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    西北地區(qū)低碳農(nóng)業(yè)聯(lián)合生產(chǎn)強(qiáng)度測算與分析

    2019-11-02 13:16:49葛泓希陳儒姜志德
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年16期
    關(guān)鍵詞:西北地區(qū)影響因素

    葛泓希 陳儒 姜志德

    摘要:結(jié)合1995—2015年西北地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的面板數(shù)據(jù),估算農(nóng)業(yè)碳排放量與凈碳匯量,在此基礎(chǔ)上運用農(nóng)業(yè)碳脫鉤、耦合模型計算低碳農(nóng)業(yè)的聯(lián)合生產(chǎn)強(qiáng)度,并基于擴(kuò)展的LMDI模型進(jìn)行影響因素分析。結(jié)果表明,1995—2015年西北地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放呈現(xiàn)兩階段增長趨勢,農(nóng)業(yè)凈碳匯量則經(jīng)歷了“波動增長—低谷—持續(xù)增長”三階段變動;農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長處于弱脫鉤狀態(tài),聯(lián)合生產(chǎn)強(qiáng)度由凈碳匯量與經(jīng)濟(jì)增長的耦合程度反映,處于弱耦合狀態(tài),雖然農(nóng)業(yè)碳排放量、凈碳匯量的增長速度稍慢于經(jīng)濟(jì)增長,但整體上農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與生態(tài)環(huán)境處于良性互動發(fā)展之中;農(nóng)業(yè)碳脫鉤、耦合效應(yīng)可分解為農(nóng)業(yè)碳強(qiáng)度、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)業(yè)人口規(guī)模等5個效應(yīng),其中農(nóng)業(yè)碳強(qiáng)度是影響西北地區(qū)碳脫鉤與耦合的關(guān)鍵因素,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平對脫鉤與耦合效應(yīng)的貢獻(xiàn)率較穩(wěn)定。

    關(guān)鍵詞:聯(lián)合生產(chǎn)強(qiáng)度;碳脫鉤;碳耦合;影響因素;西北地區(qū)

    中圖分類號: F323.2 ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A

    文章編號:1002-1302(2019)16-0327-08

    收稿日期:2018-04-02

    基金項目:國家自然科學(xué)基金面上項目(編號:71573212);國家自然科學(xué)基金青年項目(編號:71403214);教育部人文社會科學(xué)基金(編號:14XJC790013)。

    作者簡介:葛泓希(1994—),女,云南玉溪人,碩士研究生,主要從事低碳農(nóng)業(yè)研究。

    通信作者:姜志德,教授,博士生導(dǎo)師,主要從事農(nóng)業(yè)資源經(jīng)濟(jì)與環(huán)境管理研究。

    農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是全球溫室氣體的第二大排放源,也是應(yīng)對氣候變化的重要領(lǐng)域。中國作為農(nóng)業(yè)大國,農(nóng)業(yè)碳排放量約占總體碳排放量的17%[1]。不同于工業(yè)等其他產(chǎn)業(yè),農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在釋放大量溫室氣體的同時,也可以通過農(nóng)作物的光合作用以及農(nóng)地土壤固碳氮能力吸收、封存溫室氣體。因此,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)兼具碳排放和碳匯雙重功能。目前學(xué)術(shù)界圍繞農(nóng)業(yè)碳排放和碳匯展開了豐富的研究,涉及碳排放量與碳匯量測算體系的構(gòu)建[2-3]、低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展績效評價[4]、碳脫鉤及其影響因素分析[5]等,同時指出發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)是未來實現(xiàn)綠色生產(chǎn)的重要途徑之一。然而西北地區(qū)氣候干旱,植被覆蓋率低,荒漠化面積廣闊,與東部、中部地區(qū)生態(tài)環(huán)境相比更為脆弱,因此,關(guān)注西北地區(qū)低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有十分重要的現(xiàn)實意義和學(xué)術(shù)價值。目前,學(xué)界對西北地區(qū)低碳農(nóng)業(yè)的研究已經(jīng)有了初步的介入。馬蓓蓓等回顧了陜西省碳排放數(shù)量和結(jié)構(gòu)的變化,并對碳排放變化的主要因素進(jìn)行了分析[6];冉錦成等在估算、分析西北5省農(nóng)業(yè)碳排放的基礎(chǔ)上,構(gòu)建環(huán)境效率評估模型測算了西北地區(qū)農(nóng)業(yè)碳減排潛力指數(shù)[7];張振龍等運用非參數(shù)核密度方法對西北干旱區(qū)農(nóng)牧業(yè)生態(tài)系統(tǒng)碳排放的演進(jìn)趨勢進(jìn)行分析,并剖析了各省農(nóng)業(yè)碳排放總量與強(qiáng)度的差異等[8]。現(xiàn)有研究成果已為進(jìn)一步探究西北地區(qū)農(nóng)業(yè)碳問題奠定了堅實的基礎(chǔ),隨著近年來有關(guān)低碳農(nóng)業(yè)研究的深入,學(xué)者們開始關(guān)注農(nóng)業(yè)碳排放、碳匯與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系,旨在探究農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展能否實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與生態(tài)效益的共贏。李波等基于投入視角測算了我國農(nóng)業(yè)碳排放量與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤關(guān)系,發(fā)現(xiàn)主要農(nóng)業(yè)省份碳排放彈性特征存在明顯的區(qū)域差異[9];張玉梅等運用Tapio彈性分析方法探究大城市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與農(nóng)業(yè)碳排放的脫鉤關(guān)系,并分解出農(nóng)業(yè)碳排放技術(shù)脫鉤彈性、結(jié)構(gòu)脫鉤彈性分析其時空演變趨勢[10];王太祥等測算了西北干旱區(qū)農(nóng)地利用碳排放量,考察其與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的響應(yīng)關(guān)系并分析碳排放的影響因素,同時預(yù)測了農(nóng)地利用碳排放零增長的時點[11]??傮w而言,目前對低碳農(nóng)業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究相對零散,較缺乏的是未能將農(nóng)業(yè)碳排放與碳匯納入到一個框架內(nèi)進(jìn)行分析,從而忽視了農(nóng)業(yè)碳匯供給側(cè)與經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)在關(guān)系,同時對于現(xiàn)有農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究,學(xué)者在研究區(qū)域的選擇上對西北這一特殊生態(tài)環(huán)境地區(qū)的關(guān)注較少。因此,本研究基于聯(lián)合生產(chǎn)理論和Tapio脫鉤理論,運用碳脫鉤、耦合模型及LMDI恒等式,結(jié)合1995—2015年西北5省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的面板數(shù)據(jù),實證分析西北地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量、碳匯量與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤、耦合狀況,總結(jié)西北地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量和碳匯量的變化趨勢,探究農(nóng)業(yè)碳排放脫鉤和凈碳匯耦合的分解效應(yīng),以期為西北地區(qū)低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展提供理論依據(jù)。

