四川省环境友好型农业生产效率测算及影响因素研究——基于超效率DEA模型和空间面板STIRPAT模型

环境友好型农业顺应了当前农业绿色发展的迫切需要,但现有针对环境友好型农业的研究缺乏从生产效率提升角度展开分析。四川是我国的农业大省,针对四川省环境友好型农业生产效率及其影响因素进行定量分析,可为四川省环境友好型农业发展提供科学依据,丰富基于生产效率视角下的环境友好型农业研究。本文基于2006-2016年四川省21个市州面板数据,运用超效率DEA方法对四川省环境友好型农业生产效率进行测算,并基于STIRPAT理论模型,构建环境友好型农业生产效率影响因素分析的理论模型,采用空间杜宾模型进行实证分析。结果表明：2006-2016年四川省环境友好型农业生产效率保持先降后升的态势,自2006年的0.708降至2009年的0.667,而后逐渐升高到2016年的0.805;四川省环境友好型农业生产效率11年间的均值为0.705,总体水平较低且各地区存在显著差异,雅安市和阿坝州环境友好型农业生产效率均值最高（0.981）,广元市最低（0.458）;泸州市、绵阳市、乐山市、宜宾市、广安市、巴中市、南充市、眉山市和广元市的效率均值都低于0.6,导致这些地区生产效率较低的原因是化肥、农药和农膜使用等过量的投入,未来具有较大的提升空间。农业劳动生产率、粮食播种面积占农作物总播种面积比重对环境友好型农业生产效率具有显著的直接效应,影响系数分别为0.158和0.506,其中粮食所占比重的影响最大。人口密度、粮食播种面积占农作物总播种面积比重对环境友好型农业生产效率具有显著的间接效应,影响系数分别为0.988和1.366。邻近地区人口密度在地区间具有溢出效应,从而对本地区有限的农业资源形成竞争,导致间接效应为负;邻近地区种植结构的变化同向影响着本地区种植结构的调整,导致种植结构的间接效应为负。鉴于四川省各地区环境友好型农业生产效率不仅存在显著差异,而且地区间具有空间溢出效应,因此四川省各地区在进行环境友好型农业发展政策的制定时,既需要关注地区内部因素的直接影响,也需要考虑地区间影响因素的相互作用。     

浙江省耕地多功能时空格局变化、影响因素及空间溢出效应

探讨耕地多功能的时空变化规律、影响因素及其空间上的溢出效应或交互作用，对深化耕地多功能认知、提升耕地资源可持续利用能力具有重要意义。该研究选取浙江省为研究区域，基于耕地利用、气象、土壤、社会经济等数据，综合运用GIS制图、空间自相关分析和基于可拓展随机性环境影响评估（Stochastic Impacts by Regression on Population，Affluence and Technology，STIRPAT）的面板空间计量模型探讨了浙江省2000-2015年耕地多功能的时空变化特征、影响因素及空间溢出效应。结果表明：1）2000-2015年浙江省各区县耕地功能综合水平呈现"先减少，后增长"的变化趋势，耕地物质产出功能、净固碳功能和景观美学功能均呈上升趋势，水源涵养功能保持平稳，劳动力承载功能逐步降低；2）耕地多功能水平的提升对邻近地区有较强的辐射影响作用，本县域耕地多功能水平每增长1%将导致邻近县域耕地多功能水平增长0.224%。农业劳动力、农村居民可支配收入和农业机械水平对耕地多功能具有显著的正向效应，第二产业占比和城镇化水平对耕地多功能具有显著的负向效应；3）第二产业占比、农业现代化水平、农业劳动力投入对耕地多功能有直接效应，城乡居民收入、城镇化水平对耕地多功能水平有溢出效应。研究建议重视区县内部以及区县与邻近地区之间的空间交互作用，加强区域间土地整治、生态保护和农业技术升级等多方面合作。应充分考虑各县域资源禀赋的特殊性以及社会经济发展阶段的异质性，制定针对性的耕地保护和农业扶持适应策略。     

