中国粮食种植碳排放脱钩效应与国际经验启示

鲁庆尧 田素妍 陈瑶

摘 要 本文以1990—2020年中国粮食主产区生产数据为样本，对粮食种植碳排放量与粮食播种面积、粮食产量的脱钩关系进行研究，并分时间段、分地区考察脱钩状态的变化过程。研究结果表明：整体上主产区的技术脱钩关系和强度脱钩关系明显好转，粮食种植低碳化趋势明显;河北、江苏、江西、山东和湖北的技术脱钩和强度脱钩均处于强脱钩状态，辽宁、安徽、河南、黑龙江和内蒙古的技术脱钩和强度脱钩均处于弱脱钩状态，湖南和四川的强度脱钩关系要好于技术脱钩关系，吉林的技术脱钩和强度脱钩均处于增长连接状态。鉴于主产区各省份呈现的脱钩类型及脱钩程度存在梯度差别，本文进一步分析发达国家粮食种植低碳化实践经验，为中国粮食种植低碳化发展提供价值启示与路径选择。

关键词 “双碳” 粮食种植 碳排放 脱钩效应

一、引言与文献综述

碳中和概念由英国未来森林（Future Forest）公司于1977年提出，是指某个系统在一定时期内，直接或间接产生的碳排放总量，通过节能减排、植物吸收等方式抵消自身的产生量，实现二氧化碳零排放。碳达峰指二氧化碳排放量达到峰值之后持续下降，是碳排放量由增转降的历史拐点。就碳达峰和碳中和（“双碳”）的关系而言，碳达峰是碳中和的基础和前提，即碳达峰的时间越早、峰值越低，实现既定碳中和目标的难度越小。2020年9月，习近平主席在第七十五届联合国大会一般性辩论上宣布，中国“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值、2060年前实现碳中和”，表明中国碳减排工作进入新阶段。2021年，《中共中央国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念

做好碳达峰碳中和工作的意见》对碳达峰、碳中和工作进行系统谋划和总体部署。在具体实施阶段，中国已明确提出碳减排阶段目标、实施步骤、具体执行路径等较为详细的指导内容。已有研究表明，气候变化会对农作物生长产生不利影响，而人为因素引起的气候变暖会阻碍农作物产量提高，并对粮食安全造成严重威胁（段居琦等，2022）。目前，中国每年农业碳排放量巨大，占温室气体排放总量的17%，而粮食生产碳排放又是农业碳排放的主要来源之一，粮食种植每年投入大量的石化类要素会直接或间接产生较多碳排放，在确保粮食安全的前提下，全国粮食种植碳排放量约有345%的减排潜力（张军伟等，2018）。因此，探寻粮食种植碳减排方法和途径意义重大。根据国家统计局近30年的数据，中国粮食主产区粮食产量占全国总产量的75%左右，肩负着国家粮食安全的重任。鉴于此，明确主产区粮食种植碳排放量现状，深入分析地区粮食种植碳排放量与粮食产量和播种面积之间的脱钩关系，把握其时空变化特征，因地制宜地提出碳减排对策，确定未来粮食种植碳减排方式和路径，具有重要的理论和现实意义。

脱钩概念最早出现于物理学领域，用于研究两个物理量之间的变化速率关系，之后被逐步引入经济研究领域，成为衡量经济发展模式可持续性的工具。实证研究发现，农业经济增长、肥料、谷物用地等对碳排放的影响逐渐增加（Ismael et al.， 2018；AsumaduSarkodie & Owusu，2017）；发达国家农业碳排放与经济增长以弱脱钩、强脱钩和衰退脱钩为主；发展中国家的样本显示，中国等7个国家以弱脱钩和强脱钩为主，而保加利亚等6个国家以强负脱钩和弱负脱钩为主（王劼等，2018）。

