贸易开放、经济增长、人力资本与碳排放绩效——来自中国农业的证据.pdf

《贸易开放、经济增长、人力资本与碳排放绩效——来自中国农业的证据.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《贸易开放、经济增长、人力资本与碳排放绩效——来自中国农业的证据.pdf（10页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、农业技术经济2014年第1l期贸易开放、经济增长、人力资本与碳排放绩效+来自中国农业的证据高 鸣 (中国农业大学中国农村政策研究中心北京100083)陈秋红 (中国社会科学院农村发展研究所北京100732)内容提要利用2000q011年30个省份的面板数据，本文采用DEA方法中最新技术EBM模型计算了中国4个区域30个省份的农业碳排放绩效，并通过建立静态xttobit模型和动态DimGMM模型，估计了农业贸易开放、人力资本、农业经济增长与农业碳排放绩效的关系。研究发现：中国各省份的农业碳排放绩效在这12年间都有所提高，但增速较为缓慢；农业贸易开放对农业碳排放绩效有明显的推动作用，农产品进口依存

2、度与农业碳排放绩效呈正相关关系；中国农业贸易开放度与农业碳排放绩效之间的关系满足“资源禀赋假说”。即劳动密集型地区以生产清洁型产品为主，中国农产品的出口对农业碳排放绩效的改善有阻碍作用；农业经济增长对农业碳排放绩效的影响具有时滞，需要从动态的角度考虑农业经济增长与农业碳排放之间的关系；人力资本质量和数量的提高都对农业碳排放绩效有着积极推动作用。关键词农业贸易开放农业经济增长农业碳排放绩效EBM模型一、弓I 言加入WTO后，中国的农业贸易量持续增长。农业部的数据显示，2013年中国农产品进出口总额达到18669亿美元，同比增长达62，其中出口总额为6783亿美元，进口总额为11887亿美元。与此

3、同时，农业碳排放总量也在持续增长。据估算，2000_2012年，农业碳排放的年均增长率达27。农业贸易是农业经济增长的主要源泉之一，而经济的可持续发展需要贸易、环境和经济的协调发展。由此，需要关注农业贸易开放中的碳排放问题和经济效益问题。值得思考的是，农业贸易开放程度的提高能否减少农业碳排放量?能否提高农业碳排放绩效?省级和区域间贸易开放程度的差异能否导致农业碳排放绩效的差异?经济的增长是否能提高农业生产要素的使用率从而提高农业碳排放绩效?是否可以寻找路径实现农业贸易与经济、环境的协调发展?回答这些问题，还需要作进一步的分析和思考。关于贸易开放、经济增长、人力资本与碳排放间关系的研究，国内外的

4、已有研究主要关注了以下方面：第一，贸易开放中的碳排放与环境相关问题。李锴等(2011)使用19972008年中国30个地区的CO：排放量组成的面板数据，估计了贸易开放与CO：排放量之间的关系。他们发现，贸易开放增+项目来源：国家社会科学基金重大项目“我国农产品价格波动、形成机理与市场调控政策研究”(编号：12zD055)和国家软科学重点项目“创新驱动农业发展与培育新型农业经营主体”(编号：2叭3GxS38056)和中国博士后科学基金第56批面上资助项目“经济发展与三生系统互洽性研究”(编号：2014M560141)的资助一101万方数据农业技术经济2叭4年第11期加了中国各地区的cO：排放量，

5、提高了碳排放强度，国际贸易对中国环境的影响是负面的，并认为当前中国政府应加强环境规制。李国志等(2011)基于变参数模型分析了中国出口贸易结构对C0：的影响，并认为出口贸易与CO：排放存在长期的均衡关系且呈现动态变化，其中，初级产品的出口会增加碳排放的影响系数，而工业制成品的出口会降低其系数。陆文聪等(2002)从正反两个方面论证了农业贸易自由化对中国环境的影响，并认为贸易开放提供了国内相对不足的农业环境容量，减少了国内农业生产的化肥和农药的使用，但增加了非本土动植物病害在国内的传播风险。此外，杜运苏等(2012)、Ferda Halicioglu(2009)、李怀政等(2013)等也做了相关

