郭 芳,趙雪雁,張麗瓊,李文美
西北師范大學地理與環(huán)境科學學院,蘭州 730070
甘南高原不同生計方式農(nóng)戶的碳足跡分析
郭 芳,趙雪雁*,張麗瓊,李文美
西北師范大學地理與環(huán)境科學學院,蘭州 730070
二氧化碳增加導(dǎo)致的全球氣候變暖已成為當前人類社會面臨的最嚴峻挑戰(zhàn),減少碳排放迫在眉睫。以地處青藏高原東緣的甘南高原為研究區(qū),基于農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù),采用生命周期評價法估算了甘南高原不同生計方式農(nóng)戶的生活直接能源消費碳足跡和間接能源消費碳足跡,并運用最小二乘法分析了影響農(nóng)戶碳足跡的關(guān)鍵因素。結(jié)果發(fā)現(xiàn):(1) 甘南高原農(nóng)戶年人均碳足跡達2.67 tCO2,其中,生活直接能源消費碳足跡比例達76.53%,間接能源消費碳足跡比例僅占23.47%;(2) 隨著非農(nóng)化水平的提高,甘南高原農(nóng)戶的碳足跡依次下降,其中,純農(nóng)戶人均碳足跡達4.32 t,兼業(yè)戶與非農(nóng)戶分別為2.37 t和1.07 t;(3) 隨著農(nóng)戶家庭規(guī)模的增大、收入水平的提高、距縣城距離的增加和消費水平的提高,農(nóng)戶碳足跡不斷增加;隨著勞動力受教育程度的提高、恩格爾系數(shù)的增加和非農(nóng)化程度的提高,農(nóng)戶碳足跡不斷減少。
生計方式;碳足跡;農(nóng)戶;甘南高原
以全球變暖為主要特征的氣候變化已成為人類社會當前面臨的最嚴峻挑戰(zhàn),溫室氣體的大量排放加劇了很多國家和地區(qū)的脆弱性,如何降低溫室氣體排放、實現(xiàn)低碳轉(zhuǎn)型成為各國政府與民眾普遍關(guān)心的熱點問題。碳足跡是目前國內(nèi)外普遍認可的用于應(yīng)對氣候變化、解決定量評價碳排放強度的研究方法。國外對碳足跡的研究起步較早,研究尺度從個人/產(chǎn)品、家庭到城市、國家[1- 3],研究對象包括了工業(yè)、交通、建筑、供水、醫(yī)療等[4- 5]。國內(nèi)主要集中在國家與區(qū)域?qū)用?,近年來開始關(guān)注城市居民的碳足跡,對城市居民家庭食物消費、日常出行的碳足跡進行一些研究[6- 7]。然而,我國農(nóng)村人口占全國總?cè)丝诘?7.43%,農(nóng)戶作為廣大農(nóng)村地區(qū)最基本的社會經(jīng)濟單元和消費行為主體,其生計行為決定著資源的利用方式、利用效率以及碳排放情況,對生態(tài)環(huán)境有著深遠的影響。但目前對農(nóng)戶消費碳排放的研究還很少,尤其較少從生計變遷的角度分析農(nóng)戶的碳排放行為。
甘南高原處于青藏高原的東緣,不僅是典型的高寒生態(tài)脆弱區(qū)[8],而且是氣候變化的“感應(yīng)器”和“敏感區(qū)”[9],在氣候變化與人文因素的交互作用下,近年來該區(qū)農(nóng)戶的生計方式逐漸從純農(nóng)業(yè)向兼業(yè)化、非農(nóng)化轉(zhuǎn)變,生計方式的變遷也引起農(nóng)戶消費行為及碳排放量的變化。為了進一步分析生計變遷對農(nóng)戶碳排放行為的影響,本研究基于農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù),采用生命周期法估算農(nóng)戶的直接能源消費碳足跡與間接能源消費碳足跡,以分析甘南高原不同生計方式農(nóng)戶的碳足跡,旨在探明生計方式變遷對農(nóng)戶碳足跡的影響,為減排政策的制定提供依據(jù)與數(shù)據(jù)支持。
甘南高原地處青藏高原東緣(圖1),大部分區(qū)域海拔3000—3600 m,氣候寒冷濕潤,年均溫普遍低于3℃,年均降水量在400—700 mm之間,植被以高寒草甸、灌叢和山地森林為主,水系發(fā)達,黃河干流、洮河、大夏河三條河流在該區(qū)的流域面積達3.057×104km2,多年平均補給黃河水資源651.9×108m3,從而使該區(qū)成為黃河上游重要的水源補給區(qū)[10]。甘南高原內(nèi)部分異明顯,根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件可分為純牧區(qū)、半農(nóng)半牧區(qū)、農(nóng)區(qū)。純牧區(qū)農(nóng)戶主要從事畜牧業(yè),畜牧業(yè)從業(yè)人員占鄉(xiāng)村從業(yè)人員的63.07%;半農(nóng)半牧區(qū)農(nóng)戶主要從事種植業(yè)與畜牧業(yè),種植業(yè)與畜牧業(yè)從業(yè)人員分別占鄉(xiāng)村從業(yè)人員的58.44%、26.10%;農(nóng)區(qū)農(nóng)戶主要從事種植業(yè),種植業(yè)從業(yè)人員占鄉(xiāng)村從業(yè)人員的56.34%[11]。
圖1 研究區(qū)示意圖
2.1 數(shù)據(jù)來源
