低碳视角下城镇化与农业生态效率的门槛效应

张 贇

(陕西师范大学 西北历史环境与经济社会发展研究院, 陕西 西安 710119)

一、 前言

传统农业即使用传统生产要素且长期处于低效率均衡的农业。在工业与农业、城市与乡村的二元经济背景下，农业回报率偏低、农业劳动力报酬偏低、农村劳动力逆淘汰、自然资源紧张、涉农项目投入资金不足，农产品结构不合理等问题不容忽视。为保证农民持续增产增收，进一步缩小城乡差距，实现乡村振兴迫切需要农业现代化建设。《农业发展的国际分析》 一书中速水佑次郎和弗农-拉坦的“诱导技术变革”理论提出使用现代生产要素对传统稀缺资源进行替代的重要性[1]。舒尔茨在《改造传统农业》中也提到现代农业的关键在于改变农业经济增长源泉，使用现代生产要素不断提高农业经济增长质量和投资收益，打破农业资源配置的低效均衡[2]。城镇化伴随工业化产生，期间产业及人口的集聚改变了人们的消费结构和消费水平，拉动农业供给侧改革，促进农产品多样化过程中伴随非农部门扩张产业结构发生变迁，进一步扩大和丰富了对涉农产品及服务的市场需求，以上种种拉动了农业技术进步。现代化涉农生产要素如现代农机、高质量化肥农药、降解薄膜、节水灌溉器械、优良作物品种等持续迭代并投入农业生产，技术水平得到提升，现有技术利用率提高，农业生产前沿面得以向前推进。但近年来人口城镇化和土地城镇化不断加快，关键农业生产要素如人力、耕地等愈发稀缺。一些地区出现屡屡触碰耕地红线，务农人员老龄化、女性化、文化水平偏低等问题。在短期涉农技术水平得不到较大提升且稀缺资源难以获得的情况下，农民为提高对现有稀缺性资源的利用率以维持生产，会加快并加大对其他现代生产要素的使用，致使面源污染源增多、污染面扩大，碳排放量增高等环境问题日益严重，这一结果有悖于我国生态农业建设及可持续农业发展规划。如何在城镇化进程中进一步加强农业可持续发展、提高农业生态效率，发展绿色低碳农业成为亟待解决的问题。

二、 研究思路及研究意义

本文利用2006-2015年西部各省区(西藏除外)农业生产及城镇化相关数据，根据基于农业生产作业碳排放这一非期望产出的SBM-DEA模型和基于Hansen门槛回归思想的门槛回归模型，研究城镇化中人口城镇化、土地城镇化与低碳视角下农业生态效率的非线性关系，这对西部地区推进农业现代化、打造生态农业，促进城镇化同低碳农业的协调发展具有实际意义。

