薛選登，馬 路，溫圓月

(河南科技大學 經(jīng)濟學院，河南 洛陽 471023)

一、引言

氣候變暖已成為各國共同關注的全球性問題，農業(yè)生產(chǎn)是全球溫室氣體排放的主要來源之一，若能有效控制農業(yè)碳排放量將為減緩氣候變化作出重要貢獻。中國是農業(yè)大國，近年來我國農業(yè)生產(chǎn)總量不斷創(chuàng)歷史新高，但農業(yè)能源在生產(chǎn)過程中大量使用的現(xiàn)狀仍未完全改變。隨著人口規(guī)模的增長和城鎮(zhèn)化進程的加快，農業(yè)生產(chǎn)可用耕地數(shù)量逐漸減少，耕地數(shù)量與人口數(shù)量很難匹配，這就意味著未來農業(yè)產(chǎn)量必須保持穩(wěn)定的增長速度。如何既能提高農業(yè)生產(chǎn)增長速度，又能有效控制農業(yè)生產(chǎn)中的碳排放量已成為學者們研究的重點。通過梳理已有文獻發(fā)現(xiàn)，國內有關農業(yè)碳排放問題的研究主要集中在農業(yè)碳排量的測算、農業(yè)碳排放的時空分布和驅動要素以及農業(yè)碳排放的趨勢預測等方面，其中實證研究主要涉及碳排放量測算方法、影響因素分解法和趨勢預測方法。

(一)農業(yè)碳排放量的測算

黃燕等測算了中國2000—2015年的農業(yè)碳排放量和排放強度，發(fā)現(xiàn)中國的農業(yè)碳排放量和排放強度總體呈現(xiàn)波動上升趨勢[1]。陳煒等基于農業(yè)投入視角選出5種主要碳源，分別為化肥、農藥、農用塑料、灌溉和農業(yè)機械化，并計算出中國1997—2015年的農業(yè)碳排放量及其增長速度[2]。研究發(fā)現(xiàn)，化肥是種植業(yè)的主要碳源，我國東部和中部的碳排放增長速度緩于西部和東北地區(qū)。梁青青等還采用IPCC溫室氣體清單核算法估算出了我國1995—2014年間農地資源利用的碳排放規(guī)模、強度和結構[3]。

(二)農業(yè)碳排放的時空分布和驅動要素

因素分解法是研究農業(yè)碳排放影響因素的主要方法，它包括Kaya公式、LMDI分解法、Laspeyres指數(shù)法、IPAT模型、STIRPAT模型等。劉立平在探究河南省1998—2011年農業(yè)碳排放的時空分布及驅動因素時，利用Kaya公式發(fā)現(xiàn)農業(yè)碳排放量和耕地面積與農業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平之間存在正相關關系[4]。劉麗娜等使用LMDI和Tapio脫鉤模型研究中國2000—2016年各區(qū)域農業(yè)碳排放的影響因素并探究農業(yè)碳排放和經(jīng)濟增長的關系[5]。夏四友等基于時空關聯(lián)角度，利用GWR模型構建了農業(yè)碳排放率驅動因素空間差異回歸模型，研究不同因素對農業(yè)碳排放率差異化的影響[6]。結果顯示，農業(yè)碳排放量的驅動因素如農村經(jīng)濟發(fā)展水平、居民收入狀況、耕地規(guī)模及其構成狀況對不同省份的影響程度存在一定程度的差異性。

(三)農業(yè)碳排放的趨勢預測

國內學者關于農業(yè)碳排放趨勢預測方面的研究較少，主要使用灰色預測模型GM(1,1)預測碳排放的未來發(fā)展趨勢。曠愛萍和胡超采用灰色模型對驅動分解后的廣西農業(yè)碳排放的影響因素進行預測，結果發(fā)現(xiàn)，2018—2025年廣西農業(yè)碳排放量將出現(xiàn)上漲，根據(jù)預測結果提出了相應建議[7]。黎孔清等使用灰色模型預測出南京市的農業(yè)碳排放量在2000—2015年間將會逐年下降，并且年均增長率為負值[8]。趙宇在準確測算江蘇省2000—2015年間農業(yè)碳排放量基礎上，探究其影響要素，并采用灰色預測模型GM(1,1)預測出2016至2030年江蘇省的農業(yè)碳排放量將出現(xiàn)快速增長[9]。

