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        黑龍江省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與碳排放的關(guān)系研究
        ——基于Tapio 脫鉤模型

        2021-06-19 12:22:28初巧智
        山西農(nóng)經(jīng) 2021年11期
        關(guān)鍵詞:碳源總量排放量

        □初巧智,師 帥

        (東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 黑龍江 哈爾濱 150030)

        溫室氣體尤其是CO2排放量增加,導(dǎo)致全球氣候變暖問題日趨嚴(yán)重,成為各國關(guān)注的焦點問題之一。我國是全球最大的溫室氣體排放國,黨的十九大報告指出,要加快生態(tài)文明改革,建立健全綠色、低碳、循環(huán)發(fā)展的經(jīng)濟體系。在聯(lián)合國會議上,我國作出爭取在2030 年前實現(xiàn)碳排放達(dá)峰的承諾。

        在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中,使用化肥和農(nóng)藥、翻耕、灌溉等活動所產(chǎn)生的溫室氣體已占全球總排放量的1/5[1],是加速全球變暖的重要因素。因此,研究農(nóng)業(yè)碳排放對于開展低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、早日實現(xiàn)減排目標(biāo)具有重要意義。

        農(nóng)業(yè)碳排放問題一直是國內(nèi)學(xué)者研究的重點,研究主要集中在農(nóng)業(yè)碳排放測算、農(nóng)業(yè)碳排放驅(qū)動因素分析、農(nóng)業(yè)碳排放時空特征和農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系等領(lǐng)域。

        冉錦成等(2017)[2]對新疆、青海等西北五省1995—2014 年的農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行測度,認(rèn)為除青海省外,其余各省份碳排放量隨著時間的推移均呈增加趨勢,碳排放強度呈下降趨勢。農(nóng)業(yè)碳排放驅(qū)動因素分析主要通過LDMI 指數(shù)分解法、Kaya 恒等式和STIRPAT 模型進(jìn)行研究。梁青青(2017)[3]對我國土地資源利用的碳排放進(jìn)行了測算,基于改良的Kaya 公式和LMDI分解法對碳排放驅(qū)動因素進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn),化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜和農(nóng)用柴油的正向沖擊能夠?qū)r(nóng)業(yè)碳排放量增加產(chǎn)生穩(wěn)定的促進(jìn)作用。孟軍和范婷婷(2020)[4]應(yīng)用LMDI 模型分析農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、勞動力規(guī)模等4 類因素對農(nóng)業(yè)碳排放的影響發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平是影響黑龍江省碳排放的主要因素,農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)增加碳排放的效果不明顯。何艷秋等(2020)[5]從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、區(qū)域關(guān)聯(lián)視角考察農(nóng)業(yè)碳排放的空間特點發(fā)現(xiàn),中國農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性高,地區(qū)間農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)的增強有助于國家統(tǒng)籌全局。在碳排放與經(jīng)濟發(fā)展變量的互動關(guān)系研究中,帕瑞(2020)[6]研究了新疆農(nóng)業(yè)碳排放的EKC 曲線(庫茲涅茨模型),他認(rèn)為新疆農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟增長處于倒“U”型增長階段。田云和林子娟(2021)[7]梳理了長江經(jīng)濟帶1993—2017 年農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)增加值的特征,通過構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)模型與Tapio 脫鉤模型發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)碳排放系統(tǒng)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟系統(tǒng)間存在耦合協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系,脫鉤狀態(tài)以弱脫鉤和強脫鉤為主。申瑛琦(2014)[8]運用Tapio 模型總結(jié)了東北三省產(chǎn)業(yè)增長與碳排放的脫鉤狀態(tài),認(rèn)為東北三省產(chǎn)業(yè)增長與碳排放脫鉤基準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)空間分布不同,變化趨勢也不同。

