Как защита объектов важного сельскохозяйственного наследия может способствовать экологическому развитию сельского хозяйства

Защита объектов сельхознаследия стала глобальной ответственностью и консенсусом человечества. Однако потенциальное влияние объектов этого наследия на экологическое развитие сельского хозяйства в настоящее время игнорируется. С древних времен Китай основывался на сельском хозяйстве, и количество объектов важного сельскохозяйственного культурного наследия занимает первое место в мире, что обеспечивает сильную репрезентативность.

В данной статье с использованием панельных данных по 30 провинциальным единицам Китая за 21-летний период с 2001 по 2021 год была применена модель с двусторонними фиксированными эффектами для эмпирической проверки положительного воздействия защиты объектов сельскохозяйственного наследия на экологическое развитие сельского хозяйства. Кроме того, для проверки потенциального механизма использовалась модель посреднического (медиаторного) эффекта. Конкретные выводы таковы:

Во-первых, защита объектов сельскохозяйственного наследия оказывает значительное положительное влияние на экологическое развитие сельского хозяйства.

Во-вторых, защита объектов сельскохозяйственного наследия может способствовать: совершенствованию структуры аграрной промышленности, повышению уровня оборота земель, усилению создания новых организаций управления сельским хозяйством, увеличению финансовых инвестиций в поддержку аграрного сектора и стимулированию экологических технологических инноваций. Было установлено, что все пять этих каналов проходят проверку на наличие посреднического эффекта.

В-третьих, положительный эффект защиты объектов сельскохозяйственного наследия для экологического развития сельского хозяйства является неоднородным. В частности, эффект более выражен в восточных и центральных регионах, особенно в районах с более высоким уровнем развития искусственного интеллекта (AI) и более низкой урбанизацией.

Конечная цель состоит в том, чтобы, используя свидетельства из Китая, разработать основанные на природе решения для защиты и использования сельскохозяйственного наследия и экологического развития сельского хозяйства на других объектах мирового сельскохозяйственного наследия.

В ответ на растущую угрозу изменения климата и экологического загрязнения произошли значительные изменения в производстве и жизни человека [1,2]. По состоянию на 2015 год мировая продовольственная система была ответственна за производство 1,8 миллиарда тонн эквивалента углекислого газа в год, что составляет примерно 34% от общего объема выбросов парниковых газов [3]. Эта цифра особенно вызывает беспокойство в некоторых регионах, где доминирует сельскохозяйственное производство [4]. Это наглядно показывает, что сельскохозяйственная отрасль сталкивается со значительным давлением в плане сокращения выбросов [5]. Необходимо ускорить переход от традиционного сельского хозяйства к экологичной, циркулярной и высококачественной модели, что жизненно важно для достижения Цели устойчивого развития ООН в области устойчивых моделей потребления и производства. С момента запуска Продовольственной и сельскохозяйственной организацией (ФАО) ООН в 2002 году инициативы «Динамическое сохранение и адаптивное управление всемирно важными системами сельскохозяйственного наследия (GIAHS)», защита объектов важного сельскохозяйственного наследия стала общей заботой человечества (https://www.fao.org/giahs/zh/, доступ осуществлен 9 января 2025 г.).

Профессионализация охраны наследия началась в XIX веке, и ее наиболее яркие достижения появились в Европе и Северной Америке [6]. Создание Йеллоустонского национального парка в 1872 году ознаменовало первый в мире случай сохранения и управления «дикой» территорией в рекреационных целях [7]. За этим последовала охрана природных регионов как объектов культурного наследия, ярким примером чего являются США, которые систематически отделили «культуру» от «природы». Человечество является хранителем сельскохозяйственной мудрости прошлого, и его обязанность — защищать это наследие [8]. Этого можно достичь, обеспечивая надлежащее сохранение и развитие традиционных методов ведения сельского хозяйства, экологических сельскохозяйственных концепций этнических меньшинств и местных технологий управления ресурсами [9]. Традиционная японская сельскохозяйственная система ландшафта Сатояма делает акцент на сокращении использования пестицидов и химических удобрений. Процесс сельскохозяйственного производства опирается только на циркуляцию и симбиоз естественной экосистемы для стимулирования эффективности производства сельскохозяйственных угодий, что значительно снижает нагрузку на окружающую среду в процессе сельскохозяйственного производства и повышает сельскохозяйственную продуктивность в долгосрочной перспективе [10]. Итальянский регион Тоскана имеет давние традиции сельскохозяйственного производства, включая выращивание оливок и винограда. Регион уделяет большое внимание использованию органических методов, включая применение органических удобрений и агротехнических приемов, одновременно опираясь на традиционные методы ведения сельского хозяйства для повышения продуктивности земли [11]. Террасный ландшафт полей в Китае представляет собой всемирно известное культурное наследие, характеризующееся глубокой мудростью гармоничного сосуществования человека и природной среды [12]. Фермеры в Юньнани, Фуцзяни и других регионах используют ряд устойчивых сельскохозяйственных методов, включая севооборот, смешанные посевы и методы управления почвой и водой, которые передавались из поколения в поколение и адаптировались к местным условиям [13]. За последние несколько сотен лет эффективность сельскохозяйственного производства и экологические выгоды одновременно повысились, и земля остается плодородной по сей день. Таким образом, можно видеть, что интерактивное взаимодействие между сельскохозяйственным наследием и экологическим развитием сельского хозяйства отражает органическое сочетание традиционной сельскохозяйственной мудрости и современного экологического развития. Другими словами, защита сельскохозяйственного наследия представляет собой главный способ содействия экологическому развитию сельского хозяйства.

Поэтому мы выбрали Китай в качестве объекта исследования влияния сельскохозяйственного наследия на экологическое развитие сельского хозяйства, главным образом, исходя из следующих соображений. Во-первых, по состоянию на 2023 год Китаю было присвоено в общей сложности 22 объекта всемирного сельскохозяйственного наследия, что сохраняет за ним первое место в мире по их количеству [14]. Во-вторых, сельскохозяйственное наследие в развитых странах, таких как Европейский союз и США, сосредоточено на экологической защите, в то время как сельскохозяйственное культурное наследие Китая больше ориентировано на реализацию увеличения доходов фермеров. Существует множество исследований экологических эффектов сельскохозяйственного культурного наследия в развитых странах, таких как Европейский союз и США, например, сокращение выбросов углерода в сельском хозяйстве, улучшение качества воздуха в сельской местности и обработка сельскохозяйственных загрязнителей [15,16], но крайне мало дискуссий о воздействии сельскохозяйственного культурного наследия Китая на окружающую среду. Основываясь на вышеизложенных двух пунктах, выводы нашего исследования могут быть обобщены и применены к другим регионам мирового сельскохозяйственного наследия и будут уникальным ориентиром, в частности, для развивающихся стран, желающих использовать сельскохозяйственное наследие для решения проблемы экологической трансформации сельского хозяйства.