    1 指標(biāo)測度與數(shù)據(jù)來源

    1.1 低碳農(nóng)業(yè)的聯(lián)合生產(chǎn)強(qiáng)度

    聯(lián)合生產(chǎn)是指相同的要素投入可以帶來2種或2種以上產(chǎn)品的生產(chǎn)過程,這些產(chǎn)品可能存在技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和制度等方面的聯(lián)合,在形式上大致可以歸類為經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與非經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的某種組合[12]。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程不僅涉及農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn),還包括伴隨農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程產(chǎn)生的碳產(chǎn)品,按照人類需求可以將其劃分為2類:一類是作為目標(biāo)產(chǎn)出的期望產(chǎn)品——“農(nóng)產(chǎn)品或碳匯”;另一類是聯(lián)合產(chǎn)出的非期望產(chǎn)品——“農(nóng)業(yè)廢棄物”。由于近年來溫室氣體對氣候環(huán)境的影響程度不斷加深,可以將溫室氣體從農(nóng)業(yè)廢棄物中分離出來成為專門的一類非期望產(chǎn)出,這樣就形成了具有4類聯(lián)合產(chǎn)出的聯(lián)合生產(chǎn)格局[13]。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)涉及2類碳產(chǎn)品,碳排放代表了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的負(fù)外部性,碳匯則代表農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的正外部性;OECD在研究多功能農(nóng)業(yè)時構(gòu)建了包含農(nóng)產(chǎn)品和正負(fù)外部性的聯(lián)合產(chǎn)出模型[14],而目前的研究大都單方面考察農(nóng)業(yè)碳排放量或碳匯量與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系,對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中碳循環(huán)的理解具有一定的片面性,對農(nóng)業(yè)發(fā)展作出的評價也帶有一定的局限性。

    為衡量農(nóng)業(yè)發(fā)展的環(huán)境效益,以凈碳匯與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值的耦合程度來反映低碳農(nóng)業(yè)的聯(lián)合生產(chǎn)強(qiáng)度是較合理的,凈碳匯等于總碳匯量減去碳排放量,能夠反映農(nóng)業(yè)對環(huán)境影響的凈效應(yīng)。本研究首先考察農(nóng)業(yè)碳排放量與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤關(guān)系,評估西北地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的負(fù)外部性;再考慮農(nóng)業(yè)碳匯功能,以凈碳匯量與經(jīng)濟(jì)增長的耦合程度來考察低碳農(nóng)業(yè)的聯(lián)合生產(chǎn)強(qiáng)度,符合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特性,能夠?qū)Φ吞嫁r(nóng)業(yè)的發(fā)展作出客觀全面的評價。

