顏廷武+田云+張俊飚+汪洋

摘要：與基于總量或人均指標(biāo)衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境質(zhì)量相比，以播種面積作為測(cè)算指標(biāo)揭示農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)業(yè)環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)系，既便于年度間縱向?qū)Ρ?，又消除了?fù)種指數(shù)影響，使得研究更具操作性和公平性。以農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度作為碳排放指標(biāo)、以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)，對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行EKC檢驗(yàn)，在此基礎(chǔ)上對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放拐點(diǎn)變動(dòng)及時(shí)空分異進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明：①?gòu)拈L(zhǎng)期來看，中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度之間存在“倒N型”EKC關(guān)系且存在雙拐點(diǎn)，其臨界值分別為15 167元/hm2和27 647元/hm2。2012年，我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度為28 725元/hm2，已超出高拐點(diǎn)臨界值（27 647元/hm2），這意味著伴隨我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展，農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度將呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。②從空間分布來看，有18個(gè)省（區(qū)、市）農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度超過高拐點(diǎn)值，包括北京、福建、海南、浙江、廣東、上海、天津、江蘇、遼寧、山東、陜西、河北、新疆、湖南、湖北、四川、廣西、河南等，主要為東部沿海省份以及中西部部分農(nóng)業(yè)較為發(fā)達(dá)的省份。這18個(gè)?。▍^(qū)、市）農(nóng)業(yè)碳排放量將隨其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而逐漸下降。其余13個(gè)?。▍^(qū)、市）則低于拐點(diǎn)值，均分布于我國(guó)中西部地區(qū)。③從時(shí)間路徑來看，對(duì)于未抵達(dá)拐點(diǎn)的13個(gè)省（區(qū)、市）而言，各自農(nóng)業(yè)碳排放EKC拐點(diǎn)存在明顯差異，甘肅、重慶、吉林、青海在未來5年內(nèi)可達(dá)到EKC拐點(diǎn)；寧夏、安徽、黑龍江、陜西在未來6-10年內(nèi)可達(dá)到EKC拐點(diǎn)；西藏、內(nèi)蒙古、江西、云南、貴州則分別需要12年、14年、21年、23年、32年才有可能抵達(dá)EKC拐點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)碳排放；拐點(diǎn)變動(dòng)；時(shí)空分異；EKC模型

中圖分類號(hào) F323.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1002-2104（2014）11-0001-08

自工業(yè)革命以來，伴隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，人類活動(dòng)產(chǎn)生的溫室氣體在大氣中不斷累積，由此引致出了迄今為止人類所面臨的規(guī)模最大、范圍最廣、影響最為深遠(yuǎn)的挑戰(zhàn)之一——全球氣候變化問題，而大氣中二氧化碳等溫室氣體濃度的增加則是導(dǎo)致全球氣候變化的主要原因。由此，以低能耗、低污染、低排放為基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)模式——“低碳經(jīng)濟(jì)”應(yīng)運(yùn)而生[1]。如何處理經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放的關(guān)系成為了低碳經(jīng)濟(jì)研究領(lǐng)域中十分重要的問題。國(guó)內(nèi)外學(xué)者借助Grossman和Krueger提出的環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）理論對(duì)這一問題展開深入探討。HonltzEakin等研究發(fā)現(xiàn)人均碳排放與人均GDP之間存在“倒U型”關(guān)系[2]；Cole、Panayotou等也持相同觀點(diǎn)，只是轉(zhuǎn)折點(diǎn)有所區(qū)別[3-4]。Moomaw等對(duì)能源使用產(chǎn)生的碳排放和人均收入數(shù)據(jù)進(jìn)行三次擬合發(fā)現(xiàn)，當(dāng)人均GDP為12 813美元時(shí)出現(xiàn)碳排放高峰，它似乎揭示了EKC的存在[5]；Freiedl等研究發(fā)現(xiàn)三次模型更適用于奧地利，其1960-1999年間的碳排放和GDP之間呈N型曲線[6]。Shafik、Martin等研究得出人均碳排放與人均GDP之間呈現(xiàn)單調(diào)遞增的線性關(guān)系，不存在拐點(diǎn)[7-8]。還有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)人均GDP和人均二氧化碳排放量之間不相關(guān)[9-10]。

