杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放與經(jīng)濟(jì)增長脫鉤關(guān)系及其驅(qū)動因素研究

張晴 朱華 王妍 許柔怡 陳杰勛 葉錦陽

摘要：理解農(nóng)業(yè)用水碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，對農(nóng)業(yè)水、能資源集約利用和區(qū)域低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。采用2010—2021年杭州市農(nóng)業(yè)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放進(jìn)行了核算，并探討了杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤關(guān)系。結(jié)果顯示：①2010—2021年杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放整體呈非平穩(wěn)下降趨勢，碳排放強(qiáng)度呈持續(xù)下降趨勢，二者分別下降了0.82×108 kg和1.14 t/104元，其中農(nóng)業(yè)用水碳排放時間演變大致分為“先下降后上升-波動下降-相對平穩(wěn)”3個階段；②2011—2021年杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤關(guān)系以強(qiáng)脫鉤為主，占比72.73%；③技術(shù)效應(yīng)與經(jīng)濟(jì)效應(yīng)分別是促進(jìn)和抑制二者脫鉤的主要因素。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)用水;碳排放;經(jīng)濟(jì)增長;Tapio;LMDI

中圖分類號：TV9? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? 文章編號：1001.9235（2024）01.0034.09

Study on Decoupling Relationship Between Carbon Emissions of Agricultural Water Consumption and Agricultural Economic Growth in Hangzhou and Its Driving Factors

ZHANG Qing1，ZHU Hua1，2，3*，WANG Yan1，XU Rouyi1，CHEN Jiexun1，YE Jinyang1

（1.College of Geomatics and Municipal Engineering，Zhejiang University of Water Resources and Electric Power，Hangzhou 310018，China; 2.Key Laboratory of Poyang Lake Wetland and Watershed Research，Ministry of Education，Jiangxi Normal University，Nanchang 330022，China; 3.State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying，Mapping and Remote Sensing，Wuhan University，Wuhan 430079，China）

Abstract： Understanding the relationship between carbon emissions of agricultural water consumption and agricultural economic growth is of great significance for the efficient utilization of water and energy resources in agriculture and the development of the regional low.carbon economy.Agricultural.related statistical data in Hangzhou from 2010 to 2021 are utilized to calculate the carbon emissions of agricultural water consumption.The decoupling relationship between carbon emissions of agricultural water consumption and agricultural economic growth in Hangzhou is explored.The results show that：①From 2010 to 2021，the carbon emissions of agricultural water consumption in Hangzhou show a non.stationary decline trend，and the intensity of carbon emissions shows a continuous decrease trend，with reductions of 0.82×108 kg and 1.14 t/104 yuan （the Chinese currency），respectively.The temporal evolution of carbon emissions of agricultural water consumption can be roughly divided into three stages：“decrease firstly and then increase，decline with fluctuation，and relatively stable”;②The decoupling relationship between carbon emissions of agricultural water consumption and economic growth in planting industry in Hangzhou from 2011 to 2021 is mainly characterized by strong decoupling，accounting for 72.73%;③Technological effects and economic effects are the main factors promoting and inhibiting the decoupling between carbon emissions of agricultural water consumption and economic growth.

Keywords：agricultural water use;carbon emission;economic growth;Tapio;LMDI

隨著全球工業(yè)化和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，水資源需求不斷增加，水污染及碳排放導(dǎo)致氣候問題日益嚴(yán)峻［1-2］。農(nóng)業(yè)作為第二大碳排放源，其碳排放量約占全球人為碳排放總量的23%［3］，其中，中國農(nóng)業(yè)碳排放量約占全球總量的12.54%［4］。中國是農(nóng)業(yè)大國，也是世界上水資源最缺乏的國家之一［5］。在農(nóng)業(yè)活動中，灌溉過程消耗大量水資源［6］，同時也通過能源消耗產(chǎn)生巨大的碳排放［7-8］。在氣候變暖、水資源短缺和能源危機(jī)的多重壓力下，區(qū)域農(nóng)業(yè)用水碳排放與經(jīng)濟(jì)增長的協(xié)調(diào)發(fā)展面臨巨大的挑戰(zhàn)。因此，厘清農(nóng)業(yè)用水碳排放與經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系，對區(qū)域農(nóng)業(yè)碳減排、水資源管理和可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

