王永靜，武玲竹，蘇 芳

（1.石河子大學 經濟與管理學院，新疆 石河子 832003；2.陜西科技大學 經濟與管理學院，陜西 西安 710021）

0 引言

石油農業(yè)作為農業(yè)現代化的必由之路，實質上是通過煤、石油、天然氣等能源的大量使用促進農業(yè)產量提升、品質增強、成本降低。早期，我國提出“農業(yè)的根本出路在于機械化”，高能耗農業(yè)發(fā)展模式初期帶來了巨大的經濟效益，但隨著社會經濟發(fā)展，石油農業(yè)顯示出諸多弊端，農業(yè)發(fā)展面臨著成本增加、環(huán)境污染、土地肥力下降等問題［1］。與此同時，我國正面臨著能源危機?！赌茉窗l(fā)展報告》顯示，我國作為全世界最大的能源進口國，石油對外依存度高達70%，天然氣對外依存度超過40%。而農業(yè)及其相關初級產業(yè)作為消耗大量能源的部門，在農產品鏈上所有階段都不同程度地需要能源。2019 年，我國農業(yè)能源消費增長速度達3.3%，煤炭、柴油等仍是農業(yè)生產過程中的主要利用能源，碳排放量也呈現逐年上升的趨勢。2021 年，我國承諾在2030 年后二氧化碳排放不再增長，“碳達峰、碳中和”工作被列為該年度的重點任務。

我國糧食生產的集聚效應明顯。據國家糧食局統(tǒng)計，13 個糧食主產區(qū)的糧食產量占全國糧食總產量的78%，也是我國農業(yè)生產過程中產生碳排放的主要來源區(qū)?！吨袊茉唇y(tǒng)計年鑒》顯示，我國糧食主產區(qū)的農業(yè)能源利用量仍在逐年上升，生產過程中農業(yè)能源碳排放量中電力導致的碳排放最多，汽油導致的碳排放最少。此外，黑龍江、湖南、內蒙古的煤炭使用量遠超其他省份，江蘇、河南、山東的油品使用量遠超其他省份，山東、河北的農業(yè)電力每年使用最多。

由于能源的使用量占到我國農產品生產成本的20%—50%，許多省份在生產過程中通過不斷增加能源投入來提高農產品經濟效益的方法，不僅對生態(tài)環(huán)境產生了巨大的影響，致使生產過程中的農業(yè)碳排放污染越來越嚴重，還導致社會勞動力結構失衡，農業(yè)勞動力占社會總勞動力的比重越來越小。目前我國面臨著農業(yè)發(fā)展與環(huán)境保護間的矛盾，舊的石油農業(yè)發(fā)展模式已不適用于當前農業(yè)生產。在保障糧食主產區(qū)經濟效益提升和減少碳排放的雙重目標下，為踐行“既要綠水青山，也要金山銀山”的理念，有必要探究糧食主產區(qū)內各省份農業(yè)能源投入量和農業(yè)能源效率，分析能源效率變動規(guī)律，提出針對性節(jié)能減排措施，為實現我國農業(yè)綠色生態(tài)發(fā)展提供參考建議。

1 文獻綜述

能源效率是指“利用更少的能源來提供同等數量的服務或產出”［2］。早期的能源效率由于僅考慮能源投入與產出的簡單關系，因此是單要素能源效率。但單要素能源效率指標忽略了不同投入要素間的相互替代，無法真實地反映出能源效率的變化趨勢［3］。國內外學者傾向于通過全要素能源效率分析產業(yè)間、行業(yè)內能源效率［4］。全要素能源效率考慮了所有投入要素間的相互作用，將資本、勞動等其他投入要素同能源進行組合。農業(yè)全要素能源效率正是基于這一框架，將農業(yè)能源同勞動、資本和土地等重要投入變量相結合，真實反映出農業(yè)能源效率的變化趨勢。

此外，對于多投入多產出情形，非參數法比參數法更適用于測算能源效率。Hu 等［5］利用DEA 方法定義了全要素能源效率，即目標能源投入量與實際能源投入量的比值，并對我國1995—2002 年29 個省份的能源效率進行了測量。此后，大量學者基于這一思想對能源效率開始了新的研究方式。在有關農業(yè)全要素能源效率的測算上，一些學者采用不包含非期望產出的數據包絡分析法對農業(yè)能源效率進行了測算。如，欒義君等［6］運用DEA 模型比較分析了2002—2011 年我國各省份的農業(yè)全要素能源效率，研究發(fā)現我國整體能源效率雖然呈現逐年上升的趨勢，但是仍處于偏低水平，中、東、西部全要素能源效率差距明顯；杜輝等［7］運用窗口DEA 模型，從靜態(tài)和動態(tài)兩方面對我國各省份農業(yè)能源效率進行了測度，分析得出各省份農業(yè)能源效率的差異正在不斷縮小，中西部地區(qū)存在兩極分化的現象。