隨著哥本哈根氣候大會(huì)的召開，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究也逐漸增多。林伯強(qiáng)等基于傳統(tǒng)的庫茲涅茨模型模擬后發(fā)現(xiàn)，中國(guó)二氧化碳EKC的理論拐點(diǎn)對(duì)應(yīng)的人均收入是37 170元，在2020年左右[11]。許廣月等運(yùn)用面板根和協(xié)整檢驗(yàn)方法，研究了中國(guó)碳排放EKC的存在性，發(fā)現(xiàn)中國(guó)及其東部、中部存在人均碳排放EKC，而西部不存在該曲線[12]。魏下海等采用空間計(jì)量方法研究了2000-2007年我國(guó)29個(gè)?。▍^(qū)、市）碳排放EKC，發(fā)現(xiàn)人均GDP與人均碳排放之間呈現(xiàn)明顯的“倒U型”關(guān)系，并計(jì)算了EKC拐點(diǎn)，描繪了各地區(qū)抵達(dá)拐點(diǎn)的時(shí)間路徑[1]。張為付等采用廣義最小二乘法，全面分析了全國(guó)及東、中、西部碳排放EKC的存在，并計(jì)算了達(dá)到拐點(diǎn)時(shí)的實(shí)際人均收入水平和所需的時(shí)間[13]。王圣等研究了江蘇省沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放二者間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)1999-2008年間江蘇沿海地區(qū)人均碳排放量和人均GDP并不符合標(biāo)準(zhǔn)的EKC（倒U型）關(guān)系，而是表現(xiàn)為三次方曲線模型[14]。李波等通過對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放與人均GDP的EKC檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，倒U型曲線關(guān)系明顯，且出現(xiàn)轉(zhuǎn)折點(diǎn)的臨界值是當(dāng)人均GDP為20 899元之時(shí)[15]。

總體而言，國(guó)外學(xué)者基于不同地區(qū)的實(shí)證研究，得出了碳排放EKC檢驗(yàn)呈現(xiàn)的多樣化結(jié)果，國(guó)內(nèi)學(xué)者則主要以中國(guó)作為研究對(duì)象，探尋碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，由于在變量、方法以及時(shí)間跨度選擇上存在一定差異，導(dǎo)致最終研究結(jié)論有所區(qū)別。綜合多數(shù)學(xué)者觀點(diǎn)可知，中國(guó)碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間存在EKC曲線，但形狀可能是倒U型，也可能是N型。目前為止，學(xué)者考察的多為能源碳排放強(qiáng)度與人均GDP之間的關(guān)系，鮮有人關(guān)注我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的關(guān)系，并對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放EKC進(jìn)行驗(yàn)證。事實(shí)上，農(nóng)業(yè)也是我國(guó)溫室氣體產(chǎn)生的重要源頭，其中17%的碳排放源于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)?？梢?，研究碳排放問題時(shí)忽視農(nóng)業(yè)碳排放是不科學(xué)的，而僅僅考察農(nóng)業(yè)碳排放與國(guó)民經(jīng)濟(jì)間的關(guān)系也是不合理的，因?yàn)檗r(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門有其特殊性，應(yīng)考察其與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系。基于此，本文擬以農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度作為碳排放指標(biāo)、以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)，對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行EKC檢驗(yàn)，并試圖回答以下兩個(gè)關(guān)鍵問題：一是中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放EKC存在嗎？二是不同地區(qū)是否達(dá)到了農(nóng)業(yè)碳排放的拐點(diǎn)階段，以及達(dá)到拐點(diǎn)對(duì)應(yīng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度所需的時(shí)限是多少？

1 變量選擇與模型設(shè)定

1.1 理論依據(jù)

