胡 静

(南京林业大学 经济管理学院，南京 210037)

1 引言

现阶段我国农业发展速度很快，但农业污染问题也越来越被人们关注。根据有关的调查报告指出，我国主要的三种水污染的排放物主要来源于农业部门，而且它们的排放量也都比工业部门高。2004年以来，我国连续17年高度重视农业问题，尤其在2005年第一次在中央一号文件明确指出要积极出台关于农业面源污染治理的相关环境政策[1]。对于改善农村环境，治理农业面源污染排放，我国政府一直在积极采取措施。

在此背景下，如何找到使我国农业发展与环境保护实现双赢的措施值得我们探讨。农村环境问题的解决更多的取决于相关环境规制政策的制定和实施。“波特假说”认为，恰到好处的环境规制可以促进技术创新，因而进一步节约资源，减少污染，因此由技术创新所带来的减少污染排放并没有妨碍到经济的发展。然而,在工业领域，“波特假说”的存在性已经被许多专家学者所验证，但问题是农业领域“波特假说”是否存在？环境规制是否也能推动农业技术创新？这些问题成为了本文的探究重点。本文利用2006—2019年我国农业方面的数据，就环境规制和农业技术创新间关系进行了验证，同时“波特假说”的合理性也得到了验证，可以为我国农业技术创新效果的提升提供相关对策建议。

2 文献综述

环境规制对技术创新影响的研究重心主要在工业领域，观点大概分为三种：一是环境规制和技术创新是负相关的。在一定情况下，环境规制的推进和实施会导致企业生产成本的增加，从而直接导致资本、公司人力等用于创新的资源减少，那么这些受到政府环境规制影响的企业的创新能力就会降低(Gray，1987)[2]。李婉红等(2013)[3]的主张是，环境规制对技术创新在污染密集型行业呈现的是负向影响，证明了“波特假说”的影响不是一概而论的，需要一定的条件。二是主张“波特假说”成立，环境规制正向影响技术创新的研究者，他们指出恰到好处的的环境规制确实能够促使企业进行技术层面的改革和创新。Hille和Mobius(2019)[4]在对发达国家、印度皮革和纺织行业的研究中发现，环境规制对技术创新产生了正效应，国内也有研究者发现合理的环境规制能推动技术创新。黄平和胡日东[5]运用我国造纸业的相关数据证明了环境规制对技术创新有着正向关系。三是环境规制对技术创新影响方向不是线性的。Alpay等(2002)[6]和刘和旺(2019)[7]指出环境规制对技术创新的研究需要将不同的行业和不同的地区分开，不能一概而论。张成(2011)[8]研究发现从我国东部和中部来看，环境规制对技术创新关系呈显著U型,而西部却不显著。

因此，本文发现，第一，已有许多文献关于环境规制对技术创新影响的研究重心主要在工业领域，对农业相关的探究相对缺乏。第二，现有文献虽然对两者关系进行了许多不同角度的分析检验，但是缺乏比较系统的数据支持。因此，针对现有研究的不足，本文利用我国30个地区农业方面的数据，通过计量模型，探究环境规制和农业技术创新两者的关系，结果证实我国环境规制对农业技术创新有着非线性影响，呈现先上升后下降的倒U型变化趋势。

3 模型设定、指标选取和数据说明

3.1 模型设定

基于前文相关文献分析，本文为探究环境规制对农业技术创新的关系，构建面板模型：

TCit=β0+β1ERit+β2(ERit)2+Zit+δit+εit

(1)

其中，TCit代表农业技术创新，ERit为环境规制变量。考虑到环境规制对农业技术创新可能存在的倒U型曲线型关系，本文借鉴EKC曲线的研究方法，引入了二次项；Zit为其他控制变量；δit和εit分别表示个体误差和随机误差。

3.2 指标选取

3.2.1 农业技术创新

对于农业技术创新指标的选择，目前绿色全要素生产率为代表的农业绿色全要素生产率(GTFP)是衡量农业技术创新的一个重要且合理的指标。现有文献对农业绿色全要素生产率的测度方法大致分为两种：一是参数法，主要分为C-D函数、超越对数生产函数等；还有一个是非参数法，细分为数据包络分析(DEA)和随机前沿面分析(SFA)。鉴于传统的DEA方法对效率值估计的误差偏大，本文借鉴朱平芳等(2011)[9]的测算方法，利用SBM-GML指数法测算我国农业GTFP，然后将算出的结果分解为技术效率和技术进步指数,其中技术进步指数(TC)即为本研究农业技术创新的代理指标。具体计算过程请参考李谷成(2014)[10]。测算指标见表1，结果见表3。

