長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異與收斂性研究

郭炳南，馮 雨，張 浩

(江蘇科技大學(xué) 人文社科學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212100)

1 引 言

改革開放以來，我國農(nóng)業(yè)取得了快速發(fā)展。根據(jù)《長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展報告》，長江經(jīng)濟(jì)帶已成為我國重要的糧食產(chǎn)區(qū)，2019年長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占全國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的41.9%，糧食產(chǎn)量占全國糧食總產(chǎn)量的35.9%[1]。然而，長江經(jīng)濟(jì)帶在農(nóng)業(yè)快速發(fā)展的過程中，水體富營養(yǎng)化、耕地退化、土壤污染等問題也成為流域農(nóng)業(yè)發(fā)展的明顯短板。因此，如何提升長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率是當(dāng)前長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要議題。

2021年3月，我國第一部流域法《中華人民共和國長江保護(hù)法》正式施行。長江保護(hù)法堅(jiān)持“生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”的戰(zhàn)略定位，突出“共抓大保護(hù)、不搞大開發(fā)”的基本要求，堅(jiān)持把保護(hù)和修復(fù)長江流域生態(tài)環(huán)境放在壓倒性位置，突出強(qiáng)調(diào)要合理利用長江流域自然資源，構(gòu)建農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和環(huán)境保護(hù)協(xié)調(diào)發(fā)展的新模式。該法律的推出有助于規(guī)范流域內(nèi)的各項(xiàng)開發(fā)建設(shè)活動、嚴(yán)守耕地保護(hù)紅線，為建設(shè)高水平的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范區(qū)提供政策支持。在此背景下，研究長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率對提高該流域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的質(zhì)量與效率，推進(jìn)流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展進(jìn)而保障國家糧食安全有著極為重要的意義。因此，本文運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，通過建立合理的指標(biāo)體系測算2010—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶各省市的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率；利用Dagum基尼系數(shù)分解法實(shí)證解析長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異，分析了差異來源及其演變過程；使用變異系數(shù)檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的σ收斂，通過空間計量模型檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的β收斂態(tài)勢。

2 文獻(xiàn)綜述

全要素生產(chǎn)率作為衡量經(jīng)濟(jì)增長的重要指標(biāo)，是當(dāng)前農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵，受到廣泛關(guān)注。近年來，隨著資源環(huán)境約束的日益強(qiáng)化，通過測算環(huán)境增長績效來考察農(nóng)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，逐漸引起學(xué)者的關(guān)注。根據(jù)研究方法主要可以分為生產(chǎn)函數(shù)法(Angelaet al.，1998[2]；Claudio et al.，2004[3])、生產(chǎn)前沿法(Fare et al.,1989[4])。但多數(shù)學(xué)者沒有考慮農(nóng)業(yè)發(fā)展的環(huán)境代價，對農(nóng)業(yè)發(fā)展的環(huán)境績效的評價有失偏頗，甚至可能提出誤導(dǎo)性建議(Atakelty Hailu等，2000)[5]。此后，學(xué)者開始將環(huán)境因素納入農(nóng)業(yè)增長績效的測算，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法進(jìn)行分析。葉初升等(2016)使用單元調(diào)查評估法和GML指數(shù)核算了中國農(nóng)業(yè)污染物排放量及全要素生產(chǎn)率，認(rèn)為投入冗余和污染過度是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)無效率的主要來源[6]。但這種方法在計算過程中無法區(qū)分農(nóng)業(yè)和農(nóng)村污染產(chǎn)物，導(dǎo)致對農(nóng)業(yè)污染影響的研究結(jié)果有偏差。物料平衡法能夠克服農(nóng)業(yè)污染數(shù)據(jù)可得性問題，較好地彌補(bǔ)了清單分析方法的不足。姚增福等(2017)基于物料平衡原則的線性增長模型，分析了個體農(nóng)業(yè)環(huán)境增長率及空間分異的預(yù)期因子[7]。但鑒于物料平衡法無法區(qū)分被農(nóng)作物和牲畜吸收的氮磷量，因而研究結(jié)果也不夠完全準(zhǔn)確。鄭甘甜等(2021)利用GML指數(shù)測算了中國農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率[8]?？傮w來看，由于投入指標(biāo)和代理變量的選擇存在偏差，故環(huán)境全要素生產(chǎn)率的測算結(jié)果也有所差異。因此，馬國群等(2021)認(rèn)為有必要綜合考慮多種農(nóng)業(yè)污染類型，以更為全面、準(zhǔn)確地測算農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率[9]。

