环境污染约束下农业生产率增长地区差异及其动态分布演进

潘 丹，应瑞瑶

1 引言

农业是国民经济的基础，1978年开始的农村和农业经济改革促进了中国农业经济的快速增长。然而与此同时，农业经济的地区差距问题开始凸显出来，地区农业人均产出的差距呈现出持续扩大的趋势［1］。中国农业产出地区间差距的日益扩大引发了国内外学者的广泛关注，关于地区间农业生产率和农业增长收敛性的研究大量涌现。辛翔飞和秦富的研究发现，中国东中西三大地区内部农业生产率的差距在不断扩大，但对总体农业经济增长差距的贡献在减小［2］;韩晓燕和翟印礼、姚万军、赵蕾等、李谷成、石慧等采用不同的方法对中国农业生产率的收敛性进行了实证分析［1，3－6］，但由于检验方法和使用数据不同，得出的研究结论也并非完全一致。虽然已有研究取得了较为丰富的成果，但还存在着以下两个有待改进的方向:

(1)现有研究在测度农业生产率时，常常忽略与农业可持续发展息息相关的环境污染因素对农业生产率的影响。第一次全国污染源普查公报数据显示，2007年中国农业化学需氧量、总氮和总磷的排放量分别为1324.09万吨、270.46万吨和28.47万吨，占各自污染总排放量的43.7%、57.2%和67.4%。中国的农业发展伴随着严重的环境破坏，从而对农业生产率的核算结果产生影响。一方面农业环境污染会影响自然资源和投入要素的供给数量和质量，降低自然资源和投入要素对农业经济增长的贡献力度，从而对农业经济发展造成制约;另一方面农业环境污染的治理往往也需要成本，从而将本来可以用于农业生产的资源配置到农业环境污染的治理活动中，对农业经济发展产生影响。因此，传统的以单一农林牧渔业总产值为产出指标计算得到的农业生产率是有偏差的，不能准确反映出中国农业发展的水平，甚至会促使地方政府在经济发展过程中以地区生产总值作为唯一的发展目标，从而影响经济可持续发展能力。

(2)现有文献较多采用传统的β收敛和σ收敛分析工具来描述地区农业生产率的差异及其变化趋势，而较少关注农业生产率的动态分布演进特征，从而无法判断农业生产率差距的动态性和长期趋势。Quah提出的增长分布动态法 (Dynamic Distribution Approach)则能够很好地解决这一问题［7］。该方法能够通过分布密度来判断收敛的区间和程度，并通过转换概率矩阵和遍历分布来揭示收敛过程的动态演化趋势。近年来，利用增长分布动态分析方法对中国地区经济增长收敛的研究取得了一些进展，例如，徐现祥和舒元、郭庆旺等、张茹及傅晓霞和吴利学等对中国地区经济增长分布的研究。然而，将增长分布动态分析方法应用于农业生产率领域的研究文献并不多见［8～11］。

为了弥补现有中国农业生产率收敛研究的上述不足，本文首先借鉴方向性距离函数方法尝试将环境污染因素纳入到农业生产率的分析框架中，测算中国农业部门环境污染约束下的生产率水平;其次利用增长分布动态分析方法考察环境污染约束下中国农业生产率地区差距的动态分布演进情况;再次对环境污染约束下中国农业生产率地区差距的原因进行剖析。这些研究结果对更加准确地认识中国农业发展的地区差异、促进中国农业的可持续发展具有重要的借鉴价值。

2 研究方法和数据

2.1 研究方法

(1)环境污染约束下的农业生产率测算方法:SBM方向性距离函数。

区别于传统的农业生产率分析框架，考虑环境污染因素的农业生产率测算方法需要将环境污染与传统经济要素 (劳动、资本、产出)一并纳入分析，构造一个既包含期望产出、又包含非期望产出的生产可能性集合。假设有K个省份，每一个省份使用N种投入X=(x1，…，xN)∈RN+，生产出M种期望产出 (农林牧渔业产值)Y=(y1，…，yM)∈RM+和I种非期望 (非合意)产出 (农业环境污染)U=(u1，…，uI)∈RI+，则根据Tone的研究，环境污染约束下农业生产率测度的SBM方向性距离函数模型为［12］:

式中，(xt，k'，yt，k'，ut，k')是省份 K 的投入产出向量;(sxn，sym，)代表投入冗余、期望产出不足和环境污染过度排放的松弛向量。当(sxn，sym，sui)均大于零时，表示实际投入和污染排放大于边界投入和污染排放，而实际产出则小于边界产出;目标函数ρ将投入无效率和产出无效率的平均值的和最大化，表示的是投入与产出的无效率比率。因此，其值越大代表的生产率水平越低。

