□文/邓 清 刘纹静 高 超 成燕妮 王翼航 时 悦
(黑龙江八一农垦大学经济管理学院 黑龙江·大庆)
[提要] 基于SBM-GML 模型测算黑龙江省13 个地级市的农业绿色全要素生产率,并分析其时空分异特征。通过fsQCA 方法探究农业绿色全要素生产率提升路径,结果表明:黑龙江省农业绿色全要素生产率发展呈现分散化的特点;主要有“经济发展”主导“贸易开放”辅助型、“贸易开放”主导“灌溉效率”辅助型、“灌溉效率水平”主导“市场化程度”辅助型等六条提升路径。对此,各地政府应着力提高农业科技水平,充分发挥地区资源优势,优化要素投入结构,推进农业绿色产业转型升级,加强区域合作实现区域均衡发展,推动提高农业绿色全要素生产率。
党的二十大报告明确提出要加快发展方式绿色转型,积极稳妥推进碳达峰、碳中和。农业在实现经济社会发展绿色化、低碳化过程中具有不可替代的作用,着力提升农业绿色发展水平将成为未来一段时期农业发展的核心任务。黑龙江省作为中国粮食安全“压舱石”,正面临水土资源过度消耗、黑土地质量下降风险加大以及农业面源污染等问题,制约着黑龙江省农业绿色转型。由于农业绿色全要素生产率能够全方位衡量区域农业绿色转型升级的综合水平,因此研究黑龙江省农业绿色全要素生产率多重影响因素的联动作用,对于研究凝练农业绿色全要素生产率的多元化提升路径具有重要的理论和现实意义。
(一)农业绿色全要素生产率的测算。国外现有研究成果对农业绿色全要素生产率的测算以数据包络分析技术(DEA)为基础的非参数方法为主。国内相关研究较多使用的是基于径向、角度的DEA 模型。传统的全要素生产率测算方法没有考虑农业经济增长的环境代价,其测算结果无法真实反映环境约束下的农业生产效率,如径向DEA 模型无法处理投入冗余和产出不足产生的松弛变量问题,角度DEA 模型需要假定投入或产出不变,这与现实并不完全相符。为克服传统DEA 模型的缺陷,Chung 提出了方向性距离函数的概念,据此构建了Malmquist-Luenberger(ML)生产率指数,有效解决了期望产出和非期望产出联合生产的环境效率评价问题。国内学者们则构建了非径向、非角度SBM 模型,如李谷成、闫桂权使用SBM-ML 模型分析了我国农业绿色全要素生产率。为解决线性规划无可行解的问题,一些学者使用全局Malmquist-Luenberger(GML)指数测算农业绿色全要素生产率,如马国群采用SBM-GML 模型分析发现环境规制对农业绿色全要素生产率的影响存在显著的双重门槛效应。这些研究成果已经成为测算农业绿色全要素生产率的重要依据。
(二)农业绿色全要素生产率的影响因素。关于农业绿色全要素生产率的影响因素,现有文献主要从技术因素、制度因素、市场因素和农业生产条件等方面展开研究。技术支撑是农业绿色发展的基础,其支撑作用在实证研究中得到了证实。如,Reinhard 认为技术条件既可以直接影响农业环境效率,也可以通过投入要素间接影响环境效率。制度因素对农业绿色发展的影响最为广泛,几乎在农业发展的所有层面上都具有重要作用,并且农业绿色发展具有一定的公共品属性,需要一定的制度环境加以引导和规范。李谷成从宏观层面分析了我国农业绿色全要素生产率变动的制度原因。王建华从微观层面检验了环境管制政策对农业绿色发展的影响。《“十四五”全国农业绿色发展规划》明确提出农业绿色发展需要坚持政府引导和市场主导的基本原则,意味着市场化将成为影响农业绿色发展的重要因素。相关研究认为农业市场化有助于改善农村生态环境质量。Plassmann 强调人们必须重视市场需求在减少农业污染方面的重要作用,否则,最复杂、最先进的技术也无法阻止农业污染排放的增加。完善的农业生产条件能够有效缓解农业生态环境压力,提高农业绿色发展水平。如,李自强对农业灌溉系统的研究就在一定程度上表明了农业生产条件对农业绿色发展的重要性。
