环境规制、农业技术创新与农业碳排放

张金鑫， 王红玲

(湖北大学 商学院， 湖北 武汉 430062)

中国在改革开放之后，农业生产取得了巨大成就，以世界7%的耕地养活了世界近20%的人口。但是这一成就的背后是依靠资源的投入与消耗，导致了严重的环境问题。中国单位耕地面积化肥施用量和农药施用量分别从1993年的331.43千克公顷、8.883千克公顷增长至2017年的434.4千克公顷、12.27千克公顷，年均增长率分别为1.13%、1.36%(1)笔者根据《中国农村统计年鉴》和中经网相关统计数据计算获得。。中国单位耕地面积化肥施用量长期高于225 千克公顷的国际上限标准，单位耕地面积化肥施用量是发达国家的3-5倍，但是利用率却不到发达国家的一半(2)王善高、田旭等：《中国农业化肥施用量增长原因分解及其削减潜力分析》，《 生态经济》2019年第3期。。高投入、低效率的农业发展方式使得中国成为了世界农业碳排放量最大的国家。

温室气体排放过量而造成的气候变暖问题已经成为全球关注的焦点。各国都在积极采取措施来减少温室气体排放。对于中国来说，减少温室气体排放，不仅需要减少工业和能源消费的碳排放，更需要改变目前农业粗放型的发展方式，减少化肥、农药等农业资源的投入，以减少农业碳排放。幸运的是，中国政府已经开始采取积极的措施。在2015年，中国农业部正式启动“减肥减药”行动，严格控制化肥、农药施用量的增长，以减少农业造成的环境污染和农业碳排放。但是，中国是一个人口大国，对于各类农作物的需求数量巨大。如果不能保证国内基本农作物的生产供给，将会对中国经济社会的稳定产生不利的影响，甚至威胁到国家安全。所以对于中国来说，保证必要的农作物不减产是一个不可逾越的红线。在减少化肥、农药等农业资源投入达到控制农业环境污染和农业碳减排的同时必须要保证农业产出的不减少，这无疑是一个两难的选择。一方面，中国的农业发展主要是依靠资源的投入，尤其是化肥和农药的投入使得中国农业的产出持续增加，有力保障了中国的粮食安全；另一方面，化肥、农药等农业资源的增加必然会导致农业碳排放的增加。所以，中国必须要找到一种既能减少农业碳排放，又能保障粮食安全的方式，才能从根本上抑制农业碳排放，建设生态文明，实现中华民族的永续发展。

技术创新是破解这个两难问题的关键。一方面，技术创新是经济增长的持续动力(3)申萌、万海远等：《从“投资拉动”到“创新驱动”：经济增长方式转变的内生动力和转型冲击》，《统计研究》2019年第3期。，可以提高粮食产量，保障粮食安全。农业技术创新可以创造新知识，改变现有的生产方式，实现节约资源和农业产出增加的双赢(4)Christine Greenhalgh，“Science，Technology，Innovation and IP in India：New Directionsand Prospects”，Economic Change and Restructuring，Vol.49，No.2，2016.。农药和化肥就是典型的农业技术创新，中国通过使用农药和化肥实现了农业产出的持续增加。另一方面，尽管技术创新与碳排放之间的关系尚未形成定论，但是很多学者的研究都表明，技术创新可以减少工业和能源碳排放。例如Zhang 等的研究证明了中国大多数的技术创新可以减少能源消费的碳排放(5)Yue-Jun Zhang，Yu-Lu Peng，Chao-Qun Ma，Bo Shen，“Can Environmental Innovation Facilitate Carbon Emissions Reduction?Evidence from China”，Energy Policy，Vol.100，2017.；Samargandi则以沙特阿拉伯为例，分析了包括在燃烧汽油，固体和液体燃料期间产生的二氧化碳排放量与经济增长、技术创新之间的关系，最终研究表明生产过程中的重大技术进步将在不损害经济增长的情况下减少能源消费二氧化碳排放(6)Nahla Samargandi，“Sector Value Addition，Technology and CO2 Emissions in Saudi Arabia”，Renewable and Sustainable Energy Reviews，Vol.78，2017.。但较为遗憾的是目前学界关于农业技术创新对农业碳排放影响的研究较少。

