碳汇视角下广东省农业生产效率分析

李航飞

(韶关学院旅游与地理学院，广东 韶关 512005)

党中央和国务院高度重视“三农”问题，自2004年以来，中央一号文件都是以“三农”问题为主题。“无农不稳”，农业是国民经济的基础，涉及到国家粮食之安全、社会之稳定，提高农业生产效率是解决“三农”问题的重要途径。目前，专家学者针对我国农业生产率进行了大量研究，取得了丰富的研究成果[1-8]。已有研究主要基于增长核算法、随机前沿法及数据包络分析方法，通过计量经济软件如MAXDEA、DEAP等，选取相关投入变量(如农作物播种面积、农用机械总动力、农药化肥使用量、农业从业人数、役畜、农业用水等)和产出变量(如农业生产总值、农林牧渔总产值等)，从不同的时间段对我国各省份的农业生产效率进行了分析和研究，得出了一些较为重要的结论，对于我国农业生产率的提高有重要的参考和借鉴作用。低碳是经济发展的新目标，同样也是农业发展的新目标。我国力争2030年前二氧化碳排放达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和目标。纵观已有研究，虽有部分文献将碳排放量作为非合意产出指标纳入农业生产效率的研究当中，但鲜有研究将农业生产过程中的碳吸引量作为产出指标纳入农业生产效率的研究当中。农业生产过程是碳排放的过程，与此同时，农作物的生长过程亦是碳吸收的过程，其在碳中和过程中发挥重要作用。论文基于碳汇视角，将碳排放量和碳吸引量、农林牧渔总产值作为产出指标，基于2015—2020年农业生产相关数据，通过DEA-Malmquist模型对广东省农业生产效率进行分析，以期从新的视角来研究农业全要素生产率，为广东省农业发展提供参考和借鉴。

1 研究方法

论文使用DEA-Malmquist指数法对广东省农业全要素生产率(TFP)进行分析。相较于增长核算法、随机前沿法，DEA-Malmquist指数法具有比较好的适用性，其无需对前沿生产函数进行设定，亦不用对因变量和自变量之间的关系进行设定。

对于t期与t+1期的技术，一个投入及一个产出的生产率指数可以定义为式(1)。

(1)

全要素生产率(TFP)即Malmquist指数的变化情况可用式(1)中2个指数的几何平均值来计算获取，公式：

=EFFCH(xt+1，yt+1；xt，yt)×TECHCH

(xt+1，yt+1；xt，yt)

(2)

式中，EFFCH为技术效率的变动；TECHCH为技术进步变动；其中TECHCH还可以进一步分解为纯效率变化(PECH)和规模效率变化(SECH)，见式(3)。

(3)

式中，TFPCH即Malmquist生产效率指数，用来表示广东省农业综合生产率的变化情况，其值大于1，说明综合生产率提高，反之下降；SECH是规模效率变动情况，其值大于1，说明规模效率提高，反之下降；PECH是纯技术效率变化情况；TECHCH指技术进步变化情况，其值大于1，说明技术进步，反之技术倒退。

2 指标选取与数据来源

2.1 指标选取

2.1.1 投入指标

根据数据的可获取性、可操作性及综合性等原则，参考王宝义等[9]，侯孟阳等[10]，田云等[11]，高孟菲等[12]的研究，选取劳动力投入、土地投入、农药投入、化肥投入、农膜投入、农业机械动力等6个指标作为投入指标，具体指标的计算方法详见表1。

表1 广东省农业生产率投入产出指标

2.1.2 合意产出指标

参考已有文献[2-4，7]，选取农林牧渔业总产值、碳吸收量为合意产出指标，详见表1。农田作物碳吸收的计算公式：

(4)

式中，C为农作物生产过程中全年碳吸收总量，万t；Ci为某种作物的全年碳吸收量，万t；n为农作物种类数；ci为i种农作物的碳吸收率；Yi是i种农作物的产量，万t；wi为i种农作物产品的含水量，%；Ii为i种农作物的经济系数。参考王修兰[13]，韩召迎等[14]的研究成果，主要农作物经济系数、含水量和碳吸收率见表2。

