江西省生猪养殖碳排放的EKC特征及其影响因素分析

[摘 要]基于1990―2014年江西省生猪养殖的面板数据，运用生命周期评价方法测算出生猪养殖碳排放总量，在此基础上对生猪养殖碳排放的EKC特征及影响因素进行分析。研究结果表明：其一，江西省生猪养殖碳排放与经济发展之间存在“倒N型”的EKC关系且存在双拐点，其临界值分别为2454元和10864元；其二，江西省有五个市的生猪养殖碳排放超过了高拐点值，分别为南昌市、景德镇市、萍乡市、新余市和鹰潭市；其三，九江市、抚州市和宜春市在2015年到达EKC高拐点，吉安市和上饶市将在2016年到达EKC高拐点，赣州市将在2018年到达EKC高拐点；其四，经济发展水平、猪肉消费总量、对外贸易程度和公路密度是促进生猪养殖碳排放增加的主要因素，农村劳动力价格、政府环保管制和能源利用效率对生猪养殖碳排放具有抑制作用。

[关键词]EKC；生猪养殖；碳排放

[基金项目]国家社会科学基金重大项目“长江经济带建设战略引领下沿江地区经济发展路径研究”（2015YZD16）、国家自然科学基金项目“大湖地区畜禽养殖污染形成机理及管控政策研究――以鄱阳湖生态经济区为例”（71303099）、江西省普通高校科技落地计划科学前沿项目“鄱阳湖生态经济区土地利用与生物多样性变化及优化技术”（KJLD12065）和江西财经大学2015年度学生科研课题（XS306）的阶段性成果。

[作者简介]孔凡斌，江西省社会科学院研究员，江西财经大学二级教授，博士生导师，博士后合作导师（江西南昌 330077）；王智鹏，江西财经大学鄱阳湖生态经济研究院农业经济管理专业硕士研究生；潘丹，江西财经大学在站博士后（江西南昌 330032）。

一、引言

畜禽养殖碳排放是全球温室气体排放的重要来源。联合国粮农组织（FAO）报告《畜牧的巨大阴影：环境问题与选择》统计数据显示，生猪、牛、羊和家禽的温室气体排放量占以二氧化碳当量计算的温室气体排放量的18%。在日益严峻的全球气候变暖情形之下，以“低能耗、低污染、低排放”的低碳养殖模式呼吁而出，如何处理好经济增长与生猪养殖碳排放的脱钩发展，成为低碳养殖研究领域中十分关注的问题。目前，学者对畜禽养殖碳排放的研究主要集中在以下几个方面：一是畜禽养殖碳排放的测算。学者主要运用碳转化系数法、IPCC排放系数法、综合调查法和碳排放指标体系等，对碳排放进行测算①。二是畜禽养殖碳排放与经济发展之间的关系。国外学者对碳排放与经济发展之间做了很多研究，发现不同国家的碳排放与经济发展存在“正U型”“倒U型”“正N型”或“倒N型”等多种曲线关系①。国内学者应用环境库兹涅茨曲线（EKC）模型验证畜禽养殖碳排放与经济发展关系的研究较少。孟祥海等运用EKC模型分析了我国畜禽污染与经济增长之间的关系，研究表明：污染程度与人均GDP之间存在“倒U型”曲线关系，且已跨过曲线拐点②。田素妍等对中国畜禽养殖碳排放与经济发展进行了EKC验证，结果发现：东部地区畜禽养殖碳排放与经济发展间存在显著的“倒U型”关系，中、西部地区畜禽养殖碳排放与经济发展则存在显著的“正U型”关系③。

