西北地区城乡融合对农业碳排放强度的影响研究.pdf

上海国土资源 Shanghai Land&Resources112 2023Vol.44.3 doi:10.3969/j.issn.2095-1329.2023.03.018西北地区城乡融合对农业碳排放强度的影响研究黄婧婧，王建平*，陈超超（甘肃农业大学财经学院，甘肃兰州 730070）摘 要：基于 20112021 年我国西北 5 省的面板数据，采用 SDM 模型和门槛模型，实证探究了城乡融合对农业碳排放强度的影响机制。结果表明：城乡融合水平提升对农业碳排放强度具有显著的抑制作用，且表现出明显的空间溢出特征；经济增长在城乡融合对农业碳排放强度的影响中具有单重门槛效应，即当经济增长到一定阶段后，城乡融合对农业碳排放强度的抑制效果相对减弱；产业结构、农业发展、受灾程度、农业机械化水平等因素也均对农业排放强度具有空间溢出效应且存在着不同程度的影响。根据以上结论，本文从加强西北地区城乡融合区域协调性、制定针对性城乡融合发展战略、推动农业结构转型升级等方面提出西北地区农业低碳发展的建议。关键词：城乡融合；农业碳排放强度；西北地区：空间杜宾模型；门槛效应中图分类号：F323.22；X24 文献标志码：A 文章编号：2095-1329(2023)03-0112-07农业低碳发展是实现乡村振兴和生态文明建设的必然要求，也是应对气候变化的重要举措之一，而降低农业碳排放强度是实现农业低碳发展和粮食安全的必然选择。城乡融合发展通过打破城乡二元格局，加速资源要素双向流动，提升要素配置效率，进而提高农业生产效率。在既定产出下，提高农业生产效率有助于减少农业生产过程中对农药，化肥等碳源的依赖，减少农业生产活动中的碳排放，降低农业碳排放强度。西北地区幅员辽阔，是我国重要的畜牧养殖区和战略资源储备基地，也是农业温室气体的主要来源地之一，且由于该区域人员居住分散，城乡融合水平显著低于全国水平。在此背景下，研究西北地区城乡发展对区域内及邻近区域农业碳排放强度影响，对促进西北地区城乡融合发展，提高农业生产效率和生态效益，推动生态文明建设，实现西北地区可持续发展和全国碳中和目标具有重要意义。梳理文献得知，学者主要从两个方面对农业碳排放展开研究。一方面是对农业碳排放的测算研究。学者主要从投入产出角度、生产过程角度、碳汇角度和基于全生命周期法的碳足迹对农业碳排放进行测算1-4。由测算发现，中国农业碳排放强度处于下降趋势，且区域差距逐渐扩大。二是在测度基础上，分别从低碳农业发展路径、经济增长、农业碳足迹等方面探索与农业碳排放的关系5-7。国内外学者对于城乡融合的研究较为丰富，主要集中于理论方面的研究，对于评价方法的研究较少。城乡融合发展的理论与实践是当前研究的热点话题。较多学者从理论内涵、历史演进的回顾、存在问题与实现路径的分析等方面进行探讨8-11。此外，也有学者构建评价指标体系对城乡融合水平进行测度，发现中国城乡融合水平呈上升趋势，但区域差异较大。还有一些学者分析城乡融合的影响因素，并认为经济发展、收入差距、数字经济等因素是城乡融合重要的影响因素12-15。对于城乡融合与农业碳排放关系的研究较少，鲜有学者从城镇化等方面进行研究，且研究对象多是基于全国的省级数据。根据部分学者的研究结果，农业碳排放总量会随着城镇化的进程而下降，但对不同区域的影响作用存在一定差异16-18。还有学者从土地利用、技术进步和农业结构调整等方面研究与农业碳排放的关系，但对农业碳排放具体作用比较复杂，取决于不同因素的类型和范围。综上所述，学者对于城乡融合和农业碳排放的单一视角的研究较为丰富，但对城乡融合与农业碳排放关系的收稿日期：2023-06-22修回日期：2023-07-31作者简介：黄婧婧，1997 年生，女，硕士生，主要研究方向为生态经济。电子邮箱：*通信作者：王建平(硕士/副教授)，上海国土资源Shanghai Land&Resources 2023Vol.44.3 113研究相对较少，且尚未得出一致结论。研究对象也多是基于全国，针对西北地区的具体研究相对较少。