摘 要： 【目的/意義】農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展的重要路徑，探討農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響，分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚影響農(nóng)業(yè)碳排放的路徑，為我國實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的低碳發(fā)展和“雙碳”目標(biāo)提供參考?！痉椒?過程】基于2003—2022 年我國31 個省份的面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型，探究農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的非線性影響?！窘Y(jié)果/結(jié)論】研究發(fā)現(xiàn)：（1）農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放存在倒U 型影響，當(dāng)產(chǎn)業(yè)集聚水平較低時，農(nóng)業(yè)碳排放會隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的提高而增加，但當(dāng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平達(dá)到拐點(diǎn)5.820 之后，碳排放量會隨著集聚水平的提高而減少；（2）農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚可以通過區(qū)域農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新來抑制農(nóng)業(yè)碳排放；（3）農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響存在區(qū)域異質(zhì)性，農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放倒U 型影響的拐點(diǎn)小于非農(nóng)業(yè)大省的拐點(diǎn)。鑒于此，提出采取轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式、提升農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平、因地制宜提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平等措施以進(jìn)一步發(fā)揮農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展的正向效應(yīng)。

關(guān)鍵詞： 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚；農(nóng)業(yè)碳排放；倒U 型；農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新

中圖分類號： F323 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號： 1673?5617 （ 2024 ） 04?0024?10

