技术进步和经营规模对农业碳排放的影响研究_祝伟.pdf

-13 -【农业发展】农业经济 2023/2技术进步和经营规模对农业碳排放的影响研究*祝伟1 王瑞梅2*摘 要：厘清农业碳排放的影响因素对推动农业绿色发展、实现碳减排目标具有重要意义。本文利用我国 31 个省份1995-2021 年的面板数据测算出各省份历年的农业碳排放，进而分析技术进步与经营规模对农业碳排放总量和强度的影响。研究结果表明：农业机械化水平对碳排放总量和单位面积碳排放有正向影响，对单位产量碳排放有负向影响；合理施用化肥可以减少碳排放总量和碳排放强度；灌溉条件的改善对碳排放总量有负向影响，对碳排放强度有正向影响；经营规模对碳排放总量和碳排放强度均具有负向影响。关键词：农业碳排放；碳减排；技术进步；经营规模一、引言中国是应对气候变化国际力量中的坚定支持者和实践者，向全世界作出了“碳达峰”“碳中和”的庄严承诺。为实现这一目标，需要各行业加强节能减排，推动绿色循环低碳发展。农业是全球碳排放的主要来源之一，国际社会对农业碳排放问题日益重视。作为农业大国，中国农业发展自改革开放以来取得了举世瞩目的成就，但农业也成为碳排放的主要来源。因此，剖析农业碳排放的影响因素，强化农业碳减排措施的精准性和协同性，对推动我国农业绿色发展、实现碳减排目标具有重要意义。通过文献梳理可知，已有研究在农业碳排放的影响因素方面进行了有益的探索。例如，杨钧1指出农业技术进步显著增加碳排放总量，但有利于碳排放强度的降低；张广胜、王珊珊2发现氮肥在化肥中的比重对碳排放强度有正向影响，农业公共投资对碳排放强度有负向影响。魏玮等3发现全要素技术进步和能源增进型技术进步可减缓碳排放；吴伟伟4指出支农财政倾向于提高农田利用碳排放强度；张颂心等5指出绿色全要素生产率对农业绿色低碳转型发展的长期作用明显而短期影响不显著。理论上，技术进步对农业碳排放可能有正反两个方向的影响。一方面，根据内生增长理论，技术进步可以提高资源利用率、降低能源消耗量；另一方面，一些农业技术进步（如农业机械、化肥、灌溉等）本身就是碳排放源。农业经营规模是影响农业投入品（如化肥、农药等）的重要因素，进而可能对农业碳排放产生影响。据此，本文从农业经营主体的生产决策行为出发构建模型，在尽力控制其他可能的影响因素后，用省级面板数据探索技术进步与经营规模对农业碳排放的影响。二、方法与数据1.农业碳排放测算方法本文测算的农业碳排放的来源包括化肥、农药、农膜、柴油和灌溉所耗费电能等直接或间接产生的 CO2和 N2O 排放，以及水稻种植中所产生的 CH4排放，具体的测算公式和碳排放系数均来源于气候变化专门委员会（IPCC）。为了更全面地分析各个因素对碳排放的影响，除了碳排放总量外，还选择三种碳排放强度指标进行分析：单位面积碳排放、单位产量碳排放和单位产值碳排放。2.变量选取与模型设定由农业碳排放的测算公式可知，碳排放的数量取决于碳排放源的数量，而碳排放源的数量由所有农业经营主体的生产决策决定。根据生产理论，农产品价格和投入品价格是影响生产要素投入的首要因素，从而影响碳排放。现代农业技术进步发端于以良种、化肥、农药和灌溉技术为核心的“绿色革命”，以及后续的机械化技术、生物技术和精准农业技术等技术创新。单独使用某一种技术指标可能无法准确衡量农业技术进步，且不同的技术进步对农业碳排放的影响可能有所差别。因此，本文选择农业机械化、肥料技术和灌溉技术三个指标来衡量农业技术进步。农业经营规模用第一产业人均种植面积来衡量。其他需要控制的变量包括农产品价格指数、投入品价格指数、财政支农水平、灾害水平、农业增加值比重和种植结构。为了控制不可观测且固定的遗漏变量，本文设定双向固定效应模型如下：式中，和 分别表示第 个省份和第 年；表示农业碳排放指标；表示农业机械化水平；表示肥料技术水平；表示灌溉技术水平；表示农业经营规模；表示农产品价格；表示投 基金项目：国家社会科学基金重点项目“农户环境行为对农业面源污染的影响及防控策略研究”（16AJY013）；北京市自然科学基金面上项目“北京市农村生活垃圾协同治理主体行为研究”（9212011）；通讯作者：王瑞梅-14 -【农业发展】农业经济 2023/2入品价格；表示控制变量；表示时间固定效应；表示个体固定效应；-、为待估计的参数；表示随机误差项。