譚日輝,劉慧敏

(江西財經(jīng)大學(xué)財稅與公共管理學(xué)院 南昌 330013)

農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展是中國社會可持續(xù)發(fā)展的前提和基礎(chǔ)。隨著化學(xué)農(nóng)業(yè)對生態(tài)環(huán)境和人民身體健康負(fù)面影響的逐漸顯現(xiàn),推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展已經(jīng)成為中國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的必然路徑。農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升是實現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的重要途徑[1],是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要路徑選擇[2]。深入研究農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率,對于推進(jìn)中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展,進(jìn)而促進(jìn)中國可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略深入實施具有重要的現(xiàn)實意義。

農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的重要價值得到了學(xué)界的高度重視。學(xué)者們就農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測度、農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率影響因素、農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率時空演變規(guī)律等問題進(jìn)行了深入探討。農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的測度是農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率分析的基礎(chǔ),現(xiàn)有研究測度農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的方法主要包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)[3-5]、隨機(jī)前沿分析方法(SFA)[6-7]。近年來,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法中的基于松弛的DEA 模型(SBM-DEA 模型)及其衍生方法逐漸成為測度農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的主要方法[8]。一方面該方法可以測算非期望產(chǎn)出約束下的效率變化,另一方面通過將該方法與非徑向方向距離函數(shù)結(jié)合可以進(jìn)一步測度農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的變動率。此外,學(xué)者們進(jìn)一步探索了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素。現(xiàn)有研究一方面就農(nóng)民收入水平、農(nóng)村金融發(fā)展、財政支農(nóng)水平、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、資源利用情況及環(huán)境污染治理水平等因素對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的作用進(jìn)行了分析[7,9]。另一方面,現(xiàn)有研究也就城鎮(zhèn)化[10-11]和國際貿(mào)易[12-13]等外部因素對于農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的作用進(jìn)行了探討。隨著空間分析方法的成熟,學(xué)者們在前期研究的基礎(chǔ)上進(jìn)一步對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的時空演變規(guī)律進(jìn)行了探索。通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、隨機(jī)前沿分析、全局全要素生產(chǎn)率(GML)指數(shù)等方法分析了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的動態(tài)變化規(guī)律,而后結(jié)合空間計量方法討論了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的空間分布及空間溢出情況[1-2,7,14-16]。

綜上可知,農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率作為學(xué)界前沿得到了學(xué)者們的高度關(guān)注,相關(guān)研究成果十分豐富。此外,通過對現(xiàn)有研究的梳理,可知農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間研究是現(xiàn)階段農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率研究的熱點(diǎn)和前沿。但是,現(xiàn)有農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間研究還存在一些不足有待完善。首先,現(xiàn)有研究在對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的空間效應(yīng)進(jìn)行分析時僅考慮地理上的“鄰近”或“相鄰”效應(yīng)。現(xiàn)實中,隨著現(xiàn)代交通網(wǎng)絡(luò)和信息網(wǎng)絡(luò)的完善,跨區(qū)域的要素交流日益頻繁,各類社會經(jīng)濟(jì)活動所產(chǎn)生的空間效應(yīng)早已突破了地理鄰近范圍,形成了囊括多個區(qū)域的復(fù)雜空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)[17-20]。然而,現(xiàn)有農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率研究未對該問題進(jìn)行分析和探討。其次,現(xiàn)有農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間研究是基于反映省市自身特征的“屬性數(shù)據(jù)”,而非體現(xiàn)要素相互關(guān)系的“關(guān)系數(shù)據(jù)”展開。再次,現(xiàn)有農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間研究未能就農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率可能存在的跨區(qū)域空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的影響因素進(jìn)行探討,不利于空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征發(fā)揮積極作用?，F(xiàn)有研究指出,空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成對于相關(guān)效率值的提升具有重要意義,更能對區(qū)域協(xié)同節(jié)能機(jī)制構(gòu)建、區(qū)域均衡發(fā)展發(fā)揮積極作用[21-23]。因此,農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成也將為環(huán)境約束下的區(qū)域農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展提供重要支撐。然而,現(xiàn)有研究存在的不足將制約農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的進(jìn)一步提升,更將影響環(huán)境約束下的區(qū)域農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展及中國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的深入實施。

為此,針對現(xiàn)有研究存在的不足,借鑒農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率和空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)研究成果,基于關(guān)系數(shù)據(jù)和空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)視角,本文就中國農(nóng)業(yè)(俠義農(nóng)業(yè))綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征及其影響因素進(jìn)行討論。為更清晰探明中國省際農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),本文采取逐年分析的方式對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)年際演變過程進(jìn)行系統(tǒng)探索,并對其影響因素在不同年份的作用進(jìn)行動態(tài)研究,以期為環(huán)境約束下的區(qū)域農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展提供科學(xué)支持,以推進(jìn)中國農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