實際上，農業(yè)能源的使用會帶來環(huán)境污染，因此學者們計算了包含非期望產出時的農業(yè)全要素能源效率，非期望產出一般用化石能源的碳排放量來代表。于偉詠等［8］基于SBM - ML 模型核算了2000—2011 年我國31 個省份的能源效率，并分析了各省份的節(jié)能潛力，得出全國能源效率動態(tài)由相對集中到擴散，各地差距正不斷縮小，應采取因地制宜的發(fā)展模式來提高各地的能源利用效率；馬大來［9］運用mSBM模型分析了1998—2016 年我國各省份農業(yè)碳排放效率，發(fā)現碳排放效率高的地區(qū)集中在東部地區(qū)，農村人力資本和產業(yè)結構對碳排放效率具有抑制作用；李海鵬等［10］采用EBM 混合距離函數對我國農業(yè)能源進行了分析，研究發(fā)現1995—2018 年農業(yè)能源投入逐漸轉變?yōu)橐灾苯幽茉礊橹鳎茉葱食尸F出“上升—停滯—迅速上升”的發(fā)展趨勢。目前我國整體農業(yè)能源效率仍存在巨大的提升潛力，東、中、西部地區(qū)農業(yè)能源效率差距大，西部地區(qū)部分省份存在農業(yè)能源惡化現象，且全國農業(yè)能源效率不存在全局空間相關性。

農業(yè)生產是一個不斷發(fā)展變化的動態(tài)過程，而單純的EBM模型在評價決策單元農業(yè)能源效率變化趨勢存在局限性，因此魏瑋等［11］將Malmquist指數應用到多個領域分析生產率的動態(tài)變化。能源生產率是指能源作為投入生產有效產出的能力。在測算動態(tài)能源效率的基礎上，有學者進一步對農業(yè)能源全要素生產率進行了分解，進而得出有關于技術效率、技術進步的不同結論。一般認為，技術進步和產業(yè)結構調整是能源效率提高的關鍵，農業(yè)全要素技術進步對于控制農業(yè)能源增長和減緩碳排放起到了重要作用。劉其濤［12］基于Malmquist - Luenberger 指數分析，發(fā)現我國農業(yè)碳排放效率屬于技術推動型增長模式，即技術進步導致碳排放效率提升。冉啟英等［13］對我國30 個省份2000—2014 年的農業(yè)全要素能源效率SBM模型與ML 指數進行了分析，研究發(fā)現農業(yè)非期望產出中的二氧化碳過度排放造成了農業(yè)能源利用的效率損失，農業(yè)技術效率出現了惡化現象。也有其他學者對于農業(yè)能源效率提升存在著不同的看法。王群偉等［14］利用1993—2005 年我國28 個省區(qū)面板數據，基于Malmquist 分解，認為技術效率比技術進步對于能源效率的改善大；王娜等［15］采用DEA - Malmquist 指數對我國6 大糧食省份進行了能源測算，并估計了2020 年的各項能源消耗，研究表明河南、河北、江蘇和黑龍江的技術效率較高，能源利用率高。周露明等［16］采用DEA方法研究了2010—2017 年我國31 個省份的農業(yè)資源投入產出效率，認為我國目前仍有19 個省份的投入產出未達到DEA最優(yōu)狀態(tài)，大部分省份的規(guī)模效率受到純技術效率的影響較大。

以上研究發(fā)現，對于包含非期望產出的DEA 模型，當投入變量和產出變量之間既存在徑向關系又存在非徑向關系時，采取EBM模型能夠有效克服徑向和非徑向方向距離函數的缺陷。目前學術界關于能源效率測算、區(qū)域差異化、影響因素等研究較為廣泛，但研究集中在產業(yè)和區(qū)域層面。此外，對于農業(yè)非期望產出碳排放的測算，由于不同學者的測算方法、觀察時間等差異，導致測量結果存在較大的差異，從而對農業(yè)經濟增長、能源效率和碳排放關系研究結論具有較大影響。有關農業(yè)能源的部分研究在采取非參數法研究農業(yè)能源效率時將DEA 測算出的全要素生產率代替全要素能源效率，這樣替代會產生偏差［17］。

