農(nóng)地流轉(zhuǎn)的生態(tài)效應(yīng)：生態(tài)福利還是生態(tài)負(fù)擔(dān)

關(guān)鍵詞 農(nóng)地流轉(zhuǎn)；農(nóng)業(yè)生態(tài)效率；要素資源錯配；土地規(guī)模經(jīng)營；倒“U”形關(guān)系

1949年以來，中國農(nóng)業(yè)發(fā)展取得了顯著的成就，但同時也出現(xiàn)了土壤生態(tài)退化、農(nóng)田大氣污染等多種生態(tài)環(huán)境問題［1］。面對農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，建設(shè)資源節(jié)約型、環(huán)境友好型農(nóng)業(yè)發(fā)展模式成為中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的必由之路。農(nóng)業(yè)生態(tài)效率作為衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)環(huán)境協(xié)同發(fā)展的重要標(biāo)尺，是推動鄉(xiāng)村生態(tài)振興、實(shí)現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的重要理論參考。農(nóng)地流轉(zhuǎn)作為合理配置農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源的重要手段，通過有效整合田埂、重新翻耕土地等方式，將一定范圍內(nèi)零星分布的農(nóng)地集中進(jìn)行農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營，能夠有效降低農(nóng)業(yè)面源污染和減少農(nóng)業(yè)碳排放［2-3］，給農(nóng)業(yè)生態(tài)效率帶來了“生態(tài)福利”。然而，隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)工作的不斷深入，農(nóng)地“被確權(quán)”“確空權(quán)”等問題逐漸顯現(xiàn)［4-5］，給農(nóng)業(yè)生態(tài)效率造成了“生態(tài)負(fù)擔(dān)”。鑒于此，農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響究竟是“生態(tài)福利”，還是“生態(tài)負(fù)擔(dān)”，抑或二者并舉？圍繞該問題，本研究通過探討農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的具體影響以及內(nèi)在作用機(jī)制，期望在“雙碳”背景下，為中國農(nóng)業(yè)發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型提供理論支撐和決策參考。

1 相關(guān)文獻(xiàn)回顧

近年來關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的相關(guān)研究不斷涌現(xiàn)，其主要聚焦以下幾個方面：第一，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的量化評估。相關(guān)學(xué)者已經(jīng)使用多種方法量化評估農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，其中數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法下的超效率SBM模型應(yīng)用最為廣泛［6-9］。此外，合理選取期望產(chǎn)出指標(biāo)和非期望產(chǎn)出指標(biāo)對于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的量化評估結(jié)果尤為關(guān)鍵。從選取期望產(chǎn)出指標(biāo)來看，大多數(shù)學(xué)者選擇農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值作為期望產(chǎn)出指標(biāo)［6-7］，但從選取非期望產(chǎn)出指標(biāo)來看，不同學(xué)者選取非期望產(chǎn)出指標(biāo)時存在差異。部分學(xué)者選擇單一指標(biāo)作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)［8］，譬如，農(nóng)業(yè)碳排放。另一部分學(xué)者則同時選擇農(nóng)業(yè)碳排放和農(nóng)業(yè)面源污染作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)［6，9］。第二，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的驅(qū)動因素。從微觀層面來看，過量使用農(nóng)藥、化肥及農(nóng)膜等農(nóng)用化學(xué)投入品是導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生態(tài)效率降低的關(guān)鍵因素［6］。此外，農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用、農(nóng)作物種植經(jīng)驗(yàn)的積累等因素均有助于提高農(nóng)業(yè)生態(tài)效率［7，10］。從宏觀層面來看，財政支農(nóng)力度的提高、農(nóng)村人力資本水平的提升等因素均能促進(jìn)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升，但城鄉(xiāng)發(fā)展差距的不斷擴(kuò)大、地區(qū)工業(yè)化程度的加深等因素可能會導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生態(tài)效率下降［9，11-12］。

上述研究成果表明，學(xué)術(shù)界已經(jīng)圍繞農(nóng)業(yè)生態(tài)效率這一主題構(gòu)建了一個相對完善的理論體系，為實(shí)現(xiàn)中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展提供了一定的理論指導(dǎo)。然而，現(xiàn)有農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的相關(guān)研究較少關(guān)注農(nóng)地流轉(zhuǎn)這一中國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域重大變革所可能引發(fā)的連鎖效應(yīng)，這一研究局限制約了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率理論體系的發(fā)展。農(nóng)地流轉(zhuǎn)作為中國農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要驅(qū)動因素，其不僅顯著促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集約化、規(guī)模化［13-14］，還深刻改變了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織方式和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展模式［15］。此外，農(nóng)地流轉(zhuǎn)對改善農(nóng)民生活水平具有積極的意義，已有研究認(rèn)為農(nóng)地流轉(zhuǎn)有助于促進(jìn)農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)、推動貧困家庭減貧、完善農(nóng)民收入分配制度［16-18］。鑒于農(nóng)地流轉(zhuǎn)的顯著影響，將其納入農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的研究視野尤為重要。但現(xiàn)有研究多從農(nóng)地流轉(zhuǎn)的碳減排效應(yīng)、化肥減量效應(yīng)的視角展開討論［2-3，19-20］。事實(shí)上，隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)面積的日益擴(kuò)大，農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生了顯著影響［21］。在中國式農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程中，要求不斷提高農(nóng)業(yè)發(fā)展質(zhì)量，不斷增強(qiáng)農(nóng)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展能力［22］。由此可見，深入分析農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響具有重要的理論價值和現(xiàn)實(shí)意義。

綜上所述，國內(nèi)外專家學(xué)者已經(jīng)就農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率進(jìn)行了大量的研究，但仍存在以下不足：①鮮有研究農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的非線性影響。相關(guān)學(xué)者主要關(guān)注農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的線性關(guān)系［13-15］，忽略了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的生態(tài)環(huán)境污染問題；在農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的研究中，大多數(shù)研究僅關(guān)注農(nóng)業(yè)碳排放或者農(nóng)業(yè)化肥污染這單一結(jié)果變量，且未將其納入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的整體框架當(dāng)中［2-3，19-20］。②少有從理論層面構(gòu)建農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響的理論分析框架。已有農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率影響的相關(guān)研究，均缺少一個清晰性、整體性和綜合性的理論分析框架。③較少從多角度研究判斷倒“U”形關(guān)系的方法?，F(xiàn)有關(guān)于非線性關(guān)系的研究大多未能清楚地解釋“U”形或者倒“U”形關(guān)系背后的潛在作用機(jī)制。鑒于此，本研究依據(jù)要素資源錯配理論框架，構(gòu)建了“技術(shù)-資本-勞動”理論模型；之后基于碳源和碳匯雙重角度，依據(jù)2005—2022年30個省級行政區(qū)面板數(shù)據(jù)，采用非期望產(chǎn)出超效率SBM、非線性調(diào)節(jié)效應(yīng)、多維固定空間杜賓等模型，探討了農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的具體影響以及內(nèi)在機(jī)制。

