中国畜牧业碳排放地区差异、动态演进与收敛分析

张金鑫 王红玲

摘要：中国在经过了40多年的改革开放之后，已经成为全球第二大经济体，同时也是全球第一碳排放大国，造成的碳排放量占到全球碳排放量的28%，明确中国畜牧业碳排放地区差异、动态演进规律和是否存在收敛性是制定切实有效减排政策的必要前提。本文运用泰尔指数和核密度实证分析表明：中国东部、中部、西部地区和全国畜牧业碳排放量均在2006年达到顶峰，畜牧业碳排放总体差异呈现出波动性小幅度增长，区域内差异成为总体差异的主要来源;全国及东部、中部和西部地区畜牧业碳排放核密度估计都存在明显的右拖现象，核密度函数中心呈现先右移后左移的现象，全国和中部具有明显的梯度差异，而东部和西部则呈现“单极化”的趋势;全国及东部、中部和西部地区畜牧业碳排放不存在δ收敛和β收敛。中国畜牧业碳排放地区差异显著，各级政府要重视这个典型事实，深挖差异的来源，因地制宜制定符合本地区实际情况的政策来促进畜牧业碳排放量减少，着力改善畜牧业生产环境，提升畜牧业产出效率。

关键词：生态环境保护;畜牧业;碳排放;地区差异

基金项目：国家社会科学基金重大项目“气候智慧型农业碳减排及碳交易市场机制研究”（项目编号：19ZDA085）;国家自然科学基金项目“气候智慧型农业项目评价的实证研究——基于世界银行在中国的示范项目”（项目编号：71871086）

中图分类号：F307    文献标识码：A    文章编号：1003-854X（2020）09-0041-08

一、引言

全球性气候变暖是一个对人类生死存亡有重要影响的环境问题。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC，下同）的研究报告指出造成全球气候变暖的主要原因是全球温室气体排放量的持续增加。各国政府为了可持续发展，采取很多措施来减少温室气体排放，控制气候变暖。中国在经过了40多年的改革开放之后，已经成为全球第二大经济体，同时也是全球第一碳排放大国，造成的碳排放占到全球碳排放的28%①。大量温室气体的排放不仅给环境造成巨大破坏，也成为经济高质量发展的一大阻碍。因此，节能减排、降耗增效成为中国经济调整结构、增加效率、提升质量的必由之路。

农业部门是仅次于能源部门的人为碳排放源。根据联合国粮农组织2013年的测算，畜牧业造成的碳排放在全球碳排放总量的比例高达14.5%②。我国作为世界畜牧业生产第一大国，有效减少畜牧业碳排放不仅仅是负责任大国的有力担当，也是实现我国畜牧业高质量发展的必然要求。尽管我国政府为减少碳排放量做出了巨大努力，积极履行《巴黎协定》规定的减排义务，并在2016年出台了《“十三五”控制温室气体排放工作方案》，但在畜牧业碳减排上仍然面临着巨大压力。畜牧业遍及东部、中部和西部地区31个省（市），不同省（市）由于生产要素、历史条件及经济发展水平的差异可能造成畜牧业碳排放存在地区差异，有不同的演进趋势。因此，对畜牧业碳排放实际情况进行充分的研究——畜牧业碳排放的动态分布、不同地区间是否存在差异、差异的来源以及是否收敛等是我国制定科学、有效畜牧业减排政策的必要前提。

目前，学者对于我国畜牧业碳排放的研究更多是关注微观方面，例如研究不同饲养方式或不同物种的碳足迹等③。这些微观的研究有助于人们科学地认识中国畜牧业碳排放问题，但却不能为制定科学的畜牧业宏观碳减排政策提供直接的参考。另外一些学者则对中国畜牧业碳排放进行宏观层面的研究。他们多是基于这样的思路：首先基于政府间气候变化专门委员会（IPCC）推荐的排放因子法 ④ 或生命周期法 ⑤ 测算畜牧业碳排放;然后通过描述性统计，比较不同地区或者同一地区不同时间的畜牧业碳排放情况，以此来分析中国畜牧业碳排放的地区差异⑥。学者们的研究结果多数都显示出中国畜牧业碳排放地区差异明显，但在分析结果上仅仅只能显示出畜牧业碳排放量较高的省份与较低的省份之间是存在显著差异的，至于差异的变化趋势以及来源则鲜有论及。

