農業生產性服務業對農業碳生產率的影響效應及門檻特征研究

中圖分類號：F304.6 文獻標識碼：A 文章編號：2095-5553（2025）08-0316-09

Abstract：Improving agriculturalcarbonproductivityisof greatsignificance topromote thegreen development of agricultureand rural areas.Basedon the panel data of 3O provinces in China from 2OO7 to 2O22，this paper empirically analyzestheimpacteffectand thresholdcharacteristicsofagriculturalproductionservicesonagriculturalcarbon productivity.Theresults show that：Agricultural productive services haveasignificantrole in promoting agricultural carbon productivity.The promotion efectof agricultural productiveservicesonagricultural carbonproductivityis regionally heterogeneous，and thepromotionefectofagriculturalproductiveservicesonagriculturalcarbonproductivityincentral Chinaandmajor grainproducing areas isstronger.The impact of agricultural productive services onagricultural carbon productivity has thethresholdoffarmland managementscaleandrural human capital.With the expansion of farmland management scaleandtheimprovementofrural humancapital，theroleof agriculturalproductiveservices in promoting agricultural carbon productivity hasgradually increased.Accordingly，countermeasures andsuggestions such as improving the green agricultural production service system，promoting the moderate scale of land management，and strengthening the training and application of low-carbon agricultural technologies are proposed.

Keywords：agricultural carbon productivity；agricultural productionservices；farmland management scale；rural human capital；threshold effect

0 引言

改革開放以來，中國農業發展取得舉世矚目成就，隨之而來的農業農村生態環境問題逐漸凸顯，特別是農業碳排放問題引起廣泛關注。據統計，我國碳排放總量的 17% 約來自農業生產活動，農業綠色低碳發展的任務依然很艱巨。歷年中央一號文件均對“農業綠色發展\"進行相關部署，2024年中央一號文件明確強調\"堅持綠色興農”。由此，促進農業增產減排、提高農業碳生產率已成為實現農業綠色低碳發展的重要途徑。作為銜接小農戶與現代農業的關鍵紐帶，農業生產性服務業可以有效整合生產要素2，促進投入品減量化3，推動農業農村綠色轉型。那么，農業生產性服務業能否促進農業碳生產率提高？研究上述問題，對實現我國農業綠色低碳發展具有重要的理論與現實意義。

目前已有學者對農業碳生產率展開研究，一是農業碳生產率的測算與分析，如黃杰等4從種植業角度測度種植業碳生產率，程琳琳等[5基于省域數據測度農業碳生產率并探討其空間特征；二是農業碳生產率的影響因素，現有研究表明農村數字化發展[6、農業產業集聚[、財政支農投入[8]及城鎮化[9等均對農業碳生產率具有正向促進作用。同時，關于農業生產性服務業的研究也頗為豐富，有學者對農業生產性服務業的內涵10、演變軌跡11]及總結展望12進行理論剖析，也有學者實證分析農業生產性服務業對種植結構[13]、糧食生產[14]、農業效率[15]和產業結構升級[16]的影響效應。此外，學者們也從農戶化肥投入減量1]、農業碳減排[18]、農業綠色生產率提升[19]等方面探究農業生產性服務業對農業綠色發展的影響。綜上，學者們針對農業碳生產率、農業生產性服務業及其對農業綠色發展等問題進行了深入研究，但鮮有文獻探討農業生產性服務業對農業碳生產率的影響效應。

鑒于此，本文基于2007—2022年省級面板數據，采用DDF一Malmquist指數測算農業碳生產率，實證考察農業生產性服務業對農業碳生產率的影響效應，并將勞均農地經營規模和農村人力資本作為門檻變量探究農業生產性服務業對農業碳生產率的非線性影響。

