摘要本研究在全面測算我國31個省(市、區)2010年農業碳排放、碳吸收總量的基礎上，構建了農業碳排放公平性評價模型，并引入基尼系數，從生態承載力、農業經濟貢獻力兩方面考察了各省級行政區域農業碳排放的公平性與差異性。研究結果表明:①吉林農業碳排放生態承載力最強，黑龍江、廣西分列第二、三位;西藏、青海、福建則處于倒數第一、二、三位。北京農業碳排放經濟貢獻系數值最高;遼寧、山東分列第二、三位;西藏、青海、貴州則排在倒數第一、二、三位。②2010年，我國農業碳排放生態壓力模型的基尼系數為0．2152，處于“相對平均”狀態;農業碳排放經濟效率模型的基尼系數為0．1828，處于“高度平均”狀態。③基于生態承載系數、經濟貢獻系數的數值差異，將我國31個省級行政區域劃分為四類:天津等7省1市屬于“高－高”型地區;黑龍江等2省2區屬于“高－低”型地區，即生態容量較高，但農業經濟貢獻系數值較低;北京等5省2市屬于“低－高”型地區，生態容量較低，但農業經濟貢獻系數值較高;內蒙古等8省1市3區屬于“低－低”型地區。

　　關鍵詞農業碳排放;公平性;碳吸收;生態承載;基尼系數

　　氣候變化是當今國際社會普遍關注的全球性問題，也是人類面臨的最為嚴峻的全球環境問題［1］，大氣中CO2、N2O、CH4等溫室氣體濃度的增加是引致全球氣候變暖的根源之一。二、三產業是產生碳排放的主導部門，但快速發展的農業卻也是加速氣候變暖的重要誘因。而中國作為世界頭號溫室氣體排放大國，其17%的碳排放源于農業生產活動［2］。為此，探索一條與中國國情相適應的農業碳減排道路就顯得尤為重要，全面了解中國農業碳排放的現狀及區域特征則是實現這一目的的基本前提。一些學者從不同視角對中國農業碳排放問題展開了較為深入的研究:李國志等測算了中國農業1981－2007年能源消費所導致的CO2排放量，在此基礎上利用LMDI模型對碳排放進行了因素分解［3］;李波等基于農地利用視角，從總量、強度兩方面考察了我國農業碳排放時空特征，并利用Kaya恒等式對碳排放總量不斷變化的原因進行了因素分解［4］;楊鈞基于能源消耗與農業生產投入，核算了中國27個省份農業生產導致的CO2排放量，并采用面板數據分析法對全國以及東、中、西地區碳排放的影響因素進行了實證分析［5］;閔繼勝等從種植業、畜牧業兩大產業部門入手，較為全面地測算了中國農業生產所導致的溫室氣體排放并分析了其地區特征［6］;田云等基于農地利用、稻田、牲畜腸道發酵和糞便管理等四個方面測算了中國1995－2010年間的農業碳排放量并分析了其階段特征，進一步從總量、結構、強度三個層面探討了農業碳排放區域差異特征［7］。

　　1研究方法與數據來源

　　農業既是重要的碳源，又是碳匯，為此，在探討農業碳排放區域公平與否時，也考慮農業生產環節中的碳吸收。其中，農業生產碳排放主要考慮以下四個方面:一是農用物資投入所引發的碳排放［10］;二是農作物種植破壞土壤表層所導致的N2O排放［11］;三是水稻生長發育過程中所產生的CH4等溫室氣體排放［12］;四是動物尤其是反芻動物養殖帶來的碳排放［12］。至于農業碳吸收，主要考慮農作物生長全生命周期中的碳吸收，而不考慮碳匯效應同樣突出的林地、草地，這主要是基于三點考慮:其一，林地、草地所受人為影響相對較少，退耕還林還草、植樹造林等人為活動雖存在，但就整個林地、草地生態系統而言，人工參與強度不高，所投入的精力、物質成本遠不及種植業;其二，林地、草地碳吸收能力通常保持在平穩狀態，而種植業碳吸收能力由于易受產業內部結構調整、農戶行為方式變化影響，存在一定潛力和提升空間，對其展開研究則更具有現實意義;其三，對于林地、草地的吸碳能力，學界目前爭議較大，未形成較為統一的標準，依據不同學派的研究結論所測算的結果存在較大差異。

　　2研究結果與分析

　　2．1農業碳排放量、碳吸收量區域比較分析

　　基于前文所給公式，測算我國31個省(市、區)2010年農業生產碳排放量及碳吸收量如圖2所示。測算結果顯示，2010年我國農業生產碳排放總量為29116．91萬t，其中，河南、湖南、四川、山東、江蘇、湖北、安徽、江西、河北與廣西依次排在前10位;北京、天津、上海、寧夏、海南、青海、山西、西藏、重慶、陜西則分列倒數1－10位;處于第一位的河南農業碳排放總量高達2190．38萬t，倒數第一的北京僅為65．86萬t，兩地相差32．26倍。可見不同地區農業生產碳排放總量差異較大。從區域分布來看，傳統農業大省尤其糧食主產省區是我國農業生產碳排放的主要來源地，13個糧食主產省區中有9個碳排放量居于全國前10。至于農業生產碳吸收量，排在前10位的地區依次是河南、山東、黑龍江、廣西、河北、江蘇、安徽、四川、湖南和吉林;排在后10位的地區依次是西藏、青海、上海、北京、天津、海南、寧夏、福建、浙江和重慶;位居榜首的河南2010年農業碳吸收量高達6843．98萬t，而排在倒數第一的西藏僅為106．14萬t，二地相差63．48倍。總體而言，碳匯量居于前列的地區仍以糧食主產省份和經濟作物種植較為發達的省份為主。究其原因，主要在于本研究僅將主要農作物種植品種作為碳匯源，而未考慮林地和草地。

