EKC視角下福建省農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實(shí)證研究

摘?要：【目的/意義】探究福建省農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系，分析農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素，可為福建省發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)和生態(tài)農(nóng)業(yè)提供理論依據(jù)和優(yōu)化策略?！痉椒?過程】從農(nóng)地使用、農(nóng)作物種植、農(nóng)業(yè)物資使用和畜牧養(yǎng)殖4個方面構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳排放指標(biāo)體系，基于2000-2019年福建省農(nóng)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，計算福建省農(nóng)業(yè)碳排放;分析并驗(yàn)證福建省農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC），加入控制變量并進(jìn)一步驗(yàn)證;最后分析影響福建省農(nóng)業(yè)碳排放的因素。【結(jié)果/結(jié)論】結(jié)果表明：（1）福建農(nóng)業(yè)碳排放和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系符合庫茲涅茨曲線，呈“倒U”形;福建省農(nóng)業(yè)碳排放在“倒U”型曲線的右端，處于下降階段;（2）加入控制變量后的環(huán)境庫茲捏茨曲線呈“倒U型”，曲線的拐點(diǎn)后移，但依然在2019年之前到達(dá)拐點(diǎn)。建議福建省制定低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展路徑：一要考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境質(zhì)量;二要協(xié)調(diào)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長和農(nóng)業(yè)碳排放的發(fā)展;三要合理安排農(nóng)業(yè)種植和畜牧養(yǎng)殖。

關(guān)鍵詞：福建省;農(nóng)業(yè)碳排放;經(jīng)濟(jì)增長;EKC

中圖分類號：F323.22文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1637-5617（2021）04-0051-08

Abstract： 【Objective/Meaning】Exploring the relationship between agricultural carbon emissions and the level of agricultural economic development in Fujian Province and analyzing the influencing factors of agricultural carbon emissions can provide theoretical basis and optimization strategies for developing the low-carbon agriculture and ecological agriculture in Fujian Province.【Methods/Procedures】The agricultural carbon emission index system was constructed from four aspects： farmland use， crop planting， agricultural material use and livestock breeding. Based on the agricultural data of Fujian Province from 2000 to 2019， the agricultural carbon emissions of Fujian Province were calculated. The environmental Kuznets curve （EKC） of the relationship between agricultural carbon emissions and economic growth in Fujian Province was analyzed and verified， and then the control variables were added and further verified. Finally， the factors affecting the agricultural carbon emissions in Fujian Province were analyzed. 【Results/Conclusions】The results showed that： （1）The relationship between agricultural carbon emissions and agricultural economic growth in Fujian conformed to the Kuznets curve， showing an inverted U shape; and the agricultural carbon emissions in Fujian Province were at the right end of the inverted U curve and in a declining stage. （2）The environmental Kuznets curve showed an “inverted U shape” after adding the control variables， and the inflection point of the curve has moved back， but it still reached the inflection point before 2019.?It was suggested that the development path of low-carbon agriculture in Fujian Province should firstly consider the economic development and environmental quality， and secondly coordinate the development of agricultural economic growth and agricultural carbon emissions， and third rationally arrange the agricultural planting and livestock breeding.

Key words： Fujian Province; agricultural carbon emissions; economic growth; EKC curve model

全球氣候變暖已經(jīng)成為全人類面臨的重大問題，現(xiàn)有研究和數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，全球氣候變暖的原因大致可分為兩大方面。一是自然因素，火山活動、地球軌道變化以及大氣與海洋環(huán)流的變化等都可視為氣候變暖的主要自然因素;二是人為因素，主要包括了生活和生產(chǎn)活動所產(chǎn)生的二氧化碳等溫室氣體的排放。其中，人為因素是氣候變暖的主要因素，根據(jù)IPCC第四次評估報告，近50年全球升溫主要原因在90%以上的可能性是人類活動造成的。IPCC第五次評估報告顯示，人類活動造成的溫室氣體排放的重要來源中，第一大碳源是化石燃料的燃燒，第二大碳源是農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)活動所帶來的碳排放量，大約占了總碳排放量的1/3[1]。農(nóng)業(yè)碳排放來源主要有以下2個：一是農(nóng)業(yè)物資的使用和農(nóng)業(yè)播種，二是畜牧養(yǎng)殖帶來的碳排放。從溫室氣體的排放看，2005年中國的農(nóng)業(yè)溫室氣體排放約占總的溫室氣體排放總量的11%[2]。雖然農(nóng)業(yè)用地和畜牧養(yǎng)殖釋放出大量的溫室氣體，但同時良好的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)又是一個巨大的碳匯系統(tǒng)，森林和植物的吸收和光合作用可以固定大量大氣中的二氧化碳。植樹造林和農(nóng)作物的生長過程會改善生態(tài)環(huán)境，如凈化空氣、凈化水質(zhì)等。近年來，中國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展成為工作的重中之重，為了追求經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，以低排放和低能耗為特征的低碳經(jīng)濟(jì)應(yīng)運(yùn)而生[3]。

