徐若梅 鄭祥生

(安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 合肥 230036)

一、引言

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)農(nóng)業(yè)快速發(fā)展，使得農(nóng)村居民的生活水平得到較大的提高，但這一切都是建立在高投入、高污染的基礎(chǔ)上，對(duì)我國(guó)的環(huán)境造成了極大的破壞(李谷成，2014)[1]。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶大部分區(qū)域都非常適合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，但近年來(lái)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量所占全國(guó)比重持續(xù)下降，糧食自給困難，除安徽、江西的人口糧食產(chǎn)量超過(guò)全國(guó)平均水平以外，其它省(市)均低于全國(guó)水平(李裕瑞，2015)[2]。另外，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的碳排放量約占全國(guó)的44.6%，農(nóng)業(yè)已經(jīng)成為繼工業(yè)之后的第二大碳排放行業(yè)(曹俊文，2019)[3]。而能源使用是農(nóng)業(yè)碳排放產(chǎn)生的重要源泉(馬大來(lái)，2014)[4]。所以需要研究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)能源使用效率，從而為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中節(jié)能減排提供路徑和依據(jù)。

對(duì)于全要素農(nóng)業(yè)能源效率研究主要有以下幾個(gè)方面：(1)全要素農(nóng)業(yè)能源效率的測(cè)算方法各異，主要有CRS假設(shè)下基于投入的DEA模型(欒義君，2014；周輝，2016)[5][6]、基于方向性距離函數(shù)和DEA方法(于偉詠，2015)[7]、包含非期望產(chǎn)出的SBM模型(冉啟英，2017，2018)[8][9]、窗口DEA模型(杜輝，2019)[10]、包含非期望產(chǎn)出的EBM模型(李海鵬，2020)[11]。(2)研究的區(qū)域主要是全國(guó)各省(市)和傳統(tǒng)意義上的東中西部區(qū)域(欒義君，2014；周輝，2016；于偉詠，2015；冉啟英，2017，2018；杜輝，2019；李海鵬，2020)[5～11]。(3)影響因素。研究發(fā)現(xiàn)，能源價(jià)格變動(dòng)、技術(shù)進(jìn)步分別對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率有顯著的影響(平衛(wèi)英，2012)[12]；勞動(dòng)力、資本、能源等要素價(jià)格對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率具有影響(戴紅軍，2016)[13]；農(nóng)村收入增加、農(nóng)業(yè)技術(shù)改善和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比增加都會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率具有促進(jìn)作用(周輝，2016；冉啟英，2017；魏瑋，2018)[6][8][14]；人均人力資本水平、農(nóng)民人均純收入水平和城鎮(zhèn)化水平等都對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率具有影響(李海鵬，2020)[11]。

學(xué)者們對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)與范圍經(jīng)濟(jì)，可以將農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚作為提升農(nóng)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力與推動(dòng)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要切入點(diǎn)(鄭風(fēng)田，2005；王艷榮，2012)[15][16]。

基于上述文獻(xiàn)可知，目前以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)為研究對(duì)象來(lái)研究農(nóng)業(yè)能源效率的文獻(xiàn)并不多見(jiàn)；關(guān)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的作用，學(xué)界的探索較少。基于此，本文測(cè)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的11個(gè)省(市)2013～2019年間的農(nóng)業(yè)能源效率和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度，探索長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)能源效率的空間相關(guān)性，進(jìn)一步使用面板模型和門檻模型檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素農(nóng)業(yè)能源效率的影響，并為相關(guān)部門提出相關(guān)的政策建議。

二、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響機(jī)制分析

首先，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)通過(guò)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率產(chǎn)生影響。隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的形成，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模擴(kuò)大，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、技術(shù)效率和流通效率會(huì)得到顯著提高，并形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)(王學(xué)真，2007)[17]。也就是說(shuō)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚能夠在增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的同時(shí)減少能源、人力、土地等各種要素的投入，從而提高農(nóng)業(yè)能源效率。其次，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)產(chǎn)生行業(yè)外部性從而對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率產(chǎn)生影響。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生的外部性會(huì)使產(chǎn)業(yè)集聚內(nèi)部出現(xiàn)工作的專業(yè)化細(xì)分，使得各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的生產(chǎn)效率得到提高，從而實(shí)現(xiàn)各環(huán)節(jié)的高效工作和節(jié)能減排。并且，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚可以促進(jìn)企業(yè)之間加強(qiáng)合作、共同節(jié)能減排，并能夠形成迂回經(jīng)濟(jì)(楊禮瓊，2011)[18]，進(jìn)一步降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中使用能源所產(chǎn)生的二氧化碳的排放，最終會(huì)提高農(nóng)業(yè)能源效率。另外，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)通過(guò)規(guī)模外部性對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率產(chǎn)生影響。規(guī)模外部性可以通過(guò)產(chǎn)業(yè)集聚帶來(lái)的各種新技術(shù)、新的管理理念以及市場(chǎng)和公共資源的共享來(lái)減少能源的使用和相關(guān)的碳排放，從而提高農(nóng)業(yè)能源效率。同時(shí)，相關(guān)的知識(shí)溢出還是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的“高級(jí)資源”(宋燕平，2009)[19]?；谏鲜龇治觯疚奶岢黾僬f(shuō)H1：

