農(nóng)旅融合對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的作用機(jī)制與影響效應(yīng)

常新鋒，張雨祥

（江蘇大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院，江蘇鎮(zhèn)江 212013）

一、引言與文獻(xiàn)綜述

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展，但農(nóng)村生態(tài)環(huán)境也日益惡化。《第二次全國(guó)污染源普查公報(bào)》顯示，我國(guó)農(nóng)業(yè)化學(xué)需氧量、總氮和總磷的排放量分別占各自污染排放量的49.8%、46.5%和67.2%，農(nóng)業(yè)污染問(wèn)題依然嚴(yán)峻。2022 年中央一號(hào)文件明確指出，要推動(dòng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村綠色發(fā)展，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)面源污染綜合治理。而要實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)污染持續(xù)性減量，就必須從根本上推動(dòng)石油農(nóng)業(yè)向生態(tài)農(nóng)業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型。在現(xiàn)階段，我國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)化發(fā)展的重點(diǎn)在于平衡好資源投入、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出與生態(tài)影響三方面的關(guān)系［1］。理論上，農(nóng)旅融合作為實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的重要舉措，在促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步、提升農(nóng)民非農(nóng)收入以及激勵(lì)農(nóng)村生態(tài)保護(hù)等方面發(fā)揮著重要作用［2］，有利于打破農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與環(huán)境此消彼長(zhǎng)的“怪圈”，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展。那么，中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)可持續(xù)發(fā)展水平如何？呈現(xiàn)怎樣的發(fā)展特征？農(nóng)旅融合對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)可持續(xù)發(fā)展具有怎樣的影響？其影響機(jī)制是怎樣的？在中國(guó)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵時(shí)期，回答上述問(wèn)題，具有較強(qiáng)的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。

近年來(lái)，諸多學(xué)者對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)可持續(xù)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度，并對(duì)農(nóng)旅融合與其關(guān)系開(kāi)展有益探索。首先，農(nóng)業(yè)生態(tài)可持續(xù)發(fā)展的重點(diǎn)在于平衡好資源投入、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出與生態(tài)影響三方面的關(guān)系，因此學(xué)者們基于Tone［3-4］提出的SBM 模型，將三者以投入、產(chǎn)出以及非期望產(chǎn)出的形式納入計(jì)算框架中，其中關(guān)于非期望產(chǎn)出主要選取農(nóng)業(yè)面源污染［5］、農(nóng)業(yè)碳排放［6］等作為表征，并將測(cè)算結(jié)果命名為農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。多數(shù)學(xué)者的測(cè)算結(jié)果顯示，隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率整體上呈波動(dòng)的上升趨勢(shì)，且地區(qū)差異顯著，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率整體較高，低值省份主要分布于中西部地區(qū)［7-8］。其次，在農(nóng)旅融合與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的關(guān)系探究中，學(xué)者們普遍認(rèn)同兩者間存在顯著關(guān)聯(lián)性，如周鵬飛等［9］研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)旅融合顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；胡平波等［2］則通過(guò)面板平滑轉(zhuǎn)移模型捕捉農(nóng)旅融合對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的非線性影響，發(fā)現(xiàn)當(dāng)融合水平較高時(shí)，其正向促進(jìn)作用呈增強(qiáng)態(tài)勢(shì)。最后，關(guān)于農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移在兩者中的傳導(dǎo)效應(yīng)，現(xiàn)有研究較多聚焦于兩者間的關(guān)系研究，缺乏將三者納入同一分析框架中，如張眾［10］認(rèn)為，鄉(xiāng)村旅游屬于勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，就業(yè)門檻低且地點(diǎn)主要在鄉(xiāng)村，能有效吸收當(dāng)?shù)剞r(nóng)村勞動(dòng)力；賀愛(ài)琳等［11］研究發(fā)現(xiàn)，鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展極大改變農(nóng)戶生計(jì)方式，推動(dòng)農(nóng)戶由務(wù)農(nóng)向旅游經(jīng)營(yíng)和務(wù)工轉(zhuǎn)變；侯孟陽(yáng)等［12］發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響存在單一門檻效應(yīng)，從長(zhǎng)期來(lái)看，其將有助于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升。

