技術進步約束、不確定性與農業環境效率

技術進步約束、不確定性與農業環境效率 摘要：為了能夠深入分析要素稟賦、技術進步約束及其不確定性對農戶農業環境效率的差異化影響，本文基于誘致性技術進步理論和農業環境效率框架，采用廣西、甘肅 2 省(區)7 　　內容摘要：為了能夠深入分析要素稟賦、技術進步約束及其不確定性對農戶農業環境效率的差異化影響，本文基于誘致性技術進步理論和農業環境效率框架，采用廣西、甘肅 2 省(區)730 份微觀農戶數據，遵循技術進步的過程，利用改良的兩步法 DEA 模型進行了實證檢驗。結果說明：(1)全樣本農戶農業環境效率的均值為 0.635，具有明 顯兩極分化的趨勢特點;(2)在全樣本和不同規模組中，要素稟賦結構升級與技術進步方向匹配度較低進而降低了農業環境效率，勞動要素質量與技術進步方向匹配度較高進而提高了農業環境效率;(3)不同規模組中，要素稟賦、技術進步約束及其不確定性對農業環境效率的影響具有顯著差異，且小規模和大規模農戶更具有顯著的技術進步的路徑“鎖定效應〞。本研究旨在探討不同規模農戶技術進步的約束條件，以期為農業科技支撐農業現代化開展和糧食生產提供微觀實證依據。 　　本文源自姚增福; 劉欣， 調研世界 發表時間：2022-07-14 　　關鍵詞：技術進步;約束;不確定性;農業環境效率 　　一、引言和文獻綜述 　　2022 年中央一號文件在提到加快農業環境突出問題治理時指出：“根本形成改善農業環境的政策法規制度和技術路徑，確保農業生態環境惡化趨勢總體得到遏制，治理明顯見到成效〞，并在 2022 年中央一號文件中就此問題再次指出：“深入開展農藥化肥減量行動，加強農膜污染治理，推進秸稈綜合利用〞?？梢?，治理農村生態環境突出問題已成為國家相關部門的一致行動，并在實踐中充分表達了環境政策制度和技術進步路徑在農業環境治理中的重要作用。實際上，社會活動的環境后果往往受到技術進步的速度和方向的影響，而技術進步的速度和方向又受到環境政策的約束和鼓勵機制的影響[1]。環境組合政策的鼓勵機制不僅鼓勵社會活動個體從事和環境有關的技術研究開發(R&D)和投資，更影響著技術進步的方向和技術擴散的速度和程度[2]。促進環境技術進步的組合政策能夠降低控制污染的政策本錢和產生技術進步，如果組合政策與技術進步之間能夠形成良好的互補，能進一步降低技術政策的本錢，但現實技術進步以及環境變化的不確定性往往提高了環境政策的本錢[1-4]。因此，準確識別技術進步、環境變化以及它們對環境的影響就成為制定有效環境政策的關鍵，亦是環境政策制定的邏輯起點。 　　環境政策的制定需要越來越多地關注技術進步的影響，環境政策和技術進步之間的關系成為了當前學者和政策制定者關注的重點和熱點。一方面，關于技術進步對環境影響的研究。內生性技術進步理論認為，宏觀經濟增長主要來源于要素的替代和技術進步，技術進步是經濟系統活動及鼓勵的結果。該理論更加關注技術研究和開發的支出以及中性的技術進步[1]。但誘致性技術進步理論認為，經濟增長中技術進步是有偏的，以市場為根底的環境政策能夠引發資源節約技術的創新，如果這種技術進步能夠降低企業環境治理的本錢，那么企業的環境污染才會降低[5]。另一方面，關于技術進步約束對環境影響的研究。環境政策是否能夠促進個體產生采納新技術的意愿、執行新技術采納、擴散的行為以及經濟、生態環境的動態變化都為技術進步帶來了很大的不確定性，約束了技術進步的環境效應。誘致性技術進步下，個體承當新技術的研究和開發投資活動，但受限于個體融資的困難以及技術的溢出效應，如果沒有環境政策確保新技術創新個體的最大化利益，會導致個體新技術創新投資的下降[6]。最后，關于技術進步不確定性對環境影響的研究。