中國農地利用碳排放時空演變特征及驅動因素研究——基于IPCC法與LMDI指數分解模型

(福建農林大學 可持續發展研究所,福建 福州 350002)

1 引言

農業是我國國民經濟的基礎性產業。近年來,隨著經濟的迅速發展與人民生活質量的普遍提升,民眾對糧食作物的精深加工和轉化產品的需求快速上漲。在我國城市膨脹式擴張與耕地面積相對有限的狀況下,擴大產出必然要以加大化肥、農藥等農業生產資源的投入量為前提,導致農地利用碳排放量顯著增長[1]。據相關統計資料顯示,耕地所釋放的溫室氣體超過全球人為溫室氣體排放量的30%,相當于150億t二氧化碳[2];我國農業溫室氣體排放量在全國總排放量中所占比重高達17%[3]。因此,實現農地利用的低碳化與無碳化成為增強我國農業可持續發展能力的重要環節。由2017年波恩氣候變化會議制定《巴黎協定》實施細則到2018年5月全國生態大會中提出的建立健全全國碳排放權交易市場[4],推動全面減排目標的有效達成已引起了國內外各級政府的高度重視,與農地利用碳減排相關的問題也成為了學界的一大研究熱點。在農地利用碳排放源與排放總量方面,研究者分別基于農業能耗、農業資源等特定角度對農業碳排放量進行了測度[5-7]。在農地利用碳排放影響因素分解方面,LMID模型[8]、STIRPAT方程[9]、Kaya恒等式[10]等方法是探究農地利用碳排放促進與抑制因素的重要研究工具。在農業碳排放與經濟增長關系研究方面,李玉波[11]、張玉梅[12]等對不同省份的農業碳排放與經濟發展進行了脫鉤彈性分析,強調從根本上擺脫經濟增長對農業碳排放過度依賴,實現兩者全面脫鉤的重要性;洪業應[13]、高標[14]等通過實證研究表明農業碳排放與人均GDP在整體上符合環境庫茲涅茨曲線(EKC)的模型假設。已有研究成果為促進低碳農業建設提供了重要的理論參考,但鮮有學者利用面板數據對全國農地利用碳排放量的時序與空間演變特征和影響因素進行實證探究。

本文立足于農用物資投入視角,定量分析我國2004—2016年農地利用碳排放總量與碳排放強度的變動特征,并對我國31個省、市、區(不包括香港和澳門特別行政區、臺灣地區)的農地利用碳排放進行測算,實證考察我國農地利用碳排放時空格局的演變進程與特征,對農地利用碳排放的驅動因子進行分解并揭示其作用機理,提出有效降低農地利用碳排放，提升我國低碳農業發展成效的政策建議。

2 研究方法與數據來源

2.1 農地利用碳排放量與碳排放系數測算

當前估算農地利用碳排放的方法較多,考慮到數據的可獲得性,本文選取了農業灌溉、農地翻耕、農用化肥、農藥、農膜與農用柴油等6個方面的農用物資投入構建測算指標體系,利用IPCC法對我國農地利用碳排放進行測度。IPCC法的基本原理是在確定特定碳排放源的基礎上,以某種碳源的數據與其對應的碳排放系數的乘積計算該碳源的碳排放量,公式為:

C=∑Ci=∑Tiδi

(1)

式中,C為農地利用碳排放總量;Ci為第i種碳排放源的碳排放量;Ti為第i種碳排放源的施用量;δi為第i種碳源的碳排放系數。參考相關研究成果,農業灌溉、農地翻耕、農用化肥、農藥、農膜與農用柴油的碳排放系數分別為3.126kg/hm2、20.476kg/hm2、0.8956kg/kg、5.18kg/kg、4.9341kg/kg、0.5927kg/kg[15]。農地利用碳排放強度運算公式為:

(2)

式中,I為農地利用碳排放強度;G為耕地面積。

2.2 農地利用碳排放區域差異化水平測算

事實上,標準差(S)與變異系數(V)可較準確地對區域間的差異化水平進行衡量[16],且一般而言,S值越大,表明地區之間所體現的相對差異越大;V值越大,則表明其絕對差異越大。

(3)

(4)