福建省位于我國的東南沿海發(fā)達(dá)地區(qū)，又是“一帶一路”戰(zhàn)略的海上絲綢之路的核心地帶，獨(dú)特的氣候和環(huán)境為福建省的農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了良好的自然發(fā)展條件。根據(jù)福建省統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2019年福建省的農(nóng)業(yè)（包括農(nóng)林牧漁業(yè)）總產(chǎn)值達(dá)到了4636億元。但同時，由于福建省地形特殊，多為山地和丘陵，人均耕地少，且可耕作的農(nóng)地中，高產(chǎn)田少、中低產(chǎn)田多，使得發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)和生態(tài)農(nóng)業(yè)成為福建省的重要任務(wù)之一。當(dāng)前，福建省的低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展還處于初級階段;農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平低，粗放的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式與農(nóng)村環(huán)境保護(hù)之間的矛盾突出，科技支撐體系不完善等都制約著低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展[4-5]。而且，隨著社會經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，福建省的農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)出口貿(mào)易總額也不斷擴(kuò)大;福建省統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，福建省進(jìn)出口貿(mào)易總額從2010年的1011億元增長到2019年的3505億元。貿(mào)易規(guī)模的擴(kuò)大，也成為影響福建省碳排放的因素之一。故分析福建省的農(nóng)業(yè)碳排放和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的關(guān)系，分析影響福建省農(nóng)業(yè)碳排放和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的主要因素，對促進(jìn)福建省的低碳農(nóng)業(yè)和生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義。

1?研究綜述

國外學(xué)者們借助Gmssman和Krueger提出的環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）理論，已對環(huán)境與經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系進(jìn)行了深入探討。Honltz-Eakin[6]對人均GDP與人均碳排放之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)人均GDP和人均碳排放之間符合環(huán)境庫茲捏茨曲線的特征，呈“倒U”形。這一概念的提出，為研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)系奠定了基礎(chǔ)。Cole、Panayotou等學(xué)者[7-8]也對上述問題進(jìn)行了研究，進(jìn)一步證明了人均GDP與人均碳排放之間存在“倒U”型關(guān)系，只不過曲線的拐點(diǎn)不同而已。Moomaw等[9]對能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放與人均GDP之間的關(guān)系進(jìn)行了一、二、三階，三次擬合，擬合結(jié)果顯示，當(dāng)人均GDP在12813美元是達(dá)到碳排放的峰值，這研究揭示了環(huán)境與經(jīng)濟(jì)增長之間的環(huán)境庫茲涅茨曲線的存在。

