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在全球碳中和背景下，农业碳排放效率（Carbon Emission Efficiency, CEE）作为衡量农业低碳发展与资源利用效率的重要指标，受到广泛关注。本文基于2005—2022年中国31个省（区、市）面板数据，运用投入产出导向的超效率DEA模型（Super‐DEA）和二阶段Tobit回归相结合的方法，测度我国各地区农业碳排放效率，并从技术进步、规模效率与管理效率三方面分解，总结区域差异与演化趋势。实证结果表明：全国农业平均CEE从2005年的0.62提高至2022年的0.84，但东部沿海地区普遍高于中西部和东北地区；技术进步贡献率约占CEE提升的55%，规模效率与管理效率分别贡献30%和15%；第二阶段回归发现，农业科技投入、农村人均收入、农业结构优化水平和绿色补贴政策显著促进碳排放效率提升，而人均耕地面积过大和过度依赖化肥投入则产生抑制作用。此外，空间自相关分析与空间杜宾模型（SDM）揭示农业CEE存在正向空间溢出效应，高效率地区对邻近地区有明显示范带动作用。基于研究发现，本文提出加强农业科技创新与推广、推动适度规模经营、完善绿色激励机制、优化区域协同治理等对策，为构建农业低碳发展新格局提供决策参考。
关键词 农业碳排放效率；DEA‐Super效率；Tobit回归；区域比较；空间溢出
目录框架
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 全球碳中和与农业低碳转型
1.1.2 农业碳排放效率评价的政策需求
1.1.3 研究创新点与结构安排
1.2 文献综述
1.2.1 农业碳排放测度方法研究
1.2.2 碳排放效率与影响因素研究进展
1.2.3 空间效应与区域比较研究
1.2.4 评述与研究空白
1.3 研究思路与方法
1.3.1 研究框架与技术路线
1.3.2 主要模型与指标说明
1.4 数据来源与样本描述
1.5 论文结构
第2章 理论基础与指标体系
2.1 农业碳排放效率的理论内涵
2.1.1 效率与低碳发展的关系
2.1.2 技术、规模与管理效率分解理论
2.2 投入—产出指标体系构建
2.2.1 投入指标：劳动、资本、化肥、能源
2.2.2 产出指标：农业总产值与碳排放量
2.3 研究假设与分析框架
2.4 本章小结
第3章 农业碳排放效率测度方法
3.1 超效率DEA模型原理
3.1.1 CCR与BCC模型复习
3.1.2 Super‐DEA效率测算
3.2 效率分解方法
3.2.1 Malmquist‐Luenberger指数与技术进步
3.2.2 规模与管理效率分解
3.3 空间自相关与SDM模型
3.3.1 Moran’s I检验
3.3.2 空间杜宾模型设定
3.4 第二阶段Tobit回归
3.5 本章小结
第4章 农业碳排放效率时空演化与比较
4.1 全国农业CEE时序变化特征
4.2 东中西部与东北区域比较
4.3 效率分解结果与阶段演化
4.4 空间格局与空间自相关分析
4.5 本章小结
第5章 农业CEE影响因素实证分析
5.1 变量选择与描述性统计
5.1.1 核心解释变量：科技投入、人均收入、结构优化
5.1.2 控制变量：耕地面积、化肥强度、气候因素
5.2 Tobit模型设定与估计
5.3 结果分析与稳健性检验
5.4 空间效应的SDM回归
5.5 本章小结
第6章 区域协同治理与政策建议
6.1 区域协同治理机制分析
6.2 科技创新与推广路径
6.3 适度规模经营与管理提升
6.4 绿色激励与补贴政策完善
6.5 推动空间协同与经验复制
6.6 本章小结
第7章 结论与展望
7.1 主要研究结论
7.2 理论贡献与政策启示
7.3 研究局限与未来方向
参考文献
