燕山—太行山片區(qū)農村經濟發(fā)展與農業(yè)碳排放EKC曲線研究

任輝濱+李建民

摘要：以保定西部8縣為例，對該地區(qū)1997～2012年農業(yè)碳排量進行測算，并運用EKC曲線模型對保定西部地區(qū)農村經濟發(fā)展與農業(yè)碳排放的關系進行驗證。結果表明，保定西部地區(qū)農業(yè)碳排放量在逐年升高，但近幾年增長速度開始放緩；EKC模型顯示保定西部地區(qū)農業(yè)碳排放和農村經濟發(fā)展水平之間存在著明顯的倒“U”型曲線關系，且即將進入下降階段，然而多種因素會對該趨勢產生影響，該區(qū)域仍面臨經濟發(fā)展和生態(tài)保護的雙重壓力。最后提出科學降低化肥、農藥、塑膜的使用量，采用先進農業(yè)技術降低機械碳排量，發(fā)展新型農業(yè)經濟等策略。

關鍵詞：環(huán)境庫茲涅茨曲線；燕山-太行山片區(qū)；農業(yè)碳排放

中圖分類號：F327 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2014）19-4757-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2014.19.065

Relationship between Rural Economic Development and Agricultural Carbon Emission Based on in Yanshan-Taihang Mountain Areas Environmental Kuznets Curve Model

REN Hui-bin， LI Jian-min

（Business College， Agricultural University of Hebei， Baoding 071000， Hebei， China）

Abstract： Taking calculated 8 counties in Baoding city as an example. The agricultural carbon emission in this area from 1997 to 2012. The relationship between environment and rural economy development was analyzed by environmental kuznets curve model. The results showed that the agricultural carbon emission was increasing. The rate of agricultural carbon emission growth was slowed down. The relationship between carbon emission and agricultural economy development presented an “U”-shaped curve. The trend was influenced by many factors. Advices were proposed to reduce application rate of fertilizers， pesticides and plastic film， to use new advance technology of agriculture and to develope new agricultural economy.

Key words： environmental kuznets curve（EKC）； Yanshan-taihang mountain areas； agricultural carbon emission

燕山-太行山片區(qū)保定區(qū)域（下文簡稱保定西部地區(qū)）位于保定市西部，地處京津等發(fā)達城市周邊，面積為130萬hm2，2012年末總人口為323.2萬人，鄉(xiāng)村人口為283.5萬人；區(qū)域共包含8縣，分別為淶水、阜平、淶源、望都、易縣、唐縣、曲陽、順平。該區(qū)域屬于重要生態(tài)功能區(qū)，擔負著京津冀等地區(qū)重要城市的綠色生態(tài)安全屏障、水源涵養(yǎng)和供給、土壤保持等多項生態(tài)任務。該地區(qū)環(huán)境質量要求高、生態(tài)任務重。隨著國家對農業(yè)的支持力度不斷加大，該區(qū)域農村經濟迅猛發(fā)展，農民人均純收入從1997年的1 779.78元增長到2012年的4 068.62元，年均增長速度達到5.67%，成為推動保定地區(qū)經濟發(fā)展的重要動力。然而在該區(qū)域農村經濟飛速增長的同時，農業(yè)生產過程中化肥、農藥、塑膜等污染性農用物資的大量使用給環(huán)境帶來的壓力日益明顯，其中，1997～2012年，該區(qū)域化肥、塑膜使用量增幅分別達到27.05%和24.75%，影響到區(qū)域重要生態(tài)功能的持續(xù)發(fā)揮及農業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

面對農村經濟發(fā)展與農村生態(tài)保護的雙重壓力，處理好二者的關系是該地區(qū)的當務之急。由于碳排放可以衡量大多數(shù)農用物資對環(huán)境的壓力，因此本研究從農業(yè)碳排放的角度出發(fā)，對保定西部地區(qū)1997～2012年農業(yè)生產資料的碳排放進行測算，并對該區(qū)域農業(yè)碳排放與農村經濟發(fā)展的關系進行環(huán)境庫茲涅茨曲線（Environmental kuznets curve， EKC）模擬驗證，以求找出兩者的內在聯(lián)系，這對保定西部地區(qū)協(xié)調農村經濟發(fā)展和生態(tài)保護的關系、制定相關環(huán)保政策具有重要指導意義。

