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环境规制、农业绿色生产率与粮食安全

时间:2019年06月13日 分类:农业论文 次数:

摘要:绿色发展将成为中国未来粮食安全保障的重点内容,衡量农业绿色生产率有利于判断当前的发展位点,且合理的农业环境规制是促进绿色生产效率提升和解决粮食供需矛盾的有效途径。本文引入碳排放交易和排污费征收标准,在将考虑了环境成本的农业绿色GDP作为

  摘要:绿色发展将成为中国未来粮食安全保障的重点内容,衡量农业绿色生产率有利于判断当前的发展位点,且合理的农业环境规制是促进绿色生产效率提升和解决粮食供需矛盾的有效途径。本文引入碳排放交易和排污费征收标准,在将考虑了环境成本的农业绿色GDP作为产出运用随机前沿函数模型(SFA)核算中国2000—2015年省级农业绿色全要素生产率的基础上,采用GMM方法检验了农业绿色全要素生产率与粮食安全保障程度之间是否具有因果关系,并构建联立方程模型具体分析了两者之间的影响机制,以及不同环境规制因素对两者的驱动机制。

  结果表明:①2000—2015年间全国平均农业绿色全要素生产率年均增长4.10%,呈现明显的时序波动性以及地区之间的梯度性特征;②农业绿色全要素生产率和粮食安全之间存在双向因果关系;③农业绿色生产率的提高会降低粮食安全的保障程度,而过度重视粮食安全保障反过来会抑制农业绿色生产率的增长;④命令控制型环境政策规制对农业绿色全要素生产率和粮食安全均产生正向影响,激励性碳排放交易规制对农业绿色全要素生产率和粮食安全分别产生了正向作用和负向作用,自愿性环保投资规制仅对农业绿色全要素生产率产生了显著正向影响。因此,精心设计环境监管工具,改善环境规制政策的适度性和适用性,建立强化能够充分调动农民实施清洁生产的激励机制和市场化排污交易机制,大力整合不同类型环境法规从而构建均衡的“环境规制组合”体系,是提高农业绿色生产率增长和保障粮食安全可持续发展的关键。

  关键词:农业绿色生产率;粮食安全;环境规制;因果关系;联立方程模型

中国农村经济

  21世纪以来,中国农业经济迅猛发展,但也付出了较大的环境代价。伴随着保持经济持续增长和资源环境趋紧的双重压力,“十三五”时期,中国前所未有地将“绿色”定位为“发展理念”,农业部门成为这时期绿色增长的重点之一;同时,“十九大”报告也提到要推进绿色发展,特别强调要加强农业面源污染防治整治行动。据中国国家统计局统计,中国粮食产量由2000年的46217.5万t增长到2016年的61625.0万t,这与以高产良种为中心配以电力灌溉、机械化播种收割、温室养殖以及农药化肥等技术的生产方式息息相关,然而促使农业绿色增长面临着水资源消耗大、环境污染严重和农业生产率低三重障碍。其中,化肥施用、化学需氧量和温室气体排放是农业污染的重要来源。

  关于农业资源环境承载力测算的问题,过去的规划更多注重吃进去的,较少考虑排出来的。在中国,大尺度上以耕地面积作为环境承载力测算的依据需要重新审视,因为土地并不是唯一的资源环境约束条件,还有水、气候等因素。新时代对农业绿色发展的要求是应全要素系统推进。因此,多维度评估中国农业绿色全要素生产率目前处于什么位置,如何在进一步提高农业生产效率的同时不逾越资源环境承载能力,是中国实现农业可持续发展的关键。

  目前,关于农业全要素生产率(TFP)测算,国内外学者大多采用索洛余值法、前沿面的非参数数据包络分析(DEA)和参数随机前沿分析(SFA)三种方法[1],由于数据集的不同,产生了不同的研究结果。关于纳入环境因素的农业生产率测算,由于“绿色生产率”的概念提出较为滞后,该领域研究尚处于起步阶段。最早,Oskam[2]利用索洛余值,将大气污染、水污染、土壤污染等环境因素纳入农业TFP测算。