农业技术创新对于农业碳排放的影响较为复杂。一方面环境规制作为最为常用的控制环境污染的手段在控制农业碳排放中被经常使用，但环境规制对于农业技术创新与农业碳排放关系的影响还有待验证。另一方面，农业技术创新与农业碳排放之间可能存在反向因果的关系，导致农业技术创新与农业碳排放之间存在内生性，使得它们之间的关系较为复杂。因此，本文采用中国31个省(市)2004—2017年农业碳排放、农业技术创新、环境管制的数据，借鉴方杰等学者对于调节效应的检验方法，构建相应的回归模型来分析农业技术创新对农业碳排放的影响及环境管制在农业技术创新对农业碳排放影响中的调节效应，为农业碳排放减排提供一定的参考。

本文可能的贡献主要在于以下几点：(1)目前学界主要是研究技术创新对于工业和能源碳排放的影响，且结论并不统一，关于农业技术创新对农业碳排放影响的研究则相对较少。本文从理论和实证的角度分析农业技术创新对于农业碳排放的影响，有助于发现农业技术创新对于农业碳排放影响所蕴含的不同于技术创新对于工业和能源碳排放影响的独特规律；(2)针对于农业技术创新的统计数据缺乏，不同于目前多数学者采取数据包络分析和随机前沿分析的方法来测算农业全要素生产效率或技术效率等来表示农业技术创新，本文利用中国知网的专利数据库，查询农业领域专利申请量作为农业技术创新的代理变量，使得对于农业技术创新的测算更加直观和准确；(3)目前鲜有学者研究环境规制在技术创新对农业碳排放影响的调节作用。本文从理论和实证角度分析了环境规制在农业技术创新对农业碳排放影响中的调节效应，其研究结果揭示了环境规制在农业技术创新对于农业碳排放影响中存在调节效应，这对于准确认识农业技术创新对于农业碳排放影响的规律具有重要意义。

一、理论分析与研究假设

技术创新是经济增长的重要动力，也是应对日益严峻的环境问题的重要方法。各国政府已经意识到了碳排放极速增加所带来的全球性气候变暖危机，并积极采用技术创新的方式来提高生产效率，降低碳排放。

(一)农业技术创新与农业碳排放

在技术创新与碳排放的研究上，多数学者研究的是技术创新与工业及能源消费碳排放之间的关系，且结论并不统一。一些学者的研究结果显示技术创新有助于减少工业及能源消费碳排放。Ding等运用IPAT和STIRPAT研究框架对意大利95个省的技术创新与二氧化碳排放量和排放效率进行了研究，结果显示技术创新虽然可以显著提高环境生产率，但在促进环境保护方面尚未发挥重要作用(7)Ding WN，Gilli M，Mazzanti M，Nicolli F，“Green inventions and Greenhouse Gas Emission Dynamics：A Close Examination of Provincial Italian Data”，Environmental Economics and Policy Studies， Vol.18，No.2，2016.。Li等使用2004—2016年中国30个省的数据构建了空间面板STRIPAT-Durbin模型，实证分析结果显示高科技产业对碳排放具有空间溢出效应。因此，政府应该通过技术进步来增加高科技产业的比重，并通过推广清洁生产技术来发展资源节约型、环境友好型的第三产业，从而发展低碳经济(8)Li Li，Hong Xuefei，Peng Ke，“A Spatial Panel Analysis of Carbon Emissions，Economic Growth and High-technology Industry in China”，Structural Change & Economic Dynamics，Vol.49，2019.。卢娜等运用中国30个省份2004—2013年的面板数据，构建动态空间杜宾模型，对突破性低碳技术创新与碳排放之间的关系进行实证分析，结果表明突破性低碳技术创新对碳排放有显著的负向影响(9)卢娜、王为东等：《突破性低碳技术创新与碳排放：直接影响与空间溢出》，《中国人口·资源与环境》2019年第5期。。而另一些学者的研究则表明技术创新引起工业及能源消费碳排放的增加。邵帅等对中国能源消费的回弹效应进行了理论分析与实证测算，结果显示中国改革开放后能源回弹效应较高，因此技术进步可能会促进能源消费，导致碳排放增加(10)邵帅、杨莉莉等：《能源回弹效应的理论模型与中国经验》，《经济研究》2013年第2期。。金培振等运用中国工业35个细分行业面板数据研究了技术进步对二氧化碳排放的影响，结果显示工业领域技术进步在总体上会导致二氧化碳排放的增加(11)金培振、张亚斌等：《技术进步在二氧化碳减排中的双刃效应——基于中国工业35个行业的经验证据》，《科学学研究》2014年第5期。。龚利等运用长三角地区3个省(市)的面板数据分析了技术进步与碳排放的关系，结果显示技术进步对碳排放具有显著的正向影响(12)龚利、屠红洲等：《基于STIRPAT模型的能源消费碳排放的影响因素研究——以长三角地区为例》，《工业技术经济》2018第8期。。Awaworyi Churchill等研究了自19世纪以来七国集团(G7)研发(R&D)强度对二氧化碳排放的影响，结果发现研发强度对二氧化碳排放的影响随时间而变化，在一定时期内，研发强度会促进二氧化碳排放(13)Awaworyi Churchill Sefa，Inekwe John，Smyth Russell，Zhang Xibin，“R & D Intensity and Carbon Emissions in the G7：1870-2014”，Energy Economics，Vol.80，2019.。

