技術(shù)進(jìn)步約束、不確定性與農(nóng)業(yè)環(huán)境效率

　　內(nèi)容摘要：為了能夠深入分析要素稟賦、技術(shù)進(jìn)步約束及其不確定性對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的差異化影響，本文基于誘致性技術(shù)進(jìn)步理論和農(nóng)業(yè)環(huán)境效率框架，采用廣西、甘肅 2 省(區(qū))730 份微觀農(nóng)戶數(shù)據(jù)，遵循技術(shù)進(jìn)步的過程，利用改進(jìn)的兩步法 DEA 模型進(jìn)行了實證檢驗。結(jié)果表明：(1)全樣本農(nóng)戶農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的均值為 0.635，具有明 顯兩極分化的趨勢特點;(2)在全樣本和不同規(guī)模組中，要素稟賦結(jié)構(gòu)升級與技術(shù)進(jìn)步方向匹配度較低進(jìn)而降低了農(nóng)業(yè)環(huán)境效率，勞動要素質(zhì)量與技術(shù)進(jìn)步方向匹配度較高進(jìn)而提高了農(nóng)業(yè)環(huán)境效率;(3)不同規(guī)模組中，要素稟賦、技術(shù)進(jìn)步約束及其不確定性對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的影響具有顯著差異，且小規(guī)模和大規(guī)模農(nóng)戶更具有顯著的技術(shù)進(jìn)步的路徑“鎖定效應(yīng)”。本研究旨在探討不同規(guī)模農(nóng)戶技術(shù)進(jìn)步的約束條件，以期為農(nóng)業(yè)科技支撐農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展和糧食生產(chǎn)提供微觀實證依據(jù)。

　　本文源自姚增福; 劉欣， 調(diào)研世界 發(fā)表時間：2021-07-14

　　關(guān)鍵詞：技術(shù)進(jìn)步;約束;不確定性;農(nóng)業(yè)環(huán)境效率

　　一、引言和文獻(xiàn)綜述

　　2016 年中央一號文件在提到加快農(nóng)業(yè)環(huán)境突出問題治理時指出：“基本形成改善農(nóng)業(yè)環(huán)境的政策法規(guī)制度和技術(shù)路徑，確保農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境惡化趨勢總體得到遏制，治理明顯見到成效”，并在 2020 年中央一號文件中就此問題再次指出：“深入開展農(nóng)藥化肥減量行動，加強農(nóng)膜污染治理，推進(jìn)秸稈綜合利用”。可見，治理農(nóng)村生態(tài)環(huán)境突出問題已成為國家相關(guān)部門的一致行動，并在實踐中充分體現(xiàn)了環(huán)境政策制度和技術(shù)進(jìn)步路徑在農(nóng)業(yè)環(huán)境治理中的重要作用。實際上，社會活動的環(huán)境后果往往受到技術(shù)進(jìn)步的速度和方向的影響，而技術(shù)進(jìn)步的速度和方向又受到環(huán)境政策的約束和激勵機制的影響[1]。環(huán)境組合政策的激勵機制不僅鼓勵社會活動個體從事和環(huán)境有關(guān)的技術(shù)研究開發(fā)(R&D)和投資，更影響著技術(shù)進(jìn)步的方向和技術(shù)擴散的速度和程度[2]。促進(jìn)環(huán)境技術(shù)進(jìn)步的組合政策能夠降低控制污染的政策成本和產(chǎn)生技術(shù)進(jìn)步，如果組合政策與技術(shù)進(jìn)步之間能夠形成良好的互補，能進(jìn)一步降低技術(shù)政策的成本，但現(xiàn)實技術(shù)進(jìn)步以及環(huán)境變化的不確定性往往提高了環(huán)境政策的成本[1-4]。因此，準(zhǔn)確識別技術(shù)進(jìn)步、環(huán)境變化以及它們對環(huán)境的影響就成為制定有效環(huán)境政策的關(guān)鍵，亦是環(huán)境政策制定的邏輯起點。

