仇偉 盧東寧

摘要：基于中國2001—2017年的相關(guān)時間序列數(shù)據(jù)，構(gòu)建VAR（向量自回歸）模型，運用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解法實證研究了環(huán)境規(guī)制、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長、技術(shù)進步與農(nóng)業(yè)碳排放之間的動態(tài)響應(yīng)機制。結(jié)果表明，環(huán)境規(guī)制、技術(shù)進步是農(nóng)業(yè)碳排放減少的原因，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長是農(nóng)業(yè)碳排放增加的原因;環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)碳排放的負向影響顯著，技術(shù)進步對農(nóng)業(yè)碳排放的負向影響相對較弱，而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對農(nóng)業(yè)碳排放的正向影響明顯，但呈逐漸下降趨勢;從長期來看，環(huán)境規(guī)制、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長和技術(shù)進步對農(nóng)業(yè)碳排放的影響效應(yīng)處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)。最后，基于上述研究結(jié)果提出了相關(guān)政策建議。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)碳排放;環(huán)境規(guī)制;農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長;技術(shù)進步;VAR模型

中圖分類號：X71 ? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2019）24-0271-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.24.064 ? ? ? ? ? 開放科學（資源服務(wù)）標識碼（OSID）：

Analysis of factors affecting agricultural carbon emission based on VAR model and its dynamic response mechanism

QIU Wei，LU Dong-ning

（College of Economic and Management，Yanan University，Yanan 716000，Shaanxi，China）

Abstract： Based on the relevant time series data of China from 2001 to 2017， a VAR （vector autoregressive） model was constructed， and the dynamic response mechanism between environmental regulation， agricultural economic growth， technological progress and agricultural carbon emission was empirically studied by using impulse response function and variance decomposition method. The results show that environmental regulation and technological progress are the reasons for the reduction of agricultural carbon emissions. Agricultural economic growth is the cause of the increase of agricultural carbon emissions; environmental regulation has a significant negative impact on agricultural carbon emissions. The negative impact of technological progress on agricultural carbon emissions is relatively weak， while the positive impact of agricultural economic growth on agricultural carbon emissions is obvious， but it is gradually decreasing. In the long run， the effects of environmental regulation， agricultural economic growth and technological progress on agricultural carbon emissions are relatively stable. Finally， based on the above research results， relevant policy recommendations are proposed.

Key words： agricultural carbon emission; environmental regulation; agricultural economic growth; technological progress; VAR model

改革開放以來，中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟取得了較為顯著的發(fā)展，但是這種快速的經(jīng)濟增長過程中伴隨的是粗放型的發(fā)展模式，農(nóng)業(yè)碳排放量逐年增加，對環(huán)境的壓力也逐漸加大。目前，發(fā)展低碳高效農(nóng)業(yè)已成為新的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長點，農(nóng)業(yè)碳減排效率問題已成為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的核心所在，農(nóng)業(yè)碳排放受哪些因素影響，其影響機制如何，也成為當前的研究熱點。

1 ?文獻綜述

當前關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放效率影響因素的研究主要分布在以下幾個方面。第一，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與農(nóng)業(yè)碳排放。李波等[1]認為，中國農(nóng)業(yè)碳排放聚集于中東部地區(qū)的多個農(nóng)業(yè)大省，低排區(qū)集中在中西部各省，運用環(huán)境庫茲涅茨曲線（Environmental Kuznets Curve，EKC）檢驗方法發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳排放強度與人均GDP之間存在明顯的“倒U形”關(guān)系;洪業(yè)應(yīng)[2]研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)中的細分行業(yè)碳排放量與經(jīng)濟增長水平也呈較為明顯的“倒U形”，且兼具有EKC假說趨勢;張群[3]認為，在各種碳排放源中，化肥施用量對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展影響最為明顯，其次是農(nóng)用機械動力、農(nóng)作物種植面積和農(nóng)用柴油。第二，農(nóng)業(yè)技術(shù)進步與農(nóng)業(yè)碳排放。黃琳慶等[4]認為，農(nóng)業(yè)科技進步有助于減少農(nóng)業(yè)碳排放，也能提升農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展層次;胡中應(yīng)[5]通過實證分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)技術(shù)進步和技術(shù)轉(zhuǎn)化效率與農(nóng)業(yè)碳排放強度之間具有較為明顯的負向關(guān)系，農(nóng)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)化效率主要通過規(guī)模效應(yīng)起到碳減排作用;魏瑋等[6]研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)各要素技術(shù)創(chuàng)新和能源利用增進型技術(shù)進步有利于抑制農(nóng)業(yè)能源消費增長，從而解除農(nóng)業(yè)碳排放困境。第三，環(huán)境規(guī)制與農(nóng)業(yè)碳排放。張華等[7]研究結(jié)果也支持了關(guān)于環(huán)境規(guī)制對碳排放直接影響軌跡呈“倒U形”曲線的結(jié)論;支燕[8]認為，強化政府執(zhí)政能力有利于提升碳管制效率，從而促進節(jié)能減排;周杰琦等[9]指出，地方政府之間的招商引資競爭強化了本地環(huán)境管制效應(yīng)，但是弱化了周邊地區(qū)環(huán)境管制效應(yīng)。第四，關(guān)于就業(yè)勞動力與碳排放。張翠菊等[10]強調(diào)地區(qū)就業(yè)密度會提高碳排放強度;王雅楠等[11]也認為大部分省份就業(yè)人口規(guī)模對碳排放具有顯著的正向影響。

