全 文 ：第 35 卷第 11 期
2015年 6月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.35,No.11
Jun.,2015
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自然科学基金项目(41361106);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET鄄11鄄0910);甘肃省高校基本科研业务费项目资助
收稿日期:2013鄄10鄄08; 摇 摇 修订日期:2014鄄06鄄24
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: xbzhaoxy@ 163.com
DOI: 10.5846 / stxb201310082420
郭芳,赵雪雁,张丽琼,李文美.甘南高原不同生计方式农户的碳足迹分析.生态学报,2015,35(11):3755鄄3765.
Guo F,Zhao X Y,Zhang L Q,Li W M.Carbon footprint of farmers of different livelihood strategies in Gannan plateau.Acta Ecologica Sinica,2015,35(11):
3755鄄3765.
甘南高原不同生计方式农户的碳足迹分析
郭摇 芳,赵雪雁*,张丽琼,李文美
西北师范大学地理与环境科学学院,兰州摇 730070
摘要:二氧化碳增加导致的全球气候变暖已成为当前人类社会面临的最严峻挑战,减少碳排放迫在眉睫。 以地处青藏高原东缘
的甘南高原为研究区,基于农户调查数据,采用生命周期评价法估算了甘南高原不同生计方式农户的生活直接能源消费碳足迹
和间接能源消费碳足迹,并运用最小二乘法分析了影响农户碳足迹的关键因素。 结果发现:(1) 甘南高原农户年人均碳足迹达
2.67 tCO2,其中,生活直接能源消费碳足迹比例达 76.53%,间接能源消费碳足迹比例仅占 23.47%;(2) 随着非农化水平的提高,
甘南高原农户的碳足迹依次下降,其中,纯农户人均碳足迹达 4.32 t,兼业户与非农户分别为 2.37 t和 1.07 t;(3) 随着农户家庭
规模的增大、收入水平的提高、距县城距离的增加和消费水平的提高,农户碳足迹不断增加;随着劳动力受教育程度的提高、恩
格尔系数的增加和非农化程度的提高,农户碳足迹不断减少。
关键词:生计方式;碳足迹;农户;甘南高原
Carbon footprint of farmers of different livelihood strategies in Gannan plateau
GUO Fang,ZHAO Xueyan*,ZHANG Liqiong,LI Wenmei
College of Geography and Environmental Science,Northwest Normal University,Lanzhou 730070,China
Abstract: As the main feature of the climate change, Global warming which was caused by carbon dioxide increases has
already become the most serious challenge for human society, and how to reduce greenhouse gas emissions and achieve low
carbon transformation is extremely urgent. Gannan plateau was chosen as the research area in this paper, and based on the
peasant household survey data, and adopt life cycle assessment method to study of different livelihood strategies of farmers忆
carbon footprint in Gannan plateau. The paper estimates the direct and indirect energy consumption carbon footprint, and
uses Least Square method to analyze the main influence factor of farmers忆 carbon footprint . The results show: (1) The
farmer忆s per capital carbon footprints is 2.67 tCO2 in Gannan plateau; (2) With the improvement of non鄄agricultural level,
the farming household, and household with combined occupation and off farming household忆s direct and indirect energy
consumption carbon footprint, in turn, drops, among them, the direct carbon footprint per capita were 3.70 t, 1.93 t and
0.78 t, indirect carbon footprint per capita were 0.62 t, 0.44 t and 0.29 t, And with the non鄄agricultural level improving,
the proportion of the farmer忆s direct energy consumption will reduce, which is 85.65%, 81.43% and 72.90% respectively of
its total carbon footprint. And indirect energy consumption will increase, which is 14. 35%, 18. 57% and 27. 10%
respectively of its total carbon footprint; (3) With peasant household family size increasing, income levels rising, the
distance from the county town increasing and the level of consumption improvement, the farmers忆 carbon footprint is growing
constantly; With the improvement of education degree of farmers, increase of Engel coefficient and non鄄agricultural labor
deepening, the peasant households忆 carbon footprint is shrinking. Finally, in view of the present situation of Gannan
plateau, this paper puts forward the corresponding policy recommendations: First, promoting the transformation of farmers
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livelihood, enhancing farmers livelihood diversification. Second, reducing the family population and improving the education
level of labor force. Third, the farmer should adjust the life energy consumption pattern, such as advocating and encouraging
farmers to use lower carbon efficient electricity or liquefied petroleum gas. Fourth, put the farmer, who lack of resources and
live in remote, to a rich resources place, so as to the government can reasonably planning and constructing for energy
infrastructure.
