中国农业净碳排放与经济增长的脱钩分析

于卓卉，毛世平

（1.中国农业科学院农业经济与发展研究所，北京 100081； 2.西北师范大学经济学院，甘肃 兰州 730070）

中国从早期的“绿色现代化”三步走战略到2020年9月明确提出 “碳达峰”与 “碳中和”目标，对碳减排工作十分重视。从碳达峰过渡到碳中和的过程就是经济增长与二氧化碳排放从相对脱钩走向绝对脱钩的一个过程［1］。农业在生产过程中不仅包含碳源，也包括碳汇，即农业本身是一个庞大的碳汇系统，健康的农业生态系统能够抵消由于农业生产过程释放的全球温室气体排放量的80%［2］。因此，充分考虑农业碳汇作用、掌握低碳农业发展进程、评估农业经济增长与农业净碳排放的脱钩效应，可为推动农业绿色发展，同时也为实现“双碳”目标、完成经济向低碳化发展转型、保障粮食安全和农民收入提供理论支撑。

1 文献综述

从联合国1987年提出可持续发展理念之后，传统发展观念受到挑战，学者们逐渐开始审慎经济发展给资源环境带来的种种负面影响［3-4］，这些研究提供了相应的实证基础。Juknys［5］从初级、次级脱钩两个脱钩角度出发分析立陶宛的经济增长与资源环境之间的脱钩效应。De Freitas等［6］经过分析巴西的经济增长与碳排放的脱钩效应，发现对碳减排起决定性作用的因素分别为碳排放强度和能源结构。由于经济增长带来的环境压力、资源消耗情况日渐严重，区域视角下的低碳经济发展模式得到了极大的关注［7-10］。随着“双碳”目标提出，碳排放问题被再次强化，Zhao等［11］根据当前和历史脱钩状况，研究各国未来碳排放趋势，发现各国的减排效果不佳，很少有国家能够成功实现自主贡献减排行动方案（NDC）的目标或碳中和目标。农业领域中，低碳农业的发展问题也日渐被重视，Xie等［12］从行动背景、发展目标和技术路径等多维度分析欧盟、美国和日本的低碳农业相关行动，并从中发现很强的继承性。刘允芬［13］认为农业领域是一个巨大的碳汇，而不是碳源。桂河等［14］、贺亚亚等［15］分别研究了宁夏和湖北的碳排放问题，发现农业经济增速保持持续增长的同时，农业碳减排取得了一定的成效，且经济因素对农业碳排放有较强的推动作用。杨果等［16］则从宏观角度对中国1993—2011年的碳源和碳汇进行测算，结果表明农业源净碳汇与农业经济发展之间处于强负耦合状态，耦合状态不理想，农业产值与农业净碳汇关联度不强。

已有文献从不同视角，围绕着经济增长与资源环境进行了相关研究，为该研究提供了理论基础及政策导向。但目前仍存在未解决的问题：首先对农业碳排放的测算缺乏对碳汇作用的考虑，不利于考量农业实际的碳排放量，也不利于进一步制定精准减排政策；其次缺乏分区域的视角，减排政策不能“一刀切”，要因地制宜分区域进行布局。中国对二氧化碳的减排目标提出了明确的时间表，掌握中国各地区农业经济增长与农业净碳排放的脱钩状态，对确保“双碳”目标如期实现，进而实现农业绿色发展，在一定程度上是破解当前资源约束趋紧和气候变化难题的重要内容之一。在此背景下，为探索农业绿色发展与农业碳循环间的逻辑关系，丰富分省份分时序农业净碳排放的测算内容，研究建立了包含时间和空间维度的碳循环视角下农业净碳排放的测算框架。鉴于数据的可获得性，该研究未涉及西藏、香港、澳门和台湾地区。

2 理论分析与模型构建

2.1 理论分析

2.1.1 农业绿色发展

过去较长一段时间涸泽而渔的生产方式对生态系统造成了严重的破坏，地力透支、各类污染加剧等多种负面影响制约着经济的可持续发展，以往的发展路子显然难以为继，绿色发展观便应势而生。绿色发展是一种经济发展模式，也是一种社会发展模式，与可持续发展的思想是一脉相承的，并且是将可持续发展进行中国化的理论创新，强调的是经济系统、自然系统及社会系统间的整体性和协调性。绿色发展将环境及资源作为经济发展的要素，以绿色低碳为主要原则，将经济、环境及社会的可持续发展作为实现目标。农业作为国民经济的基础，其绿色发展的地位和作用尤为重要，可为人民身体健康，生态系统、大气环境系统及经济社会系统的良性循环提供重要保障。因此，农业的绿色发展应站位于整个国民经济协调发展的全局之上。

