王玉峰

（兰州财经大学统计学院；甘肃 兰州 730030）

一、引言

党的二十大报告指出要大力发展农业农村经济，加速农业强国建设，全面推进乡村振兴。改革开放以来，我国在农业发展上取得了显著成果，粮食产量逐年增加，2022 年达1.37 万亿斤；棉花、油菜、果蔬等产量稳步增长，畜产品和水产品供应较为稳定。然而，农业生产不仅需要满足人们的需求，还需要考虑生态环境，在农业经济快速发展、粮食产量不断提高的过程中，农业碳排放量随之增加，粮食安全与绿色农业问题得到社会的广泛关注，绿色生产已经成为当前农业生产的重要发展方向。

目前我国进入新发展阶段，提出了“双重约束”目标，即“双碳”目标，并不断寻找降低碳排放的方法。农业是除工业外的主要碳排放源，加快农业低碳排放刻不容缓。提高农业绿色生产效率以协调绿色环境和产量增长是建设农业强国的重要内容，也是加速实现“双碳”目标的主要路径之一。碳汇作为环境稳定器，对环境污染的作用不可小觑。因此，在碳循环视角下，协调农业经济增长与绿色发展至关重要。

时空演变是研究农业生产效率的重要视角之一。随着时间的推移，农业生产效率在不同的历史阶段呈现出不同的变化趋势。同时，农业生产效率在不同的地理位置存在差异，与土地资源、气候环境、政策支持等因素有关。除了时空因素，影响农业绿色生产效率的因素还有很多，例如技术水平、资源利用效率、农业政策等都对农业生产效率产生重要的影响。同时，社会经济因素和生态环境因素也是影响农业生产效率的重要因素。

因此，研究农业绿色生产效率的时空演变及影响因素，不仅有助于深入理解农业生产效率的变化规律和影响机制，而且可以为实现农业可持续发展提供重要的科学依据。

二、文献综述

农业绿色生产效率近年来逐渐成为学者研究的热点，大多数研究主要集中在农业绿色生产效率的测算方法、时空演变和影响因素分析方面。

数据包络分析法（DEA）和随机前沿分析法（SFA）被广泛应用到效率测算中。全炯振（2009）、潘丹（2014）使用SFA-Malmquist 指数模型对中国农业生产效率变化指数进行测算并分析，得到中国农业全要素生产率增长主要取决于技术进步，并且农业绿色发展具有不平衡性[1-2]。肖琴和周振亚等（2020）使用DDF-GML 指数对农业绿色生产效率进行测算，认为技术进步与技术效率是农业绿色生产效率提高的主要动力[3]。王丽娜（2022）使用SBM模型测算，发现省域间农业绿色生产效率差异呈现缩小态势，但领先地区的优势仍然较大[4]。

在农业绿色生产效率的影响因素研究方面，孙一平和周向（2015）认为农业经济的提高与人力资本的投入存在显著正相关关系[5]。汪辉平和王增涛等（2017）、陈燕君和王圆圆（2022）通过实证分析得出农业FDI对农业TFP 产生显著的空间溢出效应等结论[6-7]。许素琼（2019）研究得出农村居民收入水平会影响新型城镇化对农业绿色全要素生产率的促进作用等结论[8]。展进涛和徐钰娇等（2019）、郭海红和刘新民（2020）、刘海英和杨明等（2022）认为绿色技术进步和技术创新能有效促进农业绿色全要素生产率的增长[9-11]。

综上所述，目前学者在农业生产效率上的研究已较为深入，对农业绿色生产效率的测算等研究则不够全面，并且很少考虑碳循环作用下农业绿色生产效率的变化。基于此，本文将碳汇纳入模型，使用SBM-GML指数对农业绿色生产效率进行测算并分解，使用三维核密度估计、基尼系数及其分解系数分析农业绿色生产效率的动态演进，并运用动态面板模型对影响农业绿色生产效率的因素进行分析，为各地持续推进农业绿色可持续发展提供一定参考。

三、研究方法与指标说明

（一）研究方法

1.农业绿色生产效率的测算方法

（1）超效率SBM模型

由于传统的DEA 模型不能准确衡量绿色生产效率，非期望超效率SBM模型能很好地解决角度及方向问题，参考沈洋和周鹏飞（2022）[12]的研究，构建模型如下：

其中，ρ 为决策单元的效率值，其值大于等于1 则表示该决策单元是有效的。x、y、yb分别表示投入、期望产出、非期望产出，λ 为指标权重s-、s+、sb为松弛变量，分别表示投入过多、产出不足、造成的环境污染。

（2）GML 指数

通过超效率SBM模型求出各省（区、市）农业绿色生产效率后，利用GML 指数测算各决策单元农业绿色生产效率的变动率，将绿色生产效率分解为技术进步与规模效应，公式如下：

其中，GML 表示绿色生产效率变动率，如果GML＞1，表示绿色生产效率提高；如果GML＜1，表示农业绿色生产效率下降。GTC 代表绿色技术进步，GEC代表绿色技术效率变化。

