劉 戰(zhàn) 偉

(許昌學(xué)院 商學(xué)院,河南 許昌 461000)

一、引言

碳排放引發(fā)的全球氣候變化給世界各國經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展帶來了諸多問題。加快推進(jìn)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展,有效解決碳排放問題已經(jīng)成為中國下一階段急需解決的難題,為此,中國政府提出了“碳達(dá)峰”和“碳中和”的目標(biāo)。農(nóng)業(yè)作為碳排放的主要來源,其排放量大約占全國碳排放總量的17%,減少農(nóng)業(yè)碳排放量,提高農(nóng)業(yè)碳排放效率是實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)的重要舉措。數(shù)字經(jīng)濟(jì)為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展提供了機(jī)遇,數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提升?其傳導(dǎo)路徑是什么?數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)業(yè)碳排放在地區(qū)間是否存在異質(zhì)性?厘清上述問題,有利于推動農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,對實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展、“降碳促經(jīng)”的雙重目標(biāo)具有重要價(jià)值。

目前,已有不少學(xué)者圍繞農(nóng)業(yè)碳排放開展了相關(guān)研究,取得了較為豐富的成果。一部分研究集中于農(nóng)業(yè)碳排放的測算[1]、時(shí)空差異[2]、收斂性[3]等方面。也有學(xué)者轉(zhuǎn)向農(nóng)業(yè)減排潛力與碳補(bǔ)償[4-5]、農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系[6]以及公平性[7]等方面的研究。

除此之外,也不乏對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的探討,在測算農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的過程中,學(xué)者普遍將農(nóng)業(yè)碳排放量作為非合意產(chǎn)出納入測度框架中。中國農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率存在明顯的區(qū)域間“異質(zhì)化”與區(qū)域內(nèi)“均質(zhì)化”,且省域農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的空間自相關(guān)性特征十分顯著,跨省碳減排機(jī)制及減排補(bǔ)償機(jī)制應(yīng)以相鄰省區(qū)為主構(gòu)建[8]。中國農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率受到城鎮(zhèn)化[9]、產(chǎn)業(yè)聚集[10]、財(cái)政支農(nóng)投入[11]等因素的影響。在雙碳目標(biāo)背景下,技術(shù)創(chuàng)新對有效降低農(nóng)業(yè)碳排放發(fā)揮著重要作用,研究結(jié)果均認(rèn)為,技術(shù)創(chuàng)新顯著降低了農(nóng)業(yè)碳排放[12]。程秋旺等[13]發(fā)現(xiàn)數(shù)字惠普金融利于降低農(nóng)業(yè)碳排放,具有農(nóng)業(yè)碳減排效應(yīng)。田紅宇、關(guān)洪浪[14]采用動態(tài)面板模型和中介效應(yīng)模型探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其對糧食生產(chǎn)碳排放的影響,認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著降低了糧食生產(chǎn)中的碳排放水平。

