姚鳳民,徐皓南,郭欣儀,侯 達(dá),陸 帆,周雨卓
(廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)政稅務(wù)學(xué)院,廣東 廣州 510320)
2021 年黨的十九屆五中全會(huì)提出,必須深入推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,進(jìn)一步推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展,舉全黨全社會(huì)之力加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化。改革開(kāi)放以來(lái),我國(guó)在人口不斷增加、耕地不斷減少的情況下仍實(shí)現(xiàn)人均糧食產(chǎn)量不斷提高、農(nóng)民收入穩(wěn)步提升,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和發(fā)展方面取得了非凡成就。但與此同時(shí),國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)污染嚴(yán)重、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率不高、區(qū)域間發(fā)展不平衡、創(chuàng)新動(dòng)力不足等問(wèn)題突出,已不符合當(dāng)今農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的要求。如何在進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的同時(shí)減少污染排放,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展,是全國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵問(wèn)題,測(cè)算農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率是掌握農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平和發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)性研究工作?!蹲匀?食品》(Nature-food)在2021 年發(fā)布的開(kāi)創(chuàng)性最新研究報(bào)告顯示,世界糧食體系的人為溫室氣體排放量占全球1/3 以上,糧食體系的絕對(duì)排放量呈持續(xù)上升態(tài)勢(shì)。因此,農(nóng)業(yè)是重要的溫室氣體排放源,要實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和,農(nóng)業(yè)農(nóng)村碳排放是重點(diǎn)解決環(huán)節(jié)。本文以廣東省為研究對(duì)象,在考慮碳排放的環(huán)境約束下測(cè)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率——即農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率,并從時(shí)間和空間兩個(gè)方面進(jìn)行時(shí)空特征分析,理論上豐富了碳排放約束下的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的研究文獻(xiàn),實(shí)踐上可為提高廣東省農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提出改進(jìn)建議,并以此推向全國(guó),從而推動(dòng)我國(guó)農(nóng)業(yè)可持續(xù)和高質(zhì)量發(fā)展,促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)增長(zhǎng)。
全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity,TFP)是衡量生產(chǎn)過(guò)程中利用全部要素投入獲得產(chǎn)出能力水平的重要指標(biāo)。21 世紀(jì)初,人們開(kāi)始重視農(nóng)業(yè)環(huán)境保護(hù)問(wèn)題,生態(tài)農(nóng)業(yè)和綠色農(nóng)業(yè)開(kāi)始成為各國(guó)農(nóng)業(yè)的發(fā)展方向和發(fā)展目標(biāo),學(xué)者也開(kāi)始將環(huán)境因素納入到農(nóng)業(yè)TFP的測(cè)算指標(biāo)當(dāng)中,提出了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)的概念。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者在農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率方面的研究比較豐富,主要集中在以下三個(gè)方面:一是綠色全要素生產(chǎn)率概念的研究及指標(biāo)構(gòu)建。