甘肃省农业碳排放效率测算及提升对策研究
时间：2023-02-27 20:50:06 来源：千叶帆 本文已影响人
马爱玲，王建平，谈存峰
（甘肃农业大学财经学院，甘肃 兰州 730070）
农业作为一个国家的基础产业，对国民经济的发展起着举足轻重的作用，同时也是温室气体重要的来源之一。党的十九大报告中提出乡村振兴战略，指出“农业、农村和农民”问题是关系国计民生的根本性问题，必须始终把解决好“三农”问题作为全党工作的重中之重，农业高质量发展作为解决“三农”问题中的重要环节被高度关注。甘肃省作为西北地区重要的绿洲农业发展区域，经济发展较为落后，生态环境脆弱，气候变化会加剧其生态环境的恶化，使得绿洲面积减少，自然灾害（旱灾）频发，土地荒漠化愈发严重，不利于甘肃省农业产业实现低污染、高质量发展。在新的形势下，“双碳”（碳达峰、碳中和）将成为新的农业发展目标，通过发展低碳农业，实现农业生产节能减排，提高甘肃省农业生产效率，有利于保护农业生态环境，提高甘肃省特色农产品的品质，实现农业的高质量和可持续发展。
近几年随着中国经济不断快速发展和人类对全球气候变暖、生态环境破坏等问题的高度重视，我国在碳排放方面的相关研究逐渐增多，研究的主流方向为：（1）碳排放量来源及测算研究。最具代表性的是李波[1]等选取农药、化肥投入、农地农膜使用、土地翻耕过程导致的碳流失、农业灌溉和农业机械燃料消耗6种碳排放源，对中国31个省1993—2008年种植业碳排放量进行估算；
田云[2]等基于化肥、农药、农膜、农用柴油等4个主要方面碳源，测算了湖北省1993—2010年及其地、市、州2008年的农业碳排放量。他们所归纳的碳排放源成为学者们研究农业碳排放估算的主要依据。（2）碳排放效率研究。2001年，Tone[3]提出了方向性距离函数SBM模型，并考虑非期望产出，能很好地解决规划求解农业生产过程中的投入和产出松弛性问题，利用这一模型可以使绿色农业环境效率等测算的结果更精确。高扬[4]等依据中国30个省份2003—2015年的面板数据，采用SBM-ML指数法，测算农业绿色全要素生产率，其中包括了技术效率变化指数和技术进步指数的测算。研究发现中国农业绿色全要素生产效率增长的主要动力是农业技术进步。（3）碳排放影响因素研究。韦沁[5]等根据1999—2014年中国农业生产的相关数据，基于小麦、水稻和玉米等主要农作物、农药、化肥、农膜、农业灌溉、农业机械等主要农业投入碳源，对我国31个省、自治区和直辖市的农业碳排放量进行测算，并利用卡雅（Kaya）恒等式分析其影响因素，利用泰尔（Theil）指数分析农业碳排放强度的区域差异。结果表明，我国农业碳排放量呈逐年上升趋势且北方碳排放量总体大于南方。夏四友[6]等对1997—2016年中国31个省域的农业碳排放率进行测度，在此基础上以碳排放效率为因变量，选取农业经济发展水平、农村居民收入情况、种植结构、耕地面积构成情况、耕地规模为自变量，采用ESTDA框架和GWR模型从时空关联视角对其时空动态演变特征及驱动因素进行分析。
本文将甘肃省14个地州市作为重点研究对象，选取劳动力、土地、机械、肥料和灌溉等为相关投入指标，以农业总产值为期望产出，以农业碳排放总量为非期望产出，利用包含非期望产出的SBM超效率模型对甘肃省14个地州市的农业碳排放效率水平进行测度分析，客观地反映甘肃省各市（州）农业实际生产中的碳排放效率状况，为甘肃省地区差异化农业碳减排提供一定的理论依据。
1.1 研究方法
本文运用非期望产出的SBM超效率模型来测度农业碳排放效率。其中SBM的表达式为：
式（1）中，ρ*代表农业碳排放效率值；
