教育如何影响农业绿色生产率

　　摘要：本文在农业绿色发展背景下考察了教育对农业绿色生产率的影响路径以及农村地区不同教育形式的影响差异，以回答当前我国农村地区究竟需要何种形式的教育以促进农业绿色生产的问题‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。论文基于中国省级层面农村地区2006-2015年的面板数据，利用非期望产出的SBM模型测度了我国省级层面的农业绿色生产率，并利用Tobit模型实证检验了农村的学历教育与非学历教育对农业绿色生产率的影响‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。

　　研究发现：(1)从不同教育形式来看，相较于学历教育，以技术培训、职业教育等为主体的非学历教育更能直接促进一个地区农业绿色生产率的提升‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。(2)从影响路径来看，在我国当前的农业经济发展背景下，教育通过地区劳动力生产技能水平的方式对环境的改善能力有限，而通过地区环境规制的影响方式更为有效。本文的研究结论对于当前教育分流背景下如何缓解农村日益趋紧的资源环境压力具有重要意义。

　　关键词：教育,农业绿色生产率,SBM模型,生产技能,环境规制

　　一、问题的提出

　　伴随着工业化和农业现代化进程的推进，由环境污染所带来的农业绿色发展问题日益严峻。根据环保部发布的《2016中国环境状况公报》，2016年我国地表水Ⅳ类

　　根据《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)，Ⅰ、Ⅱ类水质可用于饮用水源一级保护区、珍稀水生生物栖息地、鱼虾类产卵场、仔稚幼鱼的索饵场等;Ⅲ类水质可用于饮用水源二级保护区、鱼虾类越冬场、洄游通道、水产养殖区、游泳区;Ⅳ类水质可用于一般工业用水和人体非直接接触的娱乐用水;Ⅴ类水质可用于农业用水及一般景观用水;劣Ⅴ类水质除调节局部气候外，几乎无使用功能。及以下等级水质占监测点总量的比重是32?3%，湖泊(水库)中Ⅳ类及以下水质的比例是33?9%。国土资源部门和水利部门对地下水质量综合评价的结果显示，较差及以下等级的占比高达60?1%和76%。

　　其中，化学需氧量、五日生化需氧量和氨氮等是主要的污染指标。从这些污染物的来源来看，来自农村的污染比例正逐渐超过城市，成为主要的排放源。除此之外，农业生产的其他污染物也日益严重。据农业部披露，当前我国农药利用率仅为36?6%，大量农药残留在土、水、气中。全国耕地面积大概有40%出现退化，东北黑土地有机质含量下降，南方部分地区出现土壤酸化。农村环境污染正通过耕地质量、劳动力健康、大气与水污染等威胁着农业的绿色发展，且这种负效应正扩散到城市，逐步抵消着经济增长的社会福利改善。

　　而现实情况是，我国的农业生态补偿机制尚未健全，农业污染行为成本低且监管乏力，农业绿色生产的供需双方激励都严重不足。从农村环境污染的供给端来看，与城市的点源污染相比，一方面，农业的污染主要是面源污染，具有排放分散、隐蔽性特征\[1-3\]，且污染范围广泛、不易监测，监管难度大、成本高。而工业污染的结构性特征明显。如造纸、农副食品加工、化学原料和化学制品制造业、纺织业等4个行业就占到工业源排放量的一半以上。

　　另一方面，如前所述，农村地区的环境污染同时会影响土地和劳动力质量，而恶化的环境还会以资源诅咒的方式进一步影响农民收入，促使其采取掠夺环境的生产行为获得收入，带来进一步的污染，形成“贫困-污染”陷阱(poverty-pollution trap)。

　　速水佑次郎和神门善久\[4\]在对发展中国家农业发展的研究中就曾指出，由农村贫困和农业现代技术制约的相互作用更容易产生农业污染，使经济陷入低质量发展的陷阱之中。从农村环境污染的需求端来看，当前我国农村废弃物资源化利用尚未形成体系，相关的社会化服务程度也不高，农业污染难以依靠市场机制予以规制。而若采取强制性监督或管制的治理措施，不仅成本高昂、监管难度大、治理成本高，而且往往效果并不好。

