鎮江市農業碳排放影響因素分析

范 靈，王 敏

(1.鎮江高等專科學校 科技處，江蘇 鎮江 212028；2.江蘇大學 管理學院，江蘇 鎮江 212003)

1 研究背景

21世紀以來，全球變暖而導致的各種生態環境問題不僅威脅到動物的生存，而且極大威脅到人類的生存。如2018年，瑞典因高溫引起十余起森林火災，火勢蔓延至北極圈；日本的持續高溫造成一周內超過2.2萬人中暑、65人死亡；中國多地氣溫突破當地歷史極值，7月大部分地區氣溫比歷史同期高1～4℃；溫度升高使得北冰洋海冰大面積融化，北極熊、海豹等動物因缺乏食物而瀕臨滅絕。由此可見，研究溫室氣體排放問題已經迫在眉睫。溫室氣體包括CO2，CH4，N2O等，其中CO2對全球溫度升高的影響最大。因此，CO2排放成為眾多學者研究的主要對象。本文所研究的碳排放量皆指CO2排放量。

在2008年的G20峰會上，我國大力倡導低碳發展，并制定低碳經濟的可持續發展措施。黨的十九大報告指出：“建設生態文明是中華民族永續發展的千年大計。必須樹立和踐行綠水青山就是金山銀山的理念。”各省、直轄市、自治區也一直在加大對生態環境治理的資金投入力度，積極進行低碳經濟的轉型發展。碳排放量最大的是工業，我國每年由于工業而產生的CO2排放量高達幾百億噸，占CO2總排放量的84%以上。農業產生的碳排放量也不容忽視，由農業生產排放的CO2，CH4，N2O等溫室氣體占全球溫室氣體總排放量的13.5%，農業成為碳排放量僅次于工業的排放源。傳統農業因使用大量的化肥、農藥等，對土壤、河流等造成大量的污染。

在“十二五”期間，鎮江根據地勢和資源等特點，對農業發展進行了重新定位，積極調整農業結構。“2017國際低碳(鎮江)大會”的圓滿舉辦推動了鎮江市的低碳經濟發展。但是，低碳經濟涉及面較廣，全面推廣還存在一定的難度。

2 文獻綜述

國外學者對農業碳排放的研究起步較早，其研究重點主要集中在對種植業和養殖業中的碳排放量進行測算以及兩者的結構關系研究。Neufeldt Henry等通過采用DNDC和EFEM模型對德國西南部的種植業和養殖業的碳排放量進行估算，發現養殖業的溫室氣體排放密度是種植業的兩倍，其中CH4的排放量占到40%[1]。IqbalMohsin等對巴基斯坦農業溫室氣體進行估算，發現CH4的排放量最大[2]。

國內研究重點主要集中在農業碳排放的來源、排放效率、估算等方面。廖媛紅通過構建較為全面的低碳農業發展模式，詳細闡述了低碳農業發展模式各個方面的含義和措施，為我國發展低碳農業提高了參考和依據[3]。陳勝濤和張開華從低碳農業發展的必要性、作用、面臨的困難等方面進行問卷調查，發現調查對象認為低碳農業的發展前景較好，但是缺少相應的技術支持[4]。馬大來通過采用前沿的最小距離法測算了我國1998年至2016年各省的農業能源碳排放效率，結果表明我國的農業能源碳排放率表現出顯著的區域差異[5]。張莉俠和曹黎明在探討中國低碳農業發展意義的基礎上，分析中國低碳農業發展的現狀及面臨的挑戰，從制定低碳農業的發展規劃、規定農戶和企業的生產行為等角度提出促進低碳農業發展的對策[6]。尚杰等分析中國1993年至2011年農業生產過程中的相關統計數據，發現農業生產資料中CO2排放量增加最快[7]。閔繼勝和胡浩認為從農業溫室氣體排放的地區特征來看，四川、湖南、江蘇和山東等農業大省的溫室氣體排放量一直位居全國前列[8]。

影響農業碳排放的因素有很多，國內學者多采用多元線性回歸的分析方法，選取不同變量，對模型進行調整分析。張廣勝和王珊珊基于生命周期評價法建立了農業碳排放測算體系，經過測度和分析發現，我國農業碳排放量正在持續增長，但強度正在逐漸降低，導致碳排放的關鍵因素是化學用品和能源的使用[9]。周玉新研究了農戶的環保農業生產行為，如秸稈的綜合利用、有機肥的使用、生物農藥的使用等[10]。吳賢榮和張俊飚等構建了含有期望產出與非期望產出的DEA-Malmquist效率指數，在系統測算農業碳排放的基礎上，分析農業碳排放效率指數及其分解指數的省域差異及變動趨勢，發現產業結構等因素對農業碳排放效率存在顯著負向作用，對外開放程度等因素對碳排放效率存在正向作用[11]。

