閻　曉

西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的時空特征及影響因素

閻曉

（山西財經(jīng)大學山西太原030006）

低碳農(nóng)業(yè)是低碳經(jīng)濟的重要組成部分。文章核算了1997～2012年西南地區(qū)各省（市）的農(nóng)業(yè)碳排放量，分析了西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的時空特征，并采用對數(shù)平均迪式指數(shù)法（LMDI）對農(nóng)業(yè)碳排放影響因素進行分解分析。結(jié)果表明：從時間維度上看，西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放持續(xù)上升，從580.88 萬噸上升到945.05 萬噸；碳排放強度波動下降，從0.31 噸/萬元下降到0.14 噸/萬元；以2003年為時間節(jié)點，呈較明顯的兩階段特征。從空間維度看，四川和云南農(nóng)業(yè)碳排放量遠高于其他三?。ㄊ校?；碳排放強度則以云南最高（約0.19 噸/萬元）、重慶和貴州居中（約0.14 噸/萬元）、四川和西藏較低（僅0.11 噸/萬元）。就影響因素而言，經(jīng)濟規(guī)模增長是西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的最主要驅(qū)動因素，技術(shù)進步是最主要的消弱因素，而碳源結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化的影響很小。

低碳農(nóng)業(yè)；對數(shù)平均迪式指數(shù)法；分解分析；時空特征

1 引言

低碳農(nóng)業(yè)是指在可持續(xù)發(fā)展理念的指引下，通過轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式和農(nóng)民生產(chǎn)習慣，運用體制改革、科學技術(shù)和觀念創(chuàng)新等手段，使農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營活動排放最少的二氧化碳等溫室氣體，同時獲得最大收益的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式[1]。低碳農(nóng)業(yè)是低碳經(jīng)濟的重要組成部分[2]，發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)有助于改善日益惡化的生產(chǎn)和生活環(huán)境，提高農(nóng)業(yè)綜合效益[3]。

目前關(guān)于低碳農(nóng)業(yè)的研究主要集中在以下三個方面。一是對低碳農(nóng)業(yè)的主要內(nèi)容、我國發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的瓶頸等進行定性分析。如杜受祜[4]指出發(fā)展低碳經(jīng)濟要重點發(fā)展綠色有機農(nóng)業(yè)；發(fā)展農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟，建設(shè)低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系；綜合利用農(nóng)業(yè)剩余物，發(fā)展農(nóng)村清潔能源；發(fā)展林業(yè)碳匯。郭少云[5]指出技術(shù)創(chuàng)新是發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的重要環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)思想束縛、相關(guān)制度不健全、財政投入不足、信息化建設(shè)相對滯后等是制約低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的主要因素。二是對國內(nèi)外低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展模式進行歸納和對比，從而提出我國發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的可行性路徑。例如陶愛祥[6]對中國和美國低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展情況進行了對比，唐若菲[7]和舒暢等[8]回顧了歐美國家低碳農(nóng)業(yè)政策體系的變化歷程，并提出我國可借鑒之處。三是對農(nóng)業(yè)低碳化水平進行定量評價，并剖析其影響因素。例如曾大林等[9]、李波等[10]考慮了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、電力、柴油使用引起的直接和間接碳排放，以及農(nóng)業(yè)翻耕導致的碳溢出；在此基礎(chǔ)上核算了農(nóng)業(yè)碳排放量，分析了我國農(nóng)業(yè)低碳化水平的省際差異；張莉俠等[11]和謝淑娟等[12]采用指標體系法對低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展水平進行了評價；趙培華[13]采用灰色關(guān)聯(lián)度法、師帥等[14]采用協(xié)整分析法研究了農(nóng)業(yè)低碳化發(fā)展的影響因素。

上述研究對于理解低碳農(nóng)業(yè)的內(nèi)涵、推動我國農(nóng)業(yè)低碳化發(fā)展具有積極意義。但是，關(guān)于低碳農(nóng)業(yè)的定量研究相對較少，且對特定區(qū)域農(nóng)業(yè)低碳化發(fā)展影響因素的解析不足。鑒于此，本文以我國西南地區(qū)為研究區(qū)域，在核算1997～2012年各?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)碳排放量的基礎(chǔ)上，揭示西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的時空特征，并探討其影響因素，以期為西南地區(qū)農(nóng)業(yè)低碳化發(fā)展提供理論基礎(chǔ)和建議。

