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        糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平評價(jià)及其空間非均衡性演變

        2020-02-26 05:57:06姚成勝胡宇黃琳
        關(guān)鍵詞:糧食現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)

        姚成勝 ,胡宇*,黃琳

        (1. 南昌大學(xué)中國中部經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展研究中心,江西 南昌 330047;2. 南昌大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,江西 南昌 330031;3. 江西師范大學(xué)外國語學(xué)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(jìn)、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(gè)“中央一號文件”的形式持續(xù)聚焦農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化,進(jìn)一步突出了其對國民經(jīng)濟(jì)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(jìn)農(nóng)民增收的最為核心區(qū)域,2000—2016年全國13 個(gè)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(jìn)我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)鍵在于加快推進(jìn)糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化,它對于維護(hù)我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)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(xué)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(shí)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(shù)停滯、低資本技術(shù)動(dòng)態(tài)和高資本技術(shù)動(dòng)態(tài)3 個(gè)階段。與國外發(fā)達(dá)國家比較,我國于20 世紀(jì)50年代就提出了農(nóng)業(yè)機(jī)械化、電氣化、水利化和化學(xué)化的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展理念,但有關(guān)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的研究則存在起步晚發(fā)展快的特點(diǎn),目前相關(guān)研究成果頗多,研究范圍也頗廣。

        國內(nèi)已有關(guān)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(dá)國家的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化歷程,總結(jié)其經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),為我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)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(shí)現(xiàn)路徑。何磊[6]研究了日本實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的歷程和經(jīng)驗(yàn),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(yàn)提出了推進(jìn)中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的政策啟示。二是國內(nèi)學(xué)者根據(jù)對農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的理解,設(shè)計(jì)了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價(jià)指標(biāo)體系。如程智強(qiáng)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(biāo)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合各地區(qū)、各時(shí)代的現(xiàn)實(shí)情況,設(shè)計(jì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價(jià)指標(biāo)體系,以滿足農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價(jià)需要。既有全國層面的研究,也有區(qū)域?qū)用娴难芯?。三是針對不同區(qū)域,根據(jù)設(shè)計(jì)的指標(biāo)體系,運(yùn)用多指標(biāo)綜合指數(shù)法對其農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進(jìn)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(shí)期對中國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行了評價(jià)。傅晨[15]、徐貽軍和任木榮[16]、鐘麗娜和李松柏[17]、陳強(qiáng)強(qiáng)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(jià)。

        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(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)以及發(fā)達(dá)國家農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的總結(jié)和經(jīng)驗(yàn)借鑒的定性研究已較為豐富,為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的實(shí)證研究提供了有益參考。而從實(shí)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(jìn)行評價(jià),或者是對中國大陸31個(gè)省域的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進(jìn)行評價(jià),這類評價(jià)未能突出我國13 個(gè)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(guān)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(jià),它對于科學(xué)認(rèn)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(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)置于統(tǒng)一的指標(biāo)體系下進(jìn)行比較研究,也無法充分認(rèn)識它們之間的差異。為此,本文在已有研究的基礎(chǔ)上構(gòu)建糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價(jià)指標(biāo)體系,在統(tǒng)一的指標(biāo)體系下運(yùn)用熵權(quán)TOPSIS 法對13 個(gè)糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行評價(jià),利用Dagum基尼系數(shù)對13 個(gè)省區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的差異狀況進(jìn)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(dòng)態(tài)演進(jìn)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(shí)行重點(diǎn)突破。

        1 研究方法

        1.1 評價(jià)指標(biāo)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(dòng)力和管理經(jīng)驗(yàn),提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)出,促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)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]。基于以上分析,結(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(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)水平5 個(gè)方面構(gòu)建糧食主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價(jià)指標(biāo)(表1)。

        表1 糧食主產(chǎn)區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價(jià)指標(biāo)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(qiáng)調(diào)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),農(nóng)業(yè)機(jī)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(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉率3 項(xiàng)指標(biāo)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(dòng)者素質(zhì)不斷提高,農(nóng)業(yè)技術(shù)進(jìn)步重要性日益突出,與此同時(shí)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(shí)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(dòng)者素質(zhì)、糧食播種面積比例等3 項(xiàng)指標(biāo)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(dòng)力和單位面積耕地的產(chǎn)出率;與此同時(shí),糧食主產(chǎn)區(qū)的核心任務(wù)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(dòng)生產(chǎn)率、單位耕地面積產(chǎn)出率、勞均糧食產(chǎn)量等3 個(gè)方面予以測度[14,16]。第四,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)興旺,以提高農(nóng)村經(jīng)濟(jì)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(gè)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(huì)導(dǎo)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(zāi)率、地均化肥施用量、地均農(nóng)藥施用量4 個(gè)指標(biāo)來反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)水平[11, 19-20]。

