長江經濟帶發展戰略對長江流域農業碳排放的影響研究

[中圖分類號]F323 [文獻標識碼]A

[文章編號]1673-0186（2025）006-0104-014

[DOI編碼]10.19631/j.cnki.css.2025.006.007

長江經濟帶橫跨東中西三大經濟區域，其人口規模、資源總量和經濟規模在全國占據重要地位，是我國重要的綜合性交通樞紐、生態功能區和經濟增長極。2023年，長江經濟帶實現GDP約為58.42萬億元，約占全國總量的 46%% ；固定資產投資額和居民消費高于全國平均水平，展現出強勁的經濟實力和增長潛力。然而長久以來，長江經濟帶部分產業尤其是農業秉持著高投入、高消耗、高污染的粗放增長模式，導致其實現可持續發展的資源與環境制約不斷突出[1]。早在2020年，長江經濟帶化肥施用量已達到1684.55萬噸，施用強度達到 282.52kg/hm² ，超出國際安全施用水平1.26倍[2]；截至2023年，長江經濟帶承載了超 40% 的全國廢水排放總量，其中農業面源污染引發的長江流域總磷濃度超標問題，已成為該區域廢水治理的主要障礙①。習近平總書記于2018年、2020年和2023年多次主持召開推動長江經濟帶發展座談會，提出“強化耕地數量、質量、生態‘三位一體保護加強農業種質資源保護利用\"②，從不同角度強調推進農業低碳發展。因此，推動長江經濟帶農業綠色低碳轉型，對其自身及全國其他地區實現高質量發展和可持續發展具有重要現實意義。

長江經濟帶發展戰略作為國家重大戰略之一，旨在推動長江流域在經濟、產業、科技和生態領域的一體化與協調化發展，為區域農業碳減排提供了頂層設計和政策支撐[3-4]。2016年《長江經濟帶發展規劃綱要》發布，提出農業要遵循生態優先、綠色發展的原則，實現經濟發展與資源環境的協調，為長江流域生態農業發展提供了方向指引③;2018年《農業農村部關于支持長江經濟帶農業農村綠色發展的實施意見》發布，強調發展節水高效現代農業、綠色技術創新、生態保護修復工程和節能環保配套產業，為長江流域農業節能降碳提供了具體實施方案④;2022年《關于全面推動長江經濟帶發展財稅支持政策的方案》以及2024年《關于進一步做好金融支持長江經濟帶綠色低碳高質量發展的指導意見》提出通過落實生態保護補償、加大污染防治資金投入、建立綠色發展基金等的一系列財稅和金融措施，全方位支持農業農村實現綠色低碳轉型，為長江經濟帶農業低碳化轉型提供了制度理路、整體布局和遠景規劃。

一、文獻綜述

從農業碳排放、農業綠色高質量發展的驅動因素、區域一體化政策的環境治理效應三個方面梳理與本文相關的文獻，并做相應評述。

（一）農業碳排放的相關研究

有關農業碳排放研究主要集中在兩個方面。一是對農業碳排放的測度與評估，排放因子法和數值模擬法是該領域的主流方法。龔晶等通過確定碳源、排放系數和排放因子測算意大利的農業溫室氣體排放總量[5];迪克西特（Dixit）等通過構建一個涵蓋能源生產、運輸、消費和再處理的全流程碳排放因子，測算美國各部門的碳排放強度[6];李（Li）等在夏普利（Shapley）指數的輔助下，對歐盟農業碳排放的經濟效應和影響因子進行分解分析[7]。二是對農業碳排放的分布特征的考察，相關文獻重點考察了農業碳排放的空間差異和動態演進趨勢。吳賢榮等基于對中國31個省（自治區、直轄市）的農業碳排放效率的測度和分解，發現農業碳排放效率變動存在省域差異和地區差異，內蒙古、北京、黑龍江等24省份農業碳排放效率處于上升趨勢而其余7省份呈下降趨勢[8]；沃耶沃茨基（Wojewodzki）等基于2000—2016年的跨國比較研究發現，盡管存在農業發展與城市化水平差異，多數經濟體的碳排放仍呈現高位收斂態勢，這一發現為政策制定者提供了重要的預警信號[9]。

