中國農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的形成機(jī)制、時空演變及影響因素

李海鵬，李 卓，張俊飚

（1.中南民族大學(xué)公共管理學(xué)院，湖北 武漢 430074；2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北 武漢 430070）

改革開放以來，中國農(nóng)業(yè)能源效率不斷提升，農(nóng)業(yè)能耗強(qiáng)度不斷下降，但農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)總量卻仍以年均2%的速度不斷攀升［1］。中國農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)總量持續(xù)增長威脅糧食安全和生態(tài)安全：一方面，能源消費(fèi)是農(nóng)業(yè)碳排放的重要來源，能源消費(fèi)持續(xù)增長阻礙農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放脫鉤，不利于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域如期實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。另一方面，中國能源消費(fèi)高度依賴進(jìn)口，2021年中國原油和天然氣對外依存度分別達(dá)到72%和46%，國際能源市場不確定性容易傳導(dǎo)至國內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，進(jìn)而威脅糧食安全。一般認(rèn)為，提高能源效率有利于降低能源消費(fèi)總量，但是相關(guān)研究證實(shí)提升能源效率節(jié)約的能源消費(fèi)量，可能會因能源回彈效應(yīng)所引發(fā)的能源消費(fèi)增長而部分甚至完全抵消，造成能源消費(fèi)總量不降反增［2］。因此，降低農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)對提升農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展政策績效、確保農(nóng)業(yè)如期實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)和保障國家糧食安全具有重要意義。

1 文獻(xiàn)回顧

能源回彈效應(yīng)研究最早始于英國學(xué)者杰文斯［3］。19世紀(jì)60年代，杰文斯在英國考察煤炭產(chǎn)業(yè)時發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步雖然提高了煤炭利用效率，但煤炭消耗總量卻未如預(yù)期減少。杰文斯提出“提高自然資源利用效率非但不會減少而且只會增加對資源需求”的假說，被稱為“杰文斯悖論”。20世紀(jì)70年代，第一次石油危機(jī)發(fā)生后，經(jīng)濟(jì)學(xué)家廣泛關(guān)注能源效率與能源消費(fèi)關(guān)系，相關(guān)研究證實(shí)“杰文斯悖論”確實(shí)存在。對該現(xiàn)象，Brookes［4-5］和Kenneth［6］分別給出兩種理論闡釋：Brookes從消費(fèi)者角度出發(fā)，認(rèn)為能源技術(shù)進(jìn)步帶來的社會經(jīng)濟(jì)效益會引起消費(fèi)者能源需求增長；Kenneth從生產(chǎn)者角度出發(fā)，認(rèn)為能源效率提高會降低能源使用的邊際成本，使生產(chǎn)者能源服務(wù)需求增加。Saunders［7-8］綜合兩種解釋，提出“由于能源效率提高而釋放的資金將會毫不延遲地用于經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步增長，因而會大大加快資源的耗竭速度”的Hazzoom-Brookes理論假說（KB假說）。20世紀(jì)90年代，Greening等［9］將能源回彈效應(yīng)機(jī)理分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和全效應(yīng)。隨著理論分析的深入，能源回彈效應(yīng)實(shí)證分析不斷發(fā)展，主要包括三類：一是利用投入產(chǎn)出模型或可計算一般均衡（CGE）模型進(jìn)行模擬［10-15］；二是構(gòu)建能源效率與宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展動態(tài)模型［6，16-20］；三是分析能源效率與經(jīng)濟(jì)增長的計量關(guān)系［21-24］。

國內(nèi)能源回彈效應(yīng)研究相對較少，主要集中于從宏觀經(jīng)濟(jì)層面測算能源回彈效應(yīng)：如周勇等［25］以改革開放以來全國能源消費(fèi)數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行計量檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)能源回彈效應(yīng)在30%～80%波動；劉源遠(yuǎn)等［26］利用新古典生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)1985—2005年中國能源回彈效應(yīng)平均為53.68%，并呈現(xiàn)下降趨勢；陽攀登等［27］基于IPAT分解模型，發(fā)現(xiàn)1991—2008年浙江省有9個年份為逆反回彈效應(yīng)，5個年份為部分回彈效應(yīng)；林民書等［28］基于CES函數(shù)測算發(fā)現(xiàn)中國能源回彈效應(yīng)高于發(fā)達(dá)國家；邵帥等［29］利用時變參數(shù)狀態(tài)空間模型測算發(fā)現(xiàn)，改革開放前中國能源回彈效應(yīng)表現(xiàn)為逆反效應(yīng)，而改革開放后表現(xiàn)為部分回彈效應(yīng)，且呈曲折下降趨勢；李強(qiáng)等［30］發(fā)現(xiàn)1992—2011年中國能源回彈效應(yīng)介于9%～75%之間；董梅等［31］基于DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法測算發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)能源回彈效應(yīng)總體呈現(xiàn)逐漸下降趨勢；陳超凡等［32］通過構(gòu)建能源回彈效應(yīng)內(nèi)生化理論模型，采用CES生產(chǎn)函數(shù)法測算發(fā)現(xiàn)2000—2018年中國短期能源回彈效應(yīng)平均值為37.48%。

