江蘇省農業(yè)生產凈碳效應分析研究

經文宇

【摘 要】 農業(yè)具有碳排與碳匯的雙重效應。分析和把握江蘇省不同年份的農業(yè)凈碳匯水平，是深入研究農業(yè)生產碳排放問題的重要前提。鑒于此，研究基于農用物資投入、稻田、土壤、牲畜養(yǎng)殖等四方面20類主要碳源和以水稻、小麥為代表的 11類主要農作物碳匯品種，測算了江蘇省1995—2015年的農業(yè)生產碳排量、碳匯量，并在此基礎上計算了各年的凈碳匯量。得出凈碳匯量后我們繼續(xù)對其進行深入分析，選取化肥施用量、農作物總產量和農業(yè)GDP數量作為變量來對凈碳匯量進行多元回歸分析，同時通過灰色關聯分析得出各個變量與因變量的關聯度。最后通過脫鉤模型來研究農業(yè)碳排放（主要是化肥施用量碳排放）和農業(yè)經濟增長之間的脫鉤關系。結果表明：①農業(yè)生產碳排放量由1995年的499.10萬噸增至2015年的577.61萬噸，增長了15.73%，年均增長0.75%，總體上呈上升趨勢。而碳匯量由1995年的3410.40萬噸增至2015年的3513.53萬噸，增長了3.02%，年均增長0.34%。凈碳匯量由1995年的2911.29萬噸增至2015年的2935.92萬噸，增長了0.84%，年均增長0.32%。很明顯可以看出江蘇省的碳排量基數雖然不大，但增速卻快于碳匯的增速，表明該省在農業(yè)節(jié)能減排的道路上依然任重道遠。分階段來看，1995-2015年間凈碳匯大致經過了“下降——上升”的兩個階段。②多元回歸分析結果顯示化肥施用量對凈碳匯的影響最大，系數為-2.2630，其次是農作物產量，而農業(yè)GDP數量的影響程度最小。由此得出要想控制并減少碳排量，減少化肥的施用量是關鍵一步。③農作物產量、化肥施用量與凈碳匯量的關聯度都很高，都達到了0.8以上，說明三者的變化趨勢具有一致性，相比較而言，農業(yè)GDP數量的關聯值很低，說明與凈碳匯量的關聯度不高。④化肥施用量與農業(yè)GDP逐漸脫鉤，從1995年到2015年二者大致經歷了“負脫鉤——弱脫鉤——強脫鉤”的變化，可見農業(yè)經濟的發(fā)展逐漸擺脫了對化肥施用的依賴，低碳農業(yè)取得了一定的進展。

【關鍵詞】 江蘇省 凈碳匯 多元線性回歸 灰色關聯度 脫鉤效應

一、引言

氣候變化是當今國際社會普遍關注的全球性問題，也是人類面臨的最為嚴峻的全球環(huán)境問題。大氣中CO2、N2O、CH4等溫室氣體濃度的增加是引致全球氣候變暖的根源之一。第二、三產業(yè)是產生碳排放的主導部門，但快速發(fā)展的農業(yè)也越來越成為加速氣候變暖的重要誘因。為此，研究和分析農業(yè)碳排和碳匯逐漸成為了當前的研究熱點。江蘇是一個農業(yè)大省，目前正經歷著農業(yè)現代化、低碳化轉型的關鍵時期。深入了解江蘇省農業(yè)碳匯/碳源現狀，及其影響凈碳匯量的影響因素，對于指導下一步農業(yè)現代化、低碳化極為重要。