“水-能-碳”的研究主要從“水-能”關(guān)系的研究發(fā)展而來。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面，水和能源具有密切的關(guān)系：一方面，農(nóng)業(yè)灌溉設(shè)施運(yùn)行離不開能源消耗；另一方面，能源的消耗也需要水資源的投入［9］，而農(nóng)業(yè)水資源利用通過能源消耗過程產(chǎn)生大量碳排放。隨著溫室氣體排放的增加，對全球氣候和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成不利影響。因此，農(nóng)業(yè)用水系統(tǒng)“水-能”關(guān)系研究擴(kuò)展至“水-能-碳”多要素的耦合。有學(xué)者從不同角度（農(nóng)業(yè)［10］、工業(yè)［11］等）和不同尺度（農(nóng)場［12］、工業(yè)園區(qū)［13］、城市［14］、流域［15］、國家［16］等）的“水-能-碳”關(guān)系進(jìn)行了研究。如杜景新等［17］基于動力消耗、灌溉等過程的能源消耗數(shù)據(jù)，對農(nóng)業(yè)水資源開發(fā)利用過程的碳排放進(jìn)行了核算，進(jìn)而探討了水資源開發(fā)利用對環(huán)境的影響及適應(yīng)氣候變化的對策。同時，水資源利用的各個環(huán)節(jié)（供水［18］、取水［19］、處理水［20］等）的研究也不斷展開。在碳排放的影響因素方面，國外首先從脫鉤角度對不同區(qū)域碳排放與經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)行分析［21-22］。國內(nèi)也從不同角度展開研究，主要是利用IPAT模型［23］、STIRPAT模型［24］和LMDI模型［25］等對碳排放影響因素進(jìn)行分析。如余錦如等［26］從水-能-碳關(guān)聯(lián)角度，基于脫鉤模型分析環(huán)境資源與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。由于不合理的灌溉及能源的粗放利用，對區(qū)域水、能資源利用和環(huán)境造成巨大壓力，水資源利用、碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系及驅(qū)動因素研究逐漸成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)。然而，以往的研究大多從農(nóng)業(yè)碳源的角度對碳排放進(jìn)行測算，從農(nóng)業(yè)用水的角度測算碳排放的研究較少。此外，從農(nóng)業(yè)用水的角度核算碳排放，研究其與經(jīng)濟(jì)增長脫鉤的影響因素有助于了解區(qū)域水資源利用、能源消耗和碳排放之間的關(guān)系，可為區(qū)域水資源集約利用、能源節(jié)約與碳減排路徑提供支撐。

杭州市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，隨著人口的增長對農(nóng)業(yè)用水需求的增加，以及碳排放總量的約束，給農(nóng)業(yè)水資源利用帶來巨大壓力。如何實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)水資源高效利用和低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展成為杭州市農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)面臨的重要問題。因此，本研究基于“水-能-碳”之間的關(guān)系，核算杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放量，利用Tapio脫鉤模型與LMDI模型，分析杭州市2011—2021年農(nóng)業(yè)用水碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤關(guān)系及其驅(qū)動因素，研究結(jié)果可為杭州市農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展調(diào)控路徑提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

杭州市（118°21′～120°30′E，29°11′～30°33′N），位于中國東南沿海、長江三角洲南翼、浙江省北部、杭州灣以西，錢塘江下游［27］。杭州市是浙江省省會，也是長江三角洲中心城市之一，下轄10個區(qū)、2個縣和1個代管縣。2021年全市種植業(yè)生產(chǎn)總值為308.83億元，占農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的61.58%。杭州市水資源豐富，2021年農(nóng)業(yè)灌溉用水為8.94億m3，占全市用水總量的30.05%。杭州市是中國首批低碳試點(diǎn)城市，2022年底，杭州市“低碳城市建設(shè)水平指數(shù)”位于全國第二。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究農(nóng)業(yè)灌溉用水量來源于《浙江省水資源公報》（2016—2021年），2010—2021年第一產(chǎn)業(yè)（農(nóng)業(yè)）生產(chǎn)總值（GDP）、種植業(yè)GDP、農(nóng)業(yè)人口總數(shù)和第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口總數(shù)等來源于《杭州市統(tǒng)計(jì)年鑒》（2011—2022年）。上述數(shù)據(jù)均采用當(dāng)年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，同時對農(nóng)業(yè)灌溉用水量缺失的數(shù)據(jù)（2010—2015年）向杭州市數(shù)據(jù)資源管理局進(jìn)行電話回訪收集。農(nóng)業(yè)灌溉用水能源強(qiáng)度和電力碳排放系數(shù)取自相關(guān)文獻(xiàn)［7，28-29］。

