張 健,王 穎

( 哈爾濱師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,黑龍江哈爾濱 150000)

黨的十九大正式提出鄉(xiāng)村發(fā)展的總要求和奮斗目標(biāo)——“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略,隨后發(fā)布一系列相關(guān)文件,標(biāo)志著我國農(nóng)村地區(qū)發(fā)展迎來新機(jī)遇[1],迎來機(jī)遇就要順勢(shì)而為,將“鄉(xiāng)村振興”戰(zhàn)略貫徹到廣大農(nóng)村地區(qū)。2021年2月21日,《中共中央國務(wù)院關(guān)于全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的意見》指出,實(shí)現(xiàn)民族復(fù)興、農(nóng)村富庶,要堅(jiān)持把解決好“三農(nóng)”問題作為全黨工作重中之重,把全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化,作為實(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興的一項(xiàng)重大任務(wù)[2]?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》為中國特色社會(huì)主義鄉(xiāng)村振興指明了路徑,加快推進(jìn)農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè),推進(jìn)鄉(xiāng)村振興總體戰(zhàn)略是完成鄉(xiāng)村發(fā)展的首要任務(wù)[3]。鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略是我國農(nóng)村脫貧后國家發(fā)展的又一關(guān)鍵戰(zhàn)略,是打造中國特色社會(huì)主義新時(shí)代建設(shè)共享的核心戰(zhàn)略,是實(shí)現(xiàn)全面和均衡發(fā)展新型現(xiàn)代農(nóng)村的重大舉措。但與城市多年來的發(fā)展相比,仍有諸多困境在挑戰(zhàn)中國農(nóng)村振興的發(fā)展,廣大農(nóng)村地區(qū)科技創(chuàng)新投入、人才投入、物質(zhì)資源投入、資金財(cái)政投入等方面均表現(xiàn)不足;廣大農(nóng)村地區(qū)農(nóng)政發(fā)展體系尚不健全,農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的體制機(jī)制尚不完善,農(nóng)業(yè)資源適度配置能力尚為薄弱,而農(nóng)村地區(qū)多年來的產(chǎn)出成果轉(zhuǎn)化率低,農(nóng)村發(fā)展也處于滯緩狀態(tài)等[3]。因此,消除農(nóng)村農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和鄉(xiāng)村振興的障礙因素,是推進(jìn)農(nóng)村農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要課題。實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興發(fā)展,是推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展的重要舉措[3]。

將傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)代農(nóng)業(yè),把農(nóng)業(yè)建立在現(xiàn)代科學(xué)的基礎(chǔ)上,用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)和現(xiàn)代工業(yè)來裝備農(nóng)業(yè),用現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)來管理農(nóng)業(yè),創(chuàng)造出的高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、低耗的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系的過程被稱之為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化[4],這是一個(gè)合理利用資源又保護(hù)環(huán)境的有較高轉(zhuǎn)換效率的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)[3]。對(duì)于具有動(dòng)態(tài)性、區(qū)域性、世界性、時(shí)代性、整體性等特點(diǎn)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化過程,單方面分析農(nóng)業(yè)發(fā)展過程是不全面的,要實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益,社會(huì)效益和生態(tài)效益的可持續(xù)發(fā)展,也應(yīng)著重分析,鄉(xiāng)村建設(shè)和農(nóng)民發(fā)展等方面。農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展問題,是世界各國鞏固國民經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ),建設(shè)健康發(fā)展社會(huì)環(huán)境共同關(guān)注的關(guān)鍵問題,同時(shí)也是國內(nèi)外學(xué)術(shù)研究和爭(zhēng)相探討的熱點(diǎn)課題。發(fā)達(dá)國家在20世紀(jì)50年代末期就開始逐步形成了對(duì)現(xiàn)代化問題探究的熱潮,并且實(shí)現(xiàn)了由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)變。相較于發(fā)達(dá)國家對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評(píng)價(jià)較為成熟的研究,現(xiàn)階段國內(nèi)學(xué)者對(duì)“農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化”熱點(diǎn)的研究主流為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的路徑探索[5-6]、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的推演預(yù)測(cè)[7-8]、鄉(xiāng)村振興背景下的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展前景預(yù)測(cè)[9-10]、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化時(shí)空格局分析[11-13]等。在研究方法上多采用全局主成分分析法[14]、耦合協(xié)調(diào)度模型、熵值法[15]、變異系數(shù)法等。對(duì)于研究中所建立的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,多用“農(nóng)業(yè)投入水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平、農(nóng)業(yè)社會(huì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展水平”指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。孔祥智等[16]在農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展大趨勢(shì)下,開展對(duì)農(nóng)業(yè)農(nóng)村治理建設(shè)現(xiàn)代化研究,即認(rèn)為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平不斷提高,在農(nóng)村治理,農(nóng)村文化,農(nóng)村生態(tài)等方面也應(yīng)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的同步。韓長賦[17]也指出,“農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化”并不是單一的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化,需加快構(gòu)建農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系、農(nóng)業(yè)經(jīng)營體系3大體系,推動(dòng)農(nóng)村文教建設(shè),帶動(dòng)農(nóng)民成長致富奔小康[18]。綜上,目前國內(nèi)外學(xué)者的研究成果較為豐富,但針對(duì)不同區(qū)域,由于設(shè)置的指標(biāo)體系和測(cè)算方法不同,因而得出的最終結(jié)果亦有差異。部分學(xué)者的研究仍停留在“農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化”宏觀概念上,未進(jìn)行與中國實(shí)際情況的融合。從現(xiàn)有研究看,學(xué)者們通常只考慮農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的時(shí)序差異或者空間區(qū)域差異,同時(shí)兼顧時(shí)空尺度的研究不多,此外,相關(guān)研究也較少涉及農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的障礙因素方面,因此,該研究以東北3省為研究區(qū)域,從時(shí)空角度出發(fā),通過建立指標(biāo)體系進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),采用空間自相關(guān)方法分析東北3省各地市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的區(qū)域分異特征,采用地理探測(cè)器對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的障礙因子進(jìn)行反向追蹤,以期能為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的戰(zhàn)略制定和決策指導(dǎo)提供理論參考及對(duì)策建議。

