Page 43 - 《华中农业大学学报(社会科学版)》2022年第1期
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第 1 期         郑玉雨 等: 低碳视角下农业集约化、 绿色化与资源再生化的实现机制研究                                      3 7

                                                k
                                          D =     ( P ×C ×R ×F ×EF )                                 ( 11 )
                                           i ∑
                                                               ik
                                                          ik
                                                    ik
                                                                            k
                                                                     k
                                               k=1
                   上式中, D 表示第 i 个省份秸秆露天焚烧碳排放; P 为 第 i 个省份作物k 的产量; C 为第 i 个
                            i                                    ik                            ik
               省份作物k 的草谷比, 无量纲值; R 为第 i 个省份k 作物秸秆焚烧率; F 为作物k 的燃烧效率; EF
                                              ik                                k                       k
               为k 作物秸秆露天焚烧的排放系数.其中, 三大农作物草谷比                           [ 5 ] 见表 3 ; 焚烧率 [ 35 ] 见表 4 ; 燃烧效率
                                                                              [ 38 ]
               指修正燃烧效率, 水稻、 小麦、 玉米的燃烧效率分别为 93% 、 93% 、 92%                      .
                                                表 3  各省份三大农作物草谷比
                      农区                        省份                      稻谷           小麦          玉米
                华北              北京、 天津、 河北、 山西、 内蒙古、 山东、 河南             0.93        1.34         1.73
                东北              黑龙江、 吉林、 辽宁                             0.97        0.93         1.86
                长江中下游           上海、 江苏、 浙江、 安徽、 江西、 湖北、 湖南              1.28        1.38         2.05
                西北              陕西、 甘肃、 青海、 宁夏、 新疆                      0.68        1.23         1.52
                西南              重庆、 四川、 贵州、 云南、 西藏                       1          0.97         1.29
                南方              福建、 广东、 广西、 海南                          1.06        1.27         1.32

                                                表 4  各省份三大农作物焚烧率                                      %
                 省份     稻谷      小麦     玉米      省份     稻谷      小麦     玉米      省份     稻谷      小麦      玉米
                 北京      0      3.1    12.1    安徽     42.3    28.9   35.9    四川     25.6    16.2   28.8
                 天津     4.1    13.2    16.0    福建     17.8    35.3   13.9    贵州      3.4    4.6     4.3
                 河北     5.8     9.9    15.8    江西     26.8    23.8   17.2    云南     36.8    33.2   23.1
                 山西     8.4    36.0    25.3    山东     9.7     19.7   23.4    西藏     21.1    16.2   17.1
                内蒙古     2.2     3.7    10.8    河南     19.7    34.8   19.3    陕西      6.2    13.4   22.0
                 辽宁     9.3    21.9    12.9    湖北     19.1    27.8   21.6    甘肃      8.5    6.7    15.1
                 吉林     18.1   12.7    13.5    湖南     43.2    47.2   39.1    青海      0      8.1     6.5
                黑龙江     21.8   33.1    11.9    广东     40.4    42.1   37.7    宁夏     19.7    20.3   18.2
                 上海     26.2   27.7    24.6    广西     28.6    39.8   31.9    新疆      6.3    3.9    11.5
                 江苏     34.6   27.3    23.3    海南     34.8     0     31.1
                 浙江     25.9   31.4    33.7    重庆     18.6    10.7   12.3


                  最后, 将农地利用碳排放、 稻田碳排放、 畜禽养殖碳排放、 农作物秸秆焚烧四类碳源计算值相加,
               统一换算为“ 万吨” 后取对数, 即为一级指标农业碳排放( lnCE ) 的最终值.
                   ( 3 ) 模型构建.为探索资源消耗、 农业产出与农业碳排放之间的内在互动机制, 构建面板向量自

               回归( PVAR ) 模型考察三者之间的动态关系:
                   为避免出现“ 伪回归” 现象, 首先展开面板单位根检验; 当数据同阶单整时展开面板协整检验, 若
               检验通过则表明变量间具有长期稳定的均衡关系, 下一步将进行 Gran g er因果检验, 即考察变量间是

               否存在双向因果关系.构建的 p 阶 PVAR 模型如下:
                                                                                                     ( 12 )
                                                                i
                                                           it
                                                    n
                                               it
                                             Y =C + β n  X +γ + η i + μ it
                                 [
                                                          [
                   式( 2 ) 中, Y = RC , lnAP , lnCE ], X = Y     , Y  ,, Y  ], C 和    为n× p 维系数矩阵,
                             it                       it    it - 1  it - 2  it -p  n β n
               p 为滞后阶数. i 为样本单位( 省份), t 为时间单位, RC 代表资源消耗, lnAP 代表农业产出, lnCE
               代表农业碳排放. γ 和           分别为个体效应和时间效应, 为随机扰动项.
                                 i  η i                         μ it
                   PVAR 结果分析主要包括: ① 广义矩估计( GMM 估计):通过 GMM 计算变量之间的回归拟合
               结果, 揭示短期内变量互动的动态关系; ② 脉冲响应函数( IRF ): GMM 估计较为宏观地反映出变量互
               动的短期动态模拟过程, 脉冲响应函数则可通过可视化刻画变量间的长期动态关系.
                  二、 实证结果与分析
                 1. 我国农业资源消耗、 农业产出与农业碳排放的测算
                   根据表 1 指标设计模型, 对 2000-2018 年我国 31 个省份的农业资源消耗、 农业产出和农业碳排
               放展开测算, 在此基础上, 从时间演变特征( 时间维度) 和总体现状( 地区维度) 两个角度展开分析. 31
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