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    碳排放約束下長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率測度及收斂性

    2024-06-21 02:18:36徐東芳孔令成
    湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2024年3期
    關(guān)鍵詞:長江經(jīng)濟(jì)帶收斂性

    徐東芳 孔令成

    徐東芳,孔令成. 碳排放約束下長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率測度及收斂性[J]. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué),2024,63(3):142-149.

    摘要:運(yùn)用面板三階段DEA模型對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率進(jìn)行測度,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行收斂性分析。結(jié)果表明,環(huán)境因素和隨機(jī)誤差對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率具有顯著影響;長江經(jīng)濟(jì)帶上游、中游和下游的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率存在明顯的空間不均衡現(xiàn)象;2017—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶三大區(qū)域省市間農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率差異呈縮小趨勢(shì)。基于此,為了進(jìn)一步從總體上提高及從空間上優(yōu)化長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率,提出明確地區(qū)環(huán)境,因地制宜;把握區(qū)域差異,精準(zhǔn)施策;打破區(qū)域壁壘,協(xié)同發(fā)展的對(duì)策。

    關(guān)鍵詞:碳排放約束;農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率;收斂性;長江經(jīng)濟(jì)帶

    中圖分類號(hào):F323.223;X82? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):0439-8114(2024)03-0142-08

    DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.03.022 開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

    作為中國的重要糧倉,長江經(jīng)濟(jì)帶過去高強(qiáng)度、粗放式的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式雖然促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)量的增加,但是同時(shí)帶來了生產(chǎn)資源浪費(fèi)、面源污染等問題[1],因此,提高長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率迫在眉睫。在轉(zhuǎn)型過程中,長江經(jīng)濟(jì)帶各省市多措并舉提高農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率,但是由于不同省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地理位置、資源稟賦、文化習(xí)俗等不同,農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率可能存在較大差異。在此背景下,研究長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率,對(duì)提高長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)整體競爭力,實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興具有重要意義。

    國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率所取得的成果頗豐。理論上,王學(xué)婷等[2]對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳發(fā)展路徑進(jìn)行了深入探討;張俊飚等[3]對(duì)農(nóng)業(yè)綠色低碳進(jìn)行了誤區(qū)鑒定及發(fā)展前瞻,為后續(xù)研究厘清了邊界。實(shí)證上,農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的核心在于將其內(nèi)涵具象化以及對(duì)污染物的處理。大多數(shù)學(xué)者選擇通過構(gòu)造指標(biāo)體系來測算農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率,但指標(biāo)選取的角度與測算方法卻不盡相同。從指標(biāo)選取角度看,國外學(xué)者Bravo-Ureta等[4]認(rèn)為發(fā)展中國家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率主要受農(nóng)民受教育程度、自有資產(chǎn)和自身經(jīng)營管理能力的影響;Helfand等[5]認(rèn)為提高人力資本是提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的關(guān)鍵因素;Monchuk[6]認(rèn)為科學(xué)的價(jià)格調(diào)控政策能有效提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。與國外學(xué)者相比,國內(nèi)學(xué)者更側(cè)重從微觀角度選取指標(biāo)進(jìn)行研究。有學(xué)者認(rèn)為農(nóng)藥、化肥、農(nóng)用地膜等投入的減少有助于提高農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率[7];也有學(xué)者從土地、勞動(dòng)、資本三大要素投入角度測算[8];還有學(xué)者創(chuàng)造性地將種子投入做細(xì)分處理[9]。從污染物處理角度看,主要有兩種處理方式,一是將污染物看作投入變量,符合投入品越少越好的特征[10];二是將污染物等“非合意產(chǎn)出”轉(zhuǎn)換為“合意產(chǎn)出”,該方法被大多數(shù)學(xué)者采用[11-13]。將碳排放等污染物進(jìn)行非合意產(chǎn)出標(biāo)記區(qū)分,是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)效率與農(nóng)業(yè)綠色效率的顯著區(qū)別。劉亦文等[14]將農(nóng)業(yè)碳排放作為農(nóng)業(yè)污染物進(jìn)行非期望產(chǎn)出標(biāo)記,從而測算中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。