还有学者发现，1985—2011年中国农业碳排放量呈上升趋势，农业碳排放强度呈下降趋势（张广胜和王珊珊，2014）。中国农业碳排放由早期的农业产业结构主导向农业机械化主导转变，再向農业经济发展主导转变（何艳秋和戴小文，2016）。1996—2010年，中国农业碳排放与农业经济之间以弱脱钩、强脱钩为主，经历了“扩张连接→弱脱钩→强脱钩”逐步改善的过程（刘丽娜等，2019）。就耕地碳排放量与经济增长间的脱钩关系来看，经济发达地区和生态资源丰富地区的脱钩程度较高，而能耗较高或重工业地区的脱钩程度较低，说明能源消费结构、产业结构、经济水平、政策等因素都会影响脱钩关系（陈芷君等，2018）。中国耕地利用碳排放总量呈增长趋势，而碳排放强度呈下降态势，且省际碳排放强度差异趋于缩小（丁宝根等，2019）。

此外，还有学者围绕农业碳排放效率、政策等方面展开相关研究。例如，田云和王梦晨（2020）发现

农村经济水平和用电量、城镇化程度对农业碳排放效率产生正向影响。2000—2019年，中国粮食主产区耕地利用碳排放量与粮食产量的脱钩关系逐渐向好（吴昊玥等，2021）。农业碳排放政策实施对化肥、农药、农膜及机械燃油使用产生的碳排放量具有显著的减量作用，且粮食主产区相关粮食政策会激发农民种粮的积极性，从而有利于推进农业碳减排（杨晨等，2021）。种植业比重降低、投入品减少、农业生产资源利用效率提高等因素对农业碳排放量有明显的抑制作用，而化肥施用强度和农业机械化程度提高、人均国内生产总值（GDP）和农业基础设施增加、城镇化水平提升则会引起碳排量增加（移明昊等，2023;黎孔清等，2018）。近年来，数字经济的发展显著降低了粮食种植的碳排放水平，但碳减排效应存在显著的空间异质性（田红宇和关洪浪，2022）。

梳理以上文献发现，已有研究主要聚焦于农业碳排放效率和农业碳排放总量测算、结构分解、趋势预测等方面，或是关注农业碳排放的过程特征、驱动因素、碳减排路径等内容，而对粮食种植碳排放问题关注较少，更鲜有对于粮食种植碳排放量与粮食产量和种植面积之间脱钩状态的探究。考虑到近30年来中国粮食生产投入和产出发生了巨大的变化，结合数据可得性，本文拟以1990—2020年为时间窗口，对中国粮食主产区的粮食种植碳排放量进行测算，探究粮食种植碳排放量与粮食产量和种植面积之间的关系特征，并分时间段、分地区考察脱钩状态，然后基于实证结果和研究结论，结合发达国家在粮食种植碳减排方面的经验做法，提出推进主产区粮食种植低碳化发展的价值启示。

本文其余部分安排如下：第二部分分析主产区粮食播种面积、产量和碳排放量特征，主要阐述研究对象的基本情况；第三部分介绍研究方法，说明模型的基本原理和计算步骤；第四部分对样本数据进行实证分析；第五部分是对发达国家粮食种植低碳化的经验总结，以及对中国粮食主产区粮食种植低碳化发展的价值启示。

二、主产区粮食播种面积、产量和碳排放特征

作为人口大国和粮食消费大国，中国选定部分省份作为粮食主产区2003年12月财政部印发了《关于改革和完善农业综合开发若干政策措施的意见》，其中将包括河北、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、山东、河南、江苏、安徽、江西、湖北、湖南、四川共13个省份确定为中国粮食主产区。，以更好地指导和服务粮食生产需要。经过长期的技术创新和政策保障，主产区在粮食生产方面已形成比较优势。

（一）粮食播种面积

由图1可知，中国主产区粮食播种面积变动大体呈V型走势，1990—2003年粮食播种面积小幅波动下降。这主要是因为人们收入增加引起對食物品质需求提高、对基础粮食消费减少，市场需求结构改变和不同农产品收益差是粮食生产布局变化的决定性因素（钟甫宁和刘顺飞，2007）。从2004年开始，中国对粮食生产、销售等进行了多方面的调控，通过农业税、财政补贴、粮食最低收购价等多项优惠政策，有效地调动了农户种粮的积极性，这是主产区粮食播种面积出现反转的主导性因素。相关研究也显示，价格水平、财政支农力度对粮食播种面积产生了正向影响（耿仲钟和肖海峰，2016）。例如，2006年中国首次提出保持18亿亩耕地要求，这是后来粮食播种面积增加的根本性原因；2016年取消内蒙古和东北地区的玉米临时收储政策、2018年扩大轮作休耕试点规模等政策因素导致粮食播种总面积减少。

