郭海紅，劉新民,2

(1.青島農(nóng)業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，山東 青島 266109； 2.山東科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東 青島 266590)

1 引言

從2006年1月1日聯(lián)合國(guó)取消對(duì)中國(guó)糧食補(bǔ)貼后，中國(guó)糧食產(chǎn)量在2006-2015年實(shí)現(xiàn)“十一連增”，但2016年出現(xiàn)下降拐點(diǎn)，結(jié)束了連增的良好態(tài)勢(shì)，這意味著農(nóng)業(yè)發(fā)展的格局發(fā)生變化。自2006年以來(lái)，農(nóng)業(yè)發(fā)展取得了驕人的成績(jī)，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值保持年均4%的增速，農(nóng)民人均收入以9%的年均速度增長(zhǎng)。但中國(guó)農(nóng)業(yè)長(zhǎng)期賴以增長(zhǎng)的基礎(chǔ)是要素高投入、資源高浪費(fèi)、污染高排放，而勞動(dòng)力等要素的成本持續(xù)高升、資源短缺約束日益明顯、環(huán)境污染逐漸扼喉等形成農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的屏障，這也倒逼農(nóng)業(yè)尋求集約、綠色的增長(zhǎng)模式，農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率(Agriculture Green Total Factor Productivity，AGTFP)的增長(zhǎng)成為可替代性路徑選擇。那么，AGTFP是什么？其時(shí)空格局是怎樣的？區(qū)域差異的長(zhǎng)期演變趨勢(shì)是怎樣的？這些問(wèn)題的解答對(duì)完善AGTFP理論和探索中國(guó)農(nóng)業(yè)綠色增長(zhǎng)路徑具有理論和實(shí)踐指導(dǎo)意義。

考慮資源和環(huán)境污染約束的全要素生產(chǎn)率為綠色全要素生產(chǎn)率的觀點(diǎn)已經(jīng)得到共識(shí)[1-3]，目前研究熱點(diǎn)在工業(yè)領(lǐng)域，AGTFP研究相對(duì)較少，對(duì)AGTFP的內(nèi)涵以及理論分析框架尚未有共識(shí)性觀點(diǎn)。關(guān)于AGTFP的內(nèi)涵最大的爭(zhēng)議在于作為資源環(huán)境約束的因素的確定，一種代表性的觀點(diǎn)是把農(nóng)業(yè)面源污染作為環(huán)境約束納入全要素生產(chǎn)率分析框架，如李谷成[4]、梁俊和龍少波等[5]、李兆亮等[6]。一種代表性觀點(diǎn)是把農(nóng)業(yè)碳排放作為環(huán)境約束因素，如葛鵬飛等[7]。在AGTFP的測(cè)算中對(duì)環(huán)境因素的處理莫衷一是，以Thijssen[8]為代表的觀點(diǎn)是把環(huán)境因素作為投入變量，Hailu[9]、楊俊和邵漢華[10]、陳詩(shī)一[11]、胥敬華和杜娟[12]、楊福霞等[13]均對(duì)不同行業(yè)或區(qū)域應(yīng)用該方法做過(guò)測(cè)算。把環(huán)境污染作為投入要素理論上是可行的，假定在期望產(chǎn)出不變的情況下，環(huán)境污染和資源投入均實(shí)現(xiàn)一定比例的下降，然而，實(shí)際生產(chǎn)進(jìn)程中，環(huán)境污染和投入資源很難總保持等比例關(guān)系，也難以反映真實(shí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)流程，因而不太適合按此方法處理農(nóng)業(yè)環(huán)境污染要素。以Ball等[14]、Nanere等[15]、Shen等[16]為代表的觀點(diǎn)是把環(huán)境因素作為非期望產(chǎn)出變量。其內(nèi)在邏輯是環(huán)境污染是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的結(jié)果，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)既有農(nóng)產(chǎn)品等期望產(chǎn)出，也伴隨著面源污染和碳排放等非期望產(chǎn)出，該邏輯符合實(shí)際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程，故本文把環(huán)境污染要素作為非期望產(chǎn)出納入AGTFP測(cè)算的框架中。

