李文華, 周 倩, 陳永強(qiáng)
(1.重慶工商大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,重慶 400067; 2.重慶工商大學(xué)長(zhǎng)江上游經(jīng)濟(jì)研究中心,重慶 400067)
我國自實(shí)行家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制以來,農(nóng)業(yè)獲得了極大的發(fā)展,不僅實(shí)現(xiàn)了以不到世界10%的耕地成功養(yǎng)活了占世界20%多的人口,而且滿足了經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展中工業(yè)化、城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)的需求。自2004年以來連續(xù)14年的中央一號(hào)文件都將“三農(nóng)”問題放在國家戰(zhàn)略的突出位置,尤其是2017年的中央一號(hào)文件旗幟鮮明地提出農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,促進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展由過度依賴資源消耗、主要滿足量的需求,向追求綠色生態(tài)可持續(xù)、更加追求質(zhì)的需求轉(zhuǎn)變。工業(yè)發(fā)展帶來的污染顯而易見,但農(nóng)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生的環(huán)境問題較易忽視。有鑒于此,本研究探討農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)污染狀況及應(yīng)對(duì)策略。
與此同時(shí),黨的十九大提出農(nóng)業(yè)要適度地進(jìn)行規(guī)模經(jīng)營,產(chǎn)業(yè)集聚作為農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營的重要途徑一方面通過技術(shù)創(chuàng)新提高產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率,外部產(chǎn)業(yè)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)通過學(xué)習(xí)效應(yīng)與模仿效應(yīng)增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)能力;另一方面,上、中、下游產(chǎn)業(yè)形成一體化發(fā)展格局,上游產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)會(huì)通過擴(kuò)散效應(yīng)向下游產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)碳排放之間存在辯證統(tǒng)一的關(guān)系,在產(chǎn)業(yè)集聚的初期階段,由于內(nèi)部結(jié)構(gòu)不合理帶來擁擠效應(yīng),對(duì)環(huán)境產(chǎn)生負(fù)外部性;當(dāng)產(chǎn)業(yè)集聚程度達(dá)到成熟,通過技術(shù)革新并合理分配基礎(chǔ)設(shè)施、生產(chǎn)資料、勞動(dòng)力等資源可以降低環(huán)境污染。因此,探討產(chǎn)業(yè)集聚下的農(nóng)業(yè)環(huán)境污染狀況具有重要的理論及實(shí)踐意義。
自從技術(shù)創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)力角度對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚研究以來,產(chǎn)業(yè)集聚理論迅速在制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域得以應(yīng)用,隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、集約化、規(guī)?;杆侔l(fā)展,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚理論亦得到政府和相關(guān)專家的重視[1]。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的形成有其內(nèi)在動(dòng)因,農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[2]、農(nóng)戶集聚[3]、資源稟賦[4-5]等因素是促使農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的重要原因。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢(shì)明顯,盧凌霄等從農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)?;嵌瘸霭l(fā),認(rèn)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)濟(jì),推動(dòng)農(nóng)業(yè)持續(xù)快速發(fā)展[6]。相關(guān)學(xué)者積極探索農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚形成路徑,其中喬金杰等認(rèn)為城鄉(xiāng)收入差距的縮小是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的重要因素[7];李豐玉等通過層次分析法(AHP)分析得出,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新及對(duì)資源稟賦的整合是促使休閑農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的重要因素[8];許煊等分析了湖南省6個(gè)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚狀況,認(rèn)為合理的農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)數(shù)量、技術(shù)進(jìn)步的提高是形成農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的重要原因[9]。
