基于能值的中國農業綠色經濟增長與空間收斂

李兆亮+羅小鋒+張俊飚+丘雯文

摘要 構造合理的評價指標，對農業綠色經濟增長現狀及其演變進行客觀評估與分析，是實現傳統農業向綠色農業轉變，促進農業經濟可持續發展的迫切要求。本文基于能值理論，對2003—2014年中國及各省域單元農業綠色GDP進行了測算，在此基礎上，利用空間分析方法研究我國農業綠色經濟增長的空間格局與收斂特征。結果表明：①相較于傳統農業GDP，中國人均農業綠色GDP增長相對緩慢，農業綠色GDP占農業傳統GDP的比重在80%—85%之間，并呈下降趨勢。②我國農業綠色經濟增長存在顯著的空間集聚，且集聚效應逐漸增強。③人均農業綠色GDP并未打破傳統經濟增長東部高、西部低的整體格局。東部經濟發達地區更高的農業生產效率和西部相對粗放的生產方式是形成這種空間格局的主要原因。④農業人均綠色GDP的收斂分析適用于空間誤差自回歸模型，考慮了空間自相關因素后得出的收斂速度快于普通收斂分析的收斂速度。因此，準確評價農業經濟增長水平需要充分考慮農業增長中的資源環境代價。在今后的發展過程中，我國應實施差別化的農業綠色發展政策，經濟發達地區需要進一步減少農業經濟增長中的資源環境成本，在繼續擴大高增長優勢下，促進農業發展的綠色轉型。而欠發達地區則應在穩定糧食生產的同時更加注重生態環境保護，努力實現整體跨越式發展。各地區還應加快現代農業技術的轉移與擴散，通過增強技術知識的空間溢出效應來提高農業綠色經濟增長的收斂速度，尤其是農業發展落后地區應加強與先進地區的交流合作，大力引進先進的農業生產技術與管理經驗，提升人力資本水平，以逐步縮小差距，促進農業綠色經濟的協調發展。

關鍵詞 能值分析；農業綠色GDP；空間計量；絕對β收斂

中圖分類號 F307.2

文獻標識碼 A

文章編號 1002-2104（2016）11-0150-10

doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.11.019

綠色農業是現代農業發展的新模式，積極發展綠色農業對保障國家糧食安全、促進社會經濟可持續發展具有重要的意義[1]。中國是世界上農藥、化肥等農業化學品使用量最多的發展中國家[2]，長期以來形成的粗放型增長方式和相對薄弱的農業經濟基礎，造成了農業資源利用效率低下、生態環境破壞嚴重的基本格局[3]。改革開放以來，隨著農村體制改革的持續推進，以及財政支農、統籌城鄉發展等一系列戰略措施的實施，中國的農業經濟增長不斷邁上新的臺階[4]。但長期影響農業與農村發展的資源環境約束依然普遍存在，在農業經濟發展中暴露出的地區差異、環境污染、資源浪費等問題仍未得到根本解決[5]。在此背景下，充分考慮農業生產中的資源與環境代價，構建合理的評價指標，對農業經濟綠色增長現狀及其演變進行客觀的評估與分析，逐步實現傳統農業向綠色農業轉變，成為區域農業經濟可持續發展與資源合理利用的迫切要求。

鑒于此，本文利用能值分析法，對2003—2014年中國及各省域單元的農業綠色GDP進行核算，并將其與農業傳統GDP對比，在此基礎上，考察我國農業綠色經濟增長的空間格局與收斂特征。旨在準確評價中國農業經濟綠色增長水平及其演變規律，為優化農業綠色經濟的空間結構，協調不同地區綠色農業發展提供依據。