Key Words: livelihood strategy; carbon footprint; farmer; Gannan Plateau area
以全球变暖为主要特征的气候变化已成为人类社会当前面临的最严峻挑战,温室气体的大量排放加剧了
很多国家和地区的脆弱性,如何降低温室气体排放、实现低碳转型成为各国政府与民众普遍关心的热点问题。
碳足迹是目前国内外普遍认可的用于应对气候变化、解决定量评价碳排放强度的研究方法。 国外对碳足迹的
研究起步较早,研究尺度从个人 /产品、家庭到城市、国家[1鄄3],研究对象包括了工业、交通、建筑、供水、医疗
等[4鄄5]。 国内主要集中在国家与区域层面,近年来开始关注城市居民的碳足迹,对城市居民家庭食物消费、日
常出行的碳足迹进行一些研究[6鄄7]。 然而,我国农村人口占全国总人口的 47.43%,农户作为广大农村地区最
基本的社会经济单元和消费行为主体,其生计行为决定着资源的利用方式、利用效率以及碳排放情况,对生态
环境有着深远的影响。 但目前对农户消费碳排放的研究还很少,尤其较少从生计变迁的角度分析农户的碳排
放行为。
甘南高原处于青藏高原的东缘,不仅是典型的高寒生态脆弱区[8],而且是气候变化的“感应器冶和“敏感
区冶 [9],在气候变化与人文因素的交互作用下,近年来该区农户的生计方式逐渐从纯农业向兼业化、非农化转
变,生计方式的变迁也引起农户消费行为及碳排放量的变化。 为了进一步分析生计变迁对农户碳排放行为的
影响,本研究基于农户调查数据,采用生命周期法估算农户的直接能源消费碳足迹与间接能源消费碳足迹,以
分析甘南高原不同生计方式农户的碳足迹,旨在探明生计方式变迁对农户碳足迹的影响,为减排政策的制定
提供依据与数据支持。
1摇 研究区概况
甘南高原地处青藏高原东缘(图 1),大部分区域海拔 3000—3600 m,气候寒冷湿润,年均温普遍低于
3益,年均降水量在 400—700 mm之间,植被以高寒草甸、灌丛和山地森林为主,水系发达,黄河干流、洮河、大
夏河三条河流在该区的流域面积达 3.057伊104 km2,多年平均补给黄河水资源 651.9伊108 m3,从而使该区成为
黄河上游重要的水源补给区[10]。 甘南高原内部分异明显,根据农业生产条件可分为纯牧区、半农半牧区、农
区。 纯牧区农户主要从事畜牧业,畜牧业从业人员占乡村从业人员的 63.07%;半农半牧区农户主要从事种植
业与畜牧业,种植业与畜牧业从业人员分别占乡村从业人员的 58.44%、26.10%;农区农户主要从事种植业,种
植业从业人员占乡村从业人员的 56.34%[11]。
2摇 研究方法
2.1摇 数据来源
本研究采用问卷调查、观察法、小型座谈会等参与式工具获取相关数据。 2011 年 7—8月,课题组在甘南
高原进行了 20余天的野外调查,在纯牧区抽取 3个乡、半农半牧区抽取 2个乡、农区抽取 2个乡,每个乡选择
1个村,每村抽取 20—40户农户进行了入户调查。 调查内容包括农户家庭规模、受教育程度、年收入与支出、
家庭劳动力从事的主要生计活动;农户的日常生活消费,包括农户生活用能、食物、生活用品、交通等。 在调查
过程中聘请了 6名藏族大学生作为语言翻译,每户问卷调查时间约为 2—3 h,共调查 230户农户,删除无效问
卷,收回有效问卷 217份,其中,纯牧区 78份、半农半牧区 60份、农区 79份。 本次调查样本虽然较少,但由于
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图 1摇 研究区示意图
Fig.1摇 The location of study area
甘南高原纯牧区、半农半牧区、农区农户的生计方式具有较高的相似性,因此能较好地反映甘南高原农户的普
遍情况。
2.2摇 研究方法
2.2.1摇 农户生计类型划分
根据课题组的调查资料,甘南高原农户家庭劳动力从事的生计活动主要有畜牧、种植、采集、外出打工、运
输、经商、手工业、企事业单位任职等,其中将畜牧、种植、采集归为农业活动,其余为非农活动。 以家庭有无劳
动力从事的生计活动类型为标准,将农户生计类型划分为纯农户、兼业户、非农户。 其中,纯农户的全部劳动
力均从事农业;兼业户的部分劳动力从事农业、部分从事非农业;非农户的全部劳动力均从事非农活动。
2.2.2摇 碳足迹及农户生活消费碳足迹测算方法
碳足迹是指某种产品或活动在其整个生命周期中所产生的直接和间接的 CO2排放量[12]。 目前,碳足迹
的测算主要采用了 3种不同但相关的核算方法:投入产出分析法、生命周期评价法以及混合生命周期评价法。
本文采用生命周期评价法对甘南高原不同生计方式农户生活消费的碳足迹进行研究,该方法是自下而上计算
碳足迹的一种方法,分析结果具有针对性,适合于微观系统的碳足迹核算[13鄄14]。 居民生活消费产生的碳足迹
通常包括两方面:由于家庭直接使用燃料用于照明、取暖、做饭、交通出行等产生的直接碳足迹;由于衣、食、住
和行的需要,居民需要消费大量的非能源商品和服务,这些商品的生产、加工都必然引起能源消费和碳排放,
即间接碳足迹[15]。 因此,本文从农户生活直接能源消费和间接能源消费两方面测算农户碳足迹,其中,农户
生活间接能源消费又包括:食物生产与加工、交通运输、房屋建设和衣着生产清洗四个方面。 碳足迹计算公式
如下:
C i = (C in + C im + C is + C if + C ij) / ni (1)
