李文艷， 李炳軍， 馬文雅

（河南農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與管理科學(xué)學(xué)院，鄭州 450002）

近年來，隨著全球經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，溫室氣體導(dǎo)致的一系列諸如冰川消融，海平面上升等全球變暖問題日益嚴(yán)重. 目前，中國(guó)17%的溫室氣體、50%的CH4來自農(nóng)業(yè)部門，農(nóng)業(yè)碳排放已經(jīng)成為我國(guó)碳排放的重要來源［1］. 中國(guó)已經(jīng)取代美國(guó)成為世界第一碳排放大國(guó)，面臨的碳減排任務(wù)十分艱巨. 碳排放過量已成為我國(guó)走可持續(xù)發(fā)展道路的一塊絆腳石，加快農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展是《國(guó)家質(zhì)量興農(nóng)戰(zhàn)略（2018—2022）》確定的重點(diǎn)任務(wù)之一［2］. 因此，在此背景下發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)必不可少，研究農(nóng)業(yè)碳減排問題具有重要意義. 目前有關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放的研究十分豐富，主要圍繞以下兩個(gè)方面展開.

一方面是農(nóng)業(yè)碳排放現(xiàn)狀及驅(qū)動(dòng)因素分析［3-4］. 其中，李波等［5］運(yùn)用Kaya恒等式研究了影響我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的因素，發(fā)現(xiàn)影響因素對(duì)農(nóng)業(yè)碳減排的作用程度大小依次為：勞動(dòng)力規(guī)模、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率. 胡婉玲等［6］通過EKC 檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)村人口對(duì)中西部地區(qū)具有減排作用，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化則具有增排作用. 黃燕等［7］分析發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模、人均耕地面積、勞動(dòng)力文化水平對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放影響程度依次減弱. 丁寶根等［8］通過LMDI模型研究了影響長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)碳排放的因素，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模是抑制該地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的因素，而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)則具有促進(jìn)作用. 孟軍和范婷婷［9］運(yùn)用改進(jìn)的碳排放系數(shù)法估算農(nóng)業(yè)碳排放并通過LMDI模型分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率分別是促進(jìn)和抑制黑龍江省農(nóng)業(yè)碳排放的最主要因素. 曠愛萍和胡超［10］通過LMDI模型分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)分別是抑制廣西農(nóng)業(yè)碳排放增長(zhǎng)的影響因素.

另一方面是從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)技術(shù)、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)等某一具體因素對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響方面進(jìn)行分析研究［11-12］. 李波等［13］運(yùn)用綜合協(xié)整理論和誤差修正模型證明了湖北省農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)各省農(nóng)業(yè)碳排放差距日益明顯是區(qū)域間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生產(chǎn)條件和發(fā)展戰(zhàn)略差異造成的. 趙先超和宋麗美［14］通過模型實(shí)證了湖南省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能夠促進(jìn)農(nóng)地利用碳排放量、碳排放強(qiáng)度的增長(zhǎng). 張亞飛和張立杰［15］通過構(gòu)建脫鉤彈性模型對(duì)比發(fā)現(xiàn)，新疆農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)響應(yīng)程度弱于福建. 陳銀娥和陳薇［16］構(gòu)建并聯(lián)立了農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)機(jī)械化、產(chǎn)業(yè)升級(jí)之間關(guān)系的方程組，得出了農(nóng)業(yè)機(jī)械化抑制農(nóng)業(yè)碳排放，產(chǎn)業(yè)升級(jí)促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳排放的結(jié)論. 李成龍和周宏［17］研究了不同路徑下的技術(shù)進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響，發(fā)現(xiàn)機(jī)械型技術(shù)進(jìn)步和生物型技術(shù)進(jìn)步分別對(duì)碳排放產(chǎn)生促進(jìn)和抑制作用. 董明濤［18］運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析，研究了我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)程度.

