陳蘇+胡浩

摘要畜禽業(yè)是關系國計民生的重要產業(yè)，在滿足居民生活物質需求的同時，其生產過程中所伴隨的溫室氣體排放問題已成為不容忽視的環(huán)境問題。本文基于LMDI模型系統(tǒng)分析了1991-2013年中國畜禽溫室氣體排放時空變化及其因素貢獻。結果表明：①從時間維度來看，1991-2013年，中國畜禽溫室氣體排放經歷了先快速上升后穩(wěn)定上升再波動下降的變化特征，總體呈上升趨勢。經濟效應對畜禽溫室氣體排放促進作用最大，而強度效應的抑制作用最大，其次是勞動力效應和結構效應。②期間，經濟效應促進作用的累計貢獻呈指數增長，而強度效應抑制作用的累計貢獻呈倒“U”，勞動力效應和結構效應抑制作用也不斷加強。③從空間維度來看，中國畜禽溫室氣體排放的區(qū)域集中度較高，四川、河南、山東、云南和內蒙古等?。▍^(qū)、市）畜禽溫室氣體排放一直位居全國前列。④省域各效應作用方向和程度差異顯著，四川、青海和云南強度效應抑制作用較大，遼寧、吉林和黑龍江抑制作用較小；山東、四川和黑龍江結構效應抑制作用顯著，新疆和青海促進作用明顯；四川、河南、內蒙古、山東、云南、湖南和河北經濟效應促進作用較大，天津、上海、海南和北京促進作用較??；四川、湖北、江蘇和山東勞動力效應抑制作用顯著，新疆、黑龍江和內蒙古促進作用明顯。最后，基于研究結論，為未來中國畜禽溫室氣體減排空間發(fā)展策略提出了幾點建議。

關鍵詞畜禽；溫室氣體；時空變化；LMDI模型

中圖分類號S168文獻標識碼A文章編號1002-2104（2016）07-0093-08doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.07.012

20世紀90年代以來，全球氣候變化成為人類經濟社會可持續(xù)發(fā)展所面臨的重大挑戰(zhàn)，畜禽溫室氣體排放日益受到社會各界的關注。聯合國糧農組織（FAO）2006年的報告顯示，每年由牛、羊、馬、駱駝、豬和家禽排放溫室氣體的CO2當量占全球排放量的18%[1]。而世界觀察研究所2009年的報告指出，全球牲畜及其副產品排放溫室氣體的CO2當量約占全球總排放量的51%[2]，幾乎是FAO估算量的3倍。可見，畜禽已成為重要的溫室氣體排放源，而畜禽溫室氣體主要源于動物腸道CH4排放、動物糞便處理過程中產生的CH4和N2O[3]，從動物類型來看，反芻動物產生的溫室氣體排放最多，其次為豬，最少的是雞[4]。

國內外學者對畜禽溫室氣體排放量的測算及其影響因素進行了大量研究。在畜禽溫室氣體排放測算方面，董紅敏[5]等采用OECD的測算方法對中國三個時點（1980年、1985年、1990年）的反芻類動物CH4排放量進行了估算；FAO[1]利用IPCC的方法和系數，估算了中國2004年主要畜禽的溫室氣體排放量；Zhou[6]等測算了中國1949-2003年畜禽的溫室氣體排放量；胡向東[7]等測算了中國2000-2007年以及各省區(qū)2007年畜禽溫室氣體排放量，結果表明，2000-2007年中國畜禽溫室氣體排放量總體呈下降趨勢，各省區(qū)畜禽溫室氣體排放量呈現區(qū)域集中特點；閔繼勝[8]等測算了中國1991-2008年以及各省份畜牧業(yè)溫室氣體排放量，結果表明，1991年以來，中國畜牧CH4和N2O排放量均呈先升后降的趨勢；尚杰[9]等測算了1993-2011年中國畜禽溫室氣體排放量，結果表明，中國畜禽的CH4排放量整體呈波動上升趨勢，N2O排放量持續(xù)增加。在畜禽溫室氣體排放的影響因素方面，譚秋成[10]研究表明，由于技術進步和技術效率的提高，單位肉類和牛奶排放的溫室氣體均有大幅度下降；陳瑤[11]等研究表明，經濟因素是影響我國畜牧業(yè)溫室氣體排放的最大因素，短期內效率因素是我國畜牧業(yè)低碳化發(fā)展的最主要誘因，而從長期來看勞動力因素是我國畜牧業(yè)低碳化發(fā)展的最主要因素；尚杰[9]等研究表明，動物腸道發(fā)酵CH4、N2O排放的影響因素主要取決于動物種類、飼料特性、飼養(yǎng)方式和糞便管理方式等。

