农业碳排放效率时空分异及低碳农业发展研究——以安徽省16市为例.pdf
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1、第2 5卷 第4期2 0 2 3年8月 山东科技大学学报(社会科学版)J o u r n a l o f S h a n d o n g U n i v e r s i t y o f S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y(S o c i a l S c i e n c e s)V o l.2 5 N o.4A u g.2 0 2 3农业碳排放效率时空分异及低碳农业发展研究 以安徽省1 6市为例朱道才1,2,梁俊太 1(1.安徽财经大学 经济学院,安徽 蚌埠 2 3 3 0 3 0;2.安徽师范大学 地理与旅游学院,安徽 芜湖 2 4 1 0 0 0)
2、摘 要:农业是二氧化碳等温室气体的重要排放来源,发展低碳农业、降低农业碳排放是实现中国碳达峰、碳中和目标的重要路径,因此农业碳排放效率研究具有重要的实践价值和战略意义。研究选取安徽省1 6市2 0 1 12 0 2 0年的面板数据,利用S B M-D E A和M a l m q u i s t模型,对安徽省各市农业碳排放效率进行测算,并采用收敛测算变异系数对安徽省农业碳排放效率变动趋势进行分析。测算结果表明:安徽省总体农业碳排放量呈现先增后减的倒U型趋势,自2 0 1 6年后低碳农业发展水平显著提升;安徽省农业碳排放效率整体水平较高,但区域发展不平衡,地区发展差异大,且各市农业碳排放效率水平差
3、异逐年增大,呈离散态势。未来应进一步提高政策支持力度、发展低碳农业技术、加强农业碳减排宣教和搭建区域合作平台,发展低碳农业,提高碳排放效率。关键词:碳排放效率;时空分异;低碳农业中图分类号:F 0 6 1.5 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 8-7 6 9 9(2 0 2 3)0 4-0 0 6 3-1 2收稿日期:2 0 2 2-0 6-1 0基金项目:安徽省哲学社会科学规划重大项目(A H S K Z D 2 0 1 9 D 0 3),安徽财经大学研究生科研创新基金项目(A C Y C 2 0 2 0 2 2 5)作者简介:朱道才(1 9 6 6),男,安徽和县人,教授、博士生导师,
4、理学博士.一、引言2 0 1 5年1 1月于法国巴黎召开的第2 1届联合国气候变化大会上,与会的近两百个国家及组织共同审议并缔结 巴黎协定,在全球温室气体排放等气候问题方面达成一致。2 0 2 1年3月,习近平总书记在中央财经委员会第九次会议上强调,国家生态文明整体布局需将“双碳”目标囊括在内,发扬艰苦奋斗精神,如期实现2 0 3 0年前碳达峰、2 0 6 0年前碳中和的“双碳”目标。在中国碳排放形势严峻、绿色可持续发展攻坚克难的情势下,虽然工业、服务业是碳排放的主要来源,但近年来农业的高速发展也在一定程度上为实现“双碳”目标增加了负担1。不同于工业生产,农业生产同时具备碳源与碳汇双重属性,且
5、受气候影响较大,农业碳减排是控制碳排放的关键步骤之一。因此,研究农业碳排放强度的区域差异、时空格局与效率测算,对制定合理的农业减排政策具有理论和实践两方面的重大意义2。农业碳排放问题已经引起世界关注,在生态农业、循环农业等模式产生发展的基础上,2 0 1 6年国际上出现一种新型农业模式,强调务农环境的可持续性、高产出、低污染,进而实现农业生态系统的自我完善,3国外学者将该模式定义为以低碳经济为基础、旨在减少农业碳排放而逐渐形成的农业发展新模式。即在进行农业生产过程中,栽种作物经光合作用或其他生物作用固定大气中的碳进而储存为碳汇,4再通过化肥、机械等农业生产资料的消耗,将各类温室气体排放出来的生
