中國省際低碳農業發展的實證分析

曾大林 紀凡榮 李山峰

(1.同濟大學經濟與管理學院，上海200092;2.山東建筑大學管理工程學院，山東濟南250101;3.山東師范大學人口·資源與環境學院，山東 濟南250014)

中國省際低碳農業發展的實證分析

曾大林1，2紀凡榮2李山峰3

(1.同濟大學經濟與管理學院，上海200092;2.山東建筑大學管理工程學院，山東濟南250101;3.山東師范大學人口·資源與環境學院，山東 濟南250014)

為推動資源節約型和環境友好型社會的發展，低碳農業成為農業發展的必然選擇。雖然低碳農業理念已有推廣，但是對于中國低碳農業發展狀況和存在問題研究較少。本文使用2000－2010年的面板數據，選用農業碳排放模型、包絡數據分析法中的SBM模型和效率收斂性模型，通過三步法實證分析了中國低碳農業的發展狀況，并深入剖析了當前中國各省區低碳農業發展存在的問題。計算了中國各省區2000－2010年的農業碳排放量并進一步分析了導致各地區差異的原因，分析了中國各省區的低碳農業發展績效及其效率的收斂性，得出以下結論:中國大部分地區的農業碳排放總量逐年增多;農業發展與碳排放存在庫茲涅茲倒“U”型曲線關系;化肥和農膜是農業碳排放的主要源頭;中國各省區的低碳農業發展績效滿足“波特假說”且面板數據下的效率值存在收斂性。對此，結合中國各省區的資源稟賦條件，在制度、科技、教育等方面提出促進低碳農業發展的對策與建議。

低碳農業;農業碳排放;收斂性;SBM模型

隨著環境問題的日益突出，低碳經濟成為發展的必然趨勢，而低碳農業是低碳經濟中最重要的組成部分之一。進入21世紀以來，中央政府連續頒布十個“一號文件”，表現了對“三農”問題的重視，特別是近年來農業的快速發展也帶來了一系列問題，如化肥、農藥等農用品的過度使用，造成了農業發展與環境、資源不協調，最終阻礙了農業生產率的提高。聯合國政府間氣候變化專業委員會(IPCC)的評估報告指出，溫室氣體的主要排放源來自于農業，占人為排放量的近13.5%［1］，這將會威脅到農業的可持續發展。此外，隨著CO2的濃度升高，將直接誘發自然災害，不僅影響農業的產量，而且對人類居住環境造成不利影響［2］，因此，發展低碳農業是經濟發展的必然趨勢和內在要求。值得思考的是，中國各省區的低碳農業發展績效是否存在差異?這種差異是正在擴大還是在縮小?回答這些問題，需要具體分析。

當前關于低碳農業的研究主要集中在農業碳排放的計算以及發展低碳農業的可行性和路徑選擇等方面。李波等［3］從6個主要的農業碳源測算了中國1993－2008年的農業碳排放量，并實證分析了農業碳排放的影響因素，發現效率、勞動力、結構等因素對其具有一定的抑制作用，而農業經濟發展可以降低農業碳排放。Johnson［4］認為農業廢棄物、糞便管理、農業能源利用、腸道發酵、生物燃燒等是最主要的農業碳排放源。ACIL Tasman Pty Ltd［5］對美國、加拿大、歐盟、新西蘭、印度等國家的農業碳排放量進行了測算，發現由于各個國家農業生產方式大相徑庭，導致農業碳排放量占總碳排放量的比重差異較大。嚴立冬等［6］從生態視角論述了中國低碳農業的發展，提出應建立低碳農業的生態目標和生態修復補償機制，并認為政府應該在低碳農業發展中承擔生態責任。羅吉文等［7］提出應該實行節肥、節水、節約、節地、節膜和立體、循環、復合農業模式，以減少碳排放，此外，要提倡免耕、少耕等保護性耕作，還需要政府引導低碳消費，支持對碳的綜合利用。曾以禹等［8］介紹了國外農業減少溫室氣體排放，發展低碳農業的做法，并建議改變農業生產方式，實施保護性耕作，發展生態農業和畜牧業等手段來實現中國低碳農業長久發展。

