杨 斌，杨 俊，王占岐，谭 力

（1.中国矿业大学公共管理学院，江苏 徐州 221008； 2. 中国矿业大学中国资源型城市转型发展与乡村振兴研究中心，江苏 徐州 221116； 3. 中国地质大学（武汉）公共管理学院，湖北 武汉 430074；4. 武汉轻工大学管理学院，湖北 武汉 430048）

1 引言

作为土地资源的精华，耕地在保障国家粮食生产、生态安全以及社会经济发展方面发挥着重要作用[1]。改革开放以来，我国农业得到快速发展，实现了粮食产量和农业产值双向丰收[2]。然而，在取得这些农业发展成就同时，却产生了一系列如耕地过度利用、土壤质量下降以及面源污染等问题[3-4]，一定程度上制约了耕地资源可持续利用。2022年中央一号文件明确提出“加强农业面源污染综合治理，实施农业投入品减量化，加强畜禽粪污、农膜、秸秆等资源化利用，推进农业农村绿色发展。”可见，在生态文明建设和农业绿色转型发展背景下，如何兼顾减排增汇目标并实现耕地资源“绿色化”“低碳化”利用成为当前学术界讨论的焦点话题。因此，科学测度耕地绿色低碳利用（Cultivated Land Green and Low-Carbon Utilization,CLGLU）水平，分析其时空格局及成因，对于探索区域CLGLU提升路径和实现耕地健康可持续利用具有重要现实意义。

当前， CLGLU研究主要集中于环境约束下的耕地利用效率测度、区域差异及影响因素分析等方面[5-8]。在指标体系设计上，学者们通常基于“投入—产出”思维构建指标体系，并将碳排放纳入非期望产出，以实现耕地利用“低碳化”度量[5-6]；还有学者考虑到耕地利用面源污染问题，并将其与碳排放一同纳入非期望产出，实现对耕地利用“绿色化”考察[8]。在研究方法上，多采用DEA模型、SBM-Undesirable模型、随机前沿生产函数模型等[7,9-10]对耕地利用效率进行综合测度。在此基础上，还有学者将生态效率概念引入耕地利用体系，探讨了绿色发展理念下耕地利用生态效率的时空格局、演变规律及其驱动因素等[11-12]。总体来看，已有研究较为系统总结了环境约束下耕地利用效率相关内容，为本文提供了重要理论和方法支撑，但仍有进一步拓展空间。第一，在指标体系设计上，现有研究主要考虑耕地利用碳排放，而忽视了耕地碳吸收功能。相关研究表明耕地不仅是碳源，更是巨大碳汇[13]，若未能顾及耕地碳汇功能，将无法准确度量CLGLU真实水平；第二，在测度方法上，尽管在传统DEA模型和SBM-Undesirable模型在耕地利用效率测算上得到广泛运用，然而上述方法在投入产出有效前沿面上的理想值与实际值之间的原始比例存在一定损失，会引起测度结果失真[14-15]。EBM（Epsilon-Based Measure）模型作为一种混合距离测算方法，能够同时顾及投入产出非径向松弛变量和理想值与实际值的径向比，可有效提高测度结果精度[16]。从现有文献来看，鲜有研究运用EBM模型对耕地利用水平进行测度。

鉴于此，本文以长江经济带为例，构建CLGLU评价指标体系，基于2005—2020年研究区131个地级市相关数据，采用DEA-EBM模型对其CLGLU水平进行科学测度，分析时空格局，并在此基础上引入地理探测器模型考察时空差异的成因，以期为新时期我国耕地保护和区域可持续发展提供决策参考。

2 研究方法、研究区概况与数据来源

2.1 耕地绿色低碳利用指标体系设计

绿色低碳发展是追求以和谐、环保和可持续为目标的经济增长和社会发展模式，是新时期我国社会经济高质量发展和生态文明建设的必然选择[17]。根据中共十九大报告阐释，绿色发展理念实质是在生态环境容量和资源承载力约束下，实现经济、社会和环境协调可持续发展；低碳发展理念是产业变革、技术创新以及生产生活方式转型的重要指引。近年来，学者们对绿色低碳发展理念进行拓展，将其广泛应用在交通、能源、农业等领域[18-20]。本文拟将绿色低碳发展理念应用到耕地利用领域，特别是在减排增汇目标下，即减少农业面源污染和增加农业碳汇，全面系统考察CLGLU水平。