環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)自提出后,廣泛應(yīng)用于人均收入與環(huán)境污染之間的關(guān)系[10],即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí),環(huán)境污染隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而加劇,當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到達(dá)一定水平后有利于緩解環(huán)境污染,所以經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境污染呈現(xiàn)倒“U”形曲線關(guān)系。此后廣泛應(yīng)用于國民經(jīng)濟(jì)的具體行業(yè),但以工業(yè)研究居多。多數(shù)研究認(rèn)為環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)傳統(tǒng)的倒“U”形特征[11-12],隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展及研究?jī)?nèi)容推進(jìn),一些專家學(xué)者提出環(huán)境污染與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間并不完全是倒“U”形關(guān)系,涌現(xiàn)了二者之間的交互影響關(guān)系[13]、正“U”形關(guān)系[14]、“N”形關(guān)系[15-16]等新的發(fā)展趨勢(shì)。對(duì)環(huán)境庫茲涅茨曲線研究并不單純集中于經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境污染的影響,以農(nóng)業(yè)為例,其中胡中應(yīng)等建立產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)系的面板數(shù)據(jù)模型,結(jié)果表明,產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放呈現(xiàn)先增后減的倒“U”形特征[17]。
隨著對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放研究進(jìn)程推進(jìn),農(nóng)業(yè)碳排放影響因素研究也取得了一定成果。其中董明濤利用灰色關(guān)聯(lián)分析方法,認(rèn)為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與碳排放存在關(guān)聯(lián)效應(yīng),而具體行業(yè)對(duì)碳排放影響程度不同[18];王太祥等利用對(duì)數(shù)平均迪氏分解(LMDI)方法測(cè)算農(nóng)業(yè)碳排放影響因素,其中生產(chǎn)效率提高、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及勞動(dòng)力因素有效實(shí)現(xiàn)了碳減排,而經(jīng)濟(jì)發(fā)展助長(zhǎng)了農(nóng)業(yè)碳排放[19];李國志等采用Kaya分解法對(duì)影響農(nóng)業(yè)碳排放的因素進(jìn)行分解,同樣認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是農(nóng)業(yè)碳排放增長(zhǎng)的重要因素,技術(shù)進(jìn)步有利于減少碳排放但隨機(jī)性較大[16]。黃琳慶等通過結(jié)構(gòu)方程(SEM)模型對(duì)全國及東、中、西部地區(qū)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上,得出科技進(jìn)步不僅能夠降低農(nóng)業(yè)碳排放而且能夠顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)水平提高的結(jié)論[20]。高標(biāo)等采用可拓展的隨機(jī)性的環(huán)境影響評(píng)估(STIRPAT)模型分析吉林省農(nóng)業(yè)碳排放影響因素,認(rèn)為人口總數(shù)、人均GDP、農(nóng)業(yè)投資及機(jī)械設(shè)備使用等因素加快了農(nóng)業(yè)碳排放[21]。
已有文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)碳排放研究具有一定進(jìn)展,但成果不多,尤其是沒能深入分析兩者內(nèi)在機(jī)制?;诖耍狙芯繌囊韵路矫孢M(jìn)行改進(jìn)與創(chuàng)新:第一,根據(jù)環(huán)境庫茲涅茨曲線模型,從全國視角分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)碳排放之間的具體函數(shù)關(guān)系;第二,建立莫蘭(Morans’ I)指數(shù)分析農(nóng)業(yè)碳排放是否存在空間集聚效應(yīng),并以農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚作為核心解釋變量,加入經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府宏觀調(diào)控、對(duì)外貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等具體因素,建立空間自回歸(SAR)與空間誤差模型(SEM)從東、中、西部分析農(nóng)業(yè)碳排放影響因素。