1 文獻綜述

一個國家或地區的經濟增長及發展水平通常以GDP來衡量，但傳統GDP核算中沒有扣除自然資產損失，并且將其中過度消耗的自然資源，尤其是不可再生資源以附加值形式計算在GDP總量中，從而造成對經濟增長的不真實表達[6]。聯合國經濟和社會事務部于1993年將可持續發展的國內生產總值定義為綠色GDP，指的是在經濟活動中扣除了資源耗減和環境損失成本后的國內生產總值，這為準確評價一個國家或地區的經濟增長水平提供了新的思路[7]。圍繞綠色GDP核算問題，不少學者已進行了大量創造性的研究，其差別主要體現在核算的方法和變量的選擇上。王永瑜和郭立平將經濟體系與資源環境納入同一分析框架，對綠色GDP核算的理論、模擬方法等問題進行了深入研究[8]；陳源泉和高旺盛則基于農業生態服務價值，采用市場價值法、機會成本法等方法對陜西安塞的農業綠色GDP進行了核算[9]；雷敏、張興榆等采用環境-經濟一體化核算體系（SEEA）分析了資源型城市綠色GDP水平[10]；王麗霞和任志遠通過構建資源與環境賬戶的虛數指標對山西大同的綠色GDP進行了實證分析[11]。這些研究都為綠色GDP的核算提供了有效的借鑒，但不難發現，由于缺乏統一計量單位和可計量貨幣價格，核算過程中對并不具備市場價值的環境資源資產（如：空氣、水等）的真實價值往往難以準確衡量，造成綠色GDP的測算結果存在一定偏差[12]。能值分析能通過能值轉化率這一度量標準將生態經濟系統內部流動和儲存的各種不同類別的能量物質轉化成統一的能值量綱進行研究，并能夠依靠能值-貨幣比率算出其所相當的能值-貨幣價值（也稱為宏觀經濟價值）。因此，與其他方法相比，能值分析可以更好的解決綠色GDP測算中環境資源計量單位統一與資產價值衡量問題[13]。

已有學者開始嘗試將能值方法應用于綠色GDP的研究，其范圍涉及到湖南、河南、福建、陜西等多個地區[12-15]；而在農業經濟領域的研究中， 能值方法也得到了較為廣泛的應用，內容包括農業、生態經濟系統的動態分析[16-17]、資源可持續利用與農業可持續發展水平的綜合評價[18-19]以及區域農業綠色GDP測算[20]等。綜合分析現有研究成果，認為尚存在兩個有待深入的方向，一是當前研究多集中于省（市）等地方層面的分析，對于能值方法在全國層面，尤其是在農業部門綠色經濟增長研究中的應用還相對缺乏；二是進一步對其收斂特征的研究也不多見，而收斂分析卻是反映經濟增長兩極化、不平等和地區分布等問題的重要議題[21]。利用能值分析方法將資源與環境成本納入分析框架核算我國農業綠色GDP水平，一定程度上彌補了傳統市場價值評價方法資源環境要素定價困難的缺陷，有利于準確把握區域農業經濟綠色發展的現狀水平。同時，在充分考慮空間相關因素下分析農業綠色GDP的收斂特征也能使對農業綠色經濟增長規律的認識更加全面、客觀。

2 研究方法與數據來源

2.1 研究方法

2.1.1 能值分析法

能值分析法是以能值為基準，把生態經濟系統內不同種類、不可比較的能量物質轉換成同一標準的太陽能值來衡量系統內各種生態流，定量分析生態經濟系統的結構、功能與效益[22]。在進行能值分析時，能值和轉換率是兩個重要的概念，能值是指資源或產品形成所需要直接和間接投入的一種有效能量[23]。由于任何形式的能量均來源于太陽能，因而一般用太陽能來衡量各種資源、產品形成過程中直接或間接消耗的太陽能量，就是其所具有的太陽能值，單位為“太陽能焦耳（sej）[24]”。太陽能轉換率是單位能量（資源或產品）所含有的太陽能值之量。各種生態流太陽能值的計算公式為：

Mi=EiTi（1）

其中，i表示第i類生態流；M表示太陽能值，E為可用能，T為太陽能值轉換率。

利用太陽能值轉換率將自然、經濟、社會子系統中各種生態流轉化成統一的能值量綱，再通過轉換后的能值-貨幣價值（即能值對應的市場貨幣價值）來度量其宏觀經濟價值。按照能值分析步驟，以中國各省級行政單位為研究區域：①將基礎數據進行分類。根據農業生態經濟系統特點，可分為可更新環境資源、不可更新環境資源、可更新資源產品、外部輸入不可更新資源、外部輸入可更新有機能和廢物流6類。②繪制能值系統圖。根據研究內容確定該系統的主要能源，系統能量的主要輸出與輸入項目，并顯示出各主要能源間的流動過程與相互關系。③編制系統能值分析表。包括原始數據、能值轉換率、各要素能值消耗量等。④選擇能值指標對區域農業綠色GDP進行計算分析。根據農業生態經濟系統特征繪制出農業生態經濟系統能值系統圖（圖1）。

