文章测算了1997—2017年中国31个省份农业碳排放,并进行峰值分析、LMDI分解和EKC检验,结果发现:全国及中、西部农业碳排放的峰值均出现在2015年和2016年,且2015年也是东部农业碳排放的极大值点,佐证了2015年"减肥减药"行动的政策在减少农业碳排放中发挥积极效用;LMDI分解结果显示,对于全国及东部,生产效率、农业产业结构和农村人口是3个减排因素,产业结构、地区经济发展水平和城镇化是3个增排因素,但是对于中部和西部而言,农业生产效率和农村人口是2个减排因素,农业产业结构、产业结构、地区经济发展水平和城镇化是4个增排因素;EKC的检验结果表明,全国及东、中部之间农业碳排放和经济增长之间存在"倒U型"关系,符合EKC理论。

农业生产所导致碳排放大幅增加以及引发的环境问题,越来越受到人们的关注。本研究基于农业生产中6个主要方面的碳源,测算了我国1993-2008年农业碳排放量。发现自1993年以来我国农业碳排放处于阶段性的上升态势,总体上可分为快速增长期、缓慢增长期、增速反弹回升期、增速明显放缓期等四个变化阶段。其中农业碳排放总量和强度年平均增长率分别为4.08%、2.38%。农业碳排放总量较高地区主要集中在农业大省,农业碳排放强度较高地区主要集中在发达城市、东部沿海发达省份和中部农业大省。进一步通过Kaya恒等式变形对农业碳排放影响因素进行分解研究,结果表明,效率因素、结构因素、劳动力规模因素对碳排放量具有一定的...

低碳农业不仅是减缓气候变暖的重要手段，也是中国传统农业向现代农业转变的必经过程，研究农业碳排放的驱动因素对中国制定农业减排措施具有一定意义。而已有研究更注重农业碳排影响因素的显著性，未从影响因素本身出发考虑其在影响农业碳排时的时间差异和区域差异。本文将对应分析和面板模型结合，一方面从时间纬度分析了全国农业碳排放主导因素的阶段性特征，另一方面从空间纬度探讨了地区农业碳排主导因素的区域差异。得到了两方面结论：一是中国农业碳排放主导因素在时间纬度上有两个发展阶段，先由农业经济结构主导向农业机械化主导转变，再向农业经济发展水平主导转变；二是中国农业碳排主导因素在空间纬度上存在明显的区域差异，农业经济发．．．

本文综合利用１９９３—２０１３年样本数据，在农业碳排放测算基础上，重点分析了中国农业碳排放的结构特征和时空差异。研究发现：中国农业碳排放量持续增加，农业化学制品尤其是化肥占据了排放量的重要份额；农业碳排放效率的经济指标和物理指标存在较大差别，在衡量农业发展问题上要综合衡量经济和生态效益指标。中国农业减排责任重大，不同地区必须结合现实情况采取不同的措施，综合平衡农业发展与碳排放的关系。

文章利用环境生产技术思想构建了全要素视角下的农业碳排放绩效衡量指标，进一步引入考虑群组异质性的非径向Malmquist动态指数与空间收敛检验方法，测度分析了2000—2018年中国31个省份农业全要素碳排放绩效的时序演进与空间收敛特征。结果表明：（1）中国农业全要素碳排放绩效平均值由2000年的0.29提升至2018年的0.57，成效显著。（2）东、中、西部地区的农业全要素碳排放绩效均呈现波动递增的时序演进特征。（3）东、中、西部地区的农业全要素碳排放绩效增长驱动模式具有差异性，东部地区属于效率改善与技术进步双重作用的“双驱”增长模式；西部地区属于技术主导型的“单驱”增长模式；中部地区属于效率改善型的“单驱”增长模式。（4）全国及东、中、西部地区农业全要素碳排放绩效不存在明显的σ收敛，但在全国和中部地区存在绝对β收敛。因此，不同地区应因地制宜地制定农业低碳减排方案与农业高质量发展方针政策。

