农地经营规模对农业碳排放的影响效应及地区异质性分析
2024-06-17高雪吴丽丽
高雪 吴丽丽
摘要：减少农业碳排放对于加快促进我国“双碳”目标的实现具有重要现实意义。利用固定效应模型、中介效应模型，采用2000—2022年省际面板数据，考察农地规模经营对农业碳排放的影响效应与作用机制，并进行地区异质性分析。研究发现：农地经营规模每扩大1%，农业的碳排放量将减少0.01%。其机制在于，农地经营规模通过农用化学品投入强度、农业技术进步、种植结构这三个中介变量来发挥作用。具体而言，农地经营规模每扩大1%，农用化学品投入强度将降低0.06%、农业技术进步增加0.69%、种植结构则呈“趋粮化”，而且这些变化有利于农业碳减排。分地区来看，农地经营规模扩大会显著降低东部地区、东北地区的农业碳排放，但会提升西部地区的农业碳排放。由此，促进我国农业低碳发展，要引导农业生产者适当扩大农地经营规模，降低化肥用量和采纳低碳生产技术。
关键词：农地经营规模；农业技术进步；农业碳排放；地区异质性
中图分类号：F323.1
文献标识码：A
文章编号：2095-5553 （2024） 06-0303-09
收稿日期：2022年10月19日
修回日期：2024年1月27日
*基金项目：河北省自然科学基金项目（G2022501005）；河北省高等学校科学研究项目（SQ2021171）；中央高校基本科研业务专项资金（N2323004）
第一作者：高雪，女，1991年生，河北秦皇岛人，博士，讲师；研究方向为农业技术经济。E-mail： g379034556@163.com
Effect of agricultural land management scale on agricultural carbon emissions and
regional heterogeneity analysis
Gao Xue1， Wu Lili2
（1. College of Economics， Northeast University at Qinhuangdao， Qinhuangdao， 066004， China;
2. School of Management， Wuhan Institute of Technology， Wuhan， 430205， China）
Abstract： Reducing agricultural carbon emissions is of great practical significance to accelerate the realization of Chinas “double carbon” goal. The effect and mechanism of agricultural land scale management on agricultural carbon emissions were investigated， by using panel fixed effect model and intermediary effect model， and the inter provincial panel data from 2000 to 2022， and meanwhile the regional heterogeneity was analyzed. The results show that a 1% increase in the scale of agricultural land operations would result in a 0.01% reduction in agricultural carbon emissions. The mechanism lies in the fact that the scale of farmland operations works through three mediating variables such as agrochemical input intensity， agricultural technological progress and cropping structure. In specific， for every 1% increase in the scale of agricultural land management， the intensity of agricultural chemical inputs will decrease by 0.06%， agricultural technological progress will increase by 0.69%， and the planting structure will show a “grain oriented” trend. These changes are conducive to agricultural carbon reduction. By region， the expansion of the scale of agricultural land management will significantly reduce agricultural carbon emissions in the eastern and northeastern regions， but will raise agricultural carbon emissions in the western region. Thus， to promote the low-carbon development of agriculture in China， it is necessary to guide agricultural producers to appropriately expand the scale of agricultural land management， reduce fertilizer use and adopt low-carbon production technologies.
