基于碳循環的農業凈碳排與農業經濟的脫鉤分析

龐 容, 呂志強, 朱金盛, 慶旭瑤, 鄧 睿

(重慶工商大學, 重慶 400067)

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基于碳循環的農業凈碳排與農業經濟的脫鉤分析

龐 容, 呂志強, 朱金盛, 慶旭瑤, 鄧 睿

(重慶工商大學, 重慶 400067)

綜合農業碳循環過程中碳源和碳匯的雙重特征，結合面板數據分析方法，測算全國2000—2011年各區域農業凈碳排；通過構建脫鉤指數分析模型和判定標準，以“脫鉤”來衡量區域農業凈碳量與經濟增長的脫鉤程度，分析二者的脫鉤狀態和演化趨勢，以期研究區域農業經濟增長與農業凈碳量的脫鉤關系及內在機理。結果表明：2000—2011年全國各省市總的農業凈碳量顯著遞增，碳排量從2000年的23 730.44萬t增加到2011年的56 177.24萬t，對應年份的碳匯量從46 118.20萬t增加到56 845.85萬t。期間，農業碳排總量年均增長12.40%，農業碳匯總量年均增長2.10%，空間上，東部沿海發達城市的凈碳量高于全國平均水平；從農業經濟的地域分布和階段特征來看，各省市農業經濟增長率差異明顯且后期農業經濟增長率明顯低于前期；近10年來，農業經濟增長與凈碳排放整體處于弱相對脫鉤狀態，彈性值為0≤e<1。對比2000-2005年、2006—2011年兩時期的脫鉤，可以看出實現相對弱脫鉤的省域數量逐年增加，約占到全國省域總數的90%，呈現出地區脫鉤程度差距逐漸縮小的趨勢，后期較前期實現了更為協調的發展。

碳循環; 凈碳排; 農業經濟; 脫鉤

農業作為國民經濟的基礎，是主要的溫室氣體來源，已有的研究表明，我國農業溫室氣體總排放量占全國排放量的17%左右[1]。農業源排放的CO2，CH4分別占人為溫室氣體排放量的21%～25%，57%[2]。在能源高效與低碳生產的雙重約束下轉變農業凈碳排與經濟發展之間的“脫鉤”狀態成為重中之重，實現農業低碳化發展成為近期研究的熱點[3]。經濟合作與發展組織(OECD)將“脫鉤”定義為阻斷經濟增長和資源消耗、環境污染之間的鏈接，是經濟增長與環境沖擊的耦合關系處于破裂狀態[4]。脫鉤理論實質上反映了經濟增長與資源消耗、環境壓力的非同步變化狀況。一般以脫鉤指數來表示二者關系的阻斷。脫鉤指數(Decoupling Index，DI)是指一定時期內某種資源(例如碳石資源)消耗量變化的速度、或某種污染物(例如SO2)排放量變化的速度與經濟規模變化的速度(例如GDP增長率)的比值[5]，它反映了碳排放變化對于經濟變化的敏感程度。各省份在實現GDP增長時，碳生產率隨之同向或反向變化且變化幅度差異明顯，從而造成人均GDP和碳生產率之間的相關關系動態變化[6]。

從研究方法來看，脫鉤評價方法主要有變化量綜合分析法、脫鉤指數法、彈性分析法、基于完全分解技術的脫鉤分析方法、IPAT模型法、描述統計分析法、計量分析法和差分回歸系數法等[7]。從研究領域來看，國內關于脫鉤理論的研究主要集中于資源環境[8-10]、能源消耗[5,11]、環境壓力[4,12-13]、耕地占用[14-15]、建設用地擴張[16]、碳排放與經濟關系研究[17-18]等領域，大量的研究都是根據絕對脫鉤和相對脫鉤制定不同的評判區間，脫鉤評判標準尚未達成一致?？茖W構建脫鉤評價模型和實現評判標準的標準化是未來脫鉤理論研究的熱點。

