林 芹

(青島經(jīng)貿(mào)科技學(xué)校(對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)青島研究院)，山東 青島 266034)

根據(jù)聯(lián)合國貿(mào)發(fā)會議2019年大宗商品和發(fā)展報告《大宗商品依賴、氣候變化和巴黎協(xié)定》，農(nóng)業(yè)，林業(yè)和其他土地利用(AFOLU)類別的排放量占全球溫室氣體排放量的24%，主要為甲烷和一氧化二氮。其中，農(nóng)業(yè)甲烷排放是牲畜、牲畜糞便、水稻生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)廢棄物燃燒(非能源，現(xiàn)場)以及草原燃燒所產(chǎn)生的排放。農(nóng)業(yè)一氧化二氮排放是通過肥料使用(合成肥料和牲畜糞肥)、牲畜糞便管理、農(nóng)業(yè)廢棄物燃燒(非能源，現(xiàn)場)以及草原燃燒產(chǎn)生的排放。從世界銀行數(shù)據(jù)庫下載數(shù)據(jù)分析得出，1970年—2008年中國農(nóng)業(yè)甲烷排放量在總排放量中平均占比為53.57%，1970年—2008年中國農(nóng)業(yè)一氧化二氮排放量在總排放量中平均占比為73.56%。目前大氣中甲烷的濃度大約是工業(yè)前的2.5倍，并且還將繼續(xù)增加。根據(jù)國際能源署的估算，每年全球甲烷排放量為5.7億t，其中40%來自天然排放，60%來自人為排放。而人為排放的最大來源是農(nóng)業(yè)(24%)。

要實現(xiàn)《巴黎協(xié)定》主要目標(biāo)，即到2100年，全球平均氣溫較工業(yè)化前水平升高控制在2℃之內(nèi)，并為把升溫控制在1.5 ℃之內(nèi)努力，有效減少溫室氣體排放至關(guān)重要。

糧農(nóng)組織(FAO)于2010年10月28日發(fā)表報告提出，發(fā)展中國家需要發(fā)展“氣候智能型”農(nóng)業(yè)，以應(yīng)對日益變暖的世界并養(yǎng)活其日益增加的人口，并闡述了農(nóng)業(yè)在若干領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)轉(zhuǎn)型的必要性。該報告還進(jìn)一步強調(diào)，“氣候智能型”農(nóng)業(yè)應(yīng)該是：能夠可持續(xù)地提高工作效率、適應(yīng)性、減少溫室氣體排放，并可以更高目標(biāo)實現(xiàn)國家糧食生產(chǎn)和安全的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和發(fā)展模式。

氣候智能型農(nóng)業(yè)(CSA)在農(nóng)業(yè)和林業(yè)領(lǐng)域采取各項措施，如使用定時釋放的肥料和帶有硝化抑制劑的肥料、保護(hù)性耕作、輪牧和改變飼料成分等，可以在使用氮肥降低溫室氣體排放的同時，提高作物產(chǎn)量。

筆者對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、甲烷排放和一氧化二氮排放進(jìn)行回歸分析，建立多元線性模型，對影響農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素及溫室氣體排放進(jìn)行闡述，為我國發(fā)展氣候智能型農(nóng)業(yè)及有效減緩我國氣候變化及適應(yīng)氣候變化提供建議。

1 數(shù)據(jù)收集及整理

文中1978年—2008年農(nóng)業(yè)甲烷、一氧化二氮排放量的數(shù)據(jù)來源于世界銀行Databank，1990年-2016年農(nóng)業(yè)甲烷、一氧化二氮排放量的數(shù)據(jù)來源于Climatewatch，1970年—2008年農(nóng)業(yè)甲烷、一氧化二氮排放量在總量中的占比數(shù)據(jù)來源于世界銀行Databank，由World Bank staff estimates from original source： European Commission，Joint Research Centre (JRC)/Netherlands Environmental Assessment Agency (PBL).Emission Database for Global Atmospheric Research (EDGAR)： http：//edgar.jrc.ec.europa.eu/.提供，1978年—2016年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來源于百度百科，為保持?jǐn)?shù)據(jù)時間上的一致性，分別選擇了1978年—2008年、1990年—2016年農(nóng)業(yè)甲烷、一氧化二氮排放量及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值進(jìn)行回歸分析。