糧食主產區(qū)作為農業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略布局的重要環(huán)節(jié)，其農業(yè)低碳發(fā)展對于我國農業(yè)發(fā)展具有重要意義。本文在農業(yè)能源效率已有的研究基礎上，首先根據能源平衡表中農、林、牧、漁業(yè)的直接能源使用量來測算碳排放量；其次，研究糧食主產區(qū)的農業(yè)全要素能源效率值，并在能源全要素生產率的框架下進一步探討技術效率和技術進步對農業(yè)能源效率的影響。

2 糧食主產區(qū)農業(yè)能源效率測算

2.1 模型構建

超效率EBM模型：目標能源投入是計算能源效率的關鍵，作為非參數前沿方法的DEA 模型是解決該問題較為恰當的方法［18］。眾多文獻研究發(fā)現，采取單一徑向和非徑向模型存在缺陷，這是因為農業(yè)生產中包含非期望產出。此外，資本、勞動力等要素投入與農業(yè)產出存在非徑向關系，而能源消耗與非期望產出存在徑向關系，此時運用SBM 模型不再合理。Tone等［19］提出的EBM（Epsilon- Based Measure）模型結合了徑向與非徑向模型的特點，已被廣泛應用于生態(tài)效率、能源效率等研究中。由于在進行效率評價時可能會出現多個決策單元效率值為1 的情形，無法評價這些決策單元效率高低水平，因此采用超效率模型能夠進一步將效率值為1 的決策單元進行排序［20］。

本文以我國糧食主產區(qū)13 個省份作為決策單元（DMU），構造出每一個省份在每一年農業(yè)投入的最佳前沿面。其中，每個省份的投入要素為 x =（x1，x2，x3，x4）∈R4+，期望產出Y =（y1）∈R+，非期望產出B =（b1）∈R+，則模型形式為：

式中：p*表示決策單元的最優(yōu)效率得分，當p*=1時，表明決策單元規(guī)模技術有效；θ為徑向部分的規(guī)劃參數；ε為模型參數；ω1為指標的重要程度；si為投入要素的松弛量。投入指標的徑向改進和松弛改進總稱為投入的總改進量。

農業(yè)全要素能源效率測算模型：根據Hu［5］對農業(yè)全要素能源效率的定義，本文將糧食主產區(qū)的全要素農業(yè)能源效率表示為改進后的目標能源投入量與實際能源投入量的比值：

式中：TFEEt表示在t 年含非期望產出的糧食主產區(qū)各省份的全要素能源效率；TEIt表示t 年各省份在最優(yōu)生產前沿目標點的能源投入量；AEIt表示t 年糧食主產區(qū)各省份的實際農業(yè)能源投入量；ESTt表示各省份在t 年相對前沿過度投入的能源量，即能源改進量。能源改進量包括兩方面，即徑向改進（proportionate movement）和松弛改進（slack movement）。

Global- Malmqusit - Luenberger 指數模型：Global-Malmqusit- Luenberger 指數模型以每一年的全部數據來構建參照面，避免了線性規(guī)劃無解的情形。由于超效率EBM 模型測度的是靜態(tài)全要素能源效率，通過Global - Malmquist 指數可以分析每個省份在不同時期的能源全要生產率指數。根據章祥蓀等［21］具有非期望產出的Malmquist 指數應定義在基準技術之上，即：

式中：PECH 為純技術效率變化指數；SEEC 為規(guī)模效率變化指數；TC 為技術變化指數。

2.2 指標選取

農業(yè)是國民經濟的基礎，這是我國國情所決定的，因此必須切實把農業(yè)放在首位，確保農村農業(yè)穩(wěn)定發(fā)展。本文以我國糧食主產區(qū)的農、林、牧、漁業(yè)為研究對象，使用1997—2019 年糧食主產區(qū)13 個省份關于農業(yè)投入與產出的面板數據。原始數據來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》等。同時，考慮到DEA 法對于DMU 數量要求，即決策單元數量應不少于投入和產出指標數量的乘積，本文的投入和產出指標選取依據和說明如下［22］：