不同區域地帶的農業特征有所差別，使得農業碳排放存在顯著的地域特征。朱茂然和錢澤森以長江流域帶為例，從基于農業物資投入的農業、農膜、柴油、化肥、翻耕和灌溉等方面構建長江經濟帶農業碳排放體系，發現農業生產效率、農業勞動力和農業產業結構等因素對碳排放具有抑制作用[12]。何炫蕾、陳興鵬和龐家幸通過采用LMDI方法對蘭州市農業碳排放影響因素進行分析，發現土地翻耕產生的碳排放占比最大，農業經濟發展對農業碳排放存在正相關關系，產業結構對農業碳排放有負相關關系[13]。張明潔和李文韜等對海南省2007年至2012年的農業溫室氣體進行估算，發現農用地N2O和稻田CH4的排放量最高[14]。

隨著博弈論的成熟，博弈論在經濟管理的相關研究中起到越來越大的作用。為了研究低碳農業利益主體之間的關系，國內學者更多的是運用博弈論分析農戶之間、主要企業之間的博弈問題，并借此分析政府在博弈過程理應起到的作用。肖韶峰在信息不對稱的市場情況下對政府與農業企業之間建立博弈模型進行博弈分析，發現低碳制度的實施情況取決于對市場參與者是否有足夠的激勵措施[15]。漆雁斌和江玲通過對農戶、政府、農業企業之間的博弈分析，發現農戶之間和企業之間的博弈屬于“囚徒困境”博弈，相應的激勵措施是解決這個問題的關鍵[16]。王京安、韓立等通過運用靜態和動態博弈模型，發現政策的改變以及企業自身技術的提升都對農業碳排放有較大的影響，而有限理性假設下的企業將逐步傾向于低碳生產[17]。曾小艷和魯德銀研究發現影響低碳農業主要利益相關者的主要因素是成本收益，而政府出臺相對應的補貼政策有利于消費者購買低碳技術產品，有利于農業企業進行低碳技術的研發[18]。

3 鎮江農業碳排放情況

3.1 數據來源

筆者數據來源于《鎮江統計年鑒》。由于鎮江市關于農業翻耕土地數據和農業灌溉數據缺失，根據鎮江市農業特點與數據公布情況，選取農作物播種總面積作為農業翻耕的數據，選取糧食作物播種面積作為農業灌溉數據，據此估算鎮江市農業碳排放量。

3.2 農業碳排放的測算模型

根據鎮江市的農業特點及相關數據的可獲取性，選取2002年至2017年鎮江市化肥、農藥、地膜、農用柴油、農業翻耕、農業灌溉等碳源估算鎮江市農業碳排放量。構建農業碳排放量的測算模型，即

(1)

式(1)中，CE表示農業碳排放總量；i=1,2,3,4,5,6表示化肥、農藥、地膜、農用柴油、農業翻耕、農業灌溉等6個碳排放碳源；CEi(i=1,2,3,4,5,6)表示各個碳源的農業碳排放量；A,B,C,D,E,F分別表示化肥、農藥、地膜、農用柴油、農業翻耕、農業灌溉等6個碳源的碳排放系數；Af表示化肥折純使用量，Bf表示農藥使用量，Cf表示地膜使用量，Df表示農用柴油使用量，Em表示農業灌溉面積，Fm表示農業翻耕面積。碳源的碳排放系數見表1。

表1 農業碳排放碳源與碳排放系數

3.3 農業碳排放描述性分析

根據式(1)測算的2002—2017年鎮江市農業碳排放量和農業碳排放強度狀況見表2，相對應的折線圖見圖1和圖2。自2002年以來，鎮江市農業碳排放總體情況呈現先增加后減少的特征，波動幅度較小，平均碳排放量為22.26×104t。2008年，鎮江市農業碳排放量達到24.61×104t，是自2002年以來的最高排放量，增長率達到4.85%，同樣是16年以來最高增長率。從2003年到2008年，農業碳排放量呈現增長的趨勢，平均增長率為2.25%。從2008年開始，鎮江市的農業碳排放總體呈現下降的趨勢，2017年降到最低碳排放量。其中，2008年至2009年下降速度最快，從24.61×104t減少到22.38×104t。鎮江市農業碳排放強度總體呈現下降的趨勢。從2007年開始，碳排放強度的變化呈現穩定下降的趨勢。