技術進步的不確定性也是約束新技術采納的重要因素，而且這種不確定性是經濟活動固有的，內生于技術進步過程，新技術會給采納者帶來學習本錢以及未來收益的不確定性[7-8]。武舜臣等(2022)認為，農業要素相對稟賦和積累狀態決定了技術進步的方向，如果兩者之間不匹配，將會降低技術進步的促進作用[9]。 　　縱觀已有文獻，關于農業環境和技術進步問題的宏觀研究、技術進步過程中某個階段的微觀研究已經取得很多研究成果，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。但在誘致性技術進步理論和農業環境效率框架下，從技術進步全過程視角針對技術進步約束及其不確定性對農業環境影響的研究很少，缺少此理論微觀方面的實證證據。因此，本文的主要研究內容集中在以下幾方面：(1)基于誘致性技術進步理論，將技術進步過程分為技術革新和技術采納兩個階段，并結合農戶自身及家庭稟賦、經濟、制度等外部環境，全面考察這些因素對技術進步約束及其不確定性的差異影響;(2)利用廣西、甘肅 2 省(區)730 份微觀數據，在統籌兼顧資源、環境和開展的農業環境效率框架下，采用改良的兩步法 DEA 模型，實證檢驗技術進步約束及其不確定性對農業環境效率的差異影響，為誘致性技術進步理論在分析環境問題時提供微觀的實證證據;(3)將樣本農戶分成了不同規模組，實證檢驗在不同規模組中技術進步約束以及技術進步不確定性對農業環境效率的異質性影響。 　　二、模型與方法 　　為了能夠充分利用非參數法(DEA)在測算農業環境效率上的優勢，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缺乏，文獻提出了混合 DEA-SFA 處理技術[10]?；旌?DEA-SFA 處理技術是在三階段 DEA 模型根底上開展起來的，主要是在第二階段中利用參加環境等因素的 SFA 模型來調整第一階段 DEA 效率估計中投入的冗余量，最后再利用調整后的投入變量糾正效率估計得分。而兩步法 DEA 技術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進步對農業環境效率的影響，本文在綜合三階段 DEA 和兩步法 DEA 技術根底上，通過改良的兩步法 DEA 技術來進行具體分析。 　　本文改良的兩步法 DEA 技術根本思想是：第一步通過考慮投入產出松弛變量問題的 SBM-DEA 模型，在參加環境污染“壞的產出〞情況下測算農業環境效率;第二步通過構建截斷型 SFA 模型來糾正第一步的效率測算，并進一步檢驗要素稟賦和技術進步對農業環境效率的影響。 　　(一)SBM-DEA 模型 　　在傳統 DEA 模型框架下，Tone(2022)提出了測算環境效率的 SBM(slacks-based measure)方法[11]。這種測算方法很好地解決了投入產出變量中松弛變量的估算問題。 　　假設決策單元 DMUk(k=1, 2…, K)，DMUk 的投入向量為 xk=(x1k, x2k,…, xNk)，合意產出向量為 yk=(y1k, y2k,…, yMk)以及非合意產出向量為 uk=(u1k, u2k,…, uJk)，進一步假設 1 0( 1, 2..., ) J j jk ? = uk K > = 和? = > = 。那么，環境效率可以通過測算r * 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 rN--=-=+==- +-=++= =-= == ==????? =1 ≥ ≥ (1)式(1)中，zk≥0 表示規模報酬不變，松弛變量 ns- 和 n s+ 分別表示要素投入過度和產出缺乏。由式(1)可知，0 　　運用 SBM 模型測算農業環境效率，需要確定投入和產出(合意產出和非合意產出)變量。