多尺度城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響及其區(qū)域分異特征研究——基于SFA、E指數(shù)與SDM的實(shí)證

程琳琳，張俊飚，何可

?

多尺度城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響及其區(qū)域分異特征研究——基于SFA、E指數(shù)與SDM的實(shí)證

程琳琳1,2，張俊飚1,2，何可1,2

(1. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北武漢，430070；2. 湖北農(nóng)村發(fā)展研究中心，湖北武漢，430070)

以1997—2014年中國(guó)31省區(qū)面板數(shù)據(jù)為樣本，采用隨機(jī)前沿分析方法測(cè)算農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率，借助熵指數(shù)構(gòu)建多尺度城鎮(zhèn)化指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步運(yùn)用空間杜賓模型實(shí)證檢驗(yàn)了城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的直接影響與間接溢出效應(yīng)及其區(qū)域分異特征。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，多維度城鎮(zhèn)化是抑制農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的主要力量之一，某一地區(qū)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率會(huì)同時(shí)受到本地區(qū)和周邊地區(qū)城鎮(zhèn)化的影響，甚至鄰近地區(qū)的溢出效應(yīng)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于本地區(qū)的直接影響。在東、中、西及東北地區(qū)，上述情況依然存在，且以西部地區(qū)城鎮(zhèn)化帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)最大。因此，應(yīng)更加重視多尺度城鎮(zhèn)化在農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型中的積極作用。

多尺度城鎮(zhèn)化；農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率；隨機(jī)前沿分析；熵指數(shù)；空間杜賓模型

一、引言

“保護(hù)生態(tài)環(huán)境就是保護(hù)生產(chǎn)力，而改善生態(tài)環(huán)境就是發(fā)展生產(chǎn)力?！苯陙?lái)，在中國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程加速發(fā)展、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的同時(shí)，農(nóng)業(yè)碳排放激增，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放之間表現(xiàn)出以“弱脫鉤”為主的非協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)[1]。一般認(rèn)為，碳減排與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)難以兼顧，碳減排政策的實(shí)施往往會(huì)放緩經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，甚至給社會(huì)帶來(lái)其他負(fù)面影響。為此，一些學(xué)者提出通過(guò)提高碳生產(chǎn)率等途徑，推動(dòng)碳減排與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的雙贏(yíng)[2?3]。這意味著，如何調(diào)和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放的矛盾，理應(yīng)是順應(yīng)理論與實(shí)踐發(fā)展潮流的選擇，而提高農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率恰好為此提供了有利契機(jī)。

目前，學(xué)界有關(guān)“農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率”的研究相對(duì)較少，既有研究主要集中于對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率[4?5]、農(nóng)業(yè)碳排放績(jī)效及減排成本[6?8]、農(nóng)業(yè)環(huán)境效率[9?10]方面。事實(shí)上，有別于上述概念，農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率是指單位農(nóng)業(yè)碳排放所產(chǎn)生的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，其將農(nóng)業(yè)碳排放視為隱含于能源與物質(zhì)產(chǎn)品中的要素投入，以衡量單位碳排放空間帶來(lái)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出[3]。由此可見(jiàn)，這種基于環(huán)境投入視角的指標(biāo)更加強(qiáng)調(diào)農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的隱含性約束條件，與我國(guó)所提出的到2020年單位GDP碳強(qiáng)度降低40%~45%的目標(biāo)在核算上關(guān)聯(lián)度較強(qiáng)。但目前學(xué)界對(duì)此關(guān)注不足，不僅使得相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究推進(jìn)緩慢，更令人擔(dān)憂(yōu)的是，由于未能充分考慮農(nóng)業(yè)碳排放與其他投入要素的關(guān)系，農(nóng)業(yè)低碳化發(fā)展政策的實(shí)施效果將有可能大打折扣。

本文的創(chuàng)新在以下幾個(gè)方面：(1)與單要素碳生產(chǎn)率不同，考慮不同投入要素的替代關(guān)系，以全要素碳生產(chǎn)率更為客觀(guān)地把握中國(guó)農(nóng)業(yè)實(shí)際發(fā)展質(zhì)量。(2)與基于空間均質(zhì)假設(shè)的研究不同，將區(qū)域間可能存在的空間依賴(lài)性與關(guān)聯(lián)效應(yīng)考慮在內(nèi)[11]，更為客觀(guān)地闡釋各因素在農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率增長(zhǎng)中的作用機(jī)理，以得到更具現(xiàn)實(shí)解釋力的研究結(jié)論。(3)與簡(jiǎn)單地以人口城鎮(zhèn)化涵蓋城鎮(zhèn)化所有內(nèi)容的研究不同，從人口、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和土地4個(gè)維度衡量城鎮(zhèn)在人口職業(yè)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、社會(huì)結(jié)構(gòu)和地域空間的變化[12]，更為科學(xué)地考察多尺度城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響。鑒于此，利用1997—2014年中國(guó)31省面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建農(nóng)業(yè)全要素碳生產(chǎn)率增長(zhǎng)模型；同時(shí)，借助熵指數(shù)方法，從“人口-經(jīng)濟(jì)-土地-社會(huì)”構(gòu)造多尺度城鎮(zhèn)化指標(biāo)；進(jìn)而應(yīng)用空間杜賓模型(SDM)，探討了多尺度城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的直接影響與間接溢出效應(yīng)及其區(qū)域分異 特征。

二、城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響機(jī)理

城鎮(zhèn)化是影響碳排放的重要因素，但對(duì)于城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放起何種作用并無(wú)定論，其原因在于二者關(guān)系的復(fù)雜性。目前較多的觀(guān)點(diǎn)認(rèn)為，城鎮(zhèn)化對(duì)碳排放具有“驅(qū)動(dòng)”與“制動(dòng)”(或抑制)雙重效應(yīng)[13?14]，也有學(xué)者將上述效應(yīng)分為間接效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)[15]。不過(guò)，無(wú)論就何種效應(yīng)而言，均會(huì)因城鎮(zhèn)化所處階段不同而有所差異。

