中国农村绿色发展水平时空特征及其空间扩散与收敛效应

姚 青，张亦弛，李 祥，刘蒙罢，胡银根

中国农村绿色发展水平时空特征及其空间扩散与收敛效应

姚 青，张亦弛，李 祥，刘蒙罢，胡银根※

（华中农业大学公共管理学院，武汉 430070）

探究农村绿色发展水平时空特征及其空间扩散和收敛效应有利于摸清农村发展基底，对认识农村发展基本规律和全面落实乡村振兴战略具有重要意义。该研究在构建农村绿色发展评价指标体系基础上，采用全局主成分分析法测度2006－2020年中国30个省级行政区农村绿色发展水平值。在此基础上分别采用空间自相关、空间收敛分析方法研究农村绿色发展水平空间扩散与收敛效应。结果表明：1）研究期内，中国农村绿色发展水平时序上呈稳定上升趋势，空间分布呈“东高西低、南高北低”格局。2）全局空间自相关结果显示，中国农村绿色发展高水平地区通过空间扩散效应对其他地区发展产生积极影响，但随着时间推移，空间扩散效应逐步减弱。局部空间自相关结果显示，中国农村绿色发展空间集聚地区的高-高、低-低集聚数量多于高-低、低-高集聚区，且高-高集聚分布在北京、山东、江苏、上海等地，低-低集聚区多集中在新疆、贵州等地。3）中国农村绿色发展整体存在显著的空间收敛效应，在城镇化率、人均GDP、人均科技支出等因素及空间溢出共同作用下，农村绿色发展以年均0.034的速度条件收敛于稳态水平。各因素作用方向和程度在不同区域差异明显。应创造条件积累后发优势，激励落后地区追赶更领先的地区。建立区域协同机制，因地制宜，分区施策以提升农村绿色发展水平。该研究对深化农村绿色发展相关研究具有参考意义，也可为平衡区域协调发展提供决策支撑。

农村；绿色发展；时空特征；空间扩散；收敛效应

0 引 言

1978年实施的家庭联产承包责任制极大地促进了农村经济全面发展，为开辟工业化、城镇化道路奠定了坚实的物质基础。发展中国家发展过程中出现的城乡及区域差异是一种普遍现象，特别是中国幅员辽阔，资源禀赋差异导致发展动力不同，处于有利战略地位的城市及东部沿海地区地区得到优先发展，城乡及区域间差距不断拉大。农村地区受城镇化、工业化冲击出现的青壮年劳动力流失、农业面源污染、生活点源污染、农产品质量安全、农田生态系统失衡、多维贫困、农村人居环境恶化等问题[1-4]，带来严重政治、社会负面影响[5-6]。因此，中央政府适时地进行以农业农村优先绿色发展为导向的战略转移，2015年党的十八届五中全会首次提出绿色发展理念，2017年十九大报告中提出乡村振兴战略。《乡村振兴战略规划（2018－2022年）》更是明确“以绿色发展引领乡村振兴”，成为指导中国农村可持续发展的行动纲领。加快生产要素城乡双向流动和平等交换，以畅通要素循环；贯彻绿色发展理念和乡村振兴战略，以缩小城乡与区域发展差距，这在发展地理学中称为空间扩散和收敛现象。在中国，不同区域之间农村绿色发展是否存在空间扩散和收敛效应，落后地区发展水平随着时间推移能否赶上领先地区，是否存在新经济增长理论强调的收敛机制，成为亟需回答的重要问题。

有关农村绿色发展以及空间扩散和收敛研究已成为学术界研究热点。国外学者主要关注农村绿色发展的测算体系和影响因素，如相关研究初步形成绿色国民经济核算体系、绿色发展多指标测度体系、绿色发展综合指数3种类型[7]的绿色发展评价指标体系，在实践中得到广泛应用；影响因素中，农业基础设施改善[8]、农业环境整理[9]、农村剩余劳动力转移[10]等因素对农村绿色发展作用明显。国内学者针对农村绿色发展政策演进[11-12]、时空特征[13]、收敛机制等内容展开一系列研究。学者们通过梳理农村绿色发展政策演进脉络、背后逻辑和前进方向，普遍认为农村绿色发展需要树立“绿水青山就是金山银山”的理念，走绿色发展推动乡村振兴路子，重点解决农村地区出现的生产污染、生活污染、生态治理和耕地资源保护等方面问题[14]，为深入开展农村绿色发展研究以及调整发展政策提供理论基础。随着数理统计分析方法的进步[15]，一些学者逐渐将研究焦点集中在刻画农村绿色发展空间格局与揭示收敛机制上，已有研究从不同视角探讨了东北三省[16]、长江三角洲[17]等粮食主产区及微观尺度下典型地区[18]农村绿色发展的空间格局。现有研究成果大多采用截面数据，对农村绿色发展水平的动态审视略显不足。在指标选择上，不少研究缩小了农村绿色发展内涵和外延，将农村绿色发展简单地等同于农业绿色发展，且构建的绿色发展指标体系并不具有一般性。事实上，农村绿色发展本质上属于发展问题，而发展是一个多维概念，需要运用系统科学思维开展研究[19]。农村绿色发展收敛机制方面采用收敛指数进行计算[20]，但缺乏考虑农村发展的空间互动联系，尤其在收敛效应分析中纳入空间效应的研究不多。这与城乡互动日益增强下资金、劳动力、技术等生产要素加快流动的现实背景相悖，有碍客观认识中国农村绿色发展的基本情况。

