三大糧食功能區視角下農業高質量發展：時空演進、區域差異及空間關聯

隨著中國經濟發展進入新發展階段，未來的農業發展將由高速發展轉向高質量發展階段[1.我國“三農”工作取得了巨大成就[2]，但農業資源短缺、環境污染、地區之間的農業經濟發展水平參差不齊等問題依然突出，這嚴重阻礙了我國由“農業大國\"向“農業強國\"轉型[3]，要解決當下農業發展困境，就必須要推動農業增產向提質增效轉變，農業高質量發展是新時代中國特色社會主義經濟發展的必然要求，具有重要的現實意義[4].

自農業高質量發展的提出，就有學者對農業高質量發展的內涵、測度和空間關系進行探討.在內涵方面，農業高質量發展從狹義來說就是提高農產品質量[5]，從廣義來看就是“高品質、高效益、高效率、高素質\"的發展[6];水平測度方面，主要分為單一指標測度[和多指標測度[8]，隨著新發展理念的提出，更多的學者圍繞新發展理念構建指標體系測度農業高質量發展水平[9-10];隨著測度體系的不斷完善，學者們開始考察農業高質量發展水平的空間關系，有學者利用核密度[1]、莫蘭指數（Moran's I）[12]等方法考察我國農業高質量發展水平的空間集聚特征，運用Dagum 基尼系數法考查中國農業高質量發展的區域差異[13]，現有研究已經證實了中國農業在現代化[14]、全要素生產率[15]、綠色全要素生產率[16]、糧食生產[17]等方面存在空間關聯關系.

綜上所述，已有研究對中國農業高質量發展進行了積極探索，但仍存在一定局限：（1）三大糧食功能區在農業發展過程中各司其職，農業高質量發展水平也應具有明顯的差異性[18]，但以三大糧食功能區為視角的農業高質量發展研究成果較少；（2）目前大多文獻從“屬性數據\"分析農業高質量發展的空間關聯性[19]，鮮有文獻從“關系數據\"刻畫我國省域農業高質量發展的空間關聯特征.鑒于此，本文在現有研究的基礎上構建中國農業高質量發展指標體系，運用熵值法測算中國31個省（區）2005－2022年的農業高質量發展水平；其次，采用空間相關性分析和Dagum 基尼系數分解法考察農業高質量發展水平的區域差異，最后運用社會網絡分析方法剖析農業高質量發展的網絡結構特征，以期為我國農業高質量協調發展提供政策參考.

1" 指標體系構建

農業高質量發展就是更加有效率、產業結構更加合理，最終實現農業發展更可持續、生態環境更加綠色、資源分配更加公平的發展模式[20].本文根據農業高質量發展內涵，遵循科學性、全面性和數據的可獲取性、可操作性原則，并借鑒相關研究成果[21-22]，從農業生產效率、農業技術創新、農業產業協調、農業綠色發展、農業開放發展和農業福利共享6個維度，包含農業土地產出率、農業勞動生產率等 20個具體指標的指標評價體系，見附表Sl.

2 研究設計

2.1 研究方法

2.1.1 熵值法

（1）標準化處理.對指標進行標準化處理以消除指標量綱不同的影響.標準化處理公式為：

式中， S_kij 表示第 k 年第 i 個省（區）第 j 個指標標準化后的數據; X_kij 表示第 k 年第 i 個省（區）第 j 個指標處理前數據 （k=1，2，…，t，T;i=1，2，…，m;j=1，2，…，n） ，其中 t=17，m=31，n=20;max（X_kij） 和min（X_kij ）分別表示第 k 年第 i 個省（區）第 j 項指標的最大值和最小值.

（2）計算第 i 個省（區）在 j 項指標下所占比重：

（3）計算第 j 項指標的熵值：

（4）計算信息效用價值：

I_j=1-E_j.

（5）計算指標權重：

（6）計算中國農業高質量發展指數 HQ_i ：

2.1.2 核密度估計

核密度估計法是一種非參數估計方法，該方法假設隨機變量的密度函數為，點的概率密度可以由式（7）來估計：

式中， f（x） 表示密度估計值； N 為考察值個數（個）， X_i 為獨立同分布的考察值； x 為均值； h 為帶寬； K（?）

為核密度函數.本文選擇高斯核（gaussian kernel）密度作為核密度函數分析農業高質量發展的分布動態演進過程，其核函數形式如下：

2.1.3 莫蘭指數

全局空間自相關指數是從全域視角探究研究對象的空間相關和差異水平.依據地理學第一定律，使用空間鄰接權重矩陣，運用全局莫蘭指數分析農業高質量發展水平的全局空間相關性，采用局部莫蘭指數分析鄰接地區的農業高質量發展集聚趨勢.

