田旭, 王善高
南京农业大学经济管理学院,中国粮食安全研究中心,南京 210095

Environmental efficiency and its determinants regarding China's grain production

TIANXu, WANGShangao
China Center for Food Security Studies,College of Economics and Management,Nanjing Agricultural University,Nanjing 210095,China
收稿日期:2016-03-16
修回日期:2016-06-23
网络出版日期:2016-11-16
版权声明:2016《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
基金资助:国家自然科学基金项目（7147312371333008）南京农业大学人文社科基金面上项目（SK2014038）江苏省高校优势学科建设工程资助项目
作者简介:
-->作者简介：田旭,男,湖北黄冈人,博士,副教授,研究方向为食物消费与营养转型、农业生产以及生产效率分析等研究。



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摘要
近年来,农业生产带来的环境问题引起日益广泛的关注,而测算环境效率能直观反映农业生产对生态环境的影响,使人们清楚地认识到农业生产所付出的环境代价,进而推动中国农业生产向更具可持续性的方向转变。有鉴于此,本文基于2004-2012年全国农村固定观察点数据,采用超越对数随机前沿分析方法测算了中国农户粮食生产的环境效率,并用Tobit模型考察农户粮食生产环境效率的影响因素。研究结果表明：①全国范围内农户粮食生产的技术效率与环境效率均值分别为0.802和0.489,并且两种效率之间具有较高的相关性;②考虑环境效率后,中国粮食生产的技术效率均值出现了略微的下降趋势,但东部、中部、西部依次递减的趋势没有改变;③环境效率地区间差异明显,呈现出中部、西部、东部依次递减的趋势。而且随着时间变化,各地区的环境效率均呈现出递减趋势;④不同规模农户的粮食生产环境效率也存在差异,具体而言,大规模农户粮食生产环境效率普遍高于中小规模农户;⑤农户特征、农业生产要素、农业技术培训以及土地细碎化等因素均会影响粮食生产环境效率。

关键词：粮食生产;环境效率;随机前沿方法;影响因素
Abstract
Environmental issues caused by agricultural production have attracted wide concern. Estimating environmental efficiency is an intuitive way to reflect the impact of agricultural production on ecological systems,which can make people realize the environmental costs of agricultural production and contribute to sustainable production. We used the Rural Fixed Point Observation（RFPO）dataset from 2004 to 2012 for China and adopted a stochastic frontier translog production function to estimate the environmental efficiency of China’s household grain production. A Tobit model was then used to identify the determinants of environmental efficiency. We found that the average technical efficiency and environmental efficiency are 0.802 and 0.489 respectively. A strong and positive association was also detected between these two efficiencies. The estimated average technical efficiency dropped slightly after taking environmental efficiency into account,while the relative magnitude of technical efficiency in three regions remains the same. We found that environmental efficiency varies greatly across regions and Central China has the highest efficiency while Eastern China the lowest. A decreasing trend along with time change in environmental efficiency was found for all three regions,indicating a deteriorating agricultural ecological system in China. Farmers with different scales also presented different environmental efficiency. Large-scale farmer’s environmental efficiency is higher than small-scale farmers. Environmental efficiency was also influenced by farmer characteristics,agricultural inputs,training and land fragmentation. In particular,older and well-educated farmers have higher environmental efficiency;larger scale farms and more labor input also contributed to lower pollution. Agricultural training,land fragmentation,and intensive use of fertilizers and pesticides have negative impacts on environmental efficiency.

Keywords：grain production;environmental efficiency;stochastic frontier analysis;determinants

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田旭, 王善高. 中国粮食生产环境效率及其影响因素分析[J]. , 2016, 38(11): 2106-2116 https://doi.org/10.18402/resci.2016.11.09
TIAN Xu, WANG Shangao. Environmental efficiency and its determinants regarding China's grain production[J]. 资源科学, 2016, 38(11): 2106-2116 https://doi.org/10.18402/resci.2016.11.09