本文選取2005年為分隔點，將研究期劃分為兩個時段，對比2000—2005年、2006—2011年兩個時段區域農業凈碳量的空間變化特征及區域低碳競爭力的時空演化。首先綜合考慮農業碳循環過程中碳源和碳匯的雙重特征，測算區域凈碳量，對各省市農業碳排效應所呈現特征的成因進行簡要探討。同時，在借鑒已有脫鉤理論研究成果的基礎上，構建脫鉤評價模型和判定標準；以“脫鉤”來衡量區域碳量與經濟增長的脫鉤關系和程度，分析二者的脫鉤狀態和演化趨勢。以期基于脫鉤分析合理調整農業生產方式，促進低碳農業發展。

1 數據來源

受統計數據缺失的影響，本研究選擇除港、澳、臺地區外的31個省市自治區為基礎研究單元，數據來源于《中國農村統計年鑒》和分省統計年鑒，另有部分數據來自于各地區統計公報。為避免統計推斷結果的偏倚或者錯誤，數據收集過程中對基礎數據不斷核實與檢查，保證了數據錄入的準確性。受統計口徑差異的影響，個別數值會有缺失或在不同數據源中不一致，按統計軟件中常用的缺失錯誤值處理方法予以了處理補充。其中經濟數據按1990年不變價格進行處理。

2 研究方法

本研究考慮了農業碳循環的雙重特征，分別計算農業碳排和碳匯，得到區域凈碳量。另外，通過構建農業低碳化評價指標體系，得到區域間的低碳競爭力，進而對區域的碳排放效率進行比較。

2.1 農業凈碳量的測算

我國農業的土地利用類型主要為耕地和園地，本研究只考慮主要途徑的碳排放(主要是農地利用、水稻、牲畜帶來的碳排放)和碳吸收(園地植被、農作物生長過程中光合作用帶來的碳吸收)，農業凈碳量為農業生產過程中碳排放當量與作物生育期碳吸收當量的差值。

(1) 農業碳排效應測算。鑒于農業碳排放源頭多種多樣，在參考宋德勇[19]、張秀梅[20]、黃賢金[21]等構建的碳排放公式的基礎上，構建農業碳排放公式如下：

E=∑Ei=∑TiCi

(1)

式中：E——農業碳排放總量；Ei——各類碳源碳排放量；Ti——各碳排放源的量；Ci——各碳排放源的碳排放系數。

參照劉華軍[22]對農地利用碳排放的研究，本研究的化肥、農藥、薄膜、柴油、翻耕的碳排系數如表1所示，考慮到并非所有的電力消耗都導致碳排放，借鑒冉光和等[23]的做法，對電力的CO2排放系數乘以0.75，以反映火電占全國電力供應的比重。

表1 各類指標農業碳排放系數

稻田是溫室氣體CH4的重要排放源之一，本研究將參照國內外學者[3,24-28]所測算的水稻田CH4排放，結合實際考慮冬灌對甲烷排放的影響，確定稻田的CH4排放系數。依據2007年IPCC第4次評估報告，1 t的CH4所引發的溫室效應相當于25 t的CO2(約合6.82 t的C)所產生的溫室效應，為統一計量單位，稻田碳排放系數變為3.136 g/(m·d)；同時，鑒于水稻生長周期介于120～150 d，統一取中位值，以130 d為準(表1)。

牲畜養殖尤其是反芻動物養殖是CH4產生的又一重要源頭，主要包括兩方面，一是腸道發酵所引起的甲烷排放，二是糞便管理系統中的甲烷排放。在我國牛、羊這兩種反芻動物是導致甲烷產生的主要牲畜，結合田云等[29]的研究，確定碳排系數(表1)。

(2) 農業碳匯效應測算。農業生產過程中的碳匯效應是主要農作物生長生命周期中的碳吸收，碳吸收是指作物光合作用形成的凈初級生產量，即生物產量，公式如下：

(2)

式中：C——農作物碳吸收總量；Ci——某種農作物的碳吸收量；k——農作物種類數；ci——作物通過光合作用合成單位有機質所需吸收的碳；Yi——作物的經濟產量；r——作物經濟產品部分的含水量；HIi——作物經濟系數。各類農作物、園地植被的碳吸收率與經濟系數主要引自韓召迎等[30]的研究成果，本文取主要農作物經濟系數、碳吸收率的平均值分別為0.44，0.45。

