序論：好文章的創(chuàng)作是一個不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]一篇農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)效率研究現(xiàn)狀范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來更深刻的閱讀感受。

引言:農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的科學(xué)測度是推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的基礎(chǔ)性工作?，F(xiàn)有研究主要從可持續(xù)發(fā)展[1—4]、綠色發(fā)展[5—15]和生產(chǎn)效率[16，17]等方面對農(nóng)業(yè)發(fā)展進(jìn)行了評價。關(guān)于農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的研究頗為豐富，但由于在綠色發(fā)展理念的理解上各有側(cè)重，因此評價方法的選擇具有差異性，使得農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平評價指標(biāo)的選取標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一，測算結(jié)果缺乏可比性。農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的核心環(huán)節(jié)是生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)型，故本文聚焦于農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的測度。本文試圖從以下兩個方面進(jìn)行拓展：（1）從生產(chǎn)過程和產(chǎn)出過程兩個層面構(gòu)建評價指標(biāo)體系，基于2010—2019年中國31個省份的面板數(shù)據(jù)，測算各省份農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平；（2）綜合運用Dagum基尼系數(shù)及分解方法、Kernel密度估計方法與空間Markov鏈分析方法，探究中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的空間差異來源及動態(tài)演化趨勢。

1研究設(shè)計

1.1研究方法

（1）基于信息熵的綜合評價模型。為保證農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平評價的客觀性和準(zhǔn)確性，通過客觀賦權(quán)方法中的熵值法計算各指標(biāo)的權(quán)重，并采用線性加權(quán)求和法計算農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的綜合得分。（2）Dagum基尼系數(shù)及分解方法。Dagum（1997）[18]將總體基尼系數(shù)分解為區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)、區(qū)域間凈值差異的貢獻(xiàn)和超變密度的貢獻(xiàn)三部分。本文利用該方法測度中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的地區(qū)差異及來源。（3）Kernel密度估計方法較為穩(wěn)健，故常被用于研究非均衡分布問題。本文利用Kernel密度估計方法分析全國以及三大地區(qū)內(nèi)部農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平分布的位置、形態(tài)、延展性和極化趨勢。（4）Markov鏈分析方法。傳統(tǒng)Markov鏈?zhǔn)峭ㄟ^構(gòu)建Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣，考察不同時長下某個地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平向高水平狀態(tài)或者低水平狀態(tài)轉(zhuǎn)移以及平穩(wěn)轉(zhuǎn)移的概率分布情況，用來揭示中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的動態(tài)演進(jìn)規(guī)律?？臻gMarkov鏈?zhǔn)菍ⅰ翱臻g滯后”這一概念引入到傳統(tǒng)Markov鏈而得。通過比較不同空間滯后類型下的Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣,從而判斷相鄰地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平是否會對本地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的轉(zhuǎn)移產(chǎn)生影響。

1.2指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源建立一套合理的評價指標(biāo)體系是測度中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的關(guān)鍵和基礎(chǔ)，指標(biāo)選取不僅要能夠充分反映農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)的基本內(nèi)涵，還要兼顧數(shù)據(jù)的可得性、科學(xué)性以及簡約性原則。資源節(jié)約和環(huán)境友好是農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)的直接體現(xiàn)，產(chǎn)出綠色是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程綠色的間接反映，本文從綠色農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)過程[11,19]和產(chǎn)出過程[15]兩個層面，從資源節(jié)約、環(huán)境友好和產(chǎn)出綠色三方面選取了12個指標(biāo)，構(gòu)建了中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平評價指標(biāo)體系，見下頁表1?？紤]到數(shù)據(jù)的時效性和可得性，考察對象為中國31個省份（不含港澳臺），考察期為2010—2019年。農(nóng)用柴油使用效率、農(nóng)業(yè)用水效率、農(nóng)業(yè)用電效率、農(nóng)業(yè)中間消耗率、復(fù)種指數(shù)、有效灌溉率、化肥施用強度、農(nóng)膜使用強度和農(nóng)藥使用強度的測算數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)業(yè)年鑒》和《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》，綠色食品標(biāo)志認(rèn)證企業(yè)指數(shù)、綠色品種認(rèn)證指數(shù)和綠色食品原料標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)基地面積占比的測算數(shù)據(jù)均來源于歷年《綠色食品統(tǒng)計年報》。

