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        江蘇省農業(yè)能源消耗碳排放與經濟發(fā)展脫鉤分析

        2022-01-07 08:17:02
        農業(yè)與技術 2021年24期
        關鍵詞:農業(yè)部門消耗量能源消耗

        李 穎

        (安徽大學經濟學院,安徽 合肥 230601)

        近年來,我國已成為全球二氧化碳排放的第一大國,這導致了溫度的持續(xù)上升和環(huán)境的不斷惡化[1]。碳排放引起的環(huán)境問題逐漸引起了我國各界的關注。在所有二氧化碳排放的來源中,能源活動排放的二氧化碳占比最高,達77.27%。雖然其中農業(yè)能源活動排放的二氧化碳所占比例很低,但中國的農業(yè)能源消耗量隨著我國農業(yè)現(xiàn)代化的不斷發(fā)展持續(xù)提高[2],由農業(yè)生產性能源消耗帶來的碳排放也在不斷增加。因此,國內學者越來越重視由農業(yè)能源消耗所產生的碳排放問題,在這方面的研究日益增多。國內學者黃祖輝等[3]和張廣勝等[4]通過研究發(fā)現(xiàn),農業(yè)能源消耗引起的碳排放是農業(yè)溫室氣體的3大類來源之一,且農業(yè)能源消耗的碳排放份額持續(xù)增加。李國志等和戴小文等分別對全國農業(yè)生產能源消費、碳排放及其影響因素進行了研究[5]。劉海清等[6]和謝淑娟研究了區(qū)域性農業(yè)生產能源的消費[7]。史常亮等對中國農業(yè)1980—2014年的能耗碳排放情況進行了測算,并對其進行了脫鉤分析[8]。張軍莉等基于云南省2006—2014年的相關數(shù)據(jù),核算了云南省農業(yè)生產能源消耗產生的碳排放總量,并分析了二者之間的脫鉤關系[9]。

        江蘇省位于中國大陸東部沿海,省內平原廣闊,農業(yè)資源豐富,農業(yè)發(fā)展歷史悠久,是我國重要的農業(yè)大省。2018年江蘇省農業(yè)總產值達7192.46億元,居全國第4位。在江蘇省的農業(yè)生產過程中,2008—2018年,除了2012年外,江蘇省農業(yè)生產性總能耗呈逐漸上升趨勢,因此合理有效降低江蘇省農業(yè)生產性總能耗,是實現(xiàn)江蘇省農業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展的必由之路。目前,涉及江蘇省農業(yè)生產性能源消耗及其碳排放的研究尚且不多。本文對江蘇省農業(yè)生產性能源消耗及其碳排放進行測算,利用Tapio脫鉤指數(shù)方法分析江蘇省農業(yè)生產性能源碳排放與農業(yè)經濟發(fā)展之間的脫鉤狀態(tài),為江蘇省農業(yè)節(jié)能減排路徑選擇提供有益參考。

        1 研究方法與數(shù)據(jù)處理

        1.1 脫鉤模型的建立

        國內外越來越多的學者在研究經濟和環(huán)境問題時,通過構建脫鉤模型來分析經濟增長和物質消費之間的關系。該理論已逐漸發(fā)展成為衡量經濟發(fā)展和環(huán)境壓力之間關系的權威方法。目前,脫鉤模型主要有2種,即脫鉤指數(shù)法(OECD脫鉤模型)及彈性分析法(Tapio脫鉤模型)。本文采用Tapio脫鉤分析法。Tapio脫鉤模型計算公式:

        (1)

        式中,T(C,G)為農業(yè)生產性能源消耗的碳排放和農業(yè)經濟發(fā)展的脫鉤彈性;C為農業(yè)生產性能源消耗的碳排放量;G為江蘇省農業(yè)經濟發(fā)展水平;E為能源消費量。ΔC/C為碳排放變化率;ΔE/E為能源消費變化率;ΔG/G為江蘇省農業(yè)經濟發(fā)展水平的變化率。

        公式(1)可以分解為:

        T(C,G)=T(C,E)·T(E,G)

        其中,

        (2)

        (3)

        公式(2)分析了能源消耗與碳排放之間的脫鉤關系。其中,T(C,E)表示碳排放與能源消耗脫鉤彈性指數(shù),即減排彈性。公式(3)分析了能源消耗與農業(yè)經濟發(fā)展之間的脫鉤關系。其中,T(E,G)表示能源消耗與農業(yè)經濟發(fā)展的脫鉤彈性指數(shù),即節(jié)能彈性。公式(2)與公式(3)相乘即得到能源消耗碳排放與農業(yè)經濟發(fā)展的脫鉤彈性指數(shù)T(C,G)。

        國內學者在運用Tapio脫鉤模型的過程中,根據(jù)彈性值的大小將脫鉤情況劃分為8種狀態(tài),見表1。

        1.2 農業(yè)生產性能源碳排放的估算

        利用江蘇省2008—2018年的相關數(shù)據(jù),根據(jù)IPCC在2006年清單指南中提供的碳排放系數(shù)乘以能源消費量,可以得到農業(yè)生產性能源碳排放量。具體計算:

        式中,C為農業(yè)能源消費的碳排放總量;Ci為第i種碳源的碳排放量;Ei為第i種碳排放源的使用量;δi為第i種碳排放源的系數(shù)。

        1.3 數(shù)據(jù)整理

        本研究采用的能源數(shù)據(jù)來源于中國能源統(tǒng)計年鑒(2009—2019),第一產業(yè)GDP數(shù)據(jù)來源于江蘇統(tǒng)計年鑒(2009—2019),碳排放量以IPCC在2006年《清單指南》中提供的碳排放系數(shù)進行估算。

        利用上述數(shù)據(jù),經計算得到2008—2018年安徽省農業(yè)部門各項指標及生產性終端能源消耗量,見表2、表3。能源消費來源主要考慮對碳排放影響較大的煤炭、汽油、柴油和電力等品種,其它能源不納入本研究的碳排放總量的測算中。

        表3 2008—2018年江蘇省農業(yè)生產性終端能源消耗量

        2 結果及分析

        2.1 碳排放總量分析

        從表2可以看出,從2008—2018年,江蘇省農業(yè)生產能源的碳排放總量總體上一直在增加。由2008年182萬t到2018年279.58萬t,2013年以后碳排放量能源消耗量短暫下降,2014年又恢復上升趨勢。從不同類型能源的碳排放量來看,柴油產生的碳排放量最大,各年份占比平均達到60%以上。從變化趨勢上來看,2012年之前,柴油產生的碳排放量占比呈現(xiàn)上升趨勢,2013年出現(xiàn)短期下降,2014年又恢復上升。此外,電力消耗產生的碳排放占碳總排放量的11%~20%,且呈逐年增加的趨勢。原煤消耗產生的碳排放居第3位,且逐年遞減。汽油消耗產生的碳排放最少。

        表2 2008—2018年江蘇省農業(yè)部門各項指標

        2.2 能源消費結構分析

        由圖1可以看出,2008—2018年,江蘇省農業(yè)生產能源消費總量在2012年最高,之后有所下降,2014年恢復上升趨勢。從不同類型的能源消耗量來看,柴油消耗量所占比重最大,年均占比在60%以上,最高占比年份是2012年,占比到達72%;電力的消耗量也不容忽視,總體呈現(xiàn)出逐年增加的趨勢,占比在不斷增大,從2008年的10%增加到2018年的18%;原煤和汽油的消耗量所占比重較小。

        圖1 2008—2018年江蘇省農業(yè)生產性能源消耗量

        2.3 能源消耗強度和碳排放強度分析

        由圖2可知,2008—2018年,江蘇省農業(yè)生產性能源消耗強度和碳排放強度總體呈下降趨勢。能源消耗強度在2008—2013年下降速率快,自2013年后,變化趨于平緩。碳排放強度的變化趨勢與能源消耗強度相似,總體呈緩慢下降的趨勢,2013年后,變化更加平緩。這表明江蘇農業(yè)部門的能源利用效率在不斷提高。

        圖2 2008—2018年江蘇省農業(yè)部門能源強度和碳排放強度

        2.4 江蘇省農業(yè)生產性能源消耗碳排放與行業(yè)經濟增長的脫鉤關系分析

        基于碳排放脫鉤彈性公式(1)~(3),得出江蘇省農業(yè)生產性能源消耗碳排放與農業(yè)經濟增長的脫鉤狀態(tài),如表4所示。

        表4 江蘇省2008—2018年農業(yè)生產能源消耗碳排放與農業(yè)經濟增長脫鉤指數(shù)

        2.4.1 碳排放量與經濟增長脫鉤彈性指數(shù)(T(C,G))分析

        由測算結果可知,在研究期間,江蘇省農業(yè)生產性能源消耗碳排放與農業(yè)經濟增長之間的脫鉤狀態(tài)以擴張負脫鉤為主,擴張負脫鉤和強負脫鉤狀態(tài)的年份達1/2,只在2013年達到強脫鉤的狀態(tài),表明大部分年份農業(yè)生產性能源消耗碳排放與農業(yè)經濟增長之間的脫鉤關系并不如人意,脫鉤狀態(tài)較差。具體可分3個時期:2008—2012年,這一階段中有2a表現(xiàn)為擴張負脫鉤,表明這一時期江蘇省在發(fā)展農業(yè)經濟的同時,缺乏有效減排措施,導致農業(yè)生產性能源消耗碳排放增加較為明顯。2013年,隨著江蘇省農業(yè)經濟的穩(wěn)定增長,對農業(yè)生產性能源消耗碳排放進行了有效的控制,脫鉤狀態(tài)比較理想。但這只是特例,不具有代表性。2014—2018年,這一階段以擴張負脫鉤為主,2017年出現(xiàn)了強負脫鉤,說明江蘇省農業(yè)生產性能源消耗碳排放與農業(yè)經濟增長均呈現(xiàn)出明顯的增長趨勢,但碳排放的增速更為顯著,狀態(tài)較不理想。

