环境约束下农业全要素能源效率研究基于sbm-tobit模型-冉启英.pdf

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1、 2017年第1期收稿日期:2016 -10 -28基金项目:国家自然科学基金项目“西部地区节能潜力与实现机制研究”(71463057);新疆维吾尔自治区自然科学基金项目“环境约束下新疆全要素生产率及其影响机理研究”(2016D01C056);新疆高校人文社科重点研究基地重点项目“碳排放约束下区域节能减排潜力评价及预测研究”(010116B03);新疆维吾尔自治区教育厅研究生科研创新项目“西部地区节能潜力预测”(XJGRI2015003);新疆大学世川良一优秀研究生科研项目“农业全要素能源效率及其影响因素研究”(XJU - SYLLF15001)作者简介:冉启英(1980 ),女,重庆人,新疆

2、大学经济与管理学院教授,博士研究生导师,研究方向为资源环境经济政策和世界经济。环境约束下农业全要素能源效率研究:基于SBM - TOBIT模型冉启英a,b ,周辉b(新疆大学a创新管理研究中心;b经济与管理学院,新疆乌鲁木齐 830047)摘要:运用SBM方向性距离函数,测算了2000 -2013年间我国30个省份环境约束下农业全要素能源效率,并采用面板Tobit模型对其影响因素进行了分析。结果表明:考察期内我国农业全要素能源效率均值为0 732,除2004年前后呈现出一定的波动性外,其他年份变动较为平缓,农业全要素能源效率整体偏低;环境约束下我国农业全要素能源效率由东向西依次递减,地区之间差

3、异明显;影响因素中,农业技术水平、农村收入水平、地区农业占比以及农业内部结构对提高农业能源效率有显著的促进作用,而资本深化、能源价格则对农业能源效率有着显著的负效应。依靠科技促进农业现代化,提高农民收入水平,提升农业经济地位,优化农业内部结构,避免农业资本过度深化,建立合理的能源价格形成机制,成为改善农业全要素能源效率的有效途径。关键词:SBM - TOBIT模型;环境约束;农业全要素能源效率中图分类号:F303 4 文献标识码:A 文章编号:1004 -972X(2017)01 -0103 -07农业是国民经济的基础,经过改革开放30多年的发展,我国农业经济虽然取得了巨大成就,但其增长方式仍

4、较为粗放,缺乏可持续性。随着以“石油农业”为代表的现代农业逐步取代传统农业,农业对能源的依赖程度也在不断提高。我国农业能源消费量已由2000年的4233万吨标准煤增加到2013年的8055万吨标准煤,增长了90 29%。在这一过程中,农业机械化虽然在一定程度上提高了农业生产效率,但并未从根本上解决我国农业面临的资源短缺、环境污染以及生态破坏等问题。特别是以原煤、电力以及农用柴油消耗为主的农业生产过程中,不仅高耗能、低效率现象普遍存在,而且也伴随着大量的碳排放,我国农业领域节能减排形势严峻。改进农业能源利用效率不仅是节能减排的有效手段,也是转变农业生产方式和实现农业“集约式”发展的重要途径。一、

5、文献回顾国内外关于能源效率评价大致分为单要素和全要素两类方法。前者只考虑能源投入与经济产出,计算方法简便易于操作,因而早期的研究多采用单要素能源效率指标。在单要素生产率框架下,能源效率的测算忽略了投入要素间的替代效应,不仅会导致能源效率计算的偏误,而且由于对能源效率的定义缺乏统一标准,也会导致各研究之间的差异很大。 Hu和Wang1率先运用DEA模型构造了全要素能源效率指标,对1995 -2002年间我国各区能源效率进行了研究,弥补了单要素能源效率指标的不足。师博和沈坤荣2、韩玉军和王丽3在全要素框架下对我国能源效率进行了考察。随着研究的不断深入,王喜平和姜晔4、张华等5、林伯强和刘泓301万