m、s分别代表投入和产出指标的数量；
x和y表示各项投入和产出的要素；
i 和r表示投入和产出的决策单元表示投入和产出的松弛变量；
xik代表第k个决策单元中第i个投入要素；
表示第k个决策单位的第r个产出要素；
λ为权重向量；
n是生产决策单位的个数。
1.2 指标选取
参考学者们已有的研究成果，结合考虑甘肃省实际和数据的可得性，以狭义农业（种植业）为主要研究对象，选取如表1中的指标进行甘肃省农业碳排放效率状况分析。
表1 碳排放效率测算指标选取情况
关于非期望产出农业碳排放量的测算，目前我国学者主要以IPCC清单法为依据进行测算，根据甘肃省种植业的实际情况，参照一些学者的研究成果，确定甘肃省农业碳排放主要直接或间接碳排放源包括6类，分别为：农药、农膜、化肥、柴油、灌溉、翻耕。测算地区农业碳排放总量的算式为：
式中，E为农业碳排放总量；
Ei为各类碳源碳排放量；
Ti为各碳排放源的量；
δi为各碳排放源的碳排放系数。具体各类碳排放源及碳排放系数见表2。
表2 农业碳排放源及碳排放系数
1.3 数据来源
本文选取了甘肃省14个地州市作为对比样本，选取相应的投入产出指标进行分析。文中数据主要来源于《甘肃发展年鉴》《甘肃农村年鉴》《国家统计年鉴》，并对部分指标数据进行计算所得。关于碳排放量测算和碳排放系数，学术界并无一致性说法，因此本文借鉴美国橡树岭国家实验室、IPPCC、中国农业大学农学与生物技术学院和Dubey确定碳排放系数，根据李波[1]、田云[2]、张广胜[7]等学者的研究确定狭义农业（种植业）的碳排放源来进行本文碳排放量的测算。
2.1 农业碳排放量测算分析
根据前文公式（6）计算甘肃省14市（州）的碳排放总量和均值，测算结果如表3所示。
表3 2010—2019年甘肃省各市（州）碳排放总量（单位：万吨）
从整体来看，2010—2019年甘肃省碳排放总量呈先升后降的发展趋势，但整体碳排放水平维持在15～18（万吨）之间，变化幅度不是很明显，但2015年之后大部分城市碳排放量呈下降趋势。从省内各市（州）来看碳排放量差异明显，其中武威市年均值达到30.98万吨在所有城市中排名第一，而排在最后的嘉峪关市农业碳排放均值仅为0.52万吨，比武威市低了30.46万吨，两个地区之间农业碳排放差距巨大。
从地区划分上来看，甘南地区的临夏回族自治区和甘南藏族自治区由于自然条件和经济条件的限制，其农业发展和碳排放水平都长期处于较低的状况，而金昌市和嘉峪关市属于资源型工业城市，农业碳排放量一直低于其他地区。河西地区（武威、张掖、酒泉）作为甘肃省主要的农业生产区域农业碳排放量较高，陇中地区（兰州、白银、定西）整体碳排放量低于河西地区，且2010—2015年碳排放量整体呈上升趋势，之后几年呈下降趋势，其中定西市作为陇中农业发展区其碳排放量较高。陇东南地区（庆阳、平凉、天水、陇南）在四个区域内中属于碳排放量较高的地区，仅次于河西。除陇南市外其他3市在农业上的投入高，碳排放量大。
2.2 碳排放效率值测算结果分析
利用MaxDEA软件，以非期望产出的超效率SBM模型为研究基础，对甘肃省各市（州）2010—2019年的农业碳排放效率进行测算，并对其相对变化情况做分析，如表4所示。
表4 2010—2019年甘肃省各市（州）农业碳排放效率值
总体来看，2010—2019年整个甘肃省各市（州）除少数地区的个别年份农业碳排放效率值低于0.5，其他地区大多数农业碳排放效率值在0.6以上，甘肃省整体水平为0.7，表明在对应技术与投入要素条件下还可以减少30%的碳排放量，农业碳排放效率水平较好，存在进一步提升的空间。但甘肃省各地区大部分年份碳排放效率值小于1，表明决策单元无效，需要去调整投入和产出。
