馬曉哲,王雅晴,劉昌新,朱永彬,王 錚,4,*,余方琳

1 河南大學(xué)環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院,開封 475004 2 中國科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院,北京 100190 3 中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心,北京 100085 4 華東師范大學(xué)地理信息科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200241 5 黃河文明傳承與現(xiàn)代文明建設(shè)河南省協(xié)同創(chuàng)新中心,開封 475001

在全球氣候治理進(jìn)程中,碳稅政策被視為減緩碳排放的有效措施之一,成為應(yīng)對(duì)氣候變化的有力手段[1- 5]。在碳稅政策研究中,農(nóng)業(yè)部門由于其碳源和碳匯的雙重特征,得到了學(xué)者的廣泛關(guān)注。目前,已有多位學(xué)者開展了農(nóng)業(yè)部門碳稅政策的相關(guān)研究[6- 11]。施正屏、徐逢桂研究結(jié)果表明,將碳稅補(bǔ)貼至農(nóng)業(yè)部門和個(gè)人所得稅是最佳的碳稅財(cái)政轉(zhuǎn)移支付政策[12]。LIU和WU關(guān)注了在中國開征碳稅對(duì)農(nóng)業(yè)非二氧化碳溫室氣體排放的影響[13]。Tang模擬分析了碳稅政策對(duì)西澳大利亞南部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放和農(nóng)民收入的影響[14]。Frank指出較高的碳稅總體上具有減排效應(yīng),卻會(huì)導(dǎo)致貧困地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)價(jià)格的上漲[15]。毫無疑問,這些研究對(duì)農(nóng)業(yè)部門征收碳稅做出了有價(jià)值的貢獻(xiàn),也為農(nóng)業(yè)部門應(yīng)對(duì)氣候變化提供了決策參考,但以上研究較多關(guān)注特定區(qū)域農(nóng)業(yè)部門生產(chǎn)環(huán)節(jié)的碳減排,未能涉及農(nóng)業(yè)土地利用變化的碳排放,更未能從全球尺度上就改變農(nóng)業(yè)土地利用、增加農(nóng)業(yè)碳匯提出政策建議,這對(duì)全球氣候治理決策的貢獻(xiàn)有限。

事實(shí)上,在全球氣候治理中,隨著工業(yè)減排空間逐漸減小,發(fā)揮農(nóng)業(yè)的增匯潛力,利用耕地、森林、草地等進(jìn)行固碳,成為減緩氣候變化的重要舉措之一[16]?！毒┒甲h定書》、《哥本哈根協(xié)定》和《巴黎氣候協(xié)定》相繼確定了造林、再造林活動(dòng)在氣候治理中的重要性,并鼓勵(lì)締約方為減少毀林和森林退化采取積極行動(dòng)和獎(jiǎng)勵(lì)措施。氣候行動(dòng)追蹤組織將阻止森林砍伐、減少林業(yè)和土地利用變化碳排放作為實(shí)現(xiàn)《巴黎氣候協(xié)定》的十大行動(dòng)之一[17]。中國相繼出臺(tái)的《應(yīng)對(duì)氣候變化國家方案》、《中國國家自主貢獻(xiàn)》,也將增加草地面積、實(shí)施植樹造林、退耕還林還草作為增加生態(tài)系統(tǒng)碳匯的重要舉措。然而,通過改變土地覆被的方式實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)增匯需要大量的資金支持和政策傾斜,盡管當(dāng)前針對(duì)農(nóng)業(yè)的國際公共融資水平有了顯著上升,但融資規(guī)模仍然相對(duì)較小。

隨著學(xué)界對(duì)碳稅政策的不斷深入和實(shí)際推進(jìn),人們發(fā)現(xiàn),碳稅收入可被用于政府財(cái)政收入、抵扣消費(fèi)稅和生產(chǎn)稅、作為生產(chǎn)投入的補(bǔ)貼等[12,18- 20]。根據(jù)發(fā)達(dá)國家經(jīng)驗(yàn),在出現(xiàn)氣候融資瓶頸時(shí),碳稅還可以成為應(yīng)對(duì)氣候變化公共資金的來源,通過財(cái)政轉(zhuǎn)移支付或補(bǔ)貼的形式為減緩氣候變化做出進(jìn)一步的貢獻(xiàn)[21]?；谝陨系默F(xiàn)實(shí)和觀點(diǎn),在全球應(yīng)對(duì)氣候變化的背景下,農(nóng)業(yè)部門融資水平有限的問題使其成為碳稅轉(zhuǎn)移支付的必要對(duì)象[22-23]。因此,將碳稅收入作為農(nóng)業(yè)土地投入的補(bǔ)貼,能否改變農(nóng)業(yè)土地利用格局、實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)增匯,本文試圖就此問題展開研究,這對(duì)農(nóng)業(yè)部門應(yīng)對(duì)氣候變化具有重要的研究價(jià)值和參考意義,也是對(duì)碳稅收入使用方式的一種探索。鑒于此,本文采用了氣候變化綜合評(píng)估模型——全球氣候治理與發(fā)展政策模擬系統(tǒng)(governance and development policy simulater on global climate,GOPer-GC),構(gòu)建國際碳稅情景,模擬分析將碳稅收入作為農(nóng)業(yè)土地投入的補(bǔ)貼,對(duì)農(nóng)業(yè)土地土地利用變化碳排放的影響,為全球氣候治理提供決策參考。

