谷小科,杜红梅,王明春
(1.湖南农业大学 a.商学院,b.信息科学技术学院,中国 长沙 410128;2.湖南人文科技学院商学院,中国 娄底 417000)
生猪养殖业在我国农村经济系统中历来具有极其重要的地位和作用。然而,集约化、规模化的生猪养殖产业生产模式与自然环境承载力相冲突,养殖粪污对环境的影响也日益凸显,逐渐成为重要的农业污染源。我国政府深刻认识到畜禽规模养殖污染问题的严重性,关注生猪养殖的可持续发展,自2000年开始构建包括命令强制、经济激励、劝说教育的“三位一体”的环境规制政策体系,对畜禽规模养殖污染进行管控。2016年农业部对生猪产业发展明确提出应转变生产方式、优化区域布局,推动绿色发展、加大政策支持。虽然我国养殖环境规制政策体系逐渐完善,但是养殖环境污染问题并未得到有效遏制。如何保持生猪产业持续发展,又避免周边环境持续恶化,一直是困扰农业、环保等相关职能部门的重要问题。那么需要对这些问题给予实证分析:目前农业环境规制对生猪规模养殖绿色全要素生产率增长究竟产生了怎样的影响? 环境规制强度合适吗?只有明确这些问题,才有可能对现有农业环境规制政策进行完善,构建完善的生猪养殖环保政策体系,提高绿色全要素生产率,促进生猪养殖业可持续发展。
绿色全要素生产率增长和农业环境规制在新发展理念指引下,成为重要的经济变量和学术研究热点。主要研究思路:一是环境规制测度及其环境规制绩效,如Walter和Ugelow[1], Beers[2]、原毅军等[3]和张天悦[4]的研究;二是环境规制与全要素生产率之间关系,如李玲和陶锋[5]、吴军和笪凤媛[6]都是基于中国宏观经济或者工业经济或者区域经济的研究视角。李谷成[7]、崔晓[8]等学者研究了环境规制与农业全要素生产率或绿色全要素生产率增长。此外,生猪养殖绿色效率的研究成果较多,如杜红梅等[9]、左永彦等[10],但鲜见环境规制与生猪养殖绿色全要素生产率增长的关联性研究。基于此,本文通过测算不同规模生猪养殖绿色全要素生产率和17个生猪主产省2004—2016年农业环境规制强度,运用面板数据模型对绿色全要素生产率与环境规制的关系进行检验,评价农业环境规制强度对生猪养殖绿色全要素生产率的影响,试图发现不同规模生猪养殖最优农业环境规制强度的拐点,并从实证研究中探寻有价值的启示。
根据《第一次全国污染源普查——畜禽养殖业源产排污系数手册》(以下简称《排污系数手册》)对生猪养殖规模的定义,本文将生猪养殖规模类型分为大、中、小3种规模,其中大规模是指年出栏1 000头生猪以上的养殖场,将养殖小区归入此类型;中规模是指年出栏100~1 000头生猪的养殖场(户),规模化养殖场归入此类型;小规模是指年出栏30~100头生猪的养殖场(户),将养殖专业户纳入此类型。
(1)构建衡量农业环境规制水平的指标体系。目前,国内外缺乏一套衡量一个区域或国家农业环境规制水平的综合评价指标体系。一方面政府对农业污染的治理及投资较工业领域滞后,要从对经济社会综合的环境规制中单列出来难度较大;另一方面农业环境规制涉及的面较广,取数比较困难。为了更全面地度量农业环境规制,在借鉴相关研究的基础上,咨询有关专家建议,认为环境规制政策的“全过程”包括政策的制定、执行与结果。但环境规制政策的制定很难用具体的数据进行度量,且必须通过具体的实施行为才得以实现,而实施过程和结果能够较为直观地用宏观数据来表征。因此,本研究基于农业环境规制的过程和结果即政府对农业环境规制的投入和产出角度,遵循指标的代表性及其数量的适度性原则,并考虑数据的可获得性,构建二级指标体系。如表1所示。
