中国农业碳补偿率空间效应及影响因素研究--基于空间Durbin模型

探索农业碳补偿率空间关联情况、溢出效应及影响因素,可为分区制定农业减排措施提供理论依据。本文将农业生态系统的碳吸收、碳排放双重效应同时纳入考虑范围,在测算2007-2016年中国30个省(市、自治区)农业碳补偿率基础上,基于距离平方倒数权重矩阵,运用Moran’s I指数探究碳补偿率空间集聚情况,再构建空间Durbin模型对其空间溢出效应及影响因素展开探讨。结果显示:(1)农业碳补偿率表现出区域集聚态势,"高-高"集聚的省份均属于东北地区和西南地区,"低-低"集聚省份主要处于北部沿海地区、东部沿海地区和长江中游地区。随时间流逝,北部沿海地区的"低-低"集聚效应逐渐减弱,"高-高"集聚中心由东北地区转移至西南地区。(2)农业碳补偿率存在显著正向溢出效应,邻近省份农业碳补偿率提高1%,将导致本省农业碳补偿率增加0.439%,区域农业碳吸收能力呈互相促进、协同提升的演进特征。(3)农业经济发展、农林牧渔部门比例优化与造林力度均对本省农业碳补偿率具有正向影响,农林牧渔从业人数、化肥施用强度和草食牲畜占比则呈负向作用;源于溢出效应,邻近省份农业经济发展与部门比例优化均有利于本省农业碳补偿率的提高。建议各省份加强区域协作,调控关键影响因素,因地制宜探索多元化的协同减排增汇路径。     

江苏沿海地区农田生态系统碳源/汇时空变化及公平性研究

目的 开展区域农田生态系统碳源/汇及其时空格局研究,对农田生态系统管理与农业可持续发展具有重要意义。方法 文章采用碳排放系数法、农作物经济产量法分别估算农田生态系统碳排放量、碳吸收量,并构建生态承载效率指数、经济贡献效率指数对2007—2016年江苏沿海地区农田生态系统碳源/汇的时空变化以及公平性进行研究。结果 （1）江苏沿海地区农田生态系统碳排放先上升后下降,并呈中间高,南北低的分布格局。化肥、农药使用是碳排放的主要因素,农膜、柴油使用对碳排放影响逐渐增加。（2）江苏沿海地区农田生态系统碳吸收总体呈上升趋势,呈中西部高,南北低的分布格局。稻谷和小麦碳吸收占比高达75%,蔬菜碳吸收年平均增长率高达6.84%,逐渐成为江苏沿海碳吸收重要来源。（3）江苏沿海地区10个县（市、区）农业发展的生态、经济效率较好,启东市、海门市、赣榆区、盐城市区、大丰区、射阳县等6个县（市、区）碳汇和农业总产值的比例低于碳排放比例,是影响江苏沿海地区农业低碳发展的关键地区。结论 江苏沿海地区农田生态系统碳源/汇动态区域差异较大,需要针对不同区域情况制定和完善差异化减排策略。     

中国农业净碳效应与农业经济发展的时空耦合规律研究

农业既是碳源又是碳汇,农业减源增汇是助力“双碳”目标如期实现和农业强国建设的必要关键一环。文章采用排放系数法和参数估算法测算2000—2021年中国农业碳源碳汇体量、结构和强度,而后基于耦合协调度模型和Tapio耦合指数探究中国农业净碳效应与农业经济发展的耦合协调性。结果表明：（1）中国农业碳排放量或已于2015年达到峰值,总体经历了“波动上升期—平缓上升期—平缓下降期”三阶段变化历程。各类碳源的贡献程度、发展趋向和达峰节点各有异同,牲畜养殖（42.67%）是最主要碳源。（2）中国农业碳吸收量远高于农业碳排放量,二者的平均比值为2.64,总体经历了“波动上升期—平缓上升期”两阶段变化历程。粮经园作物的碳吸收量、贡献程度和发展趋向差异显著,呈现粮食作物（75.18%）一边倒态势。（3）中国农业净碳效应与农业经济发展呈现出协调和失调共同存在并且协调程度量多占优的局面,其中尤以粮食主产区省份协调程度突出。（4）绝大多数年份的耦合指数散点均落于第一象限内,且愈发呈现出趋向性的经济主导型耦合状态。总的来看,中国农业净碳效应体量呈平稳上升态势,且“十三五”以来经济效应总体领先环境效应。     

浙江省农业系统碳源、碳汇现状评估分析

通过搭建农业系统碳源、碳汇评估的框架,该文定量分析了2000 ～ 2009年来浙江农业系统碳汇、碳源的主要构成及其变动趋势,研究表明:浙江农业系统总体呈碳增汇趋势,林地、农地是碳吸收的主要构成,而化肥及农用柴油用量的大幅上升是碳排量增加的主要原因.     

