趙爽，趙丹丹

（華北理工大學(xué) 管理學(xué)院，河北 唐山 063000）

近年來，溫室氣體排放量的增加嚴(yán)重威脅了全球生命系統(tǒng)的安全，阻礙了國家可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略與人類命運(yùn)共同體的構(gòu)建。2021年的《政府工作報(bào)告》中明確提出要扎實(shí)做好碳達(dá)峰、碳中和的各項(xiàng)工作，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量與可持續(xù)的協(xié)同發(fā)展。農(nóng)業(yè)作為繼工業(yè)生產(chǎn)之后的第二大排放源，是溫室氣體排放的重要來源[1-2]。2022年7月頒布的《農(nóng)業(yè)農(nóng)村減排固碳實(shí)施方案》中明確提出，加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化為引領(lǐng)，以農(nóng)業(yè)農(nóng)村綠色低碳發(fā)展為關(guān)鍵，以實(shí)施減污降碳、碳匯提升重大行動(dòng)為抓手，建立完善監(jiān)測評(píng)價(jià)體系，強(qiáng)化科技創(chuàng)新支撐?？梢?，在經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展以及國際社會(huì)應(yīng)對(duì)氣候環(huán)境的背景下，尋求兼顧能源需求發(fā)展的農(nóng)業(yè)綠色、低碳轉(zhuǎn)型之路，是中國目前亟待解決的重要問題?？萍紕?chuàng)新作為減少農(nóng)業(yè)溫室氣體排放的核心技術(shù)，為農(nóng)業(yè)碳排放效率提供了有效的解決方式。2022年8月科技部、國家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部等9部門聯(lián)合印發(fā)的《科技支撐碳達(dá)峰碳中和實(shí)施方案（2022—2030年）》中明確提出，科技創(chuàng)新作為農(nóng)業(yè)功能性與可持續(xù)性發(fā)展的重要引擎，是實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的關(guān)鍵。因此，依靠科技創(chuàng)新來促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)增長，對(duì)完成農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型任務(wù)具有重要作用。鑒于此，本文基于2006—2020年30個(gè)省份科技創(chuàng)新效率、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、農(nóng)業(yè)碳排放效率的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響效應(yīng)及作用機(jī)制，以期為我國農(nóng)業(yè)低碳綠色發(fā)展提供科學(xué)參考。

1 文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)外關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放效率相關(guān)研究較為豐富，特別是2020年我國“雙碳”目標(biāo)確立以來，該方向再次成了研究的熱點(diǎn)問題。學(xué)者們一般是基于省域來進(jìn)行農(nóng)業(yè)碳排放效率研究，吳昊玥等[3]、寧論辰等[4]、劉其濤[5]均以我國30個(gè)省域?yàn)檠芯繉?duì)象，分別測算了2000—2019年、2007—2016年、2000—2013年中國農(nóng)業(yè)碳排放效率，并且從不同的視角發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳排放效率具有差異性、地域性特征，整體呈現(xiàn)東部、中部、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放效率依次遞減的趨勢(shì)。田云等[6]、張振家[7]、姚成勝等[8]對(duì)湖北省、遼寧省、黑龍江省的農(nóng)業(yè)碳排放效率進(jìn)行相關(guān)研究，進(jìn)一步準(zhǔn)確把握各省份農(nóng)業(yè)碳排放效率差異性特征。相關(guān)具體研究內(nèi)容主要涉及以下兩個(gè)方面。

一是關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放效率測算方法研究。GOGLIO等[9]比較了IPCA和農(nóng)業(yè)生態(tài)模型DNDC兩種方法對(duì)估算農(nóng)業(yè)LCA土壤溫室氣體排放的時(shí)效性，得出在選定的一個(gè)地點(diǎn)，可以使用農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)模型方法DNDC來代替觀測農(nóng)業(yè)LCA中的溫室氣體。國內(nèi)學(xué)者主要通過SBM模型或SBM-Undesirable模型和DEA-Malmquist效率指數(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率進(jìn)行分析，尚杰等[2]基于關(guān)系數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)視角，采用SBM模型測算了2010—2019年31個(gè)省份的農(nóng)業(yè)碳排放效率；郭四代等[10]、吳昊玥等[11]、ZHONG等[12]分別運(yùn)用SBM-Undesirable模型、DEA-Malmquist效率指數(shù)測算了各省份的碳排放總量、碳排放效率以及碳排放績效。

