低碳农业对农民收入影响的实证研究

方敏

摘 要：全球变暖日趋严峻，随之而来的是人民生活也面临更多重的挑战，低碳经济被世界各国放置到经济发展模式的主要位置，低碳农业顺势而生。本文基于中国2009-2017年的相关数据，实证分析了低碳农业相关因素对农民收入的影响，发现农业机械总动力和农村年用电量虽然都不属于低碳农业变量，但在影响农村居民收入水平提高的众多因素中却发挥着重要作用，发展低碳农业必须高效、环保地利用这两个因素。最后，根据实际情况提出有效发展低碳农业以促进农民收入增长的相关措施。

关键词：低碳农业;农民收入;碳排放

中圖分类号：F2 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.08.013

0 引言

近年来，全球气候变暖这一重大环境问题已然成为社会焦点，全球变暖的恶化会对人类生存与社会经济持续发展带来严峻挑战，甚至构成严重威胁。因此，世界各国的经济发展模式都开始陆续向低碳型经济模式转变，希望借助低碳经济发展模式的优势来减轻本国的碳排放压力。在低碳经济模式这个大背景下，低碳农业已然成为现代化农业发展的大势所趋。根据联合国政府间气候变化专业委员会的评估报告，农业碳排放在我国温室气体众多来源中排名第二。而我国是一个传统的农业大国，农业生产中的碳排放更是不可小觑。据统计，农业碳排放已占我国温室气体排放总量的17%，并以年均5%的速度在增长。因此，由传统型农业发展道路向低碳型农业发展道路转变是低碳经济时代农业发展的必然，是减少温室气体排放的重要举措，是将乡村振兴战略落到实处的重要表现，是促进农民收入增长的重要途径，是改善我国农业生态环境恶化局面的有利之举，是增强我国农业产业国际竞争力的有利支柱。

早期学术界主要侧重于对低碳农业发展的基本含义、改进措施、必要性、可行性和限制性因素的分析;近期学术界对低碳农业的研究主要偏向于定量研究方面，从低碳农业的发展现状、发展水平、经济指标体系构建等方面进行研究，而在低碳农业对农村经济发展水平影响方面的研究尚少。因此，本文选取了2009-2017年的相关数据作为主要依据，通过建立计量模型用Stata 13软件和Excel对数据进行分析，试图得出低碳农业发展过程中主要因素对农民收入水平的影响，进而就如何改进低碳农业发展模式，农民收入水平，最终促进我国农村经济发展，加快城镇化建设步伐提出可行性建议。

1 文献综述

我国学者早期主要围绕理论方面展开对低碳农业发展的研究，主要包括对其基本含义、改进措施、必要性、可行性和限制性因素等方面的研究。如孙培立（2019）的《关于低碳农业经济的认识与研究》，黄亚玲等（2013）的《对低碳农业的总体认知》主要从基本内涵方向进行相关研究;仇荣山（2018）的《低碳经济背景下农业经济发展方式转变研究》，吴昊等（2016）的《当代农村低碳农业发展道路现状与发展思路》从低碳农业经济的发展现状和改进措施进行研究;石爱芬（2019）的《低碳经济时代转变农业经济必要性及发展方式探究》，何蒲明（2011）的《我国发展低碳农业的必要性、前景与对策分析》，薛艳霞（2017）的《研究低碳经济时代转变农业经济发展方式》等研究了我国低碳农业发展的可行性、必要性，并对相关限制性因素进行了分析。

当前阶段，学者研究的重心逐渐向定量研究方向倾斜，主要针对低碳农业的发展水平及现状、存在的问题、经济指标体系构建等方面。如孙景超（2016）的《低碳经济环境下农业经济发展模式研究》，胡滨（2016）的《经济新常态下的低碳农业发展模式探讨》等从发展模式方面进行研究;张颂心（2018）的《浙江省低碳农业经济评价指标体系构建及评价》、邓悦等（2017）的《低碳农业技术梳理与体系构建》、张莉侠等（2014）的《低碳农业评价指标体系构建初探》等从指标体系构建方面进行研究;梁青青（2018）的《资源、环境与经济约束下的我国低碳农业发展水平评价模型构建及应用》、王娜（2018）的《河南省低碳农业发展水平及其评价》等从发展水平评价方面进行研究。本文在总结已有研究成果的基础上选取低碳农业发展相关影响因素进行实证研究来探讨低碳农业对农民收入水平的影响。