近20年海南岛热带农田生态系统碳足迹时空格局演变

目的 厘清农田生态系统碳动态及其影响因素,为海南发展热带特色高效农业,推进国家生态文明试验区建设提供理论依据和数据支撑。方法 文章基于1999—2018年海南岛县域尺度的农田生产投入及作物产量等数据,构建农田生态系统碳足迹模型,利用ArcGIS 10.4、SPSS 21.0等平台,探讨海南岛农田生态系统碳足迹时空变化及其影响因素。结果 研究期间海南岛农田生态系统碳排放总量呈波动增长,年均增幅1.15%,其中,土壤呼吸占碳排放量比例最高,为52.52%;碳吸收总量呈现先上升后下降的趋势,拐点发生在2013年,作物结构调整是碳吸收总量下降主要原因;海南岛农田生态系统碳足迹总量呈波动增长趋势,年均增长率为2.94%,2016年农田系统碳平衡由生态盈余转为生态赤字。从空间上看,碳排放、碳吸收和碳足迹总量都呈四周沿海地区高,中部内陆地区低的分布格局;但单位面积碳足迹呈现东南高,西北低的空间分布规律。结论 研究期间海南岛各县市的农田系统碳足迹呈持续增长趋势,农田生态系统碳汇功能持续减弱,并在2016年由碳汇转变为碳源,调整优化农业产业结构和加强田间管理是增加农田生态系统碳汇功能的主要措施。     

四川省农业碳排放时空演变特征及其影响因素研究

[目的]推动农业碳减排既是农业高质量发展的关键所在,也是实现“双碳”目标的重要一环。[方法]文章基于三大类碳源测算2005—2020年四川省农业碳排放量,进一步分析其时空特征与动态演变趋势,理清地区差异;构建面板Tobit模型从经济和社会两个层面探讨其影响因素并通过相对重要性分析诠释不同因素的贡献程度。[结果]（1）四川省农业碳排放量呈现波动下降趋势,其时间演变轨迹可大致归为“波动下降、持续上升、快速下降、回升”等4个阶段,农业碳排放强度逐年递减;（2）各市州农业碳排放量呈现出明显的“四周高、中间低”的空间分布特征;（3）全省、川西地区、成都平原地区、川东地区农业碳排放强度均呈现递减态势,空间差异缩小,但各自存在一定区别;（4）农业发展水平与农业碳排放呈“倒U型”关系,农业产业结构、产业集聚水平、城镇化水平、农地规模经营对农业碳排放均具有正向影响,机械化水平、农业财政支持则表现出负向影响;（5）相较于经济层面,社会层面因素对农业碳排放的贡献程度更大,其中机械化水平、农业财政支持、农业产业结构和城镇化水平的贡献程度依次居于前四,其解释力合计达到了80.016%。[结论]研究四川省农业碳排...     

中国农地利用结构变化的碳效应及时空演进趋势研究

研究目的:分析了中国农地利用的碳效应特征和趋势。研究方法:测算各省农地利用碳排放的基础上,采用Kernel密度估计法。研究结果:(1)Kernel密度估计显示,中国农地利用净碳排放的地区差距有所缩小但幅度较小,净碳排放全国均有增长趋势,尤其是中部。(2)2000—2015年林地碳汇量增长了10.58%,草地碳汇则呈现微弱的逐年递减趋势。(3)2001—2015年生态退耕所产生的碳汇年均递减率为19.22%,因建设占用所引发的碳排量年均递增率为2.96%。(4)同2008年相比,中、西部地区生态退耕碳汇效应呈现"先升后降"的趋势,而东部地区出现下降趋势;中、西部建设占用碳排放效应逐渐赶超东部地区。研究结论:中国不同地区农地利用方式不同,碳效应也存在差距,推进农地的优化配置,发展低碳农业。     