圖1 1990年—2016年農(nóng)業(yè)甲烷、一氧化二氮排放量時序

1978年-2008年農(nóng)業(yè)甲烷、一氧化二氮排放量數(shù)據(jù)單位為千公噸二氧化碳當(dāng)量；搜到的1990年—2016年農(nóng)業(yè)甲烷、一氧化二氮排放量數(shù)據(jù)單位為兆噸二氧化碳當(dāng)量，為便于比較將之轉(zhuǎn)換為千公噸；1978年—2016年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值單位為億元人民幣。

圖2 1990年—2016年我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)值時序

表1 1990年—2016年農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)甲烷、一氧化二氮排放量 (單位：千公噸、億元)

結(jié)合圖1農(nóng)業(yè)甲烷及一氧化二氮排放量的時序圖及圖2我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)值時序圖可以看出，我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)值持續(xù)增長，但甲烷、一氧化二氮排放量在1996年達(dá)到峰值，1997年以后逐漸增長，但增長速度放緩，尤其是2010年10月28日糧農(nóng)組織(FAO)發(fā)表報告提出發(fā)展中國家需要發(fā)展氣候智能型農(nóng)業(yè)之后，我國溫室氣體排放量增長速度明顯放緩，漸趨于一條直線，說明我國響應(yīng)糧農(nóng)組織號召，開始發(fā)展氣候智能型農(nóng)業(yè)，保證農(nóng)業(yè)產(chǎn)值持續(xù)增長的同時，溫室氣體排放量增長緩慢。

2 回歸模型及實證結(jié)果分析

2.1 散點圖

圖3 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值與農(nóng)業(yè)一氧化二氮、甲烷排放量散點

2.2 以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值為因變量，農(nóng)業(yè)一氧化二氮、甲烷排放量為自變量，SPSS分析3個變量的相關(guān)性

表2 3個變量的相關(guān)性

由分析結(jié)果可以看出，兩個自變量對因變量在0.05、0.01顯著性水平下存在明顯相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)分別為0.144、0.894。

2.3 多元線性回歸

構(gòu)建多元線性模型y=β0+β1x1+β2x2+ε，利用SPSS做線性回歸。

表3 模型匯總

表4 方差分析 Anovaa

表4 模型估計參數(shù)系數(shù)a

2.4 模型檢驗

2.4.1 擬合優(yōu)度檢驗及F檢驗。由表2數(shù)據(jù)可以看出，文中模型R 方為0.845，調(diào)整R 方為0.832，總體擬合度較好。

在進(jìn)行F檢驗時，首先提出原假設(shè)：H0：β1=β2=0，備擇假設(shè)H1：至少有一個βi不全為零(i=1，2)。由表3可以看出，該模型回歸F檢驗p值為0.000，在0.05顯著性水平下，拒絕原假設(shè)，通過檢驗。

2.4.2 回歸參數(shù)估計分析。由表4數(shù)據(jù)得出，模型的x1估計參數(shù)為-0.355，p值為0.014，x2估計參數(shù)為0.471，p值為0.000，在0.05顯著性水平下，兩個估計參數(shù)均通過檢驗。

由此，該回歸模型表達(dá)為：

為驗證氣候智能型農(nóng)業(yè)的作用，筆者用1978年—2008年農(nóng)業(yè)產(chǎn)值(億元)、農(nóng)業(yè)甲烷和農(nóng)業(yè)一氧化二氮排放量(千公噸二氧化碳當(dāng)量)進(jìn)行回歸分析。

圖4 1978年—2008年農(nóng)業(yè)甲烷、一氧化二氮排放量時序

圖5 1978年—2008年農(nóng)業(yè)產(chǎn)值時序

由圖4和圖5可以看出，1978年—2008年農(nóng)業(yè)甲烷和一氧化二氮排放量隨農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長較快。

圖6 1978年—2008年農(nóng)業(yè)甲烷、一氧化二氮排放量在我國甲烷、一氧化二氮總排放量中各自占比時序

由圖6可以看出，我國農(nóng)業(yè)甲烷排放量占比逐年降低，一氧化二氮排放量略有增加。我國農(nóng)業(yè)一氧化二氮排放量在我國一氧化二氮總排放量中占比在2003年達(dá)到峰值，之后逐漸減少。

回歸模型的R2為0.880，調(diào)整R2為0.872，擬合優(yōu)度較好。F檢驗p值為0.000，通過F檢驗。參數(shù)估計x1、x2的p值均為0.000，模型系數(shù)通過檢驗。1978年-2008年農(nóng)業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)甲烷、一氧化二氮排放量回歸估計模型為：將2016年農(nóng)業(yè)甲烷、一氧化二氮排放量代入模型；