長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)效率的相關(guān)研究，國內(nèi)主要從以下兩個方面展開分析：第一，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率測算。劉天宇等(2018)選用全局參比Malmquist指數(shù)模型[10]、葉文忠等(2018)運(yùn)用改進(jìn)的DEA法[11]、吳傳清等(2018)采用SBM模型和GML指數(shù)法[12]、肖琴等(2020)結(jié)合了 MinDS 模型和 Global Malmquist-Luenberger 指法[13]、何可等(2021)應(yīng)用熵值法和泰爾指數(shù)法測算了長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率[14]。第二，影響農(nóng)業(yè)效率的因素分析。徐輝等(2019)從受災(zāi)率、機(jī)械化程度、有效灌溉率、農(nóng)業(yè)稅收政策、財政支農(nóng)比率等角度[15]，彭靜等(2020)從農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)種植業(yè)結(jié)構(gòu)、科技投入強(qiáng)度等角度[16]，郭婧煜等(2020)從農(nóng)村勞動力素質(zhì)、市場化程度、政府支持力度、涉農(nóng)企業(yè)自主創(chuàng)新基礎(chǔ)等角度[17]，丘雯文等(2020)從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、科技創(chuàng)新能力、基礎(chǔ)設(shè)施投資、勞動力素質(zhì)和農(nóng)業(yè)政策五大方面分析了長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)效率的影響因素[18]。

已有文獻(xiàn)主要聚焦于全國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的測算，關(guān)于長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的研究主要集中于農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率測度和影響因素分析，為本文提供了良好借鑒，但尚存在以下不足：第一，以往研究農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的分析方法涵蓋較廣，但Dagum 基尼系數(shù)法作為研究區(qū)域差異的新方法，在農(nóng)業(yè)環(huán)境效率領(lǐng)域的應(yīng)用尚屬少見；第二，已有文獻(xiàn)多停留于環(huán)境全要素生產(chǎn)率的測度及影響因素分析，缺乏對環(huán)境全要素生產(chǎn)率的地區(qū)差異和收斂性的研究?；谝陨戏治?，本文的邊際貢獻(xiàn)主要有以下三點(diǎn)：第一，以長江經(jīng)濟(jì)帶為研究對象，通過構(gòu)建科學(xué)的指標(biāo)體系測算長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率；第二，充分考慮長江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)差異，利用Dagum基尼系數(shù)對長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的相對差異和絕對差異進(jìn)行探討，并進(jìn)一步分析其總體差異來源；第三，基于空間計量模型討論了長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要生產(chǎn)率的收斂機(jī)制。

3 研究設(shè)計

3.1 全要素生產(chǎn)率測算

本文參考Tone提出的超效率SBM模型，選擇了規(guī)模報酬可變視角下的產(chǎn)出導(dǎo)向超效率SBM模型，來測度長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率，具體模型表示為：

(1)

(2)

i=1,2,…,m;r=1,2,…,q;j=1,2,…,n(j≠k)

上式中，ρ表示效率值，λj表示權(quán)重向量，x表示投入量，ys表示期望產(chǎn)出，yw表示非期望產(chǎn)出。

3.2 區(qū)域差異分解法

Dagum在傳統(tǒng)基尼系數(shù)的基礎(chǔ)上，提出將基尼系數(shù)按子群進(jìn)行分解的方法，在一定程度上解決了樣本無法揭示總體差異來源的問題，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)基尼系數(shù)和Theil指數(shù)的缺陷。Dagum基尼系數(shù)將子群差異具體分解為三部分：子群內(nèi)差異(Gw)、子群間差異(Gnb)和超變密度(Gt)，即G=Gw+Gnb+Gt；其中，超變密度是劃分分子群體時，交叉項(xiàng)對總體差距產(chǎn)生的影響。總體基尼系數(shù)的定義如下：

(3)

區(qū)域j的基尼系數(shù)Gjj定義如下：

(4)

區(qū)域內(nèi)部差異Gw定義如下：

(5)

區(qū)域j和h之間的基尼系數(shù)Gjh、區(qū)域間凈值差異Gnb、超變密度Gt分別定義如下：

(6)

