農業科技創新對農業生態效率影響研究

吳 磊，杜 靜，朱晨高

（中國地質大學（武漢）經濟管理學院，湖北 武漢 430074）

一、引言

農業是中國支撐國民經濟建設和發展的基礎產業，中國政府歷來重視農業的發展，出臺了諸多政策提高農業綜合生產能力，農業生產現代化與生產效率得到了顯著提高。但是，在我國農業經濟迅速發展的過程中，也伴隨著生產資源浪費、土壤肥力下降、生態環境破壞等嚴重問題。《第二次全國污染源普查公報》顯示，2017 年種植業源水污染排放的主要污染物中氨氮流失量達到8.30 萬噸；總氮流失量達到71.95 萬噸。2018 年，全球農業活動排放的溫室氣體相較于1990 年增加了18%[1]。由農業糧食系統中產生的溫室氣體的排放占全球人為溫室氣體排放的1/3。其中，中國農業溫室氣體的排放量約占世界的11%～12%[2]。作為一個人口大國，中國農業的發展不僅承擔著保證糧食安全的使命，還時刻面臨著資源約束增強，環境污染嚴重等問題。

良好的生態環境是實現可持續發展的內在要求，是增進民生福祉的優先領域。面對這些挑戰，中國政府以綠色生態為導向，提出一系列舉措來強化農業面源污染治理、資源循環利用以及生態保護，推動農業發展方式轉變。其中，農業科技創新作為引領農業生產發展的動力之源，發揮著重要作用，是提高農業生態效益、緩解環境污染問題、推動農業綠色發展、實現農業可持續發展的重要工具。因此，科學地探究農業科技創新對農業生態效率的影響，將有助于更加客觀地認識當前農業生產發展的現實，對于制定合理的農業發展政策、把握農業可持續發展的方向、推動農業綠色化、生態化發展，實現農業經濟、資源與環境三者協調統一發展具有重要的指導意義。

二、文獻綜述

“生態效率”概念由德國學者Schaltegger 和Sturm（1990）[3]于1990 年首次提出，主要是指生產活動所帶來的經濟價值與環境影響的比值。隨著研究的不斷深入，生態效率的含義逐漸豐富，主要是指在達到地球估計的生態環境承載能力下的滿足人類生存和發展需要的產出與資源環境投入之間的協調關系[4]。農業生態效率則主要是指在保證農業經濟發展的前提下，盡量減少農業要素投入和資源消耗，盡可能降低對生態環境的污染破壞[5]，是衡量農業經濟、環境、資源三者協調關系的科學評價手段[6]。隨著農業資源約束不斷增強，環境污染問題日益嚴重，國內外學者對造成農業生態效率低下的原因進行了廣泛的探討，其得到的結論大致相同，認為資源投入過多和污染排放過量是農業生態效率損失的主要原因。如Rybaczewska Blazejowska 和Gierulski（2018）[7]研究發現由于自然資源，特別是能源的大量消耗以及肥料的過度使用，導致過度的污染排放是造成農業生態效率低下的主要原因。

關于農業科技創新與農業生態效率間關系的研究相對較少，但現有的研究均表明科技進步是農業生態效率提升的重要驅動力[8]。農業科技創新一方面可以通過提高農業資源配置效率，推動農業結構調整，促進農業生產方式轉變等途徑提升農業競爭力，從而促進農業經濟增長，提高農民的收入，減少農村貧困[9]；另一方面可以通過提高資源利用程度，減少資源浪費，以及通過各種清潔、節能設備等綠色技術創新來抑制碳排放[10]，從而提升農業生態效率。但是，也有許多學者持相反態度，提出農業科技創新并不總是有利于降低農業碳排放，機械型的技術進步也是農業碳排放增加的重要原因之一[11]。如王寶義和張衛國（2018）[12]研究發現，農業機械化所帶來的環境負面影響已超過了正面影響，對于農業生態效率存在抑制作用。與此同時，農業科技創新也可能導致農村剩余勞動力轉移[13]等變化而使得碳排放的增加[14]。正因如此，導致在關于農業科技創新與農業生態效率間關系的實證研究方面，不同學者的研究結論不盡相同。Abedullah 等（2015）[15]通過對巴基斯坦農業采用不同技術的結果展開對比分析發現，采用新技術更有利于生態效率的提升；吳梵等（2020）[16]指出農業科技創新對農業生態效率存在顯著的促進作用和明顯的空間依賴性特征。但王辰璇和姚佐文（2021）[17]從投入的角度探析了農業科技創新與農業生態效率間的關系，認為兩者呈現“倒U”型特征。

