楊俊陳怡

(重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，重慶400044)

基于環(huán)境因素的中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長研究*

楊俊陳怡

(重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，重慶400044)

考慮環(huán)境因素，運(yùn)用方向性距離函數(shù)測算了1999－2008年中國30個省(直轄市、自治區(qū))的農(nóng)業(yè)環(huán)境技術(shù)效率，采用Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)測度了28個省(直轄市、自治區(qū))的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)增長，并將其進(jìn)一步分解為技術(shù)進(jìn)步率指數(shù)和技術(shù)效率變化指數(shù)，以分析農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率變動對中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)。實證結(jié)果表明:東部的農(nóng)業(yè)環(huán)境技術(shù)效率明顯高于中、西部，而中、西部的差別很小，中部略低于西部;1999－2008年間各年的ML指數(shù)均值都大于1，表明中國農(nóng)業(yè)每年的生產(chǎn)率都在增長;中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的改進(jìn)來源于技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)效率變化均值為0.997，農(nóng)業(yè)技術(shù)效率在輕微退步;忽略環(huán)境因素會高估我國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長。在上述結(jié)論基礎(chǔ)上，對如何促進(jìn)中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率健康發(fā)展提出了相應(yīng)的政策建議。

農(nóng)業(yè);全要素生產(chǎn)率;方向性距離函數(shù);Malmquist-Luenberger指數(shù)

中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的演進(jìn)受到國內(nèi)外眾多經(jīng)濟(jì)學(xué)家的關(guān)注。從時間上看，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中于研究1952－1995年中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的增長狀況;從方法上看，自20世紀(jì)90年代中期以來大多數(shù)研究使用非參數(shù)前沿方法，尤其是DEA－Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法)。近年關(guān)于中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率狀況的主要研究成果有:Rozelle［1］使用標(biāo)準(zhǔn)的狄威西亞指數(shù)(Divisia Index)計算，發(fā)現(xiàn)中國主要糧食的全要素生產(chǎn)率年均增長2%。李靜和孟令杰［2］使用非參數(shù)的 HMB生產(chǎn)率指數(shù)方法(Malmquist指數(shù)的擴(kuò)展)測算出1978－2004年中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(以下簡稱TFP)約以每年2.2%的速度增長。采用近期占主流地位的DEA－Malmquist指數(shù)方法，陳衛(wèi)平［3］計算出1990－2003年中國農(nóng)業(yè)TFP平均每年增長2.59%。同樣用DEA方法，相關(guān)研究測算出的中國農(nóng)業(yè)TFP增長速度卻存在較大差異性:周端明［4］算出1978－2005年中國農(nóng)業(yè)TFP年均增長率較高，為3.3%。李谷成［5］在考慮人力資本要素和技術(shù)非效率的前提下實證得出1988－2006年中國農(nóng)業(yè)TFP年均增長3.49%。但全炯振［6］用SFA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型(非參數(shù)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)和參數(shù)隨機(jī)前沿函數(shù)模型相結(jié)合)則得出中國農(nóng)業(yè)TFP增長速度非常緩慢，1978－2007年間年均增長率僅為0.7%。以上文獻(xiàn)對中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率做了大量研究，但農(nóng)業(yè)污染排放這一非市場性的“壞”產(chǎn)出往往未被考慮。現(xiàn)有研究成果表明，農(nóng)業(yè)污染已成為水體的重要污染源之一，并上升成為威脅飲用水源和水環(huán)境安全的重要因素［7－10］。因此，本文將農(nóng)業(yè)污染同生產(chǎn)率的研究結(jié)合起來，擬進(jìn)行如下改進(jìn)和創(chuàng)新:第一，利用環(huán)境技術(shù)效率來考察各地區(qū)農(nóng)業(yè)的增長狀況，找出哪些省份為最佳實踐者。第二，考慮環(huán)境因素，運(yùn)用方向性距離函數(shù)對我國1999－2008年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算及分解，同時與不考慮環(huán)境因素的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行比較。對于中國各省(市)的農(nóng)業(yè)污染強(qiáng)度核算，本文采用單元調(diào)查法來完成［11－14］。

1 研究方法

衡量環(huán)境污染對產(chǎn)出的影響有兩種思路:一種是將治理污染的資源和費用作為要素投入;另一種思路是將污染作為一種“壞”產(chǎn)出。第一種思路的不足是很難分辨要素投入中哪些用于污染治理、哪些用于好產(chǎn)品的生產(chǎn)，因此本研究采用第二種方法。

