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    黃河流域農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)時(shí)空演變及公平性研究

    2023-03-10 10:04:52張軍偉
    人民黃河 2023年3期
    關(guān)鍵詞:九省匯量公平性

    陳 晨,張軍偉

    (曲阜師范大學(xué) 管理學(xué)院,山東 日照 276800)

    黃河流域是我國傳統(tǒng)的農(nóng)耕區(qū),農(nóng)用物資長期粗放式投入和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理等問題造成流域農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展進(jìn)入瓶頸期[1]。2019 年9 月18 日,習(xí)近平總書記在黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展座談會(huì)上提出“堅(jiān)持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”[2]。發(fā)展低碳農(nóng)業(yè),實(shí)現(xiàn)區(qū)域間生態(tài)效益與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的協(xié)調(diào)一致既是實(shí)現(xiàn)黃河流域可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵,也是推進(jìn)流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇[3]。全面洞悉黃河流域農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)發(fā)展現(xiàn)狀及動(dòng)態(tài)演化軌跡,科學(xué)評(píng)價(jià)區(qū)域間農(nóng)業(yè)碳排放公平性,對(duì)于指導(dǎo)黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、實(shí)現(xiàn)流域農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型具有重要意義。

    現(xiàn)有黃河流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的研究主要集中在農(nóng)業(yè)生態(tài)效率的測(cè)算[4]、農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的測(cè)度[5]以及推進(jìn)路徑[1]等方面,對(duì)黃河流域農(nóng)業(yè)碳問題及其公平性研究較少。為此,本文依據(jù)黃河流域九?。▍^(qū))2000—2020 年數(shù)據(jù),在構(gòu)建完整農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)測(cè)算體系的基礎(chǔ)上揭示黃河流域碳效應(yīng)時(shí)空演變規(guī)律,立足于公平性視角從生態(tài)承載能力和經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)能力兩個(gè)角度分析省際差異,以期推進(jìn)黃河流域農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型助力流域農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程,并為黃河流域低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展及制定差異化減排增匯對(duì)策提供參考。

    1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

    1.1 農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)內(nèi)涵及測(cè)算方法

    與工業(yè)單一的碳排放特征不同,農(nóng)業(yè)兼具碳源與碳匯雙重特征[6],即在生產(chǎn)活動(dòng)中產(chǎn)生大量的碳排放、在農(nóng)作物生長過程中通過光合作用又吸收部分二氧化碳。鑒于此,為更全面地衡量農(nóng)業(yè)的“雙重效應(yīng)”,本研究將農(nóng)業(yè)碳匯量與碳排放量之間的差值定義為農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)[7]。

    1.1.1 農(nóng)業(yè)碳匯量測(cè)算

    考慮到草地與林地受人類活動(dòng)影響相對(duì)較小且當(dāng)前學(xué)術(shù)界尚未對(duì)其形成相對(duì)統(tǒng)一的測(cè)算標(biāo)準(zhǔn)[8],故本文在農(nóng)業(yè)碳匯量測(cè)算時(shí)只涉及種植業(yè),即專指農(nóng)作物生長發(fā)育全過程的碳吸收。利用系數(shù)法測(cè)算黃河流域農(nóng)業(yè)碳匯量,計(jì)算公式為

    式中:S、Si分別為黃河流域農(nóng)業(yè)碳匯總量和第i種農(nóng)作物的碳匯量;k為農(nóng)作物品種數(shù);si為農(nóng)作物i的碳匯系數(shù);Yi為第i種農(nóng)作物的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量;r為農(nóng)作物含水率;HIi為農(nóng)作物i的經(jīng)濟(jì)系數(shù)。

    黃河流域主要農(nóng)作物碳匯量測(cè)算參數(shù)[8-9]見表1。

    表1 黃河流域主要農(nóng)作物碳匯量測(cè)算參數(shù)