从粮食种植面积的增速波动来看，多数相邻年份的波动幅度为-4%至4%。中国土地制度和农作物种植习惯是粮食播种面积稳定的根本性因素，多年来相关政策是粮食播种面积稳定的保障性因素。2016年的粮食播种面积增速为95%，有5个主要省份播种面积增加显著，具体为黑龙江、内蒙古、山东、河南和安徽，分别增加2047万公顷、1077万公顷、1025万公顷、952万公顷和726万公顷，共贡献了总增加值的795%。

（二）粮食产量

由图2可知，粮食产量主要受播种面积影响，二者的走势基本一致。1998—2003年，受退耕还林工程、城镇化建设、工业区开发等诸多因素影响，耕地减少带来主产区粮食播种面积共计减少780万公顷。在此期间，粮价低迷又影响了农民的种粮积极性，致使粮食产量也出现下降。两种因素叠加，导致主产区粮食总产量从1999年365亿吨下降到2003年的306亿吨。2004—2020年，因为多种政策因素的综合作用，主产区粮食总产量稳步提升。2004年，因为多项粮食补贴政策的实施，粮食产量较前年增幅达1157%，其中东北三省、江苏、安徽、江西、河南、湖北和湖南的贡献较大。整体来看，2020年的粮食产量比1990年提高212亿吨，增幅为677%，河北、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、山东和河南七省共计贡献了168亿吨。可以看出，粮食相关政策对粮食产出具有主导性的影响，但粮食单产提高对粮食总产量的贡献逐渐凸显。有研究认为，农村固定资产投资和粮食支持政策是促进粮食产出的最重要因素（陈飞等，2010）。除播种面积外，化肥投入、有效灌溉面积对主产区粮食产量有显著的提升作用，而成灾面积会导致粮食减产（刘守义，2014）。

（三）粮食种植碳排放量

李波等（2011）的研究认为，粮食生产中的碳排放主要来源于化肥、农药和农膜，这三种要素的产生量占碳排放总量的80%左右。借鉴这一思路，本文对数据作如下处理：粮食种植中的石化类要素消耗量=（农业种植中的石化类要素消耗总量÷农作物总播种面积）×粮食播种面积。本文主要聚焦于研究主产区粮食种植过程中因农户生产行为而引起的直接或间接的碳排放，构建粮食种植碳排放的计算公式：C=∑Ci=∑ni×γi。其中，C为碳排放总量，Ci为各种碳源的碳排放量，ni为化肥、农药、农膜的投入量，γi为各类碳源的排放系数。具体数据及参考来源如表1所示。

目前，中国化肥、农药和农膜的使用量均为世界第一，这表明中国农业实现碳达峰、碳中和的任务十分艰巨。作为核心产粮区域，主产区承担着保障粮食安全的重要功能，但其粮食种植碳排放量同样巨大。由图3可知，从考察期来看，粮食种植碳排放总量走势与粮食产量走势较为相似，1990—2003年呈“倒U”型、1999年为阶段性高点，2004—2020年也呈“倒U”型、2016年为阶段性高点。这表明主产区粮食产出确实依赖于石化类要素投入。从增速态势来看，1990—1999年增速为正，2000年和2003年增速为负；2004—2020年，增速逐渐降低，并在2017—2020年开始出现连续负增长。为了保障粮食生产可持续和提高粮食品质，2015年中国开始实施化肥、农药使用量零增长行动，2017年推行《农膜回收行动方案》，这些措施主要是为了引导化肥、农药和农膜的科学使用。粮食种植碳排放量在2016年后逐渐降低，表明碳减排相关政策效用已经初现。

