展進濤　徐鈺嬌

摘要 綠色發(fā)展將成為中國未來糧食安全保障的重點內容，衡量農業(yè)綠色生產率有利于判斷當前的發(fā)展位點，且合理的農業(yè)環(huán)境規(guī)制是促進綠色生產效率提升和解決糧食供需矛盾的有效途徑。本文引入碳排放交易和排污費征收標準，在將考慮了環(huán)境成本的農業(yè)綠色GDP作為產出運用隨機前沿函數(shù)模型（SFA）核算中國2000—2015年省級農業(yè)綠色全要素生產率的基礎上，采用GMM方法檢驗了農業(yè)綠色全要素生產率與糧食安全保障程度之間是否具有因果關系，并構建聯(lián)立方程模型具體分析了兩者之間的影響機制，以及不同環(huán)境規(guī)制因素對兩者的驅動機制。結果表明：①2000—2015年間全國平均農業(yè)綠色全要素生產率年均增長4.10%，呈現(xiàn)明顯的時序波動性以及地區(qū)之間的梯度性特征;②農業(yè)綠色全要素生產率和糧食安全之間存在雙向因果關系;③農業(yè)綠色生產率的提高會降低糧食安全的保障程度，而過度重視糧食安全保障反過來會抑制農業(yè)綠色生產率的增長;④命令控制型環(huán)境政策規(guī)制對農業(yè)綠色全要素生產率和糧食安全均產生正向影響，激勵性碳排放交易規(guī)制對農業(yè)綠色全要素生產率和糧食安全分別產生了正向作用和負向作用，自愿性環(huán)保投資規(guī)制僅對農業(yè)綠色全要素生產率產生了顯著正向影響。因此，精心設計環(huán)境監(jiān)管工具，改善環(huán)境規(guī)制政策的適度性和適用性，建立強化能夠充分調動農民實施清潔生產的激勵機制和市場化排污交易機制，大力整合不同類型環(huán)境法規(guī)從而構建均衡的“環(huán)境規(guī)制組合”體系，是提高農業(yè)綠色生產率增長和保障糧食安全可持續(xù)發(fā)展的關鍵。

關鍵詞 農業(yè)綠色生產率;糧食安全;環(huán)境規(guī)制;因果關系;聯(lián)立方程模型

中圖分類號 F326.11文獻標識碼 A文章編號 1002-2104（2019）03-0167-10DOI：10.12062/cpre.20181016

21世紀以來，中國農業(yè)經濟迅猛發(fā)展，但也付出了較大的環(huán)境代價。伴隨著保持經濟持續(xù)增長和資源環(huán)境趨緊的雙重壓力，“十三五”時期，中國前所未有地將“綠色”定位為“發(fā)展理念”，農業(yè)部門成為這時期綠色增長的重點之一;同時，“十九大”報告也提到要推進綠色發(fā)展，特別強調要加強農業(yè)面源污染防治整治行動。據(jù)中國國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，中國糧食產量由2000年的46 217.5萬t增長到2016年的61 625.0萬t，這與以高產良種為中心配以電力灌溉、機械化播種收割、溫室養(yǎng)殖以及農藥化肥等技術的生產方式息息相關，然而促使農業(yè)綠色增長面臨著水資源消耗大、環(huán)境污染嚴重和農業(yè)生產率低三重障礙。其中，化肥施用、化學需氧量和溫室氣體排放是農業(yè)污染的重要來源。關于農業(yè)資源環(huán)境承載力測算的問題，過去的規(guī)劃更多注重吃進去的，較少考慮排出來的。在中國，大尺度上以耕地面積作為環(huán)境承載力測算的依據(jù)需要重新審視，因為土地并不是唯一的資源環(huán)境約束條件，還有水、氣候等因素。新時代對農業(yè)綠色發(fā)展的要求是應全要素系統(tǒng)推進。因此，多維度評估中國農業(yè)綠色全要素生產率目前處于什么位置，如何在進一步提高農業(yè)生產效率的同時不逾越資源環(huán)境承載能力，是中國實現(xiàn)農業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關鍵。

目前，關于農業(yè)全要素生產率（TFP）測算，國內外學者大多采用索洛余值法、前沿面的非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡分析（DEA）和參數(shù)隨機前沿分析（SFA）三種方法[1]，由于數(shù)據(jù)集的不同，產生了不同的研究結果。關于納入環(huán)境因素的農業(yè)生產率測算，由于“綠色生產率”的概念提出較為滯后，該領域研究尚處于起步階段。最早，Oskam[2]利用索洛余值，將大氣污染、水污染、土壤污染等環(huán)境因素納入農業(yè)TFP測算。隨后，Ball等[3]基于DEA-Malmquist生產率指標，推導出了非合意產出的虛擬價格，從而得出環(huán)境敏感性Fisher生產率變化指數(shù)。Hoang等[4]基于隨機前沿距離函數(shù)分析了考慮環(huán)境績效的農業(yè)TFP。近年來，Kuosmanen[5]結合SFA模型和DEA模型形成了隨機半?yún)?shù)數(shù)據(jù)包絡模型（StoNED），納入農業(yè)CO2排放、氮儲量和磷儲量，測算了1990—2004年經合組織國家的農業(yè)綠色生產率。國內關于農業(yè)綠色生產率的測算較少，同時，由于污染物價格信息無法獲取，主要采用支持多投入多產出的非參數(shù)DEA方法，而基于SFA方法的研究十分匱乏，僅個別研究把農業(yè)排污作為一種負的要素投入納入SFA模型中。但SFA構建的是隨機性生產前沿，較為符合農業(yè)生產特征，故目前的研究基于SFA構建了環(huán)境效率等新的指標作為延伸。大部分研究表明，中國的農業(yè)綠色全要素生產率在研究期內處于增長狀態(tài)，地區(qū)間農業(yè)綠色生產率差異明顯。

