中國農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力地區(qū)差異及動態(tài)演進(jìn)

王 東，羅紅云

（新疆財經(jīng)大學(xué) 財政稅務(wù)學(xué)院，烏魯木齊 830012）

0 引言

穩(wěn)住農(nóng)業(yè)基本盤，做好“三農(nóng)”工作，接續(xù)推動鄉(xiāng)村振興是新時代我國貫徹新發(fā)展理念、構(gòu)建新發(fā)展格局、推動高質(zhì)量發(fā)展、促進(jìn)共同富裕以及牢牢保障國家糧食安全和不發(fā)生規(guī)模性返貧的重大戰(zhàn)略需求。農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力是社會生產(chǎn)力的重要組成部分[1]，是在一定的經(jīng)濟(jì)社會條件下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素綜合投入形成的農(nóng)業(yè)綜合產(chǎn)出能力以及與其相適應(yīng)的生產(chǎn)關(guān)系相結(jié)合，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)競爭力提升和推動農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的綜合生產(chǎn)力。已有文獻(xiàn)關(guān)于農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的研究主要包括農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力評價以及農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的影響因素分析兩個層面。其中，關(guān)于農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力評價，學(xué)者們大多通過構(gòu)建綜合指標(biāo)體系，運(yùn)用指數(shù)化方法、幾何平均數(shù)方法、主成分分析法、因子分析方法、投影尋蹤法、多層次灰色關(guān)聯(lián)方法以及TOPSIS 方法進(jìn)行研究[2—6]。而關(guān)于農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的影響因素，已有研究發(fā)現(xiàn)，土地要素投入、化肥施用量、機(jī)械條件、農(nóng)業(yè)科技支出、市場開放、農(nóng)業(yè)合作、農(nóng)村水利建設(shè)和農(nóng)業(yè)補(bǔ)貼等均是農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)力的重要影響因素[7—12]。農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力是衡量一個國家或地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平的重要指標(biāo)，對農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力進(jìn)行合理準(zhǔn)確的評估，有利于掌握農(nóng)業(yè)發(fā)展的演進(jìn)趨勢和內(nèi)在規(guī)律。本文在準(zhǔn)確測度我國省際農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的基礎(chǔ)上進(jìn)一步討論其區(qū)域差異，明確其動態(tài)演進(jìn)規(guī)律，進(jìn)而為破除農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)力提升的體制機(jī)制障礙和制定相關(guān)政策提供有力依據(jù)。

1 研究設(shè)計

1.1 農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力評價指標(biāo)體系構(gòu)建

農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的內(nèi)涵已經(jīng)超出傳統(tǒng)意義上的農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出的關(guān)系范疇，是涵蓋農(nóng)業(yè)資源、農(nóng)林牧漁等涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)、科技進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的綜合生產(chǎn)力[13]。本文構(gòu)建包含自然資源保障能力、生產(chǎn)要素投入能力、科技文化支撐能力、農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出能力和經(jīng)濟(jì)效益創(chuàng)造能力五個維度的指標(biāo)體系，其中，自然資源保障能力包括農(nóng)作物播種面積、有效灌溉面積、水產(chǎn)養(yǎng)殖面積、果園面積、造林面積、御災(zāi)能力共6 個指標(biāo)，生產(chǎn)要素投入能力包括化肥使用量、農(nóng)業(yè)機(jī)械動力、農(nóng)村用電量、農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資、農(nóng)業(yè)薄膜使用量、農(nóng)業(yè)勞動力數(shù)量共6 個指標(biāo)，科技文化支撐能力包括鄉(xiāng)鎮(zhèn)文化站數(shù)量、R&D經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、R&D人員數(shù)、地方職高教育經(jīng)費(fèi)共4 個指標(biāo)，農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出能力下設(shè)水果產(chǎn)量、肉類產(chǎn)量、水產(chǎn)品產(chǎn)量、糧食產(chǎn)量、油料產(chǎn)量共5 個指標(biāo)，經(jīng)濟(jì)效益創(chuàng)造能力包括第一產(chǎn)業(yè)增加值、農(nóng)村人均消費(fèi)、農(nóng)民人均純收入共3個指標(biāo)。本文數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國教育經(jīng)費(fèi)統(tǒng)計年鑒》，指標(biāo)體系及變量描述性統(tǒng)計如下頁表1所示。

表1 農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力評價指標(biāo)體系及變量描述性統(tǒng)計

1.2 農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力評價方法

本文先對原始的基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除由原始數(shù)據(jù)量級和單位所導(dǎo)致的測度偏差問題。然后，對全部面板數(shù)據(jù)采用主成分分析法，用因子載荷矩陣除以所選取的主成分的各自特征值的平方根，得到因子得分系數(shù)矩陣，結(jié)合正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化后的原始指標(biāo)形成主成分得分值，進(jìn)而以各主成分的方差貢獻(xiàn)率占比為權(quán)重加權(quán)求得2006—2020年我國30個省份（不含西藏和港澳臺）農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力得分值capt，計算公式如式（1）所示：

其中，ω1、ω2、…、ωn分別為所選取的主成分各自的方差貢獻(xiàn)率占累計貢獻(xiàn)率的比重，s1t、s2t、…、snt分別為主成分在各年份的得分值。為便于比較，將capt通過Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化方法映射到區(qū)間[0,1]，投射轉(zhuǎn)化公式為(capt-Mincap)/(Maxcap-Mincap)，并以此測算我國各省份2006—2020年農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力評價指數(shù)。

1.3 Dagum基尼系數(shù)分解方法

采用Dagum 基尼系數(shù)分解方法對八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的區(qū)域差異進(jìn)行分解，將總體基尼系數(shù)G按照子群分解的方法分解為三個部分：一是地區(qū)內(nèi)差異貢獻(xiàn)Gw，二是地區(qū)間凈值差異貢獻(xiàn)Gnb，三是超變密度貢獻(xiàn)Gt?？傮w基尼系數(shù)計算公式如下：

1.4 農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的動態(tài)演進(jìn)

（1）核密度估計。核密度估計主要用來刻畫和展示有關(guān)隨機(jī)變量的分布狀態(tài)，可用于對我國2006—2020 年農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的分布情況進(jìn)行估計。將隨機(jī)變量X的密度函數(shù)用f(x)表示，其中，隨機(jī)變量X=(x1,x2,…,xn)，同時假定其服從獨(dú)立同分布，則隨機(jī)變量中的某一個變量對應(yīng)的密度如公式（4）所示，其中，N為觀測值個數(shù)，x為觀測值的均值，K(x)為核函數(shù)，本文選用高斯核函數(shù)，公式如式（5）所示，h為帶寬。

（2）傳統(tǒng)馬爾可夫鏈。馬爾可夫鏈適用于探索經(jīng)濟(jì)活動的動態(tài)變化規(guī)律和刻畫經(jīng)濟(jì)變量未來動態(tài)演進(jìn)路徑的隨機(jī)過程[14]。假設(shè)Pij為某個省份農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力從t時期的i狀態(tài)轉(zhuǎn)移到t+1時期的j狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率，ni為樣本期內(nèi)第i種農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力狀態(tài)所出現(xiàn)的總次數(shù)，nij為農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力由第i種狀態(tài)轉(zhuǎn)移到第j種狀態(tài)所發(fā)生的次數(shù)，轉(zhuǎn)移概率的計算公式為：

（3）空間馬爾可夫鏈。進(jìn)一步將空間滯后概念引入馬爾可夫鏈，考察相鄰地區(qū)的農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力對本地區(qū)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的狀態(tài)轉(zhuǎn)移的影響。空間馬爾可夫鏈的具體方法是通過設(shè)定空間權(quán)重矩陣，把N×N的轉(zhuǎn)移概率分解為N×N×N的轉(zhuǎn)移概率矩陣，從而Pij則表示某地區(qū)在t時期空間滯后類型為Ni的情況下，由t時期的i類型轉(zhuǎn)移到t+1時期的j類型的概率，公式為：

其中，Xi為空間單元的屬性值，Wij為鄰接空間權(quán)重矩陣W第i行第j列元素，也就是空間單元與相鄰區(qū)域的關(guān)系。

2 農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的地區(qū)差異及分解

2.1 農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力測度結(jié)果

（1）主成分個數(shù)的確定與效果檢驗(yàn)。通過KMO 檢驗(yàn)和巴特利特球形檢驗(yàn)判斷主成分分析的適用性，其中，KMO 檢驗(yàn)統(tǒng)計量為0.816，巴特利特球形檢驗(yàn)近似卡方值為13428.446，顯著性為0.000，說明表1構(gòu)建的農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力指標(biāo)體系適用于主成分分析，選取累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上的成分作為主成分，正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化基礎(chǔ)指標(biāo)的主成分分析結(jié)果如下頁表2 所示。進(jìn)一步通過因子載荷矩陣可反映所提取的公因子對基礎(chǔ)指標(biāo)的影響程度，結(jié)果顯示我國農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力形成以農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出為基礎(chǔ)、科技文化支撐和自然資源保障為依托的綜合生產(chǎn)力系統(tǒng)。

表2 標(biāo)準(zhǔn)化后的基礎(chǔ)指標(biāo)主成分分析結(jié)果

（2）合成農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力指數(shù)分析。通過以上分析采用累計貢獻(xiàn)率最大的8 個主成分測度農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力指數(shù)。測度結(jié)果顯示，山東、河南、江蘇、河北、安徽、黑龍江6 個省份農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力指數(shù)均值大于0.5，分別為0.940、0.889、0.641、0.580、0.549、0.521，而上海、北京、海南、天津、寧夏和青海6 個省份農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力指數(shù)均小于0.15，農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力相對較弱。八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力指數(shù)均值從大到小依次為長江中游（0.452）、北部沿海（0.423）、東北（0.405）、黃河中游（0.398）、東部沿海（0.365）、大西南（0.283）、南部沿海（0.250）、大西北（0.153）綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)，其中，長江中游、北部沿海、東北和黃河中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力高于全國平均水平，而其他四大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)位居全國均值以下，大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力最低。

2.2 農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的地區(qū)內(nèi)差異及其演變

2006—2020 年八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力內(nèi)部基尼系數(shù)均值由小到大依次為東北、長江中游、黃河中游、南部沿海、東部沿海、北部沿海、大西南、大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)。這表明在研究期內(nèi)，大西南和大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)部農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力差異最大，其中，大西南的區(qū)域內(nèi)差異較大是源于重慶、貴州的農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力明顯低于廣西、四川和云南，而大西北的區(qū)域內(nèi)差異則源于新疆的極化地位，其中，青海、寧夏農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力均值不及新疆的1/4，甘肅僅為新疆的近1/2，因此，區(qū)域內(nèi)差異絕對值較高。從動態(tài)演變層面來看，我國農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力區(qū)域內(nèi)差異均值從2006 年的0.3142 下降為2020 年的0.2747，呈現(xiàn)縮小態(tài)勢。

2.3 農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的地區(qū)間差異及其演變

北部沿海-大西北、東北-大西北、東部沿海-大西北、南部沿海-大西北、黃河中游-大西北、大西南-大西北區(qū)域間差異較大，其基尼系數(shù)絕對值分別達(dá)為0.5633、0.5311、0.5124、0.5119、0.4928 和0.4292，東北-北部沿海、黃河中游-長江中游、東北-東部沿海、東北-長江中游、長江中游-大西南、東北-黃河中游區(qū)域間基尼系數(shù)分別為0.3168、0.3052、0.3024、0.3020、0.2973、0.2810，區(qū)域間差異較小。隨著時間的推移，南部沿海與黃河中游、東北、長江中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)等傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)區(qū)域的差距可能進(jìn)一步拉大，南部沿海省份農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力與其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和科技發(fā)展水平不相匹配現(xiàn)象較為明顯，而北部沿海、黃河中游、長江中游和東北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)所大致對應(yīng)的東北、內(nèi)蒙古及長城沿線、黃淮海、黃土高原、長江中下游的綜合農(nóng)業(yè)區(qū)劃地區(qū)趨同趨勢明顯，總體而言，我國農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力呈現(xiàn)中東部高而西部低的空間分布格局，因此，補(bǔ)齊西部地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展短板有利于實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

2.4 農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的總體差異來源及其貢獻(xiàn)

表3 報告了農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力總體基尼系數(shù)和Dagum 分解結(jié)果。2006—2020 年八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力總體基尼系數(shù)均值為0.3661，區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異和超變密度均值分別為0.0356、0.1632和0.1673，對總體差異的年均貢獻(xiàn)率分別為9.71%、44.58%和45.71%，可見超變密度是總體差異的主要來源，此情形與2020 年一致。超變密度為總體差異的主要來源表明我國八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力存在交叉重疊現(xiàn)象，如長江中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)整體農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力最高，而其內(nèi)部省份江西的農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力均值僅為0.2987，低于全國平均值，遠(yuǎn)低于安徽、湖南和湖北，而大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力位居八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)最末位，而其內(nèi)部的新疆農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力均值達(dá)到0.3273，是同區(qū)域省份甘肅的1.8 倍、寧夏的4.6 倍、青海的9.8 倍，類似的如北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的北京、天津、山東、河北差異巨大，黃河中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的山西與其他省份差距較大，東部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的上海與江蘇差異巨大，大西南綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的四川、南部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的廣東均大幅度領(lǐng)先于區(qū)域內(nèi)其他省份，因此，農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的提升不僅需要推動區(qū)域協(xié)同，也要避免區(qū)域內(nèi)差異分化。

表3 農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力總體差異及來源

3 農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力動態(tài)演進(jìn)趨勢

3.1 核密度估計結(jié)果

本文采用核密度估計方法對我國農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的動態(tài)分布特征進(jìn)行分析。從分布位置上看，觀測期內(nèi)全國農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力總體分布曲線隨時間推移呈現(xiàn)小幅右移現(xiàn)象，表明我國農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力整體上具有一定上升趨勢。從分布形態(tài)上看，全國樣本下總體分布曲線呈現(xiàn)主峰高度先低后高和寬度減小趨勢，說明我國農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力離散程度有所縮減。從分布延展性上看，全國層面分布曲線呈現(xiàn)較為明顯的右拖尾特征，具有一定的收斂性。從極化特征來看，東北、黃河中游和長江中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)分布曲線為雙峰分布，區(qū)域內(nèi)部分年份呈現(xiàn)較為明顯的區(qū)內(nèi)極化現(xiàn)象，如東北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的黑龍江、黃河中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的河南和長江中游綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)的安徽，其農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力顯著高于區(qū)內(nèi)其他省份，出現(xiàn)一定的極化現(xiàn)象。

3.2 傳統(tǒng)馬爾可夫鏈分析

本文將我國30個省份的農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力按照高低程度分為四個水平類型，計算出2006—2020 年時間跨度為1 年、2 年、3 年、4 年和5 年的農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力狀態(tài)轉(zhuǎn)移的馬爾可夫矩陣，結(jié)果顯示，對角線上元素值均大于非對角線元素值，說明我國農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力保持穩(wěn)定的可能性較大。向鄰近類型轉(zhuǎn)移概率明顯高于向非鄰近型轉(zhuǎn)移概率，較難出現(xiàn)跨越式躍遷。

3.3 空間馬爾可夫鏈分析

表4列示了跨期1年和跨期5年的農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的空間馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣。

表4 農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的空間馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣

首先，不同的空間滯后類型下的四個轉(zhuǎn)移概率矩陣不同，表明在鄰近省份農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力存在差異的情況下，本省份農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力受到影響而發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率均不相同。其次，非對角線兩側(cè)均存在非零元素，說明農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力存在不穩(wěn)定性，具有轉(zhuǎn)移的可能。再次，在跨期1年的情況下，不同空間滯后類型下轉(zhuǎn)移概率矩陣主對角線元素值均大于非主對角線元素值；而在跨期5年的情況下，主對角線元素值不完全大于非主對角線元素值，即在空間溢出效應(yīng)下農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力具有等級躍遷的潛力，這一現(xiàn)象在中低和中高滯后條件下明顯顯現(xiàn)出中低向中高轉(zhuǎn)移特征，轉(zhuǎn)移概率分別為73.3%和51.2%，且均屬于鄰近轉(zhuǎn)移，這一點(diǎn)與傳統(tǒng)馬爾可夫鏈分析結(jié)論一致。最后，不同滯后類型對同一等級的影響不同，同一滯后類型對不同等級的影響亦不同，表明轉(zhuǎn)移概率不僅受到滯后類型影響，也受到農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力初始等級的影響。

4 結(jié)論

本文借助主成分分析法對我國2006—2020年30個省份農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力進(jìn)行評價，運(yùn)用Dagum基尼系數(shù)揭示了八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的區(qū)域差異及其來源，采用核密度估計和馬爾可夫鏈法對其演化特征進(jìn)行分析。主要研究結(jié)論如下：第一，山東、河南、江蘇、河北、安徽、黑龍江農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力位居全國前列，上海、北京、海南、天津、寧夏、青海排名靠后；八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力指數(shù)均值從大到小依次為長江中游、北部沿海、東北、黃河中游、東部沿海、大西南、南部沿海和大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)，各綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力均實(shí)現(xiàn)了顯著增長，其中，大西北綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)增幅最大，北部沿海綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)增幅最小。第二，2006—2020年八大綜合經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力總體基尼系數(shù)呈現(xiàn)緩慢下降趨勢，農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力差距趨同趨勢明顯，空間非均衡特征進(jìn)一步弱化，超變密度是總體差異的主要來源。第三，觀測期內(nèi)全國農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力具有一定上升趨勢，區(qū)域差異有所減小，在空間溢出效應(yīng)下農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力具有等級躍遷的潛力。