目前，在農業(yè)碳匯/碳源研究領域，國內學者比較關注兩大方面，分別是宏觀測算分析碳匯/碳源現狀、碳匯/碳源驅動和影響因素分析。在宏觀測算分析碳匯/碳源現狀方面，受現有農業(yè)經濟數據的限制，采用省域尺度進行測算的研究成果較多。而國外學者主要關注不同國家之間農業(yè)碳匯/碳源的比重變化，現有研究成果分別對不同國家和地球局部農業(yè)碳匯/碳源情況進行了分析測算及比較，主要集中在美國、加拿大、印度、歐盟、新西蘭等國的農業(yè)碳排放上。另外，國外學者還對農業(yè)碳匯/碳源的影響因素進行了深入剖析，研究了不同土地利用方式引起的碳排放量的變化，以及不同耕作方式直接或者間接引起碳排放量的變化。此外也有學者對毀林墾荒種植和農業(yè)用地轉換成混合林等方式引起的碳匯/碳源變化做了探索性研究。

總的來看，盡管已有研究在農業(yè)碳匯/碳源問題上做出了大量有益的探索，但仍存在一些問題與不足。比如，國內學者對農業(yè)碳匯，尤其是凈碳匯的研究偏少，除了田云和張俊飚在2013年對中國省域1995—2010年間農業(yè)生產凈碳效應進行測算之外，其他相關文獻寥寥無幾。而凈碳匯能夠有機地將碳匯、碳源兩者銜接到一起，是深入研究農業(yè)生產碳效應的重要前提和基石。

基于此，本研究在科學編制農業(yè)生產碳排/碳匯測算體系的基礎上，對江蘇省 1995—2015年農業(yè)生產碳排放量、碳匯量進行測算，在此基礎上計算歷年凈碳匯量并簡要分析其階段特征及形成原因；緊接著我們對凈碳匯量的影響因素進行分析，找出最關鍵的因素并對它進行更深層次的剖析和研究；最后，基于前文研究結論展開討論。

二 研究結果與分析

2.1 江蘇省農業(yè)生產凈碳匯時序變化特征

根據前文所給出的公式，測算了 1995—2015 年中國農業(yè)生產碳排放量、匯量，并在此基礎上計算了歷年凈碳匯量。

從圖1我們可以發(fā)現，盡管碳排放的增長較快，但是相對于碳匯和凈碳匯來說，其變化微乎其微，不夠明顯。所以我們重點研究凈碳匯的變化趨勢。1995-2015年間凈碳匯大致經過了“下降——上升”的兩個階段。以2003年為分界點，碳匯量在該年跌到了“谷底”。為此我們調查了原因，發(fā)現碳吸收率較高的幾類農作物（如水稻、小麥等）的產量從1995年到2003年呈下降趨勢（如圖2）。農作物產量下降的原因主要有：城市化的快速發(fā)展導致農作物的種植面積急劇下降，大量的耕地被建筑用地占用，產量減少；農村自然災害導致產量減少，其中主要是水災，從95年到15年成災面積急速上升，到2003年達到峰值1595.27千公頃；農村勞動力的減少，從95年開始江蘇省的鄉(xiāng)村勞動力逐年減少，2003年勞動力人數為2649.08萬人，比95年減少了4.47%；糧食價格的下降影響了農民種糧的積極性，97年到03年這6年時間里，糧食收購價格總體上呈下降走勢。2003年之后，江蘇省政府重點對農業(yè)進行了治理，針對以上問題采取了相應的措施，比如保護耕地面積，合理推進城市化進程，提高農民種糧的積極性（從04年開始糧食價格快速上漲）等。由此我們可以看到凈碳匯量從2004年開始逐步回升，基本與95年持平。

我們再來看看碳匯水平，其變化趨勢基本與凈碳匯一致，03年之前是下降的趨勢，之后便逐步回升。但是很明顯可以發(fā)現回升乏力，2015年的碳匯水平相比較1995年下降了11%。反映出后一階段碳匯的增速較慢，表明政策的實施效果還有待觀察和調整，再加上碳排放量不減反而略有上升，導致碳匯水平難以回升到原來的水平。endprint

2.2 江蘇省凈碳匯量的影響因素分析

（1）模型設定

設置凈碳匯Y為因變量，自變量為化肥施用量X2，農作物總產量X3，設業(yè)GDP數量X4，然后構建多元線性回歸模型Y=β0+β1X1+β2X2+……+βpXp+ε

