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農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的非線性影響

2024-03-03 00:00:00林伊杭林國華
臺灣農(nóng)業(yè)探索 2024年4期

摘 要: 【目的/意義】農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展的重要路徑,探討農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響,分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚影響農(nóng)業(yè)碳排放的路徑,為我國實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的低碳發(fā)展和“雙碳”目標提供參考。【方法/過程】基于2003—2022 年我國31 個省份的面板數(shù)據(jù),通過構(gòu)建雙向固定效應模型,探究農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的非線性影響。【結(jié)果/結(jié)論】研究發(fā)現(xiàn):(1)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放存在倒U 型影響,當產(chǎn)業(yè)集聚水平較低時,農(nóng)業(yè)碳排放會隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的提高而增加,但當農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平達到拐點5.820 之后,碳排放量會隨著集聚水平的提高而減少;(2)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚可以通過區(qū)域農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新來抑制農(nóng)業(yè)碳排放;(3)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響存在區(qū)域異質(zhì)性,農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放倒U 型影響的拐點小于非農(nóng)業(yè)大省的拐點。鑒于此,提出采取轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式、提升農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平、因地制宜提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平等措施以進一步發(fā)揮農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展的正向效應。

關鍵詞: 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚;農(nóng)業(yè)碳排放;倒U 型;農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

中圖分類號: F323 文獻標志碼: A 文章編號: 1673?5617 ( 2024 ) 04?0024?10

從20 世紀開始,全球氣候變暖趨勢日益凸顯,全球氣候劇烈變化。快速發(fā)展的農(nóng)業(yè)是引發(fā)氣候變化不可忽略的因素之一。農(nóng)業(yè)碳排放是全球溫室氣體排放的第二大來源,2019 年,我國農(nóng)業(yè)碳排放量為8.3億t,占我國總排放量的7.42%。隨著食物作為人類必需品的消費結(jié)構(gòu)升級加劇,農(nóng)業(yè)碳排放占比會不斷升高,減少農(nóng)業(yè)碳排放更是社會各界迫在眉睫的關鍵問題。2023 年和2024 年的中央一號文件均明確提出“推進農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展”“減少農(nóng)業(yè)碳排放”的目標。相關政府還頒布了《農(nóng)業(yè)農(nóng)村減排固碳實施方案》等一系列文件,著重強調(diào)減少農(nóng)業(yè)碳排放的必要性,并明確了農(nóng)業(yè)農(nóng)村領域在落實國家“雙碳”目標中的主攻方向和重點領域。與此同時,黨的二十大特別強調(diào)要“發(fā)展農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營”,以此為導向,推動我國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)逐步向適度規(guī)模化轉(zhuǎn)型,并逐步呈現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)集聚的顯著特征。理論上,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展的重要路徑。一方面,適度的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚有利于推進專業(yè)化生產(chǎn)、基礎設施共享、先進技術(shù)擴散,產(chǎn)生正向規(guī)模效應,助力農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型;另一方面,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚能提高投入要素的利用率,降低生產(chǎn)資源消耗,助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳減排。但現(xiàn)階段我國農(nóng)業(yè)碳排放量并沒有減少,那么,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚如何影響碳排放?能不能減少碳排放?影響是否存在門檻或拐點?影響路徑是什么?這些都是本文要探索的問題。探討農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響,可為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的低碳發(fā)展和“雙碳”目標提供參考與啟示。

