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    江西省農(nóng)業(yè)碳排放的測(cè)度特征及影響因素

    2019-11-01 02:28:47丁寶根周明彭永樟
    農(nóng)業(yè)與技術(shù) 2019年17期
    關(guān)鍵詞:江西省影響因素

    丁寶根 周明 彭永樟

    摘 要:基于2001—2017年江西省農(nóng)業(yè)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),采用碳排系數(shù)法對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行測(cè)度,并對(duì)其進(jìn)行特征分析,運(yùn)用LMDI模型考察農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)江西省農(nóng)業(yè)碳排放的影響。研究表明:江西省農(nóng)業(yè)碳排強(qiáng)度持續(xù)趨于下降且2015年后農(nóng)業(yè)碳排總量趨于下降;江西省農(nóng)業(yè)碳源以化肥為主,其占比接近50%,且化肥、農(nóng)藥、農(nóng)用柴油、農(nóng)膜投入比重呈現(xiàn)上升趨勢(shì);農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平是江西省農(nóng)業(yè)碳排放增加最主要驅(qū)動(dòng)因素,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率是該地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放減少的最主要驅(qū)動(dòng)因素,而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模整體上對(duì)農(nóng)業(yè)碳排起到抑制作用。因此,強(qiáng)化農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新、優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、推動(dòng)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)向二三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、建立健全農(nóng)業(yè)碳排監(jiān)管機(jī)制將成為江西省農(nóng)業(yè)低碳高質(zhì)量發(fā)展的重要路徑。

    關(guān)鍵詞:江西省;農(nóng)業(yè)碳排放;LMDI;影響因素

    引言

    全球氣候變暖已成為人類社會(huì)所面臨的最為嚴(yán)峻的環(huán)境問(wèn)題之一,減少二氧化碳排放以緩解人類氣候危機(jī)成為全球共識(shí)。作為全球碳排量最多的國(guó)家,中國(guó)碳減排壓力巨大。英國(guó)氣候委員會(huì)(CCC)報(bào)告指出,農(nóng)業(yè)和土地部門(mén)的碳排放量占全球碳排放量的10%~20%,農(nóng)業(yè)碳排放可能是未來(lái)最大的碳排放源之一。我國(guó)是個(gè)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大國(guó),農(nóng)業(yè)碳排已占全國(guó)碳排放總量的16.5%左右。因此,農(nóng)業(yè)碳減排問(wèn)題已被社會(huì)各界廣泛關(guān)注,也成為我國(guó)實(shí)現(xiàn)碳減排總目標(biāo)的重要努力方面。

    近年來(lái),諸多學(xué)者從不同視角對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放問(wèn)題進(jìn)行了卓有成效的研究,李波、張俊飚等從化肥、農(nóng)藥、農(nóng)機(jī)、灌溉、秸稈焚燒等5個(gè)方面測(cè)度了我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排的時(shí)空特征[1];田云等從農(nóng)地利用、稻田等4個(gè)方面16種碳源測(cè)算了1995—2010年我國(guó)31省市的農(nóng)業(yè)碳排量[2];陳煒、殷田園等分析了我國(guó)種植業(yè)碳排放時(shí)空特征及與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系[3];高標(biāo)、黎孔清、劉麗輝等學(xué)者基于STIRPAT模型分析了農(nóng)業(yè)碳減排的影響因素分析[4][5,6];但總體來(lái)看,現(xiàn)有研究成果更多集中在國(guó)家層面,內(nèi)容上更側(cè)重農(nóng)業(yè)碳排測(cè)算,分析方法存在差異,且因模型不同、變量選擇不同以及數(shù)據(jù)不同等,其研究結(jié)論存在較大差異。江西省地處長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中游,水、耕地等農(nóng)業(yè)資源豐富,是全國(guó)重要的糧食生產(chǎn)基地;同時(shí),江西省作為全國(guó)首批生態(tài)文明建設(shè)示范區(qū),農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)的矛盾更加突出,推進(jìn)該地區(qū)農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展的目標(biāo)任務(wù)更加緊迫。據(jù)此,本研究借鑒已有研究成果,選取合理農(nóng)業(yè)碳源因子對(duì)農(nóng)業(yè)碳排進(jìn)行測(cè)算和特征分析,并基于LMDI模型對(duì)江西省農(nóng)業(yè)碳排影響因素進(jìn)行深入分析。針對(duì)研究結(jié)論,提出江西省農(nóng)業(yè)碳減排的有效途徑和政策建議,以實(shí)現(xiàn)江西省農(nóng)業(yè)低碳綠色高質(zhì)量發(fā)展;同時(shí)也可為我國(guó)其他欠發(fā)達(dá)地區(qū)和傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)區(qū)域低碳綠色發(fā)展提供一定參考。