現(xiàn)有農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的研究成果為本文提供了參考基礎(chǔ),但仍然存在不足之處。目前尚未有文獻(xiàn)將數(shù)字經(jīng)濟(jì)、技術(shù)創(chuàng)新與農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率三者納入同一框架進(jìn)行系統(tǒng)分析;同時(shí),現(xiàn)有文獻(xiàn)主要分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率之間的線性關(guān)系,而忽略了二者之間可能存在非線性關(guān)系。因此,本研究基于2011—2020年中國省級面板數(shù)據(jù),采用面板模型、中介效應(yīng)模型,對數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的關(guān)系及其影響的傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),并采用面板門檻模型進(jìn)一步探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率影響的非線性特征,有利于發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率提升的作用,為推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展提供依據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一種新型經(jīng)濟(jì)形態(tài),其核心標(biāo)志是數(shù)字技術(shù)和數(shù)字要素。數(shù)字要素已經(jīng)成為重要的生產(chǎn)要素之一。數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)的不斷融合,改變了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的結(jié)構(gòu),提升了農(nóng)業(yè)數(shù)字化水平和農(nóng)業(yè)資源使用效率,降低了農(nóng)業(yè)碳排放量,提高了農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率增長速度。這主要表現(xiàn)在三個(gè)方面。第一,數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于農(nóng)業(yè)實(shí)施科學(xué)、現(xiàn)代化的管理。農(nóng)民在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中可以利用數(shù)字技術(shù)精準(zhǔn)把控農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程,提升農(nóng)業(yè)的信息化和智能化水平,優(yōu)化環(huán)節(jié),促進(jìn)能源的高效利用,壓縮碳排放總量,促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率提高。第二,從能源利用上看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠依托互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等助力電力系統(tǒng)的優(yōu)化升級,降低農(nóng)用電成本,推動能源轉(zhuǎn)型和能源產(chǎn)業(yè)變革,促使企業(yè)形成新的能源消費(fèi)方式,從而實(shí)現(xiàn)能源要素的高效配置,推動農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展,進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率。第三,從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上看,隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的滲透,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)向數(shù)字化和綠色化,同時(shí)還改善了農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu),提升糧食作物種植比例,進(jìn)一步促進(jìn)糧食生產(chǎn)的規(guī)?；蛯I(yè)化水平,優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式和供應(yīng)鏈,重塑農(nóng)業(yè)要素配置結(jié)構(gòu)。依據(jù)上述分析,可以提出以下假設(shè)。

假設(shè)1:數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以顯著提升農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率。

技術(shù)創(chuàng)新是實(shí)現(xiàn)碳中和、碳達(dá)峰的重要支撐,是企業(yè)節(jié)能減排的關(guān)鍵。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠顯著提升技術(shù)創(chuàng)新水平。從人力資源角度看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與各產(chǎn)業(yè)的融合產(chǎn)生許多新興產(chǎn)業(yè),從而吸引高素質(zhì)人才進(jìn)入,優(yōu)化企業(yè)的人力資本結(jié)構(gòu),而人力資本的優(yōu)化反過來可以提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力,促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的提升。從信息傳遞角度看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)打破了原有信息傳遞和知識普及的壁障,促進(jìn)了先進(jìn)技術(shù)在區(qū)域之間的互動和共享,擴(kuò)大了傳播的范圍,有效解決了信息不對稱問題,不斷提高企業(yè)的產(chǎn)學(xué)研合作水平,助力企業(yè)采用先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行農(nóng)業(yè)資源整合。另一方面,技術(shù)創(chuàng)新又是降低農(nóng)業(yè)碳排放水平和提高農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的有效途徑。技術(shù)創(chuàng)新水平的提升能夠推進(jìn)新品種、新技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用,有助于發(fā)揮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素整合的疊加效應(yīng),同時(shí)農(nóng)民通過學(xué)習(xí)現(xiàn)代信息技術(shù)可以提高農(nóng)田管理水平,促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的集約化、規(guī)?；?、機(jī)械化經(jīng)營,降低資源消耗,催生出“技術(shù)紅利”效應(yīng),助推農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提升。根據(jù)以上分析,提出研究假設(shè)2。

假設(shè)2:數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提高。

上述理論分析表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以提升農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率,但是這種促進(jìn)作用可能具有一定的門檻效應(yīng)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展處于較低水平時(shí),數(shù)字技術(shù)無法很好地與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)融合,可能會產(chǎn)生“生產(chǎn)率悖論”現(xiàn)象。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平的提高,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中可以通過數(shù)字網(wǎng)絡(luò)提高整體信息水平,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件,降低農(nóng)業(yè)資源消耗,使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)的紅利效應(yīng)得到充分釋放,對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提升更為顯著。另一方面,技術(shù)創(chuàng)新是促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率提升的保障,也是實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵,只有通過持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新,數(shù)字經(jīng)濟(jì)才能獲得良好的發(fā)展。在技術(shù)創(chuàng)新處于較低水平時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會受到阻礙,企業(yè)數(shù)字化服務(wù)資源會減少,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率提升乏力,從而造成農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率提升的動力不足。當(dāng)技術(shù)創(chuàng)新水平提高時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以突破技術(shù)壁壘,吸引高層次人才和資金流入,推動農(nóng)業(yè)領(lǐng)域數(shù)字化變革,大大提高農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率。依據(jù)上述分析,提出以下假設(shè)。

