作物种植专业化程度对农业生态效率的影响*

曾琳琳，李晓云，孙 倩

（华中农业大学经济管理学院，湖北武汉 430070）

0 引言

我国农业发展虽然取得了巨大成就，但由于农业资源长期透支、过度开发，资源、环境两道“紧箍咒”越绷越紧，资源环境约束成为未来我国农产品稳定供给的重要限制性因素之一。要应对以上挑战，就必须探索发展农业的新思路，转变农业发展方式。2019年和2020年“中央一号文件”连续强调要优化农业种植结构，大力发展紧缺和绿色优质农产品生产，推进农业由增产转向提质，增加优质绿色农产品供给。如何以种植结构调整为抓手，兼顾农业经济产出的高效和农业生态环境的可持续，以实现“金山银山”与“绿水青山”兼备，相关研究亟待开展。

针对农业发展中资源利用效率与环境保护问题，相关学者提出了农业生态效率概念[1,2]。农业生态效率是平衡农业投入、农业产出、生态影响三者关系的综合绩效。在国内农业领域中，关注作物种植结构调整对农业生态效率影响的研究主要集中于以下方面：第一，种植结构调整对农业经济产出的影响。关于种植结构调整对农业经济产出的研究主要集中于对促进粮食持续增产作用[3]、对农业生产率的提高[4]；农户脱贫[5]和区域经济发展等方面[6]。第二，关于种植结构调整对农业面源污染影响的研究主要集中于种植业内部结构的变动、经济作物比重对农业面源污染物排放量的影响[7]，以及种植业结构变动对农业面源污染排放量的直接效应[8]和间接效应。第三，种植结构调整的生态影响。种植结构调整不仅影响各区域农业面源污染和农业碳排放，还对水土资源消耗、农田生态系统服务价值以及农业生态效率等方面有着重大影响。其中种植结构调整对水资源的影响主要集中于种植业内部结构调整对区域水资源的利用，对水循环和区域生态耗水[9]、农作物需水总量[10]、对地下水超采[11]影响的研究。

而关于作物种植结构调整方向，作物种植专业化或作物种植多样化，对农业碳排放影响的研究不多见。宋博等[12]利用北京市蔬菜种植户数据实证分析了农户专业化对农业低碳化和农业产出均具有显著的正向影响。已有文献集中分析单一作物种植结构或作物种植结构变化对农业生态效率组成部分的影响，或对农业产值或对农业环境的影响。文章聚焦于作物种植结构变化的两个变化方向（作物种植专业化和多样化）对农业生态效率的影响，不仅分析作物种植专业化和多样化对农业产值和农业环境的具体影响，而且考察作物种植专业化和多样化对农业生态效率的综合影响。该文将从作物种植结构入手，引入中国大陆地区30个省（市、自治区，不含港澳台西藏）2004—2018年的面板数据，分析作物种植专业化和多样化对农业产值、农业污染和农业生态效率作用方向与影响程度，并重点探讨农业技术在这一过程中的调节作用。通过这些研究，厘清作物种植结构变化、技术进步如何影响农业生态效率，为针对性地制定差异化的作物种植结构调整相关政策提供有效信息。与现有文献相比该文从以下方面进行了扩展：（1）以作物种植专业化指数和多样化指数共同来表征种植业结构变化，同时考察作物种植专业化与多样化程度对农业生态效率的影响；（2）该文将农业技术进一步分为一般性农业技术（高产激励型技术）和低碳型技术，考察在不同的农业技术条件下，作物种植专业化和多样化对农业生态效率的作用方向与影响程度。该文接下来的结构安排如下：第二部分是该文理论分析与实证模型；第三部分是数据来源与描述性分析；第四部分是模型回归结果；第五部分是模型的检验；最后一部分是结论与启示。

