Comprehensive measurement and influencing factors of agricultural green development efficiency in Gansu section of the Yellow River Basin

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2026.00030

Journal of Desert Research ›› 2026, Vol. 46 ›› Issue (4): 147-159.DOI: 10.7522/j.issn.1000-694X.2026.00030

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Comprehensive measurement and influencing factors of agricultural green development efficiency in Gansu section of the Yellow River Basin

Chenyu Lu(), Zhuanghui Duan, Jinsong Zhang, Wenjing Zhao

School of Architecture and Urban Planning，Lanzhou Jiaotong University，Lanzhou 730070，China

Received:2026-02-09 Revised:2026-03-02 Online:2026-07-20 Published:2026-08-27

Abstract

Abstract:

Against the backdrop of global climate change and resource constraints， promoting green agricultural development has become a crucial pathway to ensure food and ecological security. This task is particularly urgent for the Yellow River Basin， an area characterized by ecological fragility and water scarcity. This study takes 57 county-level administrative regions in the Gansu section of the Yellow River Basin as the research object. Based on panel data from 2005 to 2024， and employing the Super-SBM model， spatial econometric analysis， kernel density estimation， and an optimal-parameter-based geographical detector model， this paper systematically analyzes the spatiotemporal evolution characteristics of agricultural green development efficiency and further explores its influencing factors. The results show that：（1） In terms of spatiotemporal evolution， the agricultural green development efficiency in the study area generally shows an upward trend with significant regional differences. High-efficiency values are mainly concentrated in the central and eastern parts of the study area， while low-efficiency values are concentrated in the western and northwestern regions. （2） Regarding the spatial pattern， agricultural green development efficiency exhibits a significant positive spatial correlation， demonstrating an obvious agglomeration trend. After 2015， sub-hotspot and hotspot areas became dominant in the region， sub-coldspot areas shrank considerably， and internal regional differences gradually converged. （3） Concerning the influencing factors， the per capita disposable income of farmers is the primary factor affecting agricultural green development efficiency. Furthermore， the interaction between any two factors shows either a bifactor enhancement or a nonlinear enhancement relationship， with a notably significant synergistic enhancement effect observed between economic and social factors. This study can provide theoretical support and a decision-making basis for promoting high-quality development in the Yellow River Basin.

Key words: Gansu section of the Yellow River Basin, agricultural green development, spatial econometric analysis, spatiotemporal evolution, influencing factors

CLC Number:

F205

Chenyu Lu, Zhuanghui Duan, Jinsong Zhang, Wenjing Zhao. Comprehensive measurement and influencing factors of agricultural green development efficiency in Gansu section of the Yellow River Basin[J]. Journal of Desert Research, 2026, 46(4): 147-159.

Figures/Tables 11

Fig.1 Overview map of the study area

Table 1 Indicator system for evaluating the efficiency of agricultural green development

一级指标	二级指标	基础指标	计量单位
投入指标	化肥投入	化肥折纯量	t
	农膜投入	农膜使用量	t
	机械投入	农业机械总动力	W
	资源投入	农业用水量	m³
	资源投入	农作物播种面积	hm²
	劳动力投入	农业从业人数	万人
产出指标	期望产出	农业总产值	万元
	期望产出	农业碳汇量	t
	非期望产出	农业碳排放总量	t
	非期望产出	农业面源污染	t

Table 2 Indicator system for influencing factors of the agricultural green development efficiency

代码	影响因素	指标描述
Y	农业绿色发展效率	绿色发展效率指数
X₁	农民人均可支配收入（元）	农村居民经济收入水平
X₂	农业机械化率（W·hm^-2）	农业机械总动力/农作物播种面积
X₃	农业生产结构（%）	农业产值/农林牧渔业总产值
X₄	城镇化水平（%）	城镇人口占总人口的比重
X₅	财政支农水平（%）	农林水事务支出/地方财政支出
X₆	土地规模化经营水平（hm²·人^-1）	农作物播种面积/农业从业人员数
X₇	有效灌溉水平（%）	有效灌溉面积/农作物播种面积
X₈	农村教育水平（%）	农村人口中高中及以上文化水平人数占比
X₉	科研经费投入（%）	农业科研经费支出/地区生产总值
X₁₀	环境保护投入（%）	环境保护支出占财政支出比重