從理論上來(lái)看，城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響機(jī)理主要如下：

第一，城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率增長(zhǎng)具有抑制作用。城鎮(zhèn)化主要通過(guò)影響要素與資源配置效率，進(jìn)而對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。城鎮(zhèn)化最明顯的特征即為人口由鄉(xiāng)村向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移，大量鄉(xiāng)村勞動(dòng)力跨區(qū)域、跨部門(mén)流動(dòng)，使得農(nóng)業(yè)對(duì)以機(jī)械、化肥與農(nóng)藥為代表的勞動(dòng)節(jié)約型與土地節(jié)約型技術(shù)依賴(lài)度提高，直接推動(dòng)能源消費(fèi)與農(nóng)業(yè)碳排放量的增加，而在農(nóng)業(yè)產(chǎn)出不變或增長(zhǎng)不甚明顯的情況下，這將不利于農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提高。同時(shí)，大量農(nóng)村勞動(dòng)力的非農(nóng)就業(yè)與“去農(nóng)化”，不僅使得其人均收入不斷提高，而且消費(fèi)模式與生活習(xí)慣也在逐漸變化[16]。盡管現(xiàn)階段城鄉(xiāng)居民對(duì)糧食直接消費(fèi)有所減少，但由于城鎮(zhèn)人口規(guī)模擴(kuò)大所引起的農(nóng)產(chǎn)品需求的增加，特別是以肉類(lèi)等為代表的高碳型產(chǎn)品及其加工間接消耗糧食，會(huì)引發(fā)更多的碳排放 量[17]，進(jìn)而抑制農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。

第二，城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率增長(zhǎng)具有驅(qū)動(dòng)作用。這種正向促進(jìn)作用主要通過(guò)影響資源配置效率以及城鎮(zhèn)化所具有的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)等對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。一方面，城鎮(zhèn)化往往伴隨著城鎮(zhèn)人口規(guī)模的擴(kuò)張以及空間布局的外延，這將引起農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素稀缺程度的提高，也會(huì)推動(dòng)農(nóng)業(yè)專(zhuān)業(yè)化發(fā)展與集聚經(jīng)濟(jì)的形成[18]。在優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與資源配置效率的同時(shí)，帶來(lái)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，使得單位農(nóng)業(yè)碳排放所產(chǎn)生的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出不斷增加成為可能。另一方面，城鎮(zhèn)化具有的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化效應(yīng)、技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)會(huì)外溢至農(nóng)業(yè)部門(mén)，并推動(dòng)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的改善。技術(shù)進(jìn)步、知識(shí)的外溢是提高農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的關(guān)鍵，城鎮(zhèn)化推進(jìn)的過(guò)程也是技術(shù)變革的過(guò)程，由此積累的人力資本、創(chuàng)新知識(shí)以及產(chǎn)生的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)亦會(huì)外溢擴(kuò)散至農(nóng)業(yè)部門(mén)，進(jìn)而有利于農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率與碳生產(chǎn)率的提高[19]。

綜上所述，城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率亦具有驅(qū)動(dòng)與抑制雙重效應(yīng)，至于何種效應(yīng)起主導(dǎo)作用，主要取決于城鎮(zhèn)化發(fā)展階段以及兩種力量的對(duì)比。鑒于當(dāng)前我國(guó)處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型與城鎮(zhèn)化加速發(fā)展階段，城鎮(zhèn)化“擴(kuò)張效應(yīng)”占據(jù)主導(dǎo)地位[20]，以及城鎮(zhèn)化水平與碳生產(chǎn)率所處的低度耦合狀態(tài)[21]，本文預(yù)期現(xiàn)階段城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率增長(zhǎng)的抑制作用更為明顯。同時(shí)，考慮到城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響也并非同質(zhì)，以及城鎮(zhèn)化與生態(tài)效率之間存在的空間滯后性[22?23]，預(yù)期城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響具有地域差異性與空間溢出效應(yīng)。

三、模型選擇與變量設(shè)置

(一) 基于SFA的農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率增長(zhǎng)模型

生產(chǎn)前沿法是研究效率的主要方法，主要包括SFA和DEA兩類(lèi)。其中，SFA能夠剝離無(wú)效率項(xiàng)與隨機(jī)誤差項(xiàng)，且能保證被估效率有效與一致，故使用該方法對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)度，其公式如式(1)。

式中：x,t和y,t分別為地區(qū)期的投入和產(chǎn)出指標(biāo)；為待估參數(shù)；v,t和u,t為獨(dú)立同分布的誤差項(xiàng)，二者相互獨(dú)立。

本文使用包容性較強(qiáng)的超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)測(cè)度農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率。為保證測(cè)度結(jié)果的科學(xué)性，后文會(huì)對(duì)模型設(shè)定形式恰當(dāng)與否進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)內(nèi)容主要包括技術(shù)非效率存在性檢驗(yàn)、技術(shù)變化存在性檢驗(yàn)、技術(shù)變化的希克斯中性檢驗(yàn)以及C-D生產(chǎn)函數(shù)適用性檢驗(yàn)。

(二) 熵指數(shù)

熵值法具有完全根據(jù)各指標(biāo)自身變異程度來(lái)確定其權(quán)重的優(yōu)良特性，可避免人為主觀(guān)因素的影響[5]，故被廣泛使用。本文采用熵指數(shù)從“人口—經(jīng)濟(jì)—土地—社會(huì)”多維度測(cè)度城鎮(zhèn)化指標(biāo)。

(三) 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

在運(yùn)用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型前，需進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)。若檢驗(yàn)結(jié)果證實(shí)存在空間自相關(guān)性，才可選擇合適的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行回歸估計(jì)。

1.空間自相關(guān)檢驗(yàn)

通常使用Moran’s I指數(shù)檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)事物的空間自相關(guān)性。其公式如式(2)。

