李華東

(北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100192)

都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

李華東

(北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100192)

運(yùn)用聚類分析、主成分分析等方法，構(gòu)建了包含9個(gè)指標(biāo)的我國都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系?；诖酥笜?biāo)體系，運(yùn)用因子分析法，對(duì)2014年北京、上海、天津、廣州4個(gè)具有代表性的都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)城市的發(fā)展水平進(jìn)行了評(píng)估。結(jié)果表明，北京、上海、天津、廣州的因子分析的綜合得分分別為0.47、0.18、-1.08、0.43。各城市應(yīng)當(dāng)充分借鑒都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高的城市的經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合自身的資源及地區(qū)優(yōu)勢，找到合適自身發(fā)展的方向，進(jìn)一步提高都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平。

都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)；評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；聚類分析；主成分分析；因子分析

都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)是農(nóng)業(yè)發(fā)展進(jìn)程中的重要形式之一。20世紀(jì)30年代，關(guān)于都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的研究與實(shí)踐已經(jīng)逐步在美、日、歐等發(fā)達(dá)國家展開，并逐步向發(fā)展中國家擴(kuò)展。20世紀(jì)90年代，我國開始探索都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展模式，并首先在北京、上海、廣州等大型城市推進(jìn)，繼而在蘇州、南京、杭州、西安等大中型城市逐步展開?！笆濉睍r(shí)期是全面建成小康社會(huì)的決勝階段，而“三農(nóng)”問題也是全面建成小康社會(huì)的關(guān)鍵問題。積極探索推進(jìn)都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)持續(xù)健康發(fā)展，在為居民提供良好的生態(tài)環(huán)境的同時(shí)，提供具有休閑娛樂、旅游觀光、農(nóng)業(yè)高科技教育的都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，是高質(zhì)高效發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的有效途徑之一。而衡量都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平，首先要設(shè)計(jì)一套科學(xué)合理、簡明便捷的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，這對(duì)于都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)合理規(guī)劃實(shí)施方案、有效利用資源及自身優(yōu)勢等方面，具有重大的指導(dǎo)意義。

1 文獻(xiàn)綜述

21世紀(jì)以來，國內(nèi)眾多學(xué)者對(duì)我國都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平從不同角度、不同層面進(jìn)行了理論和實(shí)證研究。蔣和平等[1]從農(nóng)業(yè)投入水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平、農(nóng)村社會(huì)發(fā)展水平及農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展水平4個(gè)方面構(gòu)建了包含24個(gè)指標(biāo)的指標(biāo)體系；韓世元[2]認(rèn)為指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)原則應(yīng)該寧少勿多，具有典型性和代表性，并以此設(shè)計(jì)了包含人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重、科技貢獻(xiàn)率、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率、農(nóng)業(yè)商品率、非生產(chǎn)類投資占農(nóng)業(yè)總投資的比重、農(nóng)業(yè)社會(huì)服務(wù)人數(shù)占全部農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力比重、生態(tài)環(huán)境指標(biāo)8個(gè)指標(biāo)的指標(biāo)體系；果雅靜等[3]從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、社會(huì)發(fā)展水平、生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展水平3個(gè)方面構(gòu)建了包含17個(gè)指標(biāo)的指標(biāo)體系；陳凱等[4]構(gòu)建了包含20個(gè)指標(biāo)的都市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并以廣州、北京和武漢等11個(gè)城市的數(shù)據(jù)對(duì)該模型進(jìn)行了驗(yàn)證；徐向峰[5]構(gòu)建了包含農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)指標(biāo)、農(nóng)業(yè)社會(huì)服務(wù)指標(biāo)、農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境指標(biāo)、農(nóng)業(yè)保障水平指標(biāo)4大類共12項(xiàng)指標(biāo)的指標(biāo)體系；畢然等[6]將ANP方法運(yùn)用到了都市型農(nóng)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建過程中，建立了包含生態(tài)環(huán)境水平、社會(huì)服務(wù)水平、城鄉(xiāng)和諧水平、科技創(chuàng)新及農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平6項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)及18項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)的都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。李強(qiáng)等[7]認(rèn)為現(xiàn)有指標(biāo)體系未能凸顯都市型農(nóng)業(yè)的特征，并設(shè)計(jì)了包含發(fā)展條件、發(fā)展水平及社會(huì)貢獻(xiàn)3個(gè)一級(jí)指標(biāo)、12個(gè)二級(jí)指標(biāo)、26個(gè)三級(jí)指標(biāo)及64個(gè)四級(jí)指標(biāo)的都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

