网站原创作者简介：田云,博士生,主要研究方向为资源与环境经济、低碳经济.
通讯作者：张俊飚,博士,教授,博导,主要研究方向为农业经济理论与政策、资源与环境经济.
基金项目：国家自然科学基金“气候框架公约下农业碳排放的增长机理及减排政策研究”（编号：71273105）；高校基本科研业务费专项基金“农业生产净碳效应测度与价值实现路径研究”（编号：2013YB12）；湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队“农业资源与环境经济问题研究”（编号：T201219）.
摘 要本研究在全面测算我国31个省（市、区）2010年农业碳排放、碳吸收总量的基础上,构建了农业碳排放公平性评价模型,并引入基尼系数,从生态承载力、农业经济贡献力两方面考察了各省级行政区域农业碳排放的公平性与差异性.研究结果表明：①吉林农业碳排放生态承载力最强,黑龙江、广西分列第二、三位；西藏、青海、福建则处于倒数第一、二、三位.北京农业碳排放经济贡献系数值最高；辽宁、山东分列第二、三位；西藏、青海、贵州则排在倒数第一、二、三位.②2010年,我国农业碳排放生态压力模型的基尼系数为0.2152,处于“相对平均”状态；农业碳排放经济效率模型的基尼系数为0.1828,处于“高度平均”状态.③基于生态承载系数、经济贡献系数的数值差异,将我国31个省级行政区域划分为四类：天津等7省1市属于“高-高”型地区；黑龙江等2省2区属于“高-低”型地区,即生态容量较高,但农业经济贡献系数值较低；北京等5省2市属于“低-高”型地区,生态容量较低,但农业经济贡献系数值较高；内蒙古等8省1市3区属于“低-低”型地区.
关 键 词农业碳排放；公平性；碳吸收；生态承载；基尼系数
中图分类号F323,X22文献标识码A文章编号1002-2104（2013）11-0036-09doi：103969/jissn1002-21042013.11006
气候变化是当今国际社会普遍关注的全球性问题,也是人类面临的最为严峻的全球环境问题,大气中CO2、N2O、CH4等温室气体浓度的增加是引致全球气候变暖的根源之一.二、三产业是产生碳排放的主导部门,但快速发展的农业却也是加速气候变暖的重要诱因.而中国作为世界头号温室气体排放大国,其17%的碳排放源于农业生产活动.为此,探索一条与中国国情相适应的农业碳减排道路就显得尤为重要,全面了解中国农业碳排放的现状及区域特征则是实现这一目的的基本前提.一些学者从不同视角对中国农业碳排放问题展开了较为深入的研究：李国志等测算了中国农业1981-2007年能源消费所导致的CO2排放量,在此基础上利用LMDI模型对碳排放进行了因素分解；李波等基于农地利用视角,从总量、强度两方面考察了我国农业碳排放时空特征,并利用Kaya恒等式对碳排放总量不断变化的原因进行了因素分解；杨钧基于能源消耗与农业生产投入,核算了中国27个省份农业生产导致的CO2排放量,并采用面板数据分析法对全国以及东、中、西地区碳排放的影响因素进行了实证分析；闵继胜等从种植业、畜牧业两大产业部门入手,较为全面地测算了中国农业生产所导致的温室气体排放并分析了其地区特征；田云等基于农地利用、稻田、牲畜肠道发酵和粪便管理等四个方面测算了中国1995-2010年间的农业碳排放量并分析了其阶段特征,进一步从总量、结构、强度三个层面探讨了农业碳排放区域差异特征.
上述文献成果均是以中国作为实证研究对象,或单独考虑国家层面,或国家、省级行政区域兼顾；对农业碳排放量的测算由单一视角逐步向多因素全面统筹过渡；对我国农业碳排放现状、时空特征的把握也随着研究的深入而不断趋于准确.不过,在进行区域比较时,集中于单纯的农业碳排放绝对量（如总量、强度）比较,虽可操作性强,却易受农业生产规模或农作物复种指数的影响；而较少考虑各地区农业在全国所占的份额及其所对应的碳排放比重,进而考察农业碳排放的公平性.
