陳紅川,劉 紅,黃小軍,劉春貞
(廣州大學管理學院,廣東 廣州 510006)
【研究意義】高質量發(fā)展成為現代化國家建設的必由之路。而農業(yè)是立國之本,承擔著糧食安全、勞動就業(yè)、環(huán)境保護、社會穩(wěn)定的重任,農業(yè)高質量發(fā)展是經濟高質量發(fā)展的基礎和關鍵[1]。目前我國正在加快農業(yè)高質量發(fā)展,推動農業(yè)現代化建設。改革開放以來,我國農業(yè)取得許多舉世矚目的成就,但仍存在資源消耗大、環(huán)境污染等問題[2],實現高質量發(fā)展是當前農業(yè)的重要任務。而準確評估我國農業(yè)高質量發(fā)展水平,分析其發(fā)展過程中所面臨的問題,有助于推動農業(yè)健康發(fā)展。【前人研究進展】農業(yè)高質量發(fā)展是基于我國經濟發(fā)展階段由高速發(fā)展轉向高質量發(fā)展而提出來的。國外類似的研究主要是分析如何促進農業(yè)可持續(xù)發(fā)展[3-4]、如何發(fā)展智慧農業(yè)[5-6]、評價分析農業(yè)經濟競爭力和綠色競爭力[7]等。而國內關于農業(yè)高質量發(fā)展的研究主要包含農業(yè)高質量發(fā)展內涵[8-9]和發(fā)展路徑[10]探討,都市農業(yè)發(fā)展[11]和農業(yè)現代化[12]研究,數字經濟[13-14]、數字技術[15-16]、數字普惠金融[17-18]、創(chuàng)新[19-20]等影響農業(yè)高質量發(fā)展的內在機制,以及農業(yè)高質量發(fā)展評價[18-19,21-33]等。具體來看,農業(yè)高質量發(fā)展水平評價研究取得不少進展。研究表明,我國農業(yè)高質量發(fā)展水平整體有上升趨勢,但各地區(qū)發(fā)展水平差異較大[21-28]。一些學者在對部分地區(qū)農業(yè)高質量發(fā)展水平評價的基礎上提出發(fā)展策略[29-31]。在這些研究中,評價方法多采用熵值法等[21-23,25-26],而評價指標體系各異。例如,一些學者從“增量、提質、提效”角度構建評價指標體系[18-19],另一些學者基于“創(chuàng)新、協(xié)調、綠色、開放、共享”的新發(fā)展理念構建評價指標體系[21-24]??偟膩碚f,在現有農業(yè)高質量發(fā)展水平的研究中,評價指標有重合也有差異,沒有統(tǒng)一。
【本研究切入點】一些學者開展農業(yè)高質量發(fā)展研究已取得不少成果,但農業(yè)高質量發(fā)展水平評價指標體系并未達成一致,還有進一步研究的空間。目前較多研究以新發(fā)展理念的5 個維度為一級指標構建評價體系,對于某些可以衡量農業(yè)高質量發(fā)展水平的因素卻未納入評價指標體系。而數字經濟逐漸成為驅動經濟發(fā)展的新動能,在農業(yè)高質量發(fā)展的過程中發(fā)揮重要作用,故在評價農業(yè)高質量發(fā)展水平時,應將農業(yè)數字經濟發(fā)展情況考慮其中。因此本文認為農業(yè)高質量發(fā)展應以新發(fā)展理念為要求,以數字經濟為動能,最終實現農業(yè)現代化的目標,故結合農業(yè)高質量發(fā)展內涵、新發(fā)展理念構建評價指標體系,對農業(yè)高質量發(fā)展水平進行評價,以期豐富農業(yè)高質量發(fā)展研究?!緮M解決的關鍵問題】本文以我國27 個省市為研究對象,運用面板數據熵值法評估2016—2020 年我國農業(yè)高質量發(fā)展水平,同時運用莫蘭指數分析我國農業(yè)高質量發(fā)展水平的空間聚集特征,在此基礎上提出針對性建議,以促進我國農業(yè)高質量發(fā)展,為制定農業(yè)高質量發(fā)展政策提供參考。
熵值法是一種客觀賦權法,常用于多指標的綜合評價研究。其原理是以指標數據大小為依據確定權重,權重越大對評價體系的影響力越大,相比其他方法,可消除主觀人為的干擾,使測度結果更加科學合理[34]。以往的熵值法只能處理截面數據,不同的年份之間無法比較,因此本文參考前人研究成果[36],進一步改進面板數據熵值法,具體步驟如下:
(1)指標選取和標準化處理。設有r個年份,n個省市,m個指標,則xijk表示第i年第j個省市第k個指標的值。由于不同的指標具有不同的量綱和單位,因此需要進行標準化處理,消除量綱影響,其中正向指標越大越優(yōu),負向指標越小越好。
式中,xmink、xmaxk分別表示第k個指標在r個年份n個省市中的最小值與最大值。指標標準化處理后,x'ijk的取值范圍為[0,1],其含義為xijk在r個年份n個省市中的相對大小。
(2)計算指標的比重。首先對x'ijk加上一個極小的正偏移量,避免x'ijk為0,然后再計算yijk。
(3)計算第k項指標的熵值:
(4)計算第k項指標的信息效用值:
(5)計算第k項指標的權重:
(6)計算各省市每年的綜合得分:
首先采用全局莫蘭指數(Global Moran’s I)[37]分析我國農業(yè)高質量發(fā)展水平空間集聚狀況。
式中,S2為樣本方差,wij為空間權重矩陣的(i,j)元素(用來度量區(qū)域i與區(qū)域j之間的距離),而為所有空間權重之和。莫蘭指數的取值一般介于-1~1 之間,大于0 表示正自相關,即高值與高值相鄰、低值與低值相鄰;小于0 表示負自相關,即高值與低值相鄰[37]。
然后采用局部莫蘭指數(Local Moran’s I)[37]分析我國農業(yè)高質量發(fā)展水平空間集聚特征及其演變特征。
以我國31 個?。▍^(qū)、市)為研究對象,樣本區(qū)間為2016—2020 年,原始數據來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農村統(tǒng)計年鑒》和EPS 數據庫等。由于北京、天津、上海、西藏4 個?。▍^(qū)、市)在園林綠化建設投入(v17)、水土流失治理面積(v22)、每千農業(yè)人口村衛(wèi)生室人員(v31)、燃氣普及率(v34)的數據缺失較多,基于數據的可獲得性,本文最終剔除這4 個省(區(qū)、市)。此外,對于寧夏2016 年農村有線廣播電視指標的缺失數據,采用插值法進行補齊(表1)。
表1 農業(yè)高質量發(fā)展水平評價指標體系Table 1 Evaluation index system of high-quality agricultural development level
2.1.1 指標構建 近年來,數字經濟發(fā)展迅速,逐漸成為促進經濟高質量發(fā)展的新動能,對我國農業(yè)高質量發(fā)展具有重要作用。農業(yè)與互聯(lián)網、物聯(lián)網產業(yè)融合成為發(fā)展趨勢,推進云計算、物聯(lián)網、移動互聯(lián)網等在農業(yè)生產方面的應用有助于實現農業(yè)現代化[38],而農業(yè)信息化可以有效提高農業(yè)全要素生產效率,達到提質增效的作用[39],因此數字經濟在農業(yè)生產方面得到廣泛應用。數字經濟能有效促進農業(yè)高質量發(fā)展[14],穩(wěn)定農業(yè)生產,弱化城鄉(xiāng)二元結構,促進農業(yè)產銷結合,使農業(yè)生產更加精準、農產品銷售更加便捷[40],因此應將數字經濟發(fā)展水平納入農業(yè)高質量發(fā)展水平評價指標體系中。本文結合新發(fā)展理念以及鄉(xiāng)村振興的總體要求,參考前人的研究成果[18-19,30-31,33-35],構建包含4 個一級指標、9個二級指標、34 個三級指標的評價體系(表1)。
(1)農業(yè)數字經濟發(fā)展水平。本文從機械化與電氣化水平、農村數字基礎設施、數字技術支持能力3 個方面來衡量農業(yè)數字經濟發(fā)展水平。機械化與電氣化水平在一定程度上可以反映數字農業(yè)發(fā)展情況或農村信息化程度,意味著農業(yè)生產水平和生產效率提升,能有效降低生產成本,實現農業(yè)增量提速,為高質量發(fā)展提供基礎;而數字基礎設施建設是農業(yè)實現數字化轉型的重要支撐,良好的數字基礎設施為農村提供更好的物流基礎、溝通渠道、信息獲取渠道等,以此減少交易成本、交易時間,為農業(yè)高質量發(fā)展提供更多可利用資源;同時,技術支持是數字農業(yè)高質量發(fā)展的動力,能反映與農業(yè)數字技術相關產業(yè)的發(fā)展情況。