夏詩涵 王建洪 王茂

摘要：基于國家統(tǒng)計局2015—2017年統(tǒng)計數(shù)據(jù)，界定了各地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)的指標(biāo)，通過熵權(quán)法-TOPSIS模型評價了各地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平。結(jié)果表明，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平呈現(xiàn)不均勻分布且沿海發(fā)達省份農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境較好;西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較為落后，產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展認(rèn)識不足，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)薄弱。對此提出了簡要的對策建議。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)興旺;鄉(xiāng)村振興;熵權(quán)法-TOPSIS模型

中圖分類號：S-9? ? ? ? ?文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：0439-8114（2019）17-0184-04

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.17.046? ? ? ? ? ?開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Abstract： Based on the statistical data of the National Bureau of Statistics from 2015 to 2017， the indicators of rural industries in various regions are defined; and the industrial development level of each region is evaluated through the entropy weight method-TOPSIS model. The results show that the rural industry development level is unevenly distributed and the environment in coastal developed provinces is better. The industrial development level in the western region is relatively backward， the understanding of industrial integration and development is insufficient， and the rural industry is weak. A brief countermeasure suggestion is put forward.

Key words： industrial prosperity; rural revitalization; entropy weight method-TOPSIS model

當(dāng)前，在“堅持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展”的工作政策下，脫貧攻堅工作已經(jīng)接近尾聲，下一步則是對接鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略。習(xí)近平總書記強調(diào)產(chǎn)業(yè)興旺是鄉(xiāng)村振興中的重中之重，中央一號文件也多次提及要加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)，優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，推進農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合[1]。在這一背景下，實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)展農(nóng)村產(chǎn)業(yè)，具有重大意義。

國內(nèi)學(xué)者對于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展給予了充分關(guān)注。2018年中央一號文件“20字方針”提出以來，學(xué)者們將推進產(chǎn)業(yè)興旺作為實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的首要任務(wù)。姜長云[2]認(rèn)為，用產(chǎn)業(yè)興旺代替生產(chǎn)發(fā)展，鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)要往多元化、綜合化方向發(fā)展，并結(jié)合優(yōu)秀龍頭企業(yè)的力量，多方合力發(fā)展農(nóng)村產(chǎn)業(yè);胥愛貴[3]則從中國社會主要矛盾轉(zhuǎn)變的角度來構(gòu)建鄉(xiāng)村現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系，并提出一系列的措施。2019年中央一號文件提出要實現(xiàn)脫貧攻堅向鄉(xiāng)村振興的轉(zhuǎn)變，中國精準(zhǔn)扶貧政策的實施現(xiàn)已接近尾聲，鄉(xiāng)村振興的關(guān)鍵則是要大力發(fā)展農(nóng)村產(chǎn)業(yè)。熊文釗等[4]分析了湖北省跳石子村的地理環(huán)境、文化背景等現(xiàn)狀，從產(chǎn)業(yè)發(fā)展和農(nóng)民權(quán)利保障角度得出，在推動脫貧攻堅的歷史進程中，中國西部民族地區(qū)扶貧難度最大，但西部地區(qū)具有豐富的自然資源和文化資源，要實現(xiàn)脫貧致富需要因地制宜地去發(fā)展農(nóng)村產(chǎn)業(yè)，以產(chǎn)業(yè)帶動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展;范霽雯等[5]認(rèn)為，大力發(fā)展特色文化產(chǎn)業(yè)，是實現(xiàn)鄉(xiāng)村脫貧致富的根本所在。未來產(chǎn)業(yè)的發(fā)展、制度體系的改善同樣是實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)興旺，深入鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的關(guān)鍵。陳秧分等[6]引入“要素-結(jié)構(gòu)-功能”分析框架，探討了產(chǎn)業(yè)興旺與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)系，分析在鄉(xiāng)村振興背景下實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)興旺的途徑，有助于更好地提升產(chǎn)業(yè)在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中的價值;蔡麗君[7]提出鄉(xiāng)村振興即是經(jīng)濟的振興，發(fā)展經(jīng)濟就應(yīng)該發(fā)展產(chǎn)業(yè)，同時提出發(fā)展產(chǎn)業(yè)首先應(yīng)該強化思想認(rèn)識，因地制宜，降低成本同時培養(yǎng)專業(yè)人才等一系列措施。

綜上所述，學(xué)術(shù)界關(guān)于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究普遍采用定性分析的研究方法，且主要集中在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)興旺途徑等方面。有關(guān)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究已取得一定成果，產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在地區(qū)差異成為共識，但從鄉(xiāng)村振興角度分析農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展原因和差異的研究較少。基于此，本研究利用國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)，通過建立評價體系，采用評價模型進行實證分析，界定各省（市、自治區(qū)）農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平類型，找出關(guān)鍵原因，并進一步分析地區(qū)差異，評價不同地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的水平。