根據相關數據，通過EVIEW軟件對回歸分析進行檢驗得到有用檢驗信息如下圖所示：

其中，R2決定系數為0.984778，F檢驗為366.6043

所以模型估計的結果為Y=-2.262982X2+0.864806X3-0.011005X4+533.4527

2）統(tǒng)計檢驗：

①根據Eviews計算結果得出，X2的系數絕對值最大，表示化肥施用量對凈碳匯量的影響最大；X3的系數絕對值其次；X4的系數絕對值最小，表示農業(yè)GDP對凈碳匯量的影響最小。

②各系數的p值均小于百分之五，變量均通過顯著性檢驗。

③擬合優(yōu)度：R2為0.984497，說明模型對樣本擬合度很好。

④F檢驗：假設H0：β1=β2=β3=0。取=0.05，查t分布表得自由度為n-2=21-2=19的臨界值為t0.025（19）=2.093，Y因為F檢驗值366.6043》2.093，因此可拒絕原假設H0：β1=β2=β3=0.說明回歸方程顯著，即“化肥施用量”、“農作物總產量”“農業(yè)GDP”聯合起來確實對“農業(yè)凈碳匯量”有顯著影響.

（3）經濟意義：

模型估計結果說明，在假定其他變量不變的情況下，當年化肥施用量每增加1萬噸，凈碳匯量就減少2.262982萬噸；在假定其他變量不變的情況下，當年農作物總產量每增長1萬噸，凈碳匯量就增長0.864806萬噸；在假定其他變量不變的情況下，當年農業(yè)GDP每增長1億元，凈碳匯量就減少0.011005萬噸。

2.3 江蘇省凈碳匯量與影響因素的關聯度分析

本研究選取化肥使用量、農作物總產量、農業(yè)GDP數量為原始數據序列，凈碳匯量為特征母序列。為消除單位不同帶來的影響，將比較序列和參考序列進行均值無綱量化

運用公式計算關聯度，可以得到r1=0.8613，r2=0.9779，r3=0.5920。通過比較三個子序列與母序列的關聯度可以得出結論：化肥使用量和農作物總產量與凈碳匯量的關系均顯著，尤其是農作物總產量與其的關聯度，數值接近于1。同時我們又可以發(fā)現，農業(yè)GDP數量與凈碳匯量的關系不顯著，數值僅為0.60左右。再結合之前所做的多元線性回歸分析得出的結論：化肥施用量對凈碳匯量的影響程度最高，農作物產量次之，農業(yè)GDP數量影響程度最小，我們最終可以認定這三個變量中化肥的施用量對凈碳匯量的影響程度最大，是最為重要的影響因素。

通過上述的分析我們知道化肥的施用量是一個很重要的變量因素，但是它對凈碳匯量的影響是否一直很顯著呢？換言之，近幾年的農業(yè)經濟增長是否還是嚴重依賴化肥的大量投入呢？針對這個問題，我們進一步對化肥的施用量和農業(yè)經濟增長的脫鉤關系進行了分析。

2.4 江蘇省農業(yè)發(fā)展與化肥施用量的脫鉤效應分析

第一階段為1996年到1999年，兩因素主要在負脫鉤和弱脫鉤之間波動，而擴張負脫鉤的狀態(tài)代表經濟的增長以環(huán)境加速破壞為代價，強負脫鉤表明最不理想狀態(tài)，經濟衰退，而能耗污染反而加重，弱脫鉤代表能源效率有所提高，能耗或污染物排放增長速度慢于經濟增長速度。這說明1996至1999年四年期間江蘇省的化肥施用量對環(huán)境的破壞大于對經濟增長的貢獻，雖然1997年稍微有所改善，但這四年整體情況欠佳，需要改善。