“双碳”背景下中国农业碳排放分布动态及减排路径

中国“双碳”目标已经明确,作为人类衣食之源的农业,也是碳排放的重要来源,合理有效地控制其碳排放量是一项紧迫的任务。文章测算了中国农业碳排放量,分析中国农业碳排放的现状及其变动趋势。研究发现：（1）2010—2020年中国农业碳排放总量总体呈上升趋势但存在年际波动,且2016年的农业碳排放量处于近年来最高值。（2）种植业仍是农业碳排放的最大源头,极具减排潜力,短期来看,应成为农业减排的重点。（3）能源消耗随着农业发展而改变,长期来看,电力和汽油能源的消耗应成为减排的重点。因此,应将强化农业环保政策、加快农业技术创新以及大力推广清洁能源作为农业碳减排的重点内容,在既保证农业生产又满足居民基本需求的同时助力中国“双碳”目标的实现。     

三峡库区（湖北段）农业碳排放特征、驱动因素与趋势预测

目的 探讨三峡库区（湖北段）农业碳排放可为其制定低碳农业发展措施,农业碳减排提供理论依据。方法 文章基于2000—2019年三峡库区（湖北段）种植业和畜牧业的8类碳源数据,采用碳排放因子估算法对三峡库区（湖北段）农业碳排放总量进行估算,并根据STIRPAT模型及LMDI模型进行趋势分析与驱动因素分解,运用情景分析法对2020—2030年碳排放进行预测。结果 （1）化肥是三峡库区（湖北段）农业碳排放的第一大碳源,占总量的29.05%,其后依次是畜禽肠道发酵、畜禽粪便管理。（2）2000—2019年农业碳排放总量整体呈先上升后下降的趋势,其中在2014年达峰,总量为171.67万t,且当年的畜牧业排放量总体高于种植业。而农业碳排放强度整体却呈下降趋势,由5.37 t/万元下降至0.87 t/万元。（3）农业生产效率、农业生产结构及人口规模对农业碳排放具有抑制作用,经济发展水平则促进作用显著。（4）强化低碳模式下,2020—2030年预测得知农业碳排放强度将呈持续下降趋势,农业碳排放总量趋于降低,表明库区农业可实现绿色低碳和高质量发展。结论 虽然三峡库区（湖北段）农业碳减排仍存在压力,但农业碳排放量的负增长和碳排放强度的持续下降会促进碳达峰,服务碳中和,以实现“双碳”目标。     

基于投入视角的河南省农业碳排放时空演化特征与影响因素分解

[目的]对河南省农业碳排放进行测算,并分析其时空演化特征与影响因素,可为实现低碳农业发展提供依据。[方法]基于农业生产中翻耕、灌溉、化肥、农药、农膜和农用柴油等6个方面碳源,采用碳转化系数法、标准差、变异系数与探索性空间分析方法 (ESDA)对河南省1993~2015年的农业碳排放及其时空演变进行了分析。运用LMDI模型对河南省农业碳排放影响因素进行分解。[结果]河南省农业碳排放量和排放强度总体上均呈上升趋势,年均增速分别为4.32%和3.72%。河南省农业碳排放量空间分布呈较为明显的集聚特征,主要年份高碳排放区集中于豫东南地区;碳排放强度多为Ⅱ级和Ⅲ级水平,空间分布更为均衡。23年来,河南省各地农业碳排放量和排放强度的相对差异与绝对差异整体上均呈扩大趋势,农业碳排放量的集聚趋势更为明显,高碳排放区域有向豫东南和豫北地区进一步集聚的趋势,农业碳排放强度趋向于均衡化发展。生产效率、劳动力和结构因素对碳排放有抑制作用,而农业经济发展因素对碳排放具有促进作用。[结论]未来河南省还须进一步采取措施,有效实现农业碳减排。     