综上所述,农业绿色全要素生产率的测算方法日趋成熟,为本研究分析黑龙江省农业绿色全要素生产率现状提供了理论和方法。学术界从多方面研究了农业绿色全要素生产率的影响因素,为本研究构建理论框架提供了重要依据。但已有研究主要探究了单个影响因素对农业绿色全要素生产率的净效应,忽视了影响因素之间的协同联动对农业绿色全要素生产率的影响。多因素联动作用的研究有助于识别出农业绿色全要素生产率的多种提升路径,深化农业绿色全要素生产率提升背后的多因素共同作用的本质认识。
(一)数据来源。本文选取2012~2021 年黑龙江省13 个地级市的面板数据。用于测算黑龙江省各地市农业绿色全要素生产率的相关指标如农业从业人员、农业总播种面积、农业机械总动力等来源于《黑龙江省统计年鉴》和各地市统计年鉴;前因变量如农业机械化水平、经济发展水平、灌溉效率水平等指标均来源于EPS 数据库。
(二)指标选取。农业绿色全要素生产率测算,选取的投入产出指标如表1 所示。(表1)
农业碳排放量总量的计算方法,本文参考刘亦文的方法,使用IPCC 碳排放系数对农业灌溉、翻耕、化肥进行估算,考虑到数据精确性与无缺性,以农业灌溉、翻耕面积、化肥施用折纯量作为碳排放源。
(三)变量选取
1、变量定义。考虑到农业的复杂性与数据可得性等因素,分别参考黄秀全、熊翅新、王璐、谢贤君、陈燕君等的做法,采用农业机械化水平、经济发展水平、贸易开发程度、市场化程度、灌溉效率水平等5 个变量作为农业绿色全要素生产率的前因变量。将农业绿色全要素生产率作为结果变量。主要变量说明见表2。(表2)
2、变量校准。采用分位数值来确定锚点的直接法对结果与前因条件进行校准。结果与前因条件均采用直接校准法,所有连续变量的完全隶属、交叉临界点和完全不隶属的三个阈值,在此分别设置为95%、50%和5%三个分位数值,若对校准数据中出现0.5 数值的条件,将其数值替换处理为0.501,以避免对0.5 数值所属案例进行理论分析的困难。校准结果如表3 所示。(表3)
(四)农业绿色全要素生产率测算方法。本文使用SBM-GML 模型测算黑龙江省农业绿色全要素生产率。
1、超效率SBM 模型。为有效解决农业碳排放在测算过程中对效率的影响,采用Tone 提出的超效率SBM 模型,相关SBM 模型测算方法已得到有效验证,参考焦兵、王腾、王兵等相关研究。
2、GML 指数。为在线性规划中得到可行解,参考OH 提出的GML指数研究思路,借鉴刘钻扩、朱寒冰等的方法,公式如下:
公式中,(xt,gx),表示投入和投入减少方向向量,(yt,gy)表示期望产出和期望产出增加方向向量,(bt,gb)表示非期望产出和非期望产出减少方向向量分别代表基于非径向、非角度测度的当期和全域SBM 方向距离函数分别表示从t 到t+1 时期的农业绿色全要素生产率、技术进步、技术效率。
(一)测算结果分析。测算并分解黑龙江省13 个地级市2012~2021年农业绿色全要素生产率,结果如表4 所示。农业绿色全要素生产率整体趋于平稳,但在个别年份间存在波动,其中2015~2016 年农业绿色全要素生产率为0.948,与上一年相比下降11.81%。尽管技术进步较上一年提高了7.96%,对农业绿色全要素生产率产生正向影响,但是由于纯技术效率和规模效率分别下降4.35%和14.63%,最终导致农业绿色全要素生产率下降。(表4)
由表5 可知,横向对比来看,黑龙江省内13 个地级市农业绿色全要素生产率存在显著的区域性差异。如,绥化市和鸡西市等地农业绿色全要素生产率的提升主要依靠强劲的技术效率和技术进步,其中鹤岗市纯技术效率高达1.077;然而,齐齐哈尔市和大庆市主要是由规模效率驱动的农业绿色全要素生产率提升。(表5)
