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    江蘇省農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素和地區(qū)差異分析

    2018-05-14 17:05:47操樂剛孫穎
    農(nóng)村經(jīng)濟與科技 2018年7期
    關鍵詞:蘇中蘇北江蘇省

    操樂剛 孫穎

    [摘要]利用2010~2014年江蘇省的縣域數(shù)據(jù),對江蘇省農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素進行了分析,同時也分地區(qū)對蘇南蘇中蘇北進行地區(qū)之間差異的探討。結果表明,技術水平的提高是碳排放的正向驅動力;勞動力對碳排放的影響不盡相同,地區(qū)之間有差異;財富水平指標雖不顯著但也提供了一定的現(xiàn)實思考。通過回歸分析,以期為江蘇省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和低碳農(nóng)業(yè)提供理論支持和獻策。

    [關鍵詞]農(nóng)業(yè)碳排放;影響因素;地區(qū)差異

    [中圖分類號]F320;F323.22;F224 [文獻標識碼]A

    “低碳”被定義為在全球變暖的背景下與自然環(huán)境共存,促進人類生產(chǎn)和生活活動中減少溫室氣體(主要是二氧化碳)的一種方式。隨著全球經(jīng)濟、生產(chǎn)、生活的快速發(fā)展,二氧化碳排放量增加,全球性的自然災害、生態(tài)環(huán)境問題日益嚴重,已經(jīng)威脅到人類的生存和發(fā)展。2003年,在國家能源安全和生態(tài)環(huán)境惡化雙重壓力下,英國政府提出“低碳”,改變粗放型經(jīng)濟發(fā)展模式,實現(xiàn)人類社會的可持續(xù)發(fā)展。這種新的經(jīng)濟發(fā)展模式作為各國面臨的環(huán)境問題的共同點,得到了世界各國的認可和采納。

    農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化在國家現(xiàn)代化建設中具有基礎和支撐作用,加快推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化,這對于穩(wěn)增長、調結構、惠民生意義重大。機械化雖然具備了現(xiàn)代化,提高了生產(chǎn)效率,但并未從根本上解決我國農(nóng)業(yè)面臨的資源短缺、環(huán)境污染以及生態(tài)破壞等問題。以原煤、電力以及農(nóng)用柴油消耗為主的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中,不僅高耗能、低效率現(xiàn)象普遍存在,而且伴隨著大量的碳排放,我國農(nóng)業(yè)領域節(jié)能減排形勢嚴峻。

    從長期看,氮肥在化肥中的比重、畜牧業(yè)在農(nóng)業(yè)中的比重和農(nóng)用能源強度對農(nóng)業(yè)碳排放強度有正向影響,農(nóng)業(yè)公共投資對農(nóng)業(yè)碳排放強度有負向影響。經(jīng)濟增長是農(nóng)業(yè)碳排放最主要的驅動因素;技術進步對農(nóng)業(yè)碳減排有較強的促進作用但具有一定隨機性 ,能源消費結構的不斷惡化在一定程度上促進了農(nóng)業(yè)碳排放。戴小文等人在kaya恒等式的基礎上結合了LMDI指數(shù)分解法對多種因素進行了驅動強度與貢獻率的分析,結果表明農(nóng)村生活水平提高是促成農(nóng)業(yè)碳排放的最主要因素;一般技術因素與農(nóng)業(yè)低碳技術因素都負向地驅動農(nóng)業(yè)碳排放;總人口變動因素對農(nóng)業(yè)碳排放呈現(xiàn)出正向驅動力;經(jīng)轉換與修正發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化水平對農(nóng)業(yè)碳排放表現(xiàn)出溫和的正向驅動力。

    我國發(fā)展能源農(nóng)業(yè)的意義在于開發(fā)新的能源緩解能源危機,在促進可持續(xù)發(fā)展減少環(huán)境污染的同時也能給農(nóng)民增收。江蘇省是農(nóng)業(yè)大省同時也是資源小省,因此本文有別于省際層面數(shù)據(jù),通過縣域層面的數(shù)據(jù)對江蘇省農(nóng)業(yè)碳排放進行地區(qū)差異分析和影響因素分析,具有一定的現(xiàn)實意義和研究意義。

    1 江蘇省農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素分析

    1.1 構建模型

    式中:b,c,d直接反映了人口、財富和技術因素對碳排放的影響。lna為常數(shù)項。本文的研究用農(nóng)業(yè)就業(yè)人口反映模型中的人口規(guī)模P;用農(nóng)村人均收入反映模型中的人均財富A;用機械化水平來反映技術水平T。

