陳玉蘭，程旭睿，郭 君，蘇武崢

(1.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，烏魯木齊 830052； 2.新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)與科技信息研究所，烏魯木齊 830091)

0 引 言

【研究意義】農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展影響因素，研究由微觀農(nóng)戶到宏觀制度層面均有涉及。農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展提升路徑，包括內(nèi)部農(nóng)戶參與積極性提升及外部技術(shù)環(huán)境的促進(jìn)。遵照科學(xué)性、系統(tǒng)性、可操作性構(gòu)建農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，力求體現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的實(shí)質(zhì)內(nèi)涵，科學(xué)測(cè)度我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。分析農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)農(nóng)民人均收入的影響，及土地、勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益。通過(guò)提高水資源利用效率，農(nóng)膜、農(nóng)藥、化肥的減量減施，達(dá)到資源節(jié)約型、環(huán)境友好型的現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式[1]。在保證農(nóng)業(yè)發(fā)展的同時(shí)，不破壞自然生態(tài)環(huán)境，可以通過(guò)森林、濕地、自然保護(hù)區(qū)等硬性環(huán)境指標(biāo)對(duì)當(dāng)?shù)刭Y源環(huán)境安全進(jìn)行評(píng)估[2]。【前人研究進(jìn)展】金賽美[3]借助DPSIR模型，我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展認(rèn)為各地區(qū)發(fā)展不均衡。陳玉蘭等[4]以河西走廊沙化封禁區(qū)為例，實(shí)證得出物質(zhì)資本、人力資本及社會(huì)資本是逆轉(zhuǎn)生態(tài)退化趨勢(shì)的主要原因。何壽奎[5]從政策激勵(lì)的角度探討了生態(tài)補(bǔ)償對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的促進(jìn)效果。石志恒等[6]從農(nóng)戶視角入手，提出通過(guò)加大農(nóng)業(yè)專項(xiàng)補(bǔ)貼來(lái)提高農(nóng)戶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展參與積極性。于法穩(wěn)[7]提出加強(qiáng)農(nóng)村污水處理、污水再生利用模式及技術(shù)研究，減少污水污染；以提高土地生產(chǎn)率為目標(biāo)，改善耕地質(zhì)量?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】有關(guān)采用Dagum基尼系數(shù)、Kernel密度估計(jì)方法及Markov鏈方法，分析我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平地區(qū)差異及分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)文獻(xiàn)較少，需從全國(guó)整體層面，東、中、西內(nèi)部及三者之間，研究測(cè)度我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展區(qū)域差異、發(fā)展水平及態(tài)勢(shì)演進(jìn)。【擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題】基于2010～2018年國(guó)家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用熵值法進(jìn)行權(quán)重處理，采用Dagum基尼系數(shù)分解方法、Kernel密度估計(jì)方法和Markov鏈分析方法，研究我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的區(qū)域差異和演變趨勢(shì)，為推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展進(jìn)程提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材 料

所用經(jīng)濟(jì)增收、資源減量投入、資源環(huán)境安全等相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于2011～2019年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》[8]、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》[9]、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》[10]和各省統(tǒng)計(jì)年鑒。研究區(qū)域?yàn)槲覈?guó)31個(gè)省(直轄市、自治區(qū))，劃分為東部、中部和西部三大區(qū)域，東部包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。

1.2 方 法

1.2.1 Dagum基尼系數(shù)

相較于傳統(tǒng)基尼系數(shù)，Dagum基尼系數(shù)既能夠處理子樣本之間的數(shù)據(jù)交叉重疊問(wèn)題，又能分解總體地區(qū)差距的來(lái)源，多應(yīng)用于空間特征研究[11]。借助Dagum基尼系數(shù)分析地區(qū)差距，具體公式如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

上式中，n和m分別為劃分區(qū)域的個(gè)數(shù)及省份個(gè)數(shù)，i(r)表示農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平。式(1)中總體基尼系數(shù)G拆解為區(qū)域內(nèi)凈值差異Ga、區(qū)域間凈值差異Gb以及區(qū)域間凈值差異貢獻(xiàn)Gt。式(2)、(3)、(4)分別為具體測(cè)算方法。