表1 农业绿色全要素生产率测算指标

3.2.2 环境规制

现有对环境规制的研究主要集中在工业层面，相关指标大多反映了环境的投资成本和治理成本，数据可获得性高。但是，在农业层面，环境规制指标的选择没有一个统一的结论，一方面是因为国家对农产品的标准质量有着严格的要求，农业生产者在改善农业环境方面也需要投入一定成本；另一方面因为国家在农业污染的治理方面，治理手段相对滞后，治理成本的衡量也就有一定困难。本文借鉴袁平等(2015)[11]，从公共政策方面，选择了农业污染防治的相关政策作为环境规制的衡量指标，并因为政策存在滞后性的的关系，以每年年底在各省实施政策的数量为准。考虑到数据平稳性，这里对其采取了对数化处理。

3.2.3 其他控制变量

根据我农业发展实际，本文选取如下农业结构(NS)、收入分配(IND)、受灾程度(ADR)以及农业机械密度(MAC)四个变量作为控制变量。其中，农业结构是农业技术创新的主要影响因素，预计其正向影响农业技术创新；收入分配差距大和受灾程度高不利于农业技术创新，预计其影响效用为负；农业机械密度的提高一方面会带来非期望产出增加的问题，但另一方面可以使其生产效率提高[12]，其影响方向不确定。

3.3 数据说明

本文选择的样本是我国2006—2019年农业领域的面板数据。具体变量的数据来源和描述性统计特征如表2所示。

表2 变量的描述性统计特征

4 环境规制对农业技术创新的实证分析

首先，表3通过SBM-GML指数法测算得出，从2006—2019我国30个省(市区)上不难看出，这14年农业绿色全要素生产率平均值为1.208，且30个省(市区)的生产技术进步水平都大于1，这也说明我国各地区的农业技术创新效果仍然在以较快速度持续增长。

表3 2006—2019年我国30个省份农业绿色全要素生产率分解

其次，本文基于公式(1)，通过Hausman检验选择面板固定效应模型，从表4结果看到，环境规制指标的系数一次项大于0，二次项小于0，并且满足显著性要求，说明我国环境规制水平和农业技术创新效果存在倒U型波系，即随着政府环境规制水平的增加，农业技术创新效果存在先上升然后下降的波动现象，这在一定程度上也验证了“波特假说”的存在。而后，再按我国的东、中、西三大部分检验，结果显示，东部和中部区域的环境规制对农业技术创新的影响在1%的水平上显著表现为正相关，而西部地区却不是，这也证实了我国环境规制对农业技术创新的影响有着地域差异。

表4 环境规制对农业技术创新的模型估计结果

最后，在全国范围来看，收入分配对农业技术创新有显著的负向影响，而农业结构、农业机械密度等对农业技术创新呈现正相关，且影响关系均显著。这表明，我国在考虑农业问题时要注意收入分配的差距,收入分配差距过大会直接导致农业技术创新水平的降低。

5 结论及政策建议

本文得出以下结论：①通过 SBM-GML 指数法测算得出，在2006—2019全国范围上看，我国30个省(市区)的生产技术进步水平都大于1，这也说明我国各地区的农业技术创新效果仍然在以较快速度的保持持续的增长；②采用用固定效应回归模型得出，在考虑到农业结构、收入分配、受灾程度和农业机械密度等控制变量的基础上，从全国看，环境规制对农业技术创新有先上升后下降的倒U型影响；③分区域看，东中部地区环境规制对农业技术创新效果在1%水平上显著呈正向影响，换句话说证实了 “波特假说”的存在性；④从其他的控制变量的影响上看，收入分配对农业技术创新呈现显著的负向影响。

因此，为了实现环境保护的同时推动中国农业的绿色增长，本文建议：①我国政府不能单单提高环境规制的强度，而更要重视相关环境规制政策的落实，不能只是将这些政策只是停留在表面，必须将这些政策落到实处[13]；②在制定环境政策时，要考虑到地区间的差别，建立适应当地条件的环境规制体系；③在贯彻环境保护和经济发展缺一不可的指导理念下，我们必须明白盲目提高环境规制水平并不会提高农业技术创新效果，要提高环境规制政策的普适性，不断摸索，努力达到我国环境保护和农业绿色发展的双赢局面[14]；④在推动农村经济发展的过程中，必须考虑到农民的收入分配问题，减少收入差距，提升农民生活幸福感[15-16]。