1 模型與數(shù)據(jù)

1.1 GOPer-GC模型

評(píng)估碳稅政策對(duì)農(nóng)業(yè)土地利用變化及其碳排放的影響,關(guān)鍵是將碳稅政策的影響從經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)傳導(dǎo)至農(nóng)業(yè)部門,為此本文采用GOPer-GC模型作為研究工具。這是因?yàn)镚OPer-GC模型是一個(gè)面向全球治理的氣候變化綜合評(píng)估模型,既包含了經(jīng)濟(jì)模塊,也包含了土地利用變化模塊,很好地滿足了本文的研究需求,模型的總體框架如圖1所示[24]。

首先,GOPer-GC模型的經(jīng)濟(jì)模塊是以美國普渡大學(xué)的GTAP(global trade analysis projet)模型為基礎(chǔ)構(gòu)建的全球多區(qū)域多部門動(dòng)態(tài)CGE(computable general equilibrium)模型。在確保經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展的前提下,該模型能夠很好地模擬國民經(jīng)濟(jì)體系中各部門間的相互影響。經(jīng)濟(jì)模塊中還引入了碳稅機(jī)制,通過征稅前后的價(jià)格變化將碳稅影響引入模型之中,可以有效地模擬碳稅的征收對(duì)經(jīng)濟(jì)體系的沖擊,這很好地滿足了本文評(píng)估碳稅政策影響的需求。

其次,GOPer-GC模型中引入了農(nóng)業(yè)地租機(jī)制,加入了土地利用變化模塊,實(shí)現(xiàn)了對(duì)農(nóng)業(yè)土地利用變化的模擬。該模塊中,農(nóng)業(yè)覆被包括耕地、草地、林地3種類型,農(nóng)業(yè)土地利用變化包含農(nóng)用地非農(nóng)化、農(nóng)用地覆被類型的相互轉(zhuǎn)化兩個(gè)部分,其中,農(nóng)用地覆被類型的相互轉(zhuǎn)換又可細(xì)分為草地變?yōu)榱值?、草地變?yōu)楦?、耕地變?yōu)榱值?、耕地變?yōu)椴莸?、林地變?yōu)楦?、林地變?yōu)椴莸氐攘N類型。基于該模塊可以得到農(nóng)業(yè)土地利用的面積變化,然而要得到土地利用變化導(dǎo)致的碳排放數(shù)據(jù),還需要將農(nóng)業(yè)土地利用變化與碳排放結(jié)合起來。為此,GOPer-GC模型中引入了AEZ-EF模型[25]。AEZ-EF模型將全球劃分為多個(gè)區(qū)域,并將各區(qū)域土地細(xì)分到18個(gè)類型的農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū),可用于估算基于農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)的土地利用變化碳排放。至此,GOPer-GC模型中農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放的估算可以表達(dá)為：

Clu,aez,r=Qlu,aez,r·CElu,aez,r

(1)

式中,Clu,aez,r是區(qū)域r農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)aez中農(nóng)業(yè)土地利用變化類型lu造成的碳排放,lu包含林地變?yōu)楦亍⒘值刈優(yōu)椴莸?、耕地變?yōu)榱值亍⒏刈優(yōu)椴莸?、草地變?yōu)楦亍⒉莸刈優(yōu)榱值睾娃r(nóng)用地非農(nóng)化七種類型；Qlu,aez,r為區(qū)域r農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)aez中土地利用變化lu的面積；CElu,aez,r為區(qū)域r農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)aez中土地利用變化lu的碳排放系數(shù),該系數(shù)取值見于Plevin、Gibbs等[25]。以上是GOPer-GC模型的概括介紹,關(guān)于GOPer-GC模型的詳細(xì)說明見文獻(xiàn)[24]。

圖1 模型總體框架圖Fig.1 Framework of the GOPer-GC modelGCM, 全球氣候模型 global climate model; GOPer-GC model, 全球氣候治理與發(fā)展政策模擬系統(tǒng) governance and development policy simulater on global climate

1.2 數(shù)據(jù)來源及說明

本文的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源自GTAP第八版數(shù)據(jù)庫,它提供了2007年全球宏觀經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)土地覆被、碳排放等數(shù)據(jù),包含了全球134個(gè)區(qū)域和57個(gè)產(chǎn)業(yè)部門。依據(jù)AEZ-EF模型和研究需要,本文重新整合了GTAP數(shù)據(jù)庫,將全球134個(gè)區(qū)域整合為19個(gè)國家和地區(qū),分別是美國、歐盟、巴西、加拿大、日本、中國、印度、中美洲及含加勒比海地區(qū)(簡寫為中美洲)、南美洲、東亞其他地區(qū)(簡寫為東亞)、馬來西亞和印度尼西亞(簡寫為馬來和印尼)、東南亞其他地區(qū)(簡寫為東南亞)、南亞、俄羅斯、東歐、其他歐洲國家、中東和北非地區(qū)、亞撒哈拉地區(qū)、大洋洲。另外,本文將57個(gè)產(chǎn)業(yè)部門整合為14個(gè)部門,分別是種植業(yè)、畜牧業(yè)、林業(yè)、漁業(yè)、煤、石油、天然氣、石油制品、電力、制造業(yè)、礦業(yè)、建筑業(yè)、運(yùn)輸業(yè)、服務(wù)業(yè)。其中,農(nóng)業(yè)土地利用部門包含種植業(yè)、畜牧業(yè)、林業(yè)。區(qū)域和部門整合的詳細(xì)情況見參考文獻(xiàn)[24]。

