龐 容, 呂志強(qiáng), 朱金盛, 慶旭瑤, 鄧 睿

(重慶工商大學(xué), 重慶 400067)

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基于碳循環(huán)的農(nóng)業(yè)凈碳排與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的脫鉤分析

龐 容, 呂志強(qiáng), 朱金盛, 慶旭瑤, 鄧 睿

(重慶工商大學(xué), 重慶 400067)

綜合農(nóng)業(yè)碳循環(huán)過(guò)程中碳源和碳匯的雙重特征，結(jié)合面板數(shù)據(jù)分析方法，測(cè)算全國(guó)2000—2011年各區(qū)域農(nóng)業(yè)凈碳排；通過(guò)構(gòu)建脫鉤指數(shù)分析模型和判定標(biāo)準(zhǔn)，以“脫鉤”來(lái)衡量區(qū)域農(nóng)業(yè)凈碳量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤程度，分析二者的脫鉤狀態(tài)和演化趨勢(shì)，以期研究區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)業(yè)凈碳量的脫鉤關(guān)系及內(nèi)在機(jī)理。結(jié)果表明：2000—2011年全國(guó)各省市總的農(nóng)業(yè)凈碳量顯著遞增，碳排量從2000年的23 730.44萬(wàn)t增加到2011年的56 177.24萬(wàn)t，對(duì)應(yīng)年份的碳匯量從46 118.20萬(wàn)t增加到56 845.85萬(wàn)t。期間，農(nóng)業(yè)碳排總量年均增長(zhǎng)12.40%，農(nóng)業(yè)碳匯總量年均增長(zhǎng)2.10%，空間上，東部沿海發(fā)達(dá)城市的凈碳量高于全國(guó)平均水平；從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的地域分布和階段特征來(lái)看，各省市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率差異明顯且后期農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率明顯低于前期；近10年來(lái)，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與凈碳排放整體處于弱相對(duì)脫鉤狀態(tài)，彈性值為0≤e<1。對(duì)比2000-2005年、2006—2011年兩時(shí)期的脫鉤，可以看出實(shí)現(xiàn)相對(duì)弱脫鉤的省域數(shù)量逐年增加，約占到全國(guó)省域總數(shù)的90%，呈現(xiàn)出地區(qū)脫鉤程度差距逐漸縮小的趨勢(shì)，后期較前期實(shí)現(xiàn)了更為協(xié)調(diào)的發(fā)展。

碳循環(huán); 凈碳排; 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì); 脫鉤

農(nóng)業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，是主要的溫室氣體來(lái)源，已有的研究表明，我國(guó)農(nóng)業(yè)溫室氣體總排放量占全國(guó)排放量的17%左右[1]。農(nóng)業(yè)源排放的CO2，CH4分別占人為溫室氣體排放量的21%～25%，57%[2]。在能源高效與低碳生產(chǎn)的雙重約束下轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)凈碳排與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的“脫鉤”狀態(tài)成為重中之重，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)低碳化發(fā)展成為近期研究的熱點(diǎn)[3]。經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)將“脫鉤”定義為阻斷經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和資源消耗、環(huán)境污染之間的鏈接，是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境沖擊的耦合關(guān)系處于破裂狀態(tài)[4]。脫鉤理論實(shí)質(zhì)上反映了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與資源消耗、環(huán)境壓力的非同步變化狀況。一般以脫鉤指數(shù)來(lái)表示二者關(guān)系的阻斷。脫鉤指數(shù)(Decoupling Index，DI)是指一定時(shí)期內(nèi)某種資源(例如碳石資源)消耗量變化的速度、或某種污染物(例如SO2)排放量變化的速度與經(jīng)濟(jì)規(guī)模變化的速度(例如GDP增長(zhǎng)率)的比值[5]，它反映了碳排放變化對(duì)于經(jīng)濟(jì)變化的敏感程度。各省份在實(shí)現(xiàn)GDP增長(zhǎng)時(shí)，碳生產(chǎn)率隨之同向或反向變化且變化幅度差異明顯，從而造成人均GDP和碳生產(chǎn)率之間的相關(guān)關(guān)系動(dòng)態(tài)變化[6]。

從研究方法來(lái)看，脫鉤評(píng)價(jià)方法主要有變化量綜合分析法、脫鉤指數(shù)法、彈性分析法、基于完全分解技術(shù)的脫鉤分析方法、IPAT模型法、描述統(tǒng)計(jì)分析法、計(jì)量分析法和差分回歸系數(shù)法等[7]。從研究領(lǐng)域來(lái)看，國(guó)內(nèi)關(guān)于脫鉤理論的研究主要集中于資源環(huán)境[8-10]、能源消耗[5,11]、環(huán)境壓力[4,12-13]、耕地占用[14-15]、建設(shè)用地?cái)U(kuò)張[16]、碳排放與經(jīng)濟(jì)關(guān)系研究[17-18]等領(lǐng)域，大量的研究都是根據(jù)絕對(duì)脫鉤和相對(duì)脫鉤制定不同的評(píng)判區(qū)間，脫鉤評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)尚未達(dá)成一致?？茖W(xué)構(gòu)建脫鉤評(píng)價(jià)模型和實(shí)現(xiàn)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)的標(biāo)準(zhǔn)化是未來(lái)脫鉤理論研究的熱點(diǎn)。