盡管現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測(cè)度以及農(nóng)旅融合與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率之間的關(guān)系開(kāi)展大量研究，但相關(guān)研究還存在如下不足：一是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中雖無(wú)法規(guī)避碳排放的產(chǎn)生，但農(nóng)作物光合作用所形成的碳匯量顯著高于農(nóng)業(yè)碳排量［13］，而多數(shù)學(xué)者主要采用單一的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為期望產(chǎn)出，忽略農(nóng)業(yè)碳匯量對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)的重要作用。二是在現(xiàn)有關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響因素的探究中，缺乏關(guān)于農(nóng)旅融合對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響效應(yīng)的深入探析，尤其未重視農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移在農(nóng)旅融合與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率之間的中介作用。三是以往研究鮮有關(guān)注相鄰省份間可能存在的空間關(guān)聯(lián)與溢出效應(yīng)，但隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素間的空間流動(dòng)日益頻繁，若忽略空間因素的影響則可能會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果存在偏差。有鑒于此，本文在期望產(chǎn)出中納入農(nóng)業(yè)碳匯量，采用超效率SBM 模型進(jìn)行農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測(cè)度，構(gòu)建空間杜賓模型實(shí)證檢驗(yàn)農(nóng)旅融合對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響，并進(jìn)一步探究其作用機(jī)制，為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生態(tài)可持續(xù)發(fā)展提供理論依據(jù)和決策參考。

二、理論分析與研究假說(shuō)

農(nóng)旅融合是以農(nóng)業(yè)為基礎(chǔ)和依托，通過(guò)農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的交叉滲透、功能互補(bǔ)、利益共享，最終形成的產(chǎn)業(yè)融合新業(yè)態(tài)。其實(shí)質(zhì)是在政策、技術(shù)、市場(chǎng)多因素驅(qū)動(dòng)下，政府、農(nóng)戶、企業(yè)等利益主體為進(jìn)一步提升經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益與生態(tài)效率，在供給與需求的合力推動(dòng)下，對(duì)農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)價(jià)值鏈的解構(gòu)與延伸。在農(nóng)旅融合初級(jí)階段，農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施保障有待完善、旅游管理水平相對(duì)較低、地方特色不鮮明等問(wèn)題突出［14］，旅游業(yè)在持續(xù)侵占農(nóng)村土地、勞動(dòng)力等資源的同時(shí)，卻無(wú)法有效提升農(nóng)民的非農(nóng)收入作為侵占補(bǔ)償，以致農(nóng)民傾向于采用增加石化資源使用的方式達(dá)到其短期保產(chǎn)的目的。此時(shí)的農(nóng)民不僅不會(huì)關(guān)心生態(tài)環(huán)境［15］，高強(qiáng)度的土地利用與粗放的發(fā)展模式更會(huì)加劇農(nóng)業(yè)生態(tài)的破壞，顯著抑制農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升。而在農(nóng)旅融合高級(jí)階段，旅游業(yè)的先進(jìn)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)持續(xù)外溢到農(nóng)業(yè)部門，能不斷挖掘農(nóng)業(yè)生態(tài)價(jià)值以提高農(nóng)民非農(nóng)收入，并能通過(guò)技術(shù)融合的形式實(shí)現(xiàn)先進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣落地。同時(shí)，隨著農(nóng)業(yè)生態(tài)的價(jià)值被重新定價(jià)，也愈發(fā)能從經(jīng)濟(jì)層面為農(nóng)業(yè)的自然資源提供保護(hù)［16］，進(jìn)而顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升?；诖?，提出第一個(gè)研究假說(shuō)：

H1：農(nóng)旅融合與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率之間存在“U”型曲線關(guān)系。

農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移是勞動(dòng)力資源趨于合理配置的必然要求，而在傳統(tǒng)制造業(yè)吸納勞動(dòng)力下降的情況下，第三產(chǎn)業(yè)將成為農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的新方向。從農(nóng)旅融合對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的影響來(lái)看，在農(nóng)旅融合初級(jí)階段，旅游業(yè)周期性顯著的特點(diǎn)將導(dǎo)致融合初期所需固定用工少，臨時(shí)用工多，但鄉(xiāng)土情結(jié)又使得農(nóng)村剩余勞動(dòng)力更傾向接受這種兼業(yè)化的現(xiàn)狀，從而放棄向其他高生產(chǎn)力部門進(jìn)行有效轉(zhuǎn)移，這在一定程度上抑制農(nóng)村勞動(dòng)力的有效轉(zhuǎn)移［17］。在農(nóng)旅融合高級(jí)階段，旅游業(yè)對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力的有效吸納能力開(kāi)始凸顯，作為勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，其與農(nóng)業(yè)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)、就業(yè)門檻低、包容性強(qiáng)、離家近等特征直接或間接地對(duì)農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移作出突出貢獻(xiàn)［18］，因此農(nóng)旅融合對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的影響也呈非線型。在農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響層面，基于馬克思主義相對(duì)過(guò)剩人口理論，農(nóng)村地區(qū)貧困、低效的根源在于農(nóng)村勞動(dòng)力供給相對(duì)于農(nóng)業(yè)部門勞動(dòng)力需求過(guò)剩［19］。隨著農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的不斷轉(zhuǎn)移，規(guī)模化農(nóng)場(chǎng)、家庭農(nóng)場(chǎng)等新興規(guī)模經(jīng)營(yíng)主體的逐漸增多，機(jī)械生產(chǎn)代替?zhèn)鹘y(tǒng)勞動(dòng)力生產(chǎn)的需求也愈發(fā)強(qiáng)烈，這都將有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化與產(chǎn)業(yè)化，推動(dòng)農(nóng)業(yè)生態(tài)健康發(fā)展，從而對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升具有積極影響?；诖?，提出第二個(gè)研究假說(shuō)：