1 研究方法、數(shù)據(jù)來源

1.1 農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測度方法

1.1.1 非期望產(chǎn)出SBM 模型

現(xiàn)有研究在對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測度時,多利用SBM (Slacks-Based Measure)模型計算效率值,而后結(jié)合GML 指數(shù)等方法對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解,以計算農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變動率。由于本文研究目的是對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行分析,而非是對其變動率進(jìn)行探討。因此,本文借鑒紀(jì)成君等[15]的做法,僅利用非期望產(chǎn)出SBM 模型[24]對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測度。模型具體計算公式如下:

1.1.2 農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測算指標(biāo)

參考文獻(xiàn)[1-2,16],將農(nóng)業(yè)勞動力、土地、化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)業(yè)機(jī)械動力、農(nóng)業(yè)灌溉等因素作為投入指標(biāo),將農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(以2010 年為基期)作為期望產(chǎn)出指標(biāo),將農(nóng)業(yè)活動所造成的碳排放作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)。其中,農(nóng)業(yè)勞動力以農(nóng)業(yè)從業(yè)人員表征,土地投入則利用農(nóng)作物總播種面積表征,化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)業(yè)機(jī)械動力等投入則利用化肥施用量、農(nóng)藥使用量、農(nóng)膜使用量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力等指標(biāo)表征,灌溉則利用有效灌溉面積表征。農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的計算借鑒文獻(xiàn)[25],農(nóng)業(yè)碳排放的測度則參考文獻(xiàn)[26-28]。由于相關(guān)研究對農(nóng)業(yè)從業(yè)人員的計算和農(nóng)業(yè)碳排放的測度已經(jīng)進(jìn)行了詳細(xì)論述,此處不再贅述。

1.2 空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析方法

1.2.1 空間關(guān)聯(lián)矩陣構(gòu)建方法

空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析的開展需要首先建立空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)矩陣?，F(xiàn)有研究構(gòu)建空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)矩陣時主要有兩種方法: 一種是利用格蘭杰因果分析以測度各節(jié)點(diǎn)間關(guān)系情況,進(jìn)而構(gòu)建空間關(guān)聯(lián)矩陣;另一種則是通過引入引力模型,結(jié)合地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展?fàn)顩r確定節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)關(guān)系。由于格蘭杰因果分析過于敏感,會降低網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征刻畫的精確性[29],為此,本文參考研究[30-31]引入修正的引力模型對中國省際農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)引力強(qiáng)度進(jìn)行測度,而后構(gòu)建空間關(guān)聯(lián)矩陣。其計算公式為:

式中:Qij表示第i、j地之間農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的引力,A GTFPi、AGTFPj、AGi、AGj、agi、agj分別表示中國第i和j地的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、農(nóng)業(yè)勞動力人均生產(chǎn)總值,表示各地間的地理距離(以省會距離代替)。在獲得引力值后,構(gòu)建農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)矩陣(AGTFPM),參考文獻(xiàn)[30-31]將每行取引力均值作為比較值,大于均值的記為1,反之為0,構(gòu)建0-1 矩陣。

1.2.2 社會網(wǎng)絡(luò)分析法

在構(gòu)建農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)矩陣后,需要進(jìn)一步分析該空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)矩陣的結(jié)構(gòu)特征。參考文獻(xiàn)[22,28],利用社會網(wǎng)絡(luò)分析法就農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行分析。

1) 空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)特征。通過網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)、密度、關(guān)聯(lián)度、等級度和效率5 個指標(biāo)分析空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)特征,公式如表1 所示。其中,網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)和網(wǎng)絡(luò)密度反映空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)性,網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)越多,網(wǎng)絡(luò)密度越高,表明農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)間的空間相互作用越發(fā)強(qiáng)烈,空間關(guān)聯(lián)關(guān)系越發(fā)緊密。網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度反映空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中是否有不可達(dá)點(diǎn)對數(shù)。根據(jù)公式可知,當(dāng)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度為1 時,空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)沒有不可達(dá)點(diǎn)對數(shù),表明所有節(jié)點(diǎn)都在農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)。此時,農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健性較強(qiáng)。網(wǎng)絡(luò)等級度和網(wǎng)絡(luò)效率則反映空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。網(wǎng)絡(luò)等級度越低,空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)等級差距越小,各節(jié)點(diǎn)對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的作用效果越平衡,網(wǎng)絡(luò)內(nèi)沒有居于絕對“控制”地位的節(jié)點(diǎn)。此時,農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)處于穩(wěn)定狀態(tài)。因為,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)有處于絕對“控制”地位的“領(lǐng)導(dǎo)”節(jié)點(diǎn)時,空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行將更多地依靠該節(jié)點(diǎn),一旦該節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)問題,空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)也將陷于混亂。而網(wǎng)絡(luò)等級度處于較低水平時,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)作用相似,農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行依托眾多節(jié)點(diǎn)共同支撐,將具有更強(qiáng)的穩(wěn)定性。網(wǎng)絡(luò)效率同樣反映農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定情況,網(wǎng)絡(luò)效率越低,表明網(wǎng)絡(luò)內(nèi)冗余越少,農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)越穩(wěn)定。

