碳排放约束下的中国农业生产率增长与分解研究_田云

1 研究方法
1． 1 环境生产技术 任何一个经济系统的完整生产过程都包括要素投入与产出 ， 农业生产在投入一定的生产要素 （ 如资 劳动力） 后， 在获取农作物、 畜禽等合意产出的同时， 往往还伴随着诸如废气、 废水、 废弃物等不利生态 本、 。 ， ， 环境的非合意产出 为了减少非合意产出 要么投入更多的生产要素 要么占用一部分资源用于环境治 理， 但这样做可能导致合意产出减少 。这种包含合意产出、 非合意产出和投入要素之间的技术结构关系在
第 29 卷 第 11 期 2015 年 11 月
干 旱 区 资 源 与 环 境 Journal of Arid Land Ｒesources and Environment
doi： 10． 13448 / j． cnki． jalre． 2015． 354
Vol． 29 No． 11 Nov． 2015
{
x = （ x1 ， x2 ， ……， x N ） Ｒ N + y = （ y1 ， y2 ， ……， y M ） Ｒ M + b = （ b1 ， b2 ， ……， b I ） Ｒ
I +
（ 1）
2 变量界定与数据处理
2． 1 农业投入变量 基于文中研究目的， 选取如下变量作为农业投入指标， 具体包括： 1 ） 劳动投入。 基于数据可得性， 本 研究仍延续其他学者的一般做法， 将各省（ 市、 区） 第一产业年末从业人员作为劳动力投入替代指标 ， 单位 为万人。2 ） 土地投入。考虑到数据来源的一致性， 同时也为了消除复种指数影响， 文中将选取农作物播 种面积作为土地投入的替代变量， 单位为千公顷。3 ） 化肥投入。以各省（ 市、 区） 每年的化肥施用量 （ 折纯 量） 为准， 单位为万吨。4 ） 农药投入。 以各省 （ 市、 区 ） 每年的农药使用量为准， 单位为吨。5 ） 农膜投入。 （ 、 ） ， 。 6 ） 。 以各省 市 区 每年的农膜使用量为准 单位为吨 农业机械动力投入 以各省（ 市、 区） 每年的农业机 械总动力为准， 单位为万千瓦。7 ） 灌溉投入。 以各省 （ 市、 区 ） 每年的有效灌溉面积为准， 单位为千公顷。 8 ） 役畜投入。以各省（ 市、 区） 每年所拥有的农用役畜数量为准 ， 单位为万头。 2． 2 农业产出变量 （ 1 ） 合意产出变量。与农业投入统计口径保持一致， 文中采用广义农业总产值， 以 2000 年不变价农 林牧渔总产值表示， 单位为亿元。 （ 2 ） 非合意产出变量。选择农业碳排放作为非合意产出的替代变量 ， 具体由三方面构成： 一是农用物 具体包括化肥、 农药、 农膜、 农用柴油直接使用以及农业灌溉耗费电能所导致的碳排放， 其 资投入碳排放， ［12 ］ ［13 ］ 排放系数出自贺亚亚等（ 2013 ） 的相关研究。 二是水稻种植所导致的甲烷排放， 将参考王明星等 所
百度文库
文章编号： 1003 － 7578 （ 2015 ） 11 － 007 － 06
碳排放约束下的中国农业生产率增长与分解研究
1， 2 2 2 2 田云 ， 张俊飚 ， 吴贤荣 ， 李谷成 （ 1． 中南财经政法大学工商管理学院 ， 武汉 430073 ； 2． 华中农业大学经济管理学院， 武汉 430070 ）
· 8·
干
旱
区
资
源
与
环
境
第 29 卷
内的所有生产可能性集合被定义为环境生产技术 。 ［10 ］ 参照 Fare Ｒ（ 2007 ） 的研究， 根据环境生产技术的基本思想， 不妨设某地区有 N 种投入要素 x， 生产 出 M 种期望产出 y， 同时有 I 种非期望产出 b（ 如温室气体排放） ， 公式表达如式（ 1 ） ：
［9 ］
