环境压力下城镇化对我国粮食生产技术效率的影响

[目的]分析城镇化对不同粮食功能区粮食生产技术效率的影响,为提升我国粮食生产技术效率提出对策建议.[方法]通过数据包络分析(DEA)模型测算2003~2015年我国30个省份的粮食生产技术效率,采用受限因变量(Tobit)模型从人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化3个方面分析环境压力下城镇化对我国粮食生产技术效率的影响.[结果]我国粮食主产区、主销区和平衡区的粮食生产均存在技术无效率的现象.人口城镇化对粮食主产区和平衡区技术效率存在正向影响,对主销区技术效率存在反向作用;土地城镇化只对主销区技术效率具有正向作用;工业"三废"的排放对我国粮食生态环境造成严重影响,不利于技术效率的提升.[建议]发挥区域功能优势,推进专业化生产;推动城镇化进程,发挥其带动作用;加大工业"三废"处理力度,促进农业资源有效利用.     

基于STIRPAT模型的长江经济带农业碳排放时空特征及影响因素分析

根据2000-2017年数据，运用STIRPAT模型对长江经济带农业碳排放影响因素进行分析，结果表明：长江经济带农业碳排放总量与农业碳排放强度总体上均呈增长趋势，年均增长率分别为1.49%和1.87%，且各地区农业碳排放总量与碳排放强度差异明显。农业产业结构、农业就业人员、农村居民可支配收入、农业技术水平、城镇化率对区域农业碳排放影响显著。分区域看，东部农村居民可支配收入及城镇化水平推动农业碳减排，中部农业技术水平和人均耕地面积能抑制农业碳排放增长，西部农业就业人员、农村居民可支配收入、城镇化水平造成农业碳排放量增长快。     

碳达峰背景下中国农业碳排放测算及其时空动态演变

基于2007—2019年我国除港澳台之外的31个省份的面板数据,采用农业碳排放测算模型对中国31个省份农业碳排放总量进行测算,对其时序特征和区域差异进行描述和分析。采用空间Moran’s I全局指数和莫兰散点图分别从整体和局部分析中国31个省份农业碳排放的空间相关性和集聚特征。结果表明,2007—2019年我国农业碳排放呈现出“快速增长—缓慢增长—加速减少”3个阶段的特征。中部地区农业碳排放总量大于东部地区大于西部地区。化肥是我国农业碳排放的第一大碳源。2007—2019年我国农业碳排放存在显著全局空间自相关,但集聚效应不断弱化。2007—2019年我国农业碳排放存在显著局部空间自相关,呈现出高高、低低集聚的特征。研究期间内大部分省份聚集区较稳定,少数省份空间集聚区发生微弱变动。高-高集聚区省份中大多是我国粮食主产区。低-高区容易向低-低区和高-高区过渡。低-低区中省份最多,主要集中在东西部地区。高-低集聚区中省份大多是西部地区。进而提出减少农业碳排放的对策建议。     

基于空间面板模型的中国省域碳排放影响因素分析

基于2005—2014年中国30个省份的面板数据,运用空间统计方法分析中国省域碳排放的空间相关性,并利用空间计量模型分析了影响中国碳排放的主要因素。结果表明:中国省域碳排放存在正向的空间相关性;地区经济发展水平、城镇化水平和能源消耗强度对我国省域碳排放存在显著的正向影响,而产业结构和科技水平影响效果不显著。     

生产性服务业集聚与新型城镇化——基于城市面板数据的空间计量分析

采用探索性空间数据分析方法,构建城市面板数据的空间滞后和空间误差模型,考量生产性服务业集聚对新型城镇化的影响。结果表明,生产性服务业集聚和新型城镇化在空间上存在自相关现象,并已形成东部沿海城市的高值集聚区和西部城市的低值集聚区;我国各城市的新型城镇化水平存在空间依赖性,生产性服务业集聚对新型城镇化水平的提升具有显著的促进作用;居民收入对新型城镇化的正向作用显著;城市经济发展的影响效果由显著变得不显著;政府政策支持和外商直接投资对新型城镇化的正向影响日益显著。     

