区域农业经济发展水平与转变方式研究与评价

任永泰，王 婧，孙阿梦

(1.东北农业大学理学院，黑龙江哈尔滨 150030；2.东北农业大学工程学院，黑龙江哈尔滨 150030)

农业作为国民经济中的重要产业部门，是直接利用自然资源作为生产对象的基础性产业，也是人类受自然资源和生态环境影响和依赖性最大的产业，农业经济发展对整个国家和地区的可持续发展起着至关重要的作用。2015年“中央一号”文件中最重要的一点是“围绕建设现代农业，加快转变农业发展方式”，转变农业发展方式成为经济发展新常态的重要目标。农业经济发展须从传统的过度追求数量和规模的方式转向追求农业的高质量和高效益，从而促进农业可持续发展，提高农业技术科技创新水平[1]。

目前，国内外对农业发展方式转变的研究较少，且主要停留在理论阶段。Léon研究指出，欧洲农村的发展是由科技和政策决定的，科技与国家政策对于农业经济由粗放型向集约型转变起到了十分重要的作用[2]。Richards等研究了马托格罗索州大豆农业部门对区域经济增长的影响，指出政府对于农业经济的增长起着重要的驱动作用[3]。唐思航等从生产力、生产方式与生产关系三重视角出发，提出了加快转变农业发展方式的有效途径[4]。马永耀等从转变农业发展方式的劳动力素质因素、技术因素、制度因素等方面，分析了河北省农业发展方式转变的途径和对策[5]。笔者在定性研究的基础上，运用实际数据，建立农业经济发展方式评价模型进行定量分析，将因子分析和模糊聚类有效结合，对黑龙江省13个地市分类，划分出不同的农业经济发展水平区域，采用改进熵权法的加权灰色关联法，得出影响农业经济发展的各因素间的内部关系，为农业经济发展方式的转变提供了理论基础。

1 评价指标体系构建

根据黑龙江地区农业生产的实际情况，结合建立指标体系的系统性、可行性、整体性、科学性和代表性原则以及农业经济发展的基本理论，构建包含社会经济、资源投入、农业产出、农业结构、生态环境的农业经济发展方式评价指标体系(表1)。

表1 黑龙江省农业经济发展方式评价指标

2 农业经济发展方式综合评价模型

2.1 研究区域能力水平划分

采用因子分析法[6]，以能够代表整个指标体系信息的主因子描述多个指标之间的联系，并通过因子综合得分得到研究区域的能力水平，同时利用模糊聚类法[7]对主因子进行聚合，划分出不同能力水平区域。

2.1.1 原始数据处理 采用极差变换法对指标进行标准化。农业经济发展方式的评价指标分为2种类型：(1)对农业经济发展起正向作用的指标，该类指标值越大，反映的经济状况越好，为正向指标；(2)对农业经济发展起负向作用的指标，该类指标值越小，越有利于农业经济的发展，为负向指标。

越大越优型：

(1)

越小越优型：

(2)

2.1.2 基于因子分析的模糊聚类模型

2.1.2.1 因子分析原理 求解初始公共因子即因子载荷矩阵，把公共因子表示成变量的线性组合。

设X1、X2、…、Xp为实际问题所涉及的p个随机变量，记X=(X1，X2，…，Xp)T，其协方差矩阵为∑=(σij)p×p=E{[X-E(X)][X-E(X)]T}是一个p阶非负定矩阵。设

(3)

对指标体系进行降维处理，提取出因子特征值大于或等于1或者累计贡献率大于85%的因子，由主因子计算综合得分F：

F=a1F1+a2F2+…+amFm。

(4)

2.1.2.2 模糊聚类分析法 依据因子分析法得到的主成分矩阵F={fij}，采用欧式距离法确定模糊相似矩阵R={rij}nm=R{xi，xj}，

(5)

