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2025 , Vol. 40 >Issue 10: 2701 - 2717

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20251008

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The adaptability evaluation and influencing factors of rural three-industry integration and agricultural green transformation system in China

  • ZHENG Jun ,
  • ZHONG Jia-wei
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  • College of Economics and Management, Shandong Agricultural University, Tai'an, 271018, Shandong, China

Received date: 2024-09-09

  Revised date: 2025-04-16

  Online published: 2025-09-28

Fold

Abstract

Based on the research samples of 30 provinces (autonomous regions and municipalities) in China from 2010 to 2022, this paper uses the entropy weight method, comprehensive adaptation and Spatial econometric model to conduct an empirical analysis on the temporal and spatial evolution and influencing factors of rural three-industry integration and agricultural green transformation. The results show that: (1) On the comprehensive evaluation, during the inspection period, the level of China's rural three-industry integration and agricultural green transformation is rising, but the average annual growth rate of rural three-industry integration is significantly faster than that of agricultural green transformation. In terms of spatial differentiation, the integration level of the three rural industries is bounded by the planting animal husbandry boundary, and the level of the southern area is higher than that of the northern area. The agricultural green transformation is characterized by the spatial pattern of "high in the southeast and northeast, while low in the northwest". (2) In terms of the degree of adaptation, China's rural three-industry integration and agricultural green transformation adaptation show a good development trend of steady progress, roughly experience three stages of "growth-stability-shock", but the annual average is only 0.61, still in a relatively adaptive level. In terms of regional differences, the average fitness of China's eight comprehensive economic zones is ranked as "northern coastal zones>eastern coastal zones>southwest>middle reaches of the Yangtze River>middle reaches of Yellow River>southern coastal zones>northeast>northwest". (3) In terms of influencing factors, digital penetration, economic development level, scientific and technological innovation level, and higher education level have a significant positive impact on adaptation. On this basis, the paper puts forward countermeasures and suggestions to promote the adaptive development of the two elements.

Key words： rural three industry integration; agricultural green transformation; comprehensive adaptation model; Spatial Doberman model; eight comprehensive economic zones

Cite this article

ZHENG Jun , ZHONG Jia-wei . The adaptability evaluation and influencing factors of rural three-industry integration and agricultural green transformation system in China[J]. JOURNAL OF NATURAL RESOURCES, 2025 , 40(10) : 2701 -2717 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20251008

自1978年改革开放以来，中国成功实现了由传统农业向以化肥、农药等化学投入为特征的“石化农业”转变[1]，取得了粮食生产的“十九连丰”、农业总产值占全球22.5%等举世瞩目成就[2]。然而，长期依赖“高投入、高产出、高污染”的粗放型生产模式，引发了严峻的生态问题。当前，中国中低等级耕地占总耕地面积的2/3以上[3]，土地质量普遍较低，农田灌溉水有效利用系数仅为0.572[4]，远低于发达国家0.7~0.8的水平，这种资源透支型发展模式，威胁着农业的可持续发展。为此，党的“十九大”首次将农业绿色发展上升至国家战略层面。党的“二十大”报告进一步提出“加快发展方式绿色转型”。随后出台的《关于加快农业发展全面绿色转型促进乡村生态振兴的指导意见》，更是进一步强调了农业绿色转型的战略思维。
近年来，随着乡村数字化的深度嵌入、消费形式的创新以及新业态的涌现，传统产业间的界限逐步模糊，催生出农村三产融合的全新生产范式。自2015年中央一号文件首次提出以来，农村三产融合经历了从理论探讨到实践推进的快速发展阶段[5]，日益成为推动农业绿色转型的重要力量。农村三产融合通过三次产业间的联动与链条延伸，促进了农村各项资源的充分利用，衍生出绿色农业与生态旅游等新业态的融合形式，为农业绿色转型提供了多元化的实现路径；同样，农业绿色转型的推动还增强了环境保护服务、农业技术咨询等农村服务业的发展，深度激发了农村三产融合的内在潜力[6]。但值得思考的是，当前中国农村三产融合与农业绿色转型程度如何?两者是否适配?机理是什么?如何促进两者良性互动?回答上述问题对持续释放农业农村生态红利，深化农村三产融合绿色效用理论框架，进而提出实现生态与产业双重愿景的政策建议，具有重大现实意义。
追溯农村三产融合与农业绿色转型关系的相关研究，大致经历了三个发展阶段：农业内部产业融合、农业产业链延伸以及农村三产融合与农业绿色转型的互动过程。（1）农业内部产业融合与农业绿色转型研究阶段。此阶段主要锁定在稻蟹共作、畜禽废弃物养分管理及林农复合经营等种养业内部交叉结合的生态效应相关研究。李博昊等[7]选取辽河入海口大型养蟹灌区12个典型地块为采样区，测定稻蟹工作模式可显著减缓地表面源污染存在的潜在风险。董红敏等[8]针对当前畜禽废弃物存在的问题，借鉴欧盟、美国和日本的成功做法，提出建立畜禽废弃物养分管理制度，以破解中国农业面源污染难题。杨灿等[9]对洞庭湖区内两处林农复合经营系统进行综合评价，发现选择林农复合种植能显著提高活立木蓄积及土壤有机质含量。（2）农业产业延伸与农业绿色转型阶段。该阶段特别关注农业产业链的前向、后向延伸。农产品品牌建设是前向延伸的典型表现[10]，李大垒等[11]利用结构方程模型实证得出品牌生态系统建设能显著促进特色农业的绿色发展。在学界的普遍观点中，合作社被视为推动产业链后向延伸的重要形式[12]。朱鹏等[13]采用微观数据验证了加入合作社能够显著增强粮农采纳并实施绿色生产技术。（3）农村三产融合与农业绿色转型阶段。相关研究多倾向农村三产融合对农业绿色转型的单向影响，聚焦理论探讨、案例剖析和实证分析三大方面。在理论研究中，王乐君等[14]从概念出发，将农村三产融合视为农村产业化的升级版，强调其在农村生产、生活及生态中的重要功能；贾伟[15]则从规模经营视角出发，深入剖析农村产业融合中蕴含的绿色效应。在案例研究中，学者围绕海南省海口市施茶村[16]、河南新野[17]等典型案例，揭示其农村三产融合机制，且普遍发现其与生态保护间的紧密关联；在实证研究中，田彩红等[18]基于长江经济带县域数据，实证得出农村三产融合对农业绿色转型具有显著促进效应，并通过产业升级、技术创新、人力资本积累和农村经济增长[19]等多重路径，赋能农业绿色转型。
梳理相关文献，发现当前研究仍有待拓展：（1）在研究视角上，当前研究普遍存在一种倾向，即侧重于单方面梳理农村三产融合的阶段性演进如何影响农业绿色转型，而对二者间双向互动关系的量化测度、时空分布特征刻画以及影响因素诊断的关注不足。（2）在研究方法上，综合适配模型强调发展类型与环境特性间的匹配性，能更全面地刻画农村三产融合与农业绿色转型间的关系。然而，目前相关研究中对这一模型的应用仍显不足。可见，现有研究在广度与深度上均有待拓展。因此，为弥补上述缺陷，本文首先构建了“延伸—拓展—服务”的农村三产融合指标体系与“降碳—减污—扩绿—增长”的农业绿色转型指标体系，通过熵权法评估中国30个省（自治区、直辖市）2010—2022年的发展水平。其次，运用综合适配模型探析两者的适配水平，并借助空间统计工具，深入探索农村三产融合与农业绿色转型在全国及八大综合经济区的适配模式与演变规律。最后，采用空间计量模型诊断影响适配系统的因素，精准定位现实发展痛点，希冀为农村三产融合与农业绿色转型的良性互动提供参考和借鉴。