2.3 農地利用碳排放驅動因素分解模型

農地利用碳排放驅動因素一直以來都是農業碳排放問題的重點研究領域,因此出現了多種因子分析模型,主要包括LMDI指數分解模型、STIRPAT模型、Kaya恒等式等。其中,LMDI模型憑借其可逆與不會產生分解剩余項的特點與優勢,在能源與減排等領域中得到了廣泛運用。結合相關研究內容,本文基于LMDI模型從農業效率、農業結構、農業經濟與農業勞動力四個方面對2004—2016年我國農地利用碳排放進行因子剖析。據此,我國農地利用碳排放總量可表示為:

(5)

(6)

式中,C為農地利用碳排放總量;TOPI為種植業總產值;TAOV為農林牧副漁總產值;L為農業勞動力總數;EA為農業生產效率因素;CA為農業結構因素;SA為農業經濟發展水平。將式(6)代入式(5),可得:

C=EA×CA×SA×L

(7)

將上式兩邊同時取對數,則有:

lnC=lnEA+lnCA+lnSA+lnL

(8)

又因為:

ΔCT=Ct-C0;ΔEAT=EAt-EA0;ΔCAT=CAt-CA0;ΔSAT=SAt-SA0;ΔL=Lt-L0

(9)

式中,T為總變動量;t為目標年份;0為基準年份。由此,對式(6)進行差分分解,則各驅動因素貢獻值測算公式為:

(10)

(11)

(12)

(13)

則總貢獻值為:ΔACT=ΔEAT+ΔCAT+ΔSAT+ΔPT

(14)

2.4 數據來源

2004—2016年我國農業灌溉、農地翻耕、農用化肥投入、農藥投入、農膜使用、農用柴油使用、種植業產值、農林牧副漁產值與農業勞動力規模的數據均來自《中國農村統計年鑒》和各個省(市、區)的統計年鑒。其中,農藥、農膜、農用柴油以該年度的實際使用量為基準,農用化肥以折純量為基準,灌溉數據通過有效灌溉面積表征,翻耕數據則利用農作物總播種面積來替代。

3 我國農地利用碳排放量變動特征分析

3.1 我國農地利用碳排放時序演變特征

依據式(1)、式(2)可得2014—2016年我國農地利用中各項碳排放源碳排量、碳排放總量、碳排放強度及其環比增速,結果見表1、圖1、圖2。

表1 2004—2016年我國農地利用碳排放量及碳排放強度

由表1、圖1可知,我國農地利用碳排放總量在2004—2015年整體保持著上升的態勢,由2004年的6974.31萬t上升至2015年的9448.60萬t,在2015年達到峰值后開始下降,碳排放總量降至2016年的8992.15萬t。翻耕、農用化肥、農藥、農膜等碳排放源的碳排量也出現了不同程度的增長,年均增長率分別為0.63%、1.98%、1.77%、3.42%。我國農地利用碳排放總量整體上可劃分為“低速增長—低速下降”兩個階段的演變模式:2004—2007年我國農地利用碳排放量進入低增長期,由2004年的6974.31萬t上升至2007年的7740.31萬t,年均增長率為2.74%,2007年的環比增速達到4.17%;2008—2015年我國農地利用碳排放呈超低速增長趨勢,由2008年的7844.28萬t緩慢上升至2015年的9448.60萬t,年平均增長率僅維持在2.00%左右;2016年我國農地利用碳排放總量減少,且當年的環比增速也由2015年的4.38%下降至-4.83%,導致這一結果的可能原因是:隨著低碳農業的相關概念與技術的普及,農地利用趨于合理化與綠色化,由此降低了碳排量,提升了農業發展的質量與效益[17]。

圖1 2004—2016年我國農地利用碳排放總量與環比增速

圖2 2004—2016年我國農地利用碳排放強度與環比增速

由表1、圖2可知,以2014年為界,我國農地利用碳排放強度大致呈現出“雙峰”特征,且碳排放強度到達第一個峰值經歷了較長期而平穩的增長過程,由2004年的546.68kg/hm2上升至2013年的最高值733.99kg/hm2,年平均增長率為2.71%,這與前一段時間我國粗放型的農業發展模式與農地利用方式是密切相關的;第二個峰值則由2014年的699.73kg/hm2上升到2015年的699.90kg/hm2,環比增速達到4.51%。2013—2014年,碳排放強度迅速下降至谷點,環比增速為-8.76%;2015—2016年,碳排放強度進入第二個下降過程,環比增速為-4.78%。說明我國農地利用碳排放強度及其環比增速的波動頻率較大,但在經過某個特定時間點后,碳排放強度會出現下降趨勢,環比增速也會維持在負數水平。在我國《2014—2015年節能減排低碳發展行動方案》頒布的現實背景下,隨著我國農地利用碳排放限制力度的加大,雖然農地利用碳排放強度會在一定時期內呈現出增強的狀態,但由于政策措施的推進與落實,碳排放強度就會逐漸降低,這一結果間接表明我國農地利用碳減排行動的效果正在逐步凸顯[18]。