因此,本文選取農業(yè)機械化程度、農村電氣化程度、已通郵的行政村比重、農村投遞路線長度、農村每周平均投遞次數、農村有線廣播電視入戶率、農村寬帶接入用戶、光纜線路長度、移動電話交換機容量、移動電話普及率、電信業(yè)務總量、信息技術服務收入、信息化建設企業(yè)數、信息化建設企業(yè)使用計算機數、信息化建設企業(yè)擁有網站數共15 個三級指標來衡量農業(yè)數字經濟發(fā)展水平。
(2)農業(yè)綠色發(fā)展水平。綠色發(fā)展是基于新發(fā)展理念對農業(yè)生產提出的新要求,主要體現在降低農業(yè)生產對環(huán)境的污染、減少農業(yè)化學物質使用和對資源的高效利用。減少農業(yè)生產對環(huán)境的污染,是對農業(yè)生態(tài)的保護,有利于促進農業(yè)可持續(xù)發(fā)展;降低對農藥、化肥的使用,可以促進農產品向更安全、更高品質方向發(fā)展,實現人民對美好生活的追求;而對資源的高效利用是實現農業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關鍵,也是實現高效農業(yè)的重要手段。通過對資源的高效利用,改變傳統(tǒng)農業(yè)資源消耗大、浪費多的情況,使農業(yè)轉向低投入、高產出的發(fā)展道路。可見,農業(yè)綠色發(fā)展是農業(yè)高質量發(fā)展的關鍵因素,因此選取園林綠化建設投入、森林覆蓋率、農藥施用強度、農用薄膜使用強度、農用柴油使用強度、化肥施用強度、水土流失治理面積、新增節(jié)水灌溉面積、單位播種面積農業(yè)用水量共9 個三級指標來衡量農業(yè)綠色發(fā)展水平。
(3)農業(yè)高效產出水平。農業(yè)高效產出是農業(yè)實現高質量發(fā)展的重要前提,只有在保證數量供給的基礎上,才能實現高質量產出。農業(yè)高效產出意味著農業(yè)改變傳統(tǒng)高投入、低產出的現狀,表明農業(yè)勞動力水平提升,因此選取第一產業(yè)經濟地位、農業(yè)產出效益、糧食供給能力、農業(yè)勞動生產率、農村勞動力培訓師資共5 個三級指標來衡量農業(yè)高效產出水平。
(4)農民生活水平。農民生活水平提升是留住農村勞動力的重要前提,農業(yè)發(fā)展的最終目標是實現農民生活富裕,因此農民生活水平既是農業(yè)高質量發(fā)展的保障也是成果體現。而農民生活水平的提升,最明顯的體現就是在城鄉(xiāng)收入差距方面。農民收入水平不斷提高,能夠增強農民的幸福感、安穩(wěn)感以及對農業(yè)發(fā)展的信心。同時農村醫(yī)療是農民生活質量的保障,而農村居民最低生活保障人數、農村居民教育文化娛樂支出、燃氣普及率在一定程度上反映農民生活質量的提升。因此選取城鄉(xiāng)居民收入水平對比、每千農業(yè)人口村衛(wèi)生室人員、農村居民最低生活保障人數、農村居民人均教育文化娛樂支出、燃氣普及率共5 個三級指標來衡量農民生活水平。
2.1.2 農業(yè)高質量發(fā)展水平評價 本文采用面板數據熵值法,基于我國27 個省(區(qū)、市)2016—2020 年面板數據,分析指標權重和綜合指標得分。如表2 所示,農業(yè)數字經濟發(fā)展水平維度有15 個三級指標(v1~v15),該維度權重合計為0.54;農業(yè)綠色發(fā)展水平維度有9 個三級指標(v16~v24),該維度權重合計為 0.19;農業(yè)高效產出水平維度有5 個三級指標(v25~v29),該維度權重合計為 0.18;農民生活水平維度有5 個三級指標(v30~v34),該維度權重合計為0.09。
表2 農業(yè)高質量發(fā)展水平評價指標權重Table 2 Weight of evaluation index of high-quality agricultural development level
