本文摘要：摘要:綠色發展是我國未來糧食安全生產的重要內容,衡量綠色生產率是探索糧食綠色增產方式的有效途徑。本文在考慮糧食種植生態價值(ESV)的基礎上,運用全局要素生產率指數(GML)和超效率數據包絡模型SBM從靜態和動態兩個角度切入,測算19972019年中國糧食綠色全要
摘要:綠色發展是我國未來糧食安全生產的重要內容,衡量綠色生產率是探索糧食綠色增產方式的有效途徑。本文在考慮糧食種植生態價值(ESV)的基礎上,運用全局要素生產率指數(GML)和超效率數據包絡模型SBM從靜態和動態兩個角度切入,測算1997—2019年中國糧食綠色全要素生產率和投入產出冗余率,并采用空間探索性數據分析(ESDA)對糧食綠色全要素生產率的全局和局部空間特征進行研究。結果表明:1)研究期內糧食種植生態價值降低0.39%,由1997年的6471.57億元下降到2019年的6446.16億元,損失25.41億元,其中東北、中部、西南地區有所提升,而東部地區、西北地區有所下降;2)糧食綠色全要素生產率年均增長0.60%,由1997年的0.9754上升到2019年的1.0990,主要由技術進步驅動(1.0308),而技術效率(0.9973)的帶動作用較弱;3)糧食綠色全要素生產率相對有效省市占比從1997年的9.68%提升至2019年的67.74%,在時空上呈現以東部為主,并逐期向東北中部西北發展的格局;4)糧食綠色全要素生產率相對無效省市效率損失的主要原因為第一產業從業人員、農膜使用量和碳排放量存在冗余;5)糧食綠色全要素生產率呈現出向中部、西南部高效率區集聚的空間特征,并且集聚程度在不斷增強�；诖�,提倡要充分認識糧食生產活動的正負外部性,嚴格管控農地非糧、非農化現象,并提高先進農業技術推廣,從而促進糧食綠色全要素生產率的提升。
關鍵詞:糧食種植生態價值;糧食綠色全要素生產率;耕地非糧化;超效率SBM;空間探索性數據分析(ESDA)
糧食安全是國計民生的根本,作為世界人口第一的大國,中國以全球7%的耕地養活約全球20%的人口。在當前人口規模大增、自然資源緊束的條件下,糧食綠色生產的重要性日益凸顯,而糧食綠色全要素生產率則是農業綠色生產能力的重要體現[1]。這個概念最早由SchaltegerSturm提出,它代表糧食生產活動帶來的包含環境影響在內的總產出與總投入的比率[2]。同時,世界可持續發展商會(WBCSD)將綠色生產力定義為:能在全生命周期內為人類提供高質量的產品,并最大限度減少資源消耗和環境污染,最終實現生產與生態的和諧發展的生產活動[3]。
糧食生產論文范例： 農業政策對糧食生產技術選擇影響及空間溢出效應
可以看出,糧食生產效率水平不僅反映了糧食產出能力,同時也包含糧食生產活動帶來的生態環境影響。雖然我國糧食產量自2015年以來持續穩定在6.5億以上,但在糧食生產的快速發展過程中,農藥化肥等一系列農用化學品催生的糧食增產模式、地膜的不合理處置、固體廢棄物的大面積焚燒,造成了大量的環境污染,破壞了農地原有的生態循環模式[4]。同時伴隨市場對資源配置的作用逐漸顯現,許多地區出現了耕地的―非農非糧化‖現象,這種傾向不僅壓減了糧食生產,還滋生了諸如種樹挖塘等破壞耕地的行為,影響了糧食綠色生產率中糧食種植的生態價值產出后文簡稱―糧種生態價值‖,在一定程度上威脅到了我國的糧食安全。因此,充分認識糧食生產過程中的正負外部性,對了解綠色發展背景下我國糧食的實際生產能力及保障糧食安全具有重要意義。
