我国农村碳排放强度与乡村振兴协同发展分析

郭文强，谭乔阳，雷 明，2

（1.新疆财经大学信息管理学院,新疆乌鲁木齐 830012；2.北京大学光华管理学院，北京 100871）

0 引言

自2004 年至2021 年，我国连续18 年颁布中央一号文件，聚焦于“三农”发展建设问题。习近平总书记在《中共中央 国务院关于做好2023 年全面推进乡村振兴重点工作的意见》中强调，强国必先强农，农强方能国强，明确指出全面推进乡村振兴、加快建设农业强国是我国全面建成社会主义现代化强国的重要部署［1］。树牢绿色发展理念，推动农村生产、生活、生态协调发展，统筹实施农村人居环境整治、农村面源污染防治，促进农村能源结构转型是农村绿色发展的现实需求［2］。然而我国作为农业大国，农业生产发展所带来的碳排放量以年均9.1%的增长率上升至2020 年的8.2 亿吨，相较于2000 年增长6倍多［3］，同时农村居民生活碳排放量、人均碳排放量近年均呈快速上升趋势，其中农村居民生活碳排放量占国家碳排放总量的3.0%～4.0%［4］，因此农业农村具有巨大的节能减碳的潜力。将绿色低碳作为农业现代化建设的前提是实现农业农村领域碳达峰、碳中和目标的重要内容，同时也是贯彻落实乡村振兴战略的重要举措。基于此，深入探讨中国各省份农村碳排放强度与乡村振兴发展的耦合协同发展，可以更好地指导和支撑农业农村碳减排政策的实施，为我国的农村绿色转型和生态文明建设提供理论借鉴意义。

1 文献综述

现有关于农村碳排放的研究众多，学者们主要集中于研究农业农村碳排放强度的测算及时空演变特征。对于农村碳排放来源主要涉及农业生产及农村生活两大方面，有学者将全国各省作为研究对象，多数采用排放系数法测算农业农村碳排放量，运用Theil 指数及空间分析相关方法探究区域差异、时空格局特征，发现我国农业碳排放强度呈现下降趋势，农村居民生活碳排放水平总体呈上升趋势［4］，且省域的空间分布差异变化较大［5］，对空间依赖性呈现增强趋势，空间溢出效应显著［6］。还有学者聚焦某省域进行分析，采用核密度估计、R/S 分析法及采用空间收敛分析法等工具分析农业碳排放强度发展规律及收敛趋势分析，并结合总强度走势做出预测。例如夏文浩等［7］发现新疆各地州市农业碳排放强度呈现出了北低南高的特征，各地州市显著的β收敛特征，表明新疆区域间差距逐渐缩小。陈睿涛等［8］提出甘肃地区农业碳排放强度差异较小且波动幅度较小，预测未来甘肃省农业碳排放量及强度值将呈现出持续下降趋势。宋丽美等［9］分析得出湖南省农村人居环境碳排放量以年平均0.12%的增速持续上升，农村人居环境碳排放强度以年均0.12%的减速逐年下降。范东寿［10］、吉雪强等［11］、韩金雨等［12］、刘震等［13］学者们不仅完善了农村碳排放测算体系，还选取与农村碳排放相关的变量构建面板联立方程、固定效应回归模型、工具变量模型、中介效应模型、空间杜宾模型等，分别探究农业技术进步、农业结构合理化、中国农地流转对、农支财政、农村数字经济发展对农业碳排放不同程度的影响。还有学者探究城镇化与农业碳排放的影响及空间关联，如黄晓慧等［14］提出城镇化发展不仅直接影响本省农业碳排放，还通过间接效应影响邻省农业碳排放，谢会强等［15］研究发现城乡融合发展对提升农业低碳技术效率具有积极作用，但对前沿技术进步具有消极作用，并且抑制农业碳排放效率的提升。

