农业碳排放研究：空间格局、脱钩效应及驱动因素——以浙江省为例

方 苗，贺义雄，2，余晓洋

（1.浙江海洋大学 经济与管理学院，浙江 舟山 316022；2.南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海），广东 珠海 519000）

0 引言

环境治理一直是学术界讨论的焦点问题。全球变暖引发普遍关注，而碳排放则是引起气候变化的主要因素［1］。各国政府、地方政府、公司和环境保护组织在《京都议定节》中提出了种种削减含碳排放的雄心勃勃的计划［2］。工业、能源等领域的碳排放较大，但农业领域产生的碳排放量也不容忽视。据统计，农业碳排放已成为我国碳排放的重要组成部分［3］，占总量的17%，其中甲烷和二氧化氮排放分别占全国的50%和92%［4］。在2020 年召开的第75届联合国大会上，我国宣布将力争在2030 年前实现碳达峰，2060 年前实现碳中和。降低农业领域的碳排放不仅关乎农业的可持续发展，也影响着我国整体碳减排目标的实现，因此对农业碳排放问题的探讨已成为学术界热点话题之一［5］。

当前，关于我国农业碳排放的研究主要集中在以下3 个方面：①农业碳排放总量与效率。学者们分别 从 省 份［6，7］、区 域［8，9］、全 国［1，4］等 不 同尺 度 对 碳排放量进行了测算，总体上看，我国农业碳排放量地区差异显著。田云等［10，11］从农业碳排放效率角度出发，分析得出产业结构、对外开放程度、劳动力文化水平、经济发展水平都会在不同程度上影响农业碳排放效率。②农业碳排放与经济增长关系。如：李波［12］运用ECM 模型，得出经济增长与农业碳排放强度存在协整关系；高标等［13］运用EKC模型探究了白城地区两者之间的关系，结果显示农业碳排放量与人均GDP呈“倒U型”；陈红等［14］运用脱钩模型对黑龙江省的农业碳排放与经济增长进行了分析，结果显示2016 年之后以强脱钩为主。③农业碳排放影响因素方面。贺亚亚等［15］分析认为效率、结构、劳动力等因素对农业碳排放有明显的抑制作用，经济发展水平则具有促进作用；戴小文等［16］实证得出农村生活水平、城镇化和总人口变动会正向影响农业碳排放，一般技术和低碳技术则会负向影响农业碳排放；黎孔清等［17］认为农村人口、富裕度、技术水平、能源效率对农业碳排放起促进作用，而农村居民人均可支配收入、林业面积、城镇化率则会起抑制作用。综合来看，研究成果日趋丰富，研究视角和方法也呈多元化发展。但研究区域选择大多集中在全国层面或以东北和中西部地区为主，考虑各地的经济社会发展差异，相关成果对于东部地区的指导性不足。

浙江省先后被国家农业农村部、国家发改委等确定为农业可持续发展示范区与农业绿色发展先行区，2002 年底即提出建设生态省的战略目标，2020年8 月提出建设美丽中国先行示范区，特别是2021年6 月《中共中央国务院关于支持浙江高质量发展建设共同富裕示范区的意见》的发布，绿色低碳发展已成为浙江省农业未来建设发展的核心理念之一。本文首先以浙江省农业碳排放为研究对象，通过构建农业碳排放测算体系，定量测算出全省在2010 -2019年的农业碳排放数量、强度和结构，并对浙江省11 个地级市的农业碳排放量和强度进行测算，借以分析农业碳排放的时空格局和演变；其次运用脱钩模型揭示浙江省农业碳排放和经济发展之间的关系；最后运用LMDI模型进行影响因素分解，探究其驱动机理，以期更好地促进浙江省率先实现“双碳”目标，从而为实现经济社会的高质量发展提供支撑，同时也为我国东部沿海省份农业碳排放相关研究提供参考和思路框架。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