    1.2 計量模型構(gòu)建

    1.2.1 農(nóng)業(yè)碳計量模型

    測算農(nóng)業(yè)碳排放量和碳匯量是對低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行評價的基礎(chǔ),本研究根據(jù)陳儒等的相關(guān)研究成果[15-16],確定種植業(yè)碳排放主要來源有農(nóng)資投入(化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等)、農(nóng)地利用(翻耕、稻田水淹等)、農(nóng)業(yè)能源投入(灌溉能源消耗、農(nóng)用柴油),畜牧業(yè)碳排放主要來源有牲畜腸道發(fā)酵和糞便管理;確定農(nóng)業(yè)碳匯主要來源有農(nóng)作物和林木生物量,構(gòu)建的農(nóng)業(yè)碳計量模型如下:

    E=∑Ei=∑Ti×ei。(1)

    式中:E表示農(nóng)業(yè)碳排放總量;Ei表示各種碳排放源的排放量;i表示碳排放源類型;Ti表示各類碳源消耗量;ei表示各碳排放源系數(shù)。

    Ccrop=∑Ccrop-1=∑ci×Yi×(1-ri)/Hi。(2)

    式中:Ccrop表示農(nóng)作物碳匯總量;Ccrop-1表示各類農(nóng)作物的碳吸收量;i表示農(nóng)作物種類;ci表示農(nóng)作物的碳吸收率;Yi表示農(nóng)作物產(chǎn)量;ri表示相應(yīng)農(nóng)作物經(jīng)濟(jì)產(chǎn)品部分的含水量;Hi表示農(nóng)作物經(jīng)濟(jì)系數(shù)。

    Ctree=∑Ctree-1=∑Cpi×Ai。(3)

    式中:Ctree表示林木固碳量;Ctree-1表示各類林木的碳吸收量;i表示林木種類;Cpi表示不同種類林木的碳密度;Ai表示林木的栽植面積。

    Cn=Ccrop+Ctree-E。(4)

    式中:Cn為凈碳匯量,表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中碳匯量減去碳排放量的剩余。由于本研究僅考察農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的碳排放量與碳匯量,故未將林業(yè)碳匯納入核算體系,各碳排放系數(shù)、農(nóng)作物的碳吸收率及經(jīng)濟(jì)系數(shù)參考值來自于相關(guān)研究成果[15-18]。

    1.2.2 農(nóng)業(yè)碳排放脫鉤模型

    脫鉤理論是分析經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源消耗關(guān)系的工具,OECD環(huán)境研究領(lǐng)域的學(xué)者首次將脫鉤分析方法引入環(huán)境與經(jīng)濟(jì)學(xué)研究,2005年芬蘭未來研究中心的Tapio在OECD基礎(chǔ)上創(chuàng)新地提出了脫鉤彈性的計算公式[19],以此反映碳排放量變化對經(jīng)濟(jì)變化的敏感程度,所得結(jié)果的準(zhǔn)確性和客觀性更佳。

    e=(ΔE/E)/(ΔG/G)。(5)

    式中:e表示農(nóng)業(yè)碳排放量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤系數(shù);ΔE表示計算周期內(nèi)碳排放變化量,萬t;E表示計算初期碳排放量,萬t;ΔG表示計算周期內(nèi)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值變化量,億元;G表示計算初期農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值,億元。根據(jù)彈性值不同,可以將脫鉤彈性類型細(xì)分為8種(表1)。

    1.2.3 農(nóng)業(yè)碳匯耦合模型

    耦合是2個或2個以上系統(tǒng)之間通過各種作用而彼此影響的現(xiàn)象,引申意義指2個或2個以上事物的相互關(guān)聯(lián)程度,將耦合運用到農(nóng)業(yè)碳匯量和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值上,可以衡量農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增加與農(nóng)業(yè)碳匯量增長之間的銜接關(guān)系[20]。結(jié)合Tapio脫鉤理論,構(gòu)建耦合狀態(tài)的彈性計算公式如下:

    t=(ΔCn/Cn)/(ΔG/G)。(6)

    式中:t表示農(nóng)業(yè)碳匯量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的耦合彈性指數(shù);ΔCn表示計算周期內(nèi)凈碳匯變化量,萬t;Cn表示計算初期凈碳匯量,萬t。根據(jù)彈性值不同,將農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)碳匯量的耦合類型歸為擴(kuò)張耦合、增長連接、強(qiáng)耦合、弱耦合、強(qiáng)負(fù)耦合、衰退負(fù)耦合、衰退連接、弱負(fù)耦合等8種類型(表2)。

    1.2.4 脫鉤/耦合效應(yīng)影響因素的LMDI分解

    上述脫鉤及耦合模型通過計算碳排放量、凈碳匯量變動與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值變動的比值關(guān)系,直觀地反映出經(jīng)濟(jì)增長與碳排放的總量關(guān)系,但難以對脫鉤、耦合效應(yīng)產(chǎn)生的原因進(jìn)行深入的分析。因此,本研究引入Kaya恒等式和LMDI因素分解法解析脫鉤、耦合效應(yīng)的背后原因。Kaya恒等式構(gòu)建了二氧化碳排放量與人口規(guī)模、國內(nèi)生產(chǎn)總值之間的關(guān)系[21],依據(jù)西北地區(qū)低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的特點,本研究在Kaya一般形式中加入了城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素,構(gòu)建擴(kuò)展Kaya恒等式如下:

    E=EAGRI×AGRIAGR×AGRPOP×POPAPOP×APOP。(7)

    式中:E、AGRI、AGR、POP、APOP分別表示農(nóng)業(yè)碳排放量、種植業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、全社會總?cè)丝谝?guī)模、農(nóng)業(yè)人口規(guī)模。定義α=E/AGRI為農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度,以單位種植業(yè)產(chǎn)值的碳排放量進(jìn)行衡量;β=AGRI/AGR為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),以種植業(yè)在農(nóng)林牧漁業(yè)中的比重衡量;γ=AGR/POP為人均農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值,以農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值與社會總?cè)丝谝?guī)模的比值衡量;δ=POP/APOP為城鎮(zhèn)化水平,以全社會總?cè)丝谝?guī)模與農(nóng)業(yè)人口規(guī)模的比值衡量;ε=APOP為農(nóng)業(yè)人口規(guī)模,以農(nóng)業(yè)人口總規(guī)模為準(zhǔn)。因此,農(nóng)業(yè)碳排放被分解為農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平、城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)業(yè)人口規(guī)模等5個因素。假設(shè)E0和ET分別表示基期和第T期的碳排放量,根據(jù)LMDI分解法中的“加和分解”,則第T期相對于基期的碳排放變化量ΔE可分解為

    ΔE=ΔEα+ΔEβ+ΔEγ+ΔEδ+ΔEε;(8)

    式中:ΔEα、ΔEβ、ΔEγ、ΔEδ、ΔEε分別表示農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平、城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)業(yè)人口規(guī)模的變動對農(nóng)業(yè)碳排放量的影響,其各自分解結(jié)果分別為:

    ΔEα=wt×(lnαT-lnα0);(9)

    ΔEβ=wt×(lnβT-lnβ0);(10)

    ΔEγ=wt×(lnγT-lnγ0);(11)

    ΔEδ=wt×(lnδT-lnδ0);(12)

    ΔEε=wt×(lnεT-lnε0)。(13)

    其中

    wt=ET-E0lnET-lnE0。(14)

    聯(lián)立公式(5)和公式(7),即可得到Tapio脫鉤指數(shù)的分解模型:

    e=ΔE/EΔG/G=ΔEα/EΔG/G+ΔEβ/EΔG/G+ΔEγ/EΔG/G+ΔEδ/EΔG/G+ΔEε/EΔG/G=eα+eβ+eγ+eδ+eε。(15)

    式中:農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長和農(nóng)業(yè)碳排放量的脫鉤效應(yīng)e被分解為5個效應(yīng)[22],即農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度效應(yīng)eα、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)eβ、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平效應(yīng)eγ、城鎮(zhèn)化水平效應(yīng)eδ、農(nóng)業(yè)人口規(guī)模效應(yīng)eε。同理,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長與農(nóng)業(yè)凈碳匯量的耦合效應(yīng)也可以分解成這5個效應(yīng),其中農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度效應(yīng)調(diào)整為農(nóng)業(yè)碳匯強(qiáng)度效應(yīng)。

    1.3 數(shù)據(jù)來源與處理

    本研究界定的西北地區(qū)是中國七大地理分區(qū)之一,包括陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)[23],注意其與西北干旱區(qū)(包括新疆維吾爾自治區(qū)、甘肅省河西走廊、青海省祁連山地區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)阿拉善高原及黃河寧夏段以西的寧夏回族自治區(qū)部分[24])的分區(qū)差異。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計資料》(2000—2015)、《中國統(tǒng)計年鑒》(1996—2016)、各省(市、區(qū))《統(tǒng)計年鑒》(1996—2016),以各省(市、區(qū))化肥折純量、農(nóng)藥農(nóng)膜使用量、有效灌溉面積、水稻種植面積、農(nóng)用柴油計算碳排放量;各省(市、區(qū))第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值來源于各省(區(qū))統(tǒng)計年鑒,為保證農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值數(shù)據(jù)的縱向可比性,各?。▍^(qū))農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值均按1990年基準(zhǔn)價格換算后使用。由于畜禽飼養(yǎng)周期的不同,須要根據(jù)畜禽出欄率對年平均飼養(yǎng)量進(jìn)行調(diào)整,本研究參照政府間氣候變化專門委員會(IPCC)的調(diào)整公式對飼養(yǎng)周期小于1年的生豬、家禽的年均飼養(yǎng)量進(jìn)行調(diào)整。在測算過程中,為了方便匯總與比較分析,本研究將CH4、N2O統(tǒng)一置換成標(biāo)準(zhǔn)C,依據(jù)IPCC第4次評估報告可知,1 t CH4、N2O所引發(fā)的溫室效應(yīng)分別相當(dāng)于25 t CO2(約合6.818 t C)和 298 t CO2(約合81.273 t C)。

