崔寧波，生世玉

（東北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，哈爾濱 150030）

2021 年中央一號文件和十九屆五中全會提出，要完善生態(tài)文明領(lǐng)域統(tǒng)籌協(xié)調(diào)機(jī)制，推動綠色發(fā)展導(dǎo)向，全面提高資源利用效率，在“十四五”時期促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的全面綠色轉(zhuǎn)型。就農(nóng)業(yè)領(lǐng)域而言，根據(jù)2020 年《全國第二次污染源普查公報》顯示，農(nóng)業(yè)面源COD、氮、磷排放量分別約占全國總排放量的50%、47% 和67%。耕地土壤污染點(diǎn)位超標(biāo)率高達(dá)19.4%[1]。推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展可以從根本上改善由粗放經(jīng)營帶來的資源利用和生態(tài)環(huán)境問題，形成生產(chǎn)高效、生態(tài)穩(wěn)定、環(huán)境良好、產(chǎn)能持續(xù)的新格局[2]。糧食主產(chǎn)區(qū)作為保障國家糧食生產(chǎn)安全和有效供給的核心區(qū)域，主要分布于松花江、黃河和長江三大流域[3]，在政策支持和技術(shù)進(jìn)步的推動下，其綜合生產(chǎn)能力得到極大提升并趨于穩(wěn)定，持續(xù)貢獻(xiàn)著全國75%以上的糧食產(chǎn)量和90%以上的糧食增產(chǎn)量。然而隨著要素成本的不斷提高、供給側(cè)結(jié)構(gòu)性失衡，加之粗放的生產(chǎn)方式和對生態(tài)環(huán)境的忽視，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)除了長期受人多地少、水資源短缺、自然災(zāi)害等剛性約束外，還面臨著農(nóng)藥化肥的過度使用、溫室氣體排放、廢棄物污染等日益突出的生態(tài)環(huán)境問題[4]。可以說，主產(chǎn)區(qū)在保障國家糧食安全的背后，很大程度上是以犧牲資源環(huán)境為代價的。在如今綠色引領(lǐng)的高質(zhì)量發(fā)展背景下，以農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率（Green total factor pro?ductivity，GTFP）為視角，厘清資源環(huán)境約束下糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響因素和質(zhì)量動力，對探尋農(nóng)業(yè)綠色協(xié)調(diào)發(fā)展模式，科學(xué)制定相關(guān)政策，從而實(shí)現(xiàn)糧食持續(xù)安全具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

1 基于GTFP的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展

1.1 GTFP與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展

改革開放以來，我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展，國內(nèi)外很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家試圖解開這一增長之謎。傳統(tǒng)增長理論主要致力于探究資源約束下如何實(shí)現(xiàn)增長的最大化，認(rèn)為全要素生產(chǎn)率（Total factor productivity，TFP）是各類資源投入貢獻(xiàn)之外的全部生產(chǎn)效率，能夠反映要素的結(jié)構(gòu)、利用效率和技術(shù)進(jìn)步等，不僅是衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心指標(biāo)，也是分析增長動力的適宜工具[5]。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，TFP 對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的持續(xù)提升很大程度上就是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的實(shí)現(xiàn)過程。因此，早期文獻(xiàn)也側(cè)重從農(nóng)業(yè)TFP視角出發(fā)，研究資本、勞動力、資源投入等各種決定性因素對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響[6]。然而，隨著化肥、農(nóng)藥等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料使用量的不斷增加，生態(tài)環(huán)境破壞日漸威脅農(nóng)業(yè)發(fā)展的可持續(xù)性，傳統(tǒng)理論忽略了對生態(tài)環(huán)境問題的關(guān)注。國內(nèi)外學(xué)者考慮將環(huán)境因素納入農(nóng)業(yè)TFP 的框架，分析農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展質(zhì)量，并引申出綠色全要素生產(chǎn)率、綠色GDP 等概念[7-8]，在考慮資源投入約束的基礎(chǔ)上引入生態(tài)環(huán)境因素，綜合考察二者對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，成為評判一個國家或地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)增長模式的重要依據(jù)[9]。涂正革等[10]認(rèn)為農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展主要體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率高和農(nóng)業(yè)面源污染少兩個方面。但由于理論方法、數(shù)據(jù)來源、指標(biāo)處理等不同，TFP 和GTFP 的差異關(guān)系尚未形成一致的結(jié)論，部分學(xué)者認(rèn)為環(huán)境因素會增加生產(chǎn)成本，對非綠色技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用產(chǎn)生擠出效應(yīng)，降低生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)增長速度[11-12]；而“波特假說”認(rèn)為恰當(dāng)?shù)沫h(huán)境規(guī)制會刺激環(huán)境技術(shù)創(chuàng)新，提高產(chǎn)品質(zhì)量，從而提高生產(chǎn)效率并促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長[13]。

