基于能值的中国农业绿色经济增长与空间收敛

李兆亮+罗小锋+张俊飚+丘雯文

摘要 构造合理的评价指标，对农业绿色经济增长现状及其演变进行客观评估与分析，是实现传统农业向绿色农业转变，促进农业经济可持续发展的迫切要求。本文基于能值理论，对2003—2014年中国及各省域单元农业绿色GDP进行了测算，在此基础上，利用空间分析方法研究我国农业绿色经济增长的空间格局与收敛特征。结果表明：①相较于传统农业GDP，中国人均农业绿色GDP增长相对缓慢，农业绿色GDP占农业传统GDP的比重在80%—85%之间，并呈下降趋势。②我国农业绿色经济增长存在显著的空间集聚，且集聚效应逐渐增强。③人均农业绿色GDP并未打破传统经济增长东部高、西部低的整体格局。东部经济发达地区更高的农业生产效率和西部相对粗放的生产方式是形成这种空间格局的主要原因。④农业人均绿色GDP的收敛分析适用于空间误差自回归模型，考虑了空间自相关因素后得出的收敛速度快于普通收敛分析的收敛速度。因此，准确评价农业经济增长水平需要充分考虑农业增长中的资源环境代价。在今后的发展过程中，我国应实施差别化的农业绿色发展政策，经济发达地区需要进一步减少农业经济增长中的资源环境成本，在继续扩大高增长优势下，促进农业发展的绿色转型。而欠发达地区则应在稳定粮食生产的同时更加注重生态环境保护，努力实现整体跨越式发展。各地区还应加快现代农业技术的转移与扩散，通过增强技术知识的空间溢出效应来提高农业绿色经济增长的收敛速度，尤其是农业发展落后地区应加强与先进地区的交流合作，大力引进先进的农业生产技术与管理经验，提升人力资本水平，以逐步缩小差距，促进农业绿色经济的协调发展。

关键词 能值分析；农业绿色GDP；空间计量；绝对β收敛

中图分类号 F307.2

文献标识码 A

文章编号 1002-2104（2016）11-0150-10

doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.11.019

绿色农业是现代农业发展的新模式，积极发展绿色农业对保障国家粮食安全、促进社会经济可持续发展具有重要的意义[1]。中国是世界上农药、化肥等农业化学品使用量最多的发展中国家[2]，长期以来形成的粗放型增长方式和相对薄弱的农业经济基础，造成了农业资源利用效率低下、生态环境破坏严重的基本格局[3]。改革开放以来，随着农村体制改革的持续推进，以及财政支农、统筹城乡发展等一系列战略措施的实施，中国的农业经济增长不断迈上新的台阶[4]。但长期影响农业与农村发展的资源环境约束依然普遍存在，在农业经济发展中暴露出的地区差异、环境污染、资源浪费等问题仍未得到根本解决[5]。在此背景下，充分考虑农业生产中的资源与环境代价，构建合理的评价指标，对农业经济绿色增长现状及其演变进行客观的评估与分析，逐步实现传统农业向绿色农业转变，成为区域农业经济可持续发展与资源合理利用的迫切要求。

鉴于此，本文利用能值分析法，对2003—2014年中国及各省域单元的农业绿色GDP进行核算，并將其与农业传统GDP对比，在此基础上，考察我国农业绿色经济增长的空间格局与收敛特征。旨在准确评价中国农业经济绿色增长水平及其演变规律，为优化农业绿色经济的空间结构，协调不同地区绿色农业发展提供依据。