本文认为农业技术创新是可以减少农业碳排放的。农业生产过程与其他生产过程一样，最基本的要素是劳动者、劳动对象和劳动资料。农业生产的劳动者指的是农民，农业技术创新可以通过教育、溢出等手段来提高农民的技术素养，使得他们在生产中更加有效率，减少因为生产效率低下而带来的碳排放。劳动对象在政治学上指的是劳动中采掘和加工的东西，更为抽象地是指劳动者把自己的劳动加在其上的一些物质资料，在农业生产中劳动对象包括土壤、农作物等。农业技术创新可以通过改变农业生产中劳动对象的“特征”或“属性”，甚至是创造新的劳动对象来减少农业碳排放，例如农业专家通过研发抗病虫害的农作物可以减少农药的使用，这就可以显著地减少农业碳排放。劳动资料指的是用以影响和改变劳动对象的一切物质资料，在农业生产中化肥、农药、农业薄膜、农业机械等是典型的劳动资料。农业技术创新可以通过创造新的劳动资料来减少农业碳排放，例如化肥在农业碳排放中占到的比重较高，而通过研发新的化肥类型使得农作物对于化肥的利用率更高，减少化肥的绝对使用量，自然就抑制了农业碳排放。综上所述，农业技术创新可以显著减少农业碳排放。

据此，本文提出假设1：农业技术创新可以显著减少农业碳排放。

(二)环境规制在农业技术创新对农业碳排放影响中的调节作用

环境规制指的是为了保护环境，在政府主导下，直接或间接干预企业的行为，以防范和控制环境污染。环境规制的研究最早可以追溯到英国著名的经济学家庇古，他提议通过征税来控制企业的排污行为(14)李莉鸿、王燕等：《“庇古税”理论与煤炭企业生态补偿行为分析》，《国土与自然资源研究》2019年第1期。。而后环境规制成为了各国政府积极应对环境污染的一个重要手段。Guo和Chen的研究就指出中国设计的一系列环境规制政策在减少工业部门的二氧化碳排放中发挥着重要作用(15)Guo Wenbo，Chen Yan，“Assessing the Efficiency of China’s Environmental Regulation on Carbon Emissions based on Tapio Decoupling Models and GMM Models”，Energy Reports，Vol.4，2018.。Chen等为了研究政府环境规制对二氧化碳排放的影响，使用面板平滑过渡回归的方法，结果发现，环境规制对二氧化碳排放具有明显的非线性影响(16)Xia Chen，Yin E Chen，Chun-Ping Chang，“The Effects of Environmental Regulation and Industrial Structure on Carbon Dioxide Emission：A Non-linear Investigation”，Environmental Science and Pollution Research，Vol.26，No.29，2019.。Wang等认为对环境规制和二氧化碳排放非线性关系的探索有利于对中国环境法规政策效果和区域差异研究的进一步深入。他们的研究发现，环境法规对二氧化碳排放具有阈值影响，东部、中部和西部地区之间存在显著差异(17)Wang Yanan，Zuo Yihui，Li Wei，Kang Yanqing，Chen Wei，Zhao Minjuan，Chen Haibin，“Does Environmental regulation Affect CO2 Emissions?Analysis Based on Threshold Effect Model”，Clean Technologies & Environmental Policy，Vol.21，No.3，2019.。Zhang等利用中国30个省级行政区域(不包括西藏，香港，澳门和台湾)的面板数据，对环境规制与碳排放的关系进行了实证分析，结果发现环境监管与碳排放之间存在显著的倒U型关系。随着环境规制的改善，环境规制在减少碳排放量和强度方面的积极作用更加明显(18)Wei Zhang，Guoxiang Li，Md Kamal Uddin，Shucen Guo，“Environmental regulation，Foreign investment behavior，and carbon emissions for 30 provinces in China”，Journal of Cleaner Production，Vol.248，2020.。Chen等研究了环境规制对钢铁行业二氧化碳排放的影响。结果发现，在钢铁行业中，环境规制与二氧化碳排放之间存在明显的倒U型关系。并且，环境规制对钢铁二氧化碳排放的影响存在区域异质性。东部地区的结果与全国的回归结果一致，而中部地区的上升趋势和西部地区的下降趋势共同构成了整个样本呈倒U型的基础(19)Ya Chen，Xiaoli Fan，Qian Zhou，“An Inverted-U Impact of Environmental Regulations on Carbon Emissions in China’s Iron and Steel Industry：Mechanisms of Synergy and Innovation Effects”，Sustainability，Vol.12，No.3，2020.。

