黃河流域農業綠色全要素生產率的時空差異及收斂性分析

劉 煦 陳垚彤

1 引言與文獻綜述

黃河流域作為我國重要的農業生產區域之一，具有豐富的水資源和土壤資源，為保障國家糧食安全發揮了巨大作用。但是，長期以來，由于受到化學農業“高投入、高產出、高排放”的生產模式影響，出現了環境污染、土地退化和資源枯竭等問題，造成農業生產面臨的資源環境約束越來越突出，農業綠色轉型面臨諸多發展困境。黨的二十大報告提出，要推動綠色發展，促進人與自然和諧共生。習近平總書記更是強調，“黃河流域生態保護和高質量發展，是黨中央從中華民族和中華文明永續發展的高度作出的重大戰略決策”，“推進農業綠色發展是農業發展觀的一場深刻革命，也是農業供給側結構性改革的主攻方向”。因此，客觀評價黃河流域農業綠色現狀、測評黃河流域農業綠色全要素生產率，對于科學探尋農業綠色轉型過程中存在的發展困境，尋求新發展格局下農業可持續發展路徑至關重要。

中國特色社會主義進入新時代以來，黨中央高度關注黃河流域生態保護和高質量發展問題。2021 年，中共中央、國務院印發《黃河流域生態保護和高質量發展規劃綱要》，為黃河流域生態保護和高質量發展戰略提供了根本遵循。黃河流域流經青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、山西、陜西、河南、山東9 省區，全長5464 公里，是我國第二長河，貫穿河套平原、汾渭平原、黃淮海平原，國土面積占全國的32%，農業總產值占全國1/3 左右，對此李波和胡豹（2023）［1］認為黃河既是我國重要的生態涵養區，也是重要的糧食生產功能區，能夠為國家提供大量的糧食和農產品，滿足人民對食物的需求。

農業綠色轉型是農業發展的必然要求和世界農業發展的趨勢。于法穩（2016）［2］認為使用大量化學投入品的農業生產方式，對農業生產的生態資源基礎造成了極大的壓力，使其長期處于被“剝奪”狀態的同時，也反過來極大影響了農產品的品質，趙大偉（2012）［3］認為農業綠色發展作為一種農業發展模式和產業體系的概念，是具有中國特色的農業可持續發展的方式。劉連馥（2007）［4］表示農業綠色轉型發展符合世界農業發展的規律，我國未來農業發展必然向農業生產、生態安全、經濟效益相結合的生態經濟協調型農業增長模式轉變。金書秦等（2023）［5］指出農業綠色發展不應局限于改善生態環境，而應該逐步向保障農產品質量、推動綠色低碳轉型、助力構建人類命運共同體方向轉變。近年來，黃河流域農業生產的發展逐漸轉型，通過科學的農業生產方式和管理措施，減少了對環境的污染和資源的浪費，引領了農業綠色發展，這不僅可以保護黃河流域的生態環境，也有利于提高農產品的質量和安全性。

全要素生產率是判斷經濟增長質量的重要標準，越來越多的學者將其引入新古典增長核算分析，成為判斷轉變發展方式的主要依據。農業生產方式綠色化，是提升農業全要素生產率的應有之義，這既是現代農業發展的需要，更是農業可持續發展的必然。只有通過實現農業綠色發展，不斷提升農業綠色全要素生產率，才能夠守住國家糧食安全的底線任務，促進農業現代化和農業強國戰略的實現?，F有文獻來看，國內開展全要素生產率的研究開始于20 世紀80 年代，鄭紹濂和胡祖光（1986）［6］基于國外全要素生產率的定義，結合中國情境，提出了新的全要素生產率內涵。許多學者從全要素生產率的概念、計算方法、指數估算和分解等視角對該問題進行了詳細闡述，由于全要素生產率反映了投入轉化為產出的效率指標，該值越高意味著系統的效率越高。因此，被學者認為采用全要素生產率來反映要素投入的總和效率更加科學、更加客觀（張德榮，1997［7］；鄭玉歆，1998［8］）。在全要素生產率的測算方面，主要有參數方法和非參數方法兩類。二者的區別在于，非參數方法計算得到的全要素生產率是動態生產率（石慧和孟令杰，2007［9］；李俊和徐晉濤，2009［10］）。在農業全要素生產率研究方面，馮海發（1990）［11］較早分析了我國農業全要素生產率的變動趨勢和增長模式，認為從世界范圍來看，農業全要素生產率的增長實質上是對各個部門生產率增長的聚合，我國農業全要素生產率的增長模式屬于典型的土地生產率導向模式。林青寧和毛世平（2023）［12］認為本質上講，農業全要素生產率是指農業經濟增長中扣除由各有形投入要素（如資本、勞動等）帶來增長的剩余部分，包括技術進步、管理效率等方面。葛鵬飛等認為（2018）［13］伴隨著綠色農業的興起和農業生產方式的轉變，傳統的農業全要素生產率核算僅僅是基于要素投入和期望產出，部分學者提出了將農業碳排放總量等作為非期望產出因素加以考慮，重新設計并計算了環境資源約束下的農業綠色全要素生產率。

