中国省域农业碳减排潜力及其空间关联特征——基于空间权重矩阵的空间Durbin模型.docx

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1、 中国人口 资源与环境 年 第卷 第期 蛆 删，砌强璐 删心田卧 中国省域农业碳减排潜力及其空间关联特征 基于空间权重矩阵的空间模型 吴贤荣 张俊飚程琳琳 田 云 （华中农业大学经济管理学院湖北农村发展研究中心，湖北武汉） 摘要科学估算各地区碳减排潜力并探讨其空间异质性是制定减排政策及碳权交易政策的重要基础。本文基于环境生产技术，通过 构建期望产出与非期望产出共存的农业经济核算体系，以（）一年中国大陆个省区作为研究对象，首先利用方向距离函数 测算农业碳排放影子价格。并以此构建农业碳减排潜力指数，通过计算发现，考察期间，中国各省域农业碳减排潜力水平呈现相对平 稳略有提升趋势，各时期的农业碳减排潜

2、力水平地区差异明显。在此基础上，引入考虑空间距离函数的空间权重矩阵通过空间自相 关 ，指数检验得出：中国各省域农业碳减排潜力存在显著的空间依赖性。最后，采用空间） “ 模型探讨中国省域农业碳减 排潜力的空间关联特征。结果显示一个省区的农业碳减排潜力水平不单受到自身经济及产业状况的影响，还与其所处的环境及相邻 省区的发展情况具有一定相关性具体表现为：各省区的经济发展水平及农业经济发展水平、农业产业结构等因素对本省区农业碳减 排潜力有显著正向促进作用，而对外开放程度和农业受灾率在一定程度上阻碍了本省区农业碳减排潜力的提升；一个省区的农业公 共投资、对外开放程度对除本省市外其他省区农业碳减排潜力有显

3、著正向影响，农业产业结构对除本省市外其他省区农业碳减排潜 力有显著负向影响。建议各省区除调整根据各影响指标落实本省内农业碳减排工作外。还需加强与其他省份的减排合作，充分利用 空间因素溢出效应，通过建立相邻省区间以碳排放权 交易中心促进跨省域减排合作机制及减排补偿制度。 关键词低碳农业；农业碳排放：减排潜力；空间溢出效应：空间）模型 中图分类号 心文献标识码文章编号 （） ： 全球气候变暖已经成为各国政治、经济、科学等领域 重点关注的问题，碳排放量逐年增加是导致全球气候变化 的重要因素，全球性碳减排呼声越来越高。农业较之其他 产业，碳减排具有较强的正外部效应，除了可以减少大气 中的温室气体排放减

4、缓温室效应，往往还意味着土壤营养 的提高、土壤结构的改良、农业环境品质的改善 ，而这些 正外部性的呈现对于推进我国农业的健康可持续发展是 大有裨益的。面对京都议定书对各国家及地区所限定 的减排责任，将农业行业减排纳入整个碳交易减排体系已 经成为农业大国减排计划不可避免的趋势。中国作为农 业大国，其农业碳减排问题更不容忽视，结合中国特有国 情，保障粮食安全与农业可持续发展的前提下，将农业碳 减排纳入应对气候变迁的行动之一，研究其农业碳排放问 题，进而分析农业碳减排潜力具有重要现实意义。 文献评述 从已有文献来看，农业碳减排问题是近年来学术界探 讨的焦点之一，研究围绕低碳农业发展、农业减排机制探

5、讨与减排政策制定等方面展开 “ ，形成了一批十分具有 现实价值的研究成果，这为农业碳减排潜力的探讨奠定了 一定基础。一些国外学者尝试将经济学中的影子价格原 理引用到对经济生产过程中的环境污染治理成本分析 上 ” ，并结合方向距离函数与污染物影子价格方法研究不 同地区间减排成本差异 ，国内颇具代表性的有陈诗一、 收稿日期： 一 作者简介：吴贤荣，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：国家自然科学基金重点项目 “ 现代农业科技发展创新体系研究 ” （编号：）；国家自然科学基金项目 “ 气候

