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    河南省農(nóng)業(yè)碳排放量測算及影響因素研究

    2022-10-17 03:54:14薛選登溫圓月
    關(guān)鍵詞:排放量河南省城鎮(zhèn)化

    薛選登,馬 路,溫圓月

    (河南科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,河南 洛陽 471023)

    一、引言

    氣候變暖已成為各國共同關(guān)注的全球性問題,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是全球溫室氣體排放的主要來源之一,若能有效控制農(nóng)業(yè)碳排放量將為減緩氣候變化作出重要貢獻(xiàn)。中國是農(nóng)業(yè)大國,近年來我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總量不斷創(chuàng)歷史新高,但農(nóng)業(yè)能源在生產(chǎn)過程中大量使用的現(xiàn)狀仍未完全改變。隨著人口規(guī)模的增長和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可用耕地數(shù)量逐漸減少,耕地數(shù)量與人口數(shù)量很難匹配,這就意味著未來農(nóng)業(yè)產(chǎn)量必須保持穩(wěn)定的增長速度。如何既能提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)增長速度,又能有效控制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的碳排放量已成為學(xué)者們研究的重點(diǎn)。通過梳理已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),國內(nèi)有關(guān)農(nóng)業(yè)碳排放問題的研究主要集中在農(nóng)業(yè)碳排量的測算、農(nóng)業(yè)碳排放的時空分布和驅(qū)動要素以及農(nóng)業(yè)碳排放的趨勢預(yù)測等方面,其中實(shí)證研究主要涉及碳排放量測算方法、影響因素分解法和趨勢預(yù)測方法。

    (一)農(nóng)業(yè)碳排放量的測算

    黃燕等測算了中國2000—2015年的農(nóng)業(yè)碳排放量和排放強(qiáng)度,發(fā)現(xiàn)中國的農(nóng)業(yè)碳排放量和排放強(qiáng)度總體呈現(xiàn)波動上升趨勢[1]。陳煒等基于農(nóng)業(yè)投入視角選出5種主要碳源,分別為化肥、農(nóng)藥、農(nóng)用塑料、灌溉和農(nóng)業(yè)機(jī)械化,并計算出中國1997—2015年的農(nóng)業(yè)碳排放量及其增長速度[2]。研究發(fā)現(xiàn),化肥是種植業(yè)的主要碳源,我國東部和中部的碳排放增長速度緩于西部和東北地區(qū)。梁青青等還采用IPCC溫室氣體清單核算法估算出了我國1995—2014年間農(nóng)地資源利用的碳排放規(guī)模、強(qiáng)度和結(jié)構(gòu)[3]。

    (二)農(nóng)業(yè)碳排放的時空分布和驅(qū)動要素

    因素分解法是研究農(nóng)業(yè)碳排放影響因素的主要方法,它包括Kaya公式、LMDI分解法、Laspeyres指數(shù)法、IPAT模型、STIRPAT模型等。劉立平在探究河南省1998—2011年農(nóng)業(yè)碳排放的時空分布及驅(qū)動因素時,利用Kaya公式發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳排放量和耕地面積與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間存在正相關(guān)關(guān)系[4]。劉麗娜等使用LMDI和Tapio脫鉤模型研究中國2000—2016年各區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素并探究農(nóng)業(yè)碳排放和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系[5]。夏四友等基于時空關(guān)聯(lián)角度,利用GWR模型構(gòu)建了農(nóng)業(yè)碳排放率驅(qū)動因素空間差異回歸模型,研究不同因素對農(nóng)業(yè)碳排放率差異化的影響[6]。結(jié)果顯示,農(nóng)業(yè)碳排放量的驅(qū)動因素如農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、居民收入狀況、耕地規(guī)模及其構(gòu)成狀況對不同省份的影響程度存在一定程度的差異性。

