農業綠色生產效率與經濟韌性耦合協調度的時空演變特征

梁坤麗，劉維奇

（1.山西財經大學 經濟學院，太原 030006；2.晉中學院 經濟管理系，山西 晉中 030032）

0 引言

農業是國民經濟的基礎產業，其高質量發展事關國家糧食安全和農民增收。然而在農業效益增值乏力、資源環境約束、外部環境不確定性等多重壓力下，農業高質量發展面臨著嚴峻的挑戰。高質量發展的實質是可持續發展，可持續發展的要求和外部環境的不確定性引起了學者們對效率和韌性問題的關注。農業綠色生產效率主要關注資源環境等約束下的最大產出，而農業經濟韌性強調農業在應對不確定性時的恢復、適應和轉型能力。若僅考慮效率則系統容易大起大落，若僅探討韌性則容易導致資源冗余和發展滯后；只有富有韌性又不失效率，才能有效應對系統內外的變化以實現高質量發展。因此，提升農業綠色生產效率、農業經濟韌性及二者的耦合協調發展已成為農業高質量發展的重要內容和迫切要求。

與本文相關的文獻主要有3類，一是關于農業綠色生產效率的研究，主要集中在兩個方面，一方面是農業綠色生產效率評價，有學者傾向于構建更全面的評價指標體系，采用更科學的方法進行綜合評價[1]；另一方面是影響因素，研究表明環境規制[2]、財政支持[3]等對農業綠色生產效率有顯著影響。二是關于農業經濟韌性的研究，主要圍繞農業韌性的評價、影響因素、影響效應等展開。由于內涵界定并不一致，因此其評價指標體系及評價結果比較多元[4—6]，研究發現產業融合有助于農業經濟韌性提升進而促進農業高質量發展[4]。三是關于效率與韌性的協同研究，學者們已在能源[7]、水資源[8]和海洋漁業系統開始探索，評價其效率和韌性的協同水平。梳理以往研究成果發現：單獨探討農業綠色生產效率和農業經濟韌性的文獻較為豐富，但缺乏對二者的動態演進分析；效率與韌性的協同在很多產業開始探索應用，但缺乏在農業領域的相關研究。

鑒于此，本文構建農業綠色生產效率和農業經濟韌性指標體系，運用耦合協調度、Markov鏈等方法，系統評估中國農業綠色生產效率和農業經濟韌性耦合協調水平的時空分異、演變趨勢及影響因素，力圖豐富效率與韌性的協同研究成果，助力農業高質量發展。

1 研究設計

1.1 農業綠色生產效率評價指標體系構建及測度

借鑒已有相關研究[9—11]，從投入和產出兩個角度來選取指標，見下頁表1。采用投入導向、規模報酬不變和全局參比的超效率EBM模型來測度農業綠色生產效率。

表1 農業綠色生產效率評價指標體系

1.2 農業經濟韌性評價指標體系及測度

借鑒已有相關研究[4—6]，從農業經濟韌性的抵抗恢復、適應調整及轉型發展三個能力層面，構建評價指標體系，見下頁表2，并采用極差標準化法對原始數據進行標準化處理，運用熵權法計算指標權重并測度農業經濟韌性水平。

表2 農業經濟韌性評價指標體系

1.3 耦合協調度測度

該方法主要用于分析兩種以上的系統間相互作用的協同水平。借鑒相關研究[15]，考慮到兩大系統在農業發展中同等重要，將本文參數設定為0.5。根據計算結果將耦合協調度（Coupling Coordination Degree，以下簡稱CCD）進行聚類，劃分為4 個等級：CCD≤0.4648 為低耦合協調度（L），0.4648＜CCD≤0.5485 為中低耦合協調度（ML），0.5485＜CCD≤0.6520 為中高耦合協調度（MH），0.6520＜CCD≤1為高耦合協調度（H）。