2 理論分析與研究假說

2. 1 農(nóng)地流轉(zhuǎn)生態(tài)效應(yīng)的直接影響

農(nóng)業(yè)生態(tài)效率作為衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)環(huán)境協(xié)同發(fā)展的綜合性概念，不僅包含農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)效益，還強(qiáng)調(diào)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的資源利用效率和生態(tài)環(huán)境保護(hù)［6，9］。然而，在評估農(nóng)業(yè)生態(tài)效率過程中，往往會忽視農(nóng)業(yè)碳匯效應(yīng)，即小麥、玉米等農(nóng)作物生長過程中會通過光合作用吸收并固定大氣中CO2，減少農(nóng)業(yè)碳排放［23］。因此，如果僅關(guān)注農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長、農(nóng)業(yè)資源消耗以及農(nóng)業(yè)環(huán)境污染等直接指標(biāo)，忽略農(nóng)業(yè)碳匯效應(yīng)這一重要生態(tài)服務(wù)功能，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率值很可能會被低估。

農(nóng)地流轉(zhuǎn)作為中國農(nóng)村改革的重大創(chuàng)新，在推動農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)、提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率等方面具有重要作用。具體來說，農(nóng)地流轉(zhuǎn)通過農(nóng)業(yè)規(guī)?；⒓s化和專業(yè)化經(jīng)營，減少了農(nóng)藥、化肥等農(nóng)業(yè)化學(xué)投入品的使用數(shù)量以及提高了溫室大棚、秸稈利用等農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用水平，從而降低了農(nóng)業(yè)面源污染和減少了農(nóng)業(yè)碳排放［2-3，13］，提高了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。但隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)工作的不斷深入，農(nóng)地“被確權(quán)”“確空權(quán)”等問題逐漸顯現(xiàn)，導(dǎo)致了土地經(jīng)營權(quán)規(guī)?；鬓D(zhuǎn)溢價以及限制了農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營［4-5］，降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。此外，隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)面積的不斷上升，新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體為了追求更高的農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和經(jīng)濟(jì)效益，會過度依賴農(nóng)藥、農(nóng)膜等農(nóng)業(yè)化學(xué)投入品，從而容易造成土壤板結(jié)和鹽堿化、水體富營養(yǎng)化等農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境問題［24-25］，降低了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。據(jù)此提出研究假設(shè)H1。

H1：農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響具有顯著的先增加后減小的倒“U”形非線性特征。

2. 2 農(nóng)地流轉(zhuǎn)生態(tài)效應(yīng)的間接影響

新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為，在完全競爭市場機(jī)制下要素有序自由流動實(shí)現(xiàn)了以最小資源投入獲得最大化產(chǎn)出的狀態(tài)被稱為帕累托最優(yōu)配置。就農(nóng)業(yè)部門而言，其容易受到政策、稅收等摩擦性因素的影響，使得技術(shù)、資本等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源無法轉(zhuǎn)移到更高生產(chǎn)率領(lǐng)域，從而造成了農(nóng)業(yè)要素資源錯配，即農(nóng)業(yè)要素資源配置偏離最優(yōu)狀態(tài)，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)要素資源效率無法實(shí)現(xiàn)最大化［26］。因此，本研究以資源錯配理論框架為基礎(chǔ)［27］，從技術(shù)資源錯配、資本資源錯配和勞動資源錯配3個方面構(gòu)建了農(nóng)地流轉(zhuǎn)生態(tài)效應(yīng)的理論模型。

2. 2. 1 理論假設(shè)

在借鑒Hotelling［28］研究中關(guān)于人群假設(shè)的基礎(chǔ)上，結(jié)合阮建青等［29］資本劃分方式，將社會資本作出如下基本設(shè)定：①經(jīng)營主體投資資本K 分成直接資本和間接資本。②社會資本中經(jīng)營主體i 持有的資本Ki 存在明顯的差異， Ki ∈ [ 0，1] 按人群排列，并且假設(shè)人群排序P 符合均勻分布。③不同的經(jīng)營主體均存在投資門檻F，0

以資源錯配理論框架為基礎(chǔ)［27］，所有經(jīng)營主體均使用資本資源K、勞動資源L進(jìn)行生產(chǎn)，其個體均為價格接受者。經(jīng)營主體以價稅方式體現(xiàn)扭曲資源價格，τK、τL 表示兩種生產(chǎn)資源的扭曲“稅”。由市場均衡可得，當(dāng)τ gt; 0時，市場上該資源發(fā)生短缺，導(dǎo)致價格被高估；反之，當(dāng)τ lt; 0時，造成價格被低估。由基本設(shè)定可知，經(jīng)營主體總資本K 分成直接資本Kz 和間接資本Kj。當(dāng)資本錯配存在于間接資本投資時，錯配指數(shù)為τK。推導(dǎo)如下：

根據(jù)Feenstra 等［31］研究中勞動力與分工關(guān)系結(jié)論，將勞動資源L 分成技術(shù)型勞動資源Lj 和非技術(shù)型勞動資源Lf，（Lj/Lf） = θ，θ 表示經(jīng)營主體的技術(shù)需求。根據(jù)MAR外部性理論驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，土地規(guī)?；a(chǎn)有助于產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng)，兩者通過循環(huán)累積因果效應(yīng)，促使農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平不斷上升，技術(shù)資源需求不斷增加，即θ （h）' gt; 0，θ （h）\" lt; 0，錯配指數(shù)為τL。經(jīng)營主體i 面臨資本資源K 的扭曲價格是（1 + τK，i ） × PK，勞動資源L 的扭曲價格是（1 +τL，i ） × PL。其中，PK、PL 是競爭性條件下兩種資源價格水平。為簡化研究假設(shè)，將生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定為規(guī)模報酬不變，即βK，i + βL，i = 1，β 為生產(chǎn)要素的報酬率。

