洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)時(shí)空特征及影響因素分析

杜紅梅，戴勁

洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)時(shí)空特征及影響因素分析

杜紅梅，戴勁

（湖南農(nóng)業(yè)大學(xué) 商學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410128）

采用清單分析法對(duì)洞庭湖農(nóng)業(yè)面源污染進(jìn)行核算，然后將其納入農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)分析框架測(cè)度洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)的時(shí)空變化，并對(duì)其收斂性進(jìn)行檢驗(yàn)，同時(shí)運(yùn)用Tobit回歸模型對(duì)農(nóng)業(yè)GTFP的影響因素進(jìn)行分析，結(jié)果顯示：考察期內(nèi)洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP呈不穩(wěn)定增長(zhǎng)特征，主要由技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)，技術(shù)效率卻有所惡化；從湖區(qū)內(nèi)部看，岳陽(yáng)和常德的農(nóng)業(yè)GTFP都有所增長(zhǎng)，益陽(yáng)輕微惡化；岳陽(yáng)、益陽(yáng)考慮環(huán)境因素的農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)比不考慮環(huán)境因素時(shí)低，但是常德卻要高；GTFP不存在明顯的收斂現(xiàn)象，且呈現(xiàn)出顯著的波動(dòng)特征，存在絕對(duì)收斂；農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高、財(cái)政支農(nóng)支出的增加會(huì)有效提升農(nóng)業(yè)GTFP，而城鎮(zhèn)化率、受災(zāi)率、工業(yè)化率、人均播種面積、機(jī)械化水平對(duì)農(nóng)業(yè)GTFP的增長(zhǎng)有抑制作用。

清單分析法；農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率；洞庭湖區(qū)

一、問(wèn)題的提出

洞庭湖區(qū)位于湖南省北部，長(zhǎng)江中游荊江段的南岸，是我國(guó)第二大淡水湖，自古就有“九州糧倉(cāng)”和“魚(yú)米之鄉(xiāng)”的美譽(yù)。據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2017年湖區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值1523.57億元，占湖南省的29.2%，糧食總產(chǎn)量857.80萬(wàn)噸，占全省的27.91%，在湖南省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中具有重要地位。伴隨湖區(qū)農(nóng)業(yè)集約化、規(guī)?；彤a(chǎn)業(yè)化發(fā)展以及農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量的不斷增加，農(nóng)業(yè)投入逐年提高，農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力明顯增強(qiáng)。但是化肥、農(nóng)藥和農(nóng)膜等化學(xué)投入品的濫用成為湖區(qū)生態(tài)環(huán)境惡化和農(nóng)產(chǎn)品不安全的主要源頭。以化肥投入為例，早在2009年湖區(qū)平均化肥施用量達(dá)571kg/hm2，大大超出同期全國(guó)平均水平，2015年洞庭湖區(qū)平均化肥施用量為286.18 kg/km2，雖低于同期361.01kg/hm2的全國(guó)水平，但仍超過(guò)發(fā)達(dá)國(guó)家225kg/hm2的安全使用上限。這種高投入、高污染、低效率的粗放式發(fā)展模式，導(dǎo)致湖區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)整體功能下降，不僅威脅農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)安全，也在很大程度上加重資源環(huán)境的承載壓力，危及農(nóng)業(yè)發(fā)展的可持續(xù)性。在湖區(qū)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)與資源、環(huán)境矛盾日益尖銳的情況下，為實(shí)現(xiàn)洞庭湖區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)與生態(tài)文明全面發(fā)展，2014年國(guó)務(wù)院批復(fù)設(shè)立洞庭湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)。2015年農(nóng)業(yè)部發(fā)布《全國(guó)可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2015—2030）》，農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展是實(shí)現(xiàn)中國(guó)特色新型農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化道路的內(nèi)在要求。根據(jù)經(jīng)典增長(zhǎng)理論，農(nóng)業(yè)的持續(xù)發(fā)展依靠長(zhǎng)期的技術(shù)進(jìn)步，而農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步就體現(xiàn)于全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）的增長(zhǎng)。為落實(shí)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展理念，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)TFP的測(cè)度有必要將環(huán)境因素納入到核算體系中，即核算農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率（Green Total Factor Productivity，GTFP）。可見(jiàn)，研究洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)具有重要意義。

