張冰秋

（宿州學(xué)院 商學(xué)院，安徽 宿州 234000）

0 引言

農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化是中國式現(xiàn)代化的重要組成部分，對滿足人民美好生活需要、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展和夯實(shí)國家安全基礎(chǔ)具有重大意義，2021—2023 年的中央一號文件都強(qiáng)調(diào)加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化是全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興的重點(diǎn)工作。但相比于新型工業(yè)、國防及科學(xué)技術(shù)等現(xiàn)代化，農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化始終是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的短板，農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化是伴隨全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化的長期國家任務(wù)[1]，動態(tài)評估農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化成為重要的學(xué)術(shù)主題之一。

目前，學(xué)術(shù)界對農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的研究頗豐[2—4]?，F(xiàn)有文獻(xiàn)為本文提供了重要基礎(chǔ)和參考依據(jù)，如評價(jià)指標(biāo)除延續(xù)農(nóng)業(yè)、農(nóng)村現(xiàn)代化外還應(yīng)考量鄉(xiāng)村振興要求，評價(jià)方法應(yīng)考慮信息差異、信息重復(fù)問題等。但農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化既不是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的簡單延伸，也不是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)村現(xiàn)代化的簡單加成，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是農(nóng)村現(xiàn)代化的物質(zhì)基礎(chǔ)，農(nóng)村現(xiàn)代化是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的上層建筑，兩者缺一不可[5]，農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化評價(jià)指標(biāo)需精準(zhǔn)反映上述邏輯關(guān)系。從指標(biāo)構(gòu)建文獻(xiàn)來看，多數(shù)文獻(xiàn)均期望通過指標(biāo)數(shù)量來增加結(jié)果精度[6—8]，但均沒有考慮農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化并非農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)村現(xiàn)代化的簡單加成問題。

因此，本文根據(jù)《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》和“十四五”規(guī)劃的相關(guān)界定，將農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化劃分為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)村現(xiàn)代化兩個(gè)系統(tǒng)，利用組合權(quán)重客觀反映子系統(tǒng)信息差異和信息重復(fù)對農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的作用程度。同時(shí)，在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，判斷農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的薄弱環(huán)節(jié)和突出優(yōu)勢，利用泰爾指數(shù)評價(jià)東、中、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的區(qū)域差距，利用莫蘭指數(shù)考察農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的空間集聚特征。

1 指標(biāo)體系構(gòu)建

農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化指標(biāo)構(gòu)建參考政府發(fā)布的相關(guān)政策文件，借鑒張小允和許世衛(wèi)（2022）[9]的研究，將農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化劃分為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)村現(xiàn)代化兩個(gè)系統(tǒng)，結(jié)合我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)進(jìn)一步優(yōu)化評價(jià)指標(biāo)體系。

1.1 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價(jià)指標(biāo)體系

農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是一個(gè)由現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)來裝備農(nóng)業(yè)和用現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)來管理農(nóng)業(yè)的可持續(xù)生態(tài)系統(tǒng)，主要特征表現(xiàn)為生產(chǎn)過程機(jī)械化、生產(chǎn)技術(shù)科學(xué)化和經(jīng)營方式市場化[10]。根據(jù)2021 年中央一號文件和“十四五”規(guī)劃的總體要求，到2025年，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化主要目標(biāo)包括農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)代化邁上新臺階、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)更加穩(wěn)固、糧食和重要農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)保障更加有力、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和區(qū)域布局明顯優(yōu)化、農(nóng)業(yè)質(zhì)量效益和競爭力明顯提升，根據(jù)上述目標(biāo)要求，將農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化劃分為6個(gè)子系統(tǒng)。其中，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化考察農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的糧食產(chǎn)業(yè)規(guī)模和安全程度，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化從農(nóng)業(yè)耕地質(zhì)量維度考察農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的保障能力，農(nóng)業(yè)經(jīng)營現(xiàn)代化考察農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)度和市場化程度，農(nóng)業(yè)科技現(xiàn)代化考察農(nóng)業(yè)的機(jī)械化和自動化程度，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出現(xiàn)代化考察農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，農(nóng)業(yè)可持續(xù)現(xiàn)代化考察農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的持久性。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價(jià)指標(biāo)體系見下頁表1。