现有关于乡村振兴的研究首先是关于乡村振兴的理论研究，叶敬忠等［16］学者根据乡村振兴的内涵、历史定位与理论基础提出乡村振兴的基本模式，包括有保底式发展、内生式发展和依附式发展三种向度；祁明德等［17］学者认为农村创业是乡村振兴可持续发展的关键所在，通过理论探讨、典型案例分析提出农村创业与农村空间情境深度互动的作用机制。在理论的基础上学者们对乡村振兴发展水平进行评价分析，如宋丽婷等［18］学者从国家省域层面进行测度并对其区域差异进行分解；还有学者研究局部区域，如徐雪等［19］聚焦西部地区乡村振兴发展进程的研究，或者如陶喆等［20］聚焦某省份的发展情况进行地区分析。少数学者通过实地调查法获取数据，如张雪等［21］从村庄维度分析比较其乡村振兴发展水平。现有沈剑波等［22］、陈炎伟等［23］、刘七军等［24］和陈俊梁等［25］学者采取德尔菲法、层次分析法、熵权TOPSIS 法、熵权法结合因子分析法等不同方法对于乡村振兴发展水平做出评估。科学的评价乡村振兴发展水平后，学者们讨论了乡村振兴有效的实施路径，向延平［26］学者指出乡村旅游赋能乡村振兴，建设乡村有效利用各村旅游资源不仅可以改善农村的村容村貌，还能带动乡村旅游业发展，也提升农村居民的生态保护意识。也有孟维福［27］学者从数字经济视角探究对乡村振兴的影响作用，提出数字经济对乡村振兴的影响存在显著的空间溢出效应，主要作用机制包括科技创新、农村创业和消费升级。

关于农村碳排放与乡村振兴相关研究多集中于内在机理与实现路径的探究，王萍等［28］学者通过构建中介变量和调节变量模型提出科学引导务工人数占比和提升农户整体收入是农户实现生活能源“碳达峰”的主要路径；熊素等［29］学者提出农业绿色高质量发展的现实困境是尚未完善的绿色发展约束激励机制，应以强化耕地保护与质量建设为靶向，提升耕地系统固碳减排能力，以构建绿色技术创新体系为抓手，强化农业绿色发展科技支撑；张广辉［30］从碳达峰、碳中和视角对乡村振兴进行研究，厘清碳达峰、碳中和分别通过引导农村产业兴旺行稳致远、为农村生态宜居保驾护航、推动乡风文明再上台阶、为乡村治理提供有力支撑和促进农村生活富裕更有质量等机制赋能乡村振兴。

综上所述，目前学术界关于农业农村碳排放与乡村振兴的研究成果颇丰，但仍有两个方面未被关注：一是关于乡村振兴的发展水平评价指标权重的确定上多采用主观或客观的静态测度方法，无法加入时间因素对评价指标体系的影响作用，导致无法实现跨期动态比较；二是学者研究农村碳排放与乡村振兴之间的内在关系多为理论层面的定性分析，两者的耦合互动关系的定量实证探讨，忽略了二者协调性问题对农业农村固碳减排及乡村振兴发展的影响。事实上，我国正处于全面推进乡村振兴、加快建设农业强国的关键时期，人口总量与经济发展均需农业生产效率的支持和保障。鉴于此，本文聚焦农村碳排放强度，采用动态综合评价方法加入时间变量对乡村振兴发展水平进行评估，将农村碳排放强度与乡村振兴纳入同一框架，围绕两者的耦合互动关系进行定性定量分析，并探究两者耦合协调度的空间分布特征，借助面板向量自回归(VAR)模型验证两者互动效应，以期为我国实现农业农村低碳转型，建设宜居宜业和美乡村提供理论参考。

2 农村碳排放强度与乡村振兴耦合协调机理

农村碳排放与乡村振兴之间存在内在的相互作用关系，如图1 所示。本文基于乡村振兴战略的五大发展目标，旨在分析这两者之间的协同机理。一方面，农业农村低碳发展是推进乡村振兴建设的重要驱动力。乡村振兴战略的核心目标是实现农业农村现代化，在此背景下，降低农村碳排放强度可以优化农村产业结构、改善农村生活环境、建设乡风文明、提升农民收入水平和提高乡村治理水平。因此，农村碳排放治理是推动乡村建设的关键环节，也是推动农村绿色转型的关键动力。