TFP的測(cè)算方法主要有兩種，一種是參數(shù)法，以C-D函數(shù)法、代數(shù)指數(shù)法和超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)法為主，參數(shù)法的模型簡(jiǎn)單，但需要事先確定函數(shù)的形式，需要精確把控投入產(chǎn)出變量的價(jià)格信息，而且假設(shè)前提非常嚴(yán)格，需具備規(guī)模報(bào)酬不變的條件；另一種是非參數(shù)法，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)、Shephard距離函數(shù)(DF)和Malmquist指數(shù)、方向性距離函數(shù)(DDF)和Malmquist-Luenberger指數(shù)、SBM函數(shù)等，非參數(shù)法無(wú)需設(shè)定函數(shù)形式，把決策單元與構(gòu)建的最優(yōu)隨機(jī)前沿面比較，結(jié)合指數(shù)法測(cè)算結(jié)果。但是，不管是DEA模型還是SBM模型都不能處理投入和產(chǎn)出變量同時(shí)具有徑向和非徑向特征的情況[17]。對(duì)AGTFP的測(cè)算現(xiàn)有文獻(xiàn)比較多見(jiàn)的是基于一個(gè)視角，如靜態(tài)視角采用SBM函數(shù)，動(dòng)態(tài)視角選用ML指數(shù)，難以全面測(cè)度AGTFP。對(duì)AGTFP的研究較多關(guān)注國(guó)家層面，而區(qū)域的自然條件、資源稟賦、經(jīng)濟(jì)水平等異質(zhì)性條件明顯，區(qū)域間農(nóng)業(yè)發(fā)展差距明顯，而現(xiàn)有研究對(duì)AGTFP區(qū)域異質(zhì)性研究更多地關(guān)注時(shí)序演化、區(qū)域格局及影響因素[4,6]，而且更多地定性分析區(qū)域間差異，對(duì)區(qū)域長(zhǎng)期演變趨勢(shì)研究也較為匱乏。

本研究相較已有研究的拓展：第一，把“資源-能源-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境”因素同時(shí)納入AGTFP理論分析框架中，更全面、合理地測(cè)量AGTFP水平，以傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)投入三要素衡量經(jīng)濟(jì)要素，以農(nóng)業(yè)用水量衡量資源要素，以農(nóng)業(yè)用電量衡量能源要素，并把它們作為投入要素，農(nóng)業(yè)碳排放和農(nóng)業(yè)面源污染都作為非期望產(chǎn)出要素。第二，改進(jìn)EBM模型，克服了農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出既有徑向又有非徑向的難題，并與GML指數(shù)結(jié)合，靜態(tài)和動(dòng)態(tài)結(jié)合測(cè)算AGTFP，并解析AGTFP增長(zhǎng)源泉。第三，綜合運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差、泰爾指數(shù)、Dagum基尼系數(shù)等定量衡量AGTFP的區(qū)域差異。第四，以核密度函數(shù)和空間馬爾科夫鏈從時(shí)空視域分析中國(guó)AGTFP的動(dòng)態(tài)演變規(guī)律。

2 研究方法、理論模型與數(shù)據(jù)處理

2.1 研究方法

2.1.1 AGTFP測(cè)算模型設(shè)計(jì)

(1)AGTFP靜態(tài)效率測(cè)算模型—改進(jìn)的EBM模型

在存在非期望產(chǎn)出的情況下，資源、能耗和污染排放是“不可分的”、“徑向”的關(guān)系，而除了能源之外的傳統(tǒng)投入要素如勞動(dòng)、資本等和產(chǎn)出之間是“可分的”、“非徑向”關(guān)系，但DEA模型和SBM距離函數(shù)都不能測(cè)度處理存在徑向和非徑向關(guān)系的投入產(chǎn)出關(guān)系?；诖耍琓one和Tsutsui[18]提出了一種同時(shí)包含徑向與非徑向兩類(lèi)距離函數(shù)的混合函數(shù)模型。由于模型中使用了ε參數(shù)，Tone稱(chēng)之為EBM(Epsilon-Based Measure)函數(shù)。EBM模型能在一定程度上彌補(bǔ)傳統(tǒng)DEA模型和SBM模型的不足，表達(dá)式為(1)：

(1)

由于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、資源、環(huán)境之間關(guān)系的復(fù)雜性，既有期望產(chǎn)出又有非期望產(chǎn)出，徑向和非徑向關(guān)系同時(shí)存在，因此在EBM模型的基礎(chǔ)上擴(kuò)展為包含非期望產(chǎn)出的EBM模型用于測(cè)算靜態(tài)的AGTFP，模型為(2)：

(2)

(2)AGTFP動(dòng)態(tài)效率測(cè)算模型—Malmquist-Luenberger指數(shù)

EBM模型是基于靜態(tài)的農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率的思想，限于固定的時(shí)間范圍內(nèi)，難以刻畫(huà)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率動(dòng)態(tài)變化情況。而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程具有連續(xù)性、長(zhǎng)期性的特點(diǎn)，在長(zhǎng)期生產(chǎn)過(guò)程中農(nóng)業(yè)技術(shù)水平總是在改變的，比如技術(shù)進(jìn)步水平的不斷提高，會(huì)引致生產(chǎn)水平的不斷提升。當(dāng)DMU數(shù)據(jù)是面板數(shù)據(jù)時(shí)，為更好地反映生產(chǎn)效率的變化狀態(tài)，Malmquist[19]提出的Malmquist指數(shù)成為不二選擇。在考慮到非期望產(chǎn)出的情況下，Chambers等[20]把Malmquist指數(shù)和包含非期望產(chǎn)出的方向距離函數(shù)結(jié)合起來(lái)，構(gòu)建了Malmquist-Luenberger指數(shù)，表達(dá)式為(3)：