学者们对中国畜牧业碳排放的研究虽然取得了较为丰富的成果，但还有一定的拓展空间。从研究深度来看，现有的研究缺乏一定的深度。对于畜牧业碳排放的分析，一般只是在测算畜牧业碳排放之后，简单进行时间和空间的比较，缺乏深入、系统的分析，例如对畜牧业碳排放演进规律的分析，难以对畜牧业碳排放分布规律进行科学的把握。从研究方法来看，现有的研究主要是简单的描述性统计，这尽管可以在一定程度上发现我国畜牧业地区差异情况，但是难以进行细致化、系统化地考察。尤其是这种简单的描述统计无法对畜牧业碳排放地区差异来源与收敛性进行有效地分析。因此，有必要采用更科学、严谨的方法对我国畜牧业碳排放的现状和基本特征进行更为深入的研究。

二、研究方法及数据来源

（一）畜牧业碳排放量测算与模型构建

可以看出：我国东部、中部、西部地区和全国畜牧业碳排放量均在2006年达到顶峰，从总体来看，东部、中部地区和全国在1997—2017年之间畜牧业碳排放量是呈下降趋势的，但西部地区则呈现上升趋势的;从三个地区畜牧业碳排放的占比来看，在1997—2017年之间，东部地区畜牧业碳排放在全国畜牧业碳排放所占的比例总体上是下降的，中部地区总体上是略微增长的，西部地区总体上是增长的。

（二）畜牧业碳排放地区差异

下表4和下图2描述了我国畜牧业碳排放地区差异情况。在1997—2017年畜牧业碳排放泰尔指数从0.2297增长到0.2456，年均增長率为0.34%，表明畜牧业碳排放总体差异呈现出波动性增长，但增长的幅度较小。畜牧业碳排放区域内差异贡献值呈现出先增长后下降的趋势，区域间差异贡献值呈现先下降后增长的趋势。在1997—2017年间，畜牧业碳排放区域内差异对总体差异的贡献率均超过80%，表明区域内差异成为畜牧业碳排放地区差异的主要来源。

从三大区域来看，东部地区畜牧业碳排放泰尔指数呈现出“增长—下降—增长”趋势，具体是：在1997—2000年间，东部地区泰尔指数从1997年的0.4189增长到2000年的0.4406，增长了0.0217，年均增长率为1.70%;在2001—2010年，东部地区泰尔指数整体上呈现下降趋势，从2001年的0.4251下降至2010年的0.3572，下降了0.0679，年均下降率为1.92%;在2011—2017年，东部地区泰尔指数开始触底反弹呈现持续增长趋势，从2011年的0.3686增长到2017年的0.4219，增长了0.0533，年均增长率为2.28%，但总体上东部地区畜牧业碳排放泰尔指数呈现增长趋势。中部畜牧业碳排放泰尔指数在1997—2017年之间是呈现波动的“增长—下降”趋势，1997—2009年是波动增长阶段，2010—2017年是波动增长阶段，在2009年泰尔指数达到最大值0.1601。总体上，东部地区畜牧业碳排放泰尔指数呈微弱增长趋势，由1997年的0.0936增长到2017年的0.1141，增长了0.0205，年均增长率为1.00%。西部地区畜牧业碳排放泰尔指数在1997—2017年出“平稳—波动—平稳”的趋势，其中2007—2011年是波动阶段，在这个阶段西部地区畜牧业碳排放泰尔指数呈现先升后降的波动，而其他年份泰尔指数几乎是处于平稳的状态，且总体上呈现下降趋势。从泰尔指数的均值来看，东部、中部和西部地区的均值分别为0.4076、0.1262和0.1545，说明东部地区畜牧业碳排放地区差异最大，其次是西部地区，差异最小的是中部地区。

（三）畜牧业碳排放动态演进规律

根据公式（3）、（4），并利用stata软件可以对中国及东部、中部和西部地区畜牧业碳排放进行核密度估计（参见下图3—6），以分析畜牧业碳排放的动态演进规律。

从总体上来看，中国畜牧业碳排放呈现以下的演进规律：首先，存在明显的右拖现象，且1997—2007年右拖范围明显扩大，而2007—2017年右拖范围明显缩小，这说明畜牧业碳排放量高的省（市）和低的省（市）之间的差异明显，且相互之间的差异经历了扩大到缩小的过程;其次，从波峰来看，畜牧业碳排放的核密度逐渐在右侧形成一个小波峰，说明畜牧业碳排放逐渐呈现多极化的趋势;第三，核密度函数中心呈现先右移后左移的现象，说明各个省（市）畜牧业碳排放量先增加后减少;最后，核密度主峰高度在1997—2017年经历了先减少后增加，说明各个省（市）畜牧业碳排放之间的差异先增长后下降。