В свете необходимости для человечества сосуществовать и процветать вместе со своей средой обитания, концепция экологического развития сельского хозяйства привлекла значительный интерес международных ученых [17,18,19], с особым акцентом на количественное измерение, пространственно-временную эволюцию и анализ влияющих факторов, в частности, исследования, посвященные Европейскому союзу и США, стали более зрелыми [20]. Во-первых, с точки зрения количественного измерения, некоторые ученые определяли его с разных точек зрения, включая приписывание сельскому хозяйству экологических характеристик [21], измерение перехода к циркулярному сельскому хозяйству [22] и цифровое развитие сельского хозяйства [23]. Они также пытались количественно оценить экологическое развитие сельского хозяйства путем построения многомерной системы показателей, использования модели «затраты-выпуск» DEA и включения прокси-переменных, таких как сокращение сельскохозяйственных выбросов [24]. Тем не менее, лишь немногие способны оценить эффективность экологического сельскохозяйственного производства с точки зрения оптимального прогресса, используя более точную суперэффективную модель SBM-GML в рамках модели «затраты-выпуск» DEA, чтобы охватить нюансы экологического развития сельского хозяйства. Во-вторых, с точки зрения пространственно-временной эволюции, большинство существующих исследований проводили краткосрочный анализ панельных данных на основе конкретного региона (провинции или уезда), сосредотачиваясь исключительно на различиях между единицами внутри региона [25]. Существует мало исследований, которые могли бы одновременно показать экологическое развитие сельского хозяйства в различных провинциях Китая как во времени, так и в пространстве. Наконец, с точки зрения влияющих факторов, существующие исследования выявили ряд факторов, которые могут повлиять на экологическое развитие сельского хозяйства. К ним относятся политика, связанная с сельским хозяйством [26], технологические инновации в сельском хозяйстве [27], перемещение сельскохозяйственной рабочей силы [28] и изменения в использовании сельскохозяйственных земель [29]. Однако не учитывается ключевая движущая сила этих факторов, а именно роль защиты сельскохозяйственного наследия как одного из внешних импульсов. В то же время были исследования, показывающие, что технология ИИ (искусственный интеллект) как самая передовая технология в сочетании с древнейшей сельскохозяйственной отраслью и сельскохозяйственной культурой будет способствовать развитию сельского хозяйства в направлении большей эффективности, экологичности и устойчивости [30], но нет четкого объяснения конкретного механизма действия технологии ИИ.

На основе приведенного выше анализа наше исследование может иметь следующие маржинальные вклады. Во-первых, предыдущие исследования не были точными с точки зрения временного и регионального масштаба при измерении экологического развития сельского хозяйства. Мы используем панельные данные по провинциям из 30 провинций Китая (за исключением Тибета, Гонконга, Макао и Тайваня из-за доступности данных) с 2001 по 2021 год для измерения уровня экологического развития сельского хозяйства в Китае и выявления его пространственно-временных характеристик эволюции по сравнению с исследованиями конкретных случаев или перекрестными исследованиями за один год. Во-вторых, предыдущие исследования не изучали взаимосвязь между сельскохозяйственным культурным наследием и экологическим развитием сельского хозяйства. Мы используем модель с двусторонними фиксированными эффектами, чтобы изучить конкретные эффекты воздействия и возможные механизмы влияния защиты объектов важного сельскохозяйственного наследия в Китае на экологическое развитие сельского хозяйства. Наконец, предыдущие исследования экологических эффектов экологического развития сельского хозяйства в США и Европейском союзе были сосредоточены на контроле загрязнения и улучшении состояния окружающей среды. Однако мы используем свидетельства из Китая, чтобы определить, как защита объектов сельскохозяйственного наследия способствует координации трансформации сельского хозяйства и экологической устойчивости. Мы надеемся, что опыт Китая может быть распространен на страны, богатые объектами сельскохозяйственного наследия, для решения проблемы выбросов углерода в сельском хозяйстве, реагирования на изменение климата и достижения экологической трансформации сельского хозяйства.

2.1. Прямое влияние защиты объектов важного сельскохозяйственного наследия на экологическое развитие сельского хозяйства

Согласно Конвенции 1972 года об охране всемирного культурного и природного наследия, всемирное наследие — это совокупность памятников и объектов культурного наследия, традиционной культуры и природных ландшафтов, признанных всем человечеством обладающими выдающимися характеристиками, универсальной ценностью и современным значением [31]. К 2024 году в мире будет насчитываться в общей сложности 1223 объекта всемирного наследия, включая 952 объекта культурного наследия, 231 объект природного наследия и 40 смешанных объектов культурного и природного наследия [32]. Объекты сельскохозяйственного наследия относятся к уникальным системам сельскохозяйственного производства, созданным и переданным людьми в процессе длительного синергетического развития со своей средой [33].

Сельскохозяйственное наследие играет неотъемлемую роль в историческом и культурном развитии сельского хозяйства [34]. Кроме того, оно представляет собой ценный ресурс для развития устойчивых сельскохозяйственных практик в современную эпоху. Необходимо обеспечить адекватную защиту и полное использование эффективных и важных объектов сельскохозяйственного наследия, если предстоит достичь модернизации и экологической трансформации сельскохозяйственной отрасли, а также обеспечить продовольственную безопасность и улучшение состояния окружающей среды [35]. Китай является мировым лидером в области защиты и определения значимых объектов сельскохозяйственного наследия. По состоянию на 2024 год Китай успешно заявил о 22 объектах как о всемирно важных объектах сельскохозяйственного наследия, что ставит его на первое место среди всех стран в этом отношении. С мая 2013 года Китай возглавил реализацию национального плана по защите своих значимых объектов сельскохозяйственного наследия, выпустив в общей сложности 188 проектов в семь этапов. Тем не менее, в прошлом ученые упускали из виду потенциал плана защиты важных объектов сельскохозяйственного наследия для содействия экологическому развитию сельского хозяйства. В свете вышеизложенного, в данной статье предпринимается попытка интегрировать анализ защиты Китаем своих важных объектов сельскохозяйственного наследия с анализом его экологического развития сельского хозяйства с целью изучения роли, которую первое играет в продвижении второго. Потенциальная ценность повышения совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве [36].

Во-первых, в процессе защиты объектов сельскохозяйственного наследия правительство, как правило, поощряет местных фермеров к принятию первоначальных моделей посадки и экологичных методов производства посредством субсидий и стимулов, что выражается в сокращении использования химических удобрений и пестицидов и повышении производственной эффективности земли и ресурсов. Во-вторых, объекты сельскохозяйственного наследия часто содержат местные традиционные сельскохозяйственные знания и методы ведения сельского хозяйства, и эти элементы обеспечивают сохранение объектов сельскохозяйственного наследия на протяжении всей истории и, следовательно, могут предоставить современному сельскому хозяйству мудрость экологического развития и помочь местной сельскохозяйственной трансформации в достижении эффективного и экологичного производства [37]. Наконец, защита объектов сельскохозяйственного наследия не только усиливает мягкую силу сельскохозяйственной культуры, но и повышает добавленную стоимость сельскохозяйственной продукции и улучшает конкурентоспособность на рынке [38]. Поэтому защита объектов сельскохозяйственного наследия китайским правительством окажет прямое влияние на повышение совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве.

На основе приведенных выше анализов мы предлагаем исследовательскую гипотезу 1:

Гипотеза 1 (H1): Защита объектов важного сельскохозяйственного наследия может способствовать экологическому развитию сельского хозяйства.

2.2. Косвенное влияние защиты объектов важного сельскохозяйственного наследия на экологическое развитие сельского хозяйства

2.2.1. Посредническая роль земли

Сельское хозяйство зависит от земли, и земля играет ключевую роль в процессе экологизации сельского хозяйства [39]. В процессе сохранения объектов сельскохозяйственного наследия правительства часто поощряют фермеров к передаче земли, чтобы избежать забрасывания этих нетронутых сельскохозяйственных земель из-за оттока рабочей силы. В Китае, как правило, именно деревенские коллективы организуют и содействуют передаче земли в районах объектов сельскохозяйственного наследия крупным агробизнесам, которые затем нанимают работников (местных фермеров, освоивших традиционные методы ведения сельского хозяйства) для ведения крупномасштабных операций. По сравнению с первоначальными, скромными сельскохозяйственными производственными технологиями, наблюдаемыми в пределах определенных объектов сельскохозяйственного наследия, внедрение экспансивных и концентрированных методов сельскохозяйственного производства может повысить экономическую жизнеспособность сельскохозяйственного производства, способствовать экологической устойчивости, оптимизировать распределение ресурсов и продвигать общую совокупную факторную производительность зеленого роста в сельском хозяйстве.

