農(nóng)業(yè)財(cái)政支出影響農(nóng)田利用碳排放的區(qū)域差異研究

吳偉偉

（南昌大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，南昌 330031）

農(nóng)業(yè)財(cái)政支出影響農(nóng)田利用碳排放的區(qū)域差異研究

吳偉偉

（南昌大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，南昌 330031）

農(nóng)田利用碳排放是農(nóng)業(yè)碳排放的主要碳源之一，測(cè)算了各省農(nóng)田利用碳排放量，分析了農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)田利用碳排放的影響機(jī)制，基于2000—2014年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，在考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)產(chǎn)品種植結(jié)構(gòu)的區(qū)域差異基礎(chǔ)之上，實(shí)證分析了農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)田利用碳排放的影響效果。研究結(jié)果表明：農(nóng)業(yè)財(cái)政支出顯著地提高了單位播種面積農(nóng)田利用碳排放，該影響的區(qū)域差異僅與農(nóng)產(chǎn)品種植結(jié)構(gòu)相關(guān)，在以種植玉米為主的地區(qū)最顯著，其次是以種植水稻或小麥為主的地區(qū)；農(nóng)業(yè)財(cái)政支出有利于降低農(nóng)田利用碳排放強(qiáng)度，減排效應(yīng)的區(qū)域差異與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)產(chǎn)品種植結(jié)構(gòu)均相關(guān)，在東部地區(qū)和以種植玉米為主的地區(qū)最強(qiáng)，其次是中西部地區(qū)和以種植水稻或小麥為主的地區(qū)。為提升農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的碳減排效果，應(yīng)優(yōu)化財(cái)政支出偏向，提高政策與當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)資源稟賦的耦合程度。

農(nóng)業(yè)財(cái)政支出；農(nóng)田利用碳排放；固定效應(yīng)模型；區(qū)域差異

中國(guó)是個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，農(nóng)業(yè)碳排放占全國(guó)溫室氣體排放總量的比例較大［1］。近年來(lái)，在農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的背景下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式和農(nóng)業(yè)要素投入結(jié)構(gòu)逐漸發(fā)生變化，農(nóng)業(yè)碳排放總量處于上升趨勢(shì)。農(nóng)業(yè)碳排放碳源較多，包括農(nóng)田利用碳排放、種植業(yè)碳排放、稻田碳排放、秸稈碳排放和牲畜養(yǎng)殖碳排放等，全國(guó)來(lái)看，2014年農(nóng)田利用碳排放占四項(xiàng)主要農(nóng)業(yè)碳排放總量（包括農(nóng)田利用碳排放、稻田碳排放、秸稈碳排放和牲畜養(yǎng)殖碳排放）之比為25%左右，占人為源碳排放總量的30%左右［2］，減少農(nóng)田利用碳排放可以有效控制農(nóng)業(yè)碳排放總量和碳排放強(qiáng)度。2006年全面取消農(nóng)業(yè)稅之后，中國(guó)農(nóng)業(yè)政策向“多予少取”的方向轉(zhuǎn)變［3］，中央和各級(jí)地方政府均提高了支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的力度，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出規(guī)模逐年擴(kuò)大，依據(jù)《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》相關(guān)年份的數(shù)據(jù)計(jì)算，2014年國(guó)家用于支持農(nóng)業(yè)發(fā)展的財(cái)政支出為5 816.6億元（人民幣，下同），是2000年的7倍多，對(duì)推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式變革發(fā)揮了重要作用。2016年11月，國(guó)家發(fā)布了《建立以綠色生態(tài)為導(dǎo)向的農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼制度改革方案》，旨在建立環(huán)境友好型的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，分析農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)田利用碳排放的影響有利于認(rèn)識(shí)當(dāng)前農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的碳減排效應(yīng)，為政府制定農(nóng)業(yè)碳減排財(cái)政支持政策提供理論借鑒。

