中部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放與勞動(dòng)力規(guī)模的關(guān)聯(lián)研究

李文艷， 李炳軍， 馬文雅

（河南農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與管理科學(xué)學(xué)院，鄭州 450002）

近年來(lái)，隨著全球經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，溫室氣體導(dǎo)致的一系列諸如冰川消融，海平面上升等全球變暖問(wèn)題日益嚴(yán)重. 目前，中國(guó)17%的溫室氣體、50%的CH4來(lái)自農(nóng)業(yè)部門(mén)，農(nóng)業(yè)碳排放已經(jīng)成為我國(guó)碳排放的重要來(lái)源［1］. 中國(guó)已經(jīng)取代美國(guó)成為世界第一碳排放大國(guó)，面臨的碳減排任務(wù)十分艱巨. 碳排放過(guò)量已成為我國(guó)走可持續(xù)發(fā)展道路的一塊絆腳石，加快農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展是《國(guó)家質(zhì)量興農(nóng)戰(zhàn)略（2018—2022）》確定的重點(diǎn)任務(wù)之一［2］. 因此，在此背景下發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)必不可少，研究農(nóng)業(yè)碳減排問(wèn)題具有重要意義. 目前有關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放的研究十分豐富，主要圍繞以下兩個(gè)方面展開(kāi).

一方面是農(nóng)業(yè)碳排放現(xiàn)狀及驅(qū)動(dòng)因素分析［3-4］. 其中，李波等［5］運(yùn)用Kaya恒等式研究了影響我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的因素，發(fā)現(xiàn)影響因素對(duì)農(nóng)業(yè)碳減排的作用程度大小依次為：勞動(dòng)力規(guī)模、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率. 胡婉玲等［6］通過(guò)EKC 檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)村人口對(duì)中西部地區(qū)具有減排作用，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城鎮(zhèn)化則具有增排作用. 黃燕等［7］分析發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模、人均耕地面積、勞動(dòng)力文化水平對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放影響程度依次減弱. 丁寶根等［8］通過(guò)LMDI模型研究了影響長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)碳排放的因素，發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模是抑制該地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的因素，而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)則具有促進(jìn)作用. 孟軍和范婷婷［9］運(yùn)用改進(jìn)的碳排放系數(shù)法估算農(nóng)業(yè)碳排放并通過(guò)LMDI模型分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率分別是促進(jìn)和抑制黑龍江省農(nóng)業(yè)碳排放的最主要因素. 曠愛(ài)萍和胡超［10］通過(guò)LMDI模型分析發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)分別是抑制廣西農(nóng)業(yè)碳排放增長(zhǎng)的影響因素.

另一方面是從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)技術(shù)、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)等某一具體因素對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響方面進(jìn)行分析研究［11-12］. 李波等［13］運(yùn)用綜合協(xié)整理論和誤差修正模型證明了湖北省農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)各省農(nóng)業(yè)碳排放差距日益明顯是區(qū)域間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生產(chǎn)條件和發(fā)展戰(zhàn)略差異造成的. 趙先超和宋麗美［14］通過(guò)模型實(shí)證了湖南省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能夠促進(jìn)農(nóng)地利用碳排放量、碳排放強(qiáng)度的增長(zhǎng). 張亞飛和張立杰［15］通過(guò)構(gòu)建脫鉤彈性模型對(duì)比發(fā)現(xiàn)，新疆農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)響應(yīng)程度弱于福建. 陳銀娥和陳薇［16］構(gòu)建并聯(lián)立了農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)機(jī)械化、產(chǎn)業(yè)升級(jí)之間關(guān)系的方程組，得出了農(nóng)業(yè)機(jī)械化抑制農(nóng)業(yè)碳排放，產(chǎn)業(yè)升級(jí)促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳排放的結(jié)論. 李成龍和周宏［17］研究了不同路徑下的技術(shù)進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響，發(fā)現(xiàn)機(jī)械型技術(shù)進(jìn)步和生物型技術(shù)進(jìn)步分別對(duì)碳排放產(chǎn)生促進(jìn)和抑制作用. 董明濤［18］運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析，研究了我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)程度.