　　環(huán)境政策的制定需要越來越多地關(guān)注技術(shù)進(jìn)步的影響，環(huán)境政策和技術(shù)進(jìn)步之間的關(guān)系成為了當(dāng)前學(xué)者和政策制定者關(guān)注的重點和熱點。一方面，關(guān)于技術(shù)進(jìn)步對環(huán)境影響的研究。內(nèi)生性技術(shù)進(jìn)步理論認(rèn)為，宏觀經(jīng)濟增長主要來源于要素的替代和技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟系統(tǒng)活動及激勵的結(jié)果。該理論更加關(guān)注技術(shù)研究和開發(fā)的支出以及中性的技術(shù)進(jìn)步[1]。但誘致性技術(shù)進(jìn)步理論認(rèn)為，經(jīng)濟增長中技術(shù)進(jìn)步是有偏的，以市場為基礎(chǔ)的環(huán)境政策能夠引發(fā)資源節(jié)約技術(shù)的創(chuàng)新，如果這種技術(shù)進(jìn)步能夠降低企業(yè)環(huán)境治理的成本，那么企業(yè)的環(huán)境污染才會降低[5]。另一方面，關(guān)于技術(shù)進(jìn)步約束對環(huán)境影響的研究。環(huán)境政策是否能夠促進(jìn)個體產(chǎn)生采納新技術(shù)的意愿、執(zhí)行新技術(shù)采納、擴散的行為以及經(jīng)濟、生態(tài)環(huán)境的動態(tài)變化都為技術(shù)進(jìn)步帶來了很大的不確定性，約束了技術(shù)進(jìn)步的環(huán)境效應(yīng)。誘致性技術(shù)進(jìn)步下，個體承擔(dān)新技術(shù)的研究和開發(fā)投資活動，但受限于個體融資的困難以及技術(shù)的溢出效應(yīng)，如果沒有環(huán)境政策確保新技術(shù)創(chuàng)新個體的最大化利益，會導(dǎo)致個體新技術(shù)創(chuàng)新投資的下降[6]。最后，關(guān)于技術(shù)進(jìn)步不確定性對環(huán)境影響的研究。技術(shù)進(jìn)步的不確定性也是約束新技術(shù)采納的重要因素，而且這種不確定性是經(jīng)濟活動固有的，內(nèi)生于技術(shù)進(jìn)步過程，新技術(shù)會給采納者帶來學(xué)習(xí)成本以及未來收益的不確定性[7-8]。武舜臣等(2016)認(rèn)為，農(nóng)業(yè)要素相對稟賦和積累狀態(tài)決定了技術(shù)進(jìn)步的方向，如果兩者之間不匹配，將會降低技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用[9]。

　　縱觀已有文獻(xiàn)，關(guān)于農(nóng)業(yè)環(huán)境和技術(shù)進(jìn)步問題的宏觀研究、技術(shù)進(jìn)步過程中某個階段的微觀研究已經(jīng)取得很多研究成果，其中涉及到的思路和方法都能為本文的研究提供參考和借鑒。但在誘致性技術(shù)進(jìn)步理論和農(nóng)業(yè)環(huán)境效率框架下，從技術(shù)進(jìn)步全過程視角針對技術(shù)進(jìn)步約束及其不確定性對農(nóng)業(yè)環(huán)境影響的研究很少，缺少此理論微觀方面的實證證據(jù)。因此，本文的主要研究內(nèi)容集中在以下幾方面：(1)基于誘致性技術(shù)進(jìn)步理論，將技術(shù)進(jìn)步過程分為技術(shù)革新和技術(shù)采納兩個階段，并結(jié)合農(nóng)戶自身及家庭稟賦、經(jīng)濟、制度等外部環(huán)境，全面考察這些因素對技術(shù)進(jìn)步約束及其不確定性的差異影響;(2)利用廣西、甘肅 2 省(區(qū))730 份微觀數(shù)據(jù)，在統(tǒng)籌兼顧資源、環(huán)境和發(fā)展的農(nóng)業(yè)環(huán)境效率框架下，采用改進(jìn)的兩步法 DEA 模型，實證檢驗技術(shù)進(jìn)步約束及其不確定性對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的差異影響，為誘致性技術(shù)進(jìn)步理論在分析環(huán)境問題時提供微觀的實證證據(jù);(3)將樣本農(nóng)戶分成了不同規(guī)模組，實證檢驗在不同規(guī)模組中技術(shù)進(jìn)步約束以及技術(shù)進(jìn)步不確定性對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的異質(zhì)性影響。

　　二、模型與方法

　　為了能夠充分利用非參數(shù)法(DEA)在測算農(nóng)業(yè)環(huán)境效率上的優(yōu)勢，并克服其無法考慮隨機誤差項以及無效率項對效率影響的不足，文獻(xiàn)提出了混合 DEA-SFA 處理技術(shù)[10]。混合 DEA-SFA 處理技術(shù)是在三階段 DEA 模型基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，主要是在第二階段中利用加入環(huán)境等因素的 SFA 模型來調(diào)整第一階段 DEA 效率估計中投入的冗余量，最后再利用調(diào)整后的投入變量糾正效率估計得分。而兩步法 DEA 技術(shù)主要是利用第二步線性回歸模型分析第一步 DEA 估計效率的影響因素。因此，為了能夠糾正 DEA 效率估計，并綜合考慮要素稟賦和技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的影響，本文在綜合三階段 DEA 和兩步法 DEA 技術(shù)基礎(chǔ)上，通過改進(jìn)的兩步法 DEA 技術(shù)來進(jìn)行具體分析。

　　本文改進(jìn)的兩步法 DEA 技術(shù)基本思想是：第一步通過考慮投入產(chǎn)出松弛變量問題的 SBM-DEA 模型，在加入環(huán)境污染“壞的產(chǎn)出”情況下測算農(nóng)業(yè)環(huán)境效率;第二步通過構(gòu)建截斷型 SFA 模型來糾正第一步的效率測算，并進(jìn)一步檢驗要素稟賦和技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的影響。

　　(一)SBM-DEA 模型

　　在傳統(tǒng) DEA 模型框架下，Tone(2001)提出了測算環(huán)境效率的 SBM(slacks-based measure)方法[11]。這種測算方法很好地解決了投入產(chǎn)出變量中松弛變量的估算問題。

