姚成勝 ，胡宇*，黃琳

（1. 南昌大學中國中部經(jīng)濟社會發(fā)展研究中心，江西 南昌 330047；2. 南昌大學經(jīng)濟管理學院，江西 南昌 330031；3. 江西師范大學外國語學院，江西 南昌 330022）

農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是指把傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)改造成為先進、可持續(xù)發(fā)展的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的過程[1]，它對于保障中國糧食安全，提高農(nóng)民收入具有重要意義。為此，2014—2016年國家連續(xù)以3 個“中央一號文件”的形式持續(xù)聚焦農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，進一步突出了其對國民經(jīng)濟發(fā)展的重要性[2]。糧食主產(chǎn)區(qū)是保障國家糧食安全和促進農(nóng)民增收的最為核心區(qū)域，2000—2016年全國13 個糧食主產(chǎn)區(qū)平均生產(chǎn)了全國71.99%的糧食，集聚了我國64.77%的農(nóng)業(yè)人口?？梢?，加快推進我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的關鍵在于加快推進糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，它對于維護我國經(jīng)濟社會穩(wěn)定發(fā)展，統(tǒng)籌協(xié)調(diào)城鄉(xiāng)和區(qū)域發(fā)展均具有十分重要意義。

由于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入、產(chǎn)出結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)水平等多方面內(nèi)容，而且不同區(qū)域的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化模式也存在明顯差異[3]，因此國內(nèi)外學者對此展開了大量研究。西奧多·舒爾茨提出對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的改造來實現(xiàn)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)變[3]；梅爾[4]指出，從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變成現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的過程，其發(fā)展必然經(jīng)過技術停滯、低資本技術動態(tài)和高資本技術動態(tài)3 個階段。與國外發(fā)達國家比較，我國于20 世紀50年代就提出了農(nóng)業(yè)機械化、電氣化、水利化和化學化的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展理念，但有關農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的研究則存在起步晚發(fā)展快的特點，目前相關研究成果頗多，研究范圍也頗廣。

國內(nèi)已有關于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的研究，大體可以分為3 種類型：一是研究國外發(fā)達國家的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化歷程，總結(jié)其經(jīng)驗教訓，為我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設提供借鑒。如鄧漢慧和鄧璇[5]分析討論了美國、日本和西歐三種農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展模式，結(jié)合我國的資源稟賦、科技狀況，提出了我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的實現(xiàn)路徑。何磊[6]研究了日本實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的歷程和經(jīng)驗，指出了中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化可能出現(xiàn)的問題，根據(jù)日本經(jīng)驗提出了推進中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的政策啟示。二是國內(nèi)學者根據(jù)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的理解，設計了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價指標體系。如程智強和程序[7]、譚愛花等[8]、李萬明和劉磊磊[9]、趙建梅等[10]在對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化內(nèi)涵、特征、發(fā)展目標進行分析的基礎上，結(jié)合各地區(qū)、各時代的現(xiàn)實情況，設計農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價指標體系，以滿足農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價需要。既有全國層面的研究，也有區(qū)域?qū)用娴难芯俊Ｈ轻槍Σ煌瑓^(qū)域，根據(jù)設計的指標體系，運用多指標綜合指數(shù)法對其農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進行測度。如王錄倉等[11]、李麗純[12]、龍冬平等[13]、辛嶺和蔣和平[14]于不同時期對中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平進行了評價。傅晨[15]、徐貽軍和任木榮[16]、鐘麗娜和李松柏[17]、陳強強等[18]分別對廣東、湖南、陜西、甘肅等省區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平做了評價。

綜合已有研究可知，從理論研究層面看，對于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的內(nèi)涵、特征、評價指標設計以及發(fā)達國家農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的總結(jié)和經(jīng)驗借鑒的定性研究已較為豐富，為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的實證研究提供了有益參考。而從實證層面看，已有研究基本分為兩類：第一類是針對中國整體及其東中西三大區(qū)域的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化整體狀況進行評價，或者是對中國大陸31個省域的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進行評價，這類評價未能突出我國13 個糧食主產(chǎn)區(qū)在中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化過程中的核心地位和關鍵作用；第二類是對各省域及其內(nèi)部各市縣農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的評價，它對于科學認識某一省域及其不同市縣的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平具有積極作用，但這類研究未能將13 個糧食主產(chǎn)區(qū)置于統(tǒng)一的指標體系下進行比較研究，也無法充分認識它們之間的差異。為此，本文在已有研究的基礎上構(gòu)建糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價指標體系，在統(tǒng)一的指標體系下運用熵權(quán)TOPSIS 法對13 個糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平進行評價，利用Dagum基尼系數(shù)對13 個省區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的差異狀況進行比較分析，最后采用馬爾科夫鏈分析糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的內(nèi)部動態(tài)演進過程，這有利于抓住中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的主要矛盾，并針對問題有的放矢地實行重點突破。