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)是高耗能產(chǎn)業(yè)，減少能源消耗是提升農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的必由路徑。目前關(guān)于農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的理論分析和實(shí)證研究較少，尚有三個方面的問題值得進(jìn)一步探討：第一，農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)形成機(jī)制是什么？第二，中國農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)時空演變規(guī)律如何？第三，農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的影響因素是什么？基于此，該研究擬利用1995—2019年中國28個省份的面板數(shù)據(jù)集，從理論上闡釋農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)發(fā)生機(jī)制，利用動態(tài)GMM模型測度各地區(qū)農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)，并利用空間面板模型分析農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的影響因素，最后提出破解農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的政策建議。

2 農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)形成機(jī)制

農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的主要標(biāo)志是農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)業(yè)化學(xué)化，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型就是通過投入熱機(jī)、動力機(jī)、化肥、農(nóng)藥、除草劑等現(xiàn)代生產(chǎn)要素，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。農(nóng)用機(jī)械和化學(xué)品等現(xiàn)代生產(chǎn)要素是高能耗生產(chǎn)要素，其中農(nóng)用動力機(jī)或熱力機(jī)做功需要直接或間接消耗煤、石油、電力等能源，化肥、農(nóng)藥、除草劑等農(nóng)用化學(xué)品投入間接消費(fèi)天然氣、石油、電力等能源。因此，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化本質(zhì)上是現(xiàn)代能源驅(qū)動的農(nóng)業(yè)發(fā)展轉(zhuǎn)型。為減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的能源依賴，各國普遍策略是提升能源利用效率，比如通過投入節(jié)能農(nóng)機(jī)、施用高效化肥、整治土地等方式提高能效。但是，能源利用效率提升并未能如預(yù)期減少能源消費(fèi)總量，反而可能導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中能源消費(fèi)增長。農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)即農(nóng)業(yè)能源效率提升導(dǎo)致能源消費(fèi)增長量超過節(jié)約量的現(xiàn)象，其原因在于能效提升誘發(fā)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)端和消費(fèi)端主體偏向能源消費(fèi)的行為。

從產(chǎn)出端看，提高能源效率對能源消費(fèi)增長的促進(jìn)效應(yīng)包括：①要素替代效應(yīng)，指農(nóng)業(yè)能源效率提升導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者偏向利用能源要素替代非能源要素。如圖1所示，橫軸表示農(nóng)業(yè)能源，縱軸表示勞動力或者土地。初始狀態(tài)下，在生產(chǎn)預(yù)算線約束下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)均衡點(diǎn)為A，農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)為E0點(diǎn)。隨著農(nóng)業(yè)能源效率提升，單位產(chǎn)品能源投入成本降低，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體將調(diào)整生產(chǎn)策略。比如當(dāng)電機(jī)、熱機(jī)等農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)更新?lián)Q代時，在產(chǎn)量不變的情況下，農(nóng)戶將投入更多機(jī)械和能源替代勞動力要素。當(dāng)化肥、農(nóng)藥等產(chǎn)品效果提升時，農(nóng)戶將投入更多的農(nóng)用化學(xué)品以節(jié)約利用土地。因此，隨著農(nóng)戶生產(chǎn)行為改變，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)均衡點(diǎn)變?yōu)锽點(diǎn)，能源消費(fèi)從E0增加到E1。②成本降低效應(yīng)，指農(nóng)業(yè)能源效率提升后，由于能源成本下降導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體提高產(chǎn)品產(chǎn)量而造成能源消費(fèi)增長。如圖1所示，當(dāng)能源效率提升后，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體優(yōu)化調(diào)整勞動力、農(nóng)用化學(xué)品、土地等生產(chǎn)要素配置，造成總生產(chǎn)成本下降，此時農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體將提高產(chǎn)品生產(chǎn)數(shù)量，使得等產(chǎn)量線從Y0變?yōu)閅1，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)均衡點(diǎn)變?yōu)镃點(diǎn)，農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)從E1增加到E2。

