王曉潤(rùn)，李 娟 ，劉 熙

（安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 合肥 230036）

2021 年聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）第六次評(píng)估報(bào)告指出，自1850—1900 年以來(lái)，全球地表平均溫度已上升約1℃，并且預(yù)測(cè)到21 世紀(jì)中葉，全球溫度上升預(yù)計(jì)將達(dá)到或超過(guò)1.5℃。并且根據(jù)IPCC 研究，目前全球溫室氣體30%直接或間接來(lái)自農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)帶來(lái)環(huán)境問題得到越來(lái)越多學(xué)者關(guān)注，推動(dòng)農(nóng)業(yè)減排、發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)是應(yīng)對(duì)目前環(huán)境問題的重要抓手。作為農(nóng)業(yè)大國(guó)，中國(guó)溫室氣體總排放量約17%是來(lái)自農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程[1]，年均增長(zhǎng)速度不斷上升，不但威脅到糧食安全、農(nóng)村地區(qū)發(fā)展，而且對(duì)農(nóng)民生計(jì)產(chǎn)生很大影響，我國(guó)面臨的農(nóng)業(yè)碳排放問題仍然嚴(yán)峻。

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中重要的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，可以為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供基礎(chǔ)保障，調(diào)整其生產(chǎn)行為，促使其采取更加低碳環(huán)保的方式進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，在保證農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的前提下，創(chuàng)造綠色健康可持續(xù)的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境。目前，很多學(xué)者已經(jīng)在研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的環(huán)境效應(yīng)，但多是集中在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)于農(nóng)業(yè)化學(xué)藥品使用數(shù)量的影響上[2-3]，基于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)于農(nóng)業(yè)碳排放直接影響效果的相關(guān)研究甚少。因此，文章著眼于整個(gè)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的碳排放總量，重點(diǎn)研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)水平對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的減排固碳效果。

一、文獻(xiàn)綜述

（一）農(nóng)業(yè)碳排放的測(cè)算及影響因素

盡管農(nóng)業(yè)碳排放在全球碳排放總量中占重要比率，但是目前還沒有官方渠道公布其具體數(shù)據(jù)，學(xué)者們紛紛對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中碳排放的來(lái)源以及測(cè)量方法進(jìn)行探索。Johnson 等在研究中發(fā)現(xiàn)農(nóng)民使用的生產(chǎn)資料、農(nóng)用物資的廢棄物以及農(nóng)業(yè)作物燃燒會(huì)引起碳排放[4]，但是其研究比較宏觀。李波等將農(nóng)業(yè)碳排放具體歸納為6 個(gè)方面，分別是化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)業(yè)機(jī)械使用的柴油、土地翻耕、灌溉[5]，這種歸納方式也有其不足之處，即只考慮了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的種植業(yè)。于是田云等將農(nóng)業(yè)碳源擴(kuò)充為包括畜禽腸道發(fā)酵與糞便管理等16 個(gè)方面[6]，極大豐富了農(nóng)業(yè)碳源研究。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者多用IPCC 指數(shù)法對(duì)不同碳源的排放量進(jìn)行測(cè)算。閔繼勝等在研究中不僅考慮整個(gè)農(nóng)業(yè)的碳源，還結(jié)合我國(guó)地理?xiàng)l件考慮了不同地區(qū)、不同生長(zhǎng)周期水稻的碳排放系數(shù)[7]，更加準(zhǔn)確地測(cè)算了我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放總量。田成詩(shī)等在研究中對(duì)畜禽的糞便管理分地區(qū)進(jìn)行差異性考量[8]，進(jìn)一步豐富了農(nóng)業(yè)碳排放測(cè)算方式。關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素，李波認(rèn)為我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)業(yè)碳排放總強(qiáng)度之間存在協(xié)整關(guān)系，且人均 GDP 每增加 1%，農(nóng)業(yè)碳排放總強(qiáng)度增加 1.72%[9]。李國(guó)志等、吳賢榮等、韋沁等等在研究中同樣發(fā)現(xiàn)兩者之間正向促進(jìn)的關(guān)系[10-12]。龐麗研究發(fā)現(xiàn)促進(jìn)減排的因素包括農(nóng)業(yè)能源利用效率的提高、勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)調(diào)整[13]。陳銀娥等發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化可以減少碳排放[14]。

（二）農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的環(huán)境效應(yīng)