在鄉(xiāng)村振興和推動(dòng)?xùn)|北全面振興等系列重大戰(zhàn)略決策背景下,亟待展開欠發(fā)展地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展評(píng)價(jià)及演化機(jī)理研究,由于東北3省獨(dú)特的自然地理?xiàng)l件和錯(cuò)綜復(fù)雜的發(fā)展環(huán)境,使得農(nóng)業(yè)農(nóng)村協(xié)同一體現(xiàn)代化發(fā)展面臨一定的挑戰(zhàn),因此實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村高質(zhì)量發(fā)展在東北地區(qū)鄉(xiāng)村振興發(fā)展中具有十分重要的意義[1]。鑒于此,該研究在構(gòu)建東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí),參考農(nóng)村建設(shè)治理水平評(píng)測(cè)方法及農(nóng)村綜合創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)方法構(gòu)建4大準(zhǔn)則層,并將4大準(zhǔn)則層指標(biāo)細(xì)化為16個(gè)二級(jí)指標(biāo),對(duì)農(nóng)業(yè)投入水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)效益水平、農(nóng)村建設(shè)發(fā)展水平、生態(tài)可持續(xù)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度分析。對(duì)2010—2019年34個(gè)地級(jí)市研究單元的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)估,進(jìn)而探討東北3省農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展的演化機(jī)理,并結(jié)合實(shí)際提出針對(duì)性意見和對(duì)策。研究結(jié)果可對(duì)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略背景下農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展提供方法論借鑒,為東北農(nóng)村地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展提供科學(xué)支撐。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況因地域差異以及數(shù)據(jù)采集問題,以東北3省為研究對(duì)象。東北地區(qū)包含黑龍江、吉林、遼寧3省(該研究選取34個(gè)地級(jí)市,因大興安嶺地區(qū)和吉林延邊朝鮮族自治州數(shù)據(jù)缺失難以測(cè)度,故不列入測(cè)度范圍),區(qū)域遼闊,由松嫩平原、遼河平原、三江平原共同構(gòu)成廣闊的東北平原,水繞山環(huán)、沃野千里。區(qū)域內(nèi)土質(zhì)以黑土為主,耕地廣布,宜耕荒地接近1億畝(666.67萬hm2),農(nóng)業(yè)發(fā)展條件得天獨(dú)厚,是全國綜合性的大農(nóng)業(yè)基地和保障國家糧食安全的“壓艙石”?！叭r(nóng)”問題、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化問題都需要統(tǒng)籌謀劃和推進(jìn)。近年來,國家多次頒布保護(hù)促進(jìn)東北地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的政策法規(guī),要實(shí)現(xiàn)東北地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展復(fù)蘇,就必須緊抓機(jī)遇,加快實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。研究東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平有利于助力農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民發(fā)展,為其發(fā)展提供指導(dǎo),找出農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展進(jìn)程中的障礙因素更是關(guān)鍵所在,解決農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展進(jìn)程中的障礙才能真正實(shí)現(xiàn)東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化又快又好發(fā)展?；?010—2019年東北地區(qū)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),選取2010、2013、2016、2019年4個(gè)年份,分析東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的時(shí)空分布格局,并討論影響農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的障礙因素,以期為東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供參考。