MLt,t+1=

(3)

本研究測(cè)算的是綠色全要素生產(chǎn)率，標(biāo)記ML指數(shù)為GML指數(shù)，也可以分解為綠色技術(shù)效率變化指數(shù)(GEC)和綠色技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)(GTC),具體地見(jiàn)式(4)、(5)、(6)：

GECt,t+1=

(4)

GTCt,t+1=

(5)

GMLt,t+1=GEC×GTC

(6)

為得到GML指數(shù)，需要先計(jì)算四個(gè)方向距離函數(shù)值D0。

GEC測(cè)量的是跨期綠色技術(shù)效率的變化，當(dāng)GEC>1時(shí)，表示效率改進(jìn)；當(dāng)GEC<1時(shí)，表示效率降低。GTC測(cè)量的是綠色技術(shù)進(jìn)步動(dòng)態(tài)變化情況，當(dāng)GTC>1時(shí)，表示生產(chǎn)前沿面沿著期望產(chǎn)出增加非期望產(chǎn)出減少的方向外移；當(dāng)GTC<1時(shí)，生產(chǎn)前沿面反方向內(nèi)陷。當(dāng)GML>1時(shí)表示AGTFP提高；當(dāng)GML<1時(shí)表示AGTFP下降。

2.1.2 區(qū)域差異度量方法

為定量分析AGTFP的區(qū)域差異，又考慮到不同方法對(duì)數(shù)據(jù)的敏感程度不同，選用標(biāo)準(zhǔn)差(S)、變異系數(shù)(CV)、泰爾指數(shù)(Theil)、基尼系數(shù)(Gini)分別測(cè)算AGTFP的區(qū)域差異，并取這幾種方法所測(cè)得的均值衡量區(qū)域差異。

2.1.3 時(shí)空差異演變度量方法

采用核密度函數(shù)分析區(qū)域差異的時(shí)序演變，運(yùn)用空間馬爾科夫鏈法解析AGTFP的區(qū)域演變趨勢(shì)。

(1)核密度函數(shù)

核密度函數(shù)是基于核函數(shù)對(duì)隨機(jī)變量概率密度通過(guò)平滑估計(jì)以衡量隨機(jī)變量的分布形態(tài)的非參數(shù)估計(jì)法[20]。設(shè)一組隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)為f(x)，表達(dá)式為(7)：

(7)

其中n為觀測(cè)值數(shù)量，K(·)為核密度函數(shù)，h為帶寬，最佳h的選擇應(yīng)使積分均方誤差最小。本研究以高斯核函數(shù)估計(jì)AGTFP核密度曲線用于分析AGTFP的區(qū)域差異隨時(shí)間演變規(guī)律。

(2)空間馬爾科夫鏈

傳統(tǒng)的馬爾科夫鏈?zhǔn)且环N隨機(jī)時(shí)間序列方法，需要具備“無(wú)后效性”[21]，且通常假定區(qū)域間互相獨(dú)立，而空間馬爾科夫鏈把傳統(tǒng)馬爾科夫鏈與空間滯后算子融合[22]，克服了傳統(tǒng)馬爾科夫嚴(yán)格假定條件，可以用于分析鄰近區(qū)域AGTFP對(duì)本區(qū)域的動(dòng)態(tài)演變的影響。本研究以wy作為空間滯后算子(其中w為鄰階矩陣，y為區(qū)域AGTFP累積增長(zhǎng)率)衡量鄰階空間滯后類(lèi)型，并在某一區(qū)域初始年份AGTFP累積增長(zhǎng)率的鄰階空間滯后類(lèi)型為基礎(chǔ)將傳統(tǒng)的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣分解為m個(gè)m*m的條件轉(zhuǎn)移概率矩陣，矩陣中的元素pij(m)為某一區(qū)域在t年的鄰階空間滯后類(lèi)型為m的情況下，經(jīng)過(guò)d年由i類(lèi)型轉(zhuǎn)移到j(luò)類(lèi)型的概率。通過(guò)空間馬爾科夫鏈可以解析區(qū)域AGTFP增長(zhǎng)在不同的鄰階空間滯后類(lèi)型下轉(zhuǎn)移的概率大小。

2.2 理論模型與變量界定

本研究的目的是探究聯(lián)合國(guó)取消糧食補(bǔ)貼后AGTFP的變化，所以確定研究期為2006-2016年。因數(shù)據(jù)可得性只研究中國(guó)31個(gè)省和自治區(qū)(不包含港澳臺(tái)地區(qū))，需要特別說(shuō)明的是文中的農(nóng)業(yè)指的是農(nóng)林牧漁業(yè)，即廣義農(nóng)業(yè)。

