覃朝暉，潘昱辰*，丁志國

（1.三峽大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，湖北 宜昌 443002；2.吉林大學(xué) 商學(xué)與管理學(xué)院，吉林 長春 130015）

《中國氣候變化藍皮書(2022)》顯示，1951—2021 年中國地表年平均氣溫的升溫速率為0.26℃/10年，全球變暖仍在持續(xù)，并且高溫、強降水等極端天氣事件趨多、趨強，由極端氣溫加劇引起的“綠色低碳發(fā)展”成為各國面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)之一①參見中國氣象局2022年8月3日發(fā)布的《中國氣候變化藍皮書（2022）》。。中國作為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大國，由農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動產(chǎn)生的溫室氣體排放是碳排放的第二大重要來源[1]，因此，農(nóng)業(yè)綠色低碳發(fā)展關(guān)乎中國碳達峰碳中和目標(biāo)的順利達成，也是科學(xué)踐行大食物觀、保障老百姓糧食安全的重要前提。隨著我國“雙碳”戰(zhàn)略的推進以及《農(nóng)業(yè)農(nóng)村減排固碳實施方案》的印發(fā)②參見中華人民共和國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部網(wǎng)站，http：//www.moa.gov.cn/xw/zwdt/202206/t20220630_6403822.htm.，氣候變化、綠色發(fā)展、低碳發(fā)展等成為學(xué)術(shù)界熱點[2-4]。

現(xiàn)有研究分別從單一變量測算角度和多變量相互作用角度分析了氣候因素對農(nóng)業(yè)碳排放的影響。單一變量測算層面的文獻主要研究了農(nóng)業(yè)碳排放指標(biāo)體系的構(gòu)建與測算[5]、農(nóng)業(yè)碳排放效率與碳減排潛力[6-7]、農(nóng)作物碳足跡的核算與特征[8]等方面。多變量相互作用層面的研究發(fā)現(xiàn)氣候因素與碳排放的關(guān)系是雙向的、循環(huán)的[9]，一方面，工業(yè)革命以來人類活動包括人類生產(chǎn)、生活、對土地的利用、城市化等造成的二氧化碳等溫室氣體排放是加劇全球極端氣溫頻發(fā)的主要原因[10-12]，已有研究表明農(nóng)業(yè)活動可能加劇溫室氣體排放和氣候變化[13-14]；另一方面，隨著極端氣溫的持續(xù)增多，氣候變化對二氧化碳排放的反饋效應(yīng)日益顯現(xiàn)[3]，研究發(fā)現(xiàn)極端氣溫將對中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)生負(fù)向影響[15-16]。然而，關(guān)于極端氣溫對中國農(nóng)業(yè)碳排放的確切影響尚未有定論?；诖耍疚奶岢鰡栴}：極端氣溫是否對中國農(nóng)業(yè)碳排放存在影響？其影響效應(yīng)是促進還是抑制？為此，科學(xué)分析極端氣溫與農(nóng)業(yè)碳排放之間的關(guān)系，對中國實現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色低碳循環(huán)發(fā)展，促進鄉(xiāng)村全面振興具有重要的現(xiàn)實意義。

與以往的文獻比較，本文的邊際貢獻體現(xiàn)在以下兩個方面：第一，不囿于全球變暖導(dǎo)致的極端高溫的視角，而是以氣候變化所引致的極端高溫和極端低溫分別為自變量，來判斷極端氣溫將對農(nóng)業(yè)碳排放產(chǎn)生何種影響，并引入國際氣候診斷與指數(shù)小組(ETCDD—MI)定義的極端氣候冷指數(shù)和極端氣候暖指數(shù)替代年均氣溫。第二，本文基于長江經(jīng)濟帶110個地級市數(shù)據(jù)進行了實證檢驗，明確了極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放的沖擊方向、程度和異質(zhì)性，為定性研究提供了經(jīng)驗證據(jù)；同時，提出了“極端氣溫——農(nóng)業(yè)技術(shù)進步——抑制農(nóng)業(yè)碳排放”的傳導(dǎo)路徑，有助于長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳減排政策的調(diào)整和完善。

一、理論分析與研究假說

本文基于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學(xué)中的氣候變化適應(yīng)性行為理論，針對極端氣溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放影響的機制進行理論分析。

1.極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放影響的理論邏輯

極端氣溫會對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放產(chǎn)生直接影響。根據(jù)適應(yīng)性理論和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域相關(guān)文獻可知，氣候變化下的農(nóng)業(yè)適應(yīng)性行為主要指為應(yīng)對氣候變化對農(nóng)業(yè)帶來的顯著影響，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體采取改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)習(xí)慣、改良農(nóng)業(yè)投入品、更換農(nóng)作物品種等有效適應(yīng)措施[17-18]。由于氣溫是農(nóng)業(yè)活動直接投入要素之一，而農(nóng)業(yè)活動過程中釋放出的甲烷、二氧化碳、一氧化二氮等溫室氣體貫穿了農(nóng)業(yè)發(fā)展的全過程，因此氣溫會對農(nóng)業(yè)碳排放產(chǎn)生直接影響。例如，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)極端氣溫對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率具有顯著的負(fù)向作用，但增加農(nóng)業(yè)科研投入這一氣候變化適應(yīng)性行為能夠降低極端氣溫對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的負(fù)面影響[19-20]。又如，極端氣溫使我國種植區(qū)和種植制度分界線北移，并導(dǎo)致農(nóng)作物產(chǎn)量和品質(zhì)的不穩(wěn)定性增加[18]，但充分利用氣溫上升帶來積溫增加在長江流域和華南地區(qū)推廣雙季稻這一適應(yīng)性行為能夠增加該地區(qū)的水稻產(chǎn)量[21]。