先有部分學(xué)者將環(huán)境污染作為一種要素投入來(lái)測(cè)算綠色全要素生產(chǎn)率,后有學(xué)者認(rèn)為環(huán)境污染是經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中帶來(lái)的副產(chǎn)品,故將環(huán)境污染視為非期望產(chǎn)出[1]。而在構(gòu)建具體表示農(nóng)業(yè)環(huán)境污染的指標(biāo)時(shí),學(xué)者持不同觀點(diǎn),有學(xué)者將氮素、殺蟲(chóng)劑流失作為一種壞的產(chǎn)出[2],也有將總氮磷流失作為一種要素投入來(lái)測(cè)算綠色全要素生產(chǎn)率[3],但大體都圍繞農(nóng)業(yè)化肥、農(nóng)藥等化學(xué)物質(zhì)為污染源所產(chǎn)生的排放物進(jìn)行探討[4]。二是農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測(cè)算方法及其測(cè)算過(guò)程。農(nóng)業(yè)TFP 測(cè)算主要包括非前沿面方法和前沿面方法,非前沿面方法假定不存在生產(chǎn)技術(shù)無(wú)效率,主要包括指數(shù)法和生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)方法,將產(chǎn)出指標(biāo)量與投入指標(biāo)量加權(quán)的比率算作全要素生產(chǎn)率。前沿面方法考慮了技術(shù)無(wú)效率,以實(shí)際投入產(chǎn)出與前沿面的距離表示無(wú)效率水平,一般構(gòu)建Malmquist 指數(shù)表征全要素生產(chǎn)率[5]。前沿面的估計(jì)包括非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)方法(Data Envelopment Analysis,DEA)和參數(shù)隨機(jī)前沿分析(Stochastic Frontier Analysis,SFA)兩種方法。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法運(yùn)用線性規(guī)劃和對(duì)偶原理實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)前沿面的確定,無(wú)需設(shè)定生產(chǎn)函數(shù),減少了因設(shè)置函數(shù)而進(jìn)行假設(shè)產(chǎn)生的誤差,且可實(shí)現(xiàn)對(duì)多投入多產(chǎn)出分析[6]。目前各界學(xué)者關(guān)于前沿方法的研究更多,DEA 方法特別是超效率DEA 模型和Malmquist 指數(shù)法在農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的測(cè)度中應(yīng)用廣泛。三是農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的具體實(shí)證分析。國(guó)內(nèi)關(guān)于農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的研究相對(duì)較少,石慧等[7]、賈淼等[8]分別運(yùn)用 SFA-Malmquist 指數(shù)和DEA 方法,將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)的環(huán)境污染作為一種要素投入,研究我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率,并與傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行比較。梁俊等[9]通過(guò)拓展的非徑向非角度的DEA 模型和Luenberger 生產(chǎn)率指標(biāo),在估算了農(nóng)業(yè)污染的前提下,計(jì)算中國(guó)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。吳傳清等[10]結(jié)合SBM 模型和GML 指數(shù)測(cè)度長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。葛鵬飛等[6]利用基于SBMDDF 方法的Luenberger 指數(shù)對(duì)2001—2015 年我國(guó)31 個(gè)省份的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)度。王聰聰?shù)龋?1]利用超效率SBM模型和全局ML指數(shù),從靜態(tài)、動(dòng)態(tài)不同角度,對(duì)我國(guó)蘋(píng)果環(huán)境技術(shù)效率和綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算,并分析不同產(chǎn)區(qū)之間的差異。陳芳等[12]基于2003—2018 年我國(guó)26 個(gè)省份的面板數(shù)據(jù),采用超效率SBM 模型測(cè)算廣義農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率,探究農(nóng)產(chǎn)品國(guó)際貿(mào)易水平對(duì)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響。余航等[13]用DEA 的Malmquist 指數(shù)法,研究了2004—2015 年我國(guó)早秈稻、中秈稻、晚秈稻和粳稻的全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成和變動(dòng)趨勢(shì)。
