期刊佳文 | 黄河流域农业碳排放脱钩效应及影响因素研究

温室气体排放量增加引发的气候变化已成为全球性环境问题，而农业既是受害者也是肇事者。农业是受气候规律变化影响最大的部门，同时农业生产活动也是全球温室气体排放的重要排放源。据联合国报告估计，农业生产活动产生的碳排放占全球碳排放总量的1/4[1]。中国作为传统农业大国，农业生产活动产生的温室气体排放占全国总量20%左右，碳排放占全国碳排放总量13%左右[2]，农业碳减排压力仍不容小觑。中国作为负责任大国，对农业碳减排问题高度重视。2022年，农业农村部和国家发展改革委联合印发《农业农村减排固碳实施方案》，为我国农业减排固碳提供了系统性实施路径。2024年中央一号文件明确强调持续打好农业农村污染治理攻坚战，一体化推进乡村生态保护修复。黄河流域作为我国重要的生态屏障和粮食主产区，在中国的农业经济发展中占据一席之地，但同时也对于中国农业温室气体排放产生了重要影响。黄河流域农业粗放式发展带来的环境污染、过度排放等问题突出，制约其农业高质量发展。因此，研究黄河流域农业碳排放现状特征及影响因素等，对于促进黄河流域生态保护和助推其农业高质量发展具有现实意义。

1文献综述

目前关于农业碳排放的研究主要集中在以下几个方面。

一是农业碳排放的测算与特征分析。在碳排放测算方面，学者大多采用碳排放系数法。例如，李波等[3]认为农业碳排放是指农业生产过程中由于化肥、农药、能源消费以及土地翻耕过程中所直接或间接导致的温室气体的排放，也基于六个主要方面的碳源测算了我国1993-2008年的农业碳排放量，但该研究对碳源的选择相对单一。不少学者进一步基于更全面的视角进行农业碳排放的综合测度。例如，田云等[4]从农业能源利用、农用物质投入、水稻种植和畜禽养殖四个维度对中国农业碳排放进行了再测算；田成诗等[5]从农业能源和非能源碳排放测算了我国省际农业碳排放总量；部分研究还采用分层投入产出—生命周期评价法，对农业系统碳足迹进行量化[6]。但考虑到生命周期评价法涵盖的核算内容较多且过程耗时，故碳排放系数法的应用更为广泛[7]。在完成农业碳排放测算的基础上，已有研究多利用莫兰指数、基尼系数及核密度估计等方法分析农业碳排放的时空特征[8-9]。部分学者还借助ArcGIS软件分析了江西省各地区累计碳排放量和平均碳排放强度格局特征[10]。

二是农业碳排放与经济增长的关系。学者运用ECM模型、EKC模型、耦合协调模型及Tapio脱钩模型等对我国农业碳排放和经济增长的协整关系、协调性及脱钩状态等展开了分析[11-13]，但学术界普遍运用Tapio脱钩模型分析两者的关系，并分别展开了全国、省域及市域的实证研究。例如，孟庆雷等[14]认为我国农业碳排放与农业经济发展水平已保持在弱脱钩水平并向强脱钩水平突破；卢东宁等[15]将陕西省2006—2020年农业碳排放与农业经济发展水平的脱钩状态分为波动期和平稳期两个阶段，并指出弱脱钩和强脱钩为主要特征，脱钩状态较为理想；徐玥等[16]从市级角度出发，发现徐州市“十三五”时期以来农业碳排放与农业经济发展主要表现为较为有利的强脱钩状态。

三是农业碳排放的影响因素研究。张红凤等[17]发现农业产业集聚对农业碳排放的影响呈现倒“U”型，且环境规制的调节效应在地区层面表现不同。杨思存等[18]利用STIRPAT模型从人口规模、富裕程度以及技术应用三个方面选取八个与农业碳排放相关的参数建立模型，发现其均与农业碳排放量之间呈现显著相关性。最为常见的是以LMDI模型分析农业碳排放的影响因素，并认为经济发展水平是农业碳排放量增加的主要原因，农业效率、结构和劳动力规模为农业碳减排因素[19]。冯誉萱等[20]在考虑水土匹配的基础上也发现农业水资源经济产出是黄河流域农业碳排放驱动因素之一。

