趙若彤，韓靈梅

（河南科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河南洛陽 471000）

“十四五”時期是我國全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的關(guān)鍵時期，對農(nóng)業(yè)發(fā)展提出了更高的要求。為使良好的生態(tài)環(huán)境成為鄉(xiāng)村振興的支撐點，農(nóng)業(yè)發(fā)展需要兼顧生態(tài)與效率、高科技與高質(zhì)量相協(xié)調(diào)，綠色低碳農(nóng)業(yè)成為我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要方向，有利于農(nóng)業(yè)向著綠色低碳、可持續(xù)方向發(fā)展，促進(jìn)生態(tài)環(huán)境保護(hù)和農(nóng)業(yè)資源的可持續(xù)利用。規(guī)?；l(fā)展是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的必經(jīng)之路，推動農(nóng)業(yè)規(guī)?；l(fā)展，一方面可以大幅度提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)效率及農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的綠色利用率，另一方面可以降低農(nóng)產(chǎn)品中化肥、農(nóng)藥的使用量和對農(nóng)業(yè)勞動力的需求，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，推動經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型。

在我國踐行以綠色發(fā)展理念推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)的現(xiàn)階段，為使生態(tài)環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展相協(xié)調(diào)，推進(jìn)綠色低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的意義重大。本文基于柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，分析了我國綠色低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響因素，并提出可行性建議。

1 模型設(shè)定、變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.1 模型設(shè)定

柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)是研究經(jīng)濟(jì)增長影響因素的經(jīng)典模型，本文在全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興的背景下，選取該模型研究我國綠色低碳農(nóng)業(yè)的影響因素，模型構(gòu)建如下：

式（1）中，Y為中國的生態(tài)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模，L為從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總?cè)藬?shù)，K為農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資，X1為農(nóng)業(yè)人均可支配收入，X2為種植結(jié)構(gòu)，X3為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，βi（i=1，2，3，4，5）表示解釋變量Xi每變化1%，被解釋變量Y變化βi%。

為盡量避免異方差性，我們將等式兩邊分別取對數(shù)，得到的線性方程為：

式（2）中，u為隨機(jī)誤差項。

1.2 變量選取

1.2.1 被解釋變量

基于本文的研究目的，將我國生態(tài)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模設(shè)為被解釋變量（Y）。選取農(nóng)、林、牧、漁業(yè)總產(chǎn)值作為被解釋變量的觀測指標(biāo)。

1.2.2 解釋變量

鑒于目前學(xué)界關(guān)于綠色低碳農(nóng)業(yè)影響因素的實證研究較少，且影響因素多而復(fù)雜，因此，除了柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)原式中的從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的總?cè)藬?shù)（L）、農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資（K）外，本文將在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上選取如下解釋變量：

1）農(nóng)民人均可支配收入（X1）。通過對大量文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，我們發(fā)現(xiàn)環(huán)境質(zhì)量的變化與人均收入之間存在“倒U 型”關(guān)系[1-3]，本文中的環(huán)境質(zhì)量變化就是指農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中因化肥、農(nóng)膜施用等造成的污染。因此選擇農(nóng)民人均可支配收入作為人均收入的觀測指標(biāo)，探究其是否會對低碳綠色農(nóng)業(yè)造成影響。

2）種植結(jié)構(gòu)（X2）。本文用糧食作物與經(jīng)濟(jì)作物播種面積的比例來表示種植結(jié)構(gòu)[4]。由于經(jīng)濟(jì)作物的播種面積越大，且其生產(chǎn)中使用的化肥、農(nóng)藥較少等，農(nóng)民的收益越高，因此種植結(jié)構(gòu)對于生態(tài)農(nóng)業(yè)的規(guī)模化發(fā)展也會有影響。

3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（X3）。本文的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是指第一產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重。農(nóng)業(yè)是一國的根基所在，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化一定程度上也可以體現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

4）從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總?cè)藬?shù)（L）。從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的人數(shù)多，可以在一定程度上促進(jìn)第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從業(yè)人數(shù)越多，競爭會越激烈，在“內(nèi)卷化”的時代下，能夠推動一個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