1 机理分析与模型设定

1.1 作物种植专业化对农业生态效率影响机理分析

1.1.1 作物种植专业化对农业生态效率的影响路径

作物种植专业化主要通过规模效应和学习效应来影响农业生产，具体包括对农业产量或农业产值以及农业污染排放的影响（图1）。作物种植专业化有利于实现规模经济。而规模经济的本质在于专业化与分工。首先，作物种植专业化水平越高，对农业机械设备和人力资本专业性要求可能增强，具体表现为，当生产设施与农户经营管理等专业化水平相匹配时，实物资产与人力资本得以充分利用，从而使农业生产效率得到提高。其次，在要素市场逐渐开放完善的条件下，农业分工不仅停留于农户家庭内部的自然分工，社会化分工与生产性服务外包，同样能够内生出服务规模经济[13]。农业生产分工（横向分工与纵向分工）水平的高低是农业经济增长的决定力量[14]。分工产生的报酬递增来源于每个个体专业化程度加深而带来的生产率提高，即专业化经济。专业化规模越大，越有助于通过生产性服务外包而进行精准化的化肥农药减施，从而有利于农业面源污染减排；作物种植专业化规模越大，农业生产活动中的副产品，如秸秆等无害处理（秸秆还田，秸秆资源化利用等）成本更低，从而减少秸秆焚烧可能性，有利于减少农业碳排放。

图1 作物种植专业化和多样化对农业生态效率影响路径

作物种植专业化有利于产生学习效应。作物专业化种植时间越悠久，农户可以积累种植某种作物的生产、管理经验，技能更加丰富与娴熟，从而可能有利于农业生产效率的提高；专业化生产程度越高，农户更容易根据农作物生长习性而进行精准的要素投入与科学的田间管理，从而有利于控制化肥、农药等农业生产要素的投入量。同时科学的田间管理，有利于提高农作物对生产要素的利用率。上述生产活动同时减少了农业面源污染的主要来源，从而有利于农业面源污染的减排。

1.1.2 作物种植多样化对农业生态效率的影响路径

作物种植多样化主要通过结构效应和竞争效应来影响农业产量或农业产值以及农业面源污染和农业碳排放（图1）。结构效应主要体现在以下三个方面：第一，分散风险。作物种植多样化有利于增强农业生态系统的稳定性和弹性。从产品角度来说，基于多样化生产的范围经济能够分散天气、病虫害等自然因素带来的生产风险和产品价格波动带来的市场风险；第二，生物防治。作物种植多样化能够减少害虫在寄主作物上着落、停留与繁育后代，从而可以减少农药的使用，降低对环境的危害；第三，农业生产管理方面。作物种植多样化要求生产者根据不同的作物、不同地块条件来选择农业生产资料和农业机械，从而带来管理上的麻烦和管理成本的增加。

作物种植多样化的竞争效应主要来自于不同作物恶性争夺光热水等自然资源而产生的强烈的负外部效应。具体而言，在紧挨着或者较为临近的不同地块上种植不同的作物，由于不同作物生长周期和习性不同，水、肥、农药、灌溉以及光热等要素的投入的时间差异可能会导致强烈的负外部效应。这种外部性可能会增加农业投入，如反复灭虫，增加了杀虫剂的投入，加重了农业面源污染，同时也会影响作物产量。

作物种植专业化通过规模效应和学习效应提高农业生产效率，增加农业产出；同时减少农业面源污染和农业碳排放，促进农业生态效率的提高。作物种植多样化通过结构效应对农业产出和农业面源污染和农业碳排放既有正向的影响又有负面的作用；竞争效应主要对农业产出和农业面源污染和农业碳排放有消极的影响。二者综合作用于农业产出以及农业面源污染和农业碳排放，从而对农业生态效率产生影响。

1.1.3 农业技术进步的调节作用

农业技术进步是农业可持续增长的重要动力，对作物种植专业化和多样化均有重要的影响。但不同的农业技术，如绿色型、低碳型，相比一般的农业技术更能促进农业绿色生产，减少农业面源污染和农业碳排放效果更明显。因此有必要按照农业技术是否为低碳型技术标准进行分类研究。