表1 空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)與個體結(jié)構(gòu)特征指標(biāo)Table 1 Indexs of overall structure and individual structure characteristics of spatial correlation networks

2) 空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)個體結(jié)構(gòu)特征。通過點(diǎn)度中心度、接近中心度和中介中心度3 個指標(biāo)分析空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的個體結(jié)構(gòu)特征,公式見表1。點(diǎn)度中心度越高,表明在農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中該節(jié)點(diǎn)距離網(wǎng)絡(luò)中心越近,對于整個農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的作用和影響越強(qiáng)。接近中心度則主要反映空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中一節(jié)點(diǎn)不受其他節(jié)點(diǎn)“控制”的能力,也反映這一節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)間要素交流的“接近”程度。接近中心度越高,表明這一節(jié)點(diǎn)在農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中與其他節(jié)點(diǎn)的距離越近,能更為便捷地在農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中傳遞信息并推動農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率相關(guān)的農(nóng)業(yè)勞動力、涉農(nóng)資金與技術(shù)、初級農(nóng)產(chǎn)品等要素流動。中介中心度反映空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)某一節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的中介作用,當(dāng)某一節(jié)點(diǎn)的中介中心度較高,其對于農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中其余節(jié)點(diǎn)的調(diào)節(jié)作用越強(qiáng),其將成為農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中要素交流的樞紐和橋梁。

1.3 空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)影響因素分析方法

了解各因素對空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的作用情況,有利于促進(jìn)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成和穩(wěn)定。為此,在對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上,需要進(jìn)一步剖析其影響因素。由于空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)矩陣基于關(guān)系數(shù)據(jù)構(gòu)建,利用一般的回歸模型進(jìn)行影響因素分析可能受共線性等問題的制約。為此,現(xiàn)有研究多采用QAP (quadratic assignment procedure)模型就空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的影響因素進(jìn)行研究。相對傳統(tǒng)的回歸方法,QAP 模型對關(guān)系數(shù)據(jù)的分析更為穩(wěn)健[22]。

本文在參考已有研究[28]的基礎(chǔ)上綜合考慮農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)實際以設(shè)置自變量。由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展會影響農(nóng)業(yè)勞動力的轉(zhuǎn)移及農(nóng)業(yè)初級產(chǎn)品的流通,進(jìn)而影響空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),故此將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平設(shè)置為自變量,利用地區(qū)GDP 表征。考慮技術(shù)發(fā)展尤其是綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率會產(chǎn)生重要影響,且技術(shù)交流也是形成空間關(guān)聯(lián)的重要路徑,因此將科技發(fā)展水平設(shè)置為自變量,利用地區(qū)科學(xué)研究與試驗發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)表征?？紤]地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平會影響到農(nóng)業(yè)要素流動,因此將地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平設(shè)置為自變量,利用地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值表征。信息網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和交通網(wǎng)絡(luò)的完善是農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)形成的重要支撐,因此將信息化水平和交通運(yùn)輸水平設(shè)置為自變量,分別利用地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)接入端口數(shù)量及地區(qū)貨運(yùn)量表征?？紤]空間距離會影響要素的流通,因此將空間鄰接關(guān)系作為自變量納入模型。由于因變量為矩陣數(shù)據(jù),因此在分析時基于各自變量屬性數(shù)據(jù),構(gòu)建差異矩陣以納入QAP 模型。其中,空間鄰接矩陣根據(jù)0-1 法則進(jìn)行設(shè)置,兩地相鄰設(shè)置為1,否則為0?；谏鲜鲈O(shè)置,構(gòu)建QAP 模型如下:

式中: AGTFPM 為農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)矩陣,自變量為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異矩陣(gdp)、科技發(fā)展水平差異矩陣(r&d)、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值差異矩陣(agindus)、信息化水平差異矩陣(inf)、交通運(yùn)輸水平差異矩陣(tran)、空間鄰接矩陣(adj)。