表1 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評價(jià)指標(biāo)體系

1.2 農(nóng)村現(xiàn)代化評價(jià)指標(biāo)體系

國家對農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)規(guī)劃方向非常明確，一是建設(shè)“生態(tài)宜居”的農(nóng)村，二是解決基礎(chǔ)設(shè)施薄弱等問題，根據(jù)相關(guān)文件精神，到2025 年，農(nóng)村生活設(shè)施便利化初步實(shí)現(xiàn)，城鄉(xiāng)基本公共服務(wù)均等化水平明顯提高，現(xiàn)代鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)體系基本形成，農(nóng)村生產(chǎn)生活方式綠色轉(zhuǎn)型取得積極進(jìn)展，農(nóng)村生態(tài)環(huán)境得到明顯改善，鄉(xiāng)村面貌和發(fā)展活力發(fā)生顯著變化，鄉(xiāng)村文明程度得到新提升，農(nóng)村發(fā)展安全保障更加有力，農(nóng)民獲得感、幸福感、安全感明顯提高。為此，將農(nóng)村現(xiàn)代化劃分為6 個(gè)子系統(tǒng)，其中農(nóng)村設(shè)施現(xiàn)代化考察基礎(chǔ)設(shè)施和基本公共服務(wù)向農(nóng)村延伸覆蓋程度，為農(nóng)村現(xiàn)代化提供設(shè)施保障；農(nóng)村經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代化考察農(nóng)村居民的可支配收入和農(nóng)村地區(qū)的消費(fèi)能力，間接體現(xiàn)農(nóng)村現(xiàn)代化的經(jīng)濟(jì)能力；農(nóng)村生活現(xiàn)代化考察農(nóng)村居民的幸福感和滿足感；農(nóng)村文化現(xiàn)代化考察農(nóng)村地區(qū)的娛樂性和教育公平性，體現(xiàn)農(nóng)村現(xiàn)代化的文明程度；農(nóng)村治理現(xiàn)代化考察農(nóng)村地區(qū)的安全程度和自治能力，讓農(nóng)民感到有奔頭、有依靠[11]；農(nóng)村生態(tài)現(xiàn)代化考察農(nóng)村地區(qū)人與自然和諧共生程度，使農(nóng)村現(xiàn)代化達(dá)到可持續(xù)發(fā)展目的。農(nóng)村現(xiàn)代化評價(jià)指標(biāo)體系見表2。

表2 農(nóng)村現(xiàn)代化評價(jià)指標(biāo)體系

1.3 數(shù)據(jù)來源及說明

數(shù)據(jù)主要來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)業(yè)年鑒》《中國城鄉(xiāng)建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和中國電力企業(yè)聯(lián)合會官網(wǎng)，時(shí)間跨度為2015—2021年，研究對象為我國30個(gè)省份（不含西藏和港澳臺）。城鎮(zhèn)化率數(shù)據(jù)由地區(qū)年末常住人口和城鎮(zhèn)人口計(jì)算得出，教育類農(nóng)村居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)由《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國農(nóng)業(yè)年鑒》數(shù)據(jù)共同計(jì)算得出，泰爾指數(shù)中的人口項(xiàng)為鄉(xiāng)村人口數(shù)量。

2 研究方法

2.1 組合權(quán)重評價(jià)法

通過乘法合成確定指標(biāo)的組合權(quán)重，從而避免簡單加成農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)村現(xiàn)代化[12,13]。由于評價(jià)指標(biāo)對農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的影響性質(zhì)不同，先將指標(biāo)劃分為正向和負(fù)向指標(biāo)，正向指標(biāo)值越大，農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化程度越高，負(fù)向指標(biāo)值越大，農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化程度越低。為使指標(biāo)影響方向及量綱統(tǒng)一，對指標(biāo)值進(jìn)行歸一化處理。

為避免極端0 和1 的標(biāo)準(zhǔn)化值影響熵權(quán)計(jì)算，分別擴(kuò)大最大值1.01 倍和最小值0.99 倍，得到標(biāo)準(zhǔn)化值后，利用熵權(quán)法度量信息差異的離散程度權(quán)重，公式如下：

