四川省农业低碳经济效率分析——基于能源终端消费的视角

舒缨婷 SHU Ying-ting；鲁子誉 LU Zi-yu

（四川农业大学经济学院，成都 611134）

0 引言

2021年10月24日，中共中央、国务院印发《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》，意见中明确提出了构建绿色低碳循环发展经济体系、提升能源利用效率、提高非化石能源消费比重、降低二氧化碳排放水平、提升生态系统碳汇能力五方面主要目标。四川省积极响应国家可持续发展和高质量发展的要求，大力发展低碳经济，并于2021年12月9日发布《中共四川省委关于以实现碳达峰碳中和目标为引领推动绿色低碳优势产业高质量发展的决定》，以实现碳达峰、碳中和目标为引领，推动四川省绿色低碳优势产业高质量发展。基于这一背景，从能源终端消费视角测算四川省农业碳排放量，分析农业碳排放及低碳经济效率变化趋势，以期能够对四川省农业低碳经济的可持续发展提供一些基础信息。目前，国内外很多学者对农业碳排放量及农业低碳经济进行了相关研究。张俊飙等[1]从碳投入视角采用空间计量方法研究中国农业低碳经济效率的时空差异及影响因素；胡剑波等[2]运用非竞争型投入产出模型测算各部门隐含碳排放效率；尚洁等[3]基于关系数据和网络视角进行中国农业碳排放空间关联网络结构及驱动因素的研究。DEA模型及其各种扩展模型低碳经济效率研究中的一类常用方法，兰洁等[4]利用交叉DEA模型对湖北省低碳经济发展提供新的参考；刘争等[5]利用三阶段DEA模型，测度安徽省各市农业碳排放绩效并找出其制约因素和地区差异；魏彩娣[6]通过DEA-SBM模型探究我国种植业技术效率和碳排放效率；田云等[7]采用DEA-Malmquist指数分析湖北省农业碳排放效率的时空差异特征；张瑞玲[8]运用数据包络分析法等合理构建山西省农业碳排放测算体系。现有很多文献虽已对低碳经济效率做出探讨，但针对农业领域的研究仍然相对偏少。文章参考现有的部分研究成果，以四川省农业低碳经济发展状况为研究内容，基于非期望产出的DEA-SBM模型，测算出2003-2019年四川省农业碳排放量及低碳经济效率，对四川省低碳经济发展的基本状况进行分析。

1 低碳经济效率测算模型

在低碳经济效率测算中，碳排放量是作为非期望产出指标存在的，因此采用基于非期望产出的DEA-SBM模型[9]作为研究四川省农业低碳经济效率的数学模型，作为传统DEA模型的扩展，该模型不仅充分考虑了松弛变量的问题，还提出了处理非期望产出指标的一种可行解决方法。在DEA-SBM模型中，假设有n个决策单元，每个决策单元有m种投入指标、l1种期望产出和l2种非期望产出指标，则第k（k=1，2，…，n）个决策单元的第k（k=1，2，…，m）个投入指标为xik，第k个决策单元的第r（1r1=1，2，…，l1）个期望产出指标和第r（2r2=1，2，…，l2）非期望产出指标分别为和。基于非期望产出的DEA-SBM模型设定为：

其中，s-表示投入的松弛量，sg和sb分别表示期望产出和非期望产出的松弛量，λ是权重向量。对于被评价决策单元而言，当且仅当s-、sg和sb同时为零，即ρ0=1时是有效率的，否则是无效率的。

2 四川省农业碳排放量测算

2.1 数据来源

四川省农业碳排放的相关数据均来源于《中国能源统计年鉴》（2004-2020）中四川省“农林牧渔水利业”能源终端消费量，主要能源包括原煤、焦炭、油品合计、天然气和电力消费等。各种碳排放源的碳排放系数如表1所示。表1中碳排放系数采用IPCC提供的计算公式得出，相关计算的原始数据来源于《IPCC国家温室气体清单指南》和《中华人民共和国综合能耗计算通则》。需要特别说明的是，表1中油合计碳排放系数是根据柴油、汽油、原油等主要油类碳排放系数的平均值构成。