綜上所述，大多數(shù)研究主要將關(guān)注點集中在兩個方面，一是關(guān)于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展與碳排放問題，多數(shù)研究主要是驗證EKC假說，觀察碳排放強度與人均GDP之間是否存在“倒U形”關(guān)系;二是驗證波特假說[12]，也就是環(huán)境規(guī)制、農(nóng)業(yè)技術(shù)效率及環(huán)境治理之間的傳導機制，雖然學者們在研究過程中采用的解釋變量存在差異，但得出的結(jié)論基本一致。以上大部分研究只是關(guān)注農(nóng)業(yè)碳源的測度，碳減排影響因素的某一方面或是靜態(tài)決定機制，缺少較為全面的關(guān)于碳排放效率影響因素的動態(tài)響應(yīng)機制研究。本研究通過構(gòu)建VAR模型并運用脈沖響應(yīng)函數(shù)對中國2001—2017年農(nóng)業(yè)碳排放影響因素及其動態(tài)響應(yīng)機理進行了分析，繼而提出了相關(guān)政策建議。

2 ?模型構(gòu)建

采用VAR模型探討農(nóng)業(yè)碳排放各影響因素之間的動態(tài)關(guān)系，此模型一般用于相關(guān)時間序列系統(tǒng)的預測和隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊，以解釋各種經(jīng)濟沖擊對經(jīng)濟變量形成的影響，其表達形式如下：

yt=A0+A1yt-1+A2yt-2+…+Apyt-p+B1Xt-1+…+BqXt-p+Ut ?（1）

式中，yt是m維內(nèi)生變量向量，Xt是r維外生變量向量，A0，A1，A2，…，Ap和B1，B2，…，Bq是待估計的參數(shù)矩陣，內(nèi)生變量和外生變量分別有p和q階滯后期，Ut是隨機誤差項。模型中內(nèi)生變量有p階滯后期，可稱其為VAR（p）模型。在實際應(yīng)用過程中，一般根據(jù)AIC和SC信息量取值最小的準則來確定模型階數(shù)[13]。

3 ?變量選取及數(shù)據(jù)說明

分析農(nóng)業(yè)碳排放影響因素有助于準確把握農(nóng)業(yè)節(jié)能減排以及環(huán)境保護工作的切入點，但是目前并沒有完整的理論體系具體闡述農(nóng)業(yè)碳排放影響因素之間的內(nèi)在機理。綜合既有的研究，認為環(huán)境規(guī)制、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長、技術(shù)進步與農(nóng)業(yè)碳排放之間存在相關(guān)性，因此，將農(nóng)業(yè)碳排放、環(huán)境規(guī)制、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長和技術(shù)進步作為內(nèi)生變量，通過構(gòu)建四維VAR模型，綜合考察各變量之間的動態(tài)響應(yīng)關(guān)系。

