江蘇農村服務業發展水平的空間測度

周旅梅

(河海大學 公共管理學院，江蘇 南京 211100)

江蘇農村服務業發展水平的空間測度

周旅梅

(河海大學 公共管理學院，江蘇 南京 211100)

選取了7個反映農村服務業發展水平的測度指標，采用時間序列主成分分析和空間自相關分析方法，對2006～2014年江蘇省13個地級市農村服務業發展水平和區域差異進行了綜合定量評價。結果表明，江蘇省的農村服務業發展水平一直在提升，但發展水平不高、區域差異性明顯，且呈現異質性。為實現農村服務業健康發展，提出了實現區域協同發展、縮小區域差距；加強產業引導、增加農民收入以及改善配套設施等對策建議。

農村服務業；發展水平；綜合定量評價；對策建議

0 引言

農村服務業是指在農業種植的基礎上通過多種現代生產要素和經營方式而發展起來的農村產業，是農村經濟的重要組成部分[1]。農村服務業并非是農業與服務業的簡單疊加，除農、林、牧、漁服務業外，還包括農村地區的第三產業。近20年來，我國農村服務業總量迅速增長，地位明顯提高，內部結構持續優化，發展模式和經營方式日趨多樣化和新型化，然而也面臨著產業升級緩慢、發展理念和經營管理方式落后、統籌規劃不足導致惡性競爭等問題[2]。

農村服務業發展水平的評價，作為衡量農村經濟社區發展的重要組成內容，對促進農村現代服務體系建設，提高農業綜合生產力尤為重要，因此近年來成為新農村建設研究熱點。然而，國內相關領域研究起步較晚，對發展水平的評價多以定性為主。姚於康[3]從農業社會化服務體系、新型農技服務業、良種服務業、農資連鎖經營業、農產品現代物流業、農村勞動力轉移培訓和中介服務業、現代農業信息服務業、現代觀光旅游服務業8個角度，定性分析了江蘇農村服務業發展現狀，并綜合評價其發展水平。袁媛等[4]從農村服務業總量規模、基礎服務設施、農業產前和產中為特色的傳統服務業、新型服務業角度對云南農村服務業的發展現狀進行了總結分析，然而僅局限于特定經濟指標的升高降低，缺乏明確的量化值。謝方等[5]從農村服務產品需求與供給角度透視了農村服務業發展水平。王新華[6]選取了農林牧漁服務業增加值、農村服務業從業人員等10項指標，采用因子分析法綜合評價中部六省的農村服務業發展水平，然而其中某幾項指標選擇欠妥，如農林牧漁服務業增加值作為衡量農村服務業發展整體規模的主要指標略顯不足，農林牧漁服務業僅反映了第一產業中的農業服務業規模。張平等[7]選取了13項指標，利用主成分分析法對2012年我國30個省份的農村服務業發展水平進行了評價，但僅對2012年單一年度的分析并不足以客觀全面體現農村服務業發展水平的時空變換格局。總體來說，對于我國農村服務業發展水平客觀、全面地綜合評價仍顯不足，尤其是相關綜合定量分析方法的研究極少。

鑒于以上原因，本文在已有相關研究的基礎上，借鑒張平和王新華等建立的農村服務業發展水平評價指標體系，同時考慮指標的可獲得性、綜合性以及系統性，對能體現農村服務業發展水平的指標進行了重選調整，采用基于時間序列的主成分分析法，對江蘇省13個地級市2006～2014年農村服務業發展水平進行了橫向和縱向的評價比較，并進行空間自相關分析，旨在揭示江蘇省農村服務業發展進程中存在的不足以及區域間的協調性和差異性，進而提出了江蘇省農村服務業發展的相關對策建議。

