中國畜牧業碳排放量變化的影響因素分解及空間分異

姚成勝，錢雙雙，毛躍華，李政通

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中國畜牧業碳排放量變化的影響因素分解及空間分異

姚成勝1,2，錢雙雙2,3，毛躍華2,3，李政通2,3

（1. 南昌大學中國中部經濟社會發展研究中心，南昌 330047；2. 南昌大學經濟管理學院，南昌 330031； 3. 南昌大學計量經濟研究會，南昌 330031）

畜牧業溫室氣體排放占人類活動溫室氣體排放總量的18%，已成為全球溫室氣體排放的重要貢獻部門。運用全生命周期評價法全面測度了2000-2014年中國大陸31個省區的畜牧業碳排放，采用對數平均迪氏指數分解法，將畜牧業碳排放分解為畜牧業生產效率、農業生產結構調整、單位農業人口農業生產收益、城鎮化和總人口增長5大因素，從時空2個層面揭示了畜牧業碳排放的驅動效應。結果表明：1）2000-2014年，中國畜牧業碳排放總量由1.374×108t增長到1.506×108t，年均增速0.654%，其中畜禽胃腸發酵和糞便管理系統產生的碳排放是其主要來源，兩者占畜牧業碳排放總量比例達65.58%~73.23%。2）無論從時間還是空間層面看，畜牧業生產效率都是抑制中國畜牧業碳排放持續增長的最重要因素，單位農業人口農業生產效益則是導致中國畜牧業碳排量持續增長的最重要因素，這一因素對草原畜牧業區和農耕畜牧業區的畜牧業碳排放促進作用非常明顯，而對經濟發達地區較為有限；總人口增長是促使畜牧業碳排放增長的另一重要因素，尤其是對人口大量流入的經濟發達地區和計劃生育政策寬松的廣大西部少數民族地區更為明顯。3）2000-2014年，城鎮化是有效抑制畜牧業碳排放的第二大因素，而農業結構調整對畜牧業碳排放變化呈現由正向驅動轉為負向驅動的變化特征，這一特征在中國畜牧業較為發達的中東部地區表現較為明顯。

排放控制；溫室氣體；糞便；畜牧業；驅動效應；對數平均迪氏指數分解法；空間分異

0 引 言

2016年4月，超150個國家代表在聯合國總部正式簽訂《巴黎協定》，這標志著各國應對氣候變化做出全球性承諾，因此如何有效降低溫室氣體排放成為各國經濟發展過程中迫切需要解決的問題。畜牧業是重要的溫室氣體排放源，2006 年聯合國糧農組織（FAO）發布報告《Livestock’s long shadow》指出[1]，若將畜牧業飼料生產及養殖場土地擴張所導致的土地利用變化考慮在內，按CO2當量計算，畜牧業溫室氣體排放占人類活動溫室氣體排放總量的18%，高于交通部門所占份額，可見，畜牧業已成為全球溫室氣體排放的重要生產部門之一。中國是畜牧業生產大國，畜禽產品年產量穩居世界第一，近年來在農業政策扶持和消費需求的拉動下更是呈現出強勁的發展勢頭。因此，中國畜牧業碳排放問題也引起了研究者們的重視，目前已有一些畜牧業低碳發展途徑、不同種類畜禽養殖（如豬、牛、羊等）或某個生產環節的溫室氣體排放的測算等方面的研究[2-5]，但有關畜牧業全生命周期碳排放及其影響因素的研究仍然較少。在為數不多的畜牧業碳排放影響因素研究中，學者們大都集中在分析畜牧業生產方式、農戶行為及環保意識等微觀因素，以及生產效率、產業結構、經濟和畜牧業發展水平、勞動力就業等宏觀因素[6]。例如，陳瑤等[7]從生產效率、產業結構、經濟水平、勞動力等4個方面對四大牧區畜禽溫室氣體排放的影響因素進行量化分解，結果表明經濟快速發展是導致四大牧區畜禽溫室氣體排放增加的最主要因素，畜禽生產效率對其具有較強的抑制作用。鄒潔等[8]則以畜牧業碳排放作為非期望產出，測算中國各省畜牧業的環境效率，其研究認為稟賦結構、勞動力受教育程度對畜牧業環境效率有顯著正向作用，而畜牧業經濟發展水平、產業結構等對畜牧業環境效率存在顯著消極影響。

以上研究對認清各因素對畜牧業碳排放的影響具有較好的指導作用，有助于促進中國畜牧業的低碳化發展。然而，農業經濟學研究表明，畜牧業生產的經濟效益明顯高于種植業，在經濟發展過程中農民為增加從事農業生產的經濟收益，會自主地擴大畜牧業生產規模，使得農業經濟結構發生改變，進而導致畜牧業碳排放量發生變化。那么，農業經濟結構變化、單位農業人口農業生產收益變化與畜牧業碳排放存在怎樣的關系？其次，研究表明人口總量增長提高了畜禽產品需求，進而促進了畜牧業快速發展[9]，那么人口增長和城鎮化水平變化又與畜牧業碳排放變化有怎樣的關系？可以看出，系統全面回答上述問題對于更好地認識畜牧業碳排放變化的影響因素，更好地促進中國節能減排無疑具有重要意義。鑒于上述研究不足，本文首先采用全生命周期評價（life cycle assessment， LCA）方法，全面測度了2000-2014年中國大陸31個省區的畜牧業碳排放，通過加總31省區的數據得到全國的畜牧業碳排放變化情況；然后，采用KAYA恒等式擴展模型與LMDI分析方法，將畜牧業碳排放分解為畜牧業生產效率、農業生產結構調整、單位農業人口農業生產效益、城鎮化和人口增長等5大因素，從時空2個方面揭示畜牧業碳排放的變化及其驅動效應，以期為更好地推動中國畜牧業低碳化發展，為中國更好地實施節能減排提供依據。

