中国肉羊养殖碳排放时空演化及减排路径研究

王如玉,肖海峰

(1. 天津市农业科学院 农村经济与区划研究所,天津 300192;2. 中国农业大学 经济管理学院,北京100083)

温室效应引发的气候变化已经对人类生存和社会经济发展造成严重威胁,引起当今国际社会及学界的重点关注。“双碳行动”是应对气候变暖国际行动的一部分。《2021全球与中国食物政策报告:后疫情时代农业食物系统的重新思考》研究结果显示,动物肠道发酵和农用地排放在农业生产活动温室气体排放量中占比超过60%[1]。根据FAO统计,2019年畜牧业在我国农业碳排放的占比高达35.4%[2]。此外,已有研究发现,畜牧业温室气体的排放主要以牛、羊等节粮型反刍动物为主,猪和家禽等耗粮型畜禽次之[3]。中国作为世界畜牧业生产第一大国,近年来,在消费需求的推动和农业政策的扶持下,呈现出更加强劲的发展势头,因此在畜牧业碳减排上面临着巨大的压力。

已有关于畜牧业温室气体排放的研究主要包括:温室气体排放估算方法和时空特征分析[3-5]、区域差异分析[6]、拐点和峰值分析[7]以及影响因素分析[8-9]等。研究表明,2000-2014年,畜牧业碳排放增长的核心区随时间发生迁移,并呈“上升-下降-缓慢上升”趋势[4]。其中,西部地区畜牧业温室气体排放效率落后于东部地区,资源环境压力较大[10],新疆和西藏应作为温室气体减排的重点区域[11],地区间总体差异主要来自于区域内差异[12]。影响畜禽温室气体排放的因素主要包括动物种类、饲料特性、饲养方式、粪便管理方式、经济效应等[6-7]。目前关于中国畜牧业碳排放的研究已取得了较为丰富的成果,但对畜牧业碳排放演进规律的分析比较欠缺,并且鲜有关于特定畜种碳排放的深入研究。然而,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养殖碳排放存在地区差异,有不同的演进趋势;并且牲畜种类不同,碳排放测算结果也会存在较大差异。中国作为世界上肉羊存栏量、出栏量和羊肉产量第一大国,2019年肉羊养殖碳排放量高达1394.67×104t,肉羊产业实现碳减排对推动中国在2030年前实现碳排放达峰和2060年前实现碳中和的减排目标具有重大意义。基于此,本研究综合考虑肉羊养殖直接碳排放和间接碳排放,对肉羊养殖碳排放动态分布、不同地区间是否存在差异、差异来源及是否收敛等进行分析,以期为准确把握我国肉羊养殖碳排放的发展趋势及制定科学、有效的肉羊养殖碳减排政策提供参考依据。

1 研究设计

1.1 模型构建

1.1.1 肉羊年平均饲养量 基于肉羊养殖过程中的繁殖和屠宰会引起年度内养殖数量起伏变动,本研究参照IPCC(2006)推荐指南[13]及张金鑫和王红玲[12]的做法,对肉羊年平均养殖量计算方法进行了修正:当该地区肉羊饲养周期大于或等于1年时,肉羊年末存栏量和年内出栏量的均值即为该地区年平均饲养量;当该地区肉羊饲养周期小于1年时,需要对年出栏量根据饲养天数进行调整(需要说明的是,肉羊养殖主要分为自繁自育和专业育肥两种,不同的饲养方式产生的碳排放也会不同,而饲养周期为不同饲养方式差异的体现之一,因此,本研究用各地区实际饲养天数来调整年均饲养量一定程度上会体现饲养方式的差异)。综上,肉羊年饲养量计算公式为:

(1)

式中:APP为年均饲养量(×104只);Sheepend为年末存栏量(×104只);Sheepsold为肉羊出栏量(×104只);Dayslive为肉羊饲养周期(天);下脚标i代表地区,下文同。

