湖南省农业碳排放脱钩弹性及驱动因素——基于Tapio脱钩模型与LMDI分析.pdf
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1、第 41 卷 第 5 期2023 年 10 月四川农业大学学报Journal of Sichuan Agricultural UniversityVol.41 No.5Oct.2023湖南省农业碳排放脱钩弹性及驱动因素基于Tapio脱钩模型与LMDI分析刘顺翊,李松青*(湖南农业大学商学院,长沙 410128)摘要:【目的】新发展阶段,明晰农业碳与农业经济的关联,厘清农业碳减排路径,将助力实现农业高质量发展,推动农业领域“双碳”进程。【方法】基于20002021年湖南省农业碳排放测算数据,运用Tapio脱钩模型分析农业碳排放与经济发展的相关关系,采用对数平均迪氏指数(LMDI)对碳排放驱动因素
2、进行分解。【结果】湖南省农业碳排放量2014年达到峰值,年均增长2.46%,2015年以后平均每年下降1.4%,其中化肥是影响湖南省农业碳排放的主要碳源;碳排放与经济增长的脱钩关系于2015年由弱脱钩转变为强脱钩;经济规模是研究变量中长期促进碳排放的唯一驱动因素,能源结构、能源强度与人口规模有效影响农业碳排放,产业结构对碳排放的作用不显著。【结论】建议从严管控高碳型生产资料、优化产业结构、提高生产效率、加强农业技术创新、完善政府扶持政策和制度及生态补偿机制等方面开展湖南农业碳减排工作,助力湖南低碳农业产业高质量发展。关键词:农业碳排放;Tapio脱钩模型;LMDI模型中图分类号:F327;X3
3、22 文献标志码:A 文章编号:1000-2650(2023)05-0952-09Decoupling Elasticity and Drivers of Agricultural Carbon Emissions in Hunan ProvinceBased on Tapio Decoupling Model and LMDI AnalysisLIU Shunyi,LI Songqing*(College of Business Hunan Agricultural University,Changsha 410128,China)Abstract:【Objective】In the new
4、 development stage,clarifying the relationship between agricultural carbon and agricultural economy and clarifying the path of agricultural carbon emission reduction will help achieve high-quality agricultural development and promote the process of carbon peak and carbon neutrality in the agricultur
5、al field.【Method】Based on the measured data of agricultural carbon emissions in Hunan Province from 2000 to 2021,the Tapio decoupling model is used to analyze the correlation between agricultural carbon emissions and economic development,and the log-averaged Dixie index(LMDI)is used to decompose the
6、 drivers of carbon emissions.【Result】The research shows that:agricultural carbon emissions in Hunan Province reached their peak in 2014,with an average annual increase of 2.46%,and after 2015,the average decoupling relationship between carbon emissions and economic growth changed from a weak decoupl
7、ing to a strong decoupling in 2015;economic scale is the only driver of carbon emissions in the study variables in the long term,energy structure,energy intensity,and population size effectively influence agricultural carbon emissions,and the role of industrial structure on carbon emissions is not s
8、ignificant.【Conclusion】It is recommended to carry out Hunan agricultural carbon emission reduction work from strict control of high-carbon production materials,optimize the industrial structure,improve production efficiency,strengthen agricultural doi:10.16036/j.issn.1000-2650.202305251收稿日期:2023-05-