三、 国内外研究概况

国内学者在对城镇化与农业经济，现代化进程等的相互关系以及农业效率的影响因子等重要农业问题上进行过许多探索。赵丽平等利用DEA对基于非期望产出(污染排放物)的粮食环境技术效率效率进行测算并经计量研究发现：2002-2013期间城镇化水平与其显著负相关，人力资本存量显著正相关且系数偏低[3]。郝爱民根据中国2005—2013相关数据经门槛回归发现农业生产性服务业水平对地区城镇化的影响存在双重门槛[4]。谢杰使用1980年至2009年中国31个省(市、自治区)农业机械化水平、农业产出、工业化率等变量研究工业化、城镇化对农业现代化进程的门槛效应，发现工业化存在单一门槛，城镇化存在双重门槛，且二者跃过一定门槛后均有益农业现代化[5]。刘琼等人对城镇化的深入研究发现人口城镇化跟土地城镇化由于投入要素的阶段性使得两者之间存在阶段性协调，提出政府应合理调整土地城镇化对人口城镇化的追赶[6]。陈鸣等人对中国1997-2013年31个省级区域的面板数据做门槛回归发现农业科技投入对其生产效率的作用受农地规模的门槛影响[7]。基于中国14年省级面板，姚增福等人以要素积累为门槛，研究农村人力资本水平对农业生产环境效率的影响中发现：要素积累呈现双门槛区间效应[8]。王艾敏采用2000-2012 年除西藏外的中国年度数据，结果显示信息化水平、资本投入、时间等三个要素均存在双重门槛效应，且信息化不存在生产率悖论[9]。李世宏基于超效率DEA对中国各地区1995-2014年的农业效率率进行了横纵对比，在对农业效率、工业化与城市化GMM回归时发现传统城市化受制于城乡二元经济,不能抵消传统工业化对农业效率的负面作用[10]。宋元梁等人基于中西部六个农业大省相关数据，利用SFA得到农业技术效率，经协整和脉冲分析发现短期技术效率与城镇化二者相互阻碍，但长期中具有正向交互作用[11]。石慧等人研究发现工业化和城市化进程显著影响生产率水平，由于劳动力跨区流动等的阶段性影响，人力资本因素不同时期作用不同[12]。陈志峰等人指出城镇化带动农业产业结构优化、促进农业多样化发展，为农业现代化提供投资来源[13]。应瑞瑶等参考清单分析法计算发现1998-2009年中国绿色农业效率总体缓慢上升，但水平偏低[14]。庞家幸用SBM模型研究了中国农业绿色效率和空间分布特征[15]。

四、 模型建立及变量说明

(一) 基于非期望产出的SBM-DEA模型

1. 模型设定

SBM-DEA由Tone提出，建立在Cooper等人提出的DEA分析基础上，可对包含农业投入产出及非期望产出在内的决策单元(DMU)的效率、冗余及目标改进量进行测算和评价。较传统DEA模型如BCC，CCR需从产出或投入某单一角度出发解释效率而言，SBM具有非角度非径向优点，可从产出及投入综合进行效率评价，且模型中引入松弛量(S)，对DMU提出了松弛改进。由于各区域农业规模不一，模型设定为规模报酬可变，对原始SBM模型加入非期望产出(碳排放量)得到模型1：

模型1基于碳排放的SBM-DEA模型

模型s-、s0、sb分别对应投入、产出及非期望产出的松弛值，λ表示权重。农业生态效率用ρ表示，值为1表示决策单元完全有效率；0到1之间说明效率受损，存在冗余。0代表output即正常产出，本文用各省区农林牧渔实际总产值代表；b代表bad output即非期望产出，这里用基于各类投入碳排放系数计算得到的农业生产碳排放量作为体系内的非期望产出。

2. 变量选取及数据来源

(1) 投入变量：第一产业从业人数(万人)，农用机械总动力(万千瓦)，农用化肥折纯使用量(万吨)，农作物播种面积(千公顷)，农用塑料薄膜使用量(吨)，农药使用量(吨)，有效灌溉面积(千公顷)。

(2) 期望产出变量：农林牧渔总产值(亿元)

(3) 非期望产出变量：参考文献中姚增福等人的做法[8]，考虑数据可得性，选用化肥、农药、农用塑料薄膜及灌溉产出的碳排放总量作为非期望产出。其中化肥，农药，薄膜，灌溉各自的碳排放系数分别为：0.8956kg/kg，4.9341kg/kg，5.18kg/kg，20.476kg/hm2。以上数据来源于2006-2015年《中国农村统计年鉴》、《中国统计年鉴》，西部各省区统计年鉴。

(二) 门槛模型

1. 变量选取

(1) 被解释变量：选取基于碳排放的农业生态效率值(score)作为被解释变量。

(2) 控制变量：选取农村固定资产投资额(lnfixed_asset)、农业经济地位(agr_stat)、种植结构(plant_stru)、受灾比重(nature)、城乡收入差距(grap )作为控制变量。

