粮食生产对绿色全要素生产率的影响及作用机制——基于空间经济学的视角.pdf
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1、农林经济管理学报 2023,22(04):424-434Journal of Agro-Forestry Economics and Managementhttp:/E-mail:nljjglxb 粮食生产对绿色全要素生产率的影响及作用机制基于空间经济学的视角伍骏骞1,张宇2,张星民1(1.西南财经大学 中国西部经济研究院,四川 成都 611130;2.西南财经大学 经济学院,四川 成都 611130)摘要:基于20042018年中国240个地级市的面板数据,构建空间计量模型实证检验粮食生产对绿色发展的空间溢出效应及作用机制。结果表明:粮食生产对绿色全要素生产率具有正向显著的直接效应和空间溢出
2、效应,且在更换矩阵和被解释变量后,结论依然稳健;粮食生产通过增加资本投入,对绿色全要素生产率产生抑制作用;异质性分析发现,在东部地区和粮食主产区,粮食生产对绿色全要素生产率的影响更强。基于此,建议在推进粮食产业高质量发展的同时,应加强不同地区间粮食产业链的合作与联系;针对发展粮食产业而造成的劳动力转移加速和资本投入的增加,政府应提供专项资金以平衡发展粮食产业所带来的负面影响;因地制宜发展粮食主产区的粮食产业,促进全域绿色全要素生产率的提升。关键词:粮食生产;粮食安全;绿色全要素生产率;直接效应;空间溢出效应中图分类号:F307.11 文献标志码:A 文章编号:2095-6924(2023)04
3、-0424-11 Influence and Mechanism of Action of Food Production on Green Total Factor Productivity:From the Perspective of Spatial EconomicsWU Junqian1,ZHANG Yu2,ZHANG Xingmin1(1.Institute of Western China Economic Research,Southwestern University of Finance and Economics,Chengdu 611130,China;2.School
4、 of Economics,Southwestern University of Finance and Economics,Chengdu 611130,China)Abstract:Based on the panel data of 240 prefecture-level cities in China from 2004 to 2018,a spatial econometric model was constructed to empirically test the spatial spillover effect and the mechanism of action of f
5、ood production on green development.The results show that grain production has a positive and significant direct effect and spatial spillover effect on green total factor productivity,which remains robust after the matrix and the explanatory variables are replaced.Grain production has a suppressive
6、effect on green total factor productivity by increasing capital input.Heterogeneity analysis show that the effect of grain production on green total factor productivity is stronger in the eastern region and the main grain-producing regions.Therefore,it is recommended that while promoting the high-qu