Table 3 Types of interactive detection effects

判断依据	交互作用
$q (X 1 ⋂ X 2) < M i n (q (X 1), q (X 2))$	非线性减弱
$M i n (q (X 1), q (X 2)) < q (X 1 ⋂ X 2) < M a x (q (X 1), q (X 2))$	单因子非线性减弱
$q (X 1 ⋂ X 2) > M a x (q (X 1), q (X 2))$	双因子增强
$q (X 1 ⋂ X 2) = q (X 1) + q (X 2)$	独立
$q (X 1 ⋂ X 2) > q (X 1) + q (X 2)$	非线性增强

Table 3 Types of interactive detection effects

判断依据	交互作用
$q (X 1 ⋂ X 2) < M i n (q (X 1), q (X 2))$	非线性减弱
$M i n (q (X 1), q (X 2)) < q (X 1 ⋂ X 2) < M a x (q (X 1), q (X 2))$	单因子非线性减弱
$q (X 1 ⋂ X 2) > M a x (q (X 1), q (X 2))$	双因子增强
$q (X 1 ⋂ X 2) = q (X 1) + q (X 2)$	独立
$q (X 1 ⋂ X 2) > q (X 1) + q (X 2)$	非线性增强

Table 4 Results of agricultural green development efficiency

县级行政区	2005年	2010年	2015年	2020年	2024年	均值
定西市安定区	0.768	0.834	0.818	0.741	0.863	0.805
兰州市安宁区	0.284	0.310	0.324	0.444	0.442	0.361
白银市白银区	0.199	0.188	0.183	0.282	0.382	0.247
兰州市城关区	0.279	0.330	0.313	0.365	0.425	0.343
崇信县	0.350	0.513	0.351	0.463	0.683	0.472
东乡族自治县	0.392	0.444	0.603	0.637	0.753	0.566
甘谷县	0.419	0.515	0.586	0.626	0.747	0.579
皋兰县	0.283	0.286	0.266	0.257	0.315	0.281
广河县	0.322	0.465	0.787	0.801	1.004	0.676
合水县	0.391	0.484	0.588	0.602	0.723	0.558
合作市	0.403	0.476	0.575	0.532	0.697	0.536
和政县	0.467	0.557	0.640	0.635	0.743	0.608
兰州市红古区	0.198	0.184	0.193	0.249	0.231	0.211
华池县	0.372	0.595	0.623	0.695	0.765	0.610
华亭市	0.480	0.532	0.589	0.623	0.743	0.594
环县	0.583	0.611	0.670	0.905	1.004	0.755
会宁县	0.613	0.823	0.693	0.919	1.009	0.811
积石山保安族东乡族撒拉族自治县	0.397	0.404	0.514	0.344	0.490	0.430
泾川县	0.461	0.504	0.434	0.583	0.763	0.549
景泰县	0.354	0.362	0.351	0.532	0.593	0.438
靖远县	0.206	0.225	0.218	0.292	0.342	0.257
静宁县	0.512	0.590	0.573	0.627	0.787	0.618
康乐县	0.480	0.544	0.633	0.643	0.780	0.616
平凉市崆峒区	0.394	0.518	0.576	0.513	0.621	0.524
临潭县	0.421	0.456	0.556	0.576	0.743	0.550
临洮县	0.377	0.386	0.331	0.402	0.517	0.403
临夏市	0.299	0.339	0.344	0.367	0.404	0.351
临夏县	0.649	0.508	0.818	0.848	0.899	0.744
灵台县	0.505	0.576	0.664	0.640	0.724	0.622
陇西县	0.390	0.510	0.579	0.630	0.655	0.553
碌曲县	0.343	0.398	0.402	0.381	0.384	0.382
玛曲县	0.297	0.357	0.357	0.346	0.357	0.343
天水市麦积区	0.323	0.432	0.397	0.564	0.611	0.465
岷县	0.371	0.493	0.599	0.629	0.787	0.576
宁县	0.509	0.739	0.662	0.657	0.792	0.672
白银市平川区	0.238	0.372	0.300	0.423	0.436	0.354
兰州市七里河区	0.254	0.301	0.265	0.326	0.341	0.297
秦安县	0.473	0.519	0.585	0.632	0.790	0.600
天水市秦州区	0.532	0.658	0.752	0.821	0.890	0.731
清水县	0.598	0.750	0.811	0.702	0.766	0.726
庆城县	0.499	0.565	0.595	0.553	0.525	0.548
天祝藏族自治县	0.347	0.345	0.286	0.339	0.353	0.334
通渭县	0.709	1.008	1.000	1.070	0.904	0.938
渭源县	0.578	0.679	0.612	0.870	0.785	0.705
武山县	0.293	0.294	0.261	0.300	0.338	0.297
庆阳市西峰区	0.493	0.414	0.413	0.503	0.573	0.479
兰州市西固区	0.256	0.255	0.238	0.276	0.295	0.264
夏河县	0.422	0.505	0.580	0.611	0.753	0.574
永登县	0.479	0.597	0.476	0.486	0.478	0.503
永靖县	0.331	0.376	0.494	0.543	0.713	0.491
榆中县	0.242	0.309	0.270	0.286	0.362	0.294
张家川回族自治县	0.544	0.652	0.680	0.851	0.925	0.730
漳县	0.390	0.509	0.456	0.474	0.611	0.488
镇原县	0.522	0.603	0.730	0.860	0.796	0.702
正宁县	0.358	0.404	0.368	0.306	0.352	0.357
庄浪县	0.519	0.514	0.381	0.593	0.484	0.498
卓尼县	0.412	0.423	0.533	0.493	0.623	0.497
平均值	0.414	0.483	0.507	0.556	0.629	0.518