　　其中一种可能的解决方式，是从农村地区的教育人力资本入手，即主要通过农户生产技能水平的提升，提高污染性生产要素的使用效率，并进一步将其内化为农业绿色生产的行为约束，以农业生产方式的转变(如种养习惯改变、化肥农药使用、废弃物处理与利用等)来减少污染，提高农业的绿色发展，而不是单纯依靠增加要素投入、农业技术来获得农业产出和农民收入的持续增长。

　　具体来说，教育是如何影响绿色生产率的?这一问题在农村和城市地区差别较大，主要源于以下三个方面的问题：一是城市地区的环境污染主要是点源污染，污染物排放的行为决策多来自掌握权力的少数企业管理者，且具有一定的行业分布特征。而农业污染则主要来自于农民的生产行为，农业的生产决策几乎都来自于农户个人，与农户个人的环保意识、技能水平、风险控制能力等息息相关，而以上因素都与农民的受教育程度、务农经验以及所接受的职业教育、技术培训等教育人力资本有关。

　　二是与工业不同，土地是农业生产的主要生产资料，缺乏教育可能带来的环境退化行为会直接影响到土地质量，进而影响农业产出和可持续发展。而受过良好教育的农户会意识到这一问题并自觉减少污染。如有学者研究发现，完成中学的成年人通常使用休耕来减少土壤侵蚀和化肥损失\[5\]。

　　三是农村面源污染带来的大气和水体污染还会直接影响劳动者健康状况，进而影响劳动力的生产技能。在传统的农业技术下，适宜耕作的土地供给随着人口增长越来越短缺，贫困的农民将被迫耕种相对脆弱的土地，或开发边际土地上脆弱的自然资源等不可持续的活动来获得收入\[6-7\]。而环境污染对农业经济的损害将会带来贫困的恶性循环，身体健康状况较差的劳动者更容易受到农业污染的环境损害，让贫困家庭更为贫穷，从而使经济陷入李嘉图的贫困和不平等陷阱之中。

　　基于以上背景，本文从农业绿色生产的角度研究教育的影响机制，以及不同教育形式对农业绿色生产率的不同影响，以回答当前中国农业绿色生产发展究竟需要怎样教育的问题。与现有研究相比，本文预期将在如下两方面有所贡献：

　　第一，本文特别关注了农村教育中的非学历教育对农业绿色生产率的影响。根据韦伯新世界词典，“教育”是“人们知识、技能、思想和品格等方面的训练与开发过程”。从教育形式来看，主要有全日制在校学历教育和非在校形式的非学历教育两大类。从学历教育来看，我国农村地区的在校学历教育包括义务教育(中小学教育)、高中阶段教育、高等教育等;从非学历教育来看，我国农村地区的非在校教育形式较多，包括学前教育、职业教育、成人技术培训等，其目的是提高农民技能、促进农民转移、就业与再就业等等。由于我国农业生产者大多以自我雇佣为主，这意味着以农业技能培训、就业与再就业为主要目的的非学历教育对于农业生产发展方面的作用可能更大。

　　然而，从现有研究来看，不论是理论还是实证分析文献，对非学历教育的研究都稍显不够。如Prichett就曾质疑过这种单纯使用受教育年限的简单增长模型的合理性\[8-9\]。事实上，用平均受教育年限作为教育的唯一衡量指标还暗含了这样一个假设：在任何教育制度下，多接受一年的教育所带来的知识和技能增长是相同的。这种度量方法同时还假定了学历教育是教育的主要来源，其他如非在校教育的因素的影响都是微不足道的。但这实际上并不适合我国农村的教育背景与经济发展实际情况。

　　第二，本文重点关注了农村不同教育形式(包括学历教育和非学历教育)对农业绿色生产率的差异性影响。过去有关教育经济问题的研究中，多使用受教育年限这一指标进行实证分析。然而，不少研究结果表明，受教育程度在中国农村地区收入的影响较为微弱，不论是对农业产业还是非农产业\[10-11\]。