为了进一步分析粮食种植碳排放量的构成变化，图4显示了1990—2020年主产区粮食种植中化肥、农药和农膜碳排放量占比情况。其中，化肥碳排放量占比最大，1990年为75%、2020年为72%，考察期内占比一直为70%—75%，并呈现小幅波动降低趋势。1990年，农药碳排放量占比为126%，仅次于化肥碳排放量占比，为第二大碳排放源；而2020年减少到98%，为第三大碳排放源。农药碳排放量占比变动趋势与化肥情况相似，也呈小幅波动降低趋势。这是因为中国对化肥和农药减量控制重视程度不断提高，制定包括化肥、农药施用技术推广及倡导节能减排等多项政策来推动农业生态环境治理；同时，大力提倡轻简高效施肥模式，引导采用生物防治病虫害替代化学防治，在多方合力下实现了减肥减药、稳产减排。此外，1990年农膜碳排放量占比为12%，2020年占比上升至182%。与化肥和农药碳排放量变动趋势相反，农膜碳排放量占比呈小幅波动增加，这主要与粮食栽培技术创新有关。农膜有着保温保湿的作用，在作物生长初期，农膜能够保护幼苗生长和促进发芽，随着薄膜育秧、地膜覆盖等栽培农艺的推广普及，农膜使用量逐年增长，而且农膜的碳排放系数（518）远大于化肥和农药的碳排放系数，使得农膜碳排放占比显著升高。值得注意的是，1997年后农膜碳排放量占比超过农药碳排放量占比，成为粮食生产碳排放第二大来源。

三、研究方法

（一）方法说明

Tapio（2005）脱钩模型在经济合作与发展组织（OECD，2002）研究报告的基础上进行了拓展改进，解决了计算中的基期选择难题，引入弹性概念来反映脱钩关系，且分析结果不受数据量纲的影响。依据脱钩弹性值（以0、08、1为临界点），可将脱钩分为负脱钩、脱钩及连接三种状态，再根据弹性值的大小将三种状态细分为强脱钩、弱脱钩、衰退脱钩、强负脱钩、弱负脱钩、扩张负脱钩、增长连接和衰退连接8种类型（Tapio，2005），如表2和图5所示。其中，强脱钩、弱脱钩、衰退脱钩属于较为理想状态，而强负脱钩、弱负脱钩、扩张负脱钩、增长连接和衰退连接属于不理想状态，以便于对脱钩关系进行深层次识别与过程分析。

粮食种植技术脱钩弹性反映的是粮食种植过程中碳排放量变动与粮食产量变动的相对趋势，表示粮食种植过程中石化类要素的使用效率，代表粮食种植低碳化的综合技术和管理水平。

基于以上分析，本文建立如下粮食种植碳排放与粮食产量之间的脱钩模型：

e（C，Y）=ΔCCΔYY（1）

其中，e（C，Y）为技术脱钩弹性，C为粮食种植碳排放量，ΔC为粮食种植碳排放量的变化量，Y为粮食产量，ΔY为粮食产量的变化量。e（C，Y）表示碳排放量变动率与粮食产量变动率的比值，代表碳排放量对粮食产量的敏感程度，反映主产区粮食种植的综合技术运用与管理水平。

为进一步探究粮食种植碳排放量与播种面积的脱钩关系，建立如下模型：

e（C，A）=ΔCCΔAA（2）

式（2）中，e（C，A）为强度脱钩弹性，A为粮食播种面积，ΔA为粮食播种面积的变化量。e（C，A）表示粮食种植碳排放变动率与粮食播种面积变动率的比值，反映单位粮食播种面积的碳排放强度情况。

（二）数据来源

本文所用的化肥（折纯量）、农药和农膜投入量，以及粮食播种面积和产量数据，均来源于《中国统计年鉴》（1991—2021年）、《中国农村统计年鉴》（1991—2021年）和各省份统计年鉴。

四、实证结果及分析

为了同国家“五年计划”时间节点一致，也便于考察粮食相关政策对碳排放脱钩关系的影响，以及识别和分析主导性因素，本文将样本数据以十年为一个区间进行划分。分时间段分析能更好地反映出脱钩关系过程特征，便于对省份之间进行动态比较。

（一）粮食种植碳排放与粮食产量脱钩关系分析

中国幅员辽阔，粮食作物种植面积较广、横跨经度纬度较大，不同省域的气候条件、耕地禀赋、粮食生产方式和生产结构、经济发展水平等存在较大差异，这导致粮食生产技术和管理水平不同，进而引起各地区粮食种植碳排放技术脱钩关系的差异。表2展示了主产区粮食种植碳排放技术脱钩弹性。

