朱麗君,楊前進,王光宇(安徽省農(nóng)業(yè)科學院 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與信息研究所,安徽 合肥 230031)

基于LCA的安徽省低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展評價與影響因素分析

朱麗君,楊前進,王光宇
(安徽省農(nóng)業(yè)科學院 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與信息研究所,安徽 合肥 230031)

以生命周期評價(LCA)為基礎,選取農(nóng)業(yè)能耗狀況(化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜施用強度)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)低碳績效(碳生產(chǎn)力、財政支農(nóng)強度、農(nóng)業(yè)碳排放效率)等評價指標,運用趨勢分析法、對比分析法等分析安徽省低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,并對低碳農(nóng)業(yè)中化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜使用量等影響因素進行回歸分析。結果表明,2000—2014年安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等碳排放源的排放強度均呈現(xiàn)逐年下降趨勢,碳生產(chǎn)力逐年良性發(fā)展,農(nóng)業(yè)碳排放效率逐年提高,農(nóng)業(yè)碳排放總體呈正平衡狀態(tài)。各因素對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響從大到小依次為化肥施用量、農(nóng)藥施用量、農(nóng)膜施用量、農(nóng)用柴油使用量,其各自用量每增加1%,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值就相應地分別增加1.36%、1.14%、-0.70%、0.49%。

低碳農(nóng)業(yè); 指標評價; 影響因素; 回歸分析

低碳農(nóng)業(yè)是當前應對氣候惡化、生態(tài)危機時低碳經(jīng)濟背景下以低消耗、低污染、低排放、高效益、高碳匯為基礎的新型農(nóng)業(yè)發(fā)展形態(tài),是農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的升華。低碳農(nóng)業(yè)既有別于過度依賴化肥、農(nóng)藥等生產(chǎn)資料的化學農(nóng)業(yè),又有別于強調(diào)回歸自然、拒絕化學品的有機農(nóng)業(yè),也有別于適度使用化學品、鼓勵農(nóng)業(yè)機械的生態(tài)農(nóng)業(yè)[1]。它不僅可以持續(xù)保證較高的糧食生產(chǎn)能力,保證糧食安全,而且能降低化學品投入,實現(xiàn)碳減排,保護生態(tài)環(huán)境。因此,低碳農(nóng)業(yè)是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路。

國內(nèi)低碳農(nóng)業(yè)相關研究開展得比較深入,主要集中于發(fā)展模式、中外實踐、減排機制與技術、碳匯評估、碳排放特征等方面[2-10]。鄭恒等[2]從制定發(fā)展戰(zhàn)略、促進碳交易、創(chuàng)新生產(chǎn)技術等多個方面來探索低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展模式;李玉梅等[3]從溫室氣體減排的技術與管理層面和政府宏觀調(diào)控層面總結美國發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的先進經(jīng)驗,并切實分析中國發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的現(xiàn)實制約因素,從而針對中國國情提出發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的建議;王效科等[4]對農(nóng)業(yè)碳排放與我國糧食生產(chǎn)安全進行了研究,提出了我國未來糧食生產(chǎn)應該采取的技術對策;董紅敏等[5]對中國農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放與減排技術進行了研究;漆雁斌等[6]對化肥施用量、機械總動力等碳排放源進行了回歸分析,發(fā)現(xiàn)化肥施用量對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響最大;胡向東等[7]對我國畜禽養(yǎng)殖業(yè)的碳排放量進行了估算與研究,發(fā)現(xiàn)黃牛CH4排放量最大;黃祖輝等[8]采用生命周期評價(LCA)法探索了浙江省農(nóng)業(yè)碳排放足跡;田云等[9]基于投入視角,研究了農(nóng)業(yè)碳排放時空特征與因素分解;龐麗[10]對我國農(nóng)業(yè)碳排放區(qū)域差異進行評價,并運用LMDI因素分解模型對影響各地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量的主要因素予以實證研究。目前,尚未發(fā)現(xiàn)關于安徽低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展評價與影響因素分析等的報道。