学术界围绕农业碳排放的研究成果较为丰富，为后续研究提供了一定的参考，但也存在一些不足：一是从碳排放源的选择来看，对于农业碳排放测算指标体系的构建没有明确的系统界定，学者围绕不同维度展开讨论；二是从研究区域来看，对于国家、省级和市级农业碳排放的研究成果较多，鲜有针对流域区域农业碳排放开展研究的。因此，本文综合考虑多维视角构建农业碳排放指标体系，运用Tapio脱钩理论考察黄河流域农业碳排放与经济增长的脱钩效应，并利用LMDI模型进一步分解农业碳排放驱动因素。本文可能的边际贡献主要有：一是基于种植业和畜牧业两大类考虑多重维度的农业碳排放测算体系，可为理解农业碳排放提供系统的知识体系；二是针对黄河流域农业碳排放进行测算，进一步明确了黄河流域主要的农业碳排放源，可为黄河流域生态保护和农业碳减排提供合理化建议。

2数据来源与研究方法

2.1数据来源

本文在测算黄河流域2000-2022年省际农用物质投入、农作物种植以及畜禽养殖碳排放特征时采用各省份统计年鉴、《中国农村统计年鉴》《中国畜牧兽医年鉴》和国家统计局网站的数据。其中，化肥施用量为折纯量，灌溉面积为有效灌溉面积，翻耕为农作物播种面积。处理畜禽养殖数据时，对生猪和家禽等出栏量大于1的品种，年平均饲养量根据出栏量和平均生命周期进行调整，其中猪、家禽的平均生命周期分别为200天、55天，而对于小于1的品种则根据年末存栏量进行调整[21]。其余指标数据均以当年实际情况为准。

2.2研究方法

2.2.1农业碳排放测算

本文将从农用物质投入、农作物种植和畜禽养殖三方面构建黄河流域农业碳排放指标测算体系[22]。采用碳排放系数法，运用各碳源的相关系数计算相应的碳排放量并汇总分析[23]。农业碳排放量测算公式具体如下：

式中：C表示农业碳排放总量，C_i表示i类具体碳源碳排放量，T_i和δ_i分别代表i类碳源的实际数量和对应的碳排放系数。

具体而言，从农用物质投入方面来看，主要考察农业生产过程中涉及的化肥、农药、农膜、柴油、灌溉和翻耕等六种碳源直接或间接引致的碳排放。关于农作物种植则主要考虑到其翻耕土壤有机碳矿化分解产生N₂O和水稻种植根系淹水发酵产生CH₄[24]，其中对于稻田CH₄排放，依据各地区水稻生长周期内的CH₄排放系数进行测算。而畜禽养殖会通过肠道发酵和牲畜粪便产生大量温室气体CH₄和N₂O，其年平均饲养量根据各品种出栏量、平均生命周期及年末存栏量进行调整。本文将按照1tCH₄=6.82tC和1tN₂O=81.27tC的折算比例计算。具体种植业和畜禽养殖业碳排放源及碳排放系数如表1和表2所示。

2.2.2农业碳排放强度

农业碳排放强度用于衡量一个国家或地区单位农业经济产出所对应的温室气体排放量，计算公式如下：

式中：A为农业碳排放强度，C为农业碳排放量，GDP_n为n时期农牧业产值[26]。

2.2.3脱钩理论模型及其分析

目前脱钩的分析方法主要有OECD脱钩指数法和Tapio脱钩弹性分析法两类。OECD脱钩指数法主要是描述环境压力与驱动力变化的关系，划分为绝对脱钩和相对脱钩[27]，但存在明显缺陷：一是对脱钩状态的划分过于笼统；二是受到基期选择的影响。而Tapio脱钩模型以弹性系数来动态反映两个对象变化的脱钩关系，不仅克服了OECD脱钩指数法在基期选择上的困境，而且对脱钩状态的划分也更加全面。因此，本研究选择Tapio脱钩模型分析黄河流域农业碳排放与农业经济发展水平的脱钩关系。Tapio脱钩模型的计算公式具体如下：

