李 涧，郑春梅

（北方工业大学，北京100144）

1 引言

“低碳经济”、“低碳技术”、“低碳发展”、“碳足迹”、“低碳城市”等一系列新概念的提出，旨在改善人类当前的高碳发展模式。低碳农业是相对于“高碳农业”而言的。低碳农业是低碳经济发展的重要组成部分，这个概念要比广义的生态农业还要更广泛，不仅包含了生态农业倡导的低化肥、少农药、高效的农业生产，还指在农业能源消耗越来越多，种植、运输、加工等过程对电力、石油和煤气等能源使用增加的同时，更注重农业的整体能耗与排放的降低。

对于低碳农业的影响因素有许多学者进行过研究。师帅等（2013）基于黑龙江省近20年的数据进行协整分析，结果表明化肥、农药和农膜的投入是增加农业生产碳排放的主因。姚延婷等（2010）认为农村用电量、农业机械总动力、农用柴油量、化肥施用量等是温室气体的主要来源。郑恒（2010）分析我国温室气体现状后得出几个结论：化肥过量使用导致温室其他排放增多；化石能源高消耗导致温室气体排放量大；农业碳排放量与化肥施用量、能源消费显著相关。漆雁斌（2010）通过计量回归得出，农业碳排放与能源消耗、化肥施用量和二氧化碳排放有着非常显著的相关性。可以看出农业碳排放的主要影响因素就是化肥、农药的过量使用、农用机械总动力、农村用电量，但对于农业基础设施方面对于农业碳排放的研究尚不足，本文将以农业基础设施作为研究对象，分析其对低碳农业的影响。

2 农业基础设施对低碳农业作用机制

农业基础设施是低碳农业发展的基础与前提。农村教育文化等项目的建设可以从根本上提高农村劳动者的素质，从而实现农村可持续发展。道路交通等项目的发展有利于加强农村与外界社会的联系和交流，会促使农村传统观念改变（鞠晴江，2006）。政府加大对农业基础设施的投入，建立有效的农业防灾、救灾体系，加强农田水利基础设施、农业生态基础设施的建设，有利于提高低碳农业的综合生产力，增强农业发展的活力，实现农业与农村的可持续发展（韦宁卫，2011）。

农业基础设施分为物质基础设施与社会基础设施两大类，前者是农业生产活动中必需的，但没有直接参与生产活动的一些物质条件，如农用灌溉、公共水利设施、发电站、道路、运输设施等，可以改善生产条件，抵抗逆境；后者是为农业生产更好的进行而提供服务的一些非物质或社会条件，如教育机构、土壤保持机构等，侧重于提供农业生产所需的社会条件。

3 农业物质基础设施对低碳农业的影响

农业物质基础设施主要包括农田水利基础设施、电力基础设施、交通运输基础设施三大方面，它对于农业的生产活动有重要意义。

3.1 农田水利基础设施

农田土壤中含有大量的有机碳，其主要来源于以各种形式进入土壤的有机物料，特别是农作物残体，如秸秆、粪肥、绿肥等。影响其含量的因素有很多，其中土壤中的水分是主要影响因素之一。在干湿交替的季节里，土壤团聚体会崩溃，使得其体内受到保护的有机碳暴露出来，致使土壤呼吸强度在极短的时间内大幅度提高，消耗大量的有机碳。而在干燥或干旱的情况下，土壤微生物会因失水而大量死亡，这也会影响到有机碳的分解速率，改变其含量。降雨后，土壤微生物数量激增，活性增强，激发了土壤的呼吸强度，分解土壤有机碳增加（Orchard V A，Cook F J，1983；陈胜全、李凌皓、韩兴国，2003），而降雨对土壤呼吸速率的影响因土壤温度状况而异（Singh J S，Gupta S R，1977）。农田水利设施的任务就是灌溉与排水，人为的改变土壤水分状况，它主要包括田间灌排工程、灌区、灌区抗旱水源工程、水库、塘坝、蓄水池、水窖、水井、引水工程和泵站等。因此农田水利基础设施可以影响到土壤有机碳的含量。