2 碳稅政策情景設(shè)置

以2007年為基年,本文模擬了無減排措施下全球19個(gè)區(qū)域2008年至2050年的宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展和碳排放狀況,并設(shè)定該模擬結(jié)果為基準(zhǔn)情景。為了分析全球尺度上碳稅政策對(duì)農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放的影響,本文構(gòu)建了3個(gè)碳稅政策情景。這3個(gè)情景均對(duì)企業(yè)廠商、私人住戶、政府三類經(jīng)濟(jì)主體從消費(fèi)環(huán)節(jié)征稅,并將碳稅政策情景的起征時(shí)間統(tǒng)一虛擬為2016年。由于本文的主要目的在于評(píng)估不同的碳稅收入補(bǔ)貼方案對(duì)農(nóng)業(yè)土地利用變化及其碳排放的影響,不同碳稅稅率的影響差異不在研究范圍內(nèi),因此本文的3個(gè)碳稅政策情景將采用統(tǒng)一的碳稅稅率。關(guān)于碳稅稅率的設(shè)定,最優(yōu)碳稅稅率的上限和下限分別為3美元和95美元每噸二氧化碳[26],劉宇等將碳稅稅率設(shè)定為100元人民幣每噸碳,因此本文將全球各區(qū)域的碳稅稅率統(tǒng)一設(shè)定為15美元每噸碳[20]。

關(guān)于碳稅收入的使用方式,情景1中碳稅收入全部作為區(qū)域財(cái)政收入,用來改善區(qū)域的收支狀況,最終被用于居民消費(fèi)、政府支出或者儲(chǔ)蓄?？紤]到農(nóng)業(yè)部門的碳匯功能,本文在情景2和情景3中設(shè)定,自開征碳稅后將區(qū)域碳稅總收入的30%返還至該區(qū)域的農(nóng)業(yè)部門(種植業(yè)、畜牧業(yè)、林業(yè)),用于這些部門土地投入稅的補(bǔ)貼,期望通過補(bǔ)貼的方式達(dá)到增匯的目的。情景2中,每個(gè)區(qū)域30%的碳稅總收入在種植業(yè)、畜牧業(yè)和林業(yè)間平均分配。根據(jù)Plevin和Gibbs等[25]和馬曉哲等[27],耕地、草地和林地的碳儲(chǔ)存能力有所差別,林地的固碳能力最強(qiáng),草地次之,耕地相對(duì)較弱,因此在情景3中設(shè)定林業(yè)部門獲得較多的碳稅收入,即碳稅總收入的15%。種植業(yè)同糧食生產(chǎn)密切相關(guān),在世界人口增多的背景下,為了確保種植業(yè)正常發(fā)展,本文在情景3中返還至種植業(yè)的補(bǔ)貼相對(duì)較多,為碳稅總收入的14%,而畜牧業(yè)的補(bǔ)貼相對(duì)較少,為碳稅總收入的1%。為了清晰說明三個(gè)碳稅政策的不同,現(xiàn)將其匯總于表1。

表1 碳稅政策情景

3 碳稅政策對(duì)農(nóng)業(yè)土地利用變化的影響

基準(zhǔn)情景及碳稅政策情景下,全球農(nóng)業(yè)覆被面積的模擬結(jié)果見表2。基準(zhǔn)情景全球農(nóng)業(yè)覆被面積在模擬期間整體上呈下降趨勢(shì),以年均1.9 Mhm2的速度轉(zhuǎn)化為非農(nóng)業(yè)用地,主要表現(xiàn)為草地和林地面積的下降,這與聯(lián)合國糧農(nóng)署公布的草地、林地面積變化趨勢(shì)一致。如表1所示,受碳稅政策的影響,全球農(nóng)業(yè)土地覆被面積較基準(zhǔn)情景有所差異。情景1中,全球農(nóng)用地面積較基準(zhǔn)情景略有下降,非農(nóng)化面積略有有所增。情景2中全球農(nóng)業(yè)覆被面積較基準(zhǔn)情景和情景1顯著增長,2050年的全球農(nóng)業(yè)覆被面積在基準(zhǔn)情景的基礎(chǔ)上增加4.5個(gè)百分點(diǎn),主要表現(xiàn)為草地和林地面積的增長。這是因?yàn)樾竽翗I(yè)和林業(yè)中土地的產(chǎn)出彈性相對(duì)較小,補(bǔ)貼政策對(duì)土地投入的拉動(dòng)作用較強(qiáng)。當(dāng)種植業(yè)、畜牧業(yè)、林業(yè)在情景2中獲取相同的補(bǔ)貼時(shí),土地要素傾向于流入畜牧業(yè)和林業(yè),導(dǎo)致草地和林地面積增加。情景3中,農(nóng)業(yè)部門獲取的補(bǔ)貼總額與情景2保持一致,但種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)間的分配比例有所差異,補(bǔ)貼更偏重于種植業(yè)和林業(yè)。補(bǔ)貼政策對(duì)種植業(yè)土地增長的拉動(dòng)作用相對(duì)較弱,因此情景3中全球農(nóng)業(yè)覆被的增幅略小于情景2。整體來看,將碳稅收入作為一般性財(cái)政收入會(huì)在一定程度上加速全球農(nóng)用地的非農(nóng)化,而將碳稅收入補(bǔ)貼至農(nóng)業(yè)部門則會(huì)帶來農(nóng)業(yè)覆被面積的顯著增加。補(bǔ)貼金額相同的情況下,相較于耕地,草地和林地面積的增加更為明顯。

