楊 強(qiáng)，祝宏輝

（1.石河子大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆 石河子 832000；2.開封大學(xué)財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河南 開封 475000）

0 引言

資源配置對(duì)于任何部門和任何行業(yè)的發(fā)展都至關(guān)重要，尤其是對(duì)于農(nóng)業(yè)而言。在世界百年未有之大變局加速演變的環(huán)境下，要確保農(nóng)業(yè)穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)、農(nóng)民穩(wěn)步增收以及農(nóng)村穩(wěn)定安寧，既需要提高農(nóng)業(yè)資源的利用效率，也需要提升農(nóng)業(yè)資源的配置效率。在現(xiàn)有資源條件下，提高資源配置和利用效率已成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心問(wèn)題。當(dāng)前，我國(guó)農(nóng)業(yè)資源配置存在許多突出和尖銳的矛盾，農(nóng)業(yè)資源配置問(wèn)題依然十分突出，包括農(nóng)業(yè)資源配置失衡、配置不充分、配置轉(zhuǎn)型滯后等。同時(shí)，資源短缺已不再是困擾中國(guó)城鄉(xiāng)融合發(fā)展的主要因素，而資源錯(cuò)配成為城鄉(xiāng)融合的主要制約因素和農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展滯后的關(guān)鍵因素[1]，制度約束與政府職能錯(cuò)位加重了城鄉(xiāng)要素配置不合理[2]問(wèn)題，這些問(wèn)題不僅導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)的總量全要素生產(chǎn)率降低[3]，還嚴(yán)重制約了城鄉(xiāng)融合發(fā)展水平的提升[4]，進(jìn)一步導(dǎo)致我國(guó)農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展不充分，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)相對(duì)緩慢。要改變城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)，既需要推動(dòng)城鄉(xiāng)要素平等交換，也需要促進(jìn)城鄉(xiāng)之間公共資源的均衡配置[5]，提高農(nóng)業(yè)資源配置效率是促進(jìn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)興旺的關(guān)鍵，而優(yōu)化要素配置是鄉(xiāng)村振興的基石。關(guān)于測(cè)算農(nóng)業(yè)資源配置效率的方法，F(xiàn)arrell（1957）[6]提出了前沿生產(chǎn)函數(shù)的概念，Balk（1998）[7]應(yīng)用方向距離函數(shù)測(cè)量利潤(rùn)效率和生產(chǎn)率的變化，并將兩者之間的差距定義為配置效率。也有學(xué)者采用泰爾指數(shù)法、隨機(jī)前沿模型計(jì)算資源配置效率。

本文通過(guò)構(gòu)建超效率EBM模型來(lái)測(cè)算2001—2022年我國(guó)農(nóng)業(yè)資源配置效率，采用Dagum 基尼系數(shù)、馬爾可夫鏈探究其空間差異和動(dòng)態(tài)演進(jìn)規(guī)律，用地理探測(cè)器考察其時(shí)空演進(jìn)的驅(qū)動(dòng)因素。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

本文基于投入和產(chǎn)出兩個(gè)方面構(gòu)建農(nóng)業(yè)資源配置效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，下設(shè)17個(gè)投入指標(biāo)、5個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，如下頁(yè)表1 所示。采用2001—2022 年我國(guó)31 個(gè)省份（不含港澳臺(tái)）的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)來(lái)自EPS數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)證分析中將31個(gè)省份劃分為東部、中部、西部、東北四大地區(qū)。

表1 農(nóng)業(yè)資源配置效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.2 研究方法

（1）超效率EBM模型。公式如下：

其中，γ*為在規(guī)模報(bào)酬可變情況下的農(nóng)業(yè)資源配置的最佳效率；si表示農(nóng)業(yè)資源配置中投入要素的松弛變量；xij和yrj表示農(nóng)業(yè)資源配置中第j個(gè)省份的第i類投入和第r類產(chǎn)出；wi表示農(nóng)業(yè)資源配置中各項(xiàng)投入指標(biāo)的重要程度，滿足表示省份；n為省份個(gè)數(shù)；m和s表示農(nóng)業(yè)資源配置中投入和產(chǎn)出的數(shù)量；θ表示徑向部分的規(guī)劃參數(shù)；λj表示線性組合系數(shù)；εx表示關(guān)鍵參數(shù)，滿足0 ≤εx≤1。

