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      中國畜牧業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率演變及區(qū)域差異研究*

      2019-04-13 05:00:48許標文沈智揚林國華
      關(guān)鍵詞:生產(chǎn)率畜牧業(yè)要素

      許標文, 沈智揚, 林國華**

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      中國畜牧業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率演變及區(qū)域差異研究*

      許標文1, 沈智揚2, 林國華1**

      (1. 福建省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與科技信息研究所 福州 350003; 2. 中國進出口銀行 北京 100031)

      綠色全要素生產(chǎn)率(TFP)是衡量經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的重要指標, 畜牧業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提升綠色TFP尤為關(guān)鍵。現(xiàn)有文獻在測算省域綠色要素生產(chǎn)率時忽視了各省份之間的異質(zhì)性, 生產(chǎn)率指數(shù)基于以自身為參照的距離函數(shù), 導(dǎo)致結(jié)果不能相互比較, 無法為決策者提供準確的政策建議。本文提出了一種可以測算各省份經(jīng)濟增長和環(huán)境改善對提升全國綠色TFP貢獻率的新方法, 主要基于穩(wěn)健型整體方向性距離函數(shù)和整體Luenberger綠色生產(chǎn)率指標, 將中國整體作為統(tǒng)一的方向衡量各省份對全國要素生產(chǎn)率的貢獻, 使得各省份的效率值具有可比性。通過分析中國31個省份2001—2016年畜牧業(yè)綠色TFP的增長變化, 研究發(fā)現(xiàn): 1)從整體上看, 樣本期我國畜牧業(yè)綠色TFP的年均增長率為5.01%, 其中經(jīng)濟效率對畜牧業(yè)綠色TFP的貢獻率達88.83%; 技術(shù)進步對綠色TFP增長的貢獻率高達78.65%。2)從區(qū)域上看, 我國畜牧業(yè)區(qū)域發(fā)展不平衡, 東部和中部地區(qū)畜牧業(yè)發(fā)展快于西部地區(qū)。3)我國畜牧業(yè)綠色TFP增長存在改進空間, 且環(huán)境效率改進空間大于經(jīng)濟效率, 東部地區(qū)經(jīng)濟效率改進空間趨小, 畜牧業(yè)經(jīng)濟增長與碳排放出現(xiàn)弱脫鉤狀態(tài); 中部地區(qū)經(jīng)濟效率與環(huán)境效率均有很大的改進空間; 西部地區(qū)經(jīng)濟效率及碳減排還有一定改進空間。因此, 為實現(xiàn)畜牧業(yè)高質(zhì)量發(fā)展, 畜牧業(yè)綠色TFP應(yīng)加快由依靠增加要素投入向注重環(huán)境改善轉(zhuǎn)變, 加強綠色科技創(chuàng)新的促進作用; 同時要突破城鄉(xiāng)及區(qū)域要素流動制度障礙, 提高人均畜牧產(chǎn)值來推動畜牧業(yè)區(qū)域平衡發(fā)展。

      畜牧業(yè); 整體方向性距離函數(shù); 綠色全要素生產(chǎn)率; Luenberger生產(chǎn)率指標; By-production模型

      溫室氣體排放是近百年來全球變暖的主要原因, 綠色發(fā)展是實現(xiàn)碳減排、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式的重要舉措。近年來, 綠色發(fā)展成為我國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式的內(nèi)在要求和必然選擇, 綠色全要素生產(chǎn)率(TFP)成為當前研究關(guān)注的重點[1-2]。農(nóng)業(yè)作為綠色發(fā)展的基礎(chǔ), 學(xué)者們開展了以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis, DEA)非參數(shù)方法為主的農(nóng)業(yè)綠色TFP分析研究, 且其非期望產(chǎn)出主要包含以化學(xué)需氧量(COD)、全氮(TN)、全磷(TP)、農(nóng)膜及農(nóng)藥污染為代表的環(huán)境變量及以碳排放為代表的環(huán)境變量。韓海彬等[3]在污染物排放量測算基礎(chǔ)上, 利用產(chǎn)出導(dǎo)向的方向性距離函數(shù)的Malmquist-Luenberger (ML)指數(shù)分析了中國農(nóng)業(yè)TFP, 并進一步分析技術(shù)進步和效率變化對中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長的貢獻。岳立等[4]采用方向性距離函數(shù)的ML指數(shù), 測算了我國碳排放約束下農(nóng)業(yè)技術(shù)效率與農(nóng)業(yè)環(huán)境全要素生產(chǎn)率, 指出需有針對性地提高環(huán)境規(guī)制建設(shè)以提高農(nóng)業(yè)技術(shù)效率。由于ML指數(shù)存在徑向及角度的主觀選擇問題, 李谷成等[5]采用非徑向、非角度的SBM模型分析了環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)技術(shù)效率的影響; 為進一步測算全要素生產(chǎn)率, 李谷成[6]利用非徑向、非角度的SBM方向性距離函數(shù)的ML指數(shù), 測算了中國農(nóng)業(yè)TFP, 指出需要通過綠色生產(chǎn)革命來推動農(nóng)業(yè)“又好又快”發(fā)展。盡管ML指數(shù)有效解決了含有非期望產(chǎn)出的效率問題, 但它在測度混合期方向性距離函數(shù)時使用線性規(guī)劃求解可能無解及不具備循環(huán)性特征, 有兩種解決方法: 一是借鑒Pastor等[7]把所有測算時期的決策單元作為前沿面參照系的全局基準思想, 將Global Malmquist (GM)指數(shù)與方向性距離函數(shù)結(jié)合, 構(gòu)造了Global Malmquist-Luenberger(GML)指數(shù)[8]; 二是將序列(sequential)生產(chǎn)參考集與ML指數(shù)進行結(jié)合, 構(gòu)建Sequential-Malmquist-Luenberger (SML)指數(shù)[9]。