9、05基金项目:国家社会科学基金(21CJY032)。作者简介:刘顺翊,硕士研究生,E-mail:。*责任作者:李松青,教授,主要从事生态经济与管理研究,E-mail:。第 5 期李松青,等:湖南省农业碳排放脱钩弹性及驱动因素基于Tapio脱钩模型与LMDI分析technology innovation,improve government support policies and systems and ecological compensation mechanisms,and help hunans low-carbon agricultural industry develop with
10、 high quality.Keywords:agricultural carbon emissions;Tapio decoupling model;LMDI model1问题的提出现代经济高速发展催生大量碳排放,致使全球气候变暖加剧,温室效应问题成为当前全人类面临的共同环境威胁,受到全球学者广泛关注。农业生产活动大量使用化肥与农药等高排放型生产资料,其碳排放量约占全球总排放量10%12%,中国农业碳排放量约占国内碳排放总量16%17%1-3。湖南省作为国内农业大省,是农业碳排放重要区域,排放问题不容小觑。2020年9月22日联合国大会中,习近平主席表示中国将于2030年前实现碳达峰,206
11、0年前实现碳中和1,4。“双碳”背景下,碳减排相关研究成为研究热点,有关碳减排的研究多集中于碳排放量测算、空间足迹研究、政策法律分析等1,5-9。随着人类生产规模扩大与生活水平提高,碳排放量持续增长,学界开始关注碳排放与经济增长的相关关系,其中研究多使用环境库兹涅兹曲线(EKC)与脱钩模型。脱钩理论与环境库兹涅兹曲线存在一定的相关性,两者对经济增长与环境污染的动态趋势演变具有大量相似点。EKC理论假说对环境变化与经济发展的线性关系进行动态演示,两者关系普遍表现为先正相关后负相关,图像呈倒U型,随着研究区域与对象的变更,EKC可能表现为N 型或 S 型10。脱钩理论由经济合作与发展组织(OECD
12、)提出应用于农业政策研究,并逐步拓展至环境相关等各领域11,用以描述经济增长与环境破坏之间的相关度。学者Tapio基于欧盟15国19702001年交通运输业碳排放数据,定义了脱钩理论框架,量化了弱脱钩、强脱钩等8种脱钩状态11。环境库兹涅兹曲线中的拐点与脱钩理论中弱脱钩强脱钩的分界线在时间维度上近似重合。既有研究对中国各省份农业碳排放数据进行分解后指出,本世纪初国内大部分省份农业碳排放脱钩弹性处于弱脱钩状态12。而近年来,国内种植业碳排放脱钩特征普遍呈现从弱脱钩向强脱钩过渡趋势,但各省域间存在差异13。Huang Q.Y.等14对黑龙江粮食生产与碳排放解耦及驱动因素进行研究,结果显示经济增长与
13、碳排放脱钩状态基本表现为弱脱钩与扩张负脱钩,碳排放量增长趋势未得到遏制;Wang Z.J.等15基于脱钩模型分析河南省碳排放强度,研究期内碳排放量保持增长,脱钩与耦合状态不规律交替变更,不存在明显变化趋势,但研究期末碳排放强度呈下降态势。在经济增长与碳排放的脱钩关系中,农业产值效应、农业经济结构效应、农业从业人口效应等对农业生产碳排放产生不同程度的影响。现代农业向低碳农业高质量发展进程中,农业经济增长与化肥等农业生产主要碳源引起的碳排放强度之间存在协整关系16,碳排放量与化学肥料使用量、能源消耗量、耕作面积具有显著正相关性17-18。其中,施用化肥造成的碳排放量远高于能源消耗量与农机翻耕19;
14、Sun D.Y.等20分析江南地区农业能源消费及碳排放影响因素,认为煤炭与柴油仍为农业生产主要能源,能源结构因素制约碳减排进程,能源管理有较大改进潜力。Nayak D.等21自下而上评估中国农业碳排放,结果显示管理模式创新对农业碳减排具有显著效果。综上所述,农业碳减排活动具有显著的正外部性12,发展低碳农业是有效应对气候恶化的路径;明晰经济与碳排放的相关性,鉴别农业碳排放的主要来源和驱动因素有助于为农业产业碳减排提供借鉴参考。然而,现有研究一方面内容上多针对农业碳排放总量进行统计测算与空间演化分析,少有将脱钩弹性与分解变量同时引入农业碳排放研究,将碳排放驱动因素与同相关性联立探索。另一方面,农
15、业碳排放研究区域多为国家层级和区域层级,且主要为东部经济发达区域,然省域间存在固定效应差异,中西部地区农业碳排放研究有待深入,湖南省作为以种植业为主的农业大省,农业碳排放与经济发展脱钩关系、驱动因素仍需进一步探讨。鉴于此,本文测算20002021年湖南省农业碳排放量,利用Tapio模型分析湖南农业经济增长与碳排放量的相关关系,基于LMDI模型分解湖南省农业碳排放驱动主导因素,明确湖南农业生产碳源,明晰农业产业碳减排路径,提出湖南农业碳减排建议,以期为湖南低碳农业科学、高质量发展及实现“双碳”目标提供借鉴参考。2研究方法2.1湖南省农业碳排放测算有关农业碳排放目前尚无直接计量监测手段,953四川
16、农业大学学报第 41 卷 国内外学者的研究中也无统一测算方法。本文采用联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)所提供的碳排放系数法来测算湖南省农业碳排放量17。农业生产过程中资源消耗、耕地运作等导致温室气体的排放,这一观点在学术界被广泛认可,本文选取化肥、农药、农用塑料薄膜、农机、农业灌溉作为农业生产的碳源8,17,22,对碳排放量进行核算。农业碳排放估算公式如下:ET=Ef+Ep+Em+Ee+Ei其中,ET表示农业生产碳排放总量,Ef表示化肥所造成的碳排放量,Ep表示农药所造成的碳排放量,Em表示农用塑料薄膜所造成的碳排放量,Ee表示农机所造成的碳排放量,Ei表示农业灌溉所造成的碳排放量。
17、各碳源碳排放量计算公式如下:Ef=Gf a其中,Gf表示化肥施用量,a=0.895 6 kg/kg。Ep=Gp b其中,Gp表示农药施用量,b=4.934 1 kg/kg。Em=Gm c其 中,Gm表 示 农 用 塑 料 薄 膜 使 用 量,c=5.18 kg/kg。Ee=(Ge d)+(Ae g)其中Ge表示农机总动力,d=0.18 kg/kW,Ae表示农田面积,g=16.47 kg/hm2。Ei=Ai h其中Ai表示农业灌溉面积,h=266.48 kg/hm2。以上式中a,b,c,d,g,h为各碳源碳排放系数,数值主要参考IPCC和国内外研究成果17,22-24。2.2Tapio脱钩模型基
