農戶農業生產的碳排放及其影響因素
——以湖北省部分地區為例

王秀蘭, 孟焱鑫, 單玉紅, 鞏瑤童

(1.華中農業大學 公共管理學院, 湖北 武漢 430070; 2.煙臺經濟技術開發區自然資源和規劃局, 山東 煙臺 264006)

氣候變化是人類社會與經濟發展面臨的嚴峻挑戰之一，已經成為了全球專家學者和各國政府關注的重點問題。碳排放量的不斷增加對全球氣候變化影響極其顯著，人類行為所導致的碳排放量的增加是全球變暖的重要原因之一[1]。二、三產業毫無疑問是造成碳增加的重要來源，但是作為三大產業之一的農業所帶來的二氧化碳增加問題不容小覷[2]。對于我國農業生產活動而言，投入的化肥、農藥、農膜以及土地的翻耕過程都能夠直接或者間接的產生大量溫室氣體排放[3]，所帶來的碳排放占全球排放總量的14.9%[4]。我國是農業大國，也是碳排放大國[5-7]，作為國民經濟的基礎，我國的農業在由傳統農業向現代農業轉換的過程中，雖然取得了可喜的成績，但是由于過量農藥、化肥等一系列生產資料的投入，農業碳排放量占全國溫室氣體排放總量的比例在不斷的增長[8]，阻礙了農業的可持續發展。因此，近來年中央一號文件在不斷關注農業生態環境問題，而農業的碳排放是衡量農業生態的重要指標之一，在十九大報告中也提出了實現鄉村振興的關鍵是生態宜居。湖北省作為我國的農業大省，國家發改委氣候司將湖北省選為試點省份。作為全國首批碳排放交易權的試點省份，湖北省政府印發“十三五”控制溫室氣體排放工作實施方案，有效控制碳排放總量。在這樣的背景下，研究湖北省農戶農業生產碳排放及影響因素對于探索農業生產碳減排以及農業的可持續發展有著重要的意義。根據農業碳排放呈現出來的多樣性和復雜性的特點，農業碳排放的來源和工業的碳排放來源不同[9]，其主要來源于化肥、農藥等一系列農用物資利用、農業廢棄物、農業的能源利用、反芻動物的養殖以及稻田的燃燒等[10-12]。目前學術界對農業碳排放的研究主要集中在農業碳排放量的測算以及影響因素的分析等方面[13]。李波等[5]從投入的化肥、農藥、農膜、翻耕、灌溉、柴油等測算出中國農業碳排放總量；研究表明，我國東部地區農業碳排放總量最高，其次是中部地區，而西部地區是最少的，并且我國北方區域的農業碳排放量比南方區域的要高[14-15]。何艷秋等[16]分析研究了農業碳排放的空間格局，結果顯示，我國不同省份之間農業碳排放強度差異很大，主要表現在農業的經濟水平、產業化、機械化以及人力資本方面；朱茂然和錢澤森[17]則以長江流域帶為例，從農業投入的化肥、農藥、農膜、翻耕、灌溉、柴油等6個方面構建農業碳排放體系，發現長江流域帶各地區碳排放量以及碳排放強度差異較大，并發現農業的生產效率、勞動力、產業結構可以抑制碳排的增加；賀亞亞等[18]從農地利用、稻田、牲畜養殖3個方面來測算出湖北省16個地區農業碳排放量；趙先超等[19]通過農業總產值、耕地面積、有效灌溉面積等數據，測出了湖南省15 a農業碳排放量和碳排放強度，并用LMDI模型分析影響農業碳排放的重要因素；高標等[20]從農業物質投入、水稻的種植、畜牧養殖3個方面測算出白城市的農業碳排放量，并利用STIRPAT模型分析出農業碳排的影響因素，得出農業生產率比值、農民人均純收入、農村的投資、城市化率水平是主要影響因素；許清濤等[21]通過碳排放系數法，測算出吉林省18 a來農業的碳排放量和碳排放強度，并得出產業結構、勞動力規模以及農業生產效率是抑制農業碳排放量增加的重要因素。以上研究結果表明，我國農業碳排放量跟農業投入要素有著緊密聯系，主要有以下兩個特點：一是農業投入的農藥、化肥、農膜、灌溉和柴油是農業碳排放的重要來源；二是我國農業由傳統的人工種植技術逐步實現了機械化，大量機械使用導致機械使用產生的碳排放量占農業碳排放量的比重越來越高。結合現有的文獻發現，目前對于農業生產碳排放的研究大多都是從宏觀層面進行分析，而對農業碳排放的影響因素研究也不多。

