吳 磊,杜 靜,朱晨高
(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,湖北 武漢 430074)
農(nóng)業(yè)是中國(guó)支撐國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)和發(fā)展的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),中國(guó)政府歷來(lái)重視農(nóng)業(yè)的發(fā)展,出臺(tái)了諸多政策提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化與生產(chǎn)效率得到了顯著提高。但是,在我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的過(guò)程中,也伴隨著生產(chǎn)資源浪費(fèi)、土壤肥力下降、生態(tài)環(huán)境破壞等嚴(yán)重問(wèn)題。《第二次全國(guó)污染源普查公報(bào)》顯示,2017 年種植業(yè)源水污染排放的主要污染物中氨氮流失量達(dá)到8.30 萬(wàn)噸;總氮流失量達(dá)到71.95 萬(wàn)噸。2018 年,全球農(nóng)業(yè)活動(dòng)排放的溫室氣體相較于1990 年增加了18%[1]。由農(nóng)業(yè)糧食系統(tǒng)中產(chǎn)生的溫室氣體的排放占全球人為溫室氣體排放的1/3。其中,中國(guó)農(nóng)業(yè)溫室氣體的排放量約占世界的11%~12%[2]。作為一個(gè)人口大國(guó),中國(guó)農(nóng)業(yè)的發(fā)展不僅承擔(dān)著保證糧食安全的使命,還時(shí)刻面臨著資源約束增強(qiáng),環(huán)境污染嚴(yán)重等問(wèn)題。
良好的生態(tài)環(huán)境是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的內(nèi)在要求,是增進(jìn)民生福祉的優(yōu)先領(lǐng)域。面對(duì)這些挑戰(zhàn),中國(guó)政府以綠色生態(tài)為導(dǎo)向,提出一系列舉措來(lái)強(qiáng)化農(nóng)業(yè)面源污染治理、資源循環(huán)利用以及生態(tài)保護(hù),推動(dòng)農(nóng)業(yè)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變。其中,農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新作為引領(lǐng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的動(dòng)力之源,發(fā)揮著重要作用,是提高農(nóng)業(yè)生態(tài)效益、緩解環(huán)境污染問(wèn)題、推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要工具。因此,科學(xué)地探究農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響,將有助于更加客觀地認(rèn)識(shí)當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的現(xiàn)實(shí),對(duì)于制定合理的農(nóng)業(yè)發(fā)展政策、把握農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的方向、推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色化、生態(tài)化發(fā)展,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、資源與環(huán)境三者協(xié)調(diào)統(tǒng)一發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。
“生態(tài)效率”概念由德國(guó)學(xué)者Schaltegger 和Sturm(1990)[3]于1990 年首次提出,主要是指生產(chǎn)活動(dòng)所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值與環(huán)境影響的比值。隨著研究的不斷深入,生態(tài)效率的含義逐漸豐富,主要是指在達(dá)到地球估計(jì)的生態(tài)環(huán)境承載能力下的滿(mǎn)足人類(lèi)生存和發(fā)展需要的產(chǎn)出與資源環(huán)境投入之間的協(xié)調(diào)關(guān)系[4]。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率則主要是指在保證農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提下,盡量減少農(nóng)業(yè)要素投入和資源消耗,盡可能降低對(duì)生態(tài)環(huán)境的污染破壞[5],是衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、資源三者協(xié)調(diào)關(guān)系的科學(xué)評(píng)價(jià)手段[6]。隨著農(nóng)業(yè)資源約束不斷增強(qiáng),環(huán)境污染問(wèn)題日益嚴(yán)重,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)造成農(nóng)業(yè)生態(tài)效率低下的原因進(jìn)行了廣泛的探討,其得到的結(jié)論大致相同,認(rèn)為資源投入過(guò)多和污染排放過(guò)量是農(nóng)業(yè)生態(tài)效率損失的主要原因。如Rybaczewska Blazejowska 和Gierulski(2018)[7]研究發(fā)現(xiàn)由于自然資源,特別是能源的大量消耗以及肥料的過(guò)度使用,導(dǎo)致過(guò)度的污染排放是造成農(nóng)業(yè)生態(tài)效率低下的主要原因。
