中国农业能源回弹效应的形成机制、时空演变及影响因素

李海鹏，李 卓，张俊飚

（1.中南民族大学公共管理学院，湖北 武汉 430074；2.华中农业大学经济管理学院，湖北 武汉 430070）

改革开放以来，中国农业能源效率不断提升，农业能耗强度不断下降，但农业能源消费总量却仍以年均2%的速度不断攀升［1］。中国农业能源消费总量持续增长威胁粮食安全和生态安全：一方面，能源消费是农业碳排放的重要来源，能源消费持续增长阻碍农业经济发展与碳排放脱钩，不利于农业领域如期实现“双碳”目标。另一方面，中国能源消费高度依赖进口，2021年中国原油和天然气对外依存度分别达到72%和46%，国际能源市场不确定性容易传导至国内农业生产领域，进而威胁粮食安全。一般认为，提高能源效率有利于降低能源消费总量，但是相关研究证实提升能源效率节约的能源消费量，可能会因能源回弹效应所引发的能源消费增长而部分甚至完全抵消，造成能源消费总量不降反增［2］。因此，降低农业能源回弹效应对提升农业绿色发展政策绩效、确保农业如期实现“双碳”目标和保障国家粮食安全具有重要意义。

1 文献回顾

能源回弹效应研究最早始于英国学者杰文斯［3］。19世纪60年代，杰文斯在英国考察煤炭产业时发现技术进步虽然提高了煤炭利用效率，但煤炭消耗总量却未如预期减少。杰文斯提出“提高自然资源利用效率非但不会减少而且只会增加对资源需求”的假说，被称为“杰文斯悖论”。20世纪70年代，第一次石油危机发生后，经济学家广泛关注能源效率与能源消费关系，相关研究证实“杰文斯悖论”确实存在。对该现象，Brookes［4-5］和Kenneth［6］分别给出两种理论阐释：Brookes从消费者角度出发，认为能源技术进步带来的社会经济效益会引起消费者能源需求增长；Kenneth从生产者角度出发，认为能源效率提高会降低能源使用的边际成本，使生产者能源服务需求增加。Saunders［7-8］综合两种解释，提出“由于能源效率提高而释放的资金将会毫不延迟地用于经济的进一步增长，因而会大大加快资源的耗竭速度”的Hazzoom-Brookes理论假说（KB假说）。20世纪90年代，Greening等［9］将能源回弹效应机理分解为直接效应、间接效应和全效应。随着理论分析的深入，能源回弹效应实证分析不断发展，主要包括三类：一是利用投入产出模型或可计算一般均衡（CGE）模型进行模拟［10-15］；二是构建能源效率与宏观经济发展动态模型［6，16-20］；三是分析能源效率与经济增长的计量关系［21-24］。

国内能源回弹效应研究相对较少，主要集中于从宏观经济层面测算能源回弹效应：如周勇等［25］以改革开放以来全国能源消费数据为样本进行计量检验，发现能源回弹效应在30%～80%波动；刘源远等［26］利用新古典生产函数进行分析，发现1985—2005年中国能源回弹效应平均为53.68%，并呈现下降趋势；阳攀登等［27］基于IPAT分解模型，发现1991—2008年浙江省有9个年份为逆反回弹效应，5个年份为部分回弹效应；林民书等［28］基于CES函数测算发现中国能源回弹效应高于发达国家；邵帅等［29］利用时变参数状态空间模型测算发现，改革开放前中国能源回弹效应表现为逆反效应，而改革开放后表现为部分回弹效应，且呈曲折下降趋势；李强等［30］发现1992—2011年中国能源回弹效应介于9%～75%之间；董梅等［31］基于DEA-Malmquist生产率指数法测算发现西部地区能源回弹效应总体呈现逐渐下降趋势；陈超凡等［32］通过构建能源回弹效应内生化理论模型，采用CES生产函数法测算发现2000—2018年中国短期能源回弹效应平均值为37.48%。