安徽省低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展總體水平不高,農(nóng)業(yè)碳排放總量逐年緩慢上升,農(nóng)業(yè)碳排放效率呈升高趨勢[11],農(nóng)業(yè)耗能大,農(nóng)業(yè)發(fā)展仍以犧牲農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境為代價[12]。本研究試圖從碳在農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的生命周期出發(fā),借助評價指標科學評價安徽省低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)況,并運用計量經(jīng)濟方法剖析其影響因素,提出相應對策以降低其對低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響程度,為促進安徽省低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展提供科學依據(jù)。

1 材料和方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究主要核算2000—2014年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)藥碳排放量、化肥碳排放量、農(nóng)膜碳排放量、耕地碳排放量、農(nóng)用機械碳排放量等,數(shù)據(jù)來源于2000—2014年《安徽統(tǒng)計年鑒》。

1.2 農(nóng)業(yè)碳排放量的測算

目前安徽省的農(nóng)業(yè)碳排放源主要有化肥施用、農(nóng)藥施用、農(nóng)膜施用、畜禽養(yǎng)殖、農(nóng)作物播種、農(nóng)用機械動力等,排放出的溫室氣體種類主要為CO2、CH4、N2O,其全球增溫潛勢(GWP)分別為:GWPCO2=1,GWPCH4=25,GWPN2O=298。本研究采用LCA法測算安徽省農(nóng)業(yè)碳排放量。農(nóng)業(yè)碳排放量計算公式為:

T=∑(Xi×θi×GWP)

式中,T表示農(nóng)業(yè)碳排放總量,X表示每種碳排放源的數(shù)量,θ表示各碳排放源的排放系數(shù),i表示各種碳排放源[13]。

1.3 低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展評價指標的選擇

低碳農(nóng)業(yè)評價指標能夠客觀衡量與評價低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、發(fā)展特點與發(fā)展方向。選擇安徽省低碳農(nóng)業(yè)評價指標,需綜合考慮指標的科學性與適用性、系統(tǒng)性與層次性、可行性與可比性,使之能夠真實反映低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展特點,保證其層次化與條理化,具有較強的可操作性。為此,本研究從眾多低碳農(nóng)業(yè)評價指標中重點選擇農(nóng)業(yè)能耗狀況(化肥施用強度、農(nóng)藥施用強度和農(nóng)膜施用強度)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)低碳績效(碳生產(chǎn)力、財政支農(nóng)強度、農(nóng)業(yè)碳排放效率)等對安徽省低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀進行評價[13]。

1.4 低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展影響因素分析

運用Eviews 6.0分析軟件,選取農(nóng)業(yè)播種面積、化肥施用量、農(nóng)藥施用量、農(nóng)膜使用量、農(nóng)用柴油使用量等低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展影響因素作為自變量,以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為因變量,構建回歸模型,運用普通最小二乘法(OLS)對模型進行估計與擬合、修正。

2 結果與分析

2.1 安徽省低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展評價

對安徽省2000—2014年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)碳排放總量進行分析(圖1)發(fā)現(xiàn),2000—2014年,安徽省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值穩(wěn)步上升,2000年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為1 219.96億元,2014年為4 223.73億元,增長了246.22%,年均增長17.59%,安徽省農(nóng)業(yè)發(fā)展良好。通過農(nóng)業(yè)碳排放總量測算可知,2000—2014年安徽省農(nóng)業(yè)碳排放總量總體呈上升趨勢,從2000年8 534.20萬t增加至2014年9 458.49萬t,增長了10.83%,年均增長0.77%。其中,2000—2007年農(nóng)業(yè)碳排放總量先波動上升后下降,2007年達最低；2008—2013年呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢,但年增幅呈減緩趨勢；2014年迅速降低，比2013年減少232.93萬t。通過比對發(fā)現(xiàn),總體上農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)碳排放總量發(fā)展趨勢相似,而且農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值年均增長幅度略大于碳排放總量,這說明安徽省農(nóng)業(yè)碳排放基本處于正平衡狀態(tài)[14]。