2.2.1 理論模型

根據(jù)Fare[24]構(gòu)造既包含期望產(chǎn)出，又包含非期望產(chǎn)出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可能性集。假設(shè)每一個(gè)DMU使用N種投入X，產(chǎn)出M種期望產(chǎn)出Y，I種非期望產(chǎn)出U，則農(nóng)業(yè)環(huán)境技術(shù)集可以描述為式(8)，農(nóng)業(yè)環(huán)境技術(shù)需滿足投入和期望產(chǎn)出可自由處置性；期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出具有聯(lián)合弱處置性和零結(jié)合性的特征。

(8)

2.2.2 變量界定

根據(jù)理論模型需要把“資源-能源-環(huán)境-經(jīng)濟(jì)”納入一個(gè)分析框架才能真正達(dá)到“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開(kāi)放、共享”目標(biāo)。結(jié)合文獻(xiàn)[25-29]考慮數(shù)據(jù)的科學(xué)性、合理性，甄選合理的投入產(chǎn)出變量。

投入變量：基于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)五要素論界定投入要素包括勞動(dòng)、土地、資本、水資源和電能源，這些要素是農(nóng)業(yè)發(fā)展必須的條件。勞動(dòng)投入以農(nóng)林牧漁從業(yè)人員年底數(shù)衡量；土地投入以農(nóng)作物播種面積與水產(chǎn)養(yǎng)殖面積之和衡量；對(duì)資本投入變量的選取不同于已有文獻(xiàn)，主要考慮了農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出間同時(shí)存在徑向和非徑向關(guān)系，選取化肥、機(jī)械、農(nóng)藥、農(nóng)膜及柴油作為資本投入，并考慮到DEA的數(shù)據(jù)敏感性，采取熵權(quán)法擬合資本投入要素。相較已有文獻(xiàn)，沒(méi)有納入役畜的原因是本研究的樣本考察期是聯(lián)合國(guó)取消農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼后的2006-2016年，該時(shí)間段內(nèi)農(nóng)機(jī)化水平逐漸提升，對(duì)役畜具有強(qiáng)的替代性作用(圖1)，水資源投入用農(nóng)業(yè)用水總量衡量。電能源投入用農(nóng)業(yè)用電量代表。

產(chǎn)出變量:期望產(chǎn)出變量以農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值衡量，并以2006年不變價(jià)格調(diào)整。非期望產(chǎn)出變量包括農(nóng)業(yè)面源污染和農(nóng)業(yè)碳排放，已有文獻(xiàn)更多地用單一要素，要么采用面源污染要么采用碳排放來(lái)衡量非期望產(chǎn)出，但面源污染和碳排放與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)都是相伴生的，單獨(dú)采用一個(gè)變量衡量環(huán)境污染要素不夠科學(xué)。其中農(nóng)業(yè)面源污染變量在賴斯蕓[30]清單法的基礎(chǔ)上結(jié)合《第一次全國(guó)污染源普查農(nóng)業(yè)面源污染源污染系數(shù)手冊(cè)》測(cè)算得到。農(nóng)業(yè)碳排放變量借鑒李波[31]的做法測(cè)算得到。

構(gòu)建的AGTFP測(cè)算指標(biāo)體系見(jiàn)表1。

表1 AGTFP測(cè)算指標(biāo)體系

2.2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

表1中指標(biāo)所需數(shù)據(jù)來(lái)源于《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、2007-2017年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料》、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)水資源公報(bào)》及部分省市統(tǒng)計(jì)年鑒等官方權(quán)威數(shù)據(jù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 考慮資源、能源、環(huán)境與否的TFP比較

采用改進(jìn)的EBM模型測(cè)算考慮資源、能源、環(huán)境約束的中國(guó)AGTFP和不考慮資源環(huán)境約束的ATFP，結(jié)果如表2所示。從中可以看出，AGTFP明顯低于ATFP，因AGTFP考慮了資源環(huán)境約束，更合理、真實(shí)地反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

3.2 AGTFP時(shí)序演變

從表2可知，2006-2016年中國(guó)AGTFP從0.607增長(zhǎng)到0.684呈微幅波動(dòng)上升趨勢(shì)，增幅只有1.2%，在聯(lián)合國(guó)取消對(duì)中國(guó)的糧食補(bǔ)貼后，中國(guó)采取了多重利農(nóng)政策，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率起到了一定的促進(jìn)作用，但AGTFP的微幅增長(zhǎng)說(shuō)明農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率增長(zhǎng)緩慢，農(nóng)業(yè)高速增長(zhǎng)的背后一定程度上帶來(lái)資源浪費(fèi)和環(huán)境破壞等附屬代價(jià)。