2. 2. 2 理論推導(dǎo)

假設(shè)經(jīng)營主體i 的生產(chǎn)函數(shù)是：

根據(jù)資源錯配指數(shù)的定義可知，距離零點(diǎn)越近，說明資源錯配程度越小；反之資源錯配程度越大。當(dāng)高于零點(diǎn)時，意味著資源配置不足；當(dāng)?shù)陀诹泓c(diǎn)時，意味著資源配置過剩［27，32］。據(jù)此進(jìn)一步通過函數(shù)關(guān)系判斷農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平對資源錯配指數(shù)的影響。

根據(jù)式（12）推導(dǎo)得出：從農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平來看，無論是勞動資源配置不足，還是勞動資源配置過剩，一階導(dǎo)數(shù)始終小于0，即（?τL，i /?h） lt; 0；隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平的不斷提高，勞動資源錯配程度呈下降趨勢，且其邊際改善效率不斷減小，二階偏導(dǎo)數(shù)始終大于0，即（?2τL，i /?h2 ） gt; 0。由此可得推論1：農(nóng)地流轉(zhuǎn)初期對勞動資源配置呈加劇作用，但隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平的不斷提升，其可以起到積極的改善作用，直至勞動資源配置由過剩變?yōu)椴蛔悖藭r農(nóng)地流轉(zhuǎn)無法改善勞動資源配置不足。

由推論1和圖1可知，農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平對技術(shù)資源錯配程度呈先下降后上升的非線性影響。結(jié)合對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響來看，隨著技術(shù)資源錯配程度的不斷下降，不僅直接通過測土配方施肥、沼氣發(fā)酵等低碳技術(shù)降低了農(nóng)業(yè)碳排放［33］，還與農(nóng)藥、化肥等農(nóng)業(yè)化學(xué)投入品形成“替代效應(yīng)”，減輕了土壤、水體的農(nóng)業(yè)面源污染［34］，進(jìn)而共同提高了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。但隨著技術(shù)資源錯配程度的不斷上升，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步偏向于能源消耗型技術(shù)發(fā)展，增加了農(nóng)業(yè)碳排放和造成了農(nóng)業(yè)面源污染［35］，從而降低了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平對勞動資源錯配程度呈先下降后上升的非線性影響。結(jié)合對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響來看，隨著勞動資源錯配程度的不斷下降，有助于農(nóng)業(yè)勞動力進(jìn)行農(nóng)田精細(xì)化管理和作業(yè)，譬如，精準(zhǔn)控制水資源灌溉量和灌溉時間可以改善耕地板結(jié)鹽漬化、土壤沙化以及耕地污染［36］，提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。但隨著勞動資源錯配程度的不斷上升，農(nóng)業(yè)勞動力會采取農(nóng)田粗放式管理和作業(yè)。

譬如，減少精細(xì)耕作容易引起土地過度耕作、水源過度利用等問題，甚至出現(xiàn)土壤侵蝕、水資源枯竭、生物多樣性喪失等生態(tài)環(huán)境現(xiàn)象［37］，從而降低了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。據(jù)此提出研究假設(shè)H2和研究假設(shè)H3。

H2：農(nóng)地流轉(zhuǎn)通過改變技術(shù)資源錯配程度，從而對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率表現(xiàn)出先增加后減小的非線性影響。

H3：農(nóng)地流轉(zhuǎn)通過改變勞動資源錯配程度，從而對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率表現(xiàn)出先增加后減小的非線性影響。

由式（13） 推導(dǎo)得出：從農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平來看，無論是資本資源配置不足，還是資本資源配置過剩，一階導(dǎo)數(shù)始終小于0，即 （?τK，i /?h） lt; 0；隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平的不斷提高，資本錯配程度呈下降趨勢，且其邊際改善效率不斷減小，農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平對資本錯配的二階偏導(dǎo)數(shù)始終大于0，即（?2τK，i /?h2 ） gt; 0。由此可得推論2：農(nóng)地流轉(zhuǎn)初期對資本資源配置呈加劇作用，但隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平的不斷提升，其可以起到積極的改善作用，直至資本資源配置由過剩變?yōu)椴蛔?，此時農(nóng)地流轉(zhuǎn)無法改善資本配置不足。

由推論2和圖1可知，農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平對資本資源錯配程度呈先下降后上升的非線性影響。結(jié)合對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響來看，隨著資本資源錯配程度的不斷下降，新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體激發(fā)了閑置資產(chǎn)資本化的潛力，降低了獲得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資本支持的難度，從而有助于轉(zhuǎn)變成為環(huán)保高效綠色農(nóng)業(yè)、生態(tài)循環(huán)綠色農(nóng)業(yè)等新型農(nóng)業(yè)模式［38］，提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。但隨著資本資源錯配程度的不斷上升，容易誘發(fā)農(nóng)業(yè)資本過度增密和過度深化的問題，阻礙了農(nóng)業(yè)綠色技術(shù)水平提升、農(nóng)業(yè)綠色經(jīng)營模式轉(zhuǎn)變等［39］，進(jìn)而致使出現(xiàn)土壤質(zhì)量下降、生態(tài)系統(tǒng)功能退化等多種農(nóng)業(yè)環(huán)境問題，降低了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。據(jù)此提出研究假設(shè)H4。

H4：農(nóng)地流轉(zhuǎn)通過改變資本資源錯配程度，從而對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率表現(xiàn)出先增加后減小的非線性影響。

3 研究設(shè)計

3. 1 模型構(gòu)建

3. 1. 1 非期望產(chǎn)出超效率SBM模型

在參考Tone［40］研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了包含非期望產(chǎn)出的全局參比超效率SBM（slacks‐based measure）模型測算農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。假設(shè)決策單元的數(shù)量為n，投入類型的數(shù)量為m，各決策單元會產(chǎn)生r1 類型的期望產(chǎn)出，r2 類型的非期望產(chǎn)出，則相對應(yīng)的矩陣表示為：投入向量X =[ x1，x2，x3，…，xn ] ∈ Rm × n、期望產(chǎn)出向量Y = [ y1，y2，y3，…，yn ] ∈ Rr1 × n、非期望產(chǎn)出向量P = [ p1，p2，p3，…，pn ] ∈ Rr2 × n。據(jù)此，非期望產(chǎn)出超效率SBM模型的具體算法表示為：