6、态型农业5。不同国家根据本国具体情况已制定不同类型的农业减碳战略6。早在2 0 0 7年,中国就提出了“两型”农业发展方式,注重低碳生态化农业发展,但近年来中国农业高速发展的同时,农业碳排放量持续走高。研究表明,农业碳排放量持续上升和生态环境破坏加剧的原因主要为灌溉水源不洁,秸秆焚烧和化肥施用,过度使用农药、农膜山东科技大学学报(社会科学版)2 0 2 3年第4期生产资料等。7据联合国粮农组织统计,农业及有关产业碳排放已达到人类生产生活所产生碳排放总量的2 5%,因此,发展低碳农业、降低农业生产碳排放已成为中国实现联合国气候变化大会上减排承诺的必然之选8。国外对低碳农业的研究较早,国内学者对农
7、业碳减排、农业实现“双碳”目标的研究大多集中于2 0 1 5年后,研究方向包含低碳农业效率测算及时空演绎、中国低碳农业发展的现状及意义和低碳农业发展路径三大主要方面。在低碳农业经济效率与生态效率测算方面,部分学者利用S B M模型对低碳农业技术进步率和环境效率进行了测算,9为保证科学性可利用熵值法,从人口、经济、社会、生态等层面构建多方位指标,1 0进一步结合M a l m q u i s tL u e n b e r g e r模型测算低碳农业全要素生产率。1 1与此同时,部分学者通过引入R AM模型来构造最优边界,将农产品、碳产品归入生产效率分析的框架,从而能够测算不同模式低碳农业联合生产
8、的效率水平。1 2在实施效果方面,借助普通最小二乘法、固定效应回归、空间双重差分等模型,对农业能源碳排放强度等产生的影响进行分析1 3。学界对中国低碳农业发展的现状以及发展意义也进行了大量研究与阐述。国内学者普遍认为,中国是典型的农业大国,农业生产活动导致的碳排放一直受到全世界广泛关注。1 4同其他国家相似,中国农业碳排放持续增长也源于农业经营规模的扩大,然而对于以中国为代表的发展中国家而言,以牺牲农业发展换取农业碳减排的做法不现实也不可取,必须切实转变农业生产方式,进而达到降低碳排放的目的1 5。而当今中国发展低碳农业仍存在短板,如农民低碳农业胜任素质整体偏低且个体差异明显,农民进行低碳农业
9、生产行为的程度不高等,1 6虽然现阶段低碳农业技术已在全国大面积推广,但落实不到位、农户对低碳技术认知及掌握程度不高、技术人员短缺等问题依旧存在1 7。近年来,学界对如何发展低碳农业、转变农业生产方式等现实路径进行了深入探索。一方面,产业优化升级是农业低碳化发展的重要支撑,有研究表明提高农业技术效率以及推动技术进步能够明显抑制农业碳排放,1 8其中,规模效率提高是影响技术效率发挥减排作用的主要原因;1 9同时,技术溢出和规模效应发挥减排作用与产业集聚程度呈正向相关关系;2 0虽然农业减碳效应区域差异巨大,2 1但农业产业集聚能够大幅度提高农业减排效率,并对周边地区产生正向带动作用2 2。在农业
10、产业聚集程度处于相对较低水平时,产业越聚集,农业生产碳排放量越大,但当聚集水平逐渐提高到较高水平后,碳排放水平则会逐渐降低。2 3另一方面,针对生产过程中的农业耕地、土壤碳汇的研究也呈增长态势,2 4,2 5在充分考量耕地碳汇功能的基础上,将“绿色”“低碳”发展理念统一纳入农业产业发展评价框架中是实现农业碳减排的重要途径,2 6土壤碳汇虽然具有巨大发展潜力,2 7但相关理论研究与技术研发力度不足、难以预估发展成本、缺乏高层次管理人员等问题也亟待解决2 8,2 9。黄贤金等在基于I P A T模型预测人为碳排放的变化趋势前提下,对比分析了我国在2 0 6 0年实现碳中和的可行性以及不同土地利用方