20世紀(jì)60年代開始，隨著生態(tài)危機(jī)的加劇，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)被認(rèn)為是導(dǎo)致環(huán)境惡化的首要因素。為此，一些學(xué)者對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)理論提出了質(zhì)疑，開始致力于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境質(zhì)量關(guān)系的研究，但因環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)難以獲取，雖提出了理論假設(shè)卻缺乏實(shí)證檢驗(yàn)。20世紀(jì)80-90年代，環(huán)境監(jiān)測(cè)手段的進(jìn)步使人們可以獲取大量環(huán)境質(zhì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)，學(xué)者們利用這些數(shù)據(jù)分析了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境質(zhì)量的影響，發(fā)現(xiàn)二者之間的關(guān)系不是單純的負(fù)相關(guān)或正相關(guān)，而是呈現(xiàn)倒U型曲線的關(guān)系，由此提出了環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）假說[16]。一般意義上的EKC是指，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，環(huán)境質(zhì)量會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不斷惡化；而當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段時(shí)，隨著經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)環(huán)境質(zhì)量會(huì)得到不斷改善。換言之，環(huán)境質(zhì)量惡化速度在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)初期快于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度，而當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度時(shí)則慢于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度（見圖1）[17]。其原因在于：經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，伴隨著農(nóng)業(yè)和其他資源開發(fā)力度的加大以及大機(jī)器工業(yè)的崛起，資源消耗速率超出其再生速率，由此產(chǎn)生了大量的廢棄物和有毒物質(zhì)，環(huán)境不斷惡化；而當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，產(chǎn)業(yè)由勞動(dòng)密集型、資源密集型逐步向知識(shí)密集型和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)變，加上人們環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)、環(huán)境法規(guī)的執(zhí)行、更好技術(shù)的采納以及環(huán)境修補(bǔ)措施的不斷實(shí)施，環(huán)境惡化現(xiàn)象逐漸減緩并逐步消失，進(jìn)而開始出現(xiàn)改善的趨勢(shì)[16]。環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）的基本模型為：其中：Et為國(guó)家或地區(qū)在時(shí)刻t所受到的環(huán)境壓力，常用環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)、污染物排放強(qiáng)度等表示，Yt為時(shí)刻t的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，通常用GDP或人均GDP表示。倒“U”型曲線轉(zhuǎn)折點(diǎn)（即環(huán)境質(zhì)量到達(dá)轉(zhuǎn)折點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平Y(jié)t），可以通過一階求導(dǎo)得到：Yt=-β1/2β2。

1.2 變量選擇與數(shù)據(jù)來源

以往的研究通常選用總量或者人均指標(biāo)衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與環(huán)境質(zhì)量，本文選用強(qiáng)度指標(biāo)衡量農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與農(nóng)業(yè)環(huán)境質(zhì)量。究其原因，主要在于總量指標(biāo)容易受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模影響，不利于年際間縱向?qū)Ρ?；而人均指?biāo)由于無法獲取確切人數(shù)缺乏可操作性，農(nóng)林牧漁各產(chǎn)業(yè)之間勞動(dòng)力分類界定較為困難，從事種植業(yè)生產(chǎn)的確切人數(shù)難以獲取，反觀強(qiáng)度指標(biāo)，以播種面積作為載體既便于年際間縱向?qū)Ρ?，同時(shí)還消除了復(fù)種指數(shù)影響，使得地區(qū)間的比較也更顯公平與合理。

環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)將選用農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度（PCO2），即單位播種面積農(nóng)業(yè)碳排放量；農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)將選用農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度（PGDP），即單位播種面積農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值。之所以這樣選擇，主要在于二者之間可能有著更為直接的因果關(guān)系。一般而言，在農(nóng)業(yè)發(fā)展的最初階段，其增長(zhǎng)主要依賴于勞動(dòng)力投入的增加，農(nóng)用物資投入變動(dòng)幅度相對(duì)較小，單位播種面積碳排放強(qiáng)度可能處于上升態(tài)勢(shì)，也可能處于不變或者下降趨勢(shì)；隨著農(nóng)業(yè)的發(fā)展，勞動(dòng)力的產(chǎn)出貢獻(xiàn)力逐漸減弱，農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)開始更依賴于化肥、農(nóng)藥等農(nóng)用物資投入的增加，產(chǎn)出固然能得到提升，但也加劇了農(nóng)業(yè)碳排放；而當(dāng)農(nóng)業(yè)發(fā)展到了一定程度，為了避免農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境持續(xù)惡化，先進(jìn)技術(shù)將被廣泛運(yùn)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，農(nóng)業(yè)物質(zhì)投入由此逐步減少，在這一階段農(nóng)業(yè)產(chǎn)出將繼續(xù)保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，而農(nóng)業(yè)碳排放則逐步減少。

（1）農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度（PCO2）。農(nóng)業(yè)碳排放量引自田云等研究成果[18]，選取農(nóng)業(yè)物資碳排放、土壤碳排放以及稻田碳排放部分，三者加總，構(gòu)成了農(nóng)業(yè)（種植業(yè)）碳排放總量；而農(nóng)作物播種面積則來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2013》，二者相除即得到1991-2012年我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度時(shí)間序列（見圖2）。