表1 农业环境规制强度指标体系Tab. 1 Index system of agricultural environmental regulation intensity
(2)测算农业环境规制强度综合指数。文中所构建的二级指标体系,对于第一级指标农业环境规制投入及农业环境规制产出,采用主观赋权法,各赋0.5的权重;对于第二级指标先用标准化消除数据的量纲影响,再通过熵值法计算评价指标的权重,然后得到综合评价指数。论文以中国17个生猪主产省为研究对象,以各省2005—2017年农村统计年鉴中的相关统计数据为基础,计算得到各生猪主产省每年环境规制强度综合指数(篇幅限制,数据结果省略)。
(1)
(2)
式(2)中,x,yg及bb分别为投入、期望产出和非期望产出值;sx,sg及sb分别表示投入x过剩、期望产出yg的不足、非期望产出yb过量;M,S1及S2表示投入、期望产出和非期望产出的要素个数;λ为权重向量。当ρ=1时,Sx=Sg=Sb=0,代表评价省份是完全有效率;当0<ρ<1时,说明所评价的省份存在效率损失,应该消除产出与投入的松弛问题来实现有效率。
2.1.3 基于SBM方向性距离函数的M生产率指数 本文基于SBM方向性距离函数和Malmquist指数,构建从时期t到t+1的TFP指数,并将其定义为绿色全要素生产率(GTFP)指数,其表达式如下:
TEC((xt+1,yt+1,bt+1,xt,yt,bt)×TP(xt+1,yt+1,bt+1,xt,yt,bt))。
(3)
式(3)绿色全要素生产率(GTFP)指数包含技术效率(GTEC)和技术进步(GTP)两个分解项。其中,GTEC(*)表达的是评价省份在t期到t+1期前沿技术变化情况;GTP(*)表达的则是绿色技术效率情况。若M(*)>1,说明绿色全要素生产率增长;GTEC(*)>1,说明前沿技术进步;GTP(*)>1,意味着绿色技术效率改善。若3个指标小于1,则代表GTFP及其分解项向反方向变化。
2.2.1 生猪规模养殖绿色全要素生产率投入产出指标体系 根据已有文献的研究结果,以及生猪规模养殖的投入和产出特点,设计绿色全要素生产率(GTFP)评价指标,构建生猪规模养殖绿色全要素生产率评价指标体系,见表2。
表2 生猪绿色全要素生产率评价指标Tab. 2 Evaluation index of green TFP of pig
2.2.2 数据来源及处理 本文以2004—2016年为观察期,将黑龙江、吉林、辽宁等17个生猪养殖省份作为研究样本,选取以上地区作为研究样本,是基于如下考虑:第一,这17个省份均属于《全国生猪优势区域布局规划(2008—2015年)》确定的生猪养殖优势区域范围;第二,在规划的生猪优势区域中还包含江西和福建,由于统计数据不全已剔除。研究数据主要来自《全国农产品成本收益资料汇编》、《中国统计年鉴》和《排污系数手册》。采用平均取值法补齐缺失数据,“非期望产出”生猪养殖废弃物排放量的计算见相关文献[9]。
以我国17个生猪主产省2004—2016年的数据为基础,采用Matlab软件编程,得到绿色全要素生产率(GTFP)及技术进步(GTP)、技术效率(GTEC)两个分解变量,见表3。笔者发现,小规模养殖除辽宁、河南、四川3省,中规模养殖除吉林、山东、湖南、广西、云南、河南6省,大规模养殖除山东、湖南、贵州3 省,其他省份在样本期3种规模的GTFP均大于1,表明GTFP获得增长。从3种规模的GTFP平均增速看,小规模增长最高为1.016 1,领先于大规模的1.010 7和中规模的1.009 3。进一步考察GTFP的分解变量,小规模养殖的GTFP增长主要是由技术进步引起,而中大规模的GTFP增长则主要由技术效率改善引起。