1 文献综述

一个国家或地区的经济增长及发展水平通常以GDP来衡量，但传统GDP核算中没有扣除自然资产损失，并且将其中过度消耗的自然资源，尤其是不可再生资源以附加值形式计算在GDP总量中，从而造成对经济增长的不真实表达[6]。联合国经济和社会事务部于1993年将可持续发展的国内生产总值定义为绿色GDP，指的是在经济活动中扣除了资源耗减和环境损失成本后的国内生产总值，这为准确评价一个国家或地区的经济增长水平提供了新的思路[7]。围绕绿色GDP核算问题，不少学者已进行了大量创造性的研究，其差别主要体现在核算的方法和变量的选择上。王永瑜和郭立平将经济体系与资源环境纳入同一分析框架，对绿色GDP核算的理论、模拟方法等问题进行了深入研究[8]；陈源泉和高旺盛则基于农业生态服务价值，采用市场价值法、机会成本法等方法对陕西安塞的农业绿色GDP进行了核算[9]；雷敏、张兴榆等采用环境-经济一体化核算体系（SEEA）分析了资源型城市绿色GDP水平[10]；王丽霞和任志远通过构建资源与环境账户的虚数指标对山西大同的绿色GDP进行了实证分析[11]。这些研究都为绿色GDP的核算提供了有效的借鉴，但不难发现，由于缺乏统一计量单位和可计量货币价格，核算过程中对并不具备市场价值的环境资源资产（如：空气、水等）的真实价值往往难以准确衡量，造成绿色GDP的测算结果存在一定偏差[12]。能值分析能通过能值转化率这一度量标准将生态经济系统内部流动和储存的各种不同类别的能量物质转化成统一的能值量纲进行研究，并能够依靠能值-货币比率算出其所相当的能值-货币价值（也称为宏观经济价值）。因此，与其他方法相比，能值分析可以更好的解决绿色GDP测算中环境资源计量单位统一与资产价值衡量问题[13]。

已有学者开始尝试将能值方法应用于绿色GDP的研究，其范围涉及到湖南、河南、福建、陕西等多个地区[12-15]；而在农业经济领域的研究中， 能值方法也得到了较为广泛的应用，内容包括农业、生态经济系统的动态分析[16-17]、资源可持续利用与农业可持续发展水平的综合评价[18-19]以及区域农业绿色GDP测算[20]等。综合分析现有研究成果，认为尚存在两个有待深入的方向，一是当前研究多集中于省（市）等地方层面的分析，对于能值方法在全国层面，尤其是在农业部门绿色经济增长研究中的应用还相对缺乏；二是进一步对其收敛特征的研究也不多见，而收敛分析却是反映经济增长两极化、不平等和地区分布等问题的重要议题[21]。利用能值分析方法将资源与环境成本纳入分析框架核算我国农业绿色GDP水平，一定程度上弥补了传统市场价值评价方法资源环境要素定价困难的缺陷，有利于准确把握区域农业经济绿色发展的现状水平。同时，在充分考虑空间相关因素下分析农业绿色GDP的收敛特征也能使对农业绿色经济增长规律的认识更加全面、客观。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 能值分析法

能值分析法是以能值为基准，把生态经济系统内不同种类、不可比较的能量物质转换成同一标准的太阳能值来衡量系统内各种生态流，定量分析生态经济系统的结构、功能与效益[22]。在进行能值分析时，能值和转换率是两个重要的概念，能值是指资源或产品形成所需要直接和间接投入的一种有效能量[23]。由于任何形式的能量均来源于太阳能，因而一般用太阳能来衡量各种资源、产品形成过程中直接或间接消耗的太阳能量，就是其所具有的太阳能值，单位为“太阳能焦耳（sej）[24]”。太阳能转换率是单位能量（资源或产品）所含有的太阳能值之量。各种生态流太阳能值的计算公式为：

Mi=EiTi（1）

其中，i表示第i类生态流；M表示太阳能值，E为可用能，T为太阳能值转换率。

利用太阳能值转换率将自然、经济、社会子系统中各种生态流转化成统一的能值量纲，再通过转换后的能值-货币价值（即能值对应的市场货币价值）来度量其宏观经济价值。按照能值分析步骤，以中国各省级行政单位为研究区域：①将基础数据进行分类。根据农业生态经济系统特点，可分为可更新环境资源、不可更新环境资源、可更新资源产品、外部输入不可更新资源、外部输入可更新有机能和废物流6类。②绘制能值系统图。根据研究内容确定该系统的主要能源，系统能量的主要输出与输入项目，并显示出各主要能源间的流动过程与相互关系。③编制系统能值分析表。包括原始数据、能值转换率、各要素能值消耗量等。④选择能值指标对区域农业绿色GDP进行计算分析。根据农业生态经济系统特征绘制出农业生态经济系统能值系统图（图1）。

