中国农业生态文明发展水平的时空差异与变动趋势

赵俊伟 尹昌斌 牛敏杰

(1.中国农业科学院 农业资源与农业区划研究所,北京 100081; 2.中国农业大学 经济管理学院,北京 100083)

中国农业生态文明发展水平的时空差异与变动趋势

赵俊伟1,2尹昌斌1牛敏杰1

(1.中国农业科学院 农业资源与农业区划研究所,北京 100081; 2.中国农业大学 经济管理学院,北京 100083)

运用多指标综合评价模型测度2007—2014年中国各省区农业生态文明发展水平，使用空间Moran′s I指数和两种收敛性模型深入分析中国农业生态文明发展水平的动态变化、空间集聚和收敛性问题。研究发现：中国农业生态文明发展水平呈现波动性增长态势，在区域层面上，东中部地区差距逐渐消除，西部地区与东中部地区差距较大，但西部地区增速最快，在省域层面上，各省区农业生态文明发展水平参差不齐，发展水平较高的省区较多分布于东中部地区，而发展水平较低的省区较多分布于西部地区；通过Moran′s I指数检验发现中国农业生态文明发展水平存在较为显著的空间集聚效应，发展水平较高省区的辐射带动作用将使区域间的差距不断缩小；收敛性分析表明各省区的农业生态文明发展水平具有显著的收敛性和趋同性。

农业生态文明；空间集聚；空间Moran′s I指数；收敛效应

一、引言及相关文献回顾

改革开放以来，伴随中国经济的持续快速增长，对资源的利用、能源的消耗和废弃物的排放也在同步增长，一直以经济建设为中心的发展导向和相对粗放的发展方式使得资源、环境问题相当严峻，生态环境问题愈发突出。为此，党的十八大提出“把生态文明建设放在突出地位”，形成“五位一体”的战略布局，2015年颁布的《关于加快推进生态文明建设的意见》提出建立生态文明综合评价指标体系。农业作为与自然最为紧密的生态产业，其发展对于生态文明建设影响深远。因此，农业生态文明作为生态文明建设的重要组成部分，贯穿于农业经济稳定高速发展、农业资源高效利用、农业生态环境保护、农业社会化服务体系建设各方面，充分体现在2016年《全国农业现代化规划(2016—2020年)》确定的农业现代化五方面发展任务之中。

那么，近年来中国农业生态文明发展水平在政策引导下是否得以提升？其发展水平的空间扩散是否会引起中国区域间发展水平的差异？此外，发展水平较高的省区能否对邻近省区发挥辐射带动作用？能否促使农业生态文明发展在空间上形成集聚效应？东中西部地区及省区之间农业生态文明发展水平差异是否显著以及呈现何种变动趋势？通过回答这些问题，不仅能够了解中国不同区域农业生态文明发展水平的程度及其时空差异，而且有助于因区施策，进一步提升农业生态文明的发展水平。

目前，对农业生态文明的相关研究较少，内容主要涉及以下几个方面：一是认为农业生态文明建设关系着未来农业发展和生态文明全面建设的进程(方杰,2008)，其建设离不开农业科技的支撑(杨传喜 等,2010)，并从构建法律法规体系、农村环境教育体系及提升农民素质等方面阐述了农业生态文明建设的路径(张保伟,2014)。二是农业生态文明的协调发展及差异评价。从指标系统和区域发展两个角度分别进行的研究较多，一般通过对经济、环境、社会等子系统之间或区域、省域之间进行协调度评价(牛敏杰 等,2016a)，发现各子系统的短板和优势，以及区域或省域之间协调发展存在的显著差异，并得出中国大部分省区处于初级协调阶段；由于区域资源禀赋和经济发展水平不平衡，表现出各子系统之间和区域之间协调度存在显著差异。三是农业生态文明发展水平评价。目前有不少文献关注农业生态文明建设及其发展路径与模式，并对农业生态文明发展水平进行了评价。例如，牛敏杰等(2016b)对中国2013年各省份农业生态文明发展水平进行了评价及差异化分析，得出中国农业生态文明水平呈现较明显的空间分异特征；同时运用2007—2013年统计数据对黑龙江、河南、四川三省进行了协调度评价，得出中国农业生态文明发展水平及协调度呈上升趋势，且其子系统发展水平呈现明显的时空分异。