11、式承载的碳汇分布特征,为优化面向碳中和的国土空间分布格局提供决策参考。3 0部分学者提出,在进一步发展低碳农业的前提下,统筹建立跨区域的农业低碳绿色合作机制、注重农业绿色低碳技术研发、探索因地制宜的农业碳减排机制等机制体制创新显得尤为重要,而引导农业发展方式转变、广泛应用节能减碳新技术新手段、建立健全低碳农业从业农民补偿机制等举措需同时并行。综上所述,国内外关于低碳农业的研究虽然较为丰富,但在低碳农业效率测度方面的深度挖掘相对缺乏,且大多以全国范围内各省的低碳农业发展水平为主要研究尺度。且从中观层面来看,目前以一省为例测度省域内各地级市低碳农业效率水平差异的研究较少,而按照中央统一决策部署,以
12、各省为主体制定的不同低碳农业发展政策评价具有极为重要的现实意义,亟待补充该方面的相关研究。同时,现有对于低碳农业产业发展路径的探寻多集中于宏观方面,以政策引导、规则制定为主流,具体到经营主体乃至农户的相关生产建议及路径则比较少。基于此,本文以2 0 1 12 0 2 0年安徽省1 6市的面板数据为样本,综合国内外研究确定碳排放系数后计算各市农业碳排放量,利用D E A效率评价方法中的S B M-D E A46朱道才,梁俊太 农业碳排放效率时空分异及低碳农业发展研究模型和M a l m q u i s t模型对低碳农业发展效率进行测算,进而分析市域差距,同时用收敛测算其变动趋势,为安徽省科学合理
13、制定相关政策提供依据。二、研究对象与数据来源(一)研究对象安徽省地处长江淮河流域,季风明显、四季分明,适宜多种农作物种植,全省获批多个国家级现代农业产业园、农业产业强镇。安徽省是农业大省,保障粮食安全和优质绿色农产品有效供给的责任重大,要实现农业农村“双碳”目标较为困难。习近平总书记指出:“加快把传统农业改造成为有市场竞争力、能带动农民致富、可持续发展的高效生态农业”,这为安徽发展绿色低碳农业指明了方向。近年来,安徽省以习近平生态文明思想为指导,以部省共建推进安徽现代生态农业产业化建设为契机,科学构建现代农业产业体系、生产体系、经营体系,积极打造品牌化运营的产品生态圈、联合体组织的企业生态圈、
14、复合式循环的产业生态圈,构建“三位一体”的现代生态农业产业化发展模式。境内阜南县作为农牧大县,同时也是国家级农业(林业)循环经济试点县,成功探索出以阜南县为代表的有机废弃物利用“三全”模式,加快推进能源开发清洁替代和能源消费电能替代,促进了生态产品价值实现,实现了能源体系的低碳转型,并成功入选2 0 2 1年4月1 6日中法德领导人气候视频峰会“习近平时间”三大典型案例之一。因此,以安徽省为例,研究农业碳排放效率,探索绿色低碳农业发展道路具有重要的现实意义和参考价值。(二)研究方法1.S B M模型与M a l m q u i s t模型D E A作为已得到广泛应用的数据包络分析方法,是在相对
15、效率概念理论的基础上进行演绎发展进而逐渐生成的一种系统分析方法,主要应用于测度各决策单位(DMU)间的相对效率并对其做出评价,得出每个决策单位综合绩效的数量从而精确指出部分决策单位非D E A有效的内在原因和非有效程度,进一步对各决策单位的投入规模恰当与否做出判断,同时还能给各决策单位调整投入规模及程度给予方向指引。因测算农业碳排放效率产出指标包含非期望产出,故基础D E A模型如C C R和B C C等不再适用,因此,本文选择T o n e于2 0 0 3年提出的超效率S B M-D E A模型测度农业碳排放效率,该模型具有包含非期望产出指标、无须统一计量单位等优势,具体设定如下:假定共有n
