劉建君，陳 紅，馬晉宇

（東北林業(yè)大學經濟管理學院，黑龍江哈爾濱 150040）

水稻在中國糧食作物中地位十分突出，中國水稻產量約占世界水稻總產量的37%左右，全國有近60%以上的人口將水稻作為主食［1］。黑龍江省作為中國的農業(yè)大省，其糧食產量已經連續(xù)7 年居于全國之首，且黑龍江省是世界上最大、最重要的粳稻生產區(qū)，其粳稻播種面積和總產量分別由2005年的1.650 3×1010m2、1.121 5×107t，發(fā)展到2016年的3.203 3×1010m2、2.255 3×107t［2］。由于黑龍江省水稻的糧食單產高、增產潛力大等特點，中國對黑龍江省水稻的需求量進一步加大，使水稻產量增高的同時，隨之出現化肥、農藥、柴油、灌溉用電等農資投入量加大的現象，導致水稻生產過程中碳排放量增加等相應環(huán)境污染問題逐漸凸顯。黑龍江省水稻單位面積產量與其碳排放之間有何關系？水稻單位面積產量的增加一定會導致碳排放的增加嗎？反過來，水稻生產碳排放會對其單位面積產量有影響嗎？傳統(tǒng)的環(huán)境庫茲涅茨曲線（EKC）理論研究經濟增長與環(huán)境變化二者之間的關系，本文借鑒EKC 相關理論模型，在傳統(tǒng)EKC 模型的基礎上引入四次方參數，參照以往的經濟增長解釋，將水稻單位面積產量作為經濟增長量，把碳足跡作為衡量水稻生產過程中產生的碳排放指標，利用黑龍江省2002—2015 年間時間序列數據，對黑龍江省水稻生產單位面積產量與生產碳足跡二者之間的關系進行探討分析，尋求變化規(guī)律與因果關系。

1 文獻綜述

EKC 最早是由美國經濟學家Grossma 等［3］在1991 年首次提出，他們力求發(fā)現經濟發(fā)展與環(huán)境質量二者之間的關系，得出二者存在倒“U”型關系。具體來說，環(huán)境污染程度在低收入階段隨著收入的提高而加劇，在經歷某一個拐點以后，環(huán)境污染程度反而隨著收入水平的提高而減輕。這種由經濟發(fā)展與環(huán)境質量形成的倒“U”型曲線被稱為環(huán)境庫茲涅茨曲線。國內外學者對經濟增長與環(huán)境質量二者之間的關系進行了大量的研究分析，研究人均收入與不同污染指標之間的關系。

Shafik 等［4］對不同國家、不同收入水平下的環(huán)境質量與經濟增長之間的關系進行探究分析，得出收入與環(huán)境污染之間有明顯的倒“U”型關系。Selden 等［5］基于跨國數據下的懸浮顆粒物、SO2、氮氧化物和CO 這4 種污染物指標，分析出人均地區(qū)生產總值（GDP）與這4 種污染物均存在倒“U”型關系。Grossman 等［6］研究了包括城市空氣污染、河流空氣污染、河流糞便污染及河流重金屬污染等4 類環(huán)境污染指標下的14 種污染指標，結果發(fā)現大多數環(huán)境污染指標與人均收入呈現倒“U”型曲線關系，僅有PM10 污染指標與經濟增長呈線性關系，PM10 隨著經濟的增長而減少。

中國最早著手研究EKC 曲線是在1999 年，張曉［7］利用中國1985—1995 年的時間序列數據，用計量模型對大氣污染物與人均地區(qū)生產總值水平二者進行回歸分析，結果表明中國經濟發(fā)展與環(huán)境污染之間呈較弱的倒“U”型環(huán)境庫茲涅茨曲線關系；隨后，環(huán)境庫茲涅茨曲線成為國內學者的熱點研究問題，且研究領域逐漸擴大［8］。其中影響比較大的有如，吳玉萍等［9］利用計量模型實證分析了北京市1985—1999 年間SO2、氮氧化物等典型環(huán)境污染指標與人均GDP 出現顯著的倒“U”型特征，符合環(huán)境庫茲涅茨曲線理論；陳華文等［10］利用上海市環(huán)保局1990—2001 年的相關數據，驗證了人均收入與環(huán)境質量二者符合庫茲涅茨曲線關系，并得出對不同環(huán)境污染指標下拐點不同。近些年來，一些學者逐漸贊成EKC 曲線有不同種的表現形態(tài)，并不局限于倒“U”型，出現“N”型、倒“N”型甚至“波浪”型曲線形狀，如杜婷婷等［11］認為三次方曲線更能很好地反映中國經濟增長與碳排放之間的關系，指出二者更符合“N”型曲線特征，而非倒“U”型曲線；盧洪友等［12］以廣東省為例分，研究了環(huán)境質量指標SO2、CO2與經濟增長的關系，結果得出廣東省SO2排放量和人均地區(qū)生產總值之間存在倒“N”型關系，而CO2與人均地區(qū)生產總值符合“N”型曲線關系；周小亮等［13］將工業(yè)“三廢”（工業(yè)廢氣、廢水、固體廢物）作為衡量福建省環(huán)境污染指標，分別考察研究了福建人均地區(qū)生產總值與“三廢”的關系，其中得出工業(yè)SO2排放與人均地區(qū)生產總值呈現“波浪”型關系的結論。