2 研究方法及數(shù)據(jù)來源

2.1 農(nóng)業(yè)碳排放量計算方法

根據(jù)李波[10]的研究，農(nóng)業(yè)碳排放的主要來源包括：化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜生產(chǎn)和使用導致的直接和間接碳排放，農(nóng)業(yè)機械運行而直接或間接消耗化石燃料（主要是農(nóng)用柴油）引起的碳排放，農(nóng)業(yè)翻耕破壞土壤有機碳庫從而導致有機碳流失到空中，以及灌溉用電間接消耗化石燃料所形成的碳排放。據(jù)此，農(nóng)業(yè)碳排放的計算公式為：

其中，表示農(nóng)業(yè)碳排放量，E表示來自種碳排放源的碳排放量，T表示種碳排放源的量，表示第種碳排放源的碳排放系數(shù)。不同碳排放源的值見表1。

表1　不同農(nóng)業(yè)碳排放源的碳排放系數(shù)[10]

2.2 影響因素分解分析法

指數(shù)分解法（IDA）可便捷地運用產(chǎn)業(yè)部門總和數(shù)據(jù)展開分析，在碳排放研究領(lǐng)域常被用來分析碳排放變化的影響因素[15]。IDA方法包括LasppeyresIDA和DivisiaIDA兩種技術(shù)，其中后者可以較好的解決運算中的“0”值問題和“剩余”問題，在碳排放分解分析中更具優(yōu)勢[16～17]。DivisiaIDA又包括算術(shù)平均迪式指數(shù)法（AMDI）和對數(shù)平均迪式指數(shù)法（LMDI）。相對而言，LMDI具有更完善的理論基礎(chǔ)、較強的適應(yīng)能力、容易理解及結(jié)果表達明晰等特點[18]，故本文采用LMDI法對西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的影響因素進行分解分析。

利用LMDI法，農(nóng)業(yè)碳排放量（）可以分解為5個因素，即排放系數(shù)、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、碳源結(jié)構(gòu)、碳源消耗強度和經(jīng)濟規(guī)模，如公式（2）所示。

其中表示農(nóng)業(yè)部門，表示碳源種類，E表示農(nóng)業(yè)部門對應(yīng)的種碳源排放量，F表示農(nóng)業(yè)部門對應(yīng)的種碳源消耗量，F表示農(nóng)業(yè)部門對應(yīng)的碳源消耗總量，G表示農(nóng)業(yè)部門的經(jīng)濟增加值，表示農(nóng)業(yè)總體增加值。KEF，表示碳排系數(shù)；LFF，表示部門的碳源結(jié)構(gòu)；MFG，表示部門的綜合碳源消耗強度（即技術(shù)水平）；QG，表示農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)；表示農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟規(guī)模。

由此，基期年農(nóng)業(yè)碳排放量E與目標年農(nóng)業(yè)碳排放量E之間的差值可以表示為：

其中E表示排放系數(shù)效應(yīng)，E表示碳源結(jié)構(gòu)效應(yīng)，E表示技術(shù)水平效應(yīng)，E表示經(jīng)濟結(jié)構(gòu)效應(yīng)，E表示經(jīng)濟規(guī)模效應(yīng)。根據(jù)Ang[16]，各種效應(yīng)的計算方法如公式（4）～（8）所示。

2.3 數(shù)據(jù)來源

考慮到重慶市于1997年才設(shè)為直轄市，本文選取1997～2012年為研究時段。研究所需的農(nóng)業(yè)化肥、農(nóng)藥、塑料薄膜、柴油使用量，灌溉面積及翻耕面積（以農(nóng)作物播種面積為準）均源自1998～2013年《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。

3 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量時空特征

3.1 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的時序特征

1997～2012年，西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放呈不斷上升趨勢，其增速快于全國平均水平，且環(huán)比增速的變化趨勢與全國整體狀況恰恰相反。如圖1所示，2012年西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量約945.05 萬噸，較1997年增加了60 %，平均每年增長近25 萬噸。就增長速度而言，西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量平均增速約4.18 %，高于全國平均速度3.72 %。就環(huán)比增速而言，西南地區(qū)整體呈上升態(tài)勢（從1.00 %上升至3.70 %），而全國總體上呈略微下降態(tài)勢（從3.32 %降至2.43 %）。

