韩会庆,王世尧,马 庚,张新鼎,白玉梅

(1.贵州理工学院 建筑与城市规划学院,贵阳 550003; 2.贵州财经大学 公共管理学院,贵阳 550025)

随着世界人口的快速增长，全球各地日益重视农业生产。近几十年来，为提高农业生产水平，全球化肥、农药、地膜等使用量大幅增加，这使得农业碳排放量快速增加[1-2]。已有研究发现农业经济增长可能促进农业碳减排，也可能加快农业碳排放[3]。如何实现农业经济发展与农业碳减排成为当前亟需解决的问题，这对全球农业可持续发展具有重要意义。

目前，农业碳排放与农业经济之间关系研究多集中于农业碳排放与农业经济脱钩分析[4]、农业碳排放与农业经济增长关系实证研究[5]、经济增长对农业碳排放作用强度[6]等方面。研究范围涉及全国[7-8]、省域[4,9]、地区[10-11]等尺度。农业碳排放与农业经济脱钩分析主要利用脱钩指标模型[12]，农业碳排放与经济增长关系实证研究多利用环境库兹涅茨曲线(EKC)模型[5]和协整模型[3]，经济增长对农业碳排放作用强度研究多利用Kaya因素分解法[6]。然而，农业碳排放与经济之间空间相关性还鲜有关注。空间自相关分析法可以揭示空间变量在不同位置上的相关性[13]，用于测量和检验空间上分布邻近的物体及其某一属性具有相似或相反的取值及其趋势特点(空间正相关或空间负相关)，判断它的分布特征[14]，该方法已广泛应用于区域经济、疾病传播、土壤学、人口学等领域[15]。因此，本研究利用GeoDA空间分析软件，通过空间自相关分析法分析农业碳排放与农业经济的空间的相关性。……