(7)

(8)

(9)

其中，djh和pjh的計算公式為：

(10)

(11)

djh是指區(qū)域間農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的差值，pjh為超變一階矩，F(xiàn)jFh為j(h)地區(qū)的累積分布函數(shù)。

3.3 收斂性研究

為了對長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平進(jìn)行更深層次的考察，本文選用σ收斂和β收斂模型進(jìn)行收斂性檢驗(yàn)。σ收斂主要對農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率存量水平的特征進(jìn)行考察，而β收斂則集中于探究農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增量。

3.3.1σ收斂

σ收斂表示長江經(jīng)濟(jì)帶不同區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的離散程度隨時間推移而不斷降低的過程。本文選用變異系數(shù)進(jìn)行刻畫，計算公式如下：

(14)

3.3.2β收斂

β收斂是指隨著時間的推移，農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率相對較低的地區(qū)具有更高的增長率，進(jìn)而逐漸趕上水平較高的省市，區(qū)域間差距逐漸縮小并最終出現(xiàn)不同區(qū)域農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平增長速度趨于一致的收斂狀態(tài)。β收斂可分為絕對β收斂和條件β收斂；絕對β收斂是指不考慮其他影響農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平的因素進(jìn)而呈現(xiàn)的收斂狀態(tài)，條件β收斂則是指在控制這些影響因素后依舊呈現(xiàn)收斂狀態(tài)。

絕對β收斂的模型如下所示：

(15)

農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的條件β收斂受多重因素的影響。為了提高對農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率收斂形態(tài)預(yù)測的精確性，在絕對β收斂模型中加入了一些對其影響較大的控制變量，并構(gòu)建了包括空間權(quán)重的空間模型，條件β收斂模型表達(dá)式如下：

(16)

其中，ρ為待估參數(shù)，Xit表示控制變量，j表示第j個控制變量，n為控制變量個數(shù)。

在構(gòu)建條件β收斂模型時，本文考慮了受災(zāi)率(DR)、灌溉設(shè)施水平(IA)、平均人力資本投入(HR)、機(jī)械化水平(ML)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平(IS)、財政支出水平(FE)以及對外開放水平(OP)等控制變量。為減少異方差，上述變量均取自然對數(shù)形式。

3.4 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)選擇

本文參考吳傳清等(2018)[12]的指標(biāo)體系，從投入指標(biāo)、期望產(chǎn)出指標(biāo)和非期望產(chǎn)出指標(biāo)三個維度出發(fā)，構(gòu)建了長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率測度指標(biāo)

考慮到統(tǒng)計口徑的一致性與可獲取性，本文研究整理了長江經(jīng)濟(jì)帶沿線11省市2010—2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》以及各省市統(tǒng)計年鑒。其中，土地投入、灌溉投入、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值來自《中國統(tǒng)計年鑒》；化肥施用量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)膜投入量、機(jī)械擁有量、柴油使用量來自《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》；氨氮排放量、化學(xué)需氧量來自《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》；農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)來自各省市統(tǒng)計年鑒。此外，2011年《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》并未公布2010年的農(nóng)業(yè)氨氮排放量、化學(xué)需氧量數(shù)據(jù)，故本文使用線性插值法補(bǔ)齊缺失值。

4 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平的測度與分析

4.1 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的測度結(jié)果

本文基于非期望產(chǎn)出的超效率SBM法測算了2010—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶11省市農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率，結(jié)果如表2。

從長江經(jīng)濟(jì)帶整體來看，2010—2019年沿線11省市農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率平均水平是1.036，這意味著農(nóng)業(yè)環(huán)境發(fā)展態(tài)勢良好。從整體變化趨勢來看，2010年的農(nóng)業(yè)環(huán)境生產(chǎn)率指數(shù)最高，2011—2012年小幅降低，2013—2014年回升，2015—2019年呈波動下降趨勢，說明長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境趨于惡化。

表2 長江經(jīng)濟(jì)帶沿線省市農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平

分地區(qū)來看，長江經(jīng)濟(jì)帶下游地區(qū)的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平最高，上游次之，下游最低。上游與中游、上游與下游區(qū)域的差距逐漸擴(kuò)大，上游與中游的差距從0.282擴(kuò)大到0.359，與下游的差值從0.056擴(kuò)大到0.153；中游與下游的區(qū)域差距逐漸縮小，差值從0.338縮小到0.206。從波動幅度來看，上游地區(qū)最為穩(wěn)定，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的均值為1.122；中游地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的均值為0.876，說明中游地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境有很大的改善空間；盡管下游地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的均值最高，但方差也最大，說明下游地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境極不穩(wěn)定。