现代农业是高耗能产业，减少能源消耗是提升农业可持续发展的必由路径。目前关于农业能源回弹效应的理论分析和实证研究较少，尚有三个方面的问题值得进一步探讨：第一，农业能源回弹效应形成机制是什么？第二，中国农业能源回弹效应时空演变规律如何？第三，农业能源回弹效应的影响因素是什么？基于此，该研究拟利用1995—2019年中国28个省份的面板数据集，从理论上阐释农业能源回弹效应发生机制，利用动态GMM模型测度各地区农业能源回弹效应，并利用空间面板模型分析农业能源回弹效应的影响因素，最后提出破解农业能源回弹效应的政策建议。

2 农业能源回弹效应形成机制

农业现代化的主要标志是农业机械化和农业化学化，传统农业向现代农业转型就是通过投入热机、动力机、化肥、农药、除草剂等现代生产要素，提高农业生产效率。农用机械和化学品等现代生产要素是高能耗生产要素，其中农用动力机或热力机做功需要直接或间接消耗煤、石油、电力等能源，化肥、农药、除草剂等农用化学品投入间接消费天然气、石油、电力等能源。因此，农业现代化本质上是现代能源驱动的农业发展转型。为减少农业生产中的能源依赖，各国普遍策略是提升能源利用效率，比如通过投入节能农机、施用高效化肥、整治土地等方式提高能效。但是，能源利用效率提升并未能如预期减少能源消费总量，反而可能导致农业生产中能源消费增长。农业能源回弹效应即农业能源效率提升导致能源消费增长量超过节约量的现象，其原因在于能效提升诱发农业生产端和消费端主体偏向能源消费的行为。

从产出端看，提高能源效率对能源消费增长的促进效应包括：①要素替代效应，指农业能源效率提升导致农业生产者偏向利用能源要素替代非能源要素。如图1所示，横轴表示农业能源，纵轴表示劳动力或者土地。初始状态下，在生产预算线约束下，农业生产均衡点为A，农业能源消费为E0点。随着农业能源效率提升，单位产品能源投入成本降低，农业生产主体将调整生产策略。比如当电机、热机等农业机械技术更新换代时，在产量不变的情况下，农户将投入更多机械和能源替代劳动力要素。当化肥、农药等产品效果提升时，农户将投入更多的农用化学品以节约利用土地。因此，随着农户生产行为改变，农业生产均衡点变为B点，能源消费从E0增加到E1。②成本降低效应，指农业能源效率提升后，由于能源成本下降导致农业生产主体提高产品产量而造成能源消费增长。如图1所示，当能源效率提升后，农业生产主体优化调整劳动力、农用化学品、土地等生产要素配置，造成总生产成本下降，此时农业生产主体将提高产品生产数量，使得等产量线从Y0变为Y1，农业生产均衡点变为C点，农业能源消费从E1增加到E2。

图1 能效提升对农产品生产端的影响

从消费端看，提高能源效率对能源需求增长的促进效应包括：①农产品消费增长效应，指农业能源效率提升造成产品价格下降，将促使更多农产品消费而造成能源消费增长。如图2所示，横轴表示能源密集型农产品，纵轴表示非能源密集型农产品。在初始状态下，在消费预算线约束下，消费均衡点为D点，农业能源消费为E3+E3'点。由于能源效率导致农业生产成本降低，促使消费者对两种农产品的消费都会增加，使得农业能源消费增加为E4+E4'。②农产品替代效应，指能源效率提升后造成能源密集型农产品价格下降，消费者偏好使用能源密集型农产品。随着农业能源效率提升，能源密集型农产品价格下降较非能源密集型农产品更快，消费者将调整消费行为，比如消费更多规模化养殖肉类产品替代水果、蔬菜消费等等。此时农业能源消费增加值为（E5-E4）+（E4'-E5'）。

图2 能效提升对农产品消费端的影响

总的来说，农业能源回弹效应度量了农业能源效率与农业能源消费总量变化的弹性关系，区域农业能源回弹效应大小取决于农产品生产对能源需求弹性大小。从消费端看，区域经济发展水平越高，农产品消费能力越强。当能源效率提高导致农产品价格下降时，居民更偏向于消费更多的能源密集型农产品，则农业能源回弹效应加剧。从生产端看，农业劳动力越少，农业技术水平越高，产业结构越偏向于温室蔬菜、集约养殖业和规模化种植业等能源密集型产业。当能源效率提升时，农业能源需求增长越快，则农业能源回弹效应越强。

