Spatial Spillover Effects and Dynamic Evolution of Agricultural Carbon Sinks Under China’s Dual-Carbon Goals

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a methodological framework (spatial Durbin model, kernel density, Markov chains, ML) for analyzing spatial dynamics of carbon sinks that can be replicated in other regions.

🏢実務担当者:Highlights the importance of interregional coordination and technology transfer for agricultural carbon management, suggesting practical measures like cross-provincial sink trading.

🏛政策担当者:Demonstrates that region-specific policies leveraging spatial spillovers are effective for enhancing national carbon sinks, with scenario projections showing 18% improvement under high-policy intensity.

本研究は、中国の農業炭素吸収源の空間的波及効果と動的進化を、2030年までの炭素排出ピーク達成と2060年までのカーボンニュートラル達成という国家のダブルカーボン目標の文脈の中で調査するものである。これまでの研究では農業炭素排出が広範に検討されてきたが、農業システムが大気中の炭素を吸収・貯蔵する能力である炭素吸収源の空間的・時間的動態は十分に解明されていない。2000年から2022年までの中国30省のパネルデータを利用し、耕地、草地、林地の構成要素を統合した包括的な農業炭素吸収源指標を構築する。空間計量経済モデル（空間ダービンモデルを含む）を用いて直接的効果と間接的効果を定量化し、カーネル密度推定とマルコフ連鎖分析により吸収源レベルの時間的動的進化を追跡する。分析結果はいくつかの重要なパターンを明らかにしている。第一に、農業炭素吸収源は有意な正の空間的自己相関を示し、吸収源能力の高い省は地理的にクラスターを形成する傾向があり、特に東北地域と西南地域で顕著である。第二に、空間的波及効果は substantial であり、ある省の炭素吸収源レベルが1単位増加すると、隣接省の吸収源レベルは平均0.35単位増加する。これは、共有された農業生態条件、技術普及、政策協調によってもたらされる。第三に、動的進化分析は、全国平均の吸収源レベルが緩やかな上昇傾向を示す一方で、地域間格差が持続することを実証している。東部および中部地域の省は中程度の収束を示す一方、西部地域は遅れをとり、全国的な進展を妨げる「低吸収源の罠」を生み出している。ランダムフォレスト分析に類似した機械学習フレームワークを通じて特定された主要な影響要因には、農業機械化の強度、土地利用効率、肥料施用率が含まれ、これらは吸収源レベルの空間的変動の60%以上を共同で説明する。さらに、本研究は2035年までのシナリオベースの予測を構築し、土壌保全の改善、植林プログラム、化学投入物の削減を組み合わせた高政策強度シナリオの下では、農業炭素吸収源が基準レベルと比較して18%増加する可能性があることを明らかにしている。しかし、空間的波及効果に対処するための的を絞った介入がなければ、西部地域の省はさらに遅れをとるリスクがある。これらの結果は、省間炭素吸収源取引メカニズムや調整された技術移転プログラムなど、空間的相互依存性を活用した地域固有の政策の必要性を強調している。農業炭素吸収源の空間的動態と時間的軌跡を解明することにより、本研究はダブルカーボンフレームワークの下での中国の農業炭素管理の最適化に実践可能な洞察を提供し、気候緩和と持続可能な農村開発の両方に貢献する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

This study investigates the spatial spillover effects and dynamic evolution of agricultural carbon sinks in China, contextualized within the nation’s dual-carbon goals of achieving carbon peaking by 2030 and carbon neutrality by 2060. While prior research has extensively examined agricultural carbon emissions, the spatial and temporal dynamics of carbon sinks—the capacity of agricultural systems to absorb and store atmospheric carbon—remain underexplored. Utilizing panel data spanning 30 Chinese provinces from 2000 to 2022, this research constructs a comprehensive agricultural carbon sink index, integrating cropland, grassland, and forestland components. Spatial econometric models, including the Spatial Durbin Model, are employed to quantify direct and indirect effects, while kernel density estimation and Markov chain analysis trace the dynamic evolution of sink levels over time. The findings reveal several critical patterns. First, agricultural carbon sinks exhibit significant positive spatial autocorrelation, indicating that provinces with high sink capacities tend to cluster geographically, particularly in northeastern and southwestern regions. Second, spatial spillover effects are substantial: a one-unit increase in a province’s carbon sink level is associated with an average 0.35-unit increase in neighboring provinces’ sink levels, driven by shared agro-ecological conditions, technology diffusion, and policy coordination. Third, the dynamic evolution analysis demonstrates a gradual upward trend in national average sink levels, yet with persistent regional disparities. Provinces in the eastern and central regions show moderate convergence, while western areas lag, creating a “low-sink trap” that hinders nationwide progress. Key influencing factors, identified through a machine learning framework akin to random forest analysis, include agricultural mechanization intensity, land-use efficiency, and fertilizer application rates, which jointly explain over 60% of the spatial variation in sink levels. The study further constructs scenario-based projections to 2035, revealing that under a high-policy-intensity scenario combining improved soil conservation, afforestation programs, and reduced chemical inputs, agricultural carbon sinks could increase by 18% relative to baseline levels. However, without targeted interventions to address spatial spillover effects, western provinces risk falling further behind. These results underscore the necessity of regionspecific policies that leverage spatial interdependencies, such as cross-provincial carbon sink trading mechanisms and coordinated technology transfer programs. By elucidating the spatial dynamics and temporal trajectories of agricultural carbon sinks, this research provides actionable insights for optimizing China’s agricultural carbon management under the dual carbon framework, contributing to both climate mitigation and sustainable rural development.

• openalex https://osf.io/prgq6first seen 2026-06-29 05:33:54 · last seen 2026-06-29 05:33:59