16、个DMU,每个DMU均包含投入和产出两种要素,其中产出包括期望产出和非期望产出,分别表示为向量x Im,yi IT1,yj IT2,令矩阵X=x1,x2,xn Imn,yi=yi1,yi+11,yn1 IT1 n,yj=yj1,yi+11,yn1 IT2 n,同时假定x 0,yi0,yj 0,则可将所有生产可能性集合表示为P=(x,yi,yj)xX,yiyi,yjyj,0,其中 IN,则S B M模型所评估各决策单元DMU(x0,yi0,yj0)的效率值*=m i n1-1mmt=1Tt-xi01+1T1+T2(T1r=1Tiryir0+T2r=1Tjryjr0,(1)s.t.x0=X+T-y
17、i0=yi-T-yj0=yj+T-T-0,Ti0,Tj0,0,t,r(2)其中,向量T-Im表示投入冗余,TjIT2表示非期望产出的冗余,TiIT1表示期望产出的不足,投入、期望产出和非期望产出的变量个数分别表示为m、T1、T2。上述公式未加约束条件,则假定为规模报酬不变。效率值*取值范围为(0,1,当*=1时,T-*=0,Ti*=0,Tj*=0,则该DMU有效率,当56山东科技大学学报(社会科学版)2 0 2 3年第4期*1,则表明生产率水平逐步提高。技术效率变化(e f f c h)是一个相对值,即技术效率变动指数,若e f f c h 1,则意味着该DMU在t+1期与第t期相对于第t期与
18、其前沿面的距离更近,相较而言技术效率提高;纯技术效率变化(p e c h)1,表明管理水平的提高是效率提高的重要促进因素;规模效率变化(s e c h)1,表明该决策单位向最优规模逐渐趋近,技术变化(t e c h c h)1意味着技术水平进步。为弥补C C R模型只能对同一时间段决策单元进行水平式分析的缺陷,进一步求出安徽省农业碳排放效率跨期动态效率变化的M a l m q u i s t生产率指数,以分析其2 0 1 12 0 2 0年农业碳排放效率动态变化情况及变化来源。2.收敛本文采用收敛模型中的变异系数方法测算安徽省1 6个地级市低碳农业生产碳排放效率的绝对差距发展趋势,测算公式如式
19、(4)所示:C V=ni=1(Xi-X-)2n/X-。(4)其中,假定某年变异系数为C V,当年农业碳排放效率值记为Xi,计算所得的当年碳排放效率平均值记为X-。农业碳排放效率变异系数C V即可由式(4)中当年碳排放效率标准差/当年碳排放效率均值得到。若计算所得变异系数呈逐年递减变动趋势,则可认定在该时期内,农业碳排放效率呈收敛态势,反之则为发散趋势。(三)数据来源1.指标选取以安徽省为例研究农业碳排放效率时空分异问题,文章选取农业碳排放量与农业产值为产出指标,其中,农业碳排放量为非期望产出指标,农业产值为期望产出指标。选取农业化肥、农药、农膜、柴油、翻耕五类农业生产能源消耗量作为初始投入指标
20、,对初始投入指标进行处理计算得到农业碳排放总量,由此测算农业生产过程中资源投入与产生效益的相对比率,即农业碳排放效率。2.数据选择选取的5个初始投入指标以及农业产值指标的具体数据通过查阅2 0 1 22 0 2 1年 安徽统计年鉴 以及 中国农村统计年鉴 归纳整理得到。因当前国内还未对农业碳排放量进行系统监测和统计,学界大多利用农业生产各类能源消费量和相应碳排放系数对农业碳排放量进行估计测算,因此,本文碳排放量运用此方法进行测算。借鉴2 0 0 7年联合国政府间气候变化专门委员会(I n t e r g o v e r n m e n t a l P a n e l o n C l i m a