圖1　1997～2012年農(nóng)業(yè)碳排放及環(huán)比增速變化趨勢

1997～2012年，西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的來源結(jié)構(gòu)變化甚微。十幾年來，化肥是西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的最主要來源，但其所占比重略有下降（從69 %降至63 %）；農(nóng)膜是第二大來源，且其占比有所上升（從12 %上升至17 %）；農(nóng)藥和柴油碳排放不容忽視，前者占比略有下降、后者略有上升；翻耕和灌溉碳排放量所占比重極少（約3 %），且變化不大。

與碳排放量變化趨勢相反，1997～2012年西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放強度呈不斷下降趨勢。如圖2所示，2012年西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放強度約0.14 噸/萬元，僅為1997年的一半左右。與全國平均水平相比，西南地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳排放強度相對較低。但隨著時間的推移，這種差距正在縮小。具體地，1997年西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放強度比全國平均水平低0.08 噸/萬元，而2012年這一差值降至0.03 萬噸/萬元。

圖2　1997～2012年農(nóng)業(yè)碳排放量強度變化趨勢

綜合考慮西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量增長速率、碳排放來源結(jié)構(gòu)及碳排放強度的變化情況，可以2003年為時間節(jié)點大致分為兩個階段。1997～2003年期間，西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量緩慢上升，平均年增長率2.44 %；農(nóng)膜碳排放所占比重低于15 %；農(nóng)業(yè)碳排放強度波動下降，平均每年下降1.01 %，與全國平均水平相比具有一定優(yōu)勢。2003年以后，西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放增速有所上升，平均年增長率約4.56 %；農(nóng)膜碳排放所占比重超過15 %；農(nóng)業(yè)碳排放強度持續(xù)下降，平均年下降率5.50 %，相對于全國平均水平其優(yōu)勢降低。

3.2 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的空間差異

西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的省際差異較大。如圖3所示，2012年農(nóng)業(yè)大省四川和云南的農(nóng)業(yè)碳排放量分別為357.66 萬噸和319.79 萬噸，遠高于西南地區(qū)其他三?。ㄊ校?。重慶和貴州居中，分別為130.58 萬噸和128.05 萬噸。而西藏最少，僅8.97 萬噸。碳排放強度以云南最高，約0.19 噸/萬元，略高于全國平均水平（0.17 噸/萬元），也高于西南地區(qū)平均水平（0.14 噸/萬元）；重慶和貴州居中，約0.14 噸/萬元，與西南地區(qū)平均水平相當，但低于全國平均水平；四川和西藏碳排放強度最低，僅0.11 噸/萬元，低于西南地區(qū)及全國平均水平。就碳排放源的結(jié)構(gòu)而言，西南五?。ㄊ校┲g亦存在明顯差異。如圖4所示，貴州、云南和重慶源自化肥的碳排放量所占比重相對較大，均在60 %以上；而云南和西藏（特別是西藏）源于柴油的碳排放量所占比重明顯高于其他三省（市），其中云南約15 %，西藏則高達30 %。

圖3　2012年西南五?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)碳排放量和排放強度

圖4　2012年西南五省農(nóng)業(yè)碳排放源的結(jié)構(gòu)差異

4 西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量的影響因素分析

采用LMDI方法，將1997～2003、2003～2012及1997～2012西南五?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)碳排放的變化量進行分解，探討碳源結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、技術(shù)進步及經(jīng)濟規(guī)模等因素對各?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)碳排放的影響。

4.1 1997～2003年農(nóng)業(yè)碳排放影響因素分解分析

1997～2003年，經(jīng)濟規(guī)模擴大是西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放增加的主要因素。2003年，四川、重慶、貴州、云南和西藏的農(nóng)業(yè)增加值分別為1129.00 億元、343.10 億元、298.69 億元、503.00 億元和41.00 億元，較1997年增加了28 %、11 %、9%、26 %和40 %。農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展導致碳排放量分別增加了116.68 萬噸、13.03 萬噸、10.59 萬噸、36.74 萬噸和2.89 萬噸，約為各省1997年碳排放量的46 %、15 %、14 %、23 %和44 %。