自农村改革开放以来，农业的快速发展有目共睹，但是传统农业生产方式迫使生态资源与环境双双“亮红灯”，围绕农业的绿色变革迫在眉睫。农业绿色发展正是在新时代的需求中产生的，以绿色发展理念为指引，建立与新时代农业生产力发展水平相配适的绿色生产关系，形成与自然环境相匹配的新发展格局，进而实现农业高质量发展。农业绿色发展是一项系统工程［17］，具有丰富的内容和完整的理论体系，是中国现代农业可持续发展的最佳选择与主导模式［18］，作为一种新型农业发展模式除了继承可持续发展的理念之外，农业绿色发展还结合了中国的“自然国情”，剔除农业生产中的弊端，取长补短，将农业生产的过程和结果进行“绿色化”和“生态化”。农业绿色发展是实现农业经济高质量发展以及可持续发展的重要路径，既是农业发展的手段，也是农业发展的目的［19］，其基本特征是更加节约高效地利用资源，根本要求是生态系统更加稳定。中国作为全球二氧化碳排放量居首的大国，不论应对国际形势还是内在经济发展需求，都应做好农业生产过程中的减排固碳工作，“以低碳带动绿色转型”的减排理念既是实现农业绿色发展关键之选，也是实现“双碳”目标以及缓解新时代主要矛盾的有效路径。

2.1.2 农业碳循环

中国是农业大国，第三次全国国土调查主要数据公报显示，中国的耕地面积为1.279亿hm2，林地为2.841亿hm2，草地为2.646亿hm2，是一个庞大的农业生态系统。作为一个生态循环系统，农业的碳循环具有双重特征：是温室气体的排放源，同时又有碳汇作用。农业可通过自然生态的方法解决生产过程中产生的一些问题，比如通过减少农作物生长过程中的碳排放以及最大程度发挥农作物生长过程中的固碳作用。另外，中国经济已经步入低碳化进程，农业作为国民经济的基础产业也应发挥自己的重要作用，将农业绿色发展纳入低碳发展的框架之中。因此，要考虑农业生产过程对温室气体的影响，衡量农业净碳排放量是极为重要的，即指农业生产过程中碳排放当量与碳吸收当量的差值。“双碳”目标的本质就是经济增长与二氧化碳排放之间脱钩关系的实现。农业经济增长与农业碳排放之间的脱钩状态是判断农业低碳发展的重要指标，代表着农业经济增长的同时农业碳排放持续降低，既定实现了农业经济的增长，也减少了资源的消耗，是农业绿色发展最理想的状态，农业绿色发展是“双碳”目标实现的重要路径，“双碳”目标的提出也将倒逼农业生产方式的绿色转型［16］（图1）。

图1 碳循环视角下农业绿色发展的逻辑关系

2.2 模型构建

为厘清中国农业绿色发展与其理想发展状态间的差距，加快推进农业绿色发展这一变革，需要研究构建基于农业净碳排放与农业经济发展之间脱钩关系的计量模型。目前为止，对脱钩效应进行分析的方法有两种：经济合作与发展组织（OECD）构建的脱钩指标方法及Tapio脱钩模型。由于Tapio模型下的脱钩指标较经济合作与发展组织（OECD）脱钩指标对于基期的敏感性不高，具有较强的稳定性；能够做到不受统计量纲变化对自身的影响，这点对统计方法尚不成熟却要计算数据的情况十分友好；相比较于经济合作与发展组织（OECD）“绝对脱钩”以及“相对脱钩”两种脱钩状态，Tapio脱钩指标则含有8种脱钩状态，可更为精确地反映出不同情况下经济发展与二氧化碳排放间的脱钩关系。