假設(shè)3:數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響存在門檻效應(yīng)。

假設(shè)4:數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響存在技術(shù)創(chuàng)新的門檻效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)模型設(shè)定

基準(zhǔn)回歸模型。為了探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響,通過對所有變量取對數(shù)消除異方差的影響,模型設(shè)定如下:

lnACPit=α0+α1lnDEit+α2lnCONTit+μi+μt+εit

(1)

式(1)中,i和t分別代表各省份與時(shí)間,ACPit代表i省第t年的農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率;DEit代表i省第t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;CONTit表示相關(guān)控制變量,μi表示地區(qū)固定效應(yīng),μt表示時(shí)間固定效應(yīng),εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

中介效應(yīng)模型。為了檢驗(yàn)技術(shù)創(chuàng)新在數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率影響中的中介效應(yīng),借鑒溫忠麟等[15]的研究,建立以下中介效應(yīng)模型:

lnMit=β0+β1lnDEit+β2lnCONTit+μi+μt+εit

(2)

lnACPit=γ0+γ1lnDEit+γ2lnMit+γ3lnCONTit+μi+μt+εit

(3)

其中,Mit為中介變量,本文指技術(shù)創(chuàng)新(INV)變量;式(1)為總效應(yīng)模型,式(2)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)是否與中介變量存在相關(guān)關(guān)系;式(3)為同時(shí)考慮數(shù)字經(jīng)濟(jì)和中介變量的回歸模型;若β1、γ2顯著,說明存在顯著的間接效應(yīng),若γ1也顯著,則存在部分中介效應(yīng),中介效應(yīng)量為β1×γ2/α1(β1、γ2均與α1同方向),否則表示完全中介效應(yīng)顯著。

面板門檻模型。為進(jìn)一步探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響是否存在門檻效應(yīng),根據(jù)漢森(Hansen)[16]提出的面板門檻模型,構(gòu)建如下單面板門檻模型:

lnACPit=α0+α1lnDEitI(mit≤γ)+
α2lnDEitI(mit≥γ)+α3lnCONTit+μi+μt+εit

(4)

上式中,mit代表門檻變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)和技術(shù)創(chuàng)新,γ代表門檻值,I(·)代表示性函數(shù)。

如果存在兩個(gè)門檻值,面板門檻模型可以設(shè)定為:

lnACPit=α0+α1lnDEitI(mit≤γ1)+
α2lnDEitI(γ1≤mit≤γ)+α3lnDEitI(Mit>γ2)+
α3lnCONTit+μi+μt+εit

(5)

上式中,γ1和γ2為門檻值,且γ1<γ2。

(二)變量選擇

農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率(ACP)是指每單位農(nóng)業(yè)碳排放所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益,用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值與同期農(nóng)業(yè)碳排放量比值的百分比表示。其中農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率為(ACP),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值為(AgriculturalProductionValue),農(nóng)業(yè)碳排放總量為(AgriculturalCarbonEmissions)。農(nóng)業(yè)碳排放主要來源包括三個(gè)方面。

第一,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中使用的化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油和農(nóng)業(yè)灌溉產(chǎn)生的碳排放,排放系數(shù)參考田云等[17]的研究。

