中国农地利用碳排放时空演变特征及驱动因素研究——基于IPCC法与LMDI指数分解模型

(福建农林大学 可持续发展研究所,福建 福州 350002)

1 引言

农业是我国国民经济的基础性产业。近年来,随着经济的迅速发展与人民生活质量的普遍提升,民众对粮食作物的精深加工和转化产品的需求快速上涨。在我国城市膨胀式扩张与耕地面积相对有限的状况下,扩大产出必然要以加大化肥、农药等农业生产资源的投入量为前提,导致农地利用碳排放量显著增长[1]。据相关统计资料显示,耕地所释放的温室气体超过全球人为温室气体排放量的30%,相当于150亿t二氧化碳[2];我国农业温室气体排放量在全国总排放量中所占比重高达17%[3]。因此,实现农地利用的低碳化与无碳化成为增强我国农业可持续发展能力的重要环节。由2017年波恩气候变化会议制定《巴黎协定》实施细则到2018年5月全国生态大会中提出的建立健全全国碳排放权交易市场[4],推动全面减排目标的有效达成已引起了国内外各级政府的高度重视,与农地利用碳减排相关的问题也成为了学界的一大研究热点。在农地利用碳排放源与排放总量方面,研究者分别基于农业能耗、农业资源等特定角度对农业碳排放量进行了测度[5-7]。在农地利用碳排放影响因素分解方面,LMID模型[8]、STIRPAT方程[9]、Kaya恒等式[10]等方法是探究农地利用碳排放促进与抑制因素的重要研究工具。在农业碳排放与经济增长关系研究方面,李玉波[11]、张玉梅[12]等对不同省份的农业碳排放与经济发展进行了脱钩弹性分析,强调从根本上摆脱经济增长对农业碳排放过度依赖,实现两者全面脱钩的重要性;洪业应[13]、高标[14]等通过实证研究表明农业碳排放与人均GDP在整体上符合环境库兹涅茨曲线(EKC)的模型假设。已有研究成果为促进低碳农业建设提供了重要的理论参考,但鲜有学者利用面板数据对全国农地利用碳排放量的时序与空间演变特征和影响因素进行实证探究。

本文立足于农用物资投入视角,定量分析我国2004—2016年农地利用碳排放总量与碳排放强度的变动特征,并对我国31个省、市、区(不包括香港和澳门特别行政区、台湾地区)的农地利用碳排放进行测算,实证考察我国农地利用碳排放时空格局的演变进程与特征,对农地利用碳排放的驱动因子进行分解并揭示其作用机理,提出有效降低农地利用碳排放，提升我国低碳农业发展成效的政策建议。

2 研究方法与数据来源

2.1 农地利用碳排放量与碳排放系数测算

当前估算农地利用碳排放的方法较多,考虑到数据的可获得性,本文选取了农业灌溉、农地翻耕、农用化肥、农药、农膜与农用柴油等6个方面的农用物资投入构建测算指标体系,利用IPCC法对我国农地利用碳排放进行测度。IPCC法的基本原理是在确定特定碳排放源的基础上,以某种碳源的数据与其对应的碳排放系数的乘积计算该碳源的碳排放量,公式为:

C=∑Ci=∑Tiδi

(1)

式中,C为农地利用碳排放总量;Ci为第i种碳排放源的碳排放量;Ti为第i种碳排放源的施用量;δi为第i种碳源的碳排放系数。参考相关研究成果,农业灌溉、农地翻耕、农用化肥、农药、农膜与农用柴油的碳排放系数分别为3.126kg/hm2、20.476kg/hm2、0.8956kg/kg、5.18kg/kg、4.9341kg/kg、0.5927kg/kg[15]。农地利用碳排放强度运算公式为:

(2)

式中,I为农地利用碳排放强度;G为耕地面积。

2.2 农地利用碳排放区域差异化水平测算

事实上,标准差(S)与变异系数(V)可较准确地对区域间的差异化水平进行衡量[16],且一般而言,S值越大,表明地区之间所体现的相对差异越大;V值越大,则表明其绝对差异越大。

(3)

(4)