6、方数据冉启英,周辉:环境约束下农业全要素能源效率研究:基于SBM - TOBIT模型汛6也对环境约束下全要素能源效率进行了深入研究。近年来,行业能源效率成为学者们关注的焦点,但现有研究主要集中在工业领域,对农业能源利用效率的关注则相对较少。李建华和景永平7考察了1978 -2009年间我国农业能源利用效率的变化,发现农村经济结构变动主导了这一时期农业能源利用效率变化。呙小明等8利用1997 - 2008年间省际面板数据分析了机械化进程中农业能源利用效率下降的原因,认为机械化作业水平、劳均产值、农业财政支出以及农业技术人员数量的提高会促进农业能源利用效率的改善,而单纯依靠提高农机总动力会对农业能

7、源效率的提高产生消极作用。栾义君和任杰9运用DEA模型在全要素生产率框架下考察了省际农业全要素能源效率,认为农业全要素能源效率水平总体偏低,区域分布上由东向西依次递减,考察期内整体上呈现出向一个稳态收敛的趋势。冉启英和周辉10结合我国省际面板数据,运用DEA对我国农业全要素能源效率的地区差异及收敛性进行了分析;周辉等11运用DEA测算了我国30个省份2003 -2012年农业全要素能源效率,并运用To-bit模型对其影响因素进行了分析。于伟咏等12基于方向性距离函数测算了碳排放约束下农业全要素能源效率,发现碳强度较低的地区农业能源效率相对较高,考察期内全国及五大区域农业能源效率动态演进趋势由相

8、对集中到逐渐扩散且增长不明显。戴红军等13运用VAR模型、脉冲响应函数以及岭回归等方法考察了要素价格对农业能源效率的影响,发现资本、劳动和能源价格与农业能源利用效率之间存在长期均衡关系,劳动和能源价格上升1%,会促进农业能源效率提高0 364%和0 341%,而资本价格下降1%会使农业能源效率提高0 084%。通过梳理发现,现有农业能源效率研究中,大多采用单要素能源效率指标7 -813,无法考察农业生产中各投入要素之间的替代效应;也有一些研究9 -11采用全要素能源效率评价方法,但却未将农业非期望产出纳入到分析框架中,忽略了能源消费是引起环境污染和CO2排放的重要诱因,这势必会导致对农业能源效

9、率评价失真。值得一提的是,于伟咏等12的研究纳入了环境约束变量,采用CRS径向DEA模型对我国农业全要素能源效率进行了测算和分解,但该文至少在两个方面有待改进:一方面,在径向DEA模型中,期望产出和非期望产出只能同比例地放大或缩小;而非径向方向性距离函数(SBM)则更加灵活,放松了同比例的限制,可见后者与实际更加吻合。另一方面,该文对农业全要素能源效率仅限于测算和分解,缺乏对其影响因素和作用机理的深入分析,因此未能提出具有可操作性的建议。与以往研究不同,本文采用非径向、非角度的SBM方向性距离函数对环境约束下省际农业全要素能源效率进行测算和比较,并运用面板Tobit模型对其影响因素进行分析,揭

10、示变量间作用方向和影响机理,以期为提高农业能源利用效率提供理论参考。二、方法与数据(一)环境技术农业生产过程中,除了产生人们期望的“好”产出外,还会伴随着一定的“坏”产出,如CO2等温室气体。因此,要将非期望产出纳入到分析框架中,需要构造一个既包括“好”产出又包括“坏”产出的生产可能性集,亦被称为环境技术。根据Chung等的假设,环境生产技术集可用p(x)来表示:p(x) = (y,b)x canproduce(y,b),x RN+ (1)p(x)为有界闭集,并且满足3个公理条件 。假设在每个时期t(1, ,T),第k(1, ,K)个观测值得投入产出为(xtk,ytk,btk ),通过数据包络

11、分析(DEA)可以将环境技术集转化为:p(x) = (yt,bt) Kk =1ztkytkm ytm,m = 1, ,M; Kk =1ztkbtki = bti,i =1, ,I; Kk =1ztkxtkn xtn,n =1, ,N; Kk =1ztk =1;ztk 0,k =1, ,K (2)通常模型研究分为规模报酬可变(VRS)和规模报酬不变(CRS)两种,其区别在于考量ztk作为权重变量时,非负权重和是否等于1。若设定非负权重和等于1,则认为是VRS模型;若未设定非负权重和为1的条件,认为是CRS模型。(二)SBM模型经典DEA模型采用的是径向的、角度的测算方法,难以考察“松弛量”的影响