H2：農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移在農(nóng)旅融合對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響過(guò)程中具有顯著的中介效應(yīng)。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源、變量選取與模型選擇

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的研究樣本為中國(guó)31 個(gè)?。ㄊ校┳灾螀^(qū)，時(shí)間跨度為2004—2020 年。因2020 年新冠疫情對(duì)旅游業(yè)造成巨大沖擊，為降低極端值對(duì)模型估計(jì)的影響，對(duì)變量進(jìn)行上下5%水平Winsorize縮尾處理。本文涉及的原始數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)旅游年鑒》，部分缺失數(shù)據(jù)查詢各?。ㄊ校┙y(tǒng)計(jì)局、旅游局等或由插值法補(bǔ)齊。

（二）變量選取

1.被解釋變量 廣義的農(nóng)業(yè)為農(nóng)林牧漁業(yè)，狹義的農(nóng)業(yè)則指種植業(yè)，本文以狹義農(nóng)業(yè)為研究?jī)?nèi)容測(cè)度農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。具體測(cè)算過(guò)程中，投入指標(biāo)包括農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、柴油使用量、化肥施用量、農(nóng)藥施用量、農(nóng)膜施用量、有效灌溉面積。其中，由于狹義的農(nóng)業(yè)從業(yè)人數(shù)、柴油使用量和農(nóng)用機(jī)械動(dòng)力無(wú)法直接獲取，參照劉華軍等［20］的估計(jì)方法，將三者按照農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比例進(jìn)行加權(quán)。期望產(chǎn)出指標(biāo)包括農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)碳匯量。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值折算到2004 年不變價(jià)，以剔除價(jià)格變化的影響［8］。農(nóng)業(yè)碳匯量參考田云等［13］的研究，通過(guò)主要農(nóng)作物的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量、經(jīng)濟(jì)系數(shù)、含水量和碳吸收率計(jì)算碳吸收總量，并通過(guò)清單法匯總。非期望產(chǎn)出指標(biāo)包括農(nóng)業(yè)碳排放和農(nóng)業(yè)面源污染。農(nóng)業(yè)碳排放參考李波等［21］的碳排放模型和測(cè)算系數(shù)。農(nóng)業(yè)面源污染中，化肥流失所造成的污染主要為氮、磷污染，各污染單元排放系數(shù)等于產(chǎn)污系數(shù)乘以化肥流失率，其中產(chǎn)污系數(shù)和化肥流失率分別參考賴斯云等［22］和史常亮等［23］的研究成果。農(nóng)藥、農(nóng)膜殘留量采用使用量乘以無(wú)效利用系數(shù)，系數(shù)參考《第一次全國(guó)污染源普查：農(nóng)藥流失系數(shù)手冊(cè)》，在核算過(guò)程中盡可能考慮地域差距的影響，同時(shí)為避免因指標(biāo)選取過(guò)多導(dǎo)致結(jié)果失真，采用CRITIC-熵權(quán)TOPSIS 法將農(nóng)業(yè)面源污染綜合為一項(xiàng)污染指數(shù)進(jìn)行表征。具體指標(biāo)說(shuō)明如表1所示。

表1 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率投入產(chǎn)出指標(biāo)