式中,C i为第 i 户的人均碳足迹;C in为第 i 户的生活直接能源消费碳足迹;C im为第 i 户的衣着生产清洗碳足
迹;C is为第 i户的食物生产加工碳足迹;C if为第 i户的房屋建设碳足迹;C ij为第 i户的交通运输碳足迹;ni为第
i户的总人口。 各种碳足迹具体计算公式见公式(2)—(6),各种能源的 CO2排放因子如表 1所示。
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表 1摇 农户生活直接、间接消费能源的 CO2排放因子及其引用出处
Table 1摇 The CO2 emission factor of farmers忆 life direct and indirect energy consumption and its references
能源种类
Types of energy
排放因子
Emission factor
引用出处
Reference
原煤 Raw coal / (kg / kg) 2.530 《2006年 IPCC国家温室气体清单指南》
液化气 Liquefied petroleum gas / (kg / kg) 3.130 《2006年 IPCC国家温室气体清单指南》
牛粪 Cow dung / (kg / kg) 1.593
《2006年 IPCC国家温室气体清单指南》,牛粪的 CO2 排放
因子用固体生物燃料替代
柴薪 Firewood / (kg / kg) 1.436 [18]
秸秆 Straw / (kg / kg) 1.247 [18]
电 Electricity / (kg / KWh) 0.019 [17,19]
衣着生产清洗 衣着 Clothing / (kg /件) 6.420 根据中国发展门户网提供的碳足迹计算器(网址
Wash clothing production 洗衣粉 Detergent / (kg / kg) 0.720 http: / / cn.chinagate.cn / zhuanti / dtjsq / node _7106016.htm)
食物生产加工 粮食 Cereal / (kg / kg) 14.049 [6]
Food production 豆类 Legumes / (kg / kg) 18.949
and processing 植物油 Plant oil / (kg / kg) 8.820
房屋建设 水泥 Cement / (kg / kg) 0.800 [21鄄24]
Housing construction 钢筋 Rebar / (kg / kg) 1.920
砂 Sand / (kg / kg) 1.080
碎石 Rubble / (kg / kg) 0.610
交通运输 Transportation 汽油 Gasoline / (kg / kg) 2.200 《2006年 IPCC国家温室气体清单指南》
(1)农户生活直接能源消费碳足迹
甘南高原农户生活直接消费能源包括原煤、液化气、柴薪、秸秆、牛粪和电。 电的使用产生的碳排放归类
比较复杂,在农户家庭能耗和碳足迹研究中,通常将其作为家庭碳足迹的直接来源[16]。 针对甘南电力发展情
况[17],甘南高原农户家庭用电来源主要是靠水力发电。 能源消费碳排放量根据 IPCC方法中最简单最常用的
方法获得:碳排放量=能源消费量伊排放因子,因此,农户生活直接能源消费碳足迹的计算公式为:
C in =移
n
j = 1
M j 伊 EF j (2)
式中,C in为农户生活直接能源消费碳足迹(t),M j为第 j种燃料的消耗量(t),EF j为第 j种燃料的 CO2排放因子
(kg CO2 / kg燃料)。
(2)农户衣着生产清洗碳足迹
农户衣着生产清洗碳足迹主要包括农户 1a购买的衣服件数和洗衣粉使用量两部分。 在服装和洗衣粉生
产过程中会产生碳排放。 因此,衣着碳足迹用衣服的碳排放因子乘以 1a 购买的衣服件数加上洗衣粉的碳排
放因子乘以 1a使用的洗衣粉量来测算。 具体计算公式为:
C im = G im 1 伊 Am 1 + G im2 伊 Am2 (3)
式中,C im为第 i户衣着生产清洗碳足迹;G im 1为第 i户 1a购买的衣服件数;G im 2为第 i户 1a洗衣粉使用量;Am 1
为衣着的碳排放系数;Am 2为洗衣粉的碳排放系数。
(3)农户生活消费食物的生产加工碳足迹
食物生产加工碳足迹可简洁的分为两个部分,第一部分是食物生产过程中化肥农药的消费所产生的碳排
放;第二部分是食物加工、运输和消费过程中能源消费所产生的碳排放[6]。 运输的费用包括在交通运输部
分,在这里只测量食物生产和加工时产生的碳排放。 食物消费碳足迹的计算公式为:
C is = G is 伊 As (4)
式中,C is为第 i户食物生产加工碳足迹;G is为第 i户食物消费量;As为生产和加工单位食物的碳排放系数。
其中,生产和加工单位食物的碳排放系数依据调查得出,生产 1 kg的粮食、豆类、植物油和蔬菜分别需要
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5.6、7.5、3.5和 3.5 kg的化肥;生产 1 kg的粮食、豆类、植物油和蔬菜各需要 0.002 kg 的农药。 农药和化肥的
碳排放系数为 18.01 kg CO2 / kg、2.501 kg CO2 / kg。 食物的加工分为初加工和再加工,初加工一般为粮食、豆制
