保护性耕作机械能否带动保护性耕作净碳汇的空间外溢?*——基于农机跨区服务视角

李园园,薛彩霞**,柴朝卿,李 卫,姚顺波

(1.西北农林科技大学经济管理学院 杨凌 712100;2.西北农林科技大学机械与电子工程学院 杨凌 712100)

为缓解全球气候变暖,世界各国均做出了有效承诺,中国在2020 年首次提出了“双碳”战略目标。与二三产业单一的碳排放特征不同,农业兼具碳源与碳汇双重特征[1]。2021 年中共中央 国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见中明确提出了开展耕地质量提升行动和提升生态农业碳汇。耕作管理措施是农田实现固碳减排的重要“驱动剂”[2]。相较于传统耕作方式,保护性耕作具有明显的净碳汇效应[3],其载体是农业机械。中国为破解家庭联产承包责任制下农业机械对农业发展的制约,探索出了农机跨区服务这一具有中国特色农业机械化发展道路[4]。那么,伴随着农机的跨区服务,保护性耕作机械能否带动保护性耕作净碳汇效应在空间上实现外溢呢?回答这一问题对于有效推广保护性耕作、实现农业可持续发展和“双碳”目标具有重要意义。

现有研究已证实保护性耕作具有固碳减排效应,但多集中在田间试验[5-9]。如张恒恒等[5]和李景等[6]的长期定位试验结果均表明保护性耕作能够提高土壤有机碳储量和减少温室气体排放。当然,其固碳减排效应的大小还与种植制度[7]、土壤类型[8]和耕作年限[9]等有关。田康等[10]和Das 等[11]运用Meta 分析定量分析了区域内保护性耕作的固碳减排效应。薛彩霞等[3]基于田间试验研究结果从宏观视角进行了测度和分析,结果表明中国保护性耕作碳汇基本是碳排放的2 倍;李园园等[12]结果进一步表明农业机械化是保护性耕作净碳汇空间分异的主要驱动因子之一。农机跨区服务是农业机械化发挥空间溢出效应的重要途径。现有文献中关于农业机械化空间溢出效应的研究涉及粮食产量[13-14]、粮食生产效益[15]及种粮结构[16]等,且大中型农业机械发挥主要作用[13]。部分学者还讨论了农业机械化对农业生产效率[17]、农业增长[18]和农业碳排放强度[19-20]等的空间溢出效应。

综上,学者们关于保护性耕作的固碳减排效应及农业机械化空间溢出效应的研究成果丰硕,对本文具有重要借鉴意义,但仍存在不足之处。第一,现有文献关注到了农业机械化的空间减碳效应[19-20],但鲜有文献从空间溢出视角分析农业机械化对农业碳汇的影响。第二,农机跨区服务和保护性耕作多发生在粮食生产领域,且农机跨区服务是以农业机械为实施载体的保护性耕作技术外溢的主要途径,而现有文献尚未关注到农机跨区服务对保护性耕作净碳汇的外溢效应。第三,农机跨区服务和保护性耕作均具有阶段性与区域性特征,而现有文献中对农机跨区服务空间溢出效应的特征性考量不足。

本文的创新之处主要体现在以下3 个方面。第一,对中国保护性耕作净碳汇进行测度,并基于空间溢出视角探究保护性耕作机械对保护性耕作净碳汇是否存在空间溢出,以完善和补充现有文献尚未关注到农业机械化对农业碳汇空间影响的不足。第二,从农机跨区服务视角出发,分析不同类型保护性耕作机械对其净碳汇空间溢出效应的异质性,可以为政府引导保护性耕作机械作业服务市场的发展提供参考。第三,兼顾农机跨区服务和保护性耕作推广的阶段性、区域性特征,从时间、地形和粮食作物主产区3 个维度展开空间溢出效应的异质性分析,这将为农业机械化发展和有效推广保护性耕作提供实证依据。鉴于此,本文的研究思路如下: 基于农机跨区服务视角,以2000—2020 年中国30 个省份(不含港澳台和西藏地区)为研究对象,1)运用参数法测度中国保护性耕作净碳汇,2)采用探索性空间数据分析法探究保护性耕作机械及其净碳汇在空间上的分布特征,3)最后通过空间杜宾模型量化保护性耕作机械对其净碳汇的空间溢出效应,并从时间、地形和粮食作物主产区维度进行异质性分析。