影響農(nóng)業(yè)碳排放的因素復(fù)雜，相關(guān)研究重點(diǎn)關(guān)注以下幾方面：（1）農(nóng)業(yè)技術(shù)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的影響。如楊鈞［4］認(rèn)為農(nóng)業(yè)技術(shù)水平雖然可以提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，但也提高了增加農(nóng)業(yè)碳排放量的農(nóng)業(yè)要素投入，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步顯著增加了農(nóng)業(yè)碳排放量，但降低了農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度。魯釗陽(yáng)［5］研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步會(huì)影響農(nóng)業(yè)碳排放量、排放效率和碳排放結(jié)構(gòu)，有助于減少農(nóng)業(yè)碳排放。王惠等［6］認(rèn)為提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率可以有效減少農(nóng)業(yè)碳排放，但是存在門(mén)檻效應(yīng)。（2）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的影響。如張小潔等［7］研究發(fā)現(xiàn)土地規(guī)?；?jīng)營(yíng)有利于改變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)要素組合方式和合理配置農(nóng)業(yè)要素，直接或間接影響農(nóng)業(yè)碳排放，胡中應(yīng)等［8］認(rèn)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚帶來(lái)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，影響能源利用效率，農(nóng)業(yè)碳排放量、碳排放強(qiáng)度會(huì)隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚分別呈現(xiàn)出“倒U型”和“正N型”特征。（3）勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移和城鎮(zhèn)化的影響。如武春桃［9］研究發(fā)現(xiàn)，總體上城鎮(zhèn)化有助于降低中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放，但與城鎮(zhèn)化方式相關(guān)，就業(yè)城鎮(zhèn)化在西部地區(qū)有利于降低農(nóng)業(yè)碳排放，在中部地區(qū)增加了農(nóng)業(yè)碳排放，在東部地區(qū)的影響則不確定。

多數(shù)已有研究將不同類(lèi)別的農(nóng)業(yè)碳排放置于同一理論框架下分析，未充分考慮農(nóng)田利用碳排放的具體特征和差異化影響因素。在中國(guó)農(nóng)業(yè)政策發(fā)生重大轉(zhuǎn)向之后，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式變革發(fā)揮的作用不可小覷，其影響農(nóng)田利用碳排放的研究應(yīng)該得到重視，以便更全面獲知農(nóng)業(yè)支持政策對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響。

1 農(nóng)田利用碳排放測(cè)算

測(cè)算農(nóng)業(yè)碳排放主要遵循兩種思路：一為投入產(chǎn)出法（IO）；二為生命周期評(píng)價(jià)法（LCA）［10］。投入產(chǎn)出法大多用于測(cè)算能源消耗碳排放，要求比較精確且連續(xù)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，計(jì)算過(guò)程復(fù)雜。相比之下，生命周期法只需確定碳排放活動(dòng)和相應(yīng)的碳排放系數(shù)，計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單，結(jié)果可靠。本研究遵循第二種測(cè)算思路，測(cè)算公式為：

其中，T為農(nóng)田利用碳排放總量，Qi為農(nóng)田利用中每類(lèi)碳源的數(shù)量，θi為各類(lèi)碳源對(duì)應(yīng)的碳排放系數(shù)。本研究測(cè)算的農(nóng)田利用碳排放源包括：化肥、農(nóng)膜、柴油、農(nóng)藥、翻耕、灌溉，碳排放系數(shù)分別來(lái)源于IPCC2006、IREEA、美國(guó)橡樹(shù)嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室等研究機(jī)構(gòu)測(cè)算的結(jié)果［11-12］。為剔除農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的影響，在測(cè)算農(nóng)田利用碳排放總量的基礎(chǔ)上，分別計(jì)算了單位播種面積農(nóng)田利用碳排放（C1）和農(nóng)田利用碳排放強(qiáng)度（C2），計(jì)算公式為：C1＝農(nóng)田利用碳排放總量／農(nóng)作物播種面積；C2＝農(nóng)田利用碳排放總量／農(nóng)業(yè)增加值，農(nóng)業(yè)增加值不包括林業(yè)、牧業(yè)和漁業(yè)三者的產(chǎn)值。相對(duì)于總量指標(biāo)，單位播種面積和單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的均量碳排放指標(biāo)更能體現(xiàn)碳排放績(jī)效，較好地表征農(nóng)業(yè)發(fā)展的環(huán)境成本。所有數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料》等數(shù)據(jù)庫(kù)，后文不再說(shuō)明。表1為測(cè)算結(jié)果的描述性統(tǒng)計(jì)分析。

