王晶晶，周發(fā)明

農(nóng)旅融合發(fā)展對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響效應(yīng)

王晶晶1,2，周發(fā)明1,3*

(1.湖南農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，湖南 長沙 410128；2.湖南人文科技學(xué)院 商學(xué)院，湖南 婁底 417000； 3.湖南第一師范學(xué)院 商學(xué)院，湖南 長沙 410205)

基于2007—2018年長江流域和黃河流域19個省份的數(shù)據(jù)，在分別測度各省份農(nóng)業(yè)生態(tài)效率和農(nóng)旅融合水平的基礎(chǔ)上，基于線性和非線性模型檢驗了農(nóng)旅融合對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響。結(jié)果表明：農(nóng)旅融合發(fā)展水平對于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升具有顯著正向影響，且這種影響呈現(xiàn)顯著的非線性門檻特征，其強度變化與農(nóng)旅融合發(fā)展水平呈正相關(guān)；農(nóng)旅融合發(fā)展對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響效應(yīng)呈現(xiàn)一定的區(qū)域差異性，長江流域省份農(nóng)旅融合發(fā)展對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的正向提升效應(yīng)要強于整個研究區(qū)和黃河流域省份；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入中，農(nóng)業(yè)勞動力、農(nóng)作物播種面積、有效灌溉面積、農(nóng)藥、化肥等投入均隨融合水平的不斷提升而相應(yīng)減少，農(nóng)業(yè)機械總動力投入隨融合水平上升呈現(xiàn)先增后減的趨勢。

農(nóng)旅融合；農(nóng)業(yè)生態(tài)效率；影響效應(yīng)；區(qū)域差異

一、問題的提出

推動農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展是黨中央對新時期“三農(nóng)”工作作出的重大決策部署。作為農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的典型形式之一，農(nóng)旅融合發(fā)展實踐近些年在全國各地取得了顯著成效。農(nóng)旅融合可為農(nóng)業(yè)和旅游產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供動力支持，同時還將顯著提高農(nóng)村人口的非農(nóng)增收能力，對農(nóng)村經(jīng)濟社會發(fā)展具有積極效應(yīng)[1-3]，是實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要路徑選擇。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升也是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展、促進鄉(xiāng)村振興的重要指標(biāo)。因此，對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行測度并研究其和農(nóng)旅融合的關(guān)系具有現(xiàn)實必要性。

學(xué)界對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的研究較為豐富。部分學(xué)者對廣義的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行了研究和測算[4,5]，也有部分學(xué)者對狹義的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行了測算[6-9]。在非期望產(chǎn)出指標(biāo)選取方面，農(nóng)業(yè)面源污染[4,10]、農(nóng)業(yè)碳排放[11]及農(nóng)業(yè)灰水污染[7]等是學(xué)者常用的指標(biāo)，也有學(xué)者同時考慮了農(nóng)業(yè)面源污染和農(nóng)業(yè)碳排放兩個指標(biāo)[12]。在對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行測度的基礎(chǔ)上，有學(xué)者剖析了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的時空演變特征[7,12,13]?？傮w來看，現(xiàn)有相關(guān)研究因測算口徑不同、指標(biāo)體系不同、側(cè)重點存在差別等，所得出的結(jié)果也有所差異。關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響因素的研究，有學(xué)者指出農(nóng)業(yè)規(guī)?；健⑷司r(nóng)業(yè)增加值、農(nóng)業(yè)受災(zāi)率、農(nóng)業(yè)機械密度、農(nóng)民家庭經(jīng)營收入比等因素對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率有顯著影響[6]；另有學(xué)者認(rèn)為勞動力教育程度、農(nóng)業(yè)公共投資、政府規(guī)制和技術(shù)進步等因素亦會影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率[13]，還有學(xué)者分析了農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響[14]。

從現(xiàn)有研究來看，鮮有學(xué)者就農(nóng)旅融合等外生環(huán)境變量對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響進行過分析。農(nóng)旅融合有利于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)功能拓展，促使普通農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)化為成本投入少、變現(xiàn)成本低、時空利用高效、產(chǎn)出形式多的高效農(nóng)業(yè)，對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升具有重要貢獻。鑒于此，筆者擬借助中國長江流域和黃河流域相關(guān)省份2007—2018年數(shù)據(jù)，運用面板固定效應(yīng)模型和面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型就農(nóng)旅融合發(fā)展對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響效應(yīng)進行分析，以期為農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境改善和產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展政策制定提供借鑒。

