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農業論文

環境規制、農業綠色生產率與糧食安全

時間:2019年06月13日 所屬分類:農業論文 點擊次數:

摘要:綠色發展將成為中國未來糧食安全保障的重點內容,衡量農業綠色生產率有利于判斷當前的發展位點,且合理的農業環境規制是促進綠色生產效率提升和解決糧食供需矛盾的有效途徑。本文引入碳排放交易和排污費征收標準,在將考慮了環境成本的農業綠色GDP作為

  摘要:綠色發展將成為中國未來糧食安全保障的重點內容,衡量農業綠色生產率有利于判斷當前的發展位點,且合理的農業環境規制是促進綠色生產效率提升和解決糧食供需矛盾的有效途徑。本文引入碳排放交易和排污費征收標準,在將考慮了環境成本的農業綠色GDP作為產出運用隨機前沿函數模型(SFA)核算中國2000—2015年省級農業綠色全要素生產率的基礎上,采用GMM方法檢驗了農業綠色全要素生產率與糧食安全保障程度之間是否具有因果關系,并構建聯立方程模型具體分析了兩者之間的影響機制,以及不同環境規制因素對兩者的驅動機制。

  結果表明:①2000—2015年間全國平均農業綠色全要素生產率年均增長4.10%,呈現明顯的時序波動性以及地區之間的梯度性特征;②農業綠色全要素生產率和糧食安全之間存在雙向因果關系;③農業綠色生產率的提高會降低糧食安全的保障程度,而過度重視糧食安全保障反過來會抑制農業綠色生產率的增長;④命令控制型環境政策規制對農業綠色全要素生產率和糧食安全均產生正向影響,激勵性碳排放交易規制對農業綠色全要素生產率和糧食安全分別產生了正向作用和負向作用,自愿性環保投資規制僅對農業綠色全要素生產率產生了顯著正向影響。因此,精心設計環境監管工具,改善環境規制政策的適度性和適用性,建立強化能夠充分調動農民實施清潔生產的激勵機制和市場化排污交易機制,大力整合不同類型環境法規從而構建均衡的“環境規制組合”體系,是提高農業綠色生產率增長和保障糧食安全可持續發展的關鍵。

  關鍵詞:農業綠色生產率;糧食安全;環境規制;因果關系;聯立方程模型

中國農村經濟

  21世紀以來,中國農業經濟迅猛發展,但也付出了較大的環境代價。伴隨著保持經濟持續增長和資源環境趨緊的雙重壓力,“十三五”時期,中國前所未有地將“綠色”定位為“發展理念”,農業部門成為這時期綠色增長的重點之一;同時,“十九大”報告也提到要推進綠色發展,特別強調要加強農業面源污染防治整治行動。據中國國家統計局統計,中國糧食產量由2000年的46217.5萬t增長到2016年的61625.0萬t,這與以高產良種為中心配以電力灌溉、機械化播種收割、溫室養殖以及農藥化肥等技術的生產方式息息相關,然而促使農業綠色增長面臨著水資源消耗大、環境污染嚴重和農業生產率低三重障礙。其中,化肥施用、化學需氧量和溫室氣體排放是農業污染的重要來源。

  關于農業資源環境承載力測算的問題,過去的規劃更多注重吃進去的,較少考慮排出來的。在中國,大尺度上以耕地面積作為環境承載力測算的依據需要重新審視,因為土地并不是唯一的資源環境約束條件,還有水、氣候等因素。新時代對農業綠色發展的要求是應全要素系統推進。因此,多維度評估中國農業綠色全要素生產率目前處于什么位置,如何在進一步提高農業生產效率的同時不逾越資源環境承載能力,是中國實現農業可持續發展的關鍵。

  目前,關于農業全要素生產率(TFP)測算,國內外學者大多采用索洛余值法、前沿面的非參數數據包絡分析(DEA)和參數隨機前沿分析(SFA)三種方法[1],由于數據集的不同,產生了不同的研究結果。關于納入環境因素的農業生產率測算,由于“綠色生產率”的概念提出較為滯后,該領域研究尚處于起步階段。最早,Oskam[2]利用索洛余值,將大氣污染、水污染、土壤污染等環境因素納入農業TFP測算。