綜上可知,國(guó)外關(guān)于農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的研究要早于國(guó)內(nèi),但是國(guó)內(nèi)學(xué)者在充分借鑒和學(xué)習(xí)國(guó)外的研究方法后,對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率做了豐富的研究,主要集中于國(guó)家層面或者地區(qū)層面,對(duì)于省域?qū)用娴难芯枯^少,尤其是關(guān)于廣東省的研究則更鮮見(jiàn)。本研究以廣東省作為研究切入點(diǎn),以在更微觀層面對(duì)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行探究,提供更細(xì)致的研究結(jié)論和更具針對(duì)性的建議。
1.1.1 考慮非期望產(chǎn)出的SBM-DDF 模型 傳統(tǒng)的徑向DEA 模型對(duì)無(wú)效率程度的測(cè)量只包含所有投入(產(chǎn)出)等比例縮減(增加)的部分,但對(duì)于無(wú)效率單元格(DMU)來(lái)說(shuō),其當(dāng)前狀態(tài)與有效狀態(tài)的目標(biāo)值之間的差距除了等比例改進(jìn)的部分,還包括松弛改進(jìn)的部分,而松弛改進(jìn)的部分在傳統(tǒng)的徑向DEA 模型中并沒(méi)有得到體現(xiàn)。為了解決這一問(wèn)題,Tone[14]通過(guò)在目標(biāo)函數(shù)中引入投入和產(chǎn)出的松弛量,提出了一個(gè)非徑向非角度的基于松弛改進(jìn)的SBM 模型。在此基礎(chǔ)上,本研究借鑒李谷成[15]構(gòu)造的含有非期望產(chǎn)出變量的非徑向非角度基于松弛改進(jìn)的SBM 方向性距離函數(shù)模型,即SBM-DDF 模型,將廣東省除深圳市外的20 個(gè)市作為評(píng)估單元格(DMU),假設(shè)每個(gè)單元格有m種投入;有q種產(chǎn)出,其中r種期望產(chǎn)出,以及n種非期望產(chǎn)出,m+n=q。因此,由投入x和期望產(chǎn)出y,以及非期望產(chǎn)出b構(gòu)成生產(chǎn)可能性集,可表示為:
則第t 期第k個(gè)單元格(DMU)的SBM-DDF評(píng)價(jià)模型可以表示為:
式中,sm、sr、sb分別為投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的松弛量,松弛量的值越大表示被評(píng)價(jià)決策單元格離前沿面越遠(yuǎn),即效率越低。*ρ表示生產(chǎn)效率,當(dāng)ρ*=1 時(shí)表示DMU 處于構(gòu)造的生產(chǎn)可能性集合前沿面,即生產(chǎn)有效,此時(shí)sm=sr=sb=0;當(dāng)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)一步改進(jìn)的空間。
1.1.2 考慮非期望產(chǎn)出的Malmquist-Luenberger指數(shù) Malmquist 指數(shù)最初由瑞典統(tǒng)計(jì)學(xué)家Malmquist 等提出,其與DEA 分析方法聯(lián)系起來(lái),可用于測(cè)算t+1 時(shí)期相對(duì)于t時(shí)期的生產(chǎn)率的變化,F(xiàn)?re 首次采用兩個(gè)Malmquist 指數(shù)的幾何平均值作為被評(píng)價(jià)DMU 的Malmquist 指數(shù)[16],并對(duì)其進(jìn)行分解。Chung 等[1]首先將包含非期望產(chǎn)出的方向性距離函數(shù)應(yīng)用于Malmquist 模型,并將得出來(lái)Malmquist 的指數(shù)稱(chēng)作Malmquist-Luenberger(ML)指數(shù)。ML 指數(shù)即是考慮了非期望產(chǎn)出的生產(chǎn)率變化指數(shù),該指數(shù)在測(cè)算生產(chǎn)率時(shí)要求“好的”產(chǎn)出不斷增加的同時(shí),還要求“壞的”非期望產(chǎn)出不斷減少。按照Fare 的幾何平均值相關(guān)理論,Malmquist-Luenberger 指數(shù)可以表示為:
據(jù)此,按照F?re 的分解方法,將ML 指數(shù)分解為技術(shù)效率變化(EFFCH)和技術(shù)進(jìn)步變化(TECH)兩部分,即ML=EFFCH×TECH。其中TECH 表示技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的效率變化,而EFFCH又可以進(jìn)一步分為規(guī)模效率變化(SEEC)和純技術(shù)效率變化(PEC),其中SEEC 表示投入產(chǎn)出規(guī)模的改變而帶來(lái)的效率改變。最終將ML 指數(shù)分解為三部分,即:
當(dāng)ML>1 時(shí),表示對(duì)應(yīng)單元格的效率相對(duì)于上一時(shí)期效率有所提高;當(dāng)ML<1 時(shí)則表示對(duì)應(yīng)單元格的效率相對(duì)于上一時(shí)期效率有所下降。
