楊莎莎　邱雪晨　常玲

摘要：南嶺4省區(qū)（廣東、廣西、湖南、江西）自改革開放以來發(fā)展迅速，然而發(fā)展中環(huán)境問題也日漸突出。如何在發(fā)展經(jīng)濟的同時，兼顧生態(tài)環(huán)境的建設，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展是目前學術(shù)熱點之一。以農(nóng)業(yè)物質(zhì)（農(nóng)村用電、農(nóng)用柴油、化肥、農(nóng)膜、農(nóng)藥）投入為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，測算南嶺4省1999—2012年的農(nóng)業(yè)碳排放量。結(jié)果表明：農(nóng)業(yè)碳排放總量變化分為高速增長階段、波動增長階段和緩慢增長階段；農(nóng)業(yè)碳排放強度呈波動性增長。此外，南嶺4省農(nóng)業(yè)碳排放總量的組成結(jié)構(gòu)基本保持不變，區(qū)域地理特點和農(nóng)業(yè)機械化對碳排放組成結(jié)構(gòu)及總量有很大的影響，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)很大程度上決定了碳排放強度，人口總數(shù)對碳排放量影響最大。立足于當?shù)氐淖匀环A賦，著力打造各地特色的低碳農(nóng)業(yè)；優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)；加強碳排放管理和考核，研究建立碳排放總量的控制制度，逐步實現(xiàn)碳排放強度和總量“雙控”，加快建立全國碳排放權(quán)交易市場是南嶺4省農(nóng)業(yè)減排的主要手段。

關(guān)鍵詞：南嶺4省；環(huán)境問題；農(nóng)業(yè)碳排放量；模型；驅(qū)動力；低碳農(nóng)業(yè)

中圖分類號： S181；F323.22文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2015）11-0448-04

收稿日期：2014-12-30

基金項目：國家社會科學基金（編號：13CMZ052）；國家旅游局旅游業(yè)青年專家培養(yǎng)計劃（編號：TYEPT201459）；廣西高等學校優(yōu)秀中青年骨干教師培養(yǎng)工程資助項目（編號：GXQG022014078）。

作者簡介：楊莎莎（1981—），女，廣西柳州人，博士，副教授，主要從事區(qū)域產(chǎn)業(yè)政策和經(jīng)濟法學方向研究。E-mail：yss121@126.com。全球變暖的主要原因是人類在近1個世紀以來大量使用礦物燃料如煤、石油等，排放出大量的CO2等多種溫室氣體。全球變暖會使全球降水量重新分配，如冰川和凍土消融、海平面上升等，不僅危害自然生態(tài)系統(tǒng)的平衡，還威脅人類的食物供應和居住環(huán)境。減少碳排放、發(fā)展低碳經(jīng)濟已經(jīng)成為學者、專家以及國家領(lǐng)導人共同關(guān)注的話題。2009年9月22日于美國紐約召開的聯(lián)合國氣候變化峰會上，時任中國國家主席胡錦濤宣布，中國將在2020年前大幅度降低碳排放強度。“十二五”規(guī)劃提出，5年期間全國碳排放強度要下降17%。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）第4次評估報告顯示，在全球碳排放中，化石燃料燃燒排放量是最大的“元兇”，約占碳排放總量的56.6%；其次，農(nóng)業(yè)是第二大“元兇”，約占碳排放總量的33.3%[1]。目前，溫室效應已經(jīng)產(chǎn)生，全球氣候發(fā)生變化，我國北方霧霾天氣嚴重。本研究以南嶺4省區(qū)1999—2012年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中農(nóng)用物資的消費總量為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，利用數(shù)理計算模型估算農(nóng)業(yè)碳排放量和農(nóng)業(yè)碳排放強度及其兩者的變化情況，運用計量分析模型分析比較這4個省的碳排放量與人口、人均GDP等因素的聯(lián)動關(guān)系，為未來低碳經(jīng)濟的發(fā)展提供具有實際效用的參考和依據(jù)，從而形成高效利用能源、積極開發(fā)清潔能源、追求綠色GDP的環(huán)境友好型社會。

