湖南省農(nóng)業(yè)碳排放影響因素及其脫鉤效應(yīng)研究

中圖分類(lèi)號(hào)：F327 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-060X（2025）09-0093-08

Abstract：Compreensivelyconsideringtheinputandoutputofallagriculturalfactorsandtheentireproductionproce，tecabon emissionsof agriculturein HunanProvincefrom2015 to2023arecalculatedandanalyzed.TheLMDIdecompositionmethodbased onthe time-varying parameterC-DproductionfunctionandtheTapiodecoupling modelareadopted toexplorethe influencingfactors ofagriculturalbnemissiosinHnanProvineandthecoupingstatus，andorrspondngstrateicsggesiosareputfoard， soas topromotethe greendevelopmentofagricultureinHunanProvice，amajoragriclturalprovine，andachievethe\"dualcarbon\" goals.Researchfindingsshowthatfrom2O15to2O23，agriculturalcarbonemisions inHunan Provincehavebeenontherise，while theoverallintensityofagriculturalcarbonemissionshasbeenonadownwardtrend.Thetopfouragriculturalcarbonources in termsof theaveagegrowthratesofarbonmisionsareelectricityonsumption，soilmanagement，gationandlstokand poultryemisios.InHunanProvinceagriculturalapitalstockcarbonemisionintesityandlaborinputareimportantfactorsfor thereductionofagriculturalcarbonemissons，whileagricultural economicdevelopment，technologicalprogressandagricultural structureare important factors forthe increaseofagriculturalcarbon emisions.InHunan Province，thedecouplingstatebetween agriculturalcarbonemissionsandcapital stock，technological progressandagricultural growthismainlya weak decouplngstate， whilete decoupling statebetweeagriculturalcarboemissons andlaborinput is mainlyastrong negative decouplingstate.Hence， strategic suggestionssuch asimprovingtheeficiencyofagriculturalproductionelectricityusage andthe proportionofcleanenergy usage，optimizingsoilmanagementmeasures，improving theagriculturalcarbonemissiontradingmechanismandregioalcoodiated management mechanism，and optimizing the agricultural production structure and technology are put forward.

Keywords：agriculturalcarbonemissions;C-Dproductionfunction;LMDIdecompositionmethod;decouplingeffect;Hunan

農(nóng)業(yè)是碳排放的重要來(lái)源之一[I]，全球約 12% 的碳由農(nóng)業(yè)系統(tǒng)排放[2]。我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放量約占總碳排放量的 17%^[3-4] ，而農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)，故大力發(fā)展低碳、綠色、生態(tài)農(nóng)業(yè)是我國(guó)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)和促進(jìn)農(nóng)業(yè)永續(xù)發(fā)展的重要途徑。黨和國(guó)家十分重視農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展，持續(xù)推進(jìn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的降污固碳。2022年6月，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、國(guó)家發(fā)展改革委印發(fā)了《農(nóng)業(yè)農(nóng)村減排固碳實(shí)施方案》，為我國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村減排固碳提供了系統(tǒng)性的實(shí)施路徑。農(nóng)業(yè)碳排放問(wèn)題也已引起全社會(huì)的廣泛關(guān)注，業(yè)已成為學(xué)術(shù)界研究的重要課題。因此，研究農(nóng)業(yè)領(lǐng)域減排降碳問(wèn)題具有重要的理論與實(shí)踐意義。