在農業(yè)投入方面，糧食主產區(qū)的農業(yè)投入變量包括勞動力、資本、能源和土地。具體變量選取說明為：①勞動力投入。本文選取糧食主產區(qū)13 個省份的第一產業(yè)從業(yè)人數作為勞動力投入指標。②能源投入。目前，我國農業(yè)生產中直接能源投入量迅速上升，間接能源投入量逐年下降，2020 年開始直接能源投入量超過間接能源投入量。由文獻綜述可以看出，我國目前農業(yè)能源投入以直接能源為主，農業(yè)污染主要原因是由直接能源投入帶來的，所以本文以《中國能源統(tǒng)計年鑒1997—2019》中能源平衡表為依據，將農、林、牧、漁業(yè)所有最終能源消費量作為原始數據，并對不同省份的能源消耗量進行統(tǒng)一，轉換為“萬t標準煤”為單位。③土地投入。由國家統(tǒng)計局關于播種面積統(tǒng)計數據可知，耕地面積作為存量指標，而農作物播種由于地區(qū)差異可播種多次，本文以糧食主產區(qū)13 個省份的每年農作物總播種面積作為土地投入指標。④農業(yè)資本存量投入。農業(yè)現代化發(fā)展的出路是資本化農業(yè)，因此將資本作為農業(yè)發(fā)展的重要要素。本文中農業(yè)資本存量測算方法借鑒已有文獻［23-25］，采用永續(xù)盤存法對農業(yè)資本存量進行估算。測算方法如下：

式中：Kt和Kt-1表示第t 期和第t -1 期的農業(yè)資本存量；It為第t 期農業(yè)資本投資。計算過程中，農業(yè)資本投資平均增長率取值為1997—2019 年農業(yè)實際總產值年均增長率，折舊率取值5.42%，來自吳方衛(wèi)計算的農業(yè)綜合折舊率［23］。

在農業(yè)產出方面，農業(yè)產出包含期望產出與非期望產出。期望產出是反映農業(yè)投入的經濟指標，并與投入指標的統(tǒng)計口徑保持一致。以農、林、牧、漁總產值表示期望產出，并以1997 年為基期得到糧食主產區(qū)1997—2019 年的農、林、牧、漁業(yè)實際總產值。非期望產出中農業(yè)能源投入帶來的負面環(huán)境影響最主要的是碳排放。IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change）指出農業(yè)生產的非期望產出中碳排放是全球氣候變暖的最直接原因，本文通過糧食主產區(qū)內各省份農、林、牧、漁業(yè)的能源投入量對碳排放量進行測度，并統(tǒng)一為碳當量（單位：萬t）。其中，碳排放折算系數基于表1 進行計算，電力碳排放系數來自于《2019 年度中國區(qū)域電網基準線排放因子》。測算方法如下：

表1 能源發(fā)熱值、含碳量及氧化率Table 1 The carbon content and oxidation rate of unite carlorific value of all kinds of energy

式中：C 表示糧食主產區(qū)各省份每年農、林、牧、漁業(yè)能源投入量導致的碳排放量；Tit表示各省份第i 類能源在第t 年的施用量；δi表示第i 類能源產生碳排放的排放系數。

3 結果及分析

3.1 農業(yè)能源效率

現代化農業(yè)發(fā)展過程中，農業(yè)投入的多種要素之間存在相互替代性，考慮到我國糧食主產區(qū)的農業(yè)生產過程中的能源、土地、農業(yè)資本存量、勞動力要素和農業(yè)生產過程中的碳排放，采用非期望產出下的超效率EBM模型測算農業(yè)能源效率（圖1）。

圖1 糧食主產區(qū)內各省份歷年農業(yè)能源效率變動情況Figure 1 The change trend of agricultural energy efficiency of all provinces in recent years

首先，研究期內糧食主產區(qū)各省份農業(yè)能源消費量迅速增加，農業(yè)能源效率整體呈現波動上升的態(tài)勢。1997—2003 年糧食主產區(qū)內各省份農業(yè)能源效率呈下降趨勢，這是因為這一時期我國城鎮(zhèn)化、工業(yè)化發(fā)展速度加快，忽略了農業(yè)發(fā)展，大量耕地被占用，導致農業(yè)生產水平低下，農業(yè)能源效率下降。此外，本階段農業(yè)主要任務是確保糧食生產水平穩(wěn)定增長，解決農村貧困人口的溫飽，在多重因素影響下大部分省份的農業(yè)能源效率低，因此這一階段我國糧食主產區(qū)的農業(yè)能源利用效率仍有很大的提升空間。2003 年國家發(fā)布《關于改革和完善農業(yè)綜合開發(fā)若干政策措施的意見》，正式確立了13 個糧食主產區(qū)省份是我國糧食生產的核心區(qū)。2004 年我國開始進入工業(yè)反哺農業(yè)的新時期，農業(yè)改革進入了新進程，各項農業(yè)政策的實施促進了糧食主產區(qū)農業(yè)生產水平迅速提升。例如，農業(yè)“三項補貼”等政策有效促進了農民開展多形式農業(yè)，擴大了農業(yè)規(guī)模的積極性；同時，國家開始進行農業(yè)大規(guī)?；A設施建設，推進農業(yè)轉型發(fā)展。隨著農業(yè)外部環(huán)境得到改善，農業(yè)能源效率也實現了顯著提升。此后，“中央一號文件”頒布，2005 年環(huán)境規(guī)制被正式納入“十一五”規(guī)劃，這些舉措顯示出我國開展綠色農業(yè)的決心。2004—2008 年，各省份農業(yè)能源效率呈現波動上升態(tài)勢，湖北、湖南和遼寧的農業(yè)能源曾經達到農業(yè)能源效率為1 的狀態(tài)。2008 年受金融危機影響，外部經濟環(huán)境惡化，我國把大量資金和生產重點放在工業(yè)化建設上，因此2009 年出現農業(yè)能源效率降低的情形。2013 年隨著我國經濟增速開始減緩，新常態(tài)下農業(yè)發(fā)展面臨新形勢，農業(yè)能源效率出現了不同程度的放緩。此階段農業(yè)生產受到我國經濟結構矛盾、人口紅利逐漸消失的影響和外部環(huán)境的改變（激烈的國際農產品競爭），因此農業(yè)生產效率和農業(yè)能源效率水平呈現緩慢下降的態(tài)勢。隨著國家提出關于農業(yè)發(fā)展的新方向，我國農業(yè)生產的科技水平得到不斷提升，農業(yè)政策體系日趨完善，推動農業(yè)發(fā)展方式轉向集約型發(fā)展，因此農業(yè)能源效率近兩年開始呈穩(wěn)步上升的態(tài)勢。