黔中喀斯特地区农业生产碳排放实证研究

[目的]以贵阳市为例,测算其2007—2016年农业碳排放量,分析时序变化特征、脱钩关系并预测未来10年农业碳排放量,为我国西南喀斯特地区农业减源增汇以及经济发展提供参考。[方法]文章运用碳排放系数法计算2007—2016年贵阳市农业碳排放量;基于Tapio脱钩模型分析区域农业碳排放量与农业GDP的脱钩关系;利用GM (1.1)模型预测贵阳市未来10年农业碳排放量。[结果] 2007—2016年贵阳市农业碳排放量呈下降趋势,年均递减0.75%;三大类碳源中水稻种植占比例最大,为67.37%,其次为畜禽养殖,为17.08%,最后为农地投入,占比为15.55%;细分碳源,除水稻外,化肥与牛碳排放量较高,但农膜、农用柴油、农地灌溉以及羊碳排放都呈增加趋势;脱钩分析表明,贵阳市农业碳排放与农业经济增长间的脱钩类型呈现强脱钩、弱脱钩、强负脱钩、扩张负脱钩4种状态,脱钩类型以强脱钩为主,说明近年来农业碳减排取得一定成效;根据GM (1.1)模型预测,贵阳市农业碳排放量逐年下降,由2017年的50.14万t下降至2026年的47.76万t。[结论]贵阳市农业碳减排效果明显,未来还需进一步采取措施以实现农业减源增汇。     

农业保险对农业固碳增效的影响及机制研究

[目的]探究农业保险通过改变农户生产行为,进而影响农业固碳效果的作用路径。[方法]文章基于2008—2019年中国30个省（市、自治区,不含港澳台和西藏）的种植业数据,构建有调节的并行多重中介效应模型,分析农业保险发展水平对农业净碳汇的作用机制。[结果]（1）从总体来看,当前农业保险的发展抑制了农业固碳效果,具体表现为农业保险增加了农业碳排放,而对农业碳吸收没有显著影响;（2）农业保险对农业净碳汇的影响有两条路径,一是农业保险通过提升种植专业化水平促进农业净碳汇,二是农业保险通过促进农业技术进步抑制农业净碳汇,但环境规制会削弱农业技术进步对农业净碳汇的抑制作用;（3）在异质性分析中,西部农业保险发展的农业固碳效果要好于东部,中部农业保险发展对农业固碳效果没有显著影响。[结论]（1）提高对专业化规模生产主体的农业保险保费补贴比例,以放大农业保险对农业净碳汇的促进作用;（2）设计绿色农业产品保险,引导农业生产者从事绿色农业生产经营,减少一般机械投入对农业净碳汇产生的负向影响;（3）提高农业保险政策与环境保护政策的配合程度,在发展农业保险的同时,加强农业环境保护政策的执行力度。     

江苏省农业碳排放动态变化影响因素分析及趋势预测

[目的]在分析2000~2015年江苏省农业碳排放的基础上,描述其影响因素,并预测2016~2030年江苏省的农业碳排放量。[方法]运用农业碳排放估算方式计算2000~2015年江苏省农业碳排放量,并运用多元回归模型分解碳排放的影响因素,最后利用灰色预测模型预测2020~2030年江苏省的农业碳排放量。[结果]2000~2015年江苏省农业碳排放量主要呈现三段式变化。2000~2003年,表现为小幅度的先增长后下降趋势;2004~2010年,农业碳排放量呈现快速增长趋势;2011~2015年,农业碳排放总量开始缓步减少。对影响因素的分析结果表明,江苏省农业碳排放的主要影响因素来源于经济发展方面,如单位农业能源消耗、农业人口人均GDP等表征指标。农业科研人员数量对碳排放量减少起到一定的作用。预计2016~2030年江苏省农业碳排放量会持续缓步下降趋势。[结论]2000~2015年江苏省农业碳排放量主要呈现三段式变化。2000~2003年,表现为小幅度的先增长后下降趋势;2004~2010年,农业碳排放量呈现快速增长趋势;2011~2015年,农业碳排放总量开始缓步减少。预测2016~2030年间将呈持续缓步下降趋势。     