“十二五”期间,我国将对各省级行政区域的碳减排任务进行分解,而考察区域碳排放公平性与否是保障此项工作顺利开展的重要前提.一些学者就此进行了专题研究,并取得了一些代表性成果：卢俊宇基于时空尺度考察了中国省级行政区域能源碳排放的公平性问题；郑立群则利用公平与效率权衡模型研究了中国各省区能源碳减排的责任分担.就目前而言,相关研究主要集中于能源碳排放领域,较少涉及农业碳排放,而农业碳排放作为我国温室气体的重要源头,也应制定相应的碳减排任务分解计划.本文将在全面测算我国31个省（市、区）农业碳排放、碳吸收总量的基础上构建农业碳排放公平性评价模型,并引入基尼系数,从生态承载力、农业经济贡献率两方面考察各省级行政区域农业碳排放的公平性与差异性,以期为国家制定差异化的区域农业碳排放政策及碳减排指标提供依据.
1研究方法与数据来源
农业既是重要的碳源,又是碳汇,为此,在探讨农业碳排放区域公平与否时,也考虑农业生产环节中的碳吸收.其中,农业生产碳排放主要考虑以下四个方面：一是农用物资投入所引发的碳排放；二是农作物种植破坏土壤表层所导致的N2O排放；三是水稻生长发育过程中所产生的CH4等温室气体排放；四是动物尤其是反刍动物养殖带来的碳排放.至于农业碳吸收,主要考虑农作物生长全生命周期中的碳吸收,而不考虑碳汇效应同样突出的林地、草地,这主要是基于三点考虑：其一,林地、草地所受人为影响相对较少,退耕还林还草、植树造林等人为活动虽存在,但就整个林地、草地生态系统而言,人工参与强度不高,所投入的精力、物质成本远不及种植业；其二,林地、草地碳吸收能力通常保持在平稳状态,而种植业碳吸收能力由于易受产业内部结构调整、农户行为方式变化影响,存在一定潜力和提升空间,对其展开研究则更具有现实意义；其三,对于林地、草地的吸碳能力,学界目前争议较大,未形成较为统一的标准,依据不同学派的研究结论所测算的结果存在较大差异.1.1农业生产碳排量测算方法
在参考宋德勇等学者碳排放方程建立方法的基础上,构建农业碳排放公式如下：
（1）式中,E为农业生产碳排放总量,Ei为各类碳源碳排放量,Ti为各碳排放源的量,δi为各碳排放源的碳排放系数.在此基础上,依据农业碳排放源头特征,从四个方面（即农用物资、土壤、稻田、牲畜养殖）确定具体碳源因子及其所对应的碳排放系数.需要说明的是,为了方便分析,对碳排放量进行加总时,将CH4、N2O统一置换成标准C,依据IPCC第四次评估报告（2007）可知,1tCH4、N2O所引发的温室效应分别相当于25tCO2（约合6.8182tC）、298tCO2（181.2727tC）所产生的温室效应.
1.1.1农用物资碳排放
结合以往研究成果并咨询相关专家,认为农用物资碳排放主要源于两个方面：一是化肥、农药、农膜、农用柴油直接或间接引发的碳排放,其碳排放系数依次为0.8956kgC/kg、4.9341kgC/kg、5.18kgC/kg和0.5927kgC/kg；二是农业灌溉活动耗费电能所引起的碳排放,其碳排放系数取266.48kgC/hm2.
1.1.2土壤N2O排放
在农作物种植过程中,对土壤表层的破坏易导致大量温室气体流失到大气中,其中又以N2O最为突出.相比其他温室气体,N2O具有增温潜势大、滞留大气时间长、破坏臭氧层等特点,其负面作用更为明显.目前,国内学者通过大量实验,测算了我国主要农作物品种土壤N2O排放系数.其中,水稻、春小麦、冬小麦、大豆、玉米、蔬菜以及其他旱地作物每公顷播种面积的N2O的排放量分别为0.24kg、0.40kg、2.05kg、0.77kg、2.532kg、4.21kg和0.95kg.