采用Tapio脱钩评价模型分时期对中国各个省份的农业经济增长与农业净碳排放间的脱钩关系进行测度评价，Tapio脱钩指数实则是农业经济增长与农业净碳排放间的弹性，即为农业GDP变化一个百分点时农业净碳排放量变化的程度。所采用的公式如下：

其中：t用来描述当农业经济发展到一定程度之后，农业净碳排放会随着经济增长而呈现不同的趋势，亦即表示农业经济增长与农业净碳排放的Tapio脱钩指数；ΔP和ΔG分别表示农业净碳排放与农业经济（农业GDP）的变化率；Pstart及Pend分别表示考察期起始年及末年的农业净碳排放量；同理，Gstart及Gend分别表示考察期起始年和末年的农业GDP。为更深入地探析农业经济增长与农业净碳排放之间的脱钩关系，参考文献［9］和［20-21］的方法确定二者间的脱钩关系。表1为农业经济增长与农业污染的脱钩关系分类及评判准则：“强脱钩”代表农业经济增长的速度＞0，农业净碳排放量的增长速度＜0，这种状态是农业绿色发展的理想状态；“弱脱钩”代表农业经济增长的速度＞0，农业净碳排放量的增长速度＞0，但是农业经济的增长速度＞农业净碳排放的增长速度；“衰退脱钩”代表农业经济增长的速度＜0，农业净碳排放量的增长速度＜0，但是农业经济的下降速度＜农业净碳排放的下降速度；“增长负脱钩”代表农业经济增长的速度＞0，农业净碳排放量的增长速度＞0，但是农业经济的增长速度＜农业净碳排放的增长速度；“强负脱钩”这一脱钩状态代表农业经济增长速度＜0，与此同时农业净碳排放量的增长速度＞0，这是农业经济增长所有状态中最差的状态；“弱负脱钩”代表农业经济增长的速度＜0，农业净碳排放量的增长速度＜0，但是农业经济的下降速度＜农业净碳排放的下降速度；“增长连接”表明农业经济增长与农业净碳排放量增速同向上升；“衰退连接”表明农业经济增长与农业净碳排放量增速同向下降。

表1 农业经济增长与农业污染的脱钩关系分类及评判准则

3 农业净碳排放与农业经济发展脱钩的结果分析

3.1 农业碳源及碳汇测算方法

进行脱钩分析前，首先需要确定中国二氧化碳的碳源排放量及碳汇固碳量。目前，关于二氧化碳的碳源排放量及碳汇固碳量均无相关的统计数据，所以定量评估农业生产过程中的净碳排放量的步骤为：第一步计算出碳源排放量以及碳汇固碳量，第二步将二者相减以此得到农业生产过程中的净碳排放，为Tapio模型提供数据支撑。

3.1.1 农业生产中的碳源排放量测算方法

《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）中提到碳源的概念是“向大气排放温室气体的过程或者是活动”，碳汇的概念为“减少大气中温室气体的过程或者是活动”。借鉴文献［22］构建的公式来定量评估农业生产过程中碳源的排放量，公式如下：

其中：E为农业碳排放总量，Ei为第i类农业碳源排放量，Ti为第i类农业碳源的具体数值，δi为各农业碳源的碳排放系数。自21世纪以来，农业碳排放由农业耕作和施肥等活动造成的这一观点得到了学者们的广泛认可，具体因素为化肥、农药、农膜等的使用产生的排放、水稻等农作物生产过程中产生CH4以及畜禽养殖过程中产生的排放。基于之前的研究，根据农业的生产活动特征以及对数据可得性的考虑，将从农地利用、水稻和畜禽养殖方面确定相应的碳源以及碳排放系数，其中农地利用碳排放涵盖农业生产过程中的化肥、农药、农膜、柴油、翻耕、灌溉等带来的碳排放。另外，将二氧化碳、N2O、CH4等折算为标准C当量，统一计量单位便于计算和后续内容的比较。联合国政府间气候变化专门委员（IPCC）第四次评估报告的规定，折算C当量标准为1 t N2O引发的温室效应等同于298 t 二氧化碳所产生的温室效应，1 t CH4引发的温室效应等同于25 t 二氧化碳所产生的温室效应。因为1 t 二氧化碳包含0.272 7 t C，所以1 t N2O和1 t CH4所包含的C分别约为81.264 6 t和6.817 5 t。