1.2 研究方法

1.2.1農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化指標(biāo)評(píng)價(jià)體系。由于東北地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)相對(duì)良好,在建立指標(biāo)體系時(shí)參考辛嶺等[19]的理論指標(biāo),結(jié)合東北地區(qū)實(shí)際情況,側(cè)重農(nóng)業(yè)產(chǎn)出、融合鄉(xiāng)村建設(shè)測(cè)度體系,建立新的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,經(jīng)過熵值確權(quán)處理后的指標(biāo)體系如表1所示。

表1 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化指標(biāo)評(píng)價(jià)體系

1.2.2農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平綜合得分測(cè)算。該研究采用熵值法對(duì)指標(biāo)賦權(quán)。熵值法是一種客觀賦權(quán)方法,它通過計(jì)算指標(biāo)的信息熵,根據(jù)指標(biāo)的相對(duì)變化程度對(duì)系統(tǒng)整體的影響來決定指標(biāo)的權(quán)重,是一個(gè)比較成熟的賦權(quán)方法。多重線性加權(quán)函數(shù)法可以解決熵值法中因某個(gè)指標(biāo)的數(shù)值離散程度較大導(dǎo)致權(quán)重偏誤問題,更準(zhǔn)確地表達(dá)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的變動(dòng)趨勢(shì)與地區(qū)差異,采用多重線性加權(quán)函數(shù)方法綜合測(cè)評(píng)各市的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化綜合水平,即農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平,具體步驟如下:

(1)指標(biāo)設(shè)定。設(shè)有m個(gè)地級(jí)市,t個(gè)年份,n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),共同構(gòu)成初始全局評(píng)價(jià)矩陣:

(2)數(shù)據(jù)處理。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱標(biāo)準(zhǔn)化處理,同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)平移,消除負(fù)數(shù)和0的影響。正向指標(biāo)及負(fù)向指標(biāo)公式如下:

式中:i=1,2,…,m;j=1,2,…,n;t=1,2,…,T。

(3)熵值確權(quán)。

(4)分析方法?；谏鲜龃_定的指標(biāo)權(quán)值和wj標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)數(shù)據(jù),xij采用多重線性加權(quán)函數(shù)法計(jì)算第i地級(jí)市t年份的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化綜合評(píng)價(jià)得分,zi,計(jì)算公式如下:

式中,zi為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平綜合評(píng)價(jià)得分,取值范圍在[0,1]區(qū)間。該得分越高代表該省份農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化綜合水平越高。

1.2.3農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平影響因素分析方法。地理探測(cè)器是研究地理現(xiàn)象空間分異性,并揭示其背后驅(qū)動(dòng)因素的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,地理探測(cè)器的基本假設(shè)是:一個(gè)研究區(qū)分若干子區(qū)域,如果子區(qū)域方差之和小于區(qū)域總方差,則存在空間分異性;如果兩變量的空間分布趨于一致,則兩者存在統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)性。核心思想是:如果某個(gè)自變量對(duì)因變量存在相當(dāng)重要的影響,那么自變量和因變量的空間分布應(yīng)該具有相似性[19]。地理探測(cè)器共有4類方法,該研究主要使用因子探測(cè)和交互探測(cè)。模型的公式表達(dá)如下:

1.3 數(shù)據(jù)來源該研究以東北地區(qū)3個(gè)省為研究單位,研究數(shù)據(jù)包括空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)。空間數(shù)據(jù)即行政界限來源于國家動(dòng)態(tài)地圖網(wǎng)最新公布的1∶100萬的電子地圖,在此基礎(chǔ)上利用ArcGIS 10.5軟件進(jìn)行跟蹤矢量化獲得;屬性數(shù)據(jù)來源于2010—2019年《中國農(nóng)墾統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》及黑龍江省、遼寧省、吉林省3省的統(tǒng)計(jì)年鑒[21]。

