中國省域新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系

田 云，盧奕亨

（中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 工商管理學(xué)院/鄉(xiāng)村振興研究中心，湖北 武漢 430073）

當(dāng)前，全球氣候變化已對(duì)人類生存和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生了較大影響，而人類對(duì)碳循環(huán)過程的影響是造成氣候危機(jī)產(chǎn)生的主要原因。作為溫室氣體排放的重要源頭，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門所導(dǎo)致的碳排放量不容小覷，已占到了全球人為碳排放總量的23%①數(shù)據(jù)來源：《SPECIALREPORT：SPECIALREPORTONCLIMATECHANGEANDLAND》，https：//www.ipcc.ch/srccl/chapter/chapter-2/.。在此嚴(yán)峻形勢(shì)下，“雙碳”戰(zhàn)略和《農(nóng)業(yè)農(nóng)村減排固碳實(shí)施方案》的相繼提出既深度詮釋了農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展的重要性和必要性，同時(shí)也為其指明了實(shí)施路徑。而要想更快地實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)碳減排，關(guān)鍵在于農(nóng)業(yè)碳排放效率的提高，即縮小理論上可達(dá)到的碳排放與實(shí)際碳排放量之比[1]。顯然，農(nóng)業(yè)碳排放效率越高，其在相同投入條件下的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出越高或產(chǎn)生的碳排放量越少，越有利于農(nóng)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型。然而，現(xiàn)實(shí)中城市與鄉(xiāng)村之間是相互作用、相互制約、相互影響的聯(lián)動(dòng)共生關(guān)系[2]，資金、技術(shù)、勞動(dòng)力、土地、公共服務(wù)等要素資源流動(dòng)推動(dòng)著城鄉(xiāng)融合，進(jìn)而可能會(huì)影響到農(nóng)業(yè)碳減排進(jìn)程。從當(dāng)前來看，中國城鎮(zhèn)化建設(shè)與農(nóng)業(yè)資源環(huán)境承載力之間的矛盾仍然尖銳，城鎮(zhèn)化與低碳農(nóng)業(yè)的發(fā)展勢(shì)必相互交織，考慮相關(guān)對(duì)策時(shí)必須二者兼顧。為此，如何將城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)節(jié)能減排有機(jī)結(jié)合，進(jìn)而構(gòu)建和諧共進(jìn)的雙贏格局，不僅是值得探討的理論問題，更是亟待解決的現(xiàn)實(shí)問題。

正是基于此，越來越多的學(xué)者開始圍繞城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放的相互關(guān)系展開探討，其成果主要集中在以下兩個(gè)方面：一是探析城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放的作用機(jī)理。其中基于減碳視角，陸銘等認(rèn)為，城鎮(zhèn)化通過產(chǎn)業(yè)升級(jí)、技術(shù)溢出形成污染治理規(guī)模效應(yīng)，以此助力反哺農(nóng)業(yè)減碳[3]；程琳琳等研究發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化通過擠壓農(nóng)業(yè)生產(chǎn)空間，吸納農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力，倒逼農(nóng)業(yè)集約化經(jīng)營，為優(yōu)化要素配置、提高農(nóng)用物資利用效率創(chuàng)造了有利條件[4]。而基于增碳視角，史常亮等研究認(rèn)為，城鎮(zhèn)化加劇了農(nóng)村老齡化、婦女化和兼業(yè)化程度，使得農(nóng)戶不得不通過加大農(nóng)用物資和機(jī)械投入強(qiáng)度來規(guī)避農(nóng)業(yè)減產(chǎn)，由此造成了碳排放增加[5]。除此之外，還有學(xué)者圍繞城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放影響的空間效應(yīng)展開研究，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化加劇了農(nóng)村勞動(dòng)力的大規(guī)模流動(dòng)，由此帶動(dòng)了觀念、知識(shí)和資本等要素在省際間的轉(zhuǎn)移和傳播，有效促進(jìn)了綠色低碳農(nóng)業(yè)科技嵌入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，并對(duì)鄰域農(nóng)業(yè)碳排放產(chǎn)生了明顯的空間溢出效應(yīng)[6]。二是分析城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的影響。已有研究表明，城鎮(zhèn)化是影響農(nóng)業(yè)碳排放效率的重要因素[7]，但由于考察區(qū)域選擇[8]、投入產(chǎn)出指標(biāo)確定[9]等方面的不同，使得學(xué)者們得出的研究結(jié)論也存在差異。其中，田云等研究發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化可以正向影響農(nóng)業(yè)碳排放效率[10]；而程琳琳等的研究則表明，在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)高度集聚地區(qū)，城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳效率的負(fù)面效應(yīng)更為顯著[11]。與此同時(shí)，李波等探究了城鎮(zhèn)化發(fā)展的空間自相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化會(huì)對(duì)周邊地區(qū)農(nóng)業(yè)碳排放效率產(chǎn)生負(fù)向的空間溢出效應(yīng)[12]；而吳昊玥等的研究卻持相反觀點(diǎn)，認(rèn)為前者對(duì)后者存在正向的空間溢出效應(yīng)[13]。

毋庸置疑，已有文獻(xiàn)成果為拓展城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放關(guān)系研究奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，但同時(shí)仍存在一定拓展空間：一是多數(shù)研究僅通過實(shí)證檢驗(yàn)分析城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率的單向驅(qū)動(dòng)效應(yīng)，如正反向影響等，而少有學(xué)者關(guān)注城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率的雙向協(xié)同關(guān)系，且針對(duì)全國省域尺度的系統(tǒng)研究也較少；二是以往研究多基于傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化角度，從土地、人口等“量”的層面進(jìn)行分析，而對(duì)新型城鎮(zhèn)化在經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等方面以“質(zhì)”為核心的發(fā)展本質(zhì)關(guān)注不足；三是有關(guān)城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率耦合協(xié)調(diào)度的研究較為薄弱，同時(shí)也缺乏對(duì)其空間異質(zhì)性和區(qū)域趨同演變規(guī)律的探討。事實(shí)上，新型城鎮(zhèn)化作為一個(gè)涵蓋人口、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、土地和生態(tài)環(huán)境等諸多因素在內(nèi)的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，其對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、土地、資金、技術(shù)等要素的調(diào)控，或直接或間接都會(huì)影響到農(nóng)業(yè)碳減排進(jìn)程與效果?；诖?，本文在構(gòu)建新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和耦合協(xié)調(diào)模型的基礎(chǔ)上，基于30 個(gè)省份2005-2020年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，探討二者耦合協(xié)調(diào)度的時(shí)空特征與動(dòng)態(tài)演變規(guī)律。