2.2 農業凈碳排放與經濟發展的脫鉤分析模型

本文在借鑒OECD脫鉤指數法和Tapio脫鉤彈性系數法[31]的基礎上，結合國內有關學者對脫鉤理論分析模型的改進和評價結果，構建適用于農業凈碳排放與經濟發展的脫鉤評價模型。

用農業凈碳排的變化率除以農業經濟總收入的變化率來表示農業凈碳排量的經濟增長彈性，基于彈性系數分析改進的地質公園脫鉤評價模型為：

e(co2,GDP)=(ΔC/C0)/(ΔGDP/GDP0)

(3)

式中：e(co2,GDP)——經濟發展與凈碳排量之間的脫鉤彈性指標；ΔC——當年凈碳排量與基期年凈碳排量差值；ΔGDP——當年農業GDP與基期年農業GDP差值；C0——基期年凈碳排放量；GDP0——基期年GDP。

關于脫鉤分析的時間尺度方面，由于存在經濟增長與能源消費變化的滯后關系，分時段進行脫鉤分析更為恰當，一般采用3 a或5 a[17]。

參考蓋美[10]、趙興國[32]等關于區域經濟增長與資源環境壓力脫鉤程度的判定標準，制定農業凈碳排量與經濟增長脫鉤狀態的判定標準。農業經濟增長與農業凈碳排量常常呈現耦合同步變化狀態，因此將“耦合”引入到脫鉤狀態中；本文假設農業經濟總收入呈逐年增加的趨勢(ΔTTI>0)；當ΔTTI=ΔEEPI時，脫鉤狀態處于臨界狀態，故以脫鉤彈性值等于1作為劃分脫鉤與耦合的臨界值；根據脫鉤彈性值的大小，劃分為相對脫鉤狀態(0≤e<1)、臨界狀態、耦合狀態(e≥1)。由于各省份大多落在相對脫鉤區域，其中將相對脫鉤狀態(0≤e<1)值域區間平均4等分，以0.25作為界線值將其劃分為Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ4種細微狀態，以便更加準確地判定每個時期的脫鉤狀態(表2)。

表2 脫鉤程度的判定標準

為了消除指標量綱或指標測度量級的不同而造成的影響，需要對各指標的原始數據進行無量綱化處理。目前關于消除數據量綱影響的方法，主要有相對化處理方法、函數化處理方法、標準化處理方法3種。本研究采用極差標準化方法，同時根據指標對各自系統貢獻的正負效應，需將指標體系中的指標分為正向指標和負向指標兩類，分別進行無量綱處理。其計算公式為:

(4)

式中：xij——第i個系統的第j個指標的值(i=1,2,…,n；j=1,2,…,n)；max(xij)，min(xij)——指標xij的最大值和最小值。

3 結果與分析

3.1 各省(市、區)農業凈碳排量的時間特征及其影響因素分析

3.1.1 各省(市、區)農業凈碳排量結果分析 由圖1可知，2000—2011年全國各省(市、區)的凈碳量呈顯著遞增的趨勢，凈碳量由-22 387.00萬t增加到-668.61萬t。從碳循環總量的變化來看，凈碳排量從2000年的23 730.44萬t增加到2010年的56 177.24萬t，對應年份的碳匯量從46 118.20萬t增加到56 845.85萬t。期間，農業凈碳排總量年均增長12.40%，農業碳匯總量年均增長2.10%，農業碳匯量上升幅度遠小于凈碳排下降幅度，造成農業凈碳量持續增加。凈碳量持續增加的主要原因是化肥、電力、機械化作業大幅度投入農業生產，其中化肥的使用量由2000年的3 713.87萬t增加到2011年的5 108.68萬t，電力碳排由15 701.88萬t增加到46 051.07萬t，機械使用量由266.89萬t增加到284.87萬t。研究期內的農業GDP由15 124.51億元增加到23 847.11億元，由此可以看出，我國的農業經濟增長是以增加農業碳排為前提。因此，要實現低碳農業發展，各區域應調整農業生產方式，保證低碳農業投入下的高效益產出。從碳排、碳匯、凈碳量年際變化的擬合曲線可以看出，農業生產過程中碳排放當量與作物生育期碳吸收當量的差值逐年縮小，到2011年農業碳排和碳匯量幾乎相等，如這一發展趨勢得不到有效控制，那么農業系統的碳匯作用將會進一步削弱，有可能會吸納不了農業生產過程中的碳排量，那么對區域碳排(農業部分和非農業部分)吸納的整體能力則會顯著降低。因此要保證區域農業碳循環甚至區域碳循環良性發展，一方面需要在滿足農業生產資料必須投入量的前提下降低區域的碳排，另一方面需要通過農業結構調整，進一步鞏固農作物的碳匯效應。

