随着人口增长和农业生产资料投入的不断增强,农业生产对环境的不利影响表现越来越明显。我国农业生产所导致的温室气体排放已占到温室气体排放总量的 17%,其中甲烷和氧化亚氮排放已经占到50% 和 92%。在生态环境日趋恶化、资源日益匮乏、废弃物积重难返的现实形势下,提高农业生产效率无疑是转变农业增长方式最直接、最有效的途径。当前关于技术效率的研究已经较为丰富,有基于宏观产业层面的研究,有基于具体作物层面的研究,还有基于微观农户层面的研究,但这些研究都是在没有考虑环境问题对技术效率的规制下进行的,单纯地就农资投入和农产品期望产出来测算的技术效率已经难以符合当前"两型农业"发展的现实需要,如何将环境作为制约因素纳入技术效率测算框架是当前的难点。
在当前我国各部门、各行业大力节能减排和农业走"资源节约型、环境友好型"两型农业发展道路的宏观背景下,该研究以新疆阿瓦提县农户为研究对象,运用 DEA 方法将"碳排放"作为非期望产出纳入农户技术效率的测算体系,探讨碳排放视角下的农户技术效率,进而分析其影响因素,以期为当地转变农业增长方式,实现农业可持续发展提供参考。
1、 材料与研究方法
1. 1 研究区概况
阿瓦提县位于新疆维吾尔自治区中西部,塔里木盆地西北边沿、天山南麓,地处北纬 39°31' ~40°50'N、东经 79°45' ~ 81°05'E 之间,总面积 13258. 8km2,是新疆的粮、棉生产大县,尤其长绒棉产量占全疆(不含兵团) 长绒棉产量的 80%以上。近年来,在全面推进农产品增产增收的过程中,化肥、农药、农膜等农业化学品的投入数量不断增加,环境压力日益严重,每年遭受自然灾害天气数十次,农业生产的风险提高,环境保护刻不容缓。如何在保证农业生产持续进行的同时,不大幅增加甚至减少排放,实现农业" 低投入、高产出、低排放"成为摆在阿瓦提面前的现实难题。
1. 2 数据来源与指标说明
文中数据来自于 2012 年 12 月至 2013 年 1 月课题组对阿瓦提县两个乡、四个村的 216 户农户的调查,发放问卷 216 份,有效问卷 209 份,问卷有效率 96. 76%。根据本文的研究目标,选取投入产出指标。
(1) 投入指标。包括农户生产过程中的劳动力、土地、肥料、农药、农膜、灌溉和机械 7 方面的实际支出额。劳动力投入包括雇工费用和家庭用工折价; 土地投入以农户家庭耕地面积计; 肥料投入包括化肥和农家肥投入。
(2) 期望产出。以作物的实际产值计。
(3) 非期望产出。为各项碳排放量之和,各碳排放因子设定为: 化肥(0. 8956kgC/kg) 、农药(4.9341kgC / kg) 、农膜(5. 18kgC / kg) 、灌溉(266. 48kgC / hm2) 。
1. 3 研究方法
DEA 模型由 Charnes,Cooper and Rhodes 构建,是以决策单元(DMU) 的投入产出为基础,通过测量决策单元的生产曲面同最佳前沿面之间的距离来计算决策单元的效率值,并依此衡量决策单元是否处于最优的投入产出效率。文中采用 Seiford 和 Zhu 的转换向量法,将"碳排放量"作为非期望产出引入模型,在规模报酬可变的 BCC 模型下求解。规模报酬可变条件下,考虑非期望产出的 DEA 模型可写成:
式中: Yg表示期望产出,Yb表示非期望产出(碳排放) ,X 表示要素投入,λ 表示权重向量,θ 为DMU 的有效值。
2、 结果及分析
2. 1 技术效率及其分解
表 3 给出了传统和碳排放两种视角下的综合效率、纯技术效率和配置效率。综合效率(crste) 是指农户生产的总体效率水平,可以分解为纯技术效率和配置效率,纯技术效率(vrste) 指农户各项要素投入是否有效; 配置效率(scale) 是指农户对各项要素投入搭配比例的合理性。
总体来看,无论传统视角还是碳排放视角,阿瓦提县农户均处于无效率状态。在碳排放视角下,棉花的技术效率为66. 01%,效率损失33. 99%,表明在现有技术条件和产出水平下,投入还可以减少33. 99%;小麦的技术效率为 72. 53%,效率损失 27. 47%,表明在现有技术条件和产出水平下,投入还可以减少 27.47% 。
从综合效率看: 在碳排放视角下,棉花和小麦的综合效率分别比传统视角高 3. 87%和 9. 52%,表明低碳规制存在改善农业综合效率的内在动力,与朱承亮的研究结果一致。
从纯技术效率来看: 棉花和小麦的传统纯技术效率分别为 69. 89% 和 80. 39%,在考虑碳排放约束的情况下,棉花提高 1. 32%,小麦下降 2. 06%,即碳排放约束改善了棉花的纯技术效率,却对小麦的纯技术效率造成损失。原因可能在于小麦的生产过程相对简单,生产技术比较成熟,农民经过简单的"干中学"或传统的技术和经验就能实现较高的投入产出水平,因而碳排放约束将对其纯技术效率造成损失; 而棉花的生产前沿面比较高,在碳排放约束下,农民较低的投入产出水平反而因负产出较少有所提高,这其实是一种"低水平陷阱"。