县域尺度农业碳排放效率与粮食安全的关系

[目的]探讨农业碳排放效率与粮食安全耦合协调的规律与演变机制,对于差别化的农业碳排放效率与粮食安全协调发展路径的选择具有重要的理论和实践意义。[方法]文章构建了农业碳排放效率与粮食安全的关系理论框架,分析了2000—2019年四川省粮食主产县农业碳排放效率及其与粮食安全的耦合协调度,并探讨了其时空特征。[结果]（1）四川省粮食主产区农业碳排放整体上增长态势明显,近几年增速有所降低。从农业碳排放结构来看,化肥的生产和使用是粮食生产过程产生碳排放的主要因素。四川省粮食主产县农业碳排放空间特征总体呈现西南低东北高的分布格局,农业碳排放主要集中于低值区。（2）四川省粮食主产县农业碳排放效率总体处于较高的水平,且呈波动上升趋势,各粮食主产县碳排放效率差异明显,大多数区县的农业碳排放效率均有较大提升。（3） 2000—2019年四川省粮食主产县粮食安全总体处于安全级别,各主产县粮食安全等级的变化总体较为稳定。从时间维度来看,粮食安全等级的变化处于波动状态,从空间变化维度来看,各粮食主产县粮食安全级别经历了“下降—上升”的过程。（4）四川省粮食主产县农业碳排放效率与粮食安全耦合协调度正向“优质协调”...     

基于县域尺度的湖南省农业碳排放时空特征分析

目的 全球各行业碳排放中,农业碳排放占比很大,对全球气候和生态环境的负面影响不可忽视,研究农业碳排放对实现农业节能减排有重要意义。方法 文章通过分析从农地利用过程碳排放、水稻种植过程甲烷排放、农地氧化亚氮排放和禽畜养殖过程碳排放四个方面碳源构建了农业碳排放测算清单,采用碳转化系数法测算出湖南省农业碳排放总量,并分析了2007—2017年湖南省农业碳排放的时空特征。结果 2007—2017年湖南省农业碳排放整体呈先上升后下降趋势,碳排放强度呈下降趋势,74.59%的县域单元的农业碳排放总量为负增长,94.26%的县域单元碳排放强度呈下降态势。湖南省各县（市、区）农业碳排放在空间布局上存在显著同质性,11年各县（市、区）空间均质性呈增强之势,空间异质性呈减弱之势。结论 对湖南省县域尺度农业碳排放不同维度时序特征的分析,有利于依此总结湖南省碳排放变化规律,预测未来农业碳排放走向,对县域农业碳排放空间布局研究有助于各地因地制宜,推行有差别的农业碳减排举措。     

中国省域农业碳排放:增长主导效应与减排退耦效应

本文在Kaya恒等式的基础上采用改进的Divisia指数分解法,将农业碳排放增长驱动因素分解为理论碳排放增加量和理论碳排放减少量两类因素五大效应。分析了中国2002—2014年31个省份农业碳排放增长驱动及减排退耦特征。研究发现:(1)农业经济增长是引起中国农业碳排放变化以及导致区域显著差异的主导原因,且五大驱动效应间存在着农村生活水平效应农业碳排放强度效应城镇化进程效应一般农业技术进步效应人口规模效应的大小关系;(2)从省域差异来看,内蒙古、黑龙江、湖南、辽宁及湖北等省份农业碳排放理论增加量主导着实际农业碳排放,农村生活水平、低碳农业技术水平区域发展不平衡是导致农业碳排放增长地区差异较大的重要推手;(3)2002—2014年,农业碳减排退耦指数均为正,除2007年和2008年外,其余年份退耦指数均小于1,中国农业碳减排长期处于弱退耦,减排有效性亟需进一步提高,农业碳吸收潜力有待挖掘。     

