中国农业在确保粮食安全进而推动社会经济发展方面做出了重大贡献, 同时也付出了巨大的生态环境代价, 水体富营养化[1]、土壤酸化[2]、大气污染[3]、生物多样性减少[4]等一系列环境问题日渐突出。因此, 中国农业迫切需要转变其农业发展方式, 推进农业绿色发展。目前, 推进农业绿色发展已经成为实施乡村振兴战略和满足人民美好生活需求的重大国家需求。然而, 农业绿色发展如何进行科学地定量表征？如何对不同尺度的农业绿色发展进行定量评价？如何系统设计农业绿色发展的实现路径？上述问题的存在表明亟需从科学视角构建农业绿色发展指标体系和定量分析方法。国际上为了定量评价农业可持续发展, 围绕社会、经济和生态环境等3个维度, 分别从农场[5-7]、区域[8]、国家[9-10]尺度建立了农业可持续发展指标体系。2015年启动的联合国可持续发展行动则为全球农业可持续发展指明了方向和具体的借鉴指标[11]。这些都为我国建立农业绿色发展指标体系提供了重要参考。有研究指出, 一套科学的评价指标体系应该具备几个方面的特征: 1)指标容易监测; 2)对系统的压力敏感; 3)指标可以对压力做出响应; 4)能够预测, 并通过预测可以做出改变; 5)综合全面等[12]。然而, 国际研究多以生态环境作为约束指标, 研究边界大多围绕农业生产环节, 很少从农业生产-消费全链条来进行分析, 在社会层面缺乏饮食消费和人体健康的指标。此外, 已有指标体系主要是对现状定量评价的静态指标, 而缺乏各指标间关联和动态响应的定量分析。

国内学者也对中国农业绿色发展指标进行了研究[13-14], 多是根据国家政策和综合农业发展的战略目标构建了我国农业绿色发展评价指标体系, 并以统计数据为主对国家和区域尺度的农业绿色发展状况进行了定量评估[12]。国内研究多强调政府目标的实现, 在指标选择上注重农业生产过程, 指标获取多直接或间接采用统计资料, 缺乏环境监测指标和对农业加工和消费环节的考量。研究目标也多是试图为区域农业绿色发展评价提供定量工具, 缺乏从理论和科学研究角度进行指标体系的构建。然而, 农业绿色发展的研究边界不仅仅是农业生产, 而是涵盖了“食物生产-加工/包装-运输-销售-消费”环节的完整食物系统[15-16], 其目标不仅仅是解决粮食安全问题, 还要考虑资源环境代价, 更要兼顾食品安全和人体健康。为此, 本文根据农业绿色发展的科学内涵、基本特征和主要目标[15], 从社会、经济和生态环境等3个维度入手, 建立了1套适用于科学研究的指标体系, 涵盖社会、经济、生产力、资源、环境等5个方面。旨在实现对我国农业绿色发展现状的定量评估, 为定量设计区域农业绿色发展的实现路径研究提供方法[16]。

基于中国农业绿色发展的科学内涵和要义, 本文在构建农业绿色发展指标体系时, 主要体现了系统性、完整性、协同性、科学性和可行性的原则。系统性主要是突出了整个食物系统(“食物生产—加工—消费”全链条)和“绿色”与“发展”协调的系统目标, 并具体体现在社会发展、经济增长、生产高效、资源节约和环境友好等全方位目标; 完整性则明确了农业绿色发展的研究边界是从生产环节、加工环节到最终的消费环节, 指标的选择覆盖了从“生产-加工-消费”整个链条的主要因素, 指标的评价对象则涉及到山、水、林、田、湖、草等整个生命共同体; 协同性强调了指标之间的响应、联动关系, 通过对指标体系中指标的优化和调控, 来协调整个食物系统的良性发展; 科学性则强调指标对农业绿色发展内涵、特征和目标的科学表达, 有利于解析农业绿色发展的瓶颈问题、制约因素及其实现途径; 可行性主要考虑了数据可得性和基础数据获取的难易程度, 确保每个指标都有可靠的数据来源和科学的计算过程。

