基于绿色索洛模型的韶关市农业碳全要素生产率框架构建及减排潜力估计
作者： 刘浩 刘芮萌
摘要 在理论上构建了包含农业碳排放和碳吸收的正负环境要素在内的“绿色索洛模型”，考察能源资源投入和碳排污染对农业经济增长的影响与约束，以消除农业经济增长中的环境代价。2011—2021年韶关市面板数据进行实证检验，运用非期望产出的超效率SBM模型测度韶关市的农业碳全要素生产率，利用碳减排潜力模型测度韶关市农业碳减排潜力和潜力规模。结果表明：韶关市农业碳全要素生产效率均值为1.024，农业碳排放总量过剩，规模效率是制约农业碳全要素生产率提升的关键；韶关市农业碳减排潜力在波动中整体呈现上升趋势，农业碳减排潜力年均规模为7.254万t，农业碳减排仍有较大改进空间。据此提出补齐规模效率不佳短板、制定切实可行的碳减排措施的提升韶关市农业碳全要素生产率和持续推进农业碳减排的政策建议。
关键词 碳全要素生产率；绿色索洛模型；SBM模型；减排潜力
中图分类号 S-9 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2025）02-0224-04
doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2025.02.045
开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
Framework Construction of Agricultural Carbon Total Factor Productivity and Emission Reduction Potential Estimation in Shaoguan City Based on the Green Solow Model
LIU Hao LIU Rui-meng 2
（1. Business School，Shaoguan University，Shaoguan， Guangdong 512005; 2. North Guangdong Rural Revitalization Research Center，Shaoguan University，Shaoguan， Guangdong 512005）
Abstract This paper theoretically constructs a “green Solow model” incorporating positive and negative environmental elements including agricultural carbon emissions and carbon sequestration， considering the impact and constraints of energy and resource inputs and carbon emissions on agricultural economic growth to mitigate environmental costs associated with agricultural economic growth. Empirical testing is conducted using panel data from Shaoguan City for the period 2011-2021. The super-efficiency SBM model， incorporating non-expected output， is employed to measure the agricultural carbon total factor productivity of Shaoguan City， while the carbon emission reduction potential model is used to estimate the carbon emission reduction potential and scale of Shaoguan City. The research findings are as follows： The average agricultural carbon total factor productivity in Shaoguan City is 1.024， indicating an excess of agricultural carbon emissions， with scale efficiency being the key constraint on the improvement of agricultural carbon total factor productivity. The carbon emission reduction potential in Shaoguan City shows an overall increasing trend despite fluctuations， with an average annual scale of 72，540 tons， indicating significant room for improvement in agricultural carbon emission reduction. Based on these findings， it is suggested to address the shortcomings of scale efficiency and formulate practical carbon emission reduction measures to enhance the agricultural carbon total factor productivity in Shaoguan City and sustainably promote agricultural carbon emission reduction.
