李 雯，姚冠新，戴盼倩

（揚州大學 商學院，江蘇 揚州 225127）

0 引言

黨的十九屆五中全會首次提出“實施鄉(xiāng)村建設行動”，其中要求完善農(nóng)村物流等基礎設施建設。一方面，農(nóng)村物流的發(fā)展對鄉(xiāng)村建設具有支撐作用，是鄉(xiāng)村建設的重要內(nèi)容；另一方面，農(nóng)村物流的發(fā)展要依靠農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展提供物流需求，要依靠農(nóng)村現(xiàn)代化來提供基礎的交通設施。然而，農(nóng)村物流基礎設施薄弱、網(wǎng)點覆蓋率低、信息化程度低等問題導致農(nóng)村物流發(fā)展嚴重滯后，進而制約鄉(xiāng)村建設的發(fā)展進程。因此，如何實現(xiàn)二者的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展，在保障農(nóng)村物流可持續(xù)發(fā)展的同時，發(fā)揮對農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的促進作用，是未來的研究趨勢。

目前學者對于鄉(xiāng)村建設耦合協(xié)調(diào)情況的研究，主要集中在鄉(xiāng)村建設與鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)關系[1-3]；對于農(nóng)村物流耦合協(xié)調(diào)的研究，主要聚焦于農(nóng)村物流與城市物流的耦合協(xié)調(diào)關系[4-5]，以及農(nóng)村物流與農(nóng)村經(jīng)濟的協(xié)同發(fā)展情況[6-7]。然而，前人的研究也表明農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、互聯(lián)網(wǎng)推廣、教育等鄉(xiāng)村建設過程中的具體措施有助于農(nóng)村物流末端配送體系的迅速發(fā)展[8]，農(nóng)村物流向?qū)I(yè)化、精細化、多元化、集約化轉(zhuǎn)型升級[9]，有利于農(nóng)村經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設[10]，以及農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營[11]。

綜上，目前學界大多從定性角度闡述鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流之間的相互促進關系，且大多以全國為視角開展研究。因此，本文通過搜集長三角地區(qū)的相關指標數(shù)據(jù)，借助熵值法、耦合協(xié)調(diào)度模型、灰色關聯(lián)度模型，分析長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的現(xiàn)狀，探究影響二者耦合協(xié)調(diào)發(fā)展過程中的關鍵因素，從而促進二者的良性耦合協(xié)調(diào)發(fā)展。

1 評價指標體系構(gòu)建與研究方法

1.1 指標體系構(gòu)建

本文從投入水平、產(chǎn)出水平和發(fā)展?jié)摿θ齻€角度，構(gòu)建如下評價指標體系（如表1 所示）。

表1 長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流評價指標體系

1.2 研究數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》以及江浙皖三省的統(tǒng)計年鑒和中國國家統(tǒng)計局官網(wǎng)，部分指標數(shù)據(jù)運用公式換算。其中，由于我國尚未單獨對物流行業(yè)進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計，指標Y6與Y7根據(jù)地區(qū)數(shù)據(jù)和“地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值”與“地區(qū)生產(chǎn)總值”的比值調(diào)整而來[21]。

1.3 研究方法

1.3.1 熵值法

熵值法根據(jù)各項指標提供信息的大小來確定指標的權重，假設有m 年、n 個評價指標：

（1）數(shù)據(jù)標準化

其中：xij為第i 個年份的第j 個指標的數(shù)值，i=1,2,…,n,j=1,2,…,m。

（2）計算熵值

其中：pij為第i 個年份關于第j 個指標的比重。

（3）計算熵權

（4）計算綜合得分

1.3.2 耦合協(xié)調(diào)度模型

耦合度用來反映兩個或兩個以上的系統(tǒng)之間彼此影響的程度，當子系統(tǒng)個數(shù)為2 時，公式為：

其中：C 為鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流的耦合度，C∈(0,1]，U1和U2分別為鄉(xiāng)村建設和農(nóng)村物流的綜合得分。當C 越接近1 時，表明長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設和農(nóng)村物流子系統(tǒng)互動情況越良好。

