黑龙江省农业经济与碳排放的关系研究——基于Tapio脱钩模型

为促进黑龙江省低碳农业发展,厘清农业碳排放与农业经济发展之间的关系,基于种植业和畜牧业共14类碳源,测算黑龙江省2000—2018年碳排放量,运用Tapio脱钩模型计算黑龙江省农业碳排放的脱钩系数,对二者之间的关系进行了研究。结果表明,2000—2018年黑龙江省农业碳排放总量增长52.36%,年均增长2.37%,总体呈现持续上升—迅速下降—稳定上升—缓慢下降的变化特征;黑龙江省农业碳排放与农业经济之间的脱钩状态主要是弱脱钩和强脱钩,呈现弱脱钩—波动期—弱脱钩—强脱钩的过程。     

我国垦区农业科技教育投入与经济增长关系研究

选取我国三大垦区之一——黑龙江垦区为研究样本,以1991-2015年的时间序列数据为研究对象,运用以向量自回归模型(VAR)为基础的JJ协整检验与误差修正模型(VEC)检验了我国垦区农业科技教育投入对经济增长的长期与短期的影响。实证结果表明:我国垦区农业科技教育投入与经济增长间具有长期均衡关系。从长期看,垦区农业科技总额投入、教育投入、农业机械动力投入与经济增长显著正相关,化肥投入与经济增长呈显著负相关;从短期看,垦区农业科技总额投入、教育投入与经济增长的关系不显著,农业机械投入与经济增长显著负相关,化肥投入与经济增长显著正相关。进一步表明我国垦区农业科技教育投入有效推动了经济增长,农业科技总额投入、教育投入的效果存在时滞性,机械投入对经济增长的促进作用潜力较大,农用化肥投入对经济增长的短期效果虽然比较显著,但从长期来看不利于垦区经济的可持续增长。     

江苏省农业碳排放动态变化影响因素分析及趋势预测

[目的]在分析2000~2015年江苏省农业碳排放的基础上,描述其影响因素,并预测2016~2030年江苏省的农业碳排放量。[方法]运用农业碳排放估算方式计算2000~2015年江苏省农业碳排放量,并运用多元回归模型分解碳排放的影响因素,最后利用灰色预测模型预测2020~2030年江苏省的农业碳排放量。[结果]2000~2015年江苏省农业碳排放量主要呈现三段式变化。2000~2003年,表现为小幅度的先增长后下降趋势;2004~2010年,农业碳排放量呈现快速增长趋势;2011~2015年,农业碳排放总量开始缓步减少。对影响因素的分析结果表明,江苏省农业碳排放的主要影响因素来源于经济发展方面,如单位农业能源消耗、农业人口人均GDP等表征指标。农业科研人员数量对碳排放量减少起到一定的作用。预计2016~2030年江苏省农业碳排放量会持续缓步下降趋势。[结论]2000~2015年江苏省农业碳排放量主要呈现三段式变化。2000~2003年,表现为小幅度的先增长后下降趋势;2004~2010年,农业碳排放量呈现快速增长趋势;2011~2015年,农业碳排放总量开始缓步减少。预测2016~2030年间将呈持续缓步下降趋势。     

黔中喀斯特地区农业生产碳排放实证研究

[目的]以贵阳市为例,测算其2007—2016年农业碳排放量,分析时序变化特征、脱钩关系并预测未来10年农业碳排放量,为我国西南喀斯特地区农业减源增汇以及经济发展提供参考。[方法]文章运用碳排放系数法计算2007—2016年贵阳市农业碳排放量;基于Tapio脱钩模型分析区域农业碳排放量与农业GDP的脱钩关系;利用GM (1.1)模型预测贵阳市未来10年农业碳排放量。[结果] 2007—2016年贵阳市农业碳排放量呈下降趋势,年均递减0.75%;三大类碳源中水稻种植占比例最大,为67.37%,其次为畜禽养殖,为17.08%,最后为农地投入,占比为15.55%;细分碳源,除水稻外,化肥与牛碳排放量较高,但农膜、农用柴油、农地灌溉以及羊碳排放都呈增加趋势;脱钩分析表明,贵阳市农业碳排放与农业经济增长间的脱钩类型呈现强脱钩、弱脱钩、强负脱钩、扩张负脱钩4种状态,脱钩类型以强脱钩为主,说明近年来农业碳减排取得一定成效;根据GM (1.1)模型预测,贵阳市农业碳排放量逐年下降,由2017年的50.14万t下降至2026年的47.76万t。[结论]贵阳市农业碳减排效果明显,未来还需进一步采取措施以实现农业减源增汇。     

