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長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平比較分析

2021-08-09 09:15
市場周刊 2021年7期
關(guān)鍵詞:長三角安徽省江蘇省

胡 敬

(新華日報(bào)社,江蘇 南京210000)

一、引言

長江三角洲地區(qū)是我國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一,該地區(qū)國民經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展水平已居全國前列,且農(nóng)村產(chǎn)業(yè)融合度高,已邁入了工業(yè)化中后期。隨著長三角一體化上升為國家戰(zhàn)略,長三角地區(qū)的 “農(nóng)業(yè)一體化” 逐漸引起地區(qū)發(fā)展規(guī)劃的重視。加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化是實(shí)現(xiàn)新型工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化同步發(fā)展,建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的重大任務(wù)。積極推進(jìn)長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化是實(shí)現(xiàn)長三角地區(qū)鄉(xiāng)村振興的必由之路,也是提升長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)綜合效益和國際競爭力的重要途徑。因此,科學(xué)評價(jià)長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平,對于提高長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和競爭力,扎實(shí)推進(jìn)長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化和鄉(xiāng)村全面振興,抬高長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村高質(zhì)量發(fā)展底板具有重要意義。

農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,受到多個(gè)方面的影響和作用。劉銳等采用多指標(biāo)綜合測評法、空間自相關(guān)和地理加權(quán)回歸模型等方法,從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)社會(huì)發(fā)展水平4個(gè)方面對甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平時(shí)空格局與影響因素進(jìn)行實(shí)證研究。田野等從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營、服務(wù)3個(gè)角度出發(fā)并借助超效率DEA模型對2000~2018年我國30個(gè)省份的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展效率進(jìn)行評價(jià)。辛嶺和蔣和平利用專家評價(jià)法和層次分析法,從投入水平、產(chǎn)出水平、農(nóng)村社會(huì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展4個(gè)方面對我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行評價(jià)。傅晨提出廣東省基本實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化指標(biāo)體系,并對1999~2007年廣東農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行評估。姚成勝等從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入、農(nóng)業(yè)經(jīng)營模式、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)性等5個(gè)方面對江西省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行綜合評價(jià)。林正雨等采用多指標(biāo)綜合評價(jià)模型,從農(nóng)業(yè)投入、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出、農(nóng)村社會(huì)發(fā)展和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展等4各方面對四川省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行綜合評價(jià)。劉世薇等采用熵值法,從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化、物質(zhì)裝備現(xiàn)代化、經(jīng)營管理現(xiàn)代化、農(nóng)業(yè)生活現(xiàn)代化、農(nóng)業(yè)環(huán)境保護(hù)5個(gè)方面對黑龍江墾區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進(jìn)行綜合測度。

長江三角洲地區(qū)在國家現(xiàn)代化建設(shè)大局中具有舉足輕重的戰(zhàn)略地位,已有文獻(xiàn)缺乏對長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平的評價(jià)。鑒于此,文章以長三角地區(qū)3省1市為研究對象,在構(gòu)建長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平評價(jià)體系的基礎(chǔ)上,采用多指標(biāo)綜合測評法,評價(jià)2019年長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平,揭示長三角各地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展中面臨的主要問題,并進(jìn)一步提出政策建議,以期為長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展提供參考。

二、長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源稟賦差異分析

長三角地區(qū)在我國農(nóng)業(yè)發(fā)展總格局中具有重要戰(zhàn)略地位,這與其農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源稟賦密切相關(guān)。但是,由于長三角各地區(qū)自然資源、勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)和技術(shù)水平等要素稟賦和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同,農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的發(fā)展道路也各有差異。因此,揭示長三角地區(qū)3省1市農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源稟賦的差異,有助于把握各地區(qū)優(yōu)勢資源狀況,對推動(dòng)長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村一體化發(fā)展、建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系具有重大意義。

(一)農(nóng)村人口占比持續(xù)下降

隨著城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程的不斷加快,農(nóng)村封閉保守的社會(huì)格局被打破,農(nóng)民非農(nóng)就業(yè)渠道增多,農(nóng)村人口流動(dòng)速度加快,農(nóng)村人口占總?cè)丝诒戎夭粩嘞陆担谝划a(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重不斷下降。中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示(表1),長三角各地區(qū)農(nóng)村人口比重和第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重均在下降,但不同地區(qū)存在差異。從農(nóng)村人口占總?cè)丝诒戎貋砜矗?019年安徽省的占比最高(44.2%),其次是浙江省(30.0%)和江蘇省(29.4%),上海市最低(11.7%),分別比2015年下降5.3%、4.2%、4.1%和0.7%。從第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重來看,2019年安徽省的占比最高(30.7%),其次是江蘇省(15.5%)和浙江省(10.5%),上海市最低(2.9%),分別比2015年下降1.4%、2.9%、2.7%和0.5%。

表1 2015~2019年長三角各地區(qū)農(nóng)村人口比重及第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員比重