圖1 能效提升對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)端的影響

從消費(fèi)端看，提高能源效率對能源需求增長的促進(jìn)效應(yīng)包括：①農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)增長效應(yīng)，指農(nóng)業(yè)能源效率提升造成產(chǎn)品價格下降，將促使更多農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)而造成能源消費(fèi)增長。如圖2所示，橫軸表示能源密集型農(nóng)產(chǎn)品，縱軸表示非能源密集型農(nóng)產(chǎn)品。在初始狀態(tài)下，在消費(fèi)預(yù)算線約束下，消費(fèi)均衡點(diǎn)為D點(diǎn)，農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)為E3+E3'點(diǎn)。由于能源效率導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本降低，促使消費(fèi)者對兩種農(nóng)產(chǎn)品的消費(fèi)都會增加，使得農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)增加為E4+E4'。②農(nóng)產(chǎn)品替代效應(yīng)，指能源效率提升后造成能源密集型農(nóng)產(chǎn)品價格下降，消費(fèi)者偏好使用能源密集型農(nóng)產(chǎn)品。隨著農(nóng)業(yè)能源效率提升，能源密集型農(nóng)產(chǎn)品價格下降較非能源密集型農(nóng)產(chǎn)品更快，消費(fèi)者將調(diào)整消費(fèi)行為，比如消費(fèi)更多規(guī)?；B(yǎng)殖肉類產(chǎn)品替代水果、蔬菜消費(fèi)等等。此時農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)增加值為（E5-E4）+（E4'-E5'）。

圖2 能效提升對農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)端的影響

總的來說，農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)度量了農(nóng)業(yè)能源效率與農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)總量變化的彈性關(guān)系，區(qū)域農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)大小取決于農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)對能源需求彈性大小。從消費(fèi)端看，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)能力越強(qiáng)。當(dāng)能源效率提高導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品價格下降時，居民更偏向于消費(fèi)更多的能源密集型農(nóng)產(chǎn)品，則農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)加劇。從生產(chǎn)端看，農(nóng)業(yè)勞動力越少，農(nóng)業(yè)技術(shù)水平越高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越偏向于溫室蔬菜、集約養(yǎng)殖業(yè)和規(guī)?；N植業(yè)等能源密集型產(chǎn)業(yè)。當(dāng)能源效率提升時，農(nóng)業(yè)能源需求增長越快，則農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)越強(qiáng)。

3 中國農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)時空演變

3.1 農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)測算方法

3.1.1 農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)定義式

該研究根據(jù)Saunders［8］的研究定義農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)，其公式為：

其中：R為農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)，σ指農(nóng)業(yè)能源效率對農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)的彈性。農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)存在5種情形：①當(dāng)Re＞1時存在回火效應(yīng)，此時農(nóng)業(yè)能源效率提高反而增加能源使用量；②當(dāng)Re=1時存在完全回彈效應(yīng)；③當(dāng)0＜Re＜1時，存在部分回彈效應(yīng)；④當(dāng)Re=0時存在零回彈效應(yīng)；⑤當(dāng)Re＜0時存在超級節(jié)約效應(yīng)，此時農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)實(shí)際減少量超過預(yù)期減少量。

3.1.2 農(nóng)業(yè)能源效率測算方法

農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)反映了農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)與農(nóng)業(yè)能源效率的彈性關(guān)系，因此必須首先測算農(nóng)業(yè)能源效率。借鑒Tone等［33］的研究，利用SBM模型進(jìn)行農(nóng)業(yè)能源效率測算。假設(shè)決策單元投入集為x=(x1，…xN)∈RN+，期望產(chǎn)出集為y=(y1，…yM)∈RM+，構(gòu)建投入導(dǎo)向SBM模型：

其中，ε和為模型的核心參數(shù)。利用該模型可以計算出目標(biāo)能源最優(yōu)投入量（Target Energy Input）。該研究在Hu等［34］和魏楚等［35］的基礎(chǔ)上將農(nóng)業(yè)能源效率進(jìn)一步表達(dá)為：

式中：TFEEit表示t年度的i區(qū)域農(nóng)業(yè)能源效率，TEIt表示t年度最優(yōu)生產(chǎn)前沿面目標(biāo)點(diǎn)的農(nóng)業(yè)能源投入量，AEIt表示t年度i區(qū)域農(nóng)業(yè)能源實(shí)際投入量。

3.1.3 農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)測算方法

借鑒Pan等［24］的研究，構(gòu)建農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的測算模型。式中：Eit*為農(nóng)業(yè)能源最優(yōu)投入量；Pit為能源價格，Yit為農(nóng)業(yè)增加值；τit為農(nóng)業(yè)能源效率；μit為誤差項(xiàng)，φit為截距項(xiàng)。農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)與能源效率之間的彈性關(guān)系為：

由于能源消費(fèi)在一段時間內(nèi)無法達(dá)到最優(yōu)水平，該研究假設(shè)能源消費(fèi)需要兩期進(jìn)行動態(tài)調(diào)整：