    1.1.2 農(nóng)業(yè)碳排放量測(cè)算

    綜合已有研究成果[8,10],本文針對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放量測(cè)算主要涉及4 類碳源:①農(nóng)用物資投入(農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜、農(nóng)用柴油的投入使用以及農(nóng)業(yè)灌溉)所導(dǎo)致的碳排放,各碳源排放系數(shù)見表2;②水稻種植過程中產(chǎn)生甲烷(CH4)排放,其排放系數(shù)[11]見表3;③畜禽養(yǎng)殖過程中腸道發(fā)酵所引發(fā)的CH4排放及糞便管理過程中CH4與氧化亞氮(N2O)的排放,各畜禽排放系數(shù)見表4;④秸稈處理過程中由秸稈還田、秸稈燃燒所引發(fā)的碳排放,秸稈處理相關(guān)參數(shù)賦值均引自程琳琳[12]研究成果和《省級(jí)溫室氣體清單編制指南(試行)》[13]。黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放量測(cè)算公式為

    表2 主要農(nóng)業(yè)碳源排放系數(shù)

    表3 黃河流域九?。▍^(qū))水稻種植過程中的CH4排放系數(shù) g/m2

    表4 黃河流域主要畜禽碳排放系數(shù) kg/(頭·a)

    式中:C、Ci分別為黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放總量和第i類碳源所產(chǎn)生的碳排放量;Ti、δi分別為黃河流域第i類碳源的具體數(shù)量及其相應(yīng)排放系數(shù)。

    此外,為保證農(nóng)業(yè)碳排放量測(cè)算結(jié)果單位的一致性,依據(jù)IPCC 第4 次評(píng)估結(jié)果將甲烷、氧化亞氮按其轉(zhuǎn)換系數(shù)分別為6.818 2、81.272 7 置換成標(biāo)準(zhǔn)碳(C)進(jìn)行計(jì)算。

    1.2 農(nóng)業(yè)碳排放公平性評(píng)價(jià)模型

    通過從生態(tài)承載能力和經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)能力兩方面構(gòu)建模型對(duì)碳排放公平性展開探討,源于能源消費(fèi)碳排放[15],其后碳排放公平性評(píng)價(jià)模型進(jìn)一步拓展到農(nóng)業(yè)碳排放[16]以及農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳排放[17]等領(lǐng)域。對(duì)碳排放公平性問題的已有探討多側(cè)重于全國層面,針對(duì)國家戰(zhàn)略發(fā)展區(qū)的碳排放公平性研究較為鮮見。本文以黃河流域?yàn)檠芯恐黧w,將九省(區(qū))作為評(píng)價(jià)單元構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳排放公平性評(píng)價(jià)模型,從生態(tài)承載能力和經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)能力兩方面衡量各省(區(qū))農(nóng)業(yè)碳排放公平與否。據(jù)此,基于已有研究[16]構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳排放公平性評(píng)價(jià)模型。

    1.2.1 農(nóng)業(yè)碳排放生態(tài)承載模型

    該模型主要考察黃河流域省際農(nóng)業(yè)碳生態(tài)容量貢獻(xiàn)公平與否,可以衡量不同?。▍^(qū))的碳吸收能力[16]。農(nóng)業(yè)碳排放生態(tài)承載系數(shù)(ESC)計(jì)算公式為

    式中:Sm為黃河流域m?。▍^(qū))的農(nóng)業(yè)碳吸收量;Cm為黃河流域m?。▍^(qū))的農(nóng)業(yè)碳排放量。

    若ESCm <1,說明m?。▍^(qū))農(nóng)業(yè)碳吸收量在黃河流域中的貢獻(xiàn)份額小于其農(nóng)業(yè)碳排放量所占比重,生態(tài)容量相對(duì)較低,使得其他?。▍^(qū))承擔(dān)了更多的碳吸收任務(wù);反之,則說明該省(區(qū))生態(tài)容量較高,能對(duì)其他省(區(qū))產(chǎn)生正外部性效應(yīng),減輕其他?。▍^(qū))過量碳排放所引發(fā)的生態(tài)環(huán)境壓力。

    1.2.2 農(nóng)業(yè)碳排放經(jīng)濟(jì)效率模型

    該模型主要考察黃河流域省際農(nóng)業(yè)碳排放經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)公平與否,可以衡量不同?。▍^(qū))的農(nóng)業(yè)碳產(chǎn)生能力[15]。農(nóng)業(yè)碳排放經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)(ECC)計(jì)算公式為