(3) 门槛变量及门槛依赖变量：为研究两类城镇化水平对其自身及相互之间的门槛效应，分以下四种情况进行设定：

I. 人口城镇化对农业生态效率影响的土地城镇化门槛效应：

以人口城镇化水平(lnurban_people)为门槛依赖变量，土地城镇化水平(urban_land)为门槛变量。

II. 土地城镇化对农业生态效率影响的人口城镇化门槛效应：

以土地城镇化水平(urban_land)为门槛依赖变量，人口城镇化水平(lnurban_people)为门槛变量。

III. 人口城镇化本身对农业生态效率影响的门槛效应：

以人口城镇化水平(lnurban_people)为门槛依赖变量，同时作为门槛变量。

IV. 土地城镇化本身对农业生态效率影响的门槛效应：

以土地城镇化水平(urban_land)为门槛依赖变量，同时作为门槛变量。

参考Hansen(1999)，设置单一门槛模型I～IV，见模型2：

模型2单一门槛模型I～IV

scoreit=μit+λxit+β1lnurban_peopleit·I(urban_landit≤γ)+

β2lnurban_peopleit·I(urban_landit>γ)+εit

scoreit=μit+λxit+β1urban_landit·I(lnurban_peopleit≤γ)+

β2urban_landit·I(lnurban_peopleit>γ)+εit

scoreit=μit+λxit+β1lnurban_peopleit·I(lnurban_landit≤γ)+

β2lnurban_peopleit·I(lnurban_peopleit>γ)+εit

scoreit=μit+λxit+β1urban_landit·I(urban_landit≤γ)+

β2urban_landit·I(urban_landit>γ)+εit

模型2公式x中代表控制变量，ε代表随机扰动项。i表示各省区，t表示年份。γ待测门槛值，I(·)为定性函数。若检测存在多个门槛值，则采用多重门槛模型，例如：若情况I中检验土地城镇化水平的门槛效应时发现存在两个门槛值，则设定如下双重门槛模型，模型3参数含义同上：

模型3双重门槛模型

scoreit=μit+λxit+β1lnurban_peopleit·I(urban_landit≤γ1)+

β2lnurban_peopleit·I(γ1γ2)+εit

2. 变量解释及数据来源

(1)被解释变量：低碳视角下的农业生态效率值score，基于非期望产出的SBM-DEA模型，通过DEA solver pro5.0 软件测算得到

(2)控制变量：根据经济学和农业生产的相关原理选取如下控制变量：

I. 农业固定资产投资水平(lnfixed_asset)：农村对于农用机械、水利灌溉系统、面源污染处理设备等固定资产的投资直接影响到当地农业现代化水平、单位亩产及农业生产中的污染物排放，进而影响农业生态效率。选用农村固定资产投资额fixed_asset，取自然对数。

II. 农业经济地位(agr_stat)：产业的经济地位侧面反映其现代化程度及投资收益率高低，农业对当地地区产值贡献率越高，说明农业在地区产业结构的比重越大，经济地位越高。高贡献率的农业能调动农民改进生产经营和社会对涉农项目投资的积极性，选用第一产业增加值对GDP的贡献率衡量。

III. 种植结构(plant_stru)：粮食作物播种与经济作物播种面积的比例决定当地农产品结构，不同比例对当地农产品市场需求的满足程度不一，进而创造不同的经济价值。此外，作物种类不同，所使用的现代生产要素种类及比重不同，对应的农业面源污染及碳排放也存在差异，本文选用两者面积之比衡量。

IV. 受灾程度(nature)：洪涝、旱灾、台风，冰雹等恶劣天气会对农业生产环境造成破坏，引起产出的非正常波动，选用受灾面积与农作物播种面积之比衡量。

V. 城乡收入差距(grap )：城乡收入差距是二元经济下的顽固问题，收入差距刺激农村居民对城市居民消费水平的向往及消费结构上的模仿，短期内技术水平提高的限制促使农民化肥农药等要素使用以期提高自身农业收入，此举影响农业增长质量，阻碍生态文明建设。以上数据来源于《中国农村统计年鉴》西部各省区2006-2015相关指标数据。