從省市級層面看，各省份的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率之間存在巨大差異。以2019年為例，貴州的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率指數(shù)最高，為1.396；安徽最低，為0.483，僅達(dá)到貴州的34.60%。即使在同一區(qū)域內(nèi)部，也存在一定的差距。以2019年下游區(qū)域?yàn)槔憬霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率指數(shù)達(dá)1.283，上海不足浙江的一半，為0.543。貴州、浙江、江蘇、四川等省份長期處于農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率前列，安徽和江西兩省大部分年份農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率較低。

4.2 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異分解

本文通過Dagum基尼系數(shù)法對2010—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的總體差異以及上中下游流域農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異以及差異來源進(jìn)行了分析，結(jié)果如下。

4.2.1長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的總體差異

由圖1可知，總體基尼系數(shù)(G)由2010年的0.121上升到2019年的0.161，上升幅度為33.06%，表明觀測期內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的總體差異呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢。2010—2015年總體差異呈波動下降趨勢，總體差異基尼系數(shù)由2010年的0.121下降至2015年的0.073，降幅為39.67%；2015—2019年總體基尼系數(shù)顯著增長，總體基尼系數(shù)由2015年的0.073增長至2019年的0.161，增幅為120.55%。這反映了2010—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的總體差異表現(xiàn)出波動上升趨勢，表明農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率總體差異逐漸擴(kuò)大，亟須制定有效措施協(xié)同長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和環(huán)境保護(hù)，以縮小區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的差異。

圖1 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的總體差異圖

4.2.2長江經(jīng)濟(jì)帶上中下游農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域內(nèi)差異

長江經(jīng)濟(jì)帶上中下游農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域內(nèi)差異變化趨勢如表3。從變化趨勢來看，長江經(jīng)濟(jì)帶中游和下游的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率內(nèi)部差異總體呈現(xiàn)波動上升趨勢，上游地區(qū)則呈現(xiàn)波動下降趨勢。上游區(qū)域從2010年的0.114下降至2019年的0.070，降幅為38.60%；中游區(qū)域從2010年的0.098上升至2019年的0.148，增幅為51.02%；下游區(qū)域從2010年的0.054上升至2019年的0.169，增幅為212.96%。

表3 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域內(nèi)差異統(tǒng)計表

從差異值來看，上游、中游和下游的均值分別為0.096、0.121和0.083，呈現(xiàn)倒“V”型分布格局。中游地區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域內(nèi)差異最大，其原因可能在于中游四省份在農(nóng)業(yè)科技成果集成應(yīng)用、農(nóng)業(yè)人才培養(yǎng)、農(nóng)業(yè)面源污染治理等方面存在較大差異；盡管下游區(qū)域間差異均值最小，但其內(nèi)部差異增幅最大，說明下游區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率差距逐漸擴(kuò)大。因此，下游地區(qū)應(yīng)當(dāng)促進(jìn)區(qū)域內(nèi)的科技資源共享、加強(qiáng)信息交流，進(jìn)而縮小區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的差異。

4.2.3長江經(jīng)濟(jì)帶上中下游農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域間差異

長江經(jīng)濟(jì)帶上中下游農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域間差異變化趨勢如表4。根據(jù)表4可知，上游與中游、上游與下游、中游與下游區(qū)域的區(qū)間差異均呈波動上升趨勢，表明三大區(qū)域的區(qū)域間差異逐漸擴(kuò)大。其中，中下游區(qū)域間差異增幅最大，達(dá)到38.16%；上中游增幅次之，為37.24%；上下游增幅最小，為35.51%，可見長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域間差異增幅相對穩(wěn)定。從區(qū)域間差值來看，中下游區(qū)域間差異最大，差值為0.058；上中游區(qū)域間差異次之，差值為0.054；上下游區(qū)域間差異最小，差值僅為0.039，說明長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率高水平地區(qū)與低水平地區(qū)的區(qū)域間差異較為顯著，亟須促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶沿線省市的農(nóng)業(yè)資源、信息的流動，進(jìn)而推動長江經(jīng)濟(jì)帶上中下游地區(qū)農(nóng)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展，以保持或提升長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在全國的地位。

