貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤效應(yīng)及影響因素研究

秦會(huì)艷,暴馨瞳

(東北林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,哈爾濱 150040)

一、引言

習(xí)近平總書(shū)記在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)一般性辯論上宣布,中國(guó)會(huì)力爭(zhēng)在2030年之前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰,在2060年之前實(shí)現(xiàn)碳中和?；诖?發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì),低碳經(jīng)濟(jì),促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)升級(jí)轉(zhuǎn)型是未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要方向,農(nóng)業(yè)作為整體經(jīng)濟(jì)組成中的一部分,也必然要遵循這樣的發(fā)展方向。農(nóng)業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè),對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,方針政策制定等都起到深刻作用,農(nóng)業(yè)碳排放已成為溫室氣體的重要來(lái)源,因此農(nóng)業(yè)碳排放問(wèn)題也亟待解決。

對(duì)于農(nóng)業(yè)發(fā)展的碳排放研究,國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的主要內(nèi)容有三方面。一是農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放的來(lái)源及測(cè)算。黃祖輝從不同層級(jí)碳源核算出發(fā),對(duì)浙江省農(nóng)業(yè)碳足跡進(jìn)行測(cè)算發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)發(fā)展使用的三大能源,即煤炭、柴油和電力是碳源之首,種植活動(dòng)和養(yǎng)殖活動(dòng)產(chǎn)生的碳排放比重不高[1];田云等人基于農(nóng)業(yè)碳排放源頭呈現(xiàn)多樣性特點(diǎn),從農(nóng)地利用、稻田、牲畜腸道發(fā)酵和糞便管理四方面進(jìn)行農(nóng)業(yè)碳源確定,核算了16類(lèi)碳源的碳排放量[2];陳勝濤等從種植業(yè)和畜禽養(yǎng)殖業(yè)出發(fā),對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)生的二氧化碳減排潛力和邊際減排成本進(jìn)行研究[3];在農(nóng)業(yè)機(jī)械的大規(guī)模投入,基于農(nóng)業(yè)能源消耗上升的背景下,史常亮等學(xué)者從農(nóng)業(yè)發(fā)展能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放入手,對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放進(jìn)行了研究。綜上可以發(fā)現(xiàn),對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展碳源的確定,既有多樣性視角,也有單一視角[4];Jane M.F. Johnson和美國(guó)密蘇里大學(xué)研究員基于農(nóng)業(yè)碳排放多源頭的視角,對(duì)美國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放進(jìn)行測(cè)量后發(fā)現(xiàn)美國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的第一大源頭是農(nóng)地利用[5]。二是農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放驅(qū)動(dòng)因素分析。龐麗對(duì)我國(guó)不同區(qū)域的農(nóng)業(yè)發(fā)展能源消耗產(chǎn)生的碳排放的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了分析,得出農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率因素、結(jié)構(gòu)因素和勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移因素會(huì)影響農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放,且對(duì)不同區(qū)域的影響程度不一樣[6];高標(biāo)等應(yīng)用 STIRPAT 模型,以人口總數(shù)、人均 GDP、農(nóng)業(yè)貢獻(xiàn)值、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資為驅(qū)動(dòng)因素原始變量,對(duì)吉林省農(nóng)業(yè)發(fā)展多角度產(chǎn)生的碳排放驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了分析[7];Smith Pete等學(xué)者考慮到微量氣體和農(nóng)業(yè)碳排放之間的聯(lián)系,研究發(fā)現(xiàn)在不同的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)類(lèi)型下微量氣體的加入和減少會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放產(chǎn)生影響[8]。三是研究農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。李波等基于投入視角來(lái)研究我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)二者間呈現(xiàn)弱脫鉤、擴(kuò)張連接和擴(kuò)張負(fù)脫鉤的特征[9]。李波等從環(huán)境庫(kù)茨涅茲視角進(jìn)行實(shí)證分析,來(lái)研究中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度和人均GDP之間的關(guān)系, 發(fā)現(xiàn)二者呈現(xiàn)出明顯的倒U型曲線關(guān)系[10]。

