长江经济带农业生产效率和碳排放水平耦合协调发展研究.pdf

江西农业学报 2023，35（06）：149157ActaAgriculturaeJiangxiDOI:10.19386/ki.jxnyxb.2023.06.021长江经济带农业生产效率和碳排放水平耦合协调发展研究吴 越，沈艳阳，徐升艳*，梁荣荣（河海大学 商学院，江苏 常州 213000）摘 要:基于长江经济带11省（市）20112020年的面板数据，应用耦合协调度及重心迁徙模型，测算了长江经济带的农业生产效率和碳排放水平，并探究了两者间耦合协调度的时空变化及其重心的迁徙趋势。结果表明：长江经济带的总体耦合协调度较高，农业生产效率与碳排放水平的提高具有同步性；农业生产效率、碳排放水平、耦合协调度在空间上总体呈现自西南向东北，自内陆向沿海递增的趋势；在20112020年期间，长江经济带的农业生产效率以及耦合协调度总体均呈现先下降再上升的变化趋势，以上游的上升速度最快，而农业碳排放强度总体呈现波动下降的趋势，以上游的下降速度最快；耦合协调度在地区间的差异呈现缩小趋势，上游逐渐追赶并超越中下游；长江经济带农业生产效率与碳排放水平的耦合协调重心位于湖南与湖北省的交界处，其自东北向西南、自沿海向内陆迁徙。根据上述研究结果，提出了优先发展长江经济带上游地区、因地制宜制定政策、坚定不移推行政策等建议。关键词:长江经济带；农业生产效率；农业碳排放水平；耦合协调度 中图分类号：F304 文献标志码：A 文章编号：1001-8581（2023）06-0149-09Study on Coupling Coordination Development of Agricultural Production Efficiency and Carbon Emissions in Yangtze River Economic Belt WUYue,SHENYan-yang,XUSheng-yan*,LIANGRong-rong (BusinessSchool,HohaiUniversity,Changzhou213000,China)Abstract:Basedonthepaneldataof11provincesandcitiesintheYangtzeRiverEconomicBeltfrom2011to2020,thispapermeasuredagriculturalproductionefficiencyandcarbonemissionlevels,andanalyzedthespatialandtemporalchangesofthecouplingcoordinationdegreeandthemigrationtrendofitsequilibriumpointintheYangtzeRiverEconomicBeltbythecouplingcoordinationdegreeandthemigrationmodelofthecenterofgravity.TheresultsshowthattheoverallcouplingcoordinationlevelofYangtzeRiverEconomicBeltishigh,andtheimprovementofproductionefficiencyandcarbonemissionlevelissynchronous.Thespatialtrendofproductionefficiency,carbonemissionlevelandcouplingcoordinationdegreeisincreasingfromsouthwesttonortheastandfrominlandtocoastal.During20112020,theagriculturalproductionefficiencyandcouplingcoordinationdegreeoftheYangtzeRiverEconomicBeltshowatrendoffirstdecreasingandthenincreasing,withthefastestrateoftheupperreaches,whiletheagriculturalcarbonemissionintensityshowsatrendoffluctuatinganddecreasing,withthefastestrateoftheupperreaches