党的第十九届中央委员会第五次全体会议提出中国到2035年要基本实现农业现代化的远景目标。农业机械化水平的提升和农业绿色转型是农业现代化的内在要求，理解两者之间的相互作用和发展关系对于加快中国农业现代化进程具有重要的理论和现实意义。为激发农业生产者购买农业机械的积极性，原农业部和财政部于2004年共同制定了《农业机械购置补贴资金使用管理办法（试行）》，对农民和农业生产经营组织购买农业机械提供补贴。农机购置补贴政策实施以来，中国农机装备结构持续改善，作业效率不断提高，农业机械化对农业农村现代化的支撑作用逐步凸显。2004－2019年中央财政累计安排农机购置补贴资金2226亿元，累计支持3500多万农户及农业生产经营组织购置各类别农机具超过4500万台（套），农业机械总动力由2003年的6.04亿千瓦上升至2019年的10.28亿千瓦，增长率达70.20%。农作物耕种收综合机械化率从2003年的32%提高到2019年的70%，小麦、水稻、玉米三大粮食作物耕种收综合机械化率均超过80%。农业机械化进程的推进带来了农业种植结构、生产方式及生产技术的改变，对生态环境也产生了重大影响。那么，农业机械化对生态环境的影响有哪些？影响程度如何？农业机械化影响生态环境的作用机制又是什么？学界对相关问题尚缺乏深入探讨。

图1 2004-2019年中央财政农机购置补贴额及农业机械总动力变化情况

数据来源：中央财政农机购置补贴额数据来源于《全国农业机械化统计年报》（2005-2020年，历年），农业机械总动力数据来源《中国统计年鉴》（2005-2020年，历年）。

国内外学界已有大量研究关注公共政策对生态环境的影响，研究对象多以非农部门的政策为主，如财政收支政策（卢洪友等，2015）、产业转型政策（Grossman and Krueger，1995）、碳税及碳排放配额政策（何萍等，2018）、能源政策（魏巍贤、赵玉荣，2017）等。少数研究涉及了农业政策对生态环境的影响，且结论存在差异。如张海涛、任景明（2016）关注了农业土地政策、农业结构政策及农业财政政策的综合环境效应，发现农业政策通过影响单位面积化肥使用量对种植业面源污染产生了显著影响。左喆瑜、付志虎（2021）基于地块数据的研究发现，绿色农业补贴政策降低了肥料投入环境效率和肥料生产率。这些研究表明，环境效应是公共政策评估中需要考虑的重要因素。

关于农业机械化相关政策实施效果的研究成果较多，现有研究主要考察了政策对农业生产、劳动力市场以及农民收入等方面的影响。这些研究发现：第一，农机购置补贴政策不仅促使农户自适应地扩大了农业生产规模，还明显改进了农业生产的基础条件，提升了农业生产效率和粮食总产量（周振、孔祥智，2019），并改变了农业种植结构（吴银毫、苗长虹，2017）。第二，通过农业机械对农业劳动力的替代，农机购置补贴政策促进了农村劳动力的外流（吕炜等，2015）。第三，农机购置补贴政策促使购机农户收入大幅提升，该政策效果在小规模农户以及从事种植业的农户中更为明显（王姣、肖海峰，2007）。上述研究大大加深了学界对农业机械化及相关政策实施效果的认识，然而，现有关于农业机械化或农机购置补贴政策对生态环境影响的探讨还很少，且存在一些不足：第一，现有文献大多局限于定性描述和直观判断，对作用路径和机制的探讨十分匮乏。第二，仅有的少数实证研究往往聚焦于单一的污染性农业生产行为。例如，周家俊、周德（2019）基于中国232个地级市数据估计了农业机械投入对化肥减量化的影响，发现机械强度与化肥强度呈非线性关系。第三，现有实证研究大多采用截面数据，因此不可避免地会出现遗漏变量（如土地质量、地形等）导致的内生性问题。

本文试图以农机购置补贴政策为视角来探究农业机械化对生态环境的影响。农机购置补贴政策的实施具有“先试点、再逐步推广”的准自然实验特征，这为识别农业机械化对生态环境影响的因果关系提供了机会。鉴于农机购置补贴政策从开始试点到全国推广期间（2004－2009年），中国尚无公开的大范围的县级环境监测数据，本文选取了四种典型的污染性农业生产行为作为对生态环境影响的代理变量，即农药使用、化肥施用、地膜使用和秸秆焚烧。基于中国县级层面的面板数据和遥感卫星数据，本文构建了多时点双重差分模型，首先估计了农机购置补贴政策实施对地区农业机械化水平的影响，然后识别了政策对四种污染性农业生产行为的影响，最后检验了农机购置补贴政策影响各类污染性农业生产行为的作用机制。