1機理分析與研究假說

農業生產性服務業可能從2個方面影響農業碳生產率：一是專業化效應。農業生產性服務業的發展推動專業化服務組織與農業生產深度融合，加速農業分工深化和生產專業化，有助于優化配置農業要素投入和提升農業資源利用率20；通過服務外包、生產托管等形式帶動小農戶進行專業化生產，在促進農業節本增效的同時降低農業碳排放，進而推動農業綠色高效生產，為提高農業碳生產率創造可能。二是綠色技術效應。相比于小農戶，專業化的服務組織在農業綠色技術的學習和應用方面具有明顯優勢，通過向小農戶提供生產性服務有效降低和分攤農業綠色技術的使用成本，誘使小農戶購買綠色技術服務而實現農業綠色生產[21]。農業生產性服務業發展能夠推動農業綠色技術應用于農業生產的各環節，進而提升農業碳生產率。綜上，農業生產性服務業可以通過專業化效應和綠色技術效應提升農業碳生產率。由此，提出假說H1：農業生產性服務業可以促進農業碳生產率提高。

農地規模經營是農業生產性服務業發展的基礎條件，農地經營規模程度會影響農業生產性服務業對農業碳生產率的促進作用。隨著農地經營規模的擴大，農業生產性服務業更容易發揮其規模效應帶動農業綠色生產。例如，土地集中連片種植更加便于服務組織開展統防統治、集中施肥等作業服務，進而降低化肥農藥的施用強度，促進農業碳排放減少。在農地經營規模擴大到一定程度時可能會強化農業生產性服務業對農業碳生產率的促進作用。因此，提出假說H2：農業生產性服務業對農業碳生產率的影響存在農地經營規模門檻。

農村人力資本影響著農民對綠色技術服務的認知程度和接受程度，一定程度上也會影響農業生產性服務業對農業碳生產率的促進作用。當農村人力資本水平較低時，農民對綠色技術服務的認知度和接受度較低，使得農業綠色技術服務的推廣和應用不充分，從而降低農業生產性服務業對農業碳生產率的促進作用。當農村人力資本水平較高時，農民對綠色技術服務的認知度和接受度較高，在農業生產過程傾向采納綠色技術[22]，有效促進綠色技術的成果轉化，更好地發揮農業生產性服務業對農業碳生產率的促進作用。隨著農村人力資本水平的積累，可能會強化農業生產性服務業對農業碳生產率的促進作用。基于此，提出假說H3：農業生產性服務業對農業碳生產率的影響存在農村人力資本門檻。

2 研究設計

2.1 農業碳生產率的測度

2.1.1 測度方法

參考黃偉華等8方法，運用DDF函數和全局Malmquist指數測算農業碳生產率。以DDF模型為基礎，定義 t 期到 t+1 期的 GML 指數為

式中： GML_t^t+1 第 t 期到第 t+1 期農業投入產出效率；x 投入變量；y 期望產出變量；D^G（x，y） ——全局方向性距離函數;（204 g^x 一 x 的方向性向量；（204號 g^y ——y的方向性向量。

基于 GML 指數進一步計算得到農業碳生產率如式（2）所示。

式中：AG_tfpch—第 χ_t 期農業碳生產率。

2.1.2測度指標選取

參考黃偉華等8的研究，從投入和產出兩方面構建農業碳生產率的測算指標體系，如表1所示。

表1農業碳生產率的測算指標體系

Tab.1 Measurement index system of agricultural carbon productivity

其中，農業碳排放總量測算如式（3）所示。

式中： c ——農業碳排放總量；（204號 β_i 第 i 種碳排放源的碳排放系數；I_i 一第 i 種碳排放源的使用總量。

其中碳排放系數參考李波[23]、段華平24等的研究，設定化肥、農藥、農膜、柴油、灌溉及翻耕碳排放系數依次為 0.8956kg/kg.4.9341kg/kg.5.18kg/kg. 0.592 7kg/kg?266.48kg/hm² 和 312.6kg/hm² 。

