中國糧食種植碳排放脫鉤效應與國際經驗啟示

魯慶堯 田素妍 陳瑤

摘?要?本文以1990—2020年中國糧食主產區生產數據為樣本，對糧食種植碳排放量與糧食播種面積、糧食產量的脫鉤關系進行研究，并分時間段、分地區考察脫鉤狀態的變化過程。研究結果表明：整體上主產區的技術脫鉤關系和強度脫鉤關系明顯好轉，糧食種植低碳化趨勢明顯;河北、江蘇、江西、山東和湖北的技術脫鉤和強度脫鉤均處于強脫鉤狀態，遼寧、安徽、河南、黑龍江和內蒙古的技術脫鉤和強度脫鉤均處于弱脫鉤狀態，湖南和四川的強度脫鉤關系要好于技術脫鉤關系，吉林的技術脫鉤和強度脫鉤均處于增長連接狀態。鑒于主產區各省份呈現的脫鉤類型及脫鉤程度存在梯度差別，本文進一步分析發達國家糧食種植低碳化實踐經驗，為中國糧食種植低碳化發展提供價值啟示與路徑選擇。

關鍵詞?“雙碳”?糧食種植?碳排放?脫鉤效應

一、引言與文獻綜述

碳中和概念由英國未來森林（Future?Forest）公司于1977年提出，是指某個系統在一定時期內，直接或間接產生的碳排放總量，通過節能減排、植物吸收等方式抵消自身的產生量，實現二氧化碳零排放。碳達峰指二氧化碳排放量達到峰值之后持續下降，是碳排放量由增轉降的歷史拐點。就碳達峰和碳中和（“雙碳”）的關系而言，碳達峰是碳中和的基礎和前提，即碳達峰的時間越早、峰值越低，實現既定碳中和目標的難度越小。2020年9月，習近平主席在第七十五屆聯合國大會一般性辯論上宣布，中國“二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值、2060年前實現碳中和”，表明中國碳減排工作進入新階段。2021年，《中共中央國務院關于完整準確全面貫徹新發展理念

做好碳達峰碳中和工作的意見》對碳達峰、碳中和工作進行系統謀劃和總體部署。在具體實施階段，中國已明確提出碳減排階段目標、實施步驟、具體執行路徑等較為詳細的指導內容。已有研究表明，氣候變化會對農作物生長產生不利影響，而人為因素引起的氣候變暖會阻礙農作物產量提高，并對糧食安全造成嚴重威脅（段居琦等，2022）。目前，中國每年農業碳排放量巨大，占溫室氣體排放總量的17%，而糧食生產碳排放又是農業碳排放的主要來源之一，糧食種植每年投入大量的石化類要素會直接或間接產生較多碳排放，在確保糧食安全的前提下，全國糧食種植碳排放量約有345%的減排潛力（張軍偉等，2018）。因此，探尋糧食種植碳減排方法和途徑意義重大。根據國家統計局近30年的數據，中國糧食主產區糧食產量占全國總產量的75%左右，肩負著國家糧食安全的重任。鑒于此，明確主產區糧食種植碳排放量現狀，深入分析地區糧食種植碳排放量與糧食產量和播種面積之間的脫鉤關系，把握其時空變化特征，因地制宜地提出碳減排對策，確定未來糧食種植碳減排方式和路徑，具有重要的理論和現實意義。

脫鉤概念最早出現于物理學領域，用于研究兩個物理量之間的變化速率關系，之后被逐步引入經濟研究領域，成為衡量經濟發展模式可持續性的工具。實證研究發現，農業經濟增長、肥料、谷物用地等對碳排放的影響逐漸增加（Ismael?et?al.，?2018；AsumaduSarkodie?&?Owusu，2017）；發達國家農業碳排放與經濟增長以弱脫鉤、強脫鉤和衰退脫鉤為主；發展中國家的樣本顯示，中國等7個國家以弱脫鉤和強脫鉤為主，而保加利亞等6個國家以強負脫鉤和弱負脫鉤為主（王劼等，2018）。