綜上，低碳農業的發展問題成為全世界關注的焦點問題之一，從現有文獻來看，也存在一定的缺陷和不足，例如:對中國各省區的低碳農業發展效率進行評價且對效率進行深度分析的研究較少。因此，本文結合前人研究成果，在創新性、科學性和目標性的原則下，對研究內容做以下改進:①使用2000－2010年的中國省際面板數據，測算各省區的農業碳排放量;②使用非期望產出模型(SBM)，測度中國各省區低碳農業發展效率;③選用收斂性模型，對效率進行收斂性分析。

1 模型、指標與數據來源

1.1 模型與方法

測算低碳農業發展效率的方法很多，主要集中在數據包絡分析法(DEA)和隨機前沿分析法(SFA)。相比SFA方法，DEA中的SBM模型更能處理非期望產出，因此，本文采用SBM模型作為測算低碳農業效率的方法。

1.1.1 農業碳排放

農業碳排放是衡量低碳農業發展的最主要的指標之一。本文采用李波等建立的碳排放模型以及碳排放系數，選取化肥、翻耕、農藥、柴油、農膜和灌溉能耗等幾個指標，建立如下模型:

式中，E為農業碳排放量，Ti為某碳源的使用量，δi為相應的碳排放系數，農業碳排放量為各碳源要素碳排放的總和。碳排放的系數分別為:化肥(0.895 6)、農藥(4.934 1)、農膜(5.18)、農用灌溉(20.476)、柴油(0.592 7)和翻耕(312.6);翻耕的單位為kg/hm2，其他單位都為kg/kg。

1.1.2 非徑向非期望產出模型(SBM模型)

測算低碳農業的發展效率，農業碳排放為效率測評時的“非期望產出”，經典的DEA模型(如CCR和BCC模型)無法排除非期望產出對效率評價的干擾，無法準確評價效率，因此，Tone在傳統DEA模型的基礎上提出了處理非期望產出的效率評價模型，即SBM模型。相比傳統的DEA模型，它是一種考慮了冗余情況和非期望產出影響因素后得出來的函數模型。

假設 i=1，...，I，I個生產單位投入產出向量為(xi，yi)，x為投入指標，y表示產出指標，s表示投入冗余，函數式為:

1.1.3 收斂性分析

收斂性分析有助于探討低碳農業發展效率的“趨同型”或“發散型”情況。若存在收斂，說明各省區低碳農業發展效率的差距在縮小;相反，則表明差距在擴大。效率收斂性分析的方法主要有σ收斂、絕對β收斂和條件β收斂。

式中:ρi，t表示第i個地區在 t時期的低碳農業發展效率，而是t時期所有省區低碳農業發展效率的均值。當σt+1＜σt時，說明低碳農業發展效率的離散系數的差距在縮小，存在σ收斂。

絕對β收斂主要是分析各省區的低碳農業發展效率的增長速度是否趨同，以研究效率相對滯后地區是否有追趕效率較高地區的趨勢。根據前人研究，構造絕對β收斂回歸方程函數式為:

式中:α是常數項，ln(ρi，0)是第 i個省份在第0時期的初始值的對數值，β為回歸系數。如果β顯著且系數為負，說明存在絕對β收斂，即的增長與的初始值成反比，表明效率相對滯后的省區有追趕效率相對較高省區的一種趨勢。

條件β收斂將各省區的特征考慮了進去，分析各省區的低碳農業發展效率能否收斂于其穩定水平。與絕對β收斂不同，條件β收斂中不同省區的穩態水平不同，它允許效率較高與較低地區差距的存在。若采用面板模型來檢驗條件β收斂，函數式為:

式中，α是效應項，β為回歸系數，若β顯著且系數為負，則表明存在條件β收斂，即收斂于自身的穩定水平。

1.2 指標選取

結合前人的研究成果［9－10］，建立了投入和產出指標體系，見表1。

本文選用SBM模型，定義農業碳排放為非期望產出的指標，其余的投入指標可以測算出冗余值和產出的改進值。

1.3 數據來源

本文選用2000－2010各省份的數據，建立面板模型。數據來源于《中國統計年鑒》、《中國農村統計年鑒》和中國統計局網。由于西藏的數據不全，因此，構建了2000－2010年除西藏外其他30個省區的面板數據。