二、農(nóng)旅融合影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的機理

生態(tài)效率強調(diào)的是經(jīng)濟效益和環(huán)境效益的統(tǒng)一，即在產(chǎn)出最大的同時使資源消耗和環(huán)境壓力最小[7]。依照生態(tài)效率思想，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率是指在期望產(chǎn)出既定情況下實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入和非期望產(chǎn)出的最小化。根據(jù)已有文獻，農(nóng)業(yè)期望產(chǎn)出一般用農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值度量，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入用勞動力、土地、灌溉、機械動力、農(nóng)藥和化肥等衡量，非期望產(chǎn)出可用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中投入的化肥、農(nóng)藥、灌溉和機械動力所產(chǎn)生的碳排放度量[15]。當(dāng)農(nóng)業(yè)期望產(chǎn)出既定，如果投入要素和非期望產(chǎn)出減少，則農(nóng)業(yè)生態(tài)效率得以提升。下面從勞動力的轉(zhuǎn)移、先進技術(shù)的推廣、生態(tài)環(huán)境的治理和生產(chǎn)者生態(tài)行為的強化等方面對農(nóng)旅融合影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的機理進行分析。

第一，農(nóng)旅融合發(fā)展可促進農(nóng)村勞動力的轉(zhuǎn)移。農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)信息和要素的交流促進農(nóng)業(yè)勞動力素質(zhì)的提升，亦能夠轉(zhuǎn)移大量農(nóng)村剩余勞動力[16-18]。農(nóng)業(yè)勞動力素質(zhì)的提高有效提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，轉(zhuǎn)移到旅游業(yè)部門的勞動力數(shù)量增加使得農(nóng)業(yè)勞動力投入減少，從而提高了農(nóng)業(yè)有效產(chǎn)出水平。第二，農(nóng)旅融合發(fā)展有助于推廣先進農(nóng)業(yè)技術(shù)。農(nóng)旅融合發(fā)展使得農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境價值轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)濟效益，有助于提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的資本積累水平，使其能夠具備足夠的資金購買先進高效的農(nóng)機設(shè)備，因此減少了勞動力、土地和機械動力等要素投入，有助于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。另外，政府為促進產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，可利用自身資源優(yōu)勢保護農(nóng)村耕地資源，盤活農(nóng)村閑置耕地，提高土地利用率，為先進農(nóng)業(yè)技術(shù)的使用創(chuàng)造了條件，從而有助于減少水和耕地等要素投入，最終有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提升。第三，農(nóng)旅融合發(fā)展有助于強化農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境治理。農(nóng)旅融合發(fā)展使得非農(nóng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模逐步擴大，使政府部門具備更多的財政實力來改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境[11]，比如加強水利設(shè)施建設(shè)、加強生態(tài)保護宣傳等，從而促進生態(tài)資本的積累，為農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升奠定基礎(chǔ)。同時，為促進農(nóng)旅融合可持續(xù)發(fā)展，政府部門亦不斷增強對化肥、農(nóng)藥等化學(xué)制品的使用規(guī)制，促進化肥、農(nóng)藥的減量使用。第四，農(nóng)旅融合發(fā)展有助于強化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的生態(tài)行為。隨著農(nóng)旅融合發(fā)展，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體逐步意識到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中生態(tài)要素能創(chuàng)造更高且可持續(xù)的溢價，為實現(xiàn)長期可持續(xù)經(jīng)濟收益，便會樹立起綠色發(fā)展理念，不斷踐行和強化環(huán)保行為，如通過減少化肥、農(nóng)藥等有害環(huán)境要素投入，降低生產(chǎn)經(jīng)營活動對自然環(huán)境的負(fù)面影響，從而促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升。

根據(jù)上述分析可知，農(nóng)旅融合發(fā)展有助于實現(xiàn)在既定期望產(chǎn)出情況下勞動力、土地、灌溉、機械動力等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入最小化，同時可有效減少化肥、農(nóng)藥等有害環(huán)境農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入，從而對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生影響。隨著農(nóng)旅融合的不斷深化，這種影響作用到底是保持不變態(tài)勢（即線性關(guān)系），還是會隨著融合水平不同而有所變化（即非線性關(guān)系），尚需進一步檢驗。

三、變量與模型選擇

1．變量選擇

（2）解釋變量。解釋變量是農(nóng)旅融合發(fā)展水平()。參照已有研究[20]，從旅游產(chǎn)業(yè)績效和旅游產(chǎn)業(yè)要素兩個方面選取國內(nèi)旅游收入、國內(nèi)旅游人數(shù)、旅游外匯收入、入境旅游人次、星級旅游飯店數(shù)量、旅行社數(shù)量、4A級以上景區(qū)數(shù)量和旅游從業(yè)人員數(shù)量等8個指標(biāo)來衡量旅游業(yè)發(fā)展水平；從農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)績效和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)要素兩個方面選取第一產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值、農(nóng)村居民消費水平、人均農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)機械擁有量、造林和果園面積、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平、第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)等9個指標(biāo)來全面衡量農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。