式中：Eit表示實(shí)際能源消費(fèi)，(1-ω)為兩個周期之間的調(diào)整率。

根據(jù)式（4）—式（6），可得能源消費(fèi)估計方程式：

由于能源消費(fèi)決定模型的具體函數(shù)形式未知，因此利用二階泰勒展開將式（3）近似為二次多項(xiàng)式：

其中：γi為待估參數(shù)，μi=(1-ω)φi，vit=(1-ω)εit。

根據(jù)式（7）對lnτit求導(dǎo)可得到農(nóng)業(yè)能源效率對能源消費(fèi)的彈性：

最終，得到農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)：

3.2 數(shù)據(jù)來源與變量說明

3.2.1 農(nóng)業(yè)能源效率測算變量說明

農(nóng)業(yè)投入變量：①農(nóng)業(yè)資本存量（K）：借鑒李谷成等［36］、吳方衛(wèi)［37］等的研究，根據(jù)永續(xù)盤存法推算農(nóng)業(yè)資本存量，并對其按1978年的不變價格進(jìn)行折算（單位：億元）。②勞動力投入（L）：選取中國各省份第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)代表勞動力投入指標(biāo)（單位：萬人）。③能源投入指標(biāo)（E），包括直接能源投入和間接能源投入兩類。參考李海鵬等［1］的方法測算農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中直接消耗的煤、電、石油等能源和農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜等農(nóng)業(yè)化學(xué)品投入間接消費(fèi)的能源，能源投入實(shí)物量統(tǒng)一折算為萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤（單位：萬tce）。

農(nóng)業(yè)產(chǎn)出變量：各省份第一產(chǎn)業(yè)增加值（Y），對其按1978年的不變價格進(jìn)行折算（單位：億元），代表地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)。

3.2.2 農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)測算變量說明

根據(jù)式（6）構(gòu)建農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)測算方程，被解釋變量為SBM模型測算出的1995—2019年各省份能源最優(yōu)投入量。解釋變量包括：①農(nóng)業(yè)能源價格（P），參考楊冕等［38］的研究，首先根據(jù)各省份1995年每種能源的終端消耗量及其對應(yīng)價格，計算能源投入總成本。然后根據(jù)能源總成本及其綜合能源消耗量，估算名義能源價格。最后依據(jù)各省份歷年的燃料動力類價格指數(shù)序列，遞推計算歷年實(shí)際能源價格（單位：元/tce）。②農(nóng)業(yè)增加值（Y）：為各省份第一產(chǎn)業(yè)增加值，對其按1978年的不變價格進(jìn)行折算（單位：億元）。③農(nóng)業(yè)能源效率（τ）：為SBM模型計算出的1995—2019年中國各省份農(nóng)業(yè)能源效率。

3.2.3 數(shù)據(jù)來源

該研究以廣義農(nóng)業(yè)（農(nóng)林牧漁業(yè)）為研究對象，研究區(qū)域?yàn)?995—2019年28個省份（限于數(shù)據(jù)可得性，未涉及西藏及港澳臺地區(qū)；將重慶市并入四川省，海南省并入廣東?。?。原始數(shù)據(jù)源自《中國國內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料：1952—2002》、歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》和地方統(tǒng)計年鑒。各變量描述性分析見表1。

表1 農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

3.3 農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)測度結(jié)果

3.3.1 農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)測算過程

首先利用SBM模型測算1995—2019年各省份農(nóng)業(yè)能源效率。研究期中國農(nóng)業(yè)能源效率平均為0.639，其中1995年為0.614，2019年為0.802，年均增長率為1.12%。1995—2019年東部地區(qū)農(nóng)業(yè)能源效率最高，平均值為0.657，西部為0.651，中部為0.604。其次，建立農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)測算方程（表2）。模型1—模型4分別為系統(tǒng)GMM估計模型、最小二乘法估計模型、固定效應(yīng)估計模型和隨機(jī)效應(yīng)估計模型。由于解釋變量可能存在內(nèi)生性問題，因此選取系統(tǒng)GMM模型進(jìn)行分析。模型1的Hansen檢驗(yàn)值為0.418，說明工具變量設(shè)置有效。在1%的顯著性水平下，被解釋變量滯后項(xiàng)以及能源價格、農(nóng)業(yè)增加值與能源效率的交互項(xiàng)對能源消費(fèi)均有顯著影響，說明模型整體解釋力較好。最后，根據(jù)模型1的估計結(jié)果，利用式（9）計算農(nóng)業(yè)能源效率對能源消費(fèi)的彈性值，并根據(jù)式（10）求得中國農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)（圖3）。