2. 城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率影響的空間杜賓模型

空間滯后模型和空間誤差模型是最常用的空間計(jì)量模型。但實(shí)際上，空間杜賓模型作為空間滯后模型和空間誤差模型的一般形式，具有無(wú)須對(duì)空間溢出效應(yīng)規(guī)模加以限制以及估計(jì)無(wú)偏等眾多優(yōu)點(diǎn)，在捕捉事物的空間溢出效應(yīng)方面更具優(yōu)勢(shì)[24]。而諸多研究并未對(duì)空間杜賓模型是否可簡(jiǎn)化這一問(wèn)題進(jìn)行討論，這易造成由于模型設(shè)定錯(cuò)誤而導(dǎo)致結(jié)論不當(dāng)?shù)葐?wèn)題。本文要考察的是城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的直接影響及空間溢出效應(yīng)，故結(jié)合空間杜賓模型基本形式，其模型見(jiàn)式(3)。

式中：表示因變量(農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率)；和為待估參數(shù)；是鄰省農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率對(duì)本省的溢出效應(yīng)；為城鎮(zhèn)化等自變量，為自變量個(gè)數(shù)；i和t依次為空間效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)；,t為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

(四) 變量設(shè)定及數(shù)據(jù)來(lái)源

1. 投入產(chǎn)出指標(biāo)

(1) 產(chǎn)出指標(biāo)。采用農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值表示，并以1997年作不變價(jià)處理。

(2) 投入指標(biāo)。對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的測(cè)算，共涉及農(nóng)業(yè)碳排放量、農(nóng)業(yè)資本及其他投入(農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力與耕地)三類(lèi)指標(biāo)，具體如下。

第二，農(nóng)業(yè)資本存量。為保證研究結(jié)果的準(zhǔn)確性，運(yùn)用永續(xù)盤(pán)存法對(duì)農(nóng)業(yè)資本存量進(jìn)行估算。農(nóng)業(yè)資本存量的具體計(jì)算公式為：K=K?1(1?)+I=K?1+I?D。其中，K為期資本存量，I為期投資，為資本折舊率。在測(cè)算過(guò)程中，基期資本存量K0、當(dāng)期資本投資I、農(nóng)業(yè)投資品價(jià)格縮減指數(shù)P及折舊率等指標(biāo)是需要先確定的①。

第三，其他指標(biāo)。農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力以農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)量替代，單位為萬(wàn)人。耕地面積采用農(nóng)業(yè)播種面積作為代理指標(biāo)，單位為千公頃。

表1 農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)

2. 空間計(jì)量模型變量設(shè)置及說(shuō)明

(1)被解釋變量?；谏衔腟FA模型，計(jì)算得出農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率()。

(2)核心解釋變量。對(duì)于多尺度城鎮(zhèn)化()的測(cè)度，借鑒以往研究[28?29]，采用熵指數(shù)從人口、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、土地4個(gè)維度構(gòu)造城鎮(zhèn)化綜合指標(biāo)表示。其中，人口城鎮(zhèn)化(UR)，以非農(nóng)人口占總?cè)丝诘谋戎乇硎?；?jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化(UR)，采用第二、三產(chǎn)業(yè)增加值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重予以代替；土地城鎮(zhèn)化(UR)，以建成區(qū)面積占市轄區(qū)面積比重度量；社會(huì)城鎮(zhèn)化(UR)，以農(nóng)民人均純收入占城鎮(zhèn)居民可支配收入的比重表示。運(yùn)用熵指數(shù)計(jì)算后，得出人口城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化、土地城鎮(zhèn)化和社會(huì)城鎮(zhèn)化的權(quán)重，分別為0.243 8、0.254 9、0.262 6與0.238 7。由此，即可得到多維度綜合城鎮(zhèn)化指標(biāo)。

(3)控制變量。為了避免遺漏變量，還設(shè)置了如下變量。

農(nóng)業(yè)公共財(cái)政投資()，以地區(qū)農(nóng)業(yè)財(cái)政支出占財(cái)政總支出的比重表示。其中，國(guó)家財(cái)政支農(nóng)投資包括支農(nóng)生產(chǎn)支出、農(nóng)林水利氣象等部門(mén)事業(yè)費(fèi)、農(nóng)業(yè)基本建設(shè)支出及綜合開(kāi)發(fā)等支出。

農(nóng)村基礎(chǔ)教育水平()，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，以農(nóng)村勞動(dòng)力中初中及以上勞動(dòng)力比例②作為代理變量。

工業(yè)化()，以工業(yè)實(shí)際增加值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重表示。

農(nóng)業(yè)開(kāi)放度()，用農(nóng)業(yè)進(jìn)出口實(shí)際總額占農(nóng)業(yè)增加值的比重表示，其中農(nóng)業(yè)進(jìn)出口總額的核算根據(jù)人民幣對(duì)美元匯價(jià)計(jì)算而得。

區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平()，以地區(qū)人均實(shí)際GDP表示，單位為萬(wàn)元。

農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)()，與碳排放測(cè)算保持一致，從種植業(yè)與畜牧業(yè)兩方面進(jìn)行考察，并以二者產(chǎn)值之和占農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比重作為替代變量。

自然災(zāi)害()，限于數(shù)據(jù)的可獲得性，由農(nóng)作物受災(zāi)面積占總播種面積的比例表示。

各變量原始數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)特征詳見(jiàn)表2。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一) 模型設(shè)定與結(jié)果檢驗(yàn)

1. SFA超越對(duì)數(shù)函數(shù)模型設(shè)定檢驗(yàn)

運(yùn)用似然比檢驗(yàn)方法對(duì)上文構(gòu)建的超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，具體結(jié)果如表3所示?？梢钥闯觯瑹o(wú)論是對(duì)技術(shù)變化與技術(shù)中性的檢驗(yàn)，還是對(duì)是否采用C-D函數(shù)形式的檢驗(yàn)，均拒絕原假設(shè)。換言之，采用隨機(jī)前沿超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率進(jìn)行估計(jì)是合適的。同時(shí)，由顯著為正(0.926 5)可知，實(shí)際產(chǎn)出相對(duì)于前沿面的偏差主要是由技術(shù)非效率所引起的，也進(jìn)一步說(shuō)明采用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型是合 適的。

