中國農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放績效評價

戴育琴++馮中朝

摘要：本文利用基于方向性距離函數(shù)的Malmquist-Luenberger DEA模型，在全要素分析框架下測算了2001—2013年中國28個省區(qū)農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放績效指數(shù)及其分解，分析碳排放約束條件下我國地區(qū)間農產(chǎn)品出口貿易績效之間的差異，并與傳統(tǒng)Malmquist指數(shù)進行對比。研究表明，樣本期內我國農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放績效平均增長0.42%，累計增長5.21%，績效增長主要來源于前沿技術進步貢獻，環(huán)境技術效率卻存在小幅退化；各地區(qū)農產(chǎn)品出口隱含碳排放績效差異顯著，東部地區(qū)最優(yōu)，其次是東北、西部地區(qū)，中部地區(qū)最為落后；農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放指數(shù)與標準 Malquister 指數(shù)的變化趨勢大體一致，但后者高估了農產(chǎn)品出口貿易績效，夸大了技術進步和技術效率對其貢獻作用，因此，是否考慮資源約束對農產(chǎn)品出口貿易績效核算會產(chǎn)生較大影響并可能導致政策偏誤。

關鍵詞：農產(chǎn)品出口；隱含碳排放；Malmquist-Luenberger指數(shù)；環(huán)境約束

基金項目：農業(yè)部、財政部專項研究課題“國家油菜現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)技術體系建設”（項目編號：CARS—13）；國家自然科學基金項目“中國農業(yè)全要素生產(chǎn)率增長：結構調整、比較優(yōu)勢與動態(tài)演進”（項目編號：71273103）；湖南省哲學社會科學基金項目“安全與效率視角下農產(chǎn)品供應鏈社會責任實施機制研究”（項目編號：13YBA198）

中圖分類號：F323 文獻標識碼：A 文章編號：1003-854X（2017）03-0085-06

中國自2001年加入世界貿易組織以來，農產(chǎn)品出口貿易迅速發(fā)展。2001—2013年，中國農產(chǎn)品出口貿易額從154.5億美元上升到653.66 億美元，年均增長12.77%。然而，隨著我國傳統(tǒng)農業(yè)向現(xiàn)代農業(yè)轉變，農業(yè)生產(chǎn)消耗大量煤炭、柴油、電力等能源，化肥、農藥、農膜等工業(yè)中間投入品的使用也不斷增加，農業(yè)生產(chǎn)排放大量的CO2，現(xiàn)代農業(yè)堪稱“高碳農業(yè)”。作為農產(chǎn)品貿易大國，我國農產(chǎn)品出口貿易也不可避免涉及大量的隱含碳排放，當前環(huán)境保護融入國際貿易體系成為必然趨勢，以環(huán)境優(yōu)化貿易是實現(xiàn)我國經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境保護雙贏的重要手段?？茖W合理地測度我國農產(chǎn)品出口貿易CO2排放績效以及深入分析其增長原因、地區(qū)差異和演變趨勢，對增強我國農產(chǎn)品出口貿易的可持續(xù)競爭力，帶動我國農業(yè)生產(chǎn)向“高效率、低能耗、低排放、高碳匯”為特征的低碳模式轉型具有重要意義。