2中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平測算及時空特征分析

依據(jù)熵值法綜合評價模型，從全國層面、區(qū)域?qū)用婧褪∮驅(qū)用嬗嬎愕贸?010—2019年中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平（見表2）?？梢钥闯?，中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平整體呈現(xiàn)先下降后上升，而后又由緩慢下降到上升的“W”型走勢，2019年達(dá)到0.285，與2010年相比略有下降。東部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平呈現(xiàn)先上升后下降的“倒U”型走勢，2019年達(dá)到0.259，低于全國平均水平；中部地區(qū)的總體走勢與全國較為相似；西部地區(qū)則呈波動式上升態(tài)勢，若以2010年為基期，到2019年西部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平上漲10%。值得注意的是，西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平長期低于同期全國平均水平，但差異不是很大，而中部地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平在研究期內(nèi)均高于全國平均水平，東部地區(qū)則在2011—2015年高于全國平均水平，其余時期低于全國平均水平。不難發(fā)現(xiàn)，中部與西部地區(qū)間差異最大但呈縮小的演變態(tài)勢。中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平在不同省份間差異懸殊。2010年江西（0.530）、黑龍江（0.494）和江蘇（0.409）的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平超過了0.4，排在全國的前三位，低于0.3的省份共有17個，其中，海南（0.170）、陜西（0.183）、云南（0.184）和貴州（0.197）的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平均低于0.2處于全國較低水平。究其原因，江西是國家綠色有機農(nóng)產(chǎn)品重要生產(chǎn)基地，該省份綠色食品原料標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)基地面積占比為0.2068，排在全國第1名；化肥施用強度為252.1209公斤/公頃，遠(yuǎn)低于全國平均水平349.3346公斤/公頃；復(fù)種指數(shù)為0.2068，排在全國第2名。黑龍江耕地質(zhì)量較高，具有“耕地大熊貓”之稱，因而該省份的化肥施用強度較低，排在全國倒數(shù)第2的位置，僅為176.7822公斤/公頃；農(nóng)膜使用強度也較低，僅為5.7071公斤/公頃，排在全國倒數(shù)第3的位置；綠色食品原料標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)基地面積占比為0.2613，處于全國領(lǐng)先位置。江蘇在資源節(jié)約、環(huán)境友好和產(chǎn)出綠色三個方面處于中等偏上水平，綜合發(fā)展水平排在第3名。海南、陜西、云南和貴州等省份綠色原料標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)基地匱乏，海南和陜西因種植經(jīng)濟(jì)或園藝等高耗肥作物，化肥施用強度居高不下，另外，海南為高溫溫、高濕度氣候，病蟲害發(fā)生頻率高、危害大，故農(nóng)藥使用強度也是最高的，因而這4個省份的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平較低。2019年農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平超過0.4的省份有山西、上海、重慶和江蘇，其得分值分別為0.6069、0.5947、0.4955和0.4233，而大多數(shù)省份的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平仍低于0.3。這可能源于“三品一標(biāo)”認(rèn)證制度的規(guī)范引領(lǐng)以及消費者對綠色產(chǎn)品認(rèn)可度和接受度的提升，推動了山西、上海、重慶和江蘇4個省份農(nóng)業(yè)的綠色變革，若以2010年為基期，這些省份的綠色食品標(biāo)志認(rèn)證企業(yè)指數(shù)分別上升42.7500、16.6957、24.3333和1.5334，綠色品種認(rèn)證指數(shù)分別上升了19.8461、24.3334、18.5102和1.0660。另外，在高質(zhì)量發(fā)展背景下，4個省份農(nóng)藥使用強度和化肥施用強度均有所降低，并且上海和江蘇在資源節(jié)約方面也卓有成效，有效灌溉率分別躍居全國第1名和第3名。從空間分布看，中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的空間非均衡特征較為顯著。2010年中部地區(qū)和東部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平明顯高于西部地區(qū)，其中江西、黑龍江和江蘇得分均超過0.4。不難發(fā)現(xiàn)，中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的空間分布動態(tài)演進(jìn)的顯著特征是低水平地區(qū)有向東部地區(qū)擴(kuò)散態(tài)勢，同時也能看出西部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的集聚程度較高?？傮w而言，中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平呈現(xiàn)“高值零星分布、低值連片擴(kuò)散”的顯著空間非均衡特征。

