廣東省蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域差異與動態(tài)演進(jìn)

梁偉森，儲霞玲，鄭林秀，葉高松，陳俊秋

（廣東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院蔬菜研究所/廣東省蔬菜新技術(shù)研究重點實驗室/廣州粵港澳大灣區(qū)菜籃子研究院，廣東 廣州 510640）

【研究意義】中共二十大報告強調(diào)樹立大食物觀，構(gòu)建多元化食物供給體系，發(fā)展鄉(xiāng)村特色產(chǎn)業(yè)。蔬菜是我國人均消費量最大的農(nóng)產(chǎn)品，也是國內(nèi)種植業(yè)僅次于糧食的第二大農(nóng)作物，是多元化食物供給中不可或缺的重要部分。蔬菜產(chǎn)供銷是全國從業(yè)人員最多的產(chǎn)業(yè)之一，是國內(nèi)重要的民生產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)收益相比糧食作物更高，為促進(jìn)農(nóng)民增收做出了重要貢獻(xiàn)［1］。伴隨居民“菜籃子”日益豐富，蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展也發(fā)生了一定變化，構(gòu)建合適的指標(biāo)體系評價其高質(zhì)量發(fā)展水平，探討其區(qū)域差異和動態(tài)演進(jìn)具有重要意義。

【前人研究進(jìn)展】現(xiàn)有文獻(xiàn)聚焦于農(nóng)業(yè)、糧食產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，關(guān)于蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的研究不多，評價維度主要以“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開發(fā)、共享”的新發(fā)展理念為主［2-4］，也有基于產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及未來趨勢選取維度，整體聚焦于產(chǎn)品供給、生產(chǎn)效率、綠色發(fā)展、三產(chǎn)融合、基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)營主體、市場建設(shè)、福利共享等方面［5-8］，研究成果大多支持農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平提高的趨勢。此外，還有從投入產(chǎn)出計算全要素生產(chǎn)率衡量高質(zhì)量發(fā)展水平的研究［9-11］，評價方法涉及DEA 模型、SBM 模型、熵值法及其與TOPSIS 結(jié)合、層次分析法、主成分分析法等，應(yīng)用于效率測度、數(shù)據(jù)降維。隨著區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的推進(jìn)，一些學(xué)者將研究視角聚焦于農(nóng)業(yè)發(fā)展的區(qū)域差異、分布演進(jìn)等問題，研究方法涉及基尼系數(shù)、核密度估計、Markov 鏈等。尹朝靜等［12］測度了2010—2018 年我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，并使用多種方法分析其區(qū)域差異與動態(tài)演進(jìn)，結(jié)果表明我國農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平穩(wěn)步提高，總體區(qū)域差距不斷縮小，但存在兩極分化和空間不平衡現(xiàn)象，內(nèi)部流動性較差。姬志恒［13］的研究還涉及到農(nóng)村領(lǐng)域，研究表明2005—2018 年我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展質(zhì)量穩(wěn)步提升，全域內(nèi)部相對差異漸趨縮小，區(qū)域間差異是主要來源。楊騫等［14］聚焦綠色農(nóng)業(yè)，研究表明我國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率呈先擴大后縮小趨勢，超變密度對其空間分異的貢獻(xiàn)率最高。常艷花等［15］構(gòu)建我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價體系并分析時空差異特征，結(jié)果表明，2009年以來我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平呈上升態(tài)勢，各區(qū)域的發(fā)展水平差異存在“收斂現(xiàn)象”。陳慧卿等［16］基于湖南86 個縣域的研究表明，2011 年以來全省各縣域的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展水平逐年上升，但區(qū)域差距顯著，區(qū)域間差異是主要來源。

【本研究切入點】現(xiàn)有的一系列研究成果對蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價、區(qū)域差異及動態(tài)演進(jìn)分析具有借鑒意義，相關(guān)研究集中于農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、糧食產(chǎn)業(yè)的討論，也有涉及畜牧業(yè)的研究，而關(guān)于蔬菜產(chǎn)業(yè)的相關(guān)研究較少，前期一些學(xué)者探討了產(chǎn)業(yè)競爭力的問題，而關(guān)乎蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的定量研究仍然欠缺?！緮M解決的關(guān)鍵問題】本文以蔬菜消費大省廣東為研究對象，構(gòu)建蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價體系，使用多種方法分析2015—2021 年全省蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展的區(qū)域差異與動態(tài)演進(jìn)，揭示其時空特征及演變規(guī)律，為進(jìn)一步提高蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量、增強“菜籃子”穩(wěn)產(chǎn)保供能力提供依據(jù)。