第二階段為2000年到2007年，兩因素主要是處于弱脫鉤狀態(tài)，說明這一階段能源效率有所提高，化肥施用量對經濟的貢獻逐漸超過對環(huán)境的破環(huán)，雖然中間2002年和2003年還是有一些弱脫鉤反復出現，但是這個階段整體上處于平穩(wěn)改善期。

第三階段為2008年到2015年，兩因素主要處于強脫鉤狀態(tài)，說明這一階段到達了最理想狀態(tài)，經濟增長而環(huán)境壓力減少，化肥施用量對經濟的貢獻值始終大于對環(huán)境的破壞值，只有2009年表現出一點不穩(wěn)定狀態(tài)，但是之后都穩(wěn)定在此良好狀態(tài)。

3.1 主要研究結論

結合前文研究結果與相關分析，可得出以下結論：

（1）時間序列上，江蘇省農業(yè)生產凈碳匯量總體保持上升態(tài)勢，由 1995年的2911.29萬噸 增至 2015年的2935.92萬噸，增長了 0.84%，年均遞增 0.32%。其中，碳排放量由 1995 年 的499.10萬噸增至2015 年的577.61萬噸，年均遞增0.75%；碳匯量由1995 年的 3410.40萬噸增至2015 年的3513.3萬噸，年均遞增 0.34%，碳匯增速要明顯慢于碳排增速，不及碳排增速的1/2，可見江蘇省在農業(yè)節(jié)能減排方面的工作做得不是很理想。分階段來看，呈現較為明顯的 “下降—平穩(wěn)上升”的兩階段變化特征。

（2）影響因素上，化肥施用量、農作物總產量和農業(yè)GDP三者聯合起來確實對“農業(yè)凈碳匯量”有顯著影響。從模型檢驗結果得到，雖然農業(yè)GDP從1995年的1686.78億元增長至2015年的7030.76億元，增長了416.81%，年均遞增達7.40%，但是它對農業(yè)凈碳匯的影響很小。化肥施用量從1995年的3526.30萬噸增至2015年的372.74萬噸，增長了5.66%，年均遞增0.27%，但其對凈碳匯的影響是最大的，所以江蘇省應減少化肥的施用量，積極發(fā)展低碳農業(yè)。

（3）通過比較三個變量與凈碳匯量的關聯度可以得出結論：化肥使用量和農作物總產量與凈碳匯量的關系均顯著，尤其是農作物總產量與其的關聯度，數值接近于1。同時我們又可以發(fā)現，農業(yè)GDP數量與凈碳匯量的關系不顯著，數值僅為0.60左右。

3.2建議

綜合考慮本研究結果，江蘇省農業(yè)碳減排主要應從化肥的施用量、能源消耗和作物結構這三個方面考慮：

（1）改善施肥條件1，2。化肥的施用量對江蘇省農業(yè)凈碳匯的影響最大，所以應大力發(fā)展有機生態(tài)農業(yè)，使用有機肥則可以大大減少化肥的施用量；秸稈還田，增強土壤肥力，減少化肥施用量，從而減少化肥這一塊的碳排放量。

（2）減少農業(yè)能源消耗。改進和使用新的灌溉技術，發(fā)展水自流灌溉，減少機器抽水灌溉的方式，合理灌溉；耕作方面的減少能耗，采用新能源農耕機器，減少對柴油等化石能源的消耗。

（3）合理調整農作物的生產結構。在農作物生產條件適宜、經濟收益滿足社會需求的情況下優(yōu)選固碳能力較強的玉米、谷子的種植結構，適度考慮小麥，從而達到在有限的農田面積下，提高農田生態(tài)系統(tǒng)的碳吸收能力3；其次，合理調整花生等能夠固氮的農作物從而減少氮肥的施用量。

總而言之，江蘇省農業(yè)要積極發(fā)展低碳生態(tài)農業(yè)，減少碳排，增強固碳能力，增加凈碳匯量，實現農業(yè)低碳持續(xù)發(fā)展。endprint