2.1.4 修正的引力模型和社會網絡分析法

（1）修正的引力模型

本文參考已有研究[23—24]，以31個省（區）作為網絡節點，構建修正后的引力模型計算農業高質量發展水平關聯強度，修正后的引力模型如下：

式中， R_?ij 代表省（區） i 和省（區） j 之間的引力強度； G_i、G_j 代表省（區） i 和省（區） j 的農業總產值; H_Ωi?H_Γj 代表省（區） i 和省（區） j 的農業高質量發展指數； P_Φi、P_Φj 代表省（區） i 和省（區） χ_j 的農村人口； L_Φij 代表省（區） i 和省（區） j 的引力系數； g_i?g_j 代表省（區） i 和省（區） ∣j 的人均實際 代表兩省會城市之間的距離；D_ij/g_i-g_j 為兩個省（區）的經濟地理距離.

（2）社會網絡分析法

社會網絡分析（SNA）近年來被廣泛應用于網絡組織結構分析，本文利用社會網絡分析方法，從整體網絡、個體網絡兩個層面分析我國農業高質量發展水平的網絡關聯特征.具體采用網絡密度、網絡關聯度、網絡等級度和網絡效率4個方面刻畫整體網絡特征，其中網絡密度用來刻畫農業高質量發展水平關聯網絡的緊密程度，網絡等級度和網絡效率表示網絡的穩定程度；采用點度中心度、中間中心度、接近中心度對網絡中的個體特征進行分析，其中點度中心度表征一個省份在網絡中與其他省份直接相連的程度，中間中心度衡量單個省份在網絡中連接其他省份的能力，接近中心度測量單個省份在網絡中與其他省份之間的平均最短距離.

2.1.5 Dagum基尼系數

Dagum 基尼系數與傳統基尼系數相比，具有能夠識別區域之間變量差距的來源、對區域內部的差異進行分解，同時可以解釋分組之間交叉項問題的優勢.計算公式為：

其中， G，G_w，G_b，G_t 分別為總體基尼系數、地區內差異貢獻、地區間差異貢獻和超變密度貢獻， n 是省（區）的數量， k 為區域個數， y_ji 為區域 j 中第 i 個省（區）的農業高質量發展水平， y_hr 為區域 h 中第 r 個省（區）的農業高質量發展水平， 為所有省（區）農業高質量發展水平的平均值， G_jj 表示區域 j 農業高質量發展水平的基尼系數， q_j 和 l_Φj 分別表示區域 j 的省（區）數量和農業高質量發展水平占比， G_jh 表示 j 地區與 h 地區之間的基尼系數， D_jh 表示區域 i 和 j 農業高質量發展水平之間的相互影響程度.

2.2 研究區域與數據來源

本文數據均來自 2005一2022年《中國農村統計年鑒》中國統計年鑒》與各省（市）統計年鑒，以中國 31個省（區）（不含港澳臺地區）為網絡節點，選取 2005、2010、2015、2020、2022年為時間節點.

3實證結果分析

3.1中國農業高質量發展水平測度結果分析

根據農業高質量發展水平排名情況將31個省（區）分為高值區、中值區和低值區并運用Arcgis進行可視化，結果如圖1.從整體層面看， 2005-2022 年，我國農業高質量發展水平呈現上升的趨勢，其中糧食主銷區省（區）的農業高質量發展水平普遍位于高值區，主產區省（區）大多位于中值區，平衡區省（區）大多位于低值區.原因在于主銷區內省（區）的經濟發展水平高，其基礎設施與科技創新等方面處于領先地位，而西藏和青海的農業高質量發展水平較高得益于兩個省（區）的自然資源條件較好，農業綠色發展水平較高.

注：底圖源于自然資源部標準地圖服務系統，（審圖號為GS（2020）4619），地圖邊界無修改，

圖12005-2022年中國農業高質量發展水平可視化

Fig.1Visualizationof high-quality agriculture development level in China from 2Oo5 to 2022

3.2農業高質量發展水平的時空演變特征分析

3.2.1 動態演進分析

采用核密度估計法考察 2005一2022年中國農業高質量發展水平的時間演進特征，結果如圖2所示.由圖2可知，核密度曲線的中心位置向右移動，說明考察期內中國農業高質量發展水平呈上升趨勢.從峰值看，研究期內核密度曲線的主峰高度持續下降，峰寬增加，說明我國農業高質量發展水平的集中趨勢減弱，地區內的農業高質量發展水平異化嚴重，省際間水平差距不斷擴大.從曲線的延展性來看，核密度曲線圖右拖尾現象明顯，說明個別省份的農業高質量發展水平較高.從極化現象來看，在考察期內核密度曲線由單峰向雙峰轉變，說明我國農業高質量發展水平存在非均衡性.