綜合各研究成果發(fā)現(xiàn)，目前針對(duì)都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，在建立過程受到各學(xué)者主觀影響的情況較為普遍，各專家學(xué)者一般根據(jù)自己的需要建立指標(biāo)體系，而缺乏客觀系統(tǒng)的建立方法。同時(shí)，所建立的指標(biāo)數(shù)量從十幾個(gè)到幾十個(gè)不等，指標(biāo)數(shù)量過多會(huì)造成指標(biāo)之間所描述或者表達(dá)的意義重復(fù)，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的效果也會(huì)造成很大影響。再者，指標(biāo)過多會(huì)導(dǎo)致某些指標(biāo)的數(shù)據(jù)提取困難。一般情況下，獲取指標(biāo)數(shù)據(jù)會(huì)來自國家統(tǒng)計(jì)年鑒或者各省、市的統(tǒng)計(jì)年鑒，但是目前我國各省(市)的統(tǒng)計(jì)年鑒的標(biāo)準(zhǔn)并不統(tǒng)一，會(huì)出現(xiàn)某個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)不能完全收集到的情況。

綜上，雖然現(xiàn)有的都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)指標(biāo)體系在某種程度上能夠衡量和評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平，但是并不具有客觀性以及可操作性。因此，建立一套具有客觀性、簡明性、易操作性的都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系十分必要。

2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

2.1 構(gòu)建方法 在研究已有的各都市型農(nóng)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系之后，為了克服在構(gòu)建模型時(shí)主觀性較強(qiáng)以及指標(biāo)繁多復(fù)雜且數(shù)據(jù)不易獲得等缺點(diǎn)，提出以下構(gòu)建方法。

第一步，總結(jié)相關(guān)都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)指標(biāo)體系構(gòu)建的文獻(xiàn)，運(yùn)用理論分析法及頻率統(tǒng)計(jì)法，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，構(gòu)建初步的指標(biāo)體系。

第二步，運(yùn)用聚類分析法，對(duì)構(gòu)建的眾多指標(biāo)進(jìn)行聚類，使得具有高度相似性的指標(biāo)劃分到一類，而把差異性較大的指標(biāo)區(qū)分開來。

第三步，運(yùn)用主成分分析法，對(duì)聚類分析之后形成的各大類進(jìn)行分析，剔除貢獻(xiàn)率不足1.5%的指標(biāo)，形成精簡的都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)指標(biāo)體系。

第四步，運(yùn)用因子分析法，確定影響都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的主要因素，并計(jì)算其綜合評(píng)價(jià)指數(shù)。

2.2 模型構(gòu)建

2.2.1 建立初步指標(biāo)體系。建立都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，首先應(yīng)該力求該指標(biāo)體系能夠全面、客觀地反映都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平和發(fā)展進(jìn)程。其次，該指標(biāo)體系應(yīng)該具有通用性，即雖然各地區(qū)具有自身的發(fā)展特點(diǎn)，但在運(yùn)用該指標(biāo)體系進(jìn)行橫向?qū)Ρ葧r(shí)，可以分辨出某個(gè)地區(qū)的優(yōu)勢及劣勢，以便下一步政策方針的部署及規(guī)劃。最后，構(gòu)建指標(biāo)體系還要考慮數(shù)據(jù)的可獲得性，力求直接或者經(jīng)過簡單的計(jì)算即可獲得某個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)。綜上，運(yùn)用理論分析法及頻度統(tǒng)計(jì)法，選取了使用頻率高，能夠衡量都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平，且數(shù)據(jù)易于獲得的指標(biāo)，初步構(gòu)建了包含15個(gè)指標(biāo)的指標(biāo)體系(表1)。

2.2.2 對(duì)初步指標(biāo)體系進(jìn)行聚類分析，確立指標(biāo)體系三大類。為了克服主觀性強(qiáng)的因素，運(yùn)用SPSS19.0軟件作為統(tǒng)計(jì)分析工具，采用K-均值聚類方法，根據(jù)2014年北京、上海、天津、廣州4個(gè)城市統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)表1中15個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，將15個(gè)指標(biāo)分為3類：第1類包括有效灌溉率、單位耕地面積農(nóng)機(jī)總動(dòng)力、第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率、城鄉(xiāng)居民收入之比、單位面積化肥使用量、單位面積農(nóng)藥使用量和森林覆蓋率7項(xiàng)指標(biāo)；第2類包括人均肉奶蛋魚類產(chǎn)量、人均鮮活地產(chǎn)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重和農(nóng)業(yè)從業(yè)人員比重4項(xiàng)指標(biāo)；第3類包括農(nóng)民人均可支配收入、農(nóng)民人均消費(fèi)支出、人均住房面積和每千人擁有衛(wèi)生技術(shù)人員4項(xiàng)指標(biāo)。