從已有文獻(xiàn)可以看出,關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放問(wèn)題的研究大多遵循IPCC分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn),從農(nóng)地利用、牲畜養(yǎng)殖等角度出發(fā)進(jìn)行研究。但隨著農(nóng)業(yè)發(fā)展向集約化、規(guī)?；较蜣D(zhuǎn)變,能源使用的比重也在不斷增加,農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放比重不斷增加。因此,本文擬以西部欠發(fā)達(dá)省份,貴州省作為研究對(duì)象,將研究農(nóng)業(yè)碳排放的視角放到能源消耗產(chǎn)生的碳排放上,將農(nóng)業(yè)發(fā)展能源消耗量作為農(nóng)業(yè)碳源核算主體,豐富農(nóng)業(yè)碳排放的研究?jī)?nèi)容,分析貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤效應(yīng),并進(jìn)一步探索農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放驅(qū)動(dòng)因素,為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)低碳減排提出建議。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)研究方法

1.碳排放量估算法

本文采用 IPCC 提供的能源碳排放計(jì)算方法,并參考宋德勇[11],黃賢金[12]等學(xué)者碳排放公式構(gòu)建方法的基礎(chǔ)上構(gòu)建本文碳排放計(jì)算公式即:

(1)

式(3-7)中:CO2表示為碳排放量,單位為萬(wàn)噸,Ei為能源 i 的消費(fèi)量,單位為萬(wàn)噸;bi為能源i的碳排放系數(shù)(根據(jù)《IPCC 碳排放計(jì)算指南》2006);n為能源種類(lèi)數(shù)。

根據(jù)貴州實(shí)際能源消耗情況以及《貴州統(tǒng)計(jì)年鑒》中有關(guān)能源消費(fèi)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),我們發(fā)現(xiàn)其中僅有涉及各種能源轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)煤的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),并沒(méi)有各種能源消費(fèi)的詳細(xì)數(shù)據(jù),鑒于此,我們需調(diào)整上述公式來(lái)測(cè)度貴州的能源消費(fèi)碳排放量。調(diào)整后的碳排放測(cè)量公式如下:

CE=EFi*E

(2)

其中CE指能源碳排放量,EFi指各能源換算成標(biāo)準(zhǔn)煤后的碳排放系數(shù),E指各能源消費(fèi)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)煤的消費(fèi)量,單位為萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤。

表1 所需各類(lèi)能源碳排放系數(shù)

2.農(nóng)業(yè)碳排放脫鉤模型

構(gòu)建脫鉤指標(biāo)主要有兩種模型,一種是2002年OECD提出的基于“驅(qū)動(dòng)力(Driving Force)-狀態(tài)(State)-響應(yīng)(Response)”,即DSR模型,根據(jù)該模型將脫鉤分為“絕對(duì)脫鉤”和“相對(duì)脫鉤”?！敖^對(duì)脫鉤”指經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而二氧化碳排放量減少的狀況,如果經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率高于二氧化碳排放增長(zhǎng)率,則是“相對(duì)脫鉤”[13]。另一種模型是Tapio在2005年基于彈性概念提出所謂脫鉤彈性,即經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化的幅度導(dǎo)致二氧化碳排放改變程度的比值,反映了二氧化碳變化對(duì)于經(jīng)濟(jì)變化的敏感程度[14],為研究歐洲在1970年到2001年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放之間的關(guān)系,引入了中間變量,即交通運(yùn)輸量,從而構(gòu)建運(yùn)輸量與GDP之間的彈性公式,以及運(yùn)輸量和碳排放總量之間的彈性公式,最后將兩彈性公式相乘,便得到一般的脫鉤指標(biāo)計(jì)算公式。在此基礎(chǔ)上,后來(lái)的學(xué)者引入IPAT方程進(jìn)行脫鉤評(píng)價(jià),但本文主要將研究視角放在前兩種上面,因此對(duì)于該種方法不展開(kāi)過(guò)多贅述。