12、效果。 Tone14针对这一问题,将投入及产出松弛量纳入到目标函数中,构建了非径向、非角度的SBM效率评价模型,不仅可以解决由投入松弛而带来的非效率问题,而且也可以解决生产过程所包含的非期望产出问题。本文借鉴Tone的研究,采用包含非期望产出的SBM模型401 Fare(2007)对环境技术集的定义满足3个公理:(1)非期望产出的若处置性;(2)期望产出和非期望产出的零结合性;(3)投入要素和期望产出的自由可处置性。万方数据 2017年第1期对环境约束下农业全要素能源效率进行测算。(三)指标选取与数据来源本文采用2000 -2013年间我国30个省份面板数据(西藏地区数据不可得,故剔除),所选

13、指标涉及两大类:农业投入与农业产出。投入指标涵盖土地、灌溉、劳动力、资本存量、化肥以及能源等;产出指标包括期望产出和非期望产出,指标中所涉价格均折算为2000年不变价。原始数据来源于新中国60年统计资料汇编中国统计年鉴中国国内生产总值核算历史资料(1996 -2002)新中国55年统计资料汇编中国农村统计年鉴中国能源统计年鉴和各地区统计年鉴。各指标的说明如下:1投入指标(1)土地投入(F)。考虑到各地区复种程度、土地闲置弃耕情况不同,本文采用农作物播种面积作为各地区农业土地投入。(2)灌溉投入(W)。目前各省份农业灌溉投入数据不可得,本文采用实际有效灌溉面积衡量农业灌溉投入。(3)劳动力投入(

14、L)。农业劳动力投入指标用第一产业从业人员数来表示,其中黑龙江省2011、2012年数据缺失,但统计资料显示黑龙江省2007 -2010年间第一产业就业比例一直稳定在41 3% 43 7%之间,故取中间值42 5%分别乘以2011、2012年黑龙江省就业人员总数得到相应年份的第一产业从业人员数。(4)资本存量(K)。目前,资本存量的估算多采用永续盘存法(PIM),且对总量和省际资本存量的估算较多,影响较大的有张军等15的研究成果,而对省际农业资本存量的估算研究相对较少,散见于王金田等16、宗振利和廖直东17的研究中。本文借鉴宗振利和廖直东17的研究成果,以其2000年农业资本存量的估算结果为基

15、础更新至2013年,并转化成以2000年为基期的不变价。(5)化肥施用量(C)。各地区化肥投入采用折纯后的年度农业化肥使用量计算,包括氮、磷、钾肥以及复合肥。需要说明的是,虽然化肥本身作为一种高能耗产品属于农业生产中的间接能耗,但在统计时这类间接消耗归入第二产业能源消耗。因此,本文仅将其作为一种有别于能源投入的常规投入要素来处理。(6)能源投入(E)。鉴于地区农业能源消费数据尚不可得,本文参考中国能源统计年鉴的折算系数,将各地区农业能源消费(包括原煤、汽油、柴油、电力等)实物量换算成以标准煤为单位的数值。2产出指标(1)期望产出。采用各省份农林牧渔业总产值作为农业期望产出,并折算成以2000年

16、为基期的不变价。(2)非期望产出。采用农业CO2排放作为非期望产出。值得注意的是农业生产中化肥、农膜、农药、能源消费、土地翻耕等均能产生大量的直接或间接碳排放,但是本文主要关注农业生产中由能源投入带来的直接碳排放。翻耕和秸秆焚烧产生的CO2来源于土壤和植物光合作用的碳汇作用不包括在内;化肥、农膜、农药等造成的间接碳排放也不在本文的考虑范围内。农业碳排放估算公式为:Ci = nj =1Eij j (3)其中,Ci为i省份每年的CO2排放总量;Eij为i省j类能源的消费量;j为j类能源碳排放系数,来源于IPCC国家温室气体排放清单指南;其中,原煤的排放因子采用该清单中各类煤炭缺省排放因子的均值替代

