农业财政支出影响农田利用碳排放的区域差异研究

吴伟伟

（南昌大学经济管理学院，南昌 330031）

农业财政支出影响农田利用碳排放的区域差异研究

吴伟伟

（南昌大学经济管理学院，南昌 330031）

农田利用碳排放是农业碳排放的主要碳源之一，测算了各省农田利用碳排放量，分析了农业财政支出对农田利用碳排放的影响机制，基于2000—2014年的省级面板数据，在考虑经济发展水平和农产品种植结构的区域差异基础之上，实证分析了农业财政支出对农田利用碳排放的影响效果。研究结果表明：农业财政支出显著地提高了单位播种面积农田利用碳排放，该影响的区域差异仅与农产品种植结构相关，在以种植玉米为主的地区最显著，其次是以种植水稻或小麦为主的地区；农业财政支出有利于降低农田利用碳排放强度，减排效应的区域差异与经济发展水平和农产品种植结构均相关，在东部地区和以种植玉米为主的地区最强，其次是中西部地区和以种植水稻或小麦为主的地区。为提升农业财政支出的碳减排效果，应优化财政支出偏向，提高政策与当地农业资源禀赋的耦合程度。

农业财政支出；农田利用碳排放；固定效应模型；区域差异

中国是个农业大国，农业碳排放占全国温室气体排放总量的比例较大［1］。近年来，在农村劳动力转移的背景下，农业生产方式和农业要素投入结构逐渐发生变化，农业碳排放总量处于上升趋势。农业碳排放碳源较多，包括农田利用碳排放、种植业碳排放、稻田碳排放、秸秆碳排放和牲畜养殖碳排放等，全国来看，2014年农田利用碳排放占四项主要农业碳排放总量（包括农田利用碳排放、稻田碳排放、秸秆碳排放和牲畜养殖碳排放）之比为25%左右，占人为源碳排放总量的30%左右［2］，减少农田利用碳排放可以有效控制农业碳排放总量和碳排放强度。2006年全面取消农业税之后，中国农业政策向“多予少取”的方向转变［3］，中央和各级地方政府均提高了支持农业发展的力度，农业财政支出规模逐年扩大，依据《中国农村统计年鉴》相关年份的数据计算，2014年国家用于支持农业发展的财政支出为5 816.6亿元（人民币，下同），是2000年的7倍多，对推动农业生产方式变革发挥了重要作用。2016年11月，国家发布了《建立以绿色生态为导向的农业补贴制度改革方案》，旨在建立环境友好型的现代农业生产方式，分析农业财政支出对农田利用碳排放的影响有利于认识当前农业财政支出的碳减排效应，为政府制定农业碳减排财政支持政策提供理论借鉴。

影响农业碳排放的因素复杂，相关研究重点关注以下几方面：（1）农业技术和农业生产效率的影响。如杨钧［4］认为农业技术水平虽然可以提高农业生产效率，但也提高了增加农业碳排放量的农业要素投入，农业技术进步显著增加了农业碳排放量，但降低了农业碳排放强度。鲁钊阳［5］研究发现农业科技进步会影响农业碳排放量、排放效率和碳排放结构，有助于减少农业碳排放。王惠等［6］认为提升农业生产效率可以有效减少农业碳排放，但是存在门槛效应。（2）农业生产方式的影响。如张小洁等［7］研究发现土地规模化经营有利于改变传统农业要素组合方式和合理配置农业要素，直接或间接影响农业碳排放，胡中应等［8］认为农业产业集聚带来规模经济，影响能源利用效率，农业碳排放量、碳排放强度会随着农业产业集聚分别呈现出“倒U型”和“正N型”特征。（3）劳动力转移和城镇化的影响。如武春桃［9］研究发现，总体上城镇化有助于降低中国农业碳排放，但与城镇化方式相关，就业城镇化在西部地区有利于降低农业碳排放，在中部地区增加了农业碳排放，在东部地区的影响则不确定。