其次，糧食主產區(qū)內農業(yè)能源效率存在差異，原因可能是：由于各省份農業(yè)資源稟賦存在差異性，因此農業(yè)發(fā)展結構不同，表現在安徽、江蘇和遼寧的農業(yè)能源效率值大于糧食主產區(qū)整體每年的平均農業(yè)能源效率值。江蘇位于我國較發(fā)達的沿海地區(qū)，農民素質高、節(jié)能技術先進，因此具有較高的農業(yè)生產水平和農業(yè)能源效率；遼寧和安徽作為傳統(tǒng)農業(yè)生產大省，農業(yè)生產布局結構較合理，表現出規(guī)模效益明顯、農業(yè)生產水平發(fā)達、農業(yè)能源效率高的良好局面；內蒙古能源效率提升緩慢，主要原因是早期經濟水平較低，相關技術和服務體系滯后，制約了農村能源發(fā)展。

具體來看，1997 年四川省由于能源供應量不足，農業(yè)能源使用量相較于其他省份消費量少，但糧食總產量多，農林牧漁業(yè)總產值超過此時期糧食主產區(qū)總產值的平均值，所以能源效率值優(yōu)于其他省份。此后，由于實施退耕還林等措施，導致耕地面積減少，能源投入量增多，因此能源效率下降。1998年全國多省發(fā)生特大洪水，1999 年我國開始進行農業(yè)結構轉變，但存在結構深化困難、農業(yè)建設體系落后等問題，導致我國出現大宗農產品產量降低、農產品進口上升、出口下降等情形，直接表現在1999 年糧食主產區(qū)內各省份全要素能源效率出現大幅度降低。而在1998—2003 年這一觀察期發(fā)現，河北、江蘇、江西和遼寧的能源效率接近生產前沿面，即能源利用效率較高；其他省份相對于前沿面的差距較大，其中黑龍江在本階段距離前沿面位置最遠。黑龍江這一時期由于擁有最多的耕地面積，區(qū)域面積廣闊，適宜農耕，相較于其他農作物播種面積多的省份勞動力投入較少，因此大量使用能源投入去替代勞動力和資本等生產要素，表現出農業(yè)能源效率較低，即具有較高的節(jié)能潛力。

2004—2008 年湖北和湖南是能源效率增長率最大的省份。黑龍江農業(yè)能源消費受到政策影響較大，早期以免費林木資源作為主要能源，但隨著天然林保護政策的實施，逐漸轉向化石能源和清潔能源。農民收入水平較低時，會導致其依然選擇成本低、污染大的能源使用，即能源消費結構不合理會對能源效率提升產生較大的抑制作用。而黑龍江第一產業(yè)從業(yè)人數占總人口比重的1/3 以上，因此僅依賴政府調整農業(yè)能源利用結構很困難。十八大以來，國家要求發(fā)展農業(yè)經濟不能以犧牲生態(tài)環(huán)境為代價，致使農業(yè)對煤炭和電能消耗的碳排放量大幅度降低。由于農業(yè)技術的限制，目前農機基本仍以汽油和柴油作為燃料。

