低碳經(jīng)濟(jì)視域下中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率變化實(shí)證研究

doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2016.10.149

摘要：基于低碳經(jīng)濟(jì)視角，利用中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，將碳排放作為“壞產(chǎn)出”指標(biāo)納入糧食全要素生產(chǎn)率測(cè)算中，采用Malmquist-Luenberger指數(shù)分析2001—2012年考慮碳排放因素下中國(guó)除了香港、澳門、臺(tái)灣、西藏以外的30個(gè)?。ㄊ小^(qū)）的糧食全要素生產(chǎn)率及其分解。結(jié)果表明，是否考慮碳排放因素對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率的核算結(jié)果具有顯著影響，中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率總體上呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，其動(dòng)力主要來(lái)源于技術(shù)進(jìn)步；無(wú)論是否考慮碳排放因素，我國(guó)東部地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率均高于中部和西部地區(qū)；東部省（市、區(qū)）在推動(dòng)中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)方面發(fā)揮了重要作用，中西部?。ㄊ?、區(qū)）則面臨糧食增長(zhǎng)與資源、環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的艱巨任務(wù)。

關(guān)鍵詞：低碳經(jīng)濟(jì)；糧食全要素生產(chǎn)率；Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)；碳排放；政策啟示

中圖分類號(hào)： F326.11文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)：1002-1302（2016）10-0524-04

收稿日期：2015-11-05

基金項(xiàng)目：河南省科技廳軟科學(xué)項(xiàng)目（編號(hào)：162400410494）；河南省教育廳人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目（編號(hào)：2016-gh-252）；河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目（編號(hào)：14A630062）；許昌學(xué)院優(yōu)秀青年骨干教師資助項(xiàng)目。

作者簡(jiǎn)介：劉其濤（1976—），男，河南西華人，副教授，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究。E-mail：qitaol@126.com。1問(wèn)題的提出

糧食安全問(wèn)題是國(guó)家安全的重點(diǎn)?！盁o(wú)農(nóng)不穩(wěn)，無(wú)糧則亂”，特別是對(duì)人口眾多、人均耕地資源相對(duì)匱乏的我國(guó)來(lái)說(shuō)，糧食安全問(wèn)題永遠(yuǎn)是工作的重點(diǎn)。近年來(lái)，我國(guó)糧食生產(chǎn)取得了舉世矚目的成績(jī)，2013年全國(guó)糧食總產(chǎn)量首次突破 6億t大關(guān)，實(shí)現(xiàn)10年連續(xù)增產(chǎn)；但是目前糧食安全面臨多方面的挑戰(zhàn)，增長(zhǎng)已無(wú)彈性可言，糧食增長(zhǎng)面臨著諸多挑戰(zhàn)，出現(xiàn)了增產(chǎn)、資源與環(huán)境相互制約的情況。一方面，隨著我國(guó)工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的推進(jìn)，耕地面積不斷減少，嚴(yán)重危及 1.2億hm2 耕地紅線，導(dǎo)致糧食播種面積出現(xiàn)下降，同時(shí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素發(fā)生轉(zhuǎn)移，土地和勞動(dòng)力這2個(gè)生產(chǎn)要素流向效益更高的生產(chǎn)領(lǐng)域，對(duì)糧食發(fā)展形成制約，造成農(nóng)業(yè)用地減少和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力流出。另一方面，生產(chǎn)環(huán)境問(wèn)題更加嚴(yán)重，在糧食生產(chǎn)過(guò)程中傳統(tǒng)生產(chǎn)要素如農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜等投入不斷增加，造成土壤肥力下降、化肥農(nóng)藥依賴、水源污染等問(wèn)題，如何促進(jìn)糧食增長(zhǎng)與資源、環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展已成為迫切需要解決的難題。