3.1 ?農(nóng)業(yè)碳排放

為了全面估算農(nóng)業(yè)碳排放，基于廣義的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動，并結(jié)合相關(guān)研究文獻綜合考量，認為農(nóng)業(yè)碳排放主要源自以下3類。第一類是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)前期的物質(zhì)資源投入，包括化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)機柴油、農(nóng)業(yè)灌溉所需電能產(chǎn)生的碳排放;第二類是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動過程中，土壤耕作、農(nóng)作物生長、家畜禽飼養(yǎng)產(chǎn)生的碳排放;第三類是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動后期，主要是農(nóng)作物秸稈燃燒產(chǎn)生的碳排放。農(nóng)業(yè)碳源消費數(shù)據(jù)來自2001—2017年《中國農(nóng)業(yè)年鑒》和《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，為便于比較，以2001年碳排放量為基期計算碳排放指數(shù)。農(nóng)業(yè)碳排放測算體系：

AC=∑■■Ei×？啄i ? （2）

式中，AC表示農(nóng)業(yè)碳排放總量，Ei表示各種農(nóng)業(yè)碳源消費總量，？啄i表示各種農(nóng)業(yè)碳源碳排放系數(shù)，綜合參考李波等[1]、吳賢榮等[14]的研究成果，經(jīng)計算整理得出相關(guān)主要碳基能源的碳排放系數(shù)（表1）。

3.2 ?環(huán)境規(guī)制

采用農(nóng)村飲用水安全改造工程投資作為環(huán)境規(guī)制（AER）的替代指標，以農(nóng)村飲用水安全改造工程投資占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重進行計算。數(shù)據(jù)來源于2001—2017年《全國水利發(fā)展統(tǒng)計公報》。

3.3 ?農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長

將第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重作為表征農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長（AIS）的指標。數(shù)據(jù)來源于2001—2017年《中國農(nóng)業(yè)年鑒》。

3.4 ?技術(shù)進步

選取科技投入作為技術(shù)進步（RD）的衡量指標，以中國歷年科學研究經(jīng)費投入占當年國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重進行計算。數(shù)據(jù)來源于2001—2017年《全國科技經(jīng)費投入統(tǒng)計公報》。

為了便于比較，上述時序數(shù)列都以2001年作為基期計算可價比，然后作自然對數(shù)處理，以消除時序數(shù)列的異方差。本研究利用EViews 7.2軟件進行數(shù)據(jù)處理和實證檢驗。

4 ?實證結(jié)果分析

4.1 ?單位根檢驗

理論上檢驗時序數(shù)列的平穩(wěn)性及階數(shù)通常運用單位根檢驗確定，一般采用ADF檢驗。ADF檢驗方法需要確定檢驗方程中是否包含常數(shù)項和時間趨勢項，根據(jù)本檢驗數(shù)據(jù)的特點，認為檢驗方程中有常數(shù)項，但沒有趨勢項。采用ADF檢驗方法檢驗原始時序數(shù)列及其一階差分序列是否平穩(wěn)，實證結(jié)果見表2。

從表2可以看出，原序列數(shù)據(jù)的各檢驗統(tǒng)計量t值都大于5%顯著性水平下的臨界值，這表明原序列是非平穩(wěn)的，而經(jīng)過一階差分之后，各檢驗統(tǒng)計量的t值至少小于5%顯著性水平下的臨界值，說明經(jīng)過一階差分后的序列沒有單位根，是平穩(wěn)序列。由此，可以證明時序數(shù)列LNAC、LNAER、LNAIS、LNRD都為一階單整序列，記為I（1），可以進行下一步檢驗分析。

4.2 ?VAR模型的平穩(wěn)性檢驗

根據(jù)AIC和SC信息量取值最小的基本準則，確定2期為模型（1）的最優(yōu)滯后階數(shù)，記為VAR（2）。該模型的擬合優(yōu)度檢驗值為0.878 705，調(diào)整后的擬合優(yōu)度檢驗值為0.716 978，說明模型擬合優(yōu)度較好，具有一定的代表性。另外，根據(jù)單位圓曲線以及VAR（2）模型全部特征根的倒數(shù)值位置（圖1）可知，此模型全部特征根的倒數(shù)值都在單位圓之內(nèi)，VAR（2）模型是平穩(wěn)的系統(tǒng)，可以進行下一步檢驗。

4.3 ?因果關(guān)系檢驗

為判斷各變量之間的相互依賴性，對VAR（2）模型中的4個變量進行Granger因果關(guān)系檢驗，結(jié)果見表3。

1）環(huán)境規(guī)制與農(nóng)業(yè)碳排放。對于原假設(shè)“環(huán)境規(guī)制不是農(nóng)業(yè)碳排放的格蘭杰原因”，P值為0.003 6，小于1%的置信水平，因此拒絕原假設(shè)，說明環(huán)境規(guī)制是農(nóng)業(yè)碳排放的格蘭杰原因;而對于原假設(shè)“農(nóng)業(yè)碳排放不是環(huán)境規(guī)制的格蘭杰原因”，P值為0.225 8，大于10%的置信水平，接受原假設(shè)，說明農(nóng)業(yè)碳排放不是環(huán)境規(guī)制的格蘭杰原因。