上述學(xué)者們的研究十分豐富，有涉及國(guó)家層面、省級(jí)層面的，也有從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等影響因素去具體研究其分別與農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)系的. 從上述文獻(xiàn)可以看出，雖然學(xué)者一致認(rèn)為勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放具有負(fù)向作用，但現(xiàn)有研究都是將種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)的總勞動(dòng)力規(guī)模作為影響農(nóng)業(yè)碳排放的一個(gè)整體因素，并沒(méi)有深入研究農(nóng)業(yè)不同行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的抑制程度. 因此，本文首先測(cè)算中部地區(qū)及各省份的農(nóng)業(yè)碳排放量，其次，從農(nóng)業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的角度出發(fā)，利用灰色關(guān)聯(lián)模型來(lái)研究種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模分別與農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)度，并將各行業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放量的抑制程度及原因進(jìn)行詳細(xì)分析和討論，以期為碳減排提供更具體、更有針對(duì)性的政策依據(jù)，從而更有效率地發(fā)展低碳農(nóng)業(yè).

1 理論方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 灰色關(guān)聯(lián)分析理論

灰色系統(tǒng)理論是一種系統(tǒng)的分析方法，能夠解決貧信息不確定性的問(wèn)題. 灰色關(guān)聯(lián)分析方法的基本思想是根據(jù)系統(tǒng)行為序列與系統(tǒng)因素序列曲線幾何形狀的相似程度來(lái)判斷不同序列之間是否具有緊密聯(lián)系.折線的幾何特征越相似，系統(tǒng)行為序列與系統(tǒng)因素序列之間的關(guān)聯(lián)度就越大，系統(tǒng)行為序列受到系統(tǒng)因素序列的影響程度也就越大，則該系統(tǒng)因素序列即為主要的影響因素，反之則為次要影響因素［19-20］.

分別為系統(tǒng)行為特征序列X0與系統(tǒng)因素序列Xi的始點(diǎn)零化像，由

2）灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度. 灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度表示系統(tǒng)行為特征序列X0與系統(tǒng)因素序列Xi相對(duì)于始點(diǎn)的變化速率之間的聯(lián)系，變化速率越接近，灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度越大，反之則越小. 令

分別為序列X0與Xi的初值象. 則

分別為序列X′0與X′i的始點(diǎn)零化像. 由

得X0與Xi的灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度：

3）灰色綜合關(guān)聯(lián)度. 灰色綜合關(guān)聯(lián)度既可以體現(xiàn)系統(tǒng)行為特征序列X0與系統(tǒng)因素序列Xi的相似程度，又能反映出X0與Xi相對(duì)于始點(diǎn)的變化速率的接近程度，能夠較為全面地表征序列之間的聯(lián)系是否緊密，其表達(dá)式為：

其中，ε0i和γ0i分別為系統(tǒng)行為特征序列X0與系統(tǒng)因素序列Xi的灰色絕對(duì)關(guān)聯(lián)度和灰色相對(duì)關(guān)聯(lián)度，θ∈[0 ,1] .

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

農(nóng)業(yè)碳排放指由于在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的過(guò)程中，使用農(nóng)藥、化肥、能源等農(nóng)業(yè)資源以及處理農(nóng)業(yè)廢棄物等物資，從而導(dǎo)致的溫室氣體排放［22］. 目前我國(guó)尚未有農(nóng)業(yè)碳排放的官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，需要根據(jù)農(nóng)業(yè)能源消耗量、能源碳排放系數(shù)和碳排放公式進(jìn)行計(jì)算. 根據(jù)IPCC（2007）評(píng)估報(bào)告和李波、田云等［23-24］的方法，農(nóng)業(yè)碳排放主要來(lái)源于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油的使用以及翻耕和農(nóng)業(yè)灌溉過(guò)程中所釋放的溫室氣體. 農(nóng)業(yè)碳排放的估算公式如下：

式中：E為農(nóng)業(yè)碳排放總量；Ei各農(nóng)業(yè)碳源的碳排放量；Ti為各農(nóng)業(yè)能源消耗量；δi為各農(nóng)業(yè)碳排放源的碳排放系數(shù)；i分別表示化肥、農(nóng)藥等農(nóng)業(yè)碳源.

