農業產業集聚對農業碳排放的非線性影響

摘 要： 【目的/意義】農業產業集聚是實現農業低碳發展的重要路徑，探討農業產業集聚對農業碳排放的影響，分析農業產業集聚影響農業碳排放的路徑，為我國實現農業的低碳發展和“雙碳”目標提供參考。【方法/過程】基于2003—2022 年我國31 個省份的面板數據，通過構建雙向固定效應模型，探究農業產業集聚對農業碳排放的非線性影響。【結果/結論】研究發現：（1）農業產業集聚對農業碳排放存在倒U 型影響，當產業集聚水平較低時，農業碳排放會隨著農業產業集聚水平的提高而增加，但當農業產業集聚水平達到拐點5.820 之后，碳排放量會隨著集聚水平的提高而減少；（2）農業產業集聚可以通過區域農業技術創新來抑制農業碳排放；（3）農業產業集聚對農業碳排放的影響存在區域異質性，農業大省農業產業集聚對碳排放倒U 型影響的拐點小于非農業大省的拐點。鑒于此，提出采取轉變農業生產方式、提升農業技術創新水平、因地制宜提高農業產業集聚水平等措施以進一步發揮農業產業集聚對農業低碳發展的正向效應。

關鍵詞： 農業產業集聚；農業碳排放；倒U 型；農業技術創新

中圖分類號： F323 文獻標志碼： A 文章編號： 1673?5617 （ 2024 ） 04?0024?10

從20 世紀開始，全球氣候變暖趨勢日益凸顯，全球氣候劇烈變化。快速發展的農業是引發氣候變化不可忽略的因素之一。農業碳排放是全球溫室氣體排放的第二大來源，2019 年，我國農業碳排放量為8.3億t，占我國總排放量的7.42%。隨著食物作為人類必需品的消費結構升級加劇，農業碳排放占比會不斷升高，減少農業碳排放更是社會各界迫在眉睫的關鍵問題。2023 年和2024 年的中央一號文件均明確提出“推進農業綠色發展”“減少農業碳排放”的目標。相關政府還頒布了《農業農村減排固碳實施方案》等一系列文件，著重強調減少農業碳排放的必要性，并明確了農業農村領域在落實國家“雙碳”目標中的主攻方向和重點領域。與此同時，黨的二十大特別強調要“發展農業適度規模經營”，以此為導向，推動我國傳統農業逐步向適度規模化轉型，并逐步呈現出產業集聚的顯著特征。理論上，農業產業集聚是實現農業低碳發展的重要路徑。一方面，適度的農業產業集聚有利于推進專業化生產、基礎設施共享、先進技術擴散，產生正向規模效應，助力農業低碳轉型；另一方面，農業產業集聚能提高投入要素的利用率，降低生產資源消耗，助力農業生產碳減排。但現階段我國農業碳排放量并沒有減少，那么，農業產業集聚如何影響碳排放？能不能減少碳排放？影響是否存在門檻或拐點？影響路徑是什么？這些都是本文要探索的問題。探討農業產業集聚對農業碳排放的影響，可為實現農業的低碳發展和“雙碳”目標提供參考與啟示。