从1990—1999年来看（如图6所示），主产区省份的技术脱钩关系分为三类：黑龙江、河北、安徽、山东、内蒙古、河南和湖南共7个省份处于扩张负脱钩状态，辽宁、吉林、江苏、江西和湖北共5个省份处于强负脱钩状态，四川处于弱脱钩状态。整体来看，只有四川属于较理想状态，其他12个省份属于不理想状态，这个时期主产区整体上技术脱钩状态处于强负脱钩状态，属于不理想状态，大部分省份的粮食种植碳排放增速大于粮食产量增速。究其原因，这个时期中国对基本口粮有着巨大需求，粮食生产从上到下都是以高产出为目标，对于石化类要素的投入相对粗放，使用过程缺乏参照标准和科学指导，生产、销售和使用环节监管较少，人們对于环境保护的意识亦较为淡薄，全社会对于粮食质量的关注度较低。因此，在追求粮食高产量的单一目标下，粮食单产的碳排放量也随之增加。

从2000—2009年来看（如图7所示），主产区省份的技术脱钩关系分为四类：江苏、安徽、江西、河南、内蒙古、湖北和湖南共7个省份处于扩张负脱钩状态，吉林、黑龙江和山东处于增长连接状态，河北和辽宁处于弱脱钩状态，四川处于强负脱钩状态。相比前一时期，此时主产区整体技术脱钩状态趋好，表明产量提高并没有引起碳排放更大的增速，体现出主产区粮食种植的综合技术运用与管理水平提升。分省份看，河北和辽宁进步最大，分别从扩张负脱钩和强负脱钩转变为弱脱钩；吉林、黑龙江和山东从强负脱钩和扩张负脱钩转变为增长连接；四川则从弱脱钩转变到弱负脱钩，是唯一脱钩状态变差的省份；而其他省份脱钩状态保持不变。整体上看，主产区的脱钩关系还处于扩张负脱钩状态，相比前一时期没有明显变化。主要原因在于，2000年以来，在粮食生产保障能力有较大提升的基础上，中国粮食的供需关系趋于好转，粮食安全状况得到了明显改善，国内的粮食生产基本满足了居民的粮食消费需求（宋洪远，2016）。这个时期，人们需求从“吃得饱”向“吃得好”转变，对粮食质量关注度提高，因家庭的粮食生产大部分为了自给，出于粮食品质安全考虑，人们会自觉地减少石化类要素投入。

从2010—2020年来看（如图8所示），主产区省份的技术脱钩关系分为三类：河北、江苏、江西、山东、湖北、湖南和四川共7个省份转变为强脱钩状态，辽宁、安徽、河南、黑龙江、内蒙古共5个省份转变为弱脱钩状态，吉林还处于增长连接状态。相比前一时期，此时主产区整体技术脱钩状态明显好转，除吉林外，其他12个省份均进入脱钩较理想状态，尤其是河北、江苏、江西等7个省份的碳排放已经出现负增长，预示着这些省份粮食种植碳排放量可能出现拐点，有可能提前实现碳达峰目标。

从主产区粮食种植技术脱钩状态的转变过程看，在粮食供求关系、粮食生产结构和粮食生产方式等多因素的作用下，以及一系列有关农业碳减排政策的影响下，主产区的化肥、农药和农膜的规范使用和回收管理取得了一定的成效，粮食种植碳减排总量开始下降，粮食种植碳排放量与粮食产量的脱钩关系明显好转。

（二）粮食种植碳排放与播种面积脱钩关系分析

碳排放强度脱钩能够反映过去一个时期耕地的施肥强度，以及耕地的低碳化状态和趋势，耕地质量的变化是一个长期、累积性的结果。粮食种植是耕地低碳化的一种过程和形式，耕地施肥强度是结果和根本。主产区粮食种植碳排放强度脱钩弹性如表3所示。