从下图4可以看出东部地区畜牧业碳排放存在以下的演进规律：首先，东部地区畜牧业碳排放核密度估计存在明显的右拖现象，且在1997—2017年右拖范围先扩大后缩小，说明东部地区畜牧业碳排放量高的省（市）和低的省（市）之间的差异明显，但高的省（市）和低的省（市）之间的差异程度是先增加后减少;其次，从波峰来看，东部地区畜牧业碳排放经历了“双峰”到“单峰”的演进过程，即1997年核密度估计曲线在右侧有1个明显的小波峰，随后，这个小波峰逐渐消失，说明东部地区畜牧业碳排放逐渐从多极化演变为单极化的趋势;第三，核密度函数中心呈现先右移后左移的现象，说明东部地区各个省（市）畜牧业碳排放量先增加后减少;最后，核密度主峰高度在1997—2017年先减少后增加，但曲线宽度范围有明显扩大的趋势，这说明东部地区各个省（市）畜牧业碳排放之间的差异变化可能较小。

从下图5可以看出中部地区畜牧业碳排放存在以下的演进规律：首先，中部地区畜牧业碳排放核密度估计存在明显的右拖现象，且右拖范围先扩大后缩小在微弱扩大，但总体上是呈现缩小的趋势，说明中部地区畜牧业碳排放量高的省（市）和低的省（市）之间有明显的差异，但高的省（市）和低的省（市）之间的差异程度在总体上呈现缩小的趋势;其次，从波峰来看，中部地区畜牧业碳排放表现明显的“双峰”和“多峰”的现象，说明中部地区各个省（市）畜牧业碳排放在1997—2017年呈现多极化的趋势;第三，核密度函数中心呈现先右移后左移的现象，说明中部地区各个省（市）畜牧业碳排放量先增加后减少;最后，从总体上来看，核密度主峰高度下降，曲线宽度变化较为弱小，说明中部地区各个省（市）畜牧业碳排放之间的差异有一定程度的增加趋势。

从下图6可以看出西部地区畜牧业碳排放存在以下的演进规律：首先，西部地区畜牧业碳排放核密度估计在1997年存在明显的右拖现象，在2002年、2007年、2012年、和2017年有明显的右拖现象，且右拖范围先扩大后缩小，说明西部地区各个省（市）畜牧业碳排放差异呈现扩大趋势，并且量高的省（市）和低的省（市）之间有明显的差异，但高的省（市）和低的省（市）之间的差异程度呈现先增加后减小的趋势;其次，从波峰来看，西部地区畜牧业碳排放表现出明显的“单峰”，说明西部地区各个省（市）畜牧业碳排放在1997—2017年表现出单一化的规律;第三，核密度函数中心呈现先右移后左移的现象，说明西部地区各个省（市）畜牧业碳排放量先增加后减少，并总体上呈现较少趋势;最后，从总体上来看，核密度主峰高度表现出下降的现象，曲线宽度也呈现出扩大现象，说明西部地区各个省（市）畜牧业碳排放量之间的差异是呈现增加趋势的。

（四）中国畜牧业碳排放收敛性分析

本文采取变异系数来分析中国畜牧业碳排放是否存在δ收敛，结果如下图7所示。从图7可以看出东部、中部和西部地区以及全国畜牧业碳排放变异系数呈现出微弱的增长趋势，畜牧业碳排放变异系数由1997年的0.6642增长到2017年的0.6908，年均增长率为0.20%;东部地区畜牧业碳排放变异系数由1997年的0.9719增长到2017年的0.9760，年均增长率为0.02%;中部地区畜牧业碳排放变异系数由1997年的0.4835增长到2017年的0.5185，年均增长率为0.35%;西部地区畜牧业碳排放变异系数由1997年的0.5421增长到2017年的0.5589，年均增长率为0.15%。变异系数的分析结果表明中国的东部、中部和西部地区以及全国畜牧业碳排放不存在δ收敛。

根據公式（9）可以计算出绝对β收敛的估计结果，具体如表5所示。从表5的数据可以看出东部、中部和西部地区以及全国畜牧业碳排放β值均不显著，说明东部、中部和西部地区以及全国畜牧业碳排放不存在绝对β收敛。

条件β收敛的估计结果如下表6所示。从表6的数据可以看出，β+1的系数是显著的，但是β+1>0，这说明东部、中部和西部地区以及全国畜牧业碳排放不存在条件β收敛。

四、简要研究结论与启示

随着中国经济的不断发展，居民对于各类畜禽类的产品的需求日益增加，激发了中国畜牧业的高速发展，也带了一系列的环境问题。其中，因为全球气候变暖的局势日益严峻，畜牧业碳排放问题备受关注。本文利用中国31个省（市）1997—2017年畜牧业数据测算畜牧业碳排放水平，运用泰尔指数对畜牧业碳排放地区差异进行分析，厘清了中国畜牧业碳排放地区差异的来源，并结合核密度分析方法对畜牧业碳排放动态演进规律进行分析。本文研究的基本结论如下：