表2 全球農(nóng)業(yè)覆被面積/Mhm2

區(qū)域農(nóng)業(yè)覆被面積的模擬結(jié)果如表3所示?；鶞?zhǔn)情景中,大部分區(qū)域的農(nóng)用地存在非農(nóng)化趨勢(shì),農(nóng)業(yè)覆被面積在模擬期間有所下降,大洋洲農(nóng)用地非農(nóng)化的趨勢(shì)尤為顯著,至2050年大洋洲農(nóng)用地面積較基年下降26%。與多數(shù)地區(qū)不同,中國和東南亞的農(nóng)用地面積在基準(zhǔn)情景中呈現(xiàn)增長趨勢(shì),這與聯(lián)合國糧農(nóng)署公布的農(nóng)業(yè)土地面積變化趨勢(shì)一致。受碳稅政策的沖擊,大部分區(qū)域的農(nóng)用地面積在情景1中較基準(zhǔn)情景減少,在情景2和情景3中較基準(zhǔn)情景有所增加,這歸因于貼政策對(duì)農(nóng)業(yè)用地投入的拉動(dòng)作用。然而情景3中多數(shù)區(qū)域的農(nóng)業(yè)覆被面積低于情景2,這與補(bǔ)貼政策對(duì)種植業(yè)土地投入的拉動(dòng)作用相對(duì)較弱有關(guān)。

表3 區(qū)域農(nóng)業(yè)覆被面積/Mhm2

全球農(nóng)業(yè)覆被類型相互轉(zhuǎn)換的累計(jì)面積如圖2所示?？傮w來看,全球耕地、草地、林地的相互轉(zhuǎn)換在基準(zhǔn)情景和碳稅政策情景中均以草地變?yōu)楦?、林地變?yōu)楦貫橹?其余四種類型的累計(jì)面積相對(duì)較少?；鶞?zhǔn)情景中,全球草地變?yōu)楦?、林地變?yōu)楦卦谀M期間的累計(jì)面積分別達(dá)到137.5 Mhm2和91.7 Mhm2,這與全球耕地面積增加、草地和林地面積下降的總體趨勢(shì)一致；林地變?yōu)椴莸?、草地變?yōu)榱值氐睦塾?jì)面積相對(duì)較少,分別達(dá)到34.7 Mhm2和29.9 Mhm2,而耕地變?yōu)椴莸亍⒏刈優(yōu)榱值氐睦塾?jì)面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其他四種類型。由圖2可知,情景1中六種類型的累計(jì)面積較基準(zhǔn)情景的變化甚微,在(-1,1)Mhm2之間,可見將碳稅作為一般性財(cái)政收入對(duì)全球農(nóng)業(yè)覆被類型的相互轉(zhuǎn)化影響較小。情景2中,全球林地變?yōu)椴莸?、耕地變?yōu)椴莸?、耕地變?yōu)榱值氐睦塾?jì)面積顯著增加,分別較基準(zhǔn)情景增加53、42、18 Mhm2,這進(jìn)一步說明了補(bǔ)貼規(guī)模相同的情況下,土地更傾向于流入畜牧業(yè)和林業(yè)。這也是情景2中草地變?yōu)楦?、草地變?yōu)榱值乩塾?jì)面積下降的主要原因。情景3中,由于種植業(yè)和林業(yè)獲取的補(bǔ)貼數(shù)額相對(duì)較多,草地變?yōu)楦?、草地變?yōu)榱值爻尸F(xiàn)出增長趨勢(shì),累計(jì)面積較其他情景顯著增加,其中草地變?yōu)榱值氐脑黾佑葹轱@著,較基準(zhǔn)情景增加112 Mhm2。

圖2 全球農(nóng)業(yè)覆被類型轉(zhuǎn)換累計(jì)面積Fig.2 Cumulative area of global agricultural land cover conversion

基準(zhǔn)情景中農(nóng)用地覆被類型轉(zhuǎn)化存在較大的區(qū)域差異,如表4所示?；鶞?zhǔn)情景中,歐盟、巴西、南美洲、俄羅斯以林地變?yōu)椴莸?、林地變?yōu)楦貫橹?；印度、中美洲、南亞、東歐以林地變?yōu)楦亍⒉莸刈優(yōu)楦貫橹?；美國、加拿大、日本、馬來和印尼、東南亞以林地變?yōu)楦貫橹?；東亞、中東和北非地區(qū)、亞撒哈拉地區(qū)、大洋洲以草地變?yōu)楦貫橹?；中國以草地變?yōu)楦亍⒉莸刈優(yōu)榱值貫橹?；其他歐洲國家則以草地變?yōu)榱值貫橹鳌?/p>