1.1.2 基于部分生命周期的肉羊碳排放测算 目前测算牲畜养殖碳排放的方法主要有经济合作与发展组织(OECD)和政府间气候变化专门委员会(IPCC)两种,且后者被广泛认可和应用[3-4,14]。因此,本研究亦采用此方法。肉羊养殖系统的温室气体排放核算包括间接排放和直接排放两部分。其中直接排放包括饲养环节排放(燃料燃烧和购入电力排放)、动物肠道排放和动物粪便管理排放;间接排放包括饲料粮种植与运输加工引起的排放(需要说明的是,肉羊粪便管理排放,包括肉羊粪便在养殖场内贮存和处理过程中排放的温室气体,不包括粪便施入农田后的温室气体排放;燃料消耗量、购入电力只包括肉羊生产过程所消耗的能源量,不包括用于其他活动过程的能源消耗)。

1.1.2.1 肉羊饲养环节的CO2排放 肉羊饲养过程主要有两个环节产生温室气体排放:一是生产照明用电,二是机械设备运转、栏舍防寒保暖用煤。计算公式如下:

(2)

式中:TCSC为肉羊饲养环节的CO2产生量;Cost表示支出,price表示价格,e表示养殖用电,c表示养殖用煤;ef6、ef7分别表示电能消耗和煤炭消耗的CO2排放系数。

1.1.2.2 肉羊胃肠发酵产生的CH4排放 肉羊瘤胃发酵气体主要成份为CH4等温室气体,其计算公式为:

TCSW,i=APPi×ef3

(3)

式中:TCSW为肉羊胃肠发酵产生的CH4气体排放量;ef3为肉羊胃肠道发酵CH4排放系数。

1.1.2.3 粪便管理系统的温室气体排放 肉羊粪便管理系统温室气体排放主要分两部分:一是厌氧条件下产生的CH4气体,二是有氧条件下产生的N2O气体。计算公式为:

TCMC,i=APPi×ef4

(4)

TCMD,i=APPi×ef5

(5)

式中:TCMC、TCMD分别为粪便管理系统中CH4排放量和N2O排放量;ef4、ef5分别为粪便管理系统中肉羊的CH4排放系数和N2O排放系数。

1.1.2.4 饲料粮种植产生的CO2排放 肉羊饲料包括精饲料和粗饲料两种,由于粗饲料是经过第1次加工形成的副产品,不应将其纳入计算范畴;而精饲料在种植过程中会投入化肥、农药、农膜等,同时其他生产活动也会产生CO2排放,因此应将其计入系统边界[15]。计算公式如下:

TCCZ,i=APPi×si×qi×efj1

(6)

式中:TCCZ为饲料种植过程中产生的CO2排放量;s表示每只肉羊的耗粮系数;qj为肉羊饲料配方中j类粮食所占比重;efj1为j类粮食的种植过程中CO2当量排放系数(肉羊饲料来源有精饲料和饲草料两种,由于没有官方文件标明每个地区肉羊精饲料和饲草料的准确配比,所以本研究根据已有研究确定该系数;但地区间肉羊饲养方式等造成饲草料种植产生的温室气体排放的差异会由饲养周期和耗粮系数体现出来。根据谢鸿宇等[16]研究,肉羊饲料中玉米占比为62.61%,豆饼类占12.89%;值得注意的是,豆饼为大豆经第一次处理后得到的副产品,所以按照已有研究的处理方法,不再将大豆种植所产生的温室气体排放纳入计算范围)。

1.1.2.5 饲料粮运输加工产生的CO2排放 饲料运输加工主要包括运输、筛选、粉碎、配料、混合、制粒等环节,上述环节产生CO2排放量计算公式为:

TCCY,i=APPi×si×qi×efj2

(7)

式中:TCCY为饲料粮运输加工环节产生的CO2排放量;efj2为j类粮食运输加工环节的CO2当量排放因子。

1.1.2.6 总标准C排放量

Ci=[TCCZ,i+TCCY,i+TCSW,i×GWPCH4+TCMC,i×GWPCH4+TCMD,i×GWPN2O+TCSC,i]×etpf

(8)

式中:C为肉羊养殖碳排放总量;GWPCH4为CH4全球升温潜能值;GWPN2O为N2O全球升温潜能值;etpf为单位CO2当量转化为标准碳的系数。

1.1.3 收敛检验法

1.1.3.1 σ收敛 σ收敛用来测量不同区域肉羊碳排放的离差随时间推移而变化的情况。若离差随时间推移而不断减小,则表明肉羊养殖碳排放的增长存在σ收敛。σ收敛计算公式为:

(9)

1.1.3.2 β收敛 β收敛源自新古典经济学理论,若存在β收敛,则说明低肉羊养殖碳排放地区的碳排放增长速度快于肉羊养殖碳排放高的地区。β收敛分为绝对和条件β收敛,前者为其自身的收敛状态,后者是对多种因素加以控制之后的收敛状态。

①绝对β收敛模型

ln(Yit/Yi0)/T=ɑ+βln(Yi0)+εit

(10)

式中:T为所考察的时间跨度;Yit和Yi0分别为第t年和初始年份省份i的肉羊养殖碳排放水平;ɑ和β是待估系数;εit为随机扰动项。

②条件β收敛模型

Panel Data双向固定效应模型不仅能够避免遗漏解释变量、避开选择解释变量的主观性[17],而且通过设定时间和截面固定效应,可以控制各省份气候、地理条件等方面的差异。条件β收敛检验的Panel Data双向固定效应模型为:

d(lnYit)=lnYit-lnYi(t-1)=η+λlnYi(t-1)+μit

(11)

式中:t=1,2,3,4,5,6分别对应于6个时间段,d(lnYit)对应的是i省份在第t个时间段的肉羊养殖碳排放量对数的平均值。

1.1.4 LMDI指数分解模型 对数平均迪氏指数法(LMDI)具有完全分解、无残差、无零值等优点[18]。根据LMDI方法构建肉羊养殖碳排放全国模型和分地区模型分别如式12和式13所示:

(12)

(13)

式中:S表示肉羊养殖量;A表示畜禽养殖总量;M表示羊肉产量。

本研究采用“加和分解”对肉羊养殖碳排放进行分解:

ΔC=Ct-Co=ΔE+ΔR+ΔV+ΔI+ΔQ

(14)

式中:E=C/M,表示肉羊单位产值的碳排放强度,代表生产效率效应;R=Mi/M,表示i区域肉羊产值占全国比重,代表区域结构效应;V=M/S,表示肉羊单位养殖规模的产值,代表技术发展效应;I=S/T,表示肉羊养殖量占畜禽养殖总量的比重,代表产业结构效应;Q=A,为畜禽养殖总量,代表规模效应。其中:

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

1.2 数据来源与处理

中国各省(市、区)肉羊的出栏量、存栏量来源于《畜牧兽医年鉴(2003-2020)》,饲养天数、每单位畜产品耗粮系数、肉羊单位用电支出和用煤支出均来自《全国农产品成本收益资料汇编(2003-2020)》。地理信息基础数据来源于中国国家自然资源部发布的国家、省(市)级的矢量行政界线 。本研究参考已有的研究[15,18-19],结合IPCC准则[13]和《碳排放量化评估技术指南》[20]内容确定出相应的碳排放系数。需要说明的是,鉴于部分省份每单位畜产品耗粮系数及肉羊单位用煤、用电支出存在数据缺失,本研究做如下处理:若该省份为被统计省份,则利用该省可得数据平均值进行插值;若该省为未被统计省份,则利用该优势产区其他省份的数值进行替代。各系统边界的碳排放系数如表1所示。

