畜牧业技术进步的碳减排效应及其作用机制——基于中介效应、调节效应和空间溢出效应的检验.pdf
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1、2023 年 11 月技术经济第 42 卷第 11 期吴强等:畜牧业技术进步的碳减排效应及其作用机制基于中介效应、调节效应和空间溢出效应的检验吴强1,孙继雅2,陈金兰1(1.山东农业大学 经济管理学院,山东 泰安 271001;2.山东财经大学东方学院 会计学院,山东 泰安 271000)摘要:厘清技术进步推动我国畜牧业碳减排的机理,对畜牧业低碳转型和“双碳”目标实现具有重要理论与现实意义。基于20072020年 31省(市、自治区,因数据缺失,未包含港澳台地区)的面板数据,测算并揭示中国畜牧业碳排放现状与特征,在此基础上,利用面板回归模型分析技术进步对畜牧业碳排放的影响及空间溢出效应。研究发
2、现,全国畜牧业碳排放呈缩减趋势,各省畜牧业碳排放差异显著,整体呈“西高东低”的梯次分布格局。技术进步通过畜牧业碳排放强度改进减少的碳排放可以遏制其通过经济增长所带来的碳排放的增加,但这一结果具有区域异质性,技术进步对西部地区畜牧业碳排放的“规模效应”大于“强度效应”,因而未能同时实现经济发展与减排,进一步探究发现,技术进步对畜牧业碳排放的边际效应随着产业集聚水平的提升而增强。此外,技术进步对畜牧业碳排放还具有显著的空间溢出效应,具体表现为,本地区技术进步增长一个单位,邻区畜牧业碳排放将会降低 1.666个百分点。关键词:技术进步;畜牧业碳排放;中介效应;调节效应;溢出效应中图分类号:F326.
3、3文献标志码:A文章编号:1002980X(2023)11006213一、引言20世纪 80年代以来,全球温室气体骤升且变暖趋势加快,引起了国际社会的共同关注。随后,京都议定书 和 巴黎协定 相继签订和实施标志着所有国家均需要承担相应的减排义务。在此背景下,作为全球最大的碳排放国家,也是负责任的大国,中国政府提出了 2030年实现“碳达峰”和 2060年实现“碳中和”的宏伟目标。“双碳”目标实现的根本途径在于减排增汇,其中减排是基础。厘清各行业碳排放现状特征显然有助于减排策略的提出。畜牧业不同于工业,尽管不是碳排放的主要源头,但随着居民膳食结构的调整及对肉蛋奶需求的增加,畜牧业发展带来的碳排放
4、量的增加也不容小觑。为此,农业农村减排固碳实施方案(2022)指出畜禽低碳减排行动中,要推广低蛋白日粮、全株青贮等技术和高产低排放畜禽品种,改进畜禽饲养管理,实施精准饲喂,降低单位畜禽产品肠道甲烷排放强度。因此,推动技术进步是畜牧业“减排降碳”的有效途径。学术界围绕畜牧业碳排放与减排问题展开了丰富讨论,主要集中在以下四个方面:一是畜牧业碳排放的测算、现状及预测。畜牧业碳排放的核算方法主要有 OECD(organization foreconomic cooperation and development)核算法、IPCC(intergovernmental panel on climate c
5、hange)系数法、全生命周期法与投入产出法等(师帅等,2017)。胡向东和王济民(2010)及孟祥海等(2014)分别以 IPCC系数法和全生命周期法,估算了中国不同时间段的畜牧业碳排放总量,结果发现考察期内畜牧业碳排放总量一直处于波动中。张金鑫和王红玲(2020)及吴强等(2022)利用 IPCC系数法更新了历史研究数据,并得出了更为丰富的结论,即近二十年来,中国畜牧业碳排放整体呈下降趋势而且区域差异依然显著,全国及三大地区的畜牧业碳排放不存在和收敛。郭娇等(2017)预测了中国畜牧业碳排放的达峰时间,若以 2013年欧盟和美国居民蛋白质摄取量为基准,中国畜牧业碳排放的达峰时间分别为 20
6、34年和 2043年。张越杰和闫佳惠(2022)研究发现,中国肉牛产业尚未实现“碳达峰”,未来可能会进入产业增长与高碳排放并行的阶段。二是畜牧业碳排放的影响因素分析。陈瑶和尚杰(2014)利用 LMDI(logarithmic mean divisia index)模型探究了畜牧业碳排放数量变化的主要原因,发现经济增长是其增加的关键成因,而生产效率降低了畜牧业碳收稿日期:20230612基金项目:山东省社会科学基金青年项目“碳补偿视角下山东省畜牧业低碳发展的实现机制研究”(22DJJJ18)作者简介:吴强,管理学博士,山东农业大学经济管理学院讲师,研究方向:资源环境经济;孙继雅,马来西亚新纪元