表1 農(nóng)田利用碳排放測(cè)算結(jié)果描述性統(tǒng)計(jì)Table 1 Descriptive statistics of carbon em issions from farm land use

（續(xù)表1）

2 農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)田利用碳排放的影響機(jī)制

農(nóng)田利用產(chǎn)生的碳排放主要源于3方面：農(nóng)業(yè)要素投入產(chǎn)生的碳排放、農(nóng)地翻耕產(chǎn)生的碳排放和能源利用產(chǎn)生的碳排放。農(nóng)田利用同時(shí)具備碳“源”和碳“匯”功能［13-14］：一方面，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式變革過(guò)程中，包括農(nóng)業(yè)機(jī)械、農(nóng)藥和化肥在內(nèi)的農(nóng)業(yè)資本要素投入數(shù)量遞增，比傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)要素帶來(lái)更多碳排放量，增加碳排放源數(shù)量；另一方面，保護(hù)性的農(nóng)田利用方式、農(nóng)田整治可能將二氧化碳等溫室氣體固定在土壤和植被中，增強(qiáng)農(nóng)田的碳匯功能。

首先，從農(nóng)田利用的碳源功能來(lái)看，2006年之后的農(nóng)業(yè)財(cái)政支出增強(qiáng)了對(duì)鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型和改善農(nóng)業(yè)要素投入結(jié)構(gòu)的補(bǔ)貼力度，如種糧直補(bǔ)、農(nóng)業(yè)機(jī)械補(bǔ)貼、農(nóng)資綜合補(bǔ)貼等，極大地鼓勵(lì)了農(nóng)業(yè)資本要素投入，提高了農(nóng)業(yè)能源消耗。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2007年四項(xiàng)農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼為513.6億元，2012年增加到1 643億元，占支持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)財(cái)政支出的比重由28.5%增加到34.3%，補(bǔ)貼力度逐年增強(qiáng)。與此同時(shí)，在農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大的背景下，土地規(guī)?；?jīng)營(yíng)占比越來(lái)越高，增強(qiáng)了農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)資本要素投入的激勵(lì)效應(yīng)。其次，從增強(qiáng)農(nóng)田利用的碳匯功能和農(nóng)業(yè)碳減排來(lái)看，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)于改善農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施、退耕還林和保護(hù)性農(nóng)田耕作等方面發(fā)揮促進(jìn)作用。農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步有顯著的促進(jìn)作用，可以通過(guò)提高農(nóng)業(yè)投入要素的利用效率，節(jié)約要素投入數(shù)量，減少單位土地面積上的碳排放量。中國(guó)屬于典型的人多地少國(guó)家，人均農(nóng)業(yè)資源稀缺，在農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移到工業(yè)部門(mén)之后，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出有利于鼓勵(lì)與農(nóng)業(yè)資源稟賦相耦合的農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，提高了勞動(dòng)力節(jié)約型和土地節(jié)約型農(nóng)業(yè)資本要素的使用效率，也提高了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率。因此，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出通過(guò)影響農(nóng)田利用方式、農(nóng)業(yè)要素投入結(jié)構(gòu)和利用效率影響農(nóng)田利用的碳源和碳匯功能，綜合效應(yīng)取決于兩者之和。