1 研究方法

1.1 評價指標體系的構(gòu)建

農(nóng)業(yè)的現(xiàn)代化是從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)代農(nóng)業(yè)的漸變過程，主要表現(xiàn)為通過現(xiàn)代農(nóng)業(yè)要素的投入、利用現(xiàn)代農(nóng)業(yè)勞動力和管理經(jīng)驗，提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，促進農(nóng)村經(jīng)濟的繁榮，并且隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境問題的日益突出，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化還需注重農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[19-20]?；谝陨戏治觯Y(jié)合已有的研究，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素投入、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)與模式、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出平、農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)水平5 個方面構(gòu)建糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價指標（表1）。

表1 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價指標體系Table 1 Evaluation index system of the agricultural modernization levels in major grain producing areas

首先，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)強調(diào)農(nóng)業(yè)基礎設施建設，農(nóng)業(yè)機械投入和灌溉條件的改善，這些要素對糧食主產(chǎn)區(qū)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展也尤為重要，因此可選取人均農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資、勞均農(nóng)業(yè)機械總動力、有效灌溉率3 項指標予以測度[8,10]。第二，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化在生產(chǎn)模式和結(jié)構(gòu)方面具有顯著特征，主要表現(xiàn)在農(nóng)地的適度規(guī)模經(jīng)營，農(nóng)業(yè)勞動者素質(zhì)不斷提高，農(nóng)業(yè)技術進步重要性日益突出，與此同時作為糧食主產(chǎn)區(qū)也需要維持一定的糧食作物播種面積，以實現(xiàn)國家糧食安全；因此，可選取戶均耕地面積、農(nóng)業(yè)勞動者素質(zhì)、糧食播種面積比例等3 項指標予以測度[12,15]。第三，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)具有明顯高于傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的產(chǎn)出水平，主要體現(xiàn)在單位農(nóng)業(yè)勞動力和單位面積耕地的產(chǎn)出率；與此同時，糧食主產(chǎn)區(qū)的核心任務是保障國家糧食安全，因而必須維持較高的糧食產(chǎn)出率，因此可以從勞動生產(chǎn)率、單位耕地面積產(chǎn)出率、勞均糧食產(chǎn)量等3 個方面予以測度[14,16]。第四，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的目標是實現(xiàn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)興旺，以提高農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平，因此從人均農(nóng)業(yè)GDP、農(nóng)村居民人均純收入、恩格爾系數(shù)3 個方面予以測度[17-18]。最后，糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化過程中，化肥、農(nóng)藥等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的過量施用，必然會導致農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境變化，影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)性，為此選取森林覆蓋率、農(nóng)業(yè)成災率、地均化肥施用量、地均農(nóng)藥施用量4 個指標來反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)水平[11, 19-20]。

1.2 評價方法

熵權(quán)TOPSIS 方法首先通過熵權(quán)法確定指標權(quán)重，然后定義決策問題的最優(yōu)和最劣理想解的距離，測算出各方案與理想解的相對近似度，最后對各方案進行相應排序。目前，該方法已被廣泛應用于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平和發(fā)展效益評價方面。

由于不同指標間的量綱、數(shù)量級和指標間的正、負性存在差別，本文采用極差標準化的方法對表1中原始的正向和負向指標進行處理，其中原始指標記xij，標準化后的指標記為Xij；指標權(quán)重則是在相同目標約束下，各指標的重要性關系，計算得到的各二級指標權(quán)重記為wj，本研究采用熵權(quán)系數(shù)法對表1 中農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展評價指標賦予權(quán)重。指標標準化和熵權(quán)法的具體計算步驟詳見陳江濤等[21]、慶文和王義保[22]、吳振華等[23]的研究。

在指標標準化和指標權(quán)重確定之后，將各二級指標的標準化值Xij乘以其對應的權(quán)重wj可計算得到相應的目標值fij，然后再尋找各目標值fij的最優(yōu)值和最劣值，構(gòu)成最優(yōu)值向量和最劣值向量，其中，最優(yōu)值向量為：

