陳儒 姜志德
摘要 本研究基于農(nóng)業(yè)碳足跡、碳固定兩個方面構(gòu)造農(nóng)業(yè)全生產(chǎn)過程碳賬戶,運用農(nóng)業(yè)碳計量模型對2007—2015年中國各省域農(nóng)業(yè)凈碳匯量進行了測算,同時在考慮區(qū)域間生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展水平差異的基礎(chǔ)之上,對農(nóng)業(yè)凈碳匯量進行修正,并以此確定農(nóng)業(yè)碳補償模型,進而開展了低碳農(nóng)業(yè)橫向空間生態(tài)補償?shù)膶嵶C研究。結(jié)果顯示:①2007—2015年期間,除江西、西藏、青海出現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳赤字現(xiàn)象外,中國其余地區(qū)均實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)碳盈余,經(jīng)過碳匯修正系數(shù)處理后,生態(tài)本底較差的北方地區(qū)農(nóng)業(yè)凈碳匯量在一定程度上被放大。②2007—2015年中國低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償價值呈波動上升趨勢,低碳農(nóng)業(yè)實現(xiàn)了長足有效的發(fā)展。其中,華北、東北、西北為主要碳受償區(qū)域;華東、華中地區(qū)碳補償價值在-0.5億元~0.5億元區(qū)間內(nèi)圍繞0值上下波動,九年內(nèi)碳支付額度大于碳受償額度;華南、西南地區(qū)為主要碳支付區(qū)域;③低碳農(nóng)業(yè)橫向空間生態(tài)補償轉(zhuǎn)移支付制度有效減輕了中央財政的壓力,結(jié)合農(nóng)業(yè)碳補償優(yōu)先級得出:重點碳受償?shù)貐^(qū)優(yōu)先順序依次為新疆、黑龍江、甘肅、寧夏、河北、內(nèi)蒙古、吉林、河南、山西、陜西;重點碳支付地區(qū)優(yōu)先順序依次為上海、天津、重慶、浙江、廣東、貴州、福建、江蘇、四川、青海、安徽,其余則為非重點碳受償或支付地區(qū)。
關(guān)鍵詞 低碳農(nóng)業(yè);碳賬戶;橫向空間;碳補償;省域
中圖分類號 F062.1文獻標識碼 A文章編號 1002-2104(2018)04-0087-11DOI:10.12062/cpre.20170906
生態(tài)補償作為調(diào)整生態(tài)環(huán)境與各利益主體之間關(guān)系的一種政策體制,是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中生態(tài)保護的有效措施[1]?,F(xiàn)階段,中國農(nóng)業(yè)生態(tài)補償較多交叉分布在森林、草原、流域等領(lǐng)域之中,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)層面尚未形成全面的、成熟的生態(tài)補償方案[2],主要原因在于其生態(tài)價值零碎且難以量化評估,而生態(tài)補償研究的核心和難點就在于生態(tài)補償價值和標準的量化、確定,補償價值和標準的合理性直接關(guān)系到補償?shù)男Ч涂尚行訹3]。低碳農(nóng)業(yè)的形成與發(fā)展為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生態(tài)補償提供了良好的契機,它在碳核算的基礎(chǔ)上將低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的生態(tài)后果以溫室氣體排放量或抵消量來加以衡量,這把“碳標尺”使得農(nóng)業(yè)生態(tài)價值的精確顯化成為可能,構(gòu)建“碳補償”(Carbon Compensation)形式的生態(tài)補償方式逐步成為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)實現(xiàn)生態(tài)建設(shè)的新型激勵機制。
對于生態(tài)補償?shù)难芯?,現(xiàn)有文獻較多集中在補償價值和標準的量化方面,大都依據(jù)生態(tài)系統(tǒng)價值當量因子法[4-5]、機會成本法[6]、條件價值法[7]、生態(tài)足跡法[1]等途徑進行實證分析。在低碳農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi),當前生態(tài)補償價值的量化主要以生態(tài)足跡法為主,具體核算形式包括碳足跡[8]、碳匯[9-10]、碳收支[11-12]等,旨在通過測定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的凈碳匯量并以此對生態(tài)補償價值進行量化,如宋博等[9]、李穎等[10]基于碳匯功能視角,依據(jù)農(nóng)田單位面積產(chǎn)生的凈碳匯量分別測算了設(shè)施蔬菜、糧食作物農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項目的生態(tài)補償標準;于金娜等[13]基于植被碳匯價值測算了森林生態(tài)建設(shè)項目的生態(tài)補償標準;胡小飛等[8]利用區(qū)域碳足跡和碳承載力的差值來確定區(qū)域生態(tài)補償標準,測算中考慮了綠地、草地、農(nóng)作物與濕地的碳匯功能,并以此分析了江西省生態(tài)補償標準的時空變化。以往研究成果對本研究具有較大的啟示和借鑒意義,但不足的是學(xué)者在構(gòu)建“碳補償”形式的農(nóng)業(yè)生態(tài)補償機制或標準時,往往忽略了不同區(qū)域之間自然條件、經(jīng)濟發(fā)水平等差異性帶來的影響,若依據(jù)所測定的凈碳匯量直接進行補償,則極可能導(dǎo)致在區(qū)域經(jīng)濟非均衡發(fā)展的基礎(chǔ)上進一步加劇生態(tài)資源利用的地區(qū)不公平性。同時,在低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供的環(huán)境友好產(chǎn)品(凈碳匯)難以通過市場機制實現(xiàn)的條件下,現(xiàn)有研究尚缺乏借助政府間橫向轉(zhuǎn)移支付制度實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)或區(qū)域間生態(tài)補償?shù)目紤]。鑒于此,本研究基于農(nóng)業(yè)碳足跡、碳固定兩個方面構(gòu)造農(nóng)業(yè)全生產(chǎn)過程碳賬戶,并以此構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳計量模型,對中國各省域低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的凈碳匯量進行測算,在考慮區(qū)域間生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展水平差異的基礎(chǔ)之上,確定農(nóng)業(yè)碳補償模型,進而開展中國省域低碳農(nóng)業(yè)橫向空間生態(tài)補償?shù)膶嵶C研究,最后,基于研究結(jié)論進行討論。