中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)資源稟賦存在顯著的區(qū)域差異，不同農(nóng)業(yè)區(qū)域農(nóng)業(yè)技術(shù)水平、農(nóng)產(chǎn)品種植結(jié)構(gòu)和農(nóng)田利用方式差別較大。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的東部地區(qū)，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)高于中西部地區(qū)，當(dāng)?shù)剞r(nóng)村勞動(dòng)力可以獲得更多就近非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)田利用方式和農(nóng)田利用碳排放的影響可能不同于中西部地區(qū)。同樣，由于地形地貌的差異，農(nóng)產(chǎn)品種植結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)要素替代成本不同，相比之下，在平原占土地總面積比例較高的華北和東北地區(qū)，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出更有利于增加農(nóng)業(yè)機(jī)械投入，在以山地或丘陵為主的南方地區(qū)，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出更有利于增加化肥和農(nóng)藥等農(nóng)業(yè)要素投入。因此，考慮到農(nóng)業(yè)資源稟賦的區(qū)域差異，可以預(yù)測(cè)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)田利用碳排放的影響將會(huì)有所不同。

3 實(shí)證分析

3.1 分析方法

3.1.1 變量選擇

本研究的被解釋變量為單位播種面積農(nóng)田利用碳排放（C1）和農(nóng)田利用碳排放強(qiáng)度（C2），核心解釋變量為農(nóng)業(yè)財(cái)政支出（finance），借鑒陳飛等［15］的研究，用農(nóng)業(yè)財(cái)政支出占地方財(cái)政預(yù)算總支出之比表示，計(jì)量模型中的控制變量包括：（1）實(shí)際務(wù)農(nóng)勞動(dòng)力人數(shù)（labor），在農(nóng)業(yè)相對(duì)收益下降和工業(yè)部門(mén)擴(kuò)張的背景下，農(nóng)村剩余勞動(dòng)力大規(guī)模轉(zhuǎn)移到城市，尤其是在2000年之后，農(nóng)村勞動(dòng)力由絕對(duì)剩余向相對(duì)剩余轉(zhuǎn)變，在農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格上漲的激勵(lì)下，農(nóng)業(yè)資本要素投入量顯著增加，改變了傳統(tǒng)以勞動(dòng)力投入為主的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，對(duì)農(nóng)田利用碳排放產(chǎn)生影響。（2）單位播種面積農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資（investment），該指標(biāo)決定了農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平，完善的農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施有助于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，降低能源消耗和要素投入，減少農(nóng)業(yè)碳排放。（3）農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重（pro），該指標(biāo)體現(xiàn)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占比越高的地區(qū)，第二和第三產(chǎn)業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)相對(duì)低，工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)的程度可能有限，影響傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式的變革。（4）城鎮(zhèn)化率（urate），以城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝谝?guī)模的比例表征。（5）地區(qū)虛擬變量。為體現(xiàn)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)田利用碳排放影響的區(qū)域差異，在回歸分析中，加入表示地區(qū)的虛擬變量與農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的交互項(xiàng)。由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的特殊性，刪除了北京、天津、上海、西藏和青海的數(shù)據(jù)，可用數(shù)據(jù)來(lái)源于26個(gè)省級(jí)行政區(qū)。從兩個(gè)維度考查區(qū)域差異性：一為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。以西部地區(qū)作為對(duì)照組，east表示東部地區(qū)，middle表示中部地區(qū)，參考國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的統(tǒng)計(jì)口徑，東部地區(qū)包括河北、遼寧、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南，中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、新疆；二為農(nóng)產(chǎn)品種植結(jié)構(gòu)，以此表征農(nóng)業(yè)資源稟賦的區(qū)域差異。根據(jù)糧食作物播種面積的構(gòu)成，將所有省份分為以種植稻谷為主、以種植小麥為主和以種植玉米為主三類(lèi)，rice表示以種植稻谷為主的地區(qū)，包括江蘇、浙江、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川；wheat表示以種植小麥為主的地區(qū)，包括安徽、山東、河南、甘肅、新疆；以種植玉米為主的地區(qū)為參照組，包括河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、貴州、云南、陜西、寧夏。