1研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來源

1.1區(qū)域概況

南嶺4?。▍^(qū)）位于我國長江以南，區(qū)域面積是79.52萬km2，約占國土面積的8.25%。地貌上屬山地丘陵性地貌，耕地面積是1 366.47萬hm2，約占全國耕地面積的11.23%。這一地區(qū)人口總量為26 419萬人，約占全國總?cè)丝诘?9.51%。這一區(qū)域南鄰中國華南沿海，位于東經(jīng)104°26′～118°28′、北緯20°54′～30°24′之間，北回歸線橫貫全區(qū)。受極地大陸氣團和熱帶海洋氣團的交替影響，全區(qū)大部分地區(qū)屬亞熱帶季風氣候區(qū)。氣候溫暖，年降水量充沛，干濕分明，季節(jié)變化不明顯，日照適中，冬少夏多。比較適合農(nóng)作物生產(chǎn)，因此自古以來就享有“九州糧倉” “魚米之鄉(xiāng)”的美稱。主要農(nóng)產(chǎn)品在中國占有重要位置，是主要的產(chǎn)稻區(qū)、產(chǎn)蔗區(qū)和產(chǎn)茶區(qū)。其中，湖南水稻產(chǎn)量居中國第1位、油菜籽產(chǎn)量居中國第1位，廣西甘蔗產(chǎn)量居中國第1位，著名土特產(chǎn)有黃花、棉花、湘蓮、生姜、辣椒、油茶、油菜籽、花生、芝麻和各類水果等。2012年湖南、江西、廣西3省（區(qū)）農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占各省生產(chǎn)總值（GDP）的136%、11.8%、16.7%；相比之下，廣東作為我國改革開放的前沿，充分利用國家賦予的各種優(yōu)惠政策，吸收和借鑒國內(nèi)外的先進技術(shù)和經(jīng)驗，大力發(fā)展工業(yè)，其工業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重更高，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值只占其GPD的5%。區(qū)域農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展，也帶來了大量的農(nóng)業(yè)物質(zhì)消耗，2012年南嶺4省共投入使用農(nóng)用柴油205.5萬t、農(nóng)村用電1 445.6億kW·h、化肥10 524.3萬t（按折純法計算）、農(nóng)膜351 880萬t、農(nóng)藥405 055萬t。

1.2數(shù)據(jù)來源

南嶺4省的年均火力發(fā)電比重數(shù)據(jù)收集整理于《中國能源統(tǒng)計年鑒》（2000—2013），1999—2013年的農(nóng)業(yè)用電量、農(nóng)膜、農(nóng)藥、柴油及化肥（按折純法計算）數(shù)據(jù)收集整理于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》（2000—2013）；各省的人口數(shù)量、人均GDP、農(nóng)作物總播種面積數(shù)據(jù)等基本數(shù)據(jù)均來源于各省的統(tǒng)計年鑒——《江西省統(tǒng)計年鑒》（2000—2013）、《湖南省統(tǒng)計年鑒》（2000—2013）、《廣東省統(tǒng)計年鑒》（2000—2013）、《廣西統(tǒng)計年鑒》（2000—2013）；農(nóng)業(yè)貢獻值、農(nóng)用機械總動力、農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資均收集整理于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》（2000—2013）。