　　这要求我们寻求更为有效的变量来加以衡量教育的作用。在我国小农经济背景下，受教育水平事实上难以全面有效地衡量以自我雇佣为主的农村劳动者的真实技能水平。对于农业生产者来说，其生产技能高低、要素配置能力以及化肥农药使用行为除了与其所受教育程度相关之外，还与其参与的其他各类形式的非学历教育有关，如职业教育、技术培训等。因此，本文的教育指标除了考虑以农村地区的平均受教育年限为基础的学历教育之外，还重点考察了农村非学历教育的影响;并将学历教育按等级分为初级、中级和高级三大类，非学历教育按类别分为职业培训、就业训练、技工培训、职业鉴定四大类，以探讨不同教育形式的差异性影响‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。

　　在实证处理中，若以区域为研究对象考察教育与绿色生产率之间的关系，一般都会得到教育和绿色生产率存在正相关关系。然而，由于可能存在遗漏变量，这种相关关系不一定是因果关系，且相关系数并不一定准确。而其中最常见的是一个遗漏变量是收入水平。随着农村居民收入水平的提高、受教育水平大幅上升的同时，农业生产性活动比重将降低，农村改水设施、环境治理能力等都会得到改善，农村总体环境状况将会得到改善，这将会促进农业的持续健康发展。

　　而除了收入水平之外，可能的遗漏变量还包括区域功能特征、自然条件、种养习惯等因素。这些因素一方面会通过教育对农村环境污染起作用，另一方面也会直接与农民的农业生产活动所带来的环境污染有关，而这都会影响农业的绿色生产。

　　而如果在回归分析中不能完全控制这些变量，将会带来估计的偏误。为此，本文的实证分析中一方面加入了农村地区的收入水平这一变量，以控制上述影响;另一方面，在农业绿色生产率的计算中，特别考虑了地理层面的因素，包括各省的不同地形地貌、气象条件、种植制度、土壤类型、耕作方式等特征，利用第一次全国污染源普查发布的《农田地膜残留系数手册》、《肥料流失系数手册》、《畜禽养殖业源产排污系数手册》、《农药流失系数手册》，并参考相关文献，采用单元调查法计算了2006-2015年省级层面的农业绿色生产率。

　　与此同时，为了控制非学历教育可能带来的自选择问题，我们在具体变量的选取中采用了相对外生的各非学历机构数量来衡量，而没有使用各学历机构中农村劳动者的培训数量、结业人数等来衡量，能在一定程度上消除样本自选择带来的偏误。

　　二、文献综述与研究假说

　　本文重在考察农村不同教育形式在农业绿色生产发展中的重要作用。如前所述，由于我国农业生产的分散性、隐蔽性特征，加之我国农业生态补偿的市场化机制尚未健全，无论是依靠市场手段予以规制，还是采取政府强制性监督或管制的治理措施，都难以奏效。而教育作为一种重要的人力资本，能够从正反两方面的约束来推动农业的绿色生产。

　　具体来说，从农民生产行为的内在约束来看，一方面教育能够通过提高农民技能而减少污染性要素的使用，另一方面，由于农民既是污染的贡献者，同时也是环境损害的最终受害者(如耕地质量恶化带来的农业单位产出降低、水污染和空气污染导致的健康损害等)，教育水平较高的地区，往往更能意识到环境污染的不可持续，进一步促进农民采纳更加绿色的生产行为。

　　从农民生产行为的外在约束来看，教育水平的提升一定程度上能够缓解地方政府出于晋升考虑而采取牺牲环境要发展的短视行为，教育水平越高的农村地区，政府部门越有可能实施更严厉的环境污染治理措施。而这将有助于从反向激励农业生产者采取环境友好的生产行为。基于以上分析，本文分别从教育与劳动力生产技能、地方环境规制的关系视角分析教育对农业绿色生产率的影响机制。

　　(一)教育、农业生产技能与农业绿色生产率

　　从农业生产端来看，教育对农业绿色生产率的影响主要是通过农业生产者内化的行为约束来实现的，而这将直接影响农业的生产技术。农民的技能水平如何，以及采用什么样的生产方式都决定了农业生产过程中的污染性要素使用以及污染物的排放。这主要表现为教育水平高的农民会选择采用更科学的方法进行农业生产。如更高教育水平的农户可能越能够科学地施用农药化肥、更高的要素使用效率以及更为自觉的环境保护意识，而这种行为约束将会直接影响农业的绿色生产。

