中國農(nóng)業(yè)碳排放拐點變動及時空分異研究

顏廷武+田云+張俊飚+汪洋

摘要：與基于總量或人均指標衡量經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量相比，以播種面積作為測算指標揭示農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長與農(nóng)業(yè)環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)系，既便于年度間縱向?qū)Ρ?，又消除了復種指數(shù)影響，使得研究更具操作性和公平性。以農(nóng)業(yè)碳排放強度作為碳排放指標、以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度作為經(jīng)濟增長指標，對中國農(nóng)業(yè)碳排放進行EKC檢驗，在此基礎(chǔ)上對農(nóng)業(yè)碳排放拐點變動及時空分異進行實證分析。結(jié)果表明：①從長期來看，中國農(nóng)業(yè)碳排放強度與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度之間存在“倒N型”EKC關(guān)系且存在雙拐點，其臨界值分別為15 167元/hm2和27 647元/hm2。2012年，我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度為28 725元/hm2，已超出高拐點臨界值（27 647元/hm2），這意味著伴隨我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的進一步發(fā)展，農(nóng)業(yè)碳排放強度將呈現(xiàn)下降趨勢。②從空間分布來看，有18個省（區(qū)、市）農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度超過高拐點值，包括北京、福建、海南、浙江、廣東、上海、天津、江蘇、遼寧、山東、陜西、河北、新疆、湖南、湖北、四川、廣西、河南等，主要為東部沿海省份以及中西部部分農(nóng)業(yè)較為發(fā)達的省份。這18個?。▍^(qū)、市）農(nóng)業(yè)碳排放量將隨其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展而逐漸下降。其余13個?。▍^(qū)、市）則低于拐點值，均分布于我國中西部地區(qū)。③從時間路徑來看，對于未抵達拐點的13個省（區(qū)、市）而言，各自農(nóng)業(yè)碳排放EKC拐點存在明顯差異，甘肅、重慶、吉林、青海在未來5年內(nèi)可達到EKC拐點；寧夏、安徽、黑龍江、陜西在未來6-10年內(nèi)可達到EKC拐點；西藏、內(nèi)蒙古、江西、云南、貴州則分別需要12年、14年、21年、23年、32年才有可能抵達EKC拐點。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)碳排放；拐點變動；時空分異；EKC模型

中圖分類號 F323.7 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2014）11-0001-08

自工業(yè)革命以來，伴隨著社會經(jīng)濟的高速發(fā)展，人類活動產(chǎn)生的溫室氣體在大氣中不斷累積，由此引致出了迄今為止人類所面臨的規(guī)模最大、范圍最廣、影響最為深遠的挑戰(zhàn)之一——全球氣候變化問題，而大氣中二氧化碳等溫室氣體濃度的增加則是導致全球氣候變化的主要原因。由此，以低能耗、低污染、低排放為基礎(chǔ)的經(jīng)濟模式——“低碳經(jīng)濟”應運而生[1]。如何處理經(jīng)濟增長與碳排放的關(guān)系成為了低碳經(jīng)濟研究領(lǐng)域中十分重要的問題。國內(nèi)外學者借助Grossman和Krueger提出的環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）理論對這一問題展開深入探討。HonltzEakin等研究發(fā)現(xiàn)人均碳排放與人均GDP之間存在“倒U型”關(guān)系[2]；Cole、Panayotou等也持相同觀點，只是轉(zhuǎn)折點有所區(qū)別[3-4]。Moomaw等對能源使用產(chǎn)生的碳排放和人均收入數(shù)據(jù)進行三次擬合發(fā)現(xiàn)，當人均GDP為12 813美元時出現(xiàn)碳排放高峰，它似乎揭示了EKC的存在[5]；Freiedl等研究發(fā)現(xiàn)三次模型更適用于奧地利，其1960-1999年間的碳排放和GDP之間呈N型曲線[6]。Shafik、Martin等研究得出人均碳排放與人均GDP之間呈現(xiàn)單調(diào)遞增的線性關(guān)系，不存在拐點[7-8]。還有學者研究發(fā)現(xiàn)人均GDP和人均二氧化碳排放量之間不相關(guān)[9-10]。

隨著哥本哈根氣候大會的召開，國內(nèi)學者對碳排放與經(jīng)濟增長關(guān)系的研究也逐漸增多。林伯強等基于傳統(tǒng)的庫茲涅茨模型模擬后發(fā)現(xiàn)，中國二氧化碳EKC的理論拐點對應的人均收入是37 170元，在2020年左右[11]。許廣月等運用面板根和協(xié)整檢驗方法，研究了中國碳排放EKC的存在性，發(fā)現(xiàn)中國及其東部、中部存在人均碳排放EKC，而西部不存在該曲線[12]。魏下海等采用空間計量方法研究了2000-2007年我國29個?。▍^(qū)、市）碳排放EKC，發(fā)現(xiàn)人均GDP與人均碳排放之間呈現(xiàn)明顯的“倒U型”關(guān)系，并計算了EKC拐點，描繪了各地區(qū)抵達拐點的時間路徑[1]。張為付等采用廣義最小二乘法，全面分析了全國及東、中、西部碳排放EKC的存在，并計算了達到拐點時的實際人均收入水平和所需的時間[13]。王圣等研究了江蘇省沿海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與碳排放二者間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)1999-2008年間江蘇沿海地區(qū)人均碳排放量和人均GDP并不符合標準的EKC（倒U型）關(guān)系，而是表現(xiàn)為三次方曲線模型[14]。李波等通過對我國農(nóng)業(yè)碳排放與人均GDP的EKC檢驗發(fā)現(xiàn)，倒U型曲線關(guān)系明顯，且出現(xiàn)轉(zhuǎn)折點的臨界值是當人均GDP為20 899元之時[15]。