（1）农地利用碳排放。一般地，农业的碳源排放主要来自化肥、农药、农膜、农业机械、翻耕及灌溉。根据已有研究文献，对各类碳源的排放系数以及参考来源进行归纳，见表2。

表2 农地利用碳排放源、碳排放系数及参考来源

（2）水稻碳排放。水稻在种植时产生的CH4排放不仅在中国CH4排放中占大部分，也对全球大气的CH4排放有较大的影响作用，所以单独分析水稻CH4对科学测算碳源排放十分重要。由于各地区温度、气候等自然条件的不同，不同地区的水稻生长周期内产生的CH4也不同，所以在考虑水稻生产的碳排放系数时需要分品种分地区考虑，在参考文献［28］的基础上，得出分省份分水稻品种（早稻、晚稻、中季稻）的C排放系数（表3）。

表3 各省份水稻碳排放系数（/kg/hm2）

（3）畜禽养殖碳排放。“猪粮安天下”，畜禽产品早已成为新时代人民不可或缺的一部分。畜禽养殖是CH4和N2O的重要排放源。CH4排放系数由畜禽胃肠发酵CH4排放系数和畜禽排泄物CH4排放系数构成，N2O排放系数为畜禽排泄物的N2O排放系数。根据中国畜牧业的发展，研究对象主要为牛（奶牛，黄牛，水牛）、羊、猪、马、驴、骡、骆驼、兔及禽类在养殖过程中胃肠道发酵引发的CH4排放和排泄物处理过程中产生的CH4和N2O的排放。在参考文献［28］的基础上，总结出各类畜禽品种的碳排放系数（表4）。

表4 各类畜禽的碳排放系数（/（kg/头）/a）

以上农业碳源计算公式中的各类指标数据的来源解释如下：农地利用中的化肥、农药等指标数据来自《中国农村统计年鉴》，其中翻耕指标由农作物总播种面积代替；水稻相关指标数据来自《中国农业统计资料》和《中国农业年鉴》；畜禽养殖的各类指标数据来自《中国农村统计年鉴》和《中国畜牧业年鉴》，其中，出栏率＞1的畜禽品种当年饲养量采用当年出栏量调整，出栏率＜1的畜禽品种的当年饲养量采用年末存栏量调整。

3.1.2 农业生产中的碳汇测算方法

农作物自身固碳指的是农作物通过光合作用将空气中的二氧化碳转化为碳水化合物，将氧气释放出来的同时把碳固定在农作物体内，供自身生长、发育等的过程。借鉴文献［29］的方法计算农作物对二氧化碳的吸收量：

其中：CI农作物全育期的碳吸收量，YW为农作物的经济产量，wci为农作物的含水率，Hi为农作物的经济系数（具体系数值见表5），0.45则表示若通过光合作用合成1 g有机物所需吸收的碳为0.45 g［30］。

表5 主要农作物经济系数

对于农田土壤的固碳速率，基于文献［31］的相关方法，将土壤年均固碳速率取值定为0.45 t/（hm2/a）。

对秸秆还田所产生的碳汇进行定量评估时，首先要考虑还未经过秸秆还田的农田土壤中有机碳的含量，再测量秸秆还田后同一地块土壤中有机碳的含量的变化，以此推算出秸秆还田所产生的碳汇。由此可见，在定量测算秸秆还田过程中的碳汇是要通过测定土壤中有机碳的含量，借鉴文献［32-33］中土壤的固碳作用已经在定量评估土壤碳汇时考虑过，为了避免重复计算，将二者进行合并。

以上农业碳汇计算公式中的各类指标数据的来源解释如下：主要农作物的产量以及播种面积等指标数据均来自《中国农村统计年鉴》。

3.2 农业净碳排放的时序特征

依据碳源排放系数以及查阅到的各类农业碳源及碳汇的相关数据并结合上述方法，测算了2000—2019年中国各省份的碳源排放量、碳汇固碳量及净碳排放量，并对其时序特征及区域特征进行分析，以更全面的视角考察中国各个省份农业净碳排放与农业经济发展间的关系。对农业净碳排放的时序特征分析分为碳源排放总量及强度的时序分析，以及碳汇总量的时序特征分析。

