中國(guó)省域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與城鎮(zhèn)化的空間擬合分析

白瑤　劉中蘭

摘要：利用2007—2016年中國(guó)省域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和城鎮(zhèn)化數(shù)據(jù)，首先進(jìn)行主成分分析測(cè)算農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化得分;而后對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和城鎮(zhèn)化進(jìn)行空間自回歸檢驗(yàn)驗(yàn)證兩者關(guān)系，并擬合出庫(kù)茲涅茨曲線，探究城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的影響趨勢(shì)。結(jié)果表明，10年間中國(guó)省域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平均有顯著提高，且空間自回歸性較強(qiáng);城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)系呈平滑“N”型曲線，具有較強(qiáng)的正向影響。根據(jù)曲線走勢(shì)可得到3個(gè)結(jié)論，首先中國(guó)各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）在庫(kù)茲涅茨曲線上的分布較散，差距較大;其次城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化具有積極影響;最后提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，應(yīng)結(jié)合省際之間的帶動(dòng)作用和自身的積極發(fā)展，并重視城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化不同階段的推動(dòng)作用。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化;新型城鎮(zhèn)化;空間計(jì)量;指標(biāo)體系

中圖分類號(hào)：F302.5? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：0439-8114（2019）11-0125-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.11.031? ? ? ? ? ?開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Evaluation of China's provincial agricultural modernization level

and spatial Kuznets fitting with urbanization

BAI Yao，LIU Zhong-lan

（School of Public Administration，China University of Geosciences（Wuhan），Wuhan 430074，China）

Abstract： Using the data of China's provincial agricultural modernization and urbanization from 2007 to 2016， the principal component analysis was first used to measure the agricultural modernization score; then the spatial autoregressive test of agricultural modernization and urbanization was used to verify the relationship and fit the library. The Kuznets curve explores the trends in the impact of urbanization on agricultural modernization. The results showed that， in the past ten years， the level of China's provincial agricultural modernization has been significantly improved， and the spatial autoregression is strong; the relationship between urbanization and agricultural modernization has a smooth“N” shaped curve with strong positive influence， which can be come into the following three conclusions according to the trend of the curve. Firstly， the distribution of the Chinese provinces on the Kuznets curve is scattered and the gap is large. Secondly， urbanization has a positive impact on agricultural modernization;Finally， to improve the level of agricultural modernization， it should be combined with the inter-provincial action and its own positive development， and pay attention to the role of urbanization in the different stages of agricultural modernization.

Key words： agricultural modernization; new urbanization; spatial measurement; indicator system

從2016年10月《全國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化規(guī)劃（2016—2020年）》正式實(shí)施，到十九大提出鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，再次強(qiáng)調(diào)“加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化”，可見(jiàn)“三農(nóng)”問(wèn)題之重要性，以及農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中的地位。其中，新型城鎮(zhèn)化是推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要因素。新型城鎮(zhèn)化的規(guī)劃提出早于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，2014年發(fā)布的《國(guó)家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014—2020年）》中提到，城鎮(zhèn)化是解決農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民問(wèn)題的重要途徑。十九大再次強(qiáng)調(diào)走中國(guó)特色城鎮(zhèn)化道路，重點(diǎn)要“城鄉(xiāng)統(tǒng)籌、城鄉(xiāng)一體”，要實(shí)現(xiàn)工業(yè)化和城鎮(zhèn)化良性互動(dòng)、城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化相互協(xié)調(diào)，促進(jìn)工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化同步發(fā)展[1]。由此，學(xué)者們普遍認(rèn)為二者是協(xié)同發(fā)展關(guān)系，并著重研究它們的耦合及協(xié)同發(fā)展情況。如鄭海松等[2]結(jié)合空間分析與地理加權(quán)回歸模型（GWR）來(lái)分析甘肅省“五化”的協(xié)調(diào)發(fā)展水平，并得出東南低、西北高的輕微失衡結(jié)果。張勇民等[3]聚焦于民族自治地區(qū)，利用DEA法研究城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的相互關(guān)系，認(rèn)為民族地區(qū)城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化拉動(dòng)效果好，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化對(duì)城鎮(zhèn)化則相反。