還有學者發現，1985—2011年中國農業碳排放量呈上升趨勢，農業碳排放強度呈下降趨勢（張廣勝和王珊珊，2014）。中國農業碳排放由早期的農業產業結構主導向農業機械化主導轉變，再向農業經濟發展主導轉變（何艷秋和戴小文，2016）。1996—2010年，中國農業碳排放與農業經濟之間以弱脫鉤、強脫鉤為主，經歷了“擴張連接→弱脫鉤→強脫鉤”逐步改善的過程（劉麗娜等，2019）。就耕地碳排放量與經濟增長間的脫鉤關系來看，經濟發達地區和生態資源豐富地區的脫鉤程度較高，而能耗較高或重工業地區的脫鉤程度較低，說明能源消費結構、產業結構、經濟水平、政策等因素都會影響脫鉤關系（陳芷君等，2018）。中國耕地利用碳排放總量呈增長趨勢，而碳排放強度呈下降態勢，且省際碳排放強度差異趨于縮?。ǘ毟?，2019）。

此外，還有學者圍繞農業碳排放效率、政策等方面展開相關研究。例如，田云和王夢晨（2020）發現

農村經濟水平和用電量、城鎮化程度對農業碳排放效率產生正向影響。2000—2019年，中國糧食主產區耕地利用碳排放量與糧食產量的脫鉤關系逐漸向好（吳昊玥等，2021）。農業碳排放政策實施對化肥、農藥、農膜及機械燃油使用產生的碳排放量具有顯著的減量作用，且糧食主產區相關糧食政策會激發農民種糧的積極性，從而有利于推進農業碳減排（楊晨等，2021）。種植業比重降低、投入品減少、農業生產資源利用效率提高等因素對農業碳排放量有明顯的抑制作用，而化肥施用強度和農業機械化程度提高、人均國內生產總值（GDP）和農業基礎設施增加、城鎮化水平提升則會引起碳排量增加（移明昊等，2023;黎孔清等，2018）。近年來，數字經濟的發展顯著降低了糧食種植的碳排放水平，但碳減排效應存在顯著的空間異質性（田紅宇和關洪浪，2022）。

梳理以上文獻發現，已有研究主要聚焦于農業碳排放效率和農業碳排放總量測算、結構分解、趨勢預測等方面，或是關注農業碳排放的過程特征、驅動因素、碳減排路徑等內容，而對糧食種植碳排放問題關注較少，更鮮有對于糧食種植碳排放量與糧食產量和種植面積之間脫鉤狀態的探究?？紤]到近30年來中國糧食生產投入和產出發生了巨大的變化，結合數據可得性，本文擬以1990—2020年為時間窗口，對中國糧食主產區的糧食種植碳排放量進行測算，探究糧食種植碳排放量與糧食產量和種植面積之間的關系特征，并分時間段、分地區考察脫鉤狀態，然后基于實證結果和研究結論，結合發達國家在糧食種植碳減排方面的經驗做法，提出推進主產區糧食種植低碳化發展的價值啟示。

本文其余部分安排如下：第二部分分析主產區糧食播種面積、產量和碳排放量特征，主要闡述研究對象的基本情況；第三部分介紹研究方法，說明模型的基本原理和計算步驟；第四部分對樣本數據進行實證分析；第五部分是對發達國家糧食種植低碳化的經驗總結，以及對中國糧食主產區糧食種植低碳化發展的價值啟示。

二、主產區糧食播種面積、產量和碳排放特征

作為人口大國和糧食消費大國，中國選定部分省份作為糧食主產區2003年12月財政部印發了《關于改革和完善農業綜合開發若干政策措施的意見》，其中將包括河北、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、山東、河南、江蘇、安徽、江西、湖北、湖南、四川共13個省份確定為中國糧食主產區。，以更好地指導和服務糧食生產需要。經過長期的技術創新和政策保障，主產區在糧食生產方面已形成比較優勢。

（一）糧食播種面積

由圖1可知，中國主產區糧食播種面積變動大體呈V型走勢，1990—2003年糧食播種面積小幅波動下降。這主要是因為人們收入增加引起對食物品質需求提高、對基礎糧食消費減少，市場需求結構改變和不同農產品收益差是糧食生產布局變化的決定性因素（鐘甫寧和劉順飛，2007）。從2004年開始，中國對糧食生產、銷售等進行了多方面的調控，通過農業稅、財政補貼、糧食最低收購價等多項優惠政策，有效地調動了農戶種糧的積極性，這是主產區糧食播種面積出現反轉的主導性因素。相關研究也顯示，價格水平、財政支農力度對糧食播種面積產生了正向影響（耿仲鐘和肖海峰，2016）。例如，2006年中國首次提出保持18億畝耕地要求，這是后來糧食播種面積增加的根本性原因；2016年取消內蒙古和東北地區的玉米臨時收儲政策、2018年擴大輪作休耕試點規模等政策因素導致糧食播種總面積減少。