2016—2020 年農業(yè)高質量發(fā)展水平綜合得分如表3 所示,全國整體發(fā)展水平在考察期內呈現小幅增長態(tài)勢,2016 年綜合得分為0.23,2020 年為0.26,年均值為0.25,增幅為0.03,年均增速為1.74%。從區(qū)域發(fā)展得分來看,東、中、西部及東北地區(qū)存在明顯的區(qū)域特征,農業(yè)高質量發(fā)展水平得分依次為0.38、0.24、0.19、0.24,其中,東部地區(qū)農業(yè)高質量發(fā)展水平始終高于全國平均水平,中部地區(qū)與全國平均水平基本持平,而西部、東北地區(qū)則低于全國平均水平,在空間上呈現“東部高、中部次之、東北和西部低”的分布格局。根據2016—2020 年我國農業(yè)高質量發(fā)展綜合得分均值為0.25,可將27 個樣本省(區(qū)、市)分為高于全國平均水平地區(qū)、等于或低于全國平均水平地區(qū)兩大類,其中農業(yè)高質量發(fā)展綜合得分均值高于全國平均水平的地區(qū),按得分由高到低依次為江蘇(0.53)、廣東(0.51)、浙江(0.44)、山東(0.41)、河北(0.35)、河南(0.31)、福建(0.30)、四川(0.29)、湖南(0.26);而得分等于或低于全國平均水平的地區(qū),按得分由高到低依次為安徽(0.25)、湖北(0.25)、內蒙古(0.24)、陜西(0.24)、遼寧(0.22)、黑龍江(0.22)、江西(0.21)、廣西(0.21)、山西(0.21)、海南(0.19)、云南(0.19)、新疆(0.19)、重慶(0.18)、貴州(0.16)、吉林(0.16)、甘肅(0.14)、青海(0.11)、寧夏(0.10)。在得分高于全國平均水平的9 個?。▍^(qū)、市)中,東部地區(qū)有6 個,中部地區(qū)有2 個,西部有1 個,而且排名前5 位的?。▍^(qū)、市)都屬于東部地區(qū)。東部地區(qū)7 個?。▍^(qū)、市)中,海南得分為0.19,低于全國平均水平,廣東農業(yè)高質量發(fā)展綜合得分為0.51,居第2 位,與排在第1 位的江蘇綜合得分(0.53)差距不大。進一步分析可知,東部地區(qū)發(fā)展水平綜合得分依次達到中部、西部及東北地區(qū)的1.52倍、2 倍、1.58 倍,表明四大地區(qū)間農業(yè)高質量發(fā)展水平差異顯著。
2020 年農業(yè)高質量發(fā)展水平綜合得分全國均值為0.26,27 個省(區(qū)、市)中有10 個綜合得分高于全國平均水平,按得分高低依次為廣東(0.60)、江蘇(0.58)、浙江(0.48)、山東(0.44)、河北(0.33)、河南(0.33)、福建(0.32)、四川(0.32)、安徽(0.27)、湖北(0.27),有17個綜合得分等于或低于全國平均水平,按得分高低依次為湖南(0.26)、陜西(0.26)、江西(0.24)、廣西(0.24)、云南(0.21)、遼寧(0.20)、海南(0.19)、重慶(0.19)、山西(0.18)、內蒙古(0.18)、貴州(0.18)、黑龍江(0.18)、吉林(0.17)、新疆(0.16)、甘肅(0.15)、寧夏(0.11)、青海(0.10)。
2.1.3 各維度發(fā)展水平評價 2016—2020 年我國農業(yè)數字經濟發(fā)展水平、農業(yè)綠色發(fā)展水平、農業(yè)高效產出水平、農民生活水平維度得分情況分別見表4、表5、表6、表7。整體來看,4個維度的得分有升有降,其中,農業(yè)數字經濟發(fā)展水平與農民生活水平在4 個維度中增幅相對領先,而農業(yè)高效產出水平在這5 年間增幅為0、增長速度為-4.08%。從年均值看,農業(yè)數字經濟發(fā)展水平(0.12)領先,農業(yè)綠色發(fā)展水平(0.06)次之,農業(yè)高效產出水平(0.04)和農民生活水平(0.04)居后;分區(qū)域看,農業(yè)數字經濟發(fā)展水平、農業(yè)綠色發(fā)展水平、農業(yè)高效產出水平、農民生活水平年均增速最高的地區(qū)依次為西部(6.15%)、中部(0.95%)、東部(-1.18%)、西部(5.24%),增速最低的地區(qū)依次為東北(1.29%)、東北(-1.96%)、西部(-5.95%)、東部(2.00%)。