總體而言，國外學者基于不同地區(qū)的實證研究，得出了碳排放EKC檢驗呈現(xiàn)的多樣化結(jié)果，國內(nèi)學者則主要以中國作為研究對象，探尋碳排放與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系，由于在變量、方法以及時間跨度選擇上存在一定差異，導致最終研究結(jié)論有所區(qū)別。綜合多數(shù)學者觀點可知，中國碳排放與經(jīng)濟增長間存在EKC曲線，但形狀可能是倒U型，也可能是N型。目前為止，學者考察的多為能源碳排放強度與人均GDP之間的關(guān)系，鮮有人關(guān)注我國農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長間的關(guān)系，并對農(nóng)業(yè)碳排放EKC進行驗證。事實上，農(nóng)業(yè)也是我國溫室氣體產(chǎn)生的重要源頭，其中17%的碳排放源于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動?？梢姡芯刻寂欧艈栴}時忽視農(nóng)業(yè)碳排放是不科學的，而僅僅考察農(nóng)業(yè)碳排放與國民經(jīng)濟間的關(guān)系也是不合理的，因為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門有其特殊性，應考察其與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟之間的關(guān)系?；诖?，本文擬以農(nóng)業(yè)碳排放強度作為碳排放指標、以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度作為經(jīng)濟增長指標，對中國農(nóng)業(yè)碳排放進行EKC檢驗，并試圖回答以下兩個關(guān)鍵問題：一是中國農(nóng)業(yè)碳排放EKC存在嗎？二是不同地區(qū)是否達到了農(nóng)業(yè)碳排放的拐點階段，以及達到拐點對應農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度所需的時限是多少？

1 變量選擇與模型設(shè)定

1.1 理論依據(jù)

20世紀60年代開始，隨著生態(tài)危機的加劇，經(jīng)濟增長被認為是導致環(huán)境惡化的首要因素。為此，一些學者對傳統(tǒng)經(jīng)濟理論提出了質(zhì)疑，開始致力于經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量關(guān)系的研究，但因環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)難以獲取，雖提出了理論假設(shè)卻缺乏實證檢驗。20世紀80-90年代，環(huán)境監(jiān)測手段的進步使人們可以獲取大量環(huán)境質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)，學者們利用這些數(shù)據(jù)分析了經(jīng)濟增長對環(huán)境質(zhì)量的影響，發(fā)現(xiàn)二者之間的關(guān)系不是單純的負相關(guān)或正相關(guān)，而是呈現(xiàn)倒U型曲線的關(guān)系，由此提出了環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）假說[16]。一般意義上的EKC是指，在經(jīng)濟發(fā)展初期，環(huán)境質(zhì)量會隨著經(jīng)濟增長不斷惡化；而當經(jīng)濟發(fā)展到一定階段時，隨著經(jīng)濟的增長環(huán)境質(zhì)量會得到不斷改善。換言之，環(huán)境質(zhì)量惡化速度在經(jīng)濟增長初期快于經(jīng)濟增長速度，而當經(jīng)濟發(fā)展到一定程度時則慢于經(jīng)濟增長速度（見圖1）[17]。其原因在于：經(jīng)濟發(fā)展初期，伴隨著農(nóng)業(yè)和其他資源開發(fā)力度的加大以及大機器工業(yè)的崛起，資源消耗速率超出其再生速率，由此產(chǎn)生了大量的廢棄物和有毒物質(zhì)，環(huán)境不斷惡化；而當經(jīng)濟發(fā)展到一定程度，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，產(chǎn)業(yè)由勞動密集型、資源密集型逐步向知識密集型和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)變，加上人們環(huán)保意識的增強、環(huán)境法規(guī)的執(zhí)行、更好技術(shù)的采納以及環(huán)境修補措施的不斷實施，環(huán)境惡化現(xiàn)象逐漸減緩并逐步消失，進而開始出現(xiàn)改善的趨勢[16]。環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）的基本模型為：其中：Et為國家或地區(qū)在時刻t所受到的環(huán)境壓力，常用環(huán)境質(zhì)量指標、污染物排放強度等表示，Yt為時刻t的經(jīng)濟產(chǎn)出，通常用GDP或人均GDP表示。倒“U”型曲線轉(zhuǎn)折點（即環(huán)境質(zhì)量到達轉(zhuǎn)折點所對應的經(jīng)濟發(fā)展水平Y(jié)t），可以通過一階求導得到：Yt=-β1/2β2。

1.2 變量選擇與數(shù)據(jù)來源

以往的研究通常選用總量或者人均指標衡量經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量，本文選用強度指標衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長與農(nóng)業(yè)環(huán)境質(zhì)量。究其原因，主要在于總量指標容易受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模影響，不利于年際間縱向?qū)Ρ?；而人均指標由于無法獲取確切人數(shù)缺乏可操作性，農(nóng)林牧漁各產(chǎn)業(yè)之間勞動力分類界定較為困難，從事種植業(yè)生產(chǎn)的確切人數(shù)難以獲取，反觀強度指標，以播種面積作為載體既便于年際間縱向?qū)Ρ龋瑫r還消除了復種指數(shù)影響，使得地區(qū)間的比較也更顯公平與合理。