2）農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長與農(nóng)業(yè)碳排放。對于原假設(shè)“農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長不是農(nóng)業(yè)碳排放的格蘭杰原因”，P值為0.091 5，小于10%的置信水平，因此拒絕原假設(shè)，說明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長是農(nóng)業(yè)碳排放的格蘭杰原因;而對于原假設(shè)“農(nóng)業(yè)碳排放不是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的格蘭杰原因”，P值為0.946 6，大于10%的置信水平，接受原假設(shè)，說明農(nóng)業(yè)碳排放不是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的格蘭杰原因。

3）技術(shù)進步與農(nóng)業(yè)碳排放。對于原假設(shè)“技術(shù)進步不是農(nóng)業(yè)碳排放的格蘭杰原因”，P值為0.062 5，小于10%的置信水平，因此拒絕原假設(shè)，說明技術(shù)進步是農(nóng)業(yè)碳排放的格蘭杰原因;而對于原假設(shè)“農(nóng)業(yè)碳排放不是技術(shù)進步的格蘭杰原因”，P值為0.327 9，大于10%的置信水平，接受原假設(shè)，說明農(nóng)業(yè)碳排放不是技術(shù)進步的格蘭杰原因。

4.4 ?脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

對模型中各個變量施加一個標準差的脈沖，得到滯后期為1～10期的脈沖響應(yīng)函數(shù)，輸出結(jié)果見圖2至圖5。

由圖2可知，農(nóng)業(yè)碳排放對于自身的一個標準差新息表現(xiàn)出較強的反應(yīng)，在初期迅速下降，在第3期達到最低值，然后緩慢遞增，至第7期時處于最大值，之后呈緩慢下降趨勢，直至下降為負值。這說明農(nóng)業(yè)碳排放對于自身的沖擊反應(yīng)具有波動性，但從長期來看呈緩慢下降趨勢，這符合當前中國農(nóng)業(yè)碳排放的現(xiàn)狀。

由圖3可知，農(nóng)業(yè)碳排放對于來自環(huán)境規(guī)制的一個標準差新息立即有較強的反應(yīng)，在第2期時迅速降至最低點，然后快速上升，第5期達到最大值，之后持續(xù)下降，到第7期降為負值，而且下降趨勢較為明顯。這說明環(huán)境規(guī)制的碳減排效應(yīng)在初期較為顯著，但是短期內(nèi)可能出現(xiàn)反彈跡象，若繼續(xù)強化環(huán)境規(guī)制的持續(xù)性，后期碳減排作用仍然很明顯。

由圖4可知，農(nóng)業(yè)碳排放對于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長給定的一個標準差新息反應(yīng)比較平緩，在初期緩慢上升，第4期之后開始緩慢下降，第5期之后降為負值，第7期達到最低值，之后又緩慢上升，但仍處于較低水平。說明短期內(nèi)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長具有一定的碳增排效應(yīng)，該現(xiàn)象不可規(guī)避，但從長期來看，其累計系數(shù)值呈下降趨勢，且逐漸趨近于水平值，說明未來農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展過程中的碳排放量會呈逐漸減少趨勢。

由圖5可知，農(nóng)業(yè)碳排放對于來自技術(shù)進步的沖擊在初期即為負值，但在第3期之后緩慢回升到水平值以上，在第5期達到最大值，但仍然處于低位，之后逐漸下降，直至降到水平值以下。這說明農(nóng)業(yè)科技進步對農(nóng)業(yè)碳減排作用明顯，隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的創(chuàng)新，可再生能源使用量增加，農(nóng)業(yè)碳源消費量逐漸減少。同時，農(nóng)業(yè)機械化水平提升，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率也進一步提高，進而減少農(nóng)業(yè)碳排放量。

