李玉波， 李廣帥, 張鳳恒, 劉金霖

(1.白城師范學院 旅游與地理科學學院 ， 吉林 白城 137000；2. 長春師范大學 地理科學學院， 吉林 長春 130032)

改善農(nóng)村人居環(huán)境是實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重大任務(wù)，也是全面建成小康社會的基本要求.改革開放以來，中國畜牧養(yǎng)殖業(yè)得到了快速發(fā)展，為促進農(nóng)牧民增收,改善城鄉(xiāng)居民膳食結(jié)構(gòu)做出了巨大貢獻.但畜牧養(yǎng)殖業(yè)在為人民提供生活所必需的肉、蛋、奶等營養(yǎng)物質(zhì)的同時，也造成了環(huán)境污染和溫室氣體的排放.2010年《第一次全國污染源普查公報》顯示，畜禽養(yǎng)殖所產(chǎn)生的廢棄物、溫室氣體已經(jīng)成為我國最重要的農(nóng)業(yè)面源污染源之一[1].畜牧養(yǎng)殖業(yè)排放的溫室氣體占世界總量的51% ，超過了325.64 億 噸CO2當量[2]，已成為溫室氣體排放的重要貢獻部門.因此,如何解決畜牧養(yǎng)殖經(jīng)濟效益增長與碳減排之間的關(guān)系，成為畜牧養(yǎng)殖業(yè)可持續(xù)發(fā)展面臨的主要問題.

長期以來，有關(guān)畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放的問題備受國內(nèi)學者的關(guān)注.研究熱點主要集中在以下幾個方面：一是從宏觀層面上測算畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放,揭示其時間變化和空間分布差異，提出碳減排建議[3-5]；二是從微觀層面上研究畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放產(chǎn)生的機理問題[6-8]；三是關(guān)于畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系研究，主要是利用統(tǒng)計分析模型,如EKC模型、Tapio模型、LMDI模型等,對畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放與經(jīng)濟發(fā)展水平之間的關(guān)系進行實證分析[9-11].EKC模型因選取的污染物種類不同、解釋變量的差異、數(shù)據(jù)處理方式及參數(shù)方程的選擇等均會導致曲線形態(tài)、拐點數(shù)據(jù)的差異，研究結(jié)論在學術(shù)界一直存在較大爭議.如洪業(yè)應(yīng)[12]研究的西藏自治區(qū)養(yǎng)殖業(yè)碳排放強度與人均大農(nóng)業(yè)產(chǎn)值關(guān)系呈現(xiàn)典型的倒“U”型曲線，冉錦成等[9]研究的我國人均畜禽養(yǎng)殖碳排放與農(nóng)村家庭人均純收入關(guān)系是:東部地區(qū)呈倒“U”型曲線關(guān)系，而中部和西部則為正“U”型曲線關(guān)系.而基于協(xié)整和誤差修正模型的碳排放和經(jīng)濟發(fā)展之間關(guān)系的研究文獻較少.基于此，本文利用吉林省統(tǒng)計數(shù)據(jù)進一步驗證EKC假說，通過建立誤差修正模型,進一步說明畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放與經(jīng)濟發(fā)展之間的長期均衡和短期變化的動態(tài)關(guān)系，分析畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放的驅(qū)動因素，以期更好地推動吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)低碳化發(fā)展，為吉林省實施節(jié)能減排措施提供科學依據(jù).