1 研究設(shè)計

1.1 蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價體系

隨著社會發(fā)展和需求結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變，我國農(nóng)業(yè)不再局限于要素投入、產(chǎn)品供給，更多轉(zhuǎn)向發(fā)揮農(nóng)業(yè)多功能性和促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，其本質(zhì)內(nèi)涵在于保產(chǎn)、高效、減量和增收［17］。蔬菜產(chǎn)業(yè)作為農(nóng)業(yè)的重要組成，其高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)與農(nóng)業(yè)一脈相承，須在要素生產(chǎn)率提升、資源環(huán)境保護(hù)、農(nóng)業(yè)功能拓寬等方面下功夫。產(chǎn)業(yè)競爭力是高質(zhì)量發(fā)展的重要體現(xiàn)，現(xiàn)有研究從生產(chǎn)端的要素、產(chǎn)品著手［18］，逐步將研究視角轉(zhuǎn)向全產(chǎn)業(yè)鏈，加入硬件設(shè)施、流通渠道、聯(lián)農(nóng)增收以及綠色發(fā)展等維度［19-21］。2021 年12 月，《山東“菜籃子”高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)》發(fā)布，以新發(fā)展理念和“菜籃子”市長負(fù)責(zé)制考核辦法為依據(jù)，從生產(chǎn)加工、市場流通、綠色安全、創(chuàng)新發(fā)展、開放合作方面構(gòu)建評價體系。為此，借鑒現(xiàn)有研究并考慮指標(biāo)解釋力及數(shù)據(jù)可得性，本研究結(jié)合廣東農(nóng)業(yè)實際，從蔬菜供給、生產(chǎn)效率、綠色低碳、要素支撐、成果共享等5 個維度選取指標(biāo)：

（1）蔬菜供給。保證產(chǎn)量供給是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的首要條件，蔬菜產(chǎn)品也如此。土地要素投入、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出、產(chǎn)品供給穩(wěn)定，是供給層面的直觀衡量，因此指標(biāo)選取蔬菜播種面積、菜籃子基地、人均蔬菜供給量、蔬菜供給穩(wěn)定和自給率；產(chǎn)業(yè)鏈延伸、產(chǎn)業(yè)收益是供給持續(xù)性的保證，參考韋禮飛等［22］、田璞玉等［23］的研究選取蔬菜加工、產(chǎn)業(yè)收益作為衡量指標(biāo)。

（2）生產(chǎn)效率。效率提升是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要構(gòu)件。從主要生產(chǎn)要素的投入產(chǎn)出效率進(jìn)行衡量，包括土地生產(chǎn)率、勞動生產(chǎn)率、資本利用率，同時參考姬志恒［13］的研究，加入蔬菜規(guī)模化（即單位面積所需勞動力）衡量創(chuàng)新效率。

（3）綠色低碳。伴隨氣候風(fēng)險加劇，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的綠色發(fā)展、低碳減排備受重視。首先是農(nóng)業(yè)化學(xué)投入的減少，包括農(nóng)藥、化肥，以及設(shè)施農(nóng)業(yè)發(fā)展下農(nóng)用薄膜的合理使用，促使農(nóng)業(yè)碳排放整體減少。此外，農(nóng)業(yè)資源的節(jié)約使用、廢棄物的有機利用均有利于促進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)發(fā)展，生態(tài)環(huán)境保護(hù)和修復(fù)同樣不可或缺。

（4）要素支撐。蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展離不開現(xiàn)代生產(chǎn)要素的支撐。農(nóng)業(yè)機械化、農(nóng)機化服務(wù)有利于促進(jìn)蔬菜種植規(guī)?；?，提高生產(chǎn)效率。企業(yè)作為市場組織單元，是蔬菜產(chǎn)業(yè)的重要參與主體，社會化服務(wù)可促進(jìn)適度規(guī)模經(jīng)營。此外，更高的耕地保有量和更強的防災(zāi)減災(zāi)能力均有利于蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

（5）成果共享。共享是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的價值導(dǎo)向，蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要發(fā)揮聯(lián)農(nóng)帶農(nóng)效應(yīng)。一方面是促進(jìn)農(nóng)民收入增長［24］，尤其是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收入，在指標(biāo)上表現(xiàn)為收入增長率及經(jīng)營性收入占比提高，同時帶動消費增長（消費支出增加），改進(jìn)消費結(jié)構(gòu)（農(nóng)村恩格爾系數(shù)降低）并提高生活質(zhì)量［12］；另一方面是縮小城鄉(xiāng)居民收入差距，以城鄉(xiāng)收入比的減小作為衡量指標(biāo)［13］，促進(jìn)共同富裕。

本研究構(gòu)建的廣東省蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價體系共有31 個具體指標(biāo)（表1）。某些蔬菜產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)無法從公開數(shù)據(jù)庫單獨獲取，在要素投入方面，借鑒閔銳等［25］、李明文等［9］的研究，設(shè)置兩個系數(shù)將廣義農(nóng)業(yè)中用于蔬菜種植的生產(chǎn)要素剝離出來：

表1 廣東省蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價體系Table 1 Evaluation system for high-quality development of vegetable industry in Guangdong Province

在農(nóng)業(yè)產(chǎn)出方面，借鑒華堅等［26］的研究，設(shè)置系數(shù)計算蔬菜產(chǎn)出及排放相關(guān)指標(biāo)：

1.2 研究方法

1.2.1 基于熵值TOPSIS 的評價分析 蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價包括多個指標(biāo)，需要使用數(shù)據(jù)降維的方法合成單一指標(biāo)，以對不同地區(qū)的發(fā)展水平進(jìn)行比較。以往的研究多使用熵值法，依據(jù)研究對象各個指標(biāo)的變異離散程度計算指標(biāo)權(quán)重，屬于非主觀賦權(quán)法，但有可能因為某個指標(biāo)的數(shù)值離散程度較大導(dǎo)致指標(biāo)權(quán)重偏誤［27］。為此，可利用逼近理想解的技術(shù)，通過測度各指標(biāo)與其最優(yōu)（劣）解之間的相對距離判斷優(yōu)劣水平［8］，以提高評價結(jié)果精準(zhǔn)度，具體的計算步驟為：

