本文基于种植业和畜牧业数据,利用IPCC碳核算方法对2010—2021年中国30个省(直辖市、自治区,不包括香港、澳门、台湾和西藏地区)的农业碳排放总量和强度进行测算。采用基尼系数地区分解法、结构分解法对农业碳排放强度的地区差异、结构...本文基于种植业和畜牧业数据,利用IPCC碳核算方法对2010—2021年中国30个省(直辖市、自治区,不包括香港、澳门、台湾和西藏地区)的农业碳排放总量和强度进行测算。采用基尼系数地区分解法、结构分解法对农业碳排放强度的地区差异、结构差异进行分析,并利用全局莫兰指数进行空间相关性讨论。此外,利用对数均值迪氏分解法(Logarithmic Mean Divisia Index,简称LMDI)探讨农业碳排放的驱动因素,分析农业生产技术、农业产业结构、农业发展规模、农业从业人员结构和劳动力规模对农业碳排放的影响。结果表明:1)与2010年相比,多数省份2021年农业碳排放总量和碳排放强度有所下降,总体排名变化不大。2)按照粮食主产区、主销区和产销平衡区划分,对碳排放强度进行基尼系数地区分解,发现与2010年相比, 2021年基尼系数减小;粮食主产区地区间农业碳排放差异最大,粮食主销区地区间差异最小。结构分解结果表明,水稻种植对碳排放强度贡献最大,占70%以上。碳排放强度空间相关性不强。3)农业碳排放的关键抑制因素为农业生产技术和农业从业人员结构。分析农业碳排放特征及驱动因素有助于了解各省份特点,制定差异化农业碳减排策略,推动碳减排和农业可持续发展。展开更多
文摘本文基于种植业和畜牧业数据,利用IPCC碳核算方法对2010—2021年中国30个省(直辖市、自治区,不包括香港、澳门、台湾和西藏地区)的农业碳排放总量和强度进行测算。采用基尼系数地区分解法、结构分解法对农业碳排放强度的地区差异、结构差异进行分析,并利用全局莫兰指数进行空间相关性讨论。此外,利用对数均值迪氏分解法(Logarithmic Mean Divisia Index,简称LMDI)探讨农业碳排放的驱动因素,分析农业生产技术、农业产业结构、农业发展规模、农业从业人员结构和劳动力规模对农业碳排放的影响。结果表明:1)与2010年相比,多数省份2021年农业碳排放总量和碳排放强度有所下降,总体排名变化不大。2)按照粮食主产区、主销区和产销平衡区划分,对碳排放强度进行基尼系数地区分解,发现与2010年相比, 2021年基尼系数减小;粮食主产区地区间农业碳排放差异最大,粮食主销区地区间差异最小。结构分解结果表明,水稻种植对碳排放强度贡献最大,占70%以上。碳排放强度空间相关性不强。3)农业碳排放的关键抑制因素为农业生产技术和农业从业人员结构。分析农业碳排放特征及驱动因素有助于了解各省份特点,制定差异化农业碳减排策略,推动碳减排和农业可持续发展。