二是關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響因素研究。胡中應(yīng)等[13]、田云等[14]在對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率測算的基礎(chǔ)上，總體研究揭示，產(chǎn)業(yè)集聚水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、環(huán)境規(guī)制水平等方面的提升能夠顯著地促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳排放，對(duì)此，田云等[14]進(jìn)一步指出產(chǎn)業(yè)集聚等因素在影響農(nóng)業(yè)碳排放效率上有明顯的空間溢出效應(yīng)。農(nóng)業(yè)碳排放的產(chǎn)生涉及多種生產(chǎn)要素的投入，并不是由單一因素影響決定。張廣勝等[15]通過分析中國農(nóng)業(yè)碳排放總量、結(jié)構(gòu)、效率的變動(dòng)特征，認(rèn)為農(nóng)用化肥結(jié)構(gòu)（氮肥、畜牧業(yè)、能源消耗量）、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和農(nóng)用能源強(qiáng)度能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度，而農(nóng)業(yè)公共投資對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度具有長期穩(wěn)定的抑制作用。吳賢榮等[16]基于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)核算體系，測度了2000—2011年中國31個(gè)省份的農(nóng)業(yè)碳排放效率以及深入剖析了農(nóng)業(yè)碳排放效率的動(dòng)態(tài)變化，并在此基礎(chǔ)上，采用Tobit模型深入分析了農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響因素，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、耕地面積構(gòu)成情況、農(nóng)業(yè)受災(zāi)程度等因素與農(nóng)業(yè)碳排放效率存在顯著正向或負(fù)向關(guān)系?，F(xiàn)有關(guān)于科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率影響的研究較少，已有研究也主要以質(zhì)性分析為主，缺乏實(shí)證研究。劉仁厚等[17]指出科技創(chuàng)新是實(shí)現(xiàn)低碳農(nóng)業(yè)的直接動(dòng)力，是形成綠色低碳能源發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，科技創(chuàng)新促進(jìn)了新能源的開發(fā)與利用，推動(dòng)了傳統(tǒng)能源的改革創(chuàng)新，同時(shí)，科技創(chuàng)新促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，使得低碳排放行業(yè)占比升高。

由于科技創(chuàng)新效率與碳排放效率存在復(fù)雜的雙刃效應(yīng)，學(xué)術(shù)界針對(duì)科技創(chuàng)新效率與碳排放效率的關(guān)系研究存在一定的爭議。一些學(xué)者認(rèn)為科技創(chuàng)新對(duì)碳排放效率有顯著的促進(jìn)作用。劉志華等[18]、王鑫靜等[19]認(rèn)為科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、碳排放效率之間具有較強(qiáng)的協(xié)調(diào)性，技術(shù)進(jìn)步能夠促進(jìn)資源能源的利用效率，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)優(yōu)化，推動(dòng)低碳產(chǎn)品的升級(jí)改造，即科技創(chuàng)新水平對(duì)碳排放效率有正向的促進(jìn)作用。邵海琴等[20]采用多種模型探討了長江經(jīng)濟(jì)帶旅游業(yè)碳排放效率，認(rèn)為技術(shù)效率的改善與技術(shù)的進(jìn)步共同推動(dòng)了碳排放效率增長，但不同省份具有一定的差異性。但仍有大部分學(xué)者持不同觀點(diǎn)，認(rèn)為科技創(chuàng)新對(duì)碳排放效率具有顯著的抑制作用。趙陽[21]構(gòu)建了工業(yè)行業(yè)碳排放效率SBN模型，探討了環(huán)境規(guī)制等變量對(duì)工業(yè)碳排放效率的影響，發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與碳排放效率呈顯著的負(fù)向關(guān)系；金培振等[22]認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步帶來的碳減排效應(yīng)無法抵消經(jīng)濟(jì)增長所帶來的碳排放。同時(shí)ACEMOGLU等[23]也認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步可能引發(fā)“反彈效應(yīng)”，導(dǎo)致碳排放量增加?？梢姡槍?duì)科技創(chuàng)新效率與碳排放效率的關(guān)系值得進(jìn)一步探究。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)于科技創(chuàng)新與碳排放效率關(guān)系研究進(jìn)行了大量有益的探索，科技創(chuàng)新效率可以通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)促進(jìn)碳排放效率，也可以通過經(jīng)濟(jì)增長抑制碳排放效率，但通過何種途徑可促進(jìn)或抑制碳排放效率仍有待深入研究。特別是關(guān)于科技創(chuàng)新效率與農(nóng)業(yè)碳排放效率關(guān)系的研究僅通過質(zhì)性分析還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，迫切需要通過量化手段進(jìn)行實(shí)證研究。鑒于此，本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，以2006—2020年中國30個(gè)省份（基于數(shù)據(jù)的可得性，未包含西藏及港澳臺(tái)地區(qū)）面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用不同的計(jì)量模型探究科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響，并以農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚為中介變量，實(shí)證檢驗(yàn)科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的傳導(dǎo)機(jī)制，以期為實(shí)現(xiàn)低碳農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供參考依據(jù)。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 直接影響：科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響

