民族地區(qū)農(nóng)地利用碳排放測算及影響因素研究

李俊杰

(中南民族大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，湖北武漢430074)

民族地區(qū)農(nóng)地利用碳排放測算及影響因素研究

李俊杰

(中南民族大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，湖北武漢430074)

農(nóng)地生產(chǎn)和利用所導(dǎo)致碳排放大幅增加以及引發(fā)的環(huán)境問題，越來越受到人們的關(guān)注。本研究基于農(nóng)地利用的6個主要方面碳源，測算分析表明，1993－2010年內(nèi)蒙古、廣西、貴州、云南、西藏、青海、寧夏和新疆等民族地區(qū)農(nóng)地利用碳排放總量年均增速分別為 8.59%，4.09%，3.04% ，5.48%，8.20%，2.06%，6.63%和 6.95%。進一步通過 LMDI模型對影響因素進行分解，結(jié)果表明，效率因素、結(jié)構(gòu)因素以及人口規(guī)模因素對碳排放以抑制作用為主，但效果不明顯且區(qū)域間差異較大;而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平則對農(nóng)地利用碳排放具有較強推動作用，與1993年相比，1994－2010年內(nèi)蒙古、廣西、貴州、云南、西藏、青海、寧夏和新疆分別累計產(chǎn)生了207.79%，152.55%，71.83%，166.77%，192.40%，35.41%，269.78% 和 176.45%的碳增量。最后，基于研究結(jié)論提出促進農(nóng)地利用碳減排的政策建議。

農(nóng)地利用;碳排放;因素分解;LMDI模型

全球氣候變暖是不爭的事實，氣候變化已成為人類社會可持續(xù)發(fā)展面臨的重大挑戰(zhàn)。二十世紀全球平均氣溫上升0.72℃，如不采取有效應(yīng)對措施，本世紀全球平均氣溫將很可能會提升1.78－4℃［1］。由人類活動引發(fā)的溫室氣體排放不斷增加是全球氣候變暖的重要誘因［2］，尤其是人類對石油、煤、天然氣等化石燃料的肆意利用［3］。近年來農(nóng)地利用頻率和生產(chǎn)投入強度不斷增加所導(dǎo)致的碳排放越來越顯著，研究資料表明全球因農(nóng)地利用活動中產(chǎn)生的溫室氣體排放約占人為源碳排放總量的20%［4］。我國已確定并向世界承諾2020年單位國內(nèi)生產(chǎn)總值溫室氣體排放比2005年減少40% －45%，農(nóng)地碳減排是改善生態(tài)環(huán)境的重要手段，同時更是實現(xiàn)我國碳減排目標(biāo)的有效途徑。廣西、內(nèi)蒙、寧夏、新疆、西藏、云南、貴州、青海等民族地區(qū)地處我國中西部乃至邊疆，生態(tài)環(huán)境較為脆弱，農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)模式多樣。鑒于農(nóng)地利用碳排放的不斷增加可能對各地本已脆弱的生態(tài)環(huán)境帶來更大的沖擊，定量測算分析民族地區(qū)農(nóng)地利用碳排放的現(xiàn)狀特征和時空規(guī)律，計量其碳排放的影響因素、影響性質(zhì)及累計效應(yīng)，對于民族地區(qū)科學(xué)制定并有效實施碳減排政策，促進民族地區(qū)長遠可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

