气候智慧型农业发展水平测度及时空演进分析

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粮食安全是治国安邦之本。截至2025年，中国粮食产量已实现"二十二连丰"，口粮安全得到充分保障。然而，农业生产的生态环境代价日益凸显。据联合国粮食与农业组织（FAO）统计，全球农食系统温室气体排放约占全球总排放的三分之一。其中，化肥施用、农田灌溉、废弃物处理等都是重要排放源。如何实现粮食安全与低碳发展的辩证统一，兼顾农业的经济价值与生态效益，成为当前农业可持续发展面临的核心问题。

气候智慧型农业（Climate-Smart Agriculture，简称CSA）以提升农业生产力、增强气候适应能力和减缓温室气体排放为目标，与我国生态文明建设和农业绿色发展战略高度契合。近年来，中国在粮食主产区和生态脆弱区开展的气候智慧型农业实践取得显著成效，皖豫示范区的保护性耕作、华北平原与东北地区的"润田项目"、青海高寒草原的生态系统管理项目，分别在温室气体减排、粮食增产和草地固碳方面取得积极进展。上述实践不仅表明气候智慧型农业在平衡粮食安全与低碳目标上具有可行性，也为全球农业可持续发展提供了中国经验[1]。

自FAO于2010年提出气候智慧型农业的概念以来，其"农业生产力提升、气候适应能力增强、温室气体排放减缓"三维目标框架为后续研究提供了基本参照。但由于该框架具有较强的包容性，各国在实践中的侧重点不尽相同：欧洲偏重减排与适应性技术研发，非洲聚焦水资源管理与抗旱作物推广，亚洲则多关注小农户适应性技术与保护性农业实践[4]。部分学者将气候智慧型农业与可持续集约化农业进行比较，指出后者侧重技术创新驱动的环境友好转型，而前者则在此基础上更重视气候风险管理，二者既有联系也有差异，这一辨析为构建本土化评价体系提供了依据。在水平测度方面，现有评价工具如世界银行提出的"政策-技术-结果"三维框架，主要适用于国家尺度，在省域层面的评价体系尚未达成一致。在测度方法方面，熵权法、主成分分析法等常用赋权方法存在权重受样本数据分布影响、信息损失等局限。在效果评估方面，既有研究多聚焦具体技术方案对碳排放、粮食安全与农业可持续发展[6]的影响，或通过案例访谈考察农户对气候智慧型农业的采纳行为及其影响因素[11,12]，为气候智慧型农业推广提供了经验依据，但基于省域面板数据的定量分析相对有限。

综上，现有研究在概念界定和微观技术验证方面探讨较多，而在中观尺度上对中国省域气候智慧型农业发展水平进行量化评估并考察其时空演进特征的研究相对不足。基于此，本文的工作内容主要包括：一是基于"政策投入—技术转化—效益产出"的逻辑链条，构建包含基础支撑、技术赋能、产出效益的三维评价指标体系，测度各省份气候智慧型农业发展水平；二是采用模拟退火-投影寻踪模型对指标进行赋权，提高测度结果的客观性；三是基于核密度估计、马尔可夫链、Dagum基尼系数等方法，系统揭示气候智慧型农业发展水平的时空演进特征，为制定区域差异化政策提供科学依据。

1 研究设计1.1 气候智慧型农业发展水平评价指标体系构建

本文基于FAO三维目标框架与世界银行气候智慧型农业评价体系，并遵循"政策投入—技术转化—效益产出"的内在逻辑，构建包含基础支撑、技术赋能、产出效益三个维度的气候智慧型农业发展水平评价指标体系，具体见表1。

基础支撑维度包括政策保障、基础设施和智慧设施三个层面。政策保障层面从财政支持和风险防控两个方面选取指标，分别以农林水事务支出占比和农业保险密度反映地方财政支持力度与农业生产风险分散能力；基础设施层面兼顾传统基建与数字基建，分别采用农村投递路线覆盖率和农村宽带入户率衡量农村物流网络与数字信息基础条件；智慧设施层面从水利效能和农田质量两个方面选取指标，采用节水灌溉面积占比和高标准农田面积占比衡量农业生产条件改善程度及其对气候适应能力和生产稳定性的支撑作用。