從現(xiàn)有文獻看,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚和農(nóng)業(yè)碳排放的研究主要有以下幾個方面。(1)關于農(nóng)業(yè)集聚的影響,有的學者認為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚可以產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟效應[1?2];有的學者認為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚有利于發(fā)揮知識溢出效應[3?4];農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚有利于提升區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化分工水平進而提高勞動者生產(chǎn)率[5?7] 。(2)關于農(nóng)業(yè)碳排放測算方法,大部分學者研究運用碳排放系數(shù)法、生命周期法等方法從農(nóng)用物資投入、水稻種植秸稈焚燒和畜禽養(yǎng)殖等方面對農(nóng)業(yè)碳排放進行測算[8?11],其中碳排放系數(shù)法因精度高、準確性強、系數(shù)易得而被廣泛使用。(3)關于農(nóng)業(yè)碳排放影響因素,大部分學者主要運用Kaya 恒等式變形、對數(shù)平均迪式指數(shù)LMDI 模型、STIRPAT 模型等方法,所涉及的影響因素包括農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟規(guī)模、農(nóng)業(yè)勞動力等[12?14]。(4)關于產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放影響,相關學者的研究結(jié)論并不一致,一部分學者認為產(chǎn)業(yè)集聚可以產(chǎn)生規(guī)模集聚效應、技術(shù)溢出效應、結(jié)構(gòu)效應等,從而能減少碳排放[15?16];一部分學者認為產(chǎn)業(yè)集聚會增加碳排放[17?18];還有部分學者認為產(chǎn)業(yè)集聚與碳排放之間具有非線性關系[19?21]。例如胡中應等[22] 實證檢驗了1998—2012 年農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放的影響,發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放總量的影響存在“倒U 型”特征,而與碳排放強度則存在“正N 型”關系。吳小慧[23] 認為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與碳排放強度之間存在倒U 型曲線關系,產(chǎn)業(yè)集聚具有碳減排效應。田云等[24] 從空間視角分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)凈碳效應的影響,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)凈碳效應的影響存在先增加后減少再增加的“正N”型特征。楊琳焱等[25] 基于2011—2020 年的相關數(shù)據(jù)進行實證研究,發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚不僅與本地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放效率之間存在正相關關系,還有利于提高鄰近地區(qū)的碳排放效率。楊傳宇等[26] 實證檢驗了2001—2021 年農(nóng)業(yè)專業(yè)化集聚對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響,發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)專業(yè)化集聚對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率存在顯著的正向影響。總體來說,相關學者已經(jīng)對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚和農(nóng)業(yè)碳排放進行了大量的研究并取得了豐富的理論和實證成果,這為進一步研究奠定了堅實的基礎。但產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放的影響的相關結(jié)論存在不同程度的顯著差異,一方面,這主要是由于集聚過程中本身所固有的復雜的影響效應會產(chǎn)生不同的環(huán)境外部性;另一方面,相關研究結(jié)論也會受到農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚和農(nóng)業(yè)碳排放測算方法、研究對象與時間段的選擇等因素選取的影響。所以,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚究竟會如何影響碳排放?本文著眼于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響,先分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放非線性影響的機制,再通過實證方法證明兩者之間的非線性關系,旨在揭示產(chǎn)業(yè)集聚抑制農(nóng)業(yè)碳排放的路徑,以豐富農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚和農(nóng)業(yè)碳排放的相關研究成果。相關研究結(jié)論可以為我國現(xiàn)階段推進農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展提供一定的依據(jù)和支撐。

1 機理分析

1.1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的直接影響

在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展初期,農(nóng)業(yè)碳排放仍然可能處于較高水平。首先,由于農(nóng)業(yè)發(fā)展方式相對粗放,其發(fā)展主要依賴于動植物種養(yǎng)規(guī)模的擴大以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的大量投入。這種發(fā)展方式促使了對農(nóng)藥、化肥等農(nóng)用物資需求的增長,并伴隨著廢棄物排放量的上升,最終導致了農(nóng)業(yè)碳排放總量的增加[22]。其次,受制于資金和技術(shù)有限,農(nóng)業(yè)企業(yè)需要投入大量資金和人才去推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的創(chuàng)新,加上區(qū)域內(nèi)農(nóng)戶與企業(yè)之間的交流成本也較高,技術(shù)的擴散速度相對較慢。最后,這個階段農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模較小,集聚區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈較短且不夠完整,不足以帶動農(nóng)業(yè)上下游產(chǎn)業(yè)鏈低碳發(fā)展。

