張文秀，蘇鴻婷(蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，甘肅 蘭州 730000)

0 引言

大幅降低碳排放對于煤炭資源相對豐富的我國壓力嚴(yán)峻，而農(nóng)業(yè)碳排放也不容小覷。我國西部省份大部分是農(nóng)業(yè)大省，且相較中東部地區(qū)受科技水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展限制，減排任務(wù)更艱巨。因此碳達(dá)峰與碳中和目標(biāo)下，探究我國西部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放總量和績效對于了解現(xiàn)狀、提高碳排放效率、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展有重要意義。文章以我國西部12個(gè)省份為研究對象，采用SBMUndesirable模型對農(nóng)業(yè)碳排放量和排放績效進(jìn)行評估，以對西部地區(qū)的碳排放形成更清晰的認(rèn)識。

1 數(shù)據(jù)處理

1.1 非期望產(chǎn)出的SBM模型

針對碳排放的測算，數(shù)據(jù)包絡(luò)法無法從多角度評估效率，且傳統(tǒng)DEA對效率的評估是用低投入獲得高產(chǎn)出，片面強(qiáng)調(diào)高產(chǎn)出不符合社會的低碳排放要求。故更加一般化的SBM-Undesirable模型被提出，這一模型同時(shí)可包含預(yù)期和非預(yù)期產(chǎn)出。

基于規(guī)模報(bào)酬不變和規(guī)模報(bào)酬可變不同假設(shè)下評估值有較大差異，因此本文采用規(guī)模報(bào)酬可變假設(shè)下的SBM-Undesirable模型對農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行評估。具體模型如下[1]：

假設(shè)該模型有n個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元包含3個(gè)要素：投入、期望和非期望產(chǎn)出，即，以此可定義矩陣：

生產(chǎn)可能集表示為：

式中：λ是上的一個(gè)非負(fù)權(quán)向量。規(guī)模報(bào)酬可變假設(shè)下，SBM模型如下所示：

式中：s-、sg和sb分別為投入、期望和非期望產(chǎn)出的松弛變量；ρ*為目標(biāo)函數(shù)值分別為投入期望和非期望產(chǎn)出。

ρ*關(guān)于s-、sg和sb嚴(yán)格單調(diào)遞減，且0≤ρ*≤1。當(dāng)ρ*=1，即s-、sg和sb均等于0時(shí)，決策單元有效；當(dāng)ρ*≤1時(shí)，決策單元無效，需要調(diào)整投入產(chǎn)出。

1.2 指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)處理

(1)指標(biāo)選擇。在已有研究基礎(chǔ)上，文章將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入與產(chǎn)出指標(biāo)設(shè)置如表1所示。

表1 農(nóng)業(yè)碳排放下效率評價(jià)投入產(chǎn)出指標(biāo)

由于資本存量數(shù)據(jù)不能直接獲得，參考郭玉清等學(xué)者的思路，沿用永續(xù)盤存法估算農(nóng)業(yè)資本存量。計(jì)算式為：

(2)數(shù)據(jù)處理。農(nóng)業(yè)碳排放主要有三個(gè)來源：一是農(nóng)用物資的使用；二是種植水稻過程中甲烷的排放；三是反芻動物腸道發(fā)酵和糞便處理過程中的碳排放。農(nóng)業(yè)碳排放總量公式如下：

式中：C為碳排放總量；Ei為農(nóng)業(yè)碳排放來源的量；δi為農(nóng)業(yè)碳排放來源相應(yīng)的碳源系數(shù)。

以上所需數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國畜牧獸醫(yī)年鑒》等。由于西藏地區(qū)數(shù)據(jù)的不可得性，本文基于2010至2019年我國西部11個(gè)省相關(guān)數(shù)據(jù)展開分析[2]。

2 結(jié)果分析

2.1 農(nóng)業(yè)碳排放量的測算結(jié)果及分析

文章依據(jù)上述方法計(jì)算得出各省十年間的碳排放總量，同時(shí)求解各省排放量的均值，部分測算結(jié)果如表2所示。整體上看，十年間我國西部各省份農(nóng)業(yè)碳排放總量呈先升后降的趨勢，2015年左右西部各省份的農(nóng)業(yè)碳排放量達(dá)最大值，部分省份2015年之后碳排放量繼續(xù)呈現(xiàn)上升趨勢。各省的碳排放量具有明顯的省域差異。寧夏的年均農(nóng)業(yè)碳排放量最低，四川的年均碳排放量最高。四川與云南農(nóng)業(yè)碳排放總量在2012至2018年間經(jīng)較大幅度升降波動后，在2019年回落到略高于2010年碳排放量水平；青海等省碳排放總量在十年內(nèi)均呈現(xiàn)出較大幅度的上漲；寧夏、甘肅等省排放總量保持在相對穩(wěn)定水平。

