黃河流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展評價及區(qū)域差異性分析

胡彩云

摘要 根據(jù)黃河流域2011—2020年省級面板數(shù)據(jù)，運用熵權(quán)法從資源利用、環(huán)境影響、生態(tài)保育和經(jīng)濟效益等4個方面對該流域整體及各區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平進行評價，并進行區(qū)域性差異分析。結(jié)果表明：①黃河流域整體農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平綜合得分并不高，且整體表現(xiàn)出上升趨勢，僅在2018年出現(xiàn)了降低。從分類指標(biāo)來看，各分類指標(biāo)之間的得分具有較大的差異，資源利用的得分最高，環(huán)境影響的得分最低，生態(tài)保育和經(jīng)濟效益的得分雖低于資源利用，但三者之間的差別并不大。②下游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平綜合得分均值最高，中游次之，上游得分最低。從發(fā)展趨勢來看，上游地區(qū)在樣本期間內(nèi)整體表現(xiàn)出上升趨勢，但仍存在波動，中游地區(qū)相對較為平穩(wěn)下游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平得分均值雖最高，但其發(fā)展趨勢的波動性明顯大于上游和中游。

關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展；熵權(quán)法；黃河流域

中圖分類號 F327? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A? 文章編號 0517-6611（2024）03-0218-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.03.051

Evaluation of Agricultural Green Development and Analysis of Regional Differences in the Yellow River Basin

Abstract Based on the provincial panel data of the Yellow River basin from 2011 to 2020， this paper uses the entropy weight method to evaluate the overall and regional agricultural green development level of the Yellow River basin from four aspects of resource utilization， environmental impact， ecological conservation and economic benefits， and carries out regional difference analysis. The results show that： ① The overall agricultural green development level of the Yellow River basin is not high and shows an overall upward trend， only in 2018 did it decrease. From the perspective of classification indicators， the scores of each classification indicator are quite different. The score of resource utilization is the highest， the score of environmental impact is the lowest， and the score of ecological conservation and economic benefits is lower than that of resource utilization， but the difference between the three is not significant. ② The average comprehensive score of agricultural green development level in the downstream region is the highest， followed by the middle reaches， and the lowest in the upstream region. From the perspective of development trend， the upstream region shows an overall upward trend during the sample period， but there are still fluctuations. Although the average score of agricultural green development level in the relatively stable downstream region is the highest， the volatility of its development trend is significantly greater than that in the upstream and midstream regions.

Key words Green development of agriculture;Entropy weight method;Yellow River basin

綠色發(fā)展是農(nóng)業(yè)最初的基本形態(tài)，是我國農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展最重要的特點，也是促進我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展的根本遵循。已經(jīng)建立起了一個個可以利用天然、涵養(yǎng)自身生命的生態(tài)循環(huán)體系，但由于農(nóng)業(yè)人數(shù)增加、專業(yè)化分工和農(nóng)業(yè)社會化大生產(chǎn)時代的到來，尤其是“石化農(nóng)業(yè)［1］”“白色農(nóng)業(yè)［2］”出現(xiàn)，進一步加重了我國農(nóng)村面源環(huán)境污染和生態(tài)環(huán)境退化的現(xiàn)象。這個發(fā)展趨勢，已經(jīng)體現(xiàn)在中國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的蓬勃發(fā)展上。改革開放至今，我國農(nóng)村經(jīng)濟社會得到了很大發(fā)展。而在另一方面，隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力的提高，大量化肥［3］、農(nóng)藥［4］、地膜［5］等化工品被投入農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營過程中，致使我國也逐漸變成當(dāng)今世界上殺蟲劑、化肥等農(nóng)業(yè)化學(xué)品使用量最多的發(fā)展中國家之一。近年來，我國積極采取實施耕地質(zhì)量提升行動、推動農(nóng)業(yè)化學(xué)投入品減量［6］、農(nóng)作物秸稈綜合利用［7］等措施，遏制農(nóng)業(yè)資源環(huán)境惡化問題?？傮w上看雖然我國農(nóng)村經(jīng)濟已經(jīng)由過去主要依賴土地、能源過渡到關(guān)注可持續(xù)發(fā)展方面［8］，但當(dāng)前我國農(nóng)村的經(jīng)濟仍處在起步時期，資源投入仍處在高位，生態(tài)建設(shè)“不欠新賬、慢慢還舊賬”的難度仍然較大，綠色經(jīng)營長效機制尚不完善［9］。與西方發(fā)達(dá)國家相比，我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)仍然處于粗放型發(fā)展階段，農(nóng)村生產(chǎn)力的提高很大程度上得益于農(nóng)用化學(xué)品的投入［10］。另外，由于我國當(dāng)前生產(chǎn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的基礎(chǔ)設(shè)施相對欠缺，而生產(chǎn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)品所需的資本與投入成本也很低，所以我國農(nóng)業(yè)綠色生產(chǎn)技術(shù)的推廣與應(yīng)用一直面臨著諸多困難，同時我國農(nóng)業(yè)還始終面臨著保障糧食產(chǎn)量安全與保護農(nóng)村自然環(huán)境的雙重問題，農(nóng)產(chǎn)品資源趨緊、農(nóng)產(chǎn)品面源環(huán)境污染加重、農(nóng)產(chǎn)品自然生態(tài)體系退化、影響農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全等問題也越來越突出，其都將會嚴(yán)重制約農(nóng)業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展［11］。