本研究遵循发展地理学中“水平测度-空间扩散-区域收敛”研究框架[19,21]，运用全国30个省（市）2006－2020年面板数据，关注中国整体及区域农村绿色发展水平空间扩散和收敛效应，运用驱动力-压力-状态-影响-响应理论（drive- pressure- state- impact- response，DPSIR）和全局主成分评价方法对农村绿色发展水平进行综合测算，在此基础上分析其时空特征；使用空间自相关和空间收敛方法，分析农村绿色发展的空间扩散与空间收敛性效应，以期为协调区域农村绿色发展提供科学参考。

1 研究方法与数据

1.1 理论分析

1.1.1 农村绿色发展内涵界定

绿色发展理念最早源于1989年英国环境学家David Pearce在《绿色经济蓝图》中提出的绿色经济概念，它强调经济发展必须在人类和自然可承受的范围内进行，不会因为自然资源耗竭而无法持续。2008年，联合国环境规划署发起了一个旨在推动世界各国向绿色经济模式转变的倡议[22]。规划署表示，传统经济发展方式存在严重缺陷，传统经济模式加速全球经济增长的同时，环境也在加速恶化。2012年以后，经济合作与发展组织（简称经合组织，即OECD）进一步明确绿色发展就是兼顾经济、社会、生态环境系统的可持续发展[23]。不难看出，农村绿色发展是经济社会发展、资源开发利用和与生态环境之间相互作用的结果。即人类通过资源开发利用从生态环境中获得自然资源，又通过生产行为向生态环境排放废弃物，从而改变生态环境质量。生态环境变化进而影响经济社会发展和人类资源开发活动。如此循环往复，构成农村绿色发展中人与自然的依存关系。因此，本文对农村绿色发展内涵诠释的边际贡献在于强调农村绿色发展具有的系统性特征，采用DPSIR理论，将农村绿色发展划分为驱动力系统、压力系统、状态系统、影响系统和响应系统5个子系统。农村绿色发展的动力系统表示农村经济社会发展动力，是农村整体系统发生变化原因。走绿色发展道路是新时期经济高质量发展要求[24]，因而可认为经济社会转型驱动农村绿色发展。压力系统代表农村生产生活造成的资源环境消耗和环境污染。相较于城市，农村生态环境问题成因更复杂。农村农业生产生活产生的诸如粮食安全、生态环境破坏等问题就成为农村绿色发展面临“压力”[25]。状态系统是指农村生产生活和自然资源目前所处的情况。影响系统是表示由于驱动力和压力对农村社会生产生活所造成的影响。响应系统是指政府在生态恢复和环境治理方面所采取的解决措施。如采取生态修复及绿色生产等行为，释放农村绿色发展潜力，进而改善农村人与自然生态系统结构与功能，缓解系统压力。

1.1.2 农村绿色发展水平空间扩散与收敛效应理论分析

基于农村绿色发展的核心要义可知，农村绿色发展是驱动力、压力、状态、影响、响应子系统综合运行的结果。微观扩散和收敛机制主要体现在技术传播下农户的技术采纳行为，以及需求驱动下市场主体产生的农村生产消费升级行为。一方面技术扩散是科技创新技术逐渐市场化的过程，农户作为理性人，会基于资源环境的稀缺度进行理性选择，当农户收入提高到一定阶段时，自然而然地会加强对绿色粮食及种植环境的关注，环保意识增强会致使农户自觉减少化肥等化学品投入，采纳测土施肥、水肥一体化等先进技术[26]。另一方面农村新产业、新业态蓬勃发展，绿色健康生活成为城乡居民的共同向往。根据农业经济学和贸易学中相互需求理论的核心思想[27]，即贸易能够提高地区的消费水平和社会福利。农村存在闲置土地、劳动力以及多余的资源用来生产剩余产品以供出售，市场参与主体会遵循最优经济条件进行生产决策，从而尽可能通过提高城乡互动和交换水平，刺激生产和消费升级。农户和市场主体趋同行为最终导致驱动力、压力、状态、影响、响应子系统在区域上的收敛。

宏观扩散和收敛机制主要体现在地方政府竞争以及农业生产结构和模式趋同。在市场经济条件下，随着政策壁垒逐渐被打破，生产要素更加倾向于流向能够提供优越公共服务的行政区域，为避免落后于竞争对手，地方政府不可避免地为提升当地绿色发展水平展开竞争。由于支撑地区发展的土地、资金、劳动力等要素具有稀缺性，且不同施政主体之间存在考核竞争，政府将分配更多财政用于环境污染治理，通过农业科技投入及财政补贴等支农政策诱导农户低碳生产，积极参与农业污染治理，以降低资源利用过程中的产出冗余，提升区域农村绿色发展水平。地方政府会出于自身利益考虑，基于周边地区策略调整而做出相应改变，从而刺激农村绿色发展水平的区域扩散。居民食物消费升级和饮食方式变化驱动农业转型，激励当前农业生产结构和模式转变。石油农业模式逐渐被高价值的绿色有机食物种植、田园观光农业模式、绿色农业模式所取代，农业生产结构和模式趋同最终导致驱动力、压力、状态、影响、响应子系统在区域上的收敛。