圖1 2000-2011年全國各省(市、區)農業碳量

3.1.2 農業凈碳排量影響因素分析 選定9個碳源指標：農藥碳排(N1)、薄膜碳排(N2)、機械碳排(N3)、電力碳排(N4)、化肥碳排(N5)、翻耕碳排(N6)、水稻碳排(N7)、牛的飼養帶來的碳排(N8)、羊的飼養(N9)帶來的碳排；碳匯體系中選取農作物種植(N10)、園地(N11)的碳匯量，分析造成碳量變化的各指標貢獻程度。

從兩時期各指標對碳量貢獻程度變化來看(圖2)，電力碳排對碳量的影響程度后期較前期貢獻程度增大，其他幾項指標變化趨勢基本吻合。從兩時期各指標的碳排、碳匯量來看，各指標對碳量貢獻程度差異明顯：在碳排指標中，電力碳排、化肥碳排量最大，遠遠高于其他幾項碳排指標，表明其對凈碳量影響最大，成為阻礙低碳農業發展的最大因素，造成部分省份成為高碳化的農業生產。為了實現農業低碳化生產，應降低火電占全國農業電力供應的比重，提高水電、核電的使用以減少碳排放。此外，降低化肥使用強度，提高其利用效率也是農業低碳化生產的重要措施?？傊?，低碳化農業應以節肥、節藥為突破口，推廣應用節約型農業技術；在碳匯指標中，農作物固碳量對凈碳量的貢獻最大，單位面積園地固碳量較農作物固碳作用明顯，但由于園地的面積遠小于耕地面積，因此，園地總的固碳量對凈碳量貢獻不大明顯。而農作物固碳效果在各指標中最強，農作物固碳總量大大降低了區域碳。

圖2 2000-2011年分時段各指標的農業碳量

3.2 農業凈碳排量空間分布

由圖3可以看出，凈碳量具有較大的區域差異，從地域分布來看，東北三省、內蒙古、華中及西南等糧食主產區凈碳量較低，碳匯量遠遠高于其碳源量。北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建和廣東等經濟發達城市碳源量要大于其碳匯量，年均凈碳量較大，高于全國平均水平。這一現象主要是因為上述區域的經濟發展以二、三產業為主，工業的快速擴張加劇了農地的流失，導致可利用農地較少，農作物播種面積難以得到保障；另一方面，由于東部沿海發達地區的農業機械化程度較高，農地集約化利用帶來農地投入的增加，即化肥、農藥和薄膜等農用物資的高強度使用，從而引起更多的碳排放。

從兩個時段的比較可以看出：2000—2005年北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建和廣東7個省份的碳匯量遠小于其碳源量；由圖2可知，農作物固碳量對其區域農業凈碳量的貢獻最大，經濟發達的城市農作物種植比重小，造成農作物固碳量少繼而導致其碳排量冗余。較2000—2005年相比，2006—2011年北京、天津、上海、江蘇、浙江、廣東等省市凈碳量依然為正值，即碳源量大于其碳匯量。此外，河北、遼寧兩省凈碳量由負值增長為正值，碳源量大于其碳匯量，表明農業生產的碳匯功能未能抵消其農業生產過程中產生的碳排，近幾年由于城市化進程加快，大量農業用地被工業、建筑用地占用，種植業面積大大縮減。雖然政府采取一系列措施減少農業碳排，但其農作物碳匯總量下降幅度遠大于農業碳排減少量，造成農業碳排量大量冗余。四川、湖南、安徽、河南、山東、黑龍江等農業大省凈碳量都較少，說明糧食主產區農作物播種面積大，其固碳量相應較大，進而也證實了農作物固碳效應對凈碳總量有著至關重要的貢獻。其中，2006—2011年全國各省凈碳量的空間分布與近10年來的年均凈碳量空間分布基本一致，說明近幾年來全國各省農業平穩發展，東部沿海發達地區城市化基本飽和，建設用地大量占用農用耕地的情況有所好轉。為實現農業低碳化發展，政府仍需采取一系列農業碳減排措施。