表1 农业碳排放系数

2.2 碳排放测算方法及测算结果

碳排放量采用联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）提出的由能源消费量及对应的碳排放系数计算求得，具体如式（2）所示。将第t年的农业碳排放总量定义为：

其中Et表示第t年的农业生产碳排放总量；Eit表示第t年农业第i种碳源的碳排放量；Tit表示农业第i种碳源在第t年的消费量；δi表示第i种碳源的碳排放系数。

根据四川省“农林牧渔水利业”主要能源终端消费量及相应的碳排放系数，得出四川省2003-2019年间农业碳排放总量（如图1所示）。从图1可以看出，四川省农业碳排放量在2003-2019年间总体呈现先上升再下降趋势，从2005年开始小幅增长，于2015年达到峰值后再小幅下降。从增长率上看，2003-2015年间碳排放量年均增长率约为6.5%，2015年达到峰值后，2016-2019期间年均降幅约为2.5%。

图1 四川省农业碳排放总量

3 四川省农业低碳经济效率测算及结果分析

3.1 指标选取及数据来源

以可测性、可得性、相关性和全面性为原则，同时结合四川省农业发展的具体情况，确定了四川省农业低碳经济效率测算的指标体系（如表2所示），其中投入指标主要考虑劳动力和资本两方面因素，选取第一产业就业人员数和农村固定资产投资两个指标；产出指标主要考虑碳排放量和产业增加值两方面，选取第一产业增加值和农业碳排放量两个指标。碳排放量由前面计算得出，其余指标数据来源于《四川省统计年鉴》，《中国农村统计年鉴》，《中国统计年鉴》。对第一产业增加值和资本投入两个指标以2000年为基期，利用GDP平减指数进行处理，处理后的投入产出指标取值如表3所示（数据均保留三位小数）。

表2 四川省农业低碳经济效率测算指标体系

表3 低碳经济效率投入产出指标

3.2 低碳经济效率测算结果分析

采用基于非期望产出的DEA-SBM模型对2003-2019年四川省农业低碳经济效率进行测算。相较于传统DEA-CCR模型，基于非期望产出的SBM-DEA模型一方面可以测算松弛变量，由此了解非效率的来源，另一方面，可以充分考虑非期望产出指标对结果的影响。2003-2019四川省农业低碳经济效率计算结果如图2所示。

从图2可以看出，2003-2019四川省低碳经济效率总体上呈增长趋势，从无效率状态逐渐向有效率状态转变。2003-2009间效率值整体偏低，期间效率最低值出现在2009年，仅为0.3；2010-2019期间低碳经济效率逐步提高并趋于稳定，2014年效率值达到1，即低碳经济处于有效率状态，虽然其后有起伏，但2018和2019低碳经济都呈现有效状态，即效率值为1，这说明四川省。DEA-SBM模型得出的投入松弛量和产出松弛量进一步说明，四川省在2003-2013中，人力投入和资本投入指标和非期望产出指标都有一定的调整空间。

图2 四川省农业低碳经济效率

4 结论和展望

四川是较早接受低碳概念的省份，具有发展低碳农业的巨大潜力，也具备发展低碳农业的基础和条件。本文借鉴农业碳排放领域已有的研究成果，分析四川省农业低碳经济发展状况，以四川省农林牧渔水利业的能源终端消费为基础，系统梳理了四川省2003-2019年间原煤、焦炭、电力、天然气以及油合计的消费情况，测算四川省农业碳排放总量，并据此测算四川省农业低碳经济效率。结果表明，四川省农业碳排放总量呈现先小幅增长、后小幅下降趋势。2003-2019年间四川省农业低碳经济效率逐渐提升并达到有效状态。基于上述对四川省农业低碳经济效率的测算和分析，给出以下建议：加大科技投入，不断提高创新水平，发展农业低碳技术；减少农业终端能源消费，调整能源结构，积极开发利用清洁能源；抓住低碳农业发展契机，合理调整产业结构，实现低碳经济的有效发展。

由于碳排放测算的复杂性，本文对于碳排放的测算仅仅是依据能源的终端消费，事实上，能源的终端消费引发的碳排放量并非完全代表农业整体碳排放，后期也将更深入研究影响农业碳排放的其他影响因素，同时对四川省农业碳排放量及低碳经济发展效率的未来趋势进行预测和碳达峰分析。