　　假設(shè)決策單元 DMUk(k=1, 2…, K)，DMUk 的投入向量為 xk=(x1k, x2k,…, xNk)，合意產(chǎn)出向量為 yk=(y1k, y2k,…, yMk)以及非合意產(chǎn)出向量為 uk=(u1k, u2k,…, uJk)，進(jìn)一步假設(shè) 1 0( 1, 2..., ) J j jk ? ? uk K ? ? 和? ? ? ? 。那么，環(huán)境效率可以通過測算? * 得到： 1 * 1 1 1 1 1 / min 1 1 / s.t. , 1, 2, ..., , 1, 2, ..., , 1, 2, ..., 0, 1, 2..., ; , 0 n m N S n no M S m mo K k k nk n no K k k mk n mo K k k jk jo k nn x N x M zx s x n zy s y m M zu u j J z k Ks s ??????????? ?????? ??? ?? ??????? =1 ≥ ≥ (1)式(1)中，zk≥0 表示規(guī)模報酬不變，松弛變量 ns? 和 n s? 分別表示要素投入過度和產(chǎn)出不足。由式(1)可知，0<? * ≤1，? * 值越大表明環(huán)境效率越接近完全效率，因此，如果沒有冗余的投入和產(chǎn)出，那么 0 n n s s ? ? ? ? ，? * =1。

　　運用 SBM 模型測算農(nóng)業(yè)環(huán)境效率，需要確定投入和產(chǎn)出(合意產(chǎn)出和非合意產(chǎn)出)變量。本文在問卷調(diào)查獲得數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，選擇投入變量為土地要素、勞動要素以及資本要素;合意產(chǎn)出變量為農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)經(jīng)營總收入(萬元)，而非合意產(chǎn)出變量為農(nóng)戶家庭農(nóng)業(yè)產(chǎn)生活動中產(chǎn)生的碳排放量(kg)，具體根據(jù)農(nóng)戶相關(guān)碳排放源的投入量乘以碳排放系數(shù)① 估算得出[12]。各要素和指標(biāo)變量的定義以及具體計算方法參見表 1。

　　(二)截斷型 SFA 模型

　　設(shè)定的截斷回歸模型的一般形式如下： 01 2 3 _ XL zlb lcc dq dum i ii i ?? ? ? ? ? ??? ? (2)式(2)中，XLi 為第一步 SBM-DEA 模型測算的農(nóng)業(yè)環(huán)境效率得分的對數(shù)值，zlbi為要素稟賦結(jié)構(gòu)的對數(shù)值，lcci 為勞動要素質(zhì)量對數(shù)值，dq_dum 為地區(qū)虛擬變量，?1、?2和?3 為待估參數(shù)，?i 表示個體效應(yīng)。

　　在不完全競爭市場中，技術(shù)進(jìn)步以及環(huán)境的不確定很有可能會對農(nóng)業(yè)環(huán)境的改善產(chǎn)生不同程度的約束。農(nóng)戶稟賦特征和外部環(huán)境的異質(zhì)性可能會導(dǎo)致個體的技術(shù)革新和技術(shù)采納行為的差異。一般來說，如果農(nóng)戶稟賦特征和外部環(huán)境與技術(shù)進(jìn)步的方向和速度相匹配，那么技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的約束效應(yīng)和不確定性會減弱。相反，就會增加技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的約束和不確定性。因此，有必要在式(2)個體效應(yīng)?i 中考慮反映農(nóng)戶稟賦特征和外部環(huán)境的變量，綜合分析這些因素對技術(shù)進(jìn)步約束和不確定性的影響，最終闡釋技術(shù)進(jìn)步約束和不確定性對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率影響的機理。

　　為了表征技術(shù)進(jìn)步約束和不確定性對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的隨機干擾，本文嘗試在式(2)個體效應(yīng)?i 中納入技術(shù)進(jìn)步的影響效應(yīng)。借鑒連玉君等(2009)對異質(zhì)性隨機前沿模型的設(shè)定方法，構(gòu)建截斷型 SFA 模型具體形式為[13]： 01 2 3 _ XL zlb lcc dq dum v u i i i ii ? ? ? ? ?? ? ??? (3)式(3)中，假定?i=vi?ui，ui 具有單邊分布的特征，表示效率損失項，vi 為不可觀察的隨機擾動項且服從獨立正態(tài)分布，亦即vi~i.i.d.N(0, 2 ? v )。進(jìn)一步假設(shè)ui服從非負(fù)的截斷型半正態(tài)分布，亦即ui ~N+ (?i, 2 ?i ? )，并對 ui 的異質(zhì)性設(shè)定如下：? ?? ? ? ? ? ?? ?? ? ? 以及 (4)式(4)中，bo 和 b1 為常數(shù)項，?i ?為農(nóng)戶自身、家庭稟賦以及外部環(huán)境等變量，?和?為待估參數(shù)。為了克服參數(shù)估計中的非一致和偏誤的問題，本文采用極大似然法對式(3)進(jìn)行整體估計。

　　三、變量選擇與數(shù)據(jù)來源

　　(一)變量選擇

　　1.農(nóng)業(yè)環(huán)境效率。本文采用非徑向、非角度 SBM 模型測算的農(nóng)業(yè)環(huán)境效率(xl)作為被解釋變量。這種指標(biāo)的選擇能夠更好地兼顧農(nóng)業(yè)環(huán)境保護(hù)和農(nóng)業(yè)發(fā)展間的協(xié)調(diào)關(guān)系，同時也能夠在環(huán)境治理過程中充分考慮到農(nóng)戶生計的可持續(xù)性。