當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的研究主要集中在農(nóng)業(yè)碳排放量的測(cè)算與時(shí)空特征、農(nóng)業(yè)碳排放源（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“碳源”）以及農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素3個(gè)方面，涉及全國(guó)[5-]、省域[7-8]、縣域[9]等多個(gè)層次和尺度。一是關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放量測(cè)算與時(shí)空特征的研究。張俊飚、何艷秋、孟慶雷等[10-12]在研究中測(cè)算了我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放量，發(fā)現(xiàn)其總體呈上升趨勢(shì)，且地區(qū)之間的農(nóng)業(yè)碳排放效率差異明顯。韋沁、劉華軍等[13-14]在研究中運(yùn)用 Dagum基尼系數(shù)與非參數(shù)估計(jì)相結(jié)合的方法，實(shí)證測(cè)算了我國(guó)各區(qū)域的農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度，對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放狀況的空間時(shí)序動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢(shì)進(jìn)行了分析，并探索了我國(guó)區(qū)域性農(nóng)業(yè)碳排放效率差異及其演進(jìn)特征。尹吳等[15]進(jìn)一步通過(guò)泰爾指數(shù)和馬爾科夫鏈辨析了我國(guó)三大糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度與效率，為實(shí)證檢驗(yàn)我國(guó)糧食生產(chǎn)與碳排放強(qiáng)度之間的關(guān)系提供了經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。二是關(guān)于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域碳源的辨析與探索。現(xiàn)有研究認(rèn)為，與其他行業(yè)的碳源相比而言，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的碳源具有更強(qiáng)的多樣性、復(fù)雜性和隱蔽性。聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì)（IntergovernmentalPanelonClimateChange，IPCC）對(duì)農(nóng)業(yè)碳源進(jìn)行了分類(lèi)，將其主要分為腸道發(fā)酵、糞便管理、農(nóng)業(yè)土壤、水稻種植、糞便的田間施用、農(nóng)作物殘留物的田間燃燒、石灰施用、尿素施用、能源使用等類(lèi)型。國(guó)內(nèi)外學(xué)者大都遵循IPCC的分類(lèi)對(duì)農(nóng)業(yè)碳源進(jìn)行研究，并從該分類(lèi)視角核算農(nóng)業(yè)碳排放量和碳排放強(qiáng)度[16]。另一部分學(xué)者則主要從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中使用的化石能源以及農(nóng)膜、化肥、農(nóng)藥等生產(chǎn)資料所產(chǎn)生的碳排放量視角進(jìn)行測(cè)算[17-18]，國(guó)外學(xué)者West等[19]在研究中將清潔能源生產(chǎn)過(guò)程中的碳排放也納入了測(cè)算體系。三是關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放影響因素的研究。多數(shù)學(xué)者使用Kaya恒等式[20]、LMDI模型[20-22]等方法對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放影響因素進(jìn)行了研究；部分學(xué)者對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)作用于農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行了影響因素的分解和實(shí)證分析，并結(jié)合Tapio脫鉤模型進(jìn)行脫鉤狀況研究，發(fā)現(xiàn)影響我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)主要由能源排放強(qiáng)度、能源結(jié)構(gòu)、能源效率和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r4個(gè)因素組成[23-25]。

因此，該研究以農(nóng)業(yè)大省湖南省為例，綜合考慮農(nóng)業(yè)全要素投人產(chǎn)出和生產(chǎn)全過(guò)程對(duì)2015一2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放進(jìn)行測(cè)算和特征分析，采用基于時(shí)變參數(shù)C-D生產(chǎn)函數(shù)的LMDI分解法和Tapio脫鉤模型，實(shí)證探究該時(shí)期湖南省農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素及其脫鉤狀態(tài)的動(dòng)態(tài)演變情況，并提出相應(yīng)策略建議，以期促進(jìn)湖南省進(jìn)一步統(tǒng)籌好農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)，為其他區(qū)域的農(nóng)業(yè)碳排放治理提供參考，從而助力我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

1研究區(qū)域概況、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)域概況

湖南省位于長(zhǎng)江中游，省境絕大部分在洞庭湖以南，地處我國(guó)東南腹地，經(jīng)緯度范圍為 108^°47^′E～ 114^°15^′E，24^°39^′N～30^°08N_c 湖南省是我國(guó)農(nóng)業(yè)大省、產(chǎn)糧大省，糧食作物以水稻為主，稻谷產(chǎn)量多年居全國(guó)之首，2023年湖南省生豬出欄量居全國(guó)第2位，烤煙產(chǎn)量居全國(guó)第4位，糧食產(chǎn)量居全國(guó)第8位。

1.2 研究方法

1.2.1農(nóng)業(yè)碳排放量的測(cè)算綜合已有成果[17.26]，結(jié)合湖南省自身特征，該研究從投入產(chǎn)出和生產(chǎn)過(guò)程2個(gè)角度進(jìn)行農(nóng)業(yè)碳排放量的測(cè)算和分析。投入產(chǎn)出角度的3類(lèi)農(nóng)業(yè)碳源為能源消耗、要素投入、廢棄物處理。生產(chǎn)過(guò)程角度的3類(lèi)農(nóng)業(yè)碳源為水稻系統(tǒng)、土壤系統(tǒng)、動(dòng)物系統(tǒng)。農(nóng)業(yè)碳排放量的測(cè)算具體如公式（1）所示[27]

式（1）中： CE 表示湖南省農(nóng)業(yè)碳排放總量 （kg） CE_i 為第 i 種碳源的碳排放量（ ）； S_i 為第 i 種碳源的數(shù)量； a_i 為第 i 種碳源對(duì)應(yīng)的碳排放系數(shù)。

農(nóng)作物碳源及其碳排放系數(shù)見(jiàn)表1，其中，水稻系統(tǒng)的測(cè)算系數(shù)是根據(jù)IPCC第四次評(píng)估報(bào)告的內(nèi)容進(jìn)行界定的，該研究以130d為水稻的生長(zhǎng)周期。

表1農(nóng)作物碳源及其碳排放系數(shù)

畜禽養(yǎng)殖碳排放量的測(cè)算以畜禽出欄率為依據(jù)進(jìn)行[31]。一般而言，生豬、兔和禽類(lèi)的出欄率 gt;1 ，牛和羊的出欄率 lt;1 。該研究對(duì)生豬、兔和禽類(lèi)年平均飼養(yǎng)量的測(cè)算進(jìn)行調(diào)整，具體如公式（2）所示[32]。

