双碳目标下奶牛养殖业绿色全要素生产率的时空特征研究——以中国北方15省为例

李现康,陈 佳 ,韩星星 ,梁洪松

(西北农林科技大学 经济管理学院,陕西 杨凌 712100)

伴随全球气候变暖,随之而来的生态环境日益恶化,其产生的负面效应逐渐彰显[1-2]。2007-2016年,全球农业系统的温室气体排放量已约占全球温室气体总排放量的21%～37%,畜牧业约占18%[1],其中牛、羊等反刍类动物产生的温室气体最多[3],主要原因在于这类动物所食多为致密纤维高的饲料,产生的胃肠蠕动多,反应废气高于其他类型饲料[4-5]。因此,如何实现奶牛养殖的碳达峰碳中和,是今后一个时期需要进一步研究的课题。

当前关于奶牛行业的碳排放研究主要集中在碳排放量的测算以及如何减排方面,对奶牛碳排放量的测算方式主要有两种,一种是IPCC方法。王磊等[6]通过IPCC方法对黑龙江省156个规模化奶牛场生产过程中的碳排放量进行测算,发现碳排放约束奶牛的养殖效率。白玫等[7]通过这种方法对北京奶牛养殖企业生产过程中的碳排放情况进行测算,发现奶牛胃肠道的碳排量是奶牛养殖过程中的主要碳排来源。另一种是生命周期测算方法。王效琴等[8]运用生命周期法测算了西安市郊区规模化奶牛场的碳排放总量。励汀郁等[9]借助生命周期法测算了奶牛养殖全产业链下的碳排放量。在对奶牛养殖碳排放影响因素的研究中,发现改善饲料结构[10]、改善喂养技术[11]对奶牛养殖的碳减排效果明显。当前在研究畜牧业的绿色养殖方面,绿色全要素生产率是多数学者的首选。

绿色全要素生产率由全要素生产率发展而来,全要素生产率的测算主要考虑生产要素投入之间的限制约束关系,未将资源环境的约束纳入其中[12]。在畜牧业发展过程中,早有研究将碳排放纳入畜牧业发展中,并对畜牧业发展的碳排放影响机制与低碳发展展开研究[13-16]。邹洁等[17]在对中国31个省份的畜牧业环境效率测算分析时,将碳排放作为一种非期望产出引入环境效率的测算。在生猪养殖的绿色全要素生产率研究中,碳排放也被纳入其中[18-19]。也有少数学者对奶牛养殖绿色全要素生产率的影响因素进行研究[20-21],但是对奶牛养殖业绿色全要素生产率的空间特征尚未有典型研究。

基于此,本文在将碳排放作为非期望产出纳入奶牛绿色全要素生产率测算的基础上,通过采用超效率SBM-GML来计算2016-2020年北方15省奶牛养殖的绿色全要素生产率,进一步研究奶牛养殖绿色全要素生产率在空间上的相关性。本研究完善奶牛绿色全要素生产率的测度选取,研究区域经济发展的带动行为及其空间溢出效应对奶牛绿色全要素生产率是否有所提高具有重要指导意义。

1 材料与方法

1.1 研究方法

1.1.1 碳排放测算 奶牛养殖过程中产生的温室气体主要包括CO2、N2O和CH4。本文碳排放的测算指标主要依据IPCC公布的奶牛生产环节碳排放公式进行计算,同时参考了王聪等[21]和孟祥海等[22]的研究。奶牛养殖环节的碳排放主要来自三个方面:奶牛胃肠道消化产生的气体、奶牛粪便排泄物中的气体以及奶牛喂养设施所需动力产生的温室气体。

1.1.1.1 奶牛胃肠道气体排放测算 奶牛的胃肠道在食物消化过程中会产生大量气体,这些气体的主要成分是CH4,这部分CH4的计算方式为:

Egt=APP·ef1

(1)

式中:Egt表示奶牛胃肠道环节产生的CH4,APP表示奶牛饲养数量(单位/万头),ef1表示奶牛饲养环节胃肠道气体CH4的排放系数(单位:kg/头),取值为68。

1.1.1.2 奶牛粪便处理环节气体测算 奶牛的粪便在处理过程中会产生NO2和CH4,这两部分的气体测算如下:

Emc=APP·ef2

(2)

Emd=APP·ef3

(3)