本文選取2005年為分隔點(diǎn)，將研究期劃分為兩個(gè)時(shí)段，對(duì)比2000—2005年、2006—2011年兩個(gè)時(shí)段區(qū)域農(nóng)業(yè)凈碳量的空間變化特征及區(qū)域低碳競(jìng)爭(zhēng)力的時(shí)空演化。首先綜合考慮農(nóng)業(yè)碳循環(huán)過(guò)程中碳源和碳匯的雙重特征，測(cè)算區(qū)域凈碳量，對(duì)各省市農(nóng)業(yè)碳排效應(yīng)所呈現(xiàn)特征的成因進(jìn)行簡(jiǎn)要探討。同時(shí)，在借鑒已有脫鉤理論研究成果的基礎(chǔ)上，構(gòu)建脫鉤評(píng)價(jià)模型和判定標(biāo)準(zhǔn)；以“脫鉤”來(lái)衡量區(qū)域碳量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脫鉤關(guān)系和程度，分析二者的脫鉤狀態(tài)和演化趨勢(shì)。以期基于脫鉤分析合理調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，促進(jìn)低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源

受統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失的影響，本研究選擇除港、澳、臺(tái)地區(qū)外的31個(gè)省市自治區(qū)為基礎(chǔ)研究單元，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和分省統(tǒng)計(jì)年鑒，另有部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自于各地區(qū)統(tǒng)計(jì)公報(bào)。為避免統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)果的偏倚或者錯(cuò)誤，數(shù)據(jù)收集過(guò)程中對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不斷核實(shí)與檢查，保證了數(shù)據(jù)錄入的準(zhǔn)確性。受統(tǒng)計(jì)口徑差異的影響，個(gè)別數(shù)值會(huì)有缺失或在不同數(shù)據(jù)源中不一致，按統(tǒng)計(jì)軟件中常用的缺失錯(cuò)誤值處理方法予以了處理補(bǔ)充。其中經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)按1990年不變價(jià)格進(jìn)行處理。

2 研究方法

本研究考慮了農(nóng)業(yè)碳循環(huán)的雙重特征，分別計(jì)算農(nóng)業(yè)碳排和碳匯，得到區(qū)域凈碳量。另外，通過(guò)構(gòu)建農(nóng)業(yè)低碳化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，得到區(qū)域間的低碳競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)而對(duì)區(qū)域的碳排放效率進(jìn)行比較。

2.1 農(nóng)業(yè)凈碳量的測(cè)算

我國(guó)農(nóng)業(yè)的土地利用類型主要為耕地和園地，本研究只考慮主要途徑的碳排放(主要是農(nóng)地利用、水稻、牲畜帶來(lái)的碳排放)和碳吸收(園地植被、農(nóng)作物生長(zhǎng)過(guò)程中光合作用帶來(lái)的碳吸收)，農(nóng)業(yè)凈碳量為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中碳排放當(dāng)量與作物生育期碳吸收當(dāng)量的差值。

(1) 農(nóng)業(yè)碳排效應(yīng)測(cè)算。鑒于農(nóng)業(yè)碳排放源頭多種多樣，在參考宋德勇[19]、張秀梅[20]、黃賢金[21]等構(gòu)建的碳排放公式的基礎(chǔ)上，構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳排放公式如下：

E=∑Ei=∑TiCi

(1)

式中：E——農(nóng)業(yè)碳排放總量；Ei——各類碳源碳排放量；Ti——各碳排放源的量；Ci——各碳排放源的碳排放系數(shù)。

參照劉華軍[22]對(duì)農(nóng)地利用碳排放的研究，本研究的化肥、農(nóng)藥、薄膜、柴油、翻耕的碳排系數(shù)如表1所示，考慮到并非所有的電力消耗都導(dǎo)致碳排放，借鑒冉光和等[23]的做法，對(duì)電力的CO2排放系數(shù)乘以0.75，以反映火電占全國(guó)電力供應(yīng)的比重。

表1 各類指標(biāo)農(nóng)業(yè)碳排放系數(shù)

稻田是溫室氣體CH4的重要排放源之一，本研究將參照國(guó)內(nèi)外學(xué)者[3,24-28]所測(cè)算的水稻田CH4排放，結(jié)合實(shí)際考慮冬灌對(duì)甲烷排放的影響，確定稻田的CH4排放系數(shù)。依據(jù)2007年IPCC第4次評(píng)估報(bào)告，1 t的CH4所引發(fā)的溫室效應(yīng)相當(dāng)于25 t的CO2(約合6.82 t的C)所產(chǎn)生的溫室效應(yīng)，為統(tǒng)一計(jì)量單位，稻田碳排放系數(shù)變?yōu)?.136 g/(m·d)；同時(shí)，鑒于水稻生長(zhǎng)周期介于120～150 d，統(tǒng)一取中位值，以130 d為準(zhǔn)(表1)。