2模型的構(gòu)建

2.1農(nóng)業(yè)碳排放量的估算模型

農(nóng)業(yè)碳排放是指在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，由于農(nóng)業(yè)火力發(fā)電、農(nóng)藥、化肥等農(nóng)用物質(zhì)投入消耗所導致的溫室氣體的排放。現(xiàn)在主流的碳排放量估算方法是基于化石能源的碳排放量，主要認為農(nóng)業(yè)生態(tài)的主要碳排放來自農(nóng)業(yè)、化肥、農(nóng)膜以及柴油等物質(zhì)的使用所造成的。國內(nèi)外學者研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)碳排放主要來自于以下幾個方面：（1）化肥的使用?；适褂眠^程會排放一氧化二氮、甲烷等溫室氣體，同時化肥的生產(chǎn)、運輸過程將會產(chǎn)生碳排放。（2）農(nóng)藥的使用。包括其在生產(chǎn)運輸過程中的碳排放。（3）農(nóng)膜的使用。包括生產(chǎn)過程中的碳排放。（4）直接消耗的化石燃料的碳排放。這里指農(nóng)用火電和柴油的燃燒所釋放的碳，主要用于農(nóng)機設備的運輸與灌溉設備使用。（5）農(nóng)耕過程中土壤有機碳的遺失。（6）農(nóng)作物秸稈的燃燒。結(jié)合南嶺4省農(nóng)業(yè)機械化程度較高等特點，從農(nóng)業(yè)總體物質(zhì)投入的角度來分析碳排放量，選擇農(nóng)業(yè)碳排放來源為農(nóng)用柴油及農(nóng)村用電、化肥、農(nóng)膜、農(nóng)藥5個方面。借鑒前人的碳排放系數(shù)，利用農(nóng)業(yè)碳排放量計算公式對南嶺4省的農(nóng)業(yè)碳排放量進行估算，具體的估算模型如下：

E=∑（i×ei）。

其中：E是指農(nóng)業(yè)碳排放總量；i是第i種產(chǎn)生碳排放物質(zhì)系數(shù)；ei是指第i種物質(zhì)消費量。其中，i主要直接來自于一些經(jīng)典文獻的測試，而后被普遍接受誤差較小的碳排放系數(shù)。根據(jù)相關(guān)研究成果，這些碳排放影響因素為農(nóng)村用電，主要分為2部分，一部分為新興能源如風電、水電、核電等，基本上不排放溫室氣體；另一部分為火電，主要是使用化石燃料燃燒發(fā)電，這部分電量會排放溫室氣體。農(nóng)村用電而導致的碳排放系數(shù)為0.272 0 kg/（kW·h）[2-4]，在統(tǒng)計農(nóng)村用電碳排放量時，將農(nóng)村用電量、火電比重、煤的碳排放系數(shù)、單位電量耗煤量相乘。結(jié)合嶺南4省統(tǒng)計年鑒相關(guān)數(shù)據(jù)，計算得到4省歷年平均火電比重為69.39%。使用化肥而導致的碳排放系數(shù)為0.895 6 kg/kg；使用農(nóng)藥而導致的碳排放系數(shù)為4934 0 kg/kg；農(nóng)膜產(chǎn)品的碳排放系數(shù)為5.180 0 kg/kg；農(nóng)用柴油的碳排放系數(shù)為0.592 7 kg/kg。

2.2農(nóng)業(yè)碳排放強度

碳排放強度問題的提出印證了中國近年來在節(jié)能減排與環(huán)境保護問題上的一個演變過程，即由最早的能源強度向碳排放量轉(zhuǎn)變，進而向碳排放強度轉(zhuǎn)變的過程，這種轉(zhuǎn)變也反映在國家的“十一五”到“十二五”規(guī)劃中節(jié)能減排由單純的節(jié)能向節(jié)能與減排綜合性目標轉(zhuǎn)變[3]。農(nóng)業(yè)碳排放強度為農(nóng)業(yè)碳排放總量與區(qū)域農(nóng)作物總播種面積的比值，主要受能源強度、能源消費結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素的影響，其中能源強度的影響效應最明顯，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的影響效應較小且波動性較大[4]。

2.3碳排放驅(qū)動分析模型

York等提出的可拓展的隨機性環(huán)境影響評估模型（stochastic impacts by regression on population，affluence，and technology，STIRPAT）通過對人口、財產(chǎn)、技術(shù)3個自變量和因變量之間的關(guān)系進行評估，是建立人文因素與環(huán)境影響水平之間作用關(guān)系的賬戶恒等式，其表達式[5]為：

I=aPbAcTde。

其中：I、P、A、T分別表示環(huán)境影響、人口數(shù)量、富裕度和技術(shù)；a是模型的系數(shù)；b、c、d分別是自變量P、A、T的指數(shù)；e為模型隨機誤差。可用于分析人文因素對環(huán)境的非比重影響。對公式兩邊取自然對數(shù)，得到方程：

lnI=lna+blnP+clnA+dlnT+lne。

由彈性系數(shù)的概念可知，該方程的回歸系數(shù)反映的即是解釋變量與被解釋變量之間的彈性。本研究借鑒STIRPAT多變量非線性模型，分析南嶺4省農(nóng)業(yè)碳排放總量與其驅(qū)動因素之間的計量關(guān)系，其模型表達式為：