1 引言

改革开放以来,中国农业经济取得了巨大增长,粮食产量由1978年的3.05亿t增长到了2015年的6.21亿t,年均增长率为2%。尤其是自2004年以来,粮食产量实现了史无前例的“十二连增”。然而,在取得这些成就的同时,日益严重的资源浪费、水土污染、生态破坏等问题也限制了中国农业发展的可持续性。当前,中国农业生产主要依赖“高投入、高产出和高废物”的发展模式^[1],农业生产中还普遍存在化肥、农药等生产性资料过量使用的问题。据统计,目前中国单位面积化肥使用量已达联合国粮农组织规定上限的2倍,农药使用量是世界平均水平的2.5倍以上^[2]。而化肥、农药等生产性资料的过量使用在促进农业增长的同时,也带来了大量的“非合意产出”（Undesirable Output）,如：农业碳排放和面源污染等。在农业碳排放方面,IPCC的评估报告指出：农业已经成为全球温室气体的第二大来源,农业源温室气体占全球人为温室气体排放量的13.5%,而CO₂在温室气体的构成中占到76%^[3]。2011年,中国农业生产过程中产生的CO₂接近9000万t,达到历史新高,其中,化学肥料中氮肥生产、运输、使用过程引起的碳排放所占比例最大^[4]。而在农业面源污染方面,第一次全国污染源普查公报显示,水体污染中农业污染源排放（流失）的总氮量为270.46万t,占全国氮排放总量的57.2%;总磷量为28.47万t,占全国磷排放总量的67.4%^[5]。氮、磷等有机物的流失不仅会造成水体富营养化,还会污染空气和土壤,破坏生态系统,最终影响中国农业发展的可持续性^[6]。农业作为中国国民经济的基础产业,对其污染采取“放任”、“无视”的态度,将导致农业生产不可持续,最终引发环境灾难^[7]。因此,在对中国农户粮食生产进行生产率与生产效率分析时,将环境因素纳入到分析框架显得尤为重要。而环境效率能够反映在现有产出和投入不变的情况下,农业生产中“非合意产出”能够降低的程度。所以测算环境效率能够使人们清楚地认识到农业生产所付出的环境代价,进而寻找最优的粮食生产方式,推动中国农业生产向更具可持续性的方向转变。
以往文献中关于农业生产效率的测算已经相当成熟,但早期研究大多忽略了农业生产对环境的不良影响,即未将“非合意产出”纳入到分析框架^[8,9]。Shephard等指出在评价生产者生产行为时,应该综合考虑各种产出,而不应该忽视“非合意产出”,否则会扭曲经济发展的绩效,最终影响决策者制定有效的政策建议^[10]。值得一提的是,近年来,在中国政府大力提倡发展绿色农业和低碳农业的背景下,越来越多的****开始关注农业环境问题^[11]。一些****开始将农业生产中的“非合意产出”纳入到农业增长的核算中,从基于“非合意产出”的视角来测算中国粮食生产的全要素生产率和技术效率。如：李谷成等利用中国1993-2010年的省级面板数据,在测算农业面源污染排放量的基础上,进一步测算了中国农业生产的全要素生产率,发现是否考虑环境污染因素对农业生产率的核算有显著影响^[11]。杨俊等利用方向距离函数测算了中国1999-2008年30个省市的农业环境技术效率,发现忽略环境因素会明显高估中国的农业生产率^[12]。田伟等基于碳排放的视角,运用非期望产出的SBM模型测算了中国2002-2012年的农业环境效率,发现东部地区的环境效率普遍高于中西部地区^[4]。此外,薛建良等、岳立等、韩海彬等也分别采用不同的方法从基于环境因素的视角考察中国农业生产的全要素生产率^[13-15]。
通过对相关文献的梳理,当前文献主要存在以下不足：①专门研究粮食生产环境效率的文献相对较少,尤其在定量测算和影响因素分析方面;②大多数研究人员是将传统意义上的农业面源污染物^1）（1）各种碳排放系数根据李波等整理,化肥为0.8956kg/kg、农药为4.9341kg/kg、农膜为5.18kg/kg、柴油为0.5927kg/kg、翻耕为312.6kg/km²、农业灌溉为25kg/hm²。^）作为农业生产中的“非合意产出”,核算的污染物指标也仅为农业面源污染物中总氮、总磷的排放量,而忽略了农业生产中的碳排放量,实际上碳排放也是一种重要的“非合意产出”,兼顾污染物和碳排放的非合意产出集合才是完整的,效率评价也才能全面^[14];③在考虑环境因素的条件下,许多****测算的全要素生产率以及技术效率都是将农业生产中的“非合意产出”作为一种特殊产出,与“合意产出”一起引入模型,利用方向性距离函数进行分析^[12,15]。Lansink等指出该方法只能得到各种物质对环境影响的综合评价,而不能计算出对环境有害的某一种物质的效率。特别地,当生产者面临一系列环境约束甚至需要限定产量时,该方法并不利于实际应用^[16]。此外,由于“非合意产出”与“合意产出”之间的度量单位并不统一,因而需要使用“影子价格”来估算“非合意产出”的市场价格,而“影子价格”的设定又存在较强的主观性^[17]。有鉴于此,本文将在前人的研究基础上,在以下几个方面做出改进：①从定量的角度测算中国粮食生产的环境效率,并在此基础上进一步探讨影响环境效率的因素;②将农业生产中的氮、磷排放量和碳排放量的非合意产出集作为农业生产中的“非合意产出”;③采用较为灵活的实证模型,将粮食生产中的“非合意产出”作为一种特殊的投入要素引入模型中,本文将在下文对模型作进一步介绍。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