表2 AGTFP與ATFP比較

解構(gòu)中國(guó)AGTFP的GML指數(shù)以識(shí)別AGTFP增長(zhǎng)的源泉(圖2)，從圖2可以看出，2006-2016年GML指數(shù)年均增長(zhǎng)率為3.4%，綠色技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(GTC)年均增長(zhǎng)4.1%，而綠色技術(shù)效率(GEC)年均下降0.7%。對(duì)比AGTFP的GML指數(shù)的解構(gòu)部分，發(fā)現(xiàn)GML指數(shù)與GTC的演變趨勢(shì)高度一致，可見(jiàn)AGTFP增長(zhǎng)的動(dòng)力源泉在于農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步，其貢獻(xiàn)度為100.67%，農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率年均降低7%，對(duì)AGTFP起到明顯的抑制作用。按時(shí)序來(lái)看，除了2008-2009年間AGTFP的GML指數(shù)出現(xiàn)下降，其他年份GML指數(shù)均大于1，整個(gè)考察期內(nèi)，呈波動(dòng)中增長(zhǎng)趨勢(shì)。2008-2009年出現(xiàn)下降的原因可能在于2008年全國(guó)性特大洪災(zāi)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的直接的、致命性地影響，因農(nóng)業(yè)屬于弱質(zhì)性產(chǎn)業(yè)，易受自然災(zāi)害影響。比較“十一五”(2006-2010)與“十二五”及2016年(2011-2016)間AGTFP的增長(zhǎng)情況，發(fā)現(xiàn)雖然AGTFP增長(zhǎng)幅度不高，但后者增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)更為明顯，中國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展理念、環(huán)保意識(shí)及政策落地效果初現(xiàn)。

圖2 AGTFP解構(gòu)(2006-2016)

3.3 AGTFP區(qū)域差異及演變

3.3.1 靜態(tài)AGTFP區(qū)域差異

為更切實(shí)識(shí)別區(qū)域差距，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)，比較東部(含北京等11個(gè)省份)、中部(含山西等8個(gè)省份)、西部(含內(nèi)蒙古等12個(gè)省份)的AGTFP水平(圖3)，從圖3可看出東部地區(qū)AGTFP的平均水平遠(yuǎn)高于西部和中部地區(qū)，中部地區(qū)AGTFP水平最低，呈現(xiàn)“中部塌陷”，西部AGTFP在2007-2008年間小幅上升，之后回穩(wěn)，略低于全國(guó)平均水平，區(qū)域差異狀態(tài)顯然。

圖3 全國(guó)及東部、中部、西部AGTFP比較(2006-2016)

3.3.2 動(dòng)態(tài)AGTFP區(qū)域差異

2006-2016年中國(guó)AGTFP省際和區(qū)域的GML指數(shù)及解構(gòu)情況如表3所示。

表3 中國(guó)省域AGTFP解構(gòu)(2006-2016)

在省際層面，2006-2016年間AGTFP增速排前五位的分別是北京(1.171)、上海(1.152)、浙江(1.099)、福建(1.077)、江蘇(1.071)，而排在后五位的分別是內(nèi)蒙古(0.998)、廣西(0.998)、江西(0.997)、山西(0.979)、黑龍江(0.976)，僅有北京等12個(gè)省份的AGTFP增長(zhǎng)率高于全國(guó)平均水平，占比僅為38.7%，AGTFP整體增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)不是很樂(lè)觀。從省際AGTFP解構(gòu)指數(shù)剖解AGTFP增長(zhǎng)源泉，從中可看到僅北京、上海等7個(gè)省域的AGTFP呈綠色技術(shù)進(jìn)步和綠色技術(shù)效率“雙輪”驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)模式，其他省域的GEC指數(shù)都不同程度的下降，綠色技術(shù)效率省域間差距明顯，綠色技術(shù)創(chuàng)新呈區(qū)域集聚狀態(tài)，離區(qū)域間農(nóng)業(yè)綠色協(xié)調(diào)增長(zhǎng)距離尚遠(yuǎn)。

