1、江西农业学报 2023，35（01）：152157ActaAgriculturaeJiangxiDOI:10.19386/ki.jxnyxb.2023.01.024江西农业碳排放量与 EKC 检验及影响因素分析邱隆峰，陈胜东*（江西财经大学 经济学院，江西 南昌 330013）摘 要:基于20052020年江西省统计数据，对江西省农业碳排放量与农村居民人均可支配收入进行了EKC检验，并用LMDI分解模型对江西省农业碳排放量影响因素进行了分析。结果表明：(1)20052020年江西省农业碳排放量呈现出“快速上升缓慢上升快速下降”3个阶段，农业碳排放量与农村居民人均可支配收入之间呈现出典型的倒“U
2、”形曲线的特征，其拐点出现在2015年，此时农村居民人均可支配收入为11139元；(2)农业经济水平是农业碳排放量增加的主要因素，农业生产效率是主要的抑制因素，农业生产结构既有增排效果也有减排效果，农业劳动力规模对农业碳减排起到了一定的促进作用。由此可知，提升农业生产效率及优化农业产业结构有助于减少江西的农业碳排放量。关键词:EKC检验；LMDI模型；农业碳排放量；江西 中图分类号：F323.22 文献标志码：A 文章编号：1001-8581（2023）01-0152-06 Analysis of Agricultural Carbon Emissions and EKC Test and I
3、nfluencing Factors in Jiangxi Province QIULong-feng,CHENSheng-dong*（SchoolofEconomics,JiangxiUniversityofFinanceandEconomics,Nanchang330013,China）Abstract:BasedonthestatisticaldataofJiangxiProvincefrom2005to2020,theEKCtestwasconductedontheagriculturalcarbonemissionsandthepercapitadisposableincomeofr
4、uralresidentsinJiangxiProvince,andtheLMDIdecompositionmodelwasusedtoanalyzetheinfluencingfactorsofagriculturalcarbonemissionsinJiangxiProvince.Theresultsshowthat:(1)From2005to2020,theagriculturalcarbonemissionsinJiangxiProvinceshowthreestagesof“rapidrise,slowriseandrapiddecline”,andtherelationshipbe
5、tweenagriculturalcarbonemissionsandpercapitadisposableincomeofruralresidentsshowsatypicalinvertedU-shapecurve.Theinflectionpointappearsin2015,whenthepercapitadisposableincomeofruralresidentsis11139yuan.(2)ThelevelofagriculturaleconomyisthemainfactorofincreasingagriculturalcarbonemissionsinJiangxiPro
6、vince.AgriculturalproductionefficiencyisthemainfactorofinhibitingagriculturalcarbonemissionsinJiangxiProvince.Agriculturalproductionstructurehasbothincreasingandreducingeffectsoncarbonemissions.Thescaleofagriculturallaborforceplaysacertainroleinpromotingagriculturalcarbonemissionreduction.Therefore,
7、strengtheningthesteadyimprovementofagriculturalproductionefficiencyandcontinuingtooptimizethestructureofagriculturalindustrycanhelpreducetheagriculturalcarbonemissionsinJiangxi.Key words:EKCtest;LMDImodel;Agriculturalcarbonemission;JiangxiProvince0 引言温室效应引起的全球气候变暖是当今国际面临的最严峻的环境问题之一，因此，发展低碳经济和节能减排已成为
8、各国的共识。根据国情的不同，在温室效应等环境问题上，不同国家所需承担的碳减排责任也不同。我国作为全球最大的发展中国家，未来经济的发展需要必要的能源消耗，既要在保持经济稳定增长的同时又能实现“双碳”目标，如何处理经济发展与碳排放之间的关系就显得格外重要，因此，中国实现碳减排目标面临着巨大挑战。自国外学者Grossman和Krueger提出了环境污收稿日期：2022-09-26基金项目：江西财经大学大学生创新创业训练计划项目（202210421007）；江西省高校人文社科项目“双碳目标下江西省农业碳减排实现路径研究”（JJ21116）。作者简介：邱隆峰（2001），男，江西鹰潭人，研究方向为生态经