1.1.3稻田CH4排放
本研究将参照闵继胜等所测算的各地区水稻田CH4排放系数,该排放系数是按照相关模型输入天气、土壤、水文特征等有关参数,分别测算出了各个省（市、区）早稻、晚稻以及中季稻的CH4排放系数.具体结果详见表1.
1.1.4牲畜养殖碳排放
牲畜养殖尤其是反刍动物养殖是CH4、N2O产生的又一重要源头,主要包括肠道发酵所引起的CH4排放以及粪便管理系统中所引发的的CH4与N2O的排放.具体到我国,牛、马、驴、骡、骆驼、猪、羊是导致甲烷产生的主要牲畜品种,各自碳排系数见表2.
1.2农业碳吸收测算方法
农业碳吸收只考虑主要农作物生长全生命周期中的碳吸收.所谓农作物碳吸收,是指作物光合作用形成的净初级生产量,即生物产量,计算式表示如下：
式（2）中,C为农作物碳吸收总量；Ci为某种农作物的碳吸收量；k为农作物种类数；c为作物通过光合作用合成单位有机质所需吸收的碳；Yi为作物的经济产量；r为作物经济产品的含水量；HIi为作物经济系数.各类农作物的碳吸收率与经济系数参照王修兰和韩召迎的相关文献,详见表3.[HJ]
1.3农业碳排放公平性评价模型的构建
本文结合农业碳排放特征,将31个省、市、区（由于数据缺失,港澳台三地不在研究考虑之列）作为评价单元,定义洛伦兹曲线为不同单元农业碳排放曲线,即农业碳排放实际分配曲线；然后,连接45°对角线,将其定义为农业碳排放的绝对公平曲线,据此构建省级区域农业碳排放公平性评价模型如图1所示.
图1中,设农业碳排放绝对公平分配曲线与农业碳排放实际分配曲线之间的面积为A,农业碳排放实际分配曲线与OX轴之间的面积为B,那么农业碳排放基尼系数等于A/（A+B）,将依据不同的参考因子探究农业碳排放分配的公平程度.A面积越小,基尼系数越小,农业碳排放分配则越公平；反之基尼系数越大,农业碳排放分配则越发不公平.根据国际惯例,基尼系数在0.2以下、0.2-0.3、0.3-0.4、0.4-0.5、0.5以上分别表示分配“高度（或绝
对）平均”、“相对平均”、“比较合理”、“差距偏大”和“高度不平均”,且通常将0.4作为分配差距的“警戒线”.本研究也将依据这一国际标准,并采用梯形法对其进行求解：
式（3）中,Xi为参考因子的累计百分比,Yi为农业碳排放的累计百分比.当i等于1时,Xi-1和Yi-1均视为0.在本文中,农业碳吸收量和农业总产值将分别作为参考因子,以此探讨我国农业碳排放区域分配的公平与否.
1.3.1农业碳排放生态压力模型
农业碳排放生态压力模型是将农业碳吸收量作为参考因子,其中纵轴OY表示31个省（市、区）农业碳排放量占全国总量的累计百分比,横轴OX则表示31个省（市、区）农业碳吸收量占全国的累计百分比.其构建意义在于各行政单位一定比例的农业碳排放需对应相应比例的农业碳吸收,检测如某一区域农业碳排放所占全国比重大于其碳吸收所占比重,该地区则损害了其他省（市、区）的利益,让其他地区承担了过量碳排放带来的生态环境影响；反之,则表明该地区有较高的生态容量,在一定程度上分担了其他地区的农业碳排放量,为降低大气中的温室气体浓度作出了贡献.为了更为形象地展现各省（市、区）农业碳生态容量贡献的公平性,构建农业碳排放生态承载系数（ESC）如下：
式（4）中,CAi为各省（市、区）农业碳吸收量,CA为全国农业碳吸收总量；Ci为各省（市、区）农业碳排放量,C为全国农业碳排放总量.若ESC>1,表明该地区农业碳吸收所占全国比重大于其碳排放,具有较高的农业碳生态容量,能为其他地区带来正外部性效应；反之,则说明该地区具有较低的碳生态容量,其引发的农业碳排放需其他地区分担,从而损害了其他区域的利益.