技术赋能维度包括科技创新、人力资本和智慧应用三个层面。科技创新层面从研发投入和创新产出两个方面选取指标，分别以农业R&D经费投入强度和农业科技专利创新强度衡量农业科技投入水平与创新成果产出水平；人力资本层面从技术推广和技能培训两个方面展开，采用农业科技从业人员和农村成人技术培训覆盖率评估农业技术扩散的人力支撑基础；智慧应用层面围绕绿色防控、精准管理和智能农机三类关键应用场景，分别选取绿色防控技术应用率、肥料高效利用技术应用率和农业无人机作业覆盖率，反映农业生产绿色化、精准化和智能化水平[6]。

产出效益维度从粮食安全、气候适应和减排增效三个层面选取指标。粮食安全层面从食物供应、可获得性、利用水平和稳定性四个方面展开，分别采用粮食单位面积产量、农村居民恩格尔系数、农村居民膳食结构指数和粮食产量波动率综合刻画粮食系统的供给能力、消费可负担性、营养结构和生产稳定性[16,17]；气候适应层面从工程措施、气象服务、灾害抵御和风险分散四个方面选取指标，采用排涝工程覆盖度、农业气象观测业务站密度、农作物受灾率和农业保险赔付率，系统评估农业系统应对气候风险的能力；减排增效层面兼顾"减排控源"与"固碳增汇"双重路径，选取农用物资使用强度、农业碳生产率、农业生态承载力和粪污资源化利用水平，综合衡量农业低碳转型和资源循环利用成效[18]。

1.2 测度方法

本文采用模拟退火-投影寻踪模型测度气候智慧型农业发展水平。该模型融合投影寻踪与模拟退火两类算法的优势：前者通过将高维数据投影到低维空间，提取数据结构特征，避免传统方法对数据分布的严格假设；后者借助Metropolis准则的概率接受机制增强全局搜索能力，降低算法陷入局部最优的风险。二者耦合可提升评价结果的客观性与稳定性[19]。

1.3 数据来源

本文采用2011—2023年中国31个省份（不含港澳台）的面板数据，系统考察气候智慧型农业发展水平及其时空演进特征。农业保险相关数据来自Wind金融数据库，农业R&D经费投入采用李强和刘冬梅（2011）[20]的方法进行测度，农业科技专利数量以中国知网专利数据库中农林牧渔业相关的发明专利、实用新型专利和外观设计专利的数量衡量，农村成人文化技术培训学校结业生数量来自《中国教育统计年鉴》，膳食结构指数参照王泽宇等（2023）[13]的方法进行测算，农业碳排放总量、农业生产碳汇量分别参照胡婉玲等（2020）[21]、田云和陈池波（2021）[18]的方法进行测度，其余数据主要来自《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国农垦统计年鉴》《中国水利统计年鉴》等。对于部分缺失数据，采用移动平均法进行插补。

2 实证分析2.1 中国气候智慧型农业发展水平的时空分布特征2.1.1 时间序列分析

中国气候智慧型农业发展水平测度结果见表2，由于篇幅限制，仅展示2011年、2015年、2020年、2023年的数据。从整体发展趋势来看，研究期内全国气候智慧型农业发展水平累计增幅为33.18%，发展进程呈现阶段性特征：2011—2017年为平稳增长期，年均增速为1.94%，这可能与"十二五"至"十三五"期间农业绿色发展政策逐步落地密切相关；2018年后进入加速发展期，年均增速跃升至2.88%，反映出"双碳"目标驱动下技术赋能效应的加速释放，以及农业绿色转型进程的深化。

气候智慧型农业区域发展格局经历动态重构：2011—2014年，东北地区依托黑土地资源与规模优势保持领先；2015—2023年，东部地区实现反超并持续领跑；中部地区凭借粮食主产区的基础设施和政策优势保持稳健增长；西部地区通过生态补偿政策与特色农业模式实现后发追赶，最终形成"东部>东北>中部>西部"的梯度格局。