式中：e代表脱钩弹性，ΔC和ΔGDP_n分别表示农业碳排放和农牧业产值变化量，C和GDP_n分别代表农业碳排放和农牧业产值。根据弹性值的大小，将脱钩状态进一步细分为强脱钩、弱脱钩、衰退脱钩、扩张负脱钩、强负脱钩、弱负脱钩、扩张连接及衰退连接八种类型，具体类别及相关含义如表3所示[28]。

2.2.4农业碳排放驱动因素分解

考虑到LMDI方法以Kaya恒等式为基础，能够有效消除残差项，更好地分析各影响因素对农业碳排放的影响效应[29]。因此，本文采取LMDI指数分解法，结合农业生产实际情况，构建恒等式如下：

式（4）、（5）中：C为农业碳排放总量；GDP_P表示农牧业产值；GDP_A表示农林牧渔业总产值；P表示第一产业从业人员数；EI表示农业生产效率，反映单位经济产出所对应的碳排放量；CI表示农业生产结构，为农牧业产值占农林牧渔总产值的比重；SI为农业经济发展水平，表示单位农业劳动力所创造的经济价值[30]。通过对数加和分解等处理，可得到各驱动因素对农业碳排放的贡献值。

式（6）-（10）中：C_t和C₀分别表示t期和基期的农业碳排放量；ΔEI、ΔCI、ΔSI、ΔP分别表示第t期与基期相比，农业生产效率、农业生产结构、农业经济发展水平以及劳动力规模对农业碳排放的贡献值。通过上述各因素相加可得总效应即ΔC。

3结果与分析

3.1黄河流域省际农业碳排放时空分异特征

3.1.1黄河流域农业碳排放时序特征

根据农业碳排放测算公式，测得2000-2022年黄河流域农业碳排放总量及其环比增速变化如图1所示。从农业碳排放总量上看，黄河流域农业碳排放量总体呈现先上升后下降的趋势。具体来看，2000-2014年为上升时期，年均增速为1.43%，并且在2014年达到最高峰，为8196.56万吨，较2000年增幅达21.81%。2015-2022年为下降阶段，年均下降1.16%。自2015年国家推行化肥减量行动，加快有机肥等新型肥料替代化肥以来，黄河流域农用化肥投入量保持下降趋势，使得农业碳排放总量也逐渐下降。从农业碳排放增速来看，2000-2022年增速波动起伏较大。在2000-2014年的大多数年份，农业碳排放增速一直是大于0的，表明在此期间农业碳排放总量保持增加趋势。农业碳排放量在2015年开始逐年下降，主要与国家提出“一控二减三基本”，加强农业面源污染治理的相关政策有关。2015年之后碳排放增速由减向增的拐点出现在2019年，可能与非洲猪瘟影响减小、畜禽养殖增加有关。2022年虽然出现增速下降，且较2021年下降趋势较为明显，但农业碳排放量较2021年变化不大。黄河流域农业碳排放总量近年来仍居高不下，尚需加大力度采取一系列措施降碳减排。

根据黄河流域九省区农业碳排放平均强度绘制2000-2022年黄河流域农业碳排放强度及其环比增速变化情况，如图2所示。从农业碳排放强度来看，2000-2022年黄河流域农业碳排放强度整体表现为波动下降趋势，其中2015年下降趋势较为明显。2022年农业碳排放强度为0.233吨/万元，较2000年农业碳排放强度2.085吨/万元下降88.81%，表明近年来随着经济发展和技术进步，黄河流域农业碳排放强度也得到了有效控制。从环比增速上看，黄河流域农业碳排放强度增速一直是在0上下浮动，且在多数年份是小于0的。黄河流域农业碳排放强度年均增速为-5.35%，说明农业碳排放强度是保持下降态势的。在2015-2016年增速出现明显增加，而后保持波动下降趋势。黄河流域低碳农业及减排发展任重而道远，要紧跟国家政策设计，促进农业碳减排。