1.2 GTFP增長率的測算與分解

在測算層面上，現(xiàn)有研究多按地理位置或經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分組對省際和省內(nèi)縣域進(jìn)行劃分，揭懋汕等[14]、潘丹等[15]分別以碳排放和面源污染為約束指標(biāo)測算了1992—2011 年我國28 個省域和1998—2009年2 183 個縣域的TFP，均表明東部地區(qū)的生產(chǎn)率高于西部地區(qū)，且效率的提高主要是由前沿技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)的。針對糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)GTFP 展開測度和動力分解的研究相對較少，陳紅等[16]測算了不同環(huán)境規(guī)制下糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)TFP，認(rèn)為從靜態(tài)看，降低環(huán)境規(guī)制會導(dǎo)致農(nóng)業(yè)TFP下降，但從動態(tài)看卻可以提高農(nóng)業(yè)TFP。在測算方法上，最初FAN[17]、葉裕民[18]運(yùn)用索洛余值法對TFP進(jìn)行簡單的整體特征評估，但對其內(nèi)部構(gòu)成還無法準(zhǔn)確識別。隨后，一些學(xué)者引入數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data envelopment analysis，DEA）和隨機(jī)前沿法（Stochastic frontier analysis，SFA），對TFP 或GTFP內(nèi)部構(gòu)成和增長動力進(jìn)行深度解析。前者主要以DEA 與Malmquist 指數(shù)相結(jié)合為主，不需要考慮要素價格，也無需設(shè)置具體生產(chǎn)函數(shù)[19]；后者需建立在具體的生產(chǎn)函數(shù)之上，考慮到隨機(jī)擾動因素和數(shù)據(jù)誤差的敏感性，SFA 方法比DEA 方法更為適用[20-21]。在環(huán)境因素的處理方式上，大多以農(nóng)業(yè)面源污染或碳排放來表征環(huán)境污染，以治理投資額、產(chǎn)污強(qiáng)度等表征環(huán)境規(guī)制。DEA 方法傾向于將環(huán)境污染作為非期望產(chǎn)出[22]，而SFA 方法則傾向于將環(huán)境污染、環(huán)境規(guī)制、勞動力、資本等作為投入要素[23-24]。

現(xiàn)有從農(nóng)業(yè)TFP到GTFP的有關(guān)研究契合當(dāng)下綠色引領(lǐng)的高質(zhì)量發(fā)展理念，為本研究奠定了一定基礎(chǔ)，但仍存在不足之處。第一，多數(shù)省域?qū)用娴谋容^研究是按照地理位置或東中西三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的劃分來進(jìn)行的，缺少對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自然特性的體現(xiàn)。第二，在環(huán)境變量設(shè)定上，多數(shù)研究僅關(guān)注到環(huán)境污染或環(huán)境規(guī)制的其中之一，忽視了二者的共同作用，且對影響農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的外生變量關(guān)注較少。區(qū)別于已有研究，本研究同時考慮環(huán)境污染、環(huán)境規(guī)制約束和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等外生因素，以三大流域劃分的全國13 個糧食主產(chǎn)區(qū)為研究對象，運(yùn)用超越對數(shù)的SFA模型對農(nóng)業(yè)GTFP 進(jìn)行回歸分析、測度與分解，并進(jìn)一步研究時變特征和空間差異，明晰主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響因素與質(zhì)量、動力，以期在資源環(huán)境承載力下為進(jìn)一步提高該區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提供決策參考。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 SFA模型

隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型最初是由MEEUSEN等[25]在確定性函數(shù)基礎(chǔ)上提出的，應(yīng)用于截面數(shù)據(jù)的非確定性參數(shù)效率測度，其優(yōu)點(diǎn)在于能夠?qū)⑸a(chǎn)函數(shù)的誤差項(xiàng)分為隨機(jī)干擾影響和技術(shù)非效率誤差兩部分。BATTESE 等[26]進(jìn)一步將SFA 模型拓展到面板數(shù)據(jù)的分析中，提出了BC模型，本研究沿用此方法采取以下函數(shù)作為實(shí)證模型的基本形式：