（1）中国东部、中部、西部地区和全国畜牧业碳排放量均在2006年达到顶峰;在1997—2017年之间，东部地区畜牧业碳排放在全国畜牧业碳排放所占的比例在总体上是下降的，中部地区总体上是略微增长，西部地区总体上是增长。

（2）畜牧业碳排放总体差异呈现出波动性增长，但增长的幅度较小。区域内差异是中国畜牧业碳排放地区差异的主要来源，畜牧业碳排放区域内差异贡献值呈现出先增长后下降的趋势，区域间差异贡献值呈现先下降后增长的趋势。分区域来看，东部、西部和中部三个地区畜牧业碳排放地区差异平均值依次减小。

（3）全国及东部、中部和西部地区畜牧业碳排放核密度估计都呈现存在明显的右拖现象，核密度函数中心先右移后左移的现象。全国和中部地区畜牧业碳排放核密度估计呈现“双峰”和“多峰”趋势，东部地区则经历“双峰”向“单峰”的演变，西部地区则一直呈现“单峰”形态。核密度分析结果显示全国及东部、中部和西部地区畜牧业碳排放在1997—2017年出現先增加后减少的动态变化，且畜牧业碳排放水平高的省（市）和水平低的省（市）之间差异明显，全国和中部地区具有明显的梯度差异，而东部和西部地区则呈现“单极化”的趋势。

（4）全国及东部、中部和西部地区畜牧业碳排放变异系数在1997—2017年间没有缩小，说明全国及东部、中部和西部地区畜牧业碳排放不存在δ收敛。绝对收敛和条件收敛的分析结果显示全国及东部、中部和西部地区畜牧业碳排放不存在δ收敛和β收敛。

基于上述研究结论，可以有如下启示：

第一，要清晰认识到中国畜牧业碳排放的地区差异，减少畜牧业碳排放量，提升畜牧业环境友好度是中国未来相当一段时间内畜牧业发展的基本要求。从本文的研究结果来看，中国畜牧业碳排放地区差异显著，各级政府要重视这个典型事实，深挖差异的来源，因地制宜制定符合本地区实际情况的政策来促进畜牧业碳排放量减少。

第二，全国及东部、中部和西部地区畜牧业碳排放已经在2006年达到峰值，但存在明显的梯度格局。基于这个事实，中国政府需要制定长效机制来保障畜牧业碳排放平稳有序减少，并针对畜牧业排放的大省制定个性化政策，提高其畜牧业生产效率，减少畜牧业碳排放量。

第三，全国及东部、中部和西部地区畜牧业碳排放均不存在δ收敛和β收敛，这反映出畜牧业经济发展的不平衡性。中国政府需要采取积极的措施来引导畜牧业高质量发展，着力改善畜牧业生产环境，例如通过推广气候智慧型畜牧业发展绿色、有机畜牧业，减少反刍动物肠道发酵和粪便发酵的温室气体排放，提升畜牧业产出效率。

注释：

① W. Li， C. An， C. Lu， The Assessment Framework of Provincial Carbon Emission Driving Factors： An Empirical Analysis of Hebei Province， Science of the Total Environment， 2018， 637， pp.91-103.

②⑦⑧ 胡向东、王济民：《中国畜禽温室气体排放量估算》，《农业工程学报》2010年第1期。

③ M. Zhuang， W. Li， Greenhouse Gas Emission of Pastoralism is Lower than Combined Extensive/intensive Livestock Husbandry： A Case Study on the Qinghai-Tibet Plateau of China， Journal of Cleaner Production， 2017， 147， pp.514-522.

④ 陈苏、胡浩：《中国畜禽温室气体排放时空变化及影响因素研究》，《中国人口·资源与环境》2016年第7期。

⑤ 孟祥海、程国强、张俊飚、王宇波、周海川：《中国畜牧业全生命周期温室气体排放时空特征分析》，《中国环境科学》2014年第8期。

⑥ 姚成胜、钱双双、毛跃华、李政通：《中国畜牧业碳排放量变化的影响因素分解及空间分异》，《农业工程学报》2017年第12期。

⑨ 刘培芳、陈振楼、许世远、刘杰：《长江三角洲城郊畜禽粪便的污染负荷及其防治对策》，《长江流域资源与环境》2002年第5期。

⑩ 根据国家统计局的划分标准：东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南共12个省（市）;中部地区包括山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南共9个省（市）;西部地区包括四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆10个省（市）。

作者简介：张金鑫，湖北大学商学院博士研究生，湖北武汉，430062;王红玲，湖北大学商学院教授、博士生导师，湖北武汉，430062。

（责任编辑  陈孝兵）