　　一方面，地区教育整体水平的改善会直接影响农户个人的绿色生产行为和社会的总体环境状况。如具有更高教育水平的农业生产者可能会更愿意选择采用更加环境友好的方式进行生产，如减少化肥农药的使用、更多采用有机肥等。这种更加环境友好的生产行为将对环境污染状况起到明显的改善作用。研究表明，教育水平较高的农户往往具有更高的绿色生态意识。

　　如Swinton等发现完成中学的成年人通常使用休耕来减少土壤侵蚀和化肥损失，受过良好教育的户主不太可能发生过度放牧和砍伐树木行为\[5\]。Torras研究发现，环境污染和中学生毛入学率之间明显的负相关关系，识字率提高可以减少空气污染和改善低收入国家的卫生设施\[12-13\]。更高教育水平的农民也更有可能参加到环境改善的农业计划项目中。王建华等研究发现，诸如农药施用知识与技能培训等人力资本投资，对于农民减少施用量、确保食品质量安全和缓解环境污染现状都有显著的积极影响\[14\]。

　　另一方面，教育还会提高农民的技能水平和产出效率，进而提高劳动生产率与污染性要素(如农药、化肥、农用塑料薄膜等)的使用效率。一般来说，教育水平越高的劳动者往往能够用较少的生产要素投入获得较高的农业产出，这将直接导致化肥农药等污染性要素投入的减少。

　　反之，当生产技术给定时，若生产者信息不足，缺乏了解一系列适用于自己经济、环境特征的生产技术，则可能会采取一些对环境质量有影响的无效率生产行为，使环境遭到污染、土地要素质量恶化。如王绪龙等研究发现教育程度、信息来源等因素对农户进行生态支付的意愿具有显著的正向影响\[17\]。刘丁蓉等研究提出，在中高等教育比重和人群中健康比重高的地区，不仅劳动生产率相对较高，而且对高生产率增长也受到了积极影响\[18\]。

　　(二)教育、地区环境规制与农业绿色生产率

　　从地区环境质量的供需角度来看，一个地区的环境状况实际上是地区环境质量需求与政府环境治理能力的动态均衡。而教育能够同时影响地区的环境需求与政府治理能力，从而影响地区的环境规制政策投放和农业的绿色发展水平。

　　一方面，较高教育水平的地区往往拥有更高的环境质量需求，这会将影响该地区环境规制政策的有效供给，进而影响该地区的环境质量与农业绿色发展水平。这是因为，高质量的环境往往是一种奢侈品，一般而言，较高收入水平或较高人力资本水平的地区选民往往具有更高质量的环境需求，他们会通过货币选票的方式进行消费，并自动做出有益于环境质量的选择\[19\]。而一个地区的环境规制政策往往是反映着该地区中位选民的意愿\[20\]。这就意味着相对发达或教育水平相对较高的地区，其选民的高质量环境需求会推动地区环境规制水平的提升，这使得地区间的环境规制水平存在差别，进而导致地区间的污染转移成为可能。

　　(三)农村不同教育形式的异质性影响

　　不同教育形式对我国农业绿色生产率的影响是不同的。这不仅表现为学历教育与非学历教育之间的作用不同，还表现为学历教育与非学历教育内部的等级、类别不同所带来的差异‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。具体来说，农村不同教育形式对农业绿色生产的影响机制如下：

　　一方面，根据教育的筛选假说，学历教育在以自我雇佣为主的农业生产者群体及整个农村劳动市场中的影响作用有限。20世纪70年代，以Berg\[29\], Arrow\[30\], Spence\[31\], Taubman等\[32\]以及Stiglitz\[33\]等为代表的学者提出了教育的筛选假说，提出教育仅仅是一种筛选机制或信号机制，教育并不直接影响收入，而是通过文凭或证书与收入相关联。