當農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展到一定程度時,區(qū)域內(nèi)企業(yè)規(guī)模較大,技術(shù)水平較高,也擁有完善的產(chǎn)業(yè)鏈,這個階段農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會充分發(fā)揮出規(guī)模效應、技術(shù)溢出效應,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳減排。(1)規(guī)模效應。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的規(guī)模效應主要表現(xiàn)為促進區(qū)域基礎設施共享與專業(yè)化分工的深化上,通過這些措施來降低生產(chǎn)成本、提高生產(chǎn)效率,從而有效減少單位產(chǎn)品的碳排放。一方面,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴大能夠誘發(fā)區(qū)域基礎設施的共享。大量具有共同需求的農(nóng)戶通過協(xié)商、決策,共同推動生產(chǎn)性公共基礎設施的建設。這一舉措不僅降低了農(nóng)戶的生產(chǎn)成本,而且極大地提高了基礎設施的利用率,促進了資源的優(yōu)化配置和生產(chǎn)效率的提升,使得單位農(nóng)產(chǎn)品的碳排放量趨于下降,從而實現(xiàn)外部規(guī)模經(jīng)濟帶來的減排效應。例如集聚區(qū)域內(nèi)企業(yè)和農(nóng)戶可以共同利用機械化和自動化設備進行收割、播種,這不僅提高生產(chǎn)效率,而且農(nóng)戶大面積作業(yè)還能分攤消耗機械柴油和電力,進而減少平均二氧化碳的排放。另一方面,隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度的提升,集聚區(qū)內(nèi)會自然形成更為精細的專業(yè)化分工。這不僅可以提高整個農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)內(nèi)的生產(chǎn)效率與質(zhì)量,還能激勵專業(yè)化團隊從事農(nóng)業(yè)低碳技術(shù)研究和創(chuàng)新,進而減少農(nóng)業(yè)碳排放。例如,推廣新型農(nóng)業(yè)技術(shù)可以減少農(nóng)藥和化肥使用,進而提高農(nóng)業(yè)廢棄物的處理效率,促進農(nóng)業(yè)碳排放的減少。(2)知識溢出效應。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)域內(nèi),地理上的鄰近加快了知識傳播效率、增加了知識傳播路徑、減少了獲取知識的成本,農(nóng)民和企業(yè)之間的信息和知識流動更加充分有效,有助于先進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理經(jīng)驗與技術(shù)的擴散傳播與使用,提高區(qū)域整體技術(shù)水平,進而推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的創(chuàng)新發(fā)展和低碳轉(zhuǎn)型。

因此,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響并不是單一的促進或者制約,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚初期會增加農(nóng)業(yè)碳排放,但隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的不斷發(fā)展,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會減少農(nóng)業(yè)碳排放。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響既存在正向作用,又存在負向作用,不同的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度對農(nóng)業(yè)碳排放的影響不同。基于以上理論分析,本文提出研究假設1:

H1:農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響存在倒U 型的非線性特征。

1.2 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的間接影響

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚除了直接影響農(nóng)業(yè)碳排放,還可以通過農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新間接影響農(nóng)業(yè)碳排放。(1)從成本角度看,企業(yè)與農(nóng)戶的集聚縮減了距離,提高了知識、信息和技術(shù)在集群區(qū)域的傳播速度,便于創(chuàng)新主體之間的接觸、溝通、互動以及面對面交流。企業(yè)可以較容易地建立技術(shù)聯(lián)系與合作,這降低了企業(yè)、技術(shù)和學校的搜尋成本和市場交易成本,為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新提供了良好的環(huán)境。(2)從專業(yè)化分工角度看,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚促進了專業(yè)化分工,專業(yè)化分工使得每個企業(yè)可以對自己的領域進行深入研究。在自身的領域中,經(jīng)過不斷的學習與積累,能夠具備專業(yè)的知識和豐富的經(jīng)驗,可以更好地發(fā)現(xiàn)問題并提出創(chuàng)新性的解決辦法,進而催生新的技術(shù)發(fā)明。同時,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)域內(nèi)的專業(yè)化分工還能夠構(gòu)建專門從事農(nóng)業(yè)科技研發(fā)的隊伍,有利于聚集區(qū)域內(nèi)的農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。(3)從人力資本角度看,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會加大集聚區(qū)域?qū)θ瞬诺男枨螅咚刭|(zhì)的人才向集聚區(qū)域流動,這為農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新奠定了良好的基礎。同時,人才在農(nóng)業(yè)集聚區(qū)域內(nèi)集聚也有利于他們頻繁面對面的交流與學習,相互學習,提高人力資本水平。(4)從競爭效應角度看,在面臨被市場淘汰的風險和利潤最大化的作用下,企業(yè)對于技術(shù)創(chuàng)新有著更強烈的需求,會持續(xù)地模仿與學習同類企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新,從而激發(fā)出更多的創(chuàng)造力,對新技術(shù)進行更新與升級,增強企業(yè)的競爭優(yōu)勢。所以,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚能夠通過提供良好的技術(shù)創(chuàng)新氛圍和人才隊伍,加之競爭效應的推動,促進農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。而農(nóng)業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新,一是有利于開發(fā)新的能源替代方法,以清潔能源替代化石能源,減少農(nóng)業(yè)化石能源的消耗,從而降低農(nóng)業(yè)碳排放量;二是能夠提高農(nóng)用物資等生產(chǎn)要素的利用率,降低單位農(nóng)產(chǎn)品所耗用的資源,減少碳排放;三是還有利于農(nóng)業(yè)碳排放末端碳捕集、利用與封存技術(shù)的開發(fā)與運用,減少農(nóng)業(yè)碳排放。鑒于此,本文提出研究假設2:

H2:農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚通過農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新降低農(nóng)業(yè)碳排放。

2 研究設計

2.1 變量選取與數(shù)據(jù)來源

2.1.1 被解釋變量 本文被解釋變量為農(nóng)業(yè)碳排放(ACE)。本文參考了田云等[27]、冉錦成等[9] 和楊思存等[28] 的做法,采用IPCC 發(fā)布的碳排放系數(shù)法,從農(nóng)用物資投入(化肥、農(nóng)藥、農(nóng)用薄膜、農(nóng)用柴油及翻耕、灌溉)產(chǎn)生的碳排放、農(nóng)作物種植造成N2O 的排放和水稻種植過程中CH4 的排放、畜禽養(yǎng)殖中動物腸道發(fā)酵和糞便管理過程所引起的CH4 和N2O 排放以及秸稈焚燒所產(chǎn)生的碳排放等4 方面測算我國31 個省份的農(nóng)業(yè)碳排放量。具體的計算公式如下:

2.1.2 解釋變量 本文的解釋變量為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚(AIA)。當前,學術(shù)界對產(chǎn)業(yè)集聚的測算主要有行業(yè)集中度、基尼系數(shù)、空間集聚指數(shù)、區(qū)位熵等方法。本文基于數(shù)據(jù)的可得性以及對消除區(qū)域規(guī)模差異因素的考量,采取區(qū)位熵衡量農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度。

2.1.3 控制變量 參考以往研究[24,31-32] 的做法,本文選擇了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平(AED)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(AIS)、農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率(ALP)、農(nóng)業(yè)公共投資(API)和農(nóng)業(yè)機械化水平(AML)等5 個變量作為控制變量。其中,本文用農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值比第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的比值表示農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平(AED)。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平的高低會影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平,進而影響到農(nóng)業(yè)碳排放。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(AIS)以種植業(yè)和畜牧業(yè)產(chǎn)值之和占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比重表示。與林業(yè)、漁業(yè)對比,畜牧業(yè)與種植產(chǎn)業(yè)在農(nóng)業(yè)中能源耗用與碳排放所占比重比較大,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值一定的狀況下,畜牧業(yè)與種植產(chǎn)業(yè)所占比例愈大,則農(nóng)業(yè)碳排放量也會愈大。農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率(ALP)用第一產(chǎn)業(yè)增加值與第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的比來衡量,農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高會減少農(nóng)業(yè)碳排放。農(nóng)業(yè)公共投資(API)采用農(nóng)林牧漁固定資產(chǎn)投資額來度量。農(nóng)業(yè)機械化水平(AML)以農(nóng)業(yè)機械總動力來表示,農(nóng)業(yè)機械化水平的提高會提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,從而減少農(nóng)業(yè)碳排放,但農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展也會增加能源消耗,進而增加農(nóng)業(yè)碳排放。

2.1.4 中介變量 本文的中介變量為農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新(ATI)。本文參考陳娟等[33] 的做法,采用國內(nèi)農(nóng)林牧漁業(yè)發(fā)明、實用新型專利授權(quán)數(shù)來表示農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。發(fā)明、實用新型專利授權(quán)數(shù)能直接有效衡量一個地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平。

2.1.5 數(shù)據(jù)來源 本文選取2003—2022 年中國31 個省份的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。31 個省(自治區(qū)、直轄市)即河北、山西、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、海南、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、內(nèi)蒙古、廣西、西藏、寧夏、新疆、北京、上海、天津、重慶。所有數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。表6 為描述性統(tǒng)計結(jié)果。

2.2 模型選擇

為了檢驗農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的非線性影響,本文參考趙凡等[34] 的做法,在模型中加入農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的二次項。具體的模型如下:

為了進一步檢驗產(chǎn)業(yè)集聚能否通過農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新間接影響農(nóng)業(yè)碳排放,本文借助逐步回歸法進行中介效應檢驗,中介效應模型設定如下:

3 實證結(jié)果分析

3.1 基準回歸分析

本文基于豪斯曼檢驗結(jié)果,拒絕了原假設,選用固定效應模型進行回歸分析(表7)。其中,模型(1)和模型(2)分別是未加入和加入控制變量的回歸結(jié)果。可以看出,無論是否加入控制變量,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的一次項和二次項都在5% 的置信水平下顯著,一次項系數(shù)為正,二次項系數(shù)為負,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放有顯著的倒“U”型影響,這驗證了研究假設1。當農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平較低時,農(nóng)業(yè)的發(fā)展主要依賴動植物種養(yǎng)數(shù)量的增加和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的大量投入,所以農(nóng)業(yè)碳排放會隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的提高而增加,當農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平達到拐點之后,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會充分發(fā)揮出規(guī)模效應和技術(shù)溢出效應,碳排放量會隨著集聚水平的提高而減少。加入控制變量后,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)為0.710,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚二次項的系數(shù)為-0.061,根據(jù)回歸結(jié)果及拋物線拐點計算公式(-B1/2B2),可以求出農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的拐點為5.820。這意味著在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平達到5.820 之前,農(nóng)業(yè)碳排放量隨產(chǎn)業(yè)集聚水平的提高而提高;當農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平超過5.820 后,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的提高有利于減少農(nóng)業(yè)碳排放。2022 年,我國31 個省份的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平都低于5.820,處于倒“U”型曲線的左邊。這表明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的積極影響還有待進一步激發(fā),現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)碳排放量會隨產(chǎn)業(yè)集聚水平的提高而提高。可見,未來一段時間,我國仍然會面臨較大的農(nóng)業(yè)碳排放壓力,要繼續(xù)推進農(nóng)業(yè)規(guī)模化發(fā)展,提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平,才能跨越產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放影響的拐點,發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集聚的積極作用,減少農(nóng)業(yè)碳排放量。

同時,各控制變量對農(nóng)業(yè)碳排放的作用均較為顯著。其中,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳排放存在顯著正向作用,說明當前農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展帶來了碳排放量的增加。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)為正,且通過1% 的顯著性水平檢驗,表明畜牧業(yè)和種植業(yè)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的總比越大,農(nóng)業(yè)碳排放量越大。農(nóng)業(yè)機械化水平的系數(shù)在1% 的顯著性水平下為正,農(nóng)業(yè)機械化水平對農(nóng)業(yè)碳排放有顯著的促進作用。這可能是因為近年來我們國家大力推進機械化,但因為農(nóng)機產(chǎn)品總體質(zhì)量不高,農(nóng)業(yè)機械作業(yè)效率不高,農(nóng)業(yè)機械油耗較高,農(nóng)業(yè)機械的性能還有待優(yōu)化等,所以農(nóng)業(yè)機械化會導致增加碳排放量。農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)公共投資對農(nóng)業(yè)碳排放存在顯著負相關效應,并且通過1% 的顯著性水平檢驗,說明提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和增加農(nóng)業(yè)公共投資有利于農(nóng)業(yè)碳減排。

3.2 穩(wěn)健性檢驗

為了確保計算結(jié)果的穩(wěn)健性,采用utest 檢驗對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放影響的“U”型特征再次進行檢驗,結(jié)果如表8 所示。由表8 可知,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響存在“U”型特征且在1% 顯著性水平下通過檢驗,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的拐點為5.857,與前面根據(jù)固定效應模型回歸結(jié)果計算出來的拐點接近,研究結(jié)論穩(wěn)健。

3.3 內(nèi)生性檢驗

為解決遺漏變量以及解釋變量與被解釋變量互為因果導致的內(nèi)生性問題,本文選取工具變量法進行處理。選擇核心解釋變量農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的滯后1 期和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚平方項的滯后1 期作為工具變量進行兩階段最小二乘法回歸。因為上一期的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平會影響當期的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平,而當期農(nóng)業(yè)碳排放不會影響上一期的農(nóng)業(yè)碳排放。回歸結(jié)果如表9 所示,可以看到工具變量農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的滯后1 期和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚平方項的滯后1 期都通過了1% 的顯著性檢驗,并且第一階段F 統(tǒng)計量遠大于10, Wald 統(tǒng)計量為1440.04,遠大于弱工具變量10% 臨界值7.03,顯著拒絕弱工具變量假設,工具變量有效。第二階段回歸結(jié)果顯示,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)為0.795,二次項系數(shù)為-0.066,且都通過1% 的顯著性檢驗,回歸結(jié)果中各系數(shù)的正負向及顯著度均與基準回歸的結(jié)果基本一致,表明在控制內(nèi)生性問題后,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響依然存在倒“U”型特征,這再次驗證了研究假設1。