鉴于此，本文基于西北地区 20112021 年面板数据，从经济融合，社会生活融合和资源与环境融合三个维度反映城乡融合水平，采用空间杜宾模型与门槛模型深入分析城乡融合对农业碳排放强度的影响，系统揭示西北地区城乡融合对农业碳排放强度的影响机制，助力西北地区在低碳背景下制定城乡融合发展规划。1 研究设计1.1 研究区概况西北地区是中国面积最大、人口密度最低、少数民族聚居最多的地区，也是中国贫困人口较多、生态环境脆弱、城市化水平低、城乡发展不平衡的地区。西北地区的城乡融合发展是国家战略的重要内容，也是促进区域协调发展和生态文明建设的必然要求。有研究表明，西北地区农业碳排放主要源于种植业和畜牧业两个子系统，且在 19802020 年农业温室气体排放量呈现出波动增长趋势，与该地区实现可持续发展和“两碳”目标相背离19。西北地区城乡融合对农业碳排放的影响是一个复杂的系统问题，涉及多个方面的因素，具有较强的可研究性。1.2 模型设定（1）探索性空间数据分析在建立空间计量经济学模型之前，需要对农业碳排放强度进行相关性检验。本文借鉴相关文献20的做法，采用全局自相关（Morans I）对各省区之间的相关性进行测算，以衡量空间计量模型的合理性，计算公式如下：（1）式中：n 代表研究对象数量；xi代表各个区域的观测数据；x 为样本的平均值；Wij表示地理空间权重矩阵，该矩阵描述了地区间的空间联系和相互作用。I 为莫兰指数，I 0 表示空间正相关，I 0 表示空间负相关，I 0 则表示不存在空间相关性。（2）空间杜宾模型传统回归模型忽视空间异质性特征和变量之间的相互关系，结果往往不太理想。本文所采用的空间杜宾模型（SDM）是常用的空间计量方法，其既可以分析区域内被解释变量和解释变量之间的关系，还可以衡量其它相邻区域的因变量和自变量的滞后效应对该区域的影响，进而可全方位的评估因变量对自变量的作用。故其可以用来研究城乡融合与碳排放之间的关系，如式（2），简化公式如式（3）：()20,itijjtiitiijjtititnYW YXW XNI=+(2)()()111()()()itnijijijjtijnijkkijYIWWW XIWIWW=+=+(3)式(2)中：Yit为 t 时期下空间单元 i 的解释变量；X为 nk 的矩阵；Wij为 nn 地理空间权重矩阵；WY 和WX 分别为表示因变量和自变量的空间滞后项；为随机扰动项；，和为待估参数，若=0，则可简化为式（3）。式(3)中：矩阵()1()nijkkijIWW+中斜对角线元素的均值为直接效应、其它元素均值则表示间接效应，总效应=直接效应+间接效应。（3）门槛效应模型为验证城乡融合水平（Ur）能否通过 Cdp 产生非线性门槛效应进而影响农业碳排放强度（e），建立门限面板模型如下：()1121232()()ititititittitYUr CdprUr rCdprUr CdprXv=+（4）式中：Cdp 为门槛变量，即经济增长水平；为不同门槛水平下核心解释变量的系数；r 为对应门槛值；为待估计参数，vt为时间固定效应。1.3 变量测度及选取（1）被解释变量农业碳排放强度（Q）。为降低西北地区的农业碳排放，首先需要对农业活动产生的碳排放进行精确评估。根据学者的相关研究，目前普遍采用生命周期法来测算农业碳排放，该方法考虑了农业生产全过程中各个环节碳的直接和间接排放，包括种植，施肥（饲养）及生长（动物肠道消化）等过程中产生的 CO2、N2O 和 CH4等温室气体。按照国际公认的核算体系和方法，对农业和畜牧业的碳排放从以下 4 个部分来衡量。（1）耕地土壤碳排放。指土地翻耕所产生的碳，主要为 N2O，不同类型的作物单位碳排放系数有所差异；（2）农资投入碳排放：农业生产过程中由于使用化肥、农药、农膜、柴油等产生的一定量的温室气体，而化肥为第一大碳源；（3）水稻种植碳排放。指稻田种植中直接排放的 CH4量，水稻的碳排放系数因区域环境的不同而相异，且由于单季稻栽培且生产周期不稳定，本文以中位数128天为生产周期作为核算标准21-22；（4）畜牧养殖碳排放。指我国一些常见的植食性动物在消化食物和排泄粪便时所产生的 CH4、N2O 等气体。借鉴谢会强等23对农业碳排放的测算公式来测算相关数据：（5）式中：E 为温室气体碳排放总量；Ei为引发碳排放的第 i上海国土资源 Shanghai Land&Resources114 2023Vol.44.3 类源；Si，ei分别为第 i 类农业温室气体的种类及排放系数。