农业数字化赋能低碳农业发展——基于长江经济带现实

doi:10.16178/j.issn.0528-9017.20230881

摘要/Abstract

摘要：

“数字化”和“低碳化”融合发展是稳步推进农业农村实现高质量发展的主要动力。该研究选取2009—2020年长江经济带11个省份的面板数据,运用个体固定效应模型探究了农业数字化发展水平对低碳农业发展的影响效果及其作用机制。研究表明,农业数字化发展水平对低碳农业发展有显著的促进作用,经过替换变量法、剔除直辖市样本和被解释变量滞后一期处理后的结论具有稳健性。此外,该研究通过异质性分析揭示了农业数字化发展水平对低碳农业发展的促进作用主要体现在长江经济带的上游地区、下游地区、粮食主产区和非粮食主产区,其中农业数字化在下游地区和非粮食主产区降碳减排效果更好。据此,提出了提高农业数字化发展水平的相关对策建议,以助推低碳农业发展。

关键词: 农业数字化, 碳排放, 低碳

Abstract:

The integrated development of “digitization” and “low-carbon” is the main driving force for the steady promotion of high-quality development in agriculture and rural areas. In this study, the panel data from 11 provinces of the Yangtze River Economic Belt from 2009 to 2020 were selected, and the effect of the mechanism of agricultural digital development on low-carbon agricultural development by individual fixed effect model was explored. The study showed that the development level of agricultural digitization has a significant effect on the development of low-carbon agriculture, and the conclusion is robust after the replacement variable method, excluding the municipality sample and the explained variables lag behind the first phase of treatment. Through heterogeneity analysis, it was shown that the promoting effect of agricultural digital development level on the development of low-carbon agriculture is mainly reflected in the upper reaches, lower reaches, major grain producing areas and non-grain producing areas of the Yangtze River Economic Belt, among which agricultural digitization has better carbon reduction effect in the lower reaches and non-grain producing areas. Accordingly, the relevant countermeasures and suggestions to improve the level of agricultural digital development are put forward to boost the development of low-carbon agriculture.

Key words: agricultural digitization, carbon emissions, low carbon

中图分类号:

李亚妮, 张天晓, 孔一. 农业数字化赋能低碳农业发展——基于长江经济带现实[J]. 浙江农业科学, 2025, 66(1): 236-242.

LI Yani, ZHANG Tianxiao, KONG Yi. Research on the impact of agricultural digitization on low carbon agricultural development—based on the reality of the Yangtze River Economic Belt[J]. Journal of Zhejiang Agricultural Sciences, 2025, 66(1): 236-242.

图/表 6

参考文献 20

[1]	田云, 张俊飚. 中国农业碳排放、低碳农业生产率及其协调性研究[J]. 中国农业大学学报, 2017, 22(5): 208-218.
[2]	邓荣荣, 肖湘涛, 刘凡璠. 公平和效率双重视角下中国粮食主产区农业碳排放研究[J]. 调研世界, 2023(6): 14-25.
[3]	胡永浩, 张昆扬, 胡南燕, 等. 中国农业碳排放测算研究综述[J]. 中国生态农业学报(中英文), 2023, 31(2): 163-176.
[4]	苏培添, 王磊. 数字普惠金融对中国农业碳排放强度影响的空间效应与机制[J]. 资源科学, 2023, 45(3): 593-608.
[5]	何艳秋, 王鸿春, 刘云强. 产业集聚视角下农业碳排放的空间效应[J]. 资源科学, 2022, 44(12): 2428-2439.
[6]	王博. 农业保险对农业碳排放空间效应的影响探究[J]. 南方农业, 2022, 16(20): 209-211.
[7]	陈建学, 陈盛伟, 牛浩. 农业保险发展对农业碳排放的影响机制研究:基于行为改变视角的中介效应分析[J]. 世界农业, 2023(5): 91-103.
[8]	贺青, 张俊飚, 张虎. 农业机械化对农业碳排放的影响:来自粮食主产区的实证[J]. 统计与决策, 2023, 39(1): 88-92.
[9]	贺青, 张俊飚. 粮食主产区政策对农业碳排放的影响[J]. 华中农业大学学报(社会科学版), 2023(4): 47-55.
[10]	陈宇斌, 王森, 陆杉. 农产品贸易对农业碳排放的影响:兼议数字乡村发展的门槛效应[J]. 华中农业大学学报(社会科学版), 2023(6): 45-57.
[11]	杨雪, 王永平, 王静. 数字乡村发展对农业碳排放强度的影响效应及作用机制检验[J]. 统计与决策, 2023, 39(11): 66-71.
[12]	刘震, 张晓星, 魏威岗. 农村数字经济发展对农业碳排放的影响:基于29个省份的面板数据分析[J]. 江苏大学学报(社会科学版), 2023, 25(3): 20-32, 47.
[13]	彭傲天, 安鑫丽, 张良悦. 中国农业数字化转型发展的问题与出路[J]. 区域经济评论, 2023(4): 91-99.
[14]	王恒, 方兰. 中国农业数字化与绿色化时空耦合协调关系及驱动力分析[J]. 长江流域资源与环境, 2023, 32(4): 868-882.
[15]	范振浩, 邢巍巍, 卜元卿, 等. 江苏省种植业碳排放的测算及达峰分析[J]. 水土保持学报, 2023, 37(5): 78-85.
[16]	顾沈怡, 邱子健, 詹永冰, 等. 我国畜牧业碳排放时空特征与趋势预测[J]. 农业环境科学学报, 2023, 42(3): 705-714.
[17]	王欣星, 王新利. 农业劳动力老龄化对农业碳排放的影响:基于农业技术创新的调节效应[J]. 黑龙江八一农垦大学学报, 2021, 33(3): 121-126.
[18]	任洪杰, 李辉尚, 冯祎宇. 基于时空视角的广东省农业碳排放动态演化特征及发展趋势研究[J]. 中国生态农业学报(中英文), 2023, 31(8): 1287-1300.
[19]	范瑾, 张金星. 乡村振兴视域下中国农业数字化发展水平测度[J]. 生态经济, 2023, 39(7): 99-106.
[20]	苏锦旗, 潘婷, 董长宏. 中国农业数字化发展及区域差异评价[J]. 西北农林科技大学学报(社会科学版), 2023, 23(4): 135-144.