在區(qū)域?qū)用?，比較東、中、西部AGTFP的解構(gòu)組成(見(jiàn)表3)。東部AGTFP年均增長(zhǎng)率為7.6%，中部增長(zhǎng)率為0.5%，西部為1.6%，東部最高，中部最低，中部地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所受資源環(huán)境約束的壓力較大。從AGTFP解構(gòu)組成來(lái)看，東部地區(qū)呈現(xiàn)綠色技術(shù)效率和綠色技術(shù)進(jìn)步“雙輪”驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)，其中綠色技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)度達(dá)99.44%，綠色技術(shù)效率貢獻(xiàn)度僅為0.56%，東部AGTFP增長(zhǎng)主要倚重綠色技術(shù)進(jìn)步。中部地區(qū)AGTFP的增長(zhǎng)動(dòng)力源泉在于綠色技術(shù)進(jìn)步，貢獻(xiàn)度為102.29%，綠色技術(shù)效率起了抑制作用，年均下降2.2%。西部AGTFP的增長(zhǎng)動(dòng)力源在于綠色技術(shù)進(jìn)步，貢獻(xiàn)度為100.78%，綠色技術(shù)效率年均下降0.8%，制約了AGTFP的增長(zhǎng)。由此可見(jiàn)，東、中、西部的AGTFP增長(zhǎng)動(dòng)力源差異明顯，只有東部農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與資源環(huán)境間耦合協(xié)調(diào)度較高，中部和西部資源環(huán)境約束力量較大，AGTFP增長(zhǎng)的動(dòng)力不足，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、資源、環(huán)境的協(xié)調(diào)任重道遠(yuǎn)，綠色技術(shù)效率是區(qū)域差距的根本原因。

3.3.3 區(qū)域差異的收斂性分析

區(qū)域差異定量分析方法較多，以新古典收斂方法為代表，本研究主要以絕對(duì)σ收斂分析區(qū)域差異情況。本研究的目的是分析中國(guó)AGTFP增長(zhǎng)的演變規(guī)律，所以本部分和后面部分主要以AGTFP累積增長(zhǎng)率為研究對(duì)象[31]。分析σ收斂的不同方法對(duì)數(shù)據(jù)的敏感性各異，如泰爾系數(shù)對(duì)高效率水平變化較敏感，對(duì)數(shù)離差系數(shù)對(duì)較低效率水平變化敏感，基尼系數(shù)對(duì)中等效率變化比較敏感，因此本研究取四種方法的均值來(lái)檢驗(yàn)σ收斂，結(jié)果見(jiàn)圖4。雖然采用不同的方法測(cè)出的差異系數(shù)有所差別，但基本上都呈遞增趨勢(shì)，2006-2016年間區(qū)域差異呈微“鋸齒形”波動(dòng)，均值的變化態(tài)勢(shì)也呈平穩(wěn)上升之勢(shì)，說(shuō)明中國(guó)AGTFP長(zhǎng)期內(nèi)難以達(dá)到絕對(duì)σ收斂，區(qū)域差異不會(huì)縮小。

圖4 AGTFP區(qū)域差異絕對(duì)收斂σ情況(2006-2016)

3.3.4 區(qū)域差異的時(shí)序演變

AGTFP區(qū)域間差異明顯，為清晰地探究其區(qū)域差異隨時(shí)間推進(jìn)的演變過(guò)程，基于Silverman最佳帶寬采用高斯核函數(shù)分析其演變規(guī)律，圖5描繪了代表性年份2006年、2010年、2015年及2016年的高斯核密度分布情況。其中橫軸表示AGTFP，縱軸代表核密度。從位移情況看，高斯核密度曲線從2006年到2016年逐漸由左向右移動(dòng)，說(shuō)明中國(guó)AGTFP呈漸增式提升態(tài)勢(shì)。從基本形態(tài)看，2006年“單主峰”明顯，到2010年“單峰”右移，以單主峰為主，雙峰有形成之勢(shì)但較弱，2015年和2016年“雙峰”形成，而且雙峰的峰度漸趨接近，反映了AGTFP的區(qū)域差距可能形成兩極分化之勢(shì)。從峰度強(qiáng)弱看，在2006-2010年間主峰右移，但峰度變化并不明顯，而2010-2016年間，峰度由尖變寬，峰度減弱，右拖尾明顯，反映了十一五期間AGTFP省域間差異較大，而十二五期間雖然區(qū)域差距有所減少，但可能會(huì)形成極化現(xiàn)象。

圖5 代表性年份AGTFP核密度分布及演變趨勢(shì)圖

3.3.5 區(qū)域差異的空間演變

把AGTFP累積增長(zhǎng)率按照四分位數(shù)方法離散為低(I)、中低(II)、中(III)、高(IV)四種類(lèi)型，考慮空間滯后構(gòu)建AGTFP累積增長(zhǎng)率的空間馬爾科夫(Markov)轉(zhuǎn)移概率矩陣，并與傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣做比較(表4)。