從20 世紀(jì)開始，全球氣候變暖趨勢日益凸顯，全球氣候劇烈變化?？焖侔l(fā)展的農(nóng)業(yè)是引發(fā)氣候變化不可忽略的因素之一。農(nóng)業(yè)碳排放是全球溫室氣體排放的第二大來源，2019 年，我國農(nóng)業(yè)碳排放量為8.3億t，占我國總排放量的7.42%。隨著食物作為人類必需品的消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級加劇，農(nóng)業(yè)碳排放占比會不斷升高，減少農(nóng)業(yè)碳排放更是社會各界迫在眉睫的關(guān)鍵問題。2023 年和2024 年的中央一號文件均明確提出“推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展”“減少農(nóng)業(yè)碳排放”的目標(biāo)。相關(guān)政府還頒布了《農(nóng)業(yè)農(nóng)村減排固碳實(shí)施方案》等一系列文件，著重強(qiáng)調(diào)減少農(nóng)業(yè)碳排放的必要性，并明確了農(nóng)業(yè)農(nóng)村領(lǐng)域在落實(shí)國家“雙碳”目標(biāo)中的主攻方向和重點(diǎn)領(lǐng)域。與此同時，黨的二十大特別強(qiáng)調(diào)要“發(fā)展農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營”，以此為導(dǎo)向，推動我國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)逐步向適度規(guī)模化轉(zhuǎn)型，并逐步呈現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)集聚的顯著特征。理論上，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展的重要路徑。一方面，適度的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚有利于推進(jìn)專業(yè)化生產(chǎn)、基礎(chǔ)設(shè)施共享、先進(jìn)技術(shù)擴(kuò)散，產(chǎn)生正向規(guī)模效應(yīng)，助力農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型；另一方面，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚能提高投入要素的利用率，降低生產(chǎn)資源消耗，助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳減排。但現(xiàn)階段我國農(nóng)業(yè)碳排放量并沒有減少，那么，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚如何影響碳排放？能不能減少碳排放？影響是否存在門檻或拐點(diǎn)？影響路徑是什么？這些都是本文要探索的問題。探討農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響，可為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的低碳發(fā)展和“雙碳”目標(biāo)提供參考與啟示。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)看，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚和農(nóng)業(yè)碳排放的研究主要有以下幾個方面。（1）關(guān)于農(nóng)業(yè)集聚的影響，有的學(xué)者認(rèn)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚可以產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)[1?2]；有的學(xué)者認(rèn)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚有利于發(fā)揮知識溢出效應(yīng)[3?4]；農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚有利于提升區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化分工水平進(jìn)而提高勞動者生產(chǎn)率[5?7] 。（2）關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放測算方法，大部分學(xué)者研究運(yùn)用碳排放系數(shù)法、生命周期法等方法從農(nóng)用物資投入、水稻種植秸稈焚燒和畜禽養(yǎng)殖等方面對農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行測算[8?11]，其中碳排放系數(shù)法因精度高、準(zhǔn)確性強(qiáng)、系數(shù)易得而被廣泛使用。（3）關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放影響因素，大部分學(xué)者主要運(yùn)用Kaya 恒等式變形、對數(shù)平均迪式指數(shù)LMDI 模型、STIRPAT 模型等方法，所涉及的影響因素包括農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模、農(nóng)業(yè)勞動力等[12?14]。（4）關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放影響，相關(guān)學(xué)者的研究結(jié)論并不一致，一部分學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚可以產(chǎn)生規(guī)模集聚效應(yīng)、技術(shù)溢出效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)等，從而能減少碳排放[15?16]；一部分學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚會增加碳排放[17?18]；還有部分學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚與碳排放之間具有非線性關(guān)系[19?21]。例如胡中應(yīng)等[22] 實(shí)證檢驗(yàn)了1998—2012 年農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放的影響，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放總量的影響存在“倒U 型”特征，而與碳排放強(qiáng)度則存在“正N 型”關(guān)系。吳小慧[23] 認(rèn)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與碳排放強(qiáng)度之間存在倒U 型曲線關(guān)系，產(chǎn)業(yè)集聚具有碳減排效應(yīng)。田云等[24] 從空間視角分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)凈碳效應(yīng)的影響，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)凈碳效應(yīng)的影響存在先增加后減少再增加的“正N”型特征。楊琳焱等[25] 基于2011—2020 年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚不僅與本地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放效率之間存在正相關(guān)關(guān)系，還有利于提高鄰近地區(qū)的碳排放效率。楊傳宇等[26] 實(shí)證檢驗(yàn)了2001—2021 年農(nóng)業(yè)專業(yè)化集聚對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)專業(yè)化集聚對農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率存在顯著的正向影響。總體來說，相關(guān)學(xué)者已經(jīng)對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚和農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行了大量的研究并取得了豐富的理論和實(shí)證成果，這為進(jìn)一步研究奠定了堅實(shí)的基礎(chǔ)。但產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放的影響的相關(guān)結(jié)論存在不同程度的顯著差異，一方面，這主要是由于集聚過程中本身所固有的復(fù)雜的影響效應(yīng)會產(chǎn)生不同的環(huán)境外部性；另一方面，相關(guān)研究結(jié)論也會受到農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚和農(nóng)業(yè)碳排放測算方法、研究對象與時間段的選擇等因素選取的影響。所以，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚究竟會如何影響碳排放？本文著眼于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響，先分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放非線性影響的機(jī)制，再通過實(shí)證方法證明兩者之間的非線性關(guān)系，旨在揭示產(chǎn)業(yè)集聚抑制農(nóng)業(yè)碳排放的路徑，以豐富農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚和農(nóng)業(yè)碳排放的相關(guān)研究成果。相關(guān)研究結(jié)論可以為我國現(xiàn)階段推進(jìn)農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展提供一定的依據(jù)和支撐。

1 機(jī)理分析

1.1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的直接影響

在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展初期，農(nóng)業(yè)碳排放仍然可能處于較高水平。首先，由于農(nóng)業(yè)發(fā)展方式相對粗放，其發(fā)展主要依賴于動植物種養(yǎng)規(guī)模的擴(kuò)大以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的大量投入。這種發(fā)展方式促使了對農(nóng)藥、化肥等農(nóng)用物資需求的增長，并伴隨著廢棄物排放量的上升，最終導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)碳排放總量的增加[22]。其次，受制于資金和技術(shù)有限，農(nóng)業(yè)企業(yè)需要投入大量資金和人才去推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的創(chuàng)新，加上區(qū)域內(nèi)農(nóng)戶與企業(yè)之間的交流成本也較高，技術(shù)的擴(kuò)散速度相對較慢。最后，這個階段農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模較小，集聚區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈較短且不夠完整，不足以帶動農(nóng)業(yè)上下游產(chǎn)業(yè)鏈低碳發(fā)展。