7、ality development of the grain industry,the cooperation and linkages between the grain industry chains of different regions should be strengthened.The 伍骏骞,张宇,张星民,等.粮食生产对绿色全要素生产率的影响及作用机制:基于空间经济学的视角 J.农林经济管理学报,2023,22(04):424-434.收稿日期:20220822 修回日期:20230305 DOI:10.16195/36-1328/f.2023.04.45基金项目:教育部人文社
8、会科学研究项目(SC19EZD026)作者简介:伍骏骞,男,教授,博士,博士生导师,主要从事农业经济研究,。第 4 期伍骏骞等:粮食生产对绿色全要素生产率的影响及作用机制基于空间经济学的视角government should provide special funds to counterbalance the negative impact of the development of the grain industry due to the accelerated transfer of labor and the increase in capital investment caused
9、 by the development of the grain industry.While developing the grain industry in the main grain-producing regions according to local conditions to promote the green total factor productivity of the whole region.Keywords:food production;food security;green total factor productivity;direct effect;spat
10、ial spillover effect一、引言与文献综述 党的二十大报告强调要“加快发展方式绿色转型”。绿色发展不仅契合了党的“两山”理论,也符合群众的切身利益。在推进绿色发展的进程中,提升绿色全要素生产率是实现高质量发展的核心源泉1。绿色全要素生产率在传统全要素生产率的基础上,考虑到能源消耗和污染产出的新型全要素生产率,同时兼顾经济增长和减少能源消耗和环境污染,以体现绿色发展的宗旨。技术进步和技术创新是绿色发展理念的导向和重点,但目前我国绿色技术进步和技术创新仍处于较低水平2,粗放式的发展模式造成了严重的环境污染和生态退化,也带来资源过度消耗、生态破坏、产能过剩及资源错配等弊端,致使绿色全
11、要素生产率的提升面临着诸多困境。在生态环境恶化、土地资源紧张、增长动能不足等现实背景下,如何提升绿色全要素生产率是一个需要探讨的重要话题。粮食是保障人类生存和维系社会发展的根本,粮食安全是“国之大者”,政府应将粮食流通与贸易建设以及粮食综合生产能力建设并驾齐驱,从而更好地保障粮食安全3。为确保粮食安全,国家通过宏观调控保证粮食增产,但在调控过程中需要考虑到粮食生产的空间外部性特征。粮食生产作为一种具有外部效应的经济活动,面临着种种发展困境。如粮食产业为其他区域的经济发展提供基础保障,却可能导致粮食产地的经济发展速度下降,造成“产粮大县、财政穷县”的困境,地方政府进退维谷。产粮大县承担着发展粮食
12、产业的重大任务,将更多的精力投入到粮食生产中,对政府财政收入的贡献下降,需要受益地区通过转移支付给予适当补助。因此,国家要实现粮食持续增产的目标,需要重视粮食生产具有的外部性。粮食主产区通过发展粮食产业使得以主销区为首的其他地区获益匪浅,受益地区经济得到快速发展,而后国家应通过宏观管控,利用财政补贴和转移支付等手段,为其发展粮食产业所作出的牺牲予以补偿,使粮食生产的外部效应内部化4。而在保障粮食生产的同时,也需要关注生态环境的问题。现有研究主要从粮食生产与环境规制、碳排放及经济发展之间的关系入手来探讨其耦合程度5-6。已有研究表明,地方环境规制和环境约束对绿色全要素生产率有重要的意义,短时期内