从碳排放强度脱钩弹性角度进行分析，1990—1999年（如图9所示），主产区省份的强度脱钩关系分为两类：吉林、河北、黑龙江和内蒙古共4个省份处于扩张负脱钩状态；辽宁、江苏、安徽、江西、山东、河南、湖北、湖南和四川共9个省份处于强负脱钩状态。所有省份都属于不理想状态，说明这个时期主产区粮食碳排放增速要高于播种面积增速，本质上石化类要素的投入强度在增加。这个时期，中国的粮食产量处于爬坡阶段，社会需求仍然存在缺口，粮食生产和管理都以高产为目标。中国先后于1994年和1996年两次大幅度提高粮食定购价格，市场粮价从1993年年底起一路攀升至1996年的最高峰，刺激了粮农生产积极性（叶兴庆，1999）。

同时，社会经济发展、农户收入大幅提升，种粮资金约束放宽，农民偏好于加大化肥的投入提高农作物产量，以及通过石化类要素投入替代人工劳动，引致化肥施用密度增加。粮食生产中的石化类要素投入量增速超过了播种面积的增速，导致碳排放强度脱钩弹性较大或为负值。

从2000—2009年的情况来看（如图10所示），主产区省份的强度脱钩关系分为两类：辽宁、黑龙江、吉林、安徽、内蒙古、江西和河南共7个省份处于扩张负脱钩状态，河北、江苏、山东、湖北、湖南和四川共6个省份处于强负脱钩状态。相比前一时期，此时辽宁、安徽、江西和河南从强负脱钩状态转变为扩张负脱钩状态，脱钩关系在变好；河北从扩张负脱钩转变为强负脱钩状态，脱钩关系在变差。在粮食需求巨大且工业用粮持续增加的情况下，粮食播种面积在增加；与此同时，中国耕地单位面积化肥施用量也从279千克/公顷（2000年）上升到300千克/公頃（2008年），因为粮食价格上涨，为了获得更多的产品和收益，化肥施用强度也在增加。主产区局部省份强度脱钩关系有变化，整体上从强负脱钩状态转变为扩张负脱钩状态，表明整体脱钩关系趋于好转，但所有省份还是属于不理想脱钩状态。

从2010—2020年来看（如图11所示），主产区省份的强度脱钩关系分为四类：辽宁、安徽、河南、黑龙江和内蒙古共5个省份处于弱脱钩状态，河北、江苏、江西、山东和湖北共5个省份处于强脱钩状态，湖南和四川处于衰退脱钩状态，吉林处于增长连接状态。这一时期除吉林脱钩状态未变外，其他12个省份脱钩状态均变好，并且属于较理想脱钩状态。相比前一时期，此时主产区整体强度脱钩关系继续好转，尤其是河北、江苏、江西等省份碳排放量已经出现负增长，说明这些地区粮食种植对石化类要素的依赖逐渐减弱，在粮食生产过程中开始减轻此类要素的投入量。然而，农业面源污染仍超过工业点源污染，而化肥的大量施用是农业面源污染的重要诱因之一（饶静等，2011），表明化肥过量施用已引起了多方面的环境污染问题。因此，2008—2010年、2013年中央的四个一号文件都明确提到了农业化肥污染的治理问题；中国“十二五”规划也首次将节能减排领域从工业扩大到农业，将降低化肥施用强度列为重点工作。随着粮食生产技术提升，为顺应资源节约型农业发展要求，化肥养分利用效率得到提高，化肥的施用密度显著降低。这些政策举措均有力地促进了主产区粮食种植强度脱钩关系的改善。

综合主产区的技术脱钩关系和强度脱钩关系来看，不同的历史阶段和时期，受粮食生产目标、生产方式、相关政策等因素的影响，粮食种植技术脱钩关系和强度脱钩关系呈现不同的波动特征。整体上，主产区的技术脱钩关系和强度脱钩关系明显好转，表明在农业可持续发展理念的推动下，粮食种植低碳化趋势显著。综合技术脱钩和强度脱钩两个维度来看，河北、江苏、江西、山东和湖北均处于强脱钩状态，辽宁、安徽、河南、黑龙江和内蒙古均处于弱脱钩状态，湖南和四川的强度脱钩关系要好于技术脱钩关系，吉林的技术脱钩和强度脱钩均处于增长连接。从以上分析可以看出，主产区不同省份呈现的脱钩类型及脱钩程度存在梯度差别，表明各省份的碳减排成效和阶段存在差异，预示着后续需要在主产区制定差异化的碳减排相关政策。