        分析文獻(xiàn)可知,雖然我國學(xué)者關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放的研究較為豐富,但在碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系研究中,主要基于全國層面或區(qū)域視角,或中部、東部經(jīng)濟較為發(fā)達(dá)的省份,針對第一產(chǎn)業(yè)占比較大省份的研究不夠深入,在為數(shù)不多的相關(guān)研究中,多以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為切入點,碳排放測算不全面。

        黑龍江省作為我國的產(chǎn)糧第一大省,肩負(fù)著保證國家糧食安全的重任,在我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的重要性不言而喻。該省憑借得天獨厚的資源優(yōu)勢和位置條件,不僅擁有發(fā)達(dá)的農(nóng)業(yè),而且畜牧業(yè)的發(fā)展也位居全國前列。

        基于此,選取農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動和畜牧養(yǎng)殖業(yè)具有代表性的14 類碳源,測算黑龍江省2000—2018 年的碳排放量,采用Tapio 脫鉤模型分析農(nóng)業(yè)碳排放和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的變動關(guān)系,根據(jù)結(jié)果提出建議,以期為黑龍江省發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)提供參考,更好地實現(xiàn)經(jīng)濟與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展。

        1 研究方法和數(shù)據(jù)來源

        1.1 農(nóng)業(yè)碳排放的測算

        農(nóng)業(yè)碳排放的主要來源如圖1 所示。黑龍江省既是種植業(yè)大省,也是養(yǎng)殖業(yè)大省,結(jié)合已有研究及可得數(shù)據(jù),基于農(nóng)業(yè)和畜牧業(yè)兩方面共14 類碳源構(gòu)建碳排放體系。

        1.1.1 種植業(yè)碳排放

        農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中投入的生產(chǎn)要素會排放溫室氣體,主要包括化肥、農(nóng)藥、農(nóng)用塑料薄膜產(chǎn)生的碳排放,農(nóng)用機械耗用柴油產(chǎn)生的碳排放,農(nóng)田灌溉耗電產(chǎn)生的碳排放,土地翻耕產(chǎn)生的有機物分解、流失等造成的碳損失。

        參照現(xiàn)有研究成果[9-10],確定各類碳源的碳排放系數(shù)如下:化肥為0.895 6 kg/kg、農(nóng)藥為4.934 1 kg/kg、農(nóng)膜為5.180 0 kg/kg、農(nóng)用柴油為0.592 7 kg/kg、翻耕為312.6 kg/km2、灌溉為266.48 kg/hm2。碳排放量由碳排放源用量乘該排放源的碳排放因子得到,測算公式如下。

        式中:A為種植業(yè)碳排放總量,Ai為第i類碳源的碳排放量,Ti為第i類碳源的投入數(shù)量,αi為第i類碳源的碳排放系數(shù)。

        1.1.2 畜牧養(yǎng)殖碳排放

        畜牧業(yè)溫室氣體排放量已占全球的18%,畜牧業(yè)碳排放源主要是反芻動物腸道發(fā)酵所產(chǎn)生的CH4和糞便管理產(chǎn)生的CH4及N2O,兩種氣體排放量雖然較少,但增溫效應(yīng)顯著。

        根據(jù)黑龍江省養(yǎng)殖業(yè)現(xiàn)狀,選取奶牛、黃牛、肉牛、豬、馬、山羊、綿羊、家禽進(jìn)行碳排放測算。根據(jù)IPCC 2007 年公布的數(shù)據(jù)確定CH4和N2O 排放系數(shù),見表1。按照1 t CH4=6.82 t CO2、1t N2O=81.27 t CO2的碳折算系數(shù),將CH4和N2O 排放量轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)C 排放量。參照陳志英等(2017)[11]、張曉雷等(2020)[12]的研究,構(gòu)建的測算公式如下。

        表1 主要畜牧品種的CH4 和N2O排放系數(shù)

        式中:E為畜牧業(yè)碳排放總量,Ni為第i種牲畜的養(yǎng)殖數(shù)量,δ1、δ2、δ3分別為第i種牲畜的腸道發(fā)酵CH4排放系數(shù)、糞便處理CH4排放系數(shù)和糞便處理N2O 排放系數(shù)。

