河南省农牧业碳排放的脱钩效应及影响因素研究

张欢欢，王 强

（中国石油大学（华东）经济管理学院，山东青岛266580）

河南省农牧业碳排放的脱钩效应及影响因素研究

张欢欢，王 强

（中国石油大学（华东）经济管理学院，山东青岛266580）

为了深入研究近年来河南省农牧业碳排放与经济增长之间的相互关系，测算了1997—2014年河南省农牧业生产的碳排放量，并采用Tapio与LMDI模型对河南省农牧业碳排放的脱钩效应及影响因素进行研究分析。结果表明：1997—2014年河南省农牧业碳排放量总体呈不断上升趋势，畜牧业碳排放强度整体高于农业；研究期内农业的脱钩关系以弱脱钩为主，畜牧业的脱钩关系以强脱钩为主；经济因素是农牧业碳排放的最主要促进因素，效率因素则是农牧业碳排放的最主要抑制因素。依据上述结论，提出河南省应加大农牧业科技投入，不断提高农业生产效率等政策建议。

河南省；农牧业碳排放；脱钩效应；因素分解

0 引言

我国是传统农业大国，农业生产在国民经济中一直占有重要地位。2015年，中共中央、国务院中央1号文件中明确提出：“用发展新理念破解三农新难题，加大创新驱动力度，推进农业供给侧结构性改革，加快转变农业发展方式”。目前，全球正面临温室气体排放不断增加的巨大挑战，中国面临着保持经济增长与减少碳排放的双重压力。农业是我国温室气体排放的一个主要来源，其碳排放量约占我国碳排放总量的17%，推进农业低碳发展对于我国减少碳排放量具有重要意义。河南省作为我国农业第一大省，是我国农业碳排放的主要地区之一，目前，河南省正处于由传统农业向现代农业转型的过程之中，其农业低碳减排等问题已经引起人们的广泛关注。因此，分析河南省农业经济增长与碳排放间的脱钩关系，对影响农业碳排放量的驱动因素进行解析，对于促进河南省农业的低碳发展、维护我国粮食安全等方面都具有重要意义。

国内学者围绕河南省农业低碳减排问题开展了大量研究工作，这些研究主要集中在农业碳排放总量的测算、农业碳排放与生产要素消耗间的关系、农业碳排放的影响因素分析及农业低碳减排政策措施等方面。李炎丽对河南省农业总产值与农业投入要素进行了关联分析，研究显示：河南省低碳农业发展的主要因素是农业机械总动力、农用塑料薄膜施用量等［1］。普倩倩运用因子分析法对河南省低碳农业发展水平进行实证研究，并采用多元回归方法分析影响河南省低碳农业发展的因素，结果表明：河南省十年间低碳农业发展水平整体上升，同时，化肥使用量、农膜使用量等因素对碳排放影响较大［2］。薛丽丽采用计量经济模型和IPCC给出的相关方法，对与小麦产量相关性较高的化肥和农业机械生产要素进行了研究，结果表明：化肥的过量使用是河南省农业碳污染的重要因素，农业机械的使用也造成了大量能源消耗［3］。孙红霞分析了河南省低碳农业发展中存在的问题，并从政策导向、经营管理、技术创新等方面探讨了河南省低碳农业发展的对策［4］。另外，赵博还利用泰尔指数、聚类分析等方法从空间视角对河南省各个地市的农业碳排放进行了分析，结果表明：不同地区之间农业碳排放量差异较大［5］。白姝伟研究了1995—2011年河南省的低碳经济现状，指出了影响其发展的关键因素是产业结构、能耗强度、能源消费结构等，并提出河南省应优化产业结构升级、改善能源消费结构等建议［6］。

