中国农业排放源甲烷排放量的估算

本文在收集大量资料的基础上,采用IPCC推荐的计算方法对中国农业排放源的甲烷排放量进行了较为详细的估算。分别得出了中国稻田甲烷排放量、家养动物甲烷排放量和农业残留物甲烷排放量。

中国粮食主产省区农业碳排放特征及影响因素

[目的]分析粮食主产省区农业碳排放特征及影响因素,为促进碳减排、农业可持续发展提供参考。[方法]基于农用投入物质、农作物种植、畜禽业养殖、秸秆焚烧4类农业碳排放源测算2010—2020年粮食主产区的农业碳排放并采用TAPIO脱钩模型和LMDI模型分析粮食主产区农业碳排放特征及影响因素。[结果]2010—2020年粮食主产区碳排放呈现先增长后下降的趋势,2010年的860.78 Mt增长至2020年的871.64 Mt,增加了10.86 Mt,增幅1.26%。2017年达到峰值927.68 Mt;农用投入物质为主要碳排放源。碳排放强度呈下降趋势,省域最高碳排强度可达3.99 t/万元。农业碳排放与经济增长的关系上,低排高产区为理想状态,目前,除河北省为低排高产区域,其余研究省域多数处于高排、低产区域。粮食主产区农业碳排放与农业经济的关系不断改善,2020年已有7省处于强脱钩状态。农业生产效率、地区产业结构、农村人口、农业产业结构是抑制碳排的主要因素。[结论]实现粮食主产区碳减排,促进农业可持续发展应从提升农业生产效率、控制畜禽出栏量和存栏量等多方面协同推进。

物联网发展、科技创新与农业碳排放强度

农业生产导致的温室气体排放以及引发的环境问题,已成为人们关注的热点,研究物联网发展对农业碳排放强度的作用机理,有助于农业农村能源转型和促进农业绿色可持续发展。基于2010—2021年我国除港、澳、台外的31个省级地区的面板数据,分析物联网发展对农业碳排放强度的影响,以及科技创新在此过程中的作用。研究发现:物联网发展显著抑制了农业碳排放强度,并且存在显著异质性,在中国东部和中部地区,科技创新水平有效提升了物联网发展对农业碳排放强度的抑制作用。把农业科技创新水平作为门槛变量,发现物联网发展和农业碳排放强度之间存在非线性关系,当农业科技创新水平跨越门槛值后,物联网发展对农业碳排放强度的抑制作用显著增强。研究结论在推动数字化农业、促进科技与农业融合方面具有理论和实践价值。

东北三省农业碳排放时空分异特征及其关键驱动因素

推动农业低碳发展是应对气候威胁和农业面源污染的有效途径。本文基于IPCC和农用物资投入数据核算2000—2019年东北三省农业碳排放,利用空间自相关等方法分析其时空分异特征,通过LMDI指数分解模型和地理探测器探究农业碳排放驱动因素及其交互作用关系。结果表明:1)东北三省2015年农业碳排放总量达到峰值,约为1759.66万t,较2000年(1048.19万t)增加67.88%,年均递增4.53%;研究期整体呈现“先上升后下降”态势,碳排放增量变动可划分为“波动上升期(2000—2009年)—过渡期(2010—2015年)—平稳下降期(2016—2019年)”3个阶段。化肥施用是主要碳源,占比75.12%。2)分解模型测算结果表明,农业生产效率、农业产业结构和农业劳动力规模对碳排放具有抑制作用,其碳减排比例分别为207.31%、21.56%、20.72%;农业经济发展水平对碳排放表现出较强的推动作用,实现349.59%的碳增量。3)相较于单因子来说,农业经济发展水平、农业生产效率与农业产业结构之间交互结果对农业碳排放的影响呈非线性增强特征,农业劳动力规模与其他因素叠加均呈现出双因子增强的作用效果。以上研究结果表明东北三省农业碳排放受周边地区影响且影响程度不断加强,同时碳排放关键驱动因素之间存在协同作用。本研究成果为推动农业低碳发展提供理论基础与政策依据。

中国农业碳排放效率时空格局及空间分异机理

通过对中国30个省份农业碳排放效率进行了再测算,围绕其时空格局特点与空间分异机理展开探讨,发现中国农业碳排放效率整体呈“东高西低”特征且两极分化较为严重,其中以北京为代表的12个地区处于最佳前沿面,余下18个地区则存在较大提高空间。2007年以来,中国农业碳排放效率即存在增强且趋于稳定的空间集聚特征;同时,高—高集聚区与低—低集聚区包含的省份数量之和已占到省级行政区总数的73.33%,表明中国农业碳排放效率亦存在明显的局部空间聚类现象。城镇化水平、农业发展水平、农业产业集聚和财政支农力度是影响农业碳排放效率空间分异的主导因子,且他们之间存在明显的交互增强关系。具体到不同区域,东部地区的主导因子为财政支农力度,中部和西部地区则分别受农业发展水平、环境规制的影响更大。