2 结果与分析

2.1 肉羊养殖碳排放时空分异

2.1.1 肉羊养殖碳排放时间变化特征 中国肉羊养殖碳排放的总体变化情况和各系统边界的具体贡献情况如表2所示。2002-2019年肉羊养殖碳排放总量由1211.82×104t增长到1394.67×104t,年均增速0.83%,整体可分为3个阶段:(1)波动上升阶段(2002-2006年),该阶段碳排放量由1211.82×104t增长到1423.48×104t,年均增长率高达4.11%。究其原因:在粮食产量连年增加、供给结构性过剩、农民增收幅度缓慢的背景下,国家通过降低牧业税、屠宰税等大力发展畜牧业,并积极推进畜牧业标准化、产业化、规模化发展,使得该阶段肉羊养殖规模迅速扩大。因此,该阶段肉羊养殖碳排放总量上升。(2)急剧下降阶段(2006-2009年),该阶段碳排放量由1423.48×104t急剧下降到1023.48×104t,降幅达28.10%。究其原因:一方面,该阶段国内粮食供求紧张,粮价大幅上涨,国家通过减畜来压缩饲料粮的需求量;另一方面,该阶段牲畜发生疫病,市场需求萎缩,肉羊年末存栏量下降;因此该阶段肉羊养殖碳排放总量急剧下降。(3)缓慢上升阶段(2009-2019年),该阶段中国肉羊养殖碳排放量从1023.48×104t逐渐增长到1394.67×104t,年均增长率为3.14%。可以看出,与2002-2006年相比,该阶段肉羊养殖碳排放增速放缓。究其原因:一方面,随着城镇化水平快速提高,农民的非农收入在家庭收入的占比增加,对通过肉羊养殖增收的依赖性降低。另一方面,随着贸易开放程度加大,该阶段我国羊肉进口量增加,替代了部分国内肉羊养殖产生的碳排放。

2002-2019年,各环节碳排放量从高到低依次为:肉羊胃肠道发酵(558.90×104t)>粪便管理系统(457.58×104t)>饲料种植(162.57×104t)>肉羊饲养(27.42×104t)>饲料运输(1.11×104t)。饲料粮种植、饲料粮加工和肉羊饲养耗能3个环节的碳排放量整体呈现增长趋势,其年均增长率分别为5.05%、5.05%和15.52%,其中饲料粮种植产生的碳排放增长幅度最大,2019年较2002年提升8.53%;与上述3个环节不同,肉羊胃肠发酵和粪便管理系统环节的碳排放量变化经历“逐步上升-急剧下降-平稳”3个阶段。从碳排放总量的构成来看,肉羊粪便管理系统和胃肠发酵是最为主要的碳排放源,占肉羊养殖碳排放总量的75.58%～90.75%;饲料粮种植产生的碳排放是肉羊养殖碳排放重要组成部分,占肉羊养殖碳排放总量的8.47%～17.00%;样本期内,肉羊饲养耗能、饲料粮运输加工产生的年均碳排放量占比较小,分别为2.24%和0.09%。

2.1.2 肉羊养殖碳排放空间变化特征 为确保不同时间尺度下各省(市、区)肉羊养殖碳排放数据的标准性与可比性,参考已有研究[24-26],以0.5倍、1倍、1.5倍为分界点,将各省(市、区)肉羊养殖碳排放量划分为低肉羊养殖碳排放区、中等肉羊养殖碳排放区、偏高肉羊养殖碳排放区和高肉羊养殖碳排放区4种类型。第一,低、高肉羊养殖碳排放区空间格局基本稳定。样本期内,宁夏、贵州、北京、天津、重庆、广西、江西、上海、浙江、福建和海南11省(市、区)始终是低肉羊养殖碳排放区,内蒙古、河北、山东、河南和四川4省(区)始终是高肉羊养殖碳排放区。可以看出,低肉羊养殖碳排放区城镇化和工业化发展水平高、农业比重小;而在高肉羊养殖碳排放区当中,内蒙古是以肉羊饲养为主的草原牧区肉羊养殖大省,四川为农牧交错区肉羊养殖大省,而其他4省则为农耕区肉羊养殖大省。第二,中等、偏高肉羊养殖碳排放区呈现出明显的动态演变态势。样本期内,中等肉羊养殖碳排放区个数变化较大,分别为7个、11个和10个;其中云南、甘肃、山西、湖南、吉林5省始终属于中等肉羊养殖碳排放区。可以看出,这些地区基本可以划分为两类:一类为农牧交错区,另外一类主要为粮食及粮食加工大省。偏高肉羊养殖碳排放区个数一直较少,分别为安徽、辽宁和黑龙江、黑龙江和安徽。可以看出,偏高肉羊养殖碳排放区均为粮食主产区,方便提供肉羊饲料,因此碳排放量较高。第三,肉羊养殖碳排放主要来源于草原牧区和粮食主产区。样本期内,中国肉羊养殖碳排放量排名前十位的省份分别为:内蒙古(334.66×104t)、山东(141.82×104t)、河南(138.29×104t)、河北(91.15×104t)、四川(65.97×104t)、新疆(64.19×104t)、安徽(50.08×104t)、黑龙江(44.27×104t)、江苏(43.85×104t)和辽宁(42.05×104t),上述10省(区)的肉羊养殖碳排放总量在全国占比高达76.13%。而中国肉羊养殖碳排放排名后十位的省份分别为:贵州(10.66×104t)、广西(8.95×104t)、浙江(6.10×104t)、福建(5.98×104t)、北京(5.65×104t)、江西(3.83×104t)、海南(3.63×104t)、天津(3.59×104t)、广东(2.30×104t)和上海(1.76×104t),上述10省(市、区)肉羊养殖碳排放总量仅占全国3.93%,充分说明中国肉羊养殖碳排放量省际差异较大。

