“双碳”目标下的农业碳问题研究进展及未来展望

关键词 农业碳问题； 农业碳排放； 农业碳汇； 农业低碳发展

中图分类号 F323 文献标识码 A 文章编号 1000-2421（2024）03-0075-14

近年来，全球气候系统极不稳定，海平面上升、城市热岛效应加剧、生物多样性遭受破坏等，这一系列由全球气候变暖引发的“蝴蝶效应”不容忽视。为了应对气候变化带来的不利影响，习近平总书记在第75 届联合国大会上明确提出“中国二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和”目标（以下简称“双碳”目标），向世界各国做出庄严的“绿色承诺”。在此背景下，除了需要关注二、三产业的节能减排外，亦不可忽视兼具碳源与固碳双重属性的农业生产部门所能发挥的重要作用。一方面，农用物资投入量的快速增加、农地的大规模种植以及畜禽养殖活动的广泛存在，导致了大量的碳排放；另一方面，农作物生长过程中光合作用的存在以及农田土壤所拥有的固碳属性，能大量吸收或封存空气中的二氧化碳。减少农业碳排放，提高农业碳汇能力，是我国实现“双碳”目标的重要举措，也是潜力所在。目前，学术界围绕农业碳问题已展开了大量研究，并形成了一系列有价值的研究成果，为类似问题的后续研究奠定了坚实基础。但同时，现有研究也存在一定的局限性，主要表现为成果数量虽多，系统梳理却稍显不足，且缺乏对未来研究动向的科学展望。基于此，笔者拟从农业碳排放、农业碳汇以及农业低碳发展驱动因素3 个维度对已有研究进行全面梳理，在此基础上对未来农业碳问题的研究方向进行合理展望，以期为农业生产领域减排增汇路径的探索提供新思路，助力我国“双碳”目标早日实现。

1 农业碳排放问题研究现状

1.1 农业碳排放概念界定及碳源确定

农业碳排放是农业生产过程中所产生温室气体的一个总称，但其概念并非一直就有。早期，农业温室气体这一说法得到了更多学者的认可，其数量多少与土地利用、农作物施肥、水稻生长、畜禽养殖等密切相关［1］。Pretty 等［2］在探讨可持续农业与可再生资源管理的温室气体减排效应时，发现农业生产系统会因为化石燃料使用、农用物资投入以及土壤有机质流失等原因导致碳排放，农业碳排放概念初具雏形。与此同时，West 等［3］基于农业投入物与农机能源消耗测算了其碳排放，但仍局限于二氧化碳这一温室气体。而在接下来一段时期内，农业温室气体排放概念相比农业碳排放概念运用更为广泛，后者即便存在也多被用来指代某一类温室气体排放。比如，董红敏等［4］仍称水稻种植和畜禽养殖引发的碳排放为农业温室气体排放，李国志等［5］则将单一的农业能源消费碳排放界定为农业碳排放。直到李波等［6］基于化肥、农药、农膜等6 类碳源对碳排放进行测度，农业碳排放概念才正式形成，即指农业生产过程中由于人为活动（包括农业生产资料投入、农业机械作业等）所导致的碳排放。在此基础上，田云等［7］基于农业能源利用、农用物资投入、水稻种植、畜禽养殖等4 个维度重构了农业碳排放测算体系，使其理论边界得到了较大拓展。

基本概念明确之后，则是具体碳源的确定，而相比二、三产业，农业碳源更具复杂性，现有研究通常从投入产出角度和生产过程角度明确碳源。其中，投入产出视角主要指农业生产活动中所消耗的各类物资，涉及到要素投入与能源消费。关于要素投入，一些学者［6，8］将化肥、农药、农膜、农用机械耗能都归于此类，特指它们生产、运输以及使用过程中所产生的碳排放［9］。至于能源消费，初期主要聚焦于原煤、柴油、汽油、电力等一些农业生产过程中的直接能源投入；而随着研究的不断深入，农产品生产、加工及运输过程中所消耗的煤炭、焦炭、汽油、电力等也被纳入了进来，计算间接的农业碳排放［10］。从生产过程角度来看，水稻生长、畜禽养殖以及生物燃烧等均会导致碳排放产生。稻田土壤中存在大量的产甲烷基质和产甲烷菌，它们氧化后会形成甲烷并通过水稻植株排放到大气中［11］。畜禽养殖活动中，部分草食性和反刍动物在摄入纤维素饲料后，会因为肠道发酵产生甲烷，同时在其粪便堆放过程中，微生物作用下会发生反硝化和硝化反应，由此生成氧化亚氮，构成了农业碳排放的又一重要来源［12］。生物燃烧多指农作物秸秆焚烧，在其燃烧过程中会产生大量二氧化碳和甲烷［ 13］。