1.3 方法

1.3.1 碳排放測算

農(nóng)業(yè)用水碳排放主要來自于農(nóng)業(yè)灌溉過程的能源消耗［7，30］，本文利用“水-能-碳”關(guān)系從農(nóng)業(yè)灌溉用水過程能源消耗角度測算農(nóng)業(yè)用水碳排放，其碳排放表示為農(nóng)業(yè)灌溉用水、能源強(qiáng)度和電力碳排放系數(shù)的乘積。計(jì)算公式為［7］：

式中 C——農(nóng)業(yè)用水碳排放，×108 kg；AW——農(nóng)業(yè)灌溉用水，×108 m3；E——農(nóng)業(yè)灌溉用水能源強(qiáng)度，取值0.336 kW·h/m3［7］；EFCO2——電力碳排放系數(shù)，取值0.801 kg/kW·h［7］；EI——農(nóng)業(yè)灌溉用水能源消耗；CIA——農(nóng)業(yè)用水碳排放強(qiáng)度，t/104元；PGDP——種植業(yè)生產(chǎn)總值，×104元。

1.3.2 Tapio模型

Tapio模型是用來分析變量間脫鉤關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法［31］。Tapio模型采用彈性分析方法反映變量間的脫鉤關(guān)系，不受統(tǒng)計(jì)量綱的影響，有效克服了OECD模型在基期選擇上的困境，其表達(dá)式為［32］：

式中 D——脫鉤指數(shù)；ΔC——農(nóng)業(yè)用水碳排放的變化率，×108 kg；Ct 、Ct-1——第t年、第t-1年該地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水碳排放量，×108 kg；PGDP——種植業(yè)GDP，×108元；ΔG——種植業(yè)GDP變化率，×108 元；PGDPt、PGDPt-1——第t年、第t-1年該地區(qū)的種植業(yè)生產(chǎn)總值，×108 元。

其中，Tapio脫鉤指標(biāo)體系［5，31，33］見表1。

“強(qiáng)脫鉤”表示經(jīng)濟(jì)增長與碳排放呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)增長不引起碳排放增加，為經(jīng)濟(jì)增長的最理想的脫鉤狀態(tài)；“弱脫鉤”表示經(jīng)濟(jì)增長仍然會排放二氧化碳，但排放出的二氧化碳減少，為經(jīng)濟(jì)增長的理想脫鉤狀態(tài)；而“增長連接”和“擴(kuò)張性負(fù)脫鉤”相比“弱脫鉤”的脫鉤狀態(tài)較差。當(dāng)經(jīng)濟(jì)衰退時會出現(xiàn)“衰退性脫鉤”“強(qiáng)負(fù)脫鉤”“弱負(fù)脫鉤”和“衰退性連接”，其中“強(qiáng)負(fù)脫鉤”表示經(jīng)濟(jì)衰退，碳排放上升，為最不理想的脫鉤狀態(tài)［5，34］。

1.3.3 LMDI分解法

對數(shù)平均迪式指數(shù)分解法（Logarithmic Mean Divisia Index，LMDI）是常用來分析能源［35］和資源環(huán)境［26］消費(fèi)情況的方法。因其計(jì)算簡便且結(jié)果不包含未解釋的殘差項(xiàng)，簡化了結(jié)果解釋，應(yīng)用廣泛［36］。為進(jìn)一步探索農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的脫鉤關(guān)系，在對農(nóng)業(yè)用水碳排放定量分析的基礎(chǔ)上，通過分析杭州市農(nóng)業(yè)碳排放特征，從技術(shù)效應(yīng)、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和農(nóng)業(yè)勞動力4個方面［26，37-38］構(gòu)建農(nóng)業(yè)用水碳排放分解公式：

式中 P——第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)，萬人；I——農(nóng)業(yè)用水碳排放強(qiáng)度；S——種植業(yè)GDP在農(nóng)業(yè)GDP中的占比；G——農(nóng)業(yè)人均GDP。