1 研究设计

1.1 理论分析

自2002 年开始,保护性耕作的中国化在全国先后以“点示范—面普及”的形式得到推广。由地理学第一定律和空间相关性理论可知,处于同一区域的邻近地区在资源禀赋、气候条件、种植制度等方面具有相似性[21-22],而保护性耕作技术本身也具有区域性特点,由此保护性耕作示范地区对周边非示范地区存在技术外溢现象,因此保护性耕作净碳汇在省份间存在相互影响、相互依赖的状态。

保护性耕作的实施载体是农业机械,因而保护性耕作的净碳汇效应离不开农业机械化的发展。在农业机械化发展早期,农机资源匮乏区域的市场上农机具数量有限,农机服务尚不能满足自身农业生产需求,农机跨区服务应时而生。根据要素流动理论,农机跨区服务使得一个区域的农业机械不仅服务于本区域的农业生产,而且还服务于其周边的农业生产[23],由此推动了耕地细碎化约束下小农户的机械化生产水平。伴随着农机跨区服务,以农机为载体的保护性耕作得以推广,其固碳减排效应实现外溢。

农机跨区服务不仅会带来保护性耕作固碳减排效应的直接外溢,还通过推动农机服务市场发展和农户效仿行为间接实现空间外溢。首先,非本地农业机械通过跨区流动提供保护性耕作机械服务,但其势必在服务成本、及时性、质量追溯性等方面缺乏优势[24],这将促使本地农机手产生购买保护性耕作机械为本地农户服务的动机及行为,最终促进保护性耕作服务市场的发展,进而扩大保护性耕作技术的推广范围,并带来保护性耕作净碳汇效应的外溢。其次,保护性耕作试点区的农机具跨区作业于非试点区域时,除提供农机服务外,更重要的是带来了保护性耕作这一新型农业技术和新的农业生产耕作知识。根据新经济增长理论[25],知识作为一个重要的生产要素,可以提高保护性耕作技术下农业生产的规模收益,进而带来保护性耕作净碳汇这一正外部性生态价值的增加。再次,保护性耕作具有的节本增效优势和农户之间的学习效仿也会推动非试点区域保护性耕作的“早期采用者”通过其社会网络关系带动亲朋好友成为“早期大众”[26],进而促进非试点区域保护性耕作作业面积的增加,最终实现保护性耕作净碳汇的空间外溢。综上,本文的理论框架如图1所示。

1.2 研究方法与数据来源

1.2.1 研究方法

1)保护性耕作净碳汇测算

保护性耕作是相对传统耕作的一种新型耕作技术,具有碳汇和碳排的双重特征,其碳汇源于对大气中CO2的吸收,碳源则指温室气体排放。本文借鉴学者们广泛应用于田间试验中以传统耕作为对照的控制试验法测度保护性耕作固碳减排效益的思路,参考薛彩霞等[3]研究中的测算方法对保护性耕作净碳汇进行测度,公式如下:

式中:C、C1、C2和C3分别为保护性耕作的净碳汇、土壤碳汇、生物碳汇和温室气体排放。Si、Si′和Si′′分别为省i保护性耕作面积、免耕面积和秸秆还田面积; ΔSOCi′、ΔSOCi′′和 ΔSOCi′′′分别为省i免耕(相对于翻耕)、秸秆还田(相对于秸秆不还田)和免耕+秸秆还田的固碳速率;Pik为省i农作物k的播种面积占比;Yik为省i农作物k的单产;Ck和Hk分别为农作物k的碳吸收率和经济系数;β′和β″分别为免耕和秸秆还田的相对产量;λ 为减缓效应系数;ΔGHGi′和 ΔGHGi′′分别为省i免耕和秸秆还田的温室气体排放;各参数主要来源于长期田间试验结果,具体设置详见薛彩霞等[3]的研究。