基于農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)活動密不可分的關(guān)聯(lián)與氣候變化適應(yīng)性行為理論，極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放的影響也可以從兩個方面進行分析。一方面，極端氣溫降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，絕大多數(shù)農(nóng)戶為了減少氣候變化帶來的負(fù)向影響并保障農(nóng)作物產(chǎn)量，可能選擇增加化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等農(nóng)用化學(xué)品投入的適應(yīng)性行為[22]，進而導(dǎo)致農(nóng)用物資引發(fā)的二氧化碳排放量的增加。另一方面，極端氣溫將在短期和中期明顯削減糧食產(chǎn)量[23]，尤其是高溫?zé)岷﹂L江流域糧食主產(chǎn)區(qū)的水稻單產(chǎn)具有顯著的負(fù)向影響[24]，農(nóng)戶為減少經(jīng)濟損失并實現(xiàn)收益最大化目標(biāo)，可能選擇減少水稻類農(nóng)作物播種的適應(yīng)性行為，進而減少水稻種植和土地翻耕導(dǎo)致的甲烷氣體和氧化亞氮排放?；谏鲜龇治?，提出以下競爭性假說。

H1a：極端氣溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放存在顯著促進效應(yīng)。

H1b：極端氣溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放存在顯著抑制效應(yīng)。

2.環(huán)境污染程度下極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放影響的門檻效應(yīng)理論邏輯

隨著我國農(nóng)村經(jīng)濟的快速發(fā)展和城鎮(zhèn)化規(guī)模的不斷擴大，農(nóng)村生態(tài)環(huán)境問題日益突出[25]，環(huán)境污染正在通過作用于極端氣溫而對農(nóng)業(yè)碳排放產(chǎn)生影響。在環(huán)境資源形勢嚴(yán)峻的時代背景下，環(huán)境污染成為影響全球氣候變化的關(guān)鍵因素[26-27]。人類在進行焚燒秸稈、燃燒化學(xué)燃料、排放工業(yè)廢氣和交通尾氣等環(huán)境污染活動時，產(chǎn)生了大量的溫室氣體和氣溶膠顆粒物等大氣污染物，它們是引發(fā)全球變暖和極端氣溫出現(xiàn)的主要原因之一。長江經(jīng)濟帶是我國重要的生態(tài)安全屏障，也是環(huán)境污染治理工作開展的重點區(qū)域。2017年7月，環(huán)境保護部、發(fā)展改革委、水利部會同有關(guān)部門編制《長江經(jīng)濟帶生態(tài)環(huán)境保護規(guī)劃》。2022年8月，為深入貫徹習(xí)近平總書記關(guān)于推動長江經(jīng)濟帶發(fā)展系列重要講話和指示批示精神，生態(tài)環(huán)境部、國家發(fā)展改革委等17個部門和單位聯(lián)合印發(fā)了《深入打好長江保護修復(fù)攻堅戰(zhàn)行動方案》?？傮w而言，雖然政府引導(dǎo)層面的環(huán)境保護意識不斷提升，但由于長江經(jīng)濟帶各地級市的環(huán)境規(guī)制水平不一致，極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放的影響可能存在差異。具體來說，當(dāng)?shù)貐^(qū)環(huán)境污染程度較高時，極端氣溫的頻發(fā)將會增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)難度，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)機械、農(nóng)用化學(xué)品等的投入增加，從而加劇農(nóng)業(yè)碳排放情況；當(dāng)?shù)貐^(qū)環(huán)境污染程度較低時，一定程度上表明該地區(qū)的環(huán)境保護危機意識較弱，一旦面臨極端氣溫的發(fā)生可能缺乏快速反應(yīng)機制，也會對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)造成不利影響，嚴(yán)重時可能導(dǎo)致農(nóng)作物減產(chǎn)，進而影響農(nóng)業(yè)碳排放。因此有必要將環(huán)境污染程度引入極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放的影響范疇，進一步驗證不同環(huán)境污染程度下極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放的非線性影響。由此，提出假說2。

H2：極端氣溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放的影響存在環(huán)境污染程度門檻。

二、極端氣溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放影響的實證分析

1.研究區(qū)域

長江經(jīng)濟帶在我國區(qū)域發(fā)展總體格局中具有關(guān)鍵的戰(zhàn)略地位，它不僅是全國除沿海開放地區(qū)以外經(jīng)濟密度最大的區(qū)域，也是我國農(nóng)產(chǎn)品主要產(chǎn)區(qū)之一，更是我國重要的糧食生產(chǎn)基地。因此，研究長江經(jīng)濟帶極端氣溫與農(nóng)業(yè)碳排放之間的關(guān)系，有助于保障我國糧食安全、推動長江沿線地區(qū)綠色低碳高質(zhì)量發(fā)展。長江經(jīng)濟帶流域面積廣闊，沿江覆蓋上海等11 個省市。本文考慮到上海、重慶直轄市的數(shù)據(jù)規(guī)模和體量與其他地級市可能在量級上存在一定差異，故將研究區(qū)域縮小至長江經(jīng)濟帶沿江9省份，分別是江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、四川、云南和貴州，并在此基礎(chǔ)上，選擇代表性強、數(shù)據(jù)完整度高的110個地級市作為最終研究樣本。