1? 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1? 研究方法理論模型

熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法，能顯著提高指標(biāo)數(shù)據(jù)間的對比度和分辨率，有效避免因指標(biāo)數(shù)據(jù)差異過小而導(dǎo)致分析評價困難等問題，具有較強的客觀性、較高的精確度和科學(xué)性等特點，能綜合系統(tǒng)地反映指標(biāo)信息的效用值[8，9]。TOPSIS模型本質(zhì)上是根據(jù)有限個評價對象與理想化目標(biāo)的接近程度進行排序的方法，是對現(xiàn)有的研究對象進行評價。熵權(quán)法和TOPSIS模型結(jié)合曾被廣泛應(yīng)用于各類評價模型研究，本研究采用該方法評價中國31個?。ㄊ?、自治區(qū)）農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平。熵權(quán)法-TOPSIS模型構(gòu)建步驟如下。

1）指標(biāo)數(shù)據(jù)同趨勢化處理。

式中，i為評價指標(biāo)，j為評價城市。

2）計算信息熵Hij。

3）確定指標(biāo)權(quán)重值。

式中，Wi為第i個指標(biāo)的權(quán)重。

4）構(gòu)建加權(quán)規(guī)范化決策矩陣。

5）求正、負(fù)理想解。對已歸一化的指標(biāo)值進行加權(quán)處理，構(gòu)建同趨勢化加權(quán)規(guī)范化矩陣Z，令Z+表示正理想解，Z-表示負(fù)理想解。

6）計算歐氏距離。

式中，D+和D-為各評價方案到正理想解和負(fù)理想解的距離值i=1，2，…，n。

7）計算理想解的貼合度。

最終，求得各?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）的相對接近程度值Ci，Ci越大說明該省（市、自治區(qū)）農(nóng)村產(chǎn)業(yè)水平越好，排名情況根據(jù)Ci的大小排序。

1.2? 評價指標(biāo)的選取

農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平可以從多方面來衡量，應(yīng)該從多個角度選取指標(biāo)，綜合反映農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展的水平。根據(jù)多元化、可比性和代表性原則，建立農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平評價體系，共包含7個評價指標(biāo)，即地區(qū)生產(chǎn)總值（X1）;地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)增加值（X2）;地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)增加值（X3）;農(nóng)村人均GDP（X4）;農(nóng)村固定資產(chǎn)投資（X5）;地區(qū)農(nóng)村人口所占比例（X6）;地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)貢獻率（X7）。

1.3? 數(shù)據(jù)處理與權(quán)重確定

按照2019年中央一號文件提出的總要求，利用國家統(tǒng)計局2015—2017年統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及其他可公開獲取的數(shù)據(jù)，計算出各地的靜態(tài)均值。鑒于評價指標(biāo)體系存在一定差異，對評價指標(biāo)作標(biāo)準(zhǔn)化處理，使每項評價指標(biāo)具有研究意義。

按照公式（1）至公式（3）計算2015—2017年31個省（市、自治區(qū)）的7個指標(biāo)權(quán)重（表1）。從表1可以看出，各指標(biāo)權(quán)重之間存在一定差距，但2015—2017年各指標(biāo)變化幅度不大。3年均值比較結(jié)果顯示，地區(qū)生產(chǎn)總值權(quán)重為0.177 03;地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)增加值權(quán)重為0.198 91;地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)增加值權(quán)重為0.189 83;農(nóng)村人均GDP權(quán)重為0.171 24;農(nóng)村固定資產(chǎn)投資權(quán)重為0.152 81;地區(qū)農(nóng)村人口所占比例權(quán)重為0.060 41;地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)貢獻率權(quán)重為0.049 77。農(nóng)村第二、第三產(chǎn)業(yè)增加值權(quán)重占比最高，且2015—2017年3年權(quán)重均接近0.20，表明第二、第三產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)業(yè)興旺中起決定性作用。其次是農(nóng)村人均GDP和農(nóng)村固定資產(chǎn)投資，權(quán)重均大于0.15，可以看出農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展中主體參與者與基礎(chǔ)條件的重要性。農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)貢獻率權(quán)重不足0.10，說明在農(nóng)村第一產(chǎn)業(yè)帶來的經(jīng)濟效益相比第二、第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟效益較弱。

2? 實證研究

2.1? 農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平區(qū)域?qū)Ρ确治?/p>

以國家統(tǒng)計局31個省（市、自治區(qū)）統(tǒng)計數(shù)據(jù)為研究對象，對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，在構(gòu)建的評價模型基礎(chǔ)上，根據(jù)7個指標(biāo)權(quán)重結(jié)果，通過公式（4）至公式（9），測算各?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平綜合得分，并對結(jié)果進行分析。以2015—2017年3年得分均值作為比較對象，對各?。ㄊ?、自治區(qū)）得分進行排名，結(jié)果見表2。