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 碳排放量測算

畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放是指各種畜禽在整個養(yǎng)殖過程中所產(chǎn)生并排放到大氣中的甲烷、氧化亞氮等溫室氣體的總和.依據(jù)《IPCC國家溫室氣體排放清單指南》可知，畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放一般包括腸道發(fā)酵、糞便管理、能源耗費三個方面，而畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳減排主要是依靠畜禽糞便發(fā)酵生成的沼氣的利用.本文畜禽溫室氣體排放因子的界定主要參考政府間氣候變化專門委員會(IPCC) 2006的評估報告和國內(nèi)外學者對畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放的測度，參考文獻[10]的畜禽養(yǎng)殖業(yè)碳排放量的計算方法，確定吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放的測算公式:

Cemi=Cpro-Cuse,

(1)

Cpro=Cf+Cm,

(2)

式中：Cemi為畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放總量；Cpro為畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳產(chǎn)生量；Cuse為沼氣利用而減少的碳排放量；Cf為畜禽腸道發(fā)酵CH4排放量；Cm為畜禽糞便管理系統(tǒng)CH4、N2O排放量和畜禽糞便發(fā)酵產(chǎn)生的沼氣替代化石燃料產(chǎn)生的碳排放量.式(2)中Cf計算公式如下：

Cf=∑EFi×Ni×GWPCH4/1000,

式中：i為畜禽種類，EFi為第i種畜禽腸道發(fā)酵CH4的排放系數(shù)(單位：kg CH4/head/yr)；Ni為第i種畜禽的年平均飼養(yǎng)量；GWPCH4為CH4的全球增溫潛勢值.Cm的計算公式如下：

Cm=∑CEMm+∑CENm+∑CEmf,

CEMm=∑(Ni×FPi/365)×EFMmi×GWPCH4/1000 ，CENm=∑(Ni×FPi×DNi×GWi)×EFNmi×(44/28)×GWPN2O/1000 ，

CEmf=∑(CEMm×CVm×ηn/η1)×EFl×R0×(44/12) ，

(3)

式中：CEMm為畜禽糞便管理系統(tǒng)產(chǎn)生CH4的量;CENm為糞便管理系統(tǒng)產(chǎn)生N2O的量;CEmf為沼氣代替化石燃料產(chǎn)生的碳排放量；FPi為第i種畜禽的飼養(yǎng)周期(單位：d);EFMmi為第i種畜禽糞便管理系統(tǒng)CH4的排放系數(shù)(單位r：kg CH4/head/y);DNi為第i種畜禽日均氮排放系數(shù) (單位：kg N/103kg/d)，GWi為第i種畜禽的平均體重(單位:kg),EFNmi為第i種畜禽糞便管理系統(tǒng) N2O 的排放系數(shù)(單位：kg N2O-N/head/yr);44/28 為 N2O 與 N 的轉(zhuǎn)換系數(shù);GWPN2O為N2O的全球增溫潛勢值；CVm為沼氣熱值;ηn為沼氣熱效率，η1為液化石油氣熱效率;EFl為液化石油氣的碳排放因子；R0為液化石油氣的氧化率;44/12為 CO2和C的轉(zhuǎn)換系數(shù).

式(1)中相對應(yīng)沼氣利用部分的碳減排量采用式(3)來計算.

1.2 EKC分析模型構(gòu)建

環(huán)境庫茲涅茨曲線(Environmental Kuznets Curve，EKC)理論是由美國經(jīng)濟學家 Simon Kuznets于1955年提出.1991年美國經(jīng)濟學家 Grossman和Kruege 首次采用該理論證明了人均收入和大氣環(huán)境質(zhì)量之間呈倒 “U”型曲線關(guān)系，1993年P(guān)anayotou 的研究進一步證明了環(huán)境質(zhì)量與人均收入水平呈倒“U”型曲線關(guān)系.國內(nèi)許多學者運用EKC曲線分析碳排放與區(qū)域經(jīng)濟增長的關(guān)系，通過該曲線可以較好地判斷未來區(qū)域碳排放的發(fā)展趨勢和是否存在拐點等問題.EKC曲線分析所使用的數(shù)據(jù)有三種：一是時間序列數(shù)據(jù),二是截面數(shù)據(jù)，三是平行數(shù)據(jù)[13].本文采用時間序列數(shù)據(jù)構(gòu)建碳排放的EKC曲線模型，用以描述吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系.參考國內(nèi)外學者的研究成果和吉林省數(shù)據(jù)分析，本文選定一元二次曲線模型進行畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放環(huán)境EKC驗證，公式如下：

lnY=a+b1lnX+b2(lnX)2+ε，

(4)

式中：Y為農(nóng)村人均畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放；X為農(nóng)村人均畜牧業(yè)產(chǎn)值；ɑ、b1、b2為模型參數(shù)；ε為隨機誤差項.