Key words Carbon total factor productivity；Green Solow model；SBM model；Emission reduction potential
党的十九大报告首次提出“高质量发展”概念，二十大报告给出实现高质量发展的关键环节是“推动经济社会实现绿色化、低碳化发展”。农业作为国民经济的基础，高投入与低效率的农业发展模式不满足农业高质量发展要求，需要推动农业由增产向提质增效转变［1］。自索洛模型提出以来，全要素生产率被广泛应用于经济增长核算框架之中，成为评价经济增长质量的关键指标［2-5］。经典经济增长理论从总量生产函数角度出发，认为推动经济增长的主要动力源泉是全要素生产率的提高。全要素指标是一种考虑各种投入和产出来计算碳效率的方法，新经济增长理论认为全要素生产率是增长的核心和持续发展的关键［6］。农业生产的要素投入在促进农业经济增长的过程内含“环境代价”，一定程度上造成了经济损失。农业碳全要素生产率是衡量农业经济增长与农业碳排放关系的重要指标，也是评估区域农业碳中和目标进展的重要参考［7］。这一指标不仅衡量碳减排潜力，也从经济发展效率和绿色低碳可持续等方面体现高质量发展水平。
该研究的边际贡献主要体现在：一是研究对象。国内的研究多集中于省域［2］、区域［3］、行业［4］等较大的层面，对市域层面农业碳全要素生产率的研究很少。但经济水平和资源禀赋的差异导致区域农业碳全要素生产率的空间异质性，运用考虑非期望产出的超效率SBM模型有针对性地测算韶关市农业碳全要素生产率，对了解韶关市农业绿色低碳效率的整体状态，为后续韶关农业转型升级与发展提供理论支撑。二是研究内容。农业绿色低碳发展要求在既定生产要素投入前提下保证期望产出并削减非期望产出［5］，要实现这一目标，客观上要求对农业生产系统的碳全要素生产效率进行科学测度，即以理论上可达到的前沿最佳碳排放量与实际排放量进行比较，进而判断碳全要素生产效率的高低和碳减排潜力的大小。在农业碳全要素生产率测度基础上，利用减排潜力测算模型，分解出农业碳全要素生产率的无效成分，进而挖掘韶关市农业碳减排规模和碳减排潜力。三是研究方法。目前国内包容性增长和绿色增长方面的文献较多，但将两者纳入同一框架并聚焦经济效率的研究仍然较少。该研究将碳排放和碳汇分别作为非期望产出和期望产出纳入农业经济增长模型中，构建绿色索洛模型及农业碳全要素生产率指标体系。
提高农业碳全要素生产率对于实现农业经济增长和节能减排的双重效益至关重要，市域农业碳全要素生产率研究对于区域实现碳达峰和碳中和目标具有现实意义。该研究从韶关市域层面出发，以农业碳全要素生产率测算作为衡量农业高质量发展的切入点，利用绿色索洛模型构建韶关市农业碳全要素生产率的理论框架基础上，运用超效率SBM模型对韶关农业碳全要素生产率状况及其效率进行合理评价，并通过比较当前农业碳排放情况与最优碳排放情况差距测算韶关农业碳减排潜力，以期为韶关市制定差异化有针对性的绿色农业发展政策提供实证依据，促进韶关农业绿色、低碳、高质量发展。
1 理论框架
在传统农业经济增长模型中，生产的投入要素只有资本K和劳动L，产出为Y。没有考虑环境因素，忽略了生态环境与产出之间的相互影响。一方面，生态环境中蕴藏着丰富的能源资源可供农业生产所用，能源资源已经成为农业生产过程中的重要投入要素之一；另一方面，生态环境还部分吸收了农业生产排放的污染，污染的过度排放又会降低生态环境的承载能力。因此，学者逐渐将环境和生态相关变量纳入农业全要素生产率的研究框架中，以全面反映农业发展的质量问题，而衍生出农业碳全要素生产率的概念。农业现代化发展使机械化带来的能源消耗成为农业碳减排的最大不确定因素。
根据绿色索洛增长模型理论［8］，对农业碳全要素生产效率的核算需加入自然资本，而自然资本可以分为资源投入与资源产出的污染排放。在绿色索洛增长的理论框架下，考虑到农业资源消耗与农业碳排放，可以利用碳全要素生产率替代全要素生产率衡量农业经济增长的“质”与“量”。与传统的全要素生产率相比，碳全要素生产率更加强调“绿色”“低碳”的内涵，生产函数中包括与生态环境相关的能源、资源要素以及作为非期望产出的碳排放。该研究借鉴王昀等［9］构建的绿色增长理论框架的基本思想，构建农业碳全要素生产率增长模型，具体表示如下：
F（y，b）=f（Ac，L，K，h）（1）
其中：农业生产投入要素包括劳动L、资本（固定和流动）K、环境要素（能源和资源）h；产出除了正常的期望产出（农业产值和农业碳汇）y，还包括非期望产出b；Ac代表农业碳全要素生产率。结合农业面临的高污染、高排放问题，农业绿色低碳转型需要提高碳全要素生产率。具体地，可以用3个维度表征农业绿色升级的空间（图1）：第一维度（坐标轴y）表示期望产出，即农业产值（经济期望）和农业碳汇（生态期望）；第二维度（坐标轴h）为能源、资源等环境要素投入量；第三维度（坐标轴AE）是非期望产出，即农业碳排放量。
假定，A点表示韶关农业的当前生产状况，E点为实现农业绿色、低碳增长的碳全要素生产率目标，则农业的碳全要素生产率提升方向可以用空间向量AE表示，进而分解为3个具体的方向：