耕地利用是一项“投入+产出”的动态过程，结合绿色低碳发展理念，本文将CLGLU内涵界定为：在减排增汇目标约束下，通过一定的生产要素投入，实现耕地利用的农业产值、粮食产量和农业碳汇等期望产出最大化，同时最大限度控制农业碳排放、污染物等非期望产出的过程。其中，耕地利用“绿色化”强调在一定范围内合理进行化肥、农药、地膜等要素投入，同时减少农业生产污染物排放；耕地利用“低碳化”则强调一方面最大幅度增加耕地碳汇能力，另一方面减少碳排放，实现耕地低碳利用。结合已有相关研究[8-12]以及对CLGLU的内涵解析，最终确定CLGLU评价指标体系（表1）。

表1 CLGLU评价指标体系Tab.1 Evaluation index system of the CLGLU

CLGLU评价投入要素包括土地、劳动力和生产资料三大部分。其中，土地要素选取耕地播种面积表征，劳动力投入采用第一产业从业人员数表征，并使用系数ρ=农业产值①本文所指的农业是以种植业为主，而非广义农业（农林牧副渔业）。/农林牧渔总产值进行修正[11]；生产资料采用农业机械投入量、农用薄膜使用量和化肥施用量表征。期望产出包含经济产出、社会产出以及环境产出三方面，其中农业总产值反映了耕地利用过程中各种作物所带来经济效益情况，为国民经济和产业发展提供重要基础支撑，以此作为耕地利用的经济产出；粮食产量反映了耕地利用对区域居民生活口粮的供给能力，对保证国家粮食安全和社会稳定具有重要意义，因此可作为耕地利用社会产出[5,11]；耕地上种植作物通过光合作用对二氧化碳进行吸收，具有一定碳汇功能，以此作为耕地利用环境产出，其计算公式为[21]：

式（1）中：Ca表示耕地种植作物的碳汇总量；Can为第n种作物的碳吸收量；m代表种植作物种类（包括小麦、玉米、水稻、高粱、大豆、谷子和薯类）；δn为第n种作物的含碳率；Qn为第n种作物的产量；εn为第n种作物的水分系数；σn为第n种作物的经济系数。其中，耕地种植作物的含碳率、水分系数和经济系数主要依据王修兰、田云和张俊飚等[13,21]的研究成果。

本文选取耕地面源污染和碳排放量作为CLGLU的非期望产出。耕地面源污染计算方法如下：首先测算耕地利用中农药、化肥、农田废弃物等所产生总氮（TN）、总磷（TP）和化学需氧量（COD）产出量，然后用三类污染物产出量乘以各自排放评估系数便可得出标准面源污染排放量。其中，参考封永刚[8]、潘丹[22]等研究成果，将COD、TN和TP排放评估系数分别设为20 mg/L、1 mg/L和0.2 mg/L。耕地利用碳排放量基于农业碳排放系数综合评估法进行测算[22-23]，公式为：

式（2）中：Ce为耕地利用碳排放总量；Ei为各种碳排放源总量；θi为各种碳排放源的排放系数。本文选取碳排放源主要包括化肥、地膜、农机使用柴油、播种翻耕和农业灌溉，θi的数值参考李波等[23]的研究成果，如表2所示。

表2 耕地利用主要碳源排放系数Tab.2 Carbon emission coefficients of main carbon sources in cultivated land utilization

2.2 DEA-EBM模型

基于非期望产出的EBM模型是在DEA（Data Envelopment Analysis）模型基础上演化而来。该模型从投入和产出2个维度对松弛变量的无效状态进行测度，能有效克服传统数据包络分析径向角度的缺点，使得测度结果更加精确[24-25]。本文采用全局参比的非期望EBM模型对CLGLU水平进行测度，计算公式如下：

式（3）中：ρ*表示规模报酬不变下CLGLU最佳值，且0≤ρ≤1；xki、ykn、bkz分别表示决策单元k中第i种投入资料、第n种期望产出值和第z种非期望产出值；表示权重向量；分别表示第i种投入资料、第n种期望产出和第z种非期望产出的松弛变量；t表示年份；θ、ε分别表示径向部分和非径向部分的参数，0≤ε≤1。若ε= 0，EBM模型可变换为CCR模型；若ε= 1，EBM模型可变换为SBM模型。