農(nóng)業(yè)用水碳排放變化受ΔCI（技術(shù)效應(yīng)）、ΔCS（農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)）、ΔCG（經(jīng)濟(jì)效應(yīng)）和ΔCP（農(nóng)業(yè)勞動力）4種因素相互耦合作用影響。運(yùn)用加和分解方法，將農(nóng)業(yè)用水碳排放差值分解：

ΔC=Ct-C0=ΔCI+ΔCS+ΔCG+ΔCP（6）

結(jié)合脫鉤模型，可以得到農(nóng)業(yè)用水與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤效應(yīng)分解量化模型：

各分解因素表達(dá)式為：

式中 TI——技術(shù)效應(yīng)引起的脫鉤因子變化；TS——農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)引起的脫鉤因子變化；TG——經(jīng)濟(jì)效應(yīng)引起的脫鉤因子變化；TP——農(nóng)業(yè)勞動力總量引起的脫鉤因子變化。

2 結(jié)果與分析

2.1 杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放變化

利用2010—2021年杭州市農(nóng)業(yè)灌溉用水量和種植業(yè)GDP，結(jié)合農(nóng)業(yè)用水碳排放測算公式，得到農(nóng)業(yè)用水碳排放、能源消耗和農(nóng)業(yè)用水碳排放強(qiáng)度。由圖1可知，2010—2021年杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放與能源消耗呈非平穩(wěn)下降趨勢，碳排放強(qiáng)度呈持續(xù)下降態(tài)勢，農(nóng)業(yè)用水碳排放量從2010年3.22×108 kg下降到2021年2.40×108 kg；農(nóng)業(yè)能源消耗從4.02×108 kW·h下降到3.00×108 kW·h；農(nóng)業(yè)用水碳排放強(qiáng)度從1.92 t/104元下降到0.78 t/104元。

杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放時間演變特征大致分為“先下降后上升-波動下降-相對平穩(wěn)”3個階段。2010—2012年為先下降后上升階段。2011年由于政府大力發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)使農(nóng)業(yè)技術(shù)的轉(zhuǎn)型升級，農(nóng)業(yè)灌溉能源消耗減少，農(nóng)業(yè)用水碳排放從2010年3.22×108 kg下降到2011年的2.75×108 kg。2012年農(nóng)業(yè)用水碳排放較2011年上升了0.12×108 kg，主要原因?yàn)檗r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的約束，種植業(yè)面積增大、產(chǎn)量增長，使農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)大于技術(shù)效應(yīng)而表現(xiàn)為農(nóng)業(yè)碳排放小幅度增長。2012—2018年為波動下降階段。其中2012—2018年農(nóng)業(yè)用水碳排放，除2016年較2015略高，均呈現(xiàn)下降趨勢。2016年農(nóng)業(yè)用水碳排放相比2015年表現(xiàn)為上升的原因與2012年一致，但該年份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率不斷提高，等量碳排放下農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長幅度更大。其余年份的農(nóng)業(yè)用水碳排放下降趨勢以技術(shù)效應(yīng)為主導(dǎo)，由于其他因素對農(nóng)業(yè)用水碳排放的作用方向不斷變化使其呈不同程度的下降。2018—2021年為相對平穩(wěn)階段，該階段農(nóng)業(yè)用水碳排放雖偶有上升但總體表現(xiàn)為相對平穩(wěn)趨勢，農(nóng)業(yè)灌溉能耗的降低、農(nóng)業(yè)科技的進(jìn)步及國家碳減排政策的推動是農(nóng)業(yè)用水碳排放下降的主要原因。其中2020年農(nóng)業(yè)用水碳排放增加主要受新冠疫情的影響，由于農(nóng)產(chǎn)品需求不斷增長，農(nóng)業(yè)用水碳排放不斷增加，但農(nóng)業(yè)勞動力的下降，是其呈小幅度增長的主要因素。

從農(nóng)業(yè)用水碳排放及其強(qiáng)度方面來看，雖然2010—2021年杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放存在局部上升態(tài)勢，但農(nóng)業(yè)用水碳排放強(qiáng)度仍表現(xiàn)為明顯下降趨勢，即農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長速度遠(yuǎn)高于農(nóng)業(yè)用水碳排放增加速度，且差距不斷變大，表明當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)碳減排取得積極成效。