最劣值向量為：

式中：i為年份，j為評價指標數(shù)。

在獲取各目標值fij最優(yōu)和最劣值向量的基礎上，分別計算fij與fj+和fj-之間的歐式距離，其中，fij與最優(yōu)值的歐式距離為：

fij與最劣值的歐式距離為：

依據(jù)各目標值fij與最優(yōu)和最劣值向量的歐式距離，可計算得到各目標的相對貼近度，其計算公式為：

式中：i=1，2，…，m，0 ≤ci≤1；ci值即表示農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的發(fā)展情況，ci=1 是正理想方案，ci=0 是負理想方案，ci越接近于1，則表示農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平越高；而越接近于0，則表明農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平越低。

1.3 省域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的類型劃分

參考鐘水映等[24]、周迪和程慧平[25]對中國省域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平高低類型的劃分標準，以糧食主產(chǎn)區(qū)各年農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的80%、100%和120%為分界點，分別記MPij為i年j省的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平，MGPAi為i年糧食主產(chǎn)區(qū)整體的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平，則可以將糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平劃分為4 種類型（表2）。

表2 糧食主產(chǎn)區(qū)各省域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平類型劃分依據(jù)Table 2 Classification of agricultural modernization development levels in major grain producing areas

1.4 基尼系數(shù)

為了進一步了解糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平地區(qū)差異的來源和大小，根據(jù)Dagum 提出的基尼系數(shù)公式[24,26-27]分別計算2000—2016年糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平地區(qū)差異的基尼系數(shù)，計算公式為：

式中：yji、yhr為j(h)地區(qū)任意省份的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平，μ為糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平，n為考察對象數(shù)，k為地區(qū)數(shù)，nj、nh為j(h)地區(qū)的省份個數(shù)。

按照Dagum 基尼系數(shù)的分解方法，可以將糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平地區(qū)差異分解成三個部分，即地區(qū)內(nèi)差距的貢獻（Gn），地區(qū)間差距的貢獻（Gj）和超變密度的貢獻（Gt），且滿足：

1.5 馬爾科夫鏈

馬爾科夫鏈方法是通過構(gòu)造一個概率轉(zhuǎn)移矩陣，描述各區(qū)域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平從一種狀態(tài)轉(zhuǎn)移為另一種狀態(tài)的動態(tài)演進，其基本原理和計算方法詳見鐘水映等[24]、周迪和程慧平[25]、張學龍等[28]的研究。通過馬爾科夫鏈可以將農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的4 種類型區(qū)構(gòu)造成一個4×4 的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平概率轉(zhuǎn)移矩陣，由此可以通過最大似然估計得出一種類型區(qū)轉(zhuǎn)移到另一種類型區(qū)的概率Pij，其計算公式[24-25]為：

式中：nij為某地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平從i類型轉(zhuǎn)變?yōu)閖類型的次數(shù)；ni表示第i種類型農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平出現(xiàn)的次數(shù)。

1.6 數(shù)據(jù)的來源

本文所用的指標數(shù)據(jù)中，人均農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資、勞均農(nóng)業(yè)機械總動力、有效灌溉率、糧食播種面積比例、勞動生產(chǎn)率、勞均糧食產(chǎn)量、人均農(nóng)業(yè)GDP、農(nóng)村居民人均純收入數(shù)據(jù)來自于國家統(tǒng)計局；戶均耕地面積、農(nóng)業(yè)勞動者素質(zhì)、恩格爾系數(shù)、森林覆蓋率、農(nóng)業(yè)成災率、地均化肥施用量、地均農(nóng)藥施用量等指標數(shù)據(jù)來自于各省市統(tǒng)計年鑒（2001—2017年）和中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒（2001—2017年）。部分缺失數(shù)據(jù)采用均值替換法和線性擬合法進行補充。

2 結(jié)果與分析

2.1 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的綜合評價分析

2000—2016年糧食主產(chǎn)區(qū)整體的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展指數(shù)由0.434 波動變化到0.379，呈現(xiàn)出明顯的不規(guī)則波動變化特征，波動幅度為0.055，平均值為0.401（表3）；可見近17年來，糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展呈現(xiàn)出不穩(wěn)定的特征，而且發(fā)展水平明顯偏低。究其主要原因在于，糧食主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)任務重，高附加值的經(jīng)濟作物、畜牧業(yè)發(fā)展較慢，因而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)濟效益時常受經(jīng)濟形勢影響而產(chǎn)生波動，而且農(nóng)藥、化肥等化學要素長期過量使用，使得農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)性明顯降低。糧食主產(chǎn)區(qū)是維護我國糧食安全的關鍵區(qū)域，本研究揭示了糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展不穩(wěn)定，發(fā)展水平不高且進展較慢，因而加快推進糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化乃是我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重中之重。

