馬子量

(西北民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，甘肅蘭州 730030)

0 引言

黨的十八大提出“堅(jiān)持走中國(guó)特色新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化道路”，并提出促進(jìn)“新四化”同步發(fā)展，而在“新四化”中，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化為工業(yè)化、城鎮(zhèn)化和信息化提供了原料、要素和市場(chǎng)等重要資源，所以農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是實(shí)現(xiàn)“新四化”的重要支撐，是整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的根本基礎(chǔ)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平發(fā)展必須首先了解和掌握目前的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，這是發(fā)展農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的前提和基礎(chǔ)。

在以往的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的研究中，早期學(xué)者多集中對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究，如鄂玉江[1]、鄭有貴[2]等，這些研究大多從農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的內(nèi)涵出發(fā)確定一套綜合的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并闡述體系中各指標(biāo)反映出的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的內(nèi)容，這種研究為基礎(chǔ)性定性研究，只能體現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化過(guò)程中包含的各種因素，而各種因素的重要性未能定量描述，所以不能應(yīng)用于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平評(píng)價(jià)的實(shí)證分析。在后期的研究中，有的學(xué)者通過(guò)一些計(jì)量方法對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，大多數(shù)采用的方法是層次分析法(AHP)，如蔣和平[3]、譚愛(ài)華[4]等，在這種方法首先制定綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并且利用德?tīng)柗品▽?duì)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行確定，但是德?tīng)柗品ㄖ饕蕾囉趯?zhuān)家的認(rèn)知來(lái)確定各指標(biāo)權(quán)重，不同的專(zhuān)家對(duì)各指標(biāo)的重要性認(rèn)知不同而產(chǎn)生的權(quán)重差異可能會(huì)導(dǎo)致農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平綜合評(píng)價(jià)差異較大，所以這種主觀性較強(qiáng)，不利于廣泛利用。

文章在早期學(xué)者的研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用因子分析的計(jì)量方法，基于甘肅省的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)降維確定了3個(gè)對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化起到主要作用的公共因子，通過(guò)計(jì)算公共因子得分及其權(quán)重對(duì)甘肅省14各市/州的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進(jìn)行了客觀的評(píng)價(jià)，在此基礎(chǔ)上利用聚類(lèi)分析方法，以數(shù)據(jù)特征為依據(jù)對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進(jìn)行了區(qū)域分類(lèi)，并對(duì)不同區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進(jìn)行了分析和評(píng)價(jià)。通過(guò)上述研究，較之之前大部分研究中定量化較弱和主觀性較強(qiáng)的特點(diǎn)，提供了一種基于數(shù)據(jù)分析的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平評(píng)價(jià)和劃分方法，對(duì)區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的把握提供了客觀可信的工具方法。

1 指標(biāo)體系構(gòu)建及方法簡(jiǎn)介

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化內(nèi)涵的認(rèn)識(shí)是逐漸深化的。20世紀(jì)50～60年代，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化被認(rèn)為是工業(yè)技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的內(nèi)涵被概括為機(jī)械化、電氣化、水利化和化學(xué)化，其后對(duì)于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的研究也是以此為框架進(jìn)行拓展，伴隨著時(shí)間推移，隨著人們民生觀念和環(huán)境意識(shí)逐漸地提升，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化中又增加了社會(huì)生活和可持續(xù)發(fā)展的內(nèi)容[6-9]。綜上所述，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化主要從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入、農(nóng)業(yè)綜合產(chǎn)出、農(nóng)村社會(huì)生活和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展4個(gè)方面衡量，該文選取了9個(gè)指標(biāo)組成指標(biāo)體系(表1)，其中有效灌溉率、單位耕地化肥施用量、單位耕地農(nóng)機(jī)動(dòng)力存量3個(gè)指標(biāo)反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入現(xiàn)代化水平； 土地生產(chǎn)率、勞動(dòng)生產(chǎn)率、農(nóng)村居民人均純收入反映農(nóng)業(yè)綜合產(chǎn)出現(xiàn)代化水平； 農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)、新型農(nóng)村合作醫(yī)療參保率反映農(nóng)村社會(huì)生活現(xiàn)代化水平； 受災(zāi)后成災(zāi)率體現(xiàn)當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)及災(zāi)害狀況，反映農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展現(xiàn)代化水平。各指標(biāo)在文中依次以X1～X9代表。