已有對(duì)洞庭湖農(nóng)業(yè)發(fā)展的研究，主要聚焦于農(nóng)業(yè)發(fā)展水平評(píng)價(jià)，如董明輝、羅荷花、劉勵(lì)敏、熊春林等[1-4]；農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)研究，如朱玉林、許聯(lián)芳、楊燦等[5-7]；環(huán)境污染治理研究，如秦迪嵐和陳建斌等[8,9]。對(duì)于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率，國(guó)內(nèi)外研究者從不同角度、運(yùn)用不同方法開(kāi)展了研究。從研究方法上主要有增長(zhǎng)核算法，如Lin、Wen、Fan等[10-13]學(xué)者的研究；另外就是生產(chǎn)前沿法，如 Mao、陳衛(wèi)平、周端明等[14-18]。但這些學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)TFP的度量只是基于傳統(tǒng)的資本、勞動(dòng)和土地等投入要素，沒(méi)有考慮環(huán)境因素約束。實(shí)際上環(huán)境因素同資源要素一樣在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中具有重要作用，一方面決定農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量，另一方面也是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的剛性約束。不考慮環(huán)境約束的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)無(wú)法反映出農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)真實(shí)增長(zhǎng)績(jī)效，可能造成政策誤導(dǎo)。隨著環(huán)境問(wèn)題日益突出，近年來(lái)陸續(xù)有學(xué)者將環(huán)境因素納入中國(guó)農(nóng)業(yè)TFP進(jìn)行研究，如薛建良和李秉龍[19]根據(jù)綜合調(diào)查法計(jì)算污染量，運(yùn)用增長(zhǎng)核算方法對(duì)不同時(shí)間段內(nèi)中國(guó)農(nóng)業(yè)GTFP的增長(zhǎng)進(jìn)行研究；楊俊和陳怡[20]采用ML指數(shù)測(cè)度我國(guó)28個(gè)省的農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)；而岳立和王曉君[21]將碳排放納入“非合意”產(chǎn)出中，通過(guò)ML指數(shù)分析全國(guó)及三大區(qū)域農(nóng)業(yè)效率的驅(qū)動(dòng)因子；李谷成[22]采用單元調(diào)查評(píng)估法核算農(nóng)業(yè)污染，應(yīng)用考慮非合意產(chǎn)出的非徑向、非角度SBM方向性距離函數(shù)表述的TFP模型對(duì)農(nóng)業(yè)GTFP進(jìn)行了核算；吳傳清和宋子逸[23]結(jié)合SBM 模型和GML指數(shù)測(cè)度了1997—2015年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)GTFP。

縱觀已有農(nóng)業(yè)GTFP研究，主要是基于全國(guó)或跨省份的研究尺度，部分學(xué)者做了中國(guó)省域尺度的研究，鮮有針對(duì)單一湖區(qū)尤其是洞庭湖區(qū)的研究。據(jù)此，本文擬選取化學(xué)需氧量（COD）、總氮（TN）、總磷（TP）和碳排放作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)，結(jié)合SE-SBM模型和Malmquist指數(shù)，測(cè)度分析洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP及其時(shí)序演變特征、地域差異性及其收斂性，分析影響農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)的因素，為加快洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)提供決策參考。

二、研究方法和數(shù)據(jù)

1．非徑向非角度的SBM方向性距離函數(shù)模型

學(xué)術(shù)界大多采用隨機(jī)前沿分析法(SFA)、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)測(cè)度農(nóng)業(yè)GTFP，并采用M指數(shù)、ML指數(shù)和GML指數(shù)構(gòu)建農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)，以揭示其增長(zhǎng)源泉?；谒沙诹康男誓Ｐ徒陙?lái)被學(xué)者廣泛采用[24-25]，本文擬借鑒已有研究成果，結(jié)合SE-SBM模型和M指數(shù)測(cè)度洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)及其構(gòu)成。

2．基于SBM方向性距離函數(shù)的M生產(chǎn)率指數(shù)

本文采用Malmquist 指數(shù)來(lái)測(cè)度洞庭湖區(qū)的動(dòng)態(tài)綠色效率。引入跨期動(dòng)態(tài)概念，按照Malmquist指數(shù)幾何平均值的思路，構(gòu)造從時(shí)期到+1基于SBM方向距離函數(shù)的TFP指數(shù)，并定義綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)為：

M指數(shù)可以分解為技術(shù)效率變化指數(shù)（EFFCH）和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)（TECH）的乘積，即M=EFFCH×TECH，其中：

（*）衡量的是生產(chǎn)單位在到+1期從實(shí)際生產(chǎn)點(diǎn)向生產(chǎn)前沿面的逼近；（*）是一個(gè)幾何平均值，衡量的則是生產(chǎn)前沿面向外擴(kuò)張的動(dòng)態(tài)變化。（*）、（*）和（*）三者大于（小于）1 分別表示綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)（下降）、技術(shù)進(jìn)步（退步）和技術(shù)效率改善（惡化）。

3．研究數(shù)據(jù)、對(duì)象及指標(biāo)

根據(jù)投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用Matlab軟件編程計(jì)算洞庭湖21個(gè)縣（市、區(qū)）農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)并進(jìn)行實(shí)證分析。以1995—2016年作為考察期，相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《湖南統(tǒng)計(jì)年鑒》《湖南農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》，缺失數(shù)據(jù)使用線性插值法補(bǔ)齊。

