基于AHP-TOPSIS-耦合協(xié)調(diào)模型的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平實(shí)證評(píng)估

謝林波 楊振宇 匡博麟

謝林波，楊振宇，匡博麟. 基于AHP-TOPSIS-耦合協(xié)調(diào)模型的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平實(shí)證評(píng)估［J］. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)，2024，63（3）：97-103．

摘要：近年來國(guó)內(nèi)新農(nóng)業(yè)發(fā)展格局體系發(fā)展迅速，為加快國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)循環(huán)發(fā)展，以2012—2020年31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過層次分析法、熵權(quán)法、最優(yōu)解距離法、耦合協(xié)調(diào)模型對(duì)新農(nóng)業(yè)發(fā)展格局體系進(jìn)行綜合評(píng)估，并且從時(shí)間和空間兩個(gè)維度進(jìn)行分析。結(jié)果表明，2020年農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高的前三省份為山東、廣東、江蘇，人均GDP與農(nóng)業(yè)發(fā)展水平具有高度協(xié)調(diào)；西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平相對(duì)中東地區(qū)還有待提高。

關(guān)鍵詞：新農(nóng)業(yè)發(fā)展格局體系；面板數(shù)據(jù)；AHP-TOPSIS模型；耦合協(xié)調(diào)模型

中圖分類號(hào)：F323? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：0439-8114（2024）03-0097-07

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.03.015 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

農(nóng)業(yè)國(guó)之根基，其發(fā)展與農(nóng)村發(fā)展息息相關(guān)。由中國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)狀可知國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)資源相對(duì)匱乏，土地分散程度較高，小農(nóng)家庭普遍，部分國(guó)民對(duì)農(nóng)業(yè)存在歧視觀念，中美貿(mào)易戰(zhàn)等一系列因素阻礙了中國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展進(jìn)程［1］，使中國(guó)僅為農(nóng)業(yè)大國(guó)而非農(nóng)業(yè)強(qiáng)國(guó)，為此，深入剖析影響中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的因素并對(duì)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行評(píng)估很有必要。

隨著產(chǎn)業(yè)技術(shù)化變革的推進(jìn)，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域不斷更新迭代，相對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)而言，新農(nóng)業(yè)［2］的發(fā)展是通過結(jié)合當(dāng)代技術(shù)，利用數(shù)字化、智能化、系統(tǒng)化等生產(chǎn)資料作為高效工具，以地區(qū)資源特色為導(dǎo)向，資源優(yōu)化配置為方向，通過完整的產(chǎn)業(yè)鏈以及經(jīng)濟(jì)增效的循環(huán)體系來推動(dòng)農(nóng)村居民生活品質(zhì)提升。

目前國(guó)內(nèi)研究農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的方法主要有理論研究和模型研究?jī)深?。理論研究方面?zhèn)戎刂腥A民族厚實(shí)悠久的農(nóng)耕文化來深入挖掘中國(guó)特色農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r。葉娟麗等［3］從中國(guó)鄉(xiāng)村治理問題出發(fā)闡述了社會(huì)化小農(nóng)、韌性小農(nóng)、后鄉(xiāng)土中國(guó)、祖賦人權(quán)等概念，徐勇等［4］就社會(huì)化小農(nóng)問題表明農(nóng)民是三農(nóng)問題最底層的鑰匙。模型研究方面著重于新穎的指標(biāo)評(píng)測(cè)模型來綜合多方因素評(píng)估農(nóng)業(yè)發(fā)展水平。劉玉杰等［5］基于2007—2018年30個(gè)省（市、區(qū)）的農(nóng)業(yè)資源效率水平面板數(shù)據(jù)，利用核密度函數(shù)分析等3種模型進(jìn)行時(shí)間、空間雙維度研究，表明農(nóng)業(yè)資源效率存在空間上的相關(guān)性，且地域差異特征明顯。安曉寧等［6］通過多目標(biāo)線性加權(quán)函數(shù)就農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化時(shí)空分析、區(qū)域非均衡性來測(cè)算農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，表明2004—2017年全國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展水平逐步提升，但不同地域發(fā)展存在差異，影響發(fā)展因素多樣。張志新等［7］采用分異性、集聚性、時(shí)空分析、TOPSIS-ESDA模型研究山東2010—2019年農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平。閆昱升等［8］使用AHP-TOPSIS-POE模型對(duì)桂林四所高校校園景觀進(jìn)行質(zhì)量評(píng)測(cè)，此方法同時(shí)避免主觀和單因素導(dǎo)致決策錯(cuò)誤。