（3）控制變量。借鑒已有研究[12]，控制變量選取財政支農(nóng)力度()、工業(yè)化水平()和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平()三個指標(biāo)。財政支農(nóng)力度用地方財政農(nóng)林水事務(wù)支出與地方財政一般預(yù)算支出之比來衡量，工業(yè)化水平用工業(yè)增加值與地區(qū)生產(chǎn)總值之比來衡量，而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平用人均農(nóng)業(yè)增加值表示。

2．模型選擇

考慮到農(nóng)旅融合發(fā)展對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響過程可能表現(xiàn)為簡單的線性特征，也可能表現(xiàn)為非線性特征。因此，同時采用普通面板固定效應(yīng)模型和面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型就農(nóng)旅融合對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響進行檢驗。

（1）普通面板固定效應(yīng)模型。如果模型中存在未被觀察的因素就會導(dǎo)致遺漏變量偏誤，而運用固定效應(yīng)模型控制不隨時間變化的個體非觀測因素可以有效解決這一問題?；诖?，采用個體固定效應(yīng)面板模型進行農(nóng)旅融合水平和農(nóng)業(yè)生態(tài)效率之間線性關(guān)系的檢驗，模型設(shè)定如下：

InAE=α0+βInATL+λ1InPIC+λ2InID+

3InWF+μ+ξ（1）

上式中，被解釋變量為農(nóng)業(yè)生態(tài)效率AE，解釋變量為農(nóng)旅融合水平ATL，WF為財政支農(nóng)力度，ID為工業(yè)化水平，PIC為農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，下標(biāo)和分別代表省份和年份，μ是個體效應(yīng)，ξ代表隨機誤差項，其服從正態(tài)分布。

（2）面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型。農(nóng)旅融合對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的促進作用也可能表現(xiàn)為非線性特征，因此同時采用面板平滑轉(zhuǎn)移模型進行擬合。具體模型設(shè)定如下：

InAE=β01InATL+β02InPIC+β03InInID+

04InWF+(11InATL+β12InPIC+

13InID+β14InWF)(q;,)+μ+ε（2）

其中(q;r,c)代表轉(zhuǎn)換函數(shù)，轉(zhuǎn)換函數(shù)公式如下：

東亞銀行正在推廣“跨國企業(yè)集團跨境人民幣資金池集中運營”業(yè)務(wù)，并與東盟和南亞國家的銀行業(yè)金融機構(gòu)合作，幫助企業(yè)直接從東盟和南亞國家借入跨境人民幣貸款，力爭依托國家和地方優(yōu)勢政策，結(jié)合人民幣國際化的有利趨勢，為云南企業(yè)提供更為廣泛、便利的跨境金融服務(wù)。

＞0，1≤2≤…≤c（3）

式(2)中，被解釋變量為農(nóng)業(yè)生態(tài)效率AE，解釋變量和轉(zhuǎn)換變量均為農(nóng)旅融合水平ATL，其它變量解釋同上。式(3)中，q為轉(zhuǎn)換變量；為斜率參數(shù)，決定轉(zhuǎn)換速度；為位置參數(shù)，決定參數(shù)轉(zhuǎn)換的門檻條件；為位置參數(shù)個數(shù)。在PSTR模型中，變量估計系數(shù)由線性部分β和非線性部分β*(·)共同構(gòu)成。當(dāng)(·)=0時，模型處于低機制(low regime)；當(dāng)(·)=1時，模型處于高機制(high regime)[21]。同時，隨著轉(zhuǎn)換函數(shù)值在[0，1]之間平滑移動，估計系數(shù)將以為中心在β～β+β單調(diào)轉(zhuǎn)換。

四、數(shù)據(jù)來源與樣本特征

1．?dāng)?shù)據(jù)來源

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)依靠水系支撐，江河兩岸區(qū)域一般為農(nóng)業(yè)較為發(fā)達地區(qū)，所以本研究選取中國長江流域、黃河流域省份為分析區(qū)域，共包括19個省份①。研究數(shù)據(jù)主要來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國旅游統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》及各省統(tǒng)計年鑒、國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報(2007—2018年)。此外，個別缺失數(shù)據(jù)通過查詢各相關(guān)部委以及各省統(tǒng)計局官網(wǎng)補全。其中以貨幣單位衡量的數(shù)據(jù)都已消除通貨膨脹因素，將其調(diào)整為2007年的不變價格水平值。數(shù)據(jù)分析過程由SPSS軟件和R語言完成。

