導(dǎo)語(yǔ)：簡(jiǎn)述科研投資對(duì)低碳農(nóng)業(yè)的啟示一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

一、各省低碳農(nóng)業(yè)效率測(cè)度

考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和一致性，本文研究樣本選取了中國(guó)30個(gè)?。▍^(qū)、市），研究對(duì)象不包括西藏、香港、澳門(mén)、臺(tái)灣?；A(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各?。▍^(qū)、市）統(tǒng)計(jì)年鑒。根據(jù)MaxDEA軟件測(cè)度中國(guó)30個(gè)?。▍^(qū)、市）2008耀2018年的低碳農(nóng)業(yè)效率，MaxDEA通過(guò)全部樣本確定最優(yōu)效率前沿面，從而測(cè)算出30個(gè)?。▍^(qū)、市）相對(duì)于效率前沿面的效率值，效率區(qū)間分為超高效率區(qū)間（>1）、高效率區(qū)間（0.7耀1）、中效率區(qū)間（0.4耀0.7）、無(wú)效率區(qū)間（0.1耀0.4）。從全國(guó)層面來(lái)看，我國(guó)低碳農(nóng)業(yè)效率水平整體偏低，歷年的低碳農(nóng)業(yè)效率均低于0.6，在2006耀2015年間低碳農(nóng)業(yè)效率變化趨勢(shì)呈現(xiàn)上升、下降波動(dòng)的M型。從省域?qū)用鎭?lái)看，我國(guó)30個(gè)?。▍^(qū)、市）中，低碳農(nóng)業(yè)效率最大值為1.142（上海），最小值為0.185（寧夏）。低碳農(nóng)業(yè)效率呈現(xiàn)超高效率的省份均位于我國(guó)東部地區(qū)，分別為上海（1.142）、北京（1.062）、江蘇（1.055）、浙江（1.005），這部分?。▍^(qū)、市）能夠較好地運(yùn)用低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，將有限的投入資源最大限度轉(zhuǎn)換為“期望產(chǎn)出”，投入要素的冗余度較低。我國(guó)主要糧食主產(chǎn)省份的效率水平排序如下：江蘇（1.055）、湖南（0.854）、山東（0.709）、湖北（0.629）、河南（0.581）、河北（0.578）、遼寧（0.540）、吉林（0.537）、安徽（0.442）、黑龍江（0.425）、江西（0.411），除江蘇、湖南、山東、湖北外的其他省份效率值均低于全國(guó)均值水平，反映出糧食大省在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中投入要素存在較大的冗余以及過(guò)量的“非期望產(chǎn)出”現(xiàn)象，因此效率水平偏離于最優(yōu)效率水平。江蘇省作為我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)之一，其低碳農(nóng)業(yè)效率水平表現(xiàn)為超高效率，原因與江蘇省積極推廣采用低碳節(jié)能生產(chǎn)技術(shù)有關(guān)。