　　Thurow的职位竞争模型进一步提出，教育的功能不是传授技能并因此提高工人生产率或更高的工资，而是认证他的“可培养性”并依据该证明给予他某个位置\[34\]，也就是说，“并不是人找工作，而是工作找人”(1972：第68页)。根据筛选假说，我国传统的小农经济背景下，农村劳动市场信息相对较为充分，农业生产中的雇主对劳动者生产能力的了解不需要通过教育信号来进行推测，农业生产者作为自我雇佣者也没有必要为应聘工作而投资于教育信号，因此，对于农业绿色生产而言，学历教育相比非学历教育而言，其影响作用有限。

　　当然，由于学历教育主要在于劳动者的基本技能、认知能力、学习能力的培养，受教育年限的不同依然会影响农业的生产与发展，进而直接或间接地影响农业的绿色生产。这意味着教育差距对农业发展的长期影响依然不容忽视。如有学者研究指出，缺乏教育可能会推动环境退化，Stocky以及Aghion等的研究就曾探讨了环境污染、人力资本积累和经济增长之间的相互作用模式，指出以教育为主的人力资本在支撑经济增长和缓解环境污染方面的作用难以替代\[35\]。也有学者提出了基础教育与高等教育在其中的差别，指出基础教育对于模仿更为重要，而高等教育对于创新更为重要\[36\]。

　　也有学者提出不同级别的教育水平对农业发展的影响也是不同的。受教育水平较高的劳动者更容易获得非农就业从而取得非农收入的机会\[37\]，也更有助于农村转移劳动力收入水平的提高\[38\]。而拥有较高教育水平的农村劳动力，不仅有助于提升其非农生产效率，即使那些走出乡村却未被城市工业体系所吸收的群体，在外出务工期间积累的资本和能力回到家乡也能重新找到“用武之地”\[39\]。这主要是由于学历教育所带来的外出经历促进了打工者的能力发展，具体表现为迁移劳动力回流后个人生产效率和收入的提高，促进农业技术的改进和新生产技能的传播等。

　　另一方面，非学历教育由于其明确的指向性能够更为有效地促进农业的绿色发展。在我国，农村地区的非学历教育形式较多，除了广泛的家庭教育之外，还包括各种政府的培训计划、成人技术培训、职业教育，以及各种民办的技工学校和职业教育学校等提供的教育。现有研究关于非学历教育的实证分析较为缺乏，这主要是因为这类教育难以有效度量。从现有文献来看，较多学者利用调查数据，从个体层面分析了非学历教育对农民收入的影响。如杨晓军等的研究发现，拥有培训经历的劳动者往往具有更高的技能，这表现为他们能够通过培训提高劳动生产率并增加工资收入\[40\]。

　　(四)模型设定

　　根据以上分析，我们提出教育对农业绿色生产率如下两条可能的影响路径：第一，教育作为一项重要的人力资本形式，其本身可能会内化为农业生产者的技能与行为约束，直接对农民的绿色生产行为产生影响，从而影响农村地区的环境污染水平和绿色发展状况;第二，教育水平的提升还会通过地方政府的环境规制行为来间接影响一个地区的农业绿色生产率。与此同时，不同教育形式的上述影响可能存在不同，如前文所述，学历教育与非学历教育，以及同一类别下的不同教育形式对农业绿色生产率的影响也存在不同。

　　本文以2006-2015年我国省级层面农村地区的面板数据为基础做实证分析，相关数据来自历年《中国农村统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》和《中国教育统计年鉴》。在数据处理中，由于上海和西藏农村地区数据缺失较多且不具备可比性，我们删除了这两个省份的样本，得到全国29个省份共10年的数据。

　　三、指标选取与数据说明

　　(一)农业绿色生产率的测度

　　本文从绿色发展的视角考察我国农业的生产与发展，这意味着要将农业生产活动中的正面产出(如农业GDP)和负面产出(如农业面源污染)放在同一个框架之中予以考量。传统的效率分析模型主要是以投入-产出为基础的数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA)方法。DEA方法是运筹学家Charnes(1979)\[45\]等提出的一种测度生产效率前沿的非参数方法。其原理是将每一个决策单元(DMU，Decision Making Units)都视为多因素的投入转化为多因素产出的“黑箱”，利用每个决策单元的输入与输出数据，运用极点的思维，在数学规划方法下计算出每个决策单元相对于效率单元的相对效率水平。