　　2.要素稟賦。要素稟賦與技術(shù)進(jìn)步方向相互匹配，會提高技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的促進(jìn)作用，相反將會降低技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用。為了進(jìn)一步檢驗要素稟賦對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的復(fù)雜影響，本文選擇要素稟賦結(jié)構(gòu)(zlb)和勞動要素質(zhì)量(lcc)兩個變量來表征要素稟賦。

　　3.技術(shù)進(jìn)步。本文借鑒 Jaffe et al.(2003)的研究思路，將技術(shù)進(jìn)步過程劃分為革新和采納兩個階段① ，分別選擇技術(shù)革新(js)和技術(shù)采納(qd)兩個指標(biāo)表征技術(shù)進(jìn)步的過程。考慮到農(nóng)戶自身、家庭稟賦以及外部環(huán)境會對技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生影響，進(jìn)一步可能會影響到農(nóng)業(yè)環(huán)境效率，因此，本文同時選擇了主要承擔(dān)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人的教育程度(jy)、家庭土地經(jīng)營規(guī)模(td)、政策質(zhì)量(zc)和經(jīng)濟基礎(chǔ)(jj)等變量。

　　(二)數(shù)據(jù)來源及分組說明

　　為了從微觀層面揭示技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境的影響，課題組在 2017 年寒假期間采用問卷調(diào)查的方式對農(nóng)戶開展了實地考察。范圍包括廣西(桂平市和灌陽縣)和甘肅(廣河縣和安定區(qū))4 個糧食主產(chǎn)縣區(qū)，每個省(區(qū))發(fā)放問卷 400 份，采用一對一訪談法和座談法進(jìn)行調(diào)查，共收回有效問卷 772 份。甘肅和廣西是西部地區(qū)兩個重要的糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)，既保障著區(qū)域糧食供需平衡，更承擔(dān)著穩(wěn)定糧食生產(chǎn)的責(zé)任。然而，兩個省(區(qū))現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展均面臨著不同程度的資源環(huán)境約束。甘肅屬于干旱、半干旱地區(qū)，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境脆弱，而經(jīng)濟欠發(fā)達(dá)的廣西又受制于人多地少、糧食種植面積下降和投入不足等不利因素。那么，重視和依靠農(nóng)業(yè)科技發(fā)展、走內(nèi)涵式發(fā)展道路、實現(xiàn)“藏糧于地、藏糧于技”戰(zhàn)略，對于兩省(區(qū))具有重要的現(xiàn)實意義。

　　本研究主要采用 SBM-DEA 模型來測算農(nóng)業(yè)環(huán)境效率值，而 DEA 技術(shù)對數(shù)據(jù)的異常離群值特別敏感。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)的整體情況，本文刪除了農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模超過 13.333hm2 以上以及 1.333hm2 以下的樣本，共刪除樣本 42 份，最終分析的樣本數(shù)為 730 份。

　　四、實證結(jié)果及分析

　　(一)農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的測算結(jié)果

　　從表 1、圖 1 可知，全樣本農(nóng)戶農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的均值為 0.635，標(biāo)準(zhǔn)差為 0.29，最大值和最小值分別為 1.0 和 0.05。其中，農(nóng)業(yè)環(huán)境效率比較集中在 0.2~0.4 之間和 0.8~1.0 之間，展現(xiàn)出了較明顯兩極分化的趨勢特點。誘致性技術(shù)進(jìn)步理論認(rèn)為，要素稟賦和積累狀態(tài)決定了技術(shù)進(jìn)步的方向和速度，如果技術(shù)進(jìn)步的方向和速度與農(nóng)戶擁有的要素稟賦間匹配度較高，那么展現(xiàn)出的農(nóng)業(yè)環(huán)境效率就較高，相反農(nóng)業(yè)環(huán)境效率會較低。據(jù)此判斷，在要素稟賦與技術(shù)進(jìn)步方向和速度匹配度較高的農(nóng)戶中，農(nóng)業(yè)環(huán)境效率會較高，反之農(nóng)業(yè)環(huán)境效率較低，即農(nóng)戶間農(nóng)業(yè)環(huán)境效率分布存在“馬太效應(yīng)”。本文接下來將考察農(nóng)業(yè)環(huán)境效率在農(nóng)戶間的“馬太效應(yīng)”將會受到要素稟賦和技術(shù)進(jìn)步怎樣的影響的問題。