（二）農業綠色高質量發展的驅動因素研究

關于農業綠色高質量發展的驅動因素，現有研究主要從三個角度展開討論。一是技術創新的驅動作用。技術創新會增強農業綠色發展的自生能力與共生能力[10]，尤其是生物技術創新和智能裝備迭代升級，能夠直接提升作物產量、重構農業生產函數，在保障糧食安全的基礎上減少土地、淡水等農業資源浪費，實現農業綠色低碳發展[1I-12]。二是環境規制的驅動作用。多數相關研究認為，環境規制的落實提高了農業生產主體的排污、資源浪費和進行非清潔生產活動的成本，從而對農業綠色高質量發展產生正向作用[13-14]。也有部分研究發現環境規制對農業碳排放的抑制作用會隨著規制政策強度的提高而變得愈發明顯[15]。三是區域要素流動的驅動作用。相關文獻重點關注碳排放權這一特定生產要素流動的農業綠色轉型效應，認為碳交易是經濟高質量低碳化綠色發展的新興市場化機制，其抵消機制將逐步在鄉村振興碳資源配置中發揮決定性的助推作用[16]。此外研究還發現碳交易試點在優化農村企業碳排放行為的同時，也間接提高了農村居民的收入和就業比例[17]。

（三）區域一體化政策的環境治理效應研究

環境污染通常具有跨區域性與外部性特征，解決污染物在大氣或不同流域間形成的跨區域擴散問題，需要突破地域邊界限制的系統性政策工具。區域一體化政策通過推動跨區環境規制與生態補償、生態治理方案協調機制和環境治理技術的共享與推廣，從而實現區域內生態治理的深人發展和持續改進[18-19]。長江經濟帶發展戰略作為我國最具影響力的區域一體化政策，受到學術界的廣泛關注。理論上，長江經濟帶發展戰略能夠重構流域尺度的空間治理單元，通過建立跨省生態補償與污染賠償制度，破解流域分割治理的“公地悲劇”，從而推動區域環境治理范式轉型[20-21]。然而，從實證研究的角度，現有研究大多聚焦于檢驗長江經濟帶發展戰略在經濟、社會和技術創新領域的影響[22-23]。只有少量文獻從促進生態文明建設、提高用水效率和構建生態服務系統[24-26]等角度，實證探討了長江經濟帶發展戰略的生態保護與環境治理效應。

（四）文獻評述

現有研究為本文提供了有益啟發，但仍存在以下不足：一方面，目前少有文獻詳細探討長江經濟帶發展戰略這一極具代表性和影響力的區域一體化政策的生態治理效應，更鮮有研究基于區域產業綠色高質量發展視角，詳細探討長江經濟帶發展戰略對農業碳排放的影響。另一方面，現有研究探究了農業綠色高質量發展的主要驅動因素，且在區域一體化政策的推動下這些因素的影響力理應得到進一步增強。但目前鮮有文獻詳細探討上述因素在相關政策影響農業碳排放過程中的影響路徑，這為全面、準確理解長江經濟帶發展戰略的農業碳減排效應提出了挑戰。

本文的邊際貢獻主要體現在：（1）以長江經濟帶發展戰略的實施為事件構造準自然實驗，利用雙重差分法探討長江經濟帶發展戰略對農業碳排放的影響，從推動農業綠色高質量轉型視角豐富了區域一體化政策的生態治理效應研究。（2）通過對研究樣本內生分組，實證檢驗長江經濟帶發展戰略對農業碳排放的區域異質性影響，為長江流域不同區域地方政府和政策執行機構提供有針對性的對策建議。（3）從促進農業技術創新、提高環境規制效率、推動耕地高質量流轉三個角度驗證了長江經濟帶發展戰略對農業碳排放的作用機理，為打開區域一體化政策影響農業碳減排的“機制黑箱\"提供了經驗支撐。