1.3 LMDI分解模型構(gòu)建

Kaya恒等式是由日本知名學者Yoichi Kaya構(gòu)建的一種將二氧化碳排放量的影響因素進行分解的等式.本文在Kaya恒等式基本原理的基礎(chǔ)上，結(jié)合畜牧養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)實際，同時借鑒潘丹等[14]、陳瑤[15]、許清濤等[16]的研究對Kaya恒等式進行擴展，并采用對數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法(LMDI)建立吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放分解模型，具體如下：

式中：Ct為t時期畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放量，A為畜牧業(yè)產(chǎn)值 ，N為農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值 ，P為農(nóng)村人口數(shù)量.

則令f=Ct表示畜牧養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)效率，即碳排放強度；s=A/N表示農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；g=N/P表示農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平；P表示勞動力因素.

LMDI模型有 “加和分解”和“乘積分解”兩種分解方法，兩種方法的最終結(jié)果是一致的[17].本文采用 “加和分解”法對畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放進行因素分解.即ΔCt=CtK-Ct0,Ct0為基期的碳排放量，CtK為第k期碳排放量，ΔCt表示碳排放總量的變化.由此得到畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放在生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展水平和勞動力方面的影響因素，其表達式為：

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

式中：K代表目標年，0代表基準年，ΔCf、ΔCs、ΔCg、ΔCp分別表示生產(chǎn)效率效應(yīng)、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)、經(jīng)濟產(chǎn)出效應(yīng)和勞動力效應(yīng)對畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放的貢獻值.

1.4 數(shù)據(jù)來源

本文研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、畜牧業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)村人口數(shù)量、畜禽飼養(yǎng)量來源于《吉林省統(tǒng)計年鑒》，為了保證畜牧業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值數(shù)據(jù)的可比性，剔除價格變動的影響，各年畜牧業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值均使用按1996年為基準價格折算后的數(shù)據(jù).樣本范圍從1997年至2018年，總長度為22年.碳排放量計算所需參數(shù)來源于文獻[10]，結(jié)果如表1、表2所示.

表1 畜禽養(yǎng)殖碳排放計算參數(shù)(一)

表2 畜禽養(yǎng)殖碳排放計算參數(shù)(二)

2 結(jié)果與分析

2.1 碳排放總量和強度分析

根據(jù)式(1)測算了1997—2018 年吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放總量和碳排放強度(見圖1).由圖1可知，1997—2018年吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放總量呈現(xiàn) “持續(xù)增長-持續(xù)下降-緩慢回升-波動下降”4個階段特征: 1997—2007年為持續(xù)增長階段，其間畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放總量從1997年的767.88萬噸增長到2007年的1055.93萬噸，年平均增長率為3.24%.其原因是中央與地方政府加大了對 “三農(nóng)問題”的重視力度，并進行大力扶持，養(yǎng)殖業(yè)成為農(nóng)民收入的主要來源之一，在此期間，吉林省的家禽、豬、牛、羊等數(shù)量均呈顯著增加趨勢.2008—2011年為持續(xù)下降階段，2011年碳排放量下降速度最快，為 9.95%，主要原因是在可持續(xù)發(fā)展的大背景下，吉林省畜牧業(yè)發(fā)展不再單純追求數(shù)量上的增加，而是追求質(zhì)量上的提升.因此，2010年以后，吉林省畜禽養(yǎng)殖數(shù)量較2008年有較大幅度下降[18].2012—2014年為緩慢回升階段，主要是由于2012年國家頒布惠農(nóng)政策,加大對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入，激發(fā)了農(nóng)民養(yǎng)殖的積極性，畜禽養(yǎng)殖數(shù)量逐漸增長.2015—2018年為波動下降階段，2015—2016年為下降階段，2017年略有回升.其原因是2015年吉林省爆發(fā)了大面積豬瘟病，同時牛、羊、馬等牲畜的年平均飼養(yǎng)量與之前相比有所降低.

