中国生猪养殖绿色全要素生产率的时空分异——兼论环境规制的影响

王 丹，刘春明，周 杨

(1.长春金融高等专科学校 会计学院，吉林 长春 130028；2. 吉林工程技术师范学院 工商管理学院，吉林 长春 130122；3. 济宁学院 儒商学院，山东 济宁 273115)

生猪养殖规模化率的提高带来了粪便高废弃率，生猪排泄物在雨水的作用下分解，不仅导致地下水富养化，破坏地下水资源，还会污染大气环境。全要素生产率作为衡量投入产出水平的指标，对生猪养殖经济效益至关重要。而绿色全要素生产率(Green total factor productivity，GTFP)是衡量可持续发展的重要变量，既拥有全要素生产率的特征，又具有生态环境保护的重要因素。“两型农业”的提出决定了生猪养殖GTFP的提升势在必行。国内外学者围绕生猪养殖GTFP进行了大量研究。首先，在测度方面，主要有两种方法，一是随机前沿生产函数模型(SFA)，如Reinhard等和张晓恒等分别采用该方法测度了荷兰奶牛养殖场和中国生猪养殖小区的GTFP；二是数据包络模型(DEA)，该模型衍生出的GTFP测度方法在研究中最为常见，最有代表性的就是非期望产出的SBM-DEA模型和ML生产率指数法。其次，在环境规制对GTFP的研究方面，主要有两种不同的观点。一是环境规制有利于GTFP的提升;二是环境规制并未提高GTFP，上述研究均将研究区域看做独立的个体，忽视了地区间禀赋差异、环境规制强度差异、要素流动和知识溢出引致的GTFP变化。随着市场化改革的推进以及区域间互动更为频繁，生猪养殖的空间联系愈加紧密。因此，本文基于非期望产出的SBM-DEA模型和空间计量模型考察我国生猪养殖GTFP及其时空分异，并重点探讨环境规制对生猪养殖GTFP的影响，以期为中国生猪养殖业健康、可持续发展提供思路。

1 理论基础与研究假说

根据区域创新理论，知识溢出和要素流动引致的生产率提升是在一定区域范围内更为方便有效。GTFP与一般全要素生产率相比更具有针对性，这种针对性尤其表现在对于环境保护的评价上。然而，非期望产出所涵盖的区域特征，导致环境问题具有较显著的区域异质性，因此生猪养殖GTFP的区域粘滞性较强。此外，由于各地区的在资源禀赋、行为习惯、思维方式和传统文化等方面的差异，很难形成大范围经验共通的“区域集群现象”，在投入角度上制约了生猪养殖GTFP的提升。环境规制往往通过行政处罚或市场调控的方式对养殖户的污染行为进行管控，并试图激励养殖户提高自身的资源配置水平，实现生产率提升以补偿环保成本。当然，由于环境问题的区域异质性，环境规制的实施效果也表现为显著的区域差异。

基于上述分析，提出以下假说：(1)生猪养殖GTFP的影响具有显著的区域异质性。(2)环境规制对生猪养殖GTFP的影响具有显著的区域异质性。

2 研究设计

2.1 绿色全要素生产率测度

虽然传统的DEA模型无法准确的考量非期望产出和投入产出间松弛性的问题，但非径向、非角度的松弛变量测度数据包络模型(SBM-DEA)能够较好的解决上述问题，准确度量环境效率。因此，本文基于非期望产出的超效率SBM-DEA模型，以生猪养殖省份为DMU构建环境效率的可能性前沿面，模型设定形式如下：

(1)

(2)

式中:GTFP为生猪养殖绿色全要素生产率值；n和m分别表示为DMU数量和每个DMU的投入量； 为期望产出，主要包括总产值和主产品产量； 为非期望产出，即每头生猪污染排放量；投入指标主要包括仔畜重量、饲料用量、用工数量和其它资金投入(固定资产折旧、医疗防疫费用和死亡损失费)；x、y和y分别为相应的要素投入矩阵、期望产出矩阵和非期望产出矩阵中的元素。

2.2 空间相关性分析

本文选用Moran's I指数考察各个省份间生猪GTFP的空间相关性，以及检验其具有怎样的相关性。模型设定公式如下：

(3)