一、新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率耦合協(xié)調(diào)機(jī)理分析

耦合協(xié)調(diào)是兩個(gè)及以上系統(tǒng)之間相互作用以達(dá)到良性循環(huán)關(guān)系的一種狀態(tài)[14]。一般而言，新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率因兩系統(tǒng)間生產(chǎn)要素的流動(dòng)與配置、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)而產(chǎn)生相應(yīng)的交互作用。一方面，新型城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率具有支撐帶動(dòng)作用。首先，人口與產(chǎn)業(yè)的非農(nóng)化轉(zhuǎn)移是城鎮(zhèn)化的突出特征[15]，第二、三產(chǎn)業(yè)占比的提升帶動(dòng)了農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移就業(yè)，農(nóng)業(yè)經(jīng)營趨于集約化、規(guī)?；瑸楦纳妻r(nóng)業(yè)碳排放效率創(chuàng)造了有利條件；其次，經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化和社會(huì)城鎮(zhèn)化的推進(jìn)為低碳農(nóng)業(yè)提供充足的資金、技術(shù)和先進(jìn)的經(jīng)營管理理念，從而助力傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的低碳化轉(zhuǎn)型升級(jí)；再次，城鎮(zhèn)化還加大了全社會(huì)對(duì)綠色低碳型農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量和質(zhì)量的需求，進(jìn)而倒逼農(nóng)戶優(yōu)化農(nóng)業(yè)管理手段與經(jīng)營模式，驅(qū)動(dòng)農(nóng)業(yè)碳排放效率改善；同時(shí)，土地城鎮(zhèn)化迫使農(nóng)區(qū)重新配置土地、勞動(dòng)力和農(nóng)用物資等要素，亦會(huì)影響到農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境進(jìn)而改變碳排放效率；最后，政府為保護(hù)城鎮(zhèn)環(huán)境會(huì)采取一系列環(huán)境規(guī)制手段，由于當(dāng)前城鄉(xiāng)聯(lián)系緊密，其產(chǎn)生的治理效益會(huì)外溢至農(nóng)業(yè)部門，通過促進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步、約束生產(chǎn)行為而帶動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色減排，同樣有益于效率的提高[16-17]。另一方面，農(nóng)業(yè)碳排放效率對(duì)新型城鎮(zhèn)化具有反饋推動(dòng)作用。從供給端來看，農(nóng)業(yè)碳排放效率的改善意味著綠色低碳型農(nóng)業(yè)技術(shù)和管理手段的改良，進(jìn)而有助于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率和土地利用效率的提高，可以為城鎮(zhèn)的生產(chǎn)生活提供勞動(dòng)力、優(yōu)質(zhì)農(nóng)副產(chǎn)品和資本積累；從需求端來看，農(nóng)業(yè)低碳發(fā)展引致對(duì)農(nóng)業(yè)科技、社會(huì)化服務(wù)等的內(nèi)在需求，為城市相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了廣闊市場(chǎng)，有助于其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整并加快推進(jìn)城鎮(zhèn)化進(jìn)程。除此之外，在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的背景下，農(nóng)業(yè)日益成為踐行“雙碳”戰(zhàn)略的重要陣地，既要履行保障糧食安全的使命任務(wù)，又要回答好助力固碳減排的時(shí)代課題。因此，推進(jìn)農(nóng)業(yè)碳減排亦不可忽視農(nóng)業(yè)增長與穩(wěn)糧保供，由于農(nóng)業(yè)發(fā)展和糧食安全牽動(dòng)著國計(jì)民生和社會(huì)穩(wěn)定，從而使得農(nóng)業(yè)碳排放效率在一定程度上也會(huì)對(duì)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量產(chǎn)生影響。

綜上，兩系統(tǒng)均秉承經(jīng)濟(jì)、社會(huì)以及生態(tài)可持續(xù)發(fā)展理念，通過推動(dòng)彼此系統(tǒng)內(nèi)的要素資源合理化配置、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)而相輔相成、協(xié)同邁進(jìn)，二者具體的耦合協(xié)調(diào)機(jī)理如圖1所示。

二、研究方法

1.非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型

由于未考慮投入、產(chǎn)出變量的松弛性問題，傳統(tǒng)DEA 模型無法有效測(cè)算存在非期望產(chǎn)出的效率水平。為此，Tone[18]在傳統(tǒng)DEA 模型的基礎(chǔ)上，提出了基于非期望產(chǎn)出的SBM 模型，將投入或產(chǎn)出的松弛變量納入模型中，不過該模型仍無法對(duì)評(píng)價(jià)單元效率都為1的結(jié)果進(jìn)行有效區(qū)分，因而較難對(duì)各評(píng)價(jià)單元的效率差異展開客觀評(píng)價(jià)。相比較而言，超效率SBM 模型則克服了這一缺陷。有鑒于此，本文將利用超效率SBM模型對(duì)農(nóng)業(yè)碳排放效率進(jìn)行有效測(cè)度，其模型表達(dá)式為：

式中，β為評(píng)價(jià)單元的效率值，假設(shè)有n個(gè)評(píng)價(jià)單元，每個(gè)單元由投入m、期望產(chǎn)出c1和非期望產(chǎn)出c2組成，x、yd、yu分別代表相應(yīng)的投入矩陣、期望產(chǎn)出矩陣和非期望產(chǎn)出矩陣中，λ為權(quán)重向量。

2.耦合協(xié)調(diào)模型

耦合協(xié)調(diào)度是一種用來衡量系統(tǒng)之間的協(xié)同效應(yīng)與協(xié)同程度的指標(biāo)。為科學(xué)探究新型城鎮(zhèn)化（η1）與農(nóng)業(yè)碳排放效率（η2）在發(fā)展過程中的彼此協(xié)調(diào)程度，本文將構(gòu)建二者的耦合協(xié)調(diào)模型，其基本公式如下：

式中，ηi（i=1,2）分別表示新型城鎮(zhèn)化水平和農(nóng)業(yè)碳排放效率；C代表耦合度；T代表綜合協(xié)調(diào)指數(shù)；α、β為待定系數(shù)，一般均取0.5；D為耦合協(xié)調(diào)度，取值范圍為[0,1]。為使耦合協(xié)調(diào)數(shù)值具有參考性，基于徐維祥等[19]的研究并結(jié)合實(shí)際測(cè)算結(jié)果，本文將耦合協(xié)調(diào)度劃分為4 個(gè)等級(jí)如表1所示。