综上，现有文献对生态文明发展水平的研究已取得一定成果，但鲜有文献关注农业生态文明发展水平的时空差异及发展趋势等动态变化，也少有文献深入分析中国东中西部地区及各省区农业生态文明发展水平在空间范围的收敛性与趋同性。基于此，在已有研究的基础上，本文运用2007—2014年的面板数据对中国农业生态文明发展水平进行测度，使用Moran′s I指数分析中国农业生态文明发展水平的空间问题，并利用收敛性模型分析东中西部地区及各省区农业生态文明发展水平的收敛性问题。

二、模型、指标和数据来源

(一)模型与方法

农业生态文明的发展涉及生产力持续提高、资源永续利用、生态环境不断改善和社会繁荣发展等各个方面，具有丰富的内涵。因此，对农业生态文明发展水平的测度首先需要充分考虑其相关影响因素，多指标、多维度构建指标体系，进而做出综合评价(牛敏杰 等,2016b)。在评价方法的选择上，常用的有能值分析法、生态足迹法、真实储蓄法和多指标综合评价法等，其中，多指标综合评价法被广泛应用于国家、省区和县市等不同层面的生态文明发展评价(严也舟 等,2013)。有鉴于此，本文也采用多指标综合评价模型作为中国农业生态文明发展水平测度的方法。最后，为了进一步分析全国和各区域农业生态文明发展水平的空间集聚效应，本文采用空间Moran′s I指数以及收敛性模型验证其是否存在“收敛性”状态。

1.农业生态文明发展水平测度

本文利用农业生态文明发展指数表示其发展水平，采用多指标综合评价模型对农业生态文明指数进行测度，公式如下：

E=∑ωiEi

(1)

式(1)中，E为农业生态文明指数，ωi表示第i项指标的权重，Ei为第i项指标的得分值。E值越大，说明农业生态文明发展水平越高。

2.基于Moran′s I指数的空间集聚效应

空间集聚效应通常利用空间自相关性进行检验，空间统计学中对空间自相关性检验最常用的有两个统计量指标(陈彦光,2009)：一个是由Moran在1950年提出的Moran′s I指数，另一个是Geary类比于D.W.统计量提出的Geary系数。在实际应用中，Moran′s I指数更为常用，尤其是Moran散点图分析方法的实现，使空间自相关分析更进一步。Moran′s I指数的空间自相关由全局空间自相关和局域空间自相关两部分组成。

(1)全局空间自相关。Moran′s I指数全局指标能够有效检验研究区域单元属性值的空间分布状态，反映的是空间邻接或邻近区域单元属性的相似程度，但不能明确识别具体的集聚区域单元。空间Moran′s I指数计算公式如下：

(2)

Moran′s I指数的取值范围一般为[-1，1]。当I>0时，表示邻近空间事物的属性取值之间正相关，即邻近区域是趋向于集聚的；当I=0时，表示不存在空间自相关，即在空间上随机分布；当I<0时，表示邻近空间事物的属性取值之间存在负相关，即邻近区域是趋向于分散的。空间自相关的显著性水平通常用标准化统计量Z得分进行检验，其中，Z得分的计算公式如式(3)，在对空间自相关显著性水平进行检验时根据Z得分对应的P值来确定。

(3)

式(3)中，E(I)和VAR(I)分别是Moran′s I指数的理论期望和理论方差。当Z>0且在显著性水平上显著时，表明存在正的空间自相关，即观测属性值趋于集聚；当Z<0且在显著性水平上显著时，表明存在负的空间自相关，即观测属性值趋于发散；当Z=0时，观测属性值表现为随机分布。

(2)局域空间自相关。利用Moran′s I指数局域指标反映空间区域单元与邻接区域单元属性值的相关程度，可用于识别空间的集聚效应和离散效应，同时可用于检验空间异质性及空间差异的变化趋势(邹艳芬 等,2005)。由于Moran′s I指数全局指标有时会掩盖局部状态的不稳定性(Getis et al.,1992;张松林 等,2007)，因此，经常结合局部指标来检验空间自相关，这样不仅能够识别空间集聚单元，并可在一定程度上弥补全局空间自相关分析的不足。计算公式如下：

