嚴(yán)立冬,劉昊昕,鄧遠(yuǎn)建,屈志光

一、引 言

改革開(kāi)放四十多年來(lái),農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)快速發(fā)展的同時(shí),農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境卻遭到極大的破壞,農(nóng)業(yè)生態(tài)資源大量地被耗竭,嚴(yán)重地影響了農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。如何建設(shè)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境,提高生態(tài)效益,探索農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的新模式,這對(duì)于促進(jìn)人與自然和諧發(fā)展、促進(jìn)鄉(xiāng)村生態(tài)振興具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[1]。2021年6月1日起實(shí)施的 ?鄉(xiāng)村振興促進(jìn)法?第34條規(guī)定:國(guó)家加強(qiáng)鄉(xiāng)村生態(tài)保護(hù),實(shí)施生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)和修復(fù)工程,健全生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)制度和生態(tài)保護(hù)補(bǔ)償機(jī)制,改善鄉(xiāng)村生態(tài)環(huán)境。鄉(xiāng)村生態(tài)振興需要建設(shè)良好的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的良性循環(huán)取決于農(nóng)業(yè)生態(tài)資本存量。由于我國(guó)農(nóng)村地域遼闊、地形復(fù)雜、氣候變化多樣,農(nóng)村生態(tài)環(huán)境相對(duì)脆弱,再加上農(nóng)業(yè)人口眾多,單純依靠農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)自身修復(fù)增值補(bǔ)充是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,必須依靠農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資來(lái)增加生態(tài)資本存量[2]。因此本文嘗試從農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資視角探尋解決農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的新思路。

生態(tài)資本概念最早可以追溯到Vogt等[3]對(duì) “自然資本”的研究,他認(rèn)為自然資源是國(guó)家發(fā)展的一種資本,如果自然資源發(fā)生持續(xù)的耗竭,國(guó)家發(fā)展能力就會(huì)受到影響。而國(guó)內(nèi)最早探討生態(tài)資本概念的是劉思華[4],他認(rèn)為生態(tài)資本包括生態(tài)資源和生態(tài)環(huán)境存量?jī)刹糠?強(qiáng)調(diào)保持生態(tài)資本存量非減或有所增值是可持續(xù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必要前提。由于生態(tài)資本概念提出較晚,生態(tài)資本投資的研究在國(guó)內(nèi)外涉及比較少。早期的學(xué)者認(rèn)為生態(tài)資本投資的重點(diǎn)在于克制對(duì)自然資源和生態(tài)環(huán)境存量的消費(fèi)[5](P156－168)[6](P321－324)。盡管生態(tài)系統(tǒng)耗損可以自身增值補(bǔ)充,但是與人類(lèi)對(duì)生態(tài)資本的消耗速度相比,顯得遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,因此生態(tài)資本存量的增加主要還應(yīng)通過(guò)人為干預(yù)投資方式來(lái)進(jìn)行。嚴(yán)立冬等[7][8](P525－530)認(rèn)為生態(tài)資本投資是對(duì)生態(tài)資本價(jià)值運(yùn)用和消費(fèi),是為了生態(tài)資本收益最大化而進(jìn)行的投資行為,并提出生態(tài)污染治理、生態(tài)恢復(fù)建設(shè)、生態(tài)技術(shù)研發(fā)等凡是能夠增加生態(tài)資本存量的活動(dòng) (資金或?qū)嵨锿度?均可視為生態(tài)資本投資。過(guò)渡到農(nóng)業(yè),農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資是指增加農(nóng)業(yè)生態(tài)資本存量的投資行為[9]。這種投資行為范圍非常廣泛,研究表明農(nóng)業(yè)生態(tài)污染治理、農(nóng)業(yè)生態(tài)修復(fù)、農(nóng)業(yè)生態(tài)補(bǔ)償、農(nóng)業(yè)生態(tài)文化培育和農(nóng)業(yè)生態(tài)產(chǎn)業(yè)發(fā)展等活動(dòng)均能夠改善農(nóng)村生態(tài)環(huán)境,增加農(nóng)業(yè)生態(tài)資本存量[10][11][12][13][14]。

由于交通和信息化的發(fā)展,地理空間距離不斷壓縮,經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、社會(huì)發(fā)展、生態(tài)資源環(huán)境系統(tǒng)交互影響不斷加深[15]。這導(dǎo)致生態(tài)資本投資活動(dòng)容易產(chǎn)生跨區(qū)域的空間溢出效應(yīng)?？臻g溢出效應(yīng)的存在讓農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資活動(dòng)變得更為復(fù)雜?，F(xiàn)有文獻(xiàn)就農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的空間溢出效應(yīng)相關(guān)研究并未達(dá)成一致共識(shí),形成了兩種主要觀點(diǎn):(1)生態(tài)資本投資產(chǎn)生明顯的正向空間溢出效應(yīng)。Whitmire等[16]研究發(fā)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)流域的濕地和溪流的治理和保護(hù)能夠增加硝酸鹽的濾出,防止其對(duì)下游生態(tài)系統(tǒng)造成危害。Costanza等[17]認(rèn)為農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)可以為人類(lèi)提供糧食,具有生產(chǎn)功能,但同時(shí)也是生態(tài)資源,具有涵養(yǎng)水源、維持生物多樣性等生態(tài)功能,具有極強(qiáng)的正外部性。(2)生態(tài)資本投資產(chǎn)生的正向溢出效應(yīng)不明顯,甚至?xí)a(chǎn)生負(fù)的空間溢出效應(yīng)。Sigman[18]通過(guò)比較跨區(qū)域河流的污染治理水平發(fā)現(xiàn),如果某個(gè)區(qū)域選擇 “搭便車(chē)”,跨界外溢性就會(huì)降低環(huán)境治理。張可等[19]發(fā)現(xiàn)政府對(duì)農(nóng)村水環(huán)境治理減排強(qiáng)度以北京和上海兩市為中心向外圍輻射,治理效果依次遞減,空間溢出效應(yīng)顯著。外溢性的存在導(dǎo)致本區(qū)域環(huán)境收益下降,降低了地方政府保護(hù)環(huán)境的積極性,影響區(qū)域間生態(tài)資本投資水平。沈能等[20]認(rèn)為由于地區(qū)間污染傾銷(xiāo)和政府環(huán)境政策 “鄰里仿效”,使得農(nóng)業(yè)污染排放呈現(xiàn)空間集聚特征,污染反而加劇。李建琴[21]、羅萬(wàn)純[22]等從農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境公共產(chǎn)品特性、強(qiáng)外部效應(yīng)及公有產(chǎn)權(quán)屬性角度出發(fā),發(fā)現(xiàn)農(nóng)村生態(tài)資本投資過(guò)程中存在著嚴(yán)重的市場(chǎng)失靈,農(nóng)村環(huán)境公共服務(wù)供給與農(nóng)村居民合作中存在 “公共地悲劇”。