在一般的农业技术条件下，作物种植专业化往往朝着高产方向发展，有利于农业产量的增加。但同时可能降低化肥、农药和农膜等要素的边际生产率，增加其消耗量，降低利用效率，进而增加农业碳排放。因此，在一般的农业技术条件下，作物种植专业化有利于农业产值的增长，但对农业面源污染和农业碳排放减排作用可能不明显。低碳型农业技术可能同时存在数量效应和质量效应。其中，数量效应是指低碳型农业技术通过提高农业生产率进而提高农业产量。质量效应是指低碳型农业技术通过影响农业生产方式从而减少农业面源污染或农业碳排放，不仅改善了农业生产环境，而且提高农产品的供给质量。具体而言，低碳型农业技术可能会减少农药化肥的使用，促进绿色农产品的生产，如保护性耕作等，减少了农业面源污染和农业碳排放，提高了农产品的质量。因此，在低碳型农业技术条件下，作物种植专业化不仅可以提高农业产量，而且能够有效地促进农业面源污染和农业碳排放减排。同理，在低碳型农业技术条件下，作物种植多样化亦可能实现农业产量增加与农业面源污染和农业碳排放减排双赢。

基于以上分析，该文提出以下研究假说。

H1:作物种植专业化有利于农业产值的提高和农业面源污染和农业碳排放减排，从而对农业生态效率的提高有显著的正向影响。

H2:作物种植多样化对农业产值、农业面源污染和农业碳排放和农业生态效率均有显著的负向影响。

H3:当一般性农业技术水平高的时候，作物种植专业化对农业产值有显著的正向影响。

H4:当低碳型农业技术水平高的时候，作物种植专业化不仅对农业面源污染和农业碳排放有显著的负向影响，而且对农业产值有显著的正向影响。

H5:当低碳型农业技术水平高的时候，作物种植多样化不仅对农业面源污染和农业碳排放有显著的负向影响，而且对农业产值有显著的正向影响。

1.2 农业生态效率计量模型设定

式（1）（2）中，AEE即要测算的各地区农业生态效率值，其取值范围为0～1；n是决策单元（DMU）的数量,m,r1,r2分别代表要素投入、期望产出和非期望产出变量个数；x，yd，yu分别表示投入、期望产出和非期望产出，即劳动力、土地、化肥、农药、农业机械等农业生产资料的投入、种植业产值和农业污染。

1.3 作物种植结构对农业生态效率影响的模型设定

1.3.1 作物种植专业化程度对农业生态效率影响模型设定

该文旨在考察作物种植专业化和多样化对农业产值、农业污染以及农业生态效率的影响。考虑到作物种植专业化和作物种植多样化可能对农业产值、农业污染以及农业生态效率存在非线性影响，即可能存在倒U型关系。该文首先进行了二次项检验，发现非线性关系确实存在。但该文研究样本区间位于线性变化阶段，为简化模型，因此基础计量模型设定为：

式（3）（4）中，i表示个体数量；t表示时间。yit、Zit、AEEit分别代表种植业总产值、农业污染综合指数和农业生态效率。SpIit代表作物种植专业化水平，CDIit代表作物种植多样化水平；techit代表农业技术；Xit代表影响农业产值的控制变量向量，该文选取农业劳动力、农业机械总动力、化肥施用量和自然灾害率等变量作为控制变量；ai代表在地区层面决定农业产值的固定因素。α0、α1、α3、β是变量系数，εit是随机扰动项。为确保残差项同方差，且服从正太分布，对前述构建的模型中部分变量进行对数化处理。

1.3.2 农业技术在作物种植结构对农业生态效率影响的调节作用模型设定

同时为了考察在不同的农业技术条件下作物种植专业化和作物种植多样化对种植业总产值、农业污染综合指数和农业生态效率的影响，故分别增加作物种植专业化和作物种植多样化与高产激励型农业技术、低碳型农业技术的交互项SpIitgtit和SpIitlowtit、CDIitgtit和CDIitlowtit，得到具体的计量模型为：

