环境污染约束下农业生产率增长地区差异及其动态分布演进.pdf
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1、一60一 中国科技论坛(2013年5月)第5期一一环境污染约束下农业生产率增长地区差异及其动态分布演进潘丹1,应瑞瑶2(1江西财经大学鄱阳湖生态经济研究院,江西 南昌 330013;2南京农业大学经济管理学院,江苏 南京210095)摘要:本文通过SBM方向性距离函数将环境污染因素纳入农业生产率分析框架,测算分析了环境污染约束下中国1998-2009年地区农业生产率水平,并考察了环境污染约束下农业生产率地区差距的动态分布演进及其影响因素情况。研究结果表明:不考虑环境污染约束将会高估中国整体的农业生产率水平;考虑环境污染约束的农业生产率没有出现收敛现象,各省农业生产率趋异的状态在未来很长一段时间
2、内将持续存在;农村经济发展水平、农业基础设施投资、农业结构调整以及城乡收入差距对环境污染约束下的农业生产率有显著影响,是未来农业环境政策制定的重点。关键词:环境污染约束;农业生产率;SBM方向性距离函数;动态分布演进中图分类号:F0621 文献标识码:ARegional Disparity and Dynamic Distribution Evolution of AgriculturalProductivity Growth in China under Environmental Pollution ConstraintPan Danl,Ying Ruiya02Institute of P
3、oyang Lake Eco-economics,Jiangxi University of Finance&Economics,Nanchang 330013,China;2College of Economics and Management,Nanjing Agricultural University,Nanjing 210095,China)Abstract:Applying SBM directional distance function approach,this paper measured the agricultural productivity of ChinaS 30
4、 provinces from 1998 to 2009 incorporating agricultural pollution constraint and investigated the evolution of regional agricultural productivitydistribution through the dynamic distribution approachThe main results are as follows:ignoring agricultural pollution constraint will Overestimate the over
5、all agricultural productivity;it is not likely to find the phenomenon of regional agricultural productivity convergence,the regional disparities of agricultural productivity in China will continue for a long time;agriculture economic development,agricultural structure,agricultural infrastructure inv
6、estment and income inequality have a significant effect on agricultural productivityunder the environmental pollution constraintKey words:Environmental pollution constraint;Agricultural productivity;Sbm directional distance function;Dynamic distribution evolution基金项目:教育部人文社科研究规划基金项目“中国农业生产率再测算及其影响因素
7、:资源环境约束的视角”(11YJA790192),国家社会科学基金重大项目“环境保护、食品安全与农业生产服务体系”(11&ZDl55)。收稿日期:20121120作者简介:潘丹(1986一),女,江西宜春人,江西财经大学理论经济学博士后;研究方向:农村资源与环境、农村经济发展。万方数据第5期(2013年5月) 中国科技论坛 611 引言农业是国民经济的基础,1978年开始的农村和农业经济改革促进了中国农业经济的快速增长。然而与此同时,农业经济的地区差距问题开始凸显出来,地区农业人均产出的差距呈现出持续扩大的趋势【1j。中国农业产出地区间差距的日益扩大引发了国内外学者的广泛关注,关于地区间农业生