品和植物油,初加工时所消耗的能源转化成电能分别为 9.11、183.30 和 35.71 kwh / t[6],再加工主要是指食物
的炊事,本文将这部分划分在能源利用这部分测算。
(4)农户房屋建设碳足迹
农户房屋建设的碳足迹主要包括建材的生产和房屋修建两部分。 用建材生产阶段所消耗的能源和修建
阶段所消耗能源与各能源碳排放系数的乘积测算出房屋建设的碳足迹,按房屋 70 年的寿命计算出每年每户
房屋碳足迹[20]。 具体计算公式为:
C if = G if 伊 Af 伊 n / 70 (5)
式中,C if为第 i户的房屋建设的碳足迹;G if为第 i户每平米房屋建设材料和能源消耗量;Af为能源碳排放系数,
n为房屋的平米数。
其中,能源碳排放系数目前没有统一的数据,每个研究者根据自己研究得出相关数据,但是数据差距不
大。 本文综合了文献资料和《建设工程技术经济指标》得出相关数据:建造 1 m2房屋主要需要水泥 236 kg,钢
筋 38.88 kg,砂 145 kg,碎石 343.7 kg。 水泥、钢筋、砂和碎石的碳排放系数分别为 0.80、1.92、1.08 和 0.61 kg
CO2 / kg[22鄄25]
(5)农户交通运输碳足迹
农户交通运输的碳足迹主要包括外出购买食物、衣物、亲朋好友来往等所产生的碳排放。 本文主要采用
每年每户所花费的交通费进行测算,统一把交通费转化成使用汽油的量,按照 2010 年 4 月 14 日国家发改委
调整后的甘肃省 3种汽油价格均值 6.49 元 / L,用消耗的汽油量与汽油的碳排放系数乘积测算出交通运输的
碳足迹,具体计算公式为:
C ij = F i / 6.49 伊 A j (6)
式中,C ij为第 i户的交通运输的碳足迹;F i为第 i户每年的交通费;A j为汽油的碳排放系数。
2.2.3摇 STIRPAT模型构建
本研究选取 York等[25]提出的 STIRPAT随机回归模型,它是在人文因素与环境影响之间的恒等式 IPAT
基础上改进的, 是多变量非线性模型。 该模型用来分析 P (人口)、A (富裕度)、T (技术)与 I (环境影响)之
间的关系。 在各学科领域已得到了广泛的应用[26鄄27]。 本研究采用 STIRPAT模型分析生计方式对碳足迹的作
用。 STIRPAT模型的通用形式如下:
I = aPbAcTde (7)
式中,a为该模型的常数项;b,c,d为 P、A和 T的指数项;e 为误差项,I 为环境影响,P、A、T 分别为人口、富裕
和技术。 该模型容许增加社会或其他控制因素来分析它们对环境的影响,但是增加的变量要与式(7)指定的
乘法形式具有概念上的一致性[24]。 为了衡量人文因素对环境影响作用的大小,可将式(7)转换成对数形式:
ln( I) = a + bln(P) + cln(A) + e (8)
式中,a、e为方程(7)中 a和 e的对数,b,c表示其它的影响因素维持不变时,驱动因素(P 或 A)变化 1%所引
起的环境影响变化百分比。
3摇 结果与分析
3.1摇 受访户的统计特征
甘南高原纯牧区、半农半牧区、农区农户以及不同生计方式农户家庭规模、劳动力受教育程度、人均收入
均存在差异。 由表 2可见,家庭规模在纯牧区、半农半牧区、农区相差不大,但对不同生计方式农户来说,纯农
户家庭规模要远大于兼业户和非农户。 劳动力受教育程度对不同区域来说,纯牧区相对较高;对不同生计方
式农户来说,非农户相对较高。 人均收入对不同区域来说,纯牧区最高;对不同生计方式农户来说,纯农户最
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高。 对不同区域来说,农区非农户比例最高,纯牧区纯农户比例最高。 此外,甘南高原农户的非农活动以外出
打工为主,其中,纯牧区兼业户中有家庭成员外出打工的占 7.21%,半农半牧区该比例高达 41.67%、农区达
31.54%;半农半牧区非农户均为外出打工家庭,农区该比例达 30.15%。
表 2摇 研究区受访户的统计特征
Table 2摇 Statistical characteristics of survey samples in study area
不同区域 /生计方式农户
Different regions / living way of farmers
家庭规模 /人
Family size
劳动力受教育程度
Labor force level
of education
人均收入 /元
Per capita income
非农户比例 / %
Proportion of off
farming households
纯农户比例 / %
Proportion of
Farming households
纯牧区 Pastoral areas 5.30 2.23 6776.27 7.66 52.21
半农半牧区
Mixed farming and pastoral areas 5.12 1.92 2201.63 18.34 28.33
农区 Farming areas 5.46 1.90 1851.97 40.49 15.18
纯农户 Farming household 5.03 1.67 6670.97
兼业户
Household with combined occupation 1.97 1.75 2525.27
非农户 Off farming household 2.08 1.89 2281.57
3.2摇 不同生计方式农户碳足迹