第二,畜禽養(yǎng)殖過程中產(chǎn)生的CH4和NO2,排放系數(shù)參考IPCC[18]的研究。

第三,稻田生長過程中產(chǎn)生的CH4等溫室氣體,排放系數(shù)參考王明星等[19]的研究。

被解釋變量:農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率(ACP)。它代表的是每單位農(nóng)業(yè)碳排放帶來的經(jīng)濟(jì)效益,可以通過農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值與同期農(nóng)業(yè)碳排放量之間的比值計(jì)算,公式如下:

ACPit=APVit/Cit

(6)

式中,ACPit、APVit、Cit分別為農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值和農(nóng)業(yè)碳排放總量。借鑒田云等[17]的研究,農(nóng)業(yè)碳排放量的計(jì)算公式為:

C=∑Ci=∑Tt*δt

(7)

式中,C、Ct、Tt分別為農(nóng)業(yè)碳排放總量、各類碳源產(chǎn)生的二氧化碳排放量和各碳源的數(shù)量;δt為各碳源的排放系數(shù)。

解釋變量:數(shù)字經(jīng)濟(jì)(DE)。目前,國內(nèi)外學(xué)者對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測度尚未達(dá)成統(tǒng)一認(rèn)知,本研究借鑒了趙濤等人[20]的研究,并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和數(shù)字金融普惠兩個(gè)維度構(gòu)建了評價(jià)指標(biāo)體系。在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展方面,選取了互聯(lián)網(wǎng)普及率、互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)人員數(shù)、人均電信業(yè)務(wù)總量和移動互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)這4個(gè)指標(biāo);而在數(shù)字金融普惠方面,則采用了中國數(shù)字普惠金融指數(shù)進(jìn)行衡量,采用熵值法進(jìn)行測算。

中介變量:技術(shù)創(chuàng)新(INV),以區(qū)域創(chuàng)新能力指標(biāo)為衡量標(biāo)準(zhǔn)。區(qū)域創(chuàng)新能力包括知識創(chuàng)造、知識獲取、企業(yè)創(chuàng)新、創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新績效等5個(gè)方面,能夠更好地反映地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平。

控制變量。從農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響因素出發(fā),主要選取的控制變量如下:農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(AIS),以農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比重衡量;農(nóng)村受教育水平(REL),以農(nóng)村人均受教育水平衡量;農(nóng)業(yè)灌溉條件(AUL),以有效灌溉面積占農(nóng)作物總播種面積的比重衡量。

(三)數(shù)據(jù)來源及處理

鑒于數(shù)據(jù)的可獲性,本文選取2011—2020年中國30個(gè)省(自治區(qū)、直轄市,除西藏及港澳臺地區(qū))為研究對象。農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率、數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)指標(biāo)及控制變量原始數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)業(yè)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省統(tǒng)計(jì)年鑒和EPS數(shù)據(jù)庫。其中數(shù)字惠普金融使用北京大學(xué)發(fā)布的中國數(shù)字普惠金融指數(shù),而技術(shù)創(chuàng)新變量則來源于中國區(qū)域創(chuàng)新能力評價(jià)報(bào)告,部分缺失數(shù)據(jù)采用插值法填補(bǔ),各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

四、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果

(一)基準(zhǔn)回歸

在回歸前首先判斷是選擇固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)還是混合效應(yīng)模型。通過F檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn),本文確定選擇固定效應(yīng)模型,回歸結(jié)果如表2所示。模型(1)是不考慮控制變量條件下數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率影響的回歸結(jié)果,回歸系數(shù)為0.304,且通過了5%水平下檢驗(yàn),說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著提高了農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率。模型(2)-(4)逐步加入控制變量后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的回歸系數(shù)依然為正,且通過了顯著性檢驗(yàn),表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率提高具有明顯的賦能作用,假設(shè)1成立。數(shù)字經(jīng)濟(jì)自身作為一種投入要素,能夠促進(jìn)各類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的有效結(jié)合,達(dá)到資源集聚和較高的利用效率,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高效低耗和優(yōu)質(zhì)環(huán)保,釋放“數(shù)字生產(chǎn)力”,降低農(nóng)業(yè)碳排放源的投入量,提升農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率影響的回歸結(jié)果

