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Evolution of agricultural green development in the Yangtze River Economic Belt based on the perspective of reducing chemical products input and increasing output
Received date: 2024-01-02
Revised date: 2024-06-11
Online published: 2024-10-16
The green transformation in agricultural production is an important research topic in the field of agricultural sustainable development. Based on the concept of agricultural green development and theoretical analysis in terms of the transformation path, this paper aims to examine the major processes of the agricultural green development practices and assess the effects in reducing chemical products input and increasing agricultural output within the Yangtze River Economic Belt (YREB) in the past 20 years in combination of the methods of literature investigation, semi-structural interviews, questionnaire analysis and decoupling analysis. The results show that since 2015 the provincial-level regions within the YREB issued a set of policies related to the agricultural green development actions, which encouraged the farmers to replace the traditional chemical fertilizer with alternative and organic fertilizer, prevent and control the devastations caused by the diseases, insects and herbs with ecological measures, and reuse the agricultural residues in order to reduce the consumption of chemical fertilizer and pesticides and herbicides in agricultural production. Compared to the other regions in China, the YREB has a five-year lead in terms of achieving the great aims of zero growth and reduction of pesticide and chemical fertilizer use in agricultural production. Nevertheless, the current chemical fertilizer and pesticide usage intensity in the YREB is still more than two times the international average level. Although the chemical fertilizer and pesticide usage intensity in the downstream areas of the Yangtze River is much higher than that in the upstream areas due to the differentiation in terms of multiple crop index and agricultural output density, the chemical fertilizer and pesticide usage intensity appears to gradually disconnect with the multiple crop index and agricultural output density because of the wide application of new technologies for agricultural green development. However, the ongoing agricultural green development agenda within the studu area still faces challenges, including the rising costs in upgrading the production technology and agricultural machinery and equipment and the severe difficulty in overcoming ageing issues and introducing or fostering young talents in agricultural sector.
CHEN Cheng , WU Ke , CHEN Jiang-long . Evolution of agricultural green development in the Yangtze River Economic Belt based on the perspective of reducing chemical products input and increasing output[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2024 , 39(10) : 2399 -2417 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20241009
表1 基于指标变化率与弹性值的脱钩程度划分Table 1 The classification of decoupling based on the index change rate and elasticity value |
状态 | 程度 | 弹性 | 解释 | ||
---|---|---|---|---|---|
脱钩 | 强脱钩 | <0 | >0 | T<0 | 农用化学品消耗强度下降,复种指数或农业产出密度上升 |
弱脱钩 | >0 | >0 | 0<T<0.8 | 农用化学品消耗强度上升,复种指数或农业产出密度上升(更快) | |
衰退脱钩 | <0 | <0 | T>1.2 | 农用化学品消耗强度下降(更快),复种指数或农业产出密度下降 | |
负脱钩 | 强负脱钩 | >0 | <0 | T<0 | 农用化学品消耗强度上升,复种指数或农业产出密度下降 |
弱负脱钩 | <0 | <0 | 0<T<0.8 | 农用化学品消耗强度下降,农业产出密度或复种指数也下降(更快) | |
扩张性负脱钩 | >0 | >0 | T>1.2 | 农用化学品消耗强度上升(更快),复种指数或农业产出密度均上升 | |