關(guān)于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率間關(guān)系的研究相對(duì)較少,但現(xiàn)有的研究均表明科技進(jìn)步是農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升的重要驅(qū)動(dòng)力[8]。農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新一方面可以通過(guò)提高農(nóng)業(yè)資源配置效率,推動(dòng)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變等途徑提升農(nóng)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力,從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),提高農(nóng)民的收入,減少農(nóng)村貧困[9];另一方面可以通過(guò)提高資源利用程度,減少資源浪費(fèi),以及通過(guò)各種清潔、節(jié)能設(shè)備等綠色技術(shù)創(chuàng)新來(lái)抑制碳排放[10],從而提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。但是,也有許多學(xué)者持相反態(tài)度,提出農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新并不總是有利于降低農(nóng)業(yè)碳排放,機(jī)械型的技術(shù)進(jìn)步也是農(nóng)業(yè)碳排放增加的重要原因之一[11]。如王寶義和張衛(wèi)國(guó)(2018)[12]研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)機(jī)械化所帶來(lái)的環(huán)境負(fù)面影響已超過(guò)了正面影響,對(duì)于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在抑制作用。與此同時(shí),農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新也可能導(dǎo)致農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移[13]等變化而使得碳排放的增加[14]。正因如此,導(dǎo)致在關(guān)于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率間關(guān)系的實(shí)證研究方面,不同學(xué)者的研究結(jié)論不盡相同。Abedullah 等(2015)[15]通過(guò)對(duì)巴基斯坦農(nóng)業(yè)采用不同技術(shù)的結(jié)果展開(kāi)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),采用新技術(shù)更有利于生態(tài)效率的提升;吳梵等(2020)[16]指出農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在顯著的促進(jìn)作用和明顯的空間依賴(lài)性特征。但王辰璇和姚佐文(2021)[17]從投入的角度探析了農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率間的關(guān)系,認(rèn)為兩者呈現(xiàn)“倒U”型特征。
此外,自然地理因素是影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的基礎(chǔ)要素。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展根本上要依賴(lài)于自然地理環(huán)境,農(nóng)業(yè)生態(tài)效率不僅受到社會(huì)經(jīng)濟(jì)的影響[18],還受到農(nóng)業(yè)資源稟賦、自然生態(tài)環(huán)境[19]等多種因素的影響。隨著科技創(chuàng)新的發(fā)展,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)越來(lái)越能夠擺脫自然因素的制約,因此越來(lái)越多的學(xué)者將自然地理因素與農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新相結(jié)合,從自然地理視角探究農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響。由于農(nóng)業(yè)區(qū)位選擇對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率著重要影響,因此不同區(qū)位的農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響也不盡相同。Antonelli 等(2010)[20]指出技術(shù)進(jìn)步偏向與區(qū)域自然要素稟賦相匹配時(shí)更有利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高,反之,也會(huì)起抑制作用;李潔等(2019)[21]以?xún)?nèi)蒙古為研究對(duì)象發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步在總體上對(duì)碳排放的增加具有抑制作用,但會(huì)受到自然與地域等因素的限制使得效果不太明顯。王辰璇和姚佐文(2021)[17]研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響存在區(qū)域異質(zhì)性。
總結(jié)以往文獻(xiàn),目前關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的研究較為豐富,但關(guān)于農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率間關(guān)系的研究相對(duì)較少,許多學(xué)者在研究過(guò)程中假設(shè)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率間關(guān)系是線(xiàn)性的。此外,多數(shù)學(xué)者在探究?jī)烧哧P(guān)系時(shí)更加注重社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的影響,而忽略了自然地理因素對(duì)于農(nóng)業(yè)發(fā)展的限制作用?;谝陨匣A(chǔ),本文通過(guò)門(mén)檻回歸模型分析農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率間的非線(xiàn)性關(guān)系,并從異質(zhì)性角度分別探析經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、自然地理?xiàng)l件、人力資本視角下農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響。
1.SBM-Undesirable 模型構(gòu)建。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA 模型在對(duì)效率評(píng)價(jià)時(shí)無(wú)法考慮非期望產(chǎn)出的影響,因而常常高估效率值,使結(jié)果不準(zhǔn)確。鑒于環(huán)境效益是影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的重要指標(biāo)之一,因此本文采用考慮非期望產(chǎn)出的SBM 模型對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行測(cè)算,模型如下:
式中:x=(xij)?Rm×n,Y=(yij)?Rs×n,n 個(gè)部門(mén),m個(gè)投入,s 個(gè)產(chǎn)出,其中s1個(gè)期望產(chǎn)出,s2個(gè)非期望產(chǎn)出。s-和sb表示投入和非期望產(chǎn)出過(guò)剩,而sg代表期望產(chǎn)出不足,ρ 為農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值。
2.Tobit 回歸模型構(gòu)建。由于考慮含有非期望的SBM 模型測(cè)算出的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率介于0~1 之間,屬于截尾數(shù)據(jù),相比于采用最小二乘法(OLS)模型估計(jì),采用最大似然估計(jì)法對(duì)Tobit 回歸模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)更為準(zhǔn)確。因此本文選擇采用Tobit 模型進(jìn)行回歸分析,考察農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響。模型構(gòu)建如下:
式中,α1~α5為回歸系數(shù),α0為截距項(xiàng),μ 為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。
3.面板門(mén)檻模型構(gòu)建。為了進(jìn)一步考察農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率之間的關(guān)系是否存在非線(xiàn)性的門(mén)檻效應(yīng),本文通過(guò)構(gòu)建面板門(mén)檻模型研究科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的非線(xiàn)性影響。相較于主觀判斷選擇的分組比較,門(mén)檻回歸模型則更加客觀準(zhǔn)確,其優(yōu)點(diǎn)在于不需要給定非線(xiàn)性方程的形式,門(mén)檻值及其個(gè)數(shù)完全由樣本數(shù)據(jù)內(nèi)生決定。構(gòu)建模型如下:
單門(mén)檻模型:
雙門(mén)檻模型:
式中,Xit表示控制變量,γ 表示門(mén)檻值,μi表示不隨時(shí)間變化的個(gè)體固定效應(yīng),εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。
1.被解釋變量。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率(AEE)綜合反映了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)、資源節(jié)約這三者統(tǒng)籌協(xié)調(diào)發(fā)展的情況[22],因此,本文將投入指標(biāo)分為資源投入與環(huán)境投入,產(chǎn)出指標(biāo)綜合考慮農(nóng)業(yè)發(fā)展所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境效益,分為期望與非期望產(chǎn)出兩種,具體的測(cè)算指標(biāo)如表1 所示。其中,農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入,由于沒(méi)有直接的數(shù)據(jù)可表征農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入,因此采用農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員進(jìn)行估算,農(nóng)業(yè)碳排放主要來(lái)源于化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油、農(nóng)業(yè)灌溉和機(jī)械總動(dòng)力,借鑒West 和Gregg(2002)[23]的研究,得到六類(lèi)碳排放系數(shù)并將其作乘積求和后得到農(nóng)業(yè)碳排放。農(nóng)業(yè)面源污染排放量的計(jì)算方法借鑒方永麗和曾小龍(2020)[5]的研究,通過(guò)熵值法將化肥流失、農(nóng)藥殘留和農(nóng)膜殘留三類(lèi)指標(biāo)綜合后計(jì)算獲得,化肥流失、農(nóng)藥殘留與農(nóng)膜殘留的系數(shù)分別取值為0.65、0.5、0.1。
表1 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率投入產(chǎn)出指標(biāo)
2.解釋變量。本文采用農(nóng)業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、狩獵、誘捕、捕魚(yú)的專(zhuān)利申請(qǐng)量作為農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的衡量指標(biāo)。文中涉及的控制變量主要包括:工業(yè)化水平(Indus)、農(nóng)村金融(RF)、農(nóng)業(yè)機(jī)械密度(AMD)、農(nóng)業(yè)人力資本質(zhì)量(HC)和農(nóng)業(yè)政策(AP)。具體變量說(shuō)明如下:(1)工業(yè)化水平采用工業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量;(2)農(nóng)村金融通過(guò)農(nóng)林牧漁業(yè)貸款余額與銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)貸款余額的比值衡量;(3)農(nóng)業(yè)機(jī)械密度用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力與農(nóng)作物總播種面積比值反映;(4)農(nóng)業(yè)人力資本質(zhì)量由每百個(gè)勞動(dòng)力中高中及高中以上文化水平的人數(shù)加以說(shuō)明;(5)農(nóng)業(yè)政策采用財(cái)政農(nóng)業(yè)支出占總支出的比重來(lái)衡量。
本文選取中國(guó)2005—2019 年省級(jí)區(qū)域的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。由于西藏地區(qū)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重,考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性以及統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的一致性,本文剔除了西藏地區(qū)數(shù)據(jù)。本文數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)金融年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》等。數(shù)據(jù)單位及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2 所示。
