程前昌

(湖北民族學(xué)院生物科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,湖北恩施445000)

中國(guó)農(nóng)林牧漁業(yè)人口規(guī)模與產(chǎn)值規(guī)模的地理集散比較

程前昌

(湖北民族學(xué)院生物科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,湖北恩施445000)

將信息熵指數(shù)分解為相對(duì)信息熵指數(shù)和絕對(duì)信息熵指數(shù),以利于不同時(shí)空尺度橫向差異與縱向差異的有效比較,并構(gòu)造聚集度指數(shù)來(lái)直觀反映中國(guó)農(nóng)林牧漁業(yè)均勻分布狀態(tài)所占的比例。20余年中,除個(gè)別年份外,全國(guó)、地帶內(nèi)和地帶間農(nóng)林牧漁業(yè)的絕對(duì)信息熵指數(shù)和相對(duì)信息熵指數(shù)起伏都不大,保持了較平穩(wěn)的態(tài)勢(shì);全國(guó)、地帶間及地帶內(nèi)的聚集度皆在70%以上,中國(guó)農(nóng)林牧漁業(yè)呈現(xiàn)出小集中大分散的格局,而產(chǎn)值分布比從業(yè)人口分布更均衡。最后,通過(guò)勞動(dòng)生產(chǎn)率區(qū)位商來(lái)描述從業(yè)人口與產(chǎn)值的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

農(nóng)林牧漁業(yè);人口規(guī)模;產(chǎn)值規(guī)模;相對(duì)信息熵;絕對(duì)信息熵;聚集度指數(shù)

近年來(lái),農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民等區(qū)域發(fā)展問(wèn)題備受關(guān)注,相關(guān)研究不斷涌現(xiàn)。這些研究成果主要有:地區(qū)間農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的差距[1];農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移的區(qū)域差異[2];農(nóng)村勞動(dòng)力非農(nóng)就業(yè)的性別差異[3];農(nóng)民工流動(dòng)的區(qū)域差異[4];農(nóng)村區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距[5];農(nóng)民生活質(zhì)量差異[6];農(nóng)村勞動(dòng)力所受教育的區(qū)域差異[7];農(nóng)民綜合素質(zhì)的區(qū)域差異[8];農(nóng)村金融發(fā)展的區(qū)域差異[9];財(cái)政支農(nóng)的區(qū)域差異[10];農(nóng)村綜合發(fā)展水平的區(qū)域差異[11]、區(qū)域糧食生產(chǎn)格局[12],但是,對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)本身的地理集中與分散情況卻未進(jìn)行過(guò)任何分析,毋庸置疑,農(nóng)林牧漁業(yè)是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主體,搞清楚其地理空間分布格局是研究三農(nóng)問(wèn)題和區(qū)域發(fā)展問(wèn)題不容忽視的內(nèi)容,很有必要對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)的地理集中與分散情況進(jìn)行計(jì)量對(duì)比分析。