6、的研究。第二，经济发展与碳排放的关系。易阳春等(2011)利用19782008年数据通过验证中国c02排放量与GDP之间几种不同的函数形式指出，线性函数形式与倒U型函数都不合适，中国的GDP与CO：排放量呈现N形关系。而李维等(2013)利用19602009年110个国家CO：排放量与人均GDP的面板数据，验证了环境库兹涅兹EKC假设，两者间呈倒u型关系。张友国(2010)基于投入产出分解法，分析了1987_2007年经济发展方式变化对中国GDP碳排放强度的影响，指出经济发展方式的转变使碳排放强度下降了6602，生产部门使碳排放强度下降较多，而需求衡量的不同结构导致不同程度的碳排放强度上升。第

7、三，人口因素对碳排放的影响。这些人口因素主要包括人口总量、城乡结构、年龄结构、家庭规模等+，总体上看，前两者对碳排放有显著的正向影响，而人口老龄化对长期碳排放有抑制作用，家庭规模与总户数于碳排放也具有较大影响力。第四，贸易开放、经济增长、人力资本中两个因素对碳排放的综合影响。例如，余官胜(2010)从人力资本角度出发的研究指出，人力资本水平较高时，贸易开放会使本国专业化于生产洁净的人力资本密集型产品，从而减少了环境污染；相反，当人力资本水平较低时，会增加环境污染程度。许广月等(2010)利用19802007年的数据实证分析了出口贸易、经济增长与碳排放量之间的动态关系，指出三者之间存在长期的协整

8、关系，出口贸易是碳排放的主要因素，出口贸易在推动经济增长的同时，也使得碳排放量不断增加；碳排放对出口贸易的响应强度从负变为正，且有不断增强的趋势；而经济增长却没有直接引起碳排放的增加。姚从容(2012)根据国际能源署公布的197l2008年碳排放数据的研究指出，人口规模、经济增长与碳排放的变化模式可分为三种模式，一是随着人均GDP增长，单位GDP碳排放与人均碳排放呈现“双下降”趋势，如美国等发达国家；二是随着人均GDP增长，单位GDP碳排放下降，人均碳排放呈上升趋势，如加拿大、日本、意大利、中国和南非；三是随着人均GDP增长，单位GDP和人均碳排放呈现“双上升”趋势，如巴西、印度和墨西哥等发展

9、中国家。关于农业贸易、农业经济增长、农村人力资本与农业碳排放间关系的研究方面，相关研究主要关注了农业经济增长对农业碳排放的影响。例如，曾大林等(2013)利用2000-2010年的中国省级面板数据通过建立SBM模型实证分析了中国低碳农业发展的绩效，认为中国大部分地区的农业碳排放总量在逐渐增加，农业发展与碳排放量之间存在库兹涅兹“倒u型”曲线关系，化肥和农膜是农业碳排放的主要源头，中国各省份的低碳农业发展绩效满足“波特假说”且面板数据下的效率值存在收敛性。而李波等(2011)认为，效率、结构、劳动力等因素会抑制农业碳排放强度，农业经济发展可以降低农业碳排放量。总体上来看，关于贸易开放和环境关系的

10、现有文献主要关注的是其经济学解释和内在联系等，并取得了相当的成果，但也存在一些不足：第一，鲜有文献将贸易开放、人力资本、经济增长和环境质量纳入到统一的研究框架中；第二，少有文献从贸易和经济增长的视角来分析影响不同地区农业碳排放绩效的机制；第三，尽管对贸易开放、环境质量和经济增长的相关性进行了经济学解释，但是很少用计+这些人口因素对碳排放的影响在彭希哲等(2010)的研究中有综述，本文在此不再赘述一102万方数据高 鸣等：贸易开放、经济增长、人力资本与碳排放绩效量方法来分析其内在联系，即使是用计量方法分析三者间关系的文献也存在选用的研究方法或模型与所研究的问题不够匹配以及所利用的数据较为陈旧等问

