中国农田生态系统碳净吸收重心移动及其原因*

卢 娜 曲福田 冯淑怡

(南京农业大学公共管理学院，江苏南京210095)

中国农田生态系统碳净吸收重心移动及其原因*

卢 娜 曲福田 冯淑怡

(南京农业大学公共管理学院，江苏南京210095)

为深入了解我国农田生态系统碳净吸收的区域差异及其原因，本文采用重心模型分析了农田系统碳净吸收重心移动规律，运用C－D生产函数分析了影响农田系统碳净吸收重心移动的因素，并在此基础上计算了各影响因素对各区域碳净吸收的贡献率，提出了相应的政策建议。结果表明:①我国农田系统碳净吸收重心坐标经度减小较快，纬度波动增加，落实到地理区域上呈向西北方向移动的趋势。东南区与蒙新区是农田系统碳净吸收比重下降和增长速度最快的地区，而西南区已逐渐成为我国农田系统碳净吸收的主要贡献区。②常规投入中土地投入是影响农田系统碳净吸收重心移动的首要因素，资本投入(包括化肥、劳动力)也是重要的影响因素;控制变量中种植结构是主要影响因素，使用权与收益权变量系数显著但影响不大。③各影响因素对区域碳净吸收的贡献存在显著的地区差异，但影响各区域碳净吸收的主要贡献因素为土地、化肥和种植结构。

农田生态系统;碳净吸收;重心;C－D生产函数

自工业革命以来，人类化石燃料的大量使用以及非持久性土地利用直接导致全球温室气体浓度以前所未有的速率增加，引起了以气候变暖为特征的一系列生态环境问题。如何减缓气候变化，充分发挥各碳库的碳汇功能成为目前研究的热点。农田生态系统是巨大的碳库，全球农田生态系统碳储量高达170Pg，占陆地碳储量的10%以上［1］，但是其受人类活动(如耕作、灌溉、施肥等)影响也最大［2］，既是碳源又是碳汇。Bouwman认为大气中20%的CO2、70%的CH4与90%的N2O来源于农业生产活动及其相关过程［3］;Cole估计在未来50－100年，全世界农田可固定20－30Pg碳［4］。目前关于农田生态系统碳源/汇的研究主要集中在定量估算农田系统碳源/汇。Lal［5］估算了农田系统中各种活动(包括灌溉、播种、施肥、收获等)由于能源消耗而产生的碳排放量;Nalley等［6］采用生命周期评价法对美国阿肯色州六大类种植作物在不同的生产实践中整个生命周期的碳排放量进行了估算;赵荣钦等［7］对我国沿海10个省(市、区)农田生态系统1981－2001年碳源/碳汇进行了估算，结果表明总碳排放增长速度快于碳吸收增加速度，沿海地区主要粮食作物碳吸收占全国比例有所下降;罗怀良［8］估算了盐亭县近55年来农田植被碳储量和植被碳密度的动态变化，结果表明两者都有一定程度的提高，具有碳汇效应;鲁春霞等［9］研究表明我国农田生态系统近20年来碳蓄积总量持续增大，其中碳密度高值区主要分布在我国东部地区。目前对农田系统碳源/汇的时间变化特征研究较丰富，但是忽略了对其空间变化特征的研究，更缺乏对其空间变化机理的定量分析。因此，本文拟在已有研究基础上，采用重心模型分析我国农田系统碳净吸收重心移动规律，并结合面板数据采用C－D生产函数分析相关因素对农田生态系统碳净吸收的影响，以期为相关政策制定提供参考依据。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 农田生态系统碳净吸收

本文提出的农田生态系统碳净吸收量，是作物生育期碳吸收量与农业生产过程碳排放量的差值。考虑数据可获得性，作物碳吸收量采用李克让［10］提出的根据作物产量、经济系数以及碳吸收率来估算作物生育期内通过光合作用对碳的吸收量;农业生产碳排放量采用West等［11］提出的农业生产过程中由于化肥生产、农业机械使用、灌溉