环境效率又被称为生态效率,是衡量可持续发展能力的重要指标,其核心思想是通过最少的资源和能源,生产出最多的产品,并且对环境产生最小的影响^[4]。本文参照Reinhard等的思想来测算中国粮食生产的环境效率：首先,采用随机前沿生产函数测算个体的技术效率;其次,在此基础上,假设不存在技术效率损失,维持当前产出水平和传统投入要素不变,有害物质能够达到的最少投入量与当前投入量的比值就定义为该物质的环境效率^[18]。图1给出了环境效率的测算思路：假设当前在 A点进行生产,其中传统要素投入为 XR;有害物质投入为 ZR。根据定义,当不存在技术效率损失时,当前产出量和传统要素投入量所需要的最少有害物质投入量为 ZF,即在 B点生产。那么,此时的环境效率为： EE=OZF/OZR。
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图1环境效率测算示意
-->Figure 1Schematic diagram of environmental efficiency
-->

由于气候条件、自然灾害以及其他外生因素的影响,农业产出通常被视为一个随机变量^[18]。因此,本文将采用随机前沿生产函数来测算中国粮食生产的技术效率和环境效率,表达式如下：
Yit=F(Xit，Zit；β)×exp(Vit-Uit)（1）
式中 Yit为产量; F(?)为农业生产技术,表现为具体设定的生产函数形式; Xit为传统的投入要素,主要为土地、劳动力、资本和化肥等; Zit为非合意产出; β为待估参数; Vit为传统误差项,表示各种随机环境因素对前沿产量的影响（如天气、自然灾害等）,假定服从独立于 Uit的正态分布 N(0，σv2);第二个误差项 Uit为非效率项,用以衡量技术的非有效性,服从独立于 Vit的截断正态分布 N+(μ，σu2)。
根据定义,可以将每一个生产单元的技术效率表示为：
TEit=YitYit*=F(Xit，Zit；β)×exp(Vit-Uit)F(Xit，Zit；β)×exp(Vit)=exp(-Uit)（2）
式中 TEit为技术效率; Yit为被观察样本的实际产出; Yit*为给定投入水平以及技术水平下的最大可能产出。
在实证分析过程中,为了尽可能地降低模型设定误差,本文选择相对灵活的超越对数生产函数。则公式（1）可表示为：
lnYit=β0+∑jβjlnXjit+βnlnZit+βtT
+12∑j∑kβjklnXjitlnXkit+∑jβjnlnXjitlnZit+∑jβjtlnXjitT+βntlnZitT+12βnn(lnZit)2+12βttT2+Vit-Uit（3）
式中 j=1,2,3,?,n为粮食生产过程中的劳动、资本等传统要素投入; Z为粮食生产过程中的“非合意产出”; T为时间趋势。在计算环境效率时,保持传统投入要素及产出水平不变,用可能达到的最少的“非合意产出” ZitF替代当前的“非合意产出” Zit,并且假设不存在技术效率损失,即 Uit=0,此处暗含的假设是当实现环境完全有效时,必定实现技术完全有效。那么,公式（3）改写为：
lnYit=β0+∑jβjlnXjit+βnlnZitF+βtT+12∑j∑kβjklnXjitlnXkit+∑jβjnlnXjitlnZitF+∑jβjtlnXjitT+βntlnZitT+12βnn(lnZitF)2+12βttT2+Vit（4）
根据定义,环境效率为 EEit=ZitF/Zit,其对数形式为 lnEEit=lnZitF-lnZit。那么,联立公式（3）和公式（4）,并整理成关于 lnZitF-lnZit的形式,可得：
12βnn(lnZitF-lnZit)2+（βn+∑jβjnlnXjit+βntT+βnnlnZit）×(lnZitF-lnZit)+Uit=0（5）
因此,（5）式可看作是关于 lnZitF-lnZit的一元二次方程^1）（1）对于一元二次方程,环境效率通常有两个解,考虑到环境效率的取值应该在0~1之前,所以舍弃其中大于1或者为负的解。^）,可解得环境效率为：
lnEEit=-（βn+∑jβjnlnXjit+βntT+βnnlnZit）±βn+∑jβjnlnXjit+βntT+βnnlnZit）2-2βnnUit0.5βnn（6）