1.4 時間設(shè)置與數(shù)據(jù)來源

本文將研究時間設(shè)置為2010-2019 年,研究區(qū)域設(shè)定為中國31 個省級行政區(qū),香港、澳門、臺灣等地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展與其余省級行政區(qū)差別較大,故此暫不將其納入分析體系。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國農(nóng)業(yè)年鑒》 《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》。其中,各省(市、自治區(qū))間距離,利用ArcGIS 軟件distance 功能,結(jié)合各省會(直轄市為本市坐標(biāo))地理坐標(biāo)進(jìn)行計算。

2 中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變化特征

利用PRO DEA SOLER 5.0 軟件,結(jié)合農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率指標(biāo)和SBM 模型,計算得到2010-2019 年中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率(圖1)。

圖1 2010-2019 年省際農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率(AGTFP)均值Fig.1 Average interprovincial agricultural green total factor productivity (AGTFP) from 2010 to 2019

由圖1 可知,中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率整體得到較快提升,其均值由2010 年的0.47 增長到2019年的0.85,10 年間增長了近一倍。該結(jié)果表明,中國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展戰(zhàn)略得到了較好的落實與執(zhí)行。農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升表明2010-2019 年間中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)量增長的同時減少了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對生態(tài)環(huán)境所產(chǎn)生的負(fù)面影響。結(jié)合現(xiàn)實而言,2010 年至2019年間,中國各界高度重視農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展,每年中央一號文件都對農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展問題進(jìn)行了布置。在中央政府政策的引導(dǎo)下,中國開展了以農(nóng)業(yè)面源污染防治攻堅戰(zhàn)為代表的推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展系列活動,積極推進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用和推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程測土施肥,極大地降低了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中化肥與農(nóng)藥等化學(xué)物質(zhì)對生態(tài)環(huán)境的負(fù)面影響。此外,通過加大農(nóng)業(yè)科技投入、優(yōu)化農(nóng)業(yè)技術(shù)設(shè)備、改善農(nóng)業(yè)經(jīng)營方式、促進(jìn)農(nóng)業(yè)適度規(guī)模經(jīng)營等路徑,中國農(nóng)業(yè)逐漸由粗放型農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型,從而較好地實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)產(chǎn)量與環(huán)境保護(hù)雙重目標(biāo)的兼容。就各地區(qū)情況而言,地區(qū)間農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率差距較大(表2)。以2019 年為例,北京、福建等19 個省(市、自治區(qū))農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率達(dá)到效率前沿,但是云南、江西、安徽、內(nèi)蒙古等地的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率卻低于0.50。究其原因,一方面可能是由于地區(qū)間自然稟賦及社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和技術(shù)水平差異。如北京、福建等地可依靠先進(jìn)的農(nóng)業(yè)技術(shù)以提升農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率;陜西、新疆等地農(nóng)業(yè)規(guī)?；C(jī)械化水平較高,從而使得農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率達(dá)到前沿。而安徽、江西相對而言農(nóng)業(yè)技術(shù)水平和農(nóng)業(yè)機(jī)械化、規(guī)?；蕉即嬖诓蛔?因此農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率相對較低。內(nèi)蒙古則可能是由于相對較為脆弱的自然環(huán)境導(dǎo)致農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率相對較低。另一方面,各地農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的差異可能受各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異影響,如北京等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)以及西藏、青海、寧夏等地區(qū)之所以擁有較高的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率,可能是由于這些地區(qū)農(nóng)業(yè)總量相對較小,且不像江西、安徽等農(nóng)業(yè)大省一樣有保障糧食生產(chǎn)的壓力,因此農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中農(nóng)藥、化肥等化學(xué)物質(zhì)使用量較低。

表2 2019 年中國31 個省(市、自治區(qū))農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率(AGTFP)Table 2 Green total factor productivity of agriculture (AGTFP) in 31 provinces (cities,autonomous regions) in 2019

3 中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析

基于上文測度的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率,利用公式(2)獲得農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率引力,并構(gòu)建農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)矩陣(AGTFPM),具體結(jié)構(gòu)圖見電子版附件1 或掃描首頁二維碼。構(gòu)建矩陣后發(fā)現(xiàn)2010-2019 年間,31 個省(市、自治區(qū))的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)已經(jīng)突破了地理鄰近范圍,形成了輻射全國的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。為此,下面結(jié)合社會網(wǎng)絡(luò)分析法就農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行細(xì)致分析。

3.1 農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)特征演化分析

利用Ucinet 6.0 軟件,結(jié)合表1 中公式計算得到中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)特征指標(biāo)(圖2)。