11、题。针对上述不足，本文将从以下几个方面进行改进和拓展：第一，将贸易开放、人力资本、经济增长和环境质量纳入到统一的研究框架中。Gmssman等(1991)、Cole等(2003)学者认为贸易对环境的影响主要是经济增长的规模效应和技术效应，而内生经济增长理论认为人力资本是推动经济增长的内在源泉。因此，有必要将贸易开放、人力资本、经济增长与碳排放绩效纳入到统一的框架中。第二，将中国分为东部、中部、西部和东北4个地区，比较分析各地区的农业碳排放绩效，并从贸易、人力资本和政策等视角分析导致不同地区碳排放绩效差异的原因。第三，改进估算方法，使用DEA方法中最新发展的混合距离函数的EBM模型估算农业碳排放绩

12、效，结合使用静态面板xttobit模型和动态面板Diff-GMM模型来分析有关影响因素。二、方法设计与模型(一)农业碳排放计算结合气候变化专门委员会(IPcc)和前人的研究成果(李波等，2011；高鸣，2014)，本文确定农业碳排放测算函数为：E=E。=I6。 (1)(1)式中，E为农业碳排放量；Ei表示各种碳源的碳排放量；Ti表示某要素投入量，此处选取灌溉面积、翻耕面积以及化肥、农药、柴油、农膜的消耗量；6；表示碳排放系数，此处选用李波等(2011)根据IPCC、IREEA和美国橡树岭国家实验室等机构的成果确定的系数，灌溉、翻耕、化肥、农药、农膜、柴油的碳排放系数分别为20476千克公顷、3

13、126千克平方公里、08956千克千克、49341千克千克、518千克千克。(二)农业碳排放绩效测算目前，测算效率的方法主要集中在随机前沿分析法(SFA)和数据包络分析法(DEA)方法中，而本文选择的是DEA方法中的模型。在DEA方法中，传统的ccR或BCC模型不能将生产过程中的“副产品”考虑进效率评价中。随着DEA方法的发展，Tone于2004年提出了非经向的基于投人、产出松弛变量的环境效率评价模型(sBM模型)来衡量效率评价中的非合意产出。但是，利用sBM模型进行效率测算考虑了非径向过程中的冗余变量，规避了投入要素同比例变化的前提假设，这损失了效率前沿投影值的原始比例信息，会导致效率评价出

14、现误差。为了解决这个问题，Tone(2010)提出了一个DEA方法下的新技术，即EBM(Epsilon Based Measure)模型，它是一个考虑径向和非经向的混合距离模型。这一模型的函数表达式为：m 1一fy=m流目一s，竺；s以。一xAs一=o；yAyo；Ao，s一o) (2)Kl “0(2)式中，1+表示测算的效率值，0为径向效率值，s一为非径向的投入要素的冗余量，1表示参考权重。当x=o时，EBM效率值也为ccR效率值；当=0=1时，EBM效率值也为sBM效率值。(三)估计模型的设定实体经济对碳排放的影响有可能存在滞后性和内生性，为此，需要从静态和动态的角度估计碳排放影响因素及其影

15、响程度为了考察实体经济对碳排放的影响是否具有滞后性和内生性，本文还使用工具变量法下的DimGMM模型来分析。所以，本文拟使用静态面板模型和动态面板模型分别进行估计，从两个不同的角度深入分析农业贸易开放、人力资本、农业经济增长对农业碳排放绩效三者之间的影响。一103万方数据农业技术经济2014年第ll期首先，本文选择的静态面板模型为xttobit模型。这一模型在处理被解释变量介于O1的截尾数据时有相对的优势，它适用于对部分为连续分布、部分为离散分布的因变量进行回归，能更精准地反映变量间的真实关系。本文的因变量为碳排放绩效，绩效值由(2)式计算得出且是Ol的截尾数据，因此，采用xttobit具有明

16、显优势。xttobit模型的表达式为：_。=do+dnXn+Un (3)(3)式中，Y。为农业碳排放绩效值，xi为解释变量，仅为相应的系数。其次，本文选择的动态面板模型为DimGMM模型。在选用估计模型时，传统的计量经济估计方法(如最小二乘法、最大似然估计等)存在较大的局限性，无法排除变量可能存在内生性、异方差和滞后性等问题。而Diff-GMM模型引人了解释变量的差分项作为增加的工具变量，提高了线性矩条件，能使估计结果更加科学和真实。在GMM模型中，需要引人相应的工具变量作为解释变量。环境质量的变化是一个长期过程，且实体经济对环境的影响具有滞后作用，因此，在选择工具变量时应从滞后性的角度出发。