表2 各變量描述性統(tǒng)計(jì)

表3 隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型檢驗(yàn)結(jié)果

2. 農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的空間自相關(guān)檢驗(yàn)

利用Geoda軟件檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的空間自相關(guān)性。由圖1可知，1997?2014年間，全域Moran’s

I指數(shù)均介于0.37?0.41，并在1%的置信水平下顯著。這表明省域間農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率存在著正空間自相關(guān)性，鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率在空間上具有一定的依賴(lài)性以及局部聚類(lèi)的分布特征。同時(shí)，從全域Moran’s I指數(shù)整體向右傾斜上升的變動(dòng)軌跡來(lái)看，中國(guó)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的空間依賴(lài)性不僅穩(wěn)定且有增強(qiáng)的趨勢(shì)。

由圖2 Moran’s I散點(diǎn)圖可知，位于H-H和L-L象限③的省區(qū)數(shù)量在全國(guó)的比例由1997年的67.74%增至2014年70.97%，而屬于H-L和L-H象限的樣本比例則由32.26%降至29.03%。這說(shuō)明區(qū)域內(nèi)省際農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率同質(zhì)均衡發(fā)展的趨勢(shì)不斷增強(qiáng)，分異發(fā)散演化軌跡則在弱化。同時(shí)，由此也可識(shí)別“熱點(diǎn)區(qū)”(高值聚類(lèi)區(qū))與“冷點(diǎn)區(qū)”(低值聚類(lèi)區(qū))。換言之，在當(dāng)前農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率同質(zhì)化與異質(zhì)化特征并存的趨勢(shì)下，區(qū)域內(nèi)省份間農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的同質(zhì)性不斷增強(qiáng)；但由于農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率“熱點(diǎn)”區(qū)主要集中在東部地區(qū)，“冷點(diǎn)”區(qū)則以西部省份為主，致使東西部之間的分化依然嚴(yán)重。整體而言，中國(guó)省際農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率在空間上存在著顯著的空間依賴(lài)性，局部聚類(lèi)發(fā)展的空間格局已相對(duì)穩(wěn)定。

圖1 1997—2014年中國(guó)省域碳生產(chǎn)率全局Moran’s I指數(shù)

(二) 多尺度城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的總體影響

根據(jù)空間面板模型的檢驗(yàn)結(jié)果(詳見(jiàn)表4)可知，、、和均顯著為正，即拒絕H0:=0和H0:+=0的原假設(shè)，應(yīng)選取空間杜賓模型進(jìn)行估計(jì)。同時(shí)，空間杜賓模型的擬合優(yōu)度和似然對(duì)數(shù)值明顯優(yōu)于空間滯后模型，且均以空間固定效應(yīng)模型最佳。因此，后文將基于空間固定效應(yīng)的杜賓模型估計(jì)結(jié)果展開(kāi)分析與解釋。

由表4可知，空間自回歸系數(shù)顯著且為0.492 0，表明省域農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率存在著明顯的正空間溢出效應(yīng)，即鄰省農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提高將有利于本省農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的改善。同時(shí)，在空間杜賓模型中，多尺度城鎮(zhèn)化及其空間滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)分別為?0.264 6和?2.703 6，并在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，說(shuō)明本省或鄰域城鎮(zhèn)化的推進(jìn)，均不利于本省農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提高。特別需要注意的是，多尺度城鎮(zhèn)化滯后項(xiàng)系數(shù)在各變量中最大，這進(jìn)一步突出了鄰省城鎮(zhèn)化對(duì)本省農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率增長(zhǎng)的外溢效應(yīng)(盡管是負(fù)向的)。那么，忽視城鎮(zhèn)化在農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率增長(zhǎng)中的間接溢出作用，在一定程度上會(huì)減弱研究結(jié)論的現(xiàn)實(shí)解釋力。

圖2 1997年和2014年中國(guó)省域農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率Moran’s I 散點(diǎn)圖

表4 空間面板模型估計(jì)結(jié)果

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%置信水平上顯著

究其原因在于：一方面，我國(guó)城鎮(zhèn)化仍處于加速發(fā)展階段，鄉(xiāng)村人口向城鎮(zhèn)流入，最明顯的影響是在一定程度上造成了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的老齡化與女性化。加之當(dāng)前農(nóng)業(yè)粗放發(fā)展模式尚未得到有效矯正，受?chē)?guó)家增產(chǎn)型政策的誘導(dǎo)，為增加產(chǎn)量、節(jié)省人力而對(duì)機(jī)械、化肥農(nóng)藥等過(guò)度依賴(lài)的普遍性農(nóng)業(yè)生產(chǎn)行為，已使得化石能源投入品使用所引致的碳排放量在農(nóng)業(yè)碳排放系統(tǒng)中的比例最大[30]，并嚴(yán)重制約著農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提升。另一方面，在現(xiàn)有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件下，城鎮(zhèn)人口和市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大以及人民收入增長(zhǎng)，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品需求總量增加且產(chǎn)品質(zhì)量要求更高；而在無(wú)效供給偏多、有效需求難以滿(mǎn)足的結(jié)構(gòu)性矛盾突出的現(xiàn)狀下，這僅僅會(huì)增加效率的投入端，并造成資源能源與要素的浪費(fèi)，而對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的增長(zhǎng)產(chǎn)生下行壓力。此外，在全國(guó)及中西部城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量不高的現(xiàn)實(shí)情況下，單純依靠城鎮(zhèn)規(guī)模擴(kuò)大等“攤餅式”發(fā)展模式的存在以及相鄰省份較為類(lèi)似的城鎮(zhèn)化發(fā)展道路，加之城鎮(zhèn)化推進(jìn)過(guò)程中省份間對(duì)資源與要素的爭(zhēng)奪[31?32]，這不僅致使本省農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率偏低，也會(huì)對(duì)鄰省農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的改善產(chǎn)生不利影響。

