农旅融合驱动农业低碳转型：技术效应、土地流转与农业社会化服务的机制研究

本文系统探讨了农旅融合（IAT）对中国农业低碳转型（LCTA）的驱动机制。研究基于2010-2022年省级面板数据，采用双向固定效应模型（TWFE）和工具变量法（2SLS）验证了IAT通过土地流转（LT）和农业社会化服务（ASS）等路径显著促进农业碳减排（ACE），并揭示了东部地区效应更强、中西部地区存在异质性的非线性规律（N型曲线）。研究成果为协同推进乡村振兴与“双碳”目标提供了理论依据和政策启示。

　　

1 引言

全球变暖趋势加剧与极端气候事件频发对人类社会可持续发展构成严重威胁。农业碳排放作为全球气候变化的主要驱动因素，中国农业部门温室气体排放约占全国总量的20%。中国提出2030年碳达峰、2060年碳中和的战略目标，但农业低碳转型仍面临生产系统权衡、经济影响等多重挑战。农旅融合（IAT）通过产业重构形成农业经济新形态，为农业低碳转型（LCTA）提供创新解决方案。本研究旨在探讨IAT对农业碳减排的影响效应与机制路径，为高质量发展农业和实现可持续发展目标13（SDGs 13）提供理论支撑。

2 文献综述

2.1 农业碳排放

农业碳排放研究主要集中在三大领域：一是排放源分析，包括农业物资直接投入（化肥、农药、农膜等）、畜牧业生产过程（N₂O和CH₄）以及作物生长过程（植物呼吸、土壤有机质）；二是排放测算方法，包括排放系数法、模型模拟法和田间测量法；三是外部减排因素，涉及城乡融合技术、农业机械化、数字普惠金融等驱动因素。现有研究多聚焦技术路径，对农旅协同减排关注不足。

2.2 农旅融合的经济社会影响

研究表明IAT通过治理效率提升、科技创新转化和消费需求升级形成生态效益，但也可能引发面源污染风险。其绿色发展效应体现在：农民收入增加促进人居环境改善，传统村落保护强化生态环境，生产要素市场化流动优化配置效率，非农就业机会缓解劳动力约束。

2.3 研究空白

现有文献未直接分析IAT对碳排放的影响，其减排机制与异质性特征尚不明确。本研究可能的边际贡献在于：构建产业融合视角的完整分析框架，引入土地流转和社会化服务的新机制路径，采用面板分位数技术揭示N型非线性关系。

3 理论机制与研究假设

3.1 直接影响机制

IAT通过三重传导路径促进LCTA：技术效应（低碳技术替代、数字管理经验渗透）、绿色意识效应（生态意识提升、低碳产品价值实现）和劳动者素质提升（人力资本升级、劳动替代效应）。由此提出假设H1：IAT通过技术效应、绿色意识和劳动力质量提升促进LCTA。

3.2 间接机制分析

3.2.1 土地流转的作用

土地流转（LT）产生规模效应（降低单位产出成本）、产权稳定效应（促进长期投资）和技术投入效应（先进技术应用），通过优化土地资源配置减少资源浪费和农业化学品投入。假设H2：IAT通过加速土地流转促进LCTA。

3.2.2 农业社会化服务的作用

农业社会化服务（ASS）通过专业化分工重构生产要素组合，引入绿色技术和环境因素。服务组织凭借先进装备突破小农户“技术壁垒”，提供测土配方施肥、植保无人机绿色防控等服务，减少化肥农药依赖。假设H3：IAT通过促进ASS实现LCTA。

3.3 影响效应的异质性

由于经济发展、资源分布和政策执行能力差异，IAT的碳减排效果呈现区域异质性：东部地区政策实施成本低、数字基础设施完善，效应最强；中部地区粮食主产区功能定位制约转型；西部地区生态脆弱但资源禀赋优越。假设H4：IAT对LCTA的影响呈现东部＞西部＞中部的区域异质性。