    1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

    1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    本研究涉及的灌溉、翻耕、化肥、農(nóng)膜、農(nóng)藥、農(nóng)用柴油、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)林漁業(yè)生產(chǎn)總值、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模等數(shù)據(jù)均來(lái)自于《江西省統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2018)和《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》(2001—2018),其中,灌溉為當(dāng)年有效灌溉面積;翻耕為當(dāng)年農(nóng)作物實(shí)際播種面積;農(nóng)業(yè)化肥為當(dāng)年化肥折純量;農(nóng)膜為當(dāng)年實(shí)際使用量;農(nóng)藥為當(dāng)年實(shí)際使用量;農(nóng)業(yè)產(chǎn)值為種植業(yè)產(chǎn)值。

    1.2 研究方法

    1.2.1 農(nóng)業(yè)碳排放測(cè)度方法

    現(xiàn)有文獻(xiàn)尚未形成關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放測(cè)算的統(tǒng)一方法,且對(duì)農(nóng)業(yè)的涉入范圍也存在差異。本研究涉及的農(nóng)業(yè)是指狹義農(nóng)業(yè),即種植業(yè),并沿用李波等(2011)學(xué)者關(guān)于主要農(nóng)業(yè)碳源的考察[2],即農(nóng)業(yè)碳源主要包括灌溉、翻耕、化肥、農(nóng)膜、農(nóng)藥、農(nóng)用柴油。借鑒吳傳清等(2017)的研究成果[7],本研究構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳排放測(cè)算公式如下。

    2 實(shí)證結(jié)果與分析

    2.1 江西省農(nóng)業(yè)碳排放特征分析

    2.1.1 江西省農(nóng)業(yè)碳排總量特征

    基于農(nóng)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)及公式(1),可測(cè)算出江西省農(nóng)業(yè)碳排量。從圖1可看出,2001—2015年江西省農(nóng)業(yè)碳排放總量整體呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì),從最低200.6萬(wàn)t增長(zhǎng)至最高275.6萬(wàn)t,年均增長(zhǎng)達(dá)2.345%;2015年江西省農(nóng)業(yè)碳排放增速出現(xiàn)負(fù)值,即農(nóng)業(yè)碳排總量趨于下降,且年均下降0.956%,這可能是得益于2014年江西省被列入全國(guó)首批生態(tài)文明先行示范區(qū)后,江西省農(nóng)業(yè)低碳、綠色發(fā)展受到更多重視并不斷得到落實(shí)。作為重要的農(nóng)業(yè)大省和糧食生產(chǎn)基地,江西省農(nóng)業(yè)碳排放總量整體處于較低水平,占全國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的比重長(zhǎng)期穩(wěn)定在2.6%左右。

    2.1.2 江西省農(nóng)業(yè)碳排強(qiáng)度特征

    碳排強(qiáng)度反映單位GDP的碳排放量,農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度即為農(nóng)業(yè)碳排總量與農(nóng)業(yè)GDP的比值,據(jù)此,可作出2001—2017年的江西省農(nóng)業(yè)碳排強(qiáng)度及增速趨勢(shì)圖。從圖2可看出,江西省農(nóng)業(yè)碳排強(qiáng)度整體處于下降趨勢(shì),其碳排強(qiáng)度年均降速為5.92%,這表明近十幾年來(lái)江西省農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展水平得到持續(xù)提升。