牲畜養(yǎng)殖尤其是反芻動(dòng)物養(yǎng)殖是CH4產(chǎn)生的又一重要源頭，主要包括兩方面，一是腸道發(fā)酵所引起的甲烷排放，二是糞便管理系統(tǒng)中的甲烷排放。在我國(guó)牛、羊這兩種反芻動(dòng)物是導(dǎo)致甲烷產(chǎn)生的主要牲畜，結(jié)合田云等[29]的研究，確定碳排系數(shù)(表1)。

(2) 農(nóng)業(yè)碳匯效應(yīng)測(cè)算。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的碳匯效應(yīng)是主要農(nóng)作物生長(zhǎng)生命周期中的碳吸收，碳吸收是指作物光合作用形成的凈初級(jí)生產(chǎn)量，即生物產(chǎn)量，公式如下：

(2)

式中：C——農(nóng)作物碳吸收總量；Ci——某種農(nóng)作物的碳吸收量；k——農(nóng)作物種類數(shù)；ci——作物通過(guò)光合作用合成單位有機(jī)質(zhì)所需吸收的碳；Yi——作物的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量；r——作物經(jīng)濟(jì)產(chǎn)品部分的含水量；HIi——作物經(jīng)濟(jì)系數(shù)。各類農(nóng)作物、園地植被的碳吸收率與經(jīng)濟(jì)系數(shù)主要引自韓召迎等[30]的研究成果，本文取主要農(nóng)作物經(jīng)濟(jì)系數(shù)、碳吸收率的平均值分別為0.44，0.45。

2.2 農(nóng)業(yè)凈碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤分析模型

本文在借鑒OECD脫鉤指數(shù)法和Tapio脫鉤彈性系數(shù)法[31]的基礎(chǔ)上，結(jié)合國(guó)內(nèi)有關(guān)學(xué)者對(duì)脫鉤理論分析模型的改進(jìn)和評(píng)價(jià)結(jié)果，構(gòu)建適用于農(nóng)業(yè)凈碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤評(píng)價(jià)模型。

用農(nóng)業(yè)凈碳排的變化率除以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)總收入的變化率來(lái)表示農(nóng)業(yè)凈碳排量的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)彈性，基于彈性系數(shù)分析改進(jìn)的地質(zhì)公園脫鉤評(píng)價(jià)模型為：

e(co2,GDP)=(ΔC/C0)/(ΔGDP/GDP0)

(3)

式中：e(co2,GDP)——經(jīng)濟(jì)發(fā)展與凈碳排量之間的脫鉤彈性指標(biāo)；ΔC——當(dāng)年凈碳排量與基期年凈碳排量差值；ΔGDP——當(dāng)年農(nóng)業(yè)GDP與基期年農(nóng)業(yè)GDP差值；C0——基期年凈碳排放量；GDP0——基期年GDP。

關(guān)于脫鉤分析的時(shí)間尺度方面，由于存在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與能源消費(fèi)變化的滯后關(guān)系，分時(shí)段進(jìn)行脫鉤分析更為恰當(dāng)，一般采用3 a或5 a[17]。

參考蓋美[10]、趙興國(guó)[32]等關(guān)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與資源環(huán)境壓力脫鉤程度的判定標(biāo)準(zhǔn)，制定農(nóng)業(yè)凈碳排量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)脫鉤狀態(tài)的判定標(biāo)準(zhǔn)。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)業(yè)凈碳排量常常呈現(xiàn)耦合同步變化狀態(tài)，因此將“耦合”引入到脫鉤狀態(tài)中；本文假設(shè)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)總收入呈逐年增加的趨勢(shì)(ΔTTI>0)；當(dāng)ΔTTI=ΔEEPI時(shí)，脫鉤狀態(tài)處于臨界狀態(tài)，故以脫鉤彈性值等于1作為劃分脫鉤與耦合的臨界值；根據(jù)脫鉤彈性值的大小，劃分為相對(duì)脫鉤狀態(tài)(0≤e<1)、臨界狀態(tài)、耦合狀態(tài)(e≥1)。由于各省份大多落在相對(duì)脫鉤區(qū)域，其中將相對(duì)脫鉤狀態(tài)(0≤e<1)值域區(qū)間平均4等分，以0.25作為界線值將其劃分為Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ4種細(xì)微狀態(tài)，以便更加準(zhǔn)確地判定每個(gè)時(shí)期的脫鉤狀態(tài)(表2)。

表2 脫鉤程度的判定標(biāo)準(zhǔn)