從現有文獻看，農業產業集聚和農業碳排放的研究主要有以下幾個方面。（1）關于農業集聚的影響，有的學者認為農業產業集聚可以產生規模經濟效應[1?2]；有的學者認為農業產業集聚有利于發揮知識溢出效應[3?4]；農業產業集聚有利于提升區域內農業產業專業化分工水平進而提高勞動者生產率[5?7] 。（2）關于農業碳排放測算方法，大部分學者研究運用碳排放系數法、生命周期法等方法從農用物資投入、水稻種植秸稈焚燒和畜禽養殖等方面對農業碳排放進行測算[8?11]，其中碳排放系數法因精度高、準確性強、系數易得而被廣泛使用。（3）關于農業碳排放影響因素，大部分學者主要運用Kaya 恒等式變形、對數平均迪式指數LMDI 模型、STIRPAT 模型等方法，所涉及的影響因素包括農業產業結構、農業生產效率、農業經濟規模、農業勞動力等[12?14]。（4）關于產業集聚對碳排放影響，相關學者的研究結論并不一致，一部分學者認為產業集聚可以產生規模集聚效應、技術溢出效應、結構效應等，從而能減少碳排放[15?16]；一部分學者認為產業集聚會增加碳排放[17?18]；還有部分學者認為產業集聚與碳排放之間具有非線性關系[19?21]。例如胡中應等[22] 實證檢驗了1998—2012 年農業產業集聚對碳排放的影響，發現農業產業集聚對碳排放總量的影響存在“倒U 型”特征，而與碳排放強度則存在“正N 型”關系。吳小慧[23] 認為農業產業集聚與碳排放強度之間存在倒U 型曲線關系，產業集聚具有碳減排效應。田云等[24] 從空間視角分析農業產業集聚對農業凈碳效應的影響，發現產業集聚對農業凈碳效應的影響存在先增加后減少再增加的“正N”型特征。楊琳焱等[25] 基于2011—2020 年的相關數據進行實證研究，發現農業產業集聚不僅與本地區農業碳排放效率之間存在正相關關系，還有利于提高鄰近地區的碳排放效率。楊傳宇等[26] 實證檢驗了2001—2021 年農業專業化集聚對農業碳生產率的影響，發現農業專業化集聚對農業碳生產率存在顯著的正向影響。總體來說，相關學者已經對農業產業集聚和農業碳排放進行了大量的研究并取得了豐富的理論和實證成果，這為進一步研究奠定了堅實的基礎。但產業集聚對碳排放的影響的相關結論存在不同程度的顯著差異，一方面，這主要是由于集聚過程中本身所固有的復雜的影響效應會產生不同的環境外部性；另一方面，相關研究結論也會受到農業產業集聚和農業碳排放測算方法、研究對象與時間段的選擇等因素選取的影響。所以，農業產業集聚究竟會如何影響碳排放？本文著眼于農業產業集聚對農業碳排放的影響，先分析農業產業集聚對農業碳排放非線性影響的機制，再通過實證方法證明兩者之間的非線性關系，旨在揭示產業集聚抑制農業碳排放的路徑，以豐富農業產業集聚和農業碳排放的相關研究成果。相關研究結論可以為我國現階段推進農業低碳發展提供一定的依據和支撐。

1 機理分析

1.1 農業產業集聚對農業碳排放的直接影響

在農業產業集聚發展初期，農業碳排放仍然可能處于較高水平。首先，由于農業發展方式相對粗放，其發展主要依賴于動植物種養規模的擴大以及農業生產要素的大量投入。這種發展方式促使了對農藥、化肥等農用物資需求的增長，并伴隨著廢棄物排放量的上升，最終導致了農業碳排放總量的增加[22]。其次，受制于資金和技術有限，農業企業需要投入大量資金和人才去推動農業生產技術的創新，加上區域內農戶與企業之間的交流成本也較高，技術的擴散速度相對較慢。最后，這個階段農業產業集聚規模較小，集聚區域內產業鏈較短且不夠完整，不足以帶動農業上下游產業鏈低碳發展。

當農業產業集聚發展到一定程度時，區域內企業規模較大，技術水平較高，也擁有完善的產業鏈，這個階段農業產業集聚會充分發揮出規模效應、技術溢出效應，實現農業碳減排。（1）規模效應。農業產業集聚的規模效應主要表現為促進區域基礎設施共享與專業化分工的深化上，通過這些措施來降低生產成本、提高生產效率，從而有效減少單位產品的碳排放。一方面，農業生產規模的擴大能夠誘發區域基礎設施的共享。大量具有共同需求的農戶通過協商、決策，共同推動生產性公共基礎設施的建設。這一舉措不僅降低了農戶的生產成本，而且極大地提高了基礎設施的利用率，促進了資源的優化配置和生產效率的提升，使得單位農產品的碳排放量趨于下降，從而實現外部規模經濟帶來的減排效應。例如集聚區域內企業和農戶可以共同利用機械化和自動化設備進行收割、播種，這不僅提高生產效率，而且農戶大面積作業還能分攤消耗機械柴油和電力，進而減少平均二氧化碳的排放。另一方面，隨著農業產業集聚度的提升，集聚區內會自然形成更為精細的專業化分工。這不僅可以提高整個農業產業集聚區內的生產效率與質量，還能激勵專業化團隊從事農業低碳技術研究和創新，進而減少農業碳排放。例如，推廣新型農業技術可以減少農藥和化肥使用，進而提高農業廢棄物的處理效率，促進農業碳排放的減少。（2）知識溢出效應。在農業產業集聚區域內，地理上的鄰近加快了知識傳播效率、增加了知識傳播路徑、減少了獲取知識的成本，農民和企業之間的信息和知識流動更加充分有效，有助于先進農業生產管理經驗與技術的擴散傳播與使用，提高區域整體技術水平，進而推動農業生產的創新發展和低碳轉型。