環(huán)境質(zhì)量指標將選用農(nóng)業(yè)碳排放強度（PCO2），即單位播種面積農(nóng)業(yè)碳排放量；農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長指標將選用農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度（PGDP），即單位播種面積農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值。之所以這樣選擇，主要在于二者之間可能有著更為直接的因果關(guān)系。一般而言，在農(nóng)業(yè)發(fā)展的最初階段，其增長主要依賴于勞動力投入的增加，農(nóng)用物資投入變動幅度相對較小，單位播種面積碳排放強度可能處于上升態(tài)勢，也可能處于不變或者下降趨勢；隨著農(nóng)業(yè)的發(fā)展，勞動力的產(chǎn)出貢獻力逐漸減弱，農(nóng)業(yè)增長開始更依賴于化肥、農(nóng)藥等農(nóng)用物資投入的增加，產(chǎn)出固然能得到提升，但也加劇了農(nóng)業(yè)碳排放；而當農(nóng)業(yè)發(fā)展到了一定程度，為了避免農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境持續(xù)惡化，先進技術(shù)將被廣泛運用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，農(nóng)業(yè)物質(zhì)投入由此逐步減少，在這一階段農(nóng)業(yè)產(chǎn)出將繼續(xù)保持增長態(tài)勢，而農(nóng)業(yè)碳排放則逐步減少。

（1）農(nóng)業(yè)碳排放強度（PCO2）。農(nóng)業(yè)碳排放量引自田云等研究成果[18]，選取農(nóng)業(yè)物資碳排放、土壤碳排放以及稻田碳排放部分，三者加總，構(gòu)成了農(nóng)業(yè)（種植業(yè)）碳排放總量；而農(nóng)作物播種面積則來自《中國統(tǒng)計年鑒2013》，二者相除即得到1991-2012年我國農(nóng)業(yè)碳排放強度時間序列（見圖2）。

（2）農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度（PGDP）。歷年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、農(nóng)作物播種面積均來自《中國統(tǒng)計年鑒2013》，同時為了剔除價格波動影響，以2012年作為價格基準年，對歷年農(nóng)業(yè)

生產(chǎn)總值進行調(diào)整。二者相除即得到1991-2012年我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度時間序列（見圖3）。

1.3 模型設(shè)定與相關(guān)檢驗

環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）自創(chuàng)立以來產(chǎn)生了許多回歸模型。模型的設(shè)定以二次、三次多項式為主。其中，二次多項式從形式上傾向于假設(shè)倒U型的EKC成立；而三次多項式形式相對靈活，既可以是單調(diào)線性的，也可以是倒U型或者N型[19]。本文選擇三次多項式的估計形式。同時，為了減少波動，消除數(shù)據(jù)中可能出現(xiàn)的異方差，對單位播種面積的農(nóng)業(yè)碳排放和農(nóng)業(yè)

生產(chǎn)總值分別取自然對數(shù)，記為：lnPCO2t=ln（PCO2）；lnPGDPt=ln（PGDP）。本文采用Swledn等的理論模型，設(shè)定如下簡化形式的模型來研究中國農(nóng)業(yè)碳排放強度與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度間的關(guān)系。

其中，PCO2t表示第t年的農(nóng)業(yè)碳排放強度值；PGDPt為第t年的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度值；εt為隨機誤差項；β0為截距；β1，β2，β3為待估計參數(shù)。

β1，β2，β3取值不同會導致曲線形狀不同，可分為表1所示的七種情況。

PCO2與PGDP之間存在N型關(guān)系，在第一個轉(zhuǎn)折點PCO2由上升開始下降，在第二轉(zhuǎn)折點PCO2隨著PGDP的增長上升

（1）單位根與協(xié)整檢驗。對自然對數(shù)序列l(wèi)nPCO2、lnPGDP、（lnPGDP）2和（lnPGDP）3及其一階差分序列進行單位根檢驗，結(jié)果如表2所示。

由表2可見，自然對數(shù)序列l(wèi)nPCO2和lnPGDP、（lnPGDP）2、 （lnPGDP）3都是非平穩(wěn)的；△lnPCO2和△lnPGDP、△（lnPGDP）2、△（lnPGDP）3是平穩(wěn)的。所以△lnPCO2～I（1）和△lnPGDP～ I（1）、△（lnPGDP）2～ I（1）、△（lnPGDP）3～ I（1）滿足協(xié)整檢驗的條件。同時Johansen協(xié)整檢驗表明，在5%的顯著水平下拒絕了變量之間不存在協(xié)整關(guān)系的假設(shè)。因此可以對lnPCO2和lnPGDP、（lnPGDP）2、 （lnPGDP）3進行回歸。

（2）格蘭杰因果關(guān)系檢驗。協(xié)整檢驗結(jié)果證明了農(nóng)

業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，

但二者是否構(gòu)成因果關(guān)系，仍需進一步檢驗。為此，采用格蘭杰因果關(guān)系檢驗法對lnPCO2和lnPGDP進行檢驗。格蘭杰因果關(guān)系檢驗實質(zhì)上是檢驗一個變量的滯后變量是否可以引入到其他變量的方程中[20]。分別取滯后期為1、2、3對lnPCO2和lnPGDP進行格蘭杰因果關(guān)系檢驗，結(jié)果如表3所示。