17、18;汽油、柴油碳排放的计算还涉及到两者的密度,本文借鉴已有研究取其平均密度。三、环境约束下农业全要素能源效率测算结果分析根据前文所选择的农业投入和产出指标,本文运用MaxDEA软件对2000 - 2013年间我国各省份环境约束下农业全要素能源效率进行测算,具体结果见表1。从省际层面来看,农业全要素能源效率省际间差异明显。北京、海南、四川考察期内农业全要素能源效率均为1,处在生产前沿面上;此外,上海、江苏、广东等省份诸多年份农业能源效率也都达到了1,考察期内能源效率均值都在0 9以上,属于农业全要素能源效率较高的地区。表现较差的省份则包括山西、陕西、甘肃、宁夏等省,这些省份在考察期内农业全要素

18、能源效率均值都小于0 6;其中山西农业全要素能源效率值最低,在2003 -2012年间能源效率均值仅为0 459。此外,2000年我国有8个省份位于生产前沿面上,而2013年仅有4个省份处在生产前沿面上,这说明样本期内我国农业全要素能源效率出现了恶化,农业全要素能源效率有待进一步提升。从区域层面来看,2000 - 2013年间全国以及东、中、西部三大地区农业全要素能源效率均值分别为0 732、0 859、0 700和0 644,我国农业全要素能501万方数据冉启英,周辉:环境约束下农业全要素能源效率研究:基于SBM - TOBIT模型源效率水平总体偏低,且呈现出明显的“东部最高,中部次之,西部

19、最低”的梯度递减特征。这一结论与于伟咏等12的研究基本一致。一方面,改革开放以来,东部地区凭借着优越的地理位置,通过吸引各生产要素流入、发展外向型经济等途径使得经济迅速发展,在资金、人力资本、技术等方面的积累都较为雄厚;另一方面,同东部地区相比,中、西部地区农业生产条件,如种植土壤、农田水利、道路交通设施等均落后于东部地区,这都使得东部地区在农业能源利用效率上表现更为出色。表1省际农业全要素能源效率测算结果2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2013 2000 -2013东部地区北京1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 0

20、00 1 000 1 000天津0 931 0 847 0 850 0 785 0 765 0 763 0 817 0 802 0 822河北0 689 0 654 0 633 0 592 0 602 0 599 0 617 0 606 0 623辽宁1 000 0 937 1 000 0 749 0 776 0 789 0 834 0 810 0 851上海1 000 1 000 0 998 0 772 1 000 1 000 1 000 1 000 0 979江苏0 855 0 862 1 000 1 000 1 000 1 000 0 916 0 874 0 936浙江0 745 0 7

21、49 1 000 0 952 1 000 1 000 0 818 0 752 0 889福建1 000 0 952 0 889 0 741 0 783 0 799 0 793 0 810 0 837山东0 677 0 621 0 736 0 643 0 668 0 677 0 757 0 716 0 681广东1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 0 825 0 762 0 743 0 930海南1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000东部0 890 0 863 0 909 0 826 0 858 0 84

22、7 0 839 0 819 0 859中部地区山西0 487 0 480 0 519 0 494 0 469 0 418 0 395 0 397 0 459吉林1 000 1 000 1 000 0 814 0 836 0 879 0 898 0 819 0 899黑龙江0 650 0 675 0 680 0 627 0 626 0 630 0 593 0 572 0 633安徽0 751 0 773 0 829 0 830 0 811 0 811 0 759 0 736 0 788江西0 785 0 784 0 840 0 845 0 809 0 887 0 891 0 875 0 828河

23、南0 734 0 704 0 737 0 737 0 723 0 720 0 662 0 697 0 712湖北0 758 0 733 0 835 0 737 0 671 0 626 0 578 0 549 0 688湖南0 765 0 738 0 742 0 714 0 692 0 634 0 581 0 616 0 687中部0 729 0 723 0 761 0 715 0 694 0 683 0 649 0 640 0 700西部地区内蒙古0 698 0 654 0 638 0 623 0 625 0 599 0 592 0 578 0 627广西0 936 0 845 0 934 0