.Thedifferenceofcouplingcoordinationdegreebetweenregionsisdecreasing,andtheupstreamgraduallycatchesupandovertakesthemiddleandlowerreaches.ThecouplingcoordinationcenterofagriculturalproductionefficiencyandcarbonemissionlevelintheYangtzeRiverEconomicBeltislocatedatthejunctionofHunanandHubei,whichmigratesfromnortheasttosouthwestandfromcoastaltoinland.Accordingtotheaboveresearchresults,weproposetoprioritizethedevelopmentofupstreamareas,formulatepoliciesaccordingtolocalconditions,andfirmlyimplementpolicies.Key words:YangtzeRiverEconomicBelt;Agriculturalproductionefficiency;Agriculturalcarbonemissionlevel;Couplingcoordinationdegree0 引言2020年6月8日，习近平总书记考察四川时指出：“保护好长江流域生态环境，是推动长江经济带高质量发展的前提，也是守护好中华文明摇篮收稿日期：2023-04-23作者简介：吴越（2002），男，湖北黄石人，主要从事低碳经济研究。*通信作者：徐升艳。江 西 农 业 学 报35 卷150的必然要求”。长江经济带覆盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州，其2021年人口和GDP分别占全国的43%和46%。近年来，随着社会、经济的高速发展，全球变暖不断加剧，我国已向世界作出“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取在2060年前实现碳中和”的承诺。“十四五”全国农业绿色发展规划中明确提出：“要加快农业全面绿色转型，持续改善农村生态环境，发展绿色、低碳农业是推动生态文明建设的重要抓手”。目前，制约长江经济带高质量发展的关键问题是生态问题，修复生态环境是首要任务。在使用DEA模型测算农业生产效率方面，Farrell1在1957年首次使用“非预设生产函数”（即原始的DEA模型）测算了英国的农业生产效率；Fried等2认为管理无效率、环境因素和统计噪声会影响决策单元的生产效率，因此有必要剔除这些影响因素；郭军华等3使用三阶段DEA模型，剔除以上因素，测算了我国31个省（市）的农业生产效率，发现城市化和受教育程度的提高有利于提升农业生产效率；崔海洋等4-7使用三阶段DEA模型测算了我国不同地区及长江经济带11省（市）的农业生产效率，发现环境因素对农业生产效率的影响很大，长江经济带的农业生产效率处于上升趋势。关于农业碳排放的测算方法，黄祖辉等8采用分层投入产出生命周期评价法构建5个层级，对农业系统碳足迹进行了量化，并对农业碳排放量进行了核算；董红敏等9根据OECD提供的反刍动物甲烷排放量计算方法，结合中国反刍动物能量供应的特点，初步估算了中国反刍动物的甲烷排放量；李国志等10从能源消费视角对19812007年中国农业二氧化碳排放量进行了测算，在此基础上，利用LMDI模型对碳排放进行了因素分解，结果表明经济增长是农业碳排放的最主要驱动因素。关于农业经济发展与碳排放关系的研究，颜廷武等11以农业碳排放强度和农业经济强度为核心指标，对我国2013年的农业碳排放进行了EKC检验，结果表明我国农业碳排放强度与农业经济强度之间存在“倒N型”EKC关系且存在双拐点；王太祥等12采用Tapio脱钩模型测算了西北干旱区“九五”至“十二五”期间农地利用碳排放与经济增长的关系，结果表明农业碳排放与农业经济增长的相互作用显著，以弱脱钩效应为主；李波13应用ECM模型进行研究，得出我国经济增长与农业碳排放总强度之间存在协整关系。综上所述，在应用三阶段DEA模型测算农业生产效率和农业部门的碳排放量方面已取得了一定的研究成果；虽然已有许多关于农业经济增长与碳排放的研究，但是鲜有学者研究长江经济带农业生产效率和碳排放水平的耦合协调关系。