(二)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化

隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,農(nóng)地流轉(zhuǎn)市場發(fā)育不斷完善,農(nóng)業(yè)發(fā)展方式快速轉(zhuǎn)變,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化,農(nóng)作物播種面積不斷下降,農(nóng)作物總產(chǎn)量略有減少。中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示(表2),長三角各地區(qū)農(nóng)作物播種面積和農(nóng)作物總產(chǎn)量均在減少,但不同地區(qū)存在差異。從農(nóng)作物播種面積來看,2019年安徽省播種面積最大(8782.0千公頃),其次是江蘇省(7442.6千公頃)和浙江省(1999.6千公頃),上海市最小(261.4千公頃),分別比2015年減少168.5千公頃、302.4千公頃、290.9千公頃和78.8千公頃。從糧食作物總產(chǎn)量來看,2019年安徽省總產(chǎn)量最大(4054.0萬噸),比2015年增加515.9萬噸;其次是江蘇省(3706.2萬噸),比2015年增加144.9萬噸,以及浙江省(592.1萬噸),比2015年減少160.1萬噸;上海市最小(95.9萬噸),比2015年減少16.2萬噸。從經(jīng)濟(jì)作物總產(chǎn)量來看,2019年江蘇省總產(chǎn)量最大(5747.1萬噸),比2015年減少13.0萬噸;其次是安徽省(2394.8萬噸),比2015年減少599.1萬噸,以及浙江省(1980.7萬噸),比2015年增加78.0萬噸;上海市最小(269.3萬噸),比2015年減少97.0萬噸。

表2 2015~2019年長三角各地區(qū)農(nóng)作物播種面積及總產(chǎn)量表1 處理效應(yīng)結(jié)果

(三)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施不斷改善

發(fā)展高質(zhì)量農(nóng)業(yè)是當(dāng)前各地區(qū)實(shí)現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的主要手段,而實(shí)現(xiàn)要素集約利用,提高資源配置效率是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路,從勞動(dòng)密集型農(nóng)業(yè)逐漸向資本密集型農(nóng)業(yè)過渡,農(nóng)業(yè)資本替代效應(yīng)不斷增強(qiáng)。同時(shí),農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不斷加強(qiáng),農(nóng)業(yè)農(nóng)村生態(tài)環(huán)境持續(xù)改善。中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示(表3),長三角各地區(qū)農(nóng)村住戶固定資產(chǎn)投資完成額存在明顯的地區(qū)差異,除澇面積不斷增加。從農(nóng)村住戶固定資產(chǎn)投資完成額來看,2019年浙江省的投資額最多(665.0億元),比2015年增加6.4億元;其次是安徽省(501.6億元)和江蘇省(236.5億元),分別比2015年減少80.4億元和105.2億元;上海市最少(6.9億元),比2015年增加3.6億元。從除澇面積來看,2019年江蘇省的除澇面積最大(4451.1千公頃),其次是安徽省(2436.2千公頃)和浙江省(557.6千公頃),上海市最小(61.2千公頃),分別比2015年增加1325.5千公頃、78.5千公頃、9.3千公頃、0.5千公頃。

表3 2015~2019年長三角各地區(qū)農(nóng)村住戶固定資產(chǎn)投資完成額

(四)農(nóng)業(yè)技術(shù)水平不斷提升

隨著良種、良法和農(nóng)業(yè)科技機(jī)械不斷運(yùn)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率得到顯著提升。同時(shí),隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)、人工智能等高新技術(shù)的廣泛應(yīng)用,為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供了有力的技術(shù)支撐,使得農(nóng)業(yè)發(fā)展走上科技興盛的道路。中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示(表4),長三角各地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平和互聯(lián)網(wǎng)普及率均不斷提高,但不同地區(qū)存在差異。從農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力來看,2019年安徽省的農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力最大(6650.5萬千瓦),比2015年增加69.5萬千瓦;其次是江蘇省(5112.0萬千瓦),比2015年增加286.5萬千瓦,以及浙江省(1908.0萬千瓦),比2015年減少452.7萬千瓦;上海市最小(98.0萬千瓦),比2015年減少21萬千瓦。從固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶來看,2019年江蘇省的寬帶接入用戶最多(3585.7萬戶),其次是浙江省(2782.0萬戶)和安徽省(1864.7萬戶),上海市最少(890.2萬戶),分別比2015年增加1402.6萬戶、1466.0萬戶、976.8萬戶、321.4萬戶。

表4 2015~2019年長三角各地區(qū)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶

三、長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平分析

(一)數(shù)據(jù)來源

文章針對長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行評價(jià),以長三角地區(qū)3省1市為樣本,數(shù)據(jù)來源于2019年《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《2020全國縣域數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展水平評價(jià)報(bào)告》等資料。

(二)評價(jià)指標(biāo)體系

農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化是一個(gè)動(dòng)態(tài)、全面、綜合的發(fā)展過程。參考已有的文獻(xiàn),文章基于農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展的基本內(nèi)涵和主要特征,結(jié)合長三角各地區(qū)的實(shí)際情況,按照系統(tǒng)性、科學(xué)性、可操作性和可比較性的原則,選取農(nóng)業(yè)投入水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展水平等4個(gè)一級指標(biāo)和14個(gè)二級指標(biāo),構(gòu)建長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平的評價(jià)指標(biāo)體系(表5),對長三角地區(qū)3省1市的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行測算。