目前,國內外學者主要采用索洛余值(Solowesidual)、數據包絡(DEA)和隨機前沿(SFA)等分析手法對包含糧食在內的農業生產率展開討論[56],其中Charnes等[7]提出的多投入產出DEA評價法應用最為普遍,在Caves等[8]引入非參數增長測算模塊后,開始被國內外學者廣泛應用于農業生產率的研究中[9]。眾多學者認為改革開放以來我國農業全要素生產率實現了較快的增長,技術進步和各投入要素使用方式的轉變極大地提升了農業生產效率[1013]。近年來,農業生產過程中造成的環境污染問題也逐漸引起了學者們的重視,諸多學者開始將環境因素納入農業生產效率的考量范圍內[14]。而傳統的DEA模型,忽略了投入產出松弛變量這一問題,造成其對于非期望產出測算的不適用性。
鑒于此,Tone[15]建立了非徑向角度的松弛變量測度模型,Chung改進了MalmquiseLuenberger(ML)指數使多決策單元可以排序[16],Ramanathan等[17]結合農業生產的特點、投入要素的可測量性,把生產過程中的污染當成一種未支付的投入納入到生產函數中,改進了綠色全要素生產率的測算方法。隨后,學者們逐步將水、土壤氮磷含量、碳排放、水土流失、氣候變化等環境影響因素當作非合意產出納入到農業綠色全要素生產率的估算中[1820]。黨的十九大提出經濟的高質量發展需要充分考慮環境代價,農業作為與自然環境結合最為緊密的產業,科學地評價農業綠色全要素生產率有助于推動產業的綠色發展和轉型升級。
糧食生產是農業發展的重要內容,其綠色生產效率評價一直是學界的研究熱點,諸多學者認為農業污染碳排放[21]、面源污染[22]等和耕地質量下降[23]是阻礙我國糧食綠色全要素生產率提升的主要因素。鑒于我國幅員遼闊,不同地區的自然經濟條件、農業發展方式差異較大,學者們從地理差異視角,運用空間計量方法研究了不同驅動因素對不同地區糧食生產效率的影響,發現氣候變化[24]、新型城鎮化[25]、農業補貼[26]、人口老齡化[27]等因素均對糧食綠色全要素生產率影響顯著。
綜上所述,多數研究集中于探討大范圍的傳統農業生產率,專門針對糧食綠色全要素生產率測算的文獻相對較少,且已有研究僅將糧食產量作為綠色全要素生產率測算的唯一期望產出,這種單一的價值核算標準,遠遠低估了耕地在糧食生產活動中所產生的生態價值。同時,現有文獻的非期望產出多數只考慮化肥投入帶來的營養物污染,忽略了農藥、農膜和農業固體廢棄物的影響。
鑒于此,本文從以下幾個方面深入:第一,在糧食生產活動中,耕地在廢物處理、保持土壤、氣候調節等方面提供了大量的生態價值[28],基于不同區域耕地資源稟賦的差異,采用生態價值評價法(ESV)測算耕地在糧種過程中產生的生態價值;第二,充分考慮糧種過程中產生的營養物污染和非營養物污染,利用農業固體廢棄物產污系數和《全國第一次污染源普查》中化肥、農藥和農膜污染分冊中各省市的流存系數,根據要素的實際使用量進行折算,最終得到非期望產出的綜合數據。
第三,GMLlobalMalmquiseLuenberger)指數法和超效率SBMsuperefficiencymodel)模型能夠準確測算包含非期望產出的綠色生產率,本文將農業面源污染、碳排放等非期望產出納入測算模型中,評價我國1997—2019年糧食綠色全要素生產率;第四,通過超效率SBM模型投入產出的冗余率指標找尋生產效率低下地區的主要限制因素,針對性地提出相應的提升策略;第五,為了把握我國糧食綠色全要素生產率變化的時空規律,基于農業生產要素的流動成本、條件及空間發展特征,采用等距離分配法選取個時間節點,通過Moran’sI指數研究不同地區糧食綠色全要素生產率的空間集聚態勢。本研究旨在為各地轉變適宜的農業發展模式、實現綠色生產、保障糧食生產的生態價值提供參考。