3.1.2 數(shù)據(jù)與基準(zhǔn)計(jì)量模型

計(jì)量分析所用數(shù)據(jù)為2000—2014年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，橫截面包括26個(gè)省級(jí)行政區(qū)，樣本觀測(cè)值為390。為使數(shù)據(jù)更平穩(wěn)，提高參數(shù)估計(jì)效果，取各變量原始數(shù)據(jù)的自然對(duì)數(shù)值，基準(zhǔn)計(jì)量模型為：

模型中，下標(biāo)n＝1、2，分別表示單位播種面積農(nóng)田利用碳排放（C1）和農(nóng)田利用碳排放強(qiáng)度（C2），i、t、k分別為橫截面數(shù)量、時(shí)間跨度及控制變量個(gè)數(shù)。financeit為農(nóng)業(yè)財(cái)政支出，xit為包括實(shí)際務(wù)農(nóng)勞動(dòng)力人數(shù)在內(nèi)的所有控制變量，uit為截距項(xiàng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

3.2 計(jì)量模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果分析

根據(jù)各計(jì)量模型的豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果（表2和表3），使用固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型，為消除異方差，利用廣義最小二乘法（GLS）估計(jì)模型參數(shù)，所有回歸分析過(guò)程通過(guò)Stata軟件實(shí)現(xiàn)。

表2 以單位播種面積農(nóng)田利用碳排放為被解釋變量的參數(shù)估計(jì)結(jié)果Table 2 The results of parameter estimation using agricultural carbon em issions from farm land use per sown area as the dependent variable

3.2.1 農(nóng)業(yè)財(cái)政支出影響單位播種面積農(nóng)田利用碳排放的回歸結(jié)果分析

在不考慮區(qū)域差異的計(jì)量模型中（模型1），農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的參數(shù)估計(jì)結(jié)果在1%的顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn)，變量系數(shù)為正，說(shuō)明農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)單位播種面積農(nóng)田利用碳排放產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出增加10%，碳排放量將增加1.29%，這主要是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)財(cái)政支出提高了農(nóng)業(yè)資本要素投入，比如農(nóng)業(yè)機(jī)械、化肥和農(nóng)藥等，從而導(dǎo)致單位播種面積上的農(nóng)田利用碳排放量增加。考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異之后的計(jì)量模型（模型2）參數(shù)估計(jì)結(jié)果與模型1不存在顯著差異，地區(qū)虛擬變量與農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的交互項(xiàng)參數(shù)估計(jì)結(jié)果均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明在東部、中部和西部三大區(qū)域，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)單位播種面積農(nóng)田利用碳排放的影響不存在差異，兩者的因果關(guān)系與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平無(wú)關(guān)。在考慮種植結(jié)構(gòu)差異的計(jì)量模型中（模型3），模型整體擬合度有所提高，地區(qū)虛擬變量與農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的交互項(xiàng)參數(shù)估計(jì)結(jié)果分別在5%和1%的顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)單位播種面積農(nóng)田利用碳排放的影響與農(nóng)產(chǎn)品種植結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，交互項(xiàng)的系數(shù)值均為負(fù)值，說(shuō)明該影響在以種植玉米為主的區(qū)域，其次是以種植水稻為主的地區(qū)，最后是以種植小麥為主的地區(qū)。農(nóng)業(yè)財(cái)政支出增加10%，在三個(gè)地區(qū)帶來(lái)的碳排放增量分別為2.02%、1.24%和0.5%，另外，3個(gè)模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果均顯示，農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的非農(nóng)化有利于減少單位播種面積農(nóng)田利用碳排放，而城鎮(zhèn)化提高了農(nóng)田利用碳排放。