18、于Tapio脱钩理论13,构建湖南省农业碳排放量与GDP的脱钩弹性表达式:C,GDP=C/CGDP/GDP式中,C,GDP表示经济增长与碳排放量的脱钩指数,具体脱钩状态判别分类如表1所示,C、GDP分别表示现期与基期碳排量与产值的差值。2.3农业碳排放驱动因素分解1989年Yoichi Kaya教授在IPCC研讨会上首次提出kaya恒等式作为研究碳排放影响因素分解方法25该恒等式具体为:C=CEEGGP PC=Ct-C0=Ct-C0ln Ct-ln C0(ln Ct-ln C0)=Ct-C0ln Ct-ln C0 ln(CtEtE0C0)+ln(EtGtG0E0)+ln(GtPtP0G0)+l
19、nPtP0式中,C、E、G、P分别表示碳排放量、能源消耗量、生产总值、人口规模,CE、EG、GP、P代表影响碳排放的不同因素,分别表示能源消费结构、能源强度、经济水平、人口规模。本文结合农业生产活动实际情况,对kaya恒等式进行适当变形,参考对数平均迪式指数(LMDI)模型进行定量分解。LMDI模型具有因素可逆、可消除残差项的优势,使结果更具说服力。本文分解表达式如下:C=CEEPLAPLAAGRIAGRIP P=CE,=EPLA,=PLAAGRI,=AGRIP式中,C为农业碳排放总量,E为能源消费量,PLA为种植业总产值,AGRI为农业(含农林牧渔)总产值,P为人口规模。、分别表示能源结构、
20、能源强度、农业产业结构、经济规模。运用LMDI模型,剔除无法解释的残差项后,农业碳排放总贡献度为C,能源结构、能源强度、农业产业结构、经济规模、人口规模对于碳排放的贡献度分别为、P,表达式如下:C=+P=Ct-C0=Ct-C0ln Ct-ln C0ln t0=Ct-C0ln Ct-ln C0ln t0=Ct-C0ln Ct-ln C0ln t0=Ct-C0ln Ct-ln C0ln t0表1脱钩状态判别Table 1Decoupling state discriminationC00000GDP00000C,GDP0.8,1.20.8,1.2(1.2,+)(-,0)0,0.8)0,0.8)(-
21、,0)(1.2,+)脱钩状态 Decoupling state衰退连结扩张连结衰退脱钩强脱钩弱脱钩弱负脱钩强负脱钩扩张负脱钩954第 5 期李松青,等:湖南省农业碳排放脱钩弹性及驱动因素基于Tapio脱钩模型与LMDI分析P=Ct-C0ln Ct-ln C0ln PtP0其中,表示在基年至t年其他因素不变条件下由能源结构因素所导致的碳排放变化量。同理,、P分别表示在基年至t年其他因素不变情形下由能源强度、农业产业结构、经济规模、人口规模等因素所导致的碳排放变化量。将C=+P与C,GDP=C/CGDP/GDP两式联立,可将碳排放量与GDP的脱钩弹性分解为同5个驱动因素的脱钩弹性。C,GDP=(+
22、P)/CGDP/GDP=/CGDP/GDP+/CGDP/GDP+/CGDP/GDP+/CGDP/GDP+P/CGDP/GDP=+P其中、P分别表示能源结构脱钩弹性、能源强度脱钩弹性、农业产业结构脱钩弹性、经济规模脱钩弹性、人口规模脱钩弹性。2.4数据来源及处理碳排放量测算所需的数据和碳排放影响因素分解数据资料均来自 湖南统计年鉴(20012022)与 中国农村统计年鉴(20012022),其中农田面积以当年实际播种面积为准,灌溉面积以有效灌溉面积为准,能源消耗量采用农用柴油消耗量。由于 湖南统计年鉴(20002017)与 湖南统计年鉴(20182020)部分数据产生出入,本文以最近年份统计数据
23、为准。3研究结果与分析3.1湖南省农业碳排放量测算及分析应用碳排放测算公式对20002021年湖南省农业碳排放量进行估算,结果见表2。结果表明,湖南省农业碳排放量总体上呈现先增后减趋势,研究期内整体表现为3个阶段。20002002年为缓慢增长阶段,碳排放量年增长率均低于1%,农业GDP增速均低于5%。该阶段城乡差异巨大,农业产品销售渠道不畅造成的供需不对等,生表 220002021年湖南省农业碳排放结构Table 2Agricultures carbon emission structure in Hunan Province from 2000 to 2021时间Year2000200120
24、022003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920202021化肥Chemical fertilizer/104t163.133 5165.014 3165.077 0168.668 3181.977 0187.986 4189.992 6196.659 2200.059 1207.421 0211.872 1217.174 0223.102 9222.279 0221.929 7220.797 3220.714 1219.653 1217.281 5205.099 4200.375 4196.190
25、 1农药Pesticide/104t42.241 342.231 542.912 947.051 654.024 955.878 754.865 253.851 855.632 056.915 858.598 459.422 460.679 661.329 961.319 560.370 258.548 557.246 956.325 252.078 450.056 444.956 6农膜Agricultural film/104t20.951 022.279 724.640 226.215 530.415 430.720 532.983 135.432 235.982 936.960 937
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