1 研究方法

數(shù)據(jù)源自1986—2005年中國(guó)及各省域統(tǒng)計(jì)年鑒。2005年后,統(tǒng)計(jì)部門(mén)未對(duì)省際間農(nóng)林牧漁業(yè)的具體從業(yè)人數(shù)進(jìn)行完整統(tǒng)計(jì),這無(wú)疑帶來(lái)了一些缺憾。1988年前廣東包含海南的數(shù)據(jù),1997年前四川包含重慶的數(shù)據(jù)。因缺港、澳、臺(tái)的數(shù)據(jù),故只以其余31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域作為研究的基本地理單元。采取傳統(tǒng)三大地帶劃分法:東部包括京、津、冀、遼、滬、蘇、浙、閩、魯、粵、瓊、桂12個(gè)省域;中部包括內(nèi)蒙古、晉、吉、黑、皖、贛、豫、鄂、湘9個(gè)省域;西部包括渝、川、黔、滇、藏、陜、甘、青、寧、新10個(gè)省域?？杀葍r(jià)或當(dāng)年價(jià)計(jì)算都無(wú)差別,現(xiàn)采用當(dāng)年價(jià)格計(jì)算。選用信息熵指數(shù)作為研究方法,因?yàn)樾畔㈧刂笖?shù)可測(cè)度空間信息的不確定性,描述行業(yè)專業(yè)化水平,見(jiàn)公式(1)。實(shí)際上,這得出的是一個(gè)絕對(duì)值,可稱其為“絕對(duì)信息熵指數(shù)”,它用于同一空間尺度的縱向比較是沒(méi)有問(wèn)題的,若進(jìn)行不同空間單元的橫向?qū)Ρ染蜁?huì)得出虛假結(jié)論,因?yàn)殪刂凳芸臻g個(gè)數(shù)的影響,難以在不同空間尺度間進(jìn)行有效的橫向比較,這就需要一個(gè)相對(duì)值,陳彥光已構(gòu)造城市土地利用的均衡度公式J= H/lgN[13],其實(shí)這也算是一個(gè)相對(duì)信息熵,文中的相對(duì)信息熵指數(shù)見(jiàn)公式(2)。

式中:0≤H≤lgN,H為絕對(duì)信息熵指數(shù),H值越大,表示絕對(duì)熵越大,即越分散均衡,反之,則越集中,若活動(dòng)現(xiàn)象完全集中在一個(gè)地區(qū)則是0,若均勻分布在每一個(gè)地區(qū)則是lgN;Pi為第i個(gè)地區(qū)的某行業(yè)從業(yè)人口或產(chǎn)值所占比重;N為地區(qū)個(gè)數(shù);a為任意底數(shù)。

式中:0≤Hr≤ulgN/N,Hr為相對(duì)信息熵指數(shù),Hr值越高,表示相對(duì)熵越大,即越分散均衡,反之,則越集中,若活動(dòng)現(xiàn)象集中在一個(gè)地區(qū)則為0,若均勻分布則為ulgN/N;Pi,N與a的含義同上;u為可根據(jù)實(shí)際需要調(diào)整的系數(shù),以防Hr值過(guò)小而不便觀測(cè),這里取u=10。

為了能反映到底有多大比例的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)模相當(dāng)于均勻分布的狀態(tài)(這里指區(qū)域個(gè)數(shù),暫不考慮面積大小),因此,構(gòu)造了聚集度指數(shù)(A),見(jiàn)公式(3)。

或

式中:0≤A≤100%,A越大表示與均勻分布越接近,若A=x%,則表示相當(dāng)于有x%的活動(dòng)現(xiàn)象(這里指農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值和從業(yè)人口)接近于均衡分布。

2 區(qū)域差異

2.1 全國(guó)總體的集中與分散

(1)中國(guó)農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人口與產(chǎn)值的區(qū)域差異略有擴(kuò)大;除1997年的小突變外,其余時(shí)段則變化和緩;從業(yè)人口與產(chǎn)值的絕對(duì)信息熵分別由1986年的1.3079, 1.3382減小到2005年的1.3027,1.3142,相對(duì)信息熵也分別從1986年的0.894,0.915縮小到2005年的0.873, 0.881。(2)從業(yè)人口與產(chǎn)值的聚集度指數(shù)都在86%～91%之間,即全國(guó)有不少于86%的從業(yè)人口和產(chǎn)值接近于均衡分布,而產(chǎn)值比從業(yè)人口的地理分布還均衡。

2.2 地帶間的集中與分散

2.2.1 地帶間絕對(duì)信息熵值比較。(1)1997年前,絕對(duì)信息熵由大到小依次是中東部產(chǎn)值、中東部從業(yè)人口、東西部產(chǎn)值、中西部產(chǎn)值、東西部從業(yè)人口、中西部從業(yè)人口,1997年后,除東西部從業(yè)人口的熵值高于中西部產(chǎn)值和從業(yè)人口外,其余層次均無(wú)明顯變化。(2)除1997年中東部從業(yè)人口與產(chǎn)值及東西部從業(yè)人口的熵值有較明顯波動(dòng)外,其他熵值始終在1.05～1.25之間,基本呈平行直線狀向前推移。