碳排放強度總體上呈下降趨勢，由1997年的3.29 噸/萬元下降到 2018年的0.78 噸/萬元 ，下降了2.51 噸/萬元，年平均下降率為7.11% ，下降趨勢明顯.其原因是吉林省對畜禽排放的廢棄物進行了資源化的合理利用和分配，并依靠科技創(chuàng)新和養(yǎng)殖條件的改善，增加了單位碳排放的畜牧養(yǎng)殖經(jīng)濟效益，使單位畜牧經(jīng)濟產(chǎn)值的能耗降低.

圖1 1997—2018 年吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放總量和碳排放強度

2.2 EKC驗證與分析

2.2.1 單位根檢驗與協(xié)整檢驗

本文采用時間序列數(shù)據(jù)對吉林省1997—2018年間畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放與其產(chǎn)值增長之間的關(guān)系進行分析，為了避免在 OLS 回歸分析中出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，首先對時間序列數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性.如前文所述，Y為農(nóng)村人均畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放，X為農(nóng)村人均畜牧業(yè)產(chǎn)值,為了減少波動，消除時間序列數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)的異方差，分別對數(shù)據(jù)進行自然取對，然后采用ADF檢驗法對自然對數(shù)序列l(wèi)nY、lnX、(lnX)2進行單位根檢驗，結(jié)果如表3所示.

表3 ADF單位根檢驗結(jié)果

在時間序列的殘差平穩(wěn)性檢驗中，如果ADF 統(tǒng)計量的值小于相應(yīng)臨界值，則表明序列具有平穩(wěn)性[19].由表3可知，自然對數(shù)序列l(wèi)nY、lnX、(lnX)2的原始數(shù)列均為非平穩(wěn)序列，在經(jīng)過一階差分后，以上數(shù)據(jù)ADF統(tǒng)計量的值都小于5% 水平下的臨界值，根據(jù) AIC 與 SC 取值最小準則可知序列在一階單整下不存在單位根，序列處于長期均衡平穩(wěn)的狀態(tài).在此基礎(chǔ)上，采用EG協(xié)整檢驗方法對變量之間的協(xié)整關(guān)系進行檢驗，檢驗結(jié)果顯示殘差序列ADF 統(tǒng)計量的值為-3.5681，概率值P=0.0012，通過 1% 水平下的顯著性檢驗.因此，可以對自然對數(shù)序列l(wèi)nY、lnX、(lnX)2進行回歸.

2.2.2 模型回歸估計結(jié)果分析

運用Eviews6.0軟件對式(4)進行最小二乘估計，得出如下結(jié)果：

lnY=-11.5702+4.3902lnX-0.2660(lnX)2

(-7.7105) (11.8954) (-11.7817)，

(10)

模型中R2值為0.8972，表明模型的擬合度較高；F值為82.8851，P值為0，說明方程的整體關(guān)系十分顯著，在1%水平下通過顯著性檢驗.模型驗證了畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放序列與畜牧業(yè)產(chǎn)值之間的長期均衡關(guān)系，但為了提高模型的可靠性，對短期非均衡狀態(tài)進行調(diào)整，需進一步建立誤差修正模型(ECM)，其表達式為：

ΔYt=β1ΔXt+β2ECM(t-1)+εt，

式中：ECM為誤差修正項,β0、β1為待估參數(shù)，β2為修正系數(shù),εt為隨機誤差.利用最小二乘估計的誤差修正模型為：

ΔYt=0.0043+0.7434ΔYt-1+4.1984ΔlnXt- (0.7807) (0.6341) (7.0216)0.2553Δ(lnXt)2-0.8447ECM(t-1).