1.2 农业碳排放测算方法

农业碳排放测算方法主要包括排放系数法、生命周期法、投入产出法和实地测量法等4 种。其中，排放系数法主要是将IPCC 公布以及部分学者［14］模拟实验测算得来的排放系数与确定的碳源数据相乘，得到农业领域各类温室气体的排放量，而后统一置换成标准二氧化碳，最后汇总即为农业碳排放总量。该方法适用范围较广，可运用到宏观、微观等不同场景，且公式构造简明，原理通俗易懂；但稍显不足的是，碳排放系数易受农业生产管理方法、作物类型的影响，不确定性较强。生命周期法是自下而上的过程分析法，首先确定农业生产过程中直接或间接产生碳排放的活动，而后利用碳排放因子对相关活动的碳排放量进行测算，最后相加即可得到农业生产生命周期内所有活动的碳足迹［15］。该方法操作较为简单，但由于碳排放活动的界定具有一定主观性，若不能完整界定极易造成边界截断，致使测算结果不够准确。投入产出法是利用里昂惕夫逆矩阵并结合投入产出表全面分析农业生产投入品各上游生产阶段直接与间接的能源需求，进而基于能源碳排放因子测算农业碳排放量［16］。由于所需数据量较大且操作相对复杂，该方法较少被使用，一般只用于农业能源碳排放分析。实地测量法是利用相关测量仪器获取各类碳源的排放数据再进行汇总得到最终碳排放量的一类方法［17］。该方法计算结果较为精准，但由于数据获取困难且成本投入较大，更适用于微观层面的农业碳排放测算。

1.3 农业碳排放研究进展

基于农业碳排放测算体系的构建，学者们对中国农业碳排放进行了测算。现有研究表明，自1961年开始，中国农业碳排放量就始终处于波动上升态势，尤其是改革开放以来至21 世纪初期这段时期内，增长趋势尤为明显；不过，自此之后农业碳排放增速明显放缓，近几年甚至处于下降趋势，全国已趋近达峰［18］。从气体成分来看，虽然二氧化碳占比上升趋势明显且增速越来越快，但目前农业碳排放仍以甲烷和氧化亚氮为主，二者占据了农业碳排放总量的85.67%［19］。从碳源结构上来看，随着农业现代化进程的不断加快，能源消耗正逐渐成为农业碳排放的主要来源，而水稻种植以及化肥、农药、塑料薄膜等农用物资的使用也扮演了重要角色［20］。

从地理空间来看，除了一般省际比较之外，现有研究多立足于东、中、西三大地带和粮食生产三大功能区对农业碳排放的空间收敛、影响因素以及溢出效应等展开探讨。从绝对数量来看，农业碳排放总量以中部地区居首，东部地区居中，西部地区最后，且中部与东西部地区之间的差距相对较大，集聚效应正不断减弱［21］。粮食主产区种植结构的“趋粮化”虽然会影响农资投入，进而导致大量碳排放，但由于更多的财政资金和农业绿色技术投入使用，其农业碳排放强度却低于非粮食主产区［22］。整体来看，中国农业碳排放呈“中心-外围”模式分布，并有向“外围”扩散的趋势，其空间正相关性呈减弱态势且空间差异逐渐扩大，在一定程度上具有路径依赖或空间锁定特征［23］。

