中国农业碳排放再测算：基本现状、
动态演进及空间溢出效应
作者：田 云 尹忞昊
作者单位：中南财经政法大学工商管理学院
原文刊发：《中国农村经济》2022年第3期
一、引言
20世纪80年代以来，全球气候变暖的趋势明显加快，由此带来了诸如冰川消融、海平面上升、极端天气多发、生物多样性遭受冲击等一系列负面影响。虽然在早期研究中温室效应并未被看作导致气候变暖的成因（衣育红和王绍武，1992），但随着研究的深入，越来越多的学者（例如林伯强和蒋竺均，2009；刘伟和李虹，2014）认为，以二氧化碳、甲烷、氧化亚氮等为代表的温室气体大量排放是全球气候变暖的重要诱因。为了更为有效地抑制全球变暖趋势，《联合国气候变化框架公约》应运而生，于1992年6月开放签署，于1994年3月正式生效。该公约主要确立了应对气候变化的最终目标，并明确了发达国家应承担率先减排与向发展中国家提供资金和技术的义务。随后，《京都议定书》和《巴黎协定》的相继签署与实施则标志着人类社会开始通过法规的形式对温室气体排放进行限制，参与签署的国家无论是发达国家还是发展中国家，都需要承诺减排目标并履行相应的减排义务。作为《联合国气候变化框架公约》的首批缔约国，中国一直是全球气候治理的积极参与者和支持者，早在2009年哥本哈根气候大会召开前夕就确定了2020年温室气体排放控制目标；2015年，中国又与时俱进，向世界宣布新的自主减排承诺。为了更好地履行减排责任，在2020年9月召开的第七十五届联合国大会上中国再次向全世界庄重承诺，力争在2030年之前实现碳排放量达到峰值、在2060年之前实现碳中和（即“双碳”目标）。“双碳”目标实现的关键在于减排增汇，其中，减排是基础。而厘清碳排放的现状及特点显然有助于科学减排策略的提出。虽然二三产业是温室气体产生的主要源头，但农业生产部门引发的碳排放量也不容小觑。碳源构成的差异决定了二三产业的减排路径未必适用于农业部门，而要想实现农业生产低碳转型，其关键在于对农业碳排放现状与特点的准确把握。鉴于此，本文将在对中国农业碳排放进行再测算的基础上，分析中国农业碳排放的现状特征，并围绕其动态演进趋势及空间溢出效应展开探讨。
二、作用机理分析
第一，市场层面的因素。农业产业集聚对农业碳减排发挥着至关重要的作用。伴随着产业集聚，农业生产逐步趋于标准化与规模化，从而较易实现各类资源的配置优化，同时便于农技推广工作的开展，进而促进能源消耗与农用物资利用效率提升，达到农业碳减排的目的。更为重要的是，产业集聚所带来的规模经济效应可有效提升地区农业发展水平、优化农业产业结构；同时，农业发展水平的提升、农业产业结构的改善又能进一步促进产业集聚发展，进而形成区域内产业的二次集聚；且集聚的过程还会对邻近地区形成有利刺激，进而产生农业技术与管理经验的溢出。第二，政府层面的因素。由于农业之于国民经济的重要性，除了其发展要遵循市场规律之外，政府往往也扮演着重要角色，必要的时候会通过各项支持力度的提升来优化农业生产行为。例如，给予农业农村环境治理更多的设施配套与资金支持，积极引导农业生产向环境友好型方向转变；又如，加大农业公共投资力度，不断完善农业农村基础设施建设；再如，增加农业财政支持，全面强化农业产业化经营组织培育与农村地区公益事业发展。以上种种措施，或单独显示效应，或共同发挥作用，都有可能对当地农业碳排放抑或碳减排产生显著影响。
三、研究方法与数据来源
1.农业碳排放测算。综合多位学者的研究成果（例如张广胜和张珊珊，2014；Wu et al.，2018），并在充分参考《省级温室气体清单编制指南（试行）》的基础上，本文拟从农业能源利用、农用物资投入、水稻种植、畜禽养殖四个方面对农业碳排放量进行测度。 2.核密度分析法。作为最为重要的非参数估计方法之一，核密度分析法已逐步成为探究一些非均衡分布问题的常用方法。本文将在充分参考已有研究（例如邓远建等，2020）的基础上，选用高斯核进行相关分析。3.空间计量分析。本文首先选用全局莫兰指数（Global Moran’s I）刻画被观察对象的空间自相关性；而后基于时空维度采用空间杜宾模型来探究各因素对农业碳排放的影响，并在此基础上考察各自的空间溢出效应。