（二）指标说明

1.投入指标

劳动投入，使用各地区农业就业人数衡量。资本投入，使用农业机械总动力、农业化肥施肥量、农膜使用量、农药使用量衡量。能源投入，使用农业柴油使用量衡量。土地投入，使用农作物播种面积衡量。

2.产出指标

（1）期望产出

农业总产出，使用农业总产值衡量，以2004 年为基期进行平减处理。

农业碳汇指在农业生产过程中通过植被和土壤固定二氧化碳（CO2）的过程中所形成的碳存储，计算公式为：

F 表示农业碳汇总量，Y 表示作物的经济产量，第i 种作物的经济系数，为i 种农作物的碳吸收率，γ 为农作物的含水率。系数参考田云和张俊飚（2013）的研究[13]。

（2）非期望产出

农业碳排放。主要从农地利用、畜禽养殖、稻田三方面测算，农业活动过程中二氧化碳排放计算公式如下：

其中，C 为农业活动二氧化碳排放总量，T 为碳源实物量，δ 为各类碳排放系数。具体系数参考田云和张俊飚（2013）的研究以及IPCC 的方法[13]。

3.数据来源

本文使用2004—2020 年中国除港澳台和西藏外的30 个省（区、市）的面板数据，数据来源于EPS 数据库、《中国统计年鉴》、《中国农业统计年鉴》、各省份统计年鉴，极少数缺失数据采用插值法进行补充。

四、农业绿色生产效率的时空演变分析

（一） 测算结果时空分异分析

基于2004—2020 年中国30 个省（区、市）的数据，在碳循环视角下，运用SBM-GML 模型得到总体农业绿色生产效率及分解结果（见表1、图1）。

图1 2004—2020 年绿色生产效率的时空分异特征

表1 2004—2020 年碳循环作用下农业绿色生产效率平均值

总体看，大多数省（区、市）处于有效生产过程，东部的效率值相对中西部地区更高。其中，上海、山东的效率值均达到1.5 以上，贵州、云南、青海、宁夏等地区的生产效率小于1，处于无效率状态。

从时间上看，AGTFP 大小和变化趋势与GTC 一致，说明农业绿色生产效率主要源于技术进步，技术进步是农业绿色生产的主要动力。不同地区间差异主要体现在东部地区农业绿色生产效率增长最快，中部次之，西部地区的农业绿色生产率水平趋于稳定，东部与中西部差异逐年增大。主要在于东部与中部地区地形、气候、经济条件较西部地区优越，有利于农业绿色经济发展水平的提升。

分地区看，2005 年广东、宁夏等地的农业绿色生产效率较高。2020 年东部与中部地区，总体上农业绿色生产效率水平显著提高，并出现高- 高集聚现象。广西的农业绿色生产效率相对较低，主要由于广西地处沿海，主要发展工业和自由贸易等，且地形地貌不利于农业生产，农业相对落后。

（二）农业绿色生产效率总体动态演进趋势分析

农业绿色生产效率在不同地区间存在差异，构建三维核密度估计图进一步分析总体效率及差异动态变化趋势（见图2）。

图2 2 0 0 4 — 2 0 2 0 年农业绿色生产效率三维核密度图

由图2 可以看出，农业绿色生产效率总体在0—2之间，分布曲线呈现波动向右移动趋势，说明农业绿色生产效率总体水平增加，存在动态发散趋势。从分布形态看，核密度曲线图形扁而宽，峰值逐年变低，宽度小幅度加大，意味着各地区农业绿色生产效率差异趋于变大。从分布延展性看，右尾随着年份的增加出现轻微的拉长现象，意味着农业绿色生产效率在地区间的差异逐渐变大。

（三）农业绿色生产效率区域差异来源分析

分析发现中国农业绿色生产效率差异逐年增大，为进一步分析差异来源及变化趋势，利用Dagum 基尼系数分析其差异大小及变动。由于2004 年为基期，研究意义不大，故对2005—2020 年数据进行分析（见表2）。

表2 2 0 0 5— 2 0 2 0 年农业绿色生产效率基尼系数及分解

从总体差异看，总体差异不断增加，2011 年前差异增长速度较快，2011 年以后差异增长速度减缓，变化较为平缓。

区域内差异方面，东部差异最大，2009 年之前大于整体差异，2009 年之后呈波动变化趋势。2011 年前西部地区差异处于波动增长趋势，2011 年后呈现下降趋势，区域内差异减小。中部差异较小，呈现上升趋势。

从区域间差异看，东部与西部地区间的差异在研究时间段内最大，2009 年之前东中部差异大于中西部差异，2009 年之后，中西部大于中东部。2011 年之后区域内差异增长缓慢，不平衡问题得到缓解。

差异来源及贡献度方面，超变密度逐渐变小，区域内贡献度上升，2010 年前小于超变密度，2010 年后超过超变密度。区域内差异研究期内处于平衡状态，贡献度位于区域间差异与超变密度之间。主要由于“十二五”规划提出深入推进农业现代化发展，2011 年是“十二五”的第一年，体现了我国农业在此期间取得了显著成果。