2.變量與數(shù)據(jù)

（1）被解釋變量與數(shù)據(jù)。被解釋變量為農(nóng)業(yè)碳排放（TACE），用農(nóng)業(yè)碳排放總量表示。測算時，綜合參考現(xiàn)有文獻與研究區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況，從農(nóng)用物資投入、土地翻耕和牲畜養(yǎng)殖三個方面測算農(nóng)業(yè)碳排放[5-6]。農(nóng)用物資投入為化肥、農(nóng)藥、農(nóng)用塑料薄膜、農(nóng)用柴油實際使用量；土地翻耕導(dǎo)致的碳排放以農(nóng)作物實際播種面積來衡量；牲畜養(yǎng)殖方面重點考慮豬、牛、羊等主要牲畜的養(yǎng)殖數(shù)量，上述數(shù)據(jù)來源于長江經(jīng)濟帶110 個地級市2012—2022 年的城市統(tǒng)計年鑒。參考吳賢榮等方法[28]，確定農(nóng)業(yè)碳排放計算公式以及各類碳源碳排放系數(shù)：

式（1）中，c為農(nóng)業(yè)碳排放總量，Ci為第i類碳源的碳排放量，ei為第i類碳源的投入量，εi為各碳源碳排放系數(shù)。其中，化肥、農(nóng)藥的碳排放系數(shù)參考美國橡樹嶺國家實驗室（ORNL）的標(biāo)準(zhǔn)，分別為0.8956 和4.9341；農(nóng)用塑料薄膜的碳排放系數(shù)參考南京農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)業(yè)資源與生態(tài)環(huán)境研究所（IREEA）的標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)值為5.1800；農(nóng)作物播種面積的碳排放系數(shù)參考中國農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)與生物技術(shù)學(xué)院（IABCAU）的標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)值為312.6000；余下的農(nóng)用柴油、豬、牛、羊的碳排放系數(shù)均參考聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）的標(biāo)準(zhǔn)，分別為0.5927、34.0910、415.9100和35.1819。

（2）解釋變量與數(shù)據(jù)。解釋變量為極端氣溫（EXTEM），具體分為極端高溫與極端低溫。不少文獻將全球氣候變暖視為研究背景，并以全球變暖和極端高溫為研究對象[29-31]，然而，TCFD（氣候相關(guān)財務(wù)信息披露工作組）指出，除全球變暖和自然災(zāi)害以外，極端天氣等氣候因素也將對生產(chǎn)、經(jīng)濟、社會等領(lǐng)域產(chǎn)生慢性影響，尤其是極端高溫和極端低溫[32-33]，所以極端氣溫不僅涉及高溫還應(yīng)涵蓋低溫。本文的極端氣溫采用國際氣候診斷與指數(shù)小組(ETCDD—MI)定義的極端溫度指數(shù)表示，該指標(biāo)已被廣泛應(yīng)用至氣象學(xué)和生態(tài)學(xué)研究中[34-35]。其中，極端高溫選取極端溫度暖指數(shù)中的暖夜日數(shù)(TN90p)表示，其含義為日最低氣溫＞90%分位數(shù)的日數(shù)；極端低溫選取極端溫度冷指數(shù)中的冷晝?nèi)諗?shù)(TX10p)表示，其含義為日最高氣溫＜10%分位數(shù)的日數(shù)。測算時，首先采用ERA5 (歐洲中期天氣預(yù)報中心對1950年1月至今全球氣候的第五代大氣再分析數(shù)據(jù)集) 2012—2022年的逐小時再分析氣象數(shù)據(jù)，然后確定研究區(qū)域內(nèi)110 個氣象站點，接著利用各站點的經(jīng)緯度提取其逐小時氣溫數(shù)據(jù)，最后使用Python程序完成計算。

（3）控制變量與數(shù)據(jù)。為消除其他因素對回歸結(jié)果的不利影響，借鑒楊晨等[36]的處理方法，在計量模型中加入可能影響農(nóng)業(yè)碳排放的控制變量。本文選取了8個控制變量，分別是城市化水平(UL)、農(nóng)業(yè)機械化水平(AML)、農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營(ALS)、農(nóng)業(yè)財政支持(AFS)、農(nóng)田水利發(fā)展條件(IWC)、社會發(fā)展水平(SDL)、基礎(chǔ)設(shè)施條件(IC)以及復(fù)種指數(shù)(MCI)。數(shù)據(jù)均來自2012—2022 年城市統(tǒng)計年鑒，變量的具體定義方式如表1所示。

表1 變量定義與描述性統(tǒng)計 N=1210

（4）門檻變量與數(shù)據(jù)。門檻變量為環(huán)境污染程度(EP)，借鑒相關(guān)研究[37-38]，本文使用可吸入細顆粒物年平均濃度(微克/立方米)表征環(huán)境污染程度。數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》和各地級市《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。

