楊龍 徐明慶 蒲健美 楊詩琦 駱耀峰

摘 要： 為探究當前中國農(nóng)業(yè)的碳排放問題，基于2019年楊凌區(qū)及周邊的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，采用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型測算樣本農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)碳排放效率，同時建立效率損失模型分析影響農(nóng)業(yè)碳排放效率的幾個主要因素。結(jié)果表明，種植業(yè)投入要素中，土地投入對產(chǎn)出的貢獻度最大，其次是農(nóng)藥投入和勞動力投入;樣本農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)碳排放效率較低，均值只有0.2962，存在很大的發(fā)展空間;在幾個主要的影響因素中，家庭從事種植業(yè)的年限、一年內(nèi)從事種植業(yè)工作的月數(shù)、土地流轉(zhuǎn)面積對農(nóng)業(yè)碳排放效率具有正面效應，實際土地面積塊數(shù)、農(nóng)業(yè)補貼總額對農(nóng)業(yè)碳排放效率具有負面效應。

關(guān)鍵詞： 農(nóng)業(yè)碳排放效率 隨機前沿生產(chǎn)函數(shù) 產(chǎn)出彈性 效率損失

一、引言

改革開放后，中國的經(jīng)濟開始騰飛，四十年間一躍成為世界第二大經(jīng)濟體。然而，在取得舉世矚目的經(jīng)濟成就的同時，中國的生態(tài)環(huán)境卻在逐漸衰退乃至惡化。自2006年中國超越美國成為世界上碳排放總量最多的國家之后[1]，怎樣協(xié)調(diào)經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境保護之間的矛盾成了當前國內(nèi)亟須解決的問題之一。

2011年，中國“十二五”規(guī)劃中提出了“綠色發(fā)展”概念[2]，即以可持續(xù)發(fā)展為核心，實現(xiàn)經(jīng)濟效益、社會效益和生態(tài)效益三者的統(tǒng)一?！熬G色發(fā)展”旨在降低碳排放。當前國際上已達成了一些限制碳排放的協(xié)定，比如2012年簽署的《京都議定書》，旨在通過發(fā)達國家和發(fā)展中國家的碳限制協(xié)議實現(xiàn)減排的效果，并第一次正式提出了“碳交易”的概念，即被批準的可排放碳總量不足的國家（主要是發(fā)達國家）可以與可排放碳總量充足的其他國家（主要是發(fā)展中國家）進行碳交易，在前者獲得更大的碳排放許可量的同時，后者也能夠得到來自前者的經(jīng)濟援助，從而實現(xiàn)雙贏的效果[3]。“碳交易”旨在通過經(jīng)濟利益交換碳排放量，以碳排放量的相對增減實現(xiàn)全球范圍內(nèi)碳排放總量的相對平穩(wěn)，但不利于提高發(fā)達國家的低碳技術(shù)和發(fā)展中國家的經(jīng)濟發(fā)展水平。為建立國內(nèi)的碳市場以加強生態(tài)建設(shè)，2013我國擬于五市（北京、上海、深圳、天津、重慶）和兩省（湖北省和廣東?。﹩犹冀灰自圏c[4]，在2015年7月已在七個試點地區(qū)成交逾5365萬t的二氧化碳累計量[5]。然而隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展和一、二、三產(chǎn)業(yè)規(guī)模的持續(xù)擴大，國內(nèi)碳排放總量的攀升已無可避免。當前應更多地關(guān)注碳排放過程中的效率問題，而不僅僅是總量問題，即應關(guān)注在不增加碳排放的前提下如何提高經(jīng)濟效益的問題，即如何提高碳經(jīng)濟效率[6]的問題。而農(nóng)業(yè)作為國民經(jīng)濟基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，同時也是我國綠色發(fā)展、低碳發(fā)展、循環(huán)發(fā)展的重要關(guān)注產(chǎn)業(yè)，提高其碳排放效率對于推動國民經(jīng)濟發(fā)展和實現(xiàn)“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略有著重要意義。