表4 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域間差異統(tǒng)計

綜合圖1及表3、表4，2015年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的總體差異、區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異均顯著降低，且達(dá)到最低點(diǎn)?？赡苁橇饔騼?nèi)11省市根據(jù)2014年9月國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于依托黃金水道推動長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展的指導(dǎo)意見》，著力打造東中西互動合作的協(xié)調(diào)發(fā)展帶，推動形成上中下游優(yōu)勢互補(bǔ)、協(xié)調(diào)互動格局，有效降低了流域內(nèi)各省市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的區(qū)域差異。

4.2.4長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異來源及其貢獻(xiàn)率

表5描述了長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異來源及貢獻(xiàn)率。根據(jù)Dagum基尼系數(shù)分解的區(qū)域內(nèi)貢獻(xiàn)、區(qū)域間貢獻(xiàn)及超變密度貢獻(xiàn)可知，長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異、超變密度的年均貢獻(xiàn)值為0.0339、0.0630、0.0296，區(qū)域差異的貢獻(xiàn)率分別為26.60%、51.77%、21.63%，表明區(qū)域間差異是影響長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率差異的主要因素。其中，在2010—2019年間，長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域內(nèi)差異貢獻(xiàn)率整體呈波動下降趨勢，區(qū)域間差異貢獻(xiàn)率呈波動下降趨勢，超密度貢獻(xiàn)率整體呈波動上升趨勢；說明長江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境治理和科技創(chuàng)新應(yīng)用取得了階段性成效。

表5 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異來源與貢獻(xiàn)率統(tǒng)計

4.3長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率收斂機(jī)制

以上分析了長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異，研究結(jié)果表明三大流域之間存在顯著的空間差異。這種差異會隨著時間的推移而逐漸收斂，還是繼續(xù)發(fā)散，尚不明晰。為探究長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的空間收斂性，為農(nóng)業(yè)政策的科學(xué)制定提供參考依據(jù)，本文將對長江經(jīng)濟(jì)帶及三大流域依次做σ收斂、絕對β收斂和條件β收斂檢驗(yàn)。

4.3.1農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的σ收斂檢驗(yàn)

本文利用變異系數(shù)刻畫了考察期內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率發(fā)展水平σ數(shù)值，具體數(shù)值參見表6。

根據(jù)σ收斂的檢驗(yàn)結(jié)果，長江經(jīng)濟(jì)帶的收斂系數(shù)由2010年的0.188上升至2019年的0.240，表明長江經(jīng)濟(jì)帶整體的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率沒有出現(xiàn)收斂，而是發(fā)散的。根據(jù)σ收斂系數(shù)的含義可知，長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的地區(qū)差距在擴(kuò)大。從區(qū)域劃分看，上游區(qū)域的σ收斂系數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢，從2010年的0.225下降至2019年的0.142，說明上游地區(qū)的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率存在σ收斂；中、下游區(qū)域的σ收斂系數(shù)呈現(xiàn)波動上升趨勢，中游地區(qū)的σ收斂系數(shù)從2010年的0.204上升到2019年的0.277，下游地區(qū)的σ收斂系數(shù)從2010年的0.100上升到2019年的0.322，說明中、下游地區(qū)不存在σ收斂。

綜上所述，上游地區(qū)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)σ收斂，中游、下游和全流域的環(huán)境全要素生產(chǎn)率沒有出現(xiàn)σ收斂，環(huán)境全要素生產(chǎn)率的地區(qū)不平衡存在擴(kuò)大趨勢。這與長江經(jīng)濟(jì)帶總體差異上升、上游區(qū)域內(nèi)差異縮小、中下游區(qū)域內(nèi)差異上升的分析結(jié)論相吻合。

表6 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的σ收斂檢驗(yàn)結(jié)果

4.3.2農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的β收斂檢驗(yàn)

