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摘要：基于2006—2016年安徽省農業GDP和農業生產能源消耗的基礎數據，核算了在此期間安徽省農業生產能源消耗產生的碳排放總量，并利用Tapio脫鉤指數分析了農業能源消耗碳排放與農業生產總值之間的脫鉤關系。結果表明，安徽省在此期間農業經濟增長與農業能源消耗碳排放絕大多數處于弱脫鉤狀態，并有向強脫鉤轉變的趨勢。安徽省應大力發展減排技術，減少柴油和原煤的消耗量，盡早實現農業能源消耗碳排放與農業經濟增長的脫鉤。

關鍵詞：農業生產能源消耗；農業生產總值；脫鉤系數；安徽

近年來，由以CO2為主的溫室氣體排放引起的全球變暖已成為不爭的事實，溫室氣體排放量的增長伴隨著碳排放量的持續增加[1]。碳排放引起的環境問題逐漸引起了世界各國政府和學術界的關注。能源活動排放的二氧化碳在所有二氧化碳排放的來源中占比最高，達77.27%。雖然農業能源活動排放的二氧化碳所占比例很低，但中國的農業能源消耗量一直在持續提高[2]。國內學者黃祖輝等[3]運用分層投入產出-生命周期評價法，研究發現農用能源直接和間接碳排放是農業溫室氣體的三大類來源之一。張廣勝等[4]利用1985—2011年的時序數據通過對我國農業碳排放結構的分析發現，農業能源消耗的碳排放份額持續增加。能源和化學品引起的碳排放比重不斷上升，已與自然源排放比重大致相當。因此，近年來，越來越多的學者開始針對農業部門的碳排放，對農業生產中的能源消耗及其影響因素進行分析研究。李國志和戴小文等[5]對全國農業生產能源消費、碳排放及其影響因素進行了研究，劉海清等[6]和謝淑娟[7]對區域性農業生產能源消費進行了研究。2006—2016年，安徽省的農業生產過程中，除了2014年和2015年外，安徽省農業生產性總能耗呈逐漸上升趨勢，這與朱立之等[8]認為全國農業生產能耗將逐步增加的觀點相一致。目前，針對安徽省農業生產性能源消耗及其碳排放的研究不多。本研究通過研究安徽省農業生產性能源消耗及其碳排放，利用Tapio脫鉤指數方法分析安徽省農業生產性能源碳排放與農業經濟發展之間的關系，以期為安徽省農業碳減排路徑研究提供參考。

1研究方法與數據來源

1.1脫鉤模型的建立

脫鉤的概念在學術領域被廣泛使用。國內外越來越多的學者在研究經濟和環境問題時，通過構建脫鉤模型來分析經濟增長和物質消費之間的關系。該理論目前已經取得了巨大進步，并逐漸發展成為衡量經濟發展和環境壓力之間關系的權威方法。目前，脫鉤模型主要有兩種，即脫鉤指數法（OECD脫鉤模型）及彈性分析法（Tapio脫鉤模型）。本研究在此采用Tapio脫鉤分析法。國內學者在運用Tapio脫鉤模型的過程中，根據彈性值的大小將脫鉤情況劃分為8種狀態（見表1）。而孫睿又對Tapio脫鉤指數測算方法進行了進一步的改進，形成“兩階段滾動”Tapio指數測算方法[9]。本研究采用“兩階段滾動測算”方法對安徽省農業生產性能源碳排放與農業經濟發展之間的脫鉤情況進行測算。Tapio脫鉤模型計算公式如下：t=ΔC/CΔG/G（1）式中：t為二氧化碳總排放量與經濟發展的脫鉤彈性指標；C為二氧化碳排放總量；ΔC為當期二氧化碳排放量相對于基期的變化值；G為當前年度GDP；ΔG為當前期相對于基期的GDP變化量。

1.2數據整理

利用安徽省2006—2016年的相關數據，對安徽省農業經濟增長與農業生產性能源碳排放的脫鉤狀態進行分析。其中，農業經濟增長以安徽省2006年的農業GDP為基準衡量，農業生產性能耗以萬噸標準煤計量，碳排放量根據聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）在2006年清單指南中提供的碳排放系數估算。農業經濟增長（GDP）和能源消耗的數據可以分別從《安徽統計年鑒》《中國能源統計年鑒》直接獲取，碳排放總量的估算值可以通過將各種燃料的消耗量乘以相應的碳排放系數（由IPCC提供），然后將它們相加來獲得。2006—2016年安徽省農業部門各項指標及生產性終端能源消耗量見表2、表3。能源消費來源主要考慮煤炭、汽油、柴油和電力，其他種類的能源對碳排放影響很小，因此不納入本研究的碳排放總量的測算中。1.3數據來源本研究所有數據均來源于中國能源統計年鑒（2007—2017）和安徽統計年鑒（2007—2017）。能源數據從《中國能源統計年鑒》獲取。第一產業GDP數據以2005年的不變價格為基準，經計算得到2006—2016年的第一產業生產總值。碳排放量以IPCC在2006年《清單指南》中提供的碳排放系數進行估算。