17、在Diff-GMM模型中，本文使用因变量的滞后一阶变量为工具变量以解决动态面板模型的内生性问题。最终构建DiffGMM模型的表达式为：l=ao+al yfl+dnXn+占“ (4)(4)式中，Yi。表示农业碳排放EBM绩效值，Y表示的是滞后一阶的农业碳排放绩效值。三、变量选取与数据来源(一)农业碳排放绩效的指标体系运用DEA方法需要建立投入产出指标体系。在遵循指标体系的系统性、科学性的原则下，结合前人的研究成果(曾大林等，2013)，本文建立了测算农业碳排放绩效的指标体系(见表1)。需要指出的是，由于西藏数据的缺失，本文分析的是除西藏、港澳台以外的中国其他30个省份20002011年农业碳排放

18、绩效的变化情况。投入变量包括农业劳动力数量、农业固定资产投资额、农业机械总动力和化肥施用量。其中，后3个变量的数据来源于新中国六十年统计资料汇编、中国农村统计年鉴；第一产业从业人员的数据来源于中经网统计数据库+，2007年各省份的这一变量数据缺失，本文采用插值法计算得到相应数据。产出变量包括第一产业总产值和农业碳排放两个变量，各省份的农业碳排放量按照(1)式来计算，相关原始数据以及第一产业总产值均来源于中国统计年鉴和中国农村统计年鉴。(二)估计模型的变量选取与数据来源1农业贸易开放。自加入WT0以来，中国的农产品进出口额逐步增长，农业贸易的发展带动了国内农产品市场的标准化和规模化，但也带来了相

19、应的问题，例如资源消耗、环境污染和能源消耗等问题，这限制了经济的可持续发展。本文选取各省份的农产品进出口总额与国内第一产业增加值的比值来反映农业贸易开放。由于农产品进出口总额以美元为单位，为了实现可比和单位的统一，本文将农产品进出口总额进行了换算。换算公式为Rmb=DolExc，其中，Rmb为以人民币为单位的进出口总额，Dol为以美元为单位的进出口总额，Exc为人民币汇率。各省份农产品进口总额、农产品出口额数据来自于2000_2012年的中国农业年鉴，国内第一产业增加值来源于20002012年的中国统计年鉴，人民币汇率的年均价来源于20002012年的中国统计年鉴。2人均第一产业生产总值。相关

20、研究成果表明，环境污染程度与人均生产总值之间存在库兹涅该数据库的网址为：hllp：userceigovcn一104万方数据高鸣等：贸易开放、经济增长、人力资本与碳排放绩效茨“倒u型”曲线关系。本文选取各省份的第一产业总产值与农村总人口的比值来反映第一产业的人均生产总值，其中，各省份农村总人口数据来自于中经网统计数据库。3人力资本。人力资本的提高有助于农业生产者使用亲环境生产技术(曾大林等，2013)，落实发展低碳农业，因此，本文将分析人力资本是否有助于提高农业碳排放绩效。当前的统计资料无法全面体现劳动力的异质性，而且农业劳动力的素质更难得到统计与体现。本文在此借鉴Hall(1999)提出的方法

21、来量化人力资本情况。该方法要求先计算受教育年限，然后根据教育的投资回报系数与算丫P T得的受教育年限的乘积得出各地区的人力资本情况。受教育年限的计算公式为：E=寻竺其中，ei。厶L“表示各学历下不同的学制年限，结合中国的学制设置和实际情况，本文将文盲及半文盲、小学、初中、高中、中专、大专及以上的学制年限分别设定为1年、6年、9年、12年、12年和155年；Lit表示各学历下的总人口数。结合Psacharopoulos(2004)计算得出的教育的投资回报系数，本文将不同受教育年限下的投资回报系数设定为：受教育年限为06年的系数为018，612年的系数为0134，12年以上的系数为0151(Hen