評(píng)價(jià)模型需要充分結(jié)合實(shí)際同時(shí)要具有科學(xué)性，但大部分學(xué)者選擇的部分指標(biāo)未能全面概括現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，對(duì)新農(nóng)業(yè)發(fā)展格局體系建立還需進(jìn)行大量研究［9］，因此，本研究依據(jù)前人研究成果，通過AHP-TOPSIS模型協(xié)同耦合協(xié)調(diào)模型繼續(xù)探討全國(guó)2012—2020年31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）面板數(shù)據(jù)的信息。

1 研究對(duì)象與指標(biāo)的選取

本研究以科學(xué)、質(zhì)量、精確為基本原則進(jìn)行指標(biāo)提煉，確立農(nóng)村科技發(fā)展、農(nóng)村資源發(fā)展、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展、農(nóng)村居民生活發(fā)展4項(xiàng)為指標(biāo)層，選取指標(biāo)衡量方式共28項(xiàng)，利用2012—2020年31個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）農(nóng)業(yè)板塊數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

其中各項(xiàng)指標(biāo)屬性為指標(biāo)對(duì)新農(nóng)業(yè)發(fā)展格局體系的作用，屬性為正即對(duì)體系發(fā)展有益，屬性為負(fù)即為阻礙作用，具體如表1所示。

本研究利用AHP-TOPSIS模型［10］從主觀和客觀角度對(duì)31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的綜合得分進(jìn)行評(píng)估，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行排序分析。AHP模型由業(yè)內(nèi)專家綜合中國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)狀考慮得到4項(xiàng)指標(biāo)層權(quán)重。熵權(quán)法與TOPSIS模型從定量角度出發(fā)，可得28項(xiàng)定量指標(biāo)衡量方式層的各自權(quán)重，通過指標(biāo)層權(quán)重及指標(biāo)衡量方式層權(quán)重可得出31個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）的最終得分。最后將耦合協(xié)調(diào)模型以2020年31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的人均GDP數(shù)據(jù)原料同AHP-TOPSIS模型得到的綜合得分進(jìn)行耦合評(píng)估，將各個(gè)子系統(tǒng)的實(shí)際情況進(jìn)行檢驗(yàn)分析。

步驟1：為消除各項(xiàng)指標(biāo)的屬性、量綱、數(shù)量級(jí)別不同產(chǎn)生的影響，對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)一按照指標(biāo)正負(fù)效應(yīng)屬性處理得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣r。

[r=r11r12r21r22？r1n？r2n？？rm1rm2？？？rmn] （1）

步驟2：借助熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)衡量方式的各項(xiàng)權(quán)重，當(dāng)熵值越小時(shí)其熵權(quán)越大，對(duì)應(yīng)指標(biāo)含信息量大，即該指標(biāo)權(quán)重較大。

指標(biāo)衡量方式中第j個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)第i個(gè)省市區(qū)綜合評(píng)分比重為[pij]。其中，n為省（自治區(qū)、直轄市）的個(gè)數(shù)，m為指標(biāo)個(gè)數(shù)。

[pij=Yiji=1nYij， i=1，2，？，n， j=1，2，？，m] （2）

第j個(gè)指標(biāo)在31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）代表的熵值為[Ej]：

[Ej=-ln（n）-1i=1npijlnpij] （3）

式中，[Ej]代表第j個(gè)指標(biāo)在31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）代表的熵值。[Fj]為對(duì)第j個(gè)指標(biāo)進(jìn)行效益化處理，取F為效益熵，即F越大，所占權(quán)重比例越大。

