中国农业关键要素对温室气体排放的线性与非线性影响研究及其意义

为解决中国农业活动对温室气体（GHG）排放影响不明的问题，研究人员开展了农业关键变量对 GHG 排放动态影响的研究。结果表明，农业用地等增加会使 GHG 排放上升，林地增加可降低排放。该研究为中国农业可持续发展提供了重要依据。

　　在全球气候变化的大背景下，农业活动对环境的影响愈发受到关注。农业不仅是保障粮食供应的关键产业，其产生的温室气体（GHG）排放也对全球气候造成了不容忽视的影响。随着全球人口的持续增长，对农产品的需求不断攀升，农业生产规模扩大，这使得农业活动带来的环境问题，如 GHG 排放、空气和水污染、生物多样性减少等愈发严重。在中国，庞大的人口基数和重要的农业地位，使其在全球 GHG 排放中占据显著份额。然而，此前人们对于中国农业中各关键因素与 GHG 排放之间的关系了解并不充分，这严重制约了针对性减排措施的制定与实施。因此，开展相关研究，深入剖析中国农业关键要素对 GHG 排放的影响机制，对推动中国农业可持续发展、助力全球应对气候变化至关重要。

东北农业大学的研究人员为了解决上述问题，开展了关于农业关键变量（农业用地、化肥消费、农业能源使用、农业增加值、林地、畜牧业、渔业和作物生产）对 GHG 排放动态影响的研究。研究结果表明，在长期来看，增加农业用地、化肥消费、农业能源使用、作物生产、畜牧业生产和渔业生产会使中国的 GHG 排放增加，而增加林地面积则可以减少 GHG 排放。此外，通过对关键变量的非对称分析发现，正向冲击（如农业用地使用增加、化肥消费增加、农业能源使用增加）会显著促进长期 GHG 排放，而负向冲击则能显著压缩排放。该研究成果发表在《Scientific Reports》上，为中国制定科学有效的农业减排政策、实现可持续发展提供了关键的理论支持。

在研究方法上，研究人员主要运用了以下关键技术：首先，收集 1990 - 2020 年的年度统计数据，这些数据来源于世界银行发展数据库（WDI）和中国国家统计局（NBSC），涵盖了 GHG 排放、各类农业生产指标等丰富信息。其次，运用多种单位根检验方法，如增强迪基 - 富勒（ADF）检验、菲利普斯 - 佩伦（PP）检验和 Kwiatkowski - Phillips - Schmidt - Shin（KPSS）检验，来检验数据的平稳性，确保研究的可靠性。最后，使用线性自回归分布滞后（ARDL）模型和非线性自回归分布滞后（NARDL）模型，分析各变量之间的长期和短期关系，特别是 NARDL 模型，能够有效捕捉变量的非对称影响。

研究结果

1. 单位根检验结果：通过 ADF、PP 和 KPSS 单位根检验，发现 GHG、FC、CPI、LPI、FP 和 FL 等变量在水平值上非平稳，但一阶差分后平稳；AGL 在 ADF 和 PP 检验中处于 1 (0) 水平平稳；在 KPSS 检验中，除 lnLPI 和 lnFL 外，其他变量在水平值上平稳。这一结果为后续的模型分析提供了基础。
2. 相关性分析结果：相关性分析表明，变量之间存在显著关系。lnGHG 与 lnFC 呈强正相关，意味着化肥消费增加会导致 GHG 排放显著上升；lnAVA 与 lnGHG 呈强负相关，说明提高农业生产效率、采用可持续发展模式有助于减少排放；lnAGL 与 lnGHG 呈中等正相关，表明其对排放的影响相对较弱。这些结果突出了资源合理利用和可持续发展在减排中的重要性。
3. 协整检验结果：NARDL 边界检验的 F 统计量（7.998）大于上界，证实了各变量之间存在长期协整关系，即从长期来看，农业用地、化肥消费等变量与 GHG 排放之间存在稳定的联系，为进一步分析它们之间的相互影响奠定了基础。
4. ARDL 和 NARDL 模型结果：运用 ARDL 和 NARDL 模型揭示了各变量对 GHG 排放的影响。在长期，正向冲击下，农业用地每增加 1%，GHG 排放增加 0.187%；化肥消费每增加 1%，排放增加 0.463%；农业能源使用每增加 1%，排放增加 0.242% 。相反，减少这些投入则能降低排放。同时，畜牧业、作物生产、渔业生产和农业增加值的增加也会使 GHG 排放上升，而林地每增加 1%，排放减少 0.825%。
5. 非对称因果关系结果：短期分析显示，农业用地、农业能源使用和化肥消费的正向冲击会显著增加 GHG 排放，负向冲击则显著减少排放。农业增加值促进排放，而作物生产、畜牧业生产和林地在短期内可减少排放。误差修正机制（ECM）系数为 - 0.266，表明短期冲击可在一定程度上恢复。
6. 动态乘数结果：动态乘数图进一步验证了上述结果。农业用地、化肥消费和农业能源使用的正向冲击会增加排放，负向冲击会减少排放，且短期波动在约两年后趋于平衡。此外，递归累积和平方（CUSUM）和递归残差累积和平方（CUSUMSQ）检验表明模型稳定，样本数据在合理范围内。

研究结论与讨论

本研究通过对中国 1990 - 2020 年农业关键变量与 GHG 排放关系的深入分析，得出了一系列重要结论。研究明确了各农业要素对 GHG 排放的线性与非线性影响，这有助于人们更全面地理解农业活动与气候变化之间的复杂联系。从政策层面来看，研究结果为中国制定农业减排政策提供了科学依据。例如，中国可加强 “绿色农业发展实际行动计划”，减少对化肥和农药的依赖，推广可持续农业实践；实施碳排和能耗双控行动，推动农业向可再生能源转型；鼓励作物轮作和多样化种植，促进土壤固碳，降低能源消耗；大力推进林地扩张，发挥森林的碳汇作用。这些措施不仅能有效减少农业领域的 GHG 排放，还能促进农业可持续发展，保障粮食安全，实现经济发展与环境保护的双赢。然而，本研究也存在一定局限性，如仅探讨了部分变量的长期非线性影响，未深入分析化肥和农药总量对可持续农业和碳排放的影响，也未区分农业中可再生和不可再生能源的使用情况。未来研究可在这些方面进一步拓展，为中国乃至全球农业应对气候变化提供更全面、更深入的理论支持和实践指导。