作為糧食發(fā)展的重要?jiǎng)恿?，全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)引起了許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家的關(guān)注。然而，傳統(tǒng)的糧食全要素生產(chǎn)率的測(cè)量?jī)H考慮了“好”產(chǎn)出，而忽略了“壞”產(chǎn)出——環(huán)境污染，如龐英等基于非參數(shù)生產(chǎn)前沿面理論，將資源配置效率分解為規(guī)模效率、純技術(shù)效率和要素可處置度，分析中國(guó)糧食流通體制市場(chǎng)化以來(lái)，糧食生產(chǎn)資源配置效率及其時(shí)空特征、變化態(tài)勢(shì)以及主要制約因素[1]。肖紅波等針對(duì)21世紀(jì)以來(lái)我國(guó)糧食連續(xù)7年增產(chǎn)的現(xiàn)實(shí)，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析結(jié)合Malmquist指數(shù)，測(cè)算了10年來(lái)我國(guó)糧食綜合技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率的變化，揭示了我國(guó)糧食生產(chǎn)增長(zhǎng)的源泉及存在的問(wèn)題[2]。周明華以我國(guó)29個(gè)省（市、區(qū)）的糧食投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法，對(duì)糧食生產(chǎn)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算與分解，發(fā)現(xiàn)我國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)[3]。顯然，在當(dāng)前我國(guó)提出發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的形勢(shì)下，忽略環(huán)境因素是不夠的；因此，必須在科學(xué)發(fā)展指導(dǎo)下從低碳經(jīng)濟(jì)視角重新審視我國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)情況?，F(xiàn)有文獻(xiàn)將環(huán)境因素納入到效率分析框架中研究中國(guó)糧食增長(zhǎng)的很少。閔銳等利用1978—2010年國(guó)內(nèi)省域面板數(shù)據(jù)，在使用單元調(diào)查評(píng)估法計(jì)算各?。ㄊ小^(qū)）糧食生產(chǎn)污染排放量的基礎(chǔ)上，利用方向性距離函數(shù)和序列DEA技術(shù)，測(cè)度了中國(guó)糧食生產(chǎn)是否考慮環(huán)境因素2種情形下的全要素生產(chǎn)率指數(shù)，并進(jìn)一步分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步，研究結(jié)果表明，是否考慮環(huán)境污染成本對(duì)于測(cè)算結(jié)果有較大影響，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)貢獻(xiàn)有限，主要靠技術(shù)進(jìn)步單獨(dú)貢獻(xiàn)，并存在技術(shù)進(jìn)步與效率損失并存的現(xiàn)象[4]。楊璐嘉運(yùn)用Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)，測(cè)算和分析了考慮碳排放因素下的中國(guó)13個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)2002—2011年農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，發(fā)現(xiàn)中國(guó)目前糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式仍然簡(jiǎn)單粗放[5]。閔銳等采用1978—2010年湖北省糧食生產(chǎn)及其污染排放面板數(shù)據(jù)，利用環(huán)境污染因素的方向性距離函數(shù)模型和序列DEA方法，將湖北省糧食綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)分解為技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率變化，結(jié)果顯示湖北省糧食生產(chǎn)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率有所提高，糧食生產(chǎn)中“兩型農(nóng)業(yè)”理念運(yùn)行績(jī)效表現(xiàn)良好，但未體現(xiàn)其糧食生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)地位[6]。

綜上，可以發(fā)現(xiàn)已有一些文獻(xiàn)開(kāi)始從低碳經(jīng)濟(jì)視角測(cè)算中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率，但還存在一定的不足，主要表現(xiàn)在考慮“壞”產(chǎn)出時(shí)選擇“面源污染物”指標(biāo)者較多，而忽略了糧食生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的二氧化碳排放。眾多研究表明，農(nóng)業(yè)是溫室氣體重要排放源，因此，本研究基于低碳經(jīng)濟(jì)視角，將“壞”產(chǎn)出（CO2）納入分析框架，運(yùn)用Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)法測(cè)算2001—2012年中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率，分析中國(guó)糧食生產(chǎn)踐行“兩型”理念的績(jī)效及增長(zhǎng)的源泉。從理論和現(xiàn)實(shí)意義上來(lái)說(shuō)，這不僅保障了我國(guó)糧食安全，也為我國(guó)“兩型農(nóng)業(yè)”理念提供了替代性分析框架。

2方法與模型

2.1方向性距離函數(shù)

為了在糧食全要素生產(chǎn)率分析框架中納入“壞”產(chǎn)出，則需要構(gòu)造一個(gè)生產(chǎn)可能性集，既包含“好”產(chǎn)出，又包含“壞”產(chǎn)出，即環(huán)境技術(shù)。假設(shè)每個(gè)地區(qū)使用N種投入x=（x1，…，xN）∈R+N生產(chǎn)出M種“好”產(chǎn)出y=（y1，…，yM）∈R+M，以及I種“壞”產(chǎn)出b=（b1，…，b1）∈R+1，在每個(gè)時(shí)期t=1，…，T個(gè)時(shí)期，k=1，…，K個(gè)地區(qū)的投入和產(chǎn)出值為（xk，t，yk，t，bk，t）。運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）表達(dá)環(huán)境技術(shù)模型如下：