式（2）中： Q_i 為第 i 種畜禽年平均飼養(yǎng)量（頭／只/萬(wàn)羽）； φ 為第 i 種畜禽平均生命周期（d）； M_i 為第 i 種畜禽的年生產(chǎn)量（出欄量）。

該研究對(duì)牛和羊年平均飼養(yǎng)量的測(cè)算進(jìn)行調(diào)整，具體如公式（3）所示[32]

式（3）中： C_it 、 C_i（t-1） 分別表示第 i 種畜禽第

t 年和第（t-1）年的年末存欄量。

畜禽碳排放系數(shù)見(jiàn)表2①

該研究基于排放因子法計(jì)算農(nóng)業(yè)秸稈露天焚燒碳排放量，具體如公式（4）所示[33]

E=P_i×C×R×F×EF

式（4）中： E 代表秸稈露天焚燒的碳排放總量 Π（kg）;P_i?C，R，F(xiàn)，EF 分別代表第 i 年湖南省的糧食產(chǎn)量（萬(wàn)t）、平均谷草比、平均秸稈露天焚燒比例 （% ）、燃燒效率、平均秸稈露天焚燒 CO₂ 排放因子（ g/kg ）。秸稈露天焚燒碳排放系數(shù)等指標(biāo)[3]見(jiàn)表3。

表2畜禽碳排放系數(shù)

表3秸稈露天焚燒碳排放指標(biāo)

1.2.2碳排放的收斂性檢驗(yàn)在“雙碳”工作的持續(xù)穩(wěn)步推進(jìn)下，不同區(qū)域的農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度會(huì)向相近水平穩(wěn)態(tài)發(fā)展。收斂模型能夠較為準(zhǔn)確地對(duì)不同地區(qū)實(shí)現(xiàn)碳減排目標(biāo)的進(jìn)展?fàn)顩r進(jìn)行評(píng)價(jià)。考慮到湖南省14個(gè)市州在相同碳排放政策下實(shí)現(xiàn)碳排放目標(biāo)進(jìn)展?fàn)顩r的差異，該研究采用收斂模型來(lái)揭示其不同地區(qū)碳排放強(qiáng)度的時(shí)序變化特征。標(biāo)準(zhǔn)差 σ 收斂能夠有效體現(xiàn)所研究數(shù)據(jù)集的離散程度，揭示出不同地區(qū)碳排放強(qiáng)度隨著時(shí)間推移的變異和收斂規(guī)律，具體計(jì)算如公式（5）所示[34]

式（5）中： σ_t 為農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度在 t 時(shí)期的標(biāo)準(zhǔn)差；14為湖南省的市州數(shù)； C_it 表示第 i 個(gè)市州在t 時(shí)期的農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度； N 表示農(nóng)業(yè)碳源的數(shù)量。當(dāng) σ_t+1gt;σ_t 時(shí)，存在 σ 收斂。

湖南省14個(gè)市州農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度的初始狀況存在差異，在相同的碳排放政策措施下，初始農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度較高市州的農(nóng)業(yè)碳減排速度會(huì)較快，而初始農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度較低市州的農(nóng)業(yè)碳減排速度會(huì)較慢。 β 絕對(duì)收斂是指隨著時(shí)間的推移，初始農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度不一致的地區(qū)間的農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度差距會(huì)不斷縮小，最終不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度會(huì)收斂至同一穩(wěn)態(tài)水平。 β 絕對(duì)收斂回歸方程以及收斂速度 u_γ ，半程收斂周期 τ 的計(jì)算具體如公式（6）～（8）所示[35]

式 （6）～（8） 中： C_i，t+T 和 C_i，t 分別為湖南省第i 個(gè)市州在（ t+T） 和 t 時(shí)期的農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度； T 表示時(shí)間跨度； γ 表示常數(shù)項(xiàng)； β 表示估計(jì)系數(shù)； ε_it 表示殘差項(xiàng)； ? 表示計(jì)算周期。

1.2.3基于時(shí)變參數(shù)C-D生產(chǎn)函數(shù)的LMDI分解基于時(shí)變參數(shù)C-D生產(chǎn)函數(shù)的LMDI分解的研究以Kaya的碳排放恒等式為基礎(chǔ)，該研究綜合現(xiàn)有的研究成果[35-36]對(duì)恒等式進(jìn)行變形處理，得出的農(nóng)業(yè)碳排放分解計(jì)算式具體如公式（9）所示。

式（9）中： C_t 、 GCP_t ！ AGR_t 、 G_t 分別表示第 t 年的農(nóng)業(yè)碳排放總量（ kg ）、種植業(yè)總產(chǎn)值（萬(wàn)元）農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值（萬(wàn)元）農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值增長(zhǎng)量（萬(wàn)

元）。公式（9）簡(jiǎn)化后如公式（10）所示。

C_t=CI_t×SI_t×EI_t×G_t

式（10）中：CL=CP， 描述第 t 年的農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度②； 描述農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)； 描述農(nóng)業(yè)單位產(chǎn)值的增加額。