表1 都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)初步評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2.3 對(duì)各類指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，找出能夠描述該類的主要指標(biāo)。通過聚類分析確定指標(biāo)的分類之后，運(yùn)用主成分分析，對(duì)每一大類的指標(biāo)進(jìn)行篩選，剔除每類貢獻(xiàn)率不足1.5%的指標(biāo)，保留剩余指標(biāo)，形成精簡的都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)指標(biāo)體系。主成分分析結(jié)果見表2～4。

表2 第1類指標(biāo)主成分分析結(jié)果

從表3可以看出，單位面積農(nóng)藥使用量、森林覆蓋率、城鄉(xiāng)居民收入之比及第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率4項(xiàng)指標(biāo)貢獻(xiàn)率不足1.5%，故應(yīng)當(dāng)舍棄；有效灌溉率、單位耕地面積農(nóng)機(jī)總動(dòng)力及單位面積化肥使用量貢獻(xiàn)率分別為81.346%、13.127%及5.527%，應(yīng)當(dāng)保留。

表3 第2類指標(biāo)主成分分析結(jié)果

從表3可以看出，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員比重貢獻(xiàn)率不足1.5%，故應(yīng)當(dāng)舍棄；人均肉奶蛋魚類產(chǎn)量、人均鮮活地產(chǎn)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量及農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重貢獻(xiàn)率分別為86.21%、10.925%及2.865%，應(yīng)當(dāng)保留。

表4 第3類指標(biāo)主成分分析結(jié)果

從表4可以看出，每千人擁有衛(wèi)生技術(shù)人員的貢獻(xiàn)率不足1.5%，故應(yīng)當(dāng)舍棄；農(nóng)民人均可支配收入、人均消費(fèi)支出及人均住房面積貢獻(xiàn)率分別為85.115%、9.97%及4.915%，應(yīng)當(dāng)保留。

整理表2～4得到包含3個(gè)一級(jí)指標(biāo)及9個(gè)二級(jí)指標(biāo)的精簡的都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)指標(biāo)體系(表5)。把各指標(biāo)所在大類按照指標(biāo)屬性加以歸納，可以分為農(nóng)業(yè)投入水平(包括有效灌溉率、單位耕地面積農(nóng)機(jī)總動(dòng)力及單位面積化肥使用量)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平(包括人均肉奶蛋魚類產(chǎn)量、人均鮮活地產(chǎn)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量及農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重)及居民生活水平(包括農(nóng)民人均可支配收入、農(nóng)民人均消費(fèi)支出及人均住房面)3大類。

2.2.4 對(duì)最終版都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行因子分析。對(duì)表5中9個(gè)指標(biāo)運(yùn)用因子分析法進(jìn)行降維處理。首先運(yùn)用SPSS對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，KMO值為0.635，Sig.值為0.000，小于0.05顯著性水平，說明變量之間存在相關(guān)關(guān)系，適合做因子分析。表6列出了提取的公因子的特征值、方差貢獻(xiàn)率及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率。由表6可知，3個(gè)公因子方差累計(jì)貢獻(xiàn)率接近100%，表明這3個(gè)公因子基本能夠反映原始指標(biāo)的全部信息，因子分析的效果理想。

表5 都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣見表7，可以看出，第1個(gè)公因子(F1)主要解釋了農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重、農(nóng)民人均可支配收入、農(nóng)民人均消費(fèi)支出及人均住房面積4項(xiàng)指標(biāo)，稱為社會(huì)發(fā)展因子；第2個(gè)公因子(F2)主要解釋了有效灌溉率及單位耕地面積農(nóng)機(jī)總動(dòng)力2項(xiàng)指標(biāo)，可以稱為農(nóng)業(yè)投入因子；第3個(gè)公因子(F3)主要解釋了單位面積化肥使用量、人均肉奶蛋魚類產(chǎn)量及人均鮮活地產(chǎn)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量3項(xiàng)指標(biāo)，可以稱為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出因子。

表6 因子貢獻(xiàn)率

3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的應(yīng)用

在構(gòu)建了指標(biāo)體系之后，以北京、上海、天津、廣州4個(gè)城市為例，橫向?qū)Ρ确治銎涠际行同F(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平。具體數(shù)據(jù)主要來源于《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒(2015)》《北京統(tǒng)計(jì)年鑒(2015)》《上海統(tǒng)計(jì)年鑒(2015)》《天津統(tǒng)計(jì)年鑒(2015)》及《廣州統(tǒng)計(jì)年鑒(2015)》。