表5 农业绿色全要素生产率的空间差异一览表
(二)必要性条件分析。为探求单个因素是否为结果的必要性条件,借鉴Ragin 的方法,对前因变量进行必要性检验,是否产生以结果集合作为条件集合(或者其非集)的子集,必要性检验结果如表6 所示。单个因素的一致性水平均不超过0.9,因此单个因素均不是必要性条件,表明其提升路径受多因素的组态效应影响。(表6)
表6 单个因素必要性条件检验结果一览表
(三)条件组态结果。为得到提升路径条件组态,借鉴张明、杜运周等方法,将初始一致性阈值设为0.7,PRI 不低于0.7,频数阈值设为1,得到黑龙江13 个地级市农业绿色全要素生产率相应组态,存在6 条组态增长路径。第1 条提升路径:“经济发展”主导“贸易开放”辅助型;第2 条提升路径:“经济发展”主导“灌溉效率”辅助型;第3 条提升路径:“贸易开放”主导“灌溉效率”辅助型;第4 条提升路径:“对外开放”主导“农业机械化+市场化程度”辅助型;第5 条提升路径:“经济发展水平”主导“市场化程度”辅助型;第6 条提升路径:“灌溉效率水平”主导“市场化程度”辅助型。这6 条提升路径的一致性都高于0.8,高于初设临界值0.7,总体覆盖度0.636,可以解释超63%的案例,说明6 条路径的解释力度均较好。(表7)
表7 组态分析结果一览表
(四)条件组态分析
1、经济发展——贸易开放型。基于此路径下,即农业机械化程度低、市场资源配置结构未得到优化,依靠较高的经济发展水平和贸易开放促进农业绿色全要素生产率提高。解释典型地区为伊春市、鹤岗市。以伊春市为例,经济发展水平对农业生产技术进步、农业生产结构等方面具有相当的影响力,经济发展水平较高,意味着其资源配置效率较高,农业基础设施更加完善等,能够有效提高农村居民纯收入;伊春市嘉荫口岸和市政府推进贸易开放的措施政策等提高贸易开放程度。2012~2021 年伊春市农村居民纯收入由0.92 万元增至1.94 万元,增长110.87%,农民有较高的收入意味着农民所掌握的生产技术较高,有着较高的生活质量,在农业生产、提升生产技术水平等方面分配更多的时间精力;贸易开放在需求端刺激农业绿色生产率的提高,更为严格的农产品出口标准在一定程度上引导农业向着绿色化和标准化发展,从而较高的农业经济发展水平和贸易开放程度的提高能够促进伊春农业绿色全要素生产率的提升。
2、经济发展——灌溉效率型。此路径下,农业绿色全要素生产率主要是由高经济发展水平主导和良好的灌溉效率水平辅助共同推动。该路径中的典型地区为大庆市。以大庆市为例,大庆市在2019 年印发《大庆市市级农民专业合作社示范社评定管理办法》,着重提出加快构建现代农业体系,促进农业经济健康规范发展,提高农民纯收入,进一步提高其农业经济发展水平,其农民纯收入由2012 年的1.15 万元增至2021 年2.04 万元,同比增长77.39%;灌溉效率水平10 年间同比增幅87.05%,排名升至黑龙江省第一,有效促进农业绿色化发展。因此,农业经济发展水平和灌溉效率水平的提高促进大庆市农业绿色全要素生产率的提升。
3、贸易开放——灌溉效率型。此路径下,在农业机械化水平较为落后和市场资源配置结构未得到优化的情况下,高贸易开放程度和灌溉效率水平的提高能够有效促进农业绿色全要素生产率的提高。该路径中的典型地区为齐齐哈尔市。以齐齐哈尔市为例,在外贸方面,打造国际贸易供给力、营造对外贸易健康发展环境等全面扩大贸易开放程度;实施高效节水灌溉、节水增粮、灌溉基础设施建设等一系列措施有效提高灌溉效率水平。贸易开放主导、灌溉效率辅助构成农业绿色全要素生产率提升路径。