  隨后,Ball等[3]基于DEA-Malmquist生產率指標,推導出了非合意產出的虛擬價格,從而得出環境敏感性Fisher生產率變化指數。Hoang等[4]基于隨機前沿距離函數分析了考慮環境績效的農業TFP。近年來,Kuosmanen[5]結合SFA模型和DEA模型形成了隨機半參數數據包絡模型(StoNED),納入農業CO2排放、氮儲量和磷儲量,測算了1990—2004年經合組織國家的農業綠色生產率。

  國內關于農業綠色生產率的測算較少,同時,由于污染物價格信息無法獲取,主要采用支持多投入多產出的非參數DEA方法,而基于SFA方法的研究十分匱乏,僅個別研究把農業排污作為一種負的要素投入納入SFA模型中。但SFA構建的是隨機性生產前沿,較為符合農業生產特征,故目前的研究基于SFA構建了環境效率等新的指標作為延伸。大部分研究表明,中國的農業綠色全要素生產率在研究期內處于增長狀態,地區間農業綠色生產率差異明顯。

  從農業部門可持續發展的內容來看,除了農業綠色全要素生產率增長,還包括糧食安全可持續性的保障。在經濟發展新常態的大背景下,面對農業生產成本攀升、國內外農產品價格倒掛,以及資源環境壓力持續加大的多重擠壓,確保糧食有效供給和質量安全,對于經濟社會發展全局至關重要。長期以來,為解決糧食總量不足的矛盾,中國依托資源環境,過度開發水、土壤等自然資源生產要素的邊際產能,農業資源環境的承載力越來越弱,糧食安全的可持續保障令人擔憂。

  “十三五”時期,中國正在全面貫徹鄉村振興戰略和農業供給側結構性改革,提出要始終把握好保障國家糧食安全是農業結構性改革的基本底線,矯正要素配置扭曲,提高全要素生產率,推動農業發展綠色化,走產出高效、產品安全、資源節約、環境友好的農業現代化道路。因此,探索中國目前的糧食安全和農業綠色生產率是否相輔相成,如何建立糧食安全戰略和農業綠色發展的對接機制是十分必要的。由于農業生產依托的資源利用和產生的環境污染具有外部不經濟性,環境規制作為一種干預手段是實現經濟與資源環境協調發展和確保糧食生產可持續性的重要途徑。

  隨著國家對綠色發展和環境保護的重視,中國頒布了《農藥管理條例》《基本農田保護條例》和《農業部關于打好農業面源污染防治攻堅戰的實施意見》等環境規制政策,實施了環保項目投資等環境規制措施。此外,碳排放交易運用市場機制作為一種新興的環境規制工具也逐步應用到中國的綠色發展中。傳統觀點認為環境規制會增加生產成本,對經濟發展產生擠占生產和營利性投資的效應[6],環境研發對非綠色研發也會產生擠出效應,傳統高效高耗能型生產技術的使用受限,繼而可能降低產業的增長率和糧食安全保障程度;然而“波特假說”認為恰當設計的環境規制可以刺激技術創新,尤其是清潔生產技術的創新,從而減少費用,提高產品質量,達到提高生產效率和糧食安全保障程度的作用[7]。

  因此,如何依照具體國情制定相應的農業環境規制措施,是世界各國,尤其是發展中國家亟待解決的難題。XIE[8]等研究了不同環境規制對中國整個宏觀經濟綠色生產率的影響,但現有文獻僅有少數尋找代理指標籠統地研究了農業環境規制對綠色生產率和糧食安全的影響,如潘丹[9]以污染治理項目投資表征環境規制,研究得出其對農業綠色生產率的影響為正但不顯著;梁流濤[10]通過專家打分的特爾菲方法量化了農業污染管理制度,研究得出其對農業環境技術效率影響顯著為負;祝志勇[11]等用產污強度表征環境規制得出其與糧食產量呈現倒U型關系。

  然而,環境規制的渠道多樣,如果不分別分析各類規制措施對農業綠色生產率和糧食安全的影響程度,也不利于具體規制的制定和實施。因此,本文進一步細化環境規制因素,根據環境規制的分類探討了中國目前采取的各類規制措施是否得當有力,綠色增長與保供給、保增收是否可以兼顧。