上述學(xué)者們的研究十分豐富，有涉及國(guó)家層面、省級(jí)層面的，也有從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等影響因素去具體研究其分別與農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)系的. 從上述文獻(xiàn)可以看出，雖然學(xué)者一致認(rèn)為勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放具有負(fù)向作用，但現(xiàn)有研究都是將種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)的總勞動(dòng)力規(guī)模作為影響農(nóng)業(yè)碳排放的一個(gè)整體因素，并沒有深入研究農(nóng)業(yè)不同行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的抑制程度. 因此，本文首先測(cè)算中部地區(qū)及各省份的農(nóng)業(yè)碳排放量，其次，從農(nóng)業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的角度出發(fā)，利用灰色關(guān)聯(lián)模型來研究種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模分別與農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)度，并將各行業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放量的抑制程度及原因進(jìn)行詳細(xì)分析和討論，以期為碳減排提供更具體、更有針對(duì)性的政策依據(jù)，從而更有效率地發(fā)展低碳農(nóng)業(yè).

1 理論方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 灰色關(guān)聯(lián)分析理論

灰色系統(tǒng)理論是一種系統(tǒng)的分析方法，能夠解決貧信息不確定性的問題. 灰色關(guān)聯(lián)分析方法的基本思想是根據(jù)系統(tǒng)行為序列與系統(tǒng)因素序列曲線幾何形狀的相似程度來判斷不同序列之間是否具有緊密聯(lián)系.折線的幾何特征越相似，系統(tǒng)行為序列與系統(tǒng)因素序列之間的關(guān)聯(lián)度就越大，系統(tǒng)行為序列受到系統(tǒng)因素序列的影響程度也就越大，則該系統(tǒng)因素序列即為主要的影響因素，反之則為次要影響因素［19-20］.

分別為系統(tǒng)行為特征序列X0與系統(tǒng)因素序列Xi的始點(diǎn)零化像，由

2）灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度. 灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度表示系統(tǒng)行為特征序列X0與系統(tǒng)因素序列Xi相對(duì)于始點(diǎn)的變化速率之間的聯(lián)系，變化速率越接近，灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度越大，反之則越小. 令

分別為序列X0與Xi的初值象. 則

分別為序列X′0與X′i的始點(diǎn)零化像. 由

得X0與Xi的灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度：

3）灰色綜合關(guān)聯(lián)度. 灰色綜合關(guān)聯(lián)度既可以體現(xiàn)系統(tǒng)行為特征序列X0與系統(tǒng)因素序列Xi的相似程度，又能反映出X0與Xi相對(duì)于始點(diǎn)的變化速率的接近程度，能夠較為全面地表征序列之間的聯(lián)系是否緊密，其表達(dá)式為：

其中，ε0i和γ0i分別為系統(tǒng)行為特征序列X0與系統(tǒng)因素序列Xi的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度和灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度，θ∈[0 ,1] .

1.2 數(shù)據(jù)來源

農(nóng)業(yè)碳排放指由于在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的過程中，使用農(nóng)藥、化肥、能源等農(nóng)業(yè)資源以及處理農(nóng)業(yè)廢棄物等物資，從而導(dǎo)致的溫室氣體排放［22］. 目前我國(guó)尚未有農(nóng)業(yè)碳排放的官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，需要根據(jù)農(nóng)業(yè)能源消耗量、能源碳排放系數(shù)和碳排放公式進(jìn)行計(jì)算. 根據(jù)IPCC（2007）評(píng)估報(bào)告和李波、田云等［23-24］的方法，農(nóng)業(yè)碳排放主要來源于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油的使用以及翻耕和農(nóng)業(yè)灌溉過程中所釋放的溫室氣體. 農(nóng)業(yè)碳排放的估算公式如下：

式中：E為農(nóng)業(yè)碳排放總量；Ei各農(nóng)業(yè)碳源的碳排放量；Ti為各農(nóng)業(yè)能源消耗量；δi為各農(nóng)業(yè)碳排放源的碳排放系數(shù)；i分別表示化肥、農(nóng)藥等農(nóng)業(yè)碳源.