        1.2 Tapio 脫鉤模型

        脫鉤最早在20 世紀(jì)60 年代被提出,常被用于闡述經(jīng)濟發(fā)展與能源資源環(huán)境消耗的內(nèi)在關(guān)系。其中,OCDE 脫鉤指數(shù)法和Tapio 脫鉤模型是脫鉤分析中常用的模型,與前者相比,Tapio 脫鉤模型在基期選擇和脫鉤類型劃分上較OCDE 脫鉤模型更優(yōu),因此構(gòu)建Tapio 脫鉤模型分析農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的變動關(guān)系,模型表達(dá)式如下。

        式中:e為脫鉤彈性,C為農(nóng)業(yè)碳排放量總量,TVFP為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值。根據(jù)彈性系數(shù)值劃分的各種脫鉤狀態(tài)如表2。

        表2 Tapi o 脫鉤彈性的8 個類別

        1.3 數(shù)據(jù)來源及處理

        此次研究中使用的數(shù)據(jù)來源于《黑龍江統(tǒng)計年鑒》(2000—2018)和國家統(tǒng)計局網(wǎng)站,其中化肥施用采用折純量計算,翻耕數(shù)據(jù)使用農(nóng)作物播種面積代替,灌溉數(shù)據(jù)為有效灌溉面積,經(jīng)濟指標(biāo)選取農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。為剔除通貨膨脹的影響,選取2000 年作為價格基期對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 碳排放總量特征

        根據(jù)公式(1)和(2)測算出黑龍江省農(nóng)業(yè)碳排放情況。由圖2 可知,黑龍江省農(nóng)業(yè)碳排放量由2000 年的629.60 萬t 增長至2018 年的959.25 萬t,總量增加329.65 萬t,累計增加52.36%,年均增加2.37%,其中畜牧業(yè)和種植業(yè)兩類碳源分別占碳排放總量的52.54%和47.46%。

        2000—2015 年畜牧業(yè)碳排放總量呈“N”型,先上升后下降再上升,牛(奶牛、黃牛和肉牛)是畜牧業(yè)第一大碳排放源,占畜牧業(yè)碳排放總量的58.15%;種植業(yè)碳排放總量一直平穩(wěn)上升,在2011 年排放量反超畜牧業(yè),化肥為種植業(yè)第一大碳源,達(dá)到農(nóng)業(yè)碳排放量的41.86%。

        整體而言,碳排放總量表現(xiàn)為持續(xù)上升—迅速下降—緩慢上升—緩慢下降4 個階段。2005—2006 年碳排放下降主要受牲畜數(shù)量減少的影響;2015 年碳排放總量達(dá)到1 015 萬t,處于峰值;2016—2018 年,受勞動人口流失影響和環(huán)保力度加大的影響,碳排放總量開始呈下降趨勢,碳排放量得到有效控制。

        2.2 黑龍江省農(nóng)業(yè)碳排放脫鉤分析

        基于Tapio 脫鉤模型得出2000—2018 年黑龍江省農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系,見表3。歷年來,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值不斷上升而碳排放量有所波動,故出現(xiàn)弱脫鉤、強脫鉤和擴張鏈接3 種脫鉤狀態(tài),且以弱脫鉤和強脫鉤為主,呈現(xiàn)弱脫鉤—波動期—弱脫鉤—強脫鉤的演進(jìn)過程。

        表3 2000—2018 年黑龍江農(nóng)業(yè)碳排放脫鉤彈性及類型

        (1)弱脫鉤階段(2000—2005 年)。2001—2002 年呈擴張鏈接狀態(tài),碳排放量與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值接近,其余年份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增速快于碳排放量增速。主要歸因于該時期政府把畜牧業(yè)作為農(nóng)業(yè)增收突破口的成效顯著,推進(jìn)糧食與畜牧業(yè)“主輔換位”,畜牧業(yè)碳排放和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展。