多数已有研究将不同类别的农业碳排放置于同一理论框架下分析，未充分考虑农田利用碳排放的具体特征和差异化影响因素。在中国农业政策发生重大转向之后，农业财政支出对农业生产方式变革发挥的作用不可小觑，其影响农田利用碳排放的研究应该得到重视，以便更全面获知农业支持政策对农业发展的影响。

1 农田利用碳排放测算

测算农业碳排放主要遵循两种思路：一为投入产出法（IO）；二为生命周期评价法（LCA）［10］。投入产出法大多用于测算能源消耗碳排放，要求比较精确且连续的投入产出数据，计算过程复杂。相比之下，生命周期法只需确定碳排放活动和相应的碳排放系数，计算过程简单，结果可靠。本研究遵循第二种测算思路，测算公式为：

其中，T为农田利用碳排放总量，Qi为农田利用中每类碳源的数量，θi为各类碳源对应的碳排放系数。本研究测算的农田利用碳排放源包括：化肥、农膜、柴油、农药、翻耕、灌溉，碳排放系数分别来源于IPCC2006、IREEA、美国橡树岭国家实验室等研究机构测算的结果［11-12］。为剔除农业生产规模的影响，在测算农田利用碳排放总量的基础上，分别计算了单位播种面积农田利用碳排放（C1）和农田利用碳排放强度（C2），计算公式为：C1＝农田利用碳排放总量／农作物播种面积；C2＝农田利用碳排放总量／农业增加值，农业增加值不包括林业、牧业和渔业三者的产值。相对于总量指标，单位播种面积和单位农业产值的均量碳排放指标更能体现碳排放绩效，较好地表征农业发展的环境成本。所有数据来自《中国区域经济统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国农业统计资料》等数据库，后文不再说明。表1为测算结果的描述性统计分析。

表1 农田利用碳排放测算结果描述性统计Table 1 Descriptive statistics of carbon em issions from farm land use

（续表1）

2 农业财政支出对农田利用碳排放的影响机制

农田利用产生的碳排放主要源于3方面：农业要素投入产生的碳排放、农地翻耕产生的碳排放和能源利用产生的碳排放。农田利用同时具备碳“源”和碳“汇”功能［13-14］：一方面，在农业生产方式变革过程中，包括农业机械、农药和化肥在内的农业资本要素投入数量递增，比传统农业要素带来更多碳排放量，增加碳排放源数量；另一方面，保护性的农田利用方式、农田整治可能将二氧化碳等温室气体固定在土壤和植被中，增强农田的碳汇功能。

首先，从农田利用的碳源功能来看，2006年之后的农业财政支出增强了对鼓励农业生产方式转型和改善农业要素投入结构的补贴力度，如种粮直补、农业机械补贴、农资综合补贴等，极大地鼓励了农业资本要素投入，提高了农业能源消耗。相关数据显示，2007年四项农业补贴为513.6亿元，2012年增加到1 643亿元，占支持农业生产财政支出的比重由28.5%增加到34.3%，补贴力度逐年增强。与此同时，在农村劳动力转移规模持续扩大的背景下，土地规模化经营占比越来越高，增强了农业财政支出对农业资本要素投入的激励效应。其次，从增强农田利用的碳汇功能和农业碳减排来看，农业财政支出对于改善农业基础设施、退耕还林和保护性农田耕作等方面发挥促进作用。农业财政支出对农业生产技术进步有显著的促进作用，可以通过提高农业投入要素的利用效率，节约要素投入数量，减少单位土地面积上的碳排放量。中国属于典型的人多地少国家，人均农业资源稀缺，在农村劳动力转移到工业部门之后，农业财政支出有利于鼓励与农业资源禀赋相耦合的农业技术进步，提高了劳动力节约型和土地节约型农业资本要素的使用效率，也提高了农业全要素生产率。因此，农业财政支出通过影响农田利用方式、农业要素投入结构和利用效率影响农田利用的碳源和碳汇功能，综合效应取决于两者之和。