与此同时，学者们还围绕农业碳排放效率及碳减排潜力展开了大量研究，其视角聚焦于国家、区域、省际、县域等多个层次。其中，关于农业碳排放效率的测度，较为通行的做法是将农业碳排放作为非期望产出纳入农业生产投入指标体系中，以此衡量碳排放作用下农业活动的经济价值［24］。综合研究表明，虽然中国农业碳排放效率整体呈逐年递增趋势但省域间仍有差异［25］；不过，区域农业碳排放效率整体存在正向溢出效应［26］，且低效率省份正逐步向高效率省份靠近［27］。至于农业碳减排潜力，不同省份表现出了极大差异，其中西藏、海南、青海等地排名居前［28］；进一步基于三大主粮作物，利用历史增速模拟和现有政策模拟对中国各省份农业碳减排潜力进行预测，发现西部、中部省份的减排潜力要明显高于东部省份［29］。

为了推进农业碳减排，学者们从政策设计、技术创新、机制构建等多个维度提出了相应策略。一方面，需不断强化制度层面的创新，积极发挥数字普惠金融［30］、政策性农业保险［31］在农业碳减排上的助力作用；另一方面，要加快农业低碳生产技术的创新与普及，构建适宜多元主体约束的激励制度，积极引导农户应用免耕、氮肥减施、间歇灌溉等农艺措施，减少农业碳排放［32］；除此之外，建立健全市场与政府相结合的农业碳减排补偿机制［33］，开展生态环境综合治理、废弃物沼气开发、畜禽粪污资源化等一系列农业领域PPP 项目［34］，不断提高农业减排固碳水平。

2 农业碳汇问题研究现状

2.1 农业碳汇相关概念界定

碳汇概念最早出现于减缓气候变化领域，《京都议定书》中将其定义为，从空气中清除二氧化碳的过程、活动和机制。根据生态系统的不同，碳汇分为陆地碳汇和海洋碳汇。早期农业碳汇研究主要聚焦于陆地生态系统，除了对农田土壤固碳潜力［35］进行探讨外，学者们重点关注了农作物的吸碳能力，认为农业碳汇是指农作物通过光合作用从空气中吸收二氧化碳并释放氧气的过程［36］。而随着相关研究的不断丰富，金书秦等［37］从更为全面的视角对农业碳汇进行了界定，认为农业碳汇是通过种植农作物、植树造林、实施农田管理以及开展非投饵的渔业生产等措施固定和吸收大气及水体中的二氧化碳，从而降低大气中温室气体浓度的过程。结合该定义，农业碳汇细分领域下又包含林业碳汇、土壤碳汇和海洋渔业碳汇等。

由于植物光合作用的存在，树木一直被认为是陆地上最主要的碳汇，由此也衍生出了森林碳汇与林业碳汇2 个不同概念，且不少研究还将它们混用，但就其概念而言，二者是存在明显区别的。其中，森林碳汇是指森林生态系统吸收空气中的二氧化碳并将二氧化碳固定在植被和土壤中，从而减少大气中二氧化碳浓度的过程［38］。林业碳汇是指通过植树造林、减少毁林、保护和恢复森林植被等林业活动，吸收和固定大气中二氧化碳的过程［39］。通过比较可知，森林碳汇主要强调森林的自然属性而突出其吸碳特性，而林业碳汇更为强调人的参与，侧重于森林的经济社会属性［40］。故而在后续的研究中，学者们对二者需严格区分，切忌混为一谈。

同森林一样，土壤也是陆地生态系统碳循环的重要组成部分。土壤碳汇是指植物在生长过程中通过光合作用吸收大气中的二氧化碳并将二氧化碳以有机质的形式存储在土壤碳库中，使得大气中温室气体浓度降低的过程［41］。耕地碳汇、草地碳汇和湿地碳汇等均是依靠土壤微生物实现，属于土壤碳汇的不同表现形式。其中，相较草地和湿地，耕地更易受人为干扰且可在短时间内调节，由此更受学界关注。耕地碳汇，又称农田土壤碳汇，起初是指农作物通过光合作用固定碳并通过土壤成岩作用转化为土壤有机质的过程［35］。而后一些研究表明，耕地种类［42］、农地利用方式［43］等均会影响到耕地的固碳能力。为此，白洋等［44］进一步拓展了耕地碳汇概念，不仅考虑到了固碳过程，更强调了耕地固碳能力的提升，具体措施包括秸秆还田、种养结合模式等。