  1實證分析模型與數據

  1.1隨機前沿分析模型設定

  將環境污染納入農業全要素生產率測算框架主要有兩種途徑,一種是將環境污染作為非合意產出,另一種是將環境污染作為要素投入[12]。由于污染物的價格信息難以準確獲取,所以目前國內主要引入方向性距離函數,采用支持多投入多產出的數據包絡方法(DEA)。但DEA方法無法解釋噪聲和用來研究傳統假設檢驗。因此,本文結合傳統生產率理論和資源環境經濟學,以綠色GDP的視角展開,引入碳排放交易市場和排污費征收標準,嘗試把可以獲取價格信息的污染變量納入產出核算體系,把無法獲取價格信息的污染變量納入投入核算體系,運用較為符合農業生產特征的SFA方法測度考慮環境成本后的中國農業綠色全要素生產率變化指數[13]。

  1.2數據來源與變量統計性說明

  1998年,聯合國環境署在《國際清潔生產宣言》中,最早提出了“綠色生產率”的概念。隨后,Tolentino指出綠色生產率是企業在將污染治理到對社會無害時的生產率水平[16];胡鞍鋼指出綠色生產率是扣除對自然資源的消耗和環境破壞后的生產率水平[17]。因此,綠色生產率的決定因素包括物質資本、人力資本、技術知識和自然資源與環境,本文根據這四大因素確定了以下要素投入變量和產出變量。

  2農業綠色全要素生產率變化指數的時空差異分析

  由上述模型公式和Stata14.0軟件計算得出全國各省市區域不同階段的農業綠色全要素生產率變化指數及分解指數。從農業GTFP的變化及動因看,2000—2015年間,在考慮環境成本和氮磷流失的環境約束條件下,全國平均增長4.10%,這與大多數研究得出的中國農業GTFP年均增長率在1%~6%之間基本一致。分解分析發現,中國農業GTFP的增長主要由技術進步水平提高推動,其平均增長率為4.00%;而綠色技術效率的平均增長率僅為0.12%。農業前沿生產技術不斷進步和綠色技術效率年際增長緩慢這一現象表明,今后保持農業GTFP持續增長的關鍵在于技術的研發,尤其是促進清潔生產技術的進步,但農業前沿技術的推廣應用是目前亟待改進的。

  2.1時序特征

  從時間趨勢看,農業綠色全要素生產率的變化呈現明顯的波動性特征,把整個研究時期劃分為3個階段(“十五”“十一五”“十二五”)可以發現,拉長時間跨度后,不僅弱化了GTFP變化指數的波動性,不同時期GTFP變動模式也具有不同的特點。第一階段,21世紀伊始,農業GTFP平均增長2.59%,由綠色技術效率水平上升和技術進步共同推動。

  其中,由于2003年淮河和渭河流域發生洪澇災害,GTFP較大幅度下降;第二階段,國務院嚴控了“十一五”期間全國主要污染物的排放量,同時,2007年5月,農業部發布了《農業生物質能產業發展規劃(2007—2015年)》,隨著中國應對氣候變化科技專項行動的開展,雖然2008年發生的南方低溫雨雪冰凍和汶川地震致使綠色技術效率下降,但技術進步水平大幅度提升(4.03%)依然帶動了GTFP平均增長4.49%;第三階段,隨著“十二五”期間農業可持續發展政策的出臺,《關于加快推進農業清潔生產的意見》《“十二五”農作物秸稈綜合利用的實施方案》和《測土配方施肥技術規范(2011年修訂版)》等政策法規相繼貫徹落實,GTFP平均增長5.22%,處于快速增長期,主要由前沿技術進步推動(6.20%),但由于資源無效配置造成的傳統要素投入利用效率低下,促使綠色技術效率惡化,平均下降0.91%。

  3農業綠色全要素生產率和糧食安全的因果關系檢驗

  隨著農業綠色發展政策的貫徹落實,確保糧食安全與農業綠色經濟增長的矛盾日益突出。根據呂新業和冀縣卿[21]的論述,生態環境優化、生產率增長是提升糧食安全保障程度的重要途徑之一。