综上所述，现有对畜禽养殖碳排放的研究多以国家、省际作为研究单位，对省、市级研究甚少。同时，目前对畜禽养殖碳排放的测算往往集中在肠道发酵与粪便管理④，很少从系统的角度去测算整个生命周期过程产生的污染物总量，这将导致碳排放量测算的不准确。而有学者研究表明，污染物测算不准、不全往往是导致EKC检验结果不准确的主要原因⑤。基于此，本文将以江西省生猪养殖为例，运用生命周期评价方法（LCA）系统测算生猪养殖碳排放量，在此基础上对生猪养殖碳排放与经济发展之间的EKC关系进行检验，并分析影响生猪养殖碳排放的主要因素。生猪养殖业在中国畜禽养殖业中占主导地位，是中国畜禽养殖碳排放的主要来源。江西省是全国十大生猪主产省之一，其生猪碳减排工作对全国生猪碳减排具有重要的意义。对致力于打造“生态明文先行示范区”和“美丽中国‘江西样板’”的江西省而言，对生猪养殖碳排放进行EKC检验以及对碳排放影响因素进行分析显得尤为迫切，具有重要的战略意义和现实意义。

二、模型构建、变量选取及数据来源

（一）生猪养殖碳排放量测算

FAO温室气体排放评估框架《IPCC 2006年国家温室气体清单指南》指出⑥，生猪养殖直接的碳排放主要来源于生猪肠道发酵CH4排放与粪便管理系统中CH4、N2O排放，间接的碳排放主要来源于饲料粮种植、饲料粮运输与加工、饲养环节耗能和猪肉产品屠宰加工等环节中能源与资源消耗所产生的排放。因此，本文结合江西省生猪养殖的实际情况，借鉴胡向东和孟祥海的研究成果⑦，运用生命周期评价方法（LCA），选取饲料粮种植、饲料粮运输和加工、生猪肠道发酵、粪便管理系统、饲养环节耗能和猪肉产品屠宰加工六大环节，测算出生猪从幼仔养殖到出栏以及到猪肉产品销售的整个生命周期过程中产生并排放到空气中的CH4、N2O等温室气体折算成二氧化碳当量总和。目前，生命周期评价（LCA）已被广泛应用于碳排放（即温室气体排放）研究领域①，但国内生命周期评价方法应用于畜禽养殖业特别是生猪养殖碳排放测算较少。

生猪养殖碳排放量测算公式如下：

C=EGF +ESM +EMT +ECD+EGE +ESF（1）

式（1）中：C为生猪养殖碳排放总量；EGF为饲料粮种植产生的碳排放量；ESM为饲料粮运输与加工产生的碳排放量；EMT为生猪肠道发酵CH4排放产生的碳排放量；ECD为粪便管理系统中CH4、N2O排放产生的碳排放量；EGE为生猪饲养环节耗能产生的碳排放量；ESF为猪肉产品屠宰加工产生的碳排放量。

（二）生猪养殖碳排放的EKC模型设定

参照国内外学者对环境质量与经济发展之间关系的研究成果②，根据测算的生猪养殖碳排放总量，环境质量指标选用碳排放量来衡量，经济发展指标选用农村居民人均可支配收入来衡量。

同时，本文采用含参数估计的生猪养殖碳排放环境库兹涅茨模型，来验证江西省及各地市生猪养殖碳排放与经济发展之间是否存在EKC拐点。EKC模型的设定多以二次、三次多项式为主，但三次多项式相对灵活③。为消除数据可能出现的异方差，分别对生猪养殖碳排放和农村居民可支配收入取自然对数，采用对数三次方作为回归方程的基准方程对生猪碳排放进行EKC检验：

lnCt=θ0+θ1lnYt+θ2（lnYt）2+θ3（lnYt）3+εt（2）

式（2）中：Ct为生猪养殖碳排放量；Yt为农村居民人均可支配收入；t为时间；θ0为截距项；θ1、θ2、θ3为模型估计参数；ε1为随机误差项。根据模型估计参数θ1、θ2、θ3，其取值的不同，可以反映出生猪养殖碳排放与经济发展之间的不同关系。

（三）生猪养殖碳排放的影响因素研究

1.变量选取与说明

现有研究表明，碳排放具有不确定性和受人类活动影响等特点④，受经济发展水平、人口规模、产业结构、城市化水平、交通便利情况、人力资本、市场需求和政府支持等因素影响⑤。基于此，本文结合江西省生猪养殖实际情况与现有的研究成果并考虑数据的可获得性，选取以下七个变量作为生猪养殖碳排放的影响因素：