利用復(fù)相關(guān)系數(shù)法度量信息重復(fù)的相關(guān)度權(quán)重：

其中，Wi為第i個(gè)指標(biāo)的組合權(quán)重，為第i個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)或復(fù)相關(guān)系數(shù)的權(quán)重，k=1，2。依據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化各指標(biāo)的組合權(quán)重，加權(quán)求和得到二級系統(tǒng)的現(xiàn)代化指數(shù)和總體農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化指數(shù)：

其中，Zjs為第j個(gè)省份第s個(gè)二級系統(tǒng)的現(xiàn)代化指數(shù)，xji為第j個(gè)省份第i個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值，ARMj為第j個(gè)省份的總體農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化指數(shù)，m=12 為二級系統(tǒng)數(shù)量，全國二級系統(tǒng)現(xiàn)代化指數(shù)和總體農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化指數(shù)由地區(qū)加權(quán)平均求得。

2.2 泰爾指數(shù)法

泰爾指數(shù)可以考察農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的區(qū)域差距特征，引入鄉(xiāng)村人口變量Hij，表示第i個(gè)區(qū)域第j個(gè)省份的鄉(xiāng)村人口數(shù)量，表示所有地區(qū)的鄉(xiāng)村人口總量，泰爾指數(shù)的計(jì)算公式為：

其中，ARMij表示第i個(gè)區(qū)域第j個(gè)省份的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化指數(shù)，ARM表示所有地區(qū)的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代指數(shù)。對泰爾指數(shù)進(jìn)一步分解，可將其分解為組內(nèi)差距和組間差距，并計(jì)算出組內(nèi)和組間差距對總體差距的貢獻(xiàn)率。

2.3 莫蘭指數(shù)法

莫蘭指數(shù)可以考察農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的空間集聚特征，包括全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)。本文采用空間鄰近權(quán)重和地理距離權(quán)重兩種矩陣，分別考察農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化在空間鄰近和地理距離維度的空間集聚特征，其中空間鄰近矩陣以地區(qū)是否邊緣相鄰為標(biāo)準(zhǔn)，地理距離矩陣以地區(qū)省會城市之間的距離為標(biāo)準(zhǔn)。莫蘭指數(shù)的取值范圍一般為[-1，1]，當(dāng)-1≤Moran's I＜0且顯著時(shí)，表示農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化存在負(fù)向空間集聚關(guān)系，當(dāng)0＜Moran's I≤1且顯著時(shí)，表示農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化存在正向空間集聚關(guān)系，當(dāng)Moran's I=0且顯著時(shí)，表示農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化隨機(jī)離散分布。

3 我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的統(tǒng)計(jì)評價(jià)

3.1 我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的統(tǒng)計(jì)結(jié)果及分析

依據(jù)組合權(quán)重評價(jià)法測算我國2015—2021年的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化指數(shù)，具體指標(biāo)的組合權(quán)重結(jié)果見表1和表2，由組合權(quán)重和農(nóng)業(yè)農(nóng)村標(biāo)準(zhǔn)化值求得各系統(tǒng)現(xiàn)代化程度，在此基礎(chǔ)上計(jì)算均值及標(biāo)準(zhǔn)差，以反映系統(tǒng)現(xiàn)代化水平及其穩(wěn)定度，結(jié)果見表3。

表3 2015—2021年我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化結(jié)果

由表3 可知：（1）我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化指數(shù)均值為0.315，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化（均值為0.155）稍遜于農(nóng)村現(xiàn)代化（均值為0.161），農(nóng)業(yè)科技、農(nóng)村設(shè)施和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)代化相對領(lǐng)先，農(nóng)村治理、農(nóng)業(yè)可持續(xù)和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的現(xiàn)代化相對落后。（2）2015—2021 年，我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化增長9.29%，增長趨勢平穩(wěn)，2017 年和2020 年增長幅度較大，2019 年和2021 年呈負(fù)增長，表明我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化存在增長阻力，具有反彈可能。（3）2015—2021年，我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化增長優(yōu)于農(nóng)村現(xiàn)代化。其中農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化增長11.55%，增長趨勢平穩(wěn)；農(nóng)村現(xiàn)代化增長7.14%，增長趨勢同樣平穩(wěn)，表明我國農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)有待加強(qiáng)。（4）農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化子系統(tǒng)漲跌不一，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)、農(nóng)業(yè)科技、農(nóng)村生活、農(nóng)村文化等7 個(gè)子系統(tǒng)現(xiàn)代化呈正增長，平均增長18.99%，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)經(jīng)營、農(nóng)業(yè)可持續(xù)等5個(gè)子系統(tǒng)現(xiàn)代化呈負(fù)增長，平均下跌3.98%，2015—2021 年共有12 個(gè)子系統(tǒng)出現(xiàn)負(fù)增長現(xiàn)象，2020 年農(nóng)業(yè)科技現(xiàn)代化為最大增幅子系統(tǒng)，2016年農(nóng)村經(jīng)濟(jì)現(xiàn)代化為最大跌幅子系統(tǒng)。

