一、引言

务农重本，国之大纲。农业在国民经济中具有基础地位，是支撑整个国民经济不断发展与进步的保障。农业是一个生态产业，农业生态系统直接与农业生产和农村发展紧密相关。然而对比自然生态系统，农业生态系统的物种结构简单，自我调节机制较差，因此更为脆弱。相较于自然生态系统强大的自我调控能力，维持农业生态系统的稳定性需要更多的人力介入。加之近年来，黑龙江省的农业生态环境现状不容乐观，水土流失面积较大，出现草原退化、沙化、盐碱化等情况，同时，全省还存在着耕地分布不合理、现代农业基础设施滞后等问题，以农田生态为核心的农业生态环境正面临着愈发严峻的挑战。在此背景下，如何强化农业生态韧性以应对外界冲击的影响成为亟须解决的问题。故提高黑龙江省农业生态韧性，强化农业防灾减灾能力建设对于激发黑龙江省农业生态系统的内在潜能，提高农业生产力具有重要意义。

韧性的概念首先应用于物理学和工程学的领域中，起源于对金属材料的质性研究，与适应性和灵活性意义相近[1]，被定义为某种材料在受力变形后恢复到原来形态的能力[2]。1973年C.S.Holling[3]首次将韧性概念应用于生态学领域。概念早期主要强调生态系统遭受扰动或演化至新均衡状态前的恢复能力。随后韧性的概念被引入社会学领域，韧性研究视角也逐渐由单一的生态学向经济、环境、灾害等多学科拓展。通过文献梳理发现，我国农业韧性的研究领域大多集中于农业经济层面和农业生产方面，农业生态领域的研究成果较少，评价体系和指标构建等方面尚未统一标准，使得理论张力受限。

关于农业生态韧性的研究离不开对农业生态韧性水平的定量测度，当前研究侧重于建立农业生态韧性的量化评价框架，从城市或省级地区展开测度评价。另外，生态韧性涉及多种因素的相互作用，主要包括经济发展[4-5]、人口增长[6-7]、气候变化[8]、地理区位、碳排放[9]、建设用地[10]和城镇化[11]等因素，但各领域学者们对于农业生态韧性的内部组成要素和作用关系存在不同理解。郑艳洁等[12]从生态环境质量和环境治理水平等维度构建韧性测度和评价体系；程莉等[13]从农村经济增长、农村人力资本、农村信息化和财政支农等维度构建韧性测度和评价体系。具体到农业生态韧性的相关研究总体匮乏，只有少数观点存在于乡村韧性的综合研究中。部分学者[14-16]将农业生态韧性看作是乡村韧性的子系统，表征乡村在面对外来干扰时生态环境的恢复力、更新力与适应力。关于生态韧性的研究方法主要包括空间自相关分析[17]、固定效应模型检验[18]和地理探测器[19]等。

综上所述，学术界目前主要针对农业韧性的评价体系、测度指标和后果展开研究，主要关注生态韧性的定量测度和影响因素，但相关成果还显得较为凌乱，缺乏整合性。尤其是已有研究所概括提炼的农业生态韧性的影响因素不够全面，难以体现农业生态韧性驱动机制的全貌。因此，本文以黑龙江省为例，选取2011—2020年的市级面板数据，综合运用PSR模型、熵值法和空间自相关分析等方法来测度农业生态韧性，并构建灰色关联度计量模型对农业生态韧性的各影响因素的影响程度进行解析，以期为提高黑龙江省农业生态韧性、稳定全省经济社会发展大局提供政策参考。

二、研究方法与数据来源

(一)研究方法

1.“压力-状态-响应”模型(PSR)

为满足生态环境系统管理和决策的要求，联合国经济合作开发署(OECD)建立了PSR框架模型(Pressure-State-Response，即压力-状态-响应)。该模型作为一种综合性的评价工具，具有动态的系统思想，并在逻辑上体现了人类与环境之间相互影响的作用关系，因此是生态系统评价学科中常用的一种评价模型。PSR模型包含“压力”“状态”“响应”三个子系统，其中压力子系统指自然过程或人类活动对生态系统构成威胁的因素；状态子系统指生态系统在压力的作用下表现出的自身状况；响应子系统指人们为预防和降低系统生态风险而采取的一系列措施与对策。三个子系统之间相互影响、相互作用，能形成动态循环的逻辑结构。