1.1 方向性距離函數(shù)

設(shè) 方 向 向 量 g=(gy，－ gb)，Chung［15］等 根 據(jù)Luenberger［16］短缺函數(shù)(shortage function)的思想，構(gòu)造了方向性距離函數(shù):式

中，對于給定投入x和環(huán)境技術(shù)結(jié)構(gòu)，“好”產(chǎn)出與“壞”產(chǎn)出按照相同比例擴(kuò)張和收縮，β是產(chǎn)出y增長、污染物b減少的最大可能數(shù)量。因此，方向性距離函數(shù)值包含了“好”產(chǎn)出最大而“壞”產(chǎn)出最小的思想。而構(gòu)造傳統(tǒng)Malmquist生產(chǎn)率的 Shephard［17］產(chǎn)出距離函數(shù)，表示盡可能多地成比例增加“好”產(chǎn)出和“壞”產(chǎn)出，而沒有考慮減少“壞”產(chǎn)出。

1.2 環(huán)境技術(shù)效率

類似傳統(tǒng)技術(shù)效率［18］的定義，環(huán)境技術(shù)效率為“好”產(chǎn)出的實際產(chǎn)出量與環(huán)境技術(shù)結(jié)構(gòu)下的前沿產(chǎn)出量的比率:

環(huán)境技術(shù)效率是一個在0－1之間的指數(shù)，當(dāng)觀測點在生產(chǎn)環(huán)境前沿時，方向性距離函數(shù)值為0，環(huán)境技術(shù)效率為1。環(huán)境技術(shù)效率越大，說明其實際“好”產(chǎn)出離最大“好”產(chǎn)出、實際“壞”產(chǎn)出離最小“壞”產(chǎn)出的差距越小。

1.3 Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)

考慮環(huán)境因素的全要素生產(chǎn)率指數(shù)可以用Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)來表示:

由(5)式可知，ML生產(chǎn)率指數(shù)可分解為技術(shù)進(jìn)步率指數(shù)(MLTECHtt+1)和技術(shù)效率變化指數(shù)(MLEFFCHtt+1)，從而進(jìn)一步探討生產(chǎn)率變動的原因。

求解ML生產(chǎn)率指數(shù)需要借助線性規(guī)劃計算上述四個方向性距離函數(shù)，其模型分別為:

2 數(shù)據(jù)及變量說明

本文使用的數(shù)據(jù)是1999年－2008年中國30個省、自治區(qū)和直轄市的農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)(由于DEA方法對異常數(shù)據(jù)非常敏感，考慮到西藏特殊的資源稟賦條件和數(shù)據(jù)可得性，本文實證框架中沒有包括西藏)。所有的數(shù)據(jù)均來自歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)業(yè)年鑒》。本文中農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出變量的定義如下:

(1)“好”產(chǎn)出:“好”產(chǎn)出用農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值(1999年不變價)表示。為了研究的準(zhǔn)確和方便，本文采用的農(nóng)業(yè)概念是統(tǒng)計上的第一產(chǎn)業(yè)，主要是指農(nóng)、林、牧、漁及農(nóng)林牧漁服務(wù)業(yè)。

(2)“壞”產(chǎn)出:“壞”產(chǎn)出是指農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中引起的環(huán)境污染，用污染物等標(biāo)排放強(qiáng)度(EI)來刻畫。本文考慮了總氮(TN)、總磷(TP)和化學(xué)需氧量(CODCr)三種污染物。

首先，本文采用單元調(diào)查法來測算農(nóng)業(yè)污染物的排放量Ej。由于畜禽養(yǎng)殖污染和化肥流失是農(nóng)業(yè)和農(nóng)村污染控制的重點［12］，本文選取這兩方面的污染源為產(chǎn)污單元(見表1)。

然后，按照地面水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的三類標(biāo)準(zhǔn)計算TN、TP和CODCr的等標(biāo)排放量E。

最后，將研究區(qū)域的耕地和牧草地面積之和作為土地面積AL(耕地和牧草地是農(nóng)業(yè)和農(nóng)村污染的主要負(fù)載 )，計算出TN、TP和CODCr的等標(biāo)排放強(qiáng)度(EI)。