本文的边际贡献有以下三点：一是从农业补贴视角丰富和拓展了公共政策对生态环境影响的研究；二是关注了多种污染性农业生产行为，并理清了相应的影响机制，有利于为探究农业机械化与生态环境的关联提供来自转型国家的经验证据；三是丰富和拓展了农机购置补贴政策效果的实证研究，本文跳出了前人主要围绕农机购置补贴政策的经济影响展开研究的习惯，为全面评估政策效果和中国农业机械化政策设计提供了参考。

（一）典型的污染性农业生产行为及其影响生态环境的机制

农业生产对生态环境的影响主要来源于三个方面：一是农业生产投入品的使用，包括化肥、农药和地膜等的使用；二是农业生产废弃物的处理，包括秸秆焚烧和畜禽粪便排放等；三是作物生长过程中对自然资源和生态环境的影响，包括水资源利用、温室气体排放、土地利用等。从影响机制来看，农业机械化主要是通过前两个渠道对生态环境造成影响，即通过改变污染性投入品的使用方式和农业废弃物的处理方式对生态环境产生影响。

图2 农业生产、机械化与生态环境的关联

（二）农业机械化影响污染性农业生产行为的路径

具体来说，农业机械化可以通过以下两条路径对污染性农业生产行为产生影响：

1.改变农业种植结构。机械化水平的提升往往伴随着农业种植结构的变化。Yangetal.（2013）的研究表明，农机补贴政策有助于加快农业规模化发展，提高粮食播种面积占比。粮食播种面积占比提高对污染性农业生产行为的潜在影响表现在以下三个方面：第一，不同农作物对化学品的需求量存在差异，相对于蔬菜、水果等经济作物，更容易实现机械化生产的小麦、水稻、玉米等粮食作物所需的污染性投入要素（如化肥、农药）数量更少（葛继红、周曙东，2011）。第二，粮食作物对地膜的需求量较少，粮食播种面积占比提高会自然地减少地膜使用量，从而减少污染。第三，粮食作物产生的秸秆数量一般多于菜、果、花等经济作物，因此粮食种植规模扩大会增加秸秆总量。可见，农业机械化水平提升后，粮食作物播种面积占比将提高，化肥、农药、地膜的使用量会相应减少，秸秆总量则会相应增加。综上，农业机械化会通过改变农业种植结构，影响化学品投入和废弃物处理，从而间接地对生态环境产生影响。

2.加快农业劳动力转移。周振等（2016a）的研究表明，农业机械化能有效促进农业劳动力向非农部门转移。一般来说，农业劳动力数量减少会降低劳动密集型生产行为的频次，同时也有可能改变单次劳动中其他要素投入的数量。以化肥投入为例，农业劳动力流出可能会减少化肥的施用次数，但增加单次的施肥量。此外，农业劳动力流出会强化劳动力这一生产要素的稀缺性，从而提高农户在农业生产中利用化肥替代劳动力的意愿。由此可知，农业劳动力转移对化肥施用量的总体影响是不确定的。与化肥类似，秸秆回收再利用属于劳动密集型生产行为，农业劳动力减少必然会提高秸秆废弃及焚烧行为的发生频率。综上，农业机械化会通过加快农业劳动力向非农部门转移，改变农户使用污染性投入要素和处理农业生产废弃物的行为，进而间接地影响生态环境。

综上所述，本文提出如下假说：

假说1：农机购置补贴政策会对污染性农业生产行为（农药使用、化肥施用、地膜使用和秸秆焚烧）产生影响。

假说2：农机购置补贴政策主要通过改变农业种植结构和促进农业劳动力转移对污染性农业生产行为产生影响。

（一）数据来源与处理

1.农业生产数据。本文使用的农业生产数据来自于农业农村部，本文选取2001－2009年中国县级农业生产面板数据，具体指标包括农业机械总动力、化肥施用量、农药使用量、地膜使用量、农作物总播种面积、粮食播种面积、粮食总产量、农林牧渔业从业人员数量、农村居民人均纯收入、农业产值、农林牧渔业总产值。

2.农机购置补贴政策试点数据。农机购置补贴试点县逐年推进名单来自于农业农村部。农机购置补贴政策自2004年起在全国试点推行，第一批试点县为66个，2005年扩展到500个，2006年为1126个，2007年为1716个，2008年为2653个，2009年覆盖到中国全部县级地区。

3.秸秆焚烧火点数据。秸秆焚烧火点数据来源于美国国家航天局（NASA）卫星遥感数据。本文选取MODIS数据中2001年5月至2009年4月中国县级月度秸秆焚烧火点数目数据，加总后构建了2001－2009年的年度县级秸秆焚烧火点数目数据。

