程琳琳，張俊飚，何 可

(1.湖北工業(yè)大學經濟與管理學院，武漢 430068；2.華中農業(yè)大學經濟管理學院，湖北武漢 430070；3.湖北農村發(fā)展研究中心,武漢 430070)

0 引言

長期以來，中國農業(yè)發(fā)展過多地依賴于化石能源等消耗，并以犧牲發(fā)展質量與生態(tài)環(huán)境為代價，這使得農業(yè)生產效率偏低、供給與需求結構性矛盾以及生產與環(huán)境之間矛盾突出，農業(yè)轉型升級發(fā)展迫在眉睫[1]。而現(xiàn)代農業(yè)更關注農業(yè)生產效率的全面化提高，不再局限于要素配置等方面，環(huán)境因素也被囊括其中，力求達到低碳耗[2]。這意味著，更高碳生產率的農業(yè)可被理解為是一種永續(xù)的或可持續(xù)的農業(yè)發(fā)展模式。由此，探究農業(yè)碳生產率增長的力量來源及其改進路徑無疑具有重要的現(xiàn)實價值與理論意義。

碳生產率是生態(tài)效率的子集。在影響生態(tài)效率的驅動因素中，城鎮(zhèn)化是一個不能忽視的關鍵性因素。理論研究方面，盡管學者們一致認為城鎮(zhèn)化主要通過改變生產與生活方式來影響生態(tài)效率，但對其影響效果卻看法不一。一方面，城鎮(zhèn)化可推動生產活動由農業(yè)向非農轉移，優(yōu)化農業(yè)資源配置，提高農業(yè)生產要素利用率；同時還具有污染治理規(guī)模效應，有利于生態(tài)效率的改進[3]。另一方面，城鎮(zhèn)化直接導致能源消費量大幅增加，將不利于生態(tài)效率的改善[4-5]。實證研究方面，由于學者們研究重點不同，城鎮(zhèn)化對生態(tài)效率的影響結論不一。有學者發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化會對生態(tài)環(huán)境產生負面影響[6]，且這種抑制作用不僅體現(xiàn)在對當?shù)?，還反映在對鄰近地區(qū)的負向溢出效應[7]。但也有學者認為，在城鎮(zhèn)化初期，污染物不斷增加，區(qū)域環(huán)境效率將逐漸惡化；而后伴隨生產技術改進，生態(tài)效率又會有所好轉，兩者之間存在著非對稱的“U型”關系[8]。那么，作為生態(tài)效率的重要子集，農業(yè)碳生產率是否會受到城鎮(zhèn)化的影響？會受到何種影響？遺憾的是，目前學界對此關注不足。這在一定程度上不利于該領域的學術發(fā)展。鑒于此，文章利用1997—2014年中國31個省級面板數(shù)據(jù)，從人口、經濟、土地和社會4個維度，分別探討城鎮(zhèn)化對農業(yè)碳生產率的作用及差異。

該文可能的擴展如下：(1)區(qū)別于單要素碳生產率，基于SFA方法，將農業(yè)碳排放空間作為環(huán)境投入要素納入農業(yè)經濟核算體系，以更為客觀地反映農業(yè)碳生產率狀況。(2)與既有研究基于區(qū)域均質化的假設有所不同，從空間地理視角，考慮不同空間互動狀態(tài)與空間依賴性，探討城鎮(zhèn)化對農業(yè)碳生產率可能存在的直接影響及間接溢出效應。(3)區(qū)別于人口的城鎮(zhèn)化，從人口職業(yè)、產業(yè)結構、社會結構以及地域空間結構變遷[9]方面，較為客觀地刻畫城鎮(zhèn)化的發(fā)展特征、內容及動態(tài)過程[10]，并探討城鎮(zhèn)化對農業(yè)碳生產率的影響。

1 研究方法

1.1 隨機前沿生產函數(shù)模型

隨機前沿方法(SFA)是測算碳生產率的主要方法之一，其具有可將隨機誤差項與技術非效率項剝離、測度結果更接近實際等優(yōu)點，故被廣泛使用。一般地，隨機前沿生產函數(shù)模型可表達為：

(1)

式(1)中，yit為和xit分別為第t期的產出和投入；t為時間趨勢項，反映技術進步情況；β為待估參數(shù)；vit為正態(tài)隨機誤差項；uit為非負截斷中正態(tài)分布誤差項；uit與vit相互獨立。進而，各單元體第t期的技術效率可表示為：

(2)

相應地，從第t期到第t+1期的技術效率變化值為：

TECHi，t+1=TEi，t+1/TEit

(3)