3.数据来源本文将研究对象设定为全国 31 个省份（因数据限制不含香港、澳门和台湾），样本考察期为 1995-2021 年，样本量为 837 个。农业碳排放测算和影响因素分析所需数据来源于历年的中国统计年鉴中国农业年鉴中国农村统计年鉴全国农产品成本收益资料汇编。变量的描述性统计如表 1 所示。表 1 变量描述性统计变量变量含义/单位均值方差最小值最大值农业碳排放总量万吨1012.78783.064.103089.38单位面积农业碳排放吨/公顷2.041.140.195.24单位产量农业碳排放吨/吨0.590.690.094.93单位产值农业碳排放吨/万元2.011.220.3212.06农业机械化水平单位面积农业机械动力（千瓦/公顷）5.292.231.7012.70肥料技术水平复合肥占化肥总量的比重（%）28.1610.962.0268.58灌溉技术水平有效灌溉面积占总播种面积比重（%）37.2314.1714.7691.59农业经营规模劳均播种面积（公顷/人）0.620.310.132.26农产品价格指数农产品价格指数176.8466.9391.40448.66投入品价格指数投入品价格指数的加权平均值179.6351.90104.64306.16财政支农水平农村人均农林水事务支出（元/人）1639.382396.6744.2219873.23灾害水平成灾面积占总播种面积比重（%）13.6510.1670.4162.31农业增加值比重农业增加值占 GDP 的比重（%）14.318.150.3146.09种植结构粮食面积占总播种面积比重（%）67.7112.2932.8196.84三、结果分析首先，测算各省份 1995-2021 年的农业碳排放数据。从农业碳排放总量来看，主要农业大省和经济欠发达省份均大幅增长，而经济发达省份则显著下降；其中增长率超过 100%的省份有内蒙古、吉林、黑龙江、西藏、甘肃和新疆，减少超过 30%的省份有北京、上海、浙江和福建。从单位面积农业碳排放来看，大部分省份均大幅增长，可见我国农业的集约化程度显著提高，通过增加单位面积土地上的其他要素投入获得产出增长；增长率超过100%的省份有内蒙古、黑龙江、西藏和甘肃。而从单位产量农业碳排放和单位产值农业碳排放来看，绝大部分省份均显著下降，仅有黑龙江的单位产量碳排放增加，吉林和西藏的单位产值碳排放增加；23 个省份的单位产量碳排放减少超过 50%，24 个省份的单位产值碳排放减少超过 50%；这表明农业产出的增长超过了农业碳排放的增长，我国农业的能源利用率和资源利用率显著提高。本文使用的是面板数据，因此在进行回归分析之前先进行 F 检验、housman 检验和对时间虚拟变量的 F 检验。根据检验结果选定采用双向固定效应模型进行回归分析，结果如表 2 所示。各回归系数的具体分析如下。（1）农业碳排放总量。可以看出，技术进步和经营规模的系数均在 1%的水平上显著，但符号不同。其中，农业机械化水平、肥料技术水平、灌溉技术水平的系数分别为0.117、-0.122、-0.156，这表明农业机械化水平对碳排放总量有正向影响，而合理施用化肥和改善灌溉条件可以减少碳排放总量，可见不同的技术对碳排放总量具有不同方向的影响。经营规模对碳排放总量有显著的负向影响，这意味着可以通过扩大经营规模减小碳排放总量。农产品价格和投入品价格的系数符号符合理论预期。农业增加值比重和粮食比重对碳排放总量有显著的正向影响，这表明农业产业在向农业大省和粮食大省进一步集中。财政支农支出和成灾面积比重的系数在统计上不显著。（2）单位面积农业碳排放。农业机械化水平、肥料技术水平、经营规模的系数符号与碳排放总量分析中相应变量回归系数的符号相同，系数的解释也类似。