[Fj=1-Ej] （4）

對(duì)效益熵歸一化處理，計(jì)算第j個(gè)方案占全部?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的比重，得到各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重[w=（w1，w2，？，wn）]。

[wj=Fjj=1nFj? （j=1，2，？，m）] （5）

步驟3：最優(yōu)解距離法可計(jì)算出各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）對(duì)應(yīng)指標(biāo)衡量方式層的綜合得分，計(jì)算步驟如下：

1）利用歸一化的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣乘權(quán)重[w]，建立信息矩陣V，其中[vij=rij×wj]。

正理想解為[v+，v+=[max（v：，1），max（v：，2），？，max（v：，m）]] （6）

負(fù)理想解為[v-，v-=[min（v：，1），min（v：，2），？，min（v：，m）]] （7）

2）利用歐式空間距離公式，計(jì)算信息熵內(nèi)的各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）與正負(fù)理想解距離。

[S+i=j=1m（vij-v+j）2? ? ? ? ? S-i=j=1m（vij-v-j）2] （8）

3）各省（自治區(qū)、直轄市）與正理想解的相對(duì)接近度計(jì)算：

[C+i=S-iS+i+S-i] （9）

得到的結(jié)果即為各省（自治區(qū)、直轄市）對(duì)應(yīng)指標(biāo)層的綜合得分[C=（C+1，C+2，？，C+n）]。

步驟4：層次分析法通過將決策關(guān)聯(lián)大的成分分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次進(jìn)行分析，帶有一定模糊量化性質(zhì)，通過采取專家對(duì)指標(biāo)進(jìn)行打分方式計(jì)算，步驟如下：

1）構(gòu)建判斷矩陣A。

[A=i=14j=14aija11a12a21a22a13a14a23a24a31a32a41a42a33a34a43a44]

[a：，1] 代表農(nóng)村科技現(xiàn)代化得分，[a：，2]代表農(nóng)村資源現(xiàn)代化得分，[a：，3]代表農(nóng)村居民生活現(xiàn)代化得分，[a：，4]代表農(nóng)村產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)現(xiàn)代化得分，[aij]代表要素i與要素j的相對(duì)重要性。

若不符合判斷矩陣的性質(zhì)：[aij=1aji]，則A為不一致陣，需要對(duì)其不一致的波動(dòng)范圍加以界定。具體表現(xiàn)需依據(jù)一致性指標(biāo)CI同隨機(jī)一致性指標(biāo)RI之比的一致性比率CR，若[CR<0.1]則通過一致性檢驗(yàn)。

[CI=λ-nn-1] （10）

[CR=CIRI] （11）

檢驗(yàn)通過則可使用指標(biāo)層權(quán)重[w1]。

指標(biāo)層權(quán)重：[w1=（λ1，λ2，λ3，λ4）] （12）

2）計(jì)算31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）新農(nóng)業(yè)格局體系綜合評(píng)分S。

[S=w1×C] （13）

步驟5：耦合協(xié)調(diào)模型是基于兩者或兩者以上系統(tǒng)或運(yùn)動(dòng)等形式在作用中產(chǎn)生的各種交互作用對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生影響［11］，本研究利用耦合協(xié)調(diào)模型將新農(nóng)業(yè)發(fā)展體系水平同人均GDP進(jìn)行耦合，耦合度計(jì)算公式如下：

[Z=2u1？u2（u1+u2）212] （14）

Z表示二元系統(tǒng)耦合度，[u1]表示新農(nóng)業(yè)格局體系綜合評(píng)分對(duì)總系統(tǒng)做出的貢獻(xiàn)，[u2]表示人均GDP對(duì)總系統(tǒng)做出的貢獻(xiàn)。

[u1=i=1nbijuij? ? ? ? j=1tbij=1] （15）

式中，[ui]表示第i個(gè)子系統(tǒng)對(duì)總系統(tǒng)做出的貢獻(xiàn)，[uij]為第i個(gè)子系統(tǒng)中對(duì)應(yīng)第j個(gè)指標(biāo)極值歸一化處理，[bij]為第i個(gè)子系統(tǒng)占第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，該權(quán)重通過熵權(quán)法方程（7）結(jié)果得出。