综上所述，学者们普遍认为减少农业碳排放对于河南省农业经济发展具有重要意义，并且认识到农业碳排放量会受到多种因素的影响。这些研究成果无疑对河南省农业的节能减排工作会发挥重要指导作用，但与此同时，学者们的研究也存在以下局限。一是研究对象上的局限。或是直接对河南省碳排放的总量进行测算，没有把农业碳排放与工业碳排放分开研究，导致政策建议没有产业针对性；或是只关注传统种植业，忽视对在农业碳排放总量中占有较大比重的畜牧业碳排放的测算和研究。二是研究局限于对河南省农业碳排放总量的简单测算和相关分析，较少运用近年来新出现的脱钩等分析模型对河南省农业发展的脱钩效应和影响因素进行更深入地分解和研究［7－8］，导致部分政策建议缺乏有效理论支撑。鉴于此，本文在现有研究的基础上，将河南省畜牧业从农业中分离出来单独对其进行碳排放研究，先运用IPCC温室气体排放指南中的方法分别测算河南省1997—2014年间农业和畜牧业的碳排放量，接着，运用Tapio脱钩模型对河南省农业和畜牧业碳排放脱钩效应进行分析，最后，运用LMDI方法对影响碳排放量的各个因素进行分解，旨在回答下列问题：近年来河南省农牧业碳排放趋势如何？河南省农牧业碳排放的脱钩效应如何？哪些因素对河南省农牧业碳排放量具有促进作用？哪些因素又对农牧业碳排放量具有抑制作用？针对上述问题的结论河南省应该采取哪些政策措施实现农牧业的低碳发展？

1 数据来源和研究方法

1.1 碳排放的测算

在建立脱钩模型之前，需要对1997—2014年间河南省农牧业的碳排放总量进行测算。本文中的碳排放量是指广义上温室气体的排放量，但是为了便于计算和衡量，结果中将不同的温室气体统一换算成标准碳的排放量。根据IPCC在2007年报告中公布的数据，主要温室气体CO2、CH4、N2O与标准碳之间的折算系数分别取1.0、6.8182、81.2727。借鉴田云等［9－10］和李琦等［11］对于农牧业碳源类型的划分方法，并结合河南省农牧业生产的具体情况，确定农业碳排放的主要来源为农业物资的CO2排放和农作物种植过程中的土壤的N2O排放；畜牧业碳排放的主要来源是牲畜养殖中牲畜肠道发酵导致的CH4排放以及在粪便处理过程中所产生的CH4和N2O排放。

1.1.1 农业碳排放量测算

第一，农用物资投入的CO2排放。农业在生产过程中会消耗大量农业物资，这些物资会间接造成温室气体排放。根据智静等［12］和田云等［9］的研究成果，本文依据河南省的具体情况将农用物资的碳排放源划分为化肥、农药、农膜、柴油和农业灌溉5类。其碳排放量的计算公式如下：

式中，X11为农用物资引发的CO2排放量（t），Am代表第m类农用物资的投入量（t或万hm2），m取值为1～5。am1则表示第m类农用物资的CO2排放系数，其取值见表1。

表1 主要农用物资的碳排放系数

第二，农业土壤N2O排放。农作物种植和生产过程中，土壤翻耕会对土壤表层造成破坏，导致大量温室气体排入大气中，其中以N2O排放最为显著。依据国内学者对我国主要农作物种植耕种过程中N2O排放量的测算［11］，本文得出不同农作物生长周期内的土壤N2O排放系数（见表2），并建立土壤N2O排放的测算公式如下：

式中，X23是农业土壤N2O的排放量（t），Bn代表第n类农作物的种植面积（万hm2），bn3则为第n类农作物土壤的N20排放系数。

表2 不同农作物土壤的N20排放系数

1.1.2 畜牧业碳排放量测算

畜牧业碳排放主要包括牲畜肠道发酵导致的CH4排放、在粪便处理过程中所产生的CH4和N2O排放，其计算公式分别如下：

式中，X32、X33分别表示牲畜养殖的CH4和N2O排放总量（t）；Cf为第f种牲畜的养殖数量（千头）；cf1、cf2、cf3分别为第f种牲畜所对应的肠道发酵排放CH4系数、粪便排放CH4系数和粪便排放N2O系数。田云、张俊飚对畜牧业中的主要牲畜的碳排放系数进行了研究［9］，本文结合河南省牲畜养殖业现状，选取牛、马、驴、骡、猪、山羊和绵羊7类主要养殖品种进行碳排放测算，各类牲畜的碳排放系数见表3。

表3 主要牲畜种类的碳排放系数 t／千头

1.2 Tapio脱钩评价模型

脱钩这一概念最早出现在物理学领域，用来表示原本相互联系较为密切的两个变量间的关系逐渐淡化甚至最终完全脱离的现象。OECD组织首次将脱钩分析的方法运用于环境与经济学的研究，分析发达国家工业化过程中经济增长与能源消费之间的变动关系［11］。国内学者主要使用脱钩模型对我国多个具体领域、行业的经济增长与能源消耗的不同步变化进行研究，旨在进一步反映我国碳排放量与经济增长之间的关系。