中国蔬菜绿色全要素生产率时空特征与空间错位

为评估中国蔬菜绿色生产率，提升蔬菜生产绿色发展水平，推进农业高质量发展。该研究采用超效率SBM-ML模型、空间错位指数、主成分分析法等方法，探究2011—2020年中国30个省市蔬菜绿色全要素生产率的时空格局演变与空间错位特征，识别影响中国蔬菜绿色全要素生产率的主要因素。研究结果发现：1）2011—2020年中国蔬菜绿色全要素生产率整体呈下降趋势，由1.023 1降低到0.741 4，蔬菜生产与生态环境可持续发展的协调程度降低，其中技术效率下降和技术退步共同拖累了蔬菜绿色全要素生产率的提高。2）2011—2020年中国蔬菜绿色全要素生产率增长呈“东高西低，南高北低”的空间分布特征。北回归线以南产区蔬菜绿色全要素生产率最高，西北产区蔬菜绿色全要素生产率最低，其差异主要取决于水土资源供给状况与市场需求规模等因素。3）2011—2020年中国蔬菜绿色全要素生产率与技术效率的空间错位由北向南大致呈现“正向错位—负向错位”的变化趋势，整体以低错位为主。东北产区、中部产区地势平坦，农业生产条件良好，有利于蔬菜规模化种植。2011—2020年中国蔬菜绿色全要素生产率与技术进步的空间错位呈显著的“东正西负”的空间分布特征，且空间错位程度较大，负向错位省份数量由13个增至17个。由于蔬菜生产过于追求经济效益，忽视了绿色生产技术的投入。4）经济发展水平、资源环境禀赋和交通通达性是影响中国省域蔬菜绿色全要素生产率变化的主要因素，其中城镇化率和人均可支配收入等经济要素对蔬菜绿色全要素生产率的影响最为明显。研究结果可准确把握现阶段蔬菜绿色生产现状，为农业绿色转型发展提供借鉴。     

重庆市农业全要素生产率影响因素研究

采用Malmquist生产率指数法测算了重庆市37个区县的农业全要素生产率(TFP),并对其影响因素进行了研究。结果:2000—2014年,重庆市农业全要素生产率整体波动较大,农业全要素生产率年均增长幅度为2.38%。从面板数据回归结果来看,人均纯收入、第二产业占国内生产总值比重、政府财政支出比重、农林水支出占财政支出比重、商业化率5个变量均对农业全要素生产率的变动产生了显著的正向影响;人均消费支出变量则对农业全要素生产率的变动产生了显著的负向影响。     

低碳绩效测度与动态效应研究——以山东省种植业为例

温室效应的加剧已经严重影响到人类社会的生存与发展,根据IPCC数据显示,农业温室气体占全球人为排放的13.5%,鉴于山东省农业在我国的重要地位,本文以在农业产值中占比最高的种植业为样本,对山东省低碳绩效展开研究,为山东省种植业低碳发展之路提供参考。本文在测算山东省种植业碳排放量、碳汇量、碳排放强度以及碳排放边际减排成本的基础上,运用DEA-Malmquist模型测算了种植业低碳绩效水平,接着研究了低碳驱动与约束对山东省种植业低碳绩效的动态影响效应。通过研究发现,2000年到2018年山东省种植业碳排放总量和碳汇总量年均增幅分别为0.26%和1.74%,而碳排放强度和减排成本年均降低6.12%和2.10%。低碳绩效指数增长较慢,年均增长速度为3.00%,其主要驱动来源于技术进步。低碳约束目标与低碳驱动手段是种植业低碳绩效变动的直接原因,种植业碳排放强度对种植业低碳绩效具有一定的抑制作用,低碳驱动手段对种植业低碳绩效具有正向促进作用,且低碳驱动手段对种植业的低碳绩效贡献更大。进而提出了制定种植业低碳法律法规与提升财政支持有效性的低碳发展建议。     