　　(二)截斷型 SFA 模型檢驗結(jié)果

　　從表 2 可以看出，模型Ⅰ的對數(shù)似然值為 769.1786，明顯高于其他四個模型的對數(shù)似然值，一定程度表明完全異質(zhì)性隨機前沿模型的設(shè)定要比其他設(shè)定形式優(yōu)越。可以通過 LR1 和 LR2 兩次似然比檢驗進(jìn)一步對模型設(shè)定的合理性進(jìn)行判斷。LR1 似然比檢驗統(tǒng)計量服從自由度為 1 的卡方分布。具體檢驗的內(nèi)容是：相對于傳統(tǒng)的隨機前沿模型(模型Ⅴ)來說，不同形式的異質(zhì)性隨機前沿模型的設(shè)定是否合理。 LR1 似然比檢驗的 P 值都為 0，不同異質(zhì)性隨機前沿模型的設(shè)定(模型Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ)都拒絕了與模型Ⅴ不存在顯著差異的原假設(shè)，而且模型Ⅰ的 LR1 似然比值最大，表明完全異質(zhì)性隨機前沿模型的設(shè)定更合理。LR2 似然比檢驗內(nèi)容是：其他模型的設(shè)定形式與完全異質(zhì)性隨機前沿模型(模型Ⅰ)之間不存在顯著差異。LR2 似然比檢驗的 P 值都為 0，即其他模型設(shè)定形式與模型Ⅰ之間存在顯著差異。綜合檢驗的結(jié)果表明，完全異質(zhì)性隨機前沿模型(模型Ⅰ)的設(shè)定形式是更加合理的，即說明技術(shù)進(jìn)步約束及其不確定性對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的影響是顯著的，本文隨后的分析均是基于模型Ⅰ的形式和估計結(jié)果進(jìn)行。

　　模型Ⅰ檢驗結(jié)果顯示，在考慮技術(shù)進(jìn)步約束及其不確定性對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的沖擊下，要素稟賦結(jié)構(gòu)在 1%顯著水平下對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率產(chǎn)生了負(fù)向作用，而勞動要素質(zhì)量對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的正向作用通過了 1%顯著性水平檢驗，地區(qū)虛擬變量對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的正向影響也通過了 1%顯著性水平檢驗。要素稟賦結(jié)構(gòu)的彈性系數(shù)為?0.659，勞動要素質(zhì)量的彈性系數(shù)為 0.7371，一定程度上表明，隨著勞動要素質(zhì)量的提升會逐漸消除要素稟賦結(jié)構(gòu)升級帶來的農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的下降，整體上要素稟賦對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的提升作用顯著。此結(jié)論也在微觀層面上證實了武舜臣等(2016)宏觀層面的判斷[9]。

　　技術(shù)進(jìn)步約束及其不確定性實證結(jié)果顯示(見模型Ⅰ的第二、第三部分)，教育程度在技術(shù)進(jìn)步的約束方程和不確定性方程中均在 5%水平上顯著為正，說明個體教育程度的提高并沒有緩解和降低技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的約束和不確定性的影響。已有文獻(xiàn)研究表明，西部地區(qū)偏向勞動密集型的技術(shù)水平低于其經(jīng)濟發(fā)展水平，人力資本的結(jié)構(gòu)與技術(shù)進(jìn)步方向缺乏契合，導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的波動[14]。本文樣本農(nóng)戶個體教育程度普遍偏低(教育程度均值為 8.8753，見表 1)，要素稟賦結(jié)構(gòu)升級誘致的技術(shù)進(jìn)步方向更偏向于資本技能型，造成了低技能人力資本與技術(shù)進(jìn)步方向的不匹配，提高了技術(shù)進(jìn)步約束效應(yīng)以及技術(shù)進(jìn)步的不確定性。

　　土地經(jīng)營規(guī)模在技術(shù)進(jìn)步約束和不確定性方程中，分別具有正向作用和負(fù)向作用，且均通過了 1% 顯著性水平檢驗。結(jié)果表明，土地經(jīng)營規(guī)模增強了技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的約束效應(yīng)，而降低了技術(shù)進(jìn)步的不確定性。一般來看，隨著農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模的擴大，農(nóng)戶采用新環(huán)境技術(shù)替代舊技術(shù)的成本會大大增加，大規(guī)模使用新環(huán)境技術(shù)所面臨的風(fēng)險也會更大，在風(fēng)險規(guī)避行為下，農(nóng)戶更加擔(dān)心新環(huán)境技術(shù)對產(chǎn)量的影響，因此，隨著經(jīng)營規(guī)模的擴大，農(nóng)戶更傾向選擇舊的、熟悉的技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)，具有較強的技術(shù)路徑“鎖定效應(yīng)”。農(nóng)戶的技術(shù)路徑依賴行為提高了技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境的約束效應(yīng)，而降低了技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的不確定影響，本文的研究結(jié)論與 Jaffe et al.(2003)的宏觀判斷一致[1]。

　　政策質(zhì)量在技術(shù)進(jìn)步約束方程中具有負(fù)向作用，且通過 5%顯著性水平檢驗，而在不確定性方程中具有正向作用，但不顯著。環(huán)境政策能夠誘致要素稟賦結(jié)構(gòu)發(fā)生變化而引發(fā)技術(shù)進(jìn)步的轉(zhuǎn)向，即技術(shù)進(jìn)步的速度和方向受到環(huán)境政策的約束和激勵機制的影響[6]。因此，提高政策質(zhì)量有利于緩解技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的約束，同時政策質(zhì)量的提高在一定程度上也有利于降低技術(shù)進(jìn)步的不確定性。

　　經(jīng)濟基礎(chǔ)在技術(shù)進(jìn)步的約束方程和不確定性方程中分別具有顯著的負(fù)向和不顯著的負(fù)向作用。可以看出，經(jīng)濟水平的發(fā)展更有利于微觀農(nóng)戶環(huán)境技術(shù)的革新和采納，能夠彌補農(nóng)戶因技術(shù)進(jìn)步而導(dǎo)致的成本，緩解了技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的約束。而提高經(jīng)濟水平降低技術(shù)進(jìn)步的不確定性的作用效應(yīng)存在，但是不顯著。