2.3 空间效应分析

鉴于不同空间效应分析方法间的差异，本研究选用面板空间杜宾模型(PSDM)方法，具体公式为：

1n=+1n=1n+1n+1n+1n+++1n+1n+1n+1n+++

(4)

式中：核心解释变量为环境规制力度()，用地方环境保护支出占地方预算支出的比重表示，一般认为环境规制力度越大，GTFP的水平就越高；控制变量主要选取：环保意识()，用有效灌溉面积和化肥用量之比表示，一般认为环保意识高的养殖户会用粪肥替代化肥，有利于改善GTFP；养殖技术水平()，用单位劳动力产值表示，一般认为养殖技术水平与GTFP成正比；人力资本水平()，用受教育年限表示，一般认为受教育水平越高，其环保意识和掌握技术的水平就会越高，越有利于提高GTFP；农村经济发展水平()，用农民人均可支配收入表示，一般认为农村经济发展水平越高，农民对环保的要求越高；生猪产业发展水平()，用生猪养殖业产值占农业总产值的比重表示，检验生猪养殖业的发展是否对环境造成影响；和为待估参数；和均为扰动项，且服从独立同分布。

经PSDM模型转化后，直接效应、间接效应和总效应的具体设定形式依次为：

(5)

式中:Y和X分别为被解释变量和解释变量，m为解释变量数量。

2.4 数据来源

试验数据用MaxDEA和Stata软件进行环境效率测度和空间效应检验。本文参考张晓恒的方法，将小规模、中规模和大规模分别于养殖专业户、规模化养殖场和养殖小区相对应，主要考察不同地区这三种规模生猪养殖GTFP的时空分异及环境规制的影响。此外，为避免异方差的干扰，将上述绝对值变量均采用了对数化形式，并使用robust进行稳健性估计。

3 实证分析

3.1 绿色全要素生产率的规模差异

从图1可以看出，2006-2012年大规模生猪养殖场、GTFP最高，小规模户其次，最后是中规模场。

图1 中国三种规模生猪养殖GTFP时序变动趋势Fig.1 The variation trend of GTFP sequence of three kinds of large-scale pig breeding in China

相较其它两种规模，大规模养殖场资源禀赋更高且更受政策青睐，在政策资金和自有资金的作用下，更为完备的污染处理设备和更高的环保意识能够在提高环境效率的过程中发挥更大的作用；小规模养殖户虽然没有如大规模场一般的资源条件，但其生猪存栏量相对较少，在生猪养殖过程中对污染物的处理也相对较容易；而中规模养殖场介于大规模和小规模之间，既没有大规模优越的资源条件，也没有小规模处理污染物的灵活度，面对较高的污染处理成本往往力不从心，最终导致GTFP偏低。2013-2018年，中规模GTFP超过了小规模，究其原因，可能是近年来我国对生猪养殖污染排放问题越来越重视，《畜禽规模养殖污染防治条例》等政策的出台，日渐完善的大、中规模生猪养殖环境管理对小规模养殖户产生了挤占。

从GTFP的变化来看，三种规模在2006-2018年间均呈现了先下降后上升的趋势，而拐点则均出现在2012年前后。其中，大规模生猪养殖GTFP最高，中、小规模GTFP差异较小，且在2012年出现了交替，中规模生猪养殖GTFP实现了对小规模的反超。虽然中、小规模的GTFP较为相近，但大、中规模的变化趋势极为相同。在先下降后上升的大趋势下，又可将我国生猪养殖GTFP的时序变化细分为2006-2009年、2010-2012年和2013-2018年等三个阶段。2006-2009年的第一阶段，在疫病(如大规模蓝耳病)和自然灾害(如雪灾地震)等风险的冲击下，三种规模生猪养殖GTFP均出现了不同程度的下滑；2010-2012年的第二阶段，随着疫病和自然灾害得到控制，我国生猪养殖进入恢复期，大、中规模生猪养殖GTFP均得到了有效的回升，但小规模由于抗风险能力较弱，GTFP的风险困扰期相对较长，直至2012年后才逐渐恢复；2013-2018年的第三阶段，“两型农业”的提出要求最大限度的减少生猪养殖的负外部性，注重环境的保护，《畜禽规模养殖污染防治条例》更是进一步加强了对生猪养殖模式的约束，自此，三种规模生猪养殖GTFP均开始得到提升，提升的程度随着规模的增加而增大。环境规制力度在此期间也逐年增强，但在GTFP的提升中扮演了多么重要的角色，还犹未可知。