2.2 農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長脫鉤關(guān)系

基于農(nóng)業(yè)用水碳排放和種植業(yè)GDP數(shù)據(jù)，使用Tapio模型得到二者間的脫鉤關(guān)系（表2）。可以看出，杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長在2011、2013—2015、2017—2019、2021年表現(xiàn)為強(qiáng)脫鉤狀態(tài)；2012、2016表現(xiàn)為弱脫鉤狀態(tài)；2020年表現(xiàn)為擴(kuò)張性負(fù)脫鉤狀態(tài)。從整體來看，研究期內(nèi)強(qiáng)脫鉤占比為72.73%，其強(qiáng)脫鉤指數(shù)平均為-0.58，表明杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長整體以強(qiáng)脫鉤為主，且呈高度脫鉤狀態(tài)；從局部來看，2012、2016年表現(xiàn)為弱脫鉤狀態(tài)，2020年表現(xiàn)為擴(kuò)張性負(fù)脫鉤，呈現(xiàn)出脫鉤狀態(tài)的不穩(wěn)定性。

杭州市2011—2019年農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間的脫鉤關(guān)系主要表現(xiàn)為強(qiáng)脫鉤與弱脫鉤狀態(tài)。二者表現(xiàn)為強(qiáng)脫鉤狀態(tài)的原因主要是政府出臺了一系列惠農(nóng)及農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展政策，農(nóng)業(yè)技術(shù)轉(zhuǎn)型促進(jìn)了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長、降低了農(nóng)業(yè)灌溉能耗水平。二者出現(xiàn)弱脫鉤的主要原因是種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的約束，但由于農(nóng)業(yè)技術(shù)發(fā)展等因素，種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長速率仍大于農(nóng)業(yè)碳排放。2019—2021年杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤狀態(tài)由強(qiáng)脫鉤變?yōu)閿U(kuò)張性負(fù)脫鉤又轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)脫鉤。其中，2020年農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間呈擴(kuò)張性負(fù)脫鉤狀態(tài)主要受新冠疫情影響，導(dǎo)致農(nóng)作物的滯銷且農(nóng)作物需求變大，農(nóng)業(yè)灌溉用水量增加，從而使農(nóng)業(yè)GDP緩慢增長的同時碳排放量增加，同時受技術(shù)效應(yīng)的影響，碳排放量增長速度逐漸趨于平穩(wěn)。2021年二者間脫鉤關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)脫鉤，是由于技術(shù)效應(yīng)大于作物需求對二者間脫鉤關(guān)系影響。

2.3 農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長脫鉤的驅(qū)動因素

為進(jìn)一步探索杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間脫鉤關(guān)系的驅(qū)動因素，本文利用2010—2021年杭州市第一產(chǎn)業(yè)（農(nóng)業(yè)）生產(chǎn)總值、種植業(yè)生產(chǎn)總值、農(nóng)業(yè)人口總數(shù)、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口總數(shù)和農(nóng)業(yè)用水碳排放，構(gòu)建LMDI脫鉤模型對農(nóng)業(yè)用水碳排放進(jìn)行分解，得到技術(shù)效應(yīng)、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、農(nóng)業(yè)勞動力4個因素對農(nóng)業(yè)用水碳排放驅(qū)動作用的方向及相對貢獻(xiàn)率（圖2）。總體來看，技術(shù)效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)效應(yīng)是影響農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長脫鉤的主要因素且作用方向相反，二者平均相對貢獻(xiàn)率均保持在36%，而農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)勞動力對其脫鉤的相對貢獻(xiàn)率較小但變化較大。種植業(yè)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)雖然是農(nóng)業(yè)用水碳排放增長的主要因素，但可以通過增強(qiáng)技術(shù)效應(yīng)和改善農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，改變農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤關(guān)系。