預(yù)測的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值為44 516.73340，然后將2016年農(nóng)業(yè)甲烷、一氧化二氮排放量代入模型

預(yù)測的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值為3 326.86533億元。通過兩個模型預(yù)測值比較可以得出結(jié)論：氣候智能型農(nóng)業(yè)可以有效降低農(nóng)業(yè)溫室氣體排放，而我國農(nóng)業(yè)產(chǎn)值持續(xù)穩(wěn)定增長，中國經(jīng)濟(jì)對氣候適應(yīng)性正在增強，對減緩氣候變化起到正向積極作用。

3 政策建議

溫室氣體排放導(dǎo)致世界平均溫度正在升高，氣候變化已經(jīng)成為全人類所共同面對的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。氣候變化能改變降水、蒸發(fā)、水土資源等基本環(huán)節(jié)和要素，進(jìn)而給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來不同程度的影響。據(jù)測算，如果溫度升高1℃～3℃，糧食生產(chǎn)能力會增加，然而，升溫超過這一幅度，糧食生產(chǎn)能力則會降低。不同緯度地區(qū)受到影響存在差異，在中高緯度地區(qū)，當(dāng)溫度升高1℃～3℃時，糧食生產(chǎn)能力會略有提高；而在低緯度地區(qū)，特別是季節(jié)性干旱和熱帶地區(qū)，即使小幅升溫1℃～2℃，也會導(dǎo)致種植業(yè)和畜牧業(yè)的生產(chǎn)能力下降。在氣候變化導(dǎo)致糧食生產(chǎn)能力下降的同時，世界人口卻在不斷增加。據(jù)聯(lián)合國預(yù)測，到2050年，世界人口將突破90億。所以說，氣候變化導(dǎo)致農(nóng)業(yè)產(chǎn)量和資本積累下降，間接使世界糧食安全面臨威脅。

農(nóng)業(yè)不僅是氣候變化的受害者，也是溫室氣體的重要排放源。根據(jù)聯(lián)合國貿(mào)發(fā)會議2019年大宗商品和發(fā)展報告《大宗商品依賴、氣候變化和巴黎協(xié)定》，農(nóng)業(yè)、林業(yè)和其他土地利用(AFOLU)類別的排放量占全球溫室氣體排放量的24%，且這一比例還在持續(xù)上升。 另外，據(jù)FAO2006年的估計，僅從種植和養(yǎng)殖環(huán)節(jié)來看，種植業(yè)中耕地釋放的溫室氣體已超過世界人為溫室氣體排放總量的30%，養(yǎng)殖業(yè)所帶來的溫室氣體排放占世界總排放的比重則達(dá)到18%。因此，要想降低溫室氣體排放，應(yīng)對氣候變化，農(nóng)業(yè)重任而道遠(yuǎn)。

一方面，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)排出大量溫室氣體，在一定程度上加重了氣候變化；另一方面，氣候變化也會影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的相關(guān)要素條件，進(jìn)而降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力。由此可見，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)問題不是簡單的投入與產(chǎn)出的產(chǎn)業(yè)問題，而是整個人類所面臨的經(jīng)濟(jì)、社會和生態(tài)挑戰(zhàn)的重要組成部分?？紤]農(nóng)業(yè)發(fā)展問題時，也應(yīng)當(dāng)從全人類生存和發(fā)展的大局入手，討論解決問題的辦法和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的模式。在推動農(nóng)業(yè)發(fā)展時，不應(yīng)忽視土地、勞動力、資本和技術(shù)等之外的因素，如氣候變化、環(huán)境污染等；另外，在想方設(shè)法提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，不斷強化糧食安全的同時，還要考慮到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對氣候、環(huán)境的影響，因為除了衣食住行外，適宜的氣候和自然環(huán)境也是人類生存和繁衍的決定性條件。

提高農(nóng)業(yè)對氣候變化的適應(yīng)能力是世界性挑戰(zhàn)，中國不可能獨善其身。中國人多地少，糧食供求一直處于緊平衡的狀態(tài)，保障糧食安全的壓力非常大。在氣候變化不斷加劇，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件惡化、生產(chǎn)能力下降的大背景下，中國必須緊急應(yīng)對，借鑒發(fā)展氣候智能型農(nóng)業(yè)的理念和經(jīng)驗，逐步提高農(nóng)業(yè)對氣候變化的適應(yīng)能力。