二、研究設計

為準確探究長江經濟帶發展戰略對農業碳排放的影響，闡述實證模型、變量定義、樣本選取與數據來源，并對樣本數據進行描述性統計。

（一）模型設定

“長江經濟帶\"的名稱最早可以追溯20世紀80年代，“七五\"計劃時期長江經濟帶被確定為國家經濟發展的重要軸線，成為“一線一軸\"戰略布局的重要組成部分。2014年9月國務院印發《關于依托黃金水道推動長江經濟帶發展的指導意見》①，從宏觀層面明確了長江經濟帶的七項重點任務，標志著長江經濟帶建設正式上升為國家戰略。2018年《長江保護修復攻堅戰行動計劃》①和《農業農村部關于支持長江經濟帶農業農村綠色發展的實施意見》兩項重要文件的出臺，正式明確了長江經濟帶建設的具體方向、落實方案、體制機制和監督指導計劃，標志著長江經濟帶發展戰略由一項國家級頂層設計向一套具體微觀工作要求的轉變。

基于上述事實，本文將 2018年設定為長江經濟帶發展戰略的具體實施年份，將該事件的發生作為一項外生政策沖擊，利用雙重差分法探討長江經濟帶發展戰略對農業碳排放的影響，構建實證分析模型如下：

其中， i 代表省份， χ_t 代表年份。被解釋變量 ACE_it 為農業碳排放。核心解釋變量 did_it 反映 i 省份在 χ_t 年是否實施了長江經濟帶發展戰略 和 f_t 分別代表省份固定效應和年份固定效應， ε_i 為隨機擾動項， 代表控制變量集合。在式（1）中，系數 β₁ 反映了長江經濟帶發展戰略對農業碳排放的影響，是重點考察對象。

（二）變量定義

1.被解釋變量：農業碳排放

參考張廣勝和王珊珊[27，將《IPCC國家溫室氣體清單指南》中劃分為農業、林業和其他土地利用活動的溫室氣體排放界定為農業碳排放。農業碳排放主要來自化肥施用、畜禽養殖、水稻種植、秸稈處理和農業土壤管理環節，主要溫室氣體包括 CO₂，CH₄ 和 N₂O 。本文基于全球增溫潛勢（GWP），將上述各環節各類溫室氣體排放量折算為 CO₂ 進行統一度量，再對計算得到的溫室氣體排放當量取自然對數以衡量農業碳排放ACE。

2.核心解釋變量：長江經濟帶發展戰略

長江經濟帶發展戰略的代理變量did，本質上是處理組虛擬變量和時間虛擬變量的交互項，可表達為 Treat×Year 。本文所選取的處理組是長江經濟帶省份樣本，對照組是對應的黃河流域重點生態功能區省份樣本。因此當 i 為長江經濟帶11省份時，Treat取值為1；當i為黃河流域8省份時，Treat取值為 0^② 。當年份 χ_t 為2018年及之后年份時，Year取值為1，反之取0，選擇黃河流域省份樣本作為對照組的原因主要在于，黃河流域與長江經濟帶同屬中國重要的流域經濟帶和生態屏障區，且均橫跨東部、中部、西部三大經濟區域，二者在自然地理條件、經濟發展布局及環境保護要求等方面具有高度相似性，因而具備較強的可比性基礎。。

3.控制變量

本文選取的控制變量包括：農業受災程度（gffcted），用地區農作物受災面積占農作物總播種面積的比值衡量;農業從業人員素質（practitioner），用地區農村人口平均受教育年限的自然對數衡量;農林水事務支出（expenditure），用地方政府涉農支出的自然對數衡量;農機總動力（machinery），用地區農業機械化水平衡量;產業結構（structure），用第一產業增加值占地區生產總值的比重衡量;此外，農村金融業增加值（finance）、經濟作物種植面積（crops）、耕地面積（cropland）和農村用電量（electricity）分別用相應統計指標衡量。

