农业绿色发展研究进展与展望

刘淑云

摘 要：推进农业绿色发展，不仅是贯彻新发展理念、全面推进乡村振兴的必然要求，更是加快农业现代化和建设农业强国的重大举措。本文在梳理我国农业绿色发展政策的基础上，系统分析了国内外学者对农业绿色发展水平的测算与演变、影响农业绿色发展水平的因素等方面的研究。研究发现：（1）测算农业绿色发展水平的方法并未形成共识，且不同的方法测算的结果差異较大，对农业绿色发展水平演进趋势的判断也存在分歧；（2）绿色技术进步是推动农业绿色发展水平的动力源泉，而农业绿色技术效率的贡献有限；（3）环境规制、农产品国际贸易、农村金融发展水平、新型城镇化、农村劳动力老龄化、农业机械化和农业绿色生产社会化服务等是影响农业绿色发展水平的外在因素。未来应着重从探索农业支持保护政策向生态化绿色化转型、完善农业绿色发展水平的测算框架、总结农业绿色发展的国际经验等方面做进一步研究。

关键词：农业绿色发展；发展理念；农业绿色全要素生产率

党的二十大报告明确指出，必须牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念，站在人与自然和谐共生的高度谋划发展。加快农业发展方式绿色转型，提升农业绿色全要素生产率是全面实现乡村生态振兴和加快建设农业强国的必由之路。近年来，我国农业发展环境正在发生复杂深刻变化，农业生产面临资源环境约束趋紧、自然资源退化和气候变化等多重风险挑战，这些风险挑战不仅会造成巨大的经济损失，同时也会危及国家粮食安全、资源安全和生态安全，进而导致更严重的社会福利损失。因此，研究农业绿色生产效率问题，探索农业与环境“双赢”的发展路径，越来越受到政府和学术界的广泛关注。

一、农业绿色转型发展的背景

改革开放以来，中国农业取得了举世瞩目的跨越式发展，突出表现为以全球9%的耕地、6%的淡水资源养活了全球近20%的人口，实现了由“吃不饱”到“吃得饱”进而“吃得好”的历史性转变。其中，以培育和推广高产良种、改进灌溉施肥技术为主要内容的农业“绿色革命”为此做出突出贡献[1]。根据中国统计年鉴数据，1978—2020年，我国农业GDP年均增长4.5%；分品种看，水稻、小麦、玉米产量年均分别增长1.1%、2.3%和3.9%，棉花（4%）、油料（6.1%）、糖料（5.2%）、水果（11.1%）产量以及蔬菜面积（5.1%）增速较快，肉类和水产品年均增长达到5.7%和7.0%[2]，中国人把自己的饭碗端得更牢了。但值得注意的是，近年来随着我国居民食物消费结构加快转变，对肉蛋奶、果蔬类食物消费需求快速增长，食物需求和资源禀赋相对不足的矛盾日益凸显，农业资源环境约束趋紧，气候变化导致的灾害频发提高了农业生产的自然风险[3]，农业发展面临多重现实困境，这决定了中国必将沿着绿色发展的道路来谋划农业的发展[4-6]。

人均耕地资源和水资源不足是制约我国农业生产的主要因素。虽然2017年我国耕地总面积居世界第三位，但人均耕地面积不足1.5亩，低于世界平均水平的1/2；2019年我国人均水资源量2048立方米，仅为世界平均水平的1/4，且时空分布极不均衡[7]。在人均耕地资源不足的禀赋下，土壤污染导致了耕地质量下降。研究发现，我国农田土壤污染率从20世纪80年代的不足5%上升至2014年的19.4%[8]，土壤有机质平均含量从25.7g/kg（1988—1997年）下降至24.3g/kg（2009—2018年），下降幅度达5.4%，2019年全国耕地质量平均等级仅为4.76等，基础地力比发达国家低20—30个百分点。同时，农业生产过程中过量使用农药、化肥、农膜，并大量排放未经处理的畜禽水产养殖废弃物，造成了严重的水体污染[9]。《第二次全国污染源普查公报》数据显示，2017年农业源水污染物排放量中，化学需氧量达1067.13万吨，总氮141.49万吨，氨氮21.62万吨，总磷21.20万吨。