    (三)農(nóng)業(yè)碳排放的趨勢預(yù)測

    國內(nèi)學(xué)者關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放趨勢預(yù)測方面的研究較少,主要使用灰色預(yù)測模型GM(1,1)預(yù)測碳排放的未來發(fā)展趨勢。曠愛萍和胡超采用灰色模型對驅(qū)動分解后的廣西農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果發(fā)現(xiàn),2018—2025年廣西農(nóng)業(yè)碳排放量將出現(xiàn)上漲,根據(jù)預(yù)測結(jié)果提出了相應(yīng)建議[7]。黎孔清等使用灰色模型預(yù)測出南京市的農(nóng)業(yè)碳排放量在2000—2015年間將會逐年下降,并且年均增長率為負(fù)值[8]。趙宇在準(zhǔn)確測算江蘇省2000—2015年間農(nóng)業(yè)碳排放量基礎(chǔ)上,探究其影響要素,并采用灰色預(yù)測模型GM(1,1)預(yù)測出2016至2030年江蘇省的農(nóng)業(yè)碳排放量將出現(xiàn)快速增長[9]。

    綜上,國內(nèi)現(xiàn)有農(nóng)業(yè)碳排放研究成果比較豐富,大致涵蓋碳排放測算、影響因素探究和時空分布特征等方面,但農(nóng)業(yè)碳排放影響因素的研究尚未形成統(tǒng)一結(jié)論,有進(jìn)一步研究的價值。河南省境內(nèi)水源、氣候和耕地資源充足,是黃河流域重要的糧食大省,也是農(nóng)業(yè)碳排放的重點(diǎn)治理區(qū)。因此,分析河南省當(dāng)前農(nóng)業(yè)碳排放現(xiàn)狀,研究農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平、城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)系具有重要意義。本文在參考已有研究成果的基礎(chǔ)上,選取6種主要農(nóng)業(yè)碳源,通過建立VAR模型探究影響河南省農(nóng)業(yè)碳排放的因素,根據(jù)研究結(jié)論提出相應(yīng)的建議,以求減少河南省農(nóng)業(yè)碳排放量,提高河南農(nóng)業(yè)的綠色發(fā)展水平。

    二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

    (一)研究方法

    1.農(nóng)業(yè)碳排放量測算方法。農(nóng)業(yè)碳排放是指農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中投入的各種物資所直接或間接產(chǎn)生的溫室氣體。在參考黃燕[1]、劉立平[4]和夏四友等[6]研究成果的基礎(chǔ)上,本文選取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的6種碳源,分別是化肥、農(nóng)藥、農(nóng)用塑料薄膜、柴油、灌溉面積和翻耕(表1),其中翻耕面積用當(dāng)年農(nóng)作物耕種面積表示[10]。根據(jù)李波等[11]的研究成果,對河南省農(nóng)業(yè)碳排放量進(jìn)行計算,測算公式如下:

    E=∑Ei=∑Ti*δi

    (1)

    其中,E代表農(nóng)業(yè)碳排放總量,Ei代表各種碳源的碳排放量,Ti代表各種碳源總量,δi代表各種碳源的碳排放系數(shù)。

    表1 農(nóng)業(yè)主要碳源及碳排放系數(shù)

    2.農(nóng)業(yè)碳排放影響因素分析方法。農(nóng)業(yè)是涉及生態(tài)、經(jīng)濟(jì)與社會三個系統(tǒng)的綜合體,因此,上述三者均會影響農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度。從現(xiàn)有文獻(xiàn)研究來看,大多關(guān)注農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、受災(zāi)程度、農(nóng)業(yè)勞動力規(guī)模、人均耕地面積、勞動力文化水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、城鎮(zhèn)化水平[4,11]、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長[12]、農(nóng)業(yè)技術(shù)水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能源效率、農(nóng)業(yè)技術(shù)人員[13]、財政支農(nóng)數(shù)額[9]和農(nóng)村居民收入水平[6]等要素與農(nóng)業(yè)碳排量之間的數(shù)量關(guān)系。基于上述分析,并結(jié)合河南省農(nóng)業(yè)發(fā)展特點(diǎn),本文將著重探究農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平、城鎮(zhèn)化水平和農(nóng)業(yè)碳排放之間的相關(guān)性。為此,將農(nóng)業(yè)碳排放(AC),農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平(AE)和城鎮(zhèn)化(UR)作為內(nèi)生變量,并建立向量自回歸(VAR)模型,研究三個變量之間的動態(tài)關(guān)系。