該研究將時(shí)變參數(shù)C-D生產(chǎn)函數(shù)與LMDI分解法結(jié)合進(jìn)行研究方法改進(jìn)，得到的函數(shù)計(jì)算式如公式（11） ～ （12）所示。

AGR=A×K^sv1×L^sv2

式（11）～（12）中： A 、 K^sν1 、 L^sν2 分別表示隨時(shí)間變化的技術(shù)、資本、勞動(dòng)投入要素； A_t 為第 t 年的技術(shù)水平； K_t 為第 t 年的資本存量； L_t 為第 t 年的勞動(dòng)投入； μ_t 為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)； sν_t¹ 和 sν_t² 分別為資本存量和勞動(dòng)投入要素的時(shí)變參數(shù)，且其滿足sν_t¹=sν_t-1¹+ε_1t 和 sν_t²=sν_t-1²+ε_2t 。

該研究將公式 （ 11）～（ 12） 與公式（10）結(jié)合，得出基于C-D生產(chǎn)函數(shù)的湖南省農(nóng)業(yè)碳排放LMDI分解計(jì)算式如公式（13）所示。

該研究進(jìn)而將湖南省農(nóng)業(yè)碳排放量的增量與引致因素結(jié)合，以精準(zhǔn)識(shí)別出農(nóng)業(yè)碳排放量增量的影響因素，具體如公式（14）所示。

式（14）中： C_t? C₀ 、 ΔC_t 分別表示第 t 年的農(nóng)業(yè)碳排放總量、基期（2014年）的農(nóng)業(yè)碳排放總量、從基期到第 t 年的農(nóng)業(yè)碳排放量增量； ΔC_cI 、 ΔC_sI ΔC_EI 1 ΔC_A 、 ΔC_K ！ ΔC_L 分別表示農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步、資本存量、勞動(dòng)投入帶來(lái)的農(nóng)業(yè)碳排放量增量。

該研究對(duì)公式（14）進(jìn)行變形處理，得出以上6個(gè)因素帶來(lái)的農(nóng)業(yè)碳排放量增量的測(cè)算式如公式（15）所示。

1.2.4Tapio脫鉤模型分析脫鉤狀況分析在生態(tài)學(xué)、生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科中有很好的應(yīng)用，如碳排放強(qiáng)度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤狀況分析等。農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤狀況分析用來(lái)解釋農(nóng)業(yè)碳排放與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間不存在因果關(guān)聯(lián)的強(qiáng)度。該研究將C-D生產(chǎn)函數(shù)與Tapio脫鉤模型結(jié)合來(lái)突出技術(shù)、資本、勞動(dòng)要素對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響，因而在一定程度上克服了傳統(tǒng)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)之間Tapio脫鉤狀況分析的缺陷。該研究分別用脫鉤指數(shù) D（C，G） D（C，K），D（C，L），D（C，A） 來(lái)描述湖南省農(nóng)業(yè)碳排放量與農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)、資本存量、勞動(dòng)投入、技術(shù)進(jìn)步之間的脫鉤狀況，以 D 0 （C，A） 為例，其具體計(jì)算如公式（16）所示[38-39]。

脫鉤狀態(tài)的劃分（以農(nóng)業(yè)碳排放量與勞動(dòng)投入之間的脫鉤狀態(tài)為例）如表4所示[38-39]。

表4脫鉤狀態(tài)的劃分

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

該研究所涉及的2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)主要來(lái)自相應(yīng)年份的《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《湖南統(tǒng)計(jì)年鑒》《湖南省人民政府公報(bào)》《湖南省國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》以及湖南省各市州統(tǒng)計(jì)資料等。

2 結(jié)果與分析

2.1 湖南省農(nóng)業(yè)碳排放特征分析

2.1.1湖南省農(nóng)業(yè)碳排放量特征分析該研究計(jì)算得出2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放量及增速（表5）。可見(jiàn)，湖南省2015年農(nóng)業(yè)碳排放量約為5272萬(wàn)t，2023年農(nóng)業(yè)碳排放量約為6467萬(wàn)t，比2015年增加 22.67% ，2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放量年均增長(zhǎng)率約為 2.59% 。通過(guò)對(duì)2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放量的變化趨勢(shì)進(jìn)行進(jìn)一步分析可以看出，2015—2019年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放量呈快速上升趨勢(shì)，其由2015年的5272萬(wàn)t上升到2019年的6144萬(wàn)t，增長(zhǎng)了 16.54% ，年均增長(zhǎng)率約為 3.90% 。其中，農(nóng)業(yè)用電量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力是這一時(shí)期湖南省農(nóng)業(yè)碳排放量快速增加的主要原因，二者的年均增速分別為 7.24% 和 6.13% 。此外，農(nóng)膜使用量的增加和農(nóng)業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大也是農(nóng)業(yè)碳排放量增加的重要因素。2019—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放量增長(zhǎng)較為平穩(wěn)，其由2019年的6144萬(wàn)t上升到2023年的6467萬(wàn)t，增長(zhǎng)了 5.26% ，年均增長(zhǎng)率約為 1.29% ，說(shuō)明碳排放控制措施的效應(yīng)逐漸顯現(xiàn)。該時(shí)期，湖南省在農(nóng)藥使用、化肥施用、畜禽養(yǎng)殖方面呈現(xiàn)出顯著的碳減排效應(yīng)，三者年均碳排放增速分別為 -4.2% 、 -5.4% 和 -3.8% 。這得益于湖南省自2015年以來(lái)推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的努力，減少農(nóng)藥和化肥施用量、畜禽養(yǎng)殖領(lǐng)域的碳排放治理等措施的積極實(shí)施取得顯著成效。但值得注意的是，湖南省的農(nóng)業(yè)用電量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力仍然呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。