На основе приведенных выше анализов мы предлагаем исследовательскую гипотезу 2:

Гипотеза 2 (H2): Защита объектов важного сельскохозяйственного наследия может способствовать передаче земли, что, в свою очередь, может способствовать экологическому развитию сельского хозяйства.

2.2.2. Посредническая роль отрасли

Вопрос об обоснованности структуры сельскохозяйственной отрасли неразрывно связан с вопросом о ее способности пройти экологическую трансформацию. Защита объектов сельскохозяйственного наследия влечет за собой пропаганду традиционных методов ведения сельского хозяйства [40]. Однако это неприятие новых технологий может привести к ограниченной траектории роста для первичной сельскохозяйственной отрасли, потенциально приводя к обнищанию местных сообществ. Соответственно, китайское правительство склонно содействовать рациональной коммерциализации ландшафтной ценности объектов сельскохозяйственного наследия и развитию достопримечательностей посредством сотрудничества между деревнями и предприятиями. Ожидается, что этот подход будет способствовать росту третичного сектора (сельскохозяйственных услуг) в рамках сельскохозяйственного сектора, что, в свою очередь, вероятно, приведет к трудоустройству местных фермеров и увеличению их доходов. Кроме того, расширение сферы услуг в рамках сельскохозяйственной отрасли означает продвинутую трансформацию, которая будет способствовать увеличению совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве.

На основе приведенных выше анализов мы предлагаем исследовательскую гипотезу 3:

Гипотеза 3 (H3): Защита объектов важного сельскохозяйственного наследия может способствовать структурному обновлению сельскохозяйственной отрасли, что, в свою очередь, может способствовать экологическому развитию сельского хозяйства.

2.2.3. Посредническая роль трудового сотрудничества

Именно сами фермеры являются ключевой движущей силой сельскохозяйственного производства и сокращения сельскохозяйственных выбросов. Они могут эффективно способствовать экологическому развитию сельского хозяйства через совместную деятельность в кооперативной форме [41]. В случаях, когда китайское правительство осуществляет защиту значимых объектов сельскохозяйственного наследия, оно часто поощряет создание новых организаций управления сельским хозяйством (преимущественно кооперативов). Эти кооперативы позволяют фермерам приобретать акции и получать дивиденды через различные каналы, включая технологии, труд или капитал. Этот подход направлен на оптимизацию общего благосостояния. Создание фермерских кооперативов может способствовать эффективной интеграции ресурсов, связанных с объектами сельскохозяйственного наследия. Кроме того, это может способствовать и внедрению стандартизированных экологичных сельскохозяйственных технологий более эффективным образом, повысить степень организации фермеров и, таким образом, повысить совокупную факторную производительность зеленого роста в сельском хозяйстве.

На основе приведенных выше анализов мы предлагаем исследовательскую гипотезу 4:

Гипотеза 4 (H4): Защита объектов важного сельскохозяйственного наследия может способствовать созданию новых организаций управления сельским хозяйством, что, в свою очередь, может способствовать экологическому развитию сельского хозяйства.

2.2.4. Посредническая роль финансов

Развитие устойчивых сельскохозяйственных практик зависит от наличия финансовых ресурсов [42]. Двойные цели защиты окружающей среды и повышения эффективности сельскохозяйственного производства требуют значительных капиталовложений. План защиты значимых объектов сельскохозяйственного наследия Китая по своей сути влечет за собой расширение местных сельскохозяйственных расходов, связанных с финансами [43]. Это в основном проявляется в направлении капитала на экологические сельскохозяйственные инициативы посредством перестройки финансовых структур, содействии продвижению объектов сельскохозяйственного наследия под защитой и, как следствие, повышении совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве.

На основе приведенных выше анализов мы предлагаем исследовательскую гипотезу 5:

Гипотеза 5 (H5): Защита объектов важного сельскохозяйственного наследия может способствовать сельскохозяйственным расходам, связанным с финансами, что, в свою очередь, может способствовать экологическому развитию сельского хозяйства.

2.2.5. Посредническая роль технологии

В контексте быстрого развития информационных технологий в ряде секторов цифровое сельское хозяйство переживает период значительного роста. Усиливается внимание к ключевой роли, которую технология играет в обеспечении трансформации сельскохозяйственного сектора в направлении большей устойчивости. В свете строгих правил, регулирующих охрану объектов сельскохозяйственного наследия, местные сельскохозяйственные предприятия вынуждены совершенствовать традиционные производственные методы, сокращать сельскохозяйственное загрязнение из неточечных источников и промышленные выбросы, а также применять более чистые методы производства. Интеграция традиционной сельскохозяйственной мудрости и современной экологической технологии также привела к повышению совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве [44].

На основе приведенных выше анализов мы предлагаем исследовательскую гипотезу 6:

Гипотеза 6 (H6): Защита объектов важного сельскохозяйственного наследия может способствовать экологическим инновациям, что, в свою очередь, может способствовать экологическому развитию сельского хозяйства.

Схема нашего исследования показана на рисунке 1.

Рисунок 1. Теоретическая схема защиты объектов важного сельскохозяйственного наследия в Китае для экологического развития сельского хозяйства.

3.1. Методы исследования

В данной статье в основном рассматривается вопрос о том, может ли увеличение интенсивности защиты значимых объектов сельскохозяйственного наследия в Китае заметно повысить совокупную факторную производительность зеленого роста в сельском хозяйстве в различных провинциях, тем самым способствуя экологическому развитию сельского хозяйства. Соответственно, ссылаясь на существующее исследование [45], в нашей статье используется количество значимых объектов сельскохозяйственного наследия в каждой провинции Китая в качестве прокси-переменной для защиты объектов сельскохозяйственного наследия, в то время как совокупная факторная производительность зеленого роста в сельском хозяйстве каждой провинции служит прокси-переменной для экологического развития сельского хозяйства. На этой основе строится базисная модель для изучения влияния защиты объектов сельскохозяйственного наследия на экологическое развитие сельского хозяйства. Формула построенной модели с двусторонними фиксированными эффектами выглядит следующим образом:

В формуле (1) 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛𝑖𝑛𝑔𝑖𝑡 — это объясняемая переменная, то есть совокупная факторная производительность зеленого роста в сельском хозяйстве i-й провинции в t-м году; 𝐻𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎𝑔𝑒 𝑠𝑖𝑡𝑒𝑠𝑖𝑡 — это ключевая объясняющая переменная, то есть количество признанных важных объектов сельскохозяйственного наследия в i-й провинции в t-м году; и Controls — это ряд контрольных переменных. 𝛽0 — это постоянный член, 𝜇𝑖 представляет фиксированные эффекты провинции в этой модели, 𝑣𝑡 представляет фиксированные эффекты времени в этой модели, а 𝜀 представляет член ошибки.

3.2. Источник данных

Мы в основном используем панельные данные по 30 провинциям на провинциальном уровне в Китае за период в 21 год с 2001 по 2021 год. Основные данные поступают из следующих двух аспектов: во-первых, данные по переменным социально-экономического развития все взяты из Китайского статистического ежегодника и провинциальных статистических бюллетеней; во-вторых, данные по природно-географическим переменным (таким как осадки и температура) получены с помощью ArcGIS 10.8 для каждой провинции, а некоторые пропущенные значения заполнены интерполяцией.

