王建鑫 ,羅小鋒** ,劉在洲 ,唐 林

(1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 武漢 430070;2.湖北農(nóng)村發(fā)展研究中心 武漢 430070;3.武漢紡織大學(xué)馬克思主義學(xué)院 武漢 430073;4.武漢工程大學(xué)法商學(xué)院 武漢 430070)

綠水青山就是金山銀山,如何將自然生態(tài)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)社會優(yōu)勢,積極探索生態(tài)價值實現(xiàn)機(jī)制是當(dāng)前學(xué)術(shù)界共同關(guān)心和探討的問題。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)兼顧糧食安全和生態(tài)安全雙重目標(biāo)[1-2],對農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)產(chǎn)品價值進(jìn)行核算,有利于促進(jìn)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)發(fā)揮生態(tài)效益和經(jīng)濟(jì)社會效應(yīng),推動農(nóng)業(yè)資源環(huán)境的可持續(xù)利用和農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[3]。農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)不僅提供了糧食和原材料等供給服務(wù),同時還提供了調(diào)節(jié)服務(wù)、文化服務(wù)和支持服務(wù)等[4-6]。因此,農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的生態(tài)資源核算不僅要體現(xiàn)可通過市場交易實現(xiàn)的糧食供給等經(jīng)濟(jì)價值[7],更要兼顧生態(tài)轉(zhuǎn)化的環(huán)境改善功能[2,8]。

長江經(jīng)濟(jì)帶光、熱、水、土資源優(yōu)越,是中國重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū),農(nóng)業(yè)也是長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略重要的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)[9]。為兼顧“生態(tài)優(yōu)先,綠色發(fā)展” 的理念,推動高水平建設(shè)“綠色大糧倉” 發(fā)展戰(zhàn)略,長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)發(fā)展要兼顧綠色發(fā)展和生態(tài)發(fā)展,促進(jìn)農(nóng)業(yè)生態(tài)產(chǎn)品價值轉(zhuǎn)化,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)增效增收,推動鄉(xiāng)村振興和共同富裕[9-10]。然而,長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)資源占比上存在著明顯差異且生態(tài)產(chǎn)品人均供給水平不高,與人民群眾對優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品、清新空氣、潔凈飲用水等生態(tài)產(chǎn)品日益強(qiáng)盛的需求形成鮮明對比[11]。同時,農(nóng)業(yè)資源生態(tài)化、產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)化率較低等問題也長期制約著長江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)資源隱性價值顯化[12]。據(jù)此,學(xué)者們從人類活動、資源利用、綠色發(fā)展以及生態(tài)資產(chǎn)核算等方面對長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)價值變化展開探討。人類活動方面,土地城鎮(zhèn)化的快速擴(kuò)張和工礦生產(chǎn)用地擠占等引起長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)用地逐漸減少[13]。鐘業(yè)喜等[14]分析長江經(jīng)濟(jì)帶土地利用變化和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值發(fā)現(xiàn),農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值對土地變動敏感程度較高?？臻g分布上,上游地區(qū)的生態(tài)服務(wù)價值存量明顯高于其他區(qū)域,呈現(xiàn)上游空間聚集[15]。資源利用方面,水、土、光、熱等自然資源利用效率的提升,有助于促進(jìn)資源要素匹配[16],提高農(nóng)田生態(tài)價值。同時,化肥、農(nóng)藥、能源等投入要素持續(xù)減量能夠有效緩解農(nóng)業(yè)面源污染,促進(jìn)區(qū)域農(nóng)田生態(tài)價值的提升[17]。綠色發(fā)展方面,部分研究結(jié)果驗證了長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平總體呈現(xiàn)上升態(tài)勢[18],但缺乏對農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的關(guān)注。亦有學(xué)者從農(nóng)業(yè)碳排放視角考察發(fā)現(xiàn)長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)碳排放呈現(xiàn)階段式增長態(tài)勢,主要增長貢獻(xiàn)集中于中下游省份[16],中游省份農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度和總量相對高于其他區(qū)域[19-20]。生態(tài)資源核算方面,張林波等[21]運用生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)總值對長江經(jīng)濟(jì)帶各生態(tài)系統(tǒng)類型核算的結(jié)果顯示,農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)約占總系統(tǒng)服務(wù)的17.92%?？偠灾?學(xué)者們多集中于從單一維度對農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展問題展開研究,鮮有研究從生態(tài)系統(tǒng)整體視角探索農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)綠色化、生態(tài)化發(fā)展。盡管已有學(xué)者關(guān)注農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值,但并未將其納入生態(tài)系統(tǒng)整體框架進(jìn)行研究,缺乏從系統(tǒng)論角度長期考察農(nóng)田生態(tài)價值的動態(tài)變化。