6、框架公约下农 业碳排放的增长机理及减排政策研究 ” （编号：）、 “ 作物秸秆资源化利用的减碳潜力与生态环境效应 ” （编号：）；国家社会科 学基金青年项目 “ 碳交易视角下我国低碳农业发展的推进机制与政策创新研究 ” （编号：兀）；教育部人文社会科学研究青年基金项目 “ 农业产业集群的时空变异与生态效率研究 ” （编号：）；中央高校基本科研业务费专项资金资助 “ 基于的农业产业布局变化与 生态环境效应的互动机制研究 ” （编号： ）。 万方数据 面兀万五云；历 涂正革二位。前者以工业二氧化硫为研究对象，以其影子 价格值来衡量工业个主要行业的减排成本值，构建环 境治理代价及减排成本分析框架，并

7、为我国环境治理走向 市场化提供了一定依据。；后者同样研究工业二氧化硫， 选用北京、甘肃、河北三地作为代表测算并分析其影子价 格变动趋势，主张不同时段应采取有差异的减排措施及政 策 。他们分别从考虑减排效率及公平的角度出发研究 低碳减排问题，探究排放权限与气候变迁的应对之策一。 在此基础上， ， 对全球农业温室气体减排潜 力进行了粗略估算，并从农户角度出发研究了减排技术的 采纳意愿，但该研究由于部分数据缺失原因，所得结果中 农业减排潜力对后人的参考价值受到限制 。国内关于 农业碳减排潜力定量分析的相关研究起步相对滞后，黄德 林等通过将吼 模型运用于农业产业的温室气体减 排潜力分析，对该产业特殊减

8、排意义进行评价，并估测了 中国农业温室气体排放征税口径 ；李静等基于中国 个省份的面板数据估计了三种常见农业污染物的减排潜 力，指出中西部地区农业减排潜力与东部地区相比较 中国人口 资源与环境年第期 放），那么农业部门所有生产可能性集（算）可描述为式 （）： （戈）（，）：戈 （，） （） 用向量（，一。）来定义农业产出的正向增长方 向，在不改变资本、劳动、土地等生产要素的前提下，方向 距离函数（用表示）追求的是既定农业期望产出水平时 非期望产出农业碳排放的最大缩减可能，或既定非期望产 出水平时农业期望产出的最大扩张可能，用加权系数表 示，代数表述如式（）： （搿，；，一。）：（， 。） （）

9、 （） 影子价格可以用于衡量碳排放对期望产出的效应，定 义为在某一特定产出条件下，单位碳排放变化所导致的农 业总产值变化量 “ ，从而使得农业总产值的变化与农业 碳排放量变化所引起的经济成本之间相互联系起来。若 用，、。分别表示农业期望产出的价格与农业非期望产出 的价格，则基于原方向距离函数的非期望产出的价格形式 可表示为式（）： 大。 上述研究一定程度上丰富了农业碳减排的研究思 （茗，；，一。）加 ，、 ） 路，为后续相关研究奠定了坚实基础，但普遍存在的一个 问题是，未考虑相邻的不同地区间农业碳减排的相互影响 作用，即空间相关性。根据 “ 地理学第一定律 ” 的观点，认 为任何事物都具有一定

10、的空间依赖性，且这种空间相关关 系会因为地理距离的远近而表现出强弱的不同 。而事 实上，在农业生产过程中，由于生产要素的跨区域流动、先 进技术的溢出效应、生产创新的相互模仿等一系列经济活 动通常情况下区域集聚效应明显，各地区并非独立存在， 而是相互受到临近地区相关活动的影响。然而，现有文献 中对于我国农业碳排放或农业碳减排潜力的相关研究并 没有体现出各省域间所存在的空间关联特征。依据区域 间农业生产要素流动、农业碳排放等污染物产出均具有较 强的空间属性，不再适用于传统的计量回归模型。基于 此，本文尝试借用空间计量模型方法，用中国个省区自 年至年的面板数据来分析地理空间效应对我国 各省域农业碳减

11、排潜力所造成的影响。 研究方法 非期望产出的影子价格 根据舭， 提出的环境生产技术基本思 想 ” 。，可以将只考虑投入、产出要素的传统农业生产过程 扩展为既包括期望产出又包括非期望产出的所有生产可 能性，我们用字母、分别代表投入要素（资本、劳动、 土地）、期望产出（农业总产值）和非期望产出（农业碳排 万方数据 （）式中：徊（戈，； ，一。）表示方向距离函数求偏 导，等号左边 即为非期望产出影子价格，也就是农业碳 排放影子价格。它表示单位农业碳排放边际变化所带来 的农业总产值的变化量，即减少（增加）单位农业碳排放 量所导致的农业总成本的变化量，这正是宏观经济意义上 边际成本的概念，此处为农业边际