本研究采用問卷調(diào)查、觀察法、小型座談會等參與式工具獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。2011年7—8月,課題組在甘南高原進行了20余天的野外調(diào)查,在純牧區(qū)抽取3個鄉(xiāng)、半農(nóng)半牧區(qū)抽取2個鄉(xiāng)、農(nóng)區(qū)抽取2個鄉(xiāng),每個鄉(xiāng)選擇1個村,每村抽取20—40戶農(nóng)戶進行了入戶調(diào)查。調(diào)查內(nèi)容包括農(nóng)戶家庭規(guī)模、受教育程度、年收入與支出、家庭勞動力從事的主要生計活動;農(nóng)戶的日常生活消費,包括農(nóng)戶生活用能、食物、生活用品、交通等。在調(diào)查過程中聘請了6名藏族大學生作為語言翻譯,每戶問卷調(diào)查時間約為2—3 h,共調(diào)查230戶農(nóng)戶,刪除無效問卷,收回有效問卷217份,其中,純牧區(qū)78份、半農(nóng)半牧區(qū)60份、農(nóng)區(qū)79份。本次調(diào)查樣本雖然較少,但由于甘南高原純牧區(qū)、半農(nóng)半牧區(qū)、農(nóng)區(qū)農(nóng)戶的生計方式具有較高的相似性,因此能較好地反映甘南高原農(nóng)戶的普遍情況。
2.2 研究方法
2.2.1 農(nóng)戶生計類型劃分
根據(jù)課題組的調(diào)查資料,甘南高原農(nóng)戶家庭勞動力從事的生計活動主要有畜牧、種植、采集、外出打工、運輸、經(jīng)商、手工業(yè)、企事業(yè)單位任職等,其中將畜牧、種植、采集歸為農(nóng)業(yè)活動,其余為非農(nóng)活動。以家庭有無勞動力從事的生計活動類型為標準,將農(nóng)戶生計類型劃分為純農(nóng)戶、兼業(yè)戶、非農(nóng)戶。其中,純農(nóng)戶的全部勞動力均從事農(nóng)業(yè);兼業(yè)戶的部分勞動力從事農(nóng)業(yè)、部分從事非農(nóng)業(yè);非農(nóng)戶的全部勞動力均從事非農(nóng)活動。
2.2.2 碳足跡及農(nóng)戶生活消費碳足跡測算方法
碳足跡是指某種產(chǎn)品或活動在其整個生命周期中所產(chǎn)生的直接和間接的CO2排放量[12]。目前,碳足跡的測算主要采用了3種不同但相關(guān)的核算方法:投入產(chǎn)出分析法、生命周期評價法以及混合生命周期評價法。本文采用生命周期評價法對甘南高原不同生計方式農(nóng)戶生活消費的碳足跡進行研究,該方法是自下而上計算碳足跡的一種方法,分析結(jié)果具有針對性,適合于微觀系統(tǒng)的碳足跡核算[13- 14]。居民生活消費產(chǎn)生的碳足跡通常包括兩方面:由于家庭直接使用燃料用于照明、取暖、做飯、交通出行等產(chǎn)生的直接碳足跡;由于衣、食、住和行的需要,居民需要消費大量的非能源商品和服務(wù),這些商品的生產(chǎn)、加工都必然引起能源消費和碳排放,即間接碳足跡[15]。因此,本文從農(nóng)戶生活直接能源消費和間接能源消費兩方面測算農(nóng)戶碳足跡,其中,農(nóng)戶生活間接能源消費又包括:食物生產(chǎn)與加工、交通運輸、房屋建設(shè)和衣著生產(chǎn)清洗四個方面。碳足跡計算公式如下:
Ci=(Cin+Cim+Cis+Cif+Cij)/ni
(1)
式中,Ci為第i戶的人均碳足跡;Cin為第i戶的生活直接能源消費碳足跡;Cim為第i戶的衣著生產(chǎn)清洗碳足跡;Cis為第i戶的食物生產(chǎn)加工碳足跡;Cif為第i戶的房屋建設(shè)碳足跡;Cij為第i戶的交通運輸碳足跡;ni為第i戶的總?cè)丝?。各種碳足跡具體計算公式見公式(2)—(6),各種能源的CO2排放因子如表1所示。
表1 農(nóng)戶生活直接、間接消費能源的CO2排放因子及其引用出處
(1)農(nóng)戶生活直接能源消費碳足跡
甘南高原農(nóng)戶生活直接消費能源包括原煤、液化氣、柴薪、秸稈、牛糞和電。電的使用產(chǎn)生的碳排放歸類比較復(fù)雜,在農(nóng)戶家庭能耗和碳足跡研究中,通常將其作為家庭碳足跡的直接來源[16]。針對甘南電力發(fā)展情況[17],甘南高原農(nóng)戶家庭用電來源主要是靠水力發(fā)電。能源消費碳排放量根據(jù)IPCC方法中最簡單最常用的方法獲得:碳排放量=能源消費量×排放因子,因此,農(nóng)戶生活直接能源消費碳足跡的計算公式為:
(2)
式中,Cin為農(nóng)戶生活直接能源消費碳足跡(t),Mj為第j種燃料的消耗量(t),EFj為第j種燃料的CO2排放因子(kg CO2/kg燃料)。
(2)農(nóng)戶衣著生產(chǎn)清洗碳足跡
農(nóng)戶衣著生產(chǎn)清洗碳足跡主要包括農(nóng)戶1a購買的衣服件數(shù)和洗衣粉使用量兩部分。在服裝和洗衣粉生產(chǎn)過程中會產(chǎn)生碳排放。因此,衣著碳足跡用衣服的碳排放因子乘以1a購買的衣服件數(shù)加上洗衣粉的碳排放因子乘以1a使用的洗衣粉量來測算。具體計算公式為:
Cim=Gim1×Am1+Gim2×Am2
(3)
式中,Cim為第i戶衣著生產(chǎn)清洗碳足跡;Gim1為第i戶1a購買的衣服件數(shù);Gim2為第i戶1a洗衣粉使用量;Am1為衣著的碳排放系數(shù);Am2為洗衣粉的碳排放系數(shù)。
(3)農(nóng)戶生活消費食物的生產(chǎn)加工碳足跡