[T=au1+eu2]

[a+e=1]

[K=（Z？T）12] （16）

式中，a、e分別為新農(nóng)業(yè)格局體系綜合評(píng)分和人均GDP的權(quán)重，T為協(xié)調(diào)指數(shù)，K為耦合協(xié)調(diào)度。此方法的結(jié)合是從客觀角度出發(fā)綜合分析新農(nóng)產(chǎn)業(yè)與GDP的空間關(guān)聯(lián)。

2 全國(guó)新農(nóng)業(yè)發(fā)展水平實(shí)證分析

2.1 AHP法對(duì)指標(biāo)層進(jìn)行權(quán)重計(jì)算

采取專家打分方法，得其判斷矩陣A：

[A=11/21/31/2211/213212211/21] （17）

[λmax=4.010 4]，[CI=0.003 4]，[CR=0.0037<0.1]，通過一致性檢驗(yàn)，得到指標(biāo)層權(quán)重[w1=]（0.122 3，0.227 0，0.423 6，0.227 0），農(nóng)村居民生活發(fā)展權(quán)重占比最大，達(dá)0.423 6，表明農(nóng)村居民生活水準(zhǔn)是以人為本［12］，在新農(nóng)業(yè)發(fā)展格局體系中起著關(guān)鍵作用。第二、三為農(nóng)村資源發(fā)展與農(nóng)村產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展，均為0.227 0，說明新農(nóng)業(yè)發(fā)展格局體系內(nèi)生態(tài)環(huán)境以及產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)創(chuàng)新推動(dòng)體系變革，為當(dāng)代農(nóng)業(yè)主流經(jīng)濟(jì)做出貢獻(xiàn)。第四為農(nóng)村科技發(fā)展，占比為0.122 3，表明農(nóng)村科技方面還需創(chuàng)新改進(jìn)，肩負(fù)未來體系發(fā)展重?fù)?dān)［13］。

2.2 TOPSIS法計(jì)算得分

依據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)對(duì)指標(biāo)衡量方式進(jìn)行優(yōu)劣解距離法，利用歐式空間距離計(jì)算正負(fù)理想解距離，得到31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）各指標(biāo)衡量方式綜合得分C=（0.194 7，0.127 3，0.017 3，0.255 3，0.194 8，0.210 6，0.090 5，0.092 8，0.185 9，0.098 4，0.105 2，0.427 4，0.126 8，0.086 1，0.225 6，0.320 4，0.023 1，0.122 0，0.019 9，0.020 0，0.056 1，0.053 5，0.117 7，0.130 1，0.128 5，0.296 2，0.150 4，0.123 5），結(jié)合AHP所得指標(biāo)層權(quán)重，算出31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）新農(nóng)業(yè)發(fā)展格局體系最終得分。

3 時(shí)空分析

3.1 新農(nóng)業(yè)發(fā)展體系的時(shí)間特征分析

將2012—2020年31個(gè)省（自治區(qū)、直轄市）綜合得分作為整體得到9個(gè)數(shù)據(jù)，每一年綜合得分視為一個(gè)樣本，共9個(gè)樣本，通過這組數(shù)據(jù)進(jìn)行新農(nóng)業(yè)發(fā)展格局的時(shí)空分析?；谡吡Χ纫约艾F(xiàn)有9年時(shí)間數(shù)據(jù)，對(duì)新農(nóng)業(yè)測(cè)度體系劃分3個(gè)階段進(jìn)行分析，分別為2012年、2013—2015年和2016—2020年，如圖1和圖2所示。