1 環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）簡介

生態(tài)環(huán)境與經濟發(fā)展之間的關系一直以來都是各國學者研究的熱點。20世紀90年代初期，美國學者在對66個國家的14種環(huán)境污染物在12年間的變化規(guī)律進行深入研究后，發(fā)現(xiàn)環(huán)境質量狀況與經濟發(fā)展水平之間存在著倒“U”型曲線關系[1]，即一個國家或地區(qū)在經濟發(fā)展初期，由于該國或地區(qū)的生產技術水平比較落后，導致環(huán)境污染程度隨著經濟發(fā)展而不斷地升高，但是當該國或地區(qū)經濟發(fā)展到一定程度，伴隨著科學技術和人民生活水平的提高，該國或地區(qū)的環(huán)境污染程度會逐漸降低[2]，這和美國經濟學家?guī)炱澞?955年提出的庫茲涅茨曲線（Kuznets curve）非常相似，因此形象的稱之為環(huán)境庫茲涅茨曲線。

EKC模型提出后，國內學者紛紛運用此方法對經濟發(fā)展與環(huán)境質量的關系進行驗證。張暉等[3]、牟新利等[4]、王義加[5]從農村面源污染角度進行分析，結果表明農村面源污染與經濟發(fā)展水平呈現(xiàn)倒“U”型曲線關系。林伯強等[6]采用EKC模擬和二氧化碳實際預測法兩種方式對中國二氧化碳排放量的拐點進行研究，并對拐點影響因素進行分析。李國志等[7]、許廣月等[8]對中國東、中、西部地區(qū)二氧化碳排放量的變化進行分析，發(fā)現(xiàn)東部、中部地區(qū)二氧化碳排放量與經濟增長呈倒“U”型曲線關系。

2 燕山-太行山片區(qū)（保定區(qū)域）農業(yè)碳排放現(xiàn)狀分析

2.1 碳排放計算方法

碳排量計算所用數(shù)據(jù)來源于《河北農村統(tǒng)計年鑒（1998-2012）》，包括保定區(qū)域8縣的化肥折純量、農藥使用量、塑料薄膜使用量、機耕面積、有效灌溉面積和農業(yè)機械總動力6項，其中2012年數(shù)據(jù)系根據(jù)《保定經濟統(tǒng)計年鑒（2013）》統(tǒng)計數(shù)據(jù)補充而來。根據(jù)相關學者的研究[1，9，10]，農業(yè)生產要素的碳排量可使用以下公式進行計算：

Et=Em+Ef+Ep+Ec+Ei （1）

式（1）中，Et表示農業(yè)生產總碳排放量，Em、Ef、Ep、Ec、Ei分別表示農用機械、化肥、農藥、塑料薄膜以及農業(yè)灌溉所產生的碳排放量。其中，農業(yè)機械的碳排放計算公式為：

Em=（Am×B）+（Wm×C） （2）

式（2）中，Am為機械耕地面積，Wm為農業(yè)機械總動力，B、C為轉化系數(shù)，分別為16.47 kg/hm2、0.18 kg/kW[1]。其余農業(yè)生產要素碳排放計算公式分別為：

Ef=Tv×δf；Ep=Tp×δp；Ec=Tc×δc；Ei=Ti×δi

上式中，Tf、Tp、Tc、Ti分別為化肥折純使用量、農藥使用量、塑料薄膜使用量、有效灌溉面積，δf、δp、δc、δi分別為各農業(yè)生產要素碳排放轉化系數(shù)，取值分別為0.896 kg/kg、4.934 kg/kg、5.180 kg/kg、266.480 kg/hm2[9，11]。