3.2.1 农业碳源排放总量呈波动上升态势，但近期持续降低，其波动主要受畜禽养殖碳源排放的影响

从表6和图2可得，农业碳源排放总量由2000年的27 789.90万t上升到2019年的30 838.31万t，年增长率0.52%，期间2005—2008年和2015—2019年两个时间段有一定幅度的下降，其他时间段均呈现平缓上升态势。再从各类排放源来看，从2017年开始各个农业碳源排放量均有所下降，其中：农地利用碳排放量从2016年的14 173.33万t下降到2019年的13 519.66万t；稻田碳排放从6 881.55万t下降到2019年的6 658.59万t；畜禽养殖碳排放从2016年的11 705.92万t下降到2019年的10 933.33万t。2017年中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于创新体制机制推进农业绿色发展的意见》，原农业部同年启动“农业发展五大行动”（畜禽粪污资源化利用行动、果茶菜有机肥替代化肥行动、东北地区秸秆处理行动、农膜回收行动和以长江为重点的水生生物保护行动），各类碳源排放量逐渐下降说明中国生态治理攻坚顺利推进，化肥、农药使用量“双减”政策的有效实施，畜禽粪便及秸秆等资源化利用水平均得到了提升。

表6 2000—2019年中国农业碳源排放总量及碳源排放强度

图2 2000—2019年中国农业碳源排放总量的趋势

3.2.2 农业碳源排放强度持续降低

由表6及图3可知，2000—2019年中国农业碳源排放总量虽然呈上升趋势，但是中国农业碳排放强度呈现持续下降的态势，从2000年的1.166 8（104t/108元）下降到2019年的0.578 3（104t/108元），下降幅度高达50%，其中2004—2008年呈现出大幅度下降，2009—2019年呈现出平稳下降的态势。这也就说明随着中国农林牧渔业总量的提升，每单位农林牧渔业总产值的碳源排放是减少的。该阶段的成效主要由于中国在农业生产中出台的一系列节能减排的政策，物质资料投入品减量、各项综合治理措施等使得农业发展全面绿色转型已初见成效，农业发展也逐渐由增产向提质转变。

图3 2000—2019年中国农业碳排放强度趋势

3.2.3 农业碳汇功能发挥稳定，固碳量持续稳步上升，净碳排放量则呈波动下降态势

由表7及图4可得，2009—2019年，农作物自身固碳量从2000年的4 428.40万t提升到2019年的6 751.39万t；稻田土壤固碳从2000年的5 525.56万t提升到2019年的6 265.90万t。农业碳汇由2000年的9 953.99万t上升到2019年的13 303.9万t，年增长率1.46%，期间除了2005年这一时间段有小幅度的下降，其他时间段均呈现平缓上升态势。农业净碳排放总量则呈现一定的波动态势，首先从2000年的17 835.92万t到2019年的1 734.41万t，在2006年达到20年以来的峰值22 734.99万t，之后两年连续下降之后又逐步上升，并于2016年开始逐步下降，在2019年达到考察期内的排放总量最低值1 734.41万t。以绿色发展为导向，农业发展更加注重资源节约、环境友好、生态保育，友好的生态环境激发了农业碳汇的潜力，农作物自身固碳量和稻田土壤固碳量较之前大幅提升，碳汇在农业绿色发展中的作用日益凸显，为保障中国低碳减排目标的顺利实现打下良好的基础。

表7 2000—2019年中国农业碳汇总量及净碳排放总量/104t

图4 2000—2019年中国农业净碳排放总量趋势

3.3 农业净碳排放的区域特征

表8列出2019年的中国农业净碳排放量，将基于省级面板数据分析2019年农业净碳排放的区域特征。

表8 2019年中国各省份农业净碳排放总量与碳源排放强度

3.3.1 2019年中国农业碳源排放、碳汇及净碳排放的总量均呈现出“中高”的格局

中部地区的农业碳源排放、碳汇、净碳排放量的平均值最高，西部地区次之，东部地区排于第三位，东北地区居于末位。分各个省份来看，湖南、江西、湖北、安徽、江苏的农业净碳排放总量在全国中处于前五位且均达到1 000万t；北京、天津、上海、黑龙江、新疆的农业净碳排放总量处于后五位。净碳排放总量最高的湖南（1 451.39万t）是净碳排放总量最低的北京（16.04万t）的90.49倍，湖南农药、化肥施用强度过高是其净碳排放量最高的主要原因，中国不同省份的农业净碳排放总量之间的差异化明显。为进一步对各个省份的农业净碳排放总量的区域特征进行分析，根据文献［34］不同碳源的排放占比将所列30个省份分类为“农地利用主导型地区”“稻田主导型地区”“畜禽养殖主导型地区”“复合因素主导型地区”（表9）。