随着对环境规制研究的深入，学者们发现环境规制可能对技术创新有重要的影响。Porter和Linde提出了“波特假说”，认为科学合理的环境规制能够显著促进技术创新，并实现企业竞争力增加与减少环境污染的双赢(20)Michael E.Porter，Claas van der Linde，“Toward a New Conception of the Environment-Competitiveness Relationship”，Journal of Economic Perspectives，Vol.9，No.4，1995.。“波特假说”的提出使得人们对于环境规制、技术创新以及环境污染之间关系的认识更加科学。并且由于学者们的研究显示出环境规制对于环境污染存在倒U型的影响关系，因此可以推断出不同环境规制水平下，技术创新对于碳排放的影响是不一样的，即环境规制在技术创新对碳排放的影响中存在调节效应。比较遗憾的是，目前鲜有学者对于环境规制在技术创新对碳排放影响中的调节效应进行研究，但是已经有学者注意到环境规制在环境质量影响中的调节作用，例如张倩倩通过对工业行业面板数据进行分析发现，不同环境规制水平下FDI对于环境质量的影响效应是不同的，即在不同环境规制水平下FDI对于环境质量的影响大小和方向是不一样的，环境规制在FDI对于环境质量的影响中存在明显的调节效应(21)张倩倩：《环境规制下FDI对环境质量的影响——基于污染密集型行业分类的门槛效应研究》，《河南大学学报》(社会科学版)2020年第3期。。

本文认为在不同的环境规制水平下，农业技术创新对农业碳排放的影响可能是不一样的。这是因为：(1)对于农业企业而言，在环境规制水平较高的地区，由于各种惩罚措施的压力以及激励措施的吸引，减少农业碳排放的意愿较为强烈，农业企业会减少一部分扩大生产的资金进行研发，也愿意采用新的技术来提高农业生产的清洁性以达到减少环境污染，符合政府环境规制要求的目的；在环境规制水平较低的地区，农业企业更愿意把资金投入到扩大生产之中，因为扩大生产的利润足以抵消环境规制带来的成本，使得农业企业技术创新的意愿和应用技术创新去减少农业碳排放的意愿都较低。(2)对于农户而言，环境规制更多是对农户进行补贴，惩罚性的措施较少。在环境规制水平较高的地区，对农户使用新技术进行农业生产以减少碳排放的补贴比较高。相反，在环境规制水平较低的地区，这个补贴则较低或者是没有。因此在补贴的激励下，环境规制水平较高地区的农户更愿意使用新技术来进行农业生产，而环境规制水平较低地区的农户意愿则较小。综上所述，环境规制在农业技术创新对农业碳排放之间的影响中起到调节作用，环境规制水平越高，农业技术创新的农业减排效应就越大。

据此，本文提出假设2：环境规制水平越高，农业技术创新对农业碳排放的减排效应越大。

二、研究设计

(一)变量测度

1.农业碳排放。本文以狭义的农业——种植业为研究对象，对于种植业农业碳排放的测算，大多数学者采用的主流方法是联合国政府间气候变化专门委员会《2006年国家温室气体清单指南》推荐的方法：通过计算农业生产中农业物资的投入所引起的碳排放(22)胡婉玲、张金鑫等：《中国农业碳排放特征及影响因素研究》，《统计与决策》2020年第5期。。具体方法如式(1)。

E=∑Ei=∑Ti*δi

(1)

式(1)中，E为农业碳排放总量，Ei为各类农业物资(也称之为碳源，下同)排放量，Ti表示的是第i类碳源的量，δi表示的是第i类碳源的排放系数，具体的排放系数如表1所示。