為了消除指標(biāo)量綱或指標(biāo)測(cè)度量級(jí)的不同而造成的影響，需要對(duì)各指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。目前關(guān)于消除數(shù)據(jù)量綱影響的方法，主要有相對(duì)化處理方法、函數(shù)化處理方法、標(biāo)準(zhǔn)化處理方法3種。本研究采用極差標(biāo)準(zhǔn)化方法，同時(shí)根據(jù)指標(biāo)對(duì)各自系統(tǒng)貢獻(xiàn)的正負(fù)效應(yīng)，需將指標(biāo)體系中的指標(biāo)分為正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)兩類，分別進(jìn)行無(wú)量綱處理。其計(jì)算公式為:

(4)

式中：xij——第i個(gè)系統(tǒng)的第j個(gè)指標(biāo)的值(i=1,2,…,n；j=1,2,…,n)；max(xij)，min(xij)——指標(biāo)xij的最大值和最小值。

3 結(jié)果與分析

3.1 各省(市、區(qū))農(nóng)業(yè)凈碳排量的時(shí)間特征及其影響因素分析

3.1.1 各省(市、區(qū))農(nóng)業(yè)凈碳排量結(jié)果分析 由圖1可知，2000—2011年全國(guó)各省(市、區(qū))的凈碳量呈顯著遞增的趨勢(shì)，凈碳量由-22 387.00萬(wàn)t增加到-668.61萬(wàn)t。從碳循環(huán)總量的變化來(lái)看，凈碳排量從2000年的23 730.44萬(wàn)t增加到2010年的56 177.24萬(wàn)t，對(duì)應(yīng)年份的碳匯量從46 118.20萬(wàn)t增加到56 845.85萬(wàn)t。期間，農(nóng)業(yè)凈碳排總量年均增長(zhǎng)12.40%，農(nóng)業(yè)碳匯總量年均增長(zhǎng)2.10%，農(nóng)業(yè)碳匯量上升幅度遠(yuǎn)小于凈碳排下降幅度，造成農(nóng)業(yè)凈碳量持續(xù)增加。凈碳量持續(xù)增加的主要原因是化肥、電力、機(jī)械化作業(yè)大幅度投入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，其中化肥的使用量由2000年的3 713.87萬(wàn)t增加到2011年的5 108.68萬(wàn)t，電力碳排由15 701.88萬(wàn)t增加到46 051.07萬(wàn)t，機(jī)械使用量由266.89萬(wàn)t增加到284.87萬(wàn)t。研究期內(nèi)的農(nóng)業(yè)GDP由15 124.51億元增加到23 847.11億元，由此可以看出，我國(guó)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是以增加農(nóng)業(yè)碳排為前提。因此，要實(shí)現(xiàn)低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展，各區(qū)域應(yīng)調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，保證低碳農(nóng)業(yè)投入下的高效益產(chǎn)出。從碳排、碳匯、凈碳量年際變化的擬合曲線可以看出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中碳排放當(dāng)量與作物生育期碳吸收當(dāng)量的差值逐年縮小，到2011年農(nóng)業(yè)碳排和碳匯量幾乎相等，如這一發(fā)展趨勢(shì)得不到有效控制，那么農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的碳匯作用將會(huì)進(jìn)一步削弱，有可能會(huì)吸納不了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的碳排量，那么對(duì)區(qū)域碳排(農(nóng)業(yè)部分和非農(nóng)業(yè)部分)吸納的整體能力則會(huì)顯著降低。因此要保證區(qū)域農(nóng)業(yè)碳循環(huán)甚至區(qū)域碳循環(huán)良性發(fā)展，一方面需要在滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料必須投入量的前提下降低區(qū)域的碳排，另一方面需要通過(guò)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，進(jìn)一步鞏固農(nóng)作物的碳匯效應(yīng)。

圖1 2000-2011年全國(guó)各省(市、區(qū))農(nóng)業(yè)碳量

3.1.2 農(nóng)業(yè)凈碳排量影響因素分析 選定9個(gè)碳源指標(biāo)：農(nóng)藥碳排(N1)、薄膜碳排(N2)、機(jī)械碳排(N3)、電力碳排(N4)、化肥碳排(N5)、翻耕碳排(N6)、水稻碳排(N7)、牛的飼養(yǎng)帶來(lái)的碳排(N8)、羊的飼養(yǎng)(N9)帶來(lái)的碳排；碳匯體系中選取農(nóng)作物種植(N10)、園地(N11)的碳匯量，分析造成碳量變化的各指標(biāo)貢獻(xiàn)程度。