    2 實證結(jié)果與分析

    2.1 西部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放與碳匯效應(yīng)分析

    依據(jù)農(nóng)業(yè)碳排放量和碳匯量測算公式及相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù),計算出1995—2015年西北地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量和碳匯量效應(yīng)變動趨勢(圖1、圖2)。

    西北地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放總量整體呈現(xiàn)上升趨勢,從1995年的1 998.069萬t增長到2015年的2 937.876萬t,增幅為47.775%,年均遞增1.972%。由圖1可知,西北地區(qū)總碳排放量呈現(xiàn)2個時段的連續(xù)增長,1995—2005年碳排放量增長了約500萬t,2006—2015年碳排放量增長了約600萬t。分省域來看,新疆維吾爾自治區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放量在整個時期居于首位,占總碳排放量的30%以上;陜西省和甘肅省是第二大農(nóng)業(yè)碳排放省份,2005年以前2省的碳排放量差距較小,均約保持在450萬~500萬t,自2005年以后,2省農(nóng)業(yè)碳排放量持續(xù)增長,且甘肅省碳排放量明顯高于陜西省,2015年甘肅省碳排放量比陜西省高出160萬t;青海省農(nóng)業(yè)碳排放量較小,且是唯一的農(nóng)業(yè)碳排放量負(fù)增長的省份,碳排放量下降幅度為7.880%;寧夏回族自治區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量最小,但增長迅速,年均增長速度位列5?。▍^(qū))第一,達(dá)到3.585%。

    由圖2可知,西北地區(qū)農(nóng)業(yè)凈碳匯量呈波動上升趨勢,2015年達(dá)到3 189.965萬t,比1995年的830.186萬t增長了284.247%,年均遞增6.962%。西北地區(qū)農(nóng)業(yè)凈碳匯量表現(xiàn)出階段性特征,1995—1998年凈碳匯量快速波動增長,1999—2005年凈碳匯量下降并保持在較低水平,2006—2012年凈碳匯量持續(xù)平穩(wěn)增長,2013—2015年凈碳匯量維持在約3 100萬t,變化幅度小。從省域差異來看,新疆維吾爾自治區(qū)是農(nóng)業(yè)碳匯大省,其農(nóng)業(yè)凈碳匯量在整個時期都超過其他4省(區(qū))的總和,2015年凈碳匯量為2 035.042萬t,占西北地區(qū)農(nóng)業(yè)總凈碳匯的63.795%;陜西省農(nóng)業(yè)凈碳匯量僅次于新疆維吾爾自治區(qū),但由于增速較低,2007年以后其凈碳匯量與新疆維吾爾自治區(qū)的差距逐漸擴(kuò)大,2015年為798.595萬t,不足新疆維吾爾自治區(qū)的1/2;甘肅省農(nóng)業(yè)凈碳匯量經(jīng)歷了“上升—下降—上升”3個階段,2015年凈碳匯量為395.561萬t,約為陜西省的1/2;寧夏回族自治區(qū)農(nóng)業(yè)凈碳匯量小,波動幅度小,整個時期凈碳匯量都沒有突破200萬t;青海省是唯一出現(xiàn)碳排放量大于碳匯量的省份,其凈碳匯量維持在負(fù)220萬t水平上。

    2.2 西北地區(qū)低碳農(nóng)業(yè)聯(lián)合生產(chǎn)強(qiáng)度分析

    2.2.1 農(nóng)業(yè)碳排放脫鉤效應(yīng)特征分析

    綜上碳排放測算結(jié)果和脫鉤彈性計算公式(5),得出西北地區(qū)1995—2015年農(nóng)業(yè)碳排放量變化與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的脫鉤關(guān)系(圖3)。從時間跨度來看,1995—1998年脫鉤彈性系數(shù)較小,農(nóng)業(yè)碳排放量增長速度明顯慢于農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長速度;1999—2005年脫鉤彈性系數(shù)波動增長,表明隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增加,農(nóng)業(yè)碳排放量增長速度有所上升;2006—2008年脫鉤狀態(tài)最好,農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來的碳排放量很少,甚至出現(xiàn)負(fù)增長;2009—2015年脫鉤彈性系數(shù)普遍較大,碳排放量增長速度較前一階段明顯提高。整個時期內(nèi),西北地區(qū)脫鉤彈性系數(shù)均低于0.8,波動幅度較小,弱脫鉤類型占絕大多數(shù),僅在2006年出現(xiàn)碳排放量隨農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長而減少的強(qiáng)脫鉤彈性關(guān)系,表明西北地區(qū)農(nóng)業(yè)碳減排工作雖然取得了一定成效,但脫鉤強(qiáng)度仍然不夠,還須進(jìn)一步強(qiáng)化各項減排措施。