（2）Dagum基尼系數(shù)及其分解。本文采用Dagum基尼系數(shù)測(cè)度我國(guó)農(nóng)業(yè)資源配置效率的地區(qū)差異，計(jì)算公式為：

其中，Yji(Yhr)表示j(h)地區(qū)內(nèi)i(r)省份的農(nóng)業(yè)資源配置效率，nj(nh)表示j(h)地區(qū)內(nèi)省份的數(shù)量，表示我國(guó)農(nóng)業(yè)資源配置效率，k表示地區(qū)個(gè)數(shù)。

其中，Gjj表示j地區(qū)內(nèi)農(nóng)業(yè)資源配置效率的基尼系數(shù)，Gjh表示j地區(qū)與h地區(qū)之間農(nóng)業(yè)資源配置效率的基尼系數(shù)，其中表示j(h)地區(qū)農(nóng)業(yè)資源配置效率的平均值。

總體基尼系數(shù)G可以分解為區(qū)域內(nèi)差異Gw、區(qū)域間差異Gnb和超變密度Gwt，計(jì)算公式為：

（3）馬爾可夫鏈。本文構(gòu)建不同時(shí)刻農(nóng)業(yè)資源配置效率屬性類型之間的轉(zhuǎn)移概率矩陣[8]：

其中，mij為轉(zhuǎn)移概率，即在t時(shí)刻，農(nóng)業(yè)資源配置效率的類型為i的區(qū)域在下一時(shí)刻轉(zhuǎn)移到類型為j的區(qū)域的概率；nij表示自t時(shí)刻至下一時(shí)刻狀態(tài)i轉(zhuǎn)移到狀態(tài)j的概率；ni表示t時(shí)刻以來(lái)狀態(tài)i的概率。

空間馬爾可夫鏈（Spatial Markov Chain）是一種用于描述狀態(tài)在空間上轉(zhuǎn)移的概率模型。它是傳統(tǒng)馬爾可夫鏈的擴(kuò)展，考慮了狀態(tài)之間的空間相互關(guān)系。公式如下：

其中，lag為農(nóng)業(yè)資源配置效率的空間滯后算子，xi為區(qū)域單元農(nóng)業(yè)資源配置效率屬性值，wij為單元j的觀測(cè)值對(duì)于位置i的空間滯后算子的權(quán)重。

根據(jù)空間滯后類型i，將傳統(tǒng)馬爾可夫矩陣分解為k個(gè)條件轉(zhuǎn)移概率矩陣；對(duì)于第k個(gè)條件轉(zhuǎn)移概率矩陣，mij(k)表示此時(shí)刻的空間滯后類型i在下一時(shí)刻轉(zhuǎn)為類型j的空間轉(zhuǎn)移概率[9]。

（4）地理探測(cè)器。地理探測(cè)器是通過(guò)探測(cè)自變量與因變量的空間分布是否具有相似性來(lái)揭示引起因變量空間分異的驅(qū)動(dòng)力。本文采用q值來(lái)度量各因素對(duì)農(nóng)業(yè)資源配置效率時(shí)空演進(jìn)的影響程度，計(jì)算公式如下：

其中，0 ＜q＜1，q值越大表示對(duì)農(nóng)業(yè)資源配置效率時(shí)空演進(jìn)的解釋力越大。σ2為總離散方差，nk為分區(qū)k的樣本數(shù)，σh2為分區(qū)k的離散方差。

