处于黄河下游的河南省和山东省，是中国重要的粮食生产基地，粮食产量居于全国前列，但高强度的耕地利用活动不仅释放出大量CO₂，还会污染耕地周边生态环境^[1-2]。根据学者们对黄河流域面源污染的研究可知，河南省与山东省耕地面源污染对流域内水污染的贡献值排名居前两位^[3]。此外，黄河流域下游地区耕地非农化速度正在逐步加快，引发耕地数量减少、质量退化和生态功能下降等一系列问题^[4]，耕地利用急需加快向绿色化转型。为此，《黄河流域生态保护与高质量发展规划纲要》强调下游地区要推进面源污染控制、减少环境污染，给黄河下游地区保障粮食安全、做好耕地保护提供了方向。

近年来，国家提出"碳达峰、碳中和"的战略目标，给黄河下游耕地利用带来新的要求。一方面，耕地是中国重要的碳排放来源，另一方面，耕地资源是增加碳汇的重要途径，耕地资源固碳增汇能力的提升对实现"双碳"目标具有重大影响。在"双碳"目标的现实要求下，如何实现黄河下游耕地"绿色化""低碳化"利用、提高耕地绿色利用效率已成为亟待解决的重要课题。基于此，将耕地资源利用过程中产生的耕地面源污染和碳排放作为非期望产出、总碳汇作为期望产出纳入评价指标体系，科学测度黄河下游耕地绿色利用效率，研究各地市耕地绿色利用效率的演变规律、收敛性及其影响因素，对推动黄河下游耕地生态保护与高质量发展、实现"双碳"目标具有重要意义。

近年来，国内外学者围绕耕地绿色利用效率的指标设定^[5-10]、测算方法^[11-12]、研究区域等^[13-15]方面进行了广泛的研究。首先，在指标设定上，大多学者将耕地利用看成"投入—产出"的过程，并在此基础上建立指标体系。有些学者^[5-6]选择农业劳动力、化肥、农药等作为投入指标，选用粮食产量、农业总产值作为产出指标，对珠三角、东部沿海的耕地效率进行测算。随着研究不断成熟，有些学者^[7-8]尝试用碳排放代表环境因素纳入效率测算指标，且部分学者^[9-10]考虑到农药、化肥等投入将造成环境恶化，在不考虑环境因素的前提下，耕地利用效率会被高估。综上所述，虽然目前相关研究在测算耕地利用效率时逐渐考虑环境因素的影响，但少有文献将耕地"总碳汇"纳入指标体系。随着2021年中国"双碳"目标的提出，耕地作为固碳增汇重要资源，其固碳能力不能忽视。其次，在测算方法上，大多数文献采用传统径向DEA或者非径向的SBM模型测算耕地利用效率，鲜有文献采用兼顾径向与非径向的EBM模型进行测量。最后，在研究区域上，大多数文献集中在全国^[13]、某省^[14]或者长江经济带^[15]等地区，鲜有学者探讨黄河下游耕地绿色利用效率。

基于此，本文尝试性地将耕地资源利用过程中产生的面源污染和碳排放等非期望产出以及耕地资源固碳增汇能力同时纳入评价指标体系，利用EBM模型、收敛模型和面板Tobit模型系统分析黄河下游耕地绿色利用效率及其收敛性与影响因素，以期为黄河下游地区耕地生态保护与高质量发展提供参考。

1 研究方法 1.1 EBM模型

现有研究在测算耕地利用效率时大多采用非径向SBM模型，但是该模型以损失效率前沿投影值的原始比例信息为代价，而耕地绿色利用效率的投入与产出指标的数据具有多重性，这决定了变量之间很难完全按径向变动或非径向变动。基于此，Tone等^[16]提出了兼顾径向与非径向的EBM模型，可以弥补传统径向DEA模型与非径向SBM模型的不足。因此，本文利用EBM模型对耕地利用效率进行测算。

本文构建产出导向、规模可变的EBM模型，具体表达式为：

$ \begin{aligned} & \theta=\min \frac{1}{\varphi+\varepsilon^{+} \frac{1}{\sum\limits_{r=1}^q w_r^{+}} \sum\limits_{r=1}^q \frac{w_r^{+} s_r^{+}}{y_k}} \\ & \text { s.t. } X \lambda \leqslant x_k, Y \lambda-\varphi y_k-s^{+}=0, \\ & \left(\lambda \geqslant 0, s^{+} \geqslant 0, \sum \lambda=1\right) \end{aligned} $

(1)