综上所述，随着农户环保技术采纳、市场主体生产消费升级行为、地方政府竞争以及农业生产结构及模式的转型，农村驱动力系统、压力系统、状态系统、影响系统和响应系统会逐渐走向协调发展，农村绿色发展协同迈入高水平阶段，理论上存在空间扩散和空间收敛效应。

1.2 指标选取

基于农村绿色发展内涵，从驱动力、压力、状态、影响、响应5个维度选取农村绿色发展评价指标。遵循指标体系构建全面性、代表性、层次性、可比性、可操作性原则，参考相关研究成果[15,20,28-29]，借鉴《“十四五”全国农业绿色发展规划》《2020年农业农村绿色发展工作要点》，综合运用理论分析、频数分析和专家论证法确定指标，最终确定包括1个一级指标、5个二级指标和29个三级指标评价指标体系，各指标计算方法与属性如表1所示。

表1 农村绿色发展水平评价指标体系

1.3 研究方法

1.3.1 全局主成分分析法

全局主成分分析法（global principal analysis，GPCA）主要优点是能够对要素、时间、空间三维立体数据进行处理，确保主成分分析结果在时间维度上的一致性和可比性[30]。本文选择该方法综合测度农村绿色发展水平，以使评价结果研究期时序中可比。按KMO检验值（Kaiser-Meyer-Olkin-Measure of sampling adequacy）大于0.7且Bartlett球形检验显著性水平小于0.01（=0.000）的标准衡量变量取样的适当性，并进一步用式（1）～（2）加权汇总计算各省（市）不同时期农村绿色发展水平值。

1.3.2 空间自相关

空间自相关旨在检验评价单元的属性值与其邻近地区同一属性值是否在地理上存在空间关联性，本研究使用此方法分析农村绿色发展水平的空间扩散效应。空间自相关包括全局空间自相关和局域空间自相关。全局空间自相关模型是对特定属性值空间特征的描述，研究中经常运用空间统计学中的全局莫兰指数（Moran’I）对被解释变量进行空间自相关检验[31-32]。

式中为全局莫兰指数；x为第个地区农村绿色发展水平值；为地区数量；2为样本方差；W是×空间权重矩阵，描述的是各评价单元在空间上的相互邻接关系。若显著为正（负），表明农村绿色发展水平存在正（负）的空间自相关。全局空间自相关假定空间同质，无法反映研究范围内部的具体集聚特征及其显著性。局域空间自相关解决了这一问题。为能够进一步分析农村绿色发展在局部空间上的集聚和离散特征，采用局域空间自相关进行分析，局部空间自相关使用局域莫兰指数（Moran’I）表征，计算公式为[31,33]

1.3.3 空间收敛分析

收敛性分析可探索农村绿色发展水平的趋同情况，若农村绿色发展水平值存在收敛性特征，表明其差距将会在未来时间轴上逐步收敛。当前学术界进行收敛分析代表性方法主要是收敛分析。本文将空间溢出效应纳入农村绿色发展的收敛模型，建立一般意义上空间杜宾模型（spatial Dubin model，SDM）的空间绝对收敛（spatial absoluteconvergence，SAC）模型，具体形式如下[34]：

1.4 数据来源

本文数据包括统计数据与空间数据。统计数据来源于2007—2021年《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》以及各省（市、区）统计年鉴和中国社会经济统计数据库等。部分缺失数据采用线性差值和均值插值法予以填补；由于西藏自治区数据缺失严重，故省略。同时以2006年为基期，使用居民消费价格指数对所涉及价格数据进行修正，以消除价格变动对时序数据影响。空间分析和图件输出数据来源于国家基础地理信息中心，借助Arcgis10.2平台进行数据分析和空间表达。

2 结果与分析

2.1 农村绿色发展水平时空特征结果与分析

全局主成分分析最终结果显示：KMO检验值为0.700（大于0.60），=0.000，通过1%水平的显著性水平检验。存在7个公因子的初始特征值大于1，且累计方差贡献率为71.50%（大于70%），表明所选取指标适合采用主成分分析，计算得到农村绿色发展水平值。

中国农村绿色发展水平的平均值总体处于1.591～2.525之间（图1），2006年、2016年和2020年全国整体层面农村绿色发展水平均值依次为1.591、2.462和2.525。整体上，中国农村绿色发展水平处于稳步上升态势，在2017－2019年出现短暂的下滑。这是由于受城镇化影响，农村社会经济水平不断提高，加之政府对生态环境越来越重视，将环境保护纳入经济社会发展规划并进行最严格的绩效考核，对超标排放三废的企业进行行政和经济处罚[32]，并出台许多保护区域生态环境政策。这些政策实施有助于提升农村绿色发展总体水平，而在2017－2019年农村绿色发展水平已进入新阶段，面临新时代的新问题，存在暂时跌落的现象，但此后2020年再次回升。具体来看，中国不同区域农村绿色发展水平各异，东部地区是农村绿色发展的高水平地区，由于处于优先发展的战略地位，东部地区农村产业融合形式多样，农村产业融合程度高，产业发展多样。中部地区和东北部地区农村绿色发展水平相当，且稳步提升，农村绿色发展水平低于东部地区但高于西部地区。这是由于中部和东北部地区是国家粮食主产区密集地，相较于其他地区而言，承担的国家粮食安全任务更重。西部地区农村绿色发展水平相对较低，但增长较快，年均增长4.711%，快于东北部地区（3.324%）和中部地区（3.102%），且出现“上升-倒退-改进”的曲折动态过程。