2)空间相关性

本文运用Global Moran’sI检验保护性耕作机械及其净碳汇是否存在空间相关性。具体公式如下:

式中:Ig为全局莫兰指数;n为空间单元数;wij为空间权重矩阵,采用邻接矩阵;xi和xj分别为空间单元i和j的属性值,包括保护性耕作机械及其碳汇;为x的平均值。Ig的取值范围为[−1,1],[−1,0)表示呈空间负相关,(0,1]表示呈空间正相关,否则空间呈随机性。

本文通过局部莫兰指数(Il)来衡量各省保护性耕作机械及其净碳汇与其周边省份的相近或差异程度。具体公式如下:

式中:Il为局部莫兰指数,其他同上。

3)空间计量模型

空间杜宾模型同时引入了被解释变量与解释变量的空间滞后项,并且对潜在空间溢出效应的模型设定形式未施加任何限制,同时在很大程度上可以解决遗漏变量偏误问题[27]。因此,本文先构建空间杜宾模型,然后通过检验判断其是否可以简化为空间误差模型和空间滞后模型。模型基准形式如下:

式中:Y为被解释变量,即保护性耕作净碳汇;W为空间权重矩阵,采用邻接矩阵;X为解释变量,包括核心解释变量(保护性耕作机械、免耕机械和秸秆还田机械)以及控制变量(如种植结构、技术推广强度、受教育水平和经济发展水平等);W×Y和W×X分别为被解释变量和解释变量的空间滞后项;ρ、β和θ均为待估参数;α和ε分别为常数项和随机干扰项。

1.2.2 变量选取及数据来源

被解释变量: 保护性耕作净碳汇,采用“保护性耕作碳汇与其碳排的差值”表征。

核心解释变量: 1)保护性耕作机械动力,采用“大中型拖拉机机械动力×[(免耕播种机数量+秸秆粉碎还田机数量)/大中型拖拉机数量]+联合收获机动力”表征。2)免耕机械动力,采用“免耕播种机数量×大中型拖拉机机械动力/大中型拖拉机数量”表征。3)秸秆还田机械动力,采用“秸秆粉碎还田机数量×大中型拖拉机机械动力/大中型拖拉机数量+联合收获机动力”表征。需要说明的是,免耕和秸秆还田是目前中国保护性耕作推广的主要形式,其中免耕通过免耕播种机实现;秸秆还田有两种实施路径,一是秸秆粉碎还田机,二是由联合收获机在作物收获的同时完成秸秆还田作业。免耕播种机和秸秆粉碎还田机均属于配套农机具,需要动力机械拖拉机提供动力才能完成作业,联合收获机是动力机械和配套农机具的统一体。

控制变量: 1)种植结构: 采用“(小麦播种面积+玉米播种面积)/粮食作物播种面积”表征。保护性耕作技术最早应用于以小麦(Triticum aestivum)、玉米(Zea mays)为主要种植作物的旱作农区,小麦和玉米的播种面积越多,保护性耕作作业面积可能越大,进而影响保护性耕作的净碳汇。2)技术推广强度: 采用“保护性耕作作业面积/农作物总播种面积”表征。保护性耕作技术的推广是影响保护性耕作净碳汇的重要因素,保护性耕作技术越普及,其净碳汇越大。3)受教育水平: 采用“(小学人数×6+初中人数×9+高中人数×12+高中以上人数×16)/乡村总人数”表征。农村劳动力受教育年限越长的省份,劳动力素质越高,接受新事物的能力越强,越容易采纳保护性耕作技术,该省份保护性耕作净碳汇越大。4)经济发展水平: 采用“地区生产总值/地区总人口”表征。保护性耕作技术的推广离不开经济发展的支持,经济发达的省份可以为保护性耕作技术推广提供良好的经济基础,但由于农业的弱势性也可能导致政府对农业的重视程度下降,因而经济发展水平会影响保护性耕作技术的应用及其净碳汇效益。

本文以2000—2020 年中国30 个省份(西藏及港澳台地区数据缺失较多,未纳入)为研究样本,涉及变量数据来自历年《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国农业机械工业年鉴》和国家统计局数据网站,部分缺失数据采用插值法补齐,经济类指标折算为2000 年的可比价格。表1 为各变量的描述性统计。