本文构建的是2001－2009年中国县级层面的平衡面板数据，得到1577个样本2001－2009年的平衡面板数据。

（二）模型设定

由于农机购置补贴政策是在县级层面依照试点次序逐年展开的，因此本文将农机购置补贴政策视为一项“准自然实验”，设立如下多时点双重差分模型：

其中，Yi,t代表第i个县第t年的农业机械化水平以及污染性农业生产行为，其中污染性农业生产行为包括化肥施用、农药使用、地膜使用及秸秆焚烧。为了消除异方差的影响，并方便对不同的污染性农业生产行为进行直观比较，本文对被解释变量及控制变量均作取对数处理。虚拟变量Pi,t取值为0或1，取1代表第i个县第t年实施了农机购置补贴政策，取0代表第i个县第t年未实施农机购置补贴政策。Ci,t为控制变量，包括农作物播种面积、粮食生产水平、农业产值占比以及农村居民收入。mi和qt分别表示个体固定效应和时间固定效应，ei,t为随机干扰项。本文重点关注系数a1，它反映了剔除其他因素干扰后农机购置补贴政策的净影响。

进一步，本文对农机购置补贴政策影响污染性农业生产行为的作用机制进行检验，主要检验以下两种机制：一是农机购置补贴政策能否通过调整农业种植结构影响污染性农业生产行为，其中农业种植结构用粮食播种面积占农作物总播种面积的比例测度；二是农机购置补贴政策能否通过促进农业劳动力转移影响污染性农业生产行为，其中农业劳动力转移由农业人口净流失量测度。

本文的中介变量（粮食播种面积占比、农业人口净流失量）并不是外生的随机干预变量，如果将内生的中介变量简单地加入到原有的多时点双重差分模型中，可能导致估计结果有偏。此外，本文的中介变量对不同污染性农业生产行为的影响还可能存在差异。鉴于此，本文无法应用传统的中介效应检验模型进行机制检验。考虑到现有研究已经验证了粮食播种面积占比及农业人口净流失量对污染性农业生产行为的影响，本文只需检验政策变量对中介变量的影响，即可验证农机购置补贴政策影响污染性农业生产行为的机制。具体模型设定如下：

其中，Mi,t是中介变量，包括粮食播种面积占比和农业人口净流失量。其他变量含义同上。

（三）变量描述

略。

（一）农机购置补贴政策对农业机械化水平的影响

本文首先检验农机购置补贴政策是否必然导致农业机械化水平的提高。表2报告了农机购置补贴政策对农业机械化水平影响的估计结果，（1）列与（2）列为不加控制变量的估计结果，（3）列与（4）列为加入控制变量的估计结果。回归结果显示，农机购置补贴政策对当年以及下一年的农业机械化水平都有显著的正向影响。根据（3）列和（4）列的估计结果，农机购置补贴政策实施后，实施县当年农业机械化水平平均提高3.7%，下一年农业机械化水平平均提高4.2%。这表明农机购置补贴政策的效果在实施当年不能全部体现，农机购置补贴政策对农业机械化水平具有持续影响，一种可能的解释是，农业机械具有耐用品的属性，补贴政策虽然可以在当年显著提高农机装备存量，但机械化的推广使用需要一定的时间，因此导致了政策对农业机械化水平的持续影响。该实证结果表明，农机购置补贴政策确实为农业机械化水平重要的外生冲击。

表2 农机购置补贴政策对农业机械化水平影响的回归结果

注：本文选择使用县级层面的聚类标准以获取稳健的估计结果：***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平，后文同。

（二）农机购置补贴政策对污染性农业生产行为的影响

本文分别检验了农机购置补贴政策对当年污染性农业生产行为的影响效果，和对下一年污染性农业生产行为的影响效果。估计结果表明：第一，农机购置补贴政策的实施显著减少了当年及下一年的地膜使用量。农机购置补贴政策的实施，使试点县当年地膜使用量平均减少了4.5%，下一年地膜使用量平均减少了4.7%。第二，农机购置补贴政策的实施会显著增加下一年的秸秆焚烧火点数目。政策实施后，当年秸秆焚烧火点数目没有显著变化，下一年秸秆焚烧火点数目平均增加了7.8%，这表明农机购置补贴政策对秸秆焚烧火点数目的影响具有滞后性。第三，农机购置补贴政策对化肥施用量和农药使用量的影响不显著。农机购置补贴政策对当年及下一年的化肥施用量和农药使用量均没有显著影响，可能的原因在于，政策补贴的农机具主要适用于机耕、机播等生产环节，对有助于化肥和农药减量的农机具补贴力度较弱。综上可知，农机购置补贴政策会对污染性农业生产行为中的地膜使用和秸秆焚烧行为产生影响，而对农药使用、化肥施用行为无显著影响，且这种政策的影响具有一定的滞后性。研究假说1得证。

