□馮 雨,馬駿騰,趙婷婷
(西安理工大學(xué)國(guó)際工學(xué)院,陜西 西安 710054)
2020 年4 月,習(xí)近平總書(shū)記赴陜西考察時(shí)強(qiáng)調(diào):“要牢固樹(shù)立綠水青山就是金山銀山的理念,統(tǒng)籌山水林田湖草系統(tǒng)治理,優(yōu)化國(guó)土空間開(kāi)發(fā)格局,調(diào)整區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局,發(fā)展清潔生產(chǎn),推進(jìn)綠色發(fā)展。”之后,在黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展座談會(huì)上再次指出,讓黃河成為造福人民的幸福河,為新時(shí)代黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展擘畫(huà)了宏偉藍(lán)圖。探究農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的碳排放制約及其消解,對(duì)實(shí)現(xiàn)綠色農(nóng)業(yè)、“碳中和”和黃河流域生態(tài)保護(hù)的偉大戰(zhàn)略目標(biāo)具有重要的時(shí)代價(jià)值。
為了解沿黃區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放消解及其制約因素,本研究于2021 年5—8 月采用隨機(jī)抽樣的方法在黃河沿岸5 縣29 鎮(zhèn)抽取2 968 名村民進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查,采用因子分析法分析沿黃區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放消解及其制約因素。
本研究在選取調(diào)查對(duì)象上使用隨機(jī)抽樣法,抽取了沿黃區(qū)域的5 縣29 鎮(zhèn),共發(fā)放了2 968 份調(diào)查問(wèn)卷,其中回收2 850 份,達(dá)到了96.02%的有效回收率。
問(wèn)卷內(nèi)容包括性別、年齡、種養(yǎng)殖種類(lèi)、政府政策、農(nóng)民素質(zhì)、農(nóng)業(yè)科技等。其中政府政策包括農(nóng)業(yè)農(nóng)村碳達(dá)峰、碳中和政策制定;農(nóng)業(yè)農(nóng)村碳達(dá)峰、碳中和政策宣傳;農(nóng)業(yè)農(nóng)村碳達(dá)峰、碳中和政策行動(dòng)落實(shí)3個(gè)指標(biāo),農(nóng)民素質(zhì)包括碳達(dá)峰、碳中和理念接受;農(nóng)民自身素質(zhì)兩個(gè)指標(biāo),農(nóng)業(yè)科技包括農(nóng)業(yè)科技發(fā)展程度、農(nóng)業(yè)科技應(yīng)用程度、農(nóng)業(yè)機(jī)械環(huán)保類(lèi)型3 個(gè)指標(biāo)。每個(gè)指標(biāo)按 1~5 級(jí)評(píng)分,1、2、3、4、5 分別代表非常差、較差、一般、較好、非常好,得分越高說(shuō)明該因素在沿黃區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放消解及其制約因素中評(píng)價(jià)越高。
2.1.1 因子變量確定
將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,用SPSS19.0 統(tǒng)計(jì)軟件將變量間在數(shù)量級(jí)和量綱上的不同消除。
設(shè)共有因子(X1,X2,…,Xp)P個(gè),當(dāng)前m個(gè)因子包含的數(shù)據(jù)信息總量(即其累積貢獻(xiàn)率)不低于80%時(shí),可取前m 個(gè)因子反映原評(píng)價(jià)指標(biāo)。沿黃區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放消解及其制約因素評(píng)價(jià)指標(biāo)可用X1、X2、X3(累積貢獻(xiàn)率為90.925%)3 個(gè)因子反映。其中X1為農(nóng)業(yè)科技因素,X2為政府政策因素,X3為農(nóng)民素質(zhì)因素。
2.1.2 因子變量得分與權(quán)重計(jì)算
確定因子變量后,得到不同因素上各個(gè)樣本數(shù)據(jù)的具體數(shù)據(jù)值。公式如下。
通過(guò)因子得分系數(shù)矩陣(如表1 所示),構(gòu)建因子模型。
通過(guò)因子得分矩陣將得分因子線性化,由SPSS 軟件計(jì)算得分,政府政策因素的因子得分X=0.51332 排序第一,農(nóng)民素質(zhì)因素的因子得分X=0.34243 排序第二,農(nóng)業(yè)科技因素的因子得分X=0.23843 排序第三。根據(jù)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算公式:
得到指標(biāo)權(quán)重如表2 所示。
表2 8 項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重表
2.2.1 KMO檢驗(yàn)
KMO 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量主要應(yīng)用于多元統(tǒng)計(jì)的因子分析。當(dāng)KMO 值越接近于1 時(shí),表示變量間存在更高相關(guān)性,原有變量更適合作因子分析,通過(guò)SPSS 軟件計(jì)算KMO 值為0.703,即本研究適合使用因子分析法。
2.2.2 Bartleet 球形檢驗(yàn)
Bartlett’s 球形檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)相關(guān)陣中各變量間的相關(guān)性,由SPSS 檢驗(yàn)結(jié)果顯示Sig.<0.05(即p值<0.05)時(shí),說(shuō)明各變量間具有相關(guān)性,因子分析有效。根據(jù)SPSS 軟件進(jìn)行計(jì)算p值為0,說(shuō)明本研究適合使用因子分析法,具體數(shù)據(jù)如表3 所示。
表3 KMO 和巴特利特檢驗(yàn)
2.2.3 理想模型檢驗(yàn)
步驟一:選取陜西省乾縣所回收的調(diào)查問(wèn)卷進(jìn)行分?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì)并建立因子分析模型,根據(jù)所建立的相關(guān)性矩陣運(yùn)用相關(guān)算法可得:
根據(jù)所得結(jié)果可知政府政策因素對(duì)總因子的貢獻(xiàn)率為53.862%,農(nóng)民素質(zhì)因素對(duì)總因子的貢獻(xiàn)率為24.447%,農(nóng)業(yè)科技因素指標(biāo)對(duì)總因子的貢獻(xiàn)率為14.459%。
步驟二:針對(duì)以乾縣為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源建立的因子分析模型,用華陰縣、合陽(yáng)縣所收集的數(shù)據(jù)建立模型進(jìn)行檢驗(yàn),運(yùn)用SPSS 軟件,根據(jù)主成分分析法提取出3 個(gè)因子貢獻(xiàn)率分別為57.707%、18.685%、16.343%和43.453%、21.198%、13.264%,對(duì)3 地貢獻(xiàn)率進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)接近,無(wú)明顯差別,故模型正確。
近年來(lái)習(xí)近平總書(shū)記多次強(qiáng)調(diào)保護(hù)黃河,降低碳排放。政府政策對(duì)于地區(qū)農(nóng)業(yè)走向起決定性因素,并且在大力推廣碳中和、碳達(dá)峰戰(zhàn)略的情況下發(fā)現(xiàn),大部分沿黃區(qū)域鄉(xiāng)鎮(zhèn)并沒(méi)有增加農(nóng)業(yè)碳排放的政策制定,對(duì)基層農(nóng)民碳達(dá)峰、碳中和等綠色環(huán)保理念宣傳不到位,這成為了沿黃區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放一大阻礙[1-2]。
農(nóng)民素質(zhì)是農(nóng)民學(xué)習(xí)接受新理念的基本前提,絕大多數(shù)基層農(nóng)民不了解碳中和、碳達(dá)峰理念,即使農(nóng)民對(duì)碳排放相關(guān)政策較為認(rèn)同,但農(nóng)民平均文化素質(zhì)不高,主觀能動(dòng)性差,整體年齡偏大,接受能力差,是制約沿黃區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放消解的主要影響因素。
農(nóng)業(yè)科技對(duì)于沿黃區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放消解及其制約十分重要,相比于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè),現(xiàn)代農(nóng)業(yè)具有低耗高產(chǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的優(yōu)點(diǎn),對(duì)于新型的農(nóng)業(yè)科技,部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)在應(yīng)用普及上存在問(wèn)題。同時(shí),沿黃區(qū)域農(nóng)民所使用的舊型農(nóng)機(jī)具有油耗高、排放高的缺點(diǎn),所以農(nóng)業(yè)科技的發(fā)展與應(yīng)用是沿黃區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放消解及其制約的重大影響因素。