中国经济发展水平和农业资源禀赋存在显著的区域差异，不同农业区域农业技术水平、农产品种植结构和农田利用方式差别较大。在经济发展水平较高的东部地区，非农产业对经济增长的贡献高于中西部地区，当地农村劳动力可以获得更多就近非农就业机会，农业财政支出对农田利用方式和农田利用碳排放的影响可能不同于中西部地区。同样，由于地形地貌的差异，农产品种植结构和农业要素替代成本不同，相比之下，在平原占土地总面积比例较高的华北和东北地区，农业财政支出更有利于增加农业机械投入，在以山地或丘陵为主的南方地区，农业财政支出更有利于增加化肥和农药等农业要素投入。因此，考虑到农业资源禀赋的区域差异，可以预测农业财政支出对农田利用碳排放的影响将会有所不同。

3 实证分析

3.1 分析方法

3.1.1 变量选择

本研究的被解释变量为单位播种面积农田利用碳排放（C1）和农田利用碳排放强度（C2），核心解释变量为农业财政支出（finance），借鉴陈飞等［15］的研究，用农业财政支出占地方财政预算总支出之比表示，计量模型中的控制变量包括：（1）实际务农劳动力人数（labor），在农业相对收益下降和工业部门扩张的背景下，农村剩余劳动力大规模转移到城市，尤其是在2000年之后，农村劳动力由绝对剩余向相对剩余转变，在农产品价格上涨的激励下，农业资本要素投入量显著增加，改变了传统以劳动力投入为主的农业生产方式，对农田利用碳排放产生影响。（2）单位播种面积农业固定资产投资（investment），该指标决定了农业基础设施建设水平，完善的农业基础设施有助于提高农业生产效率，降低能源消耗和要素投入，减少农业碳排放。（3）农业产值占地区生产总值比重（pro），该指标体现了地区经济发展水平和产业结构特征，农业产值占比越高的地区，第二和第三产业对经济增长的贡献相对低，工业反哺农业的程度可能有限，影响传统农业生产方式的变革。（4）城镇化率（urate），以城镇人口占总人口规模的比例表征。（5）地区虚拟变量。为体现农业财政支出对农田利用碳排放影响的区域差异，在回归分析中，加入表示地区的虚拟变量与农业财政支出的交互项。由于产业结构的特殊性，删除了北京、天津、上海、西藏和青海的数据，可用数据来源于26个省级行政区。从两个维度考查区域差异性：一为经济发展水平。以西部地区作为对照组，east表示东部地区，middle表示中部地区，参考国家统计局的统计口径，东部地区包括河北、辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南，中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、新疆；二为农产品种植结构，以此表征农业资源禀赋的区域差异。根据粮食作物播种面积的构成，将所有省份分为以种植稻谷为主、以种植小麦为主和以种植玉米为主三类，rice表示以种植稻谷为主的地区，包括江苏、浙江、福建、江西、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川；wheat表示以种植小麦为主的地区，包括安徽、山东、河南、甘肃、新疆；以种植玉米为主的地区为参照组，包括河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、贵州、云南、陕西、宁夏。

3.1.2 数据与基准计量模型

计量分析所用数据为2000—2014年省级面板数据，横截面包括26个省级行政区，样本观测值为390。为使数据更平稳，提高参数估计效果，取各变量原始数据的自然对数值，基准计量模型为：

模型中，下标n＝1、2，分别表示单位播种面积农田利用碳排放（C1）和农田利用碳排放强度（C2），i、t、k分别为横截面数量、时间跨度及控制变量个数。financeit为农业财政支出，xit为包括实际务农劳动力人数在内的所有控制变量，uit为截距项，εit为随机扰动项。

3.2 计量模型参数估计结果分析

根据各计量模型的豪斯曼检验结果（表2和表3），使用固定效应面板数据模型，为消除异方差，利用广义最小二乘法（GLS）估计模型参数，所有回归分析过程通过Stata软件实现。

表2 以单位播种面积农田利用碳排放为被解释变量的参数估计结果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 农业财政支出影响单位播种面积农田利用碳排放的回归结果分析