Pt（xt）={（yt，bt）}：∑Kk=1ztkytkm≥ytkm，m=1，…，M；∑Kk=1ztkbtki=btki，i=1，…，I；∑Kk=1ztkxtkn≤xtkn，n=1，…，N；ztk≥0，k=1，…，K。（1）

式中：ztk表示每個(gè)橫截面觀察值的權(quán)重，其值為正表明該技術(shù)結(jié)構(gòu)滿足不變規(guī)模報(bào)酬假設(shè)。

減少污染（“壞”產(chǎn)出）、保持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（“好”產(chǎn)出）是環(huán)境技術(shù)的最終目標(biāo)。為了將這樣的生產(chǎn)過(guò)程模型化，需要引入Shephard提出的產(chǎn)出距離函數(shù)，即方向性距離函數(shù)[7]?；诋a(chǎn)出的方向性距離函數(shù)具體形式為：

D→0（x，y，b；g）=sup{β：（y，b）+βg∈P（x）}。（2）

式中：g=（gy，gb）是產(chǎn)出擴(kuò)張的方向向量。通過(guò)“壞”產(chǎn)出在技術(shù)上體現(xiàn)出的強(qiáng)弱可處置性，方向性距離函數(shù)需要選擇不同的方向向量。如果方向向量是g=（y，-b），且“壞”產(chǎn)出在技術(shù)上是弱可處置性，則增加“好”產(chǎn)出的同時(shí)同比例減少“壞”產(chǎn)出。使用DEA來(lái)解方向性距離函數(shù)，需要解下面的線性規(guī)劃：

D→to（xt，k′，yt，k′，bt，k′；yt，k′，-bt，k′）=maxβs.t.∑Kk=1ztkytkm≥（1+β）ytk′m，m=1，…，M；∑Kk=1ztkbtki=（1-β）btk′i，i=1，…，I；∑Kk=1ztkxtkn≤xtkn，n=1，…，N；ztk≥0，k=1，…，K。（3）

2.2Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)

根據(jù)Chung等的研究[8]，面向產(chǎn)出的Malmquist-Luenberger（ML）t期到t+1期糧食全要素生產(chǎn)率指數(shù)為：

MLt+1t=[1+D→to（xt，yt，bt；gt）][1+D→to（xt+1，yt+1，bt+1；gt+1）]×[1+D→t+1o（xt，yt，bt；gt）][1+D→t+1o（xt+1yt+1，bt+1；gt+1）]1/2。（4）

ML指數(shù)可以分解為技術(shù)效率變化指數(shù)（MLEFFCH）和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（MLTECH），即

ML=MLEFFCH×MLTECH。（5）

MLEFFCHt+1t=1+D→to（xt，yt，bt；gt）1+D→t+1o（xt+1，yt+1，bt+1；gt+1）。（6）

MLTECHt+1t=[1+D→t+1o（xt，yt，bt；gt）][1+D→to（xt，yt，bt；gt）]×[1+D→t+1o（xt+1，yt+1，bt+1；gt+1）][1+D→to（xt+1，yt+1，bt+1；gt+1）]1/2。（7）

技術(shù)進(jìn)步指數(shù)說(shuō)明技術(shù)前沿在t時(shí)期到t+1時(shí)期之間的變動(dòng)情況；技術(shù)效率變化指數(shù)反映技術(shù)落后地區(qū)對(duì)生產(chǎn)可能性前沿追趕先進(jìn)者的程度；ML、MLEFFCH和MLTECH大于（小于）1時(shí)，分別表示全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)（下降）、效率改善（惡化）和技術(shù)進(jìn)步（退步）。