2. 熵值法

熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小。因此可通过计算熵值来判断某项指标的离散程度，指标离散程度越大，则该指标对综合评价的影响越大。熵值法是一种客观赋权法，根据指标观测值所提供的信息大小来确定指标权重，具有较高的可信度和精确度。为了避免主观赋权的随机性和保证指标权重的可行性，本文采用熵值法确定指标权重。

3. 空间自相关方法

本文采取空间自相关方法来分析研究区农业生态韧性的空间集聚情况。该方法常被用于确定邻近要素变量是否在空间上具有相关性以及相关程度如何，通常分为全局空间自相关和局部空间自相关。分析结果一般通过莫兰指数(Morans I)表示。全局空间自相关用于分析整个空间属性变量的分布模式和空间结构情况，反映研究对象在区域内的空间集体关联程度。全局莫兰指数计算方法如下：

式(1)中，I表示全局Moran’s I,Xi和Xj分别为i和j所在位置的观察值，n为地级市总数。一般来说，莫兰指数的取值范围是[-1,1]。若I>0,表示存在空间正相关；若I<0,表示存在空间负相关；若I趋近于0，表示不存在空间相关性，空间分布随机。Wij为空间权重，在空间自相关分析过程中，需要设置空间权重矩阵，本研究采用Rook邻接空间权重矩阵。对结果进行z统计检验。

局部空间自相关能够反映局部区域单元与临近空间单元的相关程度。局部莫兰指数计算方法如下：

4. 灰色关联度模型

灰色关联度分析(GRA)，是一种多因素统计分析的方法，可根据系统因子的差异性来判断各子系统(要素)对母系统的关联程度。差异性与关联度呈正相关关系，关联度越高说明该子系统对母系统的影响程度愈大，由此可判断其是否是影响系统的重要因素。具体步骤如下：

第一，确定参考序列与比较序列，并进行无量纲化处理：

参考序列：X0={X0(1)、X0(2)、X0(3)...X0(n)}

比较序列：

无量纲化处理得到初值像：

第二，求X0和Xi的初值像对应分量之差的绝对值序列：

第三，计算关联系数：

其中ρ为分辨系数，ρ∈(0,1)，通常取值为0.5。

第四，计算系统间关联度：

(二)指标选取与数据来源

1. 指标体系构建

结合PSR模型原理[20]，农业生态韧性需要从系统面对的外部压力(P)、压力下系统自身的状态(S)以及面对外部压力下系统做出的响应(R)三方面进行综合评估。指标选取兼顾评价指标的全面性、代表性和数据可获得性，参考黄琼等[21]、陈萱伊等[22]研究建立尽量完善全面的指标体系。

其中，“压力”指自然过程和人类活动等外部因素给农业生态系统造成的负面影响。由于自然灾害往往具有突发性和不可预测性，现有数据缺乏足够的时空分辨率，无法精确反映灾害发生的频率和强度，难以全面描述自然因素带来的风险和扰动。因此本研究侧重从人类活动方面进行描述，选取人口密度、粮食单位面积产量等7项评价指标。“状态”指地区农业生态所处的状态，从农业发展的自然资本状态出发，选取人均耕地面积、人均水资源拥有量等6项评价指标。“响应”指人为采取的减轻或化解农业生态压力的措施，选取除涝面积、农业机械总动力等8项评价指标。具体见表1。

2. 数据来源

表1 农业生态韧性水平评价指标体系及权重

数据来源：国家统计局，黑龙江省统计局。

本研究选取黑龙江省12个地级市为研究对象。所使用的截面数据主要来源于2011—2020年《中国统计年鉴》和各地市统计年鉴，行政边界范围数据来自黑龙江省自然资源厅标准地图服务。对于个别数据的缺失，采取插值法进行补充。