(3) 门槛变量及门槛依赖变量

I. 人口城镇化水平(lnurban_people)：人口城镇化是城镇化进程的表现之一，劳动人口尤其是农村高质量，年轻化劳动力的城镇迁移，引起农村务农人口老龄化、低质化；但同时人口城镇化过程吸收了部分农业冗余人口，对农业效率水平有一定促进。选用城镇人口与地区人口之比的百分数表示,为缩小门槛变量与其依赖变量之间的尺度差异，使数据更加平稳，对其取对数。

II. 土地城镇化水平(urban_land)：土地城镇化过程中居民用地、工业用地、公用设施、道路网线，市政绿化等抢占农村耕地，引起农用地资源紧缺，对规模化生产及农业技术的规模化运用产生影响。同时，一定程度的土地城镇化又会促使农民利用现代生产要素提高农地质量，以获取稳定甚至高倍产出。考虑数据资料完整及统计口径的一致，本文用2006-2015年西部各省区城市建成区(平方公里)和建制镇建成区面积(平方公里)之和与当地土地总面积之比的百分数表示，数据来源于《中国城市建设统计年鉴》和《中国城乡建设统计年鉴》，其中土地总面积数据来源于《中国区域经济统计年鉴》。

五、 实证结果分析

(一)西部各省区农业生态效率结果分析

非期望产出SBM-DEA经DEA SOLVER PRO5 的测算，得到西部11个省区基于低碳视角的农业生态效率值(见表1)

表1中为西部11省(区)2006-2015年农业生态效率。内蒙生态效率一直处于上升，2010年后增幅明显且连续五年保持高水平，其中2011、2012、2015年达到完全有效，可见内蒙在农业现代化和低碳生态农业的协调发展上取得较好平衡；贵州效率值总体上升但涨幅不明显，最高仅0.595760，一直处于中等水平；宁夏波动明显，在2014年后才实现生态效率的较大幅度增长，在15年跻入西部中高水平行列；新疆在08年前后效率值先升后降，2013-2015年时趋于稳定，13年达到完全有效；重庆整体稳步上升，2013年后也进入西部高水平行列；云南处于缓慢爬坡状态，增幅不明显；青海、广西、四川多年达到完全生态有效；陕西2014年前小幅波动总体稳定在中高水平，2014年进入高水平区间；甘肃总体波动很小且水平最低，与该地区多戈壁，石山等不利于农业生产的土地环境有关。

表1历年西部省区农业生态效率变动

此外，表1中计算了西部11省(区)2006-2015年平均农业生态效率，参考相关效率评价文献做法，将效率水平分为低、中、中高、高四档，分别对应效率区间0-0.4、0.4-0.6、0.6-0.8，0.8-1.0。新疆、广西、青海、四川的农业生态效率处于高水平区间，分别为0.801533、0.977422、0.989935、0.907869；内蒙、重庆、陕西处于中高水平区间，其中内蒙值最高，生态效率达到0.794504；贵州、宁夏、云南农业生态效率处于中等水平，甘肃在11省(区)中效率最低，仅0.307541。

(二)门槛检验结果

使用stata14官方门槛回归命令“Xthreg”，采用bootstrap(BS)进行300次反复抽样，得到门槛值个数及真实性的检验结果。

1. 人口城镇化对农业生态效率影响的土地城镇化门槛效应检验

表2 土地城镇化对人口城镇化的门槛效应检验

注：***、**、*分别表示在1%，5%，10%水平上显著.

