0 引 言
1 研究方法
1.1 研究区概况
1.2 研究方法与指标选取
1.2.1 研究方法
1.2.2 指标选取
表1 智慧农场时空分异驱动因子指标说明Table 1 Description of the driver metrics of spatio-temporal differentiation of smart farms |
维度 | 调查指标 | 指标说明 |
---|---|---|
专项财政支持 | 农业生产设备财政支出专项/% | 农业生产设备购置补贴占农业财政总支出的比重 |
产业依赖 | 农业增加值/% | 第一产业增加值占地区生产总值的比重 |
人力资本 | 人力资本水平/% | 受高等教育人数占地区6岁以上人口比重 |
城镇化 | 城镇化水平/% | 城镇人口占地区总人口的比重 |
农业机械化 | 农业机械 动力/(kW/hm2) | 农业机械总动力/农作物总播种面积 |
互联网基础 | 互联网覆盖度/(个/人) | 互联网宽带接入端口数与地区总人数的比值 |
技术创新 | 专利授权量/项 | 国内专利授权总量 |
1.3 数据来源
2 长江经济带智慧农场的时空演变特征
2.1 长江经济带智慧农场时间演变特征
2.2 长江经济带智慧农场空间演变特征
2.2.1 空间自相关分析
表2 长江经济带智慧农场全局自相关分析结果Table 2 Global auto-correlation analysis results of smart farms in the Yangtze River economic belt |
指标 | 长江经济带整体(2014—2023年) | 子区域(2023年) | |||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 上游 | 中游 | 下游 | |
Moran 指数 | ‒0.035 9 | ‒0.070 6 | ‒0.001 1 | ‒0.043 9 | ‒0.088 9 | ‒0.092 4 | ‒0.109 3 | ‒0.157 0 | ‒0.141 5 | ‒0.171 3 | 0.133 0 | ‒0.186 5 | |
预期 指数 | ‒0.100 0 | ‒0.100 0 | ‒0.100 0 | ‒0.100 0 | ‒0.100 0 | ‒0.100 0 | ‒0.100 0 | ‒0.100 0 | ‒0.100 0 | ‒0.100 0 | ‒0.333 3 | ‒0.333 3 | |
方差 | 0.037 2 | 0.038 5 | 0.038 5 | 0.036 7 | 0.037 1 | 0.036 7 | 0.035 9 | 0.036 3 | 0.037 7 | 0.036 0 | 0.185 7 | 0 | 0.081 8 |
得分 | ‒0.332 2 | ‒0.869 1 | ‒0.5038 | ‒0.292 9 | ‒0.057 8 | ‒0.039 8 | ‒0.048 9 | ‒0.299 2 | ‒0.214 0 | ‒0.375 8 | 1.082 3 | 0.513 4 | |
值 | 0.739 7 | 0.384 8 | 0.614 4 | 0.769 6 | 0.953 9 | 0.9683 | 0.961 0 | 0.764 8 | 0.830 5 | 0.707 0 | 0.279 1 | 0.607 7 | |
分布 模式 | 随机 | 随机 | 随机 | 随机 | 随机 | 随机 | 随机 | 随机 | 随机 | 随机 | 随机 | 随机 | 随机 |
表3 长江经济带智慧农场局部自相关分析结果Table 3 Local auto-correlation analysis results of smart farms in the Yangtze River economic belt |
年份 | 集聚类型 | |||
---|---|---|---|---|
H-H型 | L-L型 | H-L型 | L-H型 | |
2014 | 皖*2;鄂*1 | 湘*3;黔*2 | 赣*1;鄂*1;黔*1;滇*2 | 皖*4;鄂*2 |
2015 | 皖*2 | 湘*2;黔*2 | 赣*1;鄂*1;黔*1;滇*2 | 苏*1;皖*5;鄂*2 |
2016 | 皖*2;鄂*1 | 湘*2;黔*2 | 赣*1;鄂*1;黔*1;滇*2 | 苏*1;皖*5;鄂*2 |
2017 | 苏*1;皖*4 | 沪*1;黔*1;滇*1 | 鄂*1;黔*1;滇*2 | 皖*5;赣*3;鄂*2 |
2018 | 苏*1;皖*4 | 滇*5 | 鄂*1;湘*1;黔*1;滇*2 | 浙江*2;皖*5;赣*2;鄂*1 |
2019 | 皖*4;川*1 | 渝*1;滇*7 | 鄂*1;湘*1;黔*1;滇*1 | 皖*5;赣*2;鄂*1;四川*1 |
2020 | 皖*6;川*3 | 渝*1;黔*1;滇*7 | 鄂*1;湘*1;黔*2;滇*2 | 皖*3;鄂*1;川*2 |
2021 | 皖*6;川*1 | 渝*1;川*2;黔*2;滇*11 | 鄂*1;黔*1;滇*1 | 皖*3;鄂*1;川*1 |
2022 | 苏*1;皖*5;川*4 | 渝*1;川*2;黔*1;滇*11 | 鄂*1;黔*3;滇*2 | 皖*3;鄂*1;川*2 |