五、实证分析

（一）模型设定与数据说明

1.模型设定

为研究农业绿色生产效率的影响因素，探究其是否具有动态效应，本文设定如下动态面板模型：

其中，AGTFP 为农业绿色生产效率，NAD 为自然灾害，AHC 为农业人力资本，GOV 为政府干预，OPEN为对外开放水平，RD 表示科研水平。

2.变量说明

被解释变量：农业绿色生产效率（AGTFP）。由SBM-GML 测算得到，并以2004 年为基期，逐年进行累乘处理。

解释变量：

（1）自然灾害（NAD）。使用农作物受灾面积表示，自然灾害会减少农业总产量，对农业生产率产生不利影响。

（2）农业人力资本（AHC）。使用农业人口占全国总人口的比重表示，农业人口规模反映该地区农业种植规模，人口越多种植规模就越大。

（3）政府干预（GOV）。使用一般公共预算支出占GDP 的比值代替，政府干预能够反映政府对当下发展的规划。

（4）对外开放水平（OPEN）。使用进出口总额与GDP 的比值代替，我国是农业大国，农产品大量出口国际市场，外资开放在农产品生产上起到重要作用。

（5）科研水平（RD）。使用规模以上R&D 投入占GDP 的比重表示，科研水平对地区经济发展和绿色生产起到重要作用。

（二）回归结果分析

本文采用动态面板双固定模型逐步回归探究影响农业绿色生产效率自身因素、外在因素，结果见表3。

表3 基本回归结果

由表3 可知，滞后一期的农业绿色生产效率对当期农业绿色生产效率在1%的显著性水平下有正向影响，说明前一期农业生产效率对后一期生产效率产生了显著的影响，农业绿色生产效率存在“滚雪球”效应。自然灾害的系数为负且显著，但是影响系数较小，说明自然灾害对农业绿色生产的影响不大。对外开放水平能促进绿色生产效率的提高，主要由于我国是农业大国，每年农业进出口规模较大，对外开放能带来先进的管理与技术，提高农业出口质量与农业绿色生产技术，进一步提升农业绿色生产效率。政府干预对农业绿色生产效率起到抑制作用，并且在5%的显著性水平下显著，主要由于政府财政在加快地区经济发展的同时，加大工业化及能源的投入使用，在增加产能的同时增加碳排放，不利于农业绿色生产。农业人力资本在促进农业绿色发展过程中发挥重要作用，能够提高劳动力水平和土地利用效率。科研水平在5%的显著性水平下不显著，主要由于创新大多集聚在工业部门，农业部门的创新所占比重较小，所以对农业绿色生产效率的影响不显著。

六、结论与建议

本文使用2004—2020 年中国30 个省（区、市）数据，基于SBM-GML 指数模型，运用三维核密度估计、基尼系数及其分解系数对我国农业绿色生产效率进行测算并进行时空演变分析，得出以下结论：（1）农业绿色生产效率呈现逐年递增的趋势，技术进步变化趋势与绿色生产效率变化趋势相同，是提高农业绿色生产效率的主要动力，规模效应基本不变，作用较小。（2）农业绿色生产效率在不同地区存在差异，东部与中部的差异较小，西部生产效率相对较低。（3）由三维核密度估计图及基尼系数分解发现，在研究期内，地区差异逐年增加，农业发展取得显著成效，各地区农业绿色生产效率差异变动趋势较为平缓，尤其是西部地区的差异逐年减小。（4）农业绿色生产效率存在“滚雪球”效应，对外开放水平、农业人力资本能显著促进农业绿色生产。

基于以上实证结论给出如下建议：

1.推广现代化的农业生产设备和技术。农业生产设备和技术的升级换代可以提高生产效率和质量，降低对环境的影响。比如，使用现代化的农业机械可以减少人力投入，提高耕作效率；使用先进的育种技术可以培育出更适合当地环境的作物品种。加强信息化技术在农业生产中的应用。信息化技术可以提高生产过程的透明度和可控性，减少浪费、降低损失，同时可以提高农民的收益和产品的市场竞争力。使用智能化的气象监测系统，可以提高农业生产的精准度和可持续性。

2.制定农业发展战略，协调地区发展。不同地区由于地理位置、气候等因素使农业绿色生产效率存在差异，政府应根据各地特点，制定适合当地农业发展的策略，从而缩小地区差距。鼓励区域间相互合作，进而实现“经济- 环境”长期协同机制目标。通过高效率农业绿色发展地区带动周边较低效率省域实现农业绿色生产效率的提升，进一步实现我国环境和经济发展长期协同机制目标。

3.加强农业监管力度，提高管理效率。农业高质量发展离不开生产技术的投入和管理效率的提高，应积极协调资源、环境、生产三者间的关系，减少农业生产过程中的环境污染和资源浪费。

4.扩大高水平对外开放，提高农业经济的开放度。鼓励国际间相互学习、交流合作，在保障本土粮食安全的基础上，提高粮食进出口贸易数量与质量。