3.4 中介效應檢驗

通過前文機理分析可知,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚可能通過農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響農(nóng)業(yè)碳排放,所以利用中介效應模型進行檢驗(表10)。從回歸結(jié)果看,農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新通過了中介效應檢驗。在模型(1)中,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)為0.287,且通過了10% 的顯著性檢驗,這說明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚有利于農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。在模型(2)中,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的一次項顯著為正,二次項顯著為負,表明在考慮農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響下,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響仍存在倒“U”特征,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的一次項、二次項系數(shù)的絕對值小于其在不考慮中介變量下的系數(shù),且農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對農(nóng)業(yè)碳排放的影響顯著為負,這表明農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與碳排放之間發(fā)揮著中介作用,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的碳減排效應會有一部分通過農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新來實現(xiàn)。在考慮農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響下,產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)碳排放倒“U”型關系的拐點為6.036,這高于不考慮中介變量影響下的拐點值,說明技術(shù)創(chuàng)新會推遲產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放產(chǎn)生抑制效應階段的到來。

3.5 異質(zhì)性檢驗

我國幅員遼闊,各省份的自然資源稟賦和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展存在較大差異,不同區(qū)域間農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響可能存在異質(zhì)性。為此,本文依據(jù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重高低[35],將我國這31個省份劃分為農(nóng)業(yè)大省和非農(nóng)業(yè)大省。即農(nóng)業(yè)大省其農(nóng)業(yè)產(chǎn)值在國民經(jīng)濟中所占份額較高,糧食和重要農(nóng)產(chǎn)品供給保障能力強,在國家農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展中扮演著重要角色。分區(qū)域回歸結(jié)果如表11 所示,產(chǎn)業(yè)集聚的一次項和二次項系數(shù)都通過顯著性檢驗,并且一次項系數(shù)為正,二次項系數(shù)為負。農(nóng)業(yè)大省和非農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放均存在倒“U”型的影響,這與全國層面的回歸結(jié)論一致,再一次驗證了研究假設1。但是,農(nóng)業(yè)大省產(chǎn)業(yè)集聚系數(shù)為2.261,產(chǎn)業(yè)集聚二次項的系數(shù)為-0.378,計算可得倒U 型曲線的拐點為2.990。非農(nóng)業(yè)大省集聚系數(shù)為0.660,產(chǎn)業(yè)集聚二次項的系數(shù)為-0.023,可計算倒“U”型曲線的拐點為14.348,因此可見農(nóng)業(yè)大省的拐點小于非農(nóng)業(yè)大省的拐點,這也表明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響具有明顯的區(qū)域異質(zhì)性。對于非農(nóng)業(yè)大省,現(xiàn)階段其農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平與其拐點差距較大,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚要對農(nóng)業(yè)碳排放產(chǎn)生積極影響需要一段時間,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的積極影響也還有待進一步激發(fā)。而對于農(nóng)業(yè)大省來說,現(xiàn)階段其農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平接近或超過其拐點,這些省份農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚將要或已經(jīng)對農(nóng)業(yè)碳排放產(chǎn)生積極影響。這可能是因為農(nóng)業(yè)大省往往農(nóng)業(yè)規(guī)模較大,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平較為發(fā)達,農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平和現(xiàn)代化水平也較高。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文以我國31 個省份2003—2022 年省級面板數(shù)據(jù)為樣本,分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的非線性影響,主要結(jié)論如下。(1)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放存在倒“U”型影響,這一結(jié)論在內(nèi)生性處理和utest 檢驗后依然成立。當產(chǎn)業(yè)集聚水平較低時,農(nóng)業(yè)碳排放隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的提高而增加,當農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平達到拐點5.820 之后,碳排放量會隨著集聚水平的提高而減少。(2)通過中介效應回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與碳排放之間發(fā)揮著中介作用,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會促進區(qū)域農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新進而抑制農(nóng)業(yè)碳排放。(3)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響具有明顯的區(qū)域異質(zhì)性,農(nóng)業(yè)大省和非農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放均存在倒“U”型的影響,但農(nóng)業(yè)大省的拐點小于非農(nóng)業(yè)大省的拐點。對于非農(nóng)業(yè)大省,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的積極影響也還有待進一步激發(fā)。對于農(nóng)業(yè)大省,現(xiàn)階段其農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平接近拐點,農(nóng)業(yè)碳排放量將隨集聚水平的提高而減少。