        總體來說,江蘇省在2008—2018年間,脫鉤狀態(tài)不佳,這種狀況與江蘇省農業(yè)生產過程中消費的能源結構有關,江蘇省的農業(yè)生產的能源消費主要以柴油、煤炭為主,新型能源利用較為有限,這種消費結構直接使能源利用率下降和碳排放量上升,導致農業(yè)經濟增長的同時,碳排放量也同步增加。

        2.4.2 碳排放量與能源消耗脫鉤彈性指數(shù)(T(C,E))分析

        通過引入能源消耗這一中間變量,對T(C,E)這一指標進行分析,可以確定影響碳排放和經濟增長的脫鉤情況的因素所在,從而揭示出碳排放增長與能源消耗之間的關系,進而表現(xiàn)出減排方面對T(C,G)的影響。從表中測算結果可知,碳排放與能源消耗脫鉤彈性指數(shù)均為正值,除了2015—2016年屬于擴張負脫鉤外,其余年份均處于增長連接狀態(tài)。說明在這一時期,減排方面狀況不佳,無助于碳排放和經濟增長的脫鉤,能源消耗的增加使得碳排放量隨之增加,對環(huán)境影響較大。農業(yè)生產性能源消耗碳排放對能源消費的減排彈性T(C,E)的總體變化趨勢較為平穩(wěn),對脫鉤彈性的影響較小,即碳減排技術對農業(yè)能源碳排放脫鉤的影響尚未顯現(xiàn)。

        2.4.3 能源消耗與經濟增長脫鉤彈性指數(shù)(T(E,G))分析

        T(E,G)指數(shù)可以體現(xiàn)江蘇省2008—2018年的節(jié)能情況,從表4可以看出,能源消耗與經濟增長脫鉤情況以擴張負脫鉤為主,擴張負脫鉤和強負脫鉤狀態(tài)的年份達到1/2,表明大部分年份并未很好地實現(xiàn)農業(yè)生產性能源消耗與經濟增長之間的脫鉤,節(jié)能方面表現(xiàn)不佳。并且從表4可以看出,與T(C,E)相比,T(E,G)的變化趨勢與T(C,G)的變化趨勢吻合,兩者的走勢大致相同,說明江蘇省農業(yè)經濟增長與農業(yè)生產性能源消耗碳排放之間是否脫鉤很大程度上取決于節(jié)能彈性,即農業(yè)生產性能源的利用率。從T(E,G)指數(shù)可以看出,在保持經濟增長的前提下,要實現(xiàn)經濟增長與碳排放的理想脫鉤狀態(tài),主要做好兩方面工作:要優(yōu)化能源結構,減少碳排放量高的能源的使用量;提高能源的利用率。

        3 討論與結論

        研究期內,農業(yè)生產消耗能源產生的碳排放總量處于逐年上升的狀態(tài),2018年達到279.58萬t。在農業(yè)生產性能源消耗中,柴油消耗量最大,其產生的碳排放量也最大,占比達60%以上。近年來,江蘇省積極推行農業(yè)現(xiàn)代化,在生產過程中大量使用各種農機具,而農機具主要依靠柴油驅動,因此成為農業(yè)生產過程中的能耗主體。在現(xiàn)代化的農業(yè)生產中,煤炭也是主要的能源,因此,原煤的消耗量和碳排放量僅次于柴油。電力、汽油的消耗量和碳排放量的占比多年來均有小幅增加。

        研究期間,農業(yè)部門的能源強度和碳排放強度總體呈下降趨勢,2013年之前下降速度較快,2013年以來下降變化趨于平緩。從2008—2013年,碳排放強度和能源強度下降迅速,主要是因為研究期間第一產業(yè)的總產值增長迅速,且其增速高于同一時期的農業(yè)生產性能源消耗產生的碳排放量增速。

        在研究期內,大多數(shù)年份農業(yè)能源消耗碳排放和農業(yè)生產總值之間的關系處于擴張負脫鉤狀態(tài),脫鉤狀態(tài)不佳。由于短期內江蘇省農業(yè)部門的傳統(tǒng)能源消費結構不會改變,即使新能源的使用可以替代一部分柴油和原煤,但替代作用有限,因此二氧化碳的排放量不會大幅度減少,因此江蘇省農業(yè)部門在節(jié)能減排方面可能需要花費更長的時間,農業(yè)部門的脫鉤時間將會晚于全省其它部門的脫鉤時間。因此,為了降低能源消耗和碳排放,江蘇省農業(yè)部門應大力研發(fā)減排技術,降低減少柴油和原煤的消耗,提高能源的利用效率,增加新能源的使用。

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