　　用新環(huán)境技術(shù)采納意愿表征的技術(shù)采納變量，在技術(shù)進(jìn)步的約束方程和不確定性方程中均具有顯著的正向作用。結(jié)果表明，農(nóng)戶新環(huán)境技術(shù)采納的意愿顯著地帶來了技術(shù)進(jìn)步的約束和不確定性。雖然農(nóng)戶新環(huán)境技術(shù)采納意愿較高，但鑒于樣本農(nóng)戶教育程度較低，且考慮新環(huán)境技術(shù)可能帶來的風(fēng)險、成本以及對產(chǎn)量的影響，實際采納的人數(shù)較少。這種判斷比較符合農(nóng)戶風(fēng)險規(guī)避的行為特點，最終導(dǎo)致了農(nóng)戶的新環(huán)境技術(shù)采納意愿并沒有緩解技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的約束效應(yīng)。

　　用獲得新技術(shù)的渠道數(shù)表征的技術(shù)革新在技術(shù)進(jìn)步的約束方程和不確定性方程中均具有顯著的負(fù)向作用。結(jié)果表明，農(nóng)戶獲得新環(huán)境技術(shù)的渠道越多對緩解技術(shù)進(jìn)步約束效應(yīng)和降低技術(shù)進(jìn)步的不確定性越有積極的作用。獲得新技術(shù)的渠道越多，一方面表明農(nóng)戶對新環(huán)境技術(shù)的信息了解越全面，越能夠降低農(nóng)戶學(xué)習(xí)的成本并提升其新環(huán)境技術(shù)的運用能力;另一方面表明農(nóng)戶在獲得新技術(shù)的渠道中能夠獲得關(guān)于新技術(shù)的更加全面的信息，能夠降低新環(huán)境技術(shù)風(fēng)險以及不確定性，農(nóng)戶在實際中執(zhí)行采納行為越多。因此，這種充分的信息了解降低了農(nóng)戶技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的約束以及不確定性。

　　(三)不同規(guī)模組截斷型 SFA 模型檢驗結(jié)果

　　隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展和土地流轉(zhuǎn)制度的完善，農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營已經(jīng)成為不爭的事實。但從表 2 的實證結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，土地經(jīng)營規(guī)模對技術(shù)進(jìn)步約束和不確定性的影響具有很大的差異性和復(fù)雜性。為了更加清晰地考察技術(shù)進(jìn)步約束和不確定性在不同規(guī)模組中會發(fā)生怎樣的變化，本文利用表 2 中模型Ⅰ的設(shè)定形式，對不同規(guī)模組① 農(nóng)戶技術(shù)進(jìn)步約束及其不確定性對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的影響差異進(jìn)行實證檢驗，結(jié)果列示在表 3 中。

　　在不同規(guī)模組中，要素稟賦結(jié)構(gòu)升級對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的影響均表現(xiàn)出了顯著的負(fù)向作用，而勞動要素質(zhì)量都具有顯著的正向影響。從彈性系數(shù)看，隨著規(guī)模擴大，要素稟賦結(jié)構(gòu)升級的負(fù)向作用逐漸減弱而勞動要素質(zhì)量的正向作用基本保持在 0.740 左右，且正向作用效應(yīng)均大于負(fù)向作用。隨著規(guī)模擴大，勞動要素質(zhì)量對要素稟賦結(jié)構(gòu)升級正向彌補效應(yīng)① 具有明顯的“N 型”趨勢，即在中等規(guī)模組 1 和大規(guī)模組中要素稟賦與技術(shù)進(jìn)步方向匹配度較高，農(nóng)業(yè)環(huán)境效率值較大，而小規(guī)模組和中等規(guī)模組 2(mid1)中兩者的匹配度較低，農(nóng)業(yè)環(huán)境效率值較小。結(jié)論一定程度上證實了農(nóng)戶間農(nóng)業(yè)環(huán)境效率“馬太效應(yīng)”的存在。同時也說明，在不同規(guī)模組中要素稟賦結(jié)構(gòu)升級引發(fā)的技術(shù)進(jìn)步方向更偏向于勞動非技能型，而沒有出現(xiàn)誘致性技術(shù)進(jìn)步理論預(yù)期的資本技能型的技術(shù)進(jìn)步方向，導(dǎo)致要素稟賦結(jié)構(gòu)升級和勞動要素質(zhì)量對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率負(fù)向和正向的作用。在農(nóng)業(yè)要素稟賦結(jié)構(gòu)升級的現(xiàn)實面前，為了提高農(nóng)戶農(nóng)業(yè)環(huán)境效率，資本技能型技術(shù)進(jìn)步是未來必然的轉(zhuǎn)向方向，但勞動非技能型技術(shù)進(jìn)步方向也有較大的潛力和空間。