3 中国农业能源回弹效应时空演变

3.1 农业能源回弹效应测算方法

3.1.1 农业能源回弹效应定义式

该研究根据Saunders［8］的研究定义农业能源回弹效应，其公式为：

其中：R为农业能源回弹效应，σ指农业能源效率对农业能源消费的弹性。农业能源回弹效应存在5种情形：①当Re＞1时存在回火效应，此时农业能源效率提高反而增加能源使用量；②当Re=1时存在完全回弹效应；③当0＜Re＜1时，存在部分回弹效应；④当Re=0时存在零回弹效应；⑤当Re＜0时存在超级节约效应，此时农业能源消费实际减少量超过预期减少量。

3.1.2 农业能源效率测算方法

农业能源回弹效应反映了农业能源消费与农业能源效率的弹性关系，因此必须首先测算农业能源效率。借鉴Tone等［33］的研究，利用SBM模型进行农业能源效率测算。假设决策单元投入集为x=(x1，…xN)∈RN+，期望产出集为y=(y1，…yM)∈RM+，构建投入导向SBM模型：

其中，ε和为模型的核心参数。利用该模型可以计算出目标能源最优投入量（Target Energy Input）。该研究在Hu等［34］和魏楚等［35］的基础上将农业能源效率进一步表达为：

式中：TFEEit表示t年度的i区域农业能源效率，TEIt表示t年度最优生产前沿面目标点的农业能源投入量，AEIt表示t年度i区域农业能源实际投入量。

3.1.3 农业能源回弹效应测算方法

借鉴Pan等［24］的研究，构建农业能源回弹效应的测算模型。式中：Eit*为农业能源最优投入量；Pit为能源价格，Yit为农业增加值；τit为农业能源效率；μit为误差项，φit为截距项。农业能源消费与能源效率之间的弹性关系为：

由于能源消费在一段时间内无法达到最优水平，该研究假设能源消费需要两期进行动态调整：

式中：Eit表示实际能源消费，(1-ω)为两个周期之间的调整率。

根据式（4）—式（6），可得能源消费估计方程式：

由于能源消费决定模型的具体函数形式未知，因此利用二阶泰勒展开将式（3）近似为二次多项式：

其中：γi为待估参数，μi=(1-ω)φi，vit=(1-ω)εit。

根据式（7）对lnτit求导可得到农业能源效率对能源消费的弹性：

最终，得到农业能源回弹效应：

3.2 数据来源与变量说明

3.2.1 农业能源效率测算变量说明

农业投入变量：①农业资本存量（K）：借鉴李谷成等［36］、吴方卫［37］等的研究，根据永续盘存法推算农业资本存量，并对其按1978年的不变价格进行折算（单位：亿元）。②劳动力投入（L）：选取中国各省份第一产业从业人数代表劳动力投入指标（单位：万人）。③能源投入指标（E），包括直接能源投入和间接能源投入两类。参考李海鹏等［1］的方法测算农业生产中直接消耗的煤、电、石油等能源和农药、化肥、农膜等农业化学品投入间接消费的能源，能源投入实物量统一折算为万吨标准煤（单位：万tce）。

农业产出变量：各省份第一产业增加值（Y），对其按1978年的不变价格进行折算（单位：亿元），代表地区农业产出指标。

3.2.2 农业能源回弹效应测算变量说明

根据式（6）构建农业能源回弹效应测算方程，被解释变量为SBM模型测算出的1995—2019年各省份能源最优投入量。解释变量包括：①农业能源价格（P），参考杨冕等［38］的研究，首先根据各省份1995年每种能源的终端消耗量及其对应价格，计算能源投入总成本。然后根据能源总成本及其综合能源消耗量，估算名义能源价格。最后依据各省份历年的燃料动力类价格指数序列，递推计算历年实际能源价格（单位：元/tce）。②农业增加值（Y）：为各省份第一产业增加值，对其按1978年的不变价格进行折算（单位：亿元）。③农业能源效率（τ）：为SBM模型计算出的1995—2019年中国各省份农业能源效率。

