碳排放时空特征视角下山东农业绿色发展及影响因素分析

林 冰，费 航

(山东理工大学 经济学院，山东 淄博 255000)

引言

中国积极响应并参与全球气候治理，实施一系列战略、措施和行动应对气候变化造成的一系列不利影响，推动绿色低碳发展。 习近平主席在2020 年第七十五届联合国大会上提出“中国二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和”；党的二十大报告提出“推动形成绿色低碳的生产方式和生活方式，积极稳妥推进碳达峰碳中和”。 中国人口多，资源相对不足，以资源环境为代价的传统发展模式亟待转型，走绿色低碳发展道路是我国经济转型升级、高质量发展的必然要求，“双碳”目标理应成为社会各行各业工作部署的重点方向。 农业活动产生大量的二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)和氧化亚氮(N2O)，是我国温室气体排放的重要来源之一。 我国2005 年、2010 年和2014 年的温室气体排放统计数据显示，农业活动中测算的动物肠道发酵、动物粪便管理、水稻种植和农用地排放产生的温室气体，三个年份排放二氧化碳当量(CO2e)分别为8.19 亿吨、8.28 亿吨和8.30 亿吨，占同期全国CO2e 排放量分别为11.6%、8.7%和7.4%。 随着农业现代化发展，土地经营规模化和机械化水平将不断提高，三产融合速度加快，农业生产、加工、储存和消费等环节产生的能源消耗碳排放随之大幅增加，分析农业碳排放的时空特征及影响因素，制定相应绿色低碳农业发展政策，对推进农业农村领域减排固碳，实现“双碳”目标具有重要理论意义和现实意义。

山东是农业大省，粮食产业结构齐全、种类丰富。 2020 年农业总产值率先突破万亿元，2022 年到达1.2 万亿元，稳居全国首位。 农业农村领域实行减排固碳等举措后，山东省面临较大的农业碳减排压力，但由于各地市在地理区位、经济条件与发展路径等方面存在诸多不同，需深入研究农业碳排放地区差异及其影响因素。 因此，本文以山东农业绿色发展作为研究对象，创新性将种植业和畜牧业纳入碳排放时空特征指标测度中，提高了农业碳排放测算指标体系的广度和精度，并利用扩展的STIRPAT 模型分析其影响因素，对不同时期、不同地区碳排放特征进行深入系统的分析，以期推动山东乃至全国农业绿色转型发展以及“双碳”目标的实现。

一、文献综述

近年来越来越多的学者对农业碳排放展开研究，形成大量成果，主要集中在以下两方面。

一是农业碳排放量测算及基本特征分析。哥本哈根世界气候大会召开后，国内学者开始关注农业碳排放。 李波等(2011)对农用物资投入碳排放展开测算[1]，正式提出“农业碳排放”概念，国内相关研究逐渐深入，种植业、畜牧业中越来越多的碳排放源被纳入测算范围，具体碳源涉及农业物资投入、农业能源消耗、禽畜养殖、水稻种植[2](田云和尹忞昊，2022)、秸秆焚烧和农田土壤利用[3](朱舰伟，2023)等六个方面。 碳排放主要核算方法是排放系数法。 根据IPCC(政府间气候变化专门委员会)或其他权威机构公布的各项碳源碳排放系数，与研究区域各碳源活动水平数据相乘，得到各类农业活动温室气体排放量。 另有模型模拟法、实地测量法等方法，但应用较少[4](胡永浩等，2023)。 在此测算基础上，何艳秋(2018)基于全国[5]、邱子健(2022)基于省际[6]、周一凡等(2022)基于县域[7]不同层面对农业碳排放总量、强度、结构等时空特征进行分析。

二是关于农业碳排放影响因素分析。 学者们采用LMDI 分解法、Kaya 恒等式、Tobit 模型等方法对各研究区域内农业碳排放驱动机理展开剖析。 刘杨、刘鸿斌(2022)发现经济发展是导致农业碳排放增加的重要因素，农业生产效率、农业产业结构、地区产业结构、劳动力因素则通常起抑制作用[8]。 卢奕亨等(2023)认为农业产业结构、产业集聚水平、城镇化水平、农地规模经营会增加碳排放，机械化水平、农业财政支持会减少碳排放，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较高[9]。此外，贺青等(2023)从农业机械化[10]、黄伟华等(2023)从财政支农[11]、祝伟和王瑞梅(2023)从技术进步和经营规模[12]等不同视角探究了各因素对农业碳排放的影响，发现影响程度通常因时因地而异。