中部六個(gè)省份的勞動(dòng)力規(guī)模數(shù)據(jù)以及測(cè)算各省碳排放所用數(shù)據(jù)分別來(lái)自各省統(tǒng)計(jì)年鑒. 其中，計(jì)算碳排放所用到翻耕面積使用當(dāng)年農(nóng)作物總播種面積代替，農(nóng)業(yè)灌溉面積使用農(nóng)業(yè)有效灌溉面積的數(shù)據(jù)來(lái)代替. 根據(jù)李波等［5］的研究成果，各農(nóng)業(yè)碳排放源及系數(shù)如表1 所示. 基于數(shù)據(jù)的可獲取性與完整性，選取2008—2018年中部六省的數(shù)據(jù)作為本文的時(shí)間樣本序列.

表1 農(nóng)業(yè)碳排放源、系數(shù)及參考來(lái)源Tab.1 Agricultural carbon emission source，coefficient and reference sources

2 農(nóng)業(yè)碳排放測(cè)算結(jié)果分析

2.1 各省農(nóng)業(yè)碳排放測(cè)算結(jié)果分析

按照公式（7），表2中測(cè)算出中部及中部六個(gè)省份2008—2018年的農(nóng)業(yè)碳排放量，從表2中2008—2018年的均值數(shù)據(jù)來(lái)看，中部地區(qū)的均值為2 443.01萬(wàn)t. 其中，河南省的農(nóng)業(yè)碳排放為820.217 萬(wàn)t，達(dá)到33.57%，在六個(gè)省份中占比最高，主要源于河南是農(nóng)業(yè)大省，是整個(gè)中部地區(qū)播種面積最大的省份，其化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等的物質(zhì)投入較多，客觀上導(dǎo)致了其農(nóng)業(yè)碳排放處于較高水平. 由于湖北和安徽兩省的農(nóng)業(yè)耕地面積、人力、物力等各項(xiàng)投入非常接近，農(nóng)業(yè)碳排放均值分別為442.538、445.896 萬(wàn)t，占比分別為18.11%，18.25%，相差非常小. 湖南省的農(nóng)業(yè)碳排放均值為355.642 萬(wàn)t，占中部農(nóng)業(yè)碳排放均值的14.56%，低于湖北和安徽兩省，主要原因是湖南的農(nóng)業(yè)規(guī)模，各項(xiàng)投入等都相對(duì)較小于這兩省. 山西、江西兩省由于其自身農(nóng)地資源相對(duì)有限，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模較小，農(nóng)業(yè)碳排放量要遠(yuǎn)低于其他省，其均值占比分別僅為6.57%，8.93%.

表2 2008—2018年中部及各省農(nóng)業(yè)碳排放量Tab.2 Agricultural carbon emissions in central China and the provinces from 2008 to 2018

2.2 各省農(nóng)業(yè)碳排放變化趨勢(shì)分析

從中部及各省2008—2018年農(nóng)業(yè)碳排放量的變化趨勢(shì)（圖1）來(lái)看，中部與各省總體上都呈現(xiàn)出農(nóng)業(yè)碳排放先增后減的變化趨勢(shì)，這說(shuō)明近些年，各省份采取的一系列減排措施初見(jiàn)成效. 其中，河南省碳排放以2015年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，2015年后保持持續(xù)下降狀態(tài)，碳排放下降的時(shí)間點(diǎn)晚于其他省份，碳減排成效相對(duì)于其他省份較為滯后. 安徽省的碳排放在2014年達(dá)到峰值，此后持續(xù)下降，這得益于安徽省在2012年出臺(tái)了“實(shí)施千萬(wàn)畝森林增長(zhǎng)工程”的政策，正式啟動(dòng)推進(jìn)生態(tài)強(qiáng)省建設(shè)，隨著退耕還林戰(zhàn)略的實(shí)施，農(nóng)藥使用量也得到了減少.“十二五”期間，湖北省已高度重視發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的問(wèn)題，因此，農(nóng)業(yè)碳排放很大程度上得到了緩解. 對(duì)比湖北和安徽兩省，在2008—2012年期間，湖北省的農(nóng)業(yè)碳排放一直大于安徽省，而在2013年后安徽省的農(nóng)業(yè)碳排放卻超過(guò)了湖北，并且在2013—2018年間，安徽省農(nóng)業(yè)碳排放都是始終大于湖北省. 這說(shuō)明，近幾年來(lái)，湖北省采取的一系列碳減排措施成效要優(yōu)于安徽省，由此說(shuō)明湖北省更加重視發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)，重視農(nóng)業(yè)環(huán)境問(wèn)題的整治，重視傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向綠色生產(chǎn)模式的轉(zhuǎn)變，從而提升了農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展能力. 山西、江西、湖南省農(nóng)業(yè)碳排放峰值分別出現(xiàn)在2013年、2013年、2016年. 在中部六個(gè)省份中，湖南出現(xiàn)碳排放的下降趨勢(shì)最晚，且在2015—2016年間農(nóng)業(yè)碳排放出現(xiàn)明顯上升的趨勢(shì)，此后兩年下降得卻較為緩慢，說(shuō)明湖南省對(duì)農(nóng)業(yè)碳減排的重視程度不夠，采取的碳減排措施成效相對(duì)于其他省也欠佳.