當(dāng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展到一定程度時，區(qū)域內(nèi)企業(yè)規(guī)模較大，技術(shù)水平較高，也擁有完善的產(chǎn)業(yè)鏈，這個階段農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會充分發(fā)揮出規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)溢出效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳減排。（1）規(guī)模效應(yīng)。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的規(guī)模效應(yīng)主要表現(xiàn)為促進(jìn)區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施共享與專業(yè)化分工的深化上，通過這些措施來降低生產(chǎn)成本、提高生產(chǎn)效率，從而有效減少單位產(chǎn)品的碳排放。一方面，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大能夠誘發(fā)區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施的共享。大量具有共同需求的農(nóng)戶通過協(xié)商、決策，共同推動生產(chǎn)性公共基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。這一舉措不僅降低了農(nóng)戶的生產(chǎn)成本，而且極大地提高了基礎(chǔ)設(shè)施的利用率，促進(jìn)了資源的優(yōu)化配置和生產(chǎn)效率的提升，使得單位農(nóng)產(chǎn)品的碳排放量趨于下降，從而實(shí)現(xiàn)外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)帶來的減排效應(yīng)。例如集聚區(qū)域內(nèi)企業(yè)和農(nóng)戶可以共同利用機(jī)械化和自動化設(shè)備進(jìn)行收割、播種，這不僅提高生產(chǎn)效率，而且農(nóng)戶大面積作業(yè)還能分?jǐn)傁臋C(jī)械柴油和電力，進(jìn)而減少平均二氧化碳的排放。另一方面，隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度的提升，集聚區(qū)內(nèi)會自然形成更為精細(xì)的專業(yè)化分工。這不僅可以提高整個農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)內(nèi)的生產(chǎn)效率與質(zhì)量，還能激勵專業(yè)化團(tuán)隊(duì)從事農(nóng)業(yè)低碳技術(shù)研究和創(chuàng)新，進(jìn)而減少農(nóng)業(yè)碳排放。例如，推廣新型農(nóng)業(yè)技術(shù)可以減少農(nóng)藥和化肥使用，進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)廢棄物的處理效率，促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳排放的減少。（2）知識溢出效應(yīng)。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)域內(nèi)，地理上的鄰近加快了知識傳播效率、增加了知識傳播路徑、減少了獲取知識的成本，農(nóng)民和企業(yè)之間的信息和知識流動更加充分有效，有助于先進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)的擴(kuò)散傳播與使用，提高區(qū)域整體技術(shù)水平，進(jìn)而推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的創(chuàng)新發(fā)展和低碳轉(zhuǎn)型。

因此，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響并不是單一的促進(jìn)或者制約，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚初期會增加農(nóng)業(yè)碳排放，但隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的不斷發(fā)展，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會減少農(nóng)業(yè)碳排放。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響既存在正向作用，又存在負(fù)向作用，不同的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度對農(nóng)業(yè)碳排放的影響不同?；谝陨侠碚摲治?，本文提出研究假設(shè)1：