2 模型构建、指标选取与数据说明

2.1 模型构建

为了实证分析我国低碳农业中主要因素对农民收入水平的影响，本文选取了2009-2017年的时间序列数据，包含了2009-2017年农业机械总动力、农用化肥施用折纯量、粮食作物播种面积、有效灌溉面积、农林牧渔业总产值、农林牧渔业增加值、粮食产量等。

模型回归形式如下：

其中Yit代表各省各年的农村居民收入水平，Xit代表了各种影响因素，随机误差项μit反映的是模型中某些可能被忽略的因素，β0为截距项，βi为待估参数向量。

2.2 指标选取及数据说明

本文选取农村居民年人均纯收入（元）（Y）作为表征农民收入水平的指标（被解释变量），选择了农林牧渔业总产值（X1）、农业机械总动力（X2）、农用化肥施用折纯量（X3）、有效灌溉面积（X4）、农作物总播种面积（X5）、农村用电量（X6）等因素指标（解释变量）。所有数据均来源于《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。

2.3 变量描述性统计

3 实证结果分析

3.1 回归结果分析

从回归结果表2可知，修正后的R2值为0.9985，证明了该模型的变量选择和模型设定形式都很合理，模型拟合效果较好。根据实证的结果可以得出，农业机械总动力、有效灌溉面积、农作物总播种面积、农林牧渔业总产值、农村用电量对农村居民人均纯收入增长产生推动作用，农用化肥施用折纯量对农村居民人均纯收入的影响是负向的。其中，除农村用电量的影响不显著，其他影响因素都在5%的水平上显著。农用化肥施用折纯量对农村居民人均纯收入产生负向、显著的影响，说明化肥、农药等农用物资在农业生产过程中的过量使用已经对农民增收产生了较为明显的影响。

3.2 差異性分析

考虑到文中使用的是面板数据，有可能存在异方差问题，因此对于文中采用的数据进行异方差检验（检验结果见表3）。结果显示，在1%的显著性水平下，面板数据不存在异方差性。

4 结论与建议

4.1 结论

基于选取《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》中的相关数据进行实证分析，研究低碳农业可能对农村居民收入水平的影响，研究发现：农林牧渔业总产值、农业机械总动力、有效灌溉面积、农作物总播种面积、农村用电量对农村居民人均纯收入均产生显著的正向影响，农用化肥施用折纯量对农村居民人均纯收入的影响是负向的。按照影响程度来排序，依次是有效灌溉面积、农作物总播种面积、农村年用电量、农林牧渔业总产值、农业机械总动力、农用化肥施用折纯量。其中农业机械总动力和农村年用电量虽然不包含于低碳农业指标，但其对提高农村居民收入水平的影响作用却不容忽视，合理有效地利用这两个因素是推动低碳农业发展的一个重要举措。有效灌溉面积、农作物总播种面积均包含在低碳农业指标中，这两个因素对农业发展产生了显著的正向影响作用，但影响程度并不深，应当着力强化这两个因素对农村居民收入水平的影响机制。农用化肥施用折纯量对农村居民人均纯收入产生显著的负向影响，说明农民对相关化学物资的过分依赖反而给提高农业产值和人均收入带来了不利影响。

4.2 建议

4.2.1 减少化学物资投入，走低能耗农业发展模式

在我国农业发展过程中可以加强太阳能、风能等清洁能源的开发利用，一方面可以使农业生产过程中的各种废弃物得到合理的加工再利用，另一方面可以推进我国农业生产过程中能源使用的高效化和清洁化，降低农业生产耗能，切实促进低碳农业发展。其次，可以选取有机肥料代替传统的化肥农药，以此来减少农业生产过程中的碳排放。