1 農(nóng)業(yè)橫向空間碳補償機制分析
碳補償實屬實現(xiàn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)生態(tài)補償?shù)囊环N方法或形式,其本質(zhì)在于通過經(jīng)濟激勵手段,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動中提供生態(tài)效益或避免生態(tài)破壞的私人或組織所產(chǎn)生的成本或所遭受的損失進行補償,將農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動相關(guān)環(huán)境外部性內(nèi)部化[2],因此可以定義為“農(nóng)業(yè)碳排放主體以經(jīng)濟或非經(jīng)濟方式對農(nóng)業(yè)碳匯主體或生態(tài)保護者給予一定補償?shù)男袨椤盵11]。近年來,隨著低碳農(nóng)業(yè)研究的深入,較多學(xué)者通過測算得出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有較強的凈碳匯效應(yīng),表現(xiàn)出正的外部性,且反映程度在不同地區(qū)存在一定差異[14-16],因此在構(gòu)建“碳補償”形式的農(nóng)業(yè)生態(tài)補償機制時,區(qū)域間差異性帶來的影響不容忽視。
農(nóng)業(yè)橫向空間碳補償是實現(xiàn)區(qū)域間生態(tài)補償?shù)囊环N模式或機制,它將碳排放空間作為一種稀缺資源,碳匯吸收能力作為一種收益手段,利用區(qū)域間凈碳匯擁有量的差異,通過有效的交換形式,形成合理的交易價格,借助各個地區(qū)間政府財政的橫向轉(zhuǎn)移支付制度,以碳為紐帶實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)或區(qū)域間農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的生態(tài)服務(wù)從無償走向有償[17],從而促進農(nóng)業(yè)發(fā)展的區(qū)域公平性和可持續(xù)性。農(nóng)業(yè)橫向空間碳補償機制的主體框架包括農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)的測算、補償主體與補償客體的明晰、補償標準的厘定和補償方式的確定四個方面[9]:農(nóng)業(yè)碳效應(yīng)的精確測算是實現(xiàn)橫向空間碳補償?shù)幕A(chǔ),其目的在于以“碳”作為可定量分析的硬性指標,建立各區(qū)域農(nóng)業(yè)“碳足跡-碳固定”的平衡賬戶,明晰各地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的碳收支狀況,并以此識別農(nóng)業(yè)碳補償?shù)闹黧w和客體。由此可知,農(nóng)業(yè)橫向空間碳補償?shù)臋?quán)利主體主要指在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中實現(xiàn)了凈碳匯盈余的地區(qū)或經(jīng)營者(以地方政府為代表),相對而言,碳補償?shù)牧x務(wù)主體則為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)凈碳匯虧損地區(qū)或經(jīng)營者。碳補償金額標準的厘定是構(gòu)建農(nóng)業(yè)橫向空間碳補償機制的核心和難點,當前低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償價值的量化主要以生態(tài)足跡法為主,且需考慮區(qū)域間生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展水平差異[11],最終使得生態(tài)服務(wù)的正外部效益內(nèi)部化。對于農(nóng)業(yè)碳補償?shù)姆绞?,主要以地區(qū)間橫向財政轉(zhuǎn)移支付為主,且需考慮補償?shù)木o迫程度。需要說明的是,當農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)所需碳補償總體金額大于碳支付總體金額時,可依據(jù)“受益者付費”原則,考慮向其他行業(yè)的受益主體征收一定的補償費用。農(nóng)業(yè)橫向空間碳補償機制如圖1所示。
2 研究方法與數(shù)據(jù)
2.1 計量模型構(gòu)建
2.1.1 農(nóng)業(yè)碳計量模型
(1)農(nóng)業(yè)碳足跡。碳足跡(碳排放)是指一項活動、一個產(chǎn)品或服務(wù)的整個生命周期、或者某一地理范圍內(nèi)直接和間接產(chǎn)生的溫室氣體排放量[8]。依據(jù)陳儒等[14]、田云等[15]研究成果可得,農(nóng)業(yè)全生產(chǎn)過程碳足跡主要來源于農(nóng)資投入(化肥、農(nóng)藥、地膜等)、農(nóng)地利用(灌溉、稻田水淹等)、農(nóng)業(yè)能源投入(電、柴/汽油、人工等)、牲畜飼養(yǎng)(腸道發(fā)酵、糞便管理)四個環(huán)節(jié),由于近年來政府全力禁止農(nóng)戶秸稈焚燒行為、鼓勵推行秸稈還田并取得了較好的效果,因而秸稈焚燒碳足跡本研究不予考慮。
(2)農(nóng)業(yè)碳固定。碳固定(碳匯)是將溫室氣體從大氣中移除的過程、活動或者機制,學(xué)界常以植被生物量、土壤碳庫作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中碳固定的主要途徑[14],當農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)固定的碳量大于排放的碳量,則該系統(tǒng)就形成凈碳匯過程?;谵r(nóng)業(yè)全生產(chǎn)過程的碳足跡與碳固定,可以構(gòu)造農(nóng)業(yè)“碳賬戶”,包括以能量投入(電能、機械能及勞動者體能等)和物質(zhì)投入(化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等)形式的碳輸入賬戶,以生物質(zhì)、有機碳和溫室氣體等產(chǎn)出形式的碳輸出賬戶。依據(jù)相關(guān)研究成果[14-16,18-19],農(nóng)業(yè)“碳賬戶”具體形式如表1所示。