隨著農(nóng)業(yè)規(guī)?；c集約化程度加深，能源需求不斷增加，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)碳排放量居高不下，通過提高科技創(chuàng)新水平，有助于降低農(nóng)業(yè)碳排放。（1）科技創(chuàng)新改變了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)方式。當(dāng)今世界正經(jīng)歷百年未有之大變局，科技革命與產(chǎn)業(yè)革命蓬勃興起，而農(nóng)業(yè)正處于科技革命的路口，可通過大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等底層技術(shù)的支撐，利用農(nóng)業(yè)無人機(jī)、衛(wèi)星圖像工具、土壤傳感器等新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)和高韌性。（2）科技創(chuàng)新的提高，促進(jìn)了資源的合理配置?；诳萍纪苿?dòng)資源合理配置理論，科技創(chuàng)新可促進(jìn)資源節(jié)約、提高資源利用率、擴(kuò)展替代資源。首先由于農(nóng)業(yè)資源的不可移動(dòng)性，科技可以更好地推動(dòng)節(jié)約型的施肥、灌溉、農(nóng)藥，以及生態(tài)養(yǎng)殖、秸稈綜合利用、翻壓技術(shù)優(yōu)化等；其次，科技可引領(lǐng)綠肥種植、過腹還田等耕地培肥和耕地保護(hù)技術(shù)，并進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)耕地利用效率；（3）科技可實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展替代資源，通過采用基因工程以及可持續(xù)農(nóng)業(yè)技術(shù)，解決由農(nóng)藥、化肥、殺蟲劑大量使用而導(dǎo)致的鹽堿化、沙漠化等現(xiàn)象，從而降低農(nóng)業(yè)自身屬性誘發(fā)的碳排放。

據(jù)此，本文提出假設(shè)1：科技創(chuàng)新效率的提高對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率有顯著的促進(jìn)作用。

2.2 中介效應(yīng)分析

（1）農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的中介作用。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚是指不同農(nóng)業(yè)主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)以及經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在特定區(qū)域內(nèi)高度集中，在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚過程中，生產(chǎn)主體之間的相互影響所帶來的集聚外部性，能夠形成規(guī)模效用、技術(shù)效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)等一系列集聚效應(yīng)，繼而影響農(nóng)業(yè)環(huán)境效率[24]，對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放產(chǎn)生一定的影響。首先，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、技術(shù)效率以及流通效率會(huì)隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大逐漸改善與優(yōu)化，形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)集聚在降低農(nóng)業(yè)污染的同時(shí)降低了各生產(chǎn)要素的資源投入[25]；其次，技術(shù)效應(yīng)的特征表明技術(shù)進(jìn)步能夠刺激農(nóng)戶生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，增加農(nóng)業(yè)物資的使用，同時(shí)，技術(shù)創(chuàng)新增加了基礎(chǔ)設(shè)施投入、物質(zhì)資源以及信息化技術(shù)，帶動(dòng)了農(nóng)業(yè)技術(shù)改革，尤其是帶動(dòng)了農(nóng)業(yè)技術(shù)資源共享，實(shí)現(xiàn)了低碳、綠色農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型以及資源的循環(huán)利用，進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)的碳排放效率。此外，已有研究也表明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與科技創(chuàng)新互為因果關(guān)系，區(qū)域技術(shù)進(jìn)步能夠推動(dòng)產(chǎn)業(yè)競爭力和區(qū)域發(fā)展，進(jìn)一步促使區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚，而產(chǎn)業(yè)集聚的規(guī)模效應(yīng)與技術(shù)溢出效應(yīng)可進(jìn)一步推動(dòng)科技的進(jìn)步[26]?？梢?，科技創(chuàng)新可通過農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率產(chǎn)生一定影響，但基于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚正處在從初級(jí)階段向高級(jí)階段轉(zhuǎn)型中，過度集聚會(huì)降低資源的適配性以及低效供給的情況，而產(chǎn)生的擁擠效應(yīng)也會(huì)進(jìn)一步阻礙農(nóng)業(yè)的碳排放效率。

據(jù)此，本文提出假設(shè)2：科技創(chuàng)新效率可通過農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率產(chǎn)生間接影響。