      畜牧業(yè)是全球溫室氣體的重要貢獻部門, 碳排放約束視角下的畜牧業(yè)綠色TFP研究具有較強的現(xiàn)實意義。盡管已有學(xué)者對畜牧業(yè)全要素生產(chǎn)率做了細致研究[10-11], 但卻忽視了畜牧業(yè)碳排放對全要素生產(chǎn)率的影響。鄒潔等[12]測算了2000—2013年我國畜牧業(yè)環(huán)境效率, 卻未能區(qū)分經(jīng)濟效率與環(huán)境改善對畜牧業(yè)發(fā)展的貢獻率。崔姹等[13]則利用SBM模型及GML指數(shù), 測算了2004—2015年我國草食畜牧業(yè)TFP變動, 指出溫室氣體排放對TFP的影響由不顯著向顯著轉(zhuǎn)變, 技術(shù)效率作用凸顯。盡管他們考慮了碳排放對全要素生產(chǎn)率的影響, 但尚存在改進的方向。

      上述文獻在處理期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出的關(guān)系時, 主要采用單前沿面和弱可處置(weak disposability)生產(chǎn)技術(shù)模型。該方法認為期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出之間存在一種關(guān)聯(lián)效果, 提升期望產(chǎn)出的同時必然會導(dǎo)致非期望產(chǎn)出增加, 減少非期望產(chǎn)出必須以犧牲期望產(chǎn)出為代價。這不僅違反了物質(zhì)守恒定律[14-16], 也沒有單獨考察致污投入與非期望產(chǎn)出的關(guān)系, 無法區(qū)分出經(jīng)濟或環(huán)境因素對綠色生產(chǎn)率的貢獻。為解決該問題, Murty等[16]將生產(chǎn)技術(shù)分離為經(jīng)濟和環(huán)境兩個維度, 并構(gòu)建出雙前沿面的By-production生產(chǎn)模型。此外, 上述文獻采用的生產(chǎn)率指數(shù)多是ML指數(shù)及其變形, 均存在以下兩個關(guān)鍵問題: 第一, 大多是對經(jīng)濟總量不同的省份依照生產(chǎn)技術(shù)的同質(zhì)性假定加以測算, 這些生產(chǎn)率指數(shù)都基于以自身為參照的距離函數(shù), 這種設(shè)定忽視了各省份之間的異質(zhì)性問題, 導(dǎo)致結(jié)果不能相互比較, 無法為決策者提供準確的政策建議; 第二, 文獻中的整體或區(qū)域的生產(chǎn)率指數(shù)都是通過個體生產(chǎn)率指數(shù)的算術(shù)平均值進行估計, 這會造成估計結(jié)果不準確。也就是說, 假設(shè)美國與盧森堡的經(jīng)濟增長率值都為5%, 由于美國與盧森堡的經(jīng)濟總量不同, 根據(jù)以往文獻中的計算方法很難判斷出兩國經(jīng)濟發(fā)展是否處于同一水平, 也很難得出相關(guān)的可行性政策建議。

      為解決這些問題, 本文基于By-production生產(chǎn)模型, 提出了一種基于加減形式的整體方向性距離函數(shù), 搭配Luenberger TFP指標, 將碳排放作為非期望產(chǎn)出, 深入分析畜牧業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率演變及區(qū)域差異。該方法把被評估決策單元與前沿面的距離按照統(tǒng)一的方向來衡量, 計算出每個決策單元對全局要素生產(chǎn)率的貢獻, 使得各決策單元的效率值之間具備可比性, TFP的估計也更加穩(wěn)健。本文主要貢獻是把綠色全要素生產(chǎn)率分解成經(jīng)濟效率與環(huán)境改善之和, 并利用產(chǎn)出導(dǎo)向型的整體方向性距離函數(shù), 分析了中國畜牧業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率, 使得每個省(市、區(qū))畜牧業(yè)綠色TFP可以互相比較, 具有較強的政策指導(dǎo)意義。

      1 研究方法

      1.1 整體生產(chǎn)技術(shù)和距離函數(shù)的設(shè)定

      20世紀50年代, Koopmans[17]、Debreu[18]、Shephard[19]、Farrell[20]等提出生產(chǎn)集(Production Set)概念, 被稱為新瓦爾拉斯生產(chǎn)理論(the Neo-Walrasian production theory)。綠色經(jīng)濟增長包括經(jīng)濟和環(huán)境兩個維度的數(shù)據(jù), 利用所有決策單元的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)來構(gòu)建生產(chǎn)可行性前沿面, 生產(chǎn)技術(shù)通常可以用生產(chǎn)集來表示, 假設(shè)共有+個投入()用于生產(chǎn)個期望產(chǎn)出(), 其中個清潔投入(x),個致污投入(x); 在生產(chǎn)過程中, 由于個致污投入的使用, 會導(dǎo)致個非期望產(chǎn)出()的產(chǎn)生?;谖镔|(zhì)守恒定律, Murty等[16]提出了由雙前沿面(1、2)構(gòu)成的By-production模型。1描述期望產(chǎn)出生產(chǎn)的技術(shù)子集,2描述非期望產(chǎn)出生成的技術(shù)子集??傮w生產(chǎn)技術(shù)的表達式為[21]:

      式中:(?)與(?)是連續(xù)可導(dǎo)函數(shù), 且投入和期望產(chǎn)出符合自由處置性(free disposability), 非期望產(chǎn)出滿足有代價處置性(costly disposability)。另外, 生產(chǎn)技術(shù)還具備一些基本的經(jīng)濟學(xué)假設(shè), 如前沿面的封閉性(closed set)、凸性假設(shè)(convexity)、恒定規(guī)?;貓?constant returns to scale)等[22]。

