安徽省農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測度及影響因素研究

高莉莉， 余德明， 汪凱

(1.安徽財經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 233030；2.安徽財經(jīng)大學(xué) 財政與公共管理學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

一、前言與文獻(xiàn)綜述

長期以來，安徽省一直致力于堅(jiān)持進(jìn)行農(nóng)業(yè)改革，以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)振興，落實(shí)鄉(xiāng)村振興的戰(zhàn)略部署[1]。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的一個重要要求就是開拓綠色農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展道路。綠色農(nóng)業(yè)強(qiáng)調(diào)以綠色技術(shù)進(jìn)步為基礎(chǔ)，集保護(hù)與改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境、節(jié)約能源、發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)于一體，是倡導(dǎo)綠色種植和綠色生產(chǎn)的一種可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展模式[2]。安徽省是農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值由2002年的712.4億元增加至2017年的2333.62億元，年均增長8.24%；2017年，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占安徽省生產(chǎn)總值的8.6%，農(nóng)業(yè)地位非常重要；糧食作物總產(chǎn)量約達(dá)3476萬噸，為國家糧食安全作出重要貢獻(xiàn)。但是，農(nóng)業(yè)在快速發(fā)展的同時，也給農(nóng)村環(huán)境帶來沉重的負(fù)擔(dān)，2017年安徽省農(nóng)村農(nóng)藥使用量達(dá)到9.94萬噸，農(nóng)用塑料薄膜使用量達(dá)到9.76萬噸，化肥施用量高達(dá)318.72萬噸，其他各種廢棄物也直接排放，對農(nóng)村生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重威脅。研究顯示，安徽省農(nóng)村土地利用效率低下、基礎(chǔ)設(shè)施落后、人居環(huán)境惡化、生活垃圾廢棄物及污水排放對農(nóng)田水源的污染嚴(yán)重(孫宏新，2019)[3]，農(nóng)業(yè)生態(tài)文明建設(shè)刻不容緩，可持續(xù)發(fā)展道路是必然的選擇。

傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率(TFP)是衡量技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的重要指標(biāo)，但沒有考慮資源消耗和環(huán)境因素對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。綠色TFP的測算在傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率的框架內(nèi)納入了非期望產(chǎn)出，能更好地反應(yīng)農(nóng)業(yè)發(fā)展和環(huán)境之間的關(guān)系。因此，農(nóng)業(yè)綠色TFP的測度和影響因素研究對現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。TFP的測算方法主要有參數(shù)法和非參數(shù)法。參數(shù)法包括超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)法、C-D函數(shù)法、隨機(jī)前沿分析法(SFA)和數(shù)據(jù)包絡(luò)法(DEA)等。隨著對TFP研究的不斷深入和綠色農(nóng)業(yè)的發(fā)展，學(xué)者們采用了在傳統(tǒng)TFP框架中納入環(huán)境因素的非參數(shù)法，Chung et al.(1997)首次提出了基于方向性距離函數(shù)(DDF)和Malmquist指數(shù)相結(jié)合，將污染排放作為具有負(fù)外部性的非期望產(chǎn)出納入TFP的分析框架[4]，該方法隨后被廣泛用于測度綠色全要素生產(chǎn)率。吳軍(2009)就基于DDF模型和ML指數(shù)，測度了環(huán)境約束下中國地區(qū)工業(yè)全要素生產(chǎn)率增長情況，并對其收斂性進(jìn)行了檢驗(yàn)[5]。鄭麗琳等(2013)也采用這一方法對中國綠色全要素進(jìn)行了測算，研究發(fā)現(xiàn)納入能源環(huán)境因素的全要素生產(chǎn)率年均增長緩慢, 東中西地區(qū)呈現(xiàn)遞減特征，且增長來源各異[6]。隨著模型的改進(jìn)，王兵等(2010)基于Tone(2001)提出的方向性距離函數(shù)SBM模型，并結(jié)合Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)測算中國區(qū)域環(huán)境效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長情況[7]。高楊等(2018)采用基于SBM模型和ML指數(shù)方法對2003-2015年中國的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測度，研究發(fā)現(xiàn)，中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率年均增長4.5%，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步是增長的主要源泉，并且按照中、東、西部順序依次遞減[8]。