從農業(yè)部門可持續(xù)發(fā)展的內容來看，除了農業(yè)綠色全要素生產率增長，還包括糧食安全可持續(xù)性的保障。在經濟發(fā)展新常態(tài)的大背景下，面對農業(yè)生產成本攀升、國內外農產品價格倒掛，以及資源環(huán)境壓力持續(xù)加大的多重擠壓，確保糧食有效供給和質量安全，對于經濟社會發(fā)展全局至關重要。長期以來，為解決糧食總量不足的矛盾，中國依托資源環(huán)境，過度開發(fā)水、土壤等自然資源生產要素的邊際產能，農業(yè)資源環(huán)境的承載力越來越弱，糧食安全的可持續(xù)保障令人擔憂?！笆濉睍r期，中國正在全面貫徹鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和農業(yè)供給側結構性改革，提出要始終把握好保障國家糧食安全是農業(yè)結構性改革的基本底線，矯正要素配置扭曲，提高全要素生產率，推動農業(yè)發(fā)展綠色化，走產出高效、產品安全、資源節(jié)約、環(huán)境友好的農業(yè)現(xiàn)代化道路。因此，探索中國目前的糧食安全和農業(yè)綠色生產率是否相輔相成，如何建立糧食安全戰(zhàn)略和農業(yè)綠色發(fā)展的對接機制是十分必要的。

由于農業(yè)生產依托的資源利用和產生的環(huán)境污染具有外部不經濟性，環(huán)境規(guī)制作為一種干預手段是實現(xiàn)經濟與資源環(huán)境協(xié)調發(fā)展和確保糧食生產可持續(xù)性的重要途徑。隨著國家對綠色發(fā)展和環(huán)境保護的重視，中國頒布了《農藥管理條例》《基本農田保護條例》和《農業(yè)部關于打好農業(yè)面源污染防治攻堅戰(zhàn)的實施意見》等環(huán)境規(guī)制政策，實施了環(huán)保項目投資等環(huán)境規(guī)制措施。此外，碳排放交易運用市場機制作為一種新興的環(huán)境規(guī)制工具也逐步應用到中國的綠色發(fā)展中。傳統(tǒng)觀點認為環(huán)境規(guī)制會增加生產成本，對經濟發(fā)展產生擠占生產和營利性投資的效應[6]，環(huán)境研發(fā)對非綠色研發(fā)也會產生擠出效應，傳統(tǒng)高效高耗能型生產技術的使用受限，繼而可能降低產業(yè)的增長率和糧食安全保障程度;然而“波特假說”認為恰當設計的環(huán)境規(guī)制可以刺激技術創(chuàng)新，尤其是清潔生產技術的創(chuàng)新，從而減少費用，提高產品質量，達到提高生產效率和糧食安全保障程度的作用[7]。因此，如何依照具體國情制定相應的農業(yè)環(huán)境規(guī)制措施，是世界各國，尤其是發(fā)展中國家亟待解決的難題。XIE[8]等研究了不同環(huán)境規(guī)制對中國整個宏觀經濟綠色生產率的影響，但現(xiàn)有文獻僅有少數(shù)尋找代理指標籠統(tǒng)地研究了農業(yè)環(huán)境規(guī)制對綠色生產率和糧食安全的影響，如潘丹[9]以污染治理項目投資表征環(huán)境規(guī)制，研究得出其對農業(yè)綠色生產率的影響為正但不顯著;梁流濤[10]通過專家打分的特爾菲方法量化了農業(yè)污染管理制度，研究得出其對農業(yè)環(huán)境技術效率影響顯著為負;祝志勇[11]等用產污強度表征環(huán)境規(guī)制得出其與糧食產量呈現(xiàn)倒U型關系。然而，環(huán)境規(guī)制的渠道多樣，如果不分別分析各類規(guī)制措施對農業(yè)綠色生產率和糧食安全的影響程度，也不利于具體規(guī)制的制定和實施。因此，本文進一步細化環(huán)境規(guī)制因素，根據(jù)環(huán)境規(guī)制的分類探討了中國目前采取的各類規(guī)制措施是否得當有力，綠色增長與保供給、保增收是否可以兼顧。

1 實證分析模型與數(shù)據(jù)

1.1 隨機前沿分析模型設定

將環(huán)境污染納入農業(yè)全要素生產率測算框架主要有兩種途徑，一種是將環(huán)境污染作為非合意產出，另一種是將環(huán)境污染作為要素投入[12]。由于污染物的價格信息難以準確獲取，所以目前國內主要引入方向性距離函數(shù)，采用支持多投入多產出的數(shù)據(jù)包絡方法（DEA）。但DEA方法無法解釋噪聲和用來研究傳統(tǒng)假設檢驗。因此，本文結合傳統(tǒng)生產率理論和資源環(huán)境經濟學，以綠色GDP的視角展開，引入碳排放交易市場和排污費征收標準，嘗試把可以獲取價格信息的污染變量納入產出核算體系，把無法獲取價格信息的污染變量納入投入核算體系，運用較為符合農業(yè)生產特征的SFA方法測度考慮環(huán)境成本后的中國農業(yè)綠色全要素生產率變化指數(shù)[13]。

本文以Battese和Coelli[14-15]時變非效率SFA模型為基礎，將農業(yè)生產總值減去環(huán)境成本作為綠色產出（不考慮林牧漁業(yè)），氮磷流失分別作為負的要素投入，構建相對靈活的超越對數(shù)函數(shù)形式的隨機前沿模型：

lnYit=β0+βtt+12βttt2+∑m（βm+βmtt）lnXitm+∑n（βn+βntt）lnZitn+12（∑m∑jβmjlnXitmlnXitj+∑m∑nβmnlnXitmlnZitn+∑n∑kβnklnZitnlnZitk）+Vit-Uit（1）

其中，Yit表示第t年第i個省的綠色產出;Xit是一個n×1階的傳統(tǒng)投入向量，Zit是一個m×1階的環(huán)境要素投入向量，表示第i個省在第t年的各要素投入量;β表示要估計的未知參數(shù)向量;Vit表示隨機誤差，是獨立于投入和技術水平且服從正態(tài)分布N（0，σ2v）的隨機統(tǒng)計噪聲;Uit表示在給定適當結構下的技術無效因素，且Uit≥0，衡量存在技術非效率時的實際產出Yit與具有完全效率時的最大經濟產出F（Xit，Zit，t;β）之間的距離，即滿足：

Uit=zitδ+Wit（2）

其中，zit表示隨著時間推移與技術非效率有關的一個1×k階解釋變量;δ是一個k×1階未知參數(shù);隨機變量Wit服從截尾正態(tài)分布N（0，σ2），截斷點為-zitδ，且Wit≥-zitδ;Uit服從非負截尾正態(tài)分布N+（ zitδ，σ2）。因而，第i個省在第t年的農業(yè)綠色技術效率GTEit可以表示為該生產單元的產出期望與隨機前沿期望的比值：