      生產(chǎn)技術(shù)設(shè)定后, 應(yīng)用投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)構(gòu)建生產(chǎn)集, 其中投入少產(chǎn)出多的“標桿”就構(gòu)成了生產(chǎn)可行性前沿面。衡量每個決策單元與“標桿”之間的發(fā)展差距, 就需要借助距離函數(shù)(distance functions)來衡量。距離函數(shù)作為一種“標尺”, 常用于衡量被評估單元和生產(chǎn)前沿面上“標桿”(最佳表現(xiàn)者)的差距。根據(jù)距離函數(shù)的數(shù)學(xué)形式, 主要分為Shephard距離函數(shù)和方向性距離函數(shù), 其中方向性距離函數(shù)()可以表示為:

      方向性距離函數(shù)的值可表示為被評估單元與前沿面的差距, 方向性距離函數(shù)的設(shè)定對估計結(jié)果的準確性會造成顯著影響。已有文獻中的距離函數(shù)設(shè)定多以被評估單元自身為參照。假設(shè)以產(chǎn)出為導(dǎo)向, 計算出方向性距離函數(shù)的無效率值(inefficiency)為1%, 意味著該單元在投入不變的情況下, 可以提高自身產(chǎn)出的1%; 若值為0%則表示該單元為“標桿”, 是有效的并處于生產(chǎn)可行性前沿面的邊界上。在這種以自身為參照的距離函數(shù)設(shè)定下, 分析所有決策單元整體效率時, 由于各決策單元自身在資本、勞動力等投入方面存在較大差異, 它們的效率值之間并不具備可比性, 無法為決策者提供準確的政策建議。

      參考Boussemart等[23]、Shen等[21]的建議, 本文采用一種產(chǎn)出導(dǎo)向型的整體方向性距離函數(shù), 每個決策單元與所有決策單元構(gòu)成的整體來比較, 提出一種距離函數(shù)包含投入和產(chǎn)出的方向向量(g,g,g),假設(shè)在既定投入下(g=0), 每個決策單元都以整體產(chǎn)出之和(0,S,S)為參照向量, 即被評估單元與前沿面的距離按照統(tǒng)一的方向來衡量。

      按照這種統(tǒng)一設(shè)定, 假設(shè)在本文中計算得到福建省無效率值為1%, 這就意味著該省在投入不變的情況下, 可以提高全國整體產(chǎn)出1%。因此, 無效率值可以被理解為效率的改進空間, 或增長潛力。同時, 基于同方向向量設(shè)定, 各省的無效率值估計結(jié)果較為穩(wěn)健, 且可以互相比較, 經(jīng)濟含義明確, 能夠為決策者提供相對合理的參考信息和政策建議。

      1.2 綠色可加性生產(chǎn)率指數(shù)的分解

      全要素生產(chǎn)率指數(shù)可分為基于乘積形式的Index指數(shù)和加減形式的Indicator指標, 前者通常與Shephard距離函數(shù)搭配, 后者往往適用于方向性距離函數(shù)。本文在Chambers等[24]基礎(chǔ)上, 引入碳排放作為“壞”產(chǎn)出, 使用基于加減形式的整體方向性距離函數(shù), 搭配Luenberger生產(chǎn)率指標(Luenberger productivity indicator, LPI), 產(chǎn)出導(dǎo)向型的與+1期LPI指標變化率可被定義為:

      利用LPI所具有的特點, 可以在全要素生產(chǎn)率框架下對期與1期的TFP分解為技術(shù)進步(technological progress, TP)和效率變化(efficiency change, EC), 見公式(7)-(9)。TP用于衡量科技進步對生產(chǎn)可能性前沿面的影響, 如果TP值大于0, 技術(shù)創(chuàng)新提升了前沿面, 新技術(shù)對綠色TFP變化有積極貢獻, 反之則反是。EC用于計算決策單元同整體前沿面之間距離的變化, 如果EC值大于0, 則相比基期, 該決策單元在+1期通過有效利用資源推動了綠色TFP增長, 更加趨近于整體前沿面, 反之則反是。跨期TFP年均增長率為隨機性趨勢, 可通過OLS計算獲得。

      本文的創(chuàng)新之處是將經(jīng)濟和環(huán)境的TFP指標集成到綠色TFP中, 分別測算出經(jīng)濟增長和環(huán)境改善對TFP提升的貢獻。由于每個方向性距離函數(shù)包含經(jīng)濟與環(huán)境兩個維度的無效率值, 綠色TFP指標可以繼續(xù)被分解為經(jīng)濟TFP(TFPeco)和環(huán)境TFP(TFPenv), TFPeco還可以被分解為經(jīng)濟效率變化(ECeco)和經(jīng)濟技術(shù)進步(TPeco), TFPenv亦然, 最終得到公式(10):

      式中: TFPeco考察的是所有投入與期望產(chǎn)出的關(guān)系, 即描述期望產(chǎn)出生產(chǎn)的技術(shù)子集1; TFPenv只考察致污投入與非期望產(chǎn)出的關(guān)系, 即描述非期望產(chǎn)出生成的技術(shù)子集2。TFPeco和TFPenv又都可以進一步分解為效率變化和技術(shù)進步, 即ECeco、TPeco和ECenv、TPenv。

      1.3 非參數(shù)估計

      對于TFP指標中距離函數(shù)的估計, 可使用參數(shù)或非參數(shù)的估計方法, 由于后者不需對生產(chǎn)函數(shù)形式進行前期假定, 本文采用非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析。該估計方法可由線性規(guī)劃表示, 以產(chǎn)出導(dǎo)向的距離函數(shù)為例, 假設(shè)投入不變, 最大化產(chǎn)出和最小化非期望產(chǎn)出的目標函數(shù)分別為和。用于計算全要素生產(chǎn)率指數(shù)與分解[公式(10)]需計算4種不同跨期組合的距離函數(shù), 例如,期該決策單元的投入產(chǎn)出為被評估單元, 計算該決策單元與+1期生產(chǎn)可行性前沿面的距離可用公式(11)-(18)中的線性規(guī)劃表示:

      2 數(shù)據(jù)來源及處理

      2.1 數(shù)據(jù)來源

      本研究數(shù)據(jù)來源于2002—2017年《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、各省(市、區(qū))統(tǒng)計年鑒以及《中國國內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料(1996—2002年)》, 所有產(chǎn)值以1990年不變價為基期調(diào)整為可比價。

      2.2 數(shù)據(jù)處理

      2.2.1 投入變量

      借鑒美國農(nóng)業(yè)部、Andersen等[25]的方法, 將勞動力、中間消耗、資本作為畜牧業(yè)的投入變量。畜牧業(yè)勞動力借鑒黃少安等[26]的方法, 用畜牧業(yè)產(chǎn)值占第一產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值的比例乘以第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員總數(shù)來推算畜牧業(yè)從業(yè)人數(shù)。中間消耗利用各省(市、區(qū))畜牧業(yè)中間消耗值, 包含飼料、畜牧用藥、燃料等對畜牧腸道發(fā)酵、糞便管理產(chǎn)生影響的致污投入, 并用各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)進行調(diào)整。畜牧業(yè)資本存量采用“永續(xù)盤存法”進行估算, 計算公式為:

      K=K-1(1-)+I(19)

      初始農(nóng)業(yè)資本存量0采用《中國國內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料(1996—2002年)》中統(tǒng)計數(shù)據(jù), 以農(nóng)林牧漁業(yè)投資作為當年投資開始累計, 農(nóng)業(yè)資本折舊率值取5.42%。然后, 再以調(diào)整后的畜牧業(yè)固定資產(chǎn)占第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資的比重為權(quán)重計算出畜牧業(yè)資本存量, 并用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)進行價格平整。西藏、上海等省(市、區(qū))部分年份的缺失數(shù)據(jù)用當年全國畜牧業(yè)固定資產(chǎn)比重代替。

      調(diào)整后的畜牧業(yè)固定資產(chǎn)=畜牧業(yè)固定資產(chǎn)投資+農(nóng)林牧漁服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)投資′畜牧業(yè)固定資產(chǎn)投資/(第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資-農(nóng)林牧漁服務(wù)業(yè)固定資產(chǎn)

      投資) (20)

      2.2.2 產(chǎn)出變量

      產(chǎn)出變量包括期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出。期望產(chǎn)出選擇我國31個省市(不含臺灣省、香港特別行政區(qū)和澳門特別行政區(qū))2001—2016年的畜牧業(yè)總產(chǎn)值, 并用畜牧業(yè)產(chǎn)值指數(shù)進行價格平整。非期望產(chǎn)出為畜牧業(yè)碳排放量, 主要來源于腸道發(fā)酵、糞便管理過程產(chǎn)生的CH4、N2O。根據(jù)增熱效應(yīng), 將CH4、N2O轉(zhuǎn)化成CO2當量, 其轉(zhuǎn)化系數(shù)分別為21、310。本文主要計算牛、羊、生豬、家禽等養(yǎng)殖品種導(dǎo)致的碳排放量。畜牧業(yè)碳排放量計算公式[27]為:

      式中: AAP為年均飼養(yǎng)量, days_alive表示生產(chǎn)周期, NAPA表示年出欄量。

      我國生豬、家禽飼養(yǎng)周期一般為180 d、55 d, 年均飼養(yǎng)量的計算適用于公式(22); 牛、羊飼養(yǎng)周期一般大于1年, 年平均飼養(yǎng)量采用上年年末存欄量與本年末的存欄量的平均數(shù)。本文畜禽CH4排放因子參照2006年IPCC公布的溫室氣體排放清單指南[27], N2O排放因子參考FAO公布的2004年中國畜禽氧化氮排放量排放系數(shù)[28], 其中非奶牛為黃牛、水牛各類排放因子的平均數(shù)(表1)。

      表1 中國主要畜牧品種溫室氣體排放系數(shù)

      3 結(jié)果與分析

      3.1 畜牧業(yè)綠色TFP增長和驅(qū)動因素

      將我國畜牧業(yè)看成一個整體(表2), 2001—2016年畜牧業(yè)綠色TFP逐步提升, 年均增長5.01%。由于我國畜牧產(chǎn)品需求旺盛及生產(chǎn)者補貼優(yōu)惠政策, 畜牧業(yè)發(fā)展偏重于追求產(chǎn)量目標, 經(jīng)濟TFP年均增長4.45%, 對我國畜牧業(yè)綠色發(fā)展的貢獻率達88.83%。而直到2013年才頒布了第1個全國性的畜牧業(yè)污染防治條例, 忽視了環(huán)境污染帶來的不利影響, 環(huán)境TFP貢獻相對較少, 貢獻率僅為11.17%。這說明畜牧業(yè)綠色增長主要由經(jīng)濟水平提升推動。