2．農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測度結(jié)果

考慮到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的化肥、農(nóng)藥等投入要素會破壞生態(tài)環(huán)境，在此采用含非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進行測度，測算時利用19個省份2007—2018年228個決策單元的信息，最終得到1 824個數(shù)據(jù)，計算得出歷年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值，如表1所示?？傮w來看，研究期內(nèi)研究區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體均值為0.8570，從時間維度來看這一均值大體呈現(xiàn)不斷上升趨勢，這一趨勢與已有研究結(jié)論較為吻合。近年來農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境不斷惡化，可持續(xù)發(fā)展理念日益深入人心，人們開始反思農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，國家層面也在不斷增強對化肥、農(nóng)藥等化學(xué)制品的使用規(guī)制，這均在一定程度上促進了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提高。

表1 2007—2018年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值

3．農(nóng)旅融合發(fā)展水平測度結(jié)果

借鑒陶長琪等提出的復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度模型[22]對農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)融合發(fā)展水度進行測度，具體權(quán)重值根據(jù)Diakoulaki提出的CRITIC法來確定[21]，最終求得各省份2007—2018年農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)兩個子系統(tǒng)的協(xié)同度以及復(fù)合系統(tǒng)的協(xié)同度(圖1)。2007—2018年，19個省份農(nóng)業(yè)子系統(tǒng)和旅游業(yè)子系統(tǒng)之間的協(xié)同度基本在0.95以上，可知兩個子系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)性非常高。在此期間，農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度均呈現(xiàn)逐步上升趨勢，且穩(wěn)定在0.47～0.78。隨著時間的推移，復(fù)合系統(tǒng)的協(xié)同度在總體態(tài)勢上不斷增強。橫向來看，同一年份不同省份的復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度相差不大。總之，從時間維度來看，19個省份的復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度不斷提高，較好地體現(xiàn)了我國農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)融合發(fā)展的方向。

圖1 2007—2018年農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)子系統(tǒng)及復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度均值

五、實證研究及其結(jié)果分析

1．普通面板固定效應(yīng)模型估計結(jié)果

為檢驗不同區(qū)域農(nóng)旅融合水平對提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率功效是否存在差異，分別以全部省份、長江流域、黃河流域省份為對象構(gòu)建模型1至模型3，借助各省份面板數(shù)據(jù)對面板固定效應(yīng)模型進行估計。首先，F(xiàn)檢驗表明個體固定效應(yīng)顯著。同時，Hausman檢驗拒絕了隨機效應(yīng)和固定效應(yīng)系數(shù)沒有系統(tǒng)性差異的原假設(shè)。因此，優(yōu)先考慮個體固定效應(yīng)模型。根據(jù)個體固定效應(yīng)模型估計結(jié)果（表2）可知：整個研究區(qū)內(nèi)農(nóng)旅融合發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的回歸系數(shù)為0.0981，并且在1%水平上統(tǒng)計顯著，表明在其它因素不變的情況下，農(nóng)旅融合發(fā)展水平每提高1%，會正向促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率上升9.81%。分區(qū)域來看，長江流域和黃河流域各省份農(nóng)旅融合均對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率具有正向提升效應(yīng)，其中長江流域各省份影響效應(yīng)比整體研究區(qū)和黃河流域省份更為顯著，這可能與該區(qū)域優(yōu)越的自然地理環(huán)境以及旅游市場需求條件有關(guān)。就控制變量而言，整個研究區(qū)內(nèi)人均農(nóng)業(yè)增加值對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響較為顯著，而財政支農(nóng)水平和工業(yè)化水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率具有顯著負(fù)向影響，這一結(jié)論與王寶義等的研究結(jié)論[6]一致。

表2 普通面板固定效應(yīng)模型估計結(jié)果

注：***、**和*分別表示在1%、5%、10%水平下拒絕原假設(shè)，下同。

2．面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型估計結(jié)果

以融合水平為轉(zhuǎn)換變量，分全部省份、長江流域省份、黃河流域省份構(gòu)建模型4至模型6，檢驗不同區(qū)域農(nóng)旅融合水平對提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響是否存在差異。在模型估計之前對模型進行了非線性檢驗（表3），當(dāng)位置參數(shù)個數(shù)=1和=2時，所有模型均拒絕=0的原假設(shè)，表明所構(gòu)建的非線性關(guān)系模型是合理的。進而再確定轉(zhuǎn)換函數(shù)個數(shù)，根據(jù)面板平滑轉(zhuǎn)移模型原理，可得到模型轉(zhuǎn)換函數(shù)個數(shù)都為1，即= 1。

