河南省農業碳排放量測算及影響因素研究

薛選登，馬 路，溫圓月

(河南科技大學 經濟學院，河南 洛陽 471023)

一、引言

氣候變暖已成為各國共同關注的全球性問題，農業生產是全球溫室氣體排放的主要來源之一，若能有效控制農業碳排放量將為減緩氣候變化作出重要貢獻。中國是農業大國，近年來我國農業生產總量不斷創歷史新高，但農業能源在生產過程中大量使用的現狀仍未完全改變。隨著人口規模的增長和城鎮化進程的加快，農業生產可用耕地數量逐漸減少，耕地數量與人口數量很難匹配，這就意味著未來農業產量必須保持穩定的增長速度。如何既能提高農業生產增長速度，又能有效控制農業生產中的碳排放量已成為學者們研究的重點。通過梳理已有文獻發現，國內有關農業碳排放問題的研究主要集中在農業碳排量的測算、農業碳排放的時空分布和驅動要素以及農業碳排放的趨勢預測等方面，其中實證研究主要涉及碳排放量測算方法、影響因素分解法和趨勢預測方法。

(一)農業碳排放量的測算

黃燕等測算了中國2000—2015年的農業碳排放量和排放強度，發現中國的農業碳排放量和排放強度總體呈現波動上升趨勢[1]。陳煒等基于農業投入視角選出5種主要碳源，分別為化肥、農藥、農用塑料、灌溉和農業機械化，并計算出中國1997—2015年的農業碳排放量及其增長速度[2]。研究發現，化肥是種植業的主要碳源，我國東部和中部的碳排放增長速度緩于西部和東北地區。梁青青等還采用IPCC溫室氣體清單核算法估算出了我國1995—2014年間農地資源利用的碳排放規模、強度和結構[3]。

(二)農業碳排放的時空分布和驅動要素

因素分解法是研究農業碳排放影響因素的主要方法，它包括Kaya公式、LMDI分解法、Laspeyres指數法、IPAT模型、STIRPAT模型等。劉立平在探究河南省1998—2011年農業碳排放的時空分布及驅動因素時，利用Kaya公式發現農業碳排放量和耕地面積與農業經濟發展水平之間存在正相關關系[4]。劉麗娜等使用LMDI和Tapio脫鉤模型研究中國2000—2016年各區域農業碳排放的影響因素并探究農業碳排放和經濟增長的關系[5]。夏四友等基于時空關聯角度，利用GWR模型構建了農業碳排放率驅動因素空間差異回歸模型，研究不同因素對農業碳排放率差異化的影響[6]。結果顯示，農業碳排放量的驅動因素如農村經濟發展水平、居民收入狀況、耕地規模及其構成狀況對不同省份的影響程度存在一定程度的差異性。

(三)農業碳排放的趨勢預測

國內學者關于農業碳排放趨勢預測方面的研究較少，主要使用灰色預測模型GM(1,1)預測碳排放的未來發展趨勢。曠愛萍和胡超采用灰色模型對驅動分解后的廣西農業碳排放的影響因素進行預測，結果發現，2018—2025年廣西農業碳排放量將出現上漲，根據預測結果提出了相應建議[7]。黎孔清等使用灰色模型預測出南京市的農業碳排放量在2000—2015年間將會逐年下降，并且年均增長率為負值[8]。趙宇在準確測算江蘇省2000—2015年間農業碳排放量基礎上，探究其影響要素，并采用灰色預測模型GM(1,1)預測出2016至2030年江蘇省的農業碳排放量將出現快速增長[9]。

綜上，國內現有農業碳排放研究成果比較豐富，大致涵蓋碳排放測算、影響因素探究和時空分布特征等方面，但農業碳排放影響因素的研究尚未形成統一結論，有進一步研究的價值。河南省境內水源、氣候和耕地資源充足，是黃河流域重要的糧食大省，也是農業碳排放的重點治理區。因此，分析河南省當前農業碳排放現狀，研究農業經濟水平、城鎮化與農業碳排放的關系具有重要意義。本文在參考已有研究成果的基礎上，選取6種主要農業碳源，通過建立VAR模型探究影響河南省農業碳排放的因素，根據研究結論提出相應的建議，以求減少河南省農業碳排放量，提高河南農業的綠色發展水平。

二、研究方法與數據來源

(一)研究方法

1.農業碳排放量測算方法。農業碳排放是指農業生產過程中投入的各種物資所直接或間接產生的溫室氣體。在參考黃燕[1]、劉立平[4]和夏四友等[6]研究成果的基礎上，本文選取農業生產過程中的6種碳源，分別是化肥、農藥、農用塑料薄膜、柴油、灌溉面積和翻耕(表1)，其中翻耕面積用當年農作物耕種面積表示[10]。根據李波等[11]的研究成果，對河南省農業碳排放量進行計算，測算公式如下：

