祝志川， 張國超， 張君妍， 翁新新

(吉林財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院，吉林長春 130117)

黨的十九大報(bào)告提出要實(shí)施中國鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，指出“要堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，按照產(chǎn)業(yè)興旺、生態(tài)宜居、鄉(xiāng)風(fēng)文明、治理有效、生活富裕的總要求，建立健全城鄉(xiāng)融合發(fā)展體制機(jī)制和政策體系，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化”，并強(qiáng)調(diào)“必須始終把解決好‘三農(nóng)’問題作為全黨工作重中之重”，為加快推進(jìn)中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化指明了方向和遵循方針?！笆濉睍r期如何解決好“三農(nóng)”問題不僅是關(guān)系國計(jì)民生的根本性問題，而且是促進(jìn)中國快速全面建成小康社會不可逾越的關(guān)鍵性問題。因此，針對新時代農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展中存在的問題及影響因素進(jìn)行探索性研究不僅具有重要的理論意義，而且具有重要的實(shí)踐意義。

新時代農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化概念的提出為中國鄉(xiāng)村發(fā)展指明了新的方向，在經(jīng)濟(jì)社會快速發(fā)展過程中不僅要加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展步伐，而且要重視生態(tài)環(huán)境保護(hù)、鄉(xiāng)村文化傳承等協(xié)調(diào)發(fā)展。習(xí)近平指出，“任何時候都不能忽視農(nóng)業(yè)、忘記農(nóng)民、淡漠農(nóng)村；中國要強(qiáng)，農(nóng)業(yè)必須強(qiáng)；中國要美，農(nóng)村必須美；中國要富，農(nóng)民必須富”[1]?？琢顒傉J(rèn)為，從農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化到農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化，增加了農(nóng)村現(xiàn)代化的概念，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化關(guān)鍵在于農(nóng)村和城市居民的生產(chǎn)生活水平和人居環(huán)境差別是否縮小和逐步消除了[2]。張俊飚等認(rèn)為，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化即實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)更發(fā)展、農(nóng)村更美麗和農(nóng)民更幸福的目標(biāo)，農(nóng)村環(huán)境好壞對農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展能力形成直接影響[3]。韓長賦認(rèn)為，當(dāng)前我國最大的發(fā)展不平衡是城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡，最大的發(fā)展不充分是農(nóng)村發(fā)展不充分[4]。目前，關(guān)于農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的理論解讀大多見諸于報(bào)紙，其核心主要圍繞“三農(nóng)”問題進(jìn)行理論解讀。

雖然農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的理論闡釋較多，但以定量方法進(jìn)行實(shí)證分析的研究成果較少，且已有成果主要涉及農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化而缺少農(nóng)村現(xiàn)代化的探討。例如指標(biāo)體系方面，“農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價指標(biāo)體系構(gòu)建研究”課題組構(gòu)建了包含農(nóng)業(yè)產(chǎn)出效益、農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境等維度的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價指標(biāo)體系[5]；李萬明等設(shè)計(jì)了符合綠洲生態(tài)農(nóng)業(yè)特點(diǎn)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價指標(biāo)體系[6]；譚愛花等從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代化、農(nóng)業(yè)社會現(xiàn)代化、農(nóng)業(yè)生態(tài)現(xiàn)代化3個維度設(shè)計(jì)了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化指標(biāo)體系[7]。在測度方法方面，張香玲等運(yùn)用多指標(biāo)綜合測定法測度了河南省108個縣市的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平[8]；孫曉欣等采用熵值法對江蘇省57個縣(市)地域單元的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進(jìn)行了測度[9]；夏四友等應(yīng)用熵值法和TOPSIS法對榆林市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進(jìn)行了測算[10]；鐘水映等采用熵值法測算出中國31個省(區(qū)、市)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展指數(shù)[11]；王錄倉等采用熵值法測算了全國342個地級及以上行政區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平[12]；張航等運(yùn)用主成分分析法測算了中國30省(區(qū)、市)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化指數(shù)[13]。雖然這些成果對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化方面進(jìn)行了測度，但是缺少充分反映農(nóng)村現(xiàn)代化的指標(biāo)。