图1 2006－2020年中国及各区域农村绿色发展水平变化

为直观展现农村绿色发展水平空间分布，绘制农村绿色发展水平的空间格局图（图2）。研究期内，农村绿色发展低水平省份由7个降至3个，较低水平省份由11个增至16个，较高水平省份由8个增至9个，高水平省份由4个降为3个。总体来看，农村绿色发展呈现“东高西低、南高北低”的空间格局。分区域看，高水平地区稳定分布在上海、北京、浙江、山东等省份，低水平地区主要分布在青海、新疆等地。由于资源禀赋条件各异，开发利用能力限制，西部地区尽管具有独特的资源条件，但受农村青壮劳动力外流、人居环境滞后、基础设施不完善等约束，青海、新疆等地区发展水平一直较低。

2.2 农村绿色发展水平空间扩散结果与分析

全局空间自相关趋势如图3所示，2006－2020年中国农村绿色发展水平全局Moran’ I指数均为正值且通过1%显著性检验，其中2006年、2007年全局Moran’ I指数均大于0.6。结果表明中国农村绿色发展水平存在显著空间扩散效应，本地区农村绿色发展水平值上升，能够促进相邻地区提升农村绿色发展水平。在国家大力实施城乡融合发展战略下，农村绿色发展潜力日益得到释放，在此期间城乡一体化发展被视为解决“三农”的问题根本途径，城乡融合发展引起中央政府高度重视。随着城乡要素互动加强，尤其是城市资金流入带来的投资需求、技术进步刺激产生的发展新动力、交通改善带动对外联系增强，以及“一带一路”实施使西部地区成为对外开放新枢纽。这些举措提升了农村地区对外联系的能力，增强了农村绿色发展水平空间扩散效应。

图2 2006－2020年中国农村绿色发展水平空间分布

图3 2006－2020年中国农村绿色发展水平全局莫兰指数趋势

以2006年、2013年、2017年和2020年为典型年份，采用局部空间自相关分析农村绿色发展局部演化特征，在10%显著性水平条件下绘制2006年、2013年、2017年和2020年LISA聚类图（local indicators of spatial association，LISA）。结果由图4所示，高-高集聚区表示农村绿色发展水平高值省（市）被同是高水平其他地区所包围，主要分布在北京、河北、天津、江苏、浙江、上海等地。高-高集聚的省份竞争大、对外联系强，一定程度提升了区域农村绿色发展水平，出现高水平集聚现象。地方政府应进一步提升该地区辐射带动能力，增强农村绿色发展的空间辐射范围。低-低集聚区表示低值省（市）被同是低水平其他地区所包围，主要分布在新疆、贵州等地。农村绿色发展出现明显低水平“扎推”，不利于区域进步与协调发展。低-高集聚区主要分布在安徽省、吉林省。表明该地区存在向先进地区追赶的巨大潜力，应加强与高水平地区的交流。高-低集聚区集中在山西、湖北等省份，该地区应该加强先进经验的输出，为周边低水平地区提供发展参考。从各类集聚类型区空间分布重心变化看，高-高集聚区重心稳定处于东部，低-低集聚区重心仍在西部，高-低、低-高集聚数量最少，分布在中部及东北部。

2.3 农村绿色发展水平区域收敛性结果与分析

本文采用空间杜宾模型进行空间收敛分析，空间绝对收敛结果如表2所示。全国层面系数为负向且显著，空间系数为正（0.171）且显著。研究结果表明，在空间正向溢出作用下，农村绿色发展水平呈现空间收敛态势，低水平地区向高水平追赶效应明显。随着绿色发展观念传播、农业技术提升与扩散、行为主体竞争与模仿，落后地区通过挖掘本地优势与积极发挥内生发展动力，农村绿色发展进入一定程度的稳定水平，该水平与农村绿色发展起始水平有着较大差别，是乡村系统本质跃升。各区域收敛系数均为负向且显著，表明各区域均具有追赶先进的发展动力并稳定于一定的高水平值。但东北部地区收敛未能通过1%水平条件的显著性检验，收敛机制还需深入探究。系数绝对值与收敛速度依次为均是西部、东部、中部，结果说明尽管西部地区农村绿色发展水平起点低，但受益于脱贫攻坚等中央层面倾向政策，其内生动力得到激发后，西部地区发展潜力较东部和中部地区更大。

图4 2006－2020年中国农村绿色发展水平空间聚类

Fig.4 Spatial clustering result of green rural development in China from 2006 to 2020

表2 空间绝对β收敛结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。下同。

Note: ***, **, and * indicate significantly at 1%, 5%, and 10% levels, respectively. Same below.