解释变量包括市场和政府两个层面因素。首先，市场层面因素包括产业集聚水平、农业发展水平和农业产业结构。其中，产业集聚水平通过区位商测度而来，同增设其二次项为解释变量以考察产业集聚与农业碳排放之间是否存在非线性关系。农业发展水平以人均农业增加值作为指标。农业产业结构以种植业、畜牧业增加值之和占农业增加值的比重来表征。其次，政府层面因素包括环境规制水平、农业公共投资和农业财政支持。其中，环境规制水平以环境污染治理投资与地区生产总值之比作为替代指标。农业公共投资以各地农林牧渔业固定资产投资额来表示。农业财政支持以农业财政支出与财政总支出之比作为替代指标。测算农业碳排放所涉及的各类能源消费数据均出自2006－2020年历年的《中国能源统计年鉴》，其他原始数据则源自2006－2020年历年的《中国农村统计年鉴》。农业增加值数据出自2006－2020年历年的《中国统计年鉴》。农业财政支出、农林牧渔业固定资产投资额、环境污染治理投资、地区生产总值等数据主要出自2006－2020年历年的《中国财政年鉴》《中国固定资产投资统计年鉴》以及各省份的统计年鉴或统计公报。
四、中国农业碳排放现状特征分析
2019年中国农业碳排放总量为94067.21万吨，相比2005年减少了6.85%。其中，农业能源利用、农用物资投入、水稻种植、畜禽养殖所导致的碳排放量占比依次为14.21%、26.38%、25.95%和33.46%。2019年，中国农业碳排放强度为2.31吨/万元，较2005年下降了47.38%，从而提前完成了中国政府所承诺的2020年碳减排目标。从整体来看，2005－2019年中国农业碳排放总量虽小幅下降但伴随着一定的年际波动。农业碳排放强度在考察期间则一直处于下降态势，只是不同阶段的降幅存在差异。具体到不同类型的碳源，相比于基期，农用物资投入碳排放的累计增幅最大，达到了14.76%；农业能源利用碳排放累计增幅为8.37%，居于其次。水稻种植碳排放增幅为4.76%，居于第三。相较而言，畜禽养殖碳排放在考察期内表现出明显的下降态势，累计降幅高达28.03%。2019年农业碳排放量居于前10位的省份依次为湖南、湖北、河南、江苏、安徽、四川、江西、山东、黑龙江和内蒙古，上述省份农业碳排放量累计占到了全国农业碳排放总量的57.28%。而北京、天津、上海、宁夏、海南、青海、山西、重庆、陕西和福建则依次排在倒数后10位，农业碳排放量累计之和仅占全国农业碳排放总量的10.44%。与2005年相比，2019年有18个省份的农业碳排放总量处于下降态势且以北京降幅为最大，高达73.33%；其他12个省份仍处于增长态势且以黑龙江增幅为最大，达到了36.50%。2019年各省份农业碳排放强度表现出了极大差异，总体而言，“西高东低”的特征明显。其中，青海农业碳排放强度居于首位，高达9.72吨/万元；而海南农业碳排放强度最低，仅为1.11吨/万元。
五、中国农业碳排放的动态演进
考察期内中国农业碳排放强度明显降低，但省际差距却有所拉大。可能的解释是，功能属性定位的不同使得各省份农业发展战略与模式选择存在差异，进而影响到各省份产业结构调整与农业现代化推进步伐，从而客观上加剧了农业碳排放强度的省际差距。
考察期内粮食主产区的农业碳排放强度明显降低，而且省际差距同步缩小。可能的解释是：粮食主产区总体遵循“以粮食生产为核心，农牧业协同发展”的战略方针，该特点决定了各省份无论是自身发展模式，还是涉农政策支持力度，抑或是当地经济发展对农业的外在支撑，均逐步趋向于同一水准，从而客观上促进了粮食主产区内农业碳排放强度省际差距的缩小。
考察期内粮食主销区农业碳排放强度明显降低，但省际差距呈现扩大趋势。其关键原因在于：天津、上海二市农业碳排放强度降幅较小，逐步扩大了与粮食主销区其他省份的差距，且二者农业体量较小，较为依赖能源与农资投入，产业特色不够突出，未能显现出“低碳—高效益”特征。
考察期内粮食产销平衡区的农业碳排放强度明显降低，且省际差距大幅缩小。可能的解释是：粮食产销平衡区的绝大多数省份位于中国西部地区，各省份农业资源禀赋较为接近，产业构成中畜牧业占有相当比重；同时，得益于国家西部大开发战略的实施，各省份经济发展水平也逐步接近。这些因素促使粮食产销平衡区内各省份农业发展水平逐步趋于一致，相应地，碳排放差距也随之缩小。
