中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放測(cè)度及時(shí)空演變分析

李 娜 石 晶

(塔里木大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,新疆 阿拉爾 843300)

碳排放及其導(dǎo)致的氣候變化問(wèn)題已經(jīng)成為全球關(guān)注的熱點(diǎn)。雖然溫室氣體排放主要來(lái)自非農(nóng)部門,但農(nóng)業(yè)部門對(duì)溫室氣體尤其是非二氧化碳溫室氣體排放的“貢獻(xiàn)”不容忽視。2019年6月發(fā)布的《中華人民共和國(guó)氣候變化第三次國(guó)家信息通報(bào)》指出,從排放領(lǐng)域看,2014年我國(guó)農(nóng)業(yè)活動(dòng)排放的溫室氣體為8.3億t二氧化碳當(dāng)量(CO2eq),約占總量的7.42%,已成為溫室氣體主要排放源之一?；?、農(nóng)藥等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素在促進(jìn)農(nóng)作物生長(zhǎng)的同時(shí),也產(chǎn)生了日益嚴(yán)重的碳排放問(wèn)題。此外,“十四五”規(guī)劃綱要提出,力爭(zhēng)2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰,2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。可見,減少農(nóng)業(yè)碳排放對(duì)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)至關(guān)重要。近年來(lái),我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展逐漸呈現(xiàn)出產(chǎn)業(yè)集群化發(fā)展態(tài)勢(shì),農(nóng)產(chǎn)品跨區(qū)域轉(zhuǎn)移、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈不斷延伸、農(nóng)業(yè)技術(shù)不斷擴(kuò)散等現(xiàn)實(shí)情況均反映出依賴單一地區(qū)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳減排并不容易,需要區(qū)域間協(xié)同作用才能取得顯著成效。因此,分析我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的時(shí)空演變可為制定差異化的農(nóng)業(yè)碳減排舉措奠定基礎(chǔ),從而更好地實(shí)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量和可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放的研究主要集中在以下四個(gè)方面:第一,關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放的測(cè)算。如胡婉玲等[1]對(duì)農(nóng)業(yè)物資投入引起的碳排放進(jìn)行測(cè)算;邱子健等[2]、劉楊等[3]在投入要素的基礎(chǔ)上將農(nóng)地利用和畜禽養(yǎng)殖等產(chǎn)生的碳排放納入測(cè)算體系。第二,關(guān)于農(nóng)業(yè)低碳水平的評(píng)價(jià)。田成詩(shī)等[4]對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)低碳水平進(jìn)行評(píng)價(jià),分析出省際農(nóng)業(yè)碳排放衍生指標(biāo)異質(zhì)性較強(qiáng),農(nóng)業(yè)低碳化水平整體不高。第三,關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素。如周一凡、孟軍、陳紅等[5-7]主要從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力等因素探究影響農(nóng)業(yè)碳排放的驅(qū)動(dòng)力。其中,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)水平是促進(jìn)農(nóng)業(yè)碳排放增加的主要?jiǎng)恿?。第?關(guān)于農(nóng)業(yè)碳減排的路徑及機(jī)制。如程秋旺[8]探究出數(shù)字普惠金融具有農(nóng)業(yè)碳減排效應(yīng);蔡育蓉等[9]、尹巖等[10]分別探究北方農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)、我國(guó)設(shè)施農(nóng)業(yè)的碳減排路徑;田云等[11]探究出農(nóng)業(yè)碳排放權(quán)獎(jiǎng)懲制度與農(nóng)業(yè)碳匯補(bǔ)貼制度相結(jié)合的新型農(nóng)業(yè)碳減排補(bǔ)償機(jī)制。

通過(guò)梳理文獻(xiàn)可知,目前關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放的研究已經(jīng)相當(dāng)豐富,為本研究提供了良好的研究基礎(chǔ)。但現(xiàn)有研究鮮有文章從省域尺度將我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的時(shí)間變化與空間分布格局結(jié)合起來(lái),而省份作為我國(guó)碳排放中相互聯(lián)系、相互影響的主體,在減碳戰(zhàn)略中具有重要意義。考慮各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)資源稟賦的差異,基于區(qū)域間公平的思考,本研究以我國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)(不包括港澳臺(tái))為研究對(duì)象,對(duì)2004—2020年農(nóng)業(yè)碳排放量進(jìn)行測(cè)度,綜合運(yùn)用非參數(shù)核密度估計(jì)方法和空間計(jì)量分析方法,從時(shí)空二維視角對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放時(shí)序動(dòng)態(tài)演進(jìn)規(guī)律和空間格局演變情況進(jìn)行分析,以期為率先實(shí)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)“碳中和”目標(biāo)、合理制定農(nóng)業(yè)碳減排政策提供依據(jù)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 農(nóng)業(yè)碳排放測(cè)算方法