研究對(duì)象為種植業(yè)，將土地、資本、勞動(dòng)等投入要素一并作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉，將環(huán)境污染作為一種“壞”產(chǎn)出，和“好”產(chǎn)出一起引入生產(chǎn)過(guò)程，測(cè)度農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)。農(nóng)業(yè)投入指標(biāo)包括:1）土地投入，考慮農(nóng)作物復(fù)種指數(shù)，用農(nóng)作物總播種面積表示；2）勞動(dòng)力投入，參考相關(guān)研究，以第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量為基準(zhǔn)，按照種植業(yè)產(chǎn)值占第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重折算得到種植業(yè)從業(yè)人員數(shù)量；3）機(jī)械投入，考慮農(nóng)業(yè)機(jī)械主要用于種植業(yè)，采用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力；4）灌溉投入，采用有效灌溉面積；5）化肥投入，用農(nóng)用化肥施用的折純量；6）農(nóng)藥投入，采用農(nóng)藥使用量；7）農(nóng)膜投入，采用農(nóng)用塑料薄膜使用量。

產(chǎn)出指標(biāo)分為兩類：一類為期望產(chǎn)出，用農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值表示，為消除物價(jià)上漲因素用農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值指數(shù)調(diào)整為以2000年為基期的不變價(jià)格；另一類為非期望產(chǎn)出，即壞產(chǎn)出，采用化學(xué)需氧量（COD）、總氮（TN）、總磷（TP）排放和農(nóng)業(yè)碳排放表示。本文參照陳敏鵬等[28]采用的清單分析法對(duì)洞庭湖區(qū)21個(gè)縣（市、區(qū)）計(jì)算其農(nóng)田化肥和農(nóng)田固體廢棄物，公式如下：

式中：為農(nóng)業(yè)污染的排放量，主要包括COD、TN、TP三類；EU為單元指標(biāo)統(tǒng)計(jì)數(shù)；P和C分別為單元污染物的產(chǎn)污強(qiáng)度系數(shù)和污染物排放系數(shù)，C是由單元和空間特征（）決定，表征區(qū)域環(huán)境、降雨、水文和各種管理措施對(duì)農(nóng)業(yè)污染的綜合影響。PE為農(nóng)業(yè)污染的產(chǎn)生量，即不考慮資源綜合利用和管理因素時(shí)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的最大潛在污染量；磷肥的計(jì)算使用折純量（即五氧化二磷的含量），因此計(jì)算時(shí)乘以43.66%。相關(guān)系數(shù)參考賴斯云[29]的研究，并利用第一次全國(guó)污染源普查所公布的《農(nóng)業(yè)污染源產(chǎn)排污系數(shù)手冊(cè)》進(jìn)行調(diào)整。農(nóng)業(yè)碳排放參考李波等[30]的研究成果，碳排放總量由有效灌溉面積、農(nóng)作物翻耕面積、農(nóng)用柴油使用量、農(nóng)用化肥施用折純量、農(nóng)藥使用量和農(nóng)藥塑料薄膜使用量6種碳排放源數(shù)量乘以各自排放系數(shù)加總，各碳源的排放系數(shù)為化肥0.896（千克/千克）、農(nóng)膜5.180（千克/千克）、柴油0.593（千克/千克）、農(nóng)業(yè)灌溉25(千克/公頃)、農(nóng)業(yè)耕種312.600（千克/公頃），公式如下：

=∑C=∑T·δ（5）

式中為農(nóng)業(yè)的碳排放總量，C為各種碳源的碳排放量，T為各碳排放源的量，δ為各碳排放源的碳排放系數(shù)。

三、農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)測(cè)度結(jié)果與分析

1．洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)的時(shí)序特征

本文計(jì)算整理了洞庭湖區(qū) 21 個(gè)縣（市、區(qū)）的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)，按照國(guó)家發(fā)展的5年計(jì)劃將考察期分為4個(gè)時(shí)間段（表1）。1995—2016年洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP年平均增長(zhǎng)率為0.12%，在轉(zhuǎn)型期湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP取得小幅增長(zhǎng)。進(jìn)一步將M指數(shù)分解成技術(shù)效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)分別為0.9996和1.0018，從圖1的GTFP指數(shù)、EFFCH指數(shù)和TECH指數(shù)的變化走勢(shì)來(lái)看，TECH指數(shù)與GTFP的指數(shù)的趨勢(shì)更加契合，這表明洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)主要由技術(shù)進(jìn)步而非技術(shù)效率改善驅(qū)動(dòng)。近些年，洞庭湖區(qū)在農(nóng)業(yè)環(huán)境保護(hù)技術(shù)方面投入較多，“兩型”農(nóng)業(yè)技術(shù)水平有所提升，農(nóng)業(yè)面源污染得到一定的控制。洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP依靠技術(shù)進(jìn)步得到改善驗(yàn)證了依靠技術(shù)進(jìn)步來(lái)推動(dòng)GTFP增長(zhǎng)是可行的，技術(shù)效率的損失可以通過(guò)技術(shù)進(jìn)步來(lái)彌補(bǔ)。