一、相關文獻綜述

隨著經(jīng)濟增長與環(huán)境保護雙贏目標被廣泛重視，國內外學者開始通過計算碳排放績效來反映一國或地區(qū)的二氧化碳排放水平問題。最初，反映碳排放績效的指標以單要素評價方法為主，如Mielnik與Goldemberg（1999）提出碳化指數(shù)度量法（Carbonization Index），用單位能源的CO2排放量作為發(fā)展中國家應對氣候變化和經(jīng)濟發(fā)展模式評價的主要標準①；Ang（1999）認為用單位GDP能耗變化基本能反映CO2排放情況，能源強度指標在低碳經(jīng)濟研究中與碳化指數(shù)一樣重要②。隨著數(shù)據(jù)包絡分析（Data Envelopment Analysis， DEA）的發(fā)展，許多學者逐漸采用全要素評價思路，將所有相關的變量放在一起構建績效評價指標以保證碳排放績效的全面性與合理性。如Zaim and Taskin（2002）利用DEA模型從宏觀層面計算了OECD國家的碳排績效③；Kortelainen（2008）用Malmquist指數(shù)計算了歐盟20個國家1990—2003年的環(huán)境效率值④；查建平等（2012）利用DEA模型構建靜態(tài)和動態(tài)工業(yè)碳排放績效指數(shù)，對2003—2008年中國30個省區(qū)工業(yè)碳排放績效進行核算，認為我國整體工業(yè)碳排放績效水平低，區(qū)域間發(fā)展極不平衡⑤。關于中國農產(chǎn)品貿易中的碳排放問題大多集中在對農產(chǎn)品整體出口貿易和雙邊貿易中隱含碳排放量的計算。張迪等（2010）對2002年中國農產(chǎn)品對外貿易的隱含碳轉移進行了研究，發(fā)現(xiàn)2002年中國為農產(chǎn)品隱含碳排放的凈出口國，隱含碳的主要出口地區(qū)在亞洲，而韓國及日本是中國農產(chǎn)品隱含碳出口的主要受益國⑥；戴育琴等（2016）計算 2001—2013 年中國農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放量，認為從總體變化趨勢來看，農產(chǎn)品出口中的隱含CO2排放量隨出口貿易擴大不斷上升， 農產(chǎn)品出口結構的調整、能源利用效率的提高和農業(yè)生產(chǎn)技術進步會有效降低農產(chǎn)品出口貿易中的隱含碳排放⑦。

以上文獻給本文的研究提供了理論基礎，但是否考慮環(huán)境約束，從效率角度研究中國出口貿易的文獻十分鮮見，專門研究農產(chǎn)品出口貿易碳排放績效的文獻更少。本文將農產(chǎn)品出口貿易、農產(chǎn)品出口隱含碳排放、績效三者納入統(tǒng)一分析框架，利用Malmquist—Luenberger DEA模型，在全要素分析框架下計算中國農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放效率，從碳排放角度比較中國地區(qū)間農產(chǎn)品出口貿易績效之間的差異，探索其分布特征和變化趨勢，以期為促進農業(yè)出口增長、結構調整、實現(xiàn)農業(yè)節(jié)能減排提供差異化的策略參考。

二、評價方法及指數(shù)構造

1. 環(huán)境技術

生產(chǎn)單位在生產(chǎn)過程中投入一定的要素，往往會同時產(chǎn)生期望獲得的“好”的產(chǎn)品和不期望獲得的“壞”的產(chǎn)品，如CO2等環(huán)境污染排放。Fare等（2007） 提出環(huán)境技術構造了既包括“好”的產(chǎn)品又包括“壞”的產(chǎn)品的生產(chǎn)可能性集合，指明了期望產(chǎn)出、非期望產(chǎn)出與要素投入之間的技術結構關系。

假設某地區(qū)使用N種投入X=（X1，…XN）∈R■■，生產(chǎn)得到M種期望產(chǎn)出Y=（Y1，…YM）∈R■■，P種非期望產(chǎn)出C=（C1，…Cp）∈R■■，則環(huán)境技術的生產(chǎn)可能性集合為：

P（X）={（Y，C）∶（X，Y，C）∈T}（1）

T表示生產(chǎn)過程的技術結構關系，可描述為：

T=[（X，Y，C）∶（Y，C）∈P（X），X∈R■■]（2）

環(huán)境技術的生產(chǎn)可能性集合P（X）具有一個閉合、有界、凸性的特性。若t代表時期，t=1，…T；k代表地區(qū)，k=1，…K，則t時期k地區(qū)的投入和產(chǎn)出值為（X■■，Y■■，C■■）。在環(huán)境技術定義基礎上，運用DEA將環(huán)境技術模型轉化為：

Pt（Xt）={（Yt，Ct）∶■λ■■Y■■≥Y■■，m=1，…，M；■λ■■C■■=C■■，p=1，…，P；■λ■■X■■≤X■■，n=1，…N；λ≥0}（3）

2. 方向性距離函數(shù)

