李 娜 石 晶
(塔里木大学 经济与管理学院,新疆 阿拉尔 843300)
碳排放及其导致的气候变化问题已经成为全球关注的热点。虽然温室气体排放主要来自非农部门,但农业部门对温室气体尤其是非二氧化碳温室气体排放的“贡献”不容忽视。2019年6月发布的《中华人民共和国气候变化第三次国家信息通报》指出,从排放领域看,2014年我国农业活动排放的温室气体为8.3亿t二氧化碳当量(CO2eq),约占总量的7.42%,已成为温室气体主要排放源之一。化肥、农药等农业生产要素在促进农作物生长的同时,也产生了日益严重的碳排放问题。此外,“十四五”规划纲要提出,力争2030年前实现碳达峰,2060年前实现碳中和。可见,减少农业碳排放对实现“双碳”目标至关重要。近年来,我国农业发展逐渐呈现出产业集群化发展态势,农产品跨区域转移、农业产业链不断延伸、农业技术不断扩散等现实情况均反映出依赖单一地区实现农业碳减排并不容易,需要区域间协同作用才能取得显著成效。因此,分析我国农业碳排放的时空演变可为制定差异化的农业碳减排举措奠定基础,从而更好地实现我国农业高质量和可持续发展。
关于农业碳排放的研究主要集中在以下四个方面:第一,关于农业碳排放的测算。如胡婉玲等[1]对农业物资投入引起的碳排放进行测算;邱子健等[2]、刘杨等[3]在投入要素的基础上将农地利用和畜禽养殖等产生的碳排放纳入测算体系。第二,关于农业低碳水平的评价。田成诗等[4]对我国农业低碳水平进行评价,分析出省际农业碳排放衍生指标异质性较强,农业低碳化水平整体不高。第三,关于农业碳排放的影响因素。如周一凡、孟军、陈红等[5-7]主要从农业经济水平、农业生产效率、农业生产结构和农业劳动力等因素探究影响农业碳排放的驱动力。其中,农业经济水平是促进农业碳排放增加的主要动力。第四,关于农业碳减排的路径及机制。如程秋旺[8]探究出数字普惠金融具有农业碳减排效应;蔡育蓉等[9]、尹岩等[10]分别探究北方农业生态系统、我国设施农业的碳减排路径;田云等[11]探究出农业碳排放权奖惩制度与农业碳汇补贴制度相结合的新型农业碳减排补偿机制。
通过梳理文献可知,目前关于农业碳排放的研究已经相当丰富,为本研究提供了良好的研究基础。但现有研究鲜有文章从省域尺度将我国农业碳排放的时间变化与空间分布格局结合起来,而省份作为我国碳排放中相互联系、相互影响的主体,在减碳战略中具有重要意义。考虑各省经济发展水平和农业资源禀赋的差异,基于区域间公平的思考,本研究以我国31个省、市、自治区(不包括港澳台)为研究对象,对2004—2020年农业碳排放量进行测度,综合运用非参数核密度估计方法和空间计量分析方法,从时空二维视角对我国农业碳排放时序动态演进规律和空间格局演变情况进行分析,以期为率先实现我国农业“碳中和”目标、合理制定农业碳减排政策提供依据。
1.1 农业碳排放测算方法
本研究旨在对我国农业生产活动相关的碳排放展开探讨,因此主要侧重于农业种植过程中人为活动导致的二氧化碳增加方面,笔者参考戴小文等[12]对农业碳排放量的测算方法,选取化肥、农膜、农药、农业机械和灌溉等五大农业碳源进行农业碳排放量的核算,各种农业投入要素及碳排放系数见表1。因此,以种植业为主的农业碳排放总量计算公式为:
表1 各种农业投入要素及碳排放系数
式(1)中:C——农业碳排放总量,万t;Ci——五种碳源;θi——碳排放系数。
1.2 非参数核密度估计
非参数核密度估计是一种不需要进行任何参数模型假设,通过数据本身就可研究数据分布特点以估计概率密度函数的非参数方法,本研究采用核密度估计的方法揭示我国31个省、市、自治区农业碳排放量分布的位置、形态、峰值以及延展性等,估计出我国农业碳排放整体形态的分布状况,进而说明我国各省份农业碳排放量的演变趋势。核密度估计的方程为:
式(2)中:n——样本量;h——带宽;xi——样本观测值;K(·)——核函数。
