中国农业能源消耗碳排放变化驱动因素及其贡献研究*——基于Kaya恒等扩展与LMDI指数分解方法

农业低碳化发展方式是农业现代化背景下农业可持续发展的有效实现途径。判断农业碳排放影响因素的驱动力、驱动方向等对有的放矢地制定低成本、高效率低碳农业发展策略与措施意义重大。在前人研究的基础上,为探讨常规因素之外还有哪些其他因素对农业碳排放有所影响,本研究以Kaya恒等式为基础,利用Kaya恒等式的数学性质将中国农业碳排放的影响因素分解为一般技术因素、农业低碳技术因素、农村生活水平因素、间接城镇化因素以及人口规模因素等5个因素,并利用LMDI指数分解方法对这些因素进行了驱动强度与贡献率的分析。研究发现:农村生活水平提高是促成农业碳排放的最主要因素;一般技术因素与农业低碳技术因素都负向地驱动农业碳排放,相比较而言,农业低碳技术变动比一般技术变动的碳排放驱动力更为强劲;总人口变动因素对农业碳排放呈现出正向驱动力,但无论从整个长跨度区间还是细分区间来看,其正向驱动力都不强;由扩展的Kaya恒等式得出的间接城镇化指标与一般城镇化指标之间关于50%的水平在坐标系中对称,经转换与修正发现城镇化水平对农业碳排放表现出温和的正向驱动力。1990—2013年中国总的农业碳排放中一般技术因素贡献为?25.85%,农业低碳技术因素贡献率为?166.55%,农村生活水平因素贡献率为220.65%,城镇化水平贡献率为57.63%,人口规模因素的贡献率则为14.12%。文章建议在发展农业现代化过程中,通过发展通用和低碳农业技术,合理有序推进城镇化进程以及营造低碳发展的社会氛围等方面创造更适宜的环境,以达到农业低碳化发展与可持续发展目标。     

空间、经济、技术三维视角的省际农业碳关联研究

研究农业碳排放省际关联可为区域协同减排奠定基础,最终实现农业绿色发展和整体减排的双重目标。根据国家温室气体排放清单指南的基本框架,从农用能源、农地利用、反刍动物饲养、作物种植和农业废弃物5个部门对农业碳排放做了全面测算,利用空间统计法验证中国省际与分部门的碳排放区域关联性,并从关系视角建立非参数QAP回归,从空间关联、经济关联和技术关联三维角度解释了区域农业碳关联的深层次原因。最终从优化能源布局、提升能源利用效率,充分发挥减排技术扩散效应,分区域、分部门制定差异化减排措施,以及建立“四原则、三核心”的区域协同减排机制4个方面提出建议。