中國(guó)省級(jí)區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放公平性研究

　　摘要本研究在全面測(cè)算我國(guó)31個(gè)省(市、區(qū))2010年農(nóng)業(yè)碳排放、碳吸收總量的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了農(nóng)業(yè)碳排放公平性評(píng)價(jià)模型，并引入基尼系數(shù)，從生態(tài)承載力、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)力兩方面考察了各省級(jí)行政區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放的公平性與差異性。研究結(jié)果表明:①吉林農(nóng)業(yè)碳排放生態(tài)承載力最強(qiáng)，黑龍江、廣西分列第二、三位;西藏、青海、福建則處于倒數(shù)第一、二、三位。北京農(nóng)業(yè)碳排放經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)值最高;遼寧、山東分列第二、三位;西藏、青海、貴州則排在倒數(shù)第一、二、三位。②2010年，我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放生態(tài)壓力模型的基尼系數(shù)為0．2152，處于“相對(duì)平均”狀態(tài);農(nóng)業(yè)碳排放經(jīng)濟(jì)效率模型的基尼系數(shù)為0．1828，處于“高度平均”狀態(tài)。③基于生態(tài)承載系數(shù)、經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)的數(shù)值差異，將我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域劃分為四類:天津等7省1市屬于“高－高”型地區(qū);黑龍江等2省2區(qū)屬于“高－低”型地區(qū)，即生態(tài)容量較高，但農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)值較低;北京等5省2市屬于“低－高”型地區(qū)，生態(tài)容量較低，但農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)值較高;內(nèi)蒙古等8省1市3區(qū)屬于“低－低”型地區(qū)。

　　關(guān)鍵詞農(nóng)業(yè)碳排放;公平性;碳吸收;生態(tài)承載;基尼系數(shù)

　　氣候變化是當(dāng)今國(guó)際社會(huì)普遍關(guān)注的全球性問(wèn)題，也是人類面臨的最為嚴(yán)峻的全球環(huán)境問(wèn)題［1］，大氣中CO2、N2O、CH4等溫室氣體濃度的增加是引致全球氣候變暖的根源之一。二、三產(chǎn)業(yè)是產(chǎn)生碳排放的主導(dǎo)部門(mén)，但快速發(fā)展的農(nóng)業(yè)卻也是加速氣候變暖的重要誘因。而中國(guó)作為世界頭號(hào)溫室氣體排放大國(guó)，其17%的碳排放源于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)［2］。為此，探索一條與中國(guó)國(guó)情相適應(yīng)的農(nóng)業(yè)碳減排道路就顯得尤為重要，全面了解中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的現(xiàn)狀及區(qū)域特征則是實(shí)現(xiàn)這一目的的基本前提。一些學(xué)者從不同視角對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放問(wèn)題展開(kāi)了較為深入的研究:李國(guó)志等測(cè)算了中國(guó)農(nóng)業(yè)1981－2007年能源消費(fèi)所導(dǎo)致的CO2排放量，在此基礎(chǔ)上利用LMDI模型對(duì)碳排放進(jìn)行了因素分解［3］;李波等基于農(nóng)地利用視角，從總量、強(qiáng)度兩方面考察了我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放時(shí)空特征，并利用Kaya恒等式對(duì)碳排放總量不斷變化的原因進(jìn)行了因素分解［4］;楊鈞基于能源消耗與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入，核算了中國(guó)27個(gè)省份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)導(dǎo)致的CO2排放量，并采用面板數(shù)據(jù)分析法對(duì)全國(guó)以及東、中、西地區(qū)碳排放的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析［5］;閔繼勝等從種植業(yè)、畜牧業(yè)兩大產(chǎn)業(yè)部門(mén)入手，較為全面地測(cè)算了中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所導(dǎo)致的溫室氣體排放并分析了其地區(qū)特征［6］;田云等基于農(nóng)地利用、稻田、牲畜腸道發(fā)酵和糞便管理等四個(gè)方面測(cè)算了中國(guó)1995－2010年間的農(nóng)業(yè)碳排放量并分析了其階段特征，進(jìn)一步從總量、結(jié)構(gòu)、強(qiáng)度三個(gè)層面探討了農(nóng)業(yè)碳排放區(qū)域差異特征［7］。