運(yùn)用OECD的方法構(gòu)建脫鉤指標(biāo)分為兩步,第一步需先構(gòu)建脫鉤指數(shù),如式(3)。

(3)

其中EP為環(huán)境壓力(Environment Pressure),DF為經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力(Driving Factors),T表示當(dāng)期,0表示基期。

第二步是計(jì)算脫鉤因子,如式(4)。

脫鉤因子=1-脫鉤指數(shù)DI

(4)

Tapio構(gòu)建指標(biāo)如下式(5)。

(5)

其中eco2,GDP表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放之間的脫鉤彈性系數(shù),V 為中間變量。Tapio 根據(jù)脫鉤彈性值的大小定義了八種脫鉤狀態(tài),如表2所示。

表2 Tapio(2005)對(duì)八種脫鉤狀態(tài)劃分

基于此,構(gòu)建貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展與碳排放之間的脫鉤指標(biāo),首先要確定碳排放與農(nóng)業(yè)發(fā)展之間的中間變量,這個(gè)中間變量有兩層含義,一是指明農(nóng)業(yè)碳源,二是表明碳排放和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系由能耗量聯(lián)結(jié)起來(lái)。結(jié)合以往的文獻(xiàn)研究和貴州省的實(shí)際情況,本文引入能耗量這個(gè)中間變量。因此,貴州省碳排放與農(nóng)業(yè)發(fā)展的脫鉤彈性可分解為兩組中間變量彈性乘積,即碳排放與能源消費(fèi)量之間的彈性、能源消費(fèi)量和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(Gross agriculture output,簡(jiǎn)稱(chēng)GAO)之間的彈性,分別稱(chēng)為農(nóng)業(yè)減排脫鉤指標(biāo)、農(nóng)業(yè)節(jié)能脫鉤指標(biāo)。其中農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)量之間的彈性表達(dá)式如下:

(6)

能源消費(fèi)量對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的彈性指標(biāo)如下:

(7)

該指標(biāo)被稱(chēng)為農(nóng)業(yè)節(jié)能指標(biāo),主要用來(lái)衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)能源利用的效率。

將以上(6)和(7)式相乘,可得農(nóng)業(yè)發(fā)展和碳排放之間的脫鉤指標(biāo),即:

eco2,GAO=eco2,E×eE,GAO

(8)

3.碳排放影響因素分解法

LMDI分解法能消除不能解釋的殘差項(xiàng),使模型更具說(shuō)服力;分部門(mén)效應(yīng)加總與總效應(yīng)保持一致,即不同的分部門(mén)效應(yīng)總和與各個(gè)部門(mén)作用于總體水平上獲得的總效應(yīng)相一致[15],測(cè)算結(jié)果更有說(shuō)服力,因而成為當(dāng)前碳排放領(lǐng)域最為熱門(mén)的一種因素分解方法。因此,基于田云[16]、朱嘉晴[17]等研究,文章利用LMDI分解法將貴州省農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展碳排放量分解如下:

(9)

假設(shè)C0和CT分別代表基期年和第T年的碳排放量,根據(jù)加法形式的 LMDI 分解法,可將第 T 期相對(duì)于當(dāng)前的農(nóng)業(yè)碳排放量△C分解為:

△C=△Cα+△Cβ+△Cη+△Cξ

(10)

△Cα、△Cβ、△Cη、△Cξ分別表示能源結(jié)構(gòu)、碳排放強(qiáng)度、人均生產(chǎn)總值和農(nóng)村人口規(guī)模對(duì)貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響,再對(duì)其進(jìn)行分解得:

(11)

(12)

(13)

(14)

結(jié)合脫鉤模型可得:

(15)

式(15)表明,貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展與碳排放脫鉤效應(yīng)被分解為 4 個(gè)效應(yīng),即能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)eα、技術(shù)效應(yīng)eβ、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)eη與人口規(guī)模效應(yīng)eξ。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