目前很多文獻(xiàn)在研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的環(huán)境效應(yīng)主要集中在兩個(gè)方面。一方面，通過(guò)研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者對(duì)化學(xué)藥品等生產(chǎn)資料的投入量，從側(cè)面描述其環(huán)境效應(yīng)，并且現(xiàn)有研究多是集中在這個(gè)角度。張弛等通過(guò)4 個(gè)省的糧食數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可以減少農(nóng)藥的使用[2]，秦國(guó)慶等發(fā)現(xiàn)政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)同樣會(huì)顯著減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜使用數(shù)量[15]。除了化肥、農(nóng)藥等，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)還會(huì)影響農(nóng)戶對(duì)生產(chǎn)技術(shù)的選擇。毛慧等基于植棉農(nóng)戶的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)額度越高的農(nóng)戶更加傾向于使用綠色生產(chǎn)技術(shù)[16]。另一方面，近年有研究也逐漸聚焦到農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響上，但是關(guān)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放影響效果還沒有一致結(jié)論。一部分學(xué)者認(rèn)為，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)有利于農(nóng)業(yè)固碳減排。李麗萍基于2010—2019 年河南省農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)碳排放的相關(guān)數(shù)據(jù)，分析得出農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)是促進(jìn)農(nóng)業(yè)減少碳排放總量的重要因素[17]。馬九杰等利用規(guī)模-結(jié)構(gòu)-技術(shù)效應(yīng)的分析框架及雙向固定效應(yīng)模型和中介效應(yīng)模型分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠通過(guò)調(diào)整經(jīng)營(yíng)規(guī)模和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳減排，但其研究集中在對(duì)種植業(yè)的碳排放的影響上[18]。與之相反，一些學(xué)者認(rèn)為農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為農(nóng)村金融一項(xiàng)重要工具并不能夠減少農(nóng)業(yè)碳排放，而是增加了排放總量。佘宗昀等在對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)種植業(yè)固碳效果的分析中發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)由于其風(fēng)險(xiǎn)管理特質(zhì)會(huì)增加小規(guī)模農(nóng)戶的生產(chǎn)意愿，不利于農(nóng)業(yè)規(guī)模效應(yīng)的形成，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)活動(dòng)產(chǎn)生更多碳排放[19]。

（三）文獻(xiàn)評(píng)述

梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)不難發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的研究一直不斷推進(jìn)，不同學(xué)者依托不同視角為綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展問題的解決提供了前沿思路與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。從現(xiàn)有文獻(xiàn)中可以看出，以碳排放為研究方向不僅可以了解行業(yè)碳排放的變化趨勢(shì)、區(qū)域異質(zhì)性、影響因素，還可針對(duì)性地提出可執(zhí)行的減排固碳方案，促進(jìn)環(huán)境健康發(fā)展。已有研究文獻(xiàn)存在較大爭(zhēng)議的原因主要源于以下幾個(gè)方面：（1）農(nóng)業(yè)碳排放的測(cè)算方法不斷細(xì)致精準(zhǔn)，過(guò)往研究中通過(guò)粗略計(jì)算方式得出的結(jié)果現(xiàn)在來(lái)看缺少一定科學(xué)性；（2）現(xiàn)有研究?jī)A向用農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)代替種植業(yè)保險(xiǎn)進(jìn)而研究其對(duì)種植業(yè)碳排放的影響，忽略了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)中的畜牧業(yè)保險(xiǎn)以及畜牧業(yè)的碳排放，比較片面、不夠嚴(yán)謹(jǐn)；（3）目前聚焦農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放影響的研究甚少，學(xué)者們關(guān)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響作用還未得出一致結(jié)論。本文在此基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地將畜牧業(yè)碳排放納入考量，采取有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響，為促進(jìn)農(nóng)業(yè)固碳增效、推動(dòng)農(nóng)業(yè)健康發(fā)展、創(chuàng)造綠色可持續(xù)的生態(tài)環(huán)境提供理論支撐。

二、理論機(jī)制分析與假設(shè)