本文在問卷調查獲得數據的根底上，選擇投入變量為土地要素、勞動要素以及資本要素;合意產出變量為農戶家庭農業經營總收入(萬元)，而非合意產出變量為農戶家庭農業產生活動中產生的碳排放量(kg)，具體根據農戶相關碳排放源的投入量乘以碳排放系數① 估算得出[12]。各要素和指標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 =+ + + + a aaa e (2)式(2)中，XLi 為第一步 SBM-DEA 模型測算的農業環境效率得分的對數值，zlbi為要素稟賦結構的對數值，lcci 為勞動要素質量對數值，dq_dum 為地區虛擬變量，a1、a2和a3 為待估參數，ei 表示個體效應。 　　在不完全競爭市場中，技術進步以及環境的不確定很有可能會對農業環境的改善產生不同程度的約束。農戶稟賦特征和外部環境的異質性可能會導致個體的技術革新和技術采納行為的差異。一般來說，如果農戶稟賦特征和外部環境與技術進步的方向和速度相匹配，那么技術進步對農業環境效率的約束效應和不確定性會減弱。相反，就會增加技術進步對農業環境效率的約束和不確定性。因此，有必要在式(2)個體效應ei 中考慮反映農戶稟賦特征和外部環境的變量，綜合分析這些因素對技術進步約束和不確定性的影響，最終闡釋技術進步約束和不確定性對農業環境效率影響的機理。 　　為了表征技術進步約束和不確定性對農業環境效率的隨機干擾，本文嘗試在式(2)個體效應ei 中納入技術進步的影響效應。借鑒連玉君等(2022)對異質性隨機前沿模型的設定方法，構建截斷型 SFA 模型具體形式為[13]： 01 2 3 _ XL zlb lcc dq dum v u i i i ii = + + + +- a aaa (3)式(3)中，假定ei=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分布，亦即vi~i.i.d.N(0, 2 s v )。進一步假設ui服從非負的截斷型半正態分布，亦即ui ~N+ (mi, 2 mi s )，并對 ui 的異質性設定如下：m wJ s w r m =+ =+ ￠ ￠ 以及 (4)式(4)中，bo 和 b1 為常數項，wi ￠為農戶自身、家庭稟賦以及外部環境等變量，J和r為待估參數。為了克服參數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)進行整體估計。 　　三、變量選擇與數據來源 　　(一)變量選擇 　　1.農業環境效率。本文采用非徑向、非角度 SBM 模型測算的農業環境效率(xl)作為被解釋變量。這種指標的選擇能夠更好地兼顧農業環境保護和農業開展間的協調關系，同時也能夠在環境治理過程中充分考慮到農戶生計的可持續性。 　　2.要素稟賦。要素稟賦與技術進步方向相互匹配，會提高技術進步對農業經濟增長的促進作用，相反將會降低技術進步的促進作用。為了進一步檢驗要素稟賦對農業環境效率的復雜影響，本文選擇要素稟賦結構(zlb)和勞動要素質量(lcc)兩個變量來表征要素稟賦。 　　3.技術進步。本文借鑒 Jaffe et al.(2022)的研究思路，將技術進步過程劃分為革新和采納兩個階段① ，分別選擇技術革新(js)和技術采納(qd)兩個指標表征技術進步的過程。考慮到農戶自身、家庭稟賦以及外部環境會對技術進步產生影響，進一步可能會影響到農業環境效率，因此，本文同時選擇了主要承當農業生產人的教育程度(jy)、家庭土地經營規模(td)、政策質量(zc)和經濟根底(jj)等變量。 　　(二)數據來源及分組說明 　　為了從微觀層面揭示技術進步對農業環境的影響，課題組在 2022 年寒假期間采用問卷調查的方式對農戶開展了實地考察。