表1 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平評(píng)價(jià)綜合指標(biāo)體系

指標(biāo)名稱計(jì)算公式指標(biāo)含義單位有效灌溉率(X1)有效灌溉面積/耕地面積農(nóng)業(yè)水利化程度%單位耕地化肥施用量(X2)化肥施用折純量/耕地面積農(nóng)業(yè)化學(xué)化程度t/hm2單位耕地農(nóng)機(jī)動(dòng)力存量(X3)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力/耕地面積農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度kW/hm2土地生產(chǎn)率(X4)農(nóng)業(yè)增加值/耕地面積土地產(chǎn)出水平萬(wàn)元/hm2勞動(dòng)生產(chǎn)率(X5)農(nóng)業(yè)增加值/農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力勞動(dòng)力產(chǎn)出水平元/人農(nóng)村居民人均純收入(X6)農(nóng)村總收入/農(nóng)村人口收入水平元農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)(X7)食品消費(fèi)/消費(fèi)總額生活水平%新農(nóng)合參保率(X8)新農(nóng)合參保人數(shù)/農(nóng)村人口社會(huì)保障水平%受災(zāi)后成災(zāi)率(X9)成災(zāi)面積/受災(zāi)面積農(nóng)業(yè)環(huán)境保障程度%

1.2 研究方法

因子分析是用少數(shù)幾個(gè)因子來(lái)描述許多指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，以較少幾個(gè)因子來(lái)反映原資料的大部分信息的統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法。從數(shù)學(xué)角度來(lái)看，因子分析是一種化繁為簡(jiǎn)的降維處理技術(shù)。

設(shè)X=(X1，…，Xp)T是可觀測(cè)的隨機(jī)向量，E(X)=μ，μ=(μ1，…，μm)T，D(X)=Σ，且設(shè)F=(F1，…，F(xiàn)m)T(m

(1)

假定隨機(jī)向量X滿足以下模型：

(2)

則稱該模型為正交因子模型。用矩陣表示為：

X+μ=AF+ε

(3)

式(3)中,F=(F1，…，F(xiàn)m)T，F(xiàn)1，…，F(xiàn)m稱為X公共因子；ε=(ε1，…，εp)T，ε1，…，εp為X特殊因子； 矩陣A=(aij)p×m是待估的系數(shù)矩陣，稱為因子載荷矩陣。aij(i=1，…，p；j=1，…，m)稱為第i個(gè)變量在第j個(gè)因子上的載荷。通過(guò)估計(jì)方法所求出的公共因子解，其初始因子載荷矩陣往往不滿足簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)準(zhǔn)則，各公共因子的典型代表變量不很突出，易使公共因子的實(shí)際意義含糊不清，通常需要對(duì)因子載荷進(jìn)行旋轉(zhuǎn)處理，使因子載荷值向0和1兩個(gè)方向分化，最后求因子得分函數(shù)并計(jì)算因子值，以特征根值比重為權(quán)重計(jì)算綜合因子得分。

聚類(lèi)分析也稱群分析、點(diǎn)群分析，是研究分類(lèi)的一種多元統(tǒng)計(jì)方法，是根據(jù)樣本指標(biāo)的相似特征進(jìn)行分類(lèi)的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。在研究過(guò)程中，研究樣本之間存在程度不同的相似性(親疏關(guān)系)。于是根據(jù)多個(gè)觀測(cè)指標(biāo)，具體找出一些能夠度量樣本之間相似程度的統(tǒng)計(jì)量，以這些統(tǒng)計(jì)量為劃分類(lèi)型的依據(jù)。把一些相似程度較大的樣本聚合為一類(lèi)，關(guān)系密切的聚合到一個(gè)小的單位，關(guān)系疏遠(yuǎn)的聚合到一個(gè)大的單位，直到把所有的指標(biāo)聚合完畢。