1 文獻回顧

近年來國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者開始關(guān)注農(nóng)地利用碳排放問題并做了一些開創(chuàng)性的研究，形成了一些理論和實證研究成果。綜合比較來看主要有以下特點:從研究時間來看，國外研究起步較早，研究內(nèi)容和方法體系上延續(xù)性較好，國內(nèi)研究稍顯滯后;在研究內(nèi)容上，國外研究主要側(cè)重于碳排放產(chǎn)生機理、碳減排行政管控與市場手段，國內(nèi)研究則主要偏重于碳減排工程實驗技術(shù)。而近年來，隨著學(xué)科間聯(lián)系、交流的不斷深入，國內(nèi)學(xué)者利用經(jīng)濟學(xué)方法與計量手段探尋碳排放增長經(jīng)濟機理的研究成果逐漸增多。在影響因素研究上，集中體現(xiàn)在以運用各種因素分解法研究時間序列數(shù)據(jù)方面。常見的因素分解模型有Laspeyres指數(shù)法、迪氏對數(shù)指標(biāo)分解法(LMDI)、IPAT模型、STIRPAT模型、Kaya公式等，這些分解模型各有自身的特點和適用性，并在相關(guān)領(lǐng)域取得了較好的應(yīng)用。宋德勇等運用兩階段D氏分解法對影響我國能源消費碳排放的相關(guān)因素進行定量分解，研究表明，產(chǎn)出規(guī)模和能源強度是能源碳排放主導(dǎo)因素，而能源結(jié)構(gòu)變化總體影響不顯著［5］。李國志、李宗植在測算分析1981－2007年我國農(nóng)業(yè)能源消費碳排放的基礎(chǔ)上，進一步運用LMDI模型進行分解，結(jié)果表明經(jīng)濟規(guī)模擴張是農(nóng)業(yè)碳排放增加的最主要驅(qū)動因素，能源結(jié)構(gòu)的不斷惡化在一定程度也導(dǎo)致碳排放增加，而技術(shù)進步則明顯促進農(nóng)業(yè)碳減排但具有一定的隨機性［6］。綜合目前研究文獻，在碳排放的測算上，現(xiàn)有研究成果往往側(cè)重于能源消費領(lǐng)域，而忽視碳排放產(chǎn)生的其它方面。本研究在合理界定農(nóng)地生產(chǎn)過程中六類主要碳源的基礎(chǔ)上，測算分析1993－2010年我國民族地區(qū)農(nóng)地利用的歷史規(guī)律和空間差異特征，并運用LMDI模型從效率、結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟、人口等方面進行因素分解，研究成果是對現(xiàn)有文獻的重要補充，具有一定的理論意義。

2 研究方法選擇及數(shù)據(jù)來源

2.1 農(nóng)地利用碳排放測算方法

結(jié)合相關(guān)文獻并采納相關(guān)專家建議，農(nóng)地利用碳排放在本文中界定為人類在農(nóng)地生產(chǎn)活動中直接或間接導(dǎo)致的溫室氣體排放。由于草地和林地主要為自然碳匯，暫時不納入測算與分析。因此，在農(nóng)地利用碳排放測算中主要基于以下六類碳源:①化肥，由于生產(chǎn)過程中耗費化石能源和施用對土壤碳庫破壞直接或間接導(dǎo)致的碳排放;②農(nóng)藥，生產(chǎn)和使用過程中直接或間接導(dǎo)致的碳排放;③農(nóng)膜，在生產(chǎn)和使用過程中所直接或間接引起的碳排放;④農(nóng)業(yè)機械，在使用過程中消耗農(nóng)用柴油導(dǎo)致的碳排放;⑤農(nóng)地翻耕，破環(huán)了土壤有機碳庫，導(dǎo)致有機碳的釋放;⑥灌溉，耗用電能(火電部分)，而火電產(chǎn)生過程中耗費化石燃料間接導(dǎo)致的碳排放。

根據(jù)以上分析，農(nóng)地利用碳排放測算公式可設(shè)為:E= ∑Ei= ∑Ti·δi

其中，Ei為第i類碳源的碳排放量，Ti為第i類碳源的量，δi為第i類碳源的排放系數(shù)，E則為農(nóng)地利用碳排放總量。各類碳源及其排放系數(shù)見表1。