GTEit=exp（-Uit）=exp（-zitδ-Wit）（3）

從t年到t+1年第i個省的綠色技術效率變動可以按如下公式計算：

GECHt，t+1i=GTEt+1iGTEti（4）

控制其他因素后，第i個省在第t年的前沿技術進步率為前沿生產函數(shù)F（·）對時期t的偏導。由于技術變化是非中性的，根據(jù)全炯振[1]的研究，技術變化指數(shù)可以按如下公式計算：

TCHt，t+1i=[（1+lnF（Xit，Zit，t;β）（t））×（1+lnF（Xit+1，Zit+1，t+1;β）（t+1））]12（5）

運用Malmquist生產率變化指數(shù)的原理，農業(yè)綠色生產率（GTFP）的變動可以表示為：

GTFPCHt，t+1i=GECHt，t+1i×TCHt，t+1i（6）

GTFPCHi指數(shù)大于1表示第i個省的農業(yè)綠色全要素生產率相較于上一時期呈增長水平。

1.2 數(shù)據(jù)來源與變量統(tǒng)計性說明

1998年，聯(lián)合國環(huán)境署在《國際清潔生產宣言》中，最早提出了“綠色生產率”的概念。隨后，Tolentino指出綠色生產率是企業(yè)在將污染治理到對社會無害時的生產率水平[16];胡鞍鋼指出綠色生產率是扣除對自然資源的消耗和環(huán)境破壞后的生產率水平[17]。因此，綠色生產率的決定因素包括物質資本、人力資本、技術知識和自然資源與環(huán)境，本文根據(jù)這四大因素確定了以下要素投入變量和產出變量。

（1）環(huán)境污染變量。根據(jù)Kuosmanen的定義，農業(yè)特定的環(huán)境問題包括氮流失、磷流失、溫室氣體排放、化石燃料的消耗、有毒農藥的使用和土地利用多樣化等[5]。這里將環(huán)境污染變量主要分為氮磷流失、二氧化碳（CO2）排放和化學需氧量（COD）排放。關于氮磷流失，目前中國沒有直接統(tǒng)計氮肥和磷肥流失量的數(shù)據(jù)，因此根據(jù)《第一次全國污染源普查公報》得到的2007年農業(yè)氮流失量和磷流失量，以其占當年全國氮肥和磷肥使用量的比重得出氮流失率和磷流失率，并假定各省各年的氮磷流失率與此相同，基于各省歷年的氮肥和磷肥使用量得到其氮流失量（ne）和磷流失量（pe）;關于農業(yè)CO2排放，沒有直接的數(shù)據(jù)可以使用，這里用李波等[18]的方法來預測省級CO2排放水平，C=∑Ci=∑Ei×θi，其中Ci表示第i種農業(yè)碳排放來源的CO2排放數(shù)量，Ei表示第i種農業(yè)碳排放來源的數(shù)量，θi表示第i種農業(yè)碳排放來源的系數(shù);關于農業(yè)COD排放，參考賴斯蕓等[19]和陳敏鵬等[20]的單元調查評估法獲取。

（2）傳統(tǒng)投入變量。農業(yè)生產使用的投入要素主要包括勞動力、土地、資源等變量。其中，勞動力和土地投入分別選擇第一產業(yè)從業(yè)人員數(shù)量（x1）和農作物總播種面積（x2）;水資源、機械和生物化學資源投入選擇農業(yè)有效灌溉面積（x3）、農業(yè)機械總動力（x4）和有效化肥施用量（x5）表示。關于有效化肥施用量，常規(guī)統(tǒng)計資料中沒有直接統(tǒng)計數(shù)據(jù)，因此利用環(huán)境污染變量中已經得出的氮流失量和磷流失量，由于磷肥折存量是指五氧化二磷（P2O5）的量，需用磷流失量除以系數(shù)43.66%得出磷肥流失折存量，再結合當年農業(yè)化肥施用折存量，用化肥施用折存量減去氮肥流失折存量（即氮流失量）和磷肥流失折存量得到各省各年的有效化肥施用量。

（3）考慮環(huán)境成本的綠色產出變量。1973年以后，聯(lián)合國統(tǒng)計委員會和歐洲經濟委員會編制了《生態(tài)環(huán)境手冊》，指出綠色GDP核算的基本精神是把生態(tài)和環(huán)境資源影響折算為貨幣，即綠色GDP=GDP-經濟活動所造成的環(huán)境虛擬成本，環(huán)境虛擬成本是指恢復生態(tài)環(huán)境資源惡化或破壞所需要花費的代價（已經考慮了當年環(huán)境保護的實際支出）。因此，考慮環(huán)境成本的農業(yè)綠色產出變量=農業(yè)生產總值-碳排放成本-水污染排放成本。其中，碳排放成本= CO2排放量×碳排放交易價格，水污染排放成本=COD污染當量數(shù)×0.7元=（COD排放量/COD污染當量值）×0.7元，均以農業(yè)生產資料價格指數(shù)將當年價折算為2000年不變價。

本文使用的數(shù)據(jù)主要來源于2001—2016年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》《中國農業(yè)統(tǒng)計年鑒》《排污費征收標準管理辦法》和中國碳排放交易網（由于數(shù)據(jù)缺失，研究數(shù)據(jù)不包括港澳臺地區(qū)）。產出與投入指標的統(tǒng)計描述見表1。

2 農業(yè)綠色全要素生產率變化指數(shù)的時空差異分析

由上述模型公式和Stata14.0軟件計算得出全國各省市區(qū)域不同階段的農業(yè)綠色全要素生產率變化指數(shù)及分解指數(shù)如表2和表3所示。從農業(yè)GTFP的變化及動因看，2000—2015年間，在考慮環(huán)境成本和氮磷流失的環(huán)境約束條件下，全國平均增長4.10%，這與大多數(shù)研究得出的中國農業(yè)GTFP年均增長率在1%～6%之間基本一致。分解分析發(fā)現(xiàn)，中國農業(yè)GTFP的增長主要由技術進步水平提高推動，其平均增長率為4.00%;而綠色技術效率的平均增長率僅為0.12%。農業(yè)前沿生產技術不斷進步和綠色技術效率年際增長緩慢這一現(xiàn)象表明，今后保持農業(yè)GTFP持續(xù)增長的關鍵在于技術的研發(fā)，尤其是促進清潔生產技術的進步，但農業(yè)前沿技術的推廣應用是目前亟待改進的。