由表5進(jìn)一步可知，城鎮(zhèn)化的直接效應(yīng)為?0.271 6，表明本地城鎮(zhèn)化提高1%，則農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率降低0.271 6%；其間接效應(yīng)系數(shù)為?3.378 1，表示鄰近地區(qū)城鎮(zhèn)化提高1個(gè)百分點(diǎn)，則本地農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率降低3.378 1個(gè)百分點(diǎn)，進(jìn)而造成全國(guó)層面農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率下降3.649 7個(gè)百分點(diǎn)。同時(shí)，城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的間接溢出效應(yīng)遠(yuǎn)大于直接效應(yīng)，這從側(cè)面突出了區(qū)域城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展的重要性。有趣的是，除區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平外，其他因素對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響均有類(lèi)似的外溢特征。即，盡管各變量對(duì)本省或鄰省農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的作用各異，但整體上間接溢出效應(yīng)均明顯高于直接效應(yīng)，這更加強(qiáng)調(diào)了空間地理因素在區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要性以及區(qū)域協(xié)調(diào)良性發(fā)展的必要性與科學(xué)性。

表5 空間杜賓模型的溢出效應(yīng)及其分解

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%置信水平上顯著

(三) 多尺度城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率影響的區(qū)域分異特征

為了探究中國(guó)不同地區(qū)城鎮(zhèn)化在農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率增長(zhǎng)中作用的差異性，按照官方統(tǒng)計(jì)年鑒中的東、中、西及東北四大地區(qū)進(jìn)行分析。根據(jù)空間自相關(guān)診斷結(jié)果，并結(jié)合、、和可知，應(yīng)拒絕無(wú)空間滯后或空間誤差的假設(shè)，選擇空間杜賓模型進(jìn)行估計(jì)。另，由檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，東、中、西、東北四大子樣本的統(tǒng)計(jì)量分別為22.294 6 (=0.1737)、155.888 3 (=0.0000)、48.640 0 (=0.0000)和106.144 9 (=0.0000)，即除東部選擇隨機(jī)效應(yīng)模型外，其他地區(qū)則以固定效應(yīng)模型估計(jì)為佳。限于篇幅，不再報(bào)告各地區(qū)子樣本回歸結(jié)果，僅列出空間杜賓模型中各變量的直接與間接效應(yīng)估計(jì)結(jié)果，詳見(jiàn)表6。

由表6可知，城鎮(zhèn)化對(duì)東、中部農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的直接效應(yīng)分別為?0.325 8和?0.595 8，即東部和中部地區(qū)城鎮(zhèn)化率提高1個(gè)百分點(diǎn)，各自的碳生產(chǎn)率分別降低0.325 8和0.595 8個(gè)百分點(diǎn)。溢出效應(yīng)方面，除中部地區(qū)外，其他地區(qū)內(nèi)部鄰省城鎮(zhèn)化的推進(jìn)均會(huì)對(duì)本省農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率產(chǎn)生抑制作用，且以西部地區(qū)負(fù)面效應(yīng)最大。就城鎮(zhèn)化的總效應(yīng)而言，東、中、西部城鎮(zhèn)化率的提高均不利于農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的改進(jìn)，且以西部負(fù)面效應(yīng)最大，這可能與西部地區(qū)自身城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量不高及生態(tài)相對(duì)脆弱有關(guān)[22]。

出現(xiàn)上述現(xiàn)象的原因可能是，在城鎮(zhèn)化的過(guò)程中，盡管長(zhǎng)期的高強(qiáng)度要素投入帶來(lái)了一定的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但隨著碳排放的激增，也造成了農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率相對(duì)偏低的境況，這也突出表現(xiàn)在東、中、西三大地區(qū)的城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率均具有顯著的負(fù)向影響方面。實(shí)際上，盡管城鎮(zhèn)化具有一定的人力資本積累效應(yīng)與技術(shù)進(jìn)步作用，但在各地區(qū)農(nóng)業(yè)投入仍以物質(zhì)資本為主的情況下，城鎮(zhèn)化所具有的這些積極作用難以有效發(fā)揮。特別是在城鎮(zhèn)化發(fā)展較快的東部地區(qū)，其過(guò)高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平反而會(huì)抑制人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提升作用；而在西部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量偏低依然會(huì)嚴(yán)重制約城鎮(zhèn)化所具有的人力資本積累效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的正面影響[33]。故而出現(xiàn)了城鎮(zhèn)化整體上對(duì)東部(熱點(diǎn)地區(qū))和西部(冷點(diǎn)地區(qū))負(fù)面影響較大，而對(duì)中部抑制作用相對(duì)偏小和對(duì)東北無(wú)明顯影響的現(xiàn)象。

綜上不難發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化是制約農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率提高的關(guān)鍵因素之一，若將其忽略，那么將難以科學(xué)把握農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率增長(zhǎng)的力量來(lái)源。同時(shí)，由各地區(qū)城鎮(zhèn)化及其他因素對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的各類(lèi)效應(yīng)來(lái)看，空間溢出效應(yīng)的作用要遠(yuǎn)大于直接效應(yīng)，這進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了區(qū)域城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的重要性以及區(qū)域聯(lián)合治理環(huán)境的必要性，也間接反映出本文采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行估計(jì)的合理性。