5）農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資（K）。農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資是指對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的車間建造、機(jī)器設(shè)備購買等方面的投資，它是進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的先決條件。政府對第一產(chǎn)業(yè)的重視程度也可以通過農(nóng)業(yè)固定投資的多少來體現(xiàn)。

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)均來自2010—2019年的《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒匯編》及國家統(tǒng)計局官方相關(guān)數(shù)據(jù)。為盡量避免異方差性，本文數(shù)據(jù)均進(jìn)行對數(shù)處理，缺失的數(shù)據(jù)將通過自相關(guān)擬合加以估算。

2 實證檢驗

2.1 多重共線性檢驗

由于多重共線性對實證分析的影響，我們先對變量進(jìn)行多重共線性診斷，通過對方差膨脹因子（VIF）進(jìn)行測算，判斷模型是否存在共線性。從表1 可以看出，模型中變量LnX1、LnX2、LnL的VIF 顯著大于10，因此該模型目前存在多重共線性問題。為消除共線性對回歸分析的影響，我們將通過逐步回歸分析選出最合適的研究模型。

表1 共線性統(tǒng)計

2.2 逐步回歸分析

通過SPSS軟件進(jìn)行逐步回歸分析，得出本文最適合模型3，即式（3）不同形態(tài)的三種解釋（如表2所示）。

表2 模型摘要

1）形態(tài)1表示預(yù)測變量僅包含常量和LnX1，其余變量（即LnX2、LnX3、LnL、LnK）被剔除；

2）形態(tài)2 表示預(yù)測變量為常量及LnX1、LnK，其余變量（即LnX2、LnX3、LnL）被剔除；

3）形態(tài)3 表示預(yù)測變量為常量及LnX1、LnX3、LnK，其余變量（即LnX2、LnL）被剔除。

由表2 可以看出最適合模型3 中相關(guān)系數(shù)R為1.000，判定系數(shù)R2為1.000，調(diào)整后的判定系數(shù)R2為0.999，估計值的標(biāo)準(zhǔn)誤差約為0.003 952，表明式（3）的擬合度較好，其預(yù)測變量為LnX1、LnK、LnX3。

如表3 所示，顯示了未通過模型引入原則而被最適合模型3 剔除掉的變量，即形態(tài)（1）中變量LnX2、LnX3、LnL、LnK被剔除，形態(tài)（2）中變量LnX2、LnX3、LnL被剔除，形態(tài)（3）中變量LnX2、LnL被剔除?？梢钥闯鍪剑?）中LnX2和LnL兩個變量的P值為0.881、0.579，均大于顯著性水平0.05，因此未通過顯著性檢驗被排除掉。由表4 可以看出，最適合模型3中各解釋變量的VIF 均小于10，這表明模型3 中的解釋變量不存在多重共線性問題。

表3 排除的變量共線性統(tǒng)計

表4 模型3共線性統(tǒng)計

綜上所述，最后選擇的回歸模型為最適合模型3，其中LnX1、LnK、LnX3均在顯著性水平下通過了檢驗，從表5 可以看出各變量的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，則最終的回歸方程為：

表5 各變量標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)

3 結(jié)果與分析

3.1 各變量與生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展的相關(guān)性分析

由農(nóng)民人均可支配收入（X1）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（X3）和農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資（K）的系數(shù)均為正值可以看出，它們對生態(tài)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響都是正向的。

1）農(nóng)業(yè)人均可支配收入每增加1%，生態(tài)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加0.572%；農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)的投資每增加1%，生態(tài)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值將增加0.166%；第一產(chǎn)業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重每增加1%，生態(tài)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加0.313%。以上分析可以得出，各影響因子每增加一個百分點，生態(tài)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增加都不會超過1%，這主要是因為生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展的前進(jìn)動力不足[5]。

2）從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)（L）未能通過檢驗的原因：從2010—2018年的數(shù)據(jù)來看，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)逐漸減少，生態(tài)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值卻呈遞增趨勢，可見從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)的多少并不會對生態(tài)農(nóng)業(yè)產(chǎn)生顯著影響。主要原因在于，當(dāng)前科技的發(fā)展及機(jī)械化程度的不斷提高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式發(fā)生了巨大變革，傳統(tǒng)人工勞作方式逐步被取代，一臺大型機(jī)器設(shè)備的效率相當(dāng)于諸多勞動力。當(dāng)今的生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展要以“質(zhì)”取勝，吸引更多人才及先進(jìn)技術(shù)投入生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)中。