表1 变量的描述性统计分析Table 1 Descriptive statistical analysis of variables

2 结果与分析

2.1 保护性耕作机械及其净碳汇的时序特征

图2 结果显示,保护性耕作机械动力及其净碳汇随时间推移均呈增加态势,分别由2000 年的2255.91 万kW 和793.07 万t(C)增加至2020 年的23 863.29 万kW 和3317.38 万t(C),年均增长率分别为12.52%和7.42%,增长趋势基本同步,表明保护性耕作机械动力及其净碳汇存在一定相关性。从不同耕作机械动力来看,秸秆还田机械动力增势与保护性耕作净碳汇增势基本相同,且远大于免耕机械动力,表明秸秆还田机械动力对保护性耕作净碳汇的贡献可能更大。秸秆还田机械动力在2000—2020年间由1633.48 万kW 增加至18 199.87 万kW,增长近10 倍;免耕机械动力由2000 年的622.44 万kW 增加至2020 年的5663.41 万kW,累计增量超过5000万kW。

图2 2000—2020 年中国保护性耕作机械动力及其净碳汇的时序变化Fig.2 Time series changes of mechanical power and the corresponding net carbon sink of conservation tillage in China from 2000 to 2020

2.2 空间相关性分析

2.2.1 全局空间自相关分析

表2 显示,2000—2020 年中国保护性耕作机械动力及其净碳汇的全局莫兰指数均为正值,除个别年份外,其他均通过10%的显著性检验,表明两者在空间上均存在正相关关系。同时,随着时间推移,两者全局莫兰指数分别由2000 年的0.099 和0.132 上升至2020 年的0.395 和0.164,空间关联强度增强。

表2 保护性耕作机械动力和保护性耕作净碳汇的全局莫兰指数Table 2 Gobal Moran’s index for mechanical power and the corresponding net carbon sink of conservation tillage

2.2.2 局域空间自相关分析

表3 为2000 年、2010 年和2020 年保护性耕作机械动力(CTM)和其净碳汇(CTNCS)的局部集聚特征。可以发现,在10%的显著性水平下,2000 年、2010 年和2020 年的保护性耕作机械动力和其净碳汇存在明显的空间集聚分布特征,这与上文中全局空间自相关的结论相一致。就2000 年来看,保护性耕作机械动力的集聚类型主要为低-高集聚和低-低集聚,前者包括天津、内蒙古、山西和辽宁4 个北方省(市、自治区),后者涉及湖南、广东和贵州3 个南方省份,仅山东为高-高集聚类型;保护性耕作净碳汇的高-高集聚区集中在山西、内蒙古和河南,低-高集聚类型包括辽宁、黑龙江和甘肃,广西、海南和贵州为低-低集聚类型。2010 年保护性耕作机械动力的低-高集聚类型较2000 年明显减少,仅包括山西,高-高集聚类型的省份有所增加,包括安徽、山东和河南,仅四川为低-低集聚区;保护性耕作净碳汇的高-高集聚区主要集中在河北、山西、安徽、山东和河南5 个省份,仅海南属于低-低集聚区。2020 年保护性耕作机械动力的局部集聚类型与2010 年一致;保护性耕作净碳汇的高-高集聚区向南发生小幅度偏移,包括山西、安徽、河南和湖北4 个省份,仅上海为低-低集聚区。综合来看,保护性耕作机械动力和保护性耕作净碳汇的局部空间分布特征表明其可能存在一定的相关性。另外,对比保护性耕作净碳汇的空间分布,可以发现保护性耕作机械动力高值区周边地区的保护性耕作净碳汇也表现为高值区,由此可以推断保护性耕作机械动力除对本省份的保护性耕作净碳汇有促进作用外,可能通过农机跨区作业对邻边省份产生“学习效应”和“涓滴效应”。

表3 2000 年、2010 年和2020 年保护性耕作机械动力及其净碳汇的LISA 集聚关系Table 3 Relationship of LISA agglomeration for mechanical power and the corresponding net carbon sink of conservation tillage in 2000,2010 and 2020

