农业经济发展、环境规制与农业碳排放相关性的协整检验

仇 伟

(延安大学经济与管理学院，陕西延安716000)

全球气候变暖是当前热门话题。根据既有研究，气候变暖的主要原因是碳排放量增加。我国是农业大国，随着农业经济发展，农业碳排放量逐年上升，这是构成碳排放总量的重要组成部分。因此，研究农业碳减排相关机理很有必要。另外，在农业经济取得迅速增长的同时，农业生产、消费的外部性问题日渐突出，尤其是农村生态环境污染形势严峻，社会各方密切关注政府在环境规制方面所做的努力，希望以此规范并引导农业生产行为。总之，分析我国农业碳排放的结构特征及其影响因素，评估农业领域环境规制强度以及厘清农业经济增长、环境规制与农业碳排放之间的关系，有助于准确把握农村生态环境现状，有针对性地制定农业碳减排政策，对于农业经济发展和农村生态环境保护具有重要意义。

一、文献综述

关于农业社会经济发展与碳排放的研究文献主要包含以下三个方面：第一，农业经济发展与农业碳排放。李波等[1]运用EKC检验方法发现农业碳排放强度与人均GDP之间存在明显的“倒U型”关系。同样，洪业应[2]发现农业中的细分行业碳排放量与经济增长水平也呈较为明显的“倒U型”形状，且兼具有“EKC”假设趋势。张群[3]认为在各种碳排放源中，化肥施用量对农业经济发展影响最为明显，其次是农用机械动力、农作物种植面积和农用柴油。第二，农业碳排放与农业技术进步。黄琳庆等[4]认为农业科技的进步有助于减少农业碳排放，也能提升农业经济发展层次。胡中应[5]通过实证分析发现农业技术进步和技术转化效率与农业碳排放强度之间具有较为明显的负向关系，农业技术效率主要通过规模效应起到碳减排作用。魏玮等[6]认为农业各要素技术创新和能源利用增进型技术的进步，有利于抑制农业能源消费增长。第三，农业碳排放测算与时空特征差异对比。何艳秋等[7]认为农业碳排放主导因素，首先由农业经济结构转向农业机械化，然后由农业机械化转向农业经济发展水平。韦沁等[8]认为南方地区农业碳排放强度差异高于北方，沿海地区农业碳排放强度差异正在逐渐缩小，但是西北和西南地区碳排放强度差异呈逐渐扩大趋势。田云等[9]分析得出农业碳排放强度总体上表现为西部地区高、东部地区低的特征。

关注环境规制与农业碳排放的研究领域主要集中在以下三方面：第一，环境规制与环境污染。袁平等[10]认为农业污染防控领域存在制度缺陷，导致政府、企业、农民等利益相关方在博弈过程中会出现不理性的选择行为。刘细良等[11]探索了如何创新当前广泛存在于我国农村的命令控制型、市场激励型与自愿参与型环境规制工具。李谷成等[12]实证评价了基于环境规制前提下各省农业技术转化效率，综合评估了转型期各省农业经济发展与当地农业资源、环境的兼容性。第二，环境规制与农业技术创新。陈黎明等[13]认为环境规制并未明确显示出对环境技术创新的促进作用。陶群山等[14]分析得出，短期内环境规制制约了农业科技进步的速度，但从长期来看，环境规制对农业科技进步有利。岳立等[15]发现环境规制作用于农业生产效率的机制，显示出鲜明的地域性特征，未来农业环境规制构建应重点聚焦于西部地区。第三，环境规制与碳排放。张华等[16]研究结果也支持关于环境规制对碳排放直接影响轨迹呈“倒U型”曲线的结论。支燕[17]认为强化政府执政能力有利于提升碳管制效率，从而促进节能减排。周杰琦等[18]认为地方政府之间的招商引资竞争强化了本地环境管制效应。

综上所述，大多数研究的焦点表现在四个方面：首先，对于农业经济发展与碳排放问题，多数研究主要是验证环境库茨涅茨假说(EKC)，观察碳排放强度与人均GDP之间是否存在“倒U型”曲线关系。其次，关于农业碳排放测算问题，多数文献都给出了理论依据和具体的计算方法，但碳排放测算系数存在一定的差异，也没有统一的计算标准，实证结果也具有较大差异性。再次，在验证农业碳排放强度的时空差异特征方面，多数文献结论是东部、中部、西部地区碳排放强度依次递增，南方地区碳排放强度高于北方。最后，验证波特假说，即环境规制、农业技术效率及环境治理之间的传导机制。虽然学者们在研究过程中采用的解释变量存在差异，但结论基本上趋于一致，即环境规制有利于农业科技创新，技术效率的提高有助于治理环境污染。