（1）猪肉消费总量（X1）：用人均猪肉消费量与城镇人口之积来表示。一般情况下，人们对猪肉的消费总量越多，意味着生猪养殖总量越多，将会消耗更多的能源和资源，碳排放量越多。

（2）对外贸易程度（X2）：用对外出口的生猪总额与牧业生产总值之比来表示。一般情况下，对外贸易程度越高，说明对外出口的生猪数量越多，产生的碳排放量越高。

（3）公路密度（X3）：用每平方公里的公路里程来表示。通常而言，交通条件越便利，越有利于生猪的运输以及对低碳养殖技术的推广，生猪养殖的碳排放量将会越少。

（4）农村劳动力价格（X4）：用城乡劳动力人均收入之比来衡量。城乡劳动力人均收入之比越高，生猪养殖的机会成本就越高，在理性经济人假设下，生猪养殖户会选择进城务工以获取更高的非农收入，选择生猪养殖的概率更低，生猪养殖数量下降，生猪养殖碳排放量下降。

（5）产业结构（X5）：用牧业生产总值与农业生产总值之比来衡量。牧业生产总值占农业生产总值比重越高，说明生猪产业发展越好，用于生猪养殖的资源越多，生猪养殖所产生的碳排放越高。

（6）政府环保管制（X6）：用政府环境治理投入与地区生产总值之比来衡量。政府环保管制越高，对低碳养殖技术（例如粪便处理技术推广和沼气池建设技术）等的补贴越高，从而降低生猪养殖所产生的碳排放。

（7）能源利用效率（X7）：用单位GDP能耗来表示。一般情况下，在生猪养殖的整个生命周期过程中，能源的利用会间接产生碳排放。能源利用率越高，生猪养殖产生的碳排放越低。

2.模型构建

为消除数据中可能出现的异方差同时不改变数据的特征，本文采用变量的对数值。生猪养殖碳排放影响因素的计量模型构建如下：

lnC=θ0+θ1lnY+θ2（lnY）2+θ3（lnY）3+Yi lnXi+ε；i=1，2…（3）

式（3）中：C表示生猪养殖碳排放量；Y表示农村居民人均可支配收入；Xi为解释变量；θ0为常数；θ1、θ2、θ3、Yi为估计参数；ε为随机误差项。

（四）数据来源

生猪养殖碳排放量测算与EKC检验采用1990―2014年江西省及11个市区的面板数据，数据来源于1991―2015年《江西省统计年鉴》。由于2000年以前生猪养殖碳排放影响因素的相关数据缺失且较难获取，因此，生猪养殖碳排放影响因素研究采用2000年之后的数据进行分析，数据来源于2001―2015年《中国统计年鉴》和《江西统计年鉴》。

三、实证结果与分析

（一）生猪养殖碳排放的EKC检验及拐点分析

采用固定效应模型对生猪养殖碳排放的EKC进行计量模型估计，结果如表1所示。

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由表1可知，θ10，且θ3

第一，当农村居民人均可支配收入低于2454元时，该时期为1990―2003年，生猪养殖碳排放与经济发展水平呈反向变化关系，即经济发展水平保持增长的态势，而生猪养殖碳排放呈下降趋势。这一阶段生猪养殖业多为农户散养经营，生猪养殖总量相对较少，有足够的土地吸纳生猪养殖废弃物，能够有效实现“废弃物―有机肥―种植业”的种养结合，废弃物环境友好型处理率较高。且该时间段生猪养殖业的发展更多依赖于劳动力的投入，物资资本、能源等的投入未急剧增加，因此生猪养殖碳排放呈现下降态势。