2000-2022年黄河流域农业碳排放结构如图3和表4所示。从农业碳排放结构上看，黄河流域农业碳排放最主要的来源是畜禽养殖，其中农业碳排放量所占比重为畜禽养殖＞农用物质投入＞农作物种植。黄河流域畜禽养殖特色优势明显，天然草场丰富，2000-2022年畜禽养殖年碳排放量始终保持在3400万吨以上，2010年之前始终占黄河流域农业碳排放总量半数以上。具体到各类碳源来看，占比最大的是牛碳排放量，最少的是家禽碳排放量。农用物质投入方面，碳排量呈现先增加后下降的趋势，2000-2016年始终保持增加趋势，2017年国家实施农业绿色发展五大行动，坚持要把农业面源污染加重的趋势缓下来，农用物质投入碳排放量开始出现明显下降。2019年黄河流域生态保护和高质量发展上升为国家战略，农业绿色发展不断向深推进，到2022年农用物质投入碳排放量较2016年下降幅度达15.67%。农作物种植方面，碳排放量占比集中在13%-16%之间，较为稳定，可能是由于有机农业的碳储存和土壤微生物的作用，使得农作物种植碳排量相对较小。黄河流域作为国家粮食主产区之一，农作物种植面积广，产生的碳排放近年来也呈现增加趋势，但上升幅度较小。

3.1.2黄河流域农业碳排放空间特征

利用自然间断点分级法将黄河流域各省份2000-2022年累计农业碳排放量进行划分，如图4所示。各省份农业碳排放量按累计值排序依次为河南＞山东＞四川＞内蒙古＞甘肃＞陕西＞山西＞青海＞宁夏。农业碳排放量存在地区性差异，高排放量地区主要集中在黄河中下游地区，山东、河南以及四川的农业碳排放量在研究期内累计值均高达30000万吨以上；其次是内蒙古，累计碳排放量接近20000万吨；甘肃和陕西的累计碳排放量均在10000万吨以上；山西、青海的累计碳排放量均集中在7000万-8200万吨；宁夏累计农业碳排放量最低，仅为4924万吨。其中，山东、河南在研究期内单年农业碳排放量大都超过1500万吨，宁夏单年农业碳排放量最低，主要集中在150万吨。

黄河流域各省份农业碳排放强度均值如图5所示，可以发现其大致呈现西高东低的分布格局，平均碳排放强度排序依次为青海＞宁夏＞甘肃＞山西＞内蒙古＞河南＞陕西＞山东＞四川，研究期内各省份农业碳排放强度均呈现波动下降趋势。黄河流域2000-2022年平均碳排放强度为0.796吨/万元，青海、宁夏及甘肃的碳排放强度均高于均值。山西、内蒙古和陕西的农业年碳排放量及农牧业产值在黄河流域九省份中均处于中等水平，农业碳排放强度也处于中等水平。山东、四川农业发达且高效，因而碳排放量高但强度低。而青海碳排放量低，碳排放强度大，青海农业因耕地面积有限、农业总产值规模小导致总碳排放量低，而生态环境约束下农业生产效率偏低、单位产出能耗相对较高，未来要更加注重农业减排以及发展特色农业。

黄河流域各省份2000-2022年累计农业碳排放量结构如图6所示。可明显看出，河南无论是整体还是分结构农业碳排放量均较为突出。具体来看，在农用物质投入和农作物种植方面，河南、山东作为我国农业大省，自然资源优越，水热条件适宜，农作物种植面积以及产量均较多，相应的农用物质投入规模较其他省份投入多，进而碳排放量高。由于自然条件限制，青海、宁夏等地农业耕地规模有限，农用物质投入强度小，造成相应的农作物种植和农用物质投入碳排放量较低。在畜禽养殖方面，河南碳排放量最多，2000-2022年累计碳排放量18000万吨，与其农村地区养殖需求和农业资源丰富有关。宁夏碳排放量最低，仅累计3400万吨。