與傳統(tǒng)的產(chǎn)出距離函數(shù)不同，方向性環(huán)境產(chǎn)出距離函數(shù)測定既定方向、投入和環(huán)境技術結構條件下期望產(chǎn)出擴大和非期望產(chǎn)出縮減的可能大小。本文構造碳排放導向的方向性環(huán)境產(chǎn)出距離函數(shù)如下：

■ tc （Xt，Yt，Ct；g■■，-g■■）=sup[β∶（Yt+βg■■，Ct-βg■■）∈Pt（Xt）]（4）

上式中，D■■表示t時期的技術前沿，距離函數(shù)β表示在給定方向g=（gY，-gC）、投入X和技術結構P（X）下，期望產(chǎn)出Y與非期望產(chǎn)出二氧化碳排放C按照擴張和收縮的最大可能數(shù)量。方向性環(huán)境產(chǎn)出距離函數(shù)同時考慮“好”產(chǎn)品增加和“壞”產(chǎn)品減少的最大可能性。本文借鑒Chung等（1997）定義的 Malmquist-Luenberger方法，設定方向向量（gY，-gC）=（Y，-C），即期望產(chǎn)出與碳排放在現(xiàn)有基礎上按相同比例增減，經(jīng)濟產(chǎn)量（農業(yè)總產(chǎn)值和農業(yè)出口額）增加的同時，通過同比例減少出口隱含碳排放移動達到最優(yōu)前沿。

時期t生產(chǎn)單位k'（X■■，Y■■，C■■）在當期環(huán)境技術下的方向性距離函數(shù)可通過線性規(guī)劃求解：

■ tc （X■■，Y■■，C■■；Y■■，-C■■）=maxβ

s.t.■λ■■Y■■≥（1+β）Y■■，m=1，……，M；

■λ■■C■■=（1-β）C■■ ，p=1，……，P；（5）

■λ■■X■■≤X■■，n=1，……N；

λ■■≥0，k=1，……，K

3. Malmquist—Luenberger二氧化碳排放績效指數(shù)及其分解

進一步構建Malmquist—Luenberger二氧化碳排放績效指數(shù)（Malmquist—Luenberger CO2Emission Performance Index，簡稱MLCPI）對各生產(chǎn)單元的碳排放績效變動進行測度，如式（6）：

MLCPI■■={■■}■（6）

上式中，t與t+1為兩個時間段，為避免參照基準選擇上的任意性而造成的差異，以t、t+1兩種參照情況下MLCPI值的幾何平均數(shù)作為衡量從t到t+1時期碳排放績效的變化情況；■ tc （X■■，Y■■，C■■；Y■■，-C■■）、■t+1■（X■■，Y■■，C■■；Y■■，-C■■）表示生產(chǎn)單元分別在t、t+1時期（相對于當期技術前沿的碳排放導向的方向性距離函數(shù)）環(huán)境技術結構下的二氧化碳排放導向的方向性距離函數(shù)；■t+1（X■■，Y■■，C■■；Y■■，-C■■）、■t■c（X■■，Y■■，C■■；Y■■，-C■■）表示生產(chǎn)單元分別在t、t+1時期相對于t+1、t技術前沿的碳排放導向的方向性距離函數(shù)。

MLTECH■■={■

■}■（7）

MLEFFCH■■=■（8）

MLTECH衡量生產(chǎn)可能性邊界從t到t+1時期向外擴張的動態(tài)變化，MLTECH衡量從t到t+1時期生產(chǎn)單元實際生產(chǎn)點向生產(chǎn)可能性邊界的逼近。TECH和EFFCH大于1 ，表示其是二氧化碳排放績效得以提高的源泉，反之則是導致二氧化碳排放績效下降的根源。計算MLCPI、MLTECH和MLEFFCH，涉及四個類型的方向性距離函數(shù)，根據(jù)式（5）對應四個線性規(guī)劃。本文在線性規(guī)劃求解過程中使用MaxDEA 4.0 軟件。

