長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平測(cè)度及聯(lián)動(dòng)效應(yīng)研究

楊浩然

(西南政法大學(xué),重慶 401120)

推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展是黨中央作出的重大決策,是關(guān)系國(guó)家發(fā)展全局的重大戰(zhàn)略。 黨的十八大以來,習(xí)近平總書記多次赴長(zhǎng)江沿線省市考察調(diào)研,強(qiáng)調(diào)“把修復(fù)長(zhǎng)江生態(tài)環(huán)境擺在壓倒性位置,共抓大保護(hù),不搞大開發(fā)”①習(xí)近平:《在深入推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展座談會(huì)上的講話》,載《求是》2019 年第17 期,第4 頁。。 隨著《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》的實(shí)施,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)環(huán)境逐年改善,但同時(shí)也存在著漁業(yè)資源衰退、農(nóng)業(yè)面源污染治理難度大等問題。②參見曹立、郭兆暉編著:《講述生態(tài)文明的中國(guó)故事》,人民出版社2020 年版,第74-80 頁。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是一把雙刃劍,既是長(zhǎng)江流域面源污染的重要來源之一③參見金書秦、張哲晰、胡鈺、韓冬梅、杜志雄:《中國(guó)農(nóng)業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的歷史邏輯、理論闡釋與實(shí)踐探索》,載《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題》2023 年第8 期,第142 頁;饒靜、許翔宇、紀(jì)曉婷:《我國(guó)農(nóng)業(yè)面源污染現(xiàn)狀、發(fā)生機(jī)制和對(duì)策研究》,載《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題》2011 年第8 期, 第81-82 頁。,也提供了重要的生態(tài)產(chǎn)品和服務(wù)。④See JunJie Wu & Bruce A. Babcock, Contract Design for the Purchase of Environmental Goods from Agriculture, 78 American journal of agricultural economics 935, 935-945(1996).因此,要修復(fù)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的生態(tài)環(huán)境,必須要轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式,推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)整體向綠色轉(zhuǎn)型。 這就需要在地區(qū)之間形成合力,協(xié)同推進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。①參見成長(zhǎng)春、徐長(zhǎng)樂等:《推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展重大戰(zhàn)略研究》,人民出版社2021 年版,第785-786 頁。因此,如何從區(qū)域協(xié)同和聯(lián)動(dòng)的視角提高長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展質(zhì)量,就成為解決長(zhǎng)江流域生態(tài)環(huán)境難題、實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)實(shí)途徑。

目前,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶綠色發(fā)展的聯(lián)動(dòng)機(jī)制仍不健全。②參見何立峰:《扎實(shí)推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展》,載《宏觀經(jīng)濟(jì)管理》2019 年第10 期,第1-4 頁?，F(xiàn)有的研究雖然對(duì)如何推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展進(jìn)行了深入的探索③參見李守偉、李光超、李備友:《農(nóng)業(yè)污染背景下農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼政策的作用機(jī)理與效應(yīng)分析》,載《中國(guó)人口·資源與環(huán)境》2019 年第2期,第98 頁;馬賢磊、車序超、李娜、唐亮:《耕地流轉(zhuǎn)與規(guī)模經(jīng)營(yíng)改善了農(nóng)業(yè)環(huán)境嗎? ——基于耕地利用行為對(duì)農(nóng)業(yè)環(huán)境效率的影響檢驗(yàn)》,載《中國(guó)土地科學(xué)》2019 年第6 期,第63 頁;夏秋、李丹、周宏:《農(nóng)戶兼業(yè)對(duì)農(nóng)業(yè)面源污染的影響研究》,載《中國(guó)人口·資源與環(huán)境》2018 年第12 期,第132 頁。,但仍存在兩個(gè)方面的不足:一是對(duì)于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的衡量還不夠合理;二是對(duì)于如何推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶不同地區(qū)間的農(nóng)業(yè)綠色聯(lián)動(dòng)發(fā)展關(guān)注較少。 對(duì)此,本文在回顧現(xiàn)有研究中農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平衡量方法的基礎(chǔ)上,重新構(gòu)建了農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及其評(píng)價(jià)方法。 然后利用2003-2020 年間長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的城市數(shù)據(jù)對(duì)地區(qū)間農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的收斂和空間溢出效應(yīng)進(jìn)行測(cè)度。 分析結(jié)果,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶總體的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平在持續(xù)地提升,并且城市間的差距在不斷縮小,城市間農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的收斂趨勢(shì)明顯。 但隨著各城市間農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的趨同,城市農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的空間溢出效應(yīng)逐漸消失。 因此,在后期,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的整體性更多依靠各城市自身的內(nèi)生動(dòng)力實(shí)現(xiàn),而不是依靠空間溢出效應(yīng)。