　　DEA方法的特点在于：第一，DEA在计算决策单元的效率值时，不受权重限制，适用于分析多维指标与多维目标并存，具有较复杂生产关系的决策单元的效率。第二，它的函数只与决策单元的投入和产出有关，而不需要任何前提假设，也无需事先设定函数形式，也无需统一量纲。第三，更为重要的是，它用一种极点的方法，将所有的决策单元都与最优决策单元进行比较，得出每个观测样本单元的相对效率。传统的CCR-DEA模型是在规模报酬不变的假设下，以第jk个决策单元的效率最大为目标，将所有决策单元的效率值作为约束条件。

　　(三)指标与数据来源

　　1 农业绿色生产率投入产出指标的选取

　　上述方程最核心的部分是投入与产出指标的选取。从投入指标来看，农业生产性投入主要有土地、劳动力和机械动力。在这里分别用农作物播种面积、农业人口和农业机械总动力来表示。从产出指标来看，根据前文分析，我们认为农业生产的正向产出是农业GDP，而负向产出则是农业生产生活所带来的面源污染，包括农药化肥残留、畜禽养殖污染、农作物固体残留(主要是秸秆)以及农村生活排污所带来的一系列污染。

　　为消除上述问题的影响，本文定义农业负向产出是指农业生产过程中的以下排放：①化肥残留，②畜禽养殖，③农业固体废弃物，④农村生活排污四类污染物所带来的化学需氧量(COD)、总氮(TN)和总磷(TP)三类污染排放‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。本文采用赖斯芸等(2004)\[51\]的单元调查法进行计算，具体计算中主要参考了2011年第一次全国污染源普查发布的《农田地膜残留系数手册》、《肥料流失系数手册》、《畜禽养殖业源产排污系数手册》、《农药流失系数手册》，以及赖斯芸等\[51\]、梁流涛\[52\]、李谷成\[53\]等的研究。

　　其次，根据上述单元产污强度的参数取值，计算各省分年份的COD、TN和TP排放量。在具体计算中，通过广泛文献调研，在不同省份各参数取值上重点参照了国务院第一次全国污染源普查领导小组编制的《污染源普查农业源系数手册》以及赖斯芸等\[51\]和梁流涛 \[52\]中的分省份各参数取值，最终计算得出2006-2015年中国农业分省份污染排放量(COD、TN和TP)的面板数据。上述计算中所需的数据还包括化肥施用量，畜禽养殖量，稻谷、小麦、玉米、豆类、薯类、油料作物总产量，农业人口等，数据均来自《中国农业统计年鉴》。

　　2 教育

　　根据前文分析，本文将教育为学历教育和非学历教育两个层面。具体指标选取如下：

　　即平均受教育年限=(样本含小学文化程度人口数*6+初中*9+高中*12+大专及以上*16)/六岁以上抽样总人口。由于学历教育对农业生产和环境污染的影响存在滞后，因此我们在实证分析中采取滞后一期的受教育水平进行回归。该数据来源于《中国教育统计年鉴》。

　　为考察学历教育内部等级差别的差异性影响，本文同时还将学历教育分为初级、中级和高级三个等级。其中，初级教育采用文盲和小学程度农村劳动力人数占六岁以上抽样总人口的比例来衡量、中级教育采用初中农村劳动力人数占六岁以上抽样总人口的比例来衡量，高级教育则为高中及以上农村劳动力人数占六岁以上抽样总人口的比例来衡量。

　　②非学历教育(Educ_2)。本文的非学历教育由技术培训、职业培训、就业训练、职业技能鉴定四个方面表征。其中，技术培训由农村成人文化技术培训学校数量的对数表示，该指标主要是通过实用技术培训和农村劳动力转移培训，提高农民的技术和文化水平从而提高农民的再就业能力;职业培训由各地区民办职业培训机构数量的对数表示;就业训练由各地区就业训练中心机构数量的对数表示，职业技能鉴定由各地区职业技能鉴定机构数的对数来表示。上述各指标均来自历年《中国劳动统计年鉴》。