表2 農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)測算方程估計結(jié)果

3.3.2 全國層面農(nóng)業(yè)直接能源回彈效應(yīng)變化

1995—2019年是中國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型時期，農(nóng)業(yè)機(jī)械、化肥、農(nóng)藥等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素需求旺盛，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長迅速。因此，當(dāng)農(nóng)業(yè)能源效率提升時，會激發(fā)能源需求增長，引發(fā)能源回彈效應(yīng)。1995—2019年中國年均農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)為0.789，表現(xiàn)為部分回彈效應(yīng)，說明農(nóng)業(yè)能源效率提升產(chǎn)生了一定的節(jié)能效果，但是仍然有部分節(jié)能效果因能源回彈效應(yīng)帶來的能源消費(fèi)增長抵消。從時序變化看，中國農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)呈現(xiàn)先下降后上升再下降的變化態(tài)勢：①1995—2011為下降階段。1996年以后，中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度減緩，尤其是2001年加入世貿(mào)組織后，中國農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)口迅速增加，國內(nèi)農(nóng)業(yè)比較效益迅速下降，能源效率提升對農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)促進(jìn)作用減小，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)不斷下降。②2012—2016年為上升階段。2008年全球金融危機(jī)后，中國加大政府財政支出，推動經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，農(nóng)業(yè)勞動力迅速轉(zhuǎn)移至二三產(chǎn)業(yè)，同時農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)十分迅速，農(nóng)業(yè)能源效率提升促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程加快，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)增加。③2016年至今為再次下降階段。2016年以后，中國制定了一系列農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展措施，農(nóng)業(yè)化肥、農(nóng)藥投入雙減，農(nóng)業(yè)用煤、石油等要素的需求受到抑制，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)降低。

按照全國區(qū)域經(jīng)濟(jì)劃分標(biāo)準(zhǔn)，將28個省份劃分為東、中、西部，比較三個區(qū)域農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)。如圖3所示，東、中、西部農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的基本走勢與全國保持一致，但是中部地區(qū)農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)相對較高，東部地區(qū)相對較低。其原因在于：①中部地區(qū)是中國糧食主產(chǎn)區(qū)，地形主要為平原，適宜機(jī)械化生產(chǎn)。2000年以來由于國家對糧食安全更加重視，中部地區(qū)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施投資較大，使得中部地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化需求高于其他地區(qū)，造成了農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)較高。②東部地區(qū)是中國主要城市群分布地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高，勞動力豐富。東部地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)在區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的占比較低，且農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)主要是附加值高的勞動密集型農(nóng)產(chǎn)品，這些產(chǎn)品對能源需求彈性較小，因此能源效率提升對能源需求的影響較小，農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)最低。

圖3 1995—2019年中國農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)

3.3.3 省級層面農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)變化

從省級層面來看，中國農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的差異更為顯著。圖4描述典型年份中國農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的密度分布。從形狀上看，核密度函數(shù)由偏態(tài)單峰分布向雙峰分布過渡，且峰度出現(xiàn)逐漸上升態(tài)勢，說明各省農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)出現(xiàn)兩極分化且絕對差距擴(kuò)大。從位置上看，1995—2019年密度分布曲線中心左移且主波峰在右側(cè)，說明大多數(shù)省份農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)降低且存在高值集聚。以2019年各省農(nóng)業(yè)能源強(qiáng)度（I）和農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)（R）平均值為分割點(diǎn)，制作典型年份農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)類別表。表3中1區(qū)為農(nóng)業(yè)能源強(qiáng)度和農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)雙高區(qū)，這類區(qū)域是農(nóng)業(yè)節(jié)能減排重點(diǎn)區(qū)域。2區(qū)為高農(nóng)業(yè)能源強(qiáng)度、低農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)地區(qū)，這類區(qū)域是節(jié)能減排潛力區(qū)域，提升能源效率能夠有效降低能源消費(fèi)。3區(qū)為低農(nóng)業(yè)能源強(qiáng)度、高農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)地區(qū)，這類區(qū)域提升能源效率將帶來較大的能源消費(fèi)回彈，應(yīng)當(dāng)著重降低能源回彈效應(yīng)。4區(qū)為低農(nóng)業(yè)能源強(qiáng)度和農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的雙低區(qū)，是農(nóng)業(yè)節(jié)能減排的示范區(qū)域。1995—2019年，中國1區(qū)由16個省份減少為2個，3區(qū)由4個省份增加為16個，4區(qū)省份達(dá)到3個，充分說明中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展效果顯著。2019年1區(qū)的內(nèi)蒙古和黑龍江是中國規(guī)?；Z食產(chǎn)區(qū)，且都位于北方，人少地多，高度依賴農(nóng)業(yè)機(jī)械，因此農(nóng)業(yè)能源強(qiáng)度較高且能源回彈效應(yīng)強(qiáng)。2區(qū)7個省份主要是都市型農(nóng)業(yè)區(qū)和農(nóng)牧交錯區(qū)。這些省份農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏向于溫室蔬菜、規(guī)?；B(yǎng)殖等集約化產(chǎn)業(yè)，能耗強(qiáng)度已經(jīng)處于較高的水平，因此能源回彈效應(yīng)較低。3區(qū)16個省份主要為中東部農(nóng)業(yè)大省。這些地區(qū)能耗強(qiáng)度較低，但當(dāng)前正處于農(nóng)業(yè)機(jī)械化轉(zhuǎn)型時期，對農(nóng)業(yè)能源需求較高，應(yīng)當(dāng)著重治理高能源回彈效應(yīng)問題。4區(qū)為福建、甘肅、青海等省份，其中青海［39］和甘肅等省生態(tài)畜牧業(yè)發(fā)展較快，福建［40］山區(qū)綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展較好，是中國農(nóng)業(yè)能源節(jié)能減排示范區(qū)域。