第一階段：2012年綜合得分為6.75分。由于農(nóng)村問題還不突出，農(nóng)村生活發(fā)展?fàn)顩r為最佳，其他3項(xiàng)指標(biāo)均低。第二階段：2013—2015年，由圖2可知農(nóng)村發(fā)展情況穩(wěn)定，整體增幅為0.058分，期間農(nóng)村居民生活發(fā)展、農(nóng)村產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展存在反向變動(dòng)趨勢(shì)。在產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)的發(fā)展和大量農(nóng)民工涌入城鎮(zhèn)導(dǎo)致農(nóng)村“空心化”的背景下，說明產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展與農(nóng)村居民生活相互影響，且國(guó)家關(guān)于三農(nóng)系列政策出臺(tái)［14］，農(nóng)村科技發(fā)展和農(nóng)村資源發(fā)展均呈上升趨勢(shì)。第三階段：2016—2020年期間整體增幅達(dá)0.789分，年均增長(zhǎng)0.158分，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展迭代更新。隨著脫貧攻堅(jiān)等戰(zhàn)略的實(shí)施，農(nóng)村整體居民生活發(fā)展呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，共增加1.17%?；诠┙o側(cè)結(jié)構(gòu)性改革［15］背景下產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展更是迅速，整體增幅達(dá)2.39%。農(nóng)村科技發(fā)展波動(dòng)較大，2018年下跌幅度較大，同2017年相比大型農(nóng)業(yè)拖拉機(jī)數(shù)量減少2 480 907臺(tái)，但機(jī)械總動(dòng)力上升。農(nóng)村資源發(fā)展緩慢上升，說明農(nóng)村資源作為物質(zhì)支撐在農(nóng)業(yè)發(fā)展中具有穩(wěn)定性、基礎(chǔ)性推動(dòng)新農(nóng)業(yè)發(fā)展的作用。

2012—2020年現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展綜合水平逐步提升，以2012年為基期，2013—2020年均與2012年對(duì)比如表2所示。

從表2可知，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展：2012—2020年期間，4項(xiàng)指標(biāo)均呈上升趨勢(shì)，農(nóng)村產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展上升幅度最高，2020年達(dá)34.88%，為現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展做出巨大貢獻(xiàn)。2012年全國(guó)現(xiàn)代種業(yè)發(fā)展規(guī)劃的頒發(fā)，引導(dǎo)中國(guó)農(nóng)林牧漁四大產(chǎn)業(yè)相繼研發(fā)新產(chǎn)品、開創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，2016年供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革調(diào)整的實(shí)施，農(nóng)林牧漁業(yè)快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)逐漸與其他產(chǎn)業(yè)建立橋梁，且外貿(mào)發(fā)展良好。圖3顯示了農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值發(fā)展情況，林業(yè)與漁業(yè)總產(chǎn)值緩增，畜牧業(yè)發(fā)展整體上升。

農(nóng)村居民生活發(fā)展：綜合水平第二，但2013—2015年呈降低趨勢(shì)，主要是城鎮(zhèn)化快速發(fā)展導(dǎo)致大量農(nóng)村勞動(dòng)力流入城鎮(zhèn)，鄉(xiāng)村勞動(dòng)人口缺失。通過系列政策頒發(fā)以及相應(yīng)戰(zhàn)略的實(shí)施，2020年增加至12.24%，農(nóng)村人民生活水平在改革中不斷提質(zhì)。

農(nóng)村資源發(fā)展：作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的基石，2012—2020年9年內(nèi)農(nóng)村資源利用方式多元效率化，其內(nèi)推動(dòng)力主要為糧食產(chǎn)量、農(nóng)村水電等資源，物質(zhì)基礎(chǔ)堅(jiān)實(shí)，且中國(guó)糧食作物戰(zhàn)略的啟動(dòng)，糧食質(zhì)量、數(shù)量穩(wěn)產(chǎn)穩(wěn)增。農(nóng)村資源發(fā)展年均增長(zhǎng)達(dá)1.46%。

農(nóng)村科技發(fā)展：作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展體系的內(nèi)核，自2012年中國(guó)創(chuàng)新地發(fā)展現(xiàn)代都市農(nóng)業(yè)起，農(nóng)村科技因素得以重視。隨著企、農(nóng)合作，農(nóng)場(chǎng)逐步開啟規(guī)?；⒓夯顺?，以及“互聯(lián)網(wǎng)+”催生新型農(nóng)業(yè)生態(tài)的構(gòu)建等一系列發(fā)展舉措，加快了中國(guó)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的科技發(fā)展。