依據(jù)表1農(nóng)業(yè)全生產(chǎn)過程碳賬戶,在研究方法上采用IPCC推薦的系數(shù)測算方法,構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳計量模型如下所示:
式(1)中,Cf為農(nóng)業(yè)碳足跡,i為表示類型,Dci、Dei為不同農(nóng)用化學(xué)品和能量的消耗量,φci為相應(yīng)碳排放系數(shù),DNi為不同途徑下的氮投入量(途徑來源見表1中N2O的主要形式),Bi為農(nóng)業(yè)廢棄物焚燒量,Li不同品種牲畜的飼養(yǎng)量,φni為相應(yīng)氧化亞氮排放系數(shù),Dm為有機肥消耗量,φmi為相應(yīng)甲烷排放系數(shù),GWP為所排放溫室氣體的增溫潛勢;式(2)中Cs為農(nóng)業(yè)碳固定,Ccv為農(nóng)作物碳匯總量(不包含經(jīng)濟林木),Ctg為林草年均固碳量(含經(jīng)濟林木),Cland為土壤固碳量,Ccv-i為各類農(nóng)作物的碳吸收量,Ctg-i為各類林草的年均碳吸收量,Cland-u為不同土地利用方式下各類土壤年均碳固定量,u為土地利用方式(翻耕、翻耕并施化肥、免耕等),ci為碳轉(zhuǎn)化系數(shù),Yi為農(nóng)作物產(chǎn)量,ri為相應(yīng)農(nóng)作物經(jīng)濟產(chǎn)品部分的含水量,σi為林草不同層落(喬木層、灌木層、草本層和凋落物層)的平均固碳速率,Ai為林草的栽植面積,δiu為不同土地利用方式下的土壤平均固碳速率,Aiu為各類土地面積,ωi為分解殘留率,Hi為農(nóng)作物經(jīng)濟系數(shù),fr為秸稈還田率(本研究假定為1),Rs為根冠比,φci、φni、φmi、ci、ri、σi、δiu、ωi、Hi、Rs參考值來自相關(guān)研究成果[14-16,18-20],排放系數(shù)使用中注意CO2當量與C當量的區(qū)別,謹防土壤固碳的重復(fù)測算;式(3)中Cn為凈碳匯量,表示農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中碳匯量的盈余。
2.1.2 農(nóng)業(yè)碳補償模型
(1)基于碳賬戶的農(nóng)業(yè)生態(tài)補償價值。如果某地區(qū)Cn為正值,則表示該地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳固定大于碳足跡,即該地區(qū)有碳盈余,應(yīng)獲得生態(tài)補償金額,即為碳受償?shù)貐^(qū);若Cn為負值,則表示該地區(qū)的農(nóng)業(yè)碳足跡大于碳固定,即該地區(qū)有碳赤字,應(yīng)支付生態(tài)補償金額,即為碳支付地區(qū)??紤]到不同地區(qū)生態(tài)本底差異明顯,處于惡劣生態(tài)環(huán)境的地區(qū)不利于植被、土壤碳的積累,為了保證生態(tài)補償?shù)墓叫?,本研究借助生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值評估的當量因子法構(gòu)建碳匯修正系數(shù)。當量因子法旨在評估不同地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)能力及其價值[4],量化反映了不同地區(qū)生態(tài)本底的差異,通過測算不同地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)能力的大小,進而對各地區(qū)農(nóng)業(yè)碳匯量進行修正。此外,考慮到各地區(qū)不同的經(jīng)濟發(fā)展水平導(dǎo)致實際支付能力的差異,本研究運用改進后的pearl生長曲線模型確定碳補償系數(shù)[11],最終構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳補償價值模型如下:
式(4)中,ACCi為各地區(qū)可獲得或支付的補償資金,εi為各地區(qū)碳匯修正系數(shù),Pc為標準碳單價(通常參考碳市場中碳權(quán)交易價格進行折算),θi為碳補償系數(shù);式(5)中,ESVT-pua表示全國單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值,ESVi-pua表示各地區(qū)單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值,ESVT-pua、ESVi-pua取值源于謝高地等[4]研究成果,經(jīng)過碳匯修正系數(shù)處理后生態(tài)本底較差的地區(qū)凈碳匯量在一定程度上被放大,反之則縮??;式(6)中,Gi表示各地區(qū)GDP,GT表示全國GDP,a、b為常數(shù),為了便于計算,取值為1,t為歷年全國恩格爾系數(shù)。
(2)農(nóng)業(yè)碳補償優(yōu)先級。碳補償系數(shù)是基于資金供給角度考慮各地區(qū)生態(tài)補償實際支付能力,而對于資金需求角度則需要考慮不同地區(qū)生態(tài)補償?shù)钠惹谐潭?,為了對各地區(qū)碳補償?shù)钠惹谐潭冗M行量化,以確定不同區(qū)域取得生態(tài)補償優(yōu)先的順序,本研究對王女杰等[21]提出的“生態(tài)補償優(yōu)先級”指標確定的方法進行修正,依據(jù)經(jīng)濟發(fā)展水平較高區(qū)域?qū)Λ@取生態(tài)補償?shù)钠惹谐潭缺劝l(fā)展水平較低區(qū)域要低的原則,確定農(nóng)業(yè)碳補償優(yōu)先級,計算公式如下:
式(7)中,CCPSi表示碳補償優(yōu)先級大小,如果CCPSi計算值較小,則表示該地區(qū)獲得或支付生態(tài)補償后對其經(jīng)濟狀況影響較小,即獲得碳補償?shù)钠惹卸容^低或應(yīng)當率先支付生態(tài)補償資金;反之,則說明該地區(qū)支付生態(tài)補償后對其經(jīng)濟狀況影響較大,獲得碳補償?shù)钠惹卸容^高。
2.2 數(shù)據(jù)來源與處理