2 農(nóng)業(yè)資源配置效率的時(shí)序變化特征

本文采用超效率EBM 模型對(duì)2021—2022 年我國(guó)31個(gè)省份的農(nóng)業(yè)資源配置效率進(jìn)行測(cè)度（結(jié)果略）。整體來(lái)看，農(nóng)業(yè)資源配置效率在研究期內(nèi)呈現(xiàn)一個(gè)螺旋式提升的過(guò)程，先后經(jīng)歷四次波動(dòng)，分別是2001—2006 年、2007—2012 年、2013—2017 年、2018—2022 年，前三次表現(xiàn)為先上升后下降，第四次為上升階段。在此期間，農(nóng)業(yè)資源配置效率從2001年的1.05增長(zhǎng)到2022年的1.1，年均增長(zhǎng)率為0.258%。從發(fā)展歷程來(lái)看，農(nóng)業(yè)資源配置效率在2001—2003 年出現(xiàn)了小幅提升，主要原因在于我國(guó)于2001 年加入了WTO，農(nóng)業(yè)出口實(shí)現(xiàn)了持續(xù)快速增長(zhǎng)和全面發(fā)展，這在一定程度上優(yōu)化了農(nóng)業(yè)資源配置，提升了農(nóng)業(yè)資源配置效率。2006 年我國(guó)全面取消了農(nóng)業(yè)稅、特產(chǎn)稅和各種附加費(fèi)，減輕了農(nóng)民負(fù)擔(dān)，進(jìn)一步釋放了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力，提升了農(nóng)業(yè)資源配置效率。在樣本期內(nèi)，農(nóng)業(yè)資源配置效率提升幅度較大的是2015 年和2016 年，這源于我國(guó)的農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，完善市場(chǎng)配置機(jī)制，保障農(nóng)產(chǎn)品的有效供給，增加了農(nóng)民收入，推進(jìn)農(nóng)業(yè)資源配置效率的提升。從地區(qū)來(lái)看，農(nóng)業(yè)資源配置效率呈現(xiàn)東部地區(qū)高、中西部地區(qū)低的分布特征。

3 農(nóng)業(yè)資源配置效率的演變趨勢(shì)分析

圖1展示了農(nóng)業(yè)資源配置效率的演變趨勢(shì)。

圖1 農(nóng)業(yè)資源配置效率的演變趨勢(shì)

（1）農(nóng)業(yè)資源配置效率的總體演變趨勢(shì)

圖1（a）展示了我國(guó)農(nóng)業(yè)資源配置效率總體基尼系數(shù)的變化情況。農(nóng)業(yè)資源配置效率的總體空間差異表現(xiàn)出波動(dòng)上升的趨勢(shì)，從2001 年的0.05 增長(zhǎng)到2021 年的0.084，最高于2022年達(dá)到0.091，年均增幅達(dá)到2.76%。

（2）農(nóng)業(yè)資源配置效率的區(qū)域內(nèi)差異

圖1（b）展示了我國(guó)農(nóng)業(yè)資源配置效率的區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)，四大地區(qū)農(nóng)業(yè)資源配置效率差異明顯，主要體現(xiàn)在：不同地區(qū)內(nèi)差異較大，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)資源配置效率的不均衡現(xiàn)象最為突出，基尼系數(shù)遠(yuǎn)高于其他三個(gè)地區(qū)，四大地區(qū)的基尼系數(shù)在2017 年以后都出現(xiàn)了不同程度的上升，空間差異變大；在變動(dòng)趨勢(shì)上，全國(guó)整體基尼系數(shù)與農(nóng)業(yè)資源配置效率的變化態(tài)勢(shì)一致，說(shuō)明農(nóng)業(yè)資源配置效率提升會(huì)帶來(lái)空間發(fā)展上的差異，尤其是東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，農(nóng)業(yè)資源配置的體制、機(jī)制靈活多變，農(nóng)業(yè)資源配置的效率高于其他地區(qū)，空間差異也更明顯。

（3）農(nóng)業(yè)資源配置效率的區(qū)域間差異

圖1（c）展示了我國(guó)農(nóng)業(yè)資源配置效率的四大地區(qū)間基尼系數(shù)，差異最大的為東部地區(qū)與中部地區(qū)，其地區(qū)間基尼系數(shù)均值為0.094；西部地區(qū)與東北地區(qū)之間農(nóng)業(yè)資源配置效率的差異最小，其地區(qū)間基尼系數(shù)均值為0.024；東部地區(qū)與中部地區(qū)的區(qū)域間差異、東部地區(qū)與西部地區(qū)的區(qū)域間差異、東部地區(qū)與東北地區(qū)的區(qū)域間差異遠(yuǎn)高于其他地區(qū)間的差異。從演變過(guò)程來(lái)看，區(qū)域間差異不斷擴(kuò)大，東部地區(qū)與中部地區(qū)的差異最大，基尼系數(shù)增長(zhǎng)最快，而基尼系數(shù)增長(zhǎng)較慢的是中部地區(qū)與西部地區(qū)。