碳源类型	碳源指标	碳排放系数	碳排放系数来源	使用数据
农地利用	化肥(kg·kg^-1CE)	0.895 6	美国橡树林国家实验室	实际化肥折纯量(万t·a^-1)
	农药(kg·kg^-1CE)	4.934 1	美国橡树林国家实验室	实际农药使用量(万t·a^-1)
	农膜(kg·kg^-1CE)	5.180 0	联合国政府间气候变化专门委员会	实际农膜使用量(万t·a^-1)
	柴油(kg·kg^-1CE)	0.592 7	联合国政府间气候变化专门委员会	实际农用柴油使用量(万t·a^-1)
	翻耕(kg·hm^-2CE)	3.126 0	文献[18]	农作物播种面积(万t·a^-1)
	灌溉(kg·hm^-2CE)	20.476 0	文献[18]	有效灌溉面积(万t·a^-1)
农作物种植	小麦(kg·hm^-2N₂O)	2.050 0	文献[15]	种植面积(hm²·a^-1)
	水稻(kg·hm^-2CH₄)	210.00/0.24	文献[15]	种植面积(hm²·a^-1)
	玉米(kg·hm^-2N₂O)	2.530 0	文献[15]	种植面积(hm²·a^-1)
	大豆(kg·hm^-2N₂O)	0.770 0	文献[15]	种植面积(hm²·a^-1)
	棉花(kg·hm^-2N₂O)	0.480 0	文献[15]	种植面积(hm²·a^-1)
	蔬菜(kg·hm^-2N₂O)	4.210 0	文献[15]	种植面积(hm²·a^-1)
农作物秸秆焚烧	小麦(kg·kg^-1CE)	0.160 0	文献[4]	小麦产量(万t·a^-1)
	水稻(kg·kg^-1CE)	0.180 0	文献[4]	水稻产量(万t·a^-1)
	玉米(kg·kg^-1CE)	0.170 0	文献[4]	玉米产量(万t·a^-1)
牲畜养殖	牛(kg·头^-1·a^-1)	440.325 3	文献[16]	年出栏量(万头)
	猪(kg·头^-1·a^-1)	73.763 1	文献[16]	年出栏量(万头)
	羊(kg·头^-1·a^-1)	105.083 4	文献[16]	年出栏量(万头)
	兔(kg·头^-1·a^-1)	3.900 0	文献[16]	年出栏量(万头)
	禽类(kg·头^-1·a^-1)	1.760 0	文献[16]	年出栏量(万头)

碳源类型	碳源指标	碳排放系数	碳排放系数来源	使用数据
农地利用	化肥(kg·kg^-1CE)	0.895 6	美国橡树林国家实验室	实际化肥折纯量(万t·a^-1)
	农药(kg·kg^-1CE)	4.934 1	美国橡树林国家实验室	实际农药使用量(万t·a^-1)
	农膜(kg·kg^-1CE)	5.180 0	联合国政府间气候变化专门委员会	实际农膜使用量(万t·a^-1)
	柴油(kg·kg^-1CE)	0.592 7	联合国政府间气候变化专门委员会	实际农用柴油使用量(万t·a^-1)
	翻耕(kg·hm^-2CE)	3.126 0	文献[18]	农作物播种面积(万t·a^-1)
	灌溉(kg·hm^-2CE)	20.476 0	文献[18]	有效灌溉面积(万t·a^-1)
农作物种植	小麦(kg·hm^-2N₂O)	2.050 0	文献[15]	种植面积(hm²·a^-1)
	水稻(kg·hm^-2CH₄)	210.00/0.24	文献[15]	种植面积(hm²·a^-1)
	玉米(kg·hm^-2N₂O)	2.530 0	文献[15]	种植面积(hm²·a^-1)
	大豆(kg·hm^-2N₂O)	0.770 0	文献[15]	种植面积(hm²·a^-1)
	棉花(kg·hm^-2N₂O)	0.480 0	文献[15]	种植面积(hm²·a^-1)
	蔬菜(kg·hm^-2N₂O)	4.210 0	文献[15]	种植面积(hm²·a^-1)
农作物秸秆焚烧	小麦(kg·kg^-1CE)	0.160 0	文献[4]	小麦产量(万t·a^-1)
	水稻(kg·kg^-1CE)	0.180 0	文献[4]	水稻产量(万t·a^-1)
	玉米(kg·kg^-1CE)	0.170 0	文献[4]	玉米产量(万t·a^-1)
牲畜养殖	牛(kg·头^-1·a^-1)	440.325 3	文献[16]	年出栏量(万头)
	猪(kg·头^-1·a^-1)	73.763 1	文献[16]	年出栏量(万头)
	羊(kg·头^-1·a^-1)	105.083 4	文献[16]	年出栏量(万头)
	兔(kg·头^-1·a^-1)	3.900 0	文献[16]	年出栏量(万头)
	禽类(kg·头^-1·a^-1)	1.760 0	文献[16]	年出栏量(万头)

