基于Kaya模型的大連市農業CO2排放影響因素分解研究

趙　楊，嚴良政，竇應瑛

(大連市環境科學設計研究院，遼寧 大連 116023)

?

基于Kaya模型的大連市農業CO2排放影響因素分解研究

趙楊，嚴良政，竇應瑛

(大連市環境科學設計研究院，遼寧 大連 116023)

摘要：運用Kaya模型對農業碳排放量、經濟增長、技術水平、人口規模因素進行分解，結果顯示：除經濟效應外，能源效應、技術效應、人口效應均為負值。大連市在農業經濟快速發展的同時，也極大地促進了溫室氣體的排放。而農業能源結構的調整、生產技術的進步和農業人員的減少緩解了農業碳減排的壓力，其中技術效應的貢獻最為突出，農業技術的提高是現階段大連市農業碳減排的主要驅動因素。

關鍵詞：Kaya 公式；農業碳排放；影響因素；分解研究；大連市

0引言

隨著全球人口和經濟規模的不斷增長，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，轉變經濟發展模式，低碳經濟應運而生。當前講到低碳經濟，較多的是關注工業經濟領域，很少提及農業領域。實際上，農業是與自然環境雙向互動的產業，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。農業作為我國的基礎產業，是CO2等溫室氣體的重要來源之一，在碳排放與碳循環中起著重要作用。伴隨著化學農業、石油農業、機械農業的發展，農業能源消費迅速增長，農業發展面臨著減緩溫室氣體排放、固碳、節能等壓力。我國農業發展過程中的碳減排壓力和生態環境壓力不斷上升。

1碳排放模型的構建及指標解釋

1.1Kaya模型構建

20世紀80年代以來，國內外研究人員相繼開發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學公式將經濟增長、技術水平和人口規模等因子與人類活動產生的CO2建立起聯系[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:國內生產總值；POP:人口數量。

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，由能源消費結構決定。其數值反映了減排技術的狀況，數值減小反映了減排技術的改善，反之則相反。在技術水平確定條件下，能源結構是決定能源結構碳強度的主要原因，當能源消費構成轉向高碳排放的煤炭時，能源結構碳強度數值增大；當能源消費構成轉向低碳排放的天然氣，甚至零排放的清潔能源時，能源結構碳強度數值減小。

(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，由技術水平決定。其單位GDP能耗越大，說明經濟發展對能源的依賴程度越強，他是衡量能源經濟效率的重要指標。

(3)人均GDP(GDP/POP)

GDP/POP表示人均GDP，由經濟水平決定。在高碳經濟模式下，人均GDP越大，碳排放量越多；而在低碳經濟模式下，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業是推動經濟的主要力量。

(4)人口規模(POP)

POP為人口規模，人口數量是影響碳排放的一個重要指標。在社會經濟、技術條件不變的情況下，一般來講人口數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模型轉化

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

(2)

上述分解模型將碳排放的變化看做能源排放系數(由能源消費結構決定)、能源強度(由技術水平決定)、人均GDP(由經濟水平決定)和人口規模4個因素共同作用的結果，即碳排放的變化可以分解為4種不同的效應：能源效應、技術效應、經濟效應和人口效應。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數據來源及整理

本研究中使用的原始數據中，農業CO2排放總量參照《省級溫室氣體清單編制指南》中的農業溫室氣體估算方法得到。農業人口和GDP數據來源于歷年《大連市統計年鑒》，農業GDP數據用歷年第一產業(農、林、牧、漁業)產值來表示，按1990年價格計算。

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

表1　能源消耗換算系數[3]

表2　2001年以來遼寧省第一產業能源消費量

利用單位產值能耗的比例折算出大連市第一產業能源消費量，見表3。

表3　2001年以來大連市第一產業能源消費量

表4為大連市農業2001—2012年CO2排放量、能源消費量、第一產業GDP以及農業人口數據的比照表。

表4　各參數比照表

由圖1～圖5可看出：2010—2012年，大連市人口數量在逐年減少，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構呈現不斷優化的趨勢,對CO2排放發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，說明了農業經濟發展對能源的依賴程度越來越低，農業碳減排技術也在不斷完善。

3因素分解結果

對表4數據采用模型(2)進行數據計算可以得到大連市2001—2012年農業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數據可以對能源效應、技術效應、經濟效應、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：大連市農業能源結構的調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構近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，這和大連市提倡現代農業、綠色農業有關。

(2)從技術效應看，年平均值為負值(-6.29%)，說明農業生產技術的進步大大化解了溫室氣體的排放，進一步說明隨著農業技術的進步，大連市發展低碳農業、綠色農業是有可能的。歷年的技術效應數值波動較大，沒有呈現一定的規律性。尤其在2008年以前，數值的波動尤為明顯。說明農業技術的進步對碳增、減排作用具有一定的隨機性。2008年的值為-54.20%，這是由于2008年起大連市農業GDP的計算方法取消不變價農業總產值統計，采用農產品指數縮減法(可比價)計算農業發展速度，造成2008年的農業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，農業技術的提高是農業碳減排的主要驅動因素。

(3)從經濟效應看，除2006年為負值外，其余各年均顯著為正值，年平均值為23.40%。說明在大連市農業經濟快速發展的同時，也極大地促進了溫室氣體的排放，經濟增長是農業碳排放的主要驅動因素。值得關注的是，經濟對溫室氣體排放的效應也具有一定的波動性，而且沒有規律可尋。2001—2007年的平均增幅率為9.81%，這與大連市國民經濟高速發展有關：農業經濟也得到了迅速發展，進而帶動了農業溫室氣體的排放。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，大批量的新型農業基礎設施項目的建造，在建設初期導致農業經濟發展對農業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；最大值為1.13%。農業人口的減少，從另一方面可以理解為農業人員占據相對少的資源和能源，一定程度上降低了農業溫室氣體的排放。而且，隨著社會和經濟發展，能源價格的不斷上漲以及農業人員低碳意識的逐步加強，也使得農業人員在生產生活中注意節約能源的使用，進而降低了農業溫室氣體的排放。

4農業碳減排建議

(1) 要改變農業生產方式，樹立低碳農業意識。從思想上認識到低碳農業的重要性，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，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，給人民生產生活造成危害，因此有效利用化肥刻不容緩。

(3) 更新農業機械及技術，推進農業機械節能。雖然近些年大連市農業技術水平的提高，有效推動了農業的碳減排，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是發展大連市低碳農業的潛力。

(4) 建立農業低碳補償機制，加大低碳農業投入和政策支持力度。低碳補償機制可以有效提高農業人員的減排積極性和主動性，而相關法律法規的出臺才能從根源上保障低碳農業有序執行。

(5) 合理規劃土地經營。嚴格控制工業用地，保證生態農業用地的合理規模。

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.碳排放與農業經濟增長關系實證分析[J].農業經濟管理,2011(4)：32-39.

[3]中華人民共和國國家統計局.中國能源統計年鑒[M].北京：中國統計出版社，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：環境規劃、環境保護。

中圖分類號：X38

文獻標志碼：A

文章編號：1673-9655(2016)02-0021-06