圖3 各省市農業凈碳排量空間分布變化

3.3 我國農業經濟與凈碳排量脫鉤演變分析

2000—2011年各省市農業GDP增長率差異明顯(表3)，廣東、上海、江蘇、浙江、福建等東部沿海發達城市農業GDP增長率較大，從各省市分時段農業GDP增長率來看，2000—2005年黑龍江、吉林、遼寧、內蒙古、河北、湖南、廣西、四川、寧夏、新疆等地農業GDP增長率達到0.8以上。

這一時期由于國內經濟形勢好轉以及2004年中央一號文件頒布的“兩減免、三補貼”政策極大地解放了農村生產力，增強了農民的生產積極性，農業生產水平得到較大提高，種植業總產值實現了較快增長，隨著城市化進程的加快，建設用地占用大量耕地，農業種植面積得不到保證；較前期而言，后期農業GDP增長率明顯低于前期。

表3 各省市分時段農業GDP增長率

通過公式(3)計算的各省市脫鉤彈性值來劃分，2000—2011年全時間段內農業經濟增長與農業凈碳排量之間整體處于相對脫鉤狀態，即呈現農業凈碳排隨著農業經濟增長逐年上升，但農業經濟增長快于凈碳排增長率，可持續性較強；這一時期經濟增長雖快于凈碳排增長率，但仍難以擺脫對碳排放增長的依賴，與實現絕對脫鉤還有一定的差距。同時，區域內部也存在一定的彈性差異，依據脫鉤狀態判定標準的劃分來精確判定各省份的脫鉤狀態，上海、江蘇均落在耦合區域，遼寧、河北、廣東落在相對脫鉤Ⅲ區域，浙江、福建落在相對脫鉤Ⅳ區域。從空間分布上看，脫鉤彈性值較大的省份均集中在東部沿海地區，這可能歸咎于工業經濟規模的擴大和產業結構調整，限制了東部沿海地區農業經濟的發展。隨著工業化的快速發展，農業機械化覆蓋面遍及全國，未來我國經濟與農業碳排放相對脫鉤發展趨勢在一定時期內仍將持續，未來在保證經濟增長的同時，減緩碳排放絕對量的增長速率，從而實現絕對脫鉤狀態。其余省份均落在0≤e<0.5值域間，e值越小脫鉤越顯著，說明農業經濟增長與農業碳排放的協調可持續發展。

從兩時期各地區彈性值來看，2000—2005年上海、江蘇、浙江、福建、廣東均落在耦合區域，脫鉤彈性值e≥1，反映這些農業碳排增長快于經濟增長率，處于耦合狀態；脫鉤指數越大表示生態環境壓力越大，可持續性越弱。其余全國各省均落在相對脫鉤區域(0≤e<1)，其中，北京、天津、黑龍江、吉林、湖北、廣西、青海、寧夏均落在相對脫鉤Ⅰ區域，山西、內蒙古、安徽、江西、河南、湖南、重慶、四川、云南、西藏、陜西、甘肅、新疆落在相對脫鉤Ⅱ區域，遼寧、貴州、海南、河北、山東彈性值在0.5以上，落在相對脫鉤Ⅲ，Ⅳ區域。2006—2011年除天津的脫鉤彈性值為負值，全國各省份彈性值均在相對脫鉤區域(0≤e<1)。其中，僅上海、遼寧彈性值在0.5以上，落在相對脫鉤Ⅲ區域，其他區域彈性值均在0.5以下，約占到全國省域總數的90%。這表明地區層面上實現更高程度的脫鉤省域數量較前一時間段上升較快，并且呈現出地區脫鉤程度差距逐漸縮小的趨勢。