本研究旨在對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)相關(guān)的碳排放展開探討,因此主要側(cè)重于農(nóng)業(yè)種植過(guò)程中人為活動(dòng)導(dǎo)致的二氧化碳增加方面,筆者參考戴小文等[12]對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放量的測(cè)算方法,選取化肥、農(nóng)膜、農(nóng)藥、農(nóng)業(yè)機(jī)械和灌溉等五大農(nóng)業(yè)碳源進(jìn)行農(nóng)業(yè)碳排放量的核算,各種農(nóng)業(yè)投入要素及碳排放系數(shù)見表1。因此,以種植業(yè)為主的農(nóng)業(yè)碳排放總量計(jì)算公式為:

表1 各種農(nóng)業(yè)投入要素及碳排放系數(shù)

式(1)中:C——農(nóng)業(yè)碳排放總量,萬(wàn)t;Ci——五種碳源;θi——碳排放系數(shù)。

1.2 非參數(shù)核密度估計(jì)

非參數(shù)核密度估計(jì)是一種不需要進(jìn)行任何參數(shù)模型假設(shè),通過(guò)數(shù)據(jù)本身就可研究數(shù)據(jù)分布特點(diǎn)以估計(jì)概率密度函數(shù)的非參數(shù)方法,本研究采用核密度估計(jì)的方法揭示我國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量分布的位置、形態(tài)、峰值以及延展性等,估計(jì)出我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放整體形態(tài)的分布狀況,進(jìn)而說(shuō)明我國(guó)各省份農(nóng)業(yè)碳排放量的演變趨勢(shì)。核密度估計(jì)的方程為:

式(2)中:n——樣本量;h——帶寬;xi——樣本觀測(cè)值;K(·)——核函數(shù)。

1.3 空間相關(guān)性分析

空間自相關(guān)是用來(lái)測(cè)度空間鄰近事物關(guān)聯(lián)強(qiáng)度的一種方法,有全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)兩種。前者可用全局Moran’s I來(lái)表示,反映研究區(qū)域在空間上的關(guān)聯(lián)程度,計(jì)算公式見式(3)。局部空間自相關(guān)反映周邊區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)和差異程度,計(jì)算公式見式(4)。

式(3)、(4)中:I——莫蘭指數(shù);n——空間單元的數(shù)目;xi——省份i的觀測(cè)值;x0——碳排放量的平均值;wij——空間權(quán)重矩陣;S2——方差。

1.4 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究所用數(shù)據(jù)來(lái)源于各省《統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》(2005—2021年)。本研究參考國(guó)務(wù)院2000年所批準(zhǔn)的省級(jí)行政區(qū)域劃分方法,將我國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)劃分為東、中和西三個(gè)部分,各數(shù)據(jù)均以當(dāng)年實(shí)際使用量為準(zhǔn)。

2 實(shí)證分析

2.1 我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的時(shí)序分析

根據(jù)公式(1)測(cè)算我國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)2004—2020年農(nóng)業(yè)碳排放量(見圖1)。整體來(lái)看,我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放總量由上升轉(zhuǎn)為下降。2004—2015年農(nóng)業(yè)碳排放量呈上升期,年平均增長(zhǎng)率為2.28%;2016—2020年為下降期,年平均下降率為2.07%。具體來(lái)看,2004—2008年為快速增長(zhǎng)期,短短五年間農(nóng)業(yè)碳排放總量增長(zhǎng)了13.39%。該階段碳排放增長(zhǎng)原因主要是隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程的加快,農(nóng)業(yè)種植需要投入更多的生產(chǎn)要素。2009—2014年為緩慢增長(zhǎng)期,該時(shí)期越來(lái)越多的農(nóng)民進(jìn)軍城市,在一定程度上抑制了農(nóng)業(yè)碳排放的快速增長(zhǎng)。2015—2020年,農(nóng)業(yè)碳排放總量較之前略有下降,這與2015年以來(lái)農(nóng)業(yè)部實(shí)施“兩減”行動(dòng)等一系列生態(tài)治理政策有關(guān)。從區(qū)域來(lái)看,2004—2006年,中部和西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放量低于東部地區(qū),2007年開始中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放量超過(guò)東部地區(qū)并居于領(lǐng)先地位。三大區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放的峰值各不相同,東部地區(qū)在2012年率先達(dá)到峰值,隨后碳排放總量開始下降,這與東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的省市率先控制農(nóng)業(yè)碳排放有很大關(guān)系。