表2 變量的統(tǒng)計(jì)性描述
本文運(yùn)用Stata 15.0 軟件進(jìn)行Tobit 回歸分析,表4 顯示了農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的回歸結(jié)果。回歸(1)和回歸(2)的結(jié)果表明無(wú)論是否加入控制變量,農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率都存在顯著的正向影響。在加入控制變量后,工業(yè)化水平和農(nóng)村金融、機(jī)械密度與農(nóng)業(yè)人力資本質(zhì)量因素均通過(guò)了1%水平的顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明這些因素對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在顯著影響作用。
表3 Tobit 回歸結(jié)果
表4 分區(qū)域回歸結(jié)果
回歸(2)模型中,農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的系數(shù)為0.036 9,顯著為正,表明農(nóng)業(yè)科技水平的提高能夠有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升。這主要是由于農(nóng)業(yè)水、土資源是有限的,通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新可以?xún)?yōu)化農(nóng)業(yè)水土資源的配置,減少資源浪費(fèi),而且各種機(jī)械設(shè)備的使用可以大大提高農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率,有助于農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的提高。另一方面,隨著人們對(duì)于生態(tài)環(huán)境重視程度不斷提高,技術(shù)創(chuàng)新水平也在逐漸向綠色化的方向發(fā)展,綠色技術(shù)、工藝等方面創(chuàng)新對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高、生態(tài)環(huán)境的保護(hù)都有正向的促進(jìn)作用。
工業(yè)化水平與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的回歸系數(shù)顯著為負(fù),表明工業(yè)化水平對(duì)于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在反向抑制作用。出現(xiàn)此現(xiàn)象的原因可能是一方面工業(yè)化水平的提高加強(qiáng)了農(nóng)業(yè)對(duì)于機(jī)械設(shè)備的依賴(lài),化石能源消耗加快,促使農(nóng)業(yè)環(huán)境污染進(jìn)一步增強(qiáng),另一方面可能是由于工業(yè)的發(fā)展擠占了農(nóng)業(yè)發(fā)展所需的人力資本、資金等生產(chǎn)要素,限制了農(nóng)業(yè)的發(fā)展。
農(nóng)村金融與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率間的回歸系數(shù)為-0.023 2,顯著為負(fù),說(shuō)明農(nóng)村金融與農(nóng)村生態(tài)效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。國(guó)家出臺(tái)了多項(xiàng)政策推動(dòng)農(nóng)村金融的發(fā)展,旨在促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,但農(nóng)村金融的發(fā)展仍面臨信用環(huán)境缺失,金融市場(chǎng)信息不對(duì)稱(chēng)等多種制約因素,負(fù)向的影響結(jié)果說(shuō)明農(nóng)業(yè)金融政策仍需要不斷完善,仍需要強(qiáng)化監(jiān)督懲罰手段,充分發(fā)揮財(cái)政資金的正向引導(dǎo)作用。
機(jī)械密度與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率間的回歸系數(shù)為0.280 7,顯著為正,說(shuō)明農(nóng)業(yè)機(jī)械密度的提升可以有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升。機(jī)械密度在一定程度體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)水平、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新成果的推廣水平,以及農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施水平。農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的改進(jìn)能夠大大提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率是可以肯定的。
農(nóng)業(yè)人力資本質(zhì)量與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率間的回歸系數(shù)為0.012,顯著為正,說(shuō)明農(nóng)業(yè)人力資本質(zhì)量對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率具有顯著的促進(jìn)作用。分析其原因主要是由于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力是農(nóng)業(yè)發(fā)展的基本要素,受教育程度較高的勞動(dòng)力不僅思想較為開(kāi)放,對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新成果接受程度較高,且其環(huán)境意識(shí)也普遍較高,有利于農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)。相較于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)方式,農(nóng)業(yè)的發(fā)展正逐漸向綠色農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)等方向轉(zhuǎn)變,這些都離不開(kāi)高素質(zhì)的人才。