1 理论分析

2024年《关于加快经济社会发展全面绿色转型的意见》明确提出，“深化生态文明体制改革，健全绿色低碳发展机制，加快经济社会发展全面绿色转型”“协同推进降碳、减污、扩绿、增长”，为农业绿色转型指明了根本方向。农业绿色转型以保护和改善农业生态环境为切入点，通过减少污染排放、降低碳排放量、扩大绿色生态空间，促进农民增收和经济持续增长；农村三产融合，以农业为基础，通过生产、加工、销售及服务等环节的深度融合，打破农业与工业、服务业之间的界限，构建贯通一二三产业的完整产业链和价值链。适配实质上是多个系统在动态、多变环境中持续进行自我调整与相互协调的过程，由于农村三产融合与农业绿色转型皆为动态变化的复杂系统，且两者均以实现农村经济的多元化、高质量与可持续发展为主要目标。因此，可对两者之间的适配关系进行探讨。
农村三产融合有助于农业绿色转型。（1）农村三产融合减轻农业污染。农业与加工业、服务业的联动、协同，能够促进农业废弃物的资源化利用，有效减少农业污染。一方面，农业与加工业的联动推动了农业废弃物的高效处理和再利用[20]，从源头上减少了农业面源污染。另一方面，农业与服务业的协同吸引大量人才、资金等要素流动集聚[21]，强化了绿色农业技术的应用与推广，减少了农业污染排放。（2）农村三产融合减少碳排放。农村三产融合吸引了大量的资金和高素质人才流入农村地区，为低碳农业项目的实施提供了充足的资金支持和技术保障，逐步推动了农业生产方式向低碳、节能的方向转型，显著降低了农业碳排放。（3）农村三产融合扩大绿色空间。农业与旅游等产业结合的新业态推动了农村环境的保护与修复[22]。随着休闲农业、乡村旅游等新业态的发展，不仅使农业景观得到了有效保护，还拓展了生态功能，实现经济效益与环境保护的双重效益。同时，随着新兴产业的深入发展，衍生出的绿色基础设施，成为推动生态环境恢复的重要举措。（4）农村三产融合激发增长动能。农村三产融合通过延长产业链、提升价值链、完善利益链，为农业绿色转型注入了强劲的增长动力。农村产加销一体化、电商等农村三产融合服务模式[16]，构建起农民、合作社、企业等多元主体间紧密的利益联结机制，激发了各方参与农业绿色转型的积极性和整体经济效益。
农业绿色转型为农村三产融合提供基础和保障。（1）农业绿色转型促进农业产业链延伸。农业绿色转型提高了农产品的质量和附加值，促进了农业产业链的纵向延伸。绿色生产模式有效提高了农产品质量，使其更符合市场对绿色食品的需求，为深加工、包装及销售等下游产业提供更高质量的原材料，使农产品的附加值和市场竞争力得到提升，带动了产业链从生产端向加工、包装、品牌建设等环节的纵向延伸[23]。（2）农业绿色转型助推农业产业功能拓展。农业生态价值的核心是通过发挥农田生态系统的多重功能，促进农业功能的多元拓展。农业绿色转型使农业不仅具有传统的生产功能，还逐渐具备了多种社会和经济功能。生态保护的加强，使农业在农村经济中的角色不断扩展，从单纯的农产品生产功能向生态保护、文化传承、环境服务等多元功能发展。同时，在体验经济的推动下，绿色农业为乡村旅游提供了丰富的资源基础[24]。绿色农产品、生态种植等可持续的农业生产方式，使乡村能够为消费者提供健康、环保的体验内容，实现了以生态资源优势驱动乡村产业发展。（3）农业绿色转型推动农业服务发展。农业绿色转型要求农业生产方式向更加环保、高效、可持续的方向转变，激发新兴农业服务业态发展。随着绿色生产模式的逐步实施，农业生产过程中的技术要求愈加复杂，农业生产者对绿色种植、生态养殖等领域的技术咨询、技术培训和技术支持需求不断增加[25]，为农业服务业提供了广阔的市场空间。