3變量界定及數(shù)據(jù)處理

本研究選擇2001—2012年中國(guó)除了香港、澳門、臺(tái)灣、西藏以外的30個(gè)?。ㄊ小^(qū)）（考慮數(shù)據(jù)的可獲性和DEA方法對(duì)異常數(shù)據(jù)的敏感性，不包括西藏自治區(qū)）的糧食投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)資料主要來(lái)自歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)業(yè)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《新中國(guó)五十年農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料》。從低碳經(jīng)濟(jì)視角研究中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率，將“壞”產(chǎn)出（CO2）納入統(tǒng)一框架，考察中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率，確定的投入和產(chǎn)出變量如下：

投入指標(biāo)包括勞動(dòng)、土地、機(jī)械動(dòng)力、化肥、役畜和灌溉等6類變量。勞動(dòng)投入以三次產(chǎn)業(yè)中第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)總?cè)藬?shù)計(jì)算；土地投入以以糧食總播種面積而不是可耕地面積計(jì)算，可以真實(shí)反映出用于糧食生產(chǎn)的土地投入；機(jī)械動(dòng)力投入以農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力來(lái)表示；化肥投入以化肥施用量按折純量計(jì)算；役畜投入以擁有的農(nóng)用役畜總數(shù)量為準(zhǔn)，核算糧食生產(chǎn)耕作、運(yùn)輸?shù)纫坌笸度?；灌溉投入以各省?shí)際有效灌溉面積計(jì)算。

產(chǎn)出指標(biāo)包括“好”產(chǎn)出和“壞”產(chǎn)出?！昂谩碑a(chǎn)出選取糧食總產(chǎn)量；“壞”產(chǎn)出選取糧食生產(chǎn)過(guò)程中的二氧化碳排放量。一般來(lái)講，糧食碳排放量主要來(lái)自化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油、翻耕和灌溉等6個(gè)方面所形成的碳排放，碳排放的計(jì)算公式為：

E=∑Ei=∑Tiδi。（8）

式中：E表示糧食碳排放總量；Ei表示各種碳源的碳排放量；Ti表示各碳排放源的量；δi表示各碳排放源的碳排放系數(shù)。各碳排放源的碳排放系數(shù)借鑒李波等的研究[9]，從而計(jì)算出各?。ㄊ?、區(qū)）的糧食碳排放總量。

4實(shí)證結(jié)果分析

根據(jù)上述研究方法及相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，測(cè)算了低碳經(jīng)濟(jì)視角下中國(guó)糧食Malmquist-Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)及其分解情況；為了檢驗(yàn)碳排放對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率的影響，也測(cè)算了傳統(tǒng)的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)及其分解情況，具體分析結(jié)果如下。

4.1糧食全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)與源泉變化

如表1所示，整體來(lái)看，考察期內(nèi)不考慮碳排放約束的中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率明顯高于考慮碳排放約束的糧食全要素生產(chǎn)率。不考慮碳排放約束的中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率（M指數(shù)）年均增長(zhǎng)0.6%，考慮碳排放約束的中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率（ML指數(shù)）年均增長(zhǎng)0.4%，比傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率指數(shù)低0.2百分點(diǎn)。二者之間的差距反映了碳排放因素對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率及糧食增長(zhǎng)的影響程度。造成這種差距的原因是糧食生產(chǎn)所產(chǎn)生的成本，即物質(zhì)生產(chǎn)要素的直接使用成本對(duì)環(huán)境產(chǎn)生的污染與治理成本方面的間接機(jī)會(huì)成本。二者差距越大，說(shuō)明糧食安全保障成本越高；另外，作為糧食生產(chǎn)的載體，資源、環(huán)境又是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)生變量，二者之間的差距越小，說(shuō)明生態(tài)與環(huán)境影響糧食生產(chǎn)力越小，資源、環(huán)境與糧食增長(zhǎng)越協(xié)調(diào)。

從增長(zhǎng)源泉來(lái)看，2種類型的糧食全要素增長(zhǎng)主要由前沿技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)，而技術(shù)效率改善相對(duì)滯后（表1）。說(shuō)明中國(guó)糧食增長(zhǎng)是一種典型的技術(shù)推動(dòng)型增長(zhǎng)模式，而糧食全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的理想模式是由技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率共同推動(dòng)，因此今后需要加強(qiáng)對(duì)技術(shù)效率的改善，否則將會(huì)導(dǎo)致糧食技術(shù)成果閑置和區(qū)域發(fā)展失衡。