控制變量中,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)村受教育水平和農(nóng)業(yè)灌溉條件對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響顯著為正,促進(jìn)了農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提升。農(nóng)村受教育水平的不斷提高意味著農(nóng)業(yè)經(jīng)營者的素質(zhì)得到了較大提升,農(nóng)戶能夠更好地借助新型生產(chǎn)工具和技術(shù)、先進(jìn)的生產(chǎn)方式,使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物質(zhì)投入大大降低,從而提高農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率。農(nóng)業(yè)灌溉條件的提高說明農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的改善將直接影響農(nóng)作物的產(chǎn)出和收益,而農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)和碳排放量共同作用的結(jié)果,是增產(chǎn)和減排的對比,農(nóng)作物產(chǎn)出效益的提高一定程度上促進(jìn)了農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率增長。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了增強(qiáng)基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性,本文從替換解釋變量、剔除部分樣本、調(diào)整樣本期和工具變量法等層面進(jìn)行多重穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第一,替換解釋變量法。利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)的一階滯后項(xiàng)(L.lnDE)作為解釋變量進(jìn)行回歸。第二,剔除部分樣本。考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異性,北京、上海、天津、重慶4個(gè)直轄市由于受到國家政策支持力度較大,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)好,故剔除4個(gè)直轄市樣本,進(jìn)一步考察數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)的影響。第三,調(diào)整樣本期,通過縮短樣本期的方式進(jìn)行。自2015年起,中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)開始快速發(fā)展,本文檢驗(yàn)的是數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響,故縮短樣本期至2015—2020年,然后重新進(jìn)行回歸。第四,工具變量法。由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以信息技術(shù)為重要載體,本文參考黃群慧等[19]的研究,以1984年各地區(qū)每萬人電話機(jī)數(shù)量作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的工具變量。為避免固定效應(yīng)模型中工具變量無法隨時(shí)間變動,按照Nunn和Qian[20]的方法,將1984年各地區(qū)每百人固定電話數(shù)量與上一年全國互聯(lián)網(wǎng)投資額(與時(shí)間有關(guān))的交互項(xiàng)作為工具變量,使用2SLS進(jìn)行回歸。以上檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。表3結(jié)果表明,不同方法下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳排放的影響都顯著為正,總體上說明了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

表3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(三)中介效應(yīng)檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳排放的作用機(jī)制,基于前文的理論分析,本文以技術(shù)創(chuàng)新為中介變量,采用逐步檢驗(yàn)法驗(yàn)證中介效應(yīng)是否存在,檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。表(4)第1列數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)為0.296,通過了1%水平檢驗(yàn);第2列數(shù)字經(jīng)濟(jì)系數(shù)為0.115,通過了5%水平檢驗(yàn),意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)提高了技術(shù)創(chuàng)新水平;第3列在加入技術(shù)創(chuàng)新中介變量后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)與技術(shù)創(chuàng)新的回歸系數(shù)為0.252、0.382,且分別通過5%、1%水平檢驗(yàn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)從0.296下降為0.252,出現(xiàn)了小幅度下降,這說明技術(shù)創(chuàng)新是數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率提升的作用機(jī)制。

表4 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

表5列示了中介效應(yīng)Soble的檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果顯示,p值小于0.001,拒絕原假設(shè),說明中介效應(yīng)成立。數(shù)字經(jīng)濟(jì)通過技術(shù)創(chuàng)新影響農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率提升的間接效應(yīng)為0.051,直接效應(yīng)為0.378,中介效應(yīng)占比11.90%。上述分析驗(yàn)證了假設(shè)2成立。數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對從業(yè)人員素質(zhì)提出了更高的要求,倒逼人力資本的提升,推動技術(shù)的不斷創(chuàng)新,為農(nóng)業(yè)發(fā)展變革提供動力源泉,從而實(shí)現(xiàn)最佳的資源利用、最少的成本投入,實(shí)現(xiàn)了節(jié)能減排,達(dá)到了提高農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的目標(biāo)。因此,加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì),提升區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力,充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)和技術(shù)創(chuàng)新的溢出效應(yīng),是促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率增長的有效路徑。