3.實證模型

（1）基準(zhǔn)回歸模型。為檢驗極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放的影響，首先，結(jié)合樣本數(shù)據(jù)進行Hausman檢驗，結(jié)果表明固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機效應(yīng)模型。其次，參照丁宇剛等[15]構(gòu)建城市、年份雙向固定效應(yīng)模型，理由是城市固定效應(yīng)可以降低內(nèi)生性問題對回歸結(jié)果的影響，年份固定效應(yīng)可以吸收地區(qū)共同趨勢和波動的影響。最后，使用聚類穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤，以消除異方差對模型的影響。

式（2）中，TACEit表示i地區(qū)第t年的農(nóng)業(yè)碳排放情況；EXTEMit表示i地區(qū)第t年的極端氣溫，它包含了極端高溫(TN90pit)與極端低溫(TX10pit)；Xit表示一系列與農(nóng)業(yè)碳排放相關(guān)的控制變量；λcity、λyear分別為城市固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)；εit為隨機擾動項，α0為模型截距項，α1和α2分別為極端氣溫與控制變量對應(yīng)的系數(shù)。

（2）門檻效應(yīng)模型。由于自然因素的波動和人為因素的變化會導(dǎo)致極端氣溫可能處于不同區(qū)間內(nèi)，因此極端高溫與極端低溫可能對農(nóng)業(yè)碳排放的影響也呈現(xiàn)出不同的特征，即兩者之間可能存在非線性關(guān)系。為了驗證極端氣溫與長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放之間是否存在非線性關(guān)系，采用Hansen于1999年提出的面板門檻模型進行檢驗[39]。根據(jù)基準(zhǔn)回歸模型，設(shè)定面板門檻模型：

式（3）中，采用EXTEMit極端氣溫為解釋變量，分別包含極端高溫(TN90pit)與極端低溫(TX10pit)；采用EPit環(huán)境污染為門檻變量，γ為未知門檻值；I(·)代表示性函數(shù)，滿足括號內(nèi)條件為1，否則為0。根據(jù)門檻變量是否大于門檻值，將樣本數(shù)據(jù)劃分為兩個區(qū)間，不同樣本區(qū)間內(nèi)的斜率值ψ1與ψ2存在差異，其他變量定義同式（2）。

4.實證分析

（1）基準(zhǔn)回歸結(jié)果?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)果如表2 所示。在第（1）～（2）列和第（3）～（4）列中,本文分別用暖夜日數(shù)(TN90pit)和冷晝?nèi)諗?shù)(TX10pit)刻畫極端氣溫。由列（1）、列（3）可知，極端高溫的估計系數(shù)為—0.064，極端低溫的估計系數(shù)為—0.043，均在1%統(tǒng)計水平上顯著；這說明極端高溫和極端低溫發(fā)生都會顯著降低農(nóng)業(yè)碳排放總量。在列（2）和列（4）中加入其他控制變量后，TN90pit的估計系數(shù)為—0.022，TX10pit的估計系數(shù)為—0.031，依然均在1%統(tǒng)計水平上顯著；這一結(jié)果表明假說H1b得以驗證，即極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放存在顯著抑制效應(yīng)。在控制變量中，隨著農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營、農(nóng)業(yè)財政支持、社會發(fā)展水平的提升，農(nóng)業(yè)碳排放總量顯著降低；而隨著農(nóng)業(yè)機械化水平和復(fù)種指數(shù)的提高，農(nóng)業(yè)碳排放總量則顯著增加?？赡艿慕忉屖牵r(nóng)地規(guī)模經(jīng)營水平的推進、農(nóng)業(yè)財政支持力度的增加以及社會發(fā)展水平的提升是發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵，代表著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高，能夠有效減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中對資源的浪費和對環(huán)境的破壞，降低農(nóng)業(yè)碳排放。而農(nóng)業(yè)機械化水平和復(fù)種指數(shù)的提高將大幅度增加農(nóng)作物產(chǎn)量，進而增加甲烷等溫室氣體的排放，同時還將增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中化肥、農(nóng)膜、農(nóng)藥等農(nóng)用化學(xué)物質(zhì)的投入，進而增加氧化亞氮等溫室氣體的排放。

表2 極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放的影響 N=1210

（2）門檻回歸結(jié)果。經(jīng)過Bootstrap 自抽樣法，反復(fù)抽樣1000次后從而得出檢驗統(tǒng)計量對應(yīng)的P值，以判斷是否存在門檻效應(yīng)。門檻回歸結(jié)果如表3所示，在極端氣溫作為解釋變量、環(huán)境污染作為門檻變量的前提下，TX10pit通過了單一門檻檢驗，在10%的顯著性水平上顯著，且未通過雙重門檻和三重門檻檢驗；TN90pit未通過門檻檢驗。圖1 反映了當(dāng)似然比統(tǒng)計量LikelihoodRatio趨近于0 時對應(yīng)的γ值，即LikelihoodRatio統(tǒng)計量最低點對應(yīng)的值為真實門檻值。門檻模型檢驗結(jié)果顯示，極端低溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放的影響存在非線性特征，而極端高溫不存在。具體來說，當(dāng)環(huán)境污染程度較低，即可吸入細顆粒物年平均濃度低于45 微克/立方米時，極端低溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放影響的估計系數(shù)為—0.035，且在1%顯著性水平上顯著；當(dāng)環(huán)境污染程度加重，即可吸入細顆粒物年平均濃度高于45 微克/立方米時，極端低溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放影響的估計系數(shù)為—0.020，且在5%的水平上顯著。這說明當(dāng)環(huán)境污染程度在長江經(jīng)濟帶地區(qū)加重時，極端低溫對農(nóng)業(yè)碳排放的抑制作用呈現(xiàn)出邊際遞減特征。由此，H2得到驗證。隨著人類活動的擴大與加劇，環(huán)境污染逐漸成為影響極端氣溫形成的主要因素，若對環(huán)境污染不加以控制與防止，將不利于農(nóng)業(yè)綠色低碳循環(huán)發(fā)展。