24、 888 0 859 0 841 0 780 0 764 0 855重庆0 623 0 623 0 630 0 595 0 561 0 542 0 516 0 781 0 600四川1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000贵州0 575 0 584 0 603 0 614 0 663 0 650 0 638 0 586 0 615云南0 611 0 645 0 627 0 609 0 590 0 576 0 561 0 558 0 602陕西0 523 0 547 0 556 0 543 0 534 0 459 0 514 0

25、495 0 522甘肃0 557 0 573 0 596 0 561 0 539 0 536 0 515 0 517 0 554青海0 651 0 675 0 748 0 701 0 724 0 712 0 715 0 698 0 706宁夏0 678 0 645 0 529 0 466 0 486 0 458 0 460 0 440 0 512新疆0 670 0 661 0 657 0 639 0 630 0 618 0 599 0 573 0 635西部0 671 0 667 0 670 0 643 0 641 0 619 0 611 0 619 0 644全国0 760 0 749 0

26、775 0 725 0 729 0 713 0 698 0 692 0 732从演进趋势而言,2000 - 2013年间,东、中、西部地区及全国层面的农业全要素能源效率除在个别年份(2004年)表现出了一定的波动性外,其他年份波动较小且变化趋势较为平稳,这种波动性和我国农业发展情况大致相符。农业往往容易受到自然灾害的影响,20世纪末的特大水灾以及之后出现的农民卖粮难等问题,极大地挫伤了农民的生产积极性,降低了农业部门生产效率,使得2000 -2002年间农业全要素能源效率在波动中下降。此后,一系列“支农、惠农、强农”政策的实施促进了农业发展,农业全要素能源效率在2003 - 2004年间开始出

27、现回升。随着财政支农工作的进一步落实,国家加大对农业基础设施建设等方面的投入,但其发挥作用存在一定的时滞性,导致农业全要素能源效率在2005-2006年间出现下降。 2006年以后农业全要素能源效率变动趋于平缓,这说明以农业支持政策为代表的制度创新对农业发展的影响以一次性“水平效应”为主,而“增长效应”有限19。四、环境约束下农业全要素能源效率影响因素分析(一)模型设定鉴于前文基于SBM方向性距离函数计算得到的农业全要素能源效率值介于0到1之间,属于受限因变量,若采用普通最小二乘法回归,往往会导致参数估计有偏,因此本文采用面板Tobit(受限因变量)模型进行处理。面板Tobit模型设定如下:E

28、Eit = 0 + iXit + itEEit =EEit , if 0 10, if EEit 0 (4)其中,i表示横截面单位,t表示年份;EEit为潜变量,EEit为因变量的观察值;0为截距项;i为带估参数;Xit为解释变量,具体包括:农村收入水平(Y)、农业资本深化( K)、农业科技研发人员(Tech)、地区农业占比(Ip)、农业结构(Str)、能源价格(Pr);it为随机误差项,服从正态分布。(二)变量说明(1)农业技术水平(Tech)。各地区农业科技研发投入数据尚不可得,本文采用各地区国有企事业单位中农业技术人员数量占劳动力的比重来表示农业技术水平,数据来源于中国科技统计年鉴。(2

29、)农村收入水平(Y)。收入水平主要作用于农业能源消费结构,经济发达、收入较高的地区居民会更多地使用清洁、高效能源,从而促进能源利用效率的提高。本文用各地区农村家庭人均纯收入(万元/人)来表示,数据来源于中国农村统计年鉴。(3)地区农业占比(Ip)。该指标衡量了农业对地区经济的重要程度,地区经济中农业占的比重越601 万方数据 2017年第1期高,通常会得到更多人力资本、技术和资金方面的支持,其经济发展方式亦会有差异。本文用农业增加值占地区GDP比重表示,数据来源于中国统计年鉴和中国农村统计年鉴。(4)农业资本深化(K)。用劳均固定资本存量来表示,农业资本存量数据来源于前文计算,劳动力数据来源于