浙江省地处我国东南沿海，国土面积10.55 万km2，辖11 个地级市。截至2019 年，全省共有耕地面积129.05 万hm2、园地76.03 万hm2、林地609.36万hm2、草地6.35 万hm2、湿地16.52 万hm2。该省农作物以粮油、蔬菜、茶叶、水果、食用菌等为主，杭嘉湖平原是省内主要的水稻种植区域，宁波市种植业家庭农场是中国家庭农场的典范；丘陵地区设施农业发展较快，农业生产主要使用小型机械。由于人多地少，浙江省农业发展面临着较大的资源环境约束问题。

1.2 数据来源

本文中所使用的化肥（按折纯量）、农药、薄膜、柴油、种植业总产值和农林牧渔总产值数据以当年实际值为准，翻耕为当年的农作物播种面积，灌溉为有效灌溉面积，农业劳动力规模为第一产业从业人员数，以上数据均来自《浙江统计年鉴（2011—2020）》。耕地面积数据来自于《浙江自然资源与环境统计年鉴2011—2020 年》和浙江省第三次全国国土调查数据公报。

2 研究方法

2.1 农业生产碳排放计算方法

农业碳排放是指农业（本文仅指代种植业）生产过程中由于化肥、农药、能源等的消耗，及土地翻耕所直接或间接导致的温室气体的排放［12］。借鉴相关研究成果［4，14］，本文选择化肥、农药、薄膜、翻耕、灌溉和柴油6 大农业生产碳源，对浙江省农业碳排放总量、排放强度、排放结构分别进行测算。

碳排放总量计算公式如下：

式中：E 为农业碳排放总量；Ei为第i 类碳源引起的排放量；Ti为第i 类碳源的消耗量；δi为第i类碳源的排放系数。6 种农业碳排放源的排放系数如表1 所示［18］。

表1 农业碳排放碳源及系数Table 1 Carbon sources and coefficients of agricultural carbon emission

碳排放强度计算公式如下：

式中：Cei为第i 类碳源的碳排放强度；L 为耕地面积。

碳排放结构计算公式如下：

式中：Sei为第i 类碳源产生的碳排放量占农业碳排放总量的比重。

2.2 空间自相关分析法

空间自相关分析可以描述空间数据之间的相互依赖性，包括全局空间自相关分析和局部空间自相关分析两类。本文主要使用全局空间自相关分析，用于探究区域整体空间的差异特征，用全局Moran's I 表示，计算公式如下：

2.3 农业碳排放脱钩模型

脱钩理论最早用于探究经济发展与环境之间的关系，现已被广泛应用到能源、农业、资源、交通等领域的相关分析中，目前主要包括OECD 脱钩指数模型和Tapio脱钩弹性模型两种分析框架。由于Tapio脱钩弹性模型能够有效克服基期选择上的不足［19］，因此本文选用该模型对浙江省农业碳排放与种植业总产值之间的关系进行分析。具体模型如下：

式中：e 为脱钩弹性系数；ΔE 和ΔA 分别表示农业碳排放和种植业总产值在目标期和基期之间的变化量；E 和A 分别表示基期的农业碳排放量和种植业总产值。将脱钩弹性系数划分为8 种不同的状态类型［20］，具体见表2。

表2 Tapio脱钩弹性系数及状态Table 2 Elastic coefficient and states of Tapio decoupling

2.4 农业碳排放驱动因素分解模型

作为因素分解模型，LMDI 模型具有诸多优点，因此被广泛应用到碳排放驱动因素分析领域［5］。本文借鉴相关研究成果［14］，将浙江省农业碳排放的驱动因素分为农业生产效率、农业生产结构、农业经济发展水平和劳动力规模。LMDI模型分解过程如下：

式（8）—（12）中：ΔCT 为基期到第T 期的碳排放总量变化，即总效应；CT、C0分别表示目标期和基期的农业碳排放量；ΔEI、ΔCI、ΔSI、ΔP 分别表示效率、结构、经济发展水平、劳动力规模对农业碳排放量的贡献。