结合已有研究成果对涉及到的能值指标进行筛选，构建区域农业生态经济系统能值分析表，再进行归并、简化后可得农业生态经济系统能值分析简表（表1）。

2.1.2 农业绿色GDP核算

采用能值分析方法在目前常用的绿色GDP表达式基础上进行改进，用改进的表达式进行农业绿色GDP的核算。新的表达式如下：

农业绿色GDP=传统农业GDP-∑A-∑B-∑C（2）

式（2）中，∑A 为农业生态经济系统自有的各种不可更新环境资源的能值-货币价值之和，∑B为外部输入的各种不可更新资源的能值-货币价值之和，∑C为系统中环境损耗（系统所排放的各种废弃物）的能值-货币价值之和。各项指标的能值-货币价值为其能值与能值/货币比率（由地区农业系统年太阳能值利用总量除以该地区当年农业传统GDP得到）之比。

2.1.3 全局空间自相关

对中国农业绿色经济增长的空间分布格局进行检验

是收敛分析的前提。本文以常用的Morans I方法来分析农业绿色GDP在全国范围内的空间集聚的总体特征。计算公式如下：

式中，xi和xj分别是观测值x在相邻配对空间点的取值，x是观测值的全国平均值，Wij是空间权重矩阵，这里取標准化处理后的邻接矩阵，n是空间点总数。Morans I取值在-1到1之间，[-1，0），0，（0，1]分别为空间负相关，空间不相关和空间正相关。

用标准化统计量Z来检验Morans I的显著性水平，计算公式为：

Z=I-E（I）VAR（I）（4）

式中，E（I）与VAR （I）分别为Morans I的期望值与方差。通常，当|Z|>1.96（即为显著性α=0.05的水平），计算结果拒绝零假设，研究变量在空间分布上存在显著的空间相关性。

2.1.4 局部空间自相关

局部空间自相关可以进一步观测空间点与其周边区域间的空间差异程度及其显著性，结合Moran散点图和局部Morans I指数所得的LISA集聚地图可直观地表示各区域农业绿色GDP的集聚类型和显著水平。局域空间关联性指标LISA的计算公式如下：

LISAi=（xi-x）S0∑njWij（xi-x）（5）

式中， S0=∑i（xi-x）2/n；对j求和仅限于空间点i的所有邻近区域。LISA为正表示同类型效率值相邻近，负值表示不同类型效率值相邻近，LISA的绝对值越大邻近程度越大。

2.1.5 收敛性分析

收敛问题一般被概括为4种假说，即：σ收敛、绝对β收敛、条件β收敛和俱乐部收敛[25]。σ收敛是数值上的收敛，指的是各地区人均农业绿色GDP的变异系数减小。绝对β收敛指的是落后地区往往比先进地区具有更高的增长率，即假设不同经济体将趋于相同的均衡状态。条件β收敛则是考虑了各经济体不同经济特征，将各自收敛于不同的经济稳态。俱乐部收敛是指水平相似地区将收敛于相同的局部稳态。σ收敛是与横截面数据相关的假说，表示的是水平量上的收敛，而β收敛则是与时间序列相关的假说，指的是增长速率的收敛，β收敛是σ收敛存在的前提条件，只有存在增长速率的收敛，落后地区才可能赶上先进地区，而这一现象正是经济增长理论所称之为的经济增长收敛。因此，β收敛是研究经济增长收敛性的核心内容，本文将主要围绕农业绿色经济增长的β收敛问题进行探讨。

收敛计量方法分为古典计量经济学和空间计量分析，本文将以古典计量经济学模型为基础的收敛分析称为普通收敛分析。普通收敛分析是基于新古典增长理论中边际报酬递减规律与规模收益不变的假定，并没有被后来的内生增长理论所接受[21]。事实上，地区经济增长并非独立存在，而总是与其他经济体产生密切的联系，如外生冲击对一个地区经济增长造成影响的同时也常常会波及到其他地区[25]。排除这种空间因素在经济收敛过程中的潜在作用会使估计结果产生偏差。因此，本文采用空间计量分析方法对我国人均绿色农业GDP进行收敛分析。

空间计量模型中的空间相关类型可分为2类，一是由外生的空间滞后变量反映的空间相关关系；二是由随机误差冲击产生的空间溢出效应[26]。具体空间相关类型可由拉格朗日检验（LM）判定（该检验在实证部分进行）。通常将空间自相关变量引入普通绝对β收敛分析模型，得到人均绿色农业GDP绝对β收敛的空间计量分析模型：

