中国省级区域农业碳排放公平性探究

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1、中国省级区域农业碳排放公平性探究作者简介:田云,博士生,主要研究方向为资源与环境经济、低碳经济。通讯作者:张俊庵,博士,教授,博导,主要研究方向为农业经济理论与政策、资源与环境经济。基金项目:国家自然科学基金''气候框架公约下农业碳排放的增长机理及减排政策研究”(编号:71273105);中央高校基本科研业务费专项基金“农业生产净碳效应测度与价值实现路径研究”(编号:2013YB12);湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队"农业资源与环境经济问题研究”(编号:T201219)o摘要本研究在全面测算

2、我国31个省(市、区)2010年农业碳排放、碳吸收总量的基础上,构建了农业碳排放公平性评价模型,并引入基尼系数,从生态承载力、农业经济贡献力两方面考察了各省级行政区域农业碳排放的公平性与差异性。研究结果表明:①吉林农业碳排放生态承载力最强,黑龙江、广西分列第二、三位;西藏、青海、福建则处于倒数第一、二、三位。北京农业碳排放经济贡献系数值最高;辽宁、山东分列第二、三位;西藏、青海、贵州则排在倒数第一、二、三位。②2010年,我国农业碳排放生态压力模型的基尼系数为0.2152,处于“相对平均”状态;农

3、业碳排放经济效率模型的基尼系数为0.1828,处于“高度平均”状态。③基于生态承载系数、经济贡献系数的数值差异,将我国31个省级行政区域划分为四类:天津等7省1市属于“高-高”型地区;黑龙江等2省2区属于“高-低”型地区,即生态容量较高,但农业经济贡献系数值较低;北京等5省2市属于“低-高”型地区,生态容量较低,但农业经济贡献系数值较高;内蒙古等8省1市3区属于“低-低”型地区。关键词农业碳排放;公平性;碳吸收;生态承载;基尼系数中图分类号F323,X22文献标识码A文章编号1002-2104(2

4、013)11-0036-09doi:103969/jissnl002-21042013.11006气候变化是当今国际社会普遍关注的全球性问题,也是人类面临的最为严峻的全球环境问题,大气中C02、N20、CH4等温室气体浓度的增加是引致全球气候变暖的根源之一。二、三产业是产生碳排放的主导部门,但快速发展的农业却也是加速气候变暖的重要诱因。而中国作为世界头号温室气体排放大国,其17%的碳排放源于农业生产活动。为此,探索一条与中国国情相适应的农业碳减排道路就显得尤为重要,全面了解中国农业碳排放的现状及区

5、域特征则是实现这一目的的基本前提。一些学者从不同视角对中国农业碳排放问题展开了较为深入的研究:李国志等测算了中国农业1981-2007年能源消费所导致的C02排放量,在此基础上利用LMDI模型对碳排放进行了因素分解;李波等基于农地利用视角,从总量、强度两方面考察了我国农业碳排放时空特征,并利用Kaya恒等式对碳排放总量不断变化的原因进行了因素分解;杨钧基于能源消耗与农业生产投入,核算了中国27个省份农业生产导致的C02排放量,并采用面板数据分析法对全国以及东、中、西地区碳排放的影响因素进行了实证分

6、析;闵继胜等从种植业、畜牧业两大产业部门入手,较为全面地测算了中国农业生产所导致的温室气体排放并分析了其地区特征;田云等基于农地利用、稻田、牲畜肠道发酵和粪便管理等四个方面测算了中国1995-2010年间的农业碳排放量并分析了其阶段特征,进一步从总量、结构、强度三个层面探讨了农业碳排放区域差异特征。上述文献成果均是以中国作为实证研究对象,或单独考虑国家层面,或国家、省级行政区域兼顾;对农业碳排放量的测算由单一视角逐步向多因素全面统筹过渡;对我国农业碳排放现状、时空特征的把握也随着研究的深入而不断趋

7、于准确。不过,在进行区域比较时,集中于单纯的农业碳排放绝对量(如总量、强度)比较,虽可操作性强,却易受农业生产规模或农作物复种指数的影响;而较少考虑各地区农业在全国所占的份额及其所对应的碳排放比重,进而考察农业碳排放的公平性。“十二五”期间,我国将对各省级行政区域的碳减排任务进行分解,而考察区域碳排放公平性与否是保障此项工作顺利开展的重要前提。一些学者就此进行了专题研究,并取得了一些代表性成果:卢俊宇基于时空尺度考察了中国省级行政区域能源碳排放的公平性问题;郑立群则利用公平与效率权衡模型研究了中国

8、各省区能源碳减排的责任分担。就目前而言,相关研究主要集中于能源碳排放领域,较少涉及农业碳排放,而农业碳排放作为我国温室气体的重要源头,也应制定相应的碳减排任务分解计划。本文将在全面测算我国31个省(市、区)农业碳排放、碳吸收总量的基础上构建农业碳排放公平性评价模型,并引入基尼系数,从生态承载力、农业经济贡献率两方面考察各省级行政区域农业碳排放的公平性与差异性,以期为国家制定差异化的区域农业碳排放政策及碳减排指标提供依据。1研究方法与数据来源农业既是重要的碳源,又是碳汇,为此,在探讨

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