（三）數據描述

本文的研究樣本為2010—2022年長江經濟帶與黃河流域重點生態功能區的省級宏觀面板數據。一方面，2008—2009年全球金融危機重塑了經濟政策與碳排放的底層邏輯關聯。金融危機導致了經濟活動減緩和能源需求的暫時性下降，這使得各產業部門碳排放量出現短暫的降低；但隨著經濟的逐漸復蘇，碳排放量呈恢復甚至反彈趨勢。另一方面，2022年開始正式施行的《關于全面推動長江經濟帶發展財稅支持政策的方案》（以下簡稱《方案》）標志著長江經濟帶發展戰略進入新階段。《方案》通過強調“健全橫向和縱向財政體制…健全均衡性轉移支付穩定增長機制\"等措施①，從根本上改變了先前長江經濟帶各省區在環境治理方面“各自為戰\"的情況。因此，未將早于2010 年和晚于2022年的樣本納人研究，以避免扭曲實證模型對變量之間因果關系的估計效果。

樣本數據主要來源于《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國農村統計年鑒》以及各省份的統計年鑒，部分缺失值采用插值法補全。變量的描述性統計見表1。

表1描述性統計

三、實證研究

在確定研究方法和完成數據處理的基礎上，進行回歸分析和穩健性檢驗，并進一步探討區域異質性和潛在的中介效應。

（一）基準回歸

表2報告了式（1）的參數估計結果。表2列（1）、列（2）和列（3）顯示，在單變量檢驗、未控制固定效應、只控制年份固定效應的情況下， did 對ACE的回歸系數顯著為負，說明長江經濟帶發展戰略總體上抑制了農業碳排放，即有利于推進農業碳減排進程。列（4）顯示，在加入控制變量并同時控制年份和地區固定效應的情況下，did的回歸系數為-0.079且通過了 5% 的統計顯著性檢驗。這意味著長江經濟帶發展戰略可以顯著降低農業碳排放，《農業農村部關于支持長江經濟帶農業農村綠色發展的實施意見》中提到的“推動長江經濟帶農業農村綠色發展\"“協同推進長江經濟帶農業農村綠色發展與鄉村振興”①的戰略部署在實踐中得到了較好落實。

表2基準回歸結果

注：括號內為聚類穩健標準差； ???_plt;0.01 ?*_plt;0.05 ^*plt;0.1 下同

（二）穩健性檢驗

1.平行趨勢檢驗。使用雙重差分法識別長江經濟帶發展戰略的前提，是在政策實施前處理組和控制組的生產效率變化必須滿足平行趨勢。即處理組在沒有接受政策沖擊的情況下，其被解釋變量應該與控制組具有一致的時間變化趨勢。借鑒王鋒和葛星[27]的處理，采用事件分析法構建如下方程對長江經濟帶發展戰略的政策效應進行平行趨勢檢驗：

其中， 是一組虛擬變量，若 i 省份在第 χ_t 年實施了長江經濟帶發展戰略，則取值為1，反之取為0，其年份 χ_t 的跨度為政策實施前5期至政策實施后4期。其余各變量的符號含義與式（1）相同。式中 β_t 反映了長江經濟帶發展戰略實施的第 χ_t 年處理組和對照組的農業碳減排效應差異，是本文關注的重點。

將長江經濟帶發展戰略實施的前一期作為基期對式（2）進行參數估計，圖1繪制了考察期間內， ?_?β_? 系數估計值和 95% 置信區間的變動趨勢圖。圖1顯示，政策發生前處理組和控制組系數在統計意義上沒有顯著差別，而政策發生后處置組和控制組系數出現顯著差異，具有共同發展趨勢；戰略實施之后系數 β_ι 的絕對值逐漸增大，且從戰略實施之后第三期開始顯著為負，對照組產生明顯差距，說明長江經濟帶農業發展戰略對農業碳排放的影響滯后四期。這可能是由于2019 年底新冠疫情延緩了政策的實際落實，而在2021年長江經濟帶生態環境保護發生轉折性變化的基礎上又制定的一系列政策，使得長江經濟帶農業發展戰略的農業碳減排效應開始顯現。整體上，研究樣本通過了平行趨勢檢驗。

圖1平行趨勢檢驗

2.安慰劑檢驗。為確保處理組與對照組的差異不是由樣本期內其他政策的實施或時間變化導致的，本文構造了受影響的省份時間兩個層面的隨機實驗以進行反事實安慰劑檢驗。先隨機選取處理組省份，并隨機選取年份作為這些省份受到政策影響的時間，然后重新執行基準回歸并提取did的系數和P值，重復500次。圖2報告了檢驗結果中did的系數分布圖與其P值的散點圖。如圖所示，隨機抽樣系數呈正態分布，大部分系數在 10% 的水平上不顯著，且分布偏離真實值垂直線較遠，表明基準檢驗結果主要是集采的政策效應，基準回歸結果較為穩健。