2.2.2 地帶間相對(duì)信息熵值比較。圖1表明:(1)1997年前,從業(yè)人口和產(chǎn)值的相對(duì)信息熵由大到小分別是中西部產(chǎn)值、中西部從業(yè)人口、中東部產(chǎn)值、中東部從業(yè)人口、東西部產(chǎn)值、東西部從業(yè)人口,1997年后,除東西部從業(yè)人口的熵值已超過(guò)東西部產(chǎn)值外,其余熵值的階梯順序并未改變。(2)相對(duì)信息熵變化不大,該值在0.52到0.64內(nèi),基本是水平延伸;除1997年后的東西部外,產(chǎn)值的熵值一直比從業(yè)人口要大;東西部從業(yè)人口和產(chǎn)值的相對(duì)差都大于中東部和中西部。

圖1 地帶間的相對(duì)信息熵值(1986—2005年)Fig.1 The relative information entropy between zones from 1986 to 2005

2.2.3 地帶間產(chǎn)業(yè)聚集度比較。從圖2可發(fā)現(xiàn):(1)中東部產(chǎn)值、中東部從業(yè)人口、中西部產(chǎn)值、中西部從業(yè)人口、東西部從業(yè)人口、東西部產(chǎn)值聚集度指數(shù)已由1986年的93.534%,91.504%,90.243%,86.571%, 85.487%,87.331%變化到2005年的93.298%, 90.666%,90.619%,90.463%,88.251%,86.426%, 1997年后聚集度指數(shù)具有一定層次性,只是中西部從業(yè)人口聚集度的位次小有浮動(dòng)。(2)從業(yè)人口與產(chǎn)值的集聚度指數(shù)皆高于85%,地理均衡分布程度都高于85%,除1997年后的東西部外,產(chǎn)值總是比從業(yè)人口分布均衡。

圖2 地帶間的產(chǎn)業(yè)聚集度(1986—2005年)Fig.2 The aggregation index between zones from 1986 to 2005

2.3 地帶內(nèi)的集中與分散

2.3.1 地帶內(nèi)絕對(duì)信息熵值比較。(1)1986年以來(lái),除2004年和2005年西部產(chǎn)值的絕對(duì)信息熵低于西部從業(yè)人口外,熵值由高到低依次是東部產(chǎn)值、東部從業(yè)人口、中部產(chǎn)值、中部從業(yè)人口、西部產(chǎn)值、西部從業(yè)人口。(2)西部產(chǎn)值和從業(yè)人口的絕對(duì)差都高于東、中部。1997年西部產(chǎn)值和從業(yè)人口的熵值波動(dòng)稍大,其他地帶內(nèi)的熵值則平穩(wěn)地保持在0.65～1.05之間。

2.3.2 地帶內(nèi)相對(duì)信息熵值比較。據(jù)圖3可知:(1) 1986—2005年,相對(duì)信息熵由高到低依次是中部產(chǎn)值、中部從業(yè)人口、西部產(chǎn)值(除2004年后)、西部從業(yè)人口、東部產(chǎn)值、東部從業(yè)人口,具有較明顯的層級(jí)。(2)東、西、中部的相對(duì)信息熵由小到大依次遞增,從業(yè)人口的熵值一般小于產(chǎn)值,只有2004年后西部從業(yè)人口的熵值大于產(chǎn)值;熵值始終較平緩地保持在0.75～1.05內(nèi)。

圖3 地帶內(nèi)的相對(duì)信息熵值(1986—2005年)Fig.3 The relative information entropy i n the zone from 1986 to 2005