因此，本文擬從微觀農戶視角，選取武漢市江夏區、黃陂區以及鄂州市作為樣本區，了解調查不同區域農戶農業生產的現狀，具體研究農戶農業生產活動的碳排放，衡量被調查農戶的農業生產碳排放強度，揭示農戶碳排放的結構特點，最后分析影響農戶農業生產碳排放強度的重要因素。可以幫助我們更加全面理性地認識農業碳排放的問題，結合調查地區農戶生產的特點及其區域差異性，因地制宜的提出農業低碳生產的相關建議，促進農業低碳、健康可持續發展。

1 農業生產的碳排過程分析和碳排測算

1.1 農戶農業生產的碳排過程分析

掌握不同區域的農業系統溫室氣體排放的來源、結構特征并進行核算和深入分析，這是制定低碳現代農業發展策略的前提和基礎。因此，基于農戶農業生產過程進行碳排放量的計算及碳排放相關影響因素分析是探尋低碳農業發展方向的途徑之一。在農業生產的過程中，排放出的溫室氣體主要有二氧化碳、二氧化氮和甲烷等。在計算碳排放的過程中，所產生的溫室氣體量轉化成二氧化碳的量進而轉化為碳的量的碳排放系數，所以將在碳排進行加總時統一將甲烷、二氧化氮排放量置換成標準二氧化碳排放量。IPCC第四次評估報告指出了各類溫室氣體轉化為二氧化碳的全球暖化潛能值GWP值，1 t甲烷所引發的溫室效應分別等同于6.81 t(25 t二氧化碳)C所產生的溫室效應，1 t二氧化氮所引發的溫室效應等同于81.27 t(298 t二氧化碳)C所產生的溫室效應[22]。根據相關研究資料，一般而言，農業生產活動的碳排放主要集中在農作物的種植過程，作物種植過程中直接或間接碳排放(包括農藥、化肥、農膜、機耕及其他相關消耗)是農業生產活動溫室氣體的主要來源[23]，農戶行為在這一方面對農業生產活動溫室氣體排放發揮著重要影響作用。現代農業對農藥、化肥和農膜的需求量很大[24]。我國農藥的有效利用率不足30%[25]，大部分最終都以污染的形式排入到自然環境，在作物種植的過程中，農藥的大量使用勢必會影響農業的生態系統的平衡、污染土壤、水體和大氣環境并且還會對消費者的健康帶來影響。而我國化肥在使用過程中也一直存在著投入量過大，使用養分結構不合理等問題，過度使用氮肥，而對鉀肥、磷肥的施用量不足，使得土地的生產力不增反減。據統計，我國農田化肥使用效率在35%左右[25]，大部分的化肥成為了農業污染的重要來源。農膜在使用的過程中會產生大量的溫室氣體，不僅如此，我國農膜殘留率還高達40%[25]，農膜的殘留會影響土壤中水分的自由滲透，容易造成土壤缺水，使得土壤結構受到破壞，影響作物的生長，造成作物減產。除此之外，機械和人工投入是作物種植過程中最基礎的生產要素，各種機械的使用，會涉及到各種能源的消耗，由各種化石燃料和電能的使用而引起溫室氣體的產生，而人工投入是指在刨除人類維持自身生存和繁衍所需能量之外投入到農業生產過程中的部分而產生的額外的溫室氣體排放[25]。

1.2 農戶農業生產的碳排放測算方法

1.2.1 碳排放估算模型 根據以上分析得知，參與農戶農業生產碳排放的主要投入要素為化肥、農藥、農膜、機械、人工等5種生產要素，結合單位要素所產生的碳排放系數，估算得出碳排放結果以及碳排放強度[26]。