现有文献对农业碳排放的研究范围不断扩大，研究视角更加深入，从理论和实证两个维度为后续研究积累了丰富的研究成果，但在以下几个方面仍存在一定不足。 一是许多文献在测算农业碳排放时选择碳源不够全面，仅测算种植业产生的CO2排放，忽略了畜牧业产生的CH4和N2O；同时碳排放核算不准确，部分碳源排放系数的使用较随意，未经科学论证，易导致后续测算出现偏差。 二是在研究影响因素时，多数采取LMDI 模型、Kaya 恒等式进行分析，虽然计算过程简便，结果直观，但可选择的影响因素相对固定、数量较少、存在相互依赖性，并且计算所需数据较少，导致计算结果不够客观。 三是研究对象选择上，山东作为农业大省，农业碳排放尤其是碳排放时空特征与影响因素相关研究较少。 因此，本文将从碳排放时空特征视角研究山东农业绿色发展，把种植业和畜牧业纳入碳排放时空特征指标测度中，利用扩展的STIRPAT 模型分析其影响因素。

二、研究方法与数据来源

(一)农业碳排放测算方法

为避免混淆，使用种植业代替狭义农业。2002—2021 年山东省种植业、林业、畜牧业、渔业和农林牧渔专业及辅助性活动产值分别占农林牧渔业总产值51.2%、1.7%、27.6%、14.4%以及5.2%，其中种植业与畜牧业共计占比78.8%，是山东省农业经济主要组成部分。 由于林业通过森林的储碳功能吸收和固定大气中的CO2，主要表现为收集二氧化碳，而渔业和农林牧渔服务业能耗、要素投入统计不足，难以对碳排放进行准确计算，因此选取种植业和畜牧业碳排放作为主要研究对象。 采用碳排放因子法来测算农业碳排放量，具体公式如下:

式(1)中，C 为农业碳排放总量，Ti表示第i类碳排放来源(碳源)的活动量，δi表示第i 类碳源的碳排放系数。 由于种植业产生的温室气体主要为CO2，而畜牧业产生的温室气体主要为CH4、N2O，为了便于核算和比较，将各类温室气体根据其100 年内全球增温潜势(GWP)折算为CO2e 统一度量。 根据IPCC 第五次评估报告，GWP(CO2)＝1，GWP(CH4)＝28，GWP(N2O)＝265。 本文测算的碳排放量为CO2e，1 吨CH4 和N2O 产生的温室效应分别相当于28 吨和265 吨CO2e。

1.种植业碳排放

主要包括农业生产过程中投入的各类化学产品(化肥、农药、农膜和柴油)在生产和使用过程中直接或间接产生的碳排放；农业灌溉使用电能所导致的间接碳排放。 鉴于山东省水稻种植面积仅占农作物总播种面积约1%的实际情况，故不计算水稻碳排放。 种植业各类碳源具体碳排放系数如表1 所示。

表1 种植业碳源及碳排放系数

2.畜牧业碳排放

畜牧业排放的温室气体主要来自养殖的反刍动物(牛、羊)及其他动物肠道发酵产生的CH4、粪便排泄产生的CH4和N2O。 基于山东省畜牧业情况，选取牛、羊、猪和家禽4 个主要品种，其CH4和N2O 排放系数如表2 所示。

表2 畜牧业碳源及碳排放系数

平均养殖时间大于1 年的牛、羊年饲养数量为上年年末与本年末存栏量平均值，平均养殖时间小于1 年的猪和家禽，年饲养数量采用当年出栏量×(平均养殖时间/365)，猪和家禽的平均养殖时间分别为200 天和55 天[13](闵继胜、胡浩，2012)。

3.农业碳排放强度

选取农业碳排放强度衡量农业碳排放水平，指各地区农牧业单位GDP 产生的CO2，即CE ＝C/GDP，其中CE 为农业碳排放强度，单位为吨/万元，C 为农业碳排放量，GDP 为农牧业生产总值。

(二)STIRPAT 模型

YORK 在IPAT 模型的基础上提出STIRPAT模型。 该模型结构简单，常用于研究能耗与经济、技术间的量化关系。 碳排放可以分解为与社会经济发展相关的经济、人口、技术等各种影响因素，具体公式为:

式(2)中，I 表示环境影响或环境负荷，包含资源、能源等的消耗，温室气体排放等；P 表示人口数量；A 表示富裕程度，即经济发展水平；T 表示技术水平。

a 为模型系数；b、c、d 分别表示P、A、T 的弹性系数，其正负值代表影响方向。 根据弹性系数概念，P、A、T 每发生1%的变化，将分别引起I 发生b%、c%和d%的变化；e 为随机误差项。STIRPAT 模型的优势是在研究过程中，可以根据研究区域的实际情况，引入其他影响因素。 本文选取经济发展水平、种植业生产效率、畜牧业碳排放强度、农村人口数量、农业生产结构、地区产业结构等作为山东省农业碳排放的影响因素，各变量描述性统计见表3。

表3 影响因素变量定义

1.经济发展水平(EL)

不同时期经济增长对农业碳排放的影响不同。 经济增长使消费者对农产品数量、质量有更高需求，进而增加农业生产者农用物资投入量和动物养殖数量。 但经济增长到一定阶段后农业技术和制度会发生变革，从而减少碳排放，目前经济发展阶段以正向驱动农业碳排放为主。

2.种植业生产效率(FE)

种植业生产受农业物资投入、农业基础设施健全程度、农业节水节药节能等新技术的影响。种植业生产效率反映农业物资利用率与农业增收的关系，生产效率提高会减少碳排放。

3.畜牧业碳排放强度(AE)

畜牧业产生大量温室气体。 从动物种类来看，反刍动物肠胃发酵、粪便处理排放最多，其次为猪，最少的是禽类。 在满足人们基本物质需求的前提下减少反刍动物养殖比例，走低碳畜牧业经济发展道路，能够显著减少畜牧业碳排放。

4.农村人口数量(RP)

农村人口是农业生产的主体，农村劳动力转移会引起农业生产方式、经营规模发生变化，减少部分农业活动，导致碳排放减少。

5.农业生产结构(AS)

农业结构中主导产业会影响本地区农业碳排放，相较低碳的林业、渔业、种植业和畜牧业产生大量碳排放，调整农业生产结构，推广高效、环保的农业种养模式有利于减少碳排放。

6.地区产业结构(IS)

传统农业生产效率低、产出比较利益低，第二、第三产业兴起加速农村劳动力的转移，提高农业生产效率，减少碳排放。

将上述变量带入STIRPAT 模型，将其扩展并取对数得到式(3):

式(3)中的β1、β2、β3、β4、β5和β6分别为经济发展水平、种植业生产效率、畜牧业碳排放强度、农村人口数量、农业生产结构、地区产业结构的碳排放影响系数。

(三)数据来源及处理

本文用于农业碳排放测算和影响因素分析的基础数据来源于《山东省统计年鉴》。 其中，化肥(折纯量)、农药、农膜和农用柴油以当年实际使用量为准，灌溉面积为当年有效灌溉面积；2004 年各地区农村人口数量数据缺失，用相邻年份数据进行插值；2019 年莱芜市划归济南市，将2019 年以前莱芜市与济南市的数据进行合并；将各地区产值以2002 年为基期进行调整，去除价格变动影响；样本范围从2002—2021 年，总长度为20 年。

三、山东省农业碳排放时空特征

(一)农业碳排放时序特征

1.农业碳排放总量呈现先上升后下降的趋势

2002—2021 年山东省农业碳排放总量及强度测算结果见表4。 2021 年山东省农业碳排放总量为4351.4 万吨，较2002 年减少了1907.7万吨，年均递减1.9%。 样本期内农业碳排放大致归为三个阶段。

第一阶段:2002—2005 年为持续上升期。农业碳排放量累计增加292.6 万吨，增长4.7%，其中2005 年碳排放量为样本期内的最高值。 该阶段党中央提出“两减免，三补贴”等一系列强农惠农政策，提高了农民的生产积极性，农业物资投入增加导致碳排放逐年增加。

第二阶段:2006—2014 年农业碳排放先下降后稳定。 由于对畜牧业污染治理逐渐开始重视[14]以及畜牧业数据统计口径调整等原因，畜禽养殖规模快速缩减，碳排放量由2006 年的6475.5 万吨降至2008 年的5798.2 万吨，随后保持相对稳定。