3.2 各省份農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的統(tǒng)計(jì)結(jié)果及分析

為研究我國各省份農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化，利用組合權(quán)重法和各省份標(biāo)準(zhǔn)化值，測算各省份的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、農(nóng)村現(xiàn)代化和農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化。在此基礎(chǔ)上計(jì)算各系統(tǒng)平均值及標(biāo)準(zhǔn)差，因篇幅所限，地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)村現(xiàn)代化僅列舉平均值，結(jié)果見表4。

表4 2015—2021年30個(gè)省份的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化結(jié)果

由表4可知，（1）山東、廣東、四川等8個(gè)省份農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化優(yōu)勢突出，指數(shù)均值在0.4以上，青海、寧夏等10個(gè)省份農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化相較落后，指數(shù)均值不足0.2；（2）對比農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)村現(xiàn)代化，山東、河南、江蘇等6個(gè)省份農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展較好，四川、浙江、廣東等8個(gè)省份農(nóng)村現(xiàn)代化發(fā)展較好，相關(guān)指數(shù)均在0.2以上，青海、寧夏等省份的農(nóng)業(yè)、農(nóng)村現(xiàn)代化指數(shù)均不足0.1；（3）農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化頭部地區(qū)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化優(yōu)于農(nóng)村現(xiàn)代化，尾部地區(qū)農(nóng)村現(xiàn)代化優(yōu)于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，表明我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化頭部地區(qū)主要受益于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，尾部地區(qū)主要受益于農(nóng)村現(xiàn)代化；（4）從農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化演化趨勢來看，2015—2021 年多數(shù)省份實(shí)現(xiàn)正向增長，少數(shù)省份呈負(fù)增長，走勢呈略微波動狀態(tài)，山西、海南、安徽和河北漲幅超過20%，上海和江蘇呈負(fù)增長，2017 年和2020 年為增長關(guān)鍵年，共有27個(gè)和26 個(gè)省份正向增長，2019 年為最大阻力年，共有16個(gè)省份負(fù)向增長。

4 我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的特征分析

4.1 我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的主導(dǎo)模式與發(fā)展類型

考慮到地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化存在資源稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口紅利等因素差異，僅從宏觀維度無法準(zhǔn)確判斷薄弱環(huán)節(jié)和突出優(yōu)勢，因此從橫向和縱向兩個(gè)維度劃分農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的發(fā)展結(jié)構(gòu)。橫向劃分標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的突出優(yōu)勢，優(yōu)勢相同的歸為一類，主要考察農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的主導(dǎo)模式；縱向劃分標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化時(shí)間維度的結(jié)構(gòu)變化，農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化趨弱發(fā)展的劃分為“結(jié)構(gòu)趨弱型”，維持不變的劃分為“結(jié)構(gòu)穩(wěn)定型”，向好發(fā)展的劃分為“結(jié)構(gòu)向好型”，主要考察農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的發(fā)展類型。最終得到我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化結(jié)構(gòu)劃分結(jié)果。

從橫向維度來看，我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化由單系統(tǒng)和多系統(tǒng)共存主導(dǎo)。具體而言：（1）有18 個(gè)省份由農(nóng)業(yè)科技、農(nóng)村設(shè)施和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)單系統(tǒng)獨(dú)立主導(dǎo)，其中江蘇、安徽、河北等8個(gè)省份為農(nóng)業(yè)科技發(fā)達(dá)型主導(dǎo)模式，重慶、貴州、湖南等6個(gè)省份為農(nóng)村設(shè)施先進(jìn)型主導(dǎo)模式，海南、天津、北京和上海為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先型主導(dǎo)模式。（2）有12個(gè)省份由農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)、農(nóng)業(yè)科技、農(nóng)村生活、農(nóng)村文化等多系統(tǒng)聯(lián)合主導(dǎo)，有遼寧、山東、山西等4個(gè)省份為2個(gè)系統(tǒng)聯(lián)合主導(dǎo)的農(nóng)業(yè)農(nóng)村混合型模式，廣西、福建、湖北等8個(gè)省份為2個(gè)以上系統(tǒng)聯(lián)合主導(dǎo)的農(nóng)業(yè)農(nóng)村混合型模式。