式中：θ为测算的最佳效率值；λ为DMU的线性组合系数；q为产出指标的个数；s⁺为产出指标的松弛变量；w为产出指标的相对重要程度；ε为非径向部分的权重，0≤ε≤1，当ε=0时为径向模型，当ε=1时为SBM模型。

1.2 收敛模型^[17]

(1) 收敛模型。收敛模型旨在评价黄河下游各地市耕地绿色利用效率差异是否会随时间推移逐渐减小，通常用变异系数衡量，具体表达式为：

$ C V=\frac{\sigma}{\mu} $

(2)

$ \sigma=\sqrt{\frac{1}{n} \sum\limits_{i=1}^n\left(x_i-\mu\right)^2} $

(3)

式中：CV表示变异系数; σ表示标准差; μ为算数平均值; n为样本个数; x_i为样本值。当较多年份出现CV_t-1>CV_t，则表明各地市间耕地绿色利用效率随时间推移逐渐减小，即存在σ收敛。

(2) 绝对β收敛模型。绝对β收敛旨在分析黄河下游耕地绿色利用效率较低的地市效率增长率是否大于耕地效率较高的地市，即随着时间的推移，效率低的地区是否会追赶上效率高的地区，最终达到同一稳态。具体表达式为：

$ \ln \frac{y_{i t}}{y_{i 0}} / T=\alpha+\beta_1 \times \ln y_{i 0}+\mu_{i t} $

(4)

式中：y_it，y_i0分别为黄河下游i地市报告期与基期的耕地绿色利用效率；T为基期与报告期时间跨度，$ \ln \frac{y_{i t}}{y_{i 0}} / T$表示地市i的耕地绿色利用效率年均增长率，且T≠0，故文中t的起始年份为基期的下一年；β₁为待估参数，若β₁ < 0，且通过显著性检验，则表明黄河下游各地市间耕地绿色利用效率存在绝对β收敛。

(3) 条件β收敛模型。条件β收敛旨在分析黄河下游各地市耕地绿色利用效率是否会随时间推移趋于各自的稳态水平。目前关于条件β收敛检验有两种方法：一是在绝对β收敛模型基础上加入相关控制变量进行检验。二是采用面板固定效应估计^[18]。前者在选择控制变量时存在主观性，无法有效避免遗漏变量问题，后者则可通过双固定效应减少因耕地绿色利用效率以外的其他因素产生的影响。因此，本文采用面板双固定效应模型进行估计。具体表达式为：

$ \ln \frac{y_{i t}}{y_{i t-1}}=\alpha+\beta_2 \times \ln y_{i t-1}+\mu_t $

(5)

移项合并同类项，整理得：

$ \begin{aligned} \ln y_{i t} & =\alpha+\left(\beta_2+1\right) \ln y_{i t-1}+\mu_t \\ & =\alpha+\beta_3 \ln y_{i t-1}+\mu_t \end{aligned} $

(6)

式中：y_it为黄河下游i地市t期的耕地绿色利用效率；β₃为待估参数，若β₃≤1且通过显著性检验，则表明黄河下游各地市耕地绿色利用效率存在条件β收敛。

1.3 面板Tobit模型

以2007—2020年黄河下游各地市耕地绿色利用效率作为因变量，各影响因素作为自变量，分析黄河下游耕地绿色利用效率的影响机制。由于EBM测算的耕地绿色利用效率为受限变量，若采用OLS回归会导致参数估计出现偏差，而Tobit模型可以克服此缺陷^[19]。鉴于此，本文采用面板Tobit模型分析黄河下游地区耕地绿色利用效率的影响因素。具体模型为：

$ E_{i t}=\beta_0+\beta_{i t} X_{i t}+\varepsilon_{i t} $

(7)

式中：E_it为黄河下游i市在t年的耕地绿色利用效率; X_it为各影响因素; β_it为待估参数; ε_it为随机误差项。

2 指标选取与数据来源 2.1 投入产出指标

借鉴已有研究^[20-21]，从"投入—产出"角度构建耕地绿色利用效率评价指标体系，具体见表 1。需要说明的是，耕地不仅是碳排放的来源之一，而且具有强大的碳汇能力，因此在产出指标设定时不仅考虑了"耕地面源污染"与"碳排放"两种非期望产出，同时在期望产出中创新性地引入"总碳汇"指标，代表耕地利用过程中产生的生态效益，从而使效率评价体系更加科学、全面。