(1)絕對β收斂

本文利用面板數(shù)據(jù)和空間計量模型對β收斂機(jī)制進(jìn)行了檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表7。根據(jù)表7，長江經(jīng)濟(jì)帶整體、上中下游區(qū)域的β收斂系數(shù)小于0，且整體、上游、下游通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，中游地區(qū)通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，這表明長江經(jīng)濟(jì)帶整體以及上中下游區(qū)域農(nóng)業(yè)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率存在絕對β收斂。也就是說各區(qū)域在外部影響因素相似的情況下，各省份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率會隨著時間推移最終收斂至同一穩(wěn)態(tài)水平。從收斂速度來看，上游地區(qū)收斂速度最快，其次是下游地區(qū)，最后是中部地區(qū)；這與長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)的分布態(tài)勢相吻合，表明環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平較高的地區(qū)具有較快的收斂速度。

需要注意的是，絕對β收斂是基于各省市受災(zāi)率、灌溉設(shè)施水平、平均人力資本投入、機(jī)械化水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、財政支出水平以及對外開放水平等影響因素相似的情形下所做出的估計和判斷，但實(shí)際中各省市在這些影響因素方面存在較大的異質(zhì)性，因而就需要對其收斂性做進(jìn)一步檢驗(yàn)，即條件β收斂檢驗(yàn)。

表7 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的絕對β收斂檢驗(yàn)結(jié)果

(2)條件β收斂

條件β收斂回歸結(jié)果如表8所示。根據(jù)表8，長江經(jīng)濟(jì)帶整體、上中下游區(qū)域的β收斂系數(shù)均小于0，且均通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，進(jìn)一步表明長江經(jīng)濟(jì)帶整體以及上中下游區(qū)域農(nóng)業(yè)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率均存在條件β收斂；這意味著長江經(jīng)濟(jì)帶及上中下游流域內(nèi)各省份的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)均朝著穩(wěn)態(tài)水平發(fā)展。其中，下游地區(qū)收斂速度最快，上游次之，中游地區(qū)收斂速度最慢，這說明在考慮了受災(zāi)率、灌溉設(shè)施水平等影響因素后，區(qū)域的收斂速度也隨之發(fā)生了變化，且長江經(jīng)濟(jì)帶及三大流域中各控制變量的回歸系數(shù)和顯著性各不相同。其中，受災(zāi)率回歸系數(shù)在長江經(jīng)濟(jì)帶整體和下游地區(qū)均顯著為負(fù)，而在上游和中游地區(qū)雖為正但并不顯著，這表明對農(nóng)業(yè)受災(zāi)地區(qū)的治理有助于環(huán)境全要素生產(chǎn)率區(qū)域間差異的縮小，但對于上游和中游地區(qū)是否存在抑制作用，尚無法做出明確判斷。灌溉設(shè)施水平回歸系數(shù)在上游和下游地區(qū)顯著為負(fù)，在整體和中游地區(qū)雖也為負(fù)但并不顯著，說明改進(jìn)上游和下游地區(qū)的灌溉設(shè)施有助于縮小區(qū)域差異。平均人力資本投入在上中下游地區(qū)均顯著為負(fù)，說明降低平均人力資本投入、提高機(jī)械化水平有助于促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶上中下游農(nóng)業(yè)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率水平的提高。機(jī)械化水平回歸系數(shù)在上游顯著為負(fù)、下游地區(qū)顯著為正，在整體和中游地區(qū)雖為負(fù)但并不顯著，說明機(jī)械化水平的提高有助于提高上游地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、對下游地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)存在抑制作用。產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平回歸系數(shù)在中游地區(qū)顯著為負(fù)、在整體和上游地區(qū)雖也為負(fù)但并不顯著、在下游地區(qū)雖為正但并不顯著，說明產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對中游地區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的提高具有促進(jìn)作用，對上下游及整體的影響則難以做出判斷。財政支出水平回歸系數(shù)除在整體不顯著外，對上中下游均顯著為負(fù)，說明財政對農(nóng)林水務(wù)支出的提高對上中下游農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的提升有促進(jìn)作用，但對區(qū)域差異縮小有抑制作用。對外開放水平回歸系數(shù)僅對上游地區(qū)不顯著，對其他區(qū)域的影響均顯著為正，由此表明對外開放水平的提高對長江經(jīng)濟(jì)帶整體和中下游農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的提高具有促進(jìn)作用。

