“双碳”背景下农业新质生产力与农业碳排放效率耦合协调发展水平与动态演进分析

doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2026.08.033

摘要/Abstract

摘要： 为系统探讨农业新质生产力与农业碳排放效率之间的内在机理与动态关联,基于中国31个省份2011—2023年的面板数据,采用耦合协调度模型、非期望产出的超效率SBM模型、核密度估计模型和相关性分析探究农业新质生产力与农业碳排放效率的耦合协调发展水平及动态演进。结果表明,2011—2023年全国及四大分区农业新质生产力与农业碳排放效率耦合协调度整体呈波动上升趋势;空间上呈现“东高西低、南高北低”的特征,耦合度始终居于高位,综合协调指数的区域差异是导致耦合协调度分化的核心原因;2011—2023年中国农业碳排放效率与农业新质生产力耦合协调度的时序演变特征整体呈现协同水平稳步提升、区域差异持续扩大、发展格局单峰集聚的特点;2013—2023年中国农业碳排放效率与农业新质生产力耦合协调度呈现显著的正向空间自相关性,两大系统耦合协调发展的空间分布呈现明显的空间集聚特征。

关键词: 农业新质生产力, 农业碳排放效率, 耦合协调度, 空间自相关, 动态演进

Abstract: To systematically explore the intrinsic mechanisms and dynamic correlations between new-quality agricultural productive forces and agricultural carbon emission efficiency,based on the panel data of 31 provinces in China from 2011 to 2023, the methods of coupling coordination degree model, super-efficiency SBM model with undesirable outputs, kernel density estimation model and correlation analysis were adopted to explore the coupling coordination development level and dynamic evolution of new-quality agricultural productive forces and agricultural carbon emission efficiency. The results showed that the coupling coordination degree of new-quality agricultural productive forces and agricultural carbon emission efficiency in the whole country and four major regions presented an overall fluctuating upward trend from 2011 to 2023; in terms of spatial distribution, it featured a pattern of "higher in the east and lower in the west, higher in the south and lower in the north", with the coupling degree remaining at a high level all the time, and the regional differences in the comprehensive coordination index being the core cause of the differentiation of coupling coordination degree; the temporal evolution characteristics of the coupling coordination degree of agricultural carbon emission efficiency and new-quality agricultural productive forces in China from 2011 to 2023 were generally characterized by a steady improvement in synergy level, a continuous expansion of regional differences and a unimodal agglomeration in the development pattern; from 2013 to 2023, the coupling coordination degree of agricultural carbon emission efficiency and new-quality agricultural productive forces in China presented a significant positive spatial autocorrelation, and the spatial distribution of their coupling coordination development showed an obvious spatial agglomeration characteristic.

Key words: new-quality agricultural productive forces, agricultural carbon emission efficiency, coupling coordination degree, spatial autocorrelation, dynamic evolution

中图分类号:

X322
F323

夏文豪, 刘志有, 杨鸿彬, 付明月. “双碳”背景下农业新质生产力与农业碳排放效率耦合协调发展水平与动态演进分析[J]. 湖北农业科学, 2026, 65(8): 234-243.

XIA Wen-hao, LIU Zhi-you, YANG Hong-bin, FU Ming-yue. Analysis of the coupling coordination development level and dynamic evolution of new-quality agricultural productive forces and agricultural carbon emission efficiency under the background of “dual carbon”goal[J]. HUBEI AGRICULTURAL SCIENCES, 2026, 65(8): 234-243.