2 研究方法与数据来源

2.1 指标构建

本文结合农村三产融合与农业绿色转型内涵，参照相关成果[26-34]，构建了农村三产融合与农业绿色转型水平的评价指标体系（表1）。
表1 农村三产融合与农业绿色转型评价指标体系

Table 1 Evaluation index system of rural three-industry integration and agricultural green transformation

目标层 一级指标 二级指标 度量方式 属性
农村三产融合 农业产业链延伸 农产品加工业比例 农产品加工业主营业务收入/第一产业增加值/% +
专业村镇情况 “一村一品”示范村镇数量/乡村人口数/(个/万人) +
农产品初加工机械情况 农产品初加工机械年末拥有量/农作物播种面积/(kW/hm2) +
农业产业功能拓展 乡村个体就业情况 乡村个体就业人数/乡村人口数/% +
设施农业发展水平 设施农业面积/耕地面积的比例/% +
休闲农业与乡村旅游发展水平 休闲农业与乡村旅游营业收入/第一产业增加值/% +
农业服务支撑 农村服务业发展水平 农林牧渔服务业增加值/农林牧渔业增加值/% +
农村产加销一体化发展水平 农村产加销一体化服务组织数量/个 +
农村电商发展水平 淘宝村数量/行政村数量/% +
农民专业合作社规模 农村每万人拥有农民专业合作社数量/(个/万人) +
农业绿色转型 降碳 农业碳排放规模 农业碳排放总量，通过碳排放系数测算/万t -
农作物碳汇量 主要粮食作物及经济作物的碳汇量，通过碳汇测算公式得出/万t +
减污 化肥使用强度 化肥使用量/农作物播种面积/(t/hm2) -
农药使用强度 农药使用量/农作物播种面积/(t/hm2) -
农用塑料薄膜使用强度 农用塑料薄膜使用量/农作物播种面积/(t/hm2) -
扩绿 水土流失治理面积 直接获得/千hm2 +
耕地复种指数 总播种面积/耕地面积/% +
绿色运营水平 认证绿色食品企业数量/个 +
森林覆盖率 直接获取/% +
增长 农村居民恩格尔系数 直接获取/% -
农村居民人均可支配收入 直接获取/(元/人) +
粮食单产 直接获取/(kg/hm2) +
农村三产融合：（1）农业产业链延伸。产业链的延伸侧重于产业链条的拉长和完善，主要是依托农产品加工业，实现第一二产业的联动。本文从农产品加工业比例[26]，专业村镇情况[27]、农产品初加工机械情况[18]三方面度量农业产业链延伸维度。（2）农业产业功能拓展。农业产业功能拓展侧重于产业活动的拓展和创新，衍生出集旅游、养生等为一体的新业态。本文以乡村个体就业情况[18]、设施农业发展水平[18]及休闲农业与乡村旅游发展水平[26]来度量农业产业功能拓展维度。（3）农业服务支撑。农业服务支撑是以服务业为核心，通过技术指导、信息支持、市场连接等便捷、多样的服务将农村三次产业有机联结，进一步提高农村三次产业间的互动性和融合度，激发农村经济内部的增长潜力。本文从农业服务发展水平[28]、农村产加销一体化水平[28]、农民专业合作社规模以及农村电商发展水平[26]等方面度量农业服务支撑维度。
农业绿色转型：（1）减污。污染是农业绿色转型道路上的首要障碍与根源性问题，主要来自农业生产过程中产生的大气污染、水土污染及固体废弃物等污染。从农业主要污染物入手，选取化肥使用强度[29]、农药使用强度[30]及农用塑料薄膜使用强度[29]来度量减污维度。（2）降碳。农业碳排放的有效控制是农业低碳发展的关键。为全面解构农业绿色转型的减排特征，从碳排放规模、农作物碳汇量多维度度量降碳维度。其中碳排放规模测算，参考美国橡树岭国家实验室、南京农业大学农业资源与生态环境研究所及相关研究[30,31]，设定柴油0.59 kg/kg、化肥0.89 kg/kg、农药4.93 kg/kg、农膜5.18 kg/kg、灌溉266.48 kg/hm2及翻耕312.60 kg/hm2为相应碳排放系数进行测算。农作物碳汇量的测算，参考尚杰等[32]的研究，设定农作物含水量、经济系数和碳吸收率的系数及测算方式。（3）扩绿。扩充农业绿色空间，是提升农业环境质量、增强生态系统服务功能的重要举措。本文从水土流失治理面积、耕地复种指数[33]、绿色营运水平[34]、森林覆盖率来衡量扩绿维度。（4）增长。增长既是检验农业绿色转型的经济效益，也是继续推进绿色发展的基石。本文选取农村居民恩格尔系数、农村居民人均可支配收入[33]以及粮食单产[29]来衡量增长维度。