與糧食主產(chǎn)區(qū)整體類似，區(qū)內(nèi)13 個糧食主產(chǎn)省份的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平也呈現(xiàn)出不穩(wěn)定的波動變化特征，其中波動幅度最大的是湖北省，其農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展指數(shù)值由2000年的0.461 波動變化到2016年0.404，最低值為2008年的0.305，波動幅度達到了0.156；波動幅度最小的是遼寧省，其農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展指數(shù)值由2000年的0.414 波動變化到2016年的0.366，波動幅度為0.054。按2000—2016年農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平波動幅度大小，13 個糧食主產(chǎn)省份大體可以劃分為3 個層次，其中波動幅度在0.12 以上的有湖北（0.156）、吉林（0.135）和河南（0.123），波動幅度在0.100～0.115 之間的有江西（0.112）、黑龍江（0.105）和內(nèi)蒙古（0.103），波動幅度在0.054～0.100 之間的有河北（0.090）、山東（0.087）、安徽（0.085）、湖南（0.073）、四川（0.062）、江蘇（0.061）和遼寧（0.054）?？梢?，17年來區(qū)內(nèi)13 個糧食主產(chǎn)省份的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平雖然波動幅度大小有別，但它們都未能實現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定的推進，究其原因在于，我國人多地少，以家庭聯(lián)產(chǎn)承包為主導的小農(nóng)戶經(jīng)營使得農(nóng)地細碎化特征尤為明顯，難以實現(xiàn)機械化的規(guī)模經(jīng)營，因而農(nóng)業(yè)勞動產(chǎn)出率低，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟收益不穩(wěn)定；農(nóng)藥和化肥的過量施用問題突出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)性有所下降。

從糧食主產(chǎn)區(qū)各省發(fā)展的差異方面看，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平排在前3 位的始終為黑龍江、內(nèi)蒙古和吉林3 省區(qū)，2016年其發(fā)展水平分別為0.596、0.479、0.452；排在后三位的始終為安徽、河南和四川3 省，2016年其發(fā)展水平分別為0.282、0.261 和0.244。究其原因在于，黑龍江、內(nèi)蒙古和吉林3 省區(qū)位于中國北部，相對于安徽、河南和四川3 省而言，具有地廣人稀的特征，其人均耕地面積大，較好地實現(xiàn)了農(nóng)地的適度規(guī)模經(jīng)營，因而3 省的農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率、單位耕地面積產(chǎn)出率、人均農(nóng)業(yè)GDP、農(nóng)民人均可支配收入等各項農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的指標都比較高；與此同時，這些地區(qū)財政支農(nóng)力度大，而且化肥、農(nóng)藥等化學要素使用相對較少，農(nóng)業(yè)的可持續(xù)性也較強。以戶均耕地面積和人均農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投入為例，2016年黑龍江、內(nèi)蒙古、吉林3 省區(qū)分別為3.03 hm2/戶、2.34 hm2/戶、1.60 hm2/戶和383.7 元/人、245.4 元/人、193.9 元/人，而四川、安徽、河南3 省僅為0.19 hm2/戶、0.39 hm2/戶、0.39 hm2/戶和34.0 元/人、45.1 元/人、54.5 元/人。其中，四川省的戶均耕地面積和人均農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資僅為黑龍江的6.3%和8.9%。

2.2 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的空間差異分析

利用農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平高低值區(qū)的劃分標準，運用Arcgis10.2 軟件，生成2000、2008 和2016年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的空間演變圖（圖1）。

表3 糧食主產(chǎn)區(qū)各省2000—2016年農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平Table 3 Provincial agricultural modernization levels in major grain producing areas from 2000 to 2016

2000—2016年在糧食主產(chǎn)區(qū)的13 個省份中，相對而言黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古3 ?。ㄗ灾螀^(qū)）由于現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展特征顯著（農(nóng)業(yè)機械化水平高，較好地實現(xiàn)了適度規(guī)模經(jīng)營），因而其農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平（即土地產(chǎn)出率、勞動生產(chǎn)率、勞均糧食產(chǎn)量等指標）和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展程度（人均農(nóng)業(yè)GDP、農(nóng)村居民人均可支配收入等指標）均比較高，與此同時其農(nóng)業(yè)可持續(xù)性也較強（化肥和農(nóng)藥等要素投入較少），因而始終是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的高值區(qū)。河北、河南、四川、湖南、安徽5 省都是人口大省，農(nóng)業(yè)人口眾多，人多地少和耕地細碎化經(jīng)營特征尤為明顯，再加上農(nóng)業(yè)勞動者文化水平不高，糧食作物所占比重大，勞均糧食產(chǎn)量和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效益不高，農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平也較低，因而這些省份的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平始終屬于中低值區(qū)。而遼寧、山東、江蘇、湖北、江西等5 省雖然也存在人多地少的特征，但這些省份都位于東部沿海和中部農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平相對較高的地帶，其農(nóng)業(yè)勞動者文化水平相對較高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)已基本轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出率和經(jīng)濟效益較高，因而這些地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較多地在中值區(qū)和較高值區(qū)之間波動。

