环境约束下中国农业全要素生产率增长及收敛分析

韩海彬 赵丽芬

(1.中央财经大学应用经济学博士后流动站，北京100081;2.天津广播电视大学经管学院，天津300191;3.中央财经大学经济学院，北京100081)

改革开放30多年来，中国农业和农村经济发生了巨大变化。农产量稳步增加，农业生产条件大幅改善，农村基础设施明显加强。但是，从总体来看，中国农业产出增长还属于物质投入推动型的增长，即粗放型的增长［1］，对于农业资源相对匮乏、人力资本禀赋稀缺以及生态环境压力等多重约束下的中国而言，粗放型的增长方式不但不能推动农业的长期发展而且还日益加剧了我国农业发展与生态环境之间的矛盾。由于我国人多地少、地块分散、农业生产规模小、组织化程度低，尤其是农用化学品的过量使用以及农业副产品的不当利用等原因，导致我国农业生产带来的环境风险不断加剧［2］。党的十七届三中全会适时确立了推进农村改革发展的目标，明确提出了要建立资源节约型、环境友好型的“两型农业”生产体系。因此，必须按照科学发展观的要求，紧密围绕转变农业发展方式，以提高资源利用效率和生态环境保护为核心，促进农业实现可持续发展［3］。根据经典增长理论，持续的农业技术进步是实现农业长期增长的关键，而农业全要素生产率(Total Factor Productivity，TFP)的增长正是农业技术进步的重要体现，因此“两型农业”建设目标的实现首先需要提高农业TFP对农业产出增长的贡献;其次，要有效控制农业生产活动中所产生的面源污染。

由于农业面源污染的核算比较困难，因此传统的农业TFP的测量通常仅考虑生产要素的投入约束，而忽略资源环境的约束。在大力提倡发展绿色农业和低碳农业的当下，如果忽视农业生产的环境代价，将会扭曲农业发展绩效，最终误导政策建议［4］。据此，国内少数学者开始尝试把环境因素纳入农业TFP的研究框架。李谷成、陈宁陆和闵锐［5］在测算了农业面源污染排放量的基础上，利用Malmquist-Luenberger指数对中国改革开放以来考虑环境因素的农业TFP进行了测量。李谷成、范丽霞和闵锐［6］利用SBM方向性距离函数对环境规制下的中国农业技术效率进行了实证评价。另外，薛建良和李秉龙［7］以及杨俊和陈怡［8］也分别采用不同的方法对考虑环境因素的中国农业TFP进行了考察。但是这些研究均未涉及农业TFP的收敛问题。现有研究中，基于省份数据对中国农业生产率收敛性研究的文献并不多见［9］。赵蕾、杨向阳和王怀明［10］采用面板单位根检验方法对中国农业生产率的收敛性进行了检验。曾先峰和李国平［9］首先对中国农业TFP进行了估算，然后对农业TFP进行了σ收敛检验。郭军华和李帮义［11］则对中国农业TFP进行了β收敛检验。但是，上述研究只检验了传统农业TFP的收敛情况，并没有考虑环境因素。

鉴于此，本文首先利用单元调查评估方法对农业面源污染进行了核算，然后通过Malmquist-Luenberger生产率指数将环境因素纳入农业TFP分析框架，考察了1993－2010年环境约束下中国各省份农业TFP增长，并且对其进行了收敛性检验。

1 方法和模型

1.1 环境技术

生产可能性集P(x)需要满足以下假设:(1)P(x)是一个有界的闭集;(2)“好”产出与“坏”产出的联合弱可处置性(Jointly Weak Disposability);(3)投入和“好”产出的强可处置性(Strong or Free Disposability);(4)“好”产出与“坏”产出的零结合性(Null-Jointness)［5，12］。

1.2 方向性距离函数

在农业生产过程中，为了达到扩大“好”产出，同时又缩小“坏”产出的目的，本文引入了方向性距离函数。基于产出的方向性距离函数可表示为:

1.3 Malmquist-Luenberger生产率指数

在方向性距离函数的基础上可以构造Malmquist-Luenberger(ML)生产率指数。根据 Chung［13］，基于产出的从t时期到t+1时期的ML生产率指数可以通过计算四个方向性距离函数获得:

ML生产率指数可以进一步分解为效率变化指数(MLEFFCH)和技术进步指数(MLTECH):