　　1研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

　　農(nóng)業(yè)既是重要的碳源，又是碳匯，為此，在探討農(nóng)業(yè)碳排放區(qū)域公平與否時(shí)，也考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中的碳吸收。其中，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放主要考慮以下四個(gè)方面:一是農(nóng)用物資投入所引發(fā)的碳排放［10］;二是農(nóng)作物種植破壞土壤表層所導(dǎo)致的N2O排放［11］;三是水稻生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程中所產(chǎn)生的CH4等溫室氣體排放［12］;四是動(dòng)物尤其是反芻動(dòng)物養(yǎng)殖帶來(lái)的碳排放［12］。至于農(nóng)業(yè)碳吸收，主要考慮農(nóng)作物生長(zhǎng)全生命周期中的碳吸收，而不考慮碳匯效應(yīng)同樣突出的林地、草地，這主要是基于三點(diǎn)考慮:其一，林地、草地所受人為影響相對(duì)較少，退耕還林還草、植樹(shù)造林等人為活動(dòng)雖存在，但就整個(gè)林地、草地生態(tài)系統(tǒng)而言，人工參與強(qiáng)度不高，所投入的精力、物質(zhì)成本遠(yuǎn)不及種植業(yè);其二，林地、草地碳吸收能力通常保持在平穩(wěn)狀態(tài)，而種植業(yè)碳吸收能力由于易受產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)調(diào)整、農(nóng)戶行為方式變化影響，存在一定潛力和提升空間，對(duì)其展開(kāi)研究則更具有現(xiàn)實(shí)意義;其三，對(duì)于林地、草地的吸碳能力，學(xué)界目前爭(zhēng)議較大，未形成較為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，依據(jù)不同學(xué)派的研究結(jié)論所測(cè)算的結(jié)果存在較大差異。

　　2研究結(jié)果與分析

　　2．1農(nóng)業(yè)碳排放量、碳吸收量區(qū)域比較分析

　　基于前文所給公式，測(cè)算我國(guó)31個(gè)省(市、區(qū))2010年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放量及碳吸收量如圖2所示。測(cè)算結(jié)果顯示，2010年我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放總量為29116．91萬(wàn)t，其中，河南、湖南、四川、山東、江蘇、湖北、安徽、江西、河北與廣西依次排在前10位;北京、天津、上海、寧夏、海南、青海、山西、西藏、重慶、陜西則分列倒數(shù)1－10位;處于第一位的河南農(nóng)業(yè)碳排放總量高達(dá)2190．38萬(wàn)t，倒數(shù)第一的北京僅為65．86萬(wàn)t，兩地相差32．26倍?？梢?jiàn)不同地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放總量差異較大。從區(qū)域分布來(lái)看，傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大省尤其糧食主產(chǎn)省區(qū)是我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放的主要來(lái)源地，13個(gè)糧食主產(chǎn)省區(qū)中有9個(gè)碳排放量居于全國(guó)前10。至于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳吸收量，排在前10位的地區(qū)依次是河南、山東、黑龍江、廣西、河北、江蘇、安徽、四川、湖南和吉林;排在后10位的地區(qū)依次是西藏、青海、上海、北京、天津、海南、寧夏、福建、浙江和重慶;位居榜首的河南2010年農(nóng)業(yè)碳吸收量高達(dá)6843．98萬(wàn)t，而排在倒數(shù)第一的西藏僅為106．14萬(wàn)t，二地相差63．48倍?？傮w而言，碳匯量居于前列的地區(qū)仍以糧食主產(chǎn)省份和經(jīng)濟(jì)作物種植較為發(fā)達(dá)的省份為主。究其原因，主要在于本研究?jī)H將主要農(nóng)作物種植品種作為碳匯源，而未考慮林地和草地。

　　2．2農(nóng)業(yè)碳排放公平性區(qū)域差異比較

　　2．2．1農(nóng)業(yè)碳排放生態(tài)承載系數(shù)及經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)比較