（4）農(nóng)業(yè)資源配置效率空間差異來(lái)源

圖1（d）展示了我國(guó)農(nóng)業(yè)資源配置效率空間差異來(lái)源，從貢獻(xiàn)率大小來(lái)看，從高到低依次為區(qū)域間貢獻(xiàn)率（64.2%）＞區(qū)域內(nèi)貢獻(xiàn)率（25.6%）＞超變密度的貢獻(xiàn)率（10.2%）；從演變過(guò)程來(lái)看，區(qū)域內(nèi)貢獻(xiàn)率與超變密度的貢獻(xiàn)率總體呈下降態(tài)勢(shì)，區(qū)域間貢獻(xiàn)率不斷增長(zhǎng)。從區(qū)域內(nèi)來(lái)看，東部地區(qū)的貢獻(xiàn)率最大，東北地區(qū)的貢獻(xiàn)率最小，中西部地區(qū)的貢獻(xiàn)率呈下降態(tài)勢(shì)；從區(qū)域間來(lái)看，東部地區(qū)與西部地區(qū)之間的差異貢獻(xiàn)率增長(zhǎng)最快，年均增長(zhǎng)率為0.827%，其次為東部地區(qū)與東北地區(qū)，年均增長(zhǎng)率為0.56%，中部地區(qū)與西部地區(qū)、中部地區(qū)與東北地區(qū)間貢獻(xiàn)率呈下降態(tài)勢(shì)。

4 農(nóng)業(yè)資源配置效率的Markov鏈分析

4.1 傳統(tǒng)Markov鏈分析

根據(jù)前文對(duì)農(nóng)業(yè)資源配置效率測(cè)算的得分，將我國(guó)31 個(gè)省份劃分為低水平（25%以下）、中低水平（26%～50%）、中高水平（51%～75%）、高水平（75%以上）四種類型。計(jì)算在2001—2022 年農(nóng)業(yè)資源配置效率狀態(tài)在每1年、2 年、3 年、4 年和5 年的轉(zhuǎn)移情況，并生成相應(yīng)的馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣，如表2所示。

表2 農(nóng)業(yè)資源配置效率的傳統(tǒng)Markov轉(zhuǎn)移概率矩陣

可以看出：（1）各省份的農(nóng)業(yè)資源配置效率保持平穩(wěn)變化。在各個(gè)時(shí)間段內(nèi)，對(duì)角線上的數(shù)值大于非對(duì)角線上的數(shù)值，除了T=5 時(shí)的中低水平，其他對(duì)角線值均大于0.5，最大值為0.9034，這說(shuō)明我國(guó)各省份農(nóng)業(yè)資源配置效率的發(fā)展趨勢(shì)相對(duì)穩(wěn)定，不同水平的省份之間發(fā)生轉(zhuǎn)移的概率較小；隨著時(shí)間的推移，對(duì)角線上的數(shù)值有所下降，說(shuō)明我國(guó)各省份維持農(nóng)業(yè)資源配置效率不變的能力有所降低。（2）我國(guó)各省份農(nóng)業(yè)資源配置效率跨類型轉(zhuǎn)移的概率較小，各省份之間的狀態(tài)轉(zhuǎn)移通常發(fā)生在相鄰類型之間；各水平的轉(zhuǎn)移概率均小于0.045，表明各省份農(nóng)業(yè)資源配置效率水平的轉(zhuǎn)移速度較慢，幾乎不太可能實(shí)現(xiàn)跨越式增長(zhǎng)；對(duì)角線相鄰兩側(cè)的數(shù)值較大，這進(jìn)一步證明了我國(guó)農(nóng)業(yè)資源配置效率不會(huì)出現(xiàn)跨類型轉(zhuǎn)移。（3）觀察表2 中連續(xù)兩個(gè)效率類型之間相互轉(zhuǎn)化的概率可以看出，農(nóng)業(yè)資源配置效率從低到高轉(zhuǎn)化的概率大于從高到低轉(zhuǎn)化的概率，這也進(jìn)一步說(shuō)明我國(guó)農(nóng)業(yè)資源配置效率的總體趨勢(shì)是逐步提高的。