1 理論與研究方法

1.1 基于全生命周期（LCA）的畜牧業碳排放的測算

低碳畜牧業的本質是在畜產品生產、加工、運輸、消費等整個過程中，把溫室氣體排放量盡可能降到最低，以實現畜牧業發展和環境保護雙贏狀態。可以看出，畜牧業產前、產中、產后的全過程都與溫室氣體排放有一定或相當大的關聯[10]。因此，畜牧業碳排放測算不能僅僅考慮畜牧業某一環節，而應立足于畜牧業生產的全生命周期的“碳足跡”。全生命周期評價法（LCA）就是定量化評估某一產品，從原材料的獲取、產品的生產直至產品使用后的處置對環境所產生的影響的一種方法。它作為一種有效的環境管理工具，已被廣泛運用于溫室氣體排放研究領域[11-14]。為更全面地測算中國畜牧業碳排放，本文采用LCA評價方法并參考胡向東[15]、孟祥海[16]、姚成勝[17]、程璜鑫[18]等的研究，將整個畜牧業碳排放過程細分為飼料糧種植、飼料糧運輸與加工、牲畜胃腸發酵、畜禽飼養環節耗能、糞便管理系統和畜禽產品加工等6個系統邊界，并利用相關碳排放系數計算得到中國畜牧業的碳排放量。

1.1.1 牲畜年平均飼養量

由于牲畜養殖過程中繁殖和屠宰會引起年度內養殖數量起伏變動，因此本文對牲畜年飼養量作以下調整：當牲畜飼養周期大于或等于1年時，該牲畜年末存欄量即為年平均飼養量；當牲畜飼養周期小于1 a時，對年出欄量進行調整，調整公式參照IPCC（2006）[19]。具體年飼養量的確定公式如式（1）所示。其中，在中國生豬、兔和禽類的飼養周期分別為200、105和55 d，均小于1a[20]，因此具體需要對此進行調整。

式中APP為牲畜年均飼養量，Herdsend為年末存欄量，Dayslive為牲畜飼養周期，NAPA為年牲畜出欄量。

1.1.2 碳排放系數的確定

縱觀現有文獻可知，國內相關畜牧業碳排放轉換系數還未確立官方標準。為此，本文參考孫亞男、胡向東、孟祥海、廖新俤等的研究[12,15-16,21-22]，結合IPCC準則內容確定相應的碳排放系數（表1和表2）。

表1 畜禽胃腸發酵和糞便管理系統的溫室氣體排放系數

1.1.3 基于全生命周期的畜牧業碳排放測算

1）飼料糧種植產生的CO2排放量

由于粗飼料是經過第一次加工形成的副產品，其引起的碳排放量甚微，在此不予考慮，只考慮精飼料部分。精飼料主要有小麥、玉米、豆粕等，在種植畜禽飼料過程中化肥投入量大，其生產投入活動排放的溫室氣體應計入該系統邊界內[16]。為此，因飼料糧種植產生的碳排放量可分為作物種植過程產生的碳排放量和化肥生產投入引起的碳排放量：

式中TCcz表示種植飼料過程中產生的CO2排放量；表示畜產品的種類，包括豬肉、牛肉、羊肉、禽肉、禽蛋、牛奶；Q表示第類畜產品的年產量，t（來源：《中國農村統計年鑒》）；S表示每單位第類畜產品的耗糧系數，kg/kg（來源：《全國農產品成本收益資料匯編》）；q表示第類畜禽飼料配方中類糧食所占比例（包括玉米、大豆、小麥），參考謝鴻宇[23]的研究：豬的精飼料中玉米占56.6%，豆餅類占10.2%；牛飼料中玉米占比為37%，豆餅類占26%；羊飼料玉米占62.61%，豆餅類占12.89%；肉雞飼料中玉米、小麥和豆餅類占比分別為57%、5%、17%；蛋雞飼料中玉米和豆餅類占比分別為63.28%，13.98%；奶牛飼料中玉米占比為46.793%，豆餅類占比為28.564%。ef1表示類糧食的種植過程中CO2當量排放系數（表2），其中因豆餅為大豆經第一次處理后得到的副產品，所以大豆種植所排放的溫室氣體不予納入計算范圍。d表示類糧食作物的單位面積化肥使用量，kg/hm2；m表示類糧食作物的播種面積，hm2；B表示類糧食作物用于飼料糧的比例，%；d、m和B數據來自國家發改委的《全國農產品成本收益資料匯編（2001-2015）》；ef為化肥的碳排放因子系數，kg/kg（表2）。

表2 各系統邊界的碳排放系數

2）飼料糧運輸加工產生的CO2排放量

飼料原料一般需要經過曬干、篩選、運輸、碾碎、配料、混合等一系列環節加工得到飼料。因此，在此過程中因能源消耗引起的溫室氣體排放同樣需要計入計算范圍。飼料糧因運輸加工產生的CO2量為：