表2 2010—2019年各省份農(nóng)業(yè)碳排放量 單位：萬噸

2.2 農(nóng)業(yè)碳排放績效的測算結(jié)果及分析

在初步分析我國西部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量變化情況基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步分析各省碳排放效率，文章運(yùn)用Matlab軟件，基于規(guī)模報(bào)酬可變假設(shè)下的SBM模型評估各省的碳排放績效[3]，部分結(jié)果如表3所示。

表3 2010—2019年各省份農(nóng)業(yè)碳排放效率

由表3可知，我國西部各省大部分年份碳排放績效值小于1，為無效水平，這表明10年間西部各省基本未達(dá)投入產(chǎn)出最優(yōu)。但其中寧夏有超半數(shù)年份績效值達(dá)到1，這可能是因?yàn)橄鄬π实臏y算包含技術(shù)和規(guī)模兩個(gè)角度，寧夏地區(qū)的績效值相較自身較為有效。在其余的無效省份中，內(nèi)蒙古、陜西、青海等省份的績效值基本保持在0.6以上，這表明這些省份碳排放效率有很大的提升空間。陜西與青海的碳排放績效歷年來處于較高水平，未來發(fā)展向好。內(nèi)蒙古碳排放績效呈逐年上升，且十年間變動幅度較大，表明該省投入產(chǎn)出調(diào)整有效，發(fā)展?jié)摿^大[4]。碳排放績效處于相對較低水平的是云南和甘肅省，兩省的碳排放績效大多數(shù)年份小于0.5，效率相對較低，需調(diào)整投入產(chǎn)出。兩省碳排放績效均隨時(shí)間變化而逐漸增長，雖然增長幅度相對較小，但具有較大的發(fā)展空間。

3 結(jié)語

3.1 結(jié)論

就農(nóng)業(yè)碳排放總量來看，我國西部各省碳排放整體大致呈現(xiàn)先升后降的趨勢，具體來看呈現(xiàn)為三種增長趨勢：碳排放總量先升后降、波動上升以及大致穩(wěn)定在期初水平。就各省具體碳排放量來看，不同省份碳排放量省域差異明顯，這與地域差異、社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異相關(guān)。就農(nóng)業(yè)碳排放績效來看，各省投入產(chǎn)出效率呈逐年上升趨勢，這意味著我國西部地區(qū)碳排放效率近年來取得較為明顯的成就。各省的碳排放績效變化主要呈兩種趨勢：波動式變化最終趨于穩(wěn)定與整體波動式上升。其中寧夏與青海在2012至2018年間碳排放績效先降后升，這表明一段時(shí)間內(nèi)兩省投入產(chǎn)出低效基礎(chǔ)上的后續(xù)調(diào)整有效。其余各省績效值均大致呈上升趨勢，這意味著西部各省提高碳排放效率具有較大的潛力。

3.2 建議

基于上述所得結(jié)論，文章提出以下建議：(1)各地因地制宜控制農(nóng)業(yè)碳排放總量。不同省份碳排放總量省域差異明顯，因此相關(guān)控制政策應(yīng)基于地域發(fā)展特點(diǎn)，制定不同的減排目標(biāo)。同時(shí)，降低碳排放量要從源頭抓起，如限制部分高耗能高污染部門發(fā)展等。(2)基于各地績效值差異化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式。不同省份碳排放績效值不同，部分地區(qū)績效值整體處較高水平，而部分地區(qū)呈逐年上升。各地區(qū)應(yīng)根據(jù)碳排放績效歷史值調(diào)整優(yōu)化本省的模式設(shè)計(jì)。同時(shí)借鑒農(nóng)業(yè)大省的發(fā)展模式提高本省碳排放效率，如各省可根據(jù)當(dāng)?shù)氐耐恋匦再|(zhì)探究化肥的施用辦法來提高排放效率。(3)健全碳排放檢測系統(tǒng)加強(qiáng)污染責(zé)任追究。相關(guān)檢測部門應(yīng)健全碳排放檢測系統(tǒng)，對各地農(nóng)業(yè)碳排放量和排放績效進(jìn)行評估，限制高污染高耗能部門的發(fā)展，加大對高污染農(nóng)業(yè)部門的懲罰力度，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與生態(tài)保護(hù)雙重發(fā)展。