3）種植結(jié)構(gòu)（X2）未通過檢驗的原因：種植結(jié)構(gòu)是糧食作物播種面積和經(jīng)濟(jì)作物種植面積的比例，理論上講，兩種作物均可帶來生態(tài)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增加，但經(jīng)濟(jì)作物中化肥、農(nóng)藥等使用量更少，因此經(jīng)濟(jì)作物的收益更高。從近些年數(shù)據(jù)來看，兩種作物的農(nóng)藥、化肥等使用量均呈遞減趨勢，但生態(tài)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值卻呈遞增趨勢，可見種植結(jié)構(gòu)對生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響相對較小。

3.2 各變量對生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展的潛力分析

上文相關(guān)性分析只能得出農(nóng)民人均可支配收入（X1）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（X3）和農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資（K）對低碳綠色農(nóng)業(yè)的影響是顯著的，但是并不能反映各自變量對因變量的影響程度大小。為了更科學(xué)地決策，我們在相關(guān)性分析結(jié)果基礎(chǔ)上對各因子的影響程度進(jìn)行了排序。

1）從各因子的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)來看，C(LnX1)＞C(LnX3)＞C(LnK)。各變量對因變量的影響是不一樣的，影響程度排序為：農(nóng)民可支配收入（X1）＞產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（X3）＞農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資（K）。這一結(jié)果說明，農(nóng)民人均可支配收入高，意味著從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)有利可圖，將會吸引更多的高精尖人才進(jìn)入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行業(yè)。根據(jù)國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)，2020 年我國第一產(chǎn)業(yè)增加值為77 754億元，增長3.0%，其占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重為7.7%；第二產(chǎn)業(yè)增加值為384 255 億元，增長2.6%，第二產(chǎn)業(yè)增加值比重為37.8%；第三產(chǎn)業(yè)增加值為553 977 億元，增長2.1%，第三產(chǎn)業(yè)增加值比重為54.5%。可以看出，第二、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，但也需要農(nóng)業(yè)部門加大發(fā)展力度來滿足第二、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需求，因此，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對低碳綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展會產(chǎn)生顯著影響。

2）農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資（K）對生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響程度相對較小。如圖1 所示，2010 年之前我國農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資增長率相對較快，2010 年左右投資增長率達(dá)到峰值，之后開始放緩，在2019 年甚至出現(xiàn)了負(fù)增長。此外，從效益比較優(yōu)勢衡量，2010年之后，農(nóng)民對比了農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出效率與進(jìn)城務(wù)工的投入產(chǎn)出效率后，進(jìn)城務(wù)工成為農(nóng)民從業(yè)方向的首選。農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資對綠色低碳農(nóng)業(yè)的影響程度比其他兩個變量小。

圖1 2003—2019年我國農(nóng)業(yè)全社會固定投資變化趨勢圖

4 研究結(jié)論與政策建議

4.1 研究結(jié)論

從國家層面看，前文實證研究表明影響我國綠色低碳農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵變量有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)民人均可支配收入和農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資，而種植結(jié)構(gòu)和從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人數(shù)對綠色低碳農(nóng)業(yè)的影響并不顯著。關(guān)鍵變量的影響程度為農(nóng)民人均可支配收入＞產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)＞農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資。通過對關(guān)鍵變量進(jìn)行合理調(diào)整，可以有效推動我國綠色低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展，為全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興奠定堅實基礎(chǔ)。

4.2 政策建議

4.2.1 加速生態(tài)文明建設(shè)，助力全球發(fā)展

生態(tài)環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展是相得益彰的，因此要想提升生態(tài)農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益，首先要加快生態(tài)文明建設(shè)，始終堅持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展的理念。實踐證明，通過破壞生態(tài)來發(fā)展經(jīng)濟(jì)是要付出巨大代價的，生態(tài)本身就是經(jīng)濟(jì)，保護(hù)生態(tài)就是發(fā)展生產(chǎn)力。習(xí)近平生態(tài)文明思想強(qiáng)調(diào)我們要以綠色轉(zhuǎn)型為驅(qū)動，助力全球發(fā)展；要加強(qiáng)綠色國際合作，共享綠色發(fā)展成果。在RCEP 簽訂成功的背景下，我們要抓住多國合作的機(jī)遇，在與成員國進(jìn)行交流學(xué)習(xí)的過程中，加快農(nóng)業(yè)發(fā)展方式向生態(tài)化轉(zhuǎn)型，攜手他國參與全球環(huán)境治理，共同推動全球生態(tài)發(fā)展。