鑒于此,本研究從農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)整體視角出發(fā),基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估模型拓展的能值分析框架,以長江經(jīng)濟(jì)帶11 省(市)為研究對象,測度2010—2021 年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值,以期揭示長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值的基本特征和分布規(guī)律,繼而探究其時空變化特征與影響因素,為推動完善長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生態(tài)產(chǎn)品價值實現(xiàn)機(jī)制提供參考依據(jù),對促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶綠色可持續(xù)發(fā)展、建立和完善農(nóng)業(yè)生態(tài)產(chǎn)品價值實現(xiàn)機(jī)制具有重要意義。本研究可能的邊際貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下兩方面: 第一,豐富了農(nóng)田生態(tài)價值測算評估分析框架。本研究基于改進(jìn)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估模型及能值分析框架,剖析農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中能值流動結(jié)構(gòu)和變動趨勢,盡可能真實反映長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生態(tài)價值總量及時間變化特征。第二,從空間視角探究長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值的空間動態(tài)變化特征和關(guān)鍵影響因素,旨在挖掘區(qū)域內(nèi)農(nóng)田生態(tài)價值增長的空間聯(lián)結(jié)以及提升區(qū)域內(nèi)農(nóng)田生態(tài)價值的內(nèi)在驅(qū)動力。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)能值分析框架

生態(tài)資源核算與量化方法主要包括物質(zhì)量法、價值量法和指標(biāo)體系法等[3,18],但以上方法均存在計算方法復(fù)雜、不同功能之間難以直接比較或者估值過高的問題。因此,本研究引入能值分析方法作為長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的基準(zhǔn)評估框架[22],并且采用Costanza 等[23]構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值模型(Ecosystem Service Value,ESV)核算農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能。能值分析方法和ESV 模型已經(jīng)成熟應(yīng)用于生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會以及復(fù)合系統(tǒng)核算等相關(guān)研究[24-30]。而且,能值分析方法更加強(qiáng)調(diào)流量價值和可再生資源高效利用的重要性[23],這也符合農(nóng)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展的要求。該方法采用太陽能值作為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)中產(chǎn)出的產(chǎn)品(服務(wù))能值轉(zhuǎn)換的基準(zhǔn),其轉(zhuǎn)換過程可表示為:

式中:Mr為物質(zhì)的太陽能值,Er為物質(zhì)有效能量或質(zhì)量,Tr為太陽能值轉(zhuǎn)換率。

農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)作為自然再生產(chǎn)和人工再生產(chǎn)復(fù)合交織的生態(tài)系統(tǒng),根據(jù)能值分析理論,農(nóng)田生態(tài)經(jīng)濟(jì)能值可分為投入能值與產(chǎn)出能值(表1)。為了方便統(tǒng)計,農(nóng)業(yè)產(chǎn)出能值為水稻(Oryza sativa)、小麥(Triticum aestivum)和玉米(Zea mays)產(chǎn)出,生態(tài)服務(wù)能值(即生態(tài)服務(wù)功能)包括除已通過市場化實現(xiàn)價值的糧食生產(chǎn)外的氣體調(diào)節(jié)、氣候調(diào)節(jié)、水源涵養(yǎng)、土壤保育和生物多樣性保護(hù)等,其計算參考謝高地等[29]修訂的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值當(dāng)量表,并以長江經(jīng)濟(jì)帶糧食單產(chǎn)數(shù)據(jù)和平均市場價格對模型進(jìn)行修正,以消除自然因素和價格波動的影響[15]。最終計算可得2010—2021 年長江經(jīng)濟(jì)帶當(dāng)量因子價值量均值為2219.37 ￥·hm-2(圖1),該結(jié)果與羅海平等[10]的結(jié)果基本保持一致。最終,基于計算數(shù)據(jù)編制2010—2021 年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)能值流分析表(表2)。結(jié)果顯示,2010—2021 年長江經(jīng)濟(jì)帶單位面積糧食供給能值平均產(chǎn)出為9.32×1016sej·hm-2,單位面積生態(tài)服務(wù)能值平均產(chǎn)出為1.61×1017sej·hm-2。

圖1 2010—2021 年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)單位當(dāng)量因子價值量變動Fig.1 Variation of value of equivalent factors per unit area of farmland ecosystem in the Yangtze River Economic Belt from 2010 to 2021

表1 農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)能值分析簡表Table 1 Brief table of emergy analysis of farmland ecosystems

表2 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)能值流分析Table 2 Analysis of emergy flow of farmland ecosystem in the Yangtze River Economic Belt sej·hm-2