通過(guò)進(jìn)一步研究農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的影響機(jī)理和影響因素,Zhao等[23]發(fā)現(xiàn),公眾環(huán)保意識(shí)逐漸增強(qiáng)、公眾輿論和環(huán)保行為會(huì)對(duì)生態(tài)資本投資的空間溢出效應(yīng)產(chǎn)生積極促進(jìn)作用,此外,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)進(jìn)步、人口增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等問(wèn)題對(duì)生態(tài)資本投資的溢出效應(yīng)也有影響。宋馬林等[24]發(fā)現(xiàn)地方保護(hù)及資源錯(cuò)配將通過(guò)空間溢出效應(yīng)加劇其他地區(qū)的環(huán)境福利績(jī)效損失,因此要降低地方保護(hù)和市場(chǎng)分割水平,充分發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定作用。綜上所述,國(guó)內(nèi)外關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的概念逐漸明晰,已有文獻(xiàn)從不同側(cè)面,圍繞農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的定義、特征、方式等做了理念性探討,為研究農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資理論的發(fā)展提供了理論基礎(chǔ)及政策導(dǎo)向。但已有文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平的測(cè)度尚未開(kāi)展,同時(shí)忽略了空間溢出效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的影響。

基于上述現(xiàn)實(shí)背景和文獻(xiàn)梳理,本文嘗試從以下兩方面進(jìn)行深入研究:(1)構(gòu)建農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,將農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資分為農(nóng)業(yè)生態(tài)污染治理投資、農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)修復(fù)投資、農(nóng)業(yè)生態(tài)保護(hù)補(bǔ)償投資、農(nóng)業(yè)生態(tài)文化培育投資和農(nóng)業(yè)生態(tài)產(chǎn)業(yè)發(fā)展投資,并在此基礎(chǔ)上對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。(2)建立空間面板模型,驗(yàn)證農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資是否存在區(qū)域之間的外溢性,其對(duì)本區(qū)域和鄰近區(qū)域產(chǎn)生何種影響,考慮空間溢出效應(yīng)后現(xiàn)有研究中的影響因素是否存在變化。厘清這些問(wèn)題有助于探尋農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平區(qū)域差異的經(jīng)濟(jì)根源,識(shí)別我國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境治理的關(guān)鍵因素,從而為我國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資政策的合理制定和有效實(shí)施提供必要的經(jīng)驗(yàn)支持和決策依據(jù)。

二、理論分析

隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展外延空間不斷擴(kuò)張,物流、交通、信息技術(shù)的發(fā)展,各區(qū)域之間的空間交互影響越發(fā)強(qiáng)烈,再加上生態(tài)系統(tǒng)自身的系統(tǒng)性和整體性,使得本地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資對(duì)其他區(qū)域的生態(tài)資本投資產(chǎn)生交互影響。本區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資產(chǎn)生的收益會(huì)隨著農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)空間流轉(zhuǎn)型、區(qū)域間經(jīng)濟(jì)交互、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的流動(dòng)以及區(qū)域間政策互動(dòng)的作用溢出到別的區(qū)域,對(duì)別的區(qū)域可能產(chǎn)生示范效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)等正向溢出效應(yīng),也可能產(chǎn)生 “搭便車(chē)效應(yīng)”“鄰避效應(yīng)”等負(fù)向溢出效應(yīng),進(jìn)而增加或者減少農(nóng)業(yè)生態(tài)資本積累,從而導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境發(fā)生改善或者惡化的情況 (如圖1所示)。

圖1 農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資空間溢出機(jī)理

(一)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資空間溢出路徑

1.農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)空間流轉(zhuǎn)。農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的能量流、物質(zhì)流和信息流可能通過(guò)一定途徑和媒介在空間上發(fā)生位移,轉(zhuǎn)到其他地方,并在具備適當(dāng)條件的外部地區(qū)產(chǎn)生相應(yīng)的功能。這就是農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的空間流轉(zhuǎn)性。對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本進(jìn)行投資,即增加農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)和能量的投入,促使系統(tǒng)內(nèi)物質(zhì)和能量傳遞到系統(tǒng)外,并結(jié)合外部條件形成一定的功能。

2.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素流動(dòng)。農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資提升生態(tài)環(huán)境質(zhì)量,促進(jìn)人們健康水平的提高與人力資本積累,形成人才集聚。而人才集聚促進(jìn)了農(nóng)業(yè)生態(tài)技術(shù)知識(shí)的擴(kuò)散和流動(dòng),加快了發(fā)源地新思想和新技術(shù)被其他地區(qū)復(fù)制、模仿的速度,從而激發(fā)創(chuàng)新意識(shí),實(shí)現(xiàn)地區(qū)之間的人力資本、技術(shù)等要素溢出。