三、实证结果与分析

(一)黑龙江省农业生态韧性时序演变分析

本文通过构建农业生态韧性指标体系并运用熵值法测算了2011—2020年黑龙江省12个地级市的农业生态韧性，结果如表2所示。

表2 黑龙江省各地级市农业生态韧性水平综合得分

根据表2中黑龙江省农业生态韧性的综合测算结果可以看出，2011—2020年，黑龙江省各地级市农业生态韧性仅在部分年份有微小波动，整体呈现出上升态势，农业生态韧性水平由2011年的0.296提升至2020年的0.357，增幅为20.46%，年均增长率为1.88%。这表明黑龙江省农业生态系统抗风险能力逐步增强。近年来，黑龙江省积极贯彻落实国家的重要战略部署，全力服务并融入新的发展格局，深入推进农业可持续发展。一方面通过实施山水林田湖草沙重大生态修复工程，强化耕地养护；另一方面通过加大农业面源污染综合治理力度，充分应用自动化、智能化等信息技术和现代化装备，全面提高农业绿色化生产水平。这一系列举措不仅提高了黑龙江省农业绿色发展的效率和效能，而且显著增强了该省农业生态系统应对各种挑战的能力。但黑龙江省的农业生态韧性水平整体仍偏低，研究期内的韧性均值水平均低于0.4，可见各地区农业生态系统尚面临诸多不确定性风险，亟须尽快提升农业生态韧性治理水平。

具体到黑龙江省各地理片区层面，可以看出2011年至2020年各地级市的农业生态韧性水平总体呈上升趋势。2011—2020年黑龙江省农业生态韧性年均增长率较高的地区依次是鸡西市、七台河市、齐齐哈尔市和鹤岗市，年增长率分别为5.14%、3.74%、3.18%和3.07%，增幅分别为65.10%、44.36%、36.81%和35.37%。仅有伊春市的农业生态韧性水平出现倒退，年均增长率和增幅均为负值，分别是-2.19%和-19.87%。主要原因在于近年来伊春市农业绿色化程度不高，土壤、地下水和农业农村生态环境保护基础薄弱，城镇开发建设活动挤占农业生态空间等问题较为突出，自然保护地还有诸多历史问题亟待解决。

(二)黑龙江省农业生态韧性空间演变分析

1. 空间格局分析

为研究黑龙江省农业生态韧性的空间分布特征，借助Arc GIS10.8软件利用自然断点法将黑龙江省的农业生态韧性由低到高划分为三个等级，依次是较低韧性、中度韧性和较高韧性。可以看出黑龙江省农业生态韧性分布在空间上具有非均衡性(图1)。2011年和2015年各地区的农业生态韧性水平比较稳定，仅齐齐哈尔市的农业生态韧性水平有所下降，从较高韧性降低至中度韧性。其中较低韧性的城市主要分布在黑龙江省的东南部地区，中度韧性的城市主要分布在黑龙江省的中部地区，较高韧性的城市主要分布在黑龙江省的西北部地区；2019年和2020年变化相对较大，表现为空间聚集态势减弱。2019年较低韧性地区较前两个时间节点变化不大，仅增加了伊春市，中度韧性地区减少，除双鸭山市保持该水平外，仅有绥化市处于中度韧性水平。2020年黑龙江省的农业生态韧性水平较往年有了整体提升，低度韧性水平地区减少至仅有伊春市和牡丹江市两个城市。

图1 黑龙江省农业生态韧性空间分布

行政边界范围数据来源：黑龙江省自然资源厅标准地图。

2. 空间集聚分析

利用空间自相关模型对黑龙江省农业生态韧性进行空间全局相关特征分析(表3)。2011年和2015年黑龙江省农业生态韧性Moran’s I值均大于0.2,p值小于0.05且z值介于1.96和2.58之间，说明此阶段该地区具有明显的空间效应，有一定的空间集聚态势和地带性特征，且存在正向空间集聚效应，但集聚性不强。其他年份的Moran’s I值未通过显著性检验，表明该时期黑龙江省的农业生态韧性水平处于随机分布状态且不存在明显的空间集聚效应。2012—2015年Moran’s I值呈现出稳步上升态势，表明该时期农业生态韧性的离散趋势减弱，空间分异特征缩小。2011—2015年Moran’s I值呈现“V”型变化，2016—2020年呈现“M”型变化，表明该时期农业生态韧性的空间离散程度呈反复震荡态势，空间非均衡特征凸显。