從時間特征變化來分析4個因素。

a）技術(shù)效應(yīng)。技術(shù)效應(yīng)是對農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長脫鉤影響最大的因素，在研究期內(nèi)除2020年外，相對貢獻(xiàn)度保持在19%～65%且均對二者脫鉤起促進(jìn)作用。技術(shù)效應(yīng)使2010—2021年杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放累計(jì)減少了0.53×108 kg，這得益于政府對農(nóng)業(yè)技術(shù)的大力扶持，2010—2021年糧食生產(chǎn)耕種收綜合機(jī)械化水平從61.2%上升到80.2%，加快農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度的同時提高了農(nóng)作物灌溉水平。研究期內(nèi)技術(shù)效應(yīng)的相對貢獻(xiàn)度呈不穩(wěn)定變化，其中2020年由于疫情影響導(dǎo)致其在各年份中相對貢獻(xiàn)度最小（0.4%）且抑制了農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤，說明未來應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)技術(shù)的投入，以應(yīng)對突發(fā)事件對農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長脫鉤的影響。

b）農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)。研究期內(nèi)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)對農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長脫鉤狀態(tài)的相對貢獻(xiàn)率保持在0.1%～15.0%，且對脫鉤狀態(tài)的作用方向不斷變化。但從整體來看，農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)對脫鉤的作用由2011—2013年的促進(jìn)作用轉(zhuǎn)變?yōu)?014年的抑制作用，且抑制作用逐漸變大，主要是由于種植業(yè)經(jīng)濟(jì)在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)中占比不斷變大，促進(jìn)了農(nóng)業(yè)用水碳排放的增長［39］，而主要呈強(qiáng)脫鉤狀態(tài)是由于技術(shù)效應(yīng)大于農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)對二者脫鉤的影響。

c）經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤呈抑制作用，其相對貢獻(xiàn)率年際變化較大，主要呈“U”形變化。2011—2021年經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對脫鉤的相對貢獻(xiàn)率為15%～60%，2012年最大（59.08%），2017年最小（15.53%），2010—2021年杭州市由經(jīng)濟(jì)效應(yīng)產(chǎn)生的農(nóng)業(yè)用水碳排放量為0.39×108 kg。非強(qiáng)脫鉤的年份（2012、2016、2020年）的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)對二者脫鉤的相對貢獻(xiàn)率分別為59.08%、54.65%和49.80%，而對其脫鉤起促進(jìn)作用的脫鉤因子的相對貢獻(xiàn)率僅為37.40%、45.35%、49.67%，說明弱脫鉤和擴(kuò)張性負(fù)脫鉤產(chǎn)生的主要原因是經(jīng)濟(jì)增長的約束。

d）農(nóng)業(yè)勞動力。2011—2021年農(nóng)業(yè)勞動力是農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長脫鉤影響因素中變化最大的因素，其對脫鉤狀態(tài)的相對貢獻(xiàn)率在0%～50%，且作用方向不穩(wěn)定。2018、2020年農(nóng)業(yè)勞動力對脫鉤的作用為正向且相對貢獻(xiàn)率分別為34.15%和49.67%，主要是由于農(nóng)業(yè)勞動力的迅速下降，農(nóng)業(yè)勞動人口分別從2017、2019年的66.29萬、56.7萬人下降到2018、2020年的59.7萬、30.31萬人，對種植業(yè)經(jīng)濟(jì)與碳排放產(chǎn)生較大的抑制作用。

3 討論

農(nóng)業(yè)“水-能-碳”是水資源、能源、碳排放關(guān)聯(lián)的過程，即水資源的開發(fā)利用、運(yùn)輸與處理等過程消耗大量能源產(chǎn)生碳排放［8］（圖3）。農(nóng)業(yè)水、能資源的粗放利用產(chǎn)生大量碳排放，加劇區(qū)域水資源短缺、能源匱乏和氣候變暖，同時資源短缺與氣候變化又進(jìn)一步約束了農(nóng)業(yè)水、能資源消耗和碳排放。在能源雙控和碳排放雙控的背景下，政府通過頒布一系列農(nóng)業(yè)政策使農(nóng)業(yè)水、能資源利用和碳排放系統(tǒng)與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)保持強(qiáng)脫鉤狀態(tài)。2009年政府頒布《杭州市人民政府辦公廳關(guān)于促進(jìn)設(shè)施農(nóng)業(yè)發(fā)展的若干意見》，進(jìn)一步推進(jìn)農(nóng)業(yè)設(shè)施的轉(zhuǎn)型，提高水資源利用效率，在2010、2011年灌溉用水量明顯減少，農(nóng)業(yè)用水碳排放迅速下降；2012年受經(jīng)濟(jì)增長政策約束，農(nóng)業(yè)灌溉用水量增加，但自該年開始節(jié)水灌溉農(nóng)田不斷增加，農(nóng)業(yè)用水碳排放逐漸下降；2018年出臺《杭州市農(nóng)業(yè)水價綜合改革實(shí)施方案》，使旱糧產(chǎn)量與農(nóng)田灌溉水有效利用系數(shù)不斷提高，進(jìn)一步減少灌溉用水量，提高水能資源集約利用率，在種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的同時農(nóng)業(yè)用水碳排放減少。