3.2 能源基础设施

现阶段能源的使用主要是指消耗化石能源，这一过程会排放大量的CO2，是一个高碳产业，而新型能源的发展与使用又是现阶段实现低碳经济的重要切入点。因此，能源消耗是中国节能减排的重点，也是中国发展低碳经济的重要支撑。作为农业生产中必不可少的条件之一，能源消耗也是农业碳排放的主要源头之一，实现低碳农业的发展同样离不开对它的改革。

3.3 交通运输基础设施

交通运输业一直是低碳经济关注的重点，汽车数量的急剧增加加剧了温室气体浓度的增长，随着国家对农业的重视，我国农村有了很大的发展，农村的交通运输也成为发展低碳农业的重要组成部分。农村交通运输的主要方式有公路、铁路、水路，这些对于农产品的运输来说是必不可少的，但同时占用了大量的土地资源，由于我国土地资源有限，人均耕地面积不到世界水平的40%，因此必须充分的利用有限的土地资源，选择既能满足需求，又能节约资源、低碳环保的运输方式。同时，交通运输基础设施的建设，有助于加强农村与外界的沟通与联系，从而了解更多的科学知识与生产技能，促进低碳农业的发展。

4 模型选取与说明

本文将采用协整检验分析农业基础设施与低碳农业之间有无长期稳定的关系。协整指的是多个非平稳经济变量的某种线性组合是平稳的，主要研究一些非平稳的经济时间序列存在的长期均衡问题，步骤如下。

4.1 平稳性检验

在对经济时间序列进行协整检验时，首先必须进行变量的平稳性检验。即要求该时间序列数据的随机过程的特征不会随着时间推移而变化，之所以要对时间序列进行平稳性检验，就是要克服“伪回归”现象。

假设一个回归模型为Yt＝∂0＋∂1Xt1＋u1，如果∂1＝1，则该时间序列Yt存在一个单位根，这时就 被称为单位根过程。对两式两边减去后，得到如下结论：

其中，这时检验就∂1＝1变为检验β＝0是否成立，检验β＝0 是否成立的过程即单位根检验，本文采用ADF检验，其基本假设为：

原假设：Hβ ＝0，存在单位根；备择假设：H0：QUOTEβ＜0，不存在单位根。

如果得到的ADF统计量大于显著性水平下的临界值，则接受原假设，表明存在单位根，序列是非平稳的，反之亦然。

4.2 协整检验

对于时间序列的协整检验，常用的有两种方法，一个是E-G 两步法，由恩格尔和葛兰杰共同提出，另一个是由为Johansan提出的极大似然法。协整关系检验最常用的方法是EG 两步法，其过程如下：

第一步是对时间序列Yt的分量序列进行静态回归，公式表示为βTYt＝ut，其中｛ut｝为随机误差序列。利用观测数据，通过普通最小二乘法进行拟合，得到残差序列。然后，检验残差序列的平稳性，即利用ADF检验残差序列是否平稳。若残差序列是平稳的，则可以确定时间序列Yt的分量序列之间存在协整关系。第二步，为进一步考察因变量和自变量之间的短期波动对长期影响的关系，可以建立误差修正模型ECM。

4.3 数据说明

本文研究是农业设施建设对低碳农业的影响，指标的选取如表1。

表1 指标与数据

（1）Y是单位耕种面积的农业碳排放，即农业碳排放与农作物总播种面积的比。

（2）有效灌溉面积，在一般情况下，有效灌溉面积应等于灌溉工程或设备已经配备，能够进行正常灌溉的水田和水浇地面积之和，它与农田水利基础设施应该是正相关关系，因此本文选用的是有效灌溉面积来反应农田水利基础设施对低碳农业的影响。

（3）乡道，道路的发展程度是衡量交通运输是发展的重要指标，农村道路主要有乡道与村道，但由于村道在2006年才开始统计，因此本文只选用乡道来反应交通运输基础设施对低碳农业的影响。

（4）农用柴油消耗量，在农业生产活动中使用最多的能源是柴油，因此本文选用农村用电量应电力基础设施对低碳农业的影响。以上数据来源于《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国公路水路交通统计》。