西部地區(qū)的追趕效應主要體現在農業(yè)數字經濟發(fā)展水平與農民生活水平提升兩個方面,但需加速推進農業(yè)高效產出水平,而東北地區(qū)則應在農業(yè)數字經濟發(fā)展水平和農業(yè)綠色發(fā)展水平方面加快步伐。值得注意的是,僅有東部地區(qū)的4 個維度得分不低于全國平均水平,這與整體發(fā)展趨勢基本一致,這也表明4 個維度發(fā)展水平普遍較低且區(qū)域差異顯著。下面著重分析2016—2020 年我國27 個?。▍^(qū)、市)各維度發(fā)展水平得分情況。
表4 2016—2020 年我國27 個省農業(yè)數字經濟發(fā)展水平得分Table 4 Scores of agricultural digital economy development level in 27 provinces of China from 2016 to 2020
表5 2016—2020 年我國27 個省農業(yè)綠色發(fā)展水平得分Table 5 Scores of agricultural green development level in 27 provinces of China from 2016 to 2020
表6 2016—2020 年我國27 個省農業(yè)高效產出水平得分Table 6 Scores of agricultural efficient output level in 27 provinces of China from 2016 to 2020
(1)農業(yè)數字經濟發(fā)展水平得分。如表4所示,廣東、江蘇、浙江、山東農業(yè)數字經濟發(fā)展水平得分居前4 位,均值分別為0.37、0.36、0.30、0.22,且廣東年均增速為5.29%,也居第1位;2020 年農業(yè)數字經濟發(fā)展水平得分全國均值為0.14,有8 個省得分高于當年全國平均水平,按得分高低依次為廣東(0.45)、江蘇(0.42)、浙江(0.34)、山東(0.24)、四川(0.19)、河北(0.17)、福建(0.17)、河南(0.16)。
(2)農業(yè)綠色發(fā)展水平得分。如表5 所示,山東農業(yè)綠色發(fā)展水平得分均值0.09、排第1,河北、江蘇、浙江和四川等8 個省份均值都為0.07、并列第2;2020 年農業(yè)綠色發(fā)展水平得分全國均值為0.06,有6 個省得分高于當年全國平均水平,按得分高低依次為山東(0.10)、浙江(0.07)、江西(0.07)、河南(0.07)、四川(0.07)、云南(0.07)。
(3)農業(yè)高效產出水平得分。如表6 所示,黑龍江農業(yè)高效產出水平得分均值0.08、排第1,河南和新疆均值都為0.07、并列第2,湖南均值0.06、排第3,但這4 個?。▍^(qū))年均增速都為負;2020 年農業(yè)高效產出水平得分全國均值為0.03,僅有6 個省高于當年全國平均水平,按得分高低依次為河南(0.06)、河北(0.05)、福建(0.04)、山東(0.04)、廣東(0.04)、海南(0.04)。
(4)農民生活水平得分。如表7 所示,江蘇農民生活水平得分均值0.07、排第1,福建、山東、海南3 省均值都是0.06、并列第2,河北、浙江和廣東均值0.05、并列第3,但河北年均增速為7.82%、排第1;2020 年農民生活水平得分全國均值為0.04,有8 個省(區(qū))高于當年全國平均水平的,按得分高低依次為江蘇(0.08)、河北(0.06)、福建(0.06)、山東(0.06)、海南(0.06)、浙江(0.05)、廣東(0.05)、廣西(0.05)。
空間自相關可理解為位置相近的區(qū)域具有相似的變量取值,如果高值與高值聚集在一起,低值與低值聚集在一起,則為“正空間自相關”;反之,如果高值與低值相鄰,則為“負空間自相關”[37]。為進一步探究農業(yè)高質量發(fā)展水平的空間分布特征,本文參考前人研究成果[28,34,37],采用衡量空間相關性的常用方法莫蘭指數進行分析。