也有不少學者對黃河流域農業綠色全要素生產率做出了研究。李紅艷等（2022）［14］學者針對黃河流域農業全要素生產率也做出了研究，不僅測算了農業全要素生產率的時空演變特征，認為黃河流域全要素生產率整體偏低，且低于全國平均水平李。對此楊騫和王玨（2021）［15］還運用投入導向的SBMDDF 模型與全局參比的Luenberger 生產率指數相結合，測算了黃河流域農業綠色全要素生產率，揭示了農業要素投入對黃河流域農業綠色全要素生產率變動的貢獻。再者，劉帥等（2022）［16］還基于空間自相關分析、Kernel 密度估計和馬爾科夫鏈概率矩陣等方法，分析了黃河流域農業綠色全要素生產率的動態嚴謹規律，認為黃河流域農業綠色全要素生產率整體變化趨勢略低，且各省份之間的差異較大，處于空間分化狀態。

這些研究都為本文研究提供了很好的理論基礎和現實思考。但是，學者在對農業綠色全要素生產率的非期望產出指標的選取過程中的量化問題一直存在爭議，有學者將農作物秸稈作為非期望產出指標，有學者將農村生產生活產生的廢棄物作為非期望產出指標。本文延續葛鵬飛等（2018）［13］的觀點，將農業生產過程中的碳排放作為非期望產出，以更加反映當前生態環境發展形勢的需要。同時，由于黃河流域橫跨9 個省份，在農業綠色全要素生產率的測算和分析中，必然存在地區差異，為了更好地分析這種差異之間的內在機理，本文在現有文獻基礎上考慮了黃河流域農業綠色全要素生產率的收斂性問題，特別是測算了用于衡量農業綠色全要素生產率省際間差距的收斂效應。以此來更好地闡釋黃河流域各省份農業綠色全要素生產率的現狀，以及是否存在發展速度上的“追趕效應”，力求為黃河流域農業綠色轉型發展提供必要思考，這也是本文的邊際貢獻。

2 理論模型設定

2.1 模型選擇

2.1.1 考慮非期望產出的SBM 模型

傳統測算投入產出效率的定量化模型是DEA 方法（即數據包絡分析法），在效率測算時得到了國內外學者的關注，但是該方法由于是徑向和分段的，所以在對效率值的估算時容易導致高估現象。為此，Tone在此基礎上提出了非徑向、非角度（non-radial and non-oriented）的基于松弛（slacks-based measure，SBM）的效率測算方法，其更加關注輸入資源的利用效率和期望產出的實現情況，即將產出指標和輸入指標之間的比例作為績效評價的標準。然后這種防范只考慮了期望產出，沒有考慮非期望產出，本文參考劉帥等（2022）［16］的算法，將考慮非期望產出的SBM 模型對農業綠色全要素生產率進行測算，該模型為：