Table 4 Results of agricultural green development efficiency

县级行政区	2005年	2010年	2015年	2020年	2024年	均值
定西市安定区	0.768	0.834	0.818	0.741	0.863	0.805
兰州市安宁区	0.284	0.310	0.324	0.444	0.442	0.361
白银市白银区	0.199	0.188	0.183	0.282	0.382	0.247
兰州市城关区	0.279	0.330	0.313	0.365	0.425	0.343
崇信县	0.350	0.513	0.351	0.463	0.683	0.472
东乡族自治县	0.392	0.444	0.603	0.637	0.753	0.566
甘谷县	0.419	0.515	0.586	0.626	0.747	0.579
皋兰县	0.283	0.286	0.266	0.257	0.315	0.281
广河县	0.322	0.465	0.787	0.801	1.004	0.676
合水县	0.391	0.484	0.588	0.602	0.723	0.558
合作市	0.403	0.476	0.575	0.532	0.697	0.536
和政县	0.467	0.557	0.640	0.635	0.743	0.608
兰州市红古区	0.198	0.184	0.193	0.249	0.231	0.211
华池县	0.372	0.595	0.623	0.695	0.765	0.610
华亭市	0.480	0.532	0.589	0.623	0.743	0.594
环县	0.583	0.611	0.670	0.905	1.004	0.755
会宁县	0.613	0.823	0.693	0.919	1.009	0.811
积石山保安族东乡族撒拉族自治县	0.397	0.404	0.514	0.344	0.490	0.430
泾川县	0.461	0.504	0.434	0.583	0.763	0.549
景泰县	0.354	0.362	0.351	0.532	0.593	0.438
靖远县	0.206	0.225	0.218	0.292	0.342	0.257
静宁县	0.512	0.590	0.573	0.627	0.787	0.618
康乐县	0.480	0.544	0.633	0.643	0.780	0.616
平凉市崆峒区	0.394	0.518	0.576	0.513	0.621	0.524
临潭县	0.421	0.456	0.556	0.576	0.743	0.550
临洮县	0.377	0.386	0.331	0.402	0.517	0.403
临夏市	0.299	0.339	0.344	0.367	0.404	0.351
临夏县	0.649	0.508	0.818	0.848	0.899	0.744
灵台县	0.505	0.576	0.664	0.640	0.724	0.622
陇西县	0.390	0.510	0.579	0.630	0.655	0.553
碌曲县	0.343	0.398	0.402	0.381	0.384	0.382
玛曲县	0.297	0.357	0.357	0.346	0.357	0.343
天水市麦积区	0.323	0.432	0.397	0.564	0.611	0.465
岷县	0.371	0.493	0.599	0.629	0.787	0.576
宁县	0.509	0.739	0.662	0.657	0.792	0.672
白银市平川区	0.238	0.372	0.300	0.423	0.436	0.354
兰州市七里河区	0.254	0.301	0.265	0.326	0.341	0.297
秦安县	0.473	0.519	0.585	0.632	0.790	0.600
天水市秦州区	0.532	0.658	0.752	0.821	0.890	0.731
清水县	0.598	0.750	0.811	0.702	0.766	0.726
庆城县	0.499	0.565	0.595	0.553	0.525	0.548
天祝藏族自治县	0.347	0.345	0.286	0.339	0.353	0.334
通渭县	0.709	1.008	1.000	1.070	0.904	0.938
渭源县	0.578	0.679	0.612	0.870	0.785	0.705
武山县	0.293	0.294	0.261	0.300	0.338	0.297
庆阳市西峰区	0.493	0.414	0.413	0.503	0.573	0.479
兰州市西固区	0.256	0.255	0.238	0.276	0.295	0.264
夏河县	0.422	0.505	0.580	0.611	0.753	0.574
永登县	0.479	0.597	0.476	0.486	0.478	0.503
永靖县	0.331	0.376	0.494	0.543	0.713	0.491
榆中县	0.242	0.309	0.270	0.286	0.362	0.294
张家川回族自治县	0.544	0.652	0.680	0.851	0.925	0.730
漳县	0.390	0.509	0.456	0.474	0.611	0.488
镇原县	0.522	0.603	0.730	0.860	0.796	0.702
正宁县	0.358	0.404	0.368	0.306	0.352	0.357
庄浪县	0.519	0.514	0.381	0.593	0.484	0.498
卓尼县	0.412	0.423	0.533	0.493	0.623	0.497
平均值	0.414	0.483	0.507	0.556	0.629	0.518