为便于分析，将计算出来的温室气体排放量统一折算成 CO2当量。本文使用单位农业产值的碳排放量来衡量农业碳排放强度，计算公式如下。其中，NGDP 为农业总产值。EQNGDP=（6）农业碳排放源及系数见表 1。（2）解释变量为综合反映城乡融合水平水平（Ur），需要考虑发展的全过程因素，综合分析对比类指标，传导动力类指标和现实状态类指标来反映其水平。故本文借鉴相关文献25，从经济的融合（ei）、社会生活的融合（sli）以及资源与环境的融合（rei）3 个方面构建指标体系，并定性其性质，具体指标如表 2。并借助熵值法确定相关指标权重，对城乡综合水平进行系统评价。经济发展水平是社会生产力的物质基础，与城乡融合和农业碳排放密切相关，故本文选取经济增长（Cdp）为门槛变量进行分析。经济增长用经济增长速度来衡量，当一个地区 Cdp 水平较低时，为提高人均收入，宏观发展战略会把城乡经济发展放在首位，这就会产生环境问题，此时农业经济增长往往伴随着高污染、高排放。（3）控制变量考虑到西北地区各省份之间经济发展水平、人力资本及经济结构之间存在显著差异，本文参照已有的文献，选择产业结构（is）、农业发展水平（adl）、受灾程度（dd），科技创新水平（til）和受灾程度（dd）等 5 个指标作为控制变量。其中，产业结构以地区三产增加值和二产增加值之比表示。农业发展水平（adl）用区域的农业生产总额除以区域农村总人数表示。受灾程度（dd）以种植面积中受灾的农作物面积所占比例表示。科技创新水平（til）用地区授权专利与地区总人口比值表示。农业机械化水平（aml）用地区农业机械动力与农村总人口比值表示。1.4 数据来源本研究所需要的化肥、农药、地区 GDP、城镇和农村人口等数据主要来源于中国统计年鉴、中国农村统计年鉴和中国环境统计年鉴及西北 5 省的统计年鉴。其中，化肥施用量用折纯量来表达，借助线性插值法对缺失数据进行补充；GDP 则以 2010 年为基准期进行平减。2 结果与分析2.1 农业碳排放强度与城乡融合水平评价如图 1(a-c)，通过对历年西北 5 省区农业碳排放强度进行测算得知，20112021 年西北 5 省区农业碳排放强度整体呈现不同程度的下降态势。其中：青海省在整个研究期内农业碳排放强度均高于其他省区（最高达到1.1617），这主要是源于青海畜牧业发达，而较高的碳排放足迹决定了其碳排放强度的大小；宁夏、甘肃、陕西和新疆在研究期内的农业碳排放强度均呈缓慢下降态势，而陕西则长期保持最低。从图 1(d-f)可知，在研究期内，西北 5 省区整体的城乡融合水平呈现不断上升的态势，特别是陕西的城乡融合水平在研究期内一直保持较高水平，而甘肃省的城乡融合水平则相对较低。这表明陕西在城乡发展一体化方面取得了显著的进展，城乡之间的经济、社会和环境联系更加紧密。2.2 实证分析（1）空间自相关检验从表 3 得知，整个研究期内西北地区农业碳排放强度的 Morans I 的 P 值均通过显著性检验，说明农业碳排放强度的空间分布并非随机，而是具有空间特征，且表现为正相关，这表明其具有较强的空间依赖特征，即其碳表 2 城乡融合发展水平评价指标Table 2 Evaluation indicators of urban-rural integration development level一级指标二级指标指标含义或算法性质经济的融合城乡人均收入之比城镇可支配收入/农村居民可支配收入-城乡恩格尔系数之比城镇恩格尔系数/农村恩格尔系数+二元对比系数(一产增加值/一产从业人数)/(二三产增加值/二三产从业人数)+经济发展速度（当年 GDP-基期 GDP）/基期 GDP+社会生活的融合城乡文教娱乐之比城市文教娱乐支出/农村文教娱乐支出-城乡医疗保健之比城市医疗保健支出/农村医疗保健支出-公路网密度公路总长度/行政区域面积+人均邮电业务量邮电业务总量/总人数+资源与环境的融合城镇化率城镇人口/总人口+建成区绿化覆盖率绿化覆盖面积/城市建成区面积*100%+污染治理财政节能环保支出占地方财政总预算支出比重+生活垃圾无害化处理水平生活垃圾无害化处理量/所处理生活垃圾总量+注：方向“+”和“-”分别该项指标为正向指标或负向指标。