H1:農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚能提高農(nóng)業(yè)能源效率。

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚有孕育、成長(zhǎng)、成熟階段的劃分(周新德，2009)[20]，這表明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響可能是變化的。換言之，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不同階段可能對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率產(chǎn)生積極或負(fù)面的影響。另外，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的積極作用可能只存在于一定的集聚度范圍之內(nèi)或者一定時(shí)間內(nèi)(閆逢柱，2011)[21]，因而二者可能不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。由上述分析，提出假說(shuō)H2：

H2：農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)能源效率之間具有非線性關(guān)系。

三、研究方法和數(shù)據(jù)來(lái)源

(一) 全要素農(nóng)業(yè)能源效率的測(cè)算方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用Undesirable-SBM模型在計(jì)算綜合效率的同時(shí)，也可計(jì)算各要素的期望投入，計(jì)算模型如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

上式中ρ為綜合效率，在0到1之間取值。利用式(1)～(4)中得到的期望農(nóng)業(yè)能源投入來(lái)計(jì)算農(nóng)業(yè)能源效率：

(5)

其中EEit為農(nóng)業(yè)能源效率，AEIit為實(shí)際能源投入，ECVit為期望能源投入。

本文使用DEA-solver-Pro13軟件計(jì)算2013～2019年間長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的11個(gè)省(市)的農(nóng)業(yè)能源效率，相關(guān)投入產(chǎn)出指標(biāo)包括：(1)土地，以農(nóng)作物播種面積表示。(2)人力，以第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)表示。(3)資本，以第一產(chǎn)業(yè)資本存量表示。根據(jù)宗振利等(2014)[22]依據(jù)永續(xù)存盤法Kt=(1-δt)Kt-1+It計(jì)算的資本存量，并從宗振利計(jì)算的2010年的資本存量更新到2019年，再轉(zhuǎn)換為以2010年為基期的資本存量。(4)能源，以原煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、電力等的直接能源投入轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)煤來(lái)表示。(5)期望產(chǎn)出，以2010年為基期的第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值表示。(6)非期望產(chǎn)出，以能源消耗所產(chǎn)生的二氧化碳排放表示。

上述數(shù)據(jù)來(lái)源于各省(市)的統(tǒng)計(jì)年鑒、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和各種能源的碳排放系數(shù)取自于《中國(guó)省級(jí)溫室氣體指南》。

(二)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的概念及測(cè)度方法

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚是不同農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)參與主體相互聯(lián)合成的有機(jī)集合，并在地域空間上表現(xiàn)出高度集中特征的現(xiàn)象(尹成杰，2006)[23]。一般將農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚看作是一個(gè)或者多個(gè)農(nóng)業(yè)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)及其經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在特定地域范圍內(nèi)的高度集中，并因此形成具有互補(bǔ)或者共性的有機(jī)體的動(dòng)態(tài)發(fā)展過(guò)程(肖衛(wèi)東，2014)[24]。

目前農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的測(cè)算方法主要有區(qū)位熵指數(shù)(李二玲，2016)[25]、空間基尼系數(shù)(賈興梅，2014)[26]、產(chǎn)業(yè)集中率與地區(qū)產(chǎn)業(yè)平均集中率(王國(guó)剛，2014)[27]、Moran’s Ⅰ指數(shù)(肖衛(wèi)東，2015)[28]。因?yàn)閰^(qū)位熵指數(shù)能較為真實(shí)地反映地理要素的空間分布情況、消除地區(qū)規(guī)模差異等特點(diǎn)(楊仁發(fā)，2013)[29]，因此本文選擇區(qū)位熵指數(shù)來(lái)衡量農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚，表達(dá)式如下：