(4)

式(4)中，Ii是第i个区域单元的Moran′s I指数，其它代码释义同式(2)。

3.收敛性分析

由于不同区域的自然生态条件、经济发展水平、社会科技服务水平差异明显，导致农业生态文明发展水平也存在显著差异。收敛性分析可以帮助分析区域之间发展水平的差距是拉大还是缩小，以及其动态变化趋势(潘文卿,2010)。基于此，本文运用计算出的2007—2014年各省区农业生态文明指数组成的面板数据，对中国农业生态文明发展水平进行收敛性分析，采用绝对β收敛和条件β收敛进行检验。

首先，绝对β收敛采用Miller et al.(2002)的β收敛检验方法进行检验，回归等式如下：

(5)

式(5)中：yt和yt-1分别对应2011—2014和2007—2010的平均值，两个时间段之间相隔4年，所以T=4，因此，用对数值除以4换算为年平均增长速度。α是常数项，β为回归系数，若β显著且系数小于0，说明存在绝对β收敛，即农业生态文明发展水平相对滞后的省区有追赶高水平地区的趋势。

其次，条件β收敛运用面板模型(彭国华,2005)进行检验，其公式为：

d(ln yt)=ln yt-ln yt-1=α+βln yt-1+ε

(6)

式(6)中，为消除周期性影响，以2个年度为一个时间段，共分为4个时间段。α是效应项，β为回归系数，若β显著且系数小于0，说明存在条件β收敛，即收敛于自身的稳态水平。

(二)指标选取与数据来源

1.指标体系构建及其权重确定

农业生态文明是多个子系统共同作用的综合体现，既包括农业经济的稳定发展、农业资源的高效持续利用、农业生态环境的不断改善，更离不开农村社会科技的支撑。按照科学性、全面性、系统性、实用性和开放性的原则，在综合相关研究成果并咨询有关专家的基础上，本文构建了由经济发展、资源利用、生态环境、社会科技4个二级指标和34个三级指标组成的农业生态文明评价体系(表1)。

注：C35中畜禽粪便排泄当量计算方法参考董晓霞等(2014)。

为充分平衡指标评价的主观性与客观性，本文采用层次分析法(AHP法)和德尔菲(Delphi)法相结合(周泽炯,2010;李燕萍 等,2016;Kim et al.,2013)来确定指标权重。根据评价指标体系中各因素之间的关系确定层次结构，通过目标树图建立目标层与系统层、系统层与变量层两两比较的判断矩阵。请多位专家根据指标的重要性对判断矩阵分别进行打分，运用Yaahp 6.0软件对判断矩阵进行运算，并做一致性检验，若无法通过检验，则请专家重新打分。各位专家的研究领域、专业架构、个人偏好等方面存在差异，为了尽可能保证权重数据的合理性，我们将各位专家打分得到的权重向量进行综合并进行一致性检验。各指标权重见表1。

2.数据来源

基于2007年党的十七大正式提出建设生态文明，本文将2007年作为基期。指标数据主要来源于《中国统计年鉴》，农村用电量、农药使用量、地膜使用量、成灾面积和公共经济事业单位农业技术人员的相关数据来源于国家统计局数据库，耕地面积、农作物种植面积的相关数据来源于《中国农业统计资料》，测土配方施肥推广面积、机耕面积、机械化免耕播种面积、机播面积和机收面积的相关数据来源于农业部行业统计报告。考虑到指标数据的可获取性以及与同类研究的可比性，本文将评价范围限定为中国31个省区(港澳台除外)，搜集并整理2007—2014年共8个年度的样本数据。个别年份缺失的指标数据，如2007—2009年缺失的绝收面积、农村有线广播电视覆盖率以及2012—2014年缺失的公有经济企事业单位农业技术人员数，通过插值法进行处理。

3.数据标准化

为消除各变量指标量纲的影响，本文采用极值法进行数据标准化处理，以避免指标数据差距过大而导致某项指标作用被过度夸大的问题。极值法的计算公式如下：

(7)