E=∑Ei=∑Ti*δi

(1)

其中，E代表農業碳排放總量，Ei代表各種碳源的碳排放量，Ti代表各種碳源總量，δi代表各種碳源的碳排放系數。

表1 農業主要碳源及碳排放系數

2.農業碳排放影響因素分析方法。農業是涉及生態、經濟與社會三個系統的綜合體，因此，上述三者均會影響農業碳排放強度。從現有文獻研究來看，大多關注農業產業結構、農業經濟發展水平、受災程度、農業勞動力規模、人均耕地面積、勞動力文化水平、農業生產效率、城鎮化水平[4,11]、農業經濟增長[12]、農業技術水平、農業生產能源效率、農業技術人員[13]、財政支農數額[9]和農村居民收入水平[6]等要素與農業碳排量之間的數量關系。基于上述分析，并結合河南省農業發展特點，本文將著重探究農業經濟水平、城鎮化水平和農業碳排放之間的相關性。為此，將農業碳排放(AC)，農業經濟水平(AE)和城鎮化(UR)作為內生變量，并建立向量自回歸(VAR)模型，研究三個變量之間的動態關系。

VAR模型通常用來刻畫單個時間序列對全部時間序列滯后項的回歸，滯后階數P階的VAR模型一般表達形式如下：

Yt=A0+A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+BXt+Ut

(2)

公式(2)中，Yt表示m維內生變量向量，Xt表示n維外生變量向量，Ut則為m維誤差向量，其余A0、A1、A2、…、B都表示待估系數矩陣。假如模型中內生變量的滯后期為p期，則稱其為VAR(P)模型。

(二)數據來源

通過查詢歷年《河南省統計年鑒》獲取原始數據，由農業碳排放量計算公式測算出農業碳排放總量。其中，VAR模型中涉及的數據一部分由筆者計算得到，另一部分從河南省統計局查閱而得。

三、實證分析

(一)河南省農業碳排放量變化特征

根據農業碳排放量測算公式，計算出河南省1993—2017年農業碳排放量(見表2)。測算結果顯示，1993—2017年間，河南省農業碳排放總量和強度總體處于上升趨勢，其中碳排放總量由1993年的340.23萬噸增加到2017年的856.55萬噸，碳排放強度由1993年的495.16kg/hm2上升到2017年的1 055.87kg/hm2。從農業碳排放的增速來看，可以劃分為兩個階段：一是1993到2006年，增速大體上呈現出上下交錯波動趨勢；二是2007—2017年，增速呈現出不斷下降的趨勢，只在2013和2016年有較小幅度上升。從各碳源因子來看，灌溉、化肥、農藥、農膜、柴油和翻耕所產生的碳排放量都隨時間變化出現不同程度的增長，其中化肥和農藥所導致的碳排放量相較于其他因子來說較高。

表2 河南省1993—2017年農業碳排放總量測算結果

(二)河南省農業碳排放驅動因素分析

1.單位根檢驗。時間序列的平穩性和滯后期可以由單位根確定，我們通常使用ADF檢驗確定序列是否存在單位根。ADF檢驗需要判斷模型中有無截距和時間趨勢項，無法判斷時就遵循由復雜到簡單的原則，依次進行檢驗。使用Eviews8.0軟件，以5%作為顯著性水平，ADF的檢驗結果見表3。從表3可以看出，各變量的ADF檢驗統計值均小于5%顯著水平下t檢驗的臨界值，因此原序列是平穩序列。序列是否平穩是建立VAR模型的前提，經過單位根檢驗，在5%的顯著水平下，序列均平穩，因此我們可以建立VAR模型。

表3 ADF檢驗結果

2.平穩性檢驗。根據AIC和SC信息量取值最小準則，該模型內生變量的滯后期為1，所以VAR模型的滯后期為1，記為VAR(1)。通過對農業碳排放增長率，農業經濟水平增長率以及城鎮化增長率進行VAR模型估計，并使用AR根估計的方法對VAR(1)模型的估計結果進行平穩性檢驗，結果表明，VAR(1)模型所有特征根的倒數全在單位圓內(圖1)，說明該模型是穩定的。

圖1 VAR(1)模型的AR根

3.因果關系檢驗。為了檢驗變量之間是否存在相互依賴關系，對VAR(1)模型中的變量進行格蘭杰因果檢驗，結果見表4。從表4的檢驗結果中可以看出，在10%的顯著水平下，我們接受農業經濟水平不是農業碳排放的格蘭杰原因和城鎮化不是農業碳排放的格蘭杰原因的原假設，而拒絕農業碳排放不是農業經濟水平的格蘭杰原因和農業碳排放不是城鎮化的格蘭杰原因的原假設。這說明，1994—2017年間，河南省農業碳排放量與經濟增長和城鎮化之間只存在單向的格蘭杰因果關系，它們之間不存在雙向因果關系。