表3 中国生猪主产省规模养殖绿色全要素生产率指数及排名(2004—2016)Tab. 3 Green TFP index and ranking of pig production provinces in China (2004—2016)
将GTFP分解为技术进步(GTP)和技术效率(GTEC)。当GTP和 GTEC 大于 0 ,则表示技术进步和技术效率改善。GTP反映技术引进和创新引起的 GTFP增长;GTEC反映管理制度创新、经验积累等引起的GTFP增长。因此 考察农业环境规制强度对生猪养殖GTFP的影响机制,不能仅考察农业环境规制与GTFP的关系,还应考察其与GTP及GTEC的关系。
在以前述方法测算2004—2016年17个生猪主产省环境规制强度(ENV)与GTFP的基础上,对不同生猪养殖规模下环境规制与GTFP及其分解项的关系进行检验,从促进绿色全要素生产率的视角探寻不同养殖规模下各主产省的最优环境规制强度拐点。根据已有研究成果、研究对象特点和数据可获得性,论文确定各控制变量:农村居民年人均纯收入反映农村经济发展水平(NCJJ)、城镇居民年可支配收入与农村居民年人均纯收入的比值表示城乡收入差距(CXSR)、支农金额占财政总支出的比值反映政府支持力度(ZFZC)、工业总产值占地区生产总值比重反映工业化水平(GYFZ)、农村劳动力受教育年限反映农村人力资本状况(RLZB)、农业公路里程数表示农村基础设施水平(NYJC)、城镇人口占总人口比重表示城镇化水平(CZRK)等来反映样本的基本情况,以控制自变量对因变量作用过程中其他因素的影响。设立如下3个面板数据模型考察农业环境规制对GTFP,GTP和GTEC的影响:
α6GYFZik-1+α7RLZBik-1+α8lnNYJCik-1+α9CZRKik-1+εikl;
α6GYFZik-1+α7RLZBik-1+α8lnNYJCik-1+α9CZRKik-1+εikl;
α6GYFZik-1+α7RLZBik-1+α8lnNYJCik-1+α9CZRKik-1+εikl。
其中i=1,2,…,17表示省份,k=1,2,…,12表示年份,l=1,2,3表示大、中、小规模,εikl为经典的随机扰动项。因变量根据累计增长指数按公式ln(1+GTFP),ln(1+GTP)和ln(1+GTEC)进行对数转化。同时,相对于农业环境规制以及外部环境的变化,规模养殖经营主体的技术创新、管理制度创新往往相对滞后,应考虑滞后期和控制变量数据平稳性。
本文利用STATS软件中的 Balanced Panel 模型进行回归,结果见表4。
表4 农业环境规制与绿色全要素生产率的面板模型估计结果Tab. 4 Panel model estimation results of agricultural environmental regulation and Green TFP
第一,环境规制强度对规模养殖绿色全要素生产率(GTFP)的影响。模型的实证结果显示:
(1)当前环境规制强度与大、中规模生猪养殖GTFP呈“ U ”型曲线关系。说明过去10 多年环境规制对大、中规模养殖企业技术创新、技术效率和GTFP提高没有正向驱动作用,不符合波特假说。大、中规模生猪养殖的GTFP将随着环境规制强度逐渐提高呈“ U ”型曲线变化。导致变化的原因可能是:其一,环境规制强度较弱使大、中型养殖场污染防治成本较低,从而对生猪养殖废弃物资源化利用等养殖污染防治技术的创新与应用意愿不强,养殖场更热衷于规模扩张,生猪养殖的非期望产出增长率大于期望产出的增长率,导致“两型”技术创新挤出效应。