表9 根据不同碳源的排放占比对各省份划分的情况

3.3.2 2019年中国各省份的农业碳源排放强度呈现西部高于其他地区且与东部地区差距明显的局势

农业碳源排放强度排名依次是西部地区、东北地区、中部地区及东部地区。各个省份中农业碳源排放强度排名前5位的依次是甘肃、青海、内蒙古、江西、吉林，排名在后5位的省份是北京、宁夏、上海、浙江、天津。农业碳源排放强度排全国首位的甘肃（3.66）是排名末位的北京（0.08）的45.75倍，甘肃农药使用强度过大是制约其农业绿色发展的主要短板，省份间的农业碳源排放强度具有明显差异，各省份农业低碳发展进程不同步且差距较大。

3.4 农业净碳排放与农业经济增长的脱钩分析

为明晰农业经济增长与农业净碳排放的脱钩关系，构建Tapio脱钩评价模型对二者的脱钩关系进行测算评价，与此同时为了进一步分析二者间脱钩关系的演变规律及阶段性的特征，将研究周期划分为两个阶段：第一个阶段为2000—2009年，第二个阶段为2010—2019年。分析整体研究周期以及所划时间段内的农业经济增长与农业净碳排放的脱钩关系。分析结果见表10。可清楚得知各省份的农业经济增长以及农业净碳排放脱钩关系的演变特征和规律。

表10 中国各省份农业经济增长与农业净碳排放的脱钩关系

首先，从划分的两个时间段中，2000—2009年，各个省份的农业经济增长与农业净碳排放的脱钩关系表现为强脱钩、弱脱钩、增长负脱钩、增长连接四种脱钩状态。北京、山西、河北、吉林、黑龙江、上海、浙江、福建、山东、重庆、贵州、云南、陕西13个省份处于强脱钩状态，其农业经济增长的同时农业净碳排放下降，北京和天津的脱钩系数最大，均为-1.12。达到强脱钩状态的省份的农业净碳排放与农业经济增长之间存在着优质协调的关系。天津和海南两个省份处于增长负脱钩状态，脱钩指数分别为1.62以及3.54，说明农业经济增长与农业净碳排放为同向增长，但是农业净碳排放的增速更大。内蒙古处于增长连接状态，脱钩指数为0.84，该省份的农业净碳排放随着农业经济的增长而增加，且二者的增长率处于相似的状态。其余的14个省份处于弱脱钩状态，其农业经济与农业净碳排放同时增加，可是农业经济的增长幅度高于农业净碳排放的增长幅度，其中海南的弱脱钩指数最高，达3.54，这些省份虽没有达到农业绿色发展的理想状态，但也在一定程度上达到了脱钩状态。

第二个时间段2010—2019年，各个省份的农业经济增长与农业净碳排放的脱钩关系主要表现为强脱钩、强负脱钩、增长连接及弱脱钩四种脱钩状态。其中北京、天津、河北、内蒙古、辽宁、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、山东、河南、广东、广西、海南、四川、青海17个省份处于强脱钩状态，其农业经济增长的同时农业净碳排放下降。

天津的脱钩指数高达-3.61，说明天津通过持续推进农业清洁生产、打造绿色低碳农业产业链及强化农业绿色发展科技支撑等途径完成了从2000—2009年的增长负脱钩状态向强脱钩状态的转化。同样完成强脱钩状态转化的还有内蒙古、辽宁、江苏、安徽、河南、广东、广西、海南、四川及青海。吉林省则处于强负脱钩的脱钩状态，脱钩指数高达-23.27，该地区农业经济下降的同时农业净碳排放呈现较大的增长态势，吉林由于农药、化肥等的使用量持续上升，禽粪污处理方式落后等原因致使农业净碳排放增速持续上升，农业绿色发展水平相对滞后。宁夏则处于增长连接的脱钩状态，脱钩指数达1.16，该省份的农业净碳排放与农业经济同趋势增长，且二者的增长幅度大致相同，仍需进一步推进农业绿色发展，重点进行农业减排工作。剩下11个省份均处于弱脱钩状态，云南的弱脱钩指数最大，达到0.74，这些地区的农业净碳排放随着农业经济的增长而增长，但农业经济的增长幅度高于农业净碳排放的增长幅度。