綜上，國內現(xiàn)有農業(yè)碳排放研究成果比較豐富，大致涵蓋碳排放測算、影響因素探究和時空分布特征等方面，但農業(yè)碳排放影響因素的研究尚未形成統(tǒng)一結論，有進一步研究的價值。河南省境內水源、氣候和耕地資源充足，是黃河流域重要的糧食大省，也是農業(yè)碳排放的重點治理區(qū)。因此，分析河南省當前農業(yè)碳排放現(xiàn)狀，研究農業(yè)經(jīng)濟水平、城鎮(zhèn)化與農業(yè)碳排放的關系具有重要意義。本文在參考已有研究成果的基礎上，選取6種主要農業(yè)碳源，通過建立VAR模型探究影響河南省農業(yè)碳排放的因素，根據(jù)研究結論提出相應的建議，以求減少河南省農業(yè)碳排放量，提高河南農業(yè)的綠色發(fā)展水平。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

(一)研究方法

1.農業(yè)碳排放量測算方法。農業(yè)碳排放是指農業(yè)生產(chǎn)過程中投入的各種物資所直接或間接產(chǎn)生的溫室氣體。在參考黃燕[1]、劉立平[4]和夏四友等[6]研究成果的基礎上，本文選取農業(yè)生產(chǎn)過程中的6種碳源，分別是化肥、農藥、農用塑料薄膜、柴油、灌溉面積和翻耕(表1)，其中翻耕面積用當年農作物耕種面積表示[10]。根據(jù)李波等[11]的研究成果，對河南省農業(yè)碳排放量進行計算，測算公式如下：

E=∑Ei=∑Ti*δi

(1)

其中，E代表農業(yè)碳排放總量，Ei代表各種碳源的碳排放量，Ti代表各種碳源總量，δi代表各種碳源的碳排放系數(shù)。

表1 農業(yè)主要碳源及碳排放系數(shù)

2.農業(yè)碳排放影響因素分析方法。農業(yè)是涉及生態(tài)、經(jīng)濟與社會三個系統(tǒng)的綜合體，因此，上述三者均會影響農業(yè)碳排放強度。從現(xiàn)有文獻研究來看，大多關注農業(yè)產(chǎn)業(yè)結構、農業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平、受災程度、農業(yè)勞動力規(guī)模、人均耕地面積、勞動力文化水平、農業(yè)生產(chǎn)效率、城鎮(zhèn)化水平[4,11]、農業(yè)經(jīng)濟增長[12]、農業(yè)技術水平、農業(yè)生產(chǎn)能源效率、農業(yè)技術人員[13]、財政支農數(shù)額[9]和農村居民收入水平[6]等要素與農業(yè)碳排量之間的數(shù)量關系?；谏鲜龇治觯⒔Y合河南省農業(yè)發(fā)展特點，本文將著重探究農業(yè)經(jīng)濟水平、城鎮(zhèn)化水平和農業(yè)碳排放之間的相關性。為此，將農業(yè)碳排放(AC)，農業(yè)經(jīng)濟水平(AE)和城鎮(zhèn)化(UR)作為內生變量，并建立向量自回歸(VAR)模型，研究三個變量之間的動態(tài)關系。

VAR模型通常用來刻畫單個時間序列對全部時間序列滯后項的回歸，滯后階數(shù)P階的VAR模型一般表達形式如下：

Yt=A0+A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+BXt+Ut

(2)

公式(2)中，Yt表示m維內生變量向量，Xt表示n維外生變量向量，Ut則為m維誤差向量，其余A0、A1、A2、…、B都表示待估系數(shù)矩陣。假如模型中內生變量的滯后期為p期，則稱其為VAR(P)模型。

(二)數(shù)據(jù)來源

通過查詢歷年《河南省統(tǒng)計年鑒》獲取原始數(shù)據(jù)，由農業(yè)碳排放量計算公式測算出農業(yè)碳排放總量。其中，VAR模型中涉及的數(shù)據(jù)一部分由筆者計算得到，另一部分從河南省統(tǒng)計局查閱而得。

三、實證分析

(一)河南省農業(yè)碳排放量變化特征

根據(jù)農業(yè)碳排放量測算公式，計算出河南省1993—2017年農業(yè)碳排放量(見表2)。測算結果顯示，1993—2017年間，河南省農業(yè)碳排放總量和強度總體處于上升趨勢，其中碳排放總量由1993年的340.23萬噸增加到2017年的856.55萬噸，碳排放強度由1993年的495.16kg/hm2上升到2017年的1 055.87kg/hm2。從農業(yè)碳排放的增速來看，可以劃分為兩個階段：一是1993到2006年，增速大體上呈現(xiàn)出上下交錯波動趨勢；二是2007—2017年，增速呈現(xiàn)出不斷下降的趨勢，只在2013和2016年有較小幅度上升。從各碳源因子來看，灌溉、化肥、農藥、農膜、柴油和翻耕所產(chǎn)生的碳排放量都隨時間變化出現(xiàn)不同程度的增長，其中化肥和農藥所導致的碳排放量相較于其他因子來說較高。