除了陆地，海洋生态系统也是吸收二氧化碳的重要碳库。海洋浮游植物，如绿藻、红藻和褐藻等，可以充分吸收被太阳紫外线光分解溶解的有机碳［45］；同时，海岸带植物群落、贝类等也有较强的碳捕捉和储存能力［46］。相比陆地碳汇，海洋碳汇具有储碳周期长、碳吸附密度强、自身循环规律等特点［47］。虽然当前国际官方层面对海洋碳汇并无直接定义，但根据政府文件中一些常见的提法，并结合李纯厚等［48］的研究，海洋碳汇通常被认为是海洋从大气中清除二氧化碳及其前体的任何过程，其实现主要依靠海洋中的贝类、藻类等水生生物，它们通过光合作用吸收二氧化碳并储存在自身体内，使得空气中二氧化碳浓度降低。相比海洋碳汇概念的较难明确，由于部分渔业产业可以依靠人工养殖实现碳汇功能，学术界引申出了渔业碳汇概念，即渔业生产活动可以促进水生生物吸收水体中的二氧化碳，然后通过收获将这些已经转化为生物产品的碳移出水体的过程和机制［49］。

2.2 农业碳汇测算研究

根据研究对象的不同，农业碳汇测算可以大致分为3 类，即常规农业碳汇测算、林业和土壤碳汇测算、海洋及渔业碳汇测算。

1）常规农业碳汇测算。此类测算主要考察农作物生长全生命周期中的碳吸收，又被称为种植业碳汇或耕地碳汇。在查找水稻、小麦、玉米、豆类等十余种农作物的经济系数、含水率和碳吸收率的基础上对各自碳汇量进行测算，而后将其加总即为种植业总碳汇［50］。耕地碳汇的测算方法与种植业较为类似，同样需要搜集各类农作物的含碳量、含水率以及经济系数，但稍显不同的是，耕地碳汇除了要关注农作物光合作用下的固碳量外，还需考虑其非经济生物量，即地上秸秆量和地下根茬量。为此，在对耕地碳汇进行测算时，需在种植业测算模型的基础上增加根冠比，对弃置秸秆和根茬生物量进行估算［51］。与此同时，还有不少学者围绕农业净碳汇展开研究，即考察农作物生长过程及农田产生的碳汇与农业碳排放之间的差值，以便更好地呈现地区碳汇发展潜力［52］。

2）林业和土壤碳汇测算。关于二者的测算目前尚未形成相对统一的标准，方法与系数值选择的不同导致测算结果差异较大。对于林业碳汇，学术界逐渐形成了以生物量储存碳和碳通量监测为基础的2 类测算方法。其中，生物量法是采用各种技术手段获取不同尺度森林生物量数据，然后利用计量或人工智能等方法估算其碳汇量，包含模型模拟法［53］、生物量换算因子法［54］和遥感估算法［55］等；碳通量法则是利用相关仪器观测森林植被所在区域二氧化碳浓度，然后根据气体浓度变化测算碳汇量，主要包括微气象学法［56］和箱式法［57］。至于土壤碳汇，常见测算方法包括Meta 分析、土壤调查数据差减和过程模拟等3 类，主要通过测量和建模实现［58］。与此同时，IPCC 也提供了3 类测算方法（缺省方法、纳入国家特定数据和高级估算系统），但限于数据来源的不同以及方法自身的差异，致使测算结果依旧差异较大。值得注意的是，即便目前林业碳汇和土壤碳汇的测算体系尚未统一，但仍有学者尝试将它们与常规农业碳汇汇总，并界定为广义农业碳汇［59］。

3）海洋及渔业碳汇测算。学者们结合海洋碳汇定义，基于“可移出碳汇”概念对海洋渔业碳汇进行了测算。孙吉亭等［60］认为，贝、藻类养殖以及增殖放流是渔业实现碳汇的主要方式。而在更早的时候，张继红等［61］根据贝藻养殖产量、体内碳元素含量及其能力收支模型测算出了贝藻养殖碳汇量。随后，岳冬冬等［62］利用碳汇转换系数、质量占比以及碳含量3 个参数对我国贝类养殖的直接碳汇量进行了测算。进一步，邵桂兰等［63］基于干重系数和固碳系数测算了贝类、藻类的海水养殖碳汇量。不过，该测算忽视了贝类生物体中碳的不同来源，即将部分不具有碳汇功能的碳纳入到了测算模型，从而在一定程度上导致了测算结果的偏高。但同时，对于贝藻类生长过程中释放颗粒有机碳和溶解有机碳形成的碳汇该测算却未涉及，如此又可能导致测算结果偏低。基于此，杨林等［64］将上述2 个因素充分考虑在内，重新构建了测算模型，进而确保了海洋碳汇测算结果的科学性。

2.3 农业碳汇研究进展

随着测算体系的日臻完善，近年来关于农业碳汇的研究成果越来越多。鉴于农业兼具碳源、碳汇双重属性，学者们更为关注农业净碳汇的变化趋势。其中，国外学者主要对不同国家和局部地区农业净碳汇进行测算和比较，涵盖美国、加拿大、东欧等国家和地区［65-66］。国内学者多基于省域尺度对中国农业碳汇及净碳汇进行测算与分析。研究发现，中国农业碳汇功能发挥稳定，固碳量持续稳步上升，主要归功于农作物自身固碳能力与稻田土壤固碳能力不同程度的增长［67］。关于农业净碳汇，国家层面整体上升趋势较为明显［68］，各省份绝对数量差异较大且内部差距也逐步扩大［69］。随着中部地区增速的加快，我国农业净碳汇东西差异日益缩小，南北差距却呈扩大趋势［70］。

与此同时，农业碳汇市场化也是近年的研究热点。农业碳汇潜力巨大，具有较强的市场交易价值，目前已在国际上引起了广泛关注，如澳大利亚的农田碳汇项目［71］。国内的碳汇市场化研究要略晚于国外，多围绕碳汇交易及其交易保障机制展开，且研究对象以林业碳汇为主。其中，曹先磊等［72］立足于碳交易视角，对我国林业碳汇生态补偿的优化管理进行了初步探究。曾维忠等［73］从扶贫视角出发，强调要深入挖掘森林碳汇的减贫潜力。田刚等［74］则在分析中俄森林碳汇供给能力的基础上，构建了两国碳汇交易市场的发展路径及对应的保障措施。除此之外，学者们还围绕林业碳汇交易的产权体系［75］、质押贷款融资模式［76］等展开了深度探讨，以期助力我国尽早建立健全全国统一林业碳汇交易支付体系，促进碳汇生态价值和经济价值的实现。

3 农业低碳发展驱动因素研究进展

基于当前“双碳”目标早日实现的迫切要求，推进农业低碳发展已刻不容缓，而其关键在于驱动因素的精准识别，以便于针对性策略的制定。为此，越来越多的学者开始围绕农业低碳发展的驱动因素展开探讨，并取得了一系列有价值的研究结论，在此本文将从宏观和微观2 个层面进行系统梳理。

3.1 宏观层面因素识别

推进农业低碳发展是一项全面系统的工程，其进展能否顺利显然会受到宏观外部大环境的影响。为此，有必要对宏观层面的相关因素进行阐述，以便后续可以趋利避害，具体涉及到了政策因素、经济因素以及社会因素。

1）政策因素。政策效应被广泛认为是实现农业碳减排的有效路径之一，主要依靠环境规制、碳税征收、碳交易等手段实现减排目标。环境规制体现了政府对环境保护的重视程度，其力度越大，越有利于农业碳减排［7］。环境规制手段可分为命令控制型、市场激励型、自愿性和隐性等4 种，其中市场激励型环境规制更有利于激发农户减排行为［ 77］。关于碳税，Schneider 等［78］利用一般均衡模型模拟发现，碳税与补贴的科学设计不仅能提高农户福利，还可减少农业碳排放。然而，Dumortier 等［79］研究发现，碳税政策虽然有力改变了美国农作物进出口贸易模式，但也导致了其他国家和地区土地利用结构的再分配，进而引起全球温室气体排放量增加。除此之外，粮食主产区倾斜政策、政策性农业保险等同样对农业碳排放产生了影响。其中，粮食主产区倾斜政策可以通过扩大土地经营规模的方式达到抑制农业碳排放增长的目的，在长江经济带该项政策展现出了极为明显的减排效果［80］。政策性农业保险可以通过规模效应、结构效应与技术效应改变农业生产方式，进而促进农业碳减排，该项政策在东部地区成效明显［31］。除此之外，金书秦等［81］就农业碳交易市场如何助力农业碳减排进行了初步探索，认为政策层面有必要将农业纳入碳减排交易范围。

2）经济因素。经济因素被认为是导致农业碳排放增加的关键动因。学者们多从农业经济发展、农村金融发展、农业产业结构、产业集聚、财政支农等视角切入展开相关分析。其中，农业经济增长与农业碳排放之间存在“倒U 型”关系［6］，且二者之间存在的拐点甚至不只一个［82］。相比传统金融普遍存在的“金融排斥”，数字普惠金融不仅能为农业低碳生产提供资金保障，还能提高农民环保参与积极性，促进低碳、绿色农业生产经营模式被广泛采用，切实减少农业碳排放［83］。目前中国农业产业结构仍以种植业、畜牧业为主，其中前者兼具碳源与碳汇双重属性，而后者主要表现为碳排特征，故畜牧业占比的持续上升将不利于碳减排［84］。产业集聚水平的提升可以带来规模经济和范围经济，促使农业专业化、集约化水平提升，进而降低农业碳排放强度［85］，但在特定阶段也可能不利于农业低碳发展［86］。关于财政支农对农业碳排放的影响，目前学界仍存争议，有学者认为财政支农能有效促进农业碳减排［87］，但也有学者研究发现财政支农在一定程度上会扭曲要素投入结构，刺激农户增加化学品投入而导致农业碳排放增加［88］。

3）社会因素。社会的发展与变迁亦会对农业低碳发展产生显著影响。学者们主要探讨了城镇化水平、农业社会化服务等对农业碳排放的影响。其中，关于城镇化对农业碳排放产生了何种影响，目前学界并未达成统一观点。一方面，城市化进程的加快改变了农村劳动力结构，使农村劳动力结构趋于老龄化、女性化和兼业化，农业生产面临巨大挑战，为了避免农业减产，剩余农户会选择投入大量生产要素，由此导致农业碳排放量剧增［89］；另一方面，农村青壮年劳动力的减少一定程度上会促进资本密集型生产，提高农业生产的劳动生产率与资源利用率，进而实现农业碳减排［90］。农业社会化服务主要表现在为农业生产链提供大量的基础服务、生产经营服务、金融和流通服务，其水平的提升能极大提高资源利用率，减少农业碳排放［91］。其中，农业交通运输服务、农业批发与零售服务投入对农业碳排放的抑制作用最为明显［92］，而农业生产性服务主要通过促进规模经营、调整种植结构等途径降低农业碳排放水平［93］。

3.2 微观层面因素识别

截至目前，农户在我国农业生产中仍扮演着重要角色，是农业生产活动的组织者、实施者和决策者，其低碳生产意愿与低碳技术采纳水平会影响到农业低碳发展。正是基于此，近年来探讨农户低碳生产意愿与低碳生产行为决策的微观类研究越来越多，涉及到了内在与外部层面的影响因素。

1）内在因素。影响农户低碳生产意愿与行为的内在因素包括户主个体特征、技术认知、心理特征等。其中，以性别、务农年限、生产态度等为代表的户主个体特征均会对农业低碳生产意愿及行为产生影响。相比女性，男性户主对新生事物的接纳程度更高，且冒险精神的存在使得男性更愿意选择低碳生产［94］。相比务农时间较短的户主，务农经验丰富的户主对各类先进农业生产技术更易产生排斥心理，由此导致农业低碳生产意愿较低［95］。低碳生产态度作为前置驱动因素，决定了户主的低碳生产意愿，只有当意愿达到某个临界点后，户主才会选择低碳生产行为［96］。户主技术认知主要包括信息获取与受教育程度。信息获取能力较强的户主，更能意识到农业低碳发展的重要性，其低碳生产意愿由此增强［97］。受教育程度较高的户主对低碳生产的认知程度更深，不仅倾向选择低碳生产技术，还能有效提高技术利用效率［98］。户主心理特征主要包括预期收益感知、风险感知等。户主对低碳农产品的价格预期越高、声誉预期越好，其农业低碳生产意愿就越强［95］。当户主对农业低碳生产技术的应用结果处于不确定状态时，其风险感知越强，低碳生产意愿越弱［99］。

2）外部因素。政府引导、劳动力转移等是影响农户低碳生产意愿与行为选择的外部因素。其中，政府自上而下的引导会吸引大量农户选择低碳生产技术，而群体效应的存在使得余下农户也偏向于低碳生产技术的应用，以此寻求社会认同［100］；当然在这过程中，政府及农技部门也需通过有效措施不断消除农户对潜在技术风险的担忧［101］。与此同时，政府通过约束或者激励手段亦能对农户低碳生产行为选择产生积极影响，一方面，政府对低碳农资市场的有效监管为农户低碳生产创造了有利的外部环境，加之对一些高污染生产行为的法律约束，促进农户主动转向低碳生产［102］；另一方面，政府通过财政支持等手段给予农户低碳补贴，在农业产量得到基本保障的前提下，农户也会倾向选择低碳生产方式［103］。劳动力转移一方面意味着农业生产劳动力数量的减少，为了弥补劳动力的不足，农户会选择使用化肥、农机等高碳生产方式以维持产量［ 104］，另一方面也会有助于农户家庭用能优化，高碳能源消耗减少，进而促进农业碳减排［105］。

4 农业碳问题研究的未来展望

4.1 农业碳达峰的科学预测与差异化减排路径设计

中国政府已明确提出要在2030 年之前实现碳达峰。在这进程中，二、三产业固然是减碳的主战场，是整个达峰工作能否顺利实现的关键所在，但我们亦不可忽视农业碳排放问题。截至目前，虽然也有研究围绕农业碳排放的达峰问题展开初步探讨，但囿于农业碳排放测算指标体系的非全面性，其研究结论的普适性受到了极大影响。为此，有必要在科学重构指标体系并完成农业碳排放再测算的基础上，对中国及各省份农业碳排放的达峰时间及峰值水平展开合理预测，进而明确各自碳达峰如期实现的可能性。具体而言，首先，在进行相关理论阐述的基础上实证检验影响农业碳排放的关键性因素；其次，构建预测模型，完成相应参数设定与情景设置，代入相关数据对中国及各省份的农业碳排放达峰情况进行合理预测；再次，评估中国及各省份农业碳减排成效，结合各自农业碳排放峰值预测结果，准确识别减排“后进省份”；从次，在保证国家总体战略的前提下，对于如期达峰困难的减排“后进省份”，结合其农业碳排放现状特征及减排成效构建差异化的减排路径，比如可进行目标重构与路径优化，即完成时间可延迟，但总体要求相应拔高；最后，可从制度、资金、宣传等不同维度完成农业碳减排支持政策体系的构建，为农业碳达峰目标的实现提供必要保障。