2.3 地理探测器模型

地理探测器由王劲峰等提出，主要用来探测地理要素空间分异性、因子影响力及多因子交互作用的识别[26]。耕地为常见的地理要素，采用地理探测器模型能够科学合理探究CLGLU时空格局的成因，其公式如下：

式（4）中：q为CLGLU空间分异的探测因子；nh为下一级区域样本单元数；n为整个研究区域样本单元数；L下一级研究区域个数；σ2为整个研究区域CLGLU平方差；σh2为下一级研究区域方差。q的取值区间为[0，1]，q= 0时，表示探测因子对CLGLU空间分异无影响；q= 1时，表明探测因子对CLGLU空间分异的影响力最强。

依据耕地绿色低碳利用的内涵界定和研究区耕地利用实际状况，并参照已有相关研究[9,12,18-20]，本文从社会经济、农业现代化、自然环境和农业政策4个层面选取CLGLU时空格局的探测因子，如表3所示。具体来看，在社会经济因素方面，本文选取城镇化率（X1）和乡村人均GDP（X2）作为表征指标。城镇化水平的提升推动社会经济发展的同时使得农村人口持续向城镇转移，农村劳动力价值不断凸显，人口的非农化促使耕地朝向规模化和机械化经营转变，有利于节约成本、改善耕地破碎化程度和提高土地利用效率，然而也增加了耕地面源污染的风险；乡村人均GDP作为农村经济发展的重要指标，农民生活水平的不断提高，农户环保意识随之增强，对其生产资料（如耕地）的保护及可持续利用意愿更强烈，并最终可能对CLGLU产生积极影响。在农业现代化因素方面，本文选取农业机械化水平（X3）和农业科技投入（X4）作为表征指标。农业机械化程度越高、农业科技投入越大，农业现代化水平越高。一方面，农业现代化能有效改善耕地生产条件并提高生产效率，提高耕地利用期望产出；另一方面，农机、柴油等大量投入必定会带来碳排放等非期望产品的增加，对CLGLU产生一定影响。在自然环境因素方面，本文选取复种指数（X5）、自然灾害发生情况（X6）和农业环境污染治理程度（X7）作为表征指标。复种指数越高，单位面积内耕地产能越高，有利于期望产品的积累；然而，这也会导致耕地利用强度相对较高，农药、化肥、农膜等大量投入产生过多碳排放和农业污染。长江经济带地处长江流域，是洪涝、干旱以及地质灾害频发区域，兼具灾面广、灾种多、灾损重的特点[27]。自然灾害对耕地利用以及农业生产带来严重负面影响，威胁区域耕地绿色利用及农业可持续发展。基于数据可获取性，本文选取农作物受灾面积①本文选取的自然灾害为洪涝、旱灾、滑坡和泥石流4种。表征自然灾害对耕地绿色低碳利用水平的影响。农业环境污染治理可有效改善农业生产环境，并有利于形成示范联动效应，提高农户生产的环保意识，降低农业面源污染等非期望产出，推动耕地绿色低碳利用。在农业政策因素方面，本文选取财政支农力度（X8）作为表征指标。政府对农户农业生产进行补贴有利于缓解耕地弃耕撂荒现象，并激发农户生产积极性；同时，政府对于生产资料的补贴又会刺激农户大量购置农业机械、化肥、农药等用品，潜在增加了农业面源污染的风险，影响耕地绿色低碳利用水平。

表3 耕地绿色低碳利用探测因子Tab.3 Detection factors for cultivated land green and low-carbon utilization

2.4 研究区概况

长江经济带位于中国中南部，横跨东、中、西3大区域，幅员辽阔，覆盖上海、浙江、江苏、安徽、湖北、湖南、江西、四川、重庆、云南、贵州11个省（市）。长江经济带地势西高东低，呈阶梯状分布，国土总面积约205万km2，占全国总面积的21.35%左右，人口总量约为全国的40%[28]。鉴于长江经济带社会经济和自然地理条件差异，一般将其分为上游、中游和下游3大区域。上游地区包括四川、重庆、云南和贵州4省（市），中游地区包括湖北、湖南和江西3省，下游地区包括上海、江苏、安徽和浙江4省（市）。长江经济带耕地资源丰富，其中长江中下游平原地势平坦，土壤肥沃，光热水充足，是全国重要的粮、棉、油生产基地。当前，“生态优先、绿色发展”以及“共抓大保护、不搞大开发”已成为长江经济带发展战略主旋律[29]。农业是长江经济带发展战略的基础产业，而耕地作为农业的重要生产资料，实现CLGLU对于长江经济带农业绿色发展乃至区域整体高质量发展具有重要意义。