Keywords： agricultural land management scale; agricultural technology progress; agricultural carbon emissions; regional heterogeneity
0 引言
气温升高及由其引发的极端天气事件增多变强会给经济社会发展带来诸多不利影响[1， 2]。温室气体大量排放是导致全球气温升高的重要诱因。虽然第二三产业是温室气体产生的主要源头，但农业部门产生的碳排放不容忽视。中国作为农业大国，农业部门产生的碳排放约占全国总量的17%[3]。在2005—2019年间，由农业能源利用、水稻种植产生的碳排放呈现小幅增加态势，而且地区间差异明显[4， 5]。从源头着手，推动农业生产主体采用低碳或绿色生产方式是减少农业碳排放的重要途径。
农业生产主体对农业生产方式的选择与农地经营规模紧密相关。随着农地经营规模的扩大，生产要素投入的利用效率得以提高[6-8]。此外，农业生产主体会根据农地经营规模来合理配置化肥等生产要素、调整农业生产技术。一方面，土地经营规模扩大会促使农户降低化肥投入强度，同时采用有机肥料[9-11]。另一方面，农地经营规模扩大有助于农户采用秸秆换田、测土配方等低碳生产技术[12-14]。化肥等化学品的合理配置、低碳生产技术的采用都有助于农业碳减排。然而，少有文献基于农业碳排放的视角，考察农地经营规模的环境效应。在相关研究中，李玉红[15]发现，农地经营规模扩大会导致农户使用更多化学品和能源，加剧了CO2排放。刘琼等[16]发现，农业经营规模与农业碳排放之间呈倒“U”型关系。不过，农地规模经营是否以及如何影响农业碳排放量的研究结论尚不充分。
在实际生产中，农地经营规模包括由土地连片经营产生的地块层面规模经济、由土地分散经营产生的农地数量规模扩张[17-19]。与后者相比，前者不仅能提高农业生产效率，降低除地租以外的单位产品成本，还能降低化肥、农药等农用化学品的施用量[8， 20]。也就是说，在连片、分散化的农地经营规模下，农户的农业生产方式具有一定差异，而这会给农业碳排放带来差异化影响。农地流转是我国实现农地规模经营的有利条件[21]，而流转耕地连片化会受到农户所在地的耕地资源禀赋的影响。具体而言，在耕地资源禀赋丰裕区，耕地连片的可能性更高[22]。在我国，不同地区的耕地资源禀赋存在明显差异，而且东北地区人均耕地面积相对较高。因此，有必要考察农地经营规模对农业碳排放影响的地区异质性。
本文基于2000—2022年省域层面的面板数据，采用固定效应模型、中介效应模型，实证分析农地经营规模对农业碳排放的影响效应与作用机制。在此基础上，借鉴郭阳等[22]的研究，根据耕地资源禀赋会影响流转耕地连片化的这一结论，按照耕地资源禀赋和地理位置进行分区，将我国划分为东、中、西以及东北地区，考察农地经营规模对农业碳排放影响的地区异质性。本文可为厘清农地规模经营与农业碳排放之间的关系提供支撑，也可为推进我国农地规模经营、加快促进我国“双碳”目标的实现提供政策建议。
1 影响机理分析
1.1 农地经营规模、农用化学品使用强度与农业碳排放
农地经营规模通过影响单位面积农用化学品使用量来影响农业碳排放。以前，我国耕地基本现状是人多地少。为解决土地短缺对农业生产的约束，有必要依靠生物化学技术来提高农作物产量。当前，在农村劳动力流动和农地流转市场不断发育的背景下，农地经营规模有所扩大。但由于劳动力成本等问题，与之匹配的劳动力数量可能不足。由此，机械替代劳动便成为规模种植户的现实选择。已有研究发现，农业机械化作业可避免人工施肥、喷洒农药不均匀与不规范问题，有助于降低单位面积农用化学品使用量，提高它们的使用效率[23]。此外，规模种植户的人力资本水平较高，其选择新型施肥技术的可能性较高。那么，通过技术溢出效应，小农户会调整农用化学品使用量[24]。在此基础上，结合农业碳排放是对农用化学品使用、灌溉耗电等的综合反映，提出研究假说H1：农地经营规模的扩大有助于农用化学品投入强度的减少，进而有助于减少农业碳排放量。
1.2 农地经营规模、低碳生产技术采用与农业碳排放