（2）農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度（PGDP）。歷年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、農(nóng)作物播種面積均來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2013》，同時(shí)為了剔除價(jià)格波動(dòng)影響，以2012年作為價(jià)格基準(zhǔn)年，對(duì)歷年農(nóng)業(yè)

生產(chǎn)總值進(jìn)行調(diào)整。二者相除即得到1991-2012年我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度時(shí)間序列（見圖3）。

1.3 模型設(shè)定與相關(guān)檢驗(yàn)

環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）自創(chuàng)立以來產(chǎn)生了許多回歸模型。模型的設(shè)定以二次、三次多項(xiàng)式為主。其中，二次多項(xiàng)式從形式上傾向于假設(shè)倒U型的EKC成立；而三次多項(xiàng)式形式相對(duì)靈活，既可以是單調(diào)線性的，也可以是倒U型或者N型[19]。本文選擇三次多項(xiàng)式的估計(jì)形式。同時(shí)，為了減少波動(dòng)，消除數(shù)據(jù)中可能出現(xiàn)的異方差，對(duì)單位播種面積的農(nóng)業(yè)碳排放和農(nóng)業(yè)

生產(chǎn)總值分別取自然對(duì)數(shù)，記為：lnPCO2t=ln（PCO2）；lnPGDPt=ln（PGDP）。本文采用Swledn等的理論模型，設(shè)定如下簡(jiǎn)化形式的模型來研究中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度間的關(guān)系。

其中，PCO2t表示第t年的農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度值；PGDPt為第t年的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度值；εt為隨機(jī)誤差項(xiàng)；β0為截距；β1，β2，β3為待估計(jì)參數(shù)。

β1，β2，β3取值不同會(huì)導(dǎo)致曲線形狀不同，可分為表1所示的七種情況。

PCO2與PGDP之間存在N型關(guān)系，在第一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)PCO2由上升開始下降，在第二轉(zhuǎn)折點(diǎn)PCO2隨著PGDP的增長(zhǎng)上升

（1）單位根與協(xié)整檢驗(yàn)。對(duì)自然對(duì)數(shù)序列l(wèi)nPCO2、lnPGDP、（lnPGDP）2和（lnPGDP）3及其一階差分序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。

由表2可見，自然對(duì)數(shù)序列l(wèi)nPCO2和lnPGDP、（lnPGDP）2、 （lnPGDP）3都是非平穩(wěn)的；△lnPCO2和△lnPGDP、△（lnPGDP）2、△（lnPGDP）3是平穩(wěn)的。所以△lnPCO2～I(xiàn)（1）和△lnPGDP～ I（1）、△（lnPGDP）2～ I（1）、△（lnPGDP）3～ I（1）滿足協(xié)整檢驗(yàn)的條件。同時(shí)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)表明，在5%的顯著水平下拒絕了變量之間不存在協(xié)整關(guān)系的假設(shè)。因此可以對(duì)lnPCO2和lnPGDP、（lnPGDP）2、 （lnPGDP）3進(jìn)行回歸。

（2）格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果證明了農(nóng)

業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，

但二者是否構(gòu)成因果關(guān)系，仍需進(jìn)一步檢驗(yàn)。為此，采用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)法對(duì)lnPCO2和lnPGDP進(jìn)行檢驗(yàn)。格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)實(shí)質(zhì)上是檢驗(yàn)一個(gè)變量的滯后變量是否可以引入到其他變量的方程中[20]。分別取滯后期為1、2、3對(duì)lnPCO2和lnPGDP進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

由表3可見，在滯后1階、2階、3階時(shí)，在10%的置信水平下能夠拒絕原假設(shè)“l(fā)nPGDP不是lnPCO2的Granger原因”；同時(shí)，在滯后3階時(shí)，在10%的置信水平下能夠拒絕原假設(shè)“l(fā)nPCO2不是lnPGDP的Granger原因”。為此，本文可大致認(rèn)為lnPCO2和lnPGDP存在雙向Granger因果關(guān)系，即農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在一定程度影響農(nóng)業(yè)碳排放量變化，而農(nóng)業(yè)碳排放量變化也反作用于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。因果關(guān)系的存在能極大確保后續(xù)的回歸分析與EKC驗(yàn)證結(jié)果真實(shí)可靠。