2.2 研究方法

2.2.1 熵权法构建

为准确测度农村三产融合与农业绿色转型水平，借助熵权法对数据进行标准化处理和客观赋权，从而客观计算各指标与理想解的差距大小。限于篇幅，具体计算步骤见参考文献 [29]。

2.2.2 综合适配模型构建

构建适应性、匹配性两个层面的综合适配模型能够从适应过程和匹配特征等多方面揭示不同系统主体间的协调程度。其中，适应性意为“调适”，即复杂系统内部通过各要素的自我调适达到系统整体协调发展的态势。本文借助修正后耦合协调度模型[35]，科学测度农村三产融合与农业绿色转型的适应度。匹配性意为“相配”，即两系统的对称性，数列匹配度模型可利用两系统数列中元素的相似性、数列的结构特征等重要参数映射出系统间的对称关系。在适应性和匹配性的基础上，对两系统加权赋值，得出综合适配指数，具体计算公式如下：
（1）适应性评价模型
C = 1 - ∑ i j ,   j = 1 n ( U i - U j ) 2 ∑ m = 1 n - 1 m × ∏ i = 1 n U i m a x ( U i ) 1 n - 1
T = ∑ i = 1 n α i × U i ,   ∑ i = 1 n α i = 1
D = T × C
式中： U i为第i个子系统；n=2，分别为农村三产融合与农业绿色转型水平； α i为第i个子系统的权重，参考贺小荣等[36]的研究，设定各为0.5；C为两者的耦合度；T为两者的发展度；D为两者的耦合协调度。
（2）匹配性评价模型
M j = 1 - n j - m j U - 1 ,   ( j = 1 ,   2 ,   ⋯ ,   U )
式中： M j为地区j的匹配度； n j、 m j分别表示x值序列、y值序列从小到大的排序；U为省（自治区、直辖市）数量（个）。 M j越趋近1，匹配性越好。
（3）综合适配模型
A = a D + b M
式中： A表示农村三产融合与农业绿色转型的适配度；a与b分别为适应与匹配性所占的权重。其中权重的划定，参考麻学锋等[37]研究，认为匹配性的重要性被认为略低于适应性，设定a为0.6、b为0.4。根据基尼系数划分方法，以0.6为界，区分适配优劣，并将综合适配值划分为五个等级，即 [0,0.4) 为极不适配,[0.4,0.6) 为不适配,[0.6,0.7) 为较适配,[0.7,0.8) 为相对适配,[0.8,1] 为高度适配。

2.2.3 空间计量构建

Y = ρ W Y + β X + θ W X + μ
式中：Y是n×l列的被解释变量观察值向量；X是由解释变量观察值组成的n×k阶矩阵；W是n×n的空间权数矩阵；ρ是被解释变量的空间滞后系数；β是解释变量的回归系数； θ是解释变量的空间回归系数； μ是随机误差项。

2.3 数据来源

为解读2010年《中国可持续发展战略报告》绿色发展的核心议题与2010年中央一号文件强调增设农业产业化专项资金及健全农产品市场体系等举措的节点后农村三产融合与农业绿色转型水平演变特征，选择2010—2022年中国30个省（自治区、直辖市）为研究样本，暂未包括西藏自治区、台湾省、香港和澳门特别行政区。数据主要来源于2010—2022年各省（自治区、直辖市）统计年鉴、《中国农业机械工业统计年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国农村合作经济统计年报》及《中国农村经营管理统计年报》等，部分缺失数据采用线性插值法进行补充。

3 结果分析

3.1 农村三产融合与农业绿色转型水平测度

首先，通过熵权法计算2010—2022年农村三产融合和农业绿色转型水平（图1）；其次，利用等距法，依据25%、50%、75%的节点数据，将2010年、2016年、2022年农村三产融合与农业绿色转型水平划分为四个梯队：低水平区、中水平区、中高水平区及高水平区，并利用ArcGIS 10.8软件进行空间可视化展示（图2）。
图1 农村三产融合与农业绿色转型水平测度时序特征