则环境生产技术的生产可能性集可表示为 ： P（ x ） = ｛ （ y ， b） ： x can produce （ y， b） ｝ ， xＲ N （ 2） + 1 ） P （ x ） 是有界封闭集： 表示在 P （ x ） 这个环境生产技术条 生产集 P（ x） 应满足如下几个方面的条件， 可 件中有限投入只能生产出有限的产出 ； 2 ） 合意产出的强可处置性： 意味着合意产出具有完全可处置性， 以任意比例减少其产出量； 2 ） 非合意产出的弱可处置性： 表明既定投入下减少非期望产出需要成本 ， 必须 以减少一定合意产出为代价； 4 ） 合意产出与非合意产出的零结合性： 即在生产合意产出的同时， 一定伴有 非合意产出。 1． 2 基于 SBM 方向性距离函数的 Malmquist － Luenberger 生产率指数 ［11 ］ 基于 Chung 等（ 1997 ） 的研究， 可采用 Malmquist － Luenberger 生产率指数测度包含非合意产出的全 要素生产率。为此， 本研究将引用跨期动态概念， 参照 Malmquist 指数几何平均值思路， 构造从时期 t 到 t + 1 基于乘除结构和相邻参比的基于 SBM 方向性距离函数的全要素生产率指数 ， 并定义为碳排放约束下 的农业生产率（ TFP） 指数： → → S tc （ x t + 1 ， yt + 1 ， b t + 1 ） S tc + 1 （ x t + 1 ， yt + 1 ， b t + 1 ） 1 /2 ） TFP（ x t + 1 ， yt + 1 ， bt + 1 ； xt ， yt ， b t ） = （ → × t→ S tc （ x t ， yt ， bt ） Sc+ 1 （ xt ， yt ， bt ） t→ → → Sc+ 1 （ xt + 1 ， yt + 1 ， bt + 1 ） S tc （ x t + 1 ， yt + 1 ， bt + 1 ） S tc （ x t ， yt ， b t ） 1 /2 = × （ × ） → → → S tc （ x t ， yt ， bt ） S tc + 1 （ x t + 1 ， yt + 1 ， b t + 1 ） S tc （ x t ， yt ， bt ） = EFFCH（ x t + 1 ， yt + 1 ， b t + 1 ； x， y， b） × TECH（ x t + 1 ， yt + 1 ， b t + 1 ； x， y， b） （ 3） t +1 t +1 t +1 TFP（ x ， y ， b ； x， y， b） 表示从 t 期到 t + 1 期碳排放约束下农业生产率变化情况， 式（ 3 ） 中， 可分 表示碳排放约束下农业生产 解为技术效率变化指数（ EFFCH） 和技术进步指数（ TECH） 。TFP（ ·） ＞ 1 时， 率增长， 反之则下降； EFFCH（ ·） ＞ 1 时， 表示技术效率得到改善， 反之则不断恶化； TECH （ · ） ＞ 1 时， 表 示农业前沿技术进步， 反之则退步。式（ 3 ） 的计算涉及四个 SBM 方向性距离函数， 需对应求解四个线性规 。 划
农业作为温室气体排放的重要源头 ， 每年引发了大量的碳排放。而在我国， 其占温室气体排放总量的 ［1 － 2 ］ 16% ～ 17% 。 、 ， 比重达到了 大力推进节能减排 积极倡导与发展低碳农业 已逐步成为我国践行生态 文明理念的重要路径。为了更好地探寻农业低碳之路， 一些学者开始围绕农业碳排放问题展开深入研究 ： ［3 － 5 ］ ［6 ］ ［7 ］ 一是农业碳排放的测算、 时空比较 与影响机理的探究 ； 二是低碳农业理念的界定 、 发展水平的测 ［7 ］ ［8 ］ 视角多聚焦于农业碳排放以及低碳农业 度 以及所面临的挑战与未来发展路径的选择 。就分析而言， 本身， 而鲜有学者基于低碳农业概念， 将农业碳排放与农业投入产出纳入到同一分析框架之内 。 事实上， 当前农业发展除了要考虑资源刚性约束下的农产品供需平衡 ， 还需兼顾资源承载能力所可能导致的环境 。 损害问题。为此， 有必要在考虑碳排放约束的前提下 ， 对我国农业全要素生产率进行重新测度 。 文中将采用基于方向性距离函数的环境规制行为分析模型 ， 利用 DEA － Malmquist 模型考察兼顾碳排 并将其定义为 " 碳排放约束下的农业生产率 " 。 其中， 将农业碳排放 放与投入产出的农业全要素生产率 ， 设置为非合意产出， 农林牧渔总产值设置为合意产出 ， 以此作为约束条件探究我国农业生产率的增长与源 泉。文中试图对文献进行以下扩展： 1 ） 科学编制农业碳排放测算指标体系， 这既是核算碳排放约束下农 ， ； 2 ） 业生产率的基础 也可弥补我们在农业碳排放估计上仍存在的一些不足 利用 DEA － Malmquist 模型测 算我国碳排放约束下的农业生产率并对其来源进行分解 ； 3 ） 从时间层面探讨碳排放约束下农业生产率的 演变特征， 从空间层面分析其省域差异并确定各省区农业生产类型 （ " 低碳环保" 或者" 高碳" ） 。