通过2002-2009年和2009-2019年中国各省(市、区)肉羊养殖碳排放量变化情况。可以看出,2002-2009年,草原牧区和农牧交错区是中国肉羊养殖碳排放增长的核心区。具体来看,肉羊养殖碳排放量增加的省(区)共8个,分别为黑龙江、辽宁、内蒙古、青海、宁夏、云南、广东和湖北,尤其是内蒙古、黑龙江和辽宁,其肉羊养殖碳排放量增长幅度分别为177.02%、179.08%和152.20%。该阶段绝大部分东中部省份的肉羊养殖碳排放量降幅均超过2×104t,一方面是由于东中部地区在该阶段经历了高速的城镇化进程,另一方面是由于广大农耕区大幅压缩耗粮型畜牧业。相比之下,2009-2019年肉羊养殖碳排放增长核心区域主要为农耕区,尤其河南、河北、山东、山西、安徽、湖南6省增长幅度较大,其碳排放量的增幅都在12×104t以上,同时四川、甘肃、新疆、内蒙古肉羊养殖碳排放增量也均在12×104t以上。究其原因:从需求层面来看,随着城乡居民收入水平的进一步提高,消费结构优化,对羊肉的需求大幅度增加。从供给层面来看,一方面,样本期内,粮食复种指数增高,粮食连年增产,使得饲料粮供给充足,促进了广大农耕区畜牧业的发展,肉羊产值连续增加;另一方面,政府对草原牧区、农牧交错区肉羊生产的投入有所加大,提升了散户肉羊养殖的组织化程度,使其肉羊产业逐步向好发展。

2.2 肉羊养殖碳排放的收敛性分析

2.2.1 σ收敛检验 2002-2019年我国肉羊养殖碳排放总量σ收敛检验结果如图1所示。整体来看样本期内我国肉羊养殖碳排放总量的σ值呈现波动上升态势,即各地区之间肉羊养殖碳排放总量的增长不存在σ收敛,说明随着时间推移,各地区肉羊养殖碳排放量之间的差异不断增大。

图1 中国肉羊养殖碳排放σ收敛检验结果Fig.1 σ convergence test results of carbon emissions from mutton sheep farming in China

2.2.2 绝对β收敛检验 我国肉羊养殖碳排放绝对β收敛估计结果如表3所示。可以看出,3个样本期回归系数β在肉羊养殖碳排放收敛方程中均不显著,即我国肉羊养殖碳排放不存在绝对β收敛现象。说明样本期肉羊养殖碳排放量较高的地区比较低的地区增长速度更快,不同地区间的肉羊养殖碳排放水平最终不会达到相同的稳态水平。因此要重点关注肉羊养殖高碳排放区域,将高肉羊养殖碳排放区作为实现“碳达峰,碳中和”目标的突破口。

表3 肉羊养殖碳排放绝对β收敛检验结果Table 3 Absolute β convergence test results of carbon emissions from mutton sheep farming

2.2.3 条件β收敛检验 2002-2019年肉羊养殖碳排放条件β收敛的Panel Data双向固定效应估计结果如表4所示。可以看出,2002-2019年我国肉羊养殖碳排放的估计系数λ为负,且达到了1%以上的显著性水平,说明各地区的肉羊养殖碳排放一直在朝着各自的稳定均衡水平收敛,但因为各地区不相同的基期稳态增长水平,肉羊养殖碳排放增长的差距才会一直存在。

