中国农业碳排放拐点变动及时空分异研究

分类：论文范文 发表时间：2021-01-04 11:00

　　摘要与基于总量或人均指标衡量经济增长与环境质量相比，以播种面积作为测算指标揭示农业经济增长与农业环境质量之间的关系，既便于年度间纵向对比，又消除了复种指数影响，使得研究更具操作性和公平性。以农业碳排放强度作为碳排放指标、以农业经济强度作为经济增长指标，对中国农业碳排放进行EKC检验，在此基础上对农业碳排放拐点变动及时空分异进行实证分析。结果表明:①从长期来看，中国农业碳排放强度与农业经济强度之间存在“倒N型”EKC关系且存在双拐点，其临界值分别为15167元/hm2和27647元/hm2。2012年，我国农业经济强度为28725元/hm2，已超出高拐点临界值(27647元/hm2)，这意味着伴随我国农业经济的进一步发展，农业碳排放强度将呈现下降趋势。②从空间分布来看，有18个省(区、市)农业经济强度超过高拐点值，包括北京、福建、海南、浙江、广东、上海、天津、江苏、辽宁、山东、陕西、河北、新疆、湖南、湖北、四川、广西、河南等，主要为东部沿海省份以及中西部部分农业较为发达的省份。这18个省(区、市)农业碳排放量将随其农业经济的发展而逐渐下降。其余13个省(区、市)则低于拐点值，均分布于我国中西部地区。③从时间路径来看，对于未抵达拐点的13个省(区、市)而言，各自农业碳排放EKC拐点存在明显差异，甘肃、重庆、吉林、青海在未来5年内可达到EKC拐点;宁夏、安徽、黑龙江、陕西在未来6－10年内可达到EKC拐点;西藏、内蒙古、江西、云南、贵州则分别需要12年、14年、21年、23年、32年才有可能抵达EKC拐点。

　　关键词农业碳排放;拐点变动;时空分异;EKC模型

　　自工业革命以来，伴随着社会经济的高速发展，人类活动产生的温室气体在大气中不断累积，由此引致出了迄今为止人类所面临的规模最大、范围最广、影响最为深远的挑战之一———全球气候变化问题，而大气中二氧化碳等温室气体浓度的增加则是导致全球气候变化的主要原因。由此，以低能耗、低污染、低排放为基础的经济模式———“低碳经济”应运而生［1］。如何处理经济增长与碳排放的关系成为了低碳经济研究领域中十分重要的问题。国内外学者借助Grossman和Krueger提出的环境库兹涅茨曲线(EKC)理论对这一问题展开深入探讨。Honltz-Eakin等研究发现人均碳排放与人均GDP之间存在“倒U型”关系［2］;Cole、Panayotou等也持相同观点，只是转折点有所区别［3－4］。Moomaw等对能源使用产生的碳排放和人均收入数据进行三次拟合发现，当人均GDP为12813美元时出现碳排放高峰，它似乎揭示了EKC的存在［5］;Freiedl等研究发现三次模型更适用于奥地利，其1960－1999年间的碳排放和GDP之间呈N型曲线［6］。Shafik、Martin等研究得出人均碳排放与人均GDP之间呈现单调递增的线性关系，不存在拐点［7－8］。还有学者研究发现人均GDP和人均二氧化碳排放量之间不相关［9－10］。

　　1变量选择与模型设定

　　1．1理论依据

　　20世纪60年代开始，随着生态危机的加剧，经济增长被认为是导致环境恶化的首要因素。为此，一些学者对传统经济理论提出了质疑，开始致力于经济增长与环境质量关系的研究，但因环境质量监测数据难以获取，虽提出了理论假设却缺乏实证检验。20世纪80－90年代，环境监测手段的进步使人们可以获取大量环境质量检测数据，学者们利用这些数据分析了经济增长对环境质量的影响，发现二者之间的关系不是单纯的负相关或正相关，而是呈现倒U型曲线的关系，由此提出了环境库兹涅茨曲线(EKC)假说［16］。一般意义上的EKC是指，在经济发展初期，环境质量会随着经济增长不断恶化;而当经济发展到一定阶段时，随着经济的增长环境质量会得到不断改善。换言之，环境质量恶化速度在经济增长初期快于经济增长速度，而当经济发展到一定程度时则慢于经济增长速度(见图1)［17］。其原因在于:经济发展初期，伴随着农业和其他资源开发力度的加大以及大机器工业的崛起，资源消耗速率超出其再生速率，由此产生了大量的废弃物和有毒物质，环境不断恶化;而当经济发展到一定程度，经济结构不断优化，产业由劳动密集型、资源密集型逐步向知识密集型和现代服务业转变，加上人们环保意识的增强、环境法规的执行、更好技术的采纳以及环境修补措施的不断实施，环境恶化现象逐渐减缓并逐步消失，进而开始出现改善的趋势［16］。

　　1．2变量选择与数据来源

　　以往的研究通常选用总量或者人均指标衡量经济增长与环境质量，本文选用强度指标衡量农业经济增长与农业环境质量。究其原因，主要在于总量指标容易受农业生产规模影响，不利于年际间纵向对比;而人均指标由于无法获取确切人数缺乏可操作性，农林牧渔各产业之间劳动力分类界定较为困难，从事种植业生产的确切人数难以获取，反观强度指标，以播种面积作为载体既便于年际间纵向对比，同时还消除了复种指数影响，使得地区间的比较也更显公平与合理。