一、文獻(xiàn)綜述

農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的理念在我國(guó)源遠(yuǎn)流長(zhǎng)。 《呂氏春秋·審時(shí)》有謂:“夫稼,為之者人也,生之者地也,養(yǎng)之者天也?！币簿褪钦f,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要遵循天地人三才之道,人作為主動(dòng)的一方需要考量生態(tài)環(huán)境的承載能力,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不應(yīng)以破壞環(huán)境為代價(jià)。④參見秦曉:《論〈呂氏春秋〉的農(nóng)學(xué)思想及其生態(tài)價(jià)值》,載《寶雞文理學(xué)院學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2022 年第1 期,第40 頁。因此,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)應(yīng)以綠色為導(dǎo)向,實(shí)現(xiàn)人與自然之間關(guān)系的平衡。 黨的十八大以來,我國(guó)高度重視綠色發(fā)展。 按照“綠水青山就是金山銀山”這一發(fā)展理念,農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展可以被解釋為是對(duì)于水土資源的保護(hù),特別是水土資源質(zhì)量的保護(hù)⑤參見于法穩(wěn):《新時(shí)代農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展動(dòng)因、核心及對(duì)策研究》,載《中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2018 年第5 期, 第19 頁。,其路徑不僅包括要素間的匹配這一橫向系統(tǒng),還包括不同產(chǎn)業(yè)間、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)各環(huán)節(jié)間的縱向銜接。⑥參見張林秀、白云麗、孫明星、徐湘博、何加林:《從系統(tǒng)科學(xué)視角探討農(nóng)業(yè)生產(chǎn)綠色轉(zhuǎn)型》,載《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題》2021 年第10 期,第43 頁。

目前,文獻(xiàn)中存在兩種衡量農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的方法。 一種是通過構(gòu)建農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP)增長(zhǎng)指數(shù)來衡量一個(gè)地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。 目前,測(cè)算農(nóng)業(yè)GTFP 增長(zhǎng)率主要采用的是以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)為基礎(chǔ)的非參數(shù)方法,如方向距離函數(shù)⑦參見楊騫、王玨、李超、劉鑫鵬:《中國(guó)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的空間分異及其驅(qū)動(dòng)因素》,載《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2019 年第10 期,第28 頁;郭海紅、劉新民:《中國(guó)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的時(shí)空分異及收斂性》,載《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2021 年第10 期,第71頁。、SBM(slack-based measure)模型①參見李谷成:《中國(guó)農(nóng)業(yè)的綠色生產(chǎn)率革命:1978—2008 年》,載《經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)》2014 年第2 期,第540 頁。、Super-SBM 模型②參見孟祥海、周海川、杜麗永、沈貴銀:《中國(guó)農(nóng)業(yè)環(huán)境技術(shù)效率與綠色全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)變遷——基于種養(yǎng)結(jié)合視角的再考察》,載《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題》2019 年第6 期,第12 頁;劉亦文、歐陽瑩、蔡宏宇:《中國(guó)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測(cè)度及時(shí)空演化特征研究》,載《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2021 年第5 期,第46 頁。、EBM(epsilon-based measure)模型③參見金紹榮、任贊杰:《鄉(xiāng)村數(shù)字化對(duì)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響》,載《改革》2022 年第12 期,第108 頁;王菲、孫淑惠、劉天軍:《數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展推進(jìn)了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式變革嗎——來自黃河流域地級(jí)市的證據(jù)》,載《中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2023 年第9 期,第125 頁。。 在這些模型中,非期望產(chǎn)出是通過將投入的使用數(shù)量乘以一個(gè)系數(shù)得到的,也就是說,在非期望產(chǎn)出和投入之間存在一個(gè)物質(zhì)平衡恒等式關(guān)系。④See Finn R. F?rsund, Performance Measurement and Joint Production of Intended and Unintended Outputs, 55 Journal of Productivity Analysis 157, 157-175(2021).農(nóng)業(yè)GTFP 增長(zhǎng)率本質(zhì)上衡量的是同時(shí)縮減非期望產(chǎn)出和投入的綜合水平。 但不論是SBM 模型和EBM 模型,還是方向距離函數(shù)模型,在測(cè)算GTFP 增長(zhǎng)率時(shí)都無法確保縮減的非期望產(chǎn)出和投入之間是滿足物質(zhì)平衡恒等式關(guān)系的。 因而可能會(huì)導(dǎo)致測(cè)算的農(nóng)業(yè)GTFP 增長(zhǎng)率不符合物質(zhì)平衡恒等式。 采用GTFP 增長(zhǎng)率來衡量農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平還存在另外一個(gè)缺陷,即增長(zhǎng)率本身并不代表發(fā)展水平,除非是采用農(nóng)業(yè)GTFP 的絕對(duì)水平,而不是增長(zhǎng)率。 而上述幾種方法只能根據(jù)Malmquist 指數(shù)法或者M(jìn)almquist-Luenberger 指數(shù)法來得到GTFP 的增長(zhǎng)率。