在分析產(chǎn)業(yè)集聚等因素對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放影響之前需要對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行核算,由于本研究以產(chǎn)業(yè)集聚視角分析農(nóng)業(yè)碳排放影響因素,因此將環(huán)境庫茲涅茲曲線(EKC)納入分析。然后建立Morans’ I指數(shù)進(jìn)一步分析各省、市、自治區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放是否存在空間集聚效應(yīng),最后通過空間自回歸模型(SAR)及空間誤差模型(SEM)分析影響農(nóng)業(yè)碳排放的具體因素。
2.1.1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的測(cè)算 對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚的測(cè)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,本研究考慮到數(shù)據(jù)的可得性及研究意義,采取區(qū)位熵(LQ)衡量農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度。區(qū)位熵是指某地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與全國平均水平的差距,測(cè)度地區(qū)特定產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化水平,反映該產(chǎn)業(yè)的集聚程度,表示為
(1)
式中:LQij表示i地區(qū)j產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵;eij與ei分別表示i地區(qū)j產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與i地區(qū)總產(chǎn)值;Ej與E分別表示全國農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與全國GDP。
2.1.2 農(nóng)業(yè)碳排放的測(cè)算 農(nóng)業(yè)碳排放主要由化肥、農(nóng)膜、柴油、農(nóng)藥、灌溉、翻耕6個(gè)來源構(gòu)成,用碳排放量乘以各自碳排放系數(shù)即為農(nóng)業(yè)碳排放總量,計(jì)算公式如下:
E=∑Ei=∑Tiδi。
(2)
式中:E為農(nóng)業(yè)碳排放量;Ei為各種碳源的碳排放量;Ti為各種碳源的排放量;δi為各種碳排放系數(shù),其數(shù)值大小及來源見表1。
表1 農(nóng)業(yè)碳排放源、系數(shù)及來源
2.1.3 環(huán)境庫茲涅茲曲線(EKC)模型 環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)于1991年首次提出以后,廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染關(guān)系的各行各業(yè),普遍研究認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境污染之間存在倒“U”形關(guān)系,即經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前期,環(huán)境污染隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈上升趨勢(shì),但當(dāng)達(dá)到最高點(diǎn)之后,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有利于改善環(huán)境狀況。近些年關(guān)于環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究并不單純認(rèn)為兩者之間存在倒“U”形關(guān)系,根據(jù)研究方向、涉及行業(yè)不同,提出了“U”形、“N”形、倒“N”形等關(guān)系曲線。并且對(duì)碳排放的研究并不單純考察經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境污染的關(guān)系,還涉及到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[26]、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移[27]、產(chǎn)業(yè)集聚[28]等內(nèi)容。借鑒胡中應(yīng)等對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚和碳排放的倒“U”形關(guān)系,將二者納入分析框架建立計(jì)量模型如下[17]:
E=β0+β1lq+β2lq2+εi,t;
(3)
E=β0+β1lq+β2lq2+β3lq3+εi,t。
(4)
式中:E代表環(huán)境污染狀況,以農(nóng)業(yè)碳排放表示;lq代表產(chǎn)業(yè)集聚水平,以農(nóng)業(yè)區(qū)位熵計(jì)算結(jié)果衡量,并對(duì)其取平方項(xiàng)和立方項(xiàng)以衡量曲線關(guān)系;β為回歸系數(shù);εi,t為隨機(jī)誤差項(xiàng)。模型(3)、(4)可以得出以下4種對(duì)應(yīng)關(guān)系:
(1)當(dāng)lq、lq2與E之間具有顯著關(guān)系,且β1<0、β2>0表明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與碳排放之間存在“U”形關(guān)系,環(huán)境狀況隨著產(chǎn)業(yè)集聚程度得到改善,達(dá)到一定程度后呈現(xiàn)惡化狀態(tài);當(dāng)lq、lq2與E之間具有顯著關(guān)系,且β1>0、β2<0,表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與產(chǎn)業(yè)集聚之間存在倒“U”形關(guān)系,環(huán)境狀況隨著產(chǎn)業(yè)集聚的發(fā)展呈現(xiàn)惡化態(tài)勢(shì),達(dá)到頂點(diǎn)之后得到改善。