1.2.2 Kernel密度估計(jì)

Kernel密度估計(jì)法通過(guò)連續(xù)的密度曲線對(duì)隨機(jī)變量的分布形態(tài)進(jìn)行描述，并且能夠?qū)﹄S機(jī)變量的概率密度進(jìn)行估計(jì)，是一種重要的非參數(shù)估計(jì)方法，現(xiàn)已成為研究不均衡分布的常用方法之一[12]。運(yùn)用Kernel密度估計(jì)法對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的動(dòng)態(tài)演變進(jìn)行分析。

(5)

核函數(shù)一般滿足(6)、(7)、(8)：

(6)

(7)

(8)

1.2.3 Markov鏈分析

Markov鏈分析方法是一種時(shí)間和狀態(tài)均為離散的特殊隨機(jī)過(guò)程，通過(guò)將數(shù)據(jù)離散化為n種類型，并且計(jì)算相應(yīng)類型隨時(shí)間的變化及其概率分布，以逼近事物演變的整個(gè)過(guò)程，通常被用作反映區(qū)域內(nèi)部動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征[13]。

P{Xa=j|Xa-1=i,Xa-2=ia-2,…，X0=i0}

由湘政辦發(fā)(2017)65號(hào)文、桂交[2017]2號(hào)文引發(fā)的問(wèn)題，表面上看只是人數(shù)少的村組沒(méi)有得到扶貧政策惠及的問(wèn)題，但它實(shí)際上反映的是地方規(guī)范性文件在扶貧領(lǐng)域的治理效用和困境問(wèn)題。精準(zhǔn)扶貧需要什么樣的地方規(guī)范性文件來(lái)治理和規(guī)范？地方規(guī)范性文件如何確保良法善治的品性，更好地推進(jìn)精準(zhǔn)扶貧？地方規(guī)范性文件如何避免治理效果背離精準(zhǔn)扶貧的政策基點(diǎn)和基本精神？地方規(guī)范性文件如何及時(shí)地適應(yīng)精準(zhǔn)扶貧實(shí)踐的變化和發(fā)展?在下文中,筆者將結(jié)合桂東縣橋頭鄉(xiāng)白水村大水山組的實(shí)例，以地方規(guī)范性文件的效用和困境為研究對(duì)象，探討地方規(guī)范性文件在精準(zhǔn)扶貧中產(chǎn)生的問(wèn)題，并評(píng)析湘政辦發(fā)(2017)65號(hào)文對(duì)精準(zhǔn)扶貧的實(shí)際意義。

=P{Xa=j|Xa-1=i}=Pij.

(9)

(10)

式(9)中，Xa為動(dòng)態(tài)行為的特征，Pij為某省農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平從a年的i類型轉(zhuǎn)移到j(luò)類型的轉(zhuǎn)移概率；ni為樣本期內(nèi)第i種農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平狀態(tài)出現(xiàn)的總次數(shù)；nij表示農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平由i種向j種狀態(tài)轉(zhuǎn)移所發(fā)生的總次數(shù)。以2010年作為初始分布，穩(wěn)態(tài)分布為預(yù)測(cè)出的最終維持穩(wěn)定發(fā)展的狀態(tài)。

1.2.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

綜合借鑒相關(guān)研究成果[14，15]，以經(jīng)濟(jì)增收、資源減量投入、資源環(huán)境安全3個(gè)維度為二級(jí)指標(biāo)，對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。

選取農(nóng)業(yè)人均GDP、農(nóng)民人均可支配收入和土地產(chǎn)出率3個(gè)三級(jí)指標(biāo)來(lái)表征經(jīng)濟(jì)增收水平。

選擇農(nóng)業(yè)節(jié)水系數(shù)、機(jī)械有效利用系數(shù)、農(nóng)業(yè)能耗指標(biāo)、化肥施用強(qiáng)度、農(nóng)藥使用強(qiáng)度、農(nóng)膜使用強(qiáng)度6個(gè)三級(jí)指標(biāo)來(lái)表征資源減量投入水平。

選取有效灌溉系數(shù)、森林覆蓋率、自然保護(hù)區(qū)面積比重、濕地面積比重4個(gè)三級(jí)指標(biāo)來(lái)表征資源環(huán)境安全水平。表1

