安徽省地处我国中东部和长江中下游地区,属于“泛长三角”经济圈中的一员,也是我国重要的粮油生产基地,十三个粮食主产区之一。近些年,安徽省因其优越的地理位置不仅对“长三角”的经济发展提供助力,同时也承接“长三角”的资本外溢、产业转移,两者之间相互促进、相互影响。在“长三角”的辐射带动下,安徽省经济发展突飞猛进,但过快的经济发展致使大量农用地转换为非农用地,耕地利用过程中不合理的资源配置也致使资源浪费,产生大量的碳排放。因此将碳排放作为非期望产出,评价安徽省耕地效率有助于了解安徽省耕地利用的实际水平,并在此基础上合理利用耕地资源,减少环境污染,促进社会经济效益与生态效益协同发展,为推进“长三角”区域一体化的深入发展,保障国家粮食安全奠定基础。因此,本文将对碳排放约束下安徽省耕地效率展开研究。首先,利用碳排放公式测算安徽省碳排放量,分析碳排放特征;其次运用超效率SBM模型和Malquist-Luenberger生产指数模型对是否考虑碳排放约束两种视角下安徽省耕地利用效率进行静态和动态对比分析;然后对碳排放约束下2000-2019年安徽省耕地利用效率静态和动态时空差异进行分析;最后通过超效率SBM模型测算出耕地利用效率无效地级市的投入产出冗余率,为耕地利用效率无效的城市提供改进方向。根据研究结果得出如下结论:（1）从整体上看,碳排放量在2000-2014年上升,2014-2019年下降,整体上升了20.1%;从各地市来看,各市内部相对稳定,但各市之间差距较大;从碳排放强度以及碳排放增速方面看,安徽省耕地利用碳排放强度总体呈下降趋势,说明单位GDP增长所产生的二氧化碳在逐渐下降,碳排放速度也在逐年下降,2010年以后处于负增长状态。（2）同未考虑碳排放约束的耕地利用综合技术效率相比较,考虑后的综合技术效率普遍偏低,说明不考虑碳排放测算得出的结果是高于实际效率值的。同未考虑碳排放测算得出的全要素生产率及其分解指数相比较,考虑后的全要素生产率指数和技术进步指数是普遍偏高的,技术效率变化指数略有增长,说明不考虑碳排放得出的全要素生产率指数、技术效率变化指数和技术进步指数偏低,尤其会低估技术进步对安徽省耕地效率的促进作用。基于此,研究安徽省耕地效率时必须要重视碳排放对安徽省耕地利用的影响,将碳排放纳入到评价指标体系中才能更加准确、真实地反映安徽省耕地利用情况。（3）从整体来看,研究期内安徽省耕地效率呈现波动下降趋势,平均值为0.785,处于中等水平。纯技术效率和规模效率的均值分别为1.023、0.871,规模效率水平低阻碍了耕地利用效率的提升。从区域来看,皖北、皖中、皖南耕地效率均出现了不同程度的下降,下降幅度从大到小依次为:皖北、皖中、皖南。三大区域的耕地效率均值分别为分别为0.793、0.729、0.853,均小于1。从各市来看,合肥、芜湖、黄山、亳州、阜阳、马鞍山耕地效率均值处于0.800-1.000,属于效率优势区;宣城、宿州、蚌埠、滁州、铜陵、淮北、池州、安庆耕地效率均值处于0.600-0.800,属于效率平缓区;淮南和六安均值低于0.600,属于效率劣势区。从空间分布格局来看,2000年南北效率高,中部效率低;2005年中部效率高,团状分布;2010年呈现多极分化格局;2015-2019年呈点状分布。（4）从整体来看,碳排放约束下2000-2019年安徽省耕地利用全要素生产率指数年均增长率为8.4%,大于1,呈上升趋势,技术进步是其增长驱动力。从区域来看,就全要素生产率增长速度而言,皖南>皖中>皖北。从地市来看,研究期内各地市全要素生产率指数和技术进步指数的均值皆大于1,技术效率变化指数皆小于1,技术进步推动生产率增长。从空间演变来看,全要素生产率指数和技术进步指数皆是由点状分布逐渐发展成2019年16个地市生产率指数和技术进步指数均大于1的状态。技术效率变化指数由2000年的点状分布演变成2019年东部、西部、北部技术效率上升,中部和南部效率降低。（5）期望产出冗余率为0,投入与非期望产出均有不同程度的冗余,说明导致安徽省耕地利用无效率的原因是投入冗余和非期望产出冗余。除了黄山市耕地利用效率始终处于最优前沿面,其它地区均存在不同程度的投入和非期望产出冗余。根据以上结论,本文对提高安徽省耕地效率提出以下几点对策建议:提高公众环保意识,实现农业碳减排;因地制宜,统筹区域协调发展;积极推动农业科技的研发与推广。