然而，在新時(shí)代背景下，進(jìn)行城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化影響的研究也十分必要。已有不少研究中通過(guò)各種方式驗(yàn)證了城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化具有的積極作用。郭慶然[4]運(yùn)用VAR模型和格蘭杰因果檢驗(yàn)，研究中部地區(qū)城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)系，得出城鎮(zhèn)化是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的格蘭杰原因，對(duì)其發(fā)展具有明顯的帶動(dòng)作用的結(jié)論。李賓等[5]研究工業(yè)化、城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的影響關(guān)系，同樣得出了城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化具有積極拉動(dòng)作用的結(jié)論。然而，學(xué)界關(guān)于探索城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化作用的研究較少，年份較早，且大多只得出城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展有積極影響的結(jié)論，并未進(jìn)一步探索這種影響的趨勢(shì)。因此，本文進(jìn)一步進(jìn)行研究，驗(yàn)證城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的影響作用，進(jìn)而研究未來(lái)如何進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。

1? 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化分?jǐn)?shù)計(jì)算

為研究城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的影響關(guān)系，首先要將空泛的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化概念轉(zhuǎn)變?yōu)榭晒M合的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化分?jǐn)?shù)。通過(guò)對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)分，可以得到客觀有效的省域數(shù)值。

1.1? 指標(biāo)體系建立與數(shù)據(jù)來(lái)源

建立指標(biāo)體系時(shí)應(yīng)考慮指標(biāo)的全面性、系統(tǒng)性、科學(xué)性、代表性及是否可量化等問(wèn)題。評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建方面，從官方指標(biāo)到學(xué)界的研究，根據(jù)不同依據(jù)不同方法有不同的體系建立。如《全國(guó)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》建立了“十三五”農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化主要指標(biāo)，包括糧食供給保障、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、質(zhì)量效益、可持續(xù)發(fā)展、技術(shù)裝備、規(guī)模經(jīng)營(yíng)和支持保護(hù)等7個(gè)類別共計(jì)31個(gè)指標(biāo)[6]。馬子量[7]則基于文獻(xiàn)認(rèn)為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化應(yīng)從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入、農(nóng)業(yè)綜合產(chǎn)出、農(nóng)村社會(huì)生活和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展等4個(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。參考相關(guān)研究文獻(xiàn)，目前農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的指標(biāo)基本是基于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)、生活、環(huán)境三方面建立的，結(jié)合數(shù)據(jù)收集難度的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，選取農(nóng)村經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)村環(huán)境和農(nóng)民生活4個(gè)一級(jí)指標(biāo)12個(gè)二級(jí)指標(biāo)組成評(píng)價(jià)體系（表1）。

依據(jù)上述指標(biāo)體系，選取中國(guó)除去港澳臺(tái)地區(qū)的31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2007—2016年的數(shù)據(jù)。其中，農(nóng)村人均可支配收入、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重?cái)?shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》;糧食總產(chǎn)量、有效灌溉率、衛(wèi)生廁所普及率、各鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生床位數(shù)、各鄉(xiāng)鎮(zhèn)文化站數(shù)等數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》;農(nóng)藥使用量、化肥使用量、沼氣池產(chǎn)氣量等數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》;農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)村用電量、耕地面積來(lái)自各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。

1.2? 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展得分測(cè)量

熵權(quán)法[8]、主成分分析法、綜合指標(biāo)法[9]、德?tīng)柗品ā?shù)據(jù)包絡(luò)分析法[10]等都是常用的評(píng)分方法。其中，主成分分析法（PCA）是客觀賦權(quán)法中較為常用的一種，能夠避免主觀性，并最大限度提取多項(xiàng)指標(biāo)中的有效信息，將多項(xiàng)變量降維濃縮為少量的不相關(guān)變量。通過(guò)SPSS 22.0進(jìn)行主成分分析，KMO值0.586，解釋的總方差前4項(xiàng)累積貢獻(xiàn)達(dá)到75%以上，整體較為理想。旋轉(zhuǎn)成分矩陣迭代6次后收斂，提取出4個(gè)主成分。將每個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，分別與各自主成分相乘，并將此結(jié)果相加，由此得出最終的綜合得分。各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2007—2016年的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化得分見(jiàn)表2。

得到省域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化得分后，還需進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，一方面進(jìn)行空間計(jì)量需要考慮空間自相關(guān)對(duì)變量和模型的影響;另一方面能夠進(jìn)一步了解鄰近省份間是否存在相互影響和溢出效應(yīng)。

1.3? 省域空間自相關(guān)檢驗(yàn)

最常用的是檢驗(yàn)方法是莫蘭I指數(shù)檢驗(yàn)（Morans I），其公式如下：

I=? （1）

其中，zi是要素i的屬性與其平均值（xi-X）的偏差，wi，j是要素i和j之間的空間權(quán)重，n為要素個(gè)數(shù)，S0是所有空間權(quán)重的聚合：