1.4 核密度估計法

本文采用高斯核估計區域農業綠色生產效率、農業經濟韌性及二者耦合協調度的核密度曲線以分析其區域差異和時序演變特征。公式如下：

其中，f(x)為x點處的概率密度估計函數，N是觀測值的數目，h表示帶寬，Xi為獨立同分布的觀測值，K(·)是核函數。

1.5 Markov鏈

該方法通過狀態轉移矩陣描述變量隨時間推移至不同狀態的轉移概率。傳統Markov 鏈假設區域間相互獨立，而空間Markov 鏈彌補了傳統Markov 鏈對空間關聯的忽視，揭示變量時空演變特征。本文采用傳統和空間Markov鏈分析不同耦合協調度的區域動態演變趨勢。

1.6 數據來源

研究樣本選擇2008—2020 年我國30 個省份（不含西藏和港澳臺）的面板數據，除設施農業面積來源于全國溫室數據系統，休閑農業數據來源于歷年《中國休閑農業年鑒》外，其他統計數據主要來源于《中國統計年鑒》《中國農村統計年鑒》《中國農業年鑒》、各省份統計年鑒和統計公報、國家統計局數據中心、中國經濟與社會發展統計數據庫。部分缺失數據采用線性插值法補齊，與價格有關的變量均以2000年為基期對數據進行折算。

2 結果分析

2.1 農業綠色生產效率和農業經濟韌性的時空特征

2.1.1 農業綠色生產效率的分布動態

如圖1（a）所示，時間趨勢上，觀察期內全國平均農業綠色生產效率幾乎保持不變，年均增長率為0.2%。空間上呈現非均衡特征，東部、西部、東北和中部地區逐級遞減，中部地區基本屬于“淪陷區”，東北地區平均水平逐漸下降，波動最大。

圖1 全國及四大地區的農業綠色生產效率時空分布動態演進

如圖1（b）所示，觀察期內全國平均農業綠色生產效率分布動態呈現如下特征：第一，核密度分布曲線中心位置隨年份的推移未發生明顯變化，說明農業綠色生產效率停滯不前。第二，主峰峰值在波動中上升，寬度在波動中變窄，說明農業綠色生產效率集聚程度在上升，絕對差異呈縮小趨勢。第三，存在一定程度的右拖尾現象，延展性呈現拓寬后又收窄的趨勢，說明農業綠色生產效率最高的省份（江蘇）與最低的省份（甘肅）之間的差距在縮小。第四，波峰數量呈明顯多峰格局，表明農業綠色生產效率有一定梯度，呈多極分化現象。

圖1（c）至圖1（f）分別描述了東部、中部、西部及東北地區農業綠色生產效率的動態演進特征。觀察可知：各地區波峰位置同全國類似，表明各地區農業綠色生產效率也是停滯不前，但各地區分布形態及波峰數量略有差異。東部地區呈現多峰且波峰寬度變寬，表明東部地區農業綠色生產效率呈多極分化且內部差異擴大。中部地區大多數年份呈雙峰格局，表明中部地區農業綠色生產效率呈現比較穩定的兩極分化。西部地區呈現多峰—雙峰的轉變且主峰高度變高、寬度變窄，表明西部地區呈現由多極分化向兩極分化轉變的態勢，且內部差異縮小。東北地區呈雙峰狀態，波峰寬度逐漸增加，存在一定程度的右拖尾，表明東北地區農業綠色生產效率呈現兩極分化，遼寧農業綠色生產效率持續提高，進一步拉大與吉林的差距。

2.1.2 農業經濟韌性的分布動態

如圖2（a）所示，時間趨勢上，觀察期內全國農業經濟韌性呈現波動上升趨勢，年均增長率為5.6%。空間上呈現非均衡特征，東部、東北、中部和西部地區逐級遞減，其中，東北地區自2017 年逐漸下降，中部地區增長放緩，而西部地區呈逐漸增長態勢，到2020年三者發展水平趨同。