本研究在結(jié)合相關(guān)成果基礎(chǔ)之上,基于柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),遵循統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可獲得性、準確性原則,選取化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)家肥施用量,柴油、電、勞動力消耗量,畜禽飼養(yǎng)量、水稻種植面積、農(nóng)業(yè)灌溉面積、農(nóng)作物產(chǎn)量、耕地面積、園林面積作為農(nóng)業(yè)碳計量主要指標。以2007年中國政府正式發(fā)布《中國應(yīng)對氣候變化國家方案》、確定長期應(yīng)對氣候變化框架為研究時間起點,采用2007—2015年中國省域面板數(shù)據(jù),分析前后九年農(nóng)業(yè)發(fā)展的碳效應(yīng)及碳補償?shù)臅r空變化。
農(nóng)業(yè)碳排放、碳匯量測算所需原始數(shù)據(jù)均來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計資料》和歷年各地市《統(tǒng)計年鑒》。其中,化肥施用以歷年折純量進行測算;農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油消耗量以歷年實際情況為準;農(nóng)業(yè)用電以灌溉消耗量進行測算;農(nóng)業(yè)勞動力以鄉(xiāng)村第一產(chǎn)業(yè)年末從業(yè)人數(shù)進行測算;農(nóng)家肥施用量、秸稈和根茬殘留氮量、大氣沉降氮量、淋溶/徑流損失氮量借鑒《中國溫室氣體清單研究》測算方法,本研究假設(shè)畜禽排泄物經(jīng)過處理后全部還田,將規(guī)?;曫B(yǎng)、農(nóng)戶散養(yǎng)、放牧三種方式下的畜禽排泄率進行加權(quán)平均處理,以此測算牛、羊、豬當年排泄量;秸稈和根茬殘留氮主要以水稻、小麥、玉米為主進行測算;水稻種植面積以歷年早稻、晚稻、中季稻種植面積之和進行測算;經(jīng)濟林木由于長期受到翻耕、鋤草等管護行為擾動,因而其草本層和凋落物層的固碳量不予測算;由于本文以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)為研究視角,所以對于林業(yè)部門生態(tài)林草(森林、草地等)的固碳量不予測算;地區(qū)生產(chǎn)總值以歷年實際情況為準。中國地理區(qū)域的劃分參照《中國自然地理》和相關(guān)學(xué)者研究成果[15,22]分為七大區(qū)域,華東地區(qū)包括上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、江西省、山東省、福建省,華北地區(qū)包括北京市、天津市、山西省、河北省、內(nèi)蒙古自治區(qū),華中地區(qū)包括河南省、湖北省、湖南省,華南地區(qū)包括廣東省、廣西壯族自治區(qū)、海南省,西南地區(qū)包括四川省、貴州省、云南省、重慶市、西藏自治區(qū),西北地區(qū)包括陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū),東北地區(qū)包括黑龍江省、吉林省、遼寧省。香港、澳門、臺灣由于歷年部分數(shù)據(jù)缺乏,難以進行碳效應(yīng)的精確核算和對比分析,所以本研究暫不予以考慮。
3 實證結(jié)果分析
3.1 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的凈碳匯效應(yīng)分析
凈碳匯量指在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中碳匯量的盈余,常用碳匯量與碳排放量之間的差值來衡量,是反映低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)產(chǎn)出水平的重要指標,更是制定低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償?shù)闹匾罁?jù)。運用前文構(gòu)建的相關(guān)測算方法,測算出2007—2015年以來中國各省域農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中的碳排放量、碳匯量和凈碳匯量,學(xué)界已有諸多成果闡釋了中國各省域農(nóng)業(yè)的碳排放、碳匯效應(yīng)[15-16,18-19],故本研究不再一一贅述,而是直接對農(nóng)業(yè)生態(tài)補償?shù)闹匾饬恐笜恕獌籼紖R效應(yīng)進行分析,年均凈碳匯量測算結(jié)果如表2所示。在此基礎(chǔ)之上,以單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值作為各地區(qū)生態(tài)本底評價指標,估算出了各地區(qū)碳匯修正系數(shù)(見表2)?;谏鷳B(tài)本底差異對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中碳匯量的盈虧進行修正,修正結(jié)果如表2所示。
表2顯示,自2007—2015年以來,除江西、西藏、青海外,其余地區(qū)農(nóng)業(yè)凈碳匯量均為正值,表明在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中均實現(xiàn)了碳匯量的盈余(碳盈余),保持了良好的凈碳匯效應(yīng),這與學(xué)者田云等[15]研究結(jié)論保持一致。分省(市)區(qū)來看,2007—2015年山東、黑龍江、河南農(nóng)業(yè)凈碳匯效應(yīng)最優(yōu),年均碳匯量分別盈余2 752.657、2 181.105、2 117.277萬t碳;而上海、天津、江西、西藏、青海碳匯量的盈余較少,均在百萬t以下;部分地區(qū)出現(xiàn)凈碳匯虧損現(xiàn)象(碳赤字),以西藏地區(qū)虧損量最大,年均虧損量達到296.852萬t碳。分大區(qū)來看,華東地區(qū)年均凈碳匯量最多,高達5 320.836萬t碳;華南地區(qū)盈余最少,為1 703.046萬t碳;各區(qū)域凈碳匯效應(yīng)由大到小依次為華東、東北、華北、西南、華中、西北、華南。