以上研究取得了有價值的結論，為本文深入研究提供了重要的參考數據和研究方法。但存在以下可以改進之處：一是研究對象大多側重于國家層面畜禽溫室氣體排放量的測算，全面把握中國畜禽溫室氣體排放變化規(guī)律，不僅從總體上刻畫其演變特征，更要分析區(qū)域差異；二是關于畜禽溫室氣體排放成因研究未及深入展開，考慮到畜禽溫室氣體排放的區(qū)域差異性，有必要對各地區(qū)畜禽溫室氣體排放的影響因素進行分析，以便找到進一步降低畜禽溫室氣體排放的方向和對策。基于此，本文測算分析了1991-2013年中國畜禽溫室氣體時空變化規(guī)律，并運用LMDI模型從溫室氣體排放強度、農業(yè)產業(yè)結構、農業(yè)經濟水平和農業(yè)勞動力等方面進行因素分解，揭示畜禽溫室氣體排放時空變化的成因。

陳蘇等：中國畜禽溫室氣體排放時空變化及影響因素研究中國人口·資源與環(huán)境2016年第7期1研究方法及數據來源

1.1畜禽溫室氣體排放量的測算方法

畜禽溫室氣體排放主要包括畜禽胃腸道內發(fā)酵的CH4、畜禽糞便處理產生的CH4和N2O和畜禽飼養(yǎng)過程中對化石能源等消耗產生的CO2[12]。鑒于畜禽生產過程中化石能源消耗相關數據的缺乏，本文選取牛、羊、馬、騾、驢、駱駝、生豬、家禽和兔等動物作為研究對象，測算中國及各省（區(qū)、市）畜禽溫室氣體排放量，其具體的測算方法如下：

式中，C、CCH4和CN2O分別為畜禽溫室氣體排放量、CH4和N2O排放量；21和310分別為CH4和N2O轉化為CO2當量的轉化系數；Ni表示第i種畜禽的平均飼養(yǎng)量；αi和βi表示第i種畜禽的CH4和N2O排放因子。由于畜禽飼養(yǎng)周期不同，需要對畜禽年平均飼養(yǎng)量進行調整，參考胡向東[7]的計算方法。當出欄率大于或等于1時，畜禽年平均飼養(yǎng)量用出欄量除以365再乘以其生命周期，主要有生豬、家禽和兔，生命周期分別為200天[7]、55天[13]和105天[7]；當出欄率小于1時，畜禽年平均飼養(yǎng)量用本年末的存欄量表示，為消除單個時間點的影響，采取畜禽上年年末存欄量和本年末存欄量的平均數表示。借鑒已有研究關于各畜禽的溫室氣體排放系數，CH4排放系數來源于2006年IPCC國家間溫室氣體排放指南[14]，N2O排放系數來源于胡向東[7]，具體的排放系數見表1。