1數據與方法
1.1研究方法
1.1.1生態價值評價法(ESV)
耕地除了可以保障食物和原材料生產,在生態鏈支持和氣體調節服務中也起著重要作用,耕地生態系統中的生物和植被可以化解多余養分及化合物,達到滯留灰塵的作用;同時,生物的有機質積累可以起到保持土壤的作用,保證其沉積物養分的積累和營養循環,并且為野生動植物提供授粉、棲息地等生物資源,保障其基因的來源和進化,維護耕地生態系統平衡具有重要的生態意義。為探討糧食生產框架下耕地產生的生態價值,根據Costanza等[29]提出的當量因子法,結合謝高地等[30]修正的中國內陸耕地生態價值評價系數其中氣體調節為0.5、氣候調節為0.89、水文調節為0.6、廢物處理為1.64、保持土壤為1.46、維持生物多樣性為0.71、提供美學景觀為0.01)和提出的我國不同省份農田生態系統生物量因子修正系數表1),計算各區域耕地在糧食生產過程中所產生的生態價值。
1.1.2GML指數法
GML指數法能夠測度靜態面板下的糧食綠色全要素生產率,進一步分解可得到技術效率(GEC)和相鄰期內最佳實踐距離下(BPG)的技術進步情況(GTC)。公式(2)為判別效率值增減情況的GML指數,即糧食綠色綜合效率是評價糧食生產活動對資源利用、配置的綜合評價指標,若GML值1,則說明當前糧食生產活動處于生產前沿面,即效率有所提升。GEC和GTC分別表示糧食綠色生產的技術效率和技術進步即規模效率),即GEC反映的是糧食生產中先進技術的應用和推廣程度,當GEC時則表示當前技術水平的單元規模效應處于最優狀態,技術推廣效果較好。GTC反映當前的技術條件較前期是否有所更新,以及糧食生產活動的投入要素是否得到有效的利用,若GTC則表示單元技術水平和投入要素利用程度的增加,反之亦然。
1.2指標體系構建和數據處理
土地和勞動力是糧食生產活動中的必要投入要素,而化肥和農藥是實現現代糧食增產的關鍵要素。并且,隨著糧食生產技術的不斷改進,機耕機收等糧食生產方式的普及,使得農業機械總動力對于提升糧食的生產效率起到了至關重要的作用。因此,參照前人文獻[3132],本文投入指標選擇勞動力、土地和相關資源投入等。土地投入指標選擇糧食作物播種面積,資源投入指標分別采用農業機械總動力、農藥使用量、化肥折純量表征農業生產過程中的農業機械、農藥和化肥投入。
產出指標分為期望產出和非期望產出,期望產出指標選取糧種生態價值和糧食產量;非期望產出方面,從糧種面源污染的源頭來看,主要包括非營養物和營養物污染[33]。其中,非營養物污染是指殘留在土地或者農作物上的污染物,主要為農藥、農膜兩大類;營養物污染是指通過水介質而呈現的水體富營養化污染,其污染物主要包括來源于農田化肥和糧種固體廢棄物的總氮、總磷和化學需氧量。同時,耕地碳排放主要指糧食作物生產過程中由于化肥、農藥、能源使用,以及土地翻耕和灌溉過程中所直接或間接導致的溫室氣體的排放[34]。基于以上分析,本文的非期望產出選取糧食生產過程中造成的農業面源污染和碳排放。
1.3數據來源及處理
本研究秉承數據連續性、完整性、可獲得性和可比性的原則,對涉及到的相關基礎數據進行了收集與整理。其中,1997—2019年第一產業從業人員、糧食播種面積、農業機械總動力、農藥使用量、化肥折純量和糧食產量包含水稻、小麥、玉米、豆類、薯類、農膜使用量、農機燃料量、灌溉面積數據來源于《中國農村統計年鑒》《中國農業年鑒》和《中國統計年鑒》。