圖2安慰劑檢驗

3.其他穩健性檢驗。第一，鑒于農業碳排放量與農藥使用規模之間通常存在較強相關性，用農藥使用量的自然對數作為農業碳排放的代理指標，以檢驗變量設計的合理性，回歸結果見表3列（1）。第二，為進一步確保長江經濟帶發展戰略對農業碳排放存在長期穩定影響，將did的時間滯后項納入方程進行回歸，回歸結果見表3列（2）。第三，為避免極端值樣本對實證結果的干擾，本文分別從處理組與控制組中篩選出歷年農業碳排放量最大和最小的省份，并將其從總樣本中剔除，回歸結果見表3列（3）。第四，考慮到各省份的區位屬性可能干擾實證結果，本文設置虛擬變量，將屬于東部地區的省份賦值為1，將屬于中西部地區的省份賦值為2，進而在回歸中控制地區虛擬變量與年份變量的乘積，回歸結果見表3列（4）。第五，考慮到各省份可能成為國家其他政策的試點區域從而干擾實證結果，本文以《國家生態文明試驗區實施方案》（2017）①為準，將江西、貴州設置為實驗組，其余為對照組，回歸結果見表3列（5）。最后，為排除國家生態文明試驗區政策的潛在干擾，本文以《國家農業可持續發展試驗示范區建設方案》（2017）②為準，剔除江蘇、浙江、山東省份后重新估計模型。回歸結果見表3列（6）。綜合考察表3，核心解釋變量did的系數仍然顯著且符號未發生變化，說明基準回歸結果比較穩健。

表3穩健性檢驗結果

（三）區域異質性分析

長江經濟帶橫跨東中西三大經濟區域，其不同流域地區經濟發展情況與生態治理壓力存在明顯差異。因此，有必要對比分析長江經濟帶發展戰略對長江不同流域地區農業碳排放的差異化影響，從而為不同地區政府和政策執行機構提供有針對性的對策建議。在保持對照組不變的前提下，將處理組省份以長江流域分段劃分為上游（重慶、四川、貴州、云南）、中游（江西、湖北、湖南）、下游（上海、江蘇、浙江、安徽）三組樣本，再利用式（1）進行參數估計，回歸結果見表4。

這可能是因為相比于長江中上游地區，下游地區在農業發展領域占據了技術、資金、人才和地理位置優勢，導致其農業碳排放強度本就相對較小，這縮小了長江經濟帶發展戰略的農業碳減排效應。從農業生產技術角度，江蘇省作為長江下游地區的糧食主產區之一，農業生產活動技術較為先進、集約化程度較高，地膜技術、生態農場建設和保護性耕作固碳技術成熟且應用廣泛，農業生產碳排放強度較低；從農業發展制度的角度，下游地區的作物輪作制度、秸稈還田制度較為完善，也采取了更多如濕地保護、減排指標等環境保護措施來抑制碳排放;從農作物特征的角度，水稻種植在長江下游地區較為普遍，其種植過程中產生的主要溫室氣體是甲烷，而經驗證明通過合理的灌溉和施肥管理可以大幅降低稻田的甲烷排放，這進一步抑制了地區的碳排放強度。而相比于長江下游地區，中上游地區因經濟發展水平較低、農業生產和管理方式較為傳統，其農業活動可能產生更多的碳排放，最終放大了長江經濟帶發展戰略的農業碳減排效應。一方面，中上游省份的農業科技和基礎設施相對滯后，農業用水效率、農業現代化水平和高標準農田建設水平有待提高，農業面源污染問題和農村生活污染問題亟待解決，這都導致該地區農業生產活動具有較高的碳排放強度。另一方面，中上游地區農業存在更多以耕作為主的土地利用方式，這會引發更大規模的化肥尤其氮肥使用，進而促進微生物分解有機質并產生更多的碳排放。