此外，自然地理因素是影響農業生產發展的基礎要素。農業經濟的發展根本上要依賴于自然地理環境，農業生態效率不僅受到社會經濟的影響[18]，還受到農業資源稟賦、自然生態環境[19]等多種因素的影響。隨著科技創新的發展，農業生產越來越能夠擺脫自然因素的制約，因此越來越多的學者將自然地理因素與農業科技創新相結合，從自然地理視角探究農業科技創新對農業發展的影響。由于農業區位選擇對農業生態效率著重要影響，因此不同區位的農業科技創新對農業經濟發展的影響也不盡相同。Antonelli 等（2010）[20]指出技術進步偏向與區域自然要素稟賦相匹配時更有利于農業全要素生產率的提高，反之，也會起抑制作用；李潔等（2019）[21]以內蒙古為研究對象發現農業科技進步在總體上對碳排放的增加具有抑制作用，但會受到自然與地域等因素的限制使得效果不太明顯。王辰璇和姚佐文（2021）[17]研究發現農業科技創新對農業生態效率的影響存在區域異質性。

總結以往文獻，目前關于農業生態效率的研究較為豐富，但關于農業科技創新與農業生態效率間關系的研究相對較少，許多學者在研究過程中假設農業科技創新與農業生態效率間關系是線性的。此外，多數學者在探究兩者關系時更加注重社會經濟因素的影響，而忽略了自然地理因素對于農業發展的限制作用。基于以上基礎，本文通過門檻回歸模型分析農業科技創新與農業生態效率間的非線性關系，并從異質性角度分別探析經濟發展水平、自然地理條件、人力資本視角下農業科技創新對農業生態效率的影響。

三、研究模型設計及數據說明

（一）模型構建

1.SBM-Undesirable 模型構建。傳統的數據包絡分析DEA 模型在對效率評價時無法考慮非期望產出的影響，因而常常高估效率值，使結果不準確。鑒于環境效益是影響農業生態效率的重要指標之一，因此本文采用考慮非期望產出的SBM 模型對農業生態效率進行測算，模型如下：

式中：x=（xij）?Rm×n，Y=（yij）?Rs×n，n 個部門，m個投入，s 個產出，其中s1個期望產出，s2個非期望產出。s-和sb表示投入和非期望產出過剩，而sg代表期望產出不足，ρ 為農業生態效率值。

2.Tobit 回歸模型構建。由于考慮含有非期望的SBM 模型測算出的農業生態效率介于0～1 之間，屬于截尾數據，相比于采用最小二乘法（OLS）模型估計，采用最大似然估計法對Tobit 回歸模型參數進行估計更為準確。因此本文選擇采用Tobit 模型進行回歸分析，考察農業科技創新對農業生態效率的影響。模型構建如下：

式中，α1～α5為回歸系數，α0為截距項，μ 為隨機擾動項。

3.面板門檻模型構建。為了進一步考察農業科技創新與農業生態效率之間的關系是否存在非線性的門檻效應，本文通過構建面板門檻模型研究科技創新對農業生態效率的非線性影響。相較于主觀判斷選擇的分組比較，門檻回歸模型則更加客觀準確，其優點在于不需要給定非線性方程的形式，門檻值及其個數完全由樣本數據內生決定。構建模型如下：

