【摘要】[目的]探究中国渔业碳排放效率的空间关联网络与影响因素，为区域渔业协调发展与低碳渔业发展提供科学支撑。[方法]文章基于关系数据和网络视角，以考虑非期望产出的随机块模型（Stochastic Block Model，SBM）测度2011—2020年中国27个省市区的渔业碳排放效率，构建渔业碳排放效率空间关联网络引力矩阵，并通过社会网络分析法（Social Network Analysis，SNA）分析空间关联网络的结构与属性特征，最后通过二次指派程序方法（Quadratic Assignment Procedure，QAP）探究空间关联网络的影响因素与作用。[结果]研究表明，渔业碳排放效率在全国范围内存在显著的空间关联现象与溢出路径，形成了复杂的网络状空间关联关系，协同发展现象明显；渔业碳排放效率空间关联网络结构相对松散，且存在一定的等级梯度特征，渔业碳排放效率的区域间合作有待进一步增强与优化；上海、天津、北京、四川等发达省市区在空间关联网络中处于中心地位，对低碳渔业发展所需资源要素的掌控与支配作用较强，位于西部地区与东北地区的省市区位于关联网络的边缘位置，获取低碳渔业发展资源的能力偏弱；渔业发展水平差异、社会消费水平差异、能源强度差异与空间邻接关系能够显著推动渔业碳排放效率空间关联网络的形成，税负水平差异、对外开放水平差异、交通运输水平差异越小，越有利于形成空间关联网络。[结论]应探索渔业发展的区域联动机制，建立跨区域合作平台，强化生产要素的空间流动；在制定和实施政策和措施时需要因地制宜，充分发挥各地区的优势和潜力，提高整体效率水平；控碳治碳需要地区间相互协调、共同治理，以实现全国范围内的碳减排目标。