農(nóng)業(yè)政策變量通過(guò)了1%顯著性水平的檢驗(yàn),其影響系數(shù)為0.005 7,說(shuō)明財(cái)政農(nóng)業(yè)支出的比重增加會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生正向影響。從近年來(lái)農(nóng)業(yè)財(cái)政政策來(lái)看,國(guó)家以農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)民增收、農(nóng)村增綠為目標(biāo)逐步調(diào)整和完善農(nóng)業(yè)支持保護(hù)政策,在提高支農(nóng)效能的基礎(chǔ)上突出綠色導(dǎo)向,其正向結(jié)果說(shuō)明財(cái)政支農(nóng)政策已成為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要保障。
各省份所處地理區(qū)位的不同可能會(huì)導(dǎo)致科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響呈現(xiàn)異質(zhì)性,表5 顯示了中國(guó)東中西部地區(qū)、南北方地區(qū)、以及“胡煥庸線(xiàn)”兩側(cè)地區(qū)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響的差異。表5 中列(1)~ 列(3)的結(jié)果顯示東中部地區(qū)與中西部地區(qū)的經(jīng)驗(yàn)p 值均拒絕原假設(shè),南北方和“胡煥庸”線(xiàn)分區(qū)得到的經(jīng)驗(yàn)p 值也均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),證明了上述區(qū)域各變量系數(shù)差異在統(tǒng)計(jì)上的顯著性。
(1)東中西部地理區(qū)位特征影響的異質(zhì)性。中國(guó)東中西部地區(qū)的劃分主要依據(jù)其地理位置與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,東部是最早實(shí)行沿海開(kāi)放政策,其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較高,而西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較差。表5 列(1)~ 列(3)的結(jié)果顯示東、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率之間的系數(shù)為正,且均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明東西部地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在顯著的促進(jìn)作用。中部地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的系數(shù)為負(fù),但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。分析其原因在于,東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),現(xiàn)代化水平較高,由此東部地區(qū)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施水平相對(duì)較高,并且作為政策開(kāi)放程度較高的地區(qū),對(duì)于農(nóng)業(yè)環(huán)境保護(hù)相關(guān)政策、農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)政策響應(yīng)程度更快,有助于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升。西部地區(qū)地廣人稀,生產(chǎn)條件相對(duì)較差、生產(chǎn)技術(shù)也相對(duì)落后,因而農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平適當(dāng)提高,其對(duì)于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響可能就比較顯著。而中部地區(qū)的糧食總產(chǎn)量遠(yuǎn)超過(guò)東西部地區(qū),是國(guó)家非常重要的糧食生產(chǎn)基地,因而,農(nóng)業(yè)資源投入多,能源消耗量大,但農(nóng)業(yè)技術(shù)水平相對(duì)較差,在追求糧食產(chǎn)量的同時(shí)也可能存在犧牲環(huán)境為代價(jià)的情況,造成農(nóng)業(yè)資源浪費(fèi)、碳排放量大與面源污染嚴(yán)重。
(2)南北地理區(qū)位特征影響的異質(zhì)性。中國(guó)南北方的溫度、氣候、降水、土壤環(huán)境等自然條件差異較大,由此帶來(lái)農(nóng)業(yè)資源稟賦、耕作制度、生產(chǎn)方式的較大差異,這既導(dǎo)致農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)性生產(chǎn)條件的差異,也導(dǎo)致農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃與環(huán)境治理政策選擇上的差異。表5 中第(4)列和第(5)列結(jié)果顯示南方和北方地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的估計(jì)系數(shù)均為正值,且通過(guò)了5%水平下的顯著性檢驗(yàn),表明無(wú)論南方和北方,農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均存在顯著的正向促進(jìn)作用。從估計(jì)系數(shù)大小來(lái)看,相較于南方,北方農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的促進(jìn)作用更加明顯。出現(xiàn)此現(xiàn)象的原因可能是南方地區(qū)總體呈現(xiàn)“人多、地少”的特點(diǎn),水資源較為豐富且分布也比較均勻,在水資源和氣候條件約束較小的南方地區(qū),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)性條件較好,對(duì)于農(nóng)業(yè)技術(shù)的需求程度相對(duì)較低,而北方地區(qū)多以平原為主,地形較為平坦,耕地面積較多,有利于農(nóng)業(yè)規(guī)?;娃r(nóng)業(yè)技術(shù)成果利用效率的提高。此外,北方地區(qū)的氣候類(lèi)型主要是溫帶季風(fēng)型氣候與溫帶大陸性氣候,降水量較少,水資源短缺是限制農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要因素,農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新如節(jié)水灌溉方面的技術(shù)水平的提升能夠有效減少資源約束的壓力。相較于水土資源較好的南方,同等條件的科技創(chuàng)新在農(nóng)業(yè)發(fā)展條件較差的地區(qū)發(fā)揮的作用更大,提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)能的效率更高,因而農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新在北方地區(qū)作用強(qiáng)度更大。