式（5）（6）中，其余变量和参数的定义与式（3）中的一致。

2 变量选择、数据来源及描述性统计

2.1 变量选择与说明

2.1.1 农业总产值

该研究中的农业是指种植业。农业期望产出指标用种植业总产值来表征，为消除物价因素的影响，将数据调整为2004年不变价格产值。

2.1.2 作物种植专业化

作物种植专业化（Crop Specialization）指地区专业化和生产单位专业化。该研究中作物种植专业化是指地区专业化。

式（7）中，Pi为作物i在该区作物总播种面积中所占比例；n为所考察主要农作物种类数目，根据样本区域实际情况和数据可得性，该文选择研究区域种植面积较大的19类作物因此n=19。当作物种植是分散的，则SpI=0，反之，如果仅一种作物存在（全部集中于一个区域），即Pi=1，那么，SpI=100；其他情况下，指数在0～100之间变化。该指数能够较好地表示不同区域不同时点的专业化差异。

2.1.3 作物种植多样化

作物种植多样化（Crop Diversification）是产业多样化在种植业领域的概念，本质上衡量的是作物种植结构。农业领域中，一般采用水平多样化和垂直多样化来表征多样化程度。该文重点关注水平多样化。作物种植多样化指标（Crop Diversification Index，CDI）定义借鉴石忆邵等[15,16]的概念和方法，其量化指标为：

式（8）中，P是各种作物播种面积与农作物总播种面积的比值。如果一个区域只种植一种作物（即专业化），则作物多样化指数为0；如果种植作物种类多且均匀分布（即最大多样化），其多样化指数为1。作物多样化指数越大，其多样化程度就越高。

2.1.4 农业污染综合指数

式（9）中，Z[17]为农业面源污染和农业碳排放的综合性指数（以下简称农业污染综合指数），它反映农业污染程度，其值越大说明污染水平越严重；α、β为待定权数，由于区域农业面源污染和农业碳排放同等重要，故取α=β=0.5；代表标准化后的农业面源污染，代表标准化后的农业碳排放值。标准化公式为：

式（10）中，eitmax为农业面源污染的最大值；eitmin为农业面源污染的最小值；eit为农业面源污染。mitmax为农业碳排放的最大值；mitmin为农业碳排放的最小值；mit为农业碳排放值。

农业面源污染主要表现在化肥、农药、农膜等农业化学制品过度使用和残留污染等方面。因此，该文采用化肥氮肥流失量、磷肥流失量、农药无效使用量和农膜残留量来表征农业面源污染水平。其中残留系数主要参考相关文献[18]和《第一次全国污染普查：肥料流失、农药流失、地膜残留系数手册》。该文采用化肥、农药、农膜、农用柴油、农业灌溉、农业播耕碳排放总和（万t）表征农业碳排放水平。

2.1.5 农业技术

一般性农业技术：以农业产业（农林牧渔业）发明授权和实用新型专利产出总和剔除低碳型农业技术来反映。

低碳型农业技术：（1）以绿色、节能、低碳、环保、生态为限制性检索条件，得到农业产业（农林牧渔业）发明授权和实用新型专利产出总和；（2）以保护性耕作面积[19]来表征低碳型农业技术水平，主要选取节水灌溉面积、水土流失治理面积作为稳健性检验指标。

该文用农业产业发明授权和实用新型专利数量来反映农业技术的应用情况，可能存在一定的局限性：首先，农业生产中很多应用性的技术未包含在其中，如具有抗病性、抗逆性的新品种以及科学的栽培和管理技术，因此该指标可能低估了实际的农业技术水平和低碳型农业技术水平；第二，已申请的专利技术最终可能并未全部转化为生产力，运用到农业生产实践中，所以以专利产出总和表征农业技术，存在高估实际农业技术水平的可能。