首先根据农业绿色发展的概念与总体目标, 对相关的指标元素进行列单; 然后从社会、经济、生产、资源和环境等5个方面定义、选取和分类指标; 进一步剔除数据不易获取和相关性很强的指标, 部分生态环境指标虽然暂时无法获取数据, 但对于评价农业绿色发展意义重大, 因此进行了保留; 并多次通过专家论证的方式对指标进行进一步的筛选, 最终建立了相对完善的中国农业绿色发展评价指标体系。考虑到各个指标的特征及其在指标体系中的作用, 进一步将每一类指标细化为3个子类, 即直接指标、间接指标和可选指标。直接指标是能够直接表征农业发展在社会、经济、生产、资源和生态环境方面特征, 并对农业绿色发展的基本性状进行评价的一类指标, 譬如农业资源使用强度、生产效率、环境代价、饮食结构等直接反映食物生产-消费特征的指标; 间接指标本身不直接反映农业绿色发展的特征, 却是国际公认的农业可持续发展的重要驱动或影响因素类指标, 如人均GDP、城镇化率等社会经济指标, 或者反映农业绿色发展产生的间接效应, 如水体、土壤与大气的环境质量等; 可选指标则为了体现区域特色, 并根据区域自然条件与社会经济发展条件进行设定, 例如在反映区域植被覆盖时, 建议在山区选择森林覆盖率, 而在牧区或半牧区则优先选择草地覆盖率(表 1)。

农业绿色发展指标体系中各项指标均可从《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国农业统计年鉴》《中国畜牧统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国休闲农业年鉴》《环境公报》等年鉴资料获取, 对于区域尺度的农业绿色发展研究, 可以从相应区域的对应年鉴资料获取基础数据。社会、经济指标的计算依赖于统计资料, 而生产、资源和环境指标的计算, 涉及食物“生产—加工—消费”系统的物质流动与养分平衡, 需要借助于食物链养分流动模型[17] (NUtrient flows in Food chains, Environmente and Resources use, NUFER)计算区域的资源投入、利用效率、生产力水平和环境损失等指标。

在确定指标后, 以联合国可持续发展目标、中国政府发布的农业发展行动纲要和发展目标以及国际先进国家的环境减排水平等作为分等定级的原则和依据, 通过查阅文献、分析区域发展水平、结合专家咨询的方式将每个入选指标的绿色发展程度分为4个等级: Ⅰ级表示绿色发展程度最好, Ⅱ级次之, Ⅲ级较差, Ⅳ级表征绿色发展程度最差(具体分级依据见表 1)。

考虑到农业生产过程中资源投入和环境排放涉及到耕地、园地和草地等多种类型, 本研究为了尽量准确评估资源投入强度和环境排放强度, 在计算氮、磷、农药、农膜等使用强度时, 使用了农作物播种总面积作为分母; 在计算灌溉水的单位用量时, 则考虑的是农田灌溉面积; 而在考虑氮盈余、氮淋洗、氮径流、氨挥发、N2O排放与温室气体(GHG)排放等环境损失时, 考虑了耕地、园地和草地等多种土地利用方式, 在内蒙、宁夏、甘肃、西藏和新疆等5个牧区, 则进一步考虑了天然草地的贡献。

社会发展指标主要反映区域农业生产的基本条件和发展水平、社会发展对农业生产的驱动作用和农业发展如何满足人类消费需求、对促进民生福祉的作用。所有指标的具体含义及分级依据如表 1所示。

农业投入占财政总支出比例(S-D-1)为直接指标, 用于反映区域内政府对农业的重视程度和支持力度。卡路里作为能量标准单位, 任何动植物产品都可以进行折算, 而蛋白也是常用的营养标准单位, 且与食物氮素含量有很好的相关性, 因此将人均卡路里摄入量(S-D-2)和人均蛋白摄入量(S-D-3)作为直接指标, 分别从粮食需求和营养角度反映了农业发展对民生福祉的影响。农业机械化水平(S-D-4)和农田灌溉水平(S-D-5)作为农业发展的基础保障, 在不同农业自然条件和生态类型都具有普遍适用性, 将二者作为直接指标来反映区域的农业生产条件。农民受教育程度(S-D-6)可以直接表征区域农民的知识水平和接受新科学、新技术的能力, 且数据可以从统计年鉴中获取, 将其设定为直接指标。