2.3 农地利用碳排放驱动因素分解模型

农地利用碳排放驱动因素一直以来都是农业碳排放问题的重点研究领域,因此出现了多种因子分析模型,主要包括LMDI指数分解模型、STIRPAT模型、Kaya恒等式等。其中,LMDI模型凭借其可逆与不会产生分解剩余项的特点与优势,在能源与减排等领域中得到了广泛运用。结合相关研究内容,本文基于LMDI模型从农业效率、农业结构、农业经济与农业劳动力四个方面对2004—2016年我国农地利用碳排放进行因子剖析。据此,我国农地利用碳排放总量可表示为:

(5)

(6)

式中,C为农地利用碳排放总量;TOPI为种植业总产值;TAOV为农林牧副渔总产值;L为农业劳动力总数;EA为农业生产效率因素;CA为农业结构因素;SA为农业经济发展水平。将式(6)代入式(5),可得:

C=EA×CA×SA×L

(7)

将上式两边同时取对数,则有:

lnC=lnEA+lnCA+lnSA+lnL

(8)

又因为:

ΔCT=Ct-C0;ΔEAT=EAt-EA0;ΔCAT=CAt-CA0;ΔSAT=SAt-SA0;ΔL=Lt-L0

(9)

式中,T为总变动量;t为目标年份;0为基准年份。由此,对式(6)进行差分分解,则各驱动因素贡献值测算公式为:

(10)

(11)

(12)

(13)

则总贡献值为:ΔACT=ΔEAT+ΔCAT+ΔSAT+ΔPT

(14)

2.4 数据来源

2004—2016年我国农业灌溉、农地翻耕、农用化肥投入、农药投入、农膜使用、农用柴油使用、种植业产值、农林牧副渔产值与农业劳动力规模的数据均来自《中国农村统计年鉴》和各个省(市、区)的统计年鉴。其中,农药、农膜、农用柴油以该年度的实际使用量为基准,农用化肥以折纯量为基准,灌溉数据通过有效灌溉面积表征,翻耕数据则利用农作物总播种面积来替代。

3 我国农地利用碳排放量变动特征分析

3.1 我国农地利用碳排放时序演变特征

依据式(1)、式(2)可得2014—2016年我国农地利用中各项碳排放源碳排量、碳排放总量、碳排放强度及其环比增速,结果见表1、图1、图2。

表1 2004—2016年我国农地利用碳排放量及碳排放强度

由表1、图1可知,我国农地利用碳排放总量在2004—2015年整体保持着上升的态势,由2004年的6974.31万t上升至2015年的9448.60万t,在2015年达到峰值后开始下降,碳排放总量降至2016年的8992.15万t。翻耕、农用化肥、农药、农膜等碳排放源的碳排量也出现了不同程度的增长,年均增长率分别为0.63%、1.98%、1.77%、3.42%。我国农地利用碳排放总量整体上可划分为“低速增长—低速下降”两个阶段的演变模式:2004—2007年我国农地利用碳排放量进入低增长期,由2004年的6974.31万t上升至2007年的7740.31万t,年均增长率为2.74%,2007年的环比增速达到4.17%;2008—2015年我国农地利用碳排放呈超低速增长趋势,由2008年的7844.28万t缓慢上升至2015年的9448.60万t,年平均增长率仅维持在2.00%左右;2016年我国农地利用碳排放总量减少,且当年的环比增速也由2015年的4.38%下降至-4.83%,导致这一结果的可能原因是:随着低碳农业的相关概念与技术的普及,农地利用趋于合理化与绿色化,由此降低了碳排量,提升了农业发展的质量与效益[17]。

图1 2004—2016年我国农地利用碳排放总量与环比增速

图2 2004—2016年我国农地利用碳排放强度与环比增速

由表1、图2可知,以2014年为界,我国农地利用碳排放强度大致呈现出“双峰”特征,且碳排放强度到达第一个峰值经历了较长期而平稳的增长过程,由2004年的546.68kg/hm2上升至2013年的最高值733.99kg/hm2,年平均增长率为2.71%,这与前一段时间我国粗放型的农业发展模式与农地利用方式是密切相关的;第二个峰值则由2014年的699.73kg/hm2上升到2015年的699.90kg/hm2,环比增速达到4.51%。2013—2014年,碳排放强度迅速下降至谷点,环比增速为-8.76%;2015—2016年,碳排放强度进入第二个下降过程,环比增速为-4.78%。说明我国农地利用碳排放强度及其环比增速的波动频率较大,但在经过某个特定时间点后,碳排放强度会出现下降趋势,环比增速也会维持在负数水平。在我国《2014—2015年节能减排低碳发展行动方案》颁布的现实背景下,随着我国农地利用碳排放限制力度的加大,虽然农地利用碳排放强度会在一定时期内呈现出增强的状态,但由于政策措施的推进与落实,碳排放强度就会逐渐降低,这一结果间接表明我国农地利用碳减排行动的效果正在逐步凸显[18]。