3.2.3 数据来源

该研究以广义农业（农林牧渔业）为研究对象，研究区域为1995—2019年28个省份（限于数据可得性，未涉及西藏及港澳台地区；将重庆市并入四川省，海南省并入广东省）。原始数据源自《中国国内生产总值核算历史资料：1952—2002》、历年《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国农村统计年鉴》和地方统计年鉴。各变量描述性分析见表1。

表1 农业能源回弹效应变量描述性统计结果

3.3 农业能源回弹效应测度结果

3.3.1 农业能源回弹效应测算过程

首先利用SBM模型测算1995—2019年各省份农业能源效率。研究期中国农业能源效率平均为0.639，其中1995年为0.614，2019年为0.802，年均增长率为1.12%。1995—2019年东部地区农业能源效率最高，平均值为0.657，西部为0.651，中部为0.604。其次，建立农业能源回弹效应测算方程（表2）。模型1—模型4分别为系统GMM估计模型、最小二乘法估计模型、固定效应估计模型和随机效应估计模型。由于解释变量可能存在内生性问题，因此选取系统GMM模型进行分析。模型1的Hansen检验值为0.418，说明工具变量设置有效。在1%的显著性水平下，被解释变量滞后项以及能源价格、农业增加值与能源效率的交互项对能源消费均有显著影响，说明模型整体解释力较好。最后，根据模型1的估计结果，利用式（9）计算农业能源效率对能源消费的弹性值，并根据式（10）求得中国农业能源回弹效应（图3）。

表2 农业能源回弹效应测算方程估计结果

3.3.2 全国层面农业直接能源回弹效应变化

1995—2019年是中国传统农业向现代农业转型时期，农业机械、化肥、农药等现代农业生产要素需求旺盛，农业经济增长迅速。因此，当农业能源效率提升时，会激发能源需求增长，引发能源回弹效应。1995—2019年中国年均农业能源回弹效应为0.789，表现为部分回弹效应，说明农业能源效率提升产生了一定的节能效果，但是仍然有部分节能效果因能源回弹效应带来的能源消费增长抵消。从时序变化看，中国农业能源回弹效应呈现先下降后上升再下降的变化态势：①1995—2011为下降阶段。1996年以后，中国农业经济发展速度减缓，尤其是2001年加入世贸组织后，中国农产品进口迅速增加，国内农业比较效益迅速下降，能源效率提升对农业能源消费促进作用减小，导致农业能源回弹效应不断下降。②2012—2016年为上升阶段。2008年全球金融危机后，中国加大政府财政支出，推动经济高速发展，农业劳动力迅速转移至二三产业，同时农业基础设施建设十分迅速，农业能源效率提升促进农业现代化进程加快，导致农业能源回弹效应增加。③2016年至今为再次下降阶段。2016年以后，中国制定了一系列农业绿色发展措施，农业化肥、农药投入双减，农业用煤、石油等要素的需求受到抑制，导致农业能源回弹效应降低。

按照全国区域经济划分标准，将28个省份划分为东、中、西部，比较三个区域农业能源回弹效应。如图3所示，东、中、西部农业能源回弹效应的基本走势与全国保持一致，但是中部地区农业能源回弹效应相对较高，东部地区相对较低。其原因在于：①中部地区是中国粮食主产区，地形主要为平原，适宜机械化生产。2000年以来由于国家对粮食安全更加重视，中部地区农业基础设施投资较大，使得中部地区农业机械化需求高于其他地区，造成了农业能源回弹效应较高。②东部地区是中国主要城市群分布地区，经济发展程度较高，劳动力丰富。东部地区农业产业在区域产业结构的占比较低，且农业生产结构主要是附加值高的劳动密集型农产品，这些产品对能源需求弹性较小，因此能源效率提升对能源需求的影响较小，农业能源回弹效应最低。