利用Stata15 統(tǒng)計軟件中的spatgsa 命令,得到如表8 所示的統(tǒng)計結果,在27 個省市的鄰接空間權重矩陣下的全局莫蘭指數為正值,且在1%的統(tǒng)計水平下顯著,表明我國農業(yè)高質量發(fā)展水平存在顯著的空間正相關。從時間維度看,我國農業(yè)高質量發(fā)展水平的空間相關性有所減弱,整體上呈現震蕩向下的趨勢。
表8 全局莫蘭指數Table 8 Global Moran’s index
莫蘭指數可視為觀測值與其空間滯后值的相關系數,如果將觀測值與其空間滯后值畫成散點圖,則稱為莫蘭散點圖(Moran scatterplot)。在莫蘭散點圖中,第一、三象限表示區(qū)域內點之間是正相關關系,第一象限表示高—高(H-H)聚集即本區(qū)域與周圍區(qū)域同為較高水平,第三象限表示低—低(L-L)聚集即本區(qū)域與周圍區(qū)域同為較低水平;第二、四象限內的點表示本區(qū)域與周圍區(qū)域呈負相關關系[28],第二象限為低—高(L-H)聚集表示本區(qū)域水平較低而周圍區(qū)域水平較高,第四象限正好相反,為高—低(H-L)聚集,即本區(qū)域水平較高而周圍區(qū)域水平較低。為直觀分析我國農業(yè)高質量發(fā)展水平的空間聚集特征,繪制初期2016 年和末期2020 年的莫蘭散點圖。由圖1 可知,多數省市落在第一、三象限,即H-H、L-L 聚集區(qū),其中,H-H 聚集區(qū)內以東部地區(qū)為主,如江蘇、山東、浙江、福建、河北、河南、安徽等,匯聚為我國農業(yè)高質量發(fā)展“高效圈”;L-L 聚集區(qū)中多數為西部及東北地區(qū),如寧夏、甘肅、青海、吉林、重慶、內蒙古、新疆等,形成我國農業(yè)高質量發(fā)展“滯后區(qū)”。這充分表明我國27 個省市的農業(yè)高質量發(fā)展水平空間聚集特征顯著,同樣也意味著區(qū)域間兩極分化現象突出。通過進一步對比分析2016、2020 年莫蘭散點圖演進趨勢,可發(fā)現我國農業(yè)高質量發(fā)展水平的空間聚集特征具有較強的穩(wěn)定性,考察期內僅有9 省市發(fā)生躍遷:河北由第一象限處向第一四象限交界處躍遷,山西由第二象限躍遷至二、三象限交界處,江西、廣西由第二象限躍遷至一、二象限交界處,陜西由第三象限躍遷至三、四象限交界處,湖北由第三、四象限交界處躍遷至第四象限,遼寧從第四象限躍遷至第三象限,湖南由四象限躍遷至第一象限,黑龍江由第四象限躍遷至第三象限。我國多數省市處于低水平聚集區(qū)并長期未變動,再次印證我國農業(yè)高質量發(fā)展水平普遍較低。
圖1 2016、2020 年莫蘭散點圖Fig.1 Moran scatterplot in 2016 and 2020
本文以我國27 個省市為研究對象,構建包含農業(yè)數字經濟發(fā)展水平、農業(yè)綠色發(fā)展水平、農業(yè)高效產出水平、農民生活水平4 個維度的指標體系,評價農業(yè)高質量發(fā)展水平。結論如下:
(1)運用面板數據熵值法對各個指標權重進行分析,發(fā)現農業(yè)數字經濟發(fā)展水平維度權重為0.54,農業(yè)綠色發(fā)展水平維度權重為0.19,農業(yè)高效產出水平維度權重為0.18,農民生活水平維度權重為0.09。因此農業(yè)數字經濟水平和農業(yè)綠色發(fā)展水平這兩個維度對于農業(yè)高質量發(fā)展水平評價占主導地位。
(2)分析2016—2020 年我國27 個省市農業(yè)高質量發(fā)展水平綜合得分,發(fā)現全國整體發(fā)展水平普遍較低,年均值僅為0.25,在考察期內呈現小幅增長態(tài)勢。但整體呈現“東高西低”的發(fā)展態(tài)勢,東、中、西部和華北四大地區(qū)間農業(yè)高質量發(fā)展水平差異顯著。