式中，Cs为区域农田生态系统作物碳吸收量(104t);Cfi为第i种作物合成单位有机质(干重)所吸收的碳，即碳吸收率(%);Ywi为第i种作物经济产量(104t);Hi为第i种作物经济系数，即果实占作物生物量的比重(%);Ec为农业生产过程碳排放量(104t);Ef为化肥施用碳排放量(104t);Em为农业机械使用碳排放量(104t);Ei为灌溉碳排放量(104t);Gf为化肥施用量(104t);c1=857.54 kg/t;Am为农作物播种面积(hm2)，c2=16.47 kg/hm2，Wm为农业机械总动力(104kW)，c3=0.18 kg/kW;Ai为农作物有效灌溉面积(hm2)，c4=266.48 kg/hm2;C净表征碳净吸收量(104t)。

1.1.2 农田生态系统碳净吸收重心

重心概念来源于物理学，指某个物体各部分所受重力产生合力的作用点［12］。目前该理论已广泛应用于经济重心［13］、产业重心［14］、人口重心［15］、耕地重心［16］、城市群重心［17］、能源消费造成的环境污染重心［18－19］迁移等方面的研究上。本文通过引入重心理论来分析我国农田生态系统碳净吸收的空间变化规律。该理论假设全国各省级行政区域(不包括港澳台地区)处在同一质平面上，各区域农田生态系统碳净吸收集中在各省会城市。各省会城市都是平面上的一个质点，且具有不同的重量，全国农田生态系统碳净吸收重心位置即各质点重量对比均衡点。重心位置一般用经纬度表示，具体如下:等造成的碳排放量，具体计算方法如下所示。

式中，Xt、Yt分别表示第t年农田生态系统碳净吸收重心经纬度坐标;C净tj表示第t年j省的农田系统碳净吸收量;xj、yj分别表示j省省会城市所在经纬度坐标。

1.1.3 柯布－道格拉斯生产函数(简称C－D生产函数)

农田生态系统碳净吸收可能会受到气候、经济、社会、制度等多种因素的综合影响。区域自然条件、经济发展等因素的变化都可能引起该区域农业种植结构与农业投入的变化，从而影响到我国农田生态系统的碳净吸收。本文试图引入C－D生产函数来分析影响我国不同区域农田系统碳净吸收变化的因素，并探讨对碳净吸收重心移动的影响。

本文综合戴景瑞等［20］提出的农业区域布局，将我国划分为8个农业生产区域，即东北区:黑龙江、吉林、辽宁;黄淮海区:北京、天津、河北、河南、山东;长江中下游区:湖北、湖南、江西、安徽、江苏;东南沿海区:上海、浙江、福建、广东、海南;黄土高原区:陕西、山西、甘肃;西南区:四川、重庆、云南、贵州、广西;蒙新区:内蒙古、新疆、宁夏;青藏区:青海、西藏。利用30个省(市、区)①1997年重庆列为直辖市，为了统计的一致性，仍将重庆市归并在四川省。1993－2008年的面板数据，采用C－D生产函数对影响碳净吸收的因素进行实证检验。影响各区域碳净吸收的主要因素除了包括土地、劳动力和资本(如化肥、机械、灌溉)等传统生产要素外，还包括技术进步、农地产权制度、经济发展和自然条件的影响:

S=f(土地，劳动力，资本，技术，使用权，收益权，比较效益，自然条件) (5)