食物生產(chǎn)加工碳足跡可簡潔的分為兩個部分,第一部分是食物生產(chǎn)過程中化肥農(nóng)藥的消費所產(chǎn)生的碳排放;第二部分是食物加工、運輸和消費過程中能源消費所產(chǎn)生的碳排放[6]。運輸?shù)馁M用包括在交通運輸部分,在這里只測量食物生產(chǎn)和加工時產(chǎn)生的碳排放。食物消費碳足跡的計算公式為:
Cis=Gis×As
(4)
式中,Cis為第i戶食物生產(chǎn)加工碳足跡;Gis為第i戶食物消費量;As為生產(chǎn)和加工單位食物的碳排放系數(shù)。
其中,生產(chǎn)和加工單位食物的碳排放系數(shù)依據(jù)調(diào)查得出,生產(chǎn)1 kg的糧食、豆類、植物油和蔬菜分別需要5.6、7.5、3.5和3.5 kg的化肥;生產(chǎn)1 kg的糧食、豆類、植物油和蔬菜各需要0.002 kg的農(nóng)藥。農(nóng)藥和化肥的碳排放系數(shù)為18.01 kg CO2/kg、2.501 kg CO2/kg。食物的加工分為初加工和再加工,初加工一般為糧食、豆制品和植物油,初加工時所消耗的能源轉(zhuǎn)化成電能分別為9.11、183.30和35.71 kwh/t[6],再加工主要是指食物的炊事,本文將這部分劃分在能源利用這部分測算。
(4)農(nóng)戶房屋建設(shè)碳足跡
農(nóng)戶房屋建設(shè)的碳足跡主要包括建材的生產(chǎn)和房屋修建兩部分。用建材生產(chǎn)階段所消耗的能源和修建階段所消耗能源與各能源碳排放系數(shù)的乘積測算出房屋建設(shè)的碳足跡,按房屋70年的壽命計算出每年每戶房屋碳足跡[20]。具體計算公式為:
Cif=Gif×Af×n/70
(5)
式中,Cif為第i戶的房屋建設(shè)的碳足跡;Gif為第i戶每平米房屋建設(shè)材料和能源消耗量;Af為能源碳排放系數(shù),n為房屋的平米數(shù)。
其中,能源碳排放系數(shù)目前沒有統(tǒng)一的數(shù)據(jù),每個研究者根據(jù)自己研究得出相關(guān)數(shù)據(jù),但是數(shù)據(jù)差距不大。本文綜合了文獻資料和《建設(shè)工程技術(shù)經(jīng)濟指標》得出相關(guān)數(shù)據(jù):建造1 m2房屋主要需要水泥236 kg,鋼筋38.88 kg,砂145 kg,碎石343.7 kg。水泥、鋼筋、砂和碎石的碳排放系數(shù)分別為0.80、1.92、1.08和0.61 kg CO2/kg[22- 25]
(5)農(nóng)戶交通運輸碳足跡
農(nóng)戶交通運輸?shù)奶甲阚E主要包括外出購買食物、衣物、親朋好友來往等所產(chǎn)生的碳排放。本文主要采用每年每戶所花費的交通費進行測算,統(tǒng)一把交通費轉(zhuǎn)化成使用汽油的量,按照2010年4月14日國家發(fā)改委調(diào)整后的甘肅省3種汽油價格均值6.49 元/L,用消耗的汽油量與汽油的碳排放系數(shù)乘積測算出交通運輸?shù)奶甲阚E,具體計算公式為:
Cij=Fi/6.49×Aj
(6)
式中,Cij為第i戶的交通運輸?shù)奶甲阚E;Fi為第i戶每年的交通費;Aj為汽油的碳排放系數(shù)。
2.2.3 STIRPAT模型構(gòu)建
本研究選取York等[25]提出的STIRPAT隨機回歸模型,它是在人文因素與環(huán)境影響之間的恒等式IPAT基礎(chǔ)上改進的, 是多變量非線性模型。該模型用來分析P(人口)、A(富裕度)、T(技術(shù))與I(環(huán)境影響)之間的關(guān)系。在各學科領(lǐng)域已得到了廣泛的應(yīng)用[26- 27]。本研究采用STIRPAT模型分析生計方式對碳足跡的作用。STIRPAT模型的通用形式如下:
I=aPbAcTde
(7)
式中,a為該模型的常數(shù)項;b,c,d為P、A和T的指數(shù)項;e為誤差項,I為環(huán)境影響,P、A、T分別為人口、富裕和技術(shù)。該模型容許增加社會或其他控制因素來分析它們對環(huán)境的影響,但是增加的變量要與式(7)指定的乘法形式具有概念上的一致性[24]。為了衡量人文因素對環(huán)境影響作用的大小,可將式(7)轉(zhuǎn)換成對數(shù)形式:
ln(I)=a+bln(P)+cln(A)+e
(8)
式中,a、e為方程(7)中a和e的對數(shù),b,c表示其它的影響因素維持不變時,驅(qū)動因素(P或A)變化1%所引起的環(huán)境影響變化百分比。
3.1 受訪戶的統(tǒng)計特征
甘南高原純牧區(qū)、半農(nóng)半牧區(qū)、農(nóng)區(qū)農(nóng)戶以及不同生計方式農(nóng)戶家庭規(guī)模、勞動力受教育程度、人均收入均存在差異。由表2可見,家庭規(guī)模在純牧區(qū)、半農(nóng)半牧區(qū)、農(nóng)區(qū)相差不大,但對不同生計方式農(nóng)戶來說,純農(nóng)戶家庭規(guī)模要遠大于兼業(yè)戶和非農(nóng)戶。勞動力受教育程度對不同區(qū)域來說,純牧區(qū)相對較高;對不同生計方式農(nóng)戶來說,非農(nóng)戶相對較高。人均收入對不同區(qū)域來說,純牧區(qū)最高;對不同生計方式農(nóng)戶來說,純農(nóng)戶最高。對不同區(qū)域來說,農(nóng)區(qū)非農(nóng)戶比例最高,純牧區(qū)純農(nóng)戶比例最高。此外,甘南高原農(nóng)戶的非農(nóng)活動以外出打工為主,其中,純牧區(qū)兼業(yè)戶中有家庭成員外出打工的占7.21%,半農(nóng)半牧區(qū)該比例高達41.67%、農(nóng)區(qū)達31.54%;半農(nóng)半牧區(qū)非農(nóng)戶均為外出打工家庭,農(nóng)區(qū)該比例達30.15%。
