我国农业碳排放的影响因素和南北区域差异分析

　　摘要:为探究我国农业碳排放的影响因素和南北区域的差异性，根据1999—2014年中国农业生产的相关数据，基于主要农作物(小麦、水稻和玉米)、农药、化肥、农膜、农业灌溉、农业机械等主要农业投入碳源，对除香港、澳门、台湾之外的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:(1)我国农业碳排放量呈逐年上升趋势，农业产业结构优化、农业人口整体减少等因素会抑制农业碳排放量增长，而农业经济发展会增加农业碳排放量。(2)从空间分布来看，总体上北方农业碳排放量大于南方地区，单位面积碳排放呈总体上升趋势，单位产值碳排放呈总体下降趋势。从区域内部来看，Theil指数显示我国农业碳排放强度的区域差异主要来自区域内，其中南方农业碳排放强度差异高于北方。在南北区域中沿海地区内差异逐渐减小，西北和西南地区内差异逐渐增大。最后，跟据上述研究结果提出相关建议。

　　关键词:农业碳排放强度;Theil指数;Kaya恒等式;区域差异

　　气候变暖引发的灾害性和极端气候事件逐渐增多，人类的生存环境遭到严重影响，因此遏制气候变暖、减少温室气体排放已成为全球共识。作为关乎人类生计、国民经济的基础产业，农业对气候变化反应敏感，在气候灾害事件中易受严重影响，但农业在种植等过程中也会产生碳排放，加剧全球气候变暖[1]。因而关于农业碳排放的研究也成为人们关注的热点。

　　1研究方法

　　1.1农业碳排放的测算方法

　　农业碳排放测算公式[4]为E=∑ei=∑(Ti×δi)。(1)式(1)中，E为农作物生产中物质投入的碳排放用量(以CO2计)，t;ei为物质投入类型i的碳排放用量(以CO2计)，t;Ti为第i种碳源的使用量，t;δi为第i种碳源的碳排放系数。各类碳源的碳排放参数见表1。

　　1.2研究方法

　　1.2.1Kaya恒等式Kaya恒等式最早是由日本教授茅阳一(YoichiKaya)在1989年提出，它用简单的数学公式将碳排放与经济、能源和人口等因素相联系，是用于分析碳排放驱动因素的主流分析方法[12]。在引用Kaya恒等式时，借鉴李波等[10]的研究，在考虑农业碳排放的驱动因素时，将能源因素去掉，加入农业产值和农林牧渔总产值，将公式变为C=(C/A)×(A/G)×(G/P)×P=h×a×g×p，(2)h=C/A，(3)a=A/G，(4)g=G/P。(5)式(2)～(5)中，C为二氧化碳排放量，万t;A为农业产值，亿元;G为农林牧渔总产值，亿元;P为农业人口数量，万人。通过因素分解，公式可分解为农业生产效率因素(h)、农业结构因素(a)、农业经济发

　　1.2.2Theil指数Theil指数原是分析区域间收入水平差距(或称不平等度)的一个指标，现多被引用来分析区域差异。因此利用Theil指数来衡量我国农业碳排放强度的区域差异性，并将Theil指数分解为区域间和区域内农业碳排放强度差异，以了解它们对全国农业碳排放强度区域差异的影响[14]。

　　2结果与讨论

　　2.1我国农业碳排放总量趋势分析

　　将历年相关数据代入公式中，计算得到我国农业碳排放量及环比增长速度，如图1所示。结果表明，1999年我国农业碳排放总量(以CO2计)为7864.56万t，到2014年增长为11363.02万t，年均增长率为2.48%，并呈逐年递增趋势，造成该变化趋势的主要原因是2000年后国家颁布一系列强农惠农政策，农业得以迅速发展，农业碳排放也不断增长。但受政策、灾害等因素的影响，农业碳源投入量的增幅变化使农业碳排放环比增速也呈波动升降的变化趋势。2000—2003年为我国受灾较为严重的年份，尤其在2000年我国旱灾较为严重[18]，且农业发展仍在起步阶段，因此该年我国农业碳排放增速在整个阶段中最低，为0.57%;尽管2001年增速有所上升，但2002—2003年继续呈下降趋势，受干旱和“非典”影响，2003年我国农业碳排放增速跌至1.31%;2004—2007年由于气象灾害的减少，我国农业发展较为稳定，其中2004年由于国家在全国范围内面向农民实行粮食直补政策，极大地鼓舞了农民种粮的热情[19]，因此该年农业碳排放增速最高，为5.08%;尽管2005—2007年农业碳排放增速低于2004年，但该阶段增速整体要大于上一阶段;在2008年，受雪灾影响，我国农业碳排放增速跌至1.29%;尽管到2009年增速有所上涨，但在2009—2012年依然呈下降趋势;到2013年由于我国气象灾害较为严重[20]，农业受到严重影响，增速跌至1.46%。到2014年，随着农业生产的恢复我国农业碳排放较上年有所增加，并达到我国农业碳排放的最大值。