式中:Emc、Emd分别表示奶牛粪便处理环节的NO2和CH4排放量;APP表示奶牛饲养数量(单位/万头),ef2、ef3分别是NO2和CH4的排放系数(单位:kg/头),分别取值为16和1。

1.1.1.3 奶牛喂养设施耗能气体测算 奶牛场喂养环节的耗能主要体现为煤炭和电力,这部分能源消耗产生的气体主要为CO2,本部分的气体测算如下:

(4)

式中:Eme表示奶牛喂养设施耗能中排放的CO2,APP表示奶牛饲养数量(单位/万头),coste和costc分别表示饲养一头奶牛需要的电费和煤费,pricee和pricec分别表示单位电费(单位:元/kw·h)和煤费(单位:t/元),ef4(单位:t/kw·h)和ef5(单位:t/t)表示电能和煤碳产生的CO2排放系数,分别取值0.9734和1.98。

综上,将上述三个环节的气体排放进行转换加总,计算公式如下:

Etotal=EGT+ECD+EME

(5)

EGT=Egt·GWPCH4

(6)

ECD=Emc·GWPCH4+Emd·GWPN2O

(7)

式中:Etotal表示奶牛养殖环节的碳排放总值(104t),EGT、ECD、EME分别代表奶牛胃肠道处理环节、奶牛粪便处理环节、奶牛喂养设施耗能环节的碳排放总量(104t),GWPCH4代表CH4全球气温升高潜在值,大小为21;GWPN2O代表N2O全球气温升高潜在值,大小为310。

1.1.2 绿色全要素生产率测算 绿色全要素生产率主要通过超效率SBM-GML来进行测算。本研究参考马国群等[23]在农业绿色全要素生产率中的研究来设计奶牛养殖业绿色全要素生产率的测算模型,该投入产出模型将非期望产出纳入到全要素生产率的测算中,构成了更加准确的绿色全要素生产率的测算。参考Tone[24]的研究,将超效率SBM模型定义如下:

λ≥0,Sg≥0,Sb≥0,S-≥0

k(j=1,2…n)

xRM,ygRS1,ybRS2

(8)

GMLt,t+1(xt+1,yt+1,bt+1,xt,yt,bt)=

GMLt,t+1,GECt,t+1,GTCt,t+1>0

(9)

当GML的指数大于1时,表明奶牛养殖的绿色全要素生产率是进步的;反之,当GML的指数小于1时,则代表奶牛养殖的绿色全要素生产率是退步的;等于1则代表奶牛养殖的绿色全要素生产率保持不变。GEC,GMC同理。

1.1.3 空间自相关分析

1.1.3.1 莫兰指数测算指标 参照邓淇中等[26]、柯善淦等[27]对时空特征的研究方法,采用莫兰指数对奶牛绿色生产效率的时空特征进行研究,将奶牛养殖绿色全要素生产率作为莫兰指数测度的数据来源。

为探究奶牛养殖绿色全要生产率的空间相关性特征,利用ArcGIS测度莫兰指数,全局莫兰指数的表达式为:

(10)

式中:wij表示进行标准化处理后的空间权重矩阵元素,莫兰指数大于0,代表存在空间正相关;莫兰指数小于0,代表存在空间负相关;莫兰指数等于0,代表不存在空间相关。为进一步测定北方15省奶牛养殖的关系,采用局部莫兰指数进一步探索,其表达式如下:

(11)

1.2 数据来源及指标说明

1.2.1 数据来源 本文的数据主要来源于《中国乳业统计年鉴》、《农产品成本收益汇编》、《中国统计年鉴》,主要选取了2016-2020年北方15省(北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东、河南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆)的奶牛养殖数据,由于西藏地区的数据缺失严重,故将其剔除。

1.2.2 指标说明

1.2.2.1 碳排放测算指标 参考王聪等[21]、孟祥海等[22]的研究,选取奶牛年末存栏量,养殖奶牛过程消耗的煤炭费用、电力费用,借助IPCC的计算公式进行测算(指标说明见表1)。