30、新中国60年统计资料汇编中国统计年鉴和各地区统计年鉴。(5)农业内部结构(Str)。不同的农业部门对能源依赖性各异,因此农业内部结构调整会导致农业能源利用效率的变化。本文采用林牧副渔业的产值占农业总产值的比重来反映农业结构变化,数据来源于中国农村统计年鉴。(6)能源价格(Pr)。能源价格上升有助于提高节能意识,减少能源浪费,促进农业领域技术进步,进而提高能源利用效率,本文使用以2000年为基期的原材料、燃料动力购进价格指数表示能源价格。原始数据来自新中国60年统计资料汇编和各地区统计年鉴。(三)结果分析为了考察各影响因素对不同地区环境约束下农业全要素能源效率的影响,本文不仅从全国层面进行了回归

31、分析,而且还进一步分区域进行检验(见表2)。表2 Tobit模型回归结果解释变量全国东部中部西部Tech 2 4734 6 4572 4 0747 0 7234(5 5427) (4 7662) (4 5584) (0 8643)Y 0 5737 0 5413 0 1882 0 6740 (13 2569) (6 4958) (1 7617) (6 4571)Ip 1 1499 1 3656 1 5062 2 5102 (8 8204) (5 0461) (5 0667) (12 2757)K -0 1219 -0 1306 -0 1297 -0 0753 ( -7 3234) ( -4 91

32、36) ( -3 1352) ( -2 1083)Str 0 9813 0 4160 1 0746 0 8894 (12 0247) (1 3229) (6 0246) (11 0171)Pr -0 2239 -0 4222 0 0077 -0 0933 ( -8 8759) ( -5 7047) (0 1417) ( -2 3211)cons 0 2558 0 7240 -0 0505 -0 0889(4 3569) (3 8764) ( -0 5513) ( -1 2603)Sigma 0 1214 0 1503 0 0809 0 0852 (24 6942) (12 1707) (14

33、4427) (15 2822)注:括号内为Z统计量值; 、 、 分别代表在10%、5%、1%水平上显著。第一,从全国范围看,技术水平对农业全要素能源效率具有显著的正向影响。技术进步可以提高生产效率,促进生产前沿面移动,使现有能源转化为经济产出的能力得到提升;此外,新技术的采用不仅可以提高产出,还可以降低污染物排放,从而促进能源效率改善。在分地区检验中,技术水平对东、中、西部地区农业全要素能源效率均有着促进作用,但西部地区未通过显著性检验。这可能是因为,一方面,西部地区农业发展落后,在资金、技术积累方面明显不如东、中部地区;另一方面,农业技术的推广和使用需要建立在一定的基础设施水平和相应的劳动力

34、素质之上,而目前西部地区农业生产条件相对恶劣、农业劳动力素质偏低,这些都可能造成农业技术对其能源效率的影响不显著。第二,农村收入水平无论在全国层面还是在东、中、西部地区,都对农业全要素能源效率产生了积极影响。根据“能源阶梯”理论,农村能源消费随着收入增长可分为三个阶段:以薪材为主的生物质能源阶段、煤炭为主的过渡型能源阶段和电力为主的清洁型能源阶段。随着农民收入水平的不断提高,会更加倾向于追求能源使用过程中的舒适性、便利性以及清洁性;低收入农户偏向于使用薪柴、秸秆等“经济型”能源,而中高收入农户则更多地使用电力等“清洁型”能源。因此,随着农民收入水平的提高,农民会更多地采用清洁环保型能源,从而促

35、进该地区农业全要素能源利用效率的提高。分地区来看,农村收入水平对西部地区农业全要素能源效率的影响最大,而中、东部地区相对较小,这可能是由于西部地区经济发展滞后,农民收入水平偏低,生产生活中多采用传统经济型能源,因而其农业能源消费结构对收入水平变动较东、中部地区更为敏感。第三,地区农业占比对农业全要素能源效率有显著的正向作用,这一结论在全国以及分地区回归中均成立。当农业作为地区经济的重要组成部分时,往往容易获得资金支持,农民和政府也会更加注重农业技术改进和农业管理完善,农业生产方式容易改善,进而提高农业全要素能源效率。从对各地区的影响力度来看,东、中、西部依次递增。这主要是因为,相对于中、西部地