3.2.2 空間相關性分析

采用空間鄰接權重矩陣，借助莫蘭指數檢驗法驗證我國農業高質量發展是否存在空間相關性，全局莫蘭指數結果見表1.從表1可以看出，在考察期內，全局莫蘭指數從0.092波動上升到0.292且均大于零，表面農業高質量發展水平存在空間正相關性.

為了進一步考察農業高質量發展水平的局部集聚特征，以2022年為例統計了31個省（區）在雙高、低高、雙低、高低4個象限中的分布情況，結果如表2所示.總體來看，31個省（區）的大部分地區位于第一、三象限，表明我國大多數省（區）農業高質量發展水平為高高聚類或者低低聚類，可以說明各省（區）的農業高質量發展對其周邊省（區）存在正向空間溢出效應.從三大糧食功能區視角看，處于第一象限的省（區）大多屬于主銷區，農業高質量發展水平位于高值區，處于第三象限的省（區）大多屬于平衡區，農業高質量發展水平位于低值區.

圖2中國農業高質量發展水平動態演進 Fig.2The dynamic evolution of high-quality agricultural development level in China

3.3 區域差異分析

為了進一步驗證中國農業高質量發展的區域差異情況，將研究區劃分為糧食主產區、主銷區和產銷平衡區[27]，運用Dagum基尼系數分解模型計算 2005-2022 年農業高質量發展水平總體差異系數、區域內差異系數、區域間差異系數和對應的貢獻率，結果如表3所示.

表1農業高質量發展水平的全局MoransI

Tab.1 The Global Moran's I for high-quality development of Chinese agriculture

注： ?，??，???? 表示分別在 10%.5%.1% 的統計水平上顯著.

Tab. 2 Quadrant distribution and changesin each province

表3三大糧食功能區農業高質量發展區域差異情況

表2各省（區）的象限分布及變化情況

3Overalland intra-regional differences of high-qualitydevelopment of agriculture in the three major grain functional 7

從總體差異看，2005一2022年全國的農業高質量發展水平總體差異由0.054上升到0.062，表明隨著我國農業現代化進程，農業高質量發展水平有明顯提升，但由于各省份之間的資源稟賦與市場資源等方面存在差異，農業高質量發展水平差距進一步擴大，農業高質量發展水平呈現出明顯的空間非均衡性特征.從區域內差異看， 2005-2022 年間主產區區域內差異呈現波動上升趨勢，并在2022年達到峰值，說明糧食主產區的農業高質量發展水平的非均衡性依然存在，主銷區和平衡區的基尼系數在考察期內均呈現波動下降的趨勢，由此可見，近年來主銷區和平衡區的農業高質量發展水平的非均衡性態勢有所緩和.

從三大糧食功能區基尼系數的均值來看，區域內差異表現為平衡區均值 （0.059）gt; 主銷區均值 （0.050）gt; 主產區均值（0.048）；從區域間差異看，主產區和平衡區的區域間差異均值 （1.949）gt; 主銷區和平衡區的區域間差異均值 （0.066）gt; 主產區和主銷區的區域間差異均值（0.057），由此可見，主產區和平衡區之間的農業高質量發展水平差異是中國農業高質量發展水平不均衡的主要原因；在貢獻率方面， 2005-2022 年區域內貢獻率與超變密度貢獻率均出現下降，且貢獻率均值較低，說明不同地區之間交叉重疊問題對我國農業高質量發展水平總體差異的影響較小;區域間貢獻率呈現上升趨勢且均值最高，說明中國三大糧食功能區農業高質量發展水平差異的主要因素是區域間差異.

3.4 空間網絡分析

本文借助Ucinet軟件繪制2005年和2022年中國省際農業高質量發展水平社會網絡關系圖（圖3），從圖3可以看出，關聯網絡中屬于糧食主銷區的北京、天津、上海、江蘇等省（區）的網絡關聯數較多，原因在于這些省（區）的經濟發展水平高，基礎設施完善，對農業要素的吸附能力較強.

圖3中國農業高質量發展空間關聯網絡結構

圖3Spatial correlation network structure for high-quality development of Chinese agriculture

本文借助Ucinet軟件考察中國農業高質量發展的網絡特征，結果顯示中國農業高質量發展呈現出明顯的網絡結構特征.