1.3.2农业碳排放经济效率模型
农业碳排放经济效率模型是将农业总产值作为参考因子,其中纵轴OY表示31个省（市、区）农业碳排放量占全国总量的累计百分比,横轴OX则表示31个省（市、区）农业生产总值占全国的累计百分比.其构建意义在于各行政单位一定比例的农业碳排放需对应相应比例的农业生产总值,检测如某一区域农业碳排放所占全国比重大于其农业生产总值所占比重,则说明该地区的农业经济发展属于高耗低效率类型；反之,则表明该地区农业经济属于低耗高效率类型.为了更为形象地展现各省（市、区）农业碳排放对农业经济贡献的公平性,构建农业碳排放经济贡献系数（ESC）如下：式（5）中,Gi为各省（市、区）农业生产总值,G为全国农业生产总值；Ci为各省（市、区）农业碳排放量,C为全国农业碳排放总量.若ESC>1,表明该地区农业经济贡献率大于农业碳排放贡献率,农业生产效率较高；反之,若ESC<1,则说明该地区农业经济贡献率小于农业碳排放贡献率,农业生产效率总体较低,由此导致的高排放损害了其他地区的利益.
1.4数据来源及处理
本研究中的化肥、农药、农膜、农用柴油数据均出自《中国农村统计年鉴2011》,以2010年我国实际使用量为准；农业灌溉面积以2010我国实际灌溉面积为准,水稻、小麦、玉米等各类农作物产量以2010年实际产量为准,农业灌溉面积与农作物产量数据也均出自于《中国农村统计年鉴2011》；各类农作物播种面积数据出自《2010中国农业统计资料》,以2010年实际播种面积为准；农业总产值数据出自《中国统计年鉴2011》,由于不存在年际间的纵向对比,故无需考虑通货膨胀影响,只需以2010年实际农业总产值为准；黄牛、水牛、奶牛、马、驴、骡、骆驼、猪、山羊、绵羊等牲畜原始数据出自《中国农村统计年鉴》,实际采用数据基于牲畜出栏率以及各年年末存栏情况进行了适当修正.
2研究结果与分析
2.1农业碳排放量、碳吸收量区域比较分析
基于前文所给公式,测算我国31个省（市、区）2010年农业生产碳排放量及碳吸收量如图2所示.测算结果显示,2010年我国农业生产碳排放总量为29116.91万t,其中,河南、湖南、四川、山东、江苏、湖北、安徽、江西、河北与广西依次排在前10位；北京、天津、上海、宁夏、海南、青海、山西、西藏、重庆、陕西则分列倒数1-10位；处于第一位的河南农业碳排放总量高达2190.38万t,倒数第一的北京仅为65.86万t,两地相差32.26倍.可见不同地区农业生产碳排放总量差异较大.从区域分布来看,传统农业大省尤其粮食主产省区是我国农业生产碳排放的主要来源地,13个粮食主产省区中有9个碳排放量居于全国前10.至于农业生产碳吸收量,排在前10位的地区依次是河南、山东、黑龙江、广西、河北、江苏、安徽、四川、湖南和吉林；排在后10位的地区依次是西藏、青海、上海、北京、天津、海南、宁夏、福建、浙江和重庆；位居榜首的河南2010年农业碳吸收量高达6843.98万t,而排在倒数第一的西藏仅为106.14万t,二地相差63.48倍.总体而言,碳汇量居于前列的地区仍以粮食主产省份和经济作物种植较为发达的省份为主.究其原因,主要在于本研究仅将主要农作物种植品种作为碳汇源,而未考虑林地和草地.
2.2农业碳排放公平性区域差异比较
2.2.1农业碳排放生态承载系数及经济贡献系数比较
依据前文所构建的农业碳排放生态压力模型以及经济效率模型,并结合31个省（市、区）的农业碳排放量、碳吸收量以及农业生产总值,分别计算其农业碳排放生态承载系数与农业碳排放经济贡献系数,并在此基础上进行排序.结果如表4所示.
