全球温室效应导致的极端天气给农业生产带来巨大损失，如何有效降低农业碳排放强度成为政府和学者关注的热点问题。高污染和高能耗的农业耕作方式增加了地区农业生态系统脆弱性，农业可持续发展面临绿色资源利用率低、农田污染严重的双重困境，环境承载力和生态系统承压力已达极限，严重阻碍了地区低碳农业高质量发展。为此，基于282个城市的面板数据，采用空间杜宾模型研究农业机械化对农业碳排放强度的影响，研究发现：1999—2019年农业碳排放强度总体呈下降趋势，截至2019年农业领域已提前完成了2020年碳减排目标，然而从局部来看仍有14.89%的城市农业产业未完成碳减排目标，且粮食主产区农业碳减排任务完成情况优于非粮食主产区。农业机械化显著降低了本地农业碳排放强度，对农业碳排放强度的影响存在显著的负向空间溢出效应，具有明显的空间减碳效应。相对于非粮食主产区，粮食主产区农业机械化的空间减碳效应更大。进一步研究发现，农业机械化有助于克服土地产权不稳定和土地细碎化等条件限制，通过农机跨区域作业以实现农业规模化生产，进而降低邻近地区农业碳排放强度，但农村劳动力转移和农业种植结构调整引发的农村土地集中化利用挤压了农机跨区域服务市场发展，反而弱化了农业机械化的空间减碳效应。在文章最后提出建议，政府应出台农机跨区域作业补贴政策以解决跨区域农机服务市场失灵问题，激发市场开发更加节能环保的农机产品，严控非粮食主产区耕地用途变更，为进一步农业机械化创造条件，助推低碳农业高质量发展。