目前，应用较为广泛的脱钩模型主要有两种：第一种是OECD组织提出的，基于期初值和期末值的脱钩因子模型；第二种是芬兰未来研究中心的Petri Tapio教授提出的，基于碳排放与经济产值的变化率之比的脱钩指数模型。Tapio模型将研究对象的总量变化和相对量变化都综合考虑在模型中，并以时间为尺度来反映变量之间的脱钩关系变化，相比OECD模型来说有更好的准确性和客观性［13］。本文依据Tapio脱钩模型，针对河南省农业和畜牧业的发展与碳排放量之间的脱钩关系，构建了如下脱钩模型：

式中，e（C，G）代表农业或牧业碳排放与经济增长间的脱钩弹性指数，△C表示研究期内农业或牧业碳排放变化量（万t），C表示研究期初的农业或牧业碳排放量（万t），△G表示研究期内农业或牧业经济产值的变化量（亿元），G为研究期初的农业或牧业经济产值（亿元）。依据e（C，G）、△C、△G的不同数值组合，可将农业和畜牧业碳排放量与经济增长间的脱钩状态划分为8种类型，见表4。从表4可以看出，强脱钩代表农牧业经济与碳排放的协调发展达到最佳状态，而强负脱钩则表明在农牧业经济衰退的同时，碳排放量反而在增加，这是农牧业经济发展的最不理想状态。

1.3 LMDI分解模型

上述脱钩模型主要反映了河南省农业和畜牧业经济产值的变动量与其碳排放变动量之间的脱钩关系，但其只能从总量上对农牧业产值脱碳的状况进行分析。本文在Kaya恒等式的基础上，应用LMDI分解方法对影响碳排放的具体因素进行解析，旨在进一步说明下列问题：具体是哪些因素导致了河南省农牧业经济发展与碳排放量之间的脱钩关系变动？哪些因素对河南省农牧业碳排量的增加起到了促进作用？又是哪些因素发挥了抑制作用？

1.3.1 河南省农牧业碳排放因素分解的Kaya恒等式

本文以Kaya恒等式为基础，建立河南省农业碳排放的因素分解模型。Kaya恒等式是由日本学者Yoichi Kaya［14］在IPCC的一次会议上首次提出的，其表达式为：

其中C、POP与GDP分别代表CO2排放量、国内人口总量与国内生产总值。本文依据河南省农业经济和碳排放的实际特点，结合相关学者的研究对Kaya恒等式的分析模型进行了改进［11］，将农牧业结构因素加入改进后的模型中，使模型更加符合河南省农牧业经济的特点，构建模型具体如下：

式中，Ct为第t期的农业或牧业碳排放总量（万t），Gt为第t期的农业或牧业产值（亿元），Nt为第t期的农牧业总产值（亿元），Lt为第t期的劳动力数量。由此，可将引发河南省农牧业碳排放变动的因素分解为四类：效率因素结构因素经济因素劳动力因素，L。t则（7）式可简化为：

1.3.2 河南省农牧业碳排放影响因素的LMDI分解

因素分解方法的主要原理是将对主分析参数具有影响的几个因素进行分解，并研究影响主参数的关键因素。由于对数平均指数分解法（LMDI）在分解过程和结果解释方面具有较好的适用性，故本文运用LMDI分解方法探讨影响河南省农牧业碳排放的关键因素。［15］根据LMDI分解模型的定义，第t期农牧业碳排放量（Ct）相当于基期（C0）的变动量△Ct可表示为

式中△CI、△CS、△CT和△CL分别表示效率因素、结构因素、经济因素和劳动力因素对研究期内河南省农业和畜牧业碳排放的影响变动量。借用LMDI的分解方法，可将上式右边各项表示为：

1.4 数据来源

本文相关数据取自国家统计局的统计数据、《中国农业统计年鉴》《河南省统计年鉴》以及河南省统计公报。考虑到数据的可获得性和完整程度，本研究设定的时间尺度为1997—2014年。为保证农牧业经济产值数据的可比性，各年农牧业产值均使用按1990年基准价格换算后的数据。