3.3. Выбор показателей и описание переменных

3.3.1. Объясняемая переменная

Реализация сельскохозяйственной производственной деятельности в пределах определенных районов сельскохозяйственного наследия может давать не только ожидаемый выпуск, но и неожиданный выпуск, являющийся результатом чрезмерного использования химических удобрений и пестицидов. Это может включать образование сельскохозяйственных выбросов углерода, которые изначально не рассматривались в рамках проекта. «Ожидаемый выпуск» и «неожиданный выпуск» включены в структуру системы показателей с использованием метода измерения суперэффективного индекса Slacks-Based Measurement–Globe–Malmquist–Luenberger (SBM-GML) для оценки совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве (Greening) каждого региона на провинциальном уровне (Поскольку суперэффективный SBM-GML непосредственно измеряет помесячный индекс роста совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве, и учитывая необходимость использования абсолютного значения совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве в нашем эмпирическом исследовании, а не темпов роста, мы преобразовали его в соответствии с базовым периодом выборки и использовали преобразованный результат в качестве объясняемой переменной нашей эмпирической модели). Модель суперэффективного индекса SBM-GML — это метод оценки эффективности с динамической точки зрения, и модель является одной из моделей в анализе среды функционирования (Data Envelopment Analysis, DEA), которая расширяет традиционную модель SBM, позволяя значению эффективности единицы принятия решений превышать 1, что позволяет более эффективно измерять, дифференцировать и ранжировать единицы принятия решений [46].

Ссылаясь на существующие исследования [47,48], показатели затрат и выпуска, используемые при расчете совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве, представлены в таблице 1.

Таблица 1. Система показателей затрат и выпуска для совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве.

3.3.2. Ключевые объясняющие переменные

В данной статье защита объектов сельскохозяйственного наследия (Heritage sites) рассматривается как ключевая объясняющая переменная, и используется общее количество объектов всемирного сельскохозяйственного наследия (GIAHS) и объектов сельскохозяйственного наследия, имеющих национальное значение в Китае (China-NIAHS), успешно утвержденных в каждой провинции Китая с 2001 по 2021 год, в качестве количества признанных важных объектов сельскохозяйственного наследия. Это связано с тем, что увеличение количества признаний отражает повышение осведомленности общества о защите объектов сельскохозяйственного наследия, что, в свою очередь, способствует взаимному продвижению практик защиты, прояснению целей защиты и накоплению практического опыта. Более того, ссылаясь на существующее исследование [45], количество признаний может быть использовано в качестве показателя для количественной оценки эффективности защиты и интуитивного отражения прогресса работы по защите.

3.3.3. Посреднические переменные

В свете предшествующего теоретического анализа, во-первых, мы выбрали уровень передачи земли в каждой провинции (Land) в качестве прокси-переменной для механизма на уровне земли. Во-вторых, было выбрано соотношение сельскохозяйственной третичной отрасли (сфера услуг) к общему объему сельскохозяйственного производства в каждой провинции (Industry) в качестве прокси-переменной для механизма на уровне отрасли. В-третьих, соотношение количества сельскохозяйственных кооперативов к общей численности сельского населения в каждой провинции (Cooperation) выбрано в качестве прокси-переменной для механизма на уровне организации труда. В-четвертых, объем сельскохозяйственных расходов, связанных с финансами, в каждой провинции (Finance) выбран в качестве прокси-переменной для механизма на уровне финансов. В-пятых, количество выданных экологических патентов в каждой провинции (Technology) выбрано в качестве прокси-переменной для механисса на уровне технологии.

3.3.4. Контрольные переменные

Кроме того, чтобы избежать эмпирической ошибки, вызванной пропущенными переменными, ссылаясь на существующее исследование [49], мы в основном выбрали контрольные переменные из трех аспектов. Во-первых, в сельском хозяйстве мы выбрали три переменные: тепличное сельское хозяйство (отраженное соотношением площади тепличного сельского хозяйства к площади посевов сельскохозяйственных культур) (Facility), агротуризм (отраженный соотношением годового операционного дохода от агротуризма к общему объему сельскохозяйственного производства) (Leisure) и площадь сельскохозяйственных бедствий (Disasters). Во-вторых, в области охраны окружающей среды мы выбрали две переменные: создание природных резерватов (отраженное соотношением площади природных резерватов к общей площади региона) (Reserves) и инвестиции в контроль промышленного загрязнения (Investment). Наконец, в природной среде мы выбрали две переменные: среднегодовое количество осадков (Precipitation) и среднегодовая температура (Temperature).

Определение конкретных переменных и описательный статистический анализ представлены в таблице 2.

Таблица 2. Описательный статистический анализ связанных показателей.

4.1. Региональные характеристики распределения

На рисунке 2 показаны конкретные результаты совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве для каждой провинции, измеренные с помощью суперэффективного метода индекса SBM-GML. Также изображено количество объектов сельскохозяйственного наследия, определенное в соответствии с принципами отбора. Результаты показывают, что с точки зрения анализа временных рядов совокупная факторная производительность зеленого роста в сельском хозяйстве демонстрирует возрастающую тенденцию, но с большей волатильностью. Что касается провинций, в конце периода выборки Шаньдун и Нинся продемонстрировали относительно высокие уровни совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве.

Рисунок 2. Анализ эволюции пространственных и временных характеристик совокупной факторной производительности зеленого роста.

Чтобы более интуитивно отразить пространственные характеристики эволюции экологического развития сельского хозяйства и количества объектов сельскохозяйственного наследия и изучить взаимосвязь между ними в пространстве и времени, с помощью инструмента Arcgis 10.8 были выбраны три типичных года для визуального анализа: 2001, 2011 и 2021. Результаты показаны на рисунке 3. Результаты показывают, что регионы, демонстрирующие высокую совокупную факторную производительность зеленого роста в сельском хозяйстве и значительное количество объектов сельскохозяйственного наследия, сосредоточены в богатых ресурсами юго-западных, северо-западных и северо-восточных районах. Эти регионы демонстрируют заметную степень пространственной корреляции между двумя переменными.

Рисунок 3. Визуализация совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве и количества выявленных важных объектов сельскохозяйственного наследия. (a) Совокупная факторная производительность зеленого роста в сельском хозяйстве в 2001 году. (b) Количество объектов сельскохозяйственного наследия в 2001 году. (c) Совокупная факторная производительность зеленого роста в сельском хозяйстве в 2011 году. (d) Количество объектов сельскохозяйственного наследия в 2011 году. (e) Совокупная факторная производительность зеленого роста в сельском хозяйстве в 2021 году. (f) Количество объектов сельскохозяйственного наследия в 2021 году.

Однако, если рассматривать в контексте временных рядов, рост совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве был заметно ограничен, в то время как количество объектов сельскохозяйственного наследия продолжало значительно расширяться. Это показывает, что эффективное использование объектов сельскохозяйственного наследия для улучшения экологического развития сельского хозяйства стало общей проблемой, с которой сталкиваются все провинции Китая.

4.2. Базисная регрессия

Результаты проверки в данной статье взаимосвязи между сохранением объектов сельскохозяйственного наследия и экологическим развитием сельского хозяйства с использованием модели с двусторонними фиксированными эффектами показаны в таблице 3.

Таблица 3. Анализ результатов базисной регрессии.

Модель 1 — это результат без контрольных переменных. Модель 2 — это результат введения контрольных переменных исключительно на сельскохозяйственном уровне. Модель 3 включает контрольные переменные на экологическом уровне в дополнение к тем, которые присутствуют в Модели 2. Наконец, Модель 4 включает контрольные переменные на уровне природной среды в дополнение к тем, которые присутствуют в Модели 3. Результаты показывают, что защита объектов сельскохозяйственного наследия оказывает положительное влияние на экологическое развитие сельского хозяйства, достигая статистической значимости на уровне 1% в Модели 1, Модели 2 и Модели 3 и на уровне 5% в Модели 4.

На основе этого устанавливается исследовательская гипотеза H1.