圖1 2008—2018年中部及各省農(nóng)業(yè)碳排放變化趨勢(shì)Fig.1 Trends of agricultural carbon emissions in central China and the provinces from 2008 to 2018

從圖2單位勞動(dòng)力農(nóng)業(yè)碳排放量來(lái)看，中部地區(qū)的變化趨勢(shì)大體上呈現(xiàn)先增后減的趨勢(shì)，2008—2018年單位勞動(dòng)力農(nóng)業(yè)碳排放均值為0.48 t/人. 河南、湖北、安徽、江西這四省2008—2018年單位勞動(dòng)力農(nóng)業(yè)碳排放均值分別為0.50、0.55、0.58、0.57 t/人，都大于中部地區(qū)的0.48 t/人，說(shuō)明了目前這些省份仍采用高消耗、高排放的模式進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn). 而山西省2008—2018年單位勞動(dòng)力農(nóng)業(yè)碳排放均值僅為0.25 t/人，遠(yuǎn)低于中部地區(qū)，湖南省2008—2018年單位勞動(dòng)力農(nóng)業(yè)碳排放均值為0.41 t/人，也低于中部地區(qū)的均值，說(shuō)明山西農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步較快，湖南省農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步快，農(nóng)用物資利用效率也高. 由以上測(cè)算結(jié)果可知，中部地區(qū)整體上農(nóng)業(yè)生產(chǎn)仍處于高投入、高排放的生產(chǎn)階段，農(nóng)業(yè)碳排放問(wèn)題不容忽視且應(yīng)該重視不同省份之間碳排放特征的顯著差異.

圖2 2008—2018年中部及各省單位勞動(dòng)力農(nóng)業(yè)碳排放變化趨勢(shì)Fig.2 Trends of agricultural carbon emissions per capita in central China and the provinces from 2008 to 2018

3 農(nóng)業(yè)碳排放與勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)結(jié)果及分析

3.1 農(nóng)業(yè)碳排放與各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)結(jié)果

根據(jù)上述灰色關(guān)聯(lián)模型，即公式（1）～（3），分別得到中部及各省份種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與農(nóng)業(yè)碳排放之間的灰色綜合關(guān)聯(lián)度，見(jiàn)表3.

表3 中部及各省農(nóng)業(yè)碳排放量與農(nóng)業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)度Tab.3 Grey correlation degrees between agricultural carbon emissions and labor force scale in various agricultural industries in central China and the provinces

3.2 農(nóng)業(yè)碳排放與各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)分析

從表3 可知，總體來(lái)看，中部勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放具有重要影響，農(nóng)業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)度均大于0.5，具有較大的關(guān)聯(lián)效應(yīng). 其中，林業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與碳排放高度相關(guān)，關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.788，對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的抑制程度最強(qiáng). 相比較而言，中部地區(qū)整體的林業(yè)規(guī)模較小，在農(nóng)業(yè)中占比小，勞動(dòng)力規(guī)模較小，所以對(duì)農(nóng)業(yè)環(huán)境影響也較小，屬于低碳行業(yè). 因此，適當(dāng)發(fā)展林業(yè)，促使勞動(dòng)力向林業(yè)轉(zhuǎn)移可以較好地抑制中部整體的農(nóng)業(yè)碳排放. 畜牧業(yè)和漁業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響較大，關(guān)聯(lián)度系數(shù)都大于0.6，說(shuō)明是減排的主要因素，適當(dāng)調(diào)整畜牧業(yè)與漁業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模在一定程度上能夠抑制農(nóng)業(yè)碳排放. 種植業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模與農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)系數(shù)僅為0.589，關(guān)聯(lián)程度最低，對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的抑制程度最弱，主要源于中部地區(qū)的種植業(yè)規(guī)模較大，勞動(dòng)力規(guī)模龐大，在同時(shí)滿足種植業(yè)生產(chǎn)的前提下，調(diào)整種植業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模，對(duì)農(nóng)業(yè)碳減排作用不大.