綜上所述，已有研究存在以下幾方面不足：一是缺少充分反映農(nóng)村現(xiàn)代化內(nèi)涵的中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平評價指標(biāo)；二是缺少關(guān)于中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平測度的定量研究；三是已有實(shí)證方法大多使用客觀賦權(quán)法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，無法充分反映決策者或?qū)＜乙鈭D。因此，本研究根據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化新的時代內(nèi)涵，首先從生態(tài)新農(nóng)業(yè)、幸福新農(nóng)民、繁榮新農(nóng)村發(fā)展的新三農(nóng)視角下構(gòu)建中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化綜合評價指標(biāo)體系。其次，為了合理測度與分析農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平，通過信息增益概念的引入構(gòu)造了一種新的基于主客觀組合賦權(quán)的評價模型。最后，對中國31個省(區(qū)、市)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行了實(shí)證分析。

1 基于組合賦權(quán)的中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化綜合評價模型

本研究對中國31個省(區(qū)、市)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行定量測度分析，具體思路如下：(1)依據(jù)新時代農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展內(nèi)涵，構(gòu)建“新三農(nóng)”視角下中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平評價指標(biāo)體系；(2)為了評價結(jié)果能夠體現(xiàn)各指標(biāo)對系統(tǒng)的分類性能并對多個系統(tǒng)排序擇優(yōu)，構(gòu)建了一種基于信息增益率的客觀賦權(quán)方法；(3)鑒于客觀權(quán)重不能完全體現(xiàn)各指標(biāo)重要性的特點(diǎn)，將信息增益率賦權(quán)法與G2賦權(quán)法組合，構(gòu)造了一種基于主客觀組合賦權(quán)的綜合評價模型；(4)對中國31個省(區(qū)、市)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行測度分析。

1.1 綜合評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

1.1.1 準(zhǔn)則層的構(gòu)建原則 在新三農(nóng)視角下，根據(jù)時代性、綜合性、導(dǎo)向性和可比性原則，設(shè)置農(nóng)業(yè)效益與科技水平、新農(nóng)村建設(shè)、農(nóng)民生活保障和農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境4個準(zhǔn)則層，以反映新時代背景下的農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民問題以及農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境問題。

1.1.2 指標(biāo)層的構(gòu)建原則 依據(jù)系統(tǒng)性、科學(xué)性、可測性、獨(dú)立性等原則，基于新三農(nóng)視角構(gòu)建了包含22個指標(biāo)的中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化綜合評價指標(biāo)體系(表1)。

1.2 基于信息增益率的客觀賦權(quán)法

信息增益是用熵來表示的特征所包含信息量的度量[14]。一個特征能夠?yàn)榉诸惸Ｐ蛶淼男畔⒃蕉?，該特征越重要[15]，模型中特征的有無將導(dǎo)致信息量發(fā)生較大的變化，而前后信息量的差值就是這個特征給模型帶來的信息增益[16]。為了給有代表性的指標(biāo)賦予更大的權(quán)重，將引入信息增益的概念并用信息增益率來衡量指標(biāo)重要性，信息增益率相對信息增益分類性能更高[17]。

設(shè)有系統(tǒng)集合{Si|i=1，2，…，N}以及這N個系統(tǒng)在某時刻的評價指標(biāo)觀測值集合{xj|j=1，2，…，m}，為了評價這N個對象，構(gòu)建了基于信息增益率的客觀賦權(quán)法。由于信息增益率的計(jì)算是基于分類數(shù)據(jù)集的，所以需要先將系統(tǒng){Si}和原始觀測數(shù)據(jù){xj}轉(zhuǎn)換成分類數(shù)據(jù)集。指標(biāo)賦權(quán)的具體思路與詳細(xì)步驟：首先，采用系統(tǒng)聚類法中靈敏度適中的類平均法對系統(tǒng){Si}進(jìn)行分類并得到系統(tǒng)的分類數(shù)據(jù)集{Si*}。其次，利用各指標(biāo)觀測值的0.25分位數(shù)、中位數(shù)、0.75分位數(shù)將各指標(biāo)觀測值劃分到4個區(qū)間(左閉右開)中，每個區(qū)間里的指標(biāo)觀測值為同一類，具體分類公式為：

(1)