耕地利用过程中产生的非期望产出主要是面源污染与碳排放。耕地面源污染主要来源于化肥中氮磷的流失、农药损失以及农膜残留，采用熵值法测算耕地面源污染综合指数，以此作为耕地面源污染的代理变量。其中，氮磷流失量=化肥使用折纯量×氮磷在化肥中所占比例×化肥流失系数，氮磷比例分别为0.42，0.18，化肥流失系数为0.65，对于农药损失与农膜残留，分别设定为50%与10%^[22-23]。并选取化肥、农药、农用塑料薄膜、翻耕、灌溉以及农机使用消耗的化石燃料(主要为柴油)作为耕地利用过程中的碳源，碳排放量的计算公式为^[24]：

$ F=\sum F_m=\sum C_m \times \sigma_m $

(8)

式中：m为碳源种类; C_m为碳源具体量; σ_m为各类碳源的碳排放系数。

耕地利用过程中产生的总碳汇是指对一些主要农作物在生产周期内通过光合等一系列化学反应吸收的二氧化碳量。根据已有研究^[25]，总碳汇计算公式为：

$ C_e=\sum\limits_k C_k Y_k\left(1-w_k\right) / H_k $

(9)

式中：k为农作物种类; C_k为碳吸收率; Y_k为农作物经济产量; w_k为农作物含水率; H_k为农作物经济系数。

2.2 影响因素指标

参考已有研究^[26]，从自然条件、经济社会发展与农业科技水平角度选取了耕地利用效率的影响因素。

(1) 自然条件。受地形、气候等因素影响，各地区农作物种植结构存在差异，因此用农作物种植结构表示各地市自然条件差异，具体用粮食播种面积占农作物播种面积比重计算。

(2) 经济社会发展水平。选取以下代表性的指标：人均GDP表征经济发展水平；城镇人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比值表征城乡收入差距；农林水事务支出占财政总支出比重表征政府财政支农。

(3) 农业科技水平。农业科技水平提高直接表现为机械化、自动化程度的提高，因此用单位耕地面积农业机械总动力表征耕地机械投入强度。

2.3 数据来源

本文研究对象为黄河下游，包括河南省、山东省共34个地市(由于数据不全，济源市未纳入分析)。各指标数据来源于《河南省统计年鉴(2008—2021)》《山东省统计年鉴(2008—2021)》《EPS数据库》以及各地市对应年份统计公报。为消除价格因素影响，对有关名义变量进行平减处理。由于经济发展水平与农业科技投入指标与其他指标量纲不同，故对两个指标取对数后再进行回归。部分缺失值依据数据特征采用插值法、趋势法补齐。

3 结果与分析 3.1 黄河下游耕地绿色利用效率测度：3类方法比较

图 1呈现了3种方法测算的黄河下游耕地绿色利用效率。①方法1。评价体系中不包含总碳汇和非期望产出，计算不考虑"双碳"目标的黄河下游耕地利用效率；②方法2。考虑"双碳"目标，加入非期望产出计算黄河下游耕地绿色利用效率；③方法3。在考虑非期望产出的同时，引入耕地利用过程中产生的生态效益"总碳汇"，计算黄河下游耕地绿色利用效率。

对比3种测算方法发现，方法1测算的黄河下游耕地利用效率在0.823~0.852之间波动，总体上较高，但由于未考虑碳排放等非期望产出的影响，因此不能反映黄河下游耕地绿色利用效率的真实水平。方法2中增加碳排放等非期望产出指标后，黄河下游耕地绿色利用效率在0.782~0.828之间波动，整体低于不考虑碳排放等非期望产出的效率值。由此可以看出，碳排放会产生明显的负面影响，降低了黄河下游耕地绿色利用效率。方法3不仅考虑到耕地生产过程中会产生碳排放的负面效应，同时认为耕地也具有强大的碳汇能力，在同时引入"碳排放"等非期望产出和"总碳汇"指标后，发现观测期内黄河下游耕地绿色利用效率整体高于方法1和方法2的测算结果。其中2020年效率值明显增加，可能源于2019年9月1日起实施的《中华人民共和国耕地占用税法实施办法》，有效地约束了纳税人占用耕地的行为，促进黄河流域下游耕地产生的总碳汇增加，从而使得黄河流域下游耕地绿色利用效率显著增加。此外，仅含碳排放等非期望产出的耕地绿色利用效率在2020年下降，正好印证上述观点。由此可见，在计算黄河下游地区耕地绿色利用效率时，仅考虑碳排放等非期望产出往往会低估耕地绿色利用效率。同时考虑碳排放等非期望产出以及总碳汇更能符合耕地生产的实际情况。