在不考虑区域差异的计量模型中（模型1），农业财政支出的参数估计结果在1%的显著性水平上通过检验，变量系数为正，说明农业财政支出对单位播种面积农田利用碳排放产生了显著的促进作用，农业财政支出增加10%，碳排放量将增加1.29%，这主要是因为农业财政支出提高了农业资本要素投入，比如农业机械、化肥和农药等，从而导致单位播种面积上的农田利用碳排放量增加。考虑经济发展水平差异之后的计量模型（模型2）参数估计结果与模型1不存在显著差异，地区虚拟变量与农业财政支出的交互项参数估计结果均未通过显著性检验，说明在东部、中部和西部三大区域，农业财政支出对单位播种面积农田利用碳排放的影响不存在差异，两者的因果关系与经济发展水平无关。在考虑种植结构差异的计量模型中（模型3），模型整体拟合度有所提高，地区虚拟变量与农业财政支出的交互项参数估计结果分别在5%和1%的显著性水平上通过检验，说明农业财政支出对单位播种面积农田利用碳排放的影响与农产品种植结构密切相关，交互项的系数值均为负值，说明该影响在以种植玉米为主的区域，其次是以种植水稻为主的地区，最后是以种植小麦为主的地区。农业财政支出增加10%，在三个地区带来的碳排放增量分别为2.02%、1.24%和0.5%，另外，3个模型的参数估计结果均显示，农业固定资产投资和产业结构的非农化有利于减少单位播种面积农田利用碳排放，而城镇化提高了农田利用碳排放。

表3 以农田利用碳排放强度为被解释变量的参数估计结果Table 3 The results of parameter estimation using the carbon em ission intensity from farm land use as the dependent variable

3.2.2 农业财政支出影响农田利用碳排放强度的回归结果分析

农田利用碳排放强度体现的是单位农业产值所释放的碳排放，其经济学含义不同于单位播种面积农业碳排放，农业财政支出对两者的影响可能存在差异。在不考虑区域差异的计量模型中（模型4），农业财政支出的参数估计结果在1%的显著性水平上通过检验，系数值为负，说明农业财政支出有利于降低农田利用碳排放强度，农业财政支出增加10%，单位农业产值带来的碳排放减少3.13%，有利于降低农业发展的环境成本。考虑区域差异之后的计量模型整体上拟合度有所提高，在考虑经济发展水平差异的计量模型中（模型5），农业财政支出与东部地区交互项的系数值显著为负，与中部地区交互项的参数估计结果没有通过显著性检验，说明在经济发展水平较高的东部地区，农业财政支出的减排效应最显著，该效应在中西部地区不存在差异。增加10%的农业财政支出在东部和中西部地区分别可以降低4.78%和2.25%的碳排放强度。在考虑农产品种植结构差异的计量模型中（模型6），2个交互项的参数估计结果均通过了显著性检验，变量的系数值为正，说明在以种植玉米为主的地区，农业财政支出的减排效应最强，其次是以种植水稻为主的地区，最后是以种植小麦为主的地区，农业财政支出的农田利用碳减排效应与农产品种植结构相关，增加10%的农业财政支出在三个地区分别可以减少4.73%、2.79%和2.05%的碳排放强度。另外，从模型参数估计结果来看，城镇化水平、农业固定资产投资均具有明显的农田利用碳减排效应。

4 结论与政策启示

本研究首先利用生命周期法测算了各省农田利用碳排放量，然后从理论上分析了农业财政支出对农田利用碳排放的影响机制，并利用2000—2014年的省级面板数据实证分析了农业财政支出对农田利用碳排放的影响效果及其区域差异，得到以下几点结论：（1）在农村劳动力转移规模持续扩大的背景下，农业财政支出尤其是对农业要素的补贴有利于增加劳动力节约型和土地节约型农业资本要素投入，改变以劳动力投入为主的传统农业生产方式，从而增加农田利用碳排放。与此同时，旨在改善农田利用方式和提高农业技术水平的农业财政支出有利于发挥农田利用的“碳汇”功能，从而减少农田利用碳排放。因此，农业财政支出的碳排放综合效应取决于以上两种效应之和。（2）由于农业财政支出有利于农业资本要素投入增加，进而有利于农业产出增加，提高了单位播种面积农田利用碳排放，但有利于降低碳排放强度，具有一定的减排效应，并且该效应存在区域差异。受经济发展水平和农产品种植结构的影响，在以种植玉米为主的地区，农业财政支出提高单位播种面积农田利用碳排放的作用最显著，其次是以种植水稻或小麦为主的地区。东部地区农业财政支出对降低农田利用碳排放强度的作用超过了中西部地区，在以种植玉米为主的地区超过了以种植水稻或小麦为主的地区。农业财政支出影响农田利用碳排放的区域差异体现了经济发展水平和农业资源禀赋的差异。（3）从其他驱动因素来看，农业基础设施建设、城镇化和产业非农化等因素有利于改善农业生产条件和农业生产方式，对农田利用碳排放存在显著影响。