（一）農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)碳排放

近年來(lái)，學(xué)者們關(guān)于農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響研究尚未得出一致結(jié)論。一方面，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)息息相關(guān)的農(nóng)村金融工具可以有效分散農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的預(yù)期收入，并且能夠引導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者更加科學(xué)合理地使用農(nóng)業(yè)要素，例如很多文獻(xiàn)在研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的環(huán)境效應(yīng)時(shí)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可以降低農(nóng)藥化肥等的使用，從而減少農(nóng)業(yè)碳排放。但是另一方面，由于存在保險(xiǎn)兜底，很多小規(guī)模農(nóng)戶提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的意愿程度，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)碳源在數(shù)量上有所提升，直接帶來(lái)農(nóng)業(yè)碳排放總量的增加，并且小規(guī)模的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)會(huì)降低農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的規(guī)模效應(yīng)，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中碳排放的處理成本較高，也會(huì)增加碳排放?；诖?，提出以下假設(shè)：

H1：農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放有影響，但是影響方向尚不確定。

（二）農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步與農(nóng)業(yè)碳排放

技術(shù)進(jìn)步作為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)健康持續(xù)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力，能夠在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中優(yōu)化農(nóng)業(yè)資源配置，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。并且，技術(shù)進(jìn)步影響農(nóng)業(yè)碳排放是多維度的。一方面，技術(shù)進(jìn)步可以有效提高要素利用率來(lái)達(dá)到農(nóng)業(yè)減排目標(biāo)；另一方面，技術(shù)進(jìn)步可以通過(guò)學(xué)習(xí)效應(yīng)減低減排放成本，從而抑制碳排放的增長(zhǎng)。目前很多研究聚焦于農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響，其結(jié)果都是農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步可以抑制農(nóng)業(yè)碳排放。周晶等基于1998—2015 年數(shù)據(jù)對(duì)全國(guó)和各省生豬養(yǎng)殖碳排放進(jìn)行估算，考察生豬產(chǎn)量增長(zhǎng)、技術(shù)進(jìn)步和養(yǎng)殖模式變化對(duì)碳排放量增長(zhǎng)的累計(jì)效應(yīng)，其研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步抑制農(nóng)業(yè)碳排放的效應(yīng)為14.42%，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提高養(yǎng)殖技術(shù)可以有效減少溫室氣體的排放[20]。范東壽同樣實(shí)證檢驗(yàn)了農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步、結(jié)構(gòu)合理化對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度的影響。綜合研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步是農(nóng)業(yè)碳減排的重要途徑，但是不能忽視農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的作用[21]。基于此，提出以下假設(shè)：

H2：農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放有顯著的負(fù)向影響。

（三）農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步

在鄉(xiāng)村振興的大背景下，我國(guó)正轉(zhuǎn)變新的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，構(gòu)建現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系，持續(xù)推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。與傳統(tǒng)生產(chǎn)方式不同，以信息技術(shù)、生物技術(shù)、種業(yè)技術(shù)等為代表的的高科技正在向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)滲透，與此同時(shí)也會(huì)帶來(lái)潛在的新的風(fēng)險(xiǎn)。比如新品種對(duì)環(huán)境的變化十分敏感，在不同環(huán)境下其生產(chǎn)效果也會(huì)不同，可能會(huì)給種養(yǎng)大戶帶來(lái)一定損失。而農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為分散農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、穩(wěn)定農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)收入的有效金融工具，在農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣與應(yīng)用的過(guò)程中能夠起到保駕護(hù)航的作用。除此之外，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)規(guī)模增加還有利于加大農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備及其他固定資產(chǎn)投資，從整體上促進(jìn)了農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步。正如李棠等在研究中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)調(diào)查2021 年山東省348 家種植業(yè)家庭農(nóng)場(chǎng)的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)采納的影響時(shí)，參與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的生產(chǎn)者更容易采納新技術(shù)，并且建議農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)接農(nóng)業(yè)技術(shù)、提高糧食作物的保險(xiǎn)補(bǔ)貼力度與保障水平以及加強(qiáng)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)宣傳[22]?；诖?，提出以下假設(shè)：

H3：農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步有顯著正向影響。

（四）農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的中介效應(yīng)

通過(guò)以上分析可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可以影響技術(shù)進(jìn)步，而技術(shù)進(jìn)步又可以影響農(nóng)業(yè)碳排放，并且農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步作為中介變量在農(nóng)業(yè)實(shí)證研究中十分常見，陳俊聰?shù)然诼?lián)立方程組模型的情景模擬方法，從規(guī)模效應(yīng)、結(jié)構(gòu)效應(yīng)與技術(shù)效應(yīng)三個(gè)方面入手探究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染的影響，結(jié)論之一就是中國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)促進(jìn)了農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，緩解了農(nóng)業(yè)面源污染[23]?；诖?，提出以下假設(shè)：