范圍包括廣西(桂平市和灌陽縣)和甘肅(廣河縣和安定區)4 個糧食主產縣區，每個省(區)發放問卷 400 份，采用一對一訪談法和座談法進行調查，共收回有效問卷 772 份。甘肅和廣西是西部地區兩個重要的糧食產銷平衡區，既保障著區域糧食供需平衡，更承當著穩定糧食生產的責任。然而，兩個省(區)現代農業開展均面臨著不同程度的資源環境約束。甘肅屬于干旱、半干旱地區，農業生態環境脆弱，而經濟欠興旺的廣西又受制于人多地少、糧食種植面積下降和投入缺乏等不利因素。那么，重視和依靠農業科技開展、走內涵式開展道路、實現“藏糧于地、藏糧于技〞戰略，對于兩省(區)具有重要的現實意義。 　　本研究主要采用 SBM-DEA 模型來測算農業環境效率值，而 DEA 技術對數據的異常離群值特別敏感。根據調查數據的整體情況，本文刪除了農戶經營規模超過 13.333hm2 以上以及 1.333hm2 以下的樣本，共刪除樣本 42 份，最終分析的樣本數為 730 份。 　　四、實證結果及分析 　　(一)農業環境效率的測算結果 　　從表 1、圖 1 可知，全樣本農戶農業環境效率的均值為 0.635，標準差為 0.29，最大值和最小值分別為 1.0 和 0.05。其中，農業環境效率比擬集中在 0.2~0.4 之間和 0.8~1.0 之間，展現出了較明顯兩極分化的趨勢特點。誘致性技術進步理論認為，要素稟賦和積累狀態決定了技術進步的方向和速度，如果技術進步的方向和速度與農戶擁有的要素稟賦間匹配度較高，那么展現出的農業環境效率就較高，相反農業環境效率會較低。據此判斷，在要素稟賦與技術進步方向和速度匹配度較高的農戶中，農業環境效率會較高，反之農業環境效率較低，即農戶間農業環境效率分布存在“馬太效應〞。本文接下來將考察農業環境效率在農戶間的“馬太效應〞將會受到要素稟賦和技術進步怎樣的影響的問題。 　　(二)截斷型 SFA 模型檢驗結果 　　從表 2 可以看出，模型Ⅰ的對數似然值為 769.1786，明顯高于其他四個模型的對數似然值，一定程度說明完全異質性隨機前沿模型的設定要比其他設定形式優越?？梢酝ㄟ^ LR1 和 LR2 兩次似然比檢驗進一步對模型設定的合理性進行判斷。LR1 似然比檢驗統計量服從自由度為 1 的卡方分布。具體檢驗的內容是：相對于傳統的隨機前沿模型(模型Ⅴ)來說，不同形式的異質性隨機前沿模型的設定是否合理。 LR1 似然比檢驗的 P 值都為 0，不同異質性隨機前沿模型的設定(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，而且模型Ⅰ的 LR1 似然比值最大，說明完全異質性隨機前沿模型的設定更合理。LR2 似然比檢驗內容是：其他模型的設定形式與完全異質性隨機前沿模型(模型Ⅰ)之間不存在顯著差異。LR2 似然比檢驗的 P 值都為 0，即其他模型設定形式與模型Ⅰ之間存在顯著差異。綜合檢驗的結果說明，完全異質性隨機前沿模型(模型Ⅰ)的設定形式是更加合理的，即說明技術進步約束及其不確定性對農業環境效率的影響是顯著的，本文隨后的分析均是基于模型Ⅰ的形式和估計結果進行。 　　模型Ⅰ檢驗結果顯示，在考慮技術進步約束及其不確定性對農業環境效率的沖擊下，要素稟賦結構在 1%顯著水平下對農業環境效率產生了負向作用，而勞動要素質量對農業環境效率的正向作用通過了 1%顯著性水平檢驗，地區虛擬變量對農業環境效率的正向影響也通過了 1%顯著性水平檢驗。要素稟賦結構的彈性系數為-0.659，勞動要素質量的彈性系數為 0.7371，一定程度上說明，隨著勞動要素質量的提升會逐漸消除要素稟賦結構升級帶來的農業環境效率的下降，整體上要素稟賦對農業環境效率的提升作用顯著。