經(jīng)過碳匯修正系數(shù)處理后,各地區(qū)農(nóng)業(yè)凈碳匯量出現(xiàn)較大變動。北京、天津、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南地區(qū)經(jīng)修正后的農(nóng)業(yè)凈碳匯量相比修正前減少,以江蘇、安徽、湖北、湖南、廣東、四川、云南降幅最大,均在2 000萬t以上。反之,其余地區(qū)經(jīng)修正后的農(nóng)業(yè)凈碳匯量相比修正前均出現(xiàn)增長,以河北、內(nèi)蒙古、新疆增幅最大,分別增加1 344.116、1 146.406、1 364.261萬t碳。最終,經(jīng)修正后碳盈余地區(qū)為北京、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、山東、河南、陜西、甘肅、寧夏、新疆,以山東、河北、河南農(nóng)業(yè)凈碳匯效應(yīng)為最優(yōu),年均盈余3 612.926、3 193.712、2 987.655萬t碳;天津、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏、青海則為碳赤字地區(qū)。分大區(qū)來看,修正后華北、東北、西北為碳盈余地區(qū),華東、華中、華南、西南為碳赤字地區(qū),各區(qū)域凈碳匯效應(yīng)由大到小調(diào)整為華北、西北、東北、華中、西南、華東、華南,生態(tài)本底較差的北方地區(qū)凈碳匯量在一定程度上被放大了。
3.2 低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償價值測算與分析
3.2.1 農(nóng)業(yè)生態(tài)補償價值的測算結(jié)果
對于低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償價值的測算依據(jù)(標準碳單價),學(xué)者通常參考碳市場中碳權(quán)交易價格進行折算[9-10]。自2014年以來,農(nóng)業(yè)碳匯逐步作為中國核證減排量(CCER)項目入市交易,且主要集中在森林碳匯領(lǐng)域,交易方式多數(shù)情況下是線下雙方協(xié)議轉(zhuǎn)讓,協(xié)議價格往往參差不齊,交易機制尚不成熟。依據(jù)數(shù)據(jù)可獲得性原則,本研究暫不區(qū)分碳匯的交易方式,假定農(nóng)業(yè)碳匯交易為上線交易,定價測算依據(jù)借鑒歷年中國碳市場交易整體行情進行折算。通過查證中國北京、上海、廣東、天津、深圳、湖北、重慶七大碳市場價格行情數(shù)據(jù),獲得了2013—2015全年各碳交易平臺完成的碳交易總額、交易總量,并計算得出了碳權(quán)單價、標準碳單價。2013—2015年中國碳市場平均碳權(quán)單價為每t二氧化碳當量28.373元,通過搜集北京環(huán)境交易所中林業(yè)碳匯交易項目的價格數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),在2015—2017年林業(yè)碳匯的成交單價均在18.94~37元浮動,說明以該測算值作為農(nóng)業(yè)碳匯的定價依據(jù)比較合理,進一步折算為標準碳單價所得加權(quán)平均值為104.045元/tc??紤]到各地區(qū)生態(tài)補償實際支付能力的差異,運用公式(6)測算出了各地區(qū)不同年份的碳補償系數(shù),在此基礎(chǔ)之上,結(jié)合各地區(qū)修正前后的碳匯盈余量和平均標準碳單價計算出了2007—2015年中國低碳農(nóng)業(yè)平均生態(tài)補償價值,具體如表3所示。
如表3所示,修正前碳支付區(qū)域僅為江西、西藏、青海3個地區(qū),年均支付額分別為0.065、0.007、0.013億元,其余地區(qū)均為碳受償區(qū)域,以山東地區(qū)碳受償價值最高,年均受償額為4.597億元,若要實現(xiàn)各地區(qū)低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)價值補償則需要中央財政轉(zhuǎn)移支付18.74億元。相比之下,修正后碳支付區(qū)域由修正前的江西、西藏、青海3個地區(qū)增至天津、上海、江蘇、浙江、安徽等18個地區(qū),以江蘇省碳支付金額最高,年均支付額為3.275億元,全國碳支付總金額由原先的0.085億元增至14.402億元;修正后碳受償區(qū)域減少至北京、河北、山西等13個地區(qū),仍以山東省碳受償金額最高,年均受償額為6.034億元,全國碳受償總金額由修正前的18.825億元減少至16.133億元,實現(xiàn)各地區(qū)低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)價值補償僅需要中央財政轉(zhuǎn)移支付1.731億元。由此可知修正后的低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償標準極大地減輕了中央財政轉(zhuǎn)移支付的壓力,該種碳補償標準的制定方式更為科學(xué)、合理。
3.2.2 農(nóng)業(yè)生態(tài)補償價值的時空分析
通過計算2007—2015年中國各個地區(qū)低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償價值發(fā)現(xiàn)(見表4),九年內(nèi)低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償價值呈波動上升趨勢(見圖2),并在2015年達到最高,為3.234億元,相比2007年增加了3.204億元,這表明自2007年中國應(yīng)對氣候變化以來,各項低碳農(nóng)業(yè)政策落實效果較好,低碳農(nóng)業(yè)實現(xiàn)了長足有效的發(fā)展。尤其自2010年以后,低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償價值增幅更為劇烈,在2007—2010和2010—2015兩個周期內(nèi),碳補償價值增長量分別為0.955、2.249億元,相差2.355倍。主要原因在于自2010年以來,中國不斷推動低碳城市試點建設(shè),鼓勵各行各業(yè)實現(xiàn)經(jīng)濟發(fā)展方式向綠色、低碳轉(zhuǎn)軌,從而成為推動低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要舉措。隨著低碳試點政策成效在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)日漸顯現(xiàn),低碳農(nóng)業(yè)的生態(tài)價值獲得大幅增長,這也從側(cè)面反映出了低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償?shù)谋匾匀找嫱癸@。