2 河南省农牧业碳排放的时序特征

依据公式（1）—（4）测算1997—2014年河南省农业和畜牧业碳排放总量，结果见表5。从农业碳排放量来看，该时期随着国家一系列惠农政策的推出，尤其是粮食补贴政策的实施，河南省主要农作物种植面积和农业物资消耗量都在不断增加。所以，研究期内河南省农业碳排放量呈不断上升趋势，从1997年的719.94万t增加到2014年的1226.51万t，年均增长率高达4.14%。其中，农业物资碳排放是河南省农业碳排放的最主要来源，其多年平均占比为78.67%。研究期内，农业物资碳排放量，除2003年有少量减少外，其余年份碳排放量都在不断增加，从1997年的551.73万t增加到2014年的985.53万t，年均增长率高达4.62%。农业土壤也是影响河南省农业碳排放的重要因素，研究期内农业土壤碳排放量呈不断上升趋势，从1997年的168.21万t增加到2014年的240.98万t，年均增长率为2.54%。在畜牧业碳排放量方面，这一时期河南省畜牧业碳排放总量相对较大，且受高致病性禽流感疫情、饲料价格大幅波动及市场需求不稳定等因素的影响，一直处于波动当中。根据每年的变化特征，可将河南省畜牧业碳排放划分为两个阶段：1997—2005年为畜牧业碳排放高位增长阶段，期间畜牧业碳排放量从1069.08万t增加到1353.38万t，年均增长率为3.32%。2005—2014年为畜牧业碳排放量波动下降阶段，从1353.38万t波动下降到940.01万t，年均下降率为3.39%。此外，1997—2014年河南省农业碳排放量总体低于畜牧业碳排放量，且农业经济产值远远高于畜牧业经济产值，所以研究期内畜牧业碳排放强度要远高于农业碳排放强度，即河南省畜牧业每亿元经济产值的碳排放量要远高于农业的。

表5 河南省1997—2014年农牧业碳排放量变化情况

3 河南省农牧业碳排放的脱钩关系分析

根据上述碳排放测算结果和Tapio脱钩评价模型，本文计算出河南省农业和畜牧业碳排放量与经济发展水平间的脱钩弹性指数（见表6、表7）。总体来看，1997—2014年，河南省农业和畜牧业的脱钩状态存在较大差异。

就农业而言，研究期内农业碳排放与农业经济发展间的脱钩关系以弱脱钩为主，但是脱钩状态波动较大。具体来说，河南省农业碳排放脱钩状态的演变过程可划分为两个阶段：第一阶段（1997—2003年）为大幅波动阶段，这一阶段河南省农业碳排放变动率和经济产值增长率都极不稳定，农业经济产值在2002—2003年甚至出现负增长，使得这一时段的脱钩关系分别出现了扩张负脱钩、增长连接、弱脱钩、弱负脱钩4种状态；第二阶段（2003—2014年）为弱脱钩阶段，该时期农业碳排放变动率和经济产值增长率都趋于稳定，并且除2006—2007年和2008—2009年外，其余年份碳排放变动率都明显低于经济产值增长率，碳排放弹性特征总体以弱脱钩状态为主。畜牧业脱钩方面，研究期内畜牧业碳排放总体呈下降趋势，畜牧业经济产值保持平稳增长，两者的脱钩关系以强脱钩为主，即畜牧业碳排放增长率显著低于经济产值增长率，畜牧业低碳减排取得了一定成效。具体来说，河南省畜牧业碳排放脱钩状态的演变过程可划分为两个阶段：第一阶段（1997—2005年）为弱脱钩阶段，该阶段除了2003—2004年出现增长连接状态外，其余年份均呈现弱脱钩状态；第二阶段（2005—2014年）为强脱钩阶段，该时期除了2007—2008年和2013—2014年的碳排放量出现正增长外，其余年份的碳排放增长率均为负值，同时，畜牧业经济产值则保持稳定增长，所以，该时期碳排放弹性特征总体以强脱钩状态为主，畜牧业低碳减排成效明显。