    綜上可以看出,現(xiàn)有成果較少將研究區(qū)域置于同質(zhì)環(huán)境下分析農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率。長江經(jīng)濟(jì)帶作為中國重要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū),提高其農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率對(duì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、保障國家糧食安全具有重要意義?;诖?,本研究以長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市為研究對(duì)象,構(gòu)建面板三階段DEA模型,綜合傳統(tǒng)DEA模型與SFA模型的優(yōu)點(diǎn),剔除各省市環(huán)境因素和隨機(jī)誤差對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的影響,測算長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率,并對(duì)其收斂性進(jìn)行分析,以期真實(shí)準(zhǔn)確地評(píng)估該區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的發(fā)展水平并預(yù)測其未來態(tài)勢(shì),為今后從整體上提高及空間上優(yōu)化長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率提供參考。

    1 研究方法

    1.1 模型選擇

    三階段DEA模型是Fried等[15]在傳統(tǒng)DEA模型基礎(chǔ)上加以改進(jìn)提出的能更好地估計(jì)決策單元(Decision making unit,DMU)效率的方法。傳統(tǒng)DEA模型不能有效剔除環(huán)境因素和隨機(jī)誤差項(xiàng)對(duì)決策單元效率的影響,無法使決策單元在同質(zhì)環(huán)境下分析,從而使結(jié)果失真。而參數(shù)隨機(jī)前沿模型(Stochastic frontier model,SFA)具有解釋噪聲和研究傳統(tǒng)假設(shè)檢驗(yàn)的優(yōu)勢(shì),且更貼近農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征,因此Fried等[15]將DEA與SFA模型相結(jié)合,提出了三階段DEA模型,此處進(jìn)一步借鑒劉自敏等[16]的研究成果,采用面板三階段DEA模型對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率進(jìn)行探究,具體步驟如下。

    1)第一階段,傳統(tǒng)DEA模型。DEA模型能夠有效評(píng)價(jià)決策單元生產(chǎn)效率,其能夠在多投入產(chǎn)出的模式下無需構(gòu)建生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)參數(shù)即可度量決策單元之間生產(chǎn)效率的相對(duì)有效性。DEA模型主要包括CCR模型和BCC模型,其區(qū)別在于假設(shè)前提分別為規(guī)模報(bào)酬不變和規(guī)模報(bào)酬可變。由于BCC模型的假設(shè)更符合實(shí)際情況,更具有參考價(jià)值,因而第一階段構(gòu)建基于投入導(dǎo)向型的BCC模型測算純技術(shù)效率(Vrste)。

    2)第二階段,構(gòu)建相似SFA模型。利用相似SFA模型可分解第一階段得出的投入/產(chǎn)出松弛值,假設(shè)松弛值只受外部環(huán)境因素、隨機(jī)誤差項(xiàng)和管理效率這3部分因素的影響,構(gòu)建SFA模型可以有效分離這3部分因素,從中提取出僅由管理無效率導(dǎo)致的DMU投入剩余。

    為了進(jìn)一步將隨機(jī)誤差從混合誤差項(xiàng)中分離出來,采用羅登躍[17]的方法估計(jì)隨機(jī)誤差項(xiàng)。然后使用SFA回歸模型分析結(jié)果對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率投入變量進(jìn)行調(diào)整,從而剔除外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差項(xiàng)的干擾,使其能夠在相同的環(huán)境下測算長江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率。調(diào)整后的表達(dá)式如式(1)所示。

    [XAnit=Xnit+maxfZnit;βnt-fZnit;βnt+maxνnit-νnit]? ? ? ? ? ? ? ? (1)

    式中,[XAnit]、[Xnit]分別為調(diào)整后和調(diào)整前長江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)的投入變量;[Znit]為投入松弛變量;[βnt]、[νnit]分別為外部環(huán)境變量參數(shù)和隨機(jī)誤差項(xiàng)的估計(jì)值。[fZnit;βnt]是外部環(huán)境變量對(duì)投入松弛變量的影響,具體表示為[fZnit;βnt=Znitβnt],即外部環(huán)境變量與投入松弛變量的乘積;[maxfZnit;βnt-fZnit;βnt]表示使長江經(jīng)濟(jì)帶各決策單元調(diào)整至同樣的經(jīng)營環(huán)境;[maxνnit-νnit]表示將長江經(jīng)濟(jì)帶各決策單元的隨機(jī)干擾調(diào)整至相同情形。