五、发达国家粮食种植低碳化实践经验与价值启示

发展低碳农业、实现农业碳减排，是实现中国“双碳”目标的重要举措。从上述分析结论可以看出，粮食种植碳排放的技术脱钩关系和强度脱钩关系明显好转，表明中国粮食种植低碳化已取得积极成效。但与发达国家相比，中国粮食碳减排空间和潜力仍然巨大，需要借鉴国际经验，寻求更好、更快的方案和路径。因此，深入挖掘美国、日本、以色列等发达国家在促进粮食种植低碳化发展方面的成功经验，对于实现中国农业碳减排目标和保持粮食生产可持续发展具有重要意义。

（一）发达国家粮食种植低碳化实践经验

1制定粮食种植低碳化相关法律法规

发达国家为了降低农业生产资源消耗和碳排放，实现农业低碳化发展，从法律法规层面约束粮食生产碳排放，引导粮食生产采用低碳化方式。例如，美国先后制定了《农药和农药器具标志条例》《农药登记和分类程序》《低碳经济法案》《美国清洁能源和安全法案》等法律法规，这些文件明确了农药科学、高效使用的操作规范，限制了农药过量、超量使用。德国在2012年通过《二氧化碳捕集和封存法案》，列出了作物种植中碳排放要求，并于2019年提出了十项减缓气候变化的措施和减排目标，对粮食生产碳排放要求作出了明文规定。日本在2013年颁布了《农村地区可再生能源法》，提出大力发展农业可再生能源、推广粮食种植低碳化模式，选择低碳排放水稻品种，进行水稻直播和干湿交替灌溉，提倡保护性耕作，力求在保证水稻产量的情况下，有效减少稻田碳排放。英国提出农田自然修复和恢复泥炭地的计划，计划到2050年将1/5的农业用地转为自然修复，以恢复土壤肥力。这些相关的法律法规，为实现粮食种植碳减排提供了可行方案和现实路径，也改善了粮食种植碳排放与粮食播种面积和粮食产量的脱钩关系。

2充分利用数字技术促进粮食种植低碳化

目前，发达国家已经在粮食生产中逐步引入大数据、物联网、人工智能等数字技术，把数字技术作为实现粮食生产低碳化的重要手段。近年来，美国、荷兰、加拿大等国普遍重视利用大数据、云计算实现智能化粮食种植，加强对粮食生产碳排放源的收集和分析，对碳排放源进行实时监测和科学管理。发达国家的数字农业减排措施一般由政府主导或直接推动。例如，荷兰由政府和企业共同投资数字农业碳减排试点，利用全球定位系统（GPS）进行精确化粮食生产管理，实时监测和跟踪碳排放量变化，做到对粮食种植碳排放的过程管理和目标管理。加拿大对耕地利用提出碳排放减缓措施，重点包括精确耕作、使用与植物需要相匹配的“智能”化肥等。澳大利亚投资设立清洁能源金融公司（CEFC），主要投资于研发数智化低碳农场设备和数智化粮食生产机械。

3粮食种植低碳化发展战略与技术推广

美国成立了许多专业化的粮食生产企业，业务包括土地翻耕、播种、施肥、收割等。粮食生产过程逐渐趋向专业化、市场化，不仅可以提高粮食生产效率和效益，也有助于实现粮食种植低碳化。日本农业科技部门为农户提供全方位的粮食生产服务，有效地提升了粮食生产效益，减少了粮食生产资源消耗和碳排放。以色列粮食主要由集体农场和农业合作社生产，但国家参与粮食生产各环节的管理，由此保证粮食碳减排战略的高效实施，以实现粮食生产低碳化目标。发达国家粮食种植低碳化的重要手段是严控化肥和農药施用量，使用高效肥料、有机肥料替代传统化肥，以实现粮食低碳高效生产，降低粮食种植碳排放量。例如，德国通过对《化肥条例》的修改，有效减少氮、氨和氧化亚氮的排放，提高氮的利用率；同时，扩大有机耕作，减少矿物肥料使用，对种植有机农作物和绿色农作物提供财政补贴和补助，进一步促进碳减排。法国通过粮食种植标准模型、遥感技术、互联网技术等手段，精细化管理农作物生产，将自动化灌溉系统与气象数据、种植大数据进行整合，精准控制石化类要素消耗和碳排放。澳大利亚提倡优化耕作和低碳种植模式，开展粮食作物和草地的轮作或间作，从而减少温室气体排放。