由此，通過構建超越對數(shù)生產函數(shù)模型即可得到農業(yè)碳生產率。

1.2 空間計量經濟模型

1.2.1 空間自相關檢驗

一般地，采用Moran′s I指數(shù)測度經濟事物的空間自相關性。Moran′s I的公式為：

(4)

1.2.2 空間杜賓模型

作為空間滯后模型和空間誤差模型的廣義形式，空間杜賓模型具有無需限制空間溢出效應規(guī)模、估計無偏等優(yōu)點，尤為適合捕捉事物的空間溢出效應?？臻g杜賓模型的基本公式為：

(5)

式(5)中，yit和xit分別為第t期i地區(qū)的因變量和自變量；αi和βi為待估參數(shù)；ρ為空間滯后系數(shù)；ui和λt依次為空間效應和時間效應；εit為隨機誤差項?？臻g杜賓模型能否簡化為空間滯后模型或空間誤差模型，則需通過Wald檢驗和LR檢驗判斷。若同時拒絕這兩個檢驗，則應以空間杜賓模型估計；否則，應選擇空間滯后模型或空間誤差模型估計。

1.3 變量說明及數(shù)據(jù)來源

1.3.1 SFA模型的投入產出變量

(1)產出變量。選取農林牧漁總產值為產出變量，并以1997年為基期作不變價處理。原始數(shù)據(jù)出自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國農村統(tǒng)計年鑒》。

(2)投入變量。該文的投入變量如下。

①農業(yè)碳排放。具體測算公式為：

C=∑Ci=∑(Ei·εi)

(6)

式(6)中，C為農業(yè)碳排放總量，Ci為第i類農業(yè)碳源的排放量，Ei與εi分別表示第i類農業(yè)碳源及其碳排系數(shù)。具體測算的溫室氣體包括3類，即農用物資投入所引發(fā)的CO2，水稻生長期內產生的CH4，以及畜禽養(yǎng)殖產生的CH4與N2O，并統(tǒng)一折算為二氧化碳當量(CO2e)，單位為萬t。各碳源排放系數(shù)見《省級溫室氣體清單編制指南》及李波等[11-13]研究。上述數(shù)據(jù)出自《改革開放三十年農業(yè)統(tǒng)計資料匯編》《中國農村統(tǒng)計年鑒》《中國畜牧獸醫(yī)年鑒》《中國農業(yè)統(tǒng)計資料》。

②農業(yè)資本存量。借鑒李谷成[14]的做法，以永續(xù)盤存法進行估算。其中，涉及到的農業(yè)投資額、農業(yè)資本折舊等數(shù)據(jù)，出自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國國內生產總值核算歷史資料》和《中國農村統(tǒng)計年鑒》?；谵r業(yè)資本存量(K基期)，以基期固定資本形成總額除以農業(yè)投資(幾何)平均增長率與折舊率之和的方式處理[15]，即K基期=I基期/(δ+gI)。其中，折舊率δ為5.42%[16]，gI為1997—2014年農業(yè)實際總產值年均增長率，原始數(shù)據(jù)源自《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國農村統(tǒng)計年鑒》。對于上述指標，以1997年為基期作不變價處理。

表1 農業(yè)投入與產出指標描述性統(tǒng)計

③其他投入。勞動力以各年農業(yè)從業(yè)人員數(shù)量表示，單位為萬人，數(shù)據(jù)出自《中國農村統(tǒng)計年鑒》。土地投入采用各地區(qū)農作物播種面積替代，單位為千hm2，數(shù)據(jù)源自《中國農業(yè)年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》。

1.3.2 空間杜賓模型的變量設置

(1)因變量。以上文SFA方法計算得出的全要素碳生產率(cp)表示。

(2)核心變量。參考既有研究[17-19]，從以下幾個維度測度城鎮(zhèn)化，以充分體現(xiàn)城鎮(zhèn)化過程中人口、產業(yè)、空間結構以及社會的變遷。其中，人口城鎮(zhèn)化(urp)，采用非農人口占總人口的比例表示，數(shù)據(jù)出自《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》；經濟城鎮(zhèn)化(ure)，以二、三產業(yè)增加值占GDP的比例表示，數(shù)據(jù)源自《中國統(tǒng)計年鑒》；土地城鎮(zhèn)化(ura)，采用建成區(qū)面積占市轄區(qū)面積的比例表示，數(shù)據(jù)出自《中國城市統(tǒng)計年鑒》；社會城鎮(zhèn)化(urs)，以農民人均純收入占城鎮(zhèn)居民可支配收入的比例表示，數(shù)據(jù)源自《中國農村統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。