式中TCcy表示飼料糧在運輸加工環節的CO2排放量，Q表示第類畜產品的年產量，t；S表示每單位第類畜產品的耗糧系數，kg/kg；q表示第類畜禽飼料配方中類糧食所占比例，包括玉米、大豆、小麥，ef2表示類糧食在運輸加工環節的CO2當量排放系數（表2）。

3）畜禽胃腸發酵產生的CH4排放量

反芻家畜（牛、羊）瘤胃發酵氣體主要成分為CH4等溫室氣體，其產生的CH4占所有家畜胃腸道CH4排放總量的80%以上，而非反芻牲畜（馬、騾、驢）和單胃牲畜（豬）產生的CH4氣體相對較少。另外，由于家禽胃腸發酵產生的CH4量極少可不予考慮。畜禽胃腸發酵產生的CH4氣體計算公式為：

式中TCsw表示畜禽胃腸發酵產生的CH4氣體排放量；為牲畜種類，APP表示第類牲畜的年平均飼養量，ef1表示第類牲畜胃腸道發酵CH4排放系數（表1）。

4）糞便管理系統的溫室氣體排放量

厭氧條件下糞便降解主要會產生CH4氣體，而有氧條件下則主要產生N2O氣體。因此，將糞便管理系統的碳排放分2部分計算：

糞便管理系統產生的CH4排放

式中TCmc表示糞便管理系統中CH4氣體排放量， ef2表示糞便管理系統中第類牲畜的CH4排放系數（表1）。

糞便管理系統產生的N2O排放

式中TCmd為糞便管理系統中N2O氣體排放量， ef3表示糞便管理系統中第類牲畜的N2O排放系數（表1）。

5）畜禽飼養環節能耗產生的CO2排放量

畜禽在飼養過程中需要大量能耗，如欄舍防寒供暖、通風散熱，生產照明等，消耗電、煤炭等能源將直接或間接引起溫室氣體排放。因畜禽飼養產生的CO2量可按如下公式計算：

式中TCsc表示畜禽飼養環節能耗產生的CO2量，coste、costc分別表示第類牲畜每只（頭）在一個飼養周期內的用電支出和用煤支出，元/只（頭），pricee、pricec分別表示畜禽飼養的電費單價及煤費單價，e表示電能消耗的CO2排放系數，c表示煤炭消耗的CO2排放系數（表2）。

6）畜禽產品加工產生的CO2排放量

畜禽加工成畜禽產品的過程中，其所消耗的能源也會產生碳排放，畜禽產品加工產生的CO2排放量計算公式如下：

式中TCsg表示畜產品加工環節所產生的CO2排放量；表示畜產品的種類，包括豬肉、牛肉、羊肉、禽肉、禽蛋、牛奶；Q表示第類畜產品的年產量，；MJ表示第類畜產品單位加工耗能系數；表示消耗一度電產生的熱值；e表示電能消耗的CO2排放系數（表2）。

7）標準C總排放量

在整個生命周期中，畜牧業全生命周期溫室氣體排放量計算公式為：

（9）

式中TCTOTAL表示畜牧業標準碳排放總量；TCCZ、TCCY、TCSW、TCCD、TCSC、TCSG、分別表示飼料糧種植、飼料糧加工、畜禽胃腸發酵、糞便管理系統、畜禽飼養耗能、畜產品運輸加工等各個環節計算得到的標準碳排放量；tpf表示單位CO2當量轉化為標準C的系數；和分別表示CH4和N2O的全球升溫潛能值（表2）。

1.2 畜牧業碳排放驅動因素解析

從農業經濟學視角看：首先，畜牧業的規模化和集約化生產是減少畜牧業碳排放量的最有效途徑，可由單位畜牧業產值所承擔的畜牧業碳排放量這一指標予以反映。其次，農民生產的最終目標是提高自身的經濟收益，由于畜牧業生產收益明顯高于種植業，在農民自身要求不斷增加農業生產收益和國家不斷要求提高農民收入等因素的推動下，畜牧業生產規模會不斷擴大，從而導致農業生產結構和單位農業勞動力農業生產收益改變，最終引起畜牧業碳排放量變化。第三，由于農業生產收益要明顯小于非農產業，農民為進一步增加自身收益，會不斷地由農村向城鎮轉移，從而導致農業人口比例下降（即城鎮化水平不斷提高），進而為畜牧業規模化、集約化生產創造良好條件，在政策引導下畜牧業生產水平得以不斷提高。第四，中國人口總量仍在增加，人口的增長必然導致畜禽產品需求增加，進而引起畜牧業生產規模擴大和畜牧業碳排放量增加。綜上所述，畜牧業碳排放量變化是畜牧業生產技術、農業生產結構、農業生產經濟收益水平、人口城鎮化水平以及總人口規模各因素綜合作用的結果。為此，本文采用KAYA恒等式的擴展模式[7,26]，將上述5大要素進行關聯，以綜合反映畜牧業碳排放量的驅動效應，其表達式為：

令

（11）

則（10）式可改寫為：

1為單位畜牧業產值的畜牧業碳排放量，反映了畜牧業生產效率變化；2為畜牧業占農林牧漁業的比例，反映了為增加農民收入導致的農業內部生產結構調整，可解釋為農業結構調整效應；3為單位農業人口農業生產收益，反映了農民依靠農業生產獲取經濟收益的大小。4為農業人口比例變化，反映了人口城鎮化發展水平[9]；在推力和拉力的雙重作用下，農業人口占總人口比例必 然下降，因而人口城鎮化水平不斷提高。4可進一步分解為：