　　2.2我国农业碳排放的影响因素分解

　　根据Kaya恒等式计算得出我国农业碳排放影响因素分解结果(图2)。从图2可知，农业生产效率因素在1999—2001年和2003年对我国农业碳排放的增长有正向影响，但2004—2014年对农业碳排放的抑制作用不断增强，且与农业结构因素和人口因素相比其负面影响最大;农业结构因素在整体上对农业碳排放的增长有负面影响，但与其他因素相比影响效果最小，尤其在2011—2014年，抑制影响逐渐减弱;农业经济发展因素对农业碳排放的增长有重要的正面影响，2002—2014年对农业碳排放的增长呈逐年递增趋势，且其影响程度远大于其他因素;人口因素在2001—2004年对农业碳排放有正面影响，但2005—2014年则呈现逐渐递增的抑制影响，但其负面影响低于农业生产效率。

　　3结论与建议

　　通过研究得出以下结论:(1)近年我国农业碳排放呈逐渐增长态势，但受气候、灾害等因素影响，农业碳排放环比增速变化起伏较大。(2)在影响因素方面，农业产业结构、生产效率等因素会抑制农业碳排放的增长，农业经济发展则促进农业碳排放增长。(3)在农业碳排放量上，我国北方区域整体上大于南方，区域间的差距也逐渐扩大。南北区域单位面积碳排放强度总体呈上升趋势，而单位产值碳排放强度总体呈下降趋势。(3)我国农业碳排放强度的总体区域差异主要来自区域内差异，其中南方区域内农业碳排放强度的差异较大;(4)我国南北区域地区内农业碳排放差异总体表现为沿海地区缩小，西北和西南地区扩大。尽管我国农业碳排放目前呈增长态势，但该研究仅针对农业碳源，农业作为碳汇的部分尚未计算，对于农业碳汇作用的研究将在后续研究中进行。

　　针对农业碳排放的现状，政策建议如下:(1)在保证粮食安全的前提下，提高农业抵抗气候风险的能力，加大对农业科学技术的研究和作物品种的改良，提高粮食生产能力，促进农业现代化发展。(2)当地政府应引导农民减少农业对于化肥农药的依赖，并对农业生产种植给予科学指导，发展生物质能产业，逐步实现绿色低碳农业。(3)针对农业碳排放高的省份，有关部门因考虑实际情况，采取政策引导等措施控制、减缓其农业温室气体排放。(4)根据区域不同的特点，政府在保证农业生产的同时，要科学规划农业产业结构，因地制宜，发展经济产值高的特色农业、生态农业，在取得经济效益的同时也获得生态效益。

　　参考文献:

　　[1]高海莺.中国农村应对全球气候变化:发展低碳农业[J].广东化工，2013，40(16):99-100，91.[GAOHai-ying.RuralChinaMeetsClimateChangeChallenge:DevelopingLow-CarbonAgriculture[J].GuangdongChemicalIndustry，2013，40(16):99-100，91.]

　　[2]FoodandAgricultureOrganizationoftheUnitedNations.TheStateofFoodandAgriculture2016:ClimateChange，AgricultureandFoodSecurity[R].Roman，Italy:FAO，2016.

　　[3]国家发展和改革委员会应对气候变化司.中华人民共和国气候变化第二次国家信息通报[M].北京:中国经济出版社，2013:57-86.[DepartmentofClimateChange.NationalDevelopmentandReformCommission，P.R.China.SecondNationalCommunicationonClimateChange[M].Beijing:ChinaEconomicPublishingHouse，2013:57-86.]

《我国农业碳排放的影响因素和南北区域差异分析》

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