全要素生产率视角下数字经济对农业碳排放影响——来自中国农业的经验证据

数字经济在蓬勃发展的同时表现出碳减排效应。理论上,数字经济可以通过提升农业全要素生产率,从而赋能农业碳减排。实际操作中,利用熵值法测度了2014—2020年中国30个省份农业农村数字经济发展指标,利用中介模型分析农业全要素生产率在数字经济影响农业碳排放的过程中的中介效应。在此基础上进行计量分析结果表明:中国农业数字经济蓬勃发展的同时呈现出区域发展不均衡态势,东部的农村数字经济发展水平高于中西部。数字经济能够显著降低农业碳排放强度,但是这种减排效应具有明显的区域差异,西部地区减排效果明显优于东部和中部地区。数字经济在降低农业碳排放强度的过程中,农业全要素生产率发挥了部分中介效应,中介效应占比为31.1%。这一结论在进行一系列的稳健性检验后仍然成立。

农业产业集聚对农业碳排放的影响——基于环境规制的调节效应研究

利用2003—2020年中国31个省份的面板数据,通过构建回归方程模型并运用协整检验、系统GMM方法研究了农业产业集聚对农业碳排放的影响以及环境规制所发挥的调节效应。结果发现:在国家层面,农业碳排放受到农业产业集聚的影响显现出“非线性关系”,即随着农业产业集聚程度的上升,农业碳排放总量呈先上升后下降的倒“U”型特征,并且在农业产业集聚对农业碳排放的影响中显著受到了环境规制的调节效应;而在地区层面,东部、中部和西部地区的农业碳排放均受到农业产业集聚的影响显现出先上升后下降的倒“U”型特征,但环境规制在农业产业集聚对农业碳排放的影响中的调节效应仅在东部和西部地区显著存在。

农业社会化服务对农业碳排放的影响及其空间特征

农业碳排放是中国实现“双碳”目标和高质量发展的重要议题,农业社会化服务充当了衔接小农与现代农业的重要角色,能显著抑制农业碳排放的增加。本文以2007—2021年省级面板数据为基础,综合利用因子测算法、拉开档次法、双向固定效应模型、中介效应模型、空间计量分析等方法测算中国各省份(除中国香港、中国澳门、中国台湾外)农业碳排放和农业社会化服务水平,检验了农业社会化服务对农业碳排放的影响机制、影响路径、空间溢出效应和效应溢出范围。研究发现:1)从总体上来看,随时间推移各地区农业碳排放量整体呈先上升后下降的趋势,而农业社会化服务水平则逐年提高,并对农业碳排放表现出显著抑制作用,但这种作用存在显著的地区差异性,呈由东向西逐渐减弱的态势;2)在农业社会化服务抑制农业碳排放的不同路径中,农地流转和农业经营规模均能发挥部分中介效应,分别达到总效应的13%和18%;3)从空间效应上来看,邻近地区的农业社会化服务作用具有空间溢出效应,并显著地抑制本地农业碳排放,其空间溢出效应随经济距离的增加而增强,2 d以上经济距离的空间溢出效应可达全部溢出效应的26.2%。基于以上结果,地方政府应因地制宜建设农业社会化服务体系;适度提高农地流转,降低农业经营规模,完善土地全程托管服务;发挥地区产业优势,鼓励跨区农业社会化服务,加强地区间经济一体化合作,推动资源的跨区高效配置。

土地流转、农业规模经营与农业碳排放——基于土地流转政策的准自然实验

土地流转是解决农村土地问题、实现我国农业现代化发展的重大农业变革。在“碳达峰、碳中和”的碳排放格局下,土地流转政策被视为推动农业低碳绿色发展的重要举措。现有研究指出土地流转已具备提升农业绿色效益的潜力,但并未深入探究土地流转政策实施对农业碳排放产生的影响。基于2007−2020年中国省级面板数据,通过构建准自然实验,实证分析土地流转政策实施对农业碳排放的影响机制及中介路径。研究表明:(1)基于连续型DID模型的估计结果表明,土地流转政策对农业碳排放具有一定抑制性作用;(2)影响机制分析表明,农业规模经营在政策实施过程中承担部分中介作用,能够有效实现农业减排目标;(3)地区异质性分析表明,不同地区间土地流转政策的实施结果存在差异,其中,东北、中部以及西部地区的碳减排效果均较为明显,而东部地区缺乏显著减排效应。为此,应持续支持并推广土地流转,进一步推进农业规模化经营,采取不同地方性流转政策满足各地差异化需求。