表2 研究區(qū)受訪戶的統(tǒng)計特征
3.2 不同生計方式農(nóng)戶碳足跡
由公式(1)—(6)測算結(jié)果顯示,甘南高原農(nóng)戶人均碳足跡為2.67 tCO2。從表3可以看出,純農(nóng)戶、兼業(yè)戶和非農(nóng)戶的人均碳足跡分別為4.32、2.37 tCO2/人和1.07 tCO2/人,可見純農(nóng)戶人均碳足跡最高,是兼業(yè)戶和非農(nóng)戶的1.82倍和4.04倍。對甘南高原農(nóng)戶的生計方式與總的碳足跡做方差分析,發(fā)現(xiàn)Levene統(tǒng)計量為4.478(P=0.012),組間方差在0.1水平上具有齊性,F(xiàn)統(tǒng)計觀察值為2.346(P=0.098),在0.1的水平上顯著,這說明甘南高原不同生計方式農(nóng)戶碳足跡存在顯著差異。
表3 不同生計方式農(nóng)戶的碳足跡
3.2.1 不同生計方式農(nóng)戶生活直接能源消費碳足跡
甘南高原純牧區(qū)、半農(nóng)半牧區(qū)和農(nóng)區(qū)農(nóng)戶人均直接能源消費的碳足跡分別為5.16、0.56 t和0.69 t。純牧區(qū)農(nóng)戶生活直接能源消費碳足跡主要是由煤炭和牛糞產(chǎn)生的,分別占88.85%和10.64%;半農(nóng)半牧區(qū)以柴薪和煤炭為主,分別占54.78%和32.81%;農(nóng)區(qū)則以秸稈、煤炭和柴薪為主,分別占45.61%、27.23%和17.86%。究其原因:對純牧區(qū)來說,農(nóng)戶家大型牲畜數(shù)量多,牛糞量多,農(nóng)戶日常取暖做飯大都用牛糞和煤炭,而且都是采用直接燃燒,導(dǎo)致排放的CO2量多;對半農(nóng)半牧區(qū)和農(nóng)區(qū)來說,農(nóng)戶生活用能以柴薪和秸稈為主,這種利用方式會加劇半農(nóng)半牧區(qū)和農(nóng)區(qū)的水土流失、農(nóng)田肥力降低??傮w來看,甘南高原農(nóng)戶生活用能設(shè)施簡陋,以直接燃燒為主,利用效率低下,生物質(zhì)能在農(nóng)戶直接碳足跡中占重要地位。
對甘南高原純農(nóng)戶、兼業(yè)戶和非農(nóng)戶生活直接能源利用的碳足跡進行方差分析,發(fā)現(xiàn)Levene統(tǒng)計量為4.724(P=0.010),組間方差在0.1水平上具有齊性,F(xiàn)統(tǒng)計觀察值為2.541(P=0.081),在0.1的水平上顯著,這說明甘南高原不同生計方式農(nóng)戶直接能源利用的碳足跡存在顯著差異。進一步分析(圖2):(1)隨著非農(nóng)化水平的提高,人均直接消費碳足跡減少,其中,純農(nóng)戶人均直接碳足跡為3.70 t、兼業(yè)戶為1.93 t、非農(nóng)戶為0.78 t。(2)純農(nóng)戶直接能源消費碳足跡主要是由燃燒牛糞產(chǎn)生,占91.50%;兼業(yè)戶則主要由燃燒牛糞和煤炭產(chǎn)生,分別占64.84%和22.06%;非農(nóng)戶主要由燃燒煤炭、秸稈和柴薪產(chǎn)生,分別占31.36%、29.67%和18.89%。(3)純農(nóng)戶、兼業(yè)戶和非農(nóng)戶人均牛糞碳足跡依次降低,分別為3.39、1.32 t和0.15 t;人均秸稈碳足跡依次增加,分別為0.02、0.13 t和0.23 t。非農(nóng)戶由于不從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn),缺少秸稈及牲畜糞便,故而轉(zhuǎn)向商品性能源消費(煤炭、電力)??偟膩砜?,隨著非農(nóng)化水平的提高,農(nóng)戶直接能源消費碳足跡在減少,商品性能源(煤炭、電力)消費碳足跡的比重逐漸增加,生物質(zhì)能(主要指牛糞)消費碳足跡的比重逐漸降低。
圖2 甘南高原不同生計方式農(nóng)戶人均直接碳足跡與間接碳足跡
3.2.2 不同生計方式農(nóng)戶生活間接能源消費碳足跡
甘南高原純牧區(qū)、半農(nóng)半牧區(qū)和農(nóng)區(qū)農(nóng)戶人均間接能源消費碳足跡分別為0.42、0.37 t和0.35 t。其中,純牧區(qū)農(nóng)戶間接碳足跡中食物與房屋碳足跡分別占總間接碳足跡的33.33%和59.53%,而半農(nóng)半牧區(qū)農(nóng)戶兩類碳足跡分別占其總間接碳足跡的40.54%和54.05%,農(nóng)區(qū)則分別占45.71%和51.43%,說明3個區(qū)域農(nóng)戶間接碳足跡主要都是由房屋建設(shè)和食物的生產(chǎn)加工產(chǎn)生。