分大區(qū)來看(見圖2),華北、東北、西北為主要碳受償區(qū)域,所需受償額度依次分為3億元~5億元、1億元~3億元、0億元~2億元三個檔,年均生態(tài)補償價值分別為3.972億元、1.968億元、1.198億元;三大區(qū)域在2007—2015年內(nèi)低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償價值均呈現(xiàn)波動上升趨勢,以華北地區(qū)增幅最大為1.045億元,東北次之,西北最小,但平均增長率卻呈現(xiàn)出相反趨勢,由大到小依次為西北(7.257%)、東北(5.165%)、華北(3.578%)。華東、華中地區(qū)生態(tài)補償價值在-0.5億元~0.5億元區(qū)間內(nèi)圍繞0值上下波動,在2007—2015年內(nèi),華東地區(qū)在2008年為碳受償年份,其余8年為碳支付年份;而華中地區(qū)在2007、2008、2015年為碳受償年份,其余6年為碳支付年份。兩個地區(qū)年均低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償價值為負值,分別為-0.18億元和-0.135億元,九年內(nèi)碳支付額度大于碳受償額度。華南、西南地區(qū)為主要碳支付區(qū)域,2007—2015年內(nèi)碳支付金額依次在-3億元~4億元、-1億元~1.5億元區(qū)間內(nèi)波動,年均碳支付金額分別為3.748億元、1.344億元。西南地區(qū)支付金額呈現(xiàn)逐年略微增長趨勢,平均增長率為1.967%;華南地區(qū)在2014、2015兩個年份支付金額大幅下降,主要原因在于廣東省農(nóng)業(yè)凈碳匯效應(yīng)的改善。
分?。ㄊ校﹨^(qū)來看(見表4),在華北地區(qū)中,北京、河北、山西、內(nèi)蒙古為碳受償?shù)貐^(qū),以河北地區(qū)碳受償價值最高,九年內(nèi)碳受償金額區(qū)間為2億元~3億元;天津則為碳支付地區(qū),但支付額度較?。?007—2015年期間內(nèi)蒙古地區(qū)碳受償價值平均增長率最大,達到了8.823%;而北京地區(qū)碳受償價值的平均增長率為負,并呈現(xiàn)出“升-降-升”劇烈波動趨勢,原因在于該地區(qū)農(nóng)業(yè)碳盈余的不穩(wěn)定性。在東北地區(qū)中,2007—2015年內(nèi)遼寧、吉林、黑龍江均為碳受償?shù)貐^(qū),以黑龍江地區(qū)碳受償價值和平均增長率最高;遼寧地區(qū)碳受償價值呈現(xiàn)出“升-降”波動趨勢,故而平均增長率為負,主要原因在于該地區(qū)在2014、2015年間糧食、經(jīng)濟林果產(chǎn)量大幅下降所致。在華東地區(qū)中,除山東省為碳受償?shù)貐^(qū)外,其余地區(qū)均為碳支付區(qū)域,且江蘇和浙江為主要支付來源;上海、浙江、江西由于實現(xiàn)了低碳農(nóng)業(yè)較好地發(fā)展,碳支付價值平均增長率呈現(xiàn)降低趨勢,以上海降幅最大,為4.581%。在華中地區(qū),河南為碳受償?shù)貐^(qū),湖北、湖南為碳支付地區(qū),支付金額呈現(xiàn)先升后降趨勢;2007—2015年期間湖北地區(qū)碳支付價值平均增長率最大,為3.422%。在華南地區(qū),廣東、廣西、海南均為碳支付地區(qū),以廣東碳支付金額最大,九年內(nèi)支付區(qū)間為2.5億元~3.5億元,廣東省連年良好的農(nóng)業(yè)凈碳匯效應(yīng)促使其碳支付金額逐年降低。西南地區(qū)中重慶、四川、貴州、云南、西藏均為碳支付地區(qū),其中四川、云南省為主要支付地區(qū),2007—2015年內(nèi)各省市碳支付金額均呈現(xiàn)波動上升趨勢,以重慶碳支付價值平均增長率最大,達到了7.344%。主要原因在于該地區(qū)生態(tài)本底較好而低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展效率不高所致,進一步加強節(jié)能高效的低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣使用、提升農(nóng)業(yè)凈碳匯效應(yīng)是該類地區(qū)亟需關(guān)切的重要舉措。西北地區(qū)中陜西、甘肅、寧夏、新疆為碳受償?shù)貐^(qū),并且九年內(nèi)碳受償價值的平均增長率增幅較大,均在5%以上,說明2007—2015年低碳農(nóng)業(yè)在該地區(qū)實現(xiàn)了長足有效的發(fā)展。青海雖為碳支付地區(qū),但支付額度較小。
3.3 區(qū)域低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償優(yōu)先級
為了進一步實現(xiàn)區(qū)域之間碳補償?shù)膮f(xié)調(diào)性,本研究繼續(xù)基于資金需求角度分析不同地區(qū)生態(tài)補償?shù)钠惹谐潭?,依?jù)公式(7)測算得出了2015年各地區(qū)取得碳補償優(yōu)先的順序,結(jié)果如表5所示。
從表5可以得出,2015年各地區(qū)農(nóng)業(yè)凈碳匯非市場價值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重十分微小,均在0.1%左右波動,農(nóng)業(yè)碳補償資金對當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展影響較小,因此,實現(xiàn)中國省域低碳農(nóng)業(yè)橫向空間生態(tài)補償具有一定的實際可操作性。依據(jù)中央財政轉(zhuǎn)移支付成本最小化原則,優(yōu)先級排在前10位的碳受償?shù)貐^(qū)的累積受償金額與優(yōu)先級排在前11位的碳支付地區(qū)的累積支付金額差值最小,為0.199億元。因此,重點碳受償?shù)貐^(qū)優(yōu)先順序依次為新疆、黑龍江、甘肅、寧夏、河北、內(nèi)蒙古、吉林、河南、山西、陜西;重點碳支付地區(qū)優(yōu)先順序依次為上海、天津、重慶、浙江、廣東、貴州、福建、江蘇、四川、青海、安徽,其余則為非重點碳受償或支付地區(qū)。
4 結(jié)論與討論
4.1 主要研究結(jié)論
基于以上分析,本研究得出以下結(jié)論:
(1)2007—2015年期間,除江西、西藏、青海出現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳赤字現(xiàn)象外,中國其余地區(qū)均實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)碳盈余,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)保持了良好的凈碳匯效應(yīng),各區(qū)域凈碳匯效應(yīng)由大到小依次為華東、東北、華北、西南、華中、西北、華南。經(jīng)過碳匯修正系數(shù)處理后,各地區(qū)農(nóng)業(yè)凈碳匯量出現(xiàn)較大變動,其中,華北、東北、西北為碳盈余地區(qū),華東、華中、華南、西南為碳赤字地區(qū),各區(qū)域凈碳匯效應(yīng)由大到小調(diào)整為華北、西北、東北、華中、西南、華東、華南,生態(tài)本底較差的北方地區(qū)凈碳匯量在一定程度上被放大了。