表5 Soble檢驗(yàn)結(jié)果

(四)異質(zhì)性分析

區(qū)域異質(zhì)性。中國不同地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率之間存在明顯的差異。因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對不同地區(qū)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響也呈現(xiàn)出差異性。本研究根據(jù)傳統(tǒng)的區(qū)域分類方法,將研究樣本劃分為東部、中部和西部地區(qū),旨在探討不同地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響是否存在區(qū)域異質(zhì)性。經(jīng)過回歸分析,結(jié)果如表6所示。研究結(jié)果表明,在東部和中部地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響系數(shù)為正,并且經(jīng)過了顯著性檢驗(yàn),這說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯著促進(jìn)了農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的增長。而在西部地區(qū),數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)也為正,但未能通過顯著性檢驗(yàn),這意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展并未顯著提升農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率。

表6 區(qū)域異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

從回歸系數(shù)大小看,東部地區(qū)影響明顯高于中、西部地區(qū),原因可能是東部地區(qū)具有較好的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與技術(shù)創(chuàng)新水平,提高了數(shù)字技術(shù)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展,使得數(shù)據(jù)要素的潛能得到充分釋放,同時(shí)較高的農(nóng)戶數(shù)字素養(yǎng)降低了農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用障礙,有效降低了農(nóng)產(chǎn)品交易成本,較大程度上釋放了數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的農(nóng)業(yè)碳減排紅利,從而更有利于農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提升。

糧食生產(chǎn)功能區(qū)異質(zhì)性。糧食安全是關(guān)系國計(jì)民生的頭等大事,是國家安全的基礎(chǔ)。各省份糧食生產(chǎn)能力差異性明顯,由此引起的農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率也有所不同。本文將研究樣本劃分為糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)和糧食主銷區(qū),考察不同糧食生產(chǎn)功能區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響。檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。結(jié)果顯示,糧食主產(chǎn)區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提高均具有顯著的促進(jìn)作用,其中產(chǎn)銷平衡區(qū)影響效應(yīng)最大,原因在于糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)活動頻繁,在城鎮(zhèn)化過程中面臨糧食剛性需求增加、耕地減少、農(nóng)業(yè)勞動力流失等挑戰(zhàn),而且仍存在內(nèi)蒙古、吉林2省(自治區(qū))2020年化肥施用量還高于2012年的水平,使得農(nóng)業(yè)碳排放量遠(yuǎn)高于產(chǎn)銷平衡區(qū),再加上數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是一項(xiàng)長期工程,這些因素都制約了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提升效應(yīng)。糧食主銷區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響不顯著,可能是由于糧食主銷區(qū)人均耕地少,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對完善,數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用趨于飽和,導(dǎo)致短期內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提高不顯著。

表7 糧食生產(chǎn)功能區(qū)異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

技術(shù)創(chuàng)新異質(zhì)性。技術(shù)創(chuàng)新是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率提高的重要支撐,各省份之間技術(shù)創(chuàng)新能力存在顯著的差異性。為了檢驗(yàn)不同程度的技術(shù)創(chuàng)新能力下數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響是否存在差異性,本文借助技術(shù)創(chuàng)新能力指數(shù)的中位數(shù)將樣本劃分為高技術(shù)創(chuàng)新能力地區(qū)和低技術(shù)創(chuàng)新能力地區(qū)。如果地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力指數(shù)大于相應(yīng)年份的中位數(shù)水平,將其劃分為高技術(shù)創(chuàng)新能力地區(qū),否則劃分為低技術(shù)創(chuàng)新能力地區(qū)。表8報(bào)告了技術(shù)創(chuàng)新異質(zhì)性的回歸結(jié)果?；貧w結(jié)果表明,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響在高技術(shù)創(chuàng)新能力地區(qū)和低技術(shù)創(chuàng)新能力地區(qū)均顯著為正,但影響系數(shù)存在差異性,高技術(shù)創(chuàng)新能力地區(qū)的影響效應(yīng)最大。究其原因,高技術(shù)創(chuàng)新能力地區(qū)一般擁有豐富的人力資本,有助于農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)增量、提質(zhì)、提效,為農(nóng)業(yè)減排提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐,進(jìn)而能更好地發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提升空間,促進(jìn)效果更加明顯。