2.2 農(nóng)業(yè)碳排放影響因素的分解方法

碳排放影響因素分解主要通過數(shù)學(xué)原理和方法對碳排放與經(jīng)濟、政策和人口等因素的影響關(guān)系進行定量關(guān)聯(lián)，本研究采用對數(shù)平均 D式指數(shù)(Logarithmic Mean Divisia Index，LMDI)，定量分解影響我國民族地區(qū)農(nóng)地利用碳排放的相關(guān)因素。相比于一般因素分解法而言，LMDI優(yōu)點在于因素可逆且可消除殘差項，使得研究結(jié)論更具說服力。此外，LMDI使得不同部門效應(yīng)總和與各個部門作用域總效應(yīng)相一致，即分部門效應(yīng)加總與總效應(yīng)保持一致，這個特點針對多層次分析較為適用［10］。

根據(jù)LMDI分析框架，結(jié)合現(xiàn)有研究文獻，對我國農(nóng)地利用碳排放總量可進行分解如下:

表1 農(nóng)地利用的碳排放系數(shù)及參考來源Tab.1 Agricultural land carbon emission，coefficient and reference sources

式(1)中C為碳排放總量，PLA為種植業(yè)總產(chǎn)值，AGRI為農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值，P為農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量。式(2)中EI為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，CI為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，SI為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平。由于本文主要研究農(nóng)地利用碳排放，六類碳源均與種植業(yè)緊密相關(guān)，而林地、草地等農(nóng)地利用方式則主要為自然碳匯，因此本研究中農(nóng)地利用碳排放實際上主要為種植業(yè)生產(chǎn)過程中導(dǎo)致的溫室氣體排放。此外，由于不同農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門其產(chǎn)量和規(guī)模的量度存在較大差異，為便于計算，在此統(tǒng)一以產(chǎn)值為比較量［11］。

由于LMDI的“乘積分解”和“加和分解”最終結(jié)果一致，因此本文采用加和分解的方法:

在公式(3)中，設(shè)定C0為基期碳排放總量，Ct為T期總量，△Ctot則表示總量變化。

效率、規(guī)模、經(jīng)濟水平、勞動力等因素影響值分別表達為:

總效應(yīng)為:△Ctot=Ct－C0=△EI+△CI+△SI+△P

2.3 數(shù)據(jù)來源及整理

化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油、翻耕面積、灌溉面積、種植業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值以及從事農(nóng)業(yè)活動的勞動力的數(shù)量均出自各民族地區(qū)的統(tǒng)計年鑒。其中，翻耕以當(dāng)年農(nóng)作物實際播種面積為準(zhǔn)，農(nóng)業(yè)灌溉則以當(dāng)年實際灌溉面積為準(zhǔn)。以1990年作為價格基準(zhǔn)年，換算為實際產(chǎn)值。

3 結(jié)果及分析

3.1 我國民族地區(qū)農(nóng)地利用碳排放波動特征和空間差異

依據(jù)碳排放測算公式和碳源系數(shù)，定量測算1993－2010年各民族地區(qū)農(nóng)地利用碳排放(見表2)。結(jié)果表明，8省區(qū)農(nóng)地利用碳排總體均呈現(xiàn)較為明顯的上升趨勢。呈現(xiàn)以下特征:

(1)碳排放總量區(qū)域差異較大。以2010年為例，處于首位的廣西農(nóng)地利用碳排放量高達301.76萬t，而排放量最小的西藏僅為7.38萬t，不及廣西的四十分之一;除此之外，內(nèi)蒙古、云南、新疆也屬于排放大省(區(qū))，均超過200萬t;而青海、寧夏農(nóng)地利用碳排放相對較少，均低于60萬t。之所以存在較大差異，主要是兩方面原因所致:其一，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模不均，廣西、內(nèi)蒙古、云南、新疆是典型的農(nóng)業(yè)大省，而其他省區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模相對較少;其二，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)構(gòu)成不同，由于本文研究的農(nóng)地利用碳排放多涉及種植業(yè)，故種植業(yè)較為發(fā)達的地區(qū)(如廣西、新疆、內(nèi)蒙古、云南、貴州)碳排量相對較高，而西藏、青海、寧夏由于以畜牧業(yè)為主，碳排放量相對較低。