式(7)中，cij表示第i个子系统中第j个指标，min{ci}表示第i个子系统对应变量层中最小的指标值，max{ci}表示第i个子系统对应变量层中最大的指标值，yij为被评价指标的标准化值。

三、实证结果与分析

(一)农业生态文明发展水平测算

利用公式(1)可以计算得出中国31个省区2007—2014各年度农业生态文明发展指数及8年的综合生态文明发展指数，如表2所示。

从区域层面看，中国农业生态文明发展水平的高低排序依次为东部地区、中部地区、西部地区，并且呈波动性增长的趋势。东部地区发展指数在0.37左右趋于稳定；中部地区经过近几年的发展，与东部地区差距已经逐渐消除并呈现略高于东部地区的态势；东中部与西部地区之间农业生态文明发展水平差距相对较大，但呈现逐渐缩小的趋势。通过对比发现，2009年的农业生态文明指数呈现较为显著的下降趋势且下降幅度最大，这是基于数据统计的滞后性，因2008年中国南方地区雨雪冰冻灾害对21个省区造成极为严重的影响。

从省域层面看：(1)2007年以来，中国各省区的农业生态文明发展水平整体上处于一种波动状态：呈现上升趋势的省区有天津、江苏、浙江、山东、海南、黑龙江、安徽、河南、湖北、内蒙古、重庆、贵州、云南、陕西、甘肃，其中东部地区5个，中部地区4个，西部地区6个，以湖北、贵州的上升幅度最为显著；呈现下降趋势的省区有北京、辽宁、上海、福建、湖南、宁夏，其中东部地区4个，中部地区1个，西部地区1个，以上海的下降幅度最为显著。除此之外，其它10个省区处于较为稳定的发展状态。(2)结合各省区农业生态文明综合指数，排名前10的省区分别为黑龙江、内蒙古、上海、江苏、吉林、北京、辽宁、新疆、重庆、山东，其中东部地区5个，中部地区2个，西部地区3个；排名在11-20的省区分别为湖北、浙江、天津、河北、河南、宁夏、海南、四川、青海、安徽，其中东部地区4个，中部地区3个，西部地区3个；排名在21-31的省区分别为陕西、福建、江西、湖南、贵州、山西、广东、广西、云南、甘肃、西藏，其中东部地区2个，中部地区3个，西部地区6个。从以上统计结果可以看出，中国农业生态文明发展水平相对较高的省区大多分布在东部地区，而发展水平相对较低的省区大多分布于西部地区，区域内各省区农业生态文明发展水平参差不齐，综合来看，在地理位置上呈现地域性集中的特征。

综上，中国农业生态文明发展水平在波动中呈现增长的趋势，东部地区农业生态文明发展水平相对最高，中部其次，西部最低。东部地区平均水平增长速度缓慢并呈现一定的下降趋势，与中部地区的差距逐渐消除；西部地区增速较快，具有较大的发展潜力，并表现出显著的集聚特征。

表2 中国各省区农业生态文明发展指数与综合排名(2007—2014)

注：东中西部三大地区的范围，依据国家2000年制定的在西部大开发中享受相关政策的范围时对三大地区范围的划定标准。

(二)空间集聚效应分析

1.全局空间自相关分析

为了验证农业生态文明发展水平是否存在空间自相关，本文使用2007—2014年各个省区农业生态文明发展指数组成的空间面板数据，运用Geoda1.2.0空间数据分析软件计算中国农业生态文明发展水平的空间Moran′s I指数值，并对其进行显著性检验，结果见表3。

表3 中国农业生态文明发展水平的全局Moran′s I检验(2007—2014)