(表1)农业碳排放碳源排放系数

2.农业技术创新。在现有的研究中，学者们对于技术创新的测度多是采用以下三类方法：利用技术创新的投入来衡量技术创新，包括经费、人员投入等(23)唐未兵、傅元海等：《技术创新、技术引进与经济增长方式转变》，《经济研究》2014年第7期。；利用技术创新的产出来衡量技术创新，包括专利、论文等(24)Ding WN，Gilli M，Mazzanti M，Nicolli F，“Green Inventions and Greenhouse Gas Emission Dynamics：A Close Examination of Provincial Italian Data”.；其他指标，包括直接用技术创新产出与投入比计算，或间接利用数据包络分析、随机前沿分析等方法计算的指标(25)任海军、赵景碧：《技术创新、结构调整对能源消费的影响——基于碳排放分组的PVAR实证分析》，《软科学》2018年第7期。。在本文的研究中，是以中国31个省(市)为研究对象，其农业R&D经费投入和人员数量，在目前的相关统计年鉴及其他统计数据库中还无法查询到。而利用数据包络分析、随机前沿分析等方法计算的指标来表示农业技术创新也存在一定的问题，例如数据可能不直观，无法进行纵向间的比较等。因此，本文采用农业(农林牧渔业)三类专利总和来衡量农业技术创新，数据可以获取，并且涵义明确，标记为AT。

3.环境规制。环境规制是一个政策变量，一般难以衡量，本文借鉴胡中应和胡浩(26)胡中应、胡浩：《产业集聚对我国农业碳排放的影响》，《山东社会科学》2016年第6期。、李钢和李颖(27)李钢、李颖：《环境规制强度测度理论与实证进展》，《经济管理》2012年第12期。的做法，用环境污染治理投资总额来衡量环境规制，标记为ER。

4.其他控制变量。本文选取农业产业结构及农业GDP作为控制变量，其中农业产业结构定义为种植业GDP与农牧渔林业GDP的比值，农业GDP以农牧渔林业GDP来表示。农业产业结构代表一个地区农业发展特征，而农业GDP则代表一个地区农业的规模。在模型中对这两个变量予以控制可以使得分析结果更加科学、合理。农业产业结构标记为AS，农业GDP标记为GDP。

(二)数据来源及处理

本文的各类农业物资的投入、环境规制、农业人口和农业GDP的数据主要来源于《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、各个省(市)的统计年鉴及中经网，而农业技术创新数据通过查询中国知网专利数据库中农业的三类专利数量来获得。对于种植业GDP、农业GDP、环境污染治理投资总额以1997年为基期和31个省(市)种植业GDP、农业GDP和GDP平减指数进行平减，获得可以比较的数据。最终，本文获得了中国31个省(市)2004—2017年农业碳排放、环境规制、农业产业结构和农业GDP数据，并将31个省(市)划分为东部、中部和西部地区(具体见下表2)，以便于分析农业技术创新对农业碳排放的影响及环境规制在农业技术创新对农业碳排放影响中的调节效应是否存在地区差异。

(表2)中国31个省(市)划分东部、中部和西部的结果

(三)回归模型的构建

根据上文的理论分析与研究假设，借鉴方杰等(28)方杰、温忠麟等：《基于多元回归的调节效应分析》，《心理科学》2015年第3期。对调节效应的检验方法构建以下的检验模型来检验农业技术创新对农业碳排放的影响及环境规制在其中的调节作用：

Eit=α+β1*+β2*ASit+β3GDPit+εit

(2)

Eit=α+β1*+β2*ASit+β3GDPit+β4*ERit+β5*ATit*ERit+εit

(3)

其中，模型(2)是为了检验农业技术创新对农业碳排放的影响，模型(3)检验的是环境规制在农业技术创新对农业碳排放的影响中是否起到调节作用。但是模型(3)由于存在农业技术创新与环境规制的交互项，可能存在共线性的问题而导致模型回归的结果出现偏差，因此对模型(3)中交互项进行中心化处理，以便于减少共线性，具体见模型(4)。

(4)

根据方杰等的研究，对于调节效应的检验，可以通过检验交互项系数的显著性来实现。在本研究中通过检验模型(4)中心化交互项的系数是否显著，来验证环境规制在农业技术创新对于农业碳排放影响中调节效应的存在与否。

