《河南农业大学学报》2026年第2期·9月20日 · 周日论文农业绿色发展与碳阅读 4

《数字赋能农业碳减排的组态效应分析》——基于河南省各省辖市2011—2022年数据

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基于河南2011-2022年数据,用fsQCA分析数字赋能农业碳减排的组态效应。

方法

碳排放因子法测度碳排放,模糊集定性比较分析(fsQCA)。

发现

碳强度总体下降,化肥和翻耕为主源;减排是多因素耦合,核心驱动从数字基建转向农业数字化。

机会点

可拓展至多省比较或结合面板数据,探究数字技术减排组态的时空异质性与因果机制。

影响力16
信息增量22
专业深度18
信源权威14
时效性6

基于河南18个省辖市11年面板数据的fsQCA组态研究,方法规范、结论有新意,对数字乡村与农业低碳政策有参考价值,但属省级区域实证,影响力有限。

原文摘要

孟凡琳、赵冰冰、李炳军利用碳排放因子法测度2011—2022年河南省各省辖市农业碳排放量,运用模糊集定性比较分析法(fsQCA)分析数字赋能河南农业碳减排的组态效应。结果:河南省农业碳排放强度在2011—2022年总体呈下降趋势,化肥施用和翻耕是主要来源;农业碳排放强度降低是数字基础设施、技术创新、农业数字化和数字金融多因素相互耦合结果;2011—2015年完善的数字基础设施是核心驱动因素,2016—2022年农业数字化的碳减排作用更为显著。

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