圖2 2010—2019 年中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)特征Fig.2 Overall structural characteristics indexes of spatial correlation network of agricultural green total factor productivity in China from 2010 to 2019

由圖2 可知,2010-2019 年農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)性整體加強(qiáng)。其中,網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)由2010 年的124 個增加至2019 年的215 個,2016 年達(dá)最高值233 個;網(wǎng)絡(luò)密度由2010 年的0.13提升至2019 年的0.23,同樣2016 年達(dá)最高值0.25。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)與網(wǎng)絡(luò)密度的增加反映出農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各省(市、自治區(qū))間的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系得到深化,表明農(nóng)業(yè)技術(shù)、農(nóng)業(yè)物資、農(nóng)業(yè)勞動力、涉農(nóng)資金等農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率相關(guān)的諸多要素在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)得以實現(xiàn)較為充分的流動。2016 年網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)和網(wǎng)絡(luò)密度達(dá)到最高點(diǎn),可能是由于這一年《長江經(jīng)濟(jì)帶規(guī)劃綱要》發(fā)布,極大地促進(jìn)了長江經(jīng)濟(jì)帶各類要素的流動,進(jìn)而加強(qiáng)了整體空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)性。但是,即使是2016 年空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)也僅僅只有233 個,離該空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的最大可能關(guān)系數(shù)930 個(30×31)存在較大差距。

由圖2 可知,2010-2019 年農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性整體增強(qiáng)。其中,網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度持續(xù)為1,表明農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)不存在不可達(dá)點(diǎn)對數(shù),各省(市、自治區(qū))均被納入了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),反映出該空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)具有較好的穩(wěn)健性。農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)等級度由2010年的0.53 降低至2019 年的0.29,表明農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性整體增強(qiáng)。網(wǎng)絡(luò)效率由2010 年的0.84 降低至2019 年的0.67,表明農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)冗余逐步減少,進(jìn)一步佐證了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性得到增強(qiáng)。

3.2 農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)個體結(jié)構(gòu)特征分析

利用Ucinet 6.0 軟件計算得到農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)個體結(jié)構(gòu)特征指標(biāo),2010-2019 年各省(市、自治區(qū)) 3 類中心度值見附件2 (見電子版或掃描首頁二維碼)。表3 主要展示了2010 年、2013 年、2016 年和2019 年各省(市、自治區(qū))的中心度,之所以選擇這4 個年份,是綜合考慮中心度變化趨勢以及年份間隔的結(jié)果。

3.2.1 中心度年際演化分析

由表3 可知,研究期間農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)度中心度內(nèi)部存在變動。整體而言,研究期間農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)度中心度均值得到了較快增長,由2010 年的21.29 增長到2019 年的36.99,其中最高值為2016 年的38.71,與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)變化趨勢一致。農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)接近中心度內(nèi)部變動較大。農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)接近中心度均值先是由2010 年的32.62 波動上升至2016 年的45.38,而后波動下降至2019 年的26.10。前期農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率接近中心度均值的提升可能是由于信息網(wǎng)絡(luò)和交通網(wǎng)絡(luò)日益完善,客觀上減少了各節(jié)點(diǎn)間的距離。后期接近中心度的下降推測是受到了區(qū)域中心崛起的影響,如2019 年,甘肅、陜西、貴州、湖北接近中心度提高,尤其是貴州的接近中心度更是位列當(dāng)年第五,成為了空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的又一中心。區(qū)域中心的崛起使得周邊地區(qū)要素向著這些區(qū)域中心進(jìn)行流動,從而影響這些區(qū)域中心的周邊省(市、自治區(qū))與其他地區(qū)的接近程度,進(jìn)而造成了接近中心度均值的下降。農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中介中心度均值由2010 年的2.87 增長至2019 年的3.11。農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率中介中心度均值的提升表明空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)節(jié)點(diǎn)中介作用的增強(qiáng)。究其原因,可能在于交通網(wǎng)絡(luò)和信息網(wǎng)絡(luò)的日益完善以及區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的深入,使得空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的要素交流樞紐得以更好地發(fā)揮“橋梁”作用,進(jìn)而促進(jìn)了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率相關(guān)要素的流通。