22、derson，2005；匡远凤，2012)。2000qoll年各省份农村家庭劳动力中不同学历毕业人数数据来源于中国农村统计年鉴和中经网统计数据库。4城镇化水平。目前，中国的整体城镇化率已达到50左右，且城镇化还在进一步加快推进中。城市规模的扩大和城镇化的推进在给农村发展带来机遇的同时，也会影响农业生产的能耗，影响农业碳排放绩效。本文选取城镇常住人口与总人口的比重为城镇化水平指标，计算数据来自于历年的中国统计年鉴。5进口依存度。随着农产品贸易的发展，为降低本国资源禀赋条件的约束，中国农产品进口量有了较大幅度增长，这势必会对国内农业生产的资源和能耗投入产生一定影响。本文选取农产品进口总额与国内第一

23、产业增加值的比值为变量，计算数据来源于历年的中国农业年鉴。6出口依存度。衡量贸易对外依存度和开放度，除了进口依存度外，出口依存度也是重要的指标之一。农产品的出口在将国内生产的农产品远销海外的同时，对国内的农业碳排放绩效也有一定的影响。本文选取各省份的农产品出口总额与国内第一产业增加值的比值为指标，计算数据来源于中国农业年鉴。表1 有关变量的含义及描述性统计分析一105万方数据农业技术经济2014年第ll期四、结果与分析(一)中国各省份的农业碳排放绩效分析本文使用DEA最新的方法EBM模型计算了中国各省份2000qoll年的农业碳排放绩效，并分东部、中部、西部和东北对效率值进行对比分析，以观察中

24、国加入世贸组织后农业碳排放绩效的变化情况。其中，东部地区的省份为10个，包括广东、浙江、江苏、山东、河北、上海、福建、天津、海南和北京；中部地区的省份为6个，指河南、湖北、湖南、山西、江西和安徽；西部地区的省份为11个，包括四川、内蒙古、云南、陕西、广西、贵州、重庆、新疆、甘肃、青海和宁夏；东北地区的省份为黑龙江、吉林和辽宁。表2 中国各地区农业碳排放绩效的变化情况注：所有数据均是计算后的均值从表2可以看出：第一，中国的农业碳排放绩效有了很大的提高，农业碳排放EBM绩效值由2000年的o729上升到2011年的o769。随着经济的发展和农业技术水平的提高，农业碳排放量的增长率放缓。经计算，20

25、00_2001年中国农业碳排放量的增长率为369，而2010201 1年这一增长率仅为128。此外，在绝大部分省份的农业碳排放量逐年递增的情况下，北京和上海的农业碳排放量在下降，例如北京的农业碳排放量从2010年的0242亿吨下降到2011年的0212亿吨。因此，总体上来看，中国的农业碳排放绩效在提高，而且农业碳排放总量的增加速度在放缓。本文认为，其原因主要是：第一，农业碳减排相关制度及政策安排的推动。在国家出台大量促进节能减排政策措施的同时，各地方政府也积极关注农业碳减排问题。例如，北京市成立了北京低碳农业协会，专注农业碳排放问题，并创新农业技术、寻找实现农业生产低碳化的路径。第二，农产品贸

26、易促进了农业生产标准化和低碳化。从农产品出口的角度看，加入WTO后，为了达到国际农产品流通的标准，农户在生产过程中更注重保护农业环境和生产绿色食品，提高化肥、农机等生产要素的使用率，这有利于减少农业碳排放；从农产品进口的角度来看，农产品进口不仅解决了国内市场上农产品结构失衡问一106万方数据高鸣等：贸易开放、经济增长、人力资本与碳排放绩效题，还从虚拟资源的角度为中国的环境和资源减轻了压力。第三，农民素质的提高和农业科技的推广起到了主体性作用。据统计，具有高中文凭的农业劳动力所占比例由1990年的696上升到20lo年的986，具有大专及以上文凭的农业劳动力所占比例由1990年的05上升到201

27、0年的265。20002011年，农业技术人员的年均增长率达到118，这为农业低碳技术的推广和应用起到了重要作用。从对4个地区结果的对比情况看：(1)2000_2011年，东部、中部和西部三个地区的农业碳排放绩效都有小幅度的上升，分别由2000年的0894、0671和0613上升到2011年的092、072和0686；而东北地区的农业碳排放绩效有小幅度下降，由2000年的0729下降到2011年的0666。(2)从农业碳排放绩效的地区均值来看，东部最高、东北第二、西部第三、中部最低。2000q011年，东部地区的农业碳排放绩效均值达到了O899，东北和西部地区的这一绩效均值分别为0719和O6