5為總人口數量的變化，反映了人口增長對畜牧業碳排放的影響。

1.3 畜牧業碳排放驅動因素的LMDI分解方法

在能源與環境應用上，指數分解法旨在通過分離出各種因素，以揭示其對污染變化的貢獻，進而找出間接影響污染指標的深層次因素，揭示其作用機制[27]。而LMDI分解法分解后不存在殘差，且乘法分解與加法分解可以相互轉換，參數估計更為準確，因而受到了廣泛使用。本文根據式（12），設初始時期畜牧業碳排放總量為TC0，經過T時期后畜牧業碳排放總量為TC。根據Ang[28]的研究可以得到以下乘法分解和加法分解：

（15）

公式（14）和（15）分別代表乘法分解和加法分解的結果，其中、TC分別表示經過期后畜牧業碳排放的增長率變化和增長量變化。D（=1，2，3，4，5）表示各要素的乘法分解，即畜牧業生產效率（1）、農業結構調整（2）、單位農業人口農業生產收益（3）城鎮化水平（4）、總人口增長（5）等5種因素對畜牧業碳排放量增長的影響；?F（=1，2，3，4，5）表示各要素的加法分解，即上述5種因素絕對量上的變化對畜牧業碳排放量變化的影響。進一步分析，可以得到各要素的計算公式具體如下：

（17）

公式（16）和（17）表示各要素的乘法分解和加法分解。其中W表示(F,0)/(TC,TC0)，(,)=(-)/ln()，≠或者(,)=,=,,無特殊含義。

2 數據來源與處理

本文2000-2014年中國31個省（市、區）有關豬、牛、羊、兔等各種畜禽年出欄量數據、畜牧業產值、農林牧漁業產值、小麥、玉米和大豆的播種面積數據均來源于《中國農村統計年鑒（2001―2015）》，豬肉、牛肉、羊肉、禽肉、牛奶以及禽蛋年產量數據來源于《中國統計年鑒（2001―2015）》，而畜禽單位用電支出和用煤支出、每單位畜產品耗糧系數、小麥、玉米和大豆的每畝化肥施用量數據均來自《全國農產品成本收益資料匯編（2001―2015）》。隨著新型城鎮化的不斷推進，國家逐步取消了農業人口和非農業人口的劃分，取而代之的是對農村人口和城鎮人口數量的統計，為此本文以農村人口數量作為農業人口的替代，農村人口和總人口數據均來自《中國人口和就業統計年鑒（2001―2014）》及《中國衛生和計劃生育統計年鑒2015》。為避免價格因素干擾，本文以2000年為基期，對農林牧漁業產值、畜牧業產值進行價格平減。而在碳排放測算過程中，由于畜禽單位用電支出、用煤支出及每單位畜產品耗糧系數等數據存在少量缺失，為此本文利用該省可得數據平均值進行填補。

3 結果與分析

3.1 中國畜牧業碳排放整體情況分析

3.1.1 畜牧業碳排放總量分析

表3給出了加總中國31省（市、區）畜牧業碳排放得到的全國畜牧業碳排放的總體變化和各系統邊界的具體貢獻情況。可以看出，在2000―2014年全國畜牧業碳排放總量由13 742.256萬t增長到15 056.346萬t，年均增速0.654%；進一步分析可知，2000―2004年全國畜牧業碳排放總量以年均2.116%的速度增長，2005―2007年則以年均7.538%的速度急劇下降，2008―2014年又以年均1.612%速度波動增長。因此可按增長速度的總體變化趨勢，將全國畜牧業碳排放總量變化分為3個階段：1）快速上升階段（2000―2004年），碳排放量由13 742.256萬t增長到14 942.790萬t，增長比率高達8.74%；在該階段，受20世紀90年代中后期糧食連年增產的影響，糧食出現供給結構性過剩，農民增收幅度緩慢。為此，國家一方面強調必須加快農業結構調整，大力發展畜牧業并積極推進規模化、標準化和產業化養殖；另一方面則逐年降低中國牧業稅、屠宰稅等與畜牧業有關的稅收[29]。政策的實施充分調動了農牧戶的生產積極性，因而促進了畜牧業快速發展，進而導致畜牧業碳排放的快速上升。2）急劇下降階段（2005―2007年），該階段中國畜牧業碳排放總量由2005年的15 813.828萬t急劇下降到2007年的13 519.669萬t，降幅達14.51%。究其原因在于：1999―2003年中國糧食價格低迷并持續減產，自2004年起國內糧食供求重新趨于緊張，糧食價格大幅上漲。為此，國家開始壓縮耗糧型畜牧業，使得該階段耗糧型的豬、肉牛、羊的年飼養量大幅減少；另一方面，由于前期過度放牧，該階段國家在草原地區實行了草畜平衡制度，引起節糧型草食家畜年飼養量的大幅下降[30]。因此，該階段由畜禽胃腸道發酵系統和糞便管理系統引發的碳排放量大幅減少，最終導致畜牧業碳排放總量急劇下降。3）緩慢上升階段（2008―2014年），該階段碳排放量從13 679.188萬t逐漸增長到15 056.346萬t，年均增速1.612%。究其原因在于：該階段中國糧食持續穩步增產，因而畜牧業也恢復了增長，但與2000―2004年期間相比，這一階段城鎮化水平較高，農民的非農收入逐漸成為家庭收入的主要部分[31]，因而對畜牧業增收的依賴性有所降低；與此同時，畜禽產品需求雖然仍在增長，但增速較2000―2004年明顯減少；再加上在此期間，國家相繼出臺了《畜禽養殖標準化示范創建活動工作方案》、《全國畜牧業發展第十二個五年規劃（2011―2015年）》等文件，大力推進畜牧業養殖設施化和糞污無害化，畜牧業生產規模化和集約化。因此，雖然在此期間畜牧業實現持續增長，但由于需求增速放緩，生產技術水平的提升，因而使得畜牧業碳排放增速明顯低于2000―2004年。

