An empirical analysis of carbon emission efficiency in food production across the Yangtze River basin: Towards sustainable agricultural development and carbon neutrality

长江 可持续发展 碳纤维 中立 生产(经济) 农业 环境科学 自然资源经济学 碳中和 农业生产力 持续性 温室气体 经济 地理 生态学 中国 政治学 计算机科学 海洋学 地质学 宏观经济学 考古 算法 复合数 法学 生物
作者
Ehsan Elahi,Min Zhu,Zainab Khalid,Kezhen Wei
出处
期刊:Agricultural Systems [Elsevier]
卷期号:218: 103994-103994 被引量:26
标识
DOI:10.1016/j.agsy.2024.103994
摘要

The study investigates carbon emission efficiency in food production across 19 provinces situated in the Yangtze River Basin, working towards alignment with sustainability goals and carbon neutrality objectives. The aim is to optimize food production efficiency, mitigate emissions, and promote low-carbon cultivation practices tailored to the network position of each province. Various analytical techniques are utilized including the Slacks-Based Measure (SBM) model, modified gravity model, and social network analysis to evaluate efficiency levels, determine spatial correlations, categorize network clusters, and identify influential drivers. Findings reveal an overall upward trajectory in efficiency across the Yangtze River Basin, although substantial regional variations persist. Spatial spillovers are uncovered, whereby progress in one province can positively impact neighbors. The network comprises four key provincial clusters following broker, spillover, and beneficiary roles. This study contributes through its basin-specific efficiency assessment aligning sustainability and food security, recognition of collaborative advancement opportunities via spatial networks, categorization of complex provincial interlinkages, and strategic proposals for localized low-carbon food production practices. Tailored strategies are vital for leveraging network positions to mitigate food production emissions. By emphasizing spatial proximities, this study informs policymakers in steering collaborative efforts among connected provinces towards carbon emission efficiency and sustainability.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
阔达碧空发布了新的文献求助10
刚刚
nn发布了新的文献求助10
刚刚
鹿米夕zl发布了新的文献求助10
1秒前
玛璃鸶发布了新的文献求助10
2秒前
香蕉觅云应助舒适路人采纳,获得10
2秒前
2秒前
深情安青应助英勇可乐采纳,获得10
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
4秒前
深情安青应助远方采纳,获得10
4秒前
charlie发布了新的文献求助10
4秒前
诚心的大碗应助Candice采纳,获得30
4秒前
Serendipity发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
搜集达人应助刘柳采纳,获得20
5秒前
秋婷完成签到 ,获得积分10
5秒前
Hello应助徐小树采纳,获得10
6秒前
852应助小sl采纳,获得10
6秒前
大个应助xiao采纳,获得10
7秒前
shaco发布了新的文献求助10
7秒前
满意的天发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
kellymmbaby发布了新的文献求助10
9秒前
kmoyy发布了新的文献求助10
10秒前
ren关闭了ren文献求助
10秒前
10秒前
May发布了新的文献求助10
10秒前
科研通AI5应助jiaoqi采纳,获得10
10秒前
科研通AI5应助111采纳,获得10
11秒前
234124完成签到,获得积分10
11秒前
深情素阴完成签到,获得积分10
11秒前
charlie完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
小小完成签到 ,获得积分10
12秒前
2345发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
13秒前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
1.3μm GaAs基InAs量子点材料生长及器件应用 1000
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
Luis Lacasa - Sobre esto y aquello 700
Novel synthetic routes for multiple bond formation between Si, Ge, and Sn and the d- and p-block elements 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3525919
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3106412
关于积分的说明 9280139
捐赠科研通 2803992
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539144
邀请新用户注册赠送积分活动 716481
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709454