上海农业碳排估算、结构特征及经济脱钩弹性

张振宇

（上海海洋大学经济管理学院，上海201306）



上海农业碳排估算、结构特征及经济脱钩弹性

张振宇

（上海海洋大学经济管理学院，上海201306）

摘 要：为探讨上海郊区低碳农业经济的发展潜力与方向，参照IPCC提供的农业碳排系数和浙江省畜牧业和种植业的甲烷排放系数，考察了上海9个郊县近20年的农业碳排总量和结构特征。结果表明：2013年上海郊县的农业碳排总量排名前三的是浦东新区、崇明县和奉贤区，3个区县碳排之和占上海地区农业碳排总量的58.27%；上海郊区每万元农业产值排放二氧化碳当量，从1992年的2.5 t降至2013年0.95 t；1992—2013年上海农业碳排放的年平均几何增长率为9.1%，其中，能耗、农资、水稻灌溉和畜禽肠道发酵分别占农业碳排总量的54%、17%、18%和11%。以1992年为基期，计算了上海郊区1992—2013年农业碳排的脱钩弹性系数，结果显示农业碳排与农业经济发展之间基本呈弱脱钩关系。

关键词：低碳经济；农业碳排放；脱钩弹性；上海郊区

“低碳经济”是全球气候变化对人类生存和发展的严峻挑战下提出的应对策略，一直以来，工业都是发展低碳经济的重点，然而影响全球气候变化的六种常见温室气体中，20%的CO2（二氧化碳），70%的CH4（甲烷）和90%的N2O（氧化亚氮）都来自农业生产［1］。虽然CH4和N2O排放之和远远低于CO2，但CH4和N2O全球变暖潜力分别是CO2的25倍和298倍。世界银行数据显示，2010年中国农业源CH4占全国CH4总量的35.92%［2］，农业源N2O占全国N2O总量的75.44%［3］。全球气候变化对农业生产的直接与间接影响，农业生产所具备的碳源和碳汇的双重功能越来越受到关注，农业成为继能源消费的第二大温室气体排放来源［4］。

“十二五”期间国家发改委给上海的节能减排目标是18%，高于全国平均16%的目标，发展低碳农业经济对上海具有特殊的责任和意义。通过进一步了解种植业、畜牧业等各个农业生产活动在上海农业碳排总量的贡献，对如何通过优化上海农业的生产结构，实现低碳农业经济具有一定的指导意义。本研究主要从以下几个方面讨论上海地区低碳农业经济的发展方向与减排潜力：1）基于IPCC 2006年温室气体清单提供的农业生产活动的碳排放系数，参照浙江省对畜牧养殖排放和水稻种植排放的系数校正［5］，以及上海农田、主要作物的碳吸收系数［6］，计算上海九个郊区2013年农业源碳排放、碳吸收、人均碳排及农业碳排构成，分析上海地区农业碳排的结构特征，探讨排放增加的主要因素和减排的可能途径；2）以1992年为基期，计算1993—2013年每万元农业产值对应的碳排总量，分析发展趋势；3）通过脱钩弹性系数［7］分析碳排放的时序特征［8］，明确农业减排方向，为优化上海农业产业体系结构提出对策与建议。

1　研究方法与数据来源

1.1农业碳排放与碳吸收的测算依据

农业生产排放的温室气体主要指CO2、CH4和N2O（以下合并简称为农业碳），排放途径主要包括：1）水稻灌溉厌氧反应产生的CH4；2）奶牛肠道发酵CH4排放；3）农业的投入品，如地膜塑料、化肥、农药等使用对土壤释放N2O的影响；4）农机制造、使用过程中所消耗柴油、电力等能源所释放的CO2排放；5）农业生产生命周期碳排放，如畜禽粪便自然堆积形成的CH4排放、农田翻耕释放的CO2、农作物秸秆燃烧形成的CO2排放等。因相关信息缺失，生命周期碳排未计入本次估算。