图1 农村碳排放强度与乡村振兴耦合协调机理

另一方面，乡村振兴为农村碳排放治理工作提供了指导方向和要求，促使农村产业碳排放治理融入乡村建设之中，乡村振兴战略的总体要求对农业农村碳排放具有反馈作用。农村产业兴旺可以推动农业技术进步，而乡村生态环境的保护则对农村产业碳排放强度产生一定的约束作用。乡风文明建设有助于增强农户低碳减排意识，提高农村居民实际收入则对农村产业增效产生正向影响，而乡村有效治理也将进一步规范农业和农村生产标准。从农村可持续发展的角度出发，加强农村碳排放治理工作为全面实现乡村振兴战略提供了有力支撑。乡村振兴战略的实施倒逼农业农村产业技术进步，进一步推进农业农村现代化建设和农业强国建设。

3 研究方法与数据来源

3.1 农村碳排放强度

本文采用碳排放系数法来测算农业的碳排放总量。在田云等［31］研究的基础上，将农村居民生活能源消费纳入农村碳排放体系之中，从农地利用活动、农作物种植业、禽畜养殖业及居民生活能源消费4 个方面来测算农村碳排放总量。其中，农地利用活动主要包括农业化肥、农膜、农药、翻耕、灌溉、农用柴油等碳源；农作物种植业产生的温室气体主要指水稻种植排放的甲烷（CH4），以及小麦、玉米、大豆、蔬菜和其他旱地作物等种植排放的氧化亚氮（N2O）；禽畜养殖业产生的温室气体主要指反刍动物在肠道发酵和粪便排泄过程中产生的甲烷（CH4）和氧化亚氮（N2O），其中包括奶牛、非奶牛、马、骡、驴、猪、兔等11 种重要品种。由于畜禽饲养周期不同，调整的方法参考胡向东等［32］，农业碳排放测算系数借鉴胡向东等［32］、何艳秋等［33］、闵继胜等［34］和吴强等［35］学者的研究。为了统一测算结果进行科学分析，本文将测算的温室气体统一折算成二氧化碳（CO2）。

碳排放强度是指单位产值的碳排放量，由于碳排放总量容易受到经济规模和能源结构等因素的影响，因此碳排放强度能够更准确地反映一个地区或国家经济增长的质量和效率［11］，因此本文讨论农村碳排放强度，选取农村生产总产值进行计算，具体计算公式如下：

式（1）（2）中：CE 为农业碳排放总量，CEijt为第t年第i地区的第j类碳源的碳排放量，eijt为第j类碳源的物质投入量，为第j类碳源碳的碳排放系数。CIit为第t年第i地区的农业碳排放强度，AGDPit为第t年第i地区的农业总产值。

3.2 乡村振兴发展水平测度

依据乡村振兴战略规划的内在要求，借鉴毛锦凰［36］、徐雪等［37］、蔡文伯等［38］的研究，从产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕5 个维度进行分类汇总，根据科学性、可行性等指标选取原则，对分类汇总的指标进行遴选，其中正向指标通常表示数值越高代表绩效越好，负向指标则表示数值越低代表绩效越好，具体内容见表1。

表1 乡村振兴评价指标体系

对于乡村振兴发展水平的评价问题，多数学者采用单一的主观或客观评价方法，或者将两种方法组合以确定权重。如熵权法、层次分析法、熵权topsis 法等，主观评价方法可能由于认知不同而存在较大差异，客观评价方法弥补了主观性的不足，但这类评价方法多针对于截面数据，无法很好地反映时序数据的动态变化。因此，本文借鉴郭亚军［39］、尹朝静等［40］的研究，采用纵横向拉开档次法，将时间变化的影响纳入乡村振兴发展评价体系当中，具体步骤如下：