因此，農業產業集聚對農業碳排放的影響并不是單一的促進或者制約，農業產業集聚初期會增加農業碳排放，但隨著農業產業集聚的不斷發展，農業產業集聚會減少農業碳排放。農業產業集聚對農業碳排放的影響既存在正向作用，又存在負向作用，不同的農業產業集聚程度對農業碳排放的影響不同。基于以上理論分析，本文提出研究假設1：

H1：農業產業集聚對農業碳排放的影響存在倒U 型的非線性特征。

1.2 農業產業集聚對農業碳排放的間接影響

農業產業集聚除了直接影響農業碳排放，還可以通過農業技術創新間接影響農業碳排放。（1）從成本角度看，企業與農戶的集聚縮減了距離，提高了知識、信息和技術在集群區域的傳播速度，便于創新主體之間的接觸、溝通、互動以及面對面交流。企業可以較容易地建立技術聯系與合作，這降低了企業、技術和學校的搜尋成本和市場交易成本，為企業研發創新提供了良好的環境。（2）從專業化分工角度看，農業產業集聚促進了專業化分工，專業化分工使得每個企業可以對自己的領域進行深入研究。在自身的領域中，經過不斷的學習與積累，能夠具備專業的知識和豐富的經驗，可以更好地發現問題并提出創新性的解決辦法，進而催生新的技術發明。同時，農業產業集聚區域內的專業化分工還能夠構建專門從事農業科技研發的隊伍，有利于聚集區域內的農業技術創新。（3）從人力資本角度看，農業產業集聚會加大集聚區域對人才的需求，吸引高素質的人才向集聚區域流動，這為農業技術創新奠定了良好的基礎。同時，人才在農業集聚區域內集聚也有利于他們頻繁面對面的交流與學習，相互學習，提高人力資本水平。（4）從競爭效應角度看，在面臨被市場淘汰的風險和利潤最大化的作用下，企業對于技術創新有著更強烈的需求，會持續地模仿與學習同類企業的技術創新，從而激發出更多的創造力，對新技術進行更新與升級，增強企業的競爭優勢。所以，農業產業集聚能夠通過提供良好的技術創新氛圍和人才隊伍，加之競爭效應的推動，促進農業技術創新。而農業技術的創新，一是有利于開發新的能源替代方法，以清潔能源替代化石能源，減少農業化石能源的消耗，從而降低農業碳排放量；二是能夠提高農用物資等生產要素的利用率，降低單位農產品所耗用的資源，減少碳排放；三是還有利于農業碳排放末端碳捕集、利用與封存技術的開發與運用，減少農業碳排放。鑒于此，本文提出研究假設2：

H2：農業產業集聚通過農業技術創新降低農業碳排放。

2 研究設計

2.1 變量選取與數據來源

2.1.1 被解釋變量 本文被解釋變量為農業碳排放（ACE）。本文參考了田云等[27]、冉錦成等[9] 和楊思存等[28] 的做法，采用IPCC 發布的碳排放系數法，從農用物資投入（化肥、農藥、農用薄膜、農用柴油及翻耕、灌溉）產生的碳排放、農作物種植造成N2O 的排放和水稻種植過程中CH4 的排放、畜禽養殖中動物腸道發酵和糞便管理過程所引起的CH4 和N2O 排放以及秸稈焚燒所產生的碳排放等4 方面測算我國31 個省份的農業碳排放量。具體的計算公式如下：

2.1.2 解釋變量 本文的解釋變量為農業產業集聚（AIA）。當前，學術界對產業集聚的測算主要有行業集中度、基尼系數、空間集聚指數、區位熵等方法。本文基于數據的可得性以及對消除區域規模差異因素的考量，采取區位熵衡量農業產業集聚程度。