根據(jù)實(shí)際研究情況,為確保數(shù)據(jù)的權(quán)威和準(zhǔn)確性,均從相關(guān)官方網(wǎng)站找到數(shù)據(jù)。其中,貴州省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》,按2009年定價(jià)計(jì)算,農(nóng)業(yè)能耗數(shù)據(jù)來(lái)自《貴州統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于目前我國(guó)沒(méi)有對(duì)碳排放量的直接監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),故碳排放量采用IPCC(2006)推薦的方法計(jì)算。本研究中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總產(chǎn)值以2009年為基期進(jìn)行定價(jià)換算。

三、結(jié)果與分析

(一)貴州省農(nóng)業(yè)碳排放彈性特征分析

從表3可以看出貴州省2009年到2019年之間碳排放和農(nóng)業(yè)發(fā)展的時(shí)序演變情況,從1和不同中間變量之間彈性的大小比較中可以看出中間變量對(duì)脫鉤指標(biāo)變化的作用,若中間變量彈性指標(biāo)大于1,表示對(duì)貴州省碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤彈性指標(biāo)的上升起正向作用,若中間變量彈性指標(biāo)比1小,則起反向作用。

表3 2009-2019年間貴州省碳排放與農(nóng)業(yè)發(fā)展之間脫鉤彈性及其分解

對(duì)于減排脫鉤指標(biāo),有增長(zhǎng)連結(jié)、衰退連結(jié)和擴(kuò)張負(fù)脫鉤三種狀態(tài)。增長(zhǎng)連結(jié)表明能源使用增加時(shí)碳排放也增加,但彈性處于0.8～1.2之間;衰退連結(jié)指當(dāng)能源使用減少時(shí)碳排放也減少,且彈性也處于0.8～1.2之間;擴(kuò)張負(fù)脫鉤指當(dāng)能源使用增加時(shí)碳排放也增加,但彈性大于1.2?？梢钥闯?增長(zhǎng)連結(jié)和衰退連結(jié)是彈性一樣,但變化方向相反的兩種狀態(tài)。其中增長(zhǎng)連結(jié)的狀態(tài)是最多的,2010、2011、2015和2019年是衰退連結(jié)狀態(tài),而擴(kuò)張負(fù)脫鉤只有2009年。目前貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展在能源使用和碳排放整體處于連結(jié)狀態(tài),還沒(méi)有達(dá)到脫鉤狀態(tài)。

對(duì)于節(jié)能脫鉤指標(biāo),有弱脫鉤、強(qiáng)脫鉤和擴(kuò)張負(fù)脫鉤三種狀態(tài),但整體以弱脫鉤和強(qiáng)脫鉤為主。其中2009、2012、2013、2014和2016年是弱脫鉤狀態(tài),即能源使用增加時(shí)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值也增加,且二者之間的彈性處于0～0.8之間。2010、2011、2015、2017和2019年是強(qiáng)脫鉤狀態(tài),即當(dāng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增加時(shí)能源使用減少,二者之間的彈性小于0。而2018年是擴(kuò)張負(fù)脫鉤狀態(tài),表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增加能源使用也增加,二者之間的彈性大于1.2,即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增加導(dǎo)致能源使用增加,一單位的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值由超過(guò)1.2單位的能源貢獻(xiàn)。

對(duì)于農(nóng)業(yè)發(fā)展和碳排放之間的脫鉤指標(biāo),由弱脫鉤、強(qiáng)脫鉤、擴(kuò)張負(fù)脫鉤和增長(zhǎng)連結(jié)四種狀態(tài)組成。其中2012、2013和2014年是弱脫鉤狀態(tài),即當(dāng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增加時(shí)二氧化碳排放量也增加,但二者之間的彈性處于一個(gè)較小的區(qū)間。2010、2011、2015、2017和2019年都是強(qiáng)脫鉤狀態(tài),即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增加時(shí)二氧化碳排放量減少,二者之間的脫鉤彈性小于0,此時(shí)農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤很明顯。而2009年和2018年都是擴(kuò)張負(fù)脫鉤狀態(tài),表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增加碳排放也增加,且二者之間的彈性大于1.2。2016年為增長(zhǎng)連結(jié)狀態(tài),即當(dāng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增加時(shí),二氧化碳排放量也隨之增加,但二者之間的彈性處于0～0.8之間。

