云南省农业碳排放时序特征及影响因素分解
2015-03-11卢冬冬郭勇
卢冬冬 郭勇
【摘要】本文通过Kaya恒等式变形对云南省农业碳放影响因素进行分解研究,结果表明,农业生产效率因素、农业经济发展水平对农业碳排放具有正效应,农业结构因素对农业碳排放呈现负效应,农业就业人口规模对农业碳排放的影响先正后负。
【关键词】云南 农业碳排放 时序特征 因素分解
农业在云南省整个国民经济中具有非常重要的地位,全省66%的人口为农业人口,75%的国民收入、70%的财政收入、60%的创汇收入和80%的轻工业原料直接或间接来自农业。云南省农业属于山地农业,农业灌溉用水的利用率不到40%,化肥的利用率不到30%,高碳农业依然是当前云南农业发展的主要特征。研究云南省农业碳排放的情况,对云南省经济社会和生态可持续发展有重要的现实指导意义。
一、研究方法选择及数据来源
(一)农业碳排放量估算方法
农业碳排放研究相对复杂,目前国内研究还处于起步阶段,对农业碳排放估算的方法也有一定的差异性。李波等(2011)选择化肥、农药、农业机械、灌溉用能、秸秆焚烧5个测算指标。田云等(2011)认为农业活动所导致的碳排放来源于六个方面:化肥、农药、农膜、和农用机械使用引发的碳排放;农地翻耕对土壤表层的破坏,使有机碳流失而形成的碳排放;农业灌溉用能引起的碳排放。综合现有学者研究及数据可获得性,本文在指标选择上选择化肥、农药、农膜、柴油、翻耕、灌溉作为研究指标。
碳排放估算公式为:■ (1)
其中,C为农业碳排放总量,Ci为第i种碳源的碳排放量,Ei为第i种排放源的使用量,ηi为第i种碳排放源的碳排放系数,碳排放系数如表1所示。
表1 农业主要碳源、系数及参考来源
(二)农业碳排放分解方法
杨来科等(2012)对碳排放影响因素测算的研究方法进行了梳理,将其分为单一型和组合型,单一型具体包括情景分析法、指数分解分析法和传统计量法,组合型包括情景分析下的投入产出、CGE、系统动力学。指数分解法(LMDI)是目前运用较为广泛的方法,利用日本学者Yoichi Kaya建立的Kaya碳排放恒等式,从历史数据中分解出影响地区碳排放总量的因素,并实证测算各因素对碳排放量影响程度大小。本文选择指数分解分析法作为碳排放分解研究方法。
Kaya模型设定碳排放量与经济产出、经济结构、能源使用效率、能源结构等因素有关。其表达式为:
■ (2)
■
其中,C、PE、GDP、P分别表示碳排放量、能源消费总量、国内生产总值、人口总量。CI、EI、G、P分别表表示能源结构因素、能源效率因素、经济规模因素、人口规模因素。结合本文研究需要,对kaya恒等式进行适当变形,如下所示:
■ (3)
■
其中,C、AGRI、AGR、P分别表示农业碳排放量、种植业产值、农业总产值、农业就业人口数量。EI、AI、EL分别为表示农业生产效率因素、农业结构因素、农业经济发展水平、农业就业人口规模效应。则(3)式可写为:
■ (4)
由于LMDI方法采用“乘积分解”和“加和分解”两种方法进行分解,两种方法最终分解结果是一致的。对于公式(3),设基期碳排放总量为C0,采用加和分解,将差分分解为:
■ (5)
各分解因素贡献值的表达式分别为:
■ (6)
■ (7)
■ (8)
■ (9)
总效应为:■
(三)数据来源
本文中翻耕数据以当年农作物播种面积为准,种植业产值、农业总产值农业生产总值剔除了物价因素,以1995年为价格基期,农业就业人口以当年第一产业就业人数为准。模型中所用数据均来自《云南省统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。
三、云南省农业碳排放实证分析
(一)云南省农业碳排放时序特征分析
根据公式(1),对云南省1995~2011年农业碳排放进行了测算。
1.从环比增长率(如图1)来看,1995~2011年碳排放总量变化分三阶段:(1)1995~2000年,此阶段农业碳排放总量波动较大,主要原因在于农膜、农药的使用导致碳排放增长率先降后升,在2000年各碳源的碳排放增长率明显,化肥、农药、柴油、翻耕、灌溉、农膜的碳排放增长较上一年均有增长,其增长率为历史最高;(2)2001~2007年,此阶段农业碳排放增长率稳定在4%水平,柴油、农膜的碳排放增长率有明显下降的趋势,同期农药的碳排放为逐渐上升趋势;(3)2008~2011年,此阶段农业碳排放总量增长率约8%,2008年各项指标在2007年基础上有较大幅度的增加,柴油使用碳排放年增长率仍处于10%以上的高水平,此阶段农业碳排放特征与云南省农业结构及生产方式调整有关,但高碳排放的根本趋势并未得到改善。
图1 1995~2011年云南省农业主要投入的碳排放量增长率趋势图