單門檻模型：

雙門檻模型：

式中，Xit表示控制變量，γ 表示門檻值，μi表示不隨時間變化的個體固定效應，εit表示隨機擾動項。

（二）變量說明

1.被解釋變量。農業生態效率（AEE）綜合反映了農業經濟增長、農業生態環境保護、資源節約這三者統籌協調發展的情況[22]，因此，本文將投入指標分為資源投入與環境投入，產出指標綜合考慮農業發展所帶來的經濟效益與環境效益，分為期望與非期望產出兩種，具體的測算指標如表1 所示。其中，農業勞動力投入，由于沒有直接的數據可表征農業勞動力投入，因此采用農林牧漁業從業人員進行估算，農業碳排放主要來源于化肥、農藥、農膜、柴油、農業灌溉和機械總動力，借鑒West 和Gregg（2002）[23]的研究，得到六類碳排放系數并將其作乘積求和后得到農業碳排放。農業面源污染排放量的計算方法借鑒方永麗和曾小龍（2020）[5]的研究，通過熵值法將化肥流失、農藥殘留和農膜殘留三類指標綜合后計算獲得，化肥流失、農藥殘留與農膜殘留的系數分別取值為0.65、0.5、0.1。

表1 農業生態效率投入產出指標

2.解釋變量。本文采用農業、林業、畜牧業、狩獵、誘捕、捕魚的專利申請量作為農業科技創新水平的衡量指標。文中涉及的控制變量主要包括：工業化水平（Indus）、農村金融（RF）、農業機械密度（AMD）、農業人力資本質量（HC）和農業政策（AP）。具體變量說明如下：（1）工業化水平采用工業增加值占地區生產總值的比重衡量；（2）農村金融通過農林牧漁業貸款余額與銀行業金融機構貸款余額的比值衡量；（3）農業機械密度用農業機械總動力與農作物總播種面積比值反映；（4）農業人力資本質量由每百個勞動力中高中及高中以上文化水平的人數加以說明；（5）農業政策采用財政農業支出占總支出的比重來衡量。

（三）研究區域、數據來源及處理

本文選取中國2005—2019 年省級區域的面板數據作為研究樣本。由于西藏地區數據缺失嚴重，考慮到數據的可獲得性以及統計指標的一致性，本文剔除了西藏地區數據。本文數據主要來源于國家知識產權局、《中國環境統計年鑒》《中國金融年鑒》《中國農村統計年鑒》等。數據單位及描述性統計結果如表2 所示。

表2 變量的統計性描述

四、實證結果與分析

（一）Tobit 回歸結果分析

本文運用Stata 15.0 軟件進行Tobit 回歸分析，表4 顯示了農業科技創新對農業生態效率的回歸結果。回歸（1）和回歸（2）的結果表明無論是否加入控制變量，農業科技創新對于農業生態效率都存在顯著的正向影響。在加入控制變量后，工業化水平和農村金融、機械密度與農業人力資本質量因素均通過了1%水平的顯著性檢驗，說明這些因素對農業生態效率存在顯著影響作用。

表3 Tobit 回歸結果

表4 分區域回歸結果

回歸（2）模型中，農業科技創新的系數為0.036 9，顯著為正，表明農業科技水平的提高能夠有效促進農業生態效率的提升。這主要是由于農業水、土資源是有限的，通過技術創新可以優化農業水土資源的配置，減少資源浪費，而且各種機械設備的使用可以大大提高農業的生產效率，有助于農業產值的提高。另一方面，隨著人們對于生態環境重視程度不斷提高，技術創新水平也在逐漸向綠色化的方向發展，綠色技術、工藝等方面創新對于農業生產效率的提高、生態環境的保護都有正向的促進作用。

