数字经济对西南地区农业碳排放的影响研究

熊宇辰

（西南林业大学经济管理学院，昆明 650224）

1 引言

气候变暖正对全球社会的持续发展和经济稳定构成重大考验。这一问题主要由温室气体的过度排放引发，已成为全球可持续发展议程中的核心议题。农业生产是碳排放的重要来源，“双碳”战略目标的实现离不开农业部门的有效参与。改革开放以来，部分地区的农业发展以牺牲自然资源和破坏环境为代价，追求农业“低成本、高产量”的目标，这种粗放式的发展方式使当地农业取得了显著成就，但同时也面临着生态环境保护和可持续发展的挑战。随着西部大开发战略的深入实施，我国西南地区在经济发展方面取得了显著成就，但同时也面临着生态环境保护的重大挑战。农业作为该地区的重要产业，其现代化进程中的碳排放问题引起了广泛关注。

与此同时，数字经济蓬勃发展、规模持续扩大，日益成为拉动经济增长、促进传统农业向智能化绿色化转型的关键引擎。随着数字经济的不断发展，利用数据要素资源建设农业农村，深刻改变了农业的发展方式，提升了农业的生产效率和发展质量[1]，对农业绿色低碳发展有着巨大的意义，并将为农业现代化建设增添强大动力。首先，数字经济可以运用数据新要素，对原有要素分配方式加以调整。数字经济能够依据农业生产现状，缓解农业要素错配，重塑原有要素配置结构，实现对农业资源的合理配置，使其与下游市场更加顺畅、有效地连接起来，从而使农业生产更具效益性，提高资源利用率，为农业农村高质量绿色发展提供新动力[2]。其次，数字经济的蓬勃发展推动了农民实行更加绿色的农业生产方式。数字普惠金融为广大农业农村群体提供了金融保障和先进的科技与服务，从而间接提升了农民的金融素养，提高了农业农村生产社会化水平，从而有助于农户拥有更强的绿色生产意识和采纳绿色生产技术与方法[3]，推动其生产行为绿色低碳化，实现农业碳排放的减少。此外，数字技术作为数字经济赋能绿色发展的核心动力，以其固有的绿色属性，通过集成创新的方式推动农业的碳排放降低。同时，借助信息通信技术，为农民提供符合环保标准的低碳肥料和有机肥料，增强其辨别优质生产资源的能力，有利于避免低质量生产资料的滥用。最后，数字经济的发展推动了居民绿色消费理念的树立。数字经济的发展提升了居民的收入水平，改变了居民的消费方式和理念，增强了消费者的便利性，进一步促进了居民消费[4]。而消费能力的提高使居民偏向于购买生产标准更高的绿色农产品，这有助于建立更为严格的生产体系，并有助于鼓励农民选择更为绿色的生产手段，进而抑制区域农业碳排放。由此，本文提出研究假设H1：数字经济对农业碳排放有负向抑制作用。

2 模型设定与变量说明

2.1 固定效应模型

本研究将农业碳排放总量（记为ce）作为被解释变量，将数字经济发展水平（记为dig）作为核心解释变量。此外，为控制其他可能影响农业碳排放的因素，本研究引入了一系列控制变量（记为Z）。

式中，ceit代表i 城市在t 年份的农业碳排量；digit代表i城市在t 年份的数字经济综合发展水平；Zit代表除环境规制和数字经济之外的其他影响因素；μit和λit分别代表个体固定效应和时间固定效应；εit为独立同分布的随机扰动项；α0为常数项；α1、β 为解释变量的回归系数。

2.2 变量说明

①被解释变量：农业碳排放总量（lnce）。根据以往学者[5]的研究，农业碳排放主要来自种植业和畜牧业。种植业的碳排放主要来源于农业生产活动所需的化肥、农药、农用薄膜、农用柴油、农业翻耕和灌溉过程中释放的温室气体。畜牧业的碳排放主要来源于两个方面：一是反刍动物（猪、牛和羊）在消化过程中肠胃发酵产生的甲烷（CH4）；二是动物粪便管理过程中产生的甲烷和氧化亚氮（N2O）等温室气体。本研究采用IPCC（2007）推荐的碳排放系数法测算农业碳排放。