此外，气候变化导致极端天气和病虫害对食物系统“施压”，严重削弱了农业生产能力。未来气候变化将对食物生产、供应和营养质量产生负面影响[10]。2007—2016年，农业食物系统的温室气体总排放占全球温室气体总排放的21%—37%，其中农业占9%—14%，土地利用占5%—14%，农业产前和产后环节占5%—10%[11]。仅考虑食物系统的温室气体排放，即可使全球平均温度上升1.5℃以上[12]。有研究估计，在过去20年，中国农食系统的温室气体排放量上升了16%，2018年农食系统温室气体排放量达10.9亿吨CO2当量，占全部温室气体排放量的8.2%；农食系统排放的温室气体主要包括CH4和N2O，农用地排放和动物肠道发酵占农业生产活动温室气体排放量的60%以上[9]。据《中国水旱灾害防御公报2020》，2000—2020年全国年均因旱受灾面积达1750.88万公顷，全国粮食每年因旱损失257.19亿公斤。最近的研究表明，气温上升将会导致中国玉米、水稻的产量分别下降约5%和3%[13]；纳入气候因素的中国农业全要素生产率比传统农业全要素生产率在年均增长率方面少2.42%[14]。

现阶段，中国“高投入、高产出”的农业生产方式导致农业资源环境约束趋紧，气候变化又进一步制约了农业生产能力的增长。因此，加快农业绿色发展转型，提升农业绿色全要素生产率，是破解中国农业发展资源短缺困境和降低生态环境压力的重要方式[4， 15]。

二、农业绿色发展政策演变

我国对农业发展所秉持的理念不断深化。1992年11月，中国政府为落实联合国环境与发展大会精神的“中国环境与发展十大对策”，正式将可持续发展战略纳入国家经济发展规划；随后，《中国二十一世纪议程》 （1994年）和《国民经济和社会发展的“九五”计划和2000年远景目标纲要》（1996年）将可持续发展作为经济发展的基本战略和指导方针。在这一时期，我国环境规制政策体系得到快速发展，尤其是在环保法律法规建设方面，诸如《固体废物污染环境防治法》（1995年）、《水污染防治法》（1996年）、《大气污染防治法》（1995年）、《节约能源法》（1997年）和《全国生态环境保护纲要》（2000年）等。虽然在这一时期生态环境保护已受到高度重视，但是各级政府仍然以发展农业生产、提高农业产量为主要目标，而对农业生态环境保护的重视程度明显不足。

进入21世纪后，随着城镇化、工业化的加速推进，为满足持续扩大的农产品需求，长期以“高投入、高产出、高污染”粗放的农业生产方式进行生产，消耗了大量的资源环境，严重破坏了生态环境。资源环境约束日益趋紧增加了政府在生态环境治理上的压力，因此政府对生态环境保护的重视程度也越来越高。在科学发展观的指导下，党的十六届五中全会首次把建设资源节约型和环境友好型社会作为国民经济和社会发展中长期规划的一项重要战略任务。为加快农业生产方式转型，中国政府在完善环境规制政策体系的基础上，逐步加大了对农业污染的防治力度。在2000—2010年间，先后制定或修订了《清洁生产促进法》（2002年）、《环境影响评价法》（2002年）、《排污费征收使用管理条例》（2003年）、《可再生能源法》（2005年）、《节能减排综合性工作方案》（2007年）、《固体废物污染环境防治法》（2004年第一次修订）和《水土保持法》（2010年第十八次修订）等法律法规和政策，逐步形成了“在发展中保护、在保护中发展”的路线方针。这些法规和政策在减量使用农业化学生产要素、控制农作物秸秆焚烧、节水灌溉和耕地保护等方面均作出了重要规定，国家关于农业发展的政策理念由过去的重农业增长、轻环境保护向两者并重转变，政策目标由过去环境保护滞后于农业增长向两者同步发展转变。但是，在以农业增产和农民增收为导向的政策目标下，这一时期采取的农业污染防控措施并未取得预期的成效，农业面源污染仍在不断加重。

党的十八大在新的历史起点上，作出“大力推进生态文明建设”的战略部署，把农业绿色发展摆在生态文明建设全局的突出位置，把推进农业绿色发展视为农业发展观的一场深刻革命。根据《中国农业绿色发展报告2021》，2020年全国农业绿色发展指数76.91，比2015年提高了2.29%，在农业生产绿色化、农业资源节约保育、农业绿色产品供给、农业产地环境保护和农业绿色发展试验示范等方面得到不同程度的发展。这主要得益于党和国家在农业绿色发展方面作出的一系列重大决策部署（见表1）。