　　依據(jù)前文所構(gòu)建的農(nóng)業(yè)碳排放生態(tài)壓力模型以及經(jīng)濟(jì)效率模型，并結(jié)合31個(gè)省(市、區(qū))的農(nóng)業(yè)碳排放量、碳吸收量以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值，分別計(jì)算其農(nóng)業(yè)碳排放生態(tài)承載系數(shù)與農(nóng)業(yè)碳排放經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行排序。結(jié)果如表4所示。

　　2．2．2我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放基尼系數(shù)計(jì)算

　　以31個(gè)省、直轄市、自治區(qū)為評(píng)價(jià)單元，分別測(cè)算2010年我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放生態(tài)壓力模型和經(jīng)濟(jì)效率模型的基尼系數(shù)。測(cè)算結(jié)果顯示:①農(nóng)業(yè)碳排放生態(tài)壓力模型的基尼系數(shù)為0．2152，處于“相對(duì)平均”狀態(tài)。從生態(tài)角度來(lái)看，各區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)碳吸收總體相協(xié)調(diào)并保持“相對(duì)平均”狀態(tài)，其中，生態(tài)承載系數(shù)(ESC)大于1的12個(gè)省份農(nóng)業(yè)碳排放量占全國(guó)43．36%，但貢獻(xiàn)了59．40%的碳吸收量;而生態(tài)承載系數(shù)(ESC)小于1的19個(gè)省份僅貢獻(xiàn)了40．60%的農(nóng)業(yè)碳吸收量，卻產(chǎn)生了56．64%的農(nóng)業(yè)碳排放量。②農(nóng)業(yè)碳排放經(jīng)濟(jì)效率模型的基尼系數(shù)為0．1828，處于“高度平均”狀態(tài)。從經(jīng)濟(jì)角度來(lái)看，2010年我國(guó)各省級(jí)區(qū)域的農(nóng)業(yè)碳排放與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互協(xié)調(diào)度較高，公平性較為明顯。其中，經(jīng)濟(jì)效率系數(shù)(ECC)值超過(guò)1的15個(gè)省份農(nóng)業(yè)碳排放量占全國(guó)42．46%，但貢獻(xiàn)了55．76%的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值;而生態(tài)系數(shù)(ECC)值小于1的16個(gè)省份貢獻(xiàn)了我國(guó)44．24%的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，卻產(chǎn)生了57．54%的碳排放?？傮w而言，無(wú)論“碳吸收－碳排放”分配，還是“經(jīng)濟(jì)水平－碳排放”分配，我國(guó)均處于較為平均的理想狀態(tài)，遠(yuǎn)離“0．4”的分配差距警戒線。盡管如此，我們也不能因此忽視諸如青海、西藏的一些特殊地區(qū)，相比其他省份，這些地區(qū)屬于典型的高碳排地區(qū)，碳排放所占全國(guó)的比重是其碳吸收、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值貢獻(xiàn)率的多倍，但由于其在全國(guó)層面所占份額太小，這種嚴(yán)重不公平性無(wú)法通過(guò)基尼系數(shù)顯現(xiàn)出來(lái)。

　　3結(jié)論與討論

　　3．1主要研究結(jié)論

　　結(jié)合前文研究結(jié)果與相關(guān)分析，可得出以下結(jié)論:

　　(1)吉林農(nóng)業(yè)碳排放生態(tài)承載系數(shù)值居于全國(guó)第一位，高達(dá)1．742;黑龍江以微弱劣勢(shì)緊隨其后;排在3至10位的依次是廣西、山東、山西、河南、河北、新疆、遼寧和陜西。西藏農(nóng)業(yè)碳排放生態(tài)承載力最差，系數(shù)值僅為0．112;排在倒數(shù)2－10位的地區(qū)依次是青海、福建、浙江、上海、海南、江西、湖南、貴州和廣東。北京農(nóng)業(yè)碳排放經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)值最高，達(dá)2．093;遼寧、山東以較大劣勢(shì)分列二、三位;福建、天津、河北、海南、廣東、陜西和浙江依次排在4－10位。農(nóng)業(yè)碳排放經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)力最差的地區(qū)依舊是西藏，系數(shù)值僅為0．103;青海、貴州、江西、內(nèi)蒙古、甘肅、云南、寧夏、湖南、安徽和重慶則排在倒數(shù)2至10位。