    式中:Gm和G分別為黃河流域m?。▍^(qū))的農(nóng)業(yè)增加值和全流域農(nóng)業(yè)增加值之和。

    若ECCm<1,說明m?。▍^(qū))對(duì)黃河流域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率小于其農(nóng)業(yè)碳排放貢獻(xiàn)率,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率相對(duì)較低,由此產(chǎn)生的碳排放損害了其他?。▍^(qū))的利益;反之,則說明該?。▍^(qū))農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率相對(duì)突出,對(duì)黃河流域其他?。▍^(qū))有貢獻(xiàn)。

    1.3 數(shù)據(jù)來源與處理

    本研究對(duì)2000—2020 年黃河流域九省(區(qū))的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析,農(nóng)業(yè)碳匯量與碳排放量測(cè)算所需原始數(shù)據(jù)來自《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)業(yè)年鑒》《中國畜牧獸醫(yī)年鑒》以及九?。▍^(qū))的相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒。其中,各類農(nóng)用物資投入量、水稻種植面積以及各種農(nóng)作物的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量均以當(dāng)年實(shí)際數(shù)量為準(zhǔn)。因考察區(qū)域涵蓋我國多處主要牧區(qū),而本研究主要考察種植業(yè)的碳匯作用,不涉及草地碳匯,故在計(jì)算畜禽養(yǎng)殖所導(dǎo)致的碳排放時(shí)減去依賴于純牧區(qū)的大牲畜數(shù)量(即本研究只考慮耕地、畜禽養(yǎng)殖過程中所引發(fā)的碳排放),同時(shí)各類畜禽因飼養(yǎng)周期不同,故需按照各自出欄率對(duì)其年均飼養(yǎng)數(shù)量進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整,具體調(diào)整方法參考閔繼勝等[11]相關(guān)研究。農(nóng)業(yè)增加值數(shù)據(jù)源自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》,為確保年際間的可比性,在實(shí)際分析中以2000 年不變價(jià)進(jìn)行調(diào)整。需要說明的是,本文中的黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放量、碳匯量、碳效應(yīng)指九?。▍^(qū))相應(yīng)數(shù)量之和。

    2 研究結(jié)果與分析

    2.1 黃河流域農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)時(shí)空演變分析

    2.1.1 時(shí)序變化

    2000—2020 年黃河流域農(nóng)業(yè)碳匯量、碳排放量及碳效應(yīng)測(cè)算結(jié)果見圖1。

    圖1 2000—2020 年黃河流域農(nóng)業(yè)碳匯量、碳排放量及碳效應(yīng)

    由圖1 可知,2000—2020 年黃河流域農(nóng)業(yè)碳匯總量呈穩(wěn)定上升趨勢(shì),由2000 年的17 968.86 萬t 增至2020 年的27 693.60 萬t,增長了54.12%,以玉米和小麥為主要碳匯;碳排放量由2000 年的8 126.95 萬t 增至2020 年的9 274.33 萬t,增長了14.12%,主要碳源為畜禽養(yǎng)殖和農(nóng)用物資投入,年均占比分別為38.73%和34.01%。農(nóng)業(yè)碳排放增速明顯低于碳匯增速,表明黃河流域農(nóng)業(yè)在增匯減排方面進(jìn)展顯著。

