農業綠色技術創新對農業低碳發展的作用研究

南京農業大學經濟管理學院 楊雨

1 研究背景和研究意義

全球溫室氣體大量排放加劇了氣候變化，危害生態環境的同時也給糧食安全甚至人類發展造成威脅。為減小其危害，世界各國高度重視“低碳經濟”，2016年《巴黎氣候變化協定》確定了將全球氣溫升幅控制在2攝氏度內的目標，全球碳排放空間資源預計將僅剩1萬億噸[1]，成為非常稀缺的資源。中國早在“十一五”時期就將節能減排定為基本國策，但目前情勢依然嚴峻，據測算，2018年中國CO2排放量達到96.63億噸，位居世界第一，農業碳排放量占比高達16%～17%[2]，農業經濟發展是以增加碳排量、犧牲環境為代價的。實現碳達峰、碳中和的關鍵在于兼顧控碳排與保增長雙重目標，低碳轉型的要義亦如此，學術界認為碳生產率是可以衡量低碳發展水平的標準。所以，面對資源和環境的雙重約束，厘清農業碳生產率的發展情況和關鍵增長路徑，化解資源和農業發展之間的矛盾是生態文明建設的內在要求。

經濟增長與環境問題總是此消彼長，研究表明綠色技術創新是實現經濟發展與低碳環保雙贏的有效手段[3]。我國高度重視創新驅動發展，2019年，綠色技術創新納入綱領性文件《關于構建市場導向的綠色技術創新體系的指導意見》，出臺《關于創新體制機制推進農業綠色發展的意見》，大力推廣綠色農業生產技術。那么，我國農業綠色技術創新對農業低碳發展影響如何？隨著以綠色生態為導向的政策改革不斷推進，該主題的研究對實現農業綠色、高質量發展，從而實現農業碳中和具有重要參考意義。

2 文獻綜述

2.1 農業碳生產率測算概述

學界測算碳生產率的方法分單要素碳生產率和全要素碳生產率。消耗單位碳排放空間帶來的產出稱單要素碳生產率，該指標已是國際通用指標，歷次世界氣候大會均用此作政策參考。伍國勇等[8]均使用該方法測算農業碳生產率。農業全要素碳生產率的測算方法較多，主要分5種：數據包絡分析法、隨機前沿法、曼奎斯特生產率指數分解法、產出距離函數法測算，各方法均有優缺點。由于全要素農業碳生產率視碳排放為非期望產出納入生產函數，無法反映碳排放空間稀缺性對農業發展的負面影響[1]，且沒有將其他要素無效率部分分離，測算誤差大。而單要素碳生產率計算簡便，且可以直接反應“降碳促經”雙重目標的實現程度，故本文用單要素碳生產率測算方法。

2.2 綠色技術創新對碳生產率的影響綜述

研究表明實現經濟與環境雙贏最重要的途徑是技術進步，尤其是綠色技術創新[4]。國外大量研究證實技術創新可以減少碳排放，從而提高碳生產率[5-6]，滕澤偉等[7]研究認為推動我國服務業碳生產率增長的主要因素也是技術進步。但也有部分研究表明技術創新對碳生產率的影響不顯著，如林善浪等[8]的研究表明技術創新未能對區域碳生產率的提高發揮作用。農業技術對碳生產率的影響鮮有探討，而對農業碳排放影響的研究較多。僅有李海鵬等[1]認為技術進步是農業碳生產率提高的主要動因；吳賢榮等[9]研究表明農業技術進步是農業碳減排的重要驅動之一，低碳農業技術發展不平衡是農業碳排放地區差異較大的重要原因；何艷秋等[10]研究表明農業碳排放與農業技術創新在時間趨勢上呈負相關。

文獻梳理表明，大量研究圍繞技術創新和碳生產率進行了豐富的討論，為學術界提供了有益參考，但研究結論仍存在爭議。現有研究還存在一定的補充空間，涉及農業創新與農業碳生產率的研究鮮見，將創新聚焦于農業綠色技術創新的更是鳳毛麟角，農業碳生產率的發展情況如何，農業綠色技術創新對其影響如何仍有待探討。

3 農業碳生產率發展情況分析

從圖1來看，2000～2019年，農業碳排放量呈先上升后下降的趨勢，從2000年6028.63萬噸到2019年8104.04萬噸，年均增速為1.57%，2015年達到峰值9106.38萬噸，2016年開始下降，可能原因是國家出臺了農業減排措施來應對環境問題，如2015年開展“減肥減藥”行動，相繼施行農業政策如《關于加快推進農業清潔生產的意見》《“十二五”農作物秸稈綜合利用的實施方案》等，一定程度上抑制了農業碳源消耗。農業碳生產率由2000年的2.30萬元/噸，增加到2019年的5.61萬元/噸，年均增速達4.80%，呈先平穩上升后快速上升的增長特征。2000～2005年為平穩上升期，2006年后快速上升，一方面是農業經濟增長加速，另一方面是減排政策完善及公眾環保意識加強所致，因為中國在2006年“十一五”規劃中首次明確了“節能減排”戰略目標，并制定了約束性指標，各級部門繼而紛紛出臺了相應的政策措施。2003年、2013年、2016年農業碳生產率有所下降，原因可能是農業受災率較高。