4.3. Обработка эндогенности

Для решения проблемы эндогенности, которая может возникнуть из-за пропущенных переменных и взаимной причинности, мы используем метод инструментальной переменной (IV) для панельных данных в два этапа для проведения регрессионного анализа. Выбранная инструментальная переменная — это количество признаний объектов сельскохозяйственного наследия в каждой провинции в лаговом периоде. Это связано с тем, что количество признаний объектов сельскохозяйственного наследия в лаговом периоде коррелирует с количеством признаний в текущем периоде. Более того, количество признаний относится к предопределенным переменным и не будет напрямую влиять на текущий период экологического развития сельского хозяйства. Чтобы удовлетворить предположения о корреляции и эксклюзивности инструментальных переменных, результаты регрессии представлены в таблице 4. Модель 5 иллюстрирует результаты регрессии начального этапа, показывая, что количество признаний объектов сельскохозяйственного наследия в лаговом периоде (L. Heritage sites) оказывает положительный эффект на количество признаний объектов сельскохозяйственного наследия в текущем периоде на уровне значимости 1%. Уровень значимости также демонстрируется Моделью 6, которая иллюстрирует результаты регрессии второго этапа. Очевидно, что даже после смягчения эндогенности с помощью инструментального подхода защита объектов сельскохозяйственного наследия по-прежнему оказывает положительное влияние на экологическое развитие сельского хозяйства с уровнем значимости 1%.

Таблица 4. Анализ результатов обработки эндогенности (оценка методом наименьших квадратов в два этапа).

4.4. Проверка устойчивости

Чтобы проверить устойчивость эмпирических результатов, мы используем следующие три метода. Во-первых, мы заменяем метод расчета объясняемой переменной. Мы заменили суперэффективный индекс SBM-ML (SBM-Malmquist–Luenberger), используемый для расчета совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве, который используется для измерения объясняемой переменной экологического развития, на суперэффективный метод SBM-ML. Результаты представлены в Модели 7 таблицы 5, показывая влияние защиты объектов сельскохозяйственного наследия на совокупную факторную производительность зеленого роста в сельском хозяйстве. Она все еще может показывать положительный эффект на уровне значимости 5%. Во-вторых, сокращается период выборки. Учитывая влияние длины периода выбора выборки, мы сократили период выборки до 2010–2021 годов в качестве проверки устойчивости. Результаты представлены в Модели 8 таблицы 5. В течение 2010–2021 годов влияние защиты объектов сельскохозяйственного наследия на суперэффективный SBM-ML показало, что совокупная факторная производительность зеленого роста в сельском хозяйстве все еще может оказывать положительный эффект на уровне значимости 1%. В-третьих, мы заменили регрессионную модель. Учитывая, что совокупная факторная производительность зеленого роста в сельском хозяйстве представляет собой ограниченные данные, мы изменили эмпирическую модель на панельную модель Tobit, которая используется для регрессии, и результаты показаны в Модели 9 таблицы 5, которая показывает, что в панельной модели Tobit защита объектов сельскохозяйственного наследия все еще может оказывать положительное влияние на совокупную факторную производительность зеленого роста в сельском хозяйстве на уровне значимости 1%.

Таблица 5. Анализ результатов проверки устойчивости.

Все вышеперечисленное указывает на то, что результаты исследования имеют хорошую устойчивость.

5.1. Анализ механизма

Для анализа механизма мы принимаем проверку пути, захватывая эффекты ключевых объясняющих переменных на посреднические переменные, чтобы избежать проблемы смещения причинно-следственной идентификации, которая может быть вызвана традиционным пошаговым методом проверки посреднических эффектов. Поэтому мы берем уровень передачи земли (Land), соотношение сельскохозяйственной третичной отрасли (сфера услуг) к общему объему сельскохозяйственного производства (Industry), соотношение количества сельскохозяйственных кооперативов к общей численности сельского населения (Cooperation), объем сельскохозяйственных расходов, связанных с финансами (Finance) и количество выданных экологических патентов (Technology) в каждой провинции в качестве объясняемых переменных, соответственно, и по-прежнему регрессируем количество признаний сельскохозяйственного наследия в каждой провинции в качестве ключевых объясняющих переменных. Результаты показаны в Модели 10-Модели 14 в таблице 6. Результаты показывают, что защита объектов сельскохозяйственного наследия может способствовать повышению совокупной факторной производительности зеленого роста в сельском хозяйстве, значительно способствуя уровню циркуляции земли, обновлению структуры сельскохозяйственной отрасли, созданию новых организаций управления сельским хозяйством, объему финансовой поддержки сельского хозяйства и экологическим технологическим инновациям. Они положительны и значимы на доверительных интервалах 1%, 5%, 1%, 1% и 1% соответственно. Результаты показывают, что эти пять путей продемонстрировали посреднический эффект.

Таблица 6. Анализ результатов анализа механизма.

На основе этого устанавливается исследовательская гипотеза H2-H5.

5.2. Анализ неоднородности

5.2.1. Географическая неоднородность

Учитывая, что неоднородность региональной инфраструктуры и уровней регионального экономического развития может повлиять на воздействие объектов сельскохозяйственного наследия на экологическое развитие сельского хозяйства [50], мы разделили провинции на восточные, центральные, западные и северо-восточные регионы для групповой регрессии (Восточный регион включает Пекин, Тяньцзинь, Шанхай, провинцию Хэбэй, провинцию Шаньдун, провинцию Цзянсу, провинцию Чжэцзян, провинцию Фуцзянь, провинцию Гуандун и провинцию Хайнань; центральный регион включает провинцию Шаньси, провинцию Хэнань, провинцию Хубэй, провинцию Аньхой, провинцию Хунань и провинцию Цзянси; западный регион включает Автономный район Внутренняя Монголия, Синьцзян-Уйгурский автономный район, Нинся-Хуэйский автономный район, провинцию Шэньси, провинцию Ганьсу, провинцию Цинхай, Чунцин, провинцию Сычуань, Гуанси-Чжуанский автономный район, провинцию Гуйчжоу и провинцию Юньнань; северо-восточный регион включает провинцию Хэйлунцзян, провинцию Цзилинь и провинцию Ляонин. (Из-за ограничений данных сюда не входят регионы Гонконг, Макао, Тибет и Тайвань)). Результаты показаны в Модели 15–Модели 18 в таблице 7. Результаты показывают, что сохранение объектов сельскохозяйственного наследия оказывает благоприятное влияние на экологическое развитие сельского хозяйства на доверительном интервале 1% в восточном регионе и центральном регионе. Однако этот эффект не является статистически значимым в западном регионе и северо-восточном регионе.

Таблица 7. Анализ результатов анализа географической неоднородности.

Одним из потенциальных объяснений является то, что по сравнению с западными и северо-восточными регионами восточные и центральные регионы могут обладать лучшей инфраструктурой, более развитой экономикой, более совершенной сельскохозяйственной политикой и более комплексными общественными услугами в пределах определенных районов для защиты сельскохозяйственного и культурного наследия. Кроме того, разработанные поддерживающие политики также более систематичны. В качестве иллюстрации, прибрежные провинции и города Китая, такие как Чжэцзян и Гуандун, создали провинциальные финансовые учреждения для ежегодного выделения целевых средств для содействия экологическому сельскохозяйственному строительству в регионах объектов сельскохозяйственного наследия. Такие расхождения могли привести к различной степени эффективности реализации мер по охране сельскохозяйственного наследия и содействию экологическому развитию сельского хозяйства.