截止到2019 年，糧食主產區(qū)除黑龍江和內蒙古的農業(yè)能源效率值較低，其他省份農業(yè)能源效率達到較高水平，表明我國糧食主產區(qū)整體綜合生產力在不斷增強。內蒙古相較于前期的能源效率有明顯提升，主要得益于“十三五”期間持續(xù)深化農牧業(yè)供給側結構性改革，不斷優(yōu)化能源消費結構，能源利用效率水平提升。具體舉措包括：農牧業(yè)投入品減量化，淘汰改造燃煤鍋爐，節(jié)能改造等。內蒙古和黑龍江省能源效率低，可能是因為兩省份擁有較豐富的自然資源。有學者研究發(fā)現，由于僵化的資源依賴，表現出市場資源配置失效，最終導致具有豐富資源的區(qū)域經濟發(fā)展反而受到資源限制，經濟發(fā)展和能源利用水平低，因此農業(yè)能源效率低下。新時期我國由于區(qū)域間要素稟賦差異和農民開展多種形式經營活動，糧食主產區(qū)的農產品產量大幅增加，糧食主銷區(qū)產量大幅下降，糧食產能逐漸向糧食主產區(qū)內集中，農業(yè)能源消耗量由此大幅增加。因此，研究區(qū)域內仍存在節(jié)能潛力，需要不斷提升農業(yè)生產的技術水平和減少能源浪費。

當前，我國仍面臨人口和耕地壓力，如果僅通過密集使用各種投入要素來追求農業(yè)生產力的提高，將會對農業(yè)能源利用效率產生負面影響。農業(yè)基礎設施建設、農產品生產技術等方面由于地區(qū)間發(fā)展不均衡導致發(fā)展水平不同，最終表現在不同省份的農業(yè)能源效率存在差異。整體來看，隨著我國逐漸意識到減少農業(yè)環(huán)境污染的重要性，各級政府加大了對農業(yè)的創(chuàng)新投入，開始積極發(fā)展“生態(tài)農業(yè)”。一系列政策措施相應出臺，使得農業(yè)外部環(huán)境改善，農業(yè)技術水平得到提升，改善了糧食主產區(qū)整體農業(yè)能源效率。

3.2 農業(yè)能源全要素生產率

由于農業(yè)能源全要素生產率的增長率是用于衡量除有形生產要素以外的技術帶來的產出增長，因此本文農業(yè)投入包括土地、勞動力、資本和能源這些有形生產要素，但能源本身并不會帶來任何產出，必須結合其他相關要素。盡管無法分解農業(yè)全要素能源效率的變動，但Hu 等［5］認為技術進步、純技術效率和規(guī)模效率的變動都會對全要素能源效率產生影響。本文利用Global—Malmqusit—Luenberger指數對農業(yè)能源全要素生產率進行分解，得到3 個指標，即技術進步、純技術效率和規(guī)模效率變動，考察歷年能源全要素生產率的變動情況，結果如圖2 所示。

圖2 糧食主產區(qū)非期望產出下的歷年農業(yè)能源全要素生產率及其分解Figure 2 Total factor productivity of agricultural energy and its decomposition under unexpected output in main grain- producing areas

由圖2 可知，糧食主產區(qū)的農業(yè)能源全要素生產率與技術進步的變動趨勢基本一致，因此農業(yè)能源全要素生產率的增長動因主要來自于農業(yè)科技發(fā)展。1997—2019 年糧食主產區(qū)的農業(yè)能源全要素生產率指數均值為1.0081，年均增長率為0.81%；技術進步率指數均值為1.0119，年均增長率1.19%。其中，2007 年是農業(yè)能源全要素生產率增長最大的年份，因為此時技術進步與技術效率共同促進了農業(yè)能源全要素生產率的增長。1997—2002 年糧食主產區(qū)整體農業(yè)能源全要素生產率指數都小于1，從2000 年后我國開始重視農業(yè)生產發(fā)展，意識到“三農”問題成為影響國家穩(wěn)定和經濟發(fā)展的重要因素。此后，2002—2005 年能源全要素生產率開始穩(wěn)定增長，2005—2006 年出現能源全要素生產率倒退，造成這一現象的原因可能是由于農業(yè)基礎投資建設時期較長，導致資源錯配。2008—2010 年由于金融危機影響，出現農業(yè)能源全要素生產率下降現象。近兩年我國在惠農政策、科技務農等方面對農業(yè)生產產生了積極影響，提高了農業(yè)現代化和科技化水平，因此農業(yè)能源全要素生產率開始提升。