圖2 全國及四大地區的農業經濟韌性時空分布動態演進

如圖2（b）所示，觀察期內全國農業經濟韌性分布動態呈現如下特征：第一，核密度分布曲線中心位置隨年份的推移向右移動，說明農業經濟韌性逐漸向高水平演進。第二，主峰峰值在波動中下降，寬度略微變寬，說明全國農業經濟韌性離散程度在上升，絕對差異呈擴大趨勢。第三，存在一定程度的右拖尾現象，農業經濟韌性最高的省份（北京）與最低的省份（廣西）之間的差距在縮小。第四，波峰數量呈明顯單峰格局，表明農業經濟韌性不存在多極分化特征，各地區均衡化發展。

圖2（c）至圖2（f）分別描述了東部、中部、西部及東北地區農業經濟韌性的動態演進特征。觀察可知：各地區波峰位置同全國類似，呈現右移趨勢，表明各地區農業經濟韌性均向高水平演進。但各地區的核密度分布形態及波峰數量略有差異。東部地區波峰呈現單峰—雙峰—多峰的發展格局，波峰寬度有變寬的趨勢，說明東部地區農業經濟韌性逐步呈現多極分化的格局，內部差異在擴大。中部地區波峰呈單峰，延展性在收斂，表明中部地區農業經濟韌性最低省份（山西）正向平均水平靠近。西部地區波峰呈單峰—雙峰格局且波峰變寬，表明西部地區農業經濟韌性呈兩極分化，內部差異有擴大的趨勢。東北地區波峰呈現單峰—雙峰—單峰的發展格局，主峰高度變高，波峰寬度變窄，表明東北地區農業經濟韌性在波動中向較高水平集聚，內部絕對差異呈現波動中縮小的趨勢。

2.2 耦合協調度分布動態及演進趨勢

2.2.1 耦合協調度分布動態

由圖3（a）所示，時間趨勢上，觀察期內全國耦合協調度在波動中上升，年均增長率為5.58%?？臻g上呈現非均衡特征，東部、西部、中部和東北地區逐級遞減。東北地區波動較大，2008年其耦合協調度遠高于平均水平，2009年開始波動下降，到2020 年與中部地區水平趨同。西部地區增長最為穩健，由2008年遠低于全國平均水平，到2020年超過全國平均水平，并逐步接近東部地區平均水平。

圖3 全國及四大地區的農業綠色生產效率與經濟韌性耦合協調度分布動態演進

由圖3（b）所示，觀察期內全國耦合協調度的分布動態呈如下特征：第一，核密度分布曲線中心位置隨時間的推移先左移后右移，但整體向右側移動。說明在觀察期內波動頻繁，但總體呈現上升趨勢。第二，主峰高度先上升后下降，寬度在波動中變寬，說明全國平均耦合協調度的離散程度在上升，其絕對差異隨時間推移呈現擴大趨勢。第三，呈現一定程度的右拖尾，延展性呈小幅度收斂趨勢，說明耦合協調度最高的省份（上海）與最低的省份（甘肅）絕對差距在縮小。第四，波峰數量呈現多峰—雙峰變化過程，表明全國耦合協調度有一定的梯度，存在多極分化和兩極分化的趨勢但分化程度在減弱。

圖3（c）至圖3（f）分別描述了東部、中部、西部及東北地區耦合協調度的動態演進特征。觀察可知：在分布位置方面，東部地區2009—2011 年小幅度左移，之后右移；中部地區小幅度右移；東北地區僅2009年左移；西部地區基本與全國整體趨勢保持一致，在波動中上升。在波峰態勢方面，東部地區分布形態與全國趨勢基本保持一致，即東部地區耦合協調度的離散程度在上升，內部絕對差異呈現擴大趨勢；中部地區主峰高度在波動中上升，寬度無明顯波動，表明中部地區耦合協調度的集聚程度提升；西部地區主峰高度呈現上升—下降—上升態勢，寬度波動中變窄，表明西部地區耦合協調度集聚程度在波動中上升，內部絕對差異隨時間推移呈逐漸縮小的趨勢。在延展性方面，除東北地區外，其他地區延展性均呈現小幅度收斂趨勢，其中西部地區收斂幅度最大，表明這些區域內部水平最高省份與最低省份的差距在縮小。東北地區延展性呈現先收斂后擴展的趨勢，說明遼寧耦合協調度繼續提高，與吉林差異進一步拉大。在極化趨勢方面，東部和東北地區呈現雙主峰且高度差別不大，中部地區穩定呈現雙峰狀態，主峰位置較高，側峰位置較低，峰值左大右小，無明顯變動；西部地區呈現多峰—雙峰的變化趨勢。表明各地區耦合協調度均呈現多極分化—兩極分化的轉變趨勢。