(3)“胡煥庸線(xiàn)”兩側(cè)的異質(zhì)性?!昂鸁ㄓ埂本€(xiàn)是劃分中國(guó)人口密度的對(duì)比線(xiàn),將中國(guó)分為地理面積差異較小但人口密度十分懸殊的西北和東南地區(qū)兩部分。表5 中第(6)列和第(7)列結(jié)果顯示農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率間影響的系數(shù)顯著為正,表明無(wú)論是西北地區(qū)還是東南地區(qū),農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在顯著的促進(jìn)作用。從系數(shù)對(duì)比來(lái)看,相較于東南地區(qū),西北地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的促進(jìn)作用更強(qiáng)。出現(xiàn)此現(xiàn)象的原因可能是“胡煥庸線(xiàn)”不僅是人口地理的分界線(xiàn),也是一條綜合的生態(tài)環(huán)境線(xiàn),“胡煥庸線(xiàn)”的東南一側(cè)聚集了中國(guó)90%以上的人口與產(chǎn)值,其城鎮(zhèn)化相對(duì)更高,農(nóng)業(yè)技術(shù)條件也更為先進(jìn),但由于其較為優(yōu)越的生產(chǎn)條件,使得農(nóng)業(yè)發(fā)展對(duì)于科技的依賴(lài)性較小。而西北一側(cè)不僅人口較少、且生產(chǎn)環(huán)境惡劣,極大限制了農(nóng)業(yè)的發(fā)展,而農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新則是西北地區(qū)減輕人口與資源環(huán)境約束,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的有效手段,在同等條件下西北地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平的促進(jìn)作用更強(qiáng)。
表5 單門(mén)檻模型估計(jì)結(jié)果
本文首先進(jìn)行了門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn),結(jié)果顯示單門(mén)檻模型對(duì)應(yīng)的P 值通過(guò)了10%顯著性水平的檢驗(yàn),雙重門(mén)檻模型未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),故選擇單一門(mén)檻模型進(jìn)一步估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果(見(jiàn)表6)。其次本文對(duì)門(mén)檻估計(jì)值的真實(shí)性進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果顯示門(mén)檻估計(jì)值所對(duì)應(yīng)的LR 值為0,小于5%置信水平下的臨界值,表明此模型的門(mén)檻估計(jì)值與真實(shí)值相符(限于篇幅,本文未列出門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果與LR 檢驗(yàn)圖)?;貧w結(jié)果顯示:2005—2019 年間農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在門(mén)檻效應(yīng),且農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率間的影響呈現(xiàn)“U 型”趨勢(shì),當(dāng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平低于門(mén)檻值時(shí),農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,當(dāng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平高于門(mén)檻值時(shí),農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在顯著的促進(jìn)作用。其原因在于,當(dāng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新水平較低時(shí),農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新一方面可能更加偏向于農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)、化肥、農(nóng)藥等注重提高生產(chǎn)力的方向,對(duì)于綠色技術(shù)的偏向性不強(qiáng)。而機(jī)械設(shè)備使用伴隨的能源消耗以及化肥、農(nóng)藥等化學(xué)化合物的使用都帶來(lái)了較為嚴(yán)重的環(huán)境污染。另一方面是存在創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化效率不高的問(wèn)題,人們對(duì)于新技術(shù)的接受程度不高,使得農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的促進(jìn)作用發(fā)揮不明顯。而當(dāng)農(nóng)業(yè)科技水平逐漸提高時(shí),許多農(nóng)業(yè)技術(shù)相對(duì)更加成熟,人們對(duì)于新技術(shù)的接受程度也逐漸提高,并且隨著人們環(huán)境意識(shí)的提高,農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新也逐漸向節(jié)能減排、農(nóng)業(yè)環(huán)境治理等方向轉(zhuǎn)變,農(nóng)業(yè)技術(shù)逐漸偏向綠色化,更有利于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升。
表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果
控制變量對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響。實(shí)證結(jié)果顯示,農(nóng)業(yè)政策未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),與Tobit 回歸模型符號(hào)相反。其余四個(gè)控制變量均通過(guò)了1%水平下的顯著性檢驗(yàn),其中工業(yè)化水平、農(nóng)業(yè)金融與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,機(jī)械密度、人力資本與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在正相關(guān)關(guān)系。此結(jié)論與上文均保持一致,體現(xiàn)了結(jié)果的穩(wěn)健性。