1.2 農(nóng)田生態(tài)價值測度指標(biāo)體系

農(nóng)田生態(tài)價值是指依照生態(tài)學(xué)的原理和生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展規(guī)律對農(nóng)業(yè)綠色化、生態(tài)化和資源價值化的綜合測度,是生態(tài)效益、社會效益以及經(jīng)濟(jì)效益的相互統(tǒng)一[6,21]。由此,依據(jù)能值分析框架構(gòu)建農(nóng)田生態(tài)價值測度指標(biāo)體系,并遵循科學(xué)性、針對性、現(xiàn)實性和可度量性的原則以及相關(guān)研究成果[21-24,26],從生態(tài)發(fā)展、社會進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和可持續(xù)性發(fā)展4 個方面對能值指標(biāo)進(jìn)行甄選,并構(gòu)建長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值測度指標(biāo)體系,具體指標(biāo)含義及測量詳見表3。同時,為避免層次分析法、主成分分析法等主觀測量干擾引起的評價結(jié)果偏差以及方便不同年份之間比較,指標(biāo)體系測度采用針對面板數(shù)據(jù)改進(jìn)的熵值法,建立“區(qū)域-時間-指標(biāo)” 的立體時間序列數(shù)據(jù)。

表3 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值測度指標(biāo)體系Table 3 Index system for measuring the farmland ecological value in the Yangtze River Economic Belt

1.3 空間計量模型構(gòu)建

全局空間自相關(guān)表示研究區(qū)域內(nèi)鄰近空間單元農(nóng)田生態(tài)價值的空間關(guān)聯(lián)特征,區(qū)域總體的空間關(guān)聯(lián)性采用全域Moran’sI指數(shù)進(jìn)行檢驗。為了探索農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)功能在省域間空間關(guān)聯(lián)隨時間變化情況,采用空間杜賓模型(spatial Durbin model,SDM)來探究各因素對長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值的空間效應(yīng)。參考Le Sage 等[31]的研究,模型表達(dá)式為:

式中:i、j為不同省份,t為年份;Yit為農(nóng)田生態(tài)價值;Xit、Xjt為解釋變量向量,即農(nóng)田生態(tài)價值的可能影響因素;Wij為空間權(quán)重矩陣;αi為常數(shù)項,ρ、β、φ為回歸系數(shù),μi為空間固定效應(yīng),εit為隨機(jī)誤差項?？臻g權(quán)重矩陣選取標(biāo)準(zhǔn)化的鄰接空間權(quán)重矩陣作為基準(zhǔn)分析,引入標(biāo)準(zhǔn)化的反距離平方空間權(quán)重矩陣作為穩(wěn)健性檢驗。為削弱模型異方差性,變量均取對數(shù)(加1 取對數(shù)),另考慮價格變動因素,以2010 為基期對模型變量作消脹處理。長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值的驅(qū)動因素和障礙因子見表4。由于長江經(jīng)濟(jì)帶部分省份2009 年及更早數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重,本研究選取2010—2021 年長江經(jīng)濟(jì)帶11 個省(市)級層面數(shù)據(jù),應(yīng)用能值分析框架剖析農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)能值構(gòu)成及流動,并測算農(nóng)田生態(tài)價值。研究所采用的自然地理、社會經(jīng)濟(jì)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來源于2011—2022年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國水資源公報》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》和各省統(tǒng)計年鑒、水資源公報及政府文件,部分缺失數(shù)據(jù)根據(jù)插值法進(jìn)行推算補(bǔ)齊。氣象數(shù)據(jù)來源于《中國氣象年鑒》以及美國國家環(huán)境信息中心網(wǎng)站(https://www.ncei.noaa.gov/)。能量折算系數(shù)、能值轉(zhuǎn)換率和計算公式主要參考Odum[22]和藍(lán)盛芳等[25]研究。能值貨幣比率采用喻鋒等[26]計算值8.67×1011sej·￥-1。能值核算基準(zhǔn)參考Brown 等[32]的全球能值基準(zhǔn)為12.00×1024sej·a-1。其他不同基準(zhǔn)的能值轉(zhuǎn)換率參考劉耕源等[28]的做法乘以折算系數(shù)1.27 (即12.00×1024sej·a-1與9.44×1024sej·a-1的比值)。

表4 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值的影響因素Table 4 Factors influencing the farmland ecological value in the Yangtze River Economic Belt