    進(jìn)一步分析可知,2000—2020 年黃河流域整體上農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)與農(nóng)業(yè)碳匯保持了大致相同的增長態(tài)勢(shì),農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)從2000 年的9 841.91 萬t 增至2020 年的18 419.27 萬t,增長了87.15%。黃河流域農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)的演化趨勢(shì)與我國農(nóng)業(yè)政策激勵(lì)密切相關(guān)[18],尤其是從2004 年中央一號(hào)文件頒布以后,農(nóng)民農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性大幅提高,緊接著2006 年國家將傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)稅取消,一系列政策帶動(dòng)了種植產(chǎn)業(yè)的迅速復(fù)蘇,黃河流域作為全國重要的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)基地,該時(shí)期小麥、玉米、棉花等作物規(guī)?;a(chǎn)得到提升,使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)碳匯量不斷上升且增速明顯高于碳排放量增速,實(shí)現(xiàn)流域農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)的快速增長。2014 年中央一號(hào)文件指出要大力發(fā)展“生態(tài)友好型農(nóng)業(yè)”,農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展受到高度重視;2015 年農(nóng)業(yè)部提出“農(nóng)藥、化肥使用量到2020年實(shí)現(xiàn)零增長”助力農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展;黨的十九大報(bào)告提出“綠水青山就是金山銀山”的可持續(xù)發(fā)展理念。一系列文件的頒布使得農(nóng)民低碳意識(shí)逐漸增強(qiáng),積極響應(yīng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的號(hào)召,農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整,農(nóng)資投入結(jié)構(gòu)日趨合理化[19],對(duì)近年來黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放的降低起到了明顯推動(dòng)作用,也間接使得黃河流域農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)呈現(xiàn)穩(wěn)定增長態(tài)勢(shì)。

    2.1.2 空間分異

    通過對(duì)比2000 年、2010 年、2020 年黃河流域九?。▍^(qū))農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)(見圖2)可知,黃河流域省際農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)差異顯著。2020 年河南和山東的農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)以絕對(duì)優(yōu)勢(shì)排在前兩位,分別為5 785.09 萬、4 718.51 萬t,兩省農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)占比超過整個(gè)黃河流域的一半;其次是內(nèi)蒙古和四川,農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)分別為2 969.77 萬、2 195.80萬t;山西、陜西、甘肅、寧夏依次排在第五位至第八位,農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)分別為955.01 萬、886.31 萬、677.52 萬、193.67 萬t,與前四位相比尚有較大差距;青海的農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)最小,為37.58 萬t,原因是其農(nóng)作物種植面積較小而畜牧業(yè)相對(duì)發(fā)達(dá)。可以看出,黃河流域九?。▍^(qū))農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)均呈現(xiàn)出凈碳匯特征,表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在一定程度上可吸收其他產(chǎn)業(yè)部分溫室氣體[20]。

    圖2 典型年份黃河流域九?。▍^(qū))農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)對(duì)比

    相比2000 年,2020 年黃河流域九省(區(qū))農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)均表現(xiàn)出不同的增長趨勢(shì),其中內(nèi)蒙古增幅最大,年均增長率高達(dá)6.94%,為2000 年的3.82 倍;河南、青海、山西、甘肅和山東的增速也很可觀,年均增長率分別達(dá)到3.71%、3.34%、3.32%、2.86%和2.45%;寧夏、陜西、四川分別以1.86%、1.57%和1.34%的年均增長率保持了農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)的穩(wěn)定增長,說明黃河流域總體上農(nóng)業(yè)技術(shù)水平不斷提升,農(nóng)業(yè)低碳化效果顯著。

    為探究農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)空間分布特點(diǎn),將黃河流域九?。▍^(qū))的農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)劃分為3 類等級(jí)區(qū),即農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)大于2 000 萬t 的?。▍^(qū))屬高碳效應(yīng)區(qū),1 000 萬~2 000萬t 的?。▍^(qū))屬中碳效應(yīng)區(qū),0~1 000 萬t 的省(區(qū))屬低碳效應(yīng)區(qū)。由黃河流域典型年份農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)各等級(jí)區(qū)空間分布(見圖3)可知,2000—2020 年黃河中上游?。▍^(qū))高碳效應(yīng)區(qū)從無到有,其中四川由中碳效應(yīng)區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)楦咛夹?yīng)區(qū),內(nèi)蒙古則從低碳效應(yīng)區(qū)逐步過渡到高碳效應(yīng)區(qū),說明這兩?。▍^(qū))的農(nóng)業(yè)碳生態(tài)有較大改善。黃河中上游的青海、甘肅、寧夏、陜西、山西始終處于低碳效應(yīng)區(qū)。黃河下游的河南和山東則一直處于高碳效應(yīng)區(qū),表明下游兩省在此期間農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)均穩(wěn)定保持在高值,可以認(rèn)為其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中一直維持了碳生態(tài)友好的生產(chǎn)環(huán)境。不難發(fā)現(xiàn),高碳效應(yīng)區(qū)以傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大省尤其糧食主產(chǎn)區(qū)為主,且黃河流域農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)兩極分化現(xiàn)象較為突出。究其原因,主要是不同省(區(qū))農(nóng)作物種植規(guī)模及農(nóng)業(yè)技術(shù)水平存在差異[21]。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),黃河流域農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)空間分布產(chǎn)生了一定的集聚現(xiàn)象,總體上農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)分布東高西低,下游高上游低。