2.5 数据来源与处理

本文社会经济数据，如乡村人口、耕地播种面积、第一产业从业人员数、农业机械投入量、农用薄膜使用量、化肥施用量、农业总产值、粮食产量、国民生产总值和农作物受灾面积等数据来源于长江经济带各省（市）统计年鉴、农业统计年鉴和国民经济和社会发展统计公报等（2006—2021年）。其中，部分缺失数据基于插值或趋势推演法得到。DEM（Digital Elevation Model）数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台（http://www.gscloud.cn）。在Excel软件中将以上基础数据进行归纳整理，形成2005—2020年长江经济带CLGLU测度及其成因分析面板数据集。其中，长江经济带CLGLU测度的投入产出各指标数据描述性统计如表4所示。

表4 描述性统计（N = 2 096）Tab.4 Descriptive statistics（N = 2 096）

3 结果与分析

3.1 长江经济带CLGLU测度及其时间演化

以长江经济带131个地级市为研究单元，基于EBM模型分别对2005—2020年研究区CLGLU进行测度，并采用上游、中游和下游的区域划分进行对比分析，如图1所示。从总体来看，2005—2020年研究区CLGLU值呈现波动上升的发展趋势，数值在0.460～0.604范围内变动，研究期间CLGLU平均增幅为1.85%，数值累计提高了31.38%。这与国家不断注重对耕地资源保护和建设密切相关，政府相继出台了一系列耕地利用管理的政策制度，耕地整治、高标准基本农田建设、耕地轮作休耕等措施效果显著，耕地本底条件不断改善。在流域层面，上游、中游和下游地区CLGLU均呈现波浪式上升特点，其中上游水平在0.369～0.493范围内变动，中游水平在0.461～0.617范围内波动，下游水平在0.550～0.703范围内变动，研究区CLGLU水平表现为下游地区＞中游地区＞上游地区。

图1 2005—2020年长江经济带CLGLU水平时间演化Fig.1 Temporal evolution of CLGLU in the Yangtze River Economic Belt from 2005 to 2020

3.2 长江经济带CLGLU空间格局

基于长江经济带CLGLU水平测度结果，参考金贵等[27]关于土地利用效率的划分方法，对其利用水平从低到高依次划分为4个等级，分别为低水平（0，0.350]、中低水平（0.350，0.500]、中高水平（0.500，0.700]和高水平（0.700，1.000]。为了更直观表达长江经济带CLGLU空间格局特征，将市域尺度测度结果导入ArcGIS10.2软件，绘制CLGLU时空分异图，如图2所示。2005年，研究区CLGLU高水平市域共6个，主要集中在下游地区；2010年，CLGLU高水平市域共8个，较基期年小幅增长，主要分布在中下游地区；到2015年高水平市域为11个，分布范围不断扩张；2020年，高水平市域达18个，主要出现在中游湖北省的荆门、天门、潜江、仙桃和下游江浙一带的泰州、苏州、无锡、湖州、嘉兴等地。可见，研究期间长江经济带CLGLU高水平区域主要集中于长江中下游一带。深层原因可能是：这些区域地处平原，地势平坦，土壤肥沃，耕地资源丰富，加之在先进的农业生产技术和较完善的土地管理制度等多种因素影响下，该区域CLGLU处于较高水平，并对周边地区具有较强的带动和辐射作用，空间集聚效应显著。低水平区域主要分布在上游四川、云南和贵州等地，该类区域自身及其周边地区CLGLU均较低。深层原因可能是：由于地处西部山区，坡度、海拔较高，耕地自然禀赋较差，生产利用条件不便，不利于耕地流转和规模经营，且农村劳动力不断向经济发达的中下游地区转移，农地经营主体的缺失在一定程度上阻碍了CLGLU提升；此外，随着西部大开发战略的提出，加上较为宽松的环境管制，一些高能耗、高污染的制造产业及化工业逐渐从东部沿海地区向西部地区转移，虽然一定程度带动了当地社会经济发展，但也占用了大量优质耕地资源，同时生态环境受到较大破坏，水土流失、耕地面源污染等日益凸显，导致CLGLU水平较低。