(2)當(dāng)lq、lq2、lq3與E之間具有顯著關(guān)系,且β1<0、β2>0、β3<0,表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與產(chǎn)業(yè)集聚之間呈“N”形曲線關(guān)系,環(huán)境狀況隨著產(chǎn)業(yè)集聚先惡化再改善,最后又惡化的發(fā)展趨勢(shì);當(dāng)lq、lq2、lq3與E之間具有顯著關(guān)系,且β1>0、β2<0、β3>0,表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與產(chǎn)業(yè)集聚之間呈倒“N”形關(guān)系,環(huán)境狀況隨著產(chǎn)業(yè)集聚先改善后惡化,隨后再次得到改善的發(fā)展趨勢(shì)。
(5)
Moran’s I指數(shù)范圍是[-1,1],當(dāng)取值大于0表示正自相關(guān),即高值與高值相鄰、低值與低值相鄰,取值越大空間自相關(guān)性越強(qiáng),若數(shù)值小于0表示負(fù)相關(guān),即高值與低值相鄰,這種情況較少出現(xiàn);當(dāng)數(shù)值接近于0時(shí),說明空間區(qū)域呈現(xiàn)隨機(jī)分布。
2.1.5 空間面板數(shù)據(jù)模型 空間計(jì)量模型相對(duì)傳統(tǒng)面板模型的優(yōu)勢(shì)在于考慮空間地理的相互作用,由于農(nóng)業(yè)碳排放在空間上存在相關(guān)性,并且全國各省及東、中、西部地區(qū)碳排放存在差異,因此將空間因素考慮其中。根據(jù)空間中的不同沖擊途徑,主要有2種模型:空間自回歸模型(SAR)與空間誤差模型(SEM)。
(6)
其中主對(duì)角線上的元素wij=0(i=1,2,…,n),最常用的空間權(quán)重矩陣是鄰接矩陣,也就是說如果區(qū)域i和區(qū)域j有共同的邊界,則權(quán)重為1,否則為0,本研究正是采用的鄰接矩陣。
除農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚(LQ)外,農(nóng)業(yè)碳排放還受到其他一些因素的影響,如經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(GDP)、政府宏觀調(diào)控(GC)、對(duì)外貿(mào)易(FT)、耕地利用效率(CE)、城市化水平(UL)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(PS)與畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(AS)、耕地經(jīng)營規(guī)模(LS)等,為了消除異方差對(duì)分析結(jié)果的影響,對(duì)所有變量取對(duì)數(shù)處理,分別以lnLQ、lnGDP、lnGC、lnFT、lnCE、lnUL、lnPS、lnAS、lnLS表示,其中以農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚為核心解釋變量。
空間自回歸模型也叫作空間滯后模型(SLM),主要分析某地區(qū)對(duì)周圍地區(qū)是否存在溢出效應(yīng),本研究根據(jù)研究?jī)?nèi)容,具體模型構(gòu)建如下:
Eit=ρWy+X1lnLQit+X2lnGDPit+X3lnFTit+X4lnGCit+X5lnCEit+X6lnULit+X7lnPSit+X8lnASit+X9lnLSit+εit。
(7)
相比空間自回歸模型,空間誤差模型的空間作用主要體現(xiàn)在誤差項(xiàng)中,其具體的數(shù)學(xué)表達(dá)式為
Eit=X1lnLQit+X2lnGDPit+X3lnFTit+X4lnGCit+X5lnCEit+X6lnULit+X7lnPSit+X8lnASit+X9lnLSit+μit,其中μit=λWz+εit。
(8)
式中:Eit是i省在t年的農(nóng)業(yè)碳排放,ρ為空間自回歸系數(shù),Wy是空間滯后系數(shù),X為自變量回歸系數(shù),εit為隨機(jī)誤差項(xiàng),μit為正態(tài)分布的擾動(dòng)項(xiàng)。
選取1999—2015年相關(guān)數(shù)據(jù),其中農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、進(jìn)出口產(chǎn)值、地區(qū)GDP等以1999年為基期進(jìn)行平減;相關(guān)數(shù)據(jù)均來自《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)統(tǒng)計(jì)年鑒》《新中國60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省統(tǒng)計(jì)年鑒。根據(jù)傳統(tǒng)區(qū)域及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等內(nèi)容劃分方法,將全國分成東、中、西部,其中東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海,江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個(gè)省份,中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個(gè)省份,西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆12個(gè)省份。
其中農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚(LQ)以區(qū)位熵表示。產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響具有不同的結(jié)果,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的早期階段由于農(nóng)業(yè)內(nèi)部集聚不合理,導(dǎo)致?lián)頂D效應(yīng)的產(chǎn)生;隨著集聚程度的提高及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化則會(huì)產(chǎn)生正的環(huán)境外部性。