式中：Xit、Yit分別表示i單元第t年的要素投入和實(shí)際產(chǎn)出；vit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，服從正態(tài)分布N（ν，）；uit是技術(shù)無效率項(xiàng)，服從非負(fù)截尾正態(tài)分布N+（u，）；η為uit的時變參數(shù)，η<0、η=0、η>0分別表示技術(shù)效率隨時間變化的遞減、不變和遞增；T為最長研究時限，t=1，2，3…，T。

定義γ=∈[0，1]，代表由技術(shù)無效率項(xiàng)帶來實(shí)際產(chǎn)出與前沿生產(chǎn)面的偏離程度，γ越趨近1，說明技術(shù)無效率誤差影響越大，γ越趨近0，說明隨機(jī)誤差影響越大。

由于所有投入要素同比變化的規(guī)模報酬概念在農(nóng)業(yè)中不具備真實(shí)的實(shí)踐價值，相比C-D 生產(chǎn)函數(shù)，超越對數(shù)形式的SFA 模型對?？怂辜夹g(shù)中性的前提假設(shè)較為放松，能夠更好地反映各個要素的交互替代對產(chǎn)出的影響，因此，本研究在此基礎(chǔ)上構(gòu)建更具包容性的變彈性超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型：

式中：β為不同待估計(jì)參數(shù)；j代表不同的投入要素；i表示地區(qū)；t表示年份。

2.2 GTFP增長率分解

參考SOLOW[27]全要素增長率的經(jīng)典公式和KUMBHAKAR 等[28]的模型分解，將環(huán)境約束下的GTFP分為前沿技術(shù)進(jìn)步率（TC）、規(guī)模效率（SC）、配置效率增長率（AE）和技術(shù)效率變化率（TE）四部分，用公式表示為：

式中：εj為要素j的產(chǎn)出彈性；RTS為規(guī)模報酬指數(shù)；λj為要素相對產(chǎn)出彈性；Sj表示要素j占總成本的比例；表示要素的增長率；TC=?lnf(x,t)/?t，代表前沿技術(shù)進(jìn)步率，即投入要素不變時，前沿技術(shù)隨時間的變化程度；SC=，表示規(guī)模報酬帶來的綠色全要素生產(chǎn)率變動；AE=，衡量前沿技術(shù)水平不變時要素結(jié)構(gòu)調(diào)整對綠色全要素生產(chǎn)率的影響變化；TE=-du/dt，表示在技術(shù)水平和投入要素不變時的技術(shù)效率改進(jìn)，即實(shí)際產(chǎn)出與前沿產(chǎn)出的比值變化。

2.3 指標(biāo)選取

2.3.1 前沿生產(chǎn)函數(shù)指標(biāo)

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主要投入要素包括土地、勞動力和資源等，因此本研究選取耕地面積（A）、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量（L）、機(jī)械總動力（M）、化肥折純量（F）及農(nóng)業(yè)用水量（W）作為前沿生產(chǎn)函數(shù)的投入指標(biāo)，大口徑的農(nóng)業(yè)（農(nóng)林牧漁）生產(chǎn)總值（Y）作為產(chǎn)出指標(biāo)[15]。綜合考慮統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可獲性，其中土地面積包括農(nóng)作物種植面積和水產(chǎn)養(yǎng)殖面積，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量和機(jī)械總動力以農(nóng)林牧漁總量表示。相較于已有文獻(xiàn)，本研究剔除了役畜等要素，這主要考慮到21 世紀(jì)以來，農(nóng)業(yè)機(jī)械化進(jìn)程顯著加快，2019 年主要農(nóng)作物耕、種、收綜合機(jī)械化率超過70%，役畜等在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的利用程度較低。以農(nóng)業(yè)用水量代替有效灌溉面積，是因?yàn)楸狙芯恐屑Z食主產(chǎn)區(qū)是按照不同流域來劃分的，而不同流域的氣候、地形等自然特征不同導(dǎo)致單位灌溉面積的用水權(quán)重不同，農(nóng)業(yè)用水量能更加真實(shí)地反映農(nóng)業(yè)水資源的投入[29]。

2.3.2 技術(shù)無效率項(xiàng)指標(biāo)

由于本研究重點(diǎn)考察糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的質(zhì)量、動力和影響因素，與既往研究僅考慮環(huán)境污染單方面的約束不同，本研究將環(huán)境污染和環(huán)境規(guī)制同時作為影響綠色生產(chǎn)效率的核心控制變量，并選擇產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)要素稟賦結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)財(cái)政支持、自然災(zāi)害率等4 個對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有重要影響的指標(biāo)作為外生控制變量。