2.2 模型構建

2.2.1 基準回歸模型

為探究農業生產性服務業對農業碳生產率的影響效應，構建基準回歸模型如（4）所示。

α₂controls_i，t+μ_i+ε_i，t

式中： 年 i 省份的農業碳生產率；α₀ -待估參數；AG _servicei，t ?t 年 i 省份的農業生產性服務業發展水平；controlsi，— t 年 i 省份的一系列控制變量；μ_i ——i省份的個體固定效應；Ei 隨機擾動項。

2.2.2 門檻回歸模型

為探究農業生產性服務業對農業碳生產率是否存在農地經營規模門檻和農村人力資本門檻，本文以勞均農地經營面積（land_per）和農村人力資本 （educ） 作為門檻變量來構建面板門檻回歸模型。式（5）為單重面板門檻回歸模型。

θ₂lnAG_-service_i，t?I（threshold_i，tgt;α）+

θ₃controls_i，t+ε_i，t

式中： θ₀，θ₁，θ₂，θ₃ 1 一估計參數；

threshold _i，i ?t 年 i 省份的門檻變量；α 待檢驗門檻值；I（?） ——指示性函數，當括號內相應條件成立時， .I（?）=1 ，否則 I（?）=0 。

式（6）為雙重面板門檻模型。

式中： 估計參數。

2.3 變量選擇

1）被解釋變量：農業碳生產率（ ?AG_-tf?ch） ，按照前文測度方法運用Dearun軟件計算得到。

2）解釋變量：農業生產性服務業發展水平（AG_seruice），參考羅明忠等[18的研究選用單位播種面積的農林牧漁服務業總產值表示，并取對數以消除量綱影響。

3）門檻變量：（1）勞均農地經營面積（land_per），選用農作物總播種面積與農業從業人員數之比表示。（2）農村人力資本（educ），選用農村居民受教育年限表示。

4）控制變量：（1）財政支農 （AG_-fin ），選用地方財政農林水事務支出占地方財政一般預算支出的百分比表示。（2）受災情況 ，選用受災面積占農作物總播種面積的百分比表示。（3）工業化水平（ndus），選用第二產業增加值占地區生產總值的百分比表示。（4）種植結構（plant），選用糧食作物播種面積占農作物總播種面積的百分比表示。（5）農業產業結構（agrs），選用農業總產值占農林牧漁總產值的百分比表示。

2.4數據來源

考慮到研究數據的科學性和可得性，使用2006—2022年投入產出數據以計算2007—2022年的農業碳生產率，其他變量數據均來自2007一2022年，最終構建2007—2022年中國30個省級（由于西藏和港澳臺地區缺失數據較多，故不考慮）面板數據實證探究農業生產性服務業對農業碳生產率的影響效應。其中，測算農業碳排放的數據均來自國家統計局和歷年《中國農村統計年鑒》；農林牧漁服務業總產值來自歷年《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》;第一產業從業人員數據來自歷年《中國農村經營管理統計年報》；農村居民受教育程度來自歷年《中國人口和就業統計年鑒》；各控制變量數據均來自國家統計局；其中缺失數據選用均值法和插值法進行處理。各變量的描述性統計分析結果如表2所示。

表2描述性統計分析結果Tab.2 Descriptive statistical analysis results

3 實證結果與分析

1）基準回歸結果分析。表3為農業生產性服務業影響農業碳生產率的基準回歸結果，其中模型 1～ 模型3分別為混合回歸、固定效應和隨機效應的估計結果。

由表3中模型 1～ 模型3的回歸結果可知，農業生產性服務業對農業碳生產率的影響估計系數分別為0.261、0.551和0.510，且通過 1% 水平的顯著性檢驗，表明農業生產性服務業的發展可以顯著促進農業碳生產率提高，假說H1得到證實。

2）穩健性檢驗。為探究農業生產性服務業對農業碳生產率的促進作用是否穩健，本文使用更換解釋變量、調整樣本時間、縮尾處理和工具變量法等方法進行穩健性檢驗，回歸結果如表4所示。