2 結(jié)果與分析

2.1 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值時空變化特征

2.1.1 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值時間變化特征

長江經(jīng)濟(jì)帶2010—2021 年農(nóng)田生態(tài)價值測度結(jié)果(表5)顯示,研究時段內(nèi)長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值整體呈現(xiàn)“波動增長” 的態(tài)勢。具體來看,上游省份(市)總體水平較高,依次為貴州、重慶、云南、四川;中游省份處于中等水平,其中江西最高,湖北、湖南次之;下游地區(qū)總體偏低,其中,上海最高,安徽、浙江、江蘇次之;上游地區(qū)農(nóng)田生態(tài)價值整體高于區(qū)域均值,中下游地區(qū)農(nóng)田生態(tài)價值整體處于區(qū)域均值水平以下。分流域變動情況來看(圖2),研究時段內(nèi)農(nóng)田生態(tài)價值增長波動存在區(qū)域性差異。上游地區(qū)呈現(xiàn)“上升—下降—趨于平穩(wěn)” 的波動式增長態(tài)勢,基本維持在0.485～0.607 之間;中游地區(qū)整體水平基本在0.321～0.433 之間波動,呈現(xiàn)波動增長發(fā)展;下游地區(qū)農(nóng)田生態(tài)價值維持在0.247～0.349 之間,其中上海呈現(xiàn)快速增長趨勢,相較于2010 年增速為16.37%,帶動了周圍地區(qū)農(nóng)田生態(tài)價值的提升。系統(tǒng)能值流動表明(圖3),長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)可更新資源能值(R)呈現(xiàn)“上游＞中游＞下游” 的特征;不可更新資源能值(N)、不可更新工業(yè)輔助能值(F)、生態(tài)服務(wù)能值(Y2)呈現(xiàn)“下游＞中游＞上游” 的特征;可更新有機(jī)輔助能值(R1)和糧食供給能值(Y1)呈現(xiàn)“中游＞下游＞上游” 的特征。能值投入情況表明,上游地區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)主要依賴于太陽能、風(fēng)能、水能等自然資源投入,這與當(dāng)前我國重點生態(tài)功能區(qū)建設(shè)規(guī)劃目標(biāo)導(dǎo)向基本吻合,中下游農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)主要依賴于化肥、農(nóng)藥、柴油、農(nóng)膜等農(nóng)用化學(xué)能和能源投入。能值產(chǎn)出情況表明,糧食供給能值(Y1)和生態(tài)服務(wù)能值(Y2)產(chǎn)出主要集中于中下游地區(qū)。

圖2 長江經(jīng)濟(jì)帶不同區(qū)域農(nóng)田生態(tài)價值時間變動圖Fig.2 Temporal variation of farmland ecological value in different regions in the Yangtze River Economic Belt

圖3 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)能值流動Fig.3 Emergy flows of farmland ecosystem in the Yangtze River Economic Belt

表5 2010—2021 年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值測度結(jié)果Table 5 Results of measuring the farmland ecological value in the Yangtze River Economic Belt from 2010 to 2021

隨著長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài),生態(tài)文明建設(shè)和綠色發(fā)展理念深入推進(jìn),地區(qū)政府加大對農(nóng)田生態(tài)功能以及生態(tài)產(chǎn)品重視程度。長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值得到穩(wěn)定提升,隨著區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,區(qū)域差距得到有效縮小。長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值能夠?qū)崿F(xiàn)逐步提升歸結(jié)于以下兩個方面。一方面,農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型推動中下游地區(qū)農(nóng)田生態(tài)價值提升。長江經(jīng)濟(jì)帶上游地區(qū)水、土、光、熱等自然要素充裕,生態(tài)資源富集[16],農(nóng)田生態(tài)價值處于高值,而粗放的農(nóng)業(yè)經(jīng)營以及較高的農(nóng)用化學(xué)品和能源投入引發(fā)中下游地區(qū)耕地頻頻出現(xiàn)“生態(tài)預(yù)警”。隨著長江經(jīng)濟(jì)帶高水平建設(shè)“綠色大糧倉”戰(zhàn)略推動,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式逐步從粗放經(jīng)營向綠色、低碳、循環(huán)發(fā)展轉(zhuǎn)型[17,19],農(nóng)藥、化肥、農(nóng)膜以及農(nóng)用能源等不可更新資源能值和不可更新工業(yè)輔助能值呈現(xiàn)整體下降趨勢,為農(nóng)業(yè)綠色和生態(tài)發(fā)展奠定良好的物質(zhì)基礎(chǔ),推動中下游地區(qū)農(nóng)田生態(tài)價值得到不斷提升。另一方面,長江經(jīng)濟(jì)帶堅持以資源環(huán)境承載能力為核心的主體功能區(qū)戰(zhàn)略發(fā)揮了制度優(yōu)勢?！蛾P(guān)于完善主體功能區(qū)戰(zhàn)略和制度若干意見》強(qiáng)調(diào)要在農(nóng)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)、重點生態(tài)功能區(qū)等建立長效機(jī)制。貴州、浙江、江西等省作為國家生態(tài)產(chǎn)品價值實現(xiàn)機(jī)制試點省,積極探索生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品價值實現(xiàn)路徑,提升生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品價值實現(xiàn)效益和規(guī)模[9,21]。例如,貴州省推進(jìn)綠色金融服務(wù)建設(shè),設(shè)立扶貧基金推動農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和農(nóng)業(yè)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展,推動生態(tài)農(nóng)業(yè)、有機(jī)農(nóng)業(yè)、循環(huán)農(nóng)業(yè)和科技農(nóng)業(yè)發(fā)展。浙江省開拓生態(tài)資源產(chǎn)業(yè)化等模式,促進(jìn)富集生態(tài)價值農(nóng)產(chǎn)品實現(xiàn)“優(yōu)質(zhì)優(yōu)價”。湖南、湖北等省積極探索農(nóng)文旅融合以及生態(tài)扶貧模式推動生態(tài)資源價值顯化。