表52015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放量及增速

2.1.2湖南省農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度特征分析該研究得出2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度及降速（表6）。結(jié)果表明：2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度整體呈下降趨勢(shì)，年均降速為 2.02% ，2020—2022年降速明顯較快。結(jié)合前文可知，2019—2023年湖南省雖然農(nóng)業(yè)碳排放量緩慢上升，但農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度得到有效控制，呈現(xiàn)出穩(wěn)步下降的良好趨勢(shì)。

這主要?dú)w功于黨的十八大以來(lái)，黨和國(guó)家出臺(tái)的系列政策措施促進(jìn)了農(nóng)業(yè)低碳生產(chǎn)，提升了農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。此外，2019年以來(lái)湖南省對(duì)農(nóng)業(yè)各碳源碳排放量進(jìn)行了有效控制，實(shí)施了嚴(yán)格的農(nóng)藥使用量控制、化肥施用量控制、農(nóng)膜回收、秸稈綜合利用等措施和方案，使農(nóng)業(yè)碳排放量增速基本控制在2.0% 以內(nèi)。而該時(shí)期湖南省種植業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)率卻達(dá)到年平均 5.51% 的高水平，故呈現(xiàn)出湖南省農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度下降速率較高的良好局面。

表62015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度及降速

2.1.3湖南省農(nóng)業(yè)碳源結(jié)構(gòu)特征分析該研究通過(guò)進(jìn)一步測(cè)算得出2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)不同碳源的碳排放量增速（表7）。可見(jiàn)，2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)不同碳源按碳排放量增速平均值從大到小排列的前4位分別為用電（ 26.74% ）、王壤管理（ 15.58% ）、灌溉（ 11.94% ）、畜禽排放（ 7.98% ）。具體而言，2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)各碳源中用電的碳排放量增速居高不下，主要原因是雖然農(nóng)業(yè)機(jī)械化在湖南省多數(shù)地區(qū)發(fā)揮了節(jié)約勞動(dòng)力的重要作用，但是其能耗與碳排放還沒(méi)有得到很好的控制。其次是土壤管理過(guò)程中的碳排放量增速，主要原因是農(nóng)藥、化肥的施用及其他因素帶來(lái)的土壤污染問(wèn)題依然嚴(yán)峻。然而，農(nóng)業(yè)用電、土壤管理、灌溉的碳排放量增速雖然增長(zhǎng)，但增長(zhǎng)得較為緩慢，說(shuō)明湖南省在這些領(lǐng)域的降碳減排效果明顯。

2.2 湖南省農(nóng)業(yè)碳排放影響因素分析

該研究通過(guò)進(jìn)一步計(jì)算分析得到2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放六大影響因素基于C-D生產(chǎn)函數(shù)的LMDI分解結(jié)果及其總效應(yīng)（表8）。可見(jiàn)，2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放的六大影響因素中農(nóng)業(yè)資本存量、碳排放強(qiáng)度、勞動(dòng)投入具有明顯的抑制效應(yīng)，其共使農(nóng)業(yè)碳排放量減少4821.48萬(wàn)t，分別使農(nóng)業(yè)碳排放量減少1749.98萬(wàn)、1616.93萬(wàn)、1454.57萬(wàn)t，相應(yīng)占比分別為 36.3% 、 33.5% / 30.2% 。其中，資本存量的抑制作用最強(qiáng)；2020年資本存量對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的抑制效果最為明顯，表明更多農(nóng)業(yè)投資逐步傾向于綠色低碳領(lǐng)域。同時(shí)，促進(jìn)2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放量增加的主要因素是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，其共使農(nóng)業(yè)碳排放量增加6017.42萬(wàn)t，分別累計(jì)產(chǎn)生了4139.51萬(wàn)、1520.40萬(wàn)、357.51萬(wàn)t的農(nóng)業(yè)碳排放量增量，相應(yīng)占比分別為 68.8% 、 25.3% 和 5.9% 。湖南省作為我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)之一，正在從農(nóng)業(yè)大省向農(nóng)業(yè)強(qiáng)省邁進(jìn)，故在今后一段時(shí)期內(nèi)，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、農(nóng)業(yè)機(jī)械使用強(qiáng)度與規(guī)模進(jìn)一步提升可能仍將會(huì)在一定程度上造成農(nóng)業(yè)碳排放量的增加，需要得到足夠重視和科學(xué)處理。