农业碳排放回弹及机制分析———基于农业技术进步的视角

新发展格局下,探究农业碳排放回弹效应及其影响机制对减排政策制定意义重大。利用1990—2020年中国29个省份的面板数据,采用非期望产出超效率SBM模型、GML指数分解、空间动态面板系统GMM模型,分析技术进步引致的碳排放回弹效应及其影响机制。研究发现:中国农业碳排放存在“部分回弹效应”,回弹效应均值约为0.88,表明技术进步带来的减排作用,会被回弹效应部分抵消。时间维度上,大部分年份表现出“回火效应”,表明在这些年份,技术进步反而致使农业碳排放总量增加;空间维度上,东北地区的碳排放回弹效应最大,且存在“回火效应”,西部地区回弹效应最小。机制分析发现,农业技术进步确实导致了农业碳排放回弹效应。农业技术进步通过提升农业碳排放效率直接引致回弹效应,通过促进农地经营规模扩大间接加剧回弹效应。

城镇化对长江经济带农业碳排放的影响及其耦合关系研究

基于区域一体化视角,使用长江经济带2000—2020年面板数据,多维度构建城镇化和农业碳排放指标体系,结合层次分析法和熵值法进行指标赋权,采用偏最小二乘法与耦合协调度模型定量分析二者的影响机制和耦合关系。结果表明:(1)城镇化主导类型呈现人口城镇化→空间城镇化→生态环境城镇化→经济城镇化→社会城镇化发展趋势。(2)农业碳排放空间差异显著,等级演变明显,唯安徽省和上海市一直处于最高级和最低级。(3)人口、经济、社会、生态环境城镇化是影响农业碳排放的四个重要维度,人均国内生产总值、人均教育经费、万元GDP能耗等7项指标是极重要因素。(4)城镇化与农业碳排放耦合关系呈增长态势,耦合度从磨合转向高水平耦合,耦合协调度由勉强协调发展为良好协调,说明二者共振性良好,趋于协调发展。

浙江省农业碳排放影响因素及趋势预测分析

在运用公开数据测算2010—2020年浙江省农业碳排放量的基础上,运用灰色关联分析和灰色预测模型对农业碳排放的影响因素进行识别,并对2021—2030年浙江省农业碳排放的趋势进行预测。研究发现,2010—2020年浙江省农业碳排放量呈下降趋势,农业从业人员规模和单位能源强度是农业碳排放的重要影响因素,2021—2030年浙江省农业碳排放将继续呈下降趋势,其变化区间为724.53万~451.74万t。

秦岭陕西段农业碳排放时空分布特征与低碳化水平评价

秦岭陕西段不同地区农业碳排放的时空分布特征与低碳化发展水平对我国如期完成“双碳”目标具有重要的战略意义。将秦岭陕西段6市农业作为研究单元,首先,从农作物耕作活动碳排放、畜牧养殖碳排放和农田土壤碳排放3个维度构建农业碳排放衍生指标体系,以此测算秦岭陕西段6市的农业碳排放量;其次,对农业碳排放时空分布特征进行分析,采用TOPSIS法对各地农业低碳化水平进行评价。结果显示,秦岭陕西段农业碳排放量时间上呈上升趋向,空间上分为4个区域,即商洛与安康处于轻型区域,汉中、西安属于中型区域,宝鸡属于重型区域,渭南处于超重型区域。2003-2022年间各地农业低碳化水平处于较低水平的是渭南,较高水平是商洛、安康与汉中。

农业碳排放效率测度及空间收敛性研究——基于中国省域面板数据动态分析

在“双碳”目标导向下,研究省域农业碳排放效率对利用农村减碳空间,促进低碳农业转型具有重要战略意义。利用非期望产出SBM-GML模型测算除港澳台、西藏之外中国内地30个省、市、自治区2010—2022年农业碳排放量和农业碳吸收量,进而测算各省市农业碳排放效率,分析其静态和动态演变特征,并构建空间计量模型研究其空间收敛性。研究表明,我国农业碳排放效率整体呈现上升趋势,北部沿海地区农业碳排放效率最高,长江中游地区农业碳排放效率最低,各省存在较大差异,大部分省份效率仍处于中下水平,存在较大减碳潜力;技术进步有助于农业碳排放效率提高,而农业技术效率限制动态农业碳排放效率进一步上升;各省农业碳排放效率存在空间收敛特征,低效率省市向高效率省市“追赶”,农业机械总动力、产业结构对其收敛性存在显著影响。基于此,各省应该实施差异化农业碳减排策略,加大农业技术进步,调整产业结构,从而推进低碳农业转型,加快农业生态文明建设。