結合已有研究成果對涉及到的能值指標進行篩選，構建區域農業生態經濟系統能值分析表，再進行歸并、簡化后可得農業生態經濟系統能值分析簡表（表1）。

2.1.2 農業綠色GDP核算

采用能值分析方法在目前常用的綠色GDP表達式基礎上進行改進，用改進的表達式進行農業綠色GDP的核算。新的表達式如下：

農業綠色GDP=傳統農業GDP-∑A-∑B-∑C（2）

式（2）中，∑A 為農業生態經濟系統自有的各種不可更新環境資源的能值-貨幣價值之和，∑B為外部輸入的各種不可更新資源的能值-貨幣價值之和，∑C為系統中環境損耗（系統所排放的各種廢棄物）的能值-貨幣價值之和。各項指標的能值-貨幣價值為其能值與能值/貨幣比率（由地區農業系統年太陽能值利用總量除以該地區當年農業傳統GDP得到）之比。

2.1.3 全局空間自相關

對中國農業綠色經濟增長的空間分布格局進行檢驗

是收斂分析的前提。本文以常用的Morans I方法來分析農業綠色GDP在全國范圍內的空間集聚的總體特征。計算公式如下：

式中，xi和xj分別是觀測值x在相鄰配對空間點的取值，x是觀測值的全國平均值，Wij是空間權重矩陣，這里取標準化處理后的鄰接矩陣，n是空間點總數。Morans I取值在-1到1之間，[-1，0），0，（0，1]分別為空間負相關，空間不相關和空間正相關。

用標準化統計量Z來檢驗Morans I的顯著性水平，計算公式為：

Z=I-E（I）VAR（I）（4）

式中，E（I）與VAR （I）分別為Morans I的期望值與方差。通常，當|Z|>1.96（即為顯著性α=0.05的水平），計算結果拒絕零假設，研究變量在空間分布上存在顯著的空間相關性。

2.1.4 局部空間自相關

局部空間自相關可以進一步觀測空間點與其周邊區域間的空間差異程度及其顯著性，結合Moran散點圖和局部Morans I指數所得的LISA集聚地圖可直觀地表示各區域農業綠色GDP的集聚類型和顯著水平。局域空間關聯性指標LISA的計算公式如下：

LISAi=（xi-x）S0∑njWij（xi-x）（5）

式中， S0=∑i（xi-x）2/n；對j求和僅限于空間點i的所有鄰近區域。LISA為正表示同類型效率值相鄰近，負值表示不同類型效率值相鄰近，LISA的絕對值越大鄰近程度越大。

2.1.5 收斂性分析

收斂問題一般被概括為4種假說，即：σ收斂、絕對β收斂、條件β收斂和俱樂部收斂[25]。σ收斂是數值上的收斂，指的是各地區人均農業綠色GDP的變異系數減小。絕對β收斂指的是落后地區往往比先進地區具有更高的增長率，即假設不同經濟體將趨于相同的均衡狀態。條件β收斂則是考慮了各經濟體不同經濟特征，將各自收斂于不同的經濟穩態。俱樂部收斂是指水平相似地區將收斂于相同的局部穩態。σ收斂是與橫截面數據相關的假說，表示的是水平量上的收斂，而β收斂則是與時間序列相關的假說，指的是增長速率的收斂，β收斂是σ收斂存在的前提條件，只有存在增長速率的收斂，落后地區才可能趕上先進地區，而這一現象正是經濟增長理論所稱之為的經濟增長收斂。因此，β收斂是研究經濟增長收斂性的核心內容，本文將主要圍繞農業綠色經濟增長的β收斂問題進行探討。

收斂計量方法分為古典計量經濟學和空間計量分析，本文將以古典計量經濟學模型為基礎的收斂分析稱為普通收斂分析。普通收斂分析是基于新古典增長理論中邊際報酬遞減規律與規模收益不變的假定，并沒有被后來的內生增長理論所接受[21]。事實上，地區經濟增長并非獨立存在，而總是與其他經濟體產生密切的聯系，如外生沖擊對一個地區經濟增長造成影響的同時也常常會波及到其他地區[25]。排除這種空間因素在經濟收斂過程中的潛在作用會使估計結果產生偏差。因此，本文采用空間計量分析方法對我國人均綠色農業GDP進行收斂分析。

空間計量模型中的空間相關類型可分為2類，一是由外生的空間滯后變量反映的空間相關關系；二是由隨機誤差沖擊產生的空間溢出效應[26]。具體空間相關類型可由拉格朗日檢驗（LM）判定（該檢驗在實證部分進行）。通常將空間自相關變量引入普通絕對β收斂分析模型，得到人均綠色農業GDP絕對β收斂的空間計量分析模型：