  随后,Ball等[3]基于DEA-Malmquist生产率指标,推导出了非合意产出的虚拟价格,从而得出环境敏感性Fisher生产率变化指数。Hoang等[4]基于随机前沿距离函数分析了考虑环境绩效的农业TFP。近年来,Kuosmanen[5]结合SFA模型和DEA模型形成了随机半参数数据包络模型(StoNED),纳入农业CO2排放、氮储量和磷储量,测算了1990—2004年经合组织国家的农业绿色生产率。

  国内关于农业绿色生产率的测算较少,同时,由于污染物价格信息无法获取,主要采用支持多投入多产出的非参数DEA方法,而基于SFA方法的研究十分匮乏,仅个别研究把农业排污作为一种负的要素投入纳入SFA模型中。但SFA构建的是随机性生产前沿,较为符合农业生产特征,故目前的研究基于SFA构建了环境效率等新的指标作为延伸。大部分研究表明,中国的农业绿色全要素生产率在研究期内处于增长状态,地区间农业绿色生产率差异明显。

  从农业部门可持续发展的内容来看,除了农业绿色全要素生产率增长,还包括粮食安全可持续性的保障。在经济发展新常态的大背景下,面对农业生产成本攀升、国内外农产品价格倒挂,以及资源环境压力持续加大的多重挤压,确保粮食有效供给和质量安全,对于经济社会发展全局至关重要。长期以来,为解决粮食总量不足的矛盾,中国依托资源环境,过度开发水、土壤等自然资源生产要素的边际产能,农业资源环境的承载力越来越弱,粮食安全的可持续保障令人担忧。

  “十三五”时期,中国正在全面贯彻乡村振兴战略和农业供给侧结构性改革,提出要始终把握好保障国家粮食安全是农业结构性改革的基本底线,矫正要素配置扭曲,提高全要素生产率,推动农业发展绿色化,走产出高效、产品安全、资源节约、环境友好的农业现代化道路。因此,探索中国目前的粮食安全和农业绿色生产率是否相辅相成,如何建立粮食安全战略和农业绿色发展的对接机制是十分必要的。由于农业生产依托的资源利用和产生的环境污染具有外部不经济性,环境规制作为一种干预手段是实现经济与资源环境协调发展和确保粮食生产可持续性的重要途径。

  随着国家对绿色发展和环境保护的重视,中国颁布了《农药管理条例》《基本农田保护条例》和《农业部关于打好农业面源污染防治攻坚战的实施意见》等环境规制政策,实施了环保项目投资等环境规制措施。此外,碳排放交易运用市场机制作为一种新兴的环境规制工具也逐步应用到中国的绿色发展中。传统观点认为环境规制会增加生产成本,对经济发展产生挤占生产和营利性投资的效应[6],环境研发对非绿色研发也会产生挤出效应,传统高效高耗能型生产技术的使用受限,继而可能降低产业的增长率和粮食安全保障程度;然而“波特假说”认为恰当设计的环境规制可以刺激技术创新,尤其是清洁生产技术的创新,从而减少费用,提高产品质量,达到提高生产效率和粮食安全保障程度的作用[7]。

  因此,如何依照具体国情制定相应的农业环境规制措施,是世界各国,尤其是发展中国家亟待解决的难题。XIE[8]等研究了不同环境规制对中国整个宏观经济绿色生产率的影响,但现有文献仅有少数寻找代理指标笼统地研究了农业环境规制对绿色生产率和粮食安全的影响,如潘丹[9]以污染治理项目投资表征环境规制,研究得出其对农业绿色生产率的影响为正但不显著;梁流涛[10]通过专家打分的特尔菲方法量化了农业污染管理制度,研究得出其对农业环境技术效率影响显著为负;祝志勇[11]等用产污强度表征环境规制得出其与粮食产量呈现倒U型关系。