三、變量選取和數(shù)據(jù)來源

本文計算出口貿易增長中碳排放績效使用的投入變量除一般經(jīng)濟增長模型中的投入要素資本、勞動、能源，還包括化肥、農藥、農膜三種投入變量。期望產(chǎn)出為農業(yè)總產(chǎn)值YGDP和農產(chǎn)品出口額YEX；非期望產(chǎn)出為農產(chǎn)品出口貿易導致的二氧化碳排放EC。考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性以及DEA方法對異常數(shù)據(jù)的敏感性，本文研究剔除了西藏、中國臺灣、香港和澳門的相關數(shù)據(jù)，為了保持統(tǒng)計口徑統(tǒng)一， 將海南和重慶分別納入廣東和四川。因此本文所使用數(shù)據(jù)為 2001—2013年中國28個省級行政單位為生產(chǎn)單元在13年間所形成的平衡面板數(shù)據(jù)。具體說明如下：

（1）資本投入。資本存量指各地區(qū)農業(yè)資本存量，本文應用李谷成（2014）的研究成果⑧，采用以1978年不變價格換算的2001—2011年數(shù)據(jù)，2012年和2013年的省際農業(yè)資本存量按其相同的方法由作者算得。計算公式為Kt=Kt-1（1-δ）+It。δ為折舊率，取值5.42%。It為當期投資，采用農業(yè)固定資本形成總額計算當期投資It。Kt和Kt-1表示當期和上一期的資本存量。數(shù)據(jù)來源于《中國國內生產(chǎn)總值核算歷史資料》、《新中國六十年農業(yè)統(tǒng)計資料》、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國農業(yè)年鑒》及各省統(tǒng)計年鑒。

（2）勞動投入。各省區(qū)年末農林牧漁業(yè)就業(yè)人數(shù)，數(shù)據(jù)來源于《中國農村統(tǒng)計年鑒匯編1949—2004》和《中國農業(yè)年鑒》（2005—2013）。

（3）能源投入。各省區(qū)農林牧漁業(yè)能源消費總量，數(shù)據(jù)來源于相關年份各地區(qū)統(tǒng)計年鑒和《中國能源統(tǒng)計年鑒》。部分缺失年份數(shù)據(jù)采用差分法補齊。

（4）化肥投入、農藥投入、農膜投入數(shù)據(jù)來源于《中國農村統(tǒng)計年鑒》。

（5）產(chǎn)出變量分為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出變量。其中期望產(chǎn)出變量為各省區(qū)農林牧漁生產(chǎn)總值和農產(chǎn)品出口貿易總額。農林牧漁生產(chǎn)總值與農業(yè)資本存量價格保持一致，2001—2013年采用1978年不變價格換算，單位億元，數(shù)據(jù)來源于《中國農村統(tǒng)計年鑒》。農產(chǎn)品出口貿易額首先按照各年度美元兌人民幣平均匯率轉化為人民幣，其次為消除物價變動因素對農產(chǎn)品出口額的影響，采用商品零售價格指數(shù)對農產(chǎn)品出口貿易數(shù)據(jù)進行平減，得到1978年為基期的實際數(shù)據(jù)，單位億元。各省區(qū)農產(chǎn)品出口貿易額數(shù)據(jù)來源于《中國農業(yè)年鑒》。

非期望產(chǎn)出為各省區(qū)農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放量EC，采用投入產(chǎn)出法計算得到。出口隱含碳的計算公式為：

EC=R（I-A）-1YEX （9）

其中，設R為直接碳排放系數(shù)矩陣；（I-A）-1為完全需要系數(shù)矩陣，即列昂惕夫逆矩陣；R（I-A）-1為考慮中間投入、由列昂惕夫逆矩陣構造的完全碳排放系數(shù)矩陣； YEX代表農產(chǎn)品出口金額矩陣。（I-A）-1根據(jù)各地區(qū)投入產(chǎn)出表計算所得。我國投入產(chǎn)出表每5年公布一次，由于數(shù)據(jù)的可獲得性以及計算工作量龐大復雜，為了計算方便，本文采用各省2007年投入產(chǎn)出表計算各省完全碳排放系數(shù)，其他各年由平滑系數(shù)法得到（孫愛軍等，2015），計算R所需的各種能源的二氧化碳排放系數(shù)參照作者以往研究成果（戴育琴，2016）。