目前大多數(shù)學者對農(nóng)業(yè)碳排放問題的相關(guān)研究可以概括為以下三個方面[8]：（1）測算碳排放量。如劉華軍等利用1993～2010年30個省市的統(tǒng)計數(shù)據(jù)從化肥、農(nóng)藥、柴油等七個碳排放的主要來源測算了各地區(qū)的碳排放量[9];堯波等利用碳轉(zhuǎn)化系數(shù)法測算了江西省縣域的農(nóng)業(yè)碳排放量[10];田云等從五種農(nóng)用物資投入和畜禽養(yǎng)殖引發(fā)的碳排放以及稻田引起的甲烷排放三個方面測算了2002～2011年我國31個省域的碳排放量[11]。（2）分析影響農(nóng)業(yè)碳排放的因素。如吳賢榮等采用Tobit模型實證分析了2000～2011年全國31個省域農(nóng)業(yè)碳排放效率變動的影響因素[7];龐麗利用LMDI因素分解法對影響我國各地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的因素進行了分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟發(fā)展水平對各地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放增長的影響最大[12];張小平和王龍飛運用LMDI模型分析了甘肅省1993-2011年農(nóng)業(yè)碳排放的主要影響因素，結(jié)果表明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展和勞動力對碳排放有正向作用，而生產(chǎn)效率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對碳排放有負向作用[13]。（3）農(nóng)業(yè)碳排放效率的測算和分析。如郭四代等基于SBA-Undesirable模型測算了2006-2015年中國西部12個省份的農(nóng)業(yè)碳排放效率，結(jié)果發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)的碳排放效率總體呈現(xiàn)上升趨勢[14];張廣勝和王珊珊從生命周期法的角度分析了1985—2011年中國農(nóng)業(yè)碳排放總量和效率，以此為基礎(chǔ)探討了農(nóng)業(yè)碳排放強度的決定機制[15]。

盡管當前關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放的研究不少，但大多從宏觀層面分析一個區(qū)域的農(nóng)業(yè)碳排放，基于樣本農(nóng)戶的微觀層面分析較少;其次，關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放效率的核算中缺乏考慮技術(shù)因素;最后，現(xiàn)有關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放效率的研究缺乏考慮效率損失?；诖?，本文以2019年7～8月在陜西省楊凌區(qū)及周邊的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)為支撐，對從事農(nóng)業(yè)種植的農(nóng)戶在生產(chǎn)經(jīng)營過程中的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)值和碳排放總量進行測算和求比值，算得碳經(jīng)濟效率作為產(chǎn)出量，再以農(nóng)戶種植過程中主要生產(chǎn)要素作為投入量，采用較多用于核算技術(shù)效率的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型算得農(nóng)業(yè)碳排放效率，并引入效率損失模型分析農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響因素。

二、模型設(shè)定

（一）理論模型設(shè)定

對農(nóng)業(yè)碳排放效率的測度既可以采用非參數(shù)化的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA），也可以采用參數(shù)化的隨機前沿分析方法（SFA），但由于后者通常用于多投入單產(chǎn)出情形，且相對于DEA方法而言對異常數(shù)據(jù)敏感程度較小，更適合于充滿噪聲的農(nóng)業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，因此本文采用參數(shù)化的隨機前沿分析方法（SFA）對樣本農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)碳排放效率進行分析。對于生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定的具體形式，可以采用柯布-道格拉斯生產(chǎn)前沿函數(shù)或超越對數(shù)生產(chǎn)前沿函數(shù)，兩者的相同之處是數(shù)據(jù)都進行對數(shù)化處理，不同之處是前者不考慮變量間的交互作用，而后者考慮。因此本文采用超越對數(shù)生產(chǎn)前沿函數(shù)作為具體的函數(shù)形式。本文設(shè)定的隨機前沿模型[16]基本形式如下：

lnyi=β0+∑Nn=1βnlnxni+∑Nn≤m∑Mm=1βnmlnxnilnxmi+（vi-ui）???????????????????? [JY]? （1）

vi～N（0，σ2v），ui～N（mi，σ2u）

mi=δ0+∑Kk=1δkZki????????????????????????????????????????????????? [JY]?? （2）

公式1為隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，其中i（i=1，2，…，p）表示第i個樣本，yi表示第i個樣本農(nóng)戶的產(chǎn)出，N為投入要素的總數(shù)量，β表示各投入變量的系數(shù)，xni和xmi表示第i個樣本的第n、m種要素投入;對于復合殘差vi-ui，被減數(shù)vi表示隨機誤差項，減數(shù)ui表示效率損失項。