式中：Q1(xj)、Q2(xj)、Q3(xj)分別表示指標(biāo)xj的0.25分位數(shù)、中位數(shù)、0.75分位數(shù)，從而得到各指標(biāo)觀測值的分類數(shù)據(jù)集{xj*}。然后，記系統(tǒng)和各指標(biāo)觀測值的分類數(shù)據(jù)集的集合為U={xj*，Si*}，計(jì)算各指標(biāo)對分類數(shù)據(jù)集合的信息增益率，信息增益率計(jì)算公式為：

(2)

式中：GainRatio(U，xj*)、Gain(U，xj*)、Split(U，xj*)分別表示在指標(biāo)xj下U的信息增益率、信息增益、分裂信息[3]。其中信息增益和分裂信息的計(jì)算公式分別為：

(3)

(4)

式(3)中，H(U)、H(U|xj*)分別表示數(shù)據(jù)集U的經(jīng)驗(yàn)熵、指標(biāo)xj*對于數(shù)據(jù)集U的經(jīng)驗(yàn)條件熵；式(4)中，|xjk|、|xj|分別表示指標(biāo)xj觀測值的個數(shù)和第k類xj的觀測值個數(shù)。相關(guān)計(jì)算公式為：

(5)

(6)

式中：|U|表示樣本容量，|Uik|為Uik的樣本個數(shù)；Ck表示分類，k=1，2，…，K；|Ck|表示屬于類Ck的樣本個數(shù)。然后，根據(jù)信息增益率越大，指標(biāo)分類性能越強(qiáng)的原則，計(jì)算指標(biāo)的信息增益率權(quán)重，計(jì)算公式為：

(7)

表1 中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化指標(biāo)體系

1.3 基于信息增益率與G2賦權(quán)法的主客觀組合賦權(quán)法

為了使指標(biāo)兼具其客觀分類性能和專家的主觀經(jīng)驗(yàn)，將信息增益率賦權(quán)法與G2賦權(quán)法[18]進(jìn)行組合。記wj2為G2法權(quán)重，則組合權(quán)重為：

wj=α·wj1+β·wj2。

(8)

式中：α和β為組合系數(shù)，α+β=1。為了讓組合權(quán)重與主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的差異最小，通過wj與wj1和wj2的離差平方和最小構(gòu)建約束優(yōu)化問題：

s.t.α+β=1，min(wj-wj1)2+(wj-wj2)2。

可解得α=β=0.5。

1.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理與評價信息集結(jié)

運(yùn)用極值處理法進(jìn)行指標(biāo)類型一致化和無量綱化處理，正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)處理公式分別為[18]：

(9)

(10)

1.5 綜合評價模型

根據(jù)平均指標(biāo)的權(quán)重和標(biāo)準(zhǔn)化得分，構(gòu)建線性加權(quán)綜合評價模型：

(11)

式中：y為系統(tǒng)的綜合評價值。

2 實(shí)證分析

2.1 評價對象及數(shù)據(jù)來源

本研究以2015年中國31個省(區(qū)、市)為評價對象，所需原始數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計(jì)局、2016年《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省(區(qū)、市)統(tǒng)計(jì)年鑒。其中，上海市的鄉(xiāng)村辦水電站個數(shù)缺失，采用發(fā)展程度類似的北京市的鄉(xiāng)村辦水電站個數(shù)替代，西藏的農(nóng)村養(yǎng)老服務(wù)和文化機(jī)構(gòu)數(shù)缺失，利用線性插值法進(jìn)行填充，部分指標(biāo)數(shù)據(jù)經(jīng)數(shù)學(xué)公式計(jì)算可得。例如，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平=農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力/耕地面積。

2.2 子系統(tǒng)發(fā)展水平測度與分析

2.2.1 子系統(tǒng)發(fā)展水平測度 首先，將每個子系統(tǒng)根據(jù)其對應(yīng)指標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)聚類，并將所有指標(biāo)觀測值根據(jù)式(1)進(jìn)行分類，得到分類數(shù)據(jù)集(表2)。

其次，將分類數(shù)據(jù)集用式(2)至(7)計(jì)算各子系統(tǒng)指標(biāo)的信息增益率權(quán)重w1，見表1第4列。

然后，邀請專家給出各子系統(tǒng)指標(biāo)的重要性標(biāo)度，用G2法計(jì)算權(quán)重w2，見表1第5列，并用式(8)計(jì)算指標(biāo)對子系統(tǒng)的組合權(quán)重w，見表1第6列。

最后，用式(9)至(11)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和計(jì)算各子系統(tǒng)的綜合評價值，結(jié)果詳見表3。