在耦合度的基礎上構(gòu)造長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設和農(nóng)村物流耦合協(xié)調(diào)度模型，公式為：

其中：D 表示鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流的耦合協(xié)調(diào)度，D∈(0,1]，當D 越接近1 時，表明兩個系統(tǒng)的融合程度越高。T 為綜合協(xié)調(diào)指數(shù)，α 與β 為待估參數(shù)，一般兩者之和為1，此處認為鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流具有同等重要的地位，故設定α=β=0.5。

1.3.3 灰色關聯(lián)度模型

灰色關聯(lián)度能夠基于系統(tǒng)中各因素之間發(fā)展趨勢的異同程度來衡量系統(tǒng)各因素間的關聯(lián)程度，考慮到長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流耦合作用的復雜交錯性，運用灰色關聯(lián)度模型分析兩個子系統(tǒng)間各指標要素相互作用的重要關聯(lián)點，步驟如下：

（1）計算關聯(lián)系數(shù)

其中：k 表示不同年份，xi（k）與yj（k）分別表示該年度第i 個鄉(xiāng)村建設指標與第j 個農(nóng)村物流指標的標準化值，ρ 為分辨系數(shù)，通常取0.5。

（2）計算關聯(lián)度

其中：rij∈(0,1]，越接近1 表明關聯(lián)性越強，該指標對另一系統(tǒng)的影響也越大。

2 實證分析

2.1 長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流綜合發(fā)展水平分析

2.1.1 鄉(xiāng)村建設綜合發(fā)展水平分析

如圖1 所示，長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設綜合發(fā)展水平總體呈平穩(wěn)上升趨勢。具體而言，2015—2021 年間江蘇持續(xù)保持增長態(tài)勢，而浙江除了2017 年和2019 年均持續(xù)增長，安徽則在前三年間下降后一改前態(tài)，從2018 年開始以21.4%的平均增長率迅速增加。在2018 年這個關鍵節(jié)點，中共中央、國務院印發(fā)了為期5 年的《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃》，其中對農(nóng)村產(chǎn)業(yè)、農(nóng)村人居環(huán)境等鄉(xiāng)村建設方面提出了發(fā)展目標，這也使得各省加大了對農(nóng)村農(nóng)業(yè)的投入力度。2018 年，浙江累計投入16.66 億元支持農(nóng)村土地綜合整治、永久基本農(nóng)田保護、墾造耕地等，11.50 億元用于美麗鄉(xiāng)村建設，以及6.31 億元致力于農(nóng)村綜合改革，促使浙江農(nóng)村農(nóng)業(yè)建設得到快速發(fā)展。同時，安徽累計投入35.9 億元用于429.2 萬畝高標準農(nóng)田建設，30.2 億元支持農(nóng)田水利“最后一公里”獎補政策的實施，以及7 億元推進農(nóng)村環(huán)境“三大革命”，極大改善農(nóng)村人居環(huán)境，使得安徽農(nóng)村農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平得到顯著提高。此外，江蘇也于2018 年建立涉農(nóng)資金統(tǒng)籌整合長效機制，為江蘇農(nóng)村農(nóng)業(yè)發(fā)展提供重要財務保障。

圖1 2015—2021 年長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設綜合發(fā)展水平趨勢