      進一步考察畜牧業(yè)綠色TFP的分解(表2), 樣本期內(nèi)EC和TP的年均增長率分別為1.07%和3.94%, 對我國畜牧業(yè)綠色TFP提升的貢獻率為21.35%和78.65%。由于我國畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)化程度、市場化進程、基層技術(shù)推廣體系等因素影響, 導(dǎo)致畜牧業(yè)資本、勞動力等投入要素資源配置效率不高, 效率變化對畜牧業(yè)綠色TFP提升的貢獻率僅為21.35%; 而隨著畜牧品種改良、規(guī)?;】叼B(yǎng)殖、畜牧廢棄物綜合利用等技術(shù)推廣應(yīng)用, 技術(shù)進步對畜牧業(yè)綠色TFP提升貢獻高達78.65%。由此可見, 技術(shù)進步是綠色TFP增長主要來源。但當進一步分解經(jīng)濟TFP、環(huán)境TFP, ECeco、TPeco年均增長率分別為1.08%、3.37%, 對畜牧業(yè)綠色TFP增長的貢獻率分別為21.49%、67.34%; ECenv、TPenv年均增長率分別為-0.01%、0.57%, 對畜牧業(yè)綠色TFP增長的貢獻分別為-0.14%、11.31%??梢园l(fā)現(xiàn), 我國畜牧業(yè)技術(shù)進步主要體現(xiàn)在經(jīng)濟TFP的提升上, 效率改進也主要體現(xiàn)在經(jīng)濟TFP的提升, 且環(huán)境層面因沒有合理利用資源反而阻礙了綠色TFP增長。說明我國畜牧業(yè)的環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)水平仍有待提升。

      表2 中國畜牧業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率指標累計值與分解(2001—2016年)

      數(shù)據(jù)來源為除臺灣省、香港特別行政區(qū)和澳門特別行政區(qū)外的31個省(市、區(qū)); 指標為累計變化值, 初始值2001年設(shè)為0。The data are of provinces (cities, regions) of China except Taiwan Province, Hong Kong Special Administrative Region and Macao Special Administrative Region. The value of every indicator is cumulative value, and initial value is set as 0 in 2001.

      3.2 區(qū)域畜牧業(yè)綠色TFP趨勢和增長潛力分析

      從各省畜牧業(yè)綠色TFP趨勢來看(表3), 以各省綠色TFP年均增長率中位數(shù)0.10%為參照, 超過一半省份(16個)位于其上。全國畜牧業(yè)綠色TFP趨勢為5.01%, 東部、中部、西部地區(qū)分別為2.18%、1.93%、0.90%, 東部地區(qū)畜牧業(yè)發(fā)展快于中部和西部地區(qū), 這與鄒潔等[12]研究結(jié)果一致。東部地區(qū)除北京、天津、上海、浙江及海南外, 其他省份畜牧業(yè)綠色TFP趨勢均超過0.10%; 中部地區(qū)畜牧業(yè)綠色TFP趨勢較高, 除山西、江西外, 其他省份畜牧業(yè)綠色TFP趨勢也均超過0.10%; 而西部地區(qū)各省份畜牧業(yè)綠色TFP趨勢普遍較低, 大部分畜牧業(yè)綠色TFP趨勢低于0.10%。此外, 由于農(nóng)業(yè)環(huán)境庫茲涅茨曲線假說(EKC)在中國基本得到支持, 河北、江蘇、山東、廣東、吉林、黑龍江、安徽、河南、湖北、湖南、四川及內(nèi)蒙古等省份畜牧業(yè)技術(shù)進步對綠色TFP提升起了關(guān)鍵作用, 而其他省份仍然處于隨經(jīng)濟發(fā)展而環(huán)境TFP下降的階段, 尤其是云南、西藏等環(huán)境TFP對畜牧業(yè)綠色TFP趨勢起了拖累作用。這說明中國畜牧業(yè)的環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)水平仍有待提升。

      表3 中國區(qū)域及省際畜牧業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長趨勢分析(2001—2016年)

      從全國畜牧業(yè)潛在改進空間來看(表4, 圖1), 經(jīng)濟效率的改進將有助于提升中國畜牧業(yè)總產(chǎn)值, 環(huán)境效率的改進則有助于中國畜牧業(yè)碳減排。從整體上看, 當前畜牧業(yè)發(fā)展重視經(jīng)濟效益卻忽視環(huán)境表現(xiàn)。我國畜牧業(yè)經(jīng)濟增長潛力不斷減少, 畜牧業(yè)總產(chǎn)值提升潛力由2001年的68.52%降至2016年的16.69%, 暗示我國不同省份畜牧業(yè)存在著技術(shù)追趕效應(yīng); 而環(huán)境改善潛力變化不大, 樣本期內(nèi)畜牧業(yè)碳減排潛力在28%左右徘徊, 這表明我國畜牧業(yè)綠色技術(shù)研發(fā)尚無較大突破。自2001年《關(guān)于加快畜牧業(yè)發(fā)展的意見》、2007年《關(guān)于促進畜牧業(yè)持續(xù)健康發(fā)展的意見》出臺后, 國家集中出臺了標準化規(guī)模養(yǎng)殖、生豬調(diào)出大縣獎勵、畜牧良種補貼等一系列扶持政策, 畜牧業(yè)產(chǎn)值大幅度提升, 畜牧業(yè)的經(jīng)濟效率改進空間不斷減少。2013年, 受禽流感影響畜牧業(yè)經(jīng)濟效率大幅降低。2014年以來, 《畜禽規(guī)模養(yǎng)殖污染防治條例》、《“十三五”生態(tài)環(huán)境保護規(guī)劃》等政策對畜牧業(yè)污染防治提出了更高要求, 而由于大部分省市畜禽糞污處理設(shè)施設(shè)備缺失和技術(shù)力量落后, 采取盲目禁養(yǎng)限養(yǎng)、強拆等措施對畜牧業(yè)經(jīng)濟效率產(chǎn)生了一定的波動。