表4區域異質性檢驗結果

（四）機制分析

技術創新與進步、環境規制、區域要素流動是農業綠色高質量發展的主要驅動因素，且在區域一體化政策的推動下這些因素的影響力理應得到進一步增強。基于此本文從上述三個角度入手，探討長江經濟帶發展戰略這一極具代表性和影響力的區域一體化政策對農業碳排放的作用渠道。本文借鑒江艇對渠道檢驗的論述[29]，構建如下模型單獨檢驗機制變量與解釋變量之間的關系：

其中，Mechanismu為機制變量，具體包含農業技術創新、環境規制效率和要素市場發育程度三種作用渠道的代理變量。農業技術創新借鑒張金鑫和王紅玲[30]的方法，用農林牧漁業專利總和衡量;環境規制效率借鑒劉榮增和何春[311的方法，用工業污染治理投資完成額占第二產業的比重衡量；要素市場發育程度則采用樊綱等[32]的方法計算得到①。其余變量的含義與式（1）相同，回歸結果如表5所示。

表5機制檢驗結果

表5列（1）顯示，長江經濟帶發展戰略顯著提升了農業技術創新水平。區域一體化政策強調科技在農業發展中的重要性，通過增強農業科技供給能力為鄉村振興提供技術保障，加快推進農業關鍵核心技術攻關;而諸如耕作固碳、秸稈還田固碳、漁業綜合養殖碳匯等前沿技術的應用，有效降低了農業活動中的碳排放。表5列（2）顯示，長江經濟帶發展戰略顯著提升了地區環境規制效率。基于相關戰略部署，中央財政下達資金直接支持長江經濟帶省份的大氣、水、土壤污染防治，通過提高企業環境污染成本優化了環境規制政策的設計與執行效率;而隨著以政府、市場、社會組織和企業為主體的農業綠色發展治理框架的持續完善，推動農業向更加綠色和可持續的方向發展。表5列（3）顯示，長江經濟帶發展戰略顯著提升了要素市場發育程度。區域一體化推動了物質資本、人力資本和自然資源的跨區域流動，在克服區域內要素配置扭曲問題的同時提高了要素配置效率;而諸如清潔能源、排污權、碳排放權等生產要素的低成本交易與流動，有利于提高農業生產的碳效率，并進一步降低農業碳排放的總量與強度。

四、結論與政策啟示

本文基于2010—2022年省級宏觀面板數據，利用雙重差分法實證探討了長江經濟帶發展戰略對農業碳排放的影響及其內在機理。研究發現，長江經濟帶發展戰略顯著抑制了農業碳排放，該結論在進行多種穩健性檢驗后依然成立；區域異質性分析表明，長江經濟帶發展戰略顯著降低了長江中上游地區的農業碳排放，但對下游地區的影響不顯著;機制分析表明，長江經濟帶發展戰略通過促進農業技術創新、提高環境規制效率、加快要素市場發育三種渠道實現農業碳減排。因此，提出如下政策建議。

第一，繼續加強長江經濟帶發展戰略實施力度，充分發揮其農業碳減排效應。長江經濟帶發展戰略對農業碳排放的抑制作用已經得到驗證，要繼續增加對該戰略的資源投入和政策關注，合理設計并積極落實政策文件中關于農業綠色高質量發展的相關部署。國家和地方政府應繼續制定全面的發展規劃，明確長江經濟帶的長遠目標和階段性任務，將生態文明建設融入經濟發展戰略，確保農業碳減排政策工具的連貫性和一致性。

第二，強化技術創新驅動，提升農業綠色轉型內生動力。聚焦關鍵技術突破與推廣，重點支持農業機械智能化、精準施肥技術、稻田甲烷減排等低碳技術研發，建立區域性農業綠色技術協同創新中心。通過技術示范與農戶培訓，提升生態農業技術的采納率，降低技術應用成本。創新市場化生態補償機制，按市場原則優化生態補償模式，將減排績效與補償額度掛鉤。例如，對采用秸稈還田、有機肥替代等技術的農戶發放可交易碳配額，激發技術創新與減排行為的協同效應。