由表3可見，在滯后1階、2階、3階時，在10%的置信水平下能夠拒絕原假設(shè)“l(fā)nPGDP不是lnPCO2的Granger原因”；同時，在滯后3階時，在10%的置信水平下能夠拒絕原假設(shè)“l(fā)nPCO2不是lnPGDP的Granger原因”。為此，本文可大致認為lnPCO2和lnPGDP存在雙向Granger因果關(guān)系，即農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長在一定程度影響農(nóng)業(yè)碳排放量變化，而農(nóng)業(yè)碳排放量變化也反作用于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長。因果關(guān)系的存在能極大確保后續(xù)的回歸分析與EKC驗證結(jié)果真實可靠。

2 實證結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)業(yè)碳排放的EKC檢驗及拐點變動分析

本文驗證了中國農(nóng)業(yè)碳排放強度與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度之間幾種不同的函數(shù)形式如表4所示。

直接回歸時模型1、模型3、模型5的D-W統(tǒng)計量均比較小，表明回歸殘差存在自相關(guān)現(xiàn)象。為此，將AR（1）、AR（2）加入至回歸方程，然后通過比較修正后的樣本可決系數(shù)R2值不難發(fā)現(xiàn)，采取三次回歸模型（模型6）擬合效果最好，所有變量也都通過了顯著性檢驗。其殘差序列LM檢驗的F統(tǒng)計量為0.743 5，伴隨概率為0.496 1，消除了殘差序列自相關(guān)現(xiàn)象。最后得到回歸方程如下：

lnPCO2t=2 729.07+1.61lnPCO2t-1-0.68 lnPCO2t-2

-824.09lnPGDPt+83.09（lnPGDPt）2

-2.79（lnPGDPt）3+εt（3）

從回歸方程來看，滿足β1<0，β2>0，β3<0，說明農(nóng)業(yè)碳排放強度與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度之間存在“倒N型”關(guān)系。不過“倒N型”EKC是否存在拐點，還需通過進一步計算方可得知。

通過計算可知，方程存在兩個極值點。然后令（lnPCO2t）′=0，得出（lnPGDPt-9.927 1）2=0.090 1，

即lnPGDPt-9.927 1=±0.300 2，解出[lnPGDPt]1=9.626 9，[lnPGDPt]2=10.227 3。因為（lnPGDPt）3的系數(shù)=-2.79<0，所以較小的實數(shù)根9.626 9為極小值，較大的實數(shù)根10.227 3為極大值。進一步得出（PGDPt）1=15 167，（PGDPt） 2=27 647，即出現(xiàn)拐點的臨界值是15 167元/hm2和27 647元/hm2。其經(jīng)濟含義為：

（1）當每單位播種面積農(nóng)業(yè)產(chǎn)出低于15 167元/hm2時，農(nóng)業(yè)碳排放強度與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度呈反向變化關(guān)系，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟保持增長態(tài)勢，農(nóng)業(yè)碳排放強度呈下降趨勢。該階段農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增加可能更依賴于勞動力投入，由于農(nóng)用物資投入并未急劇增加，加之農(nóng)業(yè)技術(shù)進步在一定程度上提升了農(nóng)資利用效率，由此降低了單位播種面積農(nóng)業(yè)碳排放強度。

（2）當農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度介于15 167元/hm2與27 647元/hm2之間時，農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展之間保持同步上升趨勢，即隨著單位播種面積農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增加，其農(nóng)業(yè)碳排放強度也將同時增加。隨著農(nóng)業(yè)勞動力對農(nóng)業(yè)產(chǎn)出貢獻力的逐步減弱，該階段農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展更依賴于農(nóng)用物資投入的增加，化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用機械等的使用量不斷攀升，在實現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度快速提升的同時，單位播種面積農(nóng)業(yè)碳排放量也處于同步上升趨勢。

（3）當農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度超過27 647元/hm2時，隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，農(nóng)業(yè)碳排放強度將逐步降低。在這一階段，人們開始意識到高投入型農(nóng)業(yè)發(fā)展模式雖能實現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的快速增長，但其對生態(tài)環(huán)境尤其是土壤的破壞卻不容忽視。為了扭轉(zhuǎn)這種不利局面，先進生產(chǎn)技術(shù)被廣泛應用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，主要措施包括培育良種、提高農(nóng)用物資利用效率、大力發(fā)展設(shè)施農(nóng)業(yè)與循環(huán)農(nóng)業(yè)、加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化步伐等。先進生產(chǎn)技術(shù)的廣泛采用使得農(nóng)業(yè)經(jīng)濟保持持續(xù)增長態(tài)勢，而農(nóng)業(yè)碳排放強度則逐步降低。

2.2 農(nóng)業(yè)碳排放拐點的時空分異分析

2012年，我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度為28 725元/hm2，已超出臨界值（27 647元/hm2），這意味著伴隨我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的進一步發(fā)展農(nóng)業(yè)碳排放強度將呈現(xiàn)下降趨勢。