农业科技投入对农业生态效率的空间效应分析

农业污染日益严重背景下,探究农业科技投入对农业生态效率的作用机制,对缓解农村生态压力、农村健康发展具有重要现实意义。鉴于此,本文在采用超效率SBM (super-efficiency slack-based measure)模型测度2000—2018年我国东中西部省际农业生态效率基础上,根据莫兰指数对农业生态效率及农业科技投入进行空间自相关检验,采用空间计量模型剖析农业科技投入对农业生态效率影响的空间溢出效应与门槛特征。结果表明,2000—2018年东中西部的农业生态效率呈现东西部高、中部低的态势; 2000—2018年东中西部的农业生态效率波动明显, 2000—2003年有小幅波动, 2004—2008年农业生态效率略有下降, 2008—2010年稍有上升, 2010年农业生态效率为0.731;之后2011—2014年稍有下降, 2015—2017年全国农业生态效率分别下降到0.5894、0.5839、0.5159; 2018年农业生态效率提升到0.5453。农村科技投入对农业生态效率影响呈现为"倒U"型,农业科技投入规模对农业生态效率有着显著的溢出效应。东中西部分组面板门槛回归显示:东中西部的农业科技投入门槛效应差别较大,东部表现为正向促进作用,中部农业科技投入对农业生态效率的积极作用没有东部稳定,西部农业科技投入对农业生态效率表现为负向抑制作用,中西部地区农业发展中的科技投入要兼顾经济与生态效率。为此,我国要大力推广绿色高效技术模式,积极采取有机肥替代化肥行动,加快实施科学施肥用药技术,抓好示范带动减量增效,提高农业生态效率。     

中国农业碳排放空间格局及影响因素动态研究

研究农业碳排放空间格局及影响因素对中国制定农业分区碳减排政策意义重大。为弥补以往研究中静态分析法难以考察动态影响的缺陷,将动态灰色关联法和回归模型结合,应用2001—2016年统计数据,从分析农业碳排放空间格局入手,深入探讨省际农业碳排放空间格局成因和影响因素与空间差异的数量关系。研究发现:中国农业碳排放强度省际差异大,中部排放等级有所降低,西部排放等级有所升高,农业碳排放省际差异随农业经济水平、农业机械化、农业产业结构和农业人力资本等差异扩大而增加;大部分排放等级上升的省市农业碳排放的长期主导因素为农地利用和农业生产技术(机械),且种植业和畜牧业双发展;大部分排放等级下降的省市农业碳排放的长期主导因素为反刍动物饲养和农业生产技术(人力),且着重发展优势产业。因此,中国未来较长时间内仍应重点关注农地利用减排,进一步推动反刍动物饲养减排技术发展和充分发挥农业产业结构调整对减排的抑制作用等建议。     

河南种植业碳排放时空特征、脱钩效应及其驱动因素

基于2001-2021年河南省以及18个地市历年农资投入和农作物种植两大类碳源,构建种植业碳排放测算体系,评估研究期内河南省种植业碳排放量,分析省域种植业碳排放空间格局;运用Tapio脱钩模型探讨河南省种植业碳排放量与经济发展之间的相互作用,并通过LMDI模型探究种植业碳排放的主要驱动因素。结果表明：（1）河南省种植业碳排放量呈现先上升后下降的趋势,碳排放强度整体呈现逐年递减趋势;（2）农用化肥是种植业碳排放最主要的排放源;（3）河南省种植业碳排放量逐渐呈“南部高,北部低”的特点;同时,各地市的种植业碳排放强度均为递减态势,空间差异也逐步减小;（4）研究期内仅出现强负脱钩、弱脱钩、扩张负脱钩和强脱钩四种脱钩特征;（5）经济增长和城镇化水平对种植业碳排放具有正向影响,生产效率、生产结构和劳动力规模则表现出负向影响。未来应加强创新引领、坚持分类施策并优化种植结构,以实现河南省种植业低碳化高质量发展。     