3.各區(qū)域政策互動(dòng)。目前,農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資主要還是以公共投資為主,投資主體主要是政府。各地政府之間在稅收、支出、環(huán)境保護(hù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等政策上的互動(dòng),構(gòu)成了農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的溢出渠道。一方面,在條塊分割的行政管轄制度和中央及地方官員績(jī)效考核的雙重壓力下,地區(qū)之間尤其是相鄰地區(qū)比較容易形成稅收競(jìng)爭(zhēng)、支出競(jìng)爭(zhēng)等局面,相互影響的程度更大,更容易形成空間溢出效應(yīng)。另一方面,在上級(jí)政府的協(xié)調(diào)下,各地之間可以就農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資達(dá)成合作協(xié)議,這樣,農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的受益范圍就自然擴(kuò)大到整個(gè)合作范圍內(nèi)。

(二)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資空間溢出效應(yīng)

1.正向空間溢出效應(yīng)。規(guī)模效應(yīng)是指由于政策導(dǎo)向及農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資增值性的特征,農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資發(fā)展過(guò)程具有很強(qiáng)的集聚傾向性,農(nóng)業(yè)生態(tài)產(chǎn)業(yè)相關(guān)資源在一定區(qū)域內(nèi)集聚,極有可能產(chǎn)生空間集聚效應(yīng),不僅能夠通過(guò)降低信息不對(duì)稱(chēng)、交易成本等方式緩解市場(chǎng)摩擦,帶來(lái)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng),而且還能夠產(chǎn)生新知識(shí)和新技術(shù)的溢出,產(chǎn)生正向效率溢出效應(yīng),促進(jìn)本地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平的提升。

示范效應(yīng)是指農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資作為一個(gè)新的投資模式,其農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資規(guī)則,農(nóng)業(yè)生態(tài)產(chǎn)業(yè)體系、政府管理模式創(chuàng)新都具有很強(qiáng)的示范意義。通過(guò)對(duì)局部地區(qū)或某些部門(mén)、領(lǐng)域的農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資試驗(yàn),總結(jié)成敗得失,完善改革方案,尋找規(guī)律,實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)突破與整體創(chuàng)新,從而為更大范圍的改革實(shí)踐提供可復(fù)制、可推廣的示范和標(biāo)桿。例如浙江 “麗水山耕”、福建南平 “生態(tài)銀行”的成功試點(diǎn),其對(duì)周邊的輻射和帶動(dòng)作用是非常重要的。

區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)對(duì)本區(qū)域和鄰近區(qū)域的農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資產(chǎn)生推動(dòng)作用。一方面,農(nóng)業(yè)技術(shù)在促進(jìn)本地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平的同時(shí)也對(duì)周邊地區(qū)形成擴(kuò)散效應(yīng),鄰近地區(qū)吸收外來(lái)的技術(shù)及經(jīng)驗(yàn),從而獲得更高的效益。另一方面,技術(shù)水平的提高,使農(nóng)業(yè)生態(tài)資源的利用率和產(chǎn)出率也得到了提高,降低資源消耗,減少污染排放,實(shí)現(xiàn)降低生產(chǎn)成本、增加產(chǎn)品的附加值,從而大大地提高了農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資收益,引發(fā)鄰近區(qū)域的綠色模仿行為。

2.負(fù)向空間溢出效應(yīng)。在條塊分割的行政轄區(qū)背景下,受制于中央績(jī)效考核和地方官員的雙重壓力,這種責(zé)任與收益不對(duì)等的投資行為會(huì)強(qiáng)化周邊區(qū)域政府 “搭便車(chē)”的動(dòng)機(jī),同時(shí)也會(huì)讓本區(qū)域政府在決策上更重視以改善局部環(huán)境質(zhì)量為目標(biāo)的治污模式,使得地方政府之間容易產(chǎn)生推諉和卸責(zé)的傾向。這不僅抑制了農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資在地區(qū)間的生態(tài)溢出效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng),甚至強(qiáng)化了環(huán)境污染的 “鄰避效應(yīng)”,對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)污染的治理產(chǎn)生消極的影響。

比例作用實(shí)際上是預(yù)擴(kuò)增（或減少）效應(yīng)。一旦產(chǎn)生錯(cuò)誤，比例控制可以快速反映錯(cuò)誤，從而減少錯(cuò)誤，但不能消除穩(wěn)態(tài)錯(cuò)誤。比例控制的強(qiáng)度取決于比例因子太大會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定。積分控制的功能是只要系統(tǒng)中存在錯(cuò)誤，就可以連續(xù)累積積分控制功能，因此，積分控制具有記憶功能。差動(dòng)控制可以區(qū)分誤差，對(duì)誤差的變化趨勢(shì)敏感，增加差動(dòng)控制功能，加速系統(tǒng)響應(yīng)，減少過(guò)沖，克服振蕩，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。缺點(diǎn)是差動(dòng)控制對(duì)干擾同樣敏感，并且系統(tǒng)會(huì)抑制干擾。

三、研究方法和指標(biāo)選取

(一)研究方法

1.熵權(quán)綜合指數(shù)法。由于農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資是由多維度、多指標(biāo)構(gòu)成的系統(tǒng)性指標(biāo)體系,為了避免受主觀因素的影響,本文選用一種比較客觀的賦權(quán)方法,即熵值法來(lái)計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重。熵權(quán)綜合指數(shù)法的理論建模思路為:首先用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重,然后根據(jù)熵權(quán)法確定的指標(biāo)權(quán)重計(jì)算熵權(quán)綜合指數(shù)。確定指標(biāo)權(quán)重,即是對(duì)各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理與賦權(quán)。熵權(quán)法指標(biāo)的無(wú)量綱化處理普遍采用極值法,正向指標(biāo)與負(fù)向指標(biāo)計(jì)算公式如下:

i代表地區(qū),j代表評(píng)價(jià)指標(biāo),xij代表原始數(shù)據(jù),vij代表標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù),0≤vij≤1。其次,計(jì)算指標(biāo)權(quán)重,公式為,其中,dj＝1－ej代表差異性系數(shù)。然后,根據(jù)wj和各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)vij,可以得到各對(duì)象各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)加權(quán)值gij,計(jì)算公式為:

最后,根據(jù)得到的各對(duì)象各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)加權(quán)值gij,將各層級(jí)加權(quán)值逐層加總,即可得到綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的熵權(quán)綜合指數(shù)Gij,計(jì)算公式為:

2.莫蘭指數(shù)法。在農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資過(guò)程中,不可避免地存在資源的流動(dòng)與交換。一般而言,一個(gè)省份的生態(tài)資本投資往往會(huì)對(duì)其他省份產(chǎn)生重要影響,這就表現(xiàn)出顯著的空間溢出效應(yīng)。省份之間的距離越近,這種溢出效應(yīng)表現(xiàn)越強(qiáng)烈,尤其是相鄰省份表現(xiàn)得更為突出,這就是本文所要考察的空間相關(guān)性。通常使用莫蘭指數(shù) (Moran'sI)來(lái)檢驗(yàn)變量空間依賴強(qiáng)度的大小。莫蘭指數(shù)包含全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)。全局空間莫蘭指數(shù)主要分析數(shù)據(jù)在整體系統(tǒng)內(nèi)的分布特征,局部莫蘭指數(shù)主要分析系統(tǒng)內(nèi)各組成部分的分布特征。其具體的公式分別如下:

全局莫蘭指數(shù) (Global Moran'sI)計(jì)算公式:

局部莫蘭指數(shù) (Local Moran'sI)計(jì)算公式為:

x為單位i的觀測(cè)值,n為地區(qū)數(shù),W為空間權(quán)重矩陣。Moran'sI的最終取值始終在－1和1的區(qū)間之內(nèi),并且不同的取值代表了不同的空間相關(guān)性。

其中,ρ表示衡量不同區(qū)域變量間依存度的空間自相關(guān)系數(shù),μi表示空間固定效應(yīng),ξt表示時(shí)間固定效應(yīng),εit表示隨機(jī)干擾項(xiàng)。若θ＝0,ρ＝0且β≠0,則為一般的空間滯后模型 (SAR);若θ＝0,β＝0且ρ≠0,模型為空間誤差模型 (SEM),表示隨機(jī)干擾項(xiàng)存在空間依賴性;當(dāng)β≠0且θ≠0時(shí),模型簡(jiǎn)化為一般的空間杜賓模型 (SDM)。模型的選擇需要根據(jù)具體的檢驗(yàn)來(lái)確定。

(二)指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資概念提出較晚,國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究并不多。本文借鑒了嚴(yán)立冬等[8]對(duì)生態(tài)資本投資的概念界定,認(rèn)為生態(tài)資本投資是指通過(guò)生態(tài)恢復(fù)建設(shè)、環(huán)境污染治理等活動(dòng),使生態(tài)資本存量增加的投資行為。同理,農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資是指增加農(nóng)業(yè)生態(tài)資本存量的投資行為。在此基礎(chǔ)上本文將農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資分解成五類(lèi),即農(nóng)業(yè)生態(tài)污染治理投資、農(nóng)業(yè)生態(tài)修復(fù)投資、農(nóng)業(yè)生態(tài)保護(hù)補(bǔ)償投資、農(nóng)業(yè)生態(tài)文化培育投資和農(nóng)村生態(tài)產(chǎn)業(yè)發(fā)展投資。農(nóng)業(yè)生態(tài)污染治理投資是農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的關(guān)鍵內(nèi)容。目前,農(nóng)業(yè)生態(tài)污染治理投資主要包括農(nóng)業(yè)污染治理投資、農(nóng)業(yè)面源污染治理以及農(nóng)村污染治理。農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)修復(fù)投資主要是指對(duì)受損農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的修復(fù),是農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的基本內(nèi)容,主要包括農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)修復(fù)、土地修復(fù)、林地修復(fù)、草地修復(fù)和水體修復(fù)。農(nóng)業(yè)生態(tài)補(bǔ)償投資主要是激勵(lì)農(nóng)戶退出耕地開(kāi)展植樹(shù)種草、恢復(fù)土地生態(tài)服務(wù)功能的大型國(guó)家財(cái)政支付為主的資金投入,本文選取了退耕還林補(bǔ)助資金 (萬(wàn)元)和水土保持補(bǔ)償資金 (萬(wàn)元)來(lái)衡量。農(nóng)業(yè)生態(tài)補(bǔ)償投資是為了平衡農(nóng)村生態(tài)保護(hù)者和破壞者之間的經(jīng)濟(jì)利益關(guān)系,是農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的前提和制度保障。農(nóng)業(yè)生態(tài)文化培育投資能夠提高農(nóng)村居民生態(tài)文化素質(zhì),對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的可持續(xù)發(fā)展有著重要的意義。而農(nóng)村生態(tài)產(chǎn)業(yè)發(fā)展是農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資收益的價(jià)值實(shí)現(xiàn)形式,是農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的動(dòng)力和源泉。在參考相關(guān)學(xué)者的研究基礎(chǔ)上,對(duì)各類(lèi)生態(tài)資本投資選取相關(guān)指標(biāo)如下,并采取熵權(quán)法計(jì)算農(nóng)村生態(tài)資本投資綜合指數(shù)來(lái)表征農(nóng)村生態(tài)資本投資水平 (如表1所示)。

表1 農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

本研究采用年度數(shù)據(jù),為了測(cè)算農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平,同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的可取得性,選擇研究樣本為2004—2018年中國(guó)30個(gè)省、自治區(qū)和直轄市 (不含香港、澳門(mén)和臺(tái)灣地區(qū),西藏由于數(shù)據(jù)缺乏,也沒(méi)納入到研究樣本中)形成的面板數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)主要來(lái)自中國(guó)官方公布的數(shù)據(jù):?中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒??中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒??中國(guó)水利統(tǒng)計(jì)年鑒??中國(guó)財(cái)政統(tǒng)計(jì)年鑒??中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒?等及各省各年統(tǒng)計(jì)年鑒。其中有部分指標(biāo)在某些年限存在缺失的情況,采用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)值。

(三)空間權(quán)重矩陣的設(shè)計(jì)