（1）空間分布特征。從空間分布來看，將我國各省級行政區(qū)2012年單位播種面積的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度與27 647元臨界值進行比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：北京（58 819元）、福建（55 839元）、海南（53 908元）、浙江（52 895元）、廣東（48 153元）、上海（44 206元）、天津（40 919元）、江蘇（38 773元）、遼寧（36 566元）、山東（36 446元）、陜西（36 012元）、河北（35 247元）、新疆（32 690元）、湖南（31 153元）、湖北（30 797元）、四川（28 631元）、廣西（28 343元）、河南（27 758元）等18個?。▍^(qū)、市）的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度超過拐點值，這些地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放水平將隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展逐步降低。觀察這18個?。▍^(qū)、市）的空間分布不難發(fā)現(xiàn)，它們主要為東部沿海省份以及中西部部分農(nóng)業(yè)較為發(fā)達的省份。其中，北京、上海、天津3個直轄市的農(nóng)業(yè)功能不同于其他省份，以現(xiàn)代都市農(nóng)業(yè)為特色，種植業(yè)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展中并不占主要地位，因而其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度必然較大。除此之外，其他超過農(nóng)業(yè)碳排放拐點值的15個?。▍^(qū)、市），基本是農(nóng)業(yè)特別是種植業(yè)發(fā)展水平較高的省份。

余下13個?。▍^(qū)、市）則低于農(nóng)業(yè)碳排放拐點值，均分布于我國中西部地區(qū)。這些地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放強度何時能達到拐點值？接下來將對其時間路徑進行分析。

（2）時間路徑差異。預估時間點的首要前提是確定實際農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度的年均增速。在具體實踐中，基于數(shù)據(jù)可獲性，首先計算各個?。▍^(qū)、市）2007-2011年間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度的實際年均增速，并將其作為預估時間點的年均增速，相關(guān)原始數(shù)據(jù)來源于各?。▍^(qū)、市）統(tǒng)計年鑒；然后，將增速帶入進行計算，確定到達拐點值所需的年數(shù)；最后，確定具體年份。按照這一方法，計算13個省（區(qū)、市）達到農(nóng)業(yè)碳排放強度拐點所需要的年數(shù)及具體年份如表5所示。

從時間路徑來看，由表5可知，13個?。▍^(qū)、市）農(nóng)業(yè)碳排放EKC拐點存在明顯差異。其中，部分省份在未來5年內(nèi)即可進入到EKC拐點，包括甘肅、重慶、吉林和青海等4個?。▍^(qū)、市）；部分省份在未來6-10年內(nèi)可到達EKC拐點，包括寧夏、安徽、黑龍江和陜西等4個省（區(qū)、市）；余下省份目前則距離EKC拐點較遠，抵達農(nóng)業(yè)碳排放強度峰值的時間較長，包括西藏、內(nèi)蒙古、江西、云南和貴州等5個?。▍^(qū)、市），分別需要12、14、21、23、32年才有可能抵達拐點?？傮w而言，除西藏、內(nèi)蒙古、江西、云南、貴州5個?。▍^(qū)、市）之外，其他8個?。▍^(qū)、市）均能在10年內(nèi)達到農(nóng)業(yè)碳排放EKC拐點。對于上述5個短期內(nèi)難以達到EKC拐點的省份，其形成原因也不盡相同。其中，西藏、內(nèi)蒙古畜牧業(yè)占有重要地位，種植業(yè)發(fā)展相對滯后，加之受氣候、自然條件等因素制約，導致單位播種面積產(chǎn)出水平較低；江西主要受其較為單一的種植業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響，以種植糧食作物為主，經(jīng)濟作物所占比重較小，由此導致其農(nóng)用地經(jīng)濟效益處于較低水平；云南、貴州主要受其自然環(huán)境制約，由于地處高原，且位于橫斷山脈地區(qū)，以喀斯特地貌為主，土壤貧瘠，加之地質(zhì)災害、水旱災害頻繁，導致單位面積農(nóng)業(yè)產(chǎn)出長期處于較低水平，且增速緩慢。

3 結(jié)論與討論

3.1 主要研究結(jié)論

本文對中國農(nóng)業(yè)碳排放進行了EKC檢驗，并對農(nóng)業(yè)碳排放拐點變動趨勢和時空分異進行了實證分析，得到如下結(jié)論：

（1）從長期來看，中國農(nóng)業(yè)碳排放強度與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度之間存在“倒N型”EKC關(guān)系，且存在雙拐點，其臨界值分別為15 167元/hm2和27 647元/hm2。其經(jīng)濟含義是，當每單位播種面積農(nóng)業(yè)產(chǎn)出達到15 167元/hm2時，農(nóng)業(yè)碳排放強度由下降開始上升；當農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度超過27 647元/hm2時，農(nóng)業(yè)碳排放強度將逐步降低；當農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度介于雙拐點臨界值之間時，二者處于同步上升態(tài)勢。

（2）2012年，我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度為28 725元/hm2，已超出高拐點臨界值（27 647元/hm2），這意味著伴隨我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的進一步發(fā)展農(nóng)業(yè)碳排放強度將呈現(xiàn)下降趨勢。從空間分布來看，北京、福建、海南、浙江、廣東、上海、天津、江蘇、遼寧、山東、陜西、河北、新疆、湖南、湖北、四川、廣西、河南等18個?。▍^(qū)、市）農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度超過拐點值，主要為東部沿海省份以及中西部部分農(nóng)業(yè)較為發(fā)達的省份。余下13個?。▍^(qū)、市）則低于拐點值，均分布于我國中西部地區(qū)。