7、大学学院研究生院博士研究生,山东财经大学东方学院讲师,研究方向:农业环境管理;(通讯作者)陈金兰,管理学博士,山东农业大学经济管理学院讲师,研究方向:农业理论与政策。62吴强等:畜牧业技术进步的碳减排效应及其作用机制排放,并据此提出了培育优良品种、提升饲料转化率、加大低碳技术、粪污处理技术的研发与推广及提高农民职业素养等增汇措施;姚成胜等(2017)结合 KAYA 恒等式和 LMDI模型探究了中国畜牧业碳排放的影响因素及空间差异,结果发现农民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入和城镇化水平将决定中国畜牧业碳排放增长的时空格局。三是畜牧业碳排放与经济发展间关系分析。王欢和乔娟(2019)在测算 2
8、0002014年省级畜牧业温室气体排放量基础上,借助 Tapio 脱钩模型分析畜牧业温室气体排放与经济发展之间的关系,结果表明畜牧业温室气体排放脱钩效应比较理想;苏旭峰等(2022)基于 20002018年的数据进一步分析发现,全国和农区整体上实现了从弱脱钩到强脱钩变化,而牧区和农牧交错区仍然处于弱脱钩状态。四是技术进步与畜牧业碳排放关系分析。相关研究主要讨论了技术进步对农业或畜牧业碳排放的影响。技术进步显著增加了农业碳排放总量(张永强等,2019),但降低了碳排放强度(杨钧,2013)。田云和尹忞昊(2021)分析了技术进步对农业能源碳排放强度的影响及溢出效应,研究发现技术进步对农业能源碳排
9、放强度具有明显的抑制作用,同时也表现出显著的空间溢出效应。魏梦升等(2023)分析了规模经营和技术进步对农业绿色低碳发展的影响,研究发现粮食主产区促进了农业技术进步和规模经营,从而实现减排效应,两者协同作用强化了减排效应。对于畜牧业而言,技术进步可通过提高饲料转化率、缩短畜禽生长周期、降低单位畜禽产品环境污染物排放强度等方式影响畜牧业碳排放总量(周晶等,2018)。经营管理水平对畜牧业碳排放也有重要影响,畜禽养殖集约化程度越高,甲烷排放强度就越低(Sakamoto et al,2020)。进一步地,励汀郁等(2022)在奶业碳排放测算的基础上设计了减排情景,结果发现使用优质饲草可减少奶业碳排放
10、。已上研究明确了畜牧业碳排放总量、现状特征及影响因素,并从微观层面讨论了技术进步对经济发展及农业或畜牧业碳排放的影响,但关于其中存在的作用路径与机制的讨论多集中在农业领域,而对于技术进步对畜牧业碳排放的影响及其作用机制的讨论仍处于理论层面,缺乏面板数据的支撑,所得结论缺乏严谨性和科学性。此外,畜牧业技术进步包含了自然科学技术进步和养殖过程中的管理技术和服务技术进步,而现有研究对于畜牧业技术进步的衡量指标较为单一,难以综合反映畜牧业技术进步程度。基于此,本文首先基于 20072020年面板数据,利用省级畜禽碳排放因子测算畜牧业碳排放总量,然后运用面板回归模型检验技术进步对畜牧业碳排放的影响及其作
11、用机制,最后引入空间因素考察技术进步的空间溢出效应。可能的边际贡献有:依据 省级温室气体清单编制指南(试行)(2011年),基于规模差异和区位差异确定碳排放因子,测算结果相较于 IPCC系数法,准确性更高;利用综合评价方法测度技术进步水平,削弱了因某个指标计算偏差对整体结果的影响,能够更加全面准确地反映技术进步水平;基于中介和调节效应模型,考察技术进步对畜牧业碳排放影响的内在机理,揭示了技术进步对于畜牧业碳排放的影响路径,为进一步巩固和提高畜牧业技术水平提供了实践经验;从空间的视角探究技术进步对畜牧业碳排放的空间溢出效应,所得结论有助于区域间的协同创新及技术共享。二、理论框架与研究假说畜牧业技
12、术进步有狭义和广义之分,狭义上畜牧业技术进步是指养殖过程中的自然科学技术(或硬技术)进步;广义上的技术进步还包括了养殖过程中的管理技术和服务技术(或软技术)进步(赵芝俊和张社梅,2005;顾海英,1994)。本文所考察的畜牧业技术进步为广义上的技术进步,主要是指育种、饲喂、防疫、机械等硬技术及资源整合能力、管理决策能力(如养殖结构的调整)和养殖技术认知与采纳能力等软技术。新经济增长理论认为技术进步是推动经济增长的重要因素(Romer,1990;Grossman and Helpman,1991),技术进步作为一种生产投入要素在促进经济总量增加的同时也带来了更多污染物的排放。不但如此,技术进步还
