黃河流域農業(yè)碳排放效率與農業(yè)高質量發(fā)展的互動關系

關鍵詞：碳排放效率；高質量發(fā)展；ＳＢＭ 模型；熵值法；ＶＡＲ 模型；黃河流域

中圖分類號：Ｆ３２３．２；ＴＶ８８２．１ 文獻標志碼：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２４．０９．０１７

引用格式：焦士興，王安周，林璐霜，等．黃河流域農業(yè)碳排放效率與農業(yè)高質量發(fā)展的互動關系［Ｊ］．人民黃河，２０２４，４６（９）：１２０－１２６．

黃河流域作為我國重要的生態(tài)屏障和經濟地帶，是推動高質量協調發(fā)展的關鍵區(qū)域，加強其生態(tài)保護和污染防治對于促進流域社會穩(wěn)定、經濟發(fā)展具有重要意義［１］ 。農業(yè)高質量發(fā)展是流域高質量發(fā)展的重要組成部分，農業(yè)碳排放與農業(yè)高質量發(fā)展之間具有密切聯系。農業(yè)碳排放對于環(huán)境具有負面影響，是評價高質量發(fā)展的重要指標。因此，探討農業(yè)碳排放效率與農業(yè)高質量發(fā)展的關系具有重要意義。

目前，農業(yè)碳排放效率和農業(yè)高質量發(fā)展的相關研究已取得豐富成果。在農業(yè)碳排放效率方面，郭四代等［２］ 采用包含非期望產出的ＳＢＭ 模型，測算了西部地區(qū)的農業(yè)碳排放效率，認為其總體呈上升趨勢且投入產出效率處于較優(yōu)狀態(tài)；吳賢榮等［３］ 分析了我國農業(yè)的碳排放效率指數，認為省域之間存在顯著差異；沈艷陽等［４］ 綜合運用Ｓｕｐｅｒ－ＳＢＭ 模型，測算了我國省域農業(yè)碳排放效率，認為其穩(wěn)步提高且存在較大提升空間。在農業(yè)高質量發(fā)展方面，楊輝等［５］ 運用熵值法測算了我國三大糧食功能區(qū)發(fā)展水平，認為其均保持上升趨勢但存在區(qū)域差異；馬鳳才等［６］ 采用熵權法計算了黑龍江省農業(yè)高質量發(fā)展水平，認為農業(yè)產業(yè)集聚存在明顯的促進作用和區(qū)域異質性；王善高［７］ 運用半參數面板數據模型，分析了數字經濟對我國農業(yè)高質量發(fā)展的影響，認為其存在時空異質性；高雪等［８］ 利用縱橫向拉開檔次法，分析了我國農業(yè)發(fā)展質量的時空變化情況，認為其呈現東高西低的態(tài)勢。

綜上所述，有關農業(yè)碳排放效率和農業(yè)高質量發(fā)展的研究大多只探討農業(yè)碳排放效率或農業(yè)高質量發(fā)展的影響因素［３，８］ ，或者某一要素對農業(yè)碳排放效率或農業(yè)高質量發(fā)展的單向關系［４，７］ ，而較少探討農業(yè)碳排放效率和農業(yè)高質量發(fā)展之間的互動關系，且研究區(qū)域較少涉及黃河流域?；诖?，筆者運用包含非期望產出的超效率ＳＢＭ 模型測算黃河流域農業(yè)碳排放效率，采用熵值法評價農業(yè)高質量發(fā)展狀況，并基于ＶＡＲ 模型，探討農業(yè)碳排放效率與農業(yè)高質量發(fā)展的互動機制，以期為推動黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展提供參考。

１數據來源與研究方法

１．１指標選取與數據來源

農業(yè)碳排放效率是指既定投入要素情況下，用較低的碳排放獲取較多的經濟產出，反映碳排放約束條件下的農業(yè)生產率水平，其本質是納入了碳排放的生產技術效率［９－１０］ 。參考相關研究成果［２，１１－１２］ ，從農業(yè)投入和農業(yè)產出２ 個維度，構建農業(yè)碳排放效率評價指標體系（見表１），其中：農業(yè)投入維度包括勞動力投入、土地投入、農資投入３ 個一級指標，農業(yè)產出維度包括期望產出、非期望產出２ 個一級指標。參考相關研究成果［１３－１４］ ，從綠色、經濟、可持續(xù)發(fā)展、創(chuàng)新４ 個維度構建農業(yè)高質量發(fā)展評價指標體系（見表２），其中：綠色維度包括環(huán)境友好、資源利用２ 個一級指標，經濟維度包括經濟增長、產業(yè)結構２ 個一級指標，可持續(xù)發(fā)展維度包括資源稟賦、風險承受２ 個一級指標，創(chuàng)新維度包括創(chuàng)新基礎、創(chuàng)新績效２ 個一級指標。