總體而言，上述4個脈沖響應(yīng)函數(shù)大體上呈收斂趨勢，說明其具有一定的有效性[15，16];環(huán)境規(guī)制、技術(shù)進步對于農(nóng)業(yè)碳排放的負向效應(yīng)較為明顯，雖然在初期會出現(xiàn)小幅的反彈，但大約都在第5期之后開始下降，在第6期之后降為負值，且繼續(xù)下降的趨勢較為明顯，說明二者都具有碳減排作用;農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對農(nóng)業(yè)碳排放的影響在短期內(nèi)具有碳增排效應(yīng)，但從長期來看，該效應(yīng)會逐漸減弱至較低水平。

4.5 ?方差分析

方差分析是通過分析內(nèi)生變量的沖擊對內(nèi)生變量變化（通常用方差來度量）的貢獻度，評價不同內(nèi)生變量沖擊的重要性。根據(jù)VAR（2）模型，將農(nóng)業(yè)碳排放進行方差分解，結(jié)果見表4。

由表4可知，初期農(nóng)業(yè)碳排放對于來源自身新息的影響最大，在第2期迅速減少至32.69%，之后逐年減少;環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)碳排放的影響較大，一直處于高位水平，而且表現(xiàn)相對平穩(wěn)，時間趨勢并不明顯;農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對農(nóng)業(yè)碳排放的影響較為明顯，從初期開始逐漸遞增，在第8期達到最大值8.72%，之后緩慢遞減;技術(shù)進步對農(nóng)業(yè)碳排放的影響一直保持在較低水平，到第8期達到最大值4.74%，之后呈現(xiàn)緩慢遞減趨勢?；趯r(nóng)業(yè)碳排放的方差分析，短期來看，環(huán)境規(guī)制的貢獻度較為顯著，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長和技術(shù)進步的貢獻度相對較弱;長期來看，以上3種因素對農(nóng)業(yè)碳排放的貢獻度基本上保持在相對穩(wěn)定的水平。由此可見，該系統(tǒng)存在一個相對穩(wěn)定的貢獻比例分配機制。

5 ?政策建議

從靜態(tài)角度來看，環(huán)境規(guī)制、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長和技術(shù)進步是農(nóng)業(yè)碳排放的格蘭杰原因;從動態(tài)角度來看，環(huán)境規(guī)制對農(nóng)業(yè)碳排放的負向影響較大，貢獻度長期處于較高水平，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長對農(nóng)業(yè)碳排放的正向影響相對較小，呈逐漸下降趨勢，技術(shù)進步對農(nóng)業(yè)碳排放的負向影響較小;從長期來看，環(huán)境規(guī)制、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長、技術(shù)進步對農(nóng)業(yè)碳排放的影響程度處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)?；谏鲜鼋Y(jié)論，提出如下建議。

第一，助力發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)，深化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，促進農(nóng)業(yè)第二、第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。加大農(nóng)業(yè)技術(shù)、資金的投入力度，延伸農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)價值鏈，發(fā)展農(nóng)副產(chǎn)品加工銷售等農(nóng)業(yè)第二產(chǎn)業(yè)。發(fā)展農(nóng)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)，著力打造生態(tài)農(nóng)業(yè)、觀光農(nóng)業(yè)、休閑農(nóng)業(yè)等具有地域特色的農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)。在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展過程中逐步實現(xiàn)低排放、高碳匯的農(nóng)業(yè)發(fā)展目標。

第二，大力提升農(nóng)業(yè)技術(shù)水平，積極推廣使用新能源。通過農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新來提高能源利用效率，比如農(nóng)業(yè)生物技術(shù)、滴灌技術(shù)等，加快農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。構(gòu)建清潔、高效的能源供應(yīng)體系，優(yōu)化農(nóng)業(yè)能源消費結(jié)構(gòu)，提高地熱、風能、太陽能等綠色清潔能源的使用比例，減少傳統(tǒng)碳基能源使用量。

第三，著重提高環(huán)境規(guī)制強度，合理構(gòu)建環(huán)境規(guī)制制度。環(huán)境規(guī)制能夠顯現(xiàn)出碳減排效應(yīng)[17]，但要強化環(huán)境規(guī)制的執(zhí)行力度和監(jiān)管力度，后期注重環(huán)境規(guī)制的連續(xù)性，防止出現(xiàn)碳排放的反彈。另外，要構(gòu)建合理的農(nóng)業(yè)低碳補償機制，維護利益相關(guān)者的合法權(quán)益，減少農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的外部性問題，提高農(nóng)業(yè)企業(yè)、農(nóng)戶節(jié)能減排的積極性。

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