MLEFFCH度量了技术落后者追赶技术先进者的速度，反映了生产决策单元向生产前沿面的追赶效应;MLTECH则度量了技术前沿的进步速度。ML、MLEFFCH和MLTECH大于(小于)1分别表示TFP增长(下降)、技术效率改善(恶化)和技术进步(退步)。

2 指标选取与数据处理

本文使用1993－2010年中国内地29个省级行政单位的农业投入和产出数据①西藏具有特殊的资源禀赋条件，不适宜采用对异常数据非常敏感的DEA方法进行分析，因此本文的实证研究中未考虑西藏;由于重庆在1997年以后才有独立的统计数据，为了保持统计口径的统一，本文将重庆的数据纳入四川。。原始数据均来自于官方统计，主要包括历年的《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、以及《新中国农业60年统计资料》，文中所用部分数据是在原始数据的基础之上经过整理计算得到。关于区域的划分，本文采用国家统计局的统计口径，将全国分为东、中、西三大地区。东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南;中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南;西部地区包括内蒙古、广西、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。

2.1 农业投入指标

在现有文献中，农业投入指标通常包括土地、劳动力、农业机械、化肥和灌溉等。为了与现有研究结果具有可比性，本文沿用这些投入指标。①土地投入，以农作物总播种面积指标计算;②劳动力投入，以第一产业从业人员指标计算，其中2006年的数据缺失，本文用2004、2005、2007和2008年四年数据的平均值替代;③农业机械投入，以农业机械总动力计算;④化肥施用量，以按照折纯量衡量的年度内实际用于农业生产的化肥数量计算，包括氮肥、磷肥、钾肥和复合肥;⑤灌溉投入，以实际有效灌溉面积计算。

2.2 农业产出指标

在农业生产过程中既会产生粮食、蔬菜等“好”产出又会带来农业污染排放物等“坏”产出。

农业“好”产出以1990年不变价格的农林牧渔业总产值进行计算。农业“坏”产出是指形成于农业生产和农村生活活动中的各种农业面源污染排放物，本文主要核算进入水体的TN和TP两大类农业面源污染排放物。

农业面源污染具有形成过程随机性大、影响因子多、分布范围广、潜伏周期长、危害大等特点，这就给农业面源污染的核算带来较大的困难［14］。单元调查评估方法［15－16］适用于大尺度区域的农业面源污染的测度，本文采用该方法对中国各省份进入水体的TN和TP两大类农业面源污染排放物进行核算。根据单元调查评估方法的要求，首先需要识别主要的农业面源污染来源，明确农业面源污染的调查范围和评估内容。考虑到中国的实际情况，本文认为农业面源污染主要来自于农田化肥、畜禽养殖、农田固体废弃物和农村生活等几个方面①作为单元调查评估方法的提出者，清华大学环境科学与工程系在其相关研究成果中把农业面源污染的来源归纳为化肥施用、畜禽养殖、农田固体废弃物和农村生活四大类。。在确定农业面源污染来源的基础上，综合考虑统计数据的可获得性和可比性，构建农业面源污染的产污单元(见表1)。

最后，建立产污单元、污染物产生量和排放量之间的数量关系，具体公式为［15］:

上式中，E为进入水体的农业面源污染物排放量，这里具体指TN和TP的排放量;EUi为单元i指标统计数;ρi为单元i污染物的产污强度系数;ηi为表征相关资源利用效率的系数;PEi(EUi与ρi之乘积)为单元i污染物的产生量(产污量)，即不考虑资源综合利用和管理因素时由农业生产和农村生活产生的最大潜在污染量;Ci为单元i污染物的排放系数，它取决于单元特性(EUi)和环境特征(S)。

表1 农业面源污染产污单元表Tab.1 List of unit for agricultural non-point pollution

式(8)中，各单元统计数据均来自于官方统计年鉴，产污强度系数和排放系数等参数值则通过文献调研方式获得［16－20］，并且在参数的确定过程中，考虑了不同区域土地利用类型和化肥施用强度对农业面源污染的影响差异性。

3 测算结果及分析

3.1 各省份农业TFP增长及其分解

为了考察环境因素对农业TFP的影响，本文同时计算了考虑环境因素的Malmquist-Luenberger生产率指数以及不考虑环境因素的传统的Malmquist生产率指数，结果如表2所示②由于篇幅限制，各个省份的TFP指数及其分解的数据未列出，如果读者对此感兴趣可以向作者索要。。