表1　1995—2016年洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)及其分解

整個(gè)觀察期湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP的變化趨勢(shì)呈現(xiàn)不穩(wěn)定性特征，尤其在“九五”“十一五”后期和“十二五”變化波動(dòng)較大，這在很大程度上是受到城市化、工業(yè)化推進(jìn)中要素配置的趨利性以及外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境變動(dòng)的影響，但地方政府要保障糧食安全和增加農(nóng)民收入，各種因素會(huì)疊加在一起。在波動(dòng)較大的時(shí)期內(nèi)，技術(shù)效率指數(shù)則保持相對(duì)穩(wěn)定，說(shuō)明在技術(shù)進(jìn)步指數(shù)惡化的時(shí)期，農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率依靠技術(shù)效率的穩(wěn)定有效避免了進(jìn)一步惡化。從湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)的階段性變化來(lái)看：“九五”期農(nóng)業(yè)GTFP年均為1.0144，呈先上升后下降的倒“V”型，1995—1998年，隨著資本、勞動(dòng)力等投入增長(zhǎng)，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施及裝備水平得到提升，農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)也隨技術(shù)進(jìn)步指數(shù)提高。1998年洞庭湖區(qū)遭遇特大洪澇災(zāi)害的沖擊，災(zāi)情嚴(yán)重，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)88.8億元，湖區(qū)因自然災(zāi)害造成糧食減產(chǎn)比例為19.1%[31]，由于災(zāi)害影響的滯后性導(dǎo)致次年技術(shù)效率惡化，農(nóng)業(yè)GTFP隨之惡化。“十五”期間農(nóng)業(yè)GTFP年均為1.0011，較“九五”期間降低1.33%，主要由技術(shù)進(jìn)步指數(shù)下降所致，GTFP呈先上升后下降的倒“V”型，在災(zāi)后恢復(fù)期，各級(jí)政府高度重視湖區(qū)農(nóng)業(yè)，加大了農(nóng)業(yè)科技投入和新技術(shù)的推廣應(yīng)用，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力快速提升，使得“十五”前期GTFP增長(zhǎng)較快。然而對(duì)農(nóng)業(yè)資源進(jìn)行超環(huán)境負(fù)荷開(kāi)發(fā)和“兩型”農(nóng)業(yè)技術(shù)落地效果不盡如人意，致使2003年后農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)隨之惡化?！笆晃濉逼陂g農(nóng)業(yè)GTFP年均為0.9984，持續(xù)惡化。2004—2006年湖區(qū)人均耕地面積由0.0621hm2下降到0.0611hm2，為追求糧食安全和提高農(nóng)民收入目標(biāo)，“非理性”使用化學(xué)投入品致使耕地質(zhì)量不斷下降，嚴(yán)重影響農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，農(nóng)業(yè)GTFP下降。2007年中央“一號(hào)文件”《關(guān)于積極發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)扎實(shí)推進(jìn)社會(huì)主義新農(nóng)村的若干意見(jiàn)》強(qiáng)調(diào)農(nóng)業(yè)發(fā)展的高效性，地方政府根據(jù)湖區(qū)資源環(huán)境條件，采取有效措施治理農(nóng)業(yè)面源污染，農(nóng)業(yè)GTFP得到提升。2008年湖區(qū)內(nèi)部罕逢特大冰災(zāi)，外部遭遇嚴(yán)重世界性的經(jīng)濟(jì)危機(jī)，由于影響的滯后效應(yīng)，導(dǎo)致湖區(qū)2009年的農(nóng)業(yè)GTFP陡然惡化?！笆濉逼陂g農(nóng)業(yè)年均GTFP為0.9951，自“十一五”持續(xù)惡化，2011年湖區(qū)遭遇了特大旱災(zāi)，地區(qū)降水量累計(jì)比歷年同期減少50%～60%[32]，由于湖區(qū)防災(zāi)抗災(zāi)意識(shí)與技術(shù)的薄弱性，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到嚴(yán)重影響，農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)隨技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的惡化降至20年來(lái)最低，但在“十二五”發(fā)展大背景下，整體發(fā)展勢(shì)頭良好，2013年后農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)加速。

圖1　洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)及其各項(xiàng)分解指標(biāo)走勢(shì)圖