13、会促进畜禽生产效率与饲料利用效率不断提升,故畜牧业碳排放量在出现增长后可能逐步受到抑制。所以,技术进步既可能增加碳排放也可能减少碳排放(Jaffe et al,2002)。具体而言:一方面,畜牧业技术进步(机械化水平、品种培优、管理创新)有效促进了牧业增效,从而极大地激发了地区生产经营者从事畜牧业的积极性,进而引起畜牧经济产出规模的扩大,导致畜牧业碳排放量增加;另一方面,技术进步促进了养殖效率的提高及单位畜禽产品所带来的碳排放量的降低,进而导致碳排放总量的减少。在此,将技术进步通过影响畜牧业经济规模而引起畜牧业碳排放量的变化称为“规模效应”,而将技术进步通过影响生产活动63技术经济第 42 卷
14、第 11 期的碳排放产生强度而引起碳排放产生量的变化称为“强度效应”(李明全和王奇,2012)。据此,提出假设 1假设 3:技术进步会增加畜牧业经济规模,导致碳排放量的增加(H1);技术进步会降低碳排放强度,促使畜牧业碳排放量的减少(H2);技术进步对畜牧业碳排放的作用可能是促进,也可能是抑制,这取决于“规模效应”和“强度效应”的大小(H3)。长期来看,畜牧业碳减排量在很大程度上取决于技术的可能性边界(Seo,2013)。养殖场户的知识水平、管理能力和经济实力存在差异,因而对先进技术的接纳能力参差不齐,所以促进养殖技术在区域内流动及溢出对于技术的推广与应用十分重要。技术溢出是畜牧产业集聚的动力
15、源泉,而产业集聚又可通过降低技术采纳成本(包括信息成本、风险损失)促进技术溢出,因此产业集聚与技术溢出之间存在相互促进的关系(梁琦,2009),产业集聚水平高的地区引入新技术以后,能够加强养殖场户之间的非正式交流,以及进行技术“解密”的正式知识扩散(张翼和卢现祥,2015),因此产业集聚与技术溢出的相互强化提升了技术进步的减排效应。据此,提出假设 4:产业集聚对于技术进步的减排效应具有积极作用,即产业集聚水平越高的地区,技术进步带来的畜牧业减排效果越明显(H4)。此外,技术进步还会通过区域间的溢出效应达到减排目的(田云和尹忞昊,2021;何艳秋等,2022)。这是一种相对“省力”并且能够凸显区
16、域间良性互动的减排方式,各区域通过分析邻区畜牧业碳排放增减变化的原因从而改进自身的生产行为。经济发展水平高、畜牧养殖基础牢固及技术水平先进的养殖区域通过自身努力及外界支持,加强先进技术、专业知识及管理经验等软、硬技术的学习与累积,实现养殖效益提升及减排目标,在此过程中,该地区会成为邻区学习的主要方向与重要目标,再加上其强大的辐射和带动能力,该地区将优质的知识、技术和经验向邻区“输送”,从而产生“涓滴效应”。因此,本地区与邻区通过良性互动、交流学习和模仿竞争,可以促使邻近地区畜牧业碳排放同步降低。据此,提出假设 5:技术进步对畜牧业碳排放具有积极的空间溢出效应,技术进步在降低本地区畜牧业碳排放的
17、同时,也会促使邻区碳排放的降低(H5)。技术进步对畜牧业碳排放的作用路径如图 1所示。“+”表示变量间具有正向影响,“-”表示变量间具有负向影响图 1技术进步对畜牧业碳排放的作用路径三、研究方法、变量选取及数据来源(一)畜牧业碳排放的测算方法畜牧业温室气体主要源于动物肠胃发酵和粪污处理所产生的 CH4和 N2O,因而本文重点围绕这两方面测算畜牧业碳排放(陈瑶和尚杰,2014)。依据碳排放因子法,本文将测算奶牛、非奶牛、马、骡、驴、猪、骆驼、山羊、绵羊、兔和家禽等畜禽的 CO2排放当量。测算公式为CP=CCH4+CN2O=eCH4Nii+eN2ONii(1)其中:CP为 CO2排放总量;CCH4
18、为 CH4转化后的 CO2当量;CN2O为 N2O 转化后的 CO2当量;eCH4和eN2O为全球升温潜能值,根据 京都议定书,以 CO2的 100年全球变暖潜力值(GWP)为基准给定甲烷和氧化亚氮的全球升温潜能值,分别为 21和 310;Ni为第i种畜禽的平均饲养量;i和i分别为 CH4和 N2O排放因子,排放因子来源于省级温室气体清单编制指南(试行)(2011),具体见表 1和表 2。64吴强等:畜牧业技术进步的碳减排效应及其作用机制表 1肠道发酵的 CH4气体排放因子(千克/头/年)碳源排放系数奶牛88.1/89.3/99.3非奶牛52.9/67.9/85.3马18骡/驴10猪1骆驼46
19、山羊8.9/9.4/6.7绵羊8.2/8.7/7.5兔0.254注:奶牛、非奶牛、山羊和绵羊的三种排放系数分别对应规模化养殖、散养和放牧饲养模式下的排放系数。表 2粪便管理的温室气体排放因子(千克/头/年)地区华北华东中南西南东北西北气体CH4N2OCH4N2OCH4N2OCH4N2OCH4N2OCH4N2O奶牛7.4601.8468.3302.0658.4501.7106.5101.8842.2301.0965.9301.447非奶牛2.8200.7493.3100.8464.7200.8053.2100.6911.0200.9131.8600.545马1.0900.3301.6400.33
