农业生产环境绩效研究——基于农业碳排放视角

葛晓萌

农业生产环境绩效研究——基于农业碳排放视角

葛晓萌

（河南工业贸易职业学院河南郑州450000）

文章通过对中国31个省（区、市）2016年、2018年、2020年的农业碳排放数据进行DEA-Malmquist效率指数测算和效率变动分析，研究农业碳排放效率与农业技术效率、技术进步等因素之间的关系；从农业碳排放角度，探究在保证规模效应的同时达到农业生产环境绩效有效提升的策略。结果显示：我国所有地区的农业碳排放效率指数均值都大于1，说明我国的农业碳排放效率整体较高，这不仅得益于技术效率的充分应用，也得益于农业技术的革新和进步。

环境绩效；农业碳排放；效率变动

随着全球气候变暖，人类的生存和发展受到了极大的挑战。在此背景下，“低碳经济”应运而生，象征着低污染、低耗能、低排放的更加环保的经济增长模式，更加注重环境绩效的经济发展模式，需要全世界人民共同做出改变。有数据显示，农业产生的碳排放在当今世界已经占到了碳排放总量的25％左右，中国农业碳排放量占世界农业碳排放量的12.54％左右[1-2]。不可否认，中国的农业碳排放已然跃居国内行业碳排放榜单的前列。要想实现低碳经济，提高环境绩效，控制农业碳排放是十分重要的手段。因此，农业碳排放的相关研究十分重要。

回顾国内外相关文献不难发现，有关农业碳排放的研究集中在如下几个方面：（1）农业碳排放量的计算。对于碳排放的计算有很多种方法，为了避免计算碳排放时受到农作物管理效应和气候条件影响，多位学者对《IPCC国家温室气体清单指南》和联合国粮食与农业组织数据库的官方数据进行了改良，Goglio等进行测验时加入了对不同方法模型测算碳排放量的有效性，包括利用IPCC模型和DNDC模型等不同方法[3-6]。此外，国内学者还根据不同的农业生产工具分别测算了农业碳排放量，李国志、李宗植等测算了农用能源导致的碳排放量[7]，谭秋成和黄坚雄等测算了农膜和农药的碳排放量，田云等计算了耕地引起的碳排放量[8-9]。（2）农业碳排放的水平评价。DeOlde等从环境可持续发展角度评价农业碳排放，并衍生出一系列的计算指标[10]；Sabiha等通过环境混合指数来评价农业碳排放水平[11]；Marchand通过利益相关者来评价农业碳排放水平[12]。在我国，通常考虑投入与产出，揭懋汕等、展进涛等通过随机前沿法（SFA）测算农业碳排放水平[13-14]。当然也有一些学者运用DEA数据集的方式测算农业碳排放的水平。（3）农业碳排放相关政策的研究。国外多从对农业碳排放赋税的角度研究其影响及政策效应，而我国范定祥等、郑恒等从不同层面分析绿色税赋对农业碳排放的影响[15-16]。综上所述，以往的研究少有从农业碳排放的视角研究环境绩效的，即从农业碳排放的规模效率和技术效率出发，更全面考虑农业碳排放的影响，既不单从量、也不单从质上研究农业碳排放，因此本文从我国31个省（区、市）2016年、2018年和2020年的农业碳排放数据入手，实证分析各省（区、市）农业生产环境绩效，以期为提高农业环境绩效，促进低碳经济发展做出贡献。

1 研究方法

在经济生产过程中，投入一般伴随着产出，除了有人们熟知的有用产物外，还会带来一些非期望产物。比如在农业经济中，投入大量人力和物力，伴随期望产出农产品而来的，还有废水、废气等非期望产出。Fare等将期望产出、非期望产出与投入各要素混合形成所有生产可能性的决策单元定义为“环境生产技术”[17]。

同时考虑动态因素，根据面板数据设为基期，那么农业碳排放效率随时间的变化可以表示为：

农业碳排放效率可以进一步分解为技术效率（）和技术进步指数（），技术效率（）还可以拆分为纯技术效率变化指数（）和规模效率变化指数（），可反映为如下公式：

为了计算以上这些指数，假设共参考了个地区，可以在规模报酬不变的条件下将该生产过程表示为以下公式：

2 数据来源及处理

本文采用了《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》2016年、2018年和2020年的各项数据，进行适当处理后带入DEA-Malmquist模型[18]。