第三，優化環境規制設計，實現精準化動態調控。制定并落實差異化的環境規制政策與工具組合，在生態脆弱的長江中上游地區，強化化肥農藥限用、面源污染監測等強制性措施。而在下游經濟發達地區，可側重財稅激勵與綠色認證等市場型工具，推動設施農業與精準農業發展。同時優化跨區域生態補償標準，通過橫向財政轉移支付補償長江上游地區生態保護成本，促進環境規制與生態補償的政策協同。

第四，深化要素市場改革，激活區域協同減排潛力。推動土地流轉與碳減排掛鉤，土地規模化經營可通過集約化管理降低單位產出碳排放。可嘗試在土地流轉合同中嵌入碳排放約束條款，試點“土地一碳匯\"聯動機制，將耕地保護成效轉化為碳交易市場配額。同時加快建立農業碳匯交易平臺，鼓勵農場通過減排行為獲取額外收益;推動農產品碳標簽認證，引導消費者選擇低碳產品，形成市場倒逼機制。

參考文獻

[1］田彩紅，李琳，廖斌.農村一二三產業融合能否促進農業綠色發展？——以長江經濟帶579個縣域為例[J].自然資源學報，2024（3）：601-619

[2]趙健，籍強，劉玥，等.長江流域農業面源污染現狀、問題與對策[J].環境保護，2022（17）：30-32.

[3］張東晴，汪發元，何智勵.數字普惠金融、城鄉保險與城鄉協調發展——基于長江經濟帶的實證[J].統計與決策，2022（5）：142-145.

[4]ZHANG Z， ZHANG L，LIANG T，et al.Has the Yangtze river economic belt strategy promoted the constructionof ecological civilization in the upper reaches of the Yangtze river？[J].Frontiers in Environmental Science，2022（10）：1046323.

[5]龔晶，孫素芬，于峰.意大利農業信息服務體系及其啟示[J].世界農業，2017（2）：141-144.

[6]DIXIT M K，CULP C H，FERNANDEZ-Solis JL. Calculating primary energy and carbon emission factors fortheUnited States' energy sectors[J]. RSC Advances，2014（97）：54200-54216.

[7]LIT，BALEZENTIST，MAKUTENIENED，etal.Energy-related CO₂ emission in European Union agriculture：Driving forces and possibilities for reduction[J].Applied Energy，2016，180： 682-694.

[8]吳賢榮，張俊飚，田云，等.中國省域農業碳排放;測算、效率變動及影響因素研究——基于DEA-Malmquist指數分解方法與Tobit模型運用［J].資源科學，2014（1）：129-138.

[9]WOJEWODZKI M，WEI Y，CHEONG T S，et al. Urbanisation，agriculture and convergence of carbonemissions nexus： Global distribution dynamics analysis[J]. Journal of Cleaner Production，2023，385：135697.

[10]李周.中國農業綠色發展：創新與演化[J].中國農村經濟，2023（2）：2-16.

[11]SOETANKO.Therole of biotechnology towards atainment of a sustainable and safe global agriculture andenvironment-A review[J].Biotechnology and Molecular Biology Review，2011（5）：109-117.

[12]HERNANDEZ D，PASHAL，YUSUF DA，et al.The roleof artificial intelligence in sustainable agricultureand waste management： Towards a green future[J]. International Transactions on Artificial Inteligence，2024（2）： 150-157.

[13]ADELMAN DE，BARTON JH.Environmental regulation for agriculture： Towardsa framework to promotesustainable intensive agriculture[J]. Stanford Environmental Law Journal， 2Oo2（1）：3.

[14]WANG Z， Zhang X，Zhang C，et al.How regional integration affects urban green development efficiency：Evidence from urbanagglomeration in the middle reachesof the YangtzeRiver[J]. International Journal ofEnvironmental Research and Public Health， 2022（13）： 7937.

[15］陳宇斌，王森.農業綜合開發投資的農業碳減排效果評估——基于高標準基本農田建設政策的事件分析[J].農業技術經濟，2023（6）：67-80.

[16］楊長進.碳交易市場助推鄉村振興低碳化發展的實踐與路徑探索[J].價格理論與實踐，2020（2）：18-24.