图3 1995—2019年中国农业能源回弹效应

3.3.3 省级层面农业能源回弹效应变化

从省级层面来看，中国农业能源回弹效应的差异更为显著。图4描述典型年份中国农业能源回弹效应的密度分布。从形状上看，核密度函数由偏态单峰分布向双峰分布过渡，且峰度出现逐渐上升态势，说明各省农业能源回弹效应出现两极分化且绝对差距扩大。从位置上看，1995—2019年密度分布曲线中心左移且主波峰在右侧，说明大多数省份农业能源回弹效应降低且存在高值集聚。以2019年各省农业能源强度（I）和农业能源回弹效应（R）平均值为分割点，制作典型年份农业能源回弹效应类别表。表3中1区为农业能源强度和农业能源回弹效应双高区，这类区域是农业节能减排重点区域。2区为高农业能源强度、低农业能源回弹效应地区，这类区域是节能减排潜力区域，提升能源效率能够有效降低能源消费。3区为低农业能源强度、高农业能源回弹效应地区，这类区域提升能源效率将带来较大的能源消费回弹，应当着重降低能源回弹效应。4区为低农业能源强度和农业能源回弹效应的双低区，是农业节能减排的示范区域。1995—2019年，中国1区由16个省份减少为2个，3区由4个省份增加为16个，4区省份达到3个，充分说明中国农业绿色发展效果显著。2019年1区的内蒙古和黑龙江是中国规模化粮食产区，且都位于北方，人少地多，高度依赖农业机械，因此农业能源强度较高且能源回弹效应强。2区7个省份主要是都市型农业区和农牧交错区。这些省份农业产业结构偏向于温室蔬菜、规模化养殖等集约化产业，能耗强度已经处于较高的水平，因此能源回弹效应较低。3区16个省份主要为中东部农业大省。这些地区能耗强度较低，但当前正处于农业机械化转型时期，对农业能源需求较高，应当着重治理高能源回弹效应问题。4区为福建、甘肃、青海等省份，其中青海［39］和甘肃等省生态畜牧业发展较快，福建［40］山区绿色农业发展较好，是中国农业能源节能减排示范区域。

表3 分省农业能源回弹效应类型表

图4 1995—2019年中国农业能源回弹效应核密度图

4 中国农业能源回弹效应的影响因素分析

4.1 影响因素选取

根据理论分析，结合相关研究，从经济发展水平、城镇化发展水平、区域经济结构、农业产业结构、农业技术水平等方面选取农业能源回弹效应的影响因素：①居民收入水平，选取人均可支配收入（Income）表示，单位为元。区域居民收入水平越高，则农产品消费能力越强。当农业能源效率提高时，居民更易消费肉类、温室蔬菜等能源密集型农产品，使得农业能源回弹效应更为剧烈。②城镇化发展水平，采用人口城镇化率（UL）表示，单位为%。区域城镇化发展水平越高，则农业劳动力越少，农业机械化的需求越高，农业能源需求弹性越大，因此城镇化率越高，农业能源回弹效应越高。③区域产业结构，采用二、三产业增加值占地区生产总值比重（IS）表示，单位为%。区域经济发展水平越高，则资本更为充裕，因此当能源效率提升时，农业生产主体更易投入农业机械进行生产，导致能源回弹效应更大。④农业产业结构，采用各省非种植业产值占农林牧渔总产值的比重表示（AI），单位为%。农业内部产业中，畜禽养殖、温室蔬菜栽培等产业需要使用大量的天然气和电力，属于能源密集型产业。区域农业产业中非种植业产值占比越高，则能源需求弹性越大，因此农业能源回弹效应越高。⑤农业技术水平，体现在物质资本和人力资本两个方面：物质资本技术水平采用农业机械总动力（Mach）表示，单位为104kW·h；人力资本技术水平采用《中国人力资本指数报告2021》中的分省人均人力资本表示，单位为103元。其中人力资本水平越高，则区域农业节能创新和管理水平越高，农业能源回弹效应越低；机械化水平越高，则能源需求弹性越高，农业能源回弹效应越低。⑥自然资源禀赋，包括两个方面：受灾率，采用各省受灾面积与农作物播种面积（DR）表示，单位为%；有效灌溉面积，采用各省灌溉面积与耕地面积的比值（Water）衡量，单位为%。有效灌溉面积越高则农业用水能源需求越高，则预期农业能源回弹效应越高；农业受灾率越高，则农业能源减灾所需能源越多，预期农业能源回弹效应越高。影响因素变量的描述性统计结果见表4。