1.2畜禽溫室氣體排放影響因素的LMDI分解

因素分解方法作為研究事物變化特征及其作用機理的一種分析框架，在環(huán)境經濟研究中得到廣泛的應用。通行的分解方法主要有兩類，一類是指數分解方法（Index Decomposition Analysis，IDA），另一類是結構分解方法（Structural Decomposition Analysis，SDA）。SDA方法利用投入產出表，以消費系數矩陣為基礎，對數據要求較高；而IDA方法只需部門加總數據，適合分解含有較少因素的、包含時間序列數據的模型。IDA方法包括Laspeyres指數分解與Divisia指數分解等，但兩者分解不徹底，存在分解剩余項，Ang[15]等在綜合比較了各種IDA方法基礎上，提出了對數平均迪氏指數法（Logarithmic Mean Divisia Index，LMDI），該方法最大特點在于不會產生分解剩余項，且允許數據中包含零值。因此，本文選用LMDI從溫室氣體排放強度、農業(yè)產業(yè)結構、農業(yè)經濟水平和農業(yè)勞動力等方面量化分解影響畜禽溫室氣體排放的因素[16]。結合現有研究成果，將畜禽溫室氣體排放分解為：

C=CLS×LSAGRI×AGRIP×P（2）

式（2）中，C為畜禽溫室氣體排放量，LS為畜牧業(yè)產值，AGRI為農林牧漁業(yè)總產值，P為農業(yè)勞動力的數量。對各個分解因素進行定義，定義EI=C/LS為畜禽溫室氣體排放強度，即畜禽溫室氣體排放量與畜牧業(yè)產值之比；定義CI=LS/AGRI為農業(yè)產業(yè)結構，即畜牧業(yè)產值占農林牧漁業(yè)總產值比重；定義SI=AGRI/P為農業(yè)經濟水平，即農業(yè)勞動力的人均農林牧漁業(yè)產值。則（2）式可進一步表述為：

C=EI×CI×SI×P（3）

由于LMDI的“乘積分解”和“加和分解”最終結果一致，而后者能較為清晰的分解出影響因素，因此，本文采用

放系數腸道發(fā)酵1.0068.0051.4018.0010.0046.005.000.254-糞便管理3.5016.001.501.640.901.920.160.080.02N2O

排放系數糞便管理0.531.001.371.391.391.390.330.020.02注：非奶牛取黃牛和水牛的平均值；羊取山羊和綿羊的平均數；家禽取雞、鴨、鵝和火雞的平均數。“加和分解”的方法（詳細推導過程可參閱Ang[17]etc）：

ΔC=Ct-C0=ΔEI+ΔCI+ΔSI+ΔP（4）

式（4）中，C0為基期畜禽溫室氣體排放總量，Ct為T期溫室氣體排放總量，ΔC為畜禽溫室氣體排放總量變化。這種變化可分解為：ΔEI表示單位畜牧業(yè)產值排放溫室氣體變化，即強度效應；ΔCI表示單位農林牧漁業(yè)總產值的畜牧業(yè)產值變化，即結構效應；ΔSI表示人均農林牧漁業(yè)總產值變化，即經濟效應；ΔP表示農業(yè)勞動力變化，即勞動力效應。由此，畜禽溫室氣體變化直接受制于4種因素的變化。其具體表達式分別為：

若ΔEI、ΔCI、ΔSI和ΔP的系數為正值，說明該效應對畜禽溫室氣體排放起到促進作用，反之，則起到抑制作用。

1.3數據來源及整理

本文以生豬、牛、馬、騾、驢、駱駝、羊、兔和家禽為研究對象，選取30個?。▍^(qū)、市）（其中重慶市數據合并到四川省數據內）畜禽的出欄量、存欄量、畜牧業(yè)產值、農林牧漁業(yè)總產值以及農業(yè)勞動力數量等數據，這些數據來自于《中國農業(yè)年鑒》、《中國農村統(tǒng)計年鑒》、《中國畜牧業(yè)年鑒》?？紤]到產值不具有縱向可比性，因此本文中的畜牧業(yè)產值和農林牧漁業(yè)總產值以1990年為基準年，換算為可比的實際產值。

2結果分析

2.1中國畜禽溫室氣體排放時序變化

2.1.1畜禽溫室氣體排放的階段變化

依據畜禽溫室氣體排放測算公式、各個畜禽溫室氣體排放系數和畜禽的出欄、存欄相關數據，量化測算了中國1991-2013年的畜禽溫室氣體排放情況，并將其轉化為CO2當量（圖1）。圖1表明，1991-2013年畜禽溫室氣體排放大致分為3個階段，在此基礎上，各階段溫室氣體排放總量變化及各效應的影響程度見表2。