經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(GDP)以農(nóng)村居民人均收入表示,單位為元。在農(nóng)村居民低收入階段,農(nóng)業(yè)處于粗放型生產(chǎn)方式,經(jīng)濟(jì)效率低下;當(dāng)經(jīng)濟(jì)水平有了一定程度的提高,則會(huì)伴隨著農(nóng)藥、化肥等生產(chǎn)資料的大幅度使用,在一定程度上會(huì)帶來農(nóng)業(yè)收入的提高,但卻會(huì)導(dǎo)致環(huán)境質(zhì)量的下降;只有政府、農(nóng)業(yè)部門及農(nóng)民自身意識(shí)到農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來環(huán)境惡化、危及人類自身健康時(shí),經(jīng)濟(jì)的發(fā)展才會(huì)降低農(nóng)業(yè)碳排放。但目前我國農(nóng)業(yè)仍然處于粗放型發(fā)展階段。
政府宏觀調(diào)控(GC)以農(nóng)業(yè)財(cái)政支出與財(cái)政總支出的比值表示。農(nóng)業(yè)財(cái)政支出能夠看出政府對(duì)農(nóng)業(yè)的重視程度,當(dāng)政府大力支持農(nóng)業(yè)發(fā)展時(shí),農(nóng)業(yè)財(cái)政支出會(huì)隨之增加;農(nóng)業(yè)財(cái)政支出的增加會(huì)使農(nóng)業(yè)朝著集約化、機(jī)械化、科學(xué)化方向發(fā)展,影響農(nóng)業(yè)碳排放水平。
對(duì)外貿(mào)易(FT)以進(jìn)出口總額與地區(qū)GDP的比值表示。隨著經(jīng)濟(jì)全球化的迅速發(fā)展,農(nóng)業(yè)貿(mào)易在國際上的往來也更加密切,而對(duì)農(nóng)產(chǎn)品出口質(zhì)量的要求相對(duì)較高,只有優(yōu)質(zhì)、健康、綠色無公害的農(nóng)產(chǎn)品才能在國際上受到歡迎,因此對(duì)外貿(mào)易在一定程度上推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品的綠色發(fā)展,降低農(nóng)業(yè)碳排放。
耕地利用效率(CE)以種植業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)投入資源量的比值表示,其中種植業(yè)產(chǎn)值單位為萬元,在農(nóng)業(yè)投入中以化肥、塑料薄膜、柴油、農(nóng)藥為主,并且這些內(nèi)容都會(huì)帶來環(huán)境的惡化,因此以這4項(xiàng)內(nèi)容作為資源投入量,單位以t表示。耕地利用效率的提高說明更少的資源使用量能夠帶來更大的經(jīng)濟(jì)效益。
城市化水平(UL)以城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝诘谋戎当硎?。近年來城?zhèn)化的提高促使人們追求高質(zhì)量的生活方式,反映在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域則要求農(nóng)產(chǎn)品的清潔化、無害化,因此城市化水平的提高在一定程度上促使農(nóng)業(yè)降低碳排放。
產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由種植業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(PS)、畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(AS)2方面內(nèi)容構(gòu)成,分別以種植業(yè)、畜牧業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的比重表示。原因在于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域只有種植業(yè)與畜牧業(yè)的生產(chǎn)會(huì)帶來環(huán)境污染,因此對(duì)這2項(xiàng)內(nèi)容進(jìn)行具體分析。
耕地經(jīng)營規(guī)模(LS)用每個(gè)農(nóng)業(yè)從業(yè)人員經(jīng)營的耕地面積表示,耕地經(jīng)營規(guī)模的提高說明更少的農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力投入經(jīng)營更多的種植面積。我國目前農(nóng)業(yè)處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段,不同的農(nóng)業(yè)經(jīng)營規(guī)模會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放產(chǎn)生不同的影響。
首先對(duì)模型(3)、(4)分別作Hausman檢驗(yàn),以對(duì)面板數(shù)據(jù)采取固定效應(yīng)或是隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行選擇。Hausman檢驗(yàn)的基本原理:原假設(shè)H0為隨機(jī)效應(yīng)模型,備擇假設(shè)H1為固定效應(yīng)模型,在原假設(shè)成立的情況下,服從自由度為k的卡方分布。利用Eviews 8.0軟件對(duì)上述2個(gè)模型進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果見表2。
表2 Hausman檢驗(yàn)結(jié)果
從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,模型(3)、(4)概率P值都很小,在0.01水平上顯著,卡方統(tǒng)計(jì)量分別是20.97、20.48,因此拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè),采取固定效應(yīng)模型。