表2 河南省1993—2017年農業(yè)碳排放總量測算結果

(二)河南省農業(yè)碳排放驅動因素分析

1.單位根檢驗。時間序列的平穩(wěn)性和滯后期可以由單位根確定，我們通常使用ADF檢驗確定序列是否存在單位根。ADF檢驗需要判斷模型中有無截距和時間趨勢項，無法判斷時就遵循由復雜到簡單的原則，依次進行檢驗。使用Eviews8.0軟件，以5%作為顯著性水平，ADF的檢驗結果見表3。從表3可以看出，各變量的ADF檢驗統(tǒng)計值均小于5%顯著水平下t檢驗的臨界值，因此原序列是平穩(wěn)序列。序列是否平穩(wěn)是建立VAR模型的前提，經(jīng)過單位根檢驗，在5%的顯著水平下，序列均平穩(wěn)，因此我們可以建立VAR模型。

表3 ADF檢驗結果

2.平穩(wěn)性檢驗。根據(jù)AIC和SC信息量取值最小準則，該模型內生變量的滯后期為1，所以VAR模型的滯后期為1，記為VAR(1)。通過對農業(yè)碳排放增長率，農業(yè)經(jīng)濟水平增長率以及城鎮(zhèn)化增長率進行VAR模型估計，并使用AR根估計的方法對VAR(1)模型的估計結果進行平穩(wěn)性檢驗，結果表明，VAR(1)模型所有特征根的倒數(shù)全在單位圓內(圖1)，說明該模型是穩(wěn)定的。

圖1 VAR(1)模型的AR根

3.因果關系檢驗。為了檢驗變量之間是否存在相互依賴關系，對VAR(1)模型中的變量進行格蘭杰因果檢驗，結果見表4。從表4的檢驗結果中可以看出，在10%的顯著水平下，我們接受農業(yè)經(jīng)濟水平不是農業(yè)碳排放的格蘭杰原因和城鎮(zhèn)化不是農業(yè)碳排放的格蘭杰原因的原假設，而拒絕農業(yè)碳排放不是農業(yè)經(jīng)濟水平的格蘭杰原因和農業(yè)碳排放不是城鎮(zhèn)化的格蘭杰原因的原假設。這說明，1994—2017年間，河南省農業(yè)碳排放量與經(jīng)濟增長和城鎮(zhèn)化之間只存在單向的格蘭杰因果關系，它們之間不存在雙向因果關系。

表4 格蘭杰因果檢驗結果

4.脈沖響應分析。根據(jù)VAR(1)模型進行的脈沖響應分析結果如圖2和圖3所示，橫軸代表滯后期，縱軸代表因變量對擾動項施加一個標準差沖擊后的脈沖響應程度，虛線為正負兩倍標準差，實線是脈沖響應函數(shù)值。

從農業(yè)碳排放對農業(yè)經(jīng)濟水平的脈沖響應分析圖可知，當給農業(yè)碳排放一個正向沖擊后，農業(yè)經(jīng)濟水平從第1期便作出反應并在第2期下降到最小值，此后各期有小幅度波動但一直向水平狀態(tài)逼近。從農業(yè)碳排放對城鎮(zhèn)化的脈沖響應分析圖可以看出，當給農業(yè)碳排放一個正向沖擊后，城鎮(zhèn)化在前兩期變化不大，第2期之后逐漸上升，第5期達到最大值后持續(xù)下降逐漸靠近水平狀態(tài)。

綜上，農業(yè)經(jīng)濟水平對農業(yè)碳排放具有明顯的負效應，其原因是隨著農業(yè)經(jīng)濟水平的上升，農業(yè)生產(chǎn)水平提升，從而提高有限耕地的生產(chǎn)效率，降低農業(yè)碳排放量。城鎮(zhèn)化在初期對農業(yè)碳排放具有一定程度的正效應，城鎮(zhèn)化水平的提高在初期會造成農業(yè)碳排放量增加，但如果城鎮(zhèn)化進程繼續(xù)推進，長期仍會出現(xiàn)農業(yè)減排效應，其原因是城鎮(zhèn)化初期會占用農業(yè)資源導致城鄉(xiāng)矛盾，后期農業(yè)資源涌向城市，農業(yè)的規(guī)模化生產(chǎn)會降低碳排放量。