（1）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。使用極值法對正向指標(biāo)、負(fù)向指標(biāo)進(jìn)行無量綱化和同向化處理。

正向指標(biāo)的計算公式為：

負(fù)向指標(biāo)計算公式為：

由此獲得歸一化矩陣X’=（x’ij）m×n。

（2）計算比重矩陣。計算第i個地區(qū)第j個蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平評價指標(biāo)x所占比重，獲得比重矩陣P=（pij）m×n。

（3）計算熵值ej與差異性系數(shù)dj。

（4）計算第j個指標(biāo)權(quán)重wj。

（5）計算各個樣本的綜合得分Ci。

以上5 步是熵值法的計算過程，進(jìn)一步使用TOPSIS 修正綜合得分Ci。

（6）計算加權(quán)規(guī)范化矩陣。

（7）擬定正、負(fù)理想解S+、S-。

（8）計算各個方案與理想解的歐氏距離。

（9）計算修正后的綜合得分Fi，即蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，F(xiàn)1～F5 指數(shù)分別為蔬菜供給、生產(chǎn)效率、綠色低碳、要素支撐、成果共享指數(shù)。

1.2.2 基于Dagum 基尼系數(shù)的區(qū)域差異分析 本研究使用Dagum 基尼及其分解方法分析廣東省蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域差異。Dagum［28］將基尼系數(shù)分解為組內(nèi)差異貢獻(xiàn)（Gw）、組間差異凈值貢獻(xiàn)（Gnb）和組間超變密度（Gt）三部分，有效解決樣本數(shù)據(jù)間交叉重疊等問題。計算的總體基尼系數(shù)為：

式中，yji、yhr為第j(h)組內(nèi)市域i(r)蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價值，μ為所有研究市域蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價值的均值。n為研究市域個數(shù)，k為研究組的總數(shù)，本研究分組為珠三角、粵東、粵西和粵北四大區(qū)域。j和h為組下標(biāo)，i和r為市域下標(biāo)，nj(nh)為j(h)組內(nèi)部市域數(shù)量。組內(nèi)差異貢獻(xiàn)（Gw）、組間差異凈值貢獻(xiàn)（Gnb）和組間超變密度（Gt）計算公式如下：

1.2.3 基于核密度估計和Markov 鏈的動態(tài)分布演進(jìn)分析 核密度估計是一種非參數(shù)檢驗方法，它對數(shù)據(jù)分布不附加任何假定，是一種從數(shù)據(jù)樣本本身出發(fā)研究數(shù)據(jù)分布特征的方法。因此，它對數(shù)據(jù)的依賴性較弱，結(jié)果更加具有穩(wěn)健性［29］。設(shè)定隨機變量X的密度函數(shù)為f(x)，其表達(dá)式如下：

式中，N、Xi、h和K(x)分別為觀測值個數(shù)、獨立同分布觀測值、帶寬和核密度函數(shù)。K(x)是一種加權(quán)函數(shù)或平滑轉(zhuǎn)換函數(shù)，使用常見的高斯核函數(shù)。Kernel 核密度估計對帶寬較為敏感，一般多選擇較小帶寬以提高估計精度。Markov 鏈通過構(gòu)建Markov 轉(zhuǎn)移概率矩陣，探討各地區(qū)蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展隨時間變化的動態(tài)轉(zhuǎn)移趨勢［30］，將同時期的數(shù)據(jù)離散為不同等級，計算每種等級的概率分布，并分析隨時間變化各種概率分布的變化。不同時刻的Markov 概率轉(zhuǎn)移矩陣λ×λ為：

式中，pij表示某地區(qū)在t時刻屬于i等級而在t+1時刻屬于j等級的概率，其表達(dá)式為表示t時刻i等級轉(zhuǎn)移到t+1 時刻j等級的地區(qū)數(shù)量之和，zi表示研究期內(nèi)屬于i等級的地區(qū)數(shù)量之和。若轉(zhuǎn)移中等級上升，則稱為向上轉(zhuǎn)移；若等級下降，則稱為向下轉(zhuǎn)移。

進(jìn)一步引入“空間滯后”概念，分析鄰域城市的蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平對本地區(qū)轉(zhuǎn)移概率大小的影響，空間Markov 鏈則將轉(zhuǎn)移矩陣變化成λ×λ×λ的矩陣?？臻g滯后類型考慮了地理上與該地區(qū)臨近的單位，地區(qū)a的空間滯后值Laga是該地區(qū)周邊地理單位觀測值的加權(quán)平均，公式為：

式中，Yb為地區(qū)b的觀測值，n為城市總數(shù)，空間權(quán)重矩陣Wab表示地區(qū)a和地區(qū)b的空間關(guān)系。研究中使用鄰接原則定義空間關(guān)系，即地區(qū)相鄰值為1，否則為0。另外，使用以下公式檢驗空間滯后效應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)意義：

式中，k為蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展等級數(shù)量，mij為傳統(tǒng)Markov 轉(zhuǎn)移概率，mij（S）為鄰域狀態(tài)類型S的空間Markov 轉(zhuǎn)移概率，nij（S）為鄰域狀態(tài)類型S的空間Markov 轉(zhuǎn)移的城市數(shù)量，Qb服從自由度為k（k-1）2的卡方分布。