表2 2002—2017年鎮江市農業碳排放量和碳排放強度狀況

圖1 2002—2017年鎮江市農業碳排放量折線圖

圖2 2002—2017年鎮江市農業碳排放強度折線圖

根據式(1)測算的2002—2017年鎮江市農業碳源的碳排放見表3，相對應的折線圖見圖3。

表3 2002—2017年鎮江市農業碳排放各個碳源的碳排放情況

圖3 鎮江市2002—2017年各碳源農業碳排放量

由表3和圖3可知，化肥和農藥的碳排放量總體呈現下降的趨勢，地膜、柴油和翻耕的碳排放量呈現緩慢上升的趨勢。其中，鎮江市農業碳排放中化肥帶來的碳排放占比最大，農用柴油的碳排放量占比最小。2007年，化肥的碳排放量達到峰值9.08×104t，是碳排放總量的45.41%。2005年，農藥的碳排放量達到峰值，為2.107×104t。地膜最高時期的碳排量為2014年的1.67×104t，柴油最高時期的碳排放量為1.44×104t，地膜、柴油和農業灌溉碳排放量波動幅度較小，總體上并無太大的變化。農業灌溉釋放的CO2量一直比較平穩，但是碳排放量基數較大，約等于農藥、柴油和地膜碳排放量之和。農業翻耕釋放的碳排放量等于地膜碳排放量的4～5倍。

根據式(1)測算的2008—2017年鎮江市各個縣區農業碳排放情況見表4，相對應的折線圖見圖4。

表4 鎮江市各個縣區農業碳排放情況

圖4 鎮江市各個地區農業碳排放量折線圖

鎮江市各個地區的農業碳排放量呈現下降的趨勢，丹徒區、揚中市、京口區、潤州區的下降趨勢比較平穩，丹陽市和句容市波動幅度較大。從總占比來看，丹陽市和句容市占比最大，以2017年為例，丹陽市占鎮江市總農業碳排放量的37.62%，句容市占鎮江市總農業碳排放量的33.98%，但是近幾年句容市的碳排放量有逐漸下降趨勢。京口區和潤州區占比最小，每年碳排放量在0.4×104t以下，潤州區2017年農業碳排放量更是達到了0.08×104t。根據圖4，京口區與潤州區的碳排放量存在同方向變化趨勢，從2008年至2015年期間，碳排放量變化折線圖幾乎融合，但是潤州區從2015年至2017年碳排放量下降速度較快。

4 結論與啟示

4.1 確立低碳經濟發展理念

低碳經濟發展理念的核心體現在污染性能源消耗量的降低、碳排放量的減少、農業相關資源的高效利用等方面，通過技術手段的創新，實現“低污染、低排放、低耗能”。應不斷提高各個年齡段、各個層次的人群對低碳理念的認識。可通過廣播、電視、報紙等媒體進行廣泛宣傳，引導公眾轉變相關理念，擯棄以犧牲環境為代價的經濟增長手段，注重消費者對低碳產品的感知體驗，增強其對綠色產品的認可度。

4.2 因地制宜制定低碳發展政策

應充分利用當地的資源條件，探索出適合當地的低碳農業發展的新模式。丹陽市和句容市的農業碳排放波動幅度較大，應作為重點碳排放管控目標，可以適當加大對相關農戶、農業企業的補貼力度，引導他們積極創新環保農業的發展模式。建立生態環保農業知識中心，邀請相關學者開展講座，向農戶和農業企業傳授最新的低碳農業知識與技術，并對專門技術人員定期開展培訓。

4.3 減少化肥使用占比

鎮江市農業碳排放中化肥和農藥釋放的碳排放量最大，因此要實現農業低碳生產，農藥與化肥等生產資料的合理有效使用是主要突破口[19]。科學技術是第一生產力，應提高低碳農業科技創新水平。各級地方政府應加大對農業低碳技術的資金投入力度，以推動農業技術的進步與發展。通過低碳技術的研發，科學分配化肥與農藥的使用比例，避免盲目使用污染土地資源。與此同時，應加強對農村信用社、村鎮銀行等專業服務型組織的完善。要定期安排技術人員指導農戶使用先進的低碳技術，降低農藥與化肥的使用頻率，科學使用農藥與化肥等生產資料。

4.4 推動低碳農業發展結構化升級

第一，協調產業結構占比，發展替代產業。傳統農業在一定程度上屬于勞動密集型農業，政府可以通過技術手段不斷促進傳統農業從勞動密集型轉向技術密集型。從某種程度而言，農業產業結構的調整實際上也是傳統農業向低碳農業的轉型升級。第一產業是經濟發展過程中必不可少的產業，但是可以通過發展替代產業的方式逐漸減少第一產業的占比。為此，政府在反復調研的基礎上，應根據鎮江市資源容量、勞動力素質等因素，確定符合鎮江發展趨勢的替代產業，并制定合理的發展戰略、規劃與重點。

第二，提高科技在農業發展過程中的貢獻率。農業技術的進步離不開先進的科學技術的不斷投入，低碳農業的發展更是離不開技術的創新與發展。政府應審時度勢，利用高新技術改造傳統農業，加快發展科技創新型農業。政府可出臺相關政策支持農業企業的高新研發項目，對應用價值高的研發成果進行推廣，加強農業科學技術傳播力度。

第三，創新發展生態觀光農業。鎮江平山生態農業觀光園是一個成功的實例。政府可以鼓勵當地結合農業產業結構調整，積極建設旅游觀光農業。