第二，当农村居民人均可支配收入介于2454元至10864元之间时，该时期为2004―2014年，生猪养殖碳排放与经济发展之间呈现同步上升的趋势，即随着农村居民人均可支配收入的增加，生猪养殖碳排放也在增加。该阶段随着人口规模壮大和人们生活水平提高，猪肉市场需求增加使得生猪养殖总量不断攀升，生猪养殖模式由传统散养模式向小、中、大规模化养殖模式转变。随着生猪养殖业专业化、规模化程度日益提高，但养殖户经济基础比较薄弱，且生猪养殖业在一般情况下属于微利产业，污染治理投资与运行费用相对较高，多数养殖户在资金需求上难以承受。因此，相当一部分生猪养殖场缺乏必要的粪污处理设施，大量未经处理的禽粪污随意排入河流、稻田、荷塘等，使得大量生猪粪污及废弃物不能实现资源化、循环化综合利用，环境污染日益严重。农牧脱节，使得“废弃物―有机肥―种植业”的种养结合模式难以实现。同时，政府对沼气的推广尚在起步阶段，“废弃物―沼气―有机肥”的资源化循环经济模式效果不显著。而且，随着劳动力对生猪养殖产出的贡献力逐渐减弱，生猪养殖产业的发展更多依赖于物资资本及能源的投入增加。因此，该阶段生猪养殖碳排放和经济发展水平处于同步上升的态势。

第三，当农村居民可支配收入大于10864元时，随着经济的进一步发展，生猪养殖碳排放将逐渐降低。这一阶段，人民生活水平逐渐提高、环保意识逐渐增强、对环境质量需求也不断提高。政府对生猪清洁生产更加重视，对生猪低碳养殖技术和清洁生产技术的补贴力度加大，如沼气池建设、干清粪工艺、尿粪固液分离工艺推广等。同时，政府采取一定的激励或者强制措施，促进生猪粪便还田，减少生猪粪便向环境排放。实施生猪养殖业废弃物综合利用工程。大力发展养殖业循环经济，建立以沼气为纽带形成“猪―沼―菜”“猪―沼―果”“猪―沼―林”“猪―沼―鱼”多功能生态养殖和循环经济模式。减量化、资源化、再循环模式成效的显现，使得该阶段生猪养殖碳排放会随着经济发展水平的提高而降低。

（二）生猪养殖碳排放EKC拐点的时空特征分析

1.空间分布特征

2014年江西省农村居民人均可支配收入为9997.0元，还处于临界值（10864元）左端，意味着当前江西省生猪养殖碳排放随着经济发展仍然呈现上升的趋势。将江西省十一个设区市2014年农村居民人均可支配收入与临界值（10864元）进行对比分析后发现：南昌市（12266.8元）、景德镇市（11410.1元）、萍乡市（12617.6元）、新余市（12678.9元）和鹰潭市（11215.4元）五个市的农村居民人均可支配收入已经超过其临界值，生猪养殖碳排放将随着经济发展水平的提高逐渐降低。可能的原因是：2014年景德镇市、萍乡市、新余市和鹰潭市生猪养殖量分别为25万头、66万头、40万头和58万头，远小于江西省129万头的生猪平均养殖量。这四个设区市生猪养殖量较小，可以较好地实现“废弃物―有机肥―种植业”的种养结合，以及政府对生态环境保护的重视和养殖技术的推广，如“废弃物―沼气―有机肥”循环经济模式等，废弃物的资源化利用使得这四个区域生猪养殖碳排放经过高拐点值进入了下降阶段。南昌市是江西省的省会城市与经济发展中心，政府对生猪养殖造成的环境污染更加重视，且南昌市生猪养殖专业化、规模化程度较高，中、大规模养殖场较多，得到的补贴更高；较好地实现了“废弃物―沼气―有机肥”多功能生态养殖和循环经济模式，使得南昌市生猪碳排放从高拐点值开始逐步降低。其余六个设区市生猪养殖碳排放还未到达高拐点值，即随着经济发展水平的提高生猪养殖碳排放仍然呈现上升的趋势。那么，这六个设区市的生猪养殖碳排放何时才能到达高拐点值？接下来本文将对各市到达高拐点值的时间路径进行分析。