分地區(qū)來(lái)看，各省勞動(dòng)力規(guī)模與其農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)度有所不同，影響程度存在差異，這與各省份多年來(lái)所形成的較穩(wěn)定的各行業(yè)勞動(dòng)力模式構(gòu)成有關(guān). 但各省種植業(yè)，林業(yè)，牧業(yè)、漁業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模與農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)系數(shù)都在0.5以上，說(shuō)明都具有重要影響.

3.2.1 河南、山西農(nóng)業(yè)碳排放與勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)分析 河南、山西兩省的農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的關(guān)聯(lián)度排序較為相似. 這兩省農(nóng)業(yè)碳排放與畜牧業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的關(guān)聯(lián)度均為最大，說(shuō)明畜牧業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)這兩省碳排放的抑制作用較為明顯，畜牧業(yè)屬于低碳行業(yè)，調(diào)整畜牧業(yè)勞動(dòng)力對(duì)這兩省的農(nóng)業(yè)碳減排起著舉足輕重的作用. 與漁業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模關(guān)聯(lián)度均為最小，一方面，這兩省的漁業(yè)在各自農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值中占比較低，河南僅為1%左右，而山西為0.5%左右，不足1%. 另一方面，由于地理位置的原因，這兩省缺少發(fā)展?jié)O業(yè)的各項(xiàng)資源，河流湖泊較少，發(fā)展?jié)O業(yè)將會(huì)受到很大的限制，增加漁業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模，將會(huì)導(dǎo)致該行業(yè)的勞動(dòng)力過(guò)剩. 因此，通過(guò)調(diào)整漁業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模來(lái)降低河南、山西兩省的農(nóng)業(yè)碳排放將難以實(shí)現(xiàn). 而種植業(yè)、林業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與兩省農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)度方面存在差異. 種植業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與河南、山西兩省農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)度分別為第三、第二. 種植業(yè)在兩省各自農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值中的占比均為最大. 山西近年來(lái)種植面積有所擴(kuò)大，對(duì)勞動(dòng)力的需求也有所提升，而河南的種植業(yè)耕地面積卻有所下降，故種植業(yè)在碳減排方面對(duì)山西省發(fā)揮的作用要更顯著些. 林業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與河南、山西的農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)度也不同，分別為第二、第三. 其原因是林業(yè)在河南省的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值中占比相較于在山西省的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值中占比較小，僅為2%、山西為6%，且近5年來(lái)，占比一直持續(xù)下降，而山西一直在持續(xù)上升. 因此，相較于山西省，調(diào)整林業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)河南省的碳排放抑制作用效果較為明顯.

3.2.2 湖北農(nóng)業(yè)碳排放與勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)分析 湖北省漁業(yè)、種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模與農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)程度依次減小. 漁業(yè)對(duì)該省的農(nóng)業(yè)碳排放抑制作用最強(qiáng)，主要由于該省是千湖之省，發(fā)展水產(chǎn)具有得天獨(dú)厚的資源優(yōu)勢(shì)，而目前對(duì)水資源的利用不夠充分，若充分利用自身資源發(fā)展?jié)O業(yè)，擴(kuò)大勞動(dòng)力就業(yè)規(guī)模，將對(duì)該省的碳減排發(fā)揮巨大作用. 種植業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)該省農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)度排第二位，表現(xiàn)出種植業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放具有較高的抑制作用，該省可適當(dāng)發(fā)展種植業(yè)，擴(kuò)大種植業(yè)的就業(yè)規(guī)模，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)的低碳發(fā)展. 林業(yè)與農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)度比種植業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模要小，排序?yàn)榈谌砻髁謽I(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)該省的碳排放影響相對(duì)較小，調(diào)整林業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)碳排放的抑制作用不明顯，可考慮從其他行業(yè)入手. 畜牧業(yè)對(duì)該省的農(nóng)業(yè)碳排放抑制作用最不明顯，屬于高碳行業(yè)，源于湖北主要種植水稻等農(nóng)作物，能產(chǎn)生較多的秸稈，但水稻秸稈的消化利用率比較低，不能滿足現(xiàn)代化高效的草食畜牧業(yè)生產(chǎn)的需求. 因此需要提高畜牧行業(yè)的科技水平，降低勞動(dòng)力規(guī)模，則對(duì)湖北省的農(nóng)業(yè)碳減排作用不明顯.