(6)

其中njij表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度，Pij表示i地區(qū)的農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)，Pi表示i地區(qū)的總就業(yè)人數(shù)；Pj表示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)，P表示長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的總就業(yè)人數(shù)。

(三)空間自相關(guān)檢驗(yàn)

地理因素對(duì)環(huán)境經(jīng)濟(jì)問(wèn)題往往有著重要作用(Luc Anselin，2001)[30]，并且農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)表現(xiàn)出空間正相關(guān)特性，空間異質(zhì)性的假設(shè)可能會(huì)導(dǎo)致研究結(jié)論的不同(吳玉鳴，2010)[31]。為了探究農(nóng)業(yè)能源效率是否存在空間依賴現(xiàn)象，進(jìn)而確定相對(duì)準(zhǔn)確的模型，本文先使用全局Moran’s Ⅰ指數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)：

(7)

其中y、S2、Wij分別是農(nóng)業(yè)能源效率和方差以及權(quán)重矩陣。Moran’s Ⅰ∈[-1,1]。Moran’s Ⅰ指數(shù)小于0、等于0、大于0，分別表示農(nóng)業(yè)能源效率與地理位置負(fù)向相關(guān)、無(wú)關(guān)、正向相關(guān)；其絕對(duì)值越大，表明空間依賴性越強(qiáng)。再使用局部Moran’s Ⅰ查看長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)能源效率的集聚狀態(tài)。

(四)面板模型

使用面板模型研究相關(guān)影響因素對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響，并為下一步探究農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響做鋪墊，模型為：

yit=α+βxit+μi+φt+εit

(8)

其中yit是農(nóng)業(yè)能源效率，α是截距，β是系數(shù)行向量，x是一系列影響因素，μi和φt是個(gè)體固定和時(shí)間固定效應(yīng)，εit是隨機(jī)誤差。

(五)門檻模型

由于門檻模型能夠消除結(jié)構(gòu)性問(wèn)題以及判斷農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響是否是線性的，所以采用門檻模型。單一門檻模型如下：

yit=a0+a1xitI(ωit≤γ1)

+a2xitI(γ1≤ωit)+μit+εit

(9)

其中xit為解釋變量，ωit為門限變量，γ1為門限值。

(六)變量選擇

門檻模型的因變量選擇農(nóng)業(yè)能源效率，核心自變量選擇農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚，控制變量根據(jù)周輝等[6]、冉啟英等[8]、李海鵬等[11]的研究選擇農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鎮(zhèn)化水平、工業(yè)化水平、教育水平作為控制變量。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(nc)，以農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占第一產(chǎn)業(yè)的比例表示，數(shù)據(jù)來(lái)源于各省(市)的統(tǒng)計(jì)年鑒；城鎮(zhèn)化水平(cz)，以地區(qū)城鎮(zhèn)人數(shù)占地區(qū)總?cè)藬?shù)的比例表示，數(shù)據(jù)來(lái)源于各省(市)的統(tǒng)計(jì)年鑒；工業(yè)化水平(gy)，以地區(qū)工業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比例表示，數(shù)據(jù)來(lái)源于各省(市)的統(tǒng)計(jì)年鑒；教育水平(jy)，將農(nóng)民分為5個(gè)檔次：未上過(guò)學(xué)、小學(xué)、初中、高中、大專及大專以上，考慮現(xiàn)實(shí)情況，將不識(shí)字或識(shí)字很少的受教育年限用小學(xué)學(xué)制的中值3表示，其他分別為6、9、12、16表示，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。相關(guān)變量的統(tǒng)計(jì)性描述如表1。

表1 變量的統(tǒng)計(jì)性描述

四、農(nóng)業(yè)能源效率和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度的測(cè)算

(一)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)能源效率

由表2可知，從省(市)級(jí)來(lái)看，各省之間有較大的差距。江蘇、浙江、江西、四川、重慶的農(nóng)業(yè)能源效率在考察期內(nèi)的農(nóng)業(yè)能源效率均值都超過(guò)了0.9，且江蘇、浙江、四川一直處于整個(gè)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的生產(chǎn)前沿面上，代表著長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中最高的農(nóng)業(yè)能源效率水平，而湖北、湖南、貴州、云南、安徽、上海在考察期內(nèi)的農(nóng)業(yè)能源效率的均值都低于整個(gè)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶在考察期內(nèi)的農(nóng)業(yè)能源效率的均值0.89。