2.2 總體區(qū)域農業(yè)碳排放現(xiàn)狀分析

2.2.1 區(qū)域碳排放總量及人均排放量趨勢分析 依據(jù)上述方法和《河北農村統(tǒng)計年鑒》相關數(shù)據(jù)，對燕山太行片區(qū)保定區(qū)域1997～2012年農業(yè)生產中的碳排放量進行測算。從農業(yè)碳排放總量變化趨勢（圖1）可以看出，該地區(qū)農業(yè)生產要素碳排放整體呈現(xiàn)上升趨勢，從1997～2012年該區(qū)域農業(yè)碳排放總量從96 228.06 t增長到118 570.20 t，增加了22 342.14 t，增長幅度為23.22%，平均增長速度為1.42%。從變化趨勢上還可以看出，該地區(qū)農業(yè)碳排量自1997～2000年增長速度較慢且比較穩(wěn)定。2001～2003年碳排放量出現(xiàn)大幅波動，原因為小麥、玉米等高化肥需求作物的最低收購價格漲幅較小，農民受其影響改種其他作物，小麥、玉米種植面積波動較大，導致化肥、農藥等使用量出現(xiàn)較大波動。2004～2007年保定西部地區(qū)農業(yè)碳排放量快速上升，主要是因為2003年底和2004年初小麥、玉米等收購價格大幅上漲，種植面積擴大，化肥、農藥等使用量增多所致，其中2007年化肥使用量（折純量）比2005年增加了7 862 t，增長幅度達到8.54%。2008～2012年該地區(qū)農業(yè)碳排放總體為增長態(tài)勢，但速度有所放緩，原因是隨著該地區(qū)農村生活水平提高，農民意識到環(huán)境保護的重要性，同時該區(qū)域農業(yè)生產技術也在提高，化肥、農藥的使用效率有所提升。但是，由于該區(qū)域農業(yè)生產對化肥等物資依賴程度較高，且利用率較低，該地區(qū)農業(yè)碳排放總量仍有可能出現(xiàn)快速增長的趨勢。從人均碳排放量的變化趨勢（圖1）可以看出，該區(qū)域人均碳排放量從1997年的36.342 6 kg上升到2012年的41.826 0 kg，增長幅度為15.09%，人均碳排放量的變化趨勢與碳排放總量的變化情況基本一致，自1997～2000年增長速度較慢且比較穩(wěn)定，2001～2003年人均碳排放量出現(xiàn)一定波動，2004～2007年人均碳排放量快速增長，2008～2012年人均碳排放量總體仍呈上升趨勢，但增長速度開始放緩。

2.2.2 各途徑碳排量特征分析 從各排放途徑碳排放量計算結果（表1）可知，1997～2012年化肥使用產生的碳排放量所占比例平均為80.98%，排名第一，化肥的過量使用是該區(qū)域碳排放不斷增加的主要原因；農藥使用產生的碳排放量所占比例平均為14.24%，是該區(qū)域農業(yè)所占比例碳排放的第二大途徑；農用塑料薄膜產生的碳排放量所占比例平均為2.39%，排名第三；農業(yè)機械的碳排放量所占比例平均為2.37%，排名第四；農田灌溉碳排放量所占比例最小，平均僅為0.02%。

從各個途徑的碳排放量變化趨勢（表1）上看，1997～2012年保定西部地區(qū)農業(yè)生產過程中，化肥、農業(yè)機械使用所產生的碳排放量均呈現(xiàn)穩(wěn)定、快速的增長趨勢；塑料薄膜使用產生的碳排放量呈現(xiàn)一定程度的波動，但總體呈現(xiàn)增長趨勢，原因是塑膜使用量的外界影響因素較多；農藥使用和農田灌溉所產生的碳排放量未出現(xiàn)明顯增長，但因每年病蟲害程度和降雨量不同，使用量不穩(wěn)定，碳排放量呈波動式變化。從1997～2012年，耕作機械碳排量的增長幅度為32.22%，平均增長速度最快，為1.88%；化肥的碳排量增長幅度為27.05%，平均增長速度排名第二，為1.61%；塑料薄膜碳排量增長幅度為24.75%，平均增長速度排名第三，為1.49%；農藥產生的碳排放量每年在15 000 t左右波動；農田灌溉碳排放量則在25 t左右波動。