表4 AGTFP增長(zhǎng)率空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣

在不考慮空間滯后因素的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣中，呈現(xiàn)兩個(gè)典型特征：一是AGTFP增長(zhǎng)呈現(xiàn)“俱樂(lè)部效應(yīng)”，類(lèi)型I、II、III、IV保持原來(lái)類(lèi)型的概率較高，因矩陣中主對(duì)角線上的概率較高，其中類(lèi)型IV區(qū)域保持現(xiàn)狀概率最高，達(dá)88.6%，向類(lèi)型III轉(zhuǎn)移的概率為11.4%，向類(lèi)型III和IV轉(zhuǎn)移的概率為0，反映了高AGTFP增長(zhǎng)的區(qū)域持續(xù)性。類(lèi)型II和III區(qū)域可以向AGTFP接近區(qū)域雙向轉(zhuǎn)移，但轉(zhuǎn)移概率都遠(yuǎn)低于保持現(xiàn)狀的概率。類(lèi)型I維持在低AGTFP增長(zhǎng)水平的概率為86.2%，遠(yuǎn)高于向類(lèi)型II轉(zhuǎn)移的概率13.8%，反映了低AGTFP區(qū)域長(zhǎng)期將維持現(xiàn)狀，獲得突破式跨界增長(zhǎng)可能性較低。二是矩陣中對(duì)角線上的概率值遠(yuǎn)高于非對(duì)角線上的概率值，且非對(duì)角線元素都緊依對(duì)角線，說(shuō)明AGTFP增長(zhǎng)流動(dòng)性不高，在資源環(huán)境約束下的AGTFP增長(zhǎng)具有一定程度的路徑依賴，難以實(shí)現(xiàn)跨界式增長(zhǎng)。

納入空間滯后因素后的空間Markov矩陣與傳統(tǒng)Markov矩陣比較，可看出空間滯后因素對(duì)AGTFP具有明顯影響：第一，中國(guó)AGTFP具有空間集聚特性，空間滯后類(lèi)型對(duì)AGTFP區(qū)域轉(zhuǎn)移的穩(wěn)定程度具有顯著影響。在不同的空間滯后類(lèi)型I、II、III、IV的影響下，類(lèi)型I的穩(wěn)態(tài)概率分別為92.2%、90.7%、88.4%、56.3%，類(lèi)型II的穩(wěn)態(tài)概率為76.3%、76.8%、86.6%、96.8%，類(lèi)型III的穩(wěn)態(tài)概率為88.3%、85.5%、87.3%、84.5%，類(lèi)型IV的穩(wěn)態(tài)概率為88.2%、88.5%、89.8%、99.7%，而在傳統(tǒng)Markov中，類(lèi)型I、II、III、IV的穩(wěn)態(tài)陣概率為86.2%、76.7%、87.1%、88.6%。影響最大的是類(lèi)型I，在空間滯后類(lèi)型為IV時(shí)，類(lèi)型I的穩(wěn)態(tài)概率由86.2%下降到56.3%，這說(shuō)明AGTFP存在空間集聚效應(yīng)，也存在空間溢出效應(yīng)，在AGTFP高水平區(qū)域的溢出效應(yīng)影響下，AGTFP低的區(qū)域有可能突破低端鎖定的屏障。第二，AGTFP增長(zhǎng)“以鄰為善”與“以鄰為壑”并存，即與AGTFP較高的區(qū)域鄰近，會(huì)帶動(dòng)本區(qū)域AGTFP提升；與AGTFP較低區(qū)域鄰近，則會(huì)帶動(dòng)本區(qū)域AGTFP下降。如，當(dāng)空間滯后類(lèi)型由III變?yōu)镮V時(shí)，類(lèi)型III轉(zhuǎn)向類(lèi)型IV的概率由10.9%增長(zhǎng)到14.3%，反映了與高AGTFP鄰近會(huì)提升本區(qū)域AGTFP增長(zhǎng)率，存在正向空間溢出效應(yīng)。又如，當(dāng)空間滯后類(lèi)型由III變?yōu)镮I時(shí)，類(lèi)型III向類(lèi)型IV轉(zhuǎn)移的概率為4.4%，說(shuō)明與低AGTFP區(qū)域鄰近會(huì)拉低AGTFP增長(zhǎng)水平，存在負(fù)向空間溢出效應(yīng)。第三，與AGTFP較高區(qū)域相鄰，會(huì)降低AGTFP向低水平轉(zhuǎn)移的概率。由表4知，由空間滯后類(lèi)型I到IV，類(lèi)型IV向類(lèi)型III轉(zhuǎn)移的概率為11.8%、11.5%、10.2%、0.3%。同樣，在I、II、III、IV為空間滯后情況下，III轉(zhuǎn)向II的概率分別為11.1%、10.1%、1.8%、1.2%，均呈遞減趨勢(shì)。

4 結(jié)語(yǔ)

把“資源-能源-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境”因素同時(shí)納入AGTFP理論分析框架中，以傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)投入三要素衡量經(jīng)濟(jì)要素，以農(nóng)業(yè)用水量衡量資源要素，以農(nóng)業(yè)用電量衡量能源要素，并作為投入要素，農(nóng)業(yè)碳排放和農(nóng)業(yè)面源污染都作為非期望產(chǎn)出要素，構(gòu)建了AGTFP理論分析模型，并設(shè)計(jì)AGTFP測(cè)算指標(biāo)體系，改進(jìn)EBM模型并與ML指數(shù)結(jié)合靜態(tài)和動(dòng)態(tài)視角測(cè)算AGTFP并解析其增長(zhǎng)源泉，并從時(shí)空視域分析中國(guó)AGTFP的動(dòng)態(tài)演變規(guī)律。主要結(jié)論有：