本研究實(shí)證利用DEA 分析軟件MAXDEA 6.0進(jìn)行分析,結(jié)合實(shí)證結(jié)果分別從空間和時(shí)間兩個(gè)維度對(duì)廣東省的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)進(jìn)行分析。
1.2.1 指標(biāo)選取 本研究采用2007—2017 年廣東省20 個(gè)市(除深圳市)的農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù),估算廣東農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。廣義的農(nóng)業(yè)包括種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)和漁業(yè),狹義農(nóng)業(yè)只包括農(nóng)林牧漁中的農(nóng)業(yè),即種植業(yè)。由于狹義農(nóng)業(yè)與林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)對(duì)投入要素的需求不同,同時(shí)為保持?jǐn)?shù)據(jù)口徑的統(tǒng)一,本研究選取狹義農(nóng)業(yè)作為研究對(duì)象。在確定研究對(duì)象和研究范圍的基礎(chǔ)上,根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性、一致性和可用性原則,借鑒前人經(jīng)驗(yàn)和結(jié)合實(shí)際,選取以下投入產(chǎn)出指標(biāo)構(gòu)成評(píng)價(jià)廣東省農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的指標(biāo)體系。
(1)勞動(dòng)力投入。參考葉初升等[17]的方法,以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比重作權(quán)重,對(duì)第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員進(jìn)行分離,計(jì)算出的農(nóng)業(yè)從業(yè)人員作為勞動(dòng)力投入。
(2)機(jī)械動(dòng)力投入。采用農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力,將農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比重作權(quán)重,對(duì)機(jī)械總動(dòng)力進(jìn)行分離,作為農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力投入。
(3)灌溉投入。以每年有效灌溉面積表示。
(4)化肥投入。以每年用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的化肥折純量表示。
(5)農(nóng)藥投入。以每年農(nóng)藥使用量表示。
(6)農(nóng)膜投入。以每年農(nóng)用塑料薄膜使用量表示。
在測(cè)算農(nóng)業(yè)GTFP 時(shí)處理環(huán)境污染物指標(biāo)有兩種方法,一種是將環(huán)境污染作為一種要素投入,另一種是將環(huán)境污染作為非期望產(chǎn)出。本研究采用第2 種方式,產(chǎn)出指標(biāo)包括期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出,前者用農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值表示,后者以碳排放表示。
表1 農(nóng)業(yè)GTFP 測(cè)算指標(biāo)體系Table 1 Calculation index system of agricultural GTFP
1.2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源 本文除碳排放量的數(shù)據(jù)根據(jù)以下方法計(jì)算得到之外,其余所有數(shù)據(jù)均來(lái)源于2008—2018 年《廣東農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》。農(nóng)業(yè)碳排放源具有多樣性和復(fù)雜性,主要來(lái)自化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)業(yè)機(jī)械、農(nóng)業(yè)翻耕和灌溉6 個(gè)方面[18]。其中,除農(nóng)業(yè)機(jī)械外所有投入要素的碳排放測(cè)算,根據(jù)參考文獻(xiàn)[19]的碳排放量計(jì)算公式進(jìn)行核算:
式中,C代表農(nóng)業(yè)碳排放,Ci代表第i種碳源的碳排放量,Ti代表第i種碳排放源的量,δi表示第i種碳源的碳排放系數(shù)。農(nóng)業(yè)機(jī)械操作帶來(lái)的碳排放參照文獻(xiàn)[20]的測(cè)算公式進(jìn)行核算:
式中,Am為農(nóng)作物總播種面積,Wm為農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力,B、C為轉(zhuǎn)化系數(shù)。各碳排放系數(shù)如表2所示。