鉴于此，本文在借鉴前人研究成果的基础上，探究了长江经济带农业生产效率与碳排放水平的耦合协调关系和发展规律，并根据研究结论提出了相应的政策建议，以期为长江经济带农业减排政策的制定提供参考，促进长江经济带的生态修复和高质量发展。1 数据来源与研究方法1.1 数据来源本文所用的数据均来源于 中国统计年鉴（20122021）中国农村统计年鉴（20122021）中国人口和就业年鉴（20122020），部分缺失的数据使用各省（市）统计年鉴（20122021）补全。1.2 研究方法1.2.1 农业生产效率的测算 参照郭军华等3的测算方法，在传统数据包络分析方法(DEA)的基础上，构建三阶段DEA模型。在第二阶段采用随机前沿(SFA)回归模型剔除环境与随机因素的影响，根据调整后的投入要素与原始产出，应用传统的DEA模型测算最终的农业生产效率。参考崔海洋等4,7的研究，投入指标通常选用可直接投入的生产要素，产出指标通常选择农林牧副渔总产值。在农业生产中，可直接控制的生产要素主要有土地、劳动力以及资本中的农业机械总动力和农村固定资产投资，而政策支持、教育水平、环境保护等外在因素也会影响农业投入产生的效果，进而影响农业生产效率。结合本研究的重点，为保证数据的一致性和准确性，本文共选取1个产出指标、4个投入指标、4个环境指标来测算长江经济带各省（市）的农业生产效率，各测算变量的具体信息如表1所示。1.2.2 农业碳排放强度的测算 参照李波13的研究，采用IPCC法，用表2中的碳排放系数计算各类碳源的碳排放量；再用各省（市）的碳排放量除以第一产业总产值（第一产业总产值以2011年为基6 期151吴越等：长江经济带农业生产效率和碳排放水平耦合协调发展研究期进行平减），得到各省（市）的碳排放强度。表1 农业生产效率的测算变量指标类型类别名称投入指标土地农作物总播种面积劳动力第一产业从业人数资本农业机械总动力农村固定资产投资产出指标经济产出农林牧副渔总产值环境指标政策支持农林水支出教育水平平均受教育年限环境保护水土流失治理面积城乡结构城市化率1.2.3 耦合协调模型 耦合度是来源于物理学的概念，用来描述2个或2个以上系统或运动方式之间的相互作用程度；耦合协调度是衡量系统之间协调发展的程度。参照孙伟利等15的处理方法，本文把农业生产效率和碳排放水平分别作为一个子系统，共同构成一个复合系统。将农业生产效率和碳排放强度分别用式（1）和式（2）进行正、负向标准化处理，以消除量纲不同的影响；为了避免后续计算中出现数据无意义的情况，统一在标准化数据的基础上加上0.0001。标准化后的碳排放强度即碳排放水平，碳排放强度越低，碳排放水平越高。计算公式为：xij=aij-minaijmaxaij-minaij+0.0001 （1）xij=maxaij-aijmaxaij-minaij+0.0001 （2）式（1）式（2）中：aij表示第i年j地区的农业生产效率（或碳排放强度）原始值；minaij和maxaij分别表示第i年j地区的农业生产效率（或碳排放强度）的最小值和最大值；xij表示标准化后的农业生产效率（或碳排放强度）。表2 不同碳源的碳排放系数碳源碳排放系数参考资料来源化肥0.8956kg/kg美国橡树岭国家实验室农药4.9341kg/kg美国橡树岭国家实验室农用塑料薄膜5.1800kg/kg南京农业大学农业资源与生态环境研究所柴油0.5927kg/kgIPCC联合国气候变化政府间专家委员会农业播种312.6000kg/hm2中国农业大学生物与技术学院农业灌溉20.4760kg/hm2参考文献 14参照张路路等16的计算方法，应用式（3）计算农业生产效率和碳排放水平间的耦合度C，式中U1、U2分别代表农业生产效率与碳排放水平。再通过式（4）计算其综合发展度T，式中与分别表示农业生产效率与碳排放水平的待定系数，+=1，本文认为农业生产效率与碳排放水平同等重要，因此令=0.5。最后通过式（5）计算其耦合协调度D。C=2U1U2U1+U2 （3）T=U1+U2（4）D=CT （5）参考林树高等17的研究，根据耦合协调度D将耦合协调程度划分为10个类别，如表3所示。1.2.4 耦合协调重心模型 为了探索长江经济带耦合协调度的相对变化，本文构建重心测算模型。耦合协调重心表示耦合协调度在该点的各个方向上处于相对均衡水平。耦合协调重心的位置变化代表着各省（市）的相对耦合协调水平的变化。