第一階段（1991-1996年），畜禽溫室氣體排放量快速上升。由1991年的2 746.82萬t上升到1996年的3 746.16萬t，增加了999.34萬t。該時期經濟效應是促進溫室氣體排放最主要推動力為2 254.88萬t；其他對溫室氣體排放起到抑制作用，其中強度效應抑制作用最大，為-939.47萬t，其次是勞動力效應和結構效應，分別為圖11991-2013年中國畜禽溫室氣體排放

總量變化趨勢

第二階段（1997-2006年），畜禽溫室氣體排放量穩(wěn)定上升。受金融危機、通貨緊縮等因素影響，1997年畜禽平均飼養(yǎng)量較上一年大幅度下降，強度效應抑制作用為-451.53萬t，經濟效應抑制作用為-202.35萬t，實現了492.17萬t畜禽溫室氣體的減排，隨后逐年增加，到2006年畜禽溫室氣體排放總量達到峰值，為4 228.50萬t，增加了482.34萬t（需要說明的是：這里峰值出現的時間與胡向東等測算的結果不同，主要原因是后者2006年畜禽數據根據第二次農業(yè)普查結果進行了調整，而本文畜禽數據來源于《中國農業(yè)年鑒》，以保證數據來源的統(tǒng)一性）。該時期經濟效應對溫室氣體排放促進作用最大，為801.21萬t，其次是強度效應，為171.18萬t。勞動力效應和結構效應對溫室氣體排放起到不同程度的抑制作用，分別為-329.14萬t和-160.91萬t。

第三階段（2007-2013年），畜禽溫室氣體排放總量呈波動下降趨勢。受飼養(yǎng)周期、飼料成本上漲、畜禽疫?。ㄘi藍耳?。┘澳戏奖暮Φ榷喾N因素影響，2007年和2008年散戶平均飼養(yǎng)量顯著下降，強度效應抑制作用顯著，分別為-845.23萬t和-731.03萬t，實現了830.70萬t畜禽溫室氣體的減排。隨后國家出臺了一系列支持畜禽轉型發(fā)展的政策，中國畜禽發(fā)展方式在逐年轉變，到2013年畜禽溫室氣體排放總量為3 542.48萬t，減少了686.02萬t。該時期強度效應對溫室氣體排放抑制作用最大，為-1 933.07萬t，其次是勞動力效應和結構效應，分別為-255.96萬t和-133.83萬t；而經濟效應促進作用顯著，為1 636.84萬t。

總體來看，1991-2013年，經濟效應對畜禽溫室氣體排放促進作用最大，為4 692.93萬t；而強度效應抑制作用最大，為-2 701.36萬t，其次是勞動力效應和結構效應，分別為-771.85萬t和-424.06萬t。

度呈顯著的波動性（見圖2）。從強度效應累計貢獻值演變趨勢來看，該效應對抑制畜禽溫室氣體排放的貢獻呈倒“U”，且近幾年其抑制作用呈增強趨勢。1991-1997年，在國家宏觀調控和環(huán)境治理影響下，強度效應抑制作用不斷加強，累計減少了1 391.00萬t溫室氣體；1998-2006年，受國際環(huán)境、高致病性禽流感以及國內農業(yè)政策支持乏力等因素影響，規(guī)?；笄蒺B(yǎng)殖進程緩慢[18]，強度效應抑制作用放緩；2007-2013年，隨著畜禽業(yè)以散養(yǎng)模式為主向現代養(yǎng)殖模式（專業(yè)戶模式和規(guī)?；Ｊ剑┺D變，畜禽規(guī)?；B(yǎng)殖推進為溫室氣體排放的實施提供可能[7]，強度效應抑制作用呈增強趨勢，該時期累計實現1 933.07萬t畜禽溫室氣體的減排，占其總效應的281%。