中部六個(gè)省份的勞動(dòng)力規(guī)模數(shù)據(jù)以及測(cè)算各省碳排放所用數(shù)據(jù)分別來自各省統(tǒng)計(jì)年鑒. 其中，計(jì)算碳排放所用到翻耕面積使用當(dāng)年農(nóng)作物總播種面積代替，農(nóng)業(yè)灌溉面積使用農(nóng)業(yè)有效灌溉面積的數(shù)據(jù)來代替. 根據(jù)李波等［5］的研究成果，各農(nóng)業(yè)碳排放源及系數(shù)如表1 所示. 基于數(shù)據(jù)的可獲取性與完整性，選取2008—2018年中部六省的數(shù)據(jù)作為本文的時(shí)間樣本序列.

表1 農(nóng)業(yè)碳排放源、系數(shù)及參考來源Tab.1 Agricultural carbon emission source，coefficient and reference sources

2 農(nóng)業(yè)碳排放測(cè)算結(jié)果分析

2.1 各省農(nóng)業(yè)碳排放測(cè)算結(jié)果分析

按照公式（7），表2中測(cè)算出中部及中部六個(gè)省份2008—2018年的農(nóng)業(yè)碳排放量，從表2中2008—2018年的均值數(shù)據(jù)來看，中部地區(qū)的均值為2 443.01萬t. 其中，河南省的農(nóng)業(yè)碳排放為820.217 萬t，達(dá)到33.57%，在六個(gè)省份中占比最高，主要源于河南是農(nóng)業(yè)大省，是整個(gè)中部地區(qū)播種面積最大的省份，其化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等的物質(zhì)投入較多，客觀上導(dǎo)致了其農(nóng)業(yè)碳排放處于較高水平. 由于湖北和安徽兩省的農(nóng)業(yè)耕地面積、人力、物力等各項(xiàng)投入非常接近，農(nóng)業(yè)碳排放均值分別為442.538、445.896 萬t，占比分別為18.11%，18.25%，相差非常小. 湖南省的農(nóng)業(yè)碳排放均值為355.642 萬t，占中部農(nóng)業(yè)碳排放均值的14.56%，低于湖北和安徽兩省，主要原因是湖南的農(nóng)業(yè)規(guī)模，各項(xiàng)投入等都相對(duì)較小于這兩省. 山西、江西兩省由于其自身農(nóng)地資源相對(duì)有限，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模較小，農(nóng)業(yè)碳排放量要遠(yuǎn)低于其他省，其均值占比分別僅為6.57%，8.93%.

表2 2008—2018年中部及各省農(nóng)業(yè)碳排放量Tab.2 Agricultural carbon emissions in central China and the provinces from 2008 to 2018

2.2 各省農(nóng)業(yè)碳排放變化趨勢(shì)分析

從中部及各省2008—2018年農(nóng)業(yè)碳排放量的變化趨勢(shì)（圖1）來看，中部與各省總體上都呈現(xiàn)出農(nóng)業(yè)碳排放先增后減的變化趨勢(shì)，這說明近些年，各省份采取的一系列減排措施初見成效. 其中，河南省碳排放以2015年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，2015年后保持持續(xù)下降狀態(tài)，碳排放下降的時(shí)間點(diǎn)晚于其他省份，碳減排成效相對(duì)于其他省份較為滯后. 安徽省的碳排放在2014年達(dá)到峰值，此后持續(xù)下降，這得益于安徽省在2012年出臺(tái)了“實(shí)施千萬畝森林增長(zhǎng)工程”的政策，正式啟動(dòng)推進(jìn)生態(tài)強(qiáng)省建設(shè)，隨著退耕還林戰(zhàn)略的實(shí)施，農(nóng)藥使用量也得到了減少.“十二五”期間，湖北省已高度重視發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的問題，因此，農(nóng)業(yè)碳排放很大程度上得到了緩解. 對(duì)比湖北和安徽兩省，在2008—2012年期間，湖北省的農(nóng)業(yè)碳排放一直大于安徽省，而在2013年后安徽省的農(nóng)業(yè)碳排放卻超過了湖北，并且在2013—2018年間，安徽省農(nóng)業(yè)碳排放都是始終大于湖北省. 這說明，近幾年來，湖北省采取的一系列碳減排措施成效要優(yōu)于安徽省，由此說明湖北省更加重視發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)，重視農(nóng)業(yè)環(huán)境問題的整治，重視傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向綠色生產(chǎn)模式的轉(zhuǎn)變，從而提升了農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展能力. 山西、江西、湖南省農(nóng)業(yè)碳排放峰值分別出現(xiàn)在2013年、2013年、2016年. 在中部六個(gè)省份中，湖南出現(xiàn)碳排放的下降趨勢(shì)最晚，且在2015—2016年間農(nóng)業(yè)碳排放出現(xiàn)明顯上升的趨勢(shì)，此后兩年下降得卻較為緩慢，說明湖南省對(duì)農(nóng)業(yè)碳減排的重視程度不夠，采取的碳減排措施成效相對(duì)于其他省也欠佳.