2.2 数据来源及变量选取

2.2.1 数据来源
全国农村固定观察点成立于1984年,主要由中央政策研究室和农业部负责在全国组织实施连续的跟踪调查工作。固定观察点数据具有样本量大、调查范围广、内容丰富的优势,每年的调查样本覆盖了全国31个省（市）的近20 000户家庭,调查指标近2000项,较为全面地反映了中国各地区农户（家庭）的生产、消费、就业等各项活动。由于问卷指标经历了几次重大调整,为保证统计口径的一致,本文使用2004年以后的数据资料^1）(1）本文主要分析农业生产过程中产生的污染物,主要指化肥、农药等生产要素带来的污染,故不考虑农村生活中产生的污染物排放。⁾。本文数据处理的基本步骤是：①处理家庭成员数据,计算生成下文实证中需要的户主性别、年龄、受教育年限以及是否参加农业培训等指标;②处理粮食作物生产经营表,计算生成随机前沿生产函数所需要的投入产出变量;③以家庭编号作为标识码（ID）将家庭表和粮食作物生产经营表对接,保留信息完整的样本。需要说明的是,由于在一个村内部,农户之间的生产技术差异较小,每亩平均投入差异不会太大,故数据中缺失的投工、化肥费用、机械服务费、种苗费以及农药费用均用村均值替代,再根据播种面积换算成要素投入,以避免样本的大量损失。另外,本文不考虑播种面积和产量为零的样本。此外,为了探讨地区间的粮食生产差异,在估算前沿函数以及粮食生产环境效率时,将中国各省划分为东部、中部、西部^2）三大区域对比研究。通过对2004-2012年数据的整理,本文共取得了112 872户有效样本（具体的样本数及分布见表1）,样本分布较为均匀,能够较好地代表中国各地区粮食的生产情况。

Table 1
Table 1Distribution of samples from 2004 to 2012 （户）

年份	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	合计
东部	3 947	4 024	3 575	3 624	3 488	3 478	3 273	3 149	3 401	31 959
中部	5 582	5 829	5 652	5 426	5 022	5 118	4 885	4 758	4 537	46 809
西部	4 155	2 238	4 408	4 144	3 979	4 302	3 775	3 823	3 280	34 104
合计	13 684	12 091	13 635	13 194	12 489	12 898	11 933	11 730	11 218	112 872