    3)第三階段,調(diào)整后的DEA模型。利用調(diào)整后的投入變量數(shù)據(jù)[XAnit]替代長江經(jīng)濟(jì)帶原始投入變量數(shù)據(jù)[Xnit],產(chǎn)出仍為長江經(jīng)濟(jì)帶原始產(chǎn)出數(shù)據(jù),再次使用BCC模型評(píng)估純技術(shù)效率,進(jìn)而得到長江經(jīng)濟(jì)帶各決策單元的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率(AGPE),即剔除了外部環(huán)境變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)影響的綠色生產(chǎn)技術(shù)效率,能夠客觀地反映長江經(jīng)濟(jì)帶各決策單元的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率。

    1.2 數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)選取

    立足于長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)實(shí)際,并借鑒劉艷[18]的研究成果,以廣義農(nóng)業(yè)為研究對(duì)象,并選取該經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市作為目標(biāo)區(qū)域,所有數(shù)據(jù)均來自2001—2020年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒。所選取的指標(biāo)具體如下。

    1)投入指標(biāo)選取。選取土地、勞動(dòng)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)藥、化肥和農(nóng)用地膜作為投入要素[19]。其中,土地為農(nóng)用土地面積,包括農(nóng)作物播種面積、水產(chǎn)養(yǎng)殖面積;勞動(dòng)為第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)總?cè)藬?shù);農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力指用于農(nóng)業(yè)的機(jī)械動(dòng)力之和。

    2)產(chǎn)出指標(biāo)選取。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的產(chǎn)出指標(biāo)主要反映農(nóng)業(yè)所提供農(nóng)產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)價(jià)值,因此在研究長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率時(shí),選擇各地區(qū)的農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出指標(biāo)[20],為消除物價(jià)因素的影響,以2000年為基期做指數(shù)平減處理,得出各省市農(nóng)林牧漁業(yè)的實(shí)際產(chǎn)出。此外,借鑒吳傳清等[21]的研究成果,選擇農(nóng)業(yè)碳排放作為非合意產(chǎn)出,并依據(jù)李波等[22]的成果對(duì)其進(jìn)行細(xì)致測算及相應(yīng)轉(zhuǎn)化,以期對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率進(jìn)行有效測度及收斂性分析。

    3)環(huán)境指標(biāo)選取。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化(ISH),表示各省市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中,第二、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之和占地區(qū)GDP總值的比重,借鑒張玉昌等[23]的測度方法,計(jì)算長江經(jīng)濟(jì)帶各省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化水平,其值越大表示該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化水平越高,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨向成熟;城鎮(zhèn)化水平(URB),用人口城鎮(zhèn)化比重代替,城鎮(zhèn)化水平越高表示地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越好[24];農(nóng)村人均用電量(ELE),用農(nóng)村總用電量除以農(nóng)村常住人口數(shù)表示,用均值表示有利于地區(qū)之間的橫向?qū)Ρ?;農(nóng)村居民人均可支配收入(INC),以2000年為基期進(jìn)行指數(shù)平減以消除價(jià)格因素的影響[19]。

    4)Pearson 相關(guān)性檢驗(yàn)。在實(shí)證分析之前,利用Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)對(duì)投入變量指標(biāo)與產(chǎn)出變量指標(biāo)之間是否滿足同向性假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。采用SPSS 20.0軟件進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表 1所示。由表1可知,長江經(jīng)濟(jì)帶各省市投入變量與產(chǎn)出變量相關(guān)系數(shù)多數(shù)通過了雙側(cè)在1%顯著水平下的檢驗(yàn),小部分在5%水平下也通過檢驗(yàn),說明構(gòu)建的指標(biāo)體系滿足同向性假設(shè)要求,所選取的投入、產(chǎn)出指標(biāo)合理,可進(jìn)行下一步實(shí)證分析。

    1.3 收斂性分析

    經(jīng)典收斂模型主要包括α收斂和β收斂,其中β收斂的應(yīng)用更廣泛。

    1.3.1 α收斂檢驗(yàn) α收斂檢驗(yàn)可判定不同省份農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的差異是否會(huì)隨時(shí)間推移而不斷縮小,即各地農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率差異是否會(huì)逐漸消失。α收斂檢驗(yàn)需要逐年計(jì)算不同省市農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的變異系數(shù)(CV),具體計(jì)算式如式(2)所示。