12、减排成本。 空间计量模型 从空间计量的角度，一个地区可以划分为若干个不同 的空间单元，而每一个空间单元上的某种经济活动现象或 单元属性值同其周围的其他空间单元上的同一现象或属 性值具有一定的关联特征。 。常用来模拟空间相关性所 表现出的地理空间效应的方法有以下三种：空间滞后模型 （ ，简记）、空问误差模型（ ，简记）和空问模型（ ，简记）。其中，空间模型不仅具有同时 考虑因变量和自变量空间相关性的优势，还关注作用于因 变量的来自不同维度的因素，包括本地区自变量、其他地 区滞后自变量及其他地区滞后因变量。基于此，本文选用 空间模型来检验中国各省域农业碳减排潜力的地 理空间关联特征，其表达式为式（

13、）： ，届舅。口麟。占 （） （）式中：表示农业碳减排潜力，、卢、分别表示各 回归系数，彤即为空间权重矩阵，。是自变量，即影响农 业边碳减排潜力的各决定因素，麟表示农业碳减排潜力 吴贤荣等：中国省域农业碳减排潜力及其空间关联特征 的各影响因素的滞后项，占是随机扰动项，同时期、地区无 关。与传统线性结构模型不同，由于空间权重矩阵的引入 使得线性结构非线性化，从而，模型中各回归系数不再是 自变量对因变量影响大小的直接反映。 空间权重矩阵 较常用的空间属性表现形式是基于各省域之间的邻 接关系进行的，即假设两地之间相邻则其经济活动之间具 有一定相关性。该邻接关系可用。和两个值来表达，两 地地理位置相邻

14、则为，否则为。由于这种简单的。一 邻接关系忽略了两地地理距离产生的作用大小区别，还会 出现海南岛四面不相邻的孤岛现象，已不再适用实际分 析。若考虑到两地空间距离的远近对空间关联特征的影 响有大小之分，可以构建基于距离函数的空间邻接矩阵， 即假设两地空间距离越近相互作用力越大，反之则越 小。 “ 。根据该思想，基于距离函数的空间权重矩阵可定 使用以及农业灌溉耗费电能所产生的碳排放，相应碳排放 系数分别为 、 、 、 、 ；二是水稻种植中在其生长 发育过程所排放的。等气体，排放系数为 天 平方米；三是畜禽养殖所引发的碳排放，包括肠道发酵以 及粪便管理系统中所带来的甲烷、一氧化二氮等气体排 放，我国

15、主要畜禽类包括牛（水牛、奶牛和黄牛）、羊（山羊 和绵羊）、猪、马、驴、骡、骆驼及家禽等品种，其碳排放系数 分别为 年头、 年头、 年头、 年头、 年头、 年头、 年头、 年头、 年头、 年头、 年头。为便 于计算，以温室效应强度为标准，将：、。、： 等农业排放气体统一计量单位，均换算成标准碳当量。由 于 ，含 ， 。所引发的温室效应 义为： 相当于 ：（约合 ）所产生的温室效应， 形：（ 【。（ ） （） 同样 ：则等同于 引发的温室效应强度。 ：（约合 ）所 （）式中：。表示地与，地之间的直线距离。有研究 采用的是两省重心点之间的距离，但考虑到各省市区的经 济中心一般在其省会城市，取地理重心

16、点意义不大，故该 距离指的是两地省会城市间的直线距离。将上述基于距 离函数的空间权重矩阵肜进行标准化运算，使得每一行 的元素之和为标准。本文就采用这种改进过的空间权 重矩阵对中国各省域农业碳减排潜力的空间自相关及空 间依赖性进行测度。 数据处理 文章选取 年中国个省（市、区）作为研 究对象，所采用的各指标基础数据均出自历年中国农村 统计年鉴、中国农业统计资料、中国畜牧业年鉴等 年鉴及各省市统计年鉴资料，并经过适当处理。 （）农业碳排放。本文依据以往研究。 ” 。，设表示农 业碳排放总量，。则为各碳源因子所引发的碳排放量，表 示各碳源因子的量化值，表示各碳源因子的排放系数。 从而农业碳排放量的测