表72015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)各碳源產(chǎn)生的碳排放量增速 （%）

表82015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放六大影響因素的LMDI分解結(jié)果及其總效應(yīng)

2.3 脫鉤動(dòng)態(tài)分析

該研究得出2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)、資本存量、勞動(dòng)投入、技術(shù)進(jìn)步4個(gè)影響因素之間的脫鉤指數(shù)值與脫鉤狀態(tài)（表9）。可見(jiàn)，2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放與4個(gè)影響因素之間的脫鉤狀態(tài)存在差異。湖南省農(nóng)業(yè)碳排放與資本存量之間的脫鉤狀態(tài)在各年份之間不穩(wěn)定，以弱脫鉤狀態(tài)為主，說(shuō)明資本存量增速高于農(nóng)業(yè)碳排放量增速；農(nóng)業(yè)碳排放與勞動(dòng)投入之間的脫鉤狀態(tài)以強(qiáng)負(fù)脫鉤狀態(tài)為主，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)投入減少，但農(nóng)業(yè)碳排放增加，說(shuō)明農(nóng)業(yè)機(jī)械在替代部分勞動(dòng)力、提高生產(chǎn)效率的同時(shí)，因消耗柴油和汽油等而直接增加了化石燃料相關(guān)的碳排放；農(nóng)業(yè)碳排放與技術(shù)進(jìn)步之間的脫鉤狀態(tài)以弱脫鉤狀態(tài)為主，說(shuō)明農(nóng)業(yè)綠色低碳技術(shù)有利于農(nóng)業(yè)碳減排；農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)之間的脫鉤狀態(tài)以弱脫鉤狀態(tài)為主，二者呈正相關(guān)關(guān)系，但農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速率高于農(nóng)業(yè)碳排放量增長(zhǎng)速率。分階段來(lái)看，2015一2019年，湖南省農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)、資本存量和技術(shù)進(jìn)步因素之間的脫鉤狀態(tài)主要是弱脫鉤狀態(tài)；農(nóng)業(yè)碳排放與勞動(dòng)投人因素之間的脫鉤狀態(tài)主要是強(qiáng)負(fù)脫鉤狀態(tài)。2020—2023年，湖南省農(nóng)業(yè)碳排放與農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)、資本存量、技術(shù)進(jìn)步因素之間呈現(xiàn)了較為明顯的脫鉤效應(yīng)，主要原因是湖南省實(shí)施了一系列促進(jìn)農(nóng)業(yè)低碳、綠色、高質(zhì)量發(fā)展的政策措施，取得了較好的政策效應(yīng)；農(nóng)業(yè)碳排放與勞動(dòng)投入因素之間則呈現(xiàn)負(fù)脫鉤效應(yīng)。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

其一，2015—2019年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放量呈快速上升趨勢(shì)，2019—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放量增長(zhǎng)較為平穩(wěn)；2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度整體呈下降趨勢(shì)，年均降速為 2.02% ；2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)不同碳源按碳排放量增速平均值從大到小排列的前4位分別為用電（ 26.74% ）土壤管理（ 15.58% ）、灌溉（ 11.94% ）畜禽排放（ 7.98% ）。其二，農(nóng)業(yè)資本存量、碳排放強(qiáng)度、勞動(dòng)投入因素對(duì)2015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放量具有顯著的抑制效應(yīng)，而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)因素促進(jìn)了農(nóng)業(yè)碳排放量的增加。其三，2015一2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放與資本存量、技術(shù)進(jìn)步和農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)因素之間的脫鉤狀態(tài)主要為弱脫鉤狀態(tài)，與勞動(dòng)投入因素之間的脫鉤狀態(tài)主要為強(qiáng)負(fù)脫鉤狀態(tài)。

表92015—2023年湖南省農(nóng)業(yè)碳排放與4個(gè)影響因素之間的脫鉤指數(shù)值及脫鉤狀態(tài)