Fig. 2 Spatial distribution of agricultural green development efficiency

Table 5 Moran's I index of agricultural green development efficiency

年份	Moran's I	标准差Z	显著性水平P
2005	0.1746	2.2844	0.014
2010	0.2603	3.2511	0.002
2015	0.2336	2.876	0.003
2020	0.2322	2.7947	0.007
2024	0.1967	2.4072	0.013

Fig.3 Localised hotspots and coldspots of agricultural green development efficiency

Fig.4 Kernel density estimation of agricultural green development efficiency

Table 6 Single factor detection results of agricultural green development efficiency

影响因子	2005		2010		2015		2020		2024
影响因子	q值	排名	q值	排名	q值	排名	q值	排名	q值	排名
X₁	0.4135	2	0.4848	3	0.5434	1	0.5002	1	0.5738	1
X₂	0.5237	1	0.5509	1	0.4109	3	0.2662	7	0.3533	4
X₃	0.1691	9	0.2470	7	0.1581	9	0.1330	10	0.1708	10
X₄	0.3433	4	0.3894	4	0.4995	2	0.4645	2	0.4646	2
X₅	0.3076	6	0.1631	9	0.1600	8	0.3324	4	0.2872	5
X₆	0.2924	7	0.3431	5	0.1116	10	0.2984	6	0.2796	6
X₇	0.3586	3	0.4896	2	0.3654	4	0.4059	3	0.3209	3
X₈	0.3306	5	0.2506	6	0.2265	5	0.1831	8	0.2112	7
X₉	0.1380	10	0.1374	10	0.1874	6	0.1334	9	0.1929	8
X₁₀	0.2572	8	0.2033	8	0.1648	7	0.3313	5	0.1874	9

Fig.5 Interaction detection results for influencing factors of agricultural green development efficiency

References 48

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Comprehensive measurement and influencing factors of agricultural green development efficiency in Gansu section of the Yellow River Basin

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