由表3可知,模型(3)中農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚、平方項(xiàng)均在0.01水平上顯著,但是在加入立方項(xiàng)的模型(4)中,雖然農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚立方項(xiàng)(lq3)在0.01水平上顯著,但是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚卻不顯著,因此仍然要采用模型(3)分析結(jié)果,其中β1>0、β2<0,因此農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚也與碳排放之間存在倒“U”形關(guān)系,這與胡中應(yīng)等的分析結(jié)果[17]相同。目前考察農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與環(huán)境污染關(guān)系的研究并不多,得出這種倒“U”形關(guān)系原因可能在于,在農(nóng)業(yè)形成產(chǎn)業(yè)集聚的初始階段,由于不能很好地利用機(jī)械、灌溉、農(nóng)藥、人力等生產(chǎn)資料,會(huì)帶來集聚情況下的擁擠效應(yīng),導(dǎo)致環(huán)境狀況惡化;在集聚水平達(dá)到一定程度、內(nèi)部形成合理的工作機(jī)制之后,農(nóng)戶在農(nóng)業(yè)種植、養(yǎng)殖等生產(chǎn)活動(dòng)中會(huì)合理利用基礎(chǔ)設(shè)施、公共資源,提高內(nèi)外部規(guī)模經(jīng)濟(jì),降低農(nóng)業(yè)環(huán)境污染水平。
在運(yùn)用空間面板模型計(jì)量碳排放影響因素之前需要對(duì)碳排放進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn),以驗(yàn)證碳排放之間是否存在空間集聚效應(yīng)。本研究運(yùn)用Stata 14.0軟件,構(gòu)建空間權(quán)重矩陣,計(jì)算碳排放全域Moran’s I指數(shù),分析空間自相關(guān)水平,具體結(jié)果見表4。
表3 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與碳排放關(guān)系的檢驗(yàn)
表4 1999—2015年我國農(nóng)業(yè)碳排放全域Moran’s I指數(shù)
由表4可知,1999—2015年我國農(nóng)業(yè)碳排放Moran’s I指數(shù)在0.18~0.30之間波動(dòng),并且所有年份碳排放空間自相關(guān)均在5%的水平下顯著,因此農(nóng)業(yè)碳排放具有較強(qiáng)的空間集聚特征。由于鄰近省份在農(nóng)業(yè)種植、養(yǎng)殖等活動(dòng)中聯(lián)系密切,通過交流和學(xué)習(xí)效應(yīng)在提高本省農(nóng)業(yè)發(fā)展的同時(shí),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式和結(jié)構(gòu)也達(dá)到了趨同。鄰近省份具有相似的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)和文化認(rèn)同,當(dāng)某省份在追求農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展階段時(shí),必定會(huì)對(duì)相鄰省份產(chǎn)生模仿效應(yīng),促使相鄰省份進(jìn)行農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展;相反當(dāng)某省份在農(nóng)業(yè)中大量使用農(nóng)藥、化肥等進(jìn)行粗放式生產(chǎn)時(shí),也會(huì)對(duì)相鄰省份產(chǎn)生影響。
同時(shí)可以看出,1999—2002年Moran’s I指數(shù)值較大,并存在小幅度波動(dòng)特征,但自2002年之后Moran’s I指數(shù)值便呈現(xiàn)逐年降低的趨勢(shì),說明自相關(guān)程度減弱。地域性農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式、生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的影響越來越弱,通過農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新可以在一定程度上改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn),在保證水源和溫度的情況下北方地區(qū)可以種水稻,同樣南方地區(qū)也可以種植棉花等經(jīng)濟(jì)作物;各地區(qū)的聯(lián)系逐漸加強(qiáng),地域性限制越來越弱,隨著交通、通訊等技術(shù)發(fā)展,地區(qū)間逐漸打破了地域性限制,對(duì)外聯(lián)系更加密切;地區(qū)間聯(lián)系的漣漪效應(yīng)所致,也就是說農(nóng)業(yè)碳排放前期聯(lián)系密切,但隨著推廣的力度和傳播的速度越來越弱,使得空間集聚程度也在減弱。
基于1999—2015年數(shù)據(jù),對(duì)東、中、西部地區(qū)分別進(jìn)行空間自回歸和空間誤差分析,以檢驗(yàn)影響農(nóng)業(yè)碳排放的具體因素。在進(jìn)行檢驗(yàn)之前,需判斷是否存在空間效應(yīng),為此進(jìn)行最小二乘法(OLS)回歸,回歸結(jié)果見表5。
由表5可知,東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、耕地利用效率等,中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚、對(duì)外貿(mào)易、種植業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等,西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚、政府宏觀調(diào)控、畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等解釋變量對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放均具有顯著正向或負(fù)向作用,其中核心解釋變量產(chǎn)業(yè)集聚在東、中、西地區(qū)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放均具有正向作用。OLS回歸結(jié)果顯示存在空間效應(yīng),可以進(jìn)行空間自回歸和空間誤差檢驗(yàn)。