另一種是構(gòu)建一個(gè)衡量農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的指標(biāo)體系,然后根據(jù)熵權(quán)法得到一個(gè)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平綜合得分。 比如,可以從鄉(xiāng)村振興的角度采用產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居等6 個(gè)方面的指標(biāo)構(gòu)建農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平測(cè)度指標(biāo)體系⑤參見趙銳、盧弍林、毛尚熠:《共同富裕視域下我國(guó)老年群體收入差距的調(diào)節(jié)機(jī)制探析》,載《社會(huì)治理》2023 年第4 期,第107 頁。,或可以從農(nóng)業(yè)資源節(jié)約、農(nóng)業(yè)環(huán)境治理、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效益3 個(gè)維度來測(cè)算各地級(jí)市的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。⑥參見姚鵬、李慧昭:《農(nóng)業(yè)水權(quán)交易能否推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展》,載《中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2023 年第2 期,第22 頁。采用綜合指數(shù)法測(cè)算農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的文獻(xiàn)往往包含了過多的指標(biāo)。 其中一些指標(biāo)可能與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展并無直接的關(guān)聯(lián),如農(nóng)村居民人均住房面積、人均用電量等指標(biāo)也被加入了農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的衡量體系當(dāng)中。⑦參見唐健飛、劉劍玲:《省域農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展水平評(píng)價(jià)及其耦合協(xié)調(diào)分析——以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11 省市為例》,載《經(jīng)濟(jì)地理》2022 年第12 期,第181 頁。另一些指標(biāo)可以被認(rèn)為是對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展有影響的變量,而不是表示農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的變量,如城鄉(xiāng)人均收入比、農(nóng)村教育狀況、農(nóng)村醫(yī)療狀況等指標(biāo)。 這不僅使得農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的衡量不夠精確,也混淆了農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展和以上事實(shí)的因果關(guān)系。

測(cè)度農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的研究很多,但鮮有關(guān)于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展區(qū)域聯(lián)動(dòng)的研究,大多數(shù)研究主要關(guān)注的是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的空間布局。 例如,采用外部性理論研究土地經(jīng)濟(jì)效益在空間上的分布。⑧參見王丹、黃季焜:《草原生態(tài)保護(hù)補(bǔ)助獎(jiǎng)勵(lì)政策對(duì)牧戶非農(nóng)就業(yè)生計(jì)的影響》,載《資源科學(xué)》2018 年第7 期,第1348 頁。其中,土地經(jīng)濟(jì)效益的空間差異反映了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在空間分布上的差異和相關(guān)性。 屠能圈是早期關(guān)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在空間上布局的理論。 根據(jù)農(nóng)業(yè)空間布局理論,農(nóng)業(yè)在空間上的分布不僅會(huì)影響水資源的利用效率和用水量⑨參見王秀鵑、胡繼連:《中國(guó)農(nóng)業(yè)空間布局與農(nóng)業(yè)節(jié)水研究》,載《山東社會(huì)科學(xué)》2019 年第2 期,第133 頁。,而且會(huì)影響農(nóng)業(yè)提供的生態(tài)服務(wù)價(jià)值。⑩See Joshua J. Lawler, David J. Lewis, Erik Nelson, Andrew J. Plantinga, Stephen Polasky, John C. Withey, David P. Helmers,Sebastián Martinuzzi, Derric Pennington & Volker C. Radeloff, Projected land-use change impacts on ecosystem services in the United States, 111 PNAS 7492, 7492-7497(2014).因此,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的空間布局會(huì)影響地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng),從而對(duì)于地區(qū)的總體綠色發(fā)展水平產(chǎn)生影響。 也就是說,農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展會(huì)呈現(xiàn)出區(qū)域內(nèi)的聯(lián)動(dòng)性。 但目前,還沒有研究對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的空間聯(lián)動(dòng)性是否存在以及時(shí)空變化趨勢(shì)進(jìn)行探索。

通過對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的梳理可以發(fā)現(xiàn),目前對(duì)于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的測(cè)度仍需改進(jìn),相關(guān)研究更多的是停留在對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展影響因素的探索,較少有研究從區(qū)域聯(lián)動(dòng)的視角探索農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的推進(jìn)路徑。

二、研究方法及數(shù)據(jù)