(2)碳排放總量上升趨勢明顯。1993年以來，民族地區(qū)由于農(nóng)地利用活動所導(dǎo)致的碳排放量均出現(xiàn)了大幅增長，其中又以內(nèi)蒙古、西藏、新疆、寧夏四自治區(qū)增幅最大，2010年與1993年相比，增長最為迅速的內(nèi)蒙古增長了305.98%，增速處于次席的西藏增長了282.38%，新疆、寧夏分別增長了213.34%和197.92%;相比較而言，云南、廣西、貴州、青海四省(區(qū))碳排放增幅要小一些，在1993年的基礎(chǔ)上分別增長了 147.84%，97.75%，66.44% 和41.50%。各地碳排放保持快速增長主要是農(nóng)民為追求“高產(chǎn)出”而加大農(nóng)資投入所致，“高投入”在實現(xiàn)農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)民增收的同時，也帶來了“高污染”，導(dǎo)致大氣中溫室氣體含量增加。

(3)碳排放多源于化肥施用。溫室氣體主要由CO2、N2O、CH4構(gòu)成，其中N2O主要源自化肥。由表3易知，8省(區(qū))農(nóng)地利用碳排放均主要源于化肥的生產(chǎn)和施用，其中，青海(74.22%)、廣西(70.39%)、貴州(70.02%)超過70%的碳排放與化肥相關(guān)，內(nèi)蒙古(63.71%)、寧夏(60.80%)介于 60% －70%之間，比重較低的云南(59.80%)、西藏(57.43%)、新疆(51.06%)也超過了50%。由此可見，化肥是導(dǎo)致農(nóng)地利用碳排放的最重要因素。農(nóng)用柴油是導(dǎo)致西藏、寧夏、內(nèi)蒙古、青海、廣西等五個省(區(qū))碳排放的第二大因素。農(nóng)膜則是導(dǎo)致新疆、云南、貴州三個省(區(qū))農(nóng)地利用碳排放的第二大因素。而農(nóng)藥、灌溉、翻耕，各自所產(chǎn)生的碳排放量相對較少，比重較低。

表2 1993－2010年民族地區(qū)農(nóng)地利用碳排放測算結(jié)果Tab.2 Calculation results of carbon emissions resulted from agricultural land utilization in ethnic regions from 1993 to 2010 萬t

表3 2010年民族地區(qū)農(nóng)地利用碳排放構(gòu)成情況Tab.3 Composition of carbon emissions resulted from agricultural land utilization in ethnic regions in 2010 萬t

3.2 民族地區(qū)農(nóng)地利用碳排放影響因素分解及結(jié)果分析

基于LMDI模型以及測算數(shù)據(jù)，借助相關(guān)分析工具，從效率、結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展、勞動力等方面對民族地區(qū)農(nóng)地利用碳排放的影響因素進行定量分解，結(jié)果如表4所示。

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟水平快速增長是導(dǎo)致碳排放不斷增加的最重要驅(qū)動因素。相比于作為基期的1993年而言，經(jīng)濟因素分別使得內(nèi)蒙古、廣西、貴州、云南、西藏、青海、寧夏、新疆產(chǎn)生了 207.79%(127.52 萬 t)，152.55%(232.79萬 t)，71.83%(47.77 萬 t)，166.77%(186.00 萬 t)，192.75%(3.72 萬 t)，35.41%(6.58 萬 t)，269.78%(50.56 萬 t)和176.45%(165.51 萬 t)的碳增量。農(nóng)業(yè)快速發(fā)展是實現(xiàn)農(nóng)民增收的重要途徑，而確保農(nóng)民增收又是實現(xiàn)社會穩(wěn)定、構(gòu)建社會主義新農(nóng)村的重要前提。因此，通過放棄農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長實現(xiàn)農(nóng)地利用碳減排的模式必不可取。所以也不難預(yù)測，在未來一段時間內(nèi)，經(jīng)濟因素仍將是導(dǎo)致我國民族地區(qū)農(nóng)地碳排放增量的主導(dǎo)因素。