2.1.2 收斂性模型

收斂性用于描述不同發展水平條件下的地區間是否具有相同的發展趨勢，其思想根源于新古典經濟學中邊際產出遞減原理的闡述。由于受多方面因素影響，地區間發展水平存在強弱差距，發展水平弱的地區如果能夠以更高的發展速度向發展水平強的地區追趕，則具有一定的收斂性。也只有通過這樣，才能夠實現落后地區向發達地區的追趕。而所謂收斂性，劉強（2001）［17］認為是指在封閉經濟條件下，對于一個有效經濟范圍不同經濟單位初期的靜態指標和其經濟增長速度之間存在負相關關系，即落后地區比發達地區具有更高的經濟增長率，從而導致各經濟單位期初的靜態指標差異逐步消失的過程。黃河流域流經多省份，在實現農業生產綠色化轉變過程中肯定存在強弱之分，它們之間的差距是否會伴隨著時間而呈現趨于平衡趨勢，是值得回應的問題。收斂性問題被概括為三種假說：α收斂、β收斂和俱樂部收斂。其中，α收斂被解釋為不同地區間某項指標的離差隨時間推移而趨于減小的過程，即主要檢測農業綠色全要素生產率是否會伴隨著時間推移而發生變化。β收斂則是指初始經濟水平低的地區比經濟水平高的地區具有更高的增長速度，因此，潘文卿（2010）［18］認為二者在經過一段時間的發展后會趨于相同，并最終達到以同樣速度穩定發展的收斂狀態。進一步的，楊?。?020）［19］認為β收斂又可以分為絕對β收斂和條件收斂，絕對β收斂主要側重比較不同地區間是否存在“追趕效應”，條件β收斂主要分析是否收斂于各自的穩態水平。由于本文僅闡釋黃河流域農業綠色全要素生產率是否向同一穩定水平發展，即農業綠色全要素生產率低的省份是否在“追趕”農業綠色全要素生產率高的省份。因此，僅測算其絕對β收斂。并定義計算公式如3：

2.2 指標選取及數據來源

2.2.1 指標體系

（1）投入指標

經典經濟學中，關于柯布—道格拉斯生產函數中，更多地是將勞動力和資本兩個因素考慮在內。在測算農業綠色全要素生產率時，基于數據可得性、可對比性等原則，本文構建了用于測算黃河流域農業綠色全要素生產率的指標體系（見表1）。其中，勞動力投入主要是由農林牧漁業人數指標表征，資本投入主要由土地投入、化肥投入、農藥投入、農膜投入、水資源投入和機械投入等六個指標構成。在土地投入指標中，現有文獻更多從耕地面積和播種面積兩個指標衡量，但是，各省份耕地面積的統計數據存在部分年份缺失，且耕地面積中還包含了未耕種的荒地等。為了更好地進行測算和對比分析，本文采用農作物播種面積作為測算農業綠色全要素生產率的土地投入指標。

表1 農業綠色全要素生產率測算指標體系

（2）產出指標

本文所構建的農業綠色全要素生產率測算指標體系中的產出指標包括期望產出指標和非期望產出指標兩類。其中，期望產出指標用農林牧漁業總產值指標衡量。而非期望產出指標由農業碳排放量指標衡量。農業是溫室氣體排放的重要來源之一，其中包括二氧化碳、甲烷和氧化亞氮等氣體，這些氣體的排放對于全球氣候變化和溫室效應起到重要作用。減少農業碳排放有助于控制全球氣候變化，保護生態環境，提高農業可持續?？傮w來看，農業碳排放主要來源于化肥、農藥、農膜等生產和使用過程中導致的碳排放，以及農業機械運用產生的碳排放、農業翻耕破壞的土壤有機碳庫、灌溉過程中耗費化石燃料形成的碳釋放等。本文中農業碳排放變量借鑒李波等（2011）［20］的做法測算得到，其估算公式為，其中，E代表農業碳排放總量，Ei代表碳源的碳排放量，Ti代表碳排放源的量，δi代表碳排放源的碳排放系數。同時，本文界定化肥的碳排放系數為0.8956 kg·kg-1、農藥的碳排放系數為4.9341 kg·kg-1、農膜的碳排放系數為5.18 kg·kg-1、柴油的碳排放系數為0.5927 kg·kg-1、翻耕的碳排放系數為312.6 kg·kg-2、農業灌溉的碳排放系數為25 kg·Cha-1、

2.2.2 數據來源

本文依據所構建的農業綠色全要素生產率測算指標體系，對黃河流域9 個省份進行了測算，所選用數據均來自于國家統計局、《中國統計年鑒》、《中國農村統計年鑒》等權威網站或年鑒。時間跨度為2010 年—2021 年，用于測算近十年來，特別是黨的十八大以來，黃河流域農業綠色轉型發展的效率，以期更好地提出具有針對性的對策建議。