通过表4不难发现,吉林农业碳排放生态承载系数值居于全国第一位,该省对我国农业碳吸收总量的贡献率是其农业碳排放贡献率的1.742倍,表明其具有较高的生态容量,在一定程度上分担了其他地区的农业碳排放；黑龙江（1.734）以微弱劣势紧随其后；排在3至10位的依次是广西（1.555）、山东（1.462）、山西（1.395）、河南（1.368）、河北（1.308）、新疆（1.276）、辽宁（1.102）和陕西（1.080）.农业碳排放生态承载力最差的地区是西藏,系数值仅为0.112,碳排放所占全国比重相当于其碳吸收所占全国比重的近9倍,可见生态容量较低,损害了其他地区利益；排在倒数2-10位的地区依次是青海（0.182）、福建（0.452）、浙江（0.515）、上海（0.591）、海南（0.600）、江西（0.608）、湖南（0.658）、贵州（0.675）和广东（0.692）.
北京农业碳排放经济贡献系数值最高,达2.093,表明该地对我国农业总产值的贡献率是其农业碳排放贡献率的2.093倍,农业产出效率较高；辽宁（1.669）、山东（1.632）分列二、三位,两地经济贡献系数值较为接近,但与北京相比差距较为明显；排在4-10位的地区依次是福建（1.545）、天津（1.442）、河北（1.376）、海南（1.356）、广东（1.341）、陕西（1.279）和浙江（1.226）.农业碳排放经济贡献率最低的地区依旧是西藏,系数值仅为0.103,该地对我国农业碳排放的贡献程度相当于其对全国农业总产值贡献程度的近10倍,农业产出水平较低；排在倒数2-10位的地区依次是青海（0.250）、贵州（0.583）、江西（0.593）、内蒙古（0.647）、甘肃（0.684）、云南（0.701）、宁夏（0.766）、湖南（0.809）、安徽（0.815）和重庆（0.863）.
2.2.2我国农业碳排放基尼系数计算
以31个省、直辖市、自治区为评价单元,分别测算2010年我国农业碳排放生态压力模型和经济效率模型的基尼系数.测算结果显示：①农业碳排放生态压力模型的基尼系数为0.2152,处于“相对平均”状态.从生态角度来看,各区域农业碳排放与农业碳吸收总体相协调并保持“相对平均”状态,其中,生态承载系数（ESC）大于1的12个省份农业碳排放量占全国43.36%,但贡献了59.40%的碳吸收量；而生态承载系数（ESC）小于1的19个省份仅贡献了40.60%的农业碳吸收量,却产生了56.64%的农业碳排放量.②农业碳排放经济效率模型的基尼系数为0.1828,处于“高度平均”状态.从经济角度来看,2010年我国各省级区域的农业碳排放与区域经济发展相互协调度较高,公平性较为明显.其中,经济效率系数（ECC）值超过1的15个省份农业碳排放量占全国42.46%,但贡献了55.76%的农业总产值；而生态系数（ECC）值小于1的16个省份贡献了我国44.24%的农业总产值,却产生了57.54%的碳排放.总体而言,无论“碳吸收-碳排放”分配,还是“经济水平-碳排放”分配,我国均处于较为平均的理想状态,远离“0.4”的分配差距警戒线.尽管如此,我们也不能因此忽视诸如青海、西藏的一些特殊地区,相比其他省份,这些地区属于典型的高碳排地区,碳排放所占全国的比重是其碳吸收、农业总产值贡献率的多倍,但由于其在全国层面所占份额太小,这种严重不公平性无法通过基尼系数显现出来.2.3我国农业碳排放公平性矩阵聚类分析
基于生态承载系数、经济贡献系数的数值差异,可以将我国31个省级行政区域划分为四类：“高-高”型,即ESC>1且ECC>1；“高-低”型,即ESC>1且ECC<1；“低-高”型,即ESC<1且ECC>1；“低-低”型,即ESC<1且ECC<1.具体分类结果详见表5.天津、河北、山西、辽宁、吉林、山东、河南、陕西等7省1市属于“高-高”型地区.一方面,上述地区生态容量较大,各自农业碳吸收所占全国比重要高于其农业碳排放所占全国比重,在一定程度上分担了其他地区的农业碳排放,充分发挥了净化大气、降低空气中温室气体浓度的正外部效应.另一方面,8地区经济效率系数值也较高,各自对全国农业经济的贡献率要大于对农业碳排放的贡献率,农业生产生态环境效益较为突出.从区域分布来看,主要集中于华北、东北以及西北地区,粮食作物以小麦、玉米等旱地作物为主,经济作物以棉花、甜菜为主.