2結果及分析

2.1能源結構分析

從表2可以看出，2006—2016年，安徽省農業生產能源的消耗一直在增加。由2006年154.22萬t標準煤到2016年245.65萬t標準煤，2014年以后能源消耗量有下降趨勢，2016年又繼續呈現上升趨勢。由表3看出，從不同種類能源消耗來看，柴油消耗量占比最大，各年份占比平均達到40%以上。此外，原煤的消耗量呈現逐年增加的趨勢。

2.2碳排放總量分析

由圖1可以看出，2006—2016年，除個別年份外，安徽省農業部門碳排放總量呈現逐年上升趨勢，2016年碳排放總量達到最高，為167.04萬t。農業部門的碳排放來源中以柴油產生的碳排放量最大，過去10a中占比約為40%。從變化趨勢上來看，2014年之前，柴油產生的碳排放量的占比呈現上升趨勢，2015年出現短期下降，2016年又恢復上升。

2.3能源消耗強度和碳排放強度分析

2006—2016年，安徽省農業部門的能源消耗強度和碳排放強度總體呈下降趨勢。能源消耗強度在2006—2011年下降速率快，下降明顯，自2012年后，下降速度變慢，變化趨于平緩。碳排放強度則始終處于平緩下降的趨勢。這表明安徽農業部門的能源利用效率在不斷提高。

2.4脫鉤分析

采用兩階段滾動測算方法，計算了安徽省2007—2016年間的農業生產性能源消耗產生的二氧化碳排放量與同期第一產業生產總值之間的脫鉤指數。計算結果如表4所示。從計算結果看，從長期測算的結果來看，一直保持了弱脫鉤狀態，這是一個較為理想的狀態。同時期內，采用分段短期測算方法計算所得結果與長期測算方法的結果有所不同，分段短期測算方法顯示，2007—2012年間雖然脫鉤指數有增有減，但是脫鉤指數都處于0～0.8之間，在總體上穩定在弱脫鉤狀態；2013年出現擴張連接狀態；2014年和2015年為強脫鉤；2016年出現了擴張負脫鉤，脫鉤狀態不太理想。因此，盡管兩種方法的測算結果不同，但脫鉤的趨勢是類似的。農業生產性能源消耗產生的碳排放與農業經濟增長之間的關系在大多數年份處于弱脫鉤狀態。這充分表明，安徽省農業生產性能耗產生的碳排放與農業經濟增長之間正處于向脫鉤過渡的關鍵時期。

3結論

（1）研究期內，農業生產消耗能源產生的碳排放總量處于逐年上升的狀態，2016年達到167.04萬t。在農業生產性能源消耗中，柴油消耗量最大，對二氧化碳排放量的貢獻也最大，平均占這些年的42%。近年來，安徽省農業向著農業現代化道路邁進，加速推進生產全程機械化，大大增加了農機的使用，主要依靠柴油驅動的農機成為農業生產過程中的能耗主體。隨著農機具使用的大力推廣，柴油消耗量增加。在現代化的農村中，煤炭大部分是作為生活能源在使用，在農業生產中也有使用，因此，原煤的消耗量和碳排放量次之。電力和汽油的消耗量和碳排放量的占比多年來均有小幅增加。（2）研究期間，農業部門的能源強度和碳排放強度總體呈下降趨勢，自2012年以來下降速度有所減緩。2006—2011年，碳排放強度和能源強度都在迅速下降，主要是因為第一產業的總產值在研究期間快速增長，而這一時期農業部門的生產性能源消耗產生的碳排放量增長率低于第一產業。（3）在研究期內，農業能源消耗碳排放和農業生產總值間的關系在大多數年份處于弱脫鉤狀態，且2013年之后，二者間的脫鉤狀態不穩定，目前正處于向脫鉤轉化的關鍵時期。農業部門能源消耗產生的碳排放和第一產業經濟增長之間的關系正在逐步走向脫鉤。農業部門在節能減排和提高能效方面花費的時間更長，難度更大，同時由于安徽農業部門以柴油和原煤為主的能源消費結構短期內不會改變，即使電力的使用可以替代一部分柴油和原煤，對碳排放減少有一定的影響，但替代作用有限，因此不會大幅減少二氧化碳的排放，因此農業部門的脫鉤時間將會晚于全省其他部門的脫鉤時間。因此，為了減少能源消耗和碳排放，安徽農業部門應根據安徽農業發展的特點，重點開發減排技術，減少柴油和原煤的消耗，提高原煤的利用效率[13]。

作者：李穎 單位：安徽大學