4.2.2 推進(jìn)農(nóng)業(yè)面源污染防治，打好污染防治攻堅戰(zhàn)

目前我國農(nóng)業(yè)資源環(huán)境正處于外源性污染和內(nèi)源性污染的雙重壓力下，農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀不容樂觀，因此要促進(jìn)農(nóng)業(yè)全面綠色轉(zhuǎn)型，推動生態(tài)文明建設(shè)，實現(xiàn)生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)面源污染治理是當(dāng)務(wù)之急。農(nóng)業(yè)面源污染防治的關(guān)鍵途徑是用綠色有機(jī)肥料取代化學(xué)肥料，并減少農(nóng)藥、農(nóng)膜等強(qiáng)污染性化學(xué)品的使用。由于農(nóng)民的認(rèn)知具有階段性特征，在缺乏生態(tài)農(nóng)業(yè)方面的認(rèn)知時，無法將生態(tài)農(nóng)業(yè)效益和自身需求相聯(lián)系，為獲取更高的經(jīng)濟(jì)收益他們會選擇使用傳統(tǒng)農(nóng)藥，這成為農(nóng)業(yè)面源污染防治過程中的巨大阻礙。為使農(nóng)民成為利益相關(guān)者，需要借助生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制的作用誘導(dǎo)出農(nóng)戶對耕地污染防治的參與意愿[6]。

4.2.3 加強(qiáng)生態(tài)農(nóng)業(yè)與科技融合，推動生態(tài)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展

科技創(chuàng)新是生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展的加速器?？萍甲鳛楹诵耐度胍厝谌脒M(jìn)生態(tài)農(nóng)業(yè)中，可以實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的內(nèi)生增長，保障農(nóng)業(yè)資源的高效利用和生態(tài)農(nóng)業(yè)的規(guī)?；l(fā)展。如在5G 飛速發(fā)展的時代，科技創(chuàng)新讓“互聯(lián)網(wǎng)+智慧農(nóng)業(yè)”閃亮登場，使得農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的綠色使用率和利用率大幅提升，加快了資源的循環(huán)利用。在全球文化交融的今天，各個國家的生態(tài)農(nóng)業(yè)已經(jīng)迎來了嶄新的突破，借助多國合作的契機(jī)，我國可以借鑒學(xué)習(xí)他國關(guān)于生態(tài)農(nóng)業(yè)方面的突出成果，并結(jié)合中國的國情和現(xiàn)狀，開拓出具有中國特色的生態(tài)農(nóng)業(yè)之路。

4.2.4 完善生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制，加快推進(jìn)多元化補(bǔ)償

大量研究表明我國目前的生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制存在一定的缺陷，仍需進(jìn)一步完善。在全球共同推進(jìn)生態(tài)保護(hù)的背景下，我國可以借鑒美國、歐盟的“污染防治有酬計劃”“廢棄物減量有酬計劃”等生態(tài)補(bǔ)貼政策，將生態(tài)環(huán)境保護(hù)放在補(bǔ)貼政策的核心位置。由于過度追求農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)出量而施用大量化肥、農(nóng)藥等，土壤肥力遭到破壞，未來補(bǔ)貼政策不應(yīng)只追求農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，還要考慮生態(tài)環(huán)境污染治理成本，做到增加農(nóng)業(yè)從業(yè)人員福利水平的同時也能有效保護(hù)生態(tài)環(huán)境。除此之外，生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制應(yīng)向多元化方向發(fā)展，借助市場機(jī)制的作用，探索更多更有效的補(bǔ)償方式，推進(jìn)生態(tài)農(nóng)業(yè)的規(guī)?；l(fā)展。