圖1 極端低溫單一門檻值似然比

表3 極端低溫影響長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放的門檻效應(yīng)估計結(jié)果

5.穩(wěn)健性檢驗

（1）替換被解釋變量度量方式。首先，使用長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放強度(千克/萬元)來衡量長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放情況，計算方式為農(nóng)業(yè)碳排放總量與地區(qū)生產(chǎn)總值之比。然后，使用長江經(jīng)濟帶人均農(nóng)業(yè)碳排放(千克/萬人)來衡量農(nóng)業(yè)碳排放情況，計算方式為農(nóng)業(yè)碳排放總量與第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)之比。在表4 第（1）、（2）列中被解釋變量為農(nóng)業(yè)碳排放強度，結(jié)果顯示極端高溫和極端低溫都對農(nóng)業(yè)碳排放強度產(chǎn)生了抑制作用；第（3）、（4）列中被解釋變量為人均農(nóng)業(yè)碳排放量，結(jié)果表明極端高溫與極端低溫均會降低人均農(nóng)業(yè)碳排放量。在對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放情況進行重新衡量后，本部分得到了與基準(zhǔn)回歸一致的結(jié)論。

表4 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果 N=1210

（2）替換解釋變量度量方式。采用極端溫度暖指數(shù)中的熱夜日數(shù)(TR)來表示極端高溫，其含義為日最低氣溫＞20℃的日數(shù)；采用極端溫度冷指數(shù)中的冰凍日數(shù)(ID)來表示極端低溫，其含義為日最高氣溫＜0℃的日數(shù)，以此作為刻畫極端氣溫的核心解釋變量。表4 中，第（5）、（6）列分別是以TR和ID為核心解釋變量的回歸結(jié)果，TR的估計系數(shù)為—0.045，在1%水平上顯著，ID的估計系數(shù)為—0.038，在1%水平上顯著。穩(wěn)健性檢驗表明，采用不同的極端氣溫衡量方式并不會影響基準(zhǔn)回歸結(jié)果。

（3）按照碳素來源的不同類型進行分樣本檢驗。依據(jù)前文介紹，農(nóng)業(yè)碳排放的碳素來源分為三種，分別是農(nóng)用物資投入、土地翻耕和牲畜養(yǎng)殖。在此基礎(chǔ)上，本部分將長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放總量分為三組，進行穩(wěn)健性檢驗。結(jié)果如表4中第(7)～(12)列所示，TN90p和TX10p對三組來自不同碳源的農(nóng)業(yè)碳排放量都呈現(xiàn)出顯著的約束作用，對農(nóng)用物資投入導(dǎo)致的碳排放抑制效應(yīng)最明顯。在上述三種情形下極端氣溫險均顯著抑制了長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放，由此證明本文得到的回歸結(jié)論是穩(wěn)健的。

三、極端氣溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放影響的異質(zhì)性分析

長江經(jīng)濟帶上、中、下游城市之間不僅在地形地貌、氣候特征等自然環(huán)境方面差異較大，還在資源稟賦、區(qū)位條件等農(nóng)業(yè)發(fā)展條件方面存在不小的差異。因此，為進一步分析極端氣溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放的影響是否存在地域差異，本部分將研究樣本按照兩種不同分類方法進行分組回歸。

1.不同河段地區(qū)之間的異質(zhì)性

首先，檢驗極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放的影響在上、中、下游地區(qū)之間的差異。本部分依據(jù)上海社會科學(xué)院長三角與長江經(jīng)濟帶研究中心公布的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將長江經(jīng)濟帶沿線110 個地級市按照其所屬省份，從西至東依次劃分為上游地區(qū)（四川、貴州、云南）、中游地區(qū)（江西、湖北、湖南）及下游地區(qū)（江蘇、浙江、安徽），估計結(jié)果見表5?？傮w而言，相較于上游地區(qū)和下游地區(qū)，TN90p和TX10p在第（3）～（4）列中的估計系數(shù)分別為—0.047 和—0.062，且均在1%水平上顯著，說明極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放的抑制效應(yīng)在長江經(jīng)濟帶中游地區(qū)更加顯著。具體來說，上游地區(qū)和下游地區(qū)相比，極端高溫對上游地區(qū)樣本的農(nóng)業(yè)碳排放存在一定程度影響，對下游地區(qū)樣本的影響則不顯著。可能的解釋是：長江經(jīng)濟帶中游地區(qū)覆蓋江漢平原、洞庭湖平原及鄱陽湖平原，沒有較多的山脈和森林等自然障礙物遮擋，使極端氣溫帶來的影響更容易擴散，并且根據(jù)氣候變化適應(yīng)性行為理論，長江經(jīng)濟帶中游地區(qū)的農(nóng)戶為減少極端氣溫對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的不利影響，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)等低碳生產(chǎn)模式，在節(jié)水灌溉、農(nóng)藥和化肥的噴灑等方面通過無人機等科技設(shè)備實現(xiàn)精準(zhǔn)量化，大幅度減少農(nóng)用物資投入導(dǎo)致的碳排放；而長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)地形復(fù)雜，四川盆地、滇池盆地、漣江盆地等四周高中間低的格局將熱量聚集在地表空氣中，更容易受到極端高溫的影響。