    VAR模型通常用來刻畫單個時間序列對全部時間序列滯后項(xiàng)的回歸,滯后階數(shù)P階的VAR模型一般表達(dá)形式如下:

    Yt=A0+A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+BXt+Ut

    (2)

    公式(2)中,Yt表示m維內(nèi)生變量向量,Xt表示n維外生變量向量,Ut則為m維誤差向量,其余A0、A1、A2、…、B都表示待估系數(shù)矩陣。假如模型中內(nèi)生變量的滯后期為p期,則稱其為VAR(P)模型。

    (二)數(shù)據(jù)來源

    通過查詢歷年《河南省統(tǒng)計年鑒》獲取原始數(shù)據(jù),由農(nóng)業(yè)碳排放量計算公式測算出農(nóng)業(yè)碳排放總量。其中,VAR模型中涉及的數(shù)據(jù)一部分由筆者計算得到,另一部分從河南省統(tǒng)計局查閱而得。

    三、實(shí)證分析

    (一)河南省農(nóng)業(yè)碳排放量變化特征

    根據(jù)農(nóng)業(yè)碳排放量測算公式,計算出河南省1993—2017年農(nóng)業(yè)碳排放量(見表2)。測算結(jié)果顯示,1993—2017年間,河南省農(nóng)業(yè)碳排放總量和強(qiáng)度總體處于上升趨勢,其中碳排放總量由1993年的340.23萬噸增加到2017年的856.55萬噸,碳排放強(qiáng)度由1993年的495.16kg/hm2上升到2017年的1 055.87kg/hm2。從農(nóng)業(yè)碳排放的增速來看,可以劃分為兩個階段:一是1993到2006年,增速大體上呈現(xiàn)出上下交錯波動趨勢;二是2007—2017年,增速呈現(xiàn)出不斷下降的趨勢,只在2013和2016年有較小幅度上升。從各碳源因子來看,灌溉、化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油和翻耕所產(chǎn)生的碳排放量都隨時間變化出現(xiàn)不同程度的增長,其中化肥和農(nóng)藥所導(dǎo)致的碳排放量相較于其他因子來說較高。

    表2 河南省1993—2017年農(nóng)業(yè)碳排放總量測算結(jié)果

    (二)河南省農(nóng)業(yè)碳排放驅(qū)動因素分析

    1.單位根檢驗(yàn)。時間序列的平穩(wěn)性和滯后期可以由單位根確定,我們通常使用ADF檢驗(yàn)確定序列是否存在單位根。ADF檢驗(yàn)需要判斷模型中有無截距和時間趨勢項(xiàng),無法判斷時就遵循由復(fù)雜到簡單的原則,依次進(jìn)行檢驗(yàn)。使用Eviews8.0軟件,以5%作為顯著性水平,ADF的檢驗(yàn)結(jié)果見表3。從表3可以看出,各變量的ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計值均小于5%顯著水平下t檢驗(yàn)的臨界值,因此原序列是平穩(wěn)序列。序列是否平穩(wěn)是建立VAR模型的前提,經(jīng)過單位根檢驗(yàn),在5%的顯著水平下,序列均平穩(wěn),因此我們可以建立VAR模型。

    表3 ADF檢驗(yàn)結(jié)果

    2.平穩(wěn)性檢驗(yàn)。根據(jù)AIC和SC信息量取值最小準(zhǔn)則,該模型內(nèi)生變量的滯后期為1,所以VAR模型的滯后期為1,記為VAR(1)。通過對農(nóng)業(yè)碳排放增長率,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平增長率以及城鎮(zhèn)化增長率進(jìn)行VAR模型估計,并使用AR根估計的方法對VAR(1)模型的估計結(jié)果進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),結(jié)果表明,VAR(1)模型所有特征根的倒數(shù)全在單位圓內(nèi)(圖1),說明該模型是穩(wěn)定的。