3.2 "双碳"目标下黄河下游耕地绿色利用效率综合评价 3.2.1 耕地绿色利用效率分析

从总体变化看，2007—2020年黄河下游地区耕地绿色利用效率整体表现为上升趋势，在2020年末达到最高水平，但是仍未达到最优状态。如图 2所示，2008—2009黄河下游地区耕地绿色利用效率呈下降趋势，可能是2008年雪灾的发生导致既定的投入要素未能充分利用，直接表现为期望产出下降，效率降低。2009—2014年期间处于缓慢上升阶段，可能是由于自2006年取消农业税之后，又相继逐年加强农资综合补贴投入和农机购置补贴投入，促使其期望产出增加。2014—2019年开始则呈现出波动变化，说明虽然加大农用物资投入使粮食产量增加、碳吸收量随之增加，但同时过高的农药、农膜等化学物资以及过高密度的机械化投入，不仅不能充分利用，反而会带来严重面源污染与碳排放量的增加，最终导致耕地绿色利用效率表现为不稳定态势。在《中华人民共和国耕地占用税法实施办法》、环境保护等国家各种政策的推动下，2020年黄河下游耕地绿色利用效率有了较大幅度的提升。

3.2.2 耕地绿色利用效率分解

从绿色利用效率的分解看，2007—2020年规模效率总体上高于纯技术效率，说明黄河下游地区耕地绿色利用效率提升的主要动力源于规模效率，阻力主要来自纯技术效率。具体来看，规模效率从2007年的0.912提高到2020年的0.972，提高了6.6%，成为了黄河下游耕地绿色利用效率的主要推动力量。与此同时，纯技术效率从2007年的0.927下降到2019年的0.877，下降了5.4%。2020年纯技术效率回转上升可能是因为黄河下游地区耕地利用过程中长期靠生产要素的大规模投入来提高期望产出，持续性地化肥、农药和机械化投入产生了严重的资源冗余和环境污染，致使耕地肥沃程度不断下降。虽然当时颁布了降低农药、农膜等使用量的相关政策，但这些政策实施的效果均具有时间滞后性，各地区为短时间内持续保持粮食产量，依旧会维持既有的资源投入模式，致使出现大量的资源冗余和"初步污染—稳产量—再污染"的不良局面。黄河下游现阶段耕地利用的综合管理水平不足以提高这些资源利用率，导致纯技术效率呈现相对下降状态。由此可见，黄河下游地区耕地绿色利用效率的发展主要依靠扩大耕地规模，利用规模经济效应，而综合管理水平相对偏低在一定程度上抑制了耕地绿色利用效率的提升。因此，黄河下游地区要想从根本上提高耕地绿色利用效率，关键是要提高耕地绿色利用的纯技术效率，推进耕地综合管理水平的提升。

3.3 黄河下游耕地绿色利用效率空间特征分析

将黄河下游各地市耕地绿色利用效率分为高效率(0.9~1.0)，较高效率(0.8~0.9)，中等效率(0.7~0.8)与低效率(0.0~0.7)4个等级，并利用ArcGIS 10.5对效率值进行可视化(图 3)。

黄河下游各地市耕地绿色利用效率存在空间非均衡性。2007年黄河下游地区耕地绿色利用效率处于高效率水平的地市集中分布在豫南以及鲁北地区。2013年，豫北的焦作和新乡也上升为高效率地区，但滨州、南阳和枣庄等地的效率值均有所下降。2020年，滨州、枣庄和南阳市恢复高效率，开封、商丘和濮阳市也上升为高效率，黄河下游各地市耕地绿色利用效率多大于0.8，空间非均衡性有所缓解。值得注意的是，从2007—2020年期间，郑州、烟台、威海等地市的效率值一直偏低，可见这些地市在追求经济发展的同时，会加大对化肥、农药以及机械的使用，这会产生较多碳排放与耕地面源污染，最终表现为耕地绿色利用效率处于低水平状态。

3.4 黄河下游耕地绿色利用效率收敛性分析

通过上文分析发现，黄河下游各地市耕地绿色利用效率存在显著差异，为探究这种差异是否存在某种具体的演变趋势，本文运用收敛模型探索黄河下游各地市耕地绿色利用效率差异的演变规律。其中，σ收敛主要测算离散程度，绝对β收敛主要侧重于比较不同地区间是否存在"追赶效应"，而条件β收敛主要针对不同地区差异化特征而言，着重分析是否收敛于各自的稳定水平。