政府的補(bǔ)貼政策,對(duì)提升農(nóng)民農(nóng)業(yè)減排積極性十分重要。農(nóng)業(yè)農(nóng)村碳達(dá)峰、碳中和行動(dòng)不易落實(shí),盡管我國(guó)已開(kāi)始研究農(nóng)業(yè)農(nóng)村減排賦能,對(duì)于相關(guān)減排技術(shù)進(jìn)行研發(fā),但對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的作用還有待驗(yàn)證,并且部分技術(shù)操作難度高、復(fù)雜性強(qiáng)、生產(chǎn)周期長(zhǎng),需要依賴(lài)國(guó)家政策引導(dǎo)及經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貼進(jìn)行發(fā)展。從長(zhǎng)遠(yuǎn)的角度來(lái)規(guī)劃和發(fā)展綠色農(nóng)業(yè),前期耗費(fèi)的人力、物力、財(cái)力較大,沒(méi)有政府相關(guān)補(bǔ)貼,部分農(nóng)民仍依照傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式來(lái)保障自身的經(jīng)濟(jì)效益,因此政府對(duì)農(nóng)民的鼓勵(lì)及補(bǔ)貼機(jī)制要積極開(kāi)展落實(shí)[3-5]。
水肥一體化技術(shù)在糧食作物上的應(yīng)用與傳統(tǒng)施肥方式相比更能節(jié)水、節(jié)肥。隨著肥料行業(yè)的快速發(fā)展以及我國(guó)水資源與礦物資源短缺問(wèn)題的日益嚴(yán)重,以水溶性肥料為代表的新型肥料備受關(guān)注。同時(shí),水肥一體化技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了水溶性肥料的研究。水肥同施、以水調(diào)肥不僅能節(jié)水、節(jié)肥,提高水肥利用率,而且能減少勞動(dòng)力投入,提高生產(chǎn)效率。在國(guó)家提倡發(fā)展節(jié)水節(jié)肥農(nóng)業(yè)的大背景下,各級(jí)地方政府應(yīng)相繼響應(yīng)國(guó)家的發(fā)展戰(zhàn)略,大力推進(jìn)水肥一體化[6-8]。
從種植業(yè)來(lái)看,其中占比最大的主體為個(gè)體農(nóng)戶種植,這種情況加大了降低碳排放、減排賦能的難度,在規(guī)格與標(biāo)準(zhǔn)的制訂方面不完善;從養(yǎng)殖業(yè)來(lái)看,飼料不夠優(yōu)質(zhì),導(dǎo)致生產(chǎn)時(shí)排出較多的碳,且排放標(biāo)準(zhǔn)缺失,造成單位溫室氣體具有很大的排放量,很難在短期內(nèi)有效降低養(yǎng)殖溫室氣體排放量以及提升飼料質(zhì)量,只有通過(guò)合理地調(diào)整種植養(yǎng)殖結(jié)構(gòu),才能將農(nóng)業(yè)與養(yǎng)殖業(yè)循環(huán)發(fā)展,探索區(qū)域化的整體解決方案[9]。
隨著農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)持續(xù)綠色化、優(yōu)質(zhì)化、特色化、品牌化發(fā)展,未來(lái)不僅需要擁有更加專(zhuān)業(yè)的農(nóng)業(yè)知識(shí)的新型職業(yè)農(nóng)民,而且需要培養(yǎng)大量與農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)相適應(yīng)的復(fù)合型技能人才,通過(guò)不斷發(fā)揮人才優(yōu)勢(shì),使鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的實(shí)施更加深入,使農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展更加優(yōu)質(zhì)。而在培養(yǎng)過(guò)程中需要發(fā)掘社會(huì)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新需求,制訂適應(yīng)新需求創(chuàng)新人才培養(yǎng)機(jī)制,努力為社會(huì)培養(yǎng)更多高素質(zhì)技能人才[10]。
黨的十九屆五中全會(huì)強(qiáng)調(diào),要扎實(shí)做好碳達(dá)峰、碳中和等各項(xiàng)工作。沿黃區(qū)域的生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展是實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的重要舉措。