20、01.6400.3301.6400.3301.0900.3301.0900.330骡/驴0.6000.1880.9000.1880.9000.1880.9000.1880.6000.1880.6000.188猪3.1200.2275.0800.1755.8500.1574.1800.1591.1200.2661.3800.195骆驼1.2800.3301.9200.3301.9200.3301.9200.3301.2800.3301.2800.330山羊0.1700.0930.2800.1130.3100.1060.5300.0640.1600.0570.3200.074绵羊0.1500.09
21、30.2600.1130.3400.1060.4800.0640.1500.0570.2800.074兔0.0800.0200.0800.0200.0800.0200.0800.0200.0800.0200.0800.020家禽0.0100.0070.0200.0070.0200.0070.0200.0070.0100.0070.0100.007畜禽生长周期的不同导致各年份平均畜禽饲养量有所差异,因而需要调整,调整方式如式(2)所示。需调整的畜禽品种有生猪(200天)、兔(105天)和禽类(55天)。App=Herdsend,Days 365DaysL365,Days 0表明样本值在空间上主要
22、表现为正相关,该值越大空间相关性越强,I F模型一系数-0.677*0.0560.000T-4.90P0.000模型二系数-0.520*0.011*0.175*0.729*-0.004-0.1891.480*1.971*-0.000*0.5000.000T-2.953.343.623.48-0.48-0.443.517.73-14.01P0.0030.0010.0000.0010.6310.6610.0010.0000.000模型三系数-0.796*0.011*0.190*0.625*-0.006-0.1011.333*2.173*-0.000*0.5330.000T-2.082.813.65
23、2.57-0.73-0.222.956.64-14.08P0.0380.0050.0000.0100.4660.8240.0030.0000.000模型四系数-0.223*0.006*0.163*0.494*-0.009-0.0821.395*1.552*-0.000*0.5120.000T-4.271.793.462.25-1.09-0.193.356.68-14.46P0.0000.0740.0010.0250.2780.8480.0010.0000.000注:*、*、*分别代表 1%、5%、10%的显著性水平。(二)区域层面的异质性分析畜牧业生产是以资源凝聚力和环境承载力为基础,以社会经
24、济协调力为直接驱动力。经济发展条件、区位条件、畜牧发展历史与基础使得各区域畜牧业碳排放总量差异较大,这可能导致技术进步对不同区域内畜牧业碳排放的影响呈现出异质性。中国畜牧业碳排放整体呈“西高东低”的梯次分布格局,因此,本文将全国划分为西部、中东部地区。首先在模型一的基础上引入技术进步与西部地区虚拟变量(WEST)的交叉项,并以中东部地区为基准探究区域异质性,回归结果见表 8。从表 8中可知技术进步与西部地区虚拟变量的交互项回归系数在 1%水平下显著为正,表明相对于中东部地区,西部地区技术进步对畜牧业碳排放具有促进作用,体现出西部地区的“规模效应”优于“强度效应”。究其原因可能是中东部地区经济相
25、对发达,随着经济的69技术经济第 42 卷第 11 期发展,居民对环境的关注程度也在增强,因而在政府的环保高压下,该地区的技术进步方向主要偏向于绿色低碳技术;西部地区主要以发展自身作为第一要务,并且西部地区多属草原牧区,养殖条件良好,因而本地区除了要满足自身对畜产品的需求,还要承担对中东部地区畜产品的供给任务,因而技术进步加剧了该地区的畜牧业碳排放。五、作用机制分析:中介效应、调节效应和空间溢出效应检验(一)中介效应检验前文理论分析表明,技术进步通过畜牧业发展水平和畜牧业碳排放强度间接作用于畜牧业碳排放。为此,本部分将选取畜牧业发展水平和畜牧业碳排放强度作为中介变量,通过构建中介效应模型来验证
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