2.核心解釋變量 借鑒已有研究成果［24-25］，選取不僅能反映農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)各自發(fā)展水平，還能反映兩個(gè)系統(tǒng)間相互聯(lián)系的指標(biāo)進(jìn)行表征。農(nóng)業(yè)系統(tǒng)主要包括農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模和農(nóng)業(yè)發(fā)展保障，其中農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模是地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展水平的重要體現(xiàn)，也是旅游產(chǎn)業(yè)鏈能否向農(nóng)業(yè)延伸的重要前提，通過(guò)農(nóng)林牧漁業(yè)增加值、農(nóng)村居民人均收入和主要農(nóng)作物產(chǎn)量3 個(gè)指標(biāo)進(jìn)行衡量；而農(nóng)業(yè)發(fā)展保障不僅是農(nóng)業(yè)發(fā)展水平提升的重要基石，農(nóng)村的資源、勞動(dòng)力等也是農(nóng)旅協(xié)調(diào)發(fā)展的重要保障，通過(guò)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)村用電量、農(nóng)業(yè)物資消耗和鄉(xiāng)村就業(yè)人數(shù)4 個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量。旅游系統(tǒng)主要包括旅游業(yè)發(fā)展規(guī)模和旅游業(yè)發(fā)展保障，其中旅游業(yè)發(fā)展規(guī)模不僅能衡量地區(qū)旅游發(fā)展的總體情況，也能從側(cè)面反映旅游業(yè)對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)的吸引力，通過(guò)國(guó)內(nèi)游客人數(shù)、國(guó)內(nèi)旅游收入和旅游收入占GDP 比例3 個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量；旅游業(yè)發(fā)展保障是旅游業(yè)發(fā)展的主要硬性因素，同時(shí)也是旅游業(yè)能否進(jìn)行規(guī)模擴(kuò)充的必要條件，通過(guò)旅客周轉(zhuǎn)量、郵電業(yè)務(wù)量、公路線路里程和限額以上住宿餐飲業(yè)從業(yè)人員數(shù)4 個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量。

3.中介變量 現(xiàn)有關(guān)于農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的定義主要包含兩個(gè)方面，一種是以農(nóng)村戶籍人口與常住人口之間的差值作為農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的度量，另一種則是以農(nóng)村勞動(dòng)力由農(nóng)業(yè)部門向非農(nóng)業(yè)部門的就業(yè)轉(zhuǎn)換進(jìn)行測(cè)度。前者強(qiáng)調(diào)的重點(diǎn)在于就業(yè)由戶籍地向非戶籍地轉(zhuǎn)移，即農(nóng)村勞動(dòng)力空間位置的變動(dòng)，而后者則更強(qiáng)調(diào)農(nóng)村勞動(dòng)力就業(yè)形式的改變，與本文對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的概念界定更相符。因此，本文借鑒邵帥等［26］的做法，選取農(nóng)村非農(nóng)就業(yè)人口占農(nóng)村總?cè)丝诘谋壤龑?duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移予以度量。

4.控制變量 借鑒王寶義等［1］和侯孟陽(yáng)等的研究［12］，選取如下變量對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行控制：人均農(nóng)業(yè)增加值以農(nóng)林牧漁業(yè)增加值與農(nóng)村常住人口的比值進(jìn)行衡量，同時(shí)引入平方項(xiàng)以考察人均農(nóng)業(yè)增加值與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率間是否存在庫(kù)茲涅茨曲線關(guān)系；財(cái)政支農(nóng)水平以財(cái)政農(nóng)林水事務(wù)支出占財(cái)政一般預(yù)算支出的比例進(jìn)行衡量；城鄉(xiāng)收入比以城鎮(zhèn)居民人均純收入與農(nóng)村居民人均純收入之比表示；農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)以糧食作物種植面積比上農(nóng)作物播種面積與糧食作物種植面積的差表示；農(nóng)業(yè)受災(zāi)率以農(nóng)作物受災(zāi)面積與農(nóng)作物播種總面積的比值表示；農(nóng)地經(jīng)營(yíng)規(guī)模以農(nóng)作物播種總面積與農(nóng)村常住人口的比值進(jìn)行衡量；土地利用強(qiáng)度以有效灌溉面積與農(nóng)作物播種總面積之比表示；農(nóng)業(yè)機(jī)械投入強(qiáng)度以農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力于農(nóng)作物總播種面積之比表示。