圖1 2008—2018年中部及各省農(nóng)業(yè)碳排放變化趨勢(shì)Fig.1 Trends of agricultural carbon emissions in central China and the provinces from 2008 to 2018

從圖2單位勞動(dòng)力農(nóng)業(yè)碳排放量來看，中部地區(qū)的變化趨勢(shì)大體上呈現(xiàn)先增后減的趨勢(shì)，2008—2018年單位勞動(dòng)力農(nóng)業(yè)碳排放均值為0.48 t/人. 河南、湖北、安徽、江西這四省2008—2018年單位勞動(dòng)力農(nóng)業(yè)碳排放均值分別為0.50、0.55、0.58、0.57 t/人，都大于中部地區(qū)的0.48 t/人，說明了目前這些省份仍采用高消耗、高排放的模式進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn). 而山西省2008—2018年單位勞動(dòng)力農(nóng)業(yè)碳排放均值僅為0.25 t/人，遠(yuǎn)低于中部地區(qū)，湖南省2008—2018年單位勞動(dòng)力農(nóng)業(yè)碳排放均值為0.41 t/人，也低于中部地區(qū)的均值，說明山西農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步較快，湖南省農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步快，農(nóng)用物資利用效率也高. 由以上測(cè)算結(jié)果可知，中部地區(qū)整體上農(nóng)業(yè)生產(chǎn)仍處于高投入、高排放的生產(chǎn)階段，農(nóng)業(yè)碳排放問題不容忽視且應(yīng)該重視不同省份之間碳排放特征的顯著差異.

圖2 2008—2018年中部及各省單位勞動(dòng)力農(nóng)業(yè)碳排放變化趨勢(shì)Fig.2 Trends of agricultural carbon emissions per capita in central China and the provinces from 2008 to 2018

3 農(nóng)業(yè)碳排放與勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)結(jié)果及分析

3.1 農(nóng)業(yè)碳排放與各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)結(jié)果

根據(jù)上述灰色關(guān)聯(lián)模型，即公式（1）～（3），分別得到中部及各省份種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與農(nóng)業(yè)碳排放之間的灰色綜合關(guān)聯(lián)度，見表3.

表3 中部及各省農(nóng)業(yè)碳排放量與農(nóng)業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)度Tab.3 Grey correlation degrees between agricultural carbon emissions and labor force scale in various agricultural industries in central China and the provinces

3.2 農(nóng)業(yè)碳排放與各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)分析

從表3 可知，總體來看，中部勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放具有重要影響，農(nóng)業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)度均大于0.5，具有較大的關(guān)聯(lián)效應(yīng). 其中，林業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與碳排放高度相關(guān)，關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.788，對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的抑制程度最強(qiáng). 相比較而言，中部地區(qū)整體的林業(yè)規(guī)模較小，在農(nóng)業(yè)中占比小，勞動(dòng)力規(guī)模較小，所以對(duì)農(nóng)業(yè)環(huán)境影響也較小，屬于低碳行業(yè). 因此，適當(dāng)發(fā)展林業(yè)，促使勞動(dòng)力向林業(yè)轉(zhuǎn)移可以較好地抑制中部整體的農(nóng)業(yè)碳排放. 畜牧業(yè)和漁業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響較大，關(guān)聯(lián)度系數(shù)都大于0.6，說明是減排的主要因素，適當(dāng)調(diào)整畜牧業(yè)與漁業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模在一定程度上能夠抑制農(nóng)業(yè)碳排放. 種植業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模與農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)系數(shù)僅為0.589，關(guān)聯(lián)程度最低，對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的抑制程度最弱，主要源于中部地區(qū)的種植業(yè)規(guī)模較大，勞動(dòng)力規(guī)模龐大，在同時(shí)滿足種植業(yè)生產(chǎn)的前提下，調(diào)整種植業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模，對(duì)農(nóng)業(yè)碳減排作用不大.