2.1.6 控制变量

具体来说，包括以下因素：（1）劳动力投入。该文用第一产业劳动力数量来表征。（2）农业机械动力投入。机械化是现代农业的重要特征，鉴于中国农业实际生产情况，农业机械主要用于种植业生产，故该文直接采用从统计资料中获得的农业机械总动力数据来表征农业机械动力投入。（3）化肥投入。化肥折纯量具有统一性，因此，该指标采用折纯后的化肥施用量来表征。（4）自然灾害。自然灾害对农业生产影响极大，该文参考已有文献的处理方法[20]，将受灾面积与成灾面积占作物总播种面积的比例按0.1、0.3加权来表征自然灾害率水平。

2.2 数据来源与描述性分析

在考虑中国农业区域发展不均衡、各地区农业差异较大、农业数据的样本区间长度不足等特点后，该文最终使用2004—2018年中国大陆地区30个省（市、自治区，不含港澳台西藏）的面板数据研究作物种植结构对农业产出、农业污染以及农业生态效率的影响。种植业总产值（y）、农业污染综合指数（Z）、农业劳动力数量（lab）、化肥折纯用量（fer）、农业机械化水平（mac）、受灾率（dis）数据来源于《新中国60年统计资料汇编》《中国农村统计年鉴（2003—2019）》以及各省历年统计年鉴和农村统计年鉴；一般性农业技术（gt）和低碳型农业技术（lowt）数据均来自CNKI中国知网专利数据库。其中极个别缺失数据采用插值法补全。各变量的总体描述性统计结果见表1。

2004—2018年我国作物种植专业化全国平均水平为37.97，2018年其平均值为39.95，说明我国作物专业化生产程度还处于较低的水平。作物种植多样化全国平均水平为0.79（＞0.7）[15]，表明作物多样化程度处于较高的水平。

表1 农业产出影响因素变量设定与描述性统计

3 实证结果分析

3.1 作物种植专业化对农业生态效率的影响

3.1.1 作物种植专业化对农业生态效率的影响

表2报告了作物种植结构对农业产值、农业污染综合指数和农业生态效率影响的模型估计结果。模型（1～3）检验了作物种植专业化水平对农业产值、农业污染综合指数和农业生态效率的影响。模型（1）检验了各直接因素对农业产值的影响，从结果来看，除农业劳动力外，各个解释变量至少在5%统计水平上显著。作物种植专业化水平对农业产值有正向影响，作物种植专业化水平每增加1个单位，农业产值将提高1.6%。这表明作物专业化水平的提高能够有效地增加农业产值。农业机械水平和农业化肥对农业产值呈现正向效应；自然灾害率对其呈现负向效应。模型（2）与模型（3）分别检验了作物种植专业化水平对农业污染综合指数和农业生态效率的影响。从模型（2）回归结果可以看出，作物种植专业化对农业污染综合指数有显著的负向效应，作物种植专业化水平的提高将会显著降低农业污染。模型（3）估计结果显示，作物种植专业化指数的系数为0.009，在1%统计水平上显著，作物种植专业化对农业生态效率有正向影响。作物种植专业化水平提高1个单位，农业生态效率将提高0.009个单位。模型（1～3）的回归结果初步验证了假说H1。

表2 作物种植结构对农业生态效率的影响估计

3.1.2 作物种植多样化对农业生态效率的影响

模型（4～6）检验了作物种植多样化水平对农业产值、农业污染综合指数和农业生态效率的影响。从回归结果来看，三者回归系数均在1%统计水平上显著。具体从模型（4）回归结果可以看出，作物种植多样化对农业产值有显著的负向效应，作物种植多样化水平的提高将会显著降低农业产值。从模型（5）可知，作物多样化水平每增加1个单位，农业污染综合指数将降低0.072个单位。模型（6）估计结果显示，作物种植多样化的系数为-0.699，作物种植多样化对农业生态效率有显著负向影响。作物种植多样化水平每提高1个单位，农业生态效率将降低0.699个单位。模型（4～6）的回归结果初步验证了假说H2。