就各子维度而言（见图1），基础支撑维度呈现"东部领跑、西部追赶"的特征。东部地区基础支撑水平从0.17上升至0.29，数字基础设施与政策保障优势持续扩大；西部地区增幅达到77.59%，充分体现了区域均衡发展战略的实施成效。技术赋能维度呈现"整体稳定、区域分化"的特征。东部地区保持技术领先地位，而其他地区均呈现不同程度的下降趋势。原因可能在于：一方面，农业技术创新具有规模效应和集聚特征，东部地区凭借人才、资金等要素优势更容易实现技术突破和成果转化，而中西部地区在技术推广和人力资本积累方面相对滞后；另一方面，技术赋能可能存在时滞效应，当前下降可能是由于前期投入不足。产出效益维度呈现"全域提升、模式分化"的良性发展格局。东北地区呈现波动上升趋势，既凸显了黑土地系统对极端气候的敏感性，也印证了规模化经营与保护性耕作对于提升粮食安全和碳汇能力的协同作用。东部地区通过数字技术赋能实现"提质增效"，中部地区的产出效益较为稳定，粮食主产区的稳产保供功能持续强化。西部地区在生态保护政策支持下，产出效益指数增至0.86%，"生态+农业"融合发展模式成效初显。

2.1.2 空间分布格局

从空间分布格局来看，中国气候智慧型农业发展水平大体呈现以长江经济带为横轴、京哈—京广沿线为纵轴的"十字型"空间集聚特征，并形成三大高值区：一是以上海为核心，江苏、山东为两翼的"黄金三角区"，其中，2023年上海气候智慧型农业发展水平达到2.8511，位居全国首位，体现出其在农业科技应用和低碳转型中的示范效应；二是以黑龙江为代表的"东北特色增长区"，东北地区依托黑土资源优势，在规模化经营和生态保护方面较为突出；三是以广东、北京、天津为支点贯穿南北的"创新发展带"。这种多中心的空间格局既体现了流域经济带的辐射效应，也反映了主要交通干线对农业技术扩散的传导效应。从区域差异来看，东部沿海地区整体表现优异，2023年上海、江苏等7个省份的气候智慧型农业发展水平超过全国均值，形成高值集聚区。中部地区形成以安徽、河南为代表的"双轮驱动"格局，二者作为首批气候智慧型农业试点省份，通过技术创新和产业转型实现快速提升。东北地区发展失衡，黑龙江依托黑土地保护与规模经营优势持续领先，但辽宁、吉林转型滞后导致区域发展断层。西部地区内部差异显著，四川、云南等西南地区省份气候智慧型农业发展水平较高，而青海、宁夏等西北地区省份气候智慧型农业发展水平相对较低。

2.2 中国气候智慧型农业发展水平的时空动态演进特征2.2.1 时序动态演进特征分析

全国及四大地区气候智慧型农业发展水平的核密度估计结果见图2。可以看出，全国整体核密度曲线持续右移，反映出气候智慧型农业发展水平稳步上升的趋势；曲线峰值增高与宽度收窄同步出现，表明区域差异有所收敛；右尾延伸则说明高水平省份的领先优势持续扩大。分区域来看，东部地区呈现多峰分布特征，说明区域内存在一定发展分化，曲线右尾延伸则反映出高水平省份的领先优势进一步扩大。中部地区主峰强化与多个峰值之间的间距缩小并存，说明区域内部发展差距有所缩小。西部地区双峰间距缩小并伴随左侧拖尾弱化，表明低水平省份正逐步打破发展瓶颈，生态补偿政策与特色农业培育的协同效应正在显现。东北地区主峰强化与双峰间距扩大现象并存，反映了区域内部发展差距持续扩大，而右尾次峰凸显则说明高水平地区的集聚特征进一步增强。