    2.1.3 江西省農(nóng)業(yè)碳源結(jié)構(gòu)特征

    基于表1所示的農(nóng)業(yè)碳排源及碳排系數(shù),可測(cè)算出農(nóng)業(yè)不同碳源的碳排量。從圖3可看出,2001—2017年江西省不同農(nóng)業(yè)碳源排放量年均占比排名依次為化肥、灌溉、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用柴油、翻耕,且化肥碳排量年均占比達(dá)47.39%,這表明江西省農(nóng)業(yè)碳排源主要來(lái)自于農(nóng)用生產(chǎn)中化肥的使用。

    為更好的觀察農(nóng)業(yè)不同碳源變化情況,可計(jì)算出2001—2017年各碳源每年增速,如圖4所示。從圖4可以看出,2001—2017年,灌溉碳排放增速整體處于較穩(wěn)定狀態(tài),且2015年后增速趨于下降趨勢(shì);翻耕碳排總體上保持較低增速,年均增速為0.05%;農(nóng)用柴油碳排增速較大且波動(dòng)頻繁,年均增速達(dá)3.54%;化肥碳排年均增速為1.6%;農(nóng)藥碳排增速較大且波動(dòng)頻繁,年均增速達(dá)4%;2001—2007年農(nóng)膜碳排增速起伏較大,但自2007年后其增速穩(wěn)步下降;這表明,可能受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高的影響,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中灌溉、翻耕的物資投入增長(zhǎng)幅度呈現(xiàn)下降趨勢(shì),而受農(nóng)業(yè)機(jī)械化和農(nóng)業(yè)增產(chǎn)的影響,農(nóng)用柴油、化肥、農(nóng)藥和農(nóng)膜的物資投入增長(zhǎng)幅度處于上升趨勢(shì),但自2015年江西省成為全國(guó)生態(tài)文明建設(shè)示范區(qū)后,農(nóng)業(yè)各種碳排源的物資投入總體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 李波,張俊飚,李海鵬.中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)證研究[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2011,25(12):8-13.

    [2]田云,張俊飚,李波.中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放研究:測(cè)算、時(shí)空比較及脫鉤效應(yīng)[J].資源科學(xué),2012,34(11):2097-2105.

    [3]陳煒,殷田園,李紅兵.1997—2015年中國(guó)種植業(yè)碳排放時(shí)空特征及與農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)系[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2019,33(02):37-44.

    [4]高標(biāo),房驕,李玉波.基于STIRPAT模型的區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放影響因素分析[J].環(huán)境科學(xué)與技術(shù),2016,39(10):190-197.

    [5]黎孔清,馬豆豆,李義猛.基于STIRPAT模型的南京市農(nóng)業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素分析及趨勢(shì)預(yù)測(cè)[J].科技管理研究,2018,38(08):238-245.

    [6]劉麗輝,徐軍.基于擴(kuò)展的STIRPAT模型的廣東農(nóng)業(yè)碳排放影響因素分析[J].科技管理研究,2016,36(06):250-255.

    [7]吳傳清,孫智才,黃磊.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告(2017)[M].北京:社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社,2017.

    [8]馬濤.上海農(nóng)業(yè)碳源碳匯現(xiàn)狀評(píng)估及增加碳匯潛力分析[J].可持續(xù)發(fā)展,2011,28(5):3-41.

    [9]王寶義,張衛(wèi)國(guó).中國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)效率測(cè)定及時(shí)空差異研究[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境,2016,26(6):11-19.

    [10]Climate Change 2013:The Physicle Science Basis Technical Summary[R].IPCC,2013.

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