      從區(qū)域畜牧業(yè)潛在改進空間來看(表4), 東部地區(qū)經(jīng)濟較為發(fā)達, 畜牧業(yè)規(guī)?;肮芾硭捷^高, 且對環(huán)境污染較為關(guān)注, 不少省份相繼出臺畜禽養(yǎng)殖污染防治的規(guī)章、標準和技術(shù)規(guī)范, 綠色生產(chǎn)技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新也得到了大范圍的推廣, 經(jīng)濟效率改進空間逐漸趨小, 環(huán)境效率改進空間變化不大, 其畜牧業(yè)經(jīng)濟增長與碳排放出現(xiàn)弱脫鉤狀態(tài)。中部地區(qū)作為糧食主產(chǎn)區(qū), 其政策扶持與資源配置都向糧食生產(chǎn)傾斜, 導(dǎo)致畜牧業(yè)飼養(yǎng)方式粗放、糞污治理水平較低, 畜牧業(yè)發(fā)展以環(huán)境為代價, 其畜牧業(yè)經(jīng)濟效率與環(huán)境效率均有很大的改進空間。西部地區(qū)因飼養(yǎng)資源、飼養(yǎng)方式及飼養(yǎng)品種等資源不協(xié)調(diào), 畜牧業(yè)規(guī)?;讲桓? 給草地生態(tài)資源帶來一定的環(huán)境壓力, 其畜牧業(yè)經(jīng)濟效率及碳減排還有一定改進空間。

      4 討論與結(jié)論

      本文提出了一種把綠色TFP分解成經(jīng)濟增長和環(huán)境改善的測算方法。基于By-production生產(chǎn)模型和整體方向性距離函數(shù)方法, 創(chuàng)新構(gòu)建出一種Luenberger生產(chǎn)率指標來分析中國2001—2016年畜牧業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變化及區(qū)際差異。研究結(jié)果表明: 1)中國畜牧業(yè)綠色TFP年均增長率為5.01%, TFPeco、TFPenv的年均增長率分別為4.45%、0.56%, 表明我國畜牧業(yè)綠色TFP增長主要由要素投入為主的經(jīng)濟效率推動。我國畜牧業(yè)綠色TFP雖有較大增長, 但全要素生產(chǎn)率偏低依舊是制約我國高質(zhì)量發(fā)展的突出問題, 需要由依靠增加要素投入向注重環(huán)境改善轉(zhuǎn)變來提高全要素生產(chǎn)率。而從綠色TFP分解來看, 樣本期內(nèi)EC、TP的年均增長率分別為1.07%、3.94%, 但經(jīng)濟層面的EC、TP占據(jù)了主要部分, 環(huán)境層面的資源配置及綠色技術(shù)創(chuàng)新對TFP增長尚未起協(xié)同促進作用。因此, 需要持續(xù)推動畜牧業(yè)綠色生產(chǎn)技術(shù)創(chuàng)新, 加快環(huán)境資源合理配置, 實現(xiàn)畜牧業(yè)綠色發(fā)展轉(zhuǎn)型。2)東部、中部、西部地區(qū)畜牧業(yè)綠色TFP趨勢分別為2.18%、1.93%、0.90%, 東部地區(qū)畜牧業(yè)發(fā)展快于中部和西部地區(qū)。由于經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的東部地區(qū)生產(chǎn)勞動率水平較高, 農(nóng)業(yè)資本深化水平也較高, 這些要素又引導(dǎo)著東部地區(qū)做出更優(yōu)的技術(shù)選擇, 進一步推動?xùn)|部地區(qū)畜牧業(yè)綠色TFP增長。反觀西部地區(qū), 農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施滯后、資本匱乏、經(jīng)營分散等問題影響了畜牧業(yè)綠色TFP增長。3)我國畜牧業(yè)綠色TFP增長存在改進空間, 東、中、西部區(qū)域畜牧業(yè)綠色TFP改進方向不同。整體而言, 我國畜牧業(yè)產(chǎn)值不斷增長, 其增長潛力不斷減少; 由于城鄉(xiāng)、不同省份之間投入或產(chǎn)出相對價格的差異, 導(dǎo)致資源配置的無效率, 使得環(huán)境改善潛力變化不大。這是當前我國經(jīng)濟發(fā)展過程中普遍重視經(jīng)濟效益卻忽視環(huán)境表現(xiàn)的結(jié)果。東部地區(qū)應(yīng)發(fā)揮資金、人才優(yōu)勢, 加強畜牧業(yè)綠色生產(chǎn)技術(shù)的研發(fā)與創(chuàng)新, 并向其他地區(qū)進行技術(shù)擴散, 全面提升中國畜牧業(yè)綠色TFP整體前沿面。中部地區(qū)是糧食主產(chǎn)區(qū), 具有發(fā)展畜牧業(yè)的資源基礎(chǔ)和較強的環(huán)境承載能力, 應(yīng)增加資源要素有效投入, 推廣規(guī)?;】叼B(yǎng)殖、畜禽廢棄物綜合利用等綠色生產(chǎn)技術(shù), 方能實現(xiàn)畜牧業(yè)經(jīng)濟增長與碳減排雙重目標。西部地區(qū)應(yīng)加大力度恢復(fù)草原生態(tài), 堅持草畜平衡, 優(yōu)化養(yǎng)殖品種, 積極推廣綠色生產(chǎn)技術(shù), 實現(xiàn)畜牧業(yè)綠色增長。

      表4 中國不同區(qū)域和全國畜牧業(yè)綠色增長潛力(2001—2016年)

      增長潛力由改進空間(無效率值)衡量。Growth potential is measured by improvement space (inefficiency value).