學(xué)界對農(nóng)業(yè)碳排放研究也已比較成熟，主要集中在以下2個方面。（1）農(nóng)業(yè)碳排放的測算及結(jié)構(gòu)研究。李國志[10]從能源消費(fèi)的角度，對中國農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行了測算，并在此基礎(chǔ)上分析了中國農(nóng)業(yè)歷年的能源強(qiáng)度及碳排放強(qiáng)度，最后分析得出經(jīng)濟(jì)發(fā)展是影響農(nóng)業(yè)碳排放的主要影響因素。冉光和[11]認(rèn)為在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展中，農(nóng)戶的行為造成的農(nóng)業(yè)碳排放不可忽視，因此通過將農(nóng)戶行為納入農(nóng)業(yè)碳排放的測算體系，建立評價指標(biāo)體系。結(jié)果表明，自1978年以來，中國農(nóng)業(yè)碳排放的平均增長率為5.04%，農(nóng)業(yè)碳排放總水平處于逐年增加的態(tài)勢。田云等[12] 從農(nóng)業(yè)物資投入的角度測算湖北省的農(nóng)業(yè)碳排放，結(jié)合專家意見綜合考慮，認(rèn)為化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜及柴油是農(nóng)業(yè)碳排放的主要碳源。黃祖輝等[13]采用分層投入產(chǎn)出—生命周期評價法，分五個層次對浙江省的農(nóng)業(yè)碳排放和隱含碳排放進(jìn)行全面計算，并對農(nóng)業(yè)系統(tǒng)碳結(jié)構(gòu)進(jìn)行了深度分析，結(jié)果顯示，化肥的生產(chǎn)、運(yùn)輸和使用過程中產(chǎn)生的碳排放在整個農(nóng)業(yè)系統(tǒng)碳排放中的占比是最大的。田云等[14]從農(nóng)地利用、稻田、畜牧等幾個方面分析農(nóng)業(yè)碳排放的碳源，并測算中國31省的農(nóng)業(yè)碳排放，測算結(jié)果顯示：農(nóng)地利用、稻田、腸道發(fā)酵和糞便管理所導(dǎo)致的碳排放量分別占農(nóng)業(yè)碳排總量的34.29%、42.48%、17.77%和5.46%。Zhou等[15]對我國建國以來的畜禽養(yǎng)殖業(yè)的碳排放進(jìn)行了測算，測算結(jié)果顯示：我國的畜禽養(yǎng)殖業(yè)的碳排放在1949-2003年間增長了2.78倍。胡向東等[16]采用IPCC公布的畜禽溫室氣體排放系數(shù)和計算方法對中國畜禽溫室氣體排放進(jìn)行了測算，測算結(jié)果表明：黃牛甲烷排放量最大，生豬氧化亞氮排放量最大。（2）農(nóng)業(yè)碳排放的驅(qū)動因素。歐洋婷[17]利用因素分解法對福建省農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行效應(yīng)分解，結(jié)果表明：碳減排的正向影響因素是碳排放強(qiáng)度效應(yīng)、出口反效應(yīng)、貿(mào)易條件效應(yīng)、就業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)，負(fù)向影響因素是產(chǎn)出規(guī)模效應(yīng)、進(jìn)口效應(yīng)、人口規(guī)模效應(yīng)。王方怡等[18]研究1990-2016年的農(nóng)業(yè)碳排放，利用對數(shù)平均迪式分解模型對其驅(qū)動因素進(jìn)行分解，結(jié)果表明：近年來福建省農(nóng)業(yè)碳排放量整體減少，未來還可進(jìn)一步采取措施，有效促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳減排和低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展。戴小文[19]等利用及LMDI指數(shù)分解方法將中國農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素分解為一般技術(shù)因素、農(nóng)業(yè)低碳技術(shù)因素、農(nóng)村生活水平因素、間接城鎮(zhèn)化因素以及人口規(guī)模因素等5個因素，并分析這些因素的驅(qū)動強(qiáng)度與貢獻(xiàn)率，研究發(fā)現(xiàn)：農(nóng)村生活水平提高是促成農(nóng)業(yè)碳排放的最主要因素。

綜上所述，學(xué)者們對于EKC理論及農(nóng)業(yè)農(nóng)業(yè)碳排放的研究成果豐富。其中，EKC研究已經(jīng)相對成熟，從提出到眾多學(xué)者的實(shí)證驗(yàn)證，都給本文提供了重要的參考。但文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，不論是在國家層面還是在區(qū)域?qū)用?，對農(nóng)業(yè)碳排放的研究并未能夠針對農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)一步地研究其影響因素，更多的是單獨(dú)研究了碳排放的測算、碳排放影響因素，或者只是經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。（1）對于農(nóng)業(yè)碳排放的測算，大多數(shù)學(xué)者只選擇一個方面進(jìn)行測算，尤其在農(nóng)業(yè)碳排放的測算體系的完整框架尚且缺乏。因此，對于較為復(fù)雜的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，有重點(diǎn)的選取指標(biāo)體系，對測算結(jié)果是否具有代表性十分重要。（2）影響農(nóng)業(yè)碳排放的因素研究中，主要從碳排放強(qiáng)度、經(jīng)濟(jì)規(guī)模、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口規(guī)模等幾個方面展開分析，近年來也有研究從國際貿(mào)易的角度研究，但文獻(xiàn)相對較少。（3）在“雙碳”目標(biāo)背景下，研究影響碳排放的拐點(diǎn)的因素也十分重要?；诖?，本文在前人的研究基礎(chǔ)上，選取福建省的農(nóng)地使用、農(nóng)資使用和畜牧養(yǎng)殖的相關(guān)數(shù)據(jù)對農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行了測算;并基于EKC驗(yàn)證農(nóng)業(yè)碳排放的拐點(diǎn)，選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)機(jī)械化和對外貿(mào)易水平進(jìn)一步分析農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素，從而尋求有利于福建省低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的建議及對策。