        1.2 評價(jià)方法

        熵權(quán)TOPSIS 方法首先通過熵權(quán)法確定指標(biāo)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(jìn)行相應(yīng)排序。目前,該方法已被廣泛應(yīng)用于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和發(fā)展效益評價(jià)方面。

        由于不同指標(biāo)間的量綱、數(shù)量級和指標(biāo)間的正、負(fù)性存在差別,本文采用極差標(biāo)準(zhǔn)化的方法對表1中原始的正向和負(fù)向指標(biāo)進(jìn)行處理,其中原始指標(biāo)記xij,標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)記為Xij;指標(biāo)權(quán)重則是在相同目標(biāo)約束下,各指標(biāo)的重要性關(guān)系,計(jì)算得到的各二級指標(biāo)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(jià)指標(biāo)賦予權(quán)重。指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化和熵權(quán)法的具體計(jì)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(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化和指標(biāo)權(quán)重確定之后,將各二級指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值Xij乘以其對應(yīng)的權(quán)重wj可計(jì)算得到相應(yīng)的目標(biāo)值fij,然后再尋找各目標(biāo)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(jià)指標(biāo)數(shù)。

        在獲取各目標(biāo)值fij最優(yōu)和最劣值向量的基礎(chǔ)上,分別計(jì)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(biāo)值fij與最優(yōu)和最劣值向量的歐式距離,可計(jì)算得到各目標(biāo)的相對貼近度,其計(jì)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(fù)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(biāo)準(zhǔn),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(diǎn),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(jìn)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(jì)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(jì)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(gè)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(gè)部分,即地區(qū)內(nèi)差距的貢獻(xiàn)(Gn),地區(qū)間差距的貢獻(xiàn)(Gj)和超變密度的貢獻(xiàn)(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(gè)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(dòng)態(tài)演進(jìn),其基本原理和計(jì)算方法詳見鐘水映等[24]、周迪和程慧平[25]、張學(xué)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(gè)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(jì)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(jì)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(biāo)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(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉率、糧食播種面積比例、勞動(dòng)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(jì)局;戶均耕地面積、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者素質(zhì)、恩格爾系數(shù)、森林覆蓋率、農(nóng)業(yè)成災(zāi)率、地均化肥施用量、地均農(nóng)藥施用量等指標(biāo)數(shù)據(jù)來自于各省市統(tǒng)計(jì)年鑒(2001—2017年)和中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)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(jìn)行補(bǔ)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(jià)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(dòng)變化到0.379,呈現(xiàn)出明顯的不規(guī)則波動(dòng)變化特征,波動(dòng)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(wù)重,高附加值的經(jīng)濟(jì)作物、畜牧業(yè)發(fā)展較慢,因而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)效益時(shí)常受經(jīng)濟(jì)形勢影響而產(chǎn)生波動(dòng),而且農(nóng)藥、化肥等化學(xué)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(hù)我國糧食安全的關(guān)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(jìn)展較慢,因而加快推進(jìn)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(gè)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(dòng)變化特征,其中波動(dòng)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(dòng)變化到2016年0.404,最低值為2008年的0.305,波動(dòng)幅度達(dá)到了0.156;波動(dòng)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(dòng)變化到2016年的0.366,波動(dòng)幅度為0.054。按2000—2016年農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平波動(dòng)幅度大小,13 個(gè)糧食主產(chǎn)省份大體可以劃分為3 個(gè)層次,其中波動(dòng)幅度在0.12 以上的有湖北(0.156)、吉林(0.135)和河南(0.123),波動(dòng)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(dòng)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)??梢姡?7年來區(qū)內(nèi)13 個(gè)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(dòng)幅度大小有別,但它們都未能實(shí)現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定的推進(jìn),究其原因在于,我國人多地少,以家庭聯(lián)產(chǎn)承包為主導(dǎo)的小農(nóng)戶經(jīng)營使得農(nóng)地細(xì)碎化特征尤為明顯,難以實(shí)現(xiàn)機(jī)械化的規(guī)模經(jīng)營,因而農(nóng)業(yè)勞動(dòng)產(chǎn)出率低,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)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(shí)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(dòng)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(xiàng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)都比較高;與此同時(shí),這些地區(qū)財(cái)政支農(nóng)力度大,而且化肥、農(nóng)藥等化學(xué)要素使用相對較少,農(nóng)業(yè)的可持續(xù)性也較強(qiáng)。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(biāo)準(zhǔn),運(yùn)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(gè)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(jī)械化水平高,較好地實(shí)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(dòng)生產(chǎn)率、勞均糧食產(chǎn)量等指標(biāo))和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)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(biāo))均比較高,與此同時(shí)其農(nóng)業(yè)可持續(xù)性也較強(qiáng)(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(xì)碎化經(jīng)營特征尤為明顯,再加上農(nóng)業(yè)勞動(dòng)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(jì)效益不高,農(nóng)村經(jīng)濟(jì)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(jì)發(fā)展水平相對較高的地帶,其農(nóng)業(yè)勞動(dòng)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(jì)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(dòng)。