圖1 糧食主產(chǎn)區(qū)省域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的空間演變Fig. 1 Spatial evolution of the agricultural modernization level in provincial scale of major grain producing areas

2.3 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的地區(qū)差距及其來源分析

按照Dagum 基尼系數(shù)計算公式，得到2000—2016年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的總體基尼系數(shù)；在此基礎上將其按照東北（黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古）、華北（河北、河南、山東）、長江流域（江蘇、安徽、江西、湖南、湖北、四川）三大地區(qū)分解[25,29]，分別測算出三大地區(qū)的地區(qū)內(nèi)基尼系數(shù)和地區(qū)間基尼系數(shù)，然后再計算地區(qū)內(nèi)基尼系數(shù)、地區(qū)間基尼系數(shù)和超核密度在總體基尼系數(shù)當中所占的貢獻率。

2.3.1 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的總體差距及其演變趨勢 總體上看，2000—2016年基尼系數(shù)總體水平呈波動變化，基尼系數(shù)從2000年的0.121上升到2016年的0.140（圖2），年均上升0.86%，可見糧食主產(chǎn)區(qū)各省份的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的差距總體在擴大。具體來看，基尼系數(shù)從2000年的0.121上升到2002年的0.170，達到局部最大值。從2002年基尼系數(shù)下降到2013年的0.125，達局部最小值。之后，基尼系數(shù)又開始上升，到2016年達0.140，年均增長率為2.32%。

圖2 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平總體基尼系數(shù)演變趨勢Fig. 2 Evolution trend of the Gini coefficient of the agricultural modernization level in major grain producing areas

2.3.2 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的地區(qū)內(nèi)差距及其演變趨勢 分區(qū)域來看，東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的基尼系數(shù)呈現(xiàn)出明顯的波動上升趨勢，其基尼系數(shù)由2000年的0.069 變化到2016年的0.096（圖3），年均增長率為2.09%，2011年基尼系數(shù)達到最大為0.104。究其原因在于，相較于黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古3 省，遼寧人多地少特征顯著，農(nóng)業(yè)的規(guī)模化經(jīng)營水平較低，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平和農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平也明顯較低，因而遼寧農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平與其他3省存在顯著的差距（表3）。2000—2007年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的區(qū)內(nèi)差異要顯著低于長江流域和華北地區(qū)，但2008—2016年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的區(qū)內(nèi)差距逐步擴大，越來越接近長江流域的區(qū)內(nèi)差異，而且已明顯高于華北地區(qū)的區(qū)內(nèi)差異。

圖3 東北、華北、長江流域地區(qū)內(nèi)基尼系數(shù)的演變趨勢Fig. 3 Evolution trends of the Gini coefficients in Northeast China, North China and Yangtze River Basin

華北地區(qū)的基尼系數(shù)變化可以分為快速上升（2000—2005年）、快速下降（2006—2012年）和持續(xù)上升（2013—2016年）3 個階段；第一階段其農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化基尼系數(shù)從2000年的0.065 上升到2005年的0.107（圖3），達到研究期間的最大值；可以看出，期間華北地區(qū)內(nèi)各省份農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展差異較大，與長江流域內(nèi)各省份的差距基本相當。第二階段華北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化基尼系數(shù)則由2006年的0.100 下降到2012年的0.029，達到研究期間的最小值，年均下降18.64%，表明期間華北地區(qū)內(nèi)各省的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平差距不斷縮小。第三階段其基尼系數(shù)則由0.037 持續(xù)上升到2016年的0.052，年均上升12%，表明期間華北地區(qū)內(nèi)各省的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平差有擴大的趨勢。總體上看，2008年以后，華北地區(qū)基尼系數(shù)已明顯低于東北地區(qū)和長江流域，原因在于河北、河南和山東都是農(nóng)業(yè)人口大省，自然資源稟賦最為相似，因而3 省在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式與結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平、農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展等方面的各項具體指標均相差不大。