*
提 要： 利用含合意产出与非合意产出的 DEA － Malmquist 模型， 测度了中国及其 31 个省区碳排放约束 （ TFP ） ， 。 在此基础上对其来源进行了分解 研究结果表明： 2001 年以来我国碳排放约束下的农 下的农业生产率 业生产率增速偏慢， 且前沿技术进步在促进 TFP 提升方面作用更为明显 。TFP 均值较高的省份主要集中在华 华东和华南地区， 而东北、 西南和西北地区则总体偏低 。 现阶段忽视碳排放因素会高估我国农业 TFP 增 北、 上海等 6 地农业生产相对低碳环保 ， 北京等 9 地农业生产相对高碳， 余下 16 地区 TFP 增长则 长； 分区域来看， 。 不受碳排放因素制约 关键词： 农业经济学； 农业生产率； DEA － Malmquist 模型； 农业碳排放； 中国 中图分类号： F303． 4 文献标识码： A
3 研究结果与分析
3． 1 碳排放约束下我国农业生产率增长与源泉变化 从我国农业生产率增长及源泉来看 （ 表 1 ） ， 2001 年以来我国农业经历 在碳排放约束条件下， 了一个略显偏慢的生产率增长， 年均增速仅为 1． 61% 。该速率相比同期的农业绿色生产率、 宏观 经济 和 工 业 部 门 并 不 突 出，可 对 比 李 谷 成 （ 2014 ） ［15］、 王 兵 等 （ 2010 ） ［16］ 和 陈 诗 一 （ 2010 ） ［17］。新世纪以来， 我国农业不仅获得了较 高的产出增长， 而且在资源与碳排放的双重约束 生产率也获得了一定增长， 这反映了农业综合 下， 产出的增加并非单纯依靠要素贡献。 不过， 相比 宏观经济或工业部门， 碳排放约束下的农业生产 率增长又带有一定的特殊性。 从增长源泉来看， 主要依赖于农业前沿技术进步 （ TECH ） ， 其年均 贡献率为 2． 01% ， 而技术效率（ EFFCH ） 总体处于 恶化状态， 年均下降 0． 39% 。
第 11 期
田云等
碳排放约束下的中国农业生产率增长与分解研究
· 9·
测算的兼顾区域差异特性的排放系数 。三是畜禽养殖所引发的碳排放， 包括肠道发酵所引起的 CH4 排放 具体畜禽品种主要包括牛、 马、 驴、 骡、 骆驼、 猪、 羊 以及粪便管理所导致的 CH4 和 N2 O 排放； 就我国来看， 和家禽， 其排放系数均出自 IPPC 。据此， 构建农业碳排放测算公式如下： E = ΣE i = ΣT i * δ i （ 4） 式中： E 为农业生产碳排放总量； E i 为各类碳源碳排放量； T i 为各碳排放源的量； δ i 为各碳排放源的 ［14 ］ 碳排放系数。由于畜禽饲养周期存在差异， 文中在实际计算中将参照胡向东 （ 2010 ） 的相关研究对其年 均饲养量进行调整。 2． 3 数据来源 农业碳排放测算所需原始数据、 第一产业年末从业人员、 农作物播种面积、 农用化肥施用量、 农药使用 农膜使用量、 农用机械总动力、 有效灌溉面积、 役畜数量、 农林牧渔总产值等农业投入产出数据出自历 量、 《中国统计年鉴 》 、 《中国农业统计年鉴 》 、 《中国农村统计年鉴》 、 《中国农业统计资料》 、 《中国畜牧业年 年 》 、 《新中国六十年统计资料》 鉴 及一些地方年鉴。
*
收稿日期： 2014 － 10 － 7 ； 修回日期： 2014 － 11 － 11 。 71273103 、 71303227 ） ； 国家 基金项目： 国家自然科学基金重点项目 （ 编号： 71333006 ） ； 国家自然科学基金面上项目 （ 编号： 71273105 、 社会科学基金青年项目 （ 编号： 14CJY031 ） ； 中央高校基本科研业务费专项基金（ 编号： 2013YB12 ） ； 清华大学中国农村研究 院博士论文奖学金项目 （ 编号： 201306 ） 资助。 作者简介： 田 云， 博士， 主要研究方向为资源与环境经济、 低碳经济。E － mail： tianyun1986@ 163． com 通讯作者： 张俊飚， 教授， 博士研究生导师， 主要研究方向为农业经济理论与政策、 资源与环境经济。