  但鐘甫寧認為,經濟增長會導致勞動力成本和生產成本上升,從而使糧食安全和農產品競爭力下降[22]。農業綠色生產率的增長可能是由農村非農部門產值上升帶動,同時過度重視綠色增長,也不利于保障中國的糧食安全水平。此外,從糧食安全的角度來看,一方面為確保糧食安全需要投入大量化肥、農藥等高耗能型技術,從而導致農業綠色生產率下降;另一方面糧食安全戰略帶動了糧食產量和農業經濟增長,由而傳統農業生產率的增長誘導了綠色生產率的增長。因此,農業綠色全要素生產率與糧食安全之間是互相影響的。目前,尚沒有針對中國情況為此進行實證分析,本文將嘗試做這方面的檢驗。

  4環境規制對農業綠色全要素生產率和糧食安全的影響分析

  4.1計量模型與估計方法

  為了考察環境規制對農業綠色生產率和糧食安全的影響,且由于農業綠色全要素生產率和糧食安全之間存在雙向因果關系,因此,本文將建立一個考慮兩者內生性的聯立方程模型。同時,由于環境規制的渠道多樣,借鑒趙玉明[26]等對環境規制的分類,從命令控制型、以碳排放交易市場為基礎的激勵性和自愿性規制研究環境規制對農業綠色生產率和糧食安全的作用程度。

  5結論與政策啟示

  隨著鄉村振興戰略和農業供給側結構性改革的貫徹落實,本文將農業部門可持續發展分為農業綠色全要素生產率增長和糧食安全可持續性的保障,認為環境規制的適用性和有效性是影響這兩大方面增長的重要因素。中國資源要素稟賦的有限性決定了農業可持續發展的障礙,從長期來看,一方面農業綠色生產率衡量的經濟增長帶來的勞動力成本和生產成本上升導致了糧食安全和農產品競爭力下降,另一方面為確保糧食安全而采取的粗放外延型農業生產方式又影響了綠色生產率的改善。

  然而,農業綠色生產率的增長毋庸置疑是確保糧食安全的根本動力,糧食安全的保障反過來又有助于誘導綠色全要素生產率的提高,增強農民自行生產和購買糧食的能力,形成良性互動局面,從而促進農業經濟可持續發展。

  在理論分析和相關研究經驗的基礎上,首先,本文使用2000—2015年的中國省級面板數據,引入碳排放交易和排污費征收標準,將農業生產帶來的二氧化碳排放和化學需氧量排放轉化為環境成本納入生產率測算體系,同時考慮氮磷流失環境污染因素,結合隨機前沿函數模型,測算并分析了21世紀以來中國各省份及三大區域的農業綠色全要素生產率,發現2000—2015年間全國平均農業綠色全要素生產率年均增長4.10%,呈現明顯的時序波動性以及地區之間的梯度性特征。

  隨后,本文運用動態面板差分GMM方法對中國農業綠色全要素生產率和糧食安全之間的因果關系進行了嚴格檢驗,結果表明,農業綠色全要素生產率和糧食安全之間存在雙向因果關系。在此基礎上,本文通過構建聯立方程模型,從命令控制型、以碳排放交易市場為基礎的激勵性和自愿性規制這三方面研究了環境規制對農業綠色生產率和糧食安全的影響。

  參考文獻

  [1]全炯振.中國農業全要素生產率增長的實證分析:1978—2007年———基于隨機前沿分析(SFA)方法[J].中國農村經濟,2009(9):36-47.

  [2]OSKAMA.Productivitymeasurement,incorporatingenvironmentaleffectsofagriculturalproduction[J].Developmentsinagriculturaleconomics,1991,7(2):186-204.

  [3]BALLVE,NEHRINGR.Incorporatingenvironmentalimpactsinthemeasurementofagriculturalproductivitygrowth[J].Journalofagricultural&resourceeconomics,2004,29(3):436-460.

  [4]HOANGVN,COELLIT.Measurementofagriculturaltotalfactorproductivitygrowthincorporatingenvironmentalfactors:anutrientsbalanceapproach[J].Journalofenvironmentaleconomics&management,2011,62(3):462-474.

  [5]KUOSMANENT.Greenproductivityinagriculture:acriticalsynthesis[R].AaltoUniversity,2013:19-21.

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  [7]PORTERME.America’sgreenstrategy[J].ScientificAmerican,1991,264(4):193-246.

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