(-6.8916) (-3.9258)

誤差修正模型中R2值為0.8047，F(xiàn)值為15.4495，P值為0，結(jié)果通過了顯著性檢驗.由此可以看出吉林省人均畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放與人均畜牧業(yè)產(chǎn)值之間存在短期動態(tài)關(guān)系，短期中，解釋變量對被解釋變量的作用方向和程度與長期均衡中相似.誤差修正系數(shù)在0～-1之間，符合一般反向修正機制原則，其對長期均衡關(guān)系的偏離會在下一期通過誤差修正模型的反向修正機制來得到修正，系統(tǒng)對非均衡誤差的調(diào)整速度為-0.8447，修正力度較大.

式(10)中，一次項系數(shù)b1大于0，二次項系數(shù)b2小于0,根據(jù)拋物線的性質(zhì)，此回歸曲線的開口向下，說明吉林省農(nóng)村人均畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放和農(nóng)村人均畜牧業(yè)產(chǎn)值之間的EKC驗證為“倒U”型曲線(見圖2)，即兩者之間的關(guān)系符合“倒U”型曲線特征，且存在拐點.根據(jù)拐點理論計算得出，當吉林省農(nóng)村人均畜牧業(yè)產(chǎn)值為3839.11元時，吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)的碳排放水平達到拐點，拐點落在2006—2007年間，也就是說，當吉林省農(nóng)村人均畜牧業(yè)產(chǎn)值小于3839.11元時，農(nóng)村人均畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放量會隨著人均畜牧業(yè)產(chǎn)值的增加而増加；當農(nóng)村人均畜牧業(yè)產(chǎn)值大于3839.11元時，農(nóng)村人均畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放會隨著人均畜牧業(yè)產(chǎn)值的增加而降低；在3839.11元處，達到了農(nóng)村人均畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放的最大值.說明目前隨著吉林省農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展，農(nóng)村人均畜牧業(yè)產(chǎn)值的逐步增加，人均畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放在逐步減少.從擬合的庫茲涅茨曲線形狀來看，吉林省的人均畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放目前已渡過最嚴重的時期，進入“倒 U 型”曲線的右半部.表明隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的增長，吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)正在向可持續(xù)化發(fā)展轉(zhuǎn)型.一方面是由于十八大以來國家重視生態(tài)環(huán)境的保護與建設(shè) ，使人們的環(huán)保意識在不斷地增強，對優(yōu)質(zhì)環(huán)境的要求越來越高，促使政府也更加重視環(huán)境法規(guī)的制定和嚴格執(zhí)行[20]；另一方面，隨著經(jīng)濟的增長使得地方政府有了進行環(huán)境保護和環(huán)境技術(shù)改造的資金投入能力，所以吉林省畜牧養(yǎng)殖的環(huán)境污染出現(xiàn)了下降趨勢，環(huán)境質(zhì)量正在逐步改善.

圖2 農(nóng)村人均畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放與人均畜牧業(yè)產(chǎn)值的擬合曲線

2.3 LMDI分解模型分析

基于 LMDI 模型，依據(jù)式(5)—(9)測算的吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放和吉林省畜牧業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)村勞動力等相關(guān)數(shù)據(jù)，以1997年為基年，從生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟產(chǎn)出和勞動力規(guī)模四個方面因素,對吉林省1998—2018年間畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放的影響因素進行了量化分解(見表4).