受碳稅政策的沖擊,區(qū)域覆被類型轉(zhuǎn)換累計(jì)面積較基準(zhǔn)情景有明顯變化,如表5所示。情景1中,各區(qū)域土地覆被變化的累計(jì)面積與基準(zhǔn)情景保持一致或略有變動(dòng),碳稅政策對(duì)區(qū)域農(nóng)業(yè)覆被類型相互轉(zhuǎn)換的影響較小。情景2中,多數(shù)區(qū)域林地變?yōu)楦亍⒉莸刈優(yōu)楦?、草地變?yōu)榱值氐睦塾?jì)面積較基準(zhǔn)情景下降,耕地變?yōu)椴莸亍⒏刈優(yōu)榱值氐睦塾?jì)面積略有增加。這與情景2中全球耕地面積減少、林地草地面積增加的變化趨勢(shì)相一致。其中,中國新增42.9 Mhm2和42.5 Mhm2的耕地分別轉(zhuǎn)化草地和林地,可見碳稅補(bǔ)貼政策也是對(duì)中國退耕還林還草政策的一種推動(dòng)。相較于其他情景,情景3中多數(shù)區(qū)域林地變?yōu)椴莸?、林地變?yōu)楦氐睦塾?jì)面積減少,這直接導(dǎo)致多數(shù)區(qū)域林地面積的增長。盡管情景3中大部分區(qū)域耕地變?yōu)椴莸?、耕地變?yōu)榱值氐睦塾?jì)面積較基準(zhǔn)情景增加,但較情景2略有下降,這說明了種植業(yè)補(bǔ)貼增多對(duì)耕地面積的增長發(fā)揮了拉動(dòng)作用。情景3中,草地變?yōu)楦亍⒉莸刈優(yōu)榱值氐睦塾?jì)面積較基準(zhǔn)情景增加,這與畜牧業(yè)獲取的補(bǔ)貼數(shù)額相對(duì)較少有關(guān)。其中,南美洲、巴西、中國、俄羅斯草地變?yōu)楦氐睦塾?jì)面積增長顯著,分別較基準(zhǔn)情景增長31.8、18、17.2 Mhm2和16.7 Mhm2。

總體來看,將碳稅作為一般性財(cái)政收入對(duì)全球大部分區(qū)域土地覆被的格局影響微弱,多數(shù)區(qū)域農(nóng)業(yè)土地利用變化仍以土地的非農(nóng)化為主。當(dāng)碳稅收入補(bǔ)貼至農(nóng)業(yè)部門時(shí),全球農(nóng)業(yè)覆被面積整體上顯著增長,可見補(bǔ)貼政策促進(jìn)了全球農(nóng)用地面積的增加,一定程度上遏制了土地的非農(nóng)化趨勢(shì)。當(dāng)種植業(yè)、畜牧業(yè)、林業(yè)獲取相同的補(bǔ)貼額度時(shí),耕地變?yōu)椴莸睾土值氐睦塾?jì)面積增加,土地傾向于流向畜牧業(yè)和林業(yè)；當(dāng)補(bǔ)貼政策向林業(yè)傾斜時(shí),耕地和草地變?yōu)榱值氐睦塾?jì)面積增加,由此可見,部門間補(bǔ)貼額度的差異會(huì)對(duì)種植業(yè)、畜牧業(yè)、林業(yè)的土地分配格局產(chǎn)生顯著的影響。

表4 基準(zhǔn)情景全球農(nóng)業(yè)覆被類型轉(zhuǎn)換累計(jì)面積/Mhm2

4 碳稅政策對(duì)農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放的影響

全球農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放的模擬結(jié)果如圖3所示?；鶞?zhǔn)情景中,全球農(nóng)業(yè)土地利用變化在模擬期間整體上發(fā)揮碳源的作用,其年碳排放量呈減少趨勢(shì),累計(jì)碳排放51.9 GtC(1GtC=109tC),其中61%來自農(nóng)用地非農(nóng)化,39%來自耕地、草地、林地的相互轉(zhuǎn)換。由此可見,農(nóng)用地的非農(nóng)化是農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放的主要排放源,這與羅上華等[28]、姜群鷗等[29]、王克強(qiáng)等[30]的觀點(diǎn)一致?；鶞?zhǔn)情景中,全球農(nóng)用地非農(nóng)化造成的碳排放累計(jì)達(dá)到31.9 GtC,其次就是林地變?yōu)楦?模擬期間累計(jì)排放二氧化碳16.8 GtC,這一方面是因?yàn)樯洲D(zhuǎn)變?yōu)楦氐奶寂欧畔禂?shù)較大,另一方面則與轉(zhuǎn)換面積較多有關(guān)?；鶞?zhǔn)情景中,林地變?yōu)椴莸亍⒉莸刈優(yōu)楦氐奶寂欧乓?guī)模相對(duì)較小。需要注意的是,全球草地轉(zhuǎn)換為耕地的累計(jì)面積大于林地轉(zhuǎn)換為耕地,但前者的累計(jì)碳排放明顯小于后者,這與草地轉(zhuǎn)化為耕地碳排放系數(shù)較小有關(guān)。耕地變?yōu)榱值亍⒏刈優(yōu)椴莸?、草地變?yōu)榱值鼐鶎儆谔嘉盏耐恋乩米兓愋?這三種類型的累計(jì)碳匯量在基準(zhǔn)情景中相對(duì)較小,其中草地被林地取代的碳匯量較多,達(dá)到3.1 GtC,這是因?yàn)椴莸剞D(zhuǎn)換為林地的面積相對(duì)較多,累計(jì)達(dá)到30 Mhm2,而耕地變?yōu)榱值亍⒏刈優(yōu)椴莸氐拿娣e相對(duì)較少,故碳匯總量也很有限。