从市（州）层面来看，十年间农业碳排放效率值最高的三个地区依次为嘉峪关市（0.90）、平凉市（0.83）和武威市（0.82），虽然碳排放仍处于无效状态，但具有较好的发展空间。碳排放效率均值排在相对较低的两个城市分别是天水市（0.55）和张掖市（0.60），作为省内农业发展较好的城市，天水市和张掖市在农业生产中投入和产出需要作出调整，但从各自的发展变化来看，其碳排放效率值在2010—2019年整体呈增长趋势，还是具有一定的发展空间。剩余城市来看，兰州市的农业碳排放效率值波动变化较为明显，从2010年的0.56上升到2016年的0.91，随后下降又回升，其碳排放效率均值为0.7；
同样的变化幅度大的还有庆阳市，在2010—2016年碳排放效率呈稳步增长趋势，2016年增长到0.78，2017年又回落到0.59随后又开始回升。
3.1 结论
本文通过构建农业碳排放效率测算指标体系，运用DEA超效率模型测算2010—2019年甘肃省14个市（州）的碳排放效率并进行分析评价，根据以上分析结果可以得出结论：
从农业碳排放总量来看，甘肃省整体碳排放量在2010—2019年呈先上升后下降的发展趋势，其节点为2015年。这说明2015之后整个甘肃省在农业生产方面更加注重生产效率，开始探索绿色、节能和特色化的发展道路。从具体市（州）来看，就甘肃省内各城市之间的碳排放量差异明显，这与各市（州）的地域分布、涉农活动的多少和经济发展水平有很大的关系。
从碳排放效率来看，甘肃省碳排放量效率值除个别年份有回落外整体呈上升态势，其碳排放均值为0.70，具有较大的发展潜力。从具体城市来看，各市（州）农业碳排放效率存在较大差距，其中嘉峪关、平凉和武威3市碳排放效率优于其他城市，如果继续加强技术效率提升和投入与产出调整，将有望从无效转为有效，而天水市、张掖市和定西市作为全省农业较为密集的城市，在所有市（州）中碳排放效率均值排名靠后，说明这三个城市农业基础条件不优，在农业生产中只注重农业产出而忽视环境保护，需要加强控制碳排放源，促进技术效率进步。
3.2 建议
综合农业碳排放总量和农业碳排放效率值的测算结果和结论，充分考虑各市（州）要素禀赋和农业产出情况，反映各地区农业碳排放绩效水平，对于甘肃省整体实现节能减排，绿色、低碳化发展给予以下建议：
（1）因地制宜的控制各区域碳排放总量，推进区域农业节能减排进程。甘肃省作为特色农业主产区，各市（州）农业发展各具特色，要尊重农业碳排放效率的地域差异化特征，因地制宜地制定各区域碳减排策略。在众多影响农业生产的不同因素中要重视碳排放关键影响因素，针对不同地区的碳排放影响因子给出特有的具体可行的调整和发展方案。
（2）注重农业生产中资金和技术的投入，研发和推广低碳农业技术。加大农业资本在低碳增效技术和设施上的投入，大力培育农业低碳减排方面的专家和技术人员，研发和推广新型农业技术。
（3）构建科学的农业碳补偿机制，加强环境保护法规法治建设。对从事低碳减排农业活动的农户和农业龙头企业进行农业碳补贴；
对从事农业高污染，高排放的企业或部门进行严厉处罚和限制，从而加强农业绿色发展，促进生态环境保护。
（4）将碳排放效益优化的市（州）作为模范区，学习和借鉴先进地区优化方案和措施。针对一些市（州）某些年份碳排放效率变化起伏较大的问题，需要学习借鉴其他碳排放绩效较稳定和优化的市（州）的发展经验，在保持自身特色的同时弥补农业低碳化发展中的不足之处，保持碳排放效率稳定持续上升。?
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