董丙瑞,李心毓,陈宋艺,等.中国农业生态产品价值转化效率空间格局及动态演进[J].中国环境管理,2025,17(2):16-26.
DONG Bingrui,LI Xinyu,CHEN Songyi,et al.Spatial Pattern and Dynamic Evolution of Agricultural Ecological Product Value Conversion Efficiency in China[J].Chinese Journal of Environmental Management,2025,17(2):16-26.
中国农业生态产品价值转化效率空间格局及动态演进
Spatial Pattern and Dynamic Evolution of Agricultural Ecological Product Value Conversion Efficiency in China
DOI:10.16868/j.cnki.1674-6252.2025.02.016
中文关键词:  农业生态产品价值转化效率  空间格局  动态演进  收敛性
英文关键词:Agricultural Ecological Product Value Conversion Efficiency  spatial pattern  dynamic evolution  convergence
基金项目:福建省社科规划社科研究基地重大项目“建立健全福建省生态产品价值实现机制研究”(FJ2022JDZ037);福建农林大学科技创新专项基金项目“数字化转型背景下金融科技推动双碳目标实现路径研究”(KSBXK2316);福建农林大学生态文明研究中心项目“数字乡村建设是否推动了农村产业融合?——基于双重机器学习的因果推断”(KCX23F25A)。
作者单位E-mail
董丙瑞 福建农林大学经济与管理学院, 福建福州 350002
福建农林大学绿色价值链管理研究中心, 福建福州 350002
福建省高校特色新型智库生态文明研究中心, 福建福州 350002 
 
李心毓 福建农林大学经济与管理学院, 福建福州 350002  
陈宋艺 福建农林大学经济与管理学院, 福建福州 350002  
谢帮生 福建农林大学经济与管理学院, 福建福州 350002
福建农林大学绿色价值链管理研究中心, 福建福州 350002
福建省高校特色新型智库生态文明研究中心, 福建福州 350002 
xbs2002@163.com 
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中文摘要:
      探究中国农业生态产品价值转化效率( Agricultural Ecological Product Value ConversionEfficiency,AEP)的空间格局及动态演进,可为农业绿色发展提供理论解释,也有利于探索生态产品价值转化的实践路径。本研究运用价值当量法和动态修正模型,核算中国30个省(自治区、直辖市)(受限于数据可得性,未统计西藏、香港、澳门和台湾)2012—2022年的农业生态价值;同时,结合Slack-Based Measure模型和Global MalmquistLuenberger指数( SBM-GML),测算农业生态产品价值转化效率( AEP)、技术效率( Efficiency Change,EC)和技术进步( Technological changes,TC)。进一步,采用Dagum基尼系数、核密度估计和变异系数等方法,识别AEP的空间格局及动态演进情况。结果表明:在空间分布上,2012—2022年中国AEP增长模式正努力向“技术效率和技术进步双轮驱动”演变,但区域间仍存在发展差异;在动态演进上,中国AEP核密度呈现右偏趋势,区域差异逐渐减小,整体发展态势正从“效率分化”向“协同演进”转变;中国AEP发展总体存在绝对收敛和条件收敛。建议中国农业发展要加强技术研发与成果转化,增强技术创新和应用推广;推动科技与产业深度融合,提升技术效率;加大环境保护投入,保障生态产品价值转化。
英文摘要:
      Exploring the spatial pattern and dynamic evolution of Agricultural Ecological Product Value Conversion Efficiency(AEP) in China provides a theoretical explanation for green agricultural development and facilitates the exploration of practical pathways for ecological product value conversion. This study employs the value equivalent method and a dynamic correction model to calculate the agricultural ecological value of 30 provinces(autonomous regions and municipalities) in China from 2012 to 2022. Additionally, the SlackBased Measure model and Global Malmquist-Luenberger index(SBM-GML) are used to measure AEP, Efficiency Change(EC), and Technological Changes(TC). Furthermore, methods such as the Dagum Gini coefficient, kernel density estimation, and coefficient of variation are applied to identify the spatial pattern and dynamic evolution of AEP. The results indicate that in terms of spatial distribution, China’s AEP growth mode from 2012 to 2022 is striving to evolve toward a “dual-driven” approach combining technical efficiency and technological progress, although regional disparities persist. In terms of dynamic evolution, the kernel density of China’s AEP shows a rightward skew, with regional differences gradually decreasing, indicating a shift from “efficiency divergence” to “synergistic evolution”. Overall, China’s AEP development exhibits both absolute and conditional convergence. It is recommended that China’s agricultural development should strengthen technological research and achievement transformation, enhance technological innovation and application promotion, promote the deep integration of technology and industry to improve technical efficiency, and increase environmental protection investments to ensure the value conversion of ecological products.
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