4、贸易开放——农业机械化+市场化程度型。此路径下,即使经济发展水平相对较低,但是在高农业机械化水平和高市场化程度因素的推动下,依靠高贸易开放程度仍能促进农业绿色全要素生产率提高。该路径下,典型地区为黑河市。以黑河市为例,2019 年国务院印发《中国(黑龙江)自由贸易试验区总体方案》,明确提出黑龙江自贸试验区各片区产业发展的功能布局和重点领域,自贸区黑河片区投入建设以来,以多元联动发展为目标,形成数字自贸区等创新发展理念和“一脉串六区”空间新格局,成功全面提高了黑河市对外开放程度。黑河市统计年鉴数据显示,2012~2021 年农业机械化水平由8.38%增长至22.9%,农业机械化水平不断提高;市场化程度由31.46%增长至40.88%,市场化程度不断提升。因此,在农业机械化水平和市场化程度因素推动下,贸易开放程度的提高能促进黑河市农业绿色全要素生产率的提升。
5、经济发展水平——市场化程度型。此路径下,即使农业机械化水平程度、贸易开放程度和灌溉效率水平低,但由于高经济发展水平和高市场化程度因素的助推,农业绿色全要素生产率仍能得到提升。该形成路径下,典型地区为佳木斯市。佳木斯市在《佳木斯市促进平台经济高质量发展实施意见》中强调要抓住新经济发展窗口机遇,着力打造具有地方特色的平台经济以带动区块链扩展和升级。佳木斯市统计年鉴数据显示,2012~2021 年其农村居民人均纯收入由9,823 元增长至2.12 万元,经济发展水平显著提高;市场化程度由24.04%增长至41.24%,上升了17.2%,市场化程度不断扩大。因此,经济发展水平的提高和市场化程度的扩大能促进佳木斯市农业绿色全要素生产率提升。
6、灌溉效率水平——市场化程度型。此路径下,农业绿色全要素生产率主要是由高灌溉效率水平和高市场化程度共同推动。该形成路径下,典型地区为牡丹江市。2019 年牡丹江市发布的《牡丹江市人民政府办公室关于印发牡丹江市黑土耕地保护实施方案的通知》中强调依靠科技进步推动农业绿色发展,改善农业水利灌溉,提高灌溉效率水平。牡丹江市统计年鉴数据显示,2012~2021 年灌溉效率水平由12.03%增长至16.33%;市场化程度由18.64%增长至30.59%。因此,灌溉效率水平的提高和市场化程度的扩大可以促进牡丹江市农业绿色全要素生产率的提升。
基于SBM-GML 模型对黑龙江省13 个地级市2012~2021 年面板数据进行测算,并分析其农业绿色全要素生产率的时空分异特征,通过fsQCA 方法探究农业机械化水平、农业经济发展水平、贸易开放程度、灌溉效率水平等前因变量所构建的农业绿色全要素生产率提升路径,得到如下主要结论:第一,黑龙江省农业绿色全要素生产率发展呈现分散化的特点,主要集中于黑龙江省西部。第二,黑龙江省各地市农业绿色全要素生产率的提升存在显著的区域性差别,主要依靠经济发展、贸易开放、灌溉效率促进其提升。第三,黑龙江省农业绿色全要素生产率共有6 条多元提升路径,即“经济发展”主导“贸易开放”辅助型、“贸易开放”主导“灌溉效率”辅助型、“灌溉效率水平”主导“市场化程度”辅助型等6 条提升路径。
基于上述研究结论,得出如下政策建议:第一,黑龙江省各地农业绿色发展具有差异性,因地制宜,多元化施策,各地政府应着力提高农业科技水平,进一步提高农业生产技术水平与生产效率,解决经济发展与生态环境之间的矛盾关系,促进农业绿色化发展;第二,充分发挥地区资源优势,优化要素投入结构,发展地区特色农业,推进农业绿色产业转型升级;第三,加强区域合作,优势互补,以农业绿色全要素生产率水平较高地区带动周边地市,深入合作交流,实现区域均衡发展,整体性推动农业绿色全要素生产率提高。