此結論也在微觀層面上證實了武舜臣等(2022)宏觀層面的判斷[9]。 　　技術進步約束及其不確定性實證結果顯示(見模型Ⅰ的第二、第三局部)，教育程度在技術進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進步對農業環境效率的約束和不確定性的影響。已有文獻研究說明，西部地區偏向勞動密集型的技術水平低于其經濟開展水平，人力資本的結構與技術進步方向缺乏契合，導致了農業全要素生產率的波動[14]。本文樣本農戶個體教育程度普遍偏低(教育程度均值為 8.8753，見表 1)，要素稟賦結構升級誘致的技術進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進步方向的不匹配，提高了技術進步約束效應以及技術進步的不確定性。 　　土地經營規模在技術進步約束和不確定性方程中，分別具有正向作用和負向作用，且均通過了 1% 顯著性水平檢驗。結果說明，土地經營規模增強了技術進步對農業環境效率的約束效應，而降低了技術進步的不確定性。一般來看，隨著農戶經營規模的擴大，農戶采用新環境技術替代舊技術的本錢會大大增加，大規模使用新環境技術所面臨的風險也會更大，在風險躲避行為下，農戶更加擔憂新環境技術對產量的影響，因此，隨著經營規模的擴大，農戶更傾向選擇舊的、熟悉的技術進行生產，具有較強的技術路徑“鎖定效應〞。農戶的技術路徑依賴行為提高了技術進步對農業環境的約束效應，而降低了技術進步對農業環境效率的不確定影響，本文的研究結論與 Jaffe et al.(2022)的宏觀判斷一致[1]。 　　政策質量在技術進步約束方程中具有負向作用，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。環境政策能夠誘致要素稟賦結構發生變化而引發技術進步的轉向，即技術進步的速度和方向受到環境政策的約束和鼓勵機制的影響[6]。因此，提高政策質量有利于緩解技術進步對農業環境效率的約束，同時政策質量的提高在一定程度上也有利于降低技術進步的不確定性。 　　經濟根底在技術進步的約束方程和不確定性方程中分別具有顯著的負向和不顯著的負向作用?？梢钥闯觯洕降拈_展更有利于微觀農戶環境技術的革新和采納，能夠彌補農戶因技術進步而導致的本錢，緩解了技術進步對農業環境效率的約束。而提高經濟水平降低技術進步的不確定性的作用效應存在，但是不顯著。 　　用新環境技術采納意愿表征的技術采納變量，在技術進步的約束方程和不確定性方程中均具有顯著的正向作用。結果說明，農戶新環境技術采納的意愿顯著地帶來了技術進步的約束和不確定性。雖然農戶新環境技術采納意愿較高，但鑒于樣本農戶教育程度較低，且考慮新環境技術可能帶來的風險、本錢以及對產量的影響，實際采納的人數較少。這種判斷比擬符合農戶風險躲避的行為特點，最終導致了農戶的新環境技術采納意愿并沒有緩解技術進步對農業環境效率的約束效應。 　　用獲得新技術的渠道數表征的技術革新在技術進步的約束方程和不確定性方程中均具有顯著的負向作用。結果說明，農戶獲得新環境技術的渠道越多對緩解技術進步約束效應和降低技術進步的不確定性越有積極的作用。獲得新技術的渠道越多，一方面說明農戶對新環境技術的信息了解越全面，越能夠降低農戶學習的本錢并提升其新環境技術的運用能力;另一方面說明農戶在獲得新技術的渠道中能夠獲得關于新技術的更加全面的信息，能夠降低新環境技術風險以及不確定性，農戶在實際中執行采納行為越多。因此，這種充分的信息了解降低了農戶技術進步對農業環境效率的約束以及不確定性。 　　(三)不同規模組截斷型 SFA 模型檢驗結果 　　隨著現代農業開展和土地流轉制度的完善，農業適度規模經營已經成為不爭的事實。