基于此，筆者根據(jù)黃河流域2011—2020年的面板數(shù)據(jù)，運用熵權(quán)法從資源利用、環(huán)境影響、生態(tài)保育和經(jīng)濟效益4個方面對該流域整體及各區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平進行評價，并進行區(qū)域性差異分析，以期為黃河流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展提供參考。

1 模型及指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1 模型構(gòu)建

熵權(quán)法是通過比較各指數(shù)值的不同水平，決定對各指數(shù)的權(quán)值。如果同一個指數(shù)的某一個評價指標(biāo)值差別很大，即熵值較小，就表明這個指數(shù)承受較多的信息量，可承擔(dān)最大權(quán)重；反之，則賦予較小權(quán)重［12］。具體如下：

假設(shè)樣本有m個決策單元，n個指標(biāo)，原始矩陣為

R=（rij）m×n，i=1，2，…，n，j=1，2，…，m（1）

式（1）中，rij表示第j個決策單元第i個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值，j表示決策單元，i表示第i個指標(biāo)。

將原始矩陣標(biāo)準(zhǔn)化處理：

P=（pij）m×n，i=1，2，…，n，j=1，2，…，m（2）

權(quán)重計算：

Pij=rij/mj=1rij，i=1，2，…，n，j=1，2，…，m（3）

指標(biāo)i的熵值計算：

ei=（-mj=1PijlnPij）/lnm（4）

由于Pij=0時lnPij無意義，因此式（4）可以調(diào)整為

P′ij=（1+Pij）/mj=1（1+Pij）（5）

數(shù)據(jù)處理，采用極差標(biāo)準(zhǔn)化的方式進行，公式為

將各指標(biāo)數(shù)據(jù)代入公式（5）中，計算出各指標(biāo)的熵值，運用各指標(biāo)熵值對其權(quán)重進行測算，公式如下：

將公式（5）計算出的熵值P′ij代入式（8）中，得出各項指標(biāo)權(quán)重Wj。

1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建

農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展是農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要一環(huán)，是農(nóng)業(yè)綜合發(fā)展的具體體現(xiàn)。根據(jù)黃河流域2011—2020年農(nóng)業(yè)發(fā)展的省級面板數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，參考余永琦等［13］和何可等［14］的研究成果，從資源利用、環(huán)境影響、生態(tài)保育、經(jīng)濟效益等4個角度對黃河流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平進行探究，并構(gòu)建指標(biāo)體系，具體見表1。

1.3 數(shù)據(jù)來源

以黃河流域及各省、自治區(qū)為主要研究對象，研究數(shù)據(jù)主要來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》及各省、自治區(qū)統(tǒng)計年鑒，其中農(nóng)業(yè)總氮排放量、農(nóng)業(yè)總磷排放量、農(nóng)業(yè)氨氮排放量等非期望產(chǎn)出的各項數(shù)據(jù)并未直接統(tǒng)計，具體測算如下。

有關(guān)農(nóng)作物的總氮、總磷、氨氮排放量，參照了賴斯蕓等［15］和陳敏鵬等［16］的方法對農(nóng)業(yè)總氮、總磷、氨氮排放量進行測算，具體公式如下：

Eij=li=1Gij×μij=li=1EUi×ρij×μij，j=1，2，…，n（9）

式中：Eij表示i單元j污染物的排放量；Gij表示i單元j污染物的產(chǎn)生量；μij表示相應(yīng)污染物的流失率；EUi表示單元數(shù)；ρij表示i單元j污染物的排放系數(shù)。單元污染物強度計算見表2。