(1)納入能源、資源、環(huán)境要素的AGTFP明顯低于不考慮能源、資源、環(huán)境約束的ATFP水平，能更客觀、合理地反映農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率。

(2)時(shí)序演變結(jié)果表明2006-2016年間中國(guó)AGTFP從0.607增長(zhǎng)到0.684，呈微幅波動(dòng)上升趨勢(shì)，但增長(zhǎng)幅度甚微，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的背后一定程度上是資源浪費(fèi)和環(huán)境破壞為代價(jià)的。中國(guó)AGTFP增長(zhǎng)的動(dòng)力源泉在于農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)，貢獻(xiàn)度為100.67%，農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率年均降低7%，對(duì)AGTFP起到明顯的抑制作用。

(3)區(qū)域差異明顯，東部地區(qū)AGTFP的平均水平遠(yuǎn)高于西部和中部地區(qū)，中部地區(qū)AGTFP水平最低，呈現(xiàn)“中部塌陷”，西部略低于全國(guó)平均水平。AGTFP增長(zhǎng)率高于全國(guó)平均水平的省份只占38.7%，AGTFP整體增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)不是很樂(lè)觀。只有7個(gè)省域的AGTFP呈綠色技術(shù)進(jìn)步和綠色技術(shù)效率“雙輪”驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)模式，其他省域的綠色技術(shù)效率指數(shù)都不同程度的下降，綠色技術(shù)效率省域間差距明顯，綠色技術(shù)創(chuàng)新呈區(qū)域集聚狀態(tài)，離區(qū)域間農(nóng)業(yè)綠色協(xié)調(diào)增長(zhǎng)距離尚遠(yuǎn)。中國(guó)AGTFP增長(zhǎng)動(dòng)力源區(qū)域差異明顯，只有東部農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與資源環(huán)境間耦合度較高，中部和西部資源環(huán)境約束力量較大，實(shí)現(xiàn)AGTFP增長(zhǎng)的動(dòng)力不足，綠色技術(shù)效率是區(qū)域差距的根本原因。以絕對(duì)σ收斂分析區(qū)域差異情況表明2006-2016年間區(qū)域差異呈微“鋸齒形”波動(dòng)，中國(guó)AGTFP長(zhǎng)期內(nèi)難以達(dá)到絕對(duì)σ收斂，區(qū)域差異不會(huì)縮小。

(4)高斯核密度函數(shù)區(qū)域差異時(shí)序演變分析表明，十一五期間AGTFP省域間差異較大，而十二五期間雖然區(qū)域差距有所減少，但可能會(huì)形成極化現(xiàn)象。空間Markov空間演變分析表明空間滯后因素對(duì)AGTFP增長(zhǎng)具有明顯影響：中國(guó)AGTFP增長(zhǎng)具有空間集聚特性，空間滯后類(lèi)型對(duì)AGTFP區(qū)域轉(zhuǎn)移的穩(wěn)定程度具有顯著影響；AGTFP“以鄰為善”與“以鄰為壑”并存；與AGTFP較高區(qū)域相鄰會(huì)降低AGTFP向低水平轉(zhuǎn)移的概率，但跨界式增長(zhǎng)難以實(shí)現(xiàn)。

結(jié)論的政策含義為：一是高度重視農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資源、能源與環(huán)境約束，單純強(qiáng)調(diào)農(nóng)業(yè)TFP的增長(zhǎng)難以真正實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)與綠色增長(zhǎng)的目標(biāo)。二是認(rèn)清中國(guó)AGTFP水平較低，離農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的距離尚遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)，避免盲進(jìn)，在保持農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步的基礎(chǔ)上，著力提升綠色技術(shù)效率。三是強(qiáng)化AGTFP的正向空間溢出效應(yīng)，弱化負(fù)向溢出效應(yīng)，制定區(qū)域差異化的AGTFP增長(zhǎng)策略。東部地區(qū)發(fā)揮“雙輪”驅(qū)動(dòng)的示范性、輻射性效應(yīng)，中部和西部地區(qū)通過(guò)引進(jìn)、學(xué)習(xí)、交流等方式著力提高農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率的同時(shí)，應(yīng)加強(qiáng)與AGTFP水平較高的區(qū)域交流與合作，縮小區(qū)域差距，實(shí)現(xiàn)中國(guó)農(nóng)業(yè)區(qū)域協(xié)調(diào)、綠色增長(zhǎng)。