    [CV=i=1nxit-xt2nxt]? ? ? ? ? ? ? ? (2)

    式中,xit表示i省市t年農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率;[xt]為各省市農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的均值。CV越大,說明各省市農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率差異越大。

    1.3.2 β收斂檢驗(yàn) 經(jīng)典β收斂分為絕對(duì)β收斂和條件β收斂,其中絕對(duì)β收斂與α收斂都屬于絕對(duì)收斂,都是判別不同地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率增長最終是否達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài),如果存在絕對(duì)β收斂則說明落后的地區(qū)在后續(xù)的發(fā)展中農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)以較快的速度追上了領(lǐng)先的地區(qū)。絕對(duì)β收斂檢驗(yàn)的計(jì)算式如式(3)所示。

    [ln(AGPEi,t+1)-ln(AGPEi,t)=α+βln(AGPEi,t)+εi,t]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (3)

    式中,[ln(AGPEi,t+1)-ln(AGPEi,t)] 表示長江經(jīng)濟(jì)帶第i個(gè)省市t+1年農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率對(duì)數(shù)與第t年的差值;α為常數(shù)項(xiàng);β為回歸系數(shù);[εi,t]為隨機(jī)誤差。如果β系數(shù)顯著為負(fù),則認(rèn)為存在絕對(duì)β收斂。

    2 實(shí)證結(jié)果與分析

    2.1 第一階段傳統(tǒng)DEA模型實(shí)證結(jié)果

    運(yùn)用DEAP2.1軟件對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶2000—2019年的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率水平進(jìn)行有效測度,因篇幅較長,此處僅展示了2000年、2014年、2019年的結(jié)果,具體如表2所示。從長江經(jīng)濟(jì)帶整體變化幅度看,該區(qū)域這3年經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)綜合技術(shù)效率和純技術(shù)效率都經(jīng)歷了先降后升的變化,規(guī)模效率則先增后減。2000年,國家提出“三農(nóng)”的概念,將農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民問題提高到國家戰(zhàn)略高度;2014年,中共中央首次提出長江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略,注重大保護(hù),不搞大開發(fā),因此以上農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的變化整體符合長經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)發(fā)展實(shí)際。由于此結(jié)果沒有分離環(huán)境變量和隨機(jī)誤差對(duì)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率的影響,因而無法精確反映不同省市間的實(shí)際環(huán)境效率,還需進(jìn)一步分解測算。

    2.2 第二階段面板相似SFA模型實(shí)證結(jié)果

    將第一階段得出的決策單元投入松弛值作為因變量,再將所篩選的環(huán)境變量作為自變量,代入SFA面板回歸模型,利用Stata15軟件進(jìn)行估計(jì),結(jié)果如表3所示。從表3可以看出,4個(gè)環(huán)境變量對(duì)投入松弛值的系數(shù)大多數(shù)通過顯著性檢驗(yàn),且管理無效率(μ)除勞動(dòng)力松弛外均在5%或1%的水平下顯著,說明選用的環(huán)境變量對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率投入冗余的影響是顯著的。農(nóng)藥、農(nóng)用地膜、化肥、農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力投入松弛的管理無效率與總方差的比值(γ)大于0.50,說明農(nóng)藥、農(nóng)用地膜、化肥、農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力投入松弛主要受管理因素的影響。相反,勞動(dòng)力和農(nóng)用土地面積松弛所對(duì)應(yīng)的γ分別為0.207 4和0.335 1,均小于0.50,說明隨機(jī)誤差對(duì)勞動(dòng)力松弛和農(nóng)用土地面積松弛的影響占主導(dǎo)地位。因此,構(gòu)建SFA模型對(duì)管理無效率和隨機(jī)誤差進(jìn)行剝離是有必要的。由結(jié)果可知,農(nóng)村居民實(shí)際可支配收入對(duì)所有投入松弛變量均具有顯著的負(fù)效應(yīng),說明提高農(nóng)村居民收入有利于降低投入,提高農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率。人口城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)藥、農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力松弛具有顯著的正向影響,對(duì)勞動(dòng)力松弛具有顯著的負(fù)向影響;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化只對(duì)農(nóng)藥松弛有負(fù)向影響;農(nóng)村人均用電量僅對(duì)農(nóng)藥松弛有顯著的正向影響。