4.2.2 加大种植面积保护，减少碳排放污染

我国是一个传统的农业生产大国，具有良好的低碳农业发展潜能。由前面所做的实证分析可以发现有效灌溉面积和农作物总播种面积对提高农村居民收入水平的影响还不是特别显著，因此加大种植面积保护，因地制宜，提高土地资源利用率对于有效改善居民收入水平是必不可少的一项措施。

4.2.3 增强农业生产者生态观念，促进农业低碳化发展

长久以来，我国农业生产主要是粗放型生产模式，使得农民对环境保护有所忽视，形成了不顾环境污染的生产观念。发展低碳农业需要首先改善农业生产方式，这就要求农业生产者必须从根本上改变传统的农业生产观念，增强环境保护意识，形成低碳化农业生产观念。提高我国农业生产者的素质是增强其生态观念和推进低碳农业发展的重要前提，相关部门应当积极向农业生产者普及低碳农业知识，为低碳农业发展提供专业的人才支持，是发展低碳农业的必要性、重要性深入人心。

参考文献

[1]高旭.中国不同类型温室生态系统CO2排放现状以及减排情景模拟分析[D].南京：南京农业大学，2014.

[2]田云，张俊飚.中国农业碳排放的测算、时空比较及脱钩效应[A].第十一届全国区域经济学学科建设年会暨生态文明与区域经济发展学术研讨会[C].2012.

[3]吕能芳.我国碳排放权交易的会计处理研究[J].重庆三峡学院学报，2013，（2）：46-49.

[4]孙培立.关于低碳农业经济的认识与研究[J].智库时代，2019，（24）：6-7.

[5]黄亚玲，杨晓洁，门惠芹，等.对低碳农业的总体认知[J].宁夏农林科技，2013，54（01）：101-103.

[6]仇荣山.低碳经济背景下农业经济发展方式转变研究[J].现代营销（经营版），2018，（12）：66-67.

[7]吴昊，宋广强，闫海祥，等.当代农村低碳农业发展道路现状与发展思路[J].科技创新与应用，2016，（20）：293-294.

[8]石爱芬.低碳经济时代转变农业经济必要性及发展方式探究[J].农村实用技术，2019，（10）：18.

[9]何蒲明.我国发展低碳农业的必要性、前景与对策分析[J].农业经济，2012，（01）：52-54.

[10]薛艳霞.研究低碳经济时代转变农业经济发展方式[J].农业与技术，2017，37（05）：162-163.

[11]孙景超.低碳经济环境下农业经济发展模式研究[J].山东工业技术，2016，（05）：207.

[12]胡滨.经济新常态下的低碳农业发展模式探讨[J].经贸实践，2016，（08）：111.

[13]张颂心.浙江省低碳农业经济评价指标体系构建及评价[J].农学学报，2018，8（06）：86-91.

[14]邓悦，陈儒，徐婵娟，等.低碳农业技术梳理与体系构建[J].生态经济，2017，33（08）：98-104+123.

[15]张莉侠，杨世琴，徐燕芳，等.低碳农业评价指标体系构建初探[J].浙江农业科学，2014，（05）：784-786+790.

[16]梁青青.资源、环境与经济约束下的我国低碳农业发展水平评价模型构建及应用[J].资源与产业，2018，20（03）：70-78.

[17]王娜.河南省低碳农业发展水平及其评价[J].中国农业资源与区划，2018，39（02）：123-127.

[18]胡琴，何蒲明.基于农业供给侧改革的绿色农业发展问题研究[J].农业经济，2018，（02）：45-47.

[19]吕迎.低碳农业对农村经济影响的实证研究——以甘肃省为例[J].生产力研究，2018，（03）：43-48.

[20]Fertilizer Focus group.New President of China Green Agriculture[J].2016，（Jul/Aug）：60.

[21]Njuki E1，Bravo-Ureta BE1，2， O'Donnell CJ3.A new look at the decomposition of agricultural productivity growth incorporating weather effects[J].2018，02.

[22]Su Hui，Cui Yuquan，Liu Bingjie.Research on the supply chain model based on the differentiation of green agricultural products[R].Proceedings of 2018 2nd International Conference on Electronic Information Technology and Computer Engineering （EITCE 2018），2018，10.