我国省域农业隐含碳排放及其驱动因素时空动态分析

[目的]我国区域农业发展模式由于气候、环境的不同存在较大的差异,而目前针对农业隐含碳的时空动态研究较为缺乏,导致对于区域减排目标的设定缺乏全面的考虑,无法实现农业碳减排的效率性和公平性。因此,有必要分析农业隐含碳排放在不同省域的特征并分析其驱动因素,为制定体现地区间公平性且有效率的碳减排政策提供依据。[方法]文章利用2002年、2007年和2012年3年的投入产出表估算我国各省(市、区)农业隐含碳排放量,根据Kaya恒等关系将其分解为经济规模、经济结构、一般农业技术进步和低碳农业技术进步4类影响因素,并利用LMDI分解分析法对这4类影响因素的驱动力进行了分析。[结果]2002—2012年我国大部分地区农业隐含碳排放量呈上升趋势,空间上呈现从西到东、从南到北逐渐增加的分布规律,经济规模效应在各省份均呈正向驱动,且在经济发展较为迅速、经济增长后劲较强的地区驱动效应逐渐增强;经济结构效应在大部分省份呈负向驱动,且在重型工业的聚集区域负向效应逐渐增强;一般农业技术因素正向驱动区域逐渐扩散,且在农业大省正向驱动效应逐渐增强;低碳农业技术进步因素在东部发达地区负向的驱动效应较强,在西部驱动效应较弱。[结论]在未来的农业减排政策制定过程中,需要充分考虑不同地区的经济发展、产业结构、农业生产等特点。     

2000～2011年我国农业碳循环及低碳竞争力特征分析

科学评价当前中国农业碳循环情况、了解区域低碳竞争力是合理制定碳减排政策的重要前提。文章以我国2000~2011年31个省份的面板数据为样本,在综合农业碳循环过程中碳源和碳汇的双重特征来测算区域农业净碳量的基础上,通过构建农业低碳化评价指标体系得到低碳化指数,依据区域低碳化指数与农业经济发展水平对应情况,对不同时期的区域间的低碳竞争力进行分析。结果表明:近年来,区域农业净碳量的时空变化差异显著。从时间变化来看,2000~2011年全国各省(市、区)总的农业净碳量显著递增;从空间分布来看,东部沿海发达城市的净碳量高于全国平均水平;从各省低碳竞争力对比分析发现,人均农业GDP、低碳竞争力指数与地区经济发展水平之间具有明显的相关关系。且区域差异明显,东北地区呈现"低排放—高效益"型,西北、西南大片区域呈现"低排放—低效益"型,粮食主产区大多呈现"高排放—低效益"型,东部沿海发达地区大部分呈现"高排放—高效益"型。在科学量化农业碳循环的基础上,衡量区域间的低碳发展水平,可实现对低碳农业评价由定性描述向定量分析的转变。     

甘肃省农业环境效率及碳排放约束下农业全要素生产率测算研究

[目的]考虑碳排放约束,分析甘肃省农业全要素生产率整体特征和区域特征,以期为提升甘肃省农业可持续发展能力提供参考。[方法]文章基于2005—2016年甘肃省14市州面板数据,以农业碳排放作为非期望产出指标,运用非径向、非角度的SBM模型和Malmquist—Luenberger生产率指数法,对甘肃省农业环境效率和碳排放约束下农业全要素生产率指数进行测算。[结果](1) 2005—2016年甘肃省农业环境效率值总体呈现下降—上升—趋于平缓的变化趋势,且均小于1;(2)碳排放约束下甘肃省农业全要素生产率总体呈现波动增长的趋势,年均值为1.010,年均增长率为1%,且主要来源于技术进步;(3)甘肃省农业全要素生产率增长存在显著区域差异,其中中部地区增长最快,陇东南地区次之,河西地区增长最慢。[结论]忽视碳排放将不利于农业可持续发展,建议各区域依据自身资源禀赋,采取差异化的发展思路,提高农业技术成果转化率是提升甘肃省农业全要素生产率的关键。     

中国种植业碳生产率的区域差异及分布动态演进

本文基于1998—2018年31个省份的种植业碳生产率,运用Dagum基尼系数、Kernel密度估计方法和Markov链方法对中国八大综合经济区种植业碳生产率的区域差异及分布动态进行实证考察。研究表明,中国种植业碳生产率整体呈上升态势,但总体区域差异表现出下降—上升—下降的倒“N”型演变趋势,区域间差异是总体差异的主要来源,部分经济区存在显著的梯度差异和极化特征;整体上中国种植业碳生产率向高水平方向转移趋势明显,高水平地区种植业碳生产率呈自我强化状态且具有正向的空间溢出效应。因此,中国八大综合经济区种植业碳生产率的提升不仅要把握种植业碳生产率的区域差异及其来源,还要积极利用经济区之间种植业碳生产率的空间溢出效应,以实现中国种植业碳生产率的跨区域协同提升。