3.2 我国农地利用碳排放空间格局演变特征

由碳排放测算公式(1)、式(2)可进一步得到我国31个省(市、区)在4个主要年份(2004年、2008年、2012年、2016年)的农地利用碳排放总量和碳排放强度,见表2。其中,2016年农地利用碳排放总量位于前五名的省(市、区)分别是河南、山东、河北、江苏、安徽,占我国农地利用碳排放总量的29.07%;农地利用碳排放总量位于末五位的省(市、区)分别是天津、上海、青海、北京、西藏,占我国农地利用碳排放总量的1.22%。就农地利用碳排放强度而言,我国各省(市、区)的差异较大,2016年碳排放强度位于前五名的是福建、上海、广东、浙江、海南,而内蒙古、贵州、青海、黑龙江、西藏则处于后五名。

为反映2004—2016年我国农地利用碳排放状况的空间格局演变特征,在征询有关专家意见的基础上,依据我国各省(市、区)的农地利用碳排放总量状况,本文依次将其归为低碳排放区(C≤200万t)、中等碳排放区(200万t400万t)。同理,基于我国各省(市、区)农地利用碳排放强度状况,将其划分为低强度地区(I≤400kg/hm2)、中等强度地区(400kg/hm21000kg/hm2)。由表2可知,我国主要年份的农地利用碳排放量具有低碳排放区相对固定与高碳排放区相对集聚的特征。自2004年开始,低碳排放区大多集中在西藏、青海、北京、上海、宁夏等5个省(市)，高碳排放区则集中在我国中部地区,包括安徽、江苏、河北、山东、河南等5个省份,这与该区域地势开阔平缓,气候与水文等自然环境适于农作物耕种有关。2008年安徽与湖北2省由较高水平碳排放区进入高碳排放区;2016年黑龙江与新疆2省(区)则由较高水平碳排放区进入高碳排放区,这一演变历程说明截至2016年我国农地利用高碳排放区与我国主要的粮食作物产区基本重合。2004年我国农地利用低碳排放区13个、中等碳排放区11个、较高水平碳排放区10个、高碳排放区10个;2008年低碳排放区11个、中等碳排放区11个、较高水平碳排放区8个、高碳排放区6个;2012年分别为3个、3个、7个、7个;而2016年则为4个、6个、6个、8个。近13年来,我国农地利用低碳排放区与中等碳排放区具有明显减少的趋势,而较高水平碳排放区与高碳排放区的数量基本维持在10个左右,说明我国农地利用具有向高单位碳排放量单极发展的演变趋势,反映了快速城镇化进程中各省(市、区)的农地非农化利用程度。

相对于碳排放总量而言,碳排放强度能更客观、准确地对不同区域间的农地利用碳排放水平进行比较与分析[19]。从表2可见,在数量上2004年我国农地利用碳排放低强度地区12个、中等强度地区6个、较高强度地区10个、高强度地区3个;2008年我国农地利用碳排放低强度地区7个、中等强度地区9个、较高强度地区7个、高等强度地区8个;2012年分别为5个、8个、10个、8个,而2016年为5个、8个、12个、6个。可见,2004—2016年我国农地利用碳排放以中高强度为主,低强度区域范围明显减小,高强度区则经历了由少至多再减少的历程,整体表现出了多极发展的趋势。2004年全国农地利用碳排放强度高值集中在福建、浙江、上海3个省(市);2008年与2012年集中在福建、上海、浙江、广东、河北、山东、海南与北京等8个省(市);2016年则集中在福建、上海、广东、浙江、海南等5个省(市)。通过表2可观察到我国农地利用高碳排放强度区分布也呈现出了地理上的聚集特征。除山东与河北外,我国农地利用碳排放高强度地区大致与耕地资源较为匮乏、经济发达且人口众多,需要大量农业投入的省域与市域相吻合。