（三）农机购置补贴政策影响污染性农业生产行为的机制

本文进一步检验了农机购置补贴政策影响污染性农业生产行为的机制，农机购置补贴政策实施后，实施县当年粮食播种面积占农作物总播种面积的比值平均提高了0.941，下一年比值平均提高了1.470，这表明农机购置补贴政策的实施会促使试点县粮食播种面积占比显著提高。农机购置补贴政策导致的农业种植结构变化会对生态环境产生两方面影响：第一，考虑到大部分的农业机械适用于粮食作物（郑旭媛、徐志刚，2016），而地膜主要用于蔬菜、花卉、水果等经济作物，因此地膜使用量会伴随着粮食播种面积占比提高而减少。第二，由于秸秆主要来自于玉米、水稻、小麦等粮食作物，在回收渠道有限的情况下，政策试点县的秸秆总量会增加，秸秆焚烧火点数目也会相应增加（王舒娟、蔡荣，2014）。综上，农机购置补贴政策会通过改变农业种植结构对污染性农业生产行为产生影响，进而影响生态环境。

农机购置补贴政策对下一年农业人口净流失量有显著的负向影响，这表明农机购置补贴政策可以加快农业劳动力转移。政策实施一年后，更多的农业劳动力流向非农部门，这意味着农机购置补贴政策实施带来的机械化水平提高强化了农业机械对人工的替代作用，这与徐建国、张勋（2016）、李谷成等（2018）的研究结论一致。农业机械化实际上是机械对人力和畜力的替代，也是资本对劳动力的替代。当机械要素相对劳动力更加丰富时，农户倾向于利用机械代替劳动力，从而将劳动力从农业生产中解放出来，从事报酬更高的非农行业。劳动力向非农部门转移带来的另一个结果是劳动密集型农业生产行为减少，如地膜使用和秸秆综合回收利用行为的减少（黄武等，2012）。可见，农业机械化水平提高导致的农业劳动力流出，会改变农户对污染性投入要素的使用方式和对农业生产废弃物的处理方式，进而对生态环境产生影响。综上，研究假说2得证。

（四）稳健性检验

本文分别进行了平行趋势检验和安慰剂检验，平行趋势检验发现样本基本满足使用多时点双重差分法所要求的平行趋势。安慰剂检验证明本文的实证结果并非是由不可观测的其他因素导致，因此，本文核心结论得到进一步验证。

本文利用农机购置补贴政策“先试点、再逐步推广”的准自然实验特征，通过构建多时点双重差分模型估计了农机购置补贴政策对试点县农业机械化水平和四种污染性农业生产行为的影响，并检验了农机购置补贴政策影响污染性农业生产行为的作用机制，以此来评估农业机械化的环境效应。

研究发现：第一，农机购置补贴政策显著提升了地区农业机械化水平，且该影响具有持续性。第二，农机购置补贴政策对不同污染性农业生产行为的影响存在差异，且具有一定的滞后性。具体而言，农机购置补贴政策显著减少了当年及下一年的地膜使用量，增加了下一年秸秆焚烧火点数目，但对化肥施用量和农药使用量的影响不显著。第三，农机购置补贴政策主要是通过提高粮食作物播种面积占比和促进农业劳动力转移间接影响生态环境。

本文的研究启示在于：第一，学者在研究农机购置补贴政策效果时，不能仅从经济角度测算政策的成本收益，还须关注政策对生态环境的短期和长期影响，否则会高估或者低估政策的实际收益。第二，国家在农机购置补贴政策的设计中要重视机械化水平提升在农业绿色转型中的作用，实施更为精准的农机购置补贴政策，既要注重机械化的广度，又要兼顾机械化的深度，特别在绿色生产技术的薄弱环节要加快推进全程机械化。第三，要注重政策的连锁效应。本文研究发现，农机购置补贴政策可以通过改变农业种植结构和促进农业劳动力转移间接对生态环境产生影响。这说明，在农业政策制定过程中，不能仅着眼于政策的直接作用，还需要通盘考虑宏观经济、人口、技术发展趋势等因素，深入分析政策传导链条，全面评估可能产生的政策连锁效应，从而制定更加合理有效的政策措施。第四，要注重政策影响的差异性。本文的研究发现，农业机械化水平提高并不一定产生负的环境效应，例如在增加秸秆焚烧火点数目的同时，也降低了地膜使用量，这说明政策影响的评估不能依靠单一指标，而应建立一套综合评价体系，从多个角度评估政策效应。

文章来源：《中国农村经济》2021年第10期。本文为原文节选。