表3 2000―2014年中國畜牧業全生命周期標準C排放量

注：TCTOTAL為畜牧業總碳排放量；TCCZ、TCCY、TCSW、TCCD、TCSC、TCSG分別表示飼料糧種植、飼料糧運輸與加工、牲畜胃腸發酵、畜禽飼養環節耗能、糞便管理系統和畜禽產品加工等6個系統的碳排放量。AGR為年均增長。

Note:TCTOTALis the total carbon emissions of animal husbandry; TCCZ, TCCY, TCSW, TCCD, TCSC, TCSGrepresent the carbon emissions of feed grain planting subsystem, feed grain transportation & processing subsystem, gastrointestinal fermentation of livestock and poultry subsystem, energy consumption of livestock and poultry raising subsystem, manure management subsystem, livestock and poultry products processing subsystem. AGR is annual growth rate.

3.1.2 各系統邊界的碳排放總量分析

由表3可知，飼料糧種植、飼料糧加工、糞便管理系統、畜禽飼養耗能和畜產品運輸加工5個環節的碳排放量整體呈現增長趨勢，其年均增長率分別為2.312%、0.926%、0.770%、0.955%和2.611%；與上述5個環節不同，畜禽胃腸發酵環節的碳排放量于2000―2005年逐步上升后在2006年后開始下降，而后又進入平穩階段，2000―2014年年均降速為0.786%。從組成碳排放總量的構成來看，畜禽胃腸發酵和糞便管理系統產生的碳排放量是最為主要的來源，2000―2014年兩者占碳排放總量的比例變化幅度分別為29.76%~36.95%和34.87%~ 36.53%；飼料糧種植產生的碳排放量所占比例總體呈上升趨勢，2014年其占比達28.75%，較2000年提高了5.88%。2000―2014年飼料糧運輸加工、畜禽飼養耗能和畜產品運輸加工年均碳排放所占比例分別為0.52%、4.64%、0.03%，且年際排放波動都不大。從2000―2014年各環節平均碳排放總量大小來看，按從大到小順序排列依次為：糞便管理系統（5 184.022萬t）>牲畜胃腸道發酵（4 832.287萬t）>飼料種植（3 679.375萬t）>畜禽飼養（672.815萬t）>飼料運輸（75.680萬t）>畜產品加工（3.961萬t）。

3.2 2000-2014年中國畜牧業碳排放量變化的影響因素分解

為揭示5種因素對中國畜牧業碳排放量變化的影響大小和程度，本文根據前文分析的畜牧業碳排放3階段變化特征，按照公式（15）、（17）的加法分解模型對中國畜牧業碳排放量進行分解，從而揭示出2000―2014年期間3個階段5種影響因素對中國畜牧業碳排放的影響程度（表4）。由表4可以得到：

1）畜牧業生產效率因素（1）對畜牧業碳排放量具有明顯的抑制作用，對比分析1、2、4（3、5始終為正，不具可比性）可知，2000―2014年期間，由于畜牧業生產效率（1）提升共減少畜牧業碳排放7 645.442萬t，明顯高于這一期間農業結構調整因素（2）和城鎮化因素（4）對畜牧業碳排放的抑制作用，兩者減排的貢獻量分別為1 863.110和7 174.013萬t。這一結果表明，提高畜牧業生產效率是減少畜牧業碳排放的最為有效途徑。因此，在中國畜牧業快速發展的過程中，必須深入貫徹國家畜牧業生產政策，加快培育規模化的畜牧業生產企業，積極引導以農民為主體的傳統中小型畜牧業生產主體退出畜牧業生產，加快推進畜牧業生產由傳統的小型、散養的畜牧業生產方式，不斷向規模化和集約化的現代化畜牧業生產方式轉變[32]；本文分析表明，糞便管理系統是畜牧業碳排放的最為主要來源，因此應因地制宜建設大中型畜禽養殖廢棄物綜合處理場，推進畜禽廢棄物的綜合利用。

表4 中國畜牧業碳排放總量變化的影響因素分解

2）農業結構調整因素（2）對中國畜牧業碳排放量的變化呈現由正向驅動向負向驅動的變動特征。從表4中可以看到，2000―2004年2是中國畜牧業碳排放增長的原因之一，期間年均增加碳排放量328.226萬t；比較而言，2005―2007和2008―2014年期間，F年均減少畜牧業碳排放量分別達237.038萬t和399.018萬t。究其原因在于，2000―2004年中國城鎮化和經濟發展水平仍然不高，由于畜牧業生產效益明顯高于種植業，農業結構調整的結果是畜牧業在農林牧漁業比例不斷增加（根據《中國農村統計年鑒》的數據分析，2000―2004年畜牧業占農林牧漁業比例由29.67%上升到33.45%），因而2成為畜牧業碳排放增長的原因之一；相比之下，2005―2014年期間，中國城鎮化和經濟發展水平有了極大提高，策應城鎮化的發展需求，附加值更高的都市農業、旅游觀光農業、高價值的蔬菜、苗木和花卉種植、高價值的水產養殖等農業生產得到了更多的重視[9]，農業結構調整的結果是畜牧業占農林牧漁業比例不斷下降（根據《中國農村統計年鑒》的數據分析，2005―2014年畜牧業產值占農林牧漁總產值比例由33.47%下降到27.96%），因而2成為抑制畜牧業碳排放的重要因素。