表2 主要碳源碳排放系數(shù)Table 2 Carbon emission coefficients of main carbon sources
1.2.3 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì) 從農(nóng)業(yè)GDP(AGDP)來(lái)看,由于此次分析的數(shù)據(jù)空間分布于廣東省20個(gè)市,且時(shí)間跨度達(dá)到10 年,可以看出各指標(biāo)的最值之間相差較大。主要原因在于隨著時(shí)間的發(fā)展,無(wú)論是投入指標(biāo)、期望產(chǎn)出指標(biāo)和非期望產(chǎn)出指標(biāo)都有較大的增長(zhǎng);其次,由于廣東省內(nèi)地區(qū)間發(fā)展不平衡導(dǎo)致的地區(qū)間差異也是導(dǎo)致各指標(biāo)最值相差較大的原因之一。碳排放量(C)也隨著投入和期望產(chǎn)出的增加而增加,尤其是隨著化肥和農(nóng)膜等農(nóng)業(yè)化學(xué)物質(zhì)的投入而出現(xiàn)碳排放量激增的問(wèn)題,在促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的同時(shí)對(duì)環(huán)境造成了嚴(yán)重威脅(表3)。
表3 廣東省農(nóng)業(yè)綠色全要素各投入產(chǎn)出指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析Table 3 Statistical analysis of input-output indexes of agricultural GTFP in Guangdong Province
如表4 所示,從全省總體水平來(lái)看,廣東省近10 年來(lái)的農(nóng)業(yè)GTFP 變動(dòng)率均值為1.120,且除2016—2017 年外,歷年的變動(dòng)平均值均大于1,表明廣東農(nóng)業(yè)GTFP 呈增長(zhǎng)提高態(tài)勢(shì),在環(huán)境約束的條件下,農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力得到提升。但是值得注意和警惕的是2016—2017 年廣東農(nóng)業(yè)GTFP 均值小于1,表明農(nóng)業(yè)GTFP 出現(xiàn)下降。同時(shí),從圖1 也可以看出,廣東省農(nóng)業(yè)GTFP 指數(shù)的變化從2007—2008 年的1.236 下降到2016—2017年的0.961,期間呈“W”狀波動(dòng),表明廣東省農(nóng)業(yè)GTFP 指數(shù)的增長(zhǎng)速率正在不斷下降。可見(jiàn),全省農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),但是增長(zhǎng)速度呈下降趨勢(shì)。
表4 廣東省農(nóng)業(yè)GTFP 增長(zhǎng)其分解Table 4 Breakdowns of agricultural GTFP growth in Guangdong Province
圖1 廣東省2007—2017 農(nóng)業(yè)GTFP 指數(shù)及其分解指數(shù)變化情況Fig.1 Changes of agricultural GTFP index and its factorization index in Guangdong Province from 2007 to 2017
從全省農(nóng)業(yè)GTFP 增長(zhǎng)源泉來(lái)看,將廣東省農(nóng)業(yè)GTFP 分解成技術(shù)進(jìn)步(TECH)、規(guī)模效率(SEEC)和純技術(shù)效率(PEC)3 部分,從而有利于分析影響農(nóng)業(yè)GTFP 的因素,找到優(yōu)化、提高廣東省農(nóng)業(yè)GTFP 的途徑。從全省均值來(lái)看,廣東省農(nóng)業(yè)GTFP 的TECH 和技術(shù)效率(EFFCH)指數(shù)均大于1,說(shuō)明兩者對(duì)廣東省農(nóng)業(yè)GTFP 都起推動(dòng)作用,但相對(duì)而言,TECH 指數(shù)變化均值為1.119,大于EFFCH 指數(shù)變化均值1.013。同時(shí)從圖1 可以分析出,歷年的TECH 指數(shù)變化多大于1,而EFFCH 指數(shù)變化多小于1,由此可以看出,廣東省農(nóng)業(yè)GTFP 的增長(zhǎng)主要來(lái)自于技術(shù)前沿面移動(dòng),即技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的效率提升,而在技術(shù)水平不變的情況下技術(shù)本身效率的改進(jìn)帶來(lái)貢獻(xiàn)較小。進(jìn)一步將EFFCH 分解,得到PEC 和SEEC,可以看到PEC 指數(shù)變化均值為0.988,而SEEC 變化均值為1.031,表明當(dāng)前廣東省農(nóng)業(yè)綠色要素的投入產(chǎn)出處于規(guī)模遞增階段,純技術(shù)效率呈下降狀態(tài)。此階段在加大投入要素的同時(shí),更應(yīng)當(dāng)注意管理、資源要素配置等效率,以此來(lái)保證和提高廣東省農(nóng)業(yè)GTFP 的提高和改善。