2.3.3 地帶內(nèi)產(chǎn)業(yè)聚集度比較。從圖4來(lái)看:(1)20余年中,中部產(chǎn)值、中部從業(yè)人口、東部產(chǎn)值、東部從業(yè)人口、西部產(chǎn)值(除2004年后)、西部從業(yè)人口的聚集度由大到小按位序遞減,其相應(yīng)的聚集度指數(shù)分別由1986年的95.332%,91.015%,89.006%,87.335%, 77.978%,72.015%發(fā)展為2005年的94.578%, 91.161%,89.262%,86.112%,83.640%,84.709%。(2)三大地帶內(nèi)的產(chǎn)業(yè)聚集度始終保持在70%以上,說(shuō)明有不少于70%的產(chǎn)值和從業(yè)人口接近于均衡分布狀態(tài),而且各地帶內(nèi)產(chǎn)值的均衡狀態(tài)普遍高于從業(yè)人口。

圖4 地帶內(nèi)的產(chǎn)業(yè)集聚度(1986—2005年)Fig.4 The aggregation index in the zone from 1986 to 2005

3 從業(yè)人口與產(chǎn)值的對(duì)應(yīng)關(guān)系

若農(nóng)林牧漁業(yè)的從業(yè)人口與產(chǎn)值存在很好的對(duì)稱關(guān)系,即兩者嚴(yán)格按照一定的比例關(guān)系遞增或遞減,那么兩種指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果必定毫無(wú)二致。但是,上文所述,從業(yè)人口與產(chǎn)值并非完全對(duì)稱,無(wú)論是全國(guó)總體,還是地帶間和地帶內(nèi),兩者規(guī)模分布的均衡程度總有差別。現(xiàn)構(gòu)造勞動(dòng)生產(chǎn)率區(qū)位商Q(表1)來(lái)反映兩者之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。其公式為

式中:Mi表示第i省的農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值;Pi表示第i省的農(nóng)林牧漁業(yè)從業(yè)人口。如果Qi大于1,說(shuō)明產(chǎn)業(yè)在區(qū)域i的勞動(dòng)生產(chǎn)率相對(duì)較高,如果Qi小于1,則相反。

從表1看出:(1)1986年,勞動(dòng)生產(chǎn)率區(qū)位商高于2的只有上海市,大于1的有京、津、內(nèi)蒙古、遼、吉、黑、蘇、鄂、粵(含海南)、新10個(gè)省域,低于0.5的有桂、黔、滇3個(gè)省域,其余大部分省域(四川包含重慶)的區(qū)域商介于0.5～1這個(gè)范圍。(2)2005年,勞動(dòng)生產(chǎn)率區(qū)位商高于2的有北京和上海,大于1的有津、冀、內(nèi)蒙古、遼、吉、黑、蘇、浙、閩、魯、瓊、新12個(gè)省域,低于0.5的有晉、黔、滇、藏、陜、甘、青7個(gè)省域,其余少部分省域的區(qū)域商介于0.5～1這個(gè)范圍。(3)東、中部省域的勞動(dòng)生產(chǎn)率普遍高于西部,西部只有新疆的區(qū)位商大于1,但區(qū)位商低于0.5的省域則全部位于西部。勞動(dòng)生產(chǎn)率的兩極差距明顯,但不少省域的區(qū)位商值較相近,大多數(shù)區(qū)位商介于0.5～1.5,差距不太大。

表1 省際間農(nóng)林牧漁業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的區(qū)位商(1986—2005年)Tab.1 The location entropy of different provinces from 1986 to 2005

根據(jù)區(qū)位商,在綜合考慮省際間勞動(dòng)生產(chǎn)率的發(fā)展趨勢(shì)的基礎(chǔ)上,可將中國(guó)農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值規(guī)模和從業(yè)人口規(guī)模的對(duì)應(yīng)關(guān)系劃分為4種地域類型(表2)。將區(qū)位商大于等于2的稱為高勞動(dòng)生產(chǎn)率省域;將區(qū)位商小于2且大于等于1的稱為較高勞動(dòng)生產(chǎn)率省域;將區(qū)位商小于1且大于等于0.5的稱為較低勞動(dòng)生產(chǎn)率省域;將區(qū)位商小于0.5的稱為低勞動(dòng)生產(chǎn)率省域。