H1：農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響存在倒U 型的非線性特征。

1.2 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的間接影響

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚除了直接影響農(nóng)業(yè)碳排放，還可以通過農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新間接影響農(nóng)業(yè)碳排放。（1）從成本角度看，企業(yè)與農(nóng)戶的集聚縮減了距離，提高了知識、信息和技術(shù)在集群區(qū)域的傳播速度，便于創(chuàng)新主體之間的接觸、溝通、互動以及面對面交流。企業(yè)可以較容易地建立技術(shù)聯(lián)系與合作，這降低了企業(yè)、技術(shù)和學(xué)校的搜尋成本和市場交易成本，為企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新提供了良好的環(huán)境。（2）從專業(yè)化分工角度看，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚促進(jìn)了專業(yè)化分工，專業(yè)化分工使得每個企業(yè)可以對自己的領(lǐng)域進(jìn)行深入研究。在自身的領(lǐng)域中，經(jīng)過不斷的學(xué)習(xí)與積累，能夠具備專業(yè)的知識和豐富的經(jīng)驗(yàn)，可以更好地發(fā)現(xiàn)問題并提出創(chuàng)新性的解決辦法，進(jìn)而催生新的技術(shù)發(fā)明。同時，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)域內(nèi)的專業(yè)化分工還能夠構(gòu)建專門從事農(nóng)業(yè)科技研發(fā)的隊(duì)伍，有利于聚集區(qū)域內(nèi)的農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。（3）從人力資本角度看，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會加大集聚區(qū)域?qū)θ瞬诺男枨螅咚刭|(zhì)的人才向集聚區(qū)域流動，這為農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新奠定了良好的基礎(chǔ)。同時，人才在農(nóng)業(yè)集聚區(qū)域內(nèi)集聚也有利于他們頻繁面對面的交流與學(xué)習(xí)，相互學(xué)習(xí)，提高人力資本水平。（4）從競爭效應(yīng)角度看，在面臨被市場淘汰的風(fēng)險和利潤最大化的作用下，企業(yè)對于技術(shù)創(chuàng)新有著更強(qiáng)烈的需求，會持續(xù)地模仿與學(xué)習(xí)同類企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，從而激發(fā)出更多的創(chuàng)造力，對新技術(shù)進(jìn)行更新與升級，增強(qiáng)企業(yè)的競爭優(yōu)勢。所以，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚能夠通過提供良好的技術(shù)創(chuàng)新氛圍和人才隊(duì)伍，加之競爭效應(yīng)的推動，促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。而農(nóng)業(yè)技術(shù)的創(chuàng)新，一是有利于開發(fā)新的能源替代方法，以清潔能源替代化石能源，減少農(nóng)業(yè)化石能源的消耗，從而降低農(nóng)業(yè)碳排放量；二是能夠提高農(nóng)用物資等生產(chǎn)要素的利用率，降低單位農(nóng)產(chǎn)品所耗用的資源，減少碳排放；三是還有利于農(nóng)業(yè)碳排放末端碳捕集、利用與封存技術(shù)的開發(fā)與運(yùn)用，減少農(nóng)業(yè)碳排放。鑒于此，本文提出研究假設(shè)2：

H2：農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚通過農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新降低農(nóng)業(yè)碳排放。

2 研究設(shè)計

2.1 變量選取與數(shù)據(jù)來源

2.1.1 被解釋變量 本文被解釋變量為農(nóng)業(yè)碳排放（ACE）。本文參考了田云等[27]、冉錦成等[9] 和楊思存等[28] 的做法，采用IPCC 發(fā)布的碳排放系數(shù)法，從農(nóng)用物資投入（化肥、農(nóng)藥、農(nóng)用薄膜、農(nóng)用柴油及翻耕、灌溉）產(chǎn)生的碳排放、農(nóng)作物種植造成N2O 的排放和水稻種植過程中CH4 的排放、畜禽養(yǎng)殖中動物腸道發(fā)酵和糞便管理過程所引起的CH4 和N2O 排放以及秸稈焚燒所產(chǎn)生的碳排放等4 方面測算我國31 個省份的農(nóng)業(yè)碳排放量。具體的計算公式如下：

2.1.2 解釋變量 本文的解釋變量為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚（AIA）。當(dāng)前，學(xué)術(shù)界對產(chǎn)業(yè)集聚的測算主要有行業(yè)集中度、基尼系數(shù)、空間集聚指數(shù)、區(qū)位熵等方法。本文基于數(shù)據(jù)的可得性以及對消除區(qū)域規(guī)模差異因素的考量，采取區(qū)位熵衡量農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度。