2 實(shí)證結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)業(yè)碳排放的EKC檢驗(yàn)及拐點(diǎn)變動(dòng)分析

本文驗(yàn)證了中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度之間幾種不同的函數(shù)形式如表4所示。

直接回歸時(shí)模型1、模型3、模型5的D-W統(tǒng)計(jì)量均比較小，表明回歸殘差存在自相關(guān)現(xiàn)象。為此，將AR（1）、AR（2）加入至回歸方程，然后通過比較修正后的樣本可決系數(shù)R2值不難發(fā)現(xiàn)，采取三次回歸模型（模型6）擬合效果最好，所有變量也都通過了顯著性檢驗(yàn)。其殘差序列LM檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量為0.743 5，伴隨概率為0.496 1，消除了殘差序列自相關(guān)現(xiàn)象。最后得到回歸方程如下：

lnPCO2t=2 729.07+1.61lnPCO2t-1-0.68 lnPCO2t-2

-824.09lnPGDPt+83.09（lnPGDPt）2

-2.79（lnPGDPt）3+εt（3）

從回歸方程來看，滿足β1<0，β2>0，β3<0，說明農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度之間存在“倒N型”關(guān)系。不過“倒N型”EKC是否存在拐點(diǎn)，還需通過進(jìn)一步計(jì)算方可得知。

通過計(jì)算可知，方程存在兩個(gè)極值點(diǎn)。然后令（lnPCO2t）′=0，得出（lnPGDPt-9.927 1）2=0.090 1，

即lnPGDPt-9.927 1=±0.300 2，解出[lnPGDPt]1=9.626 9，[lnPGDPt]2=10.227 3。因?yàn)椋╨nPGDPt）3的系數(shù)=-2.79<0，所以較小的實(shí)數(shù)根9.626 9為極小值，較大的實(shí)數(shù)根10.227 3為極大值。進(jìn)一步得出（PGDPt）1=15 167，（PGDPt） 2=27 647，即出現(xiàn)拐點(diǎn)的臨界值是15 167元/hm2和27 647元/hm2。其經(jīng)濟(jì)含義為：

（1）當(dāng)每單位播種面積農(nóng)業(yè)產(chǎn)出低于15 167元/hm2時(shí)，農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度呈反向變化關(guān)系，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度呈下降趨勢(shì)。該階段農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增加可能更依賴于勞動(dòng)力投入，由于農(nóng)用物資投入并未急劇增加，加之農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步在一定程度上提升了農(nóng)資利用效率，由此降低了單位播種面積農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度。

（2）當(dāng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度介于15 167元/hm2與27 647元/hm2之間時(shí)，農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間保持同步上升趨勢(shì)，即隨著單位播種面積農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增加，其農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度也將同時(shí)增加。隨著農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出貢獻(xiàn)力的逐步減弱，該階段農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展更依賴于農(nóng)用物資投入的增加，化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用機(jī)械等的使用量不斷攀升，在實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度快速提升的同時(shí)，單位播種面積農(nóng)業(yè)碳排放量也處于同步上升趨勢(shì)。

（3）當(dāng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度超過27 647元/hm2時(shí)，隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度將逐步降低。在這一階段，人們開始意識(shí)到高投入型農(nóng)業(yè)發(fā)展模式雖能實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，但其對(duì)生態(tài)環(huán)境尤其是土壤的破壞卻不容忽視。為了扭轉(zhuǎn)這種不利局面，先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)被廣泛應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，主要措施包括培育良種、提高農(nóng)用物資利用效率、大力發(fā)展設(shè)施農(nóng)業(yè)與循環(huán)農(nóng)業(yè)、加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化步伐等。先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)的廣泛采用使得農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)保持持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，而農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度則逐步降低。

2.2 農(nóng)業(yè)碳排放拐點(diǎn)的時(shí)空分異分析

2012年，我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度為28 725元/hm2，已超出臨界值（27 647元/hm2），這意味著伴隨我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度將呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