2.3 區(qū)域內各縣農業(yè)碳排放現(xiàn)狀分析

從表2中可知，各縣2012年農業(yè)碳排放總量排序結果前4名為易縣、唐縣、順平、望都。這些地區(qū)都是以種植業(yè)為主的農業(yè)大縣，由于農業(yè)生產規(guī)?；潭容^低，再加上種植戶自身條件的限制，“高投入、高消耗”的粗放型農業(yè)發(fā)展模式在這些地區(qū)普遍存在。其中，易縣由于現(xiàn)代農業(yè)起步晚，生態(tài)保護、耕地保護等多方面存在不足，化肥、農藥等物資利用效率相對較低，碳排放量較高。就各排放途徑碳排量比較而言，化肥使用產生的碳排放量排名前四的縣為唐縣、易縣、望都、順平；農用機械使用產生的碳排放量排名前四的縣為曲陽、易縣、唐縣、望都；塑料薄膜使用產生的碳排放量排名前四的縣為順平、淶水、易縣、望都；農田灌溉產生的碳排放量排名前四的縣為易縣、望都、曲陽、順平；農藥使用產生的碳排放量排名前四的為易縣、曲陽、順平、唐縣；人均碳排放量較高的四縣為望都、順平、易縣、唐縣。

3 研究區(qū)域農業(yè)碳排放與經濟發(fā)展的EKC驗證

3.1 變量選擇與數(shù)據(jù)來源

本研究采用環(huán)境庫茲涅茨曲線模型（EKC）對保定西部地區(qū)農村經濟發(fā)展與農業(yè)碳排放的內在聯(lián)系進行驗證。通常EKC模型所用數(shù)據(jù)有時序、截面、平行3類，在實證過程中采用時序數(shù)據(jù)進行驗證。選取該區(qū)域農村人均碳排放量作為被解釋變量，由于農民碳排放偏好主要由農民個體收入決定，且選取該區(qū)域農村人均純收入指標作為解釋變量比選取農村總收入更能反映農村經濟發(fā)展狀況，因此本研究選取農村人均純收入作為解釋變量。1997～2012年該區(qū)域農村人均碳排放量、農村人均純收入指標具體數(shù)據(jù)見表3，其中人均純收入來源于《保定經濟統(tǒng)計年鑒》1998～2013年數(shù)據(jù)，人均碳排放量系運用上文數(shù)據(jù)計算所得。

3.2 EKC模型的選取

本研究選取國際常用的簡約式二次環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）模型對保定西部地區(qū)農村經濟發(fā)展水平和農業(yè)碳排放之間的關系進行驗證，模型具體形式如下：

Y=β0+β1X+β2X2+ε （3）

選取該區(qū)域農村人均碳排放量Y作為農業(yè)碳排放水平指標，并將其作為被解釋變量；選取該區(qū)域人均純收入X作為農村經濟發(fā)展水平指標，將其作為解釋變量；β0，β1，β2分別為EKC模型的待定系數(shù)，ε為模型的隨機干擾項。模型待定系數(shù)β0，β1，β2取值不同，農業(yè)碳排放量指標與農村經濟發(fā)展水平指標間的關系也不同：

1）當β2<0且β1>0時，農業(yè)碳排放量指標Y和農村經濟發(fā)展水平指標X形成的二次曲線開口向下，表現(xiàn)為倒“U”型，即二者為環(huán)境庫茲涅茨（EKC）曲線關系。

2）當β2>0且β1<0時，農業(yè)碳排放量指標Y和農村經濟發(fā)展水平指標X形成的二次曲線開口向上，表現(xiàn)為正“U”型。

3）當β2=0，β1≠0時，農業(yè)碳排放量指標Y和農村經濟發(fā)展水平指標X表現(xiàn)為線性關系。

4）當β2≠0時，根據(jù)二次曲線的性質，可知曲線拐點為■。

3.3 計量模型運算結果

運用Eviews5.0軟件，使用表3中的數(shù)據(jù)對環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）模型的待定系數(shù)進行估計，運算結果如表4所示。

通過表4中的估計結果，可知決定系數(shù)R2=0.894 516，自變量X對因變量Y具有較高的解釋意義，F(xiàn)值=64.600 87（Prob=0.000）方程整體回歸顯著，DW統(tǒng)計量為1.373 593，通過檢驗，擬合方程為：