2.1 時序特征

從時間趨勢看，農業(yè)綠色全要素生產率的變化呈現(xiàn)明顯的波動性特征，把整個研究時期劃分為3個階段（“十五”“十一五”“十二五”）可以發(fā)現(xiàn)，拉長時間跨度后，不僅弱化了GTFP變化指數(shù)的波動性，不同時期GTFP變動模式也具有不同的特點（見表2）。第一階段，21世紀伊始，農業(yè)GTFP平均增長2.59%，由綠色技術效率水平上升和技術進步共同推動。其中，由于2003年淮河和渭河流域發(fā)生洪澇災害，GTFP較大幅度下降;第二階段，國務院嚴控了“十一五”期間全國主要污染物的排放量，同時，2007年5月，農業(yè)部發(fā)布了《農業(yè)生物質能產業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2007—2015年）》，隨著中國應對氣候變化科技專項行動的開展，雖然2008年發(fā)生的南方低溫雨雪冰凍和汶川地震致使綠色技術效率下降，但技術進步水平大幅度提升（4.03%）依然帶動了GTFP平均增長4.49%;第三階段，隨著“十二五”期間農業(yè)可持續(xù)發(fā)展政策的出臺，《關于加快推進農業(yè)清潔生產的意見》《“十二五”農作物秸稈綜合利用的實施方案》和《測土配方施肥技術規(guī)范（2011年修訂版）》等政策法規(guī)相繼貫徹落實，GTFP平均增長5.22%，處于快速增長期，主要由前沿技術進步推動（6.20%），但由于資源無效配置造成的傳統(tǒng)要素投入利用效率低下，促使綠色技術效率惡化，平均下降0.91%。

2.2 空間分異特征

農業(yè)綠色全要素生產率的增長在地區(qū)之間呈現(xiàn)出一定的發(fā)展梯度。全國31個省、市、自治區(qū)中（不包括港澳臺地區(qū)），模型得出的農業(yè)GTFP在研究期內均處于年均增長狀態(tài)。按照GTFP增長率平均值大小將不同地區(qū)進行歸類，可以分為3個層次：高增長率地區(qū)（取值在（6%，9%]），由高到低依次寧夏、山西、黑龍江、重慶;中等增長率地區(qū)（取值在（3%，6%]），由高到低依次為湖北、江西、安徽、福建、青海、貴州、甘肅、山東、江蘇、河北、陜西、廣西、四川、天津、河南、吉林、海南;低增長率地區(qū)（取值小于3%），由高到低依次為北京、浙江、廣東、上海、遼寧、西藏、湖南、新疆、內蒙古、云南。為了進一步反映農業(yè)綠色生產效率變化的區(qū)域差異情況，本文按傳統(tǒng)的區(qū)域劃分方法，計算得出2000—2015年間GTFP年均增長率從大到小依次為中部（4.89%）、西部（4.01%）和東部（3.62%）。樣本期間，中部地區(qū)GTFP的正向增長是由綠色技術效率（0.21%）和技術進步（4.69%）共同驅動的;西部地區(qū)綠色技術效率年均下降0.24%，技術進步（4.28%）對GTFP的較快增長起到了很大誘導作用;東部地區(qū)的綠色技術效率年均上漲0.44%，但技術進步變化指數(shù)（3.19%）在地區(qū)之間相對較弱。究其原因，這主要與中國的農業(yè)布局向中部地區(qū)轉移有關，且東部地區(qū)農業(yè)技術水平基數(shù)較高，研發(fā)重點也更加傾向于非農部門，導致其技術進步相較于中西部提升緩慢。此外，西部地區(qū)綠色技術效率水平處于下降狀態(tài)，可能的解釋是西部地區(qū)農業(yè)生產條件與清潔生產技術相對落后，抗自然災害的能力相對較弱，以及農業(yè)生產者和政府較少關注農業(yè)生態(tài)環(huán)境建設。由此可見，農業(yè)綠色全要素生產率不僅與污染排放量有關系，還與區(qū)域經濟發(fā)展水平、農業(yè)生產條件、農業(yè)規(guī)模、政府政策以及農業(yè)生產技術等因素存在著對應關系。

3 農業(yè)綠色全要素生產率和糧食安全的因果關系檢驗

隨著農業(yè)綠色發(fā)展政策的貫徹落實，確保糧食安全與農業(yè)綠色經濟增長的矛盾日益突出。根據(jù)呂新業(yè)和冀縣卿[21]的論述，生態(tài)環(huán)境優(yōu)化、生產率增長是提升糧食安全保障程度的重要途徑之一。但鐘甫寧認為，經濟增長會導致勞動力成本和生產成本上升，從而使糧食安全和農產品競爭力下降[22]。農業(yè)綠色生產率的增長可能是由農村非農部門產值上升帶動，同時過度重視綠色增長，也不利于保障中國的糧食安全水平。此外，從糧食安全的角度來看，一方面為確保糧食安全需要投入大量化肥、農藥等高耗能型技術，從而導致農業(yè)綠色生產率下降;另一方面糧食安全戰(zhàn)略帶動了糧食產量和農業(yè)經濟增長，由而傳統(tǒng)農業(yè)生產率的增長誘導了綠色生產率的增長。因此，農業(yè)綠色全要素生產率與糧食安全之間是互相影響的。目前，尚沒有針對中國情況為此進行實證分析，本文將嘗試做這方面的檢驗。

3.1 研究方法與變量選取

在討論農業(yè)綠色增長和糧食安全的關系時，由于宏觀數(shù)據(jù)和指標構建等原因，變量內生性、共同趨勢、度量誤差等問題會隨之出現(xiàn)，針對這些問題的常規(guī)做法是使用差分方法。在本文的分析中，我們借鑒Arellano和Bond[23]、Blundell和Bond[24]的分析方法，使用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型來檢驗農業(yè)綠色全要素生產率和糧食安全之間的因果關系。

在這一因果關系檢驗的分析框架下，估計模型的工具變量是與誤差項無關的被解釋變量的滯后值。用來檢驗中國農業(yè)綠色全要素生產率（GTFP）和糧食安全（GS）因果關系的系統(tǒng)模型為：

GTFPit=∑mjαiGTFPi（t-j）+∑mjρiGSi（t-j）+ui+εit（7）

GSit=∑mjαiGSi（t-j）+∑mjρiGFTPi（t-j）+ui+εit（8）

其中，GTFPit表示第i省t時期的農業(yè)綠色全要素生產率，上文核算綠色生產率增長是以上年為1的環(huán)比指數(shù)，因此將其轉化為2000年為1的累積值;GSit表示第i省t時期的糧食安全，根據(jù)聯(lián)合國糧農組織對糧食安全的定義，本文選用人均糧食占有量（即糧食總產量與年末人口數(shù)量的比值）來表征。為了充分利用被解釋變量滯后值所包含的所有信息，從而可以較完整地討論農業(yè)綠色生產率和糧食安全之間可能存在的長期和短期關系，本文使用動態(tài)差分廣義矩估計方法（差分GMM）來估計系統(tǒng)模型。