3.2黄河流域农业碳排放与农业经济发展水平关系

3.2.1农业碳排放与农业经济发展水平关系分析

在进行Tapio脱钩效应测算之前，为初步了解省域层面状况，将农牧业产值与农业碳排放两项指标置于同一坐标系中，以两项指标在2000-2022年的省域均值为原点，将9个省份划分为低排高产、高排高产、低排低产、高排低产四类[31]，如图7所示。低排高产为一种较为理想状态，农业发展过程中实现了增效与减排兼顾，显然黄河流域九省份农业发展仍有较大进步空间。其中，四川、河南、山东属于高排高产区，农业发达的同时农业碳排放也以大规模状态存在。内蒙古为高排低产区，农牧业产值低于均值而碳排放高于均值，农业发展与环境污染不相匹配，资源利用率较低。陕西、山西、甘肃、宁夏、青海为低排低产区，农牧业产值与碳排放均低于均值，未来在注重经济增长的同时也要控制农业碳排放。

3.2.2农业碳排放与农业经济发展水平脱钩状态分析

根据Tapio脱钩模型测得黄河流域2000-2022年农业碳排放与农业经济发展水平脱钩状态如表5所示。从整体上看，黄河流域2000-2022年农业碳排放与农业经济增长间的脱钩类型主要以强脱钩、弱脱钩为主，即农业经济增长速度大于碳排放增速。具体而言，可分为两个阶段：第一阶段（2000-2017年）为波动期，该阶段农业碳排放和农业经济均经历了增长-下降-增长-下降的历程，不同的是两者经历此过程的时间不同。农业碳排放在2000-2004年、2007-2014年均呈现增长态势，在2004-2007年、2014-2017年碳排放减少。而农业经济只在2003-2004年、2016-2017年出现了短暂的衰退，其余年份均保持增长态势。第二阶段（2017-2022年）为平稳期，此阶段的脱钩状态主要表现为强弱脱钩交替出现。农业经济一直保持稳定增长，并且农业经济增速也要明显快于农业碳排放增速。

具体到黄河流域各省份来看，陕西农业碳排放与农业经济增长的关系整体呈现强弱脱钩交替的有利状态，是一种理想趋势，这与陕西紧跟国家实行惠农政策、发展农业技术等紧密相连。山东、河南、甘肃及青海的脱钩状态整体表现较为有利，但此期间也出现过农业经济与农业碳排放均衰退的现象。宁夏虽然在研究期内出现两次扩张连接及一次强负脱钩状态，农业碳排放增长速度大于农业经济增速，但整体还是以强脱钩、弱脱钩状态为主，保持农业经济增长速度大于碳排放速度。山西脱钩状态波动较大：2000-2006年农业经济和碳排放波动较强，农业碳排放由衰退到增长，农业经济也由衰退到增长再到衰退；2006-2014年表现为强弱脱钩交替的有利状态；2014-2022年出现了两次农业经济衰退现象，农业碳排放也由减少变为缓慢增长。这也说明山西的碳减排措施有待优化，未来要更加注重推动农业减排常态化。内蒙古、四川的脱钩状态波动起伏较大，农业碳排放增长速度较为明显，未来还是要继续注重农业减排、控排措施的落实。

3.3黄河流域农业碳排放影响因素分析

3.3.1农业碳排放驱动因素时序变化分析

利用LMDI模型将黄河流域农业碳排放的影响因素划分为农业生产效率、农业生产结构、农业经济发展水平和农业劳动力规模四个方面，计算2000-2022年各因素对农业碳排放的贡献值，结果如表6所示。从整体上看，研究期内黄河流域在各因素的驱动作用下，农业碳排放达727.28万吨，其中农业经济发展水平对农业碳排放具有较强推动作用，而农业生产效率、农业生产结构和农业劳动力规模对农业碳排放整体起到抑制作用。