五、結(jié)論與啟示

基于隨機(jī)前沿分析方法，在測(cè)算省域農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的基礎(chǔ)上，通過(guò)熵指數(shù)方法構(gòu)建多尺度城鎮(zhèn)化指標(biāo)，并探討其對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的作用及區(qū)域差異。得到如下結(jié)論：(1)1997—2014年中國(guó)省域農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率存在明顯的正空間自相關(guān)性。由全域Moran’s I指數(shù)發(fā)現(xiàn)，區(qū)域內(nèi)省份間農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的趨同性不斷增強(qiáng)；但對(duì)其“冷點(diǎn)區(qū)”和“熱點(diǎn)區(qū)”聚類(lèi)空間進(jìn)行識(shí)別，發(fā)現(xiàn)東西部區(qū)域間農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的分異依然嚴(yán)重。(2)中國(guó)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)明顯，鄰省農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的提高將對(duì)本省產(chǎn)生有利影響。就城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的影響而言，本省農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率不僅受到本地城鎮(zhèn)化的影響，更會(huì)受到周邊地區(qū)城鎮(zhèn)化的作用，甚至后者的間接溢出效應(yīng)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于前者的直接影響。對(duì)東部、中部、西部和東北而言，上述情況依然存在，且以西部地區(qū)城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的負(fù)面效應(yīng)最大。這與本文所預(yù)期的“當(dāng)前階段下，城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率具有抑制作用與空間溢出效應(yīng)”較為一致。

表6 四大地區(qū)子樣本空間杜賓模型的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)測(cè)算

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%置信水平上顯著；括號(hào)內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)值

鑒于此，建議從如下方面著手，以發(fā)揮城鎮(zhèn)化在農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型中的積極作用。新時(shí)期下，應(yīng)從人口就業(yè)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、空間布局等方面綜合考慮，在解決戶(hù)籍制度、區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展斷裂的基礎(chǔ)上，破除城鄉(xiāng)二元社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)體系，更加注重多尺度城鎮(zhèn)化推進(jìn)方式的低碳化轉(zhuǎn)變。以建設(shè)“資源節(jié)約、環(huán)境友好、統(tǒng)籌城鄉(xiāng)、區(qū)域協(xié)調(diào)、生態(tài)低碳”的可持續(xù)城鎮(zhèn)為發(fā)展目標(biāo)，拒絕城鎮(zhèn)“攤餅式”粗放發(fā)展。同時(shí)，按照國(guó)家主體功能區(qū)建設(shè)的需要，強(qiáng)化微觀(guān)空間治理，依據(jù)自然條件、人口規(guī)模、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段等合理推進(jìn)土地城鎮(zhèn)化進(jìn)程，確保國(guó)土空間合理布局與有序開(kāi)發(fā)。當(dāng)然，在當(dāng)前城市化發(fā)展的新階段，更要強(qiáng)調(diào)局部區(qū)域內(nèi)城市群的“大融合”，強(qiáng)化城鎮(zhèn)發(fā)展對(duì)周邊地區(qū)的帶動(dòng)與輻射作用以及區(qū)域之間的良性聯(lián)動(dòng)，并通過(guò)產(chǎn)業(yè)聯(lián)合、結(jié)構(gòu)優(yōu)化等途徑，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素在城鄉(xiāng)之間的合理流動(dòng)與重構(gòu)，更加注重“以人為本”，為城鎮(zhèn)化提供強(qiáng)有力發(fā)展后勁，也為農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型提供可能。

針對(duì)由于“去農(nóng)化”帶來(lái)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)老齡化與婦女化所導(dǎo)致化石能源等投入品過(guò)度使用等問(wèn)題，應(yīng)更加注重效率與質(zhì)量。通過(guò)改進(jìn)施肥方式，采用秸稈類(lèi)生物肥料和綠肥，推廣高效低毒低殘留農(nóng)藥，采取綠色防控以及推廣可降解地膜等手段，在推動(dòng)有機(jī)肥與化肥結(jié)合使用的同時(shí)，提高化肥和農(nóng)藥等使用率，降低其使用強(qiáng)度，實(shí)現(xiàn)使用量零增長(zhǎng)及減量化，為“農(nóng)業(yè)增效”“農(nóng)民增收”“農(nóng)村增綠”提供可能。

特別需要提及的是，鑒于城鎮(zhèn)化與工業(yè)化對(duì)西部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率改進(jìn)所產(chǎn)生的負(fù)面影響，本文認(rèn)為應(yīng)在尊重西部地區(qū)資源環(huán)境承載力的基礎(chǔ)上，拒絕“攤餅式”發(fā)展與盲目承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移等任務(wù)，統(tǒng)籌城鎮(zhèn)化、工業(yè)化循序推進(jìn)與農(nóng)業(yè)適度發(fā)展及保護(hù)發(fā)展之間的關(guān)系，更加注重農(nóng)業(yè)生態(tài)保護(hù)建設(shè)。同時(shí)，根據(jù)國(guó)家主體功能區(qū)規(guī)劃，優(yōu)化城鎮(zhèn)化、工業(yè)化推進(jìn)與優(yōu)勢(shì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的空間布局，推進(jìn)城鎮(zhèn)空間拓展、工業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型與農(nóng)業(yè)布局優(yōu)化協(xié)調(diào)同步，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)綠色低碳與可持續(xù)發(fā)展。

注釋?zhuān)?/h2>

① 農(nóng)業(yè)投資指標(biāo)采用農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資在全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的比重乘以全社會(huì)固定資本形成額表示；農(nóng)業(yè)資本折舊量，用農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)折舊代替，即用農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資比重與全部固定資產(chǎn)折舊乘積表示；農(nóng)業(yè)投資品價(jià)格指數(shù)，采用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)予以代替；基期農(nóng)業(yè)資本存量用基期固定資本形成總額除以農(nóng)業(yè)投資(幾何)平均增長(zhǎng)率與折舊率之和表示，折舊率取5.42%，農(nóng)業(yè)投資增長(zhǎng)率為農(nóng)業(yè)實(shí)際總產(chǎn)值年均增長(zhǎng)率。

② 由于相關(guān)官方統(tǒng)計(jì)年鑒中，并未公布2013年與2014年農(nóng)村勞動(dòng)力文化程度數(shù)據(jù)，因此對(duì)這兩年數(shù)據(jù)進(jìn)行線(xiàn)性插補(bǔ)處理。

③ H-H和L-L聚類(lèi)表示農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率高(低)值區(qū)被高(低)值區(qū)包圍，即為“熱(冷)點(diǎn)區(qū)”；而H-L和L-H聚類(lèi)則表示農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率高(低)值區(qū)被低(高)值區(qū)包圍。

[1] 田云, 張俊飚. 中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放、低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率及其協(xié)調(diào)性研究[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2017(5): 208?213.