表2 產(chǎn)值規(guī)模和從業(yè)人口規(guī)模所對(duì)應(yīng)的勞動(dòng)生產(chǎn)率地域類型劃分(1986—2005年)Tab.2 Geographical type of labor productivity from 1986 to 2005

4 結(jié)語(yǔ)

(1)絕對(duì)信息熵和相對(duì)信息熵描述的結(jié)果并不一致,因?yàn)椴煌臻g單元的絕對(duì)信息熵不可直接進(jìn)行有效對(duì)比,只有相對(duì)信息熵才可進(jìn)行不同地理空間的有效比較。熵值都表明20年來(lái)地帶間、地帶內(nèi)及全國(guó)農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值和從業(yè)人口的區(qū)域差異變化較小,中國(guó)農(nóng)林牧漁業(yè)呈現(xiàn)出“小集中大分散”的較合理格局。

(2)為準(zhǔn)確反映農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值和從業(yè)人口之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,構(gòu)造了勞動(dòng)生產(chǎn)率區(qū)位商,發(fā)現(xiàn)兩者所對(duì)應(yīng)的勞動(dòng)生產(chǎn)率高低差距確實(shí)存在,這也說(shuō)明在現(xiàn)實(shí)中,用單一的產(chǎn)值或從業(yè)人口來(lái)描述某一產(chǎn)業(yè)的區(qū)域差異情況是不全面的。

(3)文中未研究農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值和從業(yè)人口所構(gòu)成的綜合規(guī)模的地理集中與分散情況,也未考察地理集中與分散的成因以及對(duì)農(nóng)村居民收入增長(zhǎng)的作用方式,這是有待解決的問(wèn)題。有關(guān)統(tǒng)計(jì)部門(mén)應(yīng)繼續(xù)對(duì)省際農(nóng)林牧漁的從業(yè)人口數(shù)據(jù)進(jìn)行完整統(tǒng)計(jì),這對(duì)進(jìn)一步探討農(nóng)林牧漁業(yè)的發(fā)展問(wèn)題大有用處。

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The Geographic D istribution of Population and Output Scale on Agriculture-Forestry-Stockbreeding-Fishery in China

Cheng Qianchang
(College of B iological Science and Technology,Hubei University forN ationalities,Enshi445000,China)

In order to conduct an effective comparison between horizontal and vertical differences in different spatial and temporal scales,information entropy index can be decomposed into relative and absolute information entropy index.In spite of this,they also can’t reflect the specific degree in centralization or decentralization,therefore,constructed the aggregation index to illustrate the degree of geographical balance on Chinese agriculture-forestry-stockbreeding-fishery.Study shows that except for a few years,most of the absolute and relative information entropy index have no significant change in national level,between regions and in the regions.In addition,the largest absolute differences are in regions,the largest relative differences are between regions.The aggregation index are allmore than 70%between regions and in regions.In national level,the aggregation index is above 86%.The pattern of Chinese agriculture-forestry-stockbreeding-fishery can be described as large dispersion and s mall concentration.Besides,output scale ismore balanced than population size.Finally,the author uses location quotient of labor productivity to analyse the relationship between population size and output scale.

agriculture-forestry-stockbreeding-fishery;population size;output scale;relative information entropy;absolute infor mation entropy;aggregation index

book=0,ebook=130

F319.9

:A

:1003-2363(2010)05-0118-05

2009-09-25;

:2010-07-08

程前昌(1983-),男,重慶長(zhǎng)壽人,助教,碩士,主要從事中國(guó)城鄉(xiāng)發(fā)展規(guī)劃與區(qū)域發(fā)展規(guī)劃研究,(E-mail)chengqianchang@126.com。