  然而,环境规制的渠道多样,如果不分别分析各类规制措施对农业绿色生产率和粮食安全的影响程度,也不利于具体规制的制定和实施。因此,本文进一步细化环境规制因素,根据环境规制的分类探讨了中国目前采取的各类规制措施是否得当有力,绿色增长与保供给、保增收是否可以兼顾。

  1实证分析模型与数据

  1.1随机前沿分析模型设定

  将环境污染纳入农业全要素生产率测算框架主要有两种途径,一种是将环境污染作为非合意产出,另一种是将环境污染作为要素投入[12]。由于污染物的价格信息难以准确获取,所以目前国内主要引入方向性距离函数,采用支持多投入多产出的数据包络方法(DEA)。但DEA方法无法解释噪声和用来研究传统假设检验。因此,本文结合传统生产率理论和资源环境经济学,以绿色GDP的视角展开,引入碳排放交易市场和排污费征收标准,尝试把可以获取价格信息的污染变量纳入产出核算体系,把无法获取价格信息的污染变量纳入投入核算体系,运用较为符合农业生产特征的SFA方法测度考虑环境成本后的中国农业绿色全要素生产率变化指数[13]。

  1.2数据来源与变量统计性说明

  1998年,联合国环境署在《国际清洁生产宣言》中,最早提出了“绿色生产率”的概念。随后,Tolentino指出绿色生产率是企业在将污染治理到对社会无害时的生产率水平[16];胡鞍钢指出绿色生产率是扣除对自然资源的消耗和环境破坏后的生产率水平[17]。因此,绿色生产率的决定因素包括物质资本、人力资本、技术知识和自然资源与环境,本文根据这四大因素确定了以下要素投入变量和产出变量。

  2农业绿色全要素生产率变化指数的时空差异分析

  由上述模型公式和Stata14.0软件计算得出全国各省市区域不同阶段的农业绿色全要素生产率变化指数及分解指数。从农业GTFP的变化及动因看,2000—2015年间,在考虑环境成本和氮磷流失的环境约束条件下,全国平均增长4.10%,这与大多数研究得出的中国农业GTFP年均增长率在1%~6%之间基本一致。分解分析发现,中国农业GTFP的增长主要由技术进步水平提高推动,其平均增长率为4.00%;而绿色技术效率的平均增长率仅为0.12%。农业前沿生产技术不断进步和绿色技术效率年际增长缓慢这一现象表明,今后保持农业GTFP持续增长的关键在于技术的研发,尤其是促进清洁生产技术的进步,但农业前沿技术的推广应用是目前亟待改进的。

  2.1时序特征

  从时间趋势看,农业绿色全要素生产率的变化呈现明显的波动性特征,把整个研究时期划分为3个阶段(“十五”“十一五”“十二五”)可以发现,拉长时间跨度后,不仅弱化了GTFP变化指数的波动性,不同时期GTFP变动模式也具有不同的特点。第一阶段,21世纪伊始,农业GTFP平均增长2.59%,由绿色技术效率水平上升和技术进步共同推动。

  其中,由于2003年淮河和渭河流域发生洪涝灾害,GTFP较大幅度下降;第二阶段,国务院严控了“十一五”期间全国主要污染物的排放量,同时,2007年5月,农业部发布了《农业生物质能产业发展规划(2007—2015年)》,随着中国应对气候变化科技专项行动的开展,虽然2008年发生的南方低温雨雪冰冻和汶川地震致使绿色技术效率下降,但技术进步水平大幅度提升(4.03%)依然带动了GTFP平均增长4.49%;第三阶段,随着“十二五”期间农业可持续发展政策的出台,《关于加快推进农业清洁生产的意见》《“十二五”农作物秸秆综合利用的实施方案》和《测土配方施肥技术规范(2011年修订版)》等政策法规相继贯彻落实,GTFP平均增长5.22%,处于快速增长期,主要由前沿技术进步推动(6.20%),但由于资源无效配置造成的传统要素投入利用效率低下,促使绿色技术效率恶化,平均下降0.91%。