城镇化率(S-I-1)本身不能反映农业绿色发展水平, 但是城镇化率是一个国际公认的驱动食物系统饮食消费的重要因素, 因此将其纳入到间接指标中。人均耕地占有水平(S-I-2)是反映农业发展条件的重要指标, 但主要受区域自然条件约束, 不易改变, 因此将其设定为间接指标。动物蛋白消费比例(S-I-3)用于评价人体动物营养的摄入情况, 间接反映饮食消费结构, 因此也将其归入间接指标中。

食物自给率(S-O-1)反映一个国家(区域)的食物生产是否能够满足本国(区)消费, 在国家尺度上体现战略需求, 但是在区域尺度上, 食物的供需可以通过国内贸易来协调, 因此作为可选指标。土地流转比例(S-O-2)反映区域农业集约化水平, 考虑到地区间数据获取的难易程度将其设定为可选指标。

经济增长指标主要评价农业生产的经济效益、农业发展对于经济的贡献和经济发展如何影响农业绿色发展(表 1)。

单位耕地面积农业产值(E-D-1)能够直接表征当地农业的经济发展水平, 具有普遍适用性, 设定为直接指标。

人均GDP(E-I-1)是国际公认的影响饮食消费的重要因素, 设定为间接指标。食品工业化水平(食品工业与农业产值的比例, S-I-2)可以用于间接反映农业产业链发展水平, 将其归入间接指标。

恩格尔系数在国际上常用于表征居民饮食消费支出, 即一个家庭收入越低, 用于购买食物支出所占的比例就越大。本文用农村恩格尔系数(E-O-1)来反映农村家庭的经济收入水平, 归入可选指标。农村人均可支配收入(E-O-2)用于评价农村人口的经济收入水平, 农业产值占GDP比例(E-O-3)则可以反映农业产业在当地整个经济产业中的地位, 因此将这两个指标归入可选指标。

农业生产指标反映农业绿色发展的生产水平, 一方面强调农产品的数量与质量并重, 在直接指标中选取单位面积卡路里产量(P-D-1)来表征农产品产量水平(数量), 用单位面积植物蛋白产量(P-D-2)来表征农作物产品营养生产能力, 用单位动物蛋白产量(P-D-3)来表征畜牧的营养生产力水平(质量); 另一方面注重资源的利用效率, 将农田系统氮素利用效率(P-D-4)、畜牧系统氮素利用效率(P-D-5)和食物链系统氮素利用效率(P-D-6)分别表示3种系统的氮素利用效率(表 1)。

农业生产指标中未设定间接指标。根据区域发展水平与农业种植结构的特点, 将蔬菜单产水平(P-O-1)和水果单产水平(P-O-2)设定为可选指标(表 1)。

资源投入指标是指贯穿整个农业产业链的各种能量、物质与劳动力的投入(其中机械投入作为机械化水平已经在社会发展类指标体现, 在此不再重复)。农田氮、磷、农药、农膜、灌溉水和劳动力是基本的农业生产投入, 将氮素使用强度(R-D-1)、磷素使用强度(R-D-2)、农药使用强度(R-D-3)、农膜使用强度(R-D-4)、灌溉水使用强度(R-D-5)和农业劳动力投入水平(R-D-6)作为直接指标。畜禽粪尿、秸秆等属于二次利用的资源而非直接投入的资源, 粪尿循环利用效率(R-I-1)、秸秆循环利用效率(R-I-2)体现农牧生产系统内部农业废弃物资源循环利用程度, 将二者设定为间接指标。相对于灌溉水投入强度, 农业水足迹(R-I-3)不能直接反映水资源利用强度, 因此将其归入间接指标。根据区域间产业发展差异, 将单位农业产值能耗(R-O-1)和单位动物抗生素投入(R-O-2)作为可选指标(表 1)。

生态环境主要考虑水体、土壤和大气以及整个农业生态系统的环境质量。单位面积农田氮素盈余(EN-D-1)、农田氮素径流(EN-D-2)、农田氮素淋洗(EN-D-3)、农业系统氨挥发(EN-D-4)、生产单位食物氮素环境代价(EN-D-5)、农业源GHG排放强度(EN-D-6)、土壤有机质水平(EN-D-7)、土壤侵蚀模数(EN-D-8)等作为直接指标, 将地表水质量(EN-I-1)、地下水质量(EN-I-2)、空气质量(EN-I-3)、生态环境质量(EN-I-4)、农村污水处理率(EN-I-5)和农村垃圾处理率(EN-I-6)作为间接指标。考虑到区域农业产业发展的差异性, 将森林覆盖率(EN-O-1)、草地覆盖率(EN-O-2)和畜禽耕地承载力(EN-O-3)作为可选指标(表 1)。