經(jīng)過長時間轉(zhuǎn)移以后，系統(tǒng)內(nèi)的各等級數(shù)量分布趨于穩(wěn)定，呈現(xiàn)“穩(wěn)態(tài)”，不受時間變化影響。用公式表示為其中π 為Markov過程演變的穩(wěn)態(tài)矩陣。

1.3 數(shù)據(jù)來源

選取廣東省20 個地級市（除深圳）為樣本進(jìn)行分析，深圳的蔬菜種植面積較少，且農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)占比很低，為避免異常影響而將其剔除。研究期限為2015—2021 年，可展示“十三五”以來廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，因此共有140 個觀察值。數(shù)據(jù)來源于2016—2022 年《廣東統(tǒng)計年鑒》《廣東農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國住戶調(diào)查年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》及“開放廣東”數(shù)據(jù)庫（https://gddata.gd.gov.cn）。

2 結(jié)果與分析

2.1 蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價結(jié)果的時空特征分析

2.1.1 時間趨勢分析 將樣本數(shù)據(jù)通過熵值TOPSIS 運算可得2015—2021 年廣東各市（除深圳）蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的評價結(jié)果，將某一年份各地區(qū)的評價指數(shù)通過均值運算獲得該年份廣東省的具體評價結(jié)果（圖1）。“十三五”以來，廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平呈波動上升態(tài)勢，由2015 年的0.3210 波動提高到2021 年的0.3819，整體漲幅18.96%，年均增速接近3%。其中，各維度指數(shù)均不同程度上漲：

圖1 2015—2021 年廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)及其各維度指數(shù)變化趨勢Fig.1 Trends of high-quality development index of vegetable industry and its various dimensions in Guangdong from 2015 to 2021

（1）蔬菜供給維度，研究期內(nèi)F1 指數(shù)呈波動上升態(tài)勢，由2015 年的0.3442 減小到2017 年的0.3105，隨后逐步增加到2021 年的0.3844，整體漲幅11.67%。在政策引導(dǎo)下，菜籃子基地的認(rèn)證數(shù)量逐步提升，2021 年已超過500 個。得益于種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化，蔬菜產(chǎn)值穩(wěn)步提升，研究期內(nèi)漲幅接近25%。蔬菜產(chǎn)量及價格波動有所下滑，供給穩(wěn)定性逐步提升。蔬菜播種面積小幅波動，變化不大。

（2）生產(chǎn)效率維度，研究期內(nèi)F2 指數(shù)呈穩(wěn)步上升態(tài)勢，由2015 年的0.2165 逐步提高到2021 年的0.2796，漲幅較大，接近30%。得益于蔬菜育種、栽培技術(shù)的提升，各要素生產(chǎn)率均不同幅度提升，有利于提高蔬菜產(chǎn)量，增強“菜籃子”保供能力。

（3）綠色低碳維度，研究期內(nèi)F3 指數(shù)呈波動上升態(tài)勢，由2015 年的0.3163 增加到2021 年的0.3891，漲幅23.02%，年均增速超過3.5%。在農(nóng)業(yè)減排固碳的倡導(dǎo)下，農(nóng)藥和化肥使用強度均顯著降低，前者減少11.64%，后者減少27.61%；在推進(jìn)設(shè)施農(nóng)業(yè)的情況下，農(nóng)用薄膜的使用強度降幅較小、為2.20%；伴隨農(nóng)業(yè)硬件提升，節(jié)水灌溉面積具有較大提升、超過50%。

（4）要素支撐維度，研究期內(nèi)F4 指數(shù)呈波動上升態(tài)勢，由2015 年的0.2455 減小到2017 年的0.2410，隨后逐步增加到2021 年的0.3134，整體漲幅27.65%，年均增速超過4%。其中，防災(zāi)減災(zāi)漲幅最大，由39.82%增加到79.75%，超過1 倍；以涉農(nóng)服務(wù)業(yè)為衡量的社會化服務(wù)，占蔬菜產(chǎn)值的比重由2015 年的3.61%增加到2021 年的4.85%，漲幅接近35%；經(jīng)營企業(yè)單位數(shù)的漲幅也超過30%，多種要素支撐蔬菜產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

（5）成果共享維度，研究期內(nèi)F5 指數(shù)逐步提升，由2015年的0.3657增加到2021年的0.4767，在5 個維度中漲幅最大、超過30%，年均增速接近4.5%，蔬菜產(chǎn)業(yè)在聯(lián)農(nóng)帶農(nóng)方面發(fā)揮重要作用。從指標(biāo)來看，農(nóng)村居民人均可支配收入由2015年的13 360 元增加到2021 年的22 306 元，增長率在7%～10%的區(qū)間波動，經(jīng)營收入占比則在22%～27%的區(qū)間波動。農(nóng)村居民人均消費支出由11 103 元增加到20 011 元，漲幅超過80%，超過收入60%的漲幅，收入提高和生活改善的需求促進(jìn)了農(nóng)村消費。研究期內(nèi)農(nóng)村恩格爾系數(shù)呈“先降后升”態(tài)勢，由2015 年的40.63%減小到2018年的36.60%，伴隨宏觀經(jīng)濟(jì)增速下行，恩格爾系數(shù)又逐步上升到39.31%。在共同富裕的倡導(dǎo)下，城鄉(xiāng)收入差距由2.60 逐步減小到2.46，仍有改善空間。