采用传递闭包法进行聚类。根据标定所得的模糊矩阵(只是一个模糊相似矩阵)进行分类，利用平方法求模糊相似矩阵R的传递闭包t(R)，当一个模糊相似矩阵的平方等于其本身时，该矩阵即为模糊等价矩阵，其计算公式如下：

R*=t(R)-R2k；
R2=R2k-1。

(6)

式中：t(R)就是所求的模糊等价矩阵R*，即t(R)=R*，当λ由大到小取值时，就可形成动态聚类图。根据模糊聚类的结果，可以将样本区域划分农业经济发展水平等级，对转变农业发展方式更有指导性作用。

2.2 影响农业经济发展方式重要因素的确定

为了进一步解释黑龙江省农业经济发展方式的主要影响因素，运用灰色系统理论的关联分析法进行分析论证，以改进的灰色关联度来定量描述农业经济发展方式与各指标之间的关系。

2.2.1 改进的灰色关联度分析法 关联度[8]是分析系统中各因素关联程度的一种方法，所以将关联度作为衡量影响农业经济发展方式的重要因素指标。根据目标序列与参考序列曲线间相似程度来判断影响农业经济发展因素间的关联程度，采用熵权法[9]计算指标权重，依据目标序列、比较序列以及各指标的权重得到改进的加权灰色关联度。

2.2.1.1 确定分析序列 结合因子分析结果的综合得分F，作为目标序列(参考序列)，记为X0：

X0={x0(1)，x0(2)，…，x0(k)}。

(7)

确定比较序列(子序列)，记为Xj：

Xj={xj(1)，xj(2)，…，xj(k)}。

(8)

2.2.1.2 确定关联系数 由于各指标均为标准化后的数值，这里无须进行无量纲化，直接计算关联系数，各比较序列Xj的每一个分值相对目标序列X0对应的关联系数为：

(9)

式中：Δj(k)=|x0(k)-xj(k)|表示k时刻目标序列与比较序列的绝对差值；Δmin-minjmink|x0(k)-xjk(k)，表示在目标序列与所有比较序列每个时刻绝对差中的最小值；Δmax=maxjmaxk|x0(k)-xj(k)表示在目标序列与所有比较序列每个时刻绝对差中的最大值；ρ表示分辨系数，其作用是提高关联系数直接的差异显著性，ρ的取值范围为[0，1]，由文献[10]的选取原则，本研究取ρ=0.5。

2.2.1.3 确定改进的加权灰色关联度 传统的灰色关联度没有考虑到农业经济发展方式各指标所含信息重要程度的不同，因此，通过对农业经济发展方式中各指标赋予不同的权值，采用改进的加权灰色关联度体现各指标所含信息的重要程度。步骤如下：

(1)根据标准化矩阵X={xij}，确定评价指标i的熵值。

(10)

(11)

式中：0

各项目间的差异性系数为

gi=1-Hi。

(12)

(2)利用熵值计算评价指标i的熵权。

(13)

(3)计算加权关联度。

设有权数列W=(w1，w2，…，wn)，代表各指标的权重值，根据式(9)求得的灰色关联系数ξj，计算加权灰色关联度rj

(14)

2.2.1.4 依改进的加权关联度进行农业经济发展方式转变途径研究与分析 比较序列和参考数列的加权关联度并进行排序，以此判断农业经济发展与各个指标的接近程度。选择关联度较大的指标进行分析，得出农业经济发展方式转变的途径方法。