2.1.2 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值空間集聚性特征

由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、技術(shù)水平、政策導(dǎo)向等不同,長江經(jīng)濟(jì)帶各地區(qū)農(nóng)田生態(tài)價值存在空間差異性。根據(jù)自然斷點分級法對2010—2021 年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值進(jìn)行分組考察(表6)。結(jié)果顯示,長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值整體呈現(xiàn)“上游＞中游＞下游” 梯度遞減的特點,高水平區(qū)域呈現(xiàn)連片狀空間集聚,從上游腹地不斷向中下游地區(qū)波動,整體呈現(xiàn)“西高東低” 發(fā)展水平,空間分異特征明顯。該結(jié)果與鐘業(yè)喜等[14]、張林波等[21]對長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)服務(wù)價值量測算的空間演變特征基本一致。對時間演化而言,長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值之間存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性。2010 年,長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值較低,高值區(qū)省(市)僅有重慶;在2014—2018 年,上游地區(qū)總體生態(tài)價值水平得到提高,高值區(qū)增加了四川、貴州、云南,中高值區(qū)和中值區(qū)的變動主要集中在中下游省份,湖北、湖南降至低值區(qū);至2021 年,貴州、云南位于高值區(qū),上海、重慶、四川位于中高值區(qū),安徽、江西、湖北進(jìn)入中值區(qū),江蘇、浙江、湖南位于低值區(qū)?？傮w來看,長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值在地理空間上存在一定集聚性特征,呈現(xiàn)出“西高東低”的分布格局。

表6 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值空間分級Table 6 Spatial classification of farmland ecological value in the Yangtze River Economic Belt

2.2 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值的影響因素分析

2.2.1 空間自相關(guān)和計量模型檢驗

運用Stata 15.1 軟件計算2010—2021 年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值全局Moran’sI指數(shù)(表7),結(jié)果表明,部分年份通過了5%顯著性檢驗,呈明顯的空間正相關(guān)特征。2013—2019 年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值Moran’sI指數(shù)集中在0.280～0.597 之間,初步表明長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值在空間上并非隨機(jī)分布,具有顯著的空間關(guān)聯(lián)特征,即長江經(jīng)濟(jì)帶不同省(市)農(nóng)田生態(tài)價值之間存在高高集聚和低低集聚特征。從時間變化來看,Moran’sI指數(shù)呈現(xiàn)上下波動態(tài)勢,表明長江經(jīng)濟(jì)帶全局空間自相關(guān)關(guān)系尚未形成穩(wěn)態(tài),可能導(dǎo)致長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值空間集聚特征分布呈現(xiàn)不均勻特征。

表7 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值全局Moran’s I 指數(shù)Table 7 Global Moran’s I index of farmland ecological value in the Yangtze River Economic Belt

空間變化特征和全局Moran’sI指數(shù)結(jié)果顯示,長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值呈現(xiàn)一定空間自相關(guān)特征,因此有必要將空間效應(yīng)作為影響因子納入到模型之中,進(jìn)一步考察長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值的關(guān)鍵影響因素。綜合空間計量模型似然比檢驗(Likelihood ratio test,LR)、拉格朗日乘數(shù)檢驗(Lagrange multiplier test,LM)和Wald 檢驗結(jié)果(表8)拒絕可以簡化的原假設(shè),表明空間杜賓模型優(yōu)于空間滯后模型和空間誤差模型。同時根據(jù)Hausman 檢驗結(jié)果,選取空間固定效應(yīng)下的空間杜賓模型(SDM)進(jìn)行參數(shù)估計,模型回歸分析結(jié)果更為穩(wěn)健。