（2）農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的中介作用。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)最早起源于古典經(jīng)濟(jì)學(xué)家亞當(dāng)·斯密提出的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)理論，認(rèn)為分工可有效提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，獲取最大的經(jīng)濟(jì)效益。進(jìn)一步來說，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的實(shí)質(zhì)是種植業(yè)、林業(yè)、漁業(yè)等各種農(nóng)業(yè)資源的優(yōu)化配置，使其發(fā)揮最大的經(jīng)濟(jì)效益[27]。但基于環(huán)境的承載力，有限的資源與生態(tài)環(huán)境只有和諧發(fā)展，才能確?？沙掷m(xù)發(fā)展和循環(huán)農(nóng)業(yè)的理念得以實(shí)現(xiàn)，正如要素稟賦學(xué)說理論中提到的，各國的生產(chǎn)要素稟賦優(yōu)勢(shì)參差不齊，應(yīng)根據(jù)各自的優(yōu)勢(shì)來制定本國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)政策?？梢?，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境密切相關(guān)，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整會(huì)對(duì)環(huán)境和資源造成一定的壓力。目前，隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施的快速發(fā)展，一方面，科技創(chuàng)新極大地提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，推動(dòng)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營模式的轉(zhuǎn)型，現(xiàn)代化的機(jī)械生產(chǎn)為農(nóng)業(yè)第二、第三產(chǎn)業(yè)提供了充足的人力資源，激發(fā)了農(nóng)戶更多地使用高科技農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工具以及節(jié)能低耗的農(nóng)業(yè)資源，提高了農(nóng)戶生態(tài)環(huán)保的意識(shí)，促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。另一方面，科技創(chuàng)新能夠調(diào)整消費(fèi)結(jié)構(gòu)，引領(lǐng)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的新需求，針對(duì)日益激烈的競爭市場，只有創(chuàng)造高質(zhì)量、綠色的新產(chǎn)品，改變傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，才能滿足消費(fèi)者多元化的需求。因此，由內(nèi)生增長理論可知，科技創(chuàng)新的進(jìn)步，可提高資源利用效率，實(shí)現(xiàn)資源的有效利用，經(jīng)科技創(chuàng)新升級(jí)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及農(nóng)業(yè)發(fā)展模式，可及時(shí)跟蹤農(nóng)業(yè)環(huán)境動(dòng)態(tài)變化，有效控制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中化肥、農(nóng)業(yè)等農(nóng)業(yè)資源的使用量，進(jìn)一步規(guī)避資源的損耗以及防止污染的加劇，實(shí)現(xiàn)高效、低耗、綠色、環(huán)保的可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展，持續(xù)提高農(nóng)業(yè)碳排放效率。

據(jù)此，本文提出假設(shè)3：科技創(chuàng)新效率可通過農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率產(chǎn)生間接影響。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 模型設(shè)計(jì)

3.1.1 基準(zhǔn)模型

基于上述理論分析，為考察科技創(chuàng)新效率與農(nóng)業(yè)碳排放效率的直接效應(yīng)，構(gòu)建普通面板基準(zhǔn)回歸模型。為消除數(shù)據(jù)異方差的影響，本文對(duì)部分變量取對(duì)數(shù)形式。基準(zhǔn)模型設(shè)定如下：

式中：i表示省份；t表示時(shí)間；Ceeit表示i省第t年的農(nóng)業(yè)碳排放效率；CONXit表示影響農(nóng)業(yè)碳排放效率的控制變量，包括農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Aed）、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)（Ind）、政府支持（Gov）、財(cái)政支農(nóng)水平（Fsa）、農(nóng)業(yè)化學(xué)品投入強(qiáng)度（Iac）、種植結(jié)構(gòu)（Pse）；μi表示個(gè)體固定效應(yīng)；λt表示時(shí)間固定效應(yīng)；εit表示隨機(jī)干擾項(xiàng)。

3.1.2 中介模型

為驗(yàn)證前文的推論，參考江艇[28]提出的結(jié)構(gòu)模型，構(gòu)建科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的中介效應(yīng)模型，模型設(shè)定如下：

式中：Mit表示中介變量，包括農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚（lnAig）、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)[第二產(chǎn)業(yè)（lnIs2）、第三產(chǎn)業(yè)（lnIs3）]；（2）式中科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率有因果影響；（4）式中科技創(chuàng)新效率對(duì)中介變量有因果影響；（3）式中一方面存在中介變量對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的因果影響，建立了科技創(chuàng)新效率—中介變量—農(nóng)業(yè)碳排放效率的因果鏈條，另一方面也可能在中介變量之外，科技創(chuàng)新效率獨(dú)立影響農(nóng)業(yè)碳排放效率。α、γ、β為回歸系數(shù)，α1為科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的總效應(yīng)，γ1為科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的直接效應(yīng)，γ2β1為科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的間接效應(yīng)，ε、δ、φ為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3.2 變量選取

