舒纓婷 SHU Ying-ting；魯子譽(yù) LU Zi-yu

（四川農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，成都 611134）

0 引言

2021年10月24日，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的意見》，意見中明確提出了構(gòu)建綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體系、提升能源利用效率、提高非化石能源消費(fèi)比重、降低二氧化碳排放水平、提升生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力五方面主要目標(biāo)。四川省積極響應(yīng)國(guó)家可持續(xù)發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展的要求，大力發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)，并于2021年12月9日發(fā)布《中共四川省委關(guān)于以實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)為引領(lǐng)推動(dòng)綠色低碳優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的決定》，以實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)為引領(lǐng)，推動(dòng)四川省綠色低碳優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。基于這一背景，從能源終端消費(fèi)視角測(cè)算四川省農(nóng)業(yè)碳排放量，分析農(nóng)業(yè)碳排放及低碳經(jīng)濟(jì)效率變化趨勢(shì)，以期能夠?qū)λ拇ㄊ∞r(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展提供一些基礎(chǔ)信息。目前，國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放量及農(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)進(jìn)行了相關(guān)研究。張俊飆等[1]從碳投入視角采用空間計(jì)量方法研究中國(guó)農(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)效率的時(shí)空差異及影響因素；胡劍波等[2]運(yùn)用非競(jìng)爭(zhēng)型投入產(chǎn)出模型測(cè)算各部門隱含碳排放效率；尚潔等[3]基于關(guān)系數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)視角進(jìn)行中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及驅(qū)動(dòng)因素的研究。DEA模型及其各種擴(kuò)展模型低碳經(jīng)濟(jì)效率研究中的一類常用方法，蘭潔等[4]利用交叉DEA模型對(duì)湖北省低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供新的參考；劉爭(zhēng)等[5]利用三階段DEA模型，測(cè)度安徽省各市農(nóng)業(yè)碳排放績(jī)效并找出其制約因素和地區(qū)差異；魏彩娣[6]通過DEA-SBM模型探究我國(guó)種植業(yè)技術(shù)效率和碳排放效率；田云等[7]采用DEA-Malmquist指數(shù)分析湖北省農(nóng)業(yè)碳排放效率的時(shí)空差異特征；張瑞玲[8]運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法等合理構(gòu)建山西省農(nóng)業(yè)碳排放測(cè)算體系?，F(xiàn)有很多文獻(xiàn)雖已對(duì)低碳經(jīng)濟(jì)效率做出探討，但針對(duì)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研究仍然相對(duì)偏少。文章參考現(xiàn)有的部分研究成果，以四川省農(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r為研究?jī)?nèi)容，基于非期望產(chǎn)出的DEA-SBM模型，測(cè)算出2003-2019年四川省農(nóng)業(yè)碳排放量及低碳經(jīng)濟(jì)效率，對(duì)四川省低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本狀況進(jìn)行分析。

1 低碳經(jīng)濟(jì)效率測(cè)算模型

在低碳經(jīng)濟(jì)效率測(cè)算中，碳排放量是作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)存在的，因此采用基于非期望產(chǎn)出的DEA-SBM模型[9]作為研究四川省農(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)效率的數(shù)學(xué)模型，作為傳統(tǒng)DEA模型的擴(kuò)展，該模型不僅充分考慮了松弛變量的問題，還提出了處理非期望產(chǎn)出指標(biāo)的一種可行解決方法。在DEA-SBM模型中，假設(shè)有n個(gè)決策單元，每個(gè)決策單元有m種投入指標(biāo)、l1種期望產(chǎn)出和l2種非期望產(chǎn)出指標(biāo)，則第k（k=1，2，…，n）個(gè)決策單元的第k（k=1，2，…，m）個(gè)投入指標(biāo)為xik，第k個(gè)決策單元的第r（1r1=1，2，…，l1）個(gè)期望產(chǎn)出指標(biāo)和第r（2r2=1，2，…，l2）非期望產(chǎn)出指標(biāo)分別為和?；诜瞧谕a(chǎn)出的DEA-SBM模型設(shè)定為：

其中，s-表示投入的松弛量，sg和sb分別表示期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的松弛量，λ是權(quán)重向量。對(duì)于被評(píng)價(jià)決策單元而言，當(dāng)且僅當(dāng)s-、sg和sb同時(shí)為零，即ρ0=1時(shí)是有效率的，否則是無效率的。

2 四川省農(nóng)業(yè)碳排放量測(cè)算

2.1 數(shù)據(jù)來源

四川省農(nóng)業(yè)碳排放的相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》（2004-2020）中四川省“農(nóng)林牧漁水利業(yè)”能源終端消費(fèi)量，主要能源包括原煤、焦炭、油品合計(jì)、天然氣和電力消費(fèi)等。各種碳排放源的碳排放系數(shù)如表1所示。表1中碳排放系數(shù)采用IPCC提供的計(jì)算公式得出，相關(guān)計(jì)算的原始數(shù)據(jù)來源于《IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南》和《中華人民共和國(guó)綜合能耗計(jì)算通則》。需要特別說明的是，表1中油合計(jì)碳排放系數(shù)是根據(jù)柴油、汽油、原油等主要油類碳排放系數(shù)的平均值構(gòu)成。

表1 農(nóng)業(yè)碳排放系數(shù)

2.2 碳排放測(cè)算方法及測(cè)算結(jié)果

碳排放量采用聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）提出的由能源消費(fèi)量及對(duì)應(yīng)的碳排放系數(shù)計(jì)算求得，具體如式（2）所示。將第t年的農(nóng)業(yè)碳排放總量定義為：