碳稅政策沖擊下,全球農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放較基準(zhǔn)情景表現(xiàn)出不同的變化趨勢(shì)。由圖3可知,情景1中全球農(nóng)業(yè)土地利用變化累計(jì)碳排放與基準(zhǔn)情景相比并無明顯變化,該情景中非農(nóng)化碳排放仍然占據(jù)主導(dǎo)地位,累計(jì)排放32.2 GtC,略高于基準(zhǔn)情景。由此可知,將碳稅收入作為一般性財(cái)政收入會(huì)在一定程度上加速全球農(nóng)用地的非農(nóng)化,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放略有增加。情景2中,全球農(nóng)業(yè)土地利用變化在模擬期間仍然發(fā)揮碳源的作用,但農(nóng)用地非農(nóng)化的累計(jì)碳排放明顯減少,全球土地利用變化累計(jì)碳排放也隨之降低,達(dá)到49.6 GtC。情景2中,全球林地變?yōu)椴莸氐睦塾?jì)碳排放量顯著增加,而草地變?yōu)榱值氐睦塾?jì)碳吸收規(guī)模僅為情景1的一半,這與林地變?yōu)椴莸乩塾?jì)面積的增加、草地變?yōu)榱值乩塾?jì)面積的減少直接相關(guān)。此外,情景2中耕地變?yōu)椴莸?、耕地變?yōu)榱值氐奶嘉找?guī)模較基準(zhǔn)情景和情景1顯著增強(qiáng),由此可見,農(nóng)業(yè)部門土地投入的補(bǔ)貼政策對(duì)農(nóng)業(yè)土地利用碳排放起到了抑制作用。情景3中,全球農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放較其他情景顯著降低,并于2047年由碳源轉(zhuǎn)變?yōu)樘紖R,至2050年固定吸收二氧化碳0.14 GtC,模擬期間累計(jì)碳排放量顯著降低,達(dá)到23.1 GtC,較基準(zhǔn)情景減少28.8 GtC。情景3中,耕地、草地、林地的相互轉(zhuǎn)換總體上開始發(fā)揮碳匯的作用,模擬期間累計(jì)吸收固定二氧化碳3.2 GtC,這是情景3全球農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放遠(yuǎn)小于其他情景的主要原因。該情景中,由于土地補(bǔ)貼向林業(yè)部門傾斜,草地變?yōu)榱值氐睦塾?jì)面積明顯增多,其累計(jì)碳匯量在情景3中達(dá)到16.7 GtC,使全球農(nóng)業(yè)土地利用變化在模擬后期開始發(fā)揮碳匯的作用。

圖3 全球農(nóng)業(yè)土地利用變化累計(jì)碳排放 Fig.3 Cumulative carbon emissions of global agricultural land use change

圖4 區(qū)域農(nóng)業(yè)土地利用變化累計(jì)碳排放Fig.4 Cumulative carbon emission of regional agricultural land use change

基準(zhǔn)情景中,區(qū)域農(nóng)業(yè)土地利用變化累計(jì)碳排放的模擬結(jié)果見圖4和表6。由圖4可知,全球大部分地區(qū)的農(nóng)業(yè)土地利用變化會(huì)造成二氧化碳的排放,而中國的農(nóng)業(yè)土地利用變化則是一個(gè)碳吸收的過程,發(fā)揮碳匯的作用,這是因?yàn)橹袊霓r(nóng)用地總面積在基準(zhǔn)情景中緩慢增加,且農(nóng)用地覆被類型轉(zhuǎn)換以碳吸收為主。模擬期間,中國農(nóng)業(yè)土地利用變化累計(jì)吸收二氧化碳1.2 GtC,以草地變?yōu)榱值卦斐傻奶紖R為主。如圖4所示,農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放較多的區(qū)域有亞撒哈拉地區(qū)、巴西、大洋洲、歐盟、中美洲地區(qū),其中,亞撒哈拉地區(qū)、大洋洲、歐盟、中美洲地區(qū)的農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放以農(nóng)用地的非農(nóng)化為主,農(nóng)用地覆被類型轉(zhuǎn)換的累計(jì)碳排放相對(duì)較小,巴西的農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放則以農(nóng)用地覆被相互轉(zhuǎn)換為主。日本、東亞、東歐、其他歐洲國家以及中東和北非地區(qū)的農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放相對(duì)有限,且這些地區(qū)以農(nóng)用地非農(nóng)化的碳排放為主。其中,日本、東歐和其他歐洲國家的農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放較少,主要?dú)w因于這些區(qū)域的農(nóng)用地總面積較少。