3.2.3 安徽農(nóng)業(yè)碳排放與勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)分析 安徽省農(nóng)業(yè)碳排放與種植業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模關(guān)聯(lián)度最大，說(shuō)明種植業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)該省碳排放的抑制作用較為明顯，種植業(yè)屬于低碳行業(yè). 因此，種植業(yè)勞動(dòng)力的調(diào)整對(duì)該省的農(nóng)業(yè)碳減排起著舉足輕重的作用. 畜牧業(yè)勞動(dòng)力與該省的碳排放關(guān)聯(lián)度排第二，說(shuō)明畜牧業(yè)仍舊具備較高的發(fā)展?jié)摿?，所以，?duì)農(nóng)業(yè)碳排放的抑制作用較強(qiáng). 林業(yè)勞動(dòng)力與該省農(nóng)業(yè)碳排放的關(guān)聯(lián)度相較于種植業(yè)，關(guān)聯(lián)程度較低，排序?yàn)榈谌?，抑制效果相?duì)較差，源于相較于其他省份，該省目前缺少綠色，林地面積與森林蓄積較少. 該省的人均森林面積僅為全國(guó)0.1 hm2/人的1/2. 該省農(nóng)業(yè)碳排放受漁業(yè)勞動(dòng)力的影響最小，主要由于漁業(yè)產(chǎn)業(yè)化程度低，規(guī)模狹小，難以接納大規(guī)模的勞動(dòng)力. 因此，調(diào)整漁業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)該省的農(nóng)業(yè)碳減排的作用較弱.

3.2.4 湖南、江西農(nóng)業(yè)碳排放與勞動(dòng)力規(guī)模的灰色關(guān)聯(lián)分析 湖南、江西兩省農(nóng)業(yè)碳排放與種植業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模的關(guān)聯(lián)度均為最大，與畜牧業(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模關(guān)聯(lián)度均最小. 雖然種植業(yè)規(guī)模在兩省中的占比均為最高，但是此行業(yè)仍舊缺少一定的勞動(dòng)力來(lái)滿足生產(chǎn)，所以，通過(guò)增加種植業(yè)勞動(dòng)力能夠?qū)墒〉霓r(nóng)業(yè)碳排放起到很大的抑制作用. 相較于種植業(yè)，這兩省的畜牧業(yè)規(guī)模較小，主要是由于養(yǎng)殖、放牧空間難以滿足而使發(fā)展畜牧業(yè)受到局限. 由于很難在保證糧食作物產(chǎn)量的基礎(chǔ)上通過(guò)削減耕地面積擴(kuò)大養(yǎng)殖及放牧場(chǎng)地來(lái)發(fā)展畜牧業(yè)，所以，調(diào)整畜牧業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)這兩省的農(nóng)業(yè)碳排放抑制效果不明顯. 林業(yè)、漁業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與湖南省和江西省的農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)度分別各不相同. 林業(yè)勞動(dòng)力與湖南和江西的農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)度排名分別為第三、第二，說(shuō)明林業(yè)勞動(dòng)力對(duì)江西省的農(nóng)業(yè)碳排放抑制效果強(qiáng)于湖南省，出現(xiàn)此現(xiàn)象的原因是林業(yè)僅占江西省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值規(guī)模的1%左右，遠(yuǎn)小于湖南省7%的占比，林業(yè)在江西的發(fā)展?jié)摿σ约皠趧?dòng)力就業(yè)空間要大于湖南省，故調(diào)整林業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模在江西省發(fā)揮的碳減排作用要優(yōu)于湖南省. 漁業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與湖南省和江西省的農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)程度分別為第二、第三. 這是由于漁業(yè)在湖南省農(nóng)業(yè)總規(guī)模中占比僅為15%，占比較小，但湖南省河流湖泊眾多，其中洞庭湖、湘江、沅水均等長(zhǎng)江流域的湖泊，具有充分發(fā)展?jié)O業(yè)的潛力，所以調(diào)整農(nóng)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)，增加漁業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)湖南省的碳減排也能起到一定的積極作用. 相較于漁業(yè)，湖南省的畜牧業(yè)較不發(fā)達(dá)，主要因?yàn)楹鲜『茈y在保證糧食作物產(chǎn)量的基礎(chǔ)上通過(guò)削減耕地面積擴(kuò)大養(yǎng)殖及放牧場(chǎng)地來(lái)發(fā)展畜牧業(yè)，養(yǎng)殖空間難以滿足而使發(fā)展畜牧業(yè)受到局限.