图2 2005—2020年长江经济带CLGLU空间格局Fig.2 Spatial pattern of the CLGLU in the Yangtze River Economic Belt from 2005 to 2020

3.3 长江经济带CLGLU时空格局的成因探测

利用地理探测器模型分别计算各因子决定力q值大小，汇总统计如表5所示。研究结果表明，长江经济带CLGLU时空格局受社会经济发展、农业现代化水平、自然环境和农业政策等多种要素综合影响，不同因子的影响作用差异显著。具体来看，社会经济因素中，2005年城镇化水平（X1）和乡村人均GDP（X2）的因子影响力指数分别为0.562和0.518，因子排名处于第一、二位；2020年二者数值有所减小，为0.486和0.472，但仍位于前列，表明区域社会经济发展水平对CLGLU时空格局产生了主要影响。其作用机理可能是：随着工业化、城镇化快速推进，大量乡村人口不断脱离农村而涌向城镇，耕地利用主体不断流失，特别是上游地区四川、贵州一带，经济发展水平相对落后，农村人口不断向经济和城镇化水平较高的中下游等地转移，大量耕地被弃耕撂荒；同时，城镇化水平提高也会对耕地利用方式带来一定影响，促进其由粗放经营模式向集约和高效化利用方式转变，进而可能对CLGLU产生积极促进效应。此外，乡村人均GDP越高，农村经济发展越好，农民生活水平越高，农户对耕地绿色低碳利用的意识更加强烈，对CLGLU产生积极影响。这也进一步印证了经济发展和城镇化水平都较高的中下游地区CLGLU水平高于经济发展和城镇化水平较为落后的上游地区。

表5 2005—2020年长江经济带CLGLU时空格局地理探测结果Tab.5 Geographical detection results of spatial-temporal pattern for the CLGLU in the Yangtze River Economic Belt from 2005 to 2020

农业现代化因素方面，2005年农业机械化水平（X3）和农业科技投入（X4）的因子影响力指数分别为0.319和0.337，而后随时间推移均逐渐增大，2020年达0.531和0.558，位居前两位，这表明农业现代化水平对长江经济带CLGLU时空差异产生了重要影响，且影响力水平逐年增强，其作用机理可能是：农业机械化水平不断提高和农业科技投入持续增大能有效促进耕地利用由传统单一、粗放型经营向规模化、现代化转变，有利于降低生产成本，同时提高耕地利用产出，对区域CLGLU具有一定正向促进效应。当前，长江经济带下游上海、江苏和浙江等地，其经济、科技发展水平较高，农业现代化水平处于较高水平。相较而言，上游四川、重庆、云南等地，其经济、科技发展水平较为落后，农业机械化等现代农业基础设施和农业科技人员投入等相对较弱，农业现代化处于较低水平，在一定程度上制约了区域CLGLU的提升。

自然环境因素中，2005—2020年复种指数（X5）、自然灾害发生情况（X6）和农业环境污染治理程度（X7）三者因子影响力均值分别为0.409、0.389和0.377，表明自然环境因素对长江经济带CLGLU时空演化也具有重要影响。其作用机理可能是：复种指数越大，耕地利用强度越大，单位面积内粮食产量和农业产值等期望产出越高，有利于社会经济效益的积累，但随着复种指数的提高，农业机械以及化肥、农药、地膜等也会随之不断加大投入，带来过多碳排放和农业面源污染问题，从而对CLGLU产生一定负面影响。长江经济带是极端气候、地质灾害等多发地域，极易发生洪涝、旱灾、滑坡和泥石流等自然灾害，威胁区域耕地利用和农业产生，严重制约了粮食产量和农业产值的提升，并对农业农村的生产生活环境带来负向效应，不利于区域耕地绿色和可持续利用。据统计，2020年长江经济带11省（市）发生自然灾害导致的农作物受灾面积达486.34万hm2，绝收面积64.39万hm2，其中旱灾面积168.52万hm2（绝收面积28.56万hm2），洪涝、山体滑坡、泥石流和台风受灾面积202.57万hm2（绝收面积45.68万hm2），受灾人口达6 235.75万人次，导致直接经济损失1 127.58亿元①资料来源于《中国统计年鉴2021》。。此外，政府关于农村环境污染治理投入能有效缓解耕地利用过程中碳排放和面源污染等问题，并有利于形成示范联动效应，提高农户生产的环保意识，推动耕地绿色低碳利用。