綜上,2009-2019年之間,貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤效應(yīng)整體呈脫鉤狀態(tài),且以強(qiáng)脫鉤為主;農(nóng)業(yè)減排總體為連結(jié)狀態(tài),以增長(zhǎng)連結(jié)為主;農(nóng)業(yè)節(jié)能整體呈現(xiàn)脫鉤狀態(tài),以弱脫鉤和強(qiáng)脫鉤為主。

(二)貴州省農(nóng)業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素分解

通過(guò)LMDI模型對(duì)影響貴州省農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展碳排放脫鉤效應(yīng)的因素進(jìn)行分析后得出有四個(gè),分別是能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和人口規(guī)模效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上計(jì)算2009-2019年貴州省農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放脫鉤效應(yīng)各分解因素的貢獻(xiàn)率。

由表4可以看出在不同的年份,各種因素對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)大小是不一樣的。對(duì)各效應(yīng)取絕對(duì)值,從極值方向來(lái)看,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)的區(qū)間為-0.0006～-0.0080,對(duì)應(yīng)年份為2013-2014和2016-2017;技術(shù)效應(yīng)的區(qū)間為-0.1224～-1.9101,對(duì)應(yīng)年份為2010-2011和2014-2015;經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的區(qū)間為0.2802～1.6864,對(duì)應(yīng)年份為2012-2013和2014-2015;人口規(guī)模效應(yīng)區(qū)間為1.3581～49.2873,對(duì)應(yīng)年份為2009-2010和2013-2014。從平均值來(lái)看,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)為-0.0025,技術(shù)效應(yīng)為-0.9289,經(jīng)濟(jì)效應(yīng)為0.6717,人口規(guī)模效應(yīng)為8.9120。從影響方向來(lái)看,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)和技術(shù)效應(yīng)對(duì)碳排放脫鉤起促進(jìn)作用,經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和人口規(guī)模效應(yīng)對(duì)碳排放脫鉤起抑制作用,但不同年份具體情況又有所差別。

表4 2009-2019年貴州省業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤效應(yīng)LMDI分解結(jié)果

能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)。能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)2009-2019年間貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤起促進(jìn)作用,隨著時(shí)間發(fā)展,貴州省農(nóng)村經(jīng)濟(jì)在能源結(jié)構(gòu)方面略有調(diào)整,但總體不是特別明顯,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)碳排放脫鉤的貢獻(xiàn)大小不及技術(shù)效應(yīng)。整體上來(lái)看,由于現(xiàn)有的化石能源是有限的,所以需要發(fā)掘清潔能源和其他可再生能源用來(lái)彌補(bǔ)現(xiàn)有能源的不足,因此,能源結(jié)構(gòu)處于一種不斷優(yōu)化的進(jìn)程中,從方向上看,能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤起促進(jìn)作用。

技術(shù)效應(yīng)。除2009-2010年外,技術(shù)效應(yīng)對(duì)貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤起促進(jìn)作用,貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展受技術(shù)進(jìn)步的影響,從而幫助加快了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展碳排放脫鉤,且總體影響呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。這是由于一開(kāi)始貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展的技術(shù)水平不高,且有的落后技術(shù)反而會(huì)使得碳排放增加。但隨著科技的發(fā)展,技術(shù)水平逐漸提高,技術(shù)水平提高使得碳排放減少。由此可知,技術(shù)水平的先進(jìn)性與否決定技術(shù)效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤的影響方向,技術(shù)水平的高低決定技術(shù)效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤的影響大小。

經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。在2009-2010年和2010-2011年期間,經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤起促進(jìn)作用。此外經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的影響整體上升,表明貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展經(jīng)濟(jì)總體處于上升的這樣一種狀態(tài)的同時(shí),也反映出農(nóng)業(yè)發(fā)展本身對(duì)碳排放脫鉤是起抑制作用的,經(jīng)濟(jì)發(fā)展權(quán),某種程度上說(shuō)就是碳排放權(quán)。