(四)内生性问题的处理

农业技术创新与农业碳排放之间可能存在反向因果关系，即较高水平的农业碳排放会“倒逼”企业进行农业技术创新。由于内生性问题的存在使得模型(2)和模型(4)OLS估计结果会存在偏误，为此本文采用系统GMM方法来对模型(2)和模型(4)进行估计，以解决内生性问题。与不允许使用内部生成工具变量的静态和普通最小二乘(OLS)方法相比，Aluko和Ajayi认为GMM方法为与内生性相关的挑战提供了解决方案，是一种有效解决内生性问题的方法(29)Aluko O.A.，Ajayi M.A.，“Determinants of Banking Sector Development：Evidence from Sub-Saharan African Countries”，Borsa Istanbul Review，Vol.18，No.2，2018.。系统GMM方法可以减少并最小化有限样本偏差。同样，Hansen(30)Lars Peter Hansen，“Large Sample Properties of Generalized Method of Moments Estimators”，Econometrica，Vol.50，No.4，1982.和Chamberlain(31)Gary Chamberlain，“Asymptotic Efficiency in Estimation with Conditional Moment Restrictions”，Journal of Econometrics，Vol.34，No.3，1987.证实，GMM两步法是一个有效的方法。因此，本文采用系统GMM两步法来对模型(2)和模型(4)进行估计，以解决内生性问题，提高估计结果的有效性。

三、研究结果

(一)2004—2017年中国碳排放测算结果及分析

根据公式(1)可以测算出中国2004—2017年农业基于6大碳源的碳排放量、总的碳排放量。根据测算的结果可以计算出2004—2017年中国农业基于6大碳源的碳排放量平均值，总的碳排放量的平均值及平均增长率，结果见表3和图1。从表3和图1可以发现：

首先，从31个省(市)农业碳排放的平均值可以看出，山东、河南、河北、江苏、安徽、湖北、广东、黑龙江、四川、湖南是中国2004—2017年间农业碳排放量平均值最高的10个省，而这10个省基本上都是中国的农业大省，说明农业碳排放与农业经济规模存在直接的关系。从农业碳排放的碳源来看，31个省(市)化肥造成的碳排放对农业碳排放的贡献最大，说明中国需要提高农业生产的技术水平，通过使用有机肥、水肥一体化和测土配方等方法来提高化肥使用效率，减少化肥使用量，达到控制农业碳排放的目的。

其次，从农业碳排放的平均增长率来看，31个省(市)在2004—2017年间平均增长率为负的有广东、北京、海南、上海、天津、青海、河北、吉林和山东，共9个省(市)，其中东部省(市)有7个，中部和西部省(市)各有1个(吉林和青海)，这说明在2004—2017年间农业碳排放得到抑制的省(市)大部分在东部。剩余的22个省(市)在2004—2017年间农业碳排放平均增长率都为正，且在增长率最大的10个省是新疆、内蒙古、西藏、云南、甘肃、黑龙江、陕西、宁夏、贵州、河南，其中西部省有7个，中部省有3个(内蒙古、黑龙江和河南)，东部省则没有，这说明西部地区在2004—2017年间农业碳排放的增长较为迅速，而东部地区农业碳排放的增长趋势得到了一定的遏制。

(表3)2004—2017年中国农业碳排放的平均值及平均增长率

(图1) 中国2004—2017年31个省(市)农业平均碳排放量及平均增长率

(二)农业技术创新对农业碳排放影响的回归分析

本文首先对模型(2)中涉及到的变量进行LLC和ADF单位根检验，结果发现这些变量的原序列是非平稳的，但是对它们进行一阶差分之后，发现都是平稳的，因此可以进行协整检验。随后采用Kao检验对模型(2)所涉及的变量分别进行协整检验，结果发现均显著拒绝原假设，说明模型(2)所涉及的变量是存在协整关系的，因此可以进行系统GMM两步法的回归分析。