表4 肉羊养殖碳排放条件β收敛检验结果Table 4 β convergence test results of carbon emission conditions for mutton sheep breeding

2.3 肉羊养殖碳排放驱动因素分析

2.3.1 LMDI全国模型分析 LMDI模型测算结果如图2所示。总体上,生产效率效应、规模效应和区域结果效应为负值,对肉羊碳排放具有抑制作用;产业结构效应和技术发展效应为正值,对肉羊碳排放具有推动作用。在不同效应共同作用下,综合效应呈先波动下降后缓慢上升趋势。

图2 2003-2019年中国肉羊养殖碳排放驱动因素分解Fig. 2 Decomposition of driving factors for carbon emissions from mutton sheep farming in China from 2003 to 2019

规模效应是中国肉羊养殖碳排放减少的最主要驱动因素。2002-2019年,规模效应对碳减排的贡献率整体较高且处于持续上升态势,累计碳减排效应达244.30×104t。主要是由于规模化程度的提高使得养殖方式更精细化,因此降低了肉羊养殖碳排放。生产效率效应和区域结构效应是中国肉羊养殖碳排放减少的重要驱动因素。2002-2019年,生产效率因素碳减排的贡献率整体上较高,累计碳减排效应达223.09×104t。但值得注意的是,这种影响在2016年发生了由“好”到“坏”的根本转变,说明近几年肉羊生产效率提升后劲不足。2002-2019年,除个别年份外,区域结构效应对碳减排的贡献率处于持续下降趋势,累计碳减排效应为204.29×104t。由此表明,受制于资源环境限制,近几年中国肉羊产业的生产区域处于较稳定状态,通过大幅度调整肉羊生产区域结构以降低碳排放的难度较大。

技术发展水平是中国肉羊养殖碳排放增加的最主要驱动因素。2002-2019年,技术发展水平累计碳增排效应达730.87×104t,且碳增排的贡献率整体偏高并呈先增强后减弱趋势。主要是由于肉羊产业的技术发展朝向仍为增产阶段,较少考虑减碳问题,使得肉羊产业近些年大力发展技术,导致碳排放量水涨船高。产业结构效应是中国肉羊养殖碳排放增加的驱动因素之一。2002-2019年,产业结构效应累计碳增排效应约194.90×104t,且碳增排的贡献率整体上呈先下降后上升趋势。主要是由于随着消费升级,人们对羊肉需求增加,羊肉在畜牧业占比增高;同时也表明我国产业结构调整对碳减排的促进作用仍存在较大提升空间。

2.3.2 LMDI分地区模型分析 进一步从省级层面分析,发现北京、天津、上海、江苏、浙江、山东、河南、海南、西藏和新疆10个省(区、市)综合效益为负,内蒙古、辽宁、河北、陕西、吉林、黑龙江、甘肃、湖北、安徽、福建、贵州、江西、湖南、广西、重庆、四川、云南、广东、青海和宁夏等21个省(区、市)综合效益为正值。其中河南肉羊养殖温室气体减排最多,为84.29×104t;而内蒙古畜牧业肉羊养殖碳排放增值最多,达336.30×104t(见图3)。

图3 2002-2019年各省(区、市)肉羊养殖碳排放驱动因素分解Fig. 3 Decomposition of driving factors of carbon emissions from mutton sheep breeding in various provinces (autonomous regions and municipalities) from 2002 to 2019

生产效率方面,除内蒙古、辽宁、青海、陕西和江苏5省区外均为负值;规模效应方面,除宁夏、云南、内蒙古等8个省(区)为正值外,其余省份均为负值。其中,生产率效应排名前3的省区为新疆(101.18×104t)、河南(38.76×104t)和山东(31.72×104t),排名后3位的分别为上海(0.52×104t)、天津(0.71×104t)和广东(0.20×104t)。规模效应排名前3的省份为河南(97.44×104t)、山东(73.50×104t)和河北(37.86×104t),排名后3位的分别为西藏(0.02×104t)、广东(1.14×104t)和湖北(1.29×104t)。可以看出,地区间生产效率效应与规模效应差异明显,且相比经济发达地区,肉羊养殖优势区生产效率效应与规模效应更大。内蒙古作为肉羊传统优势产区,规模效应对肉羊养殖碳排放有促进作用,同时也说明规模效应的减排效果并不是简单的线性增长关系,因此要适度规模经营。