其中，x2003與x2014分別為各地區2003年和2014年的人均綠色農業GDP向量，（1/T）ln（x2014/x2003）表示各地區人均綠色農業GDP對數化之后的年均增長率向量，即普通β收斂檢驗中的因變量，T表示時間跨度，W為空間權重矩陣，u為空間誤差項，ε為隨機擾動項。β為收斂系數，ρ和λ為表征空間依賴關系的系數值，是本文重點關注的變量。當ρ=0，λ=0時，為普通線性回歸模型；當ρ≠0，λ=0時，為空間滯后模型（Spatial Lag Model， SLM）；當ρ=0，λ≠0時，為空間誤差模型（Spatial Errors Model， SEM）；ρ、λ同時不為0的情況較少，出現這種情況表明仍有未被發現的較為重要的空間因素影響農業綠色經濟增長水平變化，同時，根據收斂系數β的估計值可以進一步計算收斂所達到的穩態值γ、收斂速度η以及表示農業GDP低值地區追上效益高值地區所需時間的收斂半生命周期τ：γ0=α/（1-β），η=-ln（1+β）/T，τ=ln2/η。

2.2 指標說明與數據來源

本文所使用的數據和資料的樣本數據來源于《中國統計年鑒》、《中國農村統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》和各省份的統計年鑒。研究時段為2003年至2014年，數據覆蓋我國31個省份（直轄市、自治區）（不包括香港、澳門和臺灣）。部分指標說明如下：①為消除年際物價變動的影響，均以2003年為基準年利用可比價格指數對涉及價格的數據進行轉換。②在能量計算中，太陽能輻射量、年降雨量為各地區氣象觀測站點的觀測平均值，相關數據均來自于中國氣象科學數據共享服務網（http：//data.cma.cn/）；農業污染（廢棄物）排放量數據選擇農業面源污染等標排放量，參照梁流濤等[27]采用清單分析方法計算得到。③采用9.44×1024sej/a的能值基準值，所涉及能值轉化率主要來自Odum與藍盛芳等的研究成果[23-24]，能量折算系數參考《農業生態學》[28]和《農業技術經濟手冊》[29]。

3 結果與分析

3.1 總體特征分析

逐年計算出中國及各省份（市、自治區）農業生態經濟系統中不可更新自然資源消耗、外部輸入不可更新資源（工業輔助能）消耗以及環境資源損耗（廢物流）等資源環境成本的價值量，進而按照式（2）計算出全國及各地區的農業綠色GDP。同時，為消除人口規模差異的影響，將轉換成可比價后農業綠色GDP與農業傳統GDP總量除以對應年份的第一產業從業人員數，得到各地區不變價的農業人均綠色GDP與農業人均傳統GDP（見表2）。從表2中可以看出，我國人均農業綠色GDP與人均農業傳統GDP存在較大差距，在衡量區域農業經濟增長時如不考慮資源環境成本將無法反映其真實水平。此外，無論是人均傳統農業經濟GDP還是人均綠色農業GDP的最高值省份與最低值省份之間的差距都在5倍以上，表明中國區域農業經濟增長存在較大的地域差異。

2003—2014年，中國人均農業綠色GDP由2003年的0.54萬元（可比價）增加到2014年的1.16萬元（可比價），年均增長率為7.17%，低于農業傳統GDP增速的7.74%。扣除了資源環境成本后出現的農業GDP增速下降表明我國在農業發展過程中存在一定的資源環境損耗現象，農業經濟增長中仍有相當一部分是不可持續增長。

同時，研究期間全國農業綠色GDP占傳統農業GDP的比重均保持在80%—85%之間，且表現為下降趨勢，表明農業經濟發展中的資源環境損耗有所增加。近年來，國家已經十分重視對農業污染的控制和生態環境的保護，在2008年后農業綠色GDP占傳統GDP比重下降速度已有所減慢（年均降幅0.29%，低于整個考察期內降幅0.41%的平均水平），但是受化肥、農藥等工業化學品投入持續加大的影響，這種下降趨勢仍未能完全扭轉。

3.2 全局空間自相關分析

進一步分析農業綠色經濟增長的空間特征，從圖2可知，2003—2014年，我國人均農業綠色GDP在全局上均呈顯著空間正相關（圖2）。表明我國各地區農業綠色經濟增長在空間分布上并非表現為獨立隨機狀態，而是呈現出相似值之間的空間集聚，即較高值的地區相對趨于與較高值相鄰，或較低值省域相對趨于與較低值省域相鄰近的空間關聯結構。從時間變化上看農業人均綠色GDP的Morans I值呈總體上升趨勢，說明這種空間集聚效應逐步增強。

