中国省域农业低碳效率评估与演变研究

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摘要：摘 要：2019年中央1號文件提出绿色农业发展行动计划，作为绿色农业的重要方面，低碳农业的发展是必不可少的举措。如何准确测度农业低碳发展效率并分析演变规律对加快低碳农业发展具有重要意义。以农用物资、稻田、畜禽养殖、能源消耗四类作为碳源，从低碳视

　　摘 要：2019年中央1號文件提出绿色农业发展行动计划，作为绿色农业的重要方面，低碳农业的发展是必不可少的举措。如何准确测度农业低碳发展效率并分析演变规律对加快低碳农业发展具有重要意义。以农用物资、稻田、畜禽养殖、能源消耗四类作为碳源，从低碳视角下引入农业碳汇作为期望产出，基于共同前沿方法结合全局Malmquist模型测算中国30个省(区、市)2000-2016年农业低碳发展效率，将效率进一步分解，明确效率增长源泉及作用规律。结果表明：中国农业低碳发展效率整体上呈现显著上升趋势。分地区看，东部地区处于领先地位，西部地区保持稳定，中部地区迎头赶超。分省份看，北京农业低碳发展水平具有绝对优势，江西省最低。从增长源泉来看，农业低碳发展效率的改善主要取决于农业技术进步的增长，农业技术效率处于恶化状态。中国必须采取结合区域资源特点，打破省份地域限制加大农业生产交流等措施以提高农业低碳发展效率，促进低碳农业的实现。

　　关键词：共同前沿;农业碳汇;全局Malmquist指数;效率分解

　　农业是国民经济建设和发展的基础产业，自改革开放以来取得了巨大成就。据国家统计局显示，2019年中国农林牧渔总产值高达123967.9亿元，同比增长9.15%;粮食连年增产，2019年中国粮食总产量达66384万t，比2018年增长0.9%。然而，伴随着农业快速发展的同时也带来了一系列问题。中国农业生产方式粗放，化肥农药等过量施用、畜禽养殖粪污处置失当、农用地膜和农药包装回收不足、能源大量消耗等问题严重[1]，农业碳排放总量与日俱增，导致中国农业呈现出“高投入、高污染、高排放”的增长态势[2]。在中国，农业源排放的温室气体占全国温室气体排放的17%，农业排放的CH4和NO2分别占全国总排放的50%和92%[3]，且以每年5%速率增长[4]。由此看来，农业是重要的碳源，中国作为农业大国，如果不实行节能减排，只会加剧温室效应的进程。因此，农业低碳发展成为一个重要的研究课题。

　　农业低碳发展效率是指基于劳动、土地、灌溉、化学物资、农业动力等各项投入，纳入期望与非期望产出的农业低碳发展水平。在计算效率时，不考虑碳排放约束会高估农业效率[2，5]。从研究范围来看，学者们从微观、宏观层面均对农业生产效率进行了相关研究。微观层面是对农场和农户的农业生产效率研究，Lambert等[6]从农场资本结构角度对美国农场的生产技术效率进行了研究。宏观层面分为国家、地区、省域层面对农业生产效率进行测度。一些学者认为中国农业生产效率水平不高[7-9]。依据冉启英等[5]的测算结果，中国农业能源效率呈现先升后降的倒“U”型趋势。从地区层面来看，东部地区农业碳排放效率相对较高[8，10-11]。分省份来看，田云等[10，12]一致认为北京低碳农业发展水平最高，海南最低。从增长源泉来看，技术进步是农业生产效率增长的主要原因，技术效率在绝大部分年份出现了一定程度的恶化[2，5]。以上研究成果在一定程度上丰富了低碳农业发展效率评价的研究，为后续相关研究奠定了坚实基础，但仍存在一定的局限性：(1)虽有研究将农业碳排放与农业投入产出纳入到了同一分析框架中，但并未将高碳汇这一属性考虑在内，不能完全反映出低碳农业属性。(2)即使有些研究将碳汇考虑在内，也只考虑了种植业碳汇，并未将林业、牧业、园地碳汇考虑在内，不能全面地代表生态效益。(3)在投入产出指标的选取时，投入指标是大农业的指标，而在产出指标中只选取种植业，匹配度上存在误差。因此，本文围绕农用物资、稻田、畜禽养殖、能源消耗四大类碳源，种植业、森林、园地、牧草地四大类碳汇，采用共同前沿方法结合全局Malmquist指数模型测度农业低碳发展效率，充分考虑了不同地区存在资源禀赋异质性的事实，分析农业低碳发展效率之间的差异以及发展趋势，同时将效率进一步分解，明确农业低碳发展效率增长源泉及其作用规律，以期为制定优质农业发展的政策提供坚实理论依据。