從兩時(shí)期各指標(biāo)對(duì)碳量貢獻(xiàn)程度變化來(lái)看(圖2)，電力碳排對(duì)碳量的影響程度后期較前期貢獻(xiàn)程度增大，其他幾項(xiàng)指標(biāo)變化趨勢(shì)基本吻合。從兩時(shí)期各指標(biāo)的碳排、碳匯量來(lái)看，各指標(biāo)對(duì)碳量貢獻(xiàn)程度差異明顯：在碳排指標(biāo)中，電力碳排、化肥碳排量最大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他幾項(xiàng)碳排指標(biāo)，表明其對(duì)凈碳量影響最大，成為阻礙低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的最大因素，造成部分省份成為高碳化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。為了實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)低碳化生產(chǎn)，應(yīng)降低火電占全國(guó)農(nóng)業(yè)電力供應(yīng)的比重，提高水電、核電的使用以減少碳排放。此外，降低化肥使用強(qiáng)度，提高其利用效率也是農(nóng)業(yè)低碳化生產(chǎn)的重要措施?？傊?，低碳化農(nóng)業(yè)應(yīng)以節(jié)肥、節(jié)藥為突破口，推廣應(yīng)用節(jié)約型農(nóng)業(yè)技術(shù)；在碳匯指標(biāo)中，農(nóng)作物固碳量對(duì)凈碳量的貢獻(xiàn)最大，單位面積園地固碳量較農(nóng)作物固碳作用明顯，但由于園地的面積遠(yuǎn)小于耕地面積，因此，園地總的固碳量對(duì)凈碳量貢獻(xiàn)不大明顯。而農(nóng)作物固碳效果在各指標(biāo)中最強(qiáng)，農(nóng)作物固碳總量大大降低了區(qū)域碳。

圖2 2000-2011年分時(shí)段各指標(biāo)的農(nóng)業(yè)碳量

3.2 農(nóng)業(yè)凈碳排量空間分布

由圖3可以看出，凈碳量具有較大的區(qū)域差異，從地域分布來(lái)看，東北三省、內(nèi)蒙古、華中及西南等糧食主產(chǎn)區(qū)凈碳量較低，碳匯量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其碳源量。北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建和廣東等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市碳源量要大于其碳匯量，年均凈碳量較大，高于全國(guó)平均水平。這一現(xiàn)象主要是因?yàn)樯鲜鰠^(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展以二、三產(chǎn)業(yè)為主，工業(yè)的快速擴(kuò)張加劇了農(nóng)地的流失，導(dǎo)致可利用農(nóng)地較少，農(nóng)作物播種面積難以得到保障；另一方面，由于東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度較高，農(nóng)地集約化利用帶來(lái)農(nóng)地投入的增加，即化肥、農(nóng)藥和薄膜等農(nóng)用物資的高強(qiáng)度使用，從而引起更多的碳排放。

從兩個(gè)時(shí)段的比較可以看出：2000—2005年北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建和廣東7個(gè)省份的碳匯量遠(yuǎn)小于其碳源量；由圖2可知，農(nóng)作物固碳量對(duì)其區(qū)域農(nóng)業(yè)凈碳量的貢獻(xiàn)最大，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市農(nóng)作物種植比重小，造成農(nóng)作物固碳量少繼而導(dǎo)致其碳排量冗余。較2000—2005年相比，2006—2011年北京、天津、上海、江蘇、浙江、廣東等省市凈碳量依然為正值，即碳源量大于其碳匯量。此外，河北、遼寧兩省凈碳量由負(fù)值增長(zhǎng)為正值，碳源量大于其碳匯量，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的碳匯功能未能抵消其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的碳排，近幾年由于城市化進(jìn)程加快，大量農(nóng)業(yè)用地被工業(yè)、建筑用地占用，種植業(yè)面積大大縮減。雖然政府采取一系列措施減少農(nóng)業(yè)碳排，但其農(nóng)作物碳匯總量下降幅度遠(yuǎn)大于農(nóng)業(yè)碳排減少量，造成農(nóng)業(yè)碳排量大量冗余。四川、湖南、安徽、河南、山東、黑龍江等農(nóng)業(yè)大省凈碳量都較少，說(shuō)明糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)作物播種面積大，其固碳量相應(yīng)較大，進(jìn)而也證實(shí)了農(nóng)作物固碳效應(yīng)對(duì)凈碳總量有著至關(guān)重要的貢獻(xiàn)。其中，2006—2011年全國(guó)各省凈碳量的空間分布與近10年來(lái)的年均凈碳量空間分布基本一致，說(shuō)明近幾年來(lái)全國(guó)各省農(nóng)業(yè)平穩(wěn)發(fā)展，東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū)城市化基本飽和，建設(shè)用地大量占用農(nóng)用耕地的情況有所好轉(zhuǎn)。為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)低碳化發(fā)展，政府仍需采取一系列農(nóng)業(yè)碳減排措施。

圖3 各省市農(nóng)業(yè)凈碳排量空間分布變化

3.3 我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與凈碳排量脫鉤演變分析

2000—2011年各省市農(nóng)業(yè)GDP增長(zhǎng)率差異明顯(表3)，廣東、上海、江蘇、浙江、福建等東部沿海發(fā)達(dá)城市農(nóng)業(yè)GDP增長(zhǎng)率較大，從各省市分時(shí)段農(nóng)業(yè)GDP增長(zhǎng)率來(lái)看，2000—2005年黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古、河北、湖南、廣西、四川、寧夏、新疆等地農(nóng)業(yè)GDP增長(zhǎng)率達(dá)到0.8以上。