28、63，中部地区的这一绩效均值最低为0658。形成上述两个现象的原因在于：东部地区拥有最新的农业技术和雄厚的资金，有利于在农业生产环节推动碳减排；同时，东部地区的农产品贸易开放度比其他地区更高，进口的农产品填补了东部沿海地区自给的不足，减轻了土地的压力，也从虚拟资源和环境的角度提高了这一地区的要素效率。中部地区分布着中国的农业大省，投入的农业生产要素势必更多，这对农业碳排放总量的增长起到了决定性因素。不过，由于农业大省的农业产值相比其他地区更高，因此，这些省份的农业碳排放绩效仍有缓慢提升，但比东部小o2左右。受地形地势和农业科技水平的限制，西部地区的粗放型农业生产使其农业碳排放量多但效率值低；东

29、北三省是中国的农业大省，由于拥有自然条件的优势，农业生产实现了规模化和机械化。据统计，黑龙江省的农业机械总动力由2000年的16138万千瓦增长到2011年的40978万千瓦，年均增长率达551，农机用油量和能耗量相应地也有了大幅增长，这就使得农业碳排放总量不断增多。据估算，黑龙江省的农业碳排放总量由2000年的205亿吨上升到2011年的336亿吨，年均增长率达354，这导致东部地区的农业碳排放绩效有缓慢下降。但是，由于东北农业产出在国内领先，粮食产量屡创新高，因此，相比中西部地区，东北地区的碳排放绩效值要略高一些。(二)农业贸易开放、农业经济增长、人力资本对农业碳排放绩效的影响分析使用静态

30、面板xttobit和动态面板DimGMM模型，本文估计了农业贸易开放、人力资本、农业经济增长与中国农业碳排放绩效之间的关系，结果表3。其中，模型2和模型4为引入了有关控制变量的模型。从表3可以看出，模型1和模型2的最大似然值分别为26321和27186，在1统计水平上显著；模型3和模型4的Hauseman检验值也在1的统计水平上显著。这说明，模型14在整体上具有显著性。根据表3的估计结果，可以进行以下分析：首先，农业贸易开放对农业碳排放绩效值有显著的正向影响。在静态Xttobit模型中，无论是否引入控制变量，这一变量都在5的统计水平上显著，系数为正；在引人工具变量和时间因素的动态Diff-GM

31、M模型中，这一变量都在1的统计水平上显著，且系数也都为正。这说明，农业贸易开放程度的提高可以提高农业碳排放绩效值。其原因是：第一，为了参与国际农产品市场的竞争，国内市场的农产品结构被调整和优化，农业资源要素利用率提高；第二，从虚拟资源来看，中国农产品的进口减少了相应生产要素的投入。据估计，若净进口4000万吨粮食，可以使中国减少近100万吨化肥和近2万吨农药的使用量(陆文聪等，2002)，从而能减少能耗和碳排放，提高农业碳排放绩效。其次，农业经济增长对农业碳排放绩效的带动作用较小。农业经济增长变量在静态xtobit模型中并不显著，而在动态Diff-GMM模型中较为显著，这说明了农业经济增长对农

32、业碳排放的影响具有滞后效应，而系数值非常小(0005和001)说明其带动作用较小。以模型4为例，在模型3的基础上一107万方数据农业技术经济2014年第11期加入了3个控制变量后，人均农业GDP变量在1水平下显著且系数为00118，说明人均农业生产总值每提高1个百分点，农业碳排放绩效值将提高118。这说明，农业经济增长与农业碳排放绩效存在正相关关系，且带动作用具有时滞，需要从长期角度来优化两者间的关系。表3农业贸易开放、农业经济增长、人力资本对中国农业碳排放绩效影响的估计结果注：*、料和*料分别表示在10、5和l的统计水平上显著；Hausemall值检验的是固定效应；sa唱an值检验的是矩约束