数据来源：根据全国农村固定观察点2004-2012年样本数据整理。
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2.2.2 变量选取与计算
综合本文研究对象以及随机前沿分析对投入产出指标的基本要求,本文选取了如下变量：
（1）产出 (y)：指粮食作物的产量,主要包括稻谷、小麦、玉米、大豆和薯类等作物。
（2）播种面积 (x1)：指农户在播种期粮食种植的面积,不考虑后期因自然或人为因素而导致收获面积增减的情况。
（3）总投工量 (x2)：指农户粮食生产过程中的劳动力投入,包括雇工和自投工两部分。
（4）化肥费用 (x3)：指农户生产过程中化肥使用量的折价,包含农家肥和化肥。
（5）其他费用 (x4)：这里主要指机械、农药和种子等生产要素的费用之和。
（6）“非合意”投入 (x5)：这里主要指粮食生产过程中氮、磷、碳的排放量之和。
需要说明的是,由于固定观察点数据对化肥、农药、农膜和柴油等投入要素的使用量没有按粮食作物和经济作物分别统计,为了估计出粮食生产过程中这些要素的使用量,本文参照大多数文献中采用的权重系数方法将粮食生产的投入要素分离出来^[19,20],具体的计算公式如下：
生产投入要素使用量=粮食作物播种面积/农作物播种面积×总投入要素使用量（7）
此外,由于在已有的文献中对粮食生产过程中“非合意产出”的核算没有统一的标准,因此具体选择哪一种核算方法并没有一致的定论。通过综合比较各种核算方法以及数据可获得性等因素,本文对氮、磷排放量的核算具体参照赖斯芸等、陈敏鹏等采用的单元清单分析法^[21,22],但在其基础上稍作修改,计算公式如下：
E=∑SUi×ρij×LCij（8）
式中 E为农业种植过程中的非合意产出,这里主要包括总磷和总氮; SUi为i污染单元的污染物产生基数,由于粮食生产过程中氮、磷排放主要来源于化肥,故这里主要指化肥使用量的折纯; ρij为单元i污染物j的产污强度系数; SUi与 ρij之积是i污染单元农业面源污染物产生量,即不考虑资源综合利用和管理因素时农业生产中最大潜在农业面源污染物产生量; LCij为单元i产生污染物j的排放系数。 ρij和 LCij等各参数是通过广泛文献调研及综合比较所得^[21-24]。
而对碳排放的计算,本文则借鉴了被国内****广泛引用的李波等的碳排放测算方法^[25]。农业生产过程中的碳排放总量主要来源于化肥、农药、农膜、柴油、翻耕和灌溉等。计算公式为：
F=∑Fi=Ti×σi（9）
式中 F为农业生产过程中的碳排放总量; Fi为各种碳源的碳排放量; Ti为化肥、农药、农膜、柴油的消耗量或翻耕、灌溉的面积; σi为各类农业碳源的排放系数^1）（1）全国农村固定观察点数据由农业部农村经济研究中心负责收集和管理。农户调研原始数据不对外公开,使用者需要提出申请,经批准同意后,可以在固定观察点办公室指定电脑使用。2）东部地区省份为：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南（11个省）;中部地区省份为：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南（8个省）;西部地区省份为：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆（12个省）。^）。相关变量的描述性统计结果见表2。
Table 2
表2
表2相关变量的均值统计
Table 2Descriptive statistics of variables

变量	全国	东部	中部	西部
粮食产量/kg	3 841.05	3 135.70	5 211.66	2 620.83
播种面积/hm2	0.68	0.50	0.95	0.48
投工量/日	107.76	92.23	111.64	116.98
化肥费用/元	1 010.28	855.02	1 306.42	749.31
其它费用/元	1 096.21	880.05	1 461.69	797.13
非合意产出/kg	2 697.15	2 092.68	3 640.24	1 969.19
户主性别（1=男性; 0=女性）	0.96	0.97	0.96	0.95
户主年龄/岁	51.98	52.81	51.99	51.18
受教育年限/年	6.77	7.11	6.65	6.62
地块数/块	5.93	5.00	5.18	7.83
农业培训（1=培训; 0=未培训）	0.11	0.07	0.08	0.20

数据来源：作者根据农村固定观察点2004-2012年样本数据整理。
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3 结果分析

3.1 模型估计

在随机前沿分析方法中,关于面板数据的技术效率计算方法有两种不同的假设,第一种假设技术效率不随时间改变;第二种假设技术效率随时间的变化而变化。本文的考察期为2004-2012年,共9年时间,时间跨度较长,中国粮食种植的技术、管理水平等都可能会发生变化,技术效率也可能会随之发生变化。因此,选择第二种方法估算技术效率更为合理。此外,为了检验生产函数是否可以简化为Cobb-Douglas形式,本文对（3）式中所有的 βik进行了联合显著性检验（ χ2=13 624.82, P=0.0000）,结果拒绝了超越对数生产函数的二次项以及交叉项系数同时为0的原假设,因此随机前沿生产函数选取超越对数函数的形式是合理的。在实证分析过程中,采用stata12软件对随机前沿生产函数进行估计,计算结果见表3。