表1 中國各省區低碳農業發展評價指標體系Tab.1 Index of measuring agriculture development

2 中國省際低碳農業發展的實證分析

2.1 中國各省區農業碳排放的測算

表2列出了中國各省區的農業碳排放數據。可以看出:①經濟發達地區的農業碳排放量有減少的趨勢。例如，北京的農業碳排放量由2000年的29.3 kg/t下降到2010年的 24.23 kg/t，上海則由 42.16 kg/t下降到31.24 kg/t，這是由于兩地發展都市現代農業，而且農業科技相對發達。②大部分省份的農業碳排放量在增加。這意味著是以增加投入和擴大規模來追求農業的發展，迫切要求農業走上集約發展的道路，降低農業碳排放。③農業大省的農業碳排放量增長幅度相對較大。河北、山東、湖南、湖北、四川和云南等省的農業碳排放總量增長幅度相對較大。這要求農業大省提高資源利用效率，降低碳排放。④化肥和農膜是農業碳排放源里排放量最多的源頭，其中化肥的排放量是其他排放量的總和。因此，正確并適量地施用化肥是低碳農業發展的必然要求。

從增長趨勢看(見圖1)，中國的農業碳排放總量是不斷遞增的，2000－2003年的增幅較小，而2003－2007年的增幅較大，由 2003年的 6 517 kg增長到 2007年的7 734 kg，漲幅達到18.7%，2008年以后的增長速度放慢。增長的幅度先上升，然后隨之下降，滿足庫茲涅茲的“倒U型”。表明伴隨著農業碳排放的增多，達到一定的頂峰之后，農業碳排放將會有下降的趨勢。產生這種現象的原因包括政府重視、農戶意識的提高、農業科技的推廣等方面。

表2 中國各省區市的農業碳排放量Tab.2 Agricultural carbon emission in China kg/t

圖1 中國2000－2010年農業碳排放總量Fig.1 Agricultural carbon emission from 2000 to 2010

2.2 中國各省區低碳農業發展效率評價

運用DEA相關軟件，選擇SBM的規模可變(VRS)模型，評價了2000－2010年中國各省區的低碳農業發展效率，見表3。

從表3可知，各省區的低碳農業發展效率波動較大，但總體上呈提高的趨勢，具體呈現如下特征:①部分農業大省的低碳農業發展效率較低，如:湖南、湖北、四川和云南等，造成這種現象的原因是粗放式的農業經營模式不適合低碳農業的發展，表明這些地區要創新低碳農業的發展模式，以精準利用當地的資源稟賦條件。②現代農業較為發達地區的低碳農業發展效率較高。如上海和浙江等地的低碳農業效率一直處于有效狀態，充分利用了當地的資金和科技的支持。需要指出的是，由于測算相對效率時，從規模和技術兩個角度進行比較而得出效率值，因此，海南和青海等地的低碳農業發展效率相對其自身是有效的。③農業大省低碳農業發展效率的提高較為緩慢。這迫切要求農業大省因地制宜地尋找低碳農業發展模式，推廣低碳農業的生產理念，進一步提高低碳農業發展效率。④總體來看，低碳農業發展效率滿足“波特假說”，即一定的環境規制，可以促進經濟的增長和效率的提高。應該采取相應的措施和手段，進一步降低農業碳排放總量，提高低碳農業的發展效率。

表3 中國各省區低碳農業發展績效值Tab.3 Agricultural low carbon development value in China

2.3 低碳農業發展效率的收斂性分析

2.3.1 σ 收斂性檢驗

2000－2010年中國的σ值見圖2。2000－2003年間，σ值不斷上升，而后是一個下降的過程，2007后又開始復蘇，從整體上來看，波動較小且收斂趨勢。

圖2 低碳農業發展效率σ收斂性檢驗結果Fig.2 σ test of low carbon agriculturaldevelopment efficiency

2.3.2 絕對β收斂與條件β收斂

運用STATA(12.0)軟件，分別對絕對β收斂與條件β收斂進行檢驗，檢驗結果見表4。

表4 低碳農業發展效率的絕對β與條件β收斂檢驗Tab.4 Absolute and relative β convergence test of low carbon agricultural development efficiency

