学者们虽一致认为由于碳排放空间效应的存在，减排政策的实施必须在考虑地区碳关联和碳依赖的情况下进行多方合作才能达到更好的效果，但立足农业碳排放空间关联的研究仅占少数，且大都基于地理邻近关系或经济距离考察空间关联。Liu等（2014）构建了空间杜宾模型，发现人口因素、经济因素和技术因素都会带来区域间碳排放的“溢出效应”和“反馈效应”；Dong等（2016）认为城镇化与能源消费结构的相关性会导致碳排放的区域关联，并提出周边地区应合作减排的关键；Marbuah和Amuakwa-Mensah（2017）将瑞典作为研究对象，发现由于相似的经济行为、更强的政策互动和更便利的交通，邻近地区间的碳排放更相关。随着我国区域协同发展战略的深入、农业经济发展模式的调整和三产融合步伐的加快，农业投入要素和农产品转移更密切和复杂，农业碳排放空间关联关系也已超越了地理位置关系，与经济关联更为密切，并突破了传统线性模式，呈现出复杂的网络结构特点。各地区在农业碳排放关联网络中扮演什么样的角色，农业碳排放如何在各区域主体间传递，都是值得研究的问题。本章在第五章研究的基础上，从“关系”角度进一步分析农业碳排放空间关联的形式和原因，为我国建立长期的、可持续的区域协同减排机制、最终实现整体高效减排奠定坚实的基础。

第一节 农业碳排放空间关联度的测算及分析

农业碳排放空间关联度的测算方法

1989年，日本学者Kaya（1989）提出利用以下公式来分析温室气体排放的影响因素：

中国农业碳减排：区域关联与协同机制

其中，CHG 代表温室气体排放量，TOE 是一次能源消耗量，GDP 是国内生产总值，POP 是人口规模。该模型认为影响温室