由此，得出政策启示：（1）降低农田利用碳排放是减少全国温室气体排放的前提，应通过提高农业生产效率、完善农田利用方式减少农田利用碳排放总量，保证农田的永久耕作能力，维持农业的可持续发展。（2）充分发挥农业财政支出降低农业碳排放的引导作用，通过农业财政补贴，引导农业资本要素和能源的合理使用，在降低农田利用碳排放强度的同时，降低单位播种面积农田利用碳排放。逐步提高“绿箱”农业政策比重，促进农业技术进步，节约资源投入，抑制农田利用碳排放的增长速度。（3）在经济发展水平和农产品种植结构存在差异的不同地区，需制定差异化干预政策，优化财政支出偏向。尤其是在以种植水稻或小麦为主的地区，农业财政支出降低农田利用碳排放强度的效果相对较弱，政府应提高财政支出与当地农业资源禀赋和生产条件的耦合程度，最大化财政支出效率。

［1］赵文晋，李都峰，王宪恩.低碳农业的发展思路［J］.环境保护，2010（12）：38-39.

［2］国土资源部.低碳排放：土地利用调控新课题［EB/OL］.（2009-12-25）［2017-02-20］.http：//www.mlr.gov.cn/tdsc/lltt/200912/t20091228_131048.htm.

［3］郁建兴，高翔.农业农村发展中的政府与市场、社会：一个分析框架［J］.中国社会科学，2009（6）：89-103，206-207.

［4］杨钧.农业技术进步对农业碳排放的影响：中国省级数据的检验［J］.软科学，2013（10）：116-120.

［5］鲁钊阳.省域视角下农业科技进步对农业碳排放的影响研究［J］.科学学研究，2013（5）：674-683.

［6］王惠，卞艺杰.农业生产效率、农业碳排放的动态演进与门槛特征［J］.农业技术经济，2015（6）：36-47.

［7］张小洁，张忠潮.土地规模化经营对农业碳排放的影响机制［J］.广东农业科学，2012（20）：176-179.

［8］胡中应，胡浩.产业集聚对我国农业碳排放的影响［J］.山东社会科学，2016（6）：135-139.

［9］武春桃.城镇化对中国农业碳排放的影响：省际数据的实证研究［J］.经济经纬，2015（1）：12-18.

［10］张广胜，王珊珊.中国农业碳排放的结构、效率及其决定机制［J］.农业经济问题，2014（7）：18-26，110.

［11］段华平，张悦，赵建波，等.中国农田生态系统的碳足迹分析［J］.水土保持学报，2011（5）：203-208.

［12］田云，张俊飚，李波.中国农业碳排放研究：测算、时空比较及脱钩效应［J］.资源科学，2012（11）：2097-2105.

［13］伍芬琳，李琳，张海林，等.保护性耕作对农田生态系统净碳释放量的影响［J］.生态学杂志，2007（12）：2035-2039.

［14］杨果，陈瑶.中国农业源碳汇估算及其与农业经济发展的耦合分析［J］.中国人口·资源与环境，2016（12）：171-176.

［15］陈飞，范庆泉，高铁梅.农业政策、粮食产量与粮食生产调整能力［J］.经济研究，2010（11）：101-114，140.

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

江西省高校人文社会科学研究项目“农村家庭务农人口变动对农业生产决策的影响研究”

吴伟伟（1981—），男，博士，讲师，研究方向：区域农业发展。E-mail：wuweiwei18＠ncu.edu.cn

S181；X171.1

A

1000-3924（2017）06-107-06

张睿）