對甘南高原純農(nóng)戶、兼業(yè)戶和非農(nóng)戶生活間接能源利用的碳足跡進行方差分析,發(fā)現(xiàn)Levene統(tǒng)計量為3.066(P=0.049),組間方差在0.1水平上具有齊性,F(xiàn)統(tǒng)計觀察值為1.282(P=0.280),在0.1的水平上不顯著,說明甘南高原不同生計方式農(nóng)戶間接能源利用的碳足跡不存在顯著差異。進一步分析(圖2)發(fā)現(xiàn):(1)隨著非農(nóng)化水平的提高,甘南高原人均間接能源消費碳足跡逐漸降低,但所占總碳足跡的比例在增加。其中,純農(nóng)戶、兼業(yè)戶和非農(nóng)戶的人均間接能源消費碳足跡分別為0.62、0.44 t和0.29 t,占其總碳足跡的14.35%、18.57%和27.10%。(2)純農(nóng)戶、兼業(yè)戶和非農(nóng)戶的生活間接能源消費碳足跡主要是由房屋建設(shè)引起,分別為0.53、0.34 t和0.20 t,各占農(nóng)戶生活間接碳足跡的85.48%、77.27%和68.97%,呈遞減趨勢;其次為食品碳足跡,分別為0.073、0.082 t和0.074 t,各占農(nóng)戶生活間接碳足跡的11.77%、18.64%和25.52%,呈遞增趨勢。總的來說,隨著非農(nóng)化水平的提高,農(nóng)戶間接能源消費碳足跡在減少;其中,純農(nóng)戶、兼業(yè)戶和非農(nóng)戶房屋建設(shè)碳足跡依次降低,但食物生產(chǎn)加工消費碳足跡依次增加。
3.3 不同生計方式農(nóng)戶的碳足跡結(jié)構(gòu)
圖3 甘南高原不同生計方式農(nóng)戶碳足跡結(jié)構(gòu)
隨著非農(nóng)化水平的提高,甘南高原純農(nóng)戶、兼業(yè)戶和非農(nóng)戶直接能源消費碳足跡比重依次降低,分別占其總碳足跡的85.65%、81.43%和72.90%;而間接能源消費碳足跡比重依次增加,分別占其總碳足跡的14.35%、18.57%和27.10%(圖3)。所以,甘南高原農(nóng)戶碳足跡減排重點集中在直接能源消耗上。
使用SPSS軟件統(tǒng)計3種不同生計方式共217戶農(nóng)戶碳排放的均值、四分位數(shù)和標準差。從表4可見,甘南高原農(nóng)戶人均生活直接能源消費碳足跡均值為2.63 t,并在不同生計方式上出現(xiàn)較大分化,非農(nóng)戶人均直接碳足跡(0.79 t)明顯低于純農(nóng)戶人均直接碳足跡(4.10 t)和兼業(yè)戶人均直接碳足跡(2.51 t)。就標準差來說,非農(nóng)戶人均直接碳足跡(0.55)遠小于純農(nóng)戶人均直接碳足跡(10.72)和兼業(yè)戶人均直接碳足跡(9.19),說明非農(nóng)戶的人均直接碳足跡穩(wěn)定性好。甘南高原農(nóng)戶人均生活間接能源消費碳足跡均值為0.52 t,同樣在不同生計方式上出現(xiàn)較大分化,非農(nóng)戶人均間接碳足跡(0.29 t)明顯低于純農(nóng)戶人均間接碳足跡(0.68 t)和兼業(yè)戶人均間接碳足跡(0.52 t)。就標準差來說,非農(nóng)戶人均間接碳足跡(0.15)遠小于純農(nóng)戶人均間接碳足跡(1.53)和兼業(yè)戶人均間接碳足跡(1.53),同樣說明非農(nóng)戶的人均間接碳足跡穩(wěn)定性好。
表4 不同生計方式農(nóng)戶碳足跡比較
根據(jù)均值和標準差,將不同生計方式農(nóng)戶碳足跡分等定級三區(qū)間[0,3)、[3,13)、[13,max),并定義為低碳足跡、中碳足跡和高碳足跡。其中,3 t劃分中、低等級,是以均值μ(3.15)往零方向取個位整數(shù)而經(jīng)驗確定;13 t劃分中、高等級,是以μ+σ取個位整數(shù)確定,其中μ為均值(3.15),σ為標準差(10.07)。比較3種生計方式農(nóng)戶的碳足跡分級分布結(jié)構(gòu)。如圖4所示:(1)純農(nóng)戶中,中碳足跡的農(nóng)戶占42.03%,低碳足跡與高碳足跡的農(nóng)戶比重相差不大;(2)兼業(yè)戶與非農(nóng)戶中,中碳足跡農(nóng)戶比重分別高達62.63%、71.43%,而高碳足跡農(nóng)戶比重分別為7.07%、4.08%。這進一步說明,非農(nóng)化水平的提高有助于降低農(nóng)戶的高碳化。
圖4 不同生計方式農(nóng)戶碳足跡分級分布
3.4 生計方式對農(nóng)戶碳足跡的影響
大量研究顯示,影響農(nóng)戶碳足跡差異的因素主要有人口、收入和技術(shù)等[24,28]。為了進一步考察生計方式對碳足跡的影響,本研究將人口規(guī)模、勞動力受教育程度和人均收入引入STIRPAT模型,但非農(nóng)化水平、農(nóng)戶消費結(jié)構(gòu)(用恩格爾系數(shù)表征)、消費水平及距離縣城距離(表征能源購買的便利程度)對碳足跡也可能會有一定影響,因此,在STIRPAT模型中同時將家庭規(guī)模、勞動力受教育程度、人均收入、非農(nóng)化水平、消費結(jié)構(gòu)、消費水平和距離縣城距離引入,以便分析影響農(nóng)戶碳足跡差異的因素。
由于STIRPAT模型是隨機形式,如果理論上合適,可以增加人文因素對數(shù)形式的二項式或多項式來驗證是否存在環(huán)境Kuznets曲線假說。為此,在STIRPAT模型(1)自變量中增加了人均收入的二次平方項,構(gòu)成STIRPAT模型(2)。為避免引入人均收入的二次項與人均收入的共線性問題,對人均收入的二次項進行標準化處理。人均收入二次項標準化的具體處理過程為用人均收入的對數(shù)減去人均收入對數(shù)的平均值,然后平方來減少與人均收入的共線性[11]。得到生計方式與環(huán)境影響間的STIRPAT模型見表5。