技術(shù)水平變化對四川和西藏農(nóng)業(yè)碳排放具有較強的消減作用，在重慶和云南消減作用不明顯，在貴州則致使碳排放增加。1997～2003年，技術(shù)水平的變化導致四川農(nóng)業(yè)減少碳排放132.56 萬噸，約為1997年該省農(nóng)業(yè)碳排放的52 %。根據(jù)1.2可知，本研究中的技術(shù)水平實際上是指單位經(jīng)濟產(chǎn)出的化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油使用量，以及單位經(jīng)濟出的灌溉和翻耕量。1997～2003年四川的單位農(nóng)業(yè)增加值農(nóng)膜和柴油使用量呈現(xiàn)明顯上升態(tài)勢，分別從58.66 噸/億元、251.06 噸/億元上升到72.41 噸/億元和299.38 噸/億元。由于單位農(nóng)業(yè)增加值農(nóng)膜和柴油消耗量上升會導致碳排放量增加，所以單位農(nóng)業(yè)增加值化肥和農(nóng)藥消耗量的降低，以及單位農(nóng)業(yè)增加值灌溉和翻耕量下降才是四川農(nóng)業(yè)碳排放的真正消減因素。對于西藏而言，1997～2003年期間技術(shù)進步使其農(nóng)業(yè)少排放6.10 萬噸碳，僅管該值的絕對量不大，但卻是西藏1997年農(nóng)業(yè)碳排放的93 %。深入分析發(fā)現(xiàn)，西藏真正的消減因素同四川相同。在貴州，除單位農(nóng)業(yè)增加值的翻耕和灌溉面積基本不變外，其他各技術(shù)水平指標均呈上升趨勢，即綜合技術(shù)水平下降，從而導致該省農(nóng)業(yè)碳排放略有上升（約1.55 萬噸）。對云南和重慶而言，技術(shù)進步使農(nóng)業(yè)碳排放分別減少8.20 萬噸和10.07 萬噸，可見技術(shù)水平變化對其農(nóng)業(yè)碳排放的影響較小。

同時，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化導致四川農(nóng)業(yè)碳排放增加40.07 萬噸，約為該省1997年農(nóng)業(yè)碳排放量的15 %。對1997～2003年四川農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)進行分析發(fā)現(xiàn)，7年中該省農(nóng)業(yè)所占比重下降9 %，牧業(yè)所占比重上升5 %，林業(yè)所占比重基本不變，漁業(yè)所占比重有所上升。由于漁業(yè)碳排放量及少，且其比重極小，故可以推斷牧業(yè)比重上升是導致該省碳排放增加的原因之一。除此之外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳源結(jié)構(gòu)變化對西南地區(qū)其他省份農(nóng)業(yè)碳排放的變化影響極小。

4.2 2003～2012年農(nóng)業(yè)碳排放影響因素分解分析

與1997～2003年類似，經(jīng)濟規(guī)模擴大是西南地區(qū)各省農(nóng)業(yè)碳排放增加的主要因素，技術(shù)進步是最主要的消減因素。具體地，農(nóng)業(yè)發(fā)展導致四川、重慶、貴州、云南和西藏的碳排放量分別增加了271.87 萬噸、113.59 萬噸、109.80 萬噸、300.92 萬噸和2.17 萬噸，約為各省1997年農(nóng)業(yè)碳排放量的95.88 %、118.11 %、122.24 %、156.65 %和50.14 %。技術(shù)進步使得四川、重慶、貴州和云南四省的農(nóng)業(yè)碳排放量分別減少186.23 萬噸、73.55 萬噸、75.84 萬噸和177.90 萬噸。不同的是，技術(shù)水平變化使西藏農(nóng)業(yè)碳排放增加了3.18 萬噸，這主要歸因于單位農(nóng)業(yè)增加值柴油消耗量的大幅度上升（從226 噸/億元上升至597 噸/億元）。

2003～2012年期間，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和碳源結(jié)構(gòu)變化對西南地區(qū)五省（市）農(nóng)業(yè)碳排放的影響依舊較小。值得注意的是，與1997～2003年不同，2003年以后，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化對四川和重慶農(nóng)業(yè)碳排放具有一定的消減作用。深入剖析發(fā)現(xiàn)，2003～2012年四川和重慶的種植業(yè)所占比重有所回升，前者從32 %回升到41 %，后者從39 %上升到47 %；牧業(yè)所占比重均呈下降趨勢，四川從61 %下降到52 %，重慶從56 %下降到48 %。這與1997～2003時段產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化趨勢恰好相反。因此，這種種值業(yè)比重上升、牧業(yè)比重下降的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化趨勢對四川和重慶農(nóng)業(yè)碳排放具有消減作用。