关于纳入环境规制因素后的农业碳排放影响机理，目前可获取的研究信息较少，这或许源于三方面原因：一是农业碳源的存在形式千差万别，无法准确获取农业碳源的价格信息，难以统一度量；二是农业碳源以要素投入或产出的形式出现，无法准确核算农业碳源总量；三是环境规制和农业碳排放之间相互作用机理是否遵循既有的理论框架，农业领域环境规制与工业领域环境规制的变量指标选取是否具有相似性，目前尚无明确依据。因此，本文试图运用协整分析、残差分析和因果分析方法阐明农业经济发展、环境规制与农业碳排放形成的循环体系及其相互作用机理。

二、变量和数据说明

(一)碳排放总量测算指标体系

综合相关研究文献，在农业生产过程中，种植业、林业、畜牧业、渔业生产活动都会产生碳排放，因此在测算时将上述农业细分领域产生的碳排放都包含在内，构建农业碳排放测算体系如下：

上式中，AC表示农业碳排放总量，表示各种农业碳源的消费总量，相关数据来自《中国农业年鉴》(2001—2017)和《中国农村统计年鉴》(2001—2017)；E表示农业碳排放类别；δ表示各种农业碳源的碳排放系数，综合参考了李波[1]、田云[9]等人的研究成果，经计算整理得出，如表1所示。

(二)农业经济发展

广义的农业经济发展包含种植业、林业、畜牧业、副业、渔业等各细分部门的经济发展，由于各部门间产出总量、规模等量化方式存在不一致性，为了方便比较，在数据处理时统一采用农业各部门的产值来度量。选取了2001—2016年农业生产总值数据，研究农业经济发展与农业碳排放的关系。为消除通货膨胀因素对经济数据的影响，以2001年为基期不变价格计算可比价，农业生产总值数据来源于《中国农业年鉴》(2001—2017)。

(三)环境规制

依据现有研究，农业碳排放与农村环境污染具有伴生性，农业污染物排放造成的主要后果是土壤污染，继而导致农村地下水被污染。地下水质恶化直接负向影响了农业经济的持续性发展，同时也威胁到广大农村地区居民生活饮用水安全。为缓解这种矛盾，我国出台相关政策措施，其中包括农村饮用水安全工程投资，此举可以视作政府环境规制加强的重要信号。综上，本文将农村饮用水安全工程投资作为农业领域环境规制的替代指标，该数据来源于《全国水利发展统计公报》(2001—2017)。从图1可以看出，我国农村饮用水安全工程投资额呈逐年上升趋势，这说明国家对于该领域的环境规制强度在逐年增加。

图1 2001—2016年农村饮用水安全工程投资

实证分析之前，为消除各时序数列的波动性，将以上各主要指标数据做自然对数处理，分别记为：LnAC、LnAGDP、LnAER。

三、实证分析

为便于分析农业经济增长、环境规制与农业碳排放之间的长期均衡关系，首先建立如下函数模型：

ACt=αAGDPt+βAERt+γ

(1)

公式(1)中，ACt表示t时期碳排放量，AGDPt代表t时期国内农业生产总值，AERt代表t时期农业领域环境规制，α、β为系数，γ为截距项。根据模型(1)进行回归分析，得出的检验结果如表2所示。

表2 回归分析检验结果

从表2可以看出，该函数模型的拟合优度和调整的拟合优度都较差，不能准确地描述农业经济增长、环境规制与农业碳排放之间的内在联系。显然，通过回归模型来研究三者之间关系过于简单，因此该方法不予考虑，接下来运用协整检验来分析各变量之间的相关性。

(一)单位根检验

单位根检验目的是为了验证上述三种时序数列的平稳性，若是非平稳的，经过一阶差分后变为平稳的时序数列，表明三种数列均为一阶单整的时序数列，说明三者之间可能存在某种长期的协整关系。运用单位根检验法(Augmented Dickey-Fuller)，得出实证结果如表3所示。

从表3可以得出，原序列LnAC、LnAGDP、LnAER的各检验统计量都大于1%、5%、10%显著水平下的临界值，这表明原序列是非平稳的，而经过一阶差分之后，各检验统计量都小于1%显著水平下的临界值，说明序列DLnAC、DLnAGDP、DLnAER没有单位根，是平稳序列。因此，证明LnAC、LnAGDP、LnAER为一阶单整序列，记为I(1)，可以进行下一步的协整检验。

(二)协整检验

为了进一步研究LnAGDP、LnAER与LnAC序列之间的关系，本文运用协整检验方法(Johansen Cointegration Test)进行分析，实证检验结果如下表4所示。