Fig. 1 Temporal evolution of rural three-industry integration and agricultural green transformation level

图2 省域农村三产融合与农业绿色转型水平的空间分布

注：本图基于自然资源部标准地图服务系统下载的标准地图制作，底图无修改，下同。

Fig. 2 Spatial distribution of rural three-industry integration and agricultural green transformation level in China

3.1.1 时间演变趋势

（1）农村三产融合。研究期内中国农村三产融合呈上升趋势（图1），从2010年的0.073增至2022年的0.183，实现翻倍增长，但总体不高，年均值仅为0.138。值得注意的是，2011年后，增长趋势近乎呈直线式上升，而2020年后，增长趋于停滞。这一增长可能得益于2010年中华人民共和国农业农村部颁布的强农惠农政策，明确提出进一步优化农村经济结构，大力支持农业新业态发展，有效延长了农业产业链。然而，2020年后，受新型冠状病毒感染的冲击，农村物流受阻、市场需求萎缩，导致中国农村三产融合水平的增长趋于停滞。
（2）农业绿色转型。研究期内中国农业绿色转型呈波动性上升趋势，由2010年的0.252上升至2022年的0.366，增幅达45%，说明中国正稳步推进农业绿色转型进程。其波动性具体体现在，2010—2013年呈稳步上升的态势，2013—2014年出现短期下降，随后自2014年起农业绿色转型水平持续回升。这是由于2014年以来，《到2020年化肥使用量零增长行动方案》《到2020年农药使用量零增长行动方案》及《建设国家农业绿色发展先行区 促进农业现代化示范区全面绿色转型实施方案》等政策逐步落地，加速了农业绿色转型步伐。
值得注意的是，尽管研究期内农村三产融合水平始终低于农业绿色转型水平，但农村三产融合水平年均增长率达到7.987%，而农业绿色转型水平年均增长率仅为3.185%。可见，农村三产融合年均增长率明显高于农业绿色转型，说明农村三产融合的年均增长速度快于农业绿色转型，助推两者未来向高度适配的方向演化。

3.1.2 空间演变趋势

（1）农村三产融合。由图2可知：总体上，农村三产融合水平以种植业—畜牧业分界线为界，南侧地区的农村三产融合水平整体高于北侧地区，这反映出中国种植业的产业融合程度整体强于畜牧业。具体而言，① 2010年中国农村三产融合水平较差，50%的省（自治区、直辖市）位于低水平区，四川、江苏、浙江等15个省（直辖市）位于中水平区，且尚无中高、高水平区出现。② 2016年发展水平有所提升，广东、辽宁、河北等9个省（直辖市）迈入中高水平区，同时四川、湖北、天津、北京、山东、江苏等省（直辖市）跨入高水平区。然而，新疆、青海等6个省（自治区）仍停留在低水平区，大多分布于西北地区。③ 2022年发展水平显著提升，随着新疆、内蒙古、黑龙江等省（自治区）跨入中水平区，全国仅有青海、宁夏、海南3省（自治区）处于低水平区。中高水平区和高水平区的省（自治区、直辖市）比例大幅增加，总占比达到73.3%。
（2）农业绿色转型。由图2可知：总体上，农业绿色转型水平表现为“东南、东北高，西北低”的空间分布特征，呈零散分布向整体均衡发展演变。① 2010年发展水平偏低，全国80%的省（自治区、直辖市）处于低、中水平区，多分布于西部地区，仅山东、河南、福建、广西、湖南5个省（自治区）处于中高水平区。此外，高水平区江西省“一枝独秀”。② 2016年发展水平有所上升，随着黑龙江、辽宁等5个省（直辖市）加入高水平区，高水平分布转变为“多点开花”。值得注意的是，中高水平区、高水平区多分布于长江经济带附近，说明农业绿色转型在长江经济带发挥了较强的辐射带动作用。③ 2022年全国农业绿色转型水平大幅提升，仅新疆维吾尔自治区处于低水平区，南方地区除海南省外，其余省（自治区、直辖市）均进入中高水平区或高水平区，全国56.7%的省（自治区、直辖市）处于高水平区。这主要得益于2017年以来党中央对农业绿色发展战略的重视，以及《“十四五”全国农业绿色发展规划》和《农业农村减排固碳实施方案》等政策的出台。同时，“双碳”目标的提出推动了绿色低碳农业生产模式的广泛应用，为农业绿色转型提供了有力支持。

3.2 农村三产融合与农业绿色转型适配性评价

3.2.1 农村三产融合与农业绿色转型时序适配特征

2010—2022年中国农村三产融合与农业绿色转型适配度整体不高（图3），年均值仅为0.61，尚处于较适配水平，说明距离达到理想适配状态，仍有较大差距。
图3 适配度类型及演化趋势