正向指标：数值越大越优。负向指标：则反之。表 1 农业碳排放源及系数Table 1 Agricultural carbon emission sources and coefficients碳排放源碳排放系数数据来源碳排放源碳排放系数数据来源化肥(kg/kg)0.8956ORNL灌溉(kg/km2)266.48文献24农药(kg/kg)4.9341ORNL牛(kg/(头年)415.91IPCC柴油(kg/kg)0.5927IPCC猪(kg/(头年)34.091IPCC农膜(kg/kg)5.18ORNL羊(kg/(头年)35.1918IPCC翻耕(kg/km2)312.6IABCAU水稻（kg/m2天）3.136文献21注：ORNL（美国橡树岭国家实验室）；IABCAU（中国农业大学农学与生物技术学院）；IPCC（联合国政府间气候变化专门委员会）上海国土资源Shanghai Land&Resources 2023Vol.44.3 115排放强度会受到相邻省域碳排放强度的影响，因此可以做进一步分析。（2）空间计量模型选择为选择合适的空间计量模型，采用 LM、LR 及 Wald进一步检验，结果如表 4 所示。空间误差最大似然检验（LM-error）、空间滞后最大似然检验（LM-lag）、稳健性空间误差最大似然检验（Robust-LM-error）和稳健性空间滞后最大似然检验（Robust-LM-lag）的结果均在 1%的显著性水平下表现显著，说明城乡融合对农业碳排放强度影响的模型选择应同时考虑空间滞后项和空间误差项，由于空间杜宾模型包含了这两种效应，因此初步判定选择空间杜宾模型。似然比（LikelihoodRatio,LR）检验和沃尔德（Wald）检验值均通过了 1%的显著性水平检验，拒绝原假设，表明选择 SDM 模型是正确的。此外，本文构建了随机效应、时空双固定、时间固定和空间固定效应等四种效应下的 SDM 模型，比较其拟合优度（Adj-R2）和对数似然估计值（Log-likelihood）（如表 5）发现，时间固定效应模型整体表现最好，故选取时间固定效应下的 SDM 模型。图 1 农业碳排放强度及城乡融合水平 Fig.1 Thecarbon intensity of agriculture and urban and rural integration level表 3 历年农业碳排放强度 Morans ITable 3 Historical agricultural carbon emission intensity Morans I年份农业碳排放强度Morans IP-value20110.187*0.04020120.197*0.03720130.240*0.02520140.295*0.01520150.335*0.0102016 0.349*0.00820170.289*0.01620180.307*0.01320190.253*0.02220200.155*0.05220210.253*0.022注：*表示 P 0.01，*表示 P 0.05，*表示 P 0.1（下同）表 4 拟合优度与对数似然估计的比较Table 4 The goodness-of-fit compared with the logarithm likelihood estimation模型随机效应时间固定效应空间固定效应 时空双固定效应Adj-R20.53680.80210.65740.4103Log-likelihood135.2842189.7858153.6651182.3652表 5 LM 检验、LR 检验及 Wald 检验结果Table 5 LM test,LR inspection and Wald test results检验方法检验量统计量LM 检验LM-error36.52*Robust-LM-error14.36*LM-lag118.65*Robust-LM-lag120.23*LR 检验LR-spatial-error154.57*LR-spatial-lag55.64*Wald 检验Wald-spatial-error50.38*上海国土资源 Shanghai Land&Resources116 2023Vol.44.3 （3）空间回归分析采用 SDM 模型对城乡融合对农业碳排放强度的空间效应作进一步分析得知：空间自相关回归系数在 1%的水平下表现显著，且存在负向影响关系，表明相邻省域的农业碳排放强度对邻近省份的农业碳排放强度产生了抑制效果，且具有显著的空间依赖性。