數據來源于２０１１—２０２３年《中國統(tǒng)計年鑒》、黃河流域九?。▍^(qū)）統(tǒng)計年鑒、《中國農業(yè)統(tǒng)計年鑒》，缺失數據采用線性插值法和均值法彌補。

２結果分析

２．１黃河流域農業(yè)碳排放效率

利用式（１）、式（２），計算黃河流域整體及各?。▍^(qū)）農業(yè)碳排放效率，結果見圖１。黃河流域農業(yè)碳排放效率整體呈上升態(tài)勢，年均增長率為６．３３％。其中２０１０—２０１７ 年增幅較小，年均增長率為４．９９％，主要原因是投入的農用物資較多，如化肥施用量由２０１０年的１ ９８０ 萬ｔ 增加到２０１７年的２ １０１萬ｔ，農業(yè)碳排放量則由２ ７８０萬ｔ 增加到２ ９４８ 萬ｔ，農業(yè)碳排放效率相對較低；２０１８—２０２２ 年增幅較大，年均增長率為６．９０％，主要原因是黃河流域九?。▍^(qū)）積極貫徹落實國家碳減排政策，優(yōu)化要素投入與可再生能源替代［１２］ ，減少了農用物資投入［１９］ ，黃河流域化肥、農藥施用量分別由２０１８年的６９３ 萬、４１萬ｔ 減少至２０２２年的５９５ 萬、２９ 萬ｔ，農業(yè)碳排放量則由２０１８年的２ ８４２萬ｔ 減少至２０２２ 年的２５６５ 萬ｔ。

黃河流域農業(yè)碳排放效率區(qū)域差異較大。采用ＡｒｃＧＩＳ １０．５ 自然間斷點分級法，將農業(yè)碳排放效率劃分為Ⅰ級［０．６３２，０．６５３］、Ⅱ級（０．６５３，０．８８５］、Ⅲ級（０．８８５，０．９２３］３ 個等級。

Ⅰ級包括甘肅、山西兩省，農業(yè)碳排放效率較低，全省均值分別為０．６５３、０．６３２。甘肅位于我國西北地區(qū)，經濟發(fā)展相對落后，在農業(yè)發(fā)展過程中忽視了對環(huán)境的保護，導致面源污染比較嚴重，農業(yè)碳排放量較大［２０］ 。山西省農業(yè)碳排放效率低下，歸因于生產過程中存在要素投入過多、期望產出不足或者非期望產出過多，農業(yè)生產的效率較低［２１］ 。

Ⅱ級包括山東、四川、河南、陜西、青海五省，農業(yè)碳排放效率處于中等水平，全省均值分別為０．８８５、０．８７１、０．８４５、０．８８０、０．８５９。山東、四川、河南均為我國農業(yè)大省，經濟發(fā)展水平相對較高，但經濟收益的增速低于農業(yè)生產所產生的碳排放量的增速，農業(yè)生產中產生的碳排放主要來源于農藥化肥的施用［２２］ ，２０２２年山東、四川、河南三省的農業(yè)碳排放量分別為５７７萬、２９０ 萬、７０６ 萬ｔ，三省合計占黃河流域九?。▍^(qū)）碳排放總量的６１．３％。陜西是種植業(yè)大省，種植業(yè)比例較高，不利于農業(yè)碳排放效率的提升。青海受自然地理環(huán)境的影響，種植業(yè)規(guī)模較小，農業(yè)碳排放量也較小，２０２２ 年農業(yè)碳排放量為１２ 萬ｔ。

Ⅲ級包括寧夏、內蒙古兩個自治區(qū)，農業(yè)碳排放效率較高，全區(qū)均值分別為０．９２２、０．９０５。寧夏通過建立健全農業(yè)技術推廣服務體系，加強農業(yè)基礎設施和高標準農田建設，極大地推動了農業(yè)生產率的提升［２３］ 。內蒙古重視農業(yè)生產，農業(yè)投入力度大，２０２２ 年內蒙古第一產業(yè)產值占比為１１．５９％，位居黃河流域九?。▍^(qū)）的第二位；２０２２ 年內蒙古農林水事務支出占財政支出的１５％，位居黃河流域九省（區(qū)）的第二位。