3.4.1 σ收敛检验

黄河下游整体、山东省以及河南省耕地绿色利用效率值的σ指数整体均表现为下降趋势，这表明黄河下游地区耕地绿色利用效率存在σ收敛(图 4)。具体来看，山东省的σ指数呈"下降—上升—下降"趋势，整体表现为下降，表明山东省各地市耕地绿色利用效率的差距随时间的推移在不断减小，但其σ指数整体偏大，均值为0.153，说明山东省各地市之间的耕地绿色利用效率差异仍然较大。与之不同，河南省的σ指数经历"下降—振荡—下降"的变化，均值为0.121，明显低于山东省，表明河南省各地市耕地绿色利用效率虽存在差距，但其差距明显低于山东省。

3.4.2 绝对β收敛检验

表 2检验结果显示，黄河下游整体、河南省与山东省的绝对β收敛回归系数均为负，且分别在1%，5%和1%的水平上显著，即黄河下游、河南省与山东省的耕地绿色利用效率存在绝对β收敛，说明黄河下游整体、河南省和山东省耕地绿色利用低效率地市存在追赶高效率地市的趋势。但各区域的收敛速度、收敛周期均有所不同，山东省的收敛速度高于黄河下游整体水平、收敛周期小于黄河下游水平，而河南省的收敛速度则相对较低、收敛周期也相对较长。

3.4.3 条件β收敛检验

黄河下游耕地绿色利用效率存在绝对β收敛，但并不能由此推出黄河下游地区是否存在条件β收敛，因此本文对黄河下游各地市间的耕地绿色利用效率值进行条件β收敛检验，进一步深入分析其效率变动的潜在规律，检验结果见表 3。

表 3结果显示，2007—2020年黄河下游区域整体、河南省以及山东省耕地绿色利用效率的回归系数均小于1，且在1%的水平上显著，说明黄河下游各地市之间耕地绿色利用效率存在显著条件β收敛，即黄河下游地区各地市耕地绿色利用效率在各自的稳态水平处收敛。

3.5 黄河下游耕地绿色利用效率影响因素分析

为了进一步识别黄河下游耕地绿色利用效率的各种影响因素，采用面板Tobit模型分析了农作物种植结构、经济发展水平、城乡收入差距、政府财政支农、耕地的机械投入强度等因素的影响，分析结果详见表 4。

(1) 农作物种植结构。提高粮食作物播种面积比重对黄河下游及各省份耕地绿色利用效率的提升具有促进作用，且促进作用均在1%的水平下显著，与王良键等研究结果一致^[27]。究其原因，可能是粮食作物播种面积比重的提升有利于推进农业现代化发展^[28]，提高化肥、农药等生产要素的利用效率，降低耗损，进而促进耕地绿色利用效率的提升。此外，部分粮食作物的固碳增汇能力较强，增加了总碳汇量。因此，扩大粮食种植比重，促进耕地的规模化经营，有利于提升耕地绿色利用效率。

(2) 经济发展水平。人均GDP提高对黄河下游及各省份耕地绿色利用效率提升起到抑制作用，与罗冲等^[29]研究结果一致。这可能是源于过度追逐经济利益而忽视生态效益的增长方式，一方面导致耕地总量下降，另一方面会带来严重的面源污染，导致耕地质量下降，降低了耕地的绿色利用效率。基于此，一方面要严格实施耕地占用税法，并提高农户种植粮食作物的福利保障，以保证耕地总量。另一方面要在经济发展水平提高的同时，尽可能地注重保护耕地质量，提高耕地绿色利用效率。

(3) 城乡收入差距。城乡收入差距扩大对黄河下游及山东省耕地绿色利用效率提升起到抑制作用。城乡收入差距的扩大，会使低收入农户更注重提高自身收益，进而忽视资源过度消耗对耕地环境产生的负面影响，与曾龙等^[30]研究结果一致。因此，加快乡村振兴战略实施、减小城乡差距是提高黄河下游耕地绿色利用效率的重要举措。

(4) 政府财政支农。加强财政支农力度对黄河下游耕地绿色利用效率提升起促进作用，且通过了显著性检验，与姜晗等^[6]研究结果一致。可能原因是，通过加大农村、农民补贴，推动了农业生产条件升级，同时支农支出中针对耕地环境治理的投资，提高耕地生态质量，进而提高了耕地绿色利用效率。