3.2.2 中心度省際差異分析

由表3 可知,農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心度的省際差異較大。當(dāng)點(diǎn)度中心度高于均值時,表明這一地區(qū)在農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中相對其他地區(qū)更加接近網(wǎng)絡(luò)中心,是空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的農(nóng)業(yè)勞動力、初級農(nóng)產(chǎn)品等農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率相關(guān)要素的流入地區(qū),對空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)具有重要支撐作用。就點(diǎn)度中心度而言,2010 年、2013 年、2016 年和2019 年高于均值的地區(qū)分別有8 個、11 個、11 個和12 個(表3),省際間點(diǎn)度中心度差異(最大值減最小值)分別為96.67、80.00、80.00 和73.33,點(diǎn)度中心度差異越來越小。接近中心度的省際差異同樣較大,當(dāng)接近中心度高于均值時說明這些省(市、自治區(qū))易與其他省(市、自治區(qū))產(chǎn)生空間關(guān)聯(lián)。2010 年、2013 年、2016 年和2019年高于均值的地區(qū)分別有15 個、16 個、14 個和10 個,省際間接近中心度差異分別為96.77、90.52、90.52 和82.27,接近中心度省際差異逐漸縮小。當(dāng)一節(jié)點(diǎn)的中介中心度高于均值時,表明這些省(市、自治區(qū))在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中能夠較好地影響和控制農(nóng)業(yè)勞動力、涉農(nóng)資金等要素與綠色農(nóng)業(yè)技術(shù)的流動,并進(jìn)一步對其他省(市、自治區(qū))的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率發(fā)揮調(diào)節(jié)和制約作用。2010 年、2013 年、2016 年和2019 年高于均值的地區(qū)分別有5 個、9 個、12 個和11 個,省際間中介中心度差異分別為28.11、28.49、14.97 和14.22,中介中心度差異也有所縮小。

表3 2010—2019 年中國31 個省(市、自治區(qū))農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心度Table 3 Center degrees of spatial correlation network of agricultural green total factor productivity in 31 provinces (cities,autonomous regions) of China from 2010 to 2019

3.3 農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的進(jìn)一步討論

3.3.1 整體結(jié)構(gòu)特征

前文分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性整體有所提升。究其原因,一方面,京津冀協(xié)同發(fā)展、長江經(jīng)濟(jì)帶、粵港澳大灣區(qū)建設(shè)、長三角一體化、黃河流域高質(zhì)量發(fā)展等區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的實施,加快了中國各區(qū)域內(nèi)部的要素交流,為農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的局部要素流動奠定了基礎(chǔ)。鄭軍等[32]對長三角一體化的分析,論證了區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略對勞動力要素流動的重要作用。區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的進(jìn)一步深入,也將推進(jìn)其余各類要素的配置與流動。另一方面,隨著經(jīng)濟(jì)增長,交通網(wǎng)絡(luò)和信息網(wǎng)絡(luò)在2010-2019 年間日益完善,從而為跨區(qū)域的要素流通提供了重要保障。統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示中國鐵路和公路里程世界第一,而根據(jù)《數(shù)字中國發(fā)展報告(2020 年)》數(shù)據(jù),截至2020 年12 月,中國已經(jīng)建成世界上最大的光纖網(wǎng)絡(luò)和4G 網(wǎng)絡(luò),5G 網(wǎng)絡(luò)建設(shè)速度和規(guī)模位居全球第一。此外,近年來城鄉(xiāng)二元體制逐步改革,進(jìn)一步放松了勞動力等農(nóng)村要素的約束,并減少了工商資本下鄉(xiāng)的制約,既促進(jìn)了城鄉(xiāng)要素的流動,同時也在一定程度上促進(jìn)了農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率相關(guān)要素的跨區(qū)域流動。劉俊杰[33]的研究成果表明,我國城鄉(xiāng)分割的二元格局逐漸被打破。這一現(xiàn)實將促進(jìn)城鄉(xiāng)之間以及跨區(qū)域間的要素流動,進(jìn)而促進(jìn)空間關(guān)聯(lián)的形成。

3.3.2 個體結(jié)構(gòu)特征

前文分析發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心度在省際間存在有較大差異。綜合來看,各年度無論是點(diǎn)度中心度、接近中心度,還是中介中心度,高于均值的地區(qū)大致上可分為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)、西部邊疆區(qū)域、位置優(yōu)越地區(qū)3 種類型。