1 評價體系建構

1.1 指標體系與數據來源

農村常住居民可支配收入、生活消費支出的增加以及城鎮化水平的提高能帶動農村服務業的發展，而且農村服務業的發展也能增加農村居民的收入；交通運輸倉儲及郵政業的發展能促進農村服務業的發展；農林牧漁服務業總產值是農村服務業產值的重要組成部分之一，能在一定程度上反映農村服務業的總體發展水平；第一產業固定資產投資以及鄉村勞動力服務業從業人員數能反映農村服務業發展的規模。所以，基于上述分析，本文選取了農村常住居民家庭人均可支配收入(X1)、農村常住居民家庭人均生活消費支出(X2)、城鎮化率(X3)、交通運輸倉儲及郵政業增加值(X4)、農林牧漁服務業總產值(X5)、第一產業固定資產投資(X6)、鄉村勞動力服務業從業人數(X7)7個指標作為農村服務業發展水平的測度指標。本文所用數據源自2007～2015年《中國農村統計年鑒》、江蘇省及13個地級市的統計年鑒。

1.2 研究方法

1.2.1 主成分分析 主成分分析旨在依照降維思路研究指標之間的內在結構，用少數新的包含原有信息的非相關性指標代替原有指標。此方法是用第1個線性組合指標的方差var(U1)，var(U1)越大，U1所包含的信息就越多；若所有線性組合中U1方差最大，則U1為第1主成分。若第1主成分不足以代表原來p個指標的信息，則選取第2個線性組合U2，cov(U1,U2)=0時，U2為第2主成分，同理可得出第3、第4,…，第m主成分。

假定n個樣本，每個樣本p個變量，則構成1個n×p階數據矩陣，p維隨機向量X=(X1,X2,…,Xp)T

n個樣本xi=(xi1,xi2,…,xip)T，i=1，2，…，n

(1)

由式(1)得出標準化矩陣Z，相關系數矩陣R為：

(2)

特征方程為：|r-λIp|=0

(3)

由式(3)求得p個特征根，若信息利用率高于p%，則

(4)

m的值可由(4)式確定，對于λj，j=1，2，…，m

解出方程組Rb=λjb

(5)

(6)

其中，U1為第1主成分；U2為第2主成分，…，Up為第p主成分。

1.2.2 空間自相關分析 空間自相關分析適用于描述區域發展的協同性和差異性，包含局部空間自相關(LISA)和全局空間自相關(GSA)分析。本文采用全局空間自相關和局部空間自相關分析相結合的方法，分別用GlobalMoran’sI和LocalMoran’sI表示。|Moran’sI|≤1，I值大小可以判斷相關性強弱；I>0，空間正相關；I<0，空間負相關；I=0，空間不相關。

全局Moran’sI指數為公式(7)，全局自相關是對屬性在整個區域空間分布特征的描述，可用來判斷研究區域中某一要素在空間內是否集聚。

(7)

其中，wij為臨界空間權重矩陣，i和j邊界相鄰，wij=1，否則為0，n為研究空間單元的個數。本文中，若i區域和j區域共邊或共點(Queencontiguity)，則視為兩區域相鄰。空間權重矩陣如公式(8)：

(8)

其中，n表示所研究的空間單元個數，本文研究對象為江蘇省13個地級市，則n=13。

局域空間相關性(LISA)是一個區域單元的某一屬性值與鄰近區域單元上某屬性值的相關程度。結合Moran散點圖，Lisa圖，可以度量某區域與周邊區域之間的局部空間關聯和空間差異程度，計算公式如下：

(9)

2 實證評價與結果分析

2.1 時間序列主成分分析

2.1.1 主成分分析適應性檢驗 主成分分析前，先對標準化后的指標數據進行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗，測量是否符合相關分析。KMO>0.5時，適合進行主成分分析，越接近1效果越佳。Bartlett球形檢驗用于檢驗相關系數矩陣是否為單位矩陣，數值<0.05時各變量間相互獨立。江蘇省13個地級市的KMO檢驗結果均大于0.5，適合做主成分分析；Bartlett球形檢驗的Sig.取值均顯示為0.000，非常適合做主成分分析。