農(nóng)用生產(chǎn)資料的效率因素對農(nóng)地利用碳排放的影響因地區(qū)而異。一類情況是效率因素在一定程度上抑制了農(nóng)業(yè)碳排放，但影響有限，這一特征在廣西、青海、寧夏體現(xiàn)的較為明顯，三地分別因此實現(xiàn)了31.45%(47.99萬 t)，18.46%(3.43 萬 t)和 12.93%(2.42 萬 t)的碳減排，此外農(nóng)資效率的提高也使貴州實現(xiàn)了0.24%(0.16萬t)的碳減排;另一類情況是效率因素在一定程度上導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)碳排放的增加，其中又以內(nèi)蒙古最為突出，與1993年相比，內(nèi)蒙古自治區(qū)由于農(nóng)資利用效率的下降累計產(chǎn)生了148.03%(90.85萬t)的碳增量，而西藏、新疆、云南則分別由此產(chǎn)生了 87.39%(1.69 萬 t)，9.18%(8.61 萬 t)和 8.53%(9.52 萬 t)的碳增量。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的改變對農(nóng)地利用碳排放具有較強的抑制作用。與1993年比較，內(nèi)蒙古、廣西、貴州、云南、西藏、青海、寧夏、新疆因農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化分別累計貢獻了65.23%(40.03 萬 t)，22.54%(34.40 萬 t)，25.83%(17.18 萬 t)，29.40%(32.79 萬 t)，13.52%(0.26 萬 t)，5.99%(1.11 萬 t)，31.12%(5.83 萬 t)和 0.18%(0.17萬t)的碳減排。究其原因，主要是由于近年來民族地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得到明顯調(diào)整優(yōu)化，由傳統(tǒng)的種植業(yè)單一結(jié)構(gòu)逐漸轉(zhuǎn)向以種植業(yè)為主導(dǎo)、農(nóng)林牧漁協(xié)調(diào)發(fā)展的綜合模式，產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)日趨合理。

表4 基于LMDI模型的民族地區(qū)農(nóng)地利用碳排放影響因素分解結(jié)果Tab.4 Factors decomposition of carbon emissions resulted from agricultural land utilization in ethnic regions based on LMDI 萬t

農(nóng)業(yè)從業(yè)勞動力數(shù)量的變化對農(nóng)地利用碳排放的影響程度較小，作用方向也因地區(qū)而異。其中，廣西、寧夏因為農(nóng)業(yè)從業(yè)勞動力數(shù)量的減少，一定程度上抑制了農(nóng)地利用碳排放，分別實現(xiàn)了 0.81%(1.24 萬 t)，27.87%(5.22萬t)的碳減排;與之對應(yīng)，內(nèi)蒙古、貴州、云南、西藏、青海和新疆則因為農(nóng)業(yè)從業(yè)勞動數(shù)量的增加而分別導(dǎo)致了15.39%(9.45 萬 t)，20.68%(13.75 萬 t)，1.94%(2.16萬 t)，15.76%(0.30 萬 t)，30.54%(5.67 萬 t)和 27.89%(26.16萬t)的碳增量。

4 促進民族地區(qū)農(nóng)地利用碳減排的對策建議

4.1 強化低碳經(jīng)濟意識，加快民族地區(qū)轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式

意識是行動的先導(dǎo)，因此要進一步強化低碳經(jīng)濟意識，使廣大涉及農(nóng)地利用的主體充分認識氣候變化問題的長期性和復(fù)雜性，深刻意識到農(nóng)地利用活動對于氣候變化的雙刃劍作用，樹立低碳經(jīng)濟發(fā)展意識。因此民族地區(qū)要切實轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式，摒棄傳統(tǒng)的發(fā)展模式和思維觀念，徹底改變重速度、輕效益，重開發(fā)、輕節(jié)約，片面追求GDP總量增長、忽視資源和環(huán)境的傾向，加快推進低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中經(jīng)濟、社會、生態(tài)效益三者統(tǒng)籌兼顧，促進農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與氣候資源環(huán)境的全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展。