2.1.2 空間分布分析 將研究期內(nèi)某市的F指數(shù)及其5 個維度指數(shù)通過均值運算獲得該地區(qū)的評價結(jié)果，并使用Arcgis 軟件通過自然間斷點分級法進(jìn)行梯隊分級，具體見表2。廣東各市蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平分為5 個梯隊，第一梯隊至第五梯隊的F指數(shù)分別介于0.4054～0.4474、0.3218～0.4053、0.2981～0.3217、0.2605～0.2980、0.2559～0.2604 之間。

表2 廣東各市（除深圳）蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展及其各維度指數(shù)Table 2 High-quality development index of vegetable industry and its various dimensions in various cities of Guangdong (excluding Shenzhen)

（1）處于第一梯隊的地區(qū)有清遠(yuǎn)、廣州和湛江，它們在省內(nèi)的蔬菜種植面積較大，位居前3 名，是廣東主要的蔬菜種植地區(qū)，種植投入是蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要保證。其中，清遠(yuǎn)的F指數(shù)最高、為0.4474，得益于蔬菜產(chǎn)品的大規(guī)模、穩(wěn)定供給，以及生產(chǎn)過程的綠色低碳；廣州的F指數(shù)居第2 名、為0.4459，雖然蔬菜種植面積居全省第2 位，但其人口規(guī)模巨大使得人均供給量較少、波動性較大，供給維度指數(shù)較低，而作為省會城市具有高水平的農(nóng)業(yè)科技能力，其綠色低碳和要素支撐水平較高；湛江的F指數(shù)居第3 名、為0.4420，得益于自身在粵西地區(qū)較強的蔬菜供給能力，北運菜種植規(guī)模較大，蔬菜產(chǎn)值提升為農(nóng)村居民增收、消費提升作出貢獻(xiàn)。

（2）處于第二梯隊的地區(qū)有惠州、韶關(guān)、梅州、肇慶和茂名，大多數(shù)毗鄰高水平城市，呈現(xiàn)一定程度的空間集聚特征，重點圍繞人口數(shù)量較多的珠三角，鮮菜需求及運輸時效的要求一定程度上成就了這一局面。惠州和韶關(guān)的F指數(shù)分別為0.4053 和0.4048，分居第4、第5 名，前者的蔬菜種植面積居于全省前列，后者的“菜籃子”基地數(shù)量較多、同時蔬菜供給穩(wěn)定性較大，蔬菜生產(chǎn)也較大促進(jìn)了農(nóng)村居民增收、縮小城鄉(xiāng)差距，使得蔬菜供給和成果共享水平較高；梅州和肇慶的F指數(shù)分居第6、第7 名，兩者的多個維度指數(shù)均在中上水平，尤其是蔬菜供給、生產(chǎn)效率和綠色低碳指數(shù)；茂名的F指數(shù)為0.3877、居第8 名，茂名是粵西北運菜的主要區(qū)域之一，蔬菜種植面積居全省第5 位，供給維度指數(shù)居全省第3 名，但其要素支撐和成果共享水平較低。

（3）處于第三梯隊的地區(qū)有揭陽、汕尾、陽江，分布于粵東和粵西地區(qū)。揭陽的F指數(shù)為0.3217，居第9 名，得益于較高的土地生產(chǎn)率，其生產(chǎn)效率水平高居全省第2 位，要素支撐也處于中上水平區(qū)間，而蔬菜生產(chǎn)的綠色低碳及成果共享有待加強；汕尾的F指數(shù)為0.3200，居第10名，各個維度指數(shù)均在中等水平區(qū)間波動；陽江的F指數(shù)居第11 名，其蔬菜種植的成果共享效應(yīng)顯著，但其生產(chǎn)效率水平處于全省末端。

（4）處于第四梯隊的地區(qū)有佛山、潮州、中山、珠海、汕頭、河源和江門，共7 個市，F(xiàn)指數(shù)分居第12～18 名，大多數(shù)城市位于珠三角地區(qū)，城鎮(zhèn)化推進(jìn)一定程度上擠占了蔬菜種植空間，對蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展形成抑制。潮州和汕頭位于粵東地區(qū)，其蔬菜生產(chǎn)效率較高，但土地投入和產(chǎn)出供給較低；河源位于粵北山區(qū)，其生產(chǎn)效率、要素支撐均處于全省較低水平，有待提升。

（5）處于第五梯隊的地區(qū)有云浮和東莞，F(xiàn)指數(shù)分別為0.2604 和0.2559，約為清遠(yuǎn)F指數(shù)的58%，省內(nèi)各市之間的蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平差距仍在可接受范圍之內(nèi)；云浮位于粵北地區(qū)，只有綠色低碳維度指數(shù)處于中間水平，其他4 個維度指數(shù)均較低；東莞的F指數(shù)名列全省最后一名，其產(chǎn)業(yè)構(gòu)成以工業(yè)為主，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)占比很低，蔬菜供給、生產(chǎn)效率、綠色低碳水平均處于全省末端。