（三）模型選擇

1.基于全局參比的非期望產(chǎn)出超效率SBM 模型 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的測(cè)度方法主要包括隨機(jī)前沿分析法（SFA）和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）。其中，DEA 模型無(wú)需預(yù)設(shè)函數(shù)關(guān)系，且在處理多投入、多產(chǎn)出方面具有突出優(yōu)勢(shì)，因而更符合本文的測(cè)算需求。為解決傳統(tǒng)DEA 模型中存在的徑向與角度問(wèn)題，Tone［3］將松弛變量納入目標(biāo)函數(shù)中，構(gòu)建非徑向、非角度的SBM模型。為進(jìn)一步區(qū)分模型中效率值都為1 的有效決策單元，Tone［4］在SBM 模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出超效率SBM 模型。本文在全局參比概念的基礎(chǔ)上［27］，結(jié)合Coelli 等［28］指出的規(guī)模報(bào)酬可變（VRS）假設(shè)僅適用于微觀研究對(duì)象，構(gòu)造規(guī)模報(bào)酬不變（CRS）假設(shè)下全局參比的非期望產(chǎn)出超效率SBM模型。具體公式如下：

2.耦合協(xié)調(diào)度模型 首先通過(guò)CRITIC-熵權(quán)TOPSIS 法分別對(duì)農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的各自發(fā)展水平進(jìn)行科學(xué)測(cè)度，再選取既能反映兩系統(tǒng)協(xié)同程度，又能體現(xiàn)兩系統(tǒng)發(fā)展水平的耦合協(xié)調(diào)度模型測(cè)算農(nóng)旅融合水平［24］。具體公式如下：

式（2）中，R表示耦合協(xié)調(diào)度，ci、cj表示不同的系統(tǒng)，(αci+βcj)反映系統(tǒng)的綜合發(fā)展水平，由于兩大系統(tǒng)間交叉融合、相互滲透、作用相當(dāng)，故取α=β= 0.5。

3.空間計(jì)量模型構(gòu)建 為探究農(nóng)旅融合對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響效應(yīng)，并考慮樣本之間的空間相互作用，構(gòu)建空間計(jì)量模型。此外，為避免“雞蛋相生”的內(nèi)生性問(wèn)題，借鑒于斌斌等［29］的做法，在傳統(tǒng)靜態(tài)空間模型的基礎(chǔ)上，將被解釋變量的一階滯后引入方程。

式（3）～式（5）中，Yit表示i地區(qū)t時(shí)期的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，Yit-1表示i地區(qū)（t- 1）時(shí)期的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，Xit和Xjt分別為t時(shí)期i地區(qū)和j地區(qū)的農(nóng)旅融合水平，Ctrlsit為其他控制變量，Wij為i地區(qū)和j地區(qū)空間權(quán)重矩陣，ui和νt分別為個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)，εjt為空間自相關(guān)誤差項(xiàng)，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。式（3）為空間杜賓模型（SDM），可認(rèn)為是空間滯后模型（SAR）與空間誤差模型（SEM）的嵌套式，分別為式（4）和式（5）。

為檢驗(yàn)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移是否充當(dāng)中介變量的角色，基于空間杜賓模型采用規(guī)范的中介效應(yīng)模型開(kāi)展進(jìn)一步的實(shí)證考察。具體的中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)定如下：

式（6）～式（7）中，Mit表示i地區(qū)t時(shí)期的農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移程度，Mit-1表示i地區(qū)（t- 1）時(shí)期的農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移程度。在空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建上，借鑒張樨樨等［30］、王傳榮等［31］的做法，結(jié)合地理距離權(quán)重和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重構(gòu)建新經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣，其表達(dá)式為：

式（8）中，Wij為i地區(qū)和j地區(qū)的新經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣，dij為i地區(qū)與j地區(qū)的地理距離，采用省會(huì)之間的歐式距離來(lái)衡量，α為省會(huì)之間最短距離的倒數(shù)，yˉi和yˉj分別為以2004年為基期進(jìn)行指數(shù)平減后的i地區(qū)和j地區(qū)人均GDP。