3.2 绿色全要素生产率的区域差异

由表1可知，不仅在六大区域之间存在较大的差异，且区域内部也出现了不同程度的分化。虽如此，区域中邻近地区的生猪养殖GTFP较为相近，仍然验证了理论分析中关于空间溢出效应的假说。从六大区域GTFP来看，发现了以下结果：(1)虽然东北地区的饲料资源禀赋较高，但生猪养殖GTFP并不高，尤其是大、中规模养殖场，由于纬度较高，寒冷时间较长，规模化养殖的发展受到了较大限制，因而GTFP水平相对较低；(2)即西南地区和西北地区GTFP却表现出较高的水准，西南地区和西北地区在大、中、小规模养殖场(户)的排名分别为1、1、2和2、2、5，产生这种现象的原因可能是由于我国的发展还处于“环境库兹涅茨曲线”的左侧，经济不发达地区对环境的破坏程度也较弱，易于找到生态破坏较轻和适合建设规模化生猪养殖场的场址。此外，西南地区的森林覆盖率相对较高，对生猪养殖产生污染物的处理效应相对较强；(3)在工业领域GTFP的研究中，一般认为GTFP会呈现东、中、西依次递减的趋势。本研究发现，生猪规模化养殖GTFP则呈相反的方向变化，如经济较发达的华东地区随规模的增加GTFP会降低，而经济较落后的西部地区随规模的增加GTFP会提高。综合来看，生猪规模化养殖表现出经济发展与生态保护之间不协调的状态。

表1 中国三种规模生猪养殖绿色全要素生产率的区域差异Table 1 Regional differences of green total factor productivity of three kinds of pig breeding in China

综合来看，重庆、四川、江苏、湖南等省份在发展生猪养殖经济效益的同时，兼顾了对环境的保护；而黑龙江、吉林、辽宁、湖北、河南等省份则在环境投入方面较弱，造成这种局面有环保意识较差的影响，同时也存在因经济水平较为落后导致无力承担环保成本的因素；其中也不乏经济效益较好，GTFP较低的地区，如贵州的小规模生猪养殖场(户)和浙江的大规模生猪养殖场(户)，GTFP却未能和排在全国前列的养殖总产值相呼应。

3.3 绿色全要素生产率的空间相关性分析

由表2可知，2013年以前，小规模的Moran's I指数基本为负值，且多数年份的负向效应还尤为显著，说明小规模生猪养殖知识和技术的空间溢出对邻近地区生猪养殖GTFP造成了负面影响。而在2013年后Moran's I指数逐年由负转为正，但仅在2017年后开始变得显著，即可判断2017年之前小规模生猪养殖GTFP并未形成正向的空间溢出效应；除个别年份外，大、中规模的Moran's I指数均显著为正，表现为显著的空间集聚现象，尤其在2013年后空间聚集现象较为强烈。然而，中规模的Moran's I指数高于大规模，即中规模生猪养殖GTFP产生的空间正相关关系要强于大规模。综合来看，区域间知识和技术的空间溢出在提升生猪养殖GTFP方面存在一定的规模门槛效应，但也并非规模越大越好，各地区应根据自身的资源禀赋和经济发展状况进行适度规模经营，以推动生猪养殖GTFP的提升。

表2 三种规模生猪养殖绿色全要素生产率Moran's I指数值Table 2 Moran's I index values of green total factor productivity of three kinds of large-scale pig breeding

3.4 环境规制对生猪养殖GTFP的空间影响

由表3可知，环境规制对三种规模GTFP的直接效应均显著为正，说明环境规制可以提升本地区三种规模的GTFP。根据 Antweiler构建的 ACT 环境污染模型可知，在环境规制的作用下，一个地区的产业结构或规模效应可能会发生变化。前者是指，当一个区域的环境规制作用较强时可能会对本地污染型产业产生挤出效应，从而对其它地区的环境效率产生负面影响；后者则是指，当一个区域的环境规制作用较强时仅会引起污染型产业绝对量的变化。显然，环境规制并未对其它地区造成负面影响，这就意味着环境规制对三种规模GTFP的影响属于规模效应变化。虽如此，环境规制对三种规模GTFP的作用强度会存在明显差异，由于大、中规模养殖场(户)的集约化程度相较小规模养殖场(户)高很多，因此其难以像小规模养殖场(户)一样灵活的转移环保风险。换言之，随着规模的扩大，生猪养殖密度将会相应增加，养殖户较难保证生猪排泄物处理的时效性，导致在规模增加的同时，环境规制的影响将会被迫减小，计量结果的系数值也印证了此观点。此外，环境规制仅对其它地区小规模生猪养殖GTFP产生了微弱的正向影响，并未通过示范效应和带动效应提高大、中规模其它地区GTFP水平，因此我国环境规制总体水平还有待提高。