2.3 计量分析

2.3.1 计量模型的选择

由表4 可知,豪斯曼检验的统计量值为27.016,P值为0.005,表明在1%的显著性水平下拒绝原假设,即选择固定效应模型。沃尔德检验和似然比检验用于判断空间杜宾模型是否可以简化为空间滞后模型或空间误差模型。本研究结果显示,这两种检验均在1%的显著性水平下拒绝了原假设,表明空间杜宾模型不能转化为空间滞后模型和空间误差模型,即选择空间杜宾模型是合适的。

表4 保护性耕作机械动力对其净碳汇空间计量模型检验Table 4 Test of the spatial econometric model for conservation tillage mechanical power on the corresponding net carbon sink

2.3.2 计量模型结果

表5 结果显示,控制其他影响因素后,空间自回归系数显著为正(模型1),表明保护性耕作净碳汇在周边地区和本地区之间存在“同群效应”。此外,保护性耕作机械动力(CTMP)空间滞后项的回归系数显著为正,表明保护性耕作机械动力对其净碳汇呈正向空间溢出效应,这一结论与伍骏骞等[14]提出的农业机械化水平对粮食产量有空间溢出效应的观点相吻合,因为保护性耕作具有增产功效。

表5 保护性耕作机械动力对其净碳汇空间杜宾模型的估计结果Table 5 Estimation results of the spatial Durbin model for conservation tillage mechanical power on the corresponding net carbon sink

考虑到不同保护性耕作机械动力(CTMP)对其净碳汇可能存在差异性,本文将免耕机械动力(NTMP)和秸秆还田机械动力(SRMP)分别纳入模型(模型2)。结果表明,考虑了不同耕作机械的差异后,模型拟合度明显提高。此外,空间自回归系数为正,但未通过显著性检验,结合“W×NTMP”与“W×SRMP”系数的显著性,可以推测保护性耕作净碳汇在空间上的自相关性源于不同耕作机械的空间溢出。“W×NTMP”和“W×SRMP”的系数在1%的水平上显著,但秸秆还田机械动力溢出效应为正,免耕机械动力为负,原因是免耕在很多省份会使作物减产,进而导致保护性耕作的生物碳汇量减少[28]。

2.3.3 空间溢出效应分析

本文采用偏微分法进行效应分解[13](表6)。从直接效应来看,保护性耕作机械动力(CTMP)显著为正(0.013),免耕(NTMP)和秸秆还田机械动力(SRMP)的影响不显著,表明保护性耕作机械水平整体提升会促进本省份保护性耕作净碳汇增加。种植结构(PLANT)和技术推广强度(CTEI)显著为正,表明种植结构和政府推广力度有助于促进保护性耕作净碳汇效应发挥,这是由小麦玉米的保护性耕作碳汇量大于其碳排放量[3],以及保护性耕作推广具有较强的政策导向性所致。受教育水平(EDU)为负,未通过显著性检验,原因是受教育水平对保护性耕作技术采用具有“促进”和“抑制”两种相反作用。经济发展水平(PGDP)显著为负,经济发展水平高的省份往往农业发展水平不高,导致其对农业生产的重视程度不够,进而对保护性耕作的推广力度较低。

表6 保护性耕作机械动力对其净碳汇的空间杜宾模型回归结果及效应分解Table 6 Spatial Durbin model regression results and effect decomposition of conservation tillage mechanical power on the corresponding net carbon sink

从间接效应来看,保护性耕作机械(CTMP)及不同耕作机械动力(NTMP 和SRMP)均通过了1%的显著性水平检验,表明其存在显著空间溢出效应,这与农机跨区服务现象相吻合。整体上,保护性耕作机械动力显著为正,秸秆还田机械动力(SRMP)和免耕机械动力(NTMP)表现为一正一负。究其原因,秸秆还田主要是通过联合收获机进行农机跨区作业实现的,免耕机械因其低成本优势吸引邻近省份农户效仿学习,但长期实施免耕易使土壤板结、温度下降而抑制作物生长[29],导致作物减产,最终使得生物固碳量下降。技术推广强度(CTEI)显著为正,原因是保护性耕作具有区域性特征,地方政府之间存在相互学习或是“抄作业”现象[22]。经济发展水平(PGDP)显著为负,可能的原因是邻近省份的高经济发展水平会对本省份在资源、人才等方面产生“虹吸效应”,一定程度上阻碍了本省份农业经济发展及保护性耕作的推广。