表8 空間計量模型檢驗結(jié)果Table 8 Results of spatial econometric model test

2.2.2 空間效應(yīng)及影響因素結(jié)果分析

根據(jù)表9 結(jié)果可以看出,空間自回歸系數(shù)(ρ)的估計值為0.190,且通過10%顯著性水平檢驗,表明鄰近省份農(nóng)田生態(tài)價值每提高1%,將導(dǎo)致本地區(qū)農(nóng)田生態(tài)價值增加0.209% (e0.190-1 ≈0.209,以下回歸系數(shù)計算方法皆同),表明農(nóng)田生態(tài)價值存在顯著的正向溢出效應(yīng),即鄰近地區(qū)間農(nóng)田生態(tài)價值提升能力體現(xiàn)為互相促進(jìn)、協(xié)同提升的演進(jìn)特征,這也在一定程度上反映了長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域協(xié)同發(fā)展以及先進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)的擴(kuò)散效應(yīng)。由于長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值存在空間相關(guān)性,模型中納入空間滯后項,因此空間杜賓模型的回歸系數(shù)并不能直接反映自變量的影響程度,需要通過估計所得到的“方差—協(xié)方差矩陣” 進(jìn)行效應(yīng)分解處理得到直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng),以此反映自變量對因變量的影響程度[31]。經(jīng)過效應(yīng)分解結(jié)果可知,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鄉(xiāng)收入差距抑制了農(nóng)田生態(tài)價值提升,城鎮(zhèn)化率和年均降水量對農(nóng)田生態(tài)價值存在不同程度的正向貢獻(xiàn)。

表9 長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值影響因素回歸結(jié)果Table 9 Regression results of factors influencing the farmland ecological value in the Yangtze River Economic Belt

本研究分析了經(jīng)濟(jì)因素對長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值的影響。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對農(nóng)田生態(tài)價值的間接效應(yīng)和總效應(yīng)顯著為負(fù),回歸系數(shù)表明農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每提高1%,會導(dǎo)致鄰近地區(qū)農(nóng)田生態(tài)價值降低0.358%,總體農(nóng)田生態(tài)價值會降低0.367%。一方面從農(nóng)田生態(tài)價值分布來看,農(nóng)田生態(tài)價值高值區(qū)域主要集中在上游地區(qū),該地區(qū)自然資源稟賦良好,生態(tài)資源豐富,生態(tài)承載空間富集[9,16],農(nóng)田生態(tài)價值增長迅速,但是上游地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍較為薄弱。盡管中下游地區(qū)農(nóng)田生態(tài)價值逐年上升,但面臨經(jīng)濟(jì)發(fā)展和資源環(huán)境的雙重約束,同時也面臨較大的資源壓力和環(huán)境壓力,農(nóng)田生態(tài)價值提升較為緩慢,生態(tài)產(chǎn)品供給能力不足。另一方面,農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高,農(nóng)業(yè)集約化發(fā)展程度越高。盡管農(nóng)業(yè)集約化發(fā)展能夠提高糧食產(chǎn)量,但是集約化導(dǎo)致農(nóng)田間邊緣植被和自然棲息地消除而簡化了農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)自然景觀結(jié)構(gòu),導(dǎo)致蟲害增多和天敵數(shù)量降低[28]。此外,盡管貴州、浙江等地通過區(qū)域品牌建設(shè)、綠色金融基金等形式助力優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品實現(xiàn)生態(tài)價值轉(zhuǎn)化,但是域內(nèi)尚未形成區(qū)域聯(lián)動的“優(yōu)質(zhì)優(yōu)價” 糧食市場,農(nóng)產(chǎn)品生態(tài)價值提升路徑尚未完全打通[28]。城鄉(xiāng)收入差距對農(nóng)田生態(tài)價值的間接效應(yīng)顯著為負(fù),回歸系數(shù)表明城鄉(xiāng)收入差距每擴(kuò)大1%,會導(dǎo)致鄰近地區(qū)農(nóng)田生態(tài)價值降低0.342%?？赡艿脑蛟谟陔S著城鄉(xiāng)收入差距逐漸擴(kuò)大,農(nóng)村勞動力更有可能卷入非農(nóng)行業(yè),減少農(nóng)業(yè)勞動投入,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)資源錯配[13,15],這也側(cè)面印證了城鄉(xiāng)收入差距的縮小不僅有利于社會穩(wěn)定,更有利于生態(tài)安全[11]。