[2] BEINHOCKER E, OPPENHEIM J, IRONS B, et al. The carbon productivity challenge: Curbing climate change and sustaining economic growth[R]. Sydney: McKinsey Global Institute, 2008: 4.

[3] 潘家華, 莊貴陽(yáng), 鄭艷, 等. 低碳經(jīng)濟(jì)的概念辨識(shí)及核心要素分析[J]. 國(guó)際經(jīng)濟(jì)評(píng)論, 2010(4): 88?102.

[4] 李谷成. 資本深化、人地比例與中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)——一個(gè)生產(chǎn)函數(shù)分析框架[J]. 中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2015(1): 14?30.

[5] 韓海彬, 張莉. 農(nóng)業(yè)信息化對(duì)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的門(mén)檻效應(yīng)分析[J]. 中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì), 2015(8): 11?21.

[6] 高鳴, 陳秋紅. 貿(mào)易開(kāi)放、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、人力資本與碳排放績(jī)效[J]. 農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì), 2014(11): 101?110.

[7] 吳昊玥, 何艷秋, 陳柔. 中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放績(jī)效評(píng)價(jià)及隨機(jī)性收斂研究——基于SBM-Undesirable模型與面板單位根檢驗(yàn)[J]. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2017(9): 1?13.

[8] 吳賢榮, 張俊飚, 程琳琳, 等. 中國(guó)省域農(nóng)業(yè)碳減排潛力及其空間關(guān)聯(lián)特征[J]. 中國(guó)人口?資源與環(huán)境, 2015, 25(6): 53?61.

[9] 崔曉, 張屹山. 中國(guó)農(nóng)業(yè)環(huán)境效率與環(huán)境全要素生產(chǎn)分析[J]. 中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì), 2014(8): 4?16.

[10] 李谷成, 陳寧陸, 閔銳. 環(huán)境規(guī)制條件下中國(guó)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)與分解[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2011, 21(11): 153?160.

[11] 程琳琳, 張俊飚, 田云, 等. 中國(guó)省域農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)率的空間分異特征及依賴(lài)效應(yīng)[J]. 資源科學(xué), 2016, 38(2): 276?389.

[12] 倪鵬飛, 楊繼瑞, 李超, 等. 中國(guó)城市化的結(jié)構(gòu)效應(yīng)與發(fā)展轉(zhuǎn)型——“大國(guó)城市化前沿問(wèn)題學(xué)術(shù)論壇”綜述[J]. 經(jīng)濟(jì)研究, 2014(7): 189?192.

[13] 畢曉航. 城市化對(duì)碳排放的影響機(jī)制研究[J]. 上海經(jīng)濟(jì)研究, 2015(10): 97?106.

[14] 孫昌龍, 靳諾, 張小雷, 等. 城市化不同演化階段對(duì)碳排放的影響差異[J]. 地理科學(xué), 2013，33(3): 266?272.

[15] 趙釗, 于寄語(yǔ). 城市化與二氧化碳排放——基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)的分析[J]. 城市問(wèn)題, 2015(12): 19?25.

[16] 趙志耘, 楊朝峰. 中國(guó)碳排放驅(qū)動(dòng)因素分解分析[J]. 中國(guó)軟科學(xué), 2012(6): 175?183.

[17] 智靜, 高吉喜. 中國(guó)城鄉(xiāng)居民食品消費(fèi)碳排放對(duì)比分析[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2009(3): 429?434.

[18] 羅富民. 城鎮(zhèn)化發(fā)展對(duì)農(nóng)業(yè)供給結(jié)構(gòu)變動(dòng)的影響——基于分布滯后模型的實(shí)證[J]. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版), 2017(2): 52?59.

[19] 張騰飛, 楊俊, 盛鵬飛. 城鎮(zhèn)化對(duì)中國(guó)碳排放的影響及作用渠道[J]. 中國(guó)人口?資源與環(huán)境, 2016, 26(2): 47?57.

[20] 孫葉飛, 周敏. 中國(guó)城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化對(duì)CO2排放的影響呢——基于獨(dú)立效應(yīng)和聯(lián)動(dòng)效應(yīng)雙重視角[J]. 資源科學(xué), 2016, 38(10): 1846?1860.

[21] 焦高樂(lè), 嚴(yán)明義. 中國(guó)城鎮(zhèn)化水平與碳生產(chǎn)率耦合度測(cè)度[J]. 城市問(wèn)題, 2016(8): 32?38.

[22] 武春桃. 城鎮(zhèn)化對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的影響——省際數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]. 經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯, 2015, 32(1): 12?18.

[23] 陳真玲. 生態(tài)效率、城鎮(zhèn)化與空間溢出——基于空間面板杜賓模型的研究[J]. 管理評(píng)論, 2016, 28(11): 66?74.

[24] LESAGE J P, PACE R K. Introduction to spatial econometrics[M]. Florida: CRC Press, 2009.

[25] 李波, 張俊飚. 基于我國(guó)農(nóng)地利用方式變化的碳效應(yīng)特征與空間差異研究[J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2012, 32(7): 135?140.

[26] 閔繼勝, 胡浩. 中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)溫室氣體排放量的測(cè)算[J]. 中國(guó)人口?資源與環(huán)境, 2012, 22(7): 21?27.

[27] 田云, 張俊飚. 中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)凈碳效應(yīng)分異研究[J]. 自然資源學(xué)報(bào), 2013, 28(8): 1298?1309.