2.1.3 控制變量 參考以往研究[24，31-32] 的做法，本文選擇了農業經濟發展水平（AED）、農業產業結構（AIS）、農業勞動生產率（ALP）、農業公共投資（API）和農業機械化水平（AML）等5 個變量作為控制變量。其中，本文用農林牧漁業總產值比第一產業從業人員的比值表示農業經濟發展水平（AED）。農業經濟發展水平的高低會影響農業生產水平，進而影響到農業碳排放。農業產業結構（AIS）以種植業和畜牧業產值之和占農林牧漁業總產值的比重表示。與林業、漁業對比，畜牧業與種植產業在農業中能源耗用與碳排放所占比重比較大，在農業生產總值一定的狀況下，畜牧業與種植產業所占比例愈大，則農業碳排放量也會愈大。農業勞動生產率（ALP）用第一產業增加值與第一產業從業人員的比來衡量，農業勞動生產率的提高會減少農業碳排放。農業公共投資（API）采用農林牧漁固定資產投資額來度量。農業機械化水平（AML）以農業機械總動力來表示，農業機械化水平的提高會提高農業生產效率，從而減少農業碳排放，但農業機械化發展也會增加能源消耗，進而增加農業碳排放。

2.1.4 中介變量 本文的中介變量為農業技術創新（ATI）。本文參考陳娟等[33] 的做法，采用國內農林牧漁業發明、實用新型專利授權數來表示農業技術創新。發明、實用新型專利授權數能直接有效衡量一個地區技術創新水平。

2.1.5 數據來源 本文選取2003—2022 年中國31 個省份的面板數據作為研究樣本。31 個省（自治區、直轄市）即河北、山西、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、海南、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、內蒙古、廣西、西藏、寧夏、新疆、北京、上海、天津、重慶。所有數據來源于國家統計局、《中國統計年鑒》和《中國農村統計年鑒》。表6 為描述性統計結果。

2.2 模型選擇

為了檢驗農業產業集聚對農業碳排放的非線性影響，本文參考趙凡等[34] 的做法，在模型中加入農業產業集聚的二次項。具體的模型如下：

為了進一步檢驗產業集聚能否通過農業技術創新間接影響農業碳排放，本文借助逐步回歸法進行中介效應檢驗，中介效應模型設定如下：

3 實證結果分析

3.1 基準回歸分析

本文基于豪斯曼檢驗結果，拒絕了原假設，選用固定效應模型進行回歸分析（表7）。其中，模型（1）和模型（2）分別是未加入和加入控制變量的回歸結果。可以看出，無論是否加入控制變量，農業產業集聚的一次項和二次項都在5% 的置信水平下顯著，一次項系數為正，二次項系數為負，農業產業集聚對農業碳排放有顯著的倒“U”型影響，這驗證了研究假設1。當農業產業集聚水平較低時，農業的發展主要依賴動植物種養數量的增加和農業生產要素的大量投入，所以農業碳排放會隨著農業產業集聚水平的提高而增加，當農業產業集聚水平達到拐點之后，農業產業集聚會充分發揮出規模效應和技術溢出效應，碳排放量會隨著集聚水平的提高而減少。加入控制變量后，農業產業集聚的系數為0.710，農業產業集聚二次項的系數為－0.061，根據回歸結果及拋物線拐點計算公式（－B1/2B2），可以求出農業產業集聚的拐點為5.820。這意味著在農業產業集聚水平達到5.820 之前，農業碳排放量隨產業集聚水平的提高而提高；當農業產業集聚水平超過5.820 后，農業產業集聚水平的提高有利于減少農業碳排放。2022 年，我國31 個省份的農業產業集聚水平都低于5.820，處于倒“U”型曲線的左邊。這表明農業產業集聚對農業碳排放的積極影響還有待進一步激發，現階段農業碳排放量會隨產業集聚水平的提高而提高。可見，未來一段時間，我國仍然會面臨較大的農業碳排放壓力，要繼續推進農業規模化發展，提高農業產業集聚水平，才能跨越產業集聚對農業碳排放影響的拐點，發揮產業集聚的積極作用，減少農業碳排放量。

同時，各控制變量對農業碳排放的作用均較為顯著。其中，農業經濟發展對農業碳排放存在顯著正向作用，說明當前農業經濟發展帶來了碳排放量的增加。農業產業結構的系數為正，且通過1% 的顯著性水平檢驗，表明畜牧業和種植業在農業生產總值的總比越大，農業碳排放量越大。農業機械化水平的系數在1% 的顯著性水平下為正，農業機械化水平對農業碳排放有顯著的促進作用。這可能是因為近年來我們國家大力推進機械化，但因為農機產品總體質量不高，農業機械作業效率不高，農業機械油耗較高，農業機械的性能還有待優化等，所以農業機械化會導致增加碳排放量。農業勞動生產率和農業公共投資對農業碳排放存在顯著負相關效應，并且通過1% 的顯著性水平檢驗，說明提高農業勞動生產率和增加農業公共投資有利于農業碳減排。