表2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)能源效率

分上中下游來(lái)看長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)能源效率，在整個(gè)考察期間內(nèi)，上、中、下游的平均農(nóng)業(yè)能源效率分別為：0.86，0.87，0.93。長(zhǎng)江下游的能源效率高于長(zhǎng)江中、上游，可能源于長(zhǎng)江下游的農(nóng)業(yè)自然資源較好，農(nóng)業(yè)發(fā)展較早，沿海最先接觸先進(jìn)的農(nóng)業(yè)技術(shù)和管理理念；長(zhǎng)江中游高于長(zhǎng)江上游可能因?yàn)橹杏蔚氖》葺^上游可以快一步地承接來(lái)自下游的技術(shù)轉(zhuǎn)移。

從總體趨勢(shì)來(lái)看，貴州、云南、湖南、安徽的農(nóng)業(yè)能源效率都逐步下降，而長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的其它省份相對(duì)較為平穩(wěn)，在考察期內(nèi)的變化不大。農(nóng)業(yè)能源效率下降的省份近年來(lái)的農(nóng)業(yè)投資增長(zhǎng)速度較快，造成短時(shí)間內(nèi)形成“高投入—高污染”的現(xiàn)象，但有些基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入不能立刻投入使用，以及新型技術(shù)不能被立刻熟練使用，需要較長(zhǎng)的轉(zhuǎn)換時(shí)間，所以農(nóng)業(yè)能源效率下降。

表3 全局莫蘭指數(shù)

由表3可知莫蘭指數(shù)值沒(méi)有一個(gè)是顯著的，所以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的各省(市)的農(nóng)業(yè)能源效率不存在空間自相關(guān)，沒(méi)有顯著的空間集聚特征，即各地區(qū)在農(nóng)業(yè)能源使用方面不存在地區(qū)間明顯的相互學(xué)習(xí)與借鑒的行為，產(chǎn)業(yè)之間也缺乏相應(yīng)的協(xié)同合作。

(二)農(nóng)業(yè)能源效率的局部空間相關(guān)性

由表4的2013～2019長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)能源效率空間聚類類型可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)能源效率聚類類型主要以長(zhǎng)江下游省份的“低—高”為主，中游沒(méi)有出現(xiàn)顯著的集聚現(xiàn)象，上游也只是2018年出現(xiàn)了“高—低”集聚現(xiàn)象。長(zhǎng)江下游的上海市和安徽省相對(duì)于長(zhǎng)江下游的浙江、江蘇省份農(nóng)業(yè)能源效率一直是處于相對(duì)較低水平的，雖然低高集聚由上海市變?yōu)榘不帐?，但這并不是上海市農(nóng)業(yè)能源效率受周圍高農(nóng)業(yè)能源效率地區(qū)的正向溢出效應(yīng)影響而提高，使得安徽相對(duì)落后于上海，相反是安徽的農(nóng)業(yè)高投入使得其農(nóng)業(yè)能源效率降低，而上海農(nóng)業(yè)能源效率較為平穩(wěn)導(dǎo)致安徽低于上海。同樣在2018年長(zhǎng)江上游出現(xiàn)以四川為中心的高低聚集，不是因?yàn)樗拇ㄊ∞r(nóng)業(yè)能源效率提高導(dǎo)致的，而是周圍的貴州、四川地區(qū)的農(nóng)業(yè)能源效率的降低導(dǎo)致的，以上表明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沒(méi)有出現(xiàn)“高—高”農(nóng)業(yè)能源效率的集聚現(xiàn)象，也表明沒(méi)有顯著出現(xiàn)高農(nóng)業(yè)能源效率地區(qū)向低農(nóng)業(yè)效率溢出的正向影響。

(三)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度的測(cè)算

由表5可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省(市)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度之間有較為明顯的差別，考察期內(nèi)產(chǎn)業(yè)集聚度平均值最高的是貴州1.799，最低的是上海0.104，貴州的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度超過(guò)了上海10倍。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度有6個(gè)省超過(guò)了1；5個(gè)省(市)小于1，其中有2個(gè)小于0.5。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度平均值為1.41，要高于中游1.12和下游的0.514，這可能是由于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度與農(nóng)業(yè)和其它產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相對(duì)程度有關(guān)，因?yàn)榘l(fā)展好的產(chǎn)業(yè)會(huì)吸引更多的就業(yè)人員以及資金，由于沿海地區(qū)的地理優(yōu)勢(shì)、政策導(dǎo)向、交通便利使得長(zhǎng)江上、中游的經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)下游較為落后，從而使得農(nóng)業(yè)就業(yè)的吸引力不如其它行業(yè)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不如長(zhǎng)江下游，從而使得農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重要高于下游。