表3 全局Moran’s I检验结果

数据来源：国家统计局，黑龙江省统计局。

进一步引入局部Moran’s I以探究2011—2020年黑龙江省农业生态系统韧性的空间关联布局和空间集聚类型(图2)。结果显示，黑龙江省农业生态系统韧性存在显著的HH集聚和LL集聚，且高高集聚和低低集聚的分布具有一定的空间路径锁定特征，表现为呈块状集聚分布。高集聚地区主要分布在黑龙江省中西部地区。该类地区的农业生态韧性水平具有较小的空间差异，地区自身与邻近区域的农业生态韧性水平均较高，并呈显著正相关。其中，绥化市作为龙江中部区域中心城市，处于世界“三大黑土带”之一的松辽流域黑土带核心区，是因农而立、因农而兴的农业大市。依照两个时间节点对应的相关政策，2011年发展改革委和农业部联合发布的《关于加快转变东北地区农业发展方式建设现代农业的指导意见》中即提出促进农业循环经济发展和生态保护，强调加强农业生态环境的建设与保护；2015年绥化市委、市政府高度重视农业“三减”行动，抓好“四个统筹”，在调研基础上，制定了《绥化市种植业“三减”试验示范实施方案》，采用生态友好型耕作方式，深入推进减化肥、减化学农药和减化学除草剂的“三减”行动，以此助力农业生态韧性提升。以绥化市为辐射中心，农业生态韧性提升相关政策具有一定共享效应，对周边城市存在辐射外溢效应。低集聚地区主要分布在黑龙江省的东部地区。该类地区的农业生态韧性水平同样具有较小的空间差异，显示出显著空间负相关性，城市自身农业生态韧性水平与周边地区差距相对较小。发生风险扰动后，城市周边农业生态系统的抵抗力和恢复力受限。

图2 黑龙江省农业生态韧性的空间LISA聚类

行政边界范围数据来源：黑龙江省自然资源厅标准地图。

(三)影响因素分析

本文运用灰色关联度模型计算研究区各项指标对农业生态韧性的作用程度，将黑龙江省各城市的压力子系统、状态子系统、响应子系统所包含指标与农业生态韧性的关联度值的平均数作为三个子系统的关联度值，结果见表4。灰色关联度越高，表明该因素对农业生态韧性的影响程度越大。

根据分析知，2011年与黑龙江省农业生态韧性关联度最高的是状态子系统，关联度最低的是响应子系统；2020年与黑龙江省农业生态韧性关联度最高的是响应子系统，关联度最低的是状态子系统。说明经过十年的发展，黑龙江省农业生态韧性水平的提升愈加依赖外界干预，需要人为采取措施预防和减少各类风险对农业生态系统的干扰，而非依靠地区生态系统自身条件进行调节。

总体来看，各指标对黑龙江省农业生态韧性均具有一定的影响力。2011年与黑龙江省农业生态韧性关联度最高的前十项指标中，有八项在2020年仍位居关联度前十，说明各项指标对农业生态韧性的影响程度具有一定的时间依存性。综合分析研究期内对黑龙江省农业生态韧性影响显著性排名前三的指标，首先是生活污染物的处理率，伴随着农村经济不断发展，人民生活水平得到明显改善，然而黑龙江省在生活污染物处理方面缺乏健全的标准，处理体系尚未完善，导致大量生活垃圾和废水等污染物随意排放，给农业生态韧性提升造成压力；其次是粮食供给水平，在地缘政治危机、自然灾害以及粮食需求保持刚性增长等多重因素影响的背景下，黑龙江作为我国重要的商品粮基地，面临着一定的产粮压力。但随着黑龙江省城市化进程加快，后备耕地资源薄弱，开垦耕地将对林地、湿地等造成破坏，同时，化肥和农药等要素投入对水体、土壤和微生物造成污染，不利于农业生态韧性的提升；再次是植被保育水平，当前黑龙江省的农业生态环境现状不容乐观，水土流失面积较大，出现土地沙化、盐碱化等情况，较高的植被覆盖率对于防治沙漠化、调节气候、维护生物多样性和保护农业生态系统平衡具有积极作用，可有效提升农业生态韧性水平。