在公式（14）中，xik 表示投入向量，ywk 表示期望產(chǎn)出向量，puk 表示非期望產(chǎn)出向量，λ 表示常數(shù)向量，ρ 表示各決策單元的效率值，k 表示n 個決策單元中的第k 個決策單元。當(dāng)ρ ≥ 1時，說明決策單元是有效率的；反之，當(dāng)ρ ≤ 1時，則說明決策單元是無效率的。

3. 1. 2 多維固定效應(yīng)模型

為了從宏觀層面驗(yàn)證和解讀農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的倒“U”形非線性影響，參考Fernhaber等［41］的研究方法，構(gòu)建如下多維固定效應(yīng)模型：

在式（15）中：d 表示地區(qū)，t 表示時間，aed，t 是被解釋變量，表示地區(qū)d 在t 年的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率；altd，t 是核心解釋變量，表示地區(qū)d 在t 年的農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平，altd，t 2 是其平方項；Controlsd，t 是控制變量，表示地區(qū)d 在t 年影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的其他因素；虛擬變量ηd 表示各地區(qū)的個體效應(yīng)；虛擬變量ut 表示各地區(qū)的時間效應(yīng)；εd，t 表示隨機(jī)干擾項，β0表示常數(shù)項。d = 1，2，…，30 表示30 個省級行政區(qū)；t =1，2，…，18表示研究樣本的18個年份。

為了更好地驗(yàn)證農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率二者之間是否存在倒“U”形關(guān)系，在參考Lind等［42］研究的基礎(chǔ)上，提出了驗(yàn)證“U”形或者倒“U”形關(guān)系的3個步驟。第一，判斷二次項系數(shù)β2 具有顯著性且不為0，以及顯著性方向符合研究假設(shè)。第二，假設(shè)altl 和altr 是alt的左、右端點(diǎn)，說明altl 與altr 處的斜率顯著不為0。第三，頂點(diǎn)橫坐標(biāo)（-β1 /2β2 ）需要位于研究數(shù)據(jù)區(qū)間內(nèi)。

3. 1. 3 非線性調(diào)節(jié)效應(yīng)模型

為了更清楚地解釋農(nóng)地流轉(zhuǎn)與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率非線性關(guān)系的潛在影響機(jī)制，參考Lind等［42］的研究方法，構(gòu)建如下檢驗(yàn)倒“U”形關(guān)系的影響機(jī)制模型：

在式（16）中：N 是影響倒“U”形關(guān)系的調(diào)節(jié)變量，包含技術(shù)資源錯配、資本資源錯配和勞動資源錯配程度3個調(diào)節(jié)變量。根據(jù)Lind等［42］、Haans等［43］的研究內(nèi)容發(fā)現(xiàn)調(diào)節(jié)變量N 可以通過以下兩種方式影響“U”形或者倒“U”形關(guān)系：第一，通過移動曲線頂點(diǎn)的位置，使曲線向左或向右移動。第二，通過改變曲線的斜率，使曲線變得更為陡峭或平坦。

3. 1. 4 多維固定空間杜賓模型

由于農(nóng)業(yè)生態(tài)效率在空間上存在顯著的相關(guān)性，忽略空間因素可能會造成計量結(jié)果偏誤。因此，參考Lesage等［44］的研究方法，構(gòu)建如下多維固定空間杜賓模型：

在式（17） 中：Yd，t是被解釋變量，表示為aed，t；c 是空間自回歸系數(shù)；v 是經(jīng)濟(jì)地理復(fù)合權(quán)重矩陣。Xd，t 是解釋變量矩陣，表示為（aed，t + altd，t 2 ），θ1 是解釋變量Xd，t 的空間滯后系數(shù)向量，θ2 是控制變量Controlsd，t 的空間滯后系數(shù)向量。

3. 2 變量說明

3. 2. 1 被解釋變量

農(nóng)業(yè)生態(tài)效率（ae）：已有文獻(xiàn)在測算農(nóng)業(yè)生態(tài)效率時，僅考慮農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長作為期望產(chǎn)出指標(biāo)，忽略了農(nóng)作物通過光合作用吸收并固定大氣中CO2。因此，本研究在借鑒侯孟陽等［8］、王寶義等［9］和Liu 等［11］研究方法的基礎(chǔ)上，將農(nóng)業(yè)減排固碳也作為農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的期望產(chǎn)出指標(biāo)，并使用非期望產(chǎn)出超效率SBM模型測算農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。在測算農(nóng)業(yè)生態(tài)效率時，需要確定投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的指標(biāo)，具體內(nèi)容見表1。

3. 2. 2 解釋變量

農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平（alt）：根據(jù)《中華人民共和國土地管理法》可知，農(nóng)戶轉(zhuǎn)讓的承包土地屬于農(nóng)用地，僅限于農(nóng)業(yè)種植?，F(xiàn)有研究多以耕地流轉(zhuǎn)總面積代指農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平，但容易出現(xiàn)量綱差異帶來的計量結(jié)果偏誤。因此，為了消除量綱不同和數(shù)量級差異所帶來的影響，在借鑒Turner 等［15］、Zhang 等［45］、匡遠(yuǎn)配等［46］研究指標(biāo)選取的基礎(chǔ)上，使用以家庭為單位，每個省域內(nèi)所有家庭承包耕地流轉(zhuǎn)總面積與所有家庭承包經(jīng)營耕地面積的比重作為衡量農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平的指標(biāo)。由農(nóng)業(yè)農(nóng)村部官網(wǎng)信息可知，家庭承包耕地流轉(zhuǎn)總面積包括農(nóng)村家庭承包耕地轉(zhuǎn)讓面積、互換面積、流轉(zhuǎn)面積（包含轉(zhuǎn)包面積、入股面積以及其他形式面積）。

3. 2. 3 調(diào)節(jié)變量

要素資源錯配程度：在參考陳永偉等［47］、鄭宏運(yùn)等［48］測算要素資源錯配程度的研究基礎(chǔ)上，結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)屬性，求解出技術(shù)資源錯配程度γM、資本資源錯配程度γK和勞動資源錯配程度γL。具體內(nèi)容如下：

式（18）—式（20）中：M表示技術(shù)資源、K表示資本資源、L表示勞動資源；γM，d、γK，d 和γL，d 是各類要素價格絕對扭曲系數(shù)，表示各類資源相對沒有扭曲時的加成情況。在實(shí)際測算中，可以使用價格相對扭曲系數(shù)來替代：