2.2.2 空间动态演进特征分析

本文基于分位数法，以25%、50%、75%为临界值，将各省份气候智慧型农业发展水平划分为低水平（I）、中低水平（II）、中高水平（III）和高水平（IV）四种状态类型，构建马尔可夫链模型，考察气候智慧型农业发展水平的动态跃迁规律。气候智慧型农业发展水平的马尔可夫链状态转移概率矩阵见表3。结果表明：（1）气候智慧型农业发展具有强路径依赖性。对角线元素最低为0.6737，最高为0.9643，说明各省份至少在67.37%的概率上维持原有发展状态。（2）马太效应明显。低水平地区维持原状的概率为79.00%，高水平地区留存概率达到96.43%，这种不对称性反映出强者愈强的马太效应，可能导致区域发展差距持续扩大。（3）状态转移具有渐进性。有效状态转移主要发生在相邻等级之间。该规律与农业技术创新扩散的渐进性特征较为一致，说明气候智慧型农业发展是一个需要技术积累和制度适应的循序渐进过程。

空间马尔可夫链分析结果见下页表4，结果反映了气候智慧型农业发展水平的空间依赖特征及其动态规律：

（1）邻域环境的双向调节机制。低水平邻域背景下，中高水平地区向上转移概率（0）显著低于平均水平（17.20%），反映出薄弱的发展环境对区域提升的约束作用。相比之下，高水平邻域展现出梯度带动效应。随着邻域水平的提升，中低水平地区向上转移概率呈现阶梯式增长（从13.51%增至50.00%），而向下转移风险逐步降低（从10.81%降至0）。这种双向调节机制反映了优质邻域环境在促进知识溢出、技术扩散和制度学习方面的正外部性。

（2）向上转移概率的边际递减规律。相同邻域背景下，向上转移概率随区域发展水平的上升呈现边际递减趋势。例如，在高水平邻域环境下，低、中低、中高水平地区的向上转移概率分别为100.00%、50.00%和25.00%。该规律反映区域发展存在"能力门槛"，即区域气候智慧型农业发展水平越高，其进一步跃升所需突破的结构性约束越强。

（3）空间结构的动态锁定特征。高水平地区展现出较强的发展惯性，在各类邻域环境下维持概率超过90.48%，空间极化现象凸显。状态转移呈现非对称性，从所有可能的转移类型来看，向上转移的平均概率（28.72%）显著低于维持现状的概率（73.04%），但明显高于向下转移的概率（6.15%），形成"渐进式提升"的演化路径。

2.3 中国气候智慧型农业发展水平的区域差异分析2.3.1 总体差异及其分解结果分析

Dagum基尼系数及其分解结果见表5。从总体差异来看，总体差异由0.1534下降至0.1319，表明随着区域协调发展战略的深入实施，中国气候智慧型农业发展水平的空间均衡性得到整体改善。分解结果表明，区域内差异持续收敛，各区域内部均衡发展取得积极成效。区域间差异作为总体差异的主要来源，其贡献率从57.48%上升至71.61%，超变密度的贡献率则持续下降。

2.3.2 区域内和区域间差异分析

从区域内差异演变来看（见图3（a）），研究初期呈现"中部>东北>东部>西部"的格局，到2023年，该格局逐步演化为"东部>中部>东北>西部"。其中，东部地区区域内差异增幅达到40.59%，超越中部地区成为区域内差异最大的地区。这可能源于东部地区内部数字化转型进程不一，江苏等沿海发达省份凭借技术创新和资本集聚优势加速发展气候智慧型农业，而河北等省份则面临传统农业转型压力，区域内部数字鸿沟逐渐显现。中部地区通过高标准农田建设、绿色防控技术推广等举措，区域内差异缩小了31.93%，形成了均衡共进的发展格局。东北地区区域内差异降幅高达54.29%，可能源于黑龙江"数字农机+生态监测"模式的跨省辐射，有效推动了吉林、辽宁两省的快速发展。西部地区虽然区域内差异较小，但生态优势区与生态脆弱区的发展差距依然显著：四川盆地等生态优势区依托特色农业实现较快发展，而青藏高原等生态脆弱区则受限于自然条件和基础设施制约，发展相对滞后。