江西省县域农业碳排放时空格局及影响因素分析

农业生产是碳排放的主要来源之一,在碳达峰碳中和的时代背景下,厘清区域农业碳排放现状并分析其时空变化和影响因素具有重要意义。江西省是农业大省,近几十年来农业的快速发展伴随着农业碳排放量的升高。因此基于本区域水稻种植、农资投入、土壤利用及畜禽养殖4类主要碳源,构建农业碳排放测算体系,评估2000－2020年农业碳排放量,分析县域农业碳排放空间格局及其驱动机制。结果表明：1）江西省农业碳排放量总量范围在1098.32～1471.94万t;种植业碳排放强度整体呈下降趋势,范围在2.50～3.87 t/万元,畜牧业碳排放强度整体亦呈下降趋势,范围在0.76～2.03t/万元;各碳源碳排放总量和其占农业碳排放总量的比例大小依次为：水稻种植（806.72万t,61.15%）>畜禽养殖（243.57万t,18.57%）>农资投入（237.39万t,18.02%）>农田土壤利用（29.60万t,2.26%）;2）江西省县域农业碳排放量空间特征明显,高碳排放区均集中于鄱阳湖平原地区以及吉泰盆地;农业碳排放强度空间分布由相对离散到集中在赣北地区;整体上江西省碳排放总量的重心向北移动;3）农业碳排放效率是影响农业碳排放的最重要的因素,各因素对农业碳排放减少量和其占总农业碳排放减少量的比例大小依次为：农业生产效率因素（1828.13万t,56.57%）>地区产业结构因素（1265.29万t,39.15%）>农业产业结构因素（86.12万t,2.66%）>农村总人口因素（52.12万t,1.62%）。整体上,各因素减少农业碳排放总量绝对值排序为：赣北>赣中>赣南。研究结果可为江西省乃至全国其他粮食主产区农业碳排放的测算以及农业碳减排政策的制定提供科学参考。     

中国畜牧业碳排放量变化的影响因素分解及空间分异

畜牧业温室气体排放占人类活动温室气体排放总量的18%,已成为全球温室气体排放的重要贡献部门。运用全生命周期评价法全面测度了2000-2014年中国大陆31个省区的畜牧业碳排放,采用对数平均迪氏指数分解法,将畜牧业碳排放分解为畜牧业生产效率、农业生产结构调整、单位农业人口农业生产收益、城镇化和总人口增长5大因素,从时空2个层面揭示了畜牧业碳排放的驱动效应。结果表明:1)2000-2014年,中国畜牧业碳排放总量由1.374×10~8 t增长到1.506×10~8 t,年均增速0.654%,其中畜禽胃肠发酵和粪便管理系统产生的碳排放是其主要来源,两者占畜牧业碳排放总量比例达65.58%~73.23%。2)无论从时间还是空间层面看,畜牧业生产效率都是抑制中国畜牧业碳排放持续增长的最重要因素,单位农业人口农业生产效益则是导致中国畜牧业碳排量持续增长的最重要因素,这一因素对草原畜牧业区和农耕畜牧业区的畜牧业碳排放促进作用非常明显,而对经济发达地区较为有限;总人口增长是促使畜牧业碳排放增长的另一重要因素,尤其是对人口大量流入的经济发达地区和计划生育政策宽松的广大西部少数民族地区更为明显。3)2000-2014年,城镇化是有效抑制畜牧业碳排放的第二大因素,而农业结构调整对畜牧业碳排放变化呈现由正向驱动转为负向驱动的变化特征,这一特征在中国畜牧业较为发达的中东部地区表现较为明显。     

河北省耕地利用效率空间差异及影响因素

运用数据包络分析法,对2001—2012年河北省全省及其所属11个地市耕地利用效率进行测算和分析,将11个地市的耕地利用效率划分为3个层次:高效区、较高效区和低效区,在此基础上,运用FGLS方法研究影响3个层次耕地利用效率的主要因素。结果表明:(1)近几年河北省耕地利用效率发展较快,2010年以前耕地技术效率较低主要是由规模效率低造成的;(2)河北省各地市的耕地利用效率存在着一定的差距:石家庄市、承德市、张家口市和唐山市4市的耕地利用效率常年保持在良好状态;秦皇岛市、廊坊市和保定市3市耕地利用效率较好;而沧州市、衡水市、邢台市和邯郸市4市耕地利用效率相对较低;(3)高效区耕地利用效率的主要影响因素为:单位播种面积化肥使用量、人均播种面积、耕地复种指数、农业劳动力比率、农民人均纯收入;较高效区耕地利用效率的主要影响因素为:单位播种面积化肥使用量、人均播种面积、耕地复种指数、受灾率、农民人均纯收入;低效区耕地利用效率主要影响因素为:有效灌溉率、人均播种面积、耕地复种指数、受灾率、农民人均纯收入、二三产业比重。各地市在充分考虑各自耕地利用效率影响因素的基础上,从自身实际情况出发,有针对性地制定区域差别化的农业发展政策,有方向地引导耕地效率的提高。     