這一時(shí)期由于國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)好轉(zhuǎn)以及2004年中央一號(hào)文件頒布的“兩減免、三補(bǔ)貼”政策極大地解放了農(nóng)村生產(chǎn)力，增強(qiáng)了農(nóng)民的生產(chǎn)積極性，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平得到較大提高，種植業(yè)總產(chǎn)值實(shí)現(xiàn)了較快增長(zhǎng)，隨著城市化進(jìn)程的加快，建設(shè)用地占用大量耕地，農(nóng)業(yè)種植面積得不到保證；較前期而言，后期農(nóng)業(yè)GDP增長(zhǎng)率明顯低于前期。

表3 各省市分時(shí)段農(nóng)業(yè)GDP增長(zhǎng)率

通過(guò)公式(3)計(jì)算的各省市脫鉤彈性值來(lái)劃分，2000—2011年全時(shí)間段內(nèi)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)業(yè)凈碳排量之間整體處于相對(duì)脫鉤狀態(tài)，即呈現(xiàn)農(nóng)業(yè)凈碳排隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)逐年上升，但農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)快于凈碳排增長(zhǎng)率，可持續(xù)性較強(qiáng)；這一時(shí)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)雖快于凈碳排增長(zhǎng)率，但仍難以擺脫對(duì)碳排放增長(zhǎng)的依賴，與實(shí)現(xiàn)絕對(duì)脫鉤還有一定的差距。同時(shí)，區(qū)域內(nèi)部也存在一定的彈性差異，依據(jù)脫鉤狀態(tài)判定標(biāo)準(zhǔn)的劃分來(lái)精確判定各省份的脫鉤狀態(tài)，上海、江蘇均落在耦合區(qū)域，遼寧、河北、廣東落在相對(duì)脫鉤Ⅲ區(qū)域，浙江、福建落在相對(duì)脫鉤Ⅳ區(qū)域。從空間分布上看，脫鉤彈性值較大的省份均集中在東部沿海地區(qū)，這可能歸咎于工業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，限制了東部沿海地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。隨著工業(yè)化的快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)機(jī)械化覆蓋面遍及全國(guó)，未來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)碳排放相對(duì)脫鉤發(fā)展趨勢(shì)在一定時(shí)期內(nèi)仍將持續(xù)，未來(lái)在保證經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，減緩碳排放絕對(duì)量的增長(zhǎng)速率，從而實(shí)現(xiàn)絕對(duì)脫鉤狀態(tài)。其余省份均落在0≤e<0.5值域間，e值越小脫鉤越顯著，說(shuō)明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)業(yè)碳排放的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展。

從兩時(shí)期各地區(qū)彈性值來(lái)看，2000—2005年上海、江蘇、浙江、福建、廣東均落在耦合區(qū)域，脫鉤彈性值e≥1，反映這些農(nóng)業(yè)碳排增長(zhǎng)快于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，處于耦合狀態(tài)；脫鉤指數(shù)越大表示生態(tài)環(huán)境壓力越大，可持續(xù)性越弱。其余全國(guó)各省均落在相對(duì)脫鉤區(qū)域(0≤e<1)，其中，北京、天津、黑龍江、吉林、湖北、廣西、青海、寧夏均落在相對(duì)脫鉤Ⅰ區(qū)域，山西、內(nèi)蒙古、安徽、江西、河南、湖南、重慶、四川、云南、西藏、陜西、甘肅、新疆落在相對(duì)脫鉤Ⅱ區(qū)域，遼寧、貴州、海南、河北、山東彈性值在0.5以上，落在相對(duì)脫鉤Ⅲ，Ⅳ區(qū)域。2006—2011年除天津的脫鉤彈性值為負(fù)值，全國(guó)各省份彈性值均在相對(duì)脫鉤區(qū)域(0≤e<1)。其中，僅上海、遼寧彈性值在0.5以上，落在相對(duì)脫鉤Ⅲ區(qū)域，其他區(qū)域彈性值均在0.5以下，約占到全國(guó)省域總數(shù)的90%。這表明地區(qū)層面上實(shí)現(xiàn)更高程度的脫鉤省域數(shù)量較前一時(shí)間段上升較快，并且呈現(xiàn)出地區(qū)脫鉤程度差距逐漸縮小的趨勢(shì)。