Y=22.841 8+0.009 669X+（-1.23×10-6）X2 （4）

回歸方程的二次項的系數(shù)為-1.23×10-6，一次項系數(shù)0.009 669大于0，這表明農村人均碳排放量和農村人均純收入之間存在著倒“U”型的EKC曲線關系。根據(jù)二次函數(shù)的性質，可知該曲線方程的拐點為3 930.49，其含義為：當保定西部農村人均純收入達到3 930.49元時，農村人均碳排放量將會隨著人均純收入的增加而逐漸降低。

從圖2可看出，保定西部地區(qū)2012年農村人均純收入為4 068.62元，已超過3 930.49元。該地區(qū)整體農業(yè)碳排放即將進入下降階段，其原因一方面是因為隨著農業(yè)生產技術水平的提高，農民對化肥、農藥、塑料薄膜等農業(yè)生產資料的利用效率越來越高，另一方面是由于農民生活水平的提高，對生活環(huán)境質量的要求也逐漸提高。但是，EKC曲線僅僅是對農業(yè)碳排放和農村經濟發(fā)展水平兩者以前經驗數(shù)據(jù)的描述，很多不確定性因素的變動都可能會對該趨勢產生影響，如農業(yè)政策、自然因素等，較長時期內該地區(qū)仍面臨著農村經濟快速發(fā)展和生態(tài)治理的雙重壓力。此外，從區(qū)域內部各縣2012年實際農村人均收入情況來看，阜平（3 262元）、唐縣（3 698元）、淶源（3 079元）、曲陽（3 308元）、順平（3 283元）這5個縣的農村人均純收入還低于拐點值3 930.49元，這些縣的人均碳排放量還將會升高。

4 燕山-太行山片區(qū)（保定區(qū)域）農業(yè)減排策略

研究結果表明，1997～2012年保定西部地區(qū)農業(yè)碳排放量為上漲趨勢，但近些年增長速度開始降低，且EKC模型驗證結果顯示農村人均純收入與人均碳排放量兩者呈倒“U”型曲線關系，2012年該區(qū)域農村人均純收入為4 068.62元，已超過EKC模型拐點數(shù)值3 930.49元，農業(yè)碳排放量即將進入下降階段。然而，多種不確定性因素都會對該趨勢產生較強影響，很長時期內該地區(qū)仍面臨著農村經濟快速發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護的雙重壓力，對此提出以下對策。

4.1 科學降低化肥、農藥、塑膜使用量

從各碳排放途徑的排放量看，2012年該地區(qū)化肥、農藥、塑料薄膜的碳排量之和為115 568.83 t，所占比例高達97.46%，遠遠超過其他途徑產生的碳排放。其中化肥碳排放量最高，所占比例為82.35%；農藥碳排放量位居第二，所占比例為12.89%，必須采取措施降低這些物資的使用強度。但是，降低這些農用物資的使用量，并不是不使用這些物資，而是科學地減少不必要的浪費，合理、高效地利用這些物資。保定西部地區(qū)應大力推廣測土配方施肥技術、化肥深施技術，提高化肥使用效率，提倡農民使用有機肥、生物肥、農家肥等代替?zhèn)鹘y(tǒng)化肥，如秸稈還田、使用沼渣沼液代替?zhèn)鹘y(tǒng)化肥等方式；通過農業(yè)技術講座、科普宣傳的方式讓農民科學掌握農藥使用劑量，提高農藥的使用效率，引導農民使用生物農藥或其他低毒農藥，并向農民推廣生態(tài)防治法，如：利用害蟲天敵、殺蟲性植物、微生物等方式進行農作物除蟲，減少農藥用量；推廣新型揭膜技術，降低塑膜的殘留率，采取措施鼓勵農民使用生物降解、光降解等新型農膜代替?zhèn)鹘y(tǒng)農膜，不僅節(jié)約農民揭膜成本，還能降低環(huán)境污染，減少碳排放。同時，對于化肥、農藥、農膜用量較高的縣域，如易縣、順平、唐縣等地，應加強管理，并結合具體情況采取恰當方式，減少碳排放。