中国省域生态效率时空格局变化及优化策略研究

为了深入研究不同区域生态效率的优化路径,采用Malmquist-超效率SBM模型测度了2005—2016年中国省域生态效率和Malmquist指数及其构成,并结合要素投入产出松弛率分析探讨了效率低效成因,再运用空间自相关方法揭示了区域生态效率空间关联格局的时空动态特征,最后提出了相应的区域生态效率改进策略。结果表明:(1)区域生态效率整体呈现“东部>中部>西部”的梯度分布格局; 随时间推移,除北京、上海、湖南和重庆外,绝大多数省(市)生态效率整体呈下降趋势。(2)从Malmquist指数分解情况看,技术效率变化和技术进步变化对区域生态效率整体提升作用不明显。但四川、云南、青海、新疆4个西部区域省市的技术效率变化对生态效率具有明显的正向效应; 且北京、贵州的技术效率进步和技术进步均对生态效率有正向效应。(3)从投入产出要素冗余度看,生态效率低下是由于劳动力、能源、土地和水资源投入冗余以及非期望产出过量,其情况在西部最为严重,中部次之,东部最小。(4)区域生态效率呈现明显的空间正相关性,其空间关联格局随时间推移整体较为稳定,但存在局部变化。各省市投入产出要素存在不同方面和程度的改进空间,可以从加强管理与科技创新、优化投入产出结构、分区协同治理等方面出发,优化区域生态效率。     

2030年中国主要省域间碳排放配额测算

[目的]在控制碳排放总量条件下,对省域间碳排放配额进行公平科学地分配是实现“双碳”目标的关键途径,也是碳排放交易机制体系的重要基石。分析不同情景下碳排放配额测算结果的碳减排边际成本,以期以最小成本确定最优的碳排放定额分配方案,为区域后期开展分配工作提供理论基础,为地区碳减排方案制定提供工作参考。[方法]在前人建立的碳配额测算指标基础上引入生态性指标,并设置公平、效率、生态、兼顾公平—生态—效率4种情景,利用SBM(slacks-based measure)对偶模型测算不同情景下区域碳边际减排成本,并以此为依据确定最优分配方案。[结果]在公平、效率、生态、兼顾情景下平均碳边际减排成本分别为2 950,3 120,2 910,3 090元/t,引入生态性指标的方案减排成本明显更低,可推断出是碳汇抵消掉部分减排难度较大,成本较高的碳排放所致;兼顾情景下减排成本明显高于公平、生态情景,表明碳排放效率的提升同时会导致碳边际减排成本增加。[结论]生态情景下的碳排放配额是以最低碳边际减排成本实现“双碳”目标的最优方案,在地区碳排放方案及碳交易机制制定时应予以重视。     

面源污染下三峡库区农业生态环境效率及影子价格测算

农业的现代化进程产生了较为严重的农业面源污染,将农业的生态环境效应纳入农业生产效率评价框架是研究的新方向。采用非径向、非角度的SBM-DEA模型,结合方向性距离函数,考察了2003-2015年期间重庆三峡库区农业生态环境效率,引入影子价格测算了各区(县)农业面源污染的边际减排成本。研究结果表明:2003-2015年期间,重庆三峡库区农业生态环境效率趋于稳步提升态势,但整体水平较低,平均值仅为0.508,全样本期投入无效率和非期望产出无效率平均值分别为27.3%和24.7%。农业生态环境效率较高的地区集中在都市核心区和库尾都市外围区,江北和大渡口的农业生态环境效率值为0.7;而库尾低山丘陵区、库中平行岭谷区、腹地山地丘陵区和腹地外围山地区的农业生态环境效率相对较低,尤其是巫溪、万州与开县农业生态环境效率值仅为0.4左右。从效率损失的原因看,化肥、农药的过度投入及其相应的逆生态环境效应表现突出,在投入无效率的来源分解中贡献最大,达35.82%;大渡口、南岸、江北、北碚与渝北农业面源污染排放的影子价格居前,分别为3.503、3.478、3.370、3.317、3.302亿元/万t,污染减排空间较小;万州、丰都与开县农业面源污染排放影子价格较低,分别为2.167、2.321和2.492亿元/万t。在制定区域排放目标时,应考虑区域农业生态环境效率的空间异质性,针对不同区域的农业生态环境效率和影子价格制定具有针对性的减排策略,尤其应当把生态环境效率改进余地较大和边际减排成本相对较低的地区作为减排重点地区。     