2.2 蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域差異分析

為進(jìn)一步探討廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域差異，使用Dagum 基尼系數(shù)及其分解方法，結(jié)果見表3。其中，珠三角地區(qū)包括廣州、珠海、佛山、惠州、東莞、中山、江門、肇慶等市，深圳在初始樣本中已剔除；粵東地區(qū)包括汕頭、汕尾、潮州、揭陽；粵西地區(qū)包括陽江、湛江、茂名；粵北地區(qū)包括韶關(guān)、河源、梅州、清遠(yuǎn)、云浮。

2.2.1 總體及區(qū)域內(nèi)差異 2015—2021 年廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的總體基尼系數(shù)均值為0.1088，呈先升后降的波動下滑態(tài)勢。其中，2015—2016 年由0.1109 上升到0.1266，隨后逐步降低到2018 年的0.1022，經(jīng)歷2018—2019 年的小幅上升，又逐步下滑到2021 年的0.0992。研究期內(nèi)，總體基尼系數(shù)下滑10.55%，表明“十三五”以來廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的總體區(qū)域差距有所縮小。從區(qū)域內(nèi)差異來看，研究期內(nèi)珠三角、粵東、粵西和粵北地區(qū)的基尼系數(shù)均值分別為0.0709、0.1138、0.1127、0.0267，粵東四市的蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的區(qū)域內(nèi)差異最大，其次是粵西三市，再次是珠三角，區(qū)域內(nèi)差異最小的是粵北五市。從區(qū)域內(nèi)差異的演變趨勢來看，珠三角的基尼系數(shù)呈波動上升態(tài)勢，由2015 年的0.0599 增加到2021 年的0.0694，漲幅15.92%，城鎮(zhèn)化步伐下區(qū)域內(nèi)發(fā)展差異水平有所增加?；洊|地區(qū)的基尼系數(shù)呈波動下滑態(tài)勢，由0.1277 減小到0.1102，降幅13.67%，區(qū)域內(nèi)蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的差異有所縮小?；浳鞯貐^(qū)的基尼系數(shù)呈先升后降的波動態(tài)勢，由2015 年的0.0978增加到2016 年的0.1387，隨后波動減小到2021年的0.1015，研究期內(nèi)整體漲幅3.75%，區(qū)域內(nèi)發(fā)展不平衡水平略有提高?；洷钡貐^(qū)的基尼系數(shù)呈“V”型波動下滑態(tài)勢，由2015 年的0.0383 減小到2018 年的0.0113，隨后逐步提高到2021 年的0.0313，研究期內(nèi)整體降幅18.11%，區(qū)域內(nèi)蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平趨于均衡。

2.2.2 區(qū)域間差異 從區(qū)域間差異來看，2015—2021 年基尼系數(shù)均值由大至小排序為：“粵東-粵西”＞“粵東-粵北”＞“珠三角-粵西”＞“珠三角-粵北”＞“珠三角-粵東”＞“粵西-粵北”，數(shù)值分別為0.1239、0.1219、0.1154、0.1147、0.1048、0.0939。其中，前四者的區(qū)域間差異高于全省平均水平0.1088。從區(qū)域間差異的演變趨勢來看，2015—2021 年所有區(qū)域間差異均有所下降。降幅最大的是“粵東-粵北”，由0.1468 減小到0.1078，降幅超過25%；其次是“粵東-粵西”和“珠三角-粵北”，分別由0.1317 減小到0.1129、由0.1201減小到0.1056，降幅均超過10%；再次是“珠三角-粵西”和“珠三角-粵東”，分別由0.1089減小到0.0989、由0.1110 減小到0.1032，降幅均超過7%；降幅最小的是“粵西-粵北”區(qū)域間，由0.0887 減小到0.0855，降幅3.61%，兩個區(qū)域的蔬菜種植面積較大，其區(qū)域間差異的基數(shù)較小，產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的不平衡程度降幅相對有限。

2.2.3 區(qū)域差異貢獻(xiàn) 從區(qū)域差異貢獻(xiàn)來看，研究期內(nèi)廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的總體差異主要由超變密度貢獻(xiàn)，其次是區(qū)域間差異，再次是區(qū)域內(nèi)差異，貢獻(xiàn)率均值分別為41.96%、31.81%、26.23%。從區(qū)域差異貢獻(xiàn)的演變趨勢來看，超變密度貢獻(xiàn)由2015 年的38.53%波動增加到2021 年的44.86%，區(qū)域內(nèi)差異則由24.77%波動增加到27.03%，區(qū)域間貢獻(xiàn)則由36.70%波動減少到28.11%。蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的總體差異主要來源于區(qū)域間差異、超變密度貢獻(xiàn)，伴隨省內(nèi)城鎮(zhèn)化加速及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)有所弱化，逐漸趨平于區(qū)域內(nèi)差異，而超變密度貢獻(xiàn)率有所提高。不論是珠三角還是粵東西北地區(qū)，每個區(qū)域內(nèi)均有部分城市的蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平相對較高，同時有部分城市的發(fā)展水平相對較低，導(dǎo)致不同區(qū)域之間存在非常明顯的交叉重疊現(xiàn)象，不同城市之間蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的相對提高或降低均有可能導(dǎo)致總基尼系數(shù)增加。