2?指標(biāo)說明及數(shù)據(jù)來源

2.1?數(shù)據(jù)來源及說明

本文數(shù)據(jù)均來自各年度的《福建統(tǒng)計年鑒》，選取2000-2019年農(nóng)地灌溉面積、農(nóng)地播種面積、農(nóng)用化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用柴油使用和畜牧養(yǎng)殖作為原始數(shù)據(jù)，測算2000-2019年農(nóng)業(yè)土地利用、農(nóng)作物種植、農(nóng)資和畜牧業(yè)碳排放數(shù)據(jù)，構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳排放指標(biāo)體系。以人均農(nóng)業(yè)碳排放作為農(nóng)業(yè)碳排放水平的衡量指標(biāo)，以農(nóng)業(yè)人均產(chǎn)值為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展衡量指標(biāo)，對福建省農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行EKC檢驗(yàn)。

2.2?指標(biāo)說明

本文選取農(nóng)業(yè)人均碳排放水平、農(nóng)業(yè)人均經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平和農(nóng)業(yè)進(jìn)出口貿(mào)易水平作為評價指標(biāo)進(jìn)一步分析福建省農(nóng)業(yè)碳排放影響因素。首先驗(yàn)證農(nóng)業(yè)碳排放和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的倒“U”型的EKC曲線模型，并找出曲線的拐點(diǎn);其次是，分析加入其他影響因素后的曲線變化情況，并找出拐點(diǎn)。對比兩次回歸結(jié)果，分析響影農(nóng)業(yè)碳排放的因素。

（1）農(nóng)業(yè)人均碳排放水平（PC）。選取農(nóng)用物資碳排放、農(nóng)作物種植碳排放和畜牧業(yè)碳排放這3個部分，構(gòu)成農(nóng)業(yè)碳排放總量測算體系;鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)和碳排放的測算數(shù)據(jù)均出自《福建統(tǒng)計年鑒—2020》，通過計算即得到2000-2019年福建農(nóng)業(yè)人均碳排放水平時間序列。

農(nóng)業(yè)人均碳排放水平=農(nóng)業(yè)碳排放總量/鄉(xiāng)村從業(yè)人員總數(shù)（1）

（2）農(nóng)業(yè)人均經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PGDP）。歷年農(nóng)業(yè)（農(nóng)林牧漁）總產(chǎn)值、鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)均來自《福建統(tǒng)計年鑒—2020》。經(jīng)計算，即得到2000-2019年福建農(nóng)業(yè)人均經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平時間序列。

農(nóng)業(yè)人均經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平=農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值/鄉(xiāng)村從業(yè)人員總數(shù)（2）

（3）控制變量。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（CY），即福建省當(dāng)年的累計造林面積與農(nóng)業(yè)種植面積的比值，表示了農(nóng)業(yè)內(nèi)部的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中，林業(yè)面積的時序變化對農(nóng)業(yè)碳排放的影響。農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平（TY），即單位耕地的機(jī)械動力，隨著現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)機(jī)械化占比越來越大，這也會影響農(nóng)業(yè)碳排放的變化。農(nóng)業(yè)進(jìn)出口貿(mào)易水平（MY），即農(nóng)產(chǎn)品的進(jìn)出口貿(mào)易總額與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的比值，表示了區(qū)域的對外貿(mào)易的強(qiáng)度，福建省是“一帶一路”的核心區(qū)，隨著對外貿(mào)易規(guī)模的擴(kuò)大，農(nóng)產(chǎn)品的進(jìn)出口也會影響到農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)，進(jìn)而影響到農(nóng)業(yè)碳排放水平。