图3 2004—2016年我国农地利用碳排放总量与强度差异演化

3.3 我国农地利用碳排放差异演进特征

2004—2016年我国各省(市、区)的农地利用碳排放总量的相对差异呈现出先扩大后减小趋势,而绝对差异呈现逐步减弱趋势,两者为“X”状交错(图3A),说明13年来我国各省(市、区)的碳发展水平差异缩小并逐步趋向一致。其中,标准差由2004年的182.26迅速上升至2012年的203.80,年平均增长率为1.25%,之后由2012年的峰值降至2016年的202.43,年平均增长率为-0.56%;变异系数则由2004年的0.81降至2016年的0.70,年平均增长率为-1.12%。由图3B可知,我国31个省(市、区)农地利用碳排放强度的相对差异在2008年之前保持着增大的态势,由2004年的329.03上升至2008年的383.82,年平均增长率为3.13%;绝对差异在2008年之前保持着减小态势,由2004年的0.56降至2008年的0.53,年平均增长率为-1.10%。但两者在2008年以后基本保持着相同的变动态势,均表现出先减后增的趋势,可能的解释是:不同省(市、区)农业的发展对于碳排放生产依赖效应差别的扩大,个别地区的农地的资源化利用效率提升较大而部分省(市、区)提升较小,从而导致了碳排放强度差异性的增强[20]。其中,标准差由2008年的383.82降至2012年的344.98,年平均增长率为-2.11%,之后从2012年的谷点升至2016年的364.74,年平均增长率为1.12%;变异系数由2008年的0.53降至2012年的0.44,年平均增长率为-3.65%,之后从2012年的最低值增长至2016年的0.48,年平均增长率为1.76%。

4 我国农地利用碳排放驱动因素分析

基于农地利用碳排放影响因子分解的LMDI模型与相关年鉴统计数据,以2004年为基准年,可得到2005—2016我国农地利用碳排放驱动因素及其对应的累积效应,见表3。整体上看,农业生产效率、农业结构与农业劳动力规模对农地利用碳排放表现出负向效应,说明对碳排放产生了一定的减缓作用。且相对于基期而言,2005—2016年农业效率、农业结构与农业从业劳动力规模的累积贡献率分别为10.02%、227.20%与51.07%。我国农地利用碳排放的抑制效果按照从大到小的顺序排列依次为:农业结构>农业劳动力规模>农业生产效率。

表3 2005—2016我国农地利用碳排放驱动因素分解

农业结构是促使我国农地利用碳减排的最主要因素,近13年来累积实现了33469.58万t的碳排减量。近年来,随着生态文明建设进程的持续推进与农业供给侧改革的持续深化,传统的要素配置失衡、资源环境压力大的农业结构逐步实现了向以资源节约与环境友好为主导的新型农业结构的转型与升级,缓解了我国农地的污染与碳排放,也改善了我国的农地资源利用模式。因此,在我国未来的农业可持续化发展过程中,应在保证粮食产量与安全的基础上继续调整与优化农业生产与产业格局。

农业劳动力规模是推动我国农地低碳化利用的次主要因素,2005—2016年累积实现了13180.14万t。由表3可知,以2009年为分界点,在此之前农业劳动力规模对碳排放起促进作用;而在此之后,农业劳动力规模则对碳排放起减缓作用。对这一现象可能的解释是:2009年以后,我国以城镇化与工业化为标志的现代化进程打破了农民对农地的强烈依附状态,农民内部出现分化,大量农村劳动力开始脱离原始的生产与生活方式向经济发达的城市和地区流动,导致农业从业者的数量不断减少。同时,清洁生产理念的强化、农业生产效率的提升有助于减少我国农业用地的碳排量。2005—2016年,农业生产效率对我国农地利用碳减排的驱动效果较弱,累积实现了12475.35万t。每亿元种植业总产值的碳排放量处于波动下降的状态,由2006年的最高值0.32万t降至2016年的最低值0.14万t,降低了56.49%。尽管农业清洁生产与节能技术不断创新与普及,相关农用物资投入量的减少使农业生产效率得到了有效提升,但通过改造传统高碳排放型的农业生产方式与农地利用方式以提高农业发展效益仍是我国农业低碳化与无碳化发展的一项重点内容。农业经济发展程度则是促使农地利用碳排放显著增长的重要因素。相比于2004年,2005—2016年的农业经济水平对碳排放总量的累积贡献值达到了76645.15万t,相应的累积贡献率为388.28%。鉴于此,如果我国不能及时转变农业发展思路与模式,创新农地生态化利用路径以彻底摆脱依靠过量农用物资投入为主的生产方式,就会导致农地利用碳排放量以及生态环境压力的持续增大。