为统一各指标的计量单位，采用极差法对正向指标、负向指标进行无量纲化处理［40］，公式如下：

式（3）～（4）中：Xmn(tk)为时期tk的第m个评价对象的第n个指标，minn和maxn分别为第n个指标的最小值与最大值。若需对M个评价对象的N个评价指标进行综合评价，时间序列长度为T，则纵横向拉开档次法的综合评价函数为［39］：

式（5）中：Ymn(tk)为时期tk的第m个评价的综合评价值，Sn为各指标权重，权重由离差平方和计算所得，为最大可能地反映被评价对象之间的差异，公式如下：

在STS=1 约束下，确定H最大特征值对应的特征向量，通过归一化得到各指标权重。

3.3 耦合协调度模型

耦合度模型主要用来刻画两个或两个以上系统或者要素之间相互关联、彼此影响的程度［41］，因此选取耦合协调度模型表征农业碳排放强度和乡村振兴两者间的相互作用强度及协调程度，计算公式如下：

式（10）～（12）中：CI、Y分别为农业碳排放强度和乡村振兴发展综合指数；C、T、D分别表示系统耦合度、系统综合发展指数、系统耦合协调度；为待定参数，参考田云等［41］的研究经验取值均为0.5，确定当耦合协调度D 取值（0.0，0.2］、（0.2，0.4］、（0.4，0.6］、（0.6，0.8］、（0.8，1.0］分别为严重失调、初级失调、中等协调、良好协调、优质协调。

3.4 PVAR 模型

PVAR 模型利用协整检验和格兰杰因果关系检验，通过脉冲响应函数和方差分解函数来分析两个系统之间的互动效应、冲击程度和贡献程度。相比其他模型，PVAR 模型的优势在于能够更准确地排除变量内生性和外生性的限制，从而提高模型的准确性和可靠性，构建模型如下［42］：

3.5 数据来源

本研究所采用的原始数据来源于2010—2020 年《中国统计年鉴》《中国城乡建设统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国能源统计年鉴》以及《中国环境统计年鉴》等多个数据来源。针对个别省份和年份的数据缺失，采用平均插值法进行补全。由于香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区相关数据缺失严重，本研究选用我国31 个省份（不包括港澳台地区）的面板数据进行实证研究。

4 实证分析

4.1 农村碳排放强度测算与乡村振兴发展水平综合评价

依据农村碳排放测算体系与乡村振兴发展评价指标体系，本文采用碳排放系数法与纵横向拉开档次法测算各省份2010—2020 年间农村碳排放强度与乡村振兴发展水平。选取样本数据中起始年份，中期年份及后期年份以便评估农村碳排放强度与乡村振兴发展水平的变化和整体趋势，列出2010、2016、2020 年31 个省份及东部、中部、西部、东北地区的测度结果，如表2 所示。其中东部、中部、西部、东北地区依据中国国家统计局的标准进行划分，东部地区包括沿海地区和经济较为发达的地区；中部地区主要为内陆省份；西部地区涵盖了西南地区、西北地区和青藏高原地区；东北地区则是指中国的东北三省（黑龙江、吉林、辽宁）。