圖1 2004—2020年我國(guó)三大區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放總量變化

2.2 我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的動(dòng)態(tài)演進(jìn)

上述分析主要基于時(shí)序變化的發(fā)展態(tài)勢(shì),由于我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放受到多種因素的影響,其變化趨勢(shì)有一定的差異,因此為了更加直觀地描繪出我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征,本研究將采用非參數(shù)核密度估計(jì)方法從全局視角進(jìn)行刻畫,并繪制出2004年、2009年、2014年和2020年我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放量核密度曲線圖。由圖2可知,我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放量的時(shí)序動(dòng)態(tài)演進(jìn)有以下四個(gè)特征:(1)核密度年度曲線重心位置先右遷移后左遷移,這一變化比較直觀地反映2004—2020年我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放量整體呈現(xiàn)出先上升后下降的演進(jìn)趨勢(shì)。(2)從曲線主峰波峰高度來(lái)看,波峰高度在2004—2014年有明顯的下降,曲線右尾的延長(zhǎng)度有小幅度的增加,曲線的寬度逐漸呈“扁平”趨勢(shì)。峰值小幅度向右遷移,有雙峰出現(xiàn),可以看出各個(gè)省份之間的農(nóng)業(yè)碳排放總量在不斷增加,且省際之間的差距明顯擴(kuò)大。(3)從核密度曲線的形狀來(lái)看,我國(guó)各省農(nóng)業(yè)碳排放量在2004—2009年表現(xiàn)為單峰,即該階段我國(guó)各省農(nóng)業(yè)碳排放量在較高水平上集中;而2014—2020年表現(xiàn)為雙峰趨同,即部分省份農(nóng)業(yè)碳排放量在較高水平上集中,部分省份農(nóng)業(yè)碳排放量在較低水平上聚攏。(4)從核密度曲線波峰數(shù)量來(lái)看,研究期內(nèi)出現(xiàn)了單峰、主峰和次峰雙峰共存的現(xiàn)象,表明在2004—2020年間我國(guó)各省農(nóng)業(yè)碳排放量集中程度不同。

圖2 2004—2020年我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放量時(shí)序動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征

2.3 我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的空間分析

基于距離空間權(quán)重矩陣對(duì)31個(gè)省、市、自治區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放量進(jìn)行了全局空間莫蘭指數(shù)檢驗(yàn)。由表2可知,我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放量的Moran’s I在5%的水平下通過(guò)檢驗(yàn),其平均值為0.199。這在一定程度上反映出2004—2020年我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放量在空間上會(huì)受到鄰近地區(qū)相關(guān)因素的影響。

表2 2000—2020年空間權(quán)重矩陣下Moran’s I指數(shù)

為進(jìn)一步探究我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的空間演變情況,本研究對(duì)各省農(nóng)業(yè)碳排放水平進(jìn)行劃分,具體劃分標(biāo)準(zhǔn)為:低碳排放水平(農(nóng)業(yè)碳排放量≤50萬(wàn)t);中低碳排放水平(50萬(wàn)t＜農(nóng)業(yè)碳排放量≤150萬(wàn)t);中等碳排放水平(150萬(wàn)t＜農(nóng)業(yè)碳排放量≤250萬(wàn)t);中高碳排放水平(250萬(wàn)t＜農(nóng)業(yè)碳排放量≤500萬(wàn)t);高碳排放水平(500萬(wàn)t＜農(nóng)業(yè)碳排放量≤1 000萬(wàn)t)。由表3可知,2004—2020年我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的空間分布格局呈現(xiàn)一定的變化。整體來(lái)看,農(nóng)業(yè)碳排放水平升高、降低和不變的省份分別占比6.45%,32.26%,61.29%。具體來(lái)看,黑龍江和新疆地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì),這主要跟農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平有關(guān)。我國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部的數(shù)據(jù)顯示,截止到2020年新疆和黑龍江的農(nóng)業(yè)機(jī)械化率分別為84.8%和96.8%,且2020年黑龍江糧食播種面積達(dá)到1 443.84萬(wàn)hm2,糧食產(chǎn)量連續(xù)12年居全國(guó)第一,在促進(jìn)糧食增產(chǎn)的同時(shí)產(chǎn)生了大量的碳排放。北京、天津、海南、上海、江西、福建、浙江、四川、內(nèi)蒙古、廣東地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放在原有基礎(chǔ)上呈下降趨勢(shì),主要原因可能是各省、市、自治區(qū)認(rèn)真貫徹落實(shí)相關(guān)惠農(nóng)政策,積極倡導(dǎo)綠色生態(tài)農(nóng)業(yè),進(jìn)而有效改善了農(nóng)業(yè)碳排放的現(xiàn)狀。研究期內(nèi)農(nóng)業(yè)碳排放分布格局保持不變的省份中,以山東和河南兩省最高。兩省作為我國(guó)的糧食主產(chǎn)區(qū),其農(nóng)業(yè)有著巨大的發(fā)展?jié)摿?為保障糧食安全和平穩(wěn)供給,在一定程度上投入大量的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素,從而一直處于高排放水平。