36、区而言,东部地区经济发达,产业结构升级较快,第二、三产业发展相对较好,农业经济地位弱化更甚,对地区经济贡献度不及中、西部地区,因而其地区农业占比对农业能源效率的影响亦最小。第四,农业资本深化对农业全要素能源效率有明显的抑制作用,在全国以及分地区样本回归中均得出了这一结论。资本深化表现为经济增长中资本与劳动比率的提高,而在这一过程中需要有相应的人力资本与之配合共同发挥作用。但我国工业化进程中重“工”轻“农”、重“城市”而轻“农村”的发展701万方数据冉启英,周辉:环境约束下农业全要素能源效率研究:基于SBM - TOBIT模型战略,造成了农村地区在经济、技术、人力资本等方面均落后于城市,在这种“

37、城”与“乡”、“工”与“农”的差距下,农村地区有限的人力资本仍存在着流失20。因此,在人力资本缺乏的情况下,过快的农业投资会造成重复投资,降低资本收益率;与此同时,大量且过快的资本替代目前相对富裕的劳动力,会偏离我国农业资源禀赋结构,造成资本过度深化,从而导致农业全要素能源效率下降。分地区来看,资本深化对东部地区农业能源效率影响最大,其次是中部,而西部地区最小。这可能是因为,西部地区相对东、中部地区经济水平较低,农业现代化进程较慢,使得农业资本深化程度远不如中、东部地区严重,因此,给农业全要素能源效率带来的负面冲击也最小。第五,在全国以及中、西部地区,农业结构对能源效率产生积极影响。这与李建华

38、和景永平7的研究结论基本一致。一方面,林牧副渔业与传统农作物种植业之间具有一定的互补性,如种植业中的副产品可以用来作为养殖业的饲料,而养殖业产生的废物又可以当成农作物种植中的肥料来利用。这种互补性既能够提高资源利用效率,又可以降低农业的生产成本,提高农民收入。另一方面,随着人民生活水平的不断提高,农业也开始更多地与旅游业、休闲业融合,如渔业与旅游业结合形成了休闲渔业,而森林生态旅游业则是现代林业的一个重要组成部分,这类农业的特点是消耗资源少、污染排放低,因而也会改进农业全要素能源效率。而东部地区,虽然农业结构与其有正相关性,但不显著,其主要原因在于,同中、西部以“种植业”和“畜牧业”为主的农业

39、结构相比,东部地区毗邻沿海,渔业也较为发达,农业结构更加均衡合理,因而农业结构变动对能源效率的影响不如中、西部地区显著。第六,在全国和东、西部地区,能源价格与农业全要素能源效率呈明显的正相关性,与中部地区的相关性亦为正却不显著。目前,关于能源价格对能源效率的影响,学者们并未得到一致的结论。产生这一现象的主要原因在于,现阶段我国能源领域改革滞后,市场定价机制缺失,过低的能源价格难以反映资源的稀缺性,致使能源资源未能在市场中得到有效配置,进而衍生出能源高消费、低效率等问题。另外,现行能源定价机制无法反映其使用过程中的环境成本,使得清洁型能源价格明显高于煤炭等污染型能源,增加了清洁能源的使用成本。这

40、不仅在一定程度上阻碍了能源消费结构的调整和优化,还会阻碍新能源技术更新,进而抑制能源效率改进。五、结论与建议本文利用2000 -2013年间我国30个省份的面板数据,基于SBM方向性距离函数对环境约束下农业全要素能源效率进行测算,并对农业全要素能源效率的影响因素进行探讨,主要结论有:(1)2000 -2013年间我国环境约束下农业全要素能源效率均值为0 732,农业全要素能源效率整体偏低,仍存在较大提升空间;变动趋势上,除2004年前后表现出了一定的波动性外,其他年份农业全要素能源效率变化趋势较为平稳。(2)2000 -2013年间东部地区农业全要素能源效率值为0 859、中部为0 700、西

41、部为0 644,呈现出“东中西”依次递减特征。这与我国经济的非均衡发展现状相一致,整体上来看,经济发展状况较好、地理位置较优越的东部省份农业能源利用效率明显高于中、西部省份。(3)从全国整体来看,农业技术水平、农村收入水平、地区农业占比和农业内部结构均可显著提高农业全要素能源效率;而资本深化、能源价格对农业全要素能源效率有显著的负效应。分区域来看,地区间经济发展的不平衡,导致技术水平、农业结构、能源价格对农业全要素能源效率的影响存在区域差异性。基于上述分析,本文提出如下建议:(1)需要坚持节约优先原则,积极推进资源节约型农业发展;将环境保护与农业发展目标统一起来,重视农业发展中的环境问题,促进