但在現(xiàn)實(shí)教學(xué)中，由于高職高專(zhuān)的學(xué)生基礎(chǔ)普遍比較差(即使是軟件技術(shù)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生)，對(duì)于這樣一門(mén)計(jì)算機(jī)編程基礎(chǔ)語(yǔ)言課程而言，學(xué)生反映難度大，不易掌握。

具體研究中，首先對(duì)因子析法求出的公共因子得分及綜合評(píng)價(jià)值進(jìn)行最優(yōu)分割，然后利用Q型聚類(lèi)方法，基于歐氏距離通過(guò)分析各類(lèi)的共同點(diǎn)進(jìn)行合理分類(lèi)，其公式如下：

(4)

式(4)中,Xi、Xj是p維空間上的兩點(diǎn)[10]。

2 基于甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的實(shí)證分析

該文以甘肅省為實(shí)例，依據(jù)《甘肅發(fā)展年鑒(2013年)》和《甘肅農(nóng)村年鑒(2013)》選取了2012年甘肅省14個(gè)市、州的相關(guān)數(shù)據(jù)，整理、計(jì)算出了X1～X9指標(biāo)，并利用SPSS 19.0軟件分析如下。

2.1 數(shù)據(jù)處理及檢驗(yàn)

首先，由于X7和X9指標(biāo)為逆向化指標(biāo)，采用取負(fù)數(shù)的方式對(duì)其正向化處理，使所有數(shù)據(jù)的趨勢(shì)性保持一致，其次鑒于整理、計(jì)算出的X1～X9指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱不同，所以對(duì)各變量的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化公式處理以消除量綱、量級(jí)差異。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行了KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示(表2)， 9個(gè)變量間的KMO值為0.681，接近0.7，Bartlett球形檢驗(yàn)得出顯著性概率為0.000，小于1%，說(shuō)明變量數(shù)據(jù)適于因子分析。

表2 KMO和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果

Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy．0 681Bartlett′sTestofSphericityApprox Chi-Square146 997df36Sig 0 000

2.2 因子提取及解釋

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)建立變量的相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值、特征向量等等，從而得到甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的因子特征根及方差貢獻(xiàn)率。從計(jì)算得知(表3)，提取的3個(gè)公共因子累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了93.393%，前3個(gè)因子較充分地反映了原始數(shù)據(jù)所提供的信息。因此，基于過(guò)程累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于85%的原則，使用主成分分析法相應(yīng)提取3個(gè)公共因子。

表3 各因子解釋原始變量的方差

因子初始特征根提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入總計(jì)方差(%)累計(jì)(%)總計(jì)方差(%)累計(jì)(%)總計(jì)方差(%)累計(jì)(%) 16 53072 55772 5576 53072 55772 5576 39471 03971 039 21 11912 43584 9921 11912 43584 9921 08212 02083 059 30 7568 40193 3930 7568 40193 3930 93010 33493 393 注：提取方法為主成分分析法

表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

指標(biāo)因子F1F2F3X10 806-0 3140 378 X20 916-0 067-0 128 X30 9540 0390 001 X40 9470 264-0 108 X50 951-0 1090 115 X60 900-0 3050 249 X7-0 3960 8930 002 X8-0 671-0 025-0 703 X9-0 882-0 0690 435 注：提取方法為主成分分析法；旋轉(zhuǎn)方法為具有kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的四分旋轉(zhuǎn)法，旋轉(zhuǎn)在4次迭代后收斂

為了便于公共因子對(duì)實(shí)際問(wèn)題的分析解釋?zhuān)枰獙?duì)對(duì)載荷值矩陣進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，選用最大四次方值法(Quartimax)旋轉(zhuǎn)，經(jīng)過(guò)4次旋轉(zhuǎn)后，得旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣。由計(jì)算結(jié)果可知(表4)，第一公共因子F1在X1～X6上載荷值較大，X1～X3綜合反映了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入狀況，X4～X6綜合反映了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)出狀況，所以將第一公共因子F1命名為“農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出現(xiàn)代化因子”； 第二公共因子F2在X7上載荷值最大，同時(shí)橫向比較在X8上載荷值也是最大的，這兩個(gè)指標(biāo)綜合反映農(nóng)村社會(huì)生活狀況，所以將第二公共因子命名為“農(nóng)村社會(huì)生活現(xiàn)代化因子”； 第三公共因子F3在X9上載荷值最大，X9體現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的生態(tài)和災(zāi)害狀況，所以將第三公共因子命名為“農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展現(xiàn)代化因子”。