公式2為效率損失模型，Zk（k=1，2，…，K）表示可能影響農(nóng)業(yè)碳排放效率的K個因素，即由農(nóng)業(yè)碳排放效率的可能影響因素組成的列向量，δ為這K個因素的待估系數(shù)。在此需要說明的是，δ的符號可以表明Zk與效率損失項ui存在的關(guān)系，δ<0說明Zit對效率損失項ui有負向影響，即對農(nóng)業(yè)碳排放效率有正向作用;δ>0說明Zi對效率損失項ui有正向影響，即對農(nóng)業(yè)碳排放效率有負向作用。

為便于計算，本文在模型中兩個方差σ2v及σ2u用σ2=σ2v+σ2u和γ=σ2uσ2v+σ2u（0≤γ≤1）進行替換。同時，模型中每個樣本的農(nóng)業(yè)碳排放效率可根據(jù)TEi==exp（-ui）進行計算。此處，當0

（二）經(jīng)驗模型設(shè)定

1.隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)的經(jīng)驗模型

本文樣本農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值用各作物的經(jīng)濟產(chǎn)量與相應的市場價格乘積的總和來表示。已知在測算生產(chǎn)技術(shù)效率時產(chǎn)出變量通常用產(chǎn)量或產(chǎn)值表示，但用隨機前沿分析方法測算農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)碳排放效率時需要對產(chǎn)出變量作一定的改變。如果將產(chǎn)值除以碳排放總量，就可以得到“碳經(jīng)濟效率”，其倒數(shù)相當于單位產(chǎn)值的碳排放強度[17][18]。因此，本文以樣本農(nóng)戶的碳經(jīng)濟效率作為產(chǎn)出變量，根據(jù)前文對理論模型設(shè)定，建立如下的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)經(jīng)驗模型：

lnyi=lnYitci=ln∑Rr=1priqritci=β0+β1lnfei+β2lnpei+β3lnafi+β4lndsi+β5lnlbi+β6lnari+β7ln2fei+β8ln2pei+β9ln2afi+β10ln2dsi+β11ln2lbi+β12ln2ari+β13lnfeilnpei+β14lnfeilnafi+β15lnfeilndsi+β16lnfeilnlbi+β17lnfeilnari+β18lnpeilnafi+β19lnpeilndsi+β20lnpeilnlbi+β21lnpeilnari+β22lnafilndsi+β23lnafilnlbi+β24lnafilnari+β25lndsilnlbi+β26lndsilnari+β27lnlbilnari+（vi-ui）? [JY]（3）

其中，tci表示每個農(nóng)戶在種植過程中產(chǎn)生的碳排放總量;R表示農(nóng)戶種植的作物數(shù)量;pri表示第i個農(nóng)戶的第r種作物的市場價格;qri表示第i個農(nóng)戶的第r種作物的經(jīng)濟產(chǎn)量;Yi表示每個農(nóng)戶的總產(chǎn)值;yi表示每個農(nóng)戶種植的碳經(jīng)濟效率;β0表示模型的截距項;β1，β2，…，β35表示投入變量的系數(shù);fe表示肥料投入;pe表示農(nóng)藥投入;af表示農(nóng)膜投入;ds表示柴油投入;lb表示勞動投入;ar表示土地投入;其他變量意義同（1）式。