3）單位農業人口農業生產收益因素（3）對畜牧業碳排放量呈現明顯的正向驅動效應。對比其他4種效應可知，無論是從總量和年均值來看，2000―2014年期間3的正向驅動作用都是最大的，是導致中國畜牧業碳排放量逐步增長最為重要的因素。如前文所述，2000―2004年期間國家實施了一系列促進畜牧業規模化、集約化發展以及減免畜牧業生產各種稅收的政策，因而畜牧業生產效益明顯提高；2005―2007年期間，由于節糧型和耗糧型畜牧業規模都急劇下降，因而畜禽產品供不應求，畜牧業價格大幅上漲。根據《中國農村統計年鑒》數據，按2000年不變價格計算，單位農業人口的農業生產收益由2005年的3 614.31元/人上升到2007年的5 385.70元/人，年均增長22.07%，因而期間3對畜牧業碳排放的促進作用急劇提升；相比之下，2008―2014年期間，由于畜牧業實現了恢復增長，雖然畜產品需求仍在增長，但增速已經較前期明顯減緩，因此期間單位農業人口的農業生產收益僅由2008年的4 620.23元/人上升到2014年的6 467.68元/人，年均僅增長僅5.77%，僅為2005―2007年期間的26.13%，因而F對畜牧業碳排放增長的作用急劇下降。可見，經濟社會發展過程中，農民的市場經濟意識也在不斷加強，只要畜牧業農業生產經濟效益足夠高，人們從事農業生產的積極性就會不斷增強，從而成為畜牧業碳排放增長的最為重要動力。

4）城鎮化因素（4）是減少中國畜牧業碳排放的又一重要因素，總體看來2000―2014年城鎮化共減少畜牧業碳排放為7 174.013萬t，僅次于畜牧業生產效率因素（1）。城鎮化能夠有效抑制畜牧業碳排放的原因主要在于以下4點：首先，城鎮化不斷推進農村人口向城鎮轉移，顯著減少了農村農業勞動力，為畜牧業的集約化、規模化生產創造了條件；在政策的引導下，畜牧業則不斷由傳統的散養型向規模化和集約化的現代化畜牧業生產方式轉變，顯著提高畜牧業生產效率；其次，城鎮化推動經濟發展，進而增加農民的非農就業收入，降低了農民依靠發展畜牧業來實現增收的目的；第3，城鎮化導致城鎮周邊的都市農業、旅游觀光農業等附加值比畜牧業更高的農業生產方式快速發展，因而降低了畜牧業在農林牧漁業中的比例；第4，城鎮化具有顯著的集聚效應，它通過推動農業研發資本、研究人員和知識技術在城市集聚，進而推動農業科技進步[33]。2014年以城鎮人口占總人口比例計算，中國的城鎮化水平為54.77%，仍處于諾瑟姆的理論所提出的30%~70%的城鎮化快速發展階段，因而可以預見，今后一段時間城鎮化的快速發展仍將是減少中國畜牧業碳排放的重要因素。

5）總人口增長因素（5）明顯增加了中國畜牧業碳排放，2000―2004、2005―2007和2008―2014年3個時段其年均增加的碳排放量分別為59.391、51.814和59.887萬t。人口增長導致畜禽產品的需求快速增長，因而必將拉動畜牧業快速發展。中國人口基數大，2000―2014年期間，在一對夫婦只能生育一個孩子的基本國策下，中國人口年均增速僅為0.55%，因而人口增長因素對畜牧業碳排放增長的作用也明顯較低。2016年中國新《人口與計劃生育法》明確指出，一對夫妻可以合法地生育2個孩子。可以預見，隨著二孩政策的實施，中國未來人口增長速度應該會有所加快，因此今后人口增長因素對畜牧業碳排放增長的促進作用會有所增強。

3.3 中國省際畜牧業碳排放變化影響因素的空間差異分析

1）畜牧業生產效率因素（1）。從表5可以看出，全國31個省（市、區）當中，1對各地區畜牧業碳排放量的變化均為負向驅動效應，對比其他驅動效應可以發現除上海、江蘇（|4|>|1|）和天津、福建、甘肅（|2|>|1|）外，1都是抑制各地區畜牧業碳排放的最大因素。按1減少畜牧業碳排放量絕對值從大到小排序，排名前10位的地區分別為：山東、河南、四川、河北、內蒙古、黑龍江、云南、貴州、安徽、新疆。可以看出，這10個省（區）都屬于中國畜牧業大省，其中內蒙古、云南、貴州和新疆為中國草原牧區，其余6個均為糧食主產區，屬于中國的農耕牧區。這一結果表明，進入21世紀以來，中國大力推進畜牧業生產向優勢地區集中[34]，不斷提高畜牧業優勢產區的規模化和集約化生產水平，有利于建設大中型的畜禽養廢棄物處理場，從而有效地降低了畜牧業生產優勢區的畜牧業碳排放。排名后10位的地區分別為江西、重慶、浙江、甘肅、寧夏、海南、北京、福建、上海、天津，其中江西、甘肅、重慶和寧夏4省（市、區）為中國經濟發展水平較低的中西部地區，而其余6個則為經濟發展水平較高的糧食主銷區。對前者（除寧夏外）而言，由于其畜牧業生產的規模化和集約化水平低，以農民為主體的傳統中小型畜牧業散養方式仍廣泛存在，因而難以集中建設大中型畜禽廢棄物綜合處理場，使得畜禽糞便未能得到高效處理，因而1對這些地區的畜牧業碳排放量的抑制作用有限；而對后者以及寧夏而言，由于其畜牧業碳排放量總體規模小，即便其畜牧業生產效率較高，1對其畜牧業碳排放量降低的總量仍十分有限。

表5 中國省際畜牧業碳排放變化影響因素的空間差異分析（2000-2014）

注：CEC為碳排放量變化。

Note：CECwascarbon emissions change.