表4 1998—2018 年吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放影響因素分解結(jié)果 單位：萬噸

由表4可知：

(1)生產(chǎn)效率因素對吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放變化起負向驅(qū)動作用.1998—2018年期間，吉林省由于畜牧養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)效率的提升,共減少1416.23 萬噸碳排放，是吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)低碳化發(fā)展的主要貢獻者.但在不同時間段對畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放變化的影響存在方向差異.2001—2011年期間，生產(chǎn)效率因素引起的碳減排效應(yīng)比較明顯，但隨后有所減弱.主要是因為隨著吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)向規(guī)?；?、集約化的生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變，飼料改良、良種選育和畜禽廢棄物資源化利用等技術(shù)水平的提高在一定時期內(nèi)能獲得較高的碳減排效應(yīng).但隨著這些技術(shù)趨于成熟和穩(wěn)定，其減排效應(yīng)就會減弱，甚至成為碳排放源.因此，短期內(nèi)提高畜牧養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)效率仍是吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳減排的最有效途徑.但是長期來看需要加大畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳減排技術(shù)創(chuàng)新和管理模式創(chuàng)新的力度.

(2)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)因素對吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放變化起正向驅(qū)動作用.1998—2018年期間，吉林省由于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整使畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放量增加了123.97 萬噸.其原因是隨著人們生活水平的提高和城市化的發(fā)展，城鄉(xiāng)居民對肉、奶、蛋等畜禽產(chǎn)品的需求量增加，促進了吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)的快速發(fā)展，畜牧業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的比例由1997年的41%增加到2018年的46%，因而農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整成為畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放增長的原因之一.

(3)經(jīng)濟產(chǎn)出因素是導致吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放增長最為重要的因素.1998—2018年期間，由于經(jīng)濟產(chǎn)出的增加使吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放增加了1401.08萬噸.2000—2004年期間，國家實施了一系列促進畜牧業(yè)發(fā)展及減免稅收政策，使畜牧業(yè)生產(chǎn)效益明顯提高；2005—2011年期間，雖然畜禽飼養(yǎng)量出現(xiàn)了波動變化，但由于畜禽產(chǎn)品價格上漲，使單位農(nóng)村人口的農(nóng)業(yè)收益由2005年的7180元/人增加到2011年的14 321元/人，年均增長率為12.19%，導致此期間經(jīng)濟產(chǎn)出因素對畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放的正向驅(qū)動明顯提升；2012—2015年期間，由于畜牧業(yè)實現(xiàn)了恢復性增長，但增速與前期相比明顯減緩，單位農(nóng)村人口的農(nóng)業(yè)收益由2012年的15 207元/人增加到2015年的16 699元/人，年平均增長率為3.16%，因而經(jīng)濟產(chǎn)出因素對畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放增長的驅(qū)動作用減弱.2016—2017年，由于糧食作物特別是玉米價格的持續(xù)下跌使吉林省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值下降，使經(jīng)濟產(chǎn)出因素表現(xiàn)為負向驅(qū)動效應(yīng).

(4)勞動力因素對吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放的影響表現(xiàn)為負向驅(qū)動作用.1998—2018年期間，勞動力因素對吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳減排的累計貢獻量為97.81 萬噸.但隨著吉林省畜牧養(yǎng)殖規(guī)?；陌l(fā)展和養(yǎng)殖技術(shù)水平的不斷提高，畜牧養(yǎng)殖業(yè)單位從業(yè)人員數(shù)量會減少，同時素質(zhì)會不斷提高使得畜牧養(yǎng)殖業(yè)的生產(chǎn)效率有所提高，進而促進碳減排.因此，未來勞動力因素仍將是吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳減排的重要因素，且減排能力將會不斷提升.

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

采用碳排放系數(shù)法測算了1997—2018年吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放量，利用環(huán)境經(jīng)濟模型驗證了吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放的EKC曲線，采用LMDI模型，將畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放驅(qū)動因素分解為生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟產(chǎn)出及勞動力四大因素，從時間序列角度測度分析了四大因素對吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放的驅(qū)動效應(yīng)，研究結(jié)論如下：

(1)1997—2018年吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放總量呈現(xiàn) “持續(xù)增長-持續(xù)下降-緩慢回升-波動下降” 4個階段特征.碳排放強度總體呈下降趨勢，由1997年的3.29 噸/萬元下降到2018年的0.78 噸/萬元，下降了2.51 噸/萬元，年平均下降率為7.11%.