3?模型構(gòu)建

3.1?農(nóng)業(yè)碳排放量估算模型

IPCC公布的測算方法，是目前最常用的碳排放測量方法，但由于農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)的數(shù)據(jù)難以獲取和計算，本文沒有從能源消耗角度考察碳排放總量。本文借鑒何艷秋[20]的測算方法，從公認(rèn)的農(nóng)業(yè)有機(jī)碳排放的角度，構(gòu)建福建省農(nóng)業(yè)碳排放公式如下：

式中，C表示農(nóng)業(yè)碳排放總量;Ci代表各類碳源的碳排放量;Ni表示各類碳源的量;αi表示各類碳源的碳排放系數(shù)。本文選取化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油的使用情況和農(nóng)業(yè)灌溉和灌溉面積;畜牧養(yǎng)殖主要為牛、豬、羊3類進(jìn)行測算。各類碳源的碳排放系數(shù)如表1所示。

3.2?環(huán)境庫茲捏茨模型

研究中經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境污染的一般模型（環(huán)境庫茲捏茨模型）的形式如下：

式中，Y為環(huán)境污染指標(biāo);X為經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo);α為常量;βi為待定參數(shù);Z為影響環(huán)境變化的其他控制變量;ε為誤差項。模型參數(shù)β1、β2有重要意義，具體關(guān)系類有[24]：（1）當(dāng)β1≠0，β2=0時，環(huán)境狀況與經(jīng)濟(jì)增長之間呈線形關(guān)系;

（2）當(dāng)β1>0，β2<0時，環(huán)境狀況與經(jīng)濟(jì)增長之間符合倒U型 EKC;

（3）當(dāng)β1<0，β2>0時，環(huán)境狀況與經(jīng)濟(jì)增長之間呈U型曲線關(guān)系;

3.3?農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系EKC模型

本文選取福建省2000-2019年的時間序列數(shù)據(jù)構(gòu)建福建省的農(nóng)業(yè)碳排放量與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的EKC模型。將農(nóng)業(yè)人均碳排放水平作為因變量，農(nóng)業(yè)人均經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為自變量。運(yùn)用Eviews 8.0對模型進(jìn)行擬合回歸，建立人均碳排放量的EKC曲線的對數(shù)模型，并檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)人均經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)人均碳排放間是否存在EKC曲線。模型如下：

式中，PC代表農(nóng)業(yè)人均碳排放，PGDP代表農(nóng)業(yè)人均經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，β0代表常數(shù)項系數(shù)，β1，β2代表回歸系數(shù)，ε代表隨機(jī)誤差項。

式中，CY代表農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，TY代表農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，MY代表農(nóng)業(yè)進(jìn)出口貿(mào)易水平。

4?檢驗(yàn)結(jié)果及拐點(diǎn)分析

4.1?福建省農(nóng)業(yè)碳排放估算結(jié)果

本文選取2000-2019年福建省相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于2001-2020年《福建統(tǒng)計年鑒》和2001-2020年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。其中，化肥施用量（折純量）、農(nóng)藥使用量用NY來表示（單位為萬t），農(nóng)膜使用量（單位為萬t），農(nóng)業(yè)灌溉面積、農(nóng)業(yè)播種面積（單位為千hm2），農(nóng)用柴油（單位為萬t），禽畜養(yǎng)殖量（單位為萬只），以此作為原始數(shù)據(jù)計算福建省農(nóng)業(yè)碳排放量，福建省農(nóng)業(yè)碳排放量估算結(jié)果如表2所示。

4.2?碳排放強(qiáng)度與經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度時序變化結(jié)果

農(nóng)業(yè)人均碳排放由農(nóng)業(yè)碳排放總量與鄉(xiāng)村從業(yè)人員總數(shù)相除而得，農(nóng)業(yè)人均經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平由農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與鄉(xiāng)村從業(yè)人員總數(shù)相除而得。由圖1可以看出，2000-2019年福建省的農(nóng)業(yè)人均碳排放大致呈平緩下降的曲線，2000-2006年有緩慢上升的趨勢，2006年到達(dá)峰值，2006-2019年呈現(xiàn)下降的趨勢，并且下降速度較平緩，說明福建省近年來的農(nóng)業(yè)發(fā)展正逐步向低碳農(nóng)業(yè)方向發(fā)展，但發(fā)展較緩慢。這主要是農(nóng)藥、化肥、柴油等農(nóng)用物資使用量的減少和農(nóng)地拋荒導(dǎo)致的種植物面積下降共同作用的結(jié)果;隨著科技的發(fā)展，福建省的農(nóng)業(yè)機(jī)械化得到快速發(fā)展，在一定程度上可使農(nóng)藥、化肥的使用效率更高。