从配置效率来看,传统的棉花和小麦配置效率分别为 89. 75% 和 77. 03%,在碳排放视角下,配置效率分别提高 3.71% 和 14. 73% ,但棉花提升较小,小麦提升较多。这主要由于农民在生产要素的配置上优先经济作物,使得棉花的要素投入距离最优配置水平较近,从而在碳排放视角下,农民配置效率提升有限;而小麦的投入较少,碳排放制约使其配置效率提升明显。
2. 2 效率影响因素分析
运用 Tobit 模型对阿瓦提县样本农户的户主个性禀赋、家庭规模、政府补贴效应和农户环境认知同碳排放视角下的技术效率进行回归(表 4) 。
从户主个性禀赋来看,户主年龄同技术效率呈正相关,棉花、小麦系数分别为 0. 013 和 0. 012,均在1% 的水平上显著,与曹光乔的结论不一致,这是由民族地区的特殊民情造成的。样本所调查农户全部为维吾尔族农户,语言障碍造成年龄较大农户的信息获取和技术更新困难,从而年龄越大,投入越低。户主受教育程度同技术效率正相关,棉花和小麦的系数分别为 0. 017 和 0. 018,都在 5%的水平上显著,表明户主受教育程度越高,对各项投入的利用效率越高,从而效率越高。户主从事种植业的时间同技术效率负相关,棉花的系数为 -0. 009,在 1%的水平上显著,小麦系数为 -0. 010,在 5%的水平上显著,表明种植时间越长,对要素的投入越高,过剩也越多,不利于效率的提高。
从补贴效应来看,小麦的系数为 0. 299,在 1%的水平上显著,棉花不显著。主要在于当地粮食补贴涉及种粮直补、良种补贴、农资综合补贴以及保护价收购、种粮大县奖励等多项内容,补贴金额较高,效果明显; 而棉花仅有良种补贴和农机购置补贴,补贴金额偏低,收效甚微。另外,小麦和棉花的系数均为正,说明政府补贴具有促进农民提高农资利用率,降低环境污染,提高效率的激励作用,原因在于政府补贴的同时,往往伴随着相应的农事指导和技术培训,化肥补贴多为测土配方肥或有机肥,这种肥料的补贴不仅改善了肥料投入的合理性,也减少了其他化肥过度施用给环境带来的破坏。因此,政府补贴促进环境效率提升有一定现实基础。
从农户环境认知来看,同效率呈正相关,棉花的系数为 0. 138,在 1% 的水平上显著,小麦的系数为 0.132,在 10% 的水平上显著,两系数都比较大,表明相对于其他因素而言,环境认识是影响农户碳排放效率的主要因素。
从农户家庭规模来看,两项指标影响均不明显。就家庭规模而言,两种作物的系数符号相反,棉花系数为正,表明家庭规模对棉农的效率可能有正向影响; 小麦系数为负,说明家庭规模对粮农的效率可能有负影响。就家庭劳动力规模而言,两种作物的系数符号均为正,存在正向影响,但这种影响不明显。
3、 讨论
文中将农业生产中所产生的"碳排放量"作为非期望产出引入 DEA 模型,研究碳排放视角下农户的生产效率,这一研究视角的选择和研究方法的运用是对于当前农业技术效率问题研究的一个有效补充,同时也为其他地区从环境视角研究农业技术效率问题提供了一些经验借鉴。文中主要从农户户主个性禀赋、家庭规模、政府补贴效应和农户环境认知四个方面的外生变量来分析导致碳排放视角下农户技术无效率的因素,理由在于技术效率低下的直接原因无疑是各项要素的不合理投入,但这些要素本身并不会过多或过少,而是由效率函数本身所无法涵盖的外生变量所驱动,即这些外生变量才是导致无效率的深层次原因。通过文中的实证分析可知,阿瓦提县作为我国西北偏远地区的农业生产大县,保证农业经济的持续稳步增长仍是当前经济发展的重点,但由于生态环境脆弱,农业生态系统对气候变化和环境破坏的反映极为敏感,一旦破坏则不可逆。既不能为了经济增长而忽视环境保护,更不能为了维护环境而停止增长,因此,阿瓦提县需要坚定不移地转变农业增长方式,走"资源节约型、环境友好型"的两型农业之路,一方面要扩大农民增收渠道,降低农民对土地产出的过高依赖,同时要加强培训和教育工作,在提高农民合理利用农业生产资料水平的同时,还要提高农民的环保意识,争取早日实现农业的"低投入、高产出、低排放"。诚然,由于数据的有限性和作者自身水平所限,该研究尚存在一些问题,如数据全部为截面数据,导致无法深入分析当地技术效率的时序变动; 指标的选取还不够全面; 导致当地技术无效率的深层次原因尚待进一步挖掘等。接下来,作者将会就这些亟待解决的问题开展进一步的研究。
4、 结论
(1) 碳排放约束存在改善农业技术效率的内在动力。相较于传统的技术效率而言,碳排放视角下的综合技术效率、纯技术效率和配置效率均有不同程度提高。
(2) 户主年龄、受教育程度、政府补贴效应、农户环境认知对碳排放视角下的技术效率具有积极影响,户主从事种植时间对技术效率有负面影响,农户家庭规模和家庭劳动力规模对效率影响不显著。
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