表3 2004—2020年中國(guó)各省農(nóng)業(yè)碳排放演變

3 政策建議

3.1 結(jié)論

(1)從時(shí)序特征來(lái)看,在研究期內(nèi)我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放量經(jīng)歷了一個(gè)“先上升后下降”的過(guò)程。具體來(lái)看,2004—2008年為快速增長(zhǎng)期;2009—2014年為緩慢增長(zhǎng)期;2015—2020年,農(nóng)業(yè)碳排放總量較之前略有下降。從地區(qū)來(lái)看,東、中、西三大地區(qū)在研究期內(nèi)達(dá)到農(nóng)業(yè)碳排放峰值的速度存在差異。

(2)從核密度估計(jì)結(jié)果來(lái)看,2004—2020年我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放量經(jīng)歷了“先上升后下降”的演進(jìn)特征。核密度曲線在重心位置、波峰高度、形狀和波峰數(shù)量上呈現(xiàn)出各自的形態(tài)與變化軌跡,這種時(shí)序動(dòng)態(tài)演變情況較好的結(jié)合了區(qū)域特色和時(shí)段特征。

(3)從空間格局演變來(lái)看,2004—2020年我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放量Moran’s I在5%的水平下通過(guò)檢驗(yàn),這在一定程度上反映出2004—2020年我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放量在空間上會(huì)受到鄰近地區(qū)相關(guān)因素的影響,在地理位置上呈現(xiàn)出一定的空間集聚性,而不是空間隨機(jī)分布。

3.2 建議

3.2.1 提倡低碳耕作方式,發(fā)揮好農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼的經(jīng)濟(jì)功能與生態(tài)功能的雙重作用

在確保糧食安全穩(wěn)定的前提下,推廣平衡施肥、測(cè)土配方施肥等新型化肥施用技術(shù),提升農(nóng)資利用率。同時(shí),應(yīng)進(jìn)一步發(fā)揮農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在各區(qū)域減排中的重要作用。如利用東部地區(qū)沿海優(yōu)勢(shì),大力發(fā)展綠色生態(tài)農(nóng)業(yè),適當(dāng)減少傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)比重,促進(jìn)中西部地區(qū)特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。此外,相較于工業(yè)、電力等行業(yè),農(nóng)業(yè)既是碳排放來(lái)源,又具有碳匯功能,因此,我國(guó)應(yīng)在農(nóng)業(yè)碳減排和增碳匯方面先行先試。

3.2.2 立足本土實(shí)際,推行差異化的農(nóng)業(yè)碳減排舉措

我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放動(dòng)態(tài)演進(jìn)有其特殊性,因此,政府相關(guān)部門應(yīng)結(jié)合各省的發(fā)展水平和資源稟賦等條件,推行差異化的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式。政府部門應(yīng)科學(xué)規(guī)劃本省的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)布局,加快現(xiàn)代農(nóng)業(yè)綠色低碳發(fā)展,逐步減輕我國(guó)的碳減排壓力。

3.2.3 加強(qiáng)省際合作,建立區(qū)域協(xié)同減排機(jī)制

各省農(nóng)業(yè)碳排放在空間上存在自相關(guān)性,因此有必要建立區(qū)域碳減排協(xié)同機(jī)制,實(shí)現(xiàn)減排資源協(xié)同共享,發(fā)揮減排連鎖效應(yīng),最大限度地推動(dòng)農(nóng)業(yè)碳減排,以實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。同時(shí)制定并實(shí)施階段性碳排放考核,鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)碳減排效果顯著地區(qū)分享經(jīng)驗(yàn),爭(zhēng)取早日實(shí)現(xiàn)“碳中和”目標(biāo)。