表2 主要农作物经济系数、含水量和碳吸收率

2.1.3 非合意产出指标

选取农作物生产过程中碳排放量为非合意产出指标，根据已有相关研究及文献[11，15，16]，本文估算广东省农业生产过程中碳排放量的方法以化肥、农药、农膜、农用柴油、农业灌溉、农业耕作等6类指标作为估算依据，具体估算方法为用相应指标值乘以其排放系数。上述6类碳排放源的排放系数如下[11，15，16]：化肥0.896kg·kg-1、农药4.934kg·kg-1、农膜5.180kg·kg-1、柴油0.593kg·kg-1、农业灌溉20.476kg·hm-2、农业耕作312.600kg·hm-2。

2.2 数据来源

投入指标数据农林牧渔业从业人员(万人)、农业物播种面积(万667m2)、农药使用量(万t)、农膜使用量(万t)、化肥使用量(万t)、农业机械总动力(万kW)及合意产出指标数据农林牧渔业总产值(亿元)来自广东统计年鉴(2016—2021年)；合意产出指标碳吸收量(万t)及非合意产出指标碳排放量(万t)基于广东统计年鉴(2016—2021年)相关数据，根据前文计算方法计算获得；计算过程中对部分指标进行了修正，同时通过价格指数对各年份农林牧渔业总产值进行了削平处理。

3 广东省农业生产率实证分析

为方便对比研究，分2种情形对广东省农业生产率进行实证分析：第1种情形产出指标仅为农林牧渔业总产值；第2种情形基于碳汇视角，考虑农业生产过程中碳排放量和碳吸收量，产出指标为农林牧渔业总产值、碳排放量、碳吸收量。

基于2015—2020年农业生产相关数据，分2种情形，利用Deap 2.1软件测算出广东省农业全要素生产率的变动情况，结果见表3、表4及图1。

表3 广东省农业全要素生产率

表4 广东省农业全要素生产率

图1 广东省农业全要素生产率变动情况

由表3、表4及图1可知，各年份的TFPCH值都大于1，“十三五”期间，广东省农业全要素生产率不断提高，持续向好。不考虑碳汇因素，年均增长10.4百分点；考虑碳汇因素，年均增长5.7百分点。

广东省农业全要素生产率增长的主要动力来自技术进步效率，技术效率保持不变。不考虑碳汇因素，技术进步效率年均增长10.4百分点；考虑碳汇因素，技术进步效率年均增长5.7百分点。技术进步强有力地促进了农业生产效率的提高，是广东省农业全要素生产率增长的直接动力。广东省历届省委、省政府高度重视农业机械化发展，近年来广东省农业机械化水平不断提高，农业生产方式发生了巨大的改变，2017年，农机总动力2410.8万kW，全省整体机耕水平达到83%；农作物耕种收综合机械化水平46.19%，相比2012年增长了5.09百分点；水稻耕种收综合机械化水平70.13%。在以山地丘陵为主的地形条件及种植农作物复杂多样的背景下，这些都是农业技术进步的直接反映。

不论何种情况，2015—2020年农业技术效率都等于1，没有发生变化。一定程度上说明“十三五”时期，虽然广东省对农业科技的研发投入较为稳定，但受到农村基层农业技术推广体系、农业生产自然条件(特别是地形条件)、农业社会化服务不成熟等因素的影响，小农发展的瓶颈没有得到有效突破，安全第一是很多小农户考虑的主要因素，其一般不会冒险采纳农业新技术，进而导致农业生产技术效率改善不明显，农业科技成果转化率低[17]。

不考虑碳汇因素的广东省农业全要素生产率要明显高于考虑碳汇(碳排放量、碳吸收量)农业全要素生产率。

4 讨论

农业全要素生产率的增长涉及众多投入和产出因素，本文根据已有文献，基于碳汇视角，选取了劳动力、土地、化肥、农药、农膜、农用机械动力等投入指标及农林牧渔业总产值、碳排放量、碳吸收量等产出指标对广东省农业全要素生产率进行了测算，研究结果具有一定的理论及实践价值。农业生产过程中，不仅排放出二氧化碳，同时亦可吸收二氧化碳，在碳达峰、碳中和背景下，对农业生产效率进行测算和评估时，应充分考虑农业生产的碳汇过程，以较为客观地评价农业全要素生产效率。当然，本文投入、产出指标的选取、碳排放量及碳吸收量的计算方法等方面还有待进一步完善。