Fig. 3 Types and evolution trends of suitability

从时序变化来看，2010—2022年中国农村三产融合与农业绿色转型适配度整体呈稳中有进的良好发展态势。依据变化趋势，大致呈现三个阶段的变化阶段，一是快速增长阶段（2010—2016年），适配度由0.562增至0.619，由不适配迈入较适配水平，呈现跨阶段发展，且不适配类型逐步减少，较适配类型逐步增多。二是稳定发展阶段（2017—2019年），适配度在0.63左右小幅波动，此阶段适配度类型占比也未发生显著变化。伴随着多年农村三产融合的推进，农村三产融合达到了较高水平，而此时中国整体消费水平尚未能全面跟上这一产业升级的步伐。同时2016年作为供给侧结构性改革的攻坚之年，农业领域的高质量发展虽取得一定成效，但与“困境”作用相抵消。三是震荡阶段（2020—2022年），此阶段内部变化极不稳定，内部呈现出先下降（2020—2021年）后上升（2021—2022年）的“V”型格局。此期间，高度适配类型开始出现。
为更细致地刻画区域发展特征，本文基于国务院发展研究中心提出的八大综合经济区 ① 进行地区间的时序分析。观测期内，中国八大综合经济区适配度均值排名为北部沿海>东部沿海>大西南>长江中游>黄河中游>南部沿海>东北>大西北（以上均省略综合经济区一词）。同时从变动程度来看，北部沿海综合经济区增幅高达10.3%，展现出强劲的增长动力；大西南综合经济区增幅位居前列，增幅达9.5%，呈现出明显的追赶效应。可能的原因是，大西南综合经济区依托其独特的生态、民族文化资源及西部大开发战略带来的资源与政策叠加效应，助力旅游经济蓬勃发展。此外，东北、大西北、南部沿海及黄河中游综合经济区考察期内始终未高于全国整体水平，构成了中国农村三产融合与农业绿色转型适配发展的“滞后地带”。

3.2.2 农村三产融合与农业绿色转型空间适配特征

基于2010年、2016年、2022年适配度运算结果，运用ArcGIS 10.8软件进行可视化展示（图4）。观测期内中国农村三产融合与农业绿色转型适配度具有较为明显的空间差异。2010年，中国不适配类型占比高达83.3%，基本遍布全国；较适配类型零星分布，仅占16.7%；尚无省（自治区、直辖市）处于相对适配及以上类型。较之2010年，2016年全国整体适配度有所提升，但地区间的差异依旧，不适配类型数量跨越式下降，降幅高达64.0%；较适配类型数量占据主导，占比高达63.3%；相对适配数量也由2010年“圈零”演变为山东及四川省“领跑”。2022年中国整体适配度实现了跨越式提升，尤其是形成了山东这一高度适配省份，相对适配数量增加了湖北、广东、北京、上海4个省（直辖市）。相对适配数量的增加，也辐射带动了周边多省（自治区、直辖市）适配度的增加，推动了全国范围内适配度的均衡发展。
图4 适配度的空间分布格局

Fig. 4 Spatial distribution pattern of fitness

3.3 农村三产融合与农业绿色转型适配影响因素

上文结果显示中国农村三产融合与农业绿色转型适配度呈现明显的空间差异。因此，为消除地区差异，本文将采用空间计量模型探究影响两者适配发展的因素。

3.3.1 空间计量模型选择

空间计量模型的具体形式需进行严格的检验。本文首先进行LM检验，在邻接权重矩阵下，空间误差模型与空间滞后模型的拉格朗日乘数检验（LM检验）和稳健的拉格朗日乘数检验（Robust LM检验）均在1%水平下显著，数值分别为29.762、16.586，表明空间杜宾模型应为最佳模型 ② 。随后，Hausman检验结果显示，固定效应模型优于随机效应模型。进一步检验发现，Hausman-ind与Hausman-time同样通过显著性检验。因此，本文选择空间杜宾模型的双向固定效应模型进行实证识别。