表 1 我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平指標(biāo)評(píng)價(jià)體系Table 1 Evaluation system of China's agricultural green development level

2 結(jié)果與分析

2.1 我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平空間測(cè)度及分解

2.1.1 我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平總體差異及其演變趨勢(shì)

研究表明，2010～2018年我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平總體空間存在差異。整體呈現(xiàn)“長(zhǎng)期上升—緩速下降”的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，拐點(diǎn)出現(xiàn)在2017年。2017年以前，基尼系數(shù)表現(xiàn)為明顯上升趨勢(shì)，2017年基尼系數(shù)為0.110，與2010年相比累計(jì)上升14.55%，期間農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的空間差距不斷擴(kuò)大。2016～2017年，基尼系數(shù)上升趨勢(shì)減緩，1年間僅上升0.91%。2017～2018年基尼系數(shù)首次出現(xiàn)下降趨勢(shì)，2018年為0.108，空間差距出現(xiàn)縮小，后進(jìn)地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平上升步伐快于先進(jìn)地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平增長(zhǎng)幅度。先增后減的基尼系數(shù)變化意味著我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的空間非均衡狀態(tài)有所改善，但仍處于較高水平。表2，圖1

圖 1 我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平總體 空間差異演變Fig.1 Evolution of the overall spatial differenceof agricultural green development level in China

表 2 我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平基尼系數(shù)及其分解變化Table 2 Gini coefficient and its decomposition results of green agricultural development level in China

2.1.2 我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平地區(qū)內(nèi)差異

研究表明，西部地區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平差異整體呈顯著下降趨勢(shì)，基尼系數(shù)變化由2010年的0.113下降至2018年的0.091，雖然下降率高達(dá)19.50%，但仍是地區(qū)內(nèi)差異最高的地區(qū)；東部地區(qū)小幅度上升，2018年相較2010年增長(zhǎng)0.024，2015～2016年上升趨勢(shì)明顯，增長(zhǎng)0.011，2016年后，增速減緩，年均增長(zhǎng)1.27%。中部地區(qū)呈現(xiàn)為“增長(zhǎng)→降低→增長(zhǎng)→降低”的“M”型波動(dòng)變化趨勢(shì)，2012年、2017年為頂點(diǎn)，基尼系數(shù)值分別為0.060、0.067，底點(diǎn)出現(xiàn)在2014年為0.049。8年間東、中部地區(qū)內(nèi)差異顯著增長(zhǎng)，區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平進(jìn)程不同步。圖2

2.1.3 我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平地區(qū)間差異

研究表明，我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平地區(qū)間差異及其變化趨勢(shì)。2010～2018年，東-西部地區(qū)間差異整體維持在0.1～0.12，且各年基尼系數(shù)值均高于東-中、中-西。東-中部地區(qū)間差異整體呈上升態(tài)勢(shì)，其中經(jīng)歷兩次“停滯”過(guò)程，第一次在2014年為0.086,，第二次在2018年為0.101，均與上年相比無(wú)變化；東-西部地區(qū)間差異較大，且穩(wěn)定在0.11左右，經(jīng)歷“上升-下降”波動(dòng)過(guò)程，由2010年的0.102上升至2016年，達(dá)到峰值0.116，隨后下降至2018年0.113；中-西部地區(qū)間差異表現(xiàn)為“下降-緩增-下降”趨勢(shì)，由2010年0.093逐漸下降至2015年0.085，2016年出現(xiàn)小幅度上升，為0.089，之后繼續(xù)下降至2018年0.082。除中-西地區(qū)間基尼系數(shù)有所下降外，東-中、東-西地區(qū)間基尼系數(shù)均逐年上升，東部地區(qū)與中、西部地區(qū)間農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平差距不斷擴(kuò)大。圖3

圖 2 中國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平地區(qū)內(nèi)差異Fig.2 Regional differences in green agricultural development level in China

圖 3 我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平地區(qū)間差異Fig.3 Regional difference of green development level of agriculture in China

2.1.4 我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平區(qū)域差異來(lái)源及其貢獻(xiàn)率