    2.3 第三階段調(diào)整后DEA模型實(shí)證結(jié)果

    把第二階段得出的系數(shù)代入式(1)計(jì)算出調(diào)整后的投入變量,并結(jié)合原始產(chǎn)出變量構(gòu)建成新的投入產(chǎn)出矩陣,再次代入BCC模型進(jìn)行計(jì)算分析,最終得到第三階段調(diào)整后的長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率和規(guī)模報(bào)酬?duì)顩r等,結(jié)果如表4所示。2000—2019年長經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均處于遞增的狀態(tài),均在2019年達(dá)最大值,且純技術(shù)效率達(dá)最佳水平,但規(guī)模效率有待進(jìn)一步提高。

    對(duì)比表2和表4可知,將外部環(huán)境因素和隨機(jī)誤差因素剔除后,長江經(jīng)濟(jì)帶2000—2019年農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)的綜合技術(shù)效率和規(guī)模效率大幅度降低,純技術(shù)效率提高。為了進(jìn)一步分析第一階段與第三階段結(jié)果的有效性,通常采用Wilcoxon檢驗(yàn)進(jìn)行分析,檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。由表5可知,長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率調(diào)整前后均存在顯著差異,說明第二階段對(duì)環(huán)境因素和隨機(jī)誤差的剝離是有效的,最終使得長江經(jīng)濟(jì)帶所有省市農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)處于同質(zhì)的環(huán)境里,因而純技術(shù)效率更能真實(shí)地反映長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率。

    對(duì)比表2和表4結(jié)果可知,總體而言,與第一階段相比,第三階段長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)的綜合技術(shù)效率和規(guī)模效率有所回落,而純技術(shù)效率卻有一定的提升。具體來看,農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)綜合技術(shù)效率3年所有地區(qū)均值從0.809小幅回落至0.729,規(guī)模效率從0.975大幅降低至0.731,而純技術(shù)效率的平均水平從0.830上升至0.997,這說明在經(jīng)營環(huán)境和隨機(jī)誤差的影響下,長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)的綜合技術(shù)效率和規(guī)模效率表現(xiàn)虛高,而純技術(shù)效率則出現(xiàn)抑制情況。具體到相關(guān)省市,上海市在調(diào)整后規(guī)模效率出現(xiàn)了大幅下降,2019年從調(diào)整前的1.000降到調(diào)整后的0.288,成為規(guī)模效率最低的區(qū)域,其原因是上海市作為全國金融中心大力發(fā)展第二、第三產(chǎn)業(yè),第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展總體薄弱,且上海市依托優(yōu)越的地理位置促使周邊城市對(duì)其農(nóng)產(chǎn)品需求補(bǔ)給式供應(yīng),才使得上海市農(nóng)產(chǎn)品市場供求基本穩(wěn)定,而其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模無法從市場角度得到有效調(diào)節(jié)。同樣的情況也發(fā)生在重慶市和貴州省兩地,調(diào)整后規(guī)模效率整體大幅下降。重慶市是有名的山城,貴州省處于云貴高原,種植面積較少,規(guī)模效率低是符合實(shí)際情況的,進(jìn)一步佐證了對(duì)環(huán)境變量進(jìn)行剝離是合理的。江西省作為長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)大省,調(diào)整后其純技術(shù)效率(2014年、2019年)提高,但規(guī)模效率(2000年、2014年、2019年)均有不同程度下降,且下降幅度較大,說明江西省綠色生產(chǎn)效率較高,但是規(guī)模效率較低,需進(jìn)一步擴(kuò)大農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)規(guī)模。江蘇、浙江、安徽、湖北和四川5省2019年在調(diào)整前后純技術(shù)效率均為1.000,說明這5個(gè)省的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)屬于較高水平。云南省2019年調(diào)整前后純技術(shù)效率均為1.000,規(guī)模效率從0.889提高至0.916,說明環(huán)境使云南省的規(guī)模效率被低估;類似情況的還有湖南省,2019年調(diào)整前后湖南省純技術(shù)效率從0.974提高至1.000,規(guī)模效率從0.968提高至0.971,綜合技術(shù)效率從0.942提高至0.970,說明環(huán)境使湖南省的綠色生產(chǎn)效率和規(guī)模效率被低估,導(dǎo)致湖南省的技術(shù)效率被低估。