由公式(1)—(6)测算结果显示,甘南高原农户人均碳足迹为 2.67 tCO2。 从表 3 可以看出,纯农户、兼业
户和非农户的人均碳足迹分别为 4.32、2.37 tCO2 /人和 1.07 tCO2 /人,可见纯农户人均碳足迹最高,是兼业户
和非农户的 1.82倍和 4.04倍。 对甘南高原农户的生计方式与总的碳足迹做方差分析,发现 Levene 统计量为
4.478(P= 0.012),组间方差在 0.1水平上具有齐性,F统计观察值为 2.346(P = 0.098),在 0.1 的水平上显著,
这说明甘南高原不同生计方式农户碳足迹存在显著差异。
表 3摇 不同生计方式农户的碳足迹
Table 3摇 The carbon footprint of sample households in different livelihood strategies
项目
Item
纯农户
Farming household
人均 / t
Capita %
兼业户 Household with
combined occupation
人均 / t
Capita %
非农户
Off farming household
人均 / t
Capita %
直接能源消耗碳足迹
Carbon footprint of direct
energy consumption
3.70 85.64 1.93 81.35 0.78 72.99
食物生产加工碳足迹
Carbon footprint of food
production and processing
0.073 1.68 0.082 3.45 0.074 6.95
交通运输碳足迹
Carbon footprint of transport 0.00063 0.01 0.00070 0.03 0.00069 0.06
房屋建设碳足迹
Carbon footprint of housing construction 0.53 12.23 0.34 14.30 0.20 18.25
衣着生产清洗碳足迹
Carbon footprint of clothing
production cleaning
0.0186 0.43 0.0208 0.88 0.0187 1.75
总碳足迹
The total amount of carbonfootprint 4.32 2.37 1.07
3.2.1摇 不同生计方式农户生活直接能源消费碳足迹
甘南高原纯牧区、半农半牧区和农区农户人均直接能源消费的碳足迹分别为 5.16、0.56 t和 0.69 t。 纯牧
区农户生活直接能源消费碳足迹主要是由煤炭和牛粪产生的,分别占 88.85%和 10.64%;半农半牧区以柴薪
和煤炭为主,分别占 54.78%和 32.81%;农区则以秸秆、煤炭和柴薪为主,分别占 45.61%、27.23%和 17.86%。
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究其原因:对纯牧区来说,农户家大型牲畜数量多,牛粪量多,农户日常取暖做饭大都用牛粪和煤炭,而且都是
采用直接燃烧,导致排放的 CO2量多;对半农半牧区和农区来说,农户生活用能以柴薪和秸秆为主,这种利用
方式会加剧半农半牧区和农区的水土流失、农田肥力降低。 总体来看,甘南高原农户生活用能设施简陋,以直
接燃烧为主,利用效率低下,生物质能在农户直接碳足迹中占重要地位。
对甘南高原纯农户、兼业户和非农户生活直接能源利用的碳足迹进行方差分析,发现 Levene 统计量为
4.724(P= 0.010),组间方差在 0.1 水平上具有齐性,F 统计观察值为 2.541(P = 0.081),在 0.1 的水平上显著,
这说明甘南高原不同生计方式农户直接能源利用的碳足迹存在显著差异。 进一步分析(图 2):(1)随着非农
化水平的提高,人均直接消费碳足迹减少,其中,纯农户人均直接碳足迹为 3.70 t、兼业户为 1.93 t、非农户为
0.78 t。 (2)纯农户直接能源消费碳足迹主要是由燃烧牛粪产生,占 91.50%;兼业户则主要由燃烧牛粪和煤炭
产生,分别占 64.84%和 22.06%;非农户主要由燃烧煤炭、秸秆和柴薪产生,分别占 31.36%、29.67%和 18.89%。
(3)纯农户、兼业户和非农户人均牛粪碳足迹依次降低,分别为 3.39、1.32 t和 0.15 t;人均秸秆碳足迹依次增
加,分别为 0.02、0.13 t和 0.23 t。 非农户由于不从事农业生产,缺少秸秆及牲畜粪便,故而转向商品性能源消
费(煤炭、电力)。 总的来看,随着非农化水平的提高,农户直接能源消费碳足迹在减少,商品性能源(煤炭、电
力)消费碳足迹的比重逐渐增加,生物质能(主要指牛粪)消费碳足迹的比重逐渐降低。
图 2摇 甘南高原不同生计方式农户人均直接碳足迹与间接碳足迹
Fig.2摇 Per capita direct and indirect carbon footprint of sample households in different livelihood strategies in Gannan plateau area
3.2.2摇 不同生计方式农户生活间接能源消费碳足迹
甘南高原纯牧区、半农半牧区和农区农户人均间接能源消费碳足迹分别为 0.42、0.37 t 和 0.35 t。 其中,
纯牧区农户间接碳足迹中食物与房屋碳足迹分别占总间接碳足迹的 33.33%和 59.53%,而半农半牧区农户两
