现有数据和测算结果在测算过程中主要是以第一产业产值为期望产出，将农业面源污染或者农业碳排放作为非期望产出；将农业劳动力投入、农膜、农用机械、农药、播种面积等作为投入变量。现在这个做法是现有文献的主流做法，从过去几年到现在也没变动过。
      
       可是上述做法忽略了一个事实，那就是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。
  
     本次数据集提供的是2000-2019年30个省份的数据样本，包含原始数据和测算结果。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）供坛友作为对比参照。
   
     测算体系：
                  投入：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：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：（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

主要参考文献有：
[1]程琳琳,张俊飚,田云,周晓时.中国省域农业碳生产率的空间分异特征及依赖效应[J].资源科学,2016,38(02):276-289.
[2]田云,张银岭.中国农业碳排放减排成效评估、目标重构与路径优化研究[J].干旱区资源与环境,2019,33(12):1-7.