三、农业绿色发展水平的测算与演变

既有文献将资源消耗和污染排放纳入农业经济增长的分析框架中[16-19]，并把考虑到生产过程中的资源消耗和污染物排放的投入产出效率称之为绿色全要素生产率（GTFP）[20]。农业绿色全要素生产率是全面考虑资源环境代价的真实农业生产效率，不仅能够反映各地区农业经济发展的综合竞争力，还能充分体现各地区的农业绿色发展水平。

（一）農业绿色全要素生产率的测算方法

农业绿色全要素生产率的测度框架是在传统全要素生产率（TFP）基础上发展起来的。早期的研究利用生产前沿面来衡量生产单位（DMU）的投入产出效率，生产前沿面表征最高的生产技术水平，距离生产前沿面越近的投入产出组合，其相对技术效率越高[21]，因此可以使用距离函数测度生产效率[22]。生产前沿面为数据包络分析（DEA）测度TFP奠定了理论基础。DEA方法是由Charnes等提出的非参数技术效率分析方法[23]，该方法因在测算多投入多产出时的投入产出效率具有独特的优势，而得到广泛的应用[24-29]。Caves等用Malmquist指数测算生产效率[30]，此后Fare等把DEA与Malmquist指数相结合，形成非参数增长核算方法[31]。

但是传统DEA和Malmquist指数并未考虑资源、环境和发展三者之间的关系，忽略了农业生产产生的环境负外部性——非市场性质的非合意产出，导致生产率增长的测算结果经常不准确[32]。为解决这一问题， Chung等首先在Shephard距离函数的基础上[33]，将方向距离函数引入TFP分析框架，提出Malmquist-Luenberger生产率指数。ML指数通过设定合意产出增加向量、非合意产出减少向量，有效地将合意产出和非合意产出纳入生产率测度的统一框架，使得识别考虑环境因素的真实农业经济效率成为可能。

随着研究的深入，DEA模型的ML指数在技术层面上存在以下局限性而受到批评。一是虽然采用径向的和角度的DEA模型保证了生产前沿面的凸性，但在投入过度和产出不足时DEA会高估生产效率；二是需要选择估计的角度——既定产出下投入最小化还是既定投入下产出最大化，这会导致估计的生产效率有偏；三是线性规划可能存在不可行解，例如t+1期投入产出值在t期生产技术下不可行[1]。为了克服上述不足，TONE、COOPER等基于非径向、非角度的松弛变量的方向性距离函数（SBM-DDF）来构造Malmquist指数[34， 35]。如潘丹等、梁俊等、葛鹏飞等和徐永慧等均运用考虑非合意产出的非径向、非角度SBM方向性距离函数模型和ML指数测算农业绿色全要素生产率[36-39]。

尽管SBM模型弥补了传统DEA模型的不足，但仍然存在一定的局限性。第一，在SBM模型中，DMU有效下的效率最大值为1，但存在多个DMU同时有效时就无法进行比较。包含非期望产出的非径向、非角度SBM超效率模型可以有效解决这一问题[20]。第二，在SBM模型的目标函数下，DMU的投影点是在强有效生产前沿面上最远的投影点，在该点投入和产出的无效率值最大，由此测算的农业绿色全要素生产率可能是有偏的。第三，SBM模型的一个前提是所有DMU具有共同的生产前沿面，但各地区在经济发展水平、要素资源禀赋和农业技术进步等方面具有较大的异质性，因而在该前提下测算的农业绿色全要素生产率难以反映区域差异，也缺乏可比较的基础。O'Donnell等引入Meta-Frontier生产函数以克服上述问题，其思路是按照一定标准把DMU划分为若干个群组，分别计算各DMU在共同边界与群组边界中的效率状态，依据计算结果得出DMU的技术缺口比率，进而分析DMU在共同技术水平与群组技术水平之间的技术差异[40]。HAN等、王兵等和刘亦文等利用Meta-Frontier-Malmquist模型测度中国农业绿色全要素生产率[41-43]。