圖1 2000—2014年安徽省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與碳排放總量變化

2.1.1 化肥施用強度 化肥施用強度,指一年內(nèi)單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的化肥施用量,是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式低碳化水平的重要衡量指標?；适┯脧姸仍降?意味著低碳農(nóng)業(yè)水平越高。由圖2可知,2000—2003年安徽省的化肥施用強度平穩(wěn),從2004年開始明顯下降,這和國家農(nóng)業(yè)政策引導及財政支持是分不開的。2004年化肥施用強度為0.17 t/萬元,2014年化肥施用強度為0.08 t/萬元,年均減少3.78%。

圖2 2000—2014年安徽省農(nóng)業(yè)化肥施用強度變化

2.1.2 農(nóng)藥施用強度 農(nóng)藥施用強度,指一年內(nèi)單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的農(nóng)藥施用量,也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式低碳化水平的重要衡量指標,還是反映農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)與食品安全的指標。農(nóng)藥施用強度越低,而農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值越大,則意味著低碳農(nóng)業(yè)水平越高。由圖3可知,2000—2014年安徽省農(nóng)藥施用強度總體呈下降趨勢,特別是2004年下降趨勢顯著,年均下降4.03%。

2.1.3 農(nóng)膜施用強度 農(nóng)膜施用強度,指一年內(nèi)單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的農(nóng)膜施用量,也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式低碳化水平的重要衡量指標。農(nóng)膜施用強度越低,意味著低碳農(nóng)業(yè)水平越高。由圖4可知,2000—2014年安徽省農(nóng)膜施用強度總體呈下降趨勢,2000年農(nóng)膜施用強度為0.004 8 t/萬元,2014年為0.002 3 t/萬元,總體降幅為52.08%,年均下降3.72%。

圖3 2000—2014年安徽省農(nóng)業(yè)農(nóng)藥施用強度變化

圖4 2000—2014年安徽省農(nóng)業(yè)農(nóng)膜施用強度變化

2.1.4 碳生產(chǎn)力 碳生產(chǎn)力表示每單位碳排放當量創(chuàng)造的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值,是衡量低碳農(nóng)業(yè)效益的重要標準。碳生產(chǎn)力越高,意味著更少的消耗產(chǎn)生更多的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值。從圖5可以看出,2000—2014年安徽省農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)力總體呈逐漸上升趨勢,其中,2000—2003年碳生產(chǎn)力變化比較平緩,2004—2014年碳生產(chǎn)力上升趨勢明顯,從2000年的0.14萬元/t上升到2014年0.45萬元/t,年均增長15.82%。

圖5 2000—2014年安徽省農(nóng)業(yè)碳生產(chǎn)力變化

圖6 2000—2014年安徽省財政支農(nóng)強度變化

2.1.5 財政支農(nóng)強度 財政支農(nóng)強度,表示一年內(nèi)單位農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的財政支農(nóng)支出,也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式低碳化水平的重要衡量指標。財政支農(nóng)強度越高,意味著低碳農(nóng)業(yè)水平越高。經(jīng)過農(nóng)業(yè)各利益主體相互之間的平衡與博弈,低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展在很長一段時間內(nèi)、很大程度上仍有賴于財政支農(nóng)資金投入。財政對農(nóng)業(yè)的投入力度加大,各種先進的低碳農(nóng)技、農(nóng)藝與農(nóng)機具得到充分的資金支持,就會進一步研發(fā)與推廣,低碳作業(yè)效率會提高,農(nóng)業(yè)碳排放效率隨之得到改善。由圖6可知,2000—2014年安徽財政支農(nóng)強度總體呈上升趨勢,財政支農(nóng)強度從2000年的0.02上升至2014年的0.12,年均增長率35.71%。

2.1.6 農(nóng)業(yè)碳排放效率 農(nóng)業(yè)碳排放強度和農(nóng)業(yè)碳排放密度均能夠反映農(nóng)業(yè)碳排放效率。農(nóng)業(yè)碳排放強度,即每萬元農(nóng)業(yè)GDP所產(chǎn)生的碳排放量。農(nóng)業(yè)碳排放密度,即單位播種面積上所產(chǎn)生的農(nóng)業(yè)碳排放量。由圖7可知,2000—2014年安徽省農(nóng)業(yè)碳排放強度總體呈下降趨勢,由2000年7.00 t/萬元降至2014年2.24 t/萬元,總降幅達68.00%,年均降幅達4.86%,碳排放強度減勢強勁;碳排放密度總體呈先上升后下降再上升再下降的趨勢,2007年最低，碳排放密度由2000年的10.14 t/hm2升至2014年10.57 t/hm2,增長幅度達4.24%,年均增幅0.30%。