类碳足迹分别占其总间接碳足迹的 40.54%和 54.05%,农区则分别占 45.71%和 51.43%,说明 3个区域农户间
接碳足迹主要都是由房屋建设和食物的生产加工产生。
对甘南高原纯农户、兼业户和非农户生活间接能源利用的碳足迹进行方差分析,发现 Levene 统计量为
3.066(P= 0.049),组间方差在 0.1水平上具有齐性,F 统计观察值为 1.282(P = 0.280),在 0.1 的水平上不显
著,说明甘南高原不同生计方式农户间接能源利用的碳足迹不存在显著差异。 进一步分析(图 2)发现:(1)
随着非农化水平的提高,甘南高原人均间接能源消费碳足迹逐渐降低,但所占总碳足迹的比例在增加。 其中,
纯农户、兼业户和非农户的人均间接能源消费碳足迹分别为 0.62、0.44 t 和 0.29 t,占其总碳足迹的 14郾 35%、
18.57%和 27.10%。 (2)纯农户、兼业户和非农户的生活间接能源消费碳足迹主要是由房屋建设引起,分别为
0.53、0.34 t和 0.20 t,各占农户生活间接碳足迹的 85.48%、77.27%和 68.97%,呈递减趋势;其次为食品碳足
迹,分别为 0.073、0.082 t和 0.074 t,各占农户生活间接碳足迹的 11.77%、18.64%和 25.52%,呈递增趋势。 总
的来说,随着非农化水平的提高,农户间接能源消费碳足迹在减少;其中,纯农户、兼业户和非农户房屋建设碳
足迹依次降低,但食物生产加工消费碳足迹依次增加。
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3.3摇 不同生计方式农户的碳足迹结构
图 3摇 甘南高原不同生计方式农户碳足迹结构
摇 Fig. 3 摇 Structure of carbon footprint of sample households in
different livelihood strategies in Gannan plateau area
随着非农化水平的提高,甘南高原纯农户、兼业户
和非农户直接能源消费碳足迹比重依次降低,分别占其
总碳足迹的 85.65%、81.43%和 72.90%;而间接能源消
费碳足迹比重依次增加,分别占其总碳足迹的 14.35%、
18.57%和 27.10%(图 3)。 所以,甘南高原农户碳足迹
减排重点集中在直接能源消耗上。
使用 SPSS软件统计 3种不同生计方式共 217户农
户碳排放的均值、四分位数和标准差。 从表 4 可见,甘
南高原农户人均生活直接能源消费碳足迹均值为 2.63
t,并在不同生计方式上出现较大分化,非农户人均直接
碳足迹(0.79 t)明显低于纯农户人均直接碳足迹(4.10
t)和兼业户人均直接碳足迹(2.51 t)。 就标准差来说,
非农户人均直接碳足迹(0.55)远小于纯农户人均直接
碳足迹(10.72)和兼业户人均直接碳足迹(9.19),说明非农户的人均直接碳足迹稳定性好。 甘南高原农户人
均生活间接能源消费碳足迹均值为 0.52 t,同样在不同生计方式上出现较大分化,非农户人均间接碳足迹
(0郾 29 t)明显低于纯农户人均间接碳足迹(0.68 t)和兼业户人均间接碳足迹(0.52 t)。 就标准差来说,非农户
人均间接碳足迹(0.15)远小于纯农户人均间接碳足迹(1.53)和兼业户人均间接碳足迹(1.53),同样说明非农
户的人均间接碳足迹稳定性好。
表 4摇 不同生计方式农户碳足迹比较
Table 4摇 Compare carbon footprint of sample households in different livelihood strategies
生计方式
Means of livelihood
平均值
Average
25%分位
25% points
50%分位
50% points
75%分位
75% points
标准差
The standard
deviation
人均直接碳足迹 纯农户 4.10 0.43 1.46 4.48 10.72
The per caption of 兼业户 2.51 0.43 0.77 1.27 9.19
direct carbon footprint 非农户 0.79 0.32 0.66 1.25 0.55
人均直接总碳足迹 2.63 0.43 0.85 1.56 8.72
人均间接碳足迹 纯农户 0.68 0.14 0.31 0.70 1.53
The per caption of indirect 兼业户 0.52 0.16 0.25 0.34 1.53
carbon footprint 非农户 0.29 0.17 0.27 0.41 0.15
人均间接总碳足迹 0.52 0.15 0.26 0.41 1.35
总的人均碳足迹
The total amount of carbon footprint per capita 3.15 0.57 1.14 1.95 10.07
根据均值和标准差,将不同生计方式农户碳足迹分等定级三区间[0,3)、[3,13)、[13,max),并定义为低
碳足迹、中碳足迹和高碳足迹。 其中,3 t划分中、低等级,是以均值 滋(3.15)往零方向取个位整数而经验确定;
13 t划分中、高等级,是以 滋+滓取个位整数确定,其中 滋为均值(3.15),滓为标准差(10.07)。 比较 3种生计方
式农户的碳足迹分级分布结构。 如图 4所示:(1)纯农户中,中碳足迹的农户占 42.03%,低碳足迹与高碳足迹