環(huán)境污染指標(biāo)：參考揭懋汕等[14]的研究，以農(nóng)業(yè)碳排放量（CE）作為投入要素表征環(huán)境污染，排放源主要包括豬牛羊養(yǎng)殖以及化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜和機(jī)械動力，相應(yīng)的排放系數(shù)分別為35.26、301.44、34.1 kg?頭-1?a-1以及0.895 6、4.934 1、5.18 kg·kg-1和0.18 kg?kW-1。選擇碳排放這一指標(biāo)，一方面由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中包括土地耕作在內(nèi)的較難量化的各種污染均可使用碳排放進(jìn)行估算，且控溫減排與我國發(fā)展綠色低碳農(nóng)業(yè)的目標(biāo)一致；另一方面是由于農(nóng)業(yè)面源污染來源還存在爭議，如畜禽糞便作為有機(jī)肥料還是污染物、農(nóng)作物秸稈的化學(xué)需氧量估算差別是否由產(chǎn)污系數(shù)隨時間變動引起等問題還有待商榷，因而不能用農(nóng)業(yè)面源污染來表征。

環(huán)境規(guī)制指標(biāo)：實(shí)施環(huán)境規(guī)制本身包括各方面的資金、人力、物力，鑒于只將其作為影響農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的一部分，本研究以農(nóng)業(yè)環(huán)境污染治理投資額（ER）表示，具體參考石曉然等[30]的算法：農(nóng)業(yè)環(huán)境污染治理投資額=農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值×環(huán)境污染治理投資/國內(nèi)生產(chǎn)總值。

其余控制變量指標(biāo)：以第一產(chǎn)業(yè)總值與GDP 比值衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Ins）、水庫數(shù)量衡量農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（Fes）、用于農(nóng)林牧漁的公共財(cái)政支出衡量農(nóng)業(yè)財(cái)政支持（Gov）、受災(zāi)面積衡量農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害情況（Nda）。具體變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 變量的統(tǒng)計(jì)性描述Table 1 Statistical description of variables

根據(jù)上述技術(shù)非效率項(xiàng)影響因素的指標(biāo)設(shè)定，技術(shù)非效率項(xiàng)函數(shù)模型構(gòu)建如下：

2.4 數(shù)據(jù)來源

本研究以全國13 個糧食主產(chǎn)區(qū)2004—2018 年的面板數(shù)據(jù)為研究對象，原始數(shù)據(jù)來源于2005—2019 年13 個?。▍^(qū)）統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》及政府公開報告，部分缺失數(shù)據(jù)運(yùn)用插值法補(bǔ)齊。為減少通貨膨脹和物價變動的影響，以2004 年為基年，利用GDP 指數(shù)和居民消費(fèi)價格指數(shù)計(jì)算2005—2018 年的實(shí)際GDP 和農(nóng)業(yè)財(cái)政支出。

3 模型檢驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 模型檢驗(yàn)

在回歸分析和效率測度前，運(yùn)用廣義似然比對SFA 模型的適用性、超越對數(shù)函數(shù)的有效性、技術(shù)無效率項(xiàng)的存在性、技術(shù)進(jìn)步的存在性及?？怂怪行赃M(jìn)行檢驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)量為λ=-2ln[L（H0）-L（H1）]，其中L（H0）和L（H1）分別為原假設(shè)H0和備擇假設(shè)H1的對數(shù)似然估計(jì)值，若原假設(shè)成立，則其服從卡方分布。表2 的檢驗(yàn)結(jié)果顯示零假設(shè)均被拒絕，因此，利用超越對數(shù)函數(shù)形式的SFA模型是合適的。

表2 模型假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果Table 2 Test results of model hypothesis

3.2 結(jié)果分析

本研究利用Frontier 4.1軟件進(jìn)行分析。首先，采用BATTESE 等[31]提出的一步法對超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)SFA 模型進(jìn)行回歸，分析影響糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的各類因素。其次，對糧食主產(chǎn)區(qū)GTFP 進(jìn)行測度，明晰環(huán)境約束下的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展質(zhì)量。最后，針對測度結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步分解，分析糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的主要動力及改善方向。由于一步法放松了對技術(shù)無效率項(xiàng)和前沿生產(chǎn)函數(shù)項(xiàng)解釋變量的獨(dú)立性要求，可以將其同時納入回歸模型進(jìn)行估計(jì)，且一步法在技術(shù)無效率項(xiàng)的解釋變量較少時得到的結(jié)果更為顯著和準(zhǔn)確，與前沿函數(shù)解釋變量的相關(guān)性關(guān)聯(lián)也可以在估計(jì)系數(shù)中反映，更為貼近經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)情況。本研究中技術(shù)的無效率項(xiàng)解釋變量較少，因此一步法基本適用。