1.3 空间相关性分析
空间自相关是用来测度空间邻近事物关联强度的一种方法,有全局空间自相关和局部空间自相关两种。前者可用全局Moran’s I来表示,反映研究区域在空间上的关联程度,计算公式见式(3)。局部空间自相关反映周边区域的空间关联和差异程度,计算公式见式(4)。
式(3)、(4)中:I——莫兰指数;n——空间单元的数目;xi——省份i的观测值;x0——碳排放量的平均值;wij——空间权重矩阵;S2——方差。
1.4 数据来源
本研究所用数据来源于各省《统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》(2005—2021年)。本研究参考国务院2000年所批准的省级行政区域划分方法,将我国31个省、市、自治区划分为东、中和西三个部分,各数据均以当年实际使用量为准。
2.1 我国农业碳排放的时序分析
根据公式(1)测算我国31个省、市、自治区2004—2020年农业碳排放量(见图1)。整体来看,我国农业碳排放总量由上升转为下降。2004—2015年农业碳排放量呈上升期,年平均增长率为2.28%;2016—2020年为下降期,年平均下降率为2.07%。具体来看,2004—2008年为快速增长期,短短五年间农业碳排放总量增长了13.39%。该阶段碳排放增长原因主要是随着我国农业现代化进程的加快,农业种植需要投入更多的生产要素。2009—2014年为缓慢增长期,该时期越来越多的农民进军城市,在一定程度上抑制了农业碳排放的快速增长。2015—2020年,农业碳排放总量较之前略有下降,这与2015年以来农业部实施“两减”行动等一系列生态治理政策有关。从区域来看,2004—2006年,中部和西部地区的农业碳排放量低于东部地区,2007年开始中部地区的农业碳排放量超过东部地区并居于领先地位。三大区域农业碳排放的峰值各不相同,东部地区在2012年率先达到峰值,随后碳排放总量开始下降,这与东部地区经济发展水平较高的省市率先控制农业碳排放有很大关系。
图1 2004—2020年我国三大区域农业碳排放总量变化
2.2 我国农业碳排放的动态演进
上述分析主要基于时序变化的发展态势,由于我国农业碳排放受到多种因素的影响,其变化趋势有一定的差异,因此为了更加直观地描绘出我国农业碳排放的动态演进特征,本研究将采用非参数核密度估计方法从全局视角进行刻画,并绘制出2004年、2009年、2014年和2020年我国农业碳排放量核密度曲线图。由图2可知,我国农业碳排放量的时序动态演进有以下四个特征:(1)核密度年度曲线重心位置先右迁移后左迁移,这一变化比较直观地反映2004—2020年我国农业碳排放量整体呈现出先上升后下降的演进趋势。(2)从曲线主峰波峰高度来看,波峰高度在2004—2014年有明显的下降,曲线右尾的延长度有小幅度的增加,曲线的宽度逐渐呈“扁平”趋势。峰值小幅度向右迁移,有双峰出现,可以看出各个省份之间的农业碳排放总量在不断增加,且省际之间的差距明显扩大。(3)从核密度曲线的形状来看,我国各省农业碳排放量在2004—2009年表现为单峰,即该阶段我国各省农业碳排放量在较高水平上集中;而2014—2020年表现为双峰趋同,即部分省份农业碳排放量在较高水平上集中,部分省份农业碳排放量在较低水平上聚拢。(4)从核密度曲线波峰数量来看,研究期内出现了单峰、主峰和次峰双峰共存的现象,表明在2004—2020年间我国各省农业碳排放量集中程度不同。
图2 2004—2020年我国农业碳排放量时序动态演进特征
2.3 我国农业碳排放的空间分析
基于距离空间权重矩阵对31个省、市、自治区的农业碳排放量进行了全局空间莫兰指数检验。由表2可知,我国农业碳排放量的Moran’s I在5%的水平下通过检验,其平均值为0.199。这在一定程度上反映出2004—2020年我国农业碳排放量在空间上会受到邻近地区相关因素的影响。