(2)环境污染约束下农业生产率地区差异的动态演进:增长分布动态分析方法。

根据数据序列作为离散状态或连续状态设定的不同，增长分布动态方法可分为核密度函数估计方法 (Kernel Density Distribution)和马尔可夫链方法 (Markov Chains Approach)。核密度函数估计方法将数据序列作为连续状态处理，通过使用核密度估计量来估计横截面的分布，从而反映农业生产率的分布形态及其随时间的变化。然而，该方法不能反映各地区内部农业生产率分布相对位置的动态变化及其发生概率，也难以说明整体农业生产率分布演进的长期趋向。马尔科夫链方法通过关注各地区农业生产率分布的状态转移，可以较好地反映农业生产率分布的内部动态性［13］。

2.2 数据说明

本文以1998—2009年中国大陆30个省级地区数据 (起始年份的确定主要是因为1998年才开始有分省农村水资源使用量的统计)为分析样本。因数据的可获得性，样本未包括西藏。其中，河北、北京、天津、广东、江苏、辽宁、山东、上海、浙江、福建、海南这8省3市为东部地区;安徽、河南、黑龙江、吉林、湖北、湖南、江西、内蒙古以及山西这9省为中部地区;广西、贵州、云南、四川、重庆、宁夏、青海、甘肃、陕西以及新疆这9省1市为西部地区。

按照前文所述的理论和方法，我们需要中国各省份农业发展的期望产出、非期望产出以及投入数据。在相关文献阅读的基础上，本文选择农林牧渔业总产值作为农业发展中的期望产出变量，并通过1998年农林牧渔业总产值指数进行了调整;选择土地、劳动力、役畜、化肥、机械、水资源等作为农业投入要素指标;选择农业面源污染等标排放量作为农业经济活动所产生的环境污染变量，该变量是作者参照梁流涛等采用清单分析方法计算得到［14］。以上原始数据均来自历年的《中国统计年鉴》、《中国农业年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《改革开放三十年农业统计资料》和《中国渔业年鉴》。

3 环境污染约束下地区农业生产率测算结果分析

测算结果显示:在不考虑环境污染约束下，1998—2009年期间中国农业生产率均值为0.636，这与王兵等的研究结论基本一致［15］;而当考虑环境污染约束后，中国农业生产率均值下降为0.499。从中可以发现:考虑环境污染约束后的农业生产率值明显低于不考虑环境污染约束时的农业生产率值。考虑环境污染约束后农业生产率水平的下降说明农业面源污染的过度排放已经对中国农业造成了较大程度的效率损失，忽视环境污染因素而进行的农业生产率评价是失真的和不合实际的。

为了更清晰地展现环境污染约束下中国省际农业生产率的区域分布格局与动态变化特征，本文依据各年份农业生产率均值，将农业生产率值位于样本四分之一分位数以下的省份划分为低生产率地区、位于四分之一分位数到二分之一分位数间的地区划分为中低生产率地区、位于二分之一分位数到四分之三分位数间的地区划分为中高生产率地区、位于四分之三分位数以上的地区划分为高生产率地区，并将各省份环境污染约束下农业生产率分布情况绘制在中国行政区划版图上 (见图1)。从图1中可以发现，环境污染约束下农业生产率较高的省份大多位于东部地区，其中北京、上海、海南和重庆环境污染约束下农业生产率值在不同时期内均等于1。这说明相对于全国其他地区而言，这4个地区在追求农业期望产出最大化的同时也有效地兼顾了农业环境的保护，农业经济发展方式较为持续;其余26个省市环境污染约束下的农业生产率值都处于较低水平，农业经济发展方式较为粗放，应注重污染物排放量的控制，实现环境保护和农业经济增长的统筹协调发展。

图1 环境污染约束下农业生产率的区域分布格局

4 环境污染约束下地区农业生产率差距动态演变特征

通过上述分析，可以发现环境污染约束下中国各省份农业生产率值存在较大差异，那么这种差距是否会随着时间的推移而缩小呢?为此，本文将采用增长分布动态方法对环境污染约束下农业生产率地区差距的动态演进情况进行具体分析。

4.1 核密度估计方法结果

这里选取Epanechnikov核函数和Silverman最佳带宽，利用增长分布方法给出了环境污染约束下中国省域农业生产率在1998、2002、2006和2009四个年份的核密度分布图 (见图2)。图中横轴表示的是省域农业生产率值，纵轴是密度。