隨著綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)測算方法的成熟，對中國農(nóng)業(yè)GTFP的研究也不斷深入。葛鵬飛等(2018)在核算時以化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油、灌溉等農(nóng)業(yè)碳排放量作為非期望產(chǎn)出，研究發(fā)現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)綠色TFP年均增長率為1.56%，增長率在東中西部依次遞減[9]。楊騫等(2019)利用Dagum基尼系數(shù)考察農(nóng)業(yè)GTFP，研究發(fā)現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)GTFP呈現(xiàn)先擴(kuò)大后縮小的空間分異特征，并且這種空間分異是不同因素交互作用的結(jié)果，單個因素的作用強(qiáng)度小于交互作用強(qiáng)度[10]。黃穩(wěn)書等(2019)通過對2007-2017年的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)GTFP表現(xiàn)出明顯的地區(qū)差異，東部相對較高，此外，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、注重農(nóng)村教育是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的重要因素[11]。

綜上所述，基于SBM模型的ML指數(shù)方法不僅具有傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率技術(shù)的系統(tǒng)性和結(jié)構(gòu)框架，而且還可以同時模擬多投入和多產(chǎn)出生產(chǎn)過程，且不需要價格信息(Piot-Lepetit et al.，2007)[12]，模型能夠很好地反應(yīng)出考慮了環(huán)境因素的全要素生產(chǎn)率變化。本文借用SBM-ML模型對安徽省農(nóng)業(yè)綠色TFP進(jìn)行測度，并利用Tobit模型對農(nóng)業(yè)綠色TFP影響因素進(jìn)行探究并提出相應(yīng)的對策，以期為安徽省農(nóng)業(yè)貫徹綠色發(fā)展理念、落實(shí)高質(zhì)量發(fā)展提供新思路。

二、安徽省農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測度

(一)研究方法

本文選用SBM方向性距離函數(shù)和ML指數(shù)來測度綠色TFP。SBM的函數(shù)表達(dá)式為：

式中，假設(shè)K(K=1,2，…，k)表示樣本的決策單元個數(shù)，M、I、N分別表示每個決策單元投入、非期望產(chǎn)出、期望產(chǎn)出，其中投入向量為x、期望產(chǎn)出向量為y、非期望產(chǎn)出為u。sx、sy、sk分別表示投入松弛變量、期望產(chǎn)出松弛變量、非期望產(chǎn)出松弛變量，rk表示各個決策單元的權(quán)重，目標(biāo)函數(shù)ρ*∈[0,1]，當(dāng)ρ*=1時，生產(chǎn)單位有效，ρ*<1表示生產(chǎn)單位存在效率損失，在投入產(chǎn)出上存在進(jìn)一步改善的空間。

基于SBM方向性距離函數(shù)的Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)表達(dá)式為：

MLxt+1，yt+1，ut+1;xt，yt，ut=

EC(xt+1，yt+1，ut+1;xt，yt，ut)×TC

(xt+1，yt+1，ut+1;xt，yt，ut)

該式表示綠色生產(chǎn)率指數(shù)ML可分解為環(huán)境技術(shù)效率變化(EC)和環(huán)境技術(shù)進(jìn)步(TC)，當(dāng)ML、TC、EC大于1時，分別表示綠色生產(chǎn)率增長、綠色技術(shù)進(jìn)步和環(huán)境效率改善；反之，則表示綠色生產(chǎn)率降低、綠色技術(shù)退步和環(huán)境效率惡化。

(二)數(shù)據(jù)處理

本文參照吳傳清等(2018)的研究[13]，選擇狹義農(nóng)業(yè)(種植業(yè))作為研究對象。選擇測度農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)的投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)如下：