表1　农业源碳排放与排放系数Table 1 Agricultural emissions and coefficients

上海地区自2000年以来，开展了几轮三年环保行动计划，上海第五轮（2012—2014年）农业环保三年行动计划以控制全市农业主要污染物总量为目标，大力发展生态农业和循环农业，在2011年的基础上，到2014年农业上的化学需氧量、氨氮排放量分别减少7%和8%，农田秸秆资源化综合利用率达到85%。推广种植绿肥，使用商品有机肥，开展测土配方施肥等措施，以推进科学施肥用药，自2009年以来，单位播种面积化肥施用量已有大幅度下降，2010年为522 kg/hm2［14］，但仍明显高于全国平均水平346 kg/hm2［15］。上海化肥利用率仅为35%，远远低于发达国家的50%—60%［16］。有研究显示，通过改变农业生产方式可以进一步减少排放，如：提高化肥利用率可以大大降低N2O排放［6］，通过改善反刍动物营养，可以降低单个肉牛CH4排放15%—30%［4］，推广稻田间歇性灌溉，可以减少单位稻田灌溉面积CH4排放30%，推行缓释肥可减少单位面积农田N2O排放50—70%［17］。其他减排途径还包括土壤固碳和农作物的光合作用。本研究选择水稻和小麦作为上海地区农业生产的代表性农作物，因为这两种作物无论是从耕地面积之和，还是产量之和，均占上海耕地总面积及农作物总产量的90%以上。钱晓雍［6］研究结果显示，水稻和小麦粮食作物产量与上海地区农田碳吸收相关系数分别为0.987和0.877，显著水平为0.01，根据农作物产量、经济系数和吸收率，参考钱晓雍［6］有关水稻和小麦的碳吸收转化率，计算农作物通过光合作用所吸收的二氧化碳量。关于上海地区的土壤固碳，主要以年末耕地面积作为计算土壤固碳的基础，数据来自相关年份的上海郊区统计年鉴，碳吸收系数采用钱晓雍［6］对1990—2009年上海农田碳系数情况的平均水平，以单季水稻和小麦作为上海地区代表性种植作物，其平均碳吸收系数详见表2。

表2　农业碳吸收途径与碳吸收系数Table 2 carbon sequestration and coefficient

1.2研究区域与数据来源

上海郊区包括9个区县：闵行、宝山、嘉定、松江、青浦、金山、崇明、奉贤和浦东新区，农业碳排放主要来源指：种植（水稻、小麦），畜牧（奶牛、猪、家禽）养殖，林业。相关数据主要来自《上海郊区统计年鉴》1993—2013年各年份，《新中国农业60年统计资料》，《1949—1999年新中国农业五十年统计资料》，《1949—2004年中国农业统计资料汇编》。农业用电排放系数参考国家发展与改革委员会气候司公布的2014年中国区域电网排放因子［9］，选取华东区农业用电系数，关于各区县的排放特征采用2013年数据进行计算与分析。

2　结果与分析

2.1碳排总量、净排放及人均排放

从农业源碳排放总量上来看，排在前三位的是浦东、崇明和奉贤，三个区县的农业碳排之和占总排放量的58.27%（图1）。从2013年第一产业从业人员和农作物播种面积看，排在前三位也是这三个区县，且这三个区县的农业增加值之和占所有区县的55%以上，说明浦东、崇明和奉贤既是上海农业生产的主要基地，又是今后通过农业节能减排实现农业碳排总量控制的重点区域。

图1　2013年上海农业碳排放郊区分布Fig.1 Agro-emission distribution among Shanghai suburbs in 2013

除了考虑农业生产活动的碳源贡献，还要考虑农业生产活动的碳汇功能，各区县因农业生产结构、播种面积等不同，农业碳汇能力不同，农业碳净排放量依次从高到低为：浦东、崇明、奉贤、金山、青浦、嘉定、宝山和闵行，名列前三的仍是三个传统的农业生产区域，只是净排放量的顺序有所变化，崇明县退居第三，说明崇明县在农业碳汇方面的贡献高于奉贤区。所以，无论是从碳排总量的控制，还是兼顾农业的碳汇功能后的净排放量，浦东、崇明和奉贤这三个区县都是上海发展低碳农业的重点区域。