(一)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的衡量

本文并不試圖建立龐大而繁雜的指標(biāo)體系,而是選擇少數(shù)能夠直接反映農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的指標(biāo)來構(gòu)建一個(gè)衡量農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的綜合指數(shù)。 農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展不僅要降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的環(huán)境污染物排放量,同時(shí)也需要提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。 在碳達(dá)峰碳中和的背景下,農(nóng)業(yè)向環(huán)境排放的污染主要來自于農(nóng)藥、化肥以及農(nóng)機(jī)使用的燃料油。①其他污染來源還應(yīng)該包括塑料薄膜等,但由于數(shù)據(jù)可得性的限制,暫未將其他指標(biāo)列入。各指標(biāo)的定義及其選擇依據(jù)參見表1。 需要注意的是,這里并沒有使用各指標(biāo)的絕對(duì)數(shù)量來衡量一個(gè)地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。 因?yàn)椴煌貐^(qū)間的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模有較大的差異,如果只比較不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、化肥農(nóng)藥等投入的絕對(duì)數(shù)量,并不能真正反映地區(qū)間的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平差異。 因此,本文是從生產(chǎn)效率的角度來衡量農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平,即農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率、機(jī)械生產(chǎn)率、農(nóng)藥化肥生產(chǎn)率等。

表1 農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展指標(biāo)

對(duì)于其他指標(biāo),如對(duì)生活污水和生活垃圾進(jìn)行處理的行政村占比、衛(wèi)生廁所普及率、農(nóng)村綠化率等,雖然可能與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平相關(guān),但這種關(guān)聯(lián)更多是間接的影響,而不是直接表征農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。 因此,本文并未將此類變量加入到衡量長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的指標(biāo)體系當(dāng)中。

(二)Dagum 基尼系數(shù)及分解

將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶劃分為上游、中游、下游三個(gè)區(qū)域。 利用Dagum 基尼系數(shù)測(cè)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的總體差異,然后再將其分解為區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異和區(qū)間超變密度貢獻(xiàn)。①See Camilo Dagum, A New Approach to the Decomposition of the Gini Income Inequality Ratio, 22 Empirical Economics 515, 515-531(1997).

其中,G代表Dagum 基尼系數(shù),M表示區(qū)域個(gè)數(shù)(M= 3,即長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的上、中、下游三個(gè)區(qū)域),N代表長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地級(jí)市個(gè)數(shù),Ni和Nj分別表示區(qū)域i和區(qū)域j中地級(jí)市的個(gè)數(shù)。yik表示第i個(gè)區(qū)域中第k個(gè)地級(jí)市的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平,代表長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶所有地級(jí)市的平均農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。

G可以進(jìn)一步分解為:

區(qū)域間基尼系數(shù)總貢獻(xiàn)Ggb又可以分解為:

(三)空間相關(guān)性檢驗(yàn)

本文采用全局Moran's I 指數(shù)和Moran 散點(diǎn)圖對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中地級(jí)市的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的空間相關(guān)性進(jìn)行初步分析。 全局Moran's I 指數(shù)可以對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中所有城市的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的空間相關(guān)性做出判斷,Moran 散點(diǎn)圖則關(guān)注長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平在局部的空間相關(guān)性。判斷空間相關(guān)性是模型設(shè)定的基礎(chǔ),如果存在空間相關(guān)性而沒有在絕對(duì)收斂和相對(duì)收斂的回歸模型中進(jìn)行控制,就會(huì)導(dǎo)致模型設(shè)定偏誤問題。①See Luc Anselin, Spatial Econometrics: Methods and Models,Springer,2013, p.16-17.

(四)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平收斂性檢驗(yàn)

協(xié)同推進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展取決于兩個(gè)方面的因素。 第一個(gè)是農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的收斂性,即農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平較低的地區(qū)是否能夠不斷地向農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平高的地區(qū)靠攏。 第二個(gè)是農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的空間溢出效應(yīng)。 空間溢出效應(yīng)決定了農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平高的地區(qū)是否對(duì)鄰近地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有帶動(dòng)作用。

經(jīng)濟(jì)學(xué)中的收斂性分為絕對(duì)收斂和相對(duì)收斂。②參見彭國(guó)華:《中國(guó)地區(qū)收入差距、全要素生產(chǎn)率及其收斂分析》,載《經(jīng)濟(jì)研究》2005 年第9 期,第19-20 頁。其中,絕對(duì)收斂是指地區(qū)間的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平差異是否會(huì)“自動(dòng)”消失。 絕對(duì)收斂的衡量方法可以分為兩類,第一類是衡量橫截面單位的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的分散程度是否會(huì)隨時(shí)間的變化而縮小,該方法一般被稱為“σ絕對(duì)收斂”,這是因?yàn)樗鶚?gòu)建的收斂指標(biāo)主要依賴于目標(biāo)變量的標(biāo)準(zhǔn)差。 常用的σ絕對(duì)收斂衡量指標(biāo)包括標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)等。 本文采用變異系數(shù)來衡量長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶不同城市之間的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的差異。 第二類方法則主要是衡量農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平較低的地區(qū)是否具有更快的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平增長(zhǎng)速度,檢驗(yàn)方法是采用以下回歸模型:

其中,yi,t表示城市i在年份t的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平,α和β為待估參數(shù),ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。 當(dāng)β< 0 時(shí),絕對(duì)收斂假說成立,也就是k個(gè)時(shí)期之后的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平增長(zhǎng)率和初始時(shí)期的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

模型(1)定義的收斂也被稱為“β絕對(duì)收斂”。 其中k的選擇對(duì)于β絕對(duì)收斂的估計(jì)十分重要。在實(shí)證研究中,以2003 年為基期,分別設(shè)定2010 年、2015 年、2020 年三個(gè)終點(diǎn)時(shí)期,以檢驗(yàn)β的估計(jì)結(jié)果是否會(huì)受到k的選擇的影響。

模型(1)本質(zhì)上是一個(gè)橫截面數(shù)據(jù)模型。 橫截面數(shù)據(jù)模型的缺點(diǎn)在于無法控制個(gè)體效應(yīng)。 在本文的實(shí)證研究中,控制長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市的個(gè)體效應(yīng)十分有必要。 因?yàn)榈丶?jí)市的一些獨(dú)有的特點(diǎn)(如長(zhǎng)江上游地區(qū)和中下游地區(qū)的地理環(huán)境、自然條件有很大的差別)既可能會(huì)影響該地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平,又可能會(huì)影響農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平增長(zhǎng)率。 在截面數(shù)據(jù)模型中,無法處理這些個(gè)體效應(yīng)導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。 因此必須為模型(1)尋找合適的工具變量才能得到關(guān)于β的一致估計(jì)結(jié)果。

使用面板數(shù)據(jù)可以部分解決遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。 對(duì)此,可以構(gòu)建條件收斂假說模型:

在模型(2)中,Δlnyit表示農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平對(duì)數(shù)的組內(nèi)一階差分,lnyi,t-1表示農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的組內(nèi)一階滯后,β是條件收斂系數(shù)。 對(duì)比模型(1)和模型(2)可以發(fā)現(xiàn),條件收斂模型并非是絕對(duì)收斂模型從截面數(shù)據(jù)向面板數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單擴(kuò)展,而是對(duì)模型設(shè)定做出了很大的調(diào)整。 在條件收斂模型中,β衡量的是t- 1 個(gè)時(shí)期的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平對(duì)于t- 1 到t的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平增長(zhǎng)率的影響。 而在絕對(duì)收斂模型中,β衡量的是初始時(shí)期的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平對(duì)于整個(gè)時(shí)間段的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平增長(zhǎng)率的影響。 因此,兩個(gè)模型所衡量的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平收斂的時(shí)間范疇是不同的。絕對(duì)收斂模型的參數(shù)β衡量的是整個(gè)時(shí)間段收斂程度的累積,而相對(duì)收斂模型的參數(shù)β衡量的是每單位時(shí)間跨度(每年)收斂程度的平均增量。 在對(duì)比絕對(duì)收斂模型和條件收斂模型的β估計(jì)值時(shí),需注意到這種概念上的差異。ui衡量的是不可觀測(cè)的個(gè)體效應(yīng),vit是不可觀測(cè)的隨機(jī)擾動(dòng)。zit表示其他的控制變量,包括農(nóng)村人均可支配收入、農(nóng)業(yè)增加值占比、農(nóng)村人均受教育水平、城鄉(xiāng)收入差距、恩格爾系數(shù)、城鎮(zhèn)化率、政府支出占GDP 比重等。γ為相應(yīng)的待估參數(shù)向量。

(五)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的空間效應(yīng)

如果農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平存在空間依賴,而沒有在模型中表示出來,就會(huì)形成模型設(shè)定偏誤。 以相對(duì)收斂模型為例,可以將一個(gè)一般化的空間面板數(shù)據(jù)模型表示為①See Federico Belotti, Gordon Hughes & Andrea Piano Mortari, Spatial Panel-Data Models Using Stata, 17 The Stata Journal 139, 139-180(2017).:

其中W為空間權(quán)重矩陣,本文采用的是地理距離矩陣,城市之間的距離采用經(jīng)緯度計(jì)算得到。②參見王守坤:《空間計(jì)量模型中權(quán)重矩陣的類型與選擇》,載《經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)》2013 第3 期,第59 頁。對(duì)回歸模型(3)和(4)進(jìn)行不同的設(shè)定,可以得到不同的空間效應(yīng)模型。 如果令θ=0,λ=0,則變?yōu)榭臻g滯后(Spatial autoregressive,SAR)模型;如果令θ= 0,則變?yōu)榭臻g滯后加空間自相關(guān)(spatial autocorrelation,SAC)模型;如果令λ= 0,則變?yōu)榭臻g杜賓模型(Spatial Durbin Model,SDM)。 雖然還有其他的空間計(jì)量模型,但本文只考慮這三種形式的變化。 對(duì)絕對(duì)收斂模型也采取相同的設(shè)定。

(六)數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來自于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省份以及地級(jí)市的統(tǒng)計(jì)年鑒。 在整理數(shù)據(jù)時(shí),首先通過省級(jí)統(tǒng)計(jì)年鑒中分地區(qū)的數(shù)據(jù)來構(gòu)建相關(guān)的變量。 如果省級(jí)年鑒的相關(guān)數(shù)據(jù)缺失,則通過對(duì)應(yīng)地級(jí)市的統(tǒng)計(jì)年鑒進(jìn)行查找。 最終獲得長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶2003-2020 年間106 個(gè)城市的數(shù)據(jù),其中包括上海和重慶兩個(gè)直轄市和其他104 個(gè)地級(jí)市。

三、實(shí)證分析結(jié)果

(一)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的評(píng)價(jià)

表2 中給出了2003-2020 年間長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各城市的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平測(cè)算結(jié)果分年度的描述性統(tǒng)計(jì)量。 可以發(fā)現(xiàn),城市平均的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平在逐年上升,反映了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展質(zhì)量的改善。 從最大最小值的統(tǒng)計(jì)可以發(fā)現(xiàn),樣本中并沒有極端值,也就是沒有農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平過高或者過低的城市。 此外,2003-2020 年間農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的最小值和最大值總體上均展現(xiàn)出增長(zhǎng)的趨勢(shì),這反映了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的提升是總體性的、全局性的,而不是只集中在少數(shù)地區(qū)。

表2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各地級(jí)市農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的描述性統(tǒng)計(jì)(2003-2020)

(二)Dagum 基尼系數(shù)及分解

圖1 給出的是用基尼系數(shù)衡量的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶總體和分地區(qū)(上、中、下游三個(gè)地區(qū))的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平差異。 可以發(fā)現(xiàn),從總體上看,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各城市間的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平差異在不斷地縮小。 但在不同的區(qū)域,Dagum 基尼系數(shù)的變化趨勢(shì)不同。 其中,上游和下游地區(qū)Dagum 基尼系數(shù)下降趨勢(shì)明顯,表明在這兩個(gè)區(qū)域城市間的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的差異在不斷地下降。 而在中游地區(qū),2003-2018 年間的Dagum 基尼系數(shù)基本保持穩(wěn)定不變,而在2019 年和2020 年,Dagum 基尼系數(shù)有突然的升高。 對(duì)于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶總體的Dagum 基尼系數(shù),區(qū)域間差異和區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)占絕大多數(shù),超變密度的貢獻(xiàn)較少。 其中,除2019 和2020 年之外,區(qū)域間差異是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平差異的主要來源。 2019 和2020 年的變化可能主要是由于中游地區(qū)Dagum 基尼系數(shù)的突然上升所導(dǎo)致的。 可以發(fā)現(xiàn),在這兩年,三個(gè)區(qū)域的Dagum 基尼系數(shù)相差不大。 因此,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的總體差異主要就體現(xiàn)為區(qū)域內(nèi)差異,區(qū)域間的差異基本上消除了。

圖1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平Dagum 基尼系數(shù)及分解

(三)空間相關(guān)性和σ 絕對(duì)收斂

從圖2 的可以發(fā)現(xiàn),用變異系數(shù)衡量的長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市之間的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平在不斷收斂,城市間的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平差異在不斷縮小。 變異系數(shù)除了在2009 年(即全球金融危機(jī)之后的一年)有明顯向上的跳躍之外,總體上呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。 同時(shí),Moran's I 指數(shù)顯示,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中城市的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平在空間上的關(guān)聯(lián)也在逐漸減弱。 雖然Moran' s I 指數(shù)的波動(dòng)要強(qiáng)于變異系數(shù),但其下降的趨勢(shì)也更加明顯。 從2019 年開始,Moran's I 指數(shù)下降到小于0.1。 到2020 年,Moran' I指數(shù)已經(jīng)降為0.07,雖然仍是顯著的,但空間相關(guān)性已經(jīng)非常弱了。 地區(qū)間差異的收斂和空間相關(guān)性減弱的同步性也出現(xiàn)在其他情況中。①See Sergio J. Rey & Brett D. Montouri, Us Regional Income Convergence: A Spatial Econometric Perspective, 33 Regional Studies 143,143-156(1999).長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平空間相關(guān)性的減弱可以通過分析更詳細(xì)的局部空間相關(guān)性來解釋。