②核心解释变量：数字经济发展水平（dig）。在当前的研究领域，对于数字经济的综合发展水平的评估和测量，尚没有一个广泛认可的统一指标体系。参考赵涛等[6]的研究，本文从互联网发展和数字普惠金融两个方面构建数字经济综合发展水平的评价指标体系，采用熵值法对各地区数字经济发展水平指数进行测算。

③其他控制变量。参考现有相关主题的研究成果，为了减少遗漏变量所带来的估计偏差，从而更加全面地评估数字经济对农业碳排放的影响，本文引入如下控制变量以保证回归结果的稳健性：人口规模（popu）采用地区总人口表示，农业经济发展水平（egdp）采用农业生产总值表示，城镇化水平（urb）采用城镇化率表示，产业结构升级（is）采用产业结构层次系数表示，农业机械化（mac）采用农业机械总动力表示，政府干预程度（gov）采用地方政府财政支出额与该地区生产总值之比表示，对外开放程度（open）采用地方进出口总额与该地区生产总值之比表示。为减少异方差问题，本文对人口规模、农业经济发展水平和农业机械化取对数处理。

2.3 数据说明

为确保经济数据的准确性和权威性，本文广泛搜集并使用了多种官方和学术机构发布的数据资源，主要包括《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、各地州《统计年鉴》、EPS 数据库、北京大学金融研究中心和蚂蚁开放研究实验室。

3 实证分析

本文以西南地区47 个州市为研究对象，涵盖云南省、贵州省、四川省及重庆市，利用这些地区2011-2021 年的面板数据进行实证分析。本文对变量分别进行混合（OLS）回归、面板随机（RE）效应回归和面板固定（FE）效应回归，回归结果分别见表1 的列（1）～（3）。考虑到混合回归可能遗漏变量，且经过F 检验后本文可排除混合回归模型的使用，进一步通过Hausman 检验确定本文基准回归所用模型为固定效应模型。

表1 基准回归结果

在构建的模型（3）中，可以观察到数字经济对农业碳排放具有显著的负面影响。具体而言，数字经济的发展水平每提升1%，与农业碳排放量减少24.9%相关联，这一结果在统计上达到了10%的显著性水平。这一发现支持了假设H1，即数字经济的发展有助于减少农业碳排放。这可能是因为随着数字经济发展水平的提高，数字经济与传统产业深度融合，极大地降低了农业物资的投入，提高了能源利用效率，减少了资源浪费和碳排放。一方面，数字技术的应用将进一步降低农业物资的投入与消耗，提高能源利用效率，减少资源浪费和碳排放，为农业可持续发展注入新的动力；另一方面，数字经济将促进农业生产与市场需求的有效对接，提高农产品的市场竞争力，推动农业产业升级和转型。

人口规模对农业碳排放的影响在1%的水平下显著为正，人口规模的扩大会促使农产品的需求增加，为了满足不断增长的需求，农业部门可能会改变生产方式，采用高产的耕作方式和密集的养殖方式。这通常需要更多的化肥、农药和饲料等输入，这些生产资源在制造、运输和施用过程中均会导致大量的碳排放。农业经济发展水平对农业碳排放的影响在10%的水平下显著为正。在保持污染系数和产品组合稳定的前提下，农业经济规模的扩大确实伴随着对生产要素的更多需求，这可能会带来碳排放量的上升，从而对生态环境造成一定的不利影响。城镇化对农业碳排放的影响在1%的水平下显著为负。随着城镇化水平的提升，居民对环境保护的认识逐渐加深，这种变化反映在他们对农产品的消费选择上。越来越多的城市居民倾向于选择绿色、有机的农产品，这种消费趋势对农业生产模式低碳化产生了积极的影响。产业结构升级对农业碳排放的影响在1%的水平下显著为负。产业结构升级通过促进产业间生产要素的自由流动和合理配置，可以显著提升资源的使用效率，进而提高农业全要素生产率。这一过程不仅有助于加快农业现代化的步伐，还能促进产业结构向更加技术密集和环境友好的方向发展，对农业的生产、经营和产业链体系产生积极影响，从而有助于减少农业碳排放。对外开放程度对农业碳排放的影响在5%的水平下显著为正。在经济转型升级的初期，一些发展较为先进的地区往往会调整其进出口产品结构，逐步向低碳化方向发展。这种转变反映了这些地区在追求经济增长的同时，也在积极应对气候变化和环境保护的挑战。相对而言，经济水平相对落后的地区，如西南地区，在推动对外贸易和吸引外资的过程中，可能会面临一些环境保护方面的挑战。为了提升地区的经济竞争力和吸引外来投资，这些地区可能会在一定程度上放宽对环境保护的要求，这可能导致一些高污染、高碳排放的产业转移至这些地区，从而对当地的环境和农业碳排放产生不利影响。