2.效率損失的經(jīng)驗模型

農(nóng)戶之間農(nóng)業(yè)碳排放效率的差異可以由效率損失模型解釋，主要因素可以分為農(nóng)戶經(jīng)營特征因素、農(nóng)業(yè)政策因素以及區(qū)域因素[19]?？紤]到調(diào)查地為楊凌區(qū)及周邊村縣，區(qū)域因素（包括土壤、氣候、受災率和地形地貌等）差別不大，因此本文選取的主要影響因素如下：（1）實際土地塊數(shù)。農(nóng)戶土地分布集中還是零散會對其種植經(jīng)營規(guī)?；c否產(chǎn)生影響，進而影響到農(nóng)業(yè)碳排放效率水平。（2）家庭從事農(nóng)業(yè)種植的年份。農(nóng)戶從事農(nóng)業(yè)種植的時間越長，經(jīng)驗越豐富，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值就越高，相應農(nóng)業(yè)碳排放效率可能就越高。（3）家庭一年內(nèi)從事種植業(yè)工作的月數(shù)。農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)種植上的時間投入越多，則花費在農(nóng)業(yè)種植上的精力就更集中，更易掌握合理科學的種植方法，農(nóng)業(yè)碳排放效率可能就更高。（4）土地流轉(zhuǎn)面積。農(nóng)戶流轉(zhuǎn)出去的土地面積越多，剩下可用于種植的土地面積就越少，較少的土地不易實現(xiàn)規(guī)?；?jīng)營，即投入較多而產(chǎn)出可能很少，對農(nóng)業(yè)碳排放效率水平可能有不利影響。（5）總農(nóng)業(yè)補貼額。獲得農(nóng)業(yè)補貼相當于可投入資金增多了，可能有助于農(nóng)戶提高農(nóng)業(yè)碳排放效率水平。

基于此，本文設(shè)定的效率損失模型為：

ui=δ0+∑5k=1δkZki[JY]（4）

其中δ0表示常數(shù)項，δk（k=1，2，…，5）表示第k個待估系數(shù)，Zk表示上述提到的第k個影響農(nóng)業(yè)碳排放效率的主要因素。

3.碳排放量的核算

本文根據(jù)IPCC提出的碳排放計算方法[22]，按照如下公式對每個樣本的碳排放總量進行測算：

TC=∑ni=1Ei×φi??????? [JY]（5）

其中，TC表示碳排放總量;Ei表示第i種碳源的使用量;φi表示第i種碳源對應的碳排放系數(shù)，具體的碳源碳排放系數(shù)見表1：

三、數(shù)據(jù)來源和統(tǒng)計描述

本文所采用的數(shù)據(jù)來自西北農(nóng)林科技大學創(chuàng)新訓練項目調(diào)研團隊在2019年7～8月于陜西省楊凌區(qū)周邊下鄉(xiāng)入戶的調(diào)查數(shù)據(jù)。本次調(diào)查覆蓋楊凌區(qū)、武功縣、扶風縣、三原縣和周至縣在內(nèi)的共計76處村落。在實地調(diào)查中，以“教稼圣地”楊凌區(qū)為中心點，向周邊村落進行輻射調(diào)研，并按照分層隨機抽樣調(diào)查法，每走訪一村調(diào)查五份左右的問卷，村與村之間依照農(nóng)業(yè)人口分布狀況相隔一定距離進行調(diào)查，使得最終得到的調(diào)查問卷能夠滿足重復率較低、代表性較好的要求。剔除無效問卷后，本文選取235份有效樣本問卷進行研究分析。以下為樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析：

根據(jù)農(nóng)戶投入和產(chǎn)出變量的描述性統(tǒng)計分析（見表2），可以直觀地看到：農(nóng)戶投入和產(chǎn)出變量的最小值和最大值數(shù)據(jù)之間差距較大，推測是因為農(nóng)戶樣本間種植面積和經(jīng)營管理方式等存在的差異造成的;勞動投入、農(nóng)膜投入、土地投入、農(nóng)藥投入、柴油投入的標準差較小，即數(shù)據(jù)分布較緊密，表明這些投入要素在農(nóng)戶個體之間差異較小;碳經(jīng)濟效率和肥料投入的標準差較大，即數(shù)據(jù)離散度較高，說明個體農(nóng)戶之間的碳經(jīng)濟效率和施用化肥差距很大;參考劉天軍和蔡起華對農(nóng)戶不同經(jīng)營規(guī)模的分類[21]，可以計算出勞動投入為1～2人的農(nóng)戶占91%，土地投入為4畝以下的農(nóng)戶占63%，土地投入為4～7畝的農(nóng)戶占30%，說明本文數(shù)據(jù)樣本主要由中小型種植經(jīng)營規(guī)模的農(nóng)戶構(gòu)成。