表3 分省農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)類型表

圖4 1995—2019年中國農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)核密度圖

4 中國農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的影響因素分析

4.1 影響因素選取

根據(jù)理論分析，結(jié)合相關(guān)研究，從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化發(fā)展水平、區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)技術(shù)水平等方面選取農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的影響因素：①居民收入水平，選取人均可支配收入（Income）表示，單位為元。區(qū)域居民收入水平越高，則農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)能力越強(qiáng)。當(dāng)農(nóng)業(yè)能源效率提高時，居民更易消費(fèi)肉類、溫室蔬菜等能源密集型農(nóng)產(chǎn)品，使得農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)更為劇烈。②城鎮(zhèn)化發(fā)展水平，采用人口城鎮(zhèn)化率（UL）表示，單位為%。區(qū)域城鎮(zhèn)化發(fā)展水平越高，則農(nóng)業(yè)勞動力越少，農(nóng)業(yè)機(jī)械化的需求越高，農(nóng)業(yè)能源需求彈性越大，因此城鎮(zhèn)化率越高，農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)越高。③區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，采用二、三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重（IS）表示，單位為%。區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，則資本更為充裕，因此當(dāng)能源效率提升時，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體更易投入農(nóng)業(yè)機(jī)械進(jìn)行生產(chǎn)，導(dǎo)致能源回彈效應(yīng)更大。④農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，采用各省非種植業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的比重表示（AI），單位為%。農(nóng)業(yè)內(nèi)部產(chǎn)業(yè)中，畜禽養(yǎng)殖、溫室蔬菜栽培等產(chǎn)業(yè)需要使用大量的天然氣和電力，屬于能源密集型產(chǎn)業(yè)。區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)中非種植業(yè)產(chǎn)值占比越高，則能源需求彈性越大，因此農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)越高。⑤農(nóng)業(yè)技術(shù)水平，體現(xiàn)在物質(zhì)資本和人力資本兩個方面：物質(zhì)資本技術(shù)水平采用農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力（Mach）表示，單位為104kW·h；人力資本技術(shù)水平采用《中國人力資本指數(shù)報告2021》中的分省人均人力資本表示，單位為103元。其中人力資本水平越高，則區(qū)域農(nóng)業(yè)節(jié)能創(chuàng)新和管理水平越高，農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)越低；機(jī)械化水平越高，則能源需求彈性越高，農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)越低。⑥自然資源稟賦，包括兩個方面：受災(zāi)率，采用各省受災(zāi)面積與農(nóng)作物播種面積（DR）表示，單位為%；有效灌溉面積，采用各省灌溉面積與耕地面積的比值（Water）衡量，單位為%。有效灌溉面積越高則農(nóng)業(yè)用水能源需求越高，則預(yù)期農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)越高；農(nóng)業(yè)受災(zāi)率越高，則農(nóng)業(yè)能源減災(zāi)所需能源越多，預(yù)期農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)越高。影響因素變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表4。

表4 影響因素各變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

4.2 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

4.2.1 模型構(gòu)建

表5顯示，1995—2019年多數(shù)年份中國農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的全局莫蘭指數(shù)均在10%水平下顯著，說明農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)存在空間自相關(guān)性，因此應(yīng)當(dāng)利用空間面板模型進(jìn)行估計?？臻g面板模型分為空間杜賓模型、空間滯后模型和空間誤差模型?？臻g杜賓模型（SDM）是空間模型的一般形式，具體公式為：

表5 1995—2019年中國農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)全局Moran’s I統(tǒng)計值

當(dāng)ρ=0時，空間杜賓模型轉(zhuǎn)化為空間滯后模型（SLX），其具體形式為：

當(dāng)φ=-ρβ時，空間杜賓模型轉(zhuǎn)化為空間誤差模型（SEM），其具體形式為：

其中：Yit和Yjt分別表示i、j地區(qū)的能源回彈效應(yīng)，αi表示個體效應(yīng)，ρ表示空間自相關(guān)系數(shù)；wij表示空間權(quán)重矩陣，該研究采用地理距離矩陣；φ表示解釋變量空間滯后系數(shù)，xjt表示影響因素。