（二）发达国家粮食种植低碳化价值启示

基于对主产区粮食种植碳排放的实证结果，以及对发达国家粮食种植低碳化实践经验总结，本文提出如下粮食主产区粮食种植低碳化发展的价值启示。

1政策引导粮食种植低碳化转型

发达国家为了减少粮食种植碳排放，利用法律规范粮食生产的各个环节，在粮食种植低碳化发展方面取得了良好效果。鉴于此，中国应以粮食生产低碳化发展为起点，逐步完善粮食生产和流通相关立法。目前中国粮食生产与管理方面相关的立法主要有农业法、种子法、农业机械化促进法、农业技术推广法、农产品质量安全法等。为了高效推进粮食种植低碳化发展，需要进一步细化粮食生产相关环节的立法，如针对化肥、农药施用等制定具体法规，针对化肥和农药生产、流通、销售等环节制定专项法规，以实现粮食种植碳排放的精准化和科学化控制。应鼓励化肥生产企业主动与种粮农户或合作社对接，提高测土配方施肥技术推广效应，依据土地肥力测算结果对化肥实施定额供给，从根本上管控主产区粮食种植中化肥的使用强度。通过政策引导，逐步建立粮食种植低碳化制度体系，通过补贴、保险等方式引导低碳种粮技术快速进入市场，鼓励农户主动采取低碳生产技术，推进生态种粮的发展。此外，粮食主销区可以对粮食主产省份进行一定的经济方面的补偿，形成省际生态补偿机制，共同促进中国生态环境的均衡发展。

2技术驱动粮食种植低碳化进步

发达国家实现粮食碳减排的实践表明，科技手段是减少粮食种植中碳排放量的重要手段。为了进一步提高中国粮食种植碳减排的科技创新与应用水平，应加快建立统一高效的粮食科技创新人才队伍。统筹科研院所、高校、政府部门的科研力量，形成科技创新合力。定期组织专题会议，集中研讨未来一段时期内粮食碳减排重点问题与对策。同时，要促进粮食种植低碳化科技创新。政府部门应加大粮食种植低碳化科技创新投入，提供专项补贴和奖励，鼓励社会力量参与粮食种植低碳化行动。规范化肥、农膜等石化类生产要素投入强度，改进施用技术、提高使用效率，针对不同地区实施区域配肥技术研究，从投入端控制化肥用量。积极发展粮食种植节水灌溉、水土保持技术；提倡利用农家肥、秸秆还田技术；充分利用现代物理防治病虫害技术，严控有害农药投入，使农业科技成为粮食低碳化发展的重要手段。科学使用农膜，重视回收和开发再利用技术，研发新型可降解农膜，提高农膜利用价值。

3立足自身推动粮食生产国际化合作

主产区粮食种植低碳化应注重因地制宜、突出重点。根据脱钩状态的不同，实施差异化碳减排政策。例如，吉林处于脱钩不理想状态，应严控化肥、农药、农膜等碳源要素投入强度，引导农户采用环境友好型、资源节约型种粮方式；鼓励辽宁、安徽、河南等率先实现弱脱钩的省份继续提高粮食种植技术和管理水平，加快由弱脱钩向强脱钩转变；对于河北、江苏、江西等已处于强脱钩状态省份，应通过优化要素配置结构、改善石化类要素回收管理方式，进一步促进粮食种植低碳化转型。在推进粮食种植低碳化的过程中，中国不仅要依靠自身力量，还要加强国际化合作，比如，引进以色列的滴灌和喷灌技术，学习美国粮食生产专业化，借鉴日本的“粮食质量工程”等。为高效推进中国粮食生产低碳化进程，应制定相关扶持政策，鼓励有竞争力、有条件的企业开展粮食生产跨国投资，如到中亚、南美、非洲等耕地资源丰富的国家投资，这既为中国粮食安全提供了保障，也为粮食生产低碳化提供了战略选择。

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（责任编辑：蒋妍）