表3　面板平滑轉(zhuǎn)換模型的非線性檢驗結(jié)果

另外，根據(jù)AIC和BIC準(zhǔn)則選擇轉(zhuǎn)換機制和最優(yōu)位置參數(shù)的個數(shù)[23]。在每個模型中，AIC和BIC最小值對應(yīng)的位置參數(shù)個數(shù)即為理想的位置參數(shù)個數(shù)。經(jīng)檢驗確定各模型的位置參數(shù)個數(shù)均為1。在上述檢驗的基礎(chǔ)上，結(jié)合歷年各省份的數(shù)據(jù)對模型估計的結(jié)果如表4所示。

表4　面板平滑轉(zhuǎn)換模型估計結(jié)果

第一，就整個研究區(qū)來看，當(dāng)轉(zhuǎn)換函數(shù)(ATL；，c)=0時，農(nóng)旅融合發(fā)展的影響效應(yīng)為0.0657(01)，模型處于低機制；當(dāng)轉(zhuǎn)換函數(shù)(ATL；，c)=1時，農(nóng)旅融合發(fā)展的影響效應(yīng)0.4422(01+11)，模型處于高機制。農(nóng)旅融合發(fā)展的影響效應(yīng)在低與高機制之間以農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的門檻值0.7277(-0.3178)為中心，隨著自身狀態(tài)變量的變動在[0.0657，0.4422]區(qū)間平滑轉(zhuǎn)換。這說明農(nóng)旅融合發(fā)展不僅有利于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升，而且隨著融合水平的上升，其對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率促進效用呈現(xiàn)增強態(tài)勢。

結(jié)合2007—2018年研究區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率變化趨勢來看，2007—2009年農(nóng)業(yè)生態(tài)效率增長較為緩慢，2010年后，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升速度明顯加快。雖然2007年中央一號文件首次提出要大力發(fā)展鄉(xiāng)村旅游，但政策實施之初農(nóng)旅融合主要以“農(nóng)家樂”這一簡單模式為主，其發(fā)展水平并不高。其后，休閑農(nóng)業(yè)和鄉(xiāng)村旅游推動實現(xiàn)農(nóng)業(yè)多種功能、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合的重要作用不斷凸顯，產(chǎn)業(yè)融合支持政策密集出臺，農(nóng)旅融合發(fā)展水平進一步提升，其對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的作用得以凸顯。2007年跨越門檻值0.7277的省份有8個，而2018年跨越門檻值的省份達到18個，可見農(nóng)旅融合發(fā)展對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升體現(xiàn)出非線性效應(yīng)，隨著農(nóng)旅融合水平的增強，其對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升的功效更為顯著。

第二，分區(qū)域來看，當(dāng)長江流域各省份農(nóng)旅融合水平跨越門檻值0.6934(-0.3661)時，其對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升呈持續(xù)增強態(tài)勢，并且農(nóng)旅融合對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響的線性部分和非線性部分系數(shù)都高于整個研究區(qū)域的平均水平。這可能是因為長江流域各省份自然資源和氣候條件相對優(yōu)越，居民旅游需求動機較強，市場需求驅(qū)動了農(nóng)旅融合發(fā)展。隨著融合水平提升，農(nóng)業(yè)生態(tài)價值進一步彰顯，促進了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者生態(tài)意識的增強，于是他們便會主動加強農(nóng)業(yè)生態(tài)化建設(shè)，走農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展之路。所以農(nóng)旅融合對提升該區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率作用更大，表現(xiàn)為此區(qū)域農(nóng)旅融合促進農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升功效優(yōu)于全國平均水平。

而黃河流域農(nóng)旅融合門檻更高，表現(xiàn)為此區(qū)域跨越門檻值難度大于全國平均水平，僅當(dāng)跨越門檻值0.7298(-0.3143)后，農(nóng)旅融合才對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升起促進作用。這可能是由于黃河流域多數(shù)省份經(jīng)濟基礎(chǔ)相對薄弱，推廣先進農(nóng)業(yè)技術(shù)難度較大。另外，這一區(qū)域各省份自然資源和氣候條件欠佳，農(nóng)業(yè)旅游廣泛開展存在一定難度，所以在融合發(fā)展初期，農(nóng)旅融合水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的作用并不顯著。而當(dāng)跨越門檻值0.7298后，農(nóng)業(yè)生態(tài)資本能創(chuàng)造更多的生態(tài)價值時，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者才更關(guān)注農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，有意識地減少生產(chǎn)過程中有害環(huán)境要素投入，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率才開始有所提升，農(nóng)旅融合對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的促進作用才得以增強。