2.2.2 耦合協調度動態演進趨勢

本文將采用Markov鏈分析全國耦合協調度轉移方向及概率，以期進一步考察其動態演進。與前文一致，將全國耦合協調度分為4種類型：低水平（L）、中低水平（ML）、中高水平（MH）及高水平（H），從而得到2008—2020年時間跨度為1年、3年和5年的耦合協調度傳統Markov轉移矩陣，見表3。

表3 2008—2020年耦合協調度的傳統Markov概率轉移矩陣

根據表3 測算結果，首先，各類別對角線上概率值并沒有顯著高于非對角線上的概率值，說明各地區耦合協調度并不穩定，保持始終狀態的概率較小，內部流動性較強。在觀察期內，當時間跨度為1 年時，不同類別之間轉移最大概率發生在L向ML轉移方向上，為47.9%，其次為ML向MH轉移；當時間跨度為3年時，不同類別轉移最大概率仍為L向ML轉移，高達73.8%，其次為MH向H轉移，為60%；當時間跨度為5年時，不同類型轉移最大概率為MH向H轉移，高達76.6%。其次，比較各類別對角線上元素與其上三角元素值大小，當時間跨度為3 年時，只有部分對角線上的值小于上三角的元素；當時間跨度為5年時，所有對角線上的值均小于上三角的元素，表明不同耦合協調度地區均能實現等級向上跨越發展。最后，不同耦合協調度地區實現等級向上發展的時間跨度不同，低和中低水平實現等級向上發展的時間跨度為3年，而中高水平則為5年。

表3揭示了耦合協調度動態演進規律，但忽視了耦合協調度往往受到周邊地區的影響，因此考慮空間背景，構建跨期為1 年的空間Markov 轉移概率矩陣，如表4 所示。

表4 2008—2020年耦合協調度的空間Markov鏈轉移概率矩陣

可以看出：（1）空間效應在各地區耦合協調度動態發展中起著重要作用。在不同類別鄰居條件下，耦合協調度類別轉移概率各不相同，也不同于相應的傳統Markov轉移概率矩陣。以耦合協調度的L 地區為例，當跨度為1年，其鄰居分別為L、ML、MH 和H 地區時，其保持穩定的概率分別為42.3%、46.2%、61.5%和40.0%，不同于傳統情形下的51%。（2）不同鄰居水平在不同類別的轉移作用不同，存在“以鄰為善”和“以鄰為壑”情形。以ML 和MH 地區為例，若以耦合協調度高水平地區為鄰，則向上提升概率要高于以同水平地區為鄰的轉移概率，而若與低水平地區為鄰，則其向下轉移概率也要高于以同水平為鄰的轉移概率。說明ML 和MH 地區受周圍的影響較大，即低水平鄰居會拖累本地區耦合協調度提升。但是也存在特例，L 與ML 為鄰，向上轉移概率反而降低了，說明L 和H地區的耦合協調度可能還受其他因素影響。（3）高水平鄰居通過擴散和溢出效應提升低水平鄰居的耦合協調度。與高水平為鄰時，各地區向上轉移的概率均高于傳統情形。如以ML 地區為鄰時，L 地區向上轉移的概率為53.8%，大于傳統Markov 鏈情況下的47.9%；當以MH 地區為鄰時，ML 地區向上轉移概率同樣也高于傳統情況。即與不考慮空間因素的情形相比，高水平鄰地對本地耦合協調度具有拉動作用。