    圖3 2000 年、2010 年、2020 年黃河流域農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)各等級(jí)區(qū)空間分布

    2.2 黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放公平性分析

    不同時(shí)點(diǎn)黃河流域九?。▍^(qū))農(nóng)業(yè)碳排放生態(tài)承載系數(shù)(ESC)和經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)(ECC)差異情況見表5。從生態(tài)承載能力來看,內(nèi)蒙古、河南、山東三?。▍^(qū))表現(xiàn)為波動(dòng)上升趨勢(shì),內(nèi)蒙古增幅為九?。▍^(qū))之首,其生態(tài)承載系數(shù)2020 年較2000 年增長了15.36%;青海、山西兩省表現(xiàn)為先升后降的演變趨向,四川、陜西兩省呈現(xiàn)波動(dòng)下降態(tài)勢(shì);甘肅和寧夏兩?。▍^(qū))則呈持續(xù)下降態(tài)勢(shì),寧夏的降幅最大、2020 年較2000 年下降了32.85%。從經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)能力來看,四川、青海、河南三省表現(xiàn)為波動(dòng)上升趨勢(shì),其經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)2020 年較2000 年分別增長了9.59%、9.38%和5.85%;山東、陜西兩省雖呈現(xiàn)先升后降的演變態(tài)勢(shì),但總體上升態(tài)勢(shì)顯著,山東以13.23%的增幅為九?。▍^(qū))之最;甘肅、寧夏、山西三?。▍^(qū))表現(xiàn)為波動(dòng)下降趨勢(shì);僅內(nèi)蒙古呈持續(xù)下降態(tài)勢(shì),2020 年與2000 年相比下降了38.73%。

    表5 典型年份九?。▍^(qū))農(nóng)業(yè)碳排放生態(tài)承載系數(shù)和經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)差異情況

    為了更直觀地反映黃河流域農(nóng)業(yè)碳生態(tài)容量貢獻(xiàn)與碳排放經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)的公平性,基于ESC和ECC兩類系數(shù)的差異將九?。▍^(qū))農(nóng)業(yè)碳排放公平性劃分為4 類:①雙優(yōu)型,即生態(tài)承載能力和經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)能力均較高(ESC>1,ECC>1);②生態(tài)優(yōu)勢(shì)型,即生態(tài)承載能力較高但經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)能力較低(ESC>1,ECC<1);③經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)型,即生態(tài)承載能力較低而經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)能力較強(qiáng)(ESC<1,ECC>1);④雙劣型,即生態(tài)承載能力和經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)能力均較低(ESC<1,ECC<1)。

    2000 年、2010 年、2020 年黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放公平性類型空間分布見圖4。

    圖4 2000 年、2010 年、2020 年黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放公平性類型空間分布