(1) 構建碳排放估算公式：

E=∑Ei=∑Ti·δi

式中：E為農戶農業生產的碳排放總量;Ei為各種作物類型碳排放量;Ti為各種作物生產要素的投入量;δi為各種生產投入要素的碳排放系數。

(2) 碳排放強度公式：

A=E/B

式中：A為農業生產碳排放強度；B為耕地面積。

1.2.2 各類投入的碳排放系數 現代農業生產的過程中主要投入的是勞動力、化學品和水資源，只要涉及到能量消耗，便會產生溫室氣體的排放。由于人類參與農業勞動時自身活動也必然會產生一定的溫室氣體，因此對人類活動產生的溫室氣體量乘以0.25[25]。化肥施用產生的溫室氣體主要包括氮肥、鉀肥以及磷肥等，現階段復合肥使用比例逐漸升高，所以在進行計算時，統一按照復合肥進行計算。現階段農業生產活動噴灑農藥是必不可少的，在本次調查中發現，農藥的使用率達到了100%，即只要有農業生產活動，就會噴灑農藥。而在能源使用方面，農業種植過程主要使用的能源類型有3種：電能、柴油、汽油。主要表現在農業機械消耗化石燃料(主要是農用柴油)以及農業灌溉過程中消耗電能而產生溫室氣體的排放，據最新的研究結果可知，湖北省平均各投入要素產生的碳排放量中由于灌溉消耗電能而產生的碳排放量占農業碳排放總量的比重只有1.46%[27]，并且在本次調查過程中也發現，調研地區近幾年灌溉的頻率較低，因此對于農業生產灌溉電能消耗產生的碳排可忽略不計。各類碳排放源的碳排放系數詳見表1。

表1 作物種植過程碳排放測算指標一覽表

2 農業生產碳排放現狀的實證分析

2.1 數據來源與問卷設計

本研究所用的數據主要來源于2019年5—6月在湖北省武漢市的江夏區、黃陂區以及鄂州市的農戶實地調研。

根據農作物不同的種植結構，湖北省農作物種植結構分為5個區劃，而武漢的江夏區、黃陂區以及鄂州市被劃為鄂東南低山丘陵濕潤水稻主作區[31]，根據劃分結果可知，調研樣本區屬于同一個種植結構區劃，因此考慮到地形、經濟發展水平、距離武漢市中心城區的距離等相關因素，每個調研地區隨機選取了一些村莊，每個村莊隨機抽取部分農戶采取“一對一”面對面方式進行問卷調查。本次調研一共獲得295份問卷，有效問卷277份，有效率達到93.9%，有效樣本的分布情況為：江夏區89份，黃陂區93份，鄂州市95份；具體樣本分布情況詳見表2。問卷設計主要涉及以下3個方面： ①參與調查農戶的個人特征及家庭特征，包括農戶的年齡、性別、受教育程度、務農年限、家庭人均年收入情況、是否為黨員、是否為村干部等等； ②調查農戶的經營情況包括農業收入水平情況、是否參加農業技術培訓等，以及土地特征方面，如不同作物類型的土地面積數量、質量等相關情況； ③調查對象農地種植利用情況，包括主要種植的農作物種類、種植制度包括種植結構、種植茬數等以及種植的過程中化肥、農藥、農膜等生產資料的投入情況；農用機械的投入燃油消耗情況以及不同種植作物的人工投入水平。

表2 調研地區樣本分布情況

2.2 研究區農業生產情況描述性統計分析

2.2.1 研究區種植結構情況 通過調查問卷可以看出，在同一個種植結構區劃下，本次調研地區武漢市江夏區、黃陂區以及鄂州市的農戶種植的主要作物有水稻(占調查區域全部耕作面積的40%)、蓮藕(14%)、小麥(13%)、棉花(7%)、黃豆(6%)、玉米(5%)，甜瓜(5%)等種植作物(圖1)。