模型(1)中將家庭規(guī)模、勞動力受教育程度、人均收入、非農(nóng)化水平、消費結(jié)構(gòu)、消費水平和距離縣城距離引入,R2為0.368,說明模型(1)具有一定的解釋力,F(xiàn)值為9.203,在0.001水平上顯著(P=0.000);模型(2)在模型(1)的基礎(chǔ)上引入人均收入二次方,R2為0.369,說明模型(2)同樣具有一定的解釋力,F(xiàn)值為8.076,在0.001水平上顯著(P=0.000)。
在模型(1)、模型(2)中,家庭規(guī)模的回歸系數(shù)均大于0小于1,分別為0.955、0.943,且均在0.05水平上顯著,說明擴大家庭規(guī)模加劇碳足跡影響,但所引起的碳足跡影響加劇速度低于家庭規(guī)模自身的變化速度;勞動力受教育程度的回歸系數(shù)均小于0,分別為-0.004、-0.013,說明提高農(nóng)戶勞動力受教育程度具有減緩碳足跡影響的作用,但提高農(nóng)戶勞動力受教育程度引起的碳足跡影響減緩速度低于受教育程度自身的變化速度。所以,控制家庭規(guī)模,提高勞動力受教育程度可以減輕碳足跡影響。
在模型(1)、模型(2)中,非農(nóng)化水平的回歸系數(shù)均小于0,分別為-0.196、-0.176,且均在0.1水平上顯著,說明農(nóng)戶的生計方式對碳足跡的影響顯著,而且隨著非農(nóng)化水平的提高,農(nóng)戶對碳足跡的影響減緩,但非農(nóng)化引起的碳足跡影響減緩速度低于自身的變化速度。所以,促進農(nóng)戶非農(nóng)就業(yè)可以有效的降低碳足跡的排放。
表5 農(nóng)戶碳足跡的最小二乘法回歸分析
在模型(1)、模型(2)中,人均收入的回歸系數(shù)均大于0,在模型(2)中引入人均收入的二次方,回歸系數(shù)仍為正,沒有出現(xiàn)倒U型環(huán)境庫茲涅茨曲線。這說明經(jīng)濟的發(fā)展并未,帶來消費碳足跡減少的拐點。一些學者對發(fā)達國家的研究表明經(jīng)濟發(fā)展與能源消費碳足跡之間存在U型關(guān)系,但發(fā)生拐點時的人均收入差異較大,低至13260美元,中至25100美元,高至35428—80000美元[29]。甘南高原是我國經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)。2012年人均GDP為2234.88美元,遠低于發(fā)達國家研究中達到拐點所需的最低人均GDP為13260美元。因此考慮到我國當前所處的經(jīng)濟發(fā)展水平,我國工業(yè)化城市化進程仍將導(dǎo)致消費碳足跡的增加。況且是在經(jīng)濟發(fā)展不發(fā)達的甘肅地區(qū), 經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境保護尚未實現(xiàn)協(xié)同發(fā)展。
(1)研究發(fā)現(xiàn),甘南高原農(nóng)戶年人均碳足跡為2.67 tCO2,其中,農(nóng)戶的生活直接能源消費碳足跡遠高于間接能源消費碳足跡,分別為2.04 tCO2、0.63 tCO2。但張咪咪[30]、曲建升[31]研究顯示人均直接碳足跡小于間接碳足跡。這主要是因為碳足跡核算指標不同導(dǎo)致。上述研究計算直接碳足跡時并沒有考慮農(nóng)村日常取暖做飯除了使用煤炭還會使用牛糞、柴薪和秸稈,但對甘南高原農(nóng)戶來說,尤其是純農(nóng)戶,牛糞是其日常消費的主要直接能源;此外,本文在計算間接碳足跡時,結(jié)合甘南高原農(nóng)民消費習慣,只考慮農(nóng)戶日常生活中的衣、食、住和行所產(chǎn)生的碳足跡,不考慮農(nóng)戶家庭設(shè)備用品、醫(yī)療保健、教育文化娛樂、雜項商品及其他服務(wù)業(yè)指標??梢姡侠淼卮_定碳足跡核算指標體系是科學評價農(nóng)戶家庭生活碳排放水平的根本前提,但目前學術(shù)界尚未就此問題達成廣泛共識,未來急需建立統(tǒng)一的測量指標體系。此外,在農(nóng)戶生活碳排放評價應(yīng)用過程中,數(shù)據(jù)的可獲得性可能有所異同,例如食品、衣著、交通消費等數(shù)據(jù)比較容易通過調(diào)研獲得,而涉及家庭住房的建筑材料數(shù)據(jù)卻難以獲得或核算,則需要依靠宏觀統(tǒng)計數(shù)據(jù)加以補充與佐證。
(2)隨著非農(nóng)化水平的提高,甘南高原農(nóng)戶的碳足跡依次下降,其中,純農(nóng)戶人均碳足跡達4.32 t,兼業(yè)戶與非農(nóng)戶分別為2.37 t和1.07 t。王長波[18]指出農(nóng)村居民生物質(zhì)能源的利用方式以直接燃燒為主,不僅利用效率低而且碳排放量還大。在研究中也發(fā)現(xiàn)純農(nóng)戶、兼業(yè)戶和非農(nóng)戶生物質(zhì)能利用方式也是以直接燃燒為主,而且使用量在逐漸減少。李艷梅[32]指出居民間接生活能源消費增加的因素有居民消費總量增加、消費結(jié)構(gòu)變化等。在研究中也發(fā)現(xiàn)純農(nóng)戶、兼業(yè)戶和非農(nóng)戶間接能源消費碳足跡比重依次增加,這與農(nóng)戶的消費水平、消費結(jié)構(gòu)因素影響有關(guān)。