2）農業結構調整效應（2）。從表5可看出，2對各地區畜牧業碳排放以抑制作用為主，其減少碳排放量在50萬t以上的地區有8個，按減少量的絕對值由大到小依次為：河北、湖南、甘肅、廣西、江蘇、湖北、廣東和福建，其中對河北的抑制作用最大，達203.14萬t。比較而言，2對畜牧業碳排放的促進作用很小，其增加碳排放量在30萬t以上的地區只有3個，按增加量由大到小依次為內蒙古、遼寧和西藏，其中內蒙古最大，達93.11萬t。總體而言，2000―2014年2對全國31省（市、區）畜牧業碳排放的減少總量為755.13萬t。進一步分析可知，2減少畜牧業碳排放的地區基本位于中國中東部地區（甘肅和廣西除外），這些地區城鎮化發展水平高，更高附加值的都市農業、旅游觀光等農業得到了快速發展[9]，所以這些地區農業結構調整的結果是畜牧業在農林牧漁中的比例下降，因而明顯降低了畜牧業碳排放；而2促進畜牧業碳排放增加在30萬t以上的地區都是中國畜牧業大省，其農業結構調整的結果是畜牧業比例不斷上升，因而增加了畜牧業碳排放。

3）單位農業人口農業生產收益因素（3）。從表5中可以發現，3是導致中國各地區畜牧業碳排放不斷增長的主要動力；其中山東最大，為1 266.54萬t，天津最小，為17.32萬t。根據3導致畜牧業碳排放增加量由大到小排序，得到前15位的地區分別為：山東、四川、河南、河北、內蒙古、黑龍江、云南、湖南、新疆、遼寧、湖北、廣西、貴州、江蘇和吉林，這15個省（市、區）總體可以分位2類：其中內蒙古、云南、新疆、廣西、貴州5省（區）為中國的邊疆草原牧區，而其余10個為中國糧食主產區，屬于農耕畜牧業區。由此看出，由于畜牧業生產效益明顯高于種植業，因此邊疆草原牧區和農耕畜牧業區的農民為提高其自身收益，會不斷地擴大畜牧業生產規模，進而導致這些地區畜牧業碳排放量不斷增加。比較而言，雖然3的提高能有效增加農民收益，但該因素對經濟發展水平較高省份的畜牧業碳排放量的增長作用十分有限，因為這些地區農民增收途徑更多的是直接從農業部門轉向非農業生產部門。如表5所示，F對畜牧業碳排放促進作用最小的5個省（市）分別為：天津、上海、海南、北京和浙江。

4）城鎮化因素（4）。由表5可以得出，4對全國31個省（市、區）的畜牧業碳排放量均具有顯著的負向驅動效應，其中對山東的畜牧業碳排放抑制作用最大，為383.13萬t，對天津的抑制作用最小，為13.32萬t。4對畜牧業碳排放抑制作用在80萬t以上的地區有11個，按其絕對值由大到小排序依次為：山東、河北、廣東、江蘇、四川、河南、新疆、云南、陜西、青海和內蒙古。可以看出，新疆、云南、陜西、青海和內蒙古屬于中國邊疆草原畜牧業區，山東、河北、江蘇、四川和河南都是中國農耕畜牧業生產區，這些地區畜牧業碳排放總量大，且城鎮化發展水平較低（江蘇除外）；因此，城鎮化的快速推進對減少這些地區畜牧業碳排放具有極為重要的作用。此外，2000-2014年期間廣東人口總量始終處于中國前3位（2006年以后一直為中國人口第一大省），以城鎮人口占總人口比例計算，該階段廣東城鎮化水平由55%上升到68%，提高了13個百分點，因而城鎮化對降低廣東畜牧業碳排放的作用也尤為突出。

5）總人口增長因素（5）。除四川、湖北、重慶和貴州4省（市）外，總人口增長效應（5）對中國其余27省（市、區）的畜牧業碳排均具有明顯的促進作用（表5），其中新疆最大，為99.38萬t，甘肅最小，為4.86萬t。按5正向驅動效應由大到小排序，排名前15位的地區分別為新疆、廣東、山東、河北、西藏、云南、內蒙古、青海、廣西、北京、江西、天津、山西、浙江和江蘇，其中廣東、山東、河北、北京、浙江、天津、江蘇7省（市）是中國沿海經濟發達區，其人口不僅表現為自身的增長，而且還有大量的人口流入，因而人口增長對畜牧業碳排放的促進作用明顯。例如，2000-2014年北京、天津和廣東的人口增長幅度分別達到了55.72%、51.55%和24.09%。比較而言，其余6個省區均位于西部地區（江西、山西除外），屬于草原牧區且又屬于中國少數民族集聚區，其城鎮化和工業化發展水平低，所增加的人口當中很大部分生活都依賴于農業發展，因而人口增長對畜牧業碳排放的促進作用也十分明顯。