比較圖4中基準(zhǔn)情景和三種政策情景的區(qū)域碳排放結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn),多數(shù)區(qū)域的農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放在情景1中最大,這是大部分區(qū)域在情景1中農(nóng)用地的非農(nóng)化加劇、農(nóng)用地面積下降的直接體現(xiàn)。值得說明的是,中國、印度、加拿大、美國、中美洲、亞撒哈拉地區(qū)在情景2中的累計(jì)碳排放水平最高,這與這些區(qū)域在情景2中林地變?yōu)楦?、林地變?yōu)椴莸氐睦塾?jì)面積增加有關(guān),林地面積的減少直接造成農(nóng)用地土地利用變化碳排放的升高。由此可見,種植業(yè)、畜牧業(yè)和林業(yè)獲取相同補(bǔ)貼的碳稅政策未能發(fā)揮農(nóng)業(yè)碳減排的作用,不利于以上這些區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放的減緩。另一方面,大部分區(qū)域的累計(jì)碳排放規(guī)模在情景3中最小。其中,中國、南美洲、東南亞的農(nóng)業(yè)土地利用變化在情景3中開始發(fā)揮碳匯的作用,累計(jì)碳排放量為負(fù)值,分別累計(jì)固定吸收二氧化碳5.0、3.9 GtC和0.6 GtC,這與這些區(qū)域林地面積的顯著擴(kuò)張有關(guān)。與多數(shù)區(qū)域不同,歐盟、日本、俄羅斯、東歐、東亞、馬來和印尼地區(qū)農(nóng)業(yè)土地利用變化累計(jì)碳排放的最小值出現(xiàn)在情景2中,這是由這些地區(qū)耕地變?yōu)榱值靥紖R量的增加、林地變?yōu)楦靥寂欧帕康臏p少所導(dǎo)致。

從圖4可以看出,碳稅政策情景中,相較于各區(qū)域非農(nóng)化累計(jì)碳排放的變化,農(nóng)用地各類型轉(zhuǎn)換累計(jì)碳排放的波動(dòng)更為明顯。情景1中,各區(qū)域農(nóng)業(yè)覆被類型轉(zhuǎn)換總體上發(fā)揮碳源的作用,其累計(jì)碳排放模擬結(jié)果見表6。比較基準(zhǔn)情景和情景1的模擬結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),將碳稅收入作為一般性財(cái)政收入,各區(qū)域農(nóng)業(yè)覆被類型轉(zhuǎn)換的碳排放水平較基準(zhǔn)情景僅有微小的變動(dòng)。情景1中,世界各區(qū)域林地變?yōu)楦亍⒘值刈優(yōu)椴莸?、草地變?yōu)楦氐奶寂欧乓?guī)模相對(duì)較大,尤其是林地變?yōu)楦氐睦塾?jì)排放,而耕地變?yōu)椴莸?、耕地變?yōu)榱值?、草地變?yōu)榱值氐奶嘉找?guī)模相對(duì)較小。該情景中,巴西、亞撒哈拉地區(qū)、歐盟、中美、東南亞、美國、加拿大農(nóng)用地覆被類型轉(zhuǎn)換累計(jì)碳排放的規(guī)模相對(duì)較大,其他地區(qū)累計(jì)碳排放水平相對(duì)有限。從表6可以發(fā)現(xiàn),巴西農(nóng)業(yè)覆被類型轉(zhuǎn)換累計(jì)碳排放規(guī)模最大,但較基準(zhǔn)情景略有下降,主要表現(xiàn)在林地變?yōu)椴莸乩塾?jì)碳排放的減少。亞撒哈拉地區(qū)累計(jì)碳排放規(guī)模在情景1中次之,但較基準(zhǔn)情景增長76 MtC(1 MtC=106tC),主因是林地變?yōu)楦靥寂欧诺脑黾印⒉莸刈優(yōu)榱值靥紖R量的下降。情景1中,日本、中東和北非地區(qū)、其他歐洲國家覆被類型轉(zhuǎn)化造成的累計(jì)碳排放遠(yuǎn)小于其他地區(qū),較基準(zhǔn)情景均有所下降。這與日本、中東和北非地區(qū)、其他歐洲國家自身的農(nóng)業(yè)面積較少有關(guān)。情景2中,日本、中東和北非地區(qū)農(nóng)業(yè)覆被類型轉(zhuǎn)換開始發(fā)揮碳匯的作用,主要來自耕地向林地和草地的轉(zhuǎn)換,而其他國家(地區(qū))的覆被類型轉(zhuǎn)換在模擬期間整體上仍然是一個(gè)碳排放的過程。情景2中,多數(shù)區(qū)域農(nóng)業(yè)覆被類型之間的轉(zhuǎn)換造成二氧化碳的排放,以林地變?yōu)楦?、林地變?yōu)椴莸氐奶寂欧艦橹鳌Ｔ撉榫跋?中國的農(nóng)業(yè)覆被相互轉(zhuǎn)換在模擬期間整體上造成二氧化碳的釋放,主要表現(xiàn)在林地變?yōu)椴莸亍⒘值刈優(yōu)楦靥寂欧乓?guī)模的增長,可見種植業(yè)、畜牧業(yè)、林業(yè)獲取均等的土地投入補(bǔ)貼會(huì)促使中國林地向耕地和草地的轉(zhuǎn)化,進(jìn)而帶來碳排放的增加。情景3中,由于補(bǔ)貼至林業(yè)部門的碳稅收入增加,多數(shù)區(qū)域的土地利用變化累計(jì)碳排放小于0,達(dá)到增匯的目的,如巴西、日本、中國、中美洲、南美洲、東南亞、東歐、其他歐洲國家、中東和北非地區(qū)。情景3中,所有區(qū)域的累計(jì)碳排放量較基準(zhǔn)情景均有所減少,主要是因?yàn)楦刈優(yōu)榱值亍⒉莸刈優(yōu)榱值乩塾?jì)碳匯量的增加,這與林業(yè)部門獲取的補(bǔ)貼相對(duì)較多有關(guān)。該情景下,中國、南美洲的碳匯規(guī)模較大,模擬期間農(nóng)業(yè)覆被類型轉(zhuǎn)換總體上累計(jì)固定二氧化碳5007 MtC和4272 MtC。其中,中國的碳匯主要來自耕地變?yōu)榱值亍⒉莸刈優(yōu)榱值?累計(jì)碳匯量分別達(dá)到1666、3724 MtC,較其他情景顯著增加。草地變?yōu)榱值靥紖R量的提高促使南美洲農(nóng)業(yè)覆被轉(zhuǎn)換整體上發(fā)揮碳匯的作用,其中南美洲草地變?yōu)榱值乩塾?jì)固碳4600 MtC,遠(yuǎn)高于其他情景。