式中，土地用农作物播种面积(Land)表示。农作物播种面积增加可以提高作物产量，从而提高碳吸收量;然而如公式(2)所示，播种面积的增加也会造成碳排放量的增加。因此土地投入对碳净吸收的作用是不确定的。劳动力用从事种植业劳动力(Labor)表示。劳动力投入增大可以提高作物精耕细作水平，提高产量，从而对碳净吸收具有正效应。资本用化肥投入(Fert)与农用机械总动力(Machine)表示。化肥与农用机械的使用可以增加农作物产量，从而提高碳吸收量;但如公式(2)所示，化肥与农用机械在使用中也会增加碳排放量。通常来讲其碳排放量与碳吸收量相比数量较小，因此可以假设资本投入对碳净吸收具有正向影响。

技术通常用时间趋势(T)表示。随着时间的发展，农作物种植技术不断提高，因此技术对碳净吸收具有正效应。使用权(Use)用虚拟变量表示，以2003年实施的《农村土地承包法》为边界，2003年之前赋值0，之后(包括2003年)赋值1。以法律形式确定“保护农村土地承包关系的长期稳定”对农民从事农业生产具有一定的激励，因此使用权对碳净吸收有正效应。收益权可以用粮食收购价格指数或农业税表示，但全国农村固定观察点办公室研究结果表明:由于我国粮食商品率较低，所以收购价格的高低对农民种粮积极性影响较小，因此本文选取了农业税(Tax)负担衡量，采用虚拟变量表示，各省(市、区)农业税废止前年份赋值0，之后赋值1。农业税负担越低表明农民对土地收益独享性越好，因此收益权对碳净吸收具有正效应。比较效益②农民人均纯收入包括“工资性收入”、“家庭经营纯收入”、“财产性收入”和“转移性收入”。不同地区由于经济发展水平不同，农民人均纯收入构成不同。当前农业种植收入占农民收入比例逐渐降低，其它来源所占比例逐渐提高。由于统计数据中无法获取各地区农民非农收入相关数据，因此采用农民人均纯收入占全国农民人均纯收入比重来表征各地区农民收入中非农收入的比重。农民人均纯收入占全国农民人均纯收入比重越高，说明该地农民收入中非农收入比重越高。用非农收入比重(CB)表示，具体用各省(市、区)农民人均纯收入占全国农民人均纯收入比值表示。非农收入高一方面会导致农业生产所需劳动力减少，降低农业产出;另一方面也会导致农户收入增加，从而增加农业投入(如化肥、机械的使用)，增加农业产出。因此非农收入对碳净吸收的效应是不确定的。自然条件用种植结构(PS)表示，具体用粮食作物播种面积占农作物总播种面积比例表示。我国粮食作物产量高于经济作物，因此种植结构对碳净吸收具有正效应。

除以上考虑的因素外，各区域可能还存在其他方面的差异。为了得到一致估计，在生产函数中设置了7个虚拟变量，虚拟变量以各方面条件相对较优的东南沿海区为基准进行设定。因此扩展后的生产函数的对数形式如下:

式中，C净指农田生态系统碳净吸收量(104t);a0指常数项;Land指土地投入(103hm2);Labor指劳动力投入(104人);Machine指机械投入(104kW);Fert指化肥施用量(折纯量)(104t);Use指使用权;Tax指农业税负担;CB指非农收入比重(%);PS指种植结构(%);T指技术进步;Dk指虚拟变量;ε是误差项;ag是各变量系数;k=1，2，……，7。

1.2 数据来源与处理

本文所用数据为1993－2008年全国30个省(市、区)(不包括港澳台地区)面板数据。计算碳吸收/排放以及计量模型分析中的各种农作物产量①农作物选取了全国具有代表性的稻谷、小麦、玉米、薯类、豆类、棉花、油菜、花生、甘蔗、甜菜和烟叶。、化肥施用量(折纯)、农业机械动力、农作物播种面积、灌溉面积、农业产值、从事第一产业劳动力等统计数据均来自《改革开放三十年农业统计资料汇编》和历年《中国农村统计年鉴》;碳吸收率、作物经济系数来自文献10;估算碳排放时所采用常数来自文献11。