3.2.1 農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的影響因素分析

表3 為各項(xiàng)變量的回歸結(jié)果。首先，從診斷性結(jié)果來看，σ2和γ均通過了t檢驗(yàn)，γ值為94.7%，趨近于1，η等于0.014 2，表明技術(shù)無效率項(xiàng)客觀存在，且每年降低1.42%，由此帶來的實(shí)際產(chǎn)出偏離前沿生產(chǎn)面的影響很大，病蟲害等不可控隨機(jī)因素的影響只占5.3%。絕大多數(shù)變量參數(shù)在1%水平下顯著，SFA 模型整體估計(jì)效果較好。

表3 超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)SFA模型的參數(shù)回歸結(jié)果Table 3 Parameter regression results of the translogarithmic production function SFA model

其次，從前沿函數(shù)的參數(shù)回歸結(jié)果來看，土地面積、勞動力和機(jī)械總動力一次項(xiàng)和二次項(xiàng)系數(shù)都顯著為正，表明增加三者投入對農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率具有正向影響。化肥施用量的一次項(xiàng)系數(shù)顯著為正，二次項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，呈現(xiàn)倒U 型關(guān)系，表明在短期內(nèi)增加化肥用量可以增加農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，提高綠色全要素生產(chǎn)效率，但過量使用會造成面源污染等問題，阻礙農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。農(nóng)業(yè)用水量一次項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，二次項(xiàng)系數(shù)顯著為正，表明過量用水已經(jīng)造成了資源浪費(fèi)，事實(shí)上近年來主產(chǎn)區(qū)水資源保障能力不斷下降，大部分省份要靠抽取地下水來滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的用水需求。機(jī)械總動力與土地面積、勞動力數(shù)量的交叉項(xiàng)均顯著為負(fù)，表明機(jī)械總動力與二者之間有一定程度的替代關(guān)系，機(jī)械化程度增加可以減少勞動力的投入，有利于發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營，進(jìn)而降低生產(chǎn)成本，提高耕地利用效率。而農(nóng)業(yè)用水量和化肥施用量與其他要素的交叉項(xiàng)幾乎都為正，說明投入匹配度較高，存在較強(qiáng)的互補(bǔ)關(guān)系。此外，各要素與時間交互項(xiàng)的回歸結(jié)果表明，除化肥施用量隨時間的效率溢出表現(xiàn)為不顯著外，其余要素的時變效應(yīng)均較大。綜上分析，現(xiàn)階段增加土地面積、勞動力數(shù)量以及提高機(jī)械化水平是提高生產(chǎn)效率的主要方式，我國依然處于“粗放的勞動密集型”農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀態(tài)，土地集約化、勞動力優(yōu)化、機(jī)械化水平提高、水資源高效利用和化學(xué)用品適量使用有利于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的綠色發(fā)展。

最后，從技術(shù)無效率項(xiàng)的參數(shù)回歸結(jié)果來看，環(huán)境污染系數(shù)顯著為正，環(huán)境規(guī)制系數(shù)顯著為負(fù)，表明生產(chǎn)效率受環(huán)境約束影響，環(huán)境污染的增加會阻礙糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)的綠色發(fā)展，化肥農(nóng)藥會對土壤造成化學(xué)污染，秸稈焚燒等造成大氣污染，農(nóng)膜殘留改變土壤理化性狀，這些均對農(nóng)作物生長造成了負(fù)面影響。而環(huán)境規(guī)制有利于生產(chǎn)效率的提高，政府通過法律監(jiān)管或相應(yīng)的生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制對污染行為進(jìn)行約束，同時刺激環(huán)境技術(shù)創(chuàng)新和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，與“波特假說”較為一致。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)財(cái)政支持系數(shù)顯著為負(fù)，說明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)占比和財(cái)政支持力度加大能夠較好地調(diào)整市場狀態(tài)，產(chǎn)生相應(yīng)的激勵作用，降低損耗，促進(jìn)綠色全要素生產(chǎn)率的增長。受災(zāi)面積無顯著影響，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)顯著為正，說明主產(chǎn)區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施已經(jīng)較為完善，繼續(xù)投入帶來的投入產(chǎn)出比反而有所降低。

