论文解读
AI 辅助整理- 方法
- 超效率SBM模型量化期望与非期望产出,省级面板数据分析。
- 发现
- 数字融合通过优化资源与数据决策提升碳效率,技术创新与合作社平台起桥梁作用。
- 机会点
- 可探究数字技术对碳效率影响的非线性阈值及不同作物系统的异质性机制。
论文摘要
西北农林科技大学 Yuming Li 在《Applied Sciences》发表 13 年省级数据研究,构建首个量化数字乡村技术(DVT)对农业碳排放效率影响的框架,使用超效率 SBM 模型同时量化期望产出(如作物产量)和非期望产出(如碳排放),发现数字融合可通过简化资源使用、启用数据驱动决策来提高农业碳效率。技术创新和社会化农业服务(如合作社平台)充当数字采纳与排放降低之间的桥梁。在地形平坦、农业集约化地区和靠近中大型城市的地区观察到最强效益。
论文原文与出版信息
MDPI Applied Sciences 2026-09-12