5.2.2. Неоднородность уровня искусственного интеллекта (ИИ)

В контексте быстрого развития цифровой экономики и информационных технологий наблюдается заметный рост интеграции технологии ИИ с сельским хозяйством [51]. Эта интеграция также распространилась на цифровое лесное хозяйство и экологическое лесное хозяйство, особенно в области защиты и продвижения объектов сельскохозяйственного наследия. Примерами этой интеграции являются использование дронов для опрыскивания и сбора урожая, внедрение интеллектуальных систем орошения и надзора, а также создание платформы обмена большими данными сельскохозяйственной информации. Одновременно, когда ценность объектов сельскохозяйственного наследия признается, местные органы власти часто сотрудничают с предприятиями для создания онлайн-платформ для работы и используют новые медиа и другие каналы для стимулирования наследия. Следовательно, количество местных компаний ИИ повлияет на эффективность защиты объектов сельскохозяйственного наследия в контексте экологического развития сельского хозяйства. Принимая во внимание вышеупомянутые факторы, количество компаний ИИ в каждой провинции на ежегодной основе используется для отражения уровня ИИ данной провинции за конкретный год. Впоследствии данные дихотомизируются на две категории, причем медиана служит точкой разграничения. Провинции, демонстрирующие меньшее количество компаний ИИ, чем медиана, классифицируются как имеющие низкое количество компаний ИИ, в то время как те, у которых количество компаний ИИ на уровне медианы или выше, классифицируются как имеющие высокое количество компаний ИИ. Результаты групповой регрессии представлены в таблице 8. Результаты Модели 19 показывают, что в провинциях с низким уровнем объектов сельскохозяйственного наследия положительное влияние его защиты на продвижение экологического развития сельского хозяйства не является статистически значимым. Напротив, Модель 20 показывает, что для провинций, демонстрирующих повышенный уровень ИИ, внедрение защиты объектов сельскохозяйственного наследия не дает заметного положительного воздействия на экологическое развитие сельского хозяйства, и положительный эффект развития является статистически значимым в пределах доверительного интервала 1%. В то же время результаты прошли комбинированный тест Фишера, указывая на то, что существовала разница между двумя группами на уровне значимости 1%.

Таблица 8. Анализ результатов неоднородности уровня ИИ.

Одним из потенциальных объяснений является то, что провинции с более высоким уровнем развития ИИ лучше оснащены для использования передовых технологий и более эффективных методов в продвижении экологичных сельскохозяйственных практик в районах охраны культурного наследия. Это позволяет им играть более эффективную и действенную роль в этом отношении. В качестве иллюстрации, Миюньский регион происхождения в Пекине развертывает интеллектуальные системы мониторинга сельского хозяйства, опрыскивание дронами и интеллектуальное орошение для содействия защите объектов сельскохозяйственного наследия, тем самым способствуя экологичному и устойчивому развитию местного сельского хозяйства.

5.2.3. Неоднородность интеграции города и деревни

Одним из наиболее важных процессов в защите объектов сельскохозяйственного наследия является интеграция городских и сельских районов [52]. Уровень интеграции города и деревни повлияет на сложность защиты объектов сельскохозяйственного наследия, что, в свою очередь, повлияет на роль защиты объектов сельскохозяйственного наследия в содействии экологическому развитию сельского хозяйства. Соответственно, уровень урбанизации используется в качестве прокси-переменной для интеграции города и деревни, с разделением согласно медианному значению уровня урбанизации. Те значения, которые ниже медианы, определяются как представляющие более низкую степень урбанизации, в то время как те значения, которые равны или выше медианы, определяются как представляющие более высокую степень урбанизации. Результаты групповой регрессии показаны в таблице 9. Результаты Модели 21 показывают, что для провинций с более низкой степенью урбанизации защита объектов сельскохозяйственного наследия оказывает положительное влияние на экологическое развитие сельского хозяйства, достигая статистической значимости на уровне 1%. Напротив, для провинций с более высокой степенью урбанизации положительное влияние защиты объектов сельскохозяйственного наследия на экологическое развитие сельского хозяйства не является статистически значимым. В то же время результаты прошли комбинированный тест Фишера, указывая на то, что существовала разница между двумя группами на уровне значимости 1%.

Таблица 9. Анализ результатов неоднородности интеграции города и деревни.

Одним из потенциальных объяснений этого явления является то, что быстрое расширение земель под застройку в районах с высокой степенью урбанизации может усилить конфликт между освоением земель и защитой сельскохозяйственного наследия, тем самым ослабляя положительное влияние защиты наследия на экологическое развитие сельского хозяйства. По сравнению с провинциями с высоким уровнем урбанизации защита объектов сельскохозяйственного наследия может оказывать более прямое воздействие на местное экологическое развитие сельского хозяйства. В качестве иллюстрации, несмотря на относительно медленные темпы урбанизации в провинции Гуанси, террасные поля в Гуйлине и традиционное сельскохозяйственное наследие этнических меньшинств в Наньнине служат примером интерактивных и гармоничных отношений между землей, людьми и природой, которые непосредственно способствуют местному экологическому развитию сельского хозяйства.

6.1. Выводы исследования

Во-первых, защита объектов сельскохозяйственного наследия может значительно способствовать экологическому развитию сельского хозяйства, что остается значимым после смягчения эндогенности и прохождения различных проверок на устойчивость. Во-вторых, защита объектов сельскохозяйственного наследия может способствовать продвинутой структуре сельскохозяйственной отрасли, увеличить уровень передачи земли, способствовать созданию новых организаций управления сельским хозяйством, усилить финансовые инвестиции в поддержку сельского хозяйства и способствовать экологическим изобретениям и инновациям для содействия экологическому развитию сельского хозяйства, и пять путей действия все прошли проверку промежуточного эффекта. Наконец, защита объектов сельскохозяйственного наследия может способствовать экологическому развитию сельского хозяйства: существует неоднородность, которая более выражена в восточных и центральных регионах, регионах с более высокими уровнями развития ИИ и регионах с более низкими уровнями урбанизации.

6.2. Последствия исследования

В настоящее время многие объекты сельскохозяйственного наследия даже находятся под угрозой исчезновения, препятствуя экологической трансформации сельского хозяйства, и необходимо срочно решить эту проблему. Например, объекты сельскохозяйственного наследия в некоторых развивающихся странах, таких как Рисовые террасы Кордильер на Филиппинах, сталкиваются с такими проблемами, как неконтролируемое развитие туризма, исчезающие земледельческие культуры и утрата традиционного сознания, что затрудняет реализацию положительных эффектов объектов сельскохозяйственного наследия на экологическое развитие сельского хозяйства. Доказательства из Китая могут информировать о решении этих проблем. В свете результатов исследования в данной статье представлены следующие выводы и рекомендации. Во-первых, положительная роль сельскохозяйственного наследия в развитии сельского хозяйства, особенно в развивающихся странах, возможно, еще не полностью осознана. Следовательно, можно приложить усилия для максимизации его потенциала. Как только будет достигнут консенсус по защите сельскохозяйственного наследия, было бы разумно рассмотреть меры, которые как сохраняют это наследие, так и способствуют его надлежащему развитию и использованию. Во-вторых, потенциал пяти выявленных каналов — земля, отрасль, организация труда, финансовый капитал и экологические технологии — может быть изучен в защите и продвижении объектов сельскохозяйственного наследия, тем самым способствуя экологическим сельскохозяйственным практикам через многогранный подход. В-третьих, может быть полезным разработать дифференцированные стратегии, с особым акцентом на строительство сельскохозяйственной инфраструктуры в районах, богатых сельскохозяйственными ресурсами, и на улучшение общественных услуг в районах с сельскохозяйственным наследием. Более того, потенциал ИИ в содействии сохранению и экологическому развитию объектов сельскохозяйственного наследия заслуживает дальнейшего изучения. В контексте интеграции города и деревни было бы полезно уделить должное внимание защите сельскохозяйственного наследия и продвижению инновационного мышления.