H4：農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響中起到中介作用。

（五）農(nóng)業(yè)人力資本的調(diào)節(jié)效應(yīng)

人力資本持續(xù)增加，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者個(gè)體的知識(shí)技能體系也將得以優(yōu)化，生產(chǎn)創(chuàng)新活力必將得到激發(fā)，從這一意義上說(shuō)，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化引致的人力資本投資增加，將提升農(nóng)戶踐行低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)概率。與此同時(shí)，國(guó)家也將推動(dòng)綠色可持續(xù)發(fā)展、構(gòu)建人類命運(yùn)共同體作為重要戰(zhàn)略方向，以碳達(dá)峰、碳中和為目標(biāo)愿景的減排固碳的縱深發(fā)展，催生出了大量新生產(chǎn)技術(shù)和新生產(chǎn)模式、釋放出了大量固碳增效的助推力量，為構(gòu)建低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)理念提供有力支撐。在此形勢(shì)下，人力資本投資需求將更加突出，高技能勞動(dòng)力尤其是復(fù)合型人才對(duì)深諳低碳農(nóng)業(yè)之道具有舉足輕重的作用。一方面，受教育程度的提升使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者對(duì)碳排放有一個(gè)新的認(rèn)知，顯著提高了對(duì)綠色農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的理解與認(rèn)同[24]，降低了認(rèn)知偏差，極大緩解了技術(shù)門檻約束，提升了低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用效率與水平；另一方面，受教育程度的提升為農(nóng)戶提供了及時(shí)、準(zhǔn)確和全面的金融知識(shí)獲取渠道，有效提升了農(nóng)戶的金融素養(yǎng)，在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)碳排放的影響路徑中突破傳統(tǒng)認(rèn)知壁壘，敏銳識(shí)別農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳排放的積極影響[25]。因此，在外在環(huán)境被動(dòng)推動(dòng)與個(gè)體主動(dòng)利用的雙重作用下，人力資本的提升促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者認(rèn)知能力和對(duì)新事物的接受程度不斷提高，并不斷調(diào)節(jié)農(nóng)業(yè)碳排放水平。基于此，提出以下假設(shè):

H5：農(nóng)業(yè)人力資本在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響中起到調(diào)節(jié)作用。

三、農(nóng)業(yè)碳排放總量的測(cè)算

本文根據(jù)《省級(jí)溫室氣體清單編制指南（試行）》（2011 年）內(nèi)容以及多位學(xué)者的研究成果，從三個(gè)方面測(cè)量整個(gè)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域碳排放總量：一是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中物資投放導(dǎo)致的碳排放，具體包括化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜以及農(nóng)用柴油的直接使用引起的碳排放。二是水稻種植所引起的碳排放，由于不同水熱條件下水稻種植過(guò)程中產(chǎn)生的碳排放不同，所以不同地區(qū)、同地區(qū)不同時(shí)期水稻種植產(chǎn)生的碳排放量存在差異，本文為計(jì)算方便，參考王明星等[26]、Matthews 等[27]研究，確定統(tǒng)一排放系數(shù)。三是畜禽養(yǎng)殖所引發(fā)的碳排放，主要包括腸道發(fā)酵和糞便發(fā)酵兩個(gè)部分。本文研究的畜禽品種主要是豬、牛、羊、馬、驢、騾、兔和家禽，其中羊分為山羊和綿羊；由于《中國(guó)畜牧業(yè)年鑒》2007 年之后只公布牛、肉牛和奶牛的年末存欄量，故將牛的種類劃分為奶牛和非奶牛。另外，畜禽的年平均飼養(yǎng)量由于飼養(yǎng)周期差異需要進(jìn)行調(diào)整，參考閔繼勝等[7]的方法進(jìn)行計(jì)算。當(dāng)出欄率大于或者等于1 時(shí)，計(jì)算公式如下：

式（1）中，Ni為i種牲畜年平均飼養(yǎng)量，Di為其平均生長(zhǎng)周期，Mi為當(dāng)年出欄量。在本文研究的牲畜中，豬、兔以及家禽的出欄量大于1，平均生長(zhǎng)周期分別為200 d、105 d 和55 d。