农业政策因素中，2005年财政支农力度（X8）的因子影响力指数为0.284，排名最低，但随时间推移呈现逐步增大态势，2020年达0.436，位居第5位，表明农业政策因素对长江经济带CLGLU空间差异产生了一定影响。其作用机理可能是：健全合理的耕地利用管理制度以及一系列粮食直补、农业税改革和农机器具购买补贴等支农政策均有利于管控耕地弃耕、农地非农化态势以及缓解农户农业生产投入压力，激发其生产积极性，对于增加耕地投入和提高期望产出具有积极作用。目前，长江经济带中下游地区耕地利用管理制度更为完善，且政府财政支农力度较强，发挥了其对CLGLU正面促进效应；而上游地区各省（市）政府宏观引领和导向作用发挥不足，关于促进耕地利用管理的政策制度相对薄弱，且政府财政支农力度投入不强，从而限制了区域CLGLU水平提升。

4 结论与政策启示

本文基于DEA-EBM模型和地理探测器模型探讨了2005—2020年长江经济带CLGLU的时空格局及其成因，主要结论如下：（1）研究期间长江经济带CLGLU水平呈现稳步上升的发展态势，从2005年0.460上升至2020年0.604，平均增幅为1.85%。（2）研究区CLGLU水平空间差异较大，从下游、中游、上游依次递减，高水平区主要集中在中下游江苏、浙江和湖北等地，呈现“条块状”分布特征，且随着时间推移聚集效应出现小幅扩张；低水平区主要分布在上游四川、云南和贵州一带。（3）长江经济带CLGLU时空格局受社会经济发展、农业现代化水平、自然环境和农业政策等多种要素综合影响，不同因子的影响作用差异较大。研究期内社会经济因素因子影响力指数有所减小，但仍是影响长江经济带CLGLU时空格局的主要因素；农业机械化水平和农业科技投入因子影响力指数逐渐增大，是长江经济带CLGLU时空差异的重要影响因素；复种指数、自然灾害发生情况和农业环境污染治理程度对研究区CLGLU时空演化产生了一定影响；财政支农力度因子影响力指数随时间推移逐步增大。

基于上述研究结论，得出如下政策启示：（1）实施由经济发达地区到经济落后山区的差别化与多元化耕地利用和管理策略。长江经济带幅员辽阔，上中下游经济发展水平差异较大，对于经济发达和耕地资源禀赋较高的中下游地区，大力推动耕地流转与规模经营，发展现代农业，同时鼓励发展生态农业和有机农业，实施清洁生产，推动耕地资源“绿色化”利用；对于经济水平相对落后的上游地区，积极制定支农、惠农相关耕地利用政策，不断吸纳更多农业生产劳动力，同时促进耕地利用模式和功能转型优化，进一步提升耕地减碳增汇能力，推动耕地利用经济、社会和生态效益耦合协调发展。（2）完善相关政策工具制定，严格控制耕地利用碳排放。通过构建耕地利用“低碳减排”考核体系，为耕地低碳利用提供政策支撑；进一步完善耕地保护生态补偿机制，提倡清洁环保型耕地利用模式，并将其与生态补偿政策挂钩，提高耕地经营者使用低碳环保型农业机械、有机肥的补贴力度，逐步提高经营者耕地“低碳化”利用意愿。（3）推进农业科技创新。一方面，加快农业科技人员培训，推动产学研与农科教的结合，增强农业科技对耕地绿色低碳利用的提升作用；另一方面，加强农业生态技术研发，注重提升耕地减排增汇功能，修复污染土地和减少农业生产碳排放。（4）加大农业污染治理力度。不断加强对长江经济带各流域农业污染治理力度，规范农药、化肥和地膜等生产资料使用，严格管控农业面源污染，同时注重引导农户耕地生产绿色低碳行为，并促使其形成示范联动效应，带动耕地绿色低碳利用水平全面提升。

本文深入分析了长江经济带绿色低碳利用水平的现实特征及其相关成因，对于新时期我国耕地保护和区域耕地资源可持续利用具有重要参考价值。未来研究可在绿色低碳视角下耕地利用转型与粮食安全关系方面进一步深化，探索耕地绿色低碳转型对农业经济增长和粮食安全的作用机制，并深入揭示其耦合协调关系及影响机理。