3.2建議

一是要著力提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電的效率，增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中清潔能源的使用比率。湖南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電產(chǎn)生的碳排放量較大且增速快，農(nóng)業(yè)大規(guī)模機(jī)械化引起的碳排放量增加問(wèn)題同樣突出。因此，湖南省應(yīng)大力提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電效率，加強(qiáng)對(duì)農(nóng)業(yè)大規(guī)模機(jī)械化能源消耗導(dǎo)致的碳排放量增加情況的監(jiān)測(cè)和管控；大力研發(fā)節(jié)能灌溉技術(shù)和清潔能源，推進(jìn)其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的應(yīng)用；大力提高農(nóng)業(yè)機(jī)械的智能化、電氣化和精準(zhǔn)作業(yè)水平，監(jiān)測(cè)和控制好農(nóng)業(yè)用電、農(nóng)業(yè)能源消費(fèi)所帶來(lái)的碳排放量增加情況。二是要強(qiáng)化并優(yōu)化土壤管理措施，減少土壤翻耕等帶來(lái)的碳排放增加量。湖南省要進(jìn)一步優(yōu)化農(nóng)田灌溉模式，提升土地復(fù)種指數(shù)，推廣生物降解農(nóng)膜、節(jié)水型旱作農(nóng)業(yè)等低碳作物種植技術(shù)，以減少土壤管理過(guò)程中產(chǎn)生的碳排放量；采取“輪作 + 休耕”等模式，以平衡生產(chǎn)與生態(tài)，恢復(fù)地力；發(fā)展稻漁綜合種養(yǎng)模式，以減少 CH₄ 的排放等。三是要進(jìn)一步健全農(nóng)業(yè)碳排放交易機(jī)制和區(qū)域協(xié)調(diào)管理機(jī)制。湖南省可完善農(nóng)業(yè)碳減排納入生態(tài)補(bǔ)償體系、低碳認(rèn)證農(nóng)產(chǎn)品獲得市場(chǎng)溢價(jià)的相關(guān)制度，進(jìn)一步健全農(nóng)業(yè)碳排放交易機(jī)制。湖南省可強(qiáng)化并優(yōu)化關(guān)于農(nóng)業(yè)碳排放區(qū)域差異及區(qū)域協(xié)調(diào)的管理機(jī)制，如市、株洲市、湘潭市等區(qū)域可側(cè)重于通過(guò)科技降碳減排來(lái)降低農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度，永州市、張家界市、湘西州等區(qū)域可更多地依托自然生態(tài)環(huán)境優(yōu)勢(shì)發(fā)展碳匯農(nóng)業(yè)，提升當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)固碳減排價(jià)值。四是要優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，提升農(nóng)業(yè)技術(shù)碳排放全周期管理水平。湖南省可進(jìn)一步發(fā)揮創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的作用，優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)低碳、綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，并調(diào)整農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用模式；結(jié)合農(nóng)戶農(nóng)業(yè)技術(shù)使用與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程，了解農(nóng)戶技術(shù)采納的行為障礙，以分類(lèi)優(yōu)化相應(yīng)措施；探索農(nóng)業(yè)碳足跡全生命周期評(píng)價(jià)機(jī)制，將農(nóng)業(yè)技術(shù)使用的碳排放納入農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工與流通的全周期管理，為省域統(tǒng)籌農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)提供經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)和科學(xué)依據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]趙其國(guó)，錢(qián)海燕.低碳經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)發(fā)展思考[J].生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào)，2009，18（5）：1609-1614.

[2]ROSAL，GABRIELLI P.Achieving net-zero emissions inagriculture ∵ areview[J].Environmental ResearchLetters，2023，18（6）：063002.

[3]董紅敏，李玉娥，陶秀萍，等.中國(guó)農(nóng)業(yè)源溫室氣體排放與減排技術(shù)對(duì)策[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2008（10）：269-273.

[4]譚濤，楊青，任家衛(wèi)．“兩山”理論背景下海南省農(nóng)業(yè)碳排放效率與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)耦合協(xié)調(diào)研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2024，45（7）：28-38.

[5]田云，尹怒昊.中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放再測(cè)算：基本現(xiàn)狀、動(dòng)態(tài)演進(jìn)及空間溢出效應(yīng)[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2022（3）：104-127.

[6]田云，張俊飚，李波.中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放研究：測(cè)算、時(shí)空比較及脫鉤效應(yīng)[J].資源科學(xué)，2012，34（11）：2097-2105.

[7]鄧維忠，許中堅(jiān).湖南省農(nóng)業(yè)碳排放特征及碳達(dá)峰分析[J].中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)（中英文），2024，32（2）：206-217.

[8]楊思存，霍琳，王成寶，等.基于STIRPAT模型的甘肅省農(nóng)業(yè)碳排放特征分析[J].干旱區(qū)地理，2023，46（9）：1493-1502

[9]鄭博福，梁涵，萬(wàn)煒，等.江西省縣域農(nóng)業(yè)碳排放時(shí)空格局及影響因素分析[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2022，38（23）：70-80.

[10]張俊飚，何可.“雙碳”目標(biāo)下的農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展研究：現(xiàn)狀、誤區(qū)與前瞻[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2022（9）：35-46.

[11]何艷秋，戴小文．中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素的時(shí)空特征研究[J].資源科學(xué)，2016，38（9）：1780-1790.

[12]孟慶雷，殷宇翔，王煜昊.我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的時(shí)空演化、脫鉤效應(yīng)及績(jī)效評(píng)估[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2023，56（20）：4049-4066.

[13]韋沁，曲建升，白靜，等.我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素和南北區(qū)域差異分析[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào)，2018，34（4）：318-325.

[14]劉華軍，鮑振，楊騫.中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放的地區(qū)差距及其分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)：基于Dagum基尼系數(shù)分解與非參數(shù)估計(jì)方法的實(shí)證研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2013（3）：72-81.