（3）從時間路徑來看，對于未抵達拐點的13個省（區(qū)、市）而言，各自農(nóng)業(yè)碳排放EKC拐點存在明顯差異。部分省份在未來5年內(nèi)即可進入到EKC拐點，包括甘肅、重慶、吉林和青海等4個?。▍^(qū)、市）；部分省份在未來6-10年內(nèi)可到達EKC拐點，包括寧夏、安徽、黑龍江和陜西等4個?。▍^(qū)、市）；余下省份目前則距離EKC拐點較遠，抵達農(nóng)業(yè)碳排放強度峰值的時間較長，包括西藏、內(nèi)蒙古、江西、云南和貴州等5個省（區(qū)、市），分別需要12年、14年、21年、23年、32年才有可能抵達拐點。

3.2 進一步討論

通過實證分析所獲取的研究結(jié)論為政府正確處理農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關(guān)系、科學合理制定農(nóng)業(yè)碳減排政策提供了理論依據(jù)。相比以往研究，本文在以下三方面得到了深化和拓寬：①研究對象進一步聚焦，不再局限于碳排放與經(jīng)濟發(fā)展、農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟發(fā)展間的關(guān)系，而是考察了農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長間的關(guān)系，使得研究結(jié)論對于農(nóng)業(yè)碳減排更具實際指導意義；②以農(nóng)作物播種面積為切入點，用農(nóng)業(yè)碳排放強度、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟強度指分別表示農(nóng)業(yè)碳排放水平與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平，便于數(shù)據(jù)的縱向比較，從而解決了衡量指標難以確定這一難題；③借助鮮有學者探究的中國農(nóng)業(yè)碳排放EKC檢驗結(jié)果，本文在確定了農(nóng)業(yè)碳排放的拐點值之后，對未抵達拐點的13個?。▍^(qū)、市）抵達拐點所需年限進行了預測，對該領(lǐng)域研究是一大補充。

當然，限于數(shù)據(jù)的可獲性以及研究水平的不足，該研究尚有一些不足之處有待改進，如研究對象僅限于種植業(yè)生產(chǎn)部門的碳排放與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，如何同其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門合理銜接值得思考；變量設(shè)置時未能充分考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的碳匯功能而僅關(guān)注了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放這一單項功能，等等。這也是今后需要進一步展開的研究選題。

（編輯：田 紅）

參考文獻（References）

[1]魏下海，余玲錚. 空間依賴、碳排放與經(jīng)濟增長：重新解讀中國的EKC假說[J]. 探索，2011，（1）：100-105. [Wei Xiahai， Yu Lingzheng. Spatial Dependence， Carbon Emissions and Economic Growth：Explain Chinas EKC Hypothesis Again [J]. Probe， 2011，（1）： 100-105.]

[2]HoltzEakin D， Selden T M. Stoking the Fires？ CO2 Emissions and Economic Growth [J]. Journal of Public Economics， 1995， 57（1）： 85-101.

[3]Coke M A， Rayner A J， Bates J M. The Environmental Kuznets Curve： An Empirical Analysis [J]. Environmental and Development Economics， 1997， 2（4）： 401-416.

[4]Panayotou T， Sachs J， Peterson A. Developing Countries and the Control of Climate Change： A Theoretical Perspective and Policy Implication [J]. CAER Ⅱ Discussion Paper， 1999， （44）.

[5]Moomaw W R， Unruh G C. Are Environmental Kuznets Curve Misleading U S？ The Case of CO2 Emissions， Special Issue on Environmental Kuznets Curves [J]. Environmental and Development Economics， 1997， 2（4）： 451-463.

[6]Friedl B， Getzner M. Determinants of CO2 Emissions in a Small Open Economy [J]. Ecological Economics， 2003， 45（1）：133-148.

[7]Shafik N， Bandyopadhyay S. Economic Growth and Environmental Quality： TimeSeries and Cross Country Evidence [R]. The World Bank， Washington： World Development Report Working Paper WPS 904， 1992.

[8]Martin Wagner. The Carbon Kuznets Curve： A Cloudy Picture Emitted by Bad Econometrics？ [J].Resource and Energy Economics， 2008， 30（3）： 388-408.

[9]Lantz V， Feng Q. Assessing Income， Population， and Technology Impacts on CO2 Emissions in Canada， Wheres the EKC？ [J]. Ecological Economics， 2006， 57（2）：229-238.

[10]He J， Patrick R. Environmental Kuznets Curve for CO2 in Canada [J]. Ecological Economics， 2006， 69（5）：1083-1093.

[11]林伯強，蔣竺均. 中國二氧化碳的環(huán)境庫茲涅茨曲線預測及影響因素分析[J]. 管理世界，2009，（4）：27-36.[Lin Boqiang， Jiang Zhujun. Research on EKC Prediction and Influence Factors of CO2 in China [J]. Management World， 2009， （4）： 27-36.]

[12]許廣月，宋德勇. 中國碳排放環(huán)境庫茲涅茨曲線的實證研究[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟，2010，（5）：37-47. [Xu Guangyue， Song Deyong. Empirical Research on EKC of Chinas Carbon Emissions [J]. China Industrial Economics， 2010， （5）： 37-47.]

[13]張為付，周長富. 我國碳排放軌跡呈現(xiàn)庫茨涅茨倒U型嗎？——基于不同區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與碳排放關(guān)系分析[J]. 經(jīng)濟管理，2011，33（6）：14-23. [Zhang Weifu， Zhou Changfu. Does Chinas Carbon Emissions Path Appear Inverted Ushape？ Analysis on the Relationship between Different Regions Economic Development and Carbon Emissions [J]. Economic Management Journal， 2011， 33（6）： 14-23.]