  3农业绿色全要素生产率和粮食安全的因果关系检验

  随着农业绿色发展政策的贯彻落实,确保粮食安全与农业绿色经济增长的矛盾日益突出。根据吕新业和冀县卿[21]的论述,生态环境优化、生产率增长是提升粮食安全保障程度的重要途径之一。

  但钟甫宁认为,经济增长会导致劳动力成本和生产成本上升,从而使粮食安全和农产品竞争力下降[22]。农业绿色生产率的增长可能是由农村非农部门产值上升带动,同时过度重视绿色增长,也不利于保障中国的粮食安全水平。此外,从粮食安全的角度来看,一方面为确保粮食安全需要投入大量化肥、农药等高耗能型技术,从而导致农业绿色生产率下降;另一方面粮食安全战略带动了粮食产量和农业经济增长,由而传统农业生产率的增长诱导了绿色生产率的增长。因此,农业绿色全要素生产率与粮食安全之间是互相影响的。目前,尚没有针对中国情况为此进行实证分析,本文将尝试做这方面的检验。

  4环境规制对农业绿色全要素生产率和粮食安全的影响分析

  4.1计量模型与估计方法

  为了考察环境规制对农业绿色生产率和粮食安全的影响,且由于农业绿色全要素生产率和粮食安全之间存在双向因果关系,因此,本文将建立一个考虑两者内生性的联立方程模型。同时,由于环境规制的渠道多样,借鉴赵玉明[26]等对环境规制的分类,从命令控制型、以碳排放交易市场为基础的激励性和自愿性规制研究环境规制对农业绿色生产率和粮食安全的作用程度。

  5结论与政策启示

  随着乡村振兴战略和农业供给侧结构性改革的贯彻落实,本文将农业部门可持续发展分为农业绿色全要素生产率增长和粮食安全可持续性的保障,认为环境规制的适用性和有效性是影响这两大方面增长的重要因素。中国资源要素禀赋的有限性决定了农业可持续发展的障碍,从长期来看,一方面农业绿色生产率衡量的经济增长带来的劳动力成本和生产成本上升导致了粮食安全和农产品竞争力下降,另一方面为确保粮食安全而采取的粗放外延型农业生产方式又影响了绿色生产率的改善。

  然而,农业绿色生产率的增长毋庸置疑是确保粮食安全的根本动力,粮食安全的保障反过来又有助于诱导绿色全要素生产率的提高,增强农民自行生产和购买粮食的能力,形成良性互动局面,从而促进农业经济可持续发展。

  在理论分析和相关研究经验的基础上,首先,本文使用2000—2015年的中国省级面板数据,引入碳排放交易和排污费征收标准,将农业生产带来的二氧化碳排放和化学需氧量排放转化为环境成本纳入生产率测算体系,同时考虑氮磷流失环境污染因素,结合随机前沿函数模型,测算并分析了21世纪以来中国各省份及三大区域的农业绿色全要素生产率,发现2000—2015年间全国平均农业绿色全要素生产率年均增长4.10%,呈现明显的时序波动性以及地区之间的梯度性特征。

  随后,本文运用动态面板差分GMM方法对中国农业绿色全要素生产率和粮食安全之间的因果关系进行了严格检验,结果表明,农业绿色全要素生产率和粮食安全之间存在双向因果关系。在此基础上,本文通过构建联立方程模型,从命令控制型、以碳排放交易市场为基础的激励性和自愿性规制这三方面研究了环境规制对农业绿色生产率和粮食安全的影响。

  参考文献

  [1]全炯振.中国农业全要素生产率增长的实证分析:1978—2007年———基于随机前沿分析(SFA)方法[J].中国农村经济,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.

  [6]JAFFAAB,PETERSONSR,PORTNEYPR,etal.EnvironmentalregulationandthecompetitivenessofU.S.manufacturing:whatdoestheevidencetellU.S.?[J].Journalofeconomicliterature,1995,33(1):132-163.

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

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