浙江农业碳排放时序特征:总量、强度与结构

利用公开数据,从农业能源利用、农用物资投入、水稻种植和畜禽养殖4个层面构建碳排放量的测度指标体系,对浙江省及其各市域2010~2020年农业碳排放量进行测度,并对碳排放强度和碳排放源内部结构进行时序分析,研究发现全省或市域范围农业碳排放量和排放强度均呈下降趋势,从排放源内部结构来看,多数地市以畜禽养殖为主要碳排放源,不同市域碳排放结构存在一定的差异。研究的政策涵义在于制定碳减排政策时要充分考虑不同地市农业产业结构的差异,水稻种植、农用物资投入和农业能源利用应成为今后一定时期浙江农业碳减排的重要领域。

农产品出口贸易、数字乡村建设与农业碳排放强度

利用2005—2019年30个省份(不含港澳台和西藏)面板数据,在对农业碳排放强度进行测算的基础上,实证分析农产品出口贸易对农业碳排放强度的影响。研究发现:农产品出口贸易对农业碳排放强度有较强的促进作用,总体上提升了农业碳排放强度,表现为正的结构效应、负的规模效应和负的技术效应;地区异质性分析表明,东、中、西与东北四大板块中,只有西部地区农产品出口贸易降低了农业碳排放强度;随着数字乡村建设水平的提升,农产品出口贸易对农业碳排放强度的影响效果逐渐减弱,而后转为抑制。基于此,提出如下建议:优化农产品出口贸易结构;加快农业绿色技术创新和引进;提高数字乡村建设水平。

数字普惠金融对农业碳排放强度的影响效应分析

农业碳减排关系着我国“双碳目标”的实现。基于2011—2020年30个省区市面板数据实证检验了数字普惠金融对农业碳排放强度的影响效应。研究发现:数字普惠金融可以显著抑制农业碳排放强度,实证结果在一系列稳健性检验后依然成立。异质性分析方面,不同维度和不同区域数字普惠金融发展程度对于农业碳排放强度的影响效果不同。作用机制方面,数字普惠金融主要通过促进农地流转来抑制农业碳排放强度,且农地流转发挥着完全中介效应。非线性效应方面,数字普惠金融对农业碳排放强度的抑制作用存在双重门槛,其不同发展程度对农业碳排放强度的抑制作用呈现出“缓—增—缓”的变化特征。因此,为促进农业碳减排应进一步推进数字普惠金融在农村地区的发展,同时还应加强政策引导,继续推动农地流转。

广东省农业碳排放时空演化特征及影响因素分析

基于2007—2021年统计数据,测度广东省农业碳排放量;利用Tapio脱钩模型和多元线性面板数据回归模型探讨广东省农业碳排放与其经济发展间的脱钩关系及影响广东省农业碳排放的主要因素。研究结果表明,广东省农业碳排放量呈先增加后减少的宽“V”字型特征,整体上有下降态势,可分为2个明显阶段;碳排放量及排放强度地市差异显著;广东省农业生态生产效率较高,各年份基于处于强脱钩或弱脱钩状态;各地市则都处于强脱钩或弱脱钩状态;影响广东省农业碳排放的主要因素有农业经济发展水平、城镇化水平、工业化水平、农业产业结构及财政支农比重等。

土地整治与农业碳排放减量——基于湖南高标准农田建设政策

基于2011—2020年湖南省土地整治和农业碳排放的时间序列数据,利用双重差分模型和中介效应模型进行分析。结果表明:湖南高标准农田建设政策显著抑制了农业碳排放,安慰剂检验结果显著;动态估计结果显示,高标准农田建设政策的减碳效应具有持续性和提前性;机制检验表明,高标准农田政策通过降低农业化学品投入强度和提高社会化服务抑制农业碳排放;因此,各地政府在推动高标准农田建设政策上应注重差异化、精准化,因地制宜实施高标准农田建设政策,同时关注农业化学化和社会化服务在减碳效应中的作用。本研究的结论对于推动区域农业碳减排和可持续发展具有一定的参考意义。

衡阳市农业碳排放演化特征及影响因素研究

根据湖南省“三高四新”战略,研究衡阳市农业碳排放的特征及演化趋势、分析其影响因素可以宏观了解到衡阳市在湖南省整体发展中的作用,也可以为衡阳市作为湖南省省会副中心城市发展提供有力借鉴,对以后农业的发展也具有重要意义。本文使用碳排放因子测算以及LMDI因素分解模型,结果表明:衡阳市2012—2021年农业碳排放,总体是先上升后下降的趋势,碳排放总量从2012年的245.344万t到2018年256.023万t,达到了峰值,到2021年降到224.9009万t,较2012年下降20.4431万t,年增长率为-0.86%,从空间上看碳排放总量最高的是衡南县,最低的是雁峰区;从LMDI测算的总体上看,效率因素、结构因素和劳动力规模因素累积的效应值均为负值,表明这三者对衡阳市的农业碳排放量起着抑制作用,而经济发展水平和城镇化因素累积的效应值为正值,说明这两者在一定程度上对衡阳市农业碳排放量起着促进作用。