计算碳净吸收重心坐标时，本文从中国资源环境数据库②http://nfgis.nsdi.gov.cn/sdinfo/download.asp#中直接获取1:400万分省行政界线图，然后利用GIS空间查询功能，生成各省(市、区)经纬度坐标数据库;接着利用式(4)、(5)计算了不同时期我国农田生态系统碳净吸收重心经纬度坐标，并生成dbf数据文件;最后利用ArcGIS的表格加载功能，在行政界线图层上定位不同时期碳净吸收重心经纬度坐标。

计量模型分析中的一些变量不能直接获取，需要做一些处理。如劳动力投入指从事种植业劳动力，而统计数据中只有从事第一产业劳动力数据。因为从事第一产业劳动力中从事种植业劳动力占较大比例，同时农业产值中也是种植业产值占较大比例，因此这里用农作物产值占农业总产值的比例对从事第一产业劳动力进行了加权。

2 结果分析

图1表明，我国农田生态系统碳平衡重心移动具有以下三个特征:一是重心位于黄淮海区的河南省西南部，1993 年位于 113.68°E、32.98°N，2008 年位于 113.01°E、33.17°N，偏离我国的几何中心(103°50'E、36°N);二是从移动方向上看，重心位置呈现向西北方向移动的趋势，落实到行政图上是由驻马店市－南阳市－平顶山市－南阳市，2008年仍在河南省境内;三是如果以1993年的重心位置为原点，经度呈减小趋势，纬度先减小后增大。

图1 我国农田系统碳净吸收重心移动轨迹图Fig.1 Movement trends of center of gravity of farmland ecosystem net carbon uptake in China

图2 表明，我国农田生态系统具有明显的碳汇效应。1993－2008年碳净吸收量呈波动上升趋势，由1993的0.52Gt增长到 2008年的 0.68Gt，年平均增长率为1.79%。我国农田生态系统碳净吸收变化具有较大的区域差异(见图3)。长江中下游区、东南区、黄土高原区农田生态系统碳净吸收占全国总量的比例是逐渐下降的，其中以东南区减少速度最快，年均减少4.16%;西南区、东北区、蒙新区所占比例是逐渐上升的，其中西南区所占比例由19.65%增长到25.36%，成为我国农田系统碳净吸收主要贡献区，而蒙新区是增长速度最快的地区，年均增加2.63%;黄淮海区与青藏区变化不大，黄淮海区所占比例在21.29%－23.72%范围内波动，青藏区所占比例仅为0.26%－0.31%。

图2 我国农田生态系统碳净吸收变化图Fig.2 Changes of farmland ecosystem net carbon uptake in China

图3 不同区域农田系统碳净吸收变化图Fig.3 Changes of farmland ecosystem net carbon uptake in different regions

我国粮食作物占农作物种植比例虽然逐年下降，但2008年全国粮食作物播种面积仍占农作物总播种面积的68%。因此粮食生产是影响我国农田系统碳净吸收重心变化的主要因素。殷培红等［21］研究了21世纪初我国粮食生产空间格局，结果表明我国粮食生产重心进一步北移，已经呈现西扩的趋势;程叶青等［22］运用区域差异分析方法探讨了我国粮食生产区域格局，结果表明粮食生产重心进一步由南方向北方和由东部向西部推进。以上学者对粮食重心移动趋势的分析证实了本研究的结论，即全国农田系统碳净吸收呈向西北方向移动的趋势。

2.2 C－D生产函数模型拟合结果

由于本文选取的是我国30个省(市、区)1993－2008年的面板数据，采用传统的最小二乘法进行模型拟合并不合适。本文利用Stata9软件分别采用处理面板数据的固定效应模型(Fixed Effects，简称 FE)和随机效应模型(Random Effects，简称RE)对影响我国农田系统碳净吸收动态变化的因素进行估计。豪斯曼检验(Hausman Test)所获取的卡方检验(Prob＞Chi 2=0)拒绝原假设，因此固定效应模型更有效。回归结果见表1。