3.3 局部空間集聚特征

為明晰農業綠色經濟增長的空間分布及局部集聚特征。分別計算2003年和2014年人均農業綠色GDP的LISA值及其顯著性，并參照世界銀行對區域經濟的分類標準，把農業人均綠色GDP水平量劃分為高水平（GDP值高于全國平均水平的150%）、中高水平（GDP值介于全國平均的100%—150%之間）、中低水平（GDP值介于全國平均的50%—100%之間）和低水平（GDP值低于全國平均的50%）4種類型，并結合LISA計算結果作出2003年和2014年中國省域農業人均綠色GDP的空間分布及LISA聚類圖（見圖3）。

由圖3可知，中國農業綠色經濟增長水平空間差異明顯，并具有局部空間集聚特征，即存在人均農業綠色GDP“同質集聚、異質分離”的現象。2003年和2014年，我國農業綠色經濟增長水平較高的省份多數均位于東部地區，而西部地區省份的農業綠色增長水平則整體上低于東、中部地區。從圖3（a）可以看出，2003年東南部沿海地區、京津地區、東北地區以及西部的新疆、西藏農業綠色增長水平較高，其中海南、北京、天津、上海和新疆是農業綠色增長水平最高的地區；中、西部絕大多數地區農業綠色增長水平較低，位于西部的貴州、甘肅、青海、云南、陜西、山西、等省份的農業綠色增長水平最低。從圖3（b）可以看出，2014年農業綠色增長的整體水平有所提升，但高水平的農業綠色增長仍集中分布于東部部分省份和西北的新疆；西藏、貴州、云南、甘肅和寧夏屬于農業綠色發展低水平地區。

通過LISA聚類分析對我國人均農業綠色GDP的空間格局進行檢驗可以佐證農業綠色發展高水平和低水平地區的空間分布規律，但同時也發現并不是所有的GDP高值省份和低值省份都能通過P=0.05水平下的LISA聚類顯著性檢驗，2003年，中西部地區省份陜西、重慶、四川、貴州、湖北、河南屬于農業綠色GDP低水平聚類區（LL型地區），沒有顯著的高值聚類區（HH型地區）。到2014年，陜西、四川、云南分別屬于LL型地區，而江蘇、浙江和上海成為HH型地區，新疆屬于HL型地區，其他地區則不顯著。整體上看，2014年我國農業綠色增長水平仍然保持2003年所形成的空間分異格局，這種穩定的分異性反映出我國各地區農業綠色發展水平具有較強的規律性特征，這是由各地區自然環境條件、農業內部結構、農業技術效率等多方面的差異共同作用而形成的。

總體而言，無論是2003年還是2014年，農業經濟綠色增長均未打破傳統經濟增長東部高、西部低的整體格局，這可能是因為東部經濟發達地區通過加大農業技術投入極大的提高了農業生產效率，不僅有效促進了資源的高效利用也在一定程度上減少了對環境的破壞；而西部等經濟欠發達地區則因為農業生產方式相對粗放，農業產出的提高更加依賴于資源環境的消耗[30]，農業綠色發展水平仍然整體落后于東部。

3.4 收斂性分析

空間自相關分析可以探索各地區的空間聯系，但沒有反映出地區間增長速度的差異[21]。本文采用空間計量模型對2003—2014年各省份人均農業綠色GDP數據進行收斂分析，為便于比較，也同時列上普通絕對β收斂模型分析結果（見表3）。根據Anselin等[31]的研究，首先需要對普通收斂回歸分析殘差進行檢驗，Morans I顯著表明殘差存在空間效應，再利用拉格朗日檢驗判定采用模型的類型，即將公式（6）進行相應的化簡。空間相關性檢驗結果詳見表3。

從表3可知，農業人均綠色GDP普通收斂回歸殘差的Morans I檢驗表現顯著，因此，在分析農業綠色經濟增長收斂時應考慮空間效應。人均農業綠色GDP的空間滯后模型的系數ρ均不顯著，而殘差的Morans I通過了空間相關性檢驗，這與空間自回歸模型的基本假設相違背。人均農業綠色GDP的空間誤差自回歸模型各估計系數均表現為顯著；λ值顯著不為0也表明誤差項u具有空間相關性，符合模型假設。同時，空間誤差回歸模型殘差的Morans I不顯著，說明空間自回歸誤差過程殘差項空間不相關，體現了空間誤差模型能夠真實反映人均農業綠色GDP的空間相關模式；空間誤差模型的最大似然值均高于空間滯后模型，模型擬合較好，因而空間誤差模型是研究人均農業綠色GDP收斂性的合適模型。從LM檢驗結果也可以看出，各模型的Robust LM值均高度顯著，LM值則并不顯著。Robust LMerror值大于Robust LMlag值，表明殘差的自相關可能來源于誤差自相關，空間誤差自回歸模型是最佳模型設定。