表3 以農(nóng)田利用碳排放強(qiáng)度為被解釋變量的參數(shù)估計(jì)結(jié)果Table 3 The results of parameter estimation using the carbon em ission intensity from farm land use as the dependent variable

3.2.2 農(nóng)業(yè)財(cái)政支出影響農(nóng)田利用碳排放強(qiáng)度的回歸結(jié)果分析

農(nóng)田利用碳排放強(qiáng)度體現(xiàn)的是單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值所釋放的碳排放，其經(jīng)濟(jì)學(xué)含義不同于單位播種面積農(nóng)業(yè)碳排放，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)兩者的影響可能存在差異。在不考慮區(qū)域差異的計(jì)量模型中（模型4），農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的參數(shù)估計(jì)結(jié)果在1%的顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn)，系數(shù)值為負(fù)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)財(cái)政支出有利于降低農(nóng)田利用碳排放強(qiáng)度，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出增加10%，單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值帶來(lái)的碳排放減少3.13%，有利于降低農(nóng)業(yè)發(fā)展的環(huán)境成本。考慮區(qū)域差異之后的計(jì)量模型整體上擬合度有所提高，在考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的計(jì)量模型中（模型5），農(nóng)業(yè)財(cái)政支出與東部地區(qū)交互項(xiàng)的系數(shù)值顯著為負(fù)，與中部地區(qū)交互項(xiàng)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的東部地區(qū)，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的減排效應(yīng)最顯著，該效應(yīng)在中西部地區(qū)不存在差異。增加10%的農(nóng)業(yè)財(cái)政支出在東部和中西部地區(qū)分別可以降低4.78%和2.25%的碳排放強(qiáng)度。在考慮農(nóng)產(chǎn)品種植結(jié)構(gòu)差異的計(jì)量模型中（模型6），2個(gè)交互項(xiàng)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，變量的系數(shù)值為正，說(shuō)明在以種植玉米為主的地區(qū)，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的減排效應(yīng)最強(qiáng)，其次是以種植水稻為主的地區(qū)，最后是以種植小麥為主的地區(qū)，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的農(nóng)田利用碳減排效應(yīng)與農(nóng)產(chǎn)品種植結(jié)構(gòu)相關(guān)，增加10%的農(nóng)業(yè)財(cái)政支出在三個(gè)地區(qū)分別可以減少4.73%、2.79%和2.05%的碳排放強(qiáng)度。另外，從模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果來(lái)看，城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資均具有明顯的農(nóng)田利用碳減排效應(yīng)。

4 結(jié)論與政策啟示

本研究首先利用生命周期法測(cè)算了各省農(nóng)田利用碳排放量，然后從理論上分析了農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)田利用碳排放的影響機(jī)制，并利用2000—2014年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析了農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)農(nóng)田利用碳排放的影響效果及其區(qū)域差異，得到以下幾點(diǎn)結(jié)論：（1）在農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大的背景下，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出尤其是對(duì)農(nóng)業(yè)要素的補(bǔ)貼有利于增加勞動(dòng)力節(jié)約型和土地節(jié)約型農(nóng)業(yè)資本要素投入，改變以勞動(dòng)力投入為主的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，從而增加農(nóng)田利用碳排放。與此同時(shí)，旨在改善農(nóng)田利用方式和提高農(nóng)業(yè)技術(shù)水平的農(nóng)業(yè)財(cái)政支出有利于發(fā)揮農(nóng)田利用的“碳匯”功能，從而減少農(nóng)田利用碳排放。因此，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的碳排放綜合效應(yīng)取決于以上兩種效應(yīng)之和。（2）由于農(nóng)業(yè)財(cái)政支出有利于農(nóng)業(yè)資本要素投入增加，進(jìn)而有利于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出增加，提高了單位播種面積農(nóng)田利用碳排放，但有利于降低碳排放強(qiáng)度，具有一定的減排效應(yīng)，并且該效應(yīng)存在區(qū)域差異。受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)產(chǎn)品種植結(jié)構(gòu)的影響，在以種植玉米為主的地區(qū)，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出提高單位播種面積農(nóng)田利用碳排放的作用最顯著，其次是以種植水稻或小麥為主的地區(qū)。東部地區(qū)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出對(duì)降低農(nóng)田利用碳排放強(qiáng)度的作用超過(guò)了中西部地區(qū)，在以種植玉米為主的地區(qū)超過(guò)了以種植水稻或小麥為主的地區(qū)。農(nóng)業(yè)財(cái)政支出影響農(nóng)田利用碳排放的區(qū)域差異體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)資源稟賦的差異。（3）從其他驅(qū)動(dòng)因素來(lái)看，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、城鎮(zhèn)化和產(chǎn)業(yè)非農(nóng)化等因素有利于改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，對(duì)農(nóng)田利用碳排放存在顯著影響。