    圖1 VAR(1)模型的AR根

    3.因果關(guān)系檢驗(yàn)。為了檢驗(yàn)變量之間是否存在相互依賴關(guān)系,對VAR(1)模型中的變量進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn),結(jié)果見表4。從表4的檢驗(yàn)結(jié)果中可以看出,在10%的顯著水平下,我們接受農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平不是農(nóng)業(yè)碳排放的格蘭杰原因和城鎮(zhèn)化不是農(nóng)業(yè)碳排放的格蘭杰原因的原假設(shè),而拒絕農(nóng)業(yè)碳排放不是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平的格蘭杰原因和農(nóng)業(yè)碳排放不是城鎮(zhèn)化的格蘭杰原因的原假設(shè)。這說明,1994—2017年間,河南省農(nóng)業(yè)碳排放量與經(jīng)濟(jì)增長和城鎮(zhèn)化之間只存在單向的格蘭杰因果關(guān)系,它們之間不存在雙向因果關(guān)系。

    表4 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

    4.脈沖響應(yīng)分析。根據(jù)VAR(1)模型進(jìn)行的脈沖響應(yīng)分析結(jié)果如圖2和圖3所示,橫軸代表滯后期,縱軸代表因變量對擾動項(xiàng)施加一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊后的脈沖響應(yīng)程度,虛線為正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差,實(shí)線是脈沖響應(yīng)函數(shù)值。

    從農(nóng)業(yè)碳排放對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平的脈沖響應(yīng)分析圖可知,當(dāng)給農(nóng)業(yè)碳排放一個正向沖擊后,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平從第1期便作出反應(yīng)并在第2期下降到最小值,此后各期有小幅度波動但一直向水平狀態(tài)逼近。從農(nóng)業(yè)碳排放對城鎮(zhèn)化的脈沖響應(yīng)分析圖可以看出,當(dāng)給農(nóng)業(yè)碳排放一個正向沖擊后,城鎮(zhèn)化在前兩期變化不大,第2期之后逐漸上升,第5期達(dá)到最大值后持續(xù)下降逐漸靠近水平狀態(tài)。

    綜上,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平對農(nóng)業(yè)碳排放具有明顯的負(fù)效應(yīng),其原因是隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平的上升,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平提升,從而提高有限耕地的生產(chǎn)效率,降低農(nóng)業(yè)碳排放量。城鎮(zhèn)化在初期對農(nóng)業(yè)碳排放具有一定程度的正效應(yīng),城鎮(zhèn)化水平的提高在初期會造成農(nóng)業(yè)碳排放量增加,但如果城鎮(zhèn)化進(jìn)程繼續(xù)推進(jìn),長期仍會出現(xiàn)農(nóng)業(yè)減排效應(yīng),其原因是城鎮(zhèn)化初期會占用農(nóng)業(yè)資源導(dǎo)致城鄉(xiāng)矛盾,后期農(nóng)業(yè)資源涌向城市,農(nóng)業(yè)的規(guī)?;a(chǎn)會降低碳排放量。

    圖2 河南省農(nóng)業(yè)碳排放對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平的脈沖響應(yīng)

    圖3 河南省農(nóng)業(yè)碳排放對城鎮(zhèn)化的脈沖響應(yīng)