表1 耦合協(xié)調(diào)度衡量標(biāo)準(zhǔn)及類型

3.空間自相關(guān)模型

（1）全局空間自相關(guān)。鑒于新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率耦合協(xié)調(diào)度可能會(huì)在省域空間層面存在集聚狀態(tài)，故本文參考田云等[20]的研究，引入全局莫蘭指數(shù)對(duì)全國新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率耦合協(xié)調(diào)度的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，具體公式如下：

式中，I為全局莫蘭指數(shù)，Xi和Xj代表各省份新型城鎮(zhèn)化水平與農(nóng)業(yè)碳排放效率的耦合協(xié)調(diào)度，為均值，n為省份數(shù)量，Wij為空間權(quán)重矩陣。鑒于海南與其他省份不存在接壤，本文選用地理距離權(quán)重矩陣代入公式，該矩陣的制作方法參考田云等[21]的研究。全局莫蘭指數(shù)的取值范圍為[-1,1]，其中正值表示考察期內(nèi)各省份耦合協(xié)調(diào)度在整體上存在正相關(guān)，反之則為負(fù)相關(guān)；數(shù)值為0即表示其空間分布處于隨機(jī)狀態(tài)，無明顯相關(guān)性。

（2）局部空間自相關(guān)。全局莫蘭指數(shù)主要用于探究區(qū)域整體的空間關(guān)聯(lián)度，但卻容易忽略區(qū)域內(nèi)部的差異化特征，進(jìn)而導(dǎo)致研究結(jié)果存在同質(zhì)化[22]。為此，有必要引入局部莫蘭指數(shù)對(duì)新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率耦合協(xié)調(diào)度的局部空間自相關(guān)進(jìn)行考察，公式為：

式（8）中，Xi、Xj、、n、S2、Wij與全局莫蘭指數(shù)中的設(shè)定保持一致，Ii＞0 表明某省份耦合協(xié)調(diào)度與周邊省份呈正相關(guān)；Ii＜0 則表明呈負(fù)相關(guān)。局部莫蘭指數(shù)的空間集聚類型通常分為四種：第一象限為高-高型（即本省及周邊省份耦合協(xié)調(diào)度都高）、第二象限為低-高型（即本省耦合協(xié)調(diào)度低，周邊省份高）、第三象限為低-低型（即本省及周邊省份耦合協(xié)調(diào)度都低）、第四象限為高-低型（即本省耦合協(xié)調(diào)度高，周邊省份低）。

目前，對(duì)鋼鐵企業(yè)碳減排問題的研究主要集中在碳排放計(jì)量方法[2]、碳回收技術(shù)[8]等方面。從生產(chǎn)運(yùn)營角度考慮碳排放政策對(duì)鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)影響的相關(guān)文獻(xiàn)還比較少。Luo等[9]研究了碳限額與交易政策下燒結(jié)—高爐煉鐵生產(chǎn)供應(yīng)鏈優(yōu)化問題，建立了混合整數(shù)規(guī)劃模型，設(shè)計(jì)了求解該模型的分枝定價(jià)方法，并分析了碳限額和碳價(jià)變化對(duì)總成本、碳交易成本的影響；Riccardi等[10]以整合了轉(zhuǎn)爐煉鋼與電弧爐煉鋼兩種生產(chǎn)工藝的鋼鐵廠為對(duì)象，研究了歐洲碳排放交易政策下，鋼鐵廠生產(chǎn)決策優(yōu)化問題。

4.空間馬爾科夫鏈

由于區(qū)位條件、資源稟賦以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等多個(gè)方面存在差異，中國省域新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率的耦合協(xié)調(diào)度在地理意義上可能存在區(qū)域相關(guān)性和依賴性。為此，本文擬通過引入空間馬爾科夫鏈嘗試對(duì)該問題進(jìn)行探討。相比傳統(tǒng)馬爾科夫鏈，空間馬爾科夫鏈加入了空間滯后因素，能有效彌補(bǔ)前者無法對(duì)地區(qū)間相互作用進(jìn)行分析這一缺陷。換言之，空間馬爾科夫鏈可以探究不同空間地理背景下，某一指標(biāo)向上或向下轉(zhuǎn)移的概率，進(jìn)而更有效地刻畫該指標(biāo)在動(dòng)態(tài)演進(jìn)過程中與鄰域的空間關(guān)聯(lián)性[23]。具體而言，可將耦合協(xié)調(diào)度的傳統(tǒng)馬爾科夫矩陣分解為k個(gè)N×N階的概率轉(zhuǎn)移矩陣。在第k個(gè)矩陣中，mij（k）代表某一省份α在t時(shí)刻的空間滯后類型k的條件下，于t+1時(shí)刻由i類型轉(zhuǎn)變?yōu)閖類型的概率，而省份α的空間滯后項(xiàng)表示某省份鄰近省份屬性值的空間加權(quán)平均值，其具體計(jì)算公式如下：

式（9）中，Lαgα為省份α的空間滯后值，表示省份α的鄰域狀態(tài)；b為鄰域；pb為省份b的原始屬性；Wαb為空間權(quán)重矩陣，在此本文繼續(xù)將地理距離權(quán)重矩陣代入公式。

三、指標(biāo)體系構(gòu)建及數(shù)據(jù)處理

1.新型城鎮(zhèn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

不同于傳統(tǒng)城鎮(zhèn)化僅聚焦于人口、就業(yè)、土地等少數(shù)幾個(gè)方面，新型城鎮(zhèn)化更強(qiáng)調(diào)以人為本，重視城鄉(xiāng)居民的福祉提升，并將物質(zhì)基礎(chǔ)建設(shè)與人民對(duì)美好生活向往的需求相結(jié)合，是協(xié)同推進(jìn)區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、空間和生態(tài)環(huán)境的有機(jī)統(tǒng)一體。具體而言，在“以人為本”的理念下，人口城鎮(zhèn)化既關(guān)注城鎮(zhèn)人口數(shù)量，更關(guān)注其素質(zhì)；經(jīng)濟(jì)城鎮(zhèn)化不僅僅需要反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)模、結(jié)構(gòu)和效益，還應(yīng)體現(xiàn)出發(fā)展成果應(yīng)由人民共享；社會(huì)城鎮(zhèn)化同民生保障聯(lián)系緊密，涉及就業(yè)、文娛、醫(yī)療、交通、教育等市政設(shè)施和公共服務(wù)①資料來源：《【迎接十九大】以人為核心保障民生推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化》，http：//news.china.com.cn/txt/2017-10/17/content_41743448.htm.；空間城鎮(zhèn)化要求土地資源利用高效集約，著力構(gòu)建和諧的人地關(guān)系；生態(tài)城鎮(zhèn)化則強(qiáng)調(diào)城市空間的綠色生態(tài)宜居與可持續(xù)發(fā)展，追求人與自然和諧共生[24]。為此，本文基于《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014-2020年）》②資料來源：http：//www.gov.cn/gongbao/content/2014/content_2644805.htm.中的相關(guān)論述，并在借鑒邵海琴等[25]、戴一鑫等[26]研究成果的基礎(chǔ)上，遵循科學(xué)性、合理性與數(shù)據(jù)可得性原則，從人口、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、空間和生態(tài)等5 個(gè)維度出發(fā)，選取21 個(gè)細(xì)化指標(biāo)對(duì)各省份新型城鎮(zhèn)化發(fā)展水平進(jìn)行衡量。實(shí)踐中，為了減少主觀因素的影響，確保指標(biāo)權(quán)重賦予的客觀性，本文將指標(biāo)分為正向和負(fù)向兩類，并采用熵值法[27]對(duì)其進(jìn)行賦值。據(jù)此，得到新型城鎮(zhèn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及其對(duì)應(yīng)權(quán)重如表2所示。