表6 河南省1997—2014年农业碳排放脱钩关系

表7 河南省1997—2014年畜牧业碳排放脱钩关系

4 河南省农牧业碳排放影响因素研究

采用LMDl分解模型对1997—2014年河南省农业和畜牧业碳排放进行影响因素解析，分别计算出效率因素（I）、结构因素（S）、经济因素（T）与劳动力因素（L）对农业和畜牧业碳排放量变动的贡献水平，详见表8和表9。从表8可知，经济因素是河南省农业碳排放增长的最主要驱动因素，即人均农业产值的提高能够极大地促进碳排放量的增加。研究期内，经济因素累计共引发977.04万t的碳排放增加量（年均增量为57.47万t），为同期碳排放实际消减量的192.87%。农业效率因素、农业结构因素和劳动力因素对农业碳排放增长具有不同程度的抑制作用。其中，农业效率因素是农业碳排放的最主要抑制因素，1997—2014年农业效率因素累计实现碳排放消减量299.68万t（年均消减量为17.63万t），为同期碳排放实际增加量的59.16%，这表明加大农业生产技术投入，提高农业生产效率对河南省农业碳排放具有重要的抑制作用。农业结构因素和劳动力因素对农业碳排放量也有一定的抑制作用，研究期内两者累计分别减少碳排放量34.75万t（年均消减量为2.04万t）和136.03万t（年均消减量为8.00万t）。

表8 1997—2014年河南省农业碳排放驱动因素分解结果 万t

从表9可知，畜牧业效率因素和劳动力因素对河南省畜牧业碳排放量有抑制作用，其中效率因素是最主要的抑制因素。研究期内，畜牧业效率因素累计减少碳排放量1195.48万t（年均减排70.32万t），为同期畜牧业碳排放实际消减量的926.23%，这表明：提高畜牧业生产效率可以极大地减少河南省畜牧业的碳排放量。劳动力因素共减少碳排放量107.05万t，为同期碳排放实际消减量的82.94%。畜牧业结构因素和经济因素对河南省畜牧业碳排放具有不同程度的促进作用。其中，经济因素是畜牧业碳排放的最主要促进因素，1997—2014年经济因素累计增加畜牧业碳排放量1081.67万t（年均增量为63.63万t），为同期碳排放实际变动量的838.05%。畜牧业结构因素对畜牧业碳排放量也有一定的促进作用，研究期内其累计增加碳排放量91.78万t（年均增量为5.40万t），为同期畜牧业碳排放实际变动量的71.11%。

表9 1997—2014年河南省畜牧业碳排放驱动因素分解结果 万t

综合上述分析，河南省农业和畜牧业碳排放量的变动是生产效率、生产结构、经济水平和劳动力等多因素共同影响的结果。经济因素对河南省农业碳排放具有促进作用，而农业效率因素、农业结构因素和劳动力因素对农业碳排放具有抑制作用，但是经济因素所造成的碳排放增加量远大于其他三个因素造成的消减量，因此，在研究期内，河南省农业碳排放量总体呈现上升趋势。畜牧业方面，畜牧业效率因素和劳动力因素对河南省畜牧业碳排放量具有抑制作用，畜牧业结构因素和经济因素对畜牧业碳排放量具有不同程度的促进作用，但是促进因素造成的碳排放增加量远小于抑制因素造成的消减量，因此，在研究期内，河南省畜牧业碳排放量总体呈现下降趋势。

5 结论及政策建议

对1997—2014年河南省农业和畜牧业碳排放总量进行了测算，并分别运用Tapio脱钩模型和LMDI分解方法，对河南省农业和畜牧业碳排放的脱钩效应和影响因素进行了解析。主要得出如下结论。

第一，研究期内河南省农业碳排放总量呈不断上升趋势，其中，农业物资是农业碳排放的最主要来源；畜牧业碳排放总量则呈不断下降趋势。同时，农业碳排放强度要远低于畜牧业碳排放强度，即河南省农业生产的经济效率要高于畜牧业生产的经济效率。

第二，脱钩效应方面，研究期内河南省农业碳排放的平均增速约为3.2%，略低于农业经济的平均发展速度（5.1%），因而，农业碳排放与农业经济发展间的脱钩关系总体以弱脱钩为主；畜牧业碳排放的年均增速约为－0.6%，显著低于畜牧业经济的平均发展速度（5.7%），因而，畜牧业碳排放与畜牧业经济发展间的脱钩关系总体以强脱钩为主。