2.1.2 農(nóng)村物流綜合發(fā)展水平分析

如圖2 所示，長三角地區(qū)農(nóng)村物流綜合發(fā)展水平總體呈波動上升趨勢。具體而言，2016 年江浙皖三省中唯獨江蘇以近30%的負增長率快速降低，這是由于2016 年江蘇受到地質(zhì)災害、臺風、冰雹等自然災害的侵襲，種植業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量下降，進而影響到農(nóng)村物流業(yè)務量的增長；再加上公路貨運市場疲軟、高速公路超載罰金上漲、鐵路貨運價格上調(diào)，江蘇農(nóng)村物流的發(fā)展受到重大阻礙。2018 年浙江農(nóng)村物流綜合發(fā)展水平從0.277 5 上升至0.708 8，實現(xiàn)了155.4%的暴增，這主要歸功于農(nóng)村電商的蓬勃發(fā)展。2018 年，浙江舉辦青蟹、獼猴桃、茶葉等7 場農(nóng)產(chǎn)品資源對接會，借助阿里、郵政、云集等平臺推廣農(nóng)產(chǎn)品電商地方特色品牌，實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品上行渠道的暢通，有效提高農(nóng)產(chǎn)品的流通效率，進而帶動農(nóng)村物流的飛速發(fā)展。同樣在農(nóng)村電商的正向推動下，江蘇和安徽的農(nóng)村物流綜合發(fā)展水平也迅速上升。但自2020 年起，受新冠疫情的負面影響，農(nóng)村地區(qū)的物流發(fā)展遭受沖擊。然而2020 年，安徽貫徹建設“四好農(nóng)村路”的指示，統(tǒng)籌優(yōu)化農(nóng)村物流網(wǎng)絡節(jié)點布局并加速其建設，構(gòu)建覆蓋縣鄉(xiāng)村三級的農(nóng)村物流服務體系，提高農(nóng)村物流站點的信息化水平，使得安徽農(nóng)村物流發(fā)展更加系統(tǒng)化、規(guī)范化。

圖2 2015—2021 年長三角地區(qū)農(nóng)村物流綜合發(fā)展水平趨勢

2.2 長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流耦合協(xié)調(diào)發(fā)展程度分析

根據(jù)公式（4）計算出兩個系統(tǒng)的綜合得分，再利用耦合協(xié)調(diào)模型的相關計算公式對2015—2021 年江蘇省鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流的耦合協(xié)調(diào)性進行測定，并參考學者的研究[23]，劃分耦合度階段與耦合協(xié)調(diào)等級（如表2 所示）。

表2 2015—2021 年長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設和農(nóng)村物流耦合度和耦合協(xié)調(diào)度變動趨勢

由表2 和圖3 可知，2015—2021 年江浙皖三省鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流的耦合度均較為穩(wěn)定且始終高于0.8，處于高水平耦合階段，表明在此期間長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流之間的關聯(lián)度強，相互影響程度高。具體而言，江皖二省鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流的耦合度較為穩(wěn)定，始終在0.99 小幅度波動，且最高值都出現(xiàn)在2019 年，分別為0.999 6 與0.999 4。其中的原因可能在于不斷提高的農(nóng)村農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平在增加農(nóng)作物產(chǎn)量的同時帶動了農(nóng)村地區(qū)物流業(yè)務量的增長，以及農(nóng)村電商的發(fā)展使得農(nóng)作物生產(chǎn)與運輸?shù)你暯又饾u成熟。相比之下，浙江省的耦合度波動幅度較大，最低值為2015 年的0.813 0，最高則為2021 年的1.000 0。變化的主要原因可能是農(nóng)村物流相關基礎設施的不斷完善，以及農(nóng)村電商的日漸興盛。2021 年，浙江省共下達8 億元用于高水平建設“四好農(nóng)村路”，截止年底，農(nóng)村投遞路線也創(chuàng)歷史新高，為255 806 公里。此外，浙江擁有全國最大的淘寶村集群，且2021 年新增電商進農(nóng)村綜合示范縣12 個，數(shù)量位列全國第二。

圖3 2015—2021 年長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設和農(nóng)村物流耦合度和耦合協(xié)調(diào)度變動趨勢

從鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流的耦合協(xié)調(diào)度出發(fā)，長三角地區(qū)二者的耦合協(xié)調(diào)度在整體上波動增加，但不同地區(qū)之間仍然存在一定差異（如圖3 所示）。具體而言，江蘇和安徽的增長變化較為平緩，由勉強協(xié)調(diào)過渡到初級協(xié)調(diào)，再向中級協(xié)調(diào)演化?！笆濉逼陂g，江皖二省推進農(nóng)業(yè)技術裝備和信息化水平的提高，全面改進農(nóng)村生產(chǎn)生活條件；同時改造與完善農(nóng)村公路、寬帶、配送網(wǎng)絡等基礎設施，鼓勵發(fā)展農(nóng)村電商，使得鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流協(xié)同并進。而安徽因2020 年農(nóng)村公路建設取得顯著成效，耦合協(xié)調(diào)度上升至0.804 3，達到了良好協(xié)調(diào)的水平，但受新冠疫情的影響，又退回至中級協(xié)調(diào)水平。相較而言，浙江的耦合協(xié)調(diào)度起點最低，為0.468 8，處于瀕臨失調(diào)的狀態(tài)。但在中央的政策指導以及政府相關措施的落實下，在2019 年后耦合協(xié)調(diào)度水平的變化逐漸與江皖二省同步。

2.3 長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流的灰色關聯(lián)度分析

通過公式（7）和公式（8）計算長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流各具體指標間的灰色關聯(lián)度，并以對各行各列取均值的方法求得各系統(tǒng)整體與另一系統(tǒng)中各指標的相對關聯(lián)度，具體計算結(jié)果見表3。除了Y10，其余指標的關聯(lián)度均大于0.91，且所有指標關聯(lián)度的均值為0.920 3，表明長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流各指標之間的相互影響作用極強。鄉(xiāng)村建設系統(tǒng)中平均關聯(lián)度最高的四個指標是X11、X8、X3、X5，且相互差距不大，表明農(nóng)村地區(qū)水土的保持不僅有助于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，還為農(nóng)村物流提供道路保障；農(nóng)村農(nóng)業(yè)科技水平的提高有利于農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量的增加，進而為農(nóng)村物流的發(fā)展提供貨源保障。農(nóng)村物流系統(tǒng)中平均關聯(lián)度最高的四個指標是Y6、Y7、Y4、Y2，且均來自農(nóng)村物流的投入和產(chǎn)出水平，表明農(nóng)村物流相關基礎設施的建設與完善以及物流效率的提高為農(nóng)產(chǎn)品上行提供流通保障，反向推動了農(nóng)村農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)與發(fā)展。

表3 長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設和農(nóng)村物流評價指標的灰色關聯(lián)度

3 結(jié)論

本文構(gòu)建了長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流評價指標體系，借助熵值法確定各指標權重，并運用耦合協(xié)調(diào)度模型、灰色關聯(lián)度模型對2015—2021 年長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流間的協(xié)調(diào)發(fā)展關系及重要關聯(lián)因素進行探究，研究表明：（1）長三角地區(qū)的鄉(xiāng)村建設綜合發(fā)展水平總體呈平穩(wěn)上升趨勢，農(nóng)村物流綜合發(fā)展水平總體呈波動上升趨勢；（2）鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流的耦合度始終高于0.8，處于高水平耦合階段，江皖二省的耦合度始終在0.99 小幅度波動，但浙江省的耦合度波動幅度較大，從2015 年的最低值0.813 0 上升至2021 年的最高值1.000 0；（3）從耦合協(xié)調(diào)度出發(fā)，長三角地區(qū)二者的耦合協(xié)調(diào)度總體上波動增加，但存在地區(qū)差異：江蘇和安徽由勉強協(xié)調(diào)過渡為初級協(xié)調(diào)，最終發(fā)展至中級協(xié)調(diào)，增長變化較為平緩，而浙江從瀕臨失調(diào)開始波動上升，在2019 年后變化逐漸與江皖二省同步；（4）長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流各項指標之間存在極強的相互影響作用，關聯(lián)度的均值為0.920 3，鄉(xiāng)村建設指標中的“水土流失治理面積”、“谷物單位面積產(chǎn)量”、“農(nóng)村農(nóng)業(yè)機械總動力”和“農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值”，農(nóng)村物流指標中的“農(nóng)村貨運量”、“農(nóng)村物流貨物周轉(zhuǎn)量”、“農(nóng)村居民移動電話擁有量”和“農(nóng)村投遞路線”為影響長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農(nóng)村物流協(xié)調(diào)發(fā)展的關鍵因素。