　　3 其他变量

　　本文用到的其他变量包括农民收入水平、劳动力生产技能水平、地方环境规制以及农业出口、城镇化率、自然灾害。具体指标选取及数据来源如下：①农民收入水平(income)用各省份农村居民纯收入的对数表示。该数据来自于《中国农村统计年鉴》。②农业生产技能(tfp)用索洛余值法计算农业生产技能，主要是考虑到在农业绿色生产率的计算中使用了农业总产值以及土地、劳动力、资本等数据，为避免出现内生性问题，农业生产技能的衡量采用以索洛余值法为基础的全要素生产率来衡量，相关数据指标来源于《中国农村统计年鉴》。③地方环境规制(Env_Policy)用各地区自然保护区面积占辖区面积比重来表示。该数据来自《中国农村统计年鉴》。自然保护区被广泛认为是保存生物、文化和历史多样性的最有效手段之一。Bimonte认为自然保护区面积是对环境支出和政策的直接衡量\[55\既反映了公众对环境设施的需求，也反映了政府满足这一需求所采取的行动。新增的自然保护区面积会被添加到现有的自然保护区面积中，所以它解释的是环境保护的存量效应。而且与污染物浓度不同，它不依赖于大气条件和地理位置。考虑到各省辖区面积相差较大，我们采用自然保护区面积占农作物播种面积比重来衡量这一指标。④农业出口(export)用该省份历年的农业出口总值的对数来衡量，该数据来自《中国农村统计年鉴》。⑤城镇化率(urban) 用城镇人口占总人口的比重来表示，该指标主要表现为农业人口向非农人口的转移，以及地区产业结构和劳动方式的转变。⑥自然灾害(disaster)用各省份受灾面积占农作物总播种面积比重来表示。该指标能够从一定程度上反映一个地区的农业生产能力和农业生态环境。

　　四、实证分析

　　(一)学历教育对农业绿色生产率的影响

　　报告了基于学历教育的农业绿色生产模型的回归结果。其中列(1)是以农村居民平均受教育年限来衡量的学历教育。可以看到，学历教育与农业绿色生产率之间的关系并不明显。这在一定程度上验证了教育筛选假说，学历教育作为一种信号机制或筛选手段，对于以自我雇佣为主的农业生产群体而言可能意义并不大。进一步的分组回归结果表明，不同等级学历教育对绿色生产效率的影响也并不显著，仅中级教育的影响在10%显著性水平下为负。这说明，从绿色发展的角度来看，学历教育在农村地区的影响较为微弱‍‌‍‍‌‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‌‍‍‍‌‍‍‍‍‌‍‌‍‌‍‌‍‍‌‍‍‍‍‍‍‍‍‍‌‍‍‌‍‍‌‍‌‍‌‍。

　　(二)非学历教育对农业绿色生产率的影响

　　为探讨非学历教育的影响，本文利用非学历教育的各项指标对方程(1)中作上述回归。这里的非学历教育包括技术培训、职业教育、职业技能鉴定与就业训练四个方面。在“非学历教育”的指标选取上，本文分别采取各省份不同非学历教育机构数量的对数来衡量。而并没有选择使用这些非学历教育机构中农村劳动者培训数量作为衡量指标，是因为这些指标可能存在一定的内生性，而用各机构数量的对数来衡量，可以认为是一个相对外生的指标。与此同时，与全日制学历教育不同，非学历教育的影响更加着眼于当期，在具体的回归中，我们并没有对非学历变量取滞后一期，而用当期值进行回归。为保证结果可比性，我们依然采用Tobit模型进行估计。

　　表6报告了非学历教育不同形式对农业绿色生产率的影响。列(1)-(4)分别是农村技工培训、职业教育、职业鉴定以及就业训练对农业绿色发展影响的估计结果。结果表明，除了就业训练之外，其他三种形式的非学历教育均直接促进了农业绿色生产水平的提升。这说明，以农业技能、农村劳动力转移和再就业等为目的的非学历教育能够直接促进地区农业的绿色发展。这是由于这些类别的教育直接针对农业生产技能和劳动转移，不论是对农业生产还是环境改善都有较为明显的作用。

　　(三)教育的影响机制：生产技能还是环境规制?