本研究也分析了社會因素對長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值的影響。財政支農(nóng)力度對農(nóng)田生態(tài)價值的直接效應(yīng)顯著為正,回歸系數(shù)表明財政支農(nóng)力度每提高1%,本地區(qū)農(nóng)田生態(tài)價值會提升0.065%。可能的原因在于本地單位播種面積財政農(nóng)林水事務(wù)支出越高,農(nóng)業(yè)部門更加重視注重當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)發(fā)展,通過轉(zhuǎn)移支付、補(bǔ)貼等行政手段推動農(nóng)戶提高農(nóng)業(yè)綠色要素投入[33],提升農(nóng)田生態(tài)價值。修葺溝渠、平整土地等農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、推廣農(nóng)業(yè)低碳生產(chǎn)技術(shù)、綠色化肥、農(nóng)藥和綠色防控技術(shù)等有助于改善水土資源管理、溫室氣體排放以及增強(qiáng)土壤養(yǎng)分積累能力,而且有助于降低生態(tài)系統(tǒng)負(fù)服務(wù)的影響,促進(jìn)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)得到改善,進(jìn)而有利于提升農(nóng)田生態(tài)價值。此外,當(dāng)?shù)卣幼⒅剞r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè),能夠顯著增強(qiáng)本地生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品競爭優(yōu)勢并輻射周圍地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品市場,實現(xiàn)生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品“優(yōu)質(zhì)優(yōu)價”,繼而提升農(nóng)田生態(tài)價值[28]。但間接效應(yīng)和總效應(yīng)系數(shù)為負(fù)表明財政支農(nóng)力度在省際間很難形成溢出效應(yīng),但負(fù)向溢出效應(yīng)更易形成?？赡艿脑蛟谟跒榱藢崿F(xiàn)生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品“優(yōu)質(zhì)優(yōu)價”,鄰地農(nóng)產(chǎn)品可能會產(chǎn)生“回流效應(yīng)”,流向農(nóng)產(chǎn)品生態(tài)價值競爭優(yōu)勢更為明顯的地區(qū)。城鎮(zhèn)化率對農(nóng)田生態(tài)價值的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均顯著為正,回歸系數(shù)表明城鎮(zhèn)化率每提升1%,本地區(qū)農(nóng)田生態(tài)價值會提高0.336%,鄰地農(nóng)田生態(tài)價值提高0.865%,區(qū)域農(nóng)田生態(tài)價值會提升1.489%。一方面城鎮(zhèn)化率高的地區(qū),人們消費水平越高,對富硒大米、稻蝦米、高油玉米等高附加值的農(nóng)產(chǎn)品需求較多,能夠?qū)崿F(xiàn)特色農(nóng)產(chǎn)品“優(yōu)質(zhì)優(yōu)價”,促進(jìn)農(nóng)田生態(tài)價值的提升[28]。另一方面城鎮(zhèn)化率的提高對農(nóng)業(yè)人口產(chǎn)生的正向資本外溢[34],所引起的勞動力資本富集促進(jìn)了本地農(nóng)田生態(tài)價值的提升。這也表明城鎮(zhèn)化的人力資本效應(yīng)積累能夠有效促進(jìn)區(qū)域內(nèi)農(nóng)田生態(tài)價值協(xié)調(diào)發(fā)展。作物種植結(jié)構(gòu)對農(nóng)田生態(tài)價值的直接效應(yīng)顯著為正,回歸系數(shù)表明經(jīng)濟(jì)作物種植規(guī)模每擴(kuò)大1%,本地區(qū)農(nóng)田生態(tài)價值提高0.061%。可能的原因在于作物種植結(jié)構(gòu)的優(yōu)化能夠抑制農(nóng)業(yè)碳排放,提高資源利用效率,但間接效應(yīng)和總效應(yīng)為負(fù),糧食作物種植面積的減少不利于土壤碳庫和肥力恢復(fù)[13,15]。

自然因素對長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值也存在一定程度的影響。年均降水量對農(nóng)田生態(tài)價值的直接效應(yīng)和總效應(yīng)顯著為正。長江經(jīng)濟(jì)帶作為我國水資源最為豐富的地區(qū),水資源充沛,但是隨著全球氣候變暖,降水量波動較大而且旱澇急轉(zhuǎn)時有發(fā)生,因此降水資源的合理分配和有效利用對于農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的健康發(fā)展具有重要作用[16]。受災(zāi)程度對農(nóng)田生態(tài)價值的分解效應(yīng)系數(shù)為正,與預(yù)期不一致,可能的原因在于近年來長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)作物受災(zāi)率較高區(qū)域由上游地區(qū)轉(zhuǎn)移至中下游地區(qū),受限于資源環(huán)境和經(jīng)濟(jì)壓力,農(nóng)田生態(tài)價值提升較為緩慢。