但從表 2 的實證結果中可以發現，土地經營規模對技術進步約束和不確定性的影響具有很大的差異性和復雜性。為了更加清晰地考察技術進步約束和不確定性在不同規模組中會發生怎樣的變化，本文利用表 2 中模型Ⅰ的設定形式，對不同規模組① 農戶技術進步約束及其不確定性對農業環境效率的影響差異進行實證檢驗，結果列示在表 3 中。 　　在不同規模組中，要素稟賦結構升級對農業環境效率的影響均表現出了顯著的負向作用，而勞動要素質量都具有顯著的正向影響。從彈性系數看，隨著規模擴大，要素稟賦結構升級的負向作用逐漸減弱而勞動要素質量的正向作用根本保持在 0.740 左右，且正向作用效應均大于負向作用。隨著規模擴大，勞動要素質量對要素稟賦結構升級正向彌補效應① 具有明顯的“N 型〞趨勢，即在中等規模組 1 和大規模組中要素稟賦與技術進步方向匹配度較高，農業環境效率值較大，而小規模組和中等規模組 2(mid1)中兩者的匹配度較低，農業環境效率值較小。結論一定程度上證實了農戶間農業環境效率“馬太效應〞的存在。同時也說明，在不同規模組中要素稟賦結構升級引發的技術進步方向更偏向于勞動非技能型，而沒有出現誘致性技術進步理論預期的資本技能型的技術進步方向，導致要素稟賦結構升級和勞動要素質量對農業環境效率負向和正向的作用。在農業要素稟賦結構升級的現實面前，為了提高農戶農業環境效率，資本技能型技術進步是未來必然的轉向方向，但勞動非技能型技術進步方向也有較大的潛力和空間。 　　在技術進步約束方程中，教育程度在不同規模組中對技術進步約束的影響根本都為正向，但均不顯著。說明教育程度的提高并沒有隨著農戶經營規模的擴大而緩解技術進步對農業環境效率提升的約束效應。土地經營規模在中等規模組以上中都顯著地增強了技術進步的約束效應。從參數估計系數看，隨著農戶經營規模的擴大，技術進步的約束效應逐漸變強。政策質量只在中等規模組 1 中顯著降低了技術進步的約束效應，而在其他規模組中的約束效應不明顯。這說明在中等規模組中，環境政策更加有效，更能緩解技術進步的約束效應，也在一定程度上支持了“適度規模經營〞的開展思路。經濟根底參數估計在中等規模組 1 和大規模組中顯著為負和正，而在其他規模組中不顯著，說明經濟水平的開展更加有力地緩解了中等規模組農戶所面臨的技術進步約束，而對小規模組、中等規模組 2 農戶來說緩解的效果很小，甚至出現了隨著經營規模擴大約束效應增強的趨勢。技術采納在小規模組和中等規模組 1 中顯著地增強了技術進步的約束，而在其他規模組約束效應不顯著且作用效應具有不確定性。技術革新在中等規模組 1 中顯著地降低了技術進步的約束效應，而在其他規模組中不顯著，但表現出小規模農戶普遍受到了技術進步的約束。 　　在技術進步不確定性方程中，教育程度在小規模組中顯著地增加了技術進步的不確定性，而在其他規模組中不顯著，說明小規模組農戶的教育程度給其帶來了明顯的技術進步不確定性。土地經營規模在中等規模組 1 中具有顯著的降低技術進步不確定性的作用，而在其他規模組中不顯著，但參數的符號說明經營規模越大，技術進步帶來的不確定性越強。政策質量只在小規模組中顯著地增加技術進步的不確定性，在中等規模組 2 和大規模組中增加技術進步不確定性的效應不顯著，而在中等規模組 1 中卻出現了不明顯的不確定性被減少的趨勢。一方面說明小規模和大規模農戶并沒有從政策中降低技術進步的不確定性，另一方面也說明政策質量只能引導農戶技術進步過程，但最終執行技術進步行為的還是農戶自身。經濟根底在小規模組和中等規模組 2 中具有顯著地增加和降低技術進步不確定性的作用，而在其他規模組中不顯著。技術革新在不同規模組中均不顯著，但在小規模組和中等規模組 1 中能夠降低技術進步的不確定性，而在中等規模組 2 和大規模組中卻增加了技術進步的不確定性。