(5) 耕地机械投入强度。耕地机械投入强度的增加对耕地绿色利用效率提升起抑制作用，原因可能在于过多的农机投入，虽可节约劳动成本，提高农户收入，但也会使柴油等石化资源过量投入产生耕地环境污染，进而抑制耕地绿色利用效率提升。

4 结论与政策建议 4.1 结论

当前对耕地绿色利用效率的测算研究中考虑了耕地生产中的碳排放效应，但忽视了耕地的碳汇功能。基于"双碳"目标，将碳汇、碳排放与耕地面源污染同时纳入指标体系，测算分析了2007—2020年黄河下游34个地市耕地绿色利用效率，使得测算结果更加符合实践。

(1) 从总体变化看，2007—2020年黄河下游地区耕地绿色利用效率整体表现为上升趋势，但2020年末仍未达到最优的状态。从效率分解来看，规模效率总体上高于纯技术效率，黄河下游地区耕地绿色利用效率提升的主要动力源于规模效率，阻力来自纯技术效率。黄河下游地区要想进一步提高耕地绿色利用效率，关键还是要提高纯技术效率，推进耕地综合管理水平的提升。

(2) 从空间差异看，黄河下游地区耕地绿色利用效率存在空间非均衡性，耕地绿色利用高效率地市数量增加，低效率地市趋于减少。其中，豫南区域以及鲁北区域整体的耕地绿色利用效率一直处于较高效率水平，而郑州、烟台、威海等地市的效率值处于偏低状态。

(3) 从收敛性看，黄河下游地区耕地绿色利用效率均存σ收敛、绝对β收敛和条件β收敛，且低效率地市存在追赶高效率地市的趋势，各地市耕地绿色利用效率差距会随时间的推移而逐渐缩小，并在各自的稳态水平处收敛。此外，河南省耕地绿色利用效率的地市差距明显低于山东省，但山东省的收敛速度较快，收敛周期较短。

(4) 从影响因素看，农作物种植结构与政府财政支农对黄河下游地区耕地绿色利用效率起促进作用，而城乡收入差距、经济发展水平和耕地机械投入强度起抑制作用。

4.2 政策建议

(1) 培育低碳农业发展意识，提高耕地绿色利用的综合管理水平。随着黄河下游耕地绿色利用规模效率提升，粮食产量和总碳汇虽然有了较大幅度的提升，但农药、化肥、柴油等要素过度投入，部分抵消了耕地绿色利用的产出增长。为此应普及低碳农业知识，减少农药、柴油等要素的不合理使用，探索低碳耕地利用效率，转换以"化学"促农业的发展模式，提高耕地绿色利用的综合管理水平，进而促进黄河下游耕地利用"绿色化""低碳化"发展。

(2) 加强地市间耕地绿色利用技术与先进管理理念方面的沟通与交流，努力创建高、低效率地市之间的联动机制，以实现各地市间耕地利用的协调发展。此外，效率较低的郑州、烟台、威海等地市在追求经济高速发展的同时，要注重耕地利用过程中产生的碳排放、面源污染等负外部性效应，提高耕地绿色利用的综合管理水平。

(3) 因地制宜，注重黄河下游各地区耕地绿色利用效率的收敛速度与发展差距之间的协调。河南省各地市耕地绿色利用效率存在的差距明显低于山东省，但河南省的收敛速度较慢，因此，要因地制宜，根据其收敛态势和发展水平分别施策。对于高效率地市，要重点关注耕地绿色利用的协调发展，并充分发挥其示范与带动作用。而低效率地市则应优化耕地利用要素的投入结构，积极引进低碳耕地利用技术，将耕地利用与"碳减排"相结合，在不断缩小黄河下游耕地绿色利用效率市间差距的同时，实现"碳达峰、碳中和"目标。

(4) 根据耕地绿色利用效率各种影响因素的作用机理，有针对性地采取措施。①黄河下游各地市要优化农作物种植结构，提高粮食作物播种比重，提高化肥、农药等生产要素的利用效率，适度增加碳汇量较多的作物种植量，增加碳吸收量，助力实现"双碳"目标。其次，黄河下游各地市政府需加大财政支农力度，提高耕地治理质量与利用效率；②合理控制耕地机械投入强度，避免造成资源浪费与环境污染，同时加大农业环保机械的研发力度；③在推动经济高速增长的同时要加强黄河下游的生态保护，推进黄河下游地区经济高质量发展。同时要大力推进乡村振兴，不断提高农村居民人均收入增长速度，进而缩小城乡收入差距，推动城乡融合发展，最终提升黄河下游地区耕地绿色利用效率。