熊春琳：农村产业融合对农业碳排放的影响研究-基于双重机器学习的因果推断

农村产业融合是实现农业增效农民增收的重要途径，其经济效益已获广泛认可，但其生态效益，尤其是对农业碳排放的影响尚存争议。科学揭示农村产业融合的碳排放效应，对于推动农业低碳高质发展和服务国家“双碳”战略具有重要现实意义。[方法]文章基于 2010-2022年中国30个省份的面板数据，从生产函数曲线视角切入，结合帕累托改进与索洛技术创新理论，构建农村产业融合通过“资源配置一效率提升”驱动农业碳减排的理论路径，并采用双重机器学习模型进行实证检验。[结果]研究发现:农村产业融合对农业碳排放具有显著的抑制作用，采用多重稳健性检验后，该结论依旧成立，进一步的内在机制分析结果表明，农村产业融合能够通过促进土地规模经营和农业技术进步来减少农业碳排放;通过异质性分析可知，相较于丘陵、山地而言，平原地区农村产业融合的碳减排效应更为显著，其边际影响也明显大于非平原地区:产业融合试点区相较于其他地区而言，具有更高的农业碳减排潜力。[结论]文章揭示了农村产业融合的碳减排效应，验证了其作为农业低碳转型战略抓手的可行性,为“双碳”目标下农村产业政策优化提供经验证据。进一步的异质性分析验证了制度供给在放大产业融合