デジタル村の発展、農業近代化、農業炭素排出効率の間の結合調整の時空間的進化と推進要因：三重システム結合とGTWRモデルに基づく実証研究

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

🔬研究者:A methodological contribution to measuring coupling coordination among agricultural digitalization, modernization, and carbon efficiency, applicable to similar studies in other countries.

🏢実務担当者:Can inform agricultural firms and cooperatives on how digital village initiatives and land transfer rates correlate with carbon efficiency gains.

🏛政策担当者:Provides evidence for designing regionally differentiated policies to promote agricultural green development, especially for balancing digital investment and carbon reduction.

デジタル村落発展、農業現代化、農業炭素排出効率の間の結合協調は、環境に優しく高品質な農業発展を達成するために極めて重要である。2011年から2024年までの中国30省（香港、マカオ、台湾、チベットを除く）のパネルデータを用いて、本研究はスーパー効率SBMモデルにより農業炭素排出効率を測定し、エントロピー法を用いてデジタル村落発展と農業現代化の水準を評価し、結合協調度モデルを構築して三つのシステムの時空間進化特性を分析し、地理的・時間的重み付き回帰（GTWR）モデルを用いて、政府、市場、社会的要因が結合協調度に及ぼす時空間的に不均一な影響を明らかにする。結果は以下のことを示す：（1）三つのシステムは不均衡な発展を示している。デジタル村落発展指数は0.430から0.634へ増加し、農業現代化は0.308から0.411へと緩やかに成長し、農業炭素排出効率は0.146から0.655へと急上昇した。（2）三つのシステムの結合協調度は0.382から0.661へと継続的に上昇し、ほぼ不均衡から初歩的協調へと移行した。空間的には、東部と東北部地域が先行し、西部地域は遅れをとったが、新疆は2024年に良好な協調（0.786）に達した。（3）GTWRモデルは、市場化指数（−0.0362から0.0559の範囲）、農業用地移転率（−0.1630から1.7952の範囲）、農業への財政支援（−0.0003から0.0232の範囲）、農業社会化サービス（−0.0019から0.0012の範囲）が、有意な空間的不均一性を伴う正の効果を持つことを明らかにする。農村インフラは「南部で正、北部で負」のパターン（0.0540から1.0460の範囲）を示し、一方、全体的な社会消費水準（−0.9680から0.6548の範囲）は負の抑制効果を及ぼす。これらの発見は、三つのシステム間の結合協調の空間的不均一性を理解するための理論的基盤を提供し、差別化された地域別の戦略が環境に優しく高品質な農業発展を促進する鍵であることを強調する。

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。

The coupling coordination among digital village development, agricultural modernization, and agricultural carbon emission efficiency is critical for achieving green and high-quality agricultural development. Using panel data of 30 Chinese provinces (excluding Hong Kong, Macao, Taiwan, and Tibet) from 2011 to 2024, this study measures agricultural carbon emission efficiency via the super-efficiency SBM model, evaluates the levels of digital village development and agricultural modernization using the entropy method, constructs a coupling coordination degree model to analyze the spatiotemporal evolution characteristics of the three systems, and employs the Geographically and Temporally Weighted Regression (GTWR) model to reveal the spatiotemporally heterogeneous effects of governmental, market, and social factors on the coupling coordination degree. The results show that: (1) The three systems exhibit unbalanced development. The digital village development index increased from 0.430 to 0.634; agricultural modernization grew slowly from 0.308 to 0.411; and agricultural carbon emission efficiency surged from 0.146 to 0.655. (2) The coupling coordination degree of the three systems rose continuously from 0.382 to 0.661, transitioning from near disorder to primary coordination. Spatially, the eastern and northeastern regions led while the western region lagged, though Xinjiang reached good coordination (0.786) in 2024. (3) The GTWR model reveals that the marketization index (ranging from −0.0362 to 0.0559), agricultural land transfer rate (ranging from −0.1630 to 1.7952), fiscal support for agriculture (ranging from −0.0003 to 0.0232), and agricultural socialized services (ranging from −0.0019 to 0.0012) have positive effects with significant spatial heterogeneity. Rural infrastructure exhibits a “positive in the south, negative in the north” pattern (ranging from 0.0540 to 1.0460), while the overall social consumption level (ranging from −0.9680 to 0.6548) exerts a negative inhibiting effect. These findings provide a theoretical basis for understanding the spatial heterogeneity of the coupling coordination among the three systems and emphasize that differentiated, regionally tailored strategies are key to promoting green and high-quality agricultural development.

• semanticscholar https://doi.org/10.3390/agriculture16111135first seen 2026-07-24 06:54:57 · last seen 2026-09-22 05:23:20