2.2.2 子系統(tǒng)發(fā)展水平分析 由表3子系統(tǒng)X1的排名可知，中國31個省(區(qū)、市)農(nóng)業(yè)效益與科技水平整體上呈現(xiàn)東→中→西逐漸遞減狀態(tài)，新疆除外。將中國31個省(區(qū)、市)分為3個層次，排名前十的從高到低依次為吉林、江蘇、新疆、黑龍江、上海、山東、遼寧、北京、浙江、天津，這些省份的農(nóng)業(yè)效益與科技水平值均在0.444～0.677之間，屬于農(nóng)業(yè)發(fā)展高等水平區(qū)域。排名居中的11個省份從高到低依次是湖南、河南、湖北、河北、西藏、內(nèi)蒙古、福建、江西、海南、安徽、廣東，農(nóng)業(yè)效益與科技水平值均在0.323～0.426之間，屬于農(nóng)業(yè)發(fā)展中等水平區(qū)域。排名后10位的省份從高到低依次是寧夏、四川、重慶、廣西、陜西、甘肅、云南、山西、貴州、青海，這些省份的農(nóng)業(yè)效益與科技水平值均在0.127～0.311之間，屬于農(nóng)業(yè)發(fā)展較低水平區(qū)域。從各省(區(qū)、市)情況來看，吉林省是中國重要的工業(yè)基地、教育強(qiáng)省、農(nóng)業(yè)強(qiáng)省，其單位面積糧食產(chǎn)量達(dá)到 7 182.1 kg/hm2，在所有省份中居首位，人均糧食產(chǎn)量達(dá)到 1 324.82 kg，僅次于黑龍江省，農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平達(dá)到0.620 8，相對其他省份較低，農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率達(dá)到2.666 3萬元/人，排名也在前十，所以整體的農(nóng)業(yè)效益與科技水平居于首位。另外，黑龍江省的人均糧食產(chǎn)量達(dá)到1 654.47 kg，居全國首位，江蘇省農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率達(dá)到4.251 1萬元/人，居全國首位，新疆維吾爾自治區(qū)的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率達(dá)到3.806 6萬元/人，且單位面積糧食產(chǎn)量達(dá)到6 351.8 kg/hm2，人均糧食產(chǎn)量達(dá)到653.16 kg，整體上農(nóng)業(yè)發(fā)展均比較好，總排名排在前五，其余東部省份農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r整體上較高。中部地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展較快，均達(dá)到中等發(fā)展水平，西部地區(qū)則因?yàn)榈赜蛄觿?、人才劣勢、科技劣勢等原因，農(nóng)業(yè)發(fā)展比較緩慢。整體看來，為了實(shí)現(xiàn)共同富裕，要促進(jìn)區(qū)域農(nóng)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展，東中西部協(xié)調(diào)發(fā)展，減緩區(qū)域發(fā)展不平衡。

表2 各系統(tǒng)各指標(biāo)的分類數(shù)據(jù)集

由表3子系統(tǒng)X2排名可知，中國31個省(區(qū)、市)新農(nóng)村建設(shè)整體發(fā)展水平稍低，排名前五的省份依次是上海、北京、西藏、天津、福建，上海、北京的得分在0.598～0.635之間。從各省市情況來看，上海市的城鎮(zhèn)化率、衛(wèi)生廁所普及率、平均每千名農(nóng)村人口村衛(wèi)生室人員數(shù)3項(xiàng)指標(biāo)均居于全國首位，而北京市的這3項(xiàng)指標(biāo)僅次于上海市，天津、福建均是東部發(fā)達(dá)省市，不同的是西藏自治區(qū)，作為西部邊緣地區(qū)，其單位鄉(xiāng)村人口農(nóng)村養(yǎng)老服務(wù)和文化機(jī)構(gòu)數(shù)和單位鄉(xiāng)村人口鄉(xiāng)鎮(zhèn)文化站數(shù)量均在全國首位，其鄉(xiāng)村文化建設(shè)水平處于較高水平，使得新農(nóng)村建設(shè)水平的綜合得分較高。整體來看，中國多數(shù)省市的新農(nóng)村建設(shè)方面尤有不足。