　　1 数据来源与研究方法

　　1.1 数据来源

　　本文选取中国30个省份(西藏、港澳台除外)作为研究对象，研究2000-2016年各省的低碳农业发展效率。其中涉及价格指数的指标均折算成2000年不变价从而排除价格波动对指标产生影响。文中使用的数据来自于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国农业统计资料》《中国能源统计年鉴》以及各省统计年鉴。

　　1.1.1 投入指标 结合研究目的，以期达到研究结果，参考田云等[10]的研究成果，本文将选取劳动力、土地和水资源、化学物质、农业动力等作为农业生产生活的投入变量。

　　①劳动投入用人力资本增强型劳动表示，将未受过教育、小学毕业、初中毕业、高中毕业的受教育年限定为0、6、9、12年，由于从事第一产业的大学生及研究生所占份额很小，大专及以上毕业的受教育年限定为15.5年，人力资本增强型劳动为受教育年限与第一产业劳动人数的乘积;②土地用农林牧园面积的总和表示;③化肥、农药、农膜以实际用量为准;④机械动力用农业生产的农业机械总动力表示;⑤灌溉以实际有效灌溉面积为准;⑥役畜用参与农业生产活动的数量表示。

　　1.1.2 产出指标 本文以2000年为基期的农林牧渔总产值代替经济产出，选择农业碳汇表示生态产出。将农业、林业、牧草地和园地碳汇作为期望产出纳入农业低碳发展情况的核算当中，全面反映农业的经济价值和生态价值。种植业碳汇估算方法参考王修兰[13]、韩召迎等[14]，包括水稻、小麦、玉米、豆类、油菜籽、花生、向日葵、棉花、薯类、甘蔗、甜菜、蔬菜、瓜类、烟草等14类农作物碳汇。森林碳汇量参考陈卫洪和王晓伟[15]方法计算生物、土壤、林下三部分碳汇。牧草地和园地碳汇均采用系数法，牧草地碳汇参考宋卓玛等[16]文献，园地碳汇根据王琦等[17]算法加以计算。

　　非期望产出从农用物资、稻田、畜禽养殖、能源消耗四部分对其进行考察。农用物资碳排放主要来自化肥、农药、农膜等农用物资投入直接或间接引发的碳排放，其排放系数出自美国橡树岭国家实验室(ORKL)[18]相关研究。稻田作为主要排放源之一，由于中国幅员辽阔，不同省份气候条件不同，导致各省份水稻CH4的排放率不一致。为了让结果更准确，本文将参照江长胜等[19]、闵继胜等[20]所测算的各地区早稻、晚稻以及中季稻CH4排放系數。畜禽养殖碳排放，以CH4和N2O为主，前者由肠道发酵和粪便共同导致，后者主要源于粪便，与此相关所有排放系数均来自IPCC。由于畜禽生命周期各异，本研究参考闵继胜等[20]方法对各畜禽年平均饲养量进行调节。能源消耗碳排放参考钱志权[21]纳入所有终端能源消费数量，按照公式折算出农业能源消耗碳排放量。

　　1.2 研究方法

　　1.2.1 共同前沿模型 由于地理位置不同，中国各省域间存在差异，不同产业具有不同的生产前沿面，假定各省份产业结构一致的传统前沿会造成一定的误差，本文通过共同前沿方法来解决偏差问题。

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