表4 影响因素各变量描述性统计结果

4.2 模型构建与数据检验

4.2.1 模型构建

表5显示，1995—2019年多数年份中国农业能源回弹效应的全局莫兰指数均在10%水平下显著，说明农业能源回弹效应存在空间自相关性，因此应当利用空间面板模型进行估计。空间面板模型分为空间杜宾模型、空间滞后模型和空间误差模型。空间杜宾模型（SDM）是空间模型的一般形式，具体公式为：

表5 1995—2019年中国农业能源回弹效应全局Moran’s I统计值

当ρ=0时，空间杜宾模型转化为空间滞后模型（SLX），其具体形式为：

当φ=-ρβ时，空间杜宾模型转化为空间误差模型（SEM），其具体形式为：

其中：Yit和Yjt分别表示i、j地区的能源回弹效应，αi表示个体效应，ρ表示空间自相关系数；wij表示空间权重矩阵，该研究采用地理距离矩阵；φ表示解释变量空间滞后系数，xjt表示影响因素。

4.2.2 数据检验

表6显示，使用Fisher-ADF检验和LLC检验对面板数据进行平稳性检验，结果在1%的显著水平下拒绝原假设，原序列是平稳的。计算各解释变量相关系数，并考察方差膨胀因子，发现所有解释变量均小于10，平均为4.38，因此判定因变量间不存在多重共线性，可用于协整检验和面板回归。Kao检验的结果显示在5%显著水平下拒绝变量之间不存在协整关系的假设，说明变量间具有稳定的函数关系，拟合结果较为可信。

表6 平稳性检验结果

4.3 农业能源回弹效应影响因素的实证分析

4.3.1 结果分析

在进行空间面板回归前，通过对比非空间面板模型，可以做出对空间面板模型的进一步判断。表7给出了普通面板的回归结果。从回归结果中可以看出，空间滞后的两个LM检验均拒绝了无空间滞后的原假设，空间误差检验的两个LM检验有一个拒绝了无空间误差的原假设，通过以上检验进一步证实不能忽略空间因素的影响。选取地理距离矩阵为空间相关矩阵，建立空间面板分析模型。表8给出了三种空间面板模型回归结果，分别为农业能源回弹效应的空间滞后模型、空间误差模型和个体固定效应下的空间杜宾模型。三种空间面板模型结果中的核心解释变量的作用方向和强度基本一致，估计结果中ρ与λ均在1%水平上显著为正，且都小于1，表明省际间农业能源回弹效应存在正的空间依赖性。农业能源回弹效应的个体固定效应Hausman检验结果统计量为28.40，且在1%水平下显著，最后对比拟合优度和对数似然值显示个体固定效应下的空间杜宾模型为最佳。此外，Wald检验和LR检验显示空间杜宾模型不能简化为空间滞后模型和空间误差模型，故选择个体固定效应下的空间杜宾模型为主要分析模型，相关实证结果见表8。

表7 普通面板回归结果

（1）从整体上看，居民收入水平、城镇化率、农业产业结构、农业机械化水平、有效灌溉面积和农业机械化率对农业能源回弹效应有正向影响，且在1%或5%水平下通过显著性检验，说明这些因素显著加剧了农业能源回弹效应。区域产业结构和区域农村人力资本水平对农业能源回弹效应有负向影响，且在1%水平下通过显著性检验，说明这些因素显著改善了农业能源回弹效应。受灾率对农业能源回弹效应的影响不显著。

（2）从表8可以看出，农业能源回弹效应具有明显的空间溢出效应，但空间计量模型的回归系数需要利用偏微分方法分解为空间直接效应和间接效应进行分析。表9为空间杜宾模型的分解结果。从直接效应看，居民收入水平、农业机械化水平、农业产业结构、有效灌溉面积、二三产业结构占比以及农村人力资本水平等指标通过1%或5%显著性水平。其中，居民收入水平直接效应为0.017，说明居民收入增长1%使本地区农业能源回弹效应增长1.7%。农业产业结构、农业机械化水平和有效灌溉面积的直接效应分别为0.006、0.089、0.028，即农业产业结构、农业机械化水平和有效灌溉面积增长1%，农业能源回弹效应分别增加0.6%、8.9%和2.8%，与预期一致。农业人力资本水平直接效应为-0.094，说明农业人力资本水平越高，农业能源回弹效应越低。其原因可能在于较高的人力资本有较高的节能环保意识，能够促进节能技术创新，降低农业能源需求弹性。区域产业结构的直接效应为-0.018，可能原因在于产业结构越偏向于二三产业，则资本越少进入农业产业，当农业能源效率提升时，农业生产端能源需求增长较少。