由表3子系統(tǒng)X3排名可知，中國31個省(區(qū)、市)農(nóng)民生活保障發(fā)展整體處于中高度水平，其中北京市、上海市、浙江省、江蘇省、天津市的農(nóng)民生活保障程度較高，發(fā)展水平值位于 0.574～0.770之間，其他省市的水平值稍低，且東部城市的農(nóng)民生活水平基本高于中西部。

由表3子系統(tǒng)X4排名可知，中國31個省(區(qū)、市)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境發(fā)展水平較高的地區(qū)主要集中于北部和西北部邊緣地區(qū)。排名前五的依次是新疆、青海、內(nèi)蒙古、黑龍江、寧夏，新疆農(nóng)藥使用情況、農(nóng)用柴油使用情況、有效灌溉率、地膜使用情況在31個省(區(qū)、市)中均處于較高水平，青海省的有效灌溉率較低，化肥使用情況全國最優(yōu)；而農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境較差的省份主要是東部一線工業(yè)城市，例如上海、廣東、浙江等，水平值在 0.145～0.574之間，水平差異跨度較大；農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境居中的有貴州、山西、四川等19個省份，水平值均在0.601～0.768之間，整體水平跨度較小，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的整體性差異主要存在于西北部邊緣地區(qū)和東部沿海地區(qū)之間的不平衡。

表3 中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化及其子系統(tǒng)得分與排名

2.3 農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化系統(tǒng)發(fā)展水平測度與分析

2.3.1 農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平測算 首先，根據(jù)中國31個省(區(qū)、市)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化子系統(tǒng)的綜合評價值用同樣計(jì)算方法以農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化系統(tǒng)Y為目標(biāo)，子系統(tǒng)X1、X2、X3和X4為指標(biāo)通過轉(zhuǎn)換分類數(shù)據(jù)集，計(jì)算得到4個子系統(tǒng)對Y的信息增益率權(quán)重w1，見表1第7列；其次，用G2法計(jì)算子系統(tǒng)對目標(biāo)的主觀權(quán)重w2，見表1第8列；由式(8)計(jì)算得到子系統(tǒng)對系統(tǒng)Y的組合權(quán)重w，見表1第9列；然后，將每個子系統(tǒng)下各評價指標(biāo)對子系統(tǒng)的組合權(quán)重和該子系統(tǒng)對系統(tǒng)的組合權(quán)重相乘，可得到各指標(biāo)對系統(tǒng)Y的最終權(quán)重W，見表1第10列；最后，用式(11)計(jì)算農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化系統(tǒng)綜合評價值，列入表3第10列。

2.3.2 農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展情況分析 由表3中中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化綜合評價得分可知，整體上31個省(區(qū)、市)的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平稍低，水平值位于0.236～0.640之間。但是，上海、北京、江蘇、天津、浙江處于快速發(fā)展階段，水平值在0.508～0.640之間。上海市的農(nóng)業(yè)效益與科技水平處于第5名，新農(nóng)村建設(shè)水平位于第1名，農(nóng)民生活保障水平位于第2名，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境較差處于第26名，因此上海市農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化水平居首位主要得益于其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益高，科技水平高，新農(nóng)村建設(shè)好。北京市整體情況和上海市類似，其農(nóng)業(yè)效益與科技水平居第8名，新農(nóng)村建設(shè)水平處于第2名，農(nóng)民生活保障水平處于第1名，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境處于第27名，整體農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化水平處于第2名。江蘇省是長江三角洲地區(qū)的重要組成部分，其農(nóng)業(yè)效益與科技水平處于第2名，其新農(nóng)村建設(shè)水平和農(nóng)民生活保障水平也較高，和上海市、北京市相比，其農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境發(fā)展水平要高得多，居第11名，整體水平處于第3名。天津市是全國先進(jìn)制造研發(fā)基地、金融創(chuàng)新運(yùn)營示范區(qū)，其新農(nóng)村建設(shè)水平和農(nóng)民生活保障水平比較突出，發(fā)展水平較高。浙江是中國第3批自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)，以民營經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動經(jīng)濟(jì)起飛形成了具有鮮明特色的“浙江經(jīng)濟(jì)”，其新農(nóng)村建設(shè)水平較高，農(nóng)民生活保障水平較高是拉動其農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平較高的重要因素。

