基于Kaya模型的大連市農(nóng)業(yè)CO2排放影響因素分解研究

趙　楊，嚴良政，竇應瑛

(大連市環(huán)境科學設計研究院，遼寧 大連 116023)

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基于Kaya模型的大連市農(nóng)業(yè)CO2排放影響因素分解研究

趙楊，嚴良政，竇應瑛

(大連市環(huán)境科學設計研究院，遼寧 大連 116023)

摘要：運用Kaya模型對農(nóng)業(yè)碳排放量、經(jīng)濟增長、技術(shù)水平、人口規(guī)模因素進行分解，結(jié)果顯示：除經(jīng)濟效應外，能源效應、技術(shù)效應、人口效應均為負值。大連市在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，也極大地促進了溫室氣體的排放。而農(nóng)業(yè)能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整、生產(chǎn)技術(shù)的進步和農(nóng)業(yè)人員的減少緩解了農(nóng)業(yè)碳減排的壓力，其中技術(shù)效應的貢獻最為突出，農(nóng)業(yè)技術(shù)的提高是現(xiàn)階段大連市農(nóng)業(yè)碳減排的主要驅(qū)動因素。

關(guān)鍵詞：Kaya 公式；農(nóng)業(yè)碳排放；影響因素；分解研究；大連市

0引言

隨著全球人口和經(jīng)濟規(guī)模的不斷增長，人類過度使用石化資源，排放大量溫室氣體，全球面臨氣候變暖。為應對全球氣候變暖的嚴峻挑戰(zhàn)，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展模式，低碳經(jīng)濟應運而生。當前講到低碳經(jīng)濟，較多的是關(guān)注工業(yè)經(jīng)濟領(lǐng)域，很少提及農(nóng)業(yè)領(lǐng)域。實際上，農(nóng)業(yè)是與自然環(huán)境雙向互動的產(chǎn)業(yè)，它最直接地承受著全球氣候變暖帶來的影響，同時也排放了大量的溫室氣體。農(nóng)業(yè)作為我國的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，是CO2等溫室氣體的重要來源之一，在碳排放與碳循環(huán)中起著重要作用。伴隨著化學農(nóng)業(yè)、石油農(nóng)業(yè)、機械農(nóng)業(yè)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)能源消費迅速增長，農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨著減緩溫室氣體排放、固碳、節(jié)能等壓力。我國農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中的碳減排壓力和生態(tài)環(huán)境壓力不斷上升。

1碳排放模型的構(gòu)建及指標解釋

1.1Kaya模型構(gòu)建

20世紀80年代以來，國內(nèi)外研究人員相繼開發(fā)了許多模型用以定量分析CO2的排放。Kaya碳排放恒等式由日本教授Yoichi Kaya于1989年在聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)研討會上最先提出[1]，是應用最廣泛的模型之一。Kaya恒等式通過一種簡單的數(shù)學公式將經(jīng)濟增長、技術(shù)水平和人口規(guī)模等因子與人類活動產(chǎn)生的CO2建立起聯(lián)系[2]，模型如下：

(1)

其中：CO2:二氧化碳排放總量；ENG:一次能源消費量；GDP:國內(nèi)生產(chǎn)總值；POP:人口數(shù)量。

1.2指標解釋

(1)單位能源利用的CO2排放量(CO2/ENG)

CO2/ENG為單位能源利用的CO2排放量，由能源消費結(jié)構(gòu)決定。其數(shù)值反映了減排技術(shù)的狀況，數(shù)值減小反映了減排技術(shù)的改善，反之則相反。在技術(shù)水平確定條件下，能源結(jié)構(gòu)是決定能源結(jié)構(gòu)碳強度的主要原因，當能源消費構(gòu)成轉(zhuǎn)向高碳排放的煤炭時，能源結(jié)構(gòu)碳強度數(shù)值增大；當能源消費構(gòu)成轉(zhuǎn)向低碳排放的天然氣，甚至零排放的清潔能源時，能源結(jié)構(gòu)碳強度數(shù)值減小。