二、空間視角下科研投資對(duì)低碳農(nóng)業(yè)影響實(shí)證分析

本文選取政府農(nóng)業(yè)科研投資強(qiáng)度、農(nóng)民受教育水平作為影響我國(guó)低碳農(nóng)業(yè)效率的主要解釋變量，將農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)開(kāi)放水平作為控制變量。變量說(shuō)明如下：政府農(nóng)業(yè)科研投資強(qiáng)度（R&D）：農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)經(jīng)常費(fèi)用支出與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值之比，單位為%；農(nóng)民受教育水平（edu）：高中及以上教育程度農(nóng)民人數(shù)與農(nóng)業(yè)就業(yè)人數(shù)比單位為%；農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（edl）：以可比價(jià)的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)就業(yè)人數(shù)之比，單位為萬(wàn)元/人；農(nóng)業(yè)開(kāi)放水平（open）：農(nóng)業(yè)進(jìn)口值與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值之比，其中農(nóng)業(yè)進(jìn)口值依據(jù)當(dāng)年對(duì)美元匯率進(jìn)行折算，單位為%。為保證模型的穩(wěn)健性，本文分別構(gòu)建空間面板固定效應(yīng)杜賓模型（1）、空間面板時(shí)間固定效應(yīng)杜賓模型（2）和空間面板空間時(shí)間固定效應(yīng)杜賓模型（3）的，構(gòu)建好模型之后借助于Stata12.0估計(jì)變量的參數(shù)值，結(jié)果如表1所示。（表1）從表1各影響因子的參數(shù)估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，三種空間面板杜賓模型的估計(jì)結(jié)果較為一致，從模型的整體估算來(lái)看，模型（1）R2達(dá)到0.65，模型（1）和模型（3）的擬合程度達(dá)到0.8以上，模型的穩(wěn)定性較高，模型的擬合程度較高。農(nóng)業(yè)發(fā)展水平與低碳農(nóng)業(yè)效率是負(fù)相關(guān)的，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平在一定程度上助推了農(nóng)業(yè)碳排放的增長(zhǎng)，不利于低碳農(nóng)業(yè)效率的改善，但影響效果并不顯著，結(jié)論與龐麗研究一致。政府農(nóng)業(yè)科研投資強(qiáng)度、農(nóng)業(yè)開(kāi)放水平、農(nóng)民受教育水平的回歸系數(shù)均顯著為正，系數(shù)值均通過(guò)T檢驗(yàn)?？梢?jiàn)，低碳農(nóng)業(yè)效率水平受到政府農(nóng)業(yè)科研投資強(qiáng)度、農(nóng)業(yè)開(kāi)放水平、農(nóng)民受教育水平正向推進(jìn)作用?？臻g杜賓模型中的直接效應(yīng)指的是研究對(duì)象的自變量變動(dòng)會(huì)影響其本身的平均程度；溢出效應(yīng)指的是研究對(duì)象的自變量變動(dòng)對(duì)其他對(duì)象的平均影響。政府農(nóng)業(yè)科研投資強(qiáng)度對(duì)低碳農(nóng)業(yè)效率直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)分別為1.481和0.066，經(jīng)濟(jì)含義為當(dāng)提升政府農(nóng)業(yè)科研投資強(qiáng)度一個(gè)百分點(diǎn)，對(duì)本省和毗鄰省份的低碳農(nóng)業(yè)效率的貢獻(xiàn)度分別是1.481和0.066個(gè)百分點(diǎn)。政府農(nóng)業(yè)科研投資強(qiáng)度能夠體現(xiàn)各?。▍^(qū)、市）對(duì)農(nóng)業(yè)科研的支持力度，能夠?yàn)檗r(nóng)業(yè)技術(shù)提供保障，為低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供財(cái)力支撐，從而在生產(chǎn)源頭控制碳排放。農(nóng)業(yè)開(kāi)放水平對(duì)低碳農(nóng)業(yè)效率直接效應(yīng)和溢出效應(yīng)分別為0.405和0.018，經(jīng)濟(jì)含義為當(dāng)提升政府農(nóng)業(yè)開(kāi)放水平一個(gè)百分點(diǎn)，對(duì)本省和毗鄰省份的低碳農(nóng)業(yè)效率的貢獻(xiàn)度分別是0.405和0.018個(gè)百分點(diǎn)。農(nóng)民受教育水平對(duì)低碳農(nóng)業(yè)效率影響的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)分別為0.752和0.033，經(jīng)濟(jì)含義為當(dāng)提升農(nóng)業(yè)教育水平一個(gè)百分點(diǎn)時(shí)，對(duì)本省和毗鄰省份的低碳農(nóng)業(yè)效率的貢獻(xiàn)度分別是0.752和0.033個(gè)百分點(diǎn)。