[目的]通过研究新疆农业碳排放峰值预测和影响因素能真正为新疆低碳农业发展和减排路径选择作出科学的评判和提供借鉴。[方法]文章基于种植业活动、牲畜养殖、农田土壤、秸秆焚烧4个方面23类碳源,测算了新疆1995~2014年农业碳排放量,并从时间、结构和空间维度分析其变化特征;在此基础上构建STIRPAT模型,并运用情景分析法对未来新疆农业碳排放峰值进行相关预测;同时,利用LMDI方法对新疆农业碳排放影响因素进行分解。[结果]新疆农业碳排量呈现"波动上升—持续上升"两阶段变化特征,碳排放量由1995年的1 942.7万t增加到2014年3 921.3万t,增幅1 978.6万t,年均增长3.77%;各地(州,市)区域差异明显,喀什地区属碳排放量、碳排放强度"双高"型地区,阿勒泰等4地区属低碳排放量、高碳排放强度地区,乌鲁木齐等5地区属碳排放量、碳排放强度"双低"型地区,昌吉回族州等4地区属高碳排放量、低碳排放强度地区;若农业碳排放影响因素保持原有增长率不变情况下,新疆农业碳排放不会在2050年内达到峰值,在基准情景和低碳情景下,新疆农业碳排放峰值出现时间分别为2040年和2029年,碳排量分别为7 457.68万t和4 755.23万t;与1995年相比,效率因素、结构因素分别累计实现0.33亿t(97.47%)、0.008 6亿t(2.53%)的农业碳减排,经济因素是农业碳排放最主要的驱动因素,累计实现了0.41亿t的碳增加,人口因素为农业碳排放另一重要因素,累计实现了0.13亿t的碳增加。[结论]秸秆焚烧是导致新疆农业碳排放量增加的最主要碳源;碳排放量、碳排放强度和碳排放结构空间差异明显;不同情景下新疆农业碳排放峰值出现时间差异较大;经济因素是导致新疆农业碳排增加的主要驱动因素。据此,根据新疆实际合理优化调整农业产业结构,加快推进绿色农业现代化;加强生态环境建设,提高农业生产资料的利用效率;转变增长方式,走两型农业之路。

[目的]通过研究新疆农业碳排放峰值预测和影响因素能真正为新疆低碳农业发展和减排路径选择作出科学的评判和提供借鉴。[方法]文章基于种植业活动、牲畜养殖、农田土壤、秸秆焚烧4个方面23类碳源,测算了新疆19952014年农业碳排放量,并从时间、结构和空间维度分析其变化特征;在此基础上构建STIRPAT模型,并运用情景分析法对未来新疆农业碳排放峰值进行相关预测;同时,利用LMDI方法对新疆农业碳排放影响因素进行分解。[结果]新疆农业碳排量呈现"波动上升—持续上升"两阶段变化特征,碳排放量由1995年的1 942

[目的]推动农业碳减排既是农业高质量发展的关键所在，也是实现“双碳”目标的重要一环。[方法]基于三大类碳源测算2005—2020年四川省农业碳排放量，进一步分析其时空特征与动态演变趋势，理清地区差异；构建面板Tobit模型从经济和社会两个层面探讨其影响因素并通过相对重要性分析诠释不同因素的贡献程度。[结果]四川省农业碳排放量呈现波动下降趋势，其时间演变轨迹可大致归为“波动下降、持续上升、快速下降、回升”等四个阶段，农业碳排放强度逐年递减；各市州农业碳排放量呈现出明显的“四周高、中间低”的空间分布特征；全省、川西地区、成都平原地区、川东地区农业碳排放强度均呈现递减态势，空间差异缩小，但各自存在一定区别；农业发展水平与农业碳排放呈“倒U型”关系，农业产业结构、产业集聚水平、城镇化水平、农地规模经营对农业碳排放均具有正向影响，机械化水平、农业财政支持则表现出负向影响；相较于经济层面，社会层面因素对农业碳排放的贡献程度更大，其中机械化水平、农业财政支持、农业产业结构和城镇化水平的贡献程度依次居于前四，其解释力合计达到了80.03%。[结论]研究四川省农业碳排放时空演变特征并探究影响各市州农业碳排放变化的关键因素，相关结论能为四川省乃至全国农业碳减排规划和精准施策提供参考。

本文利用第6次人口普查数据和公安部门登记数据,分析了全国各省(市、区)需要市民化的农业转移人口的规模、结构以及市民化推进程度的空间特征。研究发现,全国待市民化人口每年新增1510万,东部沿海以跨省市迁移为主,中部地区以省内迁移为主。采用迁移人口中的落户人口与总迁移人口的比值考察不同地区迁入人口落户难度,发现中部地区落户最易,西北地区其次,东部沿海最难。影响市民化进程的因素,一是高昂的市民化成本,特别是需要政府承担的公共成本部分抑制了市民化进程;二是现行的财政体制下转移人口市民化的成本主要由迁入地政府负担,降低了地方政府的积极性;三是现有产业人口与落户要求不匹配,使得粗放型产业所吸引的就业人群难以达到落户门槛。本文进一步结合户籍制度改革的动力机制分析,从政府投资体制和空间资源配置两方面就不同地区转移人口市民化对策问题进行了初步讨论。