其中，x2003与x2014分别为各地区2003年和2014年的人均绿色农业GDP向量，（1/T）ln（x2014/x2003）表示各地区人均绿色农业GDP对数化之后的年均增长率向量，即普通β收敛检验中的因变量，T表示时间跨度，W为空间权重矩阵，u为空间误差项，ε为随机扰动项。β为收敛系数，ρ和λ为表征空间依赖关系的系数值，是本文重点关注的变量。当ρ=0，λ=0时，为普通线性回归模型；当ρ≠0，λ=0时，为空间滞后模型（Spatial Lag Model， SLM）；当ρ=0，λ≠0时，为空间误差模型（Spatial Errors Model， SEM）；ρ、λ同时不为0的情况较少，出现这种情况表明仍有未被发现的较为重要的空间因素影响农业绿色经济增长水平变化，同时，根据收敛系数β的估计值可以进一步计算收敛所达到的稳态值γ、收敛速度η以及表示农业GDP低值地区追上效益高值地区所需时间的收敛半生命周期τ：γ0=α/（1-β），η=-ln（1+β）/T，τ=ln2/η。

2.2 指标说明与数据来源

本文所使用的数据和资料的样本数据来源于《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》和各省份的统计年鉴。研究时段为2003年至2014年，数据覆盖我国31个省份（直辖市、自治区）（不包括香港、澳门和台湾）。部分指标说明如下：①为消除年际物价变动的影响，均以2003年为基准年利用可比价格指数对涉及价格的数据进行转换。②在能量计算中，太阳能辐射量、年降雨量为各地区气象观测站点的观测平均值，相关数据均来自于中国气象科学数据共享服务网（http：//data.cma.cn/）；农业污染（废弃物）排放量数据选择农业面源污染等标排放量，参照梁流涛等[27]采用清单分析方法计算得到。③采用9.44×1024sej/a的能值基准值，所涉及能值转化率主要来自Odum与蓝盛芳等的研究成果[23-24]，能量折算系数参考《农业生态学》[28]和《农业技术经济手册》[29]。

3 结果与分析

3.1 总体特征分析

逐年计算出中国及各省份（市、自治区）农业生态经济系统中不可更新自然资源消耗、外部输入不可更新资源（工业辅助能）消耗以及环境资源损耗（废物流）等资源环境成本的价值量，进而按照式（2）计算出全国及各地区的农业绿色GDP。同时，为消除人口规模差异的影响，将转换成可比价后农业绿色GDP与农业传统GDP总量除以对应年份的第一产业从业人员数，得到各地区不变价的农业人均绿色GDP与农业人均传统GDP（见表2）。从表2中可以看出，我国人均农业绿色GDP与人均农业传统GDP存在较大差距，在衡量区域农业经济增长时如不考虑资源环境成本将无法反映其真实水平。此外，无论是人均传统农业经济GDP还是人均绿色农业GDP的最高值省份与最低值省份之间的差距都在5倍以上，表明中国区域农业经济增长存在较大的地域差异。

2003—2014年，中国人均农业绿色GDP由2003年的0.54万元（可比价）增加到2014年的1.16万元（可比价），年均增长率为7.17%，低于农业传统GDP增速的7.74%。扣除了资源环境成本后出现的农业GDP增速下降表明我国在农业发展过程中存在一定的资源环境损耗现象，农业经济增长中仍有相当一部分是不可持续增长。

同时，研究期间全国农业绿色GDP占传统农业GDP的比重均保持在80%—85%之间，且表现为下降趋势，表明农业经济发展中的资源环境损耗有所增加。近年来，国家已经十分重视对农业污染的控制和生态环境的保护，在2008年后农业绿色GDP占传统GDP比重下降速度已有所减慢（年均降幅0.29%，低于整个考察期内降幅0.41%的平均水平），但是受化肥、农药等工业化学品投入持续加大的影响，这种下降趋势仍未能完全扭转。

3.2 全局空间自相关分析

进一步分析農业绿色经济增长的空间特征，从图2可知，2003—2014年，我国人均农业绿色GDP在全局上均呈显著空间正相关（图2）。表明我国各地区农业绿色经济增长在空间分布上并非表现为独立随机状态，而是呈现出相似值之间的空间集聚，即较高值的地区相对趋于与较高值相邻，或较低值省域相对趋于与较低值省域相邻近的空间关联结构。从时间变化上看农业人均绿色GDP的Morans I值呈总体上升趋势，说明这种空间集聚效应逐步增强。