由此，得出政策啟示：（1）降低農(nóng)田利用碳排放是減少全國(guó)溫室氣體排放的前提，應(yīng)通過(guò)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、完善農(nóng)田利用方式減少農(nóng)田利用碳排放總量，保證農(nóng)田的永久耕作能力，維持農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。（2）充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)財(cái)政支出降低農(nóng)業(yè)碳排放的引導(dǎo)作用，通過(guò)農(nóng)業(yè)財(cái)政補(bǔ)貼，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)資本要素和能源的合理使用，在降低農(nóng)田利用碳排放強(qiáng)度的同時(shí)，降低單位播種面積農(nóng)田利用碳排放。逐步提高“綠箱”農(nóng)業(yè)政策比重，促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，節(jié)約資源投入，抑制農(nóng)田利用碳排放的增長(zhǎng)速度。（3）在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)產(chǎn)品種植結(jié)構(gòu)存在差異的不同地區(qū)，需制定差異化干預(yù)政策，優(yōu)化財(cái)政支出偏向。尤其是在以種植水稻或小麥為主的地區(qū)，農(nóng)業(yè)財(cái)政支出降低農(nóng)田利用碳排放強(qiáng)度的效果相對(duì)較弱，政府應(yīng)提高財(cái)政支出與當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)資源稟賦和生產(chǎn)條件的耦合程度，最大化財(cái)政支出效率。

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Research on regional difference of im pact of fiscal expenditure of agriculture on carbon em ission from farm land use

WUWei-wei

（School of Economics＆Management，Nanchang University，Nanchang330031，China）

Carbon emission from farmland use is one of themajor sources of agricultural carbon emissions.This paper calculates carbon emissions from farmland use and analyzes the influence mechanism of fiscal expenditure of agriculture on carbon emissions from farmland use and the actual effect based on provincial panel data from 2000 to 2014.The empirical study result shows that the fiscal expenditure of agriculture significantly improves the carbon emissions of unit sown area of farmland and the effect is only related with the structure of agricultural planting.The effect is themost significant in the region withmostly planting corn，followed by regions with planting rice or wheat mostly.Fiscal expenditure of agriculture is helpful to reduce carbon emission intensity，the effect is both related with the level of economic development and the structure of agricultural planting.Emission reduction effect of fiscal expenditure of agriculture in the eastern region and region with planting corn mostly is the strongest，followed by the central and western regions and regionswith planting rice or wheatmostly.In order to improve the carbon emission reduction effect of fiscal expenditure of agriculture，the fiscal expenditure preference should be optimized and the coupling degree between policy and local agricultural resource endowment should be improved.

Fiscal expenditure of agriculture；Carbon emissions from farmland Use；Fixed effectmodel；Regional difference

2017-09-01

江西省高校人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“農(nóng)村家庭務(wù)農(nóng)人口變動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策的影響研究”

吳偉偉（1981—），男，博士，講師，研究方向：區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展。E-mail：wuweiwei18＠ncu.edu.cn

S181；X171.1

A

1000-3924（2017）06-107-06

張睿）