表3 空间效应回归结果Table 3 Regression results of spatial effect

在考察其他影响三种规模生猪养殖GTFP的因素时，环保意识对本地区大、中规模的GTFP产生了负向影响，但这一结果并非意味着提高环保意识会抑制大、中规模的GTFP，仅能说明在样本期内大、中规模养殖户用有机肥替代化肥的意愿并不强；受教育水平的提高会显著抑制小规模GTFP的提升，说明在比较优势的作用下，这些较高受教育水平劳动力更多的流向了二、三产业，而小规模养殖户更多的是文化程度小、年龄大的群体，通常都是通过以前的经验或者是个人摸索经验来进行饲养，这种饲养方式对GTFP的提升并没有益处；养殖技术水平的提高有利于改善中、小规模养殖场(户)的GTFP，而对大规模的影响并不显著，可能与本研究的指标设定有关，大规模的机械化程度较高，更高程度的替代了劳动力；生猪产业发展水平会对本地区生猪养殖GTFP产生负面影响，其中，小规模尤为显著。

4 结论与政策建议

(1)三种规模生猪养殖GTFP在2006-2018年间均呈现了先下降后上升的趋势，而拐点则均出现在2012年前后，随着环境规制力度的增强，三种规模生猪养殖GTFP均开始得到提升，提升的程度随着规模的增加而增大；(2)三种规模生猪养殖GTFP不仅在华北、东北、华东、中南、西南和西北等六大区域间存在差异，而且在区域内部也存在明显分化，但相邻省份间GTFP较为相近，表现为空间溢出现象。并且相比于东部地区，西部地区规模化生猪养殖GTFP表现出明显的优势；(3)三种规模生猪养殖GTFP存在显著的空间收敛现象，且在2013年后，这种现象逐年增强，但区域间知识和技术的空间溢出在提升生猪养殖GTFP方面存在一定的规模门槛效应，但也并非规模越大越好，具体表现为中规模强于大规模、大规模强于小规模；最后，环境规制对本地区三种规模生猪养殖GTFP均产生显著的正向影响，然而由于大、中规模养殖场(户)难以像小规模养殖场(户)一样灵活的转移环保风险，导致在规模增加的同时，环境规制的影响将会被迫减小。此外，环境规制仅对其它地区小规模生猪养殖GTFP产生了微弱的正向影响，并未通过示范效应和带动效应提高大、中规模其它地区GTFP水平，因此我国环境规制总体水平还有待提高。

基于以上结论，提出以下政策建议：首先，根据各地区的特点发展适度生猪规模养殖，以最大程度的提高GTFP。对于东北地区而言，应充分利于其饲料资源丰富的特点，提高饲料与其它生产要素的配置水平，并加大环境规制力度，尤其是大、中规模养殖场；对于西部地区而言，应加强对规模化养殖场的政策扶持，并利用要素的空间溢出效应，充分发挥对其它地区的带动和辐射作用；其次，适度提高环境规制强度，一方面要提高高污染养殖场粪污处理水平，降低污染排放水平，另一方面要提高污染治理成本，倒逼养殖场在养殖过程中加强环境保护。最重要的是，在环境规制措施实施的过程中一定要根据地区发展水平和规模养殖特征遵循适度原则，避免规制强度过大或过而产生的负面影响；第三，环境规制政策的制定要具备灵活性。规模化生猪养殖GTFP的区域异质性较强，因此在制定政策时不能盲目采取“一刀切”的做法。各个地区的政策制定部门应深入到不同规模养殖场内部，做好基础调研，并建立效果反馈机制。在政策执行过程中一定要做到因规模、因地区制宜，尤其是对资源条件较差、粪污处理难度较大的规模化养殖场，政府一定要注重处理方法和处理标准，也可在环境规制过程中增加激励措施。