综合前文作物种植结构对农业产值、农业污染综合指数和农业生态效率的影响分析，首先，作物种植专业化水平的提高对农业产值的增长和农业面源污染和农业碳排放减排均有积极作用，其原因可能是，农业专业化生产中，机械化肥农药等资源的利用率较高，农业生产率较高，农业污染较少。基于此，作物种植专业化自然显著促进农业生态的提高。其次，作物种植多样化对农业产值有抑制效应，但显著降低农业污染，最终对农业生态效率也显著为负，直接原因是作物种植多样化增加对降低农业污染之效果不如其对农业产值抑制效果明显。

3.2 农业技术的调节作用

3.2.1 农业技术在作物种植专业化对农业生产影响的调节作用

表3报告了不同的农业技术在作物种植专业化和作物种植多样化对农业产值、农业污染综合指数和农业生态效率影响的调节作用估计结果。模型（1～5）检验了一般性农业技术和低碳型农业技术在作物种植专业化对农业产值、农业污染综合指数和农业生态效率影响的调节作用。模型（1～2）分别加入了作物种植专业化与一般性农业技术的交互项，考察在一般农业技术条件下，作物种植专业化水平对农业产值和农业生态效率的影响。从模型估计结果来看，作物种植专业化与一般性农业技术的交叉乘积项在农业产值和农业生态效率模型中显著，前者在5%水平下显著，后者在1%统计水平上显著。说明在一般性农业技术水平较高的条件下，作物种植专业化有利于农业产值和农业生态效率的提高，这一回归结果初步验证了假说H3。

表3 农业技术的调节作用估计

模型（3～5）分别加入了作物种植专业化与低碳型农业技术的交互项，考察在低碳型农业技术条件下，作物种植专业化水平对农业产值、农业污染综合指数和农业生态效率的影响。回归结果显示，作物种植专业化与低碳型农业技术的交叉乘积项在3个模型中依次在1%、10%和1%统计水平上显著。验证了该文的假说H4，当低碳型农业技术水平高的时候，作物种植专业化不仅有利于农业面源污染和农业碳排放减排，而且对农业产值有显著的正向影响，从而促进了农业生态效率的提高。

3.2.2 农业技术在作物种植多样化对农业生产影响的调节作用

模型（6～8）分别加入了作物种植多样化与低碳型农业技术的交互项，考察在低碳型农业技术条件下，作物种植多样化水平对农业产值、农业污染综合指数和农业生态效率的影响。回归结果显示，作物种植多样化与低碳型农业技术的交叉乘积项系数分别为0.001、0.000和0.002，三者依次在1%、5%和1%统计水平上显著。当低碳型农业技术水平高于1 204时，作物种植多样化对农业产值有显著的正向作用；当低碳型农业技术水平高于462时，作物种植多样化对农业生态效率有显著的正向影响。考虑到该文研究的低碳型农业技术样本区间小于最小临界值462，所以在当前低碳型农业技术水平下，作物种植多样化对农业产值和农业生态效率仍然是负向影响。只有当低碳型农业技术水平提高至一定水平时（大于临界值），作物种植多样化对农业产值和农业生态效率才会有显著的正向影响，同时有利于农业面源污染和农业碳排放减排，因此验证了该文的假说H5。

综合上述农业技术在作物种植专业化和多样化对农业生态效率影响的调节作用分析，当一般性农业技术高时，作物种植专业化对农业产值有显著的正向影响，可能由于一般性的农业技术主要是用于增加作物产量，属于高产激励型农业技术。当低碳型农业技术水平高的时候，作物种植专业化和作物种植多样化均对农业面源污染和农业碳排放减排和农业产值增加有显著的正向效应，可能是低碳型的农业技术其设计初衷是用于减少农业污染，实现农业绿色发展，同时先进的农业技术替代了落后的技术也会促进农业产值的增长。