S0=wi，j? （2）

統(tǒng)計(jì)的zI得分計(jì)算公式如下：

zI=（3）

其中：

E[I]=-1/（n-1）? （4）

V[I]=E[I2]-E[I]2? （5）

利用GeoDa對(duì)各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）歷年農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化得分進(jìn)行Morans I檢驗(yàn)，得到的結(jié)果見(jiàn)表3。檢驗(yàn)結(jié)果證明，全域歷年Morans I指數(shù)大致在0.38～0.52，|Z|大于2.58，且通過(guò)1%水平的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化存在較為顯著的空間自相關(guān)性。

將Morans I指數(shù)借助散點(diǎn)圖展示，能夠更直觀地看出各省（自治區(qū)、直轄市）的空間集聚情況。鑒于篇幅有限，只展示2016年的散點(diǎn)圖及對(duì)應(yīng)省份情況（圖1、圖2）。通過(guò)散點(diǎn)圖可以發(fā)現(xiàn)，各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化呈現(xiàn)較強(qiáng)的集聚情況，其中第一象限的高—高集聚和第三象限的低—低集聚效應(yīng)最明顯，并以低—低集聚為主導(dǎo)效應(yīng)。確認(rèn)省域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化在空間上確有明顯聯(lián)系后，進(jìn)行空間庫(kù)茲涅茨曲線擬合，以探明城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的具體影響。

2? 空間庫(kù)茲涅茨曲線擬合

2.1? 數(shù)據(jù)來(lái)源與模型選擇

2.1.1? 指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源? 鑒于一般文獻(xiàn)在以城鎮(zhèn)化為自變量的研究中通常選擇人口城鎮(zhèn)化率作為指標(biāo)[5，11]，本文同樣選擇人口城鎮(zhèn)化率作為城鎮(zhèn)化的主要指標(biāo)，同時(shí)選擇第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值指標(biāo)作為城鎮(zhèn)化的輔助指標(biāo)。人口城鎮(zhèn)化率、二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.1.2? 模型選擇? 空間計(jì)量模型中最經(jīng)典的模型是空間滯后模型（SAR）和空間誤差模型（SEM）。SAR模型又稱空間自回歸模型，除了考量變量間的關(guān)系，還能考察因變量受周邊地區(qū)的影響程度。SAR模型的公式如下：

y=？籽Wy+？茁X+？著

？著～（0，？啄2In）? ? （6）

SEM模型又稱空間自相關(guān)模型，除了考量變量間的關(guān)系，還能考察因變量受周邊地區(qū)自身及自變量的影響程度。SEM模型的公式如下：

y=？茁X+u

u=？姿Wu+？著? ? ? （7）

？著～（0，？啄2In）

為了取得最好的擬合效果，同時(shí)使用SAR模型和SEM模型，并分別對(duì)比兩者的混合、時(shí)間固定、空間固定、時(shí)間空間雙重固定效應(yīng)的結(jié)果。

2.2? 空間庫(kù)茲涅茨擬合結(jié)果

2.2.1? 計(jì)算結(jié)果與分析? 使用MATLAB軟件，根據(jù)SAR模型和SEM模型分別擬合的兩種模型結(jié)果如表4所示。通過(guò)對(duì)比LM檢驗(yàn)值，認(rèn)為SAR模型效果更好。進(jìn)一步對(duì)比混合、空間固定、時(shí)間固定和雙重固定模型，發(fā)現(xiàn)無(wú)論SAR還是SEM模型，雙重固定效應(yīng)的顯著性皆未能通過(guò)檢驗(yàn)。而SAR模型中，空間固定效應(yīng)的R-squared和log-likelihood值最大，分別為0.963和260.668，且sigma2值最小，為0.011。因此，采用基于空間固定效應(yīng)的SAR模型。

為了方便計(jì)算，將第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重命名為ECBZ，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重命名為SCBZ，城鎮(zhèn)化率命名為CZHL，故表達(dá)式為：

y=12.923CZHL-17.538CZHL2+7.713CZHL3+3.233ECBZ+4.368SCBZ? （8）

從計(jì)算結(jié)果來(lái)看，所有變量均顯示了1%以下的顯著性，可見(jiàn)所選城鎮(zhèn)化相關(guān)變量皆對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化具有很強(qiáng)的空間影響性。其中，人口城鎮(zhèn)化率的系數(shù)最高，可見(jiàn)其對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展具有很強(qiáng)的正向作用。其次，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的影響同樣顯著，代表二三產(chǎn)業(yè)的興起對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展具有積極推動(dòng)作用。二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也能帶動(dòng)農(nóng)村環(huán)境的變化，改善農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人居環(huán)境的改善。除此之外，二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能帶動(dòng)第一產(chǎn)業(yè)共同發(fā)展，通過(guò)產(chǎn)業(yè)融合，新型的產(chǎn)業(yè)鏈能夠帶動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的升級(jí)，提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。