2.时间路径特征

根据到2020年全面实现小康社会的目标以及各市2010―2014年间农村居民人均可支配收入的平均增速，首先预测出各市农村居民人均可支配收入，并且将其作为预估时间的年均增速；然后，计算出各市到达高拐点值所需要的时间；最后，确定到达的具体年份。根据计算方法，得出的结果如表2所示。

从表2可知，在2015年到达EKC高拐点值的市包括九江市、宜春市、抚州市，在2016年到达EKC高拐点值的市包括吉安市和上饶市，赣州市将在2018年到达EKC高拐点值。不同市到达EKC高拐点值的时间不同，可能由于各市生猪养殖碳排放与经济发展水平的差异造成的。九江市、宜春市、抚州市、吉安市和上饶市生猪养殖业占有重要地位，2014年这五市生猪养殖量分别达到了95万头、284万头、124万头、175万头和127万头，分别占江西省生猪养殖总量的6.66%、19.99%、8.73%、12.30%和8.92%。这五市生猪养殖量大，碳排放总量更高，使得生猪养殖碳排放量更高。生猪养殖业蓬勃发展，使得农村居民人均可支配收入更高，到达曲线高拐点值的时间相对较短。赣州市位于赣南地区，面积相对广阔，主要还是以包括生猪养殖业在内的农业发展为主，经济发展相对较慢，农村居民人均可支配收入较低，到达曲线高拐点值的时间相对较长。

（三）生猪养殖碳排放影响因素分析

运用stata10.0统计软件进行生猪养殖碳排放影响因素回归分析，结果如表3所示：采用固定效应模型处理数据，模型R2为0.9985，且F值为265.6139，说明模型整体拟合优度较好。在控制其他变量不变的情况下，经济发展水平的系数满足θ10，且θ3

表3结果显示，猪肉消费总量（X1）的系数为0.1378，且通过了10%的显著性检验，说明猪肉消费总量对江西省生猪养殖碳排放具有正影响作用，与预期一致。这表明，随着猪肉消费总量的上升，在其他条件不变的情况下，生猪养殖碳排放呈上升趋势。

对外贸易程度（X2）的系数为0.0963，且通过了5%的显著性检验，说明对外贸易程度对江西省生猪养殖碳排放具有正影响作用，与预期一致。这表明，随着对外贸易程度的提高，在其他条件不变的情况下，生猪养殖碳排放呈上升趋势。可能的原因是：发达国家的生猪从我国进口，使得碳排放环节发生在我国，出现了“碳转移排放”现象，这与林百强和蒋竺均研究相符①。

公路密度（X3）的系数为0.0880，且通过了10%的显著性检验，说明公路密度对江西省生猪养殖碳排放具有正影响作用，与预期并不一致。可能的原因是：随着公里密度的提升，交通条件更为便利，生猪规模饲养数量将会增多，生猪养殖碳排放量增加。

农村劳动力价格（X4）的系数为-0.5527，且通过了1%的显著性检验，说明农村劳动力价格对江西省生猪养殖碳排放具有负影响作用，与预期一致。这表明，在其他条件不变的情况下，在城市收入越高，养殖户生猪养殖的机会成本就会越高。基于人们对经济效益的抉择，城市务工收入越高，从事生猪养殖人员就会相对越少。这与邓力群的研究类似，养殖机会成本对养殖户饲养行为产生负影响，即农村劳动力价格将会抑制生猪养殖碳排放的增长①。

产业结构（X5）的系数为0.8767，且通过了1%的显著性检验，说明产业结构对江西省生猪养殖碳排放具有正影响作用，与预期一致。这说明，在其他条件不变的情况下，产业结构的提升会使得生猪养殖碳排放呈上升趋势。这与杜江和刘渝的研究结果相符②。

政府环保管制（X6）的系数为-0.1549，且通过了1%的显著性检验，说明政府环保管制对江西省生猪养殖碳排放具有负影响作用，与预期一致。张学刚和王玉婧认为，政府对环境的管制等对环境质量改善有重要影响③，在其他条件不变的情况下，政府对环境保护越重视，对生猪低碳养殖重视会越高，使得生猪养殖碳排放下降显著。