第三，從控制變量來看，整個研究區(qū)內(nèi)人均農(nóng)業(yè)增加值對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響在線性部分和非線性部分均為正且顯著(02=0.1109，12=0.1684)，這表明人均農(nóng)業(yè)增加值有助于提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，且隨著農(nóng)旅融合水平的上升，這一影響進一步增強；工業(yè)化水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的彈性系數(shù)由線性部分的-0.0032，轉(zhuǎn)變?yōu)榉蔷€性部分的0.2282，但線性部分不顯著，這說明隨著農(nóng)旅融合水平的上升，工業(yè)化水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的促進作用更加顯著；財政支農(nóng)水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響在線性部分和非線性部分均為負(fù)且顯著(04=-0.2652，14=-0.2185)，這表明財政支農(nóng)水平抑制農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升，且隨著農(nóng)旅融合水平的上升，這一影響進一步增強。

3．影響機制檢驗

為剖析農(nóng)旅融合對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響機制，構(gòu)建非線性模型7至模型12。各模型的因變量分別為農(nóng)作物播種面積、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、機械總動力、化肥和農(nóng)藥使用量，自變量均為農(nóng)旅融合水平，結(jié)果如表5所示。由表5可知，農(nóng)旅融合水平與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率各投入要素均存在非線性關(guān)系，其中，農(nóng)作物播種面積、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員均隨著農(nóng)旅融合不斷深入而相應(yīng)減少。機械總動力剛開始隨著農(nóng)旅融合水平的上升而增加，但當(dāng)農(nóng)旅融合水平越過門檻值時，機械總動力才呈現(xiàn)隨融合水平上升而下降的趨勢。這可能是因為在融合水平較低時，機械總動力投入代替農(nóng)業(yè)勞動力投入，使農(nóng)業(yè)勞動力要素投入大量減少，但由于農(nóng)業(yè)技術(shù)水平?jīng)]有得到很大提高，導(dǎo)致機械總動力要素投入呈現(xiàn)增加態(tài)勢。隨著融合水平的提升，農(nóng)業(yè)技術(shù)水平不斷提高，機械總動力投入非線性部分在跨越門檻值后呈現(xiàn)減少態(tài)勢。由上述影響機制分析發(fā)現(xiàn)：在期望產(chǎn)出既定前提下，融合初期由于投入要素和非期望產(chǎn)出減少均有限，因此，農(nóng)旅融合對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的作用效果較為有限；而隨著融合水平上升到一定程度(越過相應(yīng)的門檻值)，投入要素和非期望產(chǎn)出才出現(xiàn)大幅減少，此后，農(nóng)旅融合深化對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率促進作用呈現(xiàn)逐步擴大趨勢。

表5 農(nóng)旅融合對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率非線性影響機制檢驗結(jié)果

六、結(jié)論與啟示

本研究基于2007—2018年長江和黃河流域各省份的數(shù)據(jù)，分別運用普通面板固定效應(yīng)模型和面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型探究了農(nóng)旅融合對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升的線性和非線性效應(yīng)，并區(qū)分全部樣本省份、長流流域省份和黃河流域省份做了進一步的檢驗。得出結(jié)論如下：第一，基于普通面板個體固定效應(yīng)模型分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)旅融合水平對于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升具有顯著正向影響；第二，基于面板平滑轉(zhuǎn)換回歸分析可知，農(nóng)旅融合水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響呈現(xiàn)以融合水平為門檻的非線性特征，當(dāng)其融合水平低于門檻值時，對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率促進作用較低；但當(dāng)跨越門檻值后即融合水平較高時，其對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率促進作用非常顯著且呈增強態(tài)勢；第三，基于不同區(qū)域的分析表明，長江流域省份農(nóng)旅融合水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率促進作用最顯著，黃河流域省份在農(nóng)旅融合未跨越門檻值時對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的促進作用不明顯，但跨越門檻值后對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升作用較大；第四，基于農(nóng)旅融合影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各要素投入的機制檢驗可知，農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)勞動力、有效灌溉面積等要素投入都伴隨融合水平提升而不斷減少。農(nóng)藥、化肥等投入在融合初期并未大幅度減少，只是在跨越門檻值后迅速下降。農(nóng)業(yè)機械總動力在融合初期呈上升態(tài)勢，在跨越門檻值后才迅速下降。