式（21）—式（23）中：（Md /M ）表示地區(qū)d 使用技術(shù)資源占技術(shù)資源總量的比重；sd 表示地區(qū)d 的產(chǎn)出yd 占整個經(jīng)濟(jì)體總產(chǎn)出Y 的比重；σM =ΣdN sd σM，d 表示產(chǎn)出加權(quán)的技術(shù)資源貢獻(xiàn)值；（sd σM，d /σM ）表示當(dāng)技術(shù)資源有效配置時地區(qū)d 使用技術(shù)資源的理論比例，即地區(qū)d 的技術(shù)資源錯配程度。勞動資源錯配程度、資本資源錯配程度的定義同理得出。

根據(jù)式（18） —式（23） 可知，計算技術(shù)資源錯配程度γM、資本資源錯配程度γK 和勞動資源錯配程度γL 的先決條件是估計地區(qū)d 的技術(shù)資源產(chǎn)出彈性σM、資本資源產(chǎn)出彈性σK 和勞動資源產(chǎn)出彈性σL。因此，參考趙志耘等［49］的研究方法，采用索洛余值法測算各類要素資源產(chǎn)出彈性。假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)是具有規(guī)模報酬不變的C-D生產(chǎn)函數(shù)，加入個體效應(yīng)ηd 和時間效應(yīng)ut 后，整理可得公式（24）：

式（24）中：Zd，t 是產(chǎn)出變量，使用各地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值衡量農(nóng)業(yè)總產(chǎn)出；Md，t 是技術(shù)資源投入量，使用地區(qū)d的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力衡量；Kd，t 是資本資源投入量，使用地區(qū)d 的農(nóng)業(yè)資本存量衡量，由于缺乏各地區(qū)農(nóng)業(yè)資本存量的官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)，借鑒李谷成等［50］研究成果，采用永續(xù)盤存法測算各地區(qū)的農(nóng)業(yè)資本存量；Ld，t 是勞動資源投入量，使用地區(qū)d 的農(nóng)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量衡量。在此基礎(chǔ)上使用LSDV方法對各地區(qū)的要素資源產(chǎn)出彈性進(jìn)行估計，然后代入式（18） —式（23） 計算得出各地區(qū)的技術(shù)、資本以及勞動資源產(chǎn)出彈性。

3. 2. 4 控制變量

在參考Liu等［11］、匡遠(yuǎn)配等［46］研究基礎(chǔ)上，通過控制一系列其他變量，增加回歸模型的穩(wěn)健性。①農(nóng)村交通基礎(chǔ)設(shè)施水平（srr）：使用地區(qū)等外公路里程數(shù)與地區(qū)面積的比重衡量。②農(nóng)村人力資本水平（el）：使用地區(qū)農(nóng)村勞動力平均教育年限與地區(qū)農(nóng)村勞動力數(shù)量的比重衡量。③農(nóng)村信息化水平（it）：使用地區(qū)農(nóng)村移動電話年末用戶數(shù)量與地區(qū)農(nóng)村年末人口數(shù)量的比重衡量。④農(nóng)村居民收入水平（il）：使用地區(qū)農(nóng)村居民人均可支配收入與地區(qū)農(nóng)村居民總收入的比重衡量。⑤農(nóng)業(yè)受災(zāi)水平（gdr）：使用地區(qū)農(nóng)作物受災(zāi)面積與地區(qū)農(nóng)作物播種總面積的比重衡量。⑥地區(qū)對外開放程度（dou）：使用地區(qū)進(jìn)出口總額與地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量。⑦政府環(huán)境規(guī)制水平（er）：使用環(huán)保節(jié)能總支出與地區(qū)財政總預(yù)算的比重衡量。

3. 3 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

考慮到自2005年農(nóng)業(yè)部審議通過《農(nóng)村土地承包經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)管理辦法》以來，農(nóng)地流轉(zhuǎn)發(fā)展迅速，因此，將研究時間確定為2005—2022年，選取了30個省份共計540個研究樣本，研究未涉及西藏、香港、澳門和臺灣。有關(guān)量化評估農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的數(shù)據(jù)主要來自《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》以及中國碳排放交易網(wǎng)和全國污染源普查公報；有關(guān)農(nóng)地流轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù)主要來自《中國農(nóng)村經(jīng)營管理統(tǒng)計年報》和農(nóng)業(yè)農(nóng)村部官方網(wǎng)站；其他數(shù)據(jù)來源還包含國泰安數(shù)據(jù)庫、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。各變量樣本值的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。

4 實(shí)證結(jié)果分析

4. 1 農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的時空演變

使用非期望產(chǎn)出超效率SBM模型測算了不含碳匯效應(yīng)和含碳匯效應(yīng)兩種情形下的省域農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，研究結(jié)果如圖2所示。第一，忽視農(nóng)業(yè)碳匯效應(yīng)是中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率被低估的重要因素。含碳匯效應(yīng)的中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率整體高于無碳匯效應(yīng)的中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，如果僅考慮碳源效應(yīng)的中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，其均值被低估約0. 202。第二，中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率總體上呈現(xiàn)波動上升的趨勢。無論是含碳匯效應(yīng)的中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，還是無碳匯效應(yīng)的中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，兩者總體上均呈現(xiàn)波動上升的趨勢。因此，選擇含碳匯效應(yīng)的中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率作為研究樣本。

4. 2 農(nóng)地流轉(zhuǎn)生態(tài)效應(yīng)的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

