内含原始数据和测算结果 1、数据说明：农业本身是一个兼具碳吸收和碳排放双重属性的产业，它一边生产CO2，但同时种植的农作物又能吸收CO2。这个特征往往被忽略。基于此，本文侧重计算了农业碳吸收量，将其作为期望产出的一种，将农业碳排放作为非期望产出。这个思路更加符合碳达峰和碳中和的现实背景。 2、时间跨度：2000-2019 3、区域范围：30个省市自治区，西藏除外 4、投入指标（有原始数据）：劳动力、耕种面积、农用机械、化肥施用量（折纯量）、农业灌溉面积、农膜覆盖面积和农药施用量7个指标 非期望产出（无原始数据！）：化肥、农业、农膜、柴油和灌溉的碳排放总和；土壤N2O排放量（转为CO2）、牲畜碳排放量、稻田CH4排放（转为CO2） 期望产出（无原始数据1）：（1）基于2000年的农业产值（实际GDP）；（2）农业碳吸收，主要包含稻谷小麦、玉米、豆类、薯类、花生、油菜籽、甘蔗、棉花、瓜类、蔬菜等作物 5、方法：使用的方法为SBM-GML指数、SBM-BML指数、SBM-ML指数和全局SBM（静态）。同时本文还提供了一份未包含农业碳吸收的测度结果（SBM-GML指数测算）

2000-2019年 421个行政区样本，四个直辖市为区级层面数据，其他行政区为地市层面样本，在数据包络分析框架下，利用SBM模型和Malmquist生产率指数对城市全要素生产率增长进行测度，该数据通过大量计算得到。

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