3 结果及分析

3.1 碳排放总量、排放强度及结构分析

依据公式（1）—（3）计算出2010—2019 年浙江省农业碳排放总量、强度和结构，结果如表3 所示。浙江省农业碳排放总量从2010 年的332.42 万t 下降至2019 年的301.74 万t，年均增长率为- 1.1%，表明浙江省农业碳排放量得到了有效控制。其中，除2011 年和2013 年出现正增长，同比增速分别为2.15%和0.43%外，其他年份均呈现负增长，最大农业碳排放量出现在2011 年。化肥、农药、薄膜、翻耕、灌溉和柴油的碳排放量年均增长率分别为-2.64%、- 5.65%、2.08%、- 0.8%、- 0.35%和-0.06%，除薄膜的碳排放量呈现正增长外，其他碳源均呈现负增长状态，其中农药的碳排放量降速最大，其次是化肥。

表3 2010—2019 年浙江省农业碳排放核算结果Table 3 Agricultural carbon emissions accounting results of Zhejiang Province from 2010 to2019

本文选用单位面积耕地所产生的碳排放量来衡量浙江省农业碳排放强度。从图1 可见，浙江省农业碳排放强度从2010 年的1679.68kg/hm2下降至2019年的1528.13kg/hm2，年均增长率为-1.0%，略高于农业碳排放总量。碳排放强度的下降表明浙江省耕地利用效率得到了有效提升。其中，农业碳排放强度除2011 年和2013 年呈现正增长外，其他年份均为负增长。柴油、化肥、翻耕的平均碳排放强度分别位列前三名。

图1 2010—2019 年浙江省农业碳排放总量及强度的全局自相关系数Figure 1 Global autocorrelation coefficient of total agricultural carbon emissions and intensity in Zhejiang Province，2010-2019

就碳排放总量占比而言，2010—2019 年浙江省最大的农业碳排放源为柴油，始终占据全省农业碳排放总量份额的1/3 以上，平均占比为35.94%。其次是化肥、翻耕和薄膜，平均占比分别为23.63%、21.10%和10.24%。农药和灌溉对农业碳排放的贡献不大，平均占比分别为8.23%和0.86%。就占比年际变化趋势看，2010—2019 年柴油、薄膜占全省农业碳排放量的比重呈波动上升态势，化肥、农药占比则呈现明显下降态势，翻耕和灌溉占比年际变化不大。

3.2 碳排放空间格局动态特征

本文借助GeoDa 软件得到2010—2019 年浙江省农业碳排放总量和碳排放强度的全局Moran's I指数，具体如图1 所示。农业碳排放总量的全局Moran's I 值均为正值，表明浙江省各地级市农业碳排放量之间存在着明显的空间关联性，即相邻地区的农业碳排放总量存在着相似特征或相似属性。该数值在0.053—0.1 区间波动，均值为0.083，且2014年之后呈现较高且平稳的状态，表明各地农业碳排放量空间关联性保持了加强且稳定的局面。对农业碳排放强度而言，其全局Moran's I 值始终低于农业碳排放总量的对应值，说明浙江省农业碳排放强度的空间集聚程度要低于农业碳排放总量。同时，该数值在2016 年之前一直为负值，2016 年之后转变为正值，表明2016 年之前各地农业碳排放强度空间差异性较大，但随着时间的推移，其空间差异性正在逐渐缩小。

本文依据公式（1）和公式（2）进一步测算出浙江省11 个地级市在主要年份的农业碳排放总量和碳排放强度，具体如表4 所示。限于篇幅，本文主要选取2010 年、2015 年和2019 年为例。从农业碳排放总量来看，台州市和宁波市始终位居前二，农业碳排放总量合计占全省农业碳排放总量的30%—33%。紧随其后的是温州市、舟山市和杭州市，占比依次稳定在10%—11%、10%—13%和8%—9%。湖州市、衢州市、丽水市则是全省农业碳排放较低的3 个地区，合计占比保持在14%—16%，不及台州1 市的农业碳排放占比。

表4 浙江省11 个地级市农业碳排放情况Table 4 Agricultural carbon emissions of 11 prefecture- level cities in Zhejiang Province