從糧食種植面積的增速波動來看，多數相鄰年份的波動幅度為-4%至4%。中國土地制度和農作物種植習慣是糧食播種面積穩定的根本性因素，多年來相關政策是糧食播種面積穩定的保障性因素。2016年的糧食播種面積增速為95%，有5個主要省份播種面積增加顯著，具體為黑龍江、內蒙古、山東、河南和安徽，分別增加2047萬公頃、1077萬公頃、1025萬公頃、952萬公頃和726萬公頃，共貢獻了總增加值的795%。

（二）糧食產量

由圖2可知，糧食產量主要受播種面積影響，二者的走勢基本一致。1998—2003年，受退耕還林工程、城鎮化建設、工業區開發等諸多因素影響，耕地減少帶來主產區糧食播種面積共計減少780萬公頃。在此期間，糧價低迷又影響了農民的種糧積極性，致使糧食產量也出現下降。兩種因素疊加，導致主產區糧食總產量從1999年365億噸下降到2003年的306億噸。2004—2020年，因為多種政策因素的綜合作用，主產區糧食總產量穩步提升。2004年，因為多項糧食補貼政策的實施，糧食產量較前年增幅達1157%，其中東北三省、江蘇、安徽、江西、河南、湖北和湖南的貢獻較大。整體來看，2020年的糧食產量比1990年提高212億噸，增幅為677%，河北、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、山東和河南七省共計貢獻了168億噸?？梢钥闯?，糧食相關政策對糧食產出具有主導性的影響，但糧食單產提高對糧食總產量的貢獻逐漸凸顯。有研究認為，農村固定資產投資和糧食支持政策是促進糧食產出的最重要因素（陳飛等，2010）。除播種面積外，化肥投入、有效灌溉面積對主產區糧食產量有顯著的提升作用，而成災面積會導致糧食減產（劉守義，2014）。

（三）糧食種植碳排放量

李波等（2011）的研究認為，糧食生產中的碳排放主要來源于化肥、農藥和農膜，這三種要素的產生量占碳排放總量的80%左右。借鑒這一思路，本文對數據作如下處理：糧食種植中的石化類要素消耗量=（農業種植中的石化類要素消耗總量÷農作物總播種面積）×糧食播種面積。本文主要聚焦于研究主產區糧食種植過程中因農戶生產行為而引起的直接或間接的碳排放，構建糧食種植碳排放的計算公式：C=∑Ci=∑ni×γi。其中，C為碳排放總量，Ci為各種碳源的碳排放量，ni為化肥、農藥、農膜的投入量，γi為各類碳源的排放系數。具體數據及參考來源如表1所示。

目前，中國化肥、農藥和農膜的使用量均為世界第一，這表明中國農業實現碳達峰、碳中和的任務十分艱巨。作為核心產糧區域，主產區承擔著保障糧食安全的重要功能，但其糧食種植碳排放量同樣巨大。由圖3可知，從考察期來看，糧食種植碳排放總量走勢與糧食產量走勢較為相似，1990—2003年呈“倒U”型、1999年為階段性高點，2004—2020年也呈“倒U”型、2016年為階段性高點。這表明主產區糧食產出確實依賴于石化類要素投入。從增速態勢來看，1990—1999年增速為正，2000年和2003年增速為負；2004—2020年，增速逐漸降低，并在2017—2020年開始出現連續負增長。為了保障糧食生產可持續和提高糧食品質，2015年中國開始實施化肥、農藥使用量零增長行動，2017年推行《農膜回收行動方案》，這些措施主要是為了引導化肥、農藥和農膜的科學使用。糧食種植碳排放量在2016年后逐漸降低，表明碳減排相關政策效用已經初現。