为了进一步识别关键因素对农村绿色发展收敛的影响，需要将控制变量纳入收敛研究，进行空间条件收敛分析，结果见表3。增加控制变量后，全国层面上系数依然为负向且显著，年均收敛速率为0.034。结果表明农村绿色发展水平在城镇化率、人均GDP、科技支出、农村就业人数等因素以及空间溢出共同影响下，以年均0.034的速度条件收敛，农村绿色发展水平出现低水平向高水平追赶的收敛效应。除东北部地区存在假性条件收敛外，其余地区条件收敛均显著。这与空间绝对收敛结果具有一致性，表明结论稳健性。

各因素对农村绿色发展的影响方向和程度存在差异。城镇化率在东北地区和西部地区影响效应不一，主要原因在于东北部和西部地区产业结构、经济基础不同，东北部城镇化基础相对较好，城镇化提升会对农村绿色发展水平产生正向影响，而工业基础薄弱的西部地区城镇化对农村绿色发展贡献相对较低，则影响效应相反。人均GDP对农村绿色发展的收敛效应影响在东部地区为负向且显著，在其他区域未能通过显著性检验。结果表明，2006－2020年，随着东部地区经济水平提高，进一步拉大了东部地区内部农村绿色发展水平。主要原因是东部地区农村发展模式多样，尽管是经济发达的地区但仍然存在农村绿色发展的低水平“洼地”，反而使农村绿色发展差距进一步扩大。人均科技支出对农村绿色发展的收敛效应影响在东部地区显著为正向。原因是东部地区高校、科研院所数量多，所获的科技财政支持力度大，通过先进科技对传统农业赋能，有效提升农村绿色发展水平，缩小其区域差距。农村个体就业人员因素对农村绿色发展水平的收敛效应在西部（正向且显著）和东北部（负向且显著）的作用方向不一致。原因是西部地区多高原、山地，耕作方式相对传统，农村劳动人数对农村绿色发展水平提升力显著。东北部地区主要是规模、机械化种植，与西部地区耕作方式有明显不同。有效灌溉面积对农村绿色发展的收敛效应影响在西部地区为正向且显著，而在东北部地区则出现显著的负向作用。结果表明扩大有效灌溉面积有利于缩小西部地区的农村绿色发展差距，但在东北部地区，扩大有效灌溉面积则加剧了农村绿色发展的差距。上述结果表明，不同地区需要遵循因地制宜原则，采取不同的发展策略。权衡经济增长、城镇化建设、科技创新等因素关系，制定不同政策措施，缩小农村绿色发展的地区差距。

表3 空间条件β收敛结果

注：U、P、T、L、I、S、F分别表示城镇化率、人均GDP、人均科技支出、农村个体就业人数、有效灌溉面积、农村社会零售额、粮食产量等控制变量。

Note:U、P、T、L、I、S、Fare denote control variables of the urbanization rate、per capita GDP、per capita expenditure on science and technology、number of rural self-employed、effective irrigated area、rural social retail sales、grain production.

3 结论与政策启示

3.1 结 论

基于农村绿色发展内涵，构建农村绿色发展的评价指标体系，运用全局主成分分析方法测度2006－2020年中国30个省级行政区的农村绿色发展水平。在此基础上采用空间自相关、空间收敛分析法研究其空间扩散和收敛效应，得到如下结论：

1）时序变化上，2006—2020年农村绿色发展整体趋势向好。15 a间，农村绿色发展虽然逐步实现了稳步增长，但是也不可避免出现区域不平衡状态。东部地区内部水平高、差距大且增长慢。西部地区呈现绿色发展的低水平态势，但其增长速度快。中部、东北部地区农村绿色发展水平和增速均不突出，其农村绿色发展仍存在较大提升空间。

2）2006—2020年农村绿色发展水平出现明显的空间集聚效应。但农村绿色发展空间扩散效应始终处于两极分化的态势，高-高和低-低集聚区始终占据主导类型，尤其是低-低集聚区的数量始终较多，表明农村绿色发展呈现的低水平集聚不利于区域平衡发展。

3）全国层面上，农村绿色发展水平整体存在显著的空间收敛。分区域看，除东北部地区外，其余地区空间收敛效应均显著，但不同地区空间收敛的态势有差异。西部地区绝对收敛系数和条件收敛系数的绝对值均最大，收敛效应最强。受益于中央倾斜政策以及内生动力，西部地区的后发优势明显。从各控制变量上看，各变量作用方向和程度在全国、各区域出现差异。即缩小农村绿色发展水平的区域差距，需要考虑不同地区的禀赋条件和发展差异，综合考虑经济增长、城镇化建设、科技进步等因素的影响作用。

3.2 政策启示

1）农村绿色发展水平存在较大的提升空间，应正确理解农村绿色发展与国民经济高质量发展之间的协调关系，从思想上认识、从法律上保障、从制度上支撑、从措施上有力推动农村绿色发展的稳健提升。正视农村绿色发展出现的空间效应，建立健全省域间绿色发展协调机制，破除区域壁垒，突破限制生产要素有序流动的空间边界和地理障碍，实现省际、区域间辐射带动作用。针对东部地区农村绿色发展水平增速低、差距大的问题，应鼓励其进行绿色科技创新，发现新的消费需求，推动创新成果空间溢出、生产要素有效配置、完善市场经验分享成果共享机制。