表2 新型城鎮(zhèn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及其對(duì)應(yīng)權(quán)重

2.農(nóng)業(yè)碳排放效率測(cè)算指標(biāo)體系構(gòu)建

本文將參考田云等[20]的研究，構(gòu)建農(nóng)業(yè)碳排放效率測(cè)算投入產(chǎn)出指標(biāo)體系（見表3）。具體而言，選擇農(nóng)業(yè)固定資本存量、農(nóng)作物播種面積、第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員、化肥施用量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)膜使用量以及農(nóng)機(jī)投入等7類因子作為投入指標(biāo)；確定農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值為期望產(chǎn)出，農(nóng)業(yè)碳排放量為非期望產(chǎn)出。其中，農(nóng)業(yè)固定資本存量參考李谷成等[28]所提供的方法測(cè)算得來。農(nóng)業(yè)碳排放量測(cè)算則主要從以下4 個(gè)方面確定排放源：一是農(nóng)用物資投入所帶來的碳排放，涉及化肥、農(nóng)藥與農(nóng)膜的使用；二是水稻種植所引發(fā)的碳排放；三是畜禽養(yǎng)殖所導(dǎo)致的碳排放，包括牛、馬、羊、生豬、家禽等主要畜禽品種；四是農(nóng)業(yè)能源利用所產(chǎn)生的碳排放，具體涵蓋到原煤、洗精煤、汽油、柴油、電力等12 種能源。農(nóng)業(yè)碳排放的計(jì)算方法與排放系數(shù)等參考閔繼勝等[29]、蔣金荷[30]、田云等[21]的方法。

表3 農(nóng)業(yè)碳排放效率測(cè)算投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

3.數(shù)據(jù)來源及處理

考慮數(shù)據(jù)的連貫性與可獲取性，本文以2005-2020年中國30個(gè)省份為研究對(duì)象，不包括西藏以及港澳臺(tái)地區(qū)，所采用的研究數(shù)據(jù)主要來自2006-2021 年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。其中，歷年農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值數(shù)據(jù)以2005 年為基期進(jìn)行了不變價(jià)處理，個(gè)別指標(biāo)少數(shù)年份的缺失數(shù)據(jù)采用均值插補(bǔ)、線性插補(bǔ)等方法補(bǔ)齊。此外，由于選取的新型城鎮(zhèn)化各指標(biāo)數(shù)據(jù)的量綱、量級(jí)具有較大差異，為保證數(shù)據(jù)的可比性，采用極差標(biāo)準(zhǔn)化法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，其具體公式如下：

式（10）中，Yij為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值，xij為第i年第j項(xiàng)指標(biāo)值；maxxj、minxj分別為第j項(xiàng)指標(biāo)的最大值和最小值。

四、結(jié)果與分析

1.新型城鎮(zhèn)化水平與農(nóng)業(yè)碳排放效率的現(xiàn)狀分析

基于前文所構(gòu)建的指標(biāo)體系分別測(cè)度30 個(gè)省份的新型城鎮(zhèn)化水平和農(nóng)業(yè)碳排放效率如表4 所示。其中，2020年新型城鎮(zhèn)化水平以北京居首，其評(píng)分達(dá)到了0.745；上海緊隨其后排在第二位，其評(píng)分也達(dá)到了0.701，二地遠(yuǎn)領(lǐng)先于全國其他省份；強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和人才、技術(shù)、資本等資源優(yōu)勢(shì)是兩地評(píng)分居高的關(guān)鍵動(dòng)因；天津、江蘇、浙江、福建、廣東、山東、江西、重慶則依次位列3～10 位，各地新型城鎮(zhèn)化水平評(píng)分均在0.400以上。與此對(duì)應(yīng)，廣西新型城鎮(zhèn)化水平最低，其評(píng)分僅為0.318，甚至不及京、滬二地50%的水平；貴州、新疆、云南、吉林順次排在倒數(shù)2～5 位，各自評(píng)分介于0.330～0.360之間。相比2005年，貴州新型城鎮(zhèn)化水平提升幅度最大，高達(dá)356.52%；安徽、重慶、四川、湖南、內(nèi)蒙古、寧夏、云南、廣西等省份增幅同樣較高，均在200%以上，究其原因，可能得益于西部大開發(fā)戰(zhàn)略和中部崛起戰(zhàn)略的有效扶持；相比較而言，新疆增幅最小，僅為34.93%，可能受到自身省域面積龐大、人口分布稀疏、沙漠戈壁分布較廣等因素的制約?？傮w而言，2005 年以來30 個(gè)省份新型城鎮(zhèn)化水平均得到了不同程度提升，可見隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的穩(wěn)步提升以及 《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014-2020年）》等政策規(guī)劃的扶持，我國城鎮(zhèn)化建設(shè)呈現(xiàn)出良好發(fā)展態(tài)勢(shì)，但同時(shí)西部11省份仍相對(duì)落后于東、中部省份，可見區(qū)域發(fā)展不平衡現(xiàn)象依舊存在。