3.2.2 農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的質(zhì)量分析

表4和圖1分別為13個糧食主產(chǎn)區(qū)及三大流域的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率平均增長和時間變化情況。整體來看，主產(chǎn)區(qū)GTFP增長率的均值為3.3%，除湖南省的GTFP 增長率為負(fù)值外，其余省份均為正值，其中所有省份技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步率均處于增長狀態(tài)，增長率分別約為1.8%和1.9%，而各省份規(guī)模效率和要素配置效率正負(fù)值有波動但幅度較小，兩者對GTFP增長率的影響較為微弱，規(guī)模效率平均增長了0.1%，配置效率降低了0.5%。說明2004 年以來，我國糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展質(zhì)量存在一定程度的改善，綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)效率提高和技術(shù)進(jìn)步是改善的主要動力，規(guī)模經(jīng)營的貢獻(xiàn)程度不高，還有待進(jìn)一步推廣，多數(shù)省份存在投入要素冗余或不足的配置問題，已經(jīng)阻礙了綠色發(fā)展水平的提高。

表4 2004—2018年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的平均增長與分解（%）Table 4 Average growth and decomposition of agricultural green total factor productivity in major grain-producing areas from 2004 to 2018（%）

從時間變化來看，2018 年以前，糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展質(zhì)量在逐年提高，但提高速度前期波動較大，后期呈現(xiàn)下降趨勢。其中技術(shù)效率增長率較為穩(wěn)定，技術(shù)進(jìn)步增長率穩(wěn)中略有下降，二者一直是農(nóng)業(yè)GTFP 增長的主要動力。根據(jù)圖1 可知，2005—2007年的農(nóng)業(yè)GTFP 增長率處于上升階段，并達(dá)到近十幾年的峰值，原因可能是劃定糧食主產(chǎn)區(qū)以來，國家頒布的各項(xiàng)支持政策促進(jìn)了規(guī)模經(jīng)營，與此相伴的是機(jī)械化、勞動力等要素投入的替代調(diào)整，規(guī)模效率和要素配置效率提高，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加。并且國家在此期間還發(fā)布環(huán)保專項(xiàng)通知，2005 年正式將環(huán)境規(guī)制納入“十一五”規(guī)劃，碳排放等污染受到限制性約束，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平顯著提高；2007—2008年的農(nóng)業(yè)GTFP增長率出現(xiàn)下降，這主要是由松花江流域的技術(shù)進(jìn)步效率、黃河和長江流域的規(guī)模效率下降引起的；2008—2009 年又上升，歸因于規(guī)模效率和要素配置效率的增加，這兩年的增減變化幅度較大，可能是由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受自然影響較大；2009—2016 年農(nóng)業(yè)GTFP 呈現(xiàn)波動下降趨勢，這一階段盡管農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平仍處在不斷改善狀態(tài)，但隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不斷提高，為追求經(jīng)濟(jì)價值，畜牧業(yè)養(yǎng)殖規(guī)模擴(kuò)大、種植業(yè)化肥過量投入產(chǎn)生較多的農(nóng)業(yè)碳排放，影響GTFP的增長速度。而2012年國家提出建立耕地生態(tài)保護(hù)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展，加大對耕地環(huán)境污染治理力度，以及后來化肥減量增效等各種環(huán)境政策的發(fā)布又起到一定的推動作用，但實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)、綠色消費(fèi)等是一個投入大、周期長且見效慢的過程，導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步的增長率在這一時期緩慢下降；2016—2018 年增長率持續(xù)下降，甚至變?yōu)樨?fù)增長，這與我國經(jīng)濟(jì)由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段有關(guān)，經(jīng)濟(jì)增長速度的減緩使得主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展速度也減緩。

圖1 三大流域GTFP的增長率Figure 1 Growth rate of GTFP in the three basins

從區(qū)域差異來看，糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展呈現(xiàn)出區(qū)域不均衡的特征。從圖1 可以看出，松花江流域的綠色發(fā)展質(zhì)量改善程度最高，其次是黃河流域和長江流域。圖2中，2008—2012年間糧食主產(chǎn)區(qū)流域內(nèi)和流域間的變異系數(shù)差異較大，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的差距也大。其中，松花江流域內(nèi)均衡差異最小，這可能是由于該流域內(nèi)的氣候條件和土壤特性等更為相近；2012 年以前，長江流域的變異系數(shù)大于黃河流域，之后黃河流域內(nèi)的發(fā)展差異增大且一直高于長江流域。這可能由于長江流域的糧食主產(chǎn)區(qū)較多，流域內(nèi)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不同，湖南省和江蘇省多年出現(xiàn)負(fù)增長情況。而黃河流域則主要受山東省的影響，省內(nèi)人多地少、農(nóng)業(yè)種植多以經(jīng)濟(jì)作物為主，碳排放量高，綠色發(fā)展的改善程度相對流域內(nèi)的其他省份不明顯。不同流域的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受生產(chǎn)要素、氣候條件與作物適應(yīng)程度的影響較大，同一流域自然環(huán)境差異較小，但社會經(jīng)濟(jì)、政策實(shí)施等因素也會對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展造成影響。

