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)狀及動態(tài)演化軌跡，科學(xué)評價(jià)區(qū)域間農(nóng)業(yè)碳排放公平性，對于指導(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)效率的測算［4］、農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的測度［5］以及推進(jìn)路徑［1］等方面，對黃河流域農(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)測算體系的基礎(chǔ)上揭示黃河流域碳效應(yīng)時空演變規(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)碳匯量測算

考慮到草地與林地受人類活動影響相對較小且當(dāng)前學(xué)術(shù)界尚未對其形成相對統(tǒng)一的測算標(biāo)準(zhǔn)［8］，故本文在農(nóng)業(yè)碳匯量測算時只涉及種植業(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)作物碳匯量測算參數(shù)

1.1.2 農(nóng)業(yè)碳排放量測算

綜合已有研究成果［8，10］，本文針對農(nóng)業(yè)碳排放量測算主要涉及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)碳排放量測算結(jié)果單位的一致性，依據(jù)IPCC 第4 次評估結(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。對碳排放公平性問題的已有探討多側(cè)重于全國層面，針對國家戰(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)）作為評價(jià)單元構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳排放公平性評價(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省（區(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?。▍^(qū)）生態(tài)容量較高，能對其他?。▍^(qū)）產(chǎn)生正外部性效應(yīng)，減輕其他省（區(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)效率相對較低，由此產(chǎn)生的碳排放損害了其他省（區(qū)）的利益；反之，則說明該?。▍^(qū)）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率相對突出，對黃河流域其他?。▍^(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》以及九省（區(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），同時各類畜禽因飼養(yǎng)周期不同，故需按照各自出欄率對其年均飼養(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)時空演變分析

2.1.1 時序變化

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，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，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)的演化趨勢與我國農(nóng)業(yè)政策激勵密切相關(guān)［18］，尤其是從2004 年中央一號文件頒布以后，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)民低碳意識逐漸增強(qiáng)，積極響應(yīng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的號召，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］，對近年來黃河流域農(nóng)業(yè)碳排放的降低起到了明顯推動作用，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。

2.1.2 空間分異

通過對比2000 年、2010 年、2020 年黃河流域九省（區(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)以絕對優(yōu)勢排在前兩位，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)相對發(fā)達(dá)?？梢钥闯?，黃河流域九省（區(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)對比

相比2000 年，2020 年黃河流域九?。▍^(qū)）農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)均表現(xiàn)出不同的增長趨勢，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)，將黃河流域九省（區(qū)）的農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)劃分為3 類等級區(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 的省（區(qū)）屬中碳效應(yīng)區(qū)，0～1 000 萬t 的?。▍^(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

不同時點(diǎn)黃河流域九省（區(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)為波動上升趨勢，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)波動下降態(tài)勢；甘肅和寧夏兩?。▍^(qū)）則呈持續(xù)下降態(tài)勢，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)為波動上升趨勢，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，但總體上升態(tài)勢顯著，山東以13.23%的增幅為九?。▍^(qū)）之最；甘肅、寧夏、山西三?。▍^(qū)）表現(xiàn)為波動下降趨勢；僅內(nèi)蒙古呈持續(xù)下降態(tài)勢，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)效率也相對突出，有效分擔(dān)了黃河流域其他省（區(qū)）部分碳減排責(zé)任。河南雖一直為生態(tài)優(yōu)勢型，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)的同時注重與經(jīng)濟(jì)發(fā)展并行。陜西由生態(tài)優(yōu)勢型轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)濟(jì)優(yōu)勢型，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)上分析其時空演變規(guī)律，借助農(nóng)業(yè)碳排放公平性評價(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，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)象短時期內(nèi)不會出現(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)資金獎懲；同時，可通過設(shè)立“黃河流域農(nóng)業(yè)碳基金”推動農(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；各省（區(qū)）應(yīng)立足于公平性協(xié)同發(fā)展原則，構(gòu)建協(xié)調(diào)激勵機(jī)制與低碳合作平臺，使?。▍^(qū)）間優(yōu)勢資源流動共享。

（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。