為了進一步分析糧食種植碳排放量的構成變化，圖4顯示了1990—2020年主產區糧食種植中化肥、農藥和農膜碳排放量占比情況。其中，化肥碳排放量占比最大，1990年為75%、2020年為72%，考察期內占比一直為70%—75%，并呈現小幅波動降低趨勢。1990年，農藥碳排放量占比為126%，僅次于化肥碳排放量占比，為第二大碳排放源；而2020年減少到98%，為第三大碳排放源。農藥碳排放量占比變動趨勢與化肥情況相似，也呈小幅波動降低趨勢。這是因為中國對化肥和農藥減量控制重視程度不斷提高，制定包括化肥、農藥施用技術推廣及倡導節能減排等多項政策來推動農業生態環境治理；同時，大力提倡輕簡高效施肥模式，引導采用生物防治病蟲害替代化學防治，在多方合力下實現了減肥減藥、穩產減排。此外，1990年農膜碳排放量占比為12%，2020年占比上升至182%。與化肥和農藥碳排放量變動趨勢相反，農膜碳排放量占比呈小幅波動增加，這主要與糧食栽培技術創新有關。農膜有著保溫保濕的作用，在作物生長初期，農膜能夠保護幼苗生長和促進發芽，隨著薄膜育秧、地膜覆蓋等栽培農藝的推廣普及，農膜使用量逐年增長，而且農膜的碳排放系數（518）遠大于化肥和農藥的碳排放系數，使得農膜碳排放占比顯著升高。值得注意的是，1997年后農膜碳排放量占比超過農藥碳排放量占比，成為糧食生產碳排放第二大來源。

三、研究方法

（一）方法說明

Tapio（2005）脫鉤模型在經濟合作與發展組織（OECD，2002）研究報告的基礎上進行了拓展改進，解決了計算中的基期選擇難題，引入彈性概念來反映脫鉤關系，且分析結果不受數據量綱的影響。依據脫鉤彈性值（以0、08、1為臨界點），可將脫鉤分為負脫鉤、脫鉤及連接三種狀態，再根據彈性值的大小將三種狀態細分為強脫鉤、弱脫鉤、衰退脫鉤、強負脫鉤、弱負脫鉤、擴張負脫鉤、增長連接和衰退連接8種類型（Tapio，2005），如表2和圖5所示。其中，強脫鉤、弱脫鉤、衰退脫鉤屬于較為理想狀態，而強負脫鉤、弱負脫鉤、擴張負脫鉤、增長連接和衰退連接屬于不理想狀態，以便于對脫鉤關系進行深層次識別與過程分析。

糧食種植技術脫鉤彈性反映的是糧食種植過程中碳排放量變動與糧食產量變動的相對趨勢，表示糧食種植過程中石化類要素的使用效率，代表糧食種植低碳化的綜合技術和管理水平。

基于以上分析，本文建立如下糧食種植碳排放與糧食產量之間的脫鉤模型：

e（C，Y）=ΔCCΔYY（1）

其中，e（C，Y）為技術脫鉤彈性，C為糧食種植碳排放量，ΔC為糧食種植碳排放量的變化量，Y為糧食產量，ΔY為糧食產量的變化量。e（C，Y）表示碳排放量變動率與糧食產量變動率的比值，代表碳排放量對糧食產量的敏感程度，反映主產區糧食種植的綜合技術運用與管理水平。

為進一步探究糧食種植碳排放量與播種面積的脫鉤關系，建立如下模型：

e（C，A）=ΔCCΔAA（2）

式（2）中，e（C，A）為強度脫鉤彈性，A為糧食播種面積，ΔA為糧食播種面積的變化量。e（C，A）表示糧食種植碳排放變動率與糧食播種面積變動率的比值，反映單位糧食播種面積的碳排放強度情況。

（二）數據來源

本文所用的化肥（折純量）、農藥和農膜投入量，以及糧食播種面積和產量數據，均來源于《中國統計年鑒》（1991—2021年）、《中國農村統計年鑒》（1991—2021年）和各省份統計年鑒。

四、實證結果及分析

為了同國家“五年計劃”時間節點一致，也便于考察糧食相關政策對碳排放脫鉤關系的影響，以及識別和分析主導性因素，本文將樣本數據以十年為一個區間進行劃分。分時間段分析能更好地反映出脫鉤關系過程特征，便于對省份之間進行動態比較。

（一）糧食種植碳排放與糧食產量脫鉤關系分析

中國幅員遼闊，糧食作物種植面積較廣、橫跨經度緯度較大，不同省域的氣候條件、耕地稟賦、糧食生產方式和生產結構、經濟發展水平等存在較大差異，這導致糧食生產技術和管理水平不同，進而引起各地區糧食種植碳排放技術脫鉤關系的差異。表2展示了主產區糧食種植碳排放技術脫鉤彈性。