從廣東省各市的農(nóng)業(yè)GTFP 指數(shù)(表5)來(lái)看,2007—2017年間,除汕尾均值為0.994小于1以外,其余各市均值均大于1,表明各市在近10 年的農(nóng)業(yè)GTFP 都保持較好的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),與全省總體良好態(tài)勢(shì)保持一致。其中中山、東莞、河源3 市表現(xiàn)突出,均值分別為1.403、1.262 和1.169。但以上3 市的農(nóng)業(yè)GTFP 指數(shù)增長(zhǎng)幅度下降迅速的問(wèn)題同樣明顯,中山市由2008年相對(duì)2007年的3.308下降為2017 年相對(duì)于2016 的0.696,東莞市相同時(shí)期的變化為從1.339 下降至1.029,而河源市則從1.542 下降至1.169。由此可見(jiàn),雖然3 市的農(nóng)業(yè)GTFP 增長(zhǎng)率總體均值較高,但增長(zhǎng)幅度下降較快,而且所有城市的農(nóng)業(yè)GTFP 都呈現(xiàn)出農(nóng)業(yè)GTFP 增長(zhǎng)率下降的問(wèn)題,這一點(diǎn)也與全省總體趨勢(shì)表現(xiàn)一致,說(shuō)明在環(huán)境約束的條件下,各市的農(nóng)業(yè)GTFP 增長(zhǎng)率出現(xiàn)不同幅度下降,仍需提高效率。
表5 廣東省各市2007—2017 年農(nóng)業(yè)GTFP 變化情況Table 5 Changes of agricultural GTFP in various cities of Guangdong Province from 2007 to 2017
將廣東省按照地理區(qū)域劃分為粵東、粵西、粵北和珠三角地區(qū)四大區(qū)域,從總體均值上來(lái)看,珠三角的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率增長(zhǎng)水平最高,粵北次之、粵東第三,粵西最低,且粵東西北三大地區(qū)均值相差不大,這初步說(shuō)明作為廣東省內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的珠三角相對(duì)于經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后地區(qū)的農(nóng)業(yè)GTFP 有更高的增長(zhǎng)率,農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力更勝一籌。而粵東、粵西、粵北等地區(qū)在環(huán)境約束的情況下,農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的提高壓力較大,也側(cè)面表明環(huán)境問(wèn)題一定程度上是一個(gè)發(fā)展問(wèn)題。進(jìn)一步對(duì)比圖2 和圖3 可知,圖2 表示的是各市2007—2017 年的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率變化指數(shù),該圖顯示珠三角地區(qū)除中山、東莞和珠海外,其余地區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP 相較于粵東西北的部分地區(qū)較低,而從圖3 可以看出,珠三角地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率相較于其他地區(qū)較高,可見(jiàn),廣東省內(nèi)除了珠三角與粵東、粵西和粵北地區(qū)存在區(qū)域差異外,珠三角內(nèi)部地區(qū)差異也較明顯,粵東、粵西、粵北各個(gè)區(qū)域內(nèi)部自身也存在明顯地區(qū)差異。
圖2 廣東省各市2007—2017 年農(nóng)業(yè)GTFP 指數(shù)均值Fig.2 Average value of agricultural GTFP index of various cities in Guangdong Province from 2007 to 2017
圖3 廣東省2008—2017 年各區(qū)域農(nóng)業(yè)GTFP 指數(shù)變化Fig.3 Changes of regional agricultural GTFP index in Guangdong Province from 2008 to 2017
進(jìn)一步對(duì)珠三角、粵東、粵西、粵北地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的增長(zhǎng)源泉進(jìn)行分析,從技術(shù)變化、純技術(shù)效率和規(guī)模效率中分析各區(qū)域?qū)е罗r(nóng)業(yè)GTFP 指數(shù)變化的動(dòng)力源泉,探究各地區(qū)之間的差異。從表6 可以看出,廣東省內(nèi)珠三角、粵東、粵西、粵北4個(gè)地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的動(dòng)力源泉存在著一定的共同性,表現(xiàn)在各地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步(TECH)指數(shù)均值都高于技術(shù)效率(EFFCH)指數(shù)均值,即各地區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP 增長(zhǎng)都主要依靠于技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)改進(jìn),而技術(shù)效率本身所做的貢獻(xiàn)較低。