2．洞庭湖區(qū)三市農(nóng)業(yè)GTFP差異分析

對(duì)岳陽(yáng)、常德和益陽(yáng)三個(gè)地級(jí)市進(jìn)行比較分析可知（表2），1995—2016年三市的年均農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)分別為：1.000 4、1.002 3、0.998 5，岳陽(yáng)和常德的農(nóng)業(yè)GTFP均有所上升，益陽(yáng)的農(nóng)業(yè)GTFP出現(xiàn)惡化。分階段看，“九五”期間三市農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)均有所上升。在此期間，益陽(yáng)大力發(fā)展“一優(yōu)兩高”農(nóng)業(yè)，實(shí)施“興工重農(nóng)，強(qiáng)市富民”的基本戰(zhàn)略，增加農(nóng)業(yè)投入，改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，以特色農(nóng)業(yè)推進(jìn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、集約化，至1999年，全市優(yōu)質(zhì)農(nóng)作物面積達(dá)450萬(wàn)畝，占總播種面積的50%，水稻良種覆蓋率達(dá)90%[33]，農(nóng)業(yè)GTFP略高于其他兩市。“十五”期間，湖區(qū)處在洪澇災(zāi)害后恢復(fù)期，為了恢復(fù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力，進(jìn)行超環(huán)境負(fù)荷的開(kāi)發(fā)，三市平均化肥施用量分別為617.78kg/hm2、532.96kg/hm2、543.11kg/hm2，保障糧食安全和追求農(nóng)業(yè)高產(chǎn)為壓倒一切的目標(biāo)，生態(tài)環(huán)境保護(hù)退居次要位置，導(dǎo)致三市的農(nóng)業(yè)GTFP均有所下降，常德的GTFP出現(xiàn)惡化。“十一五”期間農(nóng)村發(fā)展面臨耕地占用，水資源緊缺等問(wèn)題[34]，政府推動(dòng)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，湖區(qū)面臨農(nóng)業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型的陣痛期，除常德外，岳陽(yáng)和益陽(yáng)兩市的農(nóng)業(yè)GTFP均惡化。常德市政府注重農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，先后建立各類農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)示范區(qū)98個(gè)，加強(qiáng)了農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化和食品安全工作，農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)0.58%?！笆濉逼陂g三市農(nóng)業(yè)GTFP均持續(xù)惡化，其中益陽(yáng)的GTFP惡化尤為嚴(yán)重，據(jù)“十二五”期間益陽(yáng)工業(yè)發(fā)展報(bào)告，益陽(yáng)的工業(yè)GDP占比35%，當(dāng)?shù)卣?cái)政支農(nóng)投入相對(duì)較小，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平提升較慢。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2004年資陽(yáng)區(qū)化肥施用量11.69萬(wàn)噸/年，是全省的1.30倍；農(nóng)藥投入全年高達(dá)1165噸，致使境內(nèi)27%的農(nóng)田灌溉水受到污染[35]。

表2　1995—2016岳陽(yáng)、常德、益陽(yáng)農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)的時(shí)序變化

3．環(huán)境因素對(duì)三市TFP增長(zhǎng)的影響

本文分考慮環(huán)境因素和不考慮環(huán)境因素兩種情況對(duì)M指數(shù)并進(jìn)行比較，結(jié)果見(jiàn)表3。若考慮環(huán)境因素，湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP年平均增長(zhǎng)率為0.12%，其中技術(shù)進(jìn)步效率為0.18%，技術(shù)效率則出現(xiàn)了輕微退步，年均遞減0.04%，這一結(jié)論與多數(shù)學(xué)者的結(jié)論一致，即不考慮環(huán)境因素會(huì)高估農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)。從地區(qū)差異來(lái)看，常德農(nóng)業(yè)GTFP平均增長(zhǎng)率高于岳陽(yáng)、益陽(yáng)，從增長(zhǎng)源泉看，岳陽(yáng)、常德、益陽(yáng)的農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)是由農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)，而益陽(yáng)卻發(fā)生了輕微的技術(shù)退步，這有違一般經(jīng)濟(jì)邏輯，可能的原因是：益陽(yáng)相對(duì)岳陽(yáng)、常德兩地經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)和水平相對(duì)要低，政府對(duì)于包括科技在內(nèi)的公共產(chǎn)品投入能力相對(duì)弱，導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步停滯甚至退步。

當(dāng)不考慮環(huán)境因素時(shí)，從農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)來(lái)看，岳陽(yáng)年平均增長(zhǎng)0.42%，常德年平均遞減0.64%，益陽(yáng)年平均增長(zhǎng)1.98%，全湖區(qū)以及岳陽(yáng)、益陽(yáng)的農(nóng)業(yè)TFP分別比考慮環(huán)境因素農(nóng)業(yè)GTFP要高出0.23%、0.38%和2.13%。而常德是一例外，其農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)率比不考慮環(huán)境因素的農(nóng)業(yè)TFP高出0.87%?？梢?jiàn)，岳陽(yáng)、益陽(yáng)兩市農(nóng)業(yè)面源污染對(duì)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)造成了較大的效率損失，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步往往體現(xiàn)為期望產(chǎn)出水平提高的同時(shí)非期望產(chǎn)出和資源消耗增加。常德推行了農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)示范區(qū)等新型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，推廣“兩型”農(nóng)業(yè)技術(shù)，所以考慮環(huán)境因素時(shí)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)反而更高，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)與環(huán)境保護(hù)同步。

表3　1995-2016岳陽(yáng)、常德、益陽(yáng)農(nóng)業(yè)GTFP指數(shù)及其分解

四、收斂性檢驗(yàn)

1．σ收斂檢驗(yàn)

新古典經(jīng)濟(jì)理論中，根據(jù)考察收斂性的角度不同，收斂分析方法主要包括三種類型：收斂、絕對(duì)收斂和條件收斂，其中收斂和絕對(duì)收斂都屬于絕對(duì)收斂。

據(jù)上文所述可知，湖區(qū)及三個(gè)地級(jí)市之間的農(nóng)業(yè)GTFP存在一定差異性，為了進(jìn)一步分析三市的GTFP隨時(shí)間的演化趨勢(shì)，采用收斂性檢驗(yàn)分析洞庭湖區(qū)、岳陽(yáng)市、常德市、益陽(yáng)市GTFP區(qū)域差異的斂散趨勢(shì)，本文借鑒曾先鋒和李國(guó)平[36]的做法，將收斂定義為：