研究農業(yè)方面帶來的環(huán)境污染與經濟增長之間的關系主要有以下研究進展：Antle 等［14］、McConnell［15］理論分析了農業(yè)面源污染與經濟增長之間可能符合EKC 曲線；陳勇等［16］對中國西南地區(qū)16 年的經濟發(fā)展與農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)碳足跡二者之間的關系進行了實證研究分析，研究結果發(fā)現二者之間不存在倒“U”型關系，只存在同向線性關系；安林麗等［17］尋求農業(yè)規(guī)模養(yǎng)殖與其帶來的環(huán)境污染之間的關系，從中國31 個省份的面板數據分析得到二者符合環(huán)境庫茲涅茨曲線的倒“U”型關系。

從以上國內外研究進展中可以得出，學者多將有關年鑒上的農業(yè)生產過程中環(huán)境污染的數據作為指標，而本文的研究是將碳足跡的值定量地表示出來，以衡量碳排放的大??；其次，其他學者研究的多為一個地區(qū)的，或者整個行業(yè)的經濟增長與環(huán)境污染關系，鮮有從某一具體農作物的生產過程中產生的碳排放來研究二者的關系。綜上，本文以農作物生產過程中的碳足跡作為衡量農作物碳排放的指標，將農作物單位面積產量替代經濟增長變量，以研究黑龍江省2002—2016 年水稻生產單位面積產量與單位面積碳足跡之間存在的關系。

2 水稻碳足跡測算

碳足跡是指某項產品或某種活動在其生命周期中產生的直接或間接的溫室氣體排放總量［18］。碳足跡提供了一個全面地衡量人類活動與生產對全球變暖影響的方法［19］。本文的研究對象為水稻，研究邊界為其生長周期全過程，即從播種到收獲過程中產生的直接碳足跡、間接碳足跡。考慮到直接碳足跡部分數據獲取的困難性，本文只計算水稻生產間接碳足跡值，即水稻生產過程中農資投入造成的碳排放值。其中，農資投入具體包括農藥、化肥、柴油、農膜、灌溉用電、種子等6 項投入；而農藥分為除草劑、殺蟲劑、殺菌劑；化肥分為氮肥、鉀肥、復合肥。本文利用生命周期評價法（LCA）對水稻生產過程中的間接碳足跡（以下簡稱碳足跡）進行測算，公式如下：

式（1）中：CFs為單位面積碳足跡值，單位為kgce/104m2；為第 種農資投入量，單位為kg/104m2或kW·h/104m2；為第種農資投入的排放參數，單位為kgce·kg-1或kgce·(kW·h)-1。由于農業(yè)碳足跡的研究還處于發(fā)展階段，國內數據庫中有很多排放系數還是空白，而中國生命周期基礎數據庫（CLCD）是國內唯一的、最為完整的、可以公開獲取的中國本地化生命周期數據庫。本文中各農資排放參數從eBalance 軟件的CLCD 及ecoinvent數據庫中獲取，具體參數如表1 所示。

表1 我國農資投入的排放系數

表1 （續(xù)）

3 變量選取和數據來源

3.1 變量選取

本文采用黑龍江省2002—2016 年水稻生產時間序列數據，對產量和環(huán)境污染之間的關系進行擬合和檢驗。水稻生產單位面積產量由水稻產量與水稻播種面積之比得到，用單位面積碳足跡來揭示水稻生產過程中所產生的碳排放（主要污染物為CO2），即環(huán)境污染指標。