　　(2)2010年，我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放生態(tài)壓力模型的基尼系數(shù)為0．2152，處于“相對(duì)平均”狀態(tài)。其中，生態(tài)承載系數(shù)(ESC)值大于1的12個(gè)省份農(nóng)業(yè)碳排放量占全國(guó)43．36%，但貢獻(xiàn)了59．40%的碳吸收量。農(nóng)業(yè)碳排放經(jīng)濟(jì)效率模型的基尼系數(shù)為0．1828，處于“高度平均”狀態(tài)。其中，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率系數(shù)(ECC)值超過(guò)1的15個(gè)省份農(nóng)業(yè)碳排放量占全國(guó)42．46%，但貢獻(xiàn)了55．76%的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值?？傮w而言，二者均處于較為平均的理想狀態(tài)，遠(yuǎn)離“0．4”的分配差距警戒線。

　　3．2討論與啟示

　　本研究通過(guò)構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳排放公平性評(píng)價(jià)模型，并引入基尼系數(shù)，從生態(tài)承載力、經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)力兩方面考察了各省級(jí)行政區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放的公平性與差異性，為國(guó)家制定差異化的區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放政策及碳減排指標(biāo)提供了重要依據(jù)。相比以往研究，本文在以下三方面得到了深化:①研究視野進(jìn)一步拓展，在考慮農(nóng)業(yè)碳排放的同時(shí)，還引入了農(nóng)業(yè)碳吸收、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值二變量，進(jìn)而賦予了研究更為豐富的內(nèi)涵，即兼顧了生態(tài)效益與經(jīng)濟(jì)效益;②在進(jìn)行區(qū)域比較時(shí)，不再局限于絕對(duì)數(shù)量的比較，而是通過(guò)比較相對(duì)數(shù)值(比如所占比重)來(lái)體現(xiàn)區(qū)域公平性與否，增強(qiáng)了說(shuō)服力。③針對(duì)當(dāng)前少有學(xué)者研究國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)碳排放公平性問(wèn)題這一現(xiàn)實(shí)，本文以中國(guó)作為研究對(duì)象，就其省級(jí)行政區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放的公平性與差異性展開(kāi)研究，拓展了這一領(lǐng)域的研究視野并豐富了研究成果。

　　參考文獻(xiàn)(Ｒeferences)

　?。?］董紅敏，李玉娥，陶秀萍，等．中國(guó)農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放與減排技術(shù)對(duì)策［J］．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2008，24(10):269－273．［DongHongmin，LiYu’e，TaoXiuping，etal．ChinaGreenhouseGasEmissionsfromAgriculturalActivitiesandItsMitigationStrategy［J］．TransactionsoftheChineseSocietyofAgricultural，2008，24(10):269－273．］

　?。?］趙文晉，李都峰，王憲恩．低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展思路［J］．環(huán)境保護(hù)，2010，38(12):38－39．［ZhaoWenjin，LiDufeng，WangXianen．TheDevelopmentIdeasoflow-carbonAgriculture［J］．EnvironmentalProtection，2010，38(12):38－39．］

　?。?］李國(guó)志，李宗植．中國(guó)農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)碳排放因素分解實(shí)證研究—基于LMDI模型［J］．農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2010，(10):66－71．［LiGuozhi，LiZongzhi．CarbonEmissionsDecompositionAnalysisonAgriculturalEnergyConsumption:BasedLMDIModel［J］．JournalofAgriculturalEconomics，2010，(10):66－71．］

　　作者田云1，2張俊飚1，

　　???????

《中國(guó)省級(jí)區(qū)域農(nóng)業(yè)碳排放公平性研究》

上一篇：山東省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)研究

下一篇：洞庭湖平原區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的能值分析與可持續(xù)發(fā)展