3.2 环境效率分析

3.2.1 环境效率的时空差异
依据表3的估计结果,利用公式（6）计算了2004-2012年中国各地区农户粮食生产的环境效率,结果见表4。首先,从全国范围来看,中国粮食生产的环境效率均值为0.489,表明在维持当前投入与产出水平不变的情况下,如果能够消除效率损失,中国粮食生产中的非合意产出（总磷、总氮和碳排放）可以降低51.1%。其次,分地区来看,中国粮食生产环境效率的均值呈现出中部、西部、东部依次递减的趋势。中部地区粮食生产环境效率的均值达到了0.514,高过全国平均水平2.5个百分点;西部和东部地区次之,分别为0.487和0.453。最后,从时间上来看,无论是全国范围还是东中西部地区,粮食生产环境效率均呈现出递减的趋势。其中,全国粮食生产的环境效率均值在此期间下降了0.154,说明中国粮食产量“十一连增”的背后是以环境不断恶化为代价,因此有必要重新审视中国粮食的生产方式。
Table 3
表3
表3随机前沿生产函数的参数估计结果
Table 3Estimation results of stochastic frontier production function

变量	变量名称	估计系数值	T值	变量	变量名称	估计系数值	T值
ln（x1）	面积	-4.000***	-21.08	ln（x2）× ln（x3）	投工和化肥交乘	-0.073***	-24.40
ln（x2）	投工	-0.106**	-2.17	ln（x2）× ln（x4）	投工和其他交乘	0.029***	9.61
ln（x3）	化肥	2.143***	29.92	ln（x2）× ln（x5）	投工和非合意交乘	0.058***	6.59
ln（x4）	其他	0.219***	3.37	ln（x2）× t	投工和时间交乘	-0.010***	-13.85
ln（x5）	非合意	1.991***	11.69	ln（x3）× ln（x4）	化肥和其他交乘	-0.077***	-26.98
t	时间	-0.118***	-7.33	ln（x3）× ln（x5）	化肥和非合意交乘	-0.377***	-29.39
[ln（x1）]2	面积的平方	-0.515***	-30.04	ln（x3）×t	化肥和时间交乘	-0.003***	-2.67
[ln（x2）]2	投工的平方	0.001	1.10	ln（x4）× ln（x5）	其他和非合意交乘	-0.025**	-2.18
[ln（x3）]2	化肥的平方	0.065***	43.19	ln（x4）×t	其他和时间交乘	0.009***	9.36
[ln（x4）]2	其他的平方	0.030***	18.89	ln（x5）×t	非合意和时间交乘	0.018***	6.36
[ln（x5）]2	非合意的平方	-0.017	-1.21	Dummy1	东部地区	0.078***	28.37
t2	时间的平方	0.001***	7.03	Dummy2	中部地区	0.099***	38.02
ln（x1）× ln（x2）	面积和投工交乘	-0.004	-0.51	_cons	常数项	-5.280***	-9.44
ln（x1）× ln（x3）	面积和化肥交乘	0.524***	43.50	mu	μ估计值	-6.962***	-39.46
ln（x1）× ln（x4）	面积和其他交乘	0.007	0.60	usigma	σu估计值	0.626***	25.98
ln（x1）× ln（x5）	面积和非合意交乘	0.395***	13.78	vsigma	σv估计值	-2.597***	-332.05
ln（x1）×t	面积和时间交乘	-0.024***	-8.81
注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著。

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Table 4
表4
表42004-2012年各地区粮食生产的环境效率值
Table 4Environmental efficiency of grain production across regions from 2004 to 2012

年份	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	平均
东部	0.535	0.473	0.495	0.485	0.391	0.458	0.445	0.406	0.363	0.453
中部	0.598	0.548	0.563	0.544	0.447	0.497	0.505	0.452	0.437	0.514
西部	0.560	0.533	0.519	0.508	0.437	0.476	0.483	0.437	0.436	0.487
全国	0.568	0.521	0.531	0.516	0.428	0.479	0.481	0.435	0.414	0.489