從其分解結(jié)果（表1）來(lái)看，第一，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)變化情況。無(wú)論是否考慮碳排放因素，2種類型的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)增長(zhǎng)均為正值，其中傳統(tǒng)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)年均增長(zhǎng)為1.6%，考慮碳排放因素的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)年均增長(zhǎng)為1%，低于傳統(tǒng)類型的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。說(shuō)明傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率測(cè)算高估了技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。技術(shù)進(jìn)步對(duì)糧食經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用，其主要表現(xiàn)為勞動(dòng)、資本等生產(chǎn)要素投入質(zhì)量的提高，這一效用表現(xiàn)在物化生產(chǎn)要素的質(zhì)量改善上，因希克斯中性特質(zhì)出現(xiàn)在傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率的核算中，導(dǎo)致提高生產(chǎn)要素投入質(zhì)量發(fā)揮的作用無(wú)法有效地與抽象的純技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)完全剝離出來(lái)。第二，技術(shù)效率變化情況。2001—2012年我國(guó)糧食2種類型的技術(shù)效率指數(shù)均出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)情況，其中傳統(tǒng)的EFFCH年均增長(zhǎng)為-0.9%，考慮碳排放因素的MLEFFCH年均增長(zhǎng)為 -0.6%，二者之間的差距說(shuō)明糧食生產(chǎn)者使用環(huán)境保護(hù)技術(shù)的意愿程度。由于保護(hù)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境能夠極大促進(jìn)糧食生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展；因此，糧食生產(chǎn)者采納環(huán)境保護(hù)技術(shù)的行為是更多考慮了糧田環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的長(zhǎng)期種糧行為，而放棄了追求糧食產(chǎn)量最大化的短期行為。二者差距越小，說(shuō)明糧食安全指數(shù)越高。

4.2糧食全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的區(qū)域差異分析

圖1、圖2分別顯示不考慮碳排放約束與考慮碳排放約束下我國(guó)東、中、西三大地區(qū)（三大地區(qū)按傳統(tǒng)的區(qū)域劃分方法）平均糧食全要素生產(chǎn)率指數(shù)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和技術(shù)效率變化指數(shù)。

由圖1、圖2可知，無(wú)論是否考慮碳排放因素，我國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率均呈現(xiàn)東部、中部和西部地區(qū)依次遞減態(tài)勢(shì)。2001—2012年不考慮碳排放約束的東、中、西部地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)率分別為1.4%、1.1%、-0.3%，同期考慮碳排放約束的東、中、西部地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率年均增長(zhǎng)率分別為1.3%、0.7%、-0.7%。因此，我國(guó)東部地區(qū)主導(dǎo)了中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，而中部和西部地區(qū)在糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展中呈現(xiàn)出和資源、環(huán)境的“雙重惡化”現(xiàn)象，主要是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)，對(duì)糧食生產(chǎn)的先進(jìn)技術(shù)、管理技術(shù)的消化和吸收能力就越強(qiáng)，同時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高也使得糧食生產(chǎn)者對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)意識(shí)增強(qiáng)。

4.3糧食全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的省際差異分析

上述對(duì)我國(guó)三大區(qū)域的分析無(wú)法揭示各?。ㄊ?、區(qū)）糧食全要素生產(chǎn)率之間的差異性，因此需要考察各省（市、區(qū)）的具體變動(dòng)情況，從而分析碳排放對(duì)各省糧食全要素生產(chǎn)率的影響。表2列出了2001—2012年我國(guó)各?。ㄊ小^(qū)）考慮與不考慮碳排放約束的糧食全要素生產(chǎn)率及其分解。

