乡村产业绿色转型发展的空间优化及调控路径研究——以湖北省大冶市为例
朱媛媛(1985— ),女,河南兰考人,博士,副教授,硕士生导师,研究方向为城乡融合发展与社会文化地理学。E-mail: zhuyy990@126.com |
收稿日期: 2023-03-30
修回日期: 2023-09-12
网络出版日期: 2023-12-22
基金资助
国家自然科学基金项目(42071170)
国家社会科学基金项目(22BJY156)
Spatial optimization and regulating paths of rural industrial green transformation and development: A case study of Daye City, Hubei Province
Received date: 2023-03-30
Revised date: 2023-09-12
Online published: 2023-12-22
Supported by
National Natural Science Foundation of China(42071170)
National Social Science Foundation of China(22BJY156)
推动乡村产业绿色转型是实现乡村产业振兴和生态振兴的重要途径。论文以湖北省大冶市为案例区,探究其2015—2020年乡村产业绿色转型发展的时空特征和障碍因子并进行问题诊断,在此基础上进行类型分区和空间优化,最后从新内生发展视角提炼出促进乡村产业绿色转型发展的调控路径。结果表明:① 大冶市乡村产业绿色转型水平整体呈现上升态势,2017、2018年间提升最为明显,但内生转型动力不足,外生转型动力难以持续。各乡镇乡村产业绿色转型水平差异显著,城郊乡镇和农业优势乡镇转型效果突出,山区乡镇和街道的转型普遍缓慢。② 产业转型维度是制约乡村产业绿色转型的主要维度,反映出乡村产业链延伸不足、生产效率不高和农户融入不深的问题。绿色转型维度的阻碍相对较小,表明研究区乡村已经实现了从末端污染治理到产业源头绿色发展的阶段性转变。③ 研究区乡村产业绿色转型类型区可划分为高水平—高速度型、高水平—低速度型、低水平—高速度型和低水平—低速度型4类,针对各类型区提出了相应的空间优化策略。④ 基于新内生发展视角,应在优化调控乡村内部人、地、业要素的基础上,整合利用外部的政策、资本、市场和技术等要素,同时促进内外部要素动态互动和有机整合,以激发上下联动、内外共生的新内生产业绿色转型发展动力。研究结果可为乡村转型研究提供有益视角,并为乡村产业振兴与生态振兴实践提供理论指导。
朱媛媛 , 张瑞 , 陈慧媛 , 李星明 . 乡村产业绿色转型发展的空间优化及调控路径研究——以湖北省大冶市为例[J]. 地理科学进展, 2023 , 42(12) : 2362 -2376 . DOI: 10.18306/dlkxjz.2023.12.007
Promoting rural industrial green transformation is a crucial approach to achieving the rural industrial revitalization and ecological protection. In this study, the spatial and temporal characteristics, obstacle factors, and main problems of the rural industrial green transformation (RIGT) from 2015 to 2020 in Daye City, Hubei Province were explored. The spatial pattern of rural industrial green transformation was examined and optimized. The regulating paths were refined based on the neo-endogenous development theory. The study results indicate that: 1) The overall level of RIGT in Daye City showed an upward trend, with the most significant transformation occurring in 2017 and 2018. However, the endogenous transformation momentum is insufficient, and the exogenous transformation momentum is not sustainable. The level of RIGT varied significantly among townships. The transformation of suburban townships and agricultural-oriented townships was outstanding, while the transformation of mountainous townships and urban sub-districts was generally slow. 2) Industrial transformation was the main dimension limiting the RIGT in the study area. It reflects the problem of insufficient extension of rural industrial chain, low production efficiency, and poor integration of farmers. The obstacles in the green transformation dimension were relatively small. This indicates that the rural areas in the city have achieved a phased transition from end-of-pipe pollution control to green development at the source of industries. 3) Rural industrial green transformation in the study area can be divided into four categories: high level-high speed type, high level-low speed type, low level-high speed type, and low level-low speed type. The corresponding spatial optimization strategies are proposed for each type. 4) From the neo-endogenous development perspective, based on optimizing and regulating the internal factors of people, land, and industry in the rural areas, external factors such as policies, capital, markets, and technology should be integrated and utilized. At the same time, the dynamic interaction and organic integration of internal and external factors should be promoted, in order to stimulate the upper and grassroots-level linkages and internal and external symbiosis of the neo-endogenous industrial green transformation development momentum. This study can enrich the perspective of rural transformation research and provide theoretical guidance and a reference for the practice of rural industrial revitalization and ecological protection.