　　在技術(shù)進(jìn)步約束方程中，教育程度在不同規(guī)模組中對技術(shù)進(jìn)步約束的影響基本都為正向，但均不顯著。表明教育程度的提高并沒有隨著農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模的擴大而緩解技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率提升的約束效應(yīng)。土地經(jīng)營規(guī)模在中等規(guī)模組以上中都顯著地增強了技術(shù)進(jìn)步的約束效應(yīng)。從參數(shù)估計系數(shù)看，隨著農(nóng)戶經(jīng)營規(guī)模的擴大，技術(shù)進(jìn)步的約束效應(yīng)逐漸變強。政策質(zhì)量只在中等規(guī)模組 1 中顯著降低了技術(shù)進(jìn)步的約束效應(yīng)，而在其他規(guī)模組中的約束效應(yīng)不明顯。這表明在中等規(guī)模組中，環(huán)境政策更加有效，更能緩解技術(shù)進(jìn)步的約束效應(yīng)，也在一定程度上支持了“適度規(guī)模經(jīng)營”的發(fā)展思路。經(jīng)濟基礎(chǔ)參數(shù)估計在中等規(guī)模組 1 和大規(guī)模組中顯著為負(fù)和正，而在其他規(guī)模組中不顯著，表明經(jīng)濟水平的發(fā)展更加有力地緩解了中等規(guī)模組農(nóng)戶所面臨的技術(shù)進(jìn)步約束，而對小規(guī)模組、中等規(guī)模組 2 農(nóng)戶來說緩解的效果很小，甚至出現(xiàn)了隨著經(jīng)營規(guī)模擴大約束效應(yīng)增強的趨勢。技術(shù)采納在小規(guī)模組和中等規(guī)模組 1 中顯著地增強了技術(shù)進(jìn)步的約束，而在其他規(guī)模組約束效應(yīng)不顯著且作用效應(yīng)具有不確定性。技術(shù)革新在中等規(guī)模組 1 中顯著地降低了技術(shù)進(jìn)步的約束效應(yīng)，而在其他規(guī)模組中不顯著，但表現(xiàn)出小規(guī)模農(nóng)戶普遍受到了技術(shù)進(jìn)步的約束。

　　在技術(shù)進(jìn)步不確定性方程中，教育程度在小規(guī)模組中顯著地增加了技術(shù)進(jìn)步的不確定性，而在其他規(guī)模組中不顯著，表明小規(guī)模組農(nóng)戶的教育程度給其帶來了明顯的技術(shù)進(jìn)步不確定性。土地經(jīng)營規(guī)模在中等規(guī)模組 1 中具有顯著的降低技術(shù)進(jìn)步不確定性的作用，而在其他規(guī)模組中不顯著，但參數(shù)的符號表明經(jīng)營規(guī)模越大，技術(shù)進(jìn)步帶來的不確定性越強。政策質(zhì)量只在小規(guī)模組中顯著地增加技術(shù)進(jìn)步的不確定性，在中等規(guī)模組 2 和大規(guī)模組中增加技術(shù)進(jìn)步不確定性的效應(yīng)不顯著，而在中等規(guī)模組 1 中卻出現(xiàn)了不明顯的不確定性被減少的趨勢。一方面表明小規(guī)模和大規(guī)模農(nóng)戶并沒有從政策中降低技術(shù)進(jìn)步的不確定性，另一方面也說明政策質(zhì)量只能引導(dǎo)農(nóng)戶技術(shù)進(jìn)步過程，但最終執(zhí)行技術(shù)進(jìn)步行為的還是農(nóng)戶自身。經(jīng)濟基礎(chǔ)在小規(guī)模組和中等規(guī)模組 2 中具有顯著地增加和降低技術(shù)進(jìn)步不確定性的作用，而在其他規(guī)模組中不顯著。技術(shù)革新在不同規(guī)模組中均不顯著，但在小規(guī)模組和中等規(guī)模組 1 中能夠降低技術(shù)進(jìn)步的不確定性，而在中等規(guī)模組 2 和大規(guī)模組中卻增加了技術(shù)進(jìn)步的不確定性。技術(shù)采納只在中等規(guī)模組 1 中具有顯著增強技術(shù)進(jìn)步不確定性的作用，而在大規(guī)模中這種效應(yīng)不顯著，表明大規(guī)模組農(nóng)戶具有更強的技術(shù)路徑依賴。

　　五、結(jié)論及討論

　　本文采用廣西、甘肅 2 省(區(qū))730 份微觀農(nóng)戶數(shù)據(jù)，基于誘致性技術(shù)進(jìn)步理論和農(nóng)業(yè)環(huán)境效率框架，充分考慮技術(shù)進(jìn)步的過程，利用改進(jìn)的兩步法 DEA 技術(shù)，實證檢驗了在全樣本和不同規(guī)模組中要素稟賦、技術(shù)進(jìn)步約束及其不確定性對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的差異影響。實證得到的基本結(jié)論如下。

　　1.全樣本農(nóng)戶農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的均值為 0.635，且主要集中在 0.2~0.4 之間和 0.8~1 之間，展現(xiàn)出明顯兩極分化的特點。在要素稟賦與技術(shù)進(jìn)步方向、速度匹配度較高的農(nóng)戶中，農(nóng)業(yè)環(huán)境效率會較高，反之農(nóng)業(yè)環(huán)境效率較低，即農(nóng)戶間農(nóng)業(yè)環(huán)境效率分布存在“馬太效應(yīng)”。