2.2.2? 空間分布與發(fā)展趨勢(shì)分析? 在驗(yàn)證了城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化具有較強(qiáng)的空間影響后，下一步通過(guò)空間庫(kù)茲涅茨曲線的擬合對(duì)兩者的發(fā)展趨勢(shì)和省域的空間分布情況進(jìn)行判斷。根據(jù)計(jì)量結(jié)果，得到的庫(kù)茲涅茨曲線如圖3，曲線大致呈平滑“N”型趨勢(shì)?！癗”型曲線圖顯示，城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)系存在兩個(gè)拐點(diǎn)，說(shuō)明農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化在城鎮(zhèn)化的推動(dòng)下一開(kāi)始會(huì)呈現(xiàn)明顯的加速發(fā)展趨勢(shì)，到達(dá)首個(gè)拐點(diǎn)后將出現(xiàn)暫時(shí)的下降，經(jīng)過(guò)第二個(gè)拐點(diǎn)后再次上升，這次的上升幅度較平緩?？梢?jiàn)城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化整體上是具有積極的正向推動(dòng)作用的，雖然會(huì)暫時(shí)遭遇一段時(shí)期的負(fù)向關(guān)系，但并不代表城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的推動(dòng)作用已經(jīng)消失，在這段時(shí)期經(jīng)過(guò)后，城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的推動(dòng)作用將繼續(xù)，且更為穩(wěn)定。

觀察各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）分布情況（圖4），發(fā)現(xiàn)只有上海到達(dá)了第二個(gè)拐點(diǎn)處，北京、天津等小部分地區(qū)進(jìn)入了兩拐點(diǎn)中間階段，其他大部分地區(qū)都尚未到達(dá)第一個(gè)拐點(diǎn)處。?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）散點(diǎn)圖還說(shuō)明，中國(guó)目前的城鎮(zhèn)化水平普遍不高，對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的推動(dòng)作用還有很大的發(fā)揮空間，值得重視。

3? 小結(jié)與建議

3.1? 結(jié)論

目前，針對(duì)城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的研究多是討論兩者間或二者與工業(yè)化、信息化“四化”間的協(xié)同發(fā)展關(guān)系，探討城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的研究也主要停留在得出城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化具有正向作用結(jié)論的階段。很少討論城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的作用究竟呈現(xiàn)怎樣的趨勢(shì)，更少通過(guò)空間計(jì)量模型來(lái)研究。本文首先通過(guò)主成分分析得出各省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化得分，利用此得分進(jìn)行Morans I指數(shù)檢驗(yàn)其空間自相關(guān)性，得出了全域空間自相關(guān)性強(qiáng)的結(jié)果;繼而使用各省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化得分作被解釋變量，選取城鎮(zhèn)化相關(guān)指標(biāo)組成解釋變量，使用空間計(jì)量模型SAR和SEM得出城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的影響情況。

結(jié)果表明，城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化具有持續(xù)的正向影響，空間庫(kù)茲涅茨曲線呈平滑“N”型，證明這種正向作用在暫時(shí)的停滯后會(huì)繼續(xù)生效。整體實(shí)證結(jié)果可以帶來(lái)以下啟示。

第一，2007—2016年10年間，中國(guó)大部分?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平都在持續(xù)提升中，但地區(qū)差異仍然較大，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較高地區(qū)和較低地區(qū)的差距仍然較懸殊?？臻g自相關(guān)中體現(xiàn)出的低-低聚集效應(yīng)也反映了這一點(diǎn)。