表3 单位根检验结果

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%显著性水平上拒绝单位根假设；滞后阶数，根据AIC、SC最小原则确定，下同。

表4 协整检验结果

从表4可以得出，三种检验假设形式中，只有第一个原假设的迹统计量大于5%水平的临界值，因而只有第一个原假被拒绝，即有且仅有1个协整关系，说明序列LnAGDP、LnAER与LnAC之间只存在一个协整关系。

根据表5，由协整分析生成的残差序列的统计量小于5%置信水平下的临界值，说明该残差序列是平稳的，进一步证明序列LnAGDP、LnAER与LnAC存在协整关系。

表5 残差序列的单位根检验结果

从表6可以得出，两个自变量系数的标准差都接近于0，说明标准协整系数的估计值较为可靠。解释变量LnAGDP与被解释变量LnAC呈正相关，LnAGDP每增加1个单位，LnAC增加0.1970个单位；解释变量LnAER与被解释变量LnAC呈负相关，LnAER每增加1个单位，LnAC减少0.0173个单位。这表明农业经济增长促进了农业碳排放量逐步上升，环境规制的增强有助于农业碳排放量逐渐减少。

表6 标准的协整系数表

(三)因果关系检验

经过上述的协整检验分析，说明变量LnAGDP、LnER与LnAC之间存在长期相关性，但是并不意味着三种变量之间一定存在因果关系，而且因果关系的方向也不明确。因此，为了辨明这种联系，进行因果关系检验(Granger Causality Tests)，检验结果如表7所示。

依据表7，分析农业经济增长和农业碳排放的因果关系，关于原假设农业经济增长不是引起农业碳排放的原因，取滞后阶数为1、2、3时，由于P值都小于5%置信水平的临界值，拒绝原假设，农业经济增长是引起碳排放增加的原因；而对于原假设农业碳排放不是引起农业经济增长的原因，由于P值均大于5%置信水平的临界值，接受原假设，农业碳排放不是引起农业经济增长的原因。

分析环境规制提高与农业碳减排的因果关系，取滞后阶数为1时，关于原假设环境规制提高不是引起农业碳减排的原因和农业碳减排不是引起环境规制提高的原因，P值都大于5%置信水平的临界值，接受原假设，因此两者互不存在因果关系。取滞后阶数为2、3时，关于原假设环境规制提高不是引起农业碳减排的原因，P值都小于5%置信水平的临界值，拒绝原假设，因此环境规制是引起农业碳减排的原因；但是对于原假设农业碳减排不是引起环境规制提高的原因，由于P值都大于5%置信水平的临界值，接受原假设，农业碳减排不是引起环境规制提高的原因。

表7 因果关系检验结果

四、实证结论与政策建议

(一)实证结论

本文基于2001—2016年农业、农村的相关数据，通过协整分析和因果关系分析方法，定量分析了各变量之间的相关性，最后得出如下结论。

通过协整分析发现，从长期来看，农业经济发展正向影响了农业碳排放，而环境规制负向影响了农业碳排放。比较两个解释变量的绝对值，说明农业经济增长对农业碳排放的影响程度强于环境规制。因果关系检验说明，农业经济发展是导致农业碳排放增加的重要原因，短期来看，环境规制对农业碳排放的约束作用并不明显，长期来看，环境规制对农业碳排放起到抑制作用，但具有一定的时滞效应，这可能是由于农业碳排放对环境规制的反应相对迟缓。

(二)政策建议

优化农业领域的环境规制，减少农业碳排放总量，对于构建绿色生态农业体系，促进农业健康稳定发展意义深远。尤其是在我国农业资源、环境矛盾加剧的情况下，探讨环境规制对农业碳排放的影响机理，显得极其必要。基于上述实证结论，得出如下政策建议。

第一，积极转变农业发展模式，主动由三高一低(高投入、高耗能、高排放、低产出)的发展模式，转变为生态农业、循环农业、低碳农业的发展模式。从先前注重发展农业第一产业的传统农业思维模式，逐步向大力发展农业第二、第三产业的“大农业”发展模式转变。

第二，鼓励农业企业、农户在生产生活中利用可再生能源，并对其提供相关技术支持和能源利用补贴，以逐步减少使用高碳排放量的农业资源。另外，相关部门应加强监督，及时准确地向公众公布农业排放物数据，倒逼高排放企业节能减排，逐步形成有效的利益共同体联合防控机制。

第三，提高农业环境规制强度，严格限制农业废弃物排放，制定严格的农产品生产销售标准，同时加强执法监督力度，加大违规处罚力度。此外，构建农业低碳补偿机制，维护利益相关者的合法权益，减少农业生产外部性问题，从而提高农业企业、农户的节能减排积极性。