農(nóng)業(yè)碳排放效率（Cee）。本文采用非徑向非期望產(chǎn)出SBM模型測算農(nóng)業(yè)碳排放效率，借鑒已有研究[2-3,15]，選取如下指標(biāo)：投入指標(biāo)主要有農(nóng)業(yè)從業(yè)人員，借鑒王寶義等[29]的研究，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員由農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員乘以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比值計(jì)算可得，其余投入指標(biāo)有農(nóng)作物總播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積、化肥施用量。期望產(chǎn)出指標(biāo)有：農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。非期望產(chǎn)出指標(biāo)涉及農(nóng)業(yè)碳排量，根據(jù)已有研究[30]，農(nóng)業(yè)碳排放源主要涉及化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用柴油、農(nóng)業(yè)灌溉、農(nóng)業(yè)翻耕6個(gè)方面，利用公式可測算出農(nóng)業(yè)碳排放量：

式中：B為農(nóng)業(yè)的碳排放總量，Bi為各種碳源的碳排放量，Ei為各碳排放源的量，ρi為各碳排放源的碳排放系數(shù)，各類碳排放系數(shù)如表1所示。

表1 各類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的碳排放系數(shù)

3.2.2 解釋變量

科技創(chuàng)新效率（Tie）。借鑒已有研究[34-35]采用DEA模型[36]從科技投入與科技產(chǎn)出兩方面測算科技創(chuàng)新效率，基于技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的知識(shí)經(jīng)濟(jì)特征，本文采用BCC模型測算我國科技創(chuàng)新效率，科技創(chuàng)新投入指標(biāo)有R&D人員全時(shí)當(dāng)量、R&D經(jīng)費(fèi)支出、科學(xué)技術(shù)支出、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)企業(yè)個(gè)數(shù)；科技創(chuàng)新產(chǎn)出指標(biāo)有技術(shù)市場成交額、高校發(fā)表科技論文數(shù)、專利授權(quán)數(shù)目、新產(chǎn)品銷售收入。

3.2.3 中介變量

（1）農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚（Aig）。有學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚具有技術(shù)創(chuàng)新與溢出效應(yīng)，能夠促進(jìn)環(huán)保技術(shù)的開發(fā)與利用，降低碳排放污染。因此，基于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文采用農(nóng)業(yè)區(qū)位熵來表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度，即公式為：

式中：uij和ui分別表示i省份的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和地區(qū)生產(chǎn)總值。uj和u分別是全國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與全國GDP。

③ 低 MLR組（MLR≤0.2）患者 87例（33.9%），高 MLR組 （MLR＞0.2）患者 170例（66.1%）。兩組患者的TNM分期的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），高M(jìn)LR組患者TNM分期晚。

（2）農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（Is）。衡量農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)可用第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)增加值總產(chǎn)值占GDP的比重進(jìn)行反映。

3.2.4 控制變量

控制變量主要包括農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府支持、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、種植結(jié)構(gòu)、財(cái)政支農(nóng)水平、農(nóng)業(yè)化學(xué)品投入強(qiáng)度。農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Aed）用農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的比值表示；政府支持（Gov）以地區(qū)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出數(shù)額除以全國財(cái)政支出總額表示；農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)（Ind）以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比重表示；種植結(jié)構(gòu)（Pse）以糧食播種面積除以農(nóng)作物播種面積表示；財(cái)政支農(nóng)水平（Fsa）以財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出與農(nóng)作物總播種面積之比表示；農(nóng)業(yè)化學(xué)品投入強(qiáng)度（Iac）以化肥用量與農(nóng)作物播種面積之比表示。表2為全部變量的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表2 各變量描述性統(tǒng)計(jì)

3.3 數(shù)據(jù)來源

鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取2006—2020年30個(gè)省份省級(jí)面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來源于《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份的相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒。為避免異方差影響，進(jìn)一步對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率、科技創(chuàng)新效率、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平變量取對(duì)數(shù)處理。