核密度估计结果显示:①1998—2009年间，环境污染约束下中国农业生产率值基本呈现出“双峰”分布的态势，其中第一个主峰位于较低农业生产率区间，第二个主峰位于1附近，表明除了少数几个地区 (如北京、上海、海南、重庆)环境污染约束下的农业生产率较高外，其余地区都处于低农业生产率区间;②从位置上看，1998—2009年间，环境污染约束下中国农业生产率的密度分布曲线整体呈现出向右移的趋势，表明尽管大多数省份环境污染约束下的农业生产率都处于较低水平，但各省农业生产率都在逐步提高;③考察期内农业生产率双峰分布的总体态势基本不变，一部分省份集中在低农业生产率水平区间，另一部分省份在高农业生产率集中，表明环境污染约束下中国农业生产率呈现出两极分化的态势，并没有出现收敛的现象。

4.2 马尔科夫链分析结果

分时期以及整体时期的环境污染约束下农业生产率的马尔科夫转移矩阵见表1。对角线上的转移概率表示地区农业生产率水平在不同时期内保持不变的概率，非对角线上的概率为地区农业生产率水平向上或者向下转移的概率。马尔科夫链估计结果显示:

(1)环境污染约束下农业生产率的流动性较低。通过观察可以发现，无论是分时期还是整体研究时期，环境污染约束下农业生产率马尔科夫转移矩阵中对角线上的元素值要高于非对角线上的元素值。这表明无论在哪个阶段，环境污染约束下农业生产率趋于维持现状，向其他类型转移的概率很小。数据显示，如果一个区域在初期属于类型i，则在随后年份仍然属于该类型的可能性最高为96.1%，最低为76.1%。

图2 环境污染约束下农业生产率核密度分布情况

表1 环境污染约束下农业生产率的马尔科夫转移矩阵

(2)环境污染约束下农业生产率的变动均发生在相邻状态中，难以实现跨越式发展。这直观地表现为农业生产率从低生产率地区向中高和高生产率地区转移、由中低生产率地区向高生产率地区转移的概率为0;同时，从高生产率地区向中低和低生产率地区转移、由中高生产率地区向低生产率地区转移的概率也为0。这说明地区间农业生产率不太可能实现跨越式发展。

(3)环境污染约束下农业生产率存在显著的集聚现象。从整个研究期间来看 (1998—2009年)，期初属于高生产率水平的地区在随后的年份中仍然维持高生产率水平的概率为94.9%，向下转移的概率仅为5.1%;而那些初期属于低生产率水平的地区在随后的年份中向上转移的概率仅为9%，仍然滞留在低生产率水平的概率高达91%;期初生产率水平中低和中高的地区，在随后的年份中维持中低和中高生产率的概率也分别达到了80.2%和85.4%。这说明农业生产率存在着一定程度的集聚，形成了低生产率、中低生产率、中高生产率和高生产率的集聚现象，并且根据马尔科夫转移矩阵无法求解出一个稳态的分布矩阵，这意味着环境污染约束下中国省份间农业生产率无法走向协调发展，各省农业生产率趋异的状态在未来的很长一段时间内将持续存在。

5 环境污染约束下地区农业生产率差距的原因解析

接下来需要思考的问题是，环境污染约束下农业生产率出现地区差异的内在原因是什么?参考已有研究并结合环境经济学有关理论，本文选取的影响因素包括:①农村经济发展水平，用不变价格的农村居民人均纯收入对数表示 (Income)，并引入平方项，以考察是否存在U型环境库兹涅茨关系;②农业产业结构调整，包括农业结构 (Agristr)和种植业结构 (Planstr)两个层面，分别用畜禽水产养殖业产值占农业总产值比重、粮食播种面积与经济作物播种面积比例表示;③城乡收入差距 (Inequal)，用城镇人均可支配收入与农村人均纯收入之比来度量;④农村基础设施投资 (Infra)，用农业基础设施的投资额度来表示;⑤政府资源环境管制政策 (Regulate)，用各地区污染治理项目本年完成投资额与当年该地区生产总值的比值来量化该变量。