分地區(qū)來看，各省勞動(dòng)力規(guī)模與其農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)度有所不同，影響程度存在差異，這與各省份多年來所形成的較穩(wěn)定的各行業(yè)勞動(dòng)力模式構(gòu)成有關(guān). 但各省種植業(yè)，林業(yè)，牧業(yè)、漁業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模與農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)系數(shù)都在0.5以上，說明都具有重要影響.

3.2.1 河南、山西農(nóng)業(yè)碳排放與勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)分析 河南、山西兩省的農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的關(guān)聯(lián)度排序較為相似. 這兩省農(nóng)業(yè)碳排放與畜牧業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的關(guān)聯(lián)度均為最大，說明畜牧業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)這兩省碳排放的抑制作用較為明顯，畜牧業(yè)屬于低碳行業(yè)，調(diào)整畜牧業(yè)勞動(dòng)力對(duì)這兩省的農(nóng)業(yè)碳減排起著舉足輕重的作用. 與漁業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模關(guān)聯(lián)度均為最小，一方面，這兩省的漁業(yè)在各自農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值中占比較低，河南僅為1%左右，而山西為0.5%左右，不足1%. 另一方面，由于地理位置的原因，這兩省缺少發(fā)展?jié)O業(yè)的各項(xiàng)資源，河流湖泊較少，發(fā)展?jié)O業(yè)將會(huì)受到很大的限制，增加漁業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模，將會(huì)導(dǎo)致該行業(yè)的勞動(dòng)力過剩. 因此，通過調(diào)整漁業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模來降低河南、山西兩省的農(nóng)業(yè)碳排放將難以實(shí)現(xiàn). 而種植業(yè)、林業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與兩省農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)度方面存在差異. 種植業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與河南、山西兩省農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)度分別為第三、第二. 種植業(yè)在兩省各自農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值中的占比均為最大. 山西近年來種植面積有所擴(kuò)大，對(duì)勞動(dòng)力的需求也有所提升，而河南的種植業(yè)耕地面積卻有所下降，故種植業(yè)在碳減排方面對(duì)山西省發(fā)揮的作用要更顯著些. 林業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與河南、山西的農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)度也不同，分別為第二、第三. 其原因是林業(yè)在河南省的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值中占比相較于在山西省的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值中占比較小，僅為2%、山西為6%，且近5年來，占比一直持續(xù)下降，而山西一直在持續(xù)上升. 因此，相較于山西省，調(diào)整林業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)河南省的碳排放抑制作用效果較為明顯.

3.2.2 湖北農(nóng)業(yè)碳排放與勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)分析 湖北省漁業(yè)、種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模與農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)程度依次減小. 漁業(yè)對(duì)該省的農(nóng)業(yè)碳排放抑制作用最強(qiáng)，主要由于該省是千湖之省，發(fā)展水產(chǎn)具有得天獨(dú)厚的資源優(yōu)勢(shì)，而目前對(duì)水資源的利用不夠充分，若充分利用自身資源發(fā)展?jié)O業(yè)，擴(kuò)大勞動(dòng)力就業(yè)規(guī)模，將對(duì)該省的碳減排發(fā)揮巨大作用. 種植業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)該省農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)度排第二位，表現(xiàn)出種植業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放具有較高的抑制作用，該省可適當(dāng)發(fā)展種植業(yè)，擴(kuò)大種植業(yè)的就業(yè)規(guī)模，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)的低碳發(fā)展. 林業(yè)與農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)度比種植業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模要小，排序?yàn)榈谌?，表明林業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)該省的碳排放影響相對(duì)較小，調(diào)整林業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)碳排放的抑制作用不明顯，可考慮從其他行業(yè)入手. 畜牧業(yè)對(duì)該省的農(nóng)業(yè)碳排放抑制作用最不明顯，屬于高碳行業(yè)，源于湖北主要種植水稻等農(nóng)作物，能產(chǎn)生較多的秸稈，但水稻秸稈的消化利用率比較低，不能滿足現(xiàn)代化高效的草食畜牧業(yè)生產(chǎn)的需求. 因此需要提高畜牧行業(yè)的科技水平，降低勞動(dòng)力規(guī)模，則對(duì)湖北省的農(nóng)業(yè)碳減排作用不明顯.