17、算公式如下： 。 占。 （） 与工业碳排放不同，农业既是碳源也是碳汇，碳源因 子的确定更为繁杂，鉴于本文立足于农业生产过程中的碳 排问题，旨在探讨降低农业碳排放总量的潜力，且农业碳 汇测算目前尚存争议，故这里只考虑农业生产过程中的碳 排而暂不考虑碳汇问题。结合吴贤荣引的研究成果并进 行修正，拟从以下三个方面着手：一是农用物资投入所引 发的碳排放，具体包括化肥、农药、农膜、农用柴油的直接 万方数据 （）农业碳排放影子价格。按公式（）的方法计算得 来，其中投入要素包括农业资本、劳动力、土地三方面，产 出指标中期望产出取传统农业总产值，非期望产出指标指 农业碳排放旧 ，详细信息如表所示。 表 投入、

18、产出指标描述 实证结果 农业碳减排潜力省域差异比较 参考 等的做法，同时考虑公平原则与效率原 则构建农业碳减排潜力指数。 ，其公式表示为： ，。 肋钞。（一（） 疗把埘可。 （） 其中，表示省份，表示时期， 为权重值，助蚵 （一山） 是农业碳减排公平指数，由等权重 的人均农业碳排放量和人均农业总产值共同决 定，通常代表排放平等主义及相对支付力等公平准则； 砀如唧山 “ 十（山） 是农业碳减排效率指数， 包括农业碳排放强度，和农业碳排放影子价格两个指 标，并赋予同等重要性。具体数据处理过程参考吴贤荣等 的研究，其中公平与效率指数分别由人均农业碳排放量、 人均农业总产值和地区农业碳排放强度、农业碳

19、排放影子 价格四个二级指标构成。这里人均农业碳排放量、人均农 业总产值两个指标所考察的是农业生产过程中的公平指 数，整篇文章都是基于生产过程视角，因此，劳动力的投入 应以第一产业从业人员为衡量标准。计算结果见表，由 于篇幅所限，此处仅列部分数据。 表中国个省（市、区）农业碳减排潜力指数值（部分） 咖 万方数据 中国人口 资源与环境年第期 可以看到， 年间，中国各省域农业碳减 排潜力水平均呈现相对乎稳略有提升趋势，各时期的农 业碳减排潜力省域差异较大，减排潜力全国地理空间分 布不均衡。年所有省市区中农业碳减排潜力最小 值为山西省，其农业碳减排潜力指数值为 ，而西 藏农业碳减排潜力水平最高，其指数

20、值为 ，是同 时期山西的倍之多。从年的平均值来看，农业碳 减排潜力水平最高的西藏为 ，高达农业碳减排潜 力水平最低的山西省倍。西藏主要是受人均农业碳 排和农业碳排放强度两个指标较高所驱动。一方面，人 均农业碳排放量较高，主要源于该地农业均以畜牧业为 主，牲畜养殖过程中会产生大量碳排放，包括动物肠道发 酵所引起的。排放以及粪便管理系统中所导致的。 和：排放。另一方面，由于农业发展水平相对落后， 单位农业总产值的农业碳排量偏高，农业碳排放强度极 高，其农业碳减排空间较大，减排重点在于控制农业碳排 放总量。应积极发挥其土地宽广的农业资源优势，在保 障肉类产品供给安全的前提下，注重植树造林、草地恢复

21、工程等农业碳减排的有效措施实施。总体而言，西藏、海 南、青海、内蒙古、江西、吉林、辽宁、新疆等地区农业碳减 排潜力指数相对较高，而山西、黑龙江、北京、陕西、贵州、 河北等地区农业碳减排潜力则处于较低水平。将年 的考察期内个省（市、区）的农业碳减排潜力指数求一 个均值，则各省市区农业碳减排潜力水平分布柱状图如 图所示。 农业碳减排潜力空间相关性检验 空间统计分析的首要前提是因变量存在空间自相关 性，因此在空间回归之前要先行检验因变量的空间相关 性，否则不可滥用空间计量模型。常用的判别方法有两 种：一是经验判断，二是 ，指数法。 经验判断 与：、：等具有本地效应特征的污染物不同， ：的排放及其引发