圖2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的空間相關(guān)性和收斂情況(2003-2020)

圖3和圖4 分別給出了2003 年和2020 年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市之間的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的Moran散點(diǎn)圖,即城市農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平對(duì)其空間滯后的散點(diǎn)圖。①See Luc Anselin, Spatial Econometrics: Methods and Models, Springer, 2013, p.1-3.其中,空間滯后農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平等于鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的加權(quán)平均值。 在所研究的時(shí)間段,初期(2003 年)和末期(2020 年)的Moran 散點(diǎn)圖都呈現(xiàn)出正的空間自相關(guān),也就是說農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平較高的城市傾向于集中在一起,而農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平較低的城市也傾向于集中在一起。 如果對(duì)比2003 年和2020 年的Moran散點(diǎn)圖,可以發(fā)現(xiàn)2020 年的Moran 散點(diǎn)圖呈現(xiàn)出更強(qiáng)的空間正相關(guān)性,因?yàn)樵?020 年的Moran 散點(diǎn)圖中,位于第二和第四象限的城市數(shù)量比2003 年減少了,且這些城市的散點(diǎn)更貼近所在象限的邊緣,即存在向第一和第三象限靠攏的趨勢(shì)。

圖3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展指數(shù)Moran 散點(diǎn)圖(2003 年)

圖4 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展指數(shù)Moran 散點(diǎn)圖(2020 年)

圖2 所反映的總體空間相關(guān)性的減弱和圖3、圖4 反映出的局部空間相關(guān)性增強(qiáng)之間并不矛盾。 也可以說,正是由于局部相關(guān)性的增強(qiáng),在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶形成了更多更小的聚類,從而使得總體的空間相關(guān)性減弱了。

(四) β 絕對(duì)收斂和空間相關(guān)性

從以上的分析中可以發(fā)現(xiàn),在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中,城市之間的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平存在著空間上的相關(guān)性。 采用變異系數(shù)來衡量長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各城市的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平是否收斂則無法考慮這種空間效應(yīng)。

表3 中給出了β絕對(duì)收斂的檢驗(yàn)結(jié)果。 在實(shí)證分析中,分別設(shè)定了2003-2010 年、2003-2015年和2003-2020 年三個(gè)不同的時(shí)間段,分析β絕對(duì)收斂隨時(shí)間跨度的變化。 從各模型的回歸結(jié)果來看,時(shí)間跨度越長(zhǎng),β絕對(duì)收斂系數(shù)的絕對(duì)值越大。 也就是說,在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶,各城市農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平之間的收斂程度隨著時(shí)間的推移在不斷地強(qiáng)化,而沒有減弱。

對(duì)比OLS 和不同的空間效應(yīng)模型,可以發(fā)現(xiàn)加入不同的空間效應(yīng)并不會(huì)對(duì)絕對(duì)收斂系數(shù)的顯著性和符號(hào)產(chǎn)生影響。 如果時(shí)間跨度較短(2003-2010 年和2003-2015 年),SAR、SAC 和SDM 模型中的空間滯后項(xiàng)系數(shù)ρ均不顯著。 只有在完整的時(shí)間跨度上(即2003-2020 年),ρ才是顯著的,并且符號(hào)為正,表示存在正的空間溢出效應(yīng),這個(gè)結(jié)果和圖3、圖4 反映出的正向局部空間自相關(guān)是一致的。

(五) β 條件收斂和空間相關(guān)性

絕對(duì)收斂和條件收斂本質(zhì)上是不同的模型。 除了條件收斂模型中需要加入更多的控制變量以外,絕對(duì)收斂和條件收斂模型的差別還在于前者使用的是一個(gè)截面數(shù)據(jù),后者使用的是面板數(shù)據(jù)。利用面板數(shù)據(jù)可以更好地控制各地級(jí)市的個(gè)體效應(yīng)。 同時(shí)在條件收斂模型中加入更多的解釋變量也有助于更好的控制遺漏變量問題。

在條件收斂的實(shí)證分析中,除了對(duì)全樣本進(jìn)行回歸之外,以10 年作為一個(gè)時(shí)間窗口,分別構(gòu)建了8 個(gè)連續(xù)的子樣本(具體參見表4-6 中的第一列)并分別進(jìn)行回歸。 這樣可以更加清楚地審視長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市間農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的收斂情況和空間相關(guān)性。