3中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平地區(qū)差異測度及來源分解

本文依據(jù)Dagum基尼系數(shù)測算了研究期內(nèi)東、中、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平地區(qū)內(nèi)差異、地區(qū)間差異和超變密度及其對總體地區(qū)差異的貢獻(xiàn)。具體測算結(jié)果如表3所示。

（1）總體差異及地區(qū)內(nèi)差異。從表3可以看出，在研究期內(nèi)中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的地區(qū)差異在波動中上升，到期末總體基尼系數(shù)達(dá)到0.2161，比期初增長了0.0567。這反映出中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平在資源稟賦、種植結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平、環(huán)境規(guī)制以及宏觀政策等因素的影響下有進(jìn)一步擴(kuò)大的可能。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，東、中、西部地區(qū)基尼系數(shù)年均增速分別為9.42%、0.22%、2.86%，在2019年東、中、西部地區(qū)的基尼系數(shù)分別達(dá)到0.2521、0.1912、0.1646。從過程上看，盡管在研究期內(nèi)三大地區(qū)的內(nèi)部差異變化各異，但東、中、西部地區(qū)內(nèi)的差異均呈擴(kuò)大趨勢，東部地區(qū)內(nèi)的差異增速最快，其次是西部地區(qū)，中部地區(qū)最為平穩(wěn)；從結(jié)果上看，差異最為明顯的是東部地區(qū)，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最小。這主要源于東部地區(qū)南北跨度較大，氣候條件、資源稟賦和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平迥異，致使各省份在環(huán)境規(guī)制、作物種類、施肥強度等方面差別較大，進(jìn)而導(dǎo)致地區(qū)內(nèi)部綠色生產(chǎn)水平的分異。

（2）地區(qū)間差異。農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的地區(qū)間差異在研究期內(nèi)呈波動態(tài)勢，與期初相比，中西部地區(qū)間差異略有縮小，東中部、東西部地區(qū)間差異均有所擴(kuò)大，并且東中部地區(qū)的差異是最大的?？赡艿慕忉屖?，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，對農(nóng)業(yè)的促進(jìn)作用明顯，且具有一定的地緣優(yōu)勢，而西部地區(qū)資源匱乏及經(jīng)濟(jì)、技術(shù)發(fā)展水平滯后，綠色生產(chǎn)效率改善效果不太理想，難以縮小與東部地區(qū)的發(fā)展差距。

（3）地區(qū)差異的來源及貢獻(xiàn)。地區(qū)間差異與地區(qū)內(nèi)差異的交互作用是造成總體差異的主要原因，并且這種作用在逐漸增強。因此，要實現(xiàn)區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色協(xié)調(diào)發(fā)展，既要縮小地區(qū)內(nèi)的差距，采取差別化措施充分發(fā)揮各地區(qū)的優(yōu)勢，同時還要將三大地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展納入統(tǒng)一的協(xié)調(diào)框架。

4中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平分布的動態(tài)演進(jìn)

在明確農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的差異大小與來源的基礎(chǔ)上，本文繼續(xù)采用Kernel密度估計方法和Markov鏈分析方法描述中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的分布動態(tài)演變過程，主要是探討全國以及各地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的分布形態(tài)、演變趨勢及其轉(zhuǎn)移規(guī)律。

4.1基于Kernel密度估計方法的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平分布動態(tài)演進(jìn)