分析以上文献，我们不难发现，虽然测度农业绿色全要素生产率的方法较多，但是哪一种方法更符合农业绿色全要素生产率的现实含义并未形成共识，由此采用不同的方法测度出来的农业绿色全要素生产率将存在较大差异（见表2）[44-49]。

（二）农业绿色全要素生产率的时空演变趋势研究

针对我国农业绿色全要素生产率的时空演变趋势的研究，既有研究结论不一。因不同地区的要素禀赋、自然条件和技术条件差异较大，并随着时间而不断变化，农业绿色全要素生产率的时空差异也较大。按照分类的角度不同，主要有以下观点。从总体趋势来看，已有文献测算的中国农业绿色全要素生产率的年均增长率在0.7%—9.5%之间（见表2），不同学者测算的差异较大，原因可能在于不同学者选择的样本区间、研究方法和投入产出变量的不同。从东中西区域划分看，各地区农业绿色全要素生产率差异较大，呈现明显的地区非均衡特征[50]。农业绿色全要素生产率在东中西部依次递减，且东部地区农业绿色全要素生产率增速和构成明显优于中西部地区[38-39， 51]；但也有部分研究认为西部地区的农业绿色全要素生产率要高于中部地区[44， 52]。从种粮区域划分看，粮食主产区、主销区和产销平衡区的农业绿色全要素生产率存在明显差异，增长率按照主销区、主产区和平衡区依次递减[42]，其中主产区呈大“锯齿形”波动，主销区和平衡区的波动形态具有一致性[49]。从收敛趋势上看，一种观点认为各地区的农业绿色全要素生产率具有条件收敛的特征[36， 49， 53]；另一种观点认为，环境约束下中国各地区农业绿色全要素生产率存在σ收敛和绝对β收敛，但收敛趋势不稳定[54]。

四、农业绿色发展水平的影响因素研究

既有研究主要從内因和外因两方面探讨农业绿色全要素生产率的影响因素。从内因的角度看，把农业绿色全要素生产率分解为技术进步、技术效率和配置效率，三者是影响农业绿色全要素生产率的重要因素。中国农业绿色全要素生产率的增长动力主要来源于绿色技术进步，而农业绿色技术效率的贡献有限[20， 42， 44， 49， 52， 55]，甚至技术效率的降低抵消了部分技术进步的效果，制约了农业绿色全要素生产率的增长[46， 48]。

从外因的角度看，已有研究主要聚焦环境规制、农产品国际贸易、农村金融发展水平、新型城镇化、农村劳动力老龄化、农业机械化和农业绿色生产社会化服务等角度分析农业绿色全要素生产率的影响因素。解决环境污染外部性，环境规制是最直接有效的措施之一[56]，环境规制对农业绿色全要素生产率的影响不一。环境规制政策显著正向影响农业绿色全要素生产率[57]，以小麦绿色全要素生产率为例，黄伟华等发现环境规制能够促进本区域的技术创新进而带动小麦GTFP的增长，同时环境规制还对邻域小麦绿色全要素生产率产生正向溢出效应[58]。而杨芷晴认为环境规制会对农业绿色全要素生产率产生负向影响[59]。马国群等研究发现，环境规制对农业绿色全要素生产率的影响存在显著的双重门槛效应，随着阈值区间的提高，环境规制的负向影响呈逐渐减弱的趋势[60]。还有研究表明环境规制并未对农业绿色全要素生产率产生影响[36， 61]。郭海红和李树超进一步研究了不同类型的环境规制，发现命令控制型环境规制对本地区和邻近地区的农业绿色发展都具有显著的“U型”影响，市场激励型环境规制对本地和邻近地区不具有显著性影响，公众自愿型环境规制对本地区和邻近地区的农业绿色发展都会产生积极地推进作用[62]。沿着GROSSMAN和KRUGER “贸易环境效应”的研究思路，学者们探讨了农产品国际贸易对农业绿色全要素生产率的影响机制[63]。农产品国际贸易主要通过贸易的技术溢出效应、贸易的环境效应、农业绿色技术效率和技术进步等共同作用于农业绿色全要素生产率[64-65]；实证结果表明，农产品进口贸易和农产品出口贸易均有利于提高农业绿色全要素生产率，农产品进口的提升作用更大且存在滞后效应[66]。李健旋从农村金融发展水平的角度，发现农村金融发展规模的增加、金融发展结构的优化以及金融发展效率的提高均有利于农业绿色全要素生产率提升，但其作用机制却存在显著差异[67]。新型城镇化主要通过资源和要素的再配置效应、对农业产业结构升级的倒逼效应、“三产”融合效应对农业绿色全要素生产率产生影响[68]，实证结果发现二者呈现出非线性的关系[69， 70]。农业劳动力老龄化一方面不可避免造成以绿色生产技术为载体的粮食绿色生产转型受阻，抑制农业绿色全要素生产率的提高；另一方面也会促进粮食生产环节外包、倒逼农业技术升级和促进土地流转，促进农业绿色全要素生产率提高，二者存在显著的“U型”关系[71]。ZHU等基于2001—2019年中国的30个省份的面板数据研究发现，农业机械化通过技术进步能够显著提升种植业绿色全要素生产率，且存在空间溢出效应，而经营规模扩大、要素配置优化和技术效率提高等路径机制不显著[72]。李翠霞等从农户微观视角探讨了农业绿色社会化服务对农业绿色全要素生产率的影响，发现农业绿色生产社会化服务从投入和产出两个维度优化了农业生产要素配置，增加了期望产出并减少了非期望产出，进而提高了农业绿色全要素生产率[73]。