3 實證分析與結果

3.1 區域層面

根據本文選用的非期望產出SBM 模型，計算得到2010 年以來黃河流域農業綠色全要素生產率的變動情況。圖1 顯示，2010 年以來，黃河流域農業綠色全要素生產率呈現不斷增長趨勢，2010 年黃河流域農業綠色全要素生產率為0.487，到2021 年已經提高到0.579，增長了18.89%，雖然在部分年份出現降低，但是總體而言，黃河流域農業生產綠色化轉型正在逐漸完善。特別是2013 年以來，這種趨勢表現的更加突出。由于農業綠色全要素生產率綜合考慮了農田生產效率、資源利用效率和環境影響等因素，因此，黃河流域農業綠色全要素生產率的提升除了受到國家加大對農業綠色發展的政策支持和資金投入之外，更重要的是近十年來，農業生產技術得到持續提升，土地、水資源和農業機械設備的利用率和生產率有了大幅度提高。例如，通過推廣高效節水灌溉技術、使用智能農業設備、采納先進的病蟲害紡織技術等，這都促進了農業生產的可持續發展和資源利用效率的提高。

圖1 2010—2021 年黃河流域農業綠色全要生產率

3.2 省級層面

圖2 顯示了黃河流域各省份農業綠色全要素生產率的情況，可以很明顯看出，上游地區農業綠色全要素生產率明顯低于下游省份農業綠色全要生產率。其中，甘肅省農業綠色全要素生產率僅為0.108，低于位于中游的寧夏和陜西等省份，較農業綠色全要素生產率最高的上游省份（山東?。┑?4.28%。由此可見，黃河流域農業綠色全要素生產率存在較大的省際差異，分布極不均勻。這種不均衡不僅會導致農業生產結構的差異化，也會帶來各省之間農業綠色全要素生產率的不均衡。

圖2 黃河流域各省份農業綠色全要素生產率

3.3 α 收斂性

由于α收斂主要用于檢驗生產效率是否會伴隨著時間的變化而發生變化，并判斷其是否會最終趨于一個水平狀態。本文利用離散程度測算黃河流域農業綠色全要素生產率的α收斂，同時，為了保證結果穩健性，利用變異系數進行補充。α收斂用于衡量綠色農業技術效率的省際間絕對差距大小。而變異系數（CV）則用于衡量綠色農業技術效率的省際間相對差距大小。所得到的結果如圖3 所示，無論是α收斂，還是變異系數，2010 年以來黃河流域農業綠色全要素生產率并沒有趨于一個穩定水平，而是呈現發散狀態。由此表明，黃河流域農業綠色全要素生產率并不存在顯著的收斂，在時間維度上不具備穩定性，也不具有伴隨時間變化的延續性。其實，與長江流域能夠實現整體較強的通航能力相比，黃河流域的河道呈現“幾”字型，各省份之間土地和水資源分布存在差異，所面臨的生態環境條件和自然災害等都不同，這也在很大程度上決定了黃河上下游農業產業結構和發展模式有所區別，上游省份側重傳統農業或大規模糧食生產，而下游省份更加注重發展現代農業和高附加值農業，導致黃河流域各省份之間的空間關聯性較弱。

圖3 2010-2021 年黃河流域農業綠色全要素生產率的收斂性

3.4 β 收斂性

為了更好地驗證黃河流域各省在農業綠色全要素生產率的發展中，是否存在由農業綠色全要素生產率低的省份向生產率高的省份的“追趕效應”，本文基于式（3）測算了黃河流域農業全要素生產率的絕對β收斂性，顯示結果為0.0715。根據上文所述，當β值大于0 時，意味著存在絕對β收斂，也就是整體而言，黃河流域各省份農業綠色全要素生產率并不存在追趕效應。同時，本文也測算了黃河流域上游、中游和下游的絕對β收斂結果，分別為-0.0201、0.056 和0.132，這就意味著由于下游省份農業綠色全要素生產率存在絕對收斂，而上中游各省份農業綠色全要素生產率并不存在絕對β收斂。由于上中游各省份之間的農業發展水平和農業產業結構差異較大，且伴隨著技術水平的提高和社會經濟的發展，這種差異較大。