這也說(shuō)明了“科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力”在農(nóng)業(yè)上也是成立的,近年來(lái)在農(nóng)業(yè)科學(xué)上取得的成果以及科學(xué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用,以及大型機(jī)械等現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)要素在農(nóng)業(yè)上的投入對(duì)農(nóng)業(yè)的綜合生產(chǎn)能力起到了較大的促進(jìn)作用。而對(duì)各區(qū)域的EFFCH 的進(jìn)一步分解可以看出,各地區(qū)的規(guī)模效率指數(shù)(SEEC)均值均大于1,說(shuō)明在將環(huán)境因素納入到農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中時(shí),各地區(qū)的農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出正呈現(xiàn)出規(guī)模遞增的階段,應(yīng)該進(jìn)一步加大各要素投入,與此同時(shí),要注重改善和提高農(nóng)業(yè)要素投入的配置效率和管理效率。
表6 廣東省2008—2017 年各區(qū)域農(nóng)業(yè)GTFP 增長(zhǎng)及其分解Table 6 Regional agricultural GTFP growth and its decomposition in Guangdong Province from 2008 to 2017
本研究利用廣東省20 個(gè)市(除深圳市)2007—2017 年的農(nóng)業(yè)投入和產(chǎn)出面板數(shù)據(jù),利用包絡(luò)分析方法中考慮了非期望產(chǎn)出的非徑向非角度的方向性距離函數(shù)SBM-DDF 評(píng)價(jià)方法,并將其與Luenberger 指數(shù)相結(jié)合,以考察被評(píng)價(jià)單元農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)演變趨勢(shì),并對(duì)該指數(shù)進(jìn)行分解,尋找廣東省農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)源泉。在此基礎(chǔ)上,我們將廣東省分為珠三角、粵東、粵西和粵北4 個(gè)區(qū)域進(jìn)行對(duì)比分析,得出以下結(jié)論:
(1)廣東省農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì),上升的主要?jiǎng)恿υ慈獊?lái)自于技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的效率提高,而技術(shù)效率或者說(shuō)純技術(shù)效率的改進(jìn)帶來(lái)的影響較小。但需要注意的是,廣東省農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)速度呈下降趨勢(shì),在目前強(qiáng)調(diào)高質(zhì)量發(fā)展的背景下以及在環(huán)境約束的條件下,廣東省農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)面臨較大壓力。
(2)廣東省區(qū)域內(nèi)存在較大的差異,就農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率而言,珠三角表現(xiàn)最好,粵北第二、粵東第三,粵西最低。而且可以看出,四大區(qū)域之間的差異,除珠三角區(qū)域要明顯高于其他3 個(gè)區(qū)域外,粵東、粵西和粵北之間的差異并不大,因此本文認(rèn)為環(huán)境問(wèn)題在一定程度上還是一個(gè)發(fā)展問(wèn)題,農(nóng)業(yè)作為第一產(chǎn)業(yè),同樣受限于地區(qū)發(fā)展程度。
(3)通過(guò)對(duì)廣東省內(nèi)四大區(qū)域間總體對(duì)比和四大區(qū)域內(nèi)部城市農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率相互對(duì)比進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),不僅在區(qū)域之間存在差異,各區(qū)域內(nèi)部各省市也存在較大差異。但是各總體特征表現(xiàn)與全省一致,即農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率均呈上升趨勢(shì),而且主要?jiǎng)恿υ慈紒?lái)自于技術(shù)進(jìn)步,但是增長(zhǎng)速度也都呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。