2 結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平時(shí)空格局演變特征

2.1.1總體發(fā)展特征?；陟貦?quán)算法得出的指標(biāo)權(quán)重(表1),計(jì)算得出東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平的綜合得分(表2)。從整體而言,2010—2019年,東北3省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化總體發(fā)展水平較低,但增長速率快,區(qū)域內(nèi)地級(jí)市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平差異化發(fā)展明顯。由圖1可得,在表1指標(biāo)體系的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平評(píng)測(cè)中,2010—2019年,遼寧省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平一直保持相對(duì)高位,2010年綜合得分為0.181 8,2019年綜合得分為0.232 7,增幅28.01%;黑龍江省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平略低于吉林省和遼寧省,2010年綜合得分為0.127 3,2019年綜合得分為0.174 3,增幅36.90%;吉林省處于中等相位,2010年綜合得分為0.141 1,2019年綜合得分為0.191 5,增幅35.72%。黑龍江省農(nóng)村農(nóng)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)相比其他2個(gè)省份較弱,但農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平增長速率最快。在鄉(xiāng)村振興和推動(dòng)?xùn)|北全面振興等系列重大戰(zhàn)略決策背景下,3省政府分別發(fā)布農(nóng)業(yè)發(fā)展新規(guī)劃,按照規(guī)劃有序發(fā)展,2010—2019年,東北3省不斷提升農(nóng)業(yè)物質(zhì)裝備、科技支撐等水平,優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)布局結(jié)構(gòu),堅(jiān)持落實(shí)各項(xiàng)財(cái)政支農(nóng)政策,保證了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的快速發(fā)展,取得了顯著的效果。

圖1 2010—2019年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化整體發(fā)展水平Fig.1 Overall development level of agricultural modernization in Northeast China from 2010 to 2019

表2 2010—2019年東北地區(qū)地級(jí)市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平及排名

2.1.2農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化時(shí)間格局。由表2數(shù)據(jù)可得,2010—2019年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平均值為2010年0.153 0、2013年0.178 6、2016年0.191 3、2019年0.202 4,表明2010年以來東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平均值表現(xiàn)出持續(xù)上升演化趨勢(shì)。2010—2019年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平均值提升了32.30%,年均增幅達(dá)7.42%,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平仍然在持續(xù)增長,并不斷提高增長速率,漲勢(shì)明顯。2010—2019年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平極差為0.151 6、0.221 3、0.174 5、0.173 5,這就表明2010年以來東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平差異特征日益顯著。但是極差在近幾年有所回落,表明在各政府的努力下東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平地區(qū)內(nèi)部差異也在不斷地縮小。分析表2可得,2010—2019年,大連市和葫蘆島市創(chuàng)造的2個(gè)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平高值為2013年大連市0.296 7及2019年葫蘆島市0.283 6。而遼源市、七臺(tái)河市則連續(xù)10年農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平相對(duì)最低,但是從綜合得分來看,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平仍然持續(xù)增長,漲幅在30.54%～57.51%,屬于高速增長。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化漲幅最低者白城市僅有2.50%的增長;阜新市出現(xiàn)了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化退步的現(xiàn)象,降幅為6.46%。由于地區(qū)人口流失等因素所導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展滯緩甚至退步現(xiàn)象在東北呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢(shì)并且不可逆。

2.1.3基于空間自相關(guān)分析的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平空間格局。根據(jù)34個(gè)地級(jí)市2010—2019年農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化綜合得分,利用ArcGIS 10.5軟件對(duì)東北3省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平綜合得分進(jìn)行空間可視化分析,得到空間分異的總體趨勢(shì)(圖2)。2010—2015年,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展良好地區(qū)位于遼寧西部、南部,以大連、朝陽、沈陽、阜新、丹東為中心;2016—2019年,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展良好地區(qū)位于以沈陽、大連、朝陽為中心的遼寧中部、南部、西部,以吉林市為中心的吉林西部以及以哈爾濱為中心的黑龍江南部。而黑龍江北部及遼寧北部一直處于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化欠發(fā)展?fàn)顟B(tài)。大連、沈陽、吉林、哈爾濱一直處于各省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展前列,對(duì)周邊地級(jí)市有輻射帶動(dòng)作用,這其中大連市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平一直處于東北地區(qū)前列,輻射帶動(dòng)能力最顯著。為了研究農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化在空間上的分異特征,運(yùn)用空問自相關(guān)對(duì)東3省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平進(jìn)行空間變化分析,對(duì)東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展空間變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)可視化,利用全局和局部自相關(guān)進(jìn)一步揭示東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的空間變化特征。