3.2 數據來源

黑龍江省2002—2016 年水稻播種面積、總產量數據，來源于《中國農村統(tǒng)計年鑒》；水稻的化肥、農膜、水稻種子等總投入數據，從《全國農產品成本收益資料匯編》中獲??；農藥、灌溉用電投入數據取，來自《中國物價年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》與黑龍江省物價局官方網站折算后的結果；部分柴油數據來源于《全國農產品成本收益資料匯編》，并參考劉建君等［20］相關文獻。2002—2016 年黑龍江省水稻生產單位面積碳足跡與單位面積產量的數值，如表2 所示。

表2 2002—2016 年黑龍江省水稻生產單位面積碳足跡與單位面積產量

4 模型選擇

本文根據環(huán)境庫茲涅茨曲線理論，對傳統(tǒng)的EKC 模型進行改進，引入產量的四次方模型，建立4 種EKC 模型對黑龍江省水稻生產單位面積碳足跡與單位面積產量之間可能出現的關系進行分析，計量模型如下：

式（2）至式（5）中：CFS 為被解釋變量，即水稻生產單位面積碳足跡值；Yield 為解釋變量，即水稻生產單位面積產量；α0、α1、α2、α3、α4均為待估參數值；ε 為隨機誤差干擾項；t 為年份。待估參數的不同正負取值下環(huán)境污染與單位面積產量二者之間不同變化的關系如表3 所示。

表3 不同參數估計下的EKC 曲線形狀

5 實證分析

由于本文研究的是時間序列數據，為避免出現假相關關系或偽回歸關系，在對變量進行回歸之前，首先對各變量進行平穩(wěn)性檢驗，看各個變量平穩(wěn)性，確定單整階數；然后，對同階單整的變量是否存在協(xié)整關系進行檢驗分析；最后，對變量間進行因果檢驗分析?；谝陨细倪M的EKC 模型假設及Stata14.0 軟件，分別利用Augment Dickey Fuller（ADF）單位根檢驗、EG-ADF 檢驗、格蘭杰（Granger）因果關系檢驗法，對黑龍江省2002—2016 年間水稻生產碳足跡與單位面積產量（以下簡稱樣本）二者之間的長期變動關系進行檢驗分析。

5.1 平穩(wěn)性檢驗

為了檢驗時間序列的平穩(wěn)性，現對各變量進行單位根檢驗。單位根檢驗的方法有許多，如ADF檢驗、PP 檢驗、KPSS 檢驗等，本研究選取最常用的ADF檢 驗 法 分 別 對 變 量CFS、Yield、Yield2、Yield3、Yield4進行平穩(wěn)性檢驗，結果如表4 所示。ADF 檢驗的原假設為“變量有單位根”，從表4 結果可以看出，被解釋變量碳足跡（CFS），解釋變量的產量（Yield）、產量的平方（Yield2）、產量的立方（Yield3）、產量的四次方（Yield4）均在零階時接受原假設，在一階時拒絕原假設，即可得出所有變量在零階時都存在單位根，在一階時都不存在單位根。綜上，得出本研究中被解釋變量、解釋變量的一階差分值均通過不同水平下的顯著性檢驗，證明其均為一階單整序列。

表4 2002—2016 年樣本的ADF 單位根檢驗結果

5.2 協(xié)整關系檢驗

把一階單整變量放在一起進行分析是協(xié)整檢驗的思想。協(xié)整關系檢驗的目的是將變量間的隨機波動趨勢消除，從而使變量間達到一種長期穩(wěn)定的聯動趨勢。由于本研究時間序列的年限為15 年，時間序列區(qū)間較短，不適合用Johansen 協(xié)整檢驗對變量進行分析，故采用EG-ADF 兩步法對被解釋變量與解釋變量之間是否存在協(xié)整關系進行分析。首先，分別用一元一次函數、一元二次函數、一元三次函數、一元四次函數的EKC 模型進行協(xié)整回歸，由表5 發(fā)現，只有一元四次函數各項參數的P 值在5%水平下顯著，雖然其模型可決系數R2與模型修正的可決系數R2均比較大，但是與其他函數形式相比較，其解釋能力最好；再對此方程的殘差序列進行ADF檢驗，如表6 所示，殘差序列ADF 檢驗的P 值在1%水平下顯著，故拒絕原假設，說明殘差序列無單位根（殘差序列平穩(wěn)）。綜上結果表明，樣本水稻生產單位面積碳足跡與單位面積產量二者之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關系。