13、环境治理成本有所增加,可能会对绿色全要素生产率起到抑制作用7。但就长期而言,环境规制带来的效益足以抵消掉环境治理成本增加而产生的短期负面效应,并使绿色全要素生产率得到进一步的提升8。现有研究大多从粮食产量与经济发展之间的关系、粮食全要素生产率的角度来探讨粮食生产对经济发展的影响,但有关粮食生产和绿色全要素生产率之间关系的研究还相对匮乏。当前学术界关于绿色全要素生产率的研究机制趋于成熟,针对其影响因素也进行多方面的研究,对本文具有重要的参考意义。已有研究基于空间视角对粮食生产的技术效率9、粮食高质量发展10等方面进行探讨,但鲜有学者从空间视角出发,将中国各个地级市的粮食生产与绿色全要素生产率进行
14、关联。总体而言,现有粮食生产的文献主要从劳动力、资本和耕地等要素投入的角度研究空间单元之间的关系,关于从空间角度解读粮食生产对经济主体所产生的空间效应的研究十分有限,难以深入剖析粮食生产对绿色全要素生产率的空间效应,这也可以成为今后理论和实践研究的一个重要方向。随着国家不断加大对粮食安全的重视,以及我国农业逐步实现现代化,粮食产业的发展对经济的影响愈发重要。因此,有必要从空间视角探讨粮食生产的外部性,对粮食生产与绿色全要素生产率之间的关系进行合理评估,同时深入探究粮食生产对绿色全要素生产率的影响机制,并辅以政策的正确引导,以实现粮食产业的可持续发展、高质量发展,进而提升绿色全要素生产率。425
15、第 22 卷农 林 经 济 管 理 学 报二、理论分析与研究假说(一)粮食生产与绿色全要素生产率的基本关系作为产粮大国,中国的粮食生产总量已连续多年超过6亿吨,当前粮食产业已成为粮食主产区农村经济的支柱产业,为农民增收提供助力。而粮食产业仍然是依靠以化肥和农药为主的传统作业,虽然为当地农民带来了更高的经济效益,但也是造成生态环境污染的关键原因。杨晨等11指出农业作为碳排放的第二重大来源,既保障粮食安全又有效控制农业碳排放,是政府关注的焦点所在。令人担忧的是,在提高粮食产量的同时,化肥、农药、农膜、农机等现代农业生产要素的使用量也急剧攀升,化肥和农药的过度使用和农膜残留都会对土壤产生化学污染,农
16、业废弃物的焚烧处理也会产生大气污染。同时,粮食生产所造成的污染排放也与日俱增,粮食主产区呈现出“高碳-低效益”的特征。若忽视粮食产量增长所带来的高额碳排放,势必会付出生态环境代价,对绿色发展现状造成损害,从而抑制绿色全要素生产率的提高。也有学者提出不同观点,与其他农业经济作物相比,粮食生产对于农用化学品的依赖程度更低。因此,发展粮食产业有助于减少农用化学品的使用,从而降低农业的碳排放总量12,促进绿色发展,有利于绿色全要素生产率的提升。从区域空间视角来看,本地区粮食生产和绿色全要素生产率可能会对其他地区的绿色全要素生产率产生空间溢出效应。粮食主产区集中精力发展粮食产业,会进一步释放当地劳动力,
17、使得本地劳动力向其他地区转移13,从而对其他地区绿色全要素生产率的提升起到促进作用。同时,考虑到大气循环和水循环等自然因素的区域关联性,发展粮食产业对于优化其他地区的生态环境起到积极作用,间接促进其他地区绿色全要素生产率的提升14。基于此,提出第一个研究假说:H1:粮食生产会促进绿色全要素生产率的增长,且存在空间溢出效应。(二)机制分析粮食主产区由于发展粮食产业对当地的经济发展速度造成一定的影响,而从事工业和商业的收入水平明显高于从事种粮产业的收入水平,收入水平的比较差异会促使当地劳动力从农业向工业或商业等非农行业转移。同时,农业技术的进一步发展也会加剧当地劳动力的流出15。伍骏骞等16认为农
18、业技术进步有利于实现农业生产的规模效应,能够降低生产成本和提高粮食产量,促进农民增收。劳动节约型技术的发展能够提高农业生产率,而技术进步会进一步促进粮食主产区劳动力的释放,加速当地剩余劳动力向外地转移17。劳动力作为绿色全要素生产率的重要内容,具有正外部性的特征,劳动力的流出会抑制当地绿色全要素生产率的增长。而流入地区则由于劳动力要素集聚,加速当地的发展,进而促进绿色全要素生产率的提升。张建华等18运用有效结构变化指数实证分析劳动力转移对全要素生产率的影响和作用机制,也认为劳动力转移的有效结构变化会降低全要素生产率。基于此,提出第二个研究假说:H2:粮食产业通过加速劳动力的转移,对本地的绿色全
19、要素生产率产生负向作用。随着经济社会的发展和人口的增加,粮食安全的压力与日俱增,产粮大县发展粮食产业对国家公共财政有着客观上的资金需求。令人堪忧的是,农业出现资本报酬递减的特征19,且粮食产业相较于其他产业在经济效益上具有弱质性,粮食主产区往往呈现出农业投入需求大而财政收入贡献少的现象,区域经济发展呈现出滞后状态。为缓解我国粮食安全态势,粮食主产区为发展粮食产业而失去部分发展机会,最终对地方经济发展呈现出制约作用,“产粮大省、财政穷省”展现出粮食主产区的真实面貌。改革开放前,长三角、珠三角等沿海地区都曾是粮食主产区。伴随着改革开放后城镇化和工业化的快速推进,取得巨大的经济效益,地方经济飞速发展