工業化水平與農業生態效率的回歸系數顯著為負，表明工業化水平對于農業生態效率存在反向抑制作用。出現此現象的原因可能是一方面工業化水平的提高加強了農業對于機械設備的依賴，化石能源消耗加快，促使農業環境污染進一步增強，另一方面可能是由于工業的發展擠占了農業發展所需的人力資本、資金等生產要素，限制了農業的發展。

農村金融與農業生態效率間的回歸系數為-0.023 2，顯著為負，說明農村金融與農村生態效率呈負相關關系。國家出臺了多項政策推動農村金融的發展，旨在促進農業經濟的發展，但農村金融的發展仍面臨信用環境缺失，金融市場信息不對稱等多種制約因素，負向的影響結果說明農業金融政策仍需要不斷完善，仍需要強化監督懲罰手段，充分發揮財政資金的正向引導作用。

機械密度與農業生態效率間的回歸系數為0.280 7，顯著為正，說明農業機械密度的提升可以有效促進農業生態效率的提升。機械密度在一定程度體現了農業的生產技術水平、農業科技創新成果的推廣水平，以及農業的基礎設施水平。農業基礎設施的改進能夠大大提升農業生產效率是可以肯定的。

農業人力資本質量與農業生態效率間的回歸系數為0.012，顯著為正，說明農業人力資本質量對農業生態效率具有顯著的促進作用。分析其原因主要是由于農業勞動力是農業發展的基本要素，受教育程度較高的勞動力不僅思想較為開放，對于技術創新成果接受程度較高，且其環境意識也普遍較高，有利于農業生態環境的保護。相較于傳統農業的生產方式，農業的發展正逐漸向綠色農業、精準農業、智慧農業等方向轉變，這些都離不開高素質的人才。

農業政策變量通過了1%顯著性水平的檢驗，其影響系數為0.005 7，說明財政農業支出的比重增加會對農業生態效率產生正向影響。從近年來農業財政政策來看，國家以農業增效、農民增收、農村增綠為目標逐步調整和完善農業支持保護政策，在提高支農效能的基礎上突出綠色導向，其正向結果說明財政支農政策已成為農業可持續發展的重要保障。

（二）地理區位特征的影響

各省份所處地理區位的不同可能會導致科技創新對農業生態效率的影響呈現異質性，表5 顯示了中國東中西部地區、南北方地區、以及“胡煥庸線”兩側地區科技創新對農業生態效率影響的差異。表5 中列（1）～ 列（3）的結果顯示東中部地區與中西部地區的經驗p 值均拒絕原假設，南北方和“胡煥庸”線分區得到的經驗p 值也均通過了顯著性檢驗，證明了上述區域各變量系數差異在統計上的顯著性。

（1）東中西部地理區位特征影響的異質性。中國東中西部地區的劃分主要依據其地理位置與經濟發展水平，東部是最早實行沿海開放政策，其經濟發展水平相對較高，而西部地區經濟發展水平相對較差。表5 列（1）～ 列（3）的結果顯示東、西部地區農業科技創新與農業生態效率之間的系數為正，且均通過了1%的顯著性檢驗，說明東西部地區農業科技創新對農業生態效率存在顯著的促進作用。中部地區農業科技創新的系數為負，但未通過顯著性檢驗。分析其原因在于，東部地區經濟發達，現代化水平較高，由此東部地區農業基礎設施水平相對較高，并且作為政策開放程度較高的地區，對于農業環境保護相關政策、農業綠色技術政策響應程度更快，有助于農業生態效率的提升。西部地區地廣人稀，生產條件相對較差、生產技術也相對落后，因而農業科技創新水平適當提高，其對于農業生態效率的影響可能就比較顯著。而中部地區的糧食總產量遠超過東西部地區，是國家非常重要的糧食生產基地，因而，農業資源投入多，能源消耗量大，但農業技術水平相對較差，在追求糧食產量的同時也可能存在犧牲環境為代價的情況，造成農業資源浪費、碳排放量大與面源污染嚴重。