2.3 蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的動態(tài)演進(jìn)分析

2.3.1 基于核密度估計的動態(tài)分布 為進(jìn)一步探究廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的動態(tài)分布特征，使用MATLAB R2022a 軟件構(gòu)造Kernel 核密度三維分布圖。由圖2 可知，廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有以下顯著特點：（1）蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的分布曲線整體呈現(xiàn)“先左后右”移動態(tài)勢，表明“十三五”以來廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平先降后升，與描述性統(tǒng)計中的“波動上升”相匹配；（2）核密度圖存在“右拖尾”現(xiàn)象，表明省內(nèi)某些城市不斷重視和提高蔬菜產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，尤其是蔬菜主產(chǎn)區(qū)，與其他城市逐漸拉開差距；（3）研究期內(nèi)，波動整體分布呈“雙峰”及“單峰”分布交替呈現(xiàn)的格局，2021 年呈“單峰”形態(tài)，產(chǎn)業(yè)兩極分化趨勢在弱化。

圖2 2015—2021 年廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的動態(tài)演進(jìn)Fig.2 Dynamic evolution of high-quality development level of vegetable industry in Guangdong from 2015 to 2021

2.3.2 基于Markov 鏈的動態(tài)分布 進(jìn)一步使用Markov 鏈探討廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展分布的內(nèi)部流動性，分析其隨空間變化的演進(jìn)規(guī)律。采取四分位分類法，將蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)劃分為低水平、中低水平、中高水平、高水平共4 個等級，分別對應(yīng)小于25%、25%～50%、50%～75%、大于75%的分位數(shù)。通過MATLAB R2022a 軟件運算，獲得廣東各市（除深圳）蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展分布狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率。由傳統(tǒng)Markov 鏈的計算結(jié)果（表4）可知：（1）對角線的概率值均大于非對角線的概率值，說明廣東各市（除深圳）蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的等級轉(zhuǎn)移具有穩(wěn)定性，維持原有狀態(tài)的概率較大，此外，中高水平和高水平兩個等級在下期維持原有狀態(tài)類型的概率更大，分別為74.07%和92.59%，其“俱樂部收斂”現(xiàn)象相比低水平、中低水平更為明顯；（2）樣本城市蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展實現(xiàn)跨等級轉(zhuǎn)移的概率均小于3%，例如由低水平跨越到中高水平和高水平的概率分別為2.94%和0，其發(fā)展是一個循序漸進(jìn)的過程，“跳躍式”向上轉(zhuǎn)移的概率較?。唬?）向上轉(zhuǎn)移的概率普遍大于向下轉(zhuǎn)移的概率，如從低水平向上轉(zhuǎn)移到中低水平的概率為29.41%，大于從中低水平向下轉(zhuǎn)移到低水平的概率12.50%，有利于全省蔬菜產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

表4 廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的傳統(tǒng)Markov 轉(zhuǎn)移概率矩陣Table 4 Traditional Markov transfer probability matrix of high-quality development level of vegetable industry in Guangdong

空間Markov 鏈的計算結(jié)果見表5。首先檢驗空間滯后效應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)意義，在自由度為36、a=0.005 的置信水平下，Qb=126.10，統(tǒng)計P=0，因此拒絕接受廣東各市（除深圳）蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的等級轉(zhuǎn)移在空間上相互獨立的假設(shè)，認(rèn)為空間滯后效應(yīng)具有統(tǒng)計學(xué)意義。分析表5 可得：（1）地理空間對廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的等級轉(zhuǎn)移具有重要作用。對比傳統(tǒng)Markov 轉(zhuǎn)移概率矩陣，在不同的地理空間上，蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)移概率發(fā)生顯著變化；（2）無論鄰域等級是何種水平，各對角線的概率值整體均大于非對角線的概率值，各市蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平偏向于“等級鎖定”，這與傳統(tǒng)Markov 鏈的分析類似，且跨等級轉(zhuǎn)移的概率仍然較小，例如當(dāng)鄰域等級為中低水平時，從低水平跨越到中高水平的轉(zhuǎn)移概率為6.67%，數(shù)值較?。唬?）隨著鄰域等級提升，低水平、中低水平地區(qū)保持原始狀態(tài)的穩(wěn)定性趨于下降，向上轉(zhuǎn)移的概率整體趨于提高，例如隨著鄰域等級“低→中低→中高”走向，低水平地區(qū)轉(zhuǎn)移到中低水平地區(qū)的概率呈現(xiàn)“20.00%→33.33%→44.44%”向上變化，有利于全省蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展；（4）當(dāng)鄰域等級為高水平時，低水平地區(qū)和高水平地區(qū)均保持原有狀態(tài)，基本不會發(fā)生轉(zhuǎn)移。

表5 廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的空間Markov 轉(zhuǎn)移概率矩陣Table 5 Spatial Markov transfer probability matrix of high-quality development level of vegetable industry in Guangdong

進(jìn)一步計算Markov 轉(zhuǎn)移的“穩(wěn)態(tài)”，初始狀態(tài)下低水平、中低水平、中高水平、高水平地區(qū)的數(shù)量占比分別為40.00%、20.00%、25.00%、15.00%；達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)后，低水平和中低水平的數(shù)量占比均趨于0（具體分別為7.27E-16、5.59E-16），中高水平、高水平的數(shù)量占比分別為22.22%、77.78%。從長期來看，廣東各市（除深圳）蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平隨時間推移而逐步由低等級狀態(tài)轉(zhuǎn)向高等級狀態(tài)，呈現(xiàn)“由低往高”的演變態(tài)勢。