3.3.2 影响因素选取

本文从城镇化水平、数字普及度、经济发展水平、交通基础设施、科技创新水平和高等教育水平六个方面选取相关指标，对中国农村三产融合与农业绿色转型适配过程的影响因子展开分析。
（1）城镇化水平（Urban）。城镇化水平反映了农村基础设施建设和城乡融合情况。随着农村三产融合的深度发展，城郊旅游被不断发掘，导致城郊农田、草地过度使用，限制了农业绿色转型进程。而优化城镇化规划，可以实现城乡融合的同时，避免资源浪费和环境压力，提高农村三产融合与农业绿色转型的适配度。本文以城镇人口占总人口比重来表征城镇化水平。
（2）数字普及度（Digital）。数字普及度反映了信息通信技术的使用情况。数字技术能够打破信息壁垒，促进资源的高效配置和市场的深度融合，同时借助电商平台可帮助农民更好地接入市场，获得更多的销售机会。但在生产压力下，农户倾向于扩大生产规模，增加化肥、农药和其他化学品的使用。然而，利用农业大数据等数字信息技术，可优化农业生产流程，降低农业面源污染。此外，数字平台的普及还可以促进绿色产品的认证与推广，缓解农村三产融合过程中的环境负担。本文用农村宽带接入用户数来表征数字普及度。
（3）经济发展水平（GDP）。经济发展水平反映了地区经济的整体活力与发展潜力。在经济发展水平较低的地区，农村三产融合进程往往停留在一二产业联动，仅依赖农业生产和传统加工业，导致资源过度开采和污染过度排放，诱发一系列环境污染问题。随着经济水平的不断提升，农村地区能够积累更多的资金和技术支持，不仅能够缓解产业融合过程中对生态环境的负面影响，还能为农村三产融合提供必要的基础设施建设和创新资源。本文采用国内生产总值的对数形式来表征经济发展水平。
（4）交通基础设施（Traffic）。交通基础设施作为连接城乡、资源和市场的关键纽带，反映城乡交通的便利程度。交通基础设施的不断完善，让绿色农产品能够更快捷地接触到外部市场，推动绿色农产品的消费。然而，更为便捷的交通条件，也会带来严峻的生产压力，导致农户追求高产量，忽视绿色生产标准，进而增加化肥、农药等农用化学品的使用，制约了两者的适配发展。本文用公路里程来表征交通基础设施。
（5）科技创新水平（Tech）。科技创新水平反映了地区创新能力。在乡村旅游等服务业的迅猛发展中，传统的管理模式和信息系统无法有效调节游客流量和资源利用效率，对当地农业和生态环境带来压力，制约两者适配发展。而科技创新通过提升农业生产技术、环境保护技术及高效管理能力，能够实现资源的高效利用，减少对环境的负面影响，促进两者的良性适配。本文采用地方财政科学技术支出占地方财政一般预算支出的比例来表征科技创新水平。
（6）高等教育水平（Edu）。高等教育水平反应了地区的创新能力和适应能力。受过高等教育的居民往往能够更好地理解和应用绿色技术，参与绿色产业和环保项目，在农村三产融合过程中引导可持续发展的思路，增强农村三产融合与农业绿色转型的适配性。本文选用普通高等学校本专科授予学位数来表征高等教育水平。

3.3.3 影响因素结果分析

表2汇集了在邻接权重矩阵下SDM模型估计结果。空间相关系数为0.144，表明两者适配度每提高1%，会提高邻近地区适配度0.144个百分点，反映出中国整体农村三产融合与农业绿色转型适配度存在正向且显著的空间溢出效应。从影响因素的空间回归系数来看，数字普及度、经济发展水平、科技创新水平、高等教育水平对农村三产融合与农业绿色转型适配发展具有显著正向影响，而城镇化水平、交通基础设施对农村三产融合与农业绿色转型适配发展具有负向影响。为避免点估计带来的参数值有偏，将其进一步分解为直接效应、间接效应和总效应来精准估计结果。
表2 空间计量模型结果

Table 2 Results of the spatial econometric model

变量 系数 直接效应 间接效应 总效应
Urban -0.228*** -0.200*** 0.879*** 0.679***
(-3.35) (-2.90) (7.20) (5.61)
Digital 0.000*** 0.000*** -0.000 0.000
(3.66) (3.66) (-1.35) (1.05)
Gdp 0.030* 0.030** -0.053** -0.023
(1.95) (2.07) (-2.45) (-1.38)
Traffic -0.000 -0.000 -0.006*** -0.007***
(-0.19) (-0.49) (-3.35) (-3.19)
Tech 0.298* 0.295** -0.056 0.239
(1.87) (1.97) (-0.21) (0.76)
Edu 0.003*** 0.003*** 0.002* 0.005***
(3.76) (3.93) (1.80) (4.36)
Spatial rho 0.144**
(2.38)		 — — —
sigma2_e 0.000***
(13.94)		 — — —
Log-likelihood 1183.501 — — —
R2 0.789 — — —
样本量/个 390 390 390 390