表1 碳排放测算指标说明Table 1 Description of carbon emission measurement indicators

1.2.2.2 绿色全要素生产率测算指标 奶牛养殖绿色全要素生产率的测度主要采用投入和产出指标,参照李翠霞等[28]、李俊茹等[29]的研究对投入指标和产出指标进行参照选取,已有研究中对于青粗饲料和精饲料投入使用单位不统一,为保证奶牛养殖绿色全要素生产率测度的准确性,本文对投入指标的使用进行了统一,对两者统一使用投入费用进行衡量(指标说明见表2)。

表2 绿色全要素生产率测算指标Table 2 Green total factor productivity measurement indicators

2 结果与分析

2.1 实证结果

2.1.1 碳排放测算结果 根据上述碳排放测量方式,对奶牛养殖环节过程中的三类气体产生途径进行测算(单位:CO2/104t),结果如表3。

由表3可见,从2016-2020年,我国北方奶牛养殖业养殖环节的碳排放总量经历了“缓慢下降-急速下降-缓慢上升-缓慢下降”,但总体呈下降趋势。具体过程如下:(1)2016-2017年北方奶牛养殖业的碳排放总量呈缓慢下降趋势,相较于2016年,2017年养殖环节的碳排放总量下降了181.34×104t,下降率为6.25%。(2)2017-2018年北方奶牛养殖业的碳排放总量呈急速下降趋势,相较于2017年,2018年养殖环节的碳排放总量下降了799.39×104t,下降率为29.4%,下降程度和幅度明显。(3)2018-2019年北方奶牛养殖业的碳排放总量呈缓慢上升趋势,相较于2018年,2019年养殖环节的碳排放总量上升了6.52×104t,增长率为0.3%。(4)2019-2020年北方奶牛养殖业的碳排放总量呈缓慢下降趋势,相较于2019年,2020年养殖环节的碳排放总量下降了15.55×104t,下降率为0.8%。

如图1所示,北方15省的奶牛养殖规模也在逐渐缩小。自2017年以后,北方奶牛养殖规模总体呈断崖式下滑,2018年以后奶牛养殖规模趋于稳定,这也是2017年以后北方奶牛养殖业碳排放总量减少的一个重要原因。

表3 北方15省奶牛养殖各环节年碳排放总量Table 3 Total annual carbon emissions from each segment of dairy farming in the 15 northern provinces

图1 北方15省总体平均奶牛存栏量Fig. 1 Overall average dairy stock in the 15 northern provinces

为进一步研究北方各省份奶牛养殖环节的碳排放效率情况,对各省份碳排放强度进行计算[30-32],计算公式如下:

(12)

式中:SE表示奶牛养殖环节的碳排放强度,Etotal表示奶牛养殖环节的碳排放总值(104t),Pmilk表示原料奶产量(104t)。

奶牛养殖环节的碳排放强度,可以在一定程度上有效衡量各省份的绿色生产效率。根据表4和图2可以看出,2016-2020年我国北方15省的碳排放强度持续下降,五年间下降幅度达32.08%,并在2018年迎来正向效应。但是,单纯的碳排放强度并不能证明该省份奶牛养殖业的绿色养殖效率如何,碳排放强度的影响程度还包括产业构成、能源情况、技术水平、环境规制等因素影响[33-34],因而需要采用更加合理的衡量指标来进行表示。

表4 北方15省奶牛养殖各省份碳排放强度Table 4 Carbon emission intensity of dairy farming by provinces in the 15 northern provinces

图2 北方15省年均碳排放强度Fig. 2 Annual average carbon emission intensity of 15 northern provinces

2.1.2 奶牛养殖绿色全要素生产率测算结果 本文借助Max.dea软件对北方15个省份2016-2020年的奶牛养殖业绿色全要素生产率进行测算,结果如表5所示,自2016-2020年的5年间,北方15个省份奶牛养殖业的绿色全要素生产率在五年间实现了5%的增长。整体观察,北方15个省份的奶牛绿色生产效率呈“锯齿状”波动,2020年比2016年的绿色养殖效率增长6个百分点。这表明北方15个省份的奶牛绿色生产效率在不断提升,在经济发展的同时,兼顾了环境保护与绿色发展。具体来看,北京、辽宁、青海、宁夏四个省份的年均奶牛绿色全要素生产率仍为负增长,其中北京奶牛养殖业的绿色全要素生产率最低,年均下降12%。吉林、天津、河北、河南四省的年均奶牛绿色生产效率最高,年均增长20%和15%。

