中国省域农业碳排放权配额优化研究——基于ZSG-DDF模型

　　 摘要:

为实现我国农业部门的碳达峰目标，亟需构建一套科学合理、兼顾公平与效率的农业碳排放权分配机制。本文构建了一个融合 ARIMA 时间序列预测与零和收益方向距离函数（ZSG-DDF）模型的农业碳排放配额优化框架，旨在碳排放总量固定约束下提升省域间碳资源配置效率。首先，基于 2005—2020 年农业投入产出数据，采用 ARIMA 模型对全国 30 个省市的相关指标进行预测，进而在“2030 年农业碳排放强度较 2005 年下降 60%”的国家目标约束下，测算各省市的初始碳排放配额。随后，运用 ZSG-DDF 模型对初始配额效率进行评估，结果表明仅江苏、福建、广东等 10 个省市为 DEA 有效，其余省市存在不同程度的效率缺口。通过 19 轮迭代动态再分配，在保持全国碳排放总量不变的前提下，实现了碳排放权从低效省市向高效省市的转移，最终所有省市均达到 DEA 有效状态。其中，山西、新疆等地区配额减少，江苏、广东等高效地区配额相应增加，形成了“向高效区域集中”的最优配置格局。在此基础上，提出三项政策建议：一是设定差异化的区域减排目标，二是构建绩效导向的动态配额调整机制，三是设立农业绿色转型专项基金。ARIMA–ZSG-DDF 组合方法不仅拓展了传统 DEA 模型的预测能力，也可直接处理非期望产出与资源总量约束问题，具有良好的跨行业与多层级可拓展性，可应用于工业、交通等领域以及市县尺度的碳治理，为碳达峰路径设计提供了量化支撑与政策工具。