2.1.3 控制變量 參考以往研究[24，31-32] 的做法，本文選擇了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（AED）、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（AIS）、農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率（ALP）、農(nóng)業(yè)公共投資（API）和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平（AML）等5 個變量作為控制變量。其中，本文用農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值比第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的比值表示農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（AED）。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低會影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平，進(jìn)而影響到農(nóng)業(yè)碳排放。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（AIS）以種植業(yè)和畜牧業(yè)產(chǎn)值之和占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比重表示。與林業(yè)、漁業(yè)對比，畜牧業(yè)與種植產(chǎn)業(yè)在農(nóng)業(yè)中能源耗用與碳排放所占比重比較大，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值一定的狀況下，畜牧業(yè)與種植產(chǎn)業(yè)所占比例愈大，則農(nóng)業(yè)碳排放量也會愈大。農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率（ALP）用第一產(chǎn)業(yè)增加值與第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的比來衡量，農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率的提高會減少農(nóng)業(yè)碳排放。農(nóng)業(yè)公共投資（API）采用農(nóng)林牧漁固定資產(chǎn)投資額來度量。農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平（AML）以農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力來表示，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提高會提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，從而減少農(nóng)業(yè)碳排放，但農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展也會增加能源消耗，進(jìn)而增加農(nóng)業(yè)碳排放。

2.1.4 中介變量 本文的中介變量為農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新（ATI）。本文參考陳娟等[33] 的做法，采用國內(nèi)農(nóng)林牧漁業(yè)發(fā)明、實(shí)用新型專利授權(quán)數(shù)來表示農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。發(fā)明、實(shí)用新型專利授權(quán)數(shù)能直接有效衡量一個地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新水平。

2.1.5 數(shù)據(jù)來源 本文選取2003—2022 年中國31 個省份的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。31 個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）即河北、山西、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、海南、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、內(nèi)蒙古、廣西、西藏、寧夏、新疆、北京、上海、天津、重慶。所有數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。表6 為描述性統(tǒng)計結(jié)果。

2.2 模型選擇

為了檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的非線性影響，本文參考趙凡等[34] 的做法，在模型中加入農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的二次項(xiàng)。具體的模型如下：

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)集聚能否通過農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新間接影響農(nóng)業(yè)碳排放，本文借助逐步回歸法進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，中介效應(yīng)模型設(shè)定如下：

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 基準(zhǔn)回歸分析

本文基于豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果，拒絕了原假設(shè)，選用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析（表7）。其中，模型（1）和模型（2）分別是未加入和加入控制變量的回歸結(jié)果。可以看出，無論是否加入控制變量，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)都在5% 的置信水平下顯著，一次項(xiàng)系數(shù)為正，二次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放有顯著的倒“U”型影響，這驗(yàn)證了研究假設(shè)1。當(dāng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平較低時，農(nóng)業(yè)的發(fā)展主要依賴動植物種養(yǎng)數(shù)量的增加和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的大量投入，所以農(nóng)業(yè)碳排放會隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的提高而增加，當(dāng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平達(dá)到拐點(diǎn)之后，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會充分發(fā)揮出規(guī)模效應(yīng)和技術(shù)溢出效應(yīng)，碳排放量會隨著集聚水平的提高而減少。加入控制變量后，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)為0.710，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚二次項(xiàng)的系數(shù)為－0.061，根據(jù)回歸結(jié)果及拋物線拐點(diǎn)計算公式（－B1/2B2），可以求出農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的拐點(diǎn)為5.820。這意味著在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平達(dá)到5.820 之前，農(nóng)業(yè)碳排放量隨產(chǎn)業(yè)集聚水平的提高而提高；當(dāng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平超過5.820 后，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的提高有利于減少農(nóng)業(yè)碳排放。2022 年，我國31 個省份的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平都低于5.820，處于倒“U”型曲線的左邊。這表明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的積極影響還有待進(jìn)一步激發(fā)，現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)碳排放量會隨產(chǎn)業(yè)集聚水平的提高而提高?？梢?，未來一段時間，我國仍然會面臨較大的農(nóng)業(yè)碳排放壓力，要繼續(xù)推進(jìn)農(nóng)業(yè)規(guī)?；l(fā)展，提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平，才能跨越產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放影響的拐點(diǎn)，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集聚的積極作用，減少農(nóng)業(yè)碳排放量。