圖2 2010—2019年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平空間演變Fig.2 Spatial evolution of agricultural modernization level in Northeast China from 2010 to 2019

空間自相關(guān)可以分為全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)?？梢陨钊敕治鰱|3省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的空間分布特征,以及其對(duì)區(qū)域內(nèi)相鄰單元的影響程度。全局空間自相關(guān)分析反映東3省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的相關(guān)程度;局部空間自相關(guān)反映某一地級(jí)市與鄰近地級(jí)市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的相互依賴水平。

(1)全局自相關(guān)。通常情況下,莫蘭指數(shù)的最小取值為-1,最大取值為1,莫蘭指數(shù)的值為0時(shí),代表空間不相關(guān);莫蘭指數(shù)的值大于0時(shí),代表空間正相關(guān);當(dāng)莫蘭指數(shù)的值小于0時(shí),代表空間負(fù)相關(guān)。為確保模型正常運(yùn)行,該研究采用賦值的方法補(bǔ)充大興安嶺地區(qū)和吉林延邊朝鮮族自治州的缺失數(shù)據(jù)。通過ArcGIS軟件計(jì)算得出全局莫蘭指數(shù)(Moran’sI指數(shù))如表3所示。利用ArcGIS空間統(tǒng)計(jì)分析工具全局自相關(guān)模型得出2010—2019年間Moran’sI指數(shù)均為正,Moran’sI值為0.227 594～ 0.365 988(z值通過顯著性檢驗(yàn)),顯示以34個(gè)地級(jí)市為空間單元的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平測(cè)度在空間上存在正相關(guān)關(guān)系,證實(shí)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展良好地區(qū)在東北3省存在明顯的地域聚集。

表3 2010—2019年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化全局自相關(guān)統(tǒng)計(jì)值

(2)局部自相關(guān)。通過ArcGIS空間統(tǒng)計(jì)分析工具聚類與異常值分析(Anselin Local Moran’sI)即局部自相關(guān)方法,探討東北3省34個(gè)地級(jí)市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平間的空間相關(guān)性類型及分布狀態(tài)。局部自相關(guān)分析結(jié)果(圖3)表明,2010年High-High Cluster區(qū)集中于研究區(qū)南部分布在大連、鞍山、阜新、丹東,Low-Low Cluster區(qū)集中在研究區(qū)東部,分布在佳木斯、鶴崗、雙鴨山、七臺(tái)河;2013年High-High Cluster區(qū)分布在大連、阜新、新增朝陽、錦州、沈陽,Low-Low Cluster區(qū)分布在雙鴨山、七臺(tái)河,新增雞西;2016年High-High Cluster區(qū)僅分布在大連、朝陽、葫蘆島,Low-Low Cluster區(qū)則擴(kuò)大分布在佳木斯、鶴崗、雙鴨山、七臺(tái)河、伊春;2019年High-High Cluster區(qū)分布在大連、朝陽、葫蘆島、錦州、鞍山,Low-Low Cluster區(qū)則縮小分布在佳木斯、雙鴨山、七臺(tái)河。由此可知,受自然地理?xiàng)l件和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的影響,東北3省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化呈現(xiàn)明顯的南北差異空間格局,遼寧省東部、南部農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較高,以大連市、朝陽市為High-High地域聚集中心;黑龍江省東部農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較低,以雙鴨山市、七臺(tái)河市為Low-Low地域聚集中心。空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)不斷增強(qiáng),且這種分布格局維持較高的演化穩(wěn)定性。

圖3 2010—2019年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化局部空間關(guān)聯(lián)特征Fig.3 Local spatial correlation characteristics of agricultural modernization in Northeast China from 2010 to 2019

2.2 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化時(shí)空格局分異的影響因素

2.2.1農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化時(shí)空格局分異的影響因子分類。經(jīng)過地理探測(cè)器計(jì)算,得到各個(gè)指標(biāo)的p(value)值和q(statist)值,在p值中按照顯著性標(biāo)準(zhǔn)劃定0.05和0.10兩個(gè)界限,0.00≤p≤0.05為強(qiáng)影響因素子,0.05