      圖1 全國畜牧業(yè)的綠色增長潛力(2001—2016年)

      為進一步推進我國畜牧業(yè)高質(zhì)量發(fā)展, 一是要加快由增加要素投入向注重環(huán)境改善轉(zhuǎn)變以提高全要素生產(chǎn)率, 加強綠色科技創(chuàng)新促進經(jīng)濟增長與環(huán)境改善的協(xié)調(diào)發(fā)展。在優(yōu)化資源要素投入、推進產(chǎn)業(yè)區(qū)域化發(fā)展及適度規(guī)?;?jīng)營的基礎(chǔ)上, 加強建設(shè)富有營養(yǎng)的飼草資源, 優(yōu)化養(yǎng)殖品種, 建立科學(xué)的飲食管理及畜禽糞便資源化利用等, 特別要依靠品種改良、畜禽飼喂、畜禽圈舍、糞尿儲藏、糞尿加工利用等綠色技術(shù)創(chuàng)新來解決畜牧綠色TFP增長動力問題。二要推動要素合理流動, 推動區(qū)域平衡發(fā)展。農(nóng)業(yè)作為資源受限的產(chǎn)業(yè), 要進一步突破城鄉(xiāng)及區(qū)域要素流動制度障礙, 不同地區(qū)要根據(jù)各自資源稟賦、區(qū)位條件等選擇差異化政策, 加快推進剩余農(nóng)業(yè)勞動人口轉(zhuǎn)移, 提高人均畜牧資源; 加速農(nóng)業(yè)資本深化水平進程, 努力提高人均畜牧產(chǎn)值, 實現(xiàn)畜牧業(yè)區(qū)域平衡而非均勻發(fā)展。

      [1] 徐曉紅, 汪俠. 中國綠色全要素生產(chǎn)率及其區(qū)域差異——基于30個省面板數(shù)據(jù)的實證分析[J]. 貴州財經(jīng)大學(xué)學(xué)報, 2016, (6): 91–98 XU X H, WANG X. China’s green total factor productivity and regional differences — An empirical research based on panel data from 30 provinces[J]. Journal of Guizhou University of Finance and Economics, 2016, (6): 91–98

      [2] 胡曉珍, 楊龍. 中國區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率增長差異及收斂分析[J]. 財經(jīng)研究, 2011, 37(4): 123–134 HU X Z, YANG L. Analysis of growth differences and convergence of regional green TFP in China[J]. Journal of Finance and Economics, 2011, 37(4): 123–134

      [3] 韓海彬, 趙麗芬. 環(huán)境約束下中國農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長及收斂分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2013, 23(3): 70–76 HAN H B, ZHAO L F. Growth and convergence of agricultural total factor productivity in China under environmental regulations[J]. China Population, Resources and Environment, 2013, 23(3): 70–76

      [4] 岳立, 王曉君. 環(huán)境規(guī)制視域下我國農(nóng)業(yè)技術(shù)效率與全要素生產(chǎn)率分析——基于距離函數(shù)研究法[J]. 吉林大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報, 2013, 53(4): 85–92 YUE L, WANG X J. An analysis on technical efficiency and total factor productivity of China’s agriculture in the perspective of environmental regulations[J]. Jilin University Journal Social Sciences Edition, 2013, 53(4): 85–92

      [5] 李谷成, 范麗霞, 閔銳. 資源、環(huán)境與農(nóng)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)性——基于環(huán)境規(guī)制的省級農(nóng)業(yè)環(huán)境效率排名[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究, 2011, 28(10): 21–36 LI G C, FAN L X, MIN R. The coordination of agricultural development with environment and resource[J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2011, 28(10): 21–36

      [6] 李谷成. 中國農(nóng)業(yè)的綠色生產(chǎn)率革命: 1978—2008年[J]. 經(jīng)濟學(xué), 2014, 13(1): 537–558 LI G C. The green productivity revolution of agriculture in China from 1978 to 2008[J]. China Economic Quarterly, 2014, 13(1): 537–558

      [7] PASTOR J T, LOVELL C A K. A global Malmquist productivity index[J]. Economics Letters, 2005, 88(2): 266–271

      [8] OH D H. A global Malmquist-Luenberger productivity index[J]. Journal of Productivity Analysis, 2010, 34(3): 183–197

      [9] OH D H, HESHMATI A. A sequential Malmquist-Luenberger productivity index: Environmentally sensitive productivity growth considering the progressive nature of technology[J]. Energy Economics, 2010, 32(6): 1345–1355

      [10] 曹佳, 肖海峰, 楊光. 1978—2007年我國畜牧業(yè)全要素生產(chǎn)率及其影響因素研究[J]. 技術(shù)經(jīng)濟, 2009, 28(7): 62–66 CAO J, XIAO H F, YANG G. Analysis on total factor productivity of livestock industry in China and its influence factors during 1978-2007[J]. Technology Economics, 2009, 28(7): 62–66

      [11] 吳清秀. 全要素生產(chǎn)率對區(qū)域畜牧業(yè)增長的貢獻差異分析[J]. 呼倫貝爾學(xué)院學(xué)報, 2017, (1): 78–85 WU Q X. Contribution of total factor productivity to husbandry growth in different regions[J]. Journal of Hulunbeier University, 2017, (1): 78–85

      [12] 鄒潔, 項朝陽. 中國大陸畜牧業(yè)環(huán)境效率測算及影響因素研究[J]. 環(huán)境污染與防治, 2016, 38(1): 90–96 ZOU J, XIANG C Y. Research on the livestock environmental efficiency in mainland China and its influencing factors[J]. Environmental Pollution and Control, 2016, 38(1): 90–96

      [13] 崔姹, 王明利, 石自忠. 基于溫室氣體排放約束下的我國草食畜牧業(yè)全要素生產(chǎn)率分析[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟, 2018, (3): 66–78 CUI C, WANG M L, SHI Z Z. Effect of greenhouse gas emissions on total factor productivity of herbivorous animal husbandry in China[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2018, (3): 66–78

      [14] COELLI T, LAUWERS L, VAN HUYLENBROECK G. Environmental efficiency measurement and the materials balance condition[J]. Journal of Productivity Analysis, 2007, 28(1/2): 3–12

      [15] R?DSETH K L. Environmental efficiency measurement and the materials balance condition reconsidered[J]. European Journal of Operational Research, 2016, 250(1): 342–346

      [16] MURTY S, RUSSELL R R, LEVKOFF S B. On modeling pollution-generating technologies[J]. Journal of Environmental Economics and Management, 2012, 64(1): 117–135