表1 農(nóng)業(yè)非點源產(chǎn)污單元表Tab.1 Agriculture non-point source pollution unit

式中:EUi為單元i指標(biāo)統(tǒng)計數(shù);Pi為單元i的產(chǎn)污強(qiáng)度系數(shù)，各產(chǎn)污系數(shù)通過文獻(xiàn)調(diào)研綜合分析比較相關(guān)數(shù)據(jù)確定［19－21］，并假設(shè)在全國范圍內(nèi)各參數(shù)取值相同。

(3)投入指標(biāo):本文選取第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力作為投入指標(biāo)。已有文獻(xiàn)多采用勞動投入、土地投入(農(nóng)作物總播種面積)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力和化肥施用量作為投入指標(biāo)。本文考慮到土地投入和化肥施用量主要用于狹義農(nóng)業(yè)，與產(chǎn)出(廣義農(nóng)業(yè))不一致，且農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力一般作為農(nóng)業(yè)資本存量的替代指標(biāo)同時又包含著技術(shù)進(jìn)步，因此，選取第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力來體現(xiàn)勞動力、資本和技術(shù)進(jìn)步這三方面。

3 實證結(jié)果與分析

3.1 環(huán)境技術(shù)效率分析

本文測算了中國30個省份的農(nóng)業(yè)環(huán)境技術(shù)效率值。由表2可看出，東部、中部、西部的年均環(huán)境效率分別為0.916，0.702，0.722，東部明顯高于中、西部，中、西部差別很小，中部僅略低于西部。具體來看，北京、上海、廣東、內(nèi)蒙古、四川、新疆處于環(huán)境生產(chǎn)前沿，是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的最佳實踐者。環(huán)境技術(shù)效率低于0.6的省份有山西、重慶、青海、寧夏，這意味著相同資源投入情況下，處于環(huán)境前沿的省份要比它們多生產(chǎn)40%的“好”產(chǎn)出，同時還能減少40%的“壞”產(chǎn)出。

3.2 Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率變化指數(shù)測度

本文計算了中國28個省份1999－2008年期間逐年的農(nóng)業(yè)ML生產(chǎn)率指數(shù)及其分解，并據(jù)此得到全國的年均ML生產(chǎn)率指數(shù)及其分解(在計算混合距離函數(shù)時，北京、上海兩個地區(qū)出現(xiàn)無最優(yōu)解，因此不再計算其ML生產(chǎn)率指數(shù))。

如表3所示，1999－2008年間各年的ML指數(shù)均值都大于1，表明全國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)改進(jìn)趨勢。平均ML指數(shù)為1.018，說明農(nóng)業(yè)ML生產(chǎn)率年均增長率為1.8%。進(jìn)一步將ML生產(chǎn)率指數(shù)分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步率發(fā)現(xiàn)，中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的改進(jìn)來源于技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)效率變化均值為0.997，說明農(nóng)業(yè)技術(shù)效率在輕微退步。家庭連產(chǎn)承包責(zé)任制實施早期，很大程度上調(diào)動了農(nóng)民的積極性，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)技術(shù)效率提高。而隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的提高，分散的家庭勞作已不能滿足集約化生產(chǎn)的需要，從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)技術(shù)效率降低。近年來外出務(wù)工的農(nóng)民越來越多，農(nóng)村土地自然地出現(xiàn)轉(zhuǎn)耕、借耕，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模逐漸擴(kuò)大，現(xiàn)在試行農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)制度進(jìn)一步促進(jìn)了農(nóng)業(yè)規(guī)?；a(chǎn)，因此，2006年以后農(nóng)業(yè)技術(shù)效率出現(xiàn)提高。