3.3 局部空间集聚特征

为明晰农业绿色经济增长的空间分布及局部集聚特征。分别计算2003年和2014年人均农业绿色GDP的LISA值及其显著性，并参照世界银行对区域经济的分类标准，把农业人均绿色GDP水平量划分为高水平（GDP值高于全国平均水平的150%）、中高水平（GDP值介于全国平均的100%—150%之间）、中低水平（GDP值介于全国平均的50%—100%之间）和低水平（GDP值低于全国平均的50%）4种类型，并结合LISA计算结果作出2003年和2014年中国省域农业人均绿色GDP的空间分布及LISA聚类图（见图3）。

由图3可知，中国农业绿色经济增长水平空间差异明显，并具有局部空间集聚特征，即存在人均农业绿色GDP“同质集聚、异质分离”的现象。2003年和2014年，我国农业绿色经济增长水平较高的省份多数均位于东部地区，而西部地区省份的农业绿色增长水平则整体上低于东、中部地区。从图3（a）可以看出，2003年东南部沿海地区、京津地区、东北地区以及西部的新疆、西藏农业绿色增长水平较高，其中海南、北京、天津、上海和新疆是农业绿色增长水平最高的地区；中、西部绝大多数地区农业绿色增长水平较低，位于西部的贵州、甘肃、青海、云南、陕西、山西、等省份的农业绿色增长水平最低。从图3（b）可以看出，2014年农业绿色增长的整体水平有所提升，但高水平的农业绿色增长仍集中分布于东部部分省份和西北的新疆；西藏、贵州、云南、甘肃和宁夏属于农业绿色发展低水平地区。

通过LISA聚类分析对我国人均农业绿色GDP的空间格局进行检验可以佐证农业绿色发展高水平和低水平地区的空间分布规律，但同时也发现并不是所有的GDP高值省份和低值省份都能通过P=0.05水平下的LISA聚类显著性检验，2003年，中西部地区省份陕西、重庆、四川、贵州、湖北、河南属于农业绿色GDP低水平聚类区（LL型地区），没有显著的高值聚类区（HH型地区）。到2014年，陕西、四川、云南分别属于LL型地区，而江苏、浙江和上海成为HH型地区，新疆属于HL型地区，其他地区则不显著。整体上看，2014年我国农业绿色增长水平仍然保持2003年所形成的空间分异格局，这种稳定的分异性反映出我国各地区农业绿色发展水平具有较强的规律性特征，这是由各地区自然环境条件、农业内部结构、农业技术效率等多方面的差异共同作用而形成的。

总体而言，无论是2003年还是2014年，农业经济绿色增长均未打破传统经济增长东部高、西部低的整体格局，这可能是因为东部经济发达地区通过加大农业技术投入极大的提高了农业生产效率，不仅有效促进了资源的高效利用也在一定程度上减少了对环境的破坏；而西部等经济欠发达地区则因为农业生产方式相对粗放，农业产出的提高更加依赖于资源环境的消耗[30]，农业绿色发展水平仍然整体落后于东部。

3.4 收敛性分析

空间自相关分析可以探索各地区的空间联系，但没有反映出地区间增长速度的差异[21]。本文采用空间计量模型对2003—2014年各省份人均农业绿色GDP数据进行收敛分析，为便于比较，也同时列上普通绝对β收敛模型分析结果（见表3）。根据Anselin等[31]的研究，首先需要对普通收敛回归分析残差进行检验，Morans I显著表明残差存在空间效应，再利用拉格朗日检验判定采用模型的类型，即将公式（6）进行相应的化简。空间相关性检验结果详见表3。

从表3可知，农业人均绿色GDP普通收敛回归残差的Morans I检验表现显著，因此，在分析农业绿色经济增长收敛时应考虑空间效应。人均农业绿色GDP的空间滞后模型的系数ρ均不显著，而残差的Morans I通过了空间相关性检验，这与空间自回归模型的基本假设相违背。人均农业绿色GDP的空间误差自回归模型各估计系数均表现为显著；λ值显著不为0也表明误差项u具有空间相关性，符合模型假设。同时，空间误差回归模型残差的Morans I不显著，说明空间自回归误差过程残差项空间不相关，体现了空间误差模型能够真实反映人均农业绿色GDP的空间相关模式；空间误差模型的最大似然值均高于空间滞后模型，模型拟合较好，因而空间误差模型是研究人均农业绿色GDP收敛性的合适模型。从LM检验结果也可以看出，各模型的Robust LM值均高度显著，LM值则并不显著。Robust LMerror值大于Robust LMlag值，表明残差的自相关可能来源于误差自相关，空间误差自回归模型是最佳模型设定。