表1 乡村产业绿色转型水平评价指标体系Tab.1 Evaluation indicator system for the level of rural industrial green transformation |
维度 | 一级指标 | 具体指标 | 单位 | 指标释义 | 权重 | 性质 |
---|---|---|---|---|---|---|
产业转型 | 产业结构转型 | 二三产业从业人员占比X1 | % | 反映农户主体参与度和产业结构升级水平 | 0.063 | + |
农副产品加工企业累计注册资金X2 | 万元 | 反映产业组织壮大和产业链延长水平 | 0.129 | + | ||
休闲旅游采摘园及农家乐个数X3 | 个 | 反映产业的生态化以及农文旅多元融合发展水平 | 0.049 | + | ||
产业效率升级 | 单位耕地面积作物产量X4 | t/km2 | 反映农业技术提升产生的效益 | 0.084 | + | |
人均从业人员农林牧渔总产值X5 | 元/人 | 反映农业劳动生产率 | 0.091 | + | ||
单位耕地、园地面积农业产值X6 | 元/km2 | 反映农地产出率 | 0.115 | + | ||
产业效益增收 | 农村居民人均可支配收入X7 | 元/人 | 反映产业转型带来的居民经济收益提升水平 | 0.091 | + | |
绿色转型 | 资源集约利用 | 农田有效灌溉面积比重X8 | % | 反映水资源节约利用程度 | 0.088 | + |
乡村人均用电量X9 | kWh/人 | 反映能源消耗程度 | 0.059 | - | ||
土地复种指数X10 | % | 反映土地资源集约利用程度 | 0.049 | + | ||
环境污染防治 | 单位播种面积化肥用量X11 | t/km2 | 反映水、土污染防治情况 | 0.057 | - | |
单位播种面积农药用量X12 | t/km2 | 反映水、土污染防治情况 | 0.078 | - | ||
单位播种面积塑料薄膜用量X13 | t/km2 | 反映土地污染防治情况 | 0.048 | - |
图3 2015—2020年大冶市乡村产业绿色转型水平Fig.3 The level of rural industrial green transformation in Daye City during 2015-2020 |
表2 2015—2020年大冶市各乡镇乡村产业绿色转型速度Tab.2 Speed of rural industrial green transformation in townships of Daye City during 2015-2020 (%) |
乡镇 | 2015—2016年 | 2016—2017年 | 2017—2018年 | 2018—2019年 | 2019—2020年 | 2015—2020年 |
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保安镇 | 8.62 | 3.62 | 6.86 | 12.18 | 2.14 | 37.81 |
陈贵镇 | 5.59 | 4.47 | 8.95 | -4.45 | 5.58 | 21.24 |
大箕铺镇 | 0.89 | 9.07 | 11.97 | 0.48 | 6.82 | 32.26 |
东岳路街道 | -17.73 | 20.02 | 4.36 | 5.58 | -0.28 | 8.48 |
还地桥镇 | 6.34 | 12.04 | 9.36 | -0.05 | 5.17 | 36.96 |
金湖街道 | 4.55 | 11.85 | 10.99 | 2.28 | 2.45 | 36.00 |
金牛镇 | 9.00 | 8.78 | 10.56 | 5.08 | 6.48 | 46.68 |
金山店镇 | 4.90 | 10.11 | 11.25 | 0.89 | 10.18 | 42.82 |
金山街道 | 4.14 | 1.03 | 5.15 | 9.88 | -3.28 | 17.57 |
灵乡镇 | -0.41 | -0.02 | 9.84 | 3.18 | 0.95 | 13.91 |
刘仁八镇 | 2.50 | 9.77 | 11.21 | 3.22 | 3.61 | 33.82 |
罗家桥街道 | 7.25 | 3.61 | 14.47 | 1.95 | 3.00 | 33.56 |
茗山乡 | 13.61 | 8.84 | 12.55 | -2.02 | -0.66 | 35.48 |
汪仁镇 | 5.72 | 6.15 | 6.82 | 8.14 | -3.41 | 25.22 |
殷祖镇 | 9.13 | 11.05 | 8.75 | 4.98 | 8.81 | 50.54 |
表3 2015―2020年大冶市乡村产业绿色转型主要障碍因子障碍度Tab.3 Main obstacles of rural industrial green transformation and their degrees in Daye City during 2015-2020 |
年份 | 指标 | 障碍因子和障碍度排名 | ||||||
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1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | ||
2015 | 障碍因子 | X2 | X7 | X6 | X5 | X4 | X8 | X3 |
障碍度/% | 13.37 | 13.01 | 12.93 | 12.04 | 10.81 | 9.66 | 7.72 | |
2016 | 障碍因子 | X2 | X6 | X4 | X5 | X7 | X8 | X3 |
障碍度/% | 13.97 | 13.37 | 12.50 | 12.46 | 11.73 | 10.14 | 7.21 | |
2017 | 障碍因子 | X2 | X6 | X4 | X5 | X7 | X8 | X3 |
障碍度/% | 14.40 | 14.20 | 13.48 | 13.12 | 10.16 | 9.06 | 6.83 | |
2018 | 障碍因子 | X2 | X6 | X5 | X4 | X7 | X8 | X3 |
障碍度/% | 16.53 | 15.17 | 14.52 | 9.10 | 8.43 | 7.60 | 6.75 | |
2019 | 障碍因子 | X2 | X6 | X5 | X4 | X8 | X1 | X3 |
障碍度/% | 17.21 | 17.13 | 14.42 | 10.74 | 8.21 | 6.35 | 6.29 | |
2020 | 障碍因子 | X2 | X6 | X5 | X4 | X8 | X1 | X3 |
障碍度/% | 17.39 | 16.10 | 14.24 | 11.05 | 8.85 | 6.74 | 5.65 |
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