從兩時期各地區脫鉤程度空間分布(圖4)來看，2000—2005年各省份脫鉤狀態區域分布較為分散，上海、江蘇、浙江、福建、廣東均落在耦合區域，這些耦合區域均集中在東部沿海地區，說明這一時期東部沿海地區農業經濟增長面臨著巨大的碳減排壓力。這可能是由于經濟發達地區進行產業結構調整，第二、第三產業在國民經濟中的所占比重較大，農業發展在一定程度上受到限制，使得農業經濟與農業碳排放呈現較低程度的脫鉤；西部、西北部大部分地區雖落在相對脫鉤區域，但其彈性值接近臨界值，與實現絕對脫鉤還有很大的差距；東北省域、華中、西南大片區域彈性值較小，脫鉤最為顯著，實現了較高程度的脫鉤。2006—2011年脫鉤顯著區域呈現空間均衡態勢，區域差異明顯縮小，上海、江蘇、浙江、福建等東部沿海地區，較前一時期實現了由耦合狀態向相對脫鉤的轉變；河北、內蒙古、安徽、山東、海南、重慶、西藏、陜西、新疆等中西部地區彈性值均達到0.4以下，實現了較高程度的脫鉤發展，導致這一變化主要是因為2004年中央一號文件頒布的“兩減免、三補貼”政策極大地解放了農村生產力，增強了農民的生產積極性，農業生產水平得到較大提高，種植業總產值實現了較快增長；而農業的復蘇也帶動了農業生產原料需求的增加，進而使得農業碳排放增速回升，但農業科技的進步以及循環農業模式的不斷推廣，也使得該階段農業碳排放增速逐步放緩，從而實現了較高程度的脫鉤發展。

圖4 各時間段農業GDP與農業凈碳排放脫鉤的彈性值區域差異

4 結論與討論

4.1 結 論

(1) 測算結果顯示，近些年來全國各省(市、區)總的凈碳量顯著遞增。從碳循環總量的變化來看，碳排量從2000年的23 730.44萬t增加到2011年的56 177.24萬t，對應年份的碳匯量從46 118.20萬t增加到56 845.85萬t。期間，農業碳排總量年均增長12.40%，農業碳匯總量年均增長2.10%，農業碳匯量上升幅度遠小于碳排下降幅度，造成農業凈碳量持續增加；從年際變化來看，農業生產過程中碳排放當量與作物生育期碳吸收當量的差值逐年縮小，可以預測未來農業碳排量將高于農業碳匯量，作物生育期碳吸收量不能完全抵消農業整個生產過程中的碳排放量。

(2) 橫向來看，凈碳量空間分布區域差異明顯，東北三省、內蒙古、華中及西南等糧食主產區年均凈碳量較小。從省域碳量空間分布看，北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、廣東等東部沿海發達城市年均凈碳量高于全國平均水平；從各時段來看，后期較前期年均區域差異變化較大，2006—2011年全國各省凈碳量的空間分布與近10年來的年均凈碳量空間分布基本一致。

(3) 以農業總產值來分析經濟增長與農業凈碳排放的脫鉤關系，采用不同時間尺度會有不同的結果。鑒于經濟增長與能源消費變化的滯后關系，年份尺度放寬到時期尺度進行脫鉤分析。2000—2011年期間，全國大部分省市農業經濟與農業凈碳量處于相對脫鉤狀態，彈性值主要集中在0≤e<1，但脫鉤區域內部各省市脫鉤程度差異較大。其中，2000—2005年上海、江蘇、浙江、福建、廣東等東部沿海地區彈性值e≥1，處于耦合狀態，表明這些沿海發達城市農業凈碳增長快于經濟增長，農業生態環境碳排壓力大，可持續性較弱。2006—2011年除天津的脫鉤彈性值為負值，全國各省份彈性值均在相對脫鉤區域(0≤e<1)，彈性值在0.5以下的省份，約占到全國省域總數的90%。較前一時間段來看，地區層面上實現更高程度的脫鉤省域數量逐年增多，實現了較高程度的脫鉤發展，可見我國在發展低碳農業方面取得了一定成效。大部分地區后期較前期脫鉤更為顯著，脫鉤顯著區域呈現空間均衡態勢，區域差異明顯縮小。