按郊区总人口来计算人均排放量，上海市郊区人均农业碳排放量为1.08 t，超过平均水平的郊县依次递减是奉贤、金山、松江、青浦、崇明，低于平均水平的郊县包括嘉定、浦东、宝山、闵行；其中，人均碳排放排在前三位的奉贤、金山、松江，特别是金山和松江两地排放总量不高，但人均排放偏高，说明这两个区县有待通过提高农村劳动生产效率进一步减少碳排。

2.2农业碳排放强度

从单位农业产值的碳排放量来看，单位GDP农业碳排总量从1992年每万元产值排放2.5 t CO2急剧减少至1997年的1.1 t，1998年有所反弹，直至2001年达到最低水平0.85 t，2001—2013年基本稳定在每万元排放1 t左右，波动浮度不超过15%（图2）。

2.3农业碳排结构与时序特征

1992—2013年，上海农业生产活动带来的二氧化碳排放总体呈上升趋势，年平均几何增长率为9.1%。农业碳排主要来源包括四个部分：农业能源消耗，农业生产资料的使用，水稻灌溉，畜禽养殖发酵；其中，农业用电和柴油碳排年平均几何增长速率高达45.8%，农资、种植和畜禽碳排的年平均几何增长率分别为1.4%、4.9%和4.7%（图3）。值得注意的是，农业碳排总量与农用能耗碳排同步增长，两者Pearson相关系数为0.87，检验结果显示在1%显著水平上两者相关系数呈现统计学显著，特别是在2006—2013年间，两者变化规律基本一致；而碳排总量与农资排放、水稻灌溉碳排、畜禽碳排之间的相关性统计学检验不显著。

图2　1992—2013年上海农业碳排放强度变化趋势Fig.2 Time trend of Shanghai agro-emission intensity in 1992—2013

图3　1992—2013年上海农业碳排总量及其主要来源Fig.3 Distribution of Shanghai agro-emission in 1992—2013

1992—2013年，农业能源消耗、农业生产资料（主要指地膜、化肥、农药）、种植业、畜牧业所产生的碳排放，平均分别占农业碳排放总量的54%、17%、18%和11%；其中，能耗所占比例从1992年的12%迅速上升至2011年的80%；而农资使用所产生的碳排放，从1998年从农业碳排总量的34%跌至1999年的16%，之后一直维持稳定，甚至有所减少，2011年仅占7%；种植业和畜牧业所产生的碳排占农业碳排放总量的比例基本稳定在10%—20%，说明在过去的20年间，上海郊区通过减少使用农业生产资料达到明显的减排效果，但在能源使用效率方面还有待提高。

2.4脱钩弹性分析

以1992年为基期，计算农业总产值的增长率和农业源碳排放的变化率，进一步说明农业生产活动与碳排放之间的关系与规律。由趋势图和数据看，上海郊区农业碳排放的变化波动不大，以1992年为基础，1994—2007年定基增长速度维持在30%以内，在2001年出现负增长，在2011年出现高峰，碳排放比1992年增加了86%，原因有待进一步研究。而农业产值基本持续递增，显然农业经济活动一直呈现增长势头，分别在1994—1996年、1999—2001年、2006—2007年、2010—2011年有过几次较大幅度的增加，但是经济增长和农业碳排放之间没有明显的规律性和相关性，参考Tapio［7］计算脱钩弹性，数值范围在-0.01—0.29（表3），显示农业产值与农业碳排属于弱脱钩关系，说明上海地区农业经济的发展不是以增加碳排放为代价。

表3　农业碳排放与农业产值脱钩弹性分析Table 3 Decoupling elasticity between agro-emission and agro-GDP