鄉(xiāng)村振興中的產(chǎn)業(yè)興旺，用于反映農(nóng)村產(chǎn)業(yè)的發(fā)達程度[10]。由表2可知，各省（市、自治區(qū)）農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平存在明顯差異，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平高于全國平均水平的?。ㄊ?、自治區(qū)）共有13個，分別是江蘇、山東、廣東、浙江、河南、上海、北京、四川、湖南、福建、湖北、天津和河北?？梢?，與發(fā)達沿海地區(qū)相比，其他地區(qū)的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較低，特別是江蘇等沿海城市，產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況很好，而偏遠(yuǎn)地區(qū)如寧夏、青海、西藏等地農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況不容樂觀。

2.2? 原因分析

從自然因素來看，排名靠前的地區(qū)地形大多為平原，靠港口、海岸，機會多，產(chǎn)業(yè)項目多。同時，自然環(huán)境優(yōu)美、生活舒適的農(nóng)村對城市人口也存在著吸引。

從社會因素來看，甘肅、貴州等省有著豐富的旅游資源，但很多鄉(xiāng)村因為缺乏整合與管理，鄉(xiāng)村旅游發(fā)展缺乏集中性，缺乏特色。

從技術(shù)因素來看，發(fā)達省份當(dāng)前大力發(fā)展現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)，如“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)業(yè)”“訂單農(nóng)業(yè)”等，依靠現(xiàn)代技術(shù)銷售農(nóng)產(chǎn)品形成農(nóng)產(chǎn)品配套技術(shù)服務(wù)體系。而西藏、新疆等地區(qū)地處偏遠(yuǎn)，信息閉塞，難以準(zhǔn)確把握市場動態(tài)，生產(chǎn)帶有一定盲目性。加之蔬菜、水果等農(nóng)產(chǎn)品易腐爛，導(dǎo)致運輸成本增高，產(chǎn)品“難賣”問題突出。

從政策因素來看，雖然政府出臺了一些金融政策，但在排名靠后的地區(qū)還是難以真正做到普惠金融，在實際操作上具有滯后性，難以吸引金融機構(gòu)加大對貧困地區(qū)的信貸投入。

從經(jīng)濟因素來看，江蘇、廣東、浙江等地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)具有良好發(fā)展前景，可持續(xù)發(fā)展程度高;都市型綠色農(nóng)業(yè)、環(huán)境友好型工業(yè)、休閑旅游等農(nóng)村服務(wù)業(yè)發(fā)展較快，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為了農(nóng)村經(jīng)濟的支撐，成為農(nóng)民增收以及就業(yè)的主要途徑。

3? 小結(jié)與討論

本研究運用熵權(quán)法-TOPSIS模型分析方法對全國31個省（市、自治區(qū)）農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平進行了實證分析，具有一定的科學(xué)性和可信度?？傮w看來，由于自然位置、技術(shù)條件、經(jīng)濟條件等存在差異，造成農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平呈現(xiàn)不均勻分布;沿海發(fā)達省份大力推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境較好，大部分形成了產(chǎn)業(yè)規(guī)模，有力地帶動了當(dāng)?shù)剞r(nóng)村的發(fā)展;甘肅、西藏、寧夏等西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較為落后，產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展認(rèn)識不足[11]，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱，制約了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展。

基于上述結(jié)論，提出以下政策建議。一是大力推進偏遠(yuǎn)地區(qū)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展，縮小農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展地區(qū)差距。發(fā)展水平較低的地區(qū)應(yīng)根據(jù)現(xiàn)有條件以及社會的需求，精確篩選合適的農(nóng)村產(chǎn)業(yè)，進行全方位建設(shè)，進而構(gòu)建農(nóng)村產(chǎn)業(yè)體系和特色基礎(chǔ)，多向其他發(fā)達省份學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗及其構(gòu)建模式。二是利用鄉(xiāng)村振興規(guī)劃做好產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級規(guī)劃。產(chǎn)業(yè)興旺是鄉(xiāng)村振興的首要和基本要求，同時也是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)化升級的目標(biāo)。因此，將兩個規(guī)劃整合既可以整合資源，避免政策銜接不充分，又可以充分利用政策，爭取對本地產(chǎn)業(yè)發(fā)展有利的機遇。三是重視農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)發(fā)展，完善金融支持體系。財政政策實施應(yīng)該使更多利益流向能夠帶動當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)發(fā)展的龍頭企業(yè)及合作社，推進龍頭企業(yè)、合作社與外界的對接，降低農(nóng)業(yè)市場風(fēng)險。政府應(yīng)加大對農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的金融政策支持，完善農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，對經(jīng)濟效益好、生產(chǎn)規(guī)模大、前景樂觀的龍頭企業(yè)給予傾向性的金融扶持。

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