具体来看，农业经济发展水平能够明显增加农业碳排放，2000-2022年累计碳排放量高达18954.51万吨。黄河流域农业总产值的增加主要依赖农作物种植和畜禽养殖，而在追求经济发展水平提高的同时必然会使得农业碳排放量进一步增长。农业生产效率是农业碳排放的主要抑制因素，在研究期内的多数年份里均促进了农业碳减排，累计碳减排12957.74万吨。黄河流域农业生产方式正逐渐转变为机械化、智能化生产，农业生产效率的提高不仅使农业耕作更为便捷，而且生产方式更加绿色、低碳，进而促进农业降碳减排。农业劳动力规模对黄河流域农业碳排放整体表现为抑制作用，累计减排4767.51万吨。近年来黄河流域各省份农业基础设施的完善和生产效率的提高使大量劳动力得到解放，农业劳动力就业人数整体呈下降趋势，转向非农产业部门，农业人力规模减小，可以发展规模经营，进而促进农业碳减排。农业生产结构对黄河流域农业碳排放在各年份的正负效应不显著，但在大部分年份起到抑制作用。黄河流域多以农牧业为主，其碳排放量相对林业、渔业等产业较高，要加大现代化农业产业投入，发展绿色低碳农业，平衡农业内部各部门发展比例。

3.3.2农业碳排放驱动效应区域差异比较

利用LMDI模型计算黄河流域九省份2000-2022年各影响因素贡献值，如表7所示。从整体来看，黄河流域各省份农业经济发展水平均表现为农业碳排放的增排因素，在碳减排方面，农业生产效率＞农业劳动力规模＞农业生产结构。

具体来看，山东、陕西、甘肃、青海及宁夏实现碳减排，其中山东的农业减排效果最为显著；河南、山西、内蒙古以及四川仍处于碳增量阶段，未来要采取相应措施，更加注重农业减排控排。其中，山东、河南和四川的农业经济发展水平对增加农业碳排放的效果较为明显，山东、河南和四川作为黄河流域乃至全国粮食大省，农作物种植和产量均较高，农业经济发展水平提高的同时农用物质投入和农作物种植等带来的碳排放也相对较高。在生产效率方面，山东和河南的减排效果较为显著，分别减少了2932.61万吨和2854.91万吨的碳排放。山东不仅有得天独厚的地理优势，良好的基础设施建设也促进了农业生产效率的提高。河南地形优势适合机械化生产，智能生产代替了人工劳作，使农业生产效率得到提高。在农业劳动力规模上，河南、山东的减排较为成功，农业劳动投入的减少促进农业产业化、规模化等发展进而减少了碳排放。农业生产结构仅使甘肃的农业碳排放增加，对其他省份均表现为抑制作用。

4结论与建议

4.1结论

本文基于农用物质投入、农作物种植和畜禽养殖三方面构建黄河流域农业碳排放体系，对2000-2022年黄河流域农业碳排放量、强度和结构进行测算，并运用Tapio脱钩模型和LMDI模型研究了农业碳排放与农业经济增长的关系以及农业碳排放的驱动因素，得出结论如下：

（1）就黄河流域农业碳排放时空特征而言，时间上，2000-2022年黄河流域农业碳排放量呈现先上升后下降的趋势，农业碳排放增速波动起伏较大。农业碳排放强度整体呈波动下降趋势且增速一直在0上下浮动。在农业碳排放结构方面，畜禽养殖＞农用物质投入＞农作物种植。空间上，农业碳排放量存在明显的区域差异，累计碳排放量较高的地区主要集中在黄河流域中下游省份，各省份平均碳排放强度大致呈现西高东低的分布格局。