从表3可以看出：(1)中国农业生态文明发展水平存在空间自相关。2007—2014年Moran′s I指数均为正，其分布区间为0.3533～0.4915，且P<0.01，农业生态文明发展水平表现为明显的空间集聚。邻接省区的产业结构和资源禀赋条件较为相似，因而农业生产行为等方面具有趋同性，从而使得农业生态文明发展存在空间自相关关系。(2)进一步，农业生态文明发展水平的空间自相关程度随时间的推进呈波动趋势，并呈现逐渐减弱的态势。2007年的Moran′s I指数为0.4037，2014年下降至0.3533，中间年份呈现类似周期性的波动，表明发展水平接近的省区呈现出变动的空间集聚。但从整体上看，自相关程度存在逐渐减小态势，主要是由于不同省区的资源禀赋、产业结构差异较为明显。例如，东部省区在资源利用和社会科技等方面条件相对较为优越，西部省区相对薄弱，而且不同区域所体现的农业多功能性有所不同，东部省区侧重于农业的生态功能，即人工绿地功能和人工湿地功能，中部地区侧重于承担粮食供给功能，而西部省区侧重于农业的文化和休闲功能，主要体现为农业相关的文化物质遗产的保护功能。

2.局域空间自相关分析

Moran′s I指数反映了邻接区域农业生态文明发展水平存在的集聚效应，但并未体现空间集聚的局部形式，而Moran散点图可以分析其局部形势、变化趋势，以及各省区观测值与邻接区域局部空间相关性。Moran散点图的4个象限，分别对应于省区与其邻接区域之间的集聚形式。第Ⅰ象限为高-高(H-H)聚集区，代表农业生态文明发展水平高的省区被邻近发展水平较高的省区包围的空间联系形式，其空间联系表现为扩散效应；第Ⅱ象限为低-高(L-H)聚集区，代表农业生态文明发展水平低的省区被邻近发展水平较高的省区包围的空间联系形式，其空间关联表现为过渡区域；第Ⅲ象限为低-低(L-L)聚集区，代表农业生态文明发展水平低的省区被其它发展水平较低的邻近省区所包围的空间联系形式，其空间关联表现为低速增长区域；第Ⅳ象限为高-低(H-L)聚集区，代表农业生态文明发展水平高的省区被发展水平低的省区包围的空间联系形式，其空间关联表现为极化效应。

我们采用Geoda1.2.0空间分析软件绘制出2007—2014年间具有代表性年份的农业生态文明发展水平Moran散点图(如图1)，图中横坐标为省区单元农业生态文明发展水平的标准化值，纵坐标为邻近省区单元农业生态文明发展水平的空间加权平均值，又称空间滞后变量。根据Moran散点图将中国31个省区划分为4类集聚区，结果汇总于表4。结合图1和表4我们能够更直观地分析中国各省区农业生态文明发展水平的空间集聚模式。

从图1可以看出，大多数省区集中在H-H和L-L集聚区，其中，H-H集聚区的省区主要分布在东部及中北部地区，L-L集聚区的省区主要集中在西部地区，高-高集聚和低-低集聚的两极化趋势明显。所选6个时期的31个省区中分别有22、25、23、23、20、23个省区在地理空间存在正相关性，即发展水平相对较高和较低的地区在地理空间上呈现相对集中的分布。

2007年

2009年

2011年

2013年

2014年

综合散点图

高-高 H-H 低-高 L-H 低-低 L-L 高-低 H-L2007黑、吉、辽、京、津、冀、鲁、浙、苏、沪、蒙(11)晋、皖、甘、陕(4)藏、青、贵、桂、云、鄂、湘、赣、粤、闽、琼(11)宁、渝、新、川、豫(5)2009黑、吉、辽、京、津、冀、鲁、浙、苏、沪、蒙(11)晋、皖、甘、陕(4)藏、青、贵、桂、云、川、宁、鄂、湘、赣、豫、粤、闽、琼(14)渝、新(2)2011黑、吉、辽、京、津、冀、鲁、浙、苏、沪、蒙(11)晋、皖、甘、琼(4)藏、青、贵、桂、云、川、陕、宁、湘、赣、粤、闽(12)渝、新、鄂、豫(4)2013黑、吉、辽、京、津、冀、鲁、浙、苏、沪、蒙(11)晋、皖、甘、陕(4)藏、青、贵、桂、云、川、宁、湘、赣、粤、闽、琼(12)渝、新、鄂、豫(4)2014黑、吉、辽、京、津、鲁、浙、苏、沪、蒙、琼(11)晋、皖、甘、陕、冀(5)藏、青、桂、云、川、湘、赣、粤、闽(9)宁、渝、贵、新、鄂、豫(6)综合指数黑、吉、辽、京、津、冀、鲁、浙、苏、沪、蒙(11)晋、皖、甘、陕(4)藏、青、贵、桂、云、川、宁、湘、赣、粤、闽、琼(12)渝、新、鄂、豫(4)