3 黑龙江省农业经济发展方式评价

3.1 黑龙江省概况

黑龙江省作为农业大省，其现代化农业发展迅速，2015年农林牧渔业增加2 687.8亿元，比2014年增长5.2%。农林牧渔业增加值结构由2014年的72.4 ∶3.4 ∶21.0 ∶1.4 ∶1.8变化为68.9 ∶3.5 ∶23.9 ∶1.6 ∶2.0。黑龙江省农业机械总动力5 442.7万kW·h时，比2014年增长5.6%。农田有效灌溉面积553.1万hm2，节水灌溉面积169.7万hm2，综合治理水土流失面积383.4万hm2。粮食产量6 324.0万t，比2014年增长1.3%，实现“十二连增”，再创历史新高，连续5年位列全国第一。黑龙江省绿色食品及有机食品种植面积 487.27万hm2，比2014年增长1.4%。绿色食品加工企业产品产量1 350万t，增长4.7%；实现总产值1 380亿元，增长23.2%；实现总利税101.4亿元，增长18.3%。全省的农业经济发展情况呈现增长趋势，但各地市的农业经济发展水平相差较大，笔者结合《2015年黑龙江省统计年鉴》各地市农业经济发展数据，对各地市农业经济发展水平进行综合评价，并提出各地市的农业发展方式的转变途径。

3.2 黑龙江省各地市农业经济能力水平划分

由于化肥折纯施用量、农药施用量、农用塑料薄膜使用量、农村用电量属于负向指标，利用公式(2)计算，其余指标为正向指标，根据公式(1)计算，得出标准化后的结果。运用Matlab R2015b对农业经济发展方式的26个指标采用因子分析法，计算出总方差解释指标的特征值、贡献率和累计方差贡献率(表2)。

表2 因子分析总方差解释

从表2可以看出，前4个因子的累计贡献率为89.409%，能够有效地反映原始变量的大部分信息。

采用公式(3)计算得到因子矩阵及相应的旋转因子矩阵(表3)。

由表3可见，因子1在X1(农林牧渔业总产值)、X3(农业机械总动力)、X4(高中以上文化程度劳动力人数)、X5(农业科研院所技术干部人数)、X6(第一产业增加值)、X12(财政用于农林水利气象部门事业费)、X19(粮食作物产量)、X25(户均耕地面积)、X26(除涝治碱面积)上的载荷值较大，其中X1、X3、X4、X5、X6、X12、X19是反映农业经济规模的指标，X25、X26是反映农业生态环境的指标，代表了农业的可持续状况，因此因子1为反映农业经济可持续发展公因子。因子2在X7(化肥折纯施用量)、X14(农村用电量)、X156(单位面积农业产值)、X16(粮食单产)、X23(畜牧业产值份额)上的载荷值较大，其中X7、X14、X15、X16主要代表资源投入和农业产出状况，X15主要反映农业结构状况，因此因子2为反映农业投入产出与结构公因子。因子3在X2(农村居民人均纯收入)、X8(农药施用量)、X9(农用塑料薄膜使用量)、X11(农业基本建设投入)、X13(农村固定资产投入)、X17(种植业单位面积产值)、X20(经济作物产量)、X24(森林覆盖率)上的载荷值较大，其中X8、X9、X11、X13主要代表资源投入状况，X2主要代表经济发展状况，X17主要代表农业产出状况，X20主要代表农业结构状况，X24主要代表生态环境状况，因此因子3为反映农业经济发展水平的公因子。因子4在X10(有效灌溉面积比重)、X18(粮食作物商品率)、X21(林业产值份额)、X22(渔业产值份额)、X25(户均耕地面积)上的载荷值较大，其中X10、X25主要代表农业基础设施状况，X18主要代表农产品转化状况，X8、X9主要代表农业结构状况，因此因子4为反映农业生产状况的公因子。

表3 旋转因子载荷矩阵

注：各数值为单个指标偏离所有指标均值的程度。

根据表3计算出每个因子得分，并根据各因子的方差贡献率占总因子总方差贡献率的比重算出4个主因子的权重分别为0.607、0.178、0.110、0.105，由公式(4)确定黑龙江省农业经济发展的综合得分的函数：

F=0.607F1+0.178F2+0.110F3+0.105F4。

通过以上函数，将黑龙江省13个地级市指标值代入函数公式进行计算，最后得到黑龙江省农业经济发展的综合得分Fk，并且对得到的总F进行排序，分析结果见表4。从表4可以看出，因子得分为Fk(k=1，2，3，4)，通过Matlab R2015b进行模糊聚类分析，将4个因子通过公式(5)得到模糊相似矩阵Rij={rij}nm，再利用公式(6)，确定模糊等价矩阵R*，即t(R)=R*，选取不同的λ得到的模糊聚类图(图1)。