42、农业生产与环境的协调发展,进而实现农业生产方式的转变,从整体上改善农业全要素能源效率。(2)实行地区有别的发展战略,针对农业能源利用效率较高的东部地区,应当促进先进农业节能减排技术的推广和应用;而中、西部地区应根据自身农业资源禀赋条件,积极与东部地区进行合作交流,借鉴学习先进管理经验和技术,实现区域间优势互补,不断缩小地区间的农业全要素能源效率差距。(3)要充分发挥农业技术创新的作用,依靠科技促进农业现代化;形成“以城带乡”的发展格局,在发展城镇的同时大力发展农村,增加农村地区收入;协调三次产业关系,避免非农业部门过多挤占农业部门的资源而造成农业经济地位极度弱化;加快调整和优化农业内部结构,增

43、强农业内部各产业之间的互补性;避免农业资本过度深化,提高农业资本的利用效率;此外,通过合理的能源价格形成机制,801 万方数据 2017年第1期体现出资源的稀缺性、市场的供求关系以及能源使用的环境成本,也会对农业全要素能源效率的改善起到促进作用。参考文献:1 HU J L,WANG Shih - Chuan Total - factor energy effi-ciency of regions in China J Energy Policy,2016,34(17):3206 -32172师博,沈坤荣市场分割下的中国全要素能源效率:基于超效率DEA方法的经验分析J世界经济,2008(9):4

44、9 -593韩玉军,王丽 OFDI逆向技术溢出对中国能源利用效率的影响J经济问题,2016(3):95 -1014王喜平,姜晔碳排放约束下我国工业行业全要素能源效率及其影响因素研究J软科学,2012,26(2):73 -785张华,王玲,魏晓平能源的“波特假说”效应存在吗?J中国人口资源与环境,2014,24(11):33 -416林伯强,刘泓汛对外贸易是否有利于提高能源环境效率 以中国工业行业为例J经济研究,2015,50(9):127 -1417李建华,景永平农村经济结构变化对农业能源效率的影响J农业经济问题,2011(11):93 -998呙小明,张宗益,康继军我国农业机械化进程中能源效

45、率的影响因素研究J软科学,2012,26(3):51 -569栾义君,任杰我国农业全要素能源效率及其收敛性研究J中国农业资源与区划,2014,35(5):20 -2410冉启英,周辉 1997 -2012年中国农业全要素能源效率的地区差异及收敛性分析J新疆农业科学,2015(6):1169 -117611周辉,冉启英,王宏森我国农业全要素能源效率及其影响因素分析J生态经济,2016(7):133 -13812于伟咏,漆雁斌,李阳明碳排放约束下中国农业能源效率及其全要素生产率研究J农村经济,2015 (8):28 -3413戴红军,孙涛,郭文,等要素价格变动影响农业能源效率的实证研究J中国农业大

46、学学报,2016,21(5):161 -16814 TONE K Dealing with undesirable outputs in DEA: Aslacks - based measure (SBM) approachR GRIPS Re-search Report Series,200315张军,吴桂英,张吉鹏中国省际物质资本存量估算:1952 -2000J经济研究,2004(10):35 -4416王金田,王学真,高峰全国及分省份农业资本存量K的估算J农业技术经济,2007(4):64 -7017宗振利,廖直东中国省际三次产业资本存量再估算:1978 2011J贵州财经大学学报,20

47、14(3):8 -1618杨振农村生活能源消费的环境效应及影响因素分析J农业工程学报,2011,27(1):268 -27219李谷成中国农业的绿色生产率革命: 1978 -2008年J经济学(季刊),2014,13(2):537 -55820汪小勤,李金良教育投资与农业发展关系实证研究J中国农村观察,2004(5):44 -49Research on Agricultural Total Factor Energy Efficiency under Environmental Constraints:Based on SBM - TOBIT ModelRAN Qi - yinga,b,ZHOU Huib(a Center for