注：各省区由其对应简称代替。

具体来看，四种类型集聚区的区域分布及其集聚特征如下：

(1)高-高(H-H)集聚区。主要集中在以东三省、京津冀地区和长江三角洲为代表的东部地区。其中河北省于2014年由高-高区转入低-高区。在高-高集聚区，产业结构优化、生态环保制度化、资源能源利用高效化，以及农业技术先进、人口受教育程度相对较高等不仅对区域农业生态文明的进步起着积极地推动作用，而且对周边省区的农业生态文明发展起到辐射带动作用，因此，高-高集聚区是能够产生扩散效应的区域。

(2)低-高(L-H)集聚区。主要集中在安徽、陕西、山西、甘肃四个省份。只有海南省于2011年进入低-高区，又在2014年转入高-高区。低-高集聚区农业生态文明发展水平较低，然而，其邻接省区发展水平较高。例如山西、甘肃、陕西邻接内蒙古，安徽邻接江苏、浙江等。相邻接的高水平省区通过扩散效应辐射带动低水平省区发展，使其成为低-低和高-高的过渡区域。

(3)低-低(L-L)集聚区。该区主要集中于西部地区，以及东中部部分省份，在四种类型集聚区占比最高。该区域大部分省区在地理位置上相邻接，农业生态文明发展水平较低。由于该区域在资源禀赋、产业结构等方面存在相似性，且长期处于较为稳定的发展水平，因而成为低速发展的潜在增长区，该区域农业生态文明发展存在较大的潜力，有待于进一步挖掘，例如，海南省从原来的低-低区进入低-高区又转入高-高区。

(4)高-低(H-L)集聚区。该区主要包括重庆、新疆、河南等省区。2011年湖北省从低-低集聚区转至高-低集聚区，说明其水平提升较为显著。该区域具有较高的农业生态文明发展水平，但由于其邻接省区发展水平较低，因而该区域省区伴随极化效应。例如：宁夏农业生态文明指数在0.34左右波动，排名相对较高，但其邻接省区如山西、陕西、甘肃等农业生态文明发展水平较低，而内蒙古发展水平较高，因此对其产生一定的极化效应，由2007年的高-低区在2009年进入低-低区，又在2014年转入高-低区；由于新疆邻接省区的农业生态文明发展水平均较低，其一直处于高-低集聚区。一般情况下，这些省区与邻接省区的合作机制不完善，在总体规划布局方面不合理，不利于全国农业生态文明的发展。

(三)收敛性分析

本文运用式(5)和式(6)，采用2007—2014年中国各省区的农业生态文明发展指数组成的面板数据，使用Eviews 8.0软件，对中国农业生态文明发展水平的绝对β收敛和条件β收敛进行检验，结果见表5和表6。

首先，从全国层面来看：农业生态文明发展水平的绝对β收敛和条件β收敛均在1%水平条件下显著，表明中国农业生态文明向同一发展水平集聚，并且各省区的农业生态文明发展水平收敛于各自稳定的发展水平；发展水平较低的省区可以通过加强社会科技支持、提高资源利用效率、改善农业生态环境等进一步挖掘农业生态文明发展潜力。

其次，从地区层面来看：东西部地区分别通过了5%和10%的显著性水平检验，表明东部和西部地区的农业生态文明发展水平存在显著的绝对β收敛，同时在1%的显著性水平上存在条件β收敛，因此，东西部地区直接的差距逐渐缩小并且速度较快；中部地区不存在显著的绝对β收敛现象，但在条件β收敛检验中通过t检验，说明中部地区存在条件收敛，通过引入外部条件，可以促使其农业生态文明发展水平呈现收敛性。

表5 中国农业生态文明发展水平的绝对β收敛检验

注：***、**、*表示在1%、5%、10%的水平显著；括号内数据为估计参数的标准差。

表6 中国农业生态文明发展水平的条件β收敛检验

注：***表示在1%的水平显著；括号内数据为估计参数的标准差。

通过前文的空间自相关分析和以上两种形式的收敛分析可知，中国各省区的农业生态文明发展水平在空间上存在自相关，同时其发展水平也在不断趋同和收敛，表明中国农业生态文明发展水平在空间范围和时间趋势上都有进一步提升的可能，并最终趋向于某一稳定的发展水平。