（2）就脱钩状态而言，黄河流域各省份主要集中在高排高产、低排低产、高排低产三类。各省脱钩状态差异特征明显，陕西农业碳排放与农业经济增长的关系整体处于强弱脱钩交替的理想状态；山东、河南、甘肃及青海的脱钩状态整体表现较为有利；宁夏整体保持农业经济增长速度大于碳排放速度；山西脱钩状态波动起伏较大，弱负脱钩-弱脱钩-强负脱钩-强脱钩交替出现；内蒙古、四川农业碳排放增长速度较为明显。

（3）就农业碳排放驱动因素而言，从时序变化来看，农业经济发展水平对黄河流域农业碳排放具有较强推动作用，而农业生产效率、农业生产结构和农业劳动力规模对农业碳排放整体起到抑制作用。从区域差异来看，山东的减排效果显著，内蒙古的农业碳减排效果尚有待提高。并且黄河流域九省份农业经济发展水平均表现为农业碳排放的增排因素，农业生产效率和农业劳动力规模均表现为抑制作用。而农业生产结构仅使甘肃的农业碳排放增加，对其他省份均表现为抑制作用。

4.2建议

（1）推广低碳农业发展方式。黄河流域农业碳排放最主要的来源是畜禽养殖，农用物质投入是次要来源，农作物种植碳排放量相对较少，因此黄河流域农业碳减排可从以下三方面推广低碳农业发展方式：一是要推动畜禽养殖绿色转型。通过饲料精准管理与优化、畜禽舍环境控制与节能改造等从源头减少碳排放；支持农牧结合，将畜禽粪便进行资源化利用，生产优质有机肥。二是要调整农资投入结构。推进有机肥、配方肥及生物农药等替代传统化肥农药；加速普及太阳能、生物质能等可再生能源替代化石能源；积极推广滴灌、渗透灌溉等高效节水灌溉技术；加大对农膜等废弃物循环利用。三是要提升农业固碳能力。推广保护性耕作、秸秆科学还田等措施，增加土壤有机碳储量；通过种植绿肥作物及增施有机肥，增加土壤有机质。

（2）实施分区精准治理。黄河流域各省份2000-2022年脱钩效应差异化显著，要因地制宜，精准施策。一是建立省级农业碳排放评级体系并实施差异化目标管理。依据各省份的脱钩状态、排放总量及强度等，将其划分为重点减排区、优化改善区和巩固示范区。对于重点减排区，政策重点应放在严格限制新增碳排放强度高的项目以及推行低碳农业生产方式上；对于优化改善区，重点支持其农业生产技术升级；对于巩固示范区，则鼓励其探索碳中和农业模式并输出经验。二是建立省级农业碳排放监测系统并实施阶段性考核。综合考虑政府监管和第三方审核等定期对各省份碳排放情况进行监测，并依据各省份差异化的农业产业结构和自然资源条件设定农业碳效应约束目标，进行阶段性考核且予以相应奖惩。

（3）加强碳排放驱动因素管理。农业经济发展水平对黄河流域农业碳排放具有较强推动作用，而农业生产效率、农业生产结构和农业劳动力规模对农业碳排放整体起到抑制作用。针对以上现状应采取的针对性措施有：一是转变农业经济发展方式。摒弃传统粗放式增长模式，拓展农业绿色价值链，大力发展绿色、有机等高附加值农产品，重点支持低碳、零碳农业项目。二是要提升农业生产效率。充分利用无人机遥感、物联网传感器等现代信息技术发展精准农业，促进农业碳减排精准化；发展农民专业合作社、家庭农场等推进农业生产一体化、集约化进程，形成规模效应。三是要优化农业产业结构。在保证粮食安全的前提下，适度调减高耗水、高施肥强度的农作物种植比例，逐步向低排放型经济作物倾斜[32]；鼓励发展碳汇渔业和林业产业。四是推动农业劳动力转型升级。通过专业培训等手段培养农户在低碳农业技术、绿色经营管理等方面的发展技能，促进劳动力与技术高效协同。