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。     

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高于异质溢出效应;在全国层面和区域层面,农业产业集聚显著促进农业绿色发展水平的提高,而农业面源污染不利于农业绿色发展水平的提高,且农业产业集聚、农业面源污染对农业绿色发展水平的影响具有区域异质性。进而提出建立利益、生态补偿机制,加强农业产业集聚的区域化合作与交流,加大政府环境治理投入,严格控制排污总量,加大绿色农业科技研发投入等建议。     

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.     

城镇化对耕地利用强度的影响及中介效应分析

为探讨城镇化对耕地利用强度的影响及作用机制,利用31个省份(统计数据未含港、澳、台地区)1995—2018年的数据,分析城镇化对复种指数、化肥施用强度、粮食单产、种植业碳排放强度等4个耕地利用强度指标的影响,并对土地经营规模、城镇扩张、城镇人口、居民消费水平、城乡收入差距等因素进行中介效应分析。结果表明:1)城镇化对农业生产具有土地规模效应、劳动力替代效应和需求拉动效应,进而影响耕地利用强度。总体上,城镇化对化肥施用强度和粮食单产具有正向影响,对复种指数和种植业碳排放强度没有显著影响。2)城镇化有利于扩大土地经营规模,从而有利于提高复种指数,降低化肥施用强度和碳排放强度,同时不影响粮食单产;城镇化造成农业劳动力的相对稀缺,从而导致其他投入要素对劳动力的替代,以及复种指数的下降;居民消费水平的提高对各个耕地利用强度指标都产生正向影响。     

农业科技研发支出与科技创新对农业生产的促进作用

[目的]明确农业科技创新成果和科技创新环境在促进农业生产过程中发挥的具体机制及作用,为促进农业经济发展、实现农业产业转型升级提供理论参考.[方法]收集我国30个省(区、市)2005-2017年的农业相关数据,包括单位面积粮食产量、研发支出强度、农业产业结构和农业科技创新成果等9个维度指标,通过面板数据回归分析不同地区农业科技研发支出对农业生产的影响路径机理.[结果]我国整体科技研发支出对农业生产的影响具有空间异质性,表现为西部地区科技研发支出对农业生产作用呈显著正向效应,东部地区科技研发支出对农业生产作用呈显著负向效应.农业科技创新对农业生产影响效果显著,其中,东部和中部地区农业科技创新对农业生产影响不显著,西部和东北部地区农业科技创新效果显著.农业科技创新可调节研发支出对农业生产的影响,且调节作用在西部地区作用显著,其他地区不显著;整体创新环境可调节农业科技创新对农业生产的影响,其调节作用均为负向,且仅在西部地区的作用显著.[建议]调整政府农业科技研发支出的空间结构,根据产业结构和产业特点分配研发支出;根据区域产业特征制定相应的农业科技创新激励政策,建立农业科技创新企业认定资格体系;建立独立的农业科技成果交易市场,通过成立国立技术收储公司盘活市场.     

中国粮食主产区农业高质量发展水平评价与时空演变

为了探索中国农业高质量发展的现实情况,实现乡村振兴和农业农村现代化,基于高质量发展和五大发展理念建立中国粮食主产区农业高质量发展水平评价指标体系。采用熵权TOPSIS法对粮食主产区的农业高质量发展水平进行综合评价,并对其时空演变特征进行探讨。结果表明:我国粮食主产区农业高质量发展水平偏低,呈现波动上升的趋势,江苏长期保持第一的位置;中高水平区数量呈现比较明显的递增趋势,由中国沿海地区扩展到中部地区的湖北、湖南和江西等地;粮食主产区农业高质量发展水平正向集聚趋势不断增强;大部分粮食主产区相互之间联系较弱,呈现孤立发展的态势;农业高质量发展热点区域呈现萎缩然后又扩展的态势,热点区由北向南、由东部沿海向中部地区演变且不断增强。建议调整农业产业结构,加大农业技术投入,促进农业区域合作,实现农业绿色发展,以提升中国农业高质量发展水平。     

农业高质量发展的空间分异与影响因素——以广东省为例

农业高质量发展是乡村产业振兴的重要表征。广东省特色高效农业走在全国前列，以广东省为例量化评估农业高质量发展水平，可为各地诊断农业发展问题、监测农业高质量进展、支撑完善支持政策提供参考依据。本研究从高效化、绿色化和稳产化3方面构建了农业高质量发展评价模型，借助空间自相关分析方法、双变量空间关联性分析法分析了广东省农业高质量发展空间集聚特征与影响因素。研究发现，广东省农业高质量发展指数呈现“平原区>丘陵区>山地区”的特征，在空间上形成“平原区显著高高集聚、山地丘陵区显著低低集聚”的格局，高效化、绿色化和稳产化3个维度均呈现显著的正向集聚性，且空间集聚格局相似。农业高质量发展水平主要受到人均地区生产总值、高程等因素的影响，凸显农业高质量发展是一个因地制宜、循序渐进的过程，各地需立足本地资源禀赋、产业发展特色与地区经济发展水平综合施策。     

中国农业碳排放量测算及影响因素分析——基于省级面板数据的研究

利用省级面板数据,对中国农业碳排放量和碳排放强度进行测算,并分析空间差异和时间趋势。同时,根据Kaya恒等式与LMDI指数分解方法总结对中国农业碳排放量产生显著影响的因素。结果显示,2000—2018年农业碳排放强度、非城镇化水平和人力资源投入为碳排放抑制的主要因素,而农业结构、农业生产效率和经济规模水平是碳排放的主要促进因素。     