(1)堅(jiān)持新發(fā)展理念,優(yōu)化制度創(chuàng)新。實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展是實(shí)現(xiàn)《中共中央 國(guó)務(wù)院關(guān)于全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的意見(jiàn)》目標(biāo)的基礎(chǔ),是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)容。應(yīng) 始終堅(jiān)持“五位一體”總體布局的戰(zhàn)略目標(biāo),貫徹鄉(xiāng)村振興方針,落實(shí)中央“綠色”發(fā)展理念,注重環(huán)境因素對(duì)農(nóng)業(yè)帶來(lái)的約束,切實(shí)推進(jìn)化肥和農(nóng)藥使用量負(fù)增長(zhǎng)行動(dòng),發(fā)揮改革前沿陣地的帶頭先鋒表率作用,將低碳可持續(xù)的綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展模式進(jìn)行到底。同時(shí),要加大制度創(chuàng)新,提高農(nóng)業(yè)技術(shù)效率,深化農(nóng)村集體產(chǎn)權(quán)制度改革,切實(shí)做好農(nóng)村土地“三權(quán)分置”工作,通過(guò)推進(jìn)家庭農(nóng)場(chǎng)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)合作社等方式適度規(guī)模經(jīng)營(yíng),優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源配置,為農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)消除制度性障礙,提供制度支撐。
(2)轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式,多方面促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色科技進(jìn)步。本文研究表明科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用對(duì)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率具有重要影響,但廣東省農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)效率的增長(zhǎng)乏力阻滯了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng),即現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)不能夠被充分合理利用。因此 應(yīng)加快農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)科技化、現(xiàn)代化水平,農(nóng)業(yè)的脆弱性和風(fēng)險(xiǎn)性表明其需要財(cái)政的支持與保障,一是要加大農(nóng)業(yè)領(lǐng)域科技研發(fā)財(cái)政支持力度,完善農(nóng)機(jī)購(gòu)置補(bǔ)貼政策,抓住新基建建設(shè)機(jī)遇,推動(dòng)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步;二是建立農(nóng)業(yè)人才培養(yǎng)和引進(jìn)制度,提高科技成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用率,加大對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的技術(shù)指導(dǎo)力度,突破廣東省農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)壓力;三是要因地制宜,加強(qiáng)培育優(yōu)質(zhì)、高效、適宜機(jī)械化輕簡(jiǎn)化作業(yè)的農(nóng)作物新品種,研發(fā)推廣適宜山區(qū)丘陵地帶使用作業(yè)的農(nóng)業(yè)機(jī)具,推動(dòng)粵東西北地區(qū)水稻、馬鈴薯等主要農(nóng)作物生產(chǎn)的機(jī)械化程度。
(3)落實(shí)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略,發(fā)揮集聚放大效應(yīng)。一是要充分發(fā)揮珠三角地區(qū)示范帶頭作用,可通過(guò)經(jīng)驗(yàn)分享會(huì)、技術(shù)交流會(huì)、實(shí)地指導(dǎo)等多種形式促進(jìn)區(qū)域間技術(shù)共享;二是農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率較低的地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)與“前沿地區(qū)”,即珠三角地區(qū)的交流與合作,通過(guò)引進(jìn)先進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)、管理人才,逐步縮小差距,推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。