2.1.2 主成分分析指標數據統計 本文的研究對象為江蘇省13個地級市農村服務業發展情況，在適應性檢驗的基礎上首先分別對江蘇省13個市反映農村服務業發展情況標準化后的指標數據進行了描述統計，如鎮江市農村服務業發展水平指標數據描述表(表1)。

表1 鎮江市農村服務業發展水平指標數據描述

2.1.3 主成分特征值、方差、累計方差分析 對江蘇省各地市農村服務業發展水平評價指標進行主成分分析，按照特征值大于1的前m個主成分的原則來提取主成分；累計貢獻率表示公共因子反映原總體樣本信息的程度。如鎮江市農村服務業發展水平評價主成分的特征值及方差貢獻率。由表2可知，第一個主成分的特征值為5.406，第二個主成分的特征值為1.144，前2個主成分的特征值均大于1，累計方差貢獻率為93.573%，前2個主成分能代表鎮江市農村服務業發展水平的93.573%的信息。

表2 鎮江市農村服務業發展水平評價主成分的特征值及方差貢獻率

2.1.4 江蘇省各地市農村服務業發展水平主成分因子載荷分析 每個指標所對應系數可以通過因子載荷系數表中的數據除以相對應特征值再開平方根得到。以鎮江市為例，特征值λ1=5.406,λ2=1.144，則特征向量b1=(0.4282122，0.4271989，0.4263573，0.4254018，0.3499541，-0.226，-0.396)，b2=(0.22,0.17,-0.13,0.16,0.8,0.82,0.35)，特征向量與標準化指數的乘積為主成分得分值。如表3為鎮江市農村服務業發展水平評價主成分的因子載荷矩陣，表4為評價指標標準化處理后數值。鎮江市農村服務業發展得分值F=(0.77234U1+0.16339U2)/0.95573，其中U1=0.4282122Z1+0.4271989Z2+0.4263573Z3+0.4254018Z4+0.3499541Z5-0.226Z6-0.396Z7

U2=0.22Z1+0.17Z2-0.13Z3+0.16Z4+0.8Z5+0.82Z6+0.35Z7

2.1.5 江蘇省各地市農村服務業發展水平主成分評價分析 江蘇省13個地級市的農村服務業發展水平主成分評價得分RSI見表5，其中負分值并不代表農村服務業發展水平差，正負值只代表發展水平的相對強弱。由表5可知，江蘇省13個地市的農村服務業發展水平總體呈上升趨勢。特別需要指出的是2011年各市農村服務業的發展水平，除南京外均出現陡降現象，2011年全省主要農產品產量較2010年均有所下降，導致農村服務業在一定程度上受到影響。2006～2014年，揚州農村服務業發展水平增速最快，泰州增速最慢。至2014年，南通和揚州的農村服務業發展水平最佳，而泰州和常州的發展水平最低，主要是由于南通和揚州的農村規模較大，而常州和泰州2市農村規模較小，常州農村地區主要集中在金壇、溧陽2地，地理區位不具優勢；泰州地處蘇中地區，農村還主要停留在傳統農作物種植階段，農業發展業態亟待更新。

2.2 空間序列自相關分析

為了更直觀地分析江蘇省13個地級市農村服務業發展水平的差異性和協調性，將各市農村服務業發展水平綜合得分進行空間自相關分析。本文在主成分分析的基礎上，借助Arcview GIS 3.3和GeoDa軟件對江蘇省13個地市農村服務業發展水平進行了全局空間自相關分析和局部空間自相關分析。

2.2.1 全局空間自相關分析 對江蘇省各市農村服務業發展水平主成分分析評價得分進行全局空間自相關分析，得出2006～2014年江蘇省13個地級市農村服務業發展水平(RSI)全局空間自相關Moran指數值變化趨勢(圖1)所示。