四、結(jié)果與分析

（一）中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測(cè)度結(jié)果分析

通過(guò)規(guī)模報(bào)酬不變假設(shè)下全局參比的非期望產(chǎn)出超效率SBM 模型，測(cè)算出2004—2020 年中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率（圖1）。由圖1 可知，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率具有顯著的階段性和區(qū)域性特征。分階段來(lái)看，中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率整體上呈現(xiàn)出先波動(dòng)發(fā)展（2004—2011 年），再緩慢增長(zhǎng)（2011—2017年），最后迅猛提升（2017—2020年）的指數(shù)型發(fā)展趨勢(shì)，總體均值從2004年的0.567提升至2020 年的0.925，整體已處于較高水平。分區(qū)域來(lái)看，東部地區(qū)多為沿海城市，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、農(nóng)業(yè)技術(shù)水平等較中西部地區(qū)具有明顯優(yōu)勢(shì)，其農(nóng)業(yè)生態(tài)效率呈顯著的波動(dòng)上升趨勢(shì)并于2011年超越西部地區(qū)，但飛速發(fā)展的背后也存在著典型的“先污染、后治理”現(xiàn)象。西部地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率早期呈逐年下降趨勢(shì)，2011年后才表現(xiàn)為波動(dòng)上升的演變特征，而中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率則一直處于末游位置。這表明，在中西部地區(qū)，基礎(chǔ)設(shè)施不完全、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式相對(duì)粗放以及農(nóng)村勞動(dòng)力跨區(qū)域轉(zhuǎn)移等問(wèn)題會(huì)給農(nóng)村的資源環(huán)境造成巨大壓力，致使農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的增速相對(duì)滯后。

圖1 2004—2020年中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率

為進(jìn)一步探索中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征，分別選取2004、2009、2014 和2020年4個(gè)年份為觀測(cè)時(shí)點(diǎn)進(jìn)行Kernel密度估計(jì)（圖2）。由圖2可見(jiàn)，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體呈現(xiàn)為主峰從左向右、高度提升但寬度縮小的演進(jìn)特征。這表明，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在總體表現(xiàn)為逐步上升的同時(shí)，省域間的絕對(duì)差異呈顯著降低的趨勢(shì)。樣本末期主側(cè)峰高度差距懸殊，雙峰狀態(tài)由強(qiáng)轉(zhuǎn)弱，表明農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在樣本初期具有一定的梯度效應(yīng)，兩極分化較為明顯，而在樣本末期則主要集中于高效率區(qū)間，說(shuō)明農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在整個(gè)樣本期內(nèi)主要表現(xiàn)為“高高集聚、低低集聚”的近似“俱樂(lè)部收斂”式演變格局，也意味著中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在整體步入較高水平的同時(shí)，空間非均衡分布也得到有效緩解。

圖2 中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的Kernel密度估計(jì)

（二）農(nóng)旅融合對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響分析

1.空間相關(guān)性分析 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在空間相關(guān)性是進(jìn)行空間計(jì)量模型回歸的基礎(chǔ)，可采用全局莫蘭指數(shù)進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)。表2 檢驗(yàn)結(jié)果顯示，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的全局莫蘭指數(shù)在多數(shù)年份通過(guò)10%的顯著性檢驗(yàn)，表明2004—2020 年我國(guó)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率呈現(xiàn)正向的空間相關(guān)關(guān)系，即省域間的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率存在明顯的高低各自集聚的“俱樂(lè)部收斂”現(xiàn)象。同時(shí)，從莫蘭值也可發(fā)現(xiàn)這種狀態(tài)年際間差異顯著，整體狀態(tài)尚未穩(wěn)定。

表2 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率全局莫蘭指數(shù)

2.基準(zhǔn)回歸分析 在空間面板模型的選擇上，首先進(jìn)行拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)，結(jié)果顯示在1%顯著性水平上拒絕不存在空間滯后效應(yīng)或空間誤差效應(yīng)的原假設(shè)，但穩(wěn)健拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)顯示，在10%顯著性水平下不能拒絕不存在空間滯后效應(yīng)的原假設(shè)，因此應(yīng)選取SEM 模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。但從Wald和LR 檢驗(yàn)SDM 模型是否會(huì)退化為SEM 或SAR 模型的結(jié)果來(lái)看，各統(tǒng)計(jì)量均在1%顯著性水平上拒絕了原假設(shè)，因此選擇SDM 模型是更為合適的。此外，Hausman 檢驗(yàn)在1%顯著性水平上拒絕原假設(shè)，遂選用固定效應(yīng)模型。最后從時(shí)空固定效應(yīng)的LR檢驗(yàn)來(lái)看，個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的P值均小于5%，說(shuō)明雙向固定效應(yīng)模型是最佳選擇。綜上，本文選取時(shí)空雙固定效應(yīng)下的空間杜賓模型進(jìn)行檢驗(yàn)和分析。