粮食主产区农业经济高质量发展评价与时空变化特征研究

粮食主产区作为我国农产品主要供应基地，确保主产区农业经济高质量发展对全力抓好粮食生产，建设宜居宜业和美乡村具有重要意义。本文基于2010—2020年13个粮食主产区面板数据，选用熵值法、Dagum基尼系数及分解法、ArcGIS可视化功能和探索性空间数据分析法测算粮食主产区农业经济高质量发展水平并探究其区域差异和空间分布格局。结果表明：粮食主产区农业经济高质量发展水平在时间上呈上升态势，在空间上表现为由中低水平地区向中高水平地区缓慢过渡、东北地区向中南部地区逐渐推进的演变趋势，其空间集聚特征逐渐弱化。三大地区内区域差异不断减小，但区域间的差距仍是农业经济发展不平衡的主要原因。提出应重点优化农业生态效率，统筹兼顾各地区农业农村发展，充分利用经济高水平地区的辐射作用推动粮食主产区农业经济可持续发展的对策建议。     

江西省农业产业结构与碳排放关系实证研究

基于2005年-2020年的江西省十一地市的面板数据,通过Johansen协整检验,误差修正模型,格兰杰因果检验,研究农业产业结构与农业碳排放之间的关系。结果显示农业产业结构,农业人口,城镇化率,农村用电量与农业碳排放之间存在长期的均衡关系,农业人口呈现负的推动作用,农业产业结构,城镇化率,农村用电量呈现正的推动作用,农业产业结构与城镇化率在推动农业碳排放增长中发挥了主要作用;在向量误差修正模型中,农业产业结构,城镇化率,农业人口,农村电气化水平在短期内对农业碳排放具有正向影响,农业人口在短期内对农业碳排放具有负向影响;在格兰杰因果检验中,农业产业结构与农业碳排放存在互为因果的格兰杰关系,农业产业结构会推动农业碳排放的增加,农业碳排放会一定程度上影响农业产业结构。因此,需要从优化农业产业结构角度出发,确立农业碳减排目标,减少农业碳排放,把二者有机结合,推动农业朝着绿色高效发展。     

化肥投入变化对粮食生产效率的影响——基于贵州省县域面板数据的实证分析

[目的]探究化肥投入变化对贵州省粮食生产效率的影响,为贵州省实现农业绿色化、现代化发展和保障粮食安全提供理论参考.[方法]构建随机前沿生产函数模型,基于2001、2006、2011和2016年贵州省粮食总产量及其生产要素投入的面板数据,测算贵州省粮食生产效率,运用空间自相关法分析其空间分布态势和集聚态势,利用重力模型分析化肥投入与粮食生产效率的空间耦合关系,并以Tobit模型实证分析化肥投入变化对粮食生产效率的影响.[结果]2001—2016年期间,贵州省粮食生产效率均值为0.8355,效率总体上虽呈下降趋势,但提升空间较大;粮食生产效率空间地理分布呈西北向东南方向递减趋势,空间集聚态势呈离散分布;化肥投入对粮食生产效率的正向影响显著,但增产的边际效用总体较低,且即将进入"内卷化"阶段.[建议]充分考虑贵州省实际情况,采取测土配方施肥、加大农业生产科研投入、区域良种和技术研发有偿合作、粮食分区生产政策,既能防止化肥施用"内卷化",又能提高粮食生产效率.     

农业碳排放特征及影响因素分析 ——以安徽省为例

基于种植业和畜牧业2个方面的12类碳源,计算出安徽省2004—2015年的农业碳排放总量和碳排放强度,对安徽省农业碳排放的时间变化和空间方面的特征进行分析,并进一步利用LMDI模型对影响安徽省农业碳排量的主要因素及其对农业碳排放的贡献度进行分解研究.结果表明,研究期间,安徽省农业碳排放总量具有先下降后上升的趋势.来自种植业方面的物资投入对安徽省农业碳排放的影响逐渐增加,来自畜牧业方面的碳排放对安徽省农业碳排放的影响逐渐减弱.农业经济发展水平和农业劳动力规模因素拉动了安徽省农业碳排放量的增加,而农业生产效率因素和农业结构因素则抑制了碳排放量的增加.为促进安徽省农业碳减排,应加快转变农业经济发展方式,优化农业产业结构,高效利用农业资源,积极研发和推广农业碳减排的应用技术,实现畜牧业的可持续发展.     

农业产业集聚、农业面源污染与农业绿色发展 ——基于空间异质性视角

在分析农业产业集聚和农业面源污染对农业绿色发展影响机制的基础上提出研究假设,测算我国2003—2019年的农业绿色发展指数并进行空间相关性分析,运用空间杜宾模型(SDM)重点分析农业产业集聚和农业面源污染对农业绿色发展的影响.结果表明,我国农业绿色发展水平经历先升后降的过程,存在显著的空间相关性,且地区间的同质溢出效应...