近年来，由大规模温室气体排放驱动的气候变化严重威胁地球生态安全和人类可持续发展，成为全球关注点。自工业革命以来，化石燃料的使用推动了工业碳排放的急剧上升。然而，由于农业活动的广泛性，已成为全球碳排放的重要来源。粮农组织（FAO）估计，农业食品系统占全球一氧化碳的21%排放量占CH4的53%排放量，以及78%的氮排放。鉴于CH4的全球变暖潜势（GWP）更高以及 N2O和CO2的比较，许多学者认为，农业中的大幅减排对于将全球气温升幅限制在1.5°C以内至关重要。与能源燃烧和工业过程不同，农业通过作物生长期间的光合作用和农田土壤中的碳封存，有助于实现碳中和和缓解气候变化。长期以来，提高农业生产力和农业发展依赖于传统生产要素的大量投入。然而，资源短缺和环境恶化，推动农业低碳转型已成为全球优先事项。从实际角度看，气候变化与农业生产密切相关。农业，尤其是作物种植和畜牧业，对温室气体排放贡献显著，是最易受气候影响的行业。因此，低碳农业是应对气候变化和提升经济韧性的关键策略。这一可持续模式旨在通过工业调整、技术创新和可再生能源的使用来减少环境影响。实现这一目标需要提升农业生产力，同时减少碳排放并加强碳封存。
虽然现有关于低碳农业的研究相对丰富，但大多聚焦于农业碳排放，包括温室气体的测量、排放驱动因素以及减排路径。然而，单一关注碳排放指标未能反映农业低碳发展的真正效果，因为它忽视了碳封存的作用。这往往低估了实现碳中和的进展。此外，优先减少排放可能导致一些国家因减排责任不均而牺牲经济增长。与单纯的碳排放相比，ACEE更能体现农业低碳发展的核心。它指的是实现农业经济和生态产出的能力，同时有效减少过量碳排放。许多学者认为，低碳农业发展受城市化和工业结构等社会经济因素影响。鉴于各国农业发展阶段和生态资源赋权的差异，大规模的ACEE空间研究对于实现全球净零排放和促进可持续农业发展至关重要。
一方面，全球化，包括生产、贸易和投资的扩展，加剧了国家间的相互依存。另一方面，碳排放的负外部性确保气候变化影响所有国家]。在全球化与气候变化同时发生的背景下，必须审视ACEE在全球范围内的时空演变、驱动因素及未来趋势。本研究构建了一个全球超高效Epsilon基测量（EBM）模型，含不期望输出，利用探索性空间数据分析，计算1995年至2021年间162个国家的ACEE，揭示全球ACEE的时空演变。采用一种可解释的机器学习方法，利用极端梯度增强（XGBoost）和叠加解释（SHAP），来识别社会经济、农业和气候因素对ACEE的影响程度和方向。此外，还采用地理和时间加权回归（GTWR）模型来探讨这些驱动因素的时空异质性。为实现ACEE趋势预测，开发了一种由非支配排序遗传算法II（NSGA-II）优化的反向传播神经网络（BPNN）模型，用于根据2025年至2035年不同国家的ACEE水平预测ACEE趋势。
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