(2)單位GDP的能源消費量(ENG/GDP)

ENG/GDP表示單位GDP的能源消費量，由技術(shù)水平?jīng)Q定。其單位GDP能耗越大，說明經(jīng)濟發(fā)展對能源的依賴程度越強，他是衡量能源經(jīng)濟效率的重要指標。

(3)人均GDP(GDP/POP)

GDP/POP表示人均GDP，由經(jīng)濟水平?jīng)Q定。在高碳經(jīng)濟模式下，人均GDP越大，碳排放量越多；而在低碳經(jīng)濟模式下，人均GDP的增長可能不會帶來碳排量的增加，低碳或無碳能源和低碳產(chǎn)業(yè)是推動經(jīng)濟的主要力量。

(4)人口規(guī)模(POP)

POP為人口規(guī)模，人口數(shù)量是影響碳排放的一個重要指標。在社會經(jīng)濟、技術(shù)條件不變的情況下，一般來講人口數(shù)量增長對資源和能源的需求量就越大，碳排放量會增加。

1.3模型轉(zhuǎn)化

根據(jù)微積分的有關(guān)知識，上述模型(1)右邊中任意一個參數(shù)與在任意一段時間內(nèi)的微小變化，每個參數(shù)的變化率總和將被認為近似等于相應期間內(nèi)CO2的變化率，因此模型(1)可以轉(zhuǎn)化為模型(2)：

(2)

上述分解模型將碳排放的變化看做能源排放系數(shù)(由能源消費結(jié)構(gòu)決定)、能源強度(由技術(shù)水平?jīng)Q定)、人均GDP(由經(jīng)濟水平?jīng)Q定)和人口規(guī)模4個因素共同作用的結(jié)果，即碳排放的變化可以分解為4種不同的效應：能源效應、技術(shù)效應、經(jīng)濟效應和人口效應。若某因素變化相應引起的碳排放效應為正值，表示該因素的變化對碳排放的沖擊是正向的，其變化值為碳排放量變化的增量效應；反之則為減量效應。

2數(shù)據(jù)來源及整理

本研究中使用的原始數(shù)據(jù)中，農(nóng)業(yè)CO2排放總量參照《省級溫室氣體清單編制指南》中的農(nóng)業(yè)溫室氣體估算方法得到。農(nóng)業(yè)人口和GDP數(shù)據(jù)來源于歷年《大連市統(tǒng)計年鑒》，農(nóng)業(yè)GDP數(shù)據(jù)用歷年第一產(chǎn)業(yè)(農(nóng)、林、牧、漁業(yè))產(chǎn)值來表示，按1990年價格計算。

由于沒有大連市的農(nóng)業(yè)能源消費量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，因此本論文先從歷年的《中國能源統(tǒng)計年鑒》中獲得遼寧省的第一產(chǎn)業(yè)(農(nóng)、林、牧、漁業(yè))能源消費量，認為遼寧省與大連市的單位生產(chǎn)總值能源消耗的比例是一致的，折算出大連市的農(nóng)業(yè)能源消費量。遼寧省第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值由歷年《遼寧省統(tǒng)計年鑒》獲得，由于遼寧省第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值為歷年現(xiàn)價計算，因此在折算大連市農(nóng)業(yè)能源消費量時的大連市第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值也取值為歷年《大連市統(tǒng)計年鑒》中的現(xiàn)價數(shù)值。另外，各種能源的消費均為實物統(tǒng)計量，必須轉(zhuǎn)換為標準統(tǒng)計量，具體換算系數(shù)見表1，換算后結(jié)果見表2。

表1　能源消耗換算系數(shù)[3]