(2)2007—2015年中國低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償價值呈波動上升趨勢,由2007年的0.03億元增長至2015年的3.234億元,低碳農(nóng)業(yè)實現(xiàn)了長足有效的發(fā)展。華北、東北、西北為主要碳受償區(qū)域,其中天津、青海為碳支付地區(qū),其余為碳受償?shù)貐^(qū)。三大區(qū)域在2007—2015年內(nèi)低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償價值均呈現(xiàn)波動上升趨勢,各區(qū)域增幅比與平均增長率呈現(xiàn)出相反趨勢,內(nèi)蒙古、黑龍江、陜西、甘肅、寧夏、新疆為碳受償價值平均增長率升高的主要貢獻地區(qū)。華東、華中地區(qū)生態(tài)補償價值在-0.5億元~0.5億元區(qū)間內(nèi)圍繞0值上下波動,2007—2015年內(nèi)碳支付額度大于碳受償額度,其中山東、河南為碳受償?shù)貐^(qū),其余則為碳支付地區(qū),上海、浙江、江西碳支付價值的平均增長率呈現(xiàn)降低趨勢。華南、西南地區(qū)為主要碳支付區(qū)域,兩大區(qū)域內(nèi)各?。ㄊ校┚鶠樘贾Ц兜貐^(qū),2007—2015年華南地區(qū)各?。ㄊ校┨贾Ц督痤~逐年降低,而西南地區(qū)各?。ㄊ校┏尸F(xiàn)波動上升趨勢。
(3)經(jīng)過碳匯修正系數(shù)和碳補償系數(shù)處理后,中國碳受償和碳支付地區(qū)出現(xiàn)較大變動,但修正后的生態(tài)補償橫向轉(zhuǎn)移支付金額極大減輕了中央財政的壓力。依據(jù)中央財政轉(zhuǎn)移支付成本最小化原則,結(jié)合各地區(qū)農(nóng)業(yè)碳補償優(yōu)先級得出:中國省域農(nóng)業(yè)重點碳受償?shù)貐^(qū)優(yōu)先順序依次為新疆、黑龍江、甘肅、寧夏、河北、內(nèi)蒙古、吉林、河南、山西、陜西;重點碳支付地區(qū)優(yōu)先順序依次為上海、天津、重慶、浙江、廣東、貴州、福建、江蘇、四川、青海、安徽,其余則為非重點碳受償或支付地區(qū)。
4.2 討論
早在2008年,《中國碳平衡交易框架研究》報告中就提出要將“碳”作為可定量分析的硬性指標,建立全國各省“碳源-碳匯”的平衡賬戶,以此對經(jīng)濟活動加以監(jiān)測、識別和調(diào)控,以省級為單位推行“碳源-碳匯”交易制度。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的生態(tài)價值雖然較為分散、零碎且難以量化評估,但其較強的凈碳匯效應(yīng)仍然不可以掉以輕視,構(gòu)建“碳補償”形式的農(nóng)業(yè)生態(tài)補償機制是激勵各地區(qū)實現(xiàn)低碳生產(chǎn)的重要途徑。雖然本研究試圖借助財政資金的安排以期實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)或區(qū)域間低碳農(nóng)業(yè)的生態(tài)補償,但長期來看,未來低碳農(nóng)業(yè)生態(tài)補償?shù)淖呦騽荼赝ㄟ^碳市場這樣一個市場機制得以發(fā)展和完善,尤其在《中國應(yīng)對氣候變化的政策與行動2016年度報告》中指出2017年中國要啟動全國碳市場的背景下,引導(dǎo)建立第三方碳核證機構(gòu)與機制、建立以政府為主導(dǎo)的區(qū)域農(nóng)業(yè)橫向碳補償體制等,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)凈碳匯納入碳交易市場提供條件、做充足準備實乃當務(wù)之急。
參考文獻(References)
[1]趙海霞,徐頌軍. 基于污染足跡的區(qū)域內(nèi)生態(tài)補償標準研究——以廣州市為例[J].華南師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2015,47(4):116-121. [ZHAO Haixia, XU Songjun. Discussion on compensation standards at the regional level based on pollution footprint: a case study of Guangzhou[J]. Journal of South China Normal University(natural science edition), 2015,47(4):116-121.]
[2]梁丹,金書秦. 農(nóng)業(yè)生態(tài)補償:理論、國際經(jīng)驗與中國實踐[J].南京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2015,14(3):53-62. [LIANG Dan, JIN Shuqin. Agricultural eco-compensation: theories, international experience and Chinas practices[J]. Journal of Nanjing Tech University(social sciences edition), 2015,14(3):53-62.]
[3]李曉光,苗鴻,鄭華,等. 生態(tài)補償標準確定的主要方法及其應(yīng)用[J].生態(tài)學(xué)報,2009,29(8):4431-4440. [LI Xiaoguang, MIAO Hong, ZHENG Hua, et al. Main methods for setting ecological compensation standard and their application[J]. Acta ecologica sinica, 2009,29(8):4431-4440.]
[4]謝高地,張彩霞,張昌順,等. 中國生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價值[J].資源科學(xué),2015,37(9):1740-1746. [XIE Gaodi, ZHANG Caixia, ZHANG Changshun, et al. The value of ecosystem services in China[J]. Resources science, 2015,37(9):1740-1746.]
[5]QIN Y H, KANG M Y. A review of ecological compensation and its improvement measures[J]. Journal of natural resources, 2007, 22(4):557-567.