圖1 調研區域農戶各作物種類種植面積情況

水稻、小麥等糧食作物在耕種面積上占絕大多數，部分地區水稻兩茬種植，是農業生產過程中溫室氣體排放的重要來源。棉花、蓮藕等經濟作物在追求經濟收益最大化的同時，不可避免會發生生產投入過量的現象，從而引起溫室氣體的大量排放。本文選取耕種面積占全部耕種面積的80%的5種作物(水稻40%，蓮藕14%，小麥13%，棉花7%，黃豆6%)為代表，反映該地區農戶農業生產活動碳排放的基本情況。

2.2.2 研究區農戶的農業生產投入情況 在化肥使用方面，5種作物使用化肥都很普遍，1 hm2使用量均在800 kg以上(圖2)。水稻施用的化肥量最多，高達1 323.24 kg/hm2，棉花施用化肥最少，為865.29 kg/hm2左右，結合農戶基本特征，可以得知，調研地區農戶種植棉花多為貧瘠農地種植，農戶種植熱情不高。在農藥使用方面棉花農藥花費最高，水稻次之，蓮藕最少。在農膜使用方面，可以明顯發現作物種類間的差異，黃豆用量最大，而蓮藕不會使用農膜。另外在調查中，發現農戶對農膜的處理比較完善，大部分都收進垃圾桶，只有小部分留在地里。由于種植作物種類以及地區氣候的原因，調研區農膜利用率不高，只有少數農戶利用農膜。在機械花費方面，水稻機械花費最高，達到近2 697元/hm2。

圖2 化肥、農藥、農膜、機械耗能調查區域平均情況

在人工投入方面，由于調研地區耕地的破碎化程度較高，不能形成大規模的農業機械化生產，因此，農戶在農業生產的過程中，除了化肥、農藥、農膜等生產資料的投入使用之外，還會涉及到大量人工的投入，也會帶來溫室氣體的排放。根據本次調查樣本所在地的農戶人工投入情況，將從事作物生產的勞動時間按照每天8個小時折算為一個工日，結果發現，調研地區不同的作物種類的生產期相對固定，在生產期間的農業勞動時間也相對固定，因此同一種植作物的人工投入水平基本上類似，而人工投入水平在不同的作物種類之間存在著一定的差距，因此本文涉及的人工投入水平依據不同作物種類進行區分，不同種植作物的人工投入水平詳見表3。

表3 各作物的人工投入一覽表工日/hm2

2.3 研究區農戶農業生產活動碳排放估算

計算農業生產活動產生的碳排放主要在農作物種植過程中投入的化肥、農藥、農膜在生產、運輸、使用過程中產生的溫室氣體，還包括投入機械使用的化石燃料柴油產生的溫室氣體，另外在作物種植過程中還涉及大量人工的使用等等都伴隨著溫室氣體的排放。基于微觀農戶視角，運用調查得到的數據，嘗試對研究區農業生產活動產生的溫室氣體進行估算。就不同作物種類的碳排放總量來看，種植水稻的碳排放量最大，其次為蓮藕、棉花、小麥，種植黃豆的碳排放量最小，不同作物溫室氣體排放總量對比結果見圖3。就不同農作物碳排放強度而言，蓮藕的碳排放強度最高，達到1 490.40 kg/hm2，水稻次之為1 380.51 kg/hm2，小麥的碳排放強度居中為1 234.93 kg/hm2，棉花和黃豆的溫室氣體排放強度最低分別為1 179.76和747.53 kg/hm2(圖4)。水稻溫室氣體產生量如此大的原因在于水稻種植的面積大，與之相反蓮藕產生如此多的溫室氣體在于單位面積蓮藕溫室氣體排放強度高，這是兩個最有代表性的農作物。

圖3 不同作物溫室氣體排放總量對比

圖4 不同作物溫室氣體碳排放強度

在溫室氣體排放結構方面，就研究區域種植業的全部過程而言，化肥使用是產生溫室氣體的主要來源，其次是人工投入產生的溫室氣體。農藥與農膜由于投入量較小，在調查區域溫室氣體產生中只占極小一部分(圖5)。