圖2 河南省農業(yè)碳排放對農業(yè)經(jīng)濟水平的脈沖響應

圖3 河南省農業(yè)碳排放對城鎮(zhèn)化的脈沖響應

5.方差分解。根據(jù)VAR(1)模型，對農業(yè)碳排放進行方差分解，結果如表5所示：在農業(yè)碳排放的方差分解中，農業(yè)碳排放的貢獻率雖然一直下降但仍高達96%，這表明農業(yè)碳排放自身的信息對其影響較大；農業(yè)經(jīng)濟水平和城鎮(zhèn)化的貢獻率雖然一直上升但增幅不大，其中，農業(yè)經(jīng)濟水平對農業(yè)碳排放的貢獻值高于城鎮(zhèn)化。綜上，短期來看，農業(yè)經(jīng)濟水平和城鎮(zhèn)化的貢獻率較低，對農業(yè)碳排放的影響不顯著；長期來看，它們對農業(yè)碳排放的影響效應不斷增強。

表5 農業(yè)碳排放方差分解結果

四、結論與建議

通過以上分析，我們認為，從靜態(tài)分析來看，農業(yè)碳排放與農業(yè)經(jīng)濟水平和城鎮(zhèn)化之間具有單項的格蘭杰因果關系；從動態(tài)來看，農業(yè)經(jīng)濟水平和城鎮(zhèn)化對農業(yè)碳排放具有影響效應，只是作用方向和大小有所不同；從短期來看，農業(yè)經(jīng)濟水平和城鎮(zhèn)化的貢獻率較低，對農業(yè)碳排放的影響不顯著，但農業(yè)經(jīng)濟水平的貢獻率高于城鎮(zhèn)化；從長期來看，農業(yè)經(jīng)濟水平和城鎮(zhèn)化對農業(yè)碳排放的影響效應不斷增強。基于河南省農業(yè)碳排放量測算結果及其影響因素分析結果，為推進河南省農業(yè)綠色低碳發(fā)展和實現(xiàn)我國2030減排目標，提出以下建議。

(一)樹牢農業(yè)綠色發(fā)展理念，轉變農業(yè)生產(chǎn)方式

堅持以農業(yè)綠色發(fā)展理念為引領，走出一條低投入、高效率、經(jīng)濟環(huán)保的農業(yè)發(fā)展道路。首先要轉變以往以資源消耗為主的粗放型農業(yè)經(jīng)濟增長方式，利用現(xiàn)代農業(yè)的先進技術，借鑒國外生態(tài)農業(yè)發(fā)展的先進經(jīng)驗。農業(yè)生產(chǎn)綠色發(fā)展帶來農產(chǎn)品種類和數(shù)量的增加，能夠滿足新時代人民生活的美好需求，而農業(yè)能源使用量的減少又能達到節(jié)能減排的目標。

(二)適度推進城鎮(zhèn)化進程，促進城鎮(zhèn)化與農業(yè)協(xié)調發(fā)展

城鎮(zhèn)化作為一項長期的系統(tǒng)性工程，在其推進過程中不可避免地會造成大量農業(yè)勞動力的流失和農業(yè)用地的大規(guī)模占用，從而導致農業(yè)生產(chǎn)壓力增大。因此，各地區(qū)應根據(jù)當?shù)厝丝诿芏群透乇Ｓ辛?，科學規(guī)劃城市發(fā)展速度。同時適度推動農村人口和資源流向城市，促進農業(yè)的規(guī)?；图s化經(jīng)營，以便制定統(tǒng)一、科學的農業(yè)生產(chǎn)標準。

(三)發(fā)揮政府主導作用，調動農戶生產(chǎn)積極性

首先，政府在農村加大低碳理念的宣傳力度，使農民對低碳農業(yè)有初步的認識，逐步在農村形成濃厚的低碳氛圍。其次，政府加大對低碳農業(yè)技術財政補貼，通過頒布相應的補貼和獎勵政策，調動農民從事低碳農業(yè)生產(chǎn)的主動性，激發(fā)科研機構不斷研發(fā)低碳農業(yè)技術的積極性。在低碳農業(yè)發(fā)展初期，政府應發(fā)揮主導作用來引導低碳農業(yè)的發(fā)展。但同時農民作為農業(yè)活動的從事者，其生產(chǎn)的積極性也是低碳農業(yè)發(fā)展不可或缺的重要因素。因此，二者要相互配合，統(tǒng)籌發(fā)展。