2.4 异质性分析

2.4.1 时间维度

综合保护性耕作技术推广历程、农业机械化发展及农机跨区服务特征,本文将样本数据划分为2000—2003 年、2004—2009 年、2010—2013 年和2014—2020 年(表7)。

表7 时间维度下保护性耕作机械动力对其净碳汇的空间杜宾模型回归结果及效应分解Table 7 Spatial Durbin model regression results and effect decomposition of conservation tillage mechanical power on the corresponding net carbon sink in the temporal dimension

2000—2003 年,保护性耕作机械动力(CTMP)的空间溢出效应(即间接效应)为正,但未通过显著性检验,这与“这一时期的农机跨区服务虽初步显现,但保护性耕作机械尚未形成规模化跨省作业”的事实相吻合。免耕机械动力(NTMP)的空间溢出效应显著为正,这是由于免耕的节本性和便利性使其在个别地区之间率先传播所致。秸秆还田机械动力(SRMP)为负,但未通过显著性检验,原因是秸秆还田机械中联合收获机占70%以上,农机跨区服务在这一时期虽初具规模,但还不足以在省级范围产生显著的空间溢出效应[13]。

2004—2009 年,保护性耕作机械动力(CTMP)的空间溢出效应显著为正(0.043)。原因是2004 年《中华人民共和国农业机械化促进法》和农机购置补贴政策启动实施,这为保护性耕作机械化发展增添了动力,全国范围内也逐渐形成了周期性的规模化农机跨区作业服务。秸秆还田机械动力(SRMP)显著为正,则是受益于早期“麦客”所推动的农机跨区服务。

2010—2013 年,保护性耕作机械(CTMP)及不同耕作机械动力(NTMP 和SRMP)的估计系数大小较2004—2009 年明显增长,且均通过了显著性检验,表明保护性耕作机械在这一时期产生了更明显的“涓滴效应”。一方面在国家立法和农机购置补贴政策的双重推动下,农业机械化水平显著提升,进而带来农机跨区作业面积在这一阶段稳步上升[13]。另一方面2010 年中央一号文件中明确提出“推广保护性耕作”后,各省积极响应并自主研发适宜本地区发展的保护性耕作农机具,因此空间溢出效应在这一阶段更为凸显。

2014—2020 年,保护性耕作机械(CTMP)及不同耕作机械动力(NTMP 和SRMP)均未通过显著性检验,表明这一时期邻近省份保护性耕作机械并未显著推动本省份保护性耕作净碳汇效应的发挥。原因是伴随着国家补贴政策的实施,农机具数量增长且农村中熟人社会的特征使得各省农机服务内部化,从而对农机跨区服务产生了制约作用。

2.4.2 地形维度

本文分别以平原地区和丘陵山区为研究样本进行空间计量回归(表8)。结果显示,平原地区保护性耕作机械动力(CTMP)显著为正(0.109);免耕机械动力(NTMP,0.086)和秸秆还田机械动力(SRMP,0.127)也均为正,但仅后者通过了显著性检验,表明保护性耕作机械及不同耕作机械在平原地区的农机跨区服务现象较为普遍,且对邻近省份具有正向的“涟漪效应”。原因是地势平坦和交通便利的平原地区为保护性耕作机械的跨区服务提供了良好的作业基础。丘陵山区保护性耕作机械动力显著为负(−0.212);免耕机械动力(−0.323)和秸秆还田机械动力(−0.057)也均为负,但后者未通过显著性检验,表明丘陵山区保护性耕作机械会抑制邻近省份的保护性耕作净碳汇的发挥,且主要体现在免耕机械,这与黎星池等[16]研究发现的丘陵山区农业机械化呈负向空间溢出效应相一致。免耕机械的节本性和便利性对农户吸引力更大,易激发邻近省份产生效仿行为,但免耕的减产效应会抑制其净碳汇的发挥。同时,丘陵山区地形地貌复杂,土地细碎化程度大,这对于保护性耕作的推广和农机跨区服务均存在制约性。