公式（6）中，Mm(t)表示考慮非期望產(chǎn)出下第m個(gè)地區(qū)在t時(shí)的農(nóng)業(yè)GTFP，如果存在σ1+t＜σt，則農(nóng)業(yè)GTFP存在σ收斂。圖1是考慮非期望產(chǎn)出下的洞庭湖區(qū)及岳陽(yáng)、常德和益陽(yáng)三市農(nóng)業(yè)GTFP的σ收斂情況。

從整個(gè)洞庭湖區(qū)來(lái)看，1996—2016年農(nóng)業(yè)GTFP標(biāo)準(zhǔn)差變化相對(duì)比較小，且整體不存在明顯的收斂現(xiàn)象。湖區(qū)三市比較來(lái)看，常德標(biāo)準(zhǔn)差最大，且波動(dòng)也是最大的，一方面說(shuō)明常德各縣（市、區(qū)）之間的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展差距相對(duì)較大，各縣（市、區(qū)）發(fā)展相對(duì)不夠協(xié)調(diào)，另一方面可能是常德農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整陣痛期的反映；岳陽(yáng)呈現(xiàn)輕微的收斂趨勢(shì)，表明岳陽(yáng)各縣（市、區(qū)）的農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)相對(duì)均衡，且內(nèi)部差距隨著時(shí)間推移而縮??；益陽(yáng)農(nóng)業(yè)GTFP的標(biāo)準(zhǔn)差變化比常德和岳陽(yáng)變化要穩(wěn)定，但其整體存在輕微的發(fā)散趨勢(shì)。湖區(qū)和三市農(nóng)業(yè)GTFP的收斂現(xiàn)象不顯著的原因主要是不同地區(qū)在不同時(shí)間段內(nèi)所呈現(xiàn)的收斂或者發(fā)散趨勢(shì)沒(méi)有連續(xù)性。為了更準(zhǔn)確地考察農(nóng)業(yè)GTFP的收斂情況，本文擬做量化程度較高的絕對(duì)收斂檢驗(yàn)。

2．絕對(duì)β收斂檢驗(yàn)

絕對(duì)收斂性檢驗(yàn)可以進(jìn)一步驗(yàn)證縣際GTFP是否趨近于同一穩(wěn)定均衡值，也就是研究GTFP水平比較落后的縣（市、區(qū)）是否對(duì)發(fā)達(dá)縣（市、區(qū)）存在“追趕效應(yīng)”。從本質(zhì)上看，絕對(duì)收斂性檢驗(yàn)就是考察GTFP的增長(zhǎng)率是否與其初始水平存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，如果相關(guān)系數(shù)小于0，也就是說(shuō)區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)速度與期初水平呈負(fù)相關(guān)，則表明存在絕對(duì)收斂。而初期GTFP水平落后的縣（市、區(qū)）增長(zhǎng)速度比發(fā)達(dá)縣（市、區(qū)）更快，前者對(duì)后者具有“追趕效應(yīng)”，因而，所有省份都會(huì)趨向于同一穩(wěn)態(tài)水平。本文采用Bernard和Jones等學(xué)者[37]的經(jīng)典分析方法，對(duì)模型進(jìn)行了適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，得到如下所示的絕對(duì)收斂回歸檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

(lnGTFP－lnGTFP0)/=+lnGTFP0+ε（7）

式中，ln代表取自然對(duì)數(shù)；GTFP和GTFP0分別代表末期與基期第個(gè)縣（市、區(qū)）的；為基期和末期的時(shí)間跨度；和是待估計(jì)的參數(shù)；ε是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

為了消除農(nóng)業(yè)生產(chǎn)周期波動(dòng)帶來(lái)的影響，本文把整個(gè)樣本期劃分為1995—2000年，2001—2006年，2007—2012年，2013—2016年四個(gè)時(shí)間段，取1995—2000年環(huán)境約束下各市縣農(nóng)業(yè)GTFP的幾何平均值作為基期值，以2013—2016年環(huán)境約束下的各市縣農(nóng)業(yè)GTFP作為末期值，由于兩個(gè)時(shí)間段相差21年，因此為21。利用普通最小二乘法（OLS）對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表4。

表4　環(huán)境約束下農(nóng)業(yè)GTFP絕對(duì)β收斂檢驗(yàn)

注：括號(hào)內(nèi)為估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差項(xiàng)。

由表4可知，洞庭湖區(qū)以及岳陽(yáng)、常德、益陽(yáng)的值均顯著為負(fù)，這表明無(wú)論對(duì)于全湖區(qū)而言，還是對(duì)于岳陽(yáng)、常德和益陽(yáng)三市來(lái)說(shuō)，環(huán)境約束下的農(nóng)業(yè)GTFP都存在絕對(duì)收斂。