参照卢俊宇等18的方法，耦合协调重心的测算公式为：LONGt=9k=1GMLtklongk9k=1GMLtk （6）LATt=9k=1GMLtklatk9k=1GMLtk （7）式（6）式（7）中：LONGt和LATt分 别 表 示t年耦合协调重心的经度与纬度；GMLtk表示t年k地区的耦合协调度；longk和latk分别表示k地区重心点的经度和纬度，其重心点用k地区的省会代表。假设第m年的耦合协调重心坐标为(LONGm,LATm)，第n年的耦合协调重心坐标为(LONGn,LATn)，且mn,则从m年到n年耦合协调重心的迁徙距离D和方向的计算公式分别为：D=R(LONGm-LONGn)2+(LATm-LATn)2（8）=n2+arctan(LATm-LATnLONGm-LONGn)（9）式（8）式（9）中：R为地理坐标转化为实际距离江 西 农 业 学 报35 卷152的系数，根据高军波等19的研究，R取值为111.111km；表示移动方向的角度，以正东为基准0，顺时针为负，逆时针为正，-180 180。表3 耦合协调程度的分类标准负向耦合（失调衰退）正向耦合（协调发展）D值耦合类型D值耦合类型0.000.09极度失调衰退0.500.59勉强协调发展0.100.19严重失调衰退0.600.69初级协调发展0.200.29中度失调衰退0.700.79中级协调发展0.300.39轻度失调衰退0.800.89良好协调发展0.400.49濒临失调衰退0.901.00优质协调发展2 实证分析2.1 农业生产效率由于本研究的侧重点并不仅仅是三阶段DEA模型测算，因此，为了节省篇幅，第一阶段的DEA结果在此不展示。2.1.1 SFA回归分析 为了有效剔除环境变量对农业生产效率的影响，先进行SFA回归分析。使用第一阶段DEA模型中投入要素的松弛变量作为被解释变量，以外生环境变量（农林水支出、受教育年限、水土流失治理面积、城市化率）作为解释变量，进行SFA回归分析。如果回归系数大于0，则说明增加环境变量的投入会提高农业投入变量的松弛变量，不利于提高农业生产效率；反之，如果回归系数小于0，则说明增加环境变量的投入会降低农业投入变量的松弛变量，有利于提高农业生产效率。SFA回归分析结果如表4所示，除农林水支出对机械总动力松弛值和固定资产投资松弛值的回归系数均为0，以及水土流失治理面积对播种面积松弛值的回归系数为0.01656外，其余的回归系数均通过了10%的显著性检验，说明外部环境变量对农业生产效率有显著的影响，因此要剔除环境变量和随机因素的影响，调整原始的农业生产要素投入，这有利于测算真实的农业生产效率。表4 第二阶段SFA回归分析结果环境变量项目播种面积松弛值从业人数松弛值机械总动力松弛值固定资产投资松弛值农林水支出回归系数-0.00004*0.00003*00z值-0.00001-0.00001-0.000020受教育年限回归系数105.69812*113.19699*581.89737*54.18405*z值-55.56296-68.02094116.86740-24.55834水土流失治理面积回归系数0.01656-0.01870*-0.04497*0.00848*z值0.010100.00650-0.02087-0.00337城市化率回归系数-4.96907*-5.46608*-32.32231*-2.12692*z值2.38180-2.68681-4.75304-0.91683常数回归系数-76.63997-465.28001-2104.77500*-279.78674*z值-435.56836-401.34386-811.34648-153.66316log(likelihood)-743.265-438.291-658.158-336.425LRtest17.90019.27055.25018.580Probchi20.0010.00100.001注：*、*和*分别表示在0.10、0.05和0.01水平上回归显著。2.1.2 三阶段DEA结果 从图1可以看出，20112020年长江经济带的农业生产效率在空间分布上呈现自西南向东北，自内陆向沿海递增的趋势。但是位于西部的四川省农业生产效率较高，四川省与东部的江、浙、沪3省（市）同为第一梯队，农业生产效率均值均接近1；位于东部的安徽省农业生产效率较低，处于第三梯队，农业生产效率均值低于0.65；其余省（市）均处于第二梯队。在20112020年期间，长江经济带的农业生产效率总体呈上升趋势（图2）。