為對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的空間關(guān)聯(lián)特征予以系統(tǒng)考察,本文設(shè)定了四種空間權(quán)重矩陣。其中,第一種空間權(quán)重矩陣W1基于Queen空間鄰接關(guān)系設(shè)定,當(dāng)兩個(gè)省份接壤(具有共同的邊長(zhǎng)或者頂點(diǎn))時(shí),空間權(quán)重矩陣的元素設(shè)定為1。考慮到生態(tài)系統(tǒng)是一個(gè)有機(jī)整體,在一定時(shí)空范圍內(nèi),由生物因素與環(huán)境因素相互作用、相互影響所構(gòu)成的綜合體,一般而言,距離越近的區(qū)域,生態(tài)溢出越大,距離越遠(yuǎn)的區(qū)域,生態(tài)溢出越弱,故第二種空間權(quán)重矩陣W2是基于地理距離而設(shè)計(jì),其元素取值為兩個(gè)省份的省會(huì)城市間公路距離的倒數(shù)?？紤]到生態(tài)溢出跟經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān),故第三種空間權(quán)重矩陣W3按照目的地經(jīng)濟(jì)規(guī)模設(shè)計(jì),其元素取值各區(qū)域人均GDP年均值絕對(duì)差值的倒數(shù)。第四種空間權(quán)重矩陣W4則綜合考慮了地理距離因素和經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素,基于經(jīng)緯度距離倒數(shù)的平方與經(jīng)濟(jì)規(guī)模矩陣的乘積所對(duì)應(yīng)的元素值,處理方法參考范巧等[25]。根據(jù)設(shè)計(jì)行隨機(jī)標(biāo)準(zhǔn)化處理后得出上述四種空間權(quán)重矩陣分別為W1,W2,W3,W4(如圖2所示)。

圖2 經(jīng)過(guò)行隨機(jī)標(biāo)準(zhǔn)化處理的四種空間權(quán)重矩陣

四、結(jié)果與分析

(一)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平評(píng)價(jià)結(jié)果

本文運(yùn)用熵權(quán)法對(duì)2004—2018年30個(gè)省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)投資水平進(jìn)行了測(cè)度,采用STATA16得出具體的測(cè)度結(jié)果 (如表2所示)。2004—2018年中國(guó)省域農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資平均水平為0.237 8,高于中部地區(qū)0.216 5和西部地區(qū)的0.167 4,呈現(xiàn)“東部最高,中部次之,西部最低”的格局。從整體結(jié)果來(lái)看,我國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平存在顯著的差異,主要是因?yàn)槲覈?guó)東部地區(qū)率先開(kāi)展工業(yè)化,經(jīng)歷過(guò)農(nóng)業(yè)環(huán)境嚴(yán)重污染給生產(chǎn)和生活造成的不便,因此對(duì)環(huán)境保護(hù)的需求非常強(qiáng)烈。同時(shí),東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)比較好,市場(chǎng)機(jī)制完善,農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資環(huán)境比較優(yōu)越;而西部地區(qū)相對(duì)來(lái)說(shuō)經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較落后,農(nóng)業(yè)環(huán)境污染程度相對(duì)比較輕,從而對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的需求并不那么強(qiáng)烈,再加上農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資規(guī)模大、建設(shè)周期長(zhǎng),收益回報(bào)低,與之相比地方政府更容易將精力投入在經(jīng)濟(jì)效益比較高的行業(yè),因而造成了區(qū)域之間的差異。

表2 2004—2018年全國(guó)各省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)投資綜合指數(shù)

(二)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的空間溢出效應(yīng)

1.空間相關(guān)性分析。從全局莫蘭指數(shù)來(lái)看,在W1、W2、W4權(quán) 重 矩 陣 下,2004—2018年中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的全局Moran指數(shù)均為正值,且全部通過(guò)P值小于0.05的顯著性水平檢驗(yàn)。這說(shuō)明農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平在空間分布上存在顯著的集聚效應(yīng),即高農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平地區(qū)與周?chē)咿r(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平地區(qū)集聚在一起,低農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平地區(qū)與周?chē)娃r(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平地區(qū)集聚在一起。但是在W3經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣下,全局Moran指數(shù)大部分都不顯著。這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)規(guī)模差異空間矩陣不適合對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的空間相關(guān)性進(jìn)行分析。基于此,本文后面在做空間計(jì)量分析時(shí)僅考慮W1、W2和W4三個(gè)權(quán)重矩陣下的實(shí)證結(jié)果。表3以W1為例①限于篇幅,本文沒(méi)有報(bào)告其他三種權(quán)重矩陣的具體檢驗(yàn)結(jié)果,有興趣的讀者可以向作者索取。,給出了2004—2018年中國(guó)省域農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平的全局Moran指數(shù),所有指數(shù)為正值且顯著,可以看出中國(guó)生態(tài)資本投資水平存在高-高型集聚和低-低型集聚的空間正相關(guān)特征,而且這種鄰近地區(qū)間的作用呈現(xiàn)逐年降低的趨勢(shì)。這表明高-高型集聚和低-低型集聚的空間集聚性特征正在減弱。主要是因?yàn)槭歉鱾€(gè)地區(qū)之間農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資行為最初主要以 “鄰里仿效”為主,隨著農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資活動(dòng)在全國(guó)范圍內(nèi)的試點(diǎn)、推廣,越來(lái)來(lái)越多的地區(qū)開(kāi)始關(guān)注自身的農(nóng)業(yè)生態(tài)價(jià)值和生態(tài)優(yōu)勢(shì),慢慢探索出適合本地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資方式,從單純的 “模仿”逐漸走向 “創(chuàng)新”。

表3 2004—2018年中國(guó)省域農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平的全局Moran指數(shù)

然而,全局Moran'sI只能反映所有空間單元在全局上的空間分布特征,而對(duì)于其在局部上的空間分布情況則無(wú)法考察,因此引入局部空間散點(diǎn)圖 (LISA)來(lái)研究被考察對(duì)象內(nèi)部詳細(xì)的空間差異性問(wèn)題。