　　2．2農業碳排放公平性區域差異比較

　　2．2．1農業碳排放生態承載系數及經濟貢獻系數比較

　　依據前文所構建的農業碳排放生態壓力模型以及經濟效率模型，并結合31個省(市、區)的農業碳排放量、碳吸收量以及農業生產總值，分別計算其農業碳排放生態承載系數與農業碳排放經濟貢獻系數，并在此基礎上進行排序。結果如表4所示。

　　2．2．2我國農業碳排放基尼系數計算

　　以31個省、直轄市、自治區為評價單元，分別測算2010年我國農業碳排放生態壓力模型和經濟效率模型的基尼系數。測算結果顯示:①農業碳排放生態壓力模型的基尼系數為0．2152，處于“相對平均”狀態。從生態角度來看，各區域農業碳排放與農業碳吸收總體相協調并保持“相對平均”狀態，其中，生態承載系數(ESC)大于1的12個省份農業碳排放量占全國43．36%，但貢獻了59．40%的碳吸收量;而生態承載系數(ESC)小于1的19個省份僅貢獻了40．60%的農業碳吸收量，卻產生了56．64%的農業碳排放量。②農業碳排放經濟效率模型的基尼系數為0．1828，處于“高度平均”狀態。從經濟角度來看，2010年我國各省級區域的農業碳排放與區域經濟發展相互協調度較高，公平性較為明顯。其中，經濟效率系數(ECC)值超過1的15個省份農業碳排放量占全國42．46%，但貢獻了55．76%的農業總產值;而生態系數(ECC)值小于1的16個省份貢獻了我國44．24%的農業總產值，卻產生了57．54%的碳排放。總體而言，無論“碳吸收－碳排放”分配，還是“經濟水平－碳排放”分配，我國均處于較為平均的理想狀態，遠離“0．4”的分配差距警戒線。盡管如此，我們也不能因此忽視諸如青海、西藏的一些特殊地區，相比其他省份，這些地區屬于典型的高碳排地區，碳排放所占全國的比重是其碳吸收、農業總產值貢獻率的多倍，但由于其在全國層面所占份額太小，這種嚴重不公平性無法通過基尼系數顯現出來。

　　3結論與討論

　　3．1主要研究結論

　　結合前文研究結果與相關分析，可得出以下結論:

　　(1)吉林農業碳排放生態承載系數值居于全國第一位，高達1．742;黑龍江以微弱劣勢緊隨其后;排在3至10位的依次是廣西、山東、山西、河南、河北、新疆、遼寧和陜西。西藏農業碳排放生態承載力最差，系數值僅為0．112;排在倒數2－10位的地區依次是青海、福建、浙江、上海、海南、江西、湖南、貴州和廣東。北京農業碳排放經濟貢獻系數值最高，達2．093;遼寧、山東以較大劣勢分列二、三位;福建、天津、河北、海南、廣東、陜西和浙江依次排在4－10位。農業碳排放經濟貢獻力最差的地區依舊是西藏，系數值僅為0．103;青海、貴州、江西、內蒙古、甘肅、云南、寧夏、湖南、安徽和重慶則排在倒數2至10位。

　　(2)2010年，我國農業碳排放生態壓力模型的基尼系數為0．2152，處于“相對平均”狀態。其中，生態承載系數(ESC)值大于1的12個省份農業碳排放量占全國43．36%，但貢獻了59．40%的碳吸收量。農業碳排放經濟效率模型的基尼系數為0．1828，處于“高度平均”狀態。其中，農業經濟貢獻率系數(ECC)值超過1的15個省份農業碳排放量占全國42．46%，但貢獻了55．76%的農業總產值。總體而言，二者均處于較為平均的理想狀態，遠離“0．4”的分配差距警戒線。

　　3．2討論與啟示

　　本研究通過構建農業碳排放公平性評價模型，并引入基尼系數，從生態承載力、經濟貢獻力兩方面考察了各省級行政區域農業碳排放的公平性與差異性，為國家制定差異化的區域農業碳排放政策及碳減排指標提供了重要依據。相比以往研究，本文在以下三方面得到了深化:①研究視野進一步拓展，在考慮農業碳排放的同時，還引入了農業碳吸收、農業總產值二變量，進而賦予了研究更為豐富的內涵，即兼顧了生態效益與經濟效益;②在進行區域比較時，不再局限于絕對數量的比較，而是通過比較相對數值(比如所占比重)來體現區域公平性與否，增強了說服力。③針對當前少有學者研究國內農業碳排放公平性問題這一現實，本文以中國作為研究對象，就其省級行政區域農業碳排放的公平性與差異性展開研究，拓展了這一領域的研究視野并豐富了研究成果。

　　參考文獻(Ｒeferences)

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　　作者田云1，2張俊飚1，

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