同時，各控制變量對農(nóng)業(yè)碳排放的作用均較為顯著。其中，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對農(nóng)業(yè)碳排放存在顯著正向作用，說明當(dāng)前農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來了碳排放量的增加。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)為正，且通過1% 的顯著性水平檢驗(yàn)，表明畜牧業(yè)和種植業(yè)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的總比越大，農(nóng)業(yè)碳排放量越大。農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的系數(shù)在1% 的顯著性水平下為正，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平對農(nóng)業(yè)碳排放有顯著的促進(jìn)作用。這可能是因?yàn)榻陙砦覀儑掖罅ν七M(jìn)機(jī)械化，但因?yàn)檗r(nóng)機(jī)產(chǎn)品總體質(zhì)量不高，農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)效率不高，農(nóng)業(yè)機(jī)械油耗較高，農(nóng)業(yè)機(jī)械的性能還有待優(yōu)化等，所以農(nóng)業(yè)機(jī)械化會導(dǎo)致增加碳排放量。農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和農(nóng)業(yè)公共投資對農(nóng)業(yè)碳排放存在顯著負(fù)相關(guān)效應(yīng)，并且通過1% 的顯著性水平檢驗(yàn)，說明提高農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率和增加農(nóng)業(yè)公共投資有利于農(nóng)業(yè)碳減排。

3.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了確保計算結(jié)果的穩(wěn)健性，采用utest 檢驗(yàn)對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放影響的“U”型特征再次進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表8 所示。由表8 可知，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響存在“U”型特征且在1% 顯著性水平下通過檢驗(yàn)，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的拐點(diǎn)為5.857，與前面根據(jù)固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果計算出來的拐點(diǎn)接近，研究結(jié)論穩(wěn)健。

3.3 內(nèi)生性檢驗(yàn)

為解決遺漏變量以及解釋變量與被解釋變量互為因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文選取工具變量法進(jìn)行處理。選擇核心解釋變量農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的滯后1 期和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚平方項(xiàng)的滯后1 期作為工具變量進(jìn)行兩階段最小二乘法回歸。因?yàn)樯弦黄诘霓r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平會影響當(dāng)期的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平，而當(dāng)期農(nóng)業(yè)碳排放不會影響上一期的農(nóng)業(yè)碳排放?；貧w結(jié)果如表9 所示，可以看到工具變量農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的滯后1 期和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚平方項(xiàng)的滯后1 期都通過了1% 的顯著性檢驗(yàn)，并且第一階段F 統(tǒng)計量遠(yuǎn)大于10， Wald 統(tǒng)計量為1440.04，遠(yuǎn)大于弱工具變量10% 臨界值7.03，顯著拒絕弱工具變量假設(shè)，工具變量有效。第二階段回歸結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)為0.795，二次項(xiàng)系數(shù)為－0.066，且都通過1% 的顯著性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果中各系數(shù)的正負(fù)向及顯著度均與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果基本一致，表明在控制內(nèi)生性問題后，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響依然存在倒“U”型特征，這再次驗(yàn)證了研究假設(shè)1。

3.4 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

通過前文機(jī)理分析可知，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚可能通過農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響農(nóng)業(yè)碳排放，所以利用中介效應(yīng)模型進(jìn)行檢驗(yàn)（表10）。從回歸結(jié)果看，農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新通過了中介效應(yīng)檢驗(yàn)。在模型（1）中，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)為0.287，且通過了10% 的顯著性檢驗(yàn)，這說明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚有利于農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。在模型（2）中，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的一次項(xiàng)顯著為正，二次項(xiàng)顯著為負(fù)，表明在考慮農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響下，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響仍存在倒“U”特征，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的一次項(xiàng)、二次項(xiàng)系數(shù)的絕對值小于其在不考慮中介變量下的系數(shù)，且農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對農(nóng)業(yè)碳排放的影響顯著為負(fù)，這表明農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與碳排放之間發(fā)揮著中介作用，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的碳減排效應(yīng)會有一部分通過農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新來實(shí)現(xiàn)。在考慮農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響下，產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)碳排放倒“U”型關(guān)系的拐點(diǎn)為6.036，這高于不考慮中介變量影響下的拐點(diǎn)值，說明技術(shù)創(chuàng)新會推遲產(chǎn)業(yè)集聚對碳排放產(chǎn)生抑制效應(yīng)階段的到來。

3.5 異質(zhì)性檢驗(yàn)