广东省农田生态系统碳源汇效应时空分异及驱动因素

[目的] 探究广东省农田生态系统碳源汇效应时空分异及驱动因素,为广东省科学合理制定区域农业减排固碳措施提供参考。[方法] 采用参数估计法、GIS空间分析等方法定量评估2010—2020年广东省农田生态系统碳源汇效应时空演变规律,并借助LMDI因素分解模型探究农田生态系统碳源汇效应空间分异的驱动因素。[结果] ①广东省农田生态系统碳源汇效应水平维持持续向好发展态势,减排增汇效应逐渐凸显。具体表现为：固碳总量呈波动上升态势,稻谷、甘蔗、蔬菜为主要的碳汇作物;碳排放得到有效控制,减排效应日益显现,稻田种植、农资投入为主要的碳源类型;农田生态系统固碳量增长有效抵消了碳排放增长。②广东省农田生态系统碳源汇效应空间分异明显,总体呈相对集聚分布态势,湛江为主要的高碳源—高碳汇地区,低碳源—低碳汇则主要分布在珠三角地区。③经济因素为农田生态系统碳汇提升的关键驱动因素,结构因素表现出两面性且因地而异,效率因素、劳动力因素则表现为抑制作用。[结论] 广东省农田生态系统碳源汇效应水平稳中向好,但区域分异明显,应结合各地经济、结构、效率、劳动力等因素的驱动效应差异,因地制宜制定农业减排固碳措施。     

现代烟草农业的碳效应核算与分析——以陕西省烟草合作社为例

通过构建烟草农业碳效应核算体系,运用调研获取的陕西省烟草专业合作社393户烟农数据,对农户在烟草种植各个环节产生的碳排放量、碳汇量、碳效率、碳密度和碳强度等多项综合碳效应指标进行测算与分析,探究陕西省烟草农业碳效应水平,更具针对性地制定减排政策,以促进烟草农业的低碳化发展。研究结果表明：调研区域烟农种植的641.17 hm²烟田总计碳排放量为3 276.27 t,每公顷碳排放量5.11 t。其中农用能源消耗排放量最大,占碳排放总量的68.21%;其次是农资投入环节,占碳排放总量的24.88%;农业废弃物处理、农田管理以及农田耕地土壤N₂O排放所产生的碳排放量所占比重较低。各地区每公顷碳排放量由大到小依次为宝鸡、商洛、安康、汉中。调查烟田的总碳汇量为1 361.86 t,每公顷碳汇量2.12 t。通过秸秆还田、免耕、化肥与有机肥合理配施等措施引致的土壤固碳占总碳汇量的81.12%。各地区每公顷碳汇量排序为商洛、宝鸡、汉中、安康。总净碳汇量为-1 914.41 t,每公顷净碳汇量-2.99 t。研究区烟草农业总碳排放量大于碳汇量,呈现负的净碳汇效应。此外,汉中烟草专业合作社通过采取调整管理经营模式、优化农户投入结构、提高农资利用效率、改进烟草农业技术和转变农户耕作方式等措施,使其碳效率、碳强度和碳密度等综合碳效应均呈现为最优,每公顷净碳汇量最大。     

农户农业生产的碳排放及其影响因素——以湖北省部分地区为例

[目的] 对农户农业生产碳排放及影响因素进行研究，以便全面理性地认识农业碳排放的问题，促进农业低碳、可持续发展。[方法] 选取湖北省武汉市黄陂、江夏区和鄂州市为研究区域，研究农户农业生产碳排放现状，测算农业生产碳排放，分析农业生产碳排放的结构特征，最后运用半对数回归模型分析碳排放强度的影响因素。[结果] ①在作物结构方面，种植水稻的碳排放总量最大，而莲藕的碳排放强度最大；②在碳排放来源方面，化肥是引起碳排放的主要原因，其次是人工投入；③在碳排放强度的影响因素方面，农户的年龄、务农年限、年均农业收入比例、耕地面积、土地质量、是否参加农业技术培训以及是否为村干部对农业生产碳排放强度具有显著的负向影响。[结论] 农业低碳发展应重视科学技术，提升农业生产补贴，提倡适度规模种植，加强农户农地保护意识以及农业技术培训等。     