[15]尹昊，田云，盧奕亨．中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放區(qū)域差異及其空間分異機(jī)理[J].改革，2023（10）：130-145.

[16]賀青，張俊飚，張虎.農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響：來(lái)自糧食主產(chǎn)區(qū)的實(shí)證[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2023，39（1）：88-92.

[17]朱嘉晴，秦會(huì)艷，張夢(mèng)春.基于時(shí)變參數(shù)C-D生產(chǎn)函數(shù)的江西省農(nóng)業(yè)碳排放驅(qū)動(dòng)因素及脫鉤效應(yīng)[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2023，34（11）：3085-3094.

[18]曹俊文，曹玲娟.江西省農(nóng)業(yè)碳排放測(cè)算及其影響因素分析[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2016，32（7）：66-68，167.

[19]WEST TO，MARLAND G.A synthesis of carbon sequestration，carbon emissions，and net carbon flux in agriculture ∵ Comparingtillage practices in the United States[J].Agriculture，EcosystemsandEnvironment，2002，91（1-3）：217-232.

[20]RAIHANA，TUSPEKOVAA.Nexusbetweeneconomicgrowth，energy use，agricultural productivity，and carbon dioxideemissions σ：σ NewevidencefromNepal[J].EnergyNexus，2022，7：100113.

[21]李波，張俊飚，李海鵬.中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放時(shí)空特征及影響因素分解[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2011，21（8）：80-86.

[22]陳敏，李振亮，段林豐，等.成渝地區(qū)工業(yè)大氣污染物排放的時(shí)空演化格局及關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素[J].環(huán)境科學(xué)研究，2022，35（4）：1072-1081.

[23]胡婉玲，張金鑫，王紅玲.中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放特征及影響因素研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2020，36（5）：56-62.

[24]XUYW，MANXR，F(xiàn)UQ，etal.A decoupling analysisframework for agricultural sustainability and economic developmentbased on virtual water flow in grain exporting[J]. EcologicalIndicators，2022，141（Suppl C）：109083.

[25]周思宇，郗鳳明，尹巖，等.東北地區(qū)耕地利用碳排放核算及驅(qū)動(dòng)因素[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2021，32（11）：3865-3871.

[26]胡永浩，張昆揚(yáng)，胡南燕，等.中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放測(cè)算研究綜述[J].中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2023，31（2）：163-176.

[27]JOHNSONJMF，F(xiàn)RANZLUEBBERSAJ，WEYERSSL，et al.Agricultural opportunities tomitigate greenhouse gas emissions[J].EnvironmentalPollution，2007，150：107-124.

[28]段華平，張悅，趙建波，等.中國(guó)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的碳足跡分析[J]水土保持學(xué)報(bào)，2011，25（5）：203-208

[29]伍芬琳，李琳，張海林，等.保護(hù)性耕作對(duì)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)凈碳釋放量的影響[J].生態(tài)學(xué)雜志，2007（12）：2035-2039

[30]盧曉晴，方媛，梁澤奇．農(nóng)村用電碳排放變化驅(qū)動(dòng)因素研究[J]廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，38（5）：90-96.

[31]胡向東，王濟(jì)民.中國(guó)畜禽溫室氣體排放量估算[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2010，26（10）：247-252.

[32]閔繼勝，胡浩.中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)溫室氣體排放量的測(cè)算[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2012，22（7）：21-27.

[33]彭立群，張強(qiáng)，賀克斌.基于調(diào)查的中國(guó)秸稈露天燒污染物排放清單[J].環(huán)境科學(xué)研究，2016，29（8）：1109-1118.

[34]HASANMM，WUCB.Estimatingenergy-related CO₂ emissiongrowth in Bangladesh σ：σ TheLMDI decomposition methodapproach[J].EnergyStrategyReviews，2020，32：100565.

[35]牛樂(lè)，張麗霞，郗鳳明，等.遼寧省碳排放影響因素及情景預(yù)測(cè)[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2023，34（2）：499-509.

[36]苗安康，袁越，吳涵，等．中國(guó)省域碳達(dá)峰路徑與政策[J].環(huán)境科學(xué)，2023，44（8）：4623-4636.

[37]顏光耀，陳衛(wèi)洪，錢(qián)海慧.農(nóng)業(yè)技術(shù)效率對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的影響：基于空間溢出效應(yīng)與門(mén)檻效應(yīng)分析[J].中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)（中英文），2023，31（2）：226-240.

[38]劉松岐，秦琳貴，侯曜.綠色信貸的農(nóng)業(yè)碳減排效應(yīng)研究：基于30個(gè)省份面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（10）：103-106.

[39]劉茂輝，鄧小文，劉勝楠，等.基于LMDI法和Tapio脫鉤模型的天津市碳排放分析[J].環(huán)境污染與防治，2022，44（10）：1397-1401.

（責(zé)任編輯：袁萍萍）