3.2 我國農地利用碳排放空間格局演變特征

由碳排放測算公式(1)、式(2)可進一步得到我國31個省(市、區)在4個主要年份(2004年、2008年、2012年、2016年)的農地利用碳排放總量和碳排放強度,見表2。其中,2016年農地利用碳排放總量位于前五名的省(市、區)分別是河南、山東、河北、江蘇、安徽,占我國農地利用碳排放總量的29.07%;農地利用碳排放總量位于末五位的省(市、區)分別是天津、上海、青海、北京、西藏,占我國農地利用碳排放總量的1.22%。就農地利用碳排放強度而言,我國各省(市、區)的差異較大,2016年碳排放強度位于前五名的是福建、上海、廣東、浙江、海南,而內蒙古、貴州、青海、黑龍江、西藏則處于后五名。

為反映2004—2016年我國農地利用碳排放狀況的空間格局演變特征,在征詢有關專家意見的基礎上,依據我國各省(市、區)的農地利用碳排放總量狀況,本文依次將其歸為低碳排放區(C≤200萬t)、中等碳排放區(200萬t400萬t)。同理,基于我國各省(市、區)農地利用碳排放強度狀況,將其劃分為低強度地區(I≤400kg/hm2)、中等強度地區(400kg/hm21000kg/hm2)。由表2可知,我國主要年份的農地利用碳排放量具有低碳排放區相對固定與高碳排放區相對集聚的特征。自2004年開始,低碳排放區大多集中在西藏、青海、北京、上海、寧夏等5個省(市)，高碳排放區則集中在我國中部地區,包括安徽、江蘇、河北、山東、河南等5個省份,這與該區域地勢開闊平緩,氣候與水文等自然環境適于農作物耕種有關。2008年安徽與湖北2省由較高水平碳排放區進入高碳排放區;2016年黑龍江與新疆2省(區)則由較高水平碳排放區進入高碳排放區,這一演變歷程說明截至2016年我國農地利用高碳排放區與我國主要的糧食作物產區基本重合。2004年我國農地利用低碳排放區13個、中等碳排放區11個、較高水平碳排放區10個、高碳排放區10個;2008年低碳排放區11個、中等碳排放區11個、較高水平碳排放區8個、高碳排放區6個;2012年分別為3個、3個、7個、7個;而2016年則為4個、6個、6個、8個。近13年來,我國農地利用低碳排放區與中等碳排放區具有明顯減少的趨勢,而較高水平碳排放區與高碳排放區的數量基本維持在10個左右,說明我國農地利用具有向高單位碳排放量單極發展的演變趨勢,反映了快速城鎮化進程中各省(市、區)的農地非農化利用程度。

相對于碳排放總量而言,碳排放強度能更客觀、準確地對不同區域間的農地利用碳排放水平進行比較與分析[19]。從表2可見,在數量上2004年我國農地利用碳排放低強度地區12個、中等強度地區6個、較高強度地區10個、高強度地區3個;2008年我國農地利用碳排放低強度地區7個、中等強度地區9個、較高強度地區7個、高等強度地區8個;2012年分別為5個、8個、10個、8個,而2016年為5個、8個、12個、6個?？梢?2004—2016年我國農地利用碳排放以中高強度為主,低強度區域范圍明顯減小,高強度區則經歷了由少至多再減少的歷程,整體表現出了多極發展的趨勢。2004年全國農地利用碳排放強度高值集中在福建、浙江、上海3個省(市);2008年與2012年集中在福建、上海、浙江、廣東、河北、山東、海南與北京等8個省(市);2016年則集中在福建、上海、廣東、浙江、海南等5個省(市)。通過表2可觀察到我國農地利用高碳排放強度區分布也呈現出了地理上的聚集特征。除山東與河北外,我國農地利用碳排放高強度地區大致與耕地資源較為匱乏、經濟發達且人口眾多,需要大量農業投入的省域與市域相吻合。