當(dāng)出欄率小于1 時(shí)：

式（2）中，Ni為i種牲畜年平均飼養(yǎng)量，Cit、Ci(t-1)分別為i種牲畜第t年的年末存欄量和第t-1 年的年末存欄量。

本文綜合已有的研究結(jié)果首先確定各碳源的排放系數(shù)（表1、表2），并計(jì)算出碳源的使用數(shù)量，使用IPCC 碳排放系數(shù)法來(lái)測(cè)算排放的溫室氣體量。為了表述方便，將所有農(nóng)業(yè)排放的溫室氣體量通過(guò)全球變暖潛力值轉(zhuǎn)換成二氧化碳當(dāng)量（CO2e）。全球變暖潛力值也被稱為溫室氣體效應(yīng)指數(shù)，某氣體的二氧化碳當(dāng)量為該氣體數(shù)量與該指數(shù)的乘積。根據(jù)《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約京都議定書》，以CO2的100 年全球變暖潛力值為基準(zhǔn)，1 t CH4產(chǎn)生的溫室效應(yīng)相當(dāng)于排放21 t CO2，1 t N2O 產(chǎn)生的溫室效應(yīng)相當(dāng)于排放310 t CO2，因此CO2、CH4以及N2O 的全球變暖潛力值為1、21 和310。因此，農(nóng)業(yè)碳排放量的計(jì)算公式如下：

表2 腸道發(fā)酵與糞便發(fā)酵排放系數(shù) 單位：kg/（head·a）

式（3）中，E表示農(nóng)業(yè)碳排總量（百萬(wàn)t CO2e），本文計(jì)算的碳源種類為18，j表示每一種碳源，λj表示第j種碳源的碳排放系數(shù)，Qj表示第j種碳源的年使用量，GWPj表示第j種碳源的全球變暖潛力值。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

基于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取2007—2020年中國(guó)30 個(gè)?。▍^(qū)、市，不包括西藏自治區(qū)和港澳臺(tái)地區(qū)）的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。其中，農(nóng)業(yè)保費(fèi)收入與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付來(lái)自《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》，其他基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)自歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各?。▍^(qū)、市）的統(tǒng)計(jì)年鑒。

（二）變量選取

1.被解釋變量

本文選擇農(nóng)業(yè)碳排放總量（carbem）作為解釋變量，是基于整個(gè)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域測(cè)算得出，該值越小表示減排效果越好。

2.核心解釋變量

本文以農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度（pinsden）作為核心解釋變量，是農(nóng)業(yè)保費(fèi)收入與第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的比值，表示該地區(qū)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展水平以及當(dāng)?shù)貙?duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的重視程度。

3.中介變量

本文的中介變量是農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，借鑒何艷秋等[29]的研究成果，采用DEA-Malmquist 指數(shù)法測(cè)算農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的分解項(xiàng)來(lái)表示，把每一個(gè)省（區(qū)、市）作為一個(gè)決策單元格，設(shè)置產(chǎn)出變量為農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值，投入變量為化肥施用量、機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積、農(nóng)作物總播種面積以及第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)。

4.調(diào)節(jié)變量

本文的調(diào)節(jié)變量選擇的是農(nóng)村人力資本（edu），教育年限法測(cè)算具體的測(cè)算方法是：將6 歲以上人口的受教育水平劃分為文盲或半文盲、小學(xué)、初中、高中、大專及以上5 個(gè)層次，對(duì)應(yīng)的學(xué)制學(xué)年數(shù)分別是1 年、6 年、9 年、12 年、16 年，然后用各階段受教育人口占比乘以相應(yīng)的學(xué)制學(xué)年得到人均受教育年限。

5.控制變量

控制變量包括：（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（insstr），是指第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與地區(qū)生產(chǎn)總值的比率，反映第一產(chǎn)業(yè)對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)程度。（2）農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)水平（agrisk），是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠付與農(nóng)林牧漁生產(chǎn)總值的比率，反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中承受的風(fēng)險(xiǎn)程度。（3）政府支農(nóng)水平（agfina），是農(nóng)林水事務(wù)支出與一般預(yù)算支出的比率，以控制政府扶持對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響。（4）環(huán)境規(guī)制（envire），是環(huán)境保護(hù)支出與地區(qū)生產(chǎn)總值的比率，以控制環(huán)境保護(hù)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響。各變量說(shuō)明與描述性統(tǒng)計(jì)如表3 所示。

表3 變量說(shuō)明與描述性統(tǒng)計(jì)