圖7 2000—2014年安徽省農(nóng)業(yè)碳排放效率變化

2.2 安徽省低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展影響因素分析

本研究選取農(nóng)業(yè)播種面積、化肥施用量、農(nóng)藥施用量、農(nóng)膜使用量、農(nóng)用柴油使用量等作為自變量,以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為因變量,進行回歸分析,結果見公式(1)。

y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5+ε

(1)

上式中,y表示安徽省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(億元),x1表示安徽省農(nóng)業(yè)播種面積(khm2),x2表示安徽省化肥施用量(萬t),x3表示安徽省農(nóng)藥施用量(萬t),x4表示安徽省農(nóng)膜施用量(萬t),x5表示安徽省農(nóng)用柴油使用量(萬t),β0為回歸常數(shù),β1、β2、β3、β4、β5為非標準條件下的偏回歸系數(shù),ε為隨機誤差。樣本數(shù)據(jù)來自1993—2013年《安徽統(tǒng)計年鑒》。

為避免數(shù)據(jù)劇烈波動,在模型兩側取對數(shù)。運用Eviews 6.0分析軟件,數(shù)據(jù)序列經(jīng)檢驗是平穩(wěn)的,接著對模型(1)進行回歸分析,回歸結果見公式(2)。

lny= 3.265 9-1.418 7lnx1+1.386 3lnx2+

1.273 3lnx3-0.743 8lnx4+0.536 0lnx5

(2)

式(2)中模型回歸擬合較好,模型決定系數(shù)R2=0.960 0,修正的決定系數(shù)R2=0.946 6,F檢驗(F= 71.915 5)、DW檢驗(DW=1.232 0)均通過。模型估計結果說明,在假定其他變量不變的情況下,農(nóng)業(yè)播種面積每增加1%,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值就相應減少1.42%;化肥施用量每增加1%,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值就相應增加1.39%;農(nóng)藥施用量每增加1%,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值就相應增加1.27%;農(nóng)膜施用量每增加1%,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值就相應減少0.74%;農(nóng)用柴油使用量每增加1%,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值就相應增加0.54%。而農(nóng)業(yè)播種面積變化率與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值變化率呈負相關,與實際不符,故予以剔除。

對方程(2)進行修正,結果見公式(3)。

lny= -8.569 5+1.362 2lnx2+1.143 6lnx3-

0.699 0lnx4+0.491 2lnx5

(3)

式(3)中決定系數(shù)R2=0.959 2,修正的決定系數(shù)R2=0.949 0,說明模型的回歸擬合優(yōu)度很高。在給定顯著水平a=0.05的條件下,F=94.103 2>F(4,21)=2.84,F統(tǒng)計量的收尾概率為0,可知在5%顯著性水平內(nèi)回歸方程整體顯著。在給定顯著水平a=0.15的條件下,x2、x3、x4、x5的t統(tǒng)計量收尾概率分別為0.149 3、0.026 0、0.078 3、0.137 8,均通過了15%的顯著性檢驗(即在85%的水平上顯著)。

由公式(3)可知,化肥施用量每增加1%,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值就相應增加1.36%;農(nóng)藥施用量每增加1%,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值就相應增加1.14%;農(nóng)膜施用量每增加1%,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值就相應減少0.70%;農(nóng)用柴油量每增加1%,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值就相應增加0.49%。各因素對農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的影響從大到小依次為化肥施用量、農(nóng)藥施用量、農(nóng)膜施用量、柴油使用量。

3 結論與建議

本研究結果表明,安徽省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等碳排放源的排放強度均呈現(xiàn)逐年下降趨勢,碳生產(chǎn)力逐年良性發(fā)展,農(nóng)業(yè)碳排放效率逐年提高,農(nóng)業(yè)碳排放總體呈正平衡狀態(tài)。各因素對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響從大到小依次為化肥施用量、農(nóng)藥施用量、農(nóng)膜使用量、農(nóng)用柴油使用量,其各自用量每增加1%,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值就相應分別增加1.36%、1.14%、-0.70%、0.49%。