我國幅員遼闊，各省份的自然資源稟賦和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較大差異，不同區(qū)域間農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響可能存在異質(zhì)性。為此，本文依據(jù)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重高低[35]，將我國這31個省份劃分為農(nóng)業(yè)大省和非農(nóng)業(yè)大省。即農(nóng)業(yè)大省其農(nóng)業(yè)產(chǎn)值在國民經(jīng)濟(jì)中所占份額較高，糧食和重要農(nóng)產(chǎn)品供給保障能力強(qiáng)，在國家農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展中扮演著重要角色。分區(qū)域回歸結(jié)果如表11 所示，產(chǎn)業(yè)集聚的一次項(xiàng)和二次項(xiàng)系數(shù)都通過顯著性檢驗(yàn)，并且一次項(xiàng)系數(shù)為正，二次項(xiàng)系數(shù)為負(fù)。農(nóng)業(yè)大省和非農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放均存在倒“U”型的影響，這與全國層面的回歸結(jié)論一致，再一次驗(yàn)證了研究假設(shè)1。但是，農(nóng)業(yè)大省產(chǎn)業(yè)集聚系數(shù)為2.261，產(chǎn)業(yè)集聚二次項(xiàng)的系數(shù)為－0.378，計算可得倒U 型曲線的拐點(diǎn)為2.990。非農(nóng)業(yè)大省集聚系數(shù)為0.660，產(chǎn)業(yè)集聚二次項(xiàng)的系數(shù)為－0.023，可計算倒“U”型曲線的拐點(diǎn)為14.348，因此可見農(nóng)業(yè)大省的拐點(diǎn)小于非農(nóng)業(yè)大省的拐點(diǎn)，這也表明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響具有明顯的區(qū)域異質(zhì)性。對于非農(nóng)業(yè)大省，現(xiàn)階段其農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平與其拐點(diǎn)差距較大，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚要對農(nóng)業(yè)碳排放產(chǎn)生積極影響需要一段時間，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的積極影響也還有待進(jìn)一步激發(fā)。而對于農(nóng)業(yè)大省來說，現(xiàn)階段其農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平接近或超過其拐點(diǎn)，這些省份農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚將要或已經(jīng)對農(nóng)業(yè)碳排放產(chǎn)生積極影響。這可能是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)大省往往農(nóng)業(yè)規(guī)模較大，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平較為發(fā)達(dá)，農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平和現(xiàn)代化水平也較高。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文以我國31 個省份2003—2022 年省級面板數(shù)據(jù)為樣本，分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的非線性影響，主要結(jié)論如下。（1）農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放存在倒“U”型影響，這一結(jié)論在內(nèi)生性處理和utest 檢驗(yàn)后依然成立。當(dāng)產(chǎn)業(yè)集聚水平較低時，農(nóng)業(yè)碳排放隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的提高而增加，當(dāng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平達(dá)到拐點(diǎn)5.820 之后，碳排放量會隨著集聚水平的提高而減少。（2）通過中介效應(yīng)回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與碳排放之間發(fā)揮著中介作用，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會促進(jìn)區(qū)域農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)而抑制農(nóng)業(yè)碳排放。（3）農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放的影響具有明顯的區(qū)域異質(zhì)性，農(nóng)業(yè)大省和非農(nóng)業(yè)大省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放均存在倒“U”型的影響，但農(nóng)業(yè)大省的拐點(diǎn)小于非農(nóng)業(yè)大省的拐點(diǎn)。對于非農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的積極影響也還有待進(jìn)一步激發(fā)。對于農(nóng)業(yè)大省，現(xiàn)階段其農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平接近拐點(diǎn)，農(nóng)業(yè)碳排放量將隨集聚水平的提高而減少。