理論上，我們在檢驗農業(yè)綠色全要素生產率和糧食安全兩者之間的因果關系時，應考慮盡可能長的滯后期的影響。但是，為了避免模型估計時的過度識別問題，Holtzeakin和Schwartz[25]研究得出滯后期的選擇應小于整個研究期的1/3。借鑒相關研究的經驗，并且在估計方程時筆者分別嘗試考慮1期、2期、4期和5期滯后的影響，但參數(shù)估計結果并不顯著，因此，本文的系統(tǒng)模型設定了農業(yè)綠色生產率和糧食安全滯后3期的影響。此外，本文的檢驗使用了面板數(shù)據(jù)，作為一致估計，差分GMM能夠成立的前提條件是擾動項不存在自相關，因此，文章基于兩步估計量的標準差，對誤差項的序列相關性進行了檢驗。

3.2 檢驗結果

本文通過Stata14.0軟件運用動態(tài)差分廣義矩估計方法（差分GMM）估計了系統(tǒng)方程（7）和（8），具體檢驗結果見表4。

由表4可見，對于農業(yè)GTFP方程，糧食安全這一解釋變量在10%顯著性水平上通過了檢驗;而對于糧食安全方程，解釋變量GTFP和各期滯后均在1%水平上顯著。為了進一步檢驗上述結果的可靠性，Wald統(tǒng)計量及其伴隨概率顯示GTFP和GS方程模型在1%的顯著性水平上拒絕了“所有解釋變量的系數(shù)為零”的原假設，表明農業(yè)綠色全要素生產率和糧食安全之間存在雙向因果關系。此外，對于GTFP方程和GS方程，Arellano-Bond二階自相關檢驗的p值分別為0.605和0.499，故接受原假設“擾動項無自相關”;Sargan檢驗的p值均為0.999，故無法拒絕“所有工具變量均有效”的原假設。因此，該因果關系檢驗的方法和結果均可靠，且系統(tǒng)模型不存在過度識別約束問題。

4 環(huán)境規(guī)制對農業(yè)綠色全要素生產率和糧食安全的影響分析

4.1 計量模型與估計方法

為了考察環(huán)境規(guī)制對農業(yè)綠色生產率和糧食安全的影響，且由于農業(yè)綠色全要素生產率和糧食安全之間存在雙向因果關系，因此，本文將建立一個考慮兩者內生性的聯(lián)立方程模型。同時，由于環(huán)境規(guī)制的渠道多樣，借鑒趙玉明[26]等對環(huán)境規(guī)制的分類，從命令控制型、以碳排放交易市場為基礎的激勵性和自愿性規(guī)制研究環(huán)境規(guī)制對農業(yè)綠色生產率和糧食安全的作用程度，構建的聯(lián)立方程模型的基本形式如下：

GTFP=f（GS，EP×PI，CT×CI，EI，RD，DR，Dummy）（9）

GS=f（GTFP，EP×PI，CT×CI，EI，HC，DR，Dummy）（10）

其中，環(huán)境規(guī)制因素EP代表農業(yè)命令控制型環(huán)境規(guī)制政策因素，PI代表農業(yè)污染的相對排放水平，CT代表以碳排放交易市場為基礎的激勵性環(huán)境規(guī)制因素，CI代表CO2的相對排放水平，EI代表自愿性農業(yè)環(huán)保投資強度。借鑒Yang和Fan等[27]的研究本文設立EP與PI的乘積代表環(huán)境政策規(guī)制強度，CT與CI的乘積代表碳排放交易規(guī)制強度。為了確保聯(lián)立方程模型是可以識別的，本文在農業(yè)綠色生產率方程中增加了技術進步因素，用農業(yè)科研投資強度（RD）表征;在糧食安全方程中增加了農村人力資本（HC）因素。同時，為了控制每個地區(qū)自然災害和固有的其他社會經濟條件對農業(yè)綠色生產率和糧食安全的影響，還在兩個模型中增加了受災率（DR）變量和地區(qū)虛擬變量（Dummy）。

在估計聯(lián)立方程模型時，本文使用Zellner和Theil[28]提出的三階段最小二乘法（3SLS）將所有方程作為一個整體進行系統(tǒng)估計。對于一個多方程系統(tǒng)，如果方程中包含內生解釋變量，則對每個方程進行兩階段最小二乘法（2SLS）估計是一致的;但卻不是最有效率的，因為單一方程2SLS忽略了不同方程的擾動項之間可能存在相關性。同時，Greene[29]分析認為，當誤差項服從正態(tài)分布時，用3SLS對整個聯(lián)立方程系統(tǒng)同時進行估計是漸進有效的，且能夠對工具變量的有效性進行檢驗。

4.2 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)已有研究和數(shù)據(jù)可獲得性，本文確定各環(huán)境規(guī)制變量和控制變量如下：①農業(yè)命令控制型環(huán)境規(guī)制政策，用省級當年施行的環(huán)境規(guī)制政策數(shù)量表示;②以碳排放交易市場為基礎的激勵性環(huán)境規(guī)制，借鑒Yang和Fan等[30]的研究，省級啟動碳排放交易市場以后該變量取值為1，之前取值為0;③污染和CO2的相對排放水平，借鑒朱平芳和張征宇等[31]的方法計算得出，使污染物計量避免了共線性和難以橫向可比的問題;④自愿性農業(yè)環(huán)保投資強度，用當年完成環(huán)保驗收項目環(huán)保投資額占地區(qū)生產總值的百分比表示;⑤農業(yè)科研投資強度，用農業(yè)科研投資占農業(yè)GDP的百分比表示;⑥農村人力資本，參照Hall和Jones[32]的思路，計算出農村居民平均受教育年限，再根據(jù)李谷成[33]的研究，將平均受教育年限轉化為農村人力資本量;⑦受災率，用受災面積占農作物總播種面積比重表示，反應不可控氣候因素影響。聯(lián)立方程模型的數(shù)據(jù)主要整理于1989—2016年《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國科技統(tǒng)計資料匯編》，指標的統(tǒng)計描述見表5。