從1990—1999年來看（如圖6所示），主產區省份的技術脫鉤關系分為三類：黑龍江、河北、安徽、山東、內蒙古、河南和湖南共7個省份處于擴張負脫鉤狀態，遼寧、吉林、江蘇、江西和湖北共5個省份處于強負脫鉤狀態，四川處于弱脫鉤狀態。整體來看，只有四川屬于較理想狀態，其他12個省份屬于不理想狀態，這個時期主產區整體上技術脫鉤狀態處于強負脫鉤狀態，屬于不理想狀態，大部分省份的糧食種植碳排放增速大于糧食產量增速。究其原因，這個時期中國對基本口糧有著巨大需求，糧食生產從上到下都是以高產出為目標，對于石化類要素的投入相對粗放，使用過程缺乏參照標準和科學指導，生產、銷售和使用環節監管較少，人們對于環境保護的意識亦較為淡薄，全社會對于糧食質量的關注度較低。因此，在追求糧食高產量的單一目標下，糧食單產的碳排放量也隨之增加。

從2000—2009年來看（如圖7所示），主產區省份的技術脫鉤關系分為四類：江蘇、安徽、江西、河南、內蒙古、湖北和湖南共7個省份處于擴張負脫鉤狀態，吉林、黑龍江和山東處于增長連接狀態，河北和遼寧處于弱脫鉤狀態，四川處于強負脫鉤狀態。相比前一時期，此時主產區整體技術脫鉤狀態趨好，表明產量提高并沒有引起碳排放更大的增速，體現出主產區糧食種植的綜合技術運用與管理水平提升。分省份看，河北和遼寧進步最大，分別從擴張負脫鉤和強負脫鉤轉變為弱脫鉤；吉林、黑龍江和山東從強負脫鉤和擴張負脫鉤轉變為增長連接；四川則從弱脫鉤轉變到弱負脫鉤，是唯一脫鉤狀態變差的省份；而其他省份脫鉤狀態保持不變。整體上看，主產區的脫鉤關系還處于擴張負脫鉤狀態，相比前一時期沒有明顯變化。主要原因在于，2000年以來，在糧食生產保障能力有較大提升的基礎上，中國糧食的供需關系趨于好轉，糧食安全狀況得到了明顯改善，國內的糧食生產基本滿足了居民的糧食消費需求（宋洪遠，2016）。這個時期，人們需求從“吃得飽”向“吃得好”轉變，對糧食質量關注度提高，因家庭的糧食生產大部分為了自給，出于糧食品質安全考慮，人們會自覺地減少石化類要素投入。

從2010—2020年來看（如圖8所示），主產區省份的技術脫鉤關系分為三類：河北、江蘇、江西、山東、湖北、湖南和四川共7個省份轉變為強脫鉤狀態，遼寧、安徽、河南、黑龍江、內蒙古共5個省份轉變為弱脫鉤狀態，吉林還處于增長連接狀態。相比前一時期，此時主產區整體技術脫鉤狀態明顯好轉，除吉林外，其他12個省份均進入脫鉤較理想狀態，尤其是河北、江蘇、江西等7個省份的碳排放已經出現負增長，預示著這些省份糧食種植碳排放量可能出現拐點，有可能提前實現碳達峰目標。

從主產區糧食種植技術脫鉤狀態的轉變過程看，在糧食供求關系、糧食生產結構和糧食生產方式等多因素的作用下，以及一系列有關農業碳減排政策的影響下，主產區的化肥、農藥和農膜的規范使用和回收管理取得了一定的成效，糧食種植碳減排總量開始下降，糧食種植碳排放量與糧食產量的脫鉤關系明顯好轉。

（二）糧食種植碳排放與播種面積脫鉤關系分析

碳排放強度脫鉤能夠反映過去一個時期耕地的施肥強度，以及耕地的低碳化狀態和趨勢，耕地質量的變化是一個長期、累積性的結果。糧食種植是耕地低碳化的一種過程和形式，耕地施肥強度是結果和根本。主產區糧食種植碳排放強度脫鉤彈性如表3所示。