（2）南北地理區位特征影響的異質性。中國南北方的溫度、氣候、降水、土壤環境等自然條件差異較大，由此帶來農業資源稟賦、耕作制度、生產方式的較大差異，這既導致農業基礎性生產條件的差異，也導致農業發展規劃與環境治理政策選擇上的差異。表5 中第（4）列和第（5）列結果顯示南方和北方地區農業科技創新的估計系數均為正值，且通過了5%水平下的顯著性檢驗，表明無論南方和北方，農業科技創新對農業生態效率均存在顯著的正向促進作用。從估計系數大小來看，相較于南方，北方農業科技創新的促進作用更加明顯。出現此現象的原因可能是南方地區總體呈現“人多、地少”的特點，水資源較為豐富且分布也比較均勻，在水資源和氣候條件約束較小的南方地區，農業生產的基礎性條件較好，對于農業技術的需求程度相對較低，而北方地區多以平原為主，地形較為平坦，耕地面積較多，有利于農業規模化和農業技術成果利用效率的提高。此外，北方地區的氣候類型主要是溫帶季風型氣候與溫帶大陸性氣候，降水量較少，水資源短缺是限制農業發展的主要因素，農業科技創新如節水灌溉方面的技術水平的提升能夠有效減少資源約束的壓力。相較于水土資源較好的南方，同等條件的科技創新在農業發展條件較差的地區發揮的作用更大，提高農業產能的效率更高，因而農業科技創新在北方地區作用強度更大。

（3）“胡煥庸線”兩側的異質性。“胡煥庸”線是劃分中國人口密度的對比線，將中國分為地理面積差異較小但人口密度十分懸殊的西北和東南地區兩部分。表5 中第（6）列和第（7）列結果顯示農業科技創新與農業生態效率間影響的系數顯著為正，表明無論是西北地區還是東南地區，農業科技創新對農業生態效率存在顯著的促進作用。從系數對比來看，相較于東南地區，西北地區農業科技創新對農業生態效率的促進作用更強。出現此現象的原因可能是“胡煥庸線”不僅是人口地理的分界線，也是一條綜合的生態環境線，“胡煥庸線”的東南一側聚集了中國90%以上的人口與產值，其城鎮化相對更高，農業技術條件也更為先進，但由于其較為優越的生產條件，使得農業發展對于科技的依賴性較小。而西北一側不僅人口較少、且生產環境惡劣，極大限制了農業的發展，而農業科技創新則是西北地區減輕人口與資源環境約束，提高農業生產力的有效手段，在同等條件下西北地區農業科技創新水平的促進作用更強。

表5 單門檻模型估計結果

（三）門檻模型回歸結果分析

本文首先進行了門檻效應檢驗，結果顯示單門檻模型對應的P 值通過了10%顯著性水平的檢驗，雙重門檻模型未通過顯著性檢驗，故選擇單一門檻模型進一步估計與檢驗結果（見表6）。其次本文對門檻估計值的真實性進行檢驗，結果顯示門檻估計值所對應的LR 值為0，小于5%置信水平下的臨界值，表明此模型的門檻估計值與真實值相符（限于篇幅，本文未列出門檻效應檢驗結果與LR 檢驗圖）。回歸結果顯示：2005—2019 年間農業科技創新對農業生態效率存在門檻效應，且農業科技創新對農業生態效率間的影響呈現“U 型”趨勢，當農業科技創新水平低于門檻值時，農業科技創新與農業生態效率之間存在負相關關系，當農業科技創新水平高于門檻值時，農業科技創新對農業生態效率存在顯著的促進作用。其原因在于，當農業科技創新水平較低時，農業科技創新一方面可能更加偏向于農業機械技術、化肥、農藥等注重提高生產力的方向，對于綠色技術的偏向性不強。而機械設備使用伴隨的能源消耗以及化肥、農藥等化學化合物的使用都帶來了較為嚴重的環境污染。另一方面是存在創新成果轉化效率不高的問題，人們對于新技術的接受程度不高，使得農業科技創新的促進作用發揮不明顯。而當農業科技水平逐漸提高時，許多農業技術相對更加成熟，人們對于新技術的接受程度也逐漸提高，并且隨著人們環境意識的提高，農業科技創新也逐漸向節能減排、農業環境治理等方向轉變，農業技術逐漸偏向綠色化，更有利于農業生態效率的提升。