2020 年農(nóng)業(yè)碳排放效率以天津居首，達(dá)到了1.120；北京、福建、廣東等7 省份的效率值也均大于1，與天津一道處于有效狀態(tài)的最佳前沿面；河北、安徽隨其后排在9～10位，其效率值分別為0.586和0.577，與前八相比已存在明顯差距。與此對(duì)應(yīng)，山西農(nóng)業(yè)碳排放效率值最低，僅為0.272，甚至不及榜首天津的四分之一；內(nèi)蒙古、新疆、甘肅、寧夏則順次排在倒數(shù)2～5位，四地中僅寧夏效率值略微超過0.300，與最佳前沿面差距較大，存在高達(dá)70%及以上的碳減排空間。究其原因，可能與其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以第一、二產(chǎn)業(yè)為主、農(nóng)業(yè)資源消耗量大、環(huán)境規(guī)制力度不夠以及技術(shù)水平較低等因素有關(guān)。相比2005 年，青海農(nóng)業(yè)碳排放效率值提升幅度最大，高達(dá)259.64%；浙江以微弱劣勢(shì)緊隨其后，也達(dá)到了258.16%；與此同時(shí)，福建、河北、山東、天津、河南等省份增幅也均超過了100%；余下23 個(gè)效率值提升的省份除吉林、海南、內(nèi)蒙古增幅較小外，其他增幅都在30%以上。可能的原因是，隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展和《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018-2022年）》等各項(xiàng)政策的陸續(xù)實(shí)施，各省份積極應(yīng)用農(nóng)業(yè)低碳生產(chǎn)技術(shù)，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，不斷開展農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展和農(nóng)村人居環(huán)境整治等專項(xiàng)行動(dòng)，使得農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出水平得到顯著提高。與此對(duì)應(yīng)，全國僅上海一地農(nóng)業(yè)碳排放效率降低，且降幅高達(dá)43.28%，這可能與其對(duì)農(nóng)業(yè)的功能定位不同有關(guān)。

2.新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率耦合協(xié)調(diào)度現(xiàn)狀分析

根據(jù)公式（3）～（5）完成對(duì)2005-2020 年中國30 個(gè)省份新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率耦合協(xié)調(diào)度的測(cè)算，并明確各自所對(duì)應(yīng)的等級(jí)；限于篇幅，僅列出2005 年和2020 年的相關(guān)結(jié)果，具體如表5 所示。從中不難發(fā)現(xiàn)，2020年北京耦合協(xié)調(diào)度最高為0.930，說明其新型城鎮(zhèn)化建設(shè)與農(nóng)業(yè)碳排放效率的協(xié)調(diào)效應(yīng)持續(xù)向好，二者較好地實(shí)現(xiàn)了同步的高質(zhì)量發(fā)展；天津、浙江、福建和廣東緊跟其后分列2～5位，其耦合協(xié)調(diào)度均超過了0.800。與此對(duì)應(yīng)，新疆耦合協(xié)調(diào)度最低，僅為0.556；山西、甘肅、內(nèi)蒙古和寧夏則順次排在倒數(shù)2～5 位，其耦合協(xié)調(diào)度均未達(dá)到0.600。相較于基期2005 年，除上海外，余下29 個(gè)省份耦合協(xié)調(diào)度都得到了明顯提升。其中，以貴州增幅最大，其耦合協(xié)調(diào)度較基期增加了70.97%；浙江、青海緊跟其后，增幅分別達(dá)到了68.36%和67.49%；而新疆的增幅最小，僅為16.31%；海南、吉林和遼寧的增幅則處于倒數(shù)2～4 位，分別只有21.08%、24.29%和31.16%。從層級(jí)跨越來看，除上海、海南、吉林外，其余27省份都實(shí)現(xiàn)了不同程度的層級(jí)跨越，其中北京、天津、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、江蘇、甘肅、寧夏和新疆實(shí)現(xiàn)了一級(jí)躍遷，而余下省份則實(shí)現(xiàn)了二級(jí)跨越。結(jié)合各省份2020 年的耦合協(xié)調(diào)類型可知，北京、天津、浙江、福建和廣東等5 省份達(dá)到了高級(jí)協(xié)調(diào)水平；青海、海南、吉林等20 個(gè)省份處于中級(jí)協(xié)調(diào)水平；而余下5 省份則處于初級(jí)協(xié)調(diào)水平。綜合來看，2005 年全國有20 個(gè)省份處于瀕臨失調(diào)階段；而到了2020年所考察的30個(gè)省份都已處于初級(jí)協(xié)調(diào)及以上階段，整體形勢(shì)遠(yuǎn)勝于基期。

表5 中國30省份新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率耦合協(xié)調(diào)度及綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

接下來，為了更直觀地呈現(xiàn)30個(gè)省份新型城鎮(zhèn)化水平與農(nóng)業(yè)碳排放效率耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的空間差異特征，基于2005、2010、2015 以及2020 年各省的耦合協(xié)調(diào)度結(jié)果，利用ArcGis10.8 軟件對(duì)其進(jìn)行空間可視化處理，相關(guān)結(jié)果如圖2所示。

圖2 2005-2020 年中國新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排效率耦合協(xié)調(diào)類型的空間分布特征

由圖2 可知，30 個(gè)省份新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率的耦合協(xié)調(diào)度總體呈現(xiàn)“東南部高、西北部低”以及“由沿海向內(nèi)陸階梯式遞減”的空間分布和演變格局，且該特點(diǎn)在2020年表現(xiàn)得最為明顯，這一定程度上與我國各省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)出正相關(guān)性。其中，2005 年，全國無一省份耦合協(xié)調(diào)度達(dá)到高級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)，北京、天津、吉林、上海、海南等5 省份處于中級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)，遼寧、江蘇、浙江、福建和廣東則處于初級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)，而以西部11 地為代表的余下20 個(gè)省份均處于瀕臨失調(diào)狀態(tài)。2010年，各省份耦合協(xié)調(diào)度整體上有了明顯提升，此時(shí)雖然仍無耦合協(xié)調(diào)度達(dá)到高級(jí)狀態(tài)的省份，但處于瀕臨失調(diào)狀態(tài)的省份大幅減少，由2005年的20個(gè)降至11個(gè)，同時(shí)處于中級(jí)協(xié)調(diào)和初級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)的省份分別增至7 個(gè)和12 個(gè)。2015 年，北京率先實(shí)現(xiàn)突破，成為了全國唯一耦合協(xié)調(diào)度達(dá)到高級(jí)狀態(tài)的地區(qū)；同時(shí)處于中級(jí)協(xié)調(diào)和初級(jí)協(xié)調(diào)的省份進(jìn)一步增加，分別達(dá)到了11個(gè)和17個(gè)；此時(shí)僅甘肅、新疆二地仍處于瀕臨失調(diào)狀態(tài)。到了2020 年，耦合協(xié)調(diào)度達(dá)到高級(jí)狀態(tài)的省份進(jìn)一步增至5 個(gè)；同時(shí)大量原先處于初級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)的省份實(shí)現(xiàn)層級(jí)跨越，進(jìn)而使得達(dá)到中級(jí)協(xié)調(diào)的省份增至20個(gè)；此時(shí)甘肅、新疆二地也實(shí)現(xiàn)了層級(jí)跨越，使得最終處于初級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)的省份停留在5個(gè)?？傮w而言，雖然目前絕大多數(shù)省份新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率的耦合協(xié)調(diào)度達(dá)到了中級(jí)協(xié)調(diào)甚至高級(jí)協(xié)調(diào)水平，但新疆、山西、內(nèi)蒙古、寧夏、甘肅等地卻長期在低位徘徊，亟需警惕這些省份成為阻礙城鄉(xiāng)低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“短板”。