黑龙江、安徽、广西、新疆等2省2区属于“高-低”型地区.四省（区）均具有较强的生态容量,对全国碳吸收总量的贡献率均超过农业碳排放的贡献率,但成因有所区别：黑龙江、新疆二地人少地多,以粗放型农业生产为主,加之水稻种植规模较少,在一定程度上降低了碳排放强度；安徽得益于其较为均衡的产业结构类型,生态容量略高于全国平均水平；广西则在于经济作物种植比重较高,例如其甘蔗产量占全国甘蔗总产量的63.41%（2010年）,相比粮食作物尤其是水稻,甘蔗等经济作物品种具有高吸碳低排碳的显著特征.至于经济贡献系数,四地均低于全国平均水平.其中,黑、新二地由于农业生产方式较为粗放、且以生产与国计民生息息相关的粮食作物为主,导致其经济效益受到一定影响；皖、桂二地主要受自身经济发展水平、农业现代化水平等多方面条件制约,农业生产效率相对较低.
北京、上海、江苏、浙江、福建、广东、海南等5省2市属于“低-高”型地区.这些地区生态容量较低主要由两
方面原因引起：其一,农业集约化程度较高,为了提高产出单位面积农地承载的农用物资投入量较大,由此导致了大量碳排放,这以京、沪二市最为典型；其二,部分地区粮食作物以水稻为主,相比小麦、玉米,水稻吸碳能力虽略胜一筹,但远不能弥补其所引发的多余碳排放.与此同时,农业产业化程度普遍较高,经济效益普遍较好,因此各个地区对全国农业经济的贡献率均高于其对农业碳排放的贡献率.
内蒙古、江西、湖北、湖南、重庆、四川、贵州、云南、西藏、甘肃、青海、宁夏等8省1市3区属于“低-低”型地区.一方面,生态容量普遍偏低,根据成因差异,可将13个地区划分三类：第一类是种植业弱势型,以内蒙古、西藏、青海、宁夏为代表,这些地区畜牧业占有绝对主导地位,引发了大量碳排放,但同时由于种植业规模较少,农业碳吸收能力相对有限,由此导致生态承载系数数值偏低；第二类是水稻制约型,以江西、湖北、湖南、重庆、四川为代表,相比其他粮食作物,水稻净吸碳能力明显偏弱,而这些地区水稻种植规模普遍较大,制约了本地生态容量的扩展；第三类是生态环境脆弱型,包括贵州、云南、甘肃三地,这些地区由于生态环境较为脆弱,土地生产能力较差,农业生产依赖大量的农用物资投入,碳排水平总体较高.另一方面,经济贡献系数值也相对较低,部分地区主要受农业产业结构影响,比如赣、鄂、湘等地；部分地区则受自身农业发展水平制约,比如西藏、青海、宁夏等.
3结论与讨论
3.1主要研究结论
结合前文研究结果与相关分析,可得出以下结论：
（1）吉林农业碳排放生态承载系数值居于全国第一位,高达1.742；黑龙江以微弱劣势紧随其后；排在3至10位的依次是广西、山东、山西、河南、河北、新疆、辽宁和陕西.西藏农业碳排放生态承载力最差,系数值仅为0.112；排在倒数2-10位的地区依次是青海、福建、浙江、上海、海南、江西、湖南、贵州和广东.北京农业碳排放经济贡献系数值最高,达2.093；辽宁、山东以较大劣势分列二、三位；福建、天津、河北、海南、广东、陕西和浙江依次排在4-10位.农业碳排放经济贡献力最差的地区依旧是西藏,系数值仅为0.103；青海、贵州、江西、内蒙古、甘肃、云南、宁夏、湖南、安徽和重庆则排在倒数2至10位.