（1）空間分布特征。從空間分布來看，將我國(guó)各省級(jí)行政區(qū)2012年單位播種面積的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度與27 647元臨界值進(jìn)行比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：北京（58 819元）、福建（55 839元）、海南（53 908元）、浙江（52 895元）、廣東（48 153元）、上海（44 206元）、天津（40 919元）、江蘇（38 773元）、遼寧（36 566元）、山東（36 446元）、陜西（36 012元）、河北（35 247元）、新疆（32 690元）、湖南（31 153元）、湖北（30 797元）、四川（28 631元）、廣西（28 343元）、河南（27 758元）等18個(gè)?。▍^(qū)、市）的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度超過拐點(diǎn)值，這些地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放水平將隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展逐步降低。觀察這18個(gè)省（區(qū)、市）的空間分布不難發(fā)現(xiàn)，它們主要為東部沿海省份以及中西部部分農(nóng)業(yè)較為發(fā)達(dá)的省份。其中，北京、上海、天津3個(gè)直轄市的農(nóng)業(yè)功能不同于其他省份，以現(xiàn)代都市農(nóng)業(yè)為特色，種植業(yè)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展中并不占主要地位，因而其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度必然較大。除此之外，其他超過農(nóng)業(yè)碳排放拐點(diǎn)值的15個(gè)?。▍^(qū)、市），基本是農(nóng)業(yè)特別是種植業(yè)發(fā)展水平較高的省份。

余下13個(gè)?。▍^(qū)、市）則低于農(nóng)業(yè)碳排放拐點(diǎn)值，均分布于我國(guó)中西部地區(qū)。這些地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度何時(shí)能達(dá)到拐點(diǎn)值？接下來將對(duì)其時(shí)間路徑進(jìn)行分析。

（2）時(shí)間路徑差異。預(yù)估時(shí)間點(diǎn)的首要前提是確定實(shí)際農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度的年均增速。在具體實(shí)踐中，基于數(shù)據(jù)可獲性，首先計(jì)算各個(gè)?。▍^(qū)、市）2007-2011年間農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度的實(shí)際年均增速，并將其作為預(yù)估時(shí)間點(diǎn)的年均增速，相關(guān)原始數(shù)據(jù)來源于各?。▍^(qū)、市）統(tǒng)計(jì)年鑒；然后，將增速帶入進(jìn)行計(jì)算，確定到達(dá)拐點(diǎn)值所需的年數(shù)；最后，確定具體年份。按照這一方法，計(jì)算13個(gè)省（區(qū)、市）達(dá)到農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度拐點(diǎn)所需要的年數(shù)及具體年份如表5所示。

從時(shí)間路徑來看，由表5可知，13個(gè)?。▍^(qū)、市）農(nóng)業(yè)碳排放EKC拐點(diǎn)存在明顯差異。其中，部分省份在未來5年內(nèi)即可進(jìn)入到EKC拐點(diǎn)，包括甘肅、重慶、吉林和青海等4個(gè)?。▍^(qū)、市）；部分省份在未來6-10年內(nèi)可到達(dá)EKC拐點(diǎn)，包括寧夏、安徽、黑龍江和陜西等4個(gè)?。▍^(qū)、市）；余下省份目前則距離EKC拐點(diǎn)較遠(yuǎn)，抵達(dá)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度峰值的時(shí)間較長(zhǎng)，包括西藏、內(nèi)蒙古、江西、云南和貴州等5個(gè)?。▍^(qū)、市），分別需要12、14、21、23、32年才有可能抵達(dá)拐點(diǎn)?？傮w而言，除西藏、內(nèi)蒙古、江西、云南、貴州5個(gè)?。▍^(qū)、市）之外，其他8個(gè)?。▍^(qū)、市）均能在10年內(nèi)達(dá)到農(nóng)業(yè)碳排放EKC拐點(diǎn)。對(duì)于上述5個(gè)短期內(nèi)難以達(dá)到EKC拐點(diǎn)的省份，其形成原因也不盡相同。其中，西藏、內(nèi)蒙古畜牧業(yè)占有重要地位，種植業(yè)發(fā)展相對(duì)滯后，加之受氣候、自然條件等因素制約，導(dǎo)致單位播種面積產(chǎn)出水平較低；江西主要受其較為單一的種植業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響，以種植糧食作物為主，經(jīng)濟(jì)作物所占比重較小，由此導(dǎo)致其農(nóng)用地經(jīng)濟(jì)效益處于較低水平；云南、貴州主要受其自然環(huán)境制約，由于地處高原，且位于橫斷山脈地區(qū)，以喀斯特地貌為主，土壤貧瘠，加之地質(zhì)災(zāi)害、水旱災(zāi)害頻繁，導(dǎo)致單位面積農(nóng)業(yè)產(chǎn)出長(zhǎng)期處于較低水平，且增速緩慢。