农业机械化水平的系数约为碳排放总量回归中系数的一半，这说明农业机械化水平通过影响单位面积碳排放和种植面积两个路径影响碳排放总量。灌溉技术水平的系数显著为正，表明灌溉条件的改善对单位面积碳排放有正向影响，这可能是由于灌溉条件改善后减少了水资源对作物产量的约束，激励农业经营主体通过增加要素投入来提高产量。农业增加值比重的系数显著-15 -【农业发展】农业经济 2023/2为负，说明与农业大省相比，其他省份更注重增加单位面积的投入。（3）单位产量农业碳排放。肥料技术水平、经营规模的系数符号与前面相同，系数的解释也类似。农业机械化水平的系数显著为负，表明农业机械化带来的产量增加超过碳排放的增加。灌溉技术水平对单位产量农业碳排放有显著的正向影响。财政支农水平的系数显著为负，表明对农业的财政支持提高了农业生产效率。（4）单位产值农业碳排放。农业机械化水平对单位产值碳排放没有显著影响；肥料技术水平和灌溉技术水平的系数的绝对值和显著性均减小，说明其对单位产值碳排放的影响程度变小；经营规模对单位产值碳排放有显著的负向影响。其他系数的解释与前文类似。四、结论与建议本文利用中国 31 个省份 1995-2021 年的面板数据测算出各省份历年的农业碳排放，探讨了技术进步与经营规模对农业碳排放的影响。主要结论为：农业机械化水平对农业碳排放总量和单位面积农业碳排放有显著的正向影响，但对单位产量农业碳排放有显著的负向影响；合理施用化肥可以显著减少农业碳排放总量和农业碳排放强度；灌溉条件的改善对农业碳排放总量有负向影响，但可能提高农业碳排放强度；农业经营规模对农业碳排放总量和农业碳排放强度均具有显著的负向影响。基于上述结论，本文对促进农业碳减排提出以下建议：大力推广节能环保、精准高效的农业机械化技术，尽快将技术相对落后、能耗高的农机具品目剔除出补贴范围；增加对高效新型肥料、有机肥的补贴，大力推广测土配方施肥；鼓励使用节水节能的灌溉技术；加大对家庭农场、农民合作社、农业社会化服务组织等各类新型农业经营主体和服务主体的扶持力度，一方面促进农业规模经营稳步发展，另一方面通过构建覆盖全产业链的农业生产性服务体系实现小农户经营与规模化生产相结合，从而有效降低农业碳排放。参考文献1 杨钧.农业技术进步对农业碳排放的影响中国省级数据的检验 J.软科学，2013，27（10）：116-120.2 张广胜，王珊珊.中国农业碳排放的结构、效率及其决定机制 J.农业经济问题，2014，35（07）：18-26.3魏玮，文长存，崔琦，等.农业技术进步对农业能源使用与碳排放的影响基于 GTAP-E 模型分析 J.农业技术经济，2018（02）：30-40.4 吴伟伟.支农财政、技术进步偏向的农田利用碳排放效应研究 J.中国土地科学，2019，33（03）：77-84.5张颂心，王辉，徐如浓.科技进步、绿色全要素生产率与农业碳排放关系分析基于泛长三角 26 个城市面板数据 J.科技管理研究，2021，41（02）：211-218.作者单位：1.常州工学院经济与管理学院 江苏 常州 2130322.中国农业大学经济管理学院 北京 100083表 2 回归结果变量碳排放总量单位面积碳排放单位产量碳排放单位产值碳排放农业机械化水平0.117*（0.030）0.060*（0.025）-0.102*（0.055）-0.044（0.035）肥料技术水平-0.122*（0.040）-0.123*（0.034）-0.442*（0.074）-0.075*（0.045）灌溉技术水平-0.156*（0.044）0.182*（0.038）0.385*（0.084）0.083*（0.051）农业经营规模-0.547*（0.051）-0.403*（0.044）-0.686*（0.098）-0.634*（0.057）农产品价格0.716*（0.066）0.331*（0.055）-0.058（0.121）1.155*（0.073）投入品价格-0