為降低異方差可能對(duì)模型產(chǎn)生的影響，對(duì)所有變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。而為進(jìn)一步分析農(nóng)旅融合對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的非線性關(guān)系，在模型中加入了農(nóng)旅融合取對(duì)數(shù)后的平方項(xiàng)，但因農(nóng)旅融合水平的取值范圍為0～1，為避免取對(duì)數(shù)后變量值為負(fù)數(shù)，故采取對(duì)農(nóng)旅融合的測(cè)度結(jié)果先乘以100再取對(duì)數(shù)的處理方案。從表3的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，SDM的對(duì)數(shù)似然函數(shù)（Log Likelihood）值顯著高于其他空間計(jì)量模型，且赤池信息準(zhǔn)則（AIC）值顯著低于其他空間計(jì)量模型，再次表明選擇空間杜賓模型作為最終分析模型是合理的［32］。此外，空間計(jì)量模型的空間項(xiàng)系數(shù)（ρ）在5%的顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn)，表明空間計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果是有效的。

從農(nóng)旅融合對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響結(jié)果來(lái)看，無(wú)論是否考慮空間效應(yīng)，農(nóng)旅融合對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響始終呈顯著的“U”型曲線關(guān)系，H1得以有效驗(yàn)證。從空間項(xiàng)系數(shù)來(lái)看，SDM 中ρ的系數(shù)為0.110，且通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明農(nóng)業(yè)生態(tài)效率具有顯著的空間溢出效應(yīng)，即本地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升對(duì)鄰近地區(qū)有一定的輻射促進(jìn)作用。從核心解釋變量系數(shù)來(lái)看，農(nóng)旅融合的一次項(xiàng)系數(shù)為-1.694，二次項(xiàng)系數(shù)為0.231，曲線最低處的拐點(diǎn)為39.1，說(shuō)明當(dāng)農(nóng)旅融合水平低于0.391時(shí)，旅游業(yè)在農(nóng)業(yè)上的延伸仍處于探索階段，農(nóng)民生態(tài)意識(shí)相對(duì)薄弱、基礎(chǔ)設(shè)施不完善等問(wèn)題突出，農(nóng)業(yè)的生態(tài)資本開(kāi)發(fā)不僅未能有效創(chuàng)造更多生態(tài)價(jià)值，高強(qiáng)度的土地開(kāi)發(fā)反而加劇生態(tài)破壞，抑制農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升。而當(dāng)農(nóng)旅融合水平超過(guò)0.391 時(shí)，旅游業(yè)先進(jìn)知識(shí)不斷外溢，農(nóng)業(yè)生態(tài)的價(jià)值開(kāi)始被重新定價(jià)，非農(nóng)收入的提高使得農(nóng)民開(kāi)始重新審視農(nóng)旅融合發(fā)展，顯著提升農(nóng)民生態(tài)建設(shè)的積極性減少有害環(huán)境要素的投入。從農(nóng)旅融合的發(fā)展來(lái)看，2004—2020年中國(guó)農(nóng)旅融合的平均水平實(shí)現(xiàn)從0.358到0.533的波動(dòng)上升，且現(xiàn)階段大多數(shù)省份農(nóng)旅融合水平已超過(guò)0.391，表明此時(shí)推動(dòng)農(nóng)業(yè)與旅游業(yè)的進(jìn)一步融合將有利于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升。

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn) 本文主要采用以下三種方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：（1）采用廣義空間兩階段最小二乘法，選取各解釋變量及其空間滯后項(xiàng)作為工具變量，基于2SLS 方法對(duì)空間面板模型的參數(shù)進(jìn)行更加穩(wěn)健的估計(jì)［33］，以削弱內(nèi)生性對(duì)估計(jì)結(jié)果造成的偏誤。（2）查看靜態(tài)空間杜賓模型的估計(jì)結(jié)果與動(dòng)態(tài)空間杜賓模型的估計(jì)結(jié)果是否一致。（3）選取傳統(tǒng)鄰接矩陣進(jìn)行空間權(quán)重矩陣的替換。各模型檢驗(yàn)結(jié)果如表4 所示，其中，模型（1）是廣義空間兩階段最小二乘法的穩(wěn)健估計(jì)結(jié)果，模型（2）為靜態(tài)空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果，模型（3）是空間權(quán)重矩陣為鄰接矩陣的估計(jì)結(jié)果。從三個(gè)模型的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，核心變量所得結(jié)果與上文相近，拐點(diǎn)值也與上文無(wú)明顯差異，其他控制變量大多也無(wú)根本性變化，從而表明研究結(jié)果是穩(wěn)健的。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果