2.不同農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平地區(qū)之間的異質(zhì)性

本部分將進一步檢驗極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放的影響在不同農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平地區(qū)之間的差異。借鑒孫學(xué)濤等[40]的研究方法，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平采用各地區(qū)2011 年的第一產(chǎn)業(yè)增加值表示，并以此為標(biāo)準(zhǔn)依次對地級市進行排序。第一產(chǎn)業(yè)增加值在前37 位的城市定義為農(nóng)業(yè)發(fā)達地區(qū)，后37 位的城市定義為農(nóng)業(yè)落后地區(qū)，其余城市定義為農(nóng)業(yè)中等地區(qū)，估計結(jié)果見表6。農(nóng)業(yè)發(fā)達地區(qū)和農(nóng)業(yè)中等地區(qū)樣本的極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放的影響均顯著為負(fù)，將這兩個地區(qū)TN90p和TX10p的估計系數(shù)對比發(fā)現(xiàn)，TX10p的估計系數(shù)絕對值更大；農(nóng)業(yè)落后地區(qū)樣本的極端高溫對農(nóng)業(yè)碳排放的影響不顯著，但極端低溫的回歸系數(shù)為負(fù)，且在5%統(tǒng)計水平上顯著。這說明極端氣溫更能抑制農(nóng)業(yè)發(fā)達地區(qū)和農(nóng)業(yè)中等地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放，在相同農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平下，極端低溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放的影響可能更強?？赡艿慕忉屖牵菏紫?，農(nóng)業(yè)發(fā)達地區(qū)和農(nóng)業(yè)中等地區(qū)是長江經(jīng)濟帶主要的糧食產(chǎn)區(qū)，在農(nóng)用物資投入、土地翻耕面積和牲畜養(yǎng)殖規(guī)模等方面大于農(nóng)業(yè)落后地區(qū)，產(chǎn)生的農(nóng)業(yè)碳排放總量更大、受到的碳減排影響更顯著，并且農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平較高的地區(qū)往往擁有更加高產(chǎn)、低耗的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系和較高轉(zhuǎn)化效率的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，因此能夠合理利用農(nóng)業(yè)資源、減少碳排放；其次，由于長江流域水資源豐沛，所以極端高溫可能引致的干旱天氣與極端低溫可能引致的低溫凍害相比對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成的破壞性相對較小大。

表6 極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放的影響在農(nóng)業(yè)發(fā)達、中等、落后地區(qū)之間的差異 N=1210

四、進一步研究：極端氣溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放影響的作用渠道

由基準(zhǔn)回歸結(jié)果可知,極端氣溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放具有顯著的抑制效應(yīng)，可能的解釋是極端氣溫增加了病蟲害發(fā)生的頻次、改變了耕種的時間規(guī)律，導(dǎo)致農(nóng)作物減產(chǎn)。然而，根據(jù)江蘇、浙江等長江經(jīng)濟帶九省份2012—2022年《統(tǒng)計年鑒》的數(shù)據(jù)計算發(fā)現(xiàn)，主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量(包含糧食作物、經(jīng)濟作物、肉類、奶類、禽蛋類和水產(chǎn)品產(chǎn)量)在2011—2021 年間呈現(xiàn)波動上升的趨勢(圖2)，從2011年的31042.62萬噸增長到2021年的34219.81萬噸，總體漲幅為10.23%，年平均增速為1.64%?？梢?，極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放帶來的抑制效應(yīng)并非由農(nóng)作物減產(chǎn)所致。那么，極端氣溫是通過何種渠道作用于農(nóng)業(yè)碳排放？

圖2 2011—2021 年長江經(jīng)濟帶主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量變化