3.新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率耦合協(xié)調(diào)度的空間關(guān)聯(lián)特征分析

（1）全局空間自相關(guān)分析。運(yùn)用stata17.0軟件計(jì)算2005-2020年各省份新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率耦合協(xié)調(diào)度的全局莫蘭指數(shù)，相關(guān)結(jié)果如表6 所示。從中不難發(fā)現(xiàn)，在整個(gè)考察期內(nèi)，新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率耦合協(xié)調(diào)度的全局莫蘭指數(shù)值雖表現(xiàn)出了一定起伏但總體處于上升態(tài)勢(shì)，且各年均通過了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)。由此表明，中國省域新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率的耦合協(xié)調(diào)度在空間上具有顯著的自相關(guān)性，呈現(xiàn)出了明顯的空間集聚分布特征，即高值省份通常與一個(gè)或多個(gè)高值省份相鄰，而低值省份周邊一般伴有一個(gè)或者多個(gè)低值省份。

表6 2005-2020年耦合協(xié)調(diào)度的全局Moran’s I指數(shù)

（2）局部空間自相關(guān)分析。前文的全局自相關(guān)分析從整體上驗(yàn)證了耦合協(xié)調(diào)度的空間分布存在集聚特征，但無法展現(xiàn)各省份耦合協(xié)調(diào)度的空間關(guān)聯(lián)特征。為此，繪制30個(gè)省份2005年和2020年耦合協(xié)調(diào)度的局部莫蘭散點(diǎn)圖（見圖3）。由圖3可知，2020年絕大多數(shù)省份都落在第一或第三象限內(nèi)，相比2005 年僅略有變化，可見絕大多數(shù)省份表現(xiàn)出了高-高集聚或者低-低集聚特征，即同向集聚效應(yīng)始終處于主導(dǎo)地位。由此揭示，中國省域新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率的耦合協(xié)調(diào)度形成了穩(wěn)定的“分層固化”特征。進(jìn)一步結(jié)合圖3 統(tǒng)計(jì)各類集聚區(qū)所包含的具體省份情況，相關(guān)結(jié)果如表7所示。

表7 2005年、2020年中國30省份耦合協(xié)調(diào)度局部空間聚類情況

圖3 2005 年、2020 年中國30 省份耦合協(xié)調(diào)度的Moran’s I 散點(diǎn)圖

由表7可知，高-高集聚區(qū)在2005年包含了北京、天津、遼寧等6省3市，2020年相比2005年僅遼寧轉(zhuǎn)為低-低集聚而余下8 省份均維持原有狀態(tài)。從區(qū)域分布來看，集中位于東部地區(qū)。這些省份無論自身經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)還是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程皆居于全國前列，在推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)低碳轉(zhuǎn)型方面均成效顯著，省份之間也逐步形成了“互鄰互促”的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。低-高集聚區(qū)所含省份數(shù)量由2個(gè)增加至3個(gè)，其中河北始終處于此列，而黑龍江在后期則被安徽、江西所取代，相比于周邊的京津、江浙滬等地區(qū)，冀、皖、贛三省耦合協(xié)調(diào)水平要明顯偏低一些，可能源于周邊的發(fā)達(dá)省份對(duì)三地產(chǎn)生了較強(qiáng)的虹吸作用，自身的人力、資本等要素表現(xiàn)出了外流趨勢(shì)，從而此消彼長，呈現(xiàn)出兩極分化態(tài)勢(shì)。低-低集聚區(qū)在2005 年包含了山西、內(nèi)蒙古、安徽、山東等13 省1 市4 區(qū)，占到了全國考察省份總數(shù)的6成；2020年相比2005年所含省份數(shù)量減少至17個(gè)且具體構(gòu)成略有差異，其中安徽、江西轉(zhuǎn)變?yōu)榈?高集聚，青海轉(zhuǎn)變?yōu)楦?低集聚，而黑龍江、遼寧分別由低-高集聚和高-高集聚轉(zhuǎn)變而來。從地域分布來看，除個(gè)別省份外均位于我國中西部特別是西南、西北地區(qū)。由此表明，當(dāng)前全國仍以低-低集聚為主，中西部省份的耦合協(xié)調(diào)度明顯處于落后態(tài)勢(shì)，且距離優(yōu)質(zhì)狀態(tài)仍存在不小差距，可能與這些省份多深居內(nèi)陸，地理區(qū)位相對(duì)惡劣，新型城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平整體偏弱相關(guān)。高-低集聚區(qū)所包含的省份一直極少，初期僅含吉林一地，后續(xù)青海加入此列，二者新型城鎮(zhèn)化和與農(nóng)業(yè)碳排放效率水平均處于較優(yōu)狀態(tài)，具備協(xié)調(diào)發(fā)展的基本前提，但周邊省份的耦合協(xié)調(diào)水平卻整體較低，這在一定程度上反映了上述二省未能形成帶動(dòng)周邊省份耦合協(xié)調(diào)度提升的回流效應(yīng)和涓滴效應(yīng)[31]，反而呈現(xiàn)出了極化效應(yīng)。

4.新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率耦合協(xié)調(diào)度的空間演進(jìn)概率分析

明晰中國省域新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率耦合協(xié)調(diào)度的時(shí)空演化趨勢(shì)后，接下來將圍繞其動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律[32]展開探討。具體而言，基于前文對(duì)耦合協(xié)調(diào)度的等級(jí)劃分，參照劉雨靖等[33]的研究，引入滯后一期的傳統(tǒng)馬爾科夫概率轉(zhuǎn)移矩陣探究耦合協(xié)調(diào)度的演變特征，其相關(guān)結(jié)果如表8所示。