從絕對收斂的估計結果（表3）可知，我國人均農業綠色GDP在空間上存在誤差相關，即區域農業經濟增長率除與該區域起始時間GDP水平有關外，還與其他相鄰地區農業綠色經濟增長率的隨機誤差沖擊的空間溢出有關。β值為負且顯著，表明人均農業綠色GDP在空間誤差沖擊作用下存在絕對收斂特征。同時，由空間分析得出的收斂速度為0.272 2，與普通收斂分析得出的0.228 3相比，提高了近19%；收斂半生命周期縮小49年，說明空間因素在農業綠色經濟增長中起到了較大的作用。

21世紀以來，中國政府正式拉開統籌城鄉發展和新農村建設的帷幕[3]，尤其是2003年提出“科學發展觀”理念后，中國進一步加快了農業發展方式的轉變，隨之施行的一系列強農惠農和可持續發展政策，都極大的提高了農業綠色經濟增長水平，而這一效果在發展相對落后的地區尤其顯著；先進地區則由于受到規模報酬遞減規律的影響，其增長速度慢于落后地區，這是農業綠色經濟增長出現收斂特征的一個可能的解釋；同時，技術知識的溢出在收斂過程中也起到了重要作用，先進地區通過不斷“試錯”找尋適合其發展的技術、管理模式等，屬于“干中學”；而其他地區則可以直接將先進地區成功的發展經驗運用于本地區農業綠色發展實踐中，采取“看中學”模式發展，對先進地區的“追趕效應”會得到加強。因此，生產要素空間流動和技術輻射效應加快了收斂的速度[32]。但是，由于生產要素和技術知識從先進地區向落后地區的流動過程需要較長時間才能完成，因而收斂的半生命周期依然較長。

4 結論與啟示

4.1 主要結論

（1）2003—2014年，中國人均農業綠色GDP與人均農業傳統GDP的差距明顯，農業綠色GDP增速慢于農業傳統GDP。同時，各地區農業綠色GDP占傳統GDP比重均在80%-85%之間，且呈下降態勢，農業經濟發展中的資源環境損耗有所增加。

（2）空間自相關分析表明，2003—2014年，我國人均農業綠色GDP在全局上存在顯著的空間集聚，且集聚效應逐步增強；農業綠色經濟增長并未打破傳統經濟增長東部高、西部低的整體格局，東部經濟發達地區更高的農業生產效率和西部相對粗放的生產方式是形成這種空間格局的主要原因。

（3）農業人均綠色GDP的收斂性分析適用于空間誤差自回歸模型，與普通收斂分析相比，考慮了空間自相關因素后得出的收斂速度出現一定程度的加快。

4.2 啟示

（1）準確評價農業經濟增長水平應充分考慮農業增長中的資源環境代價，在未來農業發展中必須將資源環境保護與農業經濟增長目標相統一，盡可能降低資源環境成本，實現農業綠色經濟快速增長。

（2）各地區應根據自身農業發展特點，實施差別化的農業綠色發展政策，農業經濟發展水平較高的東部地區應通過農業結構調整、農業產業升級、淘汰落后產能等手段來進一步減少農業經濟增長中的資源環境成本；同時要加強高效清潔型現代農業技術的推廣與應用，在繼續擴大高增長優勢下，促進農業發展的綠色轉型。而中、西部發展相對緩慢的地區則需要加大對農業的扶持力度，加快轉變農業發展方式，改造傳統農業轉向技術密集型現代農業發展，在穩定糧食生產的同時更加注重生態環境保護，努力實現整體跨越式發展。

（3）應加快現代農業技術的轉移與擴散，通過增強技術知識的空間溢出效應來提高農業綠色經濟增長的收斂速度，尤其是農業發展落后地區應加強與先進地區的交流合作，大力引進先進的農業生產技術與管理經驗，提升人力資本水平，以逐步縮小差距，促進農業綠色經濟的協調發展。

（編輯：李 琪）

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