表4中模型4為更換核心解釋變量估計結果，選用“人均農林牧漁服務業產值\"（seruice）作為解釋變量進行估計；表4中模型5為調整樣本時間的估計結果，將樣本時間區間由“2007—2022年\"調整為“2007—2019年”以消除新冠疫情對估計結果的影響；表4中模型6為縮尾處理后的估計結果，對各變量進行前后 1% 水平的縮尾處理以剔除極端值對估計結果的影響；表4中模型7為工具變量法的估計結果，參考張恒等25的處理方法，選取滯后一期的農業生產性服務業發展水平作為工具變量進行估計，該工具變量通過不可識別檢驗（ Plt; 0.01）和弱工具變量檢驗。由表4中模型 4～ 模型7的估計結果可知，各解釋變量對農業碳生產率的影響系數分別為0.458、0.423、0.555和0.268，且均通過 1% 水平的顯著性檢驗。綜上，在一系列的穩健性檢驗后，農業生產性服務業對農業碳生產率的估計系數仍顯著為正，再次驗證本文的研究假說H1。

3）地區異質性分析為進一步探究農業生產性服務業影響農業碳生產率的地區異質性，按照“東、中、西部地區\"和“是否糧食主產區\"將樣本細分后進行分組回歸，估計結果見表5。

表3基準回歸結果Tab.3 Benchmark regression results

注：**、*分別表示在 1%5% 和 10% 水平下顯著，括號內為t統計值。下同

表5中模型 8～ 模型10分別為東部、中部、西部地區的估計結果， _service對 的影響系數依次為 0.586，0.658 和0.431，且均通過 1% 水平的顯著性檢驗，可以看出，農業生產性服務業對農業碳生產率的促進作用在中部地區最強，東部地區次之，西部最弱。可能的解釋是，中部地區多為農業大省，中部地區的農業生產性服務業體系較為完備，綠色農技服務也較為成熟，因而對農業碳生產率的提升作用較強。表5中模型11和模型12為糧食主產區和糧食非主產區的回歸結果，對比估計系數可以發現農業生產性服務業對糧食主產區的農業碳生產率的促進作用強于糧食非主產區。可能的解釋是，糧食作物更適合生產性服務作業，在糧食主產區更易充分發揮綠色農機和低碳農機的規模效應，因而農業生產性服務業對糧食主產區的農業碳生產率的促進作用更強。

4）門檻特征檢驗。為檢驗農業生產性服務業影響農業碳生產率的門檻特征，基于研究假說H2和H3，本研究引人勞均農地經營規模和農村人力資本作為門檻變量進行估計，進而揭示農業生產性服務業對農業碳生產率的非線性影響。本研究使用自抽樣法（重復抽樣500次）來確定勞均農地經營規模和農村人力資本的門檻個數，門檻個數檢驗結果見表6。由表6可知，勞均農地經營規模和農村人力資本均通過雙重門檻檢驗，即均存在2個門檻值。

表7報告了農業生產性服務業影響農業碳生產率的門檻面板效應估計結果。表7中模型13為勞均農地經營規模作為門檻變量時的估計結果。當勞均農地經營規模低于第一門檻值 （0.964hm²） 時， _seruice對AG_tfpch的影響系數為0.515;當勞均農地經營規模越過第一門檻值中 且低于第二門檻值 （1.494hm²） 時， _service對 的影響系數上升為0.545；當勞均農地經營規模越過第二門檻值 （1.494hm²） 后，lnAG_seruice對AG_tfpch的影響系數上升為 0.583 隨著勞均農地經營規模跨越第一、第二門檻值，農業生產性服務業對農業碳生產率的正向影響效應逐漸增強，這表明隨著勞均農地經營規模的擴大，農業生產性服務業對農業碳生產率的促進作用增強，假說H2得以驗證。