21、 t e C h a n g e,I P C C)发布的评估报告和众多知名学者对农业碳排放测算的典型方法,本文采用5种农业生产所需能源量测算相应农业碳排放量并进行加总,5种生产能源为农业化肥、农药、农膜、柴油、翻耕,此5类能源投入均为农业碳排放主要来源。具体计算时,用以上5种农业能源的消耗量分别乘以相应碳排放系数即可得到农业碳排放量,农业生产资源碳排放系数选取如表1所示。66朱道才,梁俊太 农业碳排放效率时空分异及低碳农业发展研究表1 农业生产资源碳排放系数碳源碳排放系数(k g/k g)参考来源化肥0.8 9 5 6W e s t等,美国橡树岭国家实验室的研究农药4.9 3 4 1美国橡树岭
22、国家实验室的研究农膜5.1 8 0 0南京农业大学农业资源与生态环境研究所的研究柴油0.5 9 2 7I P C C翻耕3 1 2.6 0 0 0中国农业大学生物与技术学院的研究农业碳排放的估算公式为:E=Ei=Tii。(5)式(5)中,各农业碳源排碳总量记作E,不同种类农业生产资源产生的排碳量记作Ei,各类农业生产能源使用量记作Ti,对应的碳排放系数记作i。如式(5)所示,利用当年化肥等生产资源使用量乘以相应碳排放系数后进行加总,计算可得2 0 1 12 0 2 0年安徽省1 6个地级市的农业碳排放量,再通过查阅、整理以及计算可得上述各指标的原始数据。三、安徽省现代农业碳排放效率时空分异(一
23、)安徽省1 6市农业碳排放总量时空分异分析通过利用各农业碳源的碳排放系数和相应资源消耗量进行计算,并选取2 0 1 1、2 0 1 6、2 0 2 0年度以及各市十年均值碳排放总量,利用A r c g i s软件绘图描述时空分异现象,结果如图1所示。a.2 0 1 1年各市碳排放总量 b.2 0 1 6年各市碳排放总量76化肥、农药、农膜、柴油使用量均可在 安徽统计年鉴 中国农村统计年鉴 直接获得,翻耕指标引致的碳排放采用当年农作物总播种面积进行测算。山东科技大学学报(社会科学版)2 0 2 3年第4期c.2 0 2 0年各市碳排放总量 d.各市十年碳排放均值图1 安徽省各市相关碳排放总量从各
24、市农业碳排放总量来看,安徽省1 6市表现出明显差异,宿州市年均碳排放量最高,达到近6 0万吨,最少的为铜陵市,仅为5.3 4万吨,导致各市差异明显的根源在于彼此在占地面积、人口数量、农业发展水平、经济产业结构等方面均不尽相同。宿州、阜阳、亳州、蚌埠均为皖北城市,为安徽省粮食主产区,农业发展水平高,第一产业占比较高,同时人口基数大,因此农业碳排放量位于全省前列。从时间维度来看,大部分城市呈现先增后减的倒U型规律。从全省角度看,自2 0 1 6年后,全省1 6市碳排放量均呈递减态势,全省农业碳排放量不断下降。(二)农业碳排放效率时空分异分析1.安徽省农业碳排放效率变动趋势对安徽全省2 0 1 12
25、 0 2 0年农业碳排放效率变动趋势进行测算得到历年均值,如图2所示。图2 安徽省农业碳排放效率均值变动趋势86基于标准地图服务系统G S(2 0 1 9)3 3 3 3号标准地图制作,底图无修改,下同。朱道才,梁俊太 农业碳排放效率时空分异及低碳农业发展研究从整体层面看,安徽全省的农业碳排放效率已达较高水平,历年均值均在0.8 5以上,2 0 1 6年后略有下降,但仍保持在较高水平,标志着安徽省农业碳排放控制较稳定,低碳农业发展水平较高,这与安徽省扎实推进低碳农业发展、保护农用耕地、治理农业生产环境等一系列举措密不可分。2.市域尺度的现代农业碳排放效率时空分异基于效率评价方法中的S B M-
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