根據(jù)圖2所示，2000-2019年間福建省的農(nóng)業(yè)人均經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)波動上升的趨勢，其中：2000-2009年上升速度較為緩慢，2009年后呈上升趨勢且上升速度更快，福建省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢較好。農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步、農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度的提高、農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的提高以及鄉(xiāng)村的基礎(chǔ)設(shè)施和貿(mào)易條件的完善是福建省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)得到快速發(fā)展的重要原因。

4.3?模型檢驗(yàn)結(jié)果

本文運(yùn)用Eviews 8.0對模型（5）進(jìn)行序列的單位根檢驗(yàn)及擬合回歸，檢驗(yàn)結(jié)果如下：

（1）對序列l(wèi)nPC、lnPGDP、（lnPGDP）2及其一階差分序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示：自然對數(shù)序列l(wèi)nPGDP、（lnPGDP）2都是非平穩(wěn)的;lnPC、D（lnPGDP）和DlnPGDP、D（lnPGD）2是平穩(wěn)的。所以lnPC、D（lnPGDP）～（1）、D（lnPGDP）2～（1）滿足協(xié)整檢驗(yàn)的條件。同時Johansen協(xié)整檢驗(yàn)表明，在5%的顯著水平下拒絕了變量之間不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)。因此可以對lnPCD，和lnPGDP、（lnPGDP）2進(jìn)行回歸。并且控制變量的自然對數(shù)序列l(wèi)nCY、lnTY和lnMY的檢驗(yàn)結(jié)果也都是平穩(wěn)的，故可對模型（6）進(jìn)行作回歸。

（2）對人均碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行擬合回歸。農(nóng)業(yè)人均碳排放為“倒U型”模型的因變量，農(nóng)業(yè)人均經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為模型的自變量，其他為控制變量進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果表明：人均碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在顯著的“倒U型”的庫茲涅茨曲線，其中調(diào)整后的R2值為0.8878，這表明模型的擬合程度較高。環(huán)境庫茲涅茨曲線模型的擬合方程為：

“倒U型”庫茲涅茨曲線的轉(zhuǎn)折點(diǎn)為：農(nóng)業(yè)人均產(chǎn)值為1135.5萬元/人小于2019年的32770萬元/人，故福建省農(nóng)業(yè)碳排放處于“倒U型”曲線的右端。加入控制變量的回歸方程為：

加入控制變量后的回歸模型符合倒“U”型的EKC曲線，曲線的拐點(diǎn)為：農(nóng)業(yè)的人均產(chǎn)值為11883萬元/人，小于2019年的32770萬元/人，說明在此分析中，福建省的農(nóng)業(yè)碳排放處于“倒U型”曲線的右端，處于下降階段。

綜上分析，在前期，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長會導(dǎo)致農(nóng)業(yè)碳排放的增加，因?yàn)檗r(nóng)藥、化肥等農(nóng)業(yè)物資的投入增加在一定程度上提高了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，與此同時，農(nóng)業(yè)污染也隨之增加。而碳排放水平的下降、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整及農(nóng)業(yè)科技的發(fā)展有利于農(nóng)業(yè)減排?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)的應(yīng)用和現(xiàn)代化機(jī)械發(fā)展提高了碳效率。從回歸結(jié)果看，農(nóng)業(yè)進(jìn)出口貿(mào)易在一定程度上增加了農(nóng)業(yè)碳排放，因?yàn)楹饬慨a(chǎn)品的碳排放量不僅包含使用過程中的碳排放量，還應(yīng)將原材料、半成品及產(chǎn)成品的運(yùn)輸考慮在內(nèi)，大量運(yùn)輸可能是導(dǎo)致進(jìn)口產(chǎn)品碳排放量增加的原因。