6.3. Недостатки исследования и перспективы

Хотя в данной статье используется относительно научная методология для изучения взаимосвязи и механизма между защитой сельскохозяйственного наследия и экологическим развитием сельского хозяйства, она не лишена ограничений. Во-первых, данные исследования ограничены, а детализация данных относительно грубая. Для усиления аргументации было бы полезно включить данные на уровне префектур, городов и уездов. В то же время из-за ограничения доступности данных можно выбрать только Китай в качестве репрезентативной страны, и в будущем данные могут быть дополнены для проведения горизонтального сравнения со случаями других стран, чтобы получить более обобщенные выводы. Во-вторых, перспектива исследования относительно макроэкономическая. Чтобы глубже понять предмет, будущие исследования могут использовать эмпирические обследования и углубленные интервью для дополнения индивидуальных точек зрения на защиту сельскохозяйственного наследия и экологическое развитие сельского хозяйства.

1.    Vapa Tankosić, J.; Ignjatijević, S.; Lekić, N.; Kljajić, N.; Ivaniš, M.; Andžić, S.; Ristić, D. The Role of Environmental Attitudes and Risk for Adoption with Respect to Farmers’ Participation in the Agri-Environmental Practices. Agriculture 2023, 13, 2248. [Google Scholar] [CrossRef]

2.    Bicer, Y.; Dincer, I.; Zamfirescu, C.; Vezina, G.; Raso, F. Comparative Life Cycle Assessment of Various Ammonia Production Methods. J. Clean. Prod. 2016, 135, 1379–1395. [Google Scholar] [CrossRef]

3.    Zhu, J.; Luo, Z.; Sun, T.; Li, W.; Zhou, W.; Wang, X.; Fei, X.; Tong, H.; Yin, K. Cradle-to-Grave Emissions from Food Loss and Waste Represent Half of Total Greenhouse Gas Emissions from Food Systems. Nat. Food 2023, 4, 247–256. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

4.    Crippa, M.; Solazzo, E.; Guizzardi, D.; Monforti-Ferrario, F.; Tubiello, F.N.; Leip, A. Food Systems Are Responsible for a Third of Global Anthropogenic GHG Emissions. Nat. Food 2021, 2, 198–209. [Google Scholar] [CrossRef]

5.    Tian, J.; Yang, H.; Xiang, P.; Liu, D.; Li, L. Drivers of Agricultural Carbon Emissions in Hunan Province, China. Environ. Earth Sci. 2016, 75, 121. [Google Scholar] [CrossRef]

6.    Vallejo, M.; Ramírez, M.I.; Reyes-González, A.; López-Sánchez, J.G.; Casas, A. Agroforestry Systems of the Tehuacán-Cuicatlán Valley: Land Use for Biocultural Diversity Conservation. Land 2019, 8, 24. [Google Scholar] [CrossRef]

7.    Forbes, S.H.; Boyd, D.K. Genetic Variation of Naturally Colonizing Wolves in the Central Rocky Mountains. Conserv. Biol. 1996, 10, 1082–1090. [Google Scholar] [CrossRef]

8.    Sheahan, M.; Barrett, C.B. Ten Striking Facts about Agricultural Input Use in Sub-Saharan Africa. Food Policy 2017, 67, 12–25. [Google Scholar] [CrossRef]

9.    Song, M.; Fisher, R.; Kwoh, Y. Technological Challenges of Green Innovation and Sustainable Resource Management with Large Scale Data. Technol. Forecast. Soc. Chang. 2019, 144, 361–368. [Google Scholar] [CrossRef]

10. Indrawan, M.; Yabe, M.; Nomura, H.; Harrison, R. Deconstructing Satoyama—The Socio-Ecological Landscape in Japan. Ecol. Eng. 2014, 64, 77–84. [Google Scholar] [CrossRef]

11. Rongai, D.; Sabatini, N.; Del Coco, L.; Perri, E.; Del Re, P.; Simone, N.; Marchegiani, D.; Fanizzi, F. 1H NMR and Multivariate Analysis for Geographic Characterization of Commercial Extra Virgin Olive Oil: A Possible Correlation with Climate Data. Foods 2017, 6, 96. [Google Scholar] [CrossRef]

12. Jiao, Y.; Zha, Z.; Xu, Q. A Modified Location-Weighted Landscape Index to Evaluate Nutrient Retention in Agricultural Wetlands: A Case Study of the Honghe Hani Rice Terraces World Heritage Site. Agriculture 2022, 12, 1480. [Google Scholar] [CrossRef]

13. Yang, X.; Zhao, Y.; Zhao, J.; Shi, C.; Deng, B. Tourists’ Perceived Attitudes toward the Famous Terraced Agricultural Cultural Heritage Landscape in China. Agriculture 2022, 12, 1394. [Google Scholar] [CrossRef]

14. Sirimanna, S.; Kahathuduwa, K.K.P.N.; Prasada, D.V.P. Are Cascade Reservoir Systems Sustainable Agroecosystems? A Comparative Assessment of Efficiency, Effectiveness and Resource Footprint in a Sri Lankan Micro-Cascade. Agric. Syst. 2022, 203, 103493. [Google Scholar] [CrossRef]

15. Iglesias, A.; Sánchez, B.; Garrote, L.; López, I. Towards Adaptation to Climate Change: Water for Rice in the Coastal Wetlands of Doñana, Southern Spain. Water Resour Manag. 2017, 31, 629–653. [Google Scholar] [CrossRef]

16. Scotton, M.; Crestani, D. Traditional Grazing Systems in the Venetian Alps: Effects of Grazing Methods and Environmental Factors on Cattle Behaviour. J. Environ. Manag. 2019, 250, 109480. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

17. Yu, J.; Sun, Y.; Wei, F. Green Development of Chinese Agriculture from the Perspective of Bidirectional Correlation. Agriculture 2024, 14, 1628. [Google Scholar] [CrossRef]

18. Shen, Z.; Wang, S.; Boussemart, J.-P.; Hao, Y. Digital Transition and Green Growth in Chinese Agriculture. Technol. Forecast. Soc. Chang. 2022, 181, 121742. [Google Scholar] [CrossRef]

19. Nguyen, N.T.T.; Nguyen, L.M.; Nguyen, T.T.T.; Liew, R.K.; Nguyen, D.T.C.; Tran, T.V. Recent Advances on Botanical Biosynthesis of Nanoparticles for Catalytic, Water Treatment and Agricultural Applications: A Review. Sci. Total Environ. 2022, 827, 154160. [Google Scholar] [CrossRef]

20. Narducci, J.; Quintas-Soriano, C.; Castro, A.; Som-Castellano, R.; Brandt, J.S. Implications of Urban Growth and Farmland Loss for Ecosystem Services in the Western United States. Land Use Policy 2019, 86, 1–11. [Google Scholar] [CrossRef]

21. Jiang, Q.; Li, J.; Si, H.; Su, Y. The Impact of the Digital Economy on Agricultural Green Development: Evidence from China. Agriculture 2022, 12, 1107. [Google Scholar] [CrossRef]

22. Kapoor, R.; Ghosh, P.; Kumar, M.; Sengupta, S.; Gupta, A.; Kumar, S.S.; Vijay, V.; Kumar, V.; Kumar Vijay, V.; Pant, D. Valorization of Agricultural Waste for Biogas Based Circular Economy in India: A Research Outlook. Bioresour. Technol. 2020, 304, 123036. [Google Scholar] [CrossRef]

23. Zhong, Y.-P.; Tang, L.-R.; Li, Y. Role of Digital Empowerment in Developing Farmers’ Green Production by Agro-Tourism Integration in Xichong, Sichuan. Agriculture 2022, 12, 1761. [Google Scholar] [CrossRef]

24. Sun, Q.; Sui, Y.-J. Agricultural Green Ecological Efficiency Evaluation Using BP Neural Network–DEA Model. Systems 2023, 11, 291. [Google Scholar] [CrossRef]

25. Yin, J.; Wu, N.; Engel, B.A.; Hua, E.; Zhang, F.; Li, X.; Wang, Y. Multi-Dimensional Evaluation of Water Footprint and Implication for Crop Production: A Case Study in Hetao Irrigation District, China. Agric. Water Manag. 2022, 267, 107630. [Google Scholar] [CrossRef]