通過構(gòu)建多維固定效應(yīng)模型，考察了農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的倒“U”形非線性影響，研究結(jié)果見表3。所有模型結(jié)果中農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平的一次項、二次項均達(dá)到顯著水平，表明農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響存在顯著的先增加后減小的倒“U”形非線性特征，驗(yàn)證了假設(shè)H1正確。根據(jù)列（3）計算，農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平與農(nóng)業(yè)生態(tài)效率之間存在最優(yōu)拐點(diǎn)為0. 548，這意味著當(dāng)農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平超過0. 548時，開始顯著降低農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。為了更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)貦z驗(yàn)兩者之間的倒“U”形關(guān)系，借鑒Lind 等［42］的3個步驟進(jìn)行論證：第一，二次項系數(shù)β2 均不為0且具有負(fù)向顯著性，符合研究假設(shè)；第二，模型中系數(shù)β1 和β2 分別帶入農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平的左端點(diǎn)斜率和右端點(diǎn)斜率，發(fā)現(xiàn)左端點(diǎn)斜率和右端點(diǎn)斜率均不為0且具有顯著性，符合倒“U”形特征；第三，系數(shù)β1 均不為0且具有正向顯著性，同時頂點(diǎn)橫坐標(biāo)（-β1 /2β2 ）均位于-0. 089～0. 783研究數(shù)據(jù)區(qū)間內(nèi)。導(dǎo)致這種非線性關(guān)系的主要原因?yàn)椋S著農(nóng)地流轉(zhuǎn)面積的不斷擴(kuò)大，農(nóng)地“被確權(quán)”“確空權(quán)”等問題逐漸顯現(xiàn)，導(dǎo)致土地經(jīng)營權(quán)規(guī)?；鬓D(zhuǎn)溢價，土地經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)速度趨緩，降低了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

4. 3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

4. 3. 1 內(nèi)生性檢驗(yàn)

由于上述基準(zhǔn)回歸過程中可能會面臨遺漏變量、雙向因果等內(nèi)生性問題，容易導(dǎo)致計量結(jié)果偏誤。所以在參考周京奎等［17］、Ali 等［23］的研究基礎(chǔ)上，使用1983年農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平（ln alta）及其平方項（ln alta2）作為合適的工具變量，借助工具變量法解決上述內(nèi)生性問題。農(nóng)地流轉(zhuǎn)工具變量具體使用“1983年各地區(qū)實(shí)施家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制戶數(shù)/1983年各地區(qū)農(nóng)村家庭總戶數(shù)”與“各地區(qū)家庭承包耕地流轉(zhuǎn)總面積/各地區(qū)家庭承包耕地總面積”的比值表征，研究結(jié)果見表4。表4內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果表明，通過了內(nèi)生性檢驗(yàn)的P 值、Kleibergen‐Paaprk rk LM統(tǒng)計量等假設(shè)檢驗(yàn)，說明該研究選擇的工具變量具有合理性和有效性。上述工具變量法估計下ln alta和ln alta2的系數(shù)在1%顯著水平下分別為2. 851和-4. 012，這意味著該研究在考慮內(nèi)生性問題后，農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響仍然存在顯著的先增加后減小的倒“U”形非線性特征，基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健。

4. 3. 2 更換估計方法

為避免忽略空間因素而造成的計量結(jié)果偏誤，通過構(gòu)建經(jīng)濟(jì)地理復(fù)合權(quán)重矩陣進(jìn)行空間效應(yīng)分析，研究結(jié)果見表3。在經(jīng)過空間相關(guān)性檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)、穩(wěn)健LM檢驗(yàn)、Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)后，最終選取多維固定空間杜賓模型進(jìn)行估計分析。研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平ln alt 直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的系數(shù)均在1%顯著水平下為正值，農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平的平方項ln alta2直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的系數(shù)分別在1%和5%顯著水平下為負(fù)值，這說明農(nóng)地流轉(zhuǎn)不僅對本地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率產(chǎn)生先增加后減小的非線性影響，還對鄰近地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率也產(chǎn)生先增加后減小的非線性影響，基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健。

4. 3. 3 調(diào)整研究時區(qū)

為進(jìn)一步驗(yàn)證農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的非線性影響估計結(jié)果的可靠性，從調(diào)整研究區(qū)間和調(diào)整樣本數(shù)量兩個方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。從調(diào)整研究區(qū)間來看，將研究區(qū)間由2005—2022年調(diào)整至2005—2019年重新進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，研究結(jié)果見表4， ln alt和ln alta2的系數(shù)仍分別為正值和負(fù)值，且均通過了1%顯著水平檢驗(yàn)，這表明農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率會產(chǎn)生先促進(jìn)后抑制的非線性影響。從調(diào)整樣本數(shù)量來看，將研究樣本進(jìn)行5%左右的縮尾處理，并重新進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，研究結(jié)果見表4，該研究模型的回歸系數(shù)、顯著性方向及水平均與基準(zhǔn)回歸結(jié)果沒有明顯差異。

以上4種穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果說明，農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響具有顯著的先增加后減小的倒“U”形非線性特征，研究假設(shè)H1成立。

4. 4 影響機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

4. 4. 1 技術(shù)資源錯配機(jī)制分析

技術(shù)資源錯配機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果見表5：①頂點(diǎn)變動檢驗(yàn)的P 值為0. 503，未能拒絕原假設(shè)，說明頂點(diǎn)沒有發(fā)生變化。②系數(shù)β4 具有顯著性且大于0。這意味著技術(shù)資源錯配程度的提高會弱化農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的非線性影響，導(dǎo)致倒“U”形曲線斜率變得更為平坦。綜上所述，在農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的倒“U”形非線性關(guān)系中，受到技術(shù)資源錯配變量的調(diào)節(jié)影響，并且其可以顯著改變倒“U”形曲線的曲率。這一研究結(jié)果驗(yàn)證了研究假設(shè)H2正確。其原因?yàn)樵谵r(nóng)地流轉(zhuǎn)初期，新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體通過引入更為先進(jìn)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，緩解了技術(shù)資源錯配程度，降低了農(nóng)業(yè)碳排放和減少了農(nóng)業(yè)面源污染，此時農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的非線性影響趨弱。但隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)面積規(guī)模的不斷增加，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過度依賴農(nóng)業(yè)化學(xué)投入品數(shù)量的增加，加劇了技術(shù)資源錯配程度，從而導(dǎo)致了土壤質(zhì)量下降等多種生態(tài)環(huán)境負(fù)面問題，降低了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

4. 4. 2 資本資源錯配機(jī)制分析

根據(jù)表5結(jié)果，同理得出在農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的倒“U”形非線性關(guān)系中，受到資本資源錯配變量的調(diào)節(jié)影響，并且其可以顯著改變倒“U”形曲線的曲率。這一研究結(jié)果證實(shí)了研究假設(shè)H4正確。其原因?yàn)樵谵r(nóng)地流轉(zhuǎn)政策實(shí)施的初期階段，其降低了農(nóng)地流轉(zhuǎn)的交易費(fèi)用，增加了土地資本投入，一定程度上改善了資本資源錯配程度，從而提高了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。但隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)政策的不斷深入，盡管農(nóng)地流轉(zhuǎn)在短時間內(nèi)促進(jìn)了農(nóng)業(yè)投入資本集聚，增加了土地資本投入，但同時也帶來了農(nóng)業(yè)資本過度增密以及農(nóng)業(yè)資本過度深化的風(fēng)險，加劇了資本資源錯配程度，從而造成了單一化種植，引起生態(tài)系統(tǒng)平衡失調(diào)，降低了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