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

本研究在充分且較為全面地考慮農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的基礎(chǔ)上,基于統(tǒng)一量綱可比的能值分析框架并利用改進(jìn)的熵值法對長江經(jīng)濟(jì)帶2010—2021 年農(nóng)田生態(tài)價值時空動態(tài)變化特征進(jìn)行探討,并借助空間計量相關(guān)理論對影響長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值的關(guān)鍵因素進(jìn)行考察。研究結(jié)果表明長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值整體呈“上游＞中游＞下游” 梯度遞減的特點,高值集聚呈現(xiàn)連片狀空間集聚,由上游腹地不斷向中下游波動延伸,該空間變動特征與鐘業(yè)喜等[14]、張林波等[21]結(jié)果基本保持一致。相較于以往研究,本研究主要從以下兩方面進(jìn)行深化。一方面,本研究采用改進(jìn)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估模型和能值分析框架,采用統(tǒng)一計量單位和可計量貨幣價格,利用能值流動和物質(zhì)能量轉(zhuǎn)化對非市場價值的環(huán)境資產(chǎn)的實際價值進(jìn)行顯化評估。另一方面,采用空間計量模型,并從經(jīng)濟(jì)、社會和自然等多維度分析長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值的關(guān)鍵影響因素,彌補(bǔ)采用傳統(tǒng)計量難以識別空間效應(yīng)的不足,使得研究結(jié)果更符合客觀事實。

3.2 結(jié)論

本研究主要結(jié)論如下。1) 2010—2021 年長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值整體呈現(xiàn)波動增長的態(tài)勢。省際增長貢獻(xiàn)具有明顯差異,增長貢獻(xiàn)主要集中在上游地區(qū),中下游地區(qū)整體處于負(fù)向增長,其中湖南、重慶、浙江負(fù)向增長程度較高,上海、安徽逐步扭轉(zhuǎn)為正向增長。2)從空間分布來看,長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值重心在上游地區(qū)移動,整體呈現(xiàn)“西高東低” 的特征,空間集聚特征顯著。從系統(tǒng)能值流動來看,可更新資源能值呈現(xiàn)“上游＞中游＞下游” 的特征,不可更新資源能值、不可更新工業(yè)輔助能值、生態(tài)服務(wù)能值呈現(xiàn)“下游＞中游＞上游” 的特征;可更新有機(jī)輔助能值和糧食供給能值呈現(xiàn)“中游＞下游＞上游” 的特征。3)長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值受到多重因素的共同影響。財政支農(nóng)力度、城鎮(zhèn)化率、作物種植結(jié)構(gòu)和年均降水量對本地農(nóng)田生態(tài)價值提高具有促進(jìn)作用,而且城鎮(zhèn)化率能夠顯著提升鄰地農(nóng)田生態(tài)價值,但農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城鄉(xiāng)收入差距不利于農(nóng)田生態(tài)價值水平的改善。

基于上述研究結(jié)果,本研究提出以下對策建議。1)秉承長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)“生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展” 理念,把握長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)田生態(tài)價值的空間差異,加快制定結(jié)合區(qū)位優(yōu)勢的農(nóng)業(yè)綠色、生態(tài)、可持續(xù)發(fā)展策略。譬如,上游地區(qū)應(yīng)提高光、熱、水等資源利用效率,提高水土要素匹配度,適當(dāng)推動光伏農(nóng)業(yè)和節(jié)水農(nóng)業(yè);中下游地區(qū)推動化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜等農(nóng)用化學(xué)品和農(nóng)用能源持續(xù)減量,推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素變革以及提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化、智能化發(fā)展水平。2)充分挖掘區(qū)域農(nóng)田生態(tài)價值驅(qū)動因素(如財政支農(nóng)力度和城鎮(zhèn)化率等),并有效控制障礙因素,如農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城鄉(xiāng)收入差距等。具體措施如下: 一是加強(qiáng)本地區(qū)財政支農(nóng)力度,完善農(nóng)田水利設(shè)施體系和高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè);二是推動新型城鎮(zhèn)化發(fā)展,有序加強(qiáng)新型職業(yè)農(nóng)民職業(yè)素養(yǎng)培育,強(qiáng)化農(nóng)業(yè)科技支撐,縮小城鄉(xiāng)收入差距;三是創(chuàng)建地區(qū)特色農(nóng)產(chǎn)品品牌,加快形成生態(tài)農(nóng)產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)優(yōu)價市場機(jī)制,促進(jìn)農(nóng)業(yè)增收增效。3)應(yīng)逐步搭建區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)生態(tài)產(chǎn)品交易平臺,針對云南、貴州、重慶等農(nóng)田生態(tài)價值較高的地區(qū),更需要注重農(nóng)產(chǎn)品生態(tài)賦值,促進(jìn)生態(tài)價值轉(zhuǎn)變?yōu)樯鷳B(tài)福祉,并逐步有效推動長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)生態(tài)價值實現(xiàn)機(jī)制建立與完善。