表2 我国31 个省份农村碳排放强度与乡村振兴发展综合发展水平

自2010 年至2020 年，我国各地农村碳排放强度呈现出明显的下降趋势，且表现出东部较低、中部居中、西部较高的阶梯式分布态势。具体而言，由表2 可知2010 年至2020 年31 个省份农村碳排放强度的均值由4.29 波动下降至2.14，年均下降率为6.63%。这一趋势表明，随着农业农村绿色低碳转型战略的推进，各地区通过政策扶持和技术措施研发推广，使得农村碳排放强度得到了一定程度的下降。由于受到地区经济发展水平、地理生态环境及农业生产方式差异的影响，地区间农村碳排放强度差异显著。由表2 可知，2020 年我国东部、中部、西部、东北地区农村碳排放强度均值分别为1.53 吨/万元、1.74 吨/万元、2.26 吨/万元、1.46 吨/万元，2010年至2020 年的年均下降率分别为5.51%、5.04%、6.73%、6.28%。其中，东部地区农村碳排放强度稳居前列，究其原因在于农业生产方式较为先进，农村能源利用效率较高。特别是海南于2020 年农村碳排放强度达到31 个省份最低，目前海南清洁能源装机占比达72%，其比例占比超过了31 个省份平均水平，全岛生活垃圾全部采用焚烧处理，空气、水质、土壤环境质量总体良好，生态环境保持着国内一流的水平［43］。相比之下，西部地区农村碳排放强度具有较大的减排空间。由表2 可知，自2010 年均值为4.60 吨/万元降至2020 年2.26 吨/万元，下降幅度位居四大地区首位，降幅达到6.73%。这一趋势说明西部地区应成为我国农村降碳减排的重点区域。然而，需要关注的是，西藏地区农村碳排放强度在2020 年为14.16 吨/万元，高于2020 年31 个省份均值近7 倍。这主要是因为该地区农业生产以畜牧业为主，生产条件较为恶劣，相应的牲畜养殖带来较大的碳排放量，其农业生产所需能源和物资较多，从而导致农村碳排放强度较高。

从2010 年到2020 年，我国的乡村振兴发展水平平均值从0.52 上升至1.02，年均增长率为6.95%。2020 年，我国东部、中部、西部和东北地区的乡村振兴发展水平平均值分别为1.02、1.09、1.04 和1.18，年均增长率分别为5.50%、6.02%、7.70%和7.32%。综合来看西部地区的乡村振兴发展相对落后，但是近年来其增长趋势显著，是发展最快的地区之一。其中，广西和西藏是乡村振兴发展水平相对较低的地区。广西的乡村振兴发展水平从2010 年的0.32 上升至2020 年的0.85，其原因可能是广西的农村经济发展相对滞后，乡村地区的交通不便限制了城乡融合进程。此外，第七次人口普查数据显示，广西的大学文化程度占比为10.81%，低于31 个省份平均水平15.47%［44］，乡村发展缺乏人才支持也是乡村振兴发展相对滞后的原因之一。与西部相比，东北地区的乡村振兴发展水平2020 年达到了1.18，年均增速率为7.32%，是全国领先的地区之一。东北地区拥有丰富的黑土地资源，这是农业发展的天然优势，同时该地区还大力发展农业科技，推广先进的农业技术和设备。例如，黑龙江省推行“三北”防护林工程，采用了先进的生态修复技术和农业模式，为农户带来了实际增收。

4.2 农村碳排放强度与乡村振兴发展耦合协调度时序特征分析

根据式（10）至式（12），测算2010—2020 年31 个省份农村碳排放强度与乡村振兴耦合协调度，并根据耦合协调度的划分标准，得到了两个系统的耦合协调度类型。将样本数据年份划分为初期、中期和后期，因此选取2010、2016、2020 年耦合协调度数值及其类型作为代表年份，如表3 所示。综合来看，2010—2020 年31 个省份两系统的耦合度均值在0.618 1 至0.880 3 之间，并且各省份的耦合度呈现不同程度的增长。整体趋势是由“中等协调、良好协调”转变为“良好协调、优质协调”的状态，这说明我国各省份农村碳排放强度与乡村振兴的耦合协调发展水平基本处在良性耦合协调发展阶段。对于2010 年处于中等协调类型的省份，大多数位于西部地区，特别是贵州和西藏的耦合协调度低于0.5。随着乡村振兴战略的不断推进，这些省份于2020 年耦合协调度已经上升至0.792 3 和0.655 1，均达到了良好耦合的阶段。