文章采用非期望产出的超效率SBM模型对2000—2020年中国省域农业生产效率进行测度，运用社会网络分析法和二次指派程序（QAP）方法明确农业生产效率的空间关联特征及影响因素。研究表明：中国省域农业生产效率的空间关联关系越来越紧密，网络结构的稳定性较强；河南、山东、湖北等农业生产大省在空间关联网络中处于中心行动者地位，海南、上海、天津等地理位置较偏或农业生产规模较小的省份处于边缘行动者地位；缩小农业经济发展水平差异、农业技术水平差异、农业人力资本差异、市场化水平差异有助于强化区域间农业生产效率的空间关联，且地理距离邻近的省份间更容易建立空间关联关系。

在"机械化+化学化=农业现代化"的发展模式下,中国农业能耗碳排放的快速上升,不能简单理解为只是化石能源消费增长的结果,而是人口增长、经济发展、能源结构、能源效率等方面因素的共同作用所导致。发展低碳农业首先要从影响农业能耗碳排放"脱钩与否"的因素入手,厘清各因素在其中的作用。基于Tapio脱钩模型和Kaya恒等式,运用LMDI分解法构建了扩展的Tapio脱钩指数分解模型,对1980-2012年中国农业能耗碳排放的脱钩情况进行定量分析。结果表明,过去30多年来,中国农业能耗碳排放与农业经济增长总体呈现出由"弱

基于中国1998—2012年各省市区的面板数据,采用考虑非期望产出的SBM模型,测算了碳排放约束下的中国各省市区的地区农业生产效率,进而利用泰尔指数分解方法与灰色关联分析方法对地区农业生产效率差异的结构性原因与外部影响因素进行了研究。结果表明:1大部分省市区处于农业生产非效率的状态,多数省市区均出现了不同程度的效率下降。2农业生产效率存在较为明显的差异性,多数年份中,差异主要由东中西与东北部区域间的差异所造成。3多数年份中,区域内部的差异是造成整体差异的次要原因,其中,西部区域内各省份的差异在各区域内差异中占比最大。4各影响因素与农业生产效率地区差异的关联度排序由高到低依次为产业结构的地区差异、农业结构的地区差异、灾害影响的地区差异、农村劳动者教育素质的地区差异、城市化水平的地区差异、城乡收入比的地区差异,以及研发创新投入力度的地区差异。

农业农村现代化既是农业高质量发展的必然选择，也是实现中国式现代化的关键目标之一。文章通过构建农业农村现代化评价指标体系，对2002—2021年我国农业农村现代化水平进行统计测度，分析其时空演变特征，并在此基础上识别其影响因素，探究其影响机理，定量测度各因素的影响程度。研究结果显示：2002—2021年，我国农业农村现代化水平整体呈上升趋势，区域差异逐步缩小，区域间差异是我国农业农村现代化总体差异的主要来源。2021年我国各区域农业农村现代化指数整体呈自东向西逐渐递减的趋势，且存在较显著的正向空间相关性，但该空间集聚态势随时间推移在不断演变，高值集聚区主要分布于东部地区。经济发展水平、城镇化水平、数字普惠金融对我国农业农村现代化具有积极作用，而工业化水平对农业农村现代化有一定的消极影响，财政支农力度则对农业农村现代化的影响不显著。

基于农业生产方面的6类碳源,对云南省2003~2012年的农业碳排量进行了测算,并利用LMDI模型对影响云南省农业碳排量的因素进行了分解。结果表明,2003~2012年间云南省农业碳排放量呈不断上升趋势,到2012年,云南省农业碳排量达到319.78万吨。对云南省农业碳排放量增加起驱动作用的因素为农业经济发展水平和农业生产效率,而农业结构因素和农业劳动力规模因素则是抑制碳排放量增加的因素。未来,云南省农业碳排放量仍会不断增加。因此,提出了云南省农业碳减排的措施建议。

[目的] 探究中国农业生产要素错配的时空演变特征及其影响因素，为改善要素空间错配，提高农业生产效率提供相关参考和政策建议。[方法] 以资源错配理论为基础构建农业资源错配指数测算框架，选取2000-2019年中国30个省份的经济数据测算出农业资本错配指数、劳动力错配指数、土地错配指数以及相关影响因素指标，采用空间计量模型分析其对农业资源错配的影响。[结果] 农业资本错配、劳动力错配和土地错配在时空上分别展现出不同的演变发展特征，但都呈现出要素错配不断改善的趋势。从实证结果来看，农业经营规模的提高能够显著改善农业资本错配和土地错配，农业种植结构升级能够有效改善农业劳动力错配和土地错配，政府的宏观调控能够有效改善农业资本错配，同时提高农村金融发展水平是改善农业资本错配一种重要方式。区域经济发展水平提高能够通过促进农业生产要素重新组合来改善农业资本错配和劳动力错配，城镇化发展水平提高能够改善劳动力错配和土地错配。[结论] 中国农业生产要素在不同区域的错配程度在不断改善，农业经营规模、种植结构和经济发展水平是影响要素错配的关键因素，消除要素流动障碍，完善区域联动机制是改善要素错配的重要方式。