圖2 流域內(nèi)和流域間GTFP變異系數(shù)Figure 2 Coefficient of variation of GTFP within and between basins

3.2.3 農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展動力分析

結(jié)合圖3、圖4、圖5和上述分析可知，松花江流域的綠色發(fā)展質(zhì)量改善程度最高，主要驅(qū)動因素除技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步外，在2008—2013 年間規(guī)模效率成為主導(dǎo)。盡管該地區(qū)由于地理位置和氣候等自然條件以及經(jīng)濟(jì)條件限制，其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)進(jìn)步水平和產(chǎn)值總量相對較低，但在實(shí)施管理以及資源要素投入的使用效率方面優(yōu)越，尤其是黑龍江省、吉林省和內(nèi)蒙古自治區(qū)人少地多，規(guī)模經(jīng)營程度高使得技術(shù)效率和規(guī)模效率高。且國家高度重視東北黑土地的保護(hù)工作，每年下?lián)軐ｍ?xiàng)資金用于秸稈還田等綠色生產(chǎn)技術(shù)的推廣，本質(zhì)也是環(huán)境規(guī)制投資的一部分，因此該地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展增長遠(yuǎn)高于其他地區(qū)。黃河流域的綠色發(fā)展質(zhì)量改善程度處于中等水平，該流域的糧食主產(chǎn)區(qū)大多位于東部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，主要動力來自技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步的雙重驅(qū)動（技術(shù)效率為主導(dǎo)），但地塊分散、水資源短缺等因素限制其經(jīng)營規(guī)模和要素配置，使得規(guī)模配置效率與要素配置效率多年為負(fù)值，阻礙綠色全要素生產(chǎn)率的提高。要進(jìn)一步通過建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田等方式發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營，調(diào)整農(nóng)業(yè)要素投入的配比結(jié)構(gòu)。長江流域的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展質(zhì)量改善程度最低，但技術(shù)進(jìn)步增長率最高，由技術(shù)創(chuàng)新帶動的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高，該地區(qū)的主要動力來自技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率的雙重驅(qū)動（技術(shù)進(jìn)步為主導(dǎo)），長三角一體化合作的深化也進(jìn)一步帶動該區(qū)域包括農(nóng)業(yè)在內(nèi)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。而在規(guī)模效率和要素配置效率的增長方面，不僅出現(xiàn)負(fù)增長的問題，勞動力大量轉(zhuǎn)移、地塊碎片化程度高，加之洪澇等自然災(zāi)害率高、不確定性大，導(dǎo)致二者之間多年變化的極度不協(xié)調(diào)，進(jìn)一步抑制了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的增長。

圖3 松花江流域GTFP的分解Figure 3 Decomposition of GTFP in the Songhua River basin

圖4 黃河流域GTFP的分解Figure 4 Decomposition of GTFP in the Yellow River basin

圖5 長江流域GTFP的分解Figure 5 Decomposition of GTFP in the Yangtze River basin

4 結(jié)論與政策啟示

4.1 研究結(jié)論

以綠色全要素生產(chǎn)率為視角，利用全國13 個糧食主產(chǎn)區(qū)2004—2018 年的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)SFA 模型并實(shí)證評估了主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展質(zhì)量，通過影響因素的回歸分析與GTFP 增長率測算分解，全面解析了糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的動力來源與區(qū)域差異，得出的主要結(jié)論如下：

（1）從回歸分析來看，基礎(chǔ)投入要素中的土地面積、勞動力、機(jī)械總動力對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有正向影響，農(nóng)業(yè)用水量和化肥施用量分別呈現(xiàn)U 型和倒U 型關(guān)系；環(huán)境因素中的環(huán)境污染阻礙農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，而環(huán)境規(guī)制則對發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)有一定促進(jìn)作用。外生因素中的第一產(chǎn)業(yè)占比和農(nóng)業(yè)財(cái)政支持具有正向影響，自然災(zāi)害具有負(fù)向影響。