    由圖4 可知,山東始終為雙優(yōu)型,說明其自身具有較高的生態(tài)容量且農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率也相對(duì)突出,有效分擔(dān)了黃河流域其他?。▍^(qū))部分碳減排責(zé)任。河南雖一直為生態(tài)優(yōu)勢(shì)型,但可以看出其經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)呈現(xiàn)顯著遞增之勢(shì)且接近于1,說明其生態(tài)承載能力突出,近年來為其他?。▍^(qū))分擔(dān)了碳排放壓力,同時(shí)其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)也成功向低耗高效率型發(fā)展,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的生態(tài)效益日益向好。內(nèi)蒙古從雙優(yōu)型轉(zhuǎn)變?yōu)樯鷳B(tài)優(yōu)勢(shì)型,這與其種植業(yè)規(guī)模逐年增大有關(guān),從生態(tài)角度來看,應(yīng)充分發(fā)揮其碳匯能力,但受自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平等條件的制約,其農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效率逐年降低,應(yīng)在推行低碳農(nóng)業(yè)的同時(shí)注重與經(jīng)濟(jì)發(fā)展并行。陜西由生態(tài)優(yōu)勢(shì)型轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)型,說明其近年來農(nóng)業(yè)碳排放與生態(tài)容量不相協(xié)調(diào)。山西雖從生態(tài)優(yōu)勢(shì)型轉(zhuǎn)變?yōu)殡p劣型,但實(shí)際上其生態(tài)承載系數(shù)降幅不大(依舊維持在1 左右),說明該省碳生態(tài)容量趨于平衡;而其經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)相對(duì)較小,可知該省在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中排放一定比例的碳并未產(chǎn)生相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn),從經(jīng)濟(jì)角度來看,對(duì)黃河流域其他?。▍^(qū))是不公平的。四川和青海一直為經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)型,一方面說明其農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平及產(chǎn)業(yè)化程度在黃河流域并未掉隊(duì),農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效率處于優(yōu)勢(shì)地位;另一方面說明四川規(guī)模化的水稻種植及兩省的畜禽養(yǎng)殖等引發(fā)大量農(nóng)業(yè)碳排放,在一定程度上限制了當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)承載能力。寧夏和甘肅始終未從雙劣型行列中走出來,說明其生態(tài)容量與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率均處于較低水平,無論是從生態(tài)角度還是經(jīng)濟(jì)角度來看,均損害了其他?。▍^(qū))的利益。

    3 結(jié)論與建議

    3.1 結(jié) 論

    本研究在科學(xué)測(cè)度2000—2020 年黃河流域九?。▍^(qū))農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)的基礎(chǔ)上分析其時(shí)空演變規(guī)律,借助農(nóng)業(yè)碳排放公平性評(píng)價(jià)模型探究黃河流域省際公平性與差異性,得出如下結(jié)論。

    (1)黃河流域整體上農(nóng)業(yè)碳排放增速低于碳匯增速,農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)與碳匯呈現(xiàn)出大致相同的增勢(shì),農(nóng)業(yè)減排增匯工作取得一定進(jìn)展。

    (2)黃河流域農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)空間分布不均衡,總體上東高西低,下游高上游低;九?。▍^(qū))農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)均表現(xiàn)出不同程度的增勢(shì)且都呈現(xiàn)凈碳匯特征。

    (3)黃河流域省際農(nóng)業(yè)碳排放存在一定不公平性,區(qū)域間生態(tài)承載能力與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不協(xié)調(diào),上游地區(qū)失衡嚴(yán)重且這種極化現(xiàn)象短時(shí)期內(nèi)不會(huì)出現(xiàn)顯著收斂。

    3.2 建 議

    (1)從宏觀層面完善農(nóng)業(yè)低碳政策,依據(jù)九?。▍^(qū))差異化的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和自然資源條件設(shè)定農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)約束目標(biāo),進(jìn)行階段性考核且予以相應(yīng)資金獎(jiǎng)懲;同時(shí),可通過設(shè)立“黃河流域農(nóng)業(yè)碳基金”推動(dòng)農(nóng)業(yè)低碳技術(shù)的發(fā)展,為流域農(nóng)業(yè)增匯減排、綠色創(chuàng)新項(xiàng)目提供動(dòng)力與保障。

    (2)建立黃河流域跨?。▍^(qū))農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展合作機(jī)制,依托下游雙優(yōu)型區(qū)位稟賦助力中上游低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展,逐步縮小區(qū)域間農(nóng)業(yè)低碳化差異;各?。▍^(qū))應(yīng)立足于公平性協(xié)同發(fā)展原則,構(gòu)建協(xié)調(diào)激勵(lì)機(jī)制與低碳合作平臺(tái),使?。▍^(qū))間優(yōu)勢(shì)資源流動(dòng)共享。

    (3)黃河流域農(nóng)用物資粗放投入的地區(qū),可推行循環(huán)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì),提升資源投入的利用率與回收率;畜牧業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū),應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化養(yǎng)殖結(jié)構(gòu),推動(dòng)黃河流域形成資源節(jié)約型、環(huán)境友好型的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展格局。

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