4 實(shí)證分析

4.1 基準(zhǔn)回歸模型

為進(jìn)一步探索科技創(chuàng)新效率與農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響，依據(jù)式（1）進(jìn)行OLS回歸，結(jié)果如表3所示。表3中第（1）列在不考慮任何控制變量的情況下，發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率有顯著的正向促進(jìn)作用。針對(duì)異方差情況，使用懷特（White）檢驗(yàn)和BP檢驗(yàn)兩種方法進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)原假設(shè)為模型沒有異方差，顯示兩種檢驗(yàn)均接受原假設(shè)（P＞0.05），說明模型不存在異方差問題。第（2）、（3）列則加入一系列控制變量的固定效應(yīng)模型以及隨機(jī)效應(yīng)模型，依據(jù)Hausman檢驗(yàn)可知，顯著性P值為0.000，1%的水平上呈現(xiàn)顯著性，拒絕原假設(shè)，固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型。實(shí)證結(jié)果表明，不管控制變量是否存在，科技創(chuàng)新效率都通過顯著性檢驗(yàn)，說明科技創(chuàng)新效率與農(nóng)業(yè)碳排放效率有正相關(guān)關(guān)系。即假設(shè)1得到驗(yàn)證，科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率具有積極的促進(jìn)作用?？萍嫉倪M(jìn)步改變了傳統(tǒng)粗放型農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，使得“高耗能、低效益、高排放”的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式逐漸轉(zhuǎn)向“低能耗、高效益，低排放”的農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展模式。此外，農(nóng)業(yè)碳排放源主要來自化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用柴油、農(nóng)業(yè)灌溉、農(nóng)業(yè)翻耕的大量使用，科技創(chuàng)新效率的提高增強(qiáng)了農(nóng)業(yè)資源利用率，降低了化肥、農(nóng)藥等農(nóng)產(chǎn)品的使用量，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，從而減少了農(nóng)業(yè)污染的排放，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)碳排放效率提升。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

在控制變量中，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的一次項(xiàng)為正，且在1%水平下顯著，表明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳排放效率，隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提高，低碳、生態(tài)、綠色農(nóng)業(yè)理念逐漸深入人心，農(nóng)民在追求效益的同時(shí)更加注重質(zhì)量，不斷促使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者采用環(huán)保新能源代替?zhèn)鹘y(tǒng)污染能源，降低二氧化碳的排放量，提高碳排放效率；政府支持的一次項(xiàng)為正，且在1%的水平下顯著，說明政府的各方支持，可促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳排放效率的提升；農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的一次項(xiàng)為正，且作用不顯著，與現(xiàn)有研究相符合[37]；種植結(jié)構(gòu)一次項(xiàng)為負(fù)，且在1%的水平下顯著，說明糧食播種面積的擴(kuò)大會(huì)降低農(nóng)業(yè)碳排放效率；財(cái)政支農(nóng)水平的一次項(xiàng)為正，且在1%的水平下顯著，說明給予農(nóng)業(yè)更多的財(cái)政支持，可有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳排放效率；農(nóng)業(yè)化學(xué)品投入強(qiáng)度的一次項(xiàng)為負(fù)，且作用不顯著。

4.2 異質(zhì)性檢驗(yàn)

由于各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)、能源結(jié)構(gòu)、科技創(chuàng)新能力也不盡相同，導(dǎo)致各地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放效率存在較大的差異。為進(jìn)一步了解不同區(qū)域科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響，本文將30個(gè)省份按照經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分為東部、中部、西部三個(gè)區(qū)域，探究不同區(qū)域之間科技創(chuàng)新效率與農(nóng)業(yè)碳排放效率之間的差異，進(jìn)一步驗(yàn)證假設(shè)1。表4第（1）～（3）列為科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的回歸分析結(jié)果。結(jié)果顯示，東部與中部區(qū)域科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率均在5%的水平下顯著，而西部地區(qū)科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率并不顯著，可能源于中東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，科技創(chuàng)新能力強(qiáng)，能夠廣泛地使用先進(jìn)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，資源得到有效的配置與利用，更加注重綠色、環(huán)保的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及對(duì)污染的有效管理；西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式落后，對(duì)農(nóng)藥、化肥等農(nóng)用物資的需求較大，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長依靠高投入獲取，并且人們的生態(tài)環(huán)境意識(shí)薄弱，從而降低了農(nóng)業(yè)碳排放效率。

表4 異質(zhì)性分析

4.3 中介機(jī)制分析

4.3.1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表5中第（1）、（2）列反映了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平是否在科技創(chuàng)新效率與農(nóng)業(yè)碳排放效率之間存在中介效應(yīng)。結(jié)果顯示，科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平在5%水平下顯著，同時(shí)，加入中介變量后，科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率在1%的水平下顯著，并且一次項(xiàng)為正。為避免間接效應(yīng)之外還存在無法解釋的直接效應(yīng)，本文依據(jù)相關(guān)研究[28-38]可知，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平在科技創(chuàng)新效率與農(nóng)業(yè)碳排放效率之間存在部分中介作用，中介效應(yīng)量為10.93%，即科技創(chuàng)新效率會(huì)通過影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平間接對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率產(chǎn)生影響，假設(shè)2得以驗(yàn)證。進(jìn)一步可知，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平在1%的水平下一次項(xiàng)為負(fù)，一般來說，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚在不同階段下，農(nóng)業(yè)碳排放效率會(huì)呈現(xiàn)不同的趨勢(shì)，但不論是初級(jí)階段出現(xiàn)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)，還是后期出現(xiàn)的“要素?fù)頂D”現(xiàn)象，都在不同程度下影響農(nóng)業(yè)碳排放效率，就本文的統(tǒng)計(jì)意義而言，隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與城鎮(zhèn)化的發(fā)展，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的提高一定程度上會(huì)加劇農(nóng)業(yè)的污染，降低農(nóng)業(yè)碳排放效率。