8、产率和农业增长收敛性的研究大量涌现。辛翔飞和秦富的研究发现,中国东中西三大地区内部农业生产率的差距在不断扩大,但对总体农业经济增长差距的贡献在减小旧o;韩晓燕和翟印礼、姚万军、赵蕾等、李谷成、石慧等采用不同的方法对中国农业生产率的收敛性进行了实证分析一“,但由于检验方法和使用数据不同,得出的研究结论也并非完全一致。虽然已有研究取得了较为丰富的成果,但还存在着以下两个有待改进的方向:(1)现有研究在测度农业生产率时,常常忽略与农业可持续发展息息相关的环境污染因素对农业生产率的影响。第一次全国污染源普查公报数据显示,2007年中国农业化学需氧量、总氮和总磷的排放量分别为132409万吨、27046
9、万吨和2847万吨,占各自污染总排放量的437、572和674。中国的农业发展伴随着严重的环境破坏,从而对农业生产率的核算结果产生影响。一方面农业环境污染会影响自然资源和投入要素的供给数量和质量,降低自然资源和投入要素对农业经济增长的贡献力度,从而对农业经济发展造成制约;另一方面农业环境污染的治理往往也需要成本,从而将本来可以用于农业生产的资源配置到农业环境污染的治理活动中,对农业经济发展产生影响。因此,传统的以单一农林牧渔业总产值为产出指标计算得到的农业生产率是有偏差的,不能准确反映出中国农业发展的水平,甚至会促使地方政府在经济发展过程中以地区生产总值作为唯一的发展目标,从而影响经济可持续发
10、展能力。(2)现有文献较多采用传统的届收敛和盯收敛分析工具来描述地区农业生产率的差异及其变化趋势,而较少关注农业生产率的动态分布演进特征,从而无法判断农业生产率差距的动态性和长期趋势。Quah提出的增长分布动态法(DynamicDistribution Approach)则能够很好地解决这一问题!。该方法能够通过分布密度来判断收敛的区间和程度,并通过转换概率矩阵和遍历分布来揭示收敛过程的动态演化趋势。近年来,利用增长分布动态分析方法对中国地区经济增长收敛的研究取得了一些进展,例如,徐现祥和舒元、郭庆旺等、张茹及傅晓霞和吴利学等对中国地区经济增长分布的研究。然而,将增长分布动态分析方法应用于农业
11、生产率领域的研究文献并不多见81I。为了弥补现有中国农业生产率收敛研究的上述不足,本文首先借鉴方向性距离函数方法尝试将环境污染因素纳入到农业生产率的分析框架中,测算中国农业部门环境污染约束下的生产率水平;其次利用增长分布动态分析方法考察环境污染约束下中国农业生产率地区差距的动态分布演进情况;再次对环境污染约束下中国农业生产率地区差距的原因进行剖析。这些研究结果对更加准确地认识中国农业发展的地区差异、促进中国农业的可持续发展具有重要的借鉴价值。2研究方法和数据21研究方法(1)环境污染约束下的农业生产率测算方法:SBM方向性距离函数。区别于传统的农业生产率分析框架,考虑环境污染因素的农业生产率测
12、算方法需要将环境污染与传统经济要素(劳动、资本、产出)一并纳入分析,构造一个既包含期望产出、又包含非期望产出的生产可能性集合。假设有K个省份,每一个省份使用种投入x=(戈。,石。)R:,生产出M种期望产出(农林牧渔业产值)Y=(Y,YM)尺:和,种非期望(非合意)产出(农业环境污染)U=(u1一,u,)R:,则根据Tone的研究,环境污染约束下农业生产率测度的SBM方向性距离函数模型为n 2|:珑(戈。,Y“,u“;g)=Minp=,一专塾M 11+而1(互s:ly柚+酗M抑)州酗+s:2凡=112,;净y础一s二万方数据62一 中国科技论坛 (2013年5月)第5期=YmO,m=1,2,M;
13、K K2j Zk=1;ZklZ础+s;=“,i=1,2,I;ze0;k=1 k=ls:0;5二0;s?0 (1)式中,(z“,Y“,U)是省份K的投入产出向量;(s:,s:,s?)代表投入冗余、期望产出不足和环境污染过度排放的松弛向量。当(s:,sY。,s:)均大于零时,表示实际投入和污染排放大于边界投入和污染排放,而实际产出则小于边界产出;目标函数P将投入无效率和产出无效率的平均值的和最大化,表示的是投入与产出的无效率比率。因此,其值越大代表的生产率水平越低。(2)环境污染约束下农业生产率地区差异的动态演进:增长分布动态分析方法。根据数据序列作为离散状态或连续状态设定的不同,增长分布动态方法
14、可分为核密度函数估计方法(Kernel Density Distribution)和马尔可夫链方法(Markov Chains Approach)。核密度函数估计方法将数据序列作为连续状态处理,通过使用核密度估计量来估计横截面的分布,从而反映农业生产率的分布形态及其随时间的变化。然而,该方法不能反映各地区内部农业生产率分布相对位置的动态变化及其发生概率,也难以说明整体农业生产率分布演进的长期趋向。马尔科夫链方法通过关注各地区农业生产率分布的状态转移,可以较好地反映农业生产率分布的内部动态性H 3|。22数据说明本文以1998-2009年中国大陆30个省级地区数据(起始年份的确定主要是因为199