随着农业环境规制强度的逐步提高,养殖污染防治成本占养殖总成本的比重会上升,迫使大、中型生猪养殖企业进行技术创新和管理模式变革,从而实现畜禽养殖废弃物资源化利用和降低污染排放。其二,随着政府环境规制趋严,大、中规模养殖场迫于环保压力,不得不加大粪污治理投入,客观上必然对于提高期望产出的技术投入产生挤出效应,加上粪污治理前期绩效并不明显,在期望产出水平不变甚至可能减少情况下,必然导致GTFP增速放慢。这种情况比较符合经济发达地区。当越过拐点后,减排治污投入的绩效显现且效率不断提升,同时治污技术日趋成熟,养殖场能够将投入重心转移至提高期望产出效率的技术上,从而使得GTFP增长加速。
大规模生猪养殖的拐点分别在0.146,0.155及0.145,说明技术效率迎来“U”型拐点的时间相较于绿色全要素生产率和技术进步要早,引起这一现象的原因可能是大规模养殖由于其规模效应突出,通过技术优化、管理创新等实现减排降污的成本较低,而技术创新需要时间较长,技术应用初期的适应性较差,不宜大规模普及,因此大规模养殖场对于政府环境规制力度加大的第一反应是通过优化技术、创新管理等而不是技术创新来实现减排降污。中规模生猪养殖的拐点分别是0.213,0.143和0.147,当环境规制强度提升至拐点以上时,环境规制有利于提升生猪养殖绿色全要素生产率。与大规模养殖不同的是,中规模养殖的技术进步指数迎来“U”型拐点的时间先于绿色全要素生产率和技术效率,其原因可能与中规模养殖的规模特性有关,相较于大规模,中规模养殖场通过管理制度创新实现减排降污的空间比较小,由于规模不大,容错成本较低,实施生猪养殖污染防治技术创新相对容易。
(2)当前环境规制强度与小规模养殖GTFP呈倒“ U ”型曲线关系。当前的环境规制强度对小规模生猪养殖技术创新、技术效率和GTFP的提高有正向效应,环境规制强度水平与波特假说中的环境规制标准相一致。假如环境规制强度进一步加大,将会增加小规模养殖场的负担,一旦超过其承受能力,会对小规模生猪养殖GTFP产生负面影响,其拐点分别在 0.146,0.155和0.145。
第二,从其他控制变量看,(1)农村经济发展对大规模养殖和小规模养殖的绿色全要素生产率增长有正向影响,其中农村经济发展对小规模生猪养殖GTFP影响显著,当农村经济发展达到一定水平时,人们的资源环境意识和文化水平会提升,对优质环境的需求会越来越强,推动环境科技进步,生猪养殖将更加依赖于先进的技术和现代化的管理,养殖户学习饲养技术也更加主动和容易,从而推动GTFP逐步提高。(2)城乡收入差距对GTFP增长有负向影响,但仅对大规模影响显著,城乡收入差距的扩大将导致规模养殖绿色全要素生产率增长的降低。城乡收入差距大,会促使养殖从业者在权衡养殖污染处理方式时,选择消极的治理方式。此外,环境友好型养殖技术的投入大,技术本身的理解、掌握与应用对养殖者综合素质要求高,高龄化和流动性大的养殖从业者都妨碍绿色全要素生产率提高。(3)财政支持力度对大小规模养殖GTFP的提高起到正向促进作用,对中规模却是显著的负向影响。这说明财政支农支出占国家财政总支出的比例越高,大小规模养殖绿色生产率越高,财政支农政策促进大小规模养殖和资源环境的协调发展。(4)工业发展程度对大、小规模养殖GTFP增长有负向影响,对中规模养殖有正向影响。可能的原因是工业化发展加速,一方面肉类产品的需求增加,另一方面农村供给劳动力大量流入城市,在双重压力下农村生猪养殖者可能会降低劳动投入,“节约环境成本”就成为理性行为,导致绿色全要素生产率增长乏力。(5)农村人力资本对生猪规模养殖GTFP增长有负向影响,仅对中规模影响显著。