9、济学、资源环境经济学。*通信作者：陈胜东。1 期153邱隆峰等：江西农业碳排放量与EKC检验及影响因素分析染与经济增长的长期关系呈现倒“U”形之后，环境库兹涅茨曲线(EKC)假说成为了研究经济发展与环境质量关系的重要理论之一。基于不同地区不同对象的实证研究，得出的环境质量与经济增长的曲线关系呈现出多样化的结果。王世进等1-2得出的EKC检验并未呈现出倒“U”形曲线的特征，而是呈现出“N”形曲线的特征；李达3等在对黄河流域生态保护与高质量发展的关系进行EKC检验时，发现不同污染物处理率与人均GDP的关系呈现出“N”形、倒“U”形、倒“N”形曲线特征，丁宝根等4-5研究认为，农业碳排放量与经济增长
10、的关系大多呈现出典型的倒“U”形曲线特征。EKC曲线可以在一定程度上反映环境污染与经济发展水平之间的关系，但既不能揭示两者之间的因果关系，也不能探究导致环境质量变化的影响因素及其作用机理，而这正是制定环境保护政策的依据。孟军等6运用LMDI模型对黑龙江省农业碳排放量影响因素进行了因素分解和分析，结果表明：引起农业碳排放量增加的因素主要是农业经济水平与农业生产结构，而抑制农业碳排放量增加的影响因素主要是农业生产效率与劳动力规模。李政通等7运用LMDI模型对东北地区农业碳排放量影响因素进行了分解和分析，结果表明：同一影响因素对不同地区的影响效果既有正向也有负向的作用。农业生产活动是温室气体产生的重
11、要来源之一，忽视农业碳排放量或者仅仅考察农业碳排放量均不合理，农业碳排放量应与农业经济发展相关联，并进一步分析两者之间的关系。因此，本文测算了20052020年江西省农业碳排放量，并对江西省农业碳排放量与农村居民人均可支配收入之间进行EKC检验，测算了江西省农业碳排放量的拐点；并采用LMDI分解模型对其影响因素进行了分析，发现江西省农业碳排放量的促进因素与抑制因素，以期为江西省农业实现绿色、可持续发展具有重要的意义。1 研究设计1.1 模型设定1.1.1 EKC曲线模型 环境库兹涅茨曲线理论是指一个国家或地区经济发展水平较低时污染程度较轻，随着人均收入的增加，环境污染程度加重；当经济发展到一定
12、水平后达到顶点或“拐点”，随着人均收入的进一步增加，环境污染程度将逐渐减缓而使得环境质量得到改善。该假说成为研究经济发展与碳排放之间关系的重要理论依据之一。本研究根据EKC曲线的定义，并借鉴以往学者的研究成果，分析了江西省碳排放的趋势和出现“拐点”的时间等，并构建的模型表达式为：Yt=+1Xt+2Xt2+（1）式(1)中：Yt为农业碳排放总量，Xt为农村居民人均可支配收入，t为年份，为常数项，1、2为待估参数，为随机误差项。由2可判断EKC曲线的形状，当20时，农业碳排放量与经济增长之间的关系曲线呈现倒“U”形特征；当20时，农业碳排放量与经济增长之间的关系曲线呈现“U”形特征。由于待估参数1
13、、2具有正负及大小关系的不同，农业碳排放量(Y)与农村居民人均可支配收入(X)呈现出不同的关系，具体如表1所示。表1 农业碳排放量(Y)与农村居民人均可支配收入(X)的关系待估参数Y与X的关系环境与收入的关系1=2=0无关系环境与收入不存在相关性10且2=0递减环境随收入的增长而改善10且2=0递增环境随收入的增长而恶化10，20“U”形收入较低时，环境随收入的增长而改善；收入较高时，环境随收入的增长而恶化10，20倒“U”形收入较低时，环境随收入的增长而恶化；收入较高时，环境随收入的增长而改善1.1.2 LMDI分解模型 关于农业碳排放量因素的分解，目前学术界广泛使用的方法有Kaya恒等式、
14、LMDI分解法等。本研究借鉴以往学者的研究成果8，基于LMDI分解模型，并结合江西省碳排放实际情况，对影响农业碳排放量的农业生产总值、农业产业结构、农业生产效率、农业劳动力规模等因素进行了分析。其中，农业生产总值是农业生产的总规模和总成果；农业生产结构是农业内部各生产部门的组成及其相互关系；农业生产效率是农业综合生产能力的反映；农业劳动力规模是农业劳动力的数量，这些因素均对农业碳排放量有着重要的影响，因此，构建的LMDI模型表达式为：江 西 农 业 学 报35 卷154 （2）令：1=C/PGDP,2=PGDP/AGDP,3=PGDP/P则有：C=123P （3）式（2）、式（3）中：C代表农
15、业碳排放量总量，PGDP代表种植业和畜牧业的产值之和，AGDP代表农林牧渔业的生产总值，P代表劳动力规模。1代表农业生产效率，指标越大则农业生产效率越高，产生的农业碳排放量也越多；2代表农业生产结构，即种植业占农林牧渔业的比值，相对来说，种植业占比越大则碳排放量越多；3代表农业经济水平，是农林牧渔业从业人员与总劳动力人数的比值，该指标为农业产出规模，规模越大，则农业碳排放量越多。设基期(2005年)的碳排放量为C0，T期的总量为CT，第T年相对于基期的碳排放量变化可表示为：C=CT-C0=1+2+3+P （4）通过式（4）进行对数分解等，可得出农业生产效率、农业生产结构、农业经济水平、劳动力规
16、模的贡献值，其表达式分别为：（5）式(5)中：1为T年与基期相比，农业生产效率变化引起的农业碳排放量的变化量；2为T年与基期相比，农业生产结构变化引起的农业碳排放量的变化量；3为T年与基期相比，农业经济水平变化引起的农业碳排放量的变化量；P为T年与基期相比，农业劳动力规模变化引起的农业碳排放量的变化量。1.1.3 农业碳排放量的测算 借鉴已有学者的研究成果，对江西省农业碳排放量进行测算9-12，农业碳源分为农业物资、农业活动、水稻种植、牲畜养殖4个方面，考察以下11种碳源：化肥、农膜、农药、灌溉、翻耕、早稻、一季晚稻、二季晚稻、牛、羊、猪。构建的碳排放测算公式为：（6）式(6)中：C代表农业的碳排放总量；Ci代表第i种碳源的碳排放量；Ti代表第i种碳源的使用量；i代表第i种碳源的碳排放系数。1.2 数据来源本研究所需的农业碳排放量数据、农村居民人均可支配收入、农林牧渔业产值、农业劳动力数量等资料均来自江西省 江西统计年鉴 以及各地级市的统计年鉴；农村居民人均可支配收入为当年农村居民人均可支配收入；农业劳动力数量为当年年末农村第一产业从业人数。2 实证分析2.1 江西省农业碳排放总量的分