表3 我国31 个省份农村碳排放强度与乡村振兴发展耦合协调度及其类型

4.3 农村碳排放强度与乡村振兴发展耦合协调度空间分异分析

为进一步探讨我国31 个省份农村碳排放强度与乡村振兴耦合协调度之间的空间关联性，本研究采用Arcgis10.6 软件测算全局Moran'sI指数，结果如表4 所示。全局Moran'sI指数区间在0.192 至0.404之间，均通过了5%显著性水平检验，这表明农村碳排放强度与乡村振兴耦合度存在空间正相关性。通过分析Moran'sI值的变化趋势，可以发现2010—2011 年逐渐上升并达到最大值0.404，随后转为波动下降趋势，整体集聚程度下降至2016 年0.192，表明各省份农村碳排放强度与乡村振兴耦合协调度差距逐渐扩大。这可能是因为各省份在农业农村减排固碳政策及措施实施成效方面存在差异，进而导致空间集聚效应有所减弱。然而，2016—2020 年Moran'sI值总体表现出波动上升趋势，相较于2010年下降幅度为24.35%。

表4 我国31 个省份农村碳排放强度与乡村振兴发展耦合协调度全局Moran's I 指数

为刻画各省份农村碳排放强度与乡村振兴耦合协调度局部的空间效应，通过局部莫兰指数绘制2010、2020 年两者耦合度LISA 聚集图，如表5 所示。结果表明，我国农村碳排放强度与乡村振兴耦合协调度空间相关性整体呈减弱的态势，主要表现为低-低集聚和高-高集聚两种空间集聚类型。低-低集聚省份主要分布在西部地区，其中四川和宁夏自2010 年至2020 年转变为不显著地区，这主要是由于这两个省份的农村碳排放强度与乡村振兴耦合协调度得到了显著提升，高于其邻近省份。高-高集聚省份主要位于东南地区，包括江苏、安徽、浙江、福建和广东。东南沿海地区的农业以水稻种植、渔业养殖等产业为主，这些产业的碳排放相对于其他类型的农业产业较低。此外，发达的农业生产技术，如高效节水灌溉技术和绿色防治技术，能够有效控制农业生产过程中化肥、农药等的排放，从而降低农村碳排放强度，加快乡村振兴发展进程。值得注意的是上海位于低高集聚区域，究其原因，主要是上海农业结构较为单一，主要以水稻种植和蔬菜种植为主，这些农业产业在生产过程中需要大量的化肥和农药，从而导致其农业碳排放强度比较高。

表5 我国31 个省份农村碳排放强度与乡村振兴发展耦合协调度LISA 集聚格局

4.4 农村碳排放强度与乡村振兴发展互动关系

4.4.1 数据平稳性检验与最优滞后阶数选择

鉴于原始数据存在时间趋势和截面相关的问题，为避免非平稳性可能带来的伪回归误判，本研究对农村碳排放强度和乡村振兴发展综合指数分别进行了对数转换，分别记为Lreci 和Lrrdi，通过LLC、IPS、HT 单位根检验法检测数据平稳性，检验结果如表6 所示，D-Lreci、D-Lrrdi 是其三阶差分序列。结果显示在5%的显著水平下P＜0.05，即拒绝原假设，表明农村碳排放强度与乡村振兴发展综合指数之间存在长期稳定的协整关系。通过AIC、BIC、HQIC 信息准则进行确定，PVAR 模型的最优滞后阶数为3 阶。

表6 单位根检验结果

4.4.2 格兰杰因果关系检验

变量构建一阶滞后PVAR 模型稳定，并通过稳定性检验验证伴随矩阵特征根均落在单位圆之内，检验表明pvar 合理，进而进行格兰杰因果验证分析。当原假设为reci 不是rrdi 的格兰杰原因时，卡方检验值为10.885，P=0.012，则拒绝原假设，表明在1%的显著水平下reci 是reci 的格兰杰原因；同理亦然，当原假设为rrdi 不是reci 的格兰杰原因时，卡方检验值为36.074，对应的P=0.000，则拒绝原假设，表明在1%的显著水平下，rrdi 是reci 的格兰杰原因。综上，在当前阶段我国农村碳排放强度与乡村振兴发展互为格兰杰因果关系。