　　2实证结果与分析

　　2．1农业碳排放的EKC检验及拐点变动分析

　　本文验证了中国农业碳排放强度与农业经济强度之间几种不同的函数形式如表4所示。直接回归时模型1、模型3、模型5的D－W统计量均比较小，表明回归残差存在自相关现象。为此，将AＲ(1)、AＲ(2)加入至回归方程，然后通过比较修正后的样本可决系数Ｒ2值不难发现，采取三次回归模型(模型6)拟合效果最好，所有变量也都通过了显著性检验。其残差序列LM检验的F统计量为0．7435，伴随概率为0．4961，消除了残差序列自相关现象。

　　2．2农业碳排放拐点的时空分异分析

　　2012年，我国农业经济强度为28725元/hm2，已超出临界值(27647元/hm2)，这意味着伴随我国农业经济的进一步发展农业碳排放强度将呈现下降趋势。(1)空间分布特征。从空间分布来看，将我国各省级行政区2012年单位播种面积的农业经济强度与27647元临界值进行比较，结果发现:北京(58819元)、福建(55839元)、海南(53908元)、浙江(52895元)、广东(48153元)、上海(44206元)、天津(40919元)、江苏(38773元)、辽宁(36566元)、山东(36446元)、陕西(36012元)、河北(35247元)、新疆(32690元)、湖南(31153元)、湖北(30797元)、四川(28631元)、广西(28343元)、河南(27758元)等18个省(区、市)的农业经济强度超过拐点值，这些地区的农业碳排放水平将随着农业经济的发展逐步降低。观察这18个省(区、市)的空间分布不难发现，它们主要为东部沿海省份以及中西部部分农业较为发达的省份。其中，北京、上海、天津3个直辖市的农业功能不同于其他省份，以现代都市农业为特色，种植业在现代农业发展中并不占主要地位，因而其农业经济强度必然较大。除此之外，其他超过农业碳排放拐点值的15个省(区、市)，基本是农业特别是种植业发展水平较高的省份。

　　3结论与讨论

　　3．1主要研究结论

　　本文对中国农业碳排放进行了EKC检验，并对农业碳排放拐点变动趋势和时空分异进行了实证分析，得到如下结论:

　　(1)从长期来看，中国农业碳排放强度与农业经济强度之间存在“倒N型”EKC关系，且存在双拐点，其临界值分别为15167元/hm2和27647元/hm2。其经济含义是，当每单位播种面积农业产出达到15167元/hm2时，农业碳排放强度由下降开始上升;当农业经济强度超过27647元/hm2时，农业碳排放强度将逐步降低;当农业经济强度介于双拐点临界值之间时，二者处于同步上升态势。

　　(2)2012年，我国农业经济强度为28725元/hm2，已超出高拐点临界值(27647元/hm2)，这意味着伴随我国农业经济的进一步发展农业碳排放强度将呈现下降趋势。从空间分布来看，北京、福建、海南、浙江、广东、上海、天津、江苏、辽宁、山东、陕西、河北、新疆、湖南、湖北、四川、广西、河南等18个省(区、市)农业经济强度超过拐点值，主要为东部沿海省份以及中西部部分农业较为发达的省份。余下13个省(区、市)则低于拐点值，均分布于我国中西部地区。

　　3．2进一步讨论通过实证分析

　　所获取的研究结论为政府正确处理农业碳排放与农业经济增长的关系、科学合理制定农业碳减排政策提供了理论依据。相比以往研究，本文在以下三方面得到了深化和拓宽:①研究对象进一步聚焦，不再局限于碳排放与经济发展、农业碳排放与经济发展间的关系，而是考察了农业碳排放与农业经济增长间的关系，使得研究结论对于农业碳减排更具实际指导意义;②以农作物播种面积为切入点，用农业碳排放强度、农业经济强度指分别表示农业碳排放水平与农业经济发展水平，便于数据的纵向比较，从而解决了衡量指标难以确定这一难题;③借助鲜有学者探究的中国农业碳排放EKC检验结果，本文在确定了农业碳排放的拐点值之后，对未抵达拐点的13个省(区、市)抵达拐点所需年限进行了预测，对该领域研究是一大补充。

　　参考文献(Ｒeferences)

　　［1］魏下海，余玲铮．空间依赖、碳排放与经济增长:重新解读中国的EKC假说［J］．探索，2011，(1):100－105．［WeiXiahai，YuLingzheng．SpatialDependence，CarbonEmissionsandEconomicGrowth:ExplainChina’sEKCHypothesisAgain［J］．Probe，2011，(1):100－105．］

　　［2］Holtz-EakinD，SeldenTM．StokingtheFires?CO2EmissionsandEconomicGrowth［J］．JournalofPublicEconomics，1995，57(1):85－101．

　　［3］CokeMA，ＲaynerAJ，BatesJM．TheEnvironmentalKuznetsCurve:AnEmpiricalAnalysis［J］．EnvironmentalandDevelopmentEconomics，1997，2(4):401－416．

　　作者颜廷武1，2田云1，2张俊飚1，2汪洋3

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