表3 鎮江市農村服務業發展水平評價主成分的因子載荷矩陣

表4 鎮江市農村服務業發展水平評價指標標準化數值表

表5 江蘇省農村服務業發展水平主成分分析評價得分

圖1 2006～2014年江蘇省農村服務業發展Moran指數變化趨勢

由圖1可知，江蘇省13個地市農村服務業發展全局空間自相關分析Moran指數值存在較大幅度的波動，絕大多數年份(除2007，2011年外)Moran指數值都為負，但是接近0，說明江蘇省各地市農村服務業發展空間自相關特征不明顯，大多數年份存在空間負相關，呈現異質性，但是并不太明顯。

2.2.2 局部空間自相關分析 對江蘇省各市農村服務業發展水平主成分分析得分進行局部空間自相關分析，選取2006、2010、2014年的局部空間自相關Moran指數散點圖和LISA聚集地圖(圖2～圖4)。表6為2006～2014年江蘇省農村服務業發展局部空間自相關Moran指數值。

圖2 2006年Moran指數散點圖和Lisa圖

圖3 2010年Moran指數散點圖和Lisa圖

圖4 2014年Moran指數散點圖和Lisa圖

指標年份200620072008200920102011201220132014RSI-MI-0．1638720．226002-0．074361-0．185641-0．0772850．227247-0．083592-0．236863-0．027059

結合圖1、圖3以及表6可知，2006～2014年江蘇省農村服務業發展水平局部空間自相關分析Moran指數散點圖大部分點集聚于第Ⅱ、Ⅳ象限，Moran指數基本為負值，且存在頻繁波動，這說明江蘇省各地市農村服務業發展具有異質性。2006～2014年江蘇省各地市間農村服務業發展水平的差異性和協調性可直觀地從表7中顯示出來。

江蘇省13個地級市農村服務業發展水平整體不高，各地市農村服務業發展空間集聚情況不理想，沒能較好地實現協同發展。就農村服務業發展水平來看，整體而言，蘇南地區領先蘇中地區，而蘇北地區相對落后。主要原因是：一方面，農民收入水平較低，導致農民對服務業的需求和大規模經營的投入受到制約；另一方面，農村服務業的發展受當地經濟基礎、城鎮化進程、地理區位、交通運輸條件以及政府的整體規劃、產業引導、政策扶持等因素的影響。蘇北地區的宿遷、連云港、徐州等市呈現低值積聚，說明這些城市與其周邊城市農村服務業發展水平均較為落后。根據主成分分析評價得分來看，近年來宿遷的農村服務業發展水平相對較為落后；蘇中地區泰州在2007～2008年農村服務業發展水平較高，但是近些年則不明顯，甚至出現低值積聚，而南通和揚州農村服務業發展水平則表現一般；蘇南地區的城市如無錫、蘇州呈現“高—低”集聚，說明蘇州、無錫農村服務業的良好發展并沒有發揮輻射作用，沒能帶動周邊城市農村服務業的發展。

表7 2006～2014年江蘇省農村服務業發展水平Lisa統計表

3 結論與建議

3.1 結論

本文選取2006～2014年反映江蘇省13個地級市農村服務業發展水平的7項指標，進行基于時間序列的主成分分析，并對評價得分進行了基于空間序列的全局空間自相關分析和局部空間自相關分析。分析結果表明，江蘇省13個地市農村服務業發展水平空間集聚性和同質性水平較差，區域差異明顯，各市農村服務業發展協同性較為缺乏，并且無錫、蘇州等發展水平較好的地區沒能發揮輻射作用，沒有帶動周邊地區服務業的發展。

3.2 建議

作為現代服務業的重要組成部分，農村服務業對提升農民收入、優化農村產業結構、推進城鎮化、轉移農村剩余勞動力以及發展農村經濟起著重要作用。農村服務業的健康良好發展必須以實現區域協同發展、縮小區域發展差距、加強產業引導、改善配套設施等為依托。