人口規(guī)模效應(yīng)。從影響方向來(lái)看,從2009-2015年和2016-2017年期間的人口規(guī)模效應(yīng)對(duì)貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤起抑制作用,但2015-2016年和2017-2019年的人口規(guī)模效應(yīng)對(duì)貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤起促進(jìn)作用。人口規(guī)模效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤的影響整體上從抑制向促進(jìn)方向轉(zhuǎn)變。這和人口出生導(dǎo)致人口增加和城鎮(zhèn)化演進(jìn)的規(guī)律一致。人口出生,農(nóng)村人口規(guī)模擴(kuò)大,能源使用增加,碳排放增加;城鎮(zhèn)化進(jìn)程使農(nóng)村人口向城市集聚,農(nóng)村地區(qū)人均能源消費(fèi)量下降,碳排放減少,此時(shí)人口規(guī)模效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤起促進(jìn)作用。從人口規(guī)模效應(yīng)數(shù)值絕對(duì)值大小變化來(lái)看,從2009-2015年人口規(guī)模效應(yīng)呈上升趨勢(shì),2015年后開(kāi)始減小。貴州省尤其是農(nóng)村地區(qū)是全國(guó)勞動(dòng)力的主要輸出地區(qū)之一,因而農(nóng)村人口規(guī)模會(huì)隨著外流從而對(duì)碳排放的影響變小。由此可知,農(nóng)村人口的多少?zèng)Q定對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤影響的大小,農(nóng)村人口的流向決定對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放脫鉤的影響方向。

四、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

1.2009-2019年貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤時(shí)序演變以弱脫鉤為主,碳排放量不斷增加,但是碳排放強(qiáng)度呈現(xiàn)下降趨勢(shì),總體呈現(xiàn)脫鉤情形。其中,貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤效應(yīng)整體呈脫鉤狀態(tài),且以強(qiáng)脫鉤為主;農(nóng)業(yè)減排總體為連結(jié)狀態(tài),以增長(zhǎng)連結(jié)為主;農(nóng)業(yè)節(jié)能整體呈現(xiàn)脫鉤狀態(tài),以弱脫鉤和強(qiáng)脫鉤為主。

2.在不同年份各影響因素的作用大小和影響方向會(huì)有所不同。其中能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)影響大小整體變化不大,且對(duì)貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤均有促進(jìn)作用;技術(shù)效應(yīng)影響大小整體呈上升趨勢(shì),技術(shù)水平先進(jìn)性會(huì)影響對(duì)貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤的方向,但總體影響向?qū)r(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤起促進(jìn)作用方向發(fā)展;經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對(duì)貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤效應(yīng)的影響大小整體呈上升趨勢(shì),農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平的體量直接對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤的影響方向起作用,但農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤的影響方向趨勢(shì)為抑制作用;人口規(guī)模效應(yīng)分為農(nóng)村人口規(guī)模大小和農(nóng)村人口流向,分別決定對(duì)貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤的影響大小和影響方向。

(二)建議

1.能源結(jié)構(gòu)對(duì)貴州省農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤具有顯著的抑制作用,這表明貴州省應(yīng)重視解決農(nóng)業(yè)發(fā)展中由能源結(jié)構(gòu)引起的碳排放問(wèn)題,與此同時(shí),開(kāi)發(fā)清潔新能源、提高能源利用率等方式手段都是幫助優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的重要手段。