為刻畫研究期內(nèi)全國整體及三大地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的分布動態(tài)，本文利用MATLAB軟件繪制了Kernel密度三維曲線圖（見下頁圖1）。根據(jù)圖1（a），從波峰的移動來看，全國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平分布曲線的主峰位置呈“左移—右移”微弱變化，說明農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展整體水平基本變化不大；主峰高度在反復(fù)波動中下降，寬度拓寬，說明地區(qū)發(fā)展不均衡程度正在增大；在2010—2013年、2017年和2019年存在一個小側(cè)峰，表明研究期內(nèi)全國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平極化現(xiàn)象消失后又有逐漸顯現(xiàn)的趨勢，相較于2010年，2019年全國的密度曲線側(cè)峰右移且右拖尾延展，說明隨著農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的推進(jìn)，有相當(dāng)數(shù)量的地區(qū)跨入高水平行列，即“優(yōu)中更優(yōu)”，這與地區(qū)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略密不可分。東部地區(qū)密度曲線主峰位置呈現(xiàn)“左移-右移-左移”態(tài)勢（見圖1（b）），即農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平表現(xiàn)出一個先降后增再降的反復(fù)波動過程。但在研究期內(nèi)主峰形態(tài)由“尖而窄”變得“扁而平”，始終存在一個小側(cè)峰，主峰與側(cè)峰的位置先擴(kuò)大后縮小，說明東部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平兩極化趨勢較為明顯，2019年側(cè)峰數(shù)量增加，側(cè)峰高度降低，右拖尾延展拓寬，說明東部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平極化現(xiàn)象加劇且絕對差異有擴(kuò)大的趨勢。中部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平分布曲線的主峰位置變化趨勢為“左移—右移—左移—右移”（見圖1（c）），即綠色發(fā)展水平經(jīng)歷了兩輪先降低后上升，主峰形態(tài)由“扁而平”變得“尖而窄”，并在2019年出現(xiàn)了一個小側(cè)峰，側(cè)峰峰值較低，說明中部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平具有一定的梯度效應(yīng)，兩極分化程度較弱。西部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平分布曲線的主峰位置變化為“左移—右移”趨勢（見圖1（d）），波峰的形態(tài)先收窄后變寬，波峰的高度先上升后下降，右拖尾現(xiàn)象明顯，個別年份出現(xiàn)了側(cè)峰，如2012年、2013年和2015年，說明西部地區(qū)綠色發(fā)展水平先降低而后又逐漸變好，地區(qū)差異先縮小而后又?jǐn)U大，兩極分化趨勢逐漸消失。

4.2基于Markov鏈分析方法的農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平分布動態(tài)演進(jìn)