(3)農(nóng)戶生活碳足跡受多重因素的影響。研究結(jié)果顯示,農(nóng)戶家庭規(guī)模、收入水平、距縣城距離和消費水平與農(nóng)戶碳足跡呈正相關(guān)。曲建升[31]、焦文獻[33]也指出農(nóng)戶生活碳足跡與家庭規(guī)模、經(jīng)濟收入等因素呈正相關(guān)。勞動力受教育程度、恩格爾系數(shù)和非農(nóng)化程度與農(nóng)戶碳足跡呈負相關(guān)。究其原因,家庭規(guī)模的增大、收入水平的提高、距縣城距離的增加和消費水平的提高導(dǎo)致人口數(shù)量、消費產(chǎn)品量和汽油量的增加,相應(yīng)的導(dǎo)致碳足跡的增加;勞動力受教育程度的提高、恩格爾系數(shù)的增加和非農(nóng)化程度的提高有助于降低農(nóng)戶的碳足跡。
研究發(fā)現(xiàn),生計方式是影響農(nóng)戶碳足跡的關(guān)鍵因素,同時,家庭規(guī)模、受教育程度等也影響著農(nóng)戶的碳足跡。鑒于此,首先應(yīng)促進農(nóng)戶生計轉(zhuǎn)型、增強農(nóng)戶生計多樣化。甘南高原急需采取技能培訓(xùn)、文化教育、小額貸款、提高就業(yè)機會、建立合作組織、改善醫(yī)療條件等,提高農(nóng)牧民的生計能力,尋求新的生計途徑。而且要結(jié)合甘南高原農(nóng)戶的實際情況,應(yīng)提供技術(shù)含量低、易于組織、所需啟動資金少、解決勞動力多的產(chǎn)業(yè);其次,應(yīng)降低農(nóng)戶家庭人口數(shù)量并提高勞動力受教育程度。2011年甘南高原農(nóng)戶家庭平均規(guī)模為5.30人,而我國農(nóng)戶家庭平均規(guī)模為3.02人,甘南高原家庭規(guī)模遠高于國家平均值,因此應(yīng)適當控制人口數(shù)量;同時,要提高勞動力受教育程度,加強對農(nóng)民的教育與培訓(xùn),轉(zhuǎn)變農(nóng)民的思想觀念、加強對低碳生活方式的宣傳與倡導(dǎo);第三,應(yīng)從調(diào)整農(nóng)村能源消費結(jié)構(gòu)入手,支持可再生能源開發(fā),如提倡和鼓勵農(nóng)戶使用更低碳高效的電和液化氣,放棄以柴薪、蓄糞為主的生活用能習慣,結(jié)合現(xiàn)有的用能結(jié)構(gòu)、用能水平、用能方式和設(shè)施,依托區(qū)域條件,采取一定的優(yōu)惠和扶持政策,大力倡導(dǎo)和推行低碳發(fā)展模式,采取政府財政補貼與市場機制相結(jié)合的方式,促進分布式利用太陽能、風能等可再生能源的廣泛利用;第四,甘南高原地域遼闊,農(nóng)牧民居住又比較分散,依靠集中式電站和電網(wǎng)很難將全部的農(nóng)牧民用電問題解決,所以應(yīng)把生活在偏遠地區(qū),而且能源資源匱乏的農(nóng)牧民集中安置到資源條件較好的地方,有利于政府對能源基礎(chǔ)設(shè)施的合理規(guī)劃與建設(shè)。
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Carbon footprint of farmers of different livelihood strategies in Gannan plateau
GUO Fang,ZHAO Xueyan*,ZHANG Liqiong,LI Wenmei
CollegeofGeographyandEnvironmentalScience,NorthwestNormalUniversity,Lanzhou730070,China
As the main feature of the climate change, Global warming which was caused by carbon dioxide increases has already become the most serious challenge for human society, and how to reduce greenhouse gas emissions and achieve low carbon transformation is extremely urgent. Gannan plateau was chosen as the research area in this paper, and based on the peasant household survey data, and adopt life cycle assessment method to study of different livelihood strategies of farmers′ carbon footprint in Gannan plateau. The paper estimates the direct and indirect energy consumption carbon footprint, and uses Least Square method to analyze the main influence factor of farmers′ carbon footprint .The results show: (1) The farmer′s per capital carbon footprints is 2.67 