本研究所建立的农业绿色发展指标体系, 能够定量分析中国农业发展过程中的资源环境代价。过去几十年, 氮素在中国农业集约化进程中总体呈现投入不断增加、农田利用效率开始回升, 资源环境代价加剧的特征。本研究所构建的农业绿色发展指标体系, 涵盖了作物种植、动物生产、食品加工与食物消费环节的氮素投入、循环利用及各种环境损失等方面, 实现了对整个食物系统氮素流动的定量分析。一方面可以用氮素指标来表征农业绿色发展的水平, 另一方面可以通过分析指标间关系来调控氮素的管理, 进而探明农业绿色发展的实现路径。崔石磊等[43]选取了其中与氮素相关的18个指标, 定量阐明了中国1980—2017年食物系统氮素的时空变化特征:氮素使用强度总体增加, 由121.2 kg·hm-2增加至309.3 kg·hm-2; 氮素生产能力稳步提升, 单位动物蛋白产量和单位面积植物蛋白产量分别由11.0 kg·LU-1和231.2 kg·hm-2提高到28.7 kg·LU-1和582.7 kg·hm-2; 农田氮素利用效率呈现先下降后回升的变化趋势, 由1980年的30.53%下降至2003年的23.89%, 之后出现回升的趋势, 于2017年达30.14%;环境排放急剧增加, 农业源GHG排放由2 362.5 kg(CO2 eq)·hm-2增加至4 018.5 kg(CO2 eq)·hm-2。研究进一步系统分析了经济增长、饮食结构改变、农业生产方式转变等因素对氮素指标的影响和驱动作用[43]。该研究是立足国家尺度, 选取食物系统绿色发展中氮素相关指标, 开展时空变化特征和影响因素分析应用研究的一个案例; 该指标体系可为开展国家尺度农业绿色发展相关指标评价、影响因素解析和动态关联分析提供方法。

中国幅员辽阔, 地域之间自然条件、资源禀赋和农业生产特征存在明显差异, 制约各个区域农业绿色发展的瓶颈问题和影响因素也不尽相同。基于本文构建的农业绿色发展指标体系, 通过定量分析指标的变化特征, 可以解析出不同区域制约农业绿色发展的各自特色鲜明的瓶颈问题。

宋晨阳等[44]选取了该指标体系中20个指标, 其中直接指标15个, 间接指标1个, 可选指标4个, 定量分析了海南岛农业绿色发展现状和特征, 并解析了热带特色农业绿色发展存在的主要问题。海南省制约农业绿色发展的主要瓶颈问题是农药、氮素使用强度过高, 2017年分别达47.1 kg·hm-2和411.7 kg·hm-2; 农牧系统环境排放较高, 2017年农业源氨排放达131.4 kg·hm-2, 其主要驱动因素是种植业结构中热带水果和蔬菜种植比例过高(2017年二者的种植面积占农作物播种面积的68.9%), 以及畜禽养殖密度过高(2017年达7.4 LUs·hm-2, 远高于本研究所规定的Ⅳ级水平)等。

李雨濛等[45]则选取了27项指标, 包含直接指标18个, 间接指标6个, 可选指标3个, 定量分析了河北省县域尺度农业绿色发展的时空变化特征及主要影响因素。结果表明影响河北省农业绿色发展的主要问题是农业化学品投入过高, 区域氮素平均投入水平达330 kg·hm-2, 农业源环境排放较高, 2017年农业源氨排放达156 kg·hm-2, 而农田与畜牧生产环节严重脱节是主要的影响因素。

上述研究是针对不同区域尺度, 通过指标体系定量分析各个区域的农业绿色发展指标的时空变化特征; 该指标体系可以解析各自区域农业绿色发展的瓶颈问题, 以期为区域农业绿色发展的落地实现提供科学支撑。