4.3 1997～2012年農(nóng)業(yè)碳排放影響因素分解分析

僅管不同階段不同因素對農(nóng)業(yè)碳排放的影響方向和程度不同，但就整個研究時段（1997～2012）而言，經(jīng)濟規(guī)模擴大是西南地區(qū)各省農(nóng)業(yè)碳排放的最主要驅(qū)動因素，技術(shù)進步是最主要的消減因素，而碳源結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化對農(nóng)業(yè)碳排放的影響非常小。

首先，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟規(guī)模擴大是各省碳排放增加的最主要因素。如圖5所示，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟規(guī)模效應(yīng)導致四川、重慶、貴州、云南和西藏的農(nóng)業(yè)碳排放量在15年間分別增加了388.76 萬噸、123.03 萬噸、114.76 萬噸、325.69 萬噸和6.98 萬噸，約為各省1997年農(nóng)業(yè)碳排放量的109 %、94 %、90 %、102 %和78 %。相對而言，農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模對四川和云南兩省的碳排放影響更大。這與各省農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀十分吻合。1997～2012年，四川省農(nóng)業(yè)增加值從880.28 億元增加到3279.21 億元，增加了近三翻；云南省農(nóng)業(yè)增加值從398.62 億元增加到1654.55 億元，增加了三翻以上；而其他三省增幅相對較小，約200 %左右。

其次，技術(shù)進步是各省農(nóng)業(yè)碳排放最主要的制約因素。1997～2012年，技術(shù)進步使得四川、重慶、貴州、云南和西藏農(nóng)業(yè)少排放320.47 萬噸、81.03 萬噸、68.05 萬噸、174.86 萬噸和5.39 萬噸碳，從而抵消了50 %以上的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟規(guī)模擴張帶來的碳排放。事實上，在四川和重慶，單位農(nóng)業(yè)增加值的化肥使用量、農(nóng)藥使用量、翻耕及灌溉面積均呈較明顯的下降趨勢，而單位農(nóng)業(yè)增加值的農(nóng)膜和柴油消耗量下降趨勢并不明顯。在貴州，單位農(nóng)業(yè)增加值的化肥使用量明顯下降，其他指標變化較?。辉谠颇?，各項指標均呈較明顯的下降趨勢。西藏則非常特殊，其單位農(nóng)業(yè)增加值的農(nóng)膜和柴油使用量總體呈上升態(tài)勢，因此農(nóng)藥和化肥使用量減少等其他因素是西藏碳排放的主要制約因素。

此外，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化導致四川、重慶、貴州和云南四省的碳排放量分別增加了23.88 萬噸、0.33 萬噸、0.80 萬噸和8.65 萬噸，其中四川和重慶相對較高；碳源結(jié)構(gòu)的變化導致四川、重慶、貴州、云南和西藏的碳排放分別增加12.35 萬噸、1.99 萬噸、4.23 萬噸、1.66 萬噸和0.99 萬噸?？梢?，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳源結(jié)構(gòu)變化對農(nóng)業(yè)碳排放的影響十分微小。

5 小結(jié)

對1997～2012年西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放的時空差異特征及影響因素進行分析，得出以下主要結(jié)論：

（1）整體而言，1997～2012年西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量呈不斷上升趨勢，從580.88 萬噸增至945.05 萬噸；農(nóng)業(yè)碳排放的來源結(jié)構(gòu)變化甚微，以化肥和農(nóng)膜使用導致的碳排放為主；農(nóng)業(yè)碳排放強度呈不斷下降趨勢，從0.31 噸/萬元降至0.14 噸/萬元。