3 結(jié)論與討論

3.1 主要研究結(jié)論

本文對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行了EKC檢驗(yàn)，并對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放拐點(diǎn)變動(dòng)趨勢(shì)和時(shí)空分異進(jìn)行了實(shí)證分析，得到如下結(jié)論：

（1）從長(zhǎng)期來看，中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度之間存在“倒N型”EKC關(guān)系，且存在雙拐點(diǎn)，其臨界值分別為15 167元/hm2和27 647元/hm2。其經(jīng)濟(jì)含義是，當(dāng)每單位播種面積農(nóng)業(yè)產(chǎn)出達(dá)到15 167元/hm2時(shí)，農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度由下降開始上升；當(dāng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度超過27 647元/hm2時(shí)，農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度將逐步降低；當(dāng)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度介于雙拐點(diǎn)臨界值之間時(shí)，二者處于同步上升態(tài)勢(shì)。

（2）2012年，我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度為28 725元/hm2，已超出高拐點(diǎn)臨界值（27 647元/hm2），這意味著伴隨我國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度將呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。從空間分布來看，北京、福建、海南、浙江、廣東、上海、天津、江蘇、遼寧、山東、陜西、河北、新疆、湖南、湖北、四川、廣西、河南等18個(gè)?。▍^(qū)、市）農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度超過拐點(diǎn)值，主要為東部沿海省份以及中西部部分農(nóng)業(yè)較為發(fā)達(dá)的省份。余下13個(gè)省（區(qū)、市）則低于拐點(diǎn)值，均分布于我國(guó)中西部地區(qū)。

（3）從時(shí)間路徑來看，對(duì)于未抵達(dá)拐點(diǎn)的13個(gè)?。▍^(qū)、市）而言，各自農(nóng)業(yè)碳排放EKC拐點(diǎn)存在明顯差異。部分省份在未來5年內(nèi)即可進(jìn)入到EKC拐點(diǎn)，包括甘肅、重慶、吉林和青海等4個(gè)?。▍^(qū)、市）；部分省份在未來6-10年內(nèi)可到達(dá)EKC拐點(diǎn)，包括寧夏、安徽、黑龍江和陜西等4個(gè)?。▍^(qū)、市）；余下省份目前則距離EKC拐點(diǎn)較遠(yuǎn)，抵達(dá)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度峰值的時(shí)間較長(zhǎng)，包括西藏、內(nèi)蒙古、江西、云南和貴州等5個(gè)省（區(qū)、市），分別需要12年、14年、21年、23年、32年才有可能抵達(dá)拐點(diǎn)。

3.2 進(jìn)一步討論

通過實(shí)證分析所獲取的研究結(jié)論為政府正確處理農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系、科學(xué)合理制定農(nóng)業(yè)碳減排政策提供了理論依據(jù)。相比以往研究，本文在以下三方面得到了深化和拓寬：①研究對(duì)象進(jìn)一步聚焦，不再局限于碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的關(guān)系，而是考察了農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的關(guān)系，使得研究結(jié)論對(duì)于農(nóng)業(yè)碳減排更具實(shí)際指導(dǎo)意義；②以農(nóng)作物播種面積為切入點(diǎn)，用農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)強(qiáng)度指分別表示農(nóng)業(yè)碳排放水平與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，便于數(shù)據(jù)的縱向比較，從而解決了衡量指標(biāo)難以確定這一難題；③借助鮮有學(xué)者探究的中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放EKC檢驗(yàn)結(jié)果，本文在確定了農(nóng)業(yè)碳排放的拐點(diǎn)值之后，對(duì)未抵達(dá)拐點(diǎn)的13個(gè)省（區(qū)、市）抵達(dá)拐點(diǎn)所需年限進(jìn)行了預(yù)測(cè)，對(duì)該領(lǐng)域研究是一大補(bǔ)充。

當(dāng)然，限于數(shù)據(jù)的可獲性以及研究水平的不足，該研究尚有一些不足之處有待改進(jìn)，如研究對(duì)象僅限于種植業(yè)生產(chǎn)部門的碳排放與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，如何同其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門合理銜接值得思考；變量設(shè)置時(shí)未能充分考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的碳匯功能而僅關(guān)注了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放這一單項(xiàng)功能，等等。這也是今后需要進(jìn)一步展開的研究選題。

（編輯：田 紅）

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