33、条件；在sargan检验中，方括号中的数字是检验的自由度第三，人力资本对农业碳排放绩效具有积极效应。在静态xttobit模型和动态Diff_GMM模型中，人类资本变量均显著，且静态xttobit模型中的系数比动态Diff-GMM模型中的系数更大一些。在模型3中，这一变量系数为00377，说明人力资本每提高1，农业碳排放绩效将提高377。这也反映了农村教育对农业生产具有积极作用，人力资本的提高可以改善农业生产条件、提高农业生产水平、降低农业污染程度。第四，农产品进口依存度、农产品出口依存度分别从正负两方面显著影响农业碳排放绩效。(1)农产品进口依存度可以推动农业碳排放绩效的提高。中国加入wTO后

34、农产品进口势头增强，农产品进口总量年均增长率达到近22，特别是粮食进口依存度越来越高。以大豆为例，2010年中国大一108万方数据高鸣等：贸易开放、经济增长、人力资本与碳排放绩效豆进口量超过5000万吨，进口量占全国大豆供给量的78，而19831995年大豆的进口量低于30万吨，大豆的进口减少了本国大豆生产中的要素投入，对提高碳排放有一定意义。(2)农产品出口依存度对农业碳排放绩效存在负向影响。这一变量在模型4中的估计结果不显著，但在模型3中这一变量在10的统计水平上显著且系数为一0034，说明，减少1个百分点的农产品出口可以使农业碳排放绩效提高34。这一结果可以由“资源禀赋假说”来解释(Gm

35、ssman，1991)，即劳动力充足的国家主要生产清洁型产品，资本充足的国家主要生产污染密集型产品。中国的农业劳动力充足，以生产清洁型农产品为主，且为达到WTO中的农产品出口质量标准，国内会加大对农产品生产要素和能源能耗的投入，通过出口贸易将国内的农产品转移到其他国家，而农业碳排放和污染却留在了国内，最终阻碍了农业碳排放绩效的提高。五、简要结论和对策建议本文使用DEA方法中的EBM模型测度了中国各省份20002011年的农业碳排放绩效，并综合使用静态面板xttobit模型和动态面板Diff_GMM模型估计了农业贸易开放、人力资本、农业经济增长与农业碳排放绩效的关系，得出了以下结论：第一，200

36、0年以来中国农业碳排放绩效不断提升，而农业碳排放总量的增速有所放缓。第二，中国农业碳排放绩效存在区域差异，东部最高，中部最低。2000_2011年，东部、中部和西部地区的农业碳排放绩效均有小幅上升，而东北地区的农业碳排放绩效则小幅下降。第三，农业贸易开放对农业碳排放绩效的提高有明显的推动作用，从虚拟资源的角度来说，农业贸易开放减少了本国农业资源和生产要素的消耗，提高了农业碳排放绩效。第四，人力资本的提升可以促进农业碳排放绩效的提高。第五，农业经济增长对农业碳排放绩效的促进作用存在滞后效应，且带动效应较小。第六，从静态模型来看，农产品出口依存度的上升对农业碳排放绩效的提高具有阻碍作用，而农产品进

37、口依存度的上升却有利于改善农业碳排放绩效。根据以上结论，本文认为，可以从以下方面提高能源碳排放绩效：第一，规范低碳农业生产标准，提升农业生产要素使用率；同时，协调发展各地区的低碳农业，缩小区域间差异。第二，鼓励农业对外开放，在农业碳排放绩效值稳步提升的基础上，努力增加农业贸易总量，给予农业碳排放绩效较低地区优惠政策，吸引外商和投资，带动当地农业发展。第三，结合当地的资源禀赋条件来发展低碳技术，使碳排放约束下的农业生产达到规模效应。第四，从虚拟资源的角度规范农产品进出口量和配额量，通过贸易优化国内农产品结构减少国内农业生产碳排放量。参考文献1Copel明d，Band Taylor，STrade锄

38、d the Envimnment：Theory and Evidence蹦nceton UniVersity Press，20032 Halicioglu，FerdeaAn Econometric Study 0f C02 Emission，Ene。gy Consumption，Income And Foreign Trade In Turkey，Energy Policy，2009(37)：115611643 Psachampoulos，George and Patrinos，HarTy ARetums to Investment in Education： A Further Update