四、實證分析結果與討論

1. 中國農產(chǎn)品出口隱含碳排放績效增長源泉

根據(jù)上述研究方法和數(shù)據(jù)，本文運用MaxDEA軟件測度了2000—2013年中國28個省區(qū)的農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放Malmquist—luenberger指數(shù)及其構成。表1為2001—2013年MLCPI指數(shù)及其分解MLTECH、MLEFFCH的幾何平均值。

2001—2013年中國農產(chǎn)品出口隱含碳排放績效平均增長0.42%，累計增長5.22%。其中，技術進步MLTECH平均增長0.58%，累計增幅為7.12%，增幅較為明顯；技術效率MLEFFCH出現(xiàn)退化，平均下降0.15%，累計降幅為1.78%。由于技術進步的推動作用大于技術效率的退化作用，2001—2013年中國農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放績效呈現(xiàn)改進趨勢。因此，從Malmquist指數(shù)增長源泉來看，中國農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放績效增長主要有前沿技術進步貢獻。2000年以來，中國農業(yè)改革極大地促進了農產(chǎn)品出口貿易碳排放績效增長，農業(yè)科學研究體系在農業(yè)科研與技術創(chuàng)新方面取得了較大的成功，推動了農業(yè)節(jié)能減排技術的發(fā)展，但與此同時農業(yè)在對現(xiàn)有資源的合理配置、現(xiàn)有農業(yè)前沿技術的適應性改良、擴散和推廣應用方面不太成功，技術效率較低。許多學者計算指出中國農業(yè)生產(chǎn)存在前沿技術進步與技術效率損失并存的現(xiàn)象，本文計算的中國出口農產(chǎn)品碳排放績效值及其分解與這一規(guī)律相同。

表1 2000—2013年中國農產(chǎn)品出口貿易

隱含碳排放指數(shù)MLCPI及其分解

注：各年Malmquist、技術進步和效率變化指數(shù)均為相應年份之間的幾何平均值。

2. 農產(chǎn)品出口隱含碳排放績效時間趨勢特征

從中國農產(chǎn)品出口隱含碳排放績效的時間特征來看，2001—2013年出現(xiàn)了三次波動周期，即2001—2005年、2006—2010年、2011—2013年，波動均呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，并且隨著時間的推移，波動趨于平緩。

加入世貿初期第一階段（2001—2005年），在中央政府強力扶農政策支持下，農產(chǎn)品出口貿易發(fā)展進入到一個新的春天，但此時農產(chǎn)品出口隱含碳MLCPI指數(shù)增長卻不理想，年均增長0.02%，相對較慢，該階段績效增長主要由于技術進步單獨貢獻（0.22%），技術效率則是衰退的（-0.2%），成為MLCPI指數(shù)停滯的直接原因。2006—2010年第二階段，入世后5年中國市場化改革加速推進，農產(chǎn)品出口貿易進入一個較為穩(wěn)定的增長期，由于中國國內能源消耗過多、環(huán)境壓力加大，經(jīng)濟的可持續(xù)增長受到考驗，中國在商品貿易領域開始出臺了一系列政策來抑制高耗能、高污染和資源性產(chǎn)品，明確鼓勵發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟、可再生能源和生態(tài)環(huán)境保護。此階段農產(chǎn)品出口隱含碳ML指數(shù)增長超過第一階段，年均增長0.59%，增長模式也發(fā)生了變化，由第一階段的技術進步單獨貢獻轉變?yōu)橛杉夹g進步（0.5%）與技術效率改進（0.09%）共同推動。2011—2013年第三階段，“十一五 ”以后中國在農機節(jié)能技術應用方面得到了較大發(fā)展，農產(chǎn)品出口隱含碳績效呈現(xiàn)相對高增長勢頭，年均增長0.69%，但這仍然是一種典型的“單驅動”模式，技術進步推動明顯（1.18%），而技術效率起到了一定滯后作用（-0.48%）。