22、的温室效应更具跨时期、跨地域的全 局效应特征，这种外部性的存在使得减排不可避免地面临 较为严重的搭便车行为，而搭便车行为导致：排放与各 地域经济发展水平等多方面经济因素具有一定关联性。 因此，在低碳约束下，要使各地域经济均衡发展、农业产业 协调发展，必须加入更多的人为干预和调整。为了遏制跨 地域性排放搭便车行为，全国性甚至全球性的减排协调机 制的建立尤为重要。 空间自相关 ，指数检验 在实际的空间相关性分析中，更为准确的是通过 空间自相关 ，指数值来进行检验，以判断是 否存在空间关联性。 ，指数的计算公式为： 吴贤荣等：中国省域农业碳减排潜力及其空间关联特征 三荟（ ）（ 一） 胁 ，型型二

23、二 （） 虬 其中， 砉（一，）， 毫；代表第个 区域的样本值，此处为农业碳减排潜力指数；凡为观测单 元总数，本文为中国大陆个省级行政区；既为地与 地之间的空间邻接关系，即前文所述的距离函数空间权重 矩阵标准化形式。 ，指数的取值范围通常为一，之间， 当它落在一，）、（，范围内分别表示各地区间因 变量呈现空间负相关、空问正相关，且存在以下规律： 取值越接近。值表示样本值空间分布的相关性越弱或 趋于空间随机分布状态； ，指数绝对值越接近 则表示的空间自相关性越强或空间分布聚集性表现 越突显。 表给出了 年中国各省市区的农业碳减 排潜力空间自相关 ，指数检验结果值。可以看 表中国个省（市区）农业碳

24、减排潜力空间自 相关 ，指数（一） ， 加 （一） 年份 ，值值 值 年份一 ，值值 值 姗 ， ， 到，表中历年 ，指数均为正数，且由值知它 们都在的显著性水平上通过检验，说明中国农业碳 减排潜力在各省域之间存在着一定关联特征，各省减 排潜力水平表现出显著的正相关关系。这就表明了地 处相邻省区的农业碳减排潜力水平呈现出高潜力地区 和低潜力地区相对集聚的现象，农业碳减排潜力较高 的省份邻近，农业碳减排潜力较低的省份也互相邻近。 同时，从时间轴来看， ，指数的值随着年份的变 化有波动上升的趋势，从 波动上升到 ， 表明随着中国经济的不断发展壮大，各个地区联系越 来越紧密，相互影响越来越凸显，农业

25、碳减排潜力的空 间相关性也越来越大，空间分布的集聚现象在逐步增 强。 通过以上对农业碳减排潜力的空间自相关性分析，可 得出中国省域农业碳减排潜力存在显著的空间自相关性， 省域农业碳减排潜力在地理空间上表现出的相互关联性 及依赖性显著，以往对农业碳减排的研究忽略了地理空间 效应在相邻经济体之间产生的巨大作用，是不科学的。因 此，采用基于地理函数的空间计量模型对中国农业碳减排 潜力进行探究时，能够纳入空间权重参数以考查潜力水平 的空间效应。 空间计量模型回归结果 以上分析结果表明中国各省域农业碳减排潜力存在 一定空间关联特征，一个地区的农业碳减排潜力水平不仅 与当地相关经济指标有关，还同其相邻地区

26、的农业碳减排 潜力存在某种关联。接下来利用空间计量模型对 该空间关联特征进行模拟，为与上文相一致，本研究中所 涉及影响指标选取一年间全国个省（市、区） 作为样本数据。 根据农业产业特点，碳减排潜力水平同时受到来自多 籁 荦詈 穴 翅 嚣 倏暑 赞怅 罢窿 陋丌 目 棼机 嫩 埝目 婷嶷 轻栽 坝罂 陋 暑器 怔器 婚 陋 怔避 送阃 目 乏妪 雠怕 攥般 陋送 偃 嶷犯 耐如 离蝠 忸嘶区 目稷畦 雏一 图 中国个省（市、区）农业碳减排潜力水平分布情况 ） ）（） （ ）出【 万方数据 发 霎霍茎 方面因素的作用，包括当地经济及农业发展水平、投入要 素禀赋及产业结构、对外开放程度等。其中经济水

27、平、农 业经济发展水平、农业公共投资等意味着减排支付力度， 但同时也反映了农业生产效率及碳排放水平；产业结构不 同会导致农业碳排放强度的差异，也会影响减排潜力；从 业人员文化程度在一定程度上体现了低碳农业接受潜力， 中国人口 资源与环境年第期 表农业碳减排潜力影响因素空间计量模型回归结果 咖 从业人员文化水平高，减排意识越强，在进行农业生产时 会更多考虑控制高碳行为；而农业对外开放，尤其是农产 经展 济水 发平 如 料 【 卯 斗 滞济水 后发平 经展 一 铝 一 一 品出口会带来一国对外贸易隐含碳排放的改变，是农业碳 排放国别转移的重要形式，在很大程度上影响农业碳减排 潜力；此外，农业不但易