表4 格蘭杰因果檢驗結果

4.脈沖響應分析。根據VAR(1)模型進行的脈沖響應分析結果如圖2和圖3所示，橫軸代表滯后期，縱軸代表因變量對擾動項施加一個標準差沖擊后的脈沖響應程度，虛線為正負兩倍標準差，實線是脈沖響應函數值。

從農業碳排放對農業經濟水平的脈沖響應分析圖可知，當給農業碳排放一個正向沖擊后，農業經濟水平從第1期便作出反應并在第2期下降到最小值，此后各期有小幅度波動但一直向水平狀態逼近。從農業碳排放對城鎮化的脈沖響應分析圖可以看出，當給農業碳排放一個正向沖擊后，城鎮化在前兩期變化不大，第2期之后逐漸上升，第5期達到最大值后持續下降逐漸靠近水平狀態。

綜上，農業經濟水平對農業碳排放具有明顯的負效應，其原因是隨著農業經濟水平的上升，農業生產水平提升，從而提高有限耕地的生產效率，降低農業碳排放量。城鎮化在初期對農業碳排放具有一定程度的正效應，城鎮化水平的提高在初期會造成農業碳排放量增加，但如果城鎮化進程繼續推進，長期仍會出現農業減排效應，其原因是城鎮化初期會占用農業資源導致城鄉矛盾，后期農業資源涌向城市，農業的規模化生產會降低碳排放量。

圖2 河南省農業碳排放對農業經濟水平的脈沖響應

圖3 河南省農業碳排放對城鎮化的脈沖響應

5.方差分解。根據VAR(1)模型，對農業碳排放進行方差分解，結果如表5所示：在農業碳排放的方差分解中，農業碳排放的貢獻率雖然一直下降但仍高達96%，這表明農業碳排放自身的信息對其影響較大；農業經濟水平和城鎮化的貢獻率雖然一直上升但增幅不大，其中，農業經濟水平對農業碳排放的貢獻值高于城鎮化。綜上，短期來看，農業經濟水平和城鎮化的貢獻率較低，對農業碳排放的影響不顯著；長期來看，它們對農業碳排放的影響效應不斷增強。

表5 農業碳排放方差分解結果

四、結論與建議

通過以上分析，我們認為，從靜態分析來看，農業碳排放與農業經濟水平和城鎮化之間具有單項的格蘭杰因果關系；從動態來看，農業經濟水平和城鎮化對農業碳排放具有影響效應，只是作用方向和大小有所不同；從短期來看，農業經濟水平和城鎮化的貢獻率較低，對農業碳排放的影響不顯著，但農業經濟水平的貢獻率高于城鎮化；從長期來看，農業經濟水平和城鎮化對農業碳排放的影響效應不斷增強。基于河南省農業碳排放量測算結果及其影響因素分析結果，為推進河南省農業綠色低碳發展和實現我國2030減排目標，提出以下建議。

(一)樹牢農業綠色發展理念，轉變農業生產方式

堅持以農業綠色發展理念為引領，走出一條低投入、高效率、經濟環保的農業發展道路。首先要轉變以往以資源消耗為主的粗放型農業經濟增長方式，利用現代農業的先進技術，借鑒國外生態農業發展的先進經驗。農業生產綠色發展帶來農產品種類和數量的增加，能夠滿足新時代人民生活的美好需求，而農業能源使用量的減少又能達到節能減排的目標。

(二)適度推進城鎮化進程，促進城鎮化與農業協調發展

城鎮化作為一項長期的系統性工程，在其推進過程中不可避免地會造成大量農業勞動力的流失和農業用地的大規模占用，從而導致農業生產壓力增大。因此，各地區應根據當地人口密度和耕地保有量，科學規劃城市發展速度。同時適度推動農村人口和資源流向城市，促進農業的規模化和集約化經營，以便制定統一、科學的農業生產標準。

(三)發揮政府主導作用，調動農戶生產積極性

首先，政府在農村加大低碳理念的宣傳力度，使農民對低碳農業有初步的認識，逐步在農村形成濃厚的低碳氛圍。其次，政府加大對低碳農業技術財政補貼，通過頒布相應的補貼和獎勵政策，調動農民從事低碳農業生產的主動性，激發科研機構不斷研發低碳農業技術的積極性。在低碳農業發展初期，政府應發揮主導作用來引導低碳農業的發展。但同時農民作為農業活動的從事者，其生產的積極性也是低碳農業發展不可或缺的重要因素。因此，二者要相互配合，統籌發展。