河南省农业碳排放时空特征及影响因素研究

基于农业生产中6个主要的碳源,测算了1998—2011年间河南省农业碳排放量和碳排放强度。发现自1998年以来,河南省农业碳排放呈现出阶段性上升态势,大致可分为增速放缓、快速增长和增长下降三个阶段,并分析了每个阶段形成的原因。测算了河南省各地市的碳排放情况,发现河南省农业碳排放总量较高的地区主要为耕地面积较大、农业在区域经济发展中所占比重较高的区域,碳排放强度较高的区域主要位于经济发展较好,区内地形平坦的区域。并利用Kaya恒等式变形对河南省农业碳排放影响因素进行了分析,发现效率因素、结构因素和劳动力因素对河南省农业碳排放有抑制作用,而农业经济发展是造成河南省农业碳排放量增加的主要因素。最后,给出了促进河南省农业碳减排的建议。     

2000-2017年中国农村水资源贫困与经济贫困的耦合协调状态及其影响因素

[目的] 测算中国农村水资源贫困指数和经济贫困指数的耦合度和耦合协调度,为减轻农村水贫困与经济贫困提供理论依据和政策启示。[方法] 以中国31个省（市、区）为研究对象,运用层次分析法、熵值法、系统耦合协调度模型、空间杜宾面板数据模型等方法,研究了2000—2017年农村水资源贫困与经济贫困耦合协调度的时空分布特征和影响因素。[结果] ①从整体来看,虽然中国农村水资源贫困与经济贫困的耦合协调度不高,但大致呈上升趋势,且中国31个省（市、区）均表现为耦合度大于耦合协调度。②就空间角度而言,中国农村水资源贫困与经济贫困的耦合协调度呈现由东南部向东北、西南部扩散的态势,东部沿海地区的江苏和浙江、南部沿海地区的福建与广东、地处长江中游地带的湖南省的耦合协调度最高。③农村水资源贫困与农村经济贫困耦合协调程度存在明显的负向溢出效应。财政农林水事务支出对农业生产具有较大的促进作用,而农产品价格和第二、三产业比例提高会抑制其发展。[结论] 国家应加大或维持对农村原有的财政支持力度,充分发挥政府和市场在资源配置中的调节作用。合理调整农产品价格的同时,加大农业技术投入,加强地区间分工合作,促进产业升级,从而推保农村水资源与农村经济协调发展。     

中国城镇化对农业生态效率的影响——基于中国13个粮食主产区2009—2018年面板数据

城镇化对农业生态效率会产生重要影响。为更全面和准确分析城镇化对农业生态效率的影响，本文基于中国13个粮食主产区2009-2018年面板数据，利用3阶段非期望产出SBM-DEA模型、熵值法、Tobit回归等多种模型和方法，在理论分析基础上从多个角度就城镇化对农业生态效率的影响进行研究。结果表明：1）外生环境影响和随机干扰对农业生态效率测度会产生显著影响，并进一步作用于城镇化对农业生态效率的影响。2）中国13个粮食主产区2009-2018年间农业生态效率呈现持续增长趋势，剔除外生环境影响和随机干扰后，年度效率均值由2009年的0.53提升至2018年的0.80；但不同地区间存在较大差距，2018年河北等地区农业生态效率达到前沿面，但是内蒙古农业生态效率只有0.45。3）城镇化发展整体上能够促进农业生态效率的提高，城镇化综合指数在1%的水平上显著正向影响农业生态效率，影响系数为0.60。4）城镇化各指标对农业生态效率的影响存在差异，从各指标情况来看，人口城镇化率负向影响农业生态效率，但不显著；城镇居民人均可支配收入、城镇经济密度正向影响农业生态效率；二三产业产值占GDP比重、建成区面积比重、人均建成区面积等指标负向影响农业生态效率。为进一步发挥城镇化对农业生态效率的促进作用，本文根据研究结果从人口、经济、土地城镇化3个方面提出了政策建议。