第三，因素分解结果表明，经济因素是河南省农业碳排放的最主要促进因素，而农业效率因素、农业结构因素和劳动力因素对于农业碳排放具有抑制作用，且促进因素所造成的碳排放增加量超过了抑制因素造成的消减量；畜牧业效率因素是畜牧业碳排放的最主要抑制因素，而经济因素是最主要的促进因素。畜牧业结构因素和劳动力因素对畜牧业碳排放增长分别起到了一定的抑制和促进作用，且畜牧业抑制因素所造成的碳排放消减量总体超过了促进因素造成的增加量。

考虑到河南省农牧业发展在我国经济发展中的重要战略地位，在今后一段时期内河南农牧业经济规模可能会进一步扩大，促进农牧业低碳发展也会逐渐进入瓶颈期。在今后很长一段时间内，河南省农牧业低碳减排工作仍将面临较大压力，因此，河南省必须注重对农牧业的科技投入，大力发展低碳减排技术，提高农牧业生产效率；同时要转变农业生产方式，不断调整优化农业生产结构；努力提高劳动力素质。通过保持和扩大抑制因素对于农牧业碳排放消减作用的同时，降低促进因素对于碳排放量的增加作用，加快推进河南省农牧业向低碳发展转型，并最终完成农业和畜牧业经济增长与碳排放的脱钩，实现河南省农牧业的可持续发展。

［1］ 李炎丽.河南省发展低碳农业的路径实现研究［D］.郑州：河南农业大学，2012.

［2］ 普倩倩.河南省低碳农业发展测评与影响因素分析［D］.天津：天津财经大学，2015.

［3］ 薛丽丽.河南省低碳农业发展研究［D］.郑州：河南农业大学，2011.

［4］ 孙红霞.河南省低碳农业发展存在问题及对策研究［J］.地域研究与开发，2011（5）：97－102.

［5］ 赵博.河南省碳排放测度与时空演化研究［D］.开封：河南大学，2014.

［6］ 白姝伟.河南省低碳经济发展路径研究［D］.郑州：郑州大学，2013.

［7］ 贺爱忠，刘盼.中国流通业CO2排放的因素分解和脱钩分析［J］.中国环境科学，2015（3）：953－960.

［8］ 冯博，王雪青.中国各省建筑业碳排放脱钩及影响因素研究［J］.中国人口·资源与环境，2015（4）：28－34.

［9］ 田云，张俊飚.中国农业生产净碳效应分异研究［J］.自然资源学报，2013（8）：1298－1309.

［10］田云，张俊飚，李波.中国农业碳排放研究：测算、时空比较及脱钩效应［J］.资源科学，2012（11）：2097－2105.

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［13］李晨，迟萍，邵桂兰.我国远洋渔业碳排放与行业经济增长的响应关系研究——基于脱钩理论与LMDI分解的实证分析［J］.科技管理研究，2016（6）：233－237，244.

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In order to study the relationship between carbon emissions and economic growth in Henan Province in recent years，the carbon emissions of 1997—2014 from agriculture＆animal husbandry are calculated and Tapio and LMDImodel is adopted to conducta study and analysis of the decoupling effect and influencing factors of carbon emissions from agriculture and animal husbandry in Henan Province.The results indicate that the total carbon emissions from agriculture and animal husbandry there in 1997—2014 show a rising trend，and the overall intensity of carbon emissions from animal husbandry is higher than those from agriculture；the decoupling relationship of agriculture during the research span ismainly based on weak decoupling while the decoupling of animal husbandry ismainly based on strong decoupling；the economic factor is themost important factor to promote the carbon emissions from husbandry whereas the efficiency factor is themost important factor to restrain the carbon emissions from husbandry.On the basis of the conclusions above，the article proposes policy recommendations as follows：Henan Province should increase its sci-tech investment in agricultural and animal husbandry and constantly improve its agricultural production efficiency.A STUDY OF DECOUPLING EFFECT AND INFLUENCING FACTORSOF CARBON EM ISSION FROM AGRICULTURE＆ANIMAL HUSBANDRY IN HENAN PROVINCEZHANG Huanhuan，WANG Qiang
（School of Economics＆Management，East China Branch of China University of Petroleum，Qingdao 266580，China）

Henan Province；carbon emissions from agriculture and animal husbandry；decoupling effect；factor decomposition

X196

：A

1673－1751（2017）01－0008－09

2016－10－22

张欢欢（1995－），男，河南固始人，研究方向：碳排放分析、农业与可持续发展。

文章编号：1673－1751（2017）01－0017－09