表8 地形维度下保护性耕作机械动力对其净碳汇的空间杜宾模型回归结果及效应分解Table 8 Spatial Durbin model regression results and effect decomposition of conservation tillage mechanical power on the corresponding net carbon sink in the topographic dimension

2.4.3 粮食作物主产区维度

对比不同粮食作物主产区(表9)可以发现,保护性耕作机械(CTMP)及不同耕作机械动力(NTMP 和SRMP)估计系数的正负方向一致,但是系数大小和显著性存在差异。第一,保护性耕作机械动力为正向的空间溢出效应,仅在玉米和水稻主产区通过了显著性检验,且在水稻主产区的影响最大(0.071)。第二,免耕机械动力为负向的空间溢出效应,在小麦和玉米主产区通过了显著性检验,其中前者空间溢出效应更明显,表明在小麦主产区,免耕机械的发展对邻近省份的保护性耕作净碳汇具有显著抑制作用,这与免耕的减产密切相关。第三,秸秆还田机械动力的空间溢出效应均显著为正,且影响大小基本相同。

表9 粮食作物主产区维度下保护性耕作机械动力对其净碳汇的空间杜宾模型回归结果及效应分解Table 9 Spatial Durbin model regression results and effect decomposition of conservation tillage mechanical power on the corresponding net carbon sink in the dimension of different major grain-producing areas

2.5 稳健性检验

采用替换核心解释变量(模型3)和数据缩尾处理(模型4)进行稳健性检验(表10)。结果显示,估计系数存在差异,但各变量对保护性耕作净碳汇的作用方向及显著性与初始回归结果(模型1)基本一致,表明估计结果具有稳健性。

表10 保护性耕作机械动力对其净碳汇的空间杜宾模型回归结果稳健性检验Table 10 Robustness test of the spatial Durbin model regression results for conservation tillage mechanical power on the corresponding net carbon sink

3 讨论和结论

3.1 讨论

中国农业领域的温室气体排放约占总量的20%,同时农田生态系统也被认为是具有固碳能力和潜力的陆地生态系统之一[33],不同农业耕作措施对农田碳排放和碳汇的影响可能不同[2]。保护性耕作是区别于传统耕作的一种环境友好型农业耕作技术,具有减少土壤侵蚀、节本增收、固碳减排等效益[24,27]。中国于1992 年在山西临汾开展保护性耕作试验,于2002 年农业部启动“保护性耕作示范县建设”。学者们通过大量的田间试验证实了保护性耕作的固碳减排效益[5-9],本文则从宏观层面测度了中国保护性耕作技术所产生的碳汇效益,这既是对保护性耕作生态效益研究视角的拓展,也是对保护性耕作政策效果的评价。研究结果显示,中国保护性耕作净碳汇在2000—2020 年表现出了较为稳定的增长态势,这说明保护性耕作推广的近20 年间取得了良好的碳汇效益,保护性耕作是农业领域助力国家“双碳”目标的可行路径之一。

保护性耕作的实施载体是农业机械,“大国小农”的国情促使中国走出了中国特色农业机械化发展道路——农机跨区服务,即农机手利用地区间气候差异、农作物种植及成熟期的时间差,实现农业机械跨越行政区的流动作业[23]。基于农业机械跨区服务的实践,本文探讨了保护性耕作机械是否对保护性耕作净碳汇存在空间溢出效应。结果显示,保护性耕作机械动力对其净碳汇具有显著的正向空间溢出效应,这一结论印证了“农业机械化具有空间溢出效应”的观点[12-13,15],但不同耕作机械存在差异,免耕机械动力对净碳汇的空间溢出效应为负,秸秆还田机械动力则为正,前者可能是由于长期实施免耕会导致土壤板结造成作物减产进而影响其生物固碳[12]。与以往研究不同的是[13-20],本文从空间视角探究农业机械化对农业碳汇效应的影响,既是对农业机械化空间效应的补充,也是对保护性耕作净碳汇效应研究的拓展,研究结论对如何通过保护性耕作助力于“双碳”目标具有重要参考价值。