第三阶段:2015—2021 年为持续下降期。随着农业部2015 年开展实施化肥农药使用量零增长行动，山东省农业生产活动中化肥、农药施用量明显减少，农业碳排放总量呈现下降趋势，累计下降1013.9 万吨，降幅18.9%。

2.农业碳排放强度持续下降

农业碳排放强度是指单位农牧业产值所产生的碳量，碳排放强度数值越小，表明农业生产效率越高。 样本期内山东省农业碳排放强度呈逐年递减趋势，由最初2002 年的2.953 吨/万元降至2021 年0.954 吨/万元，累计降幅高达67.7%，其中2005—2020 年碳排放强度下降59.2%，超额实现了在哥本哈根会议上中国承诺的“2020年CO2排放强度较2005 年下降40%～45%”的减排目标。

3.种植业碳排放量先增加后减少占比上升

2002—2021 年山东省农业主要碳源占碳排放总量比例见图1。 样本期内山东省种植业碳排放总量呈“上升—平稳—下降”趋势，较基期下降了13.4%，占碳排放总量的比重由49.7%升至61.9%。 其中化肥是最大碳源，占样本期内排放总量的26.5%。 农膜、灌溉、柴油及农药所占的比重分别为10.4%、8.7%、6.5%和4.9%。

图1 2002—2021 年山东省农业主要碳源结构特征

4.牛、羊养殖数目减少导致畜牧业碳排放大幅下降

畜牧业碳排放呈显著下降趋势。 2021 年排放1657.6 万吨，较2002 年下降47.3%，占农业碳排放总量比例不断下降。 饲养牛导致的碳排放占比最高，达24.9%，饲养羊、猪和家禽导致的碳排放分别占9.4%、7.5%和1%。 牛、羊产生碳排放分别由2002 年的2143.8 万吨、626.1 万吨降至2021 年的764.3 万吨、385.2 万吨，其存栏数量减少是农业碳排放下降的重要原因。

(二)农业碳排放空间特征

1.农业生产为主、粮食高产地区碳排放较高

图2 显示2002—2021 年山东省各地市累计农业碳排放总量及平均强度。 德州、菏泽、潍坊和临沂累计农业碳排放量超过1 亿吨，分别为1.44亿吨、1.33 亿吨、1.28 亿吨和1.01 亿吨。 济宁、聊城、济南累计农业碳排放量为8900 万吨～9500 万吨，烟台、青岛、滨州、泰安为5700 万吨～7700 万吨，淄博、威海、日照、枣庄和东营排放总量较低，在2800 万吨～3600 万吨之间。 总体来看，农业碳排放量取决于地区耕地面积、水资源和农业从业人员数量等农业资源，经济欠发达、以农业生产为主、粮食高产地区碳排放更高。 样本期内各地市碳排放量均有所下降，总体呈现先上升后下降趋势，多数地市于2006 年左右到达峰值。 在农业“减肥减药”政策实施后，各地市农业碳排放量均显著下降。

图2 2002 年—2021 年山东省各地市累计农业碳排放量及平均碳排放强度

为了更加直观地进行分析，应用Arcgis10.8对山东省各地市2002 年和2021 农业碳排放总量进行展示(图3)，颜色越深表示碳排放量越高。 2002 年农业碳排放较高的地市为德州、菏泽、聊城等产粮大市；2021 年排放总量较高的地市为菏泽、潍坊、德州、临沂。

图3 山东省农业碳排放总量空间分布

2.农业碳排放强度总体上呈现明显的空间非均衡性

农业碳排放强度能够直观反映不同地市低碳农业发展水平差异。 2002—2021 年山东省各地市平均碳排放强度在1.34 吨/万元～2.93 吨/万元之间，其中菏泽、德州排放强度最高，分别为2.89 吨/万元和2.92 吨/万元，日照、威海、东营和滨州次之，碳排放强度在2 吨/万元～2.4 吨/万元之间，青岛、潍坊、济南、临沂和聊城较低，在1.6 吨/万元～2 吨/万元之间，淄博、济宁、泰安、枣庄和烟台碳排放强度最低，在1.3 吨/万元～1.5吨/万元之间。 各地市碳排放强度均明显下降，其中威海碳排放强度降低51%，其他城市下降幅度在60%～80%之间。