数据来源：作者根据样本数据计算。
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3.2.2 环境效率与种植规模
上文的分析结果表明,中国粮食生产的环境效率存在明显的地区差异。那么,不同种植规模农户粮食生产的环境效率是否也存在差异是本文接下来考察的另一个内容。关于农户经营规模的划分标准主要是依据农户的种植面积,但由于各地区耕地状况不尽相同,因此并没有统一的标准来界定规模农户^[26]。考虑到固定观察点调研小农户居多的实际情况,本文将种植面积小于0.33hm²界定为小规模农户;0.33~1hm²界定为中规模农户;大于1hm²界定为大规模农户,这与李岳云等、屈小博的划分标准大致一致^[27,28]。2004-2012年全国各地区不同规模农户粮食生产环境效率值分布见图2。总体来看,无论是全国还是东中西部地区,不同规模农户粮食生产的环境效率均呈现出递减趋势,这进一步说明了中国粮食生产的环境状况趋于恶化。值得关注的是,就全国范围而言,大规模农户粮食生产的环境效率普遍高于中小规模农户,而中等规模农户粮食生产的环境效率又高于小规模农户,且这种趋势在东、西部地区体现得尤为明显。一种可能的解释是,与大规模农户相比,中小规模农户大多是兼业户,投入到农业生产的时间相对较少,有可能通过加大化肥、农药等生产资料的使用来替代日常田间管理。
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图22004-2012年中国各地区不同规模农户粮食生产环境效率值分布
-->Figure 2Environmental efficiencies of farmers with different scales across regions from 2004 to 2012
-->

3.2.3 环境效率与技术效率的关系
如前文所述,忽略环境效率会影响技术效率的估计。因此,本文首先对比分析了不考虑环境因素和考虑环境因素两种情况下的技术效率差异（见表5）。总体来看,考虑环境因素后,全国层面农户粮食生产技术效率均值由原来的0.808变为了0.802,出现了略微的下降,但变动幅度不大。从地区分布来看,无论是否考虑环境因素,中国粮食生产的技术效率均呈现出东部、中部、西部递减的趋势,但地区间差异较小。此外,考虑环境因素后,各地区的技术效率都出现一定的下降现象。而从时间上来看,两种技术效率均没有随时间出现明显的波动。
Table 5
表5
表52004-2012年各地区粮食生产技术效率差异
Table 5Technical efficiency of grain production in different regions from 2004 to 2012

	年份	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012	平均
不考虑 环境因素	东部	0.828	0.809	0.821	0.816	0.815	0.816	0.814	0.816	0.812	0.816
	中部	0.810	0.795	0.809	0.803	0.802	0.801	0.809	0.809	0.814	0.806
	西部	0.810	0.807	0.798	0.805	0.798	0.811	0.810	0.790	0.810	0.804
	全国	0.815	0.802	0808	0.808	0.804	0.808	0.810	0.805	0.812	0.808
考虑 环境因素	东部	0.820	0.802	0.813	0.810	0.808	0.808	0.806	0.808	0.804	0.809
	中部	0.805	0.789	0.803	0.799	0.795	0.796	0.804	0.803	0.808	0.800
	西部	0.805	0.800	0.790	0.801	0.792	0.805	0.803	0.783	0.803	0.798
	全国	0.809	0.796	0.802	0.803	0.798	0.802	0.804	0.798	0.805	0.802

数据来源：作者根据样本数据计算。
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为了进一步揭示技术效率与环境效率的相关关系,本文描述了它们的联合分布,结果见图3。首先将环境效率从低到高等距分为5组,结果显示,随着环境效率的提高,高技术效率（技术效率>0.8）农户的占比呈逐步增大趋势。具体而言,在（0,0.2]的分组中,技术效率高于0.8的农户占比为37%;而在（0.8,1]的分组中,技术效率高于0.8的农户比重高达99%,说明环境效率与技术效率呈现明显的正向相关关系,两者之间的折线图也反映出明显的正相关（请参照次坐标轴）,这与大多数****的结论相一致^[6,29]。
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图3中国粮食生产的环境效率与技术效率的联合分布
-->Figure 3The joint distribution of technical efficiency and environmental efficiency
-->