tCO2in Gannan plateau; (2) With the improvement of non-agricultural level, the farming household, and household with combined occupation and off farming household′s direct and indirect energy consumption carbon footprint, in turn, drops, among them, the direct carbon footprint per capita were 3.70 t, 1.93 t and 0.78 t, indirect carbon footprint per capita were 0.62 t, 0.44 t and 0.29 t, And with the non-agricultural level improving, the proportion of the farmer′s direct energy consumption will reduce, which is 85.65%, 81.43% and 72.90% respectively of its total carbon footprint. And indirect energy consumption will increase, which is 14.35%, 18.57% and 27.10% respectively of its total carbon footprint; (3) With peasant household family size increasing, income levels rising, the distance from the county town increasing and the level of consumption improvement, the farmers′ carbon footprint is growing constantly; With the improvement of education degree of farmers, increase of Engel coefficient and non-agricultural labor deepening, the peasant households′ carbon footprint is shrinking. Finally, in view of the present situation of Gannan plateau, this paper puts forward the corresponding policy recommendations: First, promoting the transformation of farmers livelihood, enhancing farmers livelihood diversification. Second, reducing the family population and improving the education level of labor force. Third, the farmer should adjust the life energy consumption pattern, such as advocating and encouraging farmers to use lower carbon efficient electricity or liquefied petroleum gas. Fourth, put the farmer, who lack of resources and live in remote, to a rich resources place, so as to the government can reasonably planning and constructing for energy infrastructure.
livelihood strategy; carbon footprint; farmer; Gannan Plateau area
國家自然科學基金項目(41361106);教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃(NCET- 11- 0910);甘肅省高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費項目資助
2013- 10- 08;
2014- 06- 24
10.5846/stxb201310082420
*通訊作者Corresponding author.E-mail: xbzhaoxy@163.com
郭芳,趙雪雁,張麗瓊,李文美.甘南高原不同生計方式農(nóng)戶的碳足跡分析.生態(tài)學報,2015,35(11):3755- 3765.
Guo F,Zhao X Y,Zhang L Q,Li W M.Carbon footprint of farmers of different livelihood strategies in Gannan plateau.Acta Ecologica Sinica,2015,35(11):3755- 3765.