4.2 提高農(nóng)資利用效率，減少碳排放

提高生產(chǎn)資料利用效率不僅可以明顯實現(xiàn)農(nóng)業(yè)增效，更是實現(xiàn)農(nóng)地碳減排的有效途徑。目前民族地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展中農(nóng)資利用水平普遍低下，其中又以內(nèi)蒙、新疆、西藏三大牧區(qū)為甚。對此，今后民族地區(qū)應(yīng)大力提高農(nóng)資利用效率，重點突出農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境和節(jié)水、節(jié)肥、節(jié)藥、節(jié)地、節(jié)能技術(shù)和管理模式創(chuàng)新應(yīng)用，不斷研發(fā)和推廣節(jié)約型的耕作、施肥、播種、施藥、灌溉、水土保持等低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)，以及生態(tài)農(nóng)業(yè)、旱作農(nóng)業(yè)、循環(huán)農(nóng)業(yè)等低碳農(nóng)業(yè)模式;在生產(chǎn)管理上，應(yīng)積極探尋生產(chǎn)方式的變革，由粗放型管理逐漸向集約型、精準(zhǔn)型農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變［12］。總而言之，民族地區(qū)應(yīng)多措施并行，多渠道并重，全面提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的利用效率，降低農(nóng)業(yè)溫室氣體排放強度，切實有效實現(xiàn)農(nóng)地利用的碳減排和農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境改善。

4.3 進一步調(diào)整優(yōu)化民族地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，有效減少農(nóng)地利用碳排放

當(dāng)前我國民族地區(qū)農(nóng)地生產(chǎn)均以種植業(yè)、畜牧業(yè)為主，林業(yè)、漁業(yè)等發(fā)展相對滯后。其中，廣西、貴州、云南以種植業(yè)為主，內(nèi)蒙、新疆、西藏、青海以畜牧業(yè)為主，寧夏則種植業(yè)畜牧業(yè)兼有。而種植業(yè)、畜牧業(yè)是導(dǎo)致農(nóng)地碳排放的決定因素，鑒于此，各民族地區(qū)應(yīng)在結(jié)合區(qū)域特點的基礎(chǔ)上，積極調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，適度增加林業(yè)、漁業(yè)產(chǎn)業(yè)比重，尤其具有重要碳匯功能的林業(yè)。一方面民族地區(qū)林業(yè)發(fā)展水平較低，擁有廣闊的發(fā)展前景和較大的發(fā)展?jié)摿?另一方面林業(yè)是重要碳匯產(chǎn)業(yè)，在減排增匯的同時，能有效改善生態(tài)環(huán)境，具有極大的正外部效應(yīng)。與此同時，在確保糧食安全的前提下，調(diào)整優(yōu)化種植業(yè)品種結(jié)構(gòu)，加大高產(chǎn)、抗逆等農(nóng)作物品種的種植規(guī)模，減少化學(xué)品投入多、資源消耗大的農(nóng)作物種植規(guī)模;另一方面應(yīng)積極培育低碳高產(chǎn)高效的優(yōu)良作物新品種，加快示范和推廣。