表3 门槛估计值及置信区间

图1 似然比函数图

图2 似然比函数图

变量系数P值lnfixed_assset 0.3786149∗∗∗0.000 agr_stat 0.0324738∗∗∗0.000 plant_stru 0.03123570.934 nature 0.00109360.115 lnurban_people(lnurban_land≤0.1740)-0.6109109∗∗0.047 (0.17401.0973)-0.48620560.119

四种门槛模型检验结果均显示不存在三重门槛。表2中显示当土地城镇化作为门槛变量，人口城镇化作为门槛依赖变量时，土地城镇化存在双重门槛值，在10%水平上显著。似然比函数图1、图2及表3的结果显示：第一门槛值为0.1740%，第二门槛值为1.0973%，似然比函数图1、图2显示通过LR门槛真实性检验。在此基础上进行双重门槛面板回归，表4回归显示当土地城镇化水平低于第一门槛值0.1740%时，人口城镇化对生态效率影响为-0.6109109，在5%水平上显著，说明此时人口城镇化带来的农村高质量劳动力外流，务农人员老龄化低质化等问题可能促使农民为保证收益，增加对化肥农药等要素使用，在缺乏配套面源污染处理方案及设施时，会阻碍农业生态效率进步。当跃过第二门槛值1.0973%时，人口城镇化与其负相关，但不显著，说明有其他因素在抵消人口城镇化的负面作用，土地城镇化的持续推进使得土地资源越发紧张，单靠化肥农药等易获得的生产要素已难以大幅提高生产，唯有提高技术水平及对现有技术的利用率。当门槛值处于两者之间时，相比于第一门槛时，负相关系数减弱为-0.5420674，在10%水平上显著。

控制变量里固定资产与生态效率正向相关，系数0.3786149，在1%水平显著(见表4)，说明固定资产投资提高当地农业现代化水平，提高农业质量，有利生态农业发展。农业经济地位的影响显著，系数0.0324738，农业经济地位提升有益于提高农民科学生产积极性，拉动产业投资，促进生态农业发展。种植结构变化对效率影响不显著，说明研究区域内可能存在种植结构主动影响并改变农物市场需求，因此对农业效率的影响不显著。受灾比重的影响不显著，说明区域内对自然灾害的防治措施完备，灾害对农业生产的扰动容易褥平。

2. 土地城镇化自身对农业生态效率影响的门槛效应检验

表5土地城镇化自身影响农业生态效率时的门槛效应

表6 门槛估计值及置信区间

表5，6中显示当土地城镇化同时作为门槛变量及门槛依赖变量，即研究其自身对农业生态效率影响的门槛效应时，在5%水平上显著，存在双重门槛。第一道门槛值为0.0587%，第二道门槛值为0.1740%。图3和4的似然比检验结果显示通过真实性检验。

图3 似然比函数图

图4 似然比函数图

表7门槛面板模型回归结果

变量系数P值lnfixed_assset 0.1599567∗∗∗0.000 agr_stat 0.0258623∗∗∗0.001 plant_stru -0.7042858∗0.076 nature 0.00051180.479 lnurban_land(lnurban_land≤0.0587)-6.219662∗∗∗0.000 (0.05870.1740)0.00735520.758

表7双重门槛面板回归发现，当土地城镇化低于第一门槛，随着土地城镇化推进过程中市政用地、绿化用地、居民用地等非农用地对农业用地的挤占，土地这一生产要素日益短缺，农业技术的规模化运用受到阻碍，短期技术水平不大幅上涨情况下，农民只能减产或通过增加化肥农药的使用量来扩大产出维持经营，但不管是哪种情况，最终都会损失农业生态效率，此阶段系数为-6.219662，具有显著负相关性。当处于第一门槛和第二门槛之间，土地城镇化已进行至一定阶段，虽然对农业用地的挤占仍在继续，但随着政府对耕地红线的设定及各类农地保护政策、惠农政策，扶农政策的实施，加上高效农机及优良品种的投入使用，土地城镇过程对农业生产及其生态效率的负面作用有所缓解，系数为-2.041024，当跃过第二门槛值时，系数影响不显著。