注：***表示p<0.01，**表示p<0.05，*表示p<0.1。

具体地，城镇化水平对相邻地区的适配发展具有显著的促进作用，但对本地区的适配发展起显著的抑制作用。其原因是本地城镇化发展必然会挤占农村地区的发展空间，抑制本地区农村三产融合与农业绿色转型的适配发展，但同时会引发资本、技术、劳动力等在邻近地区间的流动，促进先进的技术、产品、知识扩散，诱发空间集聚效应，增强邻近地区农村三产融合与农业绿色转型的适配性；数字普及度的直接效应系数显著为正，能显著促进本地区的适配发展，但间接效应系数为负，且未通过显著性检验。可能的原因是数字普及度提高意味着信息流通更加顺畅，创新技术的应用更广泛，从而提升本地区农村三产融合与农业绿色转型的适配能力，但与周边地区面临较大的“数字鸿沟”，导致作用机制不显著；经济发展水平能显著促进本地区适配发展，但对邻近地区起抑制作用。说明本地区经济发展越快，越能为农村三产融合和农业绿色转型提供充足的经济支持，从而促进两者适配发展。然而，经济发展进程中易产生“虹吸效应”，致使本地区经济发展对邻近地区适配度提升起明显抑制作用；交通基础设施对邻近地区的适配发展起显著抑制作用。可能的原因是交通的发展，使资源过度集中，对适配发展带来了负面影响；科技创新水平的提升，显著促进了本地区的适配发展，但对邻近地区的影响不显著，表明技术扩散的范围有限，未能有效带动邻地的适配发展。高等教育水平能显著促进本地区和邻近地区的适配发展。可能的原因是高等教育发展形成教育集聚，产生知识溢出效应，为本地和邻地的农村三产融合和农业绿色转型适配发展提供智力支持。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文构建农村三产融合与农业绿色转型评价指标体系，动态评估了2010—2022年中国农村三产融合与农业绿色转型的时空适配特征及影响因素。主要结论如下：
（1）综合评价方面，2010—2022年中国农村三产融合与农业绿色转型水平均呈不断上升态势，且农业绿色转型的发展水平始终高于农村三产融合水平，但农村三产融合的年均增速显著快于农业绿色转型；农村三产融合和农业绿色转型发展水平的省际差距较大。农村三产融合总体上，以种植业—畜牧业分界线为界，南侧地区的农村三产融合水平整体高于北侧地区，农业绿色转型表现为“东南、东北高，西北低”的空间分布特征。（2）时空格局方面，在时序上，中国农村三产融合与农业绿色转型适配度呈稳中有进的良好发展态势，大致经历了“快速发展阶段（2010—2016年）—稳定增长阶段（2017—2019年）—震荡阶段（2020—2022年）”，但年均值仅为0.61，尚处于较适配水平，说明距离达到理想适配状态，仍有较大差距。从八大综合经济区看，中国八大综合经济区适配度均值排名为北部沿海>东部沿海>大西南>长江中游>黄河中游>南部沿海>东北>大西北，其中，北部沿海综合经济区增幅最大。在空间上，中国农村三产融合与农业绿色转型适配度存在明显的空间差异，呈“你追我赶”的分布格局，具体表现为，山东省领跑，湖北、上海、四川、北京及广东省（直辖市）带队，其余省（自治区、直辖市）追赶的分布格局。（3）影响因素方面，数字普及度、经济发展水平、科技创新水平、高等教育水平对农村三产融合与农业绿色转型适配发展具有显著正向影响，城镇化水平、交通基础设施对两者适配发展具有负向影响。

4.2 讨论

农村三产融合与农业绿色转型的适配发展，体现了产业、人口、环境在农村地区转型过程中的科学配置与协同发展。与以往研究相比[18,19]，本文不仅创新性地从农村三产融合与农业绿色转型适配发展视角出发，探讨中国30个省（自治区、直辖市）及八大综合经济区农村三产融合与农业绿色转型适配发展的事实特征，并且构建空间计量模型重点诊断适配发展的主要驱动因素，旨在寻求农村经济增长和可持续发展的平衡点，试图打破中国经济社会全面绿色转型的重要瓶颈。综合评价结果显示，农村三产融合水平显著低于农业绿色转型水平，且从空间可视化分析中可以看出，农村三产融合呈现出明显的区域差异，尤其是在种植业与畜牧业的分界线上，呈现出“南高、北低”的特征。因此，推动畜牧业的三产融合应成为未来农村三产融合的重点方向，政府应加强政策导向，促进畜牧业的产业链延伸、范围拓展及服务支撑。适配关系量化结果显示，农村三产融合与农业绿色转型的适配关系并非一成不变，受到时间异质性和地域差异的影响；不同地区的自然资源禀赋、经济发展水平以及生态环境状况各异，政府应因地制宜，优化产业结构，推动地方特色产业与绿色低碳技术相结合，同时完善市场激励机制，确保农业绿色转型与农村三产融合的顺利推进。影响因素分析结果显示，数字普及度、经济发展水平、科技创新水平、高等教育水平对农村三产融合与农业绿色转型适配发展具有显著正向影响。这需要充分发挥政府作用，完善数字基础设施，加速经济发展；同时，注重专业人才的培养和引进，为两者的适配发展提供智力支持。考虑到空间相关性，推动区域协调发展必须突破单一区域的局限，建立跨地区合作与长效交流机制，促进较为理想的适配区域（北部沿海、长江中游、东部沿海、大西南）与相对滞后的适配区域（东北、黄河中游、南部沿海、大西北）间的资源要素流动，发挥高适配区域的辐射带动作用，建立以“山东省—四川省—湖北省—广东省—北京市—上海市”为关键节点的先行示范区，形成可复制、可推广的示范模式。
本文探索性地研究了农村三产融合与农业绿色转型的适配关系及影响因素，但仍存在不足之处。首先，考虑到农村三产融合涉及种植、养殖业及文化产业等多个领域的交叉融合，需要政府的支持和引导，而囿于相关数据获取较为困难，使得农村三产融合指标体系的构建可能存在不足，未来可以通过Python爬虫技术搜集各省（自治区、直辖市）的《政府工作报告》，检索农村三产融合等关键词词频数，来表示农村三产融合的政府支持程度。其次，本文仅以省级行政区为研究尺度，未下沉至市、县，这使得对市、县发展的实践指导意义有所降低，未来应从市域、县域等多尺度进行研究，以验证结论的科学性和普适性。

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