圖5 不同投入要素溫室氣體排放構成

在不同區域碳排放強度方面，通過本次在調研地區隨機選取的29個行政村，計算出每個行政村的碳排放強度現狀，可以看出每個調研地區的行政村碳排放強度分布較為平均，各樣本行政村具體碳排放強度情況詳見表4。結果表明，在同一作物種植結構區劃下，江夏區、黃陂區以及鄂州市的碳排放強度差異較小，地區特征并不顯著。

表4 調研地區各樣本行政村碳排放強度

3 農戶農業碳排放影響因素分析

3.1 模型的建立

本文運用半對數回歸模型對農戶農業生產碳排放強度的影響因素進行計量分析。學習國內外學者關于碳排放強度影響因素的研究成果可知，農戶農業生產的碳排放強度除了受到生產資料投入的影響之外，也會受到其他“環境”因素的影響，在綜合考慮調查農戶基本信息的基礎之上，將影響農戶碳排放強度的“環境”因素分為農戶的個人特征變量、家庭特征變量、農地特征變量、組織特征變量及種植特征變量5個層面來研究農戶農業生產碳排放強度的影響因素。參照許慶等[32]研究規模經濟對糧食生產影響時建立的模型，構建如下計量模型：

式中：A表示農戶農業生產碳排放強度;β0表示常數項;βi表示待估系數;χi表示第i個解釋變量;μ表示隨機誤差項。

本文一共選取了15個影響因素,分別為農戶的個人特征:性別、年齡、文化程度、務農年限;家庭特征:人口數量、人均年收入、年均農業收入比例;農地特征:耕地面積,土地質量;組織特征:是否為村干部、是否為黨員、是否參加農業技術培訓;種植特征:根據上述不同作物碳排放強度的結果可以看出,水稻和蓮藕的碳排放強度類似,而小麥和棉花的碳排放強度類似,因此分為水稻和蓮藕的種植比例、小麥和棉花的種植比例和大豆的種植比例。

3.2 變量描述

基于調查數據，本文所取變量的描述性統計分析結果詳見表5。

表5 變量描述及統計性分析結果

3.3 模型結果與分析

對數據進行回歸分析，結果詳見表6。根據擬合效果來看，該回歸模型通過了檢驗，總體顯著性檢驗p<0.01，具有較好的顯著性，各變量的方差膨脹因子(VIF)均遠小于10，說明各影響因素變量之間不存在多重共線性，擬合效果良好，構建的模型較為合理。

表6 農戶農業生產碳排放強度的影響因素回歸結果

農戶個人特征中，農戶的年齡對于農業生產碳排放強度有顯著的負向影響(p<0.01)。一般來說農戶的年齡越大，意味著見識更加的廣闊，對于事物具有敏銳的判斷能力，在農業生產的過程中，能夠在一定程度上降低化肥、農藥、農膜等生產資料投入使用，因此農戶的年齡越大，其農業生產的碳排放強度也越低。農戶的務農年限對農業生產碳排放強度有著顯著的負向影響(p<0.01)。農戶的務農年限越長，說明種植經驗也越豐富，對土地的感情越深，因此在農業生產過程中能夠很好的把握農用物資的用量，不希望因為自己的投入量過多造成土地的質量的下降，因此務農年限越長，其農業生產的碳排放量強度也就越低。農戶的家庭特征中，年均農業收入比例對農業生產碳排放強度具有顯著的負向影響(p<0.05)。農業收入比例越高，說明其家庭的收入中農業所占的比重越高，農業種植的積極性也就越高，因此對農業生產的效益會更加關注，傾向采取更加科學高效的生產方式，農業碳排放強度也就越低。農戶的農地特征中，耕地的面積數量對于農業生產碳排放強度具有顯著的負向影響(p<0.05)。耕地面積越大，其農業生產的碳排放強度越低，隨著耕地規模的擴大會產生一定的規模經濟，單位面積化肥、農藥等農業生產資料的使用會降低，并且隨著耕地規模的擴大，農戶在生產的過程中會更加傾向采用科學的技術手段，從而減少化肥、農藥等投入要素的使用，實現農業生產的低碳減排。而土地質量對農戶碳排放強度具有顯著的負向影響(p<0.01)。農戶經營的土地質量越好，說明土地的肥力越好，帶來相同的農業經濟效益時所需要的農藥、化肥等農用物資投入也就越少，產生的碳排放強度也就越低。農戶的組織特征中，農戶是否為村干部對農業生產碳排放強度具有顯著的負向影響(p<0.01)。說明農戶是村干部的話，則會關注并支持國家相關的政策，并用實際行動在農業生產的過程中，相比其他農戶會減少化肥、農藥等要素的使用，從而減少農業生產過程中的碳排放，碳排放強度也就越低。而是否參加過農業技術培訓對農業生產碳排放強度具有顯著的負向影響(p<0.01)。參加過農業技術培訓的農戶，會學習并采用更加科學有效的農業生產方式，減少農業生產的盲目性，提高土地管理的效率，減少因不當的農業生產行為對環境帶來的影響，會采取更加低碳方式進行農業生產，因此參加過農業技術培訓的農戶農業碳排放強度也就越低。

