中国农村居民食物消费碳足迹的时空演变与驱动机制：基于空间计量模型的实证研究

这篇研究系统分析了2001-2023年中国农村居民食物消费碳足迹（FCCF）的时空特征与驱动因素。通过整合扩展STIRPAT模型与空间计量方法，揭示了人口结构（老龄化）、经济水平（人均可支配收入）、技术因素（农业机械化率）、贸易开放度及膳食结构（畜禽产品占比）对FCCF的差异化影响，证实了显著的空间溢出效应（Moran's I>0），为制定区域差异化减碳政策提供了科学依据。

　　

1 引言

全球食物系统贡献了约1/3的温室气体排放，中国农村在实现温饱后正经历显著的膳食转型。研究显示，2000-2023年间农村居民动物性食品消费量增长2.9倍，而谷物消费下降21.5%，这种结构性变化导致人均食物消费碳足迹（FCCF）从160.74kg CO₂ eq跃升至237.51kg CO₂ eq。值得注意的是，当前农村膳食结构仍存在双重失衡：畜禽产品超推荐量30%，而乳制品摄入仅为指南的8.5%。

2 研究设计

2.1 理论框架

基于托布勒地理第一定律，提出FCCF存在空间自相关（假设1）。扩展STIRPAT模型纳入五大维度：

• 人口因素：家庭规模缩小通过规模不经济推升FCCF（假设2）

• 经济因素：收入增长与城乡收入差距缩小分别使FCCF增加0.285%和8.4%（假设3）

• 技术因素：农业机械化率每提高1%可使FCCF降低0.11%（假设4）

• 贸易因素：农产品贸易额占比提升产生负向空间溢出（假设5）

• 膳食结构：畜禽产品消费占比每增1%直接提升FCCF 1.1%（假设6）

2.2 数据与方法

采用省级面板数据，通过碳转化因子法计算FCCF：

直接碳排放（CF_d）=Σ（食品消费量×综合碳转化因子R_i），其中R_i=r_i+m_i×r₁。间接碳排放涵盖食品冷藏（FS）与烹饪（FC），最终FCCF=CF_d+CF_ind。空间分析采用Moran's I指数与空间杜宾模型（SDM）。

3 结果

3.1 膳食结构变迁

2023年动物性食品消费达82.4kg/人，但存在显著区域异质性：沿海地区乳制品消费是西部的3.2倍，而内陆谷物消费仍占总量37.8%。

3.2 时空格局特征

全局Moran's I指数显示"高-高"集聚（东部沿海）与"低-低"集聚（西北内陆）并存。局部莫兰散点图识别出广东、上海为典型热点区，其FCCF超出全国均值46%。

3.3 驱动机制分解

SDM回归显示：

• 直接效应：老龄化系数0.011（p<0.01），畜禽消费弹性1.1（p<0.05）

• 空间溢出：农业技术扩散使邻近区域FCCF降低0.23%

• 区域异质性：东北地区机械化率影响强度是西部的2.4倍

4 讨论

研究发现三个突破性认知：

1. 膳食转型悖论：收入增长虽改善营养，但通过肉类消费增加抵消了技术进步带来的减碳效益

2. 空间溢出新机制：农产品贸易通过市场整合使相邻省份FCCF差异缩小19%

3. 政策敏感阈值：当畜禽消费占比超过55%时，FCCF增速呈现指数级跃升

5 结论

建议实施"三区协同"治理策略：东部重点调控高收入群体膳食结构，中部强化农业技术扩散，西部完善冷链物流以减少食物损失。该研究为发展中国家农村可持续膳食转型提供了可复制的分析框架。