根據絕對β收斂的計算可知，中國低碳農業的絕對β收斂在1%下顯著，且系數為負，表明中國低碳農業的發展有趨同的趨勢，而且效率值正在逐漸縮小。

中國條件β收斂的系數為負值，且都通過了1%的顯著性檢驗，表明中國低碳農業發展效率存在條件β收斂，即各省區都處于各省區的穩態水平，并且都將收斂于各自的穩定水平。

3 結論與政策建議

通過以上三步法的實證分析，可知:①中國大部分省區的農業碳排放總量逐年增多，但北京和上海的農業碳排放在逐年遞減;②農業發展與農業碳排放存在庫茲涅茲倒“U”型曲線關系，即農業的發展會帶來農業碳排放的增多，但到了一定的峰值，碳排放會逐漸減少;③化肥和農膜是農業碳排放的主要源頭;④低碳農業發展效率滿足“波特假說”，即一定的環境規制，可以促進經濟的增長和效率的提高;⑤中國低碳農業發展效率值存在收斂性，即各省區的低碳農業發展效率值的差距正在縮小，并有趨同和穩定的狀態。

基于此，提出以下對策建議:①中央和各級政府鼓勵和要求發展低碳農業，降低農業碳排放的同時，鼓勵減少農業面源污染，并在不同地區選取低碳農業發展示范區，使低碳農業的發展尋求標準化和制度化;②創新研發低碳農業的新技術，鼓勵和創新低碳農業發展模式，尋求新途徑、新資源促進低碳農業的發展，構建低碳農業技術推廣體系，研產銷有機結合，為低碳農業提供技術保障;③培育新型農民，開展低碳農業教育和技術培訓，為低碳農業的發展提供人力保障。④低碳農業發展和當地的資源稟賦條件相結合，取長補短，充分利用當地資源，創新低碳農業發展模式，提高低碳農業發展效率，降低農業碳排放。

References)

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An Empirical Analysis of Chinese Provincial Low Carbon Agriculture Development

ZENG Da-lin1，2 JI Fan-rong2 LI Shan-feng3
(1.School of Economy and Management，Tongji University，Shanghai 200092，China;2.School of Engineering Management，Shandong Jianzhu University，Jinan Shandong 250101，China;3.College of Population，Resource and Environment，Shandong Normal University，Jinan Shandong 250014，China)

In order to promote the environment-friendly and resource-saving social development，low carbon agriculture is the inevitable choice.With the popularization of the concept of low carbon agriculture，there has been few research on its development condition and current problems in China.Based on the panel data from 2000 to 2010 and using three-step method，low carbon agriculture development situation and problems between provinces in China were analyzed by Agricultural-carbon-emissions model，SBM model and Efficiency-convergence model.The agricultural carbon emissions from 2000 to 2010 in China were calculated and the causes of performance gaps between provinces were discussed.Empirical analysis of provincial low carbon agriculture development performance and its convergence was done.It is concluded that:(i)the agricultural carbon emission is increasing year by year in most provinces of China;(ii)there is an inverted Kuznets curve relation between agricultural development and agricultural carbon emissions;(iii)chemical fertilizers and agricultural films have been identified as the main source of agricultural carbon emissions;(iv)the provincial performance of low carbon agriculture meets Potter hypothesis and the efficiency value of the panel data has convergence.In view of the provincial resource condition，countermeasures and suggestions in system，technology and education，were put forward to promote the development of low carbon agriculture.

low carbon agriculture;agricultural carbon emissions;convergence;SBM model

F323.22

A

1002－2104(2013)11－0030－06

10.3969/j.issn.1002－2104.2013.11.005

2013－09－01

曾大林，博士生，講師，主要研究方向為城市建設管理、產業可持續發展與區域土地開發。

國家自然科學基金項目(編號:71072046)。

(編輯:劉照勝)