從縱向維度來看，我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化包括結(jié)構(gòu)趨弱型、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定型和結(jié)構(gòu)向好型3 種發(fā)展類型，整體結(jié)構(gòu)以穩(wěn)定型為主。具體而言：（1）黑龍江、云南、北京等18個(gè)省份的結(jié)構(gòu)保持穩(wěn)定，其薄弱環(huán)節(jié)主要為農(nóng)業(yè)經(jīng)營和農(nóng)村治理，吉林、上海、陜西和廣東的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性欠佳。（2）重慶、天津、廣西等8個(gè)省份結(jié)構(gòu)趨弱發(fā)展，其薄弱環(huán)節(jié)主要為農(nóng)業(yè)可持續(xù)和農(nóng)村治理，海南、天津、江蘇的優(yōu)勢趨弱發(fā)展，廣西、重慶和貴州的短板趨弱發(fā)展。（3）甘肅、山西、內(nèi)蒙古和新疆的結(jié)構(gòu)向好發(fā)展，其薄弱環(huán)節(jié)主要為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)、農(nóng)業(yè)經(jīng)營、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和農(nóng)村治理。

4.2 我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的區(qū)域差距特征

為研究農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的區(qū)域差距，按照國家統(tǒng)計(jì)局三大地區(qū)分類法將我國劃分為東、中、西三大地區(qū)。最終以農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化為權(quán)重、以鄉(xiāng)村人口數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)計(jì)算泰爾指數(shù)，結(jié)果見表5。

表5 我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的泰爾指數(shù)及分解

由表5 可知：（1）我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的總體泰爾指數(shù)均值為0.120，組內(nèi)差距遠(yuǎn)大于組間差距，東部地區(qū)的區(qū)域差距最大，其次為西部地區(qū)和中部地區(qū)；（2）我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化總體差距先升后降，相對2015年，2021年泰爾指數(shù)下降13.6%。組內(nèi)和組間差距均表現(xiàn)出與總體差距相同（先升后降）的演化特征，組內(nèi)和組間泰爾指數(shù)分別下降9.9%和50.9%。東部地區(qū)差距呈下降趨勢，泰爾指數(shù)下降17.1%，中部和西部地區(qū)差距呈上升趨勢，泰爾指數(shù)分別增加6.2%和1.2%；（3）從貢獻(xiàn)率來看，我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化差距主要來源于組內(nèi)差距，其中東部地區(qū)占40.7%、中部地區(qū)占29.0%、西部地區(qū)占30.3%，組間差距對總體差距的影響較小。結(jié)合貢獻(xiàn)率演化趨勢，相比2015年，2021年組內(nèi)貢獻(xiàn)率呈上升趨勢，組間貢獻(xiàn)率呈下降趨勢，表明組內(nèi)差距對總體差距的作用進(jìn)一步加劇。但東部地區(qū)的貢獻(xiàn)率呈下降趨勢，中西部地區(qū)的貢獻(xiàn)率呈上升趨勢，說明東部地區(qū)差距對總體差距的影響逐漸減少。

4.3 我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的空間集聚特征

為探究農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化在空間鄰近和地理距離的集聚特征，通過構(gòu)建兩種權(quán)重矩陣（空間鄰近權(quán)重矩陣和地理距離權(quán)重矩陣）分別計(jì)算全局Moran指數(shù)（見表6）。表6顯示：空間鄰近全局Moran指數(shù)的P值大于0.05，地理距離全局Moran 指數(shù)的P 值2015—2019 年小于0.05，2020—2021年大于0.05。表明我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化考慮空間鄰近的集聚效應(yīng)不顯著，考慮地理距離的集聚效應(yīng)呈階段性變化，2015—2019年表現(xiàn)為空間負(fù)相關(guān)，2020—2021年空間集聚效應(yīng)失效?？傮w而言，我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的空間集聚不受鄰近因素限制，地理距離的空間集聚效應(yīng)不理想。