参考文献

[1] 郑冰,赵彦云. 数字经济发展如何影响区域碳排放强度?——基于省级面板数据的实证分析[J]. 统计研究,2026,43(1):85-97.
[2] 郑兰钦,陈怡珑,连海峰,等. 农业新质生产力对农业碳排放强度的影响及作用机制[J/OL]. 中国生态农业学报(中英文),1-14[2026-02-13]. https://link.cnki.net/urlid/13.1432.S.20251231.1353.002.
[3] 王红玲,彭莎莎,张金鑫. 农业数字基础设施建设对农业碳排放双控的影响效应分析[J/OL].中国农业资源与区划,1-15[2026-02-13].https://link.cnki.net/urlid/11.3513.S.20260128.1416.006.
[4] 王碟,谢天慧. “双碳”背景下农业机械化对农业碳排放强度的影响研究[J].南方农机,2026,57(2):43-46,50.
[5] 白书州,李铮,谭佳欣,等. 长江经济带旅游产业集聚对农业碳排放强度的影响机制[J].旅游研究,2026,18(1):15-30.
[6] 周龙飞,郑谦,薛满峰. 数字乡村发展水平对农业碳排放的影响机制研究[J].西南林业大学学报(社会科学),2025,9(6):111-117.
[7] 马奇飞,谢娇智,李素娟. 黄河流域农业碳源/碳汇时空演变及收敛性分析[J/OL].环境科学,1-19[2026-02-13].https://doi.org/10.13227/j.hjkx.202509323.
[8] 周杨,周怡辰,张兰朵,等. 黄河流域农业碳排放特征·困境与低碳转型路径研究[J].安徽农业科学,2025,53(22):252-255,260.
[9] 贡俊,张艺欣,王俪燕,等. 沿黄九省区农业碳排放时空特征及影响因素研究[J].经济师,2025(11):10-12,14.
[10] 高标,王皓琨,于媛. 农牧交错区农业碳排放时空特征及经济协调关系[J].环境科学与技术,2025,48(11):226-236.
[11] 徐启昊,刘海. 山东省农业碳排放时空演变与影响因素研究[J].农业与技术,2025,45(18):138-144.
[12] 熊春林,兰宁,李漱.农业农村大数据政策对农业新质生产力发展的影响——基于省级面板数据的实证分析[J].重庆邮电大学学报(社会科学版),2025,37(4):148-161.
[13] 王家庭,曾慧.农业新质生产力赋能城乡共同富裕的机制研究[J].岭南学刊,2025(4):111-128.
[14] 赵春艳,付伟.数字经济与农业新质生产力耦合协调度研究[J].云南农业大学学报(社会科学),2025,19(3):9-18.
[15] 尤亮,袁保蓉,李粤.农业新质生产力:水平测度、区域差异与动态演进[J].统计学报,2025,6(2):17-32.
[16] 卜凡. 数字普惠金融、农业新质生产力与县域经济高质量发展[J].深圳大学学报(人文社会科学版),2025,42(2):93-104.
[17] 文若冰,李娅,张静.数字经济赋能农业新质生产力——理论机制与实证检验[J].中国生态农业学报(中英文),2025,33(9):1895-1908.
[18] 张再杰,陆品妮. 农业碳排放的测度与脱钩弹性研究——以贵州省为例[J]. 农村经济与科技, 2022, 33(13):1-3.
[19] 徐雯,张锦华. 政策性农业保险的碳减排效应——来自完全成本保险和收入保险试点实施的证据[J]. 保险研究,2023(2):20-33.
[20] 田云,蔡艳蓉. “双碳”目标下的农业碳问题研究进展及未来展望[J]. 华中农业大学学报, 2024, 43(3):75-88.
[21] 薛媛,李春华,李静雯,等. 中国农业碳排放时空特征及驱动因素分析[J]. 中国生态农业学报(中英文), 2024, 32(11):1805-1817.
[22] 张楠,栾永吉,张子彤. 中国农业碳排放时空演变与驱动因素分析[J/OL].环境保护科学,1-12[2026-01-22].https://doi.org/10.16803/j.cnki.issn.1004-6216.202507016.
[23] IPCC. Climate change 2013:The physicle science basis[M]. New York:Cambridge university press, 2013.
[24] 戴小文,何艳秋,钟秋波. 中国农业能源消耗碳排放变化驱动因素及其贡献研究——基于Kaya恒等扩展与LMDI指数分解方法[J]. 中国生态农业学报, 2015, 23(11):1445-1454.
[25] 马涛. 上海农业碳源碳汇现状评估及增加碳汇潜力分析[J]. 农业环境与发展, 2011, 28(5):38-41.
[26] 王宝义,张卫国. 中国农业生态效率测度及时空差异研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2016, 26(6):11-19.
[27] 付伟,徐媛媛,王福利,等. 中国省域农田生态系统碳足迹时空演变分析[J]. 生态经济, 2024, 40(1):88-94.
[28] 段华平,张悦,赵建波,等.中国农田生态系统的碳足迹分析[J]. 水土保持学报, 2011, 25(5):203-208.
[29] 李波,张俊飚. 基于投入视角的我国农业碳排放与经济发展脱钩研究[J]. 经济经纬, 2012(4):27-31.
[30] GUO Y, TONG Z H, WANG Z B, et al.Evolutionary characteristics and influencing mechanisms of green development efficiency in Chinese urban agglomerations:Analysis of the Yangtze River Delta urban agglomeration[J]. Journal of environmental management, 2025, 375.
[31] 顾东明,胡小飞,张佳宁. 数字新质生产力与能源碳排放效率耦合协调的时空演变格局及影响因素[J/OL]. 环境科学,1-19[2026-01-22].https://doi.org/10.13227/j.hjkx.202505327.
[32] SHI T, YANG S Y, ZHANG W, et al.Coupling coordination degree measurement and spatiotemporal heterogeneity between economic development and ecological environment:Empirical evidence from tropical and subtropical regions of China[J]. Journal of cleaner production, 2020, 244:118739.
[33] 张佩, 孙勇. 新基建与产业升级耦合协调发展的空间格局及影响因素[J]. 长江流域资源与环境, 2023, 32(3):464-477.
[34] 牟琴,李敏,徐文杰,等. 基于城市分类的成渝城市群能源碳排放效率核算及影响因素分析[J]. 长江流域资源与环境, 2025, 34(10):2185-2195.
[35] 白健燕. 基于空间自相关与地理探测器的东莞市生态用地变化特征及影响因素分析[J]. 北京测绘,2025,39(12):1840-1845.