第一種是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),如北京、上海、天津等東部沿海省市。這些地區(qū)各類中心度都較高,可能是由于這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,廣闊的市場空間能夠較好地匯集農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的農(nóng)業(yè)勞動力和初級農(nóng)產(chǎn)品;此外,這些省市大多具有較好的交通條件和完善的信息網(wǎng)絡(luò),能為要素流通提供重要支持,從而促進(jìn)要素向著這些地區(qū)匯集;這些地區(qū)相對較高的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率也增加了其在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的影響力。第二種則是西部邊疆地區(qū),如西藏、青海等地,這些地區(qū)較高的中心度推測主要得益于國家的政策支持。在西部大開發(fā)以及對口支援等政策的支持下,東部與中部各類要素向著西部邊疆地區(qū)進(jìn)行支援,從而提升了這些地區(qū)的中心度。王禹澔[34]在就中國對口支援實踐經(jīng)驗進(jìn)行分析時指出東部地區(qū)為西部提供了資金、人才、技術(shù)支援。而這些要素的流入將提升西部的部分地區(qū)在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的中心度。第三種則是中部的部分省市,如江西、湖北等。這些地區(qū)較高的中心度推測得益于較為優(yōu)越的地理位置。較好的地理位置使得這些省份能夠匯集周邊地區(qū)的各類要素,成為區(qū)域網(wǎng)絡(luò)的中心;此外,這些中部地區(qū)也通過吸收西部地區(qū)的初級農(nóng)產(chǎn)品和勞動力及進(jìn)一步向東部沿海地區(qū)轉(zhuǎn)移初級農(nóng)產(chǎn)品和農(nóng)業(yè)勞動力等要素而提升其在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中與其他節(jié)點(diǎn)的“接近”程度;另外,就這些地區(qū)在農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的作用來看,這些地區(qū)既是東部涉農(nóng)資金、技術(shù)的流入地,同時也在一定程度上向著西部地區(qū)轉(zhuǎn)移農(nóng)業(yè)技術(shù)等要素,是網(wǎng)絡(luò)中的重要中介。許欣等[35]的研究也指明中部地區(qū)的重要優(yōu)勢在于其位置的樞紐作用。

4 農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的影響因素

在就農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的影響因素進(jìn)行分析前,本文首先通過Ucinet 6.0 軟件對各變量的相關(guān)性進(jìn)行了探討,結(jié)果發(fā)現(xiàn)本文選擇的自變量在一定年份內(nèi)都與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了相關(guān)關(guān)系。因此,本文選擇的自變量具有一定合理性。此外,本文還就自變量間相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了QAP 相關(guān)分析(出于版面考慮未進(jìn)行展示),結(jié)果顯示多數(shù)自變量之間具有相關(guān)性。因此,為避免多重共線性影響,利用QAP 模型分析農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的影響因素是有必要的。

基于式(3)設(shè)置,利用Ucinet 6.0 軟件的QAP回歸功能,就不同年份農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)影響因素作用進(jìn)行了剖析(表4)。由表4可知,各影響因素對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的作用在不同年份存在差異,而所選擇的自變量至少在1 年內(nèi)對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生較為顯著的影響。

表4 2010—2019 年中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)影響因素估計結(jié)果Table 4 Estimation results of the influencing factors of spatial correlation network of agricultural green total factor productivity in China from 2010 to 2019

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異矩陣(gdp)在多數(shù)年份對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成產(chǎn)生較為顯著的影響,且其系數(shù)持續(xù)為負(fù)。表明在多數(shù)年份,地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距越小越有利于農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成。究其原因,一方面,地區(qū)GDP 差異小,意味著地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似,地區(qū)處于相同的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段,其地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)著較為相似的狀態(tài),使得農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率發(fā)展情況趨同,從而增強(qiáng)各地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的空間聯(lián)系;另一方面,在市場機(jī)制作用下,與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率相關(guān)的各種要素更容易在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近的地區(qū)流動,從而使得農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)得以實現(xiàn)。

第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值差異矩陣(agindus)在所有年份都對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成產(chǎn)生顯著影響,且系數(shù)持續(xù)為正,表明地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平差異越大越有利于農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成。究其原因,當(dāng)兩地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平差異較大時,兩地區(qū)間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的互補(bǔ)性可能越強(qiáng),越有可能實現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率相關(guān)要素的交流。如河南、湖南、湖北、江西等農(nóng)業(yè)大省為江蘇、浙江、福建等東部沿海省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供勞動力支持和初級農(nóng)產(chǎn)品。

信息化水平差異矩陣(inf)在多數(shù)年份對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成產(chǎn)生較為顯著的影響,且當(dāng)其作用顯著時,系數(shù)持續(xù)為正。交通運(yùn)輸水平差異矩陣(tran)在部分年份對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生較為顯著的影響,且當(dāng)作用顯著時,系數(shù)同樣為正。表明信息化水平和交通運(yùn)輸水平差異越大越有利于農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成。究其原因,可能在于信息化水平和交通運(yùn)輸水平較高地區(qū)能夠更好地匯集農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的各類要素,從而促進(jìn)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的要素流動,進(jìn)而推動農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成。根據(jù)前文分析也可發(fā)現(xiàn),東部沿海省市多數(shù)年份在農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中處于網(wǎng)絡(luò)中心,重要原因便是其發(fā)達(dá)的信息和交通網(wǎng)絡(luò)使得這些地區(qū)能夠匯集空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各類要素,從而增強(qiáng)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)。