從碳排放強度脫鉤彈性角度進行分析，1990—1999年（如圖9所示），主產區省份的強度脫鉤關系分為兩類：吉林、河北、黑龍江和內蒙古共4個省份處于擴張負脫鉤狀態；遼寧、江蘇、安徽、江西、山東、河南、湖北、湖南和四川共9個省份處于強負脫鉤狀態。所有省份都屬于不理想狀態，說明這個時期主產區糧食碳排放增速要高于播種面積增速，本質上石化類要素的投入強度在增加。這個時期，中國的糧食產量處于爬坡階段，社會需求仍然存在缺口，糧食生產和管理都以高產為目標。中國先后于1994年和1996年兩次大幅度提高糧食定購價格，市場糧價從1993年年底起一路攀升至1996年的最高峰，刺激了糧農生產積極性（葉興慶，1999）。

同時，社會經濟發展、農戶收入大幅提升，種糧資金約束放寬，農民偏好于加大化肥的投入提高農作物產量，以及通過石化類要素投入替代人工勞動，引致化肥施用密度增加。糧食生產中的石化類要素投入量增速超過了播種面積的增速，導致碳排放強度脫鉤彈性較大或為負值。

從2000—2009年的情況來看（如圖10所示），主產區省份的強度脫鉤關系分為兩類：遼寧、黑龍江、吉林、安徽、內蒙古、江西和河南共7個省份處于擴張負脫鉤狀態，河北、江蘇、山東、湖北、湖南和四川共6個省份處于強負脫鉤狀態。相比前一時期，此時遼寧、安徽、江西和河南從強負脫鉤狀態轉變為擴張負脫鉤狀態，脫鉤關系在變好；河北從擴張負脫鉤轉變為強負脫鉤狀態，脫鉤關系在變差。在糧食需求巨大且工業用糧持續增加的情況下，糧食播種面積在增加；與此同時，中國耕地單位面積化肥施用量也從279千克/公頃（2000年）上升到300千克/公頃（2008年），因為糧食價格上漲，為了獲得更多的產品和收益，化肥施用強度也在增加。主產區局部省份強度脫鉤關系有變化，整體上從強負脫鉤狀態轉變為擴張負脫鉤狀態，表明整體脫鉤關系趨于好轉，但所有省份還是屬于不理想脫鉤狀態。

從2010—2020年來看（如圖11所示），主產區省份的強度脫鉤關系分為四類：遼寧、安徽、河南、黑龍江和內蒙古共5個省份處于弱脫鉤狀態，河北、江蘇、江西、山東和湖北共5個省份處于強脫鉤狀態，湖南和四川處于衰退脫鉤狀態，吉林處于增長連接狀態。這一時期除吉林脫鉤狀態未變外，其他12個省份脫鉤狀態均變好，并且屬于較理想脫鉤狀態。相比前一時期，此時主產區整體強度脫鉤關系繼續好轉，尤其是河北、江蘇、江西等省份碳排放量已經出現負增長，說明這些地區糧食種植對石化類要素的依賴逐漸減弱，在糧食生產過程中開始減輕此類要素的投入量。然而，農業面源污染仍超過工業點源污染，而化肥的大量施用是農業面源污染的重要誘因之一（饒靜等，2011），表明化肥過量施用已引起了多方面的環境污染問題。因此，2008—2010年、2013年中央的四個一號文件都明確提到了農業化肥污染的治理問題；中國“十二五”規劃也首次將節能減排領域從工業擴大到農業，將降低化肥施用強度列為重點工作。隨著糧食生產技術提升，為順應資源節約型農業發展要求，化肥養分利用效率得到提高，化肥的施用密度顯著降低。這些政策舉措均有力地促進了主產區糧食種植強度脫鉤關系的改善。

綜合主產區的技術脫鉤關系和強度脫鉤關系來看，不同的歷史階段和時期，受糧食生產目標、生產方式、相關政策等因素的影響，糧食種植技術脫鉤關系和強度脫鉤關系呈現不同的波動特征。整體上，主產區的技術脫鉤關系和強度脫鉤關系明顯好轉，表明在農業可持續發展理念的推動下，糧食種植低碳化趨勢顯著。綜合技術脫鉤和強度脫鉤兩個維度來看，河北、江蘇、江西、山東和湖北均處于強脫鉤狀態，遼寧、安徽、河南、黑龍江和內蒙古均處于弱脫鉤狀態，湖南和四川的強度脫鉤關系要好于技術脫鉤關系，吉林的技術脫鉤和強度脫鉤均處于增長連接。從以上分析可以看出，主產區不同省份呈現的脫鉤類型及脫鉤程度存在梯度差別，表明各省份的碳減排成效和階段存在差異，預示著后續需要在主產區制定差異化的碳減排相關政策。