长江上、中、下游的农业生产效率均呈现先下降再上升的变化趋势，均在2012年出现下降，随后上升，其中上游的增速最大；中游次之，并在2017年有所下降；下游的增速最小，并在2020年略有下降。在2020年，上游的农业生产效率均值超过了中游和下游的均值。从表5可以看出，20112020年长江经济带的农业生产效率总体较高，10a的均值为0.908，历年的均值均在0.800以上。在20112020年期6 期153吴越等：长江经济带农业生产效率和碳排放水平耦合协调发展研究间，江、浙、沪的农业生产效率很高，均为1；安徽省历年的农业生产效率均较低，均低于当年长江经济带的均值。除江、浙、沪外，其余8个省（市）的农业生产效率均呈现2012年先下降、20132020年再上升的变化趋势。另外，在2020年，有7个省（市）的农业生产效率达到了1。农业生产效率00.6800000.6800010.8600000.8600010.9100000.9100010.9600000.9600011.000000km0180360云南云南贵州贵州湖南湖南江西江西浙江浙江湖北湖北重庆重庆四川四川江苏江苏安徽安徽上海上海 年份农业生产效率 图1 20112020年长江经济带农业生产效率的空间分布 图2 20112020年长江经济带农业生产效率随时间的变化表5 20112020年长江经济带各省（市）的农业生产效率省（市）2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年均值安徽0.7080.5920.6760.6820.6710.6710.6860.6880.7170.6760.677湖南0.8090.7570.8310.8400.8300.8370.7430.7880.8680.9040.821云南0.7980.6850.8150.8160.8030.7820.8030.9181.0001.0000.842贵州0.7070.6550.7320.7850.8480.9871.0000.9550.9690.9270.857江西0.8620.8260.9510.9450.9180.9540.9320.8930.9120.8780.907重庆0.9360.8450.9350.9440.9610.9610.9510.9670.9991.0000.950湖北0.9060.7880.9611.0000.9961.0000.9861.0001.0001.0000.964四川0.9520.8211.0001.0000.9941.0001.0001.0001.0001.0000.977上海1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000江苏1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000浙江1.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.0001.000均值0.8800.8150.9000.9100.9110.9270.9180.9280.9510.9440.9082.2 农业碳排放强度从图3可以看出，20112020年长江经济带的碳排放强度在空间分布上呈自西南向东北递减的变化特征，但是位于西部的四川省碳排放强度较低，位于东部的安徽省、江西省和上海市的碳排放强度较高。说明四川省不仅农业生产效率较高，对农业生产要素使用充分，而且注重绿色农业发展；而安徽省、江西省和上海市的碳排放水平不高，今后需要推进低碳农业发展。20112020年，长江经济带的碳排放强度总体呈现波动下降的变化趋势。由图4可见：在20112020年期间，长江上游的碳排放强度在不断下降；长江中游和下游的碳排放强度总体上也呈下降趋势，但在2013和2017年有一定程度的回升；上游的下降速度最快，其次是中游，下游的下降速度最慢，至2020年，长江经济带的碳排放强度表现为上游中游下游。