城乡融合水平对核心解释变量在 1%的显著性水平下表现显著，且存在负向影响（-0.331），表明城乡融合水平越高，农业碳排放强度反而降低。测算发现，其空间滞后系数（Wur）在 5%的显著水平下呈正相关（1.652），表明城乡融合发展的同时会降低邻近省份城市的农业碳排放（表6）。经济融合、社会生活融合、资源与环境融合对农业碳排放产生负向较显著的影响。经济融合可以促进农业生产效率，提高农产品附加值。社会生活融合可以增强农民的环保意识，提高农业废弃物的利用效率，减少农业对土地、水等资源的过度开发。通过资源与环境的保护协调，实现农业生态系统结构合理和功能的优化，提高农业碳汇的能力，减少农业碳排放的程度。资源与环境融合可以优化农业生态系统的结构和功能，增加农业碳汇的潜力，降低农业碳排放的强度。从控制变量的显著性来看，本地区农业碳排放强度受科技创新水平、产业结构、农业发展水平，受灾程度和农业机械化水平等因素的显著影响，其中农业发展水平和农业机械化水平对农业碳排放有促进作用，而产业结构、受灾程度和科技创新水平则对农业碳排放产生抑制作用。为深入探讨其空间效应，对解释变量的空间滞后项做偏微分，并从直接、间接和总效应三个维度分别进行分析，结果如表 7。从直接效应来看，城乡融合水平在 5的显著水平下呈负相关（-0.7172），表明某省城乡融合水平的提升对本省农业碳排放具有显著的抑制效果。假设其他因素保持不变，城乡融合水平每提高 1 个单位，本省的农业碳排放强度降低 0.717 个单位。从间接效应来看，城乡融合水平在 1%的水平下显著呈正相关，表明其具有显著的空间溢出效应。在单一变量条件下，某省的数字城乡融合水平每提高 1%，邻近省份的农业碳排放强度就会提高1.923%，表明数字城乡融合水平对周边省份具有显著的“典范效应”，能够有效抑制邻近省份农业碳排放。经济融合、社会生活融合、资源与环境融合的直接效应和间接效应均在 10%的显著性水平下呈正相关，说明为了有效降低农业碳排放，应该加强城乡各领域的融合发展。控制变量中产业结构和农业发展水平的直接效应在5的水平下显著呈负相关，说明产业结构和农业发展水平抑制农业碳排放。这表明随着产业结构和农业发展水平的提高，农业所产生的碳排放量呈现出逐渐减少趋势。究其原因：一方面，产业结构决定了农业对能源、化肥、农药等投入品的需求和消耗，从而影响农业生产中能源和非能源排放的水平。另一方面，农业发展水平反映了农业生产技术和管理水平，而其又影响农业生产效率和资源利用效率。受灾程度对农业碳排放有一定的负向影响，显著性较弱且对农业碳排放的影响较小。这是由于受灾程度一方面只会影响农民对农业生产的投入选择，而对农业碳排放影响较弱，另一方面，农业具有固碳功能，可以抵消部分农业碳排放，因此，自然灾害不会导致农业碳排放的大幅波动。科技创新水平与农业机械化水平的直接和间接效应均表现显著，且存在正向影响关系，这表明科技创新水平及农业机械化水平提升会导致该省及相邻省份农业碳排放增加。（4）门限效应分析上文已经证明了城乡融合水平能够有效降低农业碳排放强度，但城乡融合对农业碳排放强度的影响是多方面的，且这种影响会随着城乡融合水平的变化而呈现出非线性的特征。为更深入分析该影响，本文以经济增长为门槛变量，基于面板门槛模型检验城乡融合是否存在对农业碳排放强度的门槛效应。