[17] ZHANG G， ZHANG N. The efect of China's pilot carbon emissions trading schemes on poverty alleviation： aquasi-natural experiment approach[J]. Journal of Environmental Management， 2020（19）： 110973.

[18]張可.區域一體化、環境污染與社會福利[J].金融研究，2020（12）：114-131.

[19]ULLAH A，NOBANEE H，ULLAH S，et al. Renewable energy transition and regional integration： energizingthepathwayto sustainable development[J].Energy Policy，2024（1O）：114270.

[20]呂忠梅.《長江保護法》適用的基礎性問題[J].環境保護，2021（Z1）：23-29.

[21］范婭梅，周賢能，蘭秀娟.長江經濟帶發展戰略對工業企業綠色轉型的影響研究[J].湖北經濟學院學報，2024（4）：17-31，126-127.

[22]黃慶華，周志波，劉晗.長江經濟帶產業結構演變及政策取向[J].經濟理論與經濟管理，2014（6）：92-101.

[23]XIE H，ZHU Z， WANG B，et al. Does the expansion of urban construction land promote regional economicgrowth in China？ Evidence from 108 cities in the Yangtze River Economic Belt[J].Sustainability，2018（11）：4073.

[24］許廣月，蔣宏宇，姜明奇.《長江經濟帶發展規劃綱要》能促進長江流域生態文明建設嗎？［J].管理評論，2024（11） ： 14-25.

[25]LIUY，YUANL.Evolutionof water-use efficiency in the Yangtze River Economic Belt basedonnationalstrategies and water environment treatment[J]. Ecological Informatics，2022（3）： 101642.

[26]LUO Q，LUO L， ZHOU Q，et al. Does China's Yangtze River Economic Belt policy impact on local ecosystemservices？[J]. Science of the total environment， 2019（31）：231-241.[27]張廣勝，王珊珊.中國農業碳排放的結構、效率及其決定機制[J].農業經濟問題，2014（7）：18-26，110.

[28] 王鋒，葛星.低碳轉型沖擊就業嗎——來自低碳城市試點的經驗證據[J].中國工業經濟，2022（5）：81-99.

[29] 江艇.因果推斷經驗研究中的中介效應與調節效應[J].中國工業經濟，2022（5）：100-120.

[30]張金鑫，王紅玲.環境規制、農業技術創新與農業碳排放[J].湖北大學學報（哲學社會科學版），2020（4）：147-156.

[31]劉榮增，何春.環境規制對城鎮居民收入不平等的門檻效應研究[J].中國軟科學，2021（8）：41-52.

[32]樊綱，王小魯，馬光榮.中國市場化進程對經濟增長的貢獻[J].經濟研究，2011（9）：4-16.

Research on the Impact of the Yangtze River Economic Belt Development Strategy on Agricultural Carbon Emissions in the Yangtze River Basin

Chen Yuke’ Zhang Shengqing1 Zhang Wenqing2 （1.School of Economics and Management， Chongqing Normal University，Chongqing 401331; 2.School of Economics and Business Administration， Chongqing University， Chongqing 400030）

Abstract：As the primary arena for China's ecological priority and green development strategy，the Yangtze River Economic Belt oers critical insights for accelerating agricultural modernization and achieving carbon emission peak and carbon neutrality goals.This study empirically investigates the impact and mechanisms of the Yangtze River Economic Belt Development Strategy on agricultural carbon emissions within the basin using provincial panel data（2010-2022）and a difference-in-differences approach.Key findings reveal： The strategy significantly curbs agricultural carbon emissions，a result robust to multiple sensitivity tests;Regional heterogeneity analysis indicates pronounced emission reduction effects in the upper and middle reaches，but insignificant impacts downstream;Mechanism analysis identifies three pathways： incentivizing agricultural technological innovation， enhancing environmental regulation efciency，and accelerating factor market development.These findings provide empirical evidence and policy implications for leveraging regional integration strategies to advance green agricultural transformation.

Key Words： Yangtze River Economic Belt; Agricultural Carbon Emissions; Technological Innovation; Difference-in-DifferencesMethod

（責任編輯：丁忠兵）