28、受经济水平影响，还是自然灾害敏 农济水 业发平 经展 卯 加 滞业发平 后经展 农济水 的 感型产业，大范围的旱涝灾害、农业病虫害、土壤侵性灾害 等严重影响农业生产，也是农业碳减排主要阻碍因素之 一。基于以上考虑，并借鉴以往研究，结合数据可取性，本 农共 业投 公资 嘶 滞业投 后公资 农共 一 一 巧 文拟从如下个方面来探究空间模型的自变量： 经济发 展水平（加彤），取各地区值与总人口之比； 农 业经济发展程度（加叫），用可比价换算过的农林牧 农业 业结 产构 滞业结 后产构 农业 渔总产值除以农村总人口来衡量； 农业公共投资 滞后劳 （肋姗砌），以各地区农村基础设施公共投资与农村总 动化

29、力水 的 舛 动力文 人口之比为准； 农业产业结构（），取种植业的生 产值占农林牧渔业总产值的比重值； 从业人员受教育水 平（删 ），以第一产业从业人员中初中及以上学历人 劳文平 翌坌茎一。 一 化水平 霾耋翌 。 ， 员的比重为标准； 农业对外开放程度（凡昭），用农产 品出口数量与当地农产品总产量之比来表示； 农业生产 耋灾程一。 一。， 灭程度 一。 一。 受灾程度（傩御），取农业生产的受灾面积占总耕地面 积的百分比。 通过检验结果，可以确定本文采用空间固定 效应回归模型：空间计量模型由于空间权重矩阵 的引入，方程（）不再存在内生性问题，克服传统计量模 型估计有骗或无效，采用建议的法进行

30、回归，结果如表所示。空间自回归系数在的显著水 平上通过检验，即我国各省域农业碳减排潜力在地理空间 上存在集聚等关联特征。可以看出，经济发展水平、农业 经济发展水平、农业产业结构因素、对外开放程度、农业受 灾率、滞后经济发展水平、滞后农业经济发展水平、滞后农 业公共投资、滞后农业产业结构因素、滞后对外开放程度 及滞后农业受灾率等因素显著影响农业碳减排潜力。从 和似然比的结果值来看，模型模拟效果较好。再通过 检验和检验来判断本文中的空间模型是 否可以简化为或模型。检验结果显示： 和的值分别为 和 ，根据伴随概率值 判断均通过显著性水平检验，说明拒绝假设；同 理， 和 检验也通过了检验，即拒绝臼 ，

31、故此时模型不可简化为或模型。 万方数据 似然比 注： 表示水平上显著， ” 表示水平上显著。 空间模型可以用来揭示各省域空间单元之间的特定 关联特征，但空间计量模型的回归系数并不能完 全反映自变量对因变量的作用，需要通过分别计算空间模 型的总效应、直接效应以及间接效应来进行反映。对于一 个固定空间单元，直接效应反映的是自变量变化对本空间 单元因变量造成的影响，而间接效应则是指该空间单元自 变量变化可能对其它空间单元产生的潜在作用，也即溢出 效应。结果见表。 在空间计量模型总效应中，中国各省区的农 业经济发展水平、农业产业结构因素对所有省区的农业碳 减排潜力造成显著正向影响，中国各省区的对外开放

32、程 度、农业受灾率因素对所有省区农业碳减排潜力造成显著 负向影响，而中国各省区的经济发展水平、农业公共投资、 劳动力文化水平没有表现出显著性。如果对农业经济发 吴贤荣等：中国省域农业碳减排潜力及其空间关联特征 表 总效应、直接效应和间接效应回归结果 宅 注： 表示水平上显著， “ 表示水平上显著。 展水平、农业产业结构、对外开放程度、农业受灾率等显著 性因素进行适当调整，一方面可以增强本省区农业碳减排 潜力水平，同时还有可能带动其他省区实现共同的减排目 标。 在空间模型直接效应回归中，中国各省区的 经济发展水平、农业经济发展水平、农业产业结构因素对 本省区农业碳减排潜力造成显著正向影响，中国各