表6 穩健性檢驗回歸結果

控制變量對農業生態效率的影響。實證結果顯示，農業政策未通過顯著性檢驗，與Tobit 回歸模型符號相反。其余四個控制變量均通過了1%水平下的顯著性檢驗，其中工業化水平、農業金融與農業生態效率間存在負相關關系，機械密度、人力資本與農業生態效率存在正相關關系。此結論與上文均保持一致，體現了結果的穩健性。

（四）穩健性檢驗

本文從以下三個角度對上述實證進行穩健性檢驗。首先是考慮到經濟活動的滯后性，本文將解釋變量滯后一期作為解釋變量進行回歸分析，結果如表7 第（1）列。其次，農業受災情況也是影響區域農業生產發展的原因之一，考慮到遺漏變量可能會對回歸結果造成影響，本文將農業受災率納入到原有模型中進行回歸分析，結果如表7 第（2）列。最后，由于科技創新投入與一個地區的技術進步具有較強的相關性，本文在表7 模型（2）的基礎上，采用農業科技投入作為解釋變量來進行回歸分析。由于缺少直接的數據，本文通過農業總產值占地區生產總值的比重乘上科技研發投入來表征，其回歸結果如表7 模型（3）。從表中可以看出農業科技創新影響系數的符號、顯著性均未發生改變。其余控制變量的系數，除農業政策外，其影響方向與顯著性未發生改變，這說明本文的實證結論是穩健的。

五、結論與建議

本文的主要研究結論如下：第一，從2005—2019 年，中國各省（市）農業生態效率均不斷上升；截至2019 年，全國接近2/3 的省份效率值達到有效狀態。第二，從全國層面來看，2005—2019 年農業科技創新對農業生態效率存在顯著的促進作用；東西部地區農業科技創新對農業生態效率均呈現促進作用，而在中部地區則存在抑制作用，其影響并不顯著；北方和西北地區農業科技創新對農業生態效率的促進作用較東南地區更強。第三，農業科技創新對農業生態效率的影響存在門檻效應：當農業科技創新小于門檻值時，兩者之間呈現負相關關系，當跨越門檻值后，農業科技創新對農業生態效率存在顯著的促進作用。第四，工業化水平、農村金融、農業受災率對農業生態效率提升存在抑制作用；農業機械密度、農村人力資本、農業政策對農業生態效率總體上呈現顯著的促進作用，但在部分區域人力資本與農業政策發揮的作用不明顯。

基于以上結論，提出以下幾方面的政策建議。（1）要進一步加強對農業科技創新的投入，運用稅收減免、財政貼息等優惠政策引導企業加強農業綠色技術創新，特別要促進農業良種培育、節能減排等新型農業技術的創新，突破農業科技創新對農業生態效率負面影響，實現二者的良性互動循環。（2）要更加重視地理特征對于農業生產的影響，針對不同區域的農業發展采取差異化政策，成立區域性農業科技創新中心，注重區域特色農業技術研究，鼓勵各地開拓各具特色的生態農業發展范式與路徑。（3）要注重農業生態效率的均衡發展，對仍處于低效狀態的省份，在政策上予以支持，促進農業生產資源的合理配置，積極促進區域農業規模化、綠色化的發展，實現區域間農業生態效率的均衡提升。（4）要加大政府農業綠色財政支出力度，加大對于農業技術創新的資金補貼，健全農業金融服務體系，完善投融資制度，堅持綠色金融與綠色財政政策共同發力，助力農業生態效率的提升。