圖3以W1為例,給出了2004年和2018年兩年的局部莫蘭散點(diǎn)圖,2004年各省份農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平主要呈現(xiàn)高高型集聚和低低型集聚,其中黑龍江、遼寧、吉林、河北、四川、山西、江蘇、山東等省份屬于高高型區(qū)域,而低低型的省份主要集中在寧夏、甘肅、新疆、青海、云南、貴州、廣西、內(nèi)蒙古等地。2018年上海、浙江、福建、廣東、湖北省、云南進(jìn)入了高高聚集型省份行列,而廣西、貴州退出了低低型省份行列。將2004年和2018年空間集聚情況進(jìn)行對(duì)比可以看出,高高值集聚的省份在增加,低低值集聚省份呈現(xiàn)縮減趨勢(shì),且農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資高高集聚地區(qū)呈現(xiàn)從中西部地區(qū)向東部地區(qū)集中的演變特征。

圖3 中國(guó)各省份農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平局部莫蘭散點(diǎn)圖

2.空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果。為了考察農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的影響因素及其空間關(guān)聯(lián)性,同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的可得性和完整性等,將影響因素設(shè)定如下:(1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)綜合能力的重要指標(biāo),考慮到經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)是農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的前提,選取農(nóng)林牧副漁總產(chǎn)值來(lái)衡量。(2)農(nóng)村人力資本是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中重要的要素投入。農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的素質(zhì)提高,不僅會(huì)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的管理能力和技術(shù)水平,而且高素質(zhì)的勞動(dòng)力會(huì)更加重視生產(chǎn)中的環(huán)境保護(hù)問(wèn)題,并愿意將新的節(jié)能環(huán)保技術(shù)、新的發(fā)展理念、新的綠色發(fā)展模式運(yùn)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)污染,促進(jìn)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平的提升。選取農(nóng)村居民初中及以上教育程度占總?cè)丝诒戎貋?lái)衡量。(3)農(nóng)業(yè)生態(tài)資源稟賦是農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的前提。一般來(lái)說(shuō)生態(tài)資源稀缺地區(qū)的居民相較于生態(tài)資源富足地區(qū)的居民,對(duì)生態(tài)環(huán)境破壞容忍程度更低,更傾向于采取積極主動(dòng)的環(huán)境治理措施。本文使用農(nóng)業(yè)生態(tài)價(jià)值來(lái)衡量一個(gè)地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)資源稟賦。生態(tài)價(jià)值來(lái)源于農(nóng)業(yè)非生產(chǎn)功能,包括涵養(yǎng)水源、水土保持、改善大氣質(zhì)量、生物多樣性、土壤凈化和生態(tài)娛樂(lè)等農(nóng)業(yè)生態(tài)價(jià)值。關(guān)于農(nóng)業(yè)生態(tài)價(jià)值的核算,采取Costanza等[17]提出的當(dāng)量因子法對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生的非物質(zhì)形態(tài)生態(tài)服務(wù)價(jià)值進(jìn)行貨幣化估算,當(dāng)量因子則參考謝高地等[26]的測(cè)算結(jié)果。(4)技術(shù)水平是影響農(nóng)村環(huán)境治理能力最重要的因素。農(nóng)業(yè)技術(shù)水平的提高能夠顯著提升農(nóng)業(yè)生態(tài)資源的利用率。選取農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力來(lái)衡量。(5)農(nóng)村居民收入水平會(huì)影響農(nóng)村生態(tài)資本投資的規(guī)模,選取農(nóng)村居民家庭人均可支配收入來(lái)衡量。變量的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4所示。

表4 變量的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果

究竟是否采用空間面板回歸模型以及采用空間面板回歸模型中的哪種形式,需要借助相關(guān)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)判斷。首先,采用Hausman檢驗(yàn)判斷使用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)模型,從表5結(jié)果可以看出,無(wú)論采用W1、W2還是W4的矩陣形式,采用固定效應(yīng)回歸模型較為合適。其次,需要用 (robust)LM檢驗(yàn)對(duì)空間滯后模型和空間誤差模型進(jìn)行比選,檢驗(yàn)結(jié)果表明經(jīng)典LM、穩(wěn)健LM檢驗(yàn)在1%水平上均拒絕不存在空間誤差和空間滯后的原假設(shè),表明同時(shí)存在空間誤差效應(yīng)和空間滯后效應(yīng)。接下來(lái)使用 Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)判斷空間杜賓模型能否簡(jiǎn)化為空間滯后模型或空間誤差模型,檢驗(yàn)結(jié)果表明在W1、W2和W4權(quán)重矩陣形式下,Wald檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)結(jié)果均在5%水平上拒絕原假設(shè),表明采用空間杜賓模型較為合理。最后用Likelihood ratio檢驗(yàn)來(lái)判斷具體空間杜賓模型使用何種固定效應(yīng),檢驗(yàn)結(jié)果顯示在W1、W2和W4權(quán)重矩陣形式下,Likelihood ratio檢驗(yàn)在1%水平上拒絕了時(shí)間固定效應(yīng)不顯著的原假設(shè),拒絕空間固定效應(yīng)不顯著的原假設(shè)。因此,使用雙固定效應(yīng)下的空間面板模型合適。

表5 空間面板模型的估計(jì)結(jié)果 (雙向固定效應(yīng))

由表5的估計(jì)結(jié)果來(lái)看,空間杜賓雙向固定效應(yīng)模型的擬合度高于空間滯后模型和空間誤差模型。通過(guò)對(duì)空間杜賓模型雙向固定效應(yīng)模型下的三種權(quán)重矩陣設(shè)定下擬合度判定系數(shù)進(jìn)行比較,W1、W2和W4分別為0.901 8、0.847 5和0.834 4。這表明基于Queen空間臨接關(guān)系W1矩陣設(shè)定下的空間杜賓雙向固定效應(yīng)模型的擬合度最優(yōu)。本文后面在做空間效應(yīng)分解時(shí)僅考慮基于W1設(shè)定下的實(shí)證結(jié)果。下文重點(diǎn)對(duì)各變量的估計(jì)系數(shù)進(jìn)行實(shí)際的解釋分析。