39、，Education Economics，2(04(12)：1111344 Gmssman，Gene Mand Hand Helpman，Quality酬ders in The 11leory 0f GmwthReview of Eco肿micStudies，199l(58)：436l5 HallR E蛐d Jones CJWhy Do some Countdes Pmduce So Much More 0utput Per Workerthan 0thers QuarterIy Joumal of Economics，1996，114(1)：831166 Henderson，DJ帅d Rus

40、sell，RR Human Capital And Convergence，A ProductioIlF瑚tier Appmach，Intemational Econ砌ic Review，2005。46(4)：116712057Tbne，k aIId 1butsui，MAn Epsilon-based M9asure of Emciency in DEAA Third P01e of 7rechnical Emciency，Eumpean Joumal of 0perational Research，2010(207)：15541563109万方数据农业技术经济2014年第11期连片特困地区农

41、户融入农产品供应链行为研究+基于广西石漠化地区的调查颜廷武李明月 张俊飚(华中农业大学经济管理学院武汉430070)内容提要本文利用196份广西石漠化连片特困地区农户调查问卷，采用有序L0酊stic模型，揭示农户融入农产品供应链发展的意愿及其影响因素。研究结果表明，只有1990的农户愿意融入农产品供应链发展，连片特困地区农户通过供应链实现减贫增收的意愿表现一般。研究进一步发现，农户性别、务农年限、良好的市场条件、供应链了解程度、供应链作用认知等对农户融入农产品供应链意愿具有显著的正向影响，而预期风险大小则具有负向影响。在上述实证研究的基础上，本文提出了相应的政策建议。关键词连片特困地区农产品供

42、应链农户融入意愿有序IJ09istic模型q”q”d”d”d”q”、gp舻扩妒妒舻妒驴妒庐妒妒妒ep驴驴驴驴妒妒、驴驴驴驴妒护8杜运苏，孙辉煌中国出口贸易隐含碳排放增长因素分析：基于LMDI世界经济研究，2012(11)：44499高鸣农业与资源、环境协调发展模式的实证研究管理现代化，2014(3)：6669lO李波，张俊飚，李海鹏中国农业碳排放时空特征及影响因素分解中国人口资源与环境，2011，21(8)：808611李国志，王群伟中国出口贸易结构对二氧化碳排放的动态影响一基于变参数模型模型的实证分析国际贸易问题。201l(1)：828912李怀政，林杰出口贸易的碳排放效应：源于中国工业证据

43、国际经贸探索，2013(3)：41713李锴，齐绍洲贸易开放、经济增长与中国二氧化碳排放经济研究，2011(11)：607214李维，陈秋红环境库兹涅茨假设是否成立?基于c02排放量的国际数据验证南通大学学报：社会科学版，2013(5)：9910215陆文聪，郭小钗农业贸易自由化对我国环境的影响与对策中国农村经济，2002(1)：46。5116李波，张俊飚，李海鹏中国农业碳排放时空特征及影响因素分解中国人口资源与环境，2叭l，2l(8)：808617匡远凤技术效率、技术进步、资本深化与中国农业经济增长数量经济与技术经济研究，2012(1)：l18彭希哲，朱勤我国人口态势与消费模式对碳排放的影响

44、分析人口研究，2010，34(1)：485819许广月，宋德勇我国出口贸易、经济增长与碳排放关系的实证研究国际贸易问题，20lo(1)：747920姚从容人口规模、经济增长与碳排放：经验证据及国际比较经济地理，2012，32(3)：13814521余官胜贸易开放、人力资本与环境污染一理论及实证检验中南财经政法大学学报，20lO(5)：384322张友国经济发展方式变化对中国碳排放强度的影响经济研究，2叭O(4)：12013023曾大林，纪凡荣，李山峰中国省际低碳农业发展的实证分析中国人口-资源与环境，2013，23(11)：3035责任编辑段艳+项目来源：本文系国家社会科学基金青年项目“连片特困地区农户稳定融人农产品供应链的限制因素与实现机制研究”(编号：13cJY076)、国家自然科学基金面上项目“作物秸秆资源化利用的减碳潜力与生态环境效应：以水稻为例”(编号：41371520)、教育部人文社会科学研究青年基金项目“农产品供应链与贫困地区农户减贫增收的关联效应研究”(编号：11 YJc790228)的阶段性研究成果一110万方数据