4.2 政策建議

4.2.1 轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)低碳轉(zhuǎn)型 農(nóng)藥、農(nóng)膜等農(nóng)用物資的使用以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)廢棄物等都會產(chǎn)生農(nóng)業(yè)碳排放，所以依靠大量資源投入的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式會造成資源浪費(fèi)和環(huán)境污染等，因此，要轉(zhuǎn)變高投入和高消耗的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式低碳轉(zhuǎn)型。首先，要提高農(nóng)用物資的利用效率，減少農(nóng)藥、農(nóng)膜等的使用。如可以利用精準(zhǔn)農(nóng)藥噴灑技術(shù)，減少農(nóng)藥的浪費(fèi)和濫用，推進(jìn)化肥農(nóng)藥減量增效。其次，要加強(qiáng)農(nóng)業(yè)廢棄物的監(jiān)管和再利用。如建立農(nóng)業(yè)廢棄物分類回收點(diǎn)，將廢棄農(nóng)膜回收再利用，把畜禽糞便制成生物有機(jī)肥等。最后，要提高農(nóng)民的環(huán)保意識。政府要加大環(huán)保宣傳力度，向農(nóng)民普及環(huán)保知識，引導(dǎo)他們樹立綠色觀念。

4.2.2 提升農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平，重視農(nóng)業(yè)技術(shù)的碳減排效應(yīng) 前文已經(jīng)論證農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚會通過促進(jìn)區(qū)域農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新來抑制農(nóng)業(yè)碳排放。所以要加大對農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域的投資，加強(qiáng)對低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)的研發(fā)力度，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的正向積極作用。首先，要營造良好的技術(shù)創(chuàng)新環(huán)境，政府可以給予財政、金融、稅收、保險等政策補(bǔ)貼，激勵社會資本投資農(nóng)業(yè)，同時通過對新技術(shù)給予專利保護(hù)、完善知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度等促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。其次，要促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作，企業(yè)要與高校、科研等單位進(jìn)行技術(shù)合作。最后，要引導(dǎo)農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用。要培養(yǎng)企業(yè)、農(nóng)民的低碳環(huán)保意識，宣傳推廣低碳技術(shù)，加強(qiáng)對農(nóng)民的技能培訓(xùn)，對使用低碳技術(shù)的企業(yè)和農(nóng)民進(jìn)行補(bǔ)貼等，利用農(nóng)業(yè)低碳技術(shù)來實(shí)現(xiàn)碳減排。

4.2.3 因地制宜提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平，發(fā)揮集聚優(yōu)勢 由實(shí)證結(jié)果可知農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對農(nóng)業(yè)碳排放有先促進(jìn)后抑制的倒“U”型影響，并且影響具有明顯的區(qū)域異質(zhì)性。當(dāng)前我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚處于發(fā)展初期，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平較低。對于農(nóng)業(yè)大省，其往往是平原地區(qū)，擁有土地遼闊集中和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平較高的優(yōu)勢，所以應(yīng)該發(fā)揮優(yōu)勢，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)適度規(guī)模化發(fā)展，塑造區(qū)域品牌，培育區(qū)域特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚。對于非農(nóng)業(yè)大省，其可能沒有像農(nóng)業(yè)大省那樣擁有土地集中的優(yōu)勢，但擁有其他優(yōu)越的自然資源和市場環(huán)境等優(yōu)勢，如福建安溪茶產(chǎn)業(yè)集群的形成就是氣候溫和、雨量充沛的自然環(huán)境和政府推動等因素共同推進(jìn)的結(jié)果。所以無論是農(nóng)業(yè)大省還是非農(nóng)業(yè)大省，都要通過農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚推動農(nóng)業(yè)向適度規(guī)模化的方向轉(zhuǎn)變，建立和培育區(qū)域特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚，促進(jìn)各種類型的農(nóng)業(yè)集聚，跨越集聚初期農(nóng)業(yè)發(fā)展主要依賴動植物種養(yǎng)數(shù)量增加和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素大量投入的階段，充分發(fā)揮集聚規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)溢出效應(yīng)等優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型。

5 結(jié)語

雖然本文對已有的研究進(jìn)行了一定的拓展，但是仍然存在一些不足，如使用的面板數(shù)據(jù)只能深入到省域?qū)用?，?shù)據(jù)相對來說還不夠充分細(xì)致，忽略了氣候條件、土壤情況等其他會影響農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素，以至內(nèi)生性難以完全消除等。