的农户比重相差不大;(2)兼业户与非农户中,中碳足迹农户比重分别高达 62.63%、71.43%,而高碳足迹农户
比重分别为 7.07%、4.08%。 这进一步说明,非农化水平的提高有助于降低农户的高碳化。
3.4摇 生计方式对农户碳足迹的影响
大量研究显示,影响农户碳足迹差异的因素主要有人口、收入和技术等[24,28]。 为了进一步考察生计方式
对碳足迹的影响,本研究将人口规模、劳动力受教育程度和人均收入引入 STIRPAT模型,但非农化水平、农户
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30.38% 30.30% 24.49% 28.39%
42.03%
62.63% 71.43% 58.70%
27.59%
7.07% 4.08% 12.91%
纯农户 兼业户 非农户 样本总体
低碳足迹 中碳足迹 高碳足迹
不同生计方式农户Sample households in diferent livelihood stratrgies
不同
水平
碳足
迹所
占比
Diffe
rent l
evels
of th
e pro
porti
on of

carbo
n foo
tpri n
t/%
图 4摇 不同生计方式农户碳足迹分级分布
摇 Fig. 4 摇 The carbon footprint hierarchical distribute of sample
households in different livelihood strategies
消费结构(用恩格尔系数表征)、消费水平及距离县城
距离(表征能源购买的便利程度)对碳足迹也可能会有
一定影响,因此,在 STIRPAT 模型中同时将家庭规模、
劳动力受教育程度、人均收入、非农化水平、消费结构、
消费水平和距离县城距离引入,以便分析影响农户碳足
迹差异的因素。
由于 STIRPAT模型是随机形式,如果理论上合适,
可以增加人文因素对数形式的二项式或多项式来验证
是否存在环境 Kuznets曲线假说。 为此,在 STIRPAT 模
型(1)自变量中增加了人均收入的二次平方项,构成
STIRPAT模型(2)。 为避免引入人均收入的二次项与
人均收入的共线性问题,对人均收入的二次项进行标准
化处理。 人均收入二次项标准化的具体处理过程为用人均收入的对数减去人均收入对数的平均值,然后平方
来减少与人均收入的共线性[11]。 得到生计方式与环境影响间的 STIRPAT模型见表 5。
模型(1)中将家庭规模、劳动力受教育程度、人均收入、非农化水平、消费结构、消费水平和距离县城距离
引入,R2为 0.368,说明模型(1)具有一定的解释力,F值为 9.203,在 0.001水平上显著(P= 0.000);模型(2)在
模型(1)的基础上引入人均收入二次方,R2为 0.369,说明模型(2)同样具有一定的解释力,F 值为 8.076,在
0.001水平上显著(P= 0.000)。
在模型(1)、模型(2)中,家庭规模的回归系数均大于 0小于 1,分别为 0.955、0.943,且均在 0.05水平上显
著,说明扩大家庭规模加剧碳足迹影响,但所引起的碳足迹影响加剧速度低于家庭规模自身的变化速度;劳动
力受教育程度的回归系数均小于 0,分别为-0.004、-0.013,说明提高农户劳动力受教育程度具有减缓碳足迹
影响的作用,但提高农户劳动力受教育程度引起的碳足迹影响减缓速度低于受教育程度自身的变化速度。 所
以,控制家庭规模,提高劳动力受教育程度可以减轻碳足迹影响。
在模型(1)、模型(2)中,非农化水平的回归系数均小于 0,分别为-0.196、-0.176,且均在 0.1 水平上显
著,说明农户的生计方式对碳足迹的影响显著,而且随着非农化水平的提高,农户对碳足迹的影响减缓,但非
农化引起的碳足迹影响减缓速度低于自身的变化速度。 所以,促进农户非农就业可以有效的降低碳足迹的
排放。
表 5摇 农户碳足迹的最小二乘法回归分析
Table 5摇 The least鄄square method regression analysis of carbon footprint
变量
Variables
模型(1)Model (1)
回归系数
Regression
coefficient
T检验值
T test value
模型(2)Model (2)
回归系数
Regression
coefficient
T检验值
T test value
常量 Constant 0.354 0.395* 0.320 0.354*
家庭规模 Family size 0.955 2.950** 0.943 2.894**
劳动力受教育程度 Labor force level of education -0.004 -0.017* -0.013 -0.016*
人均收入 Per capita income 0.865 6.279*** 0.894 5.911***
非农化水平 Non鄄agricultural level -0.196 -0.794* -0.176 -0.698*
消费结构 The consumption structure -0.314 -2.118** -0.308 -2.064**
消费水平 Level of consumption 0.181 3.897*** 0.179 3.832***
距离县城距离 Distance from the county town 0.157 2.479** 0.150 2.295**