把表7中3個(gè)公因子引入因子得分方程，并根據(jù)方差貢獻(xiàn)率計(jì)算出北京、上海、天津、廣州4個(gè)城市都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的綜合得分，具體見表8。

從表8可以看出，2014年4個(gè)城市都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平排名依次為北京、廣州、上海、天津。從因子排名來看，社會(huì)發(fā)展因子(F1)的特征值為6.031，方差貢獻(xiàn)率為67.010%，4個(gè)城市中社會(huì)發(fā)展因子得分最高的是上海，得分最低的是天津。農(nóng)業(yè)投入因子(F2)的特征值為2.550，方差貢獻(xiàn)率為28.344%，4個(gè)城市中農(nóng)業(yè)投入因子得分最高的是北京，得分最低的是上海。農(nóng)業(yè)產(chǎn)出因子(F3)特征值為0.419，方差貢獻(xiàn)率為4.656%，4個(gè)城市中農(nóng)業(yè)產(chǎn)出因子得分最高的是廣州，得分最低的是上海。

表7 旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣

表8 2014年4大城市因子得分

4 結(jié)論

總體來看，北京作為我國的政治經(jīng)濟(jì)文化中心，其都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展略領(lǐng)先于其他城市，在都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)投入方面力度很大，但是產(chǎn)出并沒有與投入成正比。廣州作為最早一批發(fā)展都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的城市，依靠自身的地理優(yōu)勢及科學(xué)的發(fā)展模式，取得了較快且均衡的發(fā)展態(tài)勢。相較北京和廣州，上海和天津的發(fā)展水平略有差距：上海的農(nóng)業(yè)投入及農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平偏低，天津的社會(huì)發(fā)展水平在4個(gè)城市中是最低的。

由于各城市所處的地理位置，所擁有及可以利用的資源均不同，故限制各城市都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的因素各不相同，則針對(duì)問題所采取的措施也不盡相同。各城市可以通過都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的橫向?qū)Ρ龋治雠袛嘧陨淼膬?yōu)勢及劣勢；同時(shí)，可以充分借鑒都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平較高的城市的經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合自身的資源及地區(qū)優(yōu)勢，找到適合自身發(fā)展的方向，進(jìn)一步提高都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展水平。

[1] 蔣和平，張成龍，劉學(xué)瑜.北京都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展水平的評(píng)價(jià)研究[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2015,36(3):327-332.

[2] 韓士元.都市農(nóng)業(yè)的內(nèi)涵特征和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[J].天津社會(huì)科學(xué)，2002(2):85-87.

[3] 果雅靜, 高尚賓, 吳華杰，等.都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)綜合發(fā)展水平評(píng)價(jià)方法研究[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào), 2008,16(2):495-501.

[4] 陳凱,史紅亮,續(xù)華梅.都市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評(píng)價(jià)分析：以北京、上海和廣州等11城市為例[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究,2009(2):6-8，11.

[5] 徐向峰.中國都市型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展評(píng)價(jià)研究[J].農(nóng)學(xué)學(xué)報(bào), 2011(9):61-66.

[6] 畢然,魏津瑜,陳銳.ANP方法在都市型農(nóng)業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的應(yīng)用[J].中國農(nóng)機(jī)化,2008(6):30-34.

[7] 李強(qiáng)，周培.都市型農(nóng)業(yè)的層次劃分與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究[J].地域研究與開發(fā), 2015,34(3)：156-161.

The Construction of Elements Evaluation Index System of Urban Modern Agriculture

LI Hua-dong

(School of Economics and Management, Beijing Information Science & Technology University, Beijing100092)

Using the method of clustering analysis, principal component analysis, this paper builds an evaluation index system of urban modern agriculture in China including nine indicators.Based on this index system, using factor analysis method, the modern agriculture development level of the four representative cities(Beijing, Shanghai, Tianjin, Guangzhou) in 2014 was evaluated.The results showed that the composite scores of Beijing, Shanghai, Tianjin, Guangzhou were 0.47, 0.18, -1.08, 0.43.It was proposed that areas should draw lessons from the high level of urban modern agriculture experience, combined with its own resources and regional advantages, to find out the right direction, in order to improve the level of urban modern agriculture.

Urban modern agriculture; Evaluation index system; Clustering analysis; Principal component analysis; Factor analysis

李華東(1991- )，女，吉林松原人，碩士研究生，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)。

2016-09-30

S-9；F 323.3

A

0517-6611(2016)34-0206-04