極端氣溫可以通過促進農(nóng)業(yè)技術(shù)進步影響農(nóng)業(yè)碳排放。根據(jù)誘致性技術(shù)變遷理論，如果將氣候條件視為農(nóng)業(yè)發(fā)展的資源稟賦，那么資源稟賦的改變會對技術(shù)變革產(chǎn)生誘致性作用[41]。極端氣溫這種資源稟賦變化引起了技術(shù)進步偏向變化，極端氣溫頻發(fā)對農(nóng)業(yè)活動影響深遠，在增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不確定性的同時，也促使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)轉(zhuǎn)型升級從而適應(yīng)氣候變化，最終催生了農(nóng)業(yè)技術(shù)進步。有證據(jù)表明，中國要完成農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，應(yīng)將重點放在探索如何解除“技術(shù)鎖定”上，農(nóng)業(yè)技術(shù)的更新是中國農(nóng)業(yè)實現(xiàn)由“高耗能、高污染”的生產(chǎn)方式向“高產(chǎn)低碳”的現(xiàn)代化綠色生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素[42]。并且，已有不少文獻指出技術(shù)進步是抑制農(nóng)業(yè)碳排放的傳導(dǎo)路徑，農(nóng)業(yè)技術(shù)進步對農(nóng)業(yè)綠色低碳發(fā)展具有顯著的正向影響[43-44]；不僅如此，還有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)技術(shù)進步不僅能夠抑制本地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量的增加，而且由于“學(xué)習(xí)效應(yīng)”和“涓滴效應(yīng)”帶來的區(qū)域間農(nóng)業(yè)技術(shù)擴散，還能促進鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放總量的減少[45-46]。這些研究證明，農(nóng)業(yè)技術(shù)進步有利于農(nóng)業(yè)綠色低碳發(fā)展，是促進農(nóng)業(yè)碳減排的重要驅(qū)動力之一。鑒于此，在量化分析極端氣溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放的沖擊方向、程度和異質(zhì)性基礎(chǔ)上，參考以往研究[47-48]關(guān)于中介效應(yīng)的建議和做法，從農(nóng)業(yè)技術(shù)進步視角進一步探究極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放的作用渠道。

首先，參考楊青林等[49]，構(gòu)建農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率投入與產(chǎn)出指標(biāo)體系(表7)；接著，借鑒孔令池等[50]的做法，通過數(shù)據(jù)包絡(luò)方法中的Malmquist指數(shù)測算長江經(jīng)濟帶110個地級市的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)(ATFP)；最后，從ATFP指數(shù)中分解出農(nóng)業(yè)技術(shù)進步指數(shù)(TC)。具體過程是，設(shè)定(xt,yt)和(xt+1,yt+1)分別為t期與t+1 期的投入產(chǎn)出向量組合，Dt和Dt+1為各期的產(chǎn)出距離函數(shù)；以此為基礎(chǔ)，相鄰兩時期的ATFP—Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)為以下幾何平均值：

表7 長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率投入與產(chǎn)出指標(biāo)

式（4）中，TEC為技術(shù)效率變動指數(shù)(technology efficiency change），TC為技術(shù)進步指數(shù)，指的是技術(shù)前沿從t期到t+1期之間的移動。

為了識別極端氣溫對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的影響，設(shè)定以下計量模型：

式（5）中，TCit表示i地區(qū)第t年的農(nóng)業(yè)技術(shù)進步；EXTEMit表示i地區(qū)第t年的極端氣溫，包含極端高溫(TN90pit)與極端低溫(TX10pit)；Xit表示一系列控制變量；?city、?year分別為城市固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)；μit為隨機擾動項，β0為模型截距項，β1和β2分別為極端氣溫與控制變量對應(yīng)的系數(shù)。

表8 報告了極端氣溫對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的估計結(jié)果，結(jié)果顯示TN90p和TX10p的估計系數(shù)為0.022 和0.013，加入控制變量后估計系數(shù)均為0.021，且分別在1%和5%統(tǒng)計水平上顯著，這說明極端氣溫對農(nóng)業(yè)技術(shù)進步具有顯著的正向影響?？赡艿慕忉屖牵撼鲇谵r(nóng)業(yè)對氣候變化的高度敏感性和依賴性，隨著極端氣溫的頻發(fā)，中國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)模式急需擺脫“靠天吃飯”的困境。在這種趨利避害的思路下，中國農(nóng)業(yè)模式正在悄然發(fā)生轉(zhuǎn)變，例如數(shù)字農(nóng)業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)區(qū)塊鏈等新模式的出現(xiàn)，對優(yōu)化要素投入、完善農(nóng)業(yè)要素配置和提高農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率等方面促進效果明顯，成為農(nóng)業(yè)技術(shù)進步的代表之舉。極端氣溫上升促使農(nóng)業(yè)技術(shù)進步，根據(jù)前文分析，農(nóng)業(yè)技術(shù)進步是促進農(nóng)業(yè)碳減排的重要驅(qū)動力之一，因此，極端氣溫可以通過促進農(nóng)業(yè)技術(shù)進步抑制農(nóng)業(yè)碳排放。

表8 極端氣溫與農(nóng)業(yè)技術(shù)進步 N=1210

五、結(jié)論與建議

1.結(jié)論

本文以長江經(jīng)濟帶的農(nóng)業(yè)碳排放為研究對象，基于2011—2021 年長江經(jīng)濟帶110 個地級市的氣象數(shù)據(jù)，通過測算極端溫度指數(shù)，從高溫和低溫兩個維度衡量極端氣溫，同時利用農(nóng)業(yè)相關(guān)的面板數(shù)據(jù)，定量評估極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放的抑制效應(yīng)；并在此基礎(chǔ)上，進一步考察極端氣溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放影響的異質(zhì)性和作用渠道，得到如下結(jié)論：