3.2.1 縮小區域發展差距 江蘇省應進一步加強農村服務業的集聚發展，形成以城帶鄉、區域協作、信息共享、資源互補、規模化、產業關聯度強、運作效率高的農村服務業發展模式，進而降低交易成本，形成外部經濟優勢。政府部門及相關行業組織應加快推進城市的金融、信息、法律等服務業向農村延伸，尤其是對蘇北一些經濟欠發達地區，政府應給予更多的政策、資金支持和金融貸款。當地各級政府應結合區域資源優勢，通過建立農村經濟合作組織，整合農村資源，調整農村產業結構，規模化發展農村服務業，如因地制宜發展農產品電子商務等。在經濟發展水平較高、農村服務業發展勢頭較好的地區，地方政府可引導農村服務業進行企業化運作、產業化發展，如發展農業生態旅游產業等。

3.2.2 加強基礎設施建設 農村交通、水利、教育、醫療、衛生等基礎設施的建設仍需加強，農村居民的生產生活條件亟待改善，同時，政府應該積極推進農產品批發市場升級改造，實現集采購、配送、銷售于一體的農產品現代物流產業鏈。此外，還應積極推動農村服務業與城鎮化協調發展，放寬市場準入，以農村服務業要素的集聚推進農村城鎮化進程，增加農民的收入。

3.2.3 為農村服務業發展提供人才支撐 地方政府應進一步加強與中等職業學校、高等院校的產學研合作，以培養技術型、管理型的新型職業農民為重點，培養一批具有物流、計算機、市場營銷、農業技術等相關知識、技能的農村服務業人才，用先進的運營管理理念拓寬農村服務業發展空間。同時，高層次專業人才的引進可為農村服務業的可持續發展積累人力資本。

[1] 嚴先鋒.生產性服務業、制造業與農村服務業的聯動新探索[J].經濟研究參考，2014(59):67-69.

[2] 姜長云.加快發展農村服務業[J].農村工作通訊，2007(11):40-41.

[3] 姚於康.江蘇農村現代服務業發展現狀和道路模式探討[J].江西農業學報，2008，20(11):160-163.

[4] 袁媛，李學林，彭子蕓，等.加快云南農村服務業發展的對策研究[J].經濟問題探索，2009(2):176-182.

[5] 謝方，徐志文.基于服務需求與供給視角:農村現代服務業滯后的原因與發展對策[J].農村經濟，2011(3):113-115.

[6] 王新華.中部六省農村服務業發展水平評價的實證研究[J].湖南商學院學報，2013，20(4):23-26.

[7] 張平，孫偉仁.我國省際農村服務業發展水平綜合評價及實證研究[J].農村經濟，2015(11):81-85.

(責任編輯：管珊紅)

Spatial Measurement on Developmental Level of Rural Service Industry in Jiangsu

ZHOU Lv-mei

(College of Public Management, Hohai University, Nanjing 211100, China)

Seven measurement indexes reflecting the developmental level of rural service industry were selected, and the developmental levels and regional differences of rural service industry in 13 prefecture-level cities of Jiangsu province during 2006～2014 were comprehensively and quantitatively evaluated by using the methods of time-series principal component analysis and spatial autocorrelation analysis. The results showed that the developmental level of rural service industry in Jiangsu province was rising year by year, but it was not high, its regional difference was evident, and its heterogeneity was existent. In order to realize the healthy development of rural service industry in Jiangsu, the writer put forward the following suggestions: realizing the coordinated development of different regions, and shrinking the regional disparity; strengthening the guidance on rural service industry, and increasing the income of farmers; improving the supporting facilities.

Rural service industry; Developmental level; Comprehensive and quantitative evaluation; Solution and suggestion

2017-03-28

周旅梅(1992—)，女，江蘇南通人，碩士研究生，研究方向：農村經濟。

F327

A

1001-8581(2017)08-0145-06