　　根据前文分析，教育对农业绿色生产率的影响可能是通过劳动力生产技能水平的提升而带来的，也可能是通过对地区环境规制的影响而带来的。如Pretty等(2001)\[56\]就曾指出缺乏地方性的环境规制是自然资源和环境恶化的重要原因，直接影响农业生产的可持续性。在印度，由于公共产权资源缺乏管理，导致过去半个世纪以来的过度畜牧等问题。

　　在具体的估计中，我们对前面两次回归结果中显著的教育变量进行分析，这是由于对不显著的低次项讨论其多次项是没有意义的。同时，我们对交互变量都进行了对中处理(centering)，以消除多重共线性给估计带来的偏误。学历变量用前文方程(1)回归中显著的中级教育滞后一阶来衡量。非学历教育变量依然采用的是各非学历教育机构数量的对数来衡量。我们采用固定效应的Tobit模型进行估计，重点关注教育与地区农业生产技能，以及教育与地区环境规制交互项的显著性。

　　表7报告了方程(2)的回归结果。其中列(1)-(5)分别表示的是不同教育形式对地区农业绿色生产率的影响。结果显示，在控制了其他因素的条件下，教育与地区环境规制的交互项均在5%以上的显著性水平为正，而教育与农业生产技能的交互项却并不显著。这说明，教育水平提升所带来的生产技能改善并不一定会提高地区的农业绿色生产率，而由教育所带来的环境规制进一步促进了教育对绿色生产的正向影响。这一结果不论是在学历教育还是在非学历教育的组别中都非常显著。回归结果支持了本文所提出的教育对地区环境规制的假设，而教育通过生产技能影响农业绿色生产率的假设并没有得到支持。

　　五、结论与讨论

　　在农业的绿色发展背景下，农村究竟需要怎样的教育是一个值得关注的重要问题。本文分析并验证了教育对农业绿色生产率的影响路径，并对农村地区不同教育形式(如学历教育与非学历教育)的影响进行了检验。本文得出的基本结论如下：

　　第一，相较于学历教育，以职业教育、技术培训、就业训练和职业鉴定为主要内容的非学历教育显著影响了我国的农业绿色生产。这一方面是由于我国小农经济背景下，以自我雇佣为主的农业生产群体往往更看重实际的农业生产技能，而不需要通过借助学历教育所反映的信号机制或筛选机制来寻求雇佣。另一方面是由于我国农村地区的非学历教育或直接针对农业生产技能和效率，或针对农村劳动力转移和再就业，其对效率提升和环境改善的效果更为直接。

　　第二，教育的环境规制效应要大于劳动力生产技能效应。本文实证分析了教育对农业绿色生产率两种可能的影响路径，结果表明，在控制了教育与地区环境规制的交互项之后，教育通过劳动力技能提升而影响绿色生产率的效应变得十分微弱。这说明，传统的内生经济增长模型所揭示的教育人力资本对经济增长的促进作用并不能直接改善环境，尤其对于农村地区的环境污染来说，大量的污染来自于分散的农户个体，对于逐利的个体行为来说，绿色的生产行为相对于污染来说成本更高。

　　而教育通过地区环境规制的影响而改善农村环境是当前发展阶段相对可行的一条路径。这种环境规制并不仅仅表现为配备更多的乡村环境保护工作人员或采取更强劲的监督管理措施，还包括采取增加自然保护区等相对正向的环境治理措施。一个地区教育人力资本水平的提升还有助于改善地区的环境治理设施，这将进一步促进教育与农业绿色生产效率的正向影响。

　　农业方向论文范文阅读：农业生产模式与植物保护的关系及融合措施

　　摘 要：阐述了农业生产模式与植物保护发展之间的关系，介绍了植物检疫、农业防治、物理防治、生物防治和化学防治这5项植物保护措施。

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