2.3 耦合協調度的影響因素

借鑒已有相關研究[13,14]，選取產業結構、市場規模、環境規制和財政支農作為影響因素，并采用分位數回歸方法探討各因素對耦合協調度的影響。上述影響因素依次選取非農產業占比、社會消費品零售總額、環境污染治理投資總額以及財政農林水事務支出占比來衡量。

表5呈現了各因素對耦合協調度影響的分位數回歸結果。結果顯示：在25%分位點處，產業結構的影響系數為-0.023，在1%的水平上顯著，說明產業結構對低水平耦合協調度有抑制作用；市場規模的影響系數為0.276，在1%的水平上顯著，說明市場規模擴大能提升耦合協調度；財政支農和環境規制的影響系數均未能通過顯著性檢驗。在50%分位點處，環境規制的影響系數為-0.156，在5%的水平上顯著，說明環境規制不能對中低耦合協調度產生提升作用；市場規模的影響系數為0.167，在10%的水平上顯著，說明市場規模擴大能提升耦合協調度；產業結構和財政支農的影響方向均為負，均未通過顯著性檢驗。在75%分位點處，產業結構的影響系數為0.011，在5%的水平上顯著，說明產業結構對中高水平耦合協調度有促進作用；環境規制的影響系數為-0.173，在5%的水平上顯著，說明環境規制對中高水平的耦合協調度有抑制作用；市場規模的影響系數為0.080，在1%的水平上顯著，說明市場規模擴大能提升耦合協調度；財政支農的影響方向為負但未能通過顯著性檢驗。

表5 耦合協調度影響因素的分位數回歸結果

綜上回歸結果發現：（1）產業結構對耦合協調度的影響由負轉正，可能的原因是產業結構升級未能形成有效反哺，在一定程度上降低了農業生產效率和農業經濟韌性[12]，而隨著耦合協調度進一步提升，產業結構升級通過農村三產融合、農業產業鏈延伸與拓展，促進了農業生產效率和農村經濟韌性的提升。（2）市場規模對耦合協調度的影響顯著為正，但存在遞減效應。可能的原因是有效且較大的市場需求對農業發展形成需求和供給循環因果鏈，通過本地市場效應和價格指數效應促進農業快速發展，提升農業生產效率和抗風險能力。而遞減效應可能源于農業品很難像工業品實現多樣化，造成市場需求擴大緩慢所產生的遞減效應。（3）環境規制對耦合協調度的影響呈現負向且程度遞增趨勢?？赡艿脑蚴窃跓o明顯技術進步的前提下，環境規制增加農戶綠色農藥、化肥等的替代成本，制約農業綠色生產效率進而抑制耦合協調度提升。（4）財政支農對耦合協調度的影響為負，且均未通過顯著性檢驗，可能的原因是觀察期內財政對農林水務的投資結構與農業需求不匹配[12]，或者財政投資效應具有長期性和滯后性，目前效果未能顯現。

3 結論

本文通過構建指標體系，測算農業綠色生產效率、農業經濟韌性及二者的耦合協調度，揭示其時空演化特征，并探究耦合協調度的影響因素，結果表明：（1）農業綠色生產效率停滯不前，農業經濟韌性波動上升，二者的耦合協調度整體不高但逐步提升；東部、西部、中部和東北地區呈現逐級遞減的空間非均衡性，西部與東部地區是高水平“凸起”，東北與中部地區是中低水平“塌陷”趨勢。（2）耦合協調度在各區域均存在明顯的極化特征，但分化程度在減弱；東部地區內部差異有擴大趨勢，西部地區呈縮小趨勢。耦合協調度保持初始狀態的概率較小，內部流動性較強，能夠實現3～5年等級向上的跨越式發展。耦合協調度具有顯著的空間依賴性，水平高的省份具有正向的空間溢出效應。（3）產業結構對耦合協調度呈現“U”型影響，財政支農和環境規制產生負向影響，市場規模產生正向影響。