表4 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)能源效率的聚類

表5 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)平均集聚度

五、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響

(一)面板模型估計(jì)

由上文的空間自相關(guān)檢驗(yàn)可知，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省(市)之間不存在空間地理位置上的相關(guān)性，所以可以使用面板回歸模型，對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)能源效率之間的關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證。

表6 模型回歸結(jié)果

由表6的Hausman檢驗(yàn)可知，在5%的概率水平下拒絕了隨機(jī)效應(yīng)模型，應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型。

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率影響的一次方項(xiàng)系數(shù)為負(fù)且顯著，平方項(xiàng)系數(shù)為正且顯著，表明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響呈現(xiàn)出正“U”形特點(diǎn)，在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度較低的時(shí)候，隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度的提高，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)能源效率先逐步下降，但當(dāng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度提高到一定程度之后長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)能源效率開(kāi)始提高。驗(yàn)證了前文的假說(shuō)1和假說(shuō)2。因?yàn)樵谵r(nóng)業(yè)發(fā)展初級(jí)階段，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度較低，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要依靠大量的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入，包括基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、土地平整、新技術(shù)試用等，大量的要素投入短期內(nèi)難以獲得充分利用，需要較長(zhǎng)的轉(zhuǎn)化時(shí)間，所以會(huì)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)能源效率短期內(nèi)降低。但是，隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度的進(jìn)一步提高，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的規(guī)?；?yīng)出現(xiàn)，相應(yīng)區(qū)域內(nèi)開(kāi)始出現(xiàn)更加細(xì)致的分工合作，以及基礎(chǔ)設(shè)施、新技術(shù)、勞動(dòng)力市場(chǎng)得到充分的共享和利用，產(chǎn)生正向外部溢出效應(yīng)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)開(kāi)始向綠色、節(jié)能方向發(fā)展，所以農(nóng)業(yè)能源效率開(kāi)始提升。

控制變量對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的工業(yè)化水平對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響為負(fù)且顯著。這是因?yàn)殡m然工業(yè)化水平提高會(huì)給農(nóng)業(yè)發(fā)展提供各項(xiàng)先進(jìn)的技術(shù)、機(jī)械、生產(chǎn)要素等發(fā)展條件，但工業(yè)發(fā)展會(huì)吸收大量的國(guó)家財(cái)政支出、勞動(dòng)力以及土地等，并且會(huì)提高石油等高二氧化碳排放的化石能源在農(nóng)業(yè)中的使用，所以會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率產(chǎn)生負(fù)面影響，同樣說(shuō)明了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶仍處于農(nóng)業(yè)供養(yǎng)工業(yè)的階段。

農(nóng)村教育水平對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響為負(fù)但不顯著，說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)村人口仍然以未受教育、小學(xué)、初高中的低學(xué)歷人群為主。在當(dāng)前我國(guó)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，只有擁有較高素質(zhì)的農(nóng)業(yè)從業(yè)者，才相對(duì)擁有較好的環(huán)保意識(shí)，才會(huì)選擇資源節(jié)約型、環(huán)境友好型的生產(chǎn)方式。而鑒于目前長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者擁有相對(duì)較低的教育水平，短期內(nèi)不容易得到提升，又因其一般會(huì)選擇以高產(chǎn)出為導(dǎo)向的不計(jì)生態(tài)環(huán)境的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，這必然會(huì)降低農(nóng)業(yè)能源效率。

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響為正但不顯著，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的規(guī)模化正向影響農(nóng)業(yè)能源效率。規(guī)模化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，有利于大型農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用，相較于小型機(jī)械無(wú)疑更能提高能源的使用效率，規(guī)?；霓r(nóng)業(yè)還便于公共設(shè)施的建設(shè)與使用，繼而減少不必要的農(nóng)業(yè)能源浪費(fèi)，提高農(nóng)業(yè)能源效率。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的城鎮(zhèn)化水平對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響為負(fù)且顯著，表明城鎮(zhèn)化水平的提高不利于農(nóng)業(yè)能源效率的提升。因?yàn)槌擎?zhèn)化會(huì)吸收農(nóng)村地區(qū)大量年輕勞動(dòng)力，使得農(nóng)村地區(qū)出現(xiàn)勞動(dòng)力老齡化，而人口老齡化會(huì)使得農(nóng)村的人力資本降低，不便于新技術(shù)和機(jī)械的推廣使用。