根據(jù)效率損失模型中變量的描述性統(tǒng)計分析（見表3），可以算出土地塊數(shù)小于等于3的樣本占79%，說明農(nóng)戶土地分布較集中;家庭從事種植工作的平均年限達到34年且高于34的樣本占57%，高于20年的樣本占88%，表明大多數(shù)樣本農(nóng)戶長期務農(nóng)或多代務農(nóng)，種植經(jīng)驗豐富;樣本農(nóng)戶一年內(nèi)投入種植工作的平均月數(shù)為9.01，且高于9.01的樣本占61%，高于6的樣本占80%，表明大多數(shù)樣本以農(nóng)業(yè)種植為主要工作;另外，享受農(nóng)業(yè)補貼的樣本農(nóng)戶占樣本總量的47%，表明當?shù)剞r(nóng)戶優(yōu)惠政策較為普及。以上這些因素都有利于提高農(nóng)業(yè)碳排放效率水平，由此推測本文數(shù)據(jù)樣本的農(nóng)業(yè)碳排放效率值可能不低。

四、模型結(jié)果與分析

（一）隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)的估計結(jié)果

本文采用frontier4.1軟件包對隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型和碳排放效率損失模型進行極大似然（MLE）估計，結(jié)果見表4。對模型整體而言，可以得到：（1）LR統(tǒng)計量的估計值等于240.8791，自由度為7，在0.1%的顯著性水平下極顯著，拒絕效率損失項ui不存在的原假設(shè);（2）經(jīng)過計算，很明顯γ值為0.99999990，非常接近于1，表明效率損失項ui極顯著存在，且可以認為幾乎接近全部的誤差都是由效率損失引起的;（3）σ2=38.6071，在1%的顯著性水平下極顯著，表明隨機誤差項vi存在。綜上所述，本文可以運用隨機前沿分析方法（SFA）測量農(nóng)戶的碳排放效率，且在模型中可以加入效率損失項ui。

（二）農(nóng)戶生產(chǎn)投入要素的產(chǎn)出彈性分析

超越對數(shù)函數(shù)形式可以反映投入要素間復雜的替代關(guān)系。通過對隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)求導，可以求出各投入變量的產(chǎn)出彈性，用公式表示如下：

由上表可知，土地投入對提高農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響最大，農(nóng)藥投入和勞動力投入對提高農(nóng)業(yè)碳排放效率有明顯的正向作用，這個結(jié)論與劉天軍和蔡起華的結(jié)論[21]相同?；实漠a(chǎn)出彈性為負，說明大量施肥可能不是一個有效增產(chǎn)的途徑。由于被調(diào)查農(nóng)戶的種植經(jīng)營規(guī)模多以中小型為主，大多數(shù)農(nóng)戶都不太了解測土配方法和合理科學施肥的重要性，更多地憑借耕作經(jīng)驗主觀判斷施加肥料，這就造成土地增產(chǎn)效果較差，因此化肥的產(chǎn)出彈性為負。同樣地，對于本文樣本測算的產(chǎn)出彈性，可以看到農(nóng)膜、柴油兩種投入對產(chǎn)出彈性的影響為負，考慮到可能是大多數(shù)樣本農(nóng)戶對于這兩種投入品的使用量較少，樣本的解釋力度不足，因此測得的產(chǎn)出彈性可能不太準確。

（三）農(nóng)業(yè)碳排放效率分析

經(jīng)統(tǒng)計，農(nóng)業(yè)碳排放效率的最大值為0.9952，接近于1;最小值為0，平均碳排放效率為0.2962，標準差為0.3085。表6說明農(nóng)業(yè)碳排放效率在不同區(qū)間的分布情況，樣本數(shù)據(jù)中大概有70.6%農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)碳排放效率位于0.0至0.4之間，而碳排放效率不小于0.7的農(nóng)戶樣本只有16.2%，說明大部分農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)碳排放效率處于較低水平，還存在很大的上升空間（見表6）。

（四）效率損失模型的估計結(jié)果

由前文對SFA估計結(jié)果的論述，已知γ非常接近1，表明幾乎大部分的誤差是由隨機誤差項ui引起的。因此，研究影響農(nóng)業(yè)碳排放效率損失的因素對把握投入產(chǎn)出情況很有必要，下表是效率損失模型的估計結(jié)果見表7：