4. 4. 3 勞動資源錯配機(jī)制分析

勞動資源錯配機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果見表5：①頂點(diǎn)變動檢驗(yàn)的P 值為0. 003，拒絕原假設(shè)，這說明頂點(diǎn)發(fā)生了顯著變化。②（ β1 β4 - β2 β3） lt; 0且具有顯著性，說明隨著勞動資源錯配程度的不斷增加，頂點(diǎn)向左發(fā)生了移動。③系數(shù)β4 具有顯著性且小于0，這意味著提高勞動資源錯配程度反而會強(qiáng)化農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的非線性效應(yīng)，導(dǎo)致倒“U”形曲線斜率變得更為陡峭。由此可見，在農(nóng)地流轉(zhuǎn)生態(tài)效應(yīng)的倒“U”形非線性關(guān)系中，受到勞動資源錯配變量的調(diào)節(jié)影響，并且其可以顯著改變倒“U”形曲線的頂點(diǎn)和曲率。該結(jié)論證實(shí)研究假設(shè)H3正確。其原因?yàn)樵谵r(nóng)地流轉(zhuǎn)面積擴(kuò)張初期，農(nóng)業(yè)勞動力能夠進(jìn)行農(nóng)田精細(xì)化管理和作業(yè)，改善了耕地板結(jié)鹽漬化、土壤沙化以及耕地污染，提升了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。然而，隨著農(nóng)地流轉(zhuǎn)面積的不斷擴(kuò)張，在農(nóng)業(yè)勞動力工作時間和精力一定的條件下，其會疏于田間管理，從而容易引起土地過度耕作、水源過度利用等問題，降低了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

4. 5 異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果

4. 5. 1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)優(yōu)勢異質(zhì)性分析

在不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)優(yōu)勢情形下，本研究將研究區(qū)域劃分為糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)和糧食主銷區(qū)3組并進(jìn)行分組回歸，研究結(jié)果見表6列（1） —列（3）。研究發(fā)現(xiàn)，糧食主產(chǎn)區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)的農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響存在顯著的先增加后減小的倒“U”形非線性特征，而糧食主銷區(qū)卻沒有產(chǎn)生影響。這可能是因?yàn)榧Z食主產(chǎn)區(qū)和糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)包括山東省、河南省、遼寧省等23個省級行政區(qū)，其較為平坦的地形條件、充足的耕地資源以及優(yōu)質(zhì)的勞動力資源有助于農(nóng)業(yè)規(guī)?；?jīng)營，促進(jìn)各地區(qū)有序開展農(nóng)地流轉(zhuǎn)工作，從而能夠更有效地提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。但糧食主銷區(qū)包括北京市、上海市、海南省等7個省級行政區(qū)，由于其耕地面積較小、地形較為崎嶇，從而不利于發(fā)揮農(nóng)地流轉(zhuǎn)的生態(tài)效應(yīng)。

4. 5. 2 農(nóng)村金融排斥異質(zhì)性分析

為了研究在不同農(nóng)村金融排斥水平下農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的差異性影響，借鑒Kempson 等［51］的指標(biāo)選取方法，從農(nóng)村地理排斥、農(nóng)村條件排斥、農(nóng)村評估排斥等方面構(gòu)建了農(nóng)村金融排斥指標(biāo)，并以中位數(shù)劃分為高、低兩組，研究結(jié)果見表6列（4） —列（5）。研究發(fā)現(xiàn)，在低農(nóng)村金融排斥水平下農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響存在顯著的先增加后減小的倒“U”形非線性關(guān)系，而在高農(nóng)村金融排斥水平下卻沒有產(chǎn)生影響。這可能是由于當(dāng)?shù)貐^(qū)農(nóng)村金融排斥處于較高水平時，不利于新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體增加農(nóng)業(yè)資本投入，抑制了新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體由小規(guī)模經(jīng)營向大規(guī)模擴(kuò)張，降低了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。當(dāng)?shù)貐^(qū)農(nóng)村金融排斥處于較低水平時，新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體在農(nóng)地流轉(zhuǎn)工作中面臨的金融約束較小，有利于其借助農(nóng)業(yè)信貸、農(nóng)業(yè)保險等金融服務(wù)，盤活農(nóng)村土地資源和增加農(nóng)業(yè)資本投資，從而促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升。

4. 5. 3 政府支持力度異質(zhì)性分析

為了檢驗(yàn)在政府不同支持力度情形下，農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的差異性影響，使用地方財政農(nóng)業(yè)支出與地區(qū)財政總收入的比重作為衡量指標(biāo)［11，46］，并進(jìn)一步以中位數(shù)將政府支持力度劃分為強(qiáng)、弱兩組，研究結(jié)果見表6列（6） —列（7）。研究發(fā)現(xiàn)，在政府的不同力度支持下農(nóng)地流轉(zhuǎn)水平對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響均存在顯著的先增加后減小的倒“U”形非線性特征，但農(nóng)地流轉(zhuǎn)的生態(tài)效應(yīng)在強(qiáng)政府支持力度下更為顯著。這可能是由于地方政府支持力度越強(qiáng)，農(nóng)地流轉(zhuǎn)政策與相關(guān)配套政策的實(shí)施保障性越高，農(nóng)業(yè)生態(tài)效率提升效果越好。同時，隨著地方政府支持力度增強(qiáng)，地區(qū)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施完善程度越高，有利于形成地區(qū)“集聚效應(yīng)”和“虹吸效應(yīng)”，降低農(nóng)業(yè)碳排放和減少農(nóng)業(yè)面源污染，提高農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。

