基于dea的我国省际农业碳效率及研究

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1、...页眉基于DEA的我国省际农业碳效率研究摘要:文章采用dea(数据包络分析)中的基于投入导向的ccr和bcc模式建立我国农业碳效率的分析模型,测算2009年我国省级农业碳效率。结果表明:我国农业碳效率总体上呈现“西高东低”....页脚...页眉,内蒙古、吉林、黑龙江、海南、贵州、西藏、甘肃的农业碳效率总体有效;除包含以上7个总体有效省份外,还有山西、青海、宁夏共10个省份为技术有效;而规模效率方面,山西、安徽、广东、广西、青海、宁夏处于规模报酬递增阶段,其他省份则处于规模报酬不变阶段。关键词:dea,碳效率,技术有效,规模有效近年来,全球气候问题引起国际社会的

2、高度重视,大量的科学研究表明,引起气候显著变化的主要原因在于过多的碳排放。国际上已经开始实施了一系列减缓碳排放的计划和战略,但由于涉及到许多技术、商业、政治等问题而存在很大争议。因此,在现有技术水平下,最稳妥有效的减排方式是通过碳效率的管理进行低碳优化。目前,我国已是全球温室气体排放的大国。据统计,2007年中国化石燃料消费排放的二氧化碳为62.84亿吨,占全球排放总量的21.01%,已超过美国20.08%,成为世界第一大温室气体排放国。虽然这一结果还未得到普遍认同,但随着我国排放的继续增加,我国面临的碳减排压力越来越大。我国经济的高速增长依赖于生产要素的大量投入

3、,带有明显的高投资、高能耗和高排放的特征。提高碳效率成为解决我国经济可持续发展的关键问题。而农业又是重要的碳源,因此研究我国省际农业碳效率是很有意义的。一、农业碳效率计算模型dea是计算“相对效率”....页脚...页眉的重要方法,它通过保持决策单元(dmu)的输入或者输出不变,借助于数学规划和统计数据确定决策单元的最优投入产出方案,并评价它们的相对有效性。dea能够很好地反映评价对象自身的信息和特点,尤其在评价具有多投入-多产出的复杂系统的相对有效性问题时具有独到之处。本文主要采用dea中的ccr与bcc模式。ccr模式基于固定规模报酬的假设,该模式得到的是决策

4、单元的总效率;而bcc模式则是基于可变规模报酬,该模式所求得的为决策单元的技术效率。根据导向不同,ccr模式与bcc模式又可以分为投入导向型与产出导向型。本文选择投入导向型的ccr与bcc模式来作相关研究。二、要素指标的选取本研究中,农业碳排放是指在农业生产过程中人为导致的直接或间接的碳排放。据此,我国农业碳排放源主要表现以下七个方面:化肥生产和使用过程中的碳排放;农药生产和使用过程中的碳排放;农用塑料薄膜生产和使用过程中的碳排放;由于农业机械运用而直接或间接消耗化石燃料(主要是农用柴油)所产生的碳排放;农地翻耕破坏土壤有机碳库,大量有机碳流失到空中所形成的碳排放

5、;灌溉过程中电能利用间接耗费化石燃料所形成的碳排放;农作物秸秆资源露天焚烧产生的碳排放。本研究所采用的投入产出指标为化肥消耗地均碳排放量、农药消耗地均碳排放量、农膜消耗地均碳排放量、农用柴油消耗地均碳排放量、农业翻耕地均碳排放量、农业灌溉地均碳排放量、农作物秸秆露天燃烧地均碳排放量;产出指标为人均农业产值、人均农业增加值。(一)数据来源化肥、农药、农用薄膜、农用柴油、农作物播种面积、农业灌溉面积、粮食产量数据来自《中国农村统计年鉴》。农业总产值、农业增加值的数据来自《中国统计年鉴》,并且经过指数调整。翻耕数据以当年我国农作物实际播种面积代替;农业灌溉以当年农业实际

6、灌溉面积为准;粮食产量以当年各粮食品种实际产量为准。(二)数据处理1.农业碳排放量估算碳排放估算公式为:e=∑ei=∑ti·δi其中:e为农业碳排放总量;ei为农业各种碳源的碳排放量;ti为化肥消耗量/农药消耗量/农用薄膜消耗量/农用柴油消耗量/农作物播种面积/农业灌溉面积/秸秆露天燃烧量;δi为碳排放系数,其中,化肥碳排放系数0.8956kg·kg-1(westto、美国橡树岭国家实验室)、农药4.9341kg·kg-1(美国橡树岭国家实验室)、农膜5.18kg·kg-1(南京农业大学农业资源与生态环境研究所ireea)、柴油0.5927kg·kg-1(政府间气

7、候变化专门委员会ipcc)、翻耕312.6kg·km-2(中国农业大学生物与技术学院)、灌溉25kg·....页脚...页眉ha-1(dubey)、秸秆1.247吨/吨(王革华,1999)。2.农业碳效率计算这里我们计算了31个省(市、区)的农业碳效率(总效率、技术效率、规模效率和规模报酬)。为了更好地反映我国农业碳效率特征,在各省碳排放的基础上按我国八大农业区进行叠加,如表1所示。三、结果及分析(一)总体特征在我国31个省中,内蒙古、吉林、黑龙江、海南、贵州、西藏、甘肃的农业碳效率总体有效,他们主要分布在地广人稀的经济欠发达地区以及碳排放投入相对....页脚..

8、.页眉较少

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