4.中介效應(yīng)檢驗(yàn) 基于Baron 的中介效應(yīng)檢驗(yàn)步驟，對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移是否充當(dāng)農(nóng)旅融合影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的中介變量進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。表5 顯示，步驟二中農(nóng)旅融合及其二次項(xiàng)的系數(shù)分別在5%的水平上顯著為負(fù)和顯著為正，說(shuō)明農(nóng)旅融合與農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移之間存在明顯的“U”型曲線關(guān)系，當(dāng)農(nóng)旅融合超過(guò)拐點(diǎn)值0.119 后，農(nóng)旅融合將能有效推動(dòng)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移。值得注意的是，農(nóng)旅融合推動(dòng)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的臨界值明顯小于提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的臨界值0.391，即隨著農(nóng)旅融合水平的提高，其首先表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的促進(jìn)作用，而繼續(xù)提升到一定閾值后，才表現(xiàn)出促使農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升的雙重效應(yīng)，從而表明農(nóng)旅融合對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的提升更容易顯現(xiàn)。這也一定程度上表明，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移可能是農(nóng)旅融合影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的一個(gè)中介變量，即農(nóng)旅融合可能通過(guò)影響農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移而對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生影響。從中介效應(yīng)判斷標(biāo)準(zhǔn)來(lái)看，農(nóng)旅融合的系數(shù)在三個(gè)步驟中均是顯著且符合預(yù)期的，農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移在步驟三中也是顯著且符合預(yù)期的，依據(jù)林伯強(qiáng)等［34］的研究，可以判斷其存在中介效應(yīng)，即農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移是農(nóng)旅融合影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的中介變量。

表5 農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

五、主要結(jié)論與政策建議

基于2004—2020年中國(guó)31個(gè)?。ㄊ校┳灾螀^(qū)面板數(shù)據(jù)，對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)可持續(xù)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度，并實(shí)證分析農(nóng)旅融合對(duì)其的影響。得到如下主要結(jié)論：第一，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體呈指數(shù)型上升趨勢(shì)，總體均值從2004 年的0.567 提高至2020 年的0.925，但地區(qū)間差異顯著，整體呈現(xiàn)為高低各自集聚的“俱樂(lè)部收斂”現(xiàn)象。第二，農(nóng)旅融合對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響呈“U”型曲線關(guān)系，表明當(dāng)農(nóng)旅融合水平超過(guò)0.391 的拐點(diǎn)后能顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提高，且2020 年中國(guó)大部分省份農(nóng)旅融合水平均已突破拐點(diǎn)，此外，本文估計(jì)結(jié)果在三種不同方法的驗(yàn)證下依然穩(wěn)健。第三，提高農(nóng)旅融合水平將首先表現(xiàn)出對(duì)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的促進(jìn)作用，在超過(guò)一定閾值后才表現(xiàn)出促使農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升的雙重效應(yīng)，依據(jù)中介效應(yīng)檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，驗(yàn)證農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移是農(nóng)旅融合提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的中介變量。

基于上述研究結(jié)論，提出以下政策建議：第一，重視農(nóng)旅融合在提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率方面的突出作用。政府可以適當(dāng)對(duì)農(nóng)旅融合的相關(guān)政策加以傾斜，科學(xué)合理規(guī)劃當(dāng)?shù)剞r(nóng)旅融合的產(chǎn)業(yè)規(guī)模和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，立足自身資源特性，開(kāi)發(fā)出利潤(rùn)附加值高且具有當(dāng)?shù)匚幕厣男滦吐糜萎a(chǎn)品，并極力避免短視的同質(zhì)化開(kāi)發(fā)。第二，努力疏通農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的傳導(dǎo)機(jī)制。各地區(qū)組織應(yīng)主動(dòng)擔(dān)起農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移引導(dǎo)者的責(zé)任，有針對(duì)性地開(kāi)展農(nóng)民職業(yè)培訓(xùn)以提高其人力資本積累，提升農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的可行性，同時(shí)通過(guò)農(nóng)旅融合持續(xù)拓寬非農(nóng)就業(yè)途徑，加強(qiáng)農(nóng)村勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移過(guò)程的持久性。第三，強(qiáng)化空間集聚效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的提升。地區(qū)政府在制定自身農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略時(shí)，應(yīng)充分考慮與鄰近地區(qū)之間的異同，破除要素流動(dòng)壁壘，推動(dòng)地區(qū)間的資源共享和優(yōu)化配置，實(shí)現(xiàn)集聚由數(shù)量到質(zhì)量的提升，最終達(dá)到共享治理成果、整體效率提高的目標(biāo)。