表2 2000—2020年空间权重矩阵下Moran’s I指数
为进一步探究我国农业碳排放的空间演变情况,本研究对各省农业碳排放水平进行划分,具体划分标准为:低碳排放水平(农业碳排放量≤50万t);中低碳排放水平(50万t＜农业碳排放量≤150万t);中等碳排放水平(150万t＜农业碳排放量≤250万t);中高碳排放水平(250万t＜农业碳排放量≤500万t);高碳排放水平(500万t＜农业碳排放量≤1 000万t)。由表3可知,2004—2020年我国农业碳排放的空间分布格局呈现一定的变化。整体来看,农业碳排放水平升高、降低和不变的省份分别占比6.45%,32.26%,61.29%。具体来看,黑龙江和新疆地区农业碳排放呈现增长趋势,这主要跟农业机械化水平有关。我国农业农村部的数据显示,截止到2020年新疆和黑龙江的农业机械化率分别为84.8%和96.8%,且2020年黑龙江粮食播种面积达到1 443.84万hm2,粮食产量连续12年居全国第一,在促进粮食增产的同时产生了大量的碳排放。北京、天津、海南、上海、江西、福建、浙江、四川、内蒙古、广东地区农业碳排放在原有基础上呈下降趋势,主要原因可能是各省、市、自治区认真贯彻落实相关惠农政策,积极倡导绿色生态农业,进而有效改善了农业碳排放的现状。研究期内农业碳排放分布格局保持不变的省份中,以山东和河南两省最高。两省作为我国的粮食主产区,其农业有着巨大的发展潜力,为保障粮食安全和平稳供给,在一定程度上投入大量的农业生产要素,从而一直处于高排放水平。
表3 2004—2020年中国各省农业碳排放演变
3.1 结论
(1)从时序特征来看,在研究期内我国农业碳排放量经历了一个“先上升后下降”的过程。具体来看,2004—2008年为快速增长期;2009—2014年为缓慢增长期;2015—2020年,农业碳排放总量较之前略有下降。从地区来看,东、中、西三大地区在研究期内达到农业碳排放峰值的速度存在差异。
(2)从核密度估计结果来看,2004—2020年我国农业碳排放量经历了“先上升后下降”的演进特征。核密度曲线在重心位置、波峰高度、形状和波峰数量上呈现出各自的形态与变化轨迹,这种时序动态演变情况较好的结合了区域特色和时段特征。
(3)从空间格局演变来看,2004—2020年我国农业碳排放量Moran’s I在5%的水平下通过检验,这在一定程度上反映出2004—2020年我国农业碳排放量在空间上会受到邻近地区相关因素的影响,在地理位置上呈现出一定的空间集聚性,而不是空间随机分布。
3.2 建议
3.2.1 提倡低碳耕作方式,发挥好农业补贴的经济功能与生态功能的双重作用
在确保粮食安全稳定的前提下,推广平衡施肥、测土配方施肥等新型化肥施用技术,提升农资利用率。同时,应进一步发挥农业产业结构在各区域减排中的重要作用。如利用东部地区沿海优势,大力发展绿色生态农业,适当减少传统农业比重,促进中西部地区特色农业产业发展。此外,相较于工业、电力等行业,农业既是碳排放来源,又具有碳汇功能,因此,我国应在农业碳减排和增碳汇方面先行先试。
3.2.2 立足本土实际,推行差异化的农业碳减排举措
我国农业碳排放动态演进有其特殊性,因此,政府相关部门应结合各省的发展水平和资源禀赋等条件,推行差异化的农业发展模式。政府部门应科学规划本省的农业产业布局,加快现代农业绿色低碳发展,逐步减轻我国的碳减排压力。
3.2.3 加强省际合作,建立区域协同减排机制
各省农业碳排放在空间上存在自相关性,因此有必要建立区域碳减排协同机制,实现减排资源协同共享,发挥减排连锁效应,最大限度地推动农业碳减排,以实现农业的可持续发展。同时制定并实施阶段性碳排放考核,鼓励农业碳减排效果显著地区分享经验,争取早日实现“碳中和”目标。
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