六、农业碳排放的影响因素
及其空间溢出效应
在市场层面因素中，产业集聚水平与农业碳排放间存在倒U型关系，即随着农业产业集聚水平的不断提升，农业碳排放经历了一个先增后减的变化过程。产业集聚初期虽然一定程度上实现了农业基础设施共享、劳动力互助，但受制于整体基础设施建设不足等一系列现实，农业生产者只能通过能源与农用物资的过量使用来换取更高的农业产出，由此加剧了农业温室气体排放。而后，随着农业发展水平的不断提升以及农业公共投资和财政支持力度的持续加大，农业基础设施趋于完善，农业产业结构愈发合理，管理模式不断创新，加之产业集聚自身正外部效应逐步凸现，促使农业能源与农用物资利用效率显著提升，从而农业碳排放量减少。农业发展水平表现为负向影响，即农业发展水平的提升可以有效抑制农业碳排放量的增长。农业产业结构则呈现正向影响，即种植业与畜牧业增加值之和占农业增加值的比重越大，农业碳排放量越大。在政府层面因素中，环境规制水平对农业碳排放的作用方向为负，即在其他条件不变的前提下，环境规制水平越高，农业碳排放量越少。农业公共投资则不然，表现出了显著的正向影响，即农业公共投资额越大，农业碳排放量越高。市场层面的因素中，产业集聚水平对农业碳排放具有显著的空间溢出效应，且二者间表现出倒U型关系。具体而言，初期邻近地区产业集聚水平提升会促使本地农业碳排放量增加，随着时间的推移拐点会出现，进而对本地农业碳排放形成抑制作用。农业发展水平与农业产业结构对农业碳排放既存在直接效应，也存在空间溢出效应。在政府层面的因素中，农业财政支持直接效应不甚明显，但空间溢出效应突出且系数为负，表明邻近地区加大农业财政支持力度能够显著降低本地农业碳排放量；环境规制水平的情形相反，它存在一定的直接效应却无明显的空间溢出效应；农业公共投资则二类效应兼具，并表现出负向的空间溢出效应。总体而言，上述影响因素在大多数情况下对农业碳排放均具有较强的空间溢出效应且以抑制作用为主。可能的原因是：产业集聚所诱发的外部规模经济效应可以有力地带动邻近地区的学习与效仿，进而促使邻近地区产业集聚的不断形成；而后续伴随着集聚程度的逐步提升，农业发展水平显著提高，农业产业结构积极调整，农业公共投资持续增加，农业财政支持力度不断加大，由此带来了农业科技水平的快速提高与生产管理模式的全面创新，邻近地区通过有效学习与充分吸收，逐步产生技术溢出与经验溢出。
七、研究结论
第一，中国农业碳排放总量处于波动下降态势且碳排放强度持续降低。2019年中国农业碳排放总量为94067.21万吨，相比2005年减少了6.85%。中国农业碳排放强度处于持续下降态势，并提前完成了政府承诺的2020年碳减排目标。至于各类碳源所引发的碳排放，相比于基期仅畜禽养殖碳排放减少而余者皆有小幅增加。第二，农业碳排放总量、强度的省际差异明显。以2019年为例，农业碳排放总量以湖南居首，北京最末；相比于2005年，有18个省份处于下降态势且以北京降幅最大，其他省份处于增长态势且以黑龙江增幅最大。农业碳排放强度总体呈现“西高东低”的特征，其中，青海最高，海南最低。第三，全国以及粮食主产区、主销区和产销平衡区农业碳排放的动态演进特征表现出了一定区别。具体而言，考察期内中国农业碳排放强度整体下降趋势明显但省际差距有所扩大。从三类地区来看，粮食主产区和产销平衡区内部农业碳排放的省际差距均明显缩小，且最终都处于两极分化态势；而粮食主销区内部虽然也呈现两极分化格局，但省际差距明显拉大。第四，农业碳排放受市场和政府两个层面因素的共同影响。在市场层面的因素中，产业集聚水平与农业碳排放之间呈现倒U型关系，且产业集聚水平具有显著的空间溢出效应；农业发展水平显著抑制了农业碳排放增加，而农业产业结构却起到了相反作用，但二者均具有负向的空间溢出效应。在政府层面的因素中，环境规制水平的提升有助于农业碳减排，农业公共投资则反之；同时，农业财政支持与农业公共投资都表现出了负向的空间溢出效应。
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