勞動力效應是僅次于強度效應，是抑制畜禽溫室氣體排放的另一重要因素。該效應累計貢獻值呈波動下降趨勢，抑制作用越來越明顯。隨著城鎮(zhèn)化和工業(yè)化的深入推進，農業(yè)比較效益顯著降低，農業(yè)勞動力不斷轉移到非農產業(yè)，農業(yè)勞動力減少導致散養(yǎng)戶大量退出，為畜禽規(guī)模化養(yǎng)殖提供可能；此外，伴隨著畜禽養(yǎng)殖的規(guī)?；l(fā)展和管理模式的不斷創(chuàng)新，對從事畜禽勞動力的素質有更高要求，進而導致轉移更多的畜禽從業(yè)勞動力，單位勞動力產出大大增加，促進了畜禽溫室氣體的減排。1991-2013年，勞動力效應實現了771.85萬t畜禽溫室氣體的減排。

結構效應累計貢獻大致呈現低水平徘徊再高水平徘徊再波動下降階段性特征，對畜禽溫室氣體排放的抑制作用也越來越明顯。1991-1997年，結構效應對畜禽溫室氣體排放累計貢獻處于低水平，年均累計貢獻為-54.35萬t；1998-2003年，1998年發(fā)生的長江全流域特大洪災，西南地區(qū)、長江中下游地區(qū)畜禽養(yǎng)殖遭受巨大破壞，全國畜牧業(yè)產值占農業(yè)總產值較1997年下降了2.28%，結構效應累計凈貢獻為-290萬t，隨后幾年受農業(yè)結構調整的影響，畜禽發(fā)展緩慢，結構效應累計貢獻處于較高水平，年均為-269.24萬t；2004-2013年，結構效應的抑制作用越來越明顯，但波動性較大。主要是因為，一是伴隨著農業(yè)產業(yè)結構調整，畜牧業(yè)產值占農業(yè)總產值由2004年2471%下降到2013年22.10%，下降了2.61%；二是城鎮(zhèn)居民日益增長的畜禽產品消費，畜牧業(yè)在農業(yè)結構中的地位進一步提升。在這雙重影響下，該時期結構效應的抑制作用波動較大。

經濟效應累計貢獻總體上經歷了先快速上升再緩慢下降再逐步上升的變化趨勢。1991-1996年，市場化改革取得重大進步，農業(yè)得到了快速發(fā)展，經濟效應累計貢獻快速上升，增加了2 254.88萬t畜禽溫室氣體；1997-2000年，受亞洲金融危機、通貨緊縮及自然災害等因素影響，農業(yè)發(fā)展外部環(huán)境不佳，經濟效應累計貢獻緩慢下降，減少了502.53萬t畜禽溫室氣體。2001-2013年，經濟效應累計貢獻逐步上升，基本呈指數增長的趨勢，增加了 2 940.57萬t畜禽溫室氣體。主要是因為，隨著經濟增長和人均收入穩(wěn)定提高，城鄉(xiāng)居民膳食結構發(fā)生變化，對動物性食品的消費需求不斷增加，從而帶動畜牧業(yè)的發(fā)展，畜禽溫室氣體排放不斷增加。由此可見，未來一段時間內，伴隨經濟繼續(xù)平穩(wěn)發(fā)展和城鄉(xiāng)居民收入倍增計劃的實施并得到實現，經濟效應依然是導致畜禽溫室氣體排放的最主要因素。

2.2中國畜禽溫室氣體排放的空間分異

2.2.1畜禽溫室氣體排放的空間比較

由于中國各省（區(qū)、市）資源稟賦差異及畜牧業(yè)結構不同，畜禽溫室氣體排放呈現不同的空間差異，受篇幅限制，本文只列出部分年份畜禽溫室氣體排放位居前10位的省（區(qū)、市）（表3）。

從表3可以看出，1991-2013年，畜禽溫室氣體排放大?。▍^(qū)、市）沒有顯著變化，排名前10位?。▍^(qū)、市）畜禽溫室氣體排放量占全國排放總量的比重約為57%-60%，說明中國畜禽溫室氣體排放的區(qū)域集中度較高。其中，四川和河南一直占據中國畜禽溫室氣體排放前三名，對畜禽溫室氣體排放貢獻最大。山東、云南和內蒙古等省（區(qū)、市）的畜禽溫室氣體排放也一直靠前。