長江流域地區(qū)2000—2016年基尼系數(shù)也呈現(xiàn)明顯的波動上升趨勢，從2000年的0.072 波動上升到2016年的0.114（圖3），年均增長率為2.78%，而且在長江流域、東北和華北三大區(qū)域內(nèi)，長江流域各省份的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平差異最大；究其原因在于，長江流域從東到西跨度很大，6 省在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)與模式、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平、農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展程度等方面都有較大差異，例如2016年江蘇、湖北和江西3 省都屬于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較高值區(qū)，湖南屬于中值區(qū)，安徽和四川則屬于低值區(qū)（圖1）。

2.3.3 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的地區(qū)間差距及其演變趨勢 東北—華北、東北—長江流域間的基尼系數(shù)明顯大于華北—長江流域間的基尼系數(shù)（圖4），究其原因在于2000—2016年東北地區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平均值為0.512，顯著地高于期間華北地區(qū)的0.347 和長江流域地區(qū)0.338，而華北與長江流域地區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平相對比較接近，因而華北—長江流域間的基尼系數(shù)相對較小。

從單個地區(qū)間的基尼系數(shù)變化來看，東北—華北地區(qū)間基尼系數(shù)從2000年的0.195 緩慢波動下降到2004年0.240，達到最大值，之后波動下降至2013年的0.163，然后又上升到2016年的0.217。在整個研究期間，東北—華北地區(qū)間的基尼系數(shù)年均上升率為0.67%。

圖4 東北、華北、長江流域地區(qū)間基尼系數(shù)演變趨勢Fig. 4 Evolution trends of the Gini coefficients among Northeast Plain, North China Plain and Yangtze River Basin

東北—長江流域的基尼系數(shù)從2000年的0.172上升到2003年的0.265，達到最大值；然后波動下降到2016年的0.159，年均下降3.85%。究其原因在于，2000—2003年間，黑龍江、吉林、遼寧、內(nèi)蒙古4 省區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平明顯提高，而江西、安徽、湖南、湖北的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平有所下降，導致地區(qū)間的基尼系數(shù)增大。2004—2016年期間，黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古三省區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平雖然在波動中有所增長，但增速緩慢，且遼寧的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平有所下降；而長江流域的江蘇、安徽、江西、湖南、湖北5 省的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平都在波動中有一定提高，因此該期間基尼系數(shù)呈波動減小。

華北—長江地區(qū)的基尼系數(shù)變化可以分為2000—2005年的波動上升階段、2006—2012年的平穩(wěn)波動和2013—2016年的逐步上升3 個階段，且其值要遠小于東北—華北和東北—長江流域地區(qū)。第一階段，基尼系數(shù)從2000年的0.075 上升到2005年的0.148，達到最大值，年均上升14.37%，表明在此期間兩地區(qū)間的差距不斷擴大。第二階段，基尼系數(shù)從2006年的0.111 平穩(wěn)波動到2012年的0.110，表明在此期間兩地區(qū)之間的發(fā)展差距基本保持穩(wěn)定。第三階段基尼系數(shù)從2013年的0.082 上升到了2016年的0.122，年均增長14.16%，增速略低于第一階段。

2.3.4 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化地區(qū)差距的來源及其貢獻率 從圖5 可以發(fā)現(xiàn)，地區(qū)間、地區(qū)內(nèi)、超變密度的貢獻率差距較為明顯。從整體上來看，地區(qū)間貢獻率最大，其次是地區(qū)內(nèi)貢獻率，最小超變密度。究其主要原因在于，東北、華北和長江流域3大區(qū)域之間自然資源、經(jīng)濟發(fā)展水平等條件稟賦差異較大（相對而言，東北地區(qū)地廣人稀，而長江流域則人多地少），因而在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)營模式，生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)出效益等方面均有較大差異；相對于地區(qū)間的差異而言，同一區(qū)域內(nèi)的自然和經(jīng)濟條件差別都明顯較小，因而其對差距形成的貢獻率最小?？梢?，提升糧食主產(chǎn)區(qū)整體的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，其關鍵在于縮小地區(qū)間的差異。

圖5 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的地區(qū)差距貢獻率及其演變態(tài)勢Fig. 5 Contribution rates of the regional gaps to the agricultural modernization level in major grain producing areas