4 結論及政策建議

本文基于現有文獻，重新構建了能夠更加客觀評判黃河流域農業綠色全要素生產率的指標體系，利用考慮非期望產出的SBM 模型和收斂性模型，測算了2010 年以來黃河流域農業綠色全要素生產率的變化情況，并對其收斂性進行了分析。根據以上研究結果，筆者認為，應該從以下幾個方面推進黃河流域農業綠色轉型發展。

首先，轉變農業發展方式，提高各參與主體對農業綠色轉型發展的認知水平。一是因地制宜發展特色農業。黃河流域流經九個省份，橫跨我國東中西三部，由于資源稟賦和社會經濟發展差異，在農業產業結構和農業綠色轉型任務方面，都存在較大差異。為了避免同質化的惡性競爭，各省份要根據要素稟賦、社會經濟發展水平等因素，制定更加適宜地區發展的農業綠色發展規劃，不斷優化農業產業結構。二是提高政府對綠色農業轉型發展的認知深度。國家要建立黃河流域農業發展省際聯席會議制度，組織科研機構對黃河流域農業綠色發展進行深入研究，通過召開專家研討會，研判黃河流域農業綠色發展與其他區域農業綠色發展存在的差異性，提高政府對農業綠色轉型發展的認知水平。三是提高農業生產經營主體參與農業綠色發展的積極性。政府要通過舉辦農業綠色發展知識講座、開展宣傳活動等方式，鼓勵農業生產經營主體采取綠色生產方式，提供相關的稅收優惠、補貼和激勵措施等。

其次，持續打好農業面源污染治理攻堅戰。一是建立健全全流域的農業面源污染監測體系，實施污染物排放源頭監控，開展農田土壤和水環境質量評估，以便及時掌握農業面源污染的動態變化，為實現科學化治污提供數據支撐。二是繼續做好農藥化肥減量增效工作，降低農田污染物的流失風險，通過土壤測試和植物營養診斷，科學確定作物的養分需求，推廣測土配方施肥、有機肥替代、生物防治技術等技術，減少化肥和農藥對環境和生態系統的影響。三是提升綠色農業產地環境的生態補償技術水平，大力推廣資源節約型與環境友好型綠色農業技術。鼓勵農業循環經濟發展，促進養殖廢棄物和農作物秸稈的資源化利用，減少農業面源污染的排放。

第三，提高農業科技創新水平，推動實施農業綠色低碳技術。一是加大農業科技研發投入和創新。鼓勵科研機構、農業企業和農民參與創新，推動新技術、新品種、新模式的研發和應用，黃河流域擁有戈壁農業、灌區農業等形式多樣的農業形態，也匯聚了西北農林科技大學、黃河水利科學研究院、中國科學院黃河三角洲現代農業工程實驗室等諸多高校和科研院所，要積極推進產學研結合，不斷提升科技創新水平和科技成果轉化能力。二是推廣綠色農業技術與管理，通過引入生態農業、有機農業等先進的農業技術和管理手段，合理利用農作物殘留物和有機肥料，提高農業資源利用效率和土壤質量。三是開展農業綠色低碳技術的培訓和推廣，加大農業綠色低碳技術的宣傳教育活動，樹立綠色低碳生產的理念，提高農業生產經營主體的技術水平，使其充分了解和掌握綠色低碳技術的操作方法和優勢，增強采用綠色低碳技術的意愿和能力。

第四，堅持系統性思維，協同推進黃河流域農業綠色生產方式轉型。一是制定統一的治理目標，以黃河流域為基本單位，制定統一的農業綠色生產方式的治理目標或指標，確保各省份在推動農業綠色轉型過程中保持一致性。二是加強信息共享和協同合作。建立黃河流域農業綠色生產方式轉型的信息共享平臺，包括農業科技創新成果、項目經驗、管理模式等，實現信息共享、模式共享、風險共擔，促進各省之間的交流與合作。三是強化政策協同和監督機制。建立黃河流域范圍內的政策協同機制，確保各省的農業綠色發展政策銜接和互相促進。同時，也要加強監督和評估機制，及時發現問題和不足，推動改進和優化。