四、结论和对策建议

通过构建中国农业生态文明发展水平指标体系，分析其空间集聚性和收敛性问题，本文得出如下结论：第一，中国农业生态文明发展水平区域上呈现东部高于中部高于西部的态势，并呈波动性增长趋势，且区域间差距逐渐缩小，但区域内各省区发展水平参差不齐；第二，Moran′s I指数检验发现中国农业生态文明指数存在空间自相关关系，说明中国农业生态文明的发展具有较为显著的空间集聚效应，Moran散点图进一步表明中国区域间农业生态文明发展具有显著的溢出效应，发展水平较高省区的辐射和带动作用将使区域间的差距不断缩小；第三，对中国农业生态文明指数进行收敛性分析的结果显示，其具有显著的收敛效应。

基于以上结论，为加快中国农业现代文明建设，我们提出以下对策建议：

(1)发挥高水平省区辐射带动作用。首先，从中国区域农业生态文明发展水平测度综合得分结果可以看出，东部地区农业生态文明发展水平相对较好，具有明显的辐射作用，能够有效带动中西部地区农业生态文明建设。其次，东中西部地区均有发展指数排名靠前的地区，例如东部地区的上海、江苏，中部地区的黑龙江、吉林，西部地区的内蒙古，这些省区能够辐射带动区域内部农业生态文明发展水平不断提升。

(2)提倡资源共享，强化区域协调发展。中国农业生态文明发展水平相对较高的东部地区在经济发展和社会科技等方面具有明显的优势。因此，应按照创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，强化市场需求导向，促进技术、资金、劳动力等的转移，提高农业产业发展与资源环境、社会经济条件的匹配度，优化农业区域布局，促进生态友好型农业的发展。

(3)优化农业产业结构，加强农业生态环境治理。在保障粮食安全的前提下适时发展林业，通过提高森林覆盖率助推生态环境改善；鼓励使用生物农药、高效低毒低残留农药和有机肥料，回收再利用农膜和农药包装物，加快规模养殖场粪污处理利用，治理和控制农业面源污染，探索规模养殖粪污的第三方治理、PPP模式等机制；加快开发以农作物秸秆等为主要原料的肥料、饲料、工业原料和生物质燃料，培育门类丰富、层次齐全的综合利用产业，建立秸秆禁烧和综合利用的长效机制；建立农田土壤有机质提升补偿机制，提高农田管理水平，继续实施农村沼气工程，大力推进农村清洁工程建设等。

(4)健全农业科技创新体系，促进农业生态文明建设。整合优势科技力量，集中开展现代农业发展与环境污染防治关键技术研发，打破现代农业发展的技术瓶颈(尹昌斌 等,2015b)；对现有的单项成熟技术进行集成配套，形成适宜于不同地区的技术模式，进一步扩大推广应用范围，重点在农业面源污染防治、农业清洁生产、农村废弃物资源化利用等方面取得突破，建立一整套适合国情的发展模式和技术体系(尹昌斌 等,2015a)；积极培育农业科技人才，加强农业科技研究，提升农业科技的转化能力；另外，需加强防灾减灾体系建设，强化防灾减灾意识，推进农业生态文明建设。

陈彦光. 2009. 基于Moran统计量的空间自相关理论发展和方法改进[J]. 地理研究(6):1449-1463.

董晓霞,李孟娇,于乐荣. 2014. 北京市畜禽粪便农田负荷量估算及预警分析[J]. 中国畜牧杂志 50(18):32-36.

方杰. 2008. 农业循环经济:建设农业生态文明的必然选择[J]. 西南大学学报(社会科学版)(6):122-124.

李燕萍,罗静子,沈晨. 2016. 区域创新评价指标体系的构建[J]. 统计与决策(8):32-34.

牛敏杰,赵俊伟,尹昌斌,等. 2016a. 我国区域农业生态文明及其协调度的时空分异研究:以典型省份为例[J]. 中国农业资源与区划(4):1-9.