4 粮食生产环境效率的影响因素分析

上文的分析结果表明中国粮食生产的环境效率在时间上和空间上存在明显的非均衡性。在时间上,各地区的环境效率均呈现出递减趋势;而在空间上,三大地区的环境效率也表现出明显的差异。那么探讨环境效率的影响因素,进而寻找提高效率的途径是本文接下来考察的另一个重点内容。
当前,中国农业生产普遍存在一家一户的经营特点,农业生产决策更多的受到家庭因素的影响。因此,本文选择的环境效率影响因素包括农户特征、农业生产要素、农业技术培训以及土地细碎化等,相关变量的描述性统计汇报在表2中。农户特征主要包括户主的性别、年龄和受教育年限。在粮食生产过程中,“非合意产出”主要来源于生产要素,因此,本文在模型中增加了播种面积、投工量、化肥费用和其它费用等投入要素。此外,环境效率也可能通过农业培训以及专业化生产得到提升^[1],所以本文进一步增加了户主是否参加农业培训这一控制变量这一指标。最后,土地细碎化程度同样可能会影响粮食生产环境效率,因此在模型中也加入了地块数这一变量。
据此,本文建立了环境效率影响因素方程：
EEi=α0+∑αiXi+ui（10）
式中 EEi为粮食生产的环境效率; Xi为环境效率的影响因素。在基于“两步法”考察粮食生产环境效率的影响因素时,由于作为因变量的环境效率 EEi∈(0,1],故采用OLS估计的结果是有偏且不一致的,而采用基于极大似然估计法的Tobit模型将是无偏和有效的^[30]。因此,本文采用Tobit模型对粮食生产环境效率的影响因素进行估计,得到结果见表6。
Table 6
表6
表6环境效率影响因素回归结果
Table 6Determinants of environmental efficiency

变量	变量名称	估计系数值	T值
sex	性别	0.013***	4.99
ln（age）	年龄	0.014***	5.39
edu	受教育年限	0.002***	9.62
dikuai	地块数	-0.019***	-25.57
train	农业培训	-0.005***	-3.13
ln（x1）	面积	0.244***	213.61
ln（x2）	投工	0.068***	86.94
ln（x3）	化肥	-0.263***	-259.13
ln（x4）	其他	-0.001	-0.91
_cons	常数	1.385***	113.94
注：*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著。

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结果显示,农户特征会影响粮食生产环境效率。在粮食生产过程中,男性户主普遍比女性户主更具有环境效率,同时户主的年龄、受教育年限对粮食生产环境效率也有显著的正向影响。而在农业生产要素中,播种面积和投工量的系数均显著为正,表明播种面积越大,粮食生产的环境效率越高,而且投工量的增加对环境效率也有明显的促进作用。但化肥、农药等生产要素的估计系数显著为负,说明化肥、农药等生产资料的过量使用会带来大量的“非合意产出”,从而降低中国粮食生产环境效率。
令人意外的是,受过培训的家庭粮食生产环境效率反而更低。可能的原因在于,当前大多数农业培训主要针对如何提高产量,而较少涉及农业环境保护问题^[31],因而在农业生产过程中,受过培训的农户不可避免的大量使用化肥、农药等生产资料。此外,本文还发现,地块数的系数显著为负,表明在控制播种面积后,土地细碎化程度越高,粮食生产环境效率越低。

5 结论

近年来,农业生产所带来的环境问题日益引起广泛关注,但当前文献鲜有将环境因素纳入到农业增长核算的框架内。有鉴于此,本文采用2004-2012年全国农村固定观察点的微观调查数据,首先利用单元调查评估方法核算了中国粮食生产的“非合意产出”,然后通过随机前沿分析方法定量测算了中国不同地区农户粮食生产的技术效率和环境效率,在此基础上,进一步分析环境效率的影响因素。主要结论有：
（1）全国农户粮食生产环境效率的均值为0.489,表明当前中国粮食生产环境效率还处在较低水平。而粮食生产环境效率也存在明显的地区差异,呈现出中部、西部、东部依次递减的趋势。需要引起重视的是,无论是全国还是东中西部地区粮食生产环境效率均呈现出递减的趋势,这说明粮食产量“十一连增”的背后暗含着农业生态环境不断恶化的问题。
（2）全国范围内大规模农户粮食生产的环境效率普遍高于中小规模农户,且这一现象在东部和西部地区体现得尤为明显。此外,本文还发现粮食生产的环境效率与技术效率存在正相关,即环境效率较高的农户普遍具有较高的技术效率。
（3）本文选取的农户特征、农业生产要素、农业技术培训以及土地细碎化等因素对粮食生产环境效率具有显著影响。其中,户主的年龄、受教育年限、播种面积以及投工量对粮食生产环境效率具有显著的正向作用,而农业培训、地块数以及化肥、农药等其它生产资料则对环境效率具有明显的负向影响。
The authors have declared that no competing interests exist.

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参考文献文献选项 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
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