4.3 估計結果及分析

根據(jù)上文的分析，本文通過Stata14.0軟件運用三階段最小二乘法估計上述聯(lián)立方程模型的相關參數(shù)，具體估計結果見表6。

根據(jù)方程（9）的估計結果，糧食安全的系數(shù)在5%的顯著性水平上通過了檢驗，表明中國目前高耗能型的糧食安全保障方式對農業(yè)綠色生產率的增長具有顯著的負向影響;命令控制型環(huán)境政策規(guī)制、激勵性碳排放交易規(guī)制和自愿性環(huán)保投資規(guī)制均在1%顯著性水平上對農業(yè)綠色生產率產生正向影響，表明中國現(xiàn)有環(huán)境規(guī)制在整體上減少了農業(yè)污染排放。同時，根據(jù)“波特假說”，適當?shù)沫h(huán)境規(guī)制可以促使更多創(chuàng)新技術和生產管理活動的進行，而這些創(chuàng)新將提高生產力，從而抵消由環(huán)境保護帶來的社會成本和生產成本，并且提升盈利能力和產品質量，因此，中國現(xiàn)階段農業(yè)環(huán)境規(guī)制產生的“創(chuàng)新補償”正效應抵消了“遵循成本”的負效應，從而促進了農業(yè)綠色生產率的提高;以農業(yè)科研投資強度衡量的技術進步對農業(yè)綠色生產率的影響為正但不顯著，這說明現(xiàn)階段中國農業(yè)技術進步并不會顯著改善農業(yè)綠色生產率，可能的原因是農業(yè)科研投資保障的技術進步方向分為高耗能型生產技術和清潔生產技術，目前中國清潔生產技術的研發(fā)正處于起步階段，并不能充分代替高耗能型生產技術的應用;受災率在1%顯著性水平上對農業(yè)綠色生產率表現(xiàn)出負向影響，這與農業(yè)的特殊性有關;地區(qū)因素影響部分顯著。

至關重要地，對比命令控制型環(huán)境政策規(guī)制與激勵性碳排放交易規(guī)制和自愿性環(huán)保投資規(guī)制對農業(yè)綠色生產率增長的影響，后兩者（系數(shù)為0.279和0.267）引發(fā)的對農業(yè)綠色生產率增長的激勵比前者（系數(shù)為0.106）更大。這是因為命令控制型環(huán)境政策規(guī)制通常要求生產者達到一定的環(huán)境標準，或采取某種污染減排技術。在這種情況下，大多數(shù)生產者傾向于采取一勞永逸的行為，例如簡單

地實施末端治理措施，或者購買排污權和繳納排污費。此外，排污權購買和排污費繳納是一項持續(xù)支出，會使被規(guī)制生產者負擔較重的運營成本。因此，市場化的排污權購買和排污費繳納更有效地將污染引起的社會成本轉化為生產者的私人成本，并推動生產者尋找最根本的解決方案，例如開展研發(fā)活動，優(yōu)化資源配置以及重新協(xié)整產品和生產過程等。

根據(jù)方程（10）的估計結果，農業(yè)綠色生產率的系數(shù)在1%的顯著性水平上通過了檢驗，表明農業(yè)綠色生產率的增長可能是由遏制高耗能型投入帶動的，并且生產率增長導致了勞動力成本和生產成本上升，從而對糧食安全的保障產生了負向作用。同時，不同的環(huán)境規(guī)制因素對糧食安全的影響不同：①命令控制型環(huán)境政策規(guī)制與糧食安全。從回歸系數(shù)看，農業(yè)命令控制型政策規(guī)制在1%顯著性水平上對糧食安全的保障程度產生了正面影響。根據(jù)楊錦英等[28]的觀點，糧食生產主要依靠增加要素投入和提高生產率這兩條途徑，因此，上述結果表明命令控制型環(huán)境規(guī)制產生的“傳統(tǒng)生產率補償”正效應抵消了“要素投入遏制”負效應。②激勵性碳排放交易規(guī)制與糧食安全。模型估計結果表明，碳排放交易規(guī)制對糧食安全保障程度的影響顯著為負，究其原因，一方面中國的碳排放交易體系為化肥、農藥等高效高耗能型農業(yè)技術提供企業(yè)設定了排放限額進而影響了要素投入，另一方面中國目前的碳排放交易體系還為充分傳導入農業(yè)領域，導致“傳統(tǒng)生產率補償”效應無法帶來“雙贏”結果。③自愿性環(huán)保投資規(guī)制與糧食安全。從回歸系數(shù)看，環(huán)保投資規(guī)制對糧食安全的影響為正但不顯著，可能的解釋是環(huán)保投資項目在一定程度上促進了綠色生產率的增長，但并未明顯改善傳統(tǒng)生產率。此外，農村人力資本對糧食安全的保障程度表現(xiàn)出顯著的正向影響;受災率對糧食安全的影響為負但不顯著，表明中國的自然災害并沒有使糧食產量有明顯下降;地區(qū)虛擬變量通過了顯著性檢驗，表明地理位置是導致糧食安全保障程度存在地區(qū)差異的因素之一。

5 結論與政策啟示

隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和農業(yè)供給側結構性改革的貫徹落實，本文將農業(yè)部門可持續(xù)發(fā)展分為農業(yè)綠色全要素生產率增長和糧食安全可持續(xù)性的保障，認為環(huán)境規(guī)制的適用性和有效性是影響這兩大方面增長的重要因素。中國資源要素稟賦的有限性決定了農業(yè)可持續(xù)發(fā)展的障礙，從長期來看，一方面農業(yè)綠色生產率衡量的經濟增長帶來的勞動力成本和生產成本上升導致了糧食安全和農產品競爭力下降，另一方面為確保糧食安全而采取的粗放外延型農業(yè)生產方式又影響了綠色生產率的改善。然而，農業(yè)綠色生產率的增長毋庸置疑是確保糧食安全的根本動力，糧食安全的保障反過來又有助于誘導綠色全要素生產率的提高，增強農民自行生產和購買糧食的能力，形成良性互動局面，從而促進農業(yè)經濟可持續(xù)發(fā)展。