2）进一步激发农村绿色发展内外动力，创造条件加快形成区域内部及区域间“追赶效应”，缩小区域内部及区域之间发展差距，推动区域协调发展。加快补齐农村地区基础设施、公共服务短板，夯实产生“后发赶超”的物质条件基础。此外，针对低水平扎推及高水平集聚的两极分化现象，可从以下几个方面进行缓解：一是科学制定农村发展战略规划，激发其改变落后局面内在动力，大力引进先进技术，形成农村绿色发展的后发优势，改善发展不平衡矛盾。二是积极引导区域间交流与合作。研究表明，低-低集聚类型数量一直最多，其余类型集聚区相对较少。发挥高-高集聚区域辐射带动作用，创造条件形成区域发展“涓滴效应”，积极学习先进的发展经验。三是鼓励部分区域率先发挥特色优势，弱化低-低集聚区“扎推”倾向，激励其向高-低、高-高集聚类型转变，可对低-低集聚核心区给予适当政策倾斜，以循序渐进改善区域发展两极分化格局。

3）因地制宜，分区施策，推进农村绿色发展政策分类实施。各地区应充分尊重自身实际情况，因地制宜选择绿色发展模式。对于西部地区，不能片面追求城镇化，要妥善处理城乡关系，增加农村就业创业机会。中部、东北部地区粮食主产区数量多，应从自身生态特点出发，在确保粮食稳产前提下，寻找不同的绿色发展路径。发挥地缘优势，增强与东部地区统筹协调，促进均衡发展。对于经济基础好的东部地区，需要进一步缩小内部经济增长差距，积极探索绿色发展的先进技术，发挥高水平集聚的扩散优势，发挥其在全国整体层面的引领示范作用。

[1] 于法稳. 新时代农业绿色发展动因、核心及对策研究[J]. 中国农村经济，2018(5)：19-34.

YU Fawen. Study on the motivation, core and countermeasures of agricultural green development in the new era[J]. China Rural Economy, 2018(5): 19-34. (in Chinese with English abstract)

[2] 郑小玉，刘彦随. 新时期中国“乡村病”的科学内涵、形成机制及调控策略[J]. 人文地理，2018，33(2)：100-106.

ZHENG Xiaoyu, LIU Yansui. Connotation, formation mechanism and regulation strategles of rural disease in the new epoch in China[J]. Human Geography, 2018, 33(2): 100-106. (in Chinese with English abstract)

[3] 李谷成. 中国农业的绿色生产率革命：1978－2008年[J]. 经济学，2014，13(2)：537-558.

LI Gucheng. The green productivity revolution in Chinese agriculture: 1978-2008[J]. Economics, 2014, 13(2): 537-558. (in Chinese with English abstract)

[4] 邹起鑫，张安录，赵可，等. 目标差异化导向下南方丘陵地区农村居民点空间重构[J]. 农业工程学报，2022，38(17)：273-283.

ZOU Qixin, ZHANG Anlu, ZHAO Ke, et al. Spatial reconstruction of rural settlements in the hilly areas of southern China under the guidance of target differentiation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(17): 273-283. (in Chinese with English abstract)

[5] 蔡昉. 农村发展不平衡的实证分析与战略思考[J]. 农村经济与社会，1994(3)：7-15.

CAI Fang. Empirical analysis and strategic thinking on the imbalance of rural development[J]. Rural Economy and Society, 1994(3): 7-15. (in Chinese with English abstract)

[6] 伊庆山. 乡村振兴战略下农村发展不平衡不充分的根源、表征及应对[J]. 江苏农业科学，2019，47(9)：58-63.

YI Qingshan. The root causes, characteristics and countermeasures of unbalanced and inadequate rural development under the rural revitalization strategy[J]. Jiangsu Agricultural Sciences, 2019, 47(9): 58-63. (in Chinese with English abstract)

[7] 郑红霞，王毅，黄宝荣. 绿色发展评价指标体系研究综述[J]. 工业技术经济，2013，33(2)：142-153.

ZHENG Hongxia, WANG Yi, HUANG Baorong. Review of green development evaluation index system[J]. Industrial Technology Economics, 2013, 33(2): 142-153. (in Chinese with English abstract)

[8] HINDERSAH H, ASYIAWATI Y, AFIATI A. Green infrastructure concept in supporting rural development[C]. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020, 830(3): 032074.

[9] İLKAY U G, ŠTEFAN B. The impact of green economy measures on rural employment: Green jobs in farms[J]. Journal of Cleaner Production, 2019, 208: 541-551.

[10] 王晓东，李繁荣. 农村劳动力流动正向驱动乡村绿色发展研究—基于新中国成立70年历史的分析[J]. 经济问题，2019(12)：104-113.

WANG Xiaodong, LI Fanrong. The study of prompting rural green development with rural labor migration based on the 70-year history analysis of the founding of new China[J]. On Economic Problems, 2019(12): 104-113. (in Chinese with English abstract)

[11] 李学敏，巩前文. 新中国成立以来农业绿色发展支持政策演变及优化进路[J]. 世界农业，2020(4)：40-50.

LI Xuemin, GONG Qianwen. Since the founding of New China, agricultural green development support policy evolution and optimization approach[J]. World Agriculture, 2020(4): 40-50. (in Chinese with English abstract)

[12] 杨世伟. 绿色发展引领乡村振兴：内在意蕴、逻辑机理与实现路径[J]. 华东理工大学学报（社会科学版），2020，35(4)：125-135.