低碳生产技术包括免耕技术、保护性耕作技术、测土配方施肥技术等。正如前文所述，大规模种植户会以机械替代劳动力，进而有助于规模种植户采用低碳生产技术。已有研究发现，农业机械化作业有助农业生产者采用免耕技术、秸秆还田技术和保护性耕作技术[25-28]。农业低碳生产技术有助于碳减排，能增加农田土壤固碳减排的潜力[29]。此外，通过低碳生产技术的扩散效应和溢出效应，规模种植户能在一定程度上带动小农户采用低碳生产技术[30]。由此，本文提出研究假说H2：农地经营规模的扩大有助于农业生产者采用低碳生产技术，进而有助于减少农业碳排放量。
1.3 农地经营规模、种植结构与农业碳排放
在面临劳动力约束时，农业生产者不仅可以采用机械化进行替代，还可以调整农作物种植类型。一方面，机械化生产有助于农民扩大粮食作物种植面积。杨晨等[31]发现，农地经营规模扩大会在一定程度上促进粮食作物种植比例的上升，其中的原因在于，粮食作物更适合农机作业。另一方面，经济作物是劳动密集型作物，对劳动力数量和质量的要求较高。在多数情况下，雇佣劳动种植经济作物所花费的工资、监督成本较高[32]。通过比较生产要素的投入成本及其带来的收益，农户更倾向种植粮食作物[20]。在此基础上，结合粮食作物对农业化学品的依赖程度弱于经济作物[31]。本文提出研究假说H3：农地经营规模扩大能提升粮食作物种植比例，进而有助于减少农业碳排放量。
2 研究设计
2.1 变量选取与测度
1） 被解释变量。被解释变量是农业碳排放总量，以种植业为研究对象进行农业碳排放的构建。根据李波[33]、马九杰[3]等研究，构造农业碳排放的估算如式（4）所示。
emissionsit=∑nj=1Sijt=∑nj=1PijtQj（4）
式中：emissionsit——农业碳排放量；
Sijt、Pijt——i省在第t年第j种碳源的碳排放量、碳源的数量。农业碳源包括农药、化肥、农膜、翻耕、机械和灌溉；
Qj——第j种碳源的碳排放系数，系数参考李波等[33]的研究。
2） 核心解释变量。核心解释变量是农地经营规模，由各省（区）农作物播种面积与第一产业从业之比来衡量，反映的是农业人均耕地面积。
3） 中介变量。中介变量是农用化学品投入强度、农业技术进步、种植结构。农用化学品投入强度以化肥折纯量与农作物总播种面积之比来衡量。其中，以化肥折纯量代表农用化学品投入的原因是，受限于数据的可得性及化肥是使用以及碳排量最大的化学投入品[3]。农业技术进步以农业全要素生产率来衡量，通过C-D生产函数测算而得，测算中用到的投入产出数据参考李欠男等[34]的研究。种植结构用粮食作物播种面积与农作物总播种面积之比来衡量。
4） 控制变量。根据已有文献[3， 16]，本文选择的控制变量包括人口规模、经济水平、农作物播种面积、财政支农力度、农村居民人均纯收入、农业总产值。变量具体含义见表1。
2.2 模型设计
为考察农地经营规模对农业碳排放的影响效应，本文构建固定效应模型如式（1）所示。
lnemissionsit=α0+α1lnscaleit+φXit+λi+yeart+εit（1）
式中：emissionsit——被解释变量，i省在第t年的农业碳排放总量；
scaleit——核心解释变量，i省在第t年的农地经营规模；
i——省份；
t——年份；
λi、yeart——省份、年份固定效应；
Xit——控制变量；
εit——误差项；
α0、α1、φ——系数。
为平滑数据波动和便于解释，已对二者进行对数化处理。为考察农地经营规模对农业碳排放的影响机制，借鉴刘琼[16]、Baron[35]的研究方法，在式（1）基础上，构建中介效应模型，具体模型设定如式（2）所示。
lnemissionsit=γ0+γ1lnscaleit+γMit+φXit+λi+yeart+εit（2）
Mit=β0+β1lnscaleit+φXit+λi+yeart+εit（3）
式中：Mit——中介变量，包括农用化学品使用强度fert、农业技术进步tech、种植结构structure；
γ0、γ1、γ、β0、β1——系数。
需要说明的是，农户对低碳生产技术的采用无法在宏观层面进行度量，因此本文以农业技术进步为替代变量。遵循的检验步骤如下：根据式（1），实证农地经营规模对农业碳排放影响的总效应；根据式（2），纳入中介变量，检验农地经营规模、中介变量对农业碳排放的影响效应；根据式（3），依次检验农用化学品使用强度、农业技术进步与种植结构发挥的中介效应。
2.3 数据来源与处理