20、,造就了诸多一线城市。直至今日,反观现有的粮食主产区,为保障粮食安全不得轻易占用粮食用地,放弃种植效益更好的非粮作物以及发展非农产业的机会。同时,粮食产业的发展需要更多的财政投入,从而影响发展其他行业的资本投入,制约本地经济发展,对绿色全要素生产率产生抑制作用20。基于此,提出第三个研究假说:H3:发展粮食产业需要增加更多的资本投入,对当地绿色全要素生产率产生负向作用。426第 4 期伍骏骞等:粮食生产对绿色全要素生产率的影响及作用机制基于空间经济学的视角三、数据来源、变量选取与模型选择(一)数据来源本文选取20042018年中国240个地级市的面板数据进行研究,由于部分地区数据缺失,且部分城
21、市涉及行政单位变动,故剔除该部分城市样本,最终经过处理得到240个地级市的面板数据。相关数据主要来源于 中国区域统计年鉴、中国农业年鉴、中国城乡建设统计年鉴 和国家统计局,以及各省市统计年鉴。(二)变量选取1.被解释变量本文选取绿色全要素生产率为被解释变量,以衡量经济绿色发展水平。采用Super-SBM模型进行测算,将绿色全要素生产率指数进行累积化处理并纳入空间计量模型。对投入和产出指标设定如下:投入指标包括劳动力投入、资本投入和能源消耗;产出指标包括期望产出和非期望产出,期望产出用当地的生产总值加以表示;非期望产出以城市工业二氧化硫、工业废水和工业烟尘排放作为环境投入指标进行表示。2.核心解
22、释变量借鉴邵帅等21的研究,利用i地级市当年的粮食产量与行政面积之比得出粮食产出密度,以粮食产出密度来度量该省粮食生产的产出水平,反映粮食的空间集聚程度。3.控制变量参考冯严超等22的研究,选取产业结构、对外开放度、金融发展水平、政府规模和人口密度作为控制变量。本文采用二三产业增加值占GDP的比例来衡量产业结构;以人口集聚的程度,即各省年末人口总量与所辖面积之比来表示人口密度;采用各省金融机构本外币存贷款年末额与当地GDP之比来衡量金融发展水平;采用政府财政支出占GDP的比例来衡量政府规模;采用进出口总额占GDP的比例来衡量对外开放度。4.中介变量本文中介变量为劳动力转移和资本投入。现有研究主
23、要采用人口净流入、进城农民工数量、二三产业人口与总人口之比等指标来反映劳动力转移情况。鉴于本文使用地级市面板数据,借鉴程名望等23的研究,用二三产业就业人数占全社会就业人数的比例以反映劳动力就业结构及其变化,衡量劳动力转移的情况。固定资产投资能够反映政府部门对城市的长期资本投入,对于国民经济和区域经济发展具有重要意义,现有研究通常使用固定资产投资形成总额作为资本投入的衡量指标。因此借鉴孙琳琳等24的研究,采用固定资产投资以衡量资本投入,并进行对数化处理。(三)模型选择1.Super-SBM模型在生产中往往会伴随着碳排放、化学污染等造成的环境污染的产出,称之为非期望产出。基于非期望产出,SBM模
24、型可对生态效率进行测度。相较于传统的数据包络模型(DEA),SBM模型能够有效解决投入要素“松弛”或“拥挤”的现象,但仍然难以进一步识别效率都为1的有效率DMU之间所存在的效率差异。因此,结合 SBM模型和超效率 DEA模型二者的优势所产出的 Super-SBM模型,能够对有效决策单元可以进行进一步地识别区分。假设存在n个DMU,均由投入m、期望产出r1和非期望产出r2构成,模型构建如下:min=1mi=1m()-x/xik1r1+r2()s=1r1-ydydsk+q=1r2-yuyuqk(1)s.t.-x j=1,knxijj;-ydj=1,knydsjj;-ydj=1,knydqjj-x
25、xk;-yd ydk;-yu yukj 0,i=1,2,m;j=1,2,n,j 0s=1,2,r1;q=1,2,r2(2)式(1)式(2)中:x、yd、yu分别为对应的投入矩阵、期望产出矩阵和非期望产出矩阵中的元素,为绿色全要素生产率值。2.空间计量模型和中介模型考虑到粮食生产和绿色全要素生产率的空间溢出性,以及一系列不427第 22 卷农 林 经 济 管 理 学 报可观测因素的空间相关性,设立空间计量模型探究粮食生产对绿色全要素生产率的影响,具体模型如下:Yit=WYit+Xit+WXit+X0it+WX0it+it(3)it=Wit+it,itN0,2I(4)通过前文的机制分析,结合逐步回
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