    2.4 收斂性分析

    通過上述分析可知長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率在空間上存在差異,因此,把考察樣本劃分為上游(云南省、貴州省、四川省、重慶市)、中游(湖南省、湖北省、江西?。┖拖掠危ò不帐?、浙江省、江蘇省、上海市)3個(gè)區(qū)域進(jìn)行研究。為進(jìn)一步分析差異性的具體情況和未來發(fā)展趨勢(shì),借鑒沈洋等[25]、李欠男等[26]的研究,引入收斂性分析。

    2.4.1 α收斂檢驗(yàn) 根據(jù)式(2)計(jì)算得出長江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的變異系數(shù)。隨著時(shí)間的推移,若CV小于前一年的,則存在α收斂,反之表示發(fā)散。由圖1可知,2000—2019年,總體變異系數(shù)呈先下降后上升再下降最后平穩(wěn)的趨勢(shì)。2002—2004年,總體和各區(qū)域變異系數(shù)波動(dòng)幅度較大,原因可能是2000年國家正式提出“三農(nóng)”概念,重視農(nóng)業(yè)問題,探索農(nóng)業(yè)發(fā)展,故此階段長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率變異系數(shù)波動(dòng)較大,符合國情。2006年,中國廢止了農(nóng)業(yè)稅,大力發(fā)展農(nóng)業(yè),此后農(nóng)業(yè)進(jìn)入平穩(wěn)發(fā)展階段。2015年是深化改革開放的關(guān)鍵年,國家重拳出擊整治環(huán)境污染,推進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域發(fā)展,故長江經(jīng)濟(jì)帶各區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率變異系數(shù)趨于平穩(wěn)。2017—2019年,長江經(jīng)濟(jì)帶總體、上游、中游的變異系數(shù)在緩慢下降,說明“十三五”期間,長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域環(huán)境治理效果顯著;在此期間,長江經(jīng)濟(jì)帶上游、中游、下游農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率變異系數(shù)形成穩(wěn)定態(tài)勢(shì),說明長江經(jīng)濟(jì)帶上游、中游、下游采取的環(huán)境治理技術(shù)和治理措施形成了各自穩(wěn)定的農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣和傳播狀態(tài)??傮w而言,長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率變異系數(shù)最終穩(wěn)定在0.26,上游農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率變異系數(shù)穩(wěn)定在0.21,二者之間差距較小,表明長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率總體與上游存在α收斂。下游農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率變異系數(shù)穩(wěn)定在0.43,但中游變異系數(shù)卻穩(wěn)定在0.13以下,二者之間相差近2倍,故不存在α收斂,因此需要進(jìn)一步進(jìn)行β收斂分析。

    2.4.2 β收斂檢驗(yàn) 采用面板固定效應(yīng)模型相比于一般的回歸模型更有利于控制不同地區(qū)在氣候和自然資源環(huán)境等方面的差異,因此利用固定效應(yīng)模型從時(shí)間維度和空間維度根據(jù)式(3)進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如表6、表7所示。從時(shí)間維度(表6)可以看出,2000—2019年,β在1%水平顯著為負(fù)。由α收斂分析可知,2000—2005年,長江經(jīng)濟(jì)帶各省市農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率變異系數(shù)處于波動(dòng)狀態(tài),因此該階段不做β收斂分析。2006—2019年,β在1%水平顯著為負(fù),故2006—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶各省市農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率存在絕對(duì)β收斂。從空間維度(表7)可以看出,長江經(jīng)濟(jì)帶無論是從整體上還是分區(qū)域上,β均在1%水平通過檢驗(yàn)且全部為負(fù),進(jìn)一步驗(yàn)證了長江經(jīng)濟(jì)帶各省市農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率存在絕對(duì)β收斂,且收斂狀態(tài)穩(wěn)定。兩個(gè)維度檢驗(yàn)結(jié)果均顯示存在絕對(duì)β收斂,說明長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率發(fā)展穩(wěn)定,區(qū)域一體化建設(shè)卓有成效。從β絕對(duì)值看,長江經(jīng)濟(jì)帶中上游β的絕對(duì)值遠(yuǎn)大于長江經(jīng)濟(jì)帶下游,說明長江經(jīng)濟(jì)帶中上游省市農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率遠(yuǎn)高于下游省市,下游省市農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)進(jìn)入緩慢增長期。