2.3 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平綜合評(píng)價(jià)

(4)

式(4)中，Wi為公共因子權(quán)重；λi為公共因子特征根值。

每個(gè)區(qū)域的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的綜合因子得分F為

(5)

根據(jù)表3中的公共因子的特征根值，計(jì)算相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，再將各權(quán)重系數(shù)帶入上式中，得到農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平綜合因子得分計(jì)算公式：

(6)

甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平綜合評(píng)價(jià)因子得分計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平綜合因子得分排名

地區(qū)F1F2F3綜合值F排名蘭州-0 2280 406-2 576-0 3557 嘉峪關(guān)3 063-1 043-0 1242 2301 金昌0 1122 270-0 0680 3833 白銀-0 545-0 1800 140-0 43510 天水-0 428-0 7310 360-0 3989 武威0 319-0 299-0 3590 1765 張掖0 2590 8770 5120 3644 平?jīng)?0 4450 1720 899-0 2426 酒泉0 9241 1740 6580 9332 慶陽(yáng)-0 6140 2350 951-0 3608 定西-0 687-0 034-1 604-0 68313 隴南-0 541-0 8550 658-0 47512 臨夏-0 624-0 2900 778-0 45311 甘南-0 564-1 700-0 226-0 68514

從計(jì)算結(jié)果(表5)可以看到，甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平綜合因子得分差異較大，嘉峪關(guān)得分最高，且遠(yuǎn)高于第2位酒泉，甘南得分最低，14個(gè)市/州中只有5個(gè)地區(qū)得分為正值，達(dá)到或超過(guò)平均水平，其余全部為負(fù)值，未達(dá)到平均水平。農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出現(xiàn)代化因子得分，嘉峪關(guān)最高，定西最低， 5個(gè)得分為正值的地區(qū)農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出現(xiàn)代化因子得分同時(shí)也為正值，而其他地區(qū)全部為負(fù)值； 農(nóng)村社會(huì)生活現(xiàn)代化因子得分，金昌最高，甘南最低，有6個(gè)地區(qū)得分為正值，其余全部為負(fù)值； 農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展現(xiàn)代化因子得分，慶陽(yáng)最高，蘭州和定西得分最低，有8個(gè)地區(qū)得分為正值，其余全部為負(fù)值。從各因子得分排名和綜合因子得分來(lái)看，二者有明確的聯(lián)系，尤其是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平綜合因子得分、與農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出現(xiàn)代化因子排列基本相似。

2.4 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平聚類(lèi)分析

采用系統(tǒng)聚類(lèi)方法，根據(jù)表5中各區(qū)域的因子得分，運(yùn)用歐式距離度量組間差異，得到甘肅省14個(gè)市/州農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的聚類(lèi)樹(shù)狀圖如下。

圖1 甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平聚類(lèi)樹(shù)狀圖

根據(jù)因子分析和聚類(lèi)分析結(jié)果，可以將甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平劃分為4類(lèi)區(qū)域，第一層次區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平最高，屬于完全實(shí)現(xiàn)階段，這一區(qū)域只有1個(gè)地區(qū)，綜合因子得分為2.230，明顯領(lǐng)先于其他區(qū)域； 第二層次區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平次之，但仍明顯高于其他區(qū)域，屬于基本實(shí)現(xiàn)階段，這一區(qū)域也只有1個(gè)地區(qū)，其綜合因子得分為0.933； 第三層次區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較之前兩層次明顯下降，但均為正值且高于平均水平，屬于加快發(fā)展階段，這一區(qū)域包含3個(gè)地區(qū)，其平均綜合因子得分為0.307； 第四層次區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較弱，低于整體平均水平，且綜合因子得分均為負(fù)值，屬于起步階段，這一層次區(qū)域分布最廣，有9個(gè)地區(qū)，其平均綜合因子得分僅為-0.454，(表6)。