表2提供了標準 Malmquist指數(shù)的估計結果，在不考慮碳排放約束的情況下，標準M指數(shù)增長基本上與MLCIP指數(shù)增長趨勢相同，但傳統(tǒng)M指數(shù)三階段都大大超過MLCIP指數(shù)，這說明在考慮以二氧化碳排放為代表的環(huán)境成本、污染代價約束條件下，中國農產(chǎn)品出口貿易績效將大打折扣，雖然入世以來中國農產(chǎn)品出口貿易穩(wěn)定增長，但是長期以來這種出口貿易是以數(shù)量增加、投入增加和低價成本優(yōu)勢為核心的增長方式，各地區(qū)在追求出口量快速擴張的同時，化肥、農藥的被大量使用，農用能源消費結構、農產(chǎn)品出口結構仍不合理，導致農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放較高。

表2 中國農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放績效

增長及其成分變化的階段劃分（2001—2013）

3. 農產(chǎn)品出口隱含碳排放績效區(qū)域差異性

表3給出了2001—2013年中國主要省區(qū)的農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放MLCPI指數(shù)。從各省碳排放績效的平均水平來看，全國有18個地區(qū)碳排放績效均值大于1，10個省區(qū)碳排放績效均值小于1，說明大部分地區(qū)在2001—2013年農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放效率提升。其中排在前五位的省份是上海、山東、福建、河北、浙江，提升幅度較大，以上海為例，年均碳排放績效增加達到5.8%；排在后五位的省區(qū)是河南、湖北、廣西、青海、湖南，農產(chǎn)品碳排放均值低于-1.95%，地區(qū)最低值為-3.63%。

4. “碳排放技術創(chuàng)新者”身份確認

通過計算MLCPI及其分解可以在總體上了解隱含碳排放績效的增長變化情況，但尚不能確定各年份究竟是哪些省區(qū)在主導著生產(chǎn)可能性邊界的移動。為了尋找在碳排放約束下生產(chǎn)前沿面的“創(chuàng)新者”，根據(jù)Fare 等學者的判斷標準，推動生產(chǎn)前沿面的外移要同時滿足以下三個條件：

MLTECH■■>1■■

■ tc （X■■，Y■■，C■■；Y■■，-C■■）<0

■t+1（X■■，Y■■，C■■；Y■■，-C■■）=0（10）

第一個條件表示從t期到 t+1期生產(chǎn)可能性邊界沿著既定方向向量是向外擴張的，在既定的投入下，t+1期對于t期來說有著更多的期望產(chǎn)出和更少的非期望產(chǎn)出；第二個條件表示t+1期投入產(chǎn)出值在t期環(huán)境技術結構下不可行，即技術進步發(fā)生后，t+1期的生產(chǎn)發(fā)生在t期生產(chǎn)可能性邊界之外； 第三個條件表示“碳排放技術創(chuàng)新者”必然會處于當期生產(chǎn)可能性邊界上，效率值等于1。如果同時滿足上述三個條件，該出口單位就是“碳排放技術創(chuàng)新者”。

根據(jù)計算結果，碳排放約束條件下，13年間共有21個省區(qū)至少移動生產(chǎn)可能性邊界一次，直接推動著前沿技術進步。其中福建（10次）、江蘇（10次）、北京（9次）、四川（9次）、上海（8次）、浙江（8次）表現(xiàn)最為突出，這些地區(qū)為促進農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放績效的提高起到了示范和帶動的作用。從地區(qū)分布情況來看，碳排放技術創(chuàng)新者主要集中在東部省區(qū)和西部一些邊遠省份。東部地區(qū)除山東、河北兩省以外，其余7個東部省區(qū)推動次數(shù)在7次以上，技術創(chuàng)新表現(xiàn)突出的6個省區(qū)中就有5個屬于東部地區(qū)。作為糧食主產(chǎn)區(qū)的中部農業(yè)大省表現(xiàn)都不理想，其環(huán)境技術創(chuàng)新狀況遠遠落后于其他三個地區(qū)，除了江西（7次）表現(xiàn)較好以外，湖南、湖北、陜西對前沿面的推動次數(shù)為0，河南僅有3次，安徽僅有2次。西部地區(qū)中技術創(chuàng)新程度較高的是四川和陜西，其余表現(xiàn)一般，但總體比中部地區(qū)要好。