三、結(jié)論

本文考察了2008耀2018年中國(guó)30個(gè)?。▍^(qū)、市）低碳農(nóng)業(yè)效率的特征，并以空間溢出效應(yīng)為切入點(diǎn)，從空間維度出發(fā)構(gòu)建空間杜賓模型展開(kāi)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)業(yè)開(kāi)放度、科研投資、農(nóng)民受教育程度因素對(duì)我國(guó)低碳農(nóng)業(yè)效率的影響研究，主要結(jié)論有：（一）2008耀2018年我國(guó)低碳農(nóng)業(yè)效率整體水平偏低，省域低碳農(nóng)業(yè)效率水平存在明顯的異質(zhì)性，東部省份的低碳農(nóng)業(yè)效率較高，中西部省份低碳農(nóng)業(yè)效率雖然處于低水平，但是卻具有改進(jìn)空間和碳減排潛力，有能力承接?xùn)|部省份的輻射作用。（二）農(nóng)業(yè)科研投資強(qiáng)度、農(nóng)民受教育水平是促進(jìn)我國(guó)省域低碳農(nóng)業(yè)效率的重要因素，農(nóng)業(yè)開(kāi)放度在一定程度能夠帶動(dòng)農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型，但是作用效果較微弱。（三）對(duì)毗鄰省份低碳農(nóng)業(yè)效率的作用效果而言，農(nóng)業(yè)科研投資強(qiáng)度的拉動(dòng)作用最強(qiáng)，農(nóng)民受教育水平也發(fā)揮正向的空間溢出效應(yīng)，農(nóng)業(yè)開(kāi)放度對(duì)毗鄰省份低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的拉動(dòng)效果較小?？傮w而言，我國(guó)省域間低碳農(nóng)業(yè)效率存在較強(qiáng)的空間關(guān)聯(lián)性和溢出效應(yīng)，省域間低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展存在相互輻射帶動(dòng)效果。

四、政策建議

基于本文研究結(jié)論，提出以下建議：（一）加強(qiáng)省域農(nóng)業(yè)發(fā)展的溝通、合作。各地區(qū)在發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和抑制碳減排過(guò)程要充分考慮地理空間效應(yīng)，強(qiáng)化毗鄰省份的正向推動(dòng)作用。構(gòu)建省域間農(nóng)業(yè)生態(tài)發(fā)展合作機(jī)制與低碳示范區(qū)，結(jié)合資源同生態(tài)環(huán)境的承載力，引導(dǎo)減排目標(biāo)在省域間的靈活分解，避免“一刀切”的農(nóng)業(yè)碳減排政策。對(duì)于東部低碳效率高的省（區(qū)、市），應(yīng)該進(jìn)一步減少傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的比重，以都市農(nóng)業(yè)、觀光農(nóng)業(yè)、假日農(nóng)業(yè)等提升農(nóng)業(yè)的多功能性，擴(kuò)大農(nóng)業(yè)綜合效益。（二）增加農(nóng)業(yè)科研投資，強(qiáng)化政府對(duì)農(nóng)業(yè)科研投入的正向空間溢出效應(yīng)。通過(guò)政府承擔(dān)投資責(zé)任來(lái)保障農(nóng)業(yè)科技發(fā)展，由政府引導(dǎo)“低碳技術(shù)”的研究與開(kāi)發(fā)，強(qiáng)化科技創(chuàng)新與推廣，積極營(yíng)造良好的農(nóng)業(yè)科研投資氛圍，形成農(nóng)業(yè)碳減排的支撐力，促進(jìn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的科技升級(jí)。在低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)水平方面應(yīng)以農(nóng)業(yè)投入要素為著力點(diǎn)，降低化肥施用強(qiáng)度，降低農(nóng)業(yè)能源投入品消耗，提高農(nóng)藥、農(nóng)膜等農(nóng)業(yè)投入要素的利用率，促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式向節(jié)能低碳化的轉(zhuǎn)型。（三）普及低碳農(nóng)業(yè)思想，強(qiáng)化低碳意識(shí)。針對(duì)農(nóng)民進(jìn)行低碳技術(shù)的教育與培訓(xùn)，有助于從生產(chǎn)源頭上抑制碳排放。由于我國(guó)農(nóng)村基礎(chǔ)教育與職業(yè)培訓(xùn)水平相對(duì)落后，因此省域間需要共同改善農(nóng)村教育基礎(chǔ)設(shè)施，積極推廣農(nóng)民職業(yè)教育培訓(xùn)，通過(guò)提升廣大農(nóng)村尤其是中西部地區(qū)農(nóng)村的教育水平，以提升農(nóng)村居民科學(xué)文化素質(zhì)，為低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供人力支撐。

作者:丁寧 單位:江蘇商貿(mào)職業(yè)學(xué)院