２．２黃河流域農業(yè)高質量發(fā)展狀況

運用式（３） ～式（６），計算黃河流域及各省（區(qū)）農業(yè)高質量發(fā)展水平，結果見圖２。由圖２ 可知，黃河流域農業(yè)高質量發(fā)展水平整體呈現波動上升態(tài)勢，增長速度相對較快。２０１０—２０２２ 年，高質量發(fā)展水平從０．１４７升至０．５１１，年均增長率為１０．９％。其中，２０１０—２０１６ 年年均增長率為１５．９％，但發(fā)展水平仍較低，如２０１６ 年僅為０．２８８，主要原因是農業(yè)發(fā)展仍處于“高能耗、低效率”階段，農業(yè)生產投入較多，如２０１６ 年農用柴油量達５９８ 萬ｔ，但農業(yè)產值不高（１８３００億元），僅為２０２２年的６５．３％；農業(yè)生產效率低下，２０１６年土地生產率為３．８９ 萬元／ ｈｍ^２，僅為２０２２ 年的６２％，且對環(huán)境影響較大。２０１７—２０２２ 年農業(yè)高質量發(fā)展水平增長速度減緩，年均增長率為１０％，但發(fā)展水平相對較高，歸因于我國實施了“由高速增長向高質量發(fā)展轉變”重大發(fā)展戰(zhàn)略，九?。▍^(qū)）更加重視高質量的發(fā)展，在推動農業(yè)經濟可持續(xù)發(fā)展的同時保護了生態(tài)環(huán)境。

黃河流域農業(yè)高質量發(fā)展水平區(qū)域差異較大。采用ＡｒｃＧＩＳ １０．５ 自然間斷點分級法，將農業(yè)高質量發(fā)展水平劃分為Ⅰ級［０．３１３，０．３６３］、Ⅱ級（０．３６３，０．４３８］、Ⅲ級（０．４３８，０．５２７］３ 個等級。

Ⅰ級包括寧夏、內蒙古、山西、陜西四省（區(qū)），農業(yè)高質量發(fā)展水平較低，全?。▍^(qū)）均值分別為０．３６３、０．３５２、０．３５０、０．３１２。寧夏農業(yè)發(fā)展主要依靠黃河過境水，農業(yè)用水量占比超過８５％［２４］ ，在黃河流域九省（區(qū)）中用水效率最低（２０２２ 年農業(yè)用水效率為７．９９６元／ ｍ^３）。內蒙古農業(yè)多為分散經營，且復種指數較低（２０２２ 年為７５．６９％）。山西傳統(tǒng)種植業(yè)和畜牧業(yè)發(fā)展較慢且相對穩(wěn)定，相應的加工業(yè)發(fā)展也較慢，農業(yè)產品附加值較低［２５］ 。陜西農業(yè)規(guī)?；潭容^低，２０２２年農業(yè)規(guī)?；潭葍H有０． ６４ ｈｍ^２／ 人?？傊?，這四?。▍^(qū)）農業(yè)高質量發(fā)展水平較低的主要原因是資源利用效率和生產效率均較低。

Ⅱ級包括甘肅、青海兩省，農業(yè)高質量發(fā)展處于中等水平，全省均值分別為０．４３９、０．４０９。甘肅、青海位于黃河上游，受自然條件影響，農業(yè)發(fā)展受到一定制約。甘肅通過轉變農業(yè)發(fā)展方式、推動農業(yè)生產動力轉化等措施［２６－２７］ ，有效推動了農業(yè)高質量發(fā)展。受西部大開發(fā)戰(zhàn)略等影響，２０１８ 年以來青海農業(yè)發(fā)展水平得到明顯提高。

Ⅲ級包括河南、四川、山東三省，農業(yè)高質量發(fā)展水平較高，全省均值分別為０．５２７、０．５２５、０．５２１。河南、山東地形相對平坦，農業(yè)機械化水平較高。河南省不斷完善農田基礎設施，重視提升農產品質量和競爭力。山東是沿黃九?。▍^(qū)）中經濟最發(fā)達的省份，耕地率位居全國第一，耕地數量、質量和生產條件具有得天獨厚的優(yōu)勢［２８］ ，有利于農業(yè)高質量發(fā)展。四川地域面積大，自然資源和勞動力資源豐富，農業(yè)高質量發(fā)展水平相對較高。

２．３黃河流域農業(yè)碳排放效率與農業(yè)高質量發(fā)展的互動關系

利用式（７），結合Ｅｖｉｅｗｓ １０．０ 軟件，采用ＶＡＲ模型和單位根檢驗等方法［１８］ ，探討農業(yè)碳排放效率與農業(yè)高質量發(fā)展之間的互動關系。

２．３．１平穩(wěn)性檢驗及協整檢驗

Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｄｉｃｋｅｙ－Ｆｕｌｌｅｒ（ＡＤＦ）檢驗是一種常用的單位根檢驗方法，專門用于時間序列數據平穩(wěn)性檢驗，以避免存在偽回歸現象。ＡＤＦ 檢驗結果表明，５％顯著性水平的農業(yè)碳排放效率與農業(yè)高質量發(fā)展兩個變量均為一階差分平穩(wěn)（見表３）。在ＡＤＦ 檢驗基礎上，對變量進行協整檢驗，結果顯示兩個變量協整。