圖3 2004—2016年我國農地利用碳排放總量與強度差異演化

3.3 我國農地利用碳排放差異演進特征

2004—2016年我國各省(市、區)的農地利用碳排放總量的相對差異呈現出先擴大后減小趨勢,而絕對差異呈現逐步減弱趨勢,兩者為“X”狀交錯(圖3A),說明13年來我國各省(市、區)的碳發展水平差異縮小并逐步趨向一致。其中,標準差由2004年的182.26迅速上升至2012年的203.80,年平均增長率為1.25%,之后由2012年的峰值降至2016年的202.43,年平均增長率為-0.56%;變異系數則由2004年的0.81降至2016年的0.70,年平均增長率為-1.12%。由圖3B可知,我國31個省(市、區)農地利用碳排放強度的相對差異在2008年之前保持著增大的態勢,由2004年的329.03上升至2008年的383.82,年平均增長率為3.13%;絕對差異在2008年之前保持著減小態勢,由2004年的0.56降至2008年的0.53,年平均增長率為-1.10%。但兩者在2008年以后基本保持著相同的變動態勢,均表現出先減后增的趨勢,可能的解釋是:不同省(市、區)農業的發展對于碳排放生產依賴效應差別的擴大,個別地區的農地的資源化利用效率提升較大而部分省(市、區)提升較小,從而導致了碳排放強度差異性的增強[20]。其中,標準差由2008年的383.82降至2012年的344.98,年平均增長率為-2.11%,之后從2012年的谷點升至2016年的364.74,年平均增長率為1.12%;變異系數由2008年的0.53降至2012年的0.44,年平均增長率為-3.65%,之后從2012年的最低值增長至2016年的0.48,年平均增長率為1.76%。

4 我國農地利用碳排放驅動因素分析

基于農地利用碳排放影響因子分解的LMDI模型與相關年鑒統計數據,以2004年為基準年,可得到2005—2016我國農地利用碳排放驅動因素及其對應的累積效應,見表3。整體上看,農業生產效率、農業結構與農業勞動力規模對農地利用碳排放表現出負向效應,說明對碳排放產生了一定的減緩作用。且相對于基期而言,2005—2016年農業效率、農業結構與農業從業勞動力規模的累積貢獻率分別為10.02%、227.20%與51.07%。我國農地利用碳排放的抑制效果按照從大到小的順序排列依次為:農業結構>農業勞動力規模>農業生產效率。

表3 2005—2016我國農地利用碳排放驅動因素分解

農業結構是促使我國農地利用碳減排的最主要因素,近13年來累積實現了33469.58萬t的碳排減量。近年來,隨著生態文明建設進程的持續推進與農業供給側改革的持續深化,傳統的要素配置失衡、資源環境壓力大的農業結構逐步實現了向以資源節約與環境友好為主導的新型農業結構的轉型與升級,緩解了我國農地的污染與碳排放,也改善了我國的農地資源利用模式。因此,在我國未來的農業可持續化發展過程中,應在保證糧食產量與安全的基礎上繼續調整與優化農業生產與產業格局。

農業勞動力規模是推動我國農地低碳化利用的次主要因素,2005—2016年累積實現了13180.14萬t。由表3可知,以2009年為分界點,在此之前農業勞動力規模對碳排放起促進作用;而在此之后,農業勞動力規模則對碳排放起減緩作用。對這一現象可能的解釋是:2009年以后,我國以城鎮化與工業化為標志的現代化進程打破了農民對農地的強烈依附狀態,農民內部出現分化,大量農村勞動力開始脫離原始的生產與生活方式向經濟發達的城市和地區流動,導致農業從業者的數量不斷減少。同時,清潔生產理念的強化、農業生產效率的提升有助于減少我國農業用地的碳排量。2005—2016年,農業生產效率對我國農地利用碳減排的驅動效果較弱,累積實現了12475.35萬t。每億元種植業總產值的碳排放量處于波動下降的狀態,由2006年的最高值0.32萬t降至2016年的最低值0.14萬t,降低了56.49%。盡管農業清潔生產與節能技術不斷創新與普及,相關農用物資投入量的減少使農業生產效率得到了有效提升,但通過改造傳統高碳排放型的農業生產方式與農地利用方式以提高農業發展效益仍是我國農業低碳化與無碳化發展的一項重點內容。農業經濟發展程度則是促使農地利用碳排放顯著增長的重要因素。相比于2004年,2005—2016年的農業經濟水平對碳排放總量的累積貢獻值達到了76645.15萬t,相應的累積貢獻率為388.28%。鑒于此,如果我國不能及時轉變農業發展思路與模式,創新農地生態化利用路徑以徹底擺脫依靠過量農用物資投入為主的生產方式,就會導致農地利用碳排放量以及生態環境壓力的持續增大。