26. Zang, D.; Yang, S.; Li, F. The Relationship between Land Transfer and Agricultural Green Production: A Collaborative Test Based on Theory and Data. Agriculture 2022, 12, 1824. [Google Scholar] [CrossRef]

27. Yuan, X.; Zhang, J.; Shi, J.; Wang, J. What Can Green Finance Do for High-Quality Agricultural Development? Fresh Insights from China. Socio-Econ. Plan. Sci. 2024, 94, 101920. [Google Scholar] [CrossRef]

28. Chi, M.; Guo, Q.; Mi, L.; Wang, G.; Song, W. Spatial Distribution of Agricultural Eco-Efficiency and Agriculture High-Quality Development in China. Land 2022, 11, 722. [Google Scholar] [CrossRef]

29. Li, Y.; Fan, Z.; Jiang, G.; Quan, Z. Addressing the Differences in Farmers’ Willingness and Behavior Regarding Developing Green Agriculture—A Case Study in Xichuan County, China. Land 2021, 10, 316. [Google Scholar] [CrossRef]

30. Zhang, B.; Romainoor, N.H. Research on Artificial Intelligence in New Year Prints: The Application of the Generated Pop Art Style Images on Cultural and Creative Products. Appl. Sci. 2023, 13, 1082. [Google Scholar] [CrossRef]

31. Meskell, L. UNESCO’s World Heritage Convention at 40: Challenging the Economic and Political Order of International Heritage Conservation. Curr. Anthropol. 2013, 54, 483–494. [Google Scholar] [CrossRef]

32. Brumann, C.; Gfeller, A.É. Cultural Landscapes and the UNESCO World Heritage List: Perpetuating European Dominance. Int. J. Herit. Stud. 2022, 28, 147–162. [Google Scholar] [CrossRef]

33. Geering, C. Protecting the Heritage of Humanity in the Cold War: UNESCO, the Soviet Union and Sites of Universal Value, 1945–1970s. Int. J. Herit. Stud. 2020, 26, 1132–1147. [Google Scholar] [CrossRef]

34. Li, J.; He, J.; Yang, L.; Min, Q. Does the Identification of Important Agricultural Heritage Systems Promote Economic Growth? Empirical Analysis Based on County Data from China. Agriculture 2023, 13, 1745. [Google Scholar] [CrossRef]

35. Pray, C.E.; Nagarajan, L. The Transformation of the Indian Agricultural Input Industry: Has It Increased Agricultural R&D? Agric. Econ. 2014, 45, 145–156. [Google Scholar] [CrossRef]

36. Yu, D.; Liu, L.; Gao, S.; Yuan, S.; Shen, Q.; Chen, H. Impact of Carbon Trading on Agricultural Green Total Factor Productivity in China. J. Clean. Prod. 2022, 367, 132789. [Google Scholar] [CrossRef]

37. Cannarella, C.; Piccioni, V. Traditiovations: Creating Innovation from the Past and Antique Techniques for Rural Areas. Technovation 2011, 31, 689–699. [Google Scholar] [CrossRef]

38. Sekine, K. Challenges to Conserve World Agricultural Heritages in a Market Economy: Experiences in Nishi-Awa, Japan. Int. Sociol. 2022, 37, 648–675. [Google Scholar] [CrossRef]

39. Lu, X.; Zhu, K.; Zang, C.; Dai, M.; Luo, Y.; Qiu, X. Global Spatial and Temporal Dynamics of the Green Water Coefficient and Analysis of Factor from 1992 to 2020. J. Hydrol. 2024, 644, 132089. [Google Scholar] [CrossRef]

40. Xinxing, S.; Sarkar, A.; Yue, D.; Hongbin, Z.; Fangyuan, T. The Influences of the Advancement of Green Technology on Agricultural CO2 Release Reduction: A Case of Chinese Agricultural Industry. Front. Sustain. Food Syst. 2023, 7, 1096381. [Google Scholar] [CrossRef]

41. Zhang, H.; Wu, D. The Impact of Rural Industrial Integration on Agricultural Green Productivity Based on the Contract Choice Perspective of Farmers. Agriculture 2023, 13, 1851. [Google Scholar] [CrossRef]

42. Maganza, A.; Gabetti, A.; Pastorino, P.; Zanoli, A.; Sicuro, B.; Barcelò, D.; Cesarani, A.; Dondo, A.; Prearo, M.; Esposito, G. Toward Sustainability: An Overview of the Use of Green Hydrogen in the Agriculture and Livestock Sector. Animals 2023, 13, 2561. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

43. Sui, J.; Lv, W.; Xie, H.; Xu, X. Towards Low-Carbon Agricultural Production: Evidence from China’s Main Grain-Producing Areas. Financ. Res. Lett. 2024, 60, 104952. [Google Scholar] [CrossRef]

44. Kujawa, S.; Niedbała, G. Artificial Neural Networks in Agriculture. Agriculture 2021, 11, 497. [Google Scholar] [CrossRef]

45. Lu, Y.; Chen, H.; Jia, H.K.; Zhang, F. The Spatiotemporal Evolution and Impact Effects of the Protection of Important Agricultural Cultural Heritage and Agricultural Resilience. Econ. Geogr. 2024, 44, 194–204. (In Chinese) [Google Scholar] [CrossRef]

46. Lee, S.A.; Park, C.S.; Kim, B.G. Novel Two-Slope Equations to Predict Amino Acid Concentrations Using Crude Protein Concentration in Soybean Meal. Agriculture 2021, 11, 280. [Google Scholar] [CrossRef]

47. Zhao, C. Is Low-Carbon Energy Technology a Catalyst for Driving Green Total Factor Productivity Development? The Case of China. J. Clean. Prod. 2023, 428, 139507. [Google Scholar] [CrossRef]

48. Yang, X.Y.; Tong, J.T. The Spatial Spillover Effect of Agricultural Product Trade on Agricultural Green Total Factor Productivity—Based on the Moderating Role of Agricultural Industry Agglomeration. Chin. J. Agric. Resour. Reg. Plan. 2023, 44, 15–27. (In Chinese) [Google Scholar]

49. Chen, Y.; Hu, S.; Wu, H. The Digital Economy, Green Technology Innovation, and Agricultural Green Total Factor Productivity. Agriculture 2023, 13, 1961. [Google Scholar] [CrossRef]

50. Schulte-Uebbing, L.F.; Beusen, A.H.W.; Bouwman, A.F.; De Vries, W. From Planetary to Regional Boundaries for Agricultural Nitrogen Pollution. Nature 2022, 610, 507–512. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

51. Nath, P.C.; Mishra, A.K.; Sharma, R.; Bhunia, B.; Mishra, B.; Tiwari, A.; Nayak, P.K.; Sharma, M.; Bhuyan, T.; Kaushal, S.; et al. Recent Advances in Artificial Intelligence towards the Sustainable Future of Agri-Food Industry. Food Chem. 2024, 447, 138945. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

52. Li, Y.; Fan, P.; Liu, Y. What Makes Better Village Development in Traditional Agricultural Areas of China? Evidence from Long-Term Observation of Typical Villages. Habitat Int. 2019, 83, 111–124. [Google Scholar] [CrossRef]

Mo L, Chen S, Wan S, Zhou L, Wang S. How Can the Protection of Important Agricultural Heritage Sites Contribute to the Green Development of Agriculture: Evidence from China. Agriculture. 2025; 15(2):166. https://doi.org/10.3390/agriculture15020166

Перевод статьи «How Can the Protection of Important Agricultural Heritage Sites Contribute to the Green Development of Agriculture: Evidence from China» авторов Mo L, Chen S, Wan S, Zhou L, Wang S., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык