基于熵值法的我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測(cè)度研究

摘 要 為尋求我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展新動(dòng)力、新路徑，在新時(shí)代實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，從經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)環(huán)境、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式4個(gè)方面建立了綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用熵值法對(duì)2016—2020年我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度，并分別對(duì)經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)環(huán)境、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式及農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展綜合得分進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，運(yùn)用莫蘭指數(shù)進(jìn)行空間相關(guān)性分析。分析認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)效益及生態(tài)環(huán)境發(fā)展?fàn)顩r呈現(xiàn)出東高西低的趨勢(shì)，大部分地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式發(fā)展水平較差；在2016—2020年間農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平存在波動(dòng)。結(jié)果表明，我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)出不穩(wěn)定的狀況，各省級(jí)行政區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在空間差異。

關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè)；高質(zhì)量發(fā)展；熵值法；莫蘭指數(shù)；自然斷點(diǎn)法

中圖分類號(hào)：F323 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2024.01.003

改革開放以來(lái)，在黨的正確路線、方針與政策的積極推動(dòng)引導(dǎo)下，我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展正在實(shí)現(xiàn)由量變到質(zhì)變的過(guò)程。農(nóng)業(yè)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)建設(shè)和發(fā)展的基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)的發(fā)展也應(yīng)實(shí)現(xiàn)由數(shù)量到質(zhì)量的轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)其高質(zhì)量發(fā)展。2018年《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》明確提出，要實(shí)施質(zhì)量興農(nóng)戰(zhàn)略，推動(dòng)農(nóng)業(yè)由增產(chǎn)導(dǎo)向轉(zhuǎn)向提質(zhì)導(dǎo)向[1]。農(nóng)業(yè)農(nóng)村部等七部委聯(lián)合發(fā)布的《國(guó)家質(zhì)量興農(nóng)戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022年）》，提出到2020年，我國(guó)質(zhì)量興農(nóng)制度框架基本建立[2]。

近年來(lái)，我國(guó)農(nóng)業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新科技的推動(dòng)下，農(nóng)業(yè)發(fā)展、農(nóng)村條件逐步改善，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平逐步升高，農(nóng)民收入增加；鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的開展加快了農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的發(fā)展。尋找實(shí)現(xiàn)其增長(zhǎng)的真正原因，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，急需對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行研究。與此同時(shí)，在新發(fā)展階段，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展必須以我國(guó)現(xiàn)階段的發(fā)展?fàn)顩r為基礎(chǔ)，提出相關(guān)意見和建議。

1" 研究綜述

自農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提出以來(lái)，我國(guó)許多學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行了研究。董艷敏等從生產(chǎn)效率、產(chǎn)業(yè)效益、綠色化生產(chǎn)、勞動(dòng)者素質(zhì)和農(nóng)民收入5個(gè)要素層面構(gòu)建農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)體系，運(yùn)用熵值法、莫蘭指數(shù)和協(xié)調(diào)度方法測(cè)度了中國(guó)31個(gè)省級(jí)行政區(qū)2000—2018年的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平[3]；王曉鴻等從綠色發(fā)展水平、現(xiàn)代化水平、穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)效率4個(gè)維度選取指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平[4]；張發(fā)明等認(rèn)為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展應(yīng)當(dāng)滿足以下3個(gè)層次：一是農(nóng)產(chǎn)品的高質(zhì)量，二是農(nóng)業(yè)發(fā)展模式的高質(zhì)量，三是農(nóng)業(yè)社會(huì)的高質(zhì)量，并構(gòu)建了包含5個(gè)一級(jí)指標(biāo)的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[5]；劉戰(zhàn)豫等通過(guò)熵值法和耦合協(xié)調(diào)模型，分析2015—2020年黃河流域中下游農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與數(shù)字經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展水平及時(shí)空演變[6]；董曉芳等從數(shù)字農(nóng)業(yè)的信息基礎(chǔ)、發(fā)展環(huán)境、人才資源、技術(shù)支持、產(chǎn)業(yè)效益、綠色發(fā)展6個(gè)方面構(gòu)建了指標(biāo)體系，對(duì)2019年31個(gè)省區(qū)市的數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展水平運(yùn)用因子分析與聚類分析進(jìn)行實(shí)證分析[7]；張鴻等從數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展環(huán)境、數(shù)字農(nóng)業(yè)信息基礎(chǔ)、數(shù)字農(nóng)業(yè)人才資源、數(shù)字農(nóng)業(yè)技術(shù)支持、數(shù)字農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展、數(shù)字產(chǎn)業(yè)效益6個(gè)方面出發(fā)，構(gòu)建數(shù)字農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用AHP-熵權(quán)法、綜合評(píng)價(jià)模型實(shí)證測(cè)算并評(píng)價(jià)了中國(guó)2015—2019年31個(gè)省份數(shù)字農(nóng)業(yè)發(fā)展情況[8]；黃修杰從高效化、綠色化和穩(wěn)產(chǎn)化3個(gè)方面構(gòu)建了農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評(píng)價(jià)模型，借助空間自相關(guān)分析方法、雙變量空間關(guān)聯(lián)性分析法分析了廣東省農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展空間集聚特征與影響因素[9]。

當(dāng)前國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的研究還存在局限性，部分學(xué)者致力于從理論上定性分析我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r，部分學(xué)者側(cè)重尋找農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的推動(dòng)因素，更多的學(xué)者建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系定性分析我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，但是由于學(xué)者們對(duì)于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵特征不統(tǒng)一，其所構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系也存在差異，且目前學(xué)術(shù)界對(duì)于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展并沒有一致的定義，不同學(xué)者看法不同，大部分學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)構(gòu)建并不完善。但綜合上述研究，對(duì)于農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，大部分研究者都認(rèn)為包括經(jīng)濟(jì)效益高、生態(tài)環(huán)境好、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量高、生產(chǎn)組織形式完備、國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力高、農(nóng)業(yè)科技含量高等幾個(gè)方面。本研究在前人研究的基礎(chǔ)上，總結(jié)出經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)環(huán)境、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式4個(gè)方面，可以更為全面地描述我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r，并選取其作為一級(jí)指標(biāo)構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系來(lái)測(cè)度我國(guó)2016—2020年間農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平。

2" 農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系構(gòu)建

農(nóng)業(yè)發(fā)展是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，與經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)環(huán)境、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、科技創(chuàng)新、農(nóng)業(yè)信息利用等諸多方面緊密聯(lián)系。根據(jù)現(xiàn)有研究及數(shù)據(jù)的可得性，研究從經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)環(huán)境、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式4個(gè)方面選取22個(gè)指標(biāo)構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益高，就是在保護(hù)環(huán)境和減少資源利用的條件下使農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)可以創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。基于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的定義，經(jīng)濟(jì)效益可以從農(nóng)村居民生活水平及產(chǎn)業(yè)效益兩方面來(lái)測(cè)度；居民生活水平從農(nóng)村居民消費(fèi)、農(nóng)村居民收入、城鄉(xiāng)收入對(duì)比3個(gè)指標(biāo)測(cè)度；產(chǎn)業(yè)效益從糧油加工業(yè)效益、農(nóng)林牧漁業(yè)增長(zhǎng)率、第一產(chǎn)業(yè)增加值比重3個(gè)方面進(jìn)行測(cè)度。對(duì)生態(tài)環(huán)境的測(cè)度主要包括資源消耗、環(huán)境保護(hù)以及環(huán)境污染3個(gè)方面。農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的好壞直接關(guān)系到人民的健康，關(guān)系到國(guó)民經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的快速發(fā)展要求對(duì)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)進(jìn)行全過(guò)程的質(zhì)量控制，提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量，進(jìn)而提高農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和占有率，研究從化學(xué)防治和糧食生產(chǎn)兩個(gè)維度評(píng)價(jià)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平也有著至關(guān)重要的作用，研究從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的物質(zhì)裝備、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新輸入輸出、國(guó)家農(nóng)業(yè)財(cái)政支出及第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)者投入量來(lái)綜合測(cè)度我國(guó)各個(gè)省份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式完備程度。各指標(biāo)及其計(jì)算方法見表1。

3" 數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)處理

3.1" 數(shù)據(jù)來(lái)源

為保證所用數(shù)據(jù)的真實(shí)性、連續(xù)性、可比性，本文所用數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》。在數(shù)據(jù)處理中存在部分缺失數(shù)據(jù)，使用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)全。指標(biāo)的選取遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、可操作性、動(dòng)態(tài)性、獨(dú)立性原則。

3.2" 數(shù)據(jù)處理

由于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各指標(biāo)所依賴數(shù)據(jù)的方向、數(shù)量級(jí)和量綱存在差異，因此需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以消除方向、數(shù)量級(jí)和量綱的差異所帶來(lái)的影響，本文采用極值法對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以消除量綱和數(shù)量級(jí)的影響。

計(jì)算公式如下：

其中，[xijp]為歸一化后的指標(biāo)值，[yijp]為第i個(gè)省份第j項(xiàng)指標(biāo)在第p年的原始數(shù)據(jù)，[maxyij，minyij]分別為第j項(xiàng)指標(biāo)的最大值與最小值。

3.3" 指標(biāo)權(quán)重確定——熵值法

考慮到不同指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響程度不同，選擇運(yùn)用客觀賦權(quán)的熵值法為農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的各項(xiàng)指標(biāo)賦權(quán)。首先確定一級(jí)指標(biāo)下各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，計(jì)算出各一級(jí)指標(biāo)的得分，而后再對(duì)一級(jí)指標(biāo)運(yùn)用熵值法對(duì)各一級(jí)指標(biāo)賦權(quán)，計(jì)算農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展綜合得分。

系統(tǒng)有無(wú)序的度量可以用熵來(lái)測(cè)度；根據(jù)其定義，熵常常用來(lái)判斷指標(biāo)的離散情況。信息熵的值越小，指標(biāo)的離散程度越大，對(duì)綜合評(píng)價(jià)的影響（即權(quán)重）越大。計(jì)算步驟為：

第一步：計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)樣本值占該指標(biāo)的比重

第二步：計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值

其中k=1/ln（n）＞0，滿足[ej]≥0，若[pijp]為0，則令[pijpln（pijp）]為0.000 01（加上一個(gè)極小的值對(duì)熵值的影響可以忽略不計(jì)）；

3.4" 空間相關(guān)性檢驗(yàn)——Moran′s I檢驗(yàn)

考慮到空間序列可能存在復(fù)雜的自相關(guān)情形，其不僅在多個(gè)方向上存在相關(guān)關(guān)系，并且可以形成相互影響的聚集效應(yīng)。莫蘭指數(shù)（Moran′s I）能夠檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否存在空間的依賴性，其分為全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)。

全局莫蘭指數(shù)是用于考察整個(gè)空間序列的空間聚集效應(yīng)，計(jì)算方法為：

莫蘭指數(shù)的取值一般介于-1到1之間，大于0表示正空間自相關(guān)（高值與高值聚集，低值與低值聚集），小于0表示負(fù)空間自相關(guān)（高值與低值聚集），其值越接近與0表示空間分布是隨機(jī)的，不存在空間相關(guān)性。

局部莫蘭指數(shù)用于考察某區(qū)域附近的空間聚集效應(yīng)，其含義與全局莫蘭指數(shù)相似，計(jì)算方法為：

4" 我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展分維度分析

對(duì)2016—2020年我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r分維度進(jìn)行分析，運(yùn)用熵值法測(cè)算出各一級(jí)指標(biāo)的得分，取平均值作為各省份各指標(biāo)得分（見圖1）。

4.1" 經(jīng)濟(jì)效益

選取居民生活和產(chǎn)業(yè)效益作為二級(jí)指標(biāo)來(lái)測(cè)度經(jīng)濟(jì)效益，由圖1可以看出農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益全國(guó)平均水平得分為0.294，在各省份的得分中最高的是天津市，其評(píng)價(jià)得分為0.497，其次是上海和北京，江西、黑龍江、吉林、廣東等處于全國(guó)平均水平附近，排在最末的是甘肅省，其得分為0.157，極差為0.340。從產(chǎn)業(yè)效益和居民生活兩個(gè)方面在一級(jí)指標(biāo)經(jīng)濟(jì)效益中所占權(quán)重來(lái)看，居民生活為0.379 5，產(chǎn)業(yè)效益為0.620 5，產(chǎn)業(yè)效益所占比重較大，各省份在產(chǎn)業(yè)效益方面的均衡度較差。

4.2" 農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境

研究選取了3個(gè)二級(jí)指標(biāo)資源消耗、環(huán)境保護(hù)、環(huán)境污染來(lái)描述農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，熵值法計(jì)算出其權(quán)重分別為0.471 2，0.446 2，0.082 6。我國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境在2016—2020年間平均綜合得分為0.113，分省2016—2020年平均得分如圖1；其中，最高得分為河北（0.638），得分最低的是西藏（0.110）；近2/3的省市區(qū)在全國(guó)平均水平以上。從指標(biāo)的權(quán)重來(lái)看，資源消耗的權(quán)重最高（0.471 2），其次是環(huán)境保護(hù)（0.446 2）；熵值法通過(guò)指標(biāo)間的差異來(lái)給指標(biāo)賦予權(quán)重，資源消耗與環(huán)境保護(hù)的權(quán)重占比較高，表明各省市區(qū)在資源消耗及環(huán)境保護(hù)方面的差異較大，而對(duì)于環(huán)境污染各省市區(qū)的差異較小。

4.3" 農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量

選取化學(xué)防治和糧食生產(chǎn)兩個(gè)方面對(duì)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行測(cè)度，運(yùn)用熵值法計(jì)算其得分如圖1所示，可以看到大部分省份的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量得分都在全國(guó)平均水平（0.387）附近，其中北京市得分最高（0.780），其次是福建省（0.766），得分最低的是安徽省（0.204），有一半以上的省級(jí)行政區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量得分低于全國(guó)平均水平。從化學(xué)防治和糧食生產(chǎn)所占權(quán)重來(lái)看，其分別為0.237 9，0.762 1，糧食生產(chǎn)所占比重遠(yuǎn)高于化學(xué)防治，表明不同省份間糧食生產(chǎn)狀況還存在較大差異，在各省份間表現(xiàn)出不均衡狀態(tài)。

4.4" 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式

研究從物質(zhì)裝備、創(chuàng)新水平、財(cái)政支出和人力資源4個(gè)方面測(cè)度農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式。從熵值法計(jì)算出的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式得分來(lái)看，除北京外，其余省份得分都極低。排名第一的北京與排名第二的上海相差分?jǐn)?shù)高達(dá)0.412，最高分與最低分相差0.537，且僅有5個(gè)省級(jí)行政區(qū)的得分高于0.1，排名最低的是遼寧省（0.037）；近1/3的省份沒有達(dá)到全國(guó)的平均水平得分（0.068）。物質(zhì)裝備、創(chuàng)新水平、財(cái)政支出和人力資源4個(gè)方面權(quán)重分別為0.179 9，0.773 7，0.026 6，0.019 8，其中創(chuàng)新水平所占權(quán)重高達(dá)0.773 7，說(shuō)明創(chuàng)新水平在各省份間的差異非常大，各省份對(duì)科技創(chuàng)新的投入存在較大的差距，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式得分極差大。

5" 農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展分維度可視化分析

對(duì)不同地區(qū)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行分類有利于更好地了解我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展?fàn)顩r，因此本文選擇自然斷點(diǎn)法對(duì)綜合評(píng)價(jià)得分進(jìn)行分類。運(yùn)用Arcgis軟件對(duì)各指標(biāo)2016—2020年的平均值進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，將各一級(jí)指標(biāo)按照其得分運(yùn)用自然斷點(diǎn)法將其分為5類，分別為低水平、較低水平、中等水平、較高水平、高水平，并運(yùn)用莫蘭指數(shù)對(duì)其空間相關(guān)度進(jìn)行分析，其結(jié)果見圖2。

從圖2可以看出，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益呈現(xiàn)出由東部向西部地區(qū)遞減的趨勢(shì)，高水平地區(qū)主要集中在北京、天津及東部沿海一帶；低水平及較低水平集中在新疆、西藏、青海等西部及西北地區(qū)。對(duì)經(jīng)濟(jì)效益得分進(jìn)行空間自相關(guān)分析，得到莫蘭指數(shù)為0.3400 05，且其p＜0.05，所以在5%的顯著性水平下，經(jīng)濟(jì)效益存在空間自相關(guān)；局部莫蘭指數(shù)分析表明，經(jīng)濟(jì)效益得分在新疆、西藏、青海、甘肅、寧夏及四川呈現(xiàn)出低低聚集的效應(yīng)，在其余省份則不顯著。

由圖2可以看到，我國(guó)農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境也呈現(xiàn)出由東向西遞減的趨勢(shì)，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境處于低水平和較低水平的地區(qū)主要集中在西部地區(qū)及東北地區(qū)，農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境發(fā)展處于較高水平及高水平的地區(qū)主要集中在華北地區(qū)和華東地區(qū)，大部分地區(qū)處于中等發(fā)展水平。運(yùn)用莫蘭指數(shù)對(duì)生態(tài)環(huán)境得分進(jìn)行空間自相關(guān)分析，得到莫蘭指數(shù)為0.517，且p＜0.05，所以在5%的顯著性水平下，認(rèn)為農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境得分存在正的空間自相關(guān)。

農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量得分分布則沒有呈現(xiàn)出由東向西遞減的趨勢(shì)，西藏、新疆、四川、貴州等西部地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量發(fā)展處于中等水平，東部地區(qū)的山東、河南、安徽及江西等省份農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量得分相對(duì)于全國(guó)水平來(lái)說(shuō)處于低水平，且其周邊省份的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量得分也處于較低水平，處于較高水平及高水平的地區(qū)則位于東南沿海一帶。莫蘭指數(shù)不顯著，認(rèn)為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量不存在顯著的空間自相關(guān)。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式與農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量存在著相似的分布情況，低水平及較低水平地區(qū)主要位于四川、重慶、湖北等中西部地區(qū)及內(nèi)蒙古、山東、山西、河北等北部地區(qū)，北京的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式處于一個(gè)高水平的狀態(tài)。運(yùn)用莫蘭指數(shù)進(jìn)行分析，得到莫蘭指數(shù)為-0.167 3，p值為0.003 5，莫蘭指數(shù)值顯著，認(rèn)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式存在弱的空間自相關(guān)；對(duì)其進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析，得到黑龍江存在高低聚集效應(yīng)，內(nèi)蒙古、河南存在低低聚集效應(yīng)，其余省份的聚集效應(yīng)則不顯著。

6" 農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展綜合評(píng)價(jià)得分測(cè)算及分析

6.1" 農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展綜合評(píng)價(jià)

將4個(gè)一級(jí)指標(biāo)運(yùn)用熵值法計(jì)算出2016—2020各年的得分后取其平均值作為其綜合得分，結(jié)果如圖3所示。

2016—2020年我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展得分平均水平為0.349，得分最高的是北京（0.746），其次是福建（0.657）；得分最低的是安徽（0.203），近一半的省份農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展得分低于全國(guó)平均水平；且農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展得分最高的北京與得分最低的安徽相差達(dá)0.543。農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的4個(gè)一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重分別為經(jīng)濟(jì)效益0.254 2，生態(tài)環(huán)境0.322 1，農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量0.309 0，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式0.114 7。由于大部分省份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式的得分低，所以其在各省份所占比重相對(duì)于其他3個(gè)一級(jí)指標(biāo)來(lái)說(shuō)較小，但也不可否認(rèn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的一個(gè)重要影響因素。

6.2" 農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)可視化分析

將農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展年度平均得分在ArcGIS可視化呈現(xiàn)后可以看到，在空間上我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平并沒有呈現(xiàn)出由東向西依次遞減的趨勢(shì)，處于較高水平及高水平的地區(qū)主要集中在北京、天津及東部沿海地區(qū)，西部地區(qū)中新疆、四川、重慶處于中等水平，處于低水平的僅有內(nèi)蒙古、安徽和吉林3個(gè)省份，其余省份均處于較低水平。計(jì)算其莫蘭指數(shù)為0.208，p值為0.02，莫蘭指數(shù)小，認(rèn)為其存在較弱的空間自相關(guān)性，空間聚集效應(yīng)較小（見圖4）。

6.3" 農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展時(shí)間演變趨勢(shì)分析

根據(jù)一級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)運(yùn)用熵值法計(jì)算出各年度的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展得分結(jié)果及其排名如表2所示。從年度變化趨勢(shì)來(lái)看，北京市的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平一直居于第一，其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)環(huán)境、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式得分都穩(wěn)居前列；福建、天津、浙江農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平也一直穩(wěn)居前十。

表3列出了2020年相對(duì)于2016年排名變動(dòng)較大（大于4）的省份，從中可以看到排名上升變動(dòng)較大的省份數(shù)量低于排名下降的省份，且大部分省份在2016—2020年間農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展得分存在較大波動(dòng)，排名不穩(wěn)定。

7" 結(jié)論與建議

7.1" 結(jié)論

在農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的4個(gè)一級(jí)指標(biāo)中，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)環(huán)境都呈現(xiàn)出由東向西遞減的趨勢(shì)，東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展本身就高于西部地區(qū)，且其在早期發(fā)展中對(duì)于生態(tài)環(huán)境的保護(hù)可能沒有付出太多，經(jīng)濟(jì)發(fā)展起來(lái)之后對(duì)于農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)也更加注重，更愿意投入更多去保護(hù)生態(tài)環(huán)境，所以我們可以看到東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境得分高于西部地區(qū)。對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式，西部大部分省份處于中等水平，而一些東部省份還是低水平及較低水平，這應(yīng)該引起我們的注意。各省份農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式的得分較低，從側(cè)面表明了我國(guó)在創(chuàng)新水平、物質(zhì)裝備、財(cái)政支持及人力資源方面投入的薄弱。

2016—2020年我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展平均水平存在波動(dòng)的狀況；特別是在2019—2020年間，農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展綜合得分下降了0.052，除個(gè)別省份在此期間得分保持沒有下降外，大部分省份在此期間的農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展得分都有所降低，這極可能是因?yàn)?020年大規(guī)模爆發(fā)的新冠肺炎疫情對(duì)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響，這也表明我國(guó)農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展還不穩(wěn)定，其應(yīng)對(duì)突然沖擊的穩(wěn)定性還需加強(qiáng)。

7.2" 建議

1）西部地區(qū)應(yīng)極力尋找發(fā)展方向提高經(jīng)濟(jì)效益。西部地區(qū)地處內(nèi)陸，地廣人稀，發(fā)展相對(duì)落后，且交通運(yùn)輸系統(tǒng)不完善，各種資源相對(duì)匱乏，尋求新的發(fā)展方向以提高其產(chǎn)業(yè)效益和居民生活水平十分必要。農(nóng)村居民生活方面可以通過(guò)促進(jìn)農(nóng)村居民農(nóng)業(yè)就業(yè)，根據(jù)市場(chǎng)情況出臺(tái)相應(yīng)的補(bǔ)貼政策，提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)收入，調(diào)動(dòng)農(nóng)村居民自發(fā)帶動(dòng)發(fā)展的積極性。同時(shí)，出臺(tái)政策引進(jìn)優(yōu)秀人才，助力其農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展。在產(chǎn)業(yè)方面，各地區(qū)可以依靠其自身所有的基礎(chǔ)和優(yōu)勢(shì)，大力發(fā)展自身基礎(chǔ)性和優(yōu)勢(shì)性產(chǎn)業(yè)，不斷挖掘農(nóng)業(yè)的多項(xiàng)功能，促進(jìn)全產(chǎn)業(yè)多元融合發(fā)展，鼓勵(lì)農(nóng)村居民依托自身優(yōu)勢(shì)自主多元化創(chuàng)業(yè)，提高農(nóng)業(yè)發(fā)展的穩(wěn)定性。

2）農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展更應(yīng)該注重綠色發(fā)展，不應(yīng)該以犧牲環(huán)境為代價(jià)。農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)需要政府出臺(tái)一系列政策加大對(duì)農(nóng)業(yè)農(nóng)村生產(chǎn)進(jìn)行環(huán)境保護(hù)、污染限制：環(huán)境保護(hù)方面加大農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境司法保護(hù)力度；在污染限制方面政府部門要充分發(fā)揮生態(tài)環(huán)境保護(hù)的引領(lǐng)作用，推進(jìn)重點(diǎn)污染項(xiàng)目的治理；與此同時(shí)，政府要加強(qiáng)對(duì)生態(tài)環(huán)境保護(hù)的宣傳力度，實(shí)施一系列環(huán)境保護(hù)惠民政策，加強(qiáng)農(nóng)村居民自身環(huán)保意識(shí)，建立長(zhǎng)期有效的管理機(jī)制，做到政府與人民協(xié)同推進(jìn)生態(tài)環(huán)境持續(xù)向好發(fā)展。

3）創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力。對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織形式，應(yīng)該加大農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入。政府與企業(yè)應(yīng)不斷加大在農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新方面的投入，構(gòu)建在新發(fā)展階段下的新要求的新型農(nóng)業(yè)農(nóng)村科技創(chuàng)新體系，不斷優(yōu)化農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的組織載體。教育、科技的發(fā)展是農(nóng)業(yè)發(fā)展的不竭動(dòng)力，農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新投入資金也要充分發(fā)揮對(duì)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的引導(dǎo)和促進(jìn)作用，鼓勵(lì)社會(huì)企業(yè)和個(gè)人投入農(nóng)業(yè)科研和農(nóng)業(yè)成果的開發(fā)。總而言之，創(chuàng)新發(fā)展是農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的不竭動(dòng)力，要從各個(gè)方面加強(qiáng)農(nóng)業(yè)創(chuàng)新。

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（責(zé)任編輯：易" 婧）

收稿日期：2023-08-05

基金項(xiàng)目： 國(guó)家社科基金資助項(xiàng)目（21BTQ099）；四川省社科重點(diǎn)研究基地資助項(xiàng)目（Xq21B06）。

作者簡(jiǎn)介：鄒玲（2001—），在讀碩士，研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘和AI統(tǒng)計(jì)。E-mail：1426013935@qq.com。