對(duì)東、中、西部進(jìn)行了空間自回歸模型與空間誤差模型進(jìn)行了估計(jì)(表6)。從東、中、西部地區(qū)分別來看,東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府宏觀調(diào)控、耕地利用效率、種植業(yè)與畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在SAR模型與SEM模型下均對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放具有顯著影響,并且城市化水平在SEM模型下對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放影響顯著;中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府宏觀調(diào)控、對(duì)外貿(mào)易、耕地經(jīng)營規(guī)模在2個(gè)模型下對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放影響顯著;并且耕地利用效率在SAR模型下對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放具有顯著影響;西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對(duì)外貿(mào)易、畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、耕地經(jīng)營規(guī)模在2個(gè)模型下對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放影響顯著。從SAR模型與SEM模型估計(jì)結(jié)果差異來看,各解釋變量在不同地區(qū)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放顯著性的影響大體相似,但是SAR模型中空間自回歸系數(shù)(rho)與SEM模型中誤差項(xiàng)的空間自回歸系數(shù)(lambda)差異較大,rho在東、中、西部地區(qū)均顯著,而lambda只在東部地區(qū)顯著,可以看出SAR模型估計(jì)結(jié)果較為有效,因此本研究以SAR模型估計(jì)結(jié)果做分析。
表5 1999—2015年東、中、西部地區(qū)OLS估計(jì)結(jié)果
表6 東、中、西部地區(qū)SAR與SEM模型分析結(jié)果
其中核心解釋變量產(chǎn)業(yè)集聚在東、中部對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放均具有顯著的正向影響,表明產(chǎn)業(yè)集聚加速了農(nóng)業(yè)環(huán)境污染。說明我國東、中部地區(qū)存在效率低下的農(nóng)業(yè)集聚方式,由于內(nèi)部不合理的產(chǎn)業(yè)集聚導(dǎo)致?lián)頂D效應(yīng)明顯,不利于環(huán)境狀況的改善;另一方面也說明東、中部農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚總體上處于EKC曲線的左半部分,產(chǎn)業(yè)集聚處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初級(jí)階段,主要依賴大量的生產(chǎn)資料投入以帶來集聚效應(yīng),不利于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的綠色發(fā)展。而西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放影響不顯著,原因在于西部地區(qū)總體上處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后地區(qū),農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平不高;并且地廣人稀,適宜居住、耕種的土地資源不多,沒有形成規(guī)?;霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn),因此對(duì)農(nóng)業(yè)環(huán)境沒有實(shí)質(zhì)性影響。
經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)東、中、西部地區(qū)均有顯著性正向影響關(guān)系,經(jīng)濟(jì)水平的提高能夠帶來更多化肥、農(nóng)藥、地膜等生產(chǎn)性資料的使用,降低環(huán)境質(zhì)量。政府宏觀調(diào)控增加了東、中部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放,表明政府在重視東、中部地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的同時(shí)也帶來了環(huán)境的惡化。對(duì)外貿(mào)易有利于降低中、西部農(nóng)業(yè)碳排放,說明中、西部地區(qū)擁有發(fā)達(dá)的農(nóng)業(yè)對(duì)外貿(mào)易,將驅(qū)使農(nóng)業(yè)朝著綠色化方向發(fā)展。耕地利用效率顯著降低了東、中部農(nóng)業(yè)碳排放,表明東、中部地區(qū)對(duì)耕地利用效率較高。
城市化水平對(duì)東、中、西部地區(qū)均沒有顯著影響,可能原因在于城鎮(zhèn)居民缺乏甄別綠色食品的專業(yè)能力。種植業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均顯著提高了東部地區(qū)碳排放,表明東部種植業(yè)、畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較高。且處于粗放型發(fā)展階段;而西部地區(qū)畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)顯著降低了碳排放。耕地經(jīng)營規(guī)模顯著降低了中部地區(qū)碳排放,提高了西部地區(qū)碳排放,表明中部地區(qū)形成了較為合理的內(nèi)部工作機(jī)制,而西部地區(qū)對(duì)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施及公共資源利用水平較低。