（三）數(shù)據(jù)分析方法

在分析有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)時(shí)，本文采取的是偏差校正 bootstrap 方法（bias-corrected bootstrap method），該方法是一個(gè)非參數(shù)的重新抽樣程序，可以克服中介效應(yīng)的非正態(tài)分布的問題。Preacher 等在研究中指出，bootstrap 方法是目前進(jìn)行有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)比較好的方法[30]，可以根據(jù)研究假設(shè)框架選擇不同模型，將調(diào)節(jié)變量和中介變量同時(shí)放在一個(gè)模型中，有效解決了數(shù)據(jù)遺漏問題。因此，本文參考溫忠麟等提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚31]，參照前人提出的基于bootstrap 的研究[32]，對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響農(nóng)業(yè)碳排放的過(guò)程中，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的中介效應(yīng)和農(nóng)業(yè)人力資本的調(diào)節(jié)效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。具體模型如下：

式（4）中，lncarbem為被解釋變量，本文為了數(shù)據(jù)處理方便，對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放取對(duì)數(shù)，pinsden（農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度）是核心解釋變量，agpro（農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步）為中介變量，edu（農(nóng)業(yè)人力資本）為調(diào)節(jié)變量，Int_1 是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和調(diào)節(jié)變量的交互項(xiàng)，Int_2 是農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和調(diào)節(jié)變量的交互項(xiàng)，即Int_1=pinsden×edu，Int_2=agpro×edu，εi為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

五、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響

在前文理論分析與模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，分別用最小二乘估計(jì)（OLS）、雙向固定模型（FE）以及隨機(jī)效應(yīng)模型（RE）研究農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響，參數(shù)估計(jì)如表4 所示。從表4 可看出，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在1%的顯著性水平下正向促進(jìn)了農(nóng)業(yè)碳排放，這表示農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)密度越大，農(nóng)業(yè)碳排放總量越高。這一現(xiàn)象可能的原因是，農(nóng)險(xiǎn)保險(xiǎn)的推廣分散了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)了更多小規(guī)模農(nóng)戶生產(chǎn)意愿，養(yǎng)殖數(shù)量有所增加，并且小農(nóng)戶的發(fā)展在一定程度上阻礙了農(nóng)業(yè)規(guī)模效應(yīng)的形成，不利于降低溫室氣體的處理成本。對(duì)于中國(guó)來(lái)說(shuō)，小農(nóng)戶多而分散，對(duì)于農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展的認(rèn)識(shí)還不夠深入，在生產(chǎn)過(guò)程中有意規(guī)避農(nóng)業(yè)碳排放的意識(shí)還不足，最終導(dǎo)致農(nóng)業(yè)碳排放數(shù)量的增加。

表4 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)與農(nóng)業(yè)碳排放的回歸

（二）有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

采用偏差校正bootstrap 方法來(lái)檢驗(yàn)有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)，首先通過(guò)模型1 檢驗(yàn)在只有中介變量的情況下，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響效果；模型2 是檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的影響作用；接著，對(duì)模型3、4 進(jìn)行回歸，在SPSS中首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行去中心化處理，然后分別構(gòu)建農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和調(diào)節(jié)變量的交互項(xiàng)Int_1、農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步和調(diào)節(jié)變量的交互項(xiàng)Int_2，以驗(yàn)證調(diào)節(jié)變量的作用機(jī)制以及作用效果的顯著性（表5）。

表5 農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放有調(diào)節(jié)的中介變量回歸

從表5 中可以看出，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在1%的顯著水平下促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳排放，但是農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步在1%的顯著水平下抑制了碳排放，驗(yàn)證了假說(shuō)1 和假說(shuō)2。從模型2 的結(jié)果可以看出，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在1%的顯著水平促進(jìn)了農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，即驗(yàn)證了假說(shuō)3。進(jìn)而通過(guò)表6 可以分析農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的中介作用。

表6 中介變量效應(yīng)分析

在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的總效應(yīng)在95%的置信區(qū)間內(nèi)沒有經(jīng)過(guò)0（最大值為0.012 4，最小值為0.001 5），所以總效應(yīng)存在，效應(yīng)量是0.007。同理可證，直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均存在。因此，在本文中農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響農(nóng)業(yè)碳排放的過(guò)程中發(fā)揮了部分中介作用，中介效果顯著，驗(yàn)證了假說(shuō)4。由于間接效應(yīng)是負(fù)數(shù)，所以農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步作為中介變量，削弱了農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排的促進(jìn)作用，有利于低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展。