2.2.2畜禽溫室氣體排放各效應的空間差異

從1991-2013年中國省域強度效應來看（表4），除天津強度效應對畜禽溫室氣體排放起促進作用外，各?。▍^(qū)、市）均起到抑制作用。其中，四川、青海和云南規(guī)?；B(yǎng)殖處于發(fā)展階段[18]，強度效應提升空間大，從而表現出對畜禽溫室氣體排放抑制作用顯著，分別為-279.56萬 t、-221.94萬 t和-212.59萬 t。除北京、上海、海南和寧夏因行政區(qū)劃原因，強度效應對畜禽溫室氣體排放抑制作用較小外，遼寧、吉林和黑龍江規(guī)?；笄蒺B(yǎng)殖程度較高，但缺少對規(guī)?；B(yǎng)殖的畜禽排泄物處理設施的改進[18]，強度效應的抑制作用較小，分別為-17.98萬 t、-25.38萬 t和-27.87萬 t；剩余20個?。▍^(qū)、市）強度效應對畜禽溫室氣體排放抑制作用介于-200～-30萬 t之間。

從結構效應來看，山東、四川和黑龍江屬于糧食主產區(qū)，隨著國家出臺了一系列促進糧食生產的政策，畜牧業(yè)占農業(yè)比重不斷下降，分別下降了43.77%、22.51%和

從經濟效應來看，各?。▍^(qū)、市）經濟效應對畜禽溫室氣體排放均起到促進作用，但作用強度有差異。四川、河南、內蒙古、山東、云南、湖南和河北畜禽溫室氣體排放位居全國前10位（見表3），屬于畜牧業(yè)大省，但畜禽養(yǎng)殖方式仍以傳統(tǒng)成分占主導，高投入、高排放發(fā)展模式依舊普遍存在，經濟效應促進作用較大，分別為612.98萬 t、313.64萬 t、271.28萬 t、269.47萬 t、234.54萬 t、220.69萬 t和220.20萬 t；而天津、上海和北京經濟發(fā)展水平相對較高，但土地面積小，用于養(yǎng)殖空間有限，畜禽養(yǎng)殖方式向集約化、標準化轉變[12] ，經濟效應促進作用較小，分別為10.18萬 t、11.88萬 t和13.97萬 t；海南促進作用也較小，為1289萬 t；剩余19個?。▍^(qū)、市）對畜禽溫室氣體排放促進作用介于60-200萬 t之間。

從勞動力效應來看，新疆、黑龍江和內蒙古作為全國畜禽產品的主要來源地，畜禽產品又是勞動密集型產品，為滿足日益增加的畜禽產品需求，勞動力投入不斷增加，分別增加了172.84萬人、182.7萬人和49.92萬人，勞動力效應對畜禽溫室氣體排放促進作用顯著，分別為7291萬 t、3113萬 t和1882萬 t；西藏、云南、海南、遼寧、吉林和山西對畜禽溫室氣體排放促進作用介于0-10萬 t之間。四川、湖北、江蘇和山東經濟發(fā)展水平較高，非農就業(yè)機會多，畜禽養(yǎng)殖比較效益低，勞動力大量流出，造成散養(yǎng)戶空欄或轉產，為規(guī)?；笄蒺B(yǎng)殖提供了可能，勞動力效應抑制作用顯著，分別為-17055萬 t、-5610萬 t、-5294萬 t和-4686萬 t；剩余17個?。▍^(qū)、市）對畜禽溫室氣體排放抑制作用介于-40-0萬 t之間。

3結論與討論

本文基于LMDI模型系統(tǒng)分析了1991-2013年中國畜禽溫室氣體排放時空變化及其因素貢獻，揭示了強度效應、結構效應、經濟效應和勞動力效應對畜禽溫室氣體總效應的貢獻，并識別了不同時段以及省域畜禽溫室氣體排放量變化的顯著性貢獻因素。結果表明：

