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题目：Impact of Land Management Scale on the Carbon Emissions of the Planting Industry in China
作者：Jiake Li，Wei Wang，Meng Li，Qiao Li，Zeming Liu，Wei Chen and Yanan Wang
期刊：Land
时间：2022.05.31
一作单位：College of Economics and Management, Northwest A&F University, Xianyang 712100, China
原文链接：https://doi.org/10.3390/land11060816
研究背景
日益严重的温室效应已成为全球最紧迫的环境问题，而温室效应的主要原因是二氧化碳的大量排放。目前，中国是世界上最大的碳排放国，占全球温室气体排放量的35.6%。近年来，农业碳排放受到广泛关注，农业用地经营规模的变化导致生产要素的重组和调整，对农业碳排放产生重要影响。但是，关于土地管理规模与农业碳排放之间联系的研究很少。因此，该研究基于2003—2018年中国30个省份的数据，采用门槛模型定量研究种植规模对农业碳排放的影响，并利用水稻、小麦和玉米等主产区进一步探讨了两者之间的关系。
研究结果
为了揭示区域差异，上图显示了种植业碳排放的在各省分布。2003年至2018年间，种植业碳排放先增后减，在2015年达到最高，之后呈下降趋势。具体而言，超过三分之二的省份碳排放总量增加。其中，黑龙江和河南增幅最大。其他省份的碳排放量基本持平或有所下降。河北和浙江的碳排放量减少幅度最大。碳排放量最高的省份是湖南、河南和黑龙江。青海和宁夏回族自治区的种植碳排放量较低。总体上，种植业碳排放分布呈现由西南向西北递减的趋势。从三大粮食的碳排放量来看，水稻产量的碳排放远高于其他两种粮食。可以发现，水稻生产的碳排放量与省域农业碳排放量呈正相关关系。
在估计模型的门槛之前，有必要保证数据具有门槛效应。应采用面板回归模型检验是否存在门槛效应，获得准确的门槛。检验结果表明，对我国30个省份进行研究时，LNAR的单门槛F统计量为32.79，双门槛F统计量为5.39；也就是说，只有单门槛效应，没有双门槛效应。在研究中国主要稻米产区的水稻种植规模和碳排放量时，LNAR的单门槛和双门槛F统计量分别为53.82和44.93。在研究小麦主产区时，LNAR的单门槛F统计量为387.88，双门槛F统计量为18.12，在这种情况下，仅存在单门槛效应。在研究主要玉米产区时，LNAR的单门槛F统计量为17.33，低于10%显著性水平的临界值，表明无门槛效应。
门槛效应回归结果如上图所示。在中国30个省份中，当种植规模小于门槛2.444时，种植规模对农业碳排放的估计系数为0.122。即农业碳排放量随着种植规模的激增而增加。当种植规模超过门槛时，种植规模对农业碳排放的影响估计为-0.490，在99%置信水平下是显著的。这说明当种植规模超过一定限度时，继续增加种植规模可以抑制农业碳排放。
在水稻主产区内，水稻种植规模对水稻生产碳排放的影响具有双门槛效应。种植规模小于第一个门槛0.896时，水稻种植规模对碳排放的估计系数为1.459，在99%的置信水平下显著；当水稻种植规模高于第一门槛但低于第二门槛0.903时，影响系数为2.345；当水稻种植规模超过第二个门槛时，影响系数为0.915，这在95%的置信水平下是显著的。在小麦主产区，小麦种植规模对小麦种植碳排放的影响存在单门槛效应。当小麦种植规模低于门槛0.594时，小麦种植规模对小麦碳排放的影响系数为1.205，在99%置信水平下显著；当规模大于门槛时，影响系数为-0.100，处于95%的置信水平。但在玉米主产区，玉米种植规模与玉米种植碳排放之间不存在门槛效应。
在全国小麦主产区，当种植规模小于门槛时，农业碳排放随着种植规模的增加而增加；当超过门槛时，农业碳排放量随着种植规模的增加而减少。原因可以解释为，随着种植规模的扩大，农民希望自己经营为数不多的耕地。然而，由于大多数农民采用“粗放式”耕作，农药和化肥使用较多，现阶段农业碳排放量随着种植规模的扩大而增加。但随着种植规模进一步扩大，农民更倾向于聘请职业农民和管理人员进行培育和改进生产方式，农业碳排放量也开始减少。因此，对于全国及小麦主产区来说，随着种植面积的扩大，农业碳排放呈现倒U型变化。
只有玉米主产区的种植面积对农业碳排放的影响没有门槛效应，这可以用这些地区的低土壤肥力和使用的品种水平来解释。要获得相同的产量，玉米需要更多的肥料。此外，与水稻、小麦主产区相比，玉米主产区耕地破碎化严重，耕地质量较差。农民为了追求更高的产量，往往要多施化肥。除此之外，农技推广体制改革滞后，基层农技推广组织受到冲击，农民难以获得科学的施肥信息，无形中助长了农民过度使用化肥。
此外，碳汇（LNCS）对全国及水稻主产区的农业碳排放具有显著的正向影响，但对小麦主产区的农业碳排放具有抑制作用。自然灾害（LNND）对全国乃至水稻、小麦主产区的农业碳排放起到积极促进作用。农业财政支持政策(LNFP)对全国及其主要小麦产区的农业碳排放产生了显著的负面影响。然而，它对水稻主产区的农业碳排放有显著的积极影响。原因可能是中国作为世界上最大的水稻生产国，对水稻种植有相对充足的财政支持。从财政支农政策机制的投入效应看，农机具购置直接增加了农业生产中的机械装备，投资强度促进了化石燃料的消耗，从而增加了碳排放。或者，对于追求产出最大化的农民来说，财政对农业的支持会产生一定的压力或激励，他们可以通过加大化学品投入来增加产出。农民人均收入（LNIN）促进了全国和水稻主产区的农业碳排放。也就是说，随着农村经济的发展和人均收入的提高，种植规模的增加可以促进农业碳排放。在经济水平较高的地区，农业生产往往是资本密集型而非劳动密集型；农业投入增加、农业生产中农药使用量增加，在客观上导致温室气体排放总量绝对增加。此外，从农民的生活方式来看，电力等能源的使用量也在增加，从而进一步增加了农业碳排放。
编者按
该研究仅从宏观角度分析了土地规模对种植碳排放的影响机制，为政策制定者提供了新的思路，即不断扩大农地管理规模有利于减少农业碳排放。未来，农民层面的数据可以进一步用于研究农业土地管理规模对农业碳排放的影响路径，以验证该研究结论的稳健性。
转自：“西农RE学术社”微信公众号
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