一级指标	二级指标	二级指标单位及解释	属性	权重
农业数字化基础设施	农村互联网普及率	农村居民平均每百户互联网宽带接入用户数(%)	正	0.073 2
	农村智能电话普及率	农村居民平均每百户移动电话拥有量(%)	正	0.087 7
	农村有线电视普及率	农村居民平均每百户有线电视用户数(%)	正	0.041 8
	农村地区计算机使用	农村家用计算机拥有量(台)	正	0.035 4
	农业物流建设水平	农村投递路线长度(万km)	正	0.026 7
	农业气象观测站数量	个	正	0.022 7
农业数字化产业发展	农业农村数字基地	农业农村信息化示范基地(个)	正	0.077 4
	农业信息技术服务	农村平均每一邮政营业网点服务人口(万人)	负	0.008 1
	农产品网络零售额	亿元	正	0.126 6
	农村网络支付水平	北大农村数字普惠金融指数	正	0.034 1
农业数字化人才建设	研究R&D人员数	R&D人员全时当量(人·年^-1)	正	0.059 3
	农业技术人员比率	农业技术人员/农林牧渔从业人员(%)	正	0.065 3
	财政教育支出	地方财政教育支出(亿元)	正	0.025 3
	农民受教育程度	农村居民受教育程度(教育年限法,a)	正	0.015 6
农业数字化科技支持	专利授权数	件	正	0.078 5
	专利申请受理数	件	正	0.074 8
	技术合同成交总额	技术市场成交额(亿元)	正	0.086 8
	高技术产业R&D经费	R&D经费内部支出(亿元)	正	0.060 8

一级指标	二级指标	二级指标单位及解释	属性	权重
农业数字化基础设施	农村互联网普及率	农村居民平均每百户互联网宽带接入用户数(%)	正	0.073 2
	农村智能电话普及率	农村居民平均每百户移动电话拥有量(%)	正	0.087 7
	农村有线电视普及率	农村居民平均每百户有线电视用户数(%)	正	0.041 8
	农村地区计算机使用	农村家用计算机拥有量(台)	正	0.035 4
	农业物流建设水平	农村投递路线长度(万km)	正	0.026 7
	农业气象观测站数量	个	正	0.022 7
农业数字化产业发展	农业农村数字基地	农业农村信息化示范基地(个)	正	0.077 4
	农业信息技术服务	农村平均每一邮政营业网点服务人口(万人)	负	0.008 1
	农产品网络零售额	亿元	正	0.126 6
	农村网络支付水平	北大农村数字普惠金融指数	正	0.034 1
农业数字化人才建设	研究R&D人员数	R&D人员全时当量(人·年^-1)	正	0.059 3
	农业技术人员比率	农业技术人员/农林牧渔从业人员(%)	正	0.065 3
	财政教育支出	地方财政教育支出(亿元)	正	0.025 3
	农民受教育程度	农村居民受教育程度(教育年限法,a)	正	0.015 6
农业数字化科技支持	专利授权数	件	正	0.078 5
	专利申请受理数	件	正	0.074 8
	技术合同成交总额	技术市场成交额(亿元)	正	0.086 8
	高技术产业R&D经费	R&D经费内部支出(亿元)	正	0.060 8

类型	名称	代码	单位	均值	标准差	最小值	最大值
被解释变量	低碳农业发展	AEI	t·万元^-1	73.29	33.35	15.71	175.40
核心解释变量	农业数字化发展水平	DAL		0.222	0.153	0.026	0.718
控制变量	农业现代化水平	AML	W·hm^-2	1.131	2.041	0.001	10.980
	农业经济发展水平	PAR	万元·人^-1	1.519	0.643	0.329	3.533
	交通基础设施水平	TFL	万km	18.240	7.959	1.197	39.970
	家庭农地流转	FLT	万hm²	90.07	61.87	7.65	263.40
	农业保费规模	AIP	万元·人^-1	0.023 0	0.039	0.000 1	0.189 0
	农业种植结构	ARS	%	0.613	0.091	0.418	0.839