本文采用2000—2022年中国31个省（市、区）的省级面板数据，受限于数据的可得性，未包含港澳台地区。用于核算农业碳排放量、农业全要素生产率的化肥、农药、农膜、农作物播种面积、农业机械化总动力、粮食作物播种面积、农业总产值数据来源于《中国农村统计年鉴》（2001—2023年）。地区总人口数量、地区生产总值、农林牧渔业总产值、财政农林水事务支出、政府财政支出数据来源于《中国统计年鉴》（2001—2023年）。本文利用农村居民消费价格指数（以2000为基期）对农村居民人均纯收入、经济水平、农业总产值进行平减，相关来源于《中国农村统计年鉴》（2001—2023年）。
3 结果与分析
3.1 基准回归
对式（1）进行固定效应模型回归，以评估农地经营规模对农业碳排放的影响，实证结果见表2的模型（1）。由其可知，农地经营规模扩大对农业碳排放量具有显著负向影响。
与此同时，根据式（2），评估农地经营规模、中介变量对农业碳排放的影响，实证结果见表2的模型（2）～模型（5）。其中，模型（2）～模型（4）是在其他变量不变的情况下，依次纳入农用化学品投入强度、农业技术进步、种植结构的回归结果。由模型（2）可知，农地经营规模依然对农业碳排放总量具有显著负向影响，农用化学品投入强度对农业碳排放总量的正向影响在1%水平上显著。也就是说，随着农用化学品投入强度的下降，农业碳排放总量也会随之减少。由模型（3）、模型（4）可知，农地经营规模对农业碳排放的影响未通过显著性检验，但农业技术进步、种植结构变量对农业碳排放总量的负向影响在1%水平上显著。也就是说，当农户倾向于采用新型农业技术或种植粮食作物时，农业碳排放量有所减少。模型（5）是纳入核心解释变量和所有中介变量之后的回归模型，当纳入全部中介变量以后，农地经营规模对农业碳排放的解释力明显下降，但中介变量影响效应的显著性未发生改变。具体而言，农用化学品投入强度降低1%，农业碳排放量将降低0.11%；农业技术进步提升1%，农业碳排放量将降低0.03%；种植结构提升1%，农业碳排放量将减少0.09%。
3.2 关于内生性问题的讨论
面板固定效应模型能较好地处理由遗漏变量带来的内生性问题，但不能处理由互为因果带来的内生性问题。在本文，被解释变量农业碳排放量与核心解释变量农地经营规模间可能存在互为因果的关系。一方面，农地经营规模会影响农业碳排放；另一方面，农业碳排放的减少意味着农业生产的绿色化、集约化、现代化，这些变化会对农地经营规模提出更高的要求。为解决由互为因果带来的内生性问题，本文以核心解释变量农地经营规模的前一期为工具变量，采用工具变量两阶段法（IV-2SLS）进行实证分析，实证回归结果见表3。
由表3的模型（6）可知，农地经营规模对农业碳排放量仍具有显著负向影响，只是影响程度稍有减弱。由表3的模型（7）还可知，农用化学品的投入强度、农业技术进步、种植结构对农地经营规模的作用方向没有发生改变，只是种植结构带来的影响效应有所降低。此外，在模型（6）、模型（7）的估计中，Cragg-Donald Wald F statistic分别为92.99、87.24，均大于临界值16.38，表明IV-2SLS估计不存在弱工具变量问题。
3.3 中介机制检验
对式（3）进行固定效应模型回归，以评估农地经营规模对农用化学品投入强度、农业技术进步、种植结构这三个中介变量的影响，实证结果见表4。
由表4的模型（8）可知，农地经营规模对农用化学品投入强度的负向影响在10%水平上显著。原因可能在于，在土地规模扩大又面临劳动力短缺的情况下，理性的农户会选择以机械来替代劳动力。近些年来，我国农业机械化发展水平持续提升。2022年全国农作物耕种收综合机械化率达71.25%。其中，机耕率、机播率、机收率分别达到85.49%、58.98%、64.56%。农业机械化作业可避免人工施肥、喷洒农药不均匀与不规范问题，提高农用化学品的施用效率[28]。由模型（9）可知，农地经营规模对农业技术进步的正向影响在1%水平上显著。农户采用免耕技术、秸秆还田和保护性耕作技术的重要基础是农业机械化。随着我国农业机械化水平的大幅提升，采用秸秆还田、保护性耕作技术的农户明显提升。截至2019年，免耕播种面积占全国耕地面积的10.85%，而秸秆还田面积已占到我国总耕地面积的40.28%[29]。由模型（10）可知，农地经营规模变量对种植结构的正向影响在1%水平上显著。随着农业经营规模的扩大，农户更愿意种植对劳动力需求较低的粮食作物，由此粮食作物种植比例上升。这一研究结论与刘琼等[16]的研究较为一致。