2 實證分析

2.1 黃河流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平綜合評價

基于2011—2020年黃河流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的省級面板數(shù)據(jù)，運用熵權(quán)法對該流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平進行測算并分析，其測算結(jié)果見表3。

從表3可以看出，2011—2020年，黃河流域整體農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平綜合等分并不高，除2020年外，其余年份得分均未超過0.6，其最高值僅為0.714，說明該流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平處于中間水平，發(fā)展空間較大。從整體發(fā)展趨勢來看，黃河流域整體農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平表現(xiàn)出上升趨勢，僅在2018年出現(xiàn)了降低，說明該流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平雖有降低，但整體發(fā)展趨勢良好。

從分類指標(biāo)來看，各分類指標(biāo)之間的得分具有較大的差異，資源利用的得分最高，環(huán)境影響的得分最低，生態(tài)保育和經(jīng)濟效益的得分雖低于資源利用，但三者之間的差別并不大。具體來看，資源利用得分有波動，但整體仍表現(xiàn)出上升趨勢，2011—2012年表現(xiàn)出上升趨勢，從2011年的0.047上升到了0.121，2012—2014年則表現(xiàn)出下降趨勢，2014—2016年則表現(xiàn)出上升趨勢，但在2016—2017年又表現(xiàn)出下降趨勢，在之后的2017—2020年則表現(xiàn)出上升趨勢。2012—2014年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式相對粗放。隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境的改善，使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對資源的需求較低，農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展綜合得分也有所提升，到2017年，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境雖得到了改善，但由于受災(zāi)率的提高使得農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平降低。環(huán)境影響整體得分較低，且表現(xiàn)出先降后增的趨勢，2011—2015年表現(xiàn)出下降趨勢，2015—2020年則表現(xiàn)出上升趨勢，整體表現(xiàn)出“U”形發(fā)展趨勢，這主要是由化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、農(nóng)業(yè)化學(xué)需氧量排放、氨氮排放與農(nóng)用柴油使用量等投入因素變動所導(dǎo)致的。2011—2015年，該流域農(nóng)業(yè)發(fā)展處于粗放狀態(tài)，各投入要素呈增長趨勢，而隨著人們對生態(tài)環(huán)保觀念接受和理解程度的加深，人們更加注重生態(tài)友好型農(nóng)業(yè)的發(fā)展，化肥、農(nóng)藥等要素的投入不斷降低，使得環(huán)境影響因素的得分逐漸上升。生態(tài)保育得分整體表現(xiàn)出下降趨勢，2011—2017年表現(xiàn)出“U”形發(fā)展趨勢，2011—2014年表現(xiàn)出下降趨勢，2014—2017年則表現(xiàn)出上升趨勢，但其變化幅度均不大，2017—2018年則表現(xiàn)出較大的下降趨勢，從2017年的0.217下降到2018年的0.056，下降了0.161，在2018—2020年則又表現(xiàn)出上升趨勢，但上升幅度均不大。區(qū)別于其他分類指標(biāo)，經(jīng)濟效益的得分表現(xiàn)出直線上升的趨勢，從2011年的0.001增長到了2020年的0.366，增幅達(dá)到了366倍，年均增長36倍，增幅巨大。

2.2 黃河流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平區(qū)域差異分析

為進一步了解黃河流域各區(qū)域間農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平的差異，對黃河流域個區(qū)域和各省、自治區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平進行分析，結(jié)果如表4、圖1所示。