表5 2002—2016 年樣本的EKC 模型協(xié)整回歸結果

表5 （續(xù)）

表6 2002—2016 年樣本的殘差序列ADF 檢驗結果

綜上，我們可以得出樣本碳足跡與產量的回歸結果：

由式（6）回歸結果發(fā)現，被解釋變量與解釋變量之間呈四次方函數關系，且α1＜0、α2＞0、α3＜0、α4＞0，得出碳足跡與產量呈現“波浪”型關系。由于樣本量有限，擬合圖形如圖1 所示，可以看出黑龍江省水稻生產碳足跡與單位面積產量間波動幅度較大，遞增和遞減態(tài)勢交替出現。其中經歷了兩次最低點：第一次是在2006—2007 年，第二次是在2013—2016 年。第一次出現最低點的原因是黑龍江省2006—2007 年農資成本大幅上升，包括農藥、化肥、柴油以及電力的費用的增加，使得農戶減少了農資產品的使用，故這兩年間黑龍江省水稻生產碳足跡值較小；第二次出現最低點的原因是“十二五”“十三五”期間黑龍江省人民政府對于應對中國在溫室氣體排放方面所面臨的嚴峻挑戰(zhàn)提出了一系列要求和規(guī)劃，強調對那些CO2排放高的產品要節(jié)約使用、發(fā)展新技術替代此類產品，特別強調應大力推廣有機肥、新型肥料和生物肥的使用，以替代傳統(tǒng)化肥，盡量減少其使用量。結果可以看出，水稻生產碳足跡值確實較之前有很大的下降，所以，減少農作物生產碳足跡的關鍵在于減少碳排放大的農資產品的使用。

圖1 2002— 2016 年黑龍江省水稻單位面積碳足跡與單位面積產量關系

5.3 格蘭杰因果關系檢驗

基于以上檢驗結果，僅能得出黑龍江省水稻生產碳足跡與產量呈現出了穩(wěn)定長期聯動關系，但是它們之間是否具有因果關系，需要通過格蘭杰因果關系檢驗來證實。如表7 所示在滯后期為1 ～4 期時，從滯后2 期結果可以看出，水稻單位面積產量變化是水稻生產碳足跡變化的格蘭杰原因，但單位面積產量變化不是導致水稻生產碳足跡變化的格蘭杰原因；從滯后4 期結果可以看出，水稻生產碳足跡變化是引發(fā)水稻單位面積產量變化的格蘭杰原因，水稻單位面積產量變化不是導致水稻生產碳足跡變化的格蘭杰原因。由于樣本的時間序列數據為15 年，故選取滯后期相對靠前的2 期作為最優(yōu)滯后期會盡量減少誤差。綜上研究得出，黑龍江省水稻單位面積產量增長會對水稻生產碳足跡增加有一定的影響，但反之則沒有影響，二者為單向因果關系。出現該結果的原因可能是，在黑龍江省水稻產量高的時期，水稻生產過程中農資的投入會很多，故農資投入產生的碳足跡也會相應增加。根據上面結果推斷，黑龍江省水稻種植農戶可以在提高水稻產量時減少水稻生產碳足跡值，實現低碳發(fā)展。

表7 2002—2016 年樣本的格蘭杰因果關系檢驗結果

6 結論及政策建議

本文在EKC 改進模型的基礎上，利用2002—2016 年黑龍江省水稻生產單位面積碳足跡與單位面積產量的時間序列數據，分析了二者間是否存在協(xié)整關系與因果關系，實證結果得出，黑龍江省水稻生產碳足跡與單位面積產量之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關系，并且變量之間呈四次方函數關系，圖像呈現“波浪”型關系?；诟裉m杰因果關系檢驗，得出黑龍江省水稻生產單位面積碳足跡與單位面積產量為單向因果關系，具體地說，單位面積產量變化影響單位面積碳足跡變化。

針對以上研究結論，為促進黑龍江省農業(yè)低碳發(fā)展、扭轉農作物生產過程中碳排放持續(xù)增加的局面，結合具體情況提出如下政策建議：第一，引入具有低排放性質的新技術或者新產品以替代傳統(tǒng)農資產品，例如，將有機肥、塑料肥等替代傳統(tǒng)化肥，以減少農作物生產過程中的碳足跡；第二，根據黑龍江省水稻生產單位面積產量對單位面積生產碳足跡的單向因果關系得出，提高農資產品使用效率、推進農資投入的循環(huán)利用是減少碳足跡、發(fā)展低碳循環(huán)經濟的關鍵。具體地說，提高化肥使用效率、科學合理地進行測土配方施肥，提升水資源利用率以節(jié)約電能，會在一定程度上提高水稻產量，還能減少水稻生產碳足跡值。