在理論分析和相關研究經驗的基礎上，首先，本文使用2000—2015年的中國省級面板數(shù)據(jù)，引入碳排放交易和排污費征收標準，將農業(yè)生產帶來的二氧化碳排放和化學需氧量排放轉化為環(huán)境成本納入生產率測算體系，同時考慮氮磷流失環(huán)境污染因素，結合隨機前沿函數(shù)模型，測算并分析了21世紀以來中國各省份及三大區(qū)域的農業(yè)綠色全要素生產率，發(fā)現(xiàn)2000—2015年間全國平均農業(yè)綠色全要素生產率年均增長4.10%，呈現(xiàn)明顯的時序波動性以及地區(qū)之間的梯度性特征。隨后，本文運用動態(tài)面板差分GMM方法對中國農業(yè)綠色全要素生產率和糧食安全之間的因果關系進行了嚴格檢驗，結果表明，農業(yè)綠色全要素生產率和糧食安全之間存在雙向因果關系。在此基礎上，本文通過構建聯(lián)立方程模型，從命令控制型、以碳排放交易市場為基礎的激勵性和自愿性規(guī)制這三方面研究了環(huán)境規(guī)制對農業(yè)綠色生產率和糧食安全的影響。研究發(fā)現(xiàn)，環(huán)境規(guī)制對農業(yè)綠色全要素生產率和糧食安全總體均有顯著影響，但不同類型的環(huán)境規(guī)制對農業(yè)綠色生產率和糧食安全的影響不同，命令控制型環(huán)境政策規(guī)制對農業(yè)綠色全要素生產率和糧食安全均產生正向影響，激勵性碳排放交易規(guī)制對農業(yè)綠色全要素生產率和糧食安全分別產生了正向作用和負向作用，自愿性環(huán)保投資規(guī)制僅對農業(yè)綠色全要素生產率產生了顯著正向影響。同時，在控制環(huán)境規(guī)制、技術進步、人力資本和地區(qū)因素的影響后，農業(yè)綠色生產率和糧食安全相互具有顯著的負相關效應。

根據(jù)上述分析，本研究得出了一些政策含義。首先，農業(yè)綠色全要素生產率呈現(xiàn)明顯的區(qū)域差異表明，中國未來必須避免重復東部地區(qū)“先污染，后治理”的模型。這要求中國政府加大力度，進行更加審慎慎重的政策設計，以防止污染轉移的可能性，抓住機遇走向“綠色農業(yè)”。其次，環(huán)境規(guī)制的不合理設計不能形成農業(yè)綠色全要素生產率增長的激勵，從而成為確保糧食安全階段中國農業(yè)發(fā)展方式呈現(xiàn)粗放和外延特征的重要原因?？v觀美國和歐盟的環(huán)境規(guī)制，美國關注生產外部性，其環(huán)境規(guī)制立足于農場法下，強調環(huán)境政策市場化運作，倚重可交易排污許可機制，依靠競標的方式來選擇項目參與者，同時，注重環(huán)境規(guī)制與其他政策協(xié)調運行;歐盟關注產品外部性，為了農業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和農產品市場的平衡，歐盟啟動休耕等農業(yè)補償措施，逐步形成了歐盟農業(yè)生態(tài)補償政策體系，分別對生態(tài)敏感地區(qū)、保護農業(yè)生態(tài)環(huán)境行為和農村林業(yè)補償政策的實施建立了專項基金，并通過農產品環(huán)境標識制度（如有機農產品）和稅收手段調控農業(yè)環(huán)境。因此，我們應該清醒地認識到，盲目加強環(huán)境規(guī)制并不能自動提高農業(yè)綠色全要素生產率，反而會降低糧食安全保障程度，要在提高環(huán)境政策適用性和推動傳統(tǒng)末端治理模式向清潔生產方式轉變的情況下實現(xiàn)雙贏，關鍵還在于監(jiān)管工具的精心設計和環(huán)境規(guī)制的合理制定。選擇精心設計的監(jiān)管手段包含兩個含義：一方面，要制定適度穩(wěn)定的農業(yè)環(huán)境規(guī)制強度和標準，繼續(xù)實施并確?！半p減”政策、土壤修復政策的全面推廣，大力發(fā)展循環(huán)農業(yè)和生態(tài)農業(yè);另一方面，應積極推進環(huán)境規(guī)制工具由命令型向激勵型轉變，加強對環(huán)境友好型農業(yè)生產行為的補貼，同時，激勵型環(huán)境政策應從知識、信息、資金和市場需求等方面考慮提高對清潔生產技術研發(fā)的積極性，克服生產清潔技術所面臨的各種約束[34]，促進綠色科技興農。此外，中國應更加注重市場化手段在農業(yè)節(jié)能減排及環(huán)境保護方面的基礎性作用，通過開展環(huán)境稅、排污權交易試點，逐步建立健全統(tǒng)一的全國碳排放交易市場和水匯交易市場，并循序漸進構建適用于農業(yè)的交易機制。最后，針對中國目前農業(yè)環(huán)境規(guī)制手段相對單一（主要是命令控制型）的不足，應該加大對不同類型法規(guī)的整合力度，建立均衡的“環(huán)境規(guī)制組合”體系，以給予農民尤其是大農戶和農業(yè)企業(yè)選擇更先進技術實現(xiàn)節(jié)能減排和提升糧食安全保障程度的靈活性，為其競爭力創(chuàng)造協(xié)同效應。

參考文獻

[1]全炯振. 中國農業(yè)全要素生產率增長的實證分析：1978—2007年——基于隨機前沿分析（SFA）方法[J]. 中國農村經濟， 2009（9）：36-47.

[2]OSKAM A. Productivity measurement， incorporating environmental effects of agricultural production[J]. Developments in agricultural economics， 1991， 7（2）：186-204.

[3]BALL V E， NEHRING R. Incorporating environmental impacts in the measurement of agricultural productivity growth[J]. Journal of agricultural & resource economics， 2004， 29（3）：436-460.

[4]HOANG V N， COELLI T. Measurement of agricultural total factor productivity growth incorporating environmental factors： a nutrients balance approach[J]. Journal of environmental economics & management， 2011， 62（3）：462-474.

[5]KUOSMANEN T. Green productivity in agriculture： a critical synthesis[R]. Aalto University， 2013：19-21.

[6]JAFFA A B， PETERSON S R， PORTNEY P R， et al. Environmental regulation and the competitiveness of U.S. manufacturing： what does the evidence tell U.S.？[J]. Journal of economic literature， 1995， 33（1）：132-163.

[7]PORTER M E. Americas green strategy[J]. Scientific American， 1991， 264（4）：193-246.

[8]XIE R H， YUAN Y J， HUANG J J. Different types of environmental regulations and heterogeneous influence on ‘green productivity： evidence from China[J]. Ecological economics， 2017， 132：104-112.

[9]潘丹. 考慮資源環(huán)境因素的中國農業(yè)生產率研究[D]. 南京：南京農業(yè)大學， 2012.