4.2 农业减排固碳潜力的科学评估与实现路径探讨

“双碳”目标能否如期实现，很大程度依赖于减排固碳能力的提升。在这一过程中，大力推进二、三产业降碳减排固然重要，但绝不可忽视农业部门的重要作用。不同于二、三产业单一的碳排放特征，农业兼具碳排与固碳的双重属性。该特质决定了农业对于“双碳”目标实现的重要性，具体表现为，减排可助力碳排放早日达峰，固碳则是碳中和实现的重要保障。那么，在明晰农业减排固碳价值的基础上，其潜力评估的关键着力点及具体思路是什么？如何在优化目标的前提下探索农业减排固碳潜力实现的差异化路径，进而构建有助于农业减排固碳潜力充分实现的政策支持体系与保障机制？上述问题不仅是探究农业生产低碳转型迫切需要解决的重要科学问题，更是推动国家早日实现“30·60 双碳目标”亟待回答的重大现实问题。实际分析中，可以遵循“减排固碳潜力评估—减排固碳潜力实现的路径探讨—减排固碳潜力实现的政策机制保障”的逻辑主线，以国家《农业农村减排固碳实施方案》所重点倡导的化肥减量增效、农机绿色节能、稻田甲烷减排、农田碳汇提升等模式为例，探讨农业的减排固碳潜力，进而在完成其目标优化与路径设计的基础上，构建有助于推动农业减排固碳潜力实现的政策支持体系。

4.3 农业碳市场的构建与碳汇价值变现的思路探索

全国统一碳排放权交易市场已于2017 年底正式建立，但农业尚未被整体纳入碳市场之中，目前仅有少量农业减排项目参与温室气体自愿减排碳交易活动。在此背景下，亟需建立健全农业碳市场，加快推动农业碳交易。而为了更早且更好地让碳汇价值变现，以下几方面研究工作亟待开展：一是着力提高农业碳排碳汇的测算精度。可在现有指标体系的基础上，将更多的碳源、碳汇纳入到测算体系，并借助大数据、云计算等信息技术对原始数据测量误差进行修正，同时选择与实际情形相匹配的测算方法，切实提高测算结果的准确性，为农业碳交易提供可靠的数据支撑。二是积极探索能充分发挥农民市场主体作用与政府宏观调控能力的制度体系。政府既要通过针对性培训提高农民对碳市场的认知，给予必要的技术、资金支持引导农民强化低碳生产并参与到碳交易活动中；也需不断完善相关的政策制度与法律法规体系，为农业碳交易市场发展创造良好条件，积极引导减排企业特别是农业减排企业在交易市场中优先购买农业碳汇产品。三是系统总结国外经验并强化国际交流与合作。认真学习美国、德国、新西兰等发达国家在农业碳交易市场建设上的一些典型做法，为中国农业碳交易试点项目的开展提供经验借鉴；同时加强对外交流，与其他国家友好合作，共同探索农业碳交易新模式。

4.4 农户低碳生产技术供需匹配探究与其制度优化

近年来，虽然以涉农企业、各类合作经营组织为代表的农业新型经营主体正不断涌现，但以小农经济为主的农业生产模式仍未改变，普通农户依然是从事农业生产活动的第一行为主体。为此，有必要围绕农户低碳生产技术的现实需求与供给匹配展开研究。其中，需求层面，在完成农业低碳生产技术甄别与分类的基础上，组织专业队伍奔赴农业生产典型地区开展农户调研工作，搜集大量一手数据，而后理论探讨与实证分析相结合，明晰农户农业低碳生产技术的需求偏好、采用意愿、行为及其影响机制。供给层面，针对实地调研所获取的信息反馈，技术供给方应不断强化技术创新，研发出与农户需求相匹配的农业低碳生产技术。在这过程中，需充分调动科研院校、涉农企业、社会团队等各类科研创新主体的积极性，集中优势资源联合攻关，推动农村新能源、绿色肥料、农业碳捕捉等关键技术的研发，同时强化数字技术在农业生产领域的应用。为了促进农业低碳生产技术的供需衔接，政府还应在制度及措施方面予以支持。一方面，需强化对农业低碳发展的财政支持。比如为农业低碳生产技术研发设置专项资金，对购买和使用农业低碳生产资料的农户给予价格补贴等。另一方面，大力促进农业低碳生产技术的推广与应用。通过示范或试点地区，加强农业低碳生产技术推广，加快技术成果转化并充分发挥示范辐射作用，扩大低碳技术的应用范围。

（责任编辑：边书京）