技术发展效应方面,除辽宁和青海外,全部省份均为正值。但地区差异明显,新疆、河南和山东分别为102.68×104t、65.67×104t和60.42×104t,而上海、广东和天津分别仅为0.84×104t、0.69×104t和1.34×104t。主要是由于上述地区为传统肉羊优势产区,政府高度重视技术提升推动肉羊供给,但随着肉羊供给的增加使得碳排放也水涨船高。产业结构效应方面,除北京、天津、吉林、江苏、上海、河南、贵州、西藏、宁夏和新疆等10个省份为负值外,其余省份均为正值。主要是由于除上述10个省份外其他大部分地区肉羊产业具有比较优势,畜牧业结构向肉羊倾斜,推动肉羊养殖碳排放增加。

3 讨 论

本研究采用面板数据测算和分析了2002-2019年我国各省(市、区)肉羊养殖碳排放和时空格局演变特征,同时检验了我国肉羊养殖碳排放的收敛性,并通过构建LMDI指数分解模型,研究了技术发展、区域结构、产业结构、生产效率、规模程度对碳排放的作用方向与大小。本研究区别于以往研究将影响因子分为劳动规模、经济水平、产业结构和生产效率,丰富了畜牧业碳排放驱动因素的研究内容,并为制定肉羊养殖碳减排政策提供了新视角。相较于已有研究,主要进行以下讨论:(1)近3年在生产效率效应、规模效应和区域结构效应“三效齐减”情况下,产业结构效应和技术发展效应有增排效应。因此,技术发展效应方面,要推广使用生态环保型养殖技术,如绿色饲料添加、粪污无害化处理等技术。产业结构效应方面,能否调整畜牧业内部的经营结构,优化中国畜牧业地区格局往往取决于市场对畜产品的供需状况,在消费结构不断优化、羊肉在国民肉类消费占比日益增加并呈多元化特征的背景下[22],产业结构的调整转化为市场结构的调整。一方面,可通过品种选育改善饲养管理、发挥动物的最大生产性能等优化国内供给结构;另一方面,可通过将中国肉羊养殖中碳排放较大的部分产品转由国外提供,从而减少国内肉羊养殖碳排放。(2)样本期内生产效率的提高一定程度上抑制了中国肉羊养殖碳排放的增长。但值得注意的是,这种影响在2016年转为促进作用,发生由“好”到“坏”的根本转变。说明肉羊养殖业的增长模式迫切需要进行绿色转型,不能只一味追求生产率的提升,要从“要素投入+环保意识薄弱”的传统生产模式向“生产效率增进+环境友好型”的可持续发展模式转型升级。

4 结 论

本研究得出如下结论:第一,中国肉羊养殖碳排放总量由2002年的1211.82×104t增长到2019年的1394.67×104t,年均增速0.83%,且胃肠发酵和粪便管理系统产生的碳排放是其主要来源。第二,样本期内,中国高、低肉羊养殖碳排放区基本稳定,偏高、中度肉羊养殖碳排放区呈现出明显的动态演变态势。第三,样本期内我国肉羊养殖碳排放不存在绝对收敛,但全国范围内肉羊养殖碳排放表现出了条件收敛的趋势。第四,综合效应呈先波动下降后缓慢上升趋势,且在省际间差异明显,规模效应是肉羊养殖碳减排的最大贡献者,技术发展效应则是碳增排的最主要推动因素。

基于此,本研究认为应把减碳增效作为肉羊产业发展的重要举措,以调减生产效率低的产能、优化畜禽养殖结构、提高肉羊养殖绿色技术水平为主要抓手。一方面,进一步创新种养循环技术、规模化养殖管理技术、饲料研发技术和粪污处理技术来提高饲料利用率、降低肉羊粪污的污染和加强肉羊粪污的再利用。另一方面,充分利用农耕区丰富秸秆资源,实现规模化、精细化养殖,推动特色养殖业的发展,大力推进“种养结合、农牧循环”的发展模式,实现肉羊规模扩大和生态性提高的双重目标。