四、結論及政策含義

第一，2001—2013年我國農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放績效取得了一定增長，這種增長主要來源于前沿技術進步貢獻，環(huán)境技術效率卻存在小幅退化，出口農產(chǎn)品碳排放績效增長主要來自于“最佳實踐者”的 “最佳實踐”，由“落后者”主導的“追趕”產(chǎn)生的“水平效應”不明顯。這說明雖然我國農業(yè)科學研究體系在農業(yè)科研與技術創(chuàng)新方面取得了較大的成功，推動了農業(yè)節(jié)能減排技術的發(fā)展，但我們更要提高農業(yè)資源利用效率以及對現(xiàn)有農業(yè)前沿技術的適應性改良、擴散和推廣，帶動我國農產(chǎn)品出口貿易績效水平的整體提升。

第二，從農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放績效的地區(qū)分布來看，東部地區(qū)是碳排放績效值最高，其次為東北、西部、中部，前沿技術進步和環(huán)境技術效率變化也表現(xiàn)出非常類似的地區(qū)分布特征。推動生產(chǎn)可能性邊界向外擴展的“碳排放技術創(chuàng)新者”地區(qū)集中在福建、江蘇、北京、上海、浙江為代表的東部地區(qū)和西部四川，這要求我們在農業(yè)生產(chǎn)出口過程中進一步加強技術、經(jīng)驗、制度等方面的交流與擴散，從整體上實現(xiàn)農業(yè)節(jié)能減排、農產(chǎn)品出口可持續(xù)性發(fā)展目標。

第三，入世以來，中國農產(chǎn)品出口貿易穩(wěn)定增長，但是長期以來這種出口貿易是以數(shù)量增加、投入增加為核心的增長方式，各地區(qū)在追求出口量快速擴張的同時，能源和資源消耗較大，出口結構仍不合理，導致農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放居高不下，必須通過提高農產(chǎn)品的加工程度、技術含量、質量水平來培養(yǎng)國際營銷能力和品牌效應，形成新的競爭優(yōu)勢，才能實現(xiàn)農產(chǎn)品出口貿易可持續(xù)性發(fā)展，使MLCPI指數(shù)超過M指數(shù)。

注釋：

① O. Mielnik J. Goldemberg， The Evolution of the“Carbonization Index” in Developing Countries， Energy Policy， 1999， 27（5）， pp.307-308.

② B. W. Ang， Is the Energy Intesity a Less Useful indicator than the Carbon Factor in the Study of Climate change， Energy Economics， 1999， 30， pp.59-75.

③ O. Zaim， F. Taskin， Environmental Efficiency in Carbon Dioxide Emissions in the OECD： A Non—Parametric Approach， Journal of Environmental Management，

2000， 58（2）， pp.95-107.

④ M. Kortelainen， Dynamic Environmental Performan-

ce Analysis： A Malmquist Index Aapproach， Ecological Economics， 2008， 64（4）， pp.701-715.

⑤ 查建平、鄭浩生、唐方方：《中國區(qū)域工業(yè)碳排放績效及其影響因素實證分析》，《軟科學》2012年第4期。

⑥ 張迪、魏本勇、方修琦：《基于投入產(chǎn)出分析的2002年中國農產(chǎn)品貿易隱含碳排放研究》，《北京師范大學學報》（自然科學版）2010年第6期。

⑦ 戴育琴、馮中朝、李谷成：《中國農產(chǎn)品出口貿易隱含碳排放測算及結構分析》，《中國科技論壇》2016年第1期。

⑧ 李谷成、范麗霞、馮中朝：《資本積累、制度變遷與農業(yè)增長——對1978—2011年中國農業(yè)增長與資本存量的實證估計》，《管理世界》2014年第5期。

作者簡介：戴育琴，華中農業(yè)大學經(jīng)濟管理學院博士研究生，湖北武漢，430070；湖南商學院經(jīng)貿學院講師，湖南長沙，410205。馮中朝，華中農業(yè)大學經(jīng)濟管理學院教授、博士生導師，湖北武漢，430070。

（責任編輯 陳孝兵）