就奶牛绿色全要素生产率的分解情况而言(表6),绿色全要素生产率的增长主要来源于技术进步与技术效率的增长。2016-2020年,技术进步与技术效率分别实现了年均22%和年均1%的进步。然而技术进步增加虽然大于技术效率,但是其波动幅度同样大于技术效率(图3)。

表5 北方15省奶牛养殖绿色全要素生产率Table 5 Green total factor productivity of dairy farming in the 15 northern provinces

表6 北方15省奶牛养殖业绿色全要素生产率指数分解Table 6 Decomposition of green total factor productivity index for dairy farming in 15 northern provinces

参考《全国奶业发展规划(2016-2020年)》对全国奶牛养殖区域进行划分,将北方奶牛养殖区域划分为四个产区,分别为西部产区(新疆、陕西、甘肃、青海、宁夏)、东北和内蒙古产区(黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古)、华北产区(河北、河南、山东、山西)以及大城市郊区产区(北京、天津)。如表7所示,大城市郊区、华北产区、东北和内蒙古产区、西部产区的奶牛养殖业的绿色全要素生产率在2016-2020年间均实现正向增长,分别增长了2%、11%、5%、3%,其中华北产区奶牛养殖业绿色全要素生产率增长幅度最大,东北和内蒙古产区次之,这表明在此期间华北产区、东北和内蒙古产区的奶牛养殖业在绿色发展方面得到了较好的发展;大城市郊区产区、西部产区奶牛养殖业绿色全要素生产率均低于全国奶牛养殖业绿色全要素生产率的平均水平,这表明以上两个奶产区的奶牛养殖绿色发展仍然存在不足。

如图4所示,北方近年来奶牛喂养投入成本在不断降低,人工费用降低尤其显著,青饲料和粗饲料费用总体在下降,但略有波动,这与奶牛养殖规模的变化存在关联,同时两者使用的配比差距明显缩小。

如图5所示,奶牛的各项产出指标变化情况,受2017年北方奶牛养殖规模断崖式减少的影响,奶牛的原料奶产量有所下降,但在2018年后,奶牛原料奶产量并未继续随着奶牛养殖规模的波动下降而继续减少,而是呈攀登式增长;另外奶牛养殖业的碳排放同样受到2017-2018年间奶牛规模下降的影响,碳排放量降低,但在2018年后,碳排放量产出开始呈现稳定排放,并低于期望产出,呈现稳定状态。由此可见,奶牛绿色全要素生产率的增长主要受到了奶牛养殖规模下降、人工费用下降、期望产出增加、非期望产出减少以及青饲料和粗饲料配比使用差距缩小的影响。

表7 四大奶牛养殖产区绿色全要生产率Table 7 Green total productivity in the four major dairy farming regions

图4 北方15省奶牛养殖业绿色全要素生产率 投入指标变化情况Fig. 4 Changes of green total factor productivity input indicators in dairy farming in 15 northern provinces

图5 北方15省奶牛养殖业绿色全要素生产率 产出指标变化情况Fig. 5 Changes in green total factor productivity output indicators of dairy farming in 15 northern provinces

2.1.3 奶牛养殖绿色全要素生产率的空间特征

2.1.3.1 全局相关性 使用ArcGIS软件测算出北方15省奶牛养殖业的Moran'sI及P值的显著性检验(表8),以上数据均通过了蒙特卡洛模拟检验,具有良好的稳健性。由表8可以看出,2017-2020年的Moran'sI均拒绝原假设,其中2018和2020年的Moran'sI大于0,且分别在99%、95%的置信水平上通过显著性检验,表明在这两年中奶牛养殖业的绿色全要素生产率呈现空间正相关性;2017年的Moran'sI小于0,且在99%的水平上通过显著性检验,不过其代表的是空间离散的特征。

2.1.3.2 局部相关性 根据全局莫兰指数的结果,进一步对2018年和2020年的局部空间相关性进行研究,结果如表9所示,北方15省的奶牛养殖业出现空间集聚特征,主要表现特征为高-低、低-低、高-高、低-高四种形式,其中最为突出的是低-低形式,但从2018年到2020年,这种情况略有降低,奶牛养殖业的绿色全要素生产率低水平地区呈现向低水平地区集聚的特征,且主要集中在华北地区。