表4 分時(shí)間段的SAR 模型回歸結(jié)果

表4-6 分別給出了分時(shí)間段的SAR、SAC 和SDM 模型估計(jì)結(jié)果,所有模型均采用了固定效應(yīng)模型的設(shè)定,估計(jì)方法采用的是擬極大似然估計(jì)。①See Federico Belotti, Gordon Hughes & Andrea Piano Mortari, Spatial Panel-Data Models Using Stata, 17 The Stata Journal 139, 139-180(2017).根據(jù)AIC 和BIC 的檢驗(yàn)結(jié)果,SAR 要優(yōu)于SAC和SDM。 因此后續(xù)的分析主要是依賴于表5 的估計(jì)結(jié)果。

表5 分時(shí)間段的SAC 模型回歸結(jié)果

表6 分時(shí)間段的SDM 模型回歸結(jié)果

可以發(fā)現(xiàn),在不同的模型和不同的時(shí)間段,相對(duì)收斂系數(shù)都是顯著的。 也就是說,即使在控制了固定效應(yīng)和其他的解釋變量之后,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中各城市農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平之間的收斂也是存在的。 空間相關(guān)系數(shù)ρ的估計(jì)值在不同的時(shí)間段有著較大的差異,但均是顯著的。 這表明,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市間的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平所展現(xiàn)出的收斂性并不取決于起始時(shí)間,其結(jié)果是穩(wěn)健的。

在條件收斂模型中,空間滯后效應(yīng)的系數(shù)估計(jì)值和絕對(duì)收斂模型有顯著的差別。 絕對(duì)收斂模型和Moran 散點(diǎn)圖的分析結(jié)果都顯示,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市間的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平存在著正的空間相關(guān)性,也就是正的空間滯后效應(yīng)系數(shù)。 然而,在表3 中,卻存在大量的空間滯后效應(yīng)系數(shù)為負(fù)的情況,并且系數(shù)還是顯著的。 從系數(shù)估計(jì)的結(jié)果來解釋,負(fù)的ρ表示農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平高的地區(qū)被農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平低的地區(qū)所包圍,反之亦然,農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平低的地區(qū)被農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平高的地區(qū)所包圍。 但可以發(fā)現(xiàn),隨著時(shí)間的推移,ρ的絕對(duì)值在不斷減小,并且從統(tǒng)計(jì)上來看越來越不顯著了。 在全樣本中空間滯后效應(yīng)的系數(shù)也不顯著。

四、討論和結(jié)論

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶要堅(jiān)持“生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展”,重中之重是在區(qū)域內(nèi)協(xié)同推動(dòng)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的不斷提升。 本文重新構(gòu)建了衡量農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的指標(biāo)體系和測(cè)算方法,利用2003-2020 年間的地級(jí)市數(shù)據(jù)對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平進(jìn)行了測(cè)度,并分別利用Dagum 基尼系數(shù)、Moran' s I指數(shù)、Moran 散點(diǎn)圖、絕對(duì)收斂和相對(duì)收斂回歸模型等方法對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的時(shí)空變化進(jìn)行了全面的描述。

分析結(jié)果顯示,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶總體的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平在不斷提高,并且在初期農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平低的城市具有更快的增長(zhǎng)速度,因此出現(xiàn)了城市間農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的收斂。 將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶劃分為上游、中游和下游三個(gè)區(qū)域進(jìn)行分析,可以發(fā)現(xiàn)區(qū)域間的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平差異逐漸消失,區(qū)域內(nèi)差異成為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平差異的主要來源。 同時(shí),也可以發(fā)現(xiàn),隨著長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展整體水平的不斷提升,城市間農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的相互影響在逐漸消失。 換言之,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中還未形成一個(gè)對(duì)全域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有帶動(dòng)性的中心城市。 但在局部地區(qū),部分城市農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展對(duì)其周邊城市的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有一定的拉動(dòng)作用,這可能是由農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈條較短、空間輻射能力不強(qiáng)導(dǎo)致的。

隨著長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市間的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平差異逐漸縮小,且總體水平不斷提升,農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平提升的速度將會(huì)不斷下降。 因此,在未來,提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的難度將會(huì)變得更大。 要使長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色水平進(jìn)一步提升,一方面,需要增強(qiáng)城市自身的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展動(dòng)能,依靠?jī)?nèi)生動(dòng)力提高本城市的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平,從而對(duì)周圍城市的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展形成帶動(dòng)作用;另一方面,更需要加強(qiáng)小區(qū)域范圍內(nèi)城市間農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的相互協(xié)作。