Analysis on the Agricultural Green Production Efficiency and Driving Factors of Urban Agglomerations in the Middle Reaches of the Yangtze River
Notice bibliographique
Résumé
As one of the main grain-producing areas in China, urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River plays an important role in the development of agricultural production for China’s grain supply. The existing studies about agricultural production efficiency lack of regional coordination analysis at both macro and micro levels, and only few studies consider the impact of agricultural production environment pollution and other undesirable outputs. Based on the input–output index system of agricultural green production, Slacks-based model (SBM) was adopted to measure the agricultural green production efficiency of 31 prefecture level cities in the middle reaches of the Yangtze River from 2008 to 2018, and the Tobit model of panel fixed effect was used to analyze the driving effect of external factors that affect the agricultural green production efficiency of urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River. At the same time, the research methods at both macro and micro levels provide ideas for the research of transregional production efficiency. The results showed that: (1) the agricultural green production efficiency of urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze river is relatively low, with 2009 and 2013 as the inflection points, showing a stable trend of rise and decline; (2) The green agricultural production efficiency of urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River presents the spatial distribution characteristics of “high in the west and low in the east”. The regional efficiency difference is obvious, the gap gradually expands, develops from the equilibrium to the polarization; (3) Urbanization development and government intervention has a significant restraining effect on the improvement of agricultural green production efficiency, and opening to the outside world produces a remarkable influence on the improvement of agricultural green production efficiency, however, economic development and industrial structure have little impact on the improvement of agricultural green production efficiency. Therefore, it is necessary to increase investment in technological innovation, promote agricultural transformation and upgrading, promote rational factors allocation and promote coordinated development of agriculture based on regional production differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».