農(nóng)業(yè)投入指標(biāo)，共包括勞動力、土地、農(nóng)作物播種面積、機(jī)械、灌溉面積、柴油、農(nóng)藥和化肥七個投入指標(biāo)。其中，勞動力投入?yún)⒖键S少安等(2005)的分離方法，用第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)乘以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比例表示[14]；土地投入面積用農(nóng)作物總播種面積來表示；機(jī)械投入用農(nóng)用機(jī)械總動力表示；灌溉投入用有效灌溉面積表示；柴油投入用農(nóng)用柴油使用量表示；農(nóng)藥投入用農(nóng)藥使用量表示；化肥投入用農(nóng)用化肥施用量表示。

產(chǎn)出指標(biāo)，分為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。本文選取農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為期望產(chǎn)出，根據(jù)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長指數(shù)調(diào)整為2002年的不變價。非期望產(chǎn)出用農(nóng)業(yè)碳排放量表示，碳排放總量由農(nóng)藥使用量、農(nóng)用化肥施用量、有效灌溉面積、農(nóng)作物總播種面積、農(nóng)用柴油使用量5種碳排放源數(shù)量乘以各自排放系數(shù)加總得到。計算公式表示為：

C=∑Ci=∑Ti×πi

其中，C表示農(nóng)業(yè)碳排放總量，Ci表示各類碳排放源的排放量，Ti表示各類碳源的數(shù)量，πi表示各類碳源的排放系數(shù)。

考慮到數(shù)據(jù)的完整性，本文選擇2002-2017年作為樣本期，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于各年度的《安徽統(tǒng)計年鑒》、《安徽農(nóng)村經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》以及各地級市統(tǒng)計年鑒。

(三)測度結(jié)果

全省視野下農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。為考察非期望產(chǎn)出會對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生何種影響，本文對比分析了無環(huán)境約束(不考慮碳排放量)時全要素生產(chǎn)率的增長情況和有環(huán)境約束(考慮碳排放量)時GTFP的增長情況。

表1 2002-2017年安徽省農(nóng)業(yè)GTFP變化指數(shù)

總體上而言，安徽省農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)和GTC指數(shù)呈現(xiàn)增長狀態(tài)，GEC指數(shù)則相對比較穩(wěn)定(圖1)。2002-2017年間，安徽省年均農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)為1.026，意味著農(nóng)業(yè)GTFP年均增長率為2.6%。其中，GTC指數(shù)年均增長2.8%，GEC指數(shù)年均增長為-0.2%，說明安徽省農(nóng)業(yè)碳排放量整體逐年下降，農(nóng)業(yè)環(huán)境得到持續(xù)改善。GTC指數(shù)幾乎與GTFP指數(shù)的變動保持一致，說明GTC是提高農(nóng)業(yè)GTFP的主要推動力。在不考慮環(huán)境因素情況下，全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率年均增長分別為3.5%、-0.03%和3.9%，與考慮環(huán)境因素相比，農(nóng)業(yè)GTFP年均增長率有所下降，說明安徽省農(nóng)業(yè)在考慮環(huán)境因素的情況下，會高估真實(shí)的全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步效率。

圖1 安徽省農(nóng)業(yè)GTFP變化指數(shù)

三、安徽省農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率影響因素實(shí)證分析

(一)模型設(shè)定

本文用SBM-ML模型測算的農(nóng)業(yè)GTFP均大于0，是受限變量，如果采用最小二乘法(OLS)回歸，會給參數(shù)估計帶來有偏和不一致，采用Tobit模型的形式如下：

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)，用各地級市糧食作物播種面積占農(nóng)作物總播種面積之比表示。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(ED)，用各地級市的人均生產(chǎn)總值表示。機(jī)械化水平(MC)，本文用機(jī)械總動力占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的比重表示。灌溉效率水平(WT)，用有效灌溉面積占農(nóng)作物總播種面積表示。受災(zāi)率(IR)，因此用各地級市受災(zāi)面積占農(nóng)作物總播種面積之比表示。城市化水平(UI)，但由于部分城市人口數(shù)據(jù)的缺失，本文用各地級市的城鎮(zhèn)化率表示。