我國糧食主產區(qū)內各省份歷年農業(yè)能源全要素生產率指數變化情況如表2 所示。從表2 可見，研究期內我國糧食主產區(qū)農業(yè)能源全要素生產率指數呈現波動情況，但總體上表現出增長的趨勢。在1998—2000 年這一時期，所有省份的生產率指數都小于1，表明農業(yè)能源全要素生產率處于下降狀態(tài)。與這一時期的農業(yè)能源效率變動情況類似，由于專注于發(fā)展經濟，因此農業(yè)能源利用效率水平低下。從“九五”時期，我國開始提出發(fā)展綠色農業(yè)，各省份積極實施多項促進農業(yè)綠色生產、高效發(fā)展的措施。到“十五”時期，除吉林省外的其他省份農業(yè)能源全要素生產率處于進步狀態(tài)?！笆晃濉焙汀笆濉睍r期，除湖北和吉林外的其他省份處于農業(yè)能源全要素生產率增長狀態(tài)。截止到“十三五”時期，全部省份的農業(yè)能源全要素生產率指數都大于1，說明糧食主產區(qū)內各省農業(yè)能源效率一直在穩(wěn)步上升，發(fā)展趨勢良好。整個觀察期內，山東省增長率最高達4.61%。研究期內，吉林、湖北和湖南存在農業(yè)能源全要素生產率指數波動情形，可能是因為農業(yè)布局、政策變化等影響了農業(yè)能源效率。

表2 糧食主產區(qū)各省份農業(yè)能源全要素生產率及其分解Table 2 Total factor productivity of agricultural energy and its decomposition in major grain producing areas

在增長動因方面，研究期內絕大多數年份糧食主產區(qū)各省份的技術進步指數大于1，而技術效率指數在絕大多數年份小于1，顯示出糧食主產區(qū)的農業(yè)能源全要素生產率的改善主要來源于技術進步，但是某些年份技術效率的惡化抵消了部分技術進步的促進作用。在農業(yè)能源全要素增長率增長較快的年份，是因為技術效率和技術進步共同對增長率起到了促進作用，增長變化率緩慢階段主要是技術進步對農業(yè)能源效率起到驅動作用。因為我國農業(yè)在向現代化發(fā)展的過程中存在資源配置無效、粗放式發(fā)展等問題，所以導致了農業(yè)技術效率的惡化。這一結論符合實際，當農業(yè)發(fā)展過程中能源相關技術水平跟不上農業(yè)發(fā)展水平時，會導致農業(yè)能源效率下降。農業(yè)能源效率提升最主要的是各項節(jié)能技術的運用，通過節(jié)能或使用清潔資源來減少農業(yè)碳排放量。

另外，吉林省某些年份的農業(yè)能源全要素增長率水平低于其他時期，是由于技術效率指數小于1，導致技術進步的增長無法完全促進農業(yè)能源全要素生產率的增長。江蘇、江西和山東在多數時期農業(yè)能源技術效率變化和技術進步變化同步發(fā)生，即這些省份的農業(yè)能源全要素生產率增長依賴于技術效率與技術進步的共同推動。

3.3 農業(yè)能源影響因素

能源效率與能源全要素生產率有著密切關系，技術效率與技術進步的指數值是與上一年的比值。因此，以我國糧食主產區(qū)13 個省份的農業(yè)能源效率與上一年比值作為因變量，將純技術效率、規(guī)模效率與技術進步的變化值作為自變量，構建回歸模型：

式中：i 表示第i 個省份；t 表示第t 年；Eech、Techch、Pech、Sech 分別表示能源效率的增長率、技術進步的增長率、純技術效率的增長率和規(guī)模效率的增長率；c 為截距項；εit為隨機擾動項。模型模擬結果如表3 所示。

表3 模型回歸結果Table 3 Results of regression model

從表3 可見，觀察期內技術進步、純技術效率和規(guī)模效率對糧食主產區(qū)的農業(yè)能源效率改善具有積極影響，當技術進步和技術效率分別增長1%時，其農業(yè)能源效率會相應提高0.77%和0.90%（1.029×0.874%），即技術效率對農業(yè)能源效率的改善具有較大貢獻。因此，當農業(yè)生產結構、務農人員素質、農業(yè)管理水平等因素有較大的提升時，有利于降低能源消耗，提高農業(yè)能源效率。此外，農業(yè)技術進步提升也可以帶來能源效率的提升，但貢獻率低于技術效率，可能的原因是技術的“回彈效應”。即，技術進步雖然節(jié)約了能源，提高了能源效率，但是同時也會促進農業(yè)快速發(fā)展和能源相對價格降低，從而對農業(yè)直接能源產生新的需求，由此抵消了部分節(jié)約的能源。