表8 各变量对农业能源回弹效应影响的回归结果

表9 农业能源回弹的空间溢出效应

从间接效应看，城镇化率、农村人力资本和农业机械化水平在1%或5%水平通过显著性水平。其中，城镇化率的间接效应为-0.206，说明区域城镇化发展有利于改善相邻地区农业能源回弹效应，可能原因在于本地区城市化发展提高了相邻地区的农业技术水平，从而改善了农业能源回弹效应。农村人力资本水平的间接效应为0.108，即人力资本有正向空间溢出效应，可能原因是区域人力资本越高，则劳动力价格越高，可能造成对相邻地区劳动力的吸纳，使相邻地区劳动力减少，能源对农业劳动力的替代效应增强。农业机械化水平的间接效应为-0.044，说明农业机械化发展产生了较强的负向空间溢出效应，其原因在于本地区农业机械化水平越高，对相邻地区产生技术溢出和规模溢出越多，有利于降低相邻地区的农业能源回弹效应。

5 结论与政策建议

该研究在分析农业能源回弹效应形成机制的基础上，利用系统GMM模型测算1995—2019年中国农业能源回弹效应，利用空间杜宾模型分析农业能源回弹效应的影响因素，研究结论如下：①农业能源回弹效应是由于能效提升诱发农业生产端和消费端主体偏能源消费行为，导致能源消费增长量超过节约量的现象，反映了农业能源效率与能源消费需求间的弹性关系。②1995—2019年中国农业能源回弹效应平均为0.789，表现为部分回弹效应，农业能源效率提升产生了一定的节能效果，但是仍然有部分节能效果因能源回弹效应导致的能源消费增长抵消。③1995—2019年中国东、中、西部地区农业能源回弹效应分别为0.771、0.820和0.784，均呈现先减后增再减的趋势，变化趋势与全国农业现代化进程一致。④2019年福建、甘肃、青海农业能耗低且能源回弹效应低，是农业节能减排示范区域；内蒙古和黑龙江农业能耗高且能源回弹效应高，是农业节能减排重点区域；北京、上海、宁夏、新疆、浙江、天津、山西等省份农业能耗高，但能源回弹效应低，是节能减排潜力区；其余省份农业能耗低但能源回弹效应高，是农业能源回弹效应治理区。⑤农业能源回弹效应具有空间相关性，城镇化率、农业机械化水平提升改善了相邻地区的农业能源回弹效应，农村人力资本水平提升加剧了相邻地区农业能源回弹效应。

该研究表明，中国农业绿色发展措施的实施提升农业能源利用效率，有效降低了中国农业能源消费，但是仅依靠提升能源利用效率并不能实现农业增长与能源消费脱钩。在“双碳”目标约束下，应当重视阻断农业能源回弹效应。①分类治理农业能源回弹效应。对于农业能源回弹效应较高的农业大省，应在提高能源利用效率的同时，通过实施农业碳税和碳补贴政策，降低能源回弹效应。②激励农业生产主体节能创新。在支持家庭农场、农业龙头企业等生产主体发展政策中引入农业节能降耗指标，激励农业生产主体通过管理创新和技术创新降低能源消费总量。③引导居民建立可持续食物消费观念和消费习惯。深化落实中央《粮食节约行动方案》，引导消费者理性健康消费食物，减少食物价格下降反而加剧浪费食物的行为。④加快可再生能源替代技术在农业中的创新、推广和运用。农业是直接利用自然资源的产业，应加快农业新型可再生能源基础设施建设投资，着重建设农村社区微电网，充分利用太阳能、风能、水能、地热能等，减少化石能源消费，从而从根本上消除农业能源消费增长的负面效应。