3.2 穩健性檢驗

為了確保計算結果的穩健性，采用utest 檢驗對農業產業集聚對農業碳排放影響的“U”型特征再次進行檢驗，結果如表8 所示。由表8 可知，農業產業集聚對農業碳排放的影響存在“U”型特征且在1% 顯著性水平下通過檢驗，農業產業集聚的拐點為5.857，與前面根據固定效應模型回歸結果計算出來的拐點接近，研究結論穩健。

3.3 內生性檢驗

為解決遺漏變量以及解釋變量與被解釋變量互為因果導致的內生性問題，本文選取工具變量法進行處理。選擇核心解釋變量農業產業集聚的滯后1 期和農業產業集聚平方項的滯后1 期作為工具變量進行兩階段最小二乘法回歸。因為上一期的農業產業集聚水平會影響當期的農業產業集聚水平，而當期農業碳排放不會影響上一期的農業碳排放。回歸結果如表9 所示，可以看到工具變量農業產業集聚的滯后1 期和農業產業集聚平方項的滯后1 期都通過了1% 的顯著性檢驗，并且第一階段F 統計量遠大于10， Wald 統計量為1440.04，遠大于弱工具變量10% 臨界值7.03，顯著拒絕弱工具變量假設，工具變量有效。第二階段回歸結果顯示，農業產業集聚的系數為0.795，二次項系數為－0.066，且都通過1% 的顯著性檢驗，回歸結果中各系數的正負向及顯著度均與基準回歸的結果基本一致，表明在控制內生性問題后，農業產業集聚對農業碳排放的影響依然存在倒“U”型特征，這再次驗證了研究假設1。

3.4 中介效應檢驗

通過前文機理分析可知，農業產業集聚可能通過農業技術創新影響農業碳排放，所以利用中介效應模型進行檢驗（表10）。從回歸結果看，農業技術創新通過了中介效應檢驗。在模型（1）中，農業產業集聚的系數為0.287，且通過了10% 的顯著性檢驗，這說明農業產業集聚有利于農業技術創新。在模型（2）中，農業產業集聚的一次項顯著為正，二次項顯著為負，表明在考慮農業技術創新的影響下，農業產業集聚對農業碳排放的影響仍存在倒“U”特征，農業產業集聚的一次項、二次項系數的絕對值小于其在不考慮中介變量下的系數，且農業技術創新對農業碳排放的影響顯著為負，這表明農業技術創新在農業產業集聚與碳排放之間發揮著中介作用，農業產業集聚的碳減排效應會有一部分通過農業技術創新來實現。在考慮農業技術創新的影響下，產業集聚與農業碳排放倒“U”型關系的拐點為6.036，這高于不考慮中介變量影響下的拐點值，說明技術創新會推遲產業集聚對碳排放產生抑制效應階段的到來。

3.5 異質性檢驗

我國幅員遼闊，各省份的自然資源稟賦和農業經濟發展存在較大差異，不同區域間農業產業集聚對農業碳排放的影響可能存在異質性。為此，本文依據農業產值占地區生產總值的比重高低[35]，將我國這31個省份劃分為農業大省和非農業大省。即農業大省其農業產值在國民經濟中所占份額較高，糧食和重要農產品供給保障能力強，在國家農業現代化發展中扮演著重要角色。分區域回歸結果如表11 所示，產業集聚的一次項和二次項系數都通過顯著性檢驗，并且一次項系數為正，二次項系數為負。農業大省和非農業大省農業產業集聚對農業碳排放均存在倒“U”型的影響，這與全國層面的回歸結論一致，再一次驗證了研究假設1。但是，農業大省產業集聚系數為2.261，產業集聚二次項的系數為－0.378，計算可得倒U 型曲線的拐點為2.990。非農業大省集聚系數為0.660，產業集聚二次項的系數為－0.023，可計算倒“U”型曲線的拐點為14.348，因此可見農業大省的拐點小于非農業大省的拐點，這也表明農業產業集聚對農業碳排放的影響具有明顯的區域異質性。對于非農業大省，現階段其農業產業集聚水平與其拐點差距較大，農業產業集聚要對農業碳排放產生積極影響需要一段時間，農業產業集聚的積極影響也還有待進一步激發。而對于農業大省來說，現階段其農業產業集聚水平接近或超過其拐點，這些省份農業產業集聚將要或已經對農業碳排放產生積極影響。這可能是因為農業大省往往農業規模較大，農業生產水平較為發達，農業技術創新水平和現代化水平也較高。