(3)控制變量。同時，參考已有研究[0-22]，還控制了以下變量：農業(yè)財政投資(afi)，農村基礎教育(edu)、工業(yè)化(il)、農業(yè)開放度(ol)、區(qū)域經濟發(fā)展水平(el)、農業(yè)產業(yè)結構(str)、自然災害(dar)，各變量的具體含義及解釋如表2所示。上述變量數(shù)據(jù)出自《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農業(yè)年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》等。

表2 模型變量描述性統(tǒng)計

2 實證結果及分析

2.1 隨機前沿模型設定檢驗

為確保研究結論的準確性，運用似然比檢驗(LR)方法，對SFA模型進行技術變化存在性、技術中性和函數(shù)設定形式(可否簡化為C-D函數(shù))檢驗，具體檢驗結果見表3。經檢驗，應拒絕不存在技術變化(H0)、技術中性(H0)和可簡化為C-D函數(shù)(H0)的假設。同時，γ=0.927(t=73.11)，說明技術非效率是引起生產前沿函數(shù)誤差的重要原因。因此，該文選取超越對數(shù)隨機前沿函數(shù)模型對農業(yè)碳生產率進行估計是可取的。

表3 超越對數(shù)隨機前沿生產函數(shù)模型檢驗結果

2.2 農業(yè)碳生產率空間自相關檢驗

基于上文分析，運用Geoda軟件對省域農業(yè)碳生產率的全局Moran′s I指數(shù)進行測度。由表4可知，中國省域農業(yè)碳生產率的Moran′s I指數(shù)顯著為正，且均保持在0.37以上，表明中國省域農業(yè)碳生產率存在空間正自相關性，在空間上并非隨機分布，而是具有明顯的聚類特征。換言之，農業(yè)碳生產率高值省區(qū)常與高值省區(qū)集聚分布，農業(yè)碳生產率低值省份也常被其他低值省份包圍。可能的解釋是，鄰近省區(qū)在空間上的相互作用與關聯(lián)效應，使得局部區(qū)域內省際間農業(yè)碳生產率趨于一致，從而表現(xiàn)出較強的同質性。

表4 1997—2014年中國農業(yè)碳生產率Moran′s I統(tǒng)計值

2.3 不同維度城鎮(zhèn)化的影響分析

如上所述，為確?？臻g面板模型設定科學，先采用Wald檢驗和似然比LR檢驗對空間杜賓模型是否可簡化的問題進行判斷。由表5可知，人口城鎮(zhèn)化模型中的Wald_spatial_lag、Wald_spatial_error、LR_spatial_lag和LR_spatial_error均顯著為正，應拒絕原假設，表明空間杜賓模型不可簡化為空間滯后模型或空間誤差模型。類似地，其他模型也以空間杜賓模型估計為佳。同時，結合模型的R2和Hausman檢驗結果來看，空間固定效應較其他個體效應更為合適，故下文將以空間固定效應杜賓模型結果對相關問題進行解釋(1)實際操作中，該文對無固定效應、空間固定效應、時期固定效應、雙固定效應以及隨機效應空間杜賓模型均進行估計，根據(jù)各模型的似然對數(shù)、擬合優(yōu)度以及Hausman檢驗結果等選取適宜模型。

表5 不同城鎮(zhèn)化的空間固定效應杜賓模型回歸結果

2.3.1 空間溢出效應

在不同的模型中，農業(yè)碳生產率的空間滯后系數(shù)分別為0.502、0.528、0.528和0.490，且均在1%的置信水平下顯著，說明區(qū)域農業(yè)碳生產率增長具有一定的“共生”效應，即鄰域農業(yè)碳生產率的增長會對本地區(qū)農業(yè)碳生產率產生正向溢出效應。

2.3.2 直接影響

從模型結果不難發(fā)現(xiàn)，人口城鎮(zhèn)化和社會城鎮(zhèn)化的系數(shù)顯著為負，土地城鎮(zhèn)化顯著為正，即在當前階段，人口城鎮(zhèn)化與社會城鎮(zhèn)化會抑制農業(yè)碳生產率的提高，而土地城鎮(zhèn)化反而起到積極作用。