（2）時間維度上，可以2003年為界將整個研究時段劃分為兩個階段。1997～2003年，西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放量緩慢上升，平均年增長率2.44 %；農(nóng)膜碳排放所占比重低于15 %；農(nóng)業(yè)碳排放強度波動下降，平均每年下降1.01 %，與全國平均水平相比具有一定優(yōu)勢。2003～2012年，農(nóng)業(yè)碳排放增速有所上升，平均年增長率約4.56 %；農(nóng)膜碳排放所占比重超過15 %；農(nóng)業(yè)碳排放強度持續(xù)下降，平均年下降率5.50 %，相對于全國平均水平的優(yōu)勢逐漸減小。

（3）空間維度上，西南地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放存在較大的省際差異。四川和云南的農(nóng)業(yè)碳排放量遠高于其他三?。ㄊ校?；碳排放強度以云南最高（約0.19 噸/萬元），西藏和四川碳排放強度最低（約0.11 噸/萬元），重慶和貴州居中（約0.14 噸/萬元）；就碳排放源的結(jié)構(gòu)而言，貴州、云南和重慶均以化肥使用產(chǎn)生的碳排放量為主，云南和西藏（特別是西藏）則主要源于柴油使用。

（4）僅管不同階段不同因素對農(nóng)業(yè)碳排放的影響不同，但整體而言，經(jīng)濟規(guī)模擴大是西南地區(qū)各?。ㄊ校┺r(nóng)業(yè)碳排放的最主要驅(qū)動因素，技術(shù)進步是最主要的減排因素，而碳源結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化對農(nóng)業(yè)碳排放的影響十分微小。

[1]唐獻玲.我國低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要障礙和改善策略[J].農(nóng)村經(jīng)濟,2013(9):92-93.

[2]王殿安,王鳳羽.低碳經(jīng)濟背景下農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的思考[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟,2011(12):25-27.

[3]胡世霞.關(guān)于發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)的思考[J].農(nóng)村經(jīng)濟,2013(10):87-89.

[4]杜受祜.低碳農(nóng)業(yè):潛力巨大的低碳經(jīng)濟領(lǐng)域[J].農(nóng)村經(jīng)濟,2010(4):4-6.

[5]郭少云.我國低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的主要障礙及其克服[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟,2014(9):22-24.

[6]陶愛祥.中美低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展狀況對比研究[J].世界農(nóng)業(yè),2013(11):56-58,73.

[7]唐若菲.低碳農(nóng)業(yè)的國際經(jīng)驗研究[J].世界農(nóng)業(yè),2013,(1):102-104.

[8]舒暢,喬娟.歐美低碳農(nóng)業(yè)政策體系的發(fā)展以及對中國的啟示[J].農(nóng)村經(jīng)濟,2014(3):125-129.

[9]曾大林,紀凡榮,李山峰.中國省際低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的實證分析[J].中國人口·資源與環(huán)境,2013,23(11):30-35.

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

[11]張莉俠,楊世琴,徐燕芳.低碳農(nóng)業(yè)評價指標體系構(gòu)建初探[J].浙江農(nóng)業(yè)科學,2014(5):784-786,790.

[12]謝淑娟,匡耀求,黃寧生,等.低碳農(nóng)業(yè)評價指標體系的構(gòu)建及對廣東的評價[J].生態(tài)環(huán)境學報,2013,22(6):916-923.

[13]趙培華.基于灰色關(guān)聯(lián)分析的河南省低碳農(nóng)業(yè)影響因素研究[J].河南農(nóng)業(yè)科學,2013,42(8):167-170.

[14]師帥,陳紅,池佳.基于協(xié)整分析的黑龍江省低碳農(nóng)業(yè)影響因素研究[J].軟科學,2013,27(2):81-85.

[15]鄭義,徐康寧.中國能源強度不斷下降的驅(qū)動因素——基于對數(shù)均值迪氏分解法(LMDI)的研究[J].經(jīng)濟管理,2012,34(2):11-21.

[16]AngBW.TheLMDIapproachtodecompositionanalysis:apracticalguide[J].Energypolicy,2005,33:867-871.

[17]CahillCJ, GallachóirBPó.CombiningphysicalandeconomicoutputdatatoanalyseenergyandCO2emissionstrendsinindustry[J].EnergyPolicy,2012,49:422-429.

[18]WangC, ChenJ, ZouJ.Decompositionofenergy-relatedCO2emissioninChina:1957-2000[J].Energy,2005,30:73-83.

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2095-1205(2019)09-32-05

10.3969/j.issn.2095-1205.2019.09.19