[10]梁流濤， 曲福田， 馮淑怡. 基于環(huán)境污染約束視角的農業(yè)技術效率測度[J]. 自然資源學報， 2012（9）：1580-1589.

[11]祝志勇， 幸漢龍. 環(huán)境規(guī)制與中國糧食產量關系的研究——基于環(huán)境庫茲涅茨倒U型曲線[J]. 云南財經大學學報， 2017， 33（4）：64-72.

[12]王奇， 王會， 陳海丹. 中國農業(yè)綠色全要素生產率變化研究：1992—2010年[J]. 經濟評論， 2012（5）：24-33.

[13]李谷成. 中國農業(yè)的綠色生產率革命：1978—2008年[J]. 經濟學（季刊）， 2014， 13（2）：537-558.

[14]BATTESE G E， COELLI T J. Frontier production functions， technical efficiency and panel data： with application to paddy farmers in India[J]. Journal of productivity analysis， 1992， 3（1-2）：153-169.

[15]BATTESE G E， COELLI T J. A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data[J]. Empirical economics， 1995， 20（2）：325-332.

[16]TOLENTINI A L. New concepts of productivity and its improvement[C]. Budapest： European Productivity Network Seminar， 2004：13-14.

[17]胡鞍鋼， 鄭京海， 高宇寧，等. 考慮環(huán)境因素的省級技術效率排名（1999—2005）[J]. 經濟學（季刊）， 2008（3）：933-960.

[18]李波， 張俊飚， 李海鵬. 中國農業(yè)碳排放時空特征及影響因素分解[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2011， 21（8）：80-86.

[19]賴斯蕓， 杜鵬飛， 陳吉寧. 基于單元分析的非點源污染調查評估方法[J]. 清華大學學報（自然科學版）， 2004， 44（9）：1184-1187.

[20]陳敏鵬， 陳吉寧， 賴斯蕓. 中國農業(yè)和農村污染的清單分析與空間特征識別[J]. 中國環(huán)境科學， 2006， 26（6）：751-755.

[21]呂新業(yè)， 冀縣卿. 關于中國糧食安全問題的再思考[J]. 農業(yè)經濟問題， 2013（9）：17-26.

[22]鐘甫寧. 正確認識糧食安全和農業(yè)勞動力成本問題[J]. 農業(yè)經濟問題， 2016（1）：4-9.

[23]ARELLANO M， BOND S. Some tests of specification for panel data： Monte Carlo evidence and an application to employment equations[J]. Review of economic studies， 1991， 58（2）：277-297.

[24]BLUNDELL R， BOND S. Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models[J]. Economics papers， 1995， 87（1）：115-143.

[25]HOLTZEAKIN D， SCHWARTZ A E. Spatial productivity spillovers from public infrastructure： evidence， from state highways[C]. National Bureau of Economic Research， Inc， 1995：459-468.

[26]趙玉民， 朱方明， 賀立龍. 環(huán)境規(guī)制的界定、分類與演進研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2009， 19（6）：85-90.

[27]YANG Z， FAN M， SHAO S， et al. Does carbon intensity constraint policy improve industrial green production performance in China？ a Quasi-DID analysis[J]. Energy economics， 2017， 68（C）： 271-282.

[28]ZELLNER A， THEIL H. Three-stage least squares： simultaneous estimation of simultaneous equations[J]. Econometrica， 1962， 30（1）：54-78.

[29]GREENE W H. Econometric analysis： fourth edition[M]. Upper Saddle River， NJ：Prentice Hall， 2000： 747-754.

[30]朱平芳， 張征宇， 姜國麟. FDI與環(huán)境規(guī)制：基于地方分權視角的實證研究[J]. 經濟研究， 2011（6）：133-145.

[31]HALL R E， JONES C I. Why do some countries produce much more output per worker than others？[J]. Quarterly journal of economics， 1999， 114（1）：83-116.

[32]李谷成. 人力資本與中國區(qū)域農業(yè)全要素生產率增長——基于DEA視角的實證分析[J]. 財經研究， 2009， 35（8）：115-128.

[33]楊錦英， 韓曉娜， 方行明. 中國糧食生產效率實證研究[J]. 經濟學動態(tài)， 2013（6）：47-53.

[34]沈能. 環(huán)境效率、行業(yè)異質性與最優(yōu)規(guī)制強度——中國工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)的非線性檢驗[J]. 中國工業(yè)經濟， 2012（3）：56-68.

Environmental regulation， agricultural green TFP and grain security

ZHAN Jin-tao1，2 XU Yu-jiao1，2

（1.College of Economics and Management， Nanjing Agricultural University， Nanjing Jiangsu 210095， China;2.Research Center for China Food Security， Nanjing Agricultural University， Nanjing Jiangsu 210095， China）

Abstract Green development will become the key content of Chinas future grain security protection. Measuring agricultural green TFP （total factor productivity） is conducive to judging the current development site， and reasonable agricultural environmental regulation is an effective way to promote green productivity and solve the contradiction between food supply and demand. This paper introduced carbon emissions trading and sewage charges collection standards， and analyzed Chinas provincial agricultural green TFP from 2000 to 2015 by using stochastic frontier function model （SFA） and considering environmental costs as agricultural green GDP. It used GMM method to test whether there was a causal relationship between agricultural green TFP and grain security， and constructed the simultaneous equations model to analyze the influence mechanism between them and the driving mechanism of different environmental regulation factors to them. The results showed that： ①the national average agricultural green TFP increased by 4.1% annually during the period from 2000 to 2015， showing obvious time-series volatility and gradient characteristics between regions; ②there was a two-way causal relationship between agricultural green TFP and grain security; ③the increase in agricultural green TFP would reduce the level of grain security， while over-emphasizing grain security would in turn inhibit the growth of agricultural green TFP; ④command controlled environmental policy regulation had a positive impact on agricultural green TFP and grain security， incentive carbon emissions trading regulations had a positive on agricultural green TFP and negative effect on grain security， and the regulation of environmental protection investment only had a positive effect on agricultural green TFP. Therefore， designing environmental monitoring tools carefully， improving the appropriateness and applicability of environmental regulation policies， establishing and strengthening incentive mechanisms and market-based emissions trading mechanisms that can fully mobilize farmers to implement cleaner production， and integrating different types of environmental regulations vigorously to create a balanced ‘Environmental Regulation Combination System， are the key to improve the growth of agricultural green TFP and ensure the sustainable development of grain security.

Key words agricultural green TFP; grain security; environmental regulation; causality; simultaneous equation model