五、發達國家糧食種植低碳化實踐經驗與價值啟示

發展低碳農業、實現農業碳減排，是實現中國“雙碳”目標的重要舉措。從上述分析結論可以看出，糧食種植碳排放的技術脫鉤關系和強度脫鉤關系明顯好轉，表明中國糧食種植低碳化已取得積極成效。但與發達國家相比，中國糧食碳減排空間和潛力仍然巨大，需要借鑒國際經驗，尋求更好、更快的方案和路徑。因此，深入挖掘美國、日本、以色列等發達國家在促進糧食種植低碳化發展方面的成功經驗，對于實現中國農業碳減排目標和保持糧食生產可持續發展具有重要意義。

（一）發達國家糧食種植低碳化實踐經驗

1制定糧食種植低碳化相關法律法規

發達國家為了降低農業生產資源消耗和碳排放，實現農業低碳化發展，從法律法規層面約束糧食生產碳排放，引導糧食生產采用低碳化方式。例如，美國先后制定了《農藥和農藥器具標志條例》《農藥登記和分類程序》《低碳經濟法案》《美國清潔能源和安全法案》等法律法規，這些文件明確了農藥科學、高效使用的操作規范，限制了農藥過量、超量使用。德國在2012年通過《二氧化碳捕集和封存法案》，列出了作物種植中碳排放要求，并于2019年提出了十項減緩氣候變化的措施和減排目標，對糧食生產碳排放要求作出了明文規定。日本在2013年頒布了《農村地區可再生能源法》，提出大力發展農業可再生能源、推廣糧食種植低碳化模式，選擇低碳排放水稻品種，進行水稻直播和干濕交替灌溉，提倡保護性耕作，力求在保證水稻產量的情況下，有效減少稻田碳排放。英國提出農田自然修復和恢復泥炭地的計劃，計劃到2050年將1/5的農業用地轉為自然修復，以恢復土壤肥力。這些相關的法律法規，為實現糧食種植碳減排提供了可行方案和現實路徑，也改善了糧食種植碳排放與糧食播種面積和糧食產量的脫鉤關系。

2充分利用數字技術促進糧食種植低碳化

目前，發達國家已經在糧食生產中逐步引入大數據、物聯網、人工智能等數字技術，把數字技術作為實現糧食生產低碳化的重要手段。近年來，美國、荷蘭、加拿大等國普遍重視利用大數據、云計算實現智能化糧食種植，加強對糧食生產碳排放源的收集和分析，對碳排放源進行實時監測和科學管理。發達國家的數字農業減排措施一般由政府主導或直接推動。例如，荷蘭由政府和企業共同投資數字農業碳減排試點，利用全球定位系統（GPS）進行精確化糧食生產管理，實時監測和跟蹤碳排放量變化，做到對糧食種植碳排放的過程管理和目標管理。加拿大對耕地利用提出碳排放減緩措施，重點包括精確耕作、使用與植物需要相匹配的“智能”化肥等。澳大利亞投資設立清潔能源金融公司（CEFC），主要投資于研發數智化低碳農場設備和數智化糧食生產機械。

3糧食種植低碳化發展戰略與技術推廣

美國成立了許多專業化的糧食生產企業，業務包括土地翻耕、播種、施肥、收割等。糧食生產過程逐漸趨向專業化、市場化，不僅可以提高糧食生產效率和效益，也有助于實現糧食種植低碳化。日本農業科技部門為農戶提供全方位的糧食生產服務，有效地提升了糧食生產效益，減少了糧食生產資源消耗和碳排放。以色列糧食主要由集體農場和農業合作社生產，但國家參與糧食生產各環節的管理，由此保證糧食碳減排戰略的高效實施，以實現糧食生產低碳化目標。發達國家糧食種植低碳化的重要手段是嚴控化肥和農藥施用量，使用高效肥料、有機肥料替代傳統化肥，以實現糧食低碳高效生產，降低糧食種植碳排放量。例如，德國通過對《化肥條例》的修改，有效減少氮、氨和氧化亞氮的排放，提高氮的利用率；同時，擴大有機耕作，減少礦物肥料使用，對種植有機農作物和綠色農作物提供財政補貼和補助，進一步促進碳減排。法國通過糧食種植標準模型、遙感技術、互聯網技術等手段，精細化管理農作物生產，將自動化灌溉系統與氣象數據、種植大數據進行整合，精準控制石化類要素消耗和碳排放。澳大利亞提倡優化耕作和低碳種植模式，開展糧食作物和草地的輪作或間作，從而減少溫室氣體排放。