表1 计量经济模型估计结果Tab.1 Estimation results of econometric model

从表1可以看出，固定效应模型的R2值为0.92，所对应的F检验在1%水平上显著。结果表明，影响农田系统碳净吸收的四种常规投入中，土地的弹性系数最大，说明土地是一种非常稀缺的资源，是影响农田系统碳净吸收的最重要的影响因素。劳动力和化肥投入对碳净吸收影响也很显著，但其弹性系数较小。机械使用对农田系统碳净吸收的影响不显著。这说明目前我国仍是主要依靠土地、劳动力和化肥投入来提高农田生态系统碳净吸收量。

反映产权效应的使用权和收益权系数都显著为正。这表明加强农地承包经营权的稳定性可以增强农民对土地使用权安全性的信心，从而提高农民对农业投资的积极性;另外国家对农业税的减免，即农民收益权的增加也促进了农户农业生产积极性的提高。所有这些都导致了农业产出的提高，增加了农田生态系统碳净吸收量。

在实验中，花在设置、准备、运行和优化工具包上的时间最多的是HTK，更少的Sphinx和最少的Kaldi。

反映经济社会发展的非农收入比重系数为正。这说明非农收入增加的现金投入效应超过了其劳动力减少的效应，从而提高了农业产出，增加了农田系统碳净吸收量。反映自然条件的种植结构系数与预期相符且显著，说明粮食作物比重提高可以增加农田生态系统碳净吸收量。反映技术进步的时间趋势对碳净吸收影响不显著，技术进步效果可能已从化肥施用等因素中得以体现。

表2 中国各区域农田生态系统碳净吸收贡献率表(%)Tab.2 Accounting for farmland ecosystem net carbon uptake by regions(%)

由于我国农田生态系统碳净吸收区域差异显著，为了进一步分析各影响因素对各区域农田生态系统碳净吸收的贡献，本文采用了林毅夫［23］、Fan 等［24］利用生产函数模拟结果计算贡献率的方法，将农田生态系统碳净吸收量变化的原因归结为:①常规投入的变化;②控制变量的变化;③无法解释的残差。计算结果见表2。

结果表明，各影响因素对区域碳净吸收贡献存在显著差异。常规投入，特别是土地、化肥对各区域碳净吸收贡献较为显著，控制变量中种植结构变化、使用权、收益权对区域碳净吸收的贡献也不可忽略。尽管化肥的施用(23.09%)以及使用权(19.41%)和收益权(18.15%)的改善对农田生态系统碳净吸收具有显著地促进作用，然而1993－2008年东南沿海区农田系统碳净吸收下降了(－36.47%)。这是因为由于工业化城市化的发展，东南沿海区农作物播种面积减少22.20%，粮食作物比重下降14.66%。农作物播种面积(－64.98%)和粮食作物比重(－51.72%)的下降对东南沿海区农田生态系统碳净吸收的负面影响远远超过了化肥施用以及使用权和收益权改善对农田生态系统碳净吸收的正面影响。尽管粮食作物比重的下降对农田生态系统碳净吸收具有一定的负面影响(－16.36%)，然而蒙新区农作物播种面积和化肥施用量这两项常规投入对农田生态系统碳净吸收的贡献就达到了105.33%，从而导致蒙新区成为农田系统碳净吸收比重增长速度最快的地区，1993－2008年其农田生态系统碳净吸收上升了96.29%。与蒙新区相似，西南区常规投入中化肥和土地对农田生态系统碳净吸收的贡献分别为108.49%和48.05%，促使其成为我国农田系统碳净吸收的首要贡献区。

3 结论与政策建议

3.1 结论

本文以我国1993－2008年农作物产量以及农业生产投入等统计数据为基础，通过采用重心模型以及C－D生产函数模型来分析我国农田系统碳净吸收重心移动规律及其原因，主要结论如下:

(1)我国农田系统碳净吸收重心偏离我国几何中心，其中坐标经度值减小较快，纬度值波动增加，落实到地理区域上重心总体呈向西北方向移动趋势。东南区与蒙新区是农田系统碳净吸收比重下降和增加速度最快地区，而西南区已逐渐成为我国农田系统碳净吸收的主要贡献区。

(2)影响我国农田系统碳净吸收重心移动的首要因素是土地的投入，化肥、劳动力与种植结构也是重要因素;使用权与收益权变量系数显著但影响不大;非农收入的提高对碳净吸收具有正效应。

(3)各影响因素对区域碳净吸收贡献存在地区差异，但常规投入，特别是土地和化肥对各区域碳净吸收贡献较为显著，控制变量中种植结构变化、使用权和收益权是影响碳净吸收不可忽略的重要因素。

3.2 政策建议

(1)为了维持和提高作物生产碳净吸收量，首先应保证作物的种植面积，从而应该加强耕地保护与基本农田建设;同时也应注重资本的投入和农业生产技术的改进，通过改变耕作方式，实现农林复合种植等措施来提高作物产量，从而增加碳净吸收量。

(2)农地产权制度对农民农业生产投入具有正效应，农地使用权的稳定，农业税的废止以及农业生产补贴的不断加大，将促进农民对农业生产的投入(如化肥、机械使用等)，从而增加农业产出，提高碳净吸收量。由于目前投入量提高增加的碳吸收量能够抵消碳排放量的增加，因此应进一步增强农地产权的稳定性。

(3)针对各因素对不同区域碳净吸收的贡献差异，各区域应根据其自身条件，因地制宜地采取有效措施来提高碳净吸收量。如农业生产自然条件较差的区域(黄土高原区、青藏区)可通过农业投入(化肥等)增加来提高碳净吸收量。

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Farmland Ecosystem Net Carbon Uptake in China:Movement of Center of Gravity and the Determining Factors

LU Na QU Fu-tian FENG Shu-yi
(College of Public Administration，Nanjing Agricultural University，Nanjing Jiangsu 210095，China)

To better understand the regional differences of farmland ecosystem net carbon uptake and the reasons for these differences in China，this paper used the center of gravity model and explored the movement of center of gravity of farmland ecosystem net carbon uptake，applied the C-D production function and analyzed the determining factors that affect the movement of center of gravity of farmland ecosystem net carbon uptake，calculated the contribution of different factors to farmland ecosystem net carbon uptake in different regions of China，and finally put forward corresponding policy recommendations.Results indicate that ①The longitude coordinates of the center of gravity of net carbon uptake decreased rapidly，while the latitude coordinates showed an overall fluctuating upward tendency.In terms of geographical location，the center of gravity of net carbon uptake showed a trend of moving towards northwest.In terms of the proportion of total net net carbon uptake，Southeast China declined the most，while Mongolia-Xinjiang Regions increased the most.Southwest China has gradually become a major contributor to the national net net carbon uptake.②For conventional inputs，land was the primary factor affecting the movement of center of gravity of farmland ecosystem net carbon uptake，and capital inputs(including fertilizer and labor)were also important factors.For the control variables，the planting structure was the main influencing factor，and the use rights and income rights variables were significant but had little effect.③The determining factors played different roles in different regions in terms of their contributions to farmland ecosystem net carbon uptake.The main contributing factors were land，fertilizer and the planting structure.

farmland ecosystem;net carbon uptake;center of gravity;C-D production function

S181;X21

A

1002－2104(2011)05－0119－07

10.3969/j.issn.1002－2104.2011.05.020

2010－12－03

卢娜，博士生，主要研究方向为资源经济与可持续发展。

冯淑怡，博士，副教授，主要研究方向为资源经济与可持续发展。

*国家自然科学基金项目(批准号:70833001，70803019)，江苏省“青蓝工程”资助。

(编辑:田 红)