3. 土地城镇化对农业生态效率影响的人口城镇化门槛效应检验

表8 土地城镇化对效率影响时的人口城镇化门槛效应

表8中，当土地城镇化为门槛依赖变量，人口城镇化作为门槛变量时，检验结果显示在研究土地城镇化对效率的影响时，不存在人口城镇化的门槛效应。

4. 人口城镇化本身对农业生态效率影响的门槛效应检验

表9 人口城镇化自身门槛效应

表9中P值为0.2067，拒绝不了不存在门槛值的原假设，人口城镇化自身对农业生态效率不具有门槛效应。

5. 基于门槛值的西部各省区分组描述

(1)土地城镇化在人口城镇化对农业生态效率影响中的门槛效应

表10 基于土地城镇化对人口城镇化门槛效应门槛值的西部区域分组

根据土地城镇化的两门槛值将2006-2015年西部11省区分为三个水平区间。如表10，在土地城镇化对生态效率影响的自身门槛效应中，大部分西部地区位于中等区间，其中内蒙在2011年跃进到至中等区间，宁夏2013年跃进至高等门槛位区间。参考前文门槛回归结果，土地城镇化背景下，人口城镇化对农业生态效率的负面影响有所减弱，但减幅并不明显，在土地城镇化逐渐造成的耕地资源压力之下，政府开始制定耕地保护及惠农政策，农民也通过使用高效率农机及其他现代生产要素来部分替代劳动力要素，但随人口城镇化推进，产业结构改变及非农部门发展，对农村劳动力的持续吸收使得农村务农人口质量及数量水平仍处于下降趋势，势头放缓但情况并未发生反转。

(2)土地城镇化自身对农业生态效率影响中的门槛效应

表11 基于土地城镇化自身门槛效应门槛值的西部区域分组

如表11，根据土地城镇化对自身的门槛值将西部11省区分为三个水平区间：研究期间，绝大部分西部区域已经进入高门槛区间，内蒙在2011年跃入高门槛位。青海总体一直处于低门槛位，新疆始终处于中等门槛区间水平。随着土地城镇化推进中政府各项惠农扶农政策落地，先进农用机械及农田运营方法的逐步投入使用，土地城镇化对农业生态效率的负面影响逐渐减弱。

六、 政策建议

(一) 城镇化进程中，建立并加强城镇对乡村的涉农技术辐射

城镇化过程中随人口城镇化和土地城镇化的不断推进，城镇的产业结构变迁，非农部门扩张，对农村劳动力的持续吸收迫切需要城镇方面提高对周边乡村的涉农技术研发和推广，加快涉农技术落地转化。如推进新型杂交粮食品种培育、农膜新分子材料研发、专项农业实验室建设。政府应组织人员加强对周边农村居民的农业技术知识培训及成果检验，帮助农民实现懂科学、用技术、会经营。进一步建立和培养现代农田及新型农民，加强城镇化对农业生产技术的帮扶。

(二) 控制农业生产自身污染物的排放与周边城镇的污染迁移

政府应在惠农扶农政策的执行和低碳生态农业观念的落地上实行两手抓，且都要抓好。对使用新型低能耗农业机械、有机肥料、可降解农膜、节水灌溉设备等低碳农业生产要素降低农业生产碳排放及其他面源污染物的农民给予税收优惠、子女小初教育补贴、生产要素补贴等政策，调动农民提高农业生态效率的积极性；城镇污染方面，应加强环境法律法规，严格控制工业污染排放及污染产业的乡村迁移，保护农地质量，推进生态农业建设。

(三) 发挥政府资金引流作用，扩大涉农生态环保工程及农业技术项目的融资渠道

发挥带头作用，合理使用城镇化过程创造的地区财富，开展对生态农业有关的项目招标工作，拓宽新型生产技术及农业环保项目的融资渠道和融资额。对招标的项目及竞标的企业单位认真审查，合理估计项目收益及周期，并在项目周期内严格监督，确保生态农业、现代农田、新型农业生产经营的扎实推进，提高农业生态效率，实现质量兴农。