鑒于本研究結果,針對安徽省農(nóng)業(yè)碳減排,特提出以下研究性建議。首先,積極推進安徽省低碳農(nóng)業(yè)科研與推廣服務工作,尤以化肥和農(nóng)藥減施為推廣工作的重點?；?、農(nóng)藥的使用對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響極大,故而在低碳農(nóng)業(yè)中一定要把握好其施用量,切實提高其利用效率。在針對化肥施用方面,積極推廣增施有機肥、測土配方、氮肥深施、精準施肥、水肥一體化等技術,力爭化肥減量、減施,提高化肥利用率[12];在農(nóng)藥植保、農(nóng)機等方面能夠有效地進行低碳農(nóng)技推廣與服務[2];在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中推進實施保護性耕作,提倡間歇灌溉、濕潤灌溉;加快培育低碳農(nóng)業(yè)技術創(chuàng)新研究平臺,并將農(nóng)技服務體系的后續(xù)跟蹤、監(jiān)測服務工作及時有效地做到位。其次,加大財政支農(nóng)投入,強化財政對低碳農(nóng)業(yè)的支持。加大財政投入力度,推進低碳農(nóng)業(yè)技術的研發(fā)投入與農(nóng)田水利等基礎設施建設的資金投入;對采用低碳技術和低碳農(nóng)機具農(nóng)作的農(nóng)戶,可以延續(xù)或者加強其財政補貼范圍與補貼力度;低碳農(nóng)業(yè)固碳減排的監(jiān)測與碳匯等研究工作,也應施以充分的財政關注[2]。

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[12] 劉巽浩.關于提倡低碳的幾個問題[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃,2012,33(5):1-7.

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[14] 朱麗君,王光宇,姚升,等.安徽省農(nóng)業(yè)碳排放的總量測算、排放結構與效率研究[J].湖北農(nóng)業(yè)科學,2015,54(14):3546-3548,3585.

Evaluation on Development of Low-carbon Agriculture and Its Influence Factors Based on LCA in Anhui

ZHU Lijun,YANG Qianjin,WANG Guangyu
(Institute of Agricultural Economy and Information,Anhui Academy of Agricultural Sciences,Hefei 230031,China)

Based on life cycle assessment (LCA),the agricultural energy situation (application intensity of fertilizers,pesticides,plastic sheet),the performance of the agricultural production of low-carbon (carbon productivity,the strength of financial support for agriculture,agricultural carbon emission efficiency) were selected as evaluation indexes,the development of Anhui low-carbon agriculture was studied by trend analysis and comparative analysis,and regression analysis of chemical fertilizers,pesticides,plastic sheet application amount was done.The results showed that the carbon emission intensity of fertilizers,pesticides,plastic sheet and other sources in Anhui agricultural production showed a declining trend year after year,and carbon productivity showed the benign development year after year,and the efficiency of agricultural carbon emissions was improved year after year,and agricultural carbon emissions were positivly balanced during 2000—2014.The influence order of various factors on the value of agricultural output was chemical fertilizer application amount>pesticides application amount>plastic sheet application amount>diesel oil application amount,each in amount per 1% increase brought agricultural output corresponding increase of 1.36 %,1.14%,-0.70%,0.49%.

low-carbon agriculture; index evaluation; influencing factors; regression analysis

2016-02-15

安徽省農(nóng)業(yè)科學院宏觀農(nóng)業(yè)研究項目(16A1440,15A1440,14A1443)；安徽省發(fā)改委長三角合作與發(fā)展共同促進基金項目；安徽省農(nóng)業(yè)科學院科技創(chuàng)新團隊項目(13C0203)；安徽省農(nóng)業(yè)科學院學科建設項目(14A1334)

朱麗君(1976-),女，安徽固鎮(zhèn)人，助理研究員，碩士，主要從事農(nóng)業(yè)經(jīng)濟方面的研究。 E-mail：xiaocaohua@sina.com

F205

A

1004-3268(2016)09-0064-05