      [17] KOOPMANS T C. An analysis of production as an efficient combination of activities[M]//KOOPMANS T C. Activity Analysis of Production and Allocation. London: John Wiley and Sons Inc., 1951: 33–97

      [18] DEBREU G. The coefficient of resource utilization[J]. Econometrica, 1951, 19(3): 273–292

      [19] SHEPHARD R W. Cost and Production Functions[M]. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1953

      [20] FARRELL M J. The measurement of productive efficiency[J]. Journal of the Royal Statistical Society. Series A, 1957, 120(3): 253–290

      [21] SHEN Z Y, BALE?ENTISC T, CHEN X L, et al. Green growth and structural change in Chinese agricultural sector during 1997–2014[J]. China Economic Review, 2018, 51: 83–96

      [22] HACKMAN S T. Production Economics: Integrating the Microeconomic and Engineering Perspectives[M]. Berlin, Heidelberg: Springer, 2008

      [23] BOUSSEMART J P, LELEU H, SHEN Z Y. Environmental growth convergence among Chinese regions[J]. China Economic Review, 2015, 34: 1–18

      [24] CHAMBERS R G, FāURE R, GROSSKOPF S. Productivity growth in APEC countries[J]. Pacific Economic Review, 1996, 1(3): 181–190

      [25] ANDERSEN M A, ALSTON J M, PARDEY P G. Capital services in U.S. agriculture: Concepts, comparisons, and the treatment of interest rates[J]. American Journal of Agricultural Economics, 2011, 93(3): 718–738

      [26] 黃少安, 孫圣民, 宮明波. 中國土地產(chǎn)權(quán)制度對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的影響——對1949—1978年中國大陸農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的實證分析[J]. 中國社會科學(xué), 2005, (3): 38–47 HUANG S A, SUN S M, GONG M B. The impact of land ownership structure on agricultural economic growth: An empirical analysis on agricultural production efficiency on the Chinese Mainland (1949-1978)[J]. Social Sciences in China, 2005, (3): 38–47

      [27] IPCC. IPCC guidelines for national greenhouse gas inventories volume 4: Agriculture, forestry and other land use[R]. Geneva, Switzerland: IPCC, 2006

      [28] STEINFELD H, GERBER P, WASSENAAR T D, et al. Livestock’s Long Shadow: Environmental Issues and Options[M]. Rome: FAO, 2006: 97–110

      Evolution of green total factor productivity and regional disparity in China’s husbandry*

      XU Biaowen1, SHEN Zhiyang2, LIN Guohua1**

      (1. Institute of Agricultural Economy and Science Information, Fujian Academy of Agricultural Sciences, Fuzhou 350003, China; 2. Export-Import Bank of China, Beijing 100031, China)

      Green total factor productivity (TFP) is a key indicator for measuring the transformation mode of economic development. The promotion of green TFP has been particularly important for achieving high-quality development of animal husbandry. Existing literatures on green TFP have ignored inter-regional heterogeneity. The productivity index has been usually measured based on distance functions of evaluated unit (province) own leading to results not inter-comparable among units. consequently failure in providing accurate policy advice for decision makers. This paper proposed a novel approach of allocating the contributions of economic gain and environmental improvement to green TFP growth of every evaluated unit. Based on the concept, the main contribution was based on a robust aggregate directional distance function and aggregate Luenberger productivity indicators. We set a unified direction for all over China to measure green TFP evolution of animal husbandry in 31 provinces for the period 2001-2016. The results showed that: 1) generally, the average annual growth rate of green TFP in China’s animal husbandry was 5.01%; of which the contribution rate of economic efficiency was 88.83% and that of technological progress as high as 78.65%. 2) There were regional imbalances in the development of animal husbandry industry across provinces, with eastern and central regions having faster growth than western areas. 3) There was potential of improvement in green TFP growth of animal husbandry in China with bigger room for improvement of environment efficiency than economic efficiency. Different directions of the improvement of green TFP growth of animal husbandry existed among the eastern, central and western regions of China. For the eastern regions, economy growth and carbon emission was in weak decoupling with small improvement room of TFP growth. For the central regions, both economic and environment efficiencies had great improvement room. And the western region had certain potential in economic efficiency enhancement and carbon emission reduction. Thus in order to realize high-quality development of animal husbandry, there was need to accelerate the transformation from relying on increasing the input of factors to environmental improvement for increasing green TFP of animal husbandry, and to strengthen the innovation of green science and technology. Also to realize balanced development of animal husbandry, it was necessary to break the police obstacles between urban and rural areas, and among regions, and increase per capita animal husbandry output value.

      Animal husbandry; Aggregate directional distance function; Green total factor productivity; Luenberger productivity indicator; By-production technology

      , E-mail: linguohua@163.com

      Oct. 13, 2018;

      Nov. 19, 2018

      10.13930/j.cnki.cjea.180912

      X322; F326.3; F224

      A

      2096-6237(2019)04-0613-10

      林國華, 主要研究方向為生態(tài)農(nóng)業(yè)。E-mail: linguohua@163.com

      許標文, 主要研究方向為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。E-mail: 13596447@qq.com

      2018-10-13

      2018-11-19

      * This study was supported by the Annual Consulting and Evaluation Project of Academic Divisions of the Chinese Academy of Sciences in 2016 and the Public Welfare Foundation of Fujian Province (2015R1016-8).

      * 2016年度中國科學(xué)院學(xué)部咨詢評議項目和福建省屬公益類科研院所基本科研專項(2015R1016-8)資助

      許標文, 沈智揚, 林國華. 中國畜牧業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率演變及區(qū)域差異研究[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(中英文), 2019, 27(4): 613-622

      XU B W, SHEN Z Y, LIN G H. Evolution of green total factor productivity and regional disparity in China’s husbandry[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2019, 27(4): 613-622

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