從演變趨勢具體來看，2000—2016年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的地區(qū)間的貢獻率總體上呈下降趨勢，從2000年的72.79%下降到2016年的65.70%，下降了7.09 個百分點。地區(qū)內(nèi)的貢獻率則從2000年的20.62%上升到2016年的26.03%，上升了5.41 個百分點。這表明，近年來我國一系列旨在推進農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營，推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的扶持政策已開始在人多地少的糧食主產(chǎn)區(qū)開始產(chǎn)生積極效應，使得華北和長江流域的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平與東北地區(qū)的差距逐漸縮小。另一方面，由于各省的城鎮(zhèn)化和經(jīng)濟發(fā)展水平不同，各省對推進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的各類政策的執(zhí)行和實踐程度存在明顯差異（例如，江蘇、山東、湖北等省在推進農(nóng)地規(guī)模經(jīng)營，發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)方面明顯走在全國前列[30]），因而導致同一區(qū)域內(nèi)各省的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平差距開始加大。超變密度在2000—2016年貢獻率變化幅度不大，從2000年的6.59%波動變化到2016年的8.27%。

2.4 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的概率轉(zhuǎn)移分析

表4 給出了糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的概率轉(zhuǎn)移計算結(jié)果，從中可以看出：對角線上的概率明顯大于非對角線上的概率，說明糧食主產(chǎn)區(qū)各省的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平轉(zhuǎn)化的可能性較低。具體來看，原來處于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平低值區(qū)（類型Ⅰ）的省份，78.2%的概率仍然為低值區(qū)（類型Ⅰ），18.2%的概率轉(zhuǎn)化為中值區(qū)（類型Ⅱ），3.6%的概率轉(zhuǎn)化為較高值區(qū)（類型Ⅲ）；原處于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平中值區(qū)（類型Ⅱ）的省份，有69.9%的概率仍然保持中值區(qū)，13.7%的概率轉(zhuǎn)化為較高值區(qū)（類型Ⅲ），16.4%的概率轉(zhuǎn)變?yōu)榈椭祬^(qū)（類型Ⅰ）；原來農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平處于較高值區(qū)（類型Ⅲ）的省份，有66.7%的概率仍然保持較高值區(qū)（類型Ⅲ），23.8%的概率降低為中值區(qū)（類型Ⅱ），2.4%的概率降低為低值區(qū)（類型Ⅰ），7.1%的概率轉(zhuǎn)化為高值區(qū)（類型Ⅳ）；原來屬于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平高值區(qū)（類型Ⅳ）的省份，92.2%的概率維持在高值區(qū)（類型Ⅳ），7.8%的概率降低為較高值區(qū)（類型Ⅲ）。

表4 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移矩陣概率分布Table 4 Distribution of the Markov probability matrix of the agricultural modernization levels in major grain producing areas

表5 則表示出了糧食主產(chǎn)區(qū)2000—2016年的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的初始分布和Markov 鏈的穩(wěn)態(tài)分布，從中可以看出：比較于初始分布，穩(wěn)態(tài)分布的低值區(qū)提高了2.2 個百分點，中值區(qū)基本不變，較高值區(qū)提高了1.9 個百分點，高值區(qū)則下降了4個百分點。這表明，糧食主產(chǎn)區(qū)各省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的長期均衡狀態(tài)將在中值區(qū)和較高值區(qū)分布，呈現(xiàn)出始終穩(wěn)定集聚在中值區(qū)和較高值區(qū)的發(fā)展趨勢。其中，中值區(qū)比例最高，達到32.9%，較高值區(qū)為20.9%，兩者合計達53.8%；相對而言，高值區(qū)分布最少，僅為19.1%；低值區(qū)分布較高，達到了27.1%。

表5 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的初始分布和穩(wěn)態(tài)分析Table 5 Initial and steady state of the agricultural modernization levels in major grain producing areas

3 結(jié)論與政策建議

3.1 結(jié)論

研究表明，2000—2016年糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平均值為0.394，整體發(fā)展水平不高，區(qū)內(nèi)13個省區(qū)的發(fā)展水平差距較明顯，其中黑龍江、內(nèi)蒙古和吉林3 省始終處于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的高值區(qū)，河北、河南、安徽、湖南和四川等5 省始終屬于中低值區(qū)，遼寧、山東、江蘇、湖北和江西等5 省較多地在中值區(qū)和較高值區(qū)在之間轉(zhuǎn)化。這充分說明，糧食主產(chǎn)區(qū)內(nèi)13 個省域的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平是非均衡的，其演化和發(fā)展的路徑也存在明顯差異。