[28] 魏后凱, 蘇紅建, 韓鎮(zhèn)宇. 中國(guó)城鎮(zhèn)化效率評(píng)價(jià)分析——基于資源環(huán)境效率的視角[J]. 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版), 2017, 17(2): 65?73.

[29] 劉兆德, 劉強(qiáng), 劉振明, 等. 中國(guó)省域城鎮(zhèn)化綜合水平的空間特征與影響因素[J]. 城市發(fā)展研究, 2017, 24(3): 95?101.

[30] 黃祖輝, 米松華. 農(nóng)業(yè)碳足跡研究——以浙江省為例[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題, 2011(11): 40?47.

[31] 羅能生, 李佳佳, 羅富政. 中國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程與區(qū)域生態(tài)效率關(guān)系的實(shí)證研究[J]. 中國(guó)人口?資源與環(huán)境, 2013, 23(11): 53?60.

[32] 王曉鵬, 張宗益. 城鎮(zhèn)化效率區(qū)域差異與推進(jìn)模式[J]. 財(cái)經(jīng)科學(xué), 2014(9): 49?58.

[33] 姚增福, 唐華俊, 劉欣. 要素積累、人力資本與農(nóng)業(yè)環(huán)境效率間門(mén)檻效應(yīng)研究——低碳約束下面板門(mén)檻模型檢驗(yàn)[J]. 重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版), 2017, 23(4): 26?36.

Study on the impact of multi-dimensional urbanization on agricultural carbon productivity and its regional differentiation: An empirical study based on SFA, entropy index and SDM

CHENG Linlin1,2, ZHANG Junbiao1,2, HE Ke1,2

(1. College of Economics & Management, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China; 2. Hubei Rural Development Research Center, Wuhan 430070, China)

Urbanization is an important influencing factor of ecological efficiency. Taking the panel data of 31 provinces in China from 1997 to 2014 as a sample, the present study measures the agricultural carbon productivity by adopting the stochastic leading-edge analysis method, constructs the multi-dimensional urbanization index by using the entropy index and, on this basis, further conducts an empirical test on the direct impact and indirect spillover effects of multi-dimensional urbanization on agricultural carbon productivity as well as the characteristics of their regional differentiation. Results show that multi-dimensional urbanization plays an important role in promoting agricultural carbon productivity, that the agricultural carbon productivity in a given area is affected not only by urbanization in the region, but also by that in the surrounding areas, and that even the latter’s spillover effect is much larger than that of the former. For China’s four regions, the above characteristics still exist, and the negative effects brought about by the multi-dimensional urbanization in the western region is the largest. Therefore, we should pay more attention to the positive role of low-carbon transformation promoted by multi-dimensional urbanization.

multi-dimensional urbanization; agricultural carbon productivity; stochastic leading-edge analysis; entropy index; spatial Durbin model (SDM)

2018?03?28；

2018?07?20

教育部哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重大攻關(guān)項(xiàng)目“綠色化的重大意義及其實(shí)現(xiàn)途徑研究”(15JZD014)；國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“集約化畜禽養(yǎng)殖有機(jī)廢棄物循環(huán)利用的減碳補(bǔ)償機(jī)理及政策設(shè)計(jì)研究：基于‘養(yǎng)治統(tǒng)一’與‘養(yǎng)治分離’視角”(71703051)

程琳琳(1990—)，男，河南洛陽(yáng)人，華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士研究生，主要研究方向：資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)；張俊飚(1962—)，男，陜西咸陽(yáng)人，華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向：資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)；何可(1989—)，湖南瀏陽(yáng)人，華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師，主要研究方向：資源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)，E-mail：hekework@gmail.com

10.11817/j.issn. 1672-3104. 2018.05.013

F304.7

A

1672-3104(2018)05?0107?10

[編輯: 譚曉萍]

猜你喜歡

城鎮(zhèn)化效應(yīng)農(nóng)業(yè)

國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)

今日農(nóng)業(yè)(2022年1期)2022-11-16 21:20:05

國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)

今日農(nóng)業(yè)(2022年3期)2022-11-16 13:13:50

國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)

今日農(nóng)業(yè)(2022年2期)2022-11-16 12:29:47

鈾對(duì)大型溞的急性毒性效應(yīng)

核科學(xué)與工程(2021年4期)2022-01-12 06:30:26

擦亮“國(guó)”字招牌 發(fā)揮農(nóng)業(yè)領(lǐng)跑作用

今日農(nóng)業(yè)(2021年14期)2021-11-25 23:57:29

懶馬效應(yīng)

今日農(nóng)業(yè)(2020年19期)2020-12-14 14:16:52

應(yīng)變效應(yīng)及其應(yīng)用

中學(xué)物理·高中(2016年12期)2017-04-22 11:53:03

堅(jiān)持“三為主” 推進(jìn)城鎮(zhèn)化

學(xué)習(xí)月刊(2015年14期)2015-07-09 03:37:50

城鎮(zhèn)化

江蘇年鑒(2014年0期)2014-03-11 17:09:40

加快推進(jìn)以人為本的新型城鎮(zhèn)化

中國(guó)工程咨詢(xún)(2014年6期)2014-02-16 06:28:08

中南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)2018年5期

中南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)的其它文章

數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的技術(shù)融合與應(yīng)用創(chuàng)新趨勢(shì)分析

通貨膨脹、企業(yè)特征與創(chuàng)新研發(fā)——基于中國(guó)上市公司微觀(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究

國(guó)內(nèi)和國(guó)際棉花期現(xiàn)貨市場(chǎng)溢出效應(yīng)與動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)研究——基于不同政策背景下的比較分析

《紅樓夢(mèng)》與女性通俗小說(shuō)批評(píng)意識(shí)的興起——以通俗小說(shuō)序跋為例

全球氣候政治的群體化：一項(xiàng)研究議程

論王世貞詩(shī)樂(lè)相合的文體觀(guān)