表2给出了回归结果，Hausman检验表明对环境污染约束下地区农业生产率差异的回归分析应选择固定效应模型。从表2中可以发现:①农村经济发展水平与环境污染约束下的农业生产率存在着U型的二次关系。当经济发展水平较低时，在经济利益的驱使下，人们会更加追求产出与收入的增长而忽视对资源环境的保护，对农业中的自然资源 (如土地资源、水资源等)的消耗和生产投入要素 (农药、化肥等)的需求将会增加，从而导致资源的不合理利用和农业环境的破坏，环境污染约束下的农业生产率较低;当经济发展水平提高时，消费结构的变动和公众观念的改变将会促使社会采取可持续的方式利用与分配自然资源，农业增长更加依赖于先进的技术和现代化的管理，在农业产出增加的同时，对资源和环境的破坏反而会降低，环境污染约束下的农业生产率逐步提高。因此，大力发展农村经济，采取各种措施提高农村经济发展水平将有利于农业环境污染程度的降低。②农业结构中养殖业比重的上升对环境污染约束下的农业生产率产生负面影响。2010年第一次中国污染普查公报显示，畜禽养殖业已经成为农业面源污染的主要来源，农业结构中畜禽水产养殖业比重的上升将加重农业发展的资源环境代价。加强对畜禽养殖污染的处理力度，降低畜禽养殖业的环境污染将是中国农业发展中所必须面对的挑战。③城乡收入差距与环境污染约束下的农业生产率呈现显著负相关关系。在非农就业机会缺乏的情况下，城乡收入差距的扩大将会迫使农民通过密集使用各种化学要素 (如农药、化肥等)来提高单位面积农业产量以获得更高的农业收入，这势必会加剧对资源和环境的破坏。因此，有效缓解和抑制城乡收入差距的扩大，不仅有利于社会的安定和团结，对实现农业经济和资源环境的协调发展也具有重要意义。④农村基础设施投资对环境污染约束下农业生产率的影响显著为正。一方面，农村基础设施投入力度的加大对农业综合生产能力和农业产出能力有积极促进作用;另一方面，农村基础设施的不断完善也会加快农业技术的传播和扩散速度，从而有利于资源利用效率的提高和环境破坏程度的降低。⑤政府资源环境管制政策对环境污染约束下农业生产率的影响为正，但是不显著。可能的原因在于目前中国农业领域资源环境管制法律体系不健全，管理体制较不完善，从而造成政府的资源环境管制政策对农业生产率没有发挥实质的作用。因此，逐步完善农业资源环境政策体制，综合运用多种政策工具是保证中国农业经济增长与资源环境相互协调的有效途径。

表2 环境污染约束下地区农业生产率差距的影响因素分析

6 结论与启示

针对现有地区农业生产率差异研究文献中忽略环境污染约束以及较少关注农业生产率地区差距动态分布演进的缺陷，本文借鉴SBM方向性距离函数方法将环境污染因素纳入农业生产率分析框架，测算分析了环境污染约束下中国1998—2009年地区农业生产率情况，并考察了环境污染约束下农业生产率地区差距的动态分布演进及其影响因素情况。基于实证结果，本文得到的主要结论为:

(1)不考虑环境污染约束将会高估中国的农业生产率水平。现阶段中国农业的发展因为化肥、农药等现代化学要素的大量施用而产生了严重的农业面源污染问题，并且已经对中国农业经济的长期增长产生了巨大的负面影响。可持续发展理论认为，环境因素不仅是经济发展的内生变量，而且是经济发展规模和速度的刚性约束。传统的农业生产率评价方式由于没有考虑环境污染，实际上忽略了经济增长对社会福利的负面影响，无法反映出农业经济增长的真实绩效，甚至会使基于生产率的政府决策发生偏误，导致对农业生产和农民利益产生长期的负面影响。目前我国一些地区走上了追求高投入、高消耗的粗放、不可持续的农业发展道路的主要原因之一就是采用传统方法评价一个地区农业经济增长绩效而没有考虑环境破坏。因此，为了促使中国农业朝着“资源节约、环境友好”的“又好又快”方向发展，迫切需要将环境污染约束纳入到传统的农业生产率评价框架之中，重视农业经济发展中的环境污染代价问题。

(2)增长分布动态分析结果表明:环境污染约束下中国农业生产率在逐步提高的同时出现“双峰”分布的现象，地区间农业生产率不存在收敛的特征;同时马尔科夫链结果显示环境污染约束下中国农业生产率的流动性较低，形成了低生产率、中低生产率、中高生产率和高生产率的集聚现象，并且根据马尔科夫转移矩阵无法求解出一个稳态的分布矩阵，这说明环境污染约束下中国地区间农业生产率趋异的状态将持续。农业生产率的地区差异将对中国整体经济均衡发展产生制约，因此，政府应该制定合理的公共政策，如促进地区间农业技术的传播和扩散、加大农业技术推广力度等来缩小地区间农业生产率的差距，实现地区农业经济均衡发展目标。

(3)环境污染约束下中国农业生产率影响因素回归结果显示:农村经济发展水平的提高以及农业基础设施投资力度的加大会有效地提升环境污染约束下的农业生产率水平，而农业结构中养殖业比重的上升、城乡收入差距的扩大对环境污染约束下的农业生产率有显著的负面影响。因此，大力发展农村经济、扩大农业基础设施投资力度、加强对畜禽养殖业污染的处理力度以及有效缓解和抑制城乡收入差距的扩大将是促进我国农业实现资源、环境与经济协调有序发展的重要举措。

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