）：157-174.

[26] LAMBERT D K， PARKER E. Productivity in Chinese Provincial Agriculture[J]. Journal of Agricultural Economics， 1998，49（3）：378-392.

[27] WU S X， WALKER D， DEVADOSS S， LU Y C. Productivity Growth and its Components in Chinese Agriculture after Reforms[J].Review of Development Economics，2001，5（3）：375-391.

[28] 陳衛平.中國農業生產率增長、技術進步與效率變化：1990-2003[J].中國農村觀察，2006（01）：18-23.

[29] 曾先峰，李國平.我國各地區的農業生產率與收斂：1980-2005[J].數量經濟技術經濟研究，2008（05）：81-92.

[30] CAVES D W， CHRISTENSEN L R， DIEWERT W E. Multilateral Comparisons of Output，Input，and Productivity Using Superlative Index Numbers[J]. Economic Journal，1982，92（365）：73-86.

[31] FARE R， CHAMBERS R， GROSSKOPF S. Efficiency，Quantity Indexes and Productivity indexes：a synthesis[J].Bulletin of Economic Research，1994，46（1）：1-21.

[32] 李小勝，宋馬林.環境規制下的全要素生產率及其影響因素研究[J].中央財經大學學報，2015（01）：92-98.

[33] CHUNG Y， FARE R， GROSSKOPF S. Productivity and Undesirable Outputs：A Directional Distance Function Approach[J]. Journal of Environmental Management，1997（51）：229-240.

[34] TONE K. Dealing with Undesirable Outputs in DEA：A Slacks-Based Measure（SBM） Approach. GRIPS Research report series I-2003-0005，2003.

[35] COOPER W W， SEIFORD L M， TONE K. Data Envelopment Analysis：A Comprehensive Text with Models， Applications， References and DEA-solver Software[M]. Springer Science & Business Media，2006.

[36] 潘丹，應瑞瑤.資源環境約束下的中國農業全要素生產率增長研究[J].資源科學. 2013，35（07）：1329-1338.

[37] 梁俊，龍少波.農業綠色全要素生產率增長及其影響因素[J].華南農業大學學報（社會科學版），2015，14（03）：1-12.

[38] 葛鵬飛，王頌吉，黃秀路.中國農業綠色全要素生產率測算[J].中國人口·資源與環境，2018，28（05）：66-74.

[39] 徐永慧，尹朝靜.環境規制下中國農業綠色全要素生產率的測算[J].統計與決策， 2021（18）：50-54.

[40] O' DONNELL C J， RAO D S P， BATTESE G E. Meta frontier Frameworks for the Study of Firm-level Efficiencies and Technology Ratios[J]. Empirical Economics，2008，34（2）：231-255.

[41] HAN H B， ZHONG Z Q， WEN C C， et al. Agricultural Environmental Total Factor Productivity in China Under Technological Heterogeneity： Characteristics and Determinants[J]. Environmental Science and Pollution Research，2018（25）：32096-32111.

[42] 王兵，曾志奇，杜敏哲.中國農業綠色全要素生產率的要素貢獻及產區差異[J].產經評論，2020（06）：69-87.

[43] 劉亦文，歐陽瑩，蔡宏宇.中國農業綠色全要素生產率測度及時空演化特征研究[J].數量經濟技術經濟研究，2021（05）：39-56.

[44] 孟祥海，周海川，杜麗永，等.中國農業環境技術效率與綠色全要素生產率增長變遷——基于種養結合視角的再考察[J].農業經濟問題，2019（6）：9-22.

[45] 王留鑫，姚慧琴，韓先鋒.碳排放、綠色全要素生產率與農業經濟增長[J].經濟問題探索，2019（02）：142-149.

[46] 王奇，王會，陳海丹.中國農業綠色全要素生產率變化研究：1992-2010年[J].經濟評論，2012（05）：24-33.

[47] LIU D D， ZHU X Y， WANG Y F. China's Agricultural Green Total Factor Productivity Based on Carbon Emission： An Analysis of Evolution Trend and Influencing Factors[J].Journal of Cleaner Production，2021，278（1）：123692.

[48] 郭海紅，張在旭，方麗芬.中國農業綠色全要素生產率時空分異與演化研究[J].現代經濟探討，2018（06）：85-94.

[49] 郭海紅，劉新民.中國農業綠色全要素生產率的時空分異及收斂性[J].數量經濟技術經濟研究，2021（10）：65-84.

[50] 李欠男，李谷成，尹朝靜.農業綠色全要素生產率增長的分布動態演進[J].統計與信息論壇，2020，35（10）：119-128.

[51] ZHONG S， LI Y X， LI J，et al. Measurement of Total Factor Productivity of Green Agriculture in China： Analysis of the Regional Differences Based on China[J]. PLoS ONE，2021，16（9）：e0257239.

[52] 郭海紅，劉新民.中國農業綠色全要素生產率時空演變[J].中國管理科學，2020，28（09）：66-75.