表4 黑龙江省农业生态韧性分指标灰色关联度

四、结论与建议

(一)结论

本文探究了黑龙江省12个地级市2011—2020年的农业生态韧性水平，系统分析了其时空差异和影响因素。主要研究结论如下：1.2011—2020年，黑龙江省各地级市农业生态韧性整体呈现出上升趋势，但整体处于较低水平，黑龙江省中西部地区的农业生态韧性在研究期内保持在相对较高的水平，鹤岗市和七台河市的农业生态韧性长期处于较低水平，亟待提升。2.黑龙江省农业生态韧性分布在空间上具有非均衡性，黑龙江省中西部地区的农业生态韧性高于东部地区，且高韧性区和低韧性区分别存在块状高高集聚和低低集聚区。3.2011年与黑龙江省农业生态韧性关联度由高到低的子系统分别是状态、压力和响应，2020年与黑龙江省农业生态韧性关联度由高到低的子系统分别是响应、压力和状态。黑龙江省农业生态韧性主要受生活污染物的处理率、粮食供给水平和植被保育水平的影响。

(二)建议

1. 加大农业面源污染物治理力度，健全各地区政策和制度支撑。

基于响应子系统与黑龙江省农业生态韧性的高关联度，政府及有关部门应积极采取措施，发挥统筹规划、立法保护和过程监督等主导作用，引导企业、农户等多元主体增强生态环境保护意识和能力，以进一步解决农业生态系统突出问题，防范生态环境风险；强化制度建设，着力构建生态环境保护长效机制。通过实施污染物排放许可制、限期治理制、环境影响评价制等，强化排污者责任制度，健全严惩重罚、环保信用评价等制度，促使企业和农户自觉履行生态环境保护主体责任；强化制度执行，加大对破坏生态环境典型案件曝光力度，持续释放严惩信号，让制度成为刚性的约束。

2. 针对研究区农业生态韧性的空间异质性，统筹市域农业生态韧性协调发展，优化空间关联布局。

加强顶层统筹规划，坚持因地制宜。基于黑龙江省东西两大平原，南北两大山地的地域特征，各地市的地形、土壤和农业种植条件存在较大差异，农业生态韧性治理水平参差不齐。故应加强对农业生态脆弱地区的政策和财政支持，制定合理的治理方案，细化分解任务，强化支撑保障；并利用高农业生态韧性市域的辐射外溢效应，带动农业生态韧性低水平地区发挥区位优势，提高资源利用率和生态防灾减灾抗灾能力。

3. 发展绿色生态农业，推进农业生态韧性治理。

各地区应当充分利用自然生态资源和先进的农业技术，推动全省农业绿色低碳和生态循环农业发展。一是充分发挥黑龙江省自然生态资源的丰富性和绿水青山的生态性等优势，准确把握生态系统的完整性，加强农业生态系统整体保护和修复，提升系统稳定性。二是坚持科技强农、科技兴农。加快农业清洁生产、黑土地保护等领域关键技术突破，不断提高农村生活垃圾、污水处理和畜禽粪污资源化利用水平，为农业绿色发展提供科技支撑；加快培育环保领域市场创新主体，通过教育培训、技术交流和项目合作等多种形式，推动环保科技进步和产业升级。

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文章来源:刘泽琪,尚杰.黑龙江省农业生态韧性的时空演变及影响因素分析[J].商业经济,2024,(11):5-9+41.