不考慮空間因素的影響下，本文基于傳統(tǒng)Markov鏈測算研究期內(nèi)中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，結(jié)果如表4所示。可以看出，如果某地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平處于低水平，1年后該地區(qū)平穩(wěn)轉(zhuǎn)移（即該地區(qū)繼續(xù)保持低水平發(fā)展）的概率為71%，3年后該地區(qū)繼續(xù)保持低水平發(fā)展的概率下降至46%，5年后這一概率進(jìn)一步下降至43%。從中低及中高水平看，1年后他們的平穩(wěn)轉(zhuǎn)移概率分別為54%和53%，3年后平穩(wěn)轉(zhuǎn)移概率均下降至39%，5年后維持原狀態(tài)的概率進(jìn)一步下降至28%和38%。而高水平地區(qū)在不同時長下，平穩(wěn)轉(zhuǎn)移概率始終處于71%~83%。不難發(fā)現(xiàn)，在農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的演進(jìn)過程中“馬太效應(yīng)”較為明顯，低水平地區(qū)和高水平地區(qū)維持原狀態(tài)的概率在1年、3年和5年后高于中低和中高水平地區(qū)，說明低水平地區(qū)尚未形成向高水平地區(qū)的追趕態(tài)勢，高水平地區(qū)則會產(chǎn)生“循環(huán)累積效應(yīng)”，從而長期保持領(lǐng)先優(yōu)勢。另外，低水平地區(qū)經(jīng)過一步轉(zhuǎn)移后上升為中低水平的概率為26%，3年后這一概率上升至48%，5年后達(dá)到了50%；同期，時長為1年時，中低、中高水平地區(qū)轉(zhuǎn)為更高一級水平的概率分別為19%和22%，3年后分別增加至31%和34%，5年后分別達(dá)到了43%和40%。這一結(jié)果表明，隨著時間的推移，低、中低和中高水平地區(qū)向更高一級水平演進(jìn)的可能性均會增大，但所處水平越高，其向上轉(zhuǎn)移的難度就越大，即處于相對較高水平的地區(qū)向更高水平轉(zhuǎn)移的概率越小。表5給出了不同時長空間Markov轉(zhuǎn)移概率的顯著性檢驗結(jié)果?？梢钥闯?，除了時長為4年時，Q統(tǒng)計值不顯著外，在其他時長下均顯著，這表明空間因素對各地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的影響不容忽視，即中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的動態(tài)演變過程中存在空間溢出效應(yīng)。為進(jìn)一步剖析這種空間效應(yīng)的具體影響，引入地理權(quán)重矩陣，測算不同時長下中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的空間轉(zhuǎn)移概率（見下頁表6）。當(dāng)某一低水平地區(qū)的“周圍”也為低水平地區(qū)時，該地區(qū)經(jīng)過一步轉(zhuǎn)移后仍為低水平地區(qū)的概率為74%，時長為5年時，此概率則下降至47%；當(dāng)?shù)退降貐^(qū)“周圍”為中低水平地區(qū)時，該地區(qū)經(jīng)過一步轉(zhuǎn)移后仍為低水平地區(qū)的概率為70%，時長為5年時，這一概率降至45%；當(dāng)?shù)退降貐^(qū)的“周圍”為中高、高水平地區(qū)時，該地區(qū)經(jīng)過一步轉(zhuǎn)移后維持原狀態(tài)的概率分別為77%和56%，時長為5年時，這一概率分別下降至33%和40%。由此可知，空間因素在地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展過程中發(fā)揮了重要作用，當(dāng)?shù)退降貐^(qū)“周圍”農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平較低時，低水平地區(qū)提升自身農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平較難，而與高水平地區(qū)為鄰，能夠促進(jìn)本地區(qū)向上轉(zhuǎn)移概率的增加，并且時間越長，這種空間溢出效應(yīng)就越明顯。此外，根據(jù)表6還可得到如下結(jié)論：第一，時長為1年時，無論受“周圍”地區(qū)何種水平的影響，主對角線上的轉(zhuǎn)移概率均是最大的，這與不考慮空間因素的結(jié)果一致，再次證明短時間內(nèi)較難打破農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的“路徑依賴”；第二，高水平地區(qū)的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展具有較強的穩(wěn)健性，不同水平的“周圍”地區(qū)和不同時長的影響下，維持原狀態(tài)的概率均高于50%，而低水平地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的動態(tài)演變則受“周圍”地區(qū)空間溢出效應(yīng)的影響較大。

5結(jié)論

（1）中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平在低水平上反復(fù)波動，地區(qū)發(fā)展不均衡程度正在增大。中部地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平高于東西部地區(qū)；東、中、西部地區(qū)內(nèi)的差異均呈擴(kuò)大趨勢，并且東部地區(qū)出現(xiàn)了明顯的兩極分化現(xiàn)象；中西部地區(qū)間差異略有縮小，東中部、東西部的地區(qū)間差異逐漸拉大；地區(qū)間差異與地區(qū)內(nèi)差異的交互作用是造成總體差異的主要原因，隨著時間推移，這種交互影響作用逐漸增強。

（2）不考慮空間影響時，隨著時間推移，低、中低和中高水平地區(qū)向上轉(zhuǎn)移的可能性均會增大，但所處水平越高，其向上轉(zhuǎn)移的難度就越大。此外，在不同時長下，某一地區(qū)由當(dāng)前狀態(tài)向下以及跨級向上轉(zhuǎn)移的概率均較小，意味著農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展是一個循序漸進(jìn)的過程，并且具有自我強化功能?？紤]空間影響時，中國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)水平的動態(tài)演變過程中存在空間溢出效應(yīng)，與高水平地區(qū)為鄰能夠促使向上轉(zhuǎn)移概率增加，并且時間越長，這種空間溢出效應(yīng)就越為明顯。

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作者:吳強 徐宣國 張園園 單位:山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院