農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資增長(zhǎng)有顯著的影響。一方面,農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資資金來(lái)源于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,因此隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高,農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資規(guī)模也會(huì)增長(zhǎng)。另一方面,環(huán)境污染水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)倒U型的關(guān)系,在到達(dá)拐點(diǎn)之前污染水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是同比例上升的,因此農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資也會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升而增加。農(nóng)村人力資本的估計(jì)系數(shù)為正,說(shuō)明農(nóng)村人力資本的提升能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的發(fā)展。提高農(nóng)村地區(qū)人力資本的教育水平,尤其是生態(tài)文明教育,可以培育和提升農(nóng)村居民的生態(tài)文明素養(yǎng)和環(huán)境保護(hù)意識(shí)。通過(guò)環(huán)境教育,推動(dòng)農(nóng)村居民積極、主動(dòng)、有效參與生態(tài)環(huán)境保護(hù)和污染治理,保障農(nóng)村生態(tài)資本投資活動(dòng)的推進(jìn)和落實(shí)。農(nóng)業(yè)生態(tài)資源稟賦對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資增長(zhǎng)具有抑制作用。生態(tài)資源的豐裕程度決定對(duì)農(nóng)業(yè)污染排放的承載能力,對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展產(chǎn)生重要影響。生態(tài)資源稀缺地區(qū)的居民相較于生態(tài)資源富足地區(qū)的農(nóng)村居民,對(duì)生態(tài)環(huán)境破壞容忍程度更低,更傾向于采取積極主動(dòng)的環(huán)境治理措施。農(nóng)業(yè)技術(shù)水平顯著的估計(jì)系數(shù)為正,且通過(guò)了1%的顯著水平。說(shuō)明農(nóng)業(yè)技術(shù)水平的投入對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的產(chǎn)生明顯的促進(jìn)作用。通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)技術(shù)的生態(tài)化發(fā)展,提高生態(tài)資源的利用率和產(chǎn)出率,降低資源消耗,減少污染排放,實(shí)現(xiàn)降低生產(chǎn)成本、增加產(chǎn)品的附加值、提高產(chǎn)品的生態(tài)位,將農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資維持較高收益率[27],高水平的收益率的提高能夠激發(fā)更多的社會(huì)資本進(jìn)入該領(lǐng)域,提高農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平。農(nóng)村居民收入水平的估計(jì)系數(shù)為負(fù),且通過(guò)了1%顯著水平的檢驗(yàn)。這主要是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資涵蓋的領(lǐng)域包括農(nóng)業(yè)生態(tài)污染治理、農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)修復(fù)等以及農(nóng)村環(huán)境公共基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)等,投資規(guī)模大、資金周轉(zhuǎn)慢,建設(shè)周期長(zhǎng),收益滯后且具有很強(qiáng)的外溢性,盡管農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資在改善生態(tài)環(huán)境上有顯著的社會(huì)效益,然而其經(jīng)濟(jì)效益并不明顯,私人資本并不愿意進(jìn)入到農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資領(lǐng)域,因此才會(huì)出現(xiàn)農(nóng)村居民收入與農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資呈負(fù)向關(guān)系。

基于Queen空間臨接關(guān)系W1矩陣設(shè)定下的空間杜賓雙向固定效應(yīng)模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果,可分別得到各變量的空間總效應(yīng)、直接效應(yīng)和間接效應(yīng),結(jié)果如表6所示。

表6 空間杜賓模型直接效應(yīng)、間接效應(yīng)與總效應(yīng)

農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的直接效應(yīng)系數(shù)為0.108 4,間接效應(yīng)系數(shù)為0.233 4,均通過(guò)了5%顯著性水平。可見(jiàn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)本區(qū)域和鄰近區(qū)域的農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資產(chǎn)生推動(dòng)作用。農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展加快了各區(qū)域之間資金、人口、技術(shù)等要素的流動(dòng),加快了生態(tài)資源開(kāi)發(fā)和利用,推動(dòng)資源變資產(chǎn)、資產(chǎn)變資本,資本變成資金,實(shí)現(xiàn)了各類(lèi)要素在更大區(qū)域范圍內(nèi)的優(yōu)化配置,推動(dòng)了農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的發(fā)展。農(nóng)村人力資本對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的直接效應(yīng)系數(shù)為0.056 8,間接效應(yīng)系數(shù)為0.292 4,在10%的水平顯著?？梢?jiàn),農(nóng)村人力資本的提高對(duì)本地區(qū)和鄰近區(qū)域的農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資具有促進(jìn)作用。農(nóng)村人力資本素質(zhì)越高,更愿意將新的節(jié)能環(huán)保技術(shù)、新的發(fā)展理念、新的綠色發(fā)展模式運(yùn)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,同時(shí)隨著人口的流動(dòng),綠色生產(chǎn)方式、環(huán)保理念也隨著農(nóng)村人口流動(dòng)而溢出到其他區(qū)域,進(jìn)而推動(dòng)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的發(fā)展。農(nóng)村生態(tài)資源稟賦對(duì)本地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平具有抑制作用,但是對(duì)周邊農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平產(chǎn)生積極影響。生態(tài)資源豐裕的地區(qū),生態(tài)系統(tǒng)自我修復(fù)的能力比較高,居民對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)的意識(shí)不強(qiáng),對(duì)環(huán)境破壞的容忍度較高,同時(shí)生態(tài)資源豐裕的區(qū)域其生態(tài)收益往往會(huì)通過(guò)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)而流轉(zhuǎn)至臨近區(qū)域,改善臨近區(qū)域的生態(tài)環(huán)境,臨近區(qū)域容易產(chǎn)生 “搭便車(chē)效應(yīng)”,從而降低了農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的意愿。農(nóng)業(yè)技術(shù)水平的直接效應(yīng)系數(shù)為0.151 8,間接效應(yīng)系數(shù)為0.575 3,均通過(guò)了1%的顯著性水平?？梢?jiàn)技術(shù)水平對(duì)本區(qū)域和鄰近區(qū)域的農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資產(chǎn)生推動(dòng)作用。一方面,農(nóng)業(yè)技術(shù)在促進(jìn)本地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平的同時(shí)也對(duì)周邊地區(qū)形成擴(kuò)散效應(yīng),鄰近地區(qū)吸收外來(lái)的技術(shù)及經(jīng)驗(yàn),從而獲得更高的效益。另一方面技術(shù)水平的提高,使農(nóng)業(yè)生態(tài)資源的利用率和產(chǎn)出率也得到了提高,降低資源消耗,減少污染排放,實(shí)現(xiàn)降低生產(chǎn)成本、增加產(chǎn)品的附加值,從而大大地提高了農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資收益,引發(fā)鄰近區(qū)域的綠色模仿行為。農(nóng)村居民收入水平的直接效應(yīng)系數(shù)是－0.348 8,通過(guò)了1%的顯著性水平,而間接效應(yīng)系數(shù)是0.138 3,未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明農(nóng)村居民收入對(duì)本區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資具有抑制作用,對(duì)相鄰地區(qū)的促進(jìn)作用并不明顯。可能的原因是農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資具有公共品性質(zhì),其所有權(quán)和收益權(quán)分離。當(dāng)本地區(qū)進(jìn)行農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資時(shí),其產(chǎn)生的生態(tài)效益不僅僅能夠改善本地的生態(tài)環(huán)境,同時(shí)也可以改善周邊區(qū)域的生態(tài)環(huán)境,生態(tài)效益的外溢性使得本區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的真實(shí)收益很難得到實(shí)現(xiàn),因此本地區(qū)對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的意愿就會(huì)降低,而周邊區(qū)域生態(tài)環(huán)境可以免費(fèi)受益于該區(qū)域農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資,導(dǎo)致其投資意愿并不顯著。比如流域生態(tài)系統(tǒng),上游改善生態(tài)環(huán)境的同時(shí),下游便會(huì)收益。而上游作為生態(tài)涵養(yǎng)區(qū),為了改善流域環(huán)境不得不犧牲掉大量經(jīng)濟(jì)發(fā)展的機(jī)會(huì),居民收入水平無(wú)法提高,長(zhǎng)此以往,上游的生態(tài)資本投資意愿就會(huì)降低,而下游地區(qū)享受了免費(fèi) “搭便車(chē)”的便利,其投資意愿并不顯著。