[14]王圣，王慧敏，陳輝等. 江蘇省沿海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與碳排放相關(guān)性研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2011，21（6）：170-174. [Wang Sheng， Wang Huimin， Chen Hui， et al. Research on the Correlation between Economic Development and Carbon Emissions in Jiangsu Coastal Areas [J]. Chinese Journal of Population Resources and Environment， 2011， 21（6）： 170-174.]

[15]李波，張俊飚，李海鵬. 中國農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟發(fā)展的實證研究[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境，2011，25（12）：8-13.[Li Bo， Zhang Junbiao， Li Haipeng. Empirical Study on Chinas Agriculture Carbon Emissions and Economic Development [J]. Journal of Arid Land Resources and Environment， 2011， 25（12）： 8-13.]

[16]侯偉麗. 論經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量：評EKC曲線假說[J]. 求是學刊，2007，34（4）：62-67. [Hou Weili. Research on Economic Growth and Environmental Quality： Based on EKC Hypothesis [J]. Seeking Truth， 2007， 34 （4）： 62-67.]

[17]劉榮茂，張莉俠，孟令杰. 經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量：來自中國省級面板數(shù)據(jù)的證據(jù)[J]. 經(jīng)濟地理，2006，26（3）：374-377.[Liu Rongmao， Zhang Lixia， Meng Lingjie. Research on Economic Growth and Environmental Quality： Based on Chinas Provincial Panel Data [J]. Economic Geography， 2006， 26（3）： 374-377.]

[18]田云，張俊飚. 中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)凈碳效應分異研究[J]. 自然資源學報，2013，28（8）：1298-1309.[Tian Yun， Zhang Junbiao. Differentiation Research on Chinas Agriculture Production Net Carbon Effect [J]. Journal of Natural Resources， 2013， 28（8）： 1298-1309.]

[19]趙愛文，李東. 中國碳排放的EKC檢驗及影響因素分析[J]. 科學學與科學技術(shù)管理，2012，33（10）：107-115.[Zhao Aiwen， Li Dong. Analysis on EKC Test and Influence Factors of Chinas Carbon Emissions [J]. Science of Science and Management of S. & T.， 2012， 33（10）： 107-115.]

[20]田云，張俊飚. 碳排放與經(jīng)濟增長互動關(guān)系的實證研究：以武漢市為例[J]. 華中農(nóng)業(yè)大學學報：社會科學版，2013，（1）：118-121.

[8]Martin Wagner. The Carbon Kuznets Curve： A Cloudy Picture Emitted by Bad Econometrics？ [J].Resource and Energy Economics， 2008， 30（3）： 388-408.

[9]Lantz V， Feng Q. Assessing Income， Population， and Technology Impacts on CO2 Emissions in Canada， Wheres the EKC？ [J]. Ecological Economics， 2006， 57（2）：229-238.

[10]He J， Patrick R. Environmental Kuznets Curve for CO2 in Canada [J]. Ecological Economics， 2006， 69（5）：1083-1093.

[11]林伯強，蔣竺均. 中國二氧化碳的環(huán)境庫茲涅茨曲線預測及影響因素分析[J]. 管理世界，2009，（4）：27-36.[Lin Boqiang， Jiang Zhujun. Research on EKC Prediction and Influence Factors of CO2 in China [J]. Management World， 2009， （4）： 27-36.]

[12]許廣月，宋德勇. 中國碳排放環(huán)境庫茲涅茨曲線的實證研究[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟，2010，（5）：37-47. [Xu Guangyue， Song Deyong. Empirical Research on EKC of Chinas Carbon Emissions [J]. China Industrial Economics， 2010， （5）： 37-47.]

[13]張為付，周長富. 我國碳排放軌跡呈現(xiàn)庫茨涅茨倒U型嗎？——基于不同區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與碳排放關(guān)系分析[J]. 經(jīng)濟管理，2011，33（6）：14-23. [Zhang Weifu， Zhou Changfu. Does Chinas Carbon Emissions Path Appear Inverted Ushape？ Analysis on the Relationship between Different Regions Economic Development and Carbon Emissions [J]. Economic Management Journal， 2011， 33（6）： 14-23.]

[14]王圣，王慧敏，陳輝等. 江蘇省沿海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與碳排放相關(guān)性研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2011，21（6）：170-174. [Wang Sheng， Wang Huimin， Chen Hui， et al. Research on the Correlation between Economic Development and Carbon Emissions in Jiangsu Coastal Areas [J]. Chinese Journal of Population Resources and Environment， 2011， 21（6）： 170-174.]

[15]李波，張俊飚，李海鵬. 中國農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟發(fā)展的實證研究[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境，2011，25（12）：8-13.[Li Bo， Zhang Junbiao， Li Haipeng. Empirical Study on Chinas Agriculture Carbon Emissions and Economic Development [J]. Journal of Arid Land Resources and Environment， 2011， 25（12）： 8-13.]

[16]侯偉麗. 論經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量：評EKC曲線假說[J]. 求是學刊，2007，34（4）：62-67. [Hou Weili. Research on Economic Growth and Environmental Quality： Based on EKC Hypothesis [J]. Seeking Truth， 2007， 34 （4）： 62-67.]