表 8 结果表明，经济增长仅通过了单一门槛检验，这表明以经济增长作为门槛表 6 空间杜宾模型(SDM)估计结果Table 6 Spatial Durbin Model(SDM)estimation results变量系数标准差变量系数标准差ur-0.3312*0.5169W*ur1.6522*1.0601ei-0.1249*0.0975W*ei-0.1384*0.2129sli-0.2680*0.2557W*sli-1.1788*0.7101rei-1.5835*0.4430W*rei-0.9116*0.6983is-0.3752*0.2112W*is-0.0635*0.3612adl0.2963*0.1722W*adl-1.1901*0.3362dd-0.4264*0.2157W*dd0.6221*0.6467til-0.4352*0.0155W*til0.00440.0353aml0.1287*0.0704W*aml0.5781*0.1824 值-0.5472*（0.008）R20.8021Log-likelihood189.7858表 7 SDM 模型效应分解结果Table 7 Results of SDM model effect decomposition变量直接效应间接效应总效应Ur-0.7172*（0.4323）1.9234*（0.8441）1.4060*（0.5645）ei-0.0542*（0.2388）-0.3034*（0.1053）-0.3576*（0.1618）sli-0.5687*（0.2389）-0.4592*（0.6468）-1.0279（0.7820）rei-0.8468*（0.6040）-1.2036*（0.4594）-2.0504*（0.8683）is-0.4284*（0.1952）0.8561*（0.0.3422）0.8353*（0.4473）adl-0.5697*(0.1381)-0.0177(0.4330)-0.5855*(0.3956)dd-0.3893（0.1766）-0.4338*（0.5233）-0.8214*（0.6100）til0.0532*（0.0111）0.0221*（0.0277）-0.2634*（0.0353）aml0.0738*（0.0694）1.0325*（0.1745）0.4347*（0.1585）上海国土资源Shanghai Land&Resources 2023Vol.44.3 117变量时，只存在单重门槛效应。表 9 显示了相应的门槛区间及回归系数，当 Cdp0.150，即经济增长处于较低水平时，城乡融合对农业碳排放强度表现出较强的抑制效应。当 Cdp0.150，虽然仍表现为抑制效应，但有所缓和。3 结论与建议3.1 结论主要结论如下：（1）西北地区整体农业碳排放强度均呈下降态势，城乡融合水平均呈上升态势。其中，在研究区域内，陕西省呈现出农业碳排放强度低、城乡融合水平高的特征，表明陕西在减少农业碳排放方面取得了显著成效，并在促进城乡融合发展方面取得了积极进展。（2）城乡融合对农业碳排放强度的抑制作用表现出显著的空间依赖特征和负向空间溢出效应。不仅本省城乡融合对本省农业碳排放强度有直接的抑制作用，相邻省份城乡融合对本省农业碳排放强度也产生了显著的抑制效应。其中，资源与环境的融合对农业碳排放的影响最显著也最直接，所以城乡融合需要在保护环境的前提下进行。（3）经济增长水平在城乡融合对农业碳排放强度的影响中存在单重门槛效应。当经济增长水平低于门槛值时，城乡融合水平的提升会加剧农业碳排放强度的下降，而当经济增长水平较高时，城乡融合水平的提升对农业碳排放强度的抑制作用则相对减弱。（4）农业碳排放强度同时也受到多种因素影响。研究所选取的控制变量对农业碳排放强度的作用及影响程度各不相同。3.2 建议加强区域间城乡融合的空间协调和互动协作，促进不同区域间的合作交流和城乡融合发展，降低总体农业碳排放强度。此外，还应该优化城乡规划和建设，完善城乡空间布局和功能分区，提高城乡基础设施和公共服务的共享水平，加强城乡资源要素的流动性和配置效率，实现经济社会的可持续发展。根据经济发展的不同阶段，制定有针对性的城乡融合发展战略，实现对农业碳排放强度的动态调节。在经济发展水平较低的阶段，应优先促进城乡要素的流动和交换，实现农村劳动力向非农产业转移，增加农业劳动效率；在经济发展水平较高的阶段，应优先促进城乡要素的整合和协调，实现产业结构优化和升级，提高农业附加值。优化农业的产业布局，推动农业的生态化、循环化、低碳化的转型。