其中Et表示第t年的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳排放總量；Eit表示第t年農(nóng)業(yè)第i種碳源的碳排放量；Tit表示農(nóng)業(yè)第i種碳源在第t年的消費(fèi)量；δi表示第i種碳源的碳排放系數(shù)。

根據(jù)四川省“農(nóng)林牧漁水利業(yè)”主要能源終端消費(fèi)量及相應(yīng)的碳排放系數(shù)，得出四川省2003-2019年間農(nóng)業(yè)碳排放總量（如圖1所示）。從圖1可以看出，四川省農(nóng)業(yè)碳排放量在2003-2019年間總體呈現(xiàn)先上升再下降趨勢(shì)，從2005年開始小幅增長(zhǎng)，于2015年達(dá)到峰值后再小幅下降。從增長(zhǎng)率上看，2003-2015年間碳排放量年均增長(zhǎng)率約為6.5%，2015年達(dá)到峰值后，2016-2019期間年均降幅約為2.5%。

圖1 四川省農(nóng)業(yè)碳排放總量

3 四川省農(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)效率測(cè)算及結(jié)果分析

3.1 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

以可測(cè)性、可得性、相關(guān)性和全面性為原則，同時(shí)結(jié)合四川省農(nóng)業(yè)發(fā)展的具體情況，確定了四川省農(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)效率測(cè)算的指標(biāo)體系（如表2所示），其中投入指標(biāo)主要考慮勞動(dòng)力和資本兩方面因素，選取第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)和農(nóng)村固定資產(chǎn)投資兩個(gè)指標(biāo)；產(chǎn)出指標(biāo)主要考慮碳排放量和產(chǎn)業(yè)增加值兩方面，選取第一產(chǎn)業(yè)增加值和農(nóng)業(yè)碳排放量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)。碳排放量由前面計(jì)算得出，其余指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于《四川省統(tǒng)計(jì)年鑒》，《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》，《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。對(duì)第一產(chǎn)業(yè)增加值和資本投入兩個(gè)指標(biāo)以2000年為基期，利用GDP平減指數(shù)進(jìn)行處理，處理后的投入產(chǎn)出指標(biāo)取值如表3所示（數(shù)據(jù)均保留三位小數(shù)）。

表2 四川省農(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)效率測(cè)算指標(biāo)體系

表3 低碳經(jīng)濟(jì)效率投入產(chǎn)出指標(biāo)

3.2 低碳經(jīng)濟(jì)效率測(cè)算結(jié)果分析

采用基于非期望產(chǎn)出的DEA-SBM模型對(duì)2003-2019年四川省農(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行測(cè)算。相較于傳統(tǒng)DEA-CCR模型，基于非期望產(chǎn)出的SBM-DEA模型一方面可以測(cè)算松弛變量，由此了解非效率的來源，另一方面，可以充分考慮非期望產(chǎn)出指標(biāo)對(duì)結(jié)果的影響。2003-2019四川省農(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)效率計(jì)算結(jié)果如圖2所示。

從圖2可以看出，2003-2019四川省低碳經(jīng)濟(jì)效率總體上呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，從無效率狀態(tài)逐漸向有效率狀態(tài)轉(zhuǎn)變。2003-2009間效率值整體偏低，期間效率最低值出現(xiàn)在2009年，僅為0.3；2010-2019期間低碳經(jīng)濟(jì)效率逐步提高并趨于穩(wěn)定，2014年效率值達(dá)到1，即低碳經(jīng)濟(jì)處于有效率狀態(tài)，雖然其后有起伏，但2018和2019低碳經(jīng)濟(jì)都呈現(xiàn)有效狀態(tài)，即效率值為1，這說明四川省。DEA-SBM模型得出的投入松弛量和產(chǎn)出松弛量進(jìn)一步說明，四川省在2003-2013中，人力投入和資本投入指標(biāo)和非期望產(chǎn)出指標(biāo)都有一定的調(diào)整空間。

圖2 四川省農(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)效率

4 結(jié)論和展望

四川是較早接受低碳概念的省份，具有發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的巨大潛力，也具備發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)和條件。本文借鑒農(nóng)業(yè)碳排放領(lǐng)域已有的研究成果，分析四川省農(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，以四川省農(nóng)林牧漁水利業(yè)的能源終端消費(fèi)為基礎(chǔ)，系統(tǒng)梳理了四川省2003-2019年間原煤、焦炭、電力、天然氣以及油合計(jì)的消費(fèi)情況，測(cè)算四川省農(nóng)業(yè)碳排放總量，并據(jù)此測(cè)算四川省農(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)效率。結(jié)果表明，四川省農(nóng)業(yè)碳排放總量呈現(xiàn)先小幅增長(zhǎng)、后小幅下降趨勢(shì)。2003-2019年間四川省農(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)效率逐漸提升并達(dá)到有效狀態(tài)?；谏鲜鰧?duì)四川省農(nóng)業(yè)低碳經(jīng)濟(jì)效率的測(cè)算和分析，給出以下建議：加大科技投入，不斷提高創(chuàng)新水平，發(fā)展農(nóng)業(yè)低碳技術(shù)；減少農(nóng)業(yè)終端能源消費(fèi)，調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，積極開發(fā)利用清潔能源；抓住低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展契機(jī)，合理調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì)的有效發(fā)展。

由于碳排放測(cè)算的復(fù)雜性，本文對(duì)于碳排放的測(cè)算僅僅是依據(jù)能源的終端消費(fèi)，事實(shí)上，能源的終端消費(fèi)引發(fā)的碳排放量并非完全代表農(nóng)業(yè)整體碳排放，后期也將更深入研究影響農(nóng)業(yè)碳排放的其他影響因素，同時(shí)對(duì)四川省農(nóng)業(yè)碳排放量及低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的未來趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)和碳達(dá)峰分析。