表2　2001年以來遼寧省第一產(chǎn)業(yè)能源消費量

利用單位產(chǎn)值能耗的比例折算出大連市第一產(chǎn)業(yè)能源消費量，見表3。

表3　2001年以來大連市第一產(chǎn)業(yè)能源消費量

表4為大連市農(nóng)業(yè)2001—2012年CO2排放量、能源消費量、第一產(chǎn)業(yè)GDP以及農(nóng)業(yè)人口數(shù)據(jù)的比照表。

表4　各參數(shù)比照表

由圖1～圖5可看出：2010—2012年，大連市人口數(shù)量在逐年減少，但是CO2排放量趨于上升趨勢，全市人均GDP增長迅速、人均收入水平自2007年開始大幅提高，人均GDP的增長速度明顯高于CO2排放量的增長速度。說明大連市的能源結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)不斷優(yōu)化的趨勢,對CO2排放發(fā)揮了一定的抑制作用。同時，全市的單位GDP的能源消費量及單位能源利用的CO2排放量也在不斷降低，說明了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展對能源的依賴程度越來越低，農(nóng)業(yè)碳減排技術(shù)也在不斷完善。

3因素分解結(jié)果

對表4數(shù)據(jù)采用模型(2)進行數(shù)據(jù)計算可以得到大連市2001—2012年農(nóng)業(yè)CO2排放影響因素對排放總量的影響貢獻程度，見圖6。

由圖6數(shù)據(jù)可以對能源效應、技術(shù)效應、經(jīng)濟效應、人口效應4個因素做以下分析：

(1)能源效應的年平均值為負值(-3.71%)。能源效應呈負值說明：大連市農(nóng)業(yè)能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整對溫室氣體的排放有著顯著的影響。雖然大連市能源消費結(jié)構(gòu)近10年沒有較大的變化，還是以汽油、柴油、電力為主，但也不斷嘗試和推廣清潔能源的利用，引進“西氣東輸”天然氣和大連液化天然氣。在一定程度上起到了碳排放的抑制作用，這和大連市提倡現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、綠色農(nóng)業(yè)有關(guān)。

(2)從技術(shù)效應看，年平均值為負值(-6.29%)，說明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的進步大大化解了溫室氣體的排放，進一步說明隨著農(nóng)業(yè)技術(shù)的進步，大連市發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)、綠色農(nóng)業(yè)是有可能的。歷年的技術(shù)效應數(shù)值波動較大，沒有呈現(xiàn)一定的規(guī)律性。尤其在2008年以前，數(shù)值的波動尤為明顯。說明農(nóng)業(yè)技術(shù)的進步對碳增、減排作用具有一定的隨機性。2008年的值為-54.20%，這是由于2008年起大連市農(nóng)業(yè)GDP的計算方法取消不變價農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值統(tǒng)計，采用農(nóng)產(chǎn)品指數(shù)縮減法(可比價)計算農(nóng)業(yè)發(fā)展速度，造成2008年的農(nóng)業(yè)GDP偏大，相應的單位GDP能耗的變化率也偏大。但從整體的變化來看，農(nóng)業(yè)技術(shù)的提高是農(nóng)業(yè)碳減排的主要驅(qū)動因素。

(3)從經(jīng)濟效應看，除2006年為負值外，其余各年均顯著為正值，年平均值為23.40%。說明在大連市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，也極大地促進了溫室氣體的排放，經(jīng)濟增長是農(nóng)業(yè)碳排放的主要驅(qū)動因素。值得關(guān)注的是，經(jīng)濟對溫室氣體排放的效應也具有一定的波動性，而且沒有規(guī)律可尋。2001—2007年的平均增幅率為9.81%，這與大連市國民經(jīng)濟高速發(fā)展有關(guān)：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟也得到了迅速發(fā)展，進而帶動了農(nóng)業(yè)溫室氣體的排放。2008—2012年的平均增長率為15.93%，高于2008年以前的增長率。這可能是由于大連市近些年增加投資的宏觀政策導致，大批量的新型農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設施項目的建造，在建設初期導致農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展對農(nóng)業(yè)溫室氣體排放的貢獻保持居高不下的地位。