4 結論及政策建議

4.1 結 論

本文以武漢市黃陂、江夏區以及鄂州市的農戶農業生產碳排放及影響因素為實證研究，通過描述性統計分析、碳排放量的計算，分析調研區域之間碳排放的結構特點以及影響農業生產碳排放強度的重要因素。研究結果得知，就不同作物種類的碳排放量來看，種植水稻的碳排放總量最大，而蓮藕的碳排放強度最大；就調查區域農業碳排放的結構而言，可以看出化肥使用是產生溫室氣體的主要來源，其次是人工投入；在農業生產碳排放強度的影響因素方面，農戶的年齡、務農年限、年均農業收入比例、耕地面積、土地質量、是否為村干部以及是否參加農業技術培訓對農業生產碳排放強度具有顯著的負向影響；農戶的性別、文化程度、家庭人口數量、人均年收入水平、是否為黨員以及農戶的種植特征未能通過顯著性檢驗。上述結論僅僅是針對此次調研數據所得，并不能說明未通過顯著性檢驗的影響因素不會影響農戶的碳排放強度，以農戶的種植特征為例，理論上而言，作物結構和類別會影響農戶的碳排放強度，未能通過檢驗的原因可能來自于該自變量的分布問題，例如黃豆的碳排放強度和其他4種作物差異最大，但依據樣本數據顯示，85.1%的農戶黃豆種植面積占所有作物面積比不超過0.2，表明樣本數據分布較為集中。

4.2 政策建議

(1) 重視科學技術在農業中的應用，改善耕種模式，推廣高效施肥施藥。從種植作物的種類來看，農業生產中水稻產生的碳排放總量所占的比例最大，因此要改善耕種模式，學習新的水稻種植技術以及生產技術；從農業碳排放的結構來看，化肥、農藥和人工是碳排放的重要來源，因此在農業生產的過程中，要提升農業機械化水平，加強施肥施藥指導，引導農民科學使用化肥農藥，減少化肥農藥的使用，另外在化肥種類方面，要推廣使用復合肥、緩釋肥，減少化肥的無效利用。為了促進農業生產活動碳排減少，低碳農業穩步發展，政府以及相關企業應該加大對科學技術在農業中應用的探討，加大科學技術研發的資金技術投入，發展多方面的改善模式，使得農業的發展從勞動密集型向技術密集型升級，加快發展創新性農業。

(2) 提升低碳農業生產補貼，提倡適度規模種植，加強農地保護意識和農業的技術培訓。從碳排放強度的影響因素來看，農戶的年齡、務農年限、年均農業收入比例、耕地面積、土地質量、村干部以及參加農業技術培訓對碳排放強度具有顯著影響。因此可從以下幾個途徑實現農業碳減排：農戶自身要加強對農業信息的關注，提升對信息的理解能力；加大農戶在農業生產的過程中的補貼力度，提高農戶進行低碳農業生產的積極性；適度擴大農業種植生產規模，形成規模效應；加強農戶的農地保護意識，合理利用土地；加大農業技術培訓的次數和力度，增加農業政策的傳播途徑，使得農戶及時獲取農業信息，減少農業生產碳排放，科學有效地進行農業生產活動。