２．３．２最優(yōu)滯后階數

在使用ＶＡＲ 模型進行分析時，需要確定最優(yōu)滯后階數。以農業(yè)碳排放效率和農業(yè)高質量發(fā)展兩個變量建立ＶＡＲ 模型，結果顯示其最優(yōu)滯后階數為１（見表４）。

２．３．３格蘭杰因果檢驗

在確定最優(yōu)滯后階數為１ 階后，對農業(yè)碳排放效率與農業(yè)高質量發(fā)展進行格蘭杰因果檢驗。在５％顯著性水平，當Ｐ＜０．０５ 時，拒絕原假設；當Ｐ＞０．０５ 時，則接受原假設。

格蘭杰因果檢驗結果表明，５％顯著性水平的農業(yè)碳排放效率是農業(yè)高質量發(fā)展的原因（見表５）。碳排放效率與高質量發(fā)展主要通過與生態(tài)環(huán)境的相互作用而彼此影響［２９］ 。生態(tài)環(huán)境對農業(yè)高質量發(fā)展水平的影響較大，歸因于綠色維度所占權重（０．３４）較大。農業(yè)碳排放效率的提高對生態(tài)環(huán)境有積極影響，碳排放量隨著碳排放效率提高而減少；農業(yè)污染物減少，可有效緩解農業(yè)生產所帶來的環(huán)境壓力，促進農業(yè)高質量發(fā)展。因此，提高黃河流域農業(yè)碳排放效率能夠有效促進農業(yè)高質量發(fā)展。

格蘭杰因果檢驗結果表明，５％顯著性水平的農業(yè)高質量發(fā)展不是農業(yè)碳排放效率的原因（見表５）。黃河流域農業(yè)發(fā)展存在生態(tài)環(huán)境脆弱、農業(yè)面源污染嚴重、水資源短缺等問題［３０］ ，因此高質量發(fā)展受到阻礙，發(fā)展水平從２０１０ 年的０．１４７ 上升至２０２２ 的０．５１１，發(fā)展水平相對較低，但農業(yè)碳排放效率（從０．５１９ 上升到１．０８４）相對較高，表明黃河流域農業(yè)高質量發(fā)展對碳排放效率的提高影響不顯著。

２．３．４方差分解

方差分解是通過分析每一個結構沖擊對內生變量變化的貢獻度，進而評價不同結構沖擊的重要性［３１］ 。對農業(yè)碳排放效率與農業(yè)高質量發(fā)展水平進行方差分解，結果見表６。表６ 表明：從第１ 期到第１０ 期（指利用現有樣本對未來進行預測的期數），農業(yè)碳排放效率對農業(yè)高質量發(fā)展的貢獻率（大于２０％）均大于農業(yè)高質量發(fā)展對農業(yè)碳排放效率的貢獻率（小于２０％），表明農業(yè)碳排放效率對農業(yè)高質量發(fā)展的影響較大，這與上文格蘭杰因果檢驗的結果相吻合。

３結論與建議

運用包含非期望產出的超效率ＳＢＭ 模型和熵值法，分析了黃河流域２０１０—２０２２ 年農業(yè)碳排放效率和農業(yè)高質量發(fā)展水平，采用Ｅｖｉｅｗｓ １０．０ 軟件、ＶＡＲ 模型和單位根檢驗等方法探討了二者的互動關系。

１）黃河流域農業(yè)碳排放效率整體呈上升趨勢，區(qū)域差異顯著。甘肅、山西處于較低水平，四川、山東、河南、陜西、青海五省處于中等水平，寧夏、內蒙古處于較高水平。甘肅、山西應提高農業(yè)物資利用效率，發(fā)展綠色農業(yè)；四川、山東、河南、陜西、青海應發(fā)揮區(qū)域比較優(yōu)勢，發(fā)展特色產業(yè)；寧夏、內蒙古應加強科技創(chuàng)新、培育良種等，發(fā)展生態(tài)農業(yè)。

２）黃河流域農業(yè)高質量發(fā)展水平呈波動上升趨勢，區(qū)域差異較大。陜西、山西、寧夏、內蒙古四?。▍^(qū)）處于較低水平，青海、甘肅處于中等水平，河南、四川、山東三省處于較高水平。陜西、山西、寧夏、內蒙古應推廣蓄水保水技術等，發(fā)展高效旱作農業(yè)；青海、甘肅應實施退牧還草等，發(fā)展有機農業(yè)；河南、四川、山東應推進高標準農田建設等，發(fā)展智慧農業(yè)。

３）黃河流域農業(yè)碳排放效率的提高對農業(yè)高質量發(fā)展的促進作用較為明顯，且農業(yè)碳排放效率對農業(yè)高質量發(fā)展的貢獻率大于農業(yè)高質量發(fā)展對農業(yè)碳排放效率的貢獻率。黃河流域應推廣低碳技術、提升固碳能力等，推進農業(yè)減排固碳，促進農業(yè)高質量發(fā)展。