由于在隨機前沿模型中ui的系數(shù)為負，因此上表中變量系數(shù)為正，表明該變量對農(nóng)業(yè)碳排放效率損失有正向作用，即對農(nóng)業(yè)碳排放效率有負面影響;反之，變量系數(shù)為負，表明該變量對農(nóng)業(yè)碳排放效率損失有負向作用，即對農(nóng)業(yè)碳排放效率有正面影響。

上表中，實際土地面積塊數(shù)系數(shù)為正，通過1%顯著性水平，表明土地分散程度高低會對規(guī)?；?jīng)營產(chǎn)生影響，塊數(shù)少、分布集中的土地更有利于進行規(guī)?；?jīng)營，降低種植成本，提高農(nóng)業(yè)碳排放效率;家庭從事種職業(yè)的年限對農(nóng)業(yè)碳排放效率有正面影響，從事種職業(yè)的年限越長，農(nóng)戶的經(jīng)驗越豐富，相應地農(nóng)業(yè)碳排放效率可能就越高;一年內(nèi)從事種植業(yè)工作的月數(shù)相當于農(nóng)戶的種植時間投入，在表中系數(shù)為負，說明農(nóng)戶一年內(nèi)在農(nóng)業(yè)種植上投入的時間越多，農(nóng)業(yè)碳排放效率水平就越高;農(nóng)業(yè)補貼總額對農(nóng)業(yè)碳排放效率有負面影響，但數(shù)值很小，說明影響程度較低;土地流轉(zhuǎn)面積系數(shù)為-0.4759，說明土地流轉(zhuǎn)面積對農(nóng)業(yè)碳排放效率有正面影響，可以認為土地流轉(zhuǎn)程度越高，土地規(guī)?；?jīng)營的可能性也就越高，越有利于提高農(nóng)業(yè)碳排放效率。

五、研究結(jié)論與政策啟示

本文利用2019年7～8月在陜西省楊凌區(qū)及周邊村縣的微觀農(nóng)戶截面數(shù)據(jù)，采用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型測算了不同農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)碳排放效率，并借助效率損失模型對影響農(nóng)業(yè)碳排放效率的因素進行了分析，結(jié)果如下：

1.在農(nóng)作物生產(chǎn)的投入要素中，產(chǎn)出彈性為正且數(shù)值最大的投入要素是土地，其次是農(nóng)藥和勞動力，化肥的產(chǎn)出彈性為負值。

2.樣本農(nóng)戶的農(nóng)業(yè)碳排放效率水平較低，平均農(nóng)業(yè)碳排放效率值只有0.2962，且樣本中有超過70%的農(nóng)戶碳排放效率值低于0.5。

3.在農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響因素中，家庭從事農(nóng)業(yè)種植的年限、一年內(nèi)從事種植業(yè)工作的月數(shù)、土地流轉(zhuǎn)面積對農(nóng)業(yè)碳排放效率具有正面效應，實際土地面積塊數(shù)、農(nóng)業(yè)補貼總額則對碳排放效率具有負面效應。

基于上述研究結(jié)論，得到如下政策啟示：

1.加強農(nóng)業(yè)知識技能的培訓和宣傳，培養(yǎng)農(nóng)戶建立科學有效使用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的意識，為農(nóng)戶宣講“測土配方法”的合理性和重要性。

2.培養(yǎng)專業(yè)的農(nóng)業(yè)人才，建立農(nóng)技服務站，為農(nóng)戶搭建更多方便的農(nóng)業(yè)問題咨詢、服務和解決的渠道。

3.鼓勵土地流轉(zhuǎn)，推進土地更快地流向一些種植大戶或?qū)I(yè)種植戶，促進傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向規(guī)?；⒖萍蓟透弋a(chǎn)化的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)方向發(fā)展。

4.加大農(nóng)業(yè)補貼力度，向農(nóng)作物低產(chǎn)的種植戶提供相應的技術(shù)指導和良種補貼，同時向大規(guī)模經(jīng)營的農(nóng)戶提供更優(yōu)惠便捷的金融服務。

5.普及防治農(nóng)作物生產(chǎn)污染的有效措施，嚴禁非法商家銷售環(huán)境污染性大、土地破壞力強、可持續(xù)使用能力低的農(nóng)用品。

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