        (2)波動階段(2006—2009 年)。本階段出現(xiàn)強脫鉤、弱脫鉤和擴張鏈接3 種脫鉤狀態(tài),主要因為農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,2006 年畜牧業(yè)內(nèi)部進(jìn)行繁育改良,減輕了環(huán)境壓力,各類牲畜養(yǎng)殖數(shù)量普遍下降,碳排放增長率低于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長率,呈現(xiàn)強脫鉤狀態(tài);2007—2009 年畜牧業(yè)碳排放小幅增長但農(nóng)業(yè)經(jīng)濟波動幅度較大,造成該階段脫鉤狀態(tài)不穩(wěn)定。

        (3)弱脫鉤階段(2010—2015 年)。國家出臺一系列惠農(nóng)政策提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)積極性,農(nóng)業(yè)科技水平和機械化程度提高,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟穩(wěn)定增長,碳排放增長率也較為穩(wěn)定但增速慢于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增速。

        (4)強脫鉤階段(2016—2018 年)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增長,碳排放總量減少,碳排放增長率出現(xiàn)負(fù)數(shù)。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長與環(huán)境之間的矛盾有所緩和,政府加大環(huán)境保護(hù)力度,綠色低碳的農(nóng)業(yè)發(fā)展之路越走越遠(yuǎn)。

        3 結(jié)論與建議

        3.1 結(jié)論

        (1)黑龍江省碳排放總量由2000 年的629.60 萬t增長至2018 年的959.25 萬t,年均增加2.37%,呈現(xiàn)出持續(xù)上升—迅速下降—穩(wěn)定上升—緩慢下降的特征,2016—2018 年碳排放總量下降,農(nóng)業(yè)發(fā)展與環(huán)境保護(hù)之間的矛盾有所緩和。種植業(yè)和畜牧業(yè)兩類碳源分別占到碳排放總量的47.46%和52.54%。

        (2)2000—2018 年黑龍江省農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長之間的脫鉤狀態(tài)呈現(xiàn)擴張鏈接、弱脫鉤和強脫鉤3 種類型,按照弱脫鉤—波動期—弱脫鉤—強脫鉤的規(guī)律發(fā)展,脫鉤彈性系數(shù)為-5.980 4~1.057 0。

        3.2 建議

        (1)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,引進(jìn)并推廣先進(jìn)的低碳減排技術(shù)。加強農(nóng)業(yè)科技投入和農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),致力于要素投入產(chǎn)出最大化和發(fā)展規(guī)模經(jīng)濟,逐漸由傳統(tǒng)生產(chǎn)模式向現(xiàn)代化生產(chǎn)模式過渡。在種植業(yè)推廣噴灌、滴灌技術(shù),減少化肥農(nóng)藥的使用;養(yǎng)殖業(yè)應(yīng)提高飼料的利用效率,建設(shè)沼氣池,實現(xiàn)牲畜糞便的循環(huán)再利用[13]。

        (2)不斷宣傳低碳理念,提高農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的低碳意識,提高勞動力素質(zhì)。充分發(fā)揮勞動力的主觀能動性,以綠色、生態(tài)、低碳、循環(huán)的思想發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟,從源頭減少碳排放,拒絕“先污染,后治理”的老路。

        (3)轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)。采取有效措施應(yīng)對農(nóng)業(yè)勞動力人口流失現(xiàn)象,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)集約化程度,合理規(guī)劃養(yǎng)殖業(yè)和畜牧業(yè)的規(guī)模及各自內(nèi)部結(jié)構(gòu),利用黑龍江地形優(yōu)勢和資源優(yōu)勢,因地制宜,調(diào)整區(qū)域結(jié)構(gòu)布局。

        (4)建立長效監(jiān)管機制和獎勵補償機制。積極將農(nóng)業(yè)碳排放體系納入全國碳排放市場體系,調(diào)動低碳生產(chǎn)積極性并對高碳生產(chǎn)活動形成有效約束;提高政府的監(jiān)管能力,完善碳排放監(jiān)管體系建設(shè)。

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