从区域间差异演变来看（见图3（b）），东部-西部区域间差异扩大了12.18%，反映出农业现代化进程的马太效应，即东部地区通过农业科技投入加速发展，而西部地区受限于自然条件和经济基础发展相对滞后。东部-东北区域间差异保持较高水平，体现出数字农业与传统规模经营的发展差异。中部-东北区域间差异缩小了32.33%。西部地区追赶效应明显，与东北地区区域间差异缩小了32.54%，反映出生态补偿政策和特色农业对后发地区的带动作用。

3 结论与建议

本文基于"政策投入—技术转化—效益产出"的逻辑框架，构建气候智慧型农业发展水平评价指标体系，采用模拟退火-投影寻踪模型对中国31个省份的气候智慧型农业发展水平进行测度，并基于核密度估计、马尔可夫链和Dagum基尼系数等方法，考察气候智慧型农业发展水平的时空演变规律与区域差异。主要得出如下结论：

（1）中国气候智慧型农业发展水平呈现整体上升与区域梯度分化并存的特征。2011—2023年气候智慧型农业发展水平整体呈现上升趋势，但区域发展不均衡现象突出，形成"东部>东北>中部>西部"的梯度格局。

（2）核密度估计结果显示：东部地区呈现创新驱动的多极分化特征。中部地区保持相对均衡增长，西部地区仍面临低水平发展困境，东北地区则面临传统发展模式转型挑战。

（3）空间格局呈现多中心网络化演进特征。气候智慧型农业发展水平形成以长江经济带为横轴、京哈—京广沿线为纵轴的"十字型"空间结构体系，并形成三大引领性区域：以上海为龙头，江苏、山东为两翼的"黄金三角区"；以黑龙江为中心的"东北特色增长区"；以广东、北京、天津为关键支点，贯穿南北的"创新发展带"。

（4）马尔可夫链分析结果表明，气候智慧型农业发展具有强路径依赖性与马太效应。优质邻域环境对区域发展具有正外部性，且向上转移概率随气候智慧型农业发展水平的提升呈现边际递减趋势。

（5）总体差异逐渐缩小，但差异来源的结构分化明显。气候智慧型农业发展水平的总体差异呈现下降趋势，区域间差异为主要差异来源。

基于上述结论，本文提出以下建议：

第一，实施区域差异化发展策略。东部地区应重点建设长三角数字农业创新中心和省级技术共享平台，着力破解创新驱动的多极化现象。中部地区应依托粮食主产区优势，提升绿色防控、精准灌溉等技术的推广应用水平。西部地区应以"生态+智慧农业"为抓手，推动生态保护与碳汇交易的有机结合。东北地区应通过黑土地智慧保护工程和技术协作带建设，加快传统规模经营模式转型。

第二，构建多中心协同发展体系。一方面，应增强长江经济带农业科技创新走廊的低碳技术研发能力，布局国家级科技园区，并升级京哈—京广沿线物流通道，建设冷链枢纽，对低碳农产品运输实施通行费减免，提升轴带辐射效能。另一方面，应充分发挥三大引领区的示范带动作用：在"黄金三角区"组建技术输出联盟，推动成熟农业技术向中西部地区转移和推广；在"东北特色增长区"设立黑土地保护技术推广基金，支持黑龙江向周边省份推广规模化种植与生态监测模式；在"南北创新发展带"整合农业大数据资源，建设数字农业云平台，推动基础数据开放共享。

第三，双向发力缓解区域差异结构分化。针对区域间差异，应建立东西部地区结对帮扶机制，重点支持数字基建与技术培训；推行技术交易免税政策，鼓励绿色技术转让。针对区域内差异，东部地区应加大专项债支持力度，建设智慧农业产业园；西部地区应实施"小农户抱团计划"，通过规模化经营破解低水平发展困境。

参考文献：

[1]赵彦志,张仕祺,刚爽,等.气候智慧型农业发展水平测度及时空演进分析[J/OL].

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