15、8年才开始有分省农村水资源使用量的统计)为分析样本。因数据的可获得性,样本未包括西藏。其中,河北、北京、天津、广东、江苏、辽宁、山东、上海、浙江、福建、海南这8省3市为东部地区;安徽、河南、黑龙江、吉林、湖北、湖南、江西、内蒙古以及山西这9省为中部地区;广西、贵州、云南、四川、重庆、宁夏、青海、甘肃、陕西以及新疆这9省1市为西部地区。按照前文所述的理论和方法,我们需要中国各省份农业发展的期望产出、非期望产出以及投入数据。在相关文献阅读的基础上,本文选择农林牧渔业总产值作为农业发展中的期望产出变量,并通过1998年农林牧渔业总产值指数进行了调整;选择土地、劳动力、役畜、化肥、机械、水资源等作为农
16、业投入要素指标;选择农业面源污染等标排放量作为农业经济活动所产生的环境污染变量,该变量是作者参照梁流涛等采用清单分析方法计算得到4I。以上原始数据均来自历年的中国统计年鉴、中国农业年鉴、中国农村统计年鉴、改革开放三十年农业统计资料和中国渔业年鉴。3环境污染约束下地区农业生产率测算结果分析测算结果显示:在不考虑环境污染约束下,1998-2009年期间中国农业生产率均值为0636,这与王兵等的研究结论基本一致5I;而当考虑环境污染约束后,中国农业生产率均值下降为0499。从中可以发现:考虑环境污染约束后的农业生产率值明显低于不考虑环境污染约束时的农业生产率值。考虑环境污染约束后农业生产率水平的下降
17、说明农业面源污染的过度排放已经对中国农业造成了较大程度的效率损失,忽视环境污染因素而进行的农业生产率评价是失真的和不合实际的。为了更清晰地展现环境污染约束下中国省际农业生产率的区域分布格局与动态变化特征,本文依据各年份农业生产率均值,将农业生产率值位于样本四分之一分位数以下的省份划分为低生产率地区、位于四分之一分位数到二分之一分位数间的地区划分为中低生产率地区、位于二分之一分位数到四分之三分位数间的地区划分为中高生产率地区、位于四分之三分位数以上的地区划分为高生产率地区,并将各省份环境污染约束下农业生产率分布情况绘制在中国行政区划版图上(见图1)。从图1中可以发现,环境污染约束下农业生产率较高
18、的省份大多位于东部地区,其中北京、上海、海南和重庆环境污染约束下农业生产率值在不同时期内均等于1。这说明相对于全国其他地区而言,这4个地区在追求农业期望产出最大化的同时也有效地兼顾了农业环境的保护,农业经济发展方式较为持续;其余26个省市环境污染约束下的农业生产率值都处于较低水平,农业经济发展方式较为粗放,应注重污染物排放量的控制,实现环境保护和农业经济增长的统筹协调发展。万方数据第5期(2013年5月) 中国科技论坛 631998矩2006年2002年2009年图1 环境污染约束下农业生产率的区域分布格局4环境污染约束下地区农业生产率差距动态演变特征通过上述分析,可以发现环境污染约束下中国各
19、省份农业生产率值存在较大差异,那么这种差距是否会随着时间的推移而缩小呢?为此,本文将采用增长分布动态方法对环境污染约束下农业生产率地区差距的动态演进情况进行具体分析。41 核密度估计方法结果这里选取Epanechnikov核函数和Silvemlan最佳带宽,利用增长分布方法给出了环境污染约束下中国省域农业生产率在1998、2002、2006和2009四个年份的核密度分布图(见图2)。图中横轴表示的是省域农业生产率值,纵轴是密度:核密度估计结果显示:1998-2009年间,环境污染约束下中国农业生产率值基本呈现出“双峰”分布的态势,其中第一个主峰位于较低农业生产率区间,第二个主峰位于l附近,表明
20、除了少数几个地区(如北京、上海、海南、重庆)环境污染约束下的农业生产率较高外,其余地区都处于低农业生产率区间;从位置上看,19982009年问,环境污染约束下中国农业生产率的密度分布曲线整体呈现出向右移的趋势,表明尽管大多数省份环境污染约束下的农业生产率都处于较低水平,但各省农业生产率都在逐步提高;考察期内农业生产率双峰分布的总体态势基本不变,一部分省份集中在低农业生产率水平区间,另一部分省份在高农业生产率集中,表明环境污染约束下中国农业生产率呈现出两极分化的态势,并没有出现收敛的现象。42马尔科夫链分析结果分时期以及整体时期的环境污染约束下农业生产率的马尔科夫转移矩阵见表1。对角线上的转移概
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- 关 键 词:
- 环境污染 约束 农业 生产率 增长 地区 差异 及其 动态 分布 演进
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