究其原因：①人口向城鎮(zhèn)大規(guī)模轉移及居民收入的提高，城鄉(xiāng)居民對肉蛋奶等高碳產品需求增加，將推動農業(yè)碳排放量增長，進而不利于農業(yè)碳生產率提高。②受國家增產型農業(yè)政策的誘導，加之農村大量勞動力從業(yè)于非農領域的事實，農業(yè)生產對以機械為主的勞動節(jié)約型技術和以生物化學投入品為主的土地節(jié)約型技術依賴程度提高。這推動農用能源和工業(yè)投入品成為最主要的農業(yè)碳排放源，在產出等增加不明顯的情況下，不利于農業(yè)碳生產率的改善。③土地城鎮(zhèn)化的過程中，往往伴隨著農業(yè)耕地被擠占的現(xiàn)象，城鎮(zhèn)周邊地區(qū)農地稀缺性的提高與地租的上漲，促使農戶更傾向于生產商品化程度與價值更高的產品，由此也更易催生規(guī)模經濟效應，那么農業(yè)碳生產率也會得到改善。

農業(yè)對外開放度系數(shù)為負，說明當前農業(yè)進出口額的增加反而不利于農業(yè)碳生產率的提高。其原因或在于，對外大量進口農產品會對國內農產品進行替代，特別是在當前農產品供給過量且供需結構性矛盾凸顯的階段，易造成農業(yè)資源與要素的浪費，其本質上反映農業(yè)資源效率配置偏低的問題。加之農業(yè)粗放生產方式尚未得到有效矯正，那么碳生產率相對低下也是一種普遍現(xiàn)象。另一方面，出口農產品通常以高資源投入產品為主，盡管實現(xiàn)了創(chuàng)匯功能，但將更多的碳排放等污染物留在了國內[20]。農業(yè)財政投資負向影響農業(yè)碳生產率，其原因可能在于，大量農業(yè)投資并未真正進入節(jié)能減排領域，加之存在浪費及利用效率不高等問題，導致其原有的積極作用并未實現(xiàn)[23]。

農業(yè)產業(yè)結構、區(qū)域經濟發(fā)展水平、農村基礎教育和自然災害均對農業(yè)碳生產率具有正向影響，且以農業(yè)產業(yè)結構的作用最大，自然災害最小。實際上，在其他條件不變的情況下，種植業(yè)與畜牧業(yè)在農業(yè)總產值比重的提高，往往意味著生產技術與效率的改進、產業(yè)鏈條的延伸以及產品附加值的提高，因而有助于農業(yè)碳生產率的改進[24]。隨著區(qū)域經濟的發(fā)展以及農村基礎教育的普及，農民不僅具備綠色生產的條件與能力，其逐漸增強的環(huán)保意識與綠色生產生活觀念以及對自然環(huán)境的更高需求，也會誘使其生產生活方式向“低碳化”轉變[26]。自然災害正向影響農業(yè)碳生產率，產生此種現(xiàn)象的原因可能在于，在農業(yè)產值變化不大或增加時，其能夠減輕一次性過度施肥等粗放生產方式帶來的負面效應。

2.3.3 間接溢出效應

由表6可以發(fā)現(xiàn)，人口城鎮(zhèn)化的間接效應為0.664，說明鄰近地區(qū)人口向城鎮(zhèn)轉移會帶動本地區(qū)及全國農業(yè)碳生產率的提高?？梢岳斫鉃?，在其他條件不變的情況下，得益于本地區(qū)城鎮(zhèn)空間的擴張、鄰近地區(qū)人口規(guī)模的擴大，當?shù)剞r產品需求量增加、農業(yè)生產實際勞動力減少及農業(yè)產值提高，整體上有利于農業(yè)碳生產率的改善。同時，工業(yè)化滯后項在所有模型中均顯著為正，表明鄰域工業(yè)化進程的推進有助于本地區(qū)農業(yè)碳生產率的改進，這可能是技術外溢所產生的積極效應。農業(yè)對外開放和農業(yè)產業(yè)結構與空間權重的交互項均顯著為負，這表明鄰近地區(qū)農業(yè)進出口貿易的擴大以及種植業(yè)與畜牧業(yè)產值比重的增加均會對本地區(qū)農業(yè)低碳化發(fā)展產生不利影響。此外，在所有的模型中，各變量所產生的空間溢出效應大都要遠遠高于其所產生的直接影響，這進一步說明空間地理因素在農業(yè)碳生產率增長中扮演著重要的角色。

表6 空間杜賓模型的各類效應分解情況

2.4 綜合城鎮(zhèn)化的影響分析

2.4.1 空間溢出效應

表7報告了綜合城鎮(zhèn)化水平下的估計結果。根據(jù)模型結果來看(2)相應地，無固定、時期固定、雙固定和隨機效應下的模型R2分別為0.689、0.705、0.453和0.355，限于篇幅并未列出，空間固定效應較優(yōu)。農業(yè)碳生產率的空間滯后項系數(shù)顯著為正(0.492)，表明省域農業(yè)碳生產率在空間上存在著依賴效應，與前文研究發(fā)現(xiàn)一致。