從兩時(shí)期各地區(qū)脫鉤程度空間分布(圖4)來(lái)看，2000—2005年各省份脫鉤狀態(tài)區(qū)域分布較為分散，上海、江蘇、浙江、福建、廣東均落在耦合區(qū)域，這些耦合區(qū)域均集中在東部沿海地區(qū)，說(shuō)明這一時(shí)期東部沿海地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)面臨著巨大的碳減排壓力。這可能是由于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，第二、第三產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的所占比重較大，農(nóng)業(yè)發(fā)展在一定程度上受到限制，使得農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)碳排放呈現(xiàn)較低程度的脫鉤；西部、西北部大部分地區(qū)雖落在相對(duì)脫鉤區(qū)域，但其彈性值接近臨界值，與實(shí)現(xiàn)絕對(duì)脫鉤還有很大的差距；東北省域、華中、西南大片區(qū)域彈性值較小，脫鉤最為顯著，實(shí)現(xiàn)了較高程度的脫鉤。2006—2011年脫鉤顯著區(qū)域呈現(xiàn)空間均衡態(tài)勢(shì)，區(qū)域差異明顯縮小，上海、江蘇、浙江、福建等東部沿海地區(qū)，較前一時(shí)期實(shí)現(xiàn)了由耦合狀態(tài)向相對(duì)脫鉤的轉(zhuǎn)變；河北、內(nèi)蒙古、安徽、山東、海南、重慶、西藏、陜西、新疆等中西部地區(qū)彈性值均達(dá)到0.4以下，實(shí)現(xiàn)了較高程度的脫鉤發(fā)展，導(dǎo)致這一變化主要是因?yàn)?004年中央一號(hào)文件頒布的“兩減免、三補(bǔ)貼”政策極大地解放了農(nóng)村生產(chǎn)力，增強(qiáng)了農(nóng)民的生產(chǎn)積極性，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平得到較大提高，種植業(yè)總產(chǎn)值實(shí)現(xiàn)了較快增長(zhǎng)；而農(nóng)業(yè)的復(fù)蘇也帶動(dòng)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)原料需求的增加，進(jìn)而使得農(nóng)業(yè)碳排放增速回升，但農(nóng)業(yè)科技的進(jìn)步以及循環(huán)農(nóng)業(yè)模式的不斷推廣，也使得該階段農(nóng)業(yè)碳排放增速逐步放緩，從而實(shí)現(xiàn)了較高程度的脫鉤發(fā)展。

圖4 各時(shí)間段農(nóng)業(yè)GDP與農(nóng)業(yè)凈碳排放脫鉤的彈性值區(qū)域差異

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié) 論

(1) 測(cè)算結(jié)果顯示，近些年來(lái)全國(guó)各省(市、區(qū))總的凈碳量顯著遞增。從碳循環(huán)總量的變化來(lái)看，碳排量從2000年的23 730.44萬(wàn)t增加到2011年的56 177.24萬(wàn)t，對(duì)應(yīng)年份的碳匯量從46 118.20萬(wàn)t增加到56 845.85萬(wàn)t。期間，農(nóng)業(yè)碳排總量年均增長(zhǎng)12.40%，農(nóng)業(yè)碳匯總量年均增長(zhǎng)2.10%，農(nóng)業(yè)碳匯量上升幅度遠(yuǎn)小于碳排下降幅度，造成農(nóng)業(yè)凈碳量持續(xù)增加；從年際變化來(lái)看，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中碳排放當(dāng)量與作物生育期碳吸收當(dāng)量的差值逐年縮小，可以預(yù)測(cè)未來(lái)農(nóng)業(yè)碳排量將高于農(nóng)業(yè)碳匯量，作物生育期碳吸收量不能完全抵消農(nóng)業(yè)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程中的碳排放量。

(2) 橫向來(lái)看，凈碳量空間分布區(qū)域差異明顯，東北三省、內(nèi)蒙古、華中及西南等糧食主產(chǎn)區(qū)年均凈碳量較小。從省域碳量空間分布看，北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、廣東等東部沿海發(fā)達(dá)城市年均凈碳量高于全國(guó)平均水平；從各時(shí)段來(lái)看，后期較前期年均區(qū)域差異變化較大，2006—2011年全國(guó)各省凈碳量的空間分布與近10年來(lái)的年均凈碳量空間分布基本一致。

(3) 以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值來(lái)分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)業(yè)凈碳排放的脫鉤關(guān)系，采用不同時(shí)間尺度會(huì)有不同的結(jié)果。鑒于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與能源消費(fèi)變化的滯后關(guān)系，年份尺度放寬到時(shí)期尺度進(jìn)行脫鉤分析。2000—2011年期間，全國(guó)大部分省市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)凈碳量處于相對(duì)脫鉤狀態(tài)，彈性值主要集中在0≤e<1，但脫鉤區(qū)域內(nèi)部各省市脫鉤程度差異較大。其中，2000—2005年上海、江蘇、浙江、福建、廣東等東部沿海地區(qū)彈性值e≥1，處于耦合狀態(tài)，表明這些沿海發(fā)達(dá)城市農(nóng)業(yè)凈碳增長(zhǎng)快于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境碳排壓力大，可持續(xù)性較弱。2006—2011年除天津的脫鉤彈性值為負(fù)值，全國(guó)各省份彈性值均在相對(duì)脫鉤區(qū)域(0≤e<1)，彈性值在0.5以下的省份，約占到全國(guó)省域總數(shù)的90%。較前一時(shí)間段來(lái)看，地區(qū)層面上實(shí)現(xiàn)更高程度的脫鉤省域數(shù)量逐年增多，實(shí)現(xiàn)了較高程度的脫鉤發(fā)展，可見我國(guó)在發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)方面取得了一定成效。大部分地區(qū)后期較前期脫鉤更為顯著，脫鉤顯著區(qū)域呈現(xiàn)空間均衡態(tài)勢(shì)，區(qū)域差異明顯縮小。