4 研究设计与数据来源

4.1 实证模型

构建双向固定效应模型：LCTA_it = a₀ + a₁IAT_it + a₂∑CV_it + λ_i + V_t + ε_it。采用两阶段中介效应模型检验机制路径，避免多模型内生性问题。

4.2 变量设定

4.2.1 被解释变量

农业低碳转型（LCTA）采用超效率SBM模型测算农业生产效率，构建包含土地、灌溉、化肥等投入指标和农业总产值、碳排放（含CH₄、N₂O等7类源）的投入产出体系，其中能源消耗采用农村居民用电量×电网碳排放因子计算。

4.2.2 核心解释变量

农旅融合（IAT）从农旅关联度、融合新业态、融合发展经济社会效应三个维度构建指标体系，综合运用灰色关联度（计算方程：γ_i = [Δmin + ρΔmax]/[Δik + ρΔmax]）和因子分析-熵权法测算。

4.2.3 控制变量

包括城镇化率（UR）、人口密度（PD）、种植结构（PS）、财政支农（FSA）、地方气候（LC）、经济发展水平（LED）和产业结构（IS）。

4.2.4 机制变量

土地流转（LT）采用家庭承包耕地流转总面积；农业社会化服务（ASS）采用农林牧渔服务业产值与农林牧渔总产值比值。

4.3 数据来源与描述性统计

使用2010-2022年中国30省份面板数据，来源包括《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》等官方统计资料和EPS数据平台，缺失值采用线性插值法处理。

5 实证结果分析

5.1 基准回归结果

TWFE模型显示IAT对LCTA的回归系数为0.161（1%显著），OLS估计结果（0.402）高估效应，表明个体和时间固定效应有效控制遗漏变量偏误。假设H1得证。

5.2 稳健性检验

更换LCTA测算方法（SBM-GML）、控制空间溢出效应（SDM模型）、改用系统GMM模型后，IAT系数仍显著为正（0.171-0.481），结论稳健。

5.3 因果关系识别

以地形起伏度作为工具变量（IV），2SLS回归显示第一阶段IV对IAT系数为-2.453（1%显著），第二阶段IAT系数0.374（5%显著）。进一步采用近似外生工具变量（PE估计）、异方差工具变量（HBIV）和农村综合体政策DML评估，结果均支持因果关系的可靠性。

6 机制分析与异质性分析

6.1 机制分析

土地流转机制：IAT通过提升土地边际收益（如茶旅综合体地租从800元/亩增至3000元/亩）和降低流转阻力促进LT，系数0.229（5%显著）。农业社会化服务机制：IAT重塑需求结构（新增景观化种植设计、农旅品牌IP打造等需求）和组织关系（长期服务股权共享），ASS系数0.571（1%显著）。假设H2、H3得证。

6.2 异质性分析

区域异质性：东部（0.261）、西部（0.146）、中部（0.053）效应依次递减，与资源禀赋、经济水平和功能定位差异一致。分位数回归显示IAT效应呈N型演化：Q10(0.418)、Q25(0.305)、Q50(0.194)、Q75(0.303)、Q90(0.402)，在低排放和高排放区作用更强，中等排放区因资源配置不当减排潜力释放不足。

7 结论与政策建议

7.1 结论与讨论

IAT通过LT和ASS路径显著促进LCTA，且存在东部＞西部＞中部的区域异质性和N型非线性特征。研究发现为发展中国家农业减排提供路径参考，并通过多方法验证因果关系的可靠性。

7.2 政策建议

一是构建区域差异化基础设施与协作模式，东部建立全产业链碳核算体系，中西部优先在生态保护区开展轻量化试点；二是深化集约化路径中介机制建设，设立绿色技术专项基金和县级农旅技能培训中心；三是实施碳排放强度分级准入制度，按排放等级差异化开发旅游设施。

7.3 未来展望

未来研究可从微观尺度数据采集、政策环境与多因素动态耦合建模等方面深化，特别建议采用财政部农村综合体试点政策开展DID评估，以更精准识别因果效应并完善农旅融合治理体系。