    5.方差分解。根據(jù)VAR(1)模型,對農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行方差分解,結(jié)果如表5所示:在農(nóng)業(yè)碳排放的方差分解中,農(nóng)業(yè)碳排放的貢獻(xiàn)率雖然一直下降但仍高達(dá)96%,這表明農(nóng)業(yè)碳排放自身的信息對其影響較大;農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平和城鎮(zhèn)化的貢獻(xiàn)率雖然一直上升但增幅不大,其中,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平對農(nóng)業(yè)碳排放的貢獻(xiàn)值高于城鎮(zhèn)化。綜上,短期來看,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平和城鎮(zhèn)化的貢獻(xiàn)率較低,對農(nóng)業(yè)碳排放的影響不顯著;長期來看,它們對農(nóng)業(yè)碳排放的影響效應(yīng)不斷增強(qiáng)。

    表5 農(nóng)業(yè)碳排放方差分解結(jié)果

    四、結(jié)論與建議

    通過以上分析,我們認(rèn)為,從靜態(tài)分析來看,農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平和城鎮(zhèn)化之間具有單項(xiàng)的格蘭杰因果關(guān)系;從動態(tài)來看,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平和城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)碳排放具有影響效應(yīng),只是作用方向和大小有所不同;從短期來看,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平和城鎮(zhèn)化的貢獻(xiàn)率較低,對農(nóng)業(yè)碳排放的影響不顯著,但農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平的貢獻(xiàn)率高于城鎮(zhèn)化;從長期來看,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平和城鎮(zhèn)化對農(nóng)業(yè)碳排放的影響效應(yīng)不斷增強(qiáng)?;诤幽鲜∞r(nóng)業(yè)碳排放量測算結(jié)果及其影響因素分析結(jié)果,為推進(jìn)河南省農(nóng)業(yè)綠色低碳發(fā)展和實(shí)現(xiàn)我國2030減排目標(biāo),提出以下建議。

    (一)樹牢農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展理念,轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式

    堅(jiān)持以農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展理念為引領(lǐng),走出一條低投入、高效率、經(jīng)濟(jì)環(huán)保的農(nóng)業(yè)發(fā)展道路。首先要轉(zhuǎn)變以往以資源消耗為主的粗放型農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長方式,利用現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的先進(jìn)技術(shù),借鑒國外生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綠色發(fā)展帶來農(nóng)產(chǎn)品種類和數(shù)量的增加,能夠滿足新時代人民生活的美好需求,而農(nóng)業(yè)能源使用量的減少又能達(dá)到節(jié)能減排的目標(biāo)。

    (二)適度推進(jìn)城鎮(zhèn)化進(jìn)程,促進(jìn)城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展

    城鎮(zhèn)化作為一項(xiàng)長期的系統(tǒng)性工程,在其推進(jìn)過程中不可避免地會造成大量農(nóng)業(yè)勞動力的流失和農(nóng)業(yè)用地的大規(guī)模占用,從而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)壓力增大。因此,各地區(qū)應(yīng)根據(jù)當(dāng)?shù)厝丝诿芏群透乇S辛?,科學(xué)規(guī)劃城市發(fā)展速度。同時適度推動農(nóng)村人口和資源流向城市,促進(jìn)農(nóng)業(yè)的規(guī)?;图s化經(jīng)營,以便制定統(tǒng)一、科學(xué)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)。

    (三)發(fā)揮政府主導(dǎo)作用,調(diào)動農(nóng)戶生產(chǎn)積極性

    首先,政府在農(nóng)村加大低碳理念的宣傳力度,使農(nóng)民對低碳農(nóng)業(yè)有初步的認(rèn)識,逐步在農(nóng)村形成濃厚的低碳氛圍。其次,政府加大對低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)財政補(bǔ)貼,通過頒布相應(yīng)的補(bǔ)貼和獎勵政策,調(diào)動農(nóng)民從事低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主動性,激發(fā)科研機(jī)構(gòu)不斷研發(fā)低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)的積極性。在低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展初期,政府應(yīng)發(fā)揮主導(dǎo)作用來引導(dǎo)低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展。但同時農(nóng)民作為農(nóng)業(yè)活動的從事者,其生產(chǎn)的積極性也是低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展不可或缺的重要因素。因此,二者要相互配合,統(tǒng)籌發(fā)展。

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