空間鄰接矩陣(adj)在所有年份都對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成產(chǎn)生顯著的正向影響,表明地區(qū)距離越近,越有利于產(chǎn)生空間關(guān)聯(lián)。一方面,兩地區(qū)距離接近,各類要素的流通成本較低,越可能實現(xiàn)要素的流動,進(jìn)而形成空間關(guān)聯(lián);另一方面,地理位置接近的省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較為相似,前文分析發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似地區(qū)更有可能產(chǎn)生空間關(guān)聯(lián)。

科技發(fā)展水平差異矩陣(r&d)僅僅在2011 年對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成產(chǎn)生了顯著正向影響,表明農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成整體上受到科技發(fā)展的影響較小。

5 結(jié)論與討論

本文基于關(guān)系數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)視角,利用2010-2019 年中國31 個省(市、自治區(qū))數(shù)據(jù),就農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征演化及其影響因素進(jìn)行深入分析,研究發(fā)現(xiàn):

1)中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率整體呈現(xiàn)上升趨勢,但仍有一定進(jìn)步空間,且地區(qū)間存在較大差異;此外,各省(市、自治區(qū))的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率間的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)已經(jīng)超出了地理鄰近范圍,在全國形成了復(fù)雜的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。

2)中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)性和穩(wěn)定性整體有所加強(qiáng),表現(xiàn)為各節(jié)點(diǎn)間網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)和網(wǎng)絡(luò)密度的增加以及網(wǎng)絡(luò)等級度和網(wǎng)絡(luò)效率的降低;此外,在研究期間,空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)具有較好的穩(wěn)健性。

3)中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心度在不同年份存在波動,東部地區(qū)依托較為發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)成為空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中主要的要素匯聚地,因而具有較高的中心度;西部部分地區(qū)則主要借助政策支持以獲得中東部的要素流入而具有較高的中心度;中部少數(shù)地區(qū)依靠較為優(yōu)越的位置而具有較高的中心度。

4)中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)影響因素的作用在不同年份存在差異,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)發(fā)展水平、信息化水平、交通運(yùn)輸水平、空間鄰接關(guān)系對農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成具有較為顯著的影響。

相比于現(xiàn)有研究,本文既實現(xiàn)了研究視角的拓展,同時更進(jìn)一步分析了空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)變化,有利于為農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升提供科學(xué)參考。研究結(jié)果表明農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率具有空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征。根據(jù)前述文獻(xiàn)可知空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成有利于提升相關(guān)效率,且對于促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展及區(qū)域協(xié)同減排節(jié)能具有重要意義。因此,在農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提升的政策設(shè)計過程中,應(yīng)當(dāng)考慮農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征可能造成的影響。此外,在研究中,農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系整體上還處于較低水平,農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)關(guān)系有待進(jìn)一步提升。因此,在推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的過程中,還需要采取有效措施以增強(qiáng)各地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率間的空間關(guān)聯(lián),推進(jìn)各類要素在空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中有序流動。本研究存在一些局限有待進(jìn)一步解決,其中比較重要的包括: 1)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中各地區(qū)中心度年際變化的深入分析及其原因的深入探討,本文雖然就農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中各地區(qū)中心度年際變化進(jìn)行了一定的分析,并進(jìn)行了年際間的對比,但是對于具體省市的中心度變化分析存在不足,且相關(guān)原因的分析也缺乏嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牧炕治鲋С?在未來應(yīng)當(dāng)就該問題進(jìn)行更為深入的分析;2)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率研究方法與研究區(qū)域的進(jìn)一步完善工作需要進(jìn)一步深入,本文利用非期望產(chǎn)出的SBM 模型進(jìn)行效率測度,但是該方法無法測度超過1 的效率差異,且該方法的動態(tài)可比性還有待進(jìn)一步深化,此外,本文的研究區(qū)域為省一級,市域之間的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)特征如何? 這些都有待進(jìn)一步的研究;3)基于空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征的農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率提升建議應(yīng)當(dāng)進(jìn)行專題分析,農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的提升對于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有重要意義,本研究證明其具有空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征,那么在這一特征下如何增強(qiáng)地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián),進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率,需要進(jìn)一步結(jié)合國家政策和地區(qū)實際進(jìn)行更為細(xì)致的對策探討,這也是下一步的研究重點(diǎn)。