觀察表4可以看出，下游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平綜合得分均值最高，中游次之，上游得分最低，主要原因是：下游地區(qū)的山東省、河南省屬于我國重要的糧食生產(chǎn)基地，經(jīng)濟發(fā)展水平也要高于上游和中游各?。▍^(qū)），這使得下游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平綜合得分均值高于中游和上游，上游地區(qū)得分最低則主要是因為上游地區(qū)環(huán)境惡劣，以高原荒漠為主，這使得上游得分最低。從發(fā)展趨勢來看，上游地區(qū)在樣本期間內(nèi)整體表現(xiàn)出上升趨勢，但仍存在波動，2011—2012年表現(xiàn)出上升趨勢，2012—2013年表現(xiàn)出下降趨勢，而在2013—2020年則表現(xiàn)出上升趨勢，且增長幅度較高，在2020年達(dá)到了0.818，這說明上游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平得分均值雖最低，但其發(fā)展趨勢要明顯優(yōu)于中游和下游。中游地區(qū)相對較為平穩(wěn)，2011—2017年表現(xiàn)出曲折上升趨勢，從2011年的0.421上升到2017年的0.609，年均上升0.027，之后在2018年又下降到了0.428，下降了0.181，2018—2020年則又表現(xiàn)出上升趨勢，并在2020年上升到0.605。中游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平得分2017年達(dá)到最大值0.609，但其最高值卻明顯低于上游和下游，說明中游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平得分發(fā)展趨勢雖平穩(wěn)，但發(fā)展勢頭要劣于上游和下游。下游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平得分均值雖最高，但其發(fā)展趨勢的波動性明顯大于上游和中游，2011—2016年表現(xiàn)出上升趨勢，從2011年的0.334上升到2016年的0.689，年均上升17.71%，2016—2018年則表現(xiàn)出下降趨勢，從2016年的0.689下降到2018年的0.432，2018—2020年則表現(xiàn)出上升趨勢，并在2020年上升到0.670。下游地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平和經(jīng)濟發(fā)展水平對高于上游，但隨著上游地區(qū)設(shè)施農(nóng)業(yè)的發(fā)展，其農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平最終高于下游。

從各省、自治區(qū)來看，山東省農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平綜合得分均值最高，山西省次之，寧夏回族自治區(qū)的得分則最低。上游的?。▍^(qū)）當(dāng)中，僅有四川省的綜合得分均值高于0.5，其余?。▍^(qū)）的得分均值均小于0.5，這主要是因為四川盆地?fù)碛辛己玫霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，而青海省、甘肅省和寧夏回族自治區(qū)多屬高原荒漠地形，農(nóng)業(yè)發(fā)展條件較為惡劣，其農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平也相對較低。中游的各省、自治區(qū)中，僅有陜西省綜合得分均值低于0.5，山西省和內(nèi)蒙古自治區(qū)的得分均值均高于0.5，其中山西省的得分均值最高，為0.537，主要原因是：內(nèi)蒙古自治區(qū)以畜牧業(yè)為主，種植業(yè)面積較少，其農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平也較高；山西省和陜西省雖同屬黃土高原，但陜西省的黃土面積更大，可供耕作的面積也較少，其得分也較低。下游省份中，山東省的得分均值最高，而河南省的得分均值雖不是最低，但也小于0.5。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

根據(jù)黃河流域2011—2020年省級面板數(shù)據(jù)，運用熵權(quán)法從資源利用、環(huán)境影響、生態(tài)保育和經(jīng)濟效益4個方面對該流域整體及各區(qū)域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平進行評價，并進行區(qū)域性差異分析，主要結(jié)論如下：

（1）黃河流域整體農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平綜合等分并不高，且整體表現(xiàn)出上升趨勢，僅在2018年出現(xiàn)了降低。從分類指標(biāo)來看，各分類指標(biāo)之間的得分具有較大差異，資源利用的得分最高，環(huán)境影響的得分最低，生態(tài)保育和經(jīng)濟效益的得分雖低于資源利用，但三者之間的差別并不大。

（2）下游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平綜合得分均值最高，中游次之，上游得分最低。從發(fā)展趨勢來看，上游地區(qū)在樣本期間內(nèi)整體表現(xiàn)出上升趨勢，但仍存在波動，中游地區(qū)相對較為平穩(wěn)，下游地區(qū)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平得分均值雖最高，但其發(fā)展趨勢的波動性明顯大于上游和中游。

3.2 建議

3.2.1

轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)發(fā)展理念，走現(xiàn)代農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展道路。改變原有農(nóng)村建設(shè)理念，是完成由粗放式農(nóng)村向集約式農(nóng)村轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。因此，推動黃河流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展就是要確立農(nóng)村綠色發(fā)展的基本理念，要把農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與綠色生態(tài)經(jīng)濟建設(shè)有機融合，形成合力，共同促進黃河流域農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展。