表5 科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的中介效應(yīng)

4.3.2 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表5中（3）～（5）列為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果表明，科技創(chuàng)新效率對(duì)第二、第三產(chǎn)業(yè)比重的影響在5%的水平下顯著，并且加入中介變量后，科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響在5%的水平下顯著，說明科技創(chuàng)新效率可通過影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平間接影響農(nóng)業(yè)碳排放效率，假設(shè)3得以驗(yàn)證。由數(shù)據(jù)進(jìn)一步可得，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平在科技創(chuàng)新效率與農(nóng)業(yè)碳排放效率起部分中介作用，其中第二產(chǎn)業(yè)中介效應(yīng)量為15.410%，第三產(chǎn)業(yè)中介效應(yīng)量為27.726%。此外科技創(chuàng)新效率對(duì)第二產(chǎn)業(yè)比重的一次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，對(duì)第三產(chǎn)業(yè)比重的一次項(xiàng)系數(shù)為正?？梢姷诙a(chǎn)業(yè)比重的增加會(huì)增大對(duì)能源的消耗，溫室氣體的排放量會(huì)不斷增多，從而降低農(nóng)業(yè)碳排放效率。一方面，科技創(chuàng)新水平的提高使得第二產(chǎn)業(yè)的人才、資源溢出效應(yīng)促進(jìn)了農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展，而農(nóng)業(yè)機(jī)械化的提高會(huì)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)碳排量的增加，從而降低農(nóng)業(yè)碳排放率。另一方面，科技創(chuàng)新水平的提高能夠進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、勞動(dòng)者素質(zhì)和農(nóng)業(yè)信息化水平，更好地促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的節(jié)能減排。

4.4 內(nèi)生性檢驗(yàn)

本文采用工具變量法探究內(nèi)生性問題。一是從遺漏變量的角度分析，農(nóng)業(yè)碳排放效率是一項(xiàng)復(fù)雜的工程，受多種因素的影響，盡管已經(jīng)控制了部分因素的影響，但仍難以保證殘差項(xiàng)中存留其他因素，如遺漏變量中城鎮(zhèn)化水平可能會(huì)同時(shí)影響科技創(chuàng)新效率和農(nóng)業(yè)碳排放效率。二是雙向因果角度，一方面科技創(chuàng)新效率的提高創(chuàng)新了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，降低了農(nóng)業(yè)碳排放量，提高了碳排放效率；另一方面農(nóng)業(yè)碳排放效率的提升促進(jìn)了低碳經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了資源的合理配置，倒逼相關(guān)利益主體加大對(duì)核心低碳技術(shù)的開發(fā)，大幅提升科研成果的轉(zhuǎn)化，反而促進(jìn)了科技創(chuàng)新水平。

鑒于此，為進(jìn)一步解決內(nèi)生性問題，本文借鑒部分學(xué)者[39-42]的建構(gòu)思路，采用自變量滯后一期（L.lnTie）以及使用相同年份該省份接壤省份的科技創(chuàng)新效率的均值作為本省份科技創(chuàng)新效率的工具變量。該工具變量符合內(nèi)生性和外生性要求。一方面，科技創(chuàng)新效率滯后一期，相互影響，滿足工具變量的內(nèi)生性要求；另一方面，臨近地區(qū)的科技創(chuàng)新效率之間相互影響，科技創(chuàng)新水平程度相似，此外，由于農(nóng)業(yè)碳排放效率在不同的政策階段具有不同的態(tài)勢(shì)以及存在區(qū)域差異性，臨近地區(qū)的科技創(chuàng)新水平難以通過農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新渠道影響本省份的農(nóng)業(yè)碳排放效率。表6為工具變量的回歸結(jié)果，列（1）自變量滯后期面板回歸結(jié)果，列（2）、（3）表示兩階段最小二乘法（2SlS）檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果顯示，核心解釋變量科技創(chuàng)新效率在5%的水平下對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率產(chǎn)生顯著的正向影響，與前文結(jié)論一致，再次證明結(jié)果的穩(wěn)健性。

表6 內(nèi)生性檢驗(yàn)