表8 2005-2020年中國30省份耦合協(xié)調(diào)度的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣

結(jié)合表8可知：①從觀測(cè)值來看，2005-2020年處于瀕臨失調(diào)、初級(jí)協(xié)調(diào)、中級(jí)協(xié)調(diào)和高級(jí)協(xié)調(diào)等級(jí)的省份累計(jì)頻次分別為127、166、140、17，表明各省份在多數(shù)情形下的耦合協(xié)調(diào)等級(jí)居于中下水平，仍存在一定的提升空間。②對(duì)角線上的概率值均遠(yuǎn)大于非對(duì)角線上的概率，其中最小值為瀕臨失調(diào)等級(jí)的0.8346，這一方面說明耦合協(xié)調(diào)等級(jí)不發(fā)生變化的概率至少為83.46%，存在轉(zhuǎn)移惰性或等級(jí)固化[34]，其發(fā)展格局具有較強(qiáng)的韌性和穩(wěn)定性而不易被打破；另一方面則表明四類耦合協(xié)調(diào)等級(jí)存在不同程度的“俱樂部趨同”特征，且中、高兩級(jí)耦合協(xié)調(diào)類型的趨同特征更為明顯，如此意味著耦合協(xié)調(diào)等級(jí)較高省份具有很強(qiáng)的比較優(yōu)勢(shì)，一定程度上存在“高水平壟斷”現(xiàn)象。③初期處于高級(jí)協(xié)調(diào)等級(jí)的省份逆向轉(zhuǎn)變的概率為5.88%，高于其他等級(jí)逆向轉(zhuǎn)變的概率，表明此類等級(jí)類型存在輕微的斷崖式跌落風(fēng)險(xiǎn)。與此同時(shí)，相比中級(jí)協(xié)調(diào)，處于瀕臨失調(diào)、初級(jí)協(xié)調(diào)等級(jí)的省份具有更高的概率發(fā)生等級(jí)跳躍。④表中非對(duì)角線上大于0 的概率值都緊挨對(duì)角線兩側(cè)，表明耦合協(xié)調(diào)度的演進(jìn)僅發(fā)生在相鄰等級(jí)之間，由此揭示，耦合協(xié)調(diào)等級(jí)的轉(zhuǎn)變是一個(gè)循序漸進(jìn)的長期過程，幾乎無法實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展（比如由瀕臨失調(diào)躍遷至中級(jí)協(xié)調(diào)）。

傳統(tǒng)馬爾科夫鏈建立在各樣本彼此獨(dú)立、互不影響的前提下，但顯然30 個(gè)省份在地理空間上并不孤立，新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率耦合協(xié)調(diào)度的發(fā)展不僅依賴于自身內(nèi)部要素，也與周邊省份聯(lián)系緊密，存在明顯的空間交互效應(yīng)。有鑒于此，本文在傳統(tǒng)馬爾科夫鏈的基礎(chǔ)上進(jìn)一步引入空間因素，并以各省份初始年份（2005 年）的空間滯后值作為分類依據(jù)，構(gòu)建2005-2020 年耦合協(xié)調(diào)度的空間馬爾科夫概率轉(zhuǎn)移矩陣如表9所示。

表9 2005-2020年中國30省份耦合協(xié)調(diào)度的空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣

通過比較表8、表9結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)：①不同空間滯后類型下四個(gè)概率轉(zhuǎn)移矩陣均不相同，且也與傳統(tǒng)馬爾科夫概率轉(zhuǎn)移矩陣不一致，表明空間地理因素在區(qū)域耦合協(xié)調(diào)度的動(dòng)態(tài)演進(jìn)過程中發(fā)揮了重要作用。②在考慮空間地理因素的條件下，三個(gè)矩陣對(duì)角線上的數(shù)值也依然大于或等于非對(duì)角線上的數(shù)值，說明耦合協(xié)調(diào)度雖在一定程度上維持了原有狀態(tài)的穩(wěn)定性，但初級(jí)協(xié)調(diào)與中級(jí)協(xié)調(diào)等級(jí)的穩(wěn)定性已出現(xiàn)明顯動(dòng)搖，中低耦合協(xié)調(diào)水平省份有望突破發(fā)展阻礙。③各省份耦合協(xié)調(diào)度整體表現(xiàn)出“空間溢出”效應(yīng)，相鄰省份的耦合協(xié)調(diào)度相互影響，“以鄰為善”和“以鄰為壑”現(xiàn)象并存[35]，即某省份與較高耦合協(xié)調(diào)等級(jí)省份相鄰，會(huì)抬高自身耦合協(xié)調(diào)等級(jí)，而與較低耦合協(xié)調(diào)等級(jí)省份相鄰，則會(huì)拉低自身耦合協(xié)調(diào)等級(jí)。比如，處于瀕臨失調(diào)等級(jí)的省份若處在同類型、初級(jí)協(xié)調(diào)、中級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)的鄰域環(huán)境下，其向上轉(zhuǎn)移的概率會(huì)由4.17%分別提升至17.71%和50.00%；處于初級(jí)協(xié)調(diào)等級(jí)的省份若處在同類型、中級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)的鄰域環(huán)境下，其向上轉(zhuǎn)移的概率可由8.05%升至20.90%；與此對(duì)應(yīng)，處于高級(jí)協(xié)調(diào)等級(jí)的省份若處在初級(jí)協(xié)調(diào)的鄰域環(huán)境下，其向下轉(zhuǎn)移的概率會(huì)由傳統(tǒng)馬爾科夫鏈時(shí)的5.88%提升至16.67%。由此可見，省域間新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率的耦合協(xié)調(diào)水平在一定程度上存在“強(qiáng)者恒強(qiáng)，弱者恒弱”的馬太效應(yīng)。

五、結(jié)論與啟示

本文以中國30 個(gè)省份為研究對(duì)象，在厘清新型城鎮(zhèn)化水平和農(nóng)業(yè)碳排放效率的基礎(chǔ)上，利用耦合協(xié)調(diào)模型、空間自相關(guān)模型和空間馬爾科夫鏈等方法探究二者的耦合協(xié)調(diào)水平并分析了其時(shí)空分異與趨勢(shì)演變特征，得到以下主要研究結(jié)論：

（1）新型城鎮(zhèn)化水平與農(nóng)業(yè)碳排放效率均存在明顯省際差異但演進(jìn)趨勢(shì)基本趨同。具體而言，2020年新型城鎮(zhèn)化水平以北京居首廣西最末，后者不及前者50%的水平；相比2005年所有省份都得到了不同程度提升，且以貴州增幅最大，新疆增幅最小。2020 年農(nóng)業(yè)碳排放效率以天津居首山西最末，后者甚至不及前者的四分之一水平；相比2005 年，除上海外的余下20 個(gè)省份效率值也得到了不同程度提升，其中以青海增幅最大。