为了更加准确地反映各地级市农业碳排放量的变动情况并进行不同时间尺度下的数据对比，本文借助ArcGIS的自然断点法，按照当年全省农业碳排量平均值的0.8 倍、1 倍、1.2 倍，将各地级市的农业碳排放量分别归类为低碳排放区、中度排放区、较高排放区和高排放区4 类［5］，具体如图2 所示。从图2可见，浙江省各地区农业碳排放量空间集聚程度明显。整体上看，高碳排放区主要集中在浙江省东部沿海各市。一方面，地区经济发展水平在一定程度上加剧了农业碳排放量。经济发展水平高的地区，农业生产会更倾向于资本密集型而非劳动力密集型［10］。如宁波、台州等沿海地区蔬菜水果种植发达，因此投入的农膜和化肥消耗较大，从而增大了农业碳排放量。另一方面，机械化程度高导致柴油等能源消耗大，也促使了农业碳排放的增长。低排放区主要集中在浙西南地区（衢州、丽水）和湖州地区，这些地区农药、化肥、柴油使用量相较于沿海地区都较少，且森林和耕地资源丰富，能有效起到固碳作用，因此农业碳排放量较低。从变化趋势上看，浙江省高排放区和低排放区数量均有所增加，前者数量从2010 年的2 个增长至2019 年的3 个，后者数量从2010年的3 个增加至2019 年的5 个；中度和较高排放区数量则有所下降，表明浙江省农业碳排放量有向极化演变的可能性。

图2 浙江省农业碳排放总量空间格局演变Figure 2 Spatial pattern evolution of total agricultural carbon emissions in Zhejiang Province

从农业碳排放强度看，舟山、台州、宁波始终位列前三，且舟山农业碳排放强度表现突出，单位耕地面积碳排放达到万t 以上。舟山耕地面积少，且农用柴油使用居于全省首位，远远高出全省柴油使用量均值，因此该地区农业碳排放强度最高。丽水、金华、湖州、衢州、的农业碳排放强度处于全省后四位，这与地区农业碳排放量本身不高，且耕地面积较多有关。

3.3 碳排放脱钩效应分析

依据公式（5），计算得出2010—2019 年浙江省农业碳排放与种植业总产值之间的脱钩弹性系数，具体见表5。从整体上看，浙江省农业碳排放以强脱钩状态为主。其中，2010—2011 年和2012—2013年为弱脱钩，表明浙江省种植业的总产值和农业碳排放都出现了增长，但前者增速大于后者。一方面，早期为了提升单位面积农业产量，过度施用农药、化肥等化学投入品，导致农业面源污染较为严重，且较为落后的农业机具使柴油等能源利用效率不高。化学用品和农用机械的使用，降低了土壤固碳功能［21］，从而导致农业碳排放量增加。另一方面，政府为了提高农业生产效率，加大了农机购置和种粮补贴，农民生产积极性得到了极大提升，增加了农业产值。但农业环境的恶化终将使农业发展不可持续，各生产主体逐步接受了绿色、低碳、可持续发展的理念，因此这两年的农业碳排放增速要低于农业产值增速。

表5 2010—2019 年浙江省农业碳排放脱钩状态Table 5 Decoupling status of agricultural carbon emissions in Zhejiang Province，2010-2019

2013年之后，浙江省农业碳排放呈现强脱钩状态，表明该省实现了农业经济增长和农业碳排放下降的良好局面，且稳定性较强。为了改变早期依靠物资消耗的粗放型农业生产模式，减轻农业面源污染所带来的生态破坏，2014 年浙江省政府出台了《加快发展现代生态循环农业的意见》，指出全省要加快发展生态、循环、优质、高效、持续的现代生态循环农业，以此实现农业的可持续发展，并提出农业清洁化生产，规范使用农业投入品，推广使用低耗高效的新型农机具等目标，促使农业碳排放量实现了负增长。与此同时，浙江省立足区域资源环境条件，按照“产出高效、产品安全、资源节约、环境友好”的现代农业发展要求，推进农业供给侧结构性改革和科技创新，转变农业经营和生产方式，打造绿色农业强省目标，并出台政策鼓励资本进入现代种业、农业特色产业、农产品精深加工业等现代农业领域，以此实现了农业增产和农民增收。