[53] 李欠男，李谷成，尹朝靜.中國農業綠色發展水平的地區差異及收斂性——基于地級市面板數據的實證[J].中國農業大學學報，2022，27（02）：230-242.

[54] 楊騫，王玨，李超，等.中國農業綠色全要素生產率的空間分異及其驅動因素[J].數量經濟技術經濟研究，2019（10）：21-37.

[55] 高楊，牛子恒.農業信息化、空間溢出效應與農業綠色全要素生產率——基于SBM-ML指數法和空間杜賓模型[J].統計與信息論壇，2018，33（10）：66-75.

[56] 羅小鋒，杜三峽，黃炎忠，等.種植規模、市場規制與稻農生物農藥施用行為[J].農業技術經濟，2020（06）：71-80.

[57] 展進濤，徐鈺嬌，葛繼紅.考慮碳排放成本的中國農業綠色生產率變化[J].資源科學， 2019， 41（05）： 884-896.

[58] 黃偉華，祁春節，方國柱，等.農業環境規制促進了小麥綠色全要素生產率的提升嗎？[J].長江流域資源與環境，2021，30（02）：459-471.

[59] 楊芷睛.教育如何影響農業綠色生產率——基于我國農村不同教育形式的實證分析[J].中國軟科學，2019（08）：52-65.

[60] 馬國群，譚硯文.環境規制對農業綠色全要素生產率的影響研究——基于面板門檻模型的分析[J].農業技術經濟，2021（05）：77-92.

[61] 梁流濤，曲福田，馮淑怡.基于環境污染約束視角的農業技術效率測度[J].自然資源學報，2012，27（09）：1580-1589.

[62] 郭海紅，李樹超.環境規制、空間效應與農業綠色發展[J].研究與發展管理，2022，34（02）：54-67.

[63] GROSSMAN G M， KRUEGER A B. Environmental impacts of a North American free trade agreement[J]. Social Science Electronic Publishing，1991，8（02）：223-250.

[64] 陳燕翎，莊佩芬，彭建平.吸收能力視角下貿易開放對農業綠色全要素生產率的影響[J].東南學術，2021（01）：181-191.

[65] 李曉龍，冉光和.農產品貿易提升了農業綠色全要素生產率嗎——基于農村金融發展視角的分析[J].北京理工大學學報（社會科學版），2021（04）：82-92.

[66] 陳芳，楊梅君.農產品國際貿易對中國農業綠色全要素生產率的影響[J].華南農業大學學報（社會科學版），2021，20（05）：94-104.

[67] 李健旋.農村金融發展與農業綠色全要素生產率提升研究[J].管理評論，2021，33（03）：84-95.

[68] 龔銳，謝黎，王亞飛.農業高質量發展與新型城鎮化的互動機理及實證檢驗[J].改革，2020（07）：145-159.

[69] 郭海紅，張在旭.新型城鎮化對農業綠色全要素生產率的門檻效應[J].湖南師范大學社會科學學報，2019（02）：55-63.

[70] 劉戰偉.新型城鎮化提升了中國農業綠色全要素生產率嗎？[J].科技管理研究，2021（12）：201-208.

[71] 王淑紅，楊志海.農業勞動力老齡化對糧食綠色全要素生產率變動的影響研究[J].農業現代化研究，2020，41（03）：396-406.

[72] ZHU Y Y， ZHANG Y， PIAO H L.Does Agricultural Mechanization Improve the Green Total Factor Productivity of Chinas Planting Industry？[J]. Energies，2022，15（3）：940.

[73] 李翠霞，許佳彬，王洋.農業綠色生產社會化服務能提高農業綠色生產率嗎[J].農業技術經濟，2021（09）：36-49.

（中文校對：劉帥）

Progress and Prospect of Agricultural Green Development Research

LIU Shuyun

（College of Economics and Management，China Agricultural University，Beijing 100083）

Abstract：? Promoting green agricultural development is a necessary requirement for implementing the new development concept and comprehensively promoting rural revitalization. It is a major measure for accelerating agricultural modernization and building China into an agricultural power. On the basis of reviewing our agricultural green development policies， the author systematically analyzes the measurement and evolution of the level of agricultural green development and the factors influencing the level of agricultural green development of domestic and foreign scholars. The study found that there is no consensus on the methods of estimating agricultural green development level， and the results of different methods are quite different， and the evolution trend of agricultural green development level is also different; the internal driving force of the improvement of agricultural green development level mainly comes from the progress of green technology， but the contribution of agricultural green technology efficiency is limited; environmental regulation， international trade of agricultural products， development level of rural finance， new urbanization， aging of rural labor force， agricultural mechanization and socialized service of agricultural green production are external factors affecting the level of agricultural green development. In the future， the transformation from agricultural support and protection policies to ecological green， the improvement of the measurement framework of agricultural green development level， and the international experience of agricultural green development are worth further exploration.

Keywords： green development of agriculture; development concept; agricultural green total factor productivity

（英文校譯：舒雅）