4.2.2 數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

表6顯示，使用Fisher-ADF檢驗(yàn)和LLC檢驗(yàn)對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，原序列是平穩(wěn)的。計算各解釋變量相關(guān)系數(shù)，并考察方差膨脹因子，發(fā)現(xiàn)所有解釋變量均小于10，平均為4.38，因此判定因變量間不存在多重共線性，可用于協(xié)整檢驗(yàn)和面板回歸。Kao檢驗(yàn)的結(jié)果顯示在5%顯著水平下拒絕變量之間不存在協(xié)整關(guān)系的假設(shè)，說明變量間具有穩(wěn)定的函數(shù)關(guān)系，擬合結(jié)果較為可信。

表6 平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

4.3 農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)影響因素的實(shí)證分析

4.3.1 結(jié)果分析

在進(jìn)行空間面板回歸前，通過對比非空間面板模型，可以做出對空間面板模型的進(jìn)一步判斷。表7給出了普通面板的回歸結(jié)果。從回歸結(jié)果中可以看出，空間滯后的兩個LM檢驗(yàn)均拒絕了無空間滯后的原假設(shè)，空間誤差檢驗(yàn)的兩個LM檢驗(yàn)有一個拒絕了無空間誤差的原假設(shè)，通過以上檢驗(yàn)進(jìn)一步證實(shí)不能忽略空間因素的影響。選取地理距離矩陣為空間相關(guān)矩陣，建立空間面板分析模型。表8給出了三種空間面板模型回歸結(jié)果，分別為農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的空間滯后模型、空間誤差模型和個體固定效應(yīng)下的空間杜賓模型。三種空間面板模型結(jié)果中的核心解釋變量的作用方向和強(qiáng)度基本一致，估計結(jié)果中ρ與λ均在1%水平上顯著為正，且都小于1，表明省際間農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)存在正的空間依賴性。農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的個體固定效應(yīng)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計量為28.40，且在1%水平下顯著，最后對比擬合優(yōu)度和對數(shù)似然值顯示個體固定效應(yīng)下的空間杜賓模型為最佳。此外，Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)顯示空間杜賓模型不能簡化為空間滯后模型和空間誤差模型，故選擇個體固定效應(yīng)下的空間杜賓模型為主要分析模型，相關(guān)實(shí)證結(jié)果見表8。

表7 普通面板回歸結(jié)果

（1）從整體上看，居民收入水平、城鎮(zhèn)化率、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平、有效灌溉面積和農(nóng)業(yè)機(jī)械化率對農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)有正向影響，且在1%或5%水平下通過顯著性檢驗(yàn)，說明這些因素顯著加劇了農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)。區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域農(nóng)村人力資本水平對農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)有負(fù)向影響，且在1%水平下通過顯著性檢驗(yàn)，說明這些因素顯著改善了農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)。受災(zāi)率對農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的影響不顯著。

（2）從表8可以看出，農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)具有明顯的空間溢出效應(yīng)，但空間計量模型的回歸系數(shù)需要利用偏微分方法分解為空間直接效應(yīng)和間接效應(yīng)進(jìn)行分析。表9為空間杜賓模型的分解結(jié)果。從直接效應(yīng)看，居民收入水平、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、有效灌溉面積、二三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)占比以及農(nóng)村人力資本水平等指標(biāo)通過1%或5%顯著性水平。其中，居民收入水平直接效應(yīng)為0.017，說明居民收入增長1%使本地區(qū)農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)增長1.7%。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平和有效灌溉面積的直接效應(yīng)分別為0.006、0.089、0.028，即農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平和有效灌溉面積增長1%，農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)分別增加0.6%、8.9%和2.8%，與預(yù)期一致。農(nóng)業(yè)人力資本水平直接效應(yīng)為-0.094，說明農(nóng)業(yè)人力資本水平越高，農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)越低。其原因可能在于較高的人力資本有較高的節(jié)能環(huán)保意識，能夠促進(jìn)節(jié)能技術(shù)創(chuàng)新，降低農(nóng)業(yè)能源需求彈性。區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接效應(yīng)為-0.018，可能原因在于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越偏向于二三產(chǎn)業(yè)，則資本越少進(jìn)入農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，當(dāng)農(nóng)業(yè)能源效率提升時，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)端能源需求增長較少。

表8 各變量對農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)影響的回歸結(jié)果

表9 農(nóng)業(yè)能源回彈的空間溢出效應(yīng)