5 模型检验与结果

5.1 单位根检验

首先对各个变量取自然对数以使数据趋势线性化和消除时间序列中存在的异方差，同时其回归系数又代表了弹性的意义。结果如表2。

表2 单位根检验

由表2可以 看 出，变 量lnY、lnX1、lnX2的ADF 统计量均大于10%临界值，因此它们均是非平稳时间序列变量，但lnX3在5%的显著性水平下平稳。在经过一阶差分后，D（LnY）、D（lnX1）、D（lnX2）、D（lnX3）的ADF统计量均小于10%临界值，不存在单位根，即序列是平稳的，即为一阶单整，因此满足协整检验的前提条件，可以检验lnY及主要相关变量之间是否存在协整关系。

5.2 协整检验与协整方程

先对变量做静态回归，即采用普通最小二乘法进行回归。把所有变量引入方程，进行回归分析，见表3。

由表3可以得出回归方程：

由表3可知，模型的 为0.813921，说明模型的拟合优度较高，样本回归方程的代表性较强。DW 值为1.87，在2的附近，说明模型中不存在自相关问题。从表3中可以看出lnX2和lnX3的回归系数通过了显著性水平为1%的显著性检验，而lnX1的回归系数通过了10%的显著性检验。说明有效灌溉面积、农用柴油量每增加1%，单位耕种面积的碳排放就增加43%、34%；每增加乡道1%，单位耕种面积的碳排放就减少23%。对回归方程的残差序列进行平稳性检验，即采用ADF检验残差序列是否存在单位根。见表4。

表4 残差序列的ADF单位根检验结果

上述结果表明，lnY和lnX1、lnX2、lnX3之间存在协整关系。回归方程的残差序列在10%的显著性水平下平稳。

5.3 误差修正模型的建立

通过上述协整分析，得出我国单位耕地面积碳排放与灌溉面积、乡道、农用柴油量之间存在长期的均衡关系，但是要想知道对于它们之间的短期动态均衡关系就必须建立误差修正模型。误差修正模型考虑了长期均衡关系以及短期调节作用。根据以上分析，以lnY的一阶差分D（lnY）为因变量，lnX1的一阶差分，D（lnX1）、lnX2的一阶差分D（lnX2）、lnX3的一阶差分D（lnX3）、滞后一起的误差修正项e（-1）为自变量，建立误差修正模型，见表5。

表5 误差修正模型回归分析结果

得到的误差修正模型为：

由表5可以得知，为0.909386，说明模型的拟合优度很高，样本回归方程的代表性强。DW 值为1.849890，在2 的 附 近，说 明 不 存 在 自 相 关 问 题。DlnX1、DlnX2、DlnX3均没有通过检验，误差项e（-1）的估计系数为-0.969449，体现了对偏离的修正，上一期偏离越远，本期修正量越大，即系统存在误差修正机制。

6 结语

（1）单位播种面积的农业碳排放与有效灌溉面积、农用柴油消耗量之间存在长期的均衡关系，且为正相关。究其原因可能是农田水利基础设施的修建使得土壤水分状况变化剧烈，不有利于土壤有机碳的固定。农用柴油的消耗本身就是一个高碳的过程，因此消耗量越大，单位播种面积的碳排放越多。乡道的修建使得农产品可以迅速进入市场，降低了贮藏时间，减少了碳排放，并且便利的交通使农民加强了与外界的联系，增强了低碳意识。

（2）单位播种面积的农业碳排放与乡道之间存在长期的均衡关系，且呈负相关。这可能是因为乡道的修建使得农产品可以迅速进入市场，降低了贮藏时间，减少了碳排放，并且便利的交通使农民加强了与外界的联系，增强了低碳意识。

（3）单位播种面积的农业碳排放与有效灌溉面积、乡道、农用柴油量之间没有明显的短期动态均衡关系。这可能是因为农业基础设施修建包含了技术进步的因素与农村固定投资，科学技术的进步是一个缓慢的过程，科技进步产生的实际效应传导到低碳农业上需要一定的时间。而农村固定投资在一定时期内不会发生变化，也导致了农业基础设施与碳排放之间没有显著的短期动态均衡。

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