五、農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率影響因素解析

1．模型設(shè)定與數(shù)據(jù)來(lái)源

農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率的變動(dòng)不僅會(huì)受到經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)自身的影響，還與各決策單元所處的外部宏觀環(huán)境有著十分緊密的聯(lián)系，因此本文參考已有研究成果，兼顧數(shù)據(jù)可得性，確定影響因素變量包括：城鎮(zhèn)化率（UL），用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎乇硎?；農(nóng)業(yè)受災(zāi)率（AD），用農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積與總播種面積的比值表示；財(cái)政支農(nóng)水平（AFE），用農(nóng)林水事務(wù)財(cái)政支出表示；工業(yè)化率（IL），用工業(yè)增加值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值表示；人均播種面積（PAPC），用種植業(yè)從業(yè)人員數(shù)與總播種面積的比值表示；農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PCIF），用不變價(jià)格的農(nóng)村居民人均可支配收入表示，為消除數(shù)據(jù)非平穩(wěn)性，進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，并引入平方項(xiàng)，檢驗(yàn)是否存在“U型”環(huán)境庫(kù)茲涅茨關(guān)系；機(jī)械化水平（ML），用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力與種植業(yè)從業(yè)人員數(shù)的比值表示。變量數(shù)據(jù)均來(lái)自歷年《湖南統(tǒng)計(jì)年鑒》《湖南農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》。

利用1995—2016年洞庭湖21個(gè)縣（市區(qū)）的面板數(shù)據(jù)，采用Tobit模型方法，探析洞庭湖農(nóng)業(yè)GTFP的影響因素，構(gòu)建如下模型：

GTFP=δ+δ1UL+δ2AD+δ3AFE-14IL15PAPC+δ6PCIF+δ7ML+δ82+e（8）

（8）式中，由于本文測(cè)算的綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)是以上年為100的環(huán)比指數(shù)，將其轉(zhuǎn)化為1995年為100的累積變化指數(shù)，然后對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換來(lái)作為被解釋變量，轉(zhuǎn)換公式為ln(1+)；考慮影響效應(yīng)的滯后性及變量相關(guān)性問(wèn)題，財(cái)政支持水平和工業(yè)化程度兩個(gè)解釋變量都滯后一期，和分別表示第個(gè)縣（市區(qū)）和第年，0為截距項(xiàng)，1~8為自變量系；e為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

2．實(shí)證結(jié)果與分析

經(jīng)Hausman檢驗(yàn)，采用固定效應(yīng)模型更優(yōu)。從現(xiàn)有文獻(xiàn)中可知，到目前為止，大多數(shù)學(xué)者采用參數(shù)估計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，但參數(shù)法對(duì)模型設(shè)定的依賴性較強(qiáng)，可能導(dǎo)致結(jié)果不夠穩(wěn)健，因此需要對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文使用非參數(shù)回歸實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健性檢驗(yàn)。非參數(shù)法作為實(shí)現(xiàn)局部線性估計(jì)的一種方式，在默認(rèn)情況下，對(duì)數(shù)據(jù)中每個(gè)點(diǎn)的觀察子集進(jìn)行局部線性回歸(通常是核回歸)，并且對(duì)每個(gè)點(diǎn)，解決由下式給出的最小化問(wèn)題：

表5　農(nóng)業(yè)GTFP的影響因素回歸結(jié)果

注:***、**、*分別表示在1% 、5% 和 10% 水平顯著。

六、結(jié)論及其啟示

上述研究結(jié)果表明：1）轉(zhuǎn)型期洞庭湖區(qū)的農(nóng)業(yè)GTFP有一定增長(zhǎng)，但面臨的環(huán)境資源壓力仍然較大。資源節(jié)約、環(huán)境承載與農(nóng)業(yè)發(fā)展的整體協(xié)調(diào)并不理想，存在一定程度的失衡，這一失衡狀態(tài)在“十五”和“十一五”期間表現(xiàn)得最為明顯，證實(shí)環(huán)境問(wèn)題在很大程度上是一個(gè)發(fā)展問(wèn)題，在資源、環(huán)境的剛性約束下，湖區(qū)亟待加快轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，另一方面也證實(shí)湖區(qū)的農(nóng)業(yè)GTFP還存在著很大的提升潛力。2）考慮環(huán)境因素的農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)低于不考慮環(huán)境因素的農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)，說(shuō)明不考慮環(huán)境因素高估了農(nóng)業(yè)TFP增長(zhǎng)；考察期內(nèi)洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP取得了一定程度的提升，主要由技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)，技術(shù)效率卻出現(xiàn)一定程度的惡化；從湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)的階段性變化看，考察期呈現(xiàn)不穩(wěn)定性特征；從湖區(qū)內(nèi)部差異來(lái)看，岳陽(yáng)和常德兩市的農(nóng)業(yè)GTFP都有所增長(zhǎng)，益陽(yáng)輕微惡化；岳陽(yáng)、益陽(yáng)兩市考慮環(huán)境因素的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)比不考慮環(huán)境因素時(shí)分別低0.38%和2.13%，但是常德卻高0.87%，常德實(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)與環(huán)境保護(hù)同步。3）絕對(duì)收斂性檢驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于全湖區(qū)和常德而言，并不存在明顯的收斂狀態(tài)，岳陽(yáng)呈現(xiàn)輕微的收斂，而益陽(yáng)則呈現(xiàn)輕微的發(fā)散，三大地區(qū)的值呈現(xiàn)出顯著的波動(dòng)特征，說(shuō)明收斂趨勢(shì)并不穩(wěn)定。但無(wú)論是全湖區(qū)還是岳陽(yáng)、常德和益陽(yáng)三市都存在絕對(duì)收斂，即初期GTFP水平落后的縣市區(qū)增長(zhǎng)速度比發(fā)達(dá)縣市區(qū)更快。4）從洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)影響因素的回歸結(jié)果看，財(cái)政支農(nóng)水平、農(nóng)民人均收入對(duì)農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)有促進(jìn)作用；城鎮(zhèn)化率、受災(zāi)率、工業(yè)化率、人均播種面積、機(jī)械化水平對(duì)農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)具有抑制作用。