（1）资本投入指标选取各地区农村住户资产投资投向情况数据，单位为亿元。

（2）劳动投入指标选取各地区农村从事农业的乡村人口数，单位为万人。

（3）期望产出指标选取各地区第一产业的总产值，单位为亿元。

（4）非期望产出需要整理计算获得，参考以往对于主要农业碳排放系数的测算，采用公式：

公式中为农业碳排放总量，为各碳源碳排放量，为各碳源碳排放系数。各系数的选取如表1所示。

表1　主要碳源碳排放系数

3 实证结果及分析

运用DEAP 2.1软件测算2016年、2018年和2020年我国31个省（区、市）的农业碳排放效率指数，并利用Malmquist进行指数分解，以更加清楚地了解农业碳排放效率的变化。

各地区农业碳排放效率指数及其分解指数如表2所示。从表2可以看出，31个省（区、市）2016年、2018年、2020年三年平均的都大于1，表明从2016年到2020年全国的农业生态环境绩效成绩斐然，各地区都响应号召进行了农业结构调整，深度契合地区土地特点进行了技术升级改造，进一步减少了农药、农膜、柴油、化肥的使用，并提升了农药、农膜、柴油、化肥的使用效率。增施有机肥，深耕土地，改善了土壤的养分环境。大力推广农用物资的循环利用，有效提升了技术进步效率。在31个省（区、市）中，内蒙古的排名第一，主要是因为当地农业生态与旅游相结合，在提高了技术效率的同时，技术进步也非常明显，是唯一技术进步指数高于2的地区。从农业碳排放效率综合来看，河北、安徽、福建、广东、海南、四川、贵州、云南、西藏、青海、宁夏是由于技术效率和技术进步的双重贡献实现了农业碳排放效率的增强。北京、天津、山西、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、江西、山东、河南、湖北、湖南、广西、重庆、陕西、甘肃、新疆则依赖于技术进步带来农业碳排放效率的增强。这些地方通过推动农业产业技术升级、农业技术创新助力农业低碳经济，然而其技术效率还有较大的提升空间，还需进一步提高技术的利用效率。根据2018年的农业碳排放效率分析结果，天津、山西、辽宁、吉林、上海、浙江、江西、河南、湖南、陕西的农业碳排放效率低于1，说明在2018年这10个省市受到技术效率的影响而呈现农业碳排放恶化的趋势。而由农业碳排放效率指数三年的平均值可以看出，这些地区在2018年—2020年都不同程度地提高了现有技术的利用效率，从而达到了农业碳排放效率的改善。这也说明，农业碳排放效率是技术使用效率和技术进步的共同产物，只有加快推进技术进步，并且在现有技术上提升使用效率，提高资源利用率，才能实现碳排放的有效改善[19-20]。

表2　各地区农业碳排放效率指数及其分解指数

4 结论与启示

本文利用农业碳排放效率指数及其分解，对我国31个省（区、市）2016年、2018年、2020年的农业碳排放效率变动进行了分析，结果显示：我国所有地区的农业碳排放效率指数均值都大于1，说明我国的农业碳排放效率整体较高，这不仅得益于技术效率的充分应用，也得益于农业技术的革新和技术进步。因此，基于以上研究，提出以下建议：

第一，优化产业结构，促进农业向更加绿色环保、现代化的方向发展。首先，在合理的情况下保证林业发展，适当增大森林面积，促进绿色经济，促进碳排放的天然净化。其次，大力推进农业科技创新，加大农业生产的技术投入，增加农业科技成果的应用，通过提高技术有效利用的效率带动农业碳排放效率的提升。最后，从农产品建设方面出发，科学规划农产品的培育过程，规定相应的化肥、农膜、农药的使用效率，倒逼农业经营者标准化、有机化生产。

第二，建立多维度的农业碳排放技术平台，促进农业产业技术革新。依托研究机构、科研院所以及大型农产品企业的研发团队，以重大科研项目和课题研究为契机，深入研究低碳农业的技术实现路径，突破现代农业低碳技术发展的瓶颈，实现农业集约化、绿色化生产。另外，在现有的研发基础上，政府应尽快出台相应政策，使已经初具雏形的低碳农业技术尽快进行成果转化并推广应用。

第三，加强农业生产人员的培训，提升农业从业人员的专业素质。很多成熟的生产技术除了需要大规模投产外还需要技术过硬的农业生产人员，应加强农业生产人员的技术培训，使其能够了解、掌握并且运用最新的农业技术进行生产。此外，还可以推动农民合作社、家庭农场等新兴农业生产经营主体，通过规模化生产、集约化生产减少农业碳排放。

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X322

A

2095-1205(2022)10-45-04

河南省绿色经济背景下企业环境绩效审计若干问题的研究（2022- ZZJH-072）；多源数据融合的冬小麦环境监测技术及其精准分区管理研究（222102210149）

葛晓萌（1990- ），女，汉族，河南封丘人，硕士研究生，讲师，研究方向为会计、审计。