5 結論與政策建議

由農地資源無序投入與利用所引致的碳排放量的迅速增長已經引起了社會各界的普遍關注,推動農業的低碳化與無碳化成為農業綠色發展的重要內容。本文立足于翻耕、灌溉、農藥、農用化肥、農膜、農用柴油等6個方面的農用物資投入構建農地利用碳排放測度指標體系,并利用IPCC法與LMDI指數分解模型對2004—2016年我國農地利用碳排放的時空演變特征與驅動因子進行實證分析。研究表明:①我國農地利用碳排放總量整體上呈現出“低速上升—低速下降”兩大階段的演化特征。而以2014年為界,我國農地利用碳排放強度演化則大致表現出“雙峰”的特征。②全國農地利用碳排放總量區域差異較顯著,2016年農地利用碳排放量最大的省(市、區)集中于我國中部地區,這與該區域內擁有適合于農作物種植的自然環境相關。2016年我國31個省(市、區)的碳排放強度表現出了明顯的差異,這種差異與區域經濟發展程度密切相關。③13年來,我國農地利用碳排放總量的空間演化呈現出向高單位碳排量單極發展的特征,且農地利用高碳排放區基本覆蓋我國主要的糧食作物產區。與碳排放總量相比,我國農地利用碳排放具有多極發展的演化特征,且高碳排放強度地區大致與耕地資源有限、經濟發達且人口密集的地區重疊。④通過LMDI指數分解模型可知農業效率、農業結構與農業勞動力規模對農地利用碳排放起減緩作用,2005—2016年的累積貢獻率分別為10.02%、227.20%與51.07%;而農業經濟發展是促使農地利用碳排放顯著增長的重要因素,累積貢獻值為76645.15萬t,相應的累積貢獻率為388.28%。

綜上所述,針對我國農地利用的碳排放情況,各地區政府應立足于當地實際采取多樣化的措施:①樹立低碳環保理念,努力轉變農業發展方式。農業生產必須始終秉持低碳環保的理念,徹底轉變傳統重視“高投入、高產出”、片面追求GDP增長速度和忽視生態威脅的錯誤傾向,通過保持多種形式的適度經營規模，切實加強農地資源保護，推動農業廢棄物的資源化利用，實施化肥與農藥零增長行動等舉措有效提升農業面源污染治理成效,構建現代農業的新型發展思路與模式,從而確保農業生產在經濟、社會、生態中的統籌與協調。②加大對農地利用低碳化的政府支持力度,優化外部政策環境。一方面,各級政府應不斷強化農地資源的低碳化檢測與管理,積極制定促進農地利用碳減排的規章制度,注重各項規范的有效落實,并逐步建立起以實現綠色發展為重要指標的干部工作責任考評機制。另一方面,應加快推進農地利用碳匯補償、轉移支付與碳減排專項投入基金等國家資金項目的建設,準確把握農村投資的領域與方向,為鼓勵農地利用主體實現減碳行為，促進農業低碳發展提供充足的資金保障,不斷增強農地利用的內生活力。③堅持科技創新理念,強化農地資源的低碳化利用導向。當前,發達國家的農業科技進步貢獻率遠超我國,因此仍需在充分借鑒農業發達國家先進經驗的基礎上繼續健全和完善農業科技創新服務體系與信息共享平臺,在頂層設計的推動下敦促各地區在堅持農業技術創新的同時以提升農地利用的資源使用效率為重點,主要包括培育優良的作物品種、采用優質的有機復合肥料、優化農業物資投入結構和建設健全循環農業、節水農業的基礎設施以改造傳統農業等實施內容。④鼓勵與推動農業參與碳交易,以市場機制促進農地利用主體實現碳減排。推進農業參與碳交易不但有利于凸顯農地資源的生態效應,而且有利于緩解碳排放壓力,促進區域間的生態平衡。因此,首先各級政府應通過必要的政策宣傳、財政扶持計劃與人才引進方案等方式構建農業碳交易市場,拓寬農村資本市場,完善農業碳交易機制;其次，建立健全農業碳交易中的經濟激勵機制與成功案例的柔性推廣用以支持與動員農地利用主體積極投身到實現農業經濟低碳化的進程;第三，應在政府引導與法律約束的基礎上嚴格規范農業碳交易的客體與程序，培養獨立的第三方農業碳交易市場中介以減少交易過程中存在的阻力與困境,以權威的市場交易方式內在地實現農地生態價值與市場價值的統一。