4 結論和建議

4.1 結論

糧食主產區(qū)各省份農業(yè)生產能力不斷提高，為我國糧食安全提供了重要保障。能源投入一方面在糧食主產區(qū)內各省份農業(yè)生產發(fā)揮著巨大作用，另一方面產生的碳排放也帶來了負面效應，即農業(yè)高速增長帶來了能源利用失效和環(huán)境污染的代價。研究期內，我國糧食主產區(qū)的農業(yè)全要素能源效率值均有所增加，但是內蒙古和黑龍江兩個省區(qū)的能源效率值仍然具有較高的節(jié)能潛力。Global -Malmquist- Luenberger指數分析顯示，我國農業(yè)技術進步對農業(yè)能源全要素生產率的促進作用和農業(yè)技術效率在某些年份內存在惡化，但歷年變動情況還是體現了我國糧食主產區(qū)農業(yè)技術改革實施的有效性。

糧食主產區(qū)13 個省份的農業(yè)能源效率波動情況也與我國農業(yè)發(fā)展情況相符合。我國糧食主產區(qū)農業(yè)結構性矛盾體現在糧食生產重心不斷偏移到主產區(qū)內。因此，一方面糧食主產區(qū)內各省份農業(yè)發(fā)展高度依賴資源消耗、能源使用、技術設施；另一方面，各省份農業(yè)生產經營組織化水平不足、農產品技術含量低，這些因素導致我國農業(yè)競爭力不足，經濟效益差，農業(yè)能源效率低，農民增收困難。因此，應以國家政策為導向，推進糧食主產區(qū)農業(yè)供給側結構性改革，大力發(fā)展農業(yè)基礎設施建設，持續(xù)推進農業(yè)轉型，加快提升農業(yè)深加工水平，推動后續(xù)我國糧食主產區(qū)能源全要素生產率的長期提升。

糧食主產區(qū)確立以后，隨著13 個省份的農業(yè)產出水平不斷提高，相應的能源投入也發(fā)生了巨大變化，這一轉變也與我國農業(yè)現代化發(fā)展進程相關。為了滿足日益增長的人口需求和抵御國際不穩(wěn)定形勢，我國糧食主產區(qū)面臨著資源與能源投入的矛盾和農業(yè)污染的威脅。在確保我國農業(yè)持續(xù)發(fā)展的前提下，應通過優(yōu)化要素投入，提高農業(yè)生產的能源利用效率。

4.2 建議

基于以上研究結論，本文提出以下建議：①持續(xù)優(yōu)化我國糧食主產區(qū)的農、林、牧、漁業(yè)結構，積極推動農業(yè)市場化進程，提高能源效率，探索新型農業(yè)生態(tài)、友好、可持續(xù)發(fā)展道路。依據各地資源稟賦，合理布局農業(yè)產業(yè)結構，避免能源過度消耗。政府應起到規(guī)劃綱領和宏觀調控的作用，圍繞提質增效，引導和促進糧食主產區(qū)內各省份農業(yè)轉型升級。②推動農業(yè)現代化綠色發(fā)展。隨著經濟的不斷發(fā)展和國際形勢的日益復雜化，我國對于能源的需求量也在與日俱增，大量的能源依靠國外進口，能源安全面臨著重要問題。因此，必須加快轉變農業(yè)增長模式，推動農業(yè)綠色發(fā)展，積極提高能源利用效率。③推動農業(yè)科技創(chuàng)新，因地制宜地發(fā)展農業(yè)節(jié)能技術。完善糧食主產區(qū)內農業(yè)節(jié)能和資源綜合利用的運行體系，進一步優(yōu)化農業(yè)生產中能源利用結構，通過向國內外學習和發(fā)展先進技術，開發(fā)新型清潔能源項目等方式促進我國節(jié)能減排技術的發(fā)展。如內蒙古農牧區(qū)是風能、太陽能的優(yōu)勢集中區(qū)，應結合特殊的資源稟賦進行農業(yè)生產。④提高農民的節(jié)能環(huán)保意識。通過政府宣傳、政策法規(guī)要求等規(guī)范農民的生產方式，提高農業(yè)生產的能源利用水平。當前，農民掌握的農業(yè)生產技術科技含量較低，從根本上限制了農業(yè)能源效率的提高。因此，要提升產學研轉化水平，建立完善推廣體系，提高節(jié)能減排技術的使用。⑤不斷改善農業(yè)經營管理模式。由于我國農業(yè)能源效率處于不斷發(fā)展變化之中，因此要依據當地的實際情況和政策導向，建立適合各省份的農產業(yè)經營發(fā)展模式，避免土地的無效開發(fā)使用，積極提高能源效率。