基于碳排放视角的中国畜牧业绿色增长分析

　　过度的温室气体排放加剧了全球变暖和环境质量恶化，迫使人类面临经济停滞、健康受损、资源短缺、极端天气事件频发等多重风险，引起了社会的广泛关注。据联合国粮农组织(FAO)统计，畜牧业二氧化碳排放占人为碳排放的 9%，同时排放了 37% 的人为制造甲烷、 65% 的人为制造氧化亚氮，以及 64% 的人为制造氮 [1]。畜牧业的发展已成为温室气体的主要来源之一，中国作为全球畜牧业最大生产国，破解中国畜牧业碳排放问题已成为适应经济环境协调发展的重要科学问题。基于 “2030 年前碳达峰，2060 年前碳中和”的碳排放承诺，中国对碳减排提出了新的要求。在畜禽产品需求和碳减排激增的双重压力下，中国政府于 2020 年出台了《关于促进畜牧业高质量发展的意见》，强调持续推动畜牧业绿色循环发展。全面梳理中国畜牧业碳排放的特征和影响驱动因素，探索降低畜牧业碳排放路径，对于实现畜牧业绿色循环发展具有重要的现实意义。

基于碳排放视角的中国畜牧业绿色增长分析

　　本文利用 LMDI 指数分解法对畜牧业碳排放进行分解，探究中国畜牧业碳排放的原因。研究内容涵盖整体和各区域，通过整体把握中国 30 个省份(西藏、港澳台地区除外)的畜牧业碳排放情况，将全国分为农区、农牧交错区和牧区三部分，从整体和区域进行比较分析，分解中国畜牧业碳排放的原因，并探索畜牧业碳排放与畜牧业产值的脱钩状况。文章选取中国 30 个省份 2000—2018 年的数据，对畜牧业碳排放进行测算，并利用 LMDI 分解及 Tapio 脱钩分析探索畜牧业碳排放的影响因素，并提出畜牧业碳排放的减排路径，促进畜牧业的绿色增长。

　　1 材料与方法

　　1.1 材料以中国的 30 个省份为研究区，根据中国畜牧业协会划分标准 [20]，把研究区分为牧区(涵盖内蒙古、青海和新疆等 3 省区)、农牧交错区(涵盖辽宁、吉林、黑龙江、四川、甘肃和宁夏等 6 省份)和农区(涵盖北京、天津、河北、山西、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、贵州、云南和陕西等 21 省份)三部分进行分区域研究，将各区域与全国的差异和变化进行比较分析，从而基于中国三区域的畜牧业碳排放问题，分析中国畜牧业绿色增长问题。

　　1.2 方法 1.2.1 畜牧业碳排放的测算参考张金鑫和王红玲 [19] 的研究，本文采用排放因子法来测算畜牧业碳排放量，公式见式(1)。(1)式中：E 表示畜牧业碳排放量，i 表示畜禽品种，Ti 表示平均饲养周期，表示碳排放系数。由于畜禽种类不同，饲养周期不同，平均饲养周期(Ti)的测算需要根据式(2)进行调整 [22, 19]。

　　1.2.2 LMDI分解目前对碳排放影响因素进行分析时，学者们大多采用分解模型，常见的分解模型有 Kaya 恒等式、 STIRPAT 模型、LMDI 指数分解等 [23]。本文参考相关学者研究 [9, 24-25]，首先对中国畜牧业碳排放进行 Kaya 恒等式分解，然后采用 LMDI 指数分解探索中国畜牧业碳排放的影响因素。

　　1.2.3 Tapio脱钩分析碳排放是否与经济增长脱钩已经演变成学界重要话题，关于经济增长与环境污染的脱钩研究，常用环境库兹涅茨曲线进行分析。而脱钩模型是剔除经济影响后对碳排放再进行分析的有效工具，首先，经合组织(OECD)提出脱钩理论，认为经济增长对碳排放的影响存在绝对脱钩和相对脱钩两种状态，绝对脱钩是经济快速增长而碳排放负增长的状态，相对脱钩是经济增长的速率快于碳排放的增长速率 [26]。Tapio[27] 提出的弹性脱钩理论克服了经合组织的脱钩理论缺陷，并使得脱钩理论更具可操作性。

　　1.3 数据来源本文选取 2000—2018 年中国 30 个省份(不含西藏和港澳台地区)的相关数据，对中国畜牧业碳排放问题进行研究。其中，测算畜牧业碳排放所用的畜禽数量主要来自《中国农村统计年鉴》(2001—2019 年)，其他变量数据来源于《中国统计年鉴》(2001—2019 年)和前瞻数据库。

　　2 结果与分析

　　2.1 畜牧业碳排放量测算结果基于表 1，参照式(1)和式(2)测算出中国 30 个省份的畜牧业碳排放量，并依照牧区、农牧交错区、农区及全国分布加总得到我国三区域以及全国畜牧业碳排放量分布情况，具体见表 3 和图 1。

　　由表 3 和图 1 可以看出，中国畜牧业碳排放量整体呈现先上升后下降的趋势。2000—2006 年碳排放量稳步上升，并在 2006 年达到峰值 445 811.1 千吨，之后开始急剧下降，到 2009 年达到最小值 301 760.1 千吨，后又缓慢上升且最终呈下降趋势 ;农牧交错区、农区与全国畜牧业碳排放走势基本一致，都在 2006 年实现了碳达峰，这也与张金鑫和王红玲 [19] 的研究结果相一致，但牧区呈上升趋势，上升幅度较小。