4.2 討 論

(1) 我國農業的土地利用類型主要為耕地和園地，本研究只考慮主要途徑的碳排放(主要是農地利用、水稻、牲畜帶來的碳排放)和碳吸收(園地植被、農作物生長過程中光合作用帶來的碳吸收)，另外研究選用指標多為總量指標，如化肥、農藥、農膜、柴油、機械等均采用的是施用或排放總量，沒有計算農業生產中實際所消耗的量，電力指標選用的農村電力，未能排除農村生活用電量，農用化肥施用量按折純法計算，也未進一步區分氮肥與磷肥的碳排放差異，故無法精準細致的分析農業實際碳排放的量。

(2) 本文基于碳循環過程碳源和碳匯的雙重特征測算區域凈碳量；由于作物的固碳作用，碳匯量大于碳排量，與田云等[3]的研究結果較為一致。其中，在測算農業碳排放時，綜合國內外學者的研究成果，科學確定碳排系數，從而對農業碳減排研究做到一定的補充。

(3) 定量評價農業經濟增長與凈碳量的脫鉤狀態和程度，對區域調整農業生產方式，發展低碳農業提供依據。本文在借鑒OECD脫鉤指數法和Tapio脫鉤彈性系數法的基礎上，結合國內有關學者對脫鉤理論分析模型的改進和評價結果，構建適用于農業凈碳排放與經濟發展的脫鉤評價模型。在脫鉤分析的時間尺度上，一般采用3 a或5 a，本文選取2005年為分隔點，將研究期劃分為兩個時段。

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Decoupling of Agricultural Net Carbon Emissions and Agricultural Economy Based on the Carbon Cycle

PANG Rong, Lü Zhiqiang, ZHU Jinsheng, QING Xuyao, DENG Rui

(ChongqingTechnologyandBusinessUniversity,Chongqing400067,China)

Taking carbon source and carbon sink into consideration in the process of the agricultural carbon cycle, we measured the regional agricultural net carbon during the period from 2000 to 2011. Based on the decoupling index model and evaluation criteria, we also measured the decoupling degree, explored the decoupling relationship and the internal mechanism between the regional agriculture net carbon and the economic growth. The results indicated that the total agricultural net carbon significantly increased in China during the period from 2000 to 2011. The carbon dioxide emissions increased from 237.30 million tons to 561.77 million tons, and the carbon sink capacity increased from 461.18 million tons to 568.46 million tons, correspondingly. Agricultural carbon emissions grew at the annual rate of 12.40%, meanwhile, total agricultural carbon sinks grew at the annual rate of 2.10%. The net carbon of the developed cities of eastern coast was higher than the national average level, and the agricultural economic growth rate was obviously different among different regions. The agricultural economic growth rate during the period from 2006 to 2011 was obviously lower than the period from 2000 to 2005. In the recent 10 years, it showed the weak decoupling between regional agriculture net carbon and the economic growth with the elasticity value of 0～1. The number of provinces that had the weak decoupling increased year by year, nearly accounting for the 90% of the whole provinces in China during the period from 2006 to 2011.

carbon cycle; net carbon emissions; agricultural economy; decoupling

2014-09-26

2014-10-29

重慶市社會科學規劃培育項目(2014PY63);國家自然科學基金項目(41101155,41301351);重慶市教委科技項目(KJ1400623);教育部人文社科項目(12XJCZH005);重慶市高等學校青年骨干教師資助計劃(2011);重慶工商大學研究生“創新型科研項目”(yjscxx2015-41-23)

龐容(1990—),女,安徽六安人,在讀碩士生,研究方向為環境遙感、資源環境經濟與農村可持續發展。E-mail:434622375@qq.com

呂志強(1978—),男,山東萊蕪人,博士,副教授,主要從事3S應用、環境遙感、資源環境經濟與農村可持續發展研究。E-mail:lvzhiqiang@ctbu.edu.cn

F323

1005-3409(2015)05-0253-07