“十一五”期间淮北市农业碳排放趋势及影响因素研究

以安徽省淮北市为例,基于农业生产中6个主要方面的碳源,对2005-2010年农业碳排放量进行了估算,发现碳排放量一直稳中有升。在此基础上,利用Kaya恒等式模型对农业碳排放影响因素进行分解。结果表明,农业经济发展水平是农业碳排放最主要的影响因素,具有较强的推动作用,累计产生15.16%的碳增量;而结构因素、效率因素、劳动力规模因素对碳排放量具有一定的抑制作用,分别累计实现14.00%、10.25%、2.53%的碳减排。最后提出促进淮北市农业碳减排的政策建议。     

数字经济发展、农业产业结构升级与农业碳排放关系研究

[目的] 探究数字经济和农业产业结构升级对农业碳排放的作用机制，为实现中国农业经济高质量发展以及“双碳”相关政策的制定提供决策参考。[方法] 文章构建数字经济发展水平指标体系，基于2013—2021年中国30个省（市、自治区，不包含西藏、港、澳、台）的面板数据，运用面板联立方程模型，实证考察数字经济、农业产业结构升级与农业碳排放三者之间的影响关系及其区域差异，并进一步检验数字经济、农业产业结构升级对农业碳排放的作用渠道与传导效应。[结果] 数字经济的发展对农业产业结构升级和农业碳排放均产生了正向作用，农业产业结构升级显著抑制了农业碳排放，但数字经济可以通过优化农业产业结构升级的方式降低农业碳排放；受地理区域异质性因素的影响，数字经济发展、农业产业结构升级与农业碳排放之间的作用机制存在差异。[结论] 应从数字经济发展、农业产业结构升级等多维度入手，发挥数字经济的功能性作用，落实农业产业结构升级战略，推动农业绿色低碳转型，综合降低农业碳排放，以期实现中国农业低碳可持续发展。     

气候变化视角下我国粮食生产率增长及其影响因素分析

[目的]通过深入了解气候变化对粮食生产率增长的影响,为科学制定粮食生产政策提供理论依据.[方法]利用2000—2017年我国省际面板数据,使用HP滤波法分离粮食生产气候产量,并运用序列DEA方法测算是否考虑气候因素两种条件下的我国粮食全要素生产率,并实证检验气候变化、科技投入等因素对粮食生产率的影响.[结果]气候变化对粮食全要素生产率的测算结果具有较大影响,考虑气候变化因素后粮食全要素生产率更低.两种条件下我国粮食全要素生产率的增长均呈明显波动性变化,主要由技术进步推动,而技术效率起到阻碍作用.气候变化对粮食全要素生产率有显著影响,且具有明显的区域差异性,其中年平均气温具有正向影响,而年降水总量则表现出负向影响;科技投入对粮食全要素生产率增长的促进作用显著.[建议]政府应调整农业结构和种植制度,推动农业供给侧结构性改革;加大农业科技投入,培育新品种;完善农田基本设施建设,提高水资源利用率;建立和完善农业气象灾害监测预警服务体系,提高农业灾害性天气的预测能力.     

长江经济带耕地碳排放时空格局演变及其影响因素

为厘清耕地绿色利用状况,采用IPCC碳排放系数法测算2000—2020年长江经济带129个地级市耕地碳排放,利用空间自相关分析揭示耕地碳排放时空特征演化,运用LMDI模型分解各影响因素的贡献。结果表明,2000—2020年长江经济带耕地碳排放量在时间上呈下降趋势,呈“保持稳定—快速增长—缓慢增长—缓慢下降”四个阶段;在空间上呈中、东部高,西部低的态势,存在显著的全局空间自相关,局部高-高聚集区分布于长江中下游地区,低-高聚集区分布于中游地区,低-低聚集区则主要分布于上游地区;区域内农业碳排放的促进因素是农业经济水平,抑制因素主要是农业生产效率,其次是农业生产结构,最后是农业劳动力规模。为此,长江经济带耕地碳排放的时空差异显著,各地区应因地制宜制定碳减排策略和土地利用管制规划,提升农业生产效率,优化农业种植结构,加强区域联动,推进低碳农业协同发展。     

碳排放约束条件下长江经济带农业生产效率研究

【目的】有效测度在碳排放约束条件下长江经济带各省、直辖市的农业生产效率，为促进长江经济带农业低碳化发展提供数据支撑，同时为推动长江经济带农业绿色高质量发展和区域协同发展提供参考。【方法】选取农业碳排放作为非期望产出指标，选择Super-SBM模型和GML指数测算并分解碳排放约束下长江经济带11省、直辖市2008—2021年的农业生产效率，结合莫兰指数(Moran’s I)探究碳排放约束下长江经济带农业生产效率的时空演变特征，并借助Tobit模型对其影响因素进行探讨分析。【结果】碳排放约束条件下长江经济带农业生产效率呈现较为显著的上升趋势；生产效率提升是技术效率提高和技术进步双重作用的结果，其中技术进步是主要驱动力；碳排放约束下长江经济带农业生产水平空间演变趋势显著，但11省、直辖市间农业的空间相关性不强、缺乏区域联动性；耕地规模、产业结构、城镇化水平和农村用电量是碳排放约束下影响农业生产效率的显著因素。【结论】为推动长江经济带农业低碳发展，提出以下4条建议：1)加强区域有效合作，制定区域整体农业降碳减排发展规划；2)依托双轮驱动减少碳排放约束的同时，重视提升技术效率来改善农业生产效率；...