表4分别展示了全国及东部、中部和西部地区样本关于模型(2)的系统GMM估计结果。从表3的数据可以看出，AR(2)检验的P值和具变量过度识别的Sargan检验的P值均大于10%，说明本文建立的模型是规范有效的。从全国的回归分析结果来看，农业技术创新对于农业碳排放的回归系数为-0.0037，且在1%的显著性水平上显著，说明农业技术创新对于农业碳排放有显著的负向影响。而控制变量的均为正，且在1%的显著性水平上显著，说明农业产业结构和农业GDP对农业碳排放有显著的正向影响。从3个地区的回归结果来看，无论是东部、中部还是西部，农业技术创新对于农业碳排放的影响系数均为负数，且在1%的显著性水平上显著，说明在地区层面上农业技术创新对于农业碳排放也具有显著的负向影响。但是从回归系数的大小来看，东部地区农业技术创新对于农业碳排放减排效应稍微大于西部地区，而中部地区农业技术创新碳减排效应则明显小于东部和西部地区。由此可以看出，农业技术创新对于农业碳排放的减排效应存在一定的地区差异。控制变量的回归结果则显示，东部、中部和西部的农业产业结构对于农业碳排放没有显著性影响，而东部、西部地区的农业GDP对于农业碳排放有显著性影响，但中部地区农业GDP对于农业碳排放没有显著性影响。综合全国和3个地区的回归分析结果，可以发现假设1得到了支持，即农业技术创新对于农业碳排放具有显著负向影响。农业技术创新可以通过农业生产过程中劳动者、劳动对象和劳动资料发挥效用，提高劳动生产效率，减少能源以及农业物资的消耗，从而减少农业碳排放。农业技术创新可以有效抑制农业碳排放对于中国来说是一个重要的利好信息，作为农业碳排放大国，中国可以通过强有力的农业技术创新来减少农业碳排放，实现农业的可持续发展。

(表4)农业技术创新对农业碳排放影响的回归结果

(三)环境规制在农业技术创新对农业碳排放影响的调节效应分析

在回归之间，和上一节中面板数据的平稳性检验一样，采取同样的步骤对模型(4)数据的平稳性进行检验，结果发现模型(4)的各个变量是协整的。

表5报告了全国及东部、中部和西部地区样本关于模型(4)的系统GMM估计结果，是对环境规制在农业技术创新对于农业碳排放影响中调节效应进行检验。从表4的数据可以看出，AR(2)检验的P值和Sargan检验的P值均大于10%，表明分析模型是规范有效的。从全国层面的回归分析结果来看，农业技术创新与环境规制交互项的回归系数为-0.0014，且在1%的显著性水平上显著，说明环境规制在农业技术创新对农业碳排放的影响中存在显著的调节效应。从地区层面的回归结果来看，中部和西部地区农业技术创新与环境规制交互项回归系数不显著，说明在中部和西部地区，环境规制在农业技术创新对农业碳排放的影响中不存在调节效应，而在东部地区，农业技术创新和环境规制交互项的回归系数为-0.0024，且在1%的显著性水平上显著，说明东部环境规制在农业技术创新对农业碳排放的影响中存在显著的调节效应。

(表5)环境规制在农业技术创新对农业碳排放影响的调节效应回归结果

根据表5可以总结出全国及东部、中部和西部环境规制在农业技术创新对于农业碳排放影响中调节效应的检验结果以及农业技术创新对于农业碳排放的边际贡献，具体如表6所示。从表6的数据可以看出，假设2得到了部分支持。从全国层面来看，农业技术创新对于农业碳排放的影响受到环境规制的调节作用，但分地区检验中，假设2只在东部地区得到了证实。在全国层面以及东部地区，农业技术创新对于农业碳排放的边际贡献是环境规制的函数，且因为农业技术创新对于农业碳排放的影响系数和环境规制与农业技术创新交互项对于农业碳排放的影响系数均显著为负值，所以环境规制水平越高，农业技术创新对农业碳减排效应越大。这可能是因为环境规制对于农业企业和农户具有“绿色激励”，在较高的环境规制压力下，农业企业进行技术创新和应用各种新技术的意愿更加强烈，由此提升农业生产效率，减少了农业物资的消耗，从而遏制农业碳排放的增加。在中部和西部地区环境规制在农业技术创新对于农业碳排放的影响中不存在显著的调节效应，这可能是因为中部和西部地区经济相对于东部地区落后，在发展经济的压力下，这两个地区对于环境保护相对不重视，环境规制水平相对较低，因此环境规制在农业技术创新对农业碳排放影响中的调节效应没有有效发挥。

(表6)环境规制在农业技术创新对农业碳排放影响的调节效应检验结果总结

四、结论与建议

本文利用中国31个省(市)2004—2017年农业碳排放、农业技术创新、环境规制、农业产业结构和农业GDP的数据，运用系统GMM方法研究了农业技术创新对农业碳排放的影响以及环境规制在农业技术创新对农业碳排放的影响中的调节效应，得出以下结论：第一，从全国层面来看，农业技术创新对于农业碳排放有显著的负向影响，且环境规制在农业技术创新对农业碳排放影响中存在显著的调节效应，即环境规制水平越高，农业技术创新对于农业碳排放的减排效应越强；第二，从地区层面来看，东部、中部和西部地区农业技术创新对农业碳排放均有显著的负向影响，且在东部地区环境规制在农业技术创新对农业碳排放的影响中存在显著的调节效应，而在中部和西部地区调节效应不显著。根据研究结论，本文提出如下政策建议：