(二)門檻模型的估計(jì)

由上文可知不同程度農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率存在階段性的影響，所以本文選擇門檻模型進(jìn)一步驗(yàn)證農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響。

從表7可以看出，單一門檻的檢驗(yàn)在1%水平下通過(guò)，而雙重門檻不顯著。說(shuō)明在考察期內(nèi)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響只存在單一門檻值，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響是非線性的，同樣驗(yàn)證了假說(shuō)1和假說(shuō)2。本文使用目前較為常用的極大似然估計(jì)方法尋找單一門檻值，結(jié)果見(jiàn)表8。模型估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表9。

表7 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

表8 門檻值和置信區(qū)間

表9 門檻模型估計(jì)結(jié)果

以農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度為門檻變量和核心解釋變量，結(jié)果表明核心解釋變量和控制變量的符號(hào)以及顯著性與上文的固定效應(yīng)一致。一階門檻效應(yīng)值為1.3762。

由上述可知，在當(dāng)前考察期內(nèi)可以將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響劃分為兩個(gè)階段，即農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度小于1.3762和大于1.3762，兩個(gè)階段的產(chǎn)業(yè)集聚度系數(shù)分別為-2.683和-2.395，表明當(dāng)前農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的程度對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響為負(fù)，即集聚度增加會(huì)降低農(nóng)業(yè)能源的利用效率，這可能是因?yàn)楫?dāng)前長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的集聚仍處于前期大量投入的階段。但大于1.3762階段的產(chǎn)業(yè)集聚度的系數(shù)要大于另一階段的系數(shù)，表明產(chǎn)業(yè)集聚度的進(jìn)一步提高會(huì)減小在產(chǎn)業(yè)集聚程度較低時(shí)對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的負(fù)面影響，也同樣說(shuō)明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚正向更高一級(jí)演化，從而達(dá)到正向影響農(nóng)業(yè)能源效率的階段。與固定效應(yīng)面板回歸模型對(duì)比可以說(shuō)明目前長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)發(fā)展程度還不夠高，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度還處于較低的水平，其對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響還處于“U”字型的底部。

六、結(jié)論與建議

文章對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)能源效率和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度進(jìn)行測(cè)算，運(yùn)用空間自相關(guān)檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)能源效率的空間依賴性，使用面板模型和門檻模型研究農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響，得到結(jié)論如下：(1)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體能源效率較高，區(qū)域農(nóng)業(yè)能源效率呈上、中、下游遞增；省(市)間農(nóng)業(yè)能源效率差異明顯。(2)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的農(nóng)業(yè)能源效率和地理位置沒(méi)有明顯的關(guān)系，也沒(méi)有發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)能源效率的正向溢出效應(yīng)。(3)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上、中游地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚強(qiáng)于下游地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為落后的地區(qū)有產(chǎn)業(yè)集聚增強(qiáng)的趨勢(shì)，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚有下降的趨勢(shì)。(4)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率的影響呈正“U”型，目前長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)能源效率主要是負(fù)向影響，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展還處于高投入階段。

根據(jù)上述結(jié)論，本文提出以下建議：(1)為解決農(nóng)業(yè)能源效率不平衡問(wèn)題，以及改善區(qū)域之間缺乏交流與合作的現(xiàn)狀，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)地區(qū)間的交流合作，如進(jìn)行農(nóng)業(yè)對(duì)口幫扶。(2)對(duì)于現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展不足、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度較低的現(xiàn)象，政府需要落實(shí)相關(guān)的惠農(nóng)政策，積極響應(yīng)民間需求，提高農(nóng)業(yè)能源效率。(3)為提高農(nóng)業(yè)能源效率，當(dāng)?shù)卣畱?yīng)合理利用工業(yè)化發(fā)展優(yōu)勢(shì)來(lái)加大對(duì)農(nóng)業(yè)的反哺，避免因工業(yè)化而忽略了對(duì)農(nóng)業(yè)的支持；要提高農(nóng)戶的受教育水平，加大對(duì)教育資源的投資；根據(jù)地區(qū)特點(diǎn)，因地制宜地選擇合適的種植品種和種植規(guī)模，以達(dá)到最優(yōu)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；給予大學(xué)生回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)一定的政策優(yōu)惠和保障，吸引年輕人回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者年輕化。