從間接效應(yīng)看，城鎮(zhèn)化率、農(nóng)村人力資本和農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平在1%或5%水平通過顯著性水平。其中，城鎮(zhèn)化率的間接效應(yīng)為-0.206，說明區(qū)域城鎮(zhèn)化發(fā)展有利于改善相鄰地區(qū)農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)，可能原因在于本地區(qū)城市化發(fā)展提高了相鄰地區(qū)的農(nóng)業(yè)技術(shù)水平，從而改善了農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)。農(nóng)村人力資本水平的間接效應(yīng)為0.108，即人力資本有正向空間溢出效應(yīng)，可能原因是區(qū)域人力資本越高，則勞動力價格越高，可能造成對相鄰地區(qū)勞動力的吸納，使相鄰地區(qū)勞動力減少，能源對農(nóng)業(yè)勞動力的替代效應(yīng)增強(qiáng)。農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的間接效應(yīng)為-0.044，說明農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展產(chǎn)生了較強(qiáng)的負(fù)向空間溢出效應(yīng)，其原因在于本地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平越高，對相鄰地區(qū)產(chǎn)生技術(shù)溢出和規(guī)模溢出越多，有利于降低相鄰地區(qū)的農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)。

5 結(jié)論與政策建議

該研究在分析農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)形成機(jī)制的基礎(chǔ)上，利用系統(tǒng)GMM模型測算1995—2019年中國農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)，利用空間杜賓模型分析農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)的影響因素，研究結(jié)論如下：①農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)是由于能效提升誘發(fā)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)端和消費(fèi)端主體偏能源消費(fèi)行為，導(dǎo)致能源消費(fèi)增長量超過節(jié)約量的現(xiàn)象，反映了農(nóng)業(yè)能源效率與能源消費(fèi)需求間的彈性關(guān)系。②1995—2019年中國農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)平均為0.789，表現(xiàn)為部分回彈效應(yīng)，農(nóng)業(yè)能源效率提升產(chǎn)生了一定的節(jié)能效果，但是仍然有部分節(jié)能效果因能源回彈效應(yīng)導(dǎo)致的能源消費(fèi)增長抵消。③1995—2019年中國東、中、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)分別為0.771、0.820和0.784，均呈現(xiàn)先減后增再減的趨勢，變化趨勢與全國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程一致。④2019年福建、甘肅、青海農(nóng)業(yè)能耗低且能源回彈效應(yīng)低，是農(nóng)業(yè)節(jié)能減排示范區(qū)域；內(nèi)蒙古和黑龍江農(nóng)業(yè)能耗高且能源回彈效應(yīng)高，是農(nóng)業(yè)節(jié)能減排重點(diǎn)區(qū)域；北京、上海、寧夏、新疆、浙江、天津、山西等省份農(nóng)業(yè)能耗高，但能源回彈效應(yīng)低，是節(jié)能減排潛力區(qū)；其余省份農(nóng)業(yè)能耗低但能源回彈效應(yīng)高，是農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)治理區(qū)。⑤農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)具有空間相關(guān)性，城鎮(zhèn)化率、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平提升改善了相鄰地區(qū)的農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)，農(nóng)村人力資本水平提升加劇了相鄰地區(qū)農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)。

該研究表明，中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展措施的實(shí)施提升農(nóng)業(yè)能源利用效率，有效降低了中國農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)，但是僅依靠提升能源利用效率并不能實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)增長與能源消費(fèi)脫鉤。在“雙碳”目標(biāo)約束下，應(yīng)當(dāng)重視阻斷農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)。①分類治理農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)。對于農(nóng)業(yè)能源回彈效應(yīng)較高的農(nóng)業(yè)大省，應(yīng)在提高能源利用效率的同時，通過實(shí)施農(nóng)業(yè)碳稅和碳補(bǔ)貼政策，降低能源回彈效應(yīng)。②激勵農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體節(jié)能創(chuàng)新。在支持家庭農(nóng)場、農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)等生產(chǎn)主體發(fā)展政策中引入農(nóng)業(yè)節(jié)能降耗指標(biāo)，激勵農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體通過管理創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新降低能源消費(fèi)總量。③引導(dǎo)居民建立可持續(xù)食物消費(fèi)觀念和消費(fèi)習(xí)慣。深化落實(shí)中央《糧食節(jié)約行動方案》，引導(dǎo)消費(fèi)者理性健康消費(fèi)食物，減少食物價格下降反而加劇浪費(fèi)食物的行為。④加快可再生能源替代技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的創(chuàng)新、推廣和運(yùn)用。農(nóng)業(yè)是直接利用自然資源的產(chǎn)業(yè)，應(yīng)加快農(nóng)業(yè)新型可再生能源基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資，著重建設(shè)農(nóng)村社區(qū)微電網(wǎng)，充分利用太陽能、風(fēng)能、水能、地?zé)崮艿龋瑴p少化石能源消費(fèi)，從而從根本上消除農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)增長的負(fù)面效應(yīng)。