既要鼓励和帮助农业生产者调整种养殖机构和方式，发展绿色、有机、生态农业，提升产品的质量和价值，从而增加经济收入。又要大力培育和扶持新型农业经营主体发展，推动农业产业化、规模化、集约化和现代化发展，提高农业生产效率和资源利用效率。同时，还要强化对农业科技创新的支持，提高农业机械化水平，降低能源消耗和废气排放。参考文献(References)1 程琳琳,张俊飚,田云,等.中国省域农业碳生产率的空间分异特征及依赖效应 J.资源科学,2016,38(2):276-289.CHENG L L,ZHANG J B,TIAN Y,et al,The spatial variation characteristics and dependency of agricultural carbon productivity in ChinaJ.Resources Science,2016,38(2):276-289.2 王丹妮.基于上海市土地利用方式变化下的土壤有机碳储量核算研究 J.上海国土资源,2021,42(3):1-6.WANG D N.Soil organic carbon storage based on land use change in ShanghaiJ.Shanghai Land&Resources,2021,42(3):1-6.3 翁翎燕,李伟霄,张梅,等.江苏省农田生态系统净碳汇时空演变特征 J.长江流域资源与环境,2022,31(7):1584-1594.WENG L Y,LI W X,ZHANG M,et al.Spatial and 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from the agricultural sector of Chinas main grain-producing areasJ.Science of the Total Environment,2019,665(C).8 CUI Y,KHAN S U,SAUER J,et al.Exploring the spatiotemporal heterogeneity and influencing factors of agricultural carbon footprint and carbon footprint intensity:Embodying carbon sink effectJ.The Science of the Total Environment,2022,846.9 王彩娟,季顺伟,任丽燕.长三角城市群能源碳排放空间关联及其影响因素研究 J.上海国土资源,2022,43(3):8-14.表 8 门限效应检验Table 8 Threshold effect test门槛变量门槛个数F 统计量P 值1%临界值 5%临界值 10%临界值Cdp单一门槛18.44*0.03029.58621.32515.536双重门槛2.850.53715.0029.9568.321三重门槛1.450.80014.23510.0958.001表 9 门槛值估计结果Table 9 Threshold estimation results门槛变量门槛区间回归系数CdpK0.15-0.299*K0.15-0.085*上海国土资源 Shanghai Land&Resources118 2023Vol.44.3 WANG C J,JI S W,REN L Y.Spatial correlation and influencing factors of energy carbon emissions in Yangtze River Delta urban agglomerationJ.Shanghai Land&Resources,2022,43(3):8-14.10 赵伟佚,潘玮,李裕瑞.县域内城乡融合发展:理论内涵与研究进展 J.地理研究,2023,42(6):1445-1464.ZHAO W Y,PAN W,LI Y R.Integrated urban-rural 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