4.2 采用先進農業(yè)技術，降低機械碳排放

保定西部地區(qū)農業(yè)機械的碳排放量從1997年的2 250.13 t增長到2012年的2 975.48 t，增長幅度為32.22%，年平均增長速度達到1.88%，是所有碳排放途徑中增長速度最快的。為減少該地區(qū)農用機械的碳排放，應在耕作、播種、灌溉等生產環(huán)節(jié)采用先進的技術，如：保護性耕作技術、精量化播種技術、節(jié)水灌溉技術等，降低能耗，減少碳排放。其中，應用保護性耕作方式比普通的農業(yè)耕作方式節(jié)省15%～20%的機械動力，還可減少20%～35%的石化燃料使用量[12]。其次，淘汰落后的高污染、高能耗農業(yè)機械設備，鼓勵農機生產企業(yè)與科研院所合作，根據(jù)當?shù)刈匀粭l件，研發(fā)適合當?shù)剞r業(yè)生產的設備。

4.3 發(fā)展新型農業(yè)經濟，降低農業(yè)碳排放

通過實證分析，表明保定西部農業(yè)碳排放和農村經濟發(fā)展水平之間存在著明顯的倒“U”型EKC曲線關系。說明經濟發(fā)展會對農業(yè)生產中的碳排放產生顯著影響，管理部門應當依托當?shù)貎?yōu)勢資源，提高農民的收入，增強其減排熱情。充分利用該地區(qū)緊鄰京津冀地區(qū)發(fā)達城市的區(qū)位優(yōu)勢，依托京津冀市場對高端有機農產品的巨大需求，大力發(fā)展有機農業(yè)。同時，還應注意制定相關的農業(yè)減排法規(guī)，防止農戶在生產中為了追求短期利益而對環(huán)境造成不可逆轉的破壞。

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[12] 王心穎，王 松，張宗毅.農業(yè)機械化節(jié)能減排技術體系的構建[J].中國農機化，2010（4）：6-10.

4.2 采用先進農業(yè)技術，降低機械碳排放

保定西部地區(qū)農業(yè)機械的碳排放量從1997年的2 250.13 t增長到2012年的2 975.48 t，增長幅度為32.22%，年平均增長速度達到1.88%，是所有碳排放途徑中增長速度最快的。為減少該地區(qū)農用機械的碳排放，應在耕作、播種、灌溉等生產環(huán)節(jié)采用先進的技術，如：保護性耕作技術、精量化播種技術、節(jié)水灌溉技術等，降低能耗，減少碳排放。其中，應用保護性耕作方式比普通的農業(yè)耕作方式節(jié)省15%～20%的機械動力，還可減少20%～35%的石化燃料使用量[12]。其次，淘汰落后的高污染、高能耗農業(yè)機械設備，鼓勵農機生產企業(yè)與科研院所合作，根據(jù)當?shù)刈匀粭l件，研發(fā)適合當?shù)剞r業(yè)生產的設備。

4.3 發(fā)展新型農業(yè)經濟，降低農業(yè)碳排放

通過實證分析，表明保定西部農業(yè)碳排放和農村經濟發(fā)展水平之間存在著明顯的倒“U”型EKC曲線關系。說明經濟發(fā)展會對農業(yè)生產中的碳排放產生顯著影響，管理部門應當依托當?shù)貎?yōu)勢資源，提高農民的收入，增強其減排熱情。充分利用該地區(qū)緊鄰京津冀地區(qū)發(fā)達城市的區(qū)位優(yōu)勢，依托京津冀市場對高端有機農產品的巨大需求，大力發(fā)展有機農業(yè)。同時，還應注意制定相關的農業(yè)減排法規(guī)，防止農戶在生產中為了追求短期利益而對環(huán)境造成不可逆轉的破壞。

參考文獻

[1] 陳 勇，李首成，稅 偉，等.基于EKC模型的西南地區(qū)農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)碳足跡研究[J].農業(yè)技術經濟，2013（2）：120-128.

[2] 張錦文.寧夏環(huán)境質量與經濟增長的環(huán)境庫茲涅茨關系驗證及成因分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境，2007，21（10）：39-42.