（2）新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率的耦合協(xié)調(diào)度省際差異明顯但絕大多數(shù)省份實(shí)現(xiàn)了層級(jí)跨越。2020年北京耦合協(xié)調(diào)度最高為0.930，已達(dá)到了高級(jí)協(xié)調(diào)水平；與此對(duì)應(yīng)，新疆耦合協(xié)調(diào)度最低，僅為0.556，仍處于初級(jí)協(xié)調(diào)水平。相比2005 年，除上海外的29 個(gè)省份耦合協(xié)調(diào)度都有顯著提升，且其中27 個(gè)省份實(shí)現(xiàn)了層級(jí)跨越?？傮w來看，截至2020 年，北京、天津等5 省份達(dá)到了高級(jí)協(xié)調(diào)水平；青海、海南、吉林等20個(gè)省份處于中級(jí)協(xié)調(diào)水平；而余下5省份則處于初級(jí)協(xié)調(diào)水平。

（3）新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率的耦合協(xié)調(diào)度表現(xiàn)出了明顯的空間依賴性與空間異質(zhì)性。在整個(gè)考察期內(nèi)，中國省域新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率的耦合協(xié)調(diào)度表現(xiàn)出了明顯的空間集聚特征，即高值省份通常與一個(gè)或多個(gè)高值省份相鄰，而低值省份周邊一般伴有一個(gè)或多個(gè)低值省份。同時(shí)，局部莫蘭指數(shù)結(jié)果顯示，當(dāng)前全國仍以低-低集聚為主，中西部省份的耦合協(xié)調(diào)度明顯處于落后態(tài)勢(shì)，距離優(yōu)質(zhì)狀態(tài)仍存在不小差距。

（4）新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率的耦合協(xié)調(diào)等級(jí)在短期內(nèi)具有一定穩(wěn)定性但并非不可動(dòng)搖。各省份新型城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)碳排放效率的耦合協(xié)調(diào)度在短時(shí)期內(nèi)較難實(shí)現(xiàn)層級(jí)跨越，并存在一定程度的“俱樂部趨同”現(xiàn)象與“高水平壟斷”現(xiàn)象。而在引入空間地理因素后，各省份耦合協(xié)調(diào)等級(jí)的穩(wěn)定性已有動(dòng)搖趨勢(shì)，且高耦合協(xié)調(diào)度省份能對(duì)鄰省釋放顯著的正向溢出，反之則帶來負(fù)向溢出效應(yīng)，極易導(dǎo)致“強(qiáng)者恒強(qiáng)，弱者恒弱”馬太效應(yīng)的出現(xiàn)。

基于以上發(fā)現(xiàn)，本文得到如下政策啟示：一是加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)，建立健全新型城鎮(zhèn)化建設(shè)與農(nóng)業(yè)碳減排協(xié)同發(fā)展的政策體系。各省份應(yīng)匯集專家智庫，對(duì)兩大任務(wù)展開系統(tǒng)性的布局謀劃，明確行動(dòng)方略和實(shí)施路徑，強(qiáng)化配套政策支持力度，完善相關(guān)的監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)機(jī)制和政府績效考核機(jī)制。同時(shí)，推進(jìn)過程要避免“唯速度論”，探尋城鄉(xiāng)共建和低碳發(fā)展的最優(yōu)均衡點(diǎn)。二是秉承“工農(nóng)互促、城鄉(xiāng)互補(bǔ)、協(xié)調(diào)發(fā)展、共同繁榮”的新型工農(nóng)城鄉(xiāng)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)新型城鎮(zhèn)化建設(shè)與農(nóng)業(yè)碳減排的協(xié)同共進(jìn)。一方面引導(dǎo)城鎮(zhèn)合理有序擴(kuò)張，積極發(fā)揮其輻射帶動(dòng)作用，弱化其對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的負(fù)面影響，營造農(nóng)業(yè)碳減排有利環(huán)境；另一方面，推動(dòng)人才、資金、技術(shù)等要素在城鄉(xiāng)間平等交換、雙向流動(dòng)，助力城鄉(xiāng)傳統(tǒng)工農(nóng)產(chǎn)業(yè)的低碳化轉(zhuǎn)型升級(jí)和戰(zhàn)略性新型產(chǎn)業(yè)的培育，將低碳發(fā)展目標(biāo)納入到城鄉(xiāng)規(guī)劃中，明確碳減排指標(biāo)與責(zé)任。三是借助城鎮(zhèn)化發(fā)展紅利健全現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新體系。加快應(yīng)用種植業(yè)固碳增匯、畜牧業(yè)減污降碳等高效低碳型農(nóng)業(yè)科技，通過政策補(bǔ)貼、環(huán)境規(guī)制、金融支撐、技術(shù)培訓(xùn)等手段激勵(lì)推廣減排提質(zhì)、安全綠色的農(nóng)業(yè)管理模式，引進(jìn)低碳種植養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)，優(yōu)化能源利用結(jié)構(gòu)與效率，發(fā)掘農(nóng)業(yè)碳減排潛力，不斷擴(kuò)大農(nóng)業(yè)碳排放效率對(duì)新型城鎮(zhèn)化的正向反饋?zhàn)饔?。四是重視空間集聚效應(yīng)和帶動(dòng)效應(yīng)，搭建區(qū)域合作平臺(tái)，完善區(qū)域聯(lián)動(dòng)共治機(jī)制。各省份應(yīng)充分發(fā)揮比較優(yōu)勢(shì)，做好利益共享與補(bǔ)償，尋找合作基點(diǎn)，加強(qiáng)區(qū)域間城鎮(zhèn)化建設(shè)和農(nóng)業(yè)減碳增匯經(jīng)驗(yàn)交流與借鑒。其中，東部發(fā)達(dá)地區(qū)尤其要打造示范樣板區(qū)，不斷加強(qiáng)對(duì)低耦合協(xié)調(diào)度省份的幫扶力度；中、西部落后地區(qū)應(yīng)向發(fā)達(dá)地區(qū)學(xué)習(xí)先進(jìn)的城鄉(xiāng)低碳發(fā)展理念，不斷完善城鄉(xiāng)減污降碳協(xié)同治理機(jī)制，構(gòu)建城鄉(xiāng)綠色低碳發(fā)展新格局。