為了應用回歸分析確定參數(shù)，對公式兩邊取自然對數(shù)，得到方程：。

式中：E為農(nóng)業(yè)碳排放總量，萬t；k為常數(shù)；P為人口總數(shù)，萬人；G為經(jīng)濟發(fā)展水平，以人均GDP表征，萬元/人；S為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況，以農(nóng)業(yè)貢獻值計量，億元；T為農(nóng)業(yè)發(fā)展技術(shù)水平，以農(nóng)用機械總動力考量，萬kW；I為農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資，萬元/戶；ε為模型的隨機誤差；a、b、c、d、e為彈性系數(shù)，表示P、G、S、T、I變化1%，分別引起E的a%、b%、c%、d%、e%的變化[6]。

3農(nóng)業(yè)碳排放量的動態(tài)分析

3.1農(nóng)業(yè)碳排放組成結(jié)構(gòu)及總量的動態(tài)分析

根據(jù)上面的測算公式和5類碳源的碳排放系數(shù)，對南嶺4省1999—2012年農(nóng)業(yè)碳排放總量進行估算，結(jié)果如表1所示。

從農(nóng)業(yè)碳排放總量的組成結(jié)構(gòu)分析結(jié)果（表1）可知，5種碳源碳排放量所占農(nóng)業(yè)碳排放總量的比重排序在研究時間內(nèi)基本保持不變，并且大體上呈連年遞增的趨勢。其中，農(nóng)村用電碳排放量所占比重最大；其次是化肥施用導致的碳排放量，兩者碳排放量占農(nóng)業(yè)碳排放總量的比重近85%；最后是農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)用柴油的碳排放量，平均比重依次為5.70%、469%、3.52%。

對農(nóng)業(yè)碳排放總量的動態(tài)變化進行分析，結(jié)果顯示，1999—2012年期間南嶺4省農(nóng)業(yè)碳排放量增速有點大，年均增速約7.03%，2012年農(nóng)業(yè)碳排放總量約是1999年的2.4倍。整體演變過程大體可以分為3個階段：1999—2003年是快速增長階段，平均增速基本上是2位數(shù)，農(nóng)村用電所導致的碳排放量最大；2004—2007年是波動增長階段，增速慢中有升，并且出現(xiàn)了時高時低的現(xiàn)象；2008—2012年是緩慢增長階段，增速開始下降。

這些情況與國家的政策改革基本一致，1998年國家實施第1批農(nóng)村電網(wǎng)建設與改造工程，致使農(nóng)村用電所導致的碳排放過快增長，農(nóng)村電網(wǎng)覆蓋率增大，農(nóng)民的家用電器增多，表11999—2012年南嶺4省的農(nóng)業(yè)碳排放量統(tǒng)計結(jié)果

用電量增多，這些用電所導致的碳排放也增多。1998—2003年期間，由于農(nóng)民負擔過重，農(nóng)村人口開始向城市轉(zhuǎn)移，造成農(nóng)村務農(nóng)人員減少，化肥、農(nóng)藥等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)物質(zhì)的投入使用量增長放慢或者出現(xiàn)負增長，南嶺4省農(nóng)業(yè)的碳排放量則也跟著變慢。2004年后，國務院出臺了“兩減免、三補貼”的扶農(nóng)政策，刺激了農(nóng)民的生產(chǎn)積極性，使得化肥等農(nóng)村生產(chǎn)資料使用量增加，相應的碳排放量也加速增長[7]。2008年以后，由于農(nóng)業(yè)機械化與現(xiàn)代化水平、耕地資源保護與整理、灌溉率以及生態(tài)保障等都有了實質(zhì)性的提高，所以南嶺4省的農(nóng)業(yè)碳排放量緩慢增加。