（1）從時間維度來看，1991-2013年，中國畜禽溫室氣體排放經歷了先快速上升后穩(wěn)定上升再波動下降的變化特征，總體呈上升趨勢。經濟效應對畜禽溫室氣體排放表41991-2013年中國省域畜禽溫室氣體排放影響因素分解

效應和結構效應。期間，經濟效應促進作用的累計貢獻呈指數增長，而強度效應抑制作用的累計貢獻呈倒“U”，是近幾年畜禽溫室氣體增長趨勢有所減緩的主要原因，勞動力效應和結構效應抑制作用不斷加強。

（2）從空間維度來看，中國畜禽溫室氣體排放的區(qū)域集中度較高，四川、河南、山東、云南和內蒙古等?。▍^(qū)、市）畜禽溫室氣體排放一直位居全國前列。省域各效應作用方向和程度差異顯著，四川、青海和云南強度效應抑制作用較大，遼寧、吉林和黑龍江抑制作用較小；山東、四川和黑龍江結構效應抑制作用顯著，新疆和青海促進作用明顯；四川、河南、內蒙古、山東、云南、湖南和河北經濟效應促進作用較大，天津、上海、海南和北京促進作用較?。凰拇?、湖北、江蘇和山東勞動力效應抑制作用顯著，新疆、黑龍江和內蒙古促進作用明顯。

強度效應、結構效應、經濟效應和勞動力效應空間上的疊加，形成了畜禽溫室氣體排放總效應的空間差異。未來中國畜禽溫室氣體減排的空間發(fā)展策略有以下幾點：①四川、青海和云南等?。▍^(qū)、市）提高畜禽養(yǎng)殖的規(guī)?；⒓s化和標準化，在減少散戶養(yǎng)殖方式同時降低單位畜禽溫室氣體排放水平，有效提升畜禽養(yǎng)殖產出效率；遼寧、吉林和黑龍江等?。▍^(qū)、市）應制定特定性綜合措施，強化畜禽糞便清潔處理技術的研發(fā)與應用。②新疆、青海、云南、陜西和江西等?。▍^(qū)、市）應充分發(fā)揮資源稟賦優(yōu)勢，優(yōu)化農業(yè)產業(yè)結構，實行農牧業(yè)有機結合型畜牧業(yè)。③四川、河南、內蒙古、山東、云南、湖南和河北等?。▍^(qū)、市）要切實轉變農業(yè)生產方式，加快推進低碳農業(yè)發(fā)展，實現農業(yè)生產中經濟、社會、生態(tài)效益三者統(tǒng)籌兼顧，促進畜牧經濟與氣候資源環(huán)境的全面協調可持續(xù)發(fā)展。④新疆、黑龍江和內蒙古等?。▍^(qū)、市）草地資源豐富、奶牛業(yè)較為發(fā)達，因此，積極發(fā)展飼料加工業(yè)和牛奶加工業(yè)，推動農業(yè)勞動力轉移。

（編輯：尹建中）

參考文獻（References）

[1]FAO. Livestock long shadow[R]. 2006： 97-110.

[2]GOODLAND R， ANHANG J. Livestock and climate change[J]. World watch， 2009， 22（6）： 10-19.

[3]OLESEN J E， SCHELDE K， WEISKE A. Modelling greenhouse gas emissions from european conventional and organic dairy farms[J]. Agrriculture， ecosystems and environment， 2006， 112： 207-220.

[4]IPCC. Greenhouse gas inventory reference manual： Revised 1996 IPCC guidelines for national greenhouse gas inventories[R]. 1996.

[5]董紅敏， 林而達， 楊其長. 中國反芻動物甲烷排放量的初步估算及減緩技術[J]. 農村生態(tài)環(huán)境， 1995， 11（3）：4-7.[DONG Hongmin， LIN Erda， YANG Qichang. Methane emitted from ruminants in China and mitigation technologies[J]. Rural ecoenvironment， 1995， 11（3）：4-7.]

[6]ZHOU J B， JIANG M M， CHEN G Q. Estimation of methane and nitrous oxide emission from livestock and poltey in China during 1949-2003[J]. Energy policy， 2007， 35：3759-3767.