2019—2020 年出现衰退脱钩，表明浙江省农业经济缓慢衰退的同时，农业碳排放大幅下降。自然天气状况会对农业生产产生很大影响，2019 年浙江省极端天气频发，对全省农业生产造成了极大的损害。如：年初持续阴雨天气降低了蔬菜、水果等主要农作物产量和品质；春寒导致产茶区茶叶产量受损；夏季台风“利奇马”“米娜”淹没农田、损害庄稼，对沿海地区农业生产造成了破坏等。这些自然灾害的叠加，使得全年农业经济出现了缓慢衰退的现象。同时，农业绿色发展政策的延续性加之农民生产技能和绿色发展意识不断提升，使得全省农业碳排放依旧处于下降态势。

3.4 碳排放驱动因素分析

本文运用LMDI 分解模型，对浙江省农业碳排放驱动因素进行分解，依据公式（6）—（12），测算出2010—2019 年各因素对浙江省农业碳排放的驱动效应，结果见表6。从整体上看，在各因素的共同作用下，浙江省在10 年间实现农业碳减排39.97 万t。其中，农业生产效率、农业生产结构和农业劳动力规模都对浙江省农业碳排放的增长起到了抑制作用，其效应大小依次为农业劳动力规模＞农业生产效率＞农业生产结构，农业经济发展水平因素则推动了农业碳排放的增长。

表6 2010—2019 年浙江省农业碳排放驱动因素分解结果（万t）Table 6 Decomposition results of agricultural carbon emission drivers in Zhejiang Province，2010-2019（万t）

农业劳动力规模是第一大抑制因素，2010—2019年累计实现农业碳减排326.10 万t。研究期间，浙江省第一产业从业人员规模逐年减少，从2010年的581.87 万人降低到2019 年的406.83 万人，降幅为30.1%，对于种植业碳排放具有明显抑制作用。由于浙江省地处我国东部沿海地区，在乡镇、私营和个体企业的快速发展下，商品经济发达，相比于较低的农业生产效益，农民更愿意外出打工，从事收入更多的非农产业。人多地少的现实，加剧了农业劳动力的外流。而农民外出就业，促进了土地流转与规模经营，土地流转到更具有生产经营实力的种粮大户或家庭农场手上，他们更易接受可持续发展的理念，会使用现代农业科技，这不仅提高农业生产效率，也加快了现代生态循环农业和低碳农业的发展，从而降低了农业碳排放量。

农业生产效率是第二大抑制因素，2010—2019年累计实现农业碳减排180.79 万t。科技创新能够提升新农具工作功效，有效降低能源消耗，从而减少农业碳排放。浙江省加大农业科技政策扶持，实施科技强农行动，着力改变传统农业低效经营方式，推进农业绿色化生产。研究期间，万元种植业产值中投入的化肥、农药、薄膜、柴油分别下降了48.67%、61.3%、21.4%、35.1%，为浙江省农业低碳发展奠定了良好基础。后期农业碳减排效应有所下降，未来浙江省还需进一步发挥科技带动作用，以提高农业绿色生产效率。

农业生产结构是第三大抑制因素，2010—2019年浙江省累计实现农业碳减排14.8 万t，同时减排效应有加大的趋势。化肥、农药等农业化学品的投入主要集中在种植业领域，因此种植业比例降低，可以起到碳减排的效果［6］。浙江省种植作物播种面积从2010 年的1115.4 万hm2降低至2019 年的97.744万hm2，降幅12.4%。而碳排放量较低的经济作物，如蔬菜，其播种面积10 年间增长4.4%。农产品种植结构的优化减轻了浙江省农业碳排放的压力。