3 讨 论

奶牛养殖业的碳排放总体呈下降趋势。这与近年来国家的宏观政策要求密不可分, 在十三五规划发展期间,国家相继出台《禽畜规模养殖污染防治条例》、《关于加快推进畜禽养殖废弃物资源化利用的意见》的相关政策,有效限制和减少了奶牛养殖业的碳排放量。整体而言,2016-2020年奶牛养殖环节的碳排放总量虽有波动,但整体上升的幅度远低于下降的幅度,主要原因是在此期间,国家重视和发展生态经济,加大收紧对环保污染的治理,各省市纷纷出台相关环保减排方案,对奶牛养殖业的碳排起到了一定的限制作用。

表9 局部莫兰指数聚类分析Table 9 Cluster analysis of local Moran index

本研究中,奶牛养殖业的绿色全要素生产率在不断提升,但波动幅度较大。而这种现象出现的原因是近年来,我国在大力推进奶牛的品种升级换代,尽管奶牛的总数在下降,但生产效率却在提高。而从分解效率来看,这表明在奶牛绿色养殖方面,技术进步不稳定,仍有许多亟待改进与解决的地方。这与各省份的政策、技术资金投入等方面有密切联系。

北方15省奶牛养殖业的绿色全要素生产率存在空间集聚效应。绿色全要素生产率的空间相关性在不断增强。究其原因,上述现象的产生与当下区域经济发展密不可分[34],区域间经济交流日益密切,彼此之间的经济交流频率增多,养殖经验以及养殖技术交流开始迅速流动,从而对周边的奶牛养殖和发展产生带动和影响。而局部相关性的现象主要因为这部分地区的自身和周边绿色发展水平较弱,同时发展水平不一致,养殖技术水平参差不齐;另一方面,这部分地区并非传统的畜牧区,是农耕区畜牧区,农耕区畜牧区的饲料配比成分与传统畜牧区不一致,农耕区畜牧区奶牛养殖草料多为玉米秸秆等。总体而言,这证明了北方15省份的奶牛养殖绿色全要素生产率确实存在空间集聚特征。

4 建 议

本文就上述现象及结果,对如何促进北方地区15省奶牛养殖业绿色养殖提出以下建议:

(1)采取积极有效的碳减排措施。本文对奶牛养殖环节的碳排放测算研究表明,奶牛养殖环节的胃肠道系统在处理草料过程中产生大量温室气体,侧面反映出奶牛养殖过程中饲料配比方面的不合理问题。要优化奶牛日粮喂养结构,减少加工饲料的使用,加大对优质苜蓿、草料等优质干草料的投入。同时做好奶牛排泄物返田利用,替代化肥等化学物的使用,发展农牧结合产业。对比奶牛养殖规模变化发现,奶牛保育技术进步,奶牛适度规模养殖,淘汰劣种奶牛,精简奶牛规模也能对奶牛养殖业的碳减排做出积极贡献。

(2)加强奶牛养殖方面的科技创新与技术革命。2018年国务院办公厅发布《关于进奶业振兴保障乳品质量安全的意见》,优化奶牛品种,淘汰不合格奶牛,对奶牛养殖规模进行精简化,保育良种奶牛。通过对比奶牛养殖规模发展研究,发现在奶牛养殖过程中,奶牛良种保育技术进步对绿色全要素生产率的发展起到了主要的推动作用,加大对奶牛养殖方面的良种培育技术投入必不可少。同时,由于各地区奶牛养殖规模层次不齐,技术采用效率和技术转化也存在诸多问题,加速推进和推广先进奶牛养殖技术是必然选择。要提高技术的使用效率,奶牛绿色全要素生产率的分解研究表明,奶牛养殖的技术效率远低于技术进步,加大科技创新成果的转化落地,鼓励奶牛养殖户积极采用高效养殖技术是推动奶牛养殖业绿色全要素生产率提高的重要举措,同时通过对比奶牛养殖过程中的投入采集参数,发现减少人工喂养,加大采用机械化养殖技术也是提高奶牛养殖业绿色全要素生产率的重要措施。

(3)促进区域间的经济交流与经验分享。奶牛养殖绿色全要素生产率存在空间集聚现象,协同区域间的发展,共建良好的交流环境,将先进的养殖经验和技术进行互通,奶牛绿色养殖效率高的地区要对绿色养殖效率低的地区进行帮扶、带动,加强地区间的联系。