4 結論與建議

4.1 結論

本文以我國31 個省份2003—2022 年省級面板數據為樣本，分析農業產業集聚對農業碳排放的非線性影響，主要結論如下。（1）農業產業集聚對農業碳排放存在倒“U”型影響，這一結論在內生性處理和utest 檢驗后依然成立。當產業集聚水平較低時，農業碳排放隨著農業產業集聚水平的提高而增加，當農業產業集聚水平達到拐點5.820 之后，碳排放量會隨著集聚水平的提高而減少。（2）通過中介效應回歸結果發現，農業技術創新在農業產業集聚與碳排放之間發揮著中介作用，農業產業集聚會促進區域農業技術創新進而抑制農業碳排放。（3）農業產業集聚對農業碳排放的影響具有明顯的區域異質性，農業大省和非農業大省農業產業集聚對農業碳排放均存在倒“U”型的影響，但農業大省的拐點小于非農業大省的拐點。對于非農業大省，農業產業集聚的積極影響也還有待進一步激發。對于農業大省，現階段其農業產業集聚水平接近拐點，農業碳排放量將隨集聚水平的提高而減少。

4.2 政策建議

4.2.1 轉變農業生產方式，推動農業生產低碳轉型 農藥、農膜等農用物資的使用以及農業生產廢棄物等都會產生農業碳排放，所以依靠大量資源投入的傳統農業生產方式會造成資源浪費和環境污染等，因此，要轉變高投入和高消耗的農業生產方式，推動農業生產方式低碳轉型。首先，要提高農用物資的利用效率，減少農藥、農膜等的使用。如可以利用精準農藥噴灑技術，減少農藥的浪費和濫用，推進化肥農藥減量增效。其次，要加強農業廢棄物的監管和再利用。如建立農業廢棄物分類回收點，將廢棄農膜回收再利用，把畜禽糞便制成生物有機肥等。最后，要提高農民的環保意識。政府要加大環保宣傳力度，向農民普及環保知識，引導他們樹立綠色觀念。

4.2.2 提升農業技術創新水平，重視農業技術的碳減排效應 前文已經論證農業產業集聚會通過促進區域農業技術創新來抑制農業碳排放。所以要加大對農業技術領域的投資，加強對低碳農業技術的研發力度，加強農業技術創新的正向積極作用。首先，要營造良好的技術創新環境，政府可以給予財政、金融、稅收、保險等政策補貼，激勵社會資本投資農業，同時通過對新技術給予專利保護、完善知識產權保護制度等促進農業技術創新。其次，要促進產學研合作，企業要與高校、科研等單位進行技術合作。最后，要引導農業技術的應用。要培養企業、農民的低碳環保意識，宣傳推廣低碳技術，加強對農民的技能培訓，對使用低碳技術的企業和農民進行補貼等，利用農業低碳技術來實現碳減排。

4.2.3 因地制宜提高農業產業集聚水平，發揮集聚優勢 由實證結果可知農業產業集聚對農業碳排放有先促進后抑制的倒“U”型影響，并且影響具有明顯的區域異質性。當前我國農業產業集聚處于發展初期，農業產業集聚水平較低。對于農業大省，其往往是平原地區，擁有土地遼闊集中和農業機械化水平較高的優勢，所以應該發揮優勢，引導農業產業適度規模化發展，塑造區域品牌，培育區域特色農業產業集聚。對于非農業大省，其可能沒有像農業大省那樣擁有土地集中的優勢，但擁有其他優越的自然資源和市場環境等優勢，如福建安溪茶產業集群的形成就是氣候溫和、雨量充沛的自然環境和政府推動等因素共同推進的結果。所以無論是農業大省還是非農業大省，都要通過農業產業集聚推動農業向適度規模化的方向轉變，建立和培育區域特色農業產業集聚，促進各種類型的農業集聚，跨越集聚初期農業發展主要依賴動植物種養數量增加和農業生產要素大量投入的階段，充分發揮集聚規模效應、技術溢出效應等優勢，實現農業低碳轉型。

5 結語

雖然本文對已有的研究進行了一定的拓展，但是仍然存在一些不足，如使用的面板數據只能深入到省域層面，數據相對來說還不夠充分細致，忽略了氣候條件、土壤情況等其他會影響農業碳排放的影響因素，以至內生性難以完全消除等。