5?結(jié)論與建議

5.1?結(jié)論

本文在測算福建省農(nóng)業(yè)碳排放的基礎(chǔ)上，基于農(nóng)業(yè)碳排放的EKC模型，運(yùn)用計量模型進(jìn)行回歸，分析了福建省農(nóng)業(yè)碳排放水平和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的關(guān)系，確定了福建省農(nóng)業(yè)碳排放的拐點(diǎn)。其次是加入了控制變量后的模型，分析影響福建省農(nóng)業(yè)碳排放的因素，基于檢驗(yàn)結(jié)果，可以得出以下實(shí)證結(jié)論：

（1）2000-2019年間，福建省農(nóng)業(yè)人均碳排放呈先上升再下降的趨勢，呈“倒U型”，而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度呈波動上升趨勢。所以，福建省農(nóng)業(yè)環(huán)境和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展都處于一個較好的發(fā)展趨勢中。

（2）福建省農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系符合環(huán)境庫茲捏茨模型，呈“倒U型”，福建省農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的“倒U型”環(huán)境庫茲涅茨曲線的轉(zhuǎn)折點(diǎn)為：1135.5萬元/人，小于2019年的32770元/人的人均產(chǎn)值，故福建農(nóng)業(yè)碳排放正處于“倒U型”曲線的右端，處于下降趨勢，并且加入控制變量后的曲線的拐點(diǎn)延后。

5.2?建議

綜合本文的理論分析及實(shí)證的結(jié)果，要充分考慮到農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、糧食安全和環(huán)境質(zhì)量，正確處理好農(nóng)業(yè)碳排放和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，為福建省科學(xué)制定科學(xué)的低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展路徑出謀劃策。5.2.1?考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境質(zhì)量?農(nóng)業(yè)碳減排應(yīng)以調(diào)整化肥結(jié)構(gòu)和降低能源強(qiáng)度為重點(diǎn)，因此，應(yīng)采取措施控制氮肥的施用，降低能源消耗。氮肥控制方面的應(yīng)用，我們可以考慮土壤測試和配方施肥技術(shù)的推廣與應(yīng)用為核心，繼續(xù)推動精準(zhǔn)施肥、水和肥料緩釋肥料、集成和長期肥料，施用新型的綠色肥料和應(yīng)用減排技術(shù)等。5.2.2?協(xié)調(diào)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長和農(nóng)業(yè)碳排放的發(fā)展?一方面，不僅要關(guān)注農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來的碳排放的過度增長，與此同時，福建省要繼續(xù)優(yōu)化農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，將科學(xué)技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中，保持農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展，追求農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。另一方面，加強(qiáng)農(nóng)民的環(huán)保意識和低碳意識，加快農(nóng)村環(huán)境整治，補(bǔ)貼節(jié)能環(huán)保的農(nóng)業(yè)機(jī)械，以及支持農(nóng)村合作社的發(fā)展，把公共投資在一定程度上向農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展傾斜。最終謀求農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長和保護(hù)環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展，推動福建省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。5.2.3?合理安排農(nóng)業(yè)種植和畜牧養(yǎng)殖?良好的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)可以是一個巨大的碳匯系統(tǒng)，森林和植物的吸收和光合作用可以固定大量大氣中的二氧化碳，這其中包含碳排放、碳固定、碳吸收以及碳轉(zhuǎn)移這4個層面。福建省林業(yè)發(fā)達(dá)，可適當(dāng)安排畜牧養(yǎng)殖場和與森林的結(jié)合，利用森林或灌木叢進(jìn)行畜牧，農(nóng)作物、畜牧業(yè)和森林的混合模式，被稱為混林農(nóng)業(yè)。在培育木本植物的同時，可適當(dāng)安排農(nóng)作物種植、家用動物飼養(yǎng)和食用菌的培養(yǎng)等，并輔以相應(yīng)的中間利用和加工體系，使之成為物質(zhì)良性循環(huán)、能量合理流動、多級生產(chǎn)、穩(wěn)定高效的相互促進(jìn)的林農(nóng)復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)。農(nóng)業(yè)是人類不可或缺的食物來源，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人類需要不斷發(fā)展農(nóng)業(yè)，讓農(nóng)民更加輕松，讓環(huán)境更加適宜。

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作者簡介：黃偉文（1995-），女，碩士，研究方向：能源經(jīng)濟(jì). E-mail：1791710496@qq.com