从绝对收敛的估计结果（表3）可知，我国人均农业绿色GDP在空间上存在误差相关，即区域农业经济增长率除与该区域起始时间GDP水平有关外，还与其他相邻地区农业绿色经济增长率的随机误差冲击的空间溢出有关。β值为负且显著，表明人均农业绿色GDP在空间误差冲击作用下存在绝对收敛特征。同时，由空间分析得出的收敛速度为0.272 2，与普通收敛分析得出的0.228 3相比，提高了近19%；收敛半生命周期缩小49年，说明空间因素在农业绿色经济增长中起到了较大的作用。

21世纪以来，中国政府正式拉开统筹城乡发展和新农村建设的帷幕[3]，尤其是2003年提出“科学发展观”理念后，中国进一步加快了农业发展方式的转变，随之施行的一系列强农惠农和可持续发展政策，都极大的提高了农业绿色经济增长水平，而这一效果在发展相对落后的地区尤其显著；先进地区则由于受到规模报酬递减规律的影响，其增长速度慢于落后地区，这是农业绿色经济增长出现收敛特征的一个可能的解释；同时，技术知识的溢出在收敛过程中也起到了重要作用，先进地区通过不断“试错”找寻适合其发展的技术、管理模式等，屬于“干中学”；而其他地区则可以直接将先进地区成功的发展经验运用于本地区农业绿色发展实践中，采取“看中学”模式发展，对先进地区的“追赶效应”会得到加强。因此，生产要素空间流动和技术辐射效应加快了收敛的速度[32]。但是，由于生产要素和技术知识从先进地区向落后地区的流动过程需要较长时间才能完成，因而收敛的半生命周期依然较长。

4 结论与启示

4.1 主要结论

（1）2003—2014年，中国人均农业绿色GDP与人均农业传统GDP的差距明显，农业绿色GDP增速慢于农业传统GDP。同时，各地区农业绿色GDP占传统GDP比重均在80%-85%之间，且呈下降态势，农业经济发展中的资源环境损耗有所增加。

（2）空间自相关分析表明，2003—2014年，我国人均农业绿色GDP在全局上存在显著的空间集聚，且集聚效应逐步增强；农业绿色经济增长并未打破传统经济增长东部高、西部低的整体格局，东部经济发达地区更高的农业生产效率和西部相对粗放的生产方式是形成这种空间格局的主要原因。

（3）农业人均绿色GDP的收敛性分析适用于空间误差自回归模型，与普通收敛分析相比，考虑了空间自相关因素后得出的收敛速度出现一定程度的加快。

4.2 启示

（1）准确评价农业经济增长水平应充分考虑农业增长中的资源环境代价，在未来农业发展中必须将资源环境保护与农业经济增长目标相统一，尽可能降低资源环境成本，实现农业绿色经济快速增长。

（2）各地区应根据自身农业发展特点，实施差别化的农业绿色发展政策，农业经济发展水平较高的东部地区应通过农业结构调整、农业产业升级、淘汰落后产能等手段来进一步减少农业经济增长中的资源环境成本；同时要加强高效清洁型现代农业技术的推广与应用，在继续扩大高增长优势下，促进农业发展的绿色转型。而中、西部发展相对缓慢的地区则需要加大对农业的扶持力度，加快转变农业发展方式，改造传统农业转向技术密集型现代农业发展，在稳定粮食生产的同时更加注重生态环境保护，努力实现整体跨越式发展。

（3）应加快现代农业技术的转移与扩散，通过增强技术知识的空间溢出效应来提高农业绿色经济增长的收敛速度，尤其是农业发展落后地区应加强与先进地区的交流合作，大力引进先进的农业生产技术与管理经验，提升人力资本水平，以逐步缩小差距，促进农业绿色经济的协调发展。

（编辑：李 琪）

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