西南地区的经济发展水平、资源禀赋、技术水平和政策扶持均有所差异，考虑到数字经济对农业碳排放的影响，不同区域可能存在差异。为进一步分析，本文通过对云南省、贵州省、四川省（包含重庆市）等3 个省份的数据进行回归分析，研究西南地区不同区域数字经济对农业碳排放的影响。表2 的模型（1）～（3）表明，数字经济对西南地区农业碳排放的影响具有区域异质性。云南省数字经济的系数为-7.362 且通过1%水平的显著性检验，贵州省数字经济的系数为-2.871 且通过1%水平的显著性检验。相比之下，云南省和贵州省数字经济对农业碳排放的抑制作用要强于四川省的抑制作用，这可能是由于云南省和贵州省的数字经济基础设施建设较为完善，数字经济的“先发优势”与传统农业的深度融合，使数字经济对农业碳减排的“红利”得到充分释放，数字经济助推农业低碳发展的效果也更为强劲。

表2 分区域回归结果

4 结论与建议

4.1 结论

第一，数字经济对农业碳排放具有显著的负向抑制作用。第二，数字经济对西南地区农业碳排放的影响效应具有区域异质性。数字经济对四川省农业碳排放的作用方向为负但不显著，数字经济对农业的碳减排效应在云南省和贵州省更为显著，其对云南省的抑制作用更强。

4.2 建议

第一，推进数字经济与农业的深度融合是实现农业绿色发展的重要途径。通过改善网络覆盖、提高互联网接入速度和质量，可以为农业生产者提供更好的信息服务和技术支持，从而推动农业大数据平台的开发和有效运用。建立完善的农业碳排放数字化管理体系，有助于实现对农业碳排放的精准监测和管理，从而为农业低碳化提供坚实的技术支撑。此外，要创新并推进数字普惠金融主导的众筹模式，加快健全多元化金融机构体系，为多元农业经营主体提供普惠金融服务和绿色技术支持，加快培育各类农业社会服务组织，进一步提升乡村地区数字化水平和社会服务能力，让数字经济切实融入农业农村经济社会发展，助力农业实现数字化、绿色化转型。

第二，因地制宜制定和实施数字经济发展策略，缩小地区间数字经济发展水平的差距。由于数字经济对农业碳排放的影响存在异质性，各地区的资源禀赋和农业数字化发展基础也各有不同，这需要各地区根据自身实际情况有针对性地制定发展策略，不断缩小地区间数字经济发展水平的差距，避免数字经济发展对农业低碳化造成的数字鸿沟问题，从而实现均衡、健康发展。欠发达地区应充分发挥政府的调控职能，借鉴先进经验，充分利用数字经济的后发优势，结合自身资源禀赋特性和地区发展情况，继续加大数字基础设施的投入力度，推动农业的数字化转型，并通过财政资金引导，农业和相关部门共同发力，建设具有地域特色的数字农业生产基地，为发挥欠发达地区数字经济的能动性创造条件。