连接 | 扩张性连接 | >0 | >0 | 0.8<T<1.2 | 农用化学品消耗强度、复种指数或农业产出密度均上升,且增速相当 |
衰退连接 | <0 | <0 | 0.8<T<1.2 | 农用化学品消耗强度、复种指数或农业产出密度均下降,且降速相当 |
表2 各省(直辖市)化肥使用强度与复种指数的脱钩特征Table 2 Decoupling characteristics of fertilizer utilization intensity and multiple planting index in each province |
省(直辖市) | 2002—2010年 | 2010—2015年 | 2015—2020年 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
脱钩指数 | 脱钩状态 | 脱钩指数 | 脱钩状态 | 脱钩指数 | 脱钩状态 | |||
上海 | 1.07 | 衰退连接 | 0.01 | 弱脱钩 | -0.37 | 强脱钩 | ||
江苏 | 1.53 | 扩张性负脱钩 | -1.74 | 强脱钩 | -1.59 | 强脱钩 | ||
浙江 | -2.95 | 强负脱钩 | 0.04 | 弱脱钩 | -1.65 | 强脱钩 | ||
安徽 | -27.71 | 强负脱钩 | 1.07 | 扩张性连接 | -2.60 | 强脱钩 | ||
江西 | -2.02 | 强负脱钩 | 0.09 | 弱脱钩 | -6.91 | 强脱钩 | ||
湖北 | -2.07 | 强负脱钩 | 8.98 | 衰退脱钩 | -0.80 | 强脱钩 | ||
湖南 | -1.20 | 强负脱钩 | -0.55 | 强脱钩 | -0.44 | 强脱钩 | ||
重庆 | -2.12 | 强负脱钩 | -0.09 | 强脱钩 | -0.37 | 强脱钩 | ||
四川 | -0.90 | 强负脱钩 | -0.46 | 强脱钩 | -1.15 | 强脱钩 | ||
贵州 | -0.70 | 强负脱钩 | 0.00 | 弱脱钩 | -5.25 | 强脱钩 | ||
云南 | -3.77 | 强负脱钩 | 0.63 | 弱脱钩 | 2.78 | 衰退脱钩 |
表3 各省(直辖市)农药使用强度与复种指数的脱钩特征Table 3 Decoupling characteristics of pesticide usage intensity and multiple cropping index in each province |
省(直辖市) | 2002—2010年 | 2010—2015年 | 2015—2020年 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
脱钩指数 | 脱钩状态 | 脱钩指数 | 脱钩状态 | 脱钩指数 | 脱钩状态 | |||
上海 | 0.92 | 衰退连接 | -1.38 | 强脱钩 | -0.95 | 强脱钩 | ||
江苏 | 0.57 | 弱脱钩 | -3.29 | 强脱钩 | -2.25 | 强脱钩 | ||
浙江 | -2.61 | 强负脱钩 | -0.32 | 强脱钩 | -3.79 | 强脱钩 | ||
安徽 | -58.27 | 强负脱钩 | -0.70 | 强脱钩 | -4.58 | 强脱钩 | ||
江西 | -4.99 | 强负脱钩 | -0.98 | 强脱钩 | -12.02 | 强脱钩 | ||
湖北 | -0.80 | 强负脱钩 | 22.49 | 衰退脱钩 | -0.91 | 强脱钩 | ||
湖南 | -1.64 | 强负脱钩 | -0.97 | 强脱钩 | -0.94 | 强脱钩 | ||
重庆 | -1.05 | 强负脱钩 | -2.51 | 强脱钩 | -0.57 | 强脱钩 | ||
四川 | 0.00 | 弱负脱钩 | -1.34 | 强脱钩 | -1.91 | 强脱钩 | ||
贵州 | -2.43 | 强负脱钩 | -0.49 | 强脱钩 | -7.62 | 强脱钩 | ||
云南 | -5.51 | 强负脱钩 | 0.69 | 弱脱钩 | 4.22 | 衰退脱钩 |
表4 各省(直辖市)化肥使用强度与农业产出密度的脱钩特征Table 4 Decoupling characteristics of fertilizer utilization intensity and agricultural yield density in each province |
省(直辖市) | 2002—2010年 | 2010—2015年 | 2015—2020年 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
脱钩指数 | 脱钩状态 | 脱钩指数 | 脱钩状态 | 脱钩指数 | 脱钩状态 | |||
上海 | 17.78 | 衰退脱钩 | -0.28 | 强负脱钩 | 1.84 | 衰退脱钩 | ||
江苏 | 0.36 | 弱脱钩 | -0.39 | 强脱钩 | -1.34 | 强脱钩 | ||
浙江 | 0.94 | 扩张性连接 | 0.16 | 弱脱钩 | -1.06 | 强脱钩 | ||
安徽 | 1.48 | 扩张性负脱钩 | 0.31 | 弱脱钩 | 2.26 | 衰退脱钩 | ||
江西 | 1.95 | 扩张性负脱钩 | 0.10 | 弱脱钩 | -3.56 | 强脱钩 | ||
湖北 | -5.34 | 强负脱钩 | -0.29 | 强脱钩 | -3.84 | 强脱钩 | ||
湖南 | 1.04 | 扩张性连接 | -0.17 | 强脱钩 | -1.11 | 强脱钩 | ||
重庆 | 0.69 | 弱脱钩 | -0.04 | 强脱钩 | -0.33 | 强脱钩 | ||
四川 | 1.04 | 扩张性连接 | -0.27 | 强脱钩 | -2.66 | 强脱钩 | ||
贵州 | 0.34 | 弱脱钩 | 0.00 | 弱脱钩 | -0.99 | 强脱钩 | ||
云南 | 3.64 | 扩张性负脱钩 | 0.68 | 弱脱钩 | -1.90 | 强脱钩 |
表5 各省(直辖市)农药使用强度与农业产出密度的脱钩特征Table 5 Decoupling characteristics of pesticide usage intensity and agricultural yield density in each province |
省(直辖市) | 2002—2010年 | 2010—2015年 | 2015—2020年 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
脱钩指数 | 脱钩状态 | 脱钩指数 | 脱钩状态 | 脱钩指数 | 脱钩状态 | |||
上海 | 11.90 | 衰退脱钩 | 57.33 | 衰退脱钩 | 4.76 | 衰退脱钩 | ||
江苏 | 0.76 | 弱脱钩 | -0.74 | 强脱钩 | -1.90 | 强脱钩 | ||
浙江 | 1.04 | 扩张性连接 | -1.22 | 强脱钩 | -2.43 | 强脱钩 | ||
安徽 | 4.78 | 扩张性负脱钩 | -0.20 | 强脱钩 | 3.99 | 衰退脱钩 | ||
江西 | 8.85 | 扩张性负脱钩 | -1.04 | 强脱钩 | -6.19 | 强脱钩 | ||
湖北 | -4.32 | 强负脱钩 | -0.73 | 强脱钩 | -4.38 | 强脱钩 | ||
湖南 | 1.44 | 扩张性负脱钩 | -0.30 | 强脱钩 | -2.35 | 强脱钩 | ||
重庆 | 0.22 | 弱脱钩 | -1.27 | 强脱钩 | -0.51 | 强脱钩 | ||
四川 | 0.79 | 弱脱钩 | -0.77 | 强脱钩 | -4.41 | 强脱钩 | ||
贵州 | 1.47 | 扩张性负脱钩 | -0.91 | 强脱钩 | -1.44 | 强脱钩 | ||
云南 | 7.14 | 扩张性负脱钩 | 0.75 | 弱脱钩 | -2.89 | 强脱钩 |
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