為探究安徽省農(nóng)業(yè)GTFP的影響因素，本文構(gòu)建如下Tobit模型：

(GTFPi,t,GTEi,t,GTCi,t)=β0+β1ISi,t+β2EDi,t+

β3MCi,t+β4WTi,t+β5IRi,t+β6UIi,t+εi,t

(TFPi,t,TEi,t,TCi,t)=α0+α1ISi,t+α2EDi,t+

α3MCi,t+α4WTi,t+α5IRi,t+α6UIi,t+μi,t

式中，(GTFPi,t,GTEi,t,GTCi,t)表示農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)、GEC指數(shù)、GTC指數(shù)分別作為被解釋變量進(jìn)行回歸分析。為了比較各影響因素對GTFP和傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率之間差異的影響，將(TFPi,t,TEi,t,TCi,t)表示的傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率指數(shù)、效率指數(shù)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)也分別作為被解釋變量進(jìn)行回歸分析。i=1,2，…，16表示安徽省16個地市，t表示年份，εi,t、μi,t為隨機(jī)擾動項(xiàng)。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《安徽省統(tǒng)計年鑒》、《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及各地級市統(tǒng)計年鑒。

(二)實(shí)證結(jié)果分析

本文將農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)、GTE指數(shù)、GTC指數(shù)和傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率指數(shù)(TFP)、效率指數(shù)(TE)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(TC)分別作為被解釋變量，利用Tobit模型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表2所示：

表2 安徽省農(nóng)業(yè)GTFP影響因素回歸結(jié)果

模型整體回歸結(jié)果顯著，其中，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(ED)對安徽省農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)、GTC指數(shù)均具有顯著正向影響，與預(yù)期方向一致。灌溉效率(WT)對安徽省對GTC指數(shù)有顯著正向影響，說明隨著我省農(nóng)業(yè)水利設(shè)施的建設(shè)和灌溉設(shè)備的更新，推動了農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，從而推動農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)的增長，與預(yù)期方向基本一致。城市化水平(UI)對安徽省農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)和GTC指數(shù)有顯著負(fù)向影響，與預(yù)期相同。受災(zāi)率(IR)對農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)有負(fù)向作用，但回歸結(jié)果不顯著。機(jī)械化水平(MC)對安徽省農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)、GTE指數(shù)和GTC指數(shù)均具有顯著負(fù)向影響，與預(yù)期方向不符，可能是由于我省水稻生產(chǎn)全程機(jī)械化技術(shù)應(yīng)用不成熟，基層農(nóng)機(jī)推廣力量薄弱，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與水稻機(jī)械化種植需求不匹配。

與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響結(jié)果相比較，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城市化水平的回歸結(jié)果不顯著，灌溉效率(WT)對安徽省農(nóng)業(yè)效率指數(shù)有負(fù)向影響，其余各影響因素對GTFP和傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率(TFP)影響方向基本一致，具有一定的關(guān)聯(lián)性。

四、研究結(jié)論與政策建議

本文運(yùn)用SBM-ML指數(shù)測算了2002-2017年安徽省16個地級市農(nóng)業(yè)GTFP變化情況，并采用Tobit模型分析農(nóng)業(yè)GTFP的影響因素，基于上述研究結(jié)論，提出如下政策建議：

第一，優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。新農(nóng)村建設(shè)和農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施完善，使得農(nóng)業(yè)集中化耕作成為可能，最優(yōu)化的利用土地資源，不斷提升農(nóng)業(yè)種植的規(guī)模效應(yīng)，從而增加農(nóng)作物產(chǎn)量。

第二，完善農(nóng)村市場體系，加強(qiáng)地區(qū)之間的交流，從而推動本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)GTFP有顯著正向影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度能夠改善農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，因此，安徽省可以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境改善的共贏之路。

第三，提高農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。提高灌溉效率可以促進(jìn)農(nóng)業(yè)GTC指數(shù)增長，然而機(jī)械化水平卻對農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步指數(shù)有消極影響，因此需要大力發(fā)展農(nóng)業(yè)創(chuàng)新技術(shù)，如發(fā)展新型灌溉技術(shù)、引進(jìn)新型機(jī)械設(shè)備、發(fā)展綠色種植理念等。