km0180360碳排放强度00.1100000.1100010.1200000.1200010.1300000.1300010.1400000.1400010.170000云南云南贵州贵州湖南湖南江西江西浙江浙江湖北湖北重庆重庆四川四川江苏江苏安徽安徽上海上海图3 20112020年长江经济带碳排放强度的空间分布 由表6可知：20112020年，长江经济带各省（市）的农业碳排放强度均呈下降趋势，碳排放强度江 西 农 业 学 报35 卷154的总体降幅为36.0%；在20112020年期间，贵州省、云南省、重庆市的碳排放强度降幅较大，分别达67.6%、52.2%和44.5%，至2020年贵州省变为碳排放强度中等的省份，但云南省和重庆市的碳排放强度仍然较高；江、浙、沪的碳排放强度降幅较小，其中上海市仅下降了2.6%，至2020年江苏省和浙江省仍是碳排放强度较低的省份，上海市仍为碳排放强度中等的直辖市，但上海市的碳排放强度仍低于贵州省和云南省的；安徽省的碳排放强度降幅不大，是2020年碳排放强度最高的省份。年份碳排放强度图4 20112020年长江经济带碳排放强度随时间的变化表6 20112020年长江经济带各省（市）的农业碳排放强度省（市）年份均值降低幅度/%2011201220132014201520162017201820192020安徽0.1910.1820.1900.1830.1760.1650.1700.1710.1550.1390.17226.8云南0.2060.1910.1870.1810.1770.1680.1610.1430.1180.0980.16352.2重庆0.1750.1640.1650.1590.1470.1310.1370.1300.1140.0970.14244.5江西0.1530.1450.1590.1530.1450.1330.1400.1350.1180.1060.13930.4贵州0.2290.1980.1830.1500.1170.1060.0990.0930.0840.0740.13367.6上海0.1330.1240.1350.1320.1360.1370.1350.1330.1270.1300.1322.6湖北0.1480.1370.1410.1350.1250.1130.1190.1180.1050.0960.12435.0湖南0.1190.1150.1280.1240.1160.1090.1300.1280.1060.0910.11723.8浙江0.1200.1170.1240.1240.1200.1110.1130.1120.1030.0980.11418.9江苏0.1240.1150.1180.1130.1030.1000.1040.1050.1000.0940.10824.1四川0.1240.1160.1200.1160.1070.1020.1020.1000.0910.0770.10637.5均值0.1570.1460.1500.1430.1340.1250.1280.1240.1110.1000.13236.02.3 农业生产效率与碳排放水平的耦合协调度2.3.1 时空分布格局 从图5可以看出：20112020年长江经济带农业生产效率与碳排放水平的耦合协调水平在空间分布上呈现自西南向东北递减的趋势；但是位于西部的四川省耦合协调水平较高，处于优质耦合协调水平；而位于东部的安徽省耦合协调水平较低，处于濒临失调衰退阶段。究其原因，四川省的农业生产效率较高，农业碳排放强度较低，碳排放水平较高，因此其耦合协调水平较高；而安徽省则相反，该省的农业生产效率低，碳排放水平低，因此其耦合协调水平也低。说明农业生产效率与碳排放水平具有正相关性，两者的提升具有同步性。km0180360耦合协调度0.0000.4740.4750.7250.7260.8200.8210.8770.8780.936云南云南贵州贵州湖南湖南江西江西浙江浙江湖北湖北重庆重庆四川四川江苏江苏安徽安徽上海上海 年份耦合协调度图5 20112020年长江经济带耦合协调度的空间分布 图6 20112020年长江经济带耦合协调度随时间的变化20112020年长江经济带农业生产效率与碳排放水平的耦合协调度在时序变化上整体呈上升趋势。由图6可见，长江上游的耦合协调度呈现递增特征，中、下游呈现先下降再上升的特征。在20116 期155吴越等：长江经济带农业生产效率和碳排放水平耦合协调发展研究2020年期间，长江上游的平均耦合协调度从0.53上升至0.97，从勉强协调发展水平提升到优质协调发展水平；长江中游的增速适中，由0.78上升至0.91，从中级协调发展水平提升到优质协调发展水平；长江下游在2011年的耦合协调水平已较高，达到了0.76，但其增速过慢，2020年的耦合协调度为0.80，处于良好协调发展水平。