表8 技術(shù)創(chuàng)新異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

(五)門檻效應(yīng)分析

以數(shù)字經(jīng)濟(jì)和技術(shù)創(chuàng)新分別作為門檻變量,采用自助法對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率提升是否存在門檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果見表9。可以看出數(shù)字經(jīng)濟(jì)和技術(shù)創(chuàng)新均通過了單一門檻檢驗(yàn),并且通過了5%水平檢驗(yàn)。但通過雙重門檻檢驗(yàn),故存在單一門檻效應(yīng),且數(shù)字經(jīng)濟(jì)和技術(shù)創(chuàng)新的門檻值分別為0.461、3.019,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響在門檻值區(qū)間內(nèi)具有顯著的正向促進(jìn)作用。

表9 門檻檢驗(yàn)結(jié)果

表10分別列示了以數(shù)字經(jīng)濟(jì)和技術(shù)創(chuàng)新為門檻變量的回歸結(jié)果,結(jié)果顯示。

表10 門檻效應(yīng)模型回歸結(jié)果

第一, 當(dāng)以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為門檻變量時(shí),數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低于0.461時(shí),其回歸系數(shù)為1.358,并且在1%水平下顯著;數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平超過0.461時(shí),其回歸系數(shù)為1.539,同樣通過了1%水平顯著性檢驗(yàn)。由此可見,隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的逐步提高,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的推動作用呈現(xiàn)出明顯的增強(qiáng)趨勢。因此,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響存在門檻效應(yīng),假設(shè)3成立。究其原因,隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不斷提高,鄉(xiāng)村數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善,數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠較好地應(yīng)用到農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,推動農(nóng)業(yè)數(shù)字化水平得到提升,從而更好地發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的乘數(shù)效應(yīng),使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率提升的賦能效應(yīng)大大增加。

第二,以技術(shù)創(chuàng)新為門檻變量,當(dāng)技術(shù)創(chuàng)新水平小于3.019時(shí),回歸系數(shù)為1.256,且在1%水平下顯著。當(dāng)技術(shù)創(chuàng)新水平大于3.019時(shí),回歸系數(shù)為1.541,且通過了1%水平顯著性檢驗(yàn)。這表明隨著技術(shù)創(chuàng)新水平的不斷提升,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的推動作用明顯增強(qiáng)。因此,我們可以看出,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響存在技術(shù)創(chuàng)新的門檻效應(yīng),假設(shè)4成立。究其原因,當(dāng)技術(shù)創(chuàng)新水平達(dá)到一定程度時(shí),能夠促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展可以投入大量資源用于農(nóng)業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新,可以使用更多的數(shù)據(jù)獲取、分析和利用信息技術(shù)把農(nóng)業(yè)技術(shù)推向更高的水平,能更有效地監(jiān)測農(nóng)業(yè)環(huán)境,減少農(nóng)業(yè)碳排放,促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率大幅度提升。

五、研究結(jié)論與政策建議

為了落實(shí)“雙碳”戰(zhàn)略目標(biāo),推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展,提高農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率,從根本上緩解農(nóng)業(yè)固碳減排和全球氣候變暖加劇的發(fā)展困局。本文以2011—2020年中國30個(gè)省級面板數(shù)據(jù)為例,實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響,厘清了技術(shù)創(chuàng)新的作用機(jī)制,并提出相應(yīng)政策建議。