最后，综合表2、表4的估计结果可知，农地经营规模扩大能促进农业碳减排，在此过程中，农用化学品投入强度、农业技术进步、种植结构均发挥了中介作用。首先，农地经营规模扩张会导致农用化学品投入强度的减少，而减少的农用化学品投入强度能促进农业碳排放量的减少。因此，本文的假说1得到验证。其次，农地经营规模扩张能促进农业生产者采用先进的农业技术，而包括低碳生产技术在内的农业技术的应用能促进农业碳排放的减少，故假说2得到验证。最后，农地经营规模对种植结构“趋粮化”具有积极影响，而这促进了农业碳减排，故假说3得到验证。
3.4 地区异质性分析
农地经营规模包括连片化、分散化的经营规模，在不同情景下，农户的农业生产方式会存在一定程度的差异，而这将给农业碳排放带来差异化影响。例如，在连片化农地经营规模下，农户更可能种植机械化利用率高的粮食作物。不仅如此，土地连片化经营更能带来化肥施用量的减少[8]。此外，有研究发现，在耕地资源禀赋丰裕地区，耕地连片的可能性更高[22]。对此，考察不同地区的农地经营规模对农业碳排放的影响，实证结果见表5。
其中，东北地区拥有肥沃而广阔的耕地资源，其人均耕地面积明显高于东、中、西地区。考察农地经营规模对农用化学品投入强度、农业技术进步、种植结构影响的地区异质性，实证结果见表6。
由表5可知，在东部与东北地区，农地经营规模扩大会显著降低它们的农业碳排放。但在西部地区，农地经营规模扩大会提升其农业碳排放。由表6可知，在东部地区，农地经营规模对农业技术进步的促进作用在1%水平上显著，即东部地区的农业技术的进步有助于农业碳减排。在西部地区，农地经营规模显著提升了该地区的粮食作物种植比例，但它对地区农用化学品投入强度具有显著的正向影响。在综合作用下，农业经济规模可能导致西部农业碳排放量增加。在东北地区，农地经营规模则能带动农用化学品投入强度的减弱，进而有助于农业碳减排。
4 结论与政策启示
4.1 结论
农业生产部门引发的碳排放量不容忽视，减少农业碳排放对于加快促进我国“双碳”目标的实现具有重要现实意义。本文利用2000—2022年省际面板数据，考察农地规模经营对农业碳排放的影响效应与机制。与此同时，按照耕地资源禀赋和地理位置进行分区，将我国划分为东、中、西部及东北地区，考察农地经营规模对农业碳排放影响的地区异质性。
1） 在其他条件不变的情况下，以人均农作物播种面积衡量的农地经营规模扩大对农业碳排放具有显著负向影响。在考虑互为因果的内生性问题后，农地经营规模的负向影响有所减弱。
2） 农地经营规模通过影响农用化学品投入强度、农业技术进步、种植结构3个中介变量来影响农业碳排放。具体而言，农地经营规模扩张会降低农用化学品的投入强度，促进农业技术进步和促进种植结构“趋粮化”，而农用化学品的投入强度的降低、农业技术进步和种植结构“趋粮化”有利于碳减排。
3） 分地区看，农地经营规模扩大会显著降低东部地区、东北地区的农业碳排放，但会提升西部地区的农业碳排放。从影响机制上看，在东部地区，农地经营规模显著促进了农业技术进步；在西部地区，农地经营规模促进了农作物种植“趋粮化”，但却增加了农用化学品投入强度；在东北地区，农地经营规模能带动农用化学品投入强度的减弱。
4.2 政策启示
农地经营规模扩大不仅对农业生产效率的提升具有重要意义，而且有助于农业农村生态环境的改善。也就是说，农地经营规模扩大能兼顾农业与农村发展的“金山银山”和“绿水青山”。当前，政界和学术界越来越关注农业碳排放问题，在此背景下，应科学认识和关注农地经营规模及其具体表现形式，以助力农业部门实现“双碳”目标。
1） 相关部门要深刻认识到适度农地经营规模具有减少农业碳排放的环境效益，坚持引导和发展农地适度规模经营，完善相关扶持政策，为规模种植户提供相应的信息、资金及技术支持。例如，大力推进农业技术和职业培训，引导农业生产者采用环境友好型、低碳型农业生产技术。
2） 为切实保证农业碳减排的合理性，相关部门在推进农地经营规模的同时，应尽可能地引导农业生产者正确使用农业机械设备，科学高效地进行施肥和农药的喷洒。
3） 在依托土地流转实现规模经营的同时，要转变分散化土地流转的传统思路，鼓励地块整合以及连片化的土地流转。
参 考 文 献
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