　　2.全樣本農(nóng)戶中要素稟賦結(jié)構(gòu)升級顯著地降低了農(nóng)業(yè)環(huán)境效率，而勞動要素質(zhì)量顯著地提高了農(nóng)業(yè)環(huán)境效率，但勞動要素質(zhì)量的正向效應(yīng)顯著地高于要素稟賦結(jié)構(gòu)升級的負(fù)向效應(yīng)，微觀上為我國農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)勞動節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步方向提供了證據(jù)。現(xiàn)有的農(nóng)戶教育程度顯著地加強了技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的約束效應(yīng)和不確定性;土地經(jīng)營規(guī)模顯著地增強了技術(shù)進(jìn)步的約束效應(yīng)，而顯著地降低了技術(shù)進(jìn)步的不確定性，表明隨著規(guī)模擴大，農(nóng)戶技術(shù)路徑“鎖定效應(yīng)”越強;政策質(zhì)量有效地緩解了技術(shù)進(jìn)步的約束效應(yīng);經(jīng)濟發(fā)展水平更有利于農(nóng)戶緩解和降低技術(shù)進(jìn)步的約束效應(yīng)和不確定性;農(nóng)戶較高的環(huán)境技術(shù)采納意愿顯著地增加了技術(shù)進(jìn)步的約束效應(yīng)及其不確定性;農(nóng)戶實際的技術(shù)采納行為顯著地降低了技術(shù)進(jìn)步的約束效應(yīng)及其不確定性。

　　3.不同規(guī)模組中對于農(nóng)業(yè)環(huán)境效率來說，勞動要素質(zhì)量對要素稟賦結(jié)構(gòu)升級的正向彌補效應(yīng)呈現(xiàn)了明顯“N 型”趨勢。農(nóng)戶教育程度在小規(guī)模組中更顯著地增強了技術(shù)進(jìn)步的不確定性;在小規(guī)模組中政策質(zhì)量顯著地增加了技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率提升的不確定性;在中等規(guī)模組 1、2 中經(jīng)濟基礎(chǔ)更加有效地緩解和降低技術(shù)進(jìn)步對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的約束效應(yīng)及不確定性;在中等規(guī)模組 1 中技術(shù)革新能有效地降低技術(shù)進(jìn)步的約束效應(yīng);中等規(guī)模組 1 中農(nóng)戶環(huán)境技術(shù)采納行為能夠顯著地降低技術(shù)進(jìn)步的約束但卻增加了不確定性。

　　本文的實證結(jié)論所預(yù)示的政策啟示非常明顯。目前，要素稟賦與技術(shù)進(jìn)步方向、速度間匹配度差異，造成了農(nóng)戶農(nóng)業(yè)環(huán)境效率呈現(xiàn)明顯的兩極分化的特點，在合理消除兩極分化逐步提升整體農(nóng)戶農(nóng)業(yè)環(huán)境效率中，應(yīng)該更加強調(diào)中、小規(guī)模農(nóng)戶勞動力質(zhì)量的提升，如增加農(nóng)戶正規(guī)教育年數(shù)以及非正規(guī)教育的機會，通過提升中、小規(guī)模農(nóng)戶人力資本水平，提高其新技術(shù)革新和采納的能力和意愿。另一方面，引導(dǎo)不同規(guī)模組農(nóng)戶采取差異化技術(shù)進(jìn)步的方向，即在政府和科技部門擴大技術(shù)等農(nóng)業(yè)資源供給規(guī)模基礎(chǔ)上，引導(dǎo)具有不同資源稟賦的農(nóng)戶取得差異化的技術(shù)進(jìn)步偏向性，如對勞動力資源較豐富的農(nóng)戶提供更多的資本節(jié)約型技術(shù)的供給;對資本和技術(shù)具有優(yōu)勢的農(nóng)戶提供勞動節(jié)約型技術(shù)的供給。這樣既能夠充分發(fā)揮農(nóng)戶自身稟賦特征，又能夠充分提高要素的利用效率，進(jìn)而提高農(nóng)戶農(nóng)業(yè)環(huán)境改善的能力。

　　本文的研究也存在一定的局限。由于數(shù)據(jù)獲取的限制，本文只是針對一年的截面數(shù)據(jù)檢驗了技術(shù)進(jìn)步約束和技術(shù)進(jìn)步不確定性對農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的影響。事實上，農(nóng)戶技術(shù)進(jìn)步的過程隨著時間的推移呈現(xiàn)非線性動態(tài)的變化趨勢，如 Geroski(2000)提出的農(nóng)戶技術(shù)采納呈現(xiàn)“S 型”曲線趨勢[7]。同時，環(huán)境污染也會隨著時間的變化產(chǎn)生積累效應(yīng)，即前期的環(huán)境污染會對當(dāng)期農(nóng)戶技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生影響，進(jìn)而會影響農(nóng)業(yè)環(huán)境的投入和產(chǎn)出。在這些方面本文只是考慮了當(dāng)期的狀況而沒有考慮時間因素，有可能會對本文關(guān)于技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)環(huán)境效率間關(guān)系判斷上產(chǎn)生在一定程度的影響。這些方面也為未來進(jìn)一步研究提供了方向。