第二，城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化呈現(xiàn)出了明顯的正向作用，其中包括人口城鎮(zhèn)化率和二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展等因素。主要原因可能有以下幾點(diǎn)：①城鎮(zhèn)化的進(jìn)程推動(dòng)了農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的轉(zhuǎn)移。農(nóng)村的剩余勞動(dòng)力通過(guò)進(jìn)城務(wù)工等方式找到更好的就業(yè)機(jī)會(huì)，促進(jìn)了收入的增加，從而帶動(dòng)農(nóng)村家庭的收入增加。②城鎮(zhèn)化的進(jìn)程帶動(dòng)了農(nóng)民的技術(shù)能力提升。在城鎮(zhèn)化的浪潮下，農(nóng)村人口越多進(jìn)入城鎮(zhèn)，越能接觸到現(xiàn)代化新知識(shí)、新技術(shù)，由此提高自身的現(xiàn)代化水平。與此同時(shí)，與現(xiàn)代化信息接觸的過(guò)程又使農(nóng)村人口逐漸擁有更高的精神文化需求，進(jìn)而提升農(nóng)村地區(qū)的整體文化水平。③城鎮(zhèn)化進(jìn)程加速了供給側(cè)改革的步伐。城鎮(zhèn)化人口越多，人們的生活水平不斷提高，越會(huì)對(duì)生活消費(fèi)產(chǎn)生更多的需求和更高的要求。農(nóng)村地區(qū)必須加快現(xiàn)代化進(jìn)程，加速產(chǎn)業(yè)升級(jí)，以跟上時(shí)代的發(fā)展。④城鎮(zhèn)化進(jìn)程促進(jìn)了農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)和集中經(jīng)營(yíng)。通過(guò)城鎮(zhèn)化，農(nóng)民有了更多提升收入的方式，可能由此產(chǎn)生土地流轉(zhuǎn)的意愿，土地流轉(zhuǎn)又促進(jìn)了集中種植、集中生產(chǎn)、集中經(jīng)營(yíng)的程度，進(jìn)而推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展[10]。特別是目前中國(guó)農(nóng)村大量存在的小農(nóng)戶，擁有土地較少，依靠農(nóng)作的收入十分有限，更有可能受到城鎮(zhèn)化的影響。

第三，城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的庫(kù)茲涅茨曲線呈平滑“N”型，意味著城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的影響分為3個(gè)階段：積極明顯的推動(dòng)階段、暫時(shí)下降的停滯階段和穩(wěn)步上升的影響階段。目前3個(gè)階段皆有省份分布，各省（自治區(qū)、直轄市）應(yīng)根據(jù)不同發(fā)展階段制定發(fā)展計(jì)劃。

3.2? 建議

繼續(xù)推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，建議從以下幾個(gè)方面入手。

第一，未來(lái)應(yīng)該著力于幫扶農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較低的地區(qū)加速發(fā)展，需要進(jìn)一步探討低-低聚集地區(qū)發(fā)展落后的共同原因，或高-高聚集地區(qū)發(fā)展情況良好的可借鑒之處，以便提出有效的政策建議。此外，還應(yīng)重視雖不明顯但存在高-低聚集省份，充分發(fā)揮地區(qū)間的帶動(dòng)作用。

第二，需要重視城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的正向作用，重視人口城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)村地區(qū)帶來(lái)的積極影響，進(jìn)一步促進(jìn)新型城鎮(zhèn)化，確保城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展。也要加快二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，加速一、二、三產(chǎn)業(yè)的融合，以產(chǎn)業(yè)鏈升級(jí)帶動(dòng)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展。

第三，空間庫(kù)茲涅茨曲線呈現(xiàn)的結(jié)果說(shuō)明，發(fā)揮城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的推動(dòng)作用，應(yīng)分為3個(gè)階段。①對(duì)于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展階段還較低的省份，應(yīng)該大力推動(dòng)新型城鎮(zhèn)化發(fā)展，以充分發(fā)揮城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的強(qiáng)力帶動(dòng)作用。特別是基數(shù)大、田地破碎、設(shè)備落后的小農(nóng)戶融入現(xiàn)代農(nóng)業(yè)體系的問(wèn)題。應(yīng)該通過(guò)城鎮(zhèn)化積極推動(dòng)小農(nóng)戶的轉(zhuǎn)變，或通過(guò)土地流轉(zhuǎn)，加快破碎田地的整合經(jīng)營(yíng)，以促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。②發(fā)展進(jìn)入拐點(diǎn)的?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）不應(yīng)因此減緩兩者的發(fā)展步伐，而是要通過(guò)政策支持、技術(shù)指導(dǎo)、文化教育、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等多方面的手段補(bǔ)充，穩(wěn)步推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。③在第二個(gè)拐點(diǎn)后，城鎮(zhèn)化對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的促進(jìn)速度放緩，應(yīng)該考慮兩者的協(xié)同發(fā)展及兩者水平皆較高后，如何進(jìn)入更高階段，即實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村全面振興的問(wèn)題。

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