牛敏杰,赵俊伟,尹昌斌,等. 2016b. 我国农业生态文明水平评价及空间分异研究[J]. 农业经济问题(3):17-25.

潘文卿. 2010. 中国区域经济差异与收敛[J]. 中国社会科学(1):72-84.

彭国华. 2005. 中国地区收入差距、全要素生产率及其收敛分析[J]. 经济研究(9):19-29.

严也舟,成金华. 2013. 生态文明建设评价方法的科学性探析[J]. 经济纵横(8):77-80.

杨传喜,张俊飚. 2010. 生态文明视域下的农业科技路径选择[J]. 生态经济(中文版)(11):129-132.

尹昌斌,程磊磊,杨晓梅,等. 2015a. 生态文明型的农业可持续发展路径选择[J]. 中国农业资源与区划(1):15-21.

尹昌斌,赵俊伟,尤飞,等. 2015b. 基于生态文明的农业现代化发展策略研究[J]. 中国工程科学(8):97-102.

袁冬梅,魏后凯,于斌. 2012.中国地区经济差距与产业布局的空间关联性:基于Moran指数的解释[J].中国软科学(12):90-102.

张保伟. 2014. 基于中原经济区建设的农业生态文明问题研究[J]. 农业经济(6):55-57.

张松林,张昆. 2007. 局部空间自相关指标对比研究[J]. 统计研究(7):65-67.

周泽炯. 2010. 农村合作金融风险监测预警指标体系研究:基于德尔菲法和层次分析法的思考[J]. 农村经济(7):82-85.

邹艳芬,陆宇海. 2005. 基于空间自回归模型的中国能源利用效率区域特征分析[J]. 统计研究(10):67-71.

GETIS A, ORD J K. 1992. The analysis of spatial association by use of distance statistics [J]. Geographical analysis, 24(3):189-206.

KIM M, JANG Y C, LEE S. 2013. Application of Delphi-AHP methods to select the priorities of WEEE for recycling in a waste management decision-making tool [J]. Journal of Environmental Management, 128(15):941-948.

MILLER S M, UPADHYAY M P. 2002. Total factor productivity and the convergence hypothesis [J]. Journal of Macroeconomics, 24(2):267-286.

(责任编辑 彭 江)

Spatial-temporal Difference and Trends of Agricultural Eco-civilization Level in China

ZHAO JunWei1,2YIN ChangBin1NIU MinJie1

(1.Institute of Agricultural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081; 2.College of Economics and Management, China Agricultural University, Beijing 100083)

This article uses multi-index comprehensive evaluation system method to calculate the agricultural eco-civilization level (AECL) of the provinces in China from 2007 to 2014, and uses space Moran′s I index and two kinds of convergence model to analyze the dynamic change and spatial agglomeration of the China AECL. Main results as follows: The China AECL takes on a volatility growth trend. From the regional perspective, the gap between the eastern China and middle China is dispelling gradually, however, it has a larger disparity between the western and eastern and middle regions in China, and the AECL of western China grows comparatively quickly. From the provincial perspective, provinces with high level are assembled in eastern and middle China, and on the contrary, those with low level are assembled in western China. The general Moran′s I index test shows an increasing spatial agglomeration effect among Chinese regional AECL. The AECL differentials will be diminishing by the influence of radiation in high level provincial district. Analysis of convergence shows that it takes on a trend of the steady convergence in China′s AECL.

agricultural eco-civilization; spatial agglomeration; spatial Moran′s I index; convergence effect

2017-03-21

赵俊伟(1986-)，男，河南许昌人，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/中国农业大学经济管理学院博士生。 尹昌斌(1968-)，男，安徽桐城人，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所研究员，博士生导师。 牛敏杰(1982-)，男，内蒙古察右后旗人，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所博士生。

中国工程院重大咨询项目(2005)之第4课题“农业发展方式转变与美丽乡村建设战略研究”(2015-ZD-16-04)；农业部软科学委员会委托课题“基于生态文明视角的我国农业空间格局优化与对策研究”(D201532)。

F313

A

1001-6260(2017)06-0047-11

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.06.005

财贸研究 2017.6