20112020年，各省（市）农业生产效率与碳排放水平的耦合协调度均有所提高，其中：贵州、云南省的耦合协调度提升速度最快，分别从极度失调衰退和濒临失调衰退水平提升到了优质协调水平；安徽省、湖南省、上海市、浙江省的耦合协调度的变化较小，2020年分别处于勉强协调发展、中级协调发展、良好协调发展和优质协调发展水平；江西省、重庆市、湖北省、四川省、江苏省的耦合协调度有所提升，均提升了12个等级（图7图10、表7）。长江经济带2011年耦合协调度0.0000.1000.1010.2000.2010.3000.3010.4000.4010.5000.5010.6000.6010.7000.7010.8000.8010.9000.9011.000长江经济带2014年耦合协调度0.0000.1000.1010.2000.2010.3000.3010.4000.4010.5000.5010.6000.6010.7000.7010.8000.8010.9000.9011.000云南云南贵州贵州湖南湖南江西江西浙江浙江湖北湖北重庆重庆四川四川江苏江苏安徽安徽上海上海云南云南贵州贵州湖南湖南江西江西浙江浙江湖北湖北重庆重庆四川四川江苏江苏安徽安徽上海上海图7 2011年长江经济带耦合协调度的空间分布 图8 2014年长江经济带耦合协调度的空间分布km0180360长江经济带2020年耦合协调度0.0000.1000.1010.2000.2010.3000.3010.4000.4010.5000.5010.6000.6010.7000.7010.8000.8010.9000.9011.000云南云南贵州贵州湖南湖南江西江西浙江浙江湖北湖北重庆重庆四川四川江苏江苏安徽安徽上海上海云南云南贵州贵州湖南湖南江西江西浙江浙江湖北湖北重庆重庆四川四川江苏江苏安徽安徽上海上海图9 2017年长江经济带耦合协调度的空间分布 图10 2020年长江经济带耦合协调度的空间分布表7 20112020年长江经济带农业生产效率与碳排放水平的耦合协调度省（市）2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年均值安徽0.5160.0040.4760.5020.4980.5130.5360.5370.6120.5500.474云南0.4840.4880.6040.6320.6400.6540.6910.8100.9140.9570.687贵州0.0040.4190.5640.7020.8200.9350.9570.9410.9640.9500.725湖南0.7800.7220.7860.8010.8040.8220.6850.7430.8550.9070.791江西0.7530.7470.7730.7920.8040.8540.8250.8170.8650.8630.809重庆0.7060.7070.7460.7690.8170.8620.8440.8700.9240.9600.820上海0.8750.8990.8710.8790.8660.8650.8700.8750.8910.8840.877湖北0.7890.7290.8350.8700.8960.9250.9040.9150.9430.9610.877浙江0.9090.9170.8990.8990.9100.9300.9260.9280.9480.9590.922四川0.8770.7970.9080.9190.9350.9500.9490.9530.9710.9950.926江苏0.8980.9220.9150.9250.9470.9530.9460.9430.9530.9650.937均值0.6900.6680.7620.7900.8120.8420.8300.8480.8950.9050.804江 西 农 业 学 报35 卷1562.3.2 耦合协调重心的迁徙趋势 根据式（6）、式（7）计算出20112020年长江经济带农业生产效率与碳排放水平的耦合协调重心，并通过ArcGIS软件绘制出耦合协调重心所在位置，根据时间次序依次连接，得到图11。宏观上，长江经济带农业生产效率与碳排放水平的耦合协调重心位于湖南与湖北省的交界处。耦合协调重心的总体迁徙方向是自东北向西南，自沿海向内陆，2013年向西北迁徙，其余年份均向西南迁徙。从表8可以看出，耦合协调重心一共迁徙了174.202km，平均每年迁徙19.356km，其中向西迁徙距离较大，向南迁徙距离较小。