4.4 加大低碳投入和政策扶持

實現(xiàn)農(nóng)地利用的低碳化離不開國家財政以及相關(guān)政策的支持，尤其是在生態(tài)脆弱和經(jīng)濟落后并存的民族地區(qū)，國家支持是推動民族地區(qū)發(fā)展的關(guān)鍵因素。首先，加大農(nóng)業(yè)財政投入力度，不斷夯實農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，尤其是農(nóng)田水利建設(shè)，為低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展提供基礎(chǔ)保障。其次，不斷改革和創(chuàng)新農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中資源節(jié)約與環(huán)境保護的制度體制，推動實行涉農(nóng)節(jié)能減排的管理目標(biāo)責(zé)任制，逐步制定并完善農(nóng)業(yè)低碳生產(chǎn)的法律法規(guī)，利用政策和優(yōu)惠措施鼓勵農(nóng)地低碳利用。第三，構(gòu)建農(nóng)地生態(tài)運行機制，強化農(nóng)地利用低碳化的政策導(dǎo)向。不斷提高農(nóng)地生態(tài)補償力度，建立低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)補償標(biāo)準(zhǔn)和實施體系，激勵廣大農(nóng)民積極參與免耕、休耕以及植樹造林等農(nóng)地生態(tài)行動和生態(tài)主體功能區(qū)保護，實現(xiàn)農(nóng)地利用的減排增匯，提升民族地區(qū)土壤碳庫能力。

4.5 建立完善碳交易市場，增強相關(guān)主體責(zé)任和減排動力

市場化減排是實現(xiàn)減排的最優(yōu)選擇，同時也是我國今后減排的重要趨勢。民族地區(qū)作為生態(tài)屏障和生態(tài)脆弱區(qū)，應(yīng)搶抓機遇，積極構(gòu)建完善碳交易市場，積極參與到全國乃至全球碳交易市場，在發(fā)揮碳匯效益的同時，獲取更多的碳減排技術(shù)與資金支持。因此，首先明確責(zé)任主體，以“生產(chǎn)者責(zé)任制”為原則，明確碳排放市場交易的主體，使得化肥、農(nóng)藥等生產(chǎn)廠家充分參與交易，積極承擔(dān)排放成本。其次，建立制定農(nóng)業(yè)低碳認證制度，開展低碳認證試點，為碳交易市場提供標(biāo)準(zhǔn)。第三，合理制定碳價。碳交易市場價格必須足夠高，到達決策拐點，才能從經(jīng)濟上改變?nèi)藗冃袨椤Ｒ虼吮仨毢侠泶_定碳價，積極改變和引導(dǎo)生產(chǎn)主體行為向低碳方式轉(zhuǎn)變。

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Research on Characteristics and Driving Factors of Agricultural Land Carbon Emission in Provinces of Minorities in China

LI Jun-jie
(College of Economics，South-Central University for Nationalities，Wuhan Hubei 430074，China)

More and more people pay attention to the environmental problems caused by carbon emissions resulted from agricultural land utilization.Based on six kinds of main carbon source on agricultural land utilization，the paper calculated carbon emission on agricultural land utilization from 1993 to 2010 of provinces of minorities in China.We found that average annual growth rate of Inner Mongolia，Guangxi，Guizhou，Yunnan，Tibet，Qinghai，Ningxia and Xinjiang was 8.59%，4.09%，3.04%，5.48%，8.20%，2.06%，6.63%and 6.95%，respectively.Furthermore，the factors which could affect the carbon emission are decomposed by reasonable conversion of LMDI model.The result showed that efficiency，structure，and population mainly restrained carbon emission，which was not obvious and the regional differences was significant.The level of agricultural economy played an active role in agricultural land carbon emission.Compared with 1993，because of the growth of agricultural economy，Inner Mongolia，Guangxi，Guizhou，Yunan，Tibet，Qinghai，Ningxia and Xinjiang produced 207.79%，152.55%，71.83%，166.77%，192.40%，35.41%，269.78%and 176.45%carbon increment，respectively.Finally，relevant policy recommendations were proposed accordingly.

agricultural land use;carbon emission;factor decomposition;LMDI model

F323

A

1002－2104(2012)09－0042－06

10.3969/j.issn.1002－2104.2012.09.007

2012－05－30

李俊杰，教授，博導(dǎo)，主要研究方向為資源與環(huán)境經(jīng)濟。

教育部社科重大攻關(guān)項目“堅持和完善中國特色的民族政策研究”(編號:10JZD0031);教育部人文社會科學(xué)一般項目(編號:12YJC790089)。

(編輯:劉照勝)