[3] 張 暉，胡 浩.農業(yè)面源污染的環(huán)境庫茲涅茨曲線驗證[J].中國農村經濟，2009（4）：48-53.

[4] 牟新利，祁俊生，黃 宇，等.重慶農業(yè)面源污染的環(huán)境庫茲涅茨曲線評價[J].貴州農業(yè)科學，2011，39（1）：228-230.

[5] 王義加.基于EKC假設的浙江省農業(yè)經濟增長與環(huán)境污染關系分析[J].中國農村水電水利，2011（6）：36-43.

[6] 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.

[7] 李國志，李宗植.二氧化碳排放與經濟增長關系的EKC檢驗——對我國中、東、西部地區(qū)的一項比較[J].產經評論，2011（6）：139-151.

[8] 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)經濟，2010（5）：37-47.

[9] 趙培華.基于灰色關聯(lián)分析的河南省低碳農業(yè)影響因素研究[J].河南農業(yè)科學，2013，42（8）：167-170.

[10] 余婷婷，韓春蘭，徐廣成.遼寧省土地利用的碳源碳匯分析[J].廣東農業(yè)科學，2012，39（2）：141-144.

[11] 李 波，張俊飚，李海鷗.中國農業(yè)碳排放時空特征及影響因素分解[J].中國人口·資源與環(huán)境，2011，21（8）：80-82.

[12] 王心穎，王 松，張宗毅.農業(yè)機械化節(jié)能減排技術體系的構建[J].中國農機化，2010（4）：6-10.

4.2 采用先進農業(yè)技術，降低機械碳排放

保定西部地區(qū)農業(yè)機械的碳排放量從1997年的2 250.13 t增長到2012年的2 975.48 t，增長幅度為32.22%，年平均增長速度達到1.88%，是所有碳排放途徑中增長速度最快的。為減少該地區(qū)農用機械的碳排放，應在耕作、播種、灌溉等生產環(huán)節(jié)采用先進的技術，如：保護性耕作技術、精量化播種技術、節(jié)水灌溉技術等，降低能耗，減少碳排放。其中，應用保護性耕作方式比普通的農業(yè)耕作方式節(jié)省15%～20%的機械動力，還可減少20%～35%的石化燃料使用量[12]。其次，淘汰落后的高污染、高能耗農業(yè)機械設備，鼓勵農機生產企業(yè)與科研院所合作，根據(jù)當?shù)刈匀粭l件，研發(fā)適合當?shù)剞r業(yè)生產的設備。

4.3 發(fā)展新型農業(yè)經濟，降低農業(yè)碳排放

通過實證分析，表明保定西部農業(yè)碳排放和農村經濟發(fā)展水平之間存在著明顯的倒“U”型EKC曲線關系。說明經濟發(fā)展會對農業(yè)生產中的碳排放產生顯著影響，管理部門應當依托當?shù)貎?yōu)勢資源，提高農民的收入，增強其減排熱情。充分利用該地區(qū)緊鄰京津冀地區(qū)發(fā)達城市的區(qū)位優(yōu)勢，依托京津冀市場對高端有機農產品的巨大需求，大力發(fā)展有機農業(yè)。同時，還應注意制定相關的農業(yè)減排法規(guī)，防止農戶在生產中為了追求短期利益而對環(huán)境造成不可逆轉的破壞。

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[4] 牟新利，祁俊生，黃 宇，等.重慶農業(yè)面源污染的環(huán)境庫茲涅茨曲線評價[J].貴州農業(yè)科學，2011，39（1）：228-230.

[5] 王義加.基于EKC假設的浙江省農業(yè)經濟增長與環(huán)境污染關系分析[J].中國農村水電水利，2011（6）：36-43.

[6] 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.

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[11] 李 波，張俊飚，李海鷗.中國農業(yè)碳排放時空特征及影響因素分解[J].中國人口·資源與環(huán)境，2011，21（8）：80-82.

[12] 王心穎，王 松，張宗毅.農業(yè)機械化節(jié)能減排技術體系的構建[J].中國農機化，2010（4）：6-10.