4.2 空間Markov鏈分析

在傳統(tǒng)馬爾可夫概率轉(zhuǎn)移矩陣的基礎(chǔ)上，本文引入地理空間因素，將空間鄰接權(quán)重納入時(shí)間跨度的趨勢(shì)分析，并構(gòu)建空間馬爾可夫概率轉(zhuǎn)移矩陣，結(jié)果如表3所示。

表3 農(nóng)業(yè)資源配置效率的空間Markov概率轉(zhuǎn)移矩陣

由表3可知，除了T=3時(shí)低水平的中低、中高水平，T=5 時(shí)低水平的低、中低、中高水平和中低水平的中高水平外，對(duì)角線上的數(shù)值都遠(yuǎn)高于其他位置的數(shù)值，這說(shuō)明在考慮空間因素和時(shí)間跨度的前提下，各省份農(nóng)業(yè)資源配置效率具有較大概率保持當(dāng)前狀態(tài)。對(duì)比T=1、3、5 時(shí)的轉(zhuǎn)移概率結(jié)果，對(duì)角線上的概率值依次降低，即隨著時(shí)間跨度的延長(zhǎng)，空間效應(yīng)會(huì)進(jìn)一步減弱，即較高水平的相鄰省份對(duì)于本省的推動(dòng)作用會(huì)減弱。在考慮時(shí)間跨度的基礎(chǔ)上，各省份的農(nóng)業(yè)資源配置效率也不太可能實(shí)現(xiàn)跨類型提升。

5 農(nóng)業(yè)資源配置效率時(shí)空演進(jìn)的驅(qū)動(dòng)因子分解

在考慮農(nóng)業(yè)資源配置效率的影響因子時(shí)，需要考慮市場(chǎng)配置和政府引導(dǎo)，從社會(huì)經(jīng)濟(jì)視角進(jìn)行內(nèi)、外兩個(gè)方面的分析。內(nèi)部影響因子包括鄉(xiāng)村人口、耕地面積、個(gè)人投資，分別采用鄉(xiāng)村人口數(shù)量、農(nóng)作物總播種面積、農(nóng)村居民個(gè)人固定資產(chǎn)投資完成額表示。外部影響因子包括科技進(jìn)步、市場(chǎng)配置、政府引導(dǎo)、交通運(yùn)輸、信息服務(wù)，科技進(jìn)步采用農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)村用電量、農(nóng)用化肥施用量、農(nóng)用塑料薄膜使用量、農(nóng)藥使用量表示；市場(chǎng)配置采用農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格總指數(shù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)表示；政府引導(dǎo)采用農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)項(xiàng)目投入、耕地占用稅、農(nóng)林水事務(wù)支出表示；交通運(yùn)輸采用客運(yùn)量、貨運(yùn)量表示；信息服務(wù)采用郵政業(yè)務(wù)總量、電信業(yè)務(wù)總量表示。上述指標(biāo)均采用主成分分析法進(jìn)行降維處理，采用地理探測(cè)器進(jìn)行因子分析，結(jié)果如表4所示。

表4 農(nóng)業(yè)資源配置效率時(shí)空演進(jìn)的驅(qū)動(dòng)因子分解

從全國(guó)范圍來(lái)看，耕地面積、科技進(jìn)步是影響我國(guó)農(nóng)業(yè)資源配置效率的關(guān)鍵因素，在東中部地區(qū)尤為明顯；政府引導(dǎo)在西部和東北地區(qū)的影響力更大；在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，市場(chǎng)配置能夠發(fā)揮基礎(chǔ)性作用，交通運(yùn)輸、信息服務(wù)能夠有效發(fā)揮運(yùn)輸農(nóng)業(yè)資源、傳遞農(nóng)業(yè)信息的服務(wù)；在經(jīng)濟(jì)相對(duì)欠發(fā)達(dá)的中部、西部和東北地區(qū)，政府引導(dǎo)則是影響農(nóng)業(yè)資源配置的重要因素，市場(chǎng)配置相對(duì)滯后，交通運(yùn)輸、信息服務(wù)則不能有效發(fā)揮基礎(chǔ)設(shè)施的功能，其他資源得不到有效配置。為了進(jìn)一步分析農(nóng)業(yè)資源配置效率的時(shí)空演進(jìn)中雙因子的交互作用，采用地理探測(cè)器對(duì)其疊加效應(yīng)進(jìn)行定量分析，其交互作用均為非線性加強(qiáng)或雙因子加強(qiáng)，結(jié)果如表5所示。