4.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文結(jié)論的有效性，采用更換估計(jì)方法、面板分位數(shù)回歸、縮短時(shí)間窗寬的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（表7），結(jié)果如下。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）模型替換法。采用面板Tobit模型重新估計(jì)科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響，結(jié)果見表7第（1）列，即使改變模型估計(jì)方法，科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率均在5%的水平下顯著，與本文研究結(jié)論保持一致。

（2）面板分位數(shù)回歸。本文選擇分位數(shù)為0.25、0.5、0.75，結(jié)果見表7第（2）列?？梢娫诓煌治粩?shù)上科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率具有顯著的正向影響，進(jìn)一步表明，科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)有碳減排的作用。

（3）縮短時(shí)間窗口。本文選定的日期為2006—2020年，為減少其他因素的影響，將時(shí)間區(qū)間縮短至2007—2019年，回歸結(jié)果見表7第（3）列，結(jié)果表明，科技創(chuàng)新效率的系數(shù)顯著為正，與前文的研究一致，驗(yàn)證了結(jié)論的穩(wěn)健性。

5 結(jié)論與建議

本文基于2006—2020年中國30個(gè)省份的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板回歸模型、中介效應(yīng)模型分析科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響，結(jié)果表明：一是科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率具有顯著的正向促進(jìn)作用，即科技創(chuàng)新效率具有明顯的碳減排效應(yīng)；利用更換估計(jì)方法、面板分位數(shù)回歸、縮短時(shí)間窗寬的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，科技創(chuàng)新效率的碳減排效應(yīng)依然顯著。二是科技創(chuàng)新效率的碳減排效應(yīng)可通過農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)實(shí)現(xiàn)，其中農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平對(duì)科技創(chuàng)新效率的碳減排具有抑制作用。三是異質(zhì)性分析下科技創(chuàng)新效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響存在較大的差異。

基于以上結(jié)論，提出如下建議。

（1）宏觀層面，進(jìn)一步落實(shí)《科技支撐碳達(dá)峰碳中和實(shí)施方案（2022—2030年）》，分階段制定不同時(shí)期的科技支撐碳排放方案，針對(duì)農(nóng)業(yè)的特殊性，以政府為引導(dǎo)，因地制宜，提高各地區(qū)的科技創(chuàng)新水平，依托數(shù)字化、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等新型技術(shù)的支撐，以能源改革為契機(jī)，全面推動(dòng)清潔低碳技術(shù)、減污降污技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)碳排放的監(jiān)測與有效治理。微觀層面，全面引進(jìn)低碳環(huán)保的技術(shù)，加大科技攻關(guān)與組裝技術(shù)的集成配套，重點(diǎn)推進(jìn)節(jié)能型灌溉、高校低毒生物農(nóng)藥、高效環(huán)保型化肥等低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)有機(jī)、無機(jī)、生物的相結(jié)合，加速農(nóng)業(yè)部門由傳統(tǒng)的化石能源轉(zhuǎn)向“低碳化能源+循環(huán)利用+可持續(xù)”模式轉(zhuǎn)型。

（2）合理調(diào)整產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。一方面，由中介效應(yīng)檢驗(yàn)可知，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率有顯著的抑制作用，在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的加持下，既要防止農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚初級(jí)階段依賴單一要素投入階段，又要防止“要素?fù)頂D”帶來的碳排放“回彈效應(yīng)”。因此，合理調(diào)整產(chǎn)業(yè)布局，優(yōu)化低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系與服務(wù)體系，提高能源利用率，將農(nóng)業(yè)碳排放控制在一定范圍內(nèi)，可有效實(shí)現(xiàn)碳減排效應(yīng)。另一方面，由于第二產(chǎn)業(yè)中高耗能產(chǎn)業(yè)居多，導(dǎo)致溫室氣體排放量不斷增加。因此，在提高科技創(chuàng)新水平過程中，要?jiǎng)討B(tài)引導(dǎo)第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理調(diào)整，既要保障農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，又要大力發(fā)展高產(chǎn)出、低排放、低能耗的第三產(chǎn)業(yè)。

（3）協(xié)同推進(jìn)區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放效率，消除區(qū)域碳排放效率的差異性。根據(jù)不同地區(qū)的實(shí)際發(fā)展情況，因地施策，構(gòu)建農(nóng)業(yè)生態(tài)保護(hù)機(jī)制，推進(jìn)農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的東部地區(qū)，應(yīng)大力推廣先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和科技創(chuàng)新水平較低的西部地區(qū)應(yīng)注重農(nóng)業(yè)技術(shù)的交流合作，學(xué)習(xí)吸收先進(jìn)的管理制度，探索多元化的農(nóng)業(yè)碳減排路徑。