3.2.3 安徽農(nóng)業(yè)碳排放與勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)分析 安徽省農(nóng)業(yè)碳排放與種植業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模關(guān)聯(lián)度最大，說明種植業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)該省碳排放的抑制作用較為明顯，種植業(yè)屬于低碳行業(yè). 因此，種植業(yè)勞動(dòng)力的調(diào)整對(duì)該省的農(nóng)業(yè)碳減排起著舉足輕重的作用. 畜牧業(yè)勞動(dòng)力與該省的碳排放關(guān)聯(lián)度排第二，說明畜牧業(yè)仍舊具備較高的發(fā)展?jié)摿?，所以，?duì)農(nóng)業(yè)碳排放的抑制作用較強(qiáng). 林業(yè)勞動(dòng)力與該省農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)度相較于種植業(yè)，關(guān)聯(lián)程度較低，排序?yàn)榈谌种菩Ч鄬?duì)較差，源于相較于其他省份，該省目前缺少綠色，林地面積與森林蓄積較少. 該省的人均森林面積僅為全國(guó)0.1 hm2/人的1/2. 該省農(nóng)業(yè)碳排放受漁業(yè)勞動(dòng)力的影響最小，主要由于漁業(yè)產(chǎn)業(yè)化程度低，規(guī)模狹小，難以接納大規(guī)模的勞動(dòng)力. 因此，調(diào)整漁業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)該省的農(nóng)業(yè)碳減排的作用較弱.

3.2.4 湖南、江西農(nóng)業(yè)碳排放與勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)分析 湖南、江西兩省農(nóng)業(yè)碳排放與種植業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的關(guān)聯(lián)度均為最大，與畜牧業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模關(guān)聯(lián)度均最小. 雖然種植業(yè)規(guī)模在兩省中的占比均為最高，但是此行業(yè)仍舊缺少一定的勞動(dòng)力來滿足生產(chǎn)，所以，通過增加種植業(yè)勞動(dòng)力能夠?qū)墒〉霓r(nóng)業(yè)碳排放起到很大的抑制作用. 相較于種植業(yè)，這兩省的畜牧業(yè)規(guī)模較小，主要是由于養(yǎng)殖、放牧空間難以滿足而使發(fā)展畜牧業(yè)受到局限. 由于很難在保證糧食作物產(chǎn)量的基礎(chǔ)上通過削減耕地面積擴(kuò)大養(yǎng)殖及放牧場(chǎng)地來發(fā)展畜牧業(yè)，所以，調(diào)整畜牧業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)這兩省的農(nóng)業(yè)碳排放抑制效果不明顯. 林業(yè)、漁業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與湖南省和江西省的農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)度分別各不相同. 林業(yè)勞動(dòng)力與湖南和江西的農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)度排名分別為第三、第二，說明林業(yè)勞動(dòng)力對(duì)江西省的農(nóng)業(yè)碳排放抑制效果強(qiáng)于湖南省，出現(xiàn)此現(xiàn)象的原因是林業(yè)僅占江西省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值規(guī)模的1%左右，遠(yuǎn)小于湖南省7%的占比，林業(yè)在江西的發(fā)展?jié)摿σ约皠趧?dòng)力就業(yè)空間要大于湖南省，故調(diào)整林業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模在江西省發(fā)揮的碳減排作用要優(yōu)于湖南省. 漁業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與湖南省和江西省的農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)程度分別為第二、第三. 這是由于漁業(yè)在湖南省農(nóng)業(yè)總規(guī)模中占比僅為15%，占比較小，但湖南省河流湖泊眾多，其中洞庭湖、湘江、沅水均等長(zhǎng)江流域的湖泊，具有充分發(fā)展?jié)O業(yè)的潛力，所以調(diào)整農(nóng)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)，增加漁業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)湖南省的碳減排也能起到一定的積極作用. 相較于漁業(yè)，湖南省的畜牧業(yè)較不發(fā)達(dá)，主要因?yàn)楹鲜『茈y在保證糧食作物產(chǎn)量的基礎(chǔ)上通過削減耕地面積擴(kuò)大養(yǎng)殖及放牧場(chǎng)地來發(fā)展畜牧業(yè)，養(yǎng)殖空間難以滿足而使發(fā)展畜牧業(yè)受到局限.