（二）發達國家糧食種植低碳化價值啟示

基于對主產區糧食種植碳排放的實證結果，以及對發達國家糧食種植低碳化實踐經驗總結，本文提出如下糧食主產區糧食種植低碳化發展的價值啟示。

1政策引導糧食種植低碳化轉型

發達國家為了減少糧食種植碳排放，利用法律規范糧食生產的各個環節，在糧食種植低碳化發展方面取得了良好效果。鑒于此，中國應以糧食生產低碳化發展為起點，逐步完善糧食生產和流通相關立法。目前中國糧食生產與管理方面相關的立法主要有農業法、種子法、農業機械化促進法、農業技術推廣法、農產品質量安全法等。為了高效推進糧食種植低碳化發展，需要進一步細化糧食生產相關環節的立法，如針對化肥、農藥施用等制定具體法規，針對化肥和農藥生產、流通、銷售等環節制定專項法規，以實現糧食種植碳排放的精準化和科學化控制。應鼓勵化肥生產企業主動與種糧農戶或合作社對接，提高測土配方施肥技術推廣效應，依據土地肥力測算結果對化肥實施定額供給，從根本上管控主產區糧食種植中化肥的使用強度。通過政策引導，逐步建立糧食種植低碳化制度體系，通過補貼、保險等方式引導低碳種糧技術快速進入市場，鼓勵農戶主動采取低碳生產技術，推進生態種糧的發展。此外，糧食主銷區可以對糧食主產省份進行一定的經濟方面的補償，形成省際生態補償機制，共同促進中國生態環境的均衡發展。

2技術驅動糧食種植低碳化進步

發達國家實現糧食碳減排的實踐表明，科技手段是減少糧食種植中碳排放量的重要手段。為了進一步提高中國糧食種植碳減排的科技創新與應用水平，應加快建立統一高效的糧食科技創新人才隊伍。統籌科研院所、高校、政府部門的科研力量，形成科技創新合力。定期組織專題會議，集中研討未來一段時期內糧食碳減排重點問題與對策。同時，要促進糧食種植低碳化科技創新。政府部門應加大糧食種植低碳化科技創新投入，提供專項補貼和獎勵，鼓勵社會力量參與糧食種植低碳化行動。規范化肥、農膜等石化類生產要素投入強度，改進施用技術、提高使用效率，針對不同地區實施區域配肥技術研究，從投入端控制化肥用量。積極發展糧食種植節水灌溉、水土保持技術；提倡利用農家肥、秸稈還田技術；充分利用現代物理防治病蟲害技術，嚴控有害農藥投入，使農業科技成為糧食低碳化發展的重要手段?？茖W使用農膜，重視回收和開發再利用技術，研發新型可降解農膜，提高農膜利用價值。

3立足自身推動糧食生產國際化合作

主產區糧食種植低碳化應注重因地制宜、突出重點。根據脫鉤狀態的不同，實施差異化碳減排政策。例如，吉林處于脫鉤不理想狀態，應嚴控化肥、農藥、農膜等碳源要素投入強度，引導農戶采用環境友好型、資源節約型種糧方式；鼓勵遼寧、安徽、河南等率先實現弱脫鉤的省份繼續提高糧食種植技術和管理水平，加快由弱脫鉤向強脫鉤轉變；對于河北、江蘇、江西等已處于強脫鉤狀態省份，應通過優化要素配置結構、改善石化類要素回收管理方式，進一步促進糧食種植低碳化轉型。在推進糧食種植低碳化的過程中，中國不僅要依靠自身力量，還要加強國際化合作，比如，引進以色列的滴灌和噴灌技術，學習美國糧食生產專業化，借鑒日本的“糧食質量工程”等。為高效推進中國糧食生產低碳化進程，應制定相關扶持政策，鼓勵有競爭力、有條件的企業開展糧食生產跨國投資，如到中亞、南美、非洲等耕地資源豐富的國家投資，這既為中國糧食安全提供了保障，也為糧食生產低碳化提供了戰略選擇。

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（責任編輯：蔣妍）