[6]WNSCHER T, ENGEL S, WUNDER S. Spatial targeting of payments for environmental services: a tool for boosting conservation benefits[J]. Ecological economics, 2008, 65(4):822-833.
[7]AMBASTHA K, HUSSAIN S A, BADOLA R. Social and economic considerations in conserving wetlands of indo-gangetic plains: a case study of Kabartal Wetland, India[J]. Environmentalist, 2007, 27(2):261-273.
[8]胡小飛,鄒妍,傅春.基于碳足跡的江西生態(tài)補償標準時空格局[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報,2017,28(2):493-499. [HU Xiaofei, ZOU Yan, FU Chun. Spatial and temporal patterns of the ecological compensation criterion in Jiangxi Province, China based on carbon footprint[J]. Chinese journal of applied ecology, 2017,28(2):493-499.]
[9]宋博,穆月英. 碳匯功能的設(shè)施蔬菜生態(tài)補償機制[J].西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2016,16(2):79-86. [SONG Bo, MU Yueying. Study on agricultural ecological compensation mechanism of facility vegetable based on carbon sink [J]. Journal of Northwest A&F; University(social sciences edition), 2016,16(2):79-86.]
[10]李穎,葛顏祥,劉愛華,等. 基于糧食作物碳匯功能的農(nóng)業(yè)生態(tài)補償機制研究[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題,2014,35(10):33-40. [LI Ying, GE Yanxiang, LIU Aihua, et al. Study on agricultural ecological compensation mechanism of grain crops based on the carbon sink[J]. Issues in agricultural economy, 2014,35(10):33-40.]
[11]趙榮欽,劉英,馬林,等. 基于碳收支核算的河南省縣域空間橫向碳補償研究[J].自然資源學(xué)報,2016,31(10):1675-1687. [ZHAO Rongqin, LIU Ying, MA Lin, et al. County-level carbon compensation of Henan Province based on carbon budget estimation[J]. Journal of natural resources, 2016,31(10):1675-1687.]
[12]YU B, XU L, YANG Z. Ecological compensation for inundated habitats in hydropower developments based on carbon stock balance[J]. Journal of cleaner production, 2015, 114:334-342.
[13]于金娜,姚順波. 基于碳匯效益視角的最優(yōu)退耕還林補貼標準研究[J].中國人口·資源與環(huán)境, 2012,22(7):34-39. [YU Jinna, YAO Shunbo. Optimal subsidy of SLCP in China from the perspective of carbon sequestration benefit[J]. China population, resources and environment, 2012,22(7):34-39.]
[14]陳儒,鄧悅,姜志德. 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項目的綜合碳效應(yīng)分析與核算研究——基于陜西安塞的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)[J].華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2017 (3):23-34,150. [CHEN Ru, DENG Yue, JIANG Zhide. Determining and estimating impacts of agricultural production projects on the comprehensive carbon effects:based on the investigation of Ansai farmer households in Shaanxi Province [J]. Journal of Huazhong Agricultural University(social sciences edition), 2017(3):23-34,150.]
[15]田云,張俊飚. 中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)凈碳效應(yīng)分異研究[J].自然資源學(xué)報,2013, 28(8):1298-1309. [TIAN Yun, ZHANG Junbiao. Regional differentiation research on net carbon effect of agricultural production in China [J]. Journal of natural resources, 2013, 28(8):1298-1309.]
[16]陳羅燁,薛領(lǐng),雪燕. 中國農(nóng)業(yè)凈碳匯時空演化特征分析[J].自然資源學(xué)報,2016,31(4):596-607. [CHEN Luoye, XUE Ling, XUE Yan. Spatial-temporal characteristics of Chinas agricultural net carbon sink [J]. Journal of natural resources, 2016, 31(4):596-607.]
[17]中國環(huán)境文化促進會. 首部《中國碳平衡交易框架研究》報告在京發(fā)布 [EB/OL]. [2008-11-06]. http://www.mep.gov.cn/xxgk/hjyw/200811/t20081106_130915.shtml.[China Environmental Culture Promotion Association. The first report of ‘Research on China Carbon Balance Trading Framework issued in Beijing. [EB/OL]. [2008-11-06]. http://www.mep.gov.cn/xxgk/hjyw/200811/t20081106_130915.shtml.]
[18]國家發(fā)展改革委應(yīng)對氣候變化司. 2005中國溫室氣體清單研究[M].北京:中國環(huán)境科學(xué)出版社,2014. [The National Development and Reform Commission of the Peoples Republic of China. National greenhouse gas inventory [M]. Beijing:China Environmental Science Press, 2014.]
[19]張廣勝,王珊珊.中國農(nóng)業(yè)碳排放的結(jié)構(gòu)、效率及其決定機制[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題, 2014, 35(7):18-26,110. [ZHANG Guangsheng, WANG Shanshan. Chinas agricultural carbon emission: structure, efficiency and its determinants [J]. Issues in agricultural economy, 2014, 35(7):18-26,110.]
[20]SOLOMON S, QIN D, MANNING M, et al. IPCC, 2007: summary for policymakers [M]// Climate change 2007: the physical science basis. contribution of working group I to the fourth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. 2007.
[21]王女杰,劉建,吳大千,等. 基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的區(qū)域生態(tài)補償——以山東省為例[J].生態(tài)學(xué)報, 2010,30(23):6646-6653. [WANG Nüjie, LIU Jian, WU Daqian, et al. Regional eco-compensation based on ecosystem service assessment: a case study of Shandong Province [J]. Acta ecologica sinica, 2010,30(23):6646-6653.]
[22]陳儒,鄧悅,姜志德,等. 中國退耕還林還草地區(qū)復(fù)耕可能性及其影響因素的比較分析[J].資源科學(xué),2016,38(11):2013-2023. [CHEN Ru, DENG Yue, JIANG Zhide, et al. Comparative analysis of regional factors influencing land reconversion possibility in returning farmland to forest and grassland project areas in China [J]. Resources science, 2016,38(11):2013-2023.]