3.2碳排放強度的動態(tài)分析

根據(jù)上面的模型，對南嶺4省1999—2012年農(nóng)業(yè)碳排放強度進行估算，結(jié)果見表2。

如表2所示，南嶺4省的農(nóng)業(yè)碳排放強度從1999年的657.717 4 t/hm2到2012年的1 626.245 8 t/hm2，總體態(tài)勢是增長的，只是增長幅度時高時低，呈波動性增長。其中，在2001有所下降的情況下，2002—2003年有所上升，之后又出現(xiàn)了下降，突然到2006年達到1個高峰，之后迅速下滑，從2008年后增長幅度較平穩(wěn)。我國南海經(jīng)濟帶的開發(fā)、工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進度加快，使農(nóng)村總播種面積減少，由此預測出未來農(nóng)業(yè)碳排放強度出現(xiàn)了緩慢增長的現(xiàn)象。

3.3農(nóng)業(yè)碳排放驅(qū)動因素分析

應用STIRPAT模型，以人口總數(shù)（P）、人均GDP（D）、農(nóng)業(yè)貢獻值（S）、農(nóng)用機械總動力（T）、農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資（I）為驅(qū)動因素原始變量，以南嶺4省2000—2012年的農(nóng)業(yè)碳排放總量為因變量，對農(nóng)業(yè)碳排放總量的驅(qū)動因素進行分析，結(jié)果如表3所示。

可將多元非線性模型化為線性模型回歸檢驗：

采用雙對數(shù)線性模型的估計，可以得到：

回歸結(jié)果表明，南嶺4省在1999—2011年農(nóng)業(yè)碳排放總量關(guān)于人口總數(shù)的彈性系數(shù)為5.95，表明人口總數(shù)增加1%，農(nóng)業(yè)碳排放總量將增加5.95%；人均GDP、農(nóng)業(yè)貢獻值、農(nóng)用機械總動力、農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資的彈性系數(shù)分別為1.10、-0.57、-0.65、-0.73，分別表示人均GDP增加1%，農(nóng)業(yè)碳排放總量將增加1.10%；農(nóng)業(yè)貢獻值增加1%，農(nóng)業(yè)碳排放總量將減少0.57%；農(nóng)用機械總動力增加1%，農(nóng)業(yè)碳排放總量將減少0.65%；農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資增加1%，農(nóng)業(yè)碳排放總量將減少0.73%。由此可以看出，人口總數(shù)對農(nóng)業(yè)碳排放量影響最大，其次是人均GDP，這些都與前人的研究成果一致。過多的人口、高速增長的人均GDP使我國成為碳排放最多的國家，我國已經(jīng)成為國際社會的眾矢之的，因此我國的節(jié)能減排任務很重。

4小結(jié)

對南嶺4省1999—2012年的農(nóng)業(yè)碳排放組成結(jié)構(gòu)、總量以及農(nóng)業(yè)碳排放強度進行動態(tài)分析，并利用STIRPAT模型對南嶺4省農(nóng)業(yè)碳排放總量的驅(qū)動因素進行分析，可以得到以下結(jié)論：第一，區(qū)域地理特點和農(nóng)業(yè)機械化對碳排放組成結(jié)構(gòu)及總量有很大的影響。南嶺4省多山、土壤較貧瘠，使農(nóng)村用電和化肥使用較多，因此，所導致的碳排放量占總量的比重最大，基本上占總量的80%以上。

結(jié)構(gòu)很大程度上決定了碳排放強度，依賴能源、資源消耗的農(nóng)業(yè)和工業(yè)比第三產(chǎn)業(yè)所導致的碳排放強度大。由農(nóng)業(yè)碳排放強度的趨勢和當前經(jīng)濟現(xiàn)狀可預計出，未來南嶺4省的農(nóng)業(yè)碳排放強度趨向平穩(wěn)。第三，人口總數(shù)對碳排放量影響最大。南嶺4省農(nóng)業(yè)碳排放總量的驅(qū)動因素人口總數(shù)、人均GDP、農(nóng)業(yè)貢獻值、農(nóng)用機械總動力、農(nóng)戶固定資產(chǎn)中，人口總數(shù)對碳排放量影響最大。而這一地區(qū)由于受惠于改革開放的紅利，發(fā)展的機遇增多，使人口逐年遞增；因此，南嶺4省也面臨農(nóng)業(yè)碳排放量持續(xù)上升的壓力。