五、研究展望

综上所述，已有文献围绕农业绿色转型发展，从农业绿色转型的必要性、农业绿色发展的政策、农业绿色发展水平的测算与演变、农业绿色发展水平的影响因素等方面进行了一系列的有益探索，但仍然存在一些不足，有待进一步研究。一是我国当前的农业支持政策如何向生态化、绿色化转型，如何建立并完善农业绿色发展的政策框架；二是在农业绿色发展水平的测算及其演变的趋势判断上，现有研究未充分考虑农业的碳汇功能及其多部门性，导致测算结果存在显著差异，进而对农业绿色发展的趋势判断不一；三是对农业绿色发展的国际经验缺乏深入的研究。

针对以上研究不足，可以从以下几个方面进行进一步研究。第一，加强农业支持保护政策向生态化、绿色化转型研究。2016年，国家改革农业三项补贴政策并将改革后的补贴名称调整为“耕地地力保护补贴”，但实际执行中该项补贴的大部分与耕地地力保护没有直接的关系，农业绿色发展支持政策体系亟需加快建立，相关的研究也要持续推进，未来农业支持保护的资金和技术要更多投入土壤改良、节水节肥节药、秸秆粪便等副产物利用等领域。第二，加快完善农业绿色发展水平（农业绿色全要素生产率）测算框架。农业绿色发展水平的测算要充分考虑农业的碳汇功能，在数据具有可得性和可靠性的前提下重塑农业投入产出指标体系，基于“大农业”的角度测算农业绿色发展水平。第三，加强对农业绿色发展的国际经验研究，总结农业绿色发展的一般规律，为我国农业绿色发展转型提供经验借鉴。

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（中文校对：刘帅）

Progress and Prospect of Agricultural Green Development Research

LIU Shuyun

（College of Economics and Management，China Agricultural University，Beijing 100083）

Abstract：  Promoting green agricultural development is a necessary requirement for implementing the new development concept and comprehensively promoting rural revitalization. It is a major measure for accelerating agricultural modernization and building China into an agricultural power. On the basis of reviewing our agricultural green development policies， the author systematically analyzes the measurement and evolution of the level of agricultural green development and the factors influencing the level of agricultural green development of domestic and foreign scholars. The study found that there is no consensus on the methods of estimating agricultural green development level， and the results of different methods are quite different， and the evolution trend of agricultural green development level is also different; the internal driving force of the improvement of agricultural green development level mainly comes from the progress of green technology， but the contribution of agricultural green technology efficiency is limited; environmental regulation， international trade of agricultural products， development level of rural finance， new urbanization， aging of rural labor force， agricultural mechanization and socialized service of agricultural green production are external factors affecting the level of agricultural green development. In the future， the transformation from agricultural support and protection policies to ecological green， the improvement of the measurement framework of agricultural green development level， and the international experience of agricultural green development are worth further exploration.

Keywords： green development of agriculture; development concept; agricultural green total factor productivity

（英文校譯：舒雅）