農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平處于緩慢發(fā)展階段的省份主要集中于西部北部東部邊緣省份和中部省份，水平值在0.3～0.5之間，省份之間的差異不大。但是，各子系統(tǒng)之間存在一定的差距，尤其是農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的差異較大，諸如北部和西部邊緣省份的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境發(fā)展水平較高，而部分中部和東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境發(fā)展水平較差。農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平處于遲滯發(fā)展階段的省份主要有貴州、云南、甘肅、海南，水平值在0.3之下，主要位于西部、西南邊陲、南部地區(qū)，導(dǎo)致其整體農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平較低的主要因素是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益和科技水平較低，新農(nóng)村建設(shè)水平極低，農(nóng)民生活保障水平較低，部分地區(qū)農(nóng)業(yè)環(huán)境也較差。因此，中國東、中、西部地區(qū)之間的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平存在著較為明顯的差異，西部貧困地區(qū)的農(nóng)民生活較為艱難，新農(nóng)村文明建設(shè)力度不夠，同時由于地域因素導(dǎo)致大量人才外流、科技落后，農(nóng)業(yè)發(fā)展緩慢程度依然較重。

3 結(jié)論與建議

從“新三農(nóng)”視角[19]出發(fā)，本研究主要完成如下工作：(1)構(gòu)建了包含農(nóng)業(yè)效益與科技水平、新農(nóng)村建設(shè)、農(nóng)民生活保障和農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境共4個子系統(tǒng)的中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化系統(tǒng)綜合評價指標(biāo)體系，涵蓋了繁榮新農(nóng)村、生態(tài)新農(nóng)業(yè)和幸福新農(nóng)民的新三農(nóng)問題。(2)為了合理測度中國31個省(區(qū)、市)的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平，構(gòu)造了基于信息增益率的主客觀組合賦權(quán)的綜合評價模型。(3)測度了中國31個省(區(qū)、市)2015年的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化系統(tǒng)發(fā)展水平。(4)實(shí)證分析可知，農(nóng)業(yè)效益與科技水平空間分布呈東→中→西逐漸遞減；新農(nóng)村建設(shè)水平各省市差異不大，呈現(xiàn)東部沿海一線城市、西部部分省市發(fā)展水平高，中西部貧困省份發(fā)展水平較差的分布狀況；農(nóng)民生活保障水平也呈出東→中→西逐漸遞減分布；農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境發(fā)展水平顯示西部與北部邊緣省份發(fā)展水平高，東部沿海省市發(fā)展水平較差。整體上，農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平呈東部沿海省市最高，中部、西部與北部邊緣省份次之，西南省份發(fā)展水平最差的分布狀況。

各省(區(qū)、市)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化以及各子系統(tǒng)發(fā)展水平存在區(qū)域之間發(fā)展不平衡。為整體提高中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益與科技水平發(fā)展較弱地區(qū)應(yīng)該加大科技投入，調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，大力推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革[20]，提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。新農(nóng)村建設(shè)水平較低的省份應(yīng)該制定相應(yīng)政策，加強(qiáng)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，普及新農(nóng)村文化教育，促使農(nóng)村現(xiàn)代化水平提高。農(nóng)民生活保障水平較低的地區(qū)，要引導(dǎo)農(nóng)民自主創(chuàng)業(yè)，提高農(nóng)民收入，加快精準(zhǔn)扶貧政策實(shí)施和扶貧力度。農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境水平較差的地區(qū)，應(yīng)該加強(qiáng)污染防治監(jiān)管力度，制定改善環(huán)境、降低農(nóng)藥等污染及促進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的配套政策。

同時，為了加快實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，根本上解決好“三農(nóng)”問題，促進(jìn)中國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化跨越式發(fā)展，要堅(jiān)持實(shí)施區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略，加大革命老區(qū)、民族地區(qū)、邊疆地區(qū)、貧困地區(qū)發(fā)展投資力度，強(qiáng)化舉措推進(jìn)西部大開發(fā)形成新格局，深化改革加快東北等老工業(yè)基地振興，發(fā)揮優(yōu)勢推動中部地區(qū)崛起，創(chuàng)新引領(lǐng)率先實(shí)現(xiàn)東部地區(qū)優(yōu)化發(fā)展，建立更加有效的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展新機(jī)制?！笆濉逼陂g，要始終堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，建立健全城鄉(xiāng)融合發(fā)展體制機(jī)制和政策體系，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)。