3 結(jié)論與建議

本研究在測度廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，通過描述統(tǒng)計、基尼系數(shù)、核密度估計，以及Markov 鏈分析產(chǎn)業(yè)發(fā)展的區(qū)域差異與動態(tài)演進(jìn)規(guī)律，得到以下結(jié)論：

（1）“十三五”以來，廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平呈“波動上升”態(tài)勢，高水平地區(qū)以蔬菜種植面積較大的地區(qū)為主。各維度指數(shù)均不同程度上漲，漲幅由大至小排序為成果共享（30.37%）＞生產(chǎn)效率（29.12%）＞要素支撐（27.65%）＞綠色低碳（23.02%）＞蔬菜供給（11.67%）?？臻g分布上，處于第一梯隊的是蔬菜種植面積較大的清遠(yuǎn)、廣州、湛江；處于第二梯隊的是毗鄰第一梯隊地區(qū)的惠州、韶關(guān)、梅州、肇慶、茂名；處于第三梯隊的是揭陽、汕尾、陽江；處于第四梯隊的是佛山、潮州、中山、珠海、汕頭、河源和江門，大多位于珠三角；處于第五梯隊的是云浮和東莞。

（2）2015 年以來，廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的總體區(qū)域差距先升后降、有所縮小，差距主要來源于不同區(qū)域之間的交叉重疊。從區(qū)域內(nèi)差異來看，珠三角和粵西地區(qū)的基尼系數(shù)均有上漲，而粵東和粵北的發(fā)展差距則有所減小。從區(qū)域間差異來看，研究期內(nèi)各個市域之間的產(chǎn)業(yè)發(fā)展差距均有減小，粵西和粵北的蔬菜種植面積較大，發(fā)展差距較小，而它們與珠三角、粵東則存在更大程度的差距。從區(qū)域差異貢獻(xiàn)來看，界定不同區(qū)域之間交叉重疊現(xiàn)象的超變密度貢獻(xiàn)最大，均值為41.96%；其次是平均貢獻(xiàn)率為31.81%的區(qū)域間差異；區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)最小，均值為26.23%。

（3）廣東蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的動態(tài)演進(jìn)整體呈現(xiàn)逐步向好態(tài)勢。從分布動態(tài)來看，分布曲線呈“先左后右”的移動態(tài)勢，產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平波動上升，波峰高度下降、寬度拓寬反映了一定程度的絕對差異擴大趨勢，蔬菜產(chǎn)業(yè)專業(yè)化逐步顯現(xiàn)。從空間動態(tài)來看，廣東各市（除深圳）蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的等級轉(zhuǎn)移具有穩(wěn)定性，存在“俱樂部收斂”現(xiàn)象，較低等級的城市向上轉(zhuǎn)移的概率普遍大于向下轉(zhuǎn)移的概率。長期來看，各市域均有從低等級狀態(tài)轉(zhuǎn)向高等級狀態(tài)的趨勢，有利于促進(jìn)全省蔬菜產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

根據(jù)上述研究結(jié)論，提出以下政策建議：第一，針對蔬菜供給維度漲幅較小的研究結(jié)果，有必要多舉措提高供給水平。在確保蔬菜種植面積比較穩(wěn)定的條件下，相關(guān)部門可聯(lián)合種植大戶、農(nóng)業(yè)企業(yè)等多方市場主體共建省級蔬菜產(chǎn)業(yè)信息平臺，實時公布各類蔬菜供需信息及市場指導(dǎo)意見，為種植戶提供及時的生產(chǎn)信息，減少供給大起大落。因地制宜推進(jìn)冷鏈建設(shè)，包括田頭冷庫和運輸冷鏈，延長蔬菜保鮮期，優(yōu)化冷鏈運輸管理模式，重點提升設(shè)施使用效率。加大蔬菜精深加工力度，延長產(chǎn)業(yè)鏈、提升附加值，支持蔬菜品類的預(yù)制菜技術(shù)研發(fā)與商業(yè)應(yīng)用。第二，綠色低碳維度的漲幅不大，在“碳達(dá)峰碳中和”目標(biāo)驅(qū)動下，亟需加大力度推進(jìn)農(nóng)業(yè)減排固碳、綠色發(fā)展。根據(jù)廣東氣候特點，加大蔬菜品種選育力度，由豐產(chǎn)型逐步向優(yōu)質(zhì)、豐產(chǎn)、多抗、廣適應(yīng)性等綜合發(fā)展［31］，針對主產(chǎn)區(qū)連作障礙等問題開展綠色防控技術(shù)研究與示范推廣。重視蔬菜質(zhì)量安全，推行綠色生產(chǎn)方式，以綠色健康產(chǎn)品開拓粵港澳大灣區(qū)高端品牌市場，在綠色發(fā)展的同時提高產(chǎn)業(yè)收益。第三，著力推進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略，結(jié)合省內(nèi)各市域的資源稟賦，針對不同地區(qū)的薄弱項進(jìn)行差異化、精準(zhǔn)化改進(jìn)，提高蔬菜產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。如對珠三角推進(jìn)冷鏈建設(shè)、加大設(shè)施化程度，對粵東地區(qū)推進(jìn)精深加工，對粵西、粵北地區(qū)的蔬菜主產(chǎn)區(qū)推進(jìn)適宜的農(nóng)業(yè)機械化，優(yōu)化蔬菜栽培技術(shù)（水肥一體化等），提高農(nóng)藥化肥的使用效率。