五、研究結(jié)論及政策啟示

(一)研究結(jié)論

農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,涉及經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與文化等方面的深層次變革。農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資與其他資本投資相比,具有顯著的空間特征。采用簡(jiǎn)單的線性模型來(lái)考察農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資可能是不準(zhǔn)確和全面的。所以研究通過(guò)構(gòu)建空間計(jì)量模型,并設(shè)置鄰接、地理、經(jīng)濟(jì)以及地理經(jīng)濟(jì)嵌套矩陣四種不同類(lèi)型的空間權(quán)重矩陣,實(shí)證檢驗(yàn)了2004—2018年農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平及空間溢出效應(yīng)。從結(jié)果來(lái)看,研究發(fā)現(xiàn):(1)研究基于Queen空間臨接關(guān)系矩陣設(shè)定下的空間杜賓雙向固定效應(yīng)模型更好地體現(xiàn)了農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的空間特征。(2)我國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平存在較為明顯的空間非均衡性,總體來(lái)看,東部最高,中部次之,西部最低,地區(qū)差距逐步縮小并呈現(xiàn)出東部地區(qū)高高值集聚,西部地區(qū)低低值集聚的特征。(3)從空間溢出效應(yīng)來(lái)看,農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、農(nóng)村人力資本和技術(shù)水平對(duì)本地和鄰近地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資具有促進(jìn)作用。農(nóng)村生態(tài)資源稟賦對(duì)本地區(qū)和鄰近地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資具有負(fù)向影響。農(nóng)村居民收入對(duì)本地區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資具有負(fù)向影響,對(duì)鄰近地區(qū)影響不顯著。

(二)政策啟示

首先,由于農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平存在明顯的空間不均衡性,因此政策制定上要在考慮構(gòu)建跨區(qū)域發(fā)展協(xié)作機(jī)制,合理界定各地方政府環(huán)境治理責(zé)任,弱化政府 “搭便車(chē)”的動(dòng)機(jī),將地方政府以改善局部環(huán)境質(zhì)量為目標(biāo)的狹隘治理模式,轉(zhuǎn)變?yōu)樽非笳w環(huán)境質(zhì)量提升的治理模式,從而全面提升地區(qū)間農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平。其次,要根據(jù)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資的區(qū)域差異進(jìn)行全局規(guī)劃。不同區(qū)域之間的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)生態(tài)資本、農(nóng)業(yè)生態(tài)資源稟賦、農(nóng)業(yè)技術(shù)水平以及農(nóng)村居民收入都存在巨大差異,因此各地區(qū)應(yīng)該因地制宜,在守住自然生態(tài)安全邊界的前提下,結(jié)合本地區(qū)資源稟賦進(jìn)行農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資,將生態(tài)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì),走出一條生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展的道路。

研究也存在一定的局限性。本文將農(nóng)業(yè)生態(tài)污染治理、農(nóng)業(yè)生態(tài)修復(fù)和生態(tài)保護(hù)補(bǔ)償?shù)纫暈榉e極主動(dòng)的生產(chǎn)性投資,對(duì)于不同投資主體的投資如何影響農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資行為等問(wèn)題,本文未做詳盡探討。其次,研究利用運(yùn)用可拓展的隨機(jī)性的環(huán)境影響評(píng)估模型和空間杜賓模型對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資水平及空間效應(yīng)進(jìn)行分析,基于數(shù)據(jù)限制,對(duì)于農(nóng)業(yè)生態(tài)資本投資政策支持、投資收益、投資市場(chǎng)等重要因素并未涉及。如何將這些因素納入統(tǒng)一的模型分析框架,這些都是后續(xù)研究需要進(jìn)一步深化的方向。