表5 農(nóng)業(yè)資源配置效率時(shí)空演進(jìn)中的雙因子交互作用

由表5 可知，從全國(guó)范圍來(lái)看，在所有影響因子中鄉(xiāng)村人口與信息服務(wù)交互作用的q 值較高，為0.6259；耕地面積與科技進(jìn)步交互作用的q 值為0.7105，高于其他因子；鄉(xiāng)村人口、耕地面積、個(gè)人投資與其他因子交互作用的q值高于其他因子，這三個(gè)因子平均貢獻(xiàn)率從高到低依次為東北地區(qū)＞東部地區(qū)＞中部地區(qū)＞全國(guó)＞西部地區(qū)，說(shuō)明耕地面積、鄉(xiāng)村人口、個(gè)人投資是農(nóng)業(yè)資源配置效率演進(jìn)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。從四大地區(qū)來(lái)看（過(guò)程略），東部地區(qū)的市場(chǎng)配置與其他因子的交互作用較高，為0.404，東北地區(qū)為0.402，中部地區(qū)為0.393，西部地區(qū)為0.142，這說(shuō)明市場(chǎng)配置的基礎(chǔ)性作用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有關(guān)。

6 結(jié)論

（1）農(nóng)業(yè)資源配置效率發(fā)展不均衡。農(nóng)業(yè)資源配置效率在2001—2022 年波動(dòng)上升，東、中、西部和東北四大地區(qū)農(nóng)業(yè)資源配置效率、波動(dòng)范圍均呈現(xiàn)東部地區(qū)高、中西部地區(qū)低的分布特征，農(nóng)業(yè)資源配置效率的提升空間較大，尤其是中西部地區(qū)。

（2）農(nóng)業(yè)資源配置效率的區(qū)域間、區(qū)域內(nèi)差異明顯。我國(guó)農(nóng)業(yè)資源配置效率的總體空間差異出現(xiàn)了在波動(dòng)中上升的趨勢(shì)，東、中、西部和東北四大地區(qū)農(nóng)業(yè)資源配置效率差異分級(jí)明顯，呈現(xiàn)典型的東—中—西—東北四級(jí)落差特征；地區(qū)內(nèi)差異明顯，東-中、東-西、東-東北三個(gè)區(qū)域間差異遠(yuǎn)高于其他區(qū)域間的差異。

（3）農(nóng)業(yè)資源配置效率區(qū)域差異相對(duì)穩(wěn)定。各省份農(nóng)業(yè)資源配置效率發(fā)展趨勢(shì)較為穩(wěn)定，不同水平的省份之間農(nóng)業(yè)資源配置效率實(shí)現(xiàn)等級(jí)躍遷的難度較大。隨著時(shí)間的推移，各省份維持農(nóng)業(yè)資源配置效率原狀的能力有所降低，農(nóng)業(yè)資源配置效率的收斂趨勢(shì)在不斷減弱，而流動(dòng)性開始逐漸提升，農(nóng)業(yè)資源配置效率仍然傾向于維持在當(dāng)前狀態(tài)。

（4）不同影響因素在不同區(qū)域發(fā)揮的作用也不同。農(nóng)業(yè)資源配置效率的影響因素是耕地面積、勞動(dòng)力、科技進(jìn)步，在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，市場(chǎng)配置能夠發(fā)揮基礎(chǔ)性作用，交通運(yùn)輸、信息服務(wù)能夠有效發(fā)揮運(yùn)輸農(nóng)業(yè)資源、傳遞農(nóng)業(yè)信息的服務(wù)；在經(jīng)濟(jì)相對(duì)欠發(fā)達(dá)的中部、西部、東北地區(qū)，政府引導(dǎo)則是影響農(nóng)業(yè)資源配置的重要因素，市場(chǎng)配置相對(duì)滯后，交通運(yùn)輸、信息服務(wù)則不能有效發(fā)揮基礎(chǔ)設(shè)施的功能，其他資源得不到有效配置。