3　结论与建议

本研究表明：（1）纵向时间趋势，在1992—2013年近20年期间，上海地区农业碳排总量呈上升趋势，几何平均年增长率为9.1%；而农业碳排放强度呈下降趋势，每万元农业产值碳排从1992年的2.5 t降至2013年的0.95 t CO2当量。（2）横向区域比较显示，2013年不同区县之间，因农业生产结构的差异导致碳排总量、碳排净量及人均碳排存在不同排序，其中，农业碳排总量依次从高到低列前三位的是浦东、崇明、奉贤；结合农作物光合作用和土壤固碳作用，农业碳排放净量前三位依次为浦东、奉贤、崇明；农业人口人均碳排放量依次从高到底列前三位的是浦东、金山、松江。（3）脱钩弹性系数显示，以1992年为基期，1993—2013年农业产值的增长速率高于农业碳排放增长速率，两者之间属于弱脱钩关系，说明目前上海郊区农业经济发展尚属良好状态。

从控制农业碳排总量看，无论从农业从业人口、农业耕地面积，还是农业产值角度看，浦东、崇明和奉贤三个区县既是农业生产的重点区县，又是减少农业碳排总量的重点地区；从控制人均农业碳排看，奉贤、金山、松江是工作重点区县，特别是金山和松江两个区县，排放总量虽然不高，但人均碳排放高，建议通过提高农业机械化程度，提高农业人口的劳动效率从而减少人均农业碳排放。

在减排途径方面，由于能耗带来的农业碳排所占比重最高，约58%，减排重点应当从提高能源的使用效率入手，建议在实现农业现代化的基础上，提高清洁能源的使用比例，提高能源使用的效率。另外，农资碳排是继农业能源使用的第二大农业碳排的组成，上海郊区化肥使用量522 kg/hm2仍高于全国平均水平346 kg/hm2，化肥利用率远远低于世界水平，因此单位耕地面积农业生产资料的使用效率有待提高，建议通过改善土壤条件，进一步提高化肥使用效率，减少因化肥使用带来的N2O排放。

脱钩经济弹性指数分析显示，上海郊区农业碳排与上海农业经济发展之间呈弱脱钩状态，说明能源效率的使用有所提高，也说明上海地区农业经济发展不是以破坏环境为代价，如何从弱脱钩转向强脱钩，是完成上海减排任务的关键，也是难点，建议以减排重点区域为抓手，不仅要挖掘新的减排措施，而且要探索适合本地区的减排措施，分阶段、分区域、逐步推广节能、高效的现代化农业生产方式。

参 考 文 献

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（责任编辑：张睿）

Shanghai agricultural carbon emission：estimation，structure and economic decoupling elasticity

ZHANG Zhen-yu
（College of Economics and Management，Shanghai Ocean University，Shanghai 201306，China）

Abstract：This paper discussed the potential of carbon emission abatement in Shanghai agriculture to achieve low-carbon agricultural economy.Agro-emission coefficients suggested by IPCC，and modified methane coefficients from ranching and planting in Zhejiang Province，were used to calculate the total agro-emissions，while the agro-emissions from Pudong，Chongming，and Fengxian rank top three among nine suburbs，and account for 58%of total emissions；Emission intensity，measured in tons of CO2-equivalent per 10，000 RMB of agricultural GDP，appeared to be decreasing continuously from 2.5 tons in 1992 to less than 0.95 tons in 2013；Geometric growth rate of Shanghai agro-emission was about 9.1%on average for the time period of 1992—2013；Agroemissions from energy consumption，inputs usage，irrigation and ranching，accounted for 54%，17%，18%and 11%of total agro-emissions respectively.Decoupling elasticity was calculated using 1992 as a baseline，and elasticity ranges between-0.01 and 0.3 during 1992—2013，indicating that agro-emission had been weakly decoupled with agricultural economic development in Shanghai suburbs.

Key words：Low-carbon economy；Agricultural emission；Decoupling elasticity；Shanghai suburb

中图分类号：F323.22

文献标识码：A

文章编号：1000-3924（2016）03-150-05

DOI：10.15955/j.issn1000-3924.2016.03.29

收稿日期：2015-04-03

基金项目：2013年上海海洋大学人文社科项目（A-0209-13-070066）；2013年上海海洋大学博士科研启动项目（A-0209-13-0105406）；2015年上海海洋大学经管学院国家基金前期培育项目（A1-0203-16-5007）

作者简介：张振宇（1972—），女，博士，讲师，研究方向：产业经济与环境经济。E-mail：zyzhang@shou.edu.cn