研究表明，地區(qū)間差異貢獻(xiàn)率最高，為55.621%；地區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平貢獻(xiàn)率為55.621%。農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平地區(qū)間貢獻(xiàn)差異保持長(zhǎng)期上漲的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)，2010年貢獻(xiàn)率為40.960%，2018年達(dá)到55.621%，八年間上升14.661個(gè)百分點(diǎn)。農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展地區(qū)內(nèi)貢獻(xiàn)差距呈現(xiàn)小幅下降趨勢(shì)，分為2個(gè)階段，2015年之前貢獻(xiàn)率下降趨勢(shì)比較平緩，從28.766%下降至25.519%，累計(jì)下降3個(gè)百分點(diǎn)左右，2016年緩慢增長(zhǎng)為26.242%，之后表現(xiàn)出小幅下降的發(fā)展形態(tài)。超變密度貢獻(xiàn)差距由2010年20.274%持續(xù)下降至2018年55.621%。圖4

圖 4 我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平貢獻(xiàn)率Fig.4 Contribution of China's agricultural green development level

2.2 我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平動(dòng)態(tài)演變

研究表明，2010～2018年間，總體曲線出現(xiàn)雙峰，且側(cè)峰峰值較低，全國(guó)總體農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平具有微弱的兩極分化現(xiàn)象。

東部、中部和西部農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平動(dòng)態(tài)演進(jìn)。東部地區(qū)主峰峰值位置呈現(xiàn)右移演變態(tài)勢(shì)，且右移幅度較大，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平具有上升趨勢(shì)，且提升速度顯著；中部、西部地區(qū)主峰峰值位置未出現(xiàn)明顯變化，其農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平相對(duì)穩(wěn)定，增長(zhǎng)不明顯。在農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展差異化程度上，東部地區(qū)波峰降低特征明顯、寬幅變大，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平地區(qū)差距逐漸變大，且趨勢(shì)明顯。中部地區(qū)主峰波峰高度起伏不定，寬度小幅變寬，意味著中部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平地區(qū)差距有小幅度擴(kuò)大，而后出現(xiàn)有小側(cè)峰出現(xiàn)，中部地區(qū)存在一定程度的兩極分化現(xiàn)象。西部地區(qū)主峰波峰高度陡峭穩(wěn)定，西部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平地區(qū)差距相對(duì)穩(wěn)定，而后出現(xiàn)有明顯側(cè)峰，西部地區(qū)存在顯著的兩極分化現(xiàn)象。圖5～8

圖 5 全國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平核密度Fig.5 Nuclear agricultural green development level nuclear density map

圖 6 東部農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平核密度Fig.6 Nuclear density of green development level in eastern agriculture

圖 7 中部農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平核密度Fig.7 Central agricultural green development level nuclear density map

圖 8 西部農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平核密度Fig.8 Nuclear density of green development level in western agriculture

2.3 我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平長(zhǎng)期轉(zhuǎn)移趨勢(shì)

研究表明，我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的轉(zhuǎn)移矩陣概率，對(duì)角線位置的概率值表示發(fā)生 “狀態(tài)鎖定”的可能性。第IV種狀態(tài)的自我鎖定概率最高，為97.73%，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平在下一年有97.73%的可能性仍保持這一狀態(tài)，趨近于0的降級(jí)概率有利于中國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展呈高水平發(fā)展；第一種狀態(tài)概率為64.29%，為四種狀態(tài)中最低概率，低水平農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展正在減少。非對(duì)角線上的概率顯示，狀態(tài)躍遷主要發(fā)生在第Ⅱ、第Ⅲ類型。第Ⅰ種類型在下一時(shí)期向第Ⅱ種狀態(tài)發(fā)生躍遷的概率最高，達(dá)35.71%，向第Ⅲ，第Ⅳ種狀態(tài)躍遷的概率為0；同時(shí)，狀態(tài)Ⅱ向狀態(tài)Ⅲ、狀態(tài)Ⅳ躍遷的概率分別為27.5%和0，有1/4以上的概率躍遷至相鄰狀態(tài)；中高水平地區(qū)(Ⅲ)存在11.46%的概率躍遷至高水平地區(qū)(IV)，高水平地區(qū)僅存在2.27%的概率向中高水平地區(qū)退化。在我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平分布動(dòng)態(tài)演變進(jìn)程中，自我鎖定現(xiàn)象依水平上升，且所有類型降級(jí)風(fēng)險(xiǎn)較低，均在5%以下，狀態(tài)躍遷現(xiàn)象主要發(fā)生在“低水平(Ⅰ)→中等水平(Ⅱ)→中高等水平(Ⅲ)”。表3