圖1 農業碳排放量與農業碳生產率變化趨勢

4 農業綠色技術創新對農業碳生產率的影響

4.1 模型設定

為實證探究農業綠色技術創新對農業碳生產率的作用效果，設定多元回歸模型如下：

i為地區，t為時間，CP為農業碳生產率，AGI為農業綠色技術創新，控制變量分別是農業經濟發展水平AD、城鎮化率UR、受災率DR、農業內部結構AIS、農業產業結構AS、農業機械化水平AM，μi為個體效應，ψit為隨機擾動項。

4.2 變量及數據來源

農業碳生產率，即農業GDP與農業碳排量之比，后者采用李波等[11]的測算方法。農業綠色技術創新，根據WIPO綠色專利清單列出的農業IPC分類號，檢索專利申請量來衡量，該清單較清晰準確界定了農業綠色專利，而專利可以直接客觀地反映技術創新。控制變量：城鎮化率用城鎮人口與總人口之比；受災率用農作物受災與農作物播種面積之比；農業內部結構用糧食作物播種面積與農作物播種面積之比；農業產業結構用農業產值占農林牧漁產值之比；農業機械化用農業機械總動力；農業經濟發展水平用農業人均產值，以農業產值與農林牧漁產值之比作權重，對第一產業從業人數分離，計算農業勞動力數量。

文章使用2000～2019年30省（不含西藏及港澳臺）省級面板數據，均以2000年為基期進行處理，來源于《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》、國家統計局和國家知識產權局。

4.3 結果分析

Hausman檢驗拒絕原假設（篇幅所限，未列出），故采用固定效應模型，結果見表1。農業綠色技術創新在1%的顯著性水平上提升了農業碳生產率，系數表明農業綠色專利申請量每增加1單位，將促使農業碳生產率提升0.001個單位，表明中國農業綠色技術創新活動對農業低碳發展發揮了一定的積極作用，但從作用大小來看，仍有進一步提升的空間。控制變量中，城市化率、農業經濟發展水平、農業產業結構均在1%的顯著水平上對農業碳生產率產生正向作用。原因是大量農村勞動力轉移到城鎮，促使農戶集約化經營，提高農化用品的使用效率；農業經濟發展水平高的地區，農業技術及生產水平也高，且對綠色生產較為重視，故碳生產率較高；農業產值在總產值中占比越大，農業越發達，農業產值增長將超過其帶來的碳排增加。受災率、農業內部種植結構均在1%的顯著水平對農業碳生產率產生負向影響。農業機械化水平未對農業碳生產率產生顯著影響，表明現有農業機械的使用未能促進農業低碳發展。穩健性檢驗見表1。篩選農業綠色發明專利申請量替換農業綠色專利總申請量，結果仍保持一致，說明以上結論具有穩健性。

表1 農業綠色技術創新對農業碳生產率影響的基準結果與穩健性檢驗結果

4.4 區域異質性分析

由于中國不同地區稟賦和產業發展差異大，故本文分東中西部進行回歸分析，結果如表2。東、中、西部地區的農業綠色技術創新均顯著提升了農業碳生產率，且西部地區的提升作用和顯著性均高于東、中部地區，這看似與現實相違背，實際有理可尋。雖然東部地區經濟和科技基礎好，且是響應國家綠色創新政策的先行者，但農業技術創新與農民需求不匹配、技術推廣落實不到位仍是亟待解決的問題。反觀西部地區，雖經濟落后、農業生產者文化素質不高，但若在農業技術創新、推廣和運用中均投入大量人力、物力，仍能取得較好效果，可能在農業低碳發展方面趕超東、中部。

表2 區域異質性結果

5 農業低碳發展政策啟示

首先，我們應意識到，僅僅增加科研投入，提升綠色技術創新數量并不一定能提高農業碳生產率，關鍵還在于適宜的政策約束和農業綠色技術實用性與質量的提升。一方面，應繼續實施“雙減”、土壤修復等政策，大力發展循環、生態農業，并注重市場手段在農業減排方面的影響力。另一方面，應建立獎勵機制，誘致更多實用性強、質量高的農業綠色創新，促進綠色科技興農。其次，制定措施加快科研成果的轉化和推廣，停留在研發層面的創新是無效率的，要培養公眾的綠色低碳意識，引導農戶采納高效減排農機、農藥、化肥、灌溉等新技術、新機具，并可根據實際情況對技術采納農戶進行補貼，充分發揮綠色技術的降碳促經作用。最后，應針對各地經濟和技術發展特征，因地制宜設計實施差異化的技術扶持措施，協調各地區的科研機構與創新型企業合作，以技術先進帶動技術落后，發揮協同創新作用，使創新的溢出作用發揮到最大，使其成為農業低碳轉型的有力引擎。