4 模型检验

4.1 稳健性检验

上述实证在很大程度上验证了前文理论假说。为了探讨上述实证结果的稳健性，该研究基于不同类型的农业技术在作物种植专业化和多样化对农业产值和农业污染综合指数影响的调节作用展开了一系列稳健性检验，结果如表4、5和表6所示，由于篇幅所限，省略了控制变量结果，仅展示核心变量和交互项回归结果。

（1）该文从30个省域的研究样本中选取了13个粮食主产地，再次估计了模型，结果基本稳健（表4）。

（2）水土流失治理面积和农业节水灌溉面积是区域保护性耕作代表性指标，因此，该文采用水土流失治理面积和农业节水灌溉面积替换低碳型农业技术，同时以农业专利的总量替代一般性农业技术。研究发现，无论是在作物种植专业化方程中还是作物种植多样化方程中，一般性农业技术和低碳型农业技术的估计结果与基准结果相一致（表5）。

（3）作物种植专业化和多样化是该文重点关注的变量，由于不同的测算方法可能会影响模型的回归结果。基于此，该文以集中度指数gi①该文借鉴赫尔芬达尔—赫希曼集中度指数的计算方法，计算公式为：，其中P含义同上文替换基准模型中的作物种植专业化指标（SpI），以辛普森指数si②si为辛普森指数，计算公式为：替换基准模型中的作物种植多样化指标（CDI）展开稳健性检验，结果与基准结果相一致（表6）。

表4 粮食主产区农业技术调节作用估计

表5 稳健性检验估计（替换农业技术变量）

4.2 安慰剂检验

安慰剂检验是一种来源于心理学的反事实实证检验。该文展开两个安慰剂检验：（1）农业产值与农业污染错配。依据前文理论分析，一般性农业技术主要在作物种植专业化对农业产值的影响中有积极效应。该文用农业污染综合指数替换农业产值，利用基准模型的估计方法展开安慰剂检验。研究发现，一般性农业技术与作物种植专业化的交互项不显著，即一般性农业技术在作物种植专业化对农业污染综合指数的影响中不存在调节作用（表7模型1）。（2）作物种植专业化与多样化错配。该文用作物种植多样化替换作物种植专业化，利用基准模型的估计方法来分析一般性农业技术在作物种植多样化对农业产值影响中的调节作用。研究发现，一般性农业技术与作物种植多样化的交互项不显著，即一般性农业技术在作物种植多样化对农业产值的影响中调节作用不显著。以上检验结果皆与预期相符（表7模型2）。这些安慰剂检验可以用来反证：一般性农业技术主要在作物种植专业化（而非作物种植多样化）对农业产值（而非农业污染）影响中起促进作用。

5 结论与启示

该文基于2004—2018年30个省域的面板数据，从作物种植专业化和多样化视角，考察了农业种植结构对农业产值、农业污染综合指数以及农业生态效率的影响。研究表明：（1）作物种植专业化显著促进了农业产值增加、农业面源污染和农业碳排放减排和农业生态效率的提高；作物种植多样化对农业面源污染和农业碳排放减排有显著的促进作用，但对农业产值和农业生态效率的提高有负面效应；（2）当一般性农业技术水平高的时候，作物种植专业化对农业产值有显著的正向影响；（3）当低碳型农业技术水平高（大于临界值）的时候，作物种植专业化和多样化均有利于和农业产值的增加。

该文研究结论对于理解当前种植业结构调整的专业化方向，资源与环境利用的压力，合理制定相应作物种植类型和种植技术激励政策均有一定借鉴意义。首先，作物种植专业化与多样化不是绝对对立的，二者对立统一于农业结构中。第二，在积极研发高产激励型农业技术的同时不能忽视低碳型农业技术的提高。第三，各地在推进低碳型农业技术进步的同时，积极促进作物种植专业化水平的提高，适度降低作物种植多样化水平。

表6 稳健性检验估计（替换作物种植结构变量）

表7 安慰剂检验估计