技術采納只在中等規模組 1 中具有顯著增強技術進步不確定性的作用，而在大規模中這種效應不顯著，說明大規模組農戶具有更強的技術路徑依賴。 　　五、結論及討論 　　本文采用廣西、甘肅 2 省(區)730 份微觀農戶數據，基于誘致性技術進步理論和農業環境效率框架，充分考慮技術進步的過程，利用改良的兩步法 DEA 技術，實證檢驗了在全樣本和不同規模組中要素稟賦、技術進步約束及其不確定性對農業環境效率的差異影響。實證得到的根本結論如下。 　　1.全樣本農戶農業環境效率的均值為 0.635，且主要集中在 0.2~0.4 之間和 0.8~1 之間，展現出明顯兩極分化的特點。在要素稟賦與技術進步方向、速度匹配度較高的農戶中，農業環境效率會較高，反之農業環境效率較低，即農戶間農業環境效率分布存在“馬太效應〞。 　　2.全樣本農戶中要素稟賦結構升級顯著地降低了農業環境效率，而勞動要素質量顯著地提高了農業環境效率，但勞動要素質量的正向效應顯著地高于要素稟賦結構升級的負向效應，微觀上為我國農業技術進步呈現勞動節約型技術進步方向提供了證據。現有的農戶教育程度顯著地加強了技術進步對農業環境效率的約束效應和不確定性;土地經營規模顯著地增強了技術進步的約束效應，而顯著地降低了技術進步的不確定性，說明隨著規模擴大，農戶技術路徑“鎖定效應〞越強;政策質量有效地緩解了技術進步的約束效應;經濟開展水平更有利于農戶緩解和降低技術進步的約束效應和不確定性;農戶較高的環境技術采納意愿顯著地增加了技術進步的約束效應及其不確定性;農戶實際的技術采納行為顯著地降低了技術進步的約束效應及其不確定性。 　　3.不同規模組中對于農業環境效率來說，勞動要素質量對要素稟賦結構升級的正向彌補效應呈現了明顯“N 型〞趨勢。農戶教育程度在小規模組中更顯著地增強了技術進步的不確定性;在小規模組中政策質量顯著地增加了技術進步對農業環境效率提升的不確定性;在中等規模組 1、2 中經濟根底更加有效地緩解和降低技術進步對農業環境效率的約束效應及不確定性;在中等規模組 1 中技術革新能有效地降低技術進步的約束效應;中等規模組 1 中農戶環境技術采納行為能夠顯著地降低技術進步的約束但卻增加了不確定性。 　　本文的實證結論所預示的政策啟示非常明顯。目前，要素稟賦與技術進步方向、速度間匹配度差異，造成了農戶農業環境效率呈現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戶農業環境效率中，應該更加強調中、小規模農戶勞動力質量的提升，如增加農戶正規教育年數以及非正規教育的時機，通過提升中、小規模農戶人力資本水平，提高其新技術革新和采納的能力和意愿。另一方面，引導不同規模組農戶采取差異化技術進步的方向，即在政府和科技部門擴大技術等農業資源供應規模根底上，引導具有不同資源稟賦的農戶取得差異化的技術進步偏向性，如對勞動力資源較豐富的農戶提供更多的資本節約型技術的供應;對資本和技術具有優勢的農戶提供勞動節約型技術的供應。這樣既能夠充分發揮農戶自身稟賦特征，又能夠充分提高要素的利用效率，進而提高農戶農業環境改善的能力。 　　本文的研究也存在一定的局限。由于數據獲取的限制，本文只是針對一年的截面數據檢驗了技術進步約束和技術進步不確定性對農業環境效率的影響。事實上，農戶技術進步的過程隨著時間的推移呈現非線性動態的變化趨勢，如 Geroski(2000)提出的農戶技術采納呈現“S 型〞曲線趨勢[7]。同時，環境污染也會隨著時間的變化產生積累效應，即前期的環境污染會對當期農戶技術進步產生影響，進而會影響農業環境的投入和產出。在這些方面本文只是考慮了當期的狀況而沒有考慮時間因素，有可能會對本文關于技術進步和農業環境效率間關系判斷上產生在一定程度的影響。這些方面也為未來進一步研究提供了方向。