人均收入二次方 Per capita income of a quadratic 0.021 0.469
R2 0.370 0.371
F统计量摇 F statistic 9.222 8.040
摇 摇 ***表示在 0.001水平上显著,**表示在 0.05水平上显著,*表示在 0.1水平上显著
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在模型(1)、模型(2)中,人均收入的回归系数均大于 0,在模型(2)中引入人均收入的二次方,回归系数
仍为正,没有出现倒 U型环境库兹涅茨曲线。 这说明经济的发展并未,带来消费碳足迹减少的拐点。 一些学
者对发达国家的研究表明经济发展与能源消费碳足迹之间存在 U 型关系,但发生拐点时的人均收入差异较
大,低至 13260美元,中至 25100美元,高至 35428—80000美元[29]。 甘南高原是我国经济欠发达地区。 2012
年人均 GDP 为 2234.88美元,远低于发达国家研究中达到拐点所需的最低人均 GDP 为 13260 美元。 因此考
虑到我国当前所处的经济发展水平,我国工业化城市化进程仍将导致消费碳足迹的增加。 况且是在经济发展
不发达的甘肃地区, 经济发展与环境保护尚未实现协同发展。
4摇 讨论与结论
(1)研究发现,甘南高原农户年人均碳足迹为 2.67 tCO2,其中,农户的生活直接能源消费碳足迹远高于间
接能源消费碳足迹,分别为 2.04 tCO2、0.63 tCO2。 但张咪咪[30]、曲建升[31]研究显示人均直接碳足迹小于间接
碳足迹。 这主要是因为碳足迹核算指标不同导致。 上述研究计算直接碳足迹时并没有考虑农村日常取暖做
饭除了使用煤炭还会使用牛粪、柴薪和秸秆,但对甘南高原农户来说,尤其是纯农户,牛粪是其日常消费的主
要直接能源;此外,本文在计算间接碳足迹时,结合甘南高原农民消费习惯,只考虑农户日常生活中的衣、食、
住和行所产生的碳足迹,不考虑农户家庭设备用品、医疗保健、教育文化娱乐、杂项商品及其他服务业指标。
可见,合理地确定碳足迹核算指标体系是科学评价农户家庭生活碳排放水平的根本前提,但目前学术界尚未
就此问题达成广泛共识,未来急需建立统一的测量指标体系。 此外,在农户生活碳排放评价应用过程中,数据
的可获得性可能有所异同,例如食品、衣着、交通消费等数据比较容易通过调研获得,而涉及家庭住房的建筑
材料数据却难以获得或核算,则需要依靠宏观统计数据加以补充与佐证。
(2)随着非农化水平的提高,甘南高原农户的碳足迹依次下降,其中,纯农户人均碳足迹达 4.32 t,兼业户
与非农户分别为 2.37 t和 1.07 t。 王长波[18]指出农村居民生物质能源的利用方式以直接燃烧为主,不仅利用
效率低而且碳排放量还大。 在研究中也发现纯农户、兼业户和非农户生物质能利用方式也是以直接燃烧为
主,而且使用量在逐渐减少。 李艳梅[32]指出居民间接生活能源消费增加的因素有居民消费总量增加、消费结
构变化等。 在研究中也发现纯农户、兼业户和非农户间接能源消费碳足迹比重依次增加,这与农户的消费水
平、消费结构因素影响有关。
(3)农户生活碳足迹受多重因素的影响。 研究结果显示,农户家庭规模、收入水平、距县城距离和消费水
平与农户碳足迹呈正相关。 曲建升[31]、焦文献[33]也指出农户生活碳足迹与家庭规模、经济收入等因素呈正
相关。 劳动力受教育程度、恩格尔系数和非农化程度与农户碳足迹呈负相关。 究其原因,家庭规模的增大、收
入水平的提高、距县城距离的增加和消费水平的提高导致人口数量、消费产品量和汽油量的增加,相应的导致
碳足迹的增加;劳动力受教育程度的提高、恩格尔系数的增加和非农化程度的提高有助于降低农户的碳足迹。
5摇 政策建议
研究发现,生计方式是影响农户碳足迹的关键因素,同时,家庭规模、受教育程度等也影响着农户的碳足
迹。 鉴于此,首先应促进农户生计转型、增强农户生计多样化。 甘南高原急需采取技能培训、文化教育、小额
贷款、提高就业机会、建立合作组织、改善医疗条件等,提高农牧民的生计能力,寻求新的生计途径。 而且要结
合甘南高原农户的实际情况,应提供技术含量低、易于组织、所需启动资金少、解决劳动力多的产业;其次,应
降低农户家庭人口数量并提高劳动力受教育程度。 2011 年甘南高原农户家庭平均规模为 5.30 人,而我国农
户家庭平均规模为 3.02人,甘南高原家庭规模远高于国家平均值,因此应适当控制人口数量;同时,要提高劳
动力受教育程度,加强对农民的教育与培训,转变农民的思想观念、加强对低碳生活方式的宣传与倡导;第三,
应从调整农村能源消费结构入手,支持可再生能源开发,如提倡和鼓励农户使用更低碳高效的电和液化气,放
弃以柴薪、蓄粪为主的生活用能习惯,结合现有的用能结构、用能水平、用能方式和设施,依托区域条件,采取
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一定的优惠和扶持政策,大力倡导和推行低碳发展模式,采取政府财政补贴与市场机制相结合的方式,促进分
布式利用太阳能、风能等可再生能源的广泛利用;第四,甘南高原地域辽阔,农牧民居住又比较分散,依靠集中
式电站和电网很难将全部的农牧民用电问题解决,所以应把生活在偏远地区,而且能源资源匮乏的农牧民集
中安置到资源条件较好的地方,有利于政府对能源基础设施的合理规划与建设。
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