4.2 討 論

(1) 我國(guó)農(nóng)業(yè)的土地利用類型主要為耕地和園地，本研究只考慮主要途徑的碳排放(主要是農(nóng)地利用、水稻、牲畜帶來(lái)的碳排放)和碳吸收(園地植被、農(nóng)作物生長(zhǎng)過(guò)程中光合作用帶來(lái)的碳吸收)，另外研究選用指標(biāo)多為總量指標(biāo)，如化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油、機(jī)械等均采用的是施用或排放總量，沒有計(jì)算農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中實(shí)際所消耗的量，電力指標(biāo)選用的農(nóng)村電力，未能排除農(nóng)村生活用電量，農(nóng)用化肥施用量按折純法計(jì)算，也未進(jìn)一步區(qū)分氮肥與磷肥的碳排放差異，故無(wú)法精準(zhǔn)細(xì)致的分析農(nóng)業(yè)實(shí)際碳排放的量。

(2) 本文基于碳循環(huán)過(guò)程碳源和碳匯的雙重特征測(cè)算區(qū)域凈碳量；由于作物的固碳作用，碳匯量大于碳排量，與田云等[3]的研究結(jié)果較為一致。其中，在測(cè)算農(nóng)業(yè)碳排放時(shí)，綜合國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究成果，科學(xué)確定碳排系數(shù)，從而對(duì)農(nóng)業(yè)碳減排研究做到一定的補(bǔ)充。

(3) 定量評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與凈碳量的脫鉤狀態(tài)和程度，對(duì)區(qū)域調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)提供依據(jù)。本文在借鑒OECD脫鉤指數(shù)法和Tapio脫鉤彈性系數(shù)法的基礎(chǔ)上，結(jié)合國(guó)內(nèi)有關(guān)學(xué)者對(duì)脫鉤理論分析模型的改進(jìn)和評(píng)價(jià)結(jié)果，構(gòu)建適用于農(nóng)業(yè)凈碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的脫鉤評(píng)價(jià)模型。在脫鉤分析的時(shí)間尺度上，一般采用3 a或5 a，本文選取2005年為分隔點(diǎn)，將研究期劃分為兩個(gè)時(shí)段。

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Decoupling of Agricultural Net Carbon Emissions and Agricultural Economy Based on the Carbon Cycle

PANG Rong, Lü Zhiqiang, ZHU Jinsheng, QING Xuyao, DENG Rui

(ChongqingTechnologyandBusinessUniversity,Chongqing400067,China)

Taking carbon source and carbon sink into consideration in the process of the agricultural carbon cycle, we measured the regional agricultural net carbon during the period from 2000 to 2011. Based on the decoupling index model and evaluation criteria, we also measured the decoupling degree, explored the decoupling relationship and the internal mechanism between the regional agriculture net carbon and the economic growth. The results indicated that the total agricultural net carbon significantly increased in China during the period from 2000 to 2011. The carbon dioxide emissions increased from 237.30 million tons to 561.77 million tons, and the carbon sink capacity increased from 461.18 million tons to 568.46 million tons, correspondingly. Agricultural carbon emissions grew at the annual rate of 12.40%, meanwhile, total agricultural carbon sinks grew at the annual rate of 2.10%. The net carbon of the developed cities of eastern coast was higher than the national average level, and the agricultural economic growth rate was obviously different among different regions. The agricultural economic growth rate during the period from 2006 to 2011 was obviously lower than the period from 2000 to 2005. In the recent 10 years, it showed the weak decoupling between regional agriculture net carbon and the economic growth with the elasticity value of 0～1. The number of provinces that had the weak decoupling increased year by year, nearly accounting for the 90% of the whole provinces in China during the period from 2006 to 2011.

carbon cycle; net carbon emissions; agricultural economy; decoupling

2014-09-26

2014-10-29

重慶市社會(huì)科學(xué)規(guī)劃培育項(xiàng)目(2014PY63);國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41101155,41301351);重慶市教委科技項(xiàng)目(KJ1400623);教育部人文社科項(xiàng)目(12XJCZH005);重慶市高等學(xué)校青年骨干教師資助計(jì)劃(2011);重慶工商大學(xué)研究生“創(chuàng)新型科研項(xiàng)目”(yjscxx2015-41-23)

龐容(1990—),女,安徽六安人,在讀碩士生,研究方向?yàn)榄h(huán)境遙感、資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)與農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展。E-mail:434622375@qq.com

呂志強(qiáng)(1978—),男,山東萊蕪人,博士,副教授,主要從事3S應(yīng)用、環(huán)境遙感、資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)與農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展研究。E-mail:lvzhiqiang@ctbu.edu.cn

F323

1005-3409(2015)05-0253-07