km图11 20112020年长江经济带农业生产效率 与碳排放水平耦合协调重心的迁徙表8 20112020年长江经济带耦合协调重心及其迁徙年份耦合协调重心重心迁徙纬度/（）经度/（）距离/km方向201129.975113.921/201229.670113.43064.255西南201329.673113.19226.471西南201429.620113.06215.610西南201529.583112.93314.948西南201629.543112.84011.222西南201729.541112.7905.518西南201829.482112.65916.010西南201929.438112.5869.446西南202029.409112.49410.723西南平均变化 0.0630.15919.356/全部变化 0.5651.428174.202/微观上，耦合协调重心从湖北嘉鱼县出发，途径蒲圻县、临湘市、监利市、岳阳市和华容县，最后到达华容县与南县的交界处。其中20122013年为第一阶段，迁徙距离较长，分别迁徙了64.255和26.471km，占到了总迁徙距离的1/2以上；20142020年为第二阶段，迁徙距离较短，介于516km之间。从迁徙方向来看，总体呈自东北向西南迁徙，说明长江经济带西南地区和上游地区的农业协调发展政策取得了显著成效，其耦合协调水平逐渐追赶并超过下游。从迁徙距离来看，20112013年迁徙的2段距离最大，说明2012和2013年是上游追赶下游最快的2年，这与“十二五”规划的出台以及党的十八大召开相契合。3 结论与建议3.1 结论本研究结果表明：（1）长江经济带的农业生产效率总体较高，碳排放强度降低速度快，耦合协调水平高。农业生产效率、碳排放水平、耦合协调水平在空间上总体呈现自西南向东北，自内陆向沿海递增的趋势（除四川、安徽省外）；（2）长江经济带的农业生产效率在时序上总体呈现先下降再上升的特征，其中上游的上升速度最快，中游次之，下游的上升速度最慢；（3）长江经济带的农业碳排放强度在时序上总体呈现波动下降的特征，其中上游的下降速度最快，中游次之，下游的下降速度最慢；（4）长江经济带农业生产效率与碳排放水平的耦合协调度在时序上总体呈现先下降再上升的特征，其中上游的上升速度最快；（5）宏观上，长江经济带农业生产效率与碳排放水平的耦合协调重心位于湖南与湖北省的交界处，自东北向西南，自沿海向内陆迁徙，一共迁徙了174.202km，其中向西迁徙距离较大；微观上，耦合协调重心从湖北嘉鱼县出发，途径蒲圻县、临湘市、监利市、岳阳市和华容县，最后到达华容县与南县的交界处。3.2 政策建议根据上述研究结论，提出以下政策建议。3.2.1 优先发展长江经济带上游地区 从长远的利益出发，修复长江生态环境的核心在其上游，上 游 是 根 本。20112020年，经 过“十 二 五”与“十三五”期间的发展，长江经济带上游的农业生产效率、碳排放水平、耦合协调度均达到了一流水平，使得区域农业生产效率与碳排放水平的耦合协调重心向西南迁徙了较大的距离，说明长江上游的快速发展促进了长江经济带的整体发展和内部协调。因此，在制定长江经济带的区域发展战略时，要把上游地区的发展放在首位，促进长江的生态环境从源头开始改善。3.2.2 因地制宜制定政策 一方面，长江经济带6 期157吴越等：长江经济带农业生产效率和碳排放水平耦合协调发展研究上游在自然环境、社会环境落后于下游的客观条件下，2011年农业生产效率、碳排放水平、耦合协调度均落后于下游，但是通过制定适宜的发展战略，发挥自身的区域优势，不断缩小了与下游的差距，在2017年实现了全方位的反超。另一方面，四川省作为正面例子，其各方面指标均处于第一梯队，与下游的江、浙、沪不相上下；而安徽省作为反面例子，其各方面指标均与同处于下游的江、浙、沪存在较大差异，反而与上游的贵州、云南省相似，并且发展缓慢。因此，长江经济带各省（市）要充分考虑自身的资源禀赋、发展现状以及周边环境，制定适宜的政策，发挥自身的优势，补齐自身的短板，实现农业生产效率与碳排放水平的同步提升，进而提高两者间的耦合协调度。3.2.3 坚定不移地推行政策 长江经济带上、中、下游的农业生产效率均呈现先下降再上升的趋势，而其农业碳排放强度并不是连续下降的，其耦合协调水平除上游外，中、下游也呈现先下降再上升的趋势。因此，在政策的执行中不要轻易中断执行，而是要仔细分析原因，探究本质规律，合理调整政策，坚定不移地推行政策的执行，从而促进绿色农业的发展，实现既有绿水青山，又有金山银山的目标。参