表4 2010—2019年東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化影響因子分類

2.2.2農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化時(shí)空格局分異的影響因子分析。為進(jìn)一步分析影響東北3省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的關(guān)鍵因素,以便相關(guān)部門制定科學(xué)合理的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展戰(zhàn)略,根據(jù)地理探測(cè)器因子探測(cè)方法測(cè)算各項(xiàng)指標(biāo)的影響程度。分析測(cè)算結(jié)果(表3)可得:2010—2019年,強(qiáng)影響因子X1、X3、X7、X13一直保持高顯著性影響,2015—2019年影響因子X12、X15顯著性提高,成為強(qiáng)影響因子;X14、X11為持續(xù)影響的次影響因子,2010—2019年,X9、X10顯著性提高,影響力不斷增強(qiáng)?？紤]各影響因素可獲得性和可量化性,不對(duì)弱影響因子進(jìn)行分析。

強(qiáng)影響因子主要為農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平、作物多元化、每公頃耕地化肥使用量、鄉(xiāng)村住戶存款余額、鄉(xiāng)村社會(huì)消費(fèi)品零售總額、人工造林面積。歸結(jié)為農(nóng)業(yè)科技投入力度,農(nóng)民收益兩大影響因素。在農(nóng)業(yè)科技投入力度方面,由于東北地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展存在耕地廣大,地勢(shì)平緩等優(yōu)勢(shì)條件,農(nóng)業(yè)發(fā)展類型也是以規(guī)?；a(chǎn)為主,農(nóng)業(yè)科技投入勢(shì)必會(huì)成為強(qiáng)影響因子并長期作用下去,農(nóng)業(yè)科技投入力度高的地區(qū)大連市、長春市、哈爾濱市,不斷創(chuàng)造地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平高值,而黑河市、七臺(tái)河市、遼源市則長期處于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展低值區(qū)域;在農(nóng)民收益方面,農(nóng)民是農(nóng)業(yè)發(fā)展的主體,農(nóng)民從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中受益,并且收益持續(xù)增加,才能提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的積極性,促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化,而東北地區(qū)面臨嚴(yán)峻的人口外流局面,為了留住最后的農(nóng)業(yè)人,地方政府需增加惠民農(nóng)業(yè)政策吸引第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)者,提高農(nóng)業(yè)財(cái)政投入力度,黑龍江省人口外流在東北3省中最為嚴(yán)重,導(dǎo)致大部分地區(qū)有耕地但是耕地利用率不高,從而導(dǎo)致黑龍江省部分地級(jí)市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平持續(xù)低迷。

次影響因子主要為有效灌溉率、鄉(xiāng)村居民人均可支配收入,2015年人工造林面積因子影響力下降為次影響因子,科教支出占消費(fèi)支出比、鄉(xiāng)村每萬人中小學(xué)教師數(shù)量影響力提升。將其歸結(jié)為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力以及鄉(xiāng)村文明建設(shè)水平。在農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力方面,這是影響東北地區(qū)農(nóng)業(yè)長期高效綠色持續(xù)發(fā)展的重要因素,所以化肥施用量、人工造林面積、有效灌溉率等一系列要求農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型向可持續(xù)發(fā)展模式的影響因子,顯著性明顯增強(qiáng),為能持續(xù)提高東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平,需將極影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)化的影響因子顯著性降低,遼寧省部分地級(jí)市,如朝陽市、葫蘆島市根據(jù)地方政策要求,轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展理念,大力發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)、生態(tài)農(nóng)業(yè),以及黑龍江省哈爾濱市為謀求農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型,開展的農(nóng)業(yè)再生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品深加工等措施,都在農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展理念引領(lǐng)下極大地提高了本市的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平;在鄉(xiāng)村文明建設(shè)水平方面,鄉(xiāng)村每萬人中小學(xué)教師數(shù)量、科教支出占消費(fèi)支出比2個(gè)因子影響顯著性凸顯。在鄉(xiāng)村振興,農(nóng)民農(nóng)村農(nóng)業(yè)共同現(xiàn)代化的大背景下,重視農(nóng)村教育、文化等方面的提升是當(dāng)代農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的需求?？傊?鄉(xiāng)村文明建設(shè)不僅要直面農(nóng)村建設(shè)的實(shí)際問題,還要貼近農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化需求。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論該研究在鄉(xiāng)村振興和推動(dòng)?xùn)|北全面振興等系列重大戰(zhàn)略決策背景下,結(jié)合東北地區(qū)實(shí)際情況,側(cè)重農(nóng)業(yè)產(chǎn)出、農(nóng)村建設(shè)方面,建立新的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,運(yùn)用熵值法計(jì)算出各指標(biāo)的評(píng)價(jià)值,通過多重線性加權(quán)函數(shù)法計(jì)算出東北3省34個(gè)地級(jí)市的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化綜合水平;運(yùn)用空間聚類分析方法歸納農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平動(dòng)態(tài)演變特征;采用地理探測(cè)器方法診斷農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)鍵影響因子,得出東北3省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平發(fā)展結(jié)論,結(jié)論如下:

(1)就整體而言,2010—2019年,東北3省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化總體發(fā)展水平較低,但增長速率快,區(qū)域內(nèi)地級(jí)市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平差異化發(fā)展明顯。2010—2019年,遼寧省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平一直保持相對(duì)高位;黑龍江省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平略低于吉林省和遼寧省;吉林省持中相位。2010—2019年,東北3省不斷提升農(nóng)業(yè)物質(zhì)裝備、科技支撐等水平,優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)布局結(jié)構(gòu),堅(jiān)持落實(shí)各項(xiàng)財(cái)政支農(nóng)政策,保證了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的快速發(fā)展,取得了顯著的效果。

(2)2010年以來東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平均值表現(xiàn)出持續(xù)上升演化趨勢(shì),農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平均值提升了32.30%,年均增幅達(dá)到了7.42%,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平仍然在持續(xù)增長,并不斷提高增長速率。2010—2019年極差值波動(dòng)上升,表明2010年以來東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平差異特征日益顯著。在東北地區(qū)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)薄弱的大環(huán)境下,東北3省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平仍然在持續(xù)增長,這是充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)資源稟賦優(yōu)勢(shì),聚焦農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)的成果。需要注意的是,由于地區(qū)人口流失等因素所導(dǎo)致的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展滯緩甚至退步現(xiàn)象在東北呈現(xiàn)擴(kuò)大趨勢(shì)并且不可逆。

(3)2010—2015年,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展良好地區(qū)位于遼寧西部、南部,High-High Cluster區(qū)集中于此,分布在大連、鞍山、阜新、丹東、朝陽、錦州、沈陽;2016—2019年,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展良好地區(qū)位于遼寧中部、南部、西部,吉林西部以及黑龍江南部,High-High Cluster區(qū)分布在大連、朝陽、葫蘆島、錦州、鞍山。而黑龍江北部及遼寧北部一直處于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化欠發(fā)展?fàn)顟B(tài),與Low-Low Cluster區(qū)域基本吻合。則以34個(gè)地級(jí)市為空間單元的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平測(cè)度結(jié)果在空間上存在正相關(guān)關(guān)系,證實(shí)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展良好地區(qū)在東北3省存在地域聚集。受自然地理?xiàng)l件和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的影響,東北3省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化呈現(xiàn)明顯的南北差異空間格局,空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)不斷增強(qiáng),且這種分布格局維持較高的演化穩(wěn)定性。

(4)2010—2015年,強(qiáng)影響因子X1、X3、X7、X13一直保持高顯著性影響,2015—2019年影響因子X12、X15顯著性提高,成為強(qiáng)影響因子;X14、X11為持續(xù)影響的次影響因子,2010—2019年,X9、X10顯著性提高,影響力不斷增強(qiáng)。強(qiáng)影響因子主要為農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平、作物多元化、每公頃耕地化肥使用量、鄉(xiāng)村住戶存款余額、鄉(xiāng)村社會(huì)消費(fèi)品零售總額、人工造林面積。歸結(jié)為農(nóng)業(yè)科技投入力度,農(nóng)民收益兩大影響因素。次影響因子主要為有效灌溉率、鄉(xiāng)村居民人均可支配收入、2015年人工造林面積因子影響力下降為次影響因子,科教支出占消費(fèi)支出比、鄉(xiāng)村每萬人中小學(xué)教師數(shù)量影響力提升。將其歸結(jié)為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力以及鄉(xiāng)村文明建設(shè)水平。而對(duì)東北地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化影響最顯著的仍然是農(nóng)業(yè)科技投入力度。

3.2 建議根據(jù)研究中測(cè)得的強(qiáng)影響因子、次影響因子,對(duì)東北3省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提出建議:

(1)農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平、作物多元化等指標(biāo)因素極大地影響了東北3省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展,要努力提高農(nóng)業(yè)創(chuàng)新能力,增加科技投入水平。實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的總目標(biāo)是農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化關(guān)鍵是農(nóng)業(yè)科技現(xiàn)代化。通過科技強(qiáng)農(nóng)、機(jī)械強(qiáng)農(nóng)、促進(jìn)農(nóng)民增收,推動(dòng)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。要進(jìn)一步加大財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)科技的投入力度,要引導(dǎo)鼓勵(lì)社會(huì)資金流向農(nóng)業(yè)科技,以市場(chǎng)為立足點(diǎn),以地方優(yōu)質(zhì)農(nóng)業(yè)企業(yè)為著力點(diǎn),以政策驅(qū)動(dòng)為切入點(diǎn),制定優(yōu)惠的科技政策,使之成為財(cái)政對(duì)農(nóng)業(yè)科技投入的有效補(bǔ)充。

(2)農(nóng)業(yè)綠色化發(fā)展、低碳化發(fā)展、持續(xù)性發(fā)展更能促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平提升,降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的化肥農(nóng)藥使用率,提高植樹造林面積,保持原有生態(tài)平衡等是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)對(duì)當(dāng)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的要求。更加注重資源節(jié)約,這是農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的基本特征。長期以來,東北地區(qū)一直處于高投入、高消耗,資源透支、過度開發(fā)的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式,因此大力推進(jìn)綠色農(nóng)業(yè)可以提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平,改善東北地區(qū)“高耗低效”現(xiàn)狀,推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展,就是要依靠科技創(chuàng)新和勞動(dòng)者素質(zhì)提升,提高土地產(chǎn)出率、資源利用率、勞動(dòng)生產(chǎn)率,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)節(jié)本增效、節(jié)約增收;推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展,就是要大力推廣綠色生產(chǎn)技術(shù),加快農(nóng)業(yè)環(huán)境突出問題治理[22]。

(3)要把維護(hù)農(nóng)民群眾根本利益、促進(jìn)農(nóng)民共同富裕作為出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn),促進(jìn)農(nóng)民持續(xù)增收。切實(shí)促進(jìn)農(nóng)民持續(xù)增收,調(diào)動(dòng)億萬農(nóng)民的積極性、主動(dòng)性和創(chuàng)造性,要構(gòu)建長效政策機(jī)制,通過發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)等措施增加農(nóng)民財(cái)產(chǎn)性收入?；谵r(nóng)民收入構(gòu)成,多措并舉拓寬增收渠道、挖掘增收潛力、培育增收動(dòng)能。一是不斷加強(qiáng)幫扶,促進(jìn)就地就近就業(yè)創(chuàng)業(yè)。二是推進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合,挖掘農(nóng)村內(nèi)部增收潛力。鼓勵(lì)各地拓展農(nóng)業(yè)多種功能、挖掘鄉(xiāng)村多元價(jià)值,重點(diǎn)發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品加工、鄉(xiāng)村休閑旅游、農(nóng)村電商等產(chǎn)業(yè),讓農(nóng)民合理分享全產(chǎn)業(yè)鏈增值收益;保護(hù)農(nóng)民種糧積極性,發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)營,讓種糧農(nóng)民能獲利、多得利。三是加快農(nóng)村綜合改革,擴(kuò)大資產(chǎn)收益,探索新型農(nóng)村集體經(jīng)濟(jì)發(fā)展路徑[23]。

(4)東北3省應(yīng)增加區(qū)域間交流與合作,增強(qiáng)High-High Cluster區(qū)域的輻射帶動(dòng)效果,同時(shí)培育Low-Low Cluster區(qū)域的增長極。首先,要加強(qiáng)區(qū)域間在先進(jìn)技術(shù)、管理經(jīng)驗(yàn)等方面的交流,避免兩類出現(xiàn)“斷層”區(qū)域現(xiàn)象。其次,Low-Low Cluster區(qū)域不能僅靠輻射作用被動(dòng)提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平,可以通過加大財(cái)政的專項(xiàng)扶持力度,引導(dǎo)農(nóng)業(yè)科技人才與資金的回流,鄉(xiāng)村建設(shè)和農(nóng)民內(nèi)在提升應(yīng)該同時(shí)進(jìn)行,避免農(nóng)民、農(nóng)業(yè)、農(nóng)村三大主體出現(xiàn)“再斷層”[24]。