(2)通過協(xié)整理論分析可知，吉林省農(nóng)村人均畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放量和農(nóng)村人均畜牧業(yè)產(chǎn)值之間呈顯著的“倒U型”曲線關(guān)系，并且2007年吉林省農(nóng)村人均畜牧業(yè)產(chǎn)值已經(jīng)超過3839.11元的臨界值，這表明隨著農(nóng)村人均畜牧業(yè)產(chǎn)值的增加，吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放已從上升階段轉(zhuǎn)入下降階段.

(3)因素分解結(jié)果表明，經(jīng)濟產(chǎn)出因素是促使吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳排放增加的最主要因素；農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)因素是重要誘因；生產(chǎn)效率因素是吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳減排的最主要貢獻者；長期來看，勞動力因素對吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)碳減排的貢獻將逐漸増大.

3.2 建議

基于以上研究結(jié)論，對促進吉林省畜牧養(yǎng)殖業(yè)低碳化發(fā)展提出如下建議：

(1)加強低碳養(yǎng)殖科技支撐,實現(xiàn)廢棄物資源化利用.首先，要加快培育適應(yīng)低碳環(huán)境的優(yōu)良畜種，通過品種選育，培育出生產(chǎn)性能、繁育性能好的畜種.通過推廣人工授精、胚胎移植等現(xiàn)代技術(shù)手段，減少公畜飼養(yǎng)量，是減少溫室氣體排放的有效途徑[21].其次，優(yōu)化飼料結(jié)構(gòu)、合理使用添加劑，減輕畜牧養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展中的碳含量.最后，通過對畜牧養(yǎng)殖業(yè)廢棄物資源化利用技術(shù)，降低畜牧業(yè)碳排放.一是可將畜禽產(chǎn)生的糞便直接作為農(nóng)家肥用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)；二是將畜禽糞便干燥后用作飼料加工原材料；三是利用畜禽糞便厭氧發(fā)酵技術(shù)生產(chǎn)沼氣，既能減少環(huán)境污染又能實現(xiàn)溫室氣體減排.

(2)加大政策扶持力度，制定強牧惠牧政策.一是出臺相關(guān)生態(tài)補償政策，激勵農(nóng)戶參與到 “畜禽養(yǎng)殖-糞便-沼氣-有機肥-種植業(yè)”循環(huán)的生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展模式中[22].二是設(shè)立專項資金用于加強對清潔養(yǎng)殖、低碳養(yǎng)殖的獎勵和補貼，以及引進國內(nèi)外先進的養(yǎng)殖設(shè)備、技術(shù)和學習培訓等，從而激勵畜禽養(yǎng)殖戶采納清潔養(yǎng)殖技術(shù)[23].

(3)加大宣傳力度、培育低碳理念.按照環(huán)保部出臺的《畜禽養(yǎng)殖污染防治管理辦法》《畜禽養(yǎng)殖業(yè)污染物排放標準》和《吉林省生態(tài)省建設(shè)總體規(guī)劃綱要》要求,加強畜禽糞便全過程管理和綜合利用,實現(xiàn)畜禽養(yǎng)殖廢棄物的資源化、無害化和減量化.深入開展畜禽養(yǎng)殖標準化示范創(chuàng)建工作，按照“畜禽良種化、養(yǎng)殖設(shè)施化、生產(chǎn)規(guī)范化、防疫制度化、糞污處理無害化”的要求[24]，探索更為合適的飼養(yǎng)模式，減少放牧飼養(yǎng)和農(nóng)戶散養(yǎng)的比例，實現(xiàn)溫室氣體減排.