[17]劉榮茂，張莉俠，孟令杰. 經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量：來自中國省級面板數(shù)據(jù)的證據(jù)[J]. 經(jīng)濟地理，2006，26（3）：374-377.[Liu Rongmao， Zhang Lixia， Meng Lingjie. Research on Economic Growth and Environmental Quality： Based on Chinas Provincial Panel Data [J]. Economic Geography， 2006， 26（3）： 374-377.]

[18]田云，張俊飚. 中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)凈碳效應分異研究[J]. 自然資源學報，2013，28（8）：1298-1309.[Tian Yun， Zhang Junbiao. Differentiation Research on Chinas Agriculture Production Net Carbon Effect [J]. Journal of Natural Resources， 2013， 28（8）： 1298-1309.]

[19]趙愛文，李東. 中國碳排放的EKC檢驗及影響因素分析[J]. 科學學與科學技術(shù)管理，2012，33（10）：107-115.[Zhao Aiwen， Li Dong. Analysis on EKC Test and Influence Factors of Chinas Carbon Emissions [J]. Science of Science and Management of S. & T.， 2012， 33（10）： 107-115.]

[20]田云，張俊飚. 碳排放與經(jīng)濟增長互動關(guān)系的實證研究：以武漢市為例[J]. 華中農(nóng)業(yè)大學學報：社會科學版，2013，（1）：118-121.

[8]Martin Wagner. The Carbon Kuznets Curve： A Cloudy Picture Emitted by Bad Econometrics？ [J].Resource and Energy Economics， 2008， 30（3）： 388-408.

[9]Lantz V， Feng Q. Assessing Income， Population， and Technology Impacts on CO2 Emissions in Canada， Wheres the EKC？ [J]. Ecological Economics， 2006， 57（2）：229-238.

[10]He J， Patrick R. Environmental Kuznets Curve for CO2 in Canada [J]. Ecological Economics， 2006， 69（5）：1083-1093.

[11]林伯強，蔣竺均. 中國二氧化碳的環(huán)境庫茲涅茨曲線預測及影響因素分析[J]. 管理世界，2009，（4）：27-36.[Lin Boqiang， Jiang Zhujun. Research on EKC Prediction and Influence Factors of CO2 in China [J]. Management World， 2009， （4）： 27-36.]

[12]許廣月，宋德勇. 中國碳排放環(huán)境庫茲涅茨曲線的實證研究[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟，2010，（5）：37-47. [Xu Guangyue， Song Deyong. Empirical Research on EKC of Chinas Carbon Emissions [J]. China Industrial Economics， 2010， （5）： 37-47.]

[13]張為付，周長富. 我國碳排放軌跡呈現(xiàn)庫茨涅茨倒U型嗎？——基于不同區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與碳排放關(guān)系分析[J]. 經(jīng)濟管理，2011，33（6）：14-23. [Zhang Weifu， Zhou Changfu. Does Chinas Carbon Emissions Path Appear Inverted Ushape？ Analysis on the Relationship between Different Regions Economic Development and Carbon Emissions [J]. Economic Management Journal， 2011， 33（6）： 14-23.]

[14]王圣，王慧敏，陳輝等. 江蘇省沿海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展與碳排放相關(guān)性研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境，2011，21（6）：170-174. [Wang Sheng， Wang Huimin， Chen Hui， et al. Research on the Correlation between Economic Development and Carbon Emissions in Jiangsu Coastal Areas [J]. Chinese Journal of Population Resources and Environment， 2011， 21（6）： 170-174.]

[15]李波，張俊飚，李海鵬. 中國農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟發(fā)展的實證研究[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境，2011，25（12）：8-13.[Li Bo， Zhang Junbiao， Li Haipeng. Empirical Study on Chinas Agriculture Carbon Emissions and Economic Development [J]. Journal of Arid Land Resources and Environment， 2011， 25（12）： 8-13.]

[16]侯偉麗. 論經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量：評EKC曲線假說[J]. 求是學刊，2007，34（4）：62-67. [Hou Weili. Research on Economic Growth and Environmental Quality： Based on EKC Hypothesis [J]. Seeking Truth， 2007， 34 （4）： 62-67.]

[17]劉榮茂，張莉俠，孟令杰. 經(jīng)濟增長與環(huán)境質(zhì)量：來自中國省級面板數(shù)據(jù)的證據(jù)[J]. 經(jīng)濟地理，2006，26（3）：374-377.[Liu Rongmao， Zhang Lixia， Meng Lingjie. Research on Economic Growth and Environmental Quality： Based on Chinas Provincial Panel Data [J]. Economic Geography， 2006， 26（3）： 374-377.]

[18]田云，張俊飚. 中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)凈碳效應分異研究[J]. 自然資源學報，2013，28（8）：1298-1309.[Tian Yun， Zhang Junbiao. Differentiation Research on Chinas Agriculture Production Net Carbon Effect [J]. Journal of Natural Resources， 2013， 28（8）： 1298-1309.]

[19]趙愛文，李東. 中國碳排放的EKC檢驗及影響因素分析[J]. 科學學與科學技術(shù)管理，2012，33（10）：107-115.[Zhao Aiwen， Li Dong. Analysis on EKC Test and Influence Factors of Chinas Carbon Emissions [J]. Science of Science and Management of S. & T.， 2012， 33（10）： 107-115.]

[20]田云，張俊飚. 碳排放與經(jīng)濟增長互動關(guān)系的實證研究：以武漢市為例[J]. 華中農(nóng)業(yè)大學學報：社會科學版，2013，（1）：118-121.