為進一步檢驗勞均農地經營規模的門檻效應，設置虛 擬變量 D₁ （當l 時， D₁=0 ；當

land_per gt;0.964 時， D₁=1 ）、 D₂ （當land_per≤1.494時， D₂=0 ；當land_pergt;1.494時， D₂=1） ，并將 和 _seruice兩組交互項納入估計模型，估計結果為表7模型14和模型15。由此可知， _service 和 _seruice對農業碳生產率的影響系數均顯著為正，表明勞均農地經營規模在 0.964～1.494hm² 和超過 1.494hm² 時，農業生產性服務業對農業碳生產率的促進作用增強，也驗證了勞均農地經營規模在農業生產性服務業對農業碳生產率的影響中存在門檻效應。

表7中模型16為農村人力資本作為門檻變量時的估計結果。當農村居民人均受教育年限低于6.746年時，lnAG_seruice對AG_tfpch的影響系數為0.389；當農村居民人均受教育年限高于6.746年且低于7.324年時， _seruice對AG_tfpch的影響系數上升為0.435；當農村居民人均受教育年限高于7.324年后， _seruice對AG_tfpch的影響系數上升為0.464。隨著農村人均受教育年限跨越第一、第二門檻值，農業生產性服務業對農業碳生產率的正向影響效應逐漸增強，這表明隨著農村人力資本水平的提高，農業生產性服務業對農業碳生產率的促進作用增強，假說H3得以驗證。為進一步檢驗農村人力資本的門檻效應，本研究設置虛擬變量 D₃ （當educ≤6.746時， D₃=0 ；當 educgt;6.746 時， D₃=1 ）、 D₄ （當educ ?7.324 時， D₄=0 ；當land_pergt;7.324時， D₄= 1），并將 _seruice和 _service兩組交互項納入估計模型，估計結果為表7模型17和模型18。由此可知， _service和 D₄× _seruice對農業碳生產率的影響系數均顯著為正，表明農村居民人均受教育年限在 6.746～7.324 年和超過7.324年時，農業生產性服務業對農業碳生產率的促進作用會增強，也驗證了農村人力資本在農業生產性服務業對農業碳生產率的影響中存在門檻效應。

4結論與建議

4.1結論

基于2007—2022年中國30個省份面板數據，實證分析農業生產性服務業對農業碳生產率的影響效應及門檻特征。研究結果表明：（1）農業生產性服務業對農業碳生產率具有顯著促進作用。（2）農業生產性服務業對農業碳生產率的促進作用具有地區異質性。農業生產性服務業對農業碳生產率的促進作用在中部地區最強，東部地區次之，西部最弱。農業生產性服務業對糧食主產區的農業碳生產率的促進作用強于糧食非主產區。（3）農業生產性服務業對農業碳生產率的影響存在勞均農地經營規模門檻和農村人力資本門檻，隨著勞均農地經營規模擴大和農村人力資本水平提高，農業生產性服務業對農業碳生產率的促進作用逐漸增強。

4.2建議

1）健全綠色農業生產性服務體系。培育綠色農業生產性服務組織，支持服務組織學習和推廣綠色低碳農機服務，鼓勵圍繞農業生產全過程制定針對性綠色服務清單。政策性補貼適當向購置低碳節能農機和開展綠色農機服務的服務組織傾斜。拓展水肥一體化、無人機植保等低碳綠色作業服務的覆蓋面。

2）推動農業適度規模經營。健全農地流轉的管理制度和市場機制，因地制宜發展土地托管、聯耕聯種、統防統治等服務規模經營模式，充分發揮生產性服務引領農業低碳發展的規模效應。

3）加強農業低碳技術的培訓與應用。支持涉農高校院所圍繞低碳技術開展科研攻關，推動低碳農技與農機、農藝深度融合，提高低碳技術的實用性。強化農業綠色生產技術的宣傳與培訓，提高農民的綠色生產意識和低碳農機的應用能力。

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