    從具體?。▍^(qū))來看,青海省的脫鉤效果是最理想的,平均脫鉤系數(shù)為-0.016,平均脫鉤狀態(tài)為強(qiáng)脫鉤;陜西省、甘肅省受1998年澇災(zāi)影響,農(nóng)業(yè)產(chǎn)值出現(xiàn)負(fù)增長,導(dǎo)致2省1998—1999年脫鉤狀態(tài)為負(fù)脫鉤,剔除該異常年份,陜西省的平均脫鉤指數(shù)為-0.008,脫鉤狀態(tài)良好;甘肅、寧夏、新疆等?。▍^(qū))的平均脫鉤彈性指數(shù)均小于0.8,平均脫鉤狀態(tài)為弱脫鉤(表4)。

    2.2.2 農(nóng)業(yè)碳匯耦合效應(yīng)特征分析

    1995—2015年,西北地區(qū)農(nóng)業(yè)凈碳匯量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值之間基本處于擴(kuò)張耦合和強(qiáng)負(fù)耦合狀態(tài),2種狀態(tài)出現(xiàn)頻率最高,且交替出現(xiàn),表明農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)凈碳匯量的關(guān)系不穩(wěn)定;然而從耦合系數(shù)變化(圖4)可以看出,凈碳匯量變化率與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值變化率的差異程度逐漸減小,未來農(nóng)業(yè)凈碳匯量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的關(guān)系將會逐漸穩(wěn)定在弱耦合狀態(tài),即凈碳匯量隨農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長而緩慢增長;整體上看,西北地區(qū)平均耦合系數(shù)為0.534,平均耦合狀態(tài)為弱耦合,說明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與生態(tài)環(huán)境處于良性互動發(fā)展之中(圖4)。

    就西北各省域耦合狀態(tài)而言,各省(區(qū))農(nóng)業(yè)凈碳匯量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)耦合關(guān)系差異較大。新疆維吾爾自治區(qū)耦合狀態(tài)最好,平均耦合系數(shù)為1.011,平均狀態(tài)為增長連接,在整個時期內(nèi),農(nóng)業(yè)產(chǎn)值持續(xù)增長,農(nóng)業(yè)凈碳匯量僅在少數(shù)年份出現(xiàn)了較小的負(fù)增長,農(nóng)業(yè)凈碳匯量以稍快于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的速度在增加,表明新疆維吾爾自治區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展帶來了良好的環(huán)境效益;1998—1999年的自然災(zāi)害對陜西省和甘肅省的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響較大,剔除該系數(shù)的影響后,陜西省的平均耦合系數(shù)為0.269,甘肅省的平均耦合系數(shù)為-0.193,陜西省與寧夏回族自治區(qū)的平均狀態(tài)均為弱耦合狀態(tài),農(nóng)業(yè)凈碳匯量的增長速度慢于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長速度,表明2?。▍^(qū))的農(nóng)業(yè)發(fā)展具有較小的環(huán)境正外部效益;甘肅省和青海省的平均耦合系數(shù)均為負(fù),表明在該時期內(nèi)2省的農(nóng)業(yè)凈碳匯量隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而減少,農(nóng)業(yè)發(fā)展加劇了碳排放量和溫室效應(yīng)。

    2.3 西北地區(qū)聯(lián)合生產(chǎn)強(qiáng)度的影響因素分析

    2.3.1 農(nóng)業(yè)碳脫鉤效應(yīng)分解分析

    根據(jù)上述對農(nóng)業(yè)碳排放脫鉤的LMDI分解公式計算,結(jié)果見表5。由于在整個研究期內(nèi),西北地區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的變動率為正,若分解脫鉤效應(yīng)為負(fù),則表明該指標(biāo)的變化對農(nóng)業(yè)碳排放脫鉤具有促進(jìn)作用,反之,則具有抑制作用。

    總體來看,農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度效應(yīng)是決定西北地區(qū)脫鉤狀態(tài)的關(guān)鍵因素,其變動與脫鉤指數(shù)的變化趨勢基本一致,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)、農(nóng)業(yè)人口規(guī)模效應(yīng)對脫鉤具有促進(jìn)作用,而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平效應(yīng)和城鎮(zhèn)化水平效應(yīng)對脫鉤具有抑制作用。1995—1998年農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度效應(yīng)對脫鉤狀態(tài)的促進(jìn)作用明顯,直接決定了脫鉤系數(shù)的大小;1999年開始農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度效應(yīng)的貢獻(xiàn)率有所下降,脫鉤系數(shù)的大小主要受農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響;2006—2011年農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度效應(yīng)的貢獻(xiàn)率又一次上升,成為決定脫鉤系數(shù)的關(guān)鍵因素,而在此期間農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對脫鉤呈現(xiàn)抑制作用,導(dǎo)致脫鉤系數(shù)自2009年開始有所上升;2011年之后脫鉤系數(shù)的大小主要受城鎮(zhèn)化水平效應(yīng)的影響,脫鉤系數(shù)進(jìn)一步增大。西北地區(qū)應(yīng)著力減少單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的碳排放量,以提高農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度,促進(jìn)碳脫鉤;同時也應(yīng)合理調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),加強(qiáng)其對碳脫鉤的促進(jìn)作用;在城鎮(zhèn)化建設(shè)過程中更加注重抑制各類農(nóng)業(yè)碳排放,降低城鎮(zhèn)化水平提高對碳脫鉤的抑制作用。