表5 長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系

(三)研究方法

采用多指標(biāo)綜合評價(jià)法測算2019年長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平。由于各評價(jià)指標(biāo)的單位量綱不同,首先需要對每個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理,選取極值標(biāo)準(zhǔn)化方法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,其公式為:

式中,xij和x′ij分別表示長三角i地區(qū)的第j個(gè)指標(biāo)的原始值和標(biāo)準(zhǔn)化處理后的值,xmin和xmax分別為第j個(gè)指標(biāo)的最小值和最大值。其次,參考劉世薇等的做法,運(yùn)用熵值法根據(jù)指標(biāo)間觀測值的信息熵大小來確定指標(biāo)權(quán)重。最后,根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算出長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平得分。

(四)評價(jià)結(jié)果分析

根據(jù)熵值法得到各個(gè)指標(biāo)權(quán)重(表5),通過加總4個(gè)一級指標(biāo)中的每個(gè)二級指標(biāo)的權(quán)重得到農(nóng)業(yè)投入水平(0.307)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平(0.273)、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平(0.183)和農(nóng)業(yè)農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展水平(0.237)等權(quán)重。其中,農(nóng)業(yè)投入水平的權(quán)重最大,其次是農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平,表明在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,機(jī)械、化肥、燃料、電力等生產(chǎn)要素的大量輸入是其主要特征,而現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的高投入,所帶來的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平明顯高于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)。長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平綜合評價(jià)結(jié)果顯示(表6),江蘇省的綜合發(fā)展水平最高(0.324),其次是浙江省(0.242)和上海市(0.227),安徽省最低(0.207)。從農(nóng)業(yè)投入水平來看,上海市最高(0.096),其次是江蘇省(0.081)和浙江省(0.074),安徽省最低(0.057);從農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平來看,江蘇省最高(0.087),其次是安徽省(0.081)和浙江省(0.069),上海市最低(0.036);從農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平來看,江蘇省最高(0.063),其次是上海市(0.047)和安徽省(0.040),浙江省最低(0.033);從農(nóng)業(yè)農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展水平來看,江蘇省最高(0.093),其次是浙江省(0.066)和上海市(0.048),安徽省最低(0.030)。江蘇省近年來圍繞農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)展開創(chuàng)新性、引領(lǐng)性探索,推動(dòng)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略全面實(shí)施,促進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村高質(zhì)量發(fā)展,取得了一系列突破性進(jìn)展。浙江省作為互聯(lián)網(wǎng)大省,充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素配置和集成過程中的優(yōu)化作用,數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)也走在全國前列。上海市以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主攻方向,積極打造都市現(xiàn)代綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展升級版。而安徽省致力于在發(fā)揮傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢下,大力發(fā)展家庭農(nóng)場、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化聯(lián)合體等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體,進(jìn)而打造現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展新高地。

表6 長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平綜合評價(jià)結(jié)果

四、結(jié)論與建議

文章以長三角地區(qū)3省1市為研究區(qū)域,在揭示長三角各地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源稟賦差異的基礎(chǔ)上,從農(nóng)業(yè)投入水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展水平等4個(gè)方面構(gòu)建長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平綜合評價(jià)指標(biāo)體系,并采用熵值法對2019年長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行探討,主要結(jié)論如下:第一,長三角地區(qū)農(nóng)村人口占比持續(xù)下降、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施不斷改善、農(nóng)業(yè)技術(shù)水平不斷提升,但各地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村資源稟賦存在明顯差異;第二,長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平整體較高,其中農(nóng)業(yè)投入水平和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平的影響最大;第三,長三角地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平存在明顯差異,江蘇省處于領(lǐng)先地位,浙江和上海發(fā)展較快,安徽省發(fā)展相對較慢。

在我國當(dāng)前工業(yè)化與城鎮(zhèn)化發(fā)展水平下,地域間農(nóng)業(yè)要素稟賦結(jié)構(gòu)的差異短期內(nèi)無法消除。長三角各地區(qū)應(yīng)該依托自身自然地理優(yōu)勢和資源稟賦優(yōu)勢,狠抓特色農(nóng)業(yè)發(fā)展,根據(jù)各地區(qū)實(shí)際發(fā)展情況,堅(jiān)持因地制宜、分類指導(dǎo)的原則,走多元化農(nóng)業(yè)發(fā)展道路。同時(shí),加強(qiáng)長三角各地區(qū)間基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通、公共服務(wù)共建共享,促進(jìn)農(nóng)業(yè)資源利用的最大化,以提升農(nóng)業(yè)服務(wù)效率,進(jìn)而提高農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化水平。深入推動(dòng)農(nóng)村區(qū)域均衡發(fā)展,縮小新型農(nóng)村社區(qū)建設(shè)的地區(qū)差異。加快推進(jìn)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)的信息化技術(shù)應(yīng)用,將信息技術(shù)普及應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)民群眾生活的各個(gè)領(lǐng)域,以促進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營精準(zhǔn)化和管理服務(wù)智能化。

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