在能源強(qiáng)度不變的情況下，農(nóng)業(yè)用水碳排放的變化與農(nóng)業(yè)用水量直接相關(guān)，即各因素通過影響農(nóng)業(yè)用水改變農(nóng)業(yè)用水碳排放。在農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間脫鉤關(guān)系的影響因素中，政策是影響二者間脫鉤關(guān)系的外部因素：農(nóng)業(yè)政策的實(shí)施能驅(qū)動技術(shù)效應(yīng)、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)和農(nóng)業(yè)勞動力改變農(nóng)業(yè)用水和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)。其中，農(nóng)業(yè)技術(shù)的提升對農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間脫鉤關(guān)系的影響具有雙向作用。水資源利用效率提升對二者脫鉤關(guān)系具有促進(jìn)作用，例如：發(fā)展滴灌、噴灌、微噴灌等節(jié)水灌溉方式和智慧農(nóng)業(yè)對作物需水量精準(zhǔn)調(diào)控，使農(nóng)業(yè)灌溉用水減少的同時作物產(chǎn)量增加。而技術(shù)效應(yīng)對農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間脫鉤關(guān)系的抑制作用是由于產(chǎn)生了農(nóng)業(yè)用水的回彈效應(yīng)，即農(nóng)業(yè)灌溉技術(shù)提升所節(jié)約的水資源被生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步帶來的農(nóng)業(yè)用水量部分抵消或全部抵消［40］。農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化可以改變農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間脫鉤關(guān)系：優(yōu)化農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)可以促進(jìn)二者的脫鉤，農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的惡化抑制二者脫鉤關(guān)系。優(yōu)化農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)是通過調(diào)控種植業(yè)的水資源分配，驅(qū)動不同耗水作物面積的改變，使不同作物的產(chǎn)量比例改變。具體而言，通過增加耗水量低且經(jīng)濟(jì)效益高的作物面積，減少耗水量高的作物面積，使種植業(yè)用水碳排放減少、經(jīng)濟(jì)增加。農(nóng)業(yè)勞動力的增加（減少）能促進(jìn)（抑制）農(nóng)業(yè)用水碳排放和種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長之間脫鉤關(guān)系。農(nóng)業(yè)勞動力主要是通過調(diào)控作物耕種面積使農(nóng)業(yè)灌溉用水改變，農(nóng)業(yè)勞動力的增加（減少）使作物耕種面積增加（減少），從而使農(nóng)業(yè)灌溉用水增加（減少），導(dǎo)致農(nóng)業(yè)用水碳排放相應(yīng)變化。

農(nóng)業(yè)用水通過消耗能源產(chǎn)生碳排放，在默認(rèn)能源強(qiáng)度不變的情況下，農(nóng)業(yè)用水碳排放的變化實(shí)際由用水量的變化決定。事實(shí)上，能源強(qiáng)度的變化，例如能源利用效率和能源加工轉(zhuǎn)換效率的提高，也能引起碳排放的變化，本研究分析了水資源利用的變化對碳排放的影響，而忽略了能源強(qiáng)度改變對碳排放的作用，這在一定程度上影響了研究的精度。

4 結(jié)論

以杭州市為研究對象，利用“水-能-碳”關(guān)系對農(nóng)業(yè)用水碳排放進(jìn)行核算，采用Tapio模型與LMDI分解法對農(nóng)業(yè)用水碳排放與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤關(guān)系進(jìn)行研究。研究得出的主要結(jié)論如下。

a）2010—2021年杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放和能源消耗總體呈非平穩(wěn)下降態(tài)勢，農(nóng)業(yè)用水碳排放強(qiáng)度呈持續(xù)下降趨勢。農(nóng)業(yè)用水碳排放、能源消耗與碳排放強(qiáng)度分別從2010年的3.22×108 kg、4.02×108 kW·h、1.92 t/104元下降到2021年的2.40×108 kg、3.00×108 kW·h、0.78 t/104元。農(nóng)業(yè)用水碳排放時間特征演變大致分為“先下降后上升-波動下降-相對平穩(wěn)”3個階段。