本文從以下三個(gè)角度對(duì)上述實(shí)證進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先是考慮到經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的滯后性,本文將解釋變量滯后一期作為解釋變量進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如表7 第(1)列。其次,農(nóng)業(yè)受災(zāi)情況也是影響區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的原因之一,考慮到遺漏變量可能會(huì)對(duì)回歸結(jié)果造成影響,本文將農(nóng)業(yè)受災(zāi)率納入到原有模型中進(jìn)行回歸分析,結(jié)果如表7 第(2)列。最后,由于科技創(chuàng)新投入與一個(gè)地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步具有較強(qiáng)的相關(guān)性,本文在表7 模型(2)的基礎(chǔ)上,采用農(nóng)業(yè)科技投入作為解釋變量來(lái)進(jìn)行回歸分析。由于缺少直接的數(shù)據(jù),本文通過(guò)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重乘上科技研發(fā)投入來(lái)表征,其回歸結(jié)果如表7 模型(3)。從表中可以看出農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新影響系數(shù)的符號(hào)、顯著性均未發(fā)生改變。其余控制變量的系數(shù),除農(nóng)業(yè)政策外,其影響方向與顯著性未發(fā)生改變,這說(shuō)明本文的實(shí)證結(jié)論是穩(wěn)健的。
本文的主要研究結(jié)論如下:第一,從2005—2019 年,中國(guó)各?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)生態(tài)效率均不斷上升;截至2019 年,全國(guó)接近2/3 的省份效率值達(dá)到有效狀態(tài)。第二,從全國(guó)層面來(lái)看,2005—2019 年農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在顯著的促進(jìn)作用;東西部地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均呈現(xiàn)促進(jìn)作用,而在中部地區(qū)則存在抑制作用,其影響并不顯著;北方和西北地區(qū)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的促進(jìn)作用較東南地區(qū)更強(qiáng)。第三,農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響存在門(mén)檻效應(yīng):當(dāng)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新小于門(mén)檻值時(shí),兩者之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,當(dāng)跨越門(mén)檻值后,農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在顯著的促進(jìn)作用。第四,工業(yè)化水平、農(nóng)村金融、農(nóng)業(yè)受災(zāi)率對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升存在抑制作用;農(nóng)業(yè)機(jī)械密度、農(nóng)村人力資本、農(nóng)業(yè)政策對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體上呈現(xiàn)顯著的促進(jìn)作用,但在部分區(qū)域人力資本與農(nóng)業(yè)政策發(fā)揮的作用不明顯。
基于以上結(jié)論,提出以下幾方面的政策建議。(1)要進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的投入,運(yùn)用稅收減免、財(cái)政貼息等優(yōu)惠政策引導(dǎo)企業(yè)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新,特別要促進(jìn)農(nóng)業(yè)良種培育、節(jié)能減排等新型農(nóng)業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新,突破農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率負(fù)面影響,實(shí)現(xiàn)二者的良性互動(dòng)循環(huán)。(2)要更加重視地理特征對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響,針對(duì)不同區(qū)域的農(nóng)業(yè)發(fā)展采取差異化政策,成立區(qū)域性農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新中心,注重區(qū)域特色農(nóng)業(yè)技術(shù)研究,鼓勵(lì)各地開(kāi)拓各具特色的生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展范式與路徑。(3)要注重農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的均衡發(fā)展,對(duì)仍處于低效狀態(tài)的省份,在政策上予以支持,促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源的合理配置,積極促進(jìn)區(qū)域農(nóng)業(yè)規(guī)?;⒕G色化的發(fā)展,實(shí)現(xiàn)區(qū)域間農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的均衡提升。(4)要加大政府農(nóng)業(yè)綠色財(cái)政支出力度,加大對(duì)于農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的資金補(bǔ)貼,健全農(nóng)業(yè)金融服務(wù)體系,完善投融資制度,堅(jiān)持綠色金融與綠色財(cái)政政策共同發(fā)力,助力農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升。