表4 黑龙江省不同地区因子得分和综合得分排名

当λ=0.641 3时，可以把黑龙江省分为6类农业经济发展区域：(1)哈尔滨市；(2)齐齐哈尔市、绥化市；(3)鸡西市、鹤岗市、佳木斯市、双鸭山市、大庆市、七台河市、黑河市；(4)伊春市； (5)牡丹江市；(6)大兴安岭地区。第1类只有哈尔滨市，农业经济发展综合得分为1.407 25，比第2名绥化市高出 0.528 56，是农业经济发展能力最好的城市。第2类是绥化市、齐齐哈尔市，模糊聚类得出的结果与因子综合得分的情况相符合，这2个城市的农业经济发展综合得分排名为第二和第三，是农业经济发展能力比较强的地区。第3类分别有鸡西市、鹤岗市、双鸭山市、大庆市、佳木斯市、七台河市、黑河市，农业经济发展综合得分在-0.668 76～0.256 30之间，从整个区域角度来看，这7个地区的农业经济发展能力处于中等水平。第4类和第5类是伊春市和牡丹江市，这2个地区的农业发展能力相对较低。第6类是大兴安岭地区，其农业经济发展的综合得分最低，所以农业经济发展的能力水平相对最低。

3.3 确定影响黑龙江省农业经济发展的重要因素

以黑龙江省13个地级市的农业发展能力综合得分F作为灰色关联分析参考序列，由公式(7)～公式(14)计算出各子序列和参考序列的加权关联度和熵权值，分析结果见表5。

由于影响农业经济发展的指标较多，在黑龙江省农业发展方式转变过程中，应重点关注关联度前几位的指标。从灰色关联分析结果可以看出，农业基本建设投入、农村固定资产投入、高中以上文化程度劳动力人数、农业科研院所技术干部人数、粮食作物产量、户均耕地面积、林业产值份额、经济作物产量、农业机械总动力、财政用于农林水利气象部门事业费的关联度较大。依据表5分析结果得到以下农业经济发展方式转变途径。

3.3.1 加强农业基础设施建设 黑龙江省农业基本建设投入和固定资产投入的关联度都超过了0.6，表明农业经济发展与一个区域的基础设施建设有很大的关系。基础设施建设包括农田水利建设、农机化建设、土壤肥力建设和防灾减灾体系建设[11]。2015年黑龙江全省农田灌溉面积达到7 333.33万hm2，旱涝保收高产稳产田面积达到400万hm2，农田水利的建设是实现稳定高产的基础，要全面推进中小河流治理和重点江河水源控制，加快小型农田水利重点建设；全省千万元以上现代农机合作社超过1 500个，农机总动力达到 5 000万kW·h，综合机械化程度达到92.5%，现代农机合作社是农机化建设的基本单位，政府要加强农机化建设，加快哈尔滨、齐齐哈尔、佳木斯等农机产业园区的建设，形成企业间关联密切、配套能力较强的国家级新型农机装备产业集中区，进入农机装备制造大省行列；全省测土配方施肥面积发展到666.67万hm2，因此政府要积极调整化肥使用结构，开展耕地地力培肥试点，探索建立施用邮寄费和秸秆还田的激励机制，加强耕地质量和土壤污染状况的监测。

表5 农业经济发展方式影响因子的灰色关联度分析

3.3.2 加快推进农业科技创新和教育投入 全省高中以上文化程度劳动力人数和农业科研院所技术干部人数的关联度也较高，在农业经济发展转变过程中，政府也要加快推进农业科技创新和教育水平。全省优质专用品种覆盖率达到93%以上，奶牛、生猪、肉牛、肉羊良种覆盖率分别达到100%、80%、70%、60%，农业科技进步贡献率达到64%，农业科技成果转化率达到70%以上，因此政府要实施重大农业科技攻关，积极开展农业应用基础和前言高技术领域自主创新；大力发展现代种植业，培育优良品种；促进农业科技成果转化，大力推进科技特派员农村创新创业行动；全面推进现代农业生产制度。