传统就业观念和城镇化进程加速导致大量年轻人流向城市,而留在农村劳动力综合素质和能力相对较差,导致中规模生猪养殖场人才匮乏,从而对GTFP增长形成制约。(6)农村基础设施对生猪规模养殖GTFP增长有正向影响,仅对小规模影响显著。反映农村基础设施状况的农村公路里程指标越高,说明公路密度越大,地区资源和信息流动性越好,有利于生猪养殖废弃物资源化利用产品的流通,有利于养殖污染防治技术的推广,养殖户采纳亲环境行为的意愿更强,从而促进绿色全要素生产率提高。此外,农村公路里程指标越高说明地区交通运输条件越好,有利于降低生猪养殖物流成本,延伸生猪供应的覆盖范围,降低生猪养殖生产要素成本。(7)城镇化水平的提高会引起肉类食品需求增加,对周边环境质量的要求会更高,因而促进规模养殖的绿色生产率提升。
研究结论:当前农业环境规制强度对小规模生猪养殖比较适宜,对生猪养殖GTFP有促进作用;但对大、中规模养殖来说农业环境规制强度相对较弱,其农业环境规制强度与生猪养殖GTFP及其分解项呈“ U ”型曲线关系,其中大规模养殖的技术效率迎来“ U ”型拐点的时间先于生产率和技术创新;中规模养殖的技术创新迎来“ U ”型拐点先于生产率和技术效率。农村经济发展、城乡收入差距、财政支持力度和工业发展程度对大、中、小3种规模养殖绿色全要素生产率增长影响的方向、是否显著具有不一致性,而农村人力资本、农村基础设施、城镇化水平对3种规模养殖绿色全要素生产率增长影响表现出方向一致性,但是否显著及显著性水平有所不同。
结论表明:(1)当前我国生猪养殖环境规制强度的安排对小规模养殖是合理的,能够为生猪养殖技术创新和技术效率提高发挥正向驱动作用,从而推动生猪养殖绿色全要素生产率提高;但是小规模生猪养殖场的环境规制强度承受力是有限的,如果超出一定的承受力范围,波特假说将难以实现,反而会使得一些小规模生猪养殖场面临成本控制和环境规制的双重压力,在经济效益和环境规制之间做出不利于减排降污的选择,回避污染防治技术和设备的投资。因此,对于小规模生猪养殖来说,政府相关职能部门既要保持目前生猪养殖环境规制强度水平,还应将诱导小规模生猪养殖场进行技术创新作为工作重心,从而实现绿色生产率的持续提高。
(2)与小规模相比,现有农业环境规制强度没有对大、中规模形成足够的规制力,在规模养殖场以减排降污为目标的技术创新和管理改善中,未能起到激励作用。较弱的农业环境规制使得大、中养殖场的污染成本较低,在生产养殖场的总成本中所占比例不高,无法触发养殖场进行生猪养殖技术创新和管理模式变革,这样不仅对生猪规模养殖场绿色技术投入带来挤出效应,而且对生猪养殖场经营管理形成约束效应,从而导致大、中型生猪规模养殖的农业环境规制强度与绿色全要素生产率及其分解项呈反向关系。因此,适当提高并严格落实大、中规模养殖场的环境规制强度,有利于其绿色全要素生产率的提高。而本文测算的生猪养殖环境规制强度“ U ”型拐点就是环境规制适当水平选择的基准。因此,今后应提高大、中规模养殖的环境规制强度,严格控制污染排放,使政府环境规制成为规模生猪养殖场技术创新和管理制度创新的外在驱动力,促使规模养殖场采取更有效率的技术手段和管理模式进行减排降污。
(3)由此得到的重要启示是农业环境规制不能简单一刀切。考虑生猪养殖在我国经济与城乡居民生活中的重要地位,以及养殖粪污的特殊性,应在遵循环境规制一般性原则基础上,制定差异化的农业环境规制政策,尤其不能将针对于工业行业的环境规制政策与措施照搬于农业或养殖业;再者,政府职能管理部门应根据区域经济发展水平、生猪产业发展实际和不同规模特点确定适当的环境规制强度,采取不同规制手段,即对生猪规模养殖的环境管控应针对不同规模、不同区域实施差异化的环境规制政策与措施。