2.碳排放强度分析。碳排放的强度从1995年的254.55kg/ha增长到447.22kg/ha,年均增长率为3.58%;同时,人均农业碳排放强度由1995年的31.64kg/人增长为2011年的64.73kg/人,年均增长率4.56%,均高于全国水平(如图2)。从图2中可以看出,云南省农业碳排放的强度处于全国水平之上,其原因从一定程度上是由经济水平所决定的,2011年为例,云南省三次产业比重为16.1:45.6:38.3,全国三次产业比重为10.1:46.8%:43.1%,另一方面是由于云南省特殊地貌特征造成的化肥、农药的有效使用率较低。
图2 1995~2011年云南省及全国农业碳排放强度变化
(二)云南省碳排放影响因素分解分析
利用公式(5)-(9)对影响因素对碳排放量的影响进行量化。从图3中可以看到不同影响因素对农业碳排放的影响效应有较大的差别。农业生产效率对农业碳排放影响在2000年形成拐点,在2000年前对农业碳排放影响较大,影响作用具有先正后负的短期波动性特征,其原因在于此期间农药、化肥、农膜、柴油的使用量大幅波动,2002年以来农用生产资料利用效率有所提高,但受传统生产方式影响,总体上处于一种低水平的增长态势;农业结构因素对农业碳排放的影响作用在2001年是拐点,由不显著逐渐趋向明显的负效应,与农业产业结构内部的调整相关,2001年以来农业内部结构逐渐调整,林、牧、渔等农产业得到显著的发展,种植业在农业中的比重由64.42%降为56.70%;农业经济发展水平对农业碳排放的影响作用也是在2003年形成一个拐点,由不显著转为明显趋势的正效应,在2008~2010年期间较为平稳,2011年有较大幅度的上升,与农业生产总值的增长率的变动相一致,说明高能耗、高物耗、高排放、高污染的农业发展模式并未发生根本改变;劳动力人口规模对农业碳排放的影响处于低水平的先正后负效应,与1995~2011年期间第一产业就业人数先增后减的特征相一致,2002年形成拐点,表明第一产业就业人数的减少有益于适度规模经营,生产方式的调整有助于减少了农业碳排放规模。
图3 1995~2011年各影响因素比较
四、结论与启示
从前面分析可以看出,1995年以来云南省农业碳排放量具有明显的上升趋势,化肥、农药、柴油、农膜是主要的碳排放来源。碳排放的强度从1995年到2011年,年均增长率为3.58%;人均农业碳排放强度由1995年到2011年,年均增长率4.56%,均高于全国水平。从其影响因素分解来看,农业生产效率因素、农业经济发展水平对农业碳排放具有正效应,农业结构因素对农业碳排放呈现负效应,农业人口规模对农业碳排放的影响先正后负。
云南省要实现从高碳农业向低碳农业的转变,控制农业生产过程中二氧化碳排放量可从以下两方面着手:一是走出“大量投入—大量使用资源—大量碳排放”的传统生产模式,走循环农业、生态农业、有机农业之路,推广保护性耕作、轮作施肥、秸秆还田、施用有机肥等技术,实施沃土工程变“三跑土”(跑水、跑土、跑肥)为“三留土”(留水、留土、留肥),增加农田土壤有机质和固碳潜力,促进农业生产过程碳排放的有效改善;二是因地制宜实施农业产业结构调整,推广农业生产过程中的适度规模经营,促进农村剩余劳动力向第二、三产业转移,通过制度创新、产业转型、新能源开发利用等多种手段,减少农业能源消耗,减少碳排放,实现农业生产发展与生态环境保护双赢。
参考文献
[1]IPCC.Climate change 2007: the fourth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M].NewYork:Cambridge University Press,2007
[2]Hoffmann,Ulrich.Promoting Poles of Clean Growth to Foster the Transition to a More Sustainable Economy UNCTAD Trade and Environment Review[EB/OL].United Nations,2009/2010,March 3,Available at SSRN:http://ssrn.com/abstract= 1564069,2010
[3]冉光和,王建洪,王定祥.我国现代农业生产的碳排放变动趋势研究[J].农业经济问题,2011(2):32-38
[4]李波,张俊飚等.中国农业碳排放时空特征及影响因素分解[J].中国人口·资源与环境,2011(8):80-86
[5]田云,李波等.我国农地利用碳排放的阶段特征及影响因素分解[J].中国地质大学学报(社会科学版),2011(1):59-63
[6]伍芬琳,李琳等.保护性耕作对农田生态系统净碳释放量的影响[J].生态学杂志,2007,26(12):2035-2039.
作者简介:卢冬冬(1988-),女,汉族,河南南阳人,毕业于云南财经大学,研究方向:农村经济、农村发展;郭勇(1986-),男,汉族,四川广安人,毕业于云南财经大学,研究方向:农村经济、农村发展。