第一，極端氣溫顯著抑制了長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放。具體來說，極端高溫和極端低溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放總量和強度都產(chǎn)生了約束效果。門檻效應(yīng)估計結(jié)果表明，極端低溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放的影響存在非線性特征，而極端高溫不存在。當(dāng)環(huán)境污染程度加重，即可吸入細顆粒物年平均濃度高于45 微克/立方米時，極端低溫對農(nóng)業(yè)碳排放的抑制作用呈現(xiàn)出邊際遞減特征。穩(wěn)健性檢驗顯示，極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放強度和人均農(nóng)業(yè)碳排放均有抑制效應(yīng)，尤其對農(nóng)用物資投入所導(dǎo)致的碳排放影響更為明顯。

第二，極端氣溫對長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放的影響存在異質(zhì)性。從自然區(qū)位來看，極端氣溫對農(nóng)業(yè)碳排放的抑制效應(yīng)在長江經(jīng)濟帶中游地區(qū)更加顯著；從農(nóng)業(yè)發(fā)展程度來看，極端氣溫更能抑制農(nóng)業(yè)發(fā)達地區(qū)和農(nóng)業(yè)中等地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放，并且在相同農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平下，極端低溫帶來的影響可能更大。

第三，農(nóng)業(yè)技術(shù)進步是極端氣溫抑制長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)碳排放的作用渠道。在全球極端氣溫頻發(fā)的大環(huán)境下，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)模式為改變“靠天吃飯”的局面，積極推動農(nóng)業(yè)技術(shù)升級，提高現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技含量；與此同時，農(nóng)業(yè)技術(shù)的更新是中國農(nóng)業(yè)實現(xiàn)綠色低碳生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素，因此極端氣溫能夠通過促進農(nóng)業(yè)技術(shù)進步抑制農(nóng)業(yè)碳排放。

2.建 議

根據(jù)上述研究結(jié)論，提出如下建議：

一是要以農(nóng)業(yè)技術(shù)進步引領(lǐng)農(nóng)業(yè)碳減排。農(nóng)業(yè)碳減排從來不是以農(nóng)產(chǎn)品減產(chǎn)為代價，而是要在保障糧食安全、提高糧食質(zhì)量的前提下，達成農(nóng)業(yè)綠色低碳循環(huán)發(fā)展的目標(biāo)。習(xí)近平總書記的“大食物觀”是對“減排增產(chǎn)”的雙向要求，即以農(nóng)業(yè)技術(shù)進步促進糧食安全與低碳減排協(xié)同發(fā)展的機制。對于長江經(jīng)濟帶而言，“減排增產(chǎn)”就是要攻克“卡脖子”的核心農(nóng)業(yè)技術(shù)難題。例如，水稻作物在生產(chǎn)過程中易遭受高溫、低溫、洪澇三種脅迫性災(zāi)害，這是長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)技術(shù)更新的重點和難點之一。為此，一方面要重視農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新平臺的建設(shè)，完善農(nóng)業(yè)領(lǐng)域科研支持機制、維持良好的科研環(huán)境；另一方面要重視農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化高水平人才的培養(yǎng)，扶持政策向關(guān)系到國家農(nóng)業(yè)重大戰(zhàn)略的學(xué)科傾斜。

二是要減少農(nóng)用化學(xué)品投入引致的碳排放。推動農(nóng)業(yè)裝備技術(shù)進步，加快推進農(nóng)業(yè)機械化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型，尤其要在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平欠發(fā)達地區(qū)大力推進裝備升級，借助現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，如衛(wèi)星遙感技術(shù)、無人機播種技術(shù)、圖像識別技術(shù)等，實現(xiàn)農(nóng)機裝備的智能化、精準(zhǔn)化，這將有效減少農(nóng)藥、化肥等農(nóng)用化學(xué)品的施用量，提高農(nóng)業(yè)節(jié)能減排效率。具體來說，種植業(yè)可以提高數(shù)字化農(nóng)藥噴灑技術(shù)、采用現(xiàn)代化生物防治技術(shù)來減少農(nóng)藥的施用，同時充分利用秸稈還田、有機肥、農(nóng)家肥等方式來減少化肥的施用；另外，牲畜養(yǎng)殖業(yè)可以通過精準(zhǔn)化改良飼料配方、智能化加強禽畜糞便管理、機械化提高科學(xué)養(yǎng)殖效率來減少二氧化碳的排放。

三是要因地制宜發(fā)展特色低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。針對上、中、下游地區(qū)不同的地理區(qū)位應(yīng)采取不同的減排措施。中游地區(qū)地形平坦開闊，極端高溫和極端低溫的影響都較為明顯，雖然極端氣溫能促使農(nóng)業(yè)技術(shù)進步，但也需要防范其對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的不利影響。因此，應(yīng)提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和機械化水平，打造農(nóng)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)和優(yōu)質(zhì)區(qū)，重點推進高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)，實現(xiàn)耕地系統(tǒng)增匯減排。上游地區(qū)是長江流域的生態(tài)保護屏障，由于地形復(fù)雜受極端高溫影響較大。因此，應(yīng)重點鞏固農(nóng)業(yè)生態(tài)韌性，發(fā)展綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)，尤其是大力研發(fā)高溫?zé)岷Ψ揽丶夹g(shù)。下游地區(qū)地勢低平不利于聚熱，對極端低溫更加敏感。長江以南的下游地帶作為中國水稻和水產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)之一，應(yīng)主要推廣低溫凍害防控技術(shù)、稻田低碳生產(chǎn)技術(shù)和水產(chǎn)養(yǎng)殖尾水減排技術(shù)。