农业经济发展水平是促进农业碳排放的因素，2010—2019 年累计实现农业碳排放481.72 万t。可耕地资源少是浙江省农业经济发展的先天障碍，要想提高农业产值并实现农民增收，还不能彻底摆脱对农业化学品的使用。同时，浙江省农民兼业化现象非常普遍，这就进一步加重了小农户对化肥、农药等投入品的依赖，以此提高土地生产率。因此，农业经济发展水平对碳排放呈正向影响。未来，在高质量建设共同富裕示范区的背景下，浙江省要在农业经济发展与农业碳排放量之间寻求更好的平衡，就需要进一步深化供给侧结构性改革，实现农业绿色、低碳、高质量发展。

4 结论与建议

4.1 结论

基于农业生产中的6 个主要碳源，本文对2010—2019 年浙江省的农业碳排放数量、强度和结构进行测算，并运用全局空间自相关法、Tapio 脱钩模型和LMDI模型分别探究了农业碳排放的空间集聚特征、农业碳排放与经济增长的关系、农业碳排放的驱动因素。主要结论如下：①就农业碳排放总量而言，浙江省农业碳排放总量从2010 年的332.42万t 下降至2019 年的301.74 万t，年均增长率为-1.1%，呈现整体波动下降态势。就农业碳排放强度而言，浙江省农业碳排放强度从2010 年的1679.68kg/hm2下降至2019 年的1528.13kg/hm2，年均增长率为-1.0%，略高于农业碳排放总量。柴油是浙江省最大农业碳源，始终占据全省农业碳排放总量的1/3 以上，平均占比为35.94%。②就农业碳排放量份额空间格局而言，浙江省各地区农业碳排放量空间集聚程度明显。高碳排放区主要集中在东部沿海4 市（台州、宁波、温州、舟山）；低碳排放区主要集中在浙西南地区（衢州、丽水）和湖州地区。随着时间推移，高排放区和低排放区数量均有所增加，农业碳排放量有极化发展的趋势。就各地农业碳排放强度而言，空间关联性不强，其中舟山、台州、宁波农业碳排放强度始终位列全省前三名。③就脱钩状态而言，浙江省农业碳排放与种植业总产值之间除2010年和2012 年为弱脱钩、2019 年为衰退脱钩外，其他年份均为强脱钩，且脱钩状态较为稳定，说明浙江省农业碳减排效果显著。④就农业碳排放驱动因素而言，农业劳动力规模、农业生产效率和农业生产结构抑制了浙江省的农业碳排放，10 年累计实现农业碳减排依次为326.1 万t、180.79 万t、14.8 万t，其中，农业劳动力规模是农业碳减排的主要因素。而经济发展水平则促进了农业碳排放，共计实现碳排放481.72 万t。在各因素的综合影响下，浙江省最终实现农业碳减排39.97 万t。

4.2 建议

基于上述结论，提出以下对策建议：①加强农业技术创新，提高农资使用效率。针对柴油这一浙江省最大的农业碳源，需进一步使用和推广农机具等低耗节能技术，提升能源效率，从而减轻温室气体排放压力。如：舟山等柴油使用量大的城市可加快研发农业先进机械装备，发展智慧农业；杭州、嘉兴等城市可积极推广使用有机肥、水肥一体化新技术，完善肥药废弃包装物和废旧农膜回收处置机制，降低化肥和农膜等的使用，进一步促使其转变为低碳排放区。②完善农业保险保障体系建设，降低农户经营风险。浙江省农业经济与农业碳排放整体上实现了强脱钩，但由于农业是经济和自然再生产相互交织的产业，自然环境条件会对农业生产造成极大影响。因此，为了继续保持二者的强脱钩，应注重发挥农业保险的保障作用。如，降低对小农户的保费缴纳要求；优化农业保险理赔流程；针对各地特色农产品设计相应的保险产品，拓宽农业保险服务的范围，提高服务成效。③深化农业供给侧结构性改革，多渠道促进农民增收致富。在保障粮食有效供给的基础上，进一步优化产业结构。如，充分利用各地乡村特色优势资源，深入开展农业—文化—旅游融合，加快农业特色产业发展，提高农业供给质量，进而实现农业低碳发展。