由表2可見(jiàn)：（1）不考慮碳排放約束下，2001—2012年間我國(guó)各?。ㄊ小^(qū)）糧食全要素生產(chǎn)率排名前5的分別為山西、遼寧、河北、陜西、黑龍江，排名后5的分別是上海、青海、四川、重慶、貴州。糧食全要素生產(chǎn)率高于全國(guó)平均水平的?。ㄊ小^(qū)）有15個(gè)，其中多為東部地區(qū)，其余15個(gè)省（市、區(qū)）的糧食全要素生產(chǎn)率則低于全國(guó)平均水平。同時(shí)，除重慶市外，其余29個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均大于1，而絕大多數(shù)?。ㄊ?、區(qū)）的技術(shù)效率指數(shù)均出現(xiàn)了不同程度的惡化，說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步是推動(dòng)我國(guó)各?。ㄊ小^(qū)）糧食全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?。?）考慮碳排放約束下，2001—2012年間我國(guó)各省（市、區(qū)）糧食全要素生產(chǎn)率排名前5的分別為海南、北京、山東、甘肅、河南，排名后5的分別是陜西、云南、四川、重慶、貴州。糧食全要素生產(chǎn)率高于全國(guó)平均水平的有13個(gè)?。ㄊ?、區(qū)），其余17個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）的糧食全要素生產(chǎn)率則低于全國(guó)平均水平，說(shuō)明我國(guó)絕大數(shù)?。ㄊ?、區(qū)）沒(méi)有實(shí)現(xiàn)糧食經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與資源、環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。同時(shí)，除海南省、重慶市、四川省和貴州省外，其余?。ㄊ小^(qū)）的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均大于1，而技術(shù)效率指數(shù)絕大多數(shù)?。ㄊ?、區(qū)）均小于1，原因可能是地方政府片面追求前沿技術(shù)進(jìn)步，對(duì)環(huán)境污染的關(guān)注相對(duì)較少，從而造成了農(nóng)業(yè)資源的浪費(fèi)和生產(chǎn)的無(wú)效。（3）與不考慮碳排放的糧食全要素生產(chǎn)率相比，考慮碳排放約束下我國(guó)各省（市、區(qū)）糧食全要素生產(chǎn)率排名出現(xiàn)了變化。絕大多數(shù)省 （市、區(qū)）的排名都出現(xiàn)了下滑，如山西、遼寧、河北、陜西、黑龍江、寧夏、安徽、云南等省區(qū)，下降幅度最大的是山西省，下降了23位。北京、上海、山東、海南、河南、福建、廣西、甘肅等?。ㄊ?、區(qū)）排名出現(xiàn)了上升，其中上升最多的是上海市，上升了16位。根據(jù)Fare等的研究結(jié)果，2種全要素生產(chǎn)率排名的變化反映出各?。ㄊ小^(qū)）“好”產(chǎn)出與“壞”產(chǎn)出相對(duì)增長(zhǎng)率的大小，排名上升的省（市、區(qū)）說(shuō)明糧食增長(zhǎng)帶來(lái)的“好”產(chǎn)出的增長(zhǎng)幅度高于糧食生產(chǎn)產(chǎn)生碳排放的減少幅度，相反排名下降的省（市、區(qū)）則糧食生產(chǎn)產(chǎn)生碳排放的減少幅度高于糧食“好”產(chǎn)出的增長(zhǎng)幅度[10]。由此可見(jiàn)，目前我國(guó)東部?。ㄊ小^(qū)）糧食總產(chǎn)量的增長(zhǎng)幅度高于碳排放的減少幅度，資源、環(huán)境與糧食增長(zhǎng)較為協(xié)調(diào)；而中部?。ㄊ?、區(qū)）以及西部偏遠(yuǎn)省（市、區(qū)）則表現(xiàn)出資源、環(huán)境與糧食增長(zhǎng)不協(xié)調(diào)。

5結(jié)論與啟示

針對(duì)傳統(tǒng)糧食全要素生產(chǎn)率測(cè)算的缺陷，本研究基于低碳經(jīng)濟(jì)視角，將環(huán)境污染（CO2）納入糧食全要素生產(chǎn)率的分析框架中，運(yùn)用方向性距離函數(shù)構(gòu)建ML生產(chǎn)率指數(shù)測(cè)算2001—2012年間中國(guó)30個(gè)省（市、區(qū)）糧食全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)情況，得出以下主要結(jié)論：（1）2001—2012年，考慮碳排放約束的中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率明顯低于不考慮碳排放約束的傳統(tǒng)糧食全要素生產(chǎn)率，說(shuō)明忽視碳排放約束而進(jìn)行的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)是失真的。2種類型的糧食全要素增長(zhǎng)主要由前沿技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)，而技術(shù)效率改善相對(duì)滯后。同時(shí)不考慮碳排放約束將會(huì)高估技術(shù)進(jìn)步對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)，也會(huì)高估技術(shù)效率的惡化程度，從而對(duì)糧食全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)模式及其政策含義產(chǎn)生影響。（2）分區(qū)域來(lái)看，無(wú)論是否考慮碳排放因素，東部地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率均最高，說(shuō)明東部地區(qū)主導(dǎo)了中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，是典型的集約型增長(zhǎng)方式，而中部和西部地區(qū)在糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展中呈現(xiàn)出和資源、環(huán)境的“雙重惡化”現(xiàn)象，屬于粗放型的增長(zhǎng)方式。（3）從省際差異來(lái)看，考慮碳排放因素下，東部地區(qū)糧食全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)最為突出，在推動(dòng)中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)中發(fā)揮了重要作用，中西部地區(qū)表現(xiàn)不太理想，許多農(nóng)業(yè)大省承擔(dān)著較大的資源與環(huán)境壓力，面臨糧食增長(zhǎng)與資源、環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的艱巨任務(wù)。