保护性耕作机械动力对其净碳汇的空间溢出效应在2004—2009 年和2010—2013 年显著,2004年《中华人民共和国农业机械化促进法》通过并施行,2009 年农业部 国家发展改革委印发《保护性耕作工程建设规划(2009—2015 年)》,2014 年农机跨区作业“断崖”式下降,表明保护性耕作净碳汇空间溢出效应的发挥得益于国家政策,止于农机作业服务的内部化。平原地区较丘陵山区更易发挥保护性耕作机械跨区作业所带来的净碳汇溢出效应,这与黎星池等[16]的研究结论一致,也符合农机跨区作业的实际情况。保护性耕作技术的净碳汇效应因作物类型、熟制制度以及耕作机械发展情况不同而存在差异,这从实践层面为因地制宜优化保护性耕作的推广政策提供了决策参考。当然,本文尚存在不足之处,比如囿于数据搜集限制,本文仅在省域研究尺度下进行了分析,缺乏对省域内差异的检验。同时,基于旱作区和水田区视角精细化保护性耕作净碳汇的空间外溢也是未来研究的重要方向。

3.2 结论

本文基于2000—2020 年中国30 个省级面板数据,从农机跨区服务视角研究了保护性耕作机械对保护性耕作净碳汇的空间溢出效应,主要结论如下:

1) 2000—2020 年保护性耕作机械动力及保护性耕作净碳汇分别由2000 年的2255.91 万kW 和793.07万t(C)增加至2020 年的23 863.29 万kW 和3317.38万t(C),增长较快,且发展趋势基本同步。空间相关性结果表明两者均存在正向的空间相关关系,区域集聚特征明显。

2)保护性耕作机械通过农机跨区服务作业对其净碳汇具有空间溢出效应。其中,秸秆还田机械动力表现为正的空间溢出效应,免耕机械动力由于长期实施会使作物减产而主要表现为负的空间溢出效应。

3)保护性耕作机械动力对其净碳汇的空间溢出效应在时间、地形和粮食作物主产区维度上存在异质性。时间维度上,保护性耕作机械动力对其净碳汇的空间溢出效应主要发生在2004—2009 年和2010—2013 年,且呈递增趋势。地形维度上,保护性耕作机械动力对其净碳汇的影响在平原地区为正向空间溢出效应,而在丘陵山区为负向空间溢出效应。粮食作物主产区维度上,保护性耕作机械动力的空间溢出效应在水稻主产区更明显,免耕机械动力在小麦主产区相对突出,秸秆还田机械动力在三大粮食主产区基本趋同。

根据上述研究结论,本文提出以下政策建议:1)多种措施推广保护性耕作,不断提高农民对技术的采纳率。保护性耕作净碳汇效应的发挥依赖于保护性耕作的普及力度及其机械的作业范围,为更好地发挥保护性耕作固碳减排的生态效益,政府不仅需要向农民强化其技术的经济、生态效益,也需要通过农机具补贴、作业补贴等降低农民对技术的采纳成本,以实现农民微观经济利益和国家宏观生态效益的“双赢”。2)搭建农机作业供需服务平台,促进保护性耕作机械服务市场的发展。“大国小农”的国情决定了小农户对保护性耕作技术的采纳主要依赖于购买农机服务,搭建农机作业供需服务平台,不仅可以实现农机服务组织与农户之间针对保护性耕作机械作业服务供求信息的有效对接,而且可以实现保护性耕作机械资源在空间上的合理配置和有效流动。3)强化农业科技和装备支撑,提高保护性耕作的农机装备水平。保护性耕作农机具的装备水平在不同粮食作物之间、平原地区与丘陵山区之间均存在差异,政府应通过科技项目攻关、技术革新等方式补齐保护性耕作技术装备的“短板”,为因地制宜地推广保护性耕作以及发挥其碳汇效应“保驾护航”。