    1.2 計量方法和變量說明

    本文的實證分析采用混合截面數(shù)據(jù)模型進行分析。在普通最小二乘法( OLS) 估計的基礎上,同時采用Cross-section 加權的廣義最小二乘法( GLS) 估計檢驗相關模型。由于GLS 估計值相對更加科學,實證分析主要基于 GLS 的估計結果,OLS 估計值作為參考。利用江蘇省各縣區(qū)的數(shù)據(jù)從縣域視角進行分析,數(shù)據(jù)來源:2010~2014《江蘇省農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。涉及相關的變量數(shù)據(jù)均以2010為基期。I碳排放量主要測度了用電量和柴油,P人口規(guī)模測度了各縣區(qū)參與第一產(chǎn)業(yè)的農(nóng)村從業(yè)人口,反映了農(nóng)業(yè)人口規(guī)模的變動對農(nóng)業(yè)碳排放的影響;A財富水平本文拋棄其它研究所用的人均GDP,采用農(nóng)村人均純收入來刻度,反應農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平對農(nóng)業(yè)碳排放的影響;技術水平T用機械化水平來刻度,反應了農(nóng)業(yè)技術水平變化對農(nóng)業(yè)碳排放的影響,其公式為機械化水平=(機播面積/總耕種面積)x0.3+(機收面積/總耕種面積)x0.3+(機耕面積/總耕種面積)x0.4。由于年鑒數(shù)據(jù)的限制,這里用總播種面積代替總耕種面積。

    本文除了通過縣域數(shù)據(jù)對江蘇省的農(nóng)業(yè)碳排放影響因素進行分析以外,考慮到地區(qū)差異,同時也分地域對蘇南蘇中蘇北進行了回歸分析。本文通過以上的方法和數(shù)據(jù)以及回歸處理,試圖從客觀結果中探討地區(qū)差異和分析影響因素,以期對江蘇省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供理論和現(xiàn)實支持。

    1.3 實證結果(見表1)分析

    1.3.1 人口規(guī)模。從縣域數(shù)據(jù)的結果來看,江蘇省農(nóng)業(yè)勞動力與碳排放呈現(xiàn)顯著負相關,這與其它相關研究的學者的顯著正相關結果不一致??赡艿脑蚴菙?shù)據(jù)的來源和模型的構建的差異造成的。從結果出發(fā),江蘇省近年來農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展迅猛,伴隨著人力財力政策的大力支持,農(nóng)業(yè)勞動力的增加帶來了新鮮的技術和專業(yè)人員,使得在機械化大背景下誕生了農(nóng)業(yè)生態(tài)化、市場化等新穎的非傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化道路,從而一定程度上抑制了碳排放的大量增長。蘇南地區(qū)的結果依然顯著為負,這也反映了蘇南在優(yōu)越的地理環(huán)境、更為先進的技術、人力資源等等條件下催生發(fā)展的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化一定程度上比傳統(tǒng)方式更抑制了碳排放的增長。蘇北地區(qū)顯著為正,說明蘇北在傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)發(fā)展下,農(nóng)業(yè)勞動力與碳排放之間的關系是正向的,這也使得我們更應該去思考現(xiàn)實中如何對蘇北地區(qū)的勞動力進行培訓并制定相應的政策來抑制碳排放。蘇中地區(qū)這一指標并不顯著。

    1.3.2 財富水平。無論整個江蘇省還是蘇南蘇北地區(qū),該指標并不顯著,可能的原因是為了有別于他人的研究所采取的指標刻度不相同從而造成了相關結果。蘇中地區(qū)顯著為負,可能的原因是蘇中地區(qū)的農(nóng)業(yè)內部結構較其它地區(qū)有地區(qū)差異,使得對于蘇中地區(qū)而言隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平的發(fā)展,一定程度抑制了碳排放。

    1.3.3 技術水平。無論整個江蘇省還是蘇南蘇中蘇北地區(qū),該指標都非常顯著,即農(nóng)業(yè)技術水平與農(nóng)業(yè)碳排放呈現(xiàn)顯著正相關。這與相關學者的研究一致。隨著農(nóng)用機械水平的提高,所帶來的能源消耗強度的提高必然導致了碳排放水平的提高,農(nóng)用機械也是各地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的重要來源。

    2 主要結論和啟示

    基于2010~2014年江蘇省的縣域數(shù)據(jù),本文分析了江蘇省整體以及蘇南、蘇中、蘇北地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素,并試圖通過客觀結果發(fā)現(xiàn)地區(qū)的差異,為江蘇省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供理論和現(xiàn)實支持。本文認為,農(nóng)用機械水平的提高必然帶來農(nóng)業(yè)碳排放的增長,這也是各地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放主要來源;農(nóng)業(yè)勞動力對江蘇省以及蘇南蘇中的碳排放顯著為負,蘇北地區(qū)顯著為正,這也從數(shù)據(jù)上客觀反映了地區(qū)之間的內部差異。財富水平這一指標上并沒有為本文帶來太多的意義研究,但是,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與碳排放之間的關系并不顯著和穩(wěn)定,這也表明單純依靠發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟自身并不能帶來碳排放的自動降低。

    本文的研究對江蘇省的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供了政策建議的方向:第一,農(nóng)用機械水平的提高帶來了各地區(qū)的碳排放和主要來源。農(nóng)業(yè)的“節(jié)能減排”依然是工作的重點,這也為今后的農(nóng)業(yè)先進技術的投入和清潔能源的使用等提出了挑戰(zhàn)和要求。第二,在機械化裝備農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的背景下,給予政策支持,投入資金人力,來更好的促進生態(tài)農(nóng)業(yè)等模式的發(fā)展。針對地區(qū)差異,蘇南蘇中蘇北也應廣為交流互相傳授優(yōu)劣互補。第三,提升農(nóng)村人口的受教育水平,為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化提供人力支持,同時通過政策積極引導農(nóng)村剩余勞動力向制造業(yè)和服務業(yè)轉移。

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