5對策建議

既要發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟，又要把污染的治理和減排降到能夠承受的合理水平，中國農(nóng)業(yè)發(fā)展面臨的減排壓力非常大。建議采取以下措施。

第一，立足于當?shù)氐淖匀环A賦，著力于打造各地特色的低碳農(nóng)業(yè)。一是由于農(nóng)村用電和化肥的碳排放量占農(nóng)業(yè)碳排放總量的比重最大，未來南嶺4省應該采取以下措施：利用地區(qū)水資源豐富和地理優(yōu)勢，大力發(fā)展水電，減少火力發(fā)電的比重，以此減少化石燃料的燃燒所導致的碳排放量；此外，還可以開發(fā)新型的清潔能源，如風能、太陽能、生物質(zhì)能等。二是結(jié)合地區(qū)土地的性質(zhì)以及相關(guān)因素，因地制宜，提高農(nóng)作物的化肥吸收效率；此外，還應積極優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)業(yè)投入利用效率。

第二，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，有效降低碳排放強度。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)換方面，總的趨勢應堅持“三二一”的產(chǎn)業(yè)發(fā)展方針，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高級化和現(xiàn)代化方向發(fā)展。利用資源環(huán)境優(yōu)勢，大力發(fā)展旅游業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、服務業(yè)等環(huán)保型產(chǎn)業(yè)。加快電子計算機在商業(yè)外貿(mào)、金融保險、旅游賓館、信息管理等領(lǐng)域的應用，以促進第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模、服務質(zhì)量和經(jīng)濟效益顯著提高。

第三，加強碳排放管理和考核，研究建立碳排放總量的控制制度，逐步實現(xiàn)碳排放強度和總量的“雙控”，加快建立全國碳排放權(quán)交易市場。此外，地方政府應加大宣傳，增強農(nóng)村低碳經(jīng)濟意識，將低碳發(fā)展的要求融入農(nóng)業(yè)發(fā)展的各方面。在稅收、財政等政策上加大農(nóng)村低碳農(nóng)業(yè)的投入與政策引導，加大對開發(fā)出來的低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣和引導作用，推動農(nóng)村向資源節(jié)約型與環(huán)境友好型的社會發(fā)展。

參考文獻：

[1]IPCC.Climate change 2007：the fourth assessment report of the intergovmental panel on climate change[M]. England：Cambridge University Press，2007.

[2]田云，張俊飚，李波. 基于投入角度的農(nóng)業(yè)碳排放時空特征及因素分解研究——以湖北省為例[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2011，32（6）：752-755.

[3]王才軍，孫德亮，張鳳太. 基于農(nóng)業(yè)投入的重慶農(nóng)業(yè)碳排放時序特征及減排措施研究[J]. 水土保持研究，2012，19（5）：206-209.

[4]李波. 經(jīng)濟增長與農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)系的實證研究[J]. 生態(tài)環(huán)境學報，2012，21（2）：220-224.

[5]劉小敏. 國家“十二五”規(guī)劃中能源強度與碳排放強度約束指標的比較研究[J]. 金融評論，2012（5）：58-69，124.

[6]陳春華，路正南.我國碳排放強度的影響因素及其路徑分析[J]. 統(tǒng)計與決策，2012（2）：96-98.

[7]York R，Rosa E A，Dietz T. STIRPAT，IPAT and ImPACT：analytic tools for unpacking the driving forces of environmental impacts[J]. Ecological Economics，2003，46（3）：351-365.

[8]高標，房驕，許清濤，等. 吉林省農(nóng)業(yè)碳排放動態(tài)變化及驅(qū)動因素分析[J]. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2013，3（5）：617-621.

[9]黃華，倪鵬，葛中全. 四川省農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)碳排放測算及影響因素分析[J]. 樂山師范學院學報，2012，27（5）：22-25.蘇世偉，朱文，聶影. 農(nóng)作物秸稈資源生態(tài)轉(zhuǎn)化方式分析[J]. 江蘇農(nóng)業(yè)科學，2015，43（11：452-455.