    3 小結(jié)與建議

    3.1 小結(jié)

    本研究分別運(yùn)用面板三階段DEA模型和面板固定效應(yīng)模型對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率進(jìn)行了實(shí)證測度及收斂性分析,得出以下結(jié)果。

    第一,環(huán)境因素和隨機(jī)誤差對(duì)長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率具有顯著影響。農(nóng)村實(shí)際可支配收入的提高有利于減少投入冗余,提高資源的利用效率,從而提高農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率;人口城鎮(zhèn)化水平的提高有利于帶動(dòng)充分就業(yè),減少勞動(dòng)力冗余,但卻造成嚴(yán)重的機(jī)械動(dòng)力的浪費(fèi);產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化對(duì)污染環(huán)境的投入使用量有明顯的降低作用,卻會(huì)造成其他投入資源的浪費(fèi)。

    第二,從變異系數(shù)看,長江經(jīng)濟(jì)帶上游、中游、下游的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率存在區(qū)域不均衡現(xiàn)象。長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率差異由小到大依次為中游、上游、下游。2017—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶三大區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率差異呈縮小趨勢(shì)。

    第三,從收斂結(jié)果看,長江經(jīng)濟(jì)帶整體和上游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率存在α收斂,而長江下游和中游地區(qū)則存在絕對(duì)β收斂。長江經(jīng)濟(jì)帶中上游省市農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率遠(yuǎn)高于下游省市,下游省市農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率較低且增長緩慢。

    3.2 建議

    基于以上研究結(jié)論,為了從總體上進(jìn)一步提高及從空間上優(yōu)化長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率,進(jìn)而推動(dòng)該區(qū)域農(nóng)業(yè)朝著更高質(zhì)量方向發(fā)展,提出以下對(duì)策建議。

    第一,明確地區(qū)環(huán)境,因地制宜。多措并舉提高農(nóng)民收入,鼓勵(lì)剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移,推動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展;同時(shí)引進(jìn)新型農(nóng)業(yè)技術(shù),提高農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力利用率;優(yōu)化農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),加大環(huán)境污染治理力度,全方位提高資源利用率,促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率提高。

    第二,把握區(qū)域差異,精準(zhǔn)施策。長江經(jīng)濟(jì)帶上游地區(qū)繼續(xù)落實(shí)相關(guān)農(nóng)業(yè)政策,穩(wěn)步推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率提高;中游地區(qū)完善農(nóng)業(yè)推廣體系,向落后區(qū)域傳播高效農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)及方式;下游地區(qū)需要引進(jìn)農(nóng)業(yè)科技人才,釋放科技創(chuàng)新潛能,提高農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率。

    第三,打破區(qū)域壁壘,協(xié)同發(fā)展。加快市場體系建設(shè),減少地區(qū)行政壁壘,暢通要素流動(dòng)路徑,推動(dòng)各省市農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)率提高,縮小區(qū)域差距,實(shí)現(xiàn)長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率區(qū)域聯(lián)動(dòng)和協(xié)同提高。

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    [25] 沈 洋,周鵬飛.農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測度及收斂性分析——基于碳匯和碳排放雙重視角[J].調(diào)研世界,2022(4):58-68.

    [26] 李欠男,李谷成,尹朝靜.中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的地區(qū)差異及收斂性——基于地級(jí)市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2022,27(2):230-242.

    收稿日期:2023-02-28

    基金項(xiàng)目:湖北省教育廳哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目(19Q045);長江大學(xué)社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(2017csza02)

    作者簡介:徐東芳(1996-),女,湖北咸寧人,在讀碩士研究生,研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理及技術(shù)經(jīng)濟(jì),(電話)15307248728(電子信箱)1306789028@qq.com;通信作者,孔令成(1987-),男,湖北仙桃人,講師,博士,主要從事農(nóng)業(yè)家庭經(jīng)營與管理研究,(電話)18986661639(電子信箱)konglingcheng110@sina.com。

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