（2）2010年,我国农业碳排放生态压力模型的基尼系数为0.2152,处于“相对平均”状态.其中,生态承载系数（ESC）值大于1的12个省份农业碳排放量占全国43.36%,但贡献了59.40%的碳吸收量.农业碳排放经济效率模型的基尼系数为0.1828,处于“高度平均”状态.其中,农业经济贡献率系数（ECC）值超过1的15个省份农业碳排放量占全国42.46%,但贡献了55.76%的农业总产值.总体而言,二者均处于较为平均的理想状态,远离“0.4”的分配差距警戒线.
（3）基于生态承载系数、经济贡献系数的数值差异,将我国31个省级行政区域划分为四类：天津、河北、山西、辽宁、吉林、山东、河南、陕西等7省1市属于“高-高”型地区；黑龙江、安徽、广西、新疆等2省2区属于“高-低”型地区,即生态容量较高,但经济贡献系数值较低；北京、上海、江苏、浙江、福建、广东、海南等5省2市属于“低-高”型地区,生态容量较低,但农业经济贡献系数值较高；内蒙古、江西、湖北、湖南、重庆、四川、贵州、云南、西藏、甘肃、青海、宁夏等8省1市3区属于“低-低”型地区.
3.2讨论与启示
本研究通过构建农业碳排放公平性评价模型,并引入基尼系数,从生态承载力、经济贡献力两方面考察了各省级行政区域农业碳排放的公平性与差异性,为国家制定差异化的区域农业碳排放政策及碳减排指标提供了重要依据.相比以往研究,本文在以下三方面得到了深化：①研究视野进一步拓展,在考虑农业碳排放的同时,还引入了农业碳吸收、农业总产值二变量,进而赋予了研究更为丰富的内涵,即兼顾了生态效益与经济效益；②在进行区域比较时,不再局限于绝对数量的比较,而是通过比较相对数值（比如所占比重）来体现区域公平性与否,增强了说服力.③针对当前少有学者研究国内农业碳排放公平性问题这一现实,本文以中国作为研究对象,就其省级行政区域农业碳排放的公平性与差异性展开研究,拓展了这一领域的研究视野并丰富了研究成果.研究结论揭示了当前我国省级区域农业碳排放仍存在一定的不公平性甚至极端现象（比如西藏）,这要求在相关政策的制定上应避免“一刀切”而体现出差异化.具体可从三方面着手：①通过碳排放权交易保障区域农业碳排放的公平性.国家可在控制农业碳排放总量的基础上,按照一定的分配准则将碳排放限额下发至各省级行政区,初始分配准则可以有两种：一是农业总产值所占全国比重,二是农业碳汇所占全国比重,至于采用何种方案将视具体情况而定.初始分配后,可通过市场交易手段对农业碳排放权进行重新优化配置,超出排放限额的地区需向未达到排放限额的地区支付“碳排放权”费用.②产业结构优化与农用物资高效利用协同推进.对于以粗放型农业为主或农业水平较为落后的地区,应着力提高其农用物资利用效率,可采用农业技术与工程措施相结合的方式,比如使用测土配方施肥技术、改进饲料配方、改造中低产田等.对于以集约型农业为主或农业水平较高的地区,应不失时机地优化调整农业产业结构,在保证粮食安全的前提下,适当向林业、渔业等低碳排放行业倾斜.不过,两类方案的实施并非一成不变,必要时可协同运用.③加大低碳农业投入与立法建设.一方面,政府应加大资金扶持力度,对于生态承载能力较差或者呈现“双低型”特征的地区,以财政补贴为主,包括良种补贴、节能机械普及推广补贴等；对于其他情形稍好的地区则以财政奖励为主,肯定其在农业低碳生产领域所做出的贡献,使其积极性不受影响.另一方面强化立法与制度建设,政府建立健全农业资源利用与节能减排的法律体系,地方政府结合当地实际完善相关规章制度,保障低碳农业的全面推进,做到有法可依,执法必严.当然,限于数据的可得性以及笔者自身水平的不足,该研究还需要进一步深入,如农业碳排放/碳吸收指标体系构建虽力求全面但仍需进一步细化；未能运用经济学方法构建一套行之有效的农业碳减排激励机制.
（编辑：刘照胜）
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