本研究基于全國31個(gè)省域面板數(shù)據(jù),從農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的視角分析1999—2015年農(nóng)業(yè)碳排放的變動(dòng)特征、空間集聚效應(yīng)及區(qū)域間影響因素差異。主要結(jié)論如下:(1)構(gòu)建環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)模型,得出農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)碳排放之間存在明顯倒“U”形關(guān)系。(2)全域Moran’s I指數(shù)表明農(nóng)業(yè)碳排放存在較強(qiáng)空間集聚效應(yīng)特征,但2002年后存在減弱趨勢(shì)。(3)從區(qū)域來看影響農(nóng)業(yè)碳排放的因素,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府宏觀調(diào)控、種植業(yè)及畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)加速了東部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放,耕地利用效率降低了農(nóng)業(yè)碳排放;農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及政府宏觀調(diào)控加速了中部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放,對(duì)外貿(mào)易、耕地利用效率及經(jīng)營規(guī)模降低了農(nóng)業(yè)碳排放;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、耕地經(jīng)營規(guī)模加速了西部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放,對(duì)外貿(mào)易、畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)降低了農(nóng)業(yè)碳排放,可以看出區(qū)域間農(nóng)業(yè)碳排放影響因素存在較大差距,但相關(guān)因素總體上加速了區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放。
基于以上分析,并根據(jù)國家政策導(dǎo)向、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀提出促進(jìn)農(nóng)業(yè)增收、降低農(nóng)業(yè)碳排放的具體對(duì)策建議:(1)合理進(jìn)行農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚,逐步實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)。目前我國的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初級(jí)階段,內(nèi)部產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理,產(chǎn)業(yè)集聚的擁擠效應(yīng)明顯,在促進(jìn)農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)發(fā)展的同時(shí)也對(duì)環(huán)境產(chǎn)生了較為嚴(yán)重的污染。因此農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚要遵循循序漸進(jìn)的發(fā)展規(guī)律,根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施水平、農(nóng)民接受程度等現(xiàn)實(shí)具體情況,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)合理集聚,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)帶來環(huán)境的正外部性。(2)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式。從全國及區(qū)域?qū)用鎭砜?,?jīng)濟(jì)發(fā)展均顯著提高了農(nóng)業(yè)碳排放,因此農(nóng)業(yè)仍然處于粗放式發(fā)展階段。首先各區(qū)域在實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)均衡發(fā)展的同時(shí),重點(diǎn)突出具有地方特色的優(yōu)勢(shì)農(nóng)業(yè);其次轉(zhuǎn)變發(fā)展觀念,合理施用化肥、農(nóng)藥等高污染生產(chǎn)資料;最后廣泛使用有機(jī)肥等環(huán)境友好型生產(chǎn)要素,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)清潔化生產(chǎn)。(3)政府加大農(nóng)業(yè)科技投入,發(fā)展農(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)。東、中部地區(qū)農(nóng)業(yè)財(cái)政投入不但沒有降低農(nóng)業(yè)碳排放反而提高了農(nóng)業(yè)碳排放,原因在于政府的農(nóng)業(yè)財(cái)政支持沒有得到很好利用。因此政府要重點(diǎn)投資農(nóng)業(yè)科技發(fā)展領(lǐng)域,加強(qiáng)對(duì)低碳農(nóng)業(yè)的研發(fā)力度,同時(shí)在農(nóng)村基層引導(dǎo)、推廣使用農(nóng)業(yè)低碳技術(shù),樹立農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展理念。