（2）從GTFP 增長率的測算來看，2004 年以來，糧食主產(chǎn)區(qū)GTFP 增長率的平均值為3.3%，除湖南省出現(xiàn)負(fù)增長外，其余省份的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展?fàn)顩r在不斷改善。改善速度在2007 年達(dá)到峰值，2008 年下降后2009年略有上升，而后呈現(xiàn)波動中下降和持續(xù)下降態(tài)勢。且區(qū)域間呈現(xiàn)不均衡狀態(tài)，松花江流域改善程度最高且流域內(nèi)差異小，黃河流域和長江流域改善程度較低，流域內(nèi)差異大。

（3）從GTFP 增長率的分解來看，松花江流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展主要源于技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率的三重驅(qū)動；黃河流域和長江流域的主要動力均來自技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步的雙重驅(qū)動，其中，黃河流域以技術(shù)效率為主導(dǎo)，長江流域以技術(shù)進(jìn)步為主導(dǎo)。

4.2 政策啟示

根據(jù)研究結(jié)論可知，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)增長、資源節(jié)約與環(huán)境保護(hù)三者的關(guān)系，強(qiáng)化技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的核心作用，提高規(guī)模效率和要素配置效率，有效實(shí)施環(huán)境規(guī)制政策并增強(qiáng)環(huán)境治理效果，以綠色全要素生產(chǎn)率的提升驅(qū)動主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，是實(shí)現(xiàn)糧食持續(xù)安全和經(jīng)濟(jì)綠色增長的重要途徑。具體應(yīng)從以下幾方面進(jìn)行改進(jìn)：

（1）有效實(shí)施環(huán)境規(guī)制政策，提高農(nóng)業(yè)污染治理效果。各糧食主產(chǎn)區(qū)政府要根據(jù)自身自然環(huán)境、要素稟賦和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)，制定適宜的差異化環(huán)境規(guī)制政策，包括化肥農(nóng)藥限量、生態(tài)補(bǔ)償、農(nóng)牧循環(huán)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貼等，激發(fā)環(huán)境規(guī)制給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的“創(chuàng)新補(bǔ)償”效應(yīng)。同時要將產(chǎn)出高效與生態(tài)改善納入農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的考核指標(biāo)中，定期進(jìn)行監(jiān)督評估。此外，還可以通過擴(kuò)大財(cái)政支農(nóng)規(guī)模，建立全面的災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)和區(qū)域性的防災(zāi)體系，減少外生因素對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的負(fù)面影響。

（2）加大農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，促進(jìn)成果轉(zhuǎn)化推廣。糧食主產(chǎn)區(qū)尤其是黃河流域和長江流域各省份要充分利用自身經(jīng)濟(jì)實(shí)力、教育資源等，繼續(xù)增強(qiáng)其技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的優(yōu)勢。鼓勵農(nóng)業(yè)企業(yè)、高等院校、科研院所等圍繞農(nóng)業(yè)生產(chǎn)科技需求，重點(diǎn)推進(jìn)環(huán)境修復(fù)、保護(hù)性耕作、廢棄物資源化利用、要素投入減量增效等關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)，依托網(wǎng)絡(luò)媒體等進(jìn)行推廣，定期進(jìn)行現(xiàn)場指導(dǎo)和技術(shù)培訓(xùn)會，提高農(nóng)民的專業(yè)化和技術(shù)化水平，促進(jìn)農(nóng)村生產(chǎn)生活方式綠色轉(zhuǎn)型。

（3）調(diào)整要素投入結(jié)構(gòu)，發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營。目前大多數(shù)糧食主產(chǎn)區(qū)僅依賴技術(shù)對生產(chǎn)效率的提高，規(guī)模效率和要素配置效率尚有較大提升空間，可以通過集約化、規(guī)?；r(nóng)業(yè)生產(chǎn)降低單位面積的資源消耗，提高資源利用效率。松花江流域可以在土地規(guī)模優(yōu)勢下進(jìn)一步調(diào)整勞動力、水資源等要素的投入比例；黃河流域和長江流域可以通過土地流轉(zhuǎn)、托管等措施整合利用土地資源，針對北方水資源較為短缺的省份，還應(yīng)當(dāng)通過構(gòu)建生態(tài)水渠、推廣節(jié)水灌溉等舉措提高水資源利用效率。

（4）完善區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)制，縮小區(qū)域綠色發(fā)展差距。應(yīng)結(jié)合不同省份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)優(yōu)勢與制約因素規(guī)劃自身綠色發(fā)展方向，在生態(tài)閾值內(nèi)考慮產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，建立互惠合作機(jī)制和資金橫向轉(zhuǎn)移支付體系。同時，要健全資源流通和政策共享的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展機(jī)制，促進(jìn)要素有序流動和優(yōu)化配置，共同提高糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率。