表6 甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平分層聚類(lèi)結(jié)果

層次數(shù)量包含市/州因子得分區(qū)間因子得分平均值完全實(shí)現(xiàn)階段1嘉峪關(guān)2 2302 230基本實(shí)現(xiàn)階段1酒泉0 9330 933加快發(fā)展階段3金昌、張掖、武威0 383～0 1760 307起步階段9平?jīng)觥⑻m州、慶陽(yáng)、天水、白銀、臨夏、隴南、定西、甘南-0 242～-0 685-0 454

3 結(jié)論及建議

根據(jù)上述分析，可以基本得出結(jié)論：(1)甘肅省農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出現(xiàn)代化因子決定著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化綜合因子。分析中發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出狀況對(duì)整體農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的貢獻(xiàn)度為77.69%，整體農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較高的幾個(gè)地區(qū)這一因子評(píng)價(jià)值也明顯高于其他地區(qū)，同時(shí)這一因子評(píng)價(jià)值為正的地區(qū)其農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評(píng)價(jià)值也為正，反之則為負(fù)，說(shuō)明目前甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平主要取決于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的投入及產(chǎn)出狀況； (2)甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平存在明顯的區(qū)域性差異。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平在空間上大體上呈現(xiàn)出自西向東逐漸下降的趨勢(shì)，西部的5個(gè)地區(qū)已經(jīng)全部完成起步階段，而中東部的9個(gè)地區(qū)仍然處于起步階段，整體來(lái)看起步階段區(qū)域分布較大，這與甘肅省農(nóng)業(yè)發(fā)展的自然稟賦和歷史積累是完全吻合的，位于甘肅西部的河西走廊地勢(shì)平坦且人口分布相對(duì)稀疏，兼具農(nóng)業(yè)發(fā)展的稟賦優(yōu)勢(shì)和集約化經(jīng)營(yíng)的比較優(yōu)勢(shì)，而中東部地區(qū)位于溝壑縱橫的黃土高原，人口分布較為密集，農(nóng)業(yè)發(fā)展和集約化經(jīng)營(yíng)的阻滯力較大，其農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平相對(duì)滯后。

在促進(jìn)甘肅省整體農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平提高的過(guò)程中需要重視以下兩個(gè)方面：(1)加大農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的投入力度，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中水資源依賴度，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機(jī)械化程度。大力倡導(dǎo)節(jié)水型農(nóng)業(yè)發(fā)展思路，不斷完善農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)水利工程，積極引入先進(jìn)的節(jié)水型農(nóng)業(yè)技術(shù)，大力發(fā)展農(nóng)業(yè)節(jié)水型產(chǎn)業(yè)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的水資源利用效率，擺脫農(nóng)業(yè)發(fā)展的水資源劣勢(shì)。通過(guò)財(cái)政投資加大農(nóng)業(yè)綜合治理開(kāi)發(fā)力度，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基礎(chǔ)設(shè)施水平，提高農(nóng)業(yè)機(jī)具購(gòu)置財(cái)政補(bǔ)貼力度，降低農(nóng)業(yè)機(jī)械化經(jīng)營(yíng)初期投入成本，并積極進(jìn)行技術(shù)培訓(xùn)及輔導(dǎo)，引導(dǎo)農(nóng)民開(kāi)展農(nóng)業(yè)機(jī)械化經(jīng)營(yíng)，不斷提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。(2)對(duì)于甘肅省中東部地區(qū)要有針對(duì)性的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展思路，加快其農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的提升。針對(duì)甘肅省中東部地區(qū)人多地少和農(nóng)業(yè)小農(nóng)經(jīng)營(yíng)模式為主的現(xiàn)實(shí)狀況，應(yīng)通過(guò)扶持政策鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)合作社生產(chǎn)、社會(huì)資本運(yùn)營(yíng)及農(nóng)企對(duì)接等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)模式，多渠道進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性資源流轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的大規(guī)模集約化經(jīng)營(yíng)，積極引入先進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和設(shè)備，合理配置農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性資源，提高農(nóng)業(yè)資源的利用效率，以新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)模式替代傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)模式，不斷提升該區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。

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