英国农业生产力与环境压力的整合评估：基于ESPI框架的可持续性指标构建与应用

《Environmental and Sustainability Indicators》：Integrating productivity and environmental pressures in UK agriculture: an ESPI-based sustainability indicator

　　

监测农业可持续性需要能够整合生产力和环境压力的指标。本研究将经济合作与发展组织（OECD）的环境可持续生产力指数（ESPI）应用于1990—2023年间的英国农业，采用英国环境、食品与农村事务部（DEFRA）的生产力账户以及关于温室气体（GHG）排放和氮磷盈余的官方数据。研究人员将市场产出指数和投入指数与一个链式环境压力指数相结合，该环境压力指数的权重通过包含天气变量的数据包络分析（DEA）乘子-数量份额模型推导得出。重建的传统生产力增长了18.9%，而在环境调整参数α取值分别为0.1、0.3和0.5的情况下，ESPI分别增长了24.0%、34.8%和46.6%。加权环境压力指数下降了37.2%。重新参照、养分插值法和环境指数形式的影响相对较小，而环境变量选择和权重假设则显著影响调整幅度。对于中间调整情况，确定性替代规格得出的2023年ESPI值为128.3至148.7（1990年=100），均高于重建的传统生产力。替代最优DEA乘子表明，环境权重并非唯一确定，但在所考察的情景中，长期环境调整的方向仍保持正向。一项使用匹配方向变动的诊断分析显示，前沿面的分类取决于环境压力的表征方式。该应用识别了哪些监测结论在不同指标构建方式下依然成立，以及聚合选择在何处产生影响。ESPI提供了一个透明的监测指标，其有效性取决于环境覆盖范围和聚合假设；它不衡量福利，也不建立生产与污染之间的结构性关系。

一、研究背景与问题

农业可持续性转型需要能够在一个统一框架内追踪生产、资源利用和环境压力的指标，以供政策监测使用。传统的全要素生产率（TFP）指标是农业政策分析的核心，因为它汇总了市场化产出相对于市场化投入的变化，并为评估部门绩效提供了一致的基础。然而，传统TFP的测量边界通常排除了非市场化的环境结果。因此，生产力可能提高，而环境压力却居高不下甚至恶化；同时，排放或养分盈余的减少可能代表了传统市场化生产率指数无法捕捉的改进。英国农业政策日益将生产力目标与环境管理和养分管理相结合，这使得开发能够整合这些维度的监测工具变得尤为迫切。

二、研究内容与结论

为解决上述问题，研究人员将Cobourn等人（2024）开发的ESPI应用于1990—2023年的英国农业。ESPI通过在传统生产力核算框架内结合市场化产出、投入和环境压力指数，扩展了传统核算方法。其主要优势在于可以与既有的TFP序列并行报告，而非取而代之。研究利用英国环境、食品与农村事务部（DEFRA）公开的生产力和环境数据，重建了市场化生产力基准，并将其与一个链式环境压力指数相结合。研究旨在评估ESPI作为国家层面可持续性监测指标的适用性，并系统检验其对不同方法论选择的敏感性。

研究发现，在1990年至2023年间，英国农业的加权环境压力指数下降了37.2%。当环境调整参数α取不同值时，ESPI的增长幅度（24.0%至46.6%）始终高于传统TFP的增长率（18.9%）。这表明，纳入环境压力后，英国农业的整体可持续性表现优于仅考虑市场产出的传统测算。敏感性分析揭示，环境变量选择和权重假设对调整幅度有实质性影响，而其他因素如重新参照、养分插值和指数形式的影响相对较小。尽管环境权重并非唯一确定，但在所有考察情景中，长期环境调整的方向均为正向，这增强了研究结论的稳健性。

三、主要技术方法

1. 1.
   数据来源与整合：使用DEFRA发布的1990—2023年英国农业官方生产力账户数据，以及来自官方统计的温室气体（GHG）排放、氮（N）和磷（P）盈余数据。将这些数据整合到ESPI框架中。
2. 2.
   ESPI框架构建：采用Fisher链式指数法构建市场产出指数（GI_t）和市场投入指数（XI_t），确保与英国官方生产力统计方法一致。环境压力指数（BI_t）的构建使用了数据包络分析（DEA）乘子-数量份额法来确定各环境变量的权重，并将天气变量纳入权重模型。
3. 3.
   敏感性分析方法：系统评估了多种方法论选择对ESPI结果的影响，包括环境变量选择、养分缺失值的插值处理、固定权重窗口、等权重方案、环境指数形式的选择，以及DEA模型中替代最优乘子解的影响。
4. 4.
   前沿面诊断：使用方向匹配的方向距离函数（DDF）设定，检验环境压力在前沿面中的不同表征方式如何影响分类结果，并评估副产品生产或物质平衡模型的适用性。

四、研究结果

4.1 环境压力指数（BI）的趋势

研究发现，加权环境压力指数（BI）在1990年至2023年间下降了37.2%，表明英国农业的主要环境压力（GHG排放、N和P盈余）总体呈下降趋势。这一下降主要由GHG排放的持续减少驱动，而养分盈余的波动较大。

4.2 传统TFP与ESPI的比较

重建的传统TFP指数在1990—2023年间增长了18.9%。相比之下，当环境调整参数α分别取0.1、0.3和0.5时，ESPI分别增长了24.0%、34.8%和46.6%。在所有情况下，ESPI的增长均超过传统TFP，表明环境压力的改善对整体可持续性产生了正向贡献。

4.3 敏感性分析

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  环境变量选择与权重假设：这是影响ESPI调整幅度的最关键因素。不同的变量组合和权重方法会导致ESPI值产生较大差异，但其长期增长方向保持不变。
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  养分插值与指数形式：对氮磷盈余数据进行线性插值或使用不同形式的环境指数（如算术平均 vs. 几何平均），对最终ESPI值的影响相对较小。
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  替代最优DEA乘子：DEA模型可能存在多个最优乘子解，导致环境权重并非唯一确定。然而，即使在不同的最优乘子下，环境调整的正向效应依然稳健。
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  确定性替代规格：对于中间调整情况（α=0.3），不同确定性规格得到的2023年ESPI值范围为128.3至148.7（1990年=100），均高于同期传统TFP的水平。

4.4 前沿面分类诊断

使用方向匹配的方向距离函数（DDF）进行诊断分析发现，前沿面的分类结果高度依赖于环境压力在模型中的具体表征方式（例如，是将环境压力视为弱可处置的“坏”产出，还是作为强可处置的投入）。这强调了建模选择的重要性。

五、讨论与结论

讨论部分指出，ESPI作为一个监测指标，其价值在于透明性和与官方统计的兼容性，但它并不等同于福利度量或生产与污染之间的结构性因果模型。研究的局限性包括：环境数据序列始于1990年，限制了其在评估长期研发（R&D）滞后效应方面的应用；DEA权重的内生性和非唯一性要求使用者谨慎解读。

研究结论可以翻译为：ESPI提供了一个透明的监测指标，其有效性取决于环境覆盖范围和聚合假设；它不衡量福利，也不建立生产与污染之间的结构性关系。该应用识别了哪些监测结论在不同指标构建方式下依然成立，以及聚合选择在何处产生影响。