5 總結(jié)

本文運(yùn)用GOPer-GC模型,模擬了不同的碳稅政策對(duì)全球各區(qū)域農(nóng)業(yè)土地利用變化及其碳排放的影響,得到如下結(jié)論：

(1)無碳稅政策情景,即基準(zhǔn)情景中,全球農(nóng)用地總面積在模擬期間呈下降趨勢(shì),主要表現(xiàn)為林地和草地的非農(nóng)化以及森林向耕地的轉(zhuǎn)變,這也是全球多數(shù)地區(qū)的農(nóng)業(yè)土地利用變化在模擬期間整體上發(fā)揮碳源作用的主要原因。由此可見,減緩碳排放政策的制定必須考慮農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放。

(2)實(shí)施碳稅政策后,相較于將碳稅收入用作一般性財(cái)政收入,將碳稅收入補(bǔ)貼至農(nóng)業(yè)部門會(huì)在一定程度上改變農(nóng)業(yè)土地利用格局,進(jìn)而發(fā)揮農(nóng)業(yè)的減排潛力,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)增匯,這為農(nóng)業(yè)部門應(yīng)對(duì)氣候變化提供了新思路。

(3)碳稅收入在種植業(yè)、畜牧業(yè)、林業(yè)三個(gè)部門間的分配對(duì)補(bǔ)貼政策的增匯效果有較大的影響。多數(shù)區(qū)域中,林業(yè)部門獲取較多的碳稅收入會(huì)使農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放大幅減少,如美國、巴西、南亞、亞撒哈拉地區(qū)、加拿大、印度、中美洲、南美洲、東南亞、其他歐洲國家、中東和北非地區(qū)、大洋洲。因此,在氣候治理過程中,加大林業(yè)部門土地投入的補(bǔ)貼將成為以上這些區(qū)域減緩氣候變化、實(shí)現(xiàn)增匯的有效措施。

(4)與多數(shù)區(qū)域不同,歐盟、日本、東亞、馬來和印尼、俄羅斯、東歐地區(qū)在碳稅收入平均分配的情景下累計(jì)碳排放量最小,主要原因是耕地變?yōu)榱值靥紖R量的增加。向林業(yè)部門傾斜的補(bǔ)貼政策對(duì)這些地區(qū)農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放的抑制作用反而較弱,因此,以上這些地區(qū)將補(bǔ)貼平均分配至種植業(yè)、畜牧業(yè)和林業(yè)反而具有相對(duì)明顯的減排效果。

(5)基準(zhǔn)情景中,中國的農(nóng)用地面積呈現(xiàn)增長趨勢(shì),且農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放以草地變?yōu)榱值卦斐傻奶紖R為主。種植業(yè)、畜牧業(yè)和林業(yè)獲取相同補(bǔ)貼的碳稅政策不利于中國農(nóng)業(yè)碳排放的減緩,因此,中國的碳稅補(bǔ)貼政策應(yīng)充分考慮行業(yè)差異,向林業(yè)部門傾斜,以此發(fā)揮農(nóng)業(yè)部門減緩氣候變化的潛力。

本文將農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放限定為土地覆被的變化導(dǎo)致的碳排放,并未將管理措施、耕作方式等對(duì)土地利用變化碳排放的影響納入其中。另外,本文旨在研究不同稅收使用方式的影響差異,因此設(shè)定的碳稅政策采用了統(tǒng)一的碳稅稅率,無法比較稅率差異對(duì)農(nóng)業(yè)土地利用變化碳排放的影響，期待今后完善。