4.2 政策建議

4.2.1 轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)低碳轉(zhuǎn)型 農(nóng)藥、農(nóng)膜等農(nóng)用物資的使用以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)廢棄物等都會產(chǎn)生農(nóng)業(yè)碳排放,所以依靠大量資源投入的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式會造成資源浪費和環(huán)境污染等,因此,要轉(zhuǎn)變高投入和高消耗的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式低碳轉(zhuǎn)型。首先,要提高農(nóng)用物資的利用效率,減少農(nóng)藥、農(nóng)膜等的使用。如可以利用精準農(nóng)藥噴灑技術(shù),減少農(nóng)藥的浪費和濫用,推進化肥農(nóng)藥減量增效。其次,要加強農(nóng)業(yè)廢棄物的監(jiān)管和再利用。如建立農(nóng)業(yè)廢棄物分類回收點,將廢棄農(nóng)膜回收再利用,把畜禽糞便制成生物有機肥等。最后,要提高農(nóng)民的環(huán)保意識。政府要加大環(huán)保宣傳力度,向農(nóng)民普及環(huán)保知識,引導他們樹立綠色觀念。

4.2.2 提升農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平,重視農(nóng)業(yè)技術(shù)的碳減排效應 前文已經(jīng)論證農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會通過促進區(qū)域農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新來抑制農(nóng)業(yè)碳排放。所以要加大對農(nóng)業(yè)技術(shù)領域的投資,加強對低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)的研發(fā)力度,加強農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的正向積極作用。首先,要營造良好的技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境,政府可以給予財政、金融、稅收、保險等政策補貼,激勵社會資本投資農(nóng)業(yè),同時通過對新技術(shù)給予專利保護、完善知識產(chǎn)權(quán)保護制度等促進農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。其次,要促進產(chǎn)學研合作,企業(yè)要與高校、科研等單位進行技術(shù)合作。最后,要引導農(nóng)業(yè)技術(shù)的應用。要培養(yǎng)企業(yè)、農(nóng)民的低碳環(huán)保意識,宣傳推廣低碳技術(shù),加強對農(nóng)民的技能培訓,對使用低碳技術(shù)的企業(yè)和農(nóng)民進行補貼等,利用農(nóng)業(yè)低碳技術(shù)來實現(xiàn)碳減排。

4.2.3 因地制宜提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平,發(fā)揮集聚優(yōu)勢 由實證結(jié)果可知農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放有先促進后抑制的倒“U”型影響,并且影響具有明顯的區(qū)域異質(zhì)性。當前我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚處于發(fā)展初期,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平較低。對于農(nóng)業(yè)大省,其往往是平原地區(qū),擁有土地遼闊集中和農(nóng)業(yè)機械化水平較高的優(yōu)勢,所以應該發(fā)揮優(yōu)勢,引導農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)適度規(guī)模化發(fā)展,塑造區(qū)域品牌,培育區(qū)域特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚。對于非農(nóng)業(yè)大省,其可能沒有像農(nóng)業(yè)大省那樣擁有土地集中的優(yōu)勢,但擁有其他優(yōu)越的自然資源和市場環(huán)境等優(yōu)勢,如福建安溪茶產(chǎn)業(yè)集群的形成就是氣候溫和、雨量充沛的自然環(huán)境和政府推動等因素共同推進的結(jié)果。所以無論是農(nóng)業(yè)大省還是非農(nóng)業(yè)大省,都要通過農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚推動農(nóng)業(yè)向適度規(guī)模化的方向轉(zhuǎn)變,建立和培育區(qū)域特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚,促進各種類型的農(nóng)業(yè)集聚,跨越集聚初期農(nóng)業(yè)發(fā)展主要依賴動植物種養(yǎng)數(shù)量增加和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素大量投入的階段,充分發(fā)揮集聚規(guī)模效應、技術(shù)溢出效應等優(yōu)勢,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型。

5 結(jié)語

雖然本文對已有的研究進行了一定的拓展,但是仍然存在一些不足,如使用的面板數(shù)據(jù)只能深入到省域?qū)用妫瑪?shù)據(jù)相對來說還不夠充分細致,忽略了氣候條件、土壤情況等其他會影響農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素,以至內(nèi)生性難以完全消除等。

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