其次，整体研究周期2000—2019年，各个省份农业经济增长与农业净碳排放的脱钩关系主要表现为强脱钩与弱脱钩两种脱钩状态，二者间的脱钩关系表现得较为稳定。其中，北京、天津、河北、山西、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、山东、河南、广东、广西、重庆、青海15个省份农业净碳排放的脱钩效应处于强脱钩状态，且表现出一定的聚集态势，说明这些省份的农业净碳排放随着农业经济的增长而降低，北京的强脱钩程度排名首位，脱钩指数达到了-1.34，北京凭借本地区人才、资源的集聚，找到了将低碳发展融入农业生产中的可持续发展模式。剩下50%省份处于弱脱钩状态，也即农业经济的增长率高于农业净碳排放的增长率，宁夏的弱脱钩指数最大，达到了0.49，该省份农业化学需氧量（COD）排放强度一直较高，可达136 g/m3，仍需进一步加强治理。由此可见，2000—2019年一系列政策措施的调整和出台已形成强大的引擎，各个省份达成绿色共识，并不同程度地对农业净碳排放的增长采取了投入减量、综合治理、监控监管机制，但各区域农业绿色发展进程差异明显，仍有50%的省份未实现农业净碳排放和农业经济增长的强脱钩。全面达成农业绿色发展状态任重道远，仍需进一步构架出与资源环境承载力相匹配、与生产生活生态相协调的农业发展格局。

3.5 进一步讨论

3.5.1 关于农业净碳排放与农业绿色发展的思考

过去20年，中国各项碳减排政策的有效实施，成功引导经济和环境走向协调发展的轨道，农业碳源排放强度逐年降低以及碳汇作用稳步上升都为中国实现“双碳”目标注入了强大动力。但以碳循环视角审视中国各地区农业的绿色发展，区域发展不协调的问题仍较为明显，主要原因是不同地区间经济发展差异明显，资源禀赋、产业优势均不同，农业绿色低碳发展的程度也不尽相同。针对不同地区的农业发展形式，因地施策将成为推进农业绿色发展的有效路径之一。

首先，从碳源排放角度：①针对“农地利用主导型地区”，如北京、河北及山西等省份，需加大退耕还林力度，减少化肥及农药使用量，重视保护性耕作制度，合理进行翻耕、轮作以增强该区域碳汇功能，改善农田的生态环境。②针对“畜禽养殖主导型地区”，如天津、内蒙古及辽宁等省份，需合理规划畜牧业，利用现代化堆肥工艺合理处理畜禽粪便，大力推进沼气工程，利用清洁能源代替传统能源落实减排固碳政策。③针对“复合因素主导型地区”，如上海、江苏、浙江等省份，可结合上述两类政策综合增汇减排。其次，从碳汇角度，将农业碳减排纳入农业碳交易市场，促进碳汇这一要素有效配置，推动其与各区域资源禀赋的深度融合，为助力碳达峰、碳中和战略如期实现提供有力抓手。探寻农业碳减排在农业碳交易市场中的发展路径，形成 “双碳”目标实现和农民增收互相促进的良性机制。

3.5.2 关于各地区脱钩关系与农业绿色发展的思考

各个省份对农业净碳排放的增长均采取了有效的控制措施，一系列物质资料投入品减量、各项综合治理措施等逐渐起效，农业发展绿色转型也初见成效，但离经济发展整体步入低碳化的进程仍存在一定的差距，仍需努力实现农业经济增长与农业净碳排放的强脱钩关系，打造农业经济增长且农业净碳排放降低的良性循环新局面。