b）2011—2021年杭州市農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長以強(qiáng)脫鉤為主，且呈高度脫鉤狀態(tài)，突發(fā)事件是二者脫鉤狀態(tài)發(fā)生轉(zhuǎn)變的主要原因。

c）從影響因素分解的角度來看，促進(jìn)農(nóng)業(yè)用水碳排放與種植業(yè)經(jīng)濟(jì)增長脫鉤狀態(tài)的主要因素為良好的技術(shù)效應(yīng)，抑制其脫鉤關(guān)系的主要因素為經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)與農(nóng)業(yè)勞動力的改善也能成為促進(jìn)脫鉤狀態(tài)的因素。

參考文獻(xiàn)：

［1］廖青松，林孝松.重慶市經(jīng)濟(jì)-城鎮(zhèn)化-碳排放耦合協(xié)調(diào)時空演變分析［J］.重慶師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2023，40（2）：76-83，2.

［2］韓麗紅，潘玉君，馬佳伸，等.云南省水資源生態(tài)足跡的時空演化特征分析［J］.人民珠江，2021，42（4）：28-34.

［3］侯宇，張宏勝，楊尚釗，等.糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放效率時空演變及影響因素研究［J］.新疆農(nóng)墾經(jīng)濟(jì)，2023（4）：53-65.

［4］楊晨，胡珮琪，刁貝娣，等.糧食主產(chǎn)區(qū)政策的環(huán)境績效：基于農(nóng)業(yè)碳排放視角［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2021，31（12）：35-44.

［5］劉羽，朱記偉，盧楠.珠三角城市群用水量與經(jīng)濟(jì)增長的脫鉤狀態(tài)及其驅(qū)動因素研究［J］.水資源與水工程學(xué)報，2023，34（1）：91-99，109.

［6］邱婭柳，鄭久瑜，曾雯，等.廣東-廣西農(nóng)業(yè)水足跡變化及其驅(qū)動力的對比分析［J］.人民珠江，2022，43（2）：70-78.

［7］趙榮欽，余嬌，肖連剛，等.基于“水—能—碳”關(guān)聯(lián)的城市水系統(tǒng)碳排放研究［J］.地理學(xué)報，2021，76（12）：3119-3134.

［8］王紅瑞，李曉軍，張力，等.水-能源-碳排放復(fù)雜關(guān)系研究進(jìn)展及展望［J］.南水北調(diào)與水利科技（中英文），2023，21（1）：13-21.

［9］CHENG Y T，WANG J L，SHU K S.The coupling and coordination assessment of food.water.energy systems in China based on sustainable development goals［J］.Sustainable Production and Consumption，2023，35：338-348.

［10］張慧芳，趙榮欽，肖連剛，等.不同灌溉模式下農(nóng)業(yè)水能消耗及碳排放研究［J］.灌溉排水學(xué)報，2021，40（12）：119-126.

［11］MARTIN.GORRIZ B，SOTO.GARCíA M，MARTíNEZ.ALVAREZ V.Energy and greenhouse.gas emissions in irrigated agriculture of SE （southeast） Spain.Effects of alternative water supply scenarios［J］.Energy，2014，77：478-488.

［12］JACKSON T M，HANJRA M A，KHAN S，et al.Building a climate resilient farm：A risk based approach for understanding water，energy and emissions in irrigated agriculture［J］.Agricultural Systems，2011，104（9）：729-745.

［13］GUO Y，TIAN J P，CHEN L J.Water.energy nexus in Chinas industrial parks［J］.Resources，Conservation and Recycling，2020，153.DOI：10.1016/j.resconrec.2019.104551.

［14］VENKATESH G，CHAN A，BRATTEB H.Understanding the water.energy.carbon nexus in urban water utilities：comparison of four city case studies and the relevant influencing factors［J］.Energy，2014，75：153-166.

［15］CHENG L，TIAN J P，XU H G，et al.Unveiling the Nexus Profile of Embodied Water.Energy.Carbon.Value Flows of the Yellow River Basin in China［J］.Environmental Science & Technology，2023，57（23）：8568-8577.