4 結 論

采用全生命周期評價法測算了2000-2014年中國畜牧業碳排放，并利用KAYA恒等式擴展模型和LMDI模型，將畜牧業碳排放驅動因素分解為畜牧業生產效率（1）、農業結構調整（2）、單位農業人口農業生產收益（3）、城鎮化（4）以及總人口增長（5）等5大因素，從時空2個方面定量測度了5大因素對中國畜牧業碳排放的驅動程度，研究結論如下：

1）2000-2014年，中國畜牧業碳排放總量由1.374× 108t增長到1.506×108t，年均增速0.654%，其中畜禽胃腸發酵和糞便管理系統是主要的碳排放源，兩者分別占畜牧業碳排放總量比例的變化幅度為29.76%~36.95%和34.37%~36.53%。

2）從時空2個層面來看，畜牧業生產效率因素（1）和城鎮化因素（4）都是降低中國畜牧業碳排放的第1和第2重要因素。農業結構調整效應（2）對中國畜牧業碳排放量的變化呈現由正向驅動轉為負向驅動。

3）2000―2014年單位農業勞動力農業生產效益因素（3）是導致中國畜牧業碳排量持續增長的最為重要因素，這一因素對草原畜牧業區和農耕畜牧業區的畜牧業碳排放增長促進作用非常明顯。

本文參照已有研究，盡量考慮了各系統邊界的碳排放，但由于資料的可得性和問題的復雜性，仍有少量因素未能予以全面考慮，例如反芻動物的青飼料種植所產生的碳排放量理應計入。此外，本文主要研究的是畜牧業碳排放的宏觀影響因素，難以全面涵蓋相關的微觀影響因素（如畜牧業養殖行為、廢棄物處理方式、農戶養殖生產意愿等），上述微觀因素在本文當中雖然也有涉及，但未能進行深入分析，這也是今后進一步研究的方向。

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Decomposition of impacting factors of animal husbandry carbon emissions change and its spatial differences in China

Yao Chengsheng1,2, Qian Shuangshuang2,3, Mao Yuehua2,3, Li Zhengtong2,3

(1.330047,;2.330031,; 3.330031,)

Animal husbandry greenhouse gas emissions account for 18% of total greenhouse gas emissions of all human activities, and have become one of the most important contributors to global greenhouse gas emissions increase. Using life cycle assessment (LCA) method, animal husbandry carbon emissions in the 31 provinces, municipalitiesandautonomousregionsof China from 2000 to 2014 have been comprehensively measured. Based on logarithmic mean Divisia index (LMDI) method, the changes of animal husbandry carbon emissions were decomposed into the contributions from 5 factors, including animal husbandry production efficiency, agricultural structure adjustment, agricultural productivity gains per agricultural labor, urbanization and total population growth. Using the data of animal husbandry carbon emissions measured by LCA, the driving effects of the 5 factors on animal husbandry carbon emissions change were measured from the spatial and temporal perspective. The results showed: 1) Total amount of animal husbandry carbon emissions in China increased from 137.423 million tons to 150.563 million tons from 2000 to 2014, and its average annual growth rate was 0.654%, of which the carbon emissions from gastrointestinal fermentation of livestock and manure management systems were the 2 key sources, accounting for 65.58%- 73.23% of the total amount of animal husbandry carbon emissions. 2) No matter from spatial or temporal perspective, animal husbandry production efficiency improvement was the most important factor to restrain the sustained growth of the animal husbandry carbon emissions; the increase of agricultural productivity gains per agricultural labor was the most important factor to promote the sustained growth of the animal husbandry carbon emissions, which was particularly outstanding in prairie pasturing areas and pasturing areas in major grain producing areas, however, the effect of the increase of agricultural productivity gains per agricultural labor on animal husbandry carbon emission growth was limited in developed areas. Population growth was another important factor to promote the growth of the animal husbandry carbon emissions, especially to the developed areas with massive population influx and the ethnic minority areas in most western part of China. 3) The increase of urbanization level ranked the second to restrain animal husbandry carbon emissions from 2000 to 2014, while the effect of agricultural structure adjustment on animal husbandry carbon emissions changed from positive to negative, and this characteristic was particularly obvious in eastern-central China with higher animal husbandry efficiency.

emission control; greenhouse gases; manures; animal husbandry; driving effect; logarithmic mean divisia index (LMDI); spatial differentiation

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.12.002

X713

A

1002-6819(2017)-12-0010-10

2016-12-20

2017-05-11

江西省社會科學“十三五”規劃項目（16YJ11）；國家社科基金重點項目（2015AZD070）

姚成勝，男，江西上饒人，副教授，博士，主要研究方向為農業資源經濟與區域可持續發展，南昌南昌大學中國中部經濟社會發展研究中心，330047。Email：yaochengsheng@163.com。

姚成勝，錢雙雙，毛躍華，李政通. 中國畜牧業碳排放量變化的影響因素分解及空間分異[J]. 農業工程學報，2017，33(12)：10－19. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.12.002 http://www.tcsae.org

Yao Chengsheng, Qian Shuangshuang, Mao Yuehua, Li Zhengtong. Decomposition of impacting factors of animal husbandry carbon emissions change and its spatial differences in China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(12): 10－19. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.12.002 http://www.tcsae.org