研究期內(nèi)，糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的基尼系數(shù)總體上升，其中東北、華北和長江流域3 大區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展分異對糧食主產(chǎn)區(qū)整體農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化非均衡發(fā)展的貢獻率在不斷增大，其值由2000年的20.62%上升到了2016年的26.03%；而東北—華北、東北—長江流域和華北—長江流域3 大區(qū)域間農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展分異對糧食主產(chǎn)區(qū)整體農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化非均衡發(fā)展的貢獻率則在不斷減小，其值由72.79%下降到了65.70%。可見，在今后農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化推進過程中，需要強化同一區(qū)域內(nèi)各省的農(nóng)業(yè)交流與合作，以降低同一區(qū)域內(nèi)各省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的差距。

糧食主產(chǎn)區(qū)各省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平狀態(tài)流動性較低，但長期來看，糧食主產(chǎn)區(qū)各省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展將呈現(xiàn)向中值區(qū)和較高值集聚發(fā)展的特征，與此同時高值區(qū)數(shù)量略有減少，而低值區(qū)的數(shù)量略有增加。因而需要尋找重點省域的關鍵因素，力爭提高其農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平，防范向低值區(qū)轉(zhuǎn)化。

3.2 政策建議

1）推進農(nóng)地適度規(guī)模經(jīng)營，強化農(nóng)業(yè)合作。研究表明，戶均耕地面積是糧食主產(chǎn)區(qū)權(quán)重最大指標，而東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平始終處于高值區(qū)的重要原因是戶均耕地面積大，較好地實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)的適度規(guī)模經(jīng)營。因此，在當前和今后很長一段時期，應在除黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古外的其他10 個主產(chǎn)省區(qū)，加快實施2019年2 月印發(fā)《關于促進小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展有機銜接的意見》，立足我國“人均一畝三分地，戶均不過十畝田”的實情，小農(nóng)戶家庭經(jīng)營將是我國農(nóng)業(yè)的主要經(jīng)營模式的國情，加快制定支持和鼓勵小農(nóng)戶聯(lián)戶經(jīng)營、聯(lián)耕聯(lián)種、組建合伙農(nóng)場等方面的政策措施，以實現(xiàn)土地的適度規(guī)模經(jīng)營；加快規(guī)范和發(fā)展各類農(nóng)業(yè)服務組織，引導農(nóng)戶共同購置農(nóng)機、農(nóng)資，接受統(tǒng)耕統(tǒng)收、統(tǒng)防統(tǒng)治、統(tǒng)銷統(tǒng)結(jié)等服務，以降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營成本，提高其經(jīng)濟效益和競爭力。

2）加大區(qū)域間農(nóng)業(yè)全方位的交流與合作，發(fā)揮各地區(qū)間的協(xié)同效應。分析表明，除東北地區(qū)外，江蘇、山東、湖北等3 省的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平顯著高于周邊條件類似的糧食主產(chǎn)省份，因此可以因地制宜強化發(fā)展條件相似地區(qū)（例如構(gòu)建江蘇-安徽-江西、山東-河北-河南、湖北-湖南-四川等農(nóng)業(yè)合作區(qū)），重點圍繞職業(yè)農(nóng)民培訓、農(nóng)業(yè)合作組織建設、農(nóng)地流轉(zhuǎn)等關鍵領域，加快構(gòu)建現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的交流與合作機制，使該地區(qū)建立的支農(nóng)惠農(nóng)政策去影響周邊省份，促進周邊地區(qū)主動進行政策的調(diào)整，從而提高糧食主產(chǎn)區(qū)整體的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平。

3）防范山地丘陵省區(qū)向農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平低值區(qū)轉(zhuǎn)變，引導其向較高值區(qū)發(fā)展。分析表明，雖然長期而言糧食主產(chǎn)區(qū)各省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化將向較高值區(qū)和高值區(qū)集聚，但低值區(qū)仍將有27.1%的比例。因此，為提升江西、湖南、安徽、四川等山地丘陵省區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平，應加快推進該類地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化，引導山地丘陵地區(qū)的農(nóng)戶有序向周邊城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移，為農(nóng)地流轉(zhuǎn)創(chuàng)造條件；與此同時，針對山區(qū)的“雞爪田”、“巴掌田”等特殊農(nóng)業(yè)立地條件，引導農(nóng)戶通過農(nóng)地互換，逐步擴大地塊面積；大力發(fā)展適合山區(qū)的小型農(nóng)業(yè)機械，推進山區(qū)田間的機械道路建設，逐步提升農(nóng)業(yè)的機械化發(fā)展水平。山地丘陵地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動力老弱化特征明顯，應加快培育一批新型職業(yè)農(nóng)民和農(nóng)業(yè)大戶，發(fā)揮農(nóng)業(yè)帶頭人的引領作用，加快各類先進農(nóng)業(yè)技術的推廣和應用。