YANG Shiwei. Green development leading Rural Revitalization: Inherent implications, logical mechanism and realization path[J]. Journal of East China University of Science and Technology (Social Science Edition), 2020, 35(4): 125-135. (in Chinese with English abstract)

[13] 谢里，王瑾瑾. 中国农村绿色发展绩效的空间差异[J]. 中国人口·资源与环境，2016，26(6)：20-26.

XIE Li, WANG Jinjin. Spatial differences in rural green development performance in China[J]. China Population, Resources and Environment, 2016, 26(6): 20-26. (in Chinese with English abstract)

[14] 于法稳. 新时代农村绿色发展的对策思考[J]. 环境保护，2018，46(10)：19-24.

YU Fawen. Countermeasures of green development in rural areas in the new era[J]. Environmental Protection 2018, 46(10): 19-24. (in Chinese with English abstract)

[15] 程莉，文传浩. 长江经济带乡村绿色发展水平研判及其多维解释[J]. 南通大学学报（社会科学版），2019，35(4)：29-37.

CHENG Li, WEN Chuanhao. Study on the green development level of rural areas and its multidimensional interpretation in the Yangtze River economic belt[J]. Journal of Nantong University (Social Sciences Edition), 2019, 35(4): 29-37. (in Chinese with English abstract)

[16] HOU D N, WANG X. Measurement of agricultural green development level in the three provinces of northeast China under the background of rural vitalization strategy[J]. Frontiers in Public Health, 2022, 10: 824202.

[17] FANG G C, WANG Q L, TIAN L X. Green development of Yangtze River Delta in China under Population - Resources - Environment-Development-Satisfaction perspective[J]. Science of the Total Environment, 2020, 727: 138710.

[18] 严俊杰. 洞庭湖区村落经济转型与绿色发展[M]. 武汉市：经济日报出版社，2018.

[19] 邓祥征，梁立，吴锋，等. 发展地理学视角下中国区域均衡发展[J]. 地理学报，2021，76(2)：261-276.

DENG Xiangzheng, Liang Li, Wu Feng, et al. Chinese balanced regional development strategy from the perspective of development geography[J]. Acta Geographica Sinica, 2021, 76(2): 261-276. (in Chinese with English abstract)

[20] 崔瑜，刘文新，蔡瑜，等. 中国农村绿色化发展效率收敛了吗：基于1997－2017年的实证分析[J]. 农业技术经济，2021(2)：72-87.

CUI Yu, LIU Wenxin, CAI Yu, et al. Has the efficiency of rural green development converged in China?——An empirical analysis from 1997 to 2017[J]. Journal of Agrotechnical Economics, 2021(2):72-87. (in Chinese with English abstract)

[21] 邓祥征，金贵，何书金，等. 发展地理学研究进展与展望[J]. 地理学报，2020，75(2)：226-239.

DENG Xiangzheng, JIN Gui, HE Shujin, et al. Research progress and prospect on development geography[J]. Acta Geographica Sinica, 2020, 75(2): 226-239. (in Chinese with English abstract)

[22] 于银洲. 绿色经济与新农村建设[M]. 沈阳：辽宁教育出版社，2010.

[23] The World Bank. The Pathway to Sustainable Development[M]. Washington D.C.: The World Bank, 2012.

[24] 崔健，王丹. 乡村振兴背景下农村绿色发展问题研究[J]. 农业经济，2021(2)：44-45.

[25] 曲衍波，朱伟亚，郧文聚，等. 基于压力-状态-响应模型的土地整治空间格局及障碍诊断[J]. 农业工程学报，2017，33(3)：241-249.

QU Yanbo, ZHU Weiya, YUN Wenju, et al. Land consolidation spatial pattern and diagnosis of its obstacle factors based on pressure-state-response model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(3): 241-249. (in Chinese with English abstract)

[26] 刘蒙罢，张安录，文高辉. 长江中下游粮食主产区耕地利用生态效率区域差异与空间收敛[J]. 自然资源学报，2022，37(2)：477-493.

LIU Mengba, ZHANG Anlu, WEN Gaohui. Regional differences and spatial convergence in the ecological efficiency of cultivated land use in the main grain producing areas in the Yangtze Region[J]. Journal of Natural Resources 2022, 37(2): 477-493. (in Chinese with English abstract)

[27] 孔祥智. 农业经济学[M]. 北京市：中国人民大学出版社，2019.

[28] 沈剑波，王应宽，朱明，等. 乡村振兴水平评价指标体系构建及实证[J]. 农业工程学报，2020，36(3)：236-243.

SHEN Jianbo, WANG Yingkuan, ZHU Ming, et al. Evaluation index system and empirical analysis of rural revitalization level[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(3): 236-243. (in Chinese with English abstract)

[29] 苏凯，孟海波，张辉. 中国农业绿色发展指标体系构建及其“十四五”趋势预判[J]. 农业工程学报，2021，37(20)：287-294.

SU Kai, MENG Haibo, ZHANG Hui. Construction of the green development indicators for agriculture and its prediction in the 14th Five-Year Plan in China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(20): 287-294. (in Chinese with English abstract)

[30] 韩永辉, 韦东明. 中国省域高质量发展评价研究[J]. 财贸研究，2021，32(1)：26-37.

HAN Yonghui, WEI Dongming. Evaluation of China’s Provincial High—quality Development[J]. Finance and Trade Research, 2021, 32(1): 26-37. (in Chinese with English abstract)

[31] ANSELIN L. Local indicators of spatial association-LISA[J]. Geographical Analysis, 1995,27(2):93-115.