    從各?。▍^(qū))來看,農(nóng)業(yè)碳強(qiáng)度效應(yīng)總體上均對碳脫鉤具有促進(jìn)作用,陜西省的貢獻(xiàn)率最高,其次是新疆維吾爾自治區(qū)和甘肅省,青海省和寧夏回族自治區(qū)較低;農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)除甘肅省外,均對碳脫鉤呈現(xiàn)促進(jìn)作用,其中青海省的貢獻(xiàn)率最高;農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平效應(yīng)抑制了各?。▍^(qū))碳脫鉤,陜西省的抑制作用最強(qiáng),其次是甘肅省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū),青海省最低;城鎮(zhèn)化水平效應(yīng)對各?。▍^(qū))碳脫鉤產(chǎn)生抑制作用,青海省抑制作用最明顯;農(nóng)業(yè)人口規(guī)模效應(yīng)除新疆維吾爾自治區(qū)外,均對碳脫鉤有促進(jìn)作用,但貢獻(xiàn)率相對較小。陜西省應(yīng)更多應(yīng)用低碳生產(chǎn)技術(shù)來發(fā)展農(nóng)業(yè),以提高農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度,降低農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對碳脫鉤的抑制作用;青海省對碳脫鉤影響最大的是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城鎮(zhèn)化水平,應(yīng)著手從調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、規(guī)劃城鎮(zhèn)化進(jìn)程來促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)一步脫鉤;甘肅省、寧夏回族自治區(qū)和新疆維吾爾自治區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平效應(yīng)對脫鉤的抑制作用較強(qiáng),而農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度效應(yīng)對脫鉤的促進(jìn)作用相對較小,表明3?。▍^(qū))應(yīng)提高農(nóng)用物資的使用效率,發(fā)展精細(xì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,降低單位產(chǎn)值的農(nóng)業(yè)碳排放來促進(jìn)碳脫鉤(表6)。

    2.3.2 農(nóng)業(yè)碳耦合效應(yīng)分解分析

    按照對農(nóng)業(yè)碳排放脫鉤的分解,同樣將農(nóng)業(yè)凈碳匯耦合分解為5個效應(yīng)(表7)。西北地區(qū)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的變動率為正,因此若分解耦合效應(yīng)為正,則表明該指標(biāo)的變化對農(nóng)業(yè)凈碳匯耦合具有促進(jìn)作用,反之,則具有抑制作用。各?。▍^(qū))中因青海省凈碳匯量為負(fù)值,不能作對數(shù)變化,所以無法對其農(nóng)業(yè)凈碳匯耦合系數(shù)進(jìn)行分解分析,故暫不予以分析。

    西北地區(qū)農(nóng)業(yè)碳匯強(qiáng)度與農(nóng)業(yè)凈碳匯耦合系數(shù)的變化趨勢基本一致,對耦合狀態(tài)具有決定性作用;其余因素中,除農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)人口規(guī)模外,均對農(nóng)業(yè)凈碳匯耦合具有正向作用。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對耦合狀態(tài)呈現(xiàn)正負(fù)作用交替,但總體上對耦合系數(shù)的影響較小;農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平效應(yīng)在整個時期均促進(jìn)了凈碳匯耦合,其貢獻(xiàn)率基本穩(wěn)定在0.8左右,1999年達(dá)到最低值;城鎮(zhèn)化水平效應(yīng)對耦合的促進(jìn)作用相對較小,2000—2009年貢獻(xiàn)率保持在較低水平;農(nóng)業(yè)人口規(guī)模效應(yīng)對耦合具有抑制作用,其貢獻(xiàn)率變化幅度不大,對耦合系數(shù)的影響較小。西北地區(qū)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鎮(zhèn)化進(jìn)程產(chǎn)生了正的環(huán)境效益,應(yīng)該繼續(xù)保持這一良好態(tài)勢,合理調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、合理規(guī)劃城鎮(zhèn)化建設(shè),增加單位產(chǎn)值的凈碳匯量,促進(jìn)耦合狀態(tài)的改善。