能源利用效率（X7）的系数为-6.6554，且通过了1%的显著性检验，说明能源利用效率对江西省生猪养殖碳排放具有负影响作用，与预期一致。赵爱文和李东研究发现，能源利用效率的不断提高，显著影响能源使用强度①。在生猪整个生命周期过程中，能源利用效率的提升，使得能源使用强度显著下降，使得生猪养殖碳排放减少。

四、结论与政策建议

本文基于1990―2014年江西省及十一个设区市的面板数据，运用生命周期评价方法（LCA）测算出江西省及各市生猪养殖碳排放总量，利用EKC模型检验了江西省及各市生猪养殖碳排放与经济发展水平之间的EKC关系，并对各市的碳排放拐点变动及时空特征进行了实证研究，最后对江西省生猪养殖碳排放的主要影响因素进行分析。得出以下结论：

第一，从长期发展来看，江西省生猪养殖碳排放与经济发展之间存在“倒N型”的EKC关系，且存在临界值分别为2454元和10864元的双拐点。研究表明，当经济发展水平低于2454元时，生猪养殖碳排放处于下降的态势；当经济发展水平超过2454元而低于10864元时，生猪养殖碳排放由低拐点值随着经济发展呈现同步上升态势；当经济发展水平超过10864元时，生猪养殖碳排放由高拐点值向下呈现逐步下降趋势。

第二，从空间分布来看，2014年江西省农村居民人均可支配收入为9997.0元，还处于临界值（10864元）左端，意味着当年江西省生猪养殖碳排放随着经济发展仍然呈现上升的趋势。江西省有五个市生猪养殖碳排放超过了高拐点值，其中包括南昌市、景德镇市、萍乡市、新余市和鹰潭市；其余六个市当前生猪养殖碳排放还仍未到达高拐点值，即随着经济发展生猪养殖碳排放仍然呈现上升的趋势。

第三，从时间路径来看，在未来三年内，有三个设区市将到达EKC高拐点。九江市、抚州市和宜春市已在2015年到达EKC高拐点；吉安市和上饶市将在2016年到达EKC高拐点；赣州市将在2018年到达EKC高拐点。

第四，从影响因素来看，江西省生猪养殖碳排放特征不仅受经济发展水平的影响，而且还受到其他因素影响，但其生猪养殖碳排放特征与传统EKC检验结果一致。经济发展水平、猪肉消费总量、对外贸易程度和公路密度是促进生猪养殖碳排放增加的主要因素，农村劳动力价格、政府环保管制和能源利用效率对生猪养殖碳排放具有抑制作用。

基于上述研究结论，本文对江西省生猪养殖碳排放要实现减量减排，提出以下几点政策建议：一是加快生猪低碳养殖技术推广应用。随着江西省生猪碳排放EKC拐点的即将到来，政府应加大对生猪低碳养殖技术的研发投资力度，按照“减量化、资源化、无害化”的原则，大力发展生猪养殖业循环经济，形成“废弃物―沼气―有机肥”生态养殖和循环经济模式，实现生猪养殖业的可持续发展。二是增加生猪低碳养殖补贴。政府应当设立专项资金，对采用低碳技术的养殖户提供资金上的补贴，可以一定程度上降低生猪养殖户因采用先进技术与设备的成本，激发生猪养殖户的生产动力。三是提高生猪养殖户专业化水平。养殖户是先进低碳养殖技术的承载主体，很大程度上决定了先进低碳养殖技术的接受程度。政府或企业应定期提供生猪养殖技术培训，加强对养殖户专业知识、管理技术和环保意识的教育，积极引导养殖户采用环境友好型的碳排放处理方式，从管理与技术上减少潜在的碳排放。四是加快推进碳排放权交易制度。在全国试点碳排放权交易的大背景下，政府应加快推进江西省农业碳排放权交易制度。积极建立完善的碳排放监测体系，大力推进碳交易平台建设，在制度上将碳排放权规范化，通过制度上的政策减少碳排放总量。