4.4.3 脉冲响应分析

通过观测脉冲响应趋势分析，可直观分析农村碳排放强度与乡村振兴发展的交互影响程度与机制。图2（a）显示，农村碳排放强度起初受到正向效应，冲击效应波动减弱至第4 期，转为负向效应后逐渐趋于稳定。图2（b）显示，乡村振兴发展在第3 期是受到农村碳排放强度的正向冲击影响，并达到绝对值最大值，从第7 期开始转为负向效应，随后冲击效应趋于逐渐稳定。图2（c）显示农村碳排放强度起始受到乡村振兴发展的负向冲击效应，并在第1 期达到最大绝对值。随后负向冲击效应波动减小，在第6 期时趋于0。如图2（d）显示，乡村振兴发展受到自身的响应，在第1 期内正向冲击效应逐渐减弱，并在第4 期下落为负向效应，随后逐渐趋于稳定状态。农村碳排放强度与乡村振兴发展对自身存在促进作用，而乡村振兴发展对农村碳排放强度存在一定程度的抑制作用，相较而言，农村碳排放强度对乡村振兴发展的作用更为显著。

图2 农村碳排放强度与乡村振兴发展的脉冲响应结果

5 结论与建议

5.1 结论

本文以推进“双碳”目标和农村振兴战略为出发点，深入探讨了2010 年至2020 年中国农村碳排放强度与农村振兴发展之间的关系。研究发现：在2010—2020 年期间我国农村碳排放强度全国均值从4.29 吨/万元波动下降至2.86 吨/万元，整体处于平稳下降的趋势，呈现“西部地区＞中部地区＞东北地区＞东部地区”的空间分布格局；乡村振兴综合指数由 0.52 逐年上升至1.02，呈“东部地区＞中部地区＞东北地区＞西部地区”分布特征，四大分布区内部空间发展进程具有一定差异性，应及时防止我国农村碳排放强度与乡村振兴发展区域发展不平衡。

我国农村碳排放强度与乡村振兴发展耦合协调度从0.618 1 持续上升至0.880 3，整体协调类型由良好协调发展为优质协调，在空间上存在显著空间自相关特征，具体表现为在某个高值省份周边，往往伴随着一个或多个高值省份的出现；而某个低值省份则通常与一个或多个低值省份相邻。主要存在的局部集聚类型为低低集聚和高高集聚，且集聚程度均逐年减弱，表明我国农村碳排放强度与乡村振兴的耦合协调发展水平区域不平衡趋势减弱。

在2010—2020 年期间，我国农村碳排放强度与乡村振兴之间存在长期稳定的协整关系。两者互为格兰杰因果关系，验证两者具有一定互动效应。结果表明，农村碳排放强度与乡村振兴发展自身的冲击效应高于其他影响作用。乡村振兴受到农村碳排放强度的负向冲击显著，而农村碳排放强度受到乡村振兴发展的冲击效应较弱。

5.2 建议

在实证结论的基础上，为了持续实现农村碳排放与乡村振兴的动态耦合协同发展，本文提出以下政策建议：首先，完善健全各项政策制度体系。政策体系应作为发展进程的引导，完善环境保护、低碳发展、政策保障等各方面的制度体系以及法律法规，以实现有法可依。同时，各地政府应结合实际发展情况，明确主体、引导以及鼓励农户使用清洁能源，以及通过不同方式自觉参与环境保护，根据不同地区不同地理环境所具备的不同基础条件制定相应的政策。其次，加强碳排放监管机制。相关部门应采用电视、广播、宣传会等多种渠道宣传环境污染的危害以及相关环境保护知识，明确禁止相关污染物的乱丢乱排放、危害性极大的农药以及肥料的使用等行为，并且针对危害环境的违规行为采取一定程度的处罚。同时，对经济条件有限的坚持绿色发展的农户给予一定的补贴，以期推动农村低碳发展。最后，加强技术创新，着力推进农业生产方式低碳转型。技术创新是实现碳排放与乡村振兴协同发展的关键。为实现乡村经济发展，要始终秉持绿色可持续发展的原则，坚持吸收低碳排放产业，吸纳推广高新技术，优化各项产业链，以技术创新实现碳排放降低，推动农村产业绿色发展。