　　2.2 畜牧业碳排放的LMDI分解根据上文的分析，采用 LMDI 指数对中国畜牧业碳排放影响因素进行分解，分解结果见表 4。按照碳排放减排从大到小排列，可以发现，2000—2018 年中国大部分省份的畜牧业碳排放实现减排，其中河南畜牧业碳排放减排量最大，只有青海、浙江、天津、甘肃、宁夏、黑龙江、辽宁和内蒙古的畜牧业碳排放量在增加。畜牧业碳排放增加的省份主要位于牧区和农牧交错区，而农区畜牧业碳排放实现减排，主要是因为国家出台文件加强畜牧业环境监督，如 2013 年《畜禽规模养殖污染防治条例》等文件的出台，加强了畜禽养殖规范，降低了畜禽养殖污染，减少了碳排放。另外，畜牧养殖结构应该是畜牧业碳排放差异性的重要因素，农区主要养殖猪和家禽，农牧交错区和牧区的牛、羊等反刍动物养殖规模较大，增加了碳排放。

　　3 讨论

　　3.1 畜牧业碳排放与畜牧业产值的Tapio脱钩分析从图 2 可以看出，30 个省份总体和农区畜牧业碳排放呈现下降趋势，农牧交错区和牧区变化较小，然而，畜牧业产值却一直在缓慢上升，这体现出畜牧业碳排放与其产值之间可能存在脱钩现象。根据 Tapio 弹性系数法，判断了总体区域、牧区、农牧交错区和农区的畜牧业碳排放与其产值的脱钩关系，见表 5。结果表明，总区域和农区整体上呈现从弱脱钩到强脱钩变化，而牧区和农牧交错区仍然处于弱脱钩状态。之所以出现牧区和农牧交错区畜牧业碳排放与其产值弱脱钩的现象，主要取决于各区域的畜牧业结构不同。农区主要是规模养殖的状态，畜禽品种以猪和家禽为主 ;农牧交错区和牧区的草食畜牧占比较高，猪和家禽占比相对较低。从畜禽碳排放系数来看，猪和家禽碳排放较牛、羊少得多，所以呈现出牧区和农牧交错区的畜牧业碳排放与其产值弱脱钩关系。畜禽品种结构是影响畜牧业碳排放与其产值脱钩关系的重要因素。

　　3.2 畜禽品种结构对畜牧业碳排放的影响参考付强等 [31] 的研究，利用《畜禽粪污土地承载力测算技术指南》的标准，把家禽、牛、羊等都转化为猪当量，用猪来表示其他畜禽品种数量。通过核算家禽和猪在所有畜牧品种中的比重，用其表示畜牧品种结构，然后考察畜牧品种结构对畜牧业碳排放的影响，面板数据的固定效应回归结果如表 6 所示。由表 6 可知，畜禽品种结构对畜牧业碳排放的影响不论是总体来看还是分区域看，除了牧区结果不显著，其余区域的结果表明畜禽品种结构对畜牧业碳排放呈现显著的负向影响，即猪和家禽在畜牧业中占比越高，碳排放越低。根据这一验证结论，提升畜牧业碳排放与其产值强脱钩的有效路径是调整畜牧业畜禽品种结构，提升猪和家禽在畜牧业发展中的比重。调整畜牧业品种结构是否可行，取决于消费结构和畜禽品种技术研发，这是值得深入探讨的问题。

　　4 结论

　　(1)中国畜牧业碳排放量整体呈现先上升后下降的趋势，并且中国畜牧业碳排放总体波动较大，区域异质性明显。(2)中国大部分省份的畜牧业碳排放实现减排，其中河南畜牧业碳排放减排最大，只有青海、浙江、天津、甘肃、宁夏、黑龙江、辽宁和内蒙古的畜牧业碳排放量在增加。从畜牧业碳排放的影响因素来看，畜牧业碳生产率变化、第一产业占比变化、乡村人口变化是畜牧业碳减排的主要原因，农业产业结构变化、人均地区生产总值变化、城镇化水平变化是畜牧业碳排放的主要增加因素。(3)从畜牧业碳排放与其产值的脱钩关系来看，全国和农区整体上呈现从弱脱钩到强脱钩变化，而牧区和农牧交错区仍然处于弱脱钩状态。(4)不论是总体来看还是分区域看，畜禽品种结构对畜牧业碳排放呈现显著的负向影响，即猪和家禽在畜牧业中占比越高，碳排放越低。

　　参考文献：

　　[1] 联合国粮农组织. 畜牧业的巨大阴影：环境问题与选择[M]. 黄佳琦，等译. 北京：中国农业出版社，2019.

　　[2] Crutzen P J, Aselmann I, Seiler W. Methane production by domestic animals, wild ruminants, other herbivorous fauna, and humans [J]. Chemical and Physical Meteorology, 1986, 38(3-4): 271-284.

　　《基于碳排放视角的中国畜牧业绿色增长分析》来源：《生态经济》，作者：苏旭峰1, 2，杨小东1 ，冉启英3, 4