3.农业碳排放强度呈现“西部城市高、东部城市次之、中部城市低”的空间分布格局。

山东省2002—2021 年平均碳排放强度为1.92 吨/万元，菏泽、德州、日照、威海、东营、滨州和聊城7 市碳排放强度高于全省平均水平，其他9 市低于全省平均水平。 由图4 可知，农业碳排放强度差异较大并大致分为三个区域。 高强度地市集中于山东省西部，借助黄河冲积平原等条件，耕地面积广，自然条件好，农牧业优势明显；东部沿海地市次之，其多为山地和丘陵地形，农业无明显的规模经济和规模效应；中部地市农业碳排放强度最低。

图4 山东省农业碳排放强度空间分布

4.黄河沿岸地区畜牧业碳排放较高

畜牧业碳排放超过种植业的6 座地市全部位于黄河沿岸，山东省沿黄地区素有牛羊养殖传统，品种资源丰富，气候条件适宜，是全国著名的肉牛肉羊产业带。 德州、济南畜牧业碳排放分别占各市总量67%和64%，滨州、菏泽、泰安和东营畜牧业碳排放占比在53%～59%之间。

四、山东农业绿色发展影响因素

(一)基准回归

基于改进的STIRPAT 模型对碳排放视角下山东农业绿色发展影响因素进行实证研究。 通过F 检验、Hausman 检验选择固定效应模型，通过对时间虚拟变量进行联合假设检验，显示应该使用同时考虑个体固定效应和时间固定效应的双向固定效应模型。 表5 为运用双向固定效应模型对农业碳排放的影响因素回归分析结果。

表5 山东省农业碳排放影响因素的回归结果

从回归结果可以看出，碳排放视角下山东农业绿色发展受到以下因素影响。

1.经济发展水平因素(EL)

经济发展是推动农业碳排放增长的主要驱动因素。 山东是我国农业生产大省，粮食、蔬菜产量较高，在推动经济发展、追求农业产出的过程中，农业投入和资源消耗不断增加，农业农村污染问题频发，碳排放也随之增加。 农业碳排放与经济增长之间符合环境库兹涅茨曲线假说[15]，即经济增长与农业碳排放呈倒“U”型曲线，农业生产活动中产生的温室气体排放量会随着经济增长而增加，到达拐点后下降。 目前农业碳排放本质上由人们生存需要所决定，随着经济发展和生活水平的提高，农业生产活动仍会有不断增长的碳排放需求，未来一段时期农业碳排放仍将处于曲线“拐点”左侧。 在推动农业现代化进程中应加强生态环境保护和农业绿色技术研发力度，采取有效措施减少碳排放，促进农业绿色发展。

2.种植业生产效率因素(FE)

种植业生产效率的提高得益于农业技术改进、政策支持等多个方面。 选用优质种子、合理施肥、科学灌溉、病虫害防治、改进农药、农膜和升级农用机械等技术手段，能够提高农用物资利用效率减少碳排放。 推广农业技术、加强农产品质量管理的过程中也会提高农民的低碳环保意识。

3.畜牧业碳排放强度因素(AE)

由于环境规制、役用功能消失和养殖收益相对下降等原因，山东省牛、羊养殖数量不断减少，其生长发育过程中产生的温室气体也大量减少，畜牧业碳排放强度不断下降。 从全省或分地区来看，加强反刍动物养殖管理，调整养殖结构即提高猪和家禽养殖占比能显著减少碳排放。

4.农村人口数量因素(RP)

农村劳动力大量外流可能会导致土地抛荒、农业种养规模下降等，减少碳排放。 有研究认为，农村劳动力大量转移会调整农业种植结构，而在调整种植结构的过程中通常伴随着技术推广运用，生产要素配置优化，使农业生产经营更加低碳化[16]。

5.农业生产、地区产业结构因素(AS/IS)

传统种植业、畜牧业生产效率低，需投入的劳动力和工时较多，致使产出比较利益低，农民收入低、增收难。 而城镇化进程的加速推进、第二产业中轻工业、建筑业等行业以及第三产业的兴起加速了农村劳动力的转移，导致农村散户养殖带来的污染和碳排放大规模下降。 农业生产结构、地区产业结构通过调整种植业和畜牧业生产经营规模，进而减少碳排放。