33、省区的 对外开放程度、农业受灾率因素对本省区农业碳减排潜力 造成显著负向影响，农业公共投资、劳动力文化水平依然 不具有显著性。各省区控制以上这些显著性因素可以促 进本省区农业碳减排潜力水平的提升，但目前没有证据证 明能够带动其他省区的状态改变。 在空间计量模型间接效应中，中国各省区的 农业公共投资、对外开放程度对除本省市外其他省区农业 碳减排潜力造成显著正向影响，而农业产业结构反方向作 用于除本省区外的其他省区农业碳减排潜力水平，此外， 经济发展水平、农业经济发展水平、劳动力文化水平及农 业受灾率因素均变为不显著。各省区通过控制对外开放 程度、农业公共投资及农业产业结构等因素可以带动除本 省市

34、外其他省区农业碳减排潜力的增强。 结论与讨论 主要结论 结合前文回归结果及分析，本文得到以下主要结论： （） 年中国各省区农业碳减排潜力均呈 现相对平稳略有提升趋势，农业减排成本及农业碳减排潜 力水平省域差异明显，空间分布极不平衡； （）基于地理距离函数的空间权重矩阵对因变量进 万方数据 行空间自相关检验， ，指数计算结果值显示，农业 碳减排潜力水平在空间地理上存在显著的关联特征及依 赖现象，这表明中国农业碳减排潜力在省域空间分布上所 呈现出来的差异性并非随机发生，而是具备一定的关联 性、集聚性； （）运用空间计量模型探讨中国个省区农 业碳减排潜力的空间关联特征，发现中国各省区农业碳减 排潜力

35、由本省区的经济发展水平、农业经济发展水平、农 业产业组织结构、对外开放程度、农业受灾率因素等众多 因素决定。其中经济发展水平、农业经济发展水平、农业 产业结构因素对本省区农业碳减排潜力有显著正向影响， 对外开放程度、农业受灾率因素对本省区农业碳减排潜力 有显著负向影响，各省区可控制这些影响因素来提升本省 区的农业碳减排潜力水平； （）通过空间溢出效应分析发现，一个省区的农业碳 减排潜力水平不单受到自身经济及产业状况的影响，还与 其所处的环境及相邻省区的发展情况具有一定相关性，这 体现为各省区对外开放程度、农业公共投资及农业产业结 构等影响因素在地理空间上表现出来的关联特征及溢出 效应。其中农业

36、公共投资、对外开放程度对除本省市外其 他省区农业碳减排潜力有显著正向影响，农业产业结构的 差异对除本省市外其他省区农业碳减排潜力有显著负向 影响，各省区协调周边省区对这三个因素进行调整和控制 能够对其农业碳减排潜力水平产生一定影响。 讨论与启示 本文考查同时考虑期望产出与非期望产出共存的农 业经济衡量体系，首先利用方向距离函数测算了 年中国个省级行政单位的农业碳排放影子价格， 并以此构架农业碳减排潜力指数；在此基础上，基于空间 距离函数的空间权重矩阵，运用空间计量模型探 讨中国省域农业碳减排潜力的空间溢出效应。所得出的 上述结论对继续我国农业碳减排领域的研究提供了一定 参考价值。相比以往研究，

37、本文主要在以下三个方面进行 了拓展： 借助环境生产技术，运用影子价格方法分析农 业减排成本，用农业碳排放量来衡量非期望产出的环境损 失因素，解决以往研究存在标准混乱问题； 利用空间 计量模型探讨中国省域农业碳减排潜力的空间关 联特征，弥补了以往农业碳排放研究仅限于时序分析或简 单的地区差异分析的不足； 放弃以往简单 权重矩 阵方法，引入考虑地理距离函数的空间权重矩阵改进形 式，探讨影响各省区农业碳减排潜力水平的相关因素，更 具科学性。 通过对我国各省域农业碳减排潜力水平的空间关联 特征计量模型估计结果表明，仅单方面考虑减排目标而盲 目追求各行业减排任务是不合理的。要推进工业化、城镇 化、信息化与农业现代化的协调发展，应以工业减碳为主、 结合农业吸碳，在保障全国粮食安全的前提下，结合各影 响因素的不同效应大小谨慎衡量各指标的控制与调整。 因此，本文建议各省区除调整根据各影响指标落实本省内 农业碳减排工作外，还需加强与其他省份的减排合作，充 分利用空间因