[7]胡向東， 王濟民. 中國畜禽溫室氣體排放量估算[J]. 農業(yè)工程學報， 2010， 26（10）：247-252.[HU Xiangdong， WANG Jimin. Estimation of livestock greenhouse gases discharge in China[J]. Transactions of the CSAE， 2010， 26（10）： 247-252.]

[8]閔繼勝， 胡浩. 中國農業(yè)生產溫室氣體排放量的測算[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2012， 22（7）： 21-27.[MIN Jisheng， HU Hao. Caculation of greenhouse gases emission from agricultural production in China[J]. China population， resources and environment， 2012， 22（7）： 21-27.]

[9]尚杰， 楊果， 于法穩(wěn). 中國農業(yè)溫室氣體排放量測算及影響因素研究[J].中國生態(tài)農業(yè)學報， 2015， 23（3）： 354-364.[SHANG Jie， YANG Guo， YU Fawen. Agricultural greenhouse gases emissions and influencing factors in China[J]. Chinese journal of ecoagriculture， 2015， 23（3）： 354-364.]

[10]譚秋成. 中國農業(yè)溫室氣體排放： 現狀及挑戰(zhàn)[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2011， 21（10）： 69-75.[TAN Qiucheng. Greenhouse gas emission in Chinas agriculture： situation and challenge[J]. China population， resources and environment， 2011， 21（10）： 69-75.]

[11]陳瑤， 尚杰. 中國畜牧業(yè)脫鉤分析及影響因素研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2014， 24（3）： 101-107.[CHEN Yao， SHANG Jie. Disconnect analysis and influence factors of animal husbandry in China[J]. China population， resources and environment， 2014， 24（3）： 101-107.]

[12]劉月仙， 劉娟， 吳文良. 北京地區(qū)畜禽溫室氣體排放的時空變化特征[J]. 中國生態(tài)農業(yè)學報， 2013， 21（7）： 891-897.[LIU Yuexian， LIU Juan， WU Wenlang. Spatiotemporal dynamics of greenhouse gases emissions from livestock and poultry in Beijing Area during 1978-2009[J]. Chinese journal of ecoagriculture， 2013， 21（7）： 891-897.]

[13]劉培芳， 陳振樓， 許世遠，等. 長江三角洲城郊畜禽糞便的污染負荷及其防治對策[J]. 長江流域資源與環(huán)境， 2002， 11（5）：456-460.[LIU Peifang， CHEN Zhenlou， XU Shiyuan， et al. Waste loading and treatment strategies on the excreta of domestic animals in the Yangtze Delta[J]. Resources and environment in the Yangtze Basin， 2002， 11（5）：456-460.]

[14]IPCC. IPCC guidelines for national greenhouse gas inventories Volume 4： agriculture， forestry and other land use[R]. Geneva， Switzerland： IPCC， 2006.

[15]ANG B W， LIU F L. A new energy decomposition method： perfect in decomposition and consistent in aggregation[J]. Energy， 2001， 26： 537-548.

[16]郭朝先. 中國碳排放因素分解： 基于LMDI分解技術[J]. 中國人口·資源與環(huán)境， 2010，20（12）： 4-9.[GUO Chaoxian. Decomposition of Chinas carbon emissions： based on LMDI method[J]. China population， resources and environment， 2010， 20（12）： 4-9.]

[17]ANG B W， LIU F L， CHEW E P. Perfect decomposition techniques in energy and environmental analysis[J]. Energy policy， 2003， 31： 1561-1566.

[18]付強， 諸云強， 楊紅新， 等. 2002-2009年中國規(guī)?；笄蒺B(yǎng)殖量區(qū)域差異及政策建議[J].農業(yè)工程學報， 2012， 18（9）： 185-191.[FU Qiang， ZHU Yunqiang， YANG Hongxin， et al. Regional differences of livestock and poultry breeding output in scale and policy suggestions during 2002-2009 in China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering， 2012， 18（9）： 185-191.]