西北干旱区农地利用碳排放与农业经济增长的响应关系

[目的]试图找出我国西北干旱区农地利用碳排放与农业经济增长之间的关系,以期为制定该地区农地利用碳减排政策提供理论支撑。[方法]测算西北干旱区"九五"至"十二五"期间农地利用的碳排放量,采用"Tapio脱钩"理论探究农地利用碳排放与农业经济增长的响应关系,并运用LMDI模型分析了农地利用碳排放的影响因素,继而对农地利用碳排放零增长的时间节点进行了预测。[结果]西北干旱区农地碳排放呈现"快速增长-缓慢增长"两阶段变化特征,其碳排放强度变化轨迹与此基本一致;农地利用碳排放与农业经济增长间响应关系显著,以弱脱钩效应为主;农地利用碳排放的驱动因子中,农业生产效率因素、劳动力因素对农地利用碳减排的成效最为明显,农业产业结构因素对农地利用碳减排略有促进作用,而农业经济发展因素是促进碳排放的主要因素。[结论]西北干旱区有望在2017年实现农地利用碳排放的零增长,虽在短期内可能实现农地利用碳排放的零增长,但农业收入在农户家庭收入中仍占较大比重,农业碳减排压力依然较大。     

黑龙江省农业机械化水平对农业经济增长的影响研究

基于协整理论,采用ADF检验,构建VAR方程和VEC模型,对黑龙江省农业机械化水平与农业经济增长关系进行实证分析。结果表明,黑龙江省农业机械化发展与农业经济增长存在长期均衡关系,且农户拥有生产性固定资产存量影响较大;短期内,农业机械等生产性固定资产的投入对农机综合作业水平提高能产生正效应,并引起农业总产值正向变动,且能达到峰值。     

基于VAR模型的碳排放、产业结构与经济增长三者关系的研究

经济增长新常态对产业结构优化与环境保护提出了更高要求。本文采用河北省年度相关数据,应用基于VAR模型的动态计量分析方法,对河北省碳排放、产业结构和经济增长三者之间的关系进行了实证研究。结果表明,三者之间存在着长期稳定的协整关系;产业结构优化有助于推动经济增长及降低碳排放强度;经济增长有助于降低碳排放强度,但对产业结构的优化作用不明显。同时发现,依靠导致碳排放强度高的粗放型产业推动经济增长仅仅表现在短期,长期而言不利于经济增长及产业结构调整。     

河南省低碳农业发展水平及其评价

[目的]大力低碳农业生产可以有效应对因碳排放增加造成的全球变暖问题,通过构建低碳农业综合评价指标体系,对河南省低碳农业综合发展水平进行评价,以期为科学规划低碳农业提供一定依据。[方法]以2005~2015年间河南省农业碳排放量为基础,设定相应的评价指标,构建评价体系,利用层次分析法并对河南省低碳农业的整体发展水平进行评价。[结果]2005~2015年河南省碳排放量总体表现为上升的趋势,其中化肥碳排放量最大,约占碳排放总量的70%;河南省低碳农业发展整体呈上升趋势,2015年低碳农业综合得分是2005年的1.6倍,其中农业生产要素产出效率增长最快,增长2.4倍;2011年前后农业生产要素产出率指标变化情况比较明显,2011年为河南省低碳农业发展的转型年份。[结论]低碳农业是低碳经济中不可缺少的构成部分,强调在开展农业活动的过程中发展低碳农业,实现对传统农业生产模式的创新和改变,最终实现现代农业的可持续发展。目前影响作为河南省低碳农业进一步发展的主要因素是农业资源投入,在今后低碳农业的发展中必须要减少农药、化肥的使用量,同时提高农业科技水平,推动循环和生态农业的健康发展。     

经济新常态下创新驱动型现代低碳农业发展研究*——以成都平原地区为例

[目的]在全球气候变暖,资源枯竭的背景下,发展低碳农业是农业可持续发展的迫切需求。文章通过分别计算种植业、畜牧业、农业生产用具碳排放量得出成都市近年来碳排放情况,为成都平原地区农业低碳经济发展提供研究与实践基础。[方法]选取2004—2015年科技发展财政投入数据与农业碳排放量,运用回归模型验证农业科技投入与农业碳排放量的关系,探究农业科技投入对农业减排的促进作用。[结果](1)成都市的种植业碳排放在40年整体呈下降趋势,主要原因是种植面积的减少;(2)化肥碳排放量在1999—2015年整体呈下降趋势,减排效果较为明显,农业灌溉碳排放量整体平稳下降而减少的势头还未放缓,其在未来仍具有较大的减排潜力;(3)农业机械的碳排放最小也最为稳定, 16年来一直保持在1.6万t左右,碳排放强度也在0.017 t/hm~2上下,可见成都市农业在21世纪初到目前的农业机械使用量基本稳定,对其依赖性较弱,有进一步减排的可能。(4)技术因素对减少农业碳排放具有驱动作用,并且随着技术资金投入的增加,减排工作会进入到"瓶颈",碳排放量减少的速度将逐渐放缓。[结论]通过理论分析与案例研究,发现技术、制度、文化与农业碳排放量的内在逻辑关系,为促进低碳农业发展,应从制度、技术、文化3个方面推动创新。     