产业发展是推进农业绿色发展的重要支撑, 产业兴旺也是乡村振兴战略的重中之重。借助于本文所构建的农业绿色发展指标体系, 可以实现全产业链的对标分析, 找出差距, 进而提出挖掘产业潜力的途径。高巍等[46]以中国奶业为例, 基于该指标体系, 从社会发展、经济效益、产品生产、资源投入和生态环境5个方面选择28个指标, 进一步丰富和完善了奶业发展指标体系, 通过分析中国奶业绿色发展指标的时空变化特征, 阐述了中国奶业发展水平大幅度提升, 但依然存在社会发展缓慢、经济效益差、生产水平低、资源投入高和环境代价大的问题; 进一步对标国际奶业发展水平, 找出了中国奶业发展在饲料生产、奶牛养殖和奶制品消费等各个环节与国际发展水平的差距, 解析了奶业产业发展过程中存在的瓶颈问题与限制因素: 1)饲料种植环节的资源过量投入, 生产单位牛奶的蓝水、耕地、化肥等投入水平远高于国际先进水平, 化肥、人工和机械费用投入是影响奶牛饲料生产的主要因素; 2)奶牛养殖环节的产品生产水平低、资源投入和生态环境代价大, 牛奶生产成本高、效益低, 其主要影响因素为饲料种植和奶牛养殖技术、管理水平低, 种养分离以及不合理的定价机制; 3)此外, 受居民收入、乳品质量、销售渠道和乳糖耐受性等因素影响, 中国奶制品消费远低于亚洲平均水平。通过上述指标的对标分析和瓶颈问题诊断, 提出了在前端饲料生产优化产业布局和生产结构, 降低农业化学品投入; 而在奶牛养殖环节建议适当增加养殖规模, 降低饲料等投入成本、注重环境质量控制; 在末端消费环节则建议通过“居民营养计划”等政策制度创新拉动消费需求, 促进产业升级。该研究的全产业链指标分析和瓶颈问题诊断, 可以为我国“奶业振兴”计划提供定量科学依据[46]。此外, 该指标体系可以用于剖析奶企和奶农全产业链中的主要瓶颈问题与具体环节的限制因素, 作为奶业升级和优化的重要工具。同时该案例也可为其他农业产业问题诊断、探明优化措施提供借鉴。

在前人研究的基础上, 本研究在构建农业绿色发展指标体系时不仅考虑了农业的生产功能, 同时强调了农业绿色发展对资源环境代价、经济效益、民生福祉的影响, 在指标的设置上涵盖了从农业生产到食品消费整个环节; 在功能与作用上不仅停留在对于农业生产的现状评价, 更注重对农业绿色发展的理论研究和定量方法的传承与探索, 为农业绿色发展的实现路径提供科学依据和方法支撑。本研究构建的指标体系具备如下特点:

构建的农业绿色发展指标体系突出了农业“绿色”和“发展”统筹协调发展的特点, 强调了系统性; 除了农业生产环节外, 食品加工、饮食消费、农业政策等都对资源环境代价、人体健康等方面有着不同程度的影响[47-48], 因此指标选取覆盖了整个食物系统的“食物生产-加工-消费”的全链条, 涵盖了社会、经济、生产、资源和环境等5个方面, 体现了完整性。未来农业绿色发展的系统设计, 需要兼顾绿色生产方式、绿色发展方式和绿色生活方式等多个目标的同时实现[49], 而国际上经济合作与发展组织(OECD)[50]、欧盟[51]等制定的农业可持续发展指标体系主要关注优质农产品生产与资源环境保护, 本研究构建的指标体系实现了指标之间互相联动, 通过改变部分指标, 相应指标可以发生变化并做出反馈, 有利于从整体上进行系统设计, 突出了协同性。国内学者基于政府目标, 分别从“资源节约、环境友好、生态保育、质量高效”[13]和“资源利用、产地环境、生态系统、绿色供给”[14]的角度建立了农业绿色发展指标体系, 一方面在指标设置缺乏环境评价的直接监测指标, 另一方面采用权重打分的方法进行评价, 强调了应用性, 而忽视了指标体系的科学性; 本研究选取的指标对于农业绿色发展的内涵、特征和目标进行了科学表达, 并根据文献资料和国际、国内产业发展水平对每个指标进行了分等定级, 设定了绿色发展目标, 有利于从科学层面分析瓶颈问题与限制因素, 体现了科学性。对于每个指标均考虑了基础数据获取的具体途径和方法, 确保每个数据都有可靠的数据来源, 体现了可行性。