3.2.2 加快農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展創(chuàng)新，破解農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展瓶頸。一是要推進農(nóng)村綠色創(chuàng)新，著重開發(fā)新型的、綠色高效的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，降低對農(nóng)藥和化肥的依賴，從而降低土地板結(jié)、水污染及其他污染的可能性。二是要改革農(nóng)村經(jīng)營管理模式，逐步建立以農(nóng)業(yè)環(huán)?？萍紴楹诵牡霓r(nóng)村綠色經(jīng)濟經(jīng)營技術(shù)管理體系。不斷創(chuàng)新農(nóng)村環(huán)境生產(chǎn)力發(fā)展模式，加速推動現(xiàn)代綠色信息技術(shù)對農(nóng)村生產(chǎn)、加工、交易各方面的綜合利用，兼顧農(nóng)村生產(chǎn)方式、經(jīng)營效果、環(huán)境的多種均衡開發(fā)，逐步降低農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營行為對農(nóng)村自然環(huán)境的破壞。

3.2.3 加強農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境保護與修復(fù)，推動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與生態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展。維護農(nóng)業(yè)自然環(huán)境就是保護生產(chǎn)力，還必須全面維護好黃河流域的“綠色生態(tài)”。要深入踐行“兩山論”，進一步強化黃河流域農(nóng)村生態(tài)環(huán)境保護，從嚴(yán)保護農(nóng)村土地，扎實開展黃土高原及河西走廊和內(nèi)蒙古自治區(qū)荒漠地區(qū)的退耕還林和退牧還草活動，防治水土流失，改善黃河流域生態(tài)環(huán)境。

參考文獻(xiàn)

［1］ 劉建峰.綠色發(fā)展是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建設(shè)的重大使命［N］.隴東報，2018-11-20（003）.

［2］ 沈曉豐，蒲林昌.開發(fā)白色農(nóng)業(yè) 走出傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的困境［J］.經(jīng)濟師，2002（11）：68-69.

［3］ 呂寧，祝宏輝，程文明.農(nóng)業(yè)化肥減量及生物肥料替代可行性研究：來自新疆棉區(qū)調(diào)查數(shù)據(jù)的實證［J］.地理研究，2022，41（5）：1459-1480.

［4］ 馬英劍，甄碩，孫喆，等.農(nóng)藥制劑研發(fā)的精細(xì)化、功能化與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)高效利用［J］.農(nóng)藥學(xué)學(xué)報，2022，24（5）：1080-1098.

［5］ 魏茂強.農(nóng)用塑料薄膜的發(fā)展與探討［J］.中國塑料，2022，36（6）：92-99.

［6］ 曾琳琳，李曉云，張安錄，等.高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)政策對化肥減量的影響［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2022，38（20）：229-238.

［7］ 李元喜，袁成強，張淑文.生態(tài)環(huán)保理念下秸稈綜合利用的前景分析［J］.環(huán)境工程，2022，40（10）：246.

［8］ 劉西濤，王盼.人口集聚、空氣污染與經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展：基于中國266個地級以上城市的空間計量分析［J］.科學(xué)決策，2022（11）：81-93.

［9］ 巴宥雅.鄉(xiāng)村振興背景下我國農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展路徑探尋［J］.農(nóng)業(yè)經(jīng)濟，2022（11）：7-9.

［10］ 吉宇琴，姜會明.化學(xué)品精準(zhǔn)投入助推農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展研究［J］.經(jīng)濟縱橫，2022（3）：103-109.

［11］ 唐健飛，劉劍玲.省域農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展水平評價及其耦合協(xié)調(diào)分析：以長江經(jīng)濟帶11省市為例［J］.經(jīng)濟地理，2022，42（12）：179-185.

［12］ 時悅，梁凈.城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率耦合協(xié)調(diào)關(guān)系：基于黑龍江省、遼寧省、吉林省3省數(shù)據(jù)分析［J］.農(nóng)林經(jīng)濟管理學(xué)報，2019，18（2）：190-198.

［13］ 余永琦，王長松，彭柳林，等.基于熵權(quán)TOPSIS模型的農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平評價與障礙因素分析：以江西省為例［J］.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2022，43（2）：187-196.

［14］ 何可，李凡略，張俊飚，等.長江經(jīng)濟帶農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平及區(qū)域差異分析［J］.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2021，40（3）：43-51.

［15］ 賴斯蕓，杜鵬飛，陳吉寧.基于單元分析的非點源污染調(diào)查評估方法［J］.清華大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2004，44（9）：1184-1187.

［16］ 陳敏鵬，陳吉寧，賴斯蕓.中國農(nóng)業(yè)和農(nóng)村污染的清單分析與空間特征識別［J］.中國環(huán)境科學(xué)，2006，26（6）：751-755.