3.3.3 做强优势主导产业 指标体系中林业产值份额灰色关联度系数达0.7以上，粮食作物产量、经济作物产量的灰色关联度数值都在0.4左右，说明主导产业份额比重较大。2015年全省粮食总产量达到 750亿kg 以上，年增加 50亿kg；全省蔬菜面积发展到46.67万hm2，常年地产蔬菜自给率提高到85%，比2010年提高10百分点。加快转变农业发展方式要做强优势主导产业[10]，稳步发展粮食生产，坚持“稳定面积、主攻单产、改善品质、提高效益”的总体思路，进一步提升粮食综合生产能力；加快发展设施蔬菜产业，推进蔬菜标准园创建，带动蔬菜生产向规模化、标准化、专业化方向发展；扩大经济作物产业规模，大力发展甜菜、亚麻、烟叶、蓝莓等特色产业，建设相对稳定的标准化生产基地。

根据评价指标体系准则层的5类农业经济发展指标关联度的均值分析得出，农业结构对农业经济发展的影响最大，农业经济发展方式的转变首先要加强农业结构的调整，实施可持续发展战略，加强农业水利、农机化、化肥使用结构等基础性设施建设。资源投入和生态环境分别排在第2、第3位，社会经济和农业产出类因子的关联度均值相对较小。

4 结论

运用区域农业经济发展方式综合评价模型，对2015年黑龙江省13个地市农业经济发展方式进行了综合评价，由此得出各地市农业经济发展的转变方式。

2015年哈尔滨市农业总体呈现平稳发展态势，农林牧渔业总产值1 255.8亿元，增长7.1%，农业综合机械率达到94%，现代农业示范园核心区面积达到155.67万hm2，绿色有机农产品认证面积增加到215.33万hm2。农业基础设施建设，科技创新水平、优势主导产业比其他12个地级市能力水平较高。在转变农业发展方式的规划中，要加强基础设施建设，提高农业综合生产能力；坚持利用和保护并举，加快发展优质高效农业，创新农业经营方式，大力推进现代化农业进程。

绥化市和齐齐哈尔市的农业经济发展水平较好，应保持农业经济的高速增长，继续调整农业内部结构，发展高技术农业，培育壮大粮食、畜产品和绿色特色食品，促进农业经济结构的优化和农业产业结构的升级。

鸡西市、鹤岗市、双鸭山市、大庆市、佳木斯市、七台河市、黑河市这7个地区的农业经济发展属于中等水平，鸡西市、鹤岗市、双鸭山市有丰富的矿产资源、林业资源以及国家重点建设的煤炭生产基地，要扩大特色产业规模，大力发展经济作物等特色产业，扩大蜂、鹿、珍禽等养殖规模，调整品种结构，构建发展新格局，打造各具特色的产业带，同时积极拓展农业的旅游观光、文化传承、休闲娱乐等新型功能，进一步拓宽农民增收渠道。

伊春市、牡丹江市和大兴安岭地区的农业生产条件差，农业投入较低，应加强农田水利、农机化、土壤肥力等基础设施建设；发展农民专业合作社、推进农村劳动力转移、加快农村土地流转的农业规模化经营的推进；加强市场建设、创新营销方式、实施品牌战略搞活农产品市场流通，从而增强这3个地区的农业经济发展水平，提高农民生活水平。

综上所述，黑龙江省各地市的农业经济发展水平差距较大，影响农业经济发展方式因素的重要程度不同。因此，各地区应努力构建区域特色鲜明、分工布局合理、产业体系完备和梯次规模推进的现代化大农业发展新格局。