在模型3 中，Int_1 系數(shù)不顯著，而模型4 中Int_2 的系數(shù)在1%的水平下顯著，表示農(nóng)業(yè)人力資本在該中介模型中具有調(diào)節(jié)作用，其調(diào)節(jié)效應(yīng)的作用路徑是在農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響上，而不是農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步的影響上。Int_2 的系數(shù)為負(fù)，表明在中介變量減少農(nóng)業(yè)碳排放的過(guò)程中，農(nóng)業(yè)人力資本作為調(diào)節(jié)變量促進(jìn)了減排強(qiáng)度，進(jìn)一步加強(qiáng)農(nóng)業(yè)固碳，驗(yàn)證了假說(shuō)5。運(yùn)用SPSS 進(jìn)行調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)時(shí)，分別對(duì)調(diào)節(jié)變量取正負(fù)均值和0，探究調(diào)節(jié)效應(yīng)變化，結(jié)果如表7 所示。從表7 可以看出，當(dāng)調(diào)節(jié)變量增大時(shí)，即農(nóng)業(yè)受教育程度不斷提高，調(diào)節(jié)效應(yīng)的削弱作用不斷增強(qiáng)，更加減少農(nóng)業(yè)的碳排放。

表7 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

六、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)作為分散農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的金融工具，在其推廣的過(guò)程中能夠影響農(nóng)業(yè)整體碳排放水平。本文通過(guò)測(cè)算2007—2020 年中國(guó)30 個(gè)省（區(qū)、市）的農(nóng)業(yè)碳排放量，以農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步作為中介變量、農(nóng)業(yè)人力資本作為調(diào)節(jié)變量構(gòu)建有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型，實(shí)證分析農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響作用，得出以下結(jié)論：從整體上看，當(dāng)前我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展促進(jìn)了農(nóng)業(yè)碳排放總量?；谥薪樾?yīng)，研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)能夠顯著提升農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，而農(nóng)業(yè)技術(shù)的提升會(huì)抑制農(nóng)業(yè)碳排放的總量，該中介效應(yīng)具體表現(xiàn)的效果為部分中介。農(nóng)業(yè)人力資本作為調(diào)節(jié)變量，在中介變量對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的作用過(guò)程中表現(xiàn)出顯著的調(diào)節(jié)效果，促進(jìn)了中介變量的農(nóng)業(yè)減排，有利于農(nóng)業(yè)的綠色低碳發(fā)展。

（二）政策啟示

農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)于保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及帶動(dòng)農(nóng)民收入具有重要意義。盡管從實(shí)證研究中發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放存在促進(jìn)作用，但是并不意味著直接降低我國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的發(fā)展水平，而是要充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)在不同機(jī)制在對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響效果。

1.提高對(duì)減排效果佳的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)貼力度

目前，部分農(nóng)戶在進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，有明顯的減少污染、綠色生產(chǎn)的行為意識(shí)，針對(duì)有明顯節(jié)能減排效果的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體提供一定的保險(xiǎn)補(bǔ)貼，不僅可以在保障基本風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的情況下節(jié)省更多生產(chǎn)成本，這些成本可以用來(lái)繼續(xù)發(fā)展產(chǎn)業(yè)，提高收入，或是進(jìn)行農(nóng)業(yè)排碳的清潔處理，降低污染，還可以引導(dǎo)更多農(nóng)戶參與到環(huán)境保護(hù)、固碳減排的生產(chǎn)中來(lái)。

2.設(shè)計(jì)和推廣綠色農(nóng)產(chǎn)品保險(xiǎn)

根據(jù)前文研究，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)可以顯著促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步，農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步可以抑制碳排放。針對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中高新技術(shù)設(shè)計(jì)專門的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)，并且進(jìn)行市場(chǎng)化推廣，有利于農(nóng)業(yè)技術(shù)水平的進(jìn)一步提升，從而抑制農(nóng)業(yè)碳排放。

3.加強(qiáng)農(nóng)業(yè)人力資本的教育培養(yǎng)

農(nóng)村居民受教育程度在農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)影響農(nóng)業(yè)碳排放的過(guò)程中起到了抑制的調(diào)節(jié)效應(yīng)，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體的教育培養(yǎng)可以有效提高其環(huán)境保護(hù)、綠色發(fā)展的意識(shí)，并且科學(xué)有效的技能培訓(xùn)在一定程度上可以加強(qiáng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主體的減排行為，更好地發(fā)展綠色低碳農(nóng)業(yè)。