3.2 省市區(qū)地區(qū)差異分析

表3為AHP-TOPSIS模型得到的2012年與2020年綜合評(píng)分以及排名。由表3知，在農(nóng)業(yè)水平方面，山東省得分最高，2020年為0.534 1。在排名波動(dòng)方面，僅上海市年均排名波動(dòng)超過5名，其余地區(qū)排名波動(dòng)均在5名（含5名）以內(nèi)，全國(guó)各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）新農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展格局體系較為穩(wěn)定。

3.3 各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）發(fā)展?fàn)顩r分析

因?yàn)槿珖?guó)新農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較為穩(wěn)定，故將2020年的綜合評(píng)價(jià)作為代表研究新發(fā)展格局狀況，以三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)作為分組，以四分位數(shù)原則將31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的4項(xiàng)指標(biāo)層綜合得分進(jìn)行如下分析。

3.3.1 農(nóng)村科技發(fā)展 江蘇、廣東、新疆、湖南、山東、江西、浙江和河南8?。ㄗ灾螀^(qū)）農(nóng)業(yè)科技發(fā)展水平較高，天津、青海、北京、寧夏、西藏、海南等地區(qū)發(fā)展水平較低，其他省份科技發(fā)展水平中等偏上。東部地區(qū)，江蘇省科技發(fā)展最好，在三農(nóng)工作方面農(nóng)耕機(jī)械率達(dá)到80%，科技進(jìn)步貢獻(xiàn)達(dá)70%，山東的機(jī)械總動(dòng)力最多，天津省科技發(fā)展水平較低，其農(nóng)村用電量?jī)H占全國(guó)的0.4%，農(nóng)用機(jī)械擁有量占比僅0.28%，說明機(jī)械化程度是影響天津農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要原因。西部地區(qū)，新疆含有342家大型農(nóng)場(chǎng)，在生產(chǎn)兵團(tuán)的建設(shè)下，農(nóng)耕規(guī)?；潭雀?。

3.3.2 農(nóng)村資源發(fā)展 黑龍江、新疆、云南、四川、內(nèi)蒙古、湖北、河南、廣東、湖南9?。ㄗ灾螀^(qū)）農(nóng)村資源水平較高，是中國(guó)農(nóng)業(yè)資源主要地區(qū)，北京、天津、上海、寧夏、海南、山西6?。ㄖ陛犑校┺r(nóng)業(yè)資源偏少。東部地區(qū)，天津市在現(xiàn)代資源衡量指標(biāo)體系中占比均低，說明農(nóng)村資源是天津市現(xiàn)代農(nóng)村發(fā)展較大的阻礙因素。中部地區(qū)，內(nèi)蒙古林地面積占全國(guó)的13.89%，耕地面積占全國(guó)的43.79%。西部地區(qū)，新疆有效灌溉面積4 893.35千hm2，具有富饒的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料。中國(guó)地域資源主要供給為東部和西部地區(qū)。

3.3.3 農(nóng)村產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展 山東、江蘇、廣東、湖北、福建、四川、安徽、湖南、河南9省產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)化較高，青海、天津、寧夏、北京、西藏5?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)化偏低。中東部地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展程度普遍較高，山東農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化程度最高，達(dá)7.05%，其農(nóng)林牧漁產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)作物播種面積等均為全國(guó)前列，青海農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化程度最低，其農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)程度為0.89%。西部地區(qū)在資源較多的前提下農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)化程度仍然較低，原因?yàn)榭萍?、人口等因素?dǎo)致。

3.3.4 農(nóng)村居民生活發(fā)展 山東、廣東、河北、河南、四川、湖北、浙江7省農(nóng)村居民生活發(fā)展水平較高，青海、寧夏、西藏、甘肅、新疆、黑龍江6省（自治區(qū)）農(nóng)村居民生活水平較低，中東部和中部地區(qū)的農(nóng)村居民生活水平較高，山東省農(nóng)村居民生活水平最高，達(dá)21%。大部分西部地區(qū)農(nóng)村居民生活水平較低，西藏自治區(qū)較低，為1.80%，且農(nóng)村人口僅為235萬，整體發(fā)展水平偏低，基于西部大開發(fā)戰(zhàn)略實(shí)施下，西藏農(nóng)村發(fā)展?fàn)顩r逐漸改善。

