[目的]探究中国农业用水绿色效率的时空分异及演变特征,分析中国农业发展现状,为进一步推进农业高质量发展提供科学参考。[方法]利用超效率(evidence-based model,EBM)模型测算2001—2020年中国内地31个省区(不含港澳台地区)的农业用水...[目的]探究中国农业用水绿色效率的时空分异及演变特征,分析中国农业发展现状,为进一步推进农业高质量发展提供科学参考。[方法]利用超效率(evidence-based model,EBM)模型测算2001—2020年中国内地31个省区(不含港澳台地区)的农业用水绿色效率。在此基础上运用核密度(kernel density estimation,KDE)估计法进行非参数检验,并通过ArcGIS图示法探究全国不同地区农业用水绿色效率的时空分异及演进特征,最后利用地理探测器考察不同驱动因素对农业用水绿色效率的综合影响。[结果](1)2001—2020年全国农业用水绿色效率(各省年平均)经历了先上升后下降的变化。(2)全国的农业用水绿色效率在空间上呈现出“北低南高”“西低东高”的现象。(3)全国农业用水绿色效率地区差距呈缩小态势,存在动态收敛性特征,各个省份内部的农业用水绿色效率均存在不同程度的两极分化现象,其中西北地区的核密度曲线最为平缓,两极分化现象最为严重。(4)技术水平、资源禀赋、生态环境对中国农业用水绿色效率的影响程度整体高于经济发展水平。[结论]各省区应结合自身优势,从农业技术水平、农村社会福利等方面出发,推动提升农业用水绿色效率。展开更多
文摘[目的]探究中国农业用水绿色效率的时空分异及演变特征,分析中国农业发展现状,为进一步推进农业高质量发展提供科学参考。[方法]利用超效率(evidence-based model,EBM)模型测算2001—2020年中国内地31个省区(不含港澳台地区)的农业用水绿色效率。在此基础上运用核密度(kernel density estimation,KDE)估计法进行非参数检验,并通过ArcGIS图示法探究全国不同地区农业用水绿色效率的时空分异及演进特征,最后利用地理探测器考察不同驱动因素对农业用水绿色效率的综合影响。[结果](1)2001—2020年全国农业用水绿色效率(各省年平均)经历了先上升后下降的变化。(2)全国的农业用水绿色效率在空间上呈现出“北低南高”“西低东高”的现象。(3)全国农业用水绿色效率地区差距呈缩小态势,存在动态收敛性特征,各个省份内部的农业用水绿色效率均存在不同程度的两极分化现象,其中西北地区的核密度曲线最为平缓,两极分化现象最为严重。(4)技术水平、资源禀赋、生态环境对中国农业用水绿色效率的影响程度整体高于经济发展水平。[结论]各省区应结合自身优势,从农业技术水平、农村社会福利等方面出发,推动提升农业用水绿色效率。