2023 | 皖*8;川*3 | 渝*1;川*2;黔*4;滇*10 | 苏*1;滇*1 | 苏*1;皖*3;鄂*1;川*1 |
|
2.2.2 重心特征及演变
表4 长江经济带智慧农场标准差椭圆具体数据Table 4 Standard deviation ellipse data of smart farms in the Yangtze River economic belt |
年份 | 中心坐标 | 覆盖面积/km2 | 方位角/(°) | 扁率 |
---|---|---|---|---|
2014 | 116°16'26.4"E,30°16'29.3"N(安徽省安庆市) | 491 517.475 8 | 89.118 7 | 0.553 3 |
2015 | 115°44'34.5"E,30°26'56.0"N(湖北省黄冈市) | 563 071.910 9 | 85.192 8 | 0.637 5 |
2016 | 114°02'51.1"E,29°56'09.8"N(湖北省咸宁市) | 820 424.294 1 | 84.304 1 | 0.644 4 |
2017 | 114°02'02.3"E,29°49'35.7"N(湖北省咸宁市) | 764 479.620 8 | 83.076 5 | 0.612 6 |
2018 | 114°07'59.1"E,29°57'00.8"N(湖北省咸宁市) | 771 297.113 9 | 83.127 8 | 0.627 4 |
2023 | 112°58'25.1"E,30°07'15.6"N(湖北省荆州市) | 890 615.358 1 | 79.796 8 | 0.604 7 |
3 长江经济带智慧农场时空分异关键驱动因子判别
3.1 关键驱动因子判别
表5 智慧农场时空分异关键驱动因子判别结果Table 5 Key driver identification results of spatio-temporal differentiation of smart farms |
维度 | 调查指标 | 整体 | 上游 | 中游 | 下游 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
统计量 | 值 | 统计量 | 值 | 统计量 | 值 | 统计量 | 值 | ||
专项财政支持 | 农业生产设备财政支出专项 | 0.119 1 | 0.016 4 | 0.782 3 | 0.000 0 | 0.128 5 | 0.393 2 | 0.404 2 | 0.008 8 |
产业依赖 | 农业增加值 | 0.161 6 | 0.002 2 | 0.625 5 | 0.000 0 | 0.256 5 | 0.302 8 | 0.396 7 | 0.006 0 |
人力资本 | 人力资本水平 | 0.231 9 | 0.000 0 | 0.336 0 | 0.017 4 | 0.600 1 | 0.000 0 | 0.187 2 | 0.173 6 |
城镇化 | 城镇化水平 | 0.292 2 | 0.000 0 | 0.401 6 | 0.008 9 | 0.570 6 | 0.003 3 | 0.727 6 | 0.000 0 |
农业机械化 | 农业机械动力 | 0.251 4 | 0.000 0 | 0.280 6 | 0.044 7 | 0.300 5 | 0.103 0 | 0.503 4 | 0.004 6 |
互联网基础 | 互联网覆盖度 | 0.196 4 | 0.000 0 | 0.380 9 | 0.011 1 | 0.520 2 | 0.009 8 | 0.061 5 | 0.721 7 |
技术创新 | 专利授权量 | 0.311 1 | 0.000 0 | 0.841 9 | 0.000 0 | 0.619 0 | 0.003 5 | 0.425 4 | 0.014 0 |
3.2 关键驱动因子的交互作用判别
表6 关键驱动因子交互作用探测解释度Table 6 Explanation of interaction detection of key driving factors |
指标 | 专项财政支持 | 产业依赖 | 人力资本 | 城镇化 | 农业机械化 | 互联网基础 | 技术创新 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
专项财政支持 | 0.119 1 | ||||||
产业依赖 | 0.382 3 | 0.161 6 | |||||
人力资本 | 0.386 5 | 0.462 1 | 0.231 9 | ||||
城镇化 | 0.450 3 | 0.392 5 | 0.432 5 | 0.292 2 | |||
农业机械化 | 0.370 4 | 0.434 0 | 0.434 5 | 0.569 1 | 0.251 4 | ||
互联网基础 | 0.475 5 | 0.461 2 | 0.491 5 | 0.490 0 | 0.623 6 | 0.196 4 | |
技术创新 | 0.695 9 | 0.733 0 | 0.616 4 | 0.624 9 | 0.694 1 | 0.636 6 | 0.311 1 |
|