    分省域來看,除寧夏回族自治區(qū)外,農(nóng)業(yè)碳匯強(qiáng)度效應(yīng)均對耦合具有促進(jìn)作用,陜西省的貢獻(xiàn)率明顯高于其他3?。▍^(qū));除甘肅省外,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)均對耦合具有較小的抑制作用;各?。▍^(qū))農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平效應(yīng)、城鎮(zhèn)化水平均正向作用于碳耦合,且前者的貢獻(xiàn)率明顯高于后者;除新疆維吾爾自治區(qū)外,農(nóng)業(yè)人口規(guī)模效應(yīng)均對耦合有負(fù)向影響。陜西省農(nóng)業(yè)人口規(guī)模效應(yīng)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)對耦合的抑制作用明顯,應(yīng)適當(dāng)調(diào)整農(nóng)、林、牧、漁業(yè)的比例,引導(dǎo)農(nóng)村勞動力有序轉(zhuǎn)移,避免出現(xiàn)農(nóng)村空心化現(xiàn)象;甘肅省農(nóng)業(yè)碳匯強(qiáng)度效應(yīng)對耦合的促進(jìn)作用較小,而農(nóng)業(yè)人口規(guī)模效應(yīng)的抑制作用較大,應(yīng)在機(jī)械替代勞動力的過程中更加注重規(guī)?;б?,積極促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展朝著更綠色環(huán)保的方向邁進(jìn),增加單位產(chǎn)值的凈碳匯量;寧夏回族自治區(qū)農(nóng)業(yè)碳匯強(qiáng)度效應(yīng)總體為負(fù),應(yīng)著力增加農(nóng)業(yè)碳匯強(qiáng)度來促進(jìn)耦合;新疆維吾爾自治區(qū)除農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)外,其余因素均促進(jìn)了耦合,說明新疆維吾爾自治區(qū)應(yīng)協(xié)調(diào)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),進(jìn)一步促進(jìn)耦合狀態(tài)優(yōu)化(表8)。

    3 結(jié)論與啟示

    3.1 結(jié)論

    綜上分析可知,第一,低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程是經(jīng)濟(jì)產(chǎn)品和碳產(chǎn)品的聯(lián)合生產(chǎn)過程,采用聯(lián)合生產(chǎn)強(qiáng)度衡量低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系更加精確、合理,其中聯(lián)合生產(chǎn)強(qiáng)度以農(nóng)業(yè)凈碳匯耦合表示。第二,1995—2015年期間西北地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量呈現(xiàn)兩階段連續(xù)增長態(tài)勢,農(nóng)業(yè)凈碳匯量則經(jīng)歷了“波動增長—低谷—持續(xù)增長”的變化趨勢。第三,利用脫鉤模型測算出西北地區(qū)農(nóng)業(yè)碳脫鉤狀態(tài)為弱脫鉤,其中青海省脫鉤狀態(tài)最理想,耦合模型測算出西北地區(qū)農(nóng)業(yè)凈碳匯與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長表現(xiàn)為擴(kuò)張與強(qiáng)負(fù)耦合狀態(tài)交替,各省(區(qū))中陜西省、甘肅省耦合狀態(tài)較不穩(wěn)定。第四,運用LMDI模型對脫鉤與耦合效應(yīng)進(jìn)行分解分析,發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳強(qiáng)度、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)人口規(guī)模對脫鉤與耦合產(chǎn)生負(fù)值貢獻(xiàn)率,而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平、城鎮(zhèn)化水平對脫鉤與耦合具有正值貢獻(xiàn)率,各?。▍^(qū))5個效應(yīng)存在地區(qū)差異。

    3.2 政策啟示

    第一,發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)要注重提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,降低單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的碳排放量,要轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,提高農(nóng)用物資的利用效率。如推廣泡騰劑、水乳劑等新劑型農(nóng)藥的使用,推廣綠色防控技術(shù),降低農(nóng)藥使用量;推廣測土配方技術(shù),通過土壤深耕、增施有機(jī)肥、農(nóng)家肥等手段提高土壤肥力,降低化肥使用量。第二,合理的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的支撐條件,各?。▍^(qū))應(yīng)依據(jù)自身實際的地理、氣候、土壤條件與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素,綜合考慮探索出符合各地經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展規(guī)律的農(nóng)業(yè)發(fā)展道路。要根據(jù)市場需求合理安排農(nóng)、林、牧、漁業(yè)比例,將種植業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)與畜牧業(yè)結(jié)合,發(fā)展循環(huán)農(nóng)業(yè),提高農(nóng)作物秸稈、牲畜糞便的利用率,減少農(nóng)業(yè)廢棄物碳排放。第三,改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件有利于農(nóng)業(yè)低碳化發(fā)展,從改善農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)著手,加強(qiáng)對中低產(chǎn)農(nóng)田的改造,提高土壤肥力;推廣小型農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè),提高農(nóng)業(yè)應(yīng)對旱澇災(zāi)害的能力;鼓勵有條件的地方推廣噴灌、滴灌等節(jié)水灌溉技術(shù),建立健全鄉(xiāng)(鎮(zhèn))農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣服務(wù)站,有力開展低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的科技水平。第四,低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展離不開農(nóng)民生活方式和消費觀念的轉(zhuǎn)變,政府應(yīng)加強(qiáng)對低碳農(nóng)業(yè)、低碳生活方式的宣傳教育,讓低碳走進(jìn)農(nóng)村,讓農(nóng)民接觸、了解低碳,倡導(dǎo)農(nóng)民在日常生活中注重節(jié)約能源、保護(hù)環(huán)境,從點滴做起匯聚環(huán)保正能量。

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