據(jù)此得出以下啟示：第一，推進農(nóng)旅融合發(fā)展有利于提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，從而促進農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和鄉(xiāng)村振興目標(biāo)的實現(xiàn)。為此，政府部門應(yīng)進一步完善農(nóng)旅融合發(fā)展的政策制度保障條件。由于農(nóng)業(yè)發(fā)展的特殊性，在農(nóng)旅融合過程中，政府應(yīng)加大扶持力度，在融合過程中充當(dāng)主導(dǎo)與協(xié)調(diào)的角色，既要主導(dǎo)其發(fā)展，又要協(xié)調(diào)和兼顧企業(yè)、農(nóng)民等多方利益。第二，基于農(nóng)旅融合對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升功效存在的地區(qū)差異，各級地方政府應(yīng)因地制宜制定相關(guān)政策，以便更好地發(fā)揮農(nóng)旅融合對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的促進作用。鑒于長江流域各省份農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)資源豐富，居民可支配收入水平較高，農(nóng)旅融合發(fā)展基礎(chǔ)較好且市場空間較大，因此政府部門應(yīng)進一步完善農(nóng)旅深度融合發(fā)展的政策支持，強化對融合發(fā)展的監(jiān)管職能，協(xié)調(diào)好相關(guān)利益主體間的關(guān)系；而黃河流域省份，由于區(qū)域自身地理條件、生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟基礎(chǔ)等條件限制，實現(xiàn)農(nóng)旅融合發(fā)展的基礎(chǔ)較薄弱，因此政府部門要從財政上對農(nóng)旅融合給予大力支持，加強農(nóng)業(yè)休閑品牌建設(shè)、引導(dǎo)農(nóng)業(yè)休閑消費，強化農(nóng)業(yè)生態(tài)教育和農(nóng)業(yè)生態(tài)管理。

① 長江流域省份包括湖北、湖南、重慶、四川、云南、貴州、上海、江蘇、浙江、安徽、江西等11個省份，黃河流域省份包括河南、陜西、內(nèi)蒙、寧夏、甘肅、青海、山東、山西等共8個省份。

[1] 周杰．農(nóng)旅融合對高效農(nóng)業(yè)的作用機制分析：一個過程——收益的視角[J]．貴州師范學(xué)院學(xué)報，2017，33(7)：1-4．

[2] ILBERY B，BOWLER I．From agricultural productivism to post-productivism：The geography of rural change[M]. London：Longman，1998：57-84．

[3] JOSE H，ANA C，F(xiàn)ELIPE B，et al．Agricultural diversifavction and the sustainability of agrictural systems：Possibilities for the development of agritourism[J]. Evironmental Engineering and Management Journal，2011(12)：1911-1921．

[4] 潘丹，應(yīng)瑞瑤．中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價方法與實證——基于非期望產(chǎn)出的SBM模型分析[J]．生態(tài)學(xué)報，2013，33(12)：3837-3845．

[5] 洪開榮，陳誠，豐超，等．農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的時空差異及影響因素[J]．華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2016，15(2)：31-41．

[6] 王寶義，張衛(wèi)國．中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的省際差異和影響因素——基于1996—2015年31個省份的面板數(shù)據(jù)分析[J]．中國農(nóng)村經(jīng)濟，2018(1)：46-62．

[7] 王圣云，林玉娟．中國區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率空間演化及其驅(qū)動因素——水足跡與灰水足跡視角[J]．地理科學(xué)，2021，41(2)：290-301．

[8] 許朗，羅東玲，劉愛軍．中國糧食主產(chǎn)省(區(qū))農(nóng)業(yè)生態(tài)效率評價與比較——基于 DEA 和 Malmquist指數(shù)方法[J]．湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)，2014，15(4)：76-82．

[9] 尚杰，吉雪強，陳璽名．中國城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響——基于中國13個糧食主產(chǎn)區(qū)2009-2018年面板數(shù)據(jù)[J]．中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報，2020，28(8)：1265-1276．

[10] 李谷成．中國農(nóng)業(yè)的綠色生產(chǎn)率革命：1978—2008 年[J]．經(jīng)濟學(xué)(季刊)，2014，13(2)：537-558．

[11] 田偉，楊璐嘉，姜靜．低碳視角下中國農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的測算——基于非期望產(chǎn)出的SBM模型[J]．中國農(nóng)村觀察，2014，119(5)：59-71，95．