4 結(jié)論與討論

文中使用2008—2018年中部地區(qū)各省際面板數(shù)據(jù)，分別測(cè)算了中部及河南、山西、湖北、安徽、湖南、江西六個(gè)省份的農(nóng)業(yè)碳排放量，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法，分析了各省農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模間的灰色綜合關(guān)聯(lián)度，得到以下結(jié)論：首先，2008—2018年這11年間，中部地區(qū)及各省份農(nóng)業(yè)碳排放均呈現(xiàn)明顯的先增后減的變化趨勢(shì). 但有些省份碳排放下降趨勢(shì)明顯且下降時(shí)間較早，如湖北、山西. 有些省份下降趨勢(shì)不明顯且下降時(shí)間點(diǎn)較晚，如湖南、河南. 這說(shuō)明中部地區(qū)一些省份在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)業(yè)粗放式經(jīng)營(yíng)、化肥、農(nóng)藥投入量高、農(nóng)業(yè)資源利用率較低、高排放等問(wèn)題正在改善，而有些省份則轉(zhuǎn)變得較為緩慢，各省份的農(nóng)業(yè)發(fā)展并不一致. 這種現(xiàn)象的主要原因在于，我國(guó)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步較為緩慢，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新能力不足、當(dāng)前各省發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的需求難以得到滿足. 因此，財(cái)政支農(nóng)應(yīng)向發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)方向傾斜；鼓勵(lì)扶持技術(shù)型企業(yè)研發(fā)綠色環(huán)保型化肥、農(nóng)藥；積極引進(jìn)先進(jìn)、綠色的農(nóng)業(yè)減排節(jié)能技術(shù)；提高機(jī)械、能源等物資的利用率；培養(yǎng)精英農(nóng)業(yè)人才等.

其次，中部地區(qū)及各省份農(nóng)業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與碳排放之間的關(guān)聯(lián)度都大于0.5，關(guān)聯(lián)度較高，適當(dāng)調(diào)整勞動(dòng)力規(guī)模與農(nóng)業(yè)碳排放之間關(guān)聯(lián)度較大的行業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)碳減排意義非凡.

第三，種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模對(duì)中部地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的影響程度不同，按關(guān)聯(lián)度排序，大小依次為：林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)、種植業(yè). 因此，應(yīng)優(yōu)化林業(yè)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)層次，盡量適當(dāng)?shù)卦黾恿謽I(yè)的勞動(dòng)力規(guī)模，協(xié)調(diào)畜牧業(yè)、漁業(yè)、種植業(yè)的勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)，如充分培養(yǎng)高層次的人才，充分利用勞動(dòng)力，發(fā)展農(nóng)業(yè)科技代替勞動(dòng)力等，從而使勞動(dòng)力規(guī)模向林業(yè)適當(dāng)遷移.

最后，由于各省份長(zhǎng)期以來(lái)所形成的較穩(wěn)定的各行業(yè)勞動(dòng)力模式構(gòu)成有差異，因此，各省份農(nóng)業(yè)各行業(yè)勞動(dòng)力規(guī)模與農(nóng)業(yè)碳排放的灰色關(guān)聯(lián)度不同，抑制作用存在顯著差異. 因此，政府在制定發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)以及低碳生產(chǎn)模式政策時(shí)，要根據(jù)各省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展?fàn)顩r，并兼顧勞動(dòng)力資源的特征，充分考慮不同地區(qū)勞動(dòng)力規(guī)模結(jié)構(gòu)與農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)聯(lián)度的差異，因地制宜地發(fā)展各省的低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，使各省探索出契合自身特點(diǎn)的農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展之路.