綜上，提出以下政策啟示：（1）進(jìn)一步加強(qiáng)農(nóng)業(yè)清潔技術(shù)的研發(fā)和推廣力度，降低農(nóng)業(yè)污染，促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展；（2）不同地區(qū)針對(duì)地區(qū)的差異性特點(diǎn)，應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況，在環(huán)境管理中實(shí)行差別化管理政策，中、西部地區(qū)應(yīng)加強(qiáng)與東部地區(qū)的交流與合作，通過(guò)引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和管理制度，提高資源利用效率，縮小地區(qū)間的差距；（3）對(duì)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施要加大投入力度，促進(jìn)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施體系的不斷完善，尤其在環(huán)境治理基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)方面要加大投入；（4）綜合運(yùn)用多種手段，改變農(nóng)業(yè)污染沒(méi)人管的局面，發(fā)揮環(huán)境保護(hù)激勵(lì)機(jī)制的作用，進(jìn)一步完善糧食環(huán)境污染管理政策體系；（5）各省（市、區(qū)）應(yīng)結(jié)合自身資源稟賦條件，使勞動(dòng)、化肥、水等生產(chǎn)要素的投入效率得到最大限度的提高，走資源節(jié)約、環(huán)境友好的糧食經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，使農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)步入可持續(xù)發(fā)展的良性循環(huán)軌道。

參考文獻(xiàn)：

[1]龐英，李樹超，周蕾，等. 中國(guó)糧食生產(chǎn)資源配置效率及其區(qū)域差異——基于動(dòng)態(tài)Malmquist指數(shù)的經(jīng)驗(yàn)[J]. 經(jīng)濟(jì)地理，2008（1）：113-117.

[2]肖紅波，王濟(jì)民. 新世紀(jì)以來(lái)我國(guó)糧食綜合技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率分析[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2012（1）：36-46.

[3]周明華. 中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率變化的實(shí)證分析：1978—2010[J]. 廣東商學(xué)院學(xué)報(bào)，2013（2）：70-77.

[4]閔銳，李谷成. 環(huán)境約束條件下的中國(guó)糧食全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)與分解——基于省域面板數(shù)據(jù)與序列Malmquist-Luenberger指數(shù)的觀察[J]. 經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2012（5）：34-42.

[5]楊璐嘉. 低碳視角下糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率比較——基于中國(guó)13省2002—2011年數(shù)據(jù)的分析[J]. 湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2013（6）：27-33.

[6]閔銳，李谷成. 轉(zhuǎn)型期湖北省糧食綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)與分解——基于全國(guó)宏觀橫向比較的維度[J]. 湖北大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，2014（1）：137-142.

[7]Shephard R W.Theory of cost and production functions[M]. Princeton：Princeton University Press，1970.

[8]Chung Y H，F(xiàn)are R，Grosskopf S.Productivity and undesirable outputs：a directional distance function approach[J]. Journal of Environmental Management，1997，51：229-240.

[9]李波，張俊飚，李海鵬. 中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放時(shí)空特征及影響因素分解[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2011（8）：80-87.

[10]Fare R，Grosskopf S，Pasurka Jr C A.Accounting for air pollution emissions in measures of state manufacturing productivity growth[J]. Journal of Regional Science，2001，41（3）：381-409.吉根寶，郭凌，韓豐. 旅游空間生產(chǎn)視角下的鄉(xiāng)村文化變遷——以四川省成都市三圣鄉(xiāng)紅砂村鄉(xiāng)村旅游社區(qū)居民體驗(yàn)為例[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2016，44（10）：528-533.