由表2可知，若考虑环境因素，全国农业TFP平均增长率为1.89%，其中技术进步率为2.33%，技术效率则出现了轻微退步，年均递减0.43%，这一结果与考虑了环境因素的杨俊和陈怡［8］的研究结果基本一致。从地区差异来看，东部地区的农业TFP平均增长率大于中、西部地区，西部地区的农业TFP平均增长率大于中部地区，并且三大地区的农业TFP指数以及农业技术进步指数均大于1，但是三大地区的农业技术效率均出现了恶化，东、中、西部地区的农业技术效率分别年均递减 0.27%、0.42%和0.60%。由此可见，不论是全国范围还是东、中、西部地区的农业TFP的增长主要是由农业技术进步推动。这一结论具有普遍性，无论是不考虑环境因素的曾先峰和李国平［9］、郭军华和李帮义［11］等的研究，还是考虑环境因素的杨俊和陈怡［8］的研究均支持我们这一结论。

表2 1993－2010年中国各地区农业TFP指数及其分解Tab.2 Agricultural TFP index and its components from 1993 to 2010 in each region

当不考虑环境因素时，从农业TFP增长来看，全国地区平均增长2.79%，东部地区平均增长2.27%，中部地区平均增长3.10%，西部地区平均增长3.13%，全国地区以及中、西部地区的农业TFP增长率分别比考虑环境因素时提高0.88%、1.71%和2.35%，但是东部地区的农业TFP增长率却比考虑环境因素时降低1.01%。可见，中、西部地区农业现代化进程中出现了较为严重的以破坏生态环境为代价的粗放型增长。在经济发展水平较低的地区，农业技术进步往往体现为产出水平提高和资源消费增加，这种技术进步通常会增加污染物排放，造成环境污染。另外，对于东部地区来说，考虑环境因素会提高农业TFP的增长。由此可见，东部地区的农业发展与环境关系较为和谐，李谷成、范丽霞和闵锐［6］的研究结果支持了该结论。

3.2 历年农业TFP指数及其分解

为了进一步考察环境约束下中国农业TFP的波动，本文给出了1993－2010年环境约束下的历年中国农业TFP指数及其分解，具体见表3。

如表3所示，在考察期内，环境约束下的中国历年农业TFP指数均大于1，说明从1993年至2010年环境约束下的中国农业TFP均有不同程度的增长，但是在不同时期增长的幅度是有区别的。从农业TFP变动趋势来看，可以大致把农业TFP增长划分为1993－1996年、1996－1999年、1999－2003年和2003－2010年四个子阶段。1993－1996年，环境约束下的中国农业TFP增长率为2.84%，比整个考察期内的增长率高0.95%。在这一阶段，市场经济体制改革逐步展开，农产品价格体制改革不断深化，从而有力推动了中国农业TFP的增长。1996－1999年的TFP增长较为缓慢，该阶段国家宏观经济出现了通货膨胀、增长乏力和失业增加等现象，而且“三农”问题也日益突显。为了扭转农业发展的不利局面，从2000年开始，中央政府陆续出台了许多“支农、惠农、强农”政策，极大的调动了农民生产的积极性，农业TFP得到了进一步提升，1999－2003年间的环境约束下的农业TFP增长率达到了2.63%，高于整个考察期内的平均水平。2003－2010年间的环境约束下的中国农业TFP增长率较之第三阶段出现了1.27%的降幅，而且第四阶段的TFP增长率略低于整个考察期内的平均水平，一个可能的原因就是该阶段农业的增长是以牺牲生态环境为代价的粗放型增长。

表3 1993－2010年环境约束下的历年中国农业TFP指数及其分解Tab.3 Agricultural TFP index and its components under environmental regulations from 1993 to 2010

4 收敛性检验

在实证研究中，根据考察收敛性的角度不同，收敛通常可以分为σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛①目前关于经济体收敛的研究成果已经非常丰富，很多文献均对收敛的定义做了界定，为了节约篇幅，本文未对农业全要素生产率的σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛的含义进行阐释。，其中σ收敛和绝对β收敛都属于绝对收敛，本文主要对环境约束下各地区农业TFP增长的绝对收敛进行实证检验。

4.1 σ收敛检验

本文借鉴曾先峰和李国平［9］的做法，将σ收敛定义为:

上式中，MLm(t)表示环境约束下第m个地区在t时的农业TFP，如果存在σt+T＜σt，则环境约束下农业TFP存在σ收敛。

图1给出了环境约束下全国及三大地区农业TFP的σ收敛情况。可以看出，如果考虑环境因素，无论是全国还是东、中、西部地区农业TFP的σ值总体上呈现出下降的趋势，这表明存在σ收敛。但在考察期内，σ值又呈现出显著的波动特征，说明全国以及三大地区农业TFP的σ收敛趋势并不稳定，并且少数年份还出现了发散的趋势。为了更准确的考察环境约束下农业TFP的收敛情况，本文还做了量化程度较高的绝对β收敛检验。

图1 环境约束下的全国及东、中、西部地区农业TFP的σ值Fig.1 The σ value of agricultural TFP under environmental regulations

4.2 绝对β收敛检验

Barro和Sala-i-Martin［21］提出了用于检验β收敛的经典回归方程，按照其方法，可以定义环境约束下农业TFP绝对β收敛检验模型如下:

上式中，ln 表示取自然对数，MLi，0和 MLi，t分别表示 i地区基期和末期环境约束下的农业TFP，ε为随机误差项，α和β为待估参数。如果β＜0，则表明存在绝对β收敛。

为了消除农业生产周期波动带来的影响，本文把整个样本期划分为1994－1997年、1998－2001年、2002－2005年、2006－2010年四个时间段，取1994－1997年环境约束下各省份农业TFP的几何平均值作为基期值，而以2006－2010年环境约束下各省份农业TFP的几何平均值作为末期值，由于两个时间段相差12年，因此T为12。利用普通最小二乘法(OLS)对式(10)进行估计，估计结果如表4所示。

表4 环境约束下农业TFP绝对β收敛检验Tab.4 Test of absolute β convergence of agricultural TFP under environmental regulations

由表4可知，全国以及东、中、西部地区的β值均在1%的显著性水平上显著为负，这表明无论对于全国而言，还是对于东、中、西部三大地区来说，环境约束下农业TFP都存在绝对 β收敛，与郭军华和李帮义［11］对传统农业TFP的判断基本一致。

5 结论与启示

5.1 结论与不足

研究结果表明:①若考虑环境因素，无论全国范围还是东、中、西部地区的农业TFP指数和农业技术进步指数均大于1，但是农业技术效率均出现了不同程度的恶化。说明各个地区的农业TFP都取得了一定程度的增长，并且该增长主要是由农业技术进步推动。②当考虑环境因素时，从地区差异来看，东部地区的农业TFP平均增长率大于中、西部地区，西部地区的农业TFP平均增长率大于中部地区;从时间变化来看，可以大致把考察期内农业TFP增长划分为四个子阶段，每个子阶段农业TFP都表现出不同的增长特征。③当不考虑环境因素时，全国范围以及中、西部地区的农业TFP平均增长率分别比考虑环境因素时提高0.88%、1.71%和2.35%，但是东部地区的农业TFP平均增长率却比考虑环境因素时降低1.01%。可见，东部地区的农业发展与环境关系较为和谐，但是中、西部地区农业现代化进程中却出现了较为严重的以破坏生态环境为代价的粗放型增长。④绝对收敛检验结果表明，无论对于全国而言，还是对于东、中、西部地区来说，环境约束下农业TFP都存在σ收敛和绝对β收敛，但是σ值呈现出显著的波动特征，说明σ收敛趋势并不稳定。

主要不足为:本文主要对造成水体污染的主要因子(TN和TP)进行了核算，而没有考虑其它污染物，这将会低估农业生产过程所造成的资源浪费和环境污染，从而最终可能会影响到环境约束下农业TFP指数的稳健性。需要说明的是，农业面源污染具有潜在性、复杂性和隐蔽性等特征，并且目前我们国家建立的农业面源污染物的排放系数和入河系数数据库还不够完善，因此对农业面源污染排放量的准确核算难度非常大。

5.2 启示

基于以上结论，本文的政策启示主要有:进一步加强环境友好型农业生产技术以及清洁生产技术等现代农业科技的研发力度，如低毒、低残留农药的生产与喷施技术，测土配方施肥技术以及水土保持技术等;根据各地区农业发展的特点，对农业生产进行科学规划和管理，整合零散农业生产资源，调整农业生产结构，消除土地、资本等要素合理配置的障碍，从而阻止农业环境技术效率不断下滑的态势;促进环境友好型生产技术在全国范围内的推广和应用，尤其对于农业TFP较低的中、西部地区来说，应该加强与东部地区的交流和合作，通过引进先进的环境友好型生产技术以及农业管理经验，逐步缩小与东部地区的差距。

(编辑:刘呈庆)

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