(二)稳健性检验

1.替换影响因素

基准回归中使用了人均生产总值、种植业单位面积产值、畜牧业单位产值碳排放量、农林牧渔总产值占比衡量经济发展水平、种植业生产效率、畜牧业碳排放强度和地区产业结构因素。 为了增强结论的稳健性，使用农业人均生产总值、种植业人均生产总值、牛、羊肉产量占比和第一产业生产总值占比重新定义上述影响因素，结论仍然稳健。 使用城镇化率代替农村人口数量因素，其系数在5%水平上显著为负，表明加快农业剩余劳动力转移，提高城镇化水平，能够减少碳排放。

2.剔除特定样本

2021 年威海市种植业和牧业产值180.9 亿元，仅占农林牧渔业总产值28%，与其他地区以种植业和畜牧业为主的农业生产结构差异较大。将其剔除后重新进行回归分析，结论仍然稳健。

(三)异质性分析

山东省各地区经济发展状况、农业生产要素禀赋等差异较大，可能会使得各影响因素存在区域差异。 黄河流域城市温湿度、环境适宜，水资源、土地资源丰富，种植业与畜牧业相对发达，但同时面临着流域生态保护和高质量发展的重要责任。 按黄河流域和非黄河流域进行分组回归，表6 结果显示，在两区域中经济发展水平、农业生产结构和地区产业结构均通过了1%的显著性检验且为正值，且各因素对黄河流域影响更大。 畜牧业碳排放强度和农村人口数量因素对黄河流域农业碳排放的影响小于非黄河流域。种植业生产效率提高能显著减少黄河流域农业碳排放，但在非黄河流域未通过显著性检验。

表6 异质性检验结果

五、结论与建议

(一)结论

通过排放因子法对山东省2002—2021 年农业碳排放进行测算，分析了种植业、畜牧业碳排放总量、强度、结构以及时空特征，基于STIRPAT模型探究了山东省农业碳排放的影响因素，得出如下结论。

第一，2002—2021 年山东省农业CO2e 排放量呈先增长后下降的趋势。 2005 年达到峰值，碳排放总量为6551.7 万吨，2021 年降至4351.4万吨；农业碳排放强度则持续下降，2021 年为0.954吨/万元，累计降幅67.7%。

第二，种植业碳排放占比持续上升。 其中化肥是最大碳源，畜牧业碳排放占比与总量显著下降，其中奶牛是最大碳源。

第三，山东省农业碳排放量和强度逐步形成“西部地区高、东部地区次之、中部地区低”的空间格局，其中德州、菏泽、潍坊和临沂累计排放量最高。

第四，经济发展水平、畜牧业碳排放强度、农村人口数量、农业生产结构、地区产业结构对农业碳排放有正向影响，种植业生产效率有负向影响。

(二)建议

为有效控制农业碳排放总量，实现农业绿色低碳发展，助力实现“双碳”目标，为此，提出以下建议。

1.加强低碳农业技术投入

低碳农业技术具有外部效应。 企业缺乏低碳农业技术研究积极性，政府应提高对低碳农业技术开发的财政支持力度，加速相关高新技术开发研究。 在农业生产活动方面，加强农业环保设施建设，对农户生产无公害农产品、保护土地资源、节水灌溉等绿色行为进行针对性补贴。

2.提高农用物资利用效率

继续实施农药化肥减量增效行动。 应用测土配方施肥等技术，补贴有机肥，减少化肥农药施用。 实施废旧农膜回收利用、节水灌溉等措施，加大老旧农机报废更新力度，并对节能机械进行补贴。

3.转变养殖业生产方式

选育、扩繁和推广高产低排放畜禽新品种。促进养殖规模化，优化饲料管理，提高饲料利用率，牧场配优配齐循环粪污处理设备，提高畜禽废弃物利用率。

4.树立低碳农业生产意识

建立和完善农业合作社、社会化服务组织。宣传农业低碳生产理念，提高涉农主体的整体素质。 尝试对实行低碳生产经营的农业大户、购买低碳生产资料的农户进行补贴，调动农民低碳生产的积极性。

5.分地区制定低碳农业发展政策

黄河流域地区碳排放强度较高，且肩负生态保护和高质量发展的重大责任。 可将沿黄地区列入农业农村减污降碳优先治理区域，推进农田高标准建设，畜禽粪污资源化利用，加快农业绿色低碳转型。 各地区制定符合地区实际的差异化农业低碳发展政策，优化农业产业结构，发展林业，探索经济作物种植、绿色生态农业、特色林果业与低碳渔业生产等新业态，种植固碳能力较强的作物，积极推广免耕、少耕等保护性耕作方式，提高农田固碳能力。