4 結(jié)論與討論

文中使用2008—2018年中部地區(qū)各省際面板數(shù)據(jù)，分別測(cè)算了中部及河南、山西、湖北、安徽、湖南、江西六個(gè)省份的農(nóng)業(yè)碳排放量，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法，分析了各省農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模間的灰色綜合關(guān)聯(lián)度，得到以下結(jié)論：首先，2008—2018年這11年間，中部地區(qū)及各省份農(nóng)業(yè)碳排放均呈現(xiàn)明顯的先增后減的變化趨勢(shì). 但有些省份碳排放下降趨勢(shì)明顯且下降時(shí)間較早，如湖北、山西. 有些省份下降趨勢(shì)不明顯且下降時(shí)間點(diǎn)較晚，如湖南、河南. 這說明中部地區(qū)一些省份在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)業(yè)粗放式經(jīng)營(yíng)、化肥、農(nóng)藥投入量高、農(nóng)業(yè)資源利用率較低、高排放等問題正在改善，而有些省份則轉(zhuǎn)變得較為緩慢，各省份的農(nóng)業(yè)發(fā)展并不一致. 這種現(xiàn)象的主要原因在于，我國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步較為緩慢，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力不足、當(dāng)前各省發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的需求難以得到滿足. 因此，財(cái)政支農(nóng)應(yīng)向發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)方向傾斜；鼓勵(lì)扶持技術(shù)型企業(yè)研發(fā)綠色環(huán)保型化肥、農(nóng)藥；積極引進(jìn)先進(jìn)、綠色的農(nóng)業(yè)減排節(jié)能技術(shù)；提高機(jī)械、能源等物資的利用率；培養(yǎng)精英農(nóng)業(yè)人才等.

其次，中部地區(qū)及各省份農(nóng)業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與碳排放之間的關(guān)聯(lián)度都大于0.5，關(guān)聯(lián)度較高，適當(dāng)調(diào)整勞動(dòng)力規(guī)模與農(nóng)業(yè)碳排放之間關(guān)聯(lián)度較大的行業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)碳減排意義非凡.

第三，種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)中部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的影響程度不同，按關(guān)聯(lián)度排序，大小依次為：林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)、種植業(yè). 因此，應(yīng)優(yōu)化林業(yè)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)層次，盡量適當(dāng)?shù)卦黾恿謽I(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模，協(xié)調(diào)畜牧業(yè)、漁業(yè)、種植業(yè)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)，如充分培養(yǎng)高層次的人才，充分利用勞動(dòng)力，發(fā)展農(nóng)業(yè)科技代替勞動(dòng)力等，從而使勞動(dòng)力規(guī)模向林業(yè)適當(dāng)遷移.

最后，由于各省份長(zhǎng)期以來所形成的較穩(wěn)定的各行業(yè)勞動(dòng)力模式構(gòu)成有差異，因此，各省份農(nóng)業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與農(nóng)業(yè)碳排放的灰色關(guān)聯(lián)度不同，抑制作用存在顯著差異. 因此，政府在制定發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)以及低碳生產(chǎn)模式政策時(shí)，要根據(jù)各省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展?fàn)顩r，并兼顧勞動(dòng)力資源的特征，充分考慮不同地區(qū)勞動(dòng)力規(guī)模結(jié)構(gòu)與農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)度的差異，因地制宜地發(fā)展各省的低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，使各省探索出契合自身特點(diǎn)的農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展之路.