3.3 環(huán)境因素對生產(chǎn)率測度的影響

為了檢驗環(huán)境因素對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率測算的影響，本文計算了全國及28個省份不考慮環(huán)境因素的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其分解，并與 Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行比較(由于篇幅原因，表4略，如需各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率指數(shù)及其分解詳細(xì)數(shù)據(jù)，可向作者索要)。在不考慮農(nóng)業(yè)污染時，中國農(nóng)業(yè)TFP在1999－2008年間每年平均增長3.1%，其中技術(shù)進(jìn)步率平均增長5.6%，但技術(shù)效率年均遞減2.4%。而考慮農(nóng)業(yè)污染時，全要素生產(chǎn)率增長則要低 1.3%。Fare，et al.［22］證明了兩種指數(shù)測算的差別關(guān)鍵在于“好”產(chǎn)出與“壞”產(chǎn)出相對增長率的大小，當(dāng)資源投入一定時，“好”產(chǎn)出增長率高于(低于)“壞”產(chǎn)出減少率，則 ML指數(shù)小于(大于)Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)。Kumar［23］考察 41個發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家時發(fā)現(xiàn)，發(fā)展中國家ML生產(chǎn)率指數(shù)都小于Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)。他認(rèn)為這是由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低情況下，技術(shù)進(jìn)步通常會增加生產(chǎn)污染排放造成的。中國28個省份中，ML指數(shù)小于Malmquist指數(shù)超過3.0%的有天津、山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、江蘇、浙江、安徽、河南、甘肅、青海、寧夏，主要出現(xiàn)在中西部經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)。但值得注意的是，ML指數(shù)大于Malmquist指數(shù)的省份也主要在西部地區(qū)，有福建、湖南、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、陜西。

表2 各省年均環(huán)境技術(shù)效率值(1999－2008年)Tab.2 Means of environmental technological efficiency in provinces

表3 中國農(nóng)業(yè)ML生產(chǎn)率指數(shù)及其分解(1999－2008年)Tab.3 Chinese agriculture ML productivity Index and its components

4 結(jié)論及政策啟示

本文考慮農(nóng)業(yè)非點源污染，運(yùn)用方向性距離函數(shù)構(gòu)建ML生產(chǎn)率指數(shù)對中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了分析，并進(jìn)一步將該指數(shù)分解為技術(shù)進(jìn)步率指數(shù)和技術(shù)效率變化指數(shù)，以分析農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)技術(shù)效率變動對中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)大小。

(1)西部地區(qū)既有處于環(huán)境生產(chǎn)前沿的省份又有環(huán)境技術(shù)效率低于0.6的省份，這說明即使處于內(nèi)陸深處，仍可以成為農(nóng)業(yè)發(fā)展最佳實踐省份。因此，各省應(yīng)仔細(xì)研究各自發(fā)展農(nóng)業(yè)的優(yōu)勢資源，在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的同時，減少農(nóng)業(yè)污染。

(2)在1999－2008年期間，中國農(nóng)業(yè)ML生產(chǎn)率平均增長率為1.8%，得益于技術(shù)進(jìn)步水平的提高，而農(nóng)業(yè)技術(shù)效率在輕微退步，因此，在大力推廣農(nóng)業(yè)新技術(shù)的同時，也應(yīng)重視土地等資源投入的優(yōu)化配置，促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的提高。

(3)無論是考察全國還是各個省份，環(huán)境因素都對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的測度產(chǎn)生了較大影響?？偟目磥恚雎原h(huán)境因素會高估我國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長。因此，政府在衡量農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r時，應(yīng)充分考慮環(huán)境因素，并大力控制農(nóng)業(yè)污染，鼓勵農(nóng)業(yè)清潔生產(chǎn)。

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Empirical Study on China’s Agricultural Production Growth Under the Binding of Environment

YANG Jun CHEN Yi
(College of Economics and Business Administration，Chongqing University，Chongqing 400044，China)

Accounting for the environmental factors，this paper applies the directional distance function to estimate environmental technology efficiency of agriculture in 30 provinces from 1999 to 2008，and uses Malmquist-Luenberger productivity index to measure the agricultural TFP growth rate in 28 provinces，which on later divided into technological progress index and technical efficiency index to analyze their contribution to the growth rate of agricultural TFP.The results show that the environmental technology efficiency in East China is much higher than that in central and West China，and the environmental technology efficiency in Central China is lower than in West China.All ML indexes from 1999 －2008 are larger than 1，which shows the continuous annual growth of China’s agricultural productivity.In addition，technological progress is the source of agricultural productivity growth，while the mean technical efficiency is 0.997，which is worse than before.Moreover，if agricultural pollution is ignored，the average annual TFP growth rate would be overestimated.Finally，the paper proposes some corresponding policy recommendations for promoting agricultural TFP healthy growth on the basis of the above findings.

agriculture;TFP;the directional distance function;Malmquist-Luenberger index

F061.1

A

1002－2104(2011)06－0153－05

10.3969/j.issn.1002－2104.2011.06.025

2010－12－08

楊俊，博士，教授，博導(dǎo)，主要研究方向為數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。

*中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(編號:CDJSK100210);教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃(編號:NCET－10－0883)。

(編輯:李 琪)