(3)2020 年農業(yè)高質量發(fā)展水平綜合得分全國均值為0.26,高于年均值0.25,其中,農業(yè)數字經濟發(fā)展水平得分全國均值為0.14,高于年均值0.12;農業(yè)綠色發(fā)展水平得分全國均值為0.06,與年均值0.06 持平;農業(yè)高效產出水平得分全國均值為0.03,低于年均值0.04;農民生活水平得分全國均值為0.04,與年均值0.04 持平。
(4)運用莫蘭指數對我國農業(yè)高質量發(fā)展水平時空演變特征進行分析,發(fā)現我國農業(yè)高質量發(fā)展水平存在顯著的空間正相關,且從時間維度看,空間相關性有所減弱,同時我國多數省市處于低水平聚集區(qū)并長期未變動。
根據研究結論,提出以下建議:
(1)倡導綠色農業(yè),改善農村居住環(huán)境。首先,普及生態(tài)保護意識,增強農業(yè)從業(yè)者對綠色發(fā)展的認同感,推行綠色發(fā)展理念;減少對化肥、農藥、薄膜等農業(yè)化學品使用,增加對農業(yè)廢棄物利用,守住耕地紅線,提高耕地復種率,進而實現提質增效。其次,充分利用數字化技術,實現農業(yè)現代化,減少農業(yè)耗水、耗電等,以改變農業(yè)耗能高的現狀。再次,加強環(huán)境污染管制以及農產品品質監(jiān)管。最后,加快改善農村居住環(huán)境,加快推進農村旱廁改造,提高農村廁所普及率,增加農村園林綠化建設投入,提高農民生活水平。
(2)促進農業(yè)數字經濟發(fā)展,提高農業(yè)產出水平。首先,政府為農業(yè)數字經濟發(fā)展提供政策支持,牽頭推動數字農業(yè)基礎設施建設,為數字農業(yè)發(fā)展提供保障,如搭建農業(yè)氣象站、農業(yè)生產監(jiān)控分析系統(tǒng)、市場信息共享平臺等。其次,加大對農業(yè)數字技術開發(fā),讓研究者扎根于農業(yè)生產一線,真正解決農業(yè)技術難題。最后,加強對農業(yè)生產者的技術培訓,讓數字技術在農業(yè)生產中得到真正運用,使智慧農業(yè)成為現實,尤其是對產出效率低的西部地區(qū),更應加強農業(yè)教育培訓,向其輸送更多的現代化人才,以改變其低效產出現狀,從而提高農業(yè)高效產出水平。
(3)加強農業(yè)創(chuàng)新,提升產業(yè)競爭力。首先,為農業(yè)技術創(chuàng)新提供足夠的資金保障,加大對農業(yè)科研機構的研發(fā)投入,建立農業(yè)創(chuàng)新融資渠道,鼓勵金融機構加大對農業(yè)技術創(chuàng)新項目的投資。其次,加強農村教育,強化農業(yè)技術培訓,鼓勵培養(yǎng)農業(yè)創(chuàng)新人才,為農業(yè)創(chuàng)新提供人力資源。最后,創(chuàng)建農業(yè)創(chuàng)新合作渠道,引領形成產學研的創(chuàng)新機制,打破區(qū)域限制,建立農業(yè)創(chuàng)新合作社,強化地區(qū)之間的合作,實現創(chuàng)新成果共享,縮減地區(qū)差異。
(4)改變產業(yè)模式,重視農民生活質量。首先,將傳統(tǒng)農業(yè)與旅游業(yè)結合,打造特色休閑農業(yè)產業(yè)模式;與人工智能相結合,打造智慧農業(yè)產業(yè)模式。目前越來越多的城市居民選擇返鄉(xiāng)度假,因此可以結合消費者喜好,打造農業(yè)觀光園、特色農業(yè)產業(yè)園、休閑農業(yè)體驗園等,以新型農業(yè)模式帶動農村經濟發(fā)展。其次,加強農村文化、教育、衛(wèi)生、養(yǎng)老等基礎設施以及數字化設施建設,倡導文化藝術進農村等,以此豐富農民生活,留住農村勞動力。
(5)加強區(qū)域協(xié)助,實現共同發(fā)展。經濟發(fā)達的東部地區(qū)數字經濟發(fā)展水平較高,可以發(fā)揮優(yōu)勢,向其他地區(qū)輸出技術、人才,協(xié)助其實現農業(yè)數字化轉型,同時積極打造示范區(qū),供其他地區(qū)學習經驗。對于西部地區(qū),則要在政策上對其傾斜,大力支持其引進技術、人才。區(qū)域之間可以建立合作中心,在因地制宜的基礎上,相互促進發(fā)展。