表8 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的條件β收斂檢驗(yàn)結(jié)果

5 結(jié)論與啟示

本文基于2010—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶11省份農(nóng)業(yè)環(huán)境生產(chǎn)的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用非期望產(chǎn)出的SBM模型，計算了各省市的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率，并從區(qū)域視角刻畫了農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的空間格局，采用Dagum基尼系數(shù)法對上中下游的區(qū)域差異進(jìn)行了測算與分解，最后利用變異系數(shù)法分析了農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率演變的σ收斂特征，同時構(gòu)建了面板收斂模型檢驗(yàn)其是否存在絕對β收斂和條件β收斂特征。主要結(jié)論如下：

第一，從研究結(jié)果來看，樣本期內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶及其上中下游地區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的增長速度有所不同，且存在明顯的空間分布差異；長江經(jīng)濟(jì)帶整體以及上中下游流域的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率均呈下降趨勢。第二，從相對差異來看，樣本期內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率的總體差異有明顯起伏。分區(qū)域來看，上游地區(qū)內(nèi)部差異呈縮小趨勢，中游和下游地區(qū)內(nèi)部差異在波動中呈擴(kuò)大趨勢；且區(qū)域間差異均呈波動上升趨勢。就地區(qū)差異及其貢獻(xiàn)來看，區(qū)域間差異一直是長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異的主要來源，第二來源是區(qū)域內(nèi)差異，第三來源是超變密度，后兩大來源對總體差異的貢獻(xiàn)較小。第三，從收斂特性來看，上游地區(qū)的收斂系數(shù)在觀測期內(nèi)出現(xiàn)下降趨勢，中游、下游和全流域的農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率演變趨勢沒有出現(xiàn)顯著的σ收斂。就絕對收斂特性來看，長江經(jīng)濟(jì)帶整體以及上中下游流域農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率存在絕對β收斂，上游地區(qū)收斂速度最快，下游次之，最后是中部地區(qū)。就條件收斂特性來看，長江經(jīng)濟(jì)帶整體以及上中下游區(qū)域農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率均存在條件β收斂現(xiàn)象，下游地區(qū)收斂速度最快，上游次之，中游地區(qū)收斂速度最慢，且長江經(jīng)濟(jì)帶以及上中下游區(qū)域中各變量的回歸系數(shù)和顯著性水平各不相同。

基于上述研究結(jié)論，本文得出以下幾點(diǎn)啟示。第一，要深刻認(rèn)識長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)均衡發(fā)展的迫切性，并結(jié)合“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要的要求，推動農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)發(fā)展。在發(fā)展農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)的同時，要深入探究造成區(qū)域間農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率空間非均衡分布的深層次原因，如受災(zāi)率、灌溉設(shè)施水平、平均人力資本投入、機(jī)械化水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、財政支出水平以及對外開放水平等關(guān)鍵性因素；并堅(jiān)持需求導(dǎo)向和問題導(dǎo)向相結(jié)合，在發(fā)展農(nóng)業(yè)新業(yè)態(tài)的同時融入新的生產(chǎn)、經(jīng)營、營銷要素，通過發(fā)展新業(yè)態(tài)促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。第二，鑒于區(qū)域間差異一直是農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異的主要來源，且中—下游差異顯然遠(yuǎn)高于上—中游和上—下游差異，農(nóng)業(yè)部在統(tǒng)籌制定下一階段“三農(nóng)”目標(biāo)任務(wù)等政策方針時，有必要加大對中上游落后省市的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投入，在財政、稅收、技術(shù)創(chuàng)新等方面給予必要的政策支持，創(chuàng)造良好的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境。更重要的是，區(qū)域間要深化交流與合作，促進(jìn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，共同探討提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的新模式、新機(jī)制，力圖從根本上縮小區(qū)域間差異。第三，在著力推進(jìn)農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率均衡化發(fā)展的過程中，還要注意農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的收斂趨勢，應(yīng)當(dāng)堅(jiān)持以縮小長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域間、省市間差異為主導(dǎo)，兼顧區(qū)域間農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率提升速度的協(xié)調(diào)。尤其是針對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率相對落后的中部省份而言，雖然受災(zāi)率無法控制，但可以通過改變財政對農(nóng)林水務(wù)的支出、提高灌溉效率、高水平地區(qū)的種植技術(shù)轉(zhuǎn)移等有力措施提高其環(huán)境全要素生產(chǎn)率，還可以利用地區(qū)特色資源、堅(jiān)持科技興農(nóng)，貫通產(chǎn)加銷，融合農(nóng)文旅，發(fā)展新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)，最終提升長江經(jīng)濟(jì)帶全流域農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率。