在指标的选取与分类上, 将指标分为直接指标、间接指标和可选指标。直接指标直接表征区域农业绿色发展的现状、水平与特征, 具有较强的普适性。间接指标则一方面用来识别区域农业绿色发展的类型, 另一方面用来分析区域农业绿色发展的驱动机制和影响因素, 对区域农业绿色发展进行分类和评价。可选指标则考虑中国幅员辽阔、自然资源禀赋差异较大的特点, 设置能够反映区域特色的指标, 在对区域农业发展评价时根据区域自然特点和社会经济发展水平进行选择, 进一步体现了指标体系的灵活性。在指标选取时先考虑“绿色”与“发展”相协调的总体目标, 进而从社会发展、经济增长、农业生产、资源投入和生态环境等5个子目标入手, 来设置、选取具体的指标, 体现了指标体系的层次性。关联性则强调了指标之间的联动关系, 指标之间可以互相影响、相互作用, 进而可以通过改变指标来调控整个体系。

上述研究案例在不同区域的应用情况表明, 首先使用该指标体系可以剖析过去几十年中国农业发展进程中“氮素投入增加、利用效率降低、环境排放上升”特征背后的驱动机制; 其次可以系统解析中国区域尺度农业绿色发展各自的特色关键问题, 分析区域特色问题针对性强; 进而通过对标分析, 明确产业发展与国际先进水平的差距, 找出产业发展的瓶颈问题和限制因素, 为产业升级和转型提供具体的改进措施并明确重要的抓手, 对于产业分析的科学性强。

农业绿色发展本身是一个综合性的复杂系统, 本文力求从科学层面进行尝试性的探索, 构建一个全面、系统、定量化的评价指标体系, 然而就目前指标的选取、计算和目标值的确定仍然有很大的完善和提升空间。关于指标的选取, 考虑到数据可获取性的原则, 本研究所确立的绝大多数指标可以通过统计数据和文献资料来获取并进行计算。但是, 尽管一些生态环境指标对于农业绿色发展的意义重大, 却暂时无法获取, 建议未来国家科技管理部门通过设置重点研究专项予以支持。此外, 建议国家加强农业生态环境监测与数据采集, 并通过特定渠道进行数据公开, 为农业绿色发展的评价与系统分析提供基础数据支撑。

除了依赖统计数据作为获取指标的主要来源之外, 有些指标譬如杀虫剂和抗生素的使用可能需要在区域有代表性的农场进行实地调研, 生物多样性则可能需要借助于遥感的手段来进行监测[10]。另外, 国家尺度的指标可能不适用于区域尺度和农场尺度[52], 譬如食物自给率, 在国家尺度上升为一个战略问题, 但在区域尺度则仅仅反映一个区域的农业发展类型。而考虑到中国幅员辽阔, 地域之间自然条件、资源禀赋和农业生产特征差异较大, 今后可以尝试通过benchmarking的方法[35]并结合区域特点来确定各个指标的区域目标值。

未来可首先基于本研究构建的指标体系分析中国农业绿色发展现状水平, 通过对标分析阐明中国农业绿色发展的差距; 然后通过DPSIR理论框架进一步分析指标间关系[53], 明确农业绿色发展的影响因素及驱动响应机制, 为中国农业绿色发展这项国家战略的政策制定提供决策依据; 进而通过backcasting的方法[54], 来定量农业绿色发展过程中的瓶颈问题, 同时提出解决具体问题的“撬动杠杆”; 最终通过指标体系与系统方法论、数学模型的结合, 构建多目标的系统分析方法, 系统设计中国农业绿色发展的实现路径。

本研究基于农业绿色发展的总体目标, 以食物系统的整个链条为研究边界, 围绕社会、经济和生态环境等3个维度, 基于系统性、完整性、协同性、科学性和可行性等原则, 构建了1套中国农业绿色发展指标体系; 涵盖了社会、经济、生产力、资源和环境等5个方面, 共53个指标, 包括27个直接指标、14个间接指标和12个可选指标。中国农业绿色发展指标体系的构建, 能够定量分析不同尺度和区域类型的农业绿色发展主要问题, 剖析农业产业发展过程中主要的瓶颈问题和限制因素, 最终为系统设计农业绿色发展实现路径提供研究方法。