5 结论与政策建议

由农地资源无序投入与利用所引致的碳排放量的迅速增长已经引起了社会各界的普遍关注,推动农业的低碳化与无碳化成为农业绿色发展的重要内容。本文立足于翻耕、灌溉、农药、农用化肥、农膜、农用柴油等6个方面的农用物资投入构建农地利用碳排放测度指标体系,并利用IPCC法与LMDI指数分解模型对2004—2016年我国农地利用碳排放的时空演变特征与驱动因子进行实证分析。研究表明:①我国农地利用碳排放总量整体上呈现出“低速上升—低速下降”两大阶段的演化特征。而以2014年为界,我国农地利用碳排放强度演化则大致表现出“双峰”的特征。②全国农地利用碳排放总量区域差异较显著,2016年农地利用碳排放量最大的省(市、区)集中于我国中部地区,这与该区域内拥有适合于农作物种植的自然环境相关。2016年我国31个省(市、区)的碳排放强度表现出了明显的差异,这种差异与区域经济发展程度密切相关。③13年来,我国农地利用碳排放总量的空间演化呈现出向高单位碳排量单极发展的特征,且农地利用高碳排放区基本覆盖我国主要的粮食作物产区。与碳排放总量相比,我国农地利用碳排放具有多极发展的演化特征,且高碳排放强度地区大致与耕地资源有限、经济发达且人口密集的地区重叠。④通过LMDI指数分解模型可知农业效率、农业结构与农业劳动力规模对农地利用碳排放起减缓作用,2005—2016年的累积贡献率分别为10.02%、227.20%与51.07%;而农业经济发展是促使农地利用碳排放显著增长的重要因素,累积贡献值为76645.15万t,相应的累积贡献率为388.28%。

综上所述,针对我国农地利用的碳排放情况,各地区政府应立足于当地实际采取多样化的措施:①树立低碳环保理念,努力转变农业发展方式。农业生产必须始终秉持低碳环保的理念,彻底转变传统重视“高投入、高产出”、片面追求GDP增长速度和忽视生态威胁的错误倾向,通过保持多种形式的适度经营规模，切实加强农地资源保护，推动农业废弃物的资源化利用，实施化肥与农药零增长行动等举措有效提升农业面源污染治理成效,构建现代农业的新型发展思路与模式,从而确保农业生产在经济、社会、生态中的统筹与协调。②加大对农地利用低碳化的政府支持力度,优化外部政策环境。一方面,各级政府应不断强化农地资源的低碳化检测与管理,积极制定促进农地利用碳减排的规章制度,注重各项规范的有效落实,并逐步建立起以实现绿色发展为重要指标的干部工作责任考评机制。另一方面,应加快推进农地利用碳汇补偿、转移支付与碳减排专项投入基金等国家资金项目的建设,准确把握农村投资的领域与方向,为鼓励农地利用主体实现减碳行为，促进农业低碳发展提供充足的资金保障,不断增强农地利用的内生活力。③坚持科技创新理念,强化农地资源的低碳化利用导向。当前,发达国家的农业科技进步贡献率远超我国,因此仍需在充分借鉴农业发达国家先进经验的基础上继续健全和完善农业科技创新服务体系与信息共享平台,在顶层设计的推动下敦促各地区在坚持农业技术创新的同时以提升农地利用的资源使用效率为重点,主要包括培育优良的作物品种、采用优质的有机复合肥料、优化农业物资投入结构和建设健全循环农业、节水农业的基础设施以改造传统农业等实施内容。④鼓励与推动农业参与碳交易,以市场机制促进农地利用主体实现碳减排。推进农业参与碳交易不但有利于凸显农地资源的生态效应,而且有利于缓解碳排放压力,促进区域间的生态平衡。因此,首先各级政府应通过必要的政策宣传、财政扶持计划与人才引进方案等方式构建农业碳交易市场,拓宽农村资本市场,完善农业碳交易机制;其次，建立健全农业碳交易中的经济激励机制与成功案例的柔性推广用以支持与动员农地利用主体积极投身到实现农业经济低碳化的进程;第三，应在政府引导与法律约束的基础上严格规范农业碳交易的客体与程序，培养独立的第三方农业碳交易市场中介以减少交易过程中存在的阻力与困境,以权威的市场交易方式内在地实现农地生态价值与市场价值的统一。