表3 2010-2018年我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平轉(zhuǎn)移矩陣概率Table 3 The transfer matrix probability of China's agricultural green development level: 2010-2018

我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平初始主要分布于中等水平(Ⅱ)的地區(qū)占41.94%，低水平(Ⅰ)、中高等水平(Ⅲ)地區(qū)分別占29.03%、22.58%，高等水平(Ⅳ)地區(qū)僅為6.45%，初始我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平較低，中高等、高等水平地區(qū)占比較少。穩(wěn)態(tài)分布中，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展高等水平地區(qū)占81.34%，相較初始分布增加74.89%，低水平地區(qū)僅占0.09%，相較初始分布減少28.94%，隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化戰(zhàn)略的大力推進(jìn)，環(huán)境友好型農(nóng)業(yè)發(fā)展成效顯著，近82%的地區(qū)都將會(huì)跨入農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展高水平地區(qū)。表4

表 4 我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平初始分布和穩(wěn)態(tài)分布Table 4 Initial and steady distribution of green development level of agriculture in China

3 討 論

鞏前文等[16]的研究結(jié)論也驗(yàn)證了這一核心觀點(diǎn)。辛嶺等[17]提出東、中和西部地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展存在不同優(yōu)勢(shì)及短板，為選擇動(dòng)態(tài)、區(qū)域性視角考查我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平提供依據(jù)。丘雯文等[18]提出農(nóng)業(yè)面源污染區(qū)域差異是造成總體差異的主要來(lái)源，與研究得出的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展區(qū)域間差異逐年上升是造成總體差異的主要因素二者含義是相同的。東、中、西部地區(qū)均出現(xiàn)明顯極化現(xiàn)象，與李欠男等[19]在針對(duì)農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率研究中所提出的各區(qū)域表現(xiàn)為兩極化或多極化的觀點(diǎn)具有一致性?；谌珖?guó)31個(gè)省(直轄市、自治區(qū))面板數(shù)據(jù)，缺乏具體到市級(jí)的調(diào)查數(shù)據(jù)，所得出結(jié)論難以全面細(xì)致分析我國(guó)各市農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平，也是研究的局限性之一，尚需進(jìn)一步探究。

4 結(jié)論

4.1我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平空間差距整體呈上升趨勢(shì)。2017年基尼系數(shù)為0.110，與2010年相比累計(jì)上升14.55%，而后有所下降。其中，西部地區(qū)內(nèi)部各省份農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平差異逐年降低，年均降低3%，東、中部地區(qū)內(nèi)部差異小幅上升，年均增長(zhǎng)率分別為4.6%、2.2%。差異大的主要原因在于區(qū)域間差異，其中，東-西部地區(qū)間差異最大，為0.113。其次，是東-中部地區(qū)間差異，為0.101。中-西部地區(qū)間差異最低，為0.082。

4.22010～2018年間，全國(guó)總體農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平動(dòng)態(tài)演進(jìn)呈現(xiàn)出微弱的兩極分化特征；東部地區(qū)主峰峰值位置出現(xiàn)大幅度右移，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平增速顯著，是拉動(dòng)我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平上升的主要地區(qū)；西部地區(qū)兩極化程度明顯。

4.3我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平四種狀態(tài)自我鎖定概率依次提升，分別為64.29%、71.25%、84.38%、97.73%。各類狀態(tài)向上級(jí)躍遷的概率均大于其降級(jí)概率，且降級(jí)概率均在5%以下。我國(guó)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平初始分布中有41.94%分布于中等水平(Ⅱ)地區(qū)，僅有6.45%的高水平(Ⅳ)地區(qū)存在。但在穩(wěn)態(tài)分布中，將出現(xiàn)81.34%的高等水平(Ⅳ)地區(qū)，低水平(Ⅰ)、中等水平(Ⅱ)和中高等水平(Ⅲ)三種類型總共僅占18.66%。