第一，加大政府资金投入，提升农业技术创新能力。从研究结果发现，农业技术创新对于农业碳排放有显著的减排作用，这表明农业技术创新可以通过提高农业劳动者的技术素养，改善农作物、土壤以及农业物资等技术指标，使得农业生产中效率更高，对物资的消耗更少，从而减少了农业碳排放。因此，政府应该设立农业技术创新专项资金，尤其是对于涉及到低碳型的技术创新予以大力的资金支持，通过制定科学合理的农业技术创新规划，以及农业技术创新项目、资金补贴以及人才奖励等形式激励农业技术创新，提高农业技术创新的效率，以达到增强农业技术创新水平，有力遏制农业碳排放的目的。

第二，加强宣传，树立农户低碳农业意识。中国农业的一个重要主体是农户，农户的低碳行为对于农业碳排放有着重要的影响。中国农户的文化水平相对不高，农业生产技术水平较差，不重视对于环境的保护。要通过强有力的宣传措施，提升农户的环保意识，让他们可以有意识地减少各种农业碳排放。例如，各级政府要组织农业技术人员下乡为农户进行生态培训，传授他们施肥、施药的技巧，提高农户使用化肥、农药的技术水平，扭转中国农业化肥和农药使用效率低的不利局面，减少化肥、农药的使用量，从而控制农业碳排放的增长。

第三，科学制定环境规制政策，提高环境规制水平。从本文实证分析结果来看，环境规制水平越高，农业技术创新的减排效应就越大。因此，政府要充分意识到环境规制在抑制农业碳排放中的有效作用。首先，中国各级政府要重视农业的碳排放问题，一直以来中国政府较为重视工业和能源碳排放，对于农业碳排放则较为忽视。从现实情况来看，农业碳排放在中国碳排放总量中占的比例达到了17%(32)李波、张俊飚等：《中国农业碳排放时空特征及影响因素分解》，《中国人口·资源与环境》2011年第8期。，具有较大的减排空间。其次，目前中国关于农业碳排放相关法律法规相对不完善，各级政府应该结合地区的发展实际，逐步完善法律法规，并最终建立起一个相对完善的农业碳排放法律法规体系以控制农业碳排放。最后，中央政府应该在地方政府考核中明确农业碳排放的标准，要提出明确的农业碳排放减排绩效考核任务，通过政府“政绩考核”来激励地方政府主动进行农业碳减排。

第四，推广农业节能环保技术，加大新能源农业机械和低碳型化肥、农用薄膜等使用力度。农业机械、化肥和农用薄膜是基本的农业生产要素，提高这些基本生产要素的技术水平，从源头上控制农业碳排放的增加是中国进行农业碳减排的有效方式。首先，政府要推广农业机械节能技术，对能耗高、污染大的农业机械要制定强制性的退出时间规划表，并对农户、农业企业购买节能型农业机械、新能源农业机械给予相应的补助。其次，政府也要强化低碳型化肥、薄膜的使用力度，通过价格补贴，有效的宣传引导，激励农户主动使用低碳型化肥、薄膜等农业生产资料，切实减少农业生产中碳源的消耗。最后，政府可以优化化肥、薄膜等生产标准，将低碳型农业生产资料纳入优先支持的序列，在审批、税收和金融贷款等方面予以支持。

第五，因地制宜地制定农业碳减排政策。从本文的研究来看，尽管东部、中部和西部地区农业技术创新对农业碳排放都具有显著负向影响，但是减排效应的大小存在差异，而环境规制在农业技术创新对农业碳排放影响中调节效应则只在东部地区存在，在中部和西部地区则没有检验出来。可见，由于东部地区经济较为发达，人们的环保意识也较为强烈，可以通过制定严格的环保政策来进一步扩大农业碳减排效应。对于中部和西部地区，则需要突出对于农业技术创新的引导，强化政府在农业碳减排中的主导作用，加大农业技术创新主体和农户应用新技术的补贴力度，实现农业发展、农民增收和农业碳减排的“三赢”。