四川省农业区域经济差异对农业经济增长的影响研究

[目的]通过分析四川省农业区域经济差异,将四川省划分为西北高原区、西南山地区、四川盆地区等3个农业经济差异区域,并从土地资源、水资源、经济资源、社会资源等4个方面确定11个指标研究其对四川农业经济增长的影响。[方法]运用灰色关联分析法,选取2010~2014年3个不同区域内11个指标,分别分析其对农业经济发展的核心评价指标农业GDP的影响。[结果]3个区域内耕地面积、受灾面积、农业用水总量与农业GDP均中度相关,并且从关联度的结果看,耕地面积、受灾面积、农业用水总量的差异对农业GDP的影响差距不大;3个区域内农林牧副渔总产值、农业总产值、农业增加值均与农业GDP高度相关,且对各区农业GDP的影响的差异较小;3个区域内有效灌溉面积、农业机械总动力、农用化肥使用量、农业从业人员、农业固定资产投资对农业GDP的影响显著。[结论]四川农业区域经济差异对农业经济增长的影响显著。     

山西省农业温室气体排放探析

[目的]关注农业温室气体的排放,有利于农业生态文明建设。[方法]文章以山西省农业作为研究对象,运用实地调研和文献查阅法对山西省农业现状进行了分析、并运用农业系统的碳排放估算方法对2006—2015年的农业投入要素和畜禽养殖数量产生的碳排放进行了测算。[结果](1)山西省农业碳排放量呈现先上升后趋于稳定的状态,近年来农业碳排放总量维持在220万t左右,农业投入要素产生的碳排放比重从高到低依次为化肥、农膜、柴油、农药、灌溉和翻耕;(2)种植业碳排放最高的运城市约为36.359万t,排放最低的阳泉市为2.782万t,运城市是阳泉市的13倍;(3)畜禽养殖数量决定畜禽碳排放量的数值, 2015年山西省养殖业CH_4排放量最大的是晋中市,排放量达到4 260.56t,养殖业CH_4排放量最小的是阳泉市,排放量为387.51t,晋中市的排放量是阳泉市的11倍;(4)受自然资源、农业政策和当地经济发展状况的影响,山西省各地市的碳排放分布不均匀。[结论]建议农户采用低碳农业生产方式;政府鼓励适当的农业规模化生产、鼓励低碳生产技术的研发和使用,兼顾经济、生态和社会三方效益,合理发展低碳农业。     

基于投入视角的河南省农业碳排放时空演化特征与影响因素分解

[目的]对河南省农业碳排放进行测算,并分析其时空演化特征与影响因素,可为实现低碳农业发展提供依据。[方法]基于农业生产中翻耕、灌溉、化肥、农药、农膜和农用柴油等6个方面碳源,采用碳转化系数法、标准差、变异系数与探索性空间分析方法 (ESDA)对河南省1993~2015年的农业碳排放及其时空演变进行了分析。运用LMDI模型对河南省农业碳排放影响因素进行分解。[结果]河南省农业碳排放量和排放强度总体上均呈上升趋势,年均增速分别为4.32%和3.72%。河南省农业碳排放量空间分布呈较为明显的集聚特征,主要年份高碳排放区集中于豫东南地区;碳排放强度多为Ⅱ级和Ⅲ级水平,空间分布更为均衡。23年来,河南省各地农业碳排放量和排放强度的相对差异与绝对差异整体上均呈扩大趋势,农业碳排放量的集聚趋势更为明显,高碳排放区域有向豫东南和豫北地区进一步集聚的趋势,农业碳排放强度趋向于均衡化发展。生产效率、劳动力和结构因素对碳排放有抑制作用,而农业经济发展因素对碳排放具有促进作用。[结论]未来河南省还须进一步采取措施,有效实现农业碳减排。     