        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(jì)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(chǔ)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(jì)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(dāng)中所占的貢獻(xiàn)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(dòng)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(kuò)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(dá)到局部最大值。從2002年基尼系數(shù)下降到2013年的0.125,達(dá)局部最小值。之后,基尼系數(shù)又開始上升,到2016年達(dá)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(dòng)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(dá)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)?;?jīng)營水平較低,農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)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(kuò)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(gè)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(dá)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(dāng)。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(dá)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(kuò)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(jì)發(fā)展等方面的各項(xiàng)具體指標(biāo)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(dòng)上升趨勢,從2000年的0.072 波動(dòng)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(jì)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(gè)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(dòng)下降到2004年0.240,達(dá)到最大值,之后波動(dòng)下降至2013年的0.163,然后又上升到2016年的0.217。在整個(gè)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(dá)到最大值;然后波動(dòng)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(dǎo)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(dòng)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(dòng)中有一定提高,因此該期間基尼系數(shù)呈波動(dòng)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(dòng)上升階段、2006—2012年的平穩(wěn)波動(dòng)和2013—2016年的逐步上升3 個(gè)階段,且其值要遠(yuǎn)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(dá)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(kuò)大。第二階段,基尼系數(shù)從2006年的0.111 平穩(wěn)波動(dòng)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(xiàn)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(xiàn)率差距較為明顯。從整體上來看,地區(qū)間貢獻(xiàn)率最大,其次是地區(qū)內(nèi)貢獻(xiàn)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(jì)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(jì)條件差別都明顯較小,因而其對差距形成的貢獻(xiàn)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(guān)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(xiàn)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(xiàn)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(gè)百分點(diǎn)。地區(qū)內(nèi)的貢獻(xiàn)率則從2000年的20.62%上升到2016年的26.03%,上升了5.41 個(gè)百分點(diǎn)。這表明,近年來我國一系列旨在推進(jìn)農(nóng)業(yè)規(guī)模經(jīng)營,推進(jìn)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(yīng),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(jì)發(fā)展水平不同,各省對推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的各類政策的執(zhí)行和實(shí)踐程度存在明顯差異(例如,江蘇、山東、湖北等省在推進(jìn)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(dǎo)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(xiàn)率變化幅度不大,從2000年的6.59%波動(dòng)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(jì)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(gè)百分點(diǎn),中值區(qū)基本不變,較高值區(qū)提高了1.9 個(gè)百分點(diǎn),高值區(qū)則下降了4個(gè)百分點(diǎn)。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(dá)到32.9%,較高值區(qū)為20.9%,兩者合計(jì)達(dá)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(dá)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(gè)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(gè)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(xiàn)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(xiàn)率則在不斷減小,其值由72.79%下降到了65.70%??梢?,在今后農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化推進(jìn)過程中,需要強(qiáng)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(dòng)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(shí)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(diǎn)省域的關(guān)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(jìn)農(nóng)地適度規(guī)模經(jīng)營,強(qiáng)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(biāo),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(shí)現(xiàn)了農(nóng)業(yè)的適度規(guī)模經(jīng)營。因此,在當(dāng)前和今后很長一段時(shí)期,應(yīng)在除黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古外的其他10 個(gè)主產(chǎn)省區(qū),加快實(shí)施2019年2 月印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)小農(nóng)戶和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展有機(jī)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(shí)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(lì)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(shí)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(wù)組織,引導(dǎo)農(nóng)戶共同購置農(nóng)機(jī)、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(wù),以降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營成本,提高其經(jīng)濟(jì)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(yīng)。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(qiáng)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(diǎn)圍繞職業(yè)農(nóng)民培訓(xùn)、農(nóng)業(yè)合作組織建設(shè)、農(nóng)地流轉(zhuǎn)等關(guān)鍵領(lǐng)域,加快構(gòu)建現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的交流與合作機(jī)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(jìn)周邊地區(qū)主動(dòng)進(jìn)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(dǎo)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(yīng)加快推進(jìn)該類地區(qū)的新型城鎮(zhèn)化,引導(dǎo)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(shí),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(dǎo)農(nóng)戶通過農(nóng)地互換,逐步擴(kuò)大地塊面積;大力發(fā)展適合山區(qū)的小型農(nóng)業(yè)機(jī)械,推進(jìn)山區(qū)田間的機(jī)械道路建設(shè),逐步提升農(nóng)業(yè)的機(jī)械化發(fā)展水平。山地丘陵地區(qū)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力老弱化特征明顯,應(yīng)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(lǐng)作用,加快各類先進(jìn)農(nóng)業(yè)技術(shù)的推廣和應(yīng)用。

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