以上研究結(jié)論對(duì)于加快洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型升級(jí)具有如下啟示：一是走高效、優(yōu)質(zhì)、集約發(fā)展之路，支持農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新，加快科技成果的轉(zhuǎn)化與運(yùn)用，尤其要加強(qiáng)資源節(jié)約、環(huán)境友好型農(nóng)業(yè)技術(shù)的研發(fā)力度和推廣應(yīng)用，如低毒、低殘留農(nóng)藥的生產(chǎn)與噴施技術(shù)、測(cè)土配方施肥技術(shù)以及水土保持技術(shù)等。二是政府要依據(jù)農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)及其構(gòu)成的差異性，在提升農(nóng)業(yè)GTFP增長(zhǎng)路徑上有所側(cè)重，投入相應(yīng)的環(huán)境治理費(fèi)與技術(shù)研發(fā)費(fèi)，如常德的發(fā)力點(diǎn)主要是提高綠色技術(shù)效率，要對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)行科學(xué)規(guī)劃與管理，整合零散農(nóng)業(yè)資源，優(yōu)化農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，消除土地、資本等要素合理配置的障礙。益陽(yáng)、岳陽(yáng)則應(yīng)在創(chuàng)新農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)上發(fā)力，通過(guò)加強(qiáng)與常德地區(qū)的交流和合作，學(xué)習(xí)引進(jìn)先進(jìn)、實(shí)用的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，逐步縮小與常德地區(qū)的差距。三是應(yīng)大力發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)、擴(kuò)大農(nóng)田水利工程等農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資力度、提高農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力整體素質(zhì)水平、優(yōu)化財(cái)政支農(nóng)支出結(jié)構(gòu)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)資源、環(huán)境與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)有序發(fā)展。四是應(yīng)構(gòu)建政府管控與市場(chǎng)激勵(lì)等多元化環(huán)境規(guī)制制度體系，建立農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的長(zhǎng)效促進(jìn)機(jī)制。

[1] 董明輝，魏曉．區(qū)域農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展度評(píng)價(jià)——以環(huán)洞庭湖區(qū)為例[J]．經(jīng)濟(jì)地理，2008(3)：479-482．

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A Study on the Spatial-Temporal Characteristics and Influence Factors of the Growth of Agricultural Green Total Factor Productivity in Dongting Area

DU Hongmei, DAI Jing

(College of business, Hunan Agricultural University, Changsha, Hunan, 410128)

By adopting the inventory analysis method, the agricultural non-point source pollution in Dongting Lake area has been checked. Under the framework of agricultural TFP, the spatial-temporal change of GTFP of Dongting Lake has been analyzed and its convergence has been tested. The influencing factors of agricultural GTFP has been analyzed by utilizing Tobit regression model. The study shows that the agricultural GTFP in Dongting Lake area has been growing unsteadily during the investigation period, mainly because of technological development. However, the technical efficiency has deteriorated. Seen from the inside of the lake area, the agricultural GTFP of Yueyang and Changde has increased while that of Yiyang has slightly decreased. In Yueyang and Yiyang, the growth of agricultural TFP is lower when environmental factors are not considered than that when environmental factors are considered; in Changde, the result is the opposite. GTFP shows no obvious α-convergence, but it shows obvious fluctuation and absolute β-convergence. The improvement of rural economic development level and the increase of financial support to agriculture would effectively improve the agricultural GTFP, while urbanization, disaster, industrialization, sown area per capita and mechanization would hinder the growth of agricultural GTFP.

List analysis; Agricultural green total factor productivity; Dongting Lake area

F327

A

1009–2013(2020)03–0007–10

10.13331/j.cnki.jhau(ss).2020.03.002

2020－02－12

湖南省自然科學(xué)基金（2018JJ2190）；湖南省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金（18YBA229）；湖南省涉農(nóng)企業(yè)發(fā)展研究中心項(xiàng)目（920390100027）

杜紅梅（1965—），女，湖南長(zhǎng)沙人，教授，研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)、貿(mào)易與環(huán)境。

責(zé)任編輯：李東輝