基于县域尺度的湖南省农业碳排放时空特征分析

目的 全球各行业碳排放中,农业碳排放占比很大,对全球气候和生态环境的负面影响不可忽视,研究农业碳排放对实现农业节能减排有重要意义。方法 文章通过分析从农地利用过程碳排放、水稻种植过程甲烷排放、农地氧化亚氮排放和禽畜养殖过程碳排放四个方面碳源构建了农业碳排放测算清单,采用碳转化系数法测算出湖南省农业碳排放总量,并分析了2007—2017年湖南省农业碳排放的时空特征。结果 2007—2017年湖南省农业碳排放整体呈先上升后下降趋势,碳排放强度呈下降趋势,74.59%的县域单元的农业碳排放总量为负增长,94.26%的县域单元碳排放强度呈下降态势。湖南省各县（市、区）农业碳排放在空间布局上存在显著同质性,11年各县（市、区）空间均质性呈增强之势,空间异质性呈减弱之势。结论 对湖南省县域尺度农业碳排放不同维度时序特征的分析,有利于依此总结湖南省碳排放变化规律,预测未来农业碳排放走向,对县域农业碳排放空间布局研究有助于各地因地制宜,推行有差别的农业碳减排举措。     

农业科技资源与农业经济发展的关系研究——以东部地区为例

农业科技资源是实现农业经济发展方式转变和农业经济可持续发展的重要因素,发展现代农业也迫切需要将农业科技资源与农业经济的发展有机结合起来。文章以研究农业科技资源与农业经济的关系为出发点,首先分析经济视角下农业的发展模式,了解到农业是温室气体的排放源之一,因此采用低耗能、低排放和零污染的发展模式对农业经济发展进行改造,实现农业的生产离不开科技资源,引用高科技技术、设备对促进农业经济发展至关重要。其次利用灰色关联度分析法对农业科技与农业经济之间的关联关系进行评价研究,从农业科技授予专利数量、农业新品种的数量以及农业科技论文数量等角度阐述科技对于农业经济发展的重要性及影响力,指出其为促进农业经济增长的先决条件,为实现农业化发展、改善农业发展结构提供科技保障。     

黑龙江省农业综合开发评价及发展模式探讨

[目的]发展现代农业是促进我国经济社会快速发展的必然要求,结合当下现代化农业的发展情况,对黑龙江省农业综合开发进行评价,探讨多种农业发展的模式,为加快黑龙江省城镇化进程提供助力,为黑龙江省发展现代农业提供理论依据。[方法]通过实地调查法和文献查阅法对相关的研究内容进行汇总和分析。采用层次分析法(AHP)从基础资源设施、科技应用、生态建设、经济效益、政府管理、农村发展6个方面23个指标对黑龙江省农业综合开发进行评价,结合现代农业发展的趋势和黑龙江省农业业态配置情况,为黑龙江省未来农业发展模式提出建议。[结果]黑龙江省农业综合开发的评价指标体系中,生态建设和经济效益方面的权重值比较大,均为0.281 6;而农村发展、基础资源设施和政府管理水平有待提高。综合来看,黑龙江省农业综合开发整体较好,但是在其他方面存在发展不均衡的现象。[结论]黑龙江省农业综合开发进程良好,在农业发展中,基础资源设施、政府管理水平和农村发展水平都有待提高。今后,政府应该加强管理,重视生态文明建设,优化产业结构,发展"农业+生态"、"农业+旅游"、"农业+产业"等多种农业综合发展模式,促进黑龙江省农业更快速地发展,进而提升黑龙江省整体的城镇化水平。     

农业碳排放时序测算及其影响因素分析——以湖北省公安县为例

"农业碳排放"最早在20世纪早期就已提出,近年随着农业的发展,农业生产活动导致的碳排放量有增无减,农业碳排放问题受到社会各界高度关注。从县域视角出发,以湖北省江汉平原荆州市公安县为例,基于农业投入与生产过程中的6个主要方面的碳源,测算了近年公安县农业碳排放量,运用Kaya恒等式变形公式对农业碳排放影响因素进行分解分析。结果表明:公安县近年农业碳排放总量呈现增长趋势,农业碳排放总量及农业碳排放强度年均增长率分别为2.08%,1.59%。经济因素是影响碳排放的主要因素,效率因素,结构因素和劳动力因素均表现为抑制碳排放的增长。     

黑龙江省建设用地变化对碳排放的影响

黑龙江省正处于城镇化快速发展期,主要表现在建设用地扩张和人口城镇化,这都将对黑龙江省的碳排放量产生重要影响。本文将利用STIRPAT模型,应用岭回归方法计量分析建设用地扩张和人口城镇化率对碳排放的影响。以黑龙江省1993至2012年这阶段的碳排放情况的进行实证研究,结果表明,建设用地扩张、城镇化率和人均GDP因素对黑龙江省1993~2012年碳排放具有增量效应影响显著,是导致黑龙江省碳排放持续增加的主要驱动因素。能源强度对碳排放具有减量效应,提高能源利用率是黑龙江省实现碳减排的重要途径。