对于已经达到农业净碳排放和农业经济发展间强脱钩状态的省份，采取强有力的稳固措施，保障目标地区率先达峰，同时也避免攀高峰之后又重回脱碳的道路。北京、天津等强脱钩系数较高的省份总结走在农业低碳发展第一行列的宝贵经验，推广区域低碳发展模式，为全面推行农业绿色生产方式提供样板，其余省份结合自身农业发展特点进行镜鉴。对于还未实现农业净碳排放和农业经济发展间强脱钩状态的省份，特别是宁夏等在近十年内存在其他脱钩状态的省份建立激励约束机制，设立低碳农业发展基金与低碳农业保险制度，充分发挥政府和市场作用，为目标省份提供足够的资金支持，避免其被长期锁定在高碳路径中，致力突破体制机制障碍，促进农业减排增汇，以期早日加入强脱钩状态省份的行列中。

4 结论与政策建议

4.1 结论

该研究首先构建了一个包含时间和空间维度的碳循环视角下农业净碳排放的测算框架，同时对农业绿色发展与农业碳循环间的逻辑关系进行了梳理，然后分省份分时序地测算了农业的净碳排放量，最后采用Tapio模型研究农业净碳排放与农业经济增长的脱钩关系，主要结论如下。

（1）2000—2019年中国农业碳源排放总量虽然呈上升趋势，但是中国农业碳排放强度呈现持续下降的态势；农业碳汇除2005年有小幅度下降，其他时间段均呈现平缓上升态势。

（2）中国农业净碳排放量呈现明显的区域差异，2019年农业碳源排放、碳汇及净碳排放的总量均呈现出“中高”的格局，中部地区的农业碳源排放、碳汇及净碳排放量的平均值最高，西部地区次之，东北地区最低。西部碳源排放强度最高且与东部地区差异较大。

（3）2000—2019年中国30个省份的脱钩状态稳定，仅涉及强脱钩与弱脱钩两个脱钩状态，且接近50%的省份达到了强脱钩状态，即农业绿色发展的理想状态。个别省份如天津、内蒙古、海南从2000—2009年增长负脱钩的脱钩状态转为近十年的强脱钩以及弱脱钩的脱钩状态，吉林、宁夏则从2000—2009前强脱钩、弱脱钩状态变为近十年的强负脱钩和增长连接的脱钩状态。

4.2 政策建议

针对中国农业净碳排放的时序特征、区域特征及其与农业经济增长的脱钩关系，提出以下对策建议。

4.2.1 精准定位碳源，稳定保护低碳农业下的粮食安全与生猪产能“双底线”

清晰划分中国“农地利用主导型地区”“稻田主导型地区”“畜禽养殖主导型地区”“复合因素主导型地区”，依据各地区碳源排放的特点，有针对性地对四类地区实施减排固碳政策，以保持中国碳源排放强度持续降低以及农业固碳量稳步提升的环境友好格局。重点监测粮食主产区与生猪大省的碳减排政策实施效果，根据自身农业碳源的排放特点，按需施策并配合生态补偿制度将成为气候危机下做好粮食安全与生猪产能保障工作的关键内容。

4.2.2 融合区域间资源禀赋差异，挖掘农业碳交易市场潜力为农民增收开辟新路径

利用好中国农业碳交易市场后发优势，规范农业“碳票”变“钞票”的工作。针对碳汇所呈现 出的“中高”局势，利用好农业碳交易市场这一重要的市场化减排工具，具体可从黑龙江、河南、山东及福建等拥有丰富碳汇量的省份中选取可提供碳汇量的市区或县开展农业碳汇交易试点，设立农业碳汇交易平台，主要面向缺乏碳汇能力和碳源排放量过大的地区出售“碳票”，逐步规范开发、测算、交易、登记农业碳汇等交易服务。

4.2.3 保强提弱，力争“一揽子”农业强脱钩助力达标“双碳”

制定具有协调适配性的一揽子政策，保障强脱钩省份现有的脱钩状态，提升弱脱钩省份的减排增汇能力，使其转变为强脱钩状态。对标“双碳”目标的时间线，可按比例递增设置中国农业强脱钩省份数量，如2030年70%的省份达到农业强脱钩状态、2040年80%的省份达到农业强脱钩状态、2050年90%的省份达到农业强脱钩状态、2060年实现中国全局“一揽子”农业强脱钩状态，进而如期完成碳达峰与碳中和目标。