由于2012年后農林牧漁從業人員數據缺失,為了保證數據的連續性,缺失數據優先按省市級統計年鑒進行補充,并通過相關統計局、農業農村廳局等相關政府機構的信息公開數據進行多次核對,最大程度保證數據統計口徑一致。數據處理方面,因本文所研究的是糧食生產過程中的各項投入,根據田旭等[35]的研究方法,依照拆分系數計算糧食生產要素的勞動力和農藥化肥投入。即糧種勞動力系數=農業產值農林牧漁業總值)×(糧食播種面積農作物播種面積);農藥化肥投入系數=糧食播種面積農作物播種面積。糧種生態價值方面,根據Costanza等[29]提出的當量因子法,結合謝高地等[30]修正的中國內陸耕地生態價值評價系數,以糧食播種面積計算各省市糧種生態價值。
農業面源污染方面,綜合采用王雪蕾等[24]的清單分析法核算糧種固體廢棄物污染,并根據《全國第一次污染源普查》的農藥化肥流失、農膜留存系數分冊折算各區域的要素使用量,核算包括化肥投入所產生和流失的總磷總氮、農藥流失殘留量和農用薄膜殘留量。碳排放量方面,通過張利國等[36]的碳排放系數和核算方法,計算糧種過程中化肥、農藥、農膜、柴油、翻耕和灌溉產生的碳排放量。同時,針對各省市同一指標的單位差異問題,通過單位量級換算,進行數據的標準化處理。最終構建了包含全國31個省市)1997—2019年的糧食綠色全要素生產率投入產出面板數據。
2實證分析
為科學反映我國不同區域糧食綠色全要素生產率的變化狀況,在全國整體和省域對比的分析基礎之上,依照《國務院發布關于西部大開發若干政策措施的實施意見》《中共中央、國務院關于促進中部地區崛起的若干意見》,將研究樣本區域劃分為東部地區北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南、中部地區山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南、西部地區內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆、東北地區遼寧、吉林和黑龍江進行區域間的分析比較。同時,由于統計口徑差異和數據獲取問題,故本文研究區域不含中國港澳臺地區。
生態價值排序為中部地區東部地區西部地區東北地區從時序上看,東北和中部地區的糧種生態價值有所增加,分別提升254.10億元和268.08億元,而東部、西部地區的糧種生態價值較研究初期有所降低,分別減少452.44億元和95.15億元。同時,糧種生態價值有所提升的省份主要集中在我國中部、東北及西南地區。其中由于黑龍江、吉林和遼寧地屬黑土帶,土壤較為肥沃,得益于得天獨厚的自然資源,東北地區在我國糧食生產中的地位顯得尤為重要。作為我國糧食生產的主產區,隨著第一產業規模的不斷加深以及耕地管控政策的導向,東北地區擁有較高的耕地保有量,糧種生態價值較為穩定,并在研究期內得到提升。
而中部地區由于耕地水熱條件良好,地勢平坦適宜作物種植,農業生產配套技術的日趨完善,集約化種植的不斷推進保證了糧種生態價值的穩步提升。糧種生態價值有所下降的省份主要分布在我國東部和西部地區,其中由于西部地區降水量少、地形地貌導致的耕地資源量不足等自然條件限制,加上生態退耕的需要,使得糧種生態價值有一定的下降。而東部地區省份經濟相較發達,在城鎮化快速發展過程中可能會占用較多的耕地,伴隨居民生活質量的提高、飲食結構的改變,和新型農業的崛起,市場對資源配置的作用逐漸顯現。
