農業・農村システムにおける低炭素効率の幻想：効率測定、閾値効果、持続可能な緩和戦略

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel methodological framework combining efficiency measurement with machine learning to identify drivers and threshold effects in agricultural carbon emissions.

🏢実務担当者:Useful for understanding the limitations of efficiency metrics in guiding actual emission reductions; highlights the importance of cost constraints.

🏛政策担当者:Demonstrates that efficiency gains alone do not guarantee emission reductions; policies must address underlying cost barriers and technical inefficiency.

本研究は、中国における農業・農村の炭素排出効率と、その根底にある「低炭素効率の幻想」を検討するものである。ここでいう「幻想」とは、測定された効率性の向上が実際の環境改善には結びつかない現象を指す。本研究では、2000年から2022年までの中国30省のパネルデータを用い、メタフロンティア型スラックベース測定（SBM）モデルを採用して、メタフロンティアおよびグループフロンティアのベンチマークに基づく農業・農村の炭素排出効率を評価し、炭素排出削減コスト制約の観点から効率性の幻想を考察する。さらに、Extreme Gradient Boosting（XGBoost）モデルとShapley Additive Explanations（SHAP）説明可能性手法を組み合わせ、農業の炭素排出削減コストの中核的決定要因を特定する。分析の結果、技術的非効率性が中国の農業・農村の炭素排出効率に対する主要な制約要因であること、効率性の幻想を示す省の数は2005年から2022年の間に初期増加後に減少する傾向を示すこと、そして排出削減コストの中核的決定要因は、二つのフロンティア枠組み間で異質な影響と有意な閾値効果を示すことが明らかになった。これらの知見は、効率性の幻想を緩和し、低炭素農業への移行を推進し、国連持続可能な開発目標の文脈における農業・農村システムの持続可能な発展を支援するための、差別化された的を絞った排出削減戦略の設計に、エビデンスに基づく指針を提供するものである。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

This study examines agricultural and rural carbon emission efficiency and the underlying “low-carbon efficiency illusion” in China, where measured efficiency gains fail to translate into genuine environmental improvements. Using panel data from 30 Chinese provinces spanning 2000 to 2022, this study employs a meta-frontier slack-based measure (SBM) model to assess agricultural and rural carbon emission efficiency across meta-frontier and group-frontier benchmarks and investigates the efficiency illusion from the perspective of carbon emission reduction cost constraints. We further combine the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) model and Shapley Additive Explanations (SHAP) explainability methods to identify core drivers of agricultural carbon emission reduction costs. We find that technical inefficiency is the primary constraint on China’s agricultural and rural carbon emission efficiency; the number of provinces with an efficiency illusion shows an initial increase followed by a decrease between 2005 and 2022; and core drivers of emission reduction costs exhibit heterogeneous impacts and significant threshold effects across the two frontier frameworks. These findings offer evidence-based guidance for designing differentiated, targeted emission reduction strategies to mitigate the efficiency illusion, advance low-carbon agricultural transition, and support the sustainable development of agricultural and rural systems in the context of the United Nations Sustainable Development Goals.

• openalex https://doi.org/10.3390/su18094299first seen 2026-05-17 04:51:53 · last seen 2026-06-08 04:57:16