(4)人口效應年平均值為負值(-2.18%)。歷年數(shù)值波動不大，但除了2003年和2010年為正值以外，其余年份均為負值，最小為-7.76%，是在2012年出現(xiàn)；最大值為1.13%。農(nóng)業(yè)人口的減少，從另一方面可以理解為農(nóng)業(yè)人員占據(jù)相對少的資源和能源，一定程度上降低了農(nóng)業(yè)溫室氣體的排放。而且，隨著社會和經(jīng)濟發(fā)展，能源價格的不斷上漲以及農(nóng)業(yè)人員低碳意識的逐步加強，也使得農(nóng)業(yè)人員在生產(chǎn)生活中注意節(jié)約能源的使用，進而降低了農(nóng)業(yè)溫室氣體的排放。

4農(nóng)業(yè)碳減排建議

(1) 要改變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，樹立低碳農(nóng)業(yè)意識。從思想上認識到低碳農(nóng)業(yè)的重要性，并為之努力。

(2) 降低化肥使用強度，著力提高其利用效率。大連市是高化肥投入地區(qū)，化肥的過度使用不但能改變土壤的呼吸強度，而且還能污染土壤和地下水，給人民生產(chǎn)生活造成危害，因此有效利用化肥刻不容緩。

(3) 更新農(nóng)業(yè)機械及技術(shù)，推進農(nóng)業(yè)機械節(jié)能。雖然近些年大連市農(nóng)業(yè)技術(shù)水平的提高，有效推動了農(nóng)業(yè)的碳減排，但在保護性耕作方面尚未涉及，因此通過保護性耕作所帶來的減少機械的能源消耗與增強土壤有機質(zhì)是發(fā)展大連市低碳農(nóng)業(yè)的潛力。

(4) 建立農(nóng)業(yè)低碳補償機制，加大低碳農(nóng)業(yè)投入和政策支持力度。低碳補償機制可以有效提高農(nóng)業(yè)人員的減排積極性和主動性，而相關(guān)法律法規(guī)的出臺才能從根源上保障低碳農(nóng)業(yè)有序執(zhí)行。

(5) 合理規(guī)劃土地經(jīng)營。嚴格控制工業(yè)用地，保證生態(tài)農(nóng)業(yè)用地的合理規(guī)模。

參考文獻：

[1]Kaya Y. Impact of Carbon Dioxide Emission on GNP Growth: Interpretation of Proposed Scenarios [R]. Paris: Presentation to the Energy and Industry Subgroup，Respones Working Group，IPCC，1989.

[2]李國志，李宗植，周明.碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長關(guān)系實證分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理,2011(4)：32-39.

[3]中華人民共和國國家統(tǒng)計局.中國能源統(tǒng)計年鑒[M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2013.

Study on Resolution of Factors Influencing Agricultural CO2Emission of Dalian Based on Kaya Model

ZHAO Yang,YAN Liang-zheng,DOU Ying-ying

(Dalian Environmental Science Design Research Institute, Dalian Liaoning 116023, China)

Abstract：Kaya model was used to break down the factors covering the agricultural carbon emissions, economic growth, technical level, and the size of the population. The results showed that energy, technology, and population were negative except economy.The rapid development of agricultural,economy has increased,the greenhouse gases emission in Dalian.However, the adjustment of agricultural energy structure and the production technology progress and the reduction of the people who work in agriculture alleviated the pressure of agricultural carbon emission. Among which, the technology contributed the most. Therefore, the improvement of agricultural technology was the main driving factor to reduce carbon emission in Dalian at present.

Key words：Kaya model; agricultural carbon emissions; factor; resolution; Dalian city

收稿日期：2015-08-17

基金項目：大連市科技局2012年科技項目。

作者簡介：趙楊(1983-)，女，漢族，碩士研究生，工程師，研究方向：環(huán)境規(guī)劃、環(huán)境保護。

中圖分類號：X38

文獻標志碼：A

文章編號：1673-9655(2016)02-0021-06