2.農(nóng)業(yè)發(fā)展對(duì)碳排放的貢獻(xiàn)主要通過(guò)農(nóng)業(yè)發(fā)展方式、農(nóng)業(yè)服務(wù)屬性來(lái)體現(xiàn)。第一,轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式。首先需要進(jìn)一步解決農(nóng)村發(fā)展的基礎(chǔ),即土地問(wèn)題。農(nóng)村人口分散,土地碎片化,不利于集約化、規(guī)?；霓r(nóng)業(yè)發(fā)展。近些年來(lái),隨著大量農(nóng)村勞動(dòng)力人口向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移,農(nóng)村土地也被大量擱置,因此可利用這個(gè)間隙,進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)村土地的流轉(zhuǎn)。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)發(fā)展是單一的農(nóng)林牧漁等第一產(chǎn)業(yè),轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式,可通過(guò)與第三產(chǎn)業(yè)結(jié)合,如與科技、醫(yī)療、觀光旅游、教育等產(chǎn)業(yè)結(jié)合,一方面可提高農(nóng)村產(chǎn)值;另一方面改變發(fā)展方式,減少環(huán)境污染和環(huán)境破壞。第二,重視農(nóng)業(yè)公共品服務(wù)屬性。農(nóng)業(yè)發(fā)展具有一定的特殊性,農(nóng)業(yè)不僅具有經(jīng)濟(jì)性,還具有公共物品的屬性。種植農(nóng)作物、林作物除了可以提供經(jīng)濟(jì)價(jià)值,還因植物屬性可以幫助消耗掉一部分二氧化碳,因此選擇合理的作物進(jìn)行種植對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤具有促進(jìn)作用。

3.技術(shù)創(chuàng)新是促進(jìn)農(nóng)村綠色發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤的主要驅(qū)動(dòng)因素。人才、資金和政策是實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的重要條件和保障。第一,加強(qiáng)教育,儲(chǔ)備人才。當(dāng)下農(nóng)村人口外流,作為發(fā)展的中堅(jiān)力量,大量勞動(dòng)力外流,農(nóng)村缺乏足夠的人才推動(dòng)其繼續(xù)前進(jìn)。除此之外,加大對(duì)農(nóng)村教育的投入,增強(qiáng)農(nóng)村基礎(chǔ)教育,培養(yǎng)有理想、有情懷、有志氣的農(nóng)村青年,加強(qiáng)創(chuàng)新思維培養(yǎng)和素質(zhì)教育。第二,提供資金保障。政府、社會(huì)和個(gè)人都可通過(guò)一定的平臺(tái)和渠道將資金注入農(nóng)村。傳統(tǒng)中政府提供的資金是最主要的來(lái)源,在新型資金渠道中,政府應(yīng)轉(zhuǎn)變角色,從主導(dǎo)者向參與者和規(guī)劃者轉(zhuǎn)變。搭建相應(yīng)渠道,引導(dǎo)社會(huì)資金涌入農(nóng)村,如搭建科研項(xiàng)目孵化平臺(tái),吸引相關(guān)投資者,加強(qiáng)對(duì)清潔能源的開(kāi)發(fā)利用的技術(shù)投入和推廣。

4.貴州省農(nóng)村居民是農(nóng)業(yè)發(fā)展碳排放脫鉤的主要抑制因素之一,引導(dǎo)居民低碳消費(fèi)對(duì)實(shí)現(xiàn)碳排放脫鉤具有重要意義。第一,農(nóng)村居民低碳消費(fèi),需要政府引導(dǎo)。政府是國(guó)家治理的中堅(jiān)力量,推廣低碳消費(fèi)理念,離不開(kāi)政府的宣傳和引導(dǎo)。第二,居民低碳消費(fèi),需要企業(yè)參與。一方面,農(nóng)業(yè)企業(yè)需要積極響應(yīng)政府低碳消費(fèi)理念,在自身產(chǎn)品上做出創(chuàng)新,做出符合綠色消費(fèi)理念的產(chǎn)品;另一方面,企業(yè)也需加強(qiáng)凝固低碳消費(fèi)意識(shí)形態(tài),對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行綠色低碳理念宣傳。第三,居民低碳消費(fèi),需要個(gè)人實(shí)行。對(duì)于農(nóng)村居民而言,實(shí)行低碳消費(fèi),一方面需要加強(qiáng)學(xué)習(xí),知道低碳消費(fèi)理念;另一方面則需要身體力行,遵守低碳消費(fèi)行為。