2017年河北省、江蘇省和山東省等東部地區省份的非糧化率超過了20%,而北京市、天津市、上海市、浙江省、福建省、廣東省和海南省2017年的非糧化率更是超過了40%[37]。尤其是福建省、廣西省和海南省等以丘陵、山地地形為主的省份,其自然條件不利于糧食作物的耕種,這些省份的農業發展模式多以熱帶水果等經濟作物為主,地方性特色農產品的價格優勢致使了糧種面積的萎縮;而北京市、天津市、上海市和廣東省等發達區域的發展定位,決定了這些省份的農業在三產中的比例較低,并且在城鎮化過程中面臨較強的用地約束,城市擴張占用了大量的耕地。
耕地的―非糧化‖傾向不僅壓減了糧食生產,還滋生了諸如種樹挖塘等破壞耕地的行為。同時近年來東部地區頻發的農地―非糧化‖―非農化‖現象不僅影響了糧食綠色生產率中的糧種生態價值產出,還在一定程度上威脅到了我國的糧食安全�？傮w而言,在研究期內,我國糧種生態價值呈下降趨勢,由1997年的6471.57億元下降到2003年的5585.28億元,2004年到2019年呈現波動上升態勢,2019年達6446.16億元,研究期內糧種生態價值降低0.39%,共計減少25.41億元。
3結論與討論
3.1結論建議
本文通過生態價值評價模型分析了我國1997—2019年各省市耕地在糧食生產過程中產生的生態價值情況,并構建糧食綠色全要素生產率的投入產出指標體系,運用超效率SBM模型和GML指數測度我國綜合效率、技術效率及技術進步情況,同時針對效率相對無效區,結合投入產出松弛量找尋損失原因和提升路徑,最后運用空間相關性分析揭示我國糧食綠色全要素生產率在時空上的演變特征,得到以下結論:
1)我國糧種生態價值高值區域集聚于東北和中部地區。糧食生產的生態價值在研究期內降低0.39%,損失25.41億元。其中東北和中部地區分別增加254.10億元和268.08億元。受限于自然條件限制,西部地區的糧種生態價值減少95.15億元并且伴隨市場需求和經濟效益的導向,東部地區逐漸出現耕地不同程度的―非糧化‖和―非農化‖現象,種糧面積的縮減導致糧種生態價值減少452.44億元。
2)通過糧種環境影響分析,發現不考慮環境因素的傳統全要素生產率往往會忽略糧食生產活動的正負外部性,無法準確評估我國糧食生產的真實效率水平。本文在考慮糧種生態價值、農業面源污染等環境因素后,除技術效率外,我國平均綜合效率在研究期內均表現出提升態勢,提升原因主要得益于技術進步。并且由于自然資源稟賦、糧食增產模式差異,東北和東部地區要優于中西部地區綜合效率的相對有效省市占比從1997年的9.68%提升至2017年的67.74%在時空上顯現出以東部沿海發達地區為主,并逐期向東北中部西北發展的變化格局。
3)由于污染排放高、資源消耗強度大,我國綜合效率相對無效省市占比平均達61.29%,其平均效率值為0.4338,在非期望產出和投入方面均存在不同程度的冗余。從總體來看,我國糧食綠色全要素生產率損失的主要原因為第一產業從業人員−69.21%)、農膜使用量−61.49%)和碳排放量−55.91%)存在冗余。4)我國糧食綠色全要素生產率具有以高高集聚主導的顯著空間正相關性,并從2005年開始表現出逐年增強的特征。同時,以湖北、重慶、貴州等中部和西南地區主導的高高集聚區,其糧食綠色生產效率的擴散效應顯著,對臨近地區綜合效率的改善具有較強的輻射帶動能力。
通過上述分析,本文認為:
1)要進一步完善綠色發展背景下糧食生產效率的評價體系,除經濟價值評價外,還應該重視糧種生態價值的變化。耕地在糧種過程中產生了大量的生態價值,農地功能的弱化將威脅到資源的可持續利用,因此要充分認識到糧食生產的正負外部性。城市發展過程中將不可避免會占用到一定的耕地資源,尤其是東部地區經濟較為發達的省份,伴隨市場化過程中經濟作物價格的比較優勢,耕地―非農非糧化‖程度日益加劇,如果不嚴加管控,將在一定程度上威脅到我國的糧食安全。特別是在新冠疫情背景下,面對國際農產品市場供應的不確定性,維持一定的糧種面積是保證谷物絕對自給、口糧絕對安全的前提。
必須充分認識到我國耕地總量少、水熱資源不均和后備資源不足的現實,不能單純地以經濟效益導向決定耕地的用途,應將有限的耕地資源優先保證糧食生產,堅決杜絕耕地―非糧化‖和―非農化‖現象,增強糧食產品的有效供給。在大力防止農業污染的基礎上,建立完善的耕地保護機制,重視耕地生態功能價值,維持一定糧種面積,進一步加強耕地生態系統的穩定性和完整性。
2)由于技術進步的驅動,近年來我國糧食綠色全要素生產率得到了一定增長,但仍要認識到,還有部分省份的效率值處于相對無效狀態,這意味著技術效率的拉動作用還有待提升。因此,要加強農業技術普及,降低糧種成本,激發農戶積極性。糧食綠色全要素生產率在時序上表現出逐漸增強的空間集聚性,尤其是中西部地區的技術帶動作用逐漸顯現,建議進一步發揮以重慶、貴州和湖北為中心的生產效率高值區的輻射帶動作用,打通先進糧種技術的傳播通道,在加大農業基礎設施建設和生產機械補貼的同時,還要依據不同糧食生產功能區的糧產情況,給予相適應的地方財政補助,努力降低農業生產成本,激發農民的種糧積極性。
3)從我國糧食綠色全要素生產率的冗余率情況來看,限制因素多集中于第一產業從業人員、農膜使用量和碳排放量。因此,面對我國當前農業經濟發展要求和資源環境約束,應關注提效減排和鄉村高級人力資本積累。一方面,要注重資源利用效率和污染物排放量的控制;另一方面,依托城鎮化和農業現代化發展,進一步引導農村剩余勞動力轉移就業,面對農村勞動力老齡化、知識水平低等問題,依照產業振興和科技興農要求,降低農村受教育門檻,改善農教農服質量,加大效率高值區人才向其他地區轉移的政策支持力度,加強高質量農村人力資本的累積,同時通過農民職業化推動農業產業化、規�；l展,建立農民增收長效機制。
3.2討論
本研究探討了我國糧食綠色全要素生產率的時空動態特征,為綠色發展背景下糧食生產效率的提升路徑提供了決策依據。與已有的研究相比,因未考慮糧種生態價值,田旭等[35]和張利國等[36]計算的生產效率值略低于本研究的評價結果,但變化趨勢和驅動因素相類似。同時,當前糧食綠色全要素生產率測算的指標選取依據尚不統一,產出指標多以單一的糧食產量為主。隨著生態經濟理論的發展,有必要將更多相關的生態指標納入到核算體系中,從而增強研究的科學性與精準性。
并且本文的研究仍存在一些限制與不足,有待進一步的討論:1)本文考量了糧種過程中的生態價值及產生的環境負效應,進一步豐富了糧食綠色全要素生產率的評價體系。但受限于長時段的宏觀研究視角,無法更為細致地測算各地區的生態價值差異,需要進一步從微觀尺度完善加強。2)本文從靜態視角通過超效率SBM模型解決了決策單元有效但無法評價的限制,從動態視角通過GML指數拆分了技術效率和技術進步的內部變化情況,但糧食綠色全要素生產率的變化同時受到多種外在客觀因素的共同影響,對于宏觀政策和技術環境的影響機制研究還有待深入。
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作者：周應恒,楊宗之
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