(一)研究結(jié)論

第一,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著提升了農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率,這一結(jié)論通過相關(guān)穩(wěn)健性檢驗(yàn)后依然成立。

第二,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展顯著提升了區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平,通過技術(shù)創(chuàng)新機(jī)制提高農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率。

第三,異質(zhì)性結(jié)果分析表明,東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響最為顯著。同時(shí),糧食主產(chǎn)區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提升都表現(xiàn)出正向效應(yīng),其中產(chǎn)銷平衡區(qū)影響效應(yīng)最大,而糧食主銷區(qū)的影響不顯著。相比低技術(shù)創(chuàng)新能力區(qū),高技術(shù)創(chuàng)新能力地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響效應(yīng)最大。

第四,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提升存在門檻效應(yīng),在數(shù)字經(jīng)濟(jì)和技術(shù)創(chuàng)新超過門檻值后,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提升得到較大幅度增強(qiáng)。

(二)政策建議

根據(jù)上述研究結(jié)論,本文提出如下建議。

第一, 夯實(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ),挖掘數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?為農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率增長提供新動能。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)的“硬件”支撐,是推動數(shù)字科技革命新趨勢的戰(zhàn)略選擇。區(qū)塊鏈基礎(chǔ)設(shè)施等是構(gòu)成數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的重要部件,因此要繼續(xù)加大5G網(wǎng)絡(luò)和千兆光網(wǎng)建設(shè)力度,建立完善數(shù)據(jù)要素資源體系,促進(jìn)數(shù)據(jù)高效流通使用,充分激活數(shù)據(jù)要素潛能,釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?不斷解放和發(fā)展數(shù)字生產(chǎn)力,引導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和數(shù)字技術(shù)向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域滲透,優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),推動農(nóng)業(yè)降低碳排放量。

第二, 提高技術(shù)創(chuàng)新能力,利用技術(shù)創(chuàng)新扮演的中介作用,在數(shù)字關(guān)鍵核心技術(shù)方面發(fā)揮獨(dú)特的優(yōu)勢。加強(qiáng)綠色低碳技術(shù)的科技攻關(guān),提高數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)研發(fā)能力,加快布局?jǐn)?shù)字領(lǐng)域前沿技術(shù),提升企業(yè)和個(gè)人利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展,形成更廣泛、更高水平、更有效率的數(shù)字化能力。同時(shí)完善創(chuàng)新體系,建立以企業(yè)為引領(lǐng)的產(chǎn)學(xué)研體系,加強(qiáng)技術(shù)公共服務(wù)平臺建設(shè),深化數(shù)字技術(shù)應(yīng)用,推動技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用創(chuàng)新相互促進(jìn)、良性循環(huán),充分發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新的中介作用,逐步實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的綠色發(fā)展。

第三,針對異質(zhì)性特征,通過實(shí)施差異化數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略,以應(yīng)對不同地區(qū)的異質(zhì)性特征,促進(jìn)和協(xié)調(diào)各地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。東部地區(qū)憑借強(qiáng)大的數(shù)字技術(shù)應(yīng)用能力和創(chuàng)新水平,以及發(fā)達(dá)的數(shù)字產(chǎn)業(yè)等優(yōu)勢,積極匯聚各類資源。此外,該地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施也相對完善,為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ);中部地區(qū)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施尚不完善,數(shù)字技術(shù)水平正處于快速發(fā)展階段;西部地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到數(shù)字技術(shù)應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和創(chuàng)新水平低下的阻礙,落后其他地區(qū)。各地區(qū)要依托本地產(chǎn)業(yè)、資源、政策等優(yōu)勢,因地制宜,探索各具特色的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式,并積極探索東中西部地區(qū)之間有效的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展聯(lián)動機(jī)制,促進(jìn)東中西部地區(qū)的資源稟賦、勞動力等有效結(jié)合,推動形成區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新格局。