表6 我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的全局Moran指數(shù)

通過計(jì)算地理距離權(quán)重矩陣的局部莫蘭指數(shù)，研究2015—2019 年農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的局部集聚狀態(tài)（見表7）。表7 顯示：第一，2015—2019 年我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化局部空間以“低高”集聚和“低低”集聚為主，主要分布在第四象限和第三象限。具體而言，“高低”集聚（第四象限）常駐地區(qū)包括河北、黑龍江、江蘇等13 個(gè)省份，地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化明顯高于周邊，一般為極化中心位置?！暗偷汀奔郏ǖ谌笙蓿┏ｑv地區(qū)包括北京、天津、吉林等7個(gè)省份，地區(qū)及其周邊的農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化較低，但空間正相關(guān)集聚?！暗透摺奔郏ǖ诙笙蓿┏ｑv地區(qū)包括甘肅、青海、寧夏、新疆4個(gè)省份，地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化不高，被高農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化包圍?！案吒摺奔郏ǖ谝幌笙蓿┏ｑv地區(qū)僅四川1個(gè)省份，農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化空間集聚與周邊形成了高速雙向的正相關(guān)溢出效應(yīng)。第二，2015—2019 年我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化空間集聚結(jié)構(gòu)相對穩(wěn)定，多數(shù)地區(qū)保持固定的空間集聚狀態(tài)，少數(shù)地區(qū)出現(xiàn)輕微波動，如2016年內(nèi)蒙古和云南分別下調(diào)為“低高”集聚和“高低”集聚、2017 年山西和遼寧回調(diào)為“低低”集聚、2018 年云南回調(diào)為“高高”集聚而陜西下調(diào)為“低低”集聚、2019 年陜西回調(diào)為“低高”集聚。

表7 我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化局部空間集聚的象限分布

5 結(jié)論

本文利用由熵權(quán)法和復(fù)相關(guān)系數(shù)法構(gòu)成的組合權(quán)重評價(jià)法，客觀反映子系統(tǒng)信息差異和信息重復(fù)對農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的作用程度，以解決農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化不是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)村現(xiàn)代化簡單加成的問題，同時(shí)判斷農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的薄弱環(huán)節(jié)和突出優(yōu)勢，利用泰爾指數(shù)評價(jià)東、中、西部地區(qū)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的區(qū)域差距，利用莫蘭指數(shù)考察農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的空間集聚特征。研究結(jié)果表明：（1）2015—2021 年，我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化指數(shù)均值為0.315，山東、廣東、四川等省份優(yōu)勢突出，多數(shù)地區(qū)實(shí)現(xiàn)正增長，2017 年和2020 年為增長關(guān)鍵年，2019 年為最大阻力年。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化稍遜農(nóng)村現(xiàn)代化，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化增長優(yōu)于農(nóng)村現(xiàn)代化；（2）農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化由單系統(tǒng)和多系統(tǒng)共存主導(dǎo)，發(fā)展類型以結(jié)構(gòu)穩(wěn)定型為主，包括農(nóng)業(yè)科技發(fā)達(dá)型、農(nóng)村設(shè)施先進(jìn)型、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)領(lǐng)先型和農(nóng)業(yè)農(nóng)村混合型4 種主導(dǎo)模式，包括結(jié)構(gòu)趨弱型、結(jié)構(gòu)穩(wěn)定型和結(jié)構(gòu)向好型3 種發(fā)展類型，農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的薄弱環(huán)節(jié)主要為農(nóng)村治理、農(nóng)業(yè)經(jīng)營和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)；（3）我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化泰爾指數(shù)為0.120，總體差距先升后降，組內(nèi)差距遠(yuǎn)大于組間差距，東部地區(qū)差距最大。農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化區(qū)域差距主要來源于組內(nèi)差距，尤其是東部地區(qū)差距，但東部地區(qū)的影響正在逐漸減小。（4）我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化空間集聚不受邊緣鄰近限制，考慮地理距離后空間集聚效應(yīng)呈階段性變化，2015—2019年表現(xiàn)為空間負(fù)相關(guān)，局部集聚結(jié)構(gòu)相對穩(wěn)定，以“低高”集聚和“低低”集聚為主，2020—2021年空間集聚失效。