2.4.2 直接影響

綜合城鎮(zhèn)化的系數(shù)顯著為負，表明城鎮(zhèn)化的推進整體上不利于農業(yè)碳生產率的提高。其原因可能是，一方面，鄉(xiāng)村人口向城鎮(zhèn)涌入，會增加城鎮(zhèn)帶來諸多壓力，特別是農產品需求規(guī)模的擴大以及追求增產的農業(yè)生產，在激化農產品供需結構性矛盾的同時，更導致農業(yè)對化學投入品等高度依賴與過度使用，致使農業(yè)碳生產率提升的難度加大。另一方面，當前全國與中西部城鎮(zhèn)化發(fā)展質量本身就不高，且推進過程中往往伴隨著生態(tài)破壞與環(huán)境污染等問題[8]，亦會對農業(yè)碳生產率的提高產生不利影響。

表7 綜合城鎮(zhèn)化的空間固定效應杜賓模型估計結果

2.4.3 間接溢出效應

綜合城鎮(zhèn)化的滯后項系數(shù)為-2.704，間接效應估計系數(shù)為-3.378，表明鄰域城鎮(zhèn)化進程的推進均不利于本地區(qū)農業(yè)碳生產率的提高。農業(yè)財政投資和農業(yè)對外開放度滯后項系數(shù)亦為負，那么，單純地提高兩者不僅不利于當?shù)剞r業(yè)碳生產率的提升，更會加大鄰近地區(qū)與全國碳減排的難度。與之相反，推動經濟發(fā)展與加快工業(yè)化進程，不僅有利于改善當?shù)剞r業(yè)碳生產率，對鄰域農業(yè)低碳轉型也大有裨益。不過，需要看到的是，經濟發(fā)展對當?shù)剞r業(yè)碳生產率的直接影響明顯大于對鄰域的溢出效應，而工業(yè)化對鄰域的間接溢出效應更大。

表8 各變量的總效應及其效應分解

3 結論及啟示

在構建全要素碳生產率模型的基礎上，運用空間杜賓模型探討了城鎮(zhèn)化對農業(yè)碳生產率增長的直接影響與間接溢出效應，得到如下結論：(1)中國省域農業(yè)碳生產率存在空間正自相關性，空間分布上具有較強的依賴性。(2)城鎮(zhèn)化是影響農業(yè)碳生產率的重要因素；其中，人口城鎮(zhèn)化與社會城鎮(zhèn)化不利于本地區(qū)農業(yè)碳生產率的提高，而土地城鎮(zhèn)化則具有正向促進作用；鄰近地區(qū)人口城鎮(zhèn)化對本地區(qū)農業(yè)碳生產率存在間接的正向溢出效應。整體而言，城鎮(zhèn)化不利于農業(yè)碳生產率的改善。(3)各變量的間接溢出效應較直接影響明顯，進一步強調了空間地理因素在區(qū)域農業(yè)發(fā)展中的重要作用。

基于上述發(fā)現(xiàn)，該文認為：(1)在新型城鎮(zhèn)化進程中，應按照國家主體功能區(qū)規(guī)劃，注重微觀空間治理，進一步優(yōu)化城鎮(zhèn)與農業(yè)區(qū)域布局及空間結構，拒絕“攤餅式”城鎮(zhèn)化發(fā)展道路，合理擴大城市規(guī)模與數(shù)量，確保國土空間科學均衡開發(fā)，并為現(xiàn)代農業(yè)規(guī)?；洜I及轉型提供契機。(2)根據(jù)城市發(fā)展階段，發(fā)展適宜的第二、三產業(yè)，推動現(xiàn)有落后產業(yè)的更新與升級，為城鎮(zhèn)化提供動力來源，創(chuàng)造更多的非農就業(yè)崗位。在此基礎上，逐步消除城鄉(xiāng)戶籍制度差異等，結合地區(qū)人口分布情況、產業(yè)優(yōu)化升級需要，引導農村居民有序、分流向城鎮(zhèn)轉移，真正做到“以人為本”。(3)鑒于省域之間空間上具有的外溢效應，應依托國家城市局部發(fā)展戰(zhàn)略，創(chuàng)新區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控機制，強化在碳減排與污染治理方面的省域合作與共贏，這對農業(yè)綠色轉型也大有裨益。