5 研究結(jié)論與政策啟示

盡管在過去的幾十年間，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境得到顯著改善，但農(nóng)業(yè)水體污染、農(nóng)田大氣污染等多種生態(tài)環(huán)境問題依然困擾著中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。探究農(nóng)地流轉(zhuǎn)這一中國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域重大變革的生態(tài)效應(yīng)，有助于為中國農(nóng)業(yè)發(fā)展全面綠色轉(zhuǎn)型提供理論支撐和決策參考。因此，本研究以要素資源錯配視角下的“技術(shù)-資本-勞動”理論分析框架為基礎(chǔ)，定量分析農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效應(yīng)的影響，并通過異質(zhì)性分析和機(jī)制分析等方面從不同視角開展系統(tǒng)化的量化評估。主要研究結(jié)論如下：①無論是含碳匯效應(yīng)的中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，還是無碳匯效應(yīng)的中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率，總體上均呈現(xiàn)波動上升的趨勢且前者整體高于后者。而忽視農(nóng)業(yè)碳匯效應(yīng)是中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率被低估的重要因素。如果僅考慮農(nóng)業(yè)碳源效應(yīng)，中國農(nóng)業(yè)生態(tài)效率均值被低估約0. 202。②農(nóng)地流轉(zhuǎn)對農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的影響存在顯著的先增加后減小的倒“U”形非線性特征，這意味著農(nóng)地流轉(zhuǎn)的生態(tài)效應(yīng)在前期表現(xiàn)為“生態(tài)福利”效應(yīng)，后期表現(xiàn)為“生態(tài)負(fù)擔(dān)”效應(yīng)，進(jìn)而驗(yàn)證了土地適度規(guī)模經(jīng)營的正確性。此外，農(nóng)地流轉(zhuǎn)還對本地區(qū)以及鄰近地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)效率具有先增加后減小的非線性影響。③技術(shù)、資本以及勞動資源錯配程度在農(nóng)地流轉(zhuǎn)影響農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的倒“U”形非線性關(guān)系中發(fā)揮著重要的調(diào)節(jié)作用。進(jìn)一步來看，技術(shù)資源錯配、資本資源錯配會影響倒“U”形關(guān)系的曲率，隨著技術(shù)資源錯配、資本資源錯配程度的不斷降低，倒“U”形關(guān)系變?nèi)?；而勞動資源錯配會同時影響倒“U”形關(guān)系的頂點(diǎn)和曲率，當(dāng)勞動資源錯配程度提高時，倒“U”形關(guān)系變強(qiáng)，并且頂點(diǎn)會向左移動。④糧食主產(chǎn)區(qū)、糧食產(chǎn)銷平衡區(qū)、低農(nóng)村金融排斥水平、強(qiáng)和弱政府支持力度下農(nóng)地流轉(zhuǎn)的生態(tài)效應(yīng)均存在顯著的先增加后減小的倒“U”形非線性特征。但糧食主銷區(qū)、高農(nóng)村金融排斥水平下農(nóng)地流轉(zhuǎn)的生態(tài)效應(yīng)卻沒有產(chǎn)生顯著影響。

根據(jù)以上研究結(jié)論，提出如下對策：①加快推動農(nóng)業(yè)農(nóng)村減排固碳工作。一方面，各級政府依據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部和國家發(fā)展改革委聯(lián)合印發(fā)的《農(nóng)業(yè)農(nóng)村減排固碳實(shí)施方案》，通過推廣增施有機(jī)肥、秸稈科學(xué)還田、實(shí)施保護(hù)性耕作等方式，增強(qiáng)農(nóng)田土壤固碳能力。另一方面，借助云計算、大數(shù)據(jù)等數(shù)字技術(shù)，政府通過制定并實(shí)施碳匯生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貼、碳匯交易稅收優(yōu)惠等農(nóng)業(yè)碳匯激勵政策，引導(dǎo)和鼓勵企業(yè)、新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體以及農(nóng)戶積極參與農(nóng)業(yè)碳匯建設(shè)。②有序推進(jìn)農(nóng)地適度規(guī)模經(jīng)營?；谧匀毁Y源稟賦、氣候脆弱程度等方面，建立農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模的動態(tài)監(jiān)測與評估機(jī)制，定期對流轉(zhuǎn)土地的利用情況進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。對于因農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模過大而導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境破壞的地區(qū)，應(yīng)采取限制農(nóng)地流轉(zhuǎn)、增加生態(tài)保護(hù)投入等措施；對于因農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模過小而難以發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)的地區(qū)，則采取創(chuàng)新農(nóng)地流轉(zhuǎn)經(jīng)營模式、延長農(nóng)地流轉(zhuǎn)期限等舉措。共同實(shí)現(xiàn)農(nóng)地流轉(zhuǎn)規(guī)模與生態(tài)環(huán)境保護(hù)的動態(tài)平衡。③強(qiáng)化綠色技術(shù)、社會資本以及高素質(zhì)勞動力的降碳減污作用。在農(nóng)地流轉(zhuǎn)政策實(shí)施過程中，針對不同規(guī)模的流轉(zhuǎn)土地，扎實(shí)打造智能、綠色的農(nóng)機(jī)具應(yīng)用技術(shù)。鼓勵社會資本注入土地治理補(bǔ)充農(nóng)地領(lǐng)域，在開展農(nóng)地污染防治的過程中擴(kuò)大農(nóng)地流轉(zhuǎn)面積，切實(shí)守牢耕地保護(hù)紅線。依據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)節(jié)點(diǎn)，建立縣、鄉(xiāng)、村三級一體的農(nóng)民教育培訓(xùn)工作機(jī)制，通過合理設(shè)置技術(shù)培訓(xùn)時長，強(qiáng)化培訓(xùn)時技術(shù)指導(dǎo)、培訓(xùn)后技術(shù)跟蹤服務(wù)的方式，加快培育高素質(zhì)勞動力。④因地制宜引導(dǎo)農(nóng)地流轉(zhuǎn)生態(tài)化發(fā)展。對于糧食主銷區(qū)而言，依托不同類型糧食作物生長周期和生態(tài)特性的差異，合理安排糧食作物的輪作和套種，既可以提高土地利用效率，又可以提高土壤固碳能力，從而提升農(nóng)業(yè)生態(tài)效率。對于高農(nóng)村金融排斥水平的地區(qū)，通過農(nóng)業(yè)生態(tài)項目資金支持、農(nóng)業(yè)綠色金融貸款利息減免、提供綠色農(nóng)業(yè)二次補(bǔ)貼等措施，為農(nóng)戶參與農(nóng)地流轉(zhuǎn)提供必要的資金支持，助力農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護(hù)建設(shè)。