3.4 耦合協(xié)調(diào)化模型

通過耦合協(xié)調(diào)模型分析得中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)與人均GDP的協(xié)調(diào)狀況，如表4所示。山東省是中國(guó)農(nóng)業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)調(diào)最好的省份，可擔(dān)任中國(guó)新農(nóng)業(yè)格局發(fā)展的代表，其次為河北、浙江及安徽。協(xié)調(diào)等級(jí)為6～9的地區(qū)集中于東部和中部地區(qū)，為中國(guó)農(nóng)業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展一體化利好區(qū)域，并且得出結(jié)果與AHP-TOPSIS評(píng)價(jià)模型所得發(fā)展水平的結(jié)果一致。

4 政策與建議

通過建立AHP-TOPSIS、耦合協(xié)調(diào)模型得到各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）新農(nóng)業(yè)發(fā)展格局水平的測(cè)度，得知中國(guó)農(nóng)村人均GDP與農(nóng)業(yè)發(fā)展水平協(xié)調(diào)程度高，故要切實(shí)以人文本，著重加強(qiáng)扶貧力度，提升農(nóng)村居民幸福感。在發(fā)展水平方面，山東等農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有權(quán)威的地區(qū)需牽頭和推動(dòng)全國(guó)各農(nóng)業(yè)機(jī)構(gòu)的聯(lián)絡(luò)，以綠色發(fā)展為目標(biāo)加速打造中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展示范區(qū)，提供借鑒等措施促進(jìn)中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展。

在各地區(qū)的實(shí)證分析中，資源富饒的西部地區(qū)本身需重視鄉(xiāng)村資源、人口流動(dòng)和環(huán)境發(fā)展，開展特色牧場(chǎng)農(nóng)業(yè)，打造特色品牌與農(nóng)業(yè)文化，并且加大力度結(jié)合科技因素推動(dòng)農(nóng)機(jī)效率改革，加速產(chǎn)業(yè)融合，以達(dá)高產(chǎn)高收高質(zhì)目標(biāo)，外部要堅(jiān)定西部大開發(fā)戰(zhàn)略，對(duì)西部地區(qū)農(nóng)村基建增加投資力度，改善西部地區(qū)人民生活質(zhì)量［16］。東部地區(qū)沿海城市各方面綜合實(shí)力均較為發(fā)達(dá)，要積極開展外貿(mào)活動(dòng)，利用電商、傳媒等方式刺激農(nóng)業(yè)發(fā)展，以及通過“引進(jìn)來，走出去”等一系列活動(dòng)打造中國(guó)農(nóng)業(yè)品牌，激發(fā)全國(guó)內(nèi)需，推動(dòng)國(guó)外需求，充分發(fā)揮本土地理、技術(shù)優(yōu)勢(shì)，創(chuàng)新搭建特色農(nóng)業(yè)試驗(yàn)、觀光基地，搭建循環(huán)體系基地。中部地區(qū)應(yīng)著重承擔(dān)東西部地區(qū)的連接樞紐作用，為西部地區(qū)提供社會(huì)援助，為東部地區(qū)提供物質(zhì)基礎(chǔ)以優(yōu)化中國(guó)農(nóng)業(yè)整體循環(huán)，將復(fù)雜環(huán)節(jié)簡(jiǎn)約化、高效化，將中國(guó)新農(nóng)業(yè)發(fā)展為一個(gè)繁茂的現(xiàn)代化生態(tài)農(nóng)業(yè)體系。

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收稿日期：2022-11-22

基金項(xiàng)目：湖南省教育廳優(yōu)秀青年科學(xué)研究項(xiàng)目“不確定性數(shù)據(jù)分析方法在農(nóng)地流轉(zhuǎn)綜合效益評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究”（20B303）

作者簡(jiǎn)介：謝林波（2001-），男，湖南醴陵人，2020級(jí)在讀本科生，專業(yè)方向?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)，（電話）15873305907（電子信息）xlbjyw@163.com。