[32] 朱庆莹，陈银蓉，胡伟艳，等. 中国土地集约利用与区域生态效率耦合协调度时空格局[J]. 农业工程学报，2020，36(4)：234-243.

ZHU Qingying, CHEN Yinrong, HU Weiyan, et al. Spatiotemporal pattern of coupling coordination degree between land intensive use and regional ecological efficiency in China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(4): 234-243. (in Chinese with English abstract)

[33] 张玥，代亚强，陈媛媛，等. 中国耕地低碳利用效率时空演变及其驱动因素[J]. 农业工程学报，2022，38(8)：234-243.

ZHANG Yue, DAI Yaqiang, CHEN Yuanyuan, et al. Spatial-temporal evolution and driving factors of low-carbon use efficiency of cultivated land in China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(8): 234-243. (in Chinese with English abstract)

[34] 葛堃，邹珊，卢新海，等. 区域一体化背景下城市土地绿色利用效率空间收敛分析：以长江经济带为例[J]. 华东经济管理，2021，35(3)：31-41.

GE Kun, ZOU Shan, LU Xinhai, et al. Spatial convergence of urban land green utilization efficiency under the background of regional integration: Take the Yangtze River economic belt as an example[J]. East China Economic Management, 2021, 35(3): 31-41. (in Chinese with English abstract)

[35] 徐国祥，陈燃萍. 创新驱动转型发展能力的影响因素分析：基于省级面板数据的实证研究[J]. 数理统计与管理，2019，38(5)：770-784.

XU Guoxiang, CHEN Ranping. Analysis of factors affecting innovation-driven economic transformation capability: Empirical research based on provincial panel data[J]. Journal of Applied Statistics and Management, 2019, 38(5): 770-784. (in Chinese with English abstract)

[36] 伍骏骞，方师乐，李谷成，等. 中国农业机械化发展水平对粮食产量的溢出效应分析——基于跨区作业的视角[J]. 中国农村经济，2017(6)：44-57.

WU Junqian, FANG Shile, LI Gucheng, et al. The spillover effect of agricultural mechanization on grain output in China: From the perspective of cross-regional mechanization service[J]. Chinese Rural Economy, 2017(6): 44-57. (in Chinese with English abstract)

Spatiotemporal characteristics, spatial diffusion and convergence of green development levels in rural China

YAO Qing, ZHANG Yichi, LI Xiang, LIU Mengba, HU Yingen※

(,,430070)

Rural revitalization can be facilitated to explore the spatiotemporal evolution of green development level, spatial diffusion, and convergence effect in modern agriculture. In this study, an evaluation system was constructed for green rural development. The global principal component analysis was carried out to measure the rural green development value in the 30 provincial administrative regions in China during 2006-2020. Visualized mapping and descriptive statistical analysis were used to depict the temporal characteristics, spatial patterns, and regional differences of green rural development levels. And then the spatial autocorrelation and convergence models were utilized to analyze the spatial diffusion and convergence effects of green rural development. The results showed that: 1) There was a steady upward trend in the overall level of green development in the rural areas during the study period, with an average annual growth rate of 0.034%. A spatial pattern was found in the “High in the eastern region and low in the western region, while high in the southern region and low in the northern region”. The temporal feature of the transition from the “low level and high gap” to the “high level and low gap”. 2) There was a significant positive correlation in the spatial diffusion effect of green rural development level. The number of the "high-high" and “low-low” clusters was more than that of the “high-low” and “low-high” ones. The “high-high” cluster was mainly distributed in the eastern Beijing, Shandong, Jiangsu, and Shanghai Provinces, whereas, the “low-low” cluster was mainly concentrated in the western region. 3) The convergence effect of rural green development appeared in the whole country, except for the northeast region. The spatial absoluteconvergence coefficient was ranked in the western region (=-0.243), eastern region (=-0.069 2), central region (=-0.039), while the convergence rate was in the western region (0.02), eastern region (0.005), central region (0.003). The green rural development converged to a stable level under the influence of urbanization rate, per capita GDP, and per capita expenditure on science and technology. The direction and degree of each factor varied significantly over the country. The finding can also provide the guiding significance and decision-making support to narrow the gap in green rural development.

rural; green development; spatial and temporal characteristics; space diffusion; convergence

2022-09-22

2023-01-08

国家自然科学基金项目（42171263）；教育部人文社会科学研究一般项目（21YJA630033）；中央高校基本科研业务费专项基金项目（140419011）

姚青，研究方向为土地经济与管理。Email：yaoqing0320@126.com

胡银根，博士，教授，博士生导师，研究方向为土地资源经济。Email：hyg@mail.hzau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.202209082

S210; F301.2

A

1002-6819(2023)-07-0256-10

姚青，张亦弛，李祥，等. 中国农村绿色发展水平时空特征及其空间扩散与收敛效应[J]. 农业工程学报，2023，39(7)：256-265. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.202209082 http://www.tcsae.org

YAO Qing, ZHANG Yichi, LI Xiang, et al. Spatiotemporal characteristics, spatial diffusion and convergence of green development levels in rural China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2023, 39(7): 256-265. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.202209082 http://www.tcsae.org