[12] 王寶義，張衛(wèi)國．中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測度及時空差異研究[J]．中國人口·資源與環(huán)境，2016，26(6)：11-19．

[13] 曹俊文，曾康．低碳視角下長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)生態(tài)效率及影響因素研究[J]．生態(tài)經(jīng)濟，2019，35(8)：115-119．

[14] 侯孟陽，姚順波．中國農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響的空間溢出效應(yīng)與門檻特征[J]．資源科學(xué)，2018，40(12)：2475-2486．

[15] 葉初升，惠利．農(nóng)業(yè)生產(chǎn)污染對經(jīng)濟增長績效的影響程度研究——基于環(huán)境全要素生產(chǎn)率的分析[J]．中國人口·資源與環(huán)境，2016，26(4)：116-125．

[16] 胡文海，柳百萍．基于“三農(nóng)旅游”發(fā)展的農(nóng)業(yè)剩余勞動力有效轉(zhuǎn)移——以合肥市為例[J]．農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2009(8)：84-86．

[17] 賀愛琳，楊新軍，陳佳，等．鄉(xiāng)村旅游發(fā)展對農(nóng)戶生計的影響——以秦嶺北麓鄉(xiāng)村旅游地為例[J]．經(jīng)濟地理，2014，34(12)：174-181．

[18] 柳百萍，胡文海，尹長豐，等．有效與困境：鄉(xiāng)村旅游促進農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移就業(yè)辨析[J]．農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2014(5)：81-86．

[19] WEST O，MARLAND G．A synthesis of carbon sequestration，carbon emissions，and net carbon flux in agriculture：comparing tillage practices in the United States[J]. Agriculture Ecosystems and Environment，2002(1)：217-232．

[20] 王麗芳．山西省農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)融合的動力機制與發(fā)展路徑[J]．農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2018(4)：136-144．

[21] GONZáLEZ A，TERASVIRTA T，DIJK V．Panel smooth transition regression models[R]．Stockholm：Stockholm School of Economics，2005．

[22] 陶長琪，陳文華，林龍輝．我國產(chǎn)業(yè)組織演變協(xié)同度的實證分析-——以企業(yè)融合背景下的我國 IT產(chǎn)業(yè)為例[J]．管理世界，2007(12)：67-72．

[23] DIAKOULAKI D，MAVROTAS G，PAPAYANNAKIS L. Determining objective weight in multiple crireria problems：The CRITIC method[J]．Computer Ops Res，1995(5)：763-770．

Effects of integrated development of agriculture and tourism on agricultural ecological efficiency

WANG Jingjing1,2，ZHOU Faming1,3*

(1.Economic College, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China ; 2.Business Department of Hunan University of Humanities, Science and Techonology, Loudi 417000, China; 3.Business School Hunan First Normal University, Changsha 410205, China)

The impact of agricultural tourism integration on agricultural ecological efficiency is examined with the linear and non-linear models based on the data of 19 provinces in the Yangtze River Basin and the Yellow River Basin from 2007 to 2018 and respective measurement of agricultural ecological efficiency and agriculture-tourism integration in each province. The results show that the integration of agriculture and tourism has a significant positive effect on the improvement of agricultural eco-efficiency, with a significant nonlinear threshold feature, and its intensity changes positively correlated with the integrated development of agriculture and tourism. Regional differences can be found in the impact of integrated agricultural tourism development on agricultural eco-efficiency .Positive effects of integrated agricultural tourism development on agricultural eco-efficiency in the provinces of the Yangtze River Basin are stronger than those of the whole research area and the provinces in the Yellow River Basin. The input of agricultural labor force, crop sown areas, effective irrigation areas, pesticides and chemical fertilizers among agricultural production factors decreases with the continuous improvement of the integration , while the total power input of agricultural machinery is liable to increase first and then decrease with the rise in the integration .

integration of agriculture and tourism; agricultural ecological efficiency; impact effects; regional differences

F205

A

1009–2013(2021)02–0050–07

10.13331/j.cnki.jhau(ss).2021.02.007

2021－03－11

湖南省教育廳優(yōu)秀青年項目(19B297)；湖南省社會科學(xué)成果評審委員會課題(XSP20YBZ018)；湖南省研究生科研創(chuàng)新項目(CX20190508)；湖南省應(yīng)用特色學(xué)科“應(yīng)用經(jīng)濟學(xué)”資助項目；婁底市社科評審委員會重點項目

王晶晶(1987—)，女，湖南株洲人，博士，講師，主要研究方向鄉(xiāng)村旅游和農(nóng)村經(jīng)濟。*為通信作者。

責(zé)任編輯：曾凡盛