（1）整體網絡特征（表4）.31個省份（區）的農業高質量發展水平空間關聯網絡的關聯度均為1，說明該網絡沒有孤立的省（區），網絡通達，網絡密度由0.2237升至0.2441，表明省際間農業高質量發展緊密程度增強，最高值僅為0.2538，仍有提升空間；其次，網絡關聯度為1，表明各個省（區）之間的農業高質量發展均能產生關聯，網絡等級度與網絡效率均呈現下降的趨勢，表明空間關聯網絡比較穩定性且穩定性逐漸增強.

表4農業高質量發展空間關聯整體網絡分析

Tab.4Analysis of the overall network of spatial linkages for high-qualityagricultural development

（2）個體網絡特征.由于篇幅限制，本文僅展示2022年的個體網絡特征（表5）.從點人度和點出度來看，北京、上海、山東、福建等東部沿海地區的點入度明顯大于點出度，表面這些省（區）對資源的吸附能力較強，在網絡中占主導地位;遼寧、吉林、黑龍江、甘肅、青海等地區的點出度明顯大于點入度，這些地區地理位置偏遠，大多需要向外溢出農業要素與其他省（區）產生關聯;從中間中心度來看，31個省（區）的均值為 29.516，其中河北、內蒙古、上海、江蘇、河南、福建、甘肅等省（區）的中間中心度大于均值，表面這些省（區）在網絡中有較強的連接其他省（區）的能力，在網絡中具有“橋梁\"的功能；從接近中心度來看，31個省（區）的均值為62.210，其中北京、上海、江蘇、浙江、福建、河南、湖北、甘肅的接近中心度大于均值，但整體上各省（區）的差距不明顯，說明網絡中個別省（區）的主導地位在降低，主要還是通過具有“橋梁\"功能省（區）產生聯系.從三大糧食功能區視角來看，糧食主銷區內的大部分省（區）在網絡中處于領導地位，糧食主產區內的大部分省份中介功能較為明顯，而產銷平衡區內的大部分省份在網絡中位于邊緣地位.

表5個體網絡特征

Tab.5 Individual structurecharacteristics

4結論

本文測算了2005—2022年中國農業高質量發展水平，分析了其時空演進、區域差異與空間網絡結構，通過實證分析，得出以下結論：（1）中國農業高質量發展水平呈現上升的趨勢，呈現糧食主銷區一主產區一平衡區遞減格局，區域不均衡現象明顯.（2）中國農業高質量發展水平存在顯著的正向空間溢出，呈現“高高\"“低低\"的空間集聚特征；核密度曲線出現明顯右移且主峰高度下降，各省份農業高質量發展水平有不同程度提高但區域差異在逐漸擴大.（3）Dagum 基尼系數及其分解結果顯示，中國農業高質量發展水平的整體差異呈現小幅度上漲趨勢和空間非均衡性，差異的主要來源是區域間差異，其中，糧食主產區和糧食平衡區之間的差異最大.（4）中國省際農業高質量發展具有明顯的網絡特征，并存在溢出效應的多重疊加現象，糧食主銷區內省份在網絡中具有領導地位，主產區內省份在網絡中發揮“中介”作用.

根據上述結論，得到以下政策啟示：（1）應注重我國農業高質量發展的空間不均衡問題，對于糧食主銷區，應利用自身經濟優勢和技術優勢，推進綠色生產轉型，強化數字農業建設，進一步提高農業發展質量，同時在人才、技術、資金等多方面給予主產區、平衡區一定的支持，以加強自身拉動作用;對于糧食主產區，應利用自然資源豐富的優勢，加強人才培養和科技創新，進一步提升生產效率；對于糧食平衡區，其農業高質量發展水平最低，政府部門應當加大資金投入并制定相關政策，為其農業要素的流動創造有利條件；（2）要以網絡化視角推進區域農業高質量協同發展，在推動農業高質量發展時不僅要“謀一域”，更要“謀全局”，強化農業高質量發展的跨地區統籌協調機制；（3）充分發揮農業高質量發展網絡中的“中介\"作用，本研究表明，河南、上海、江蘇、甘肅等省市在農業高質量發展空間關聯網絡中發揮著重要的“中介\"作用，推動農業高質量發展的整體提升應該重點關注這些地區.

作者貢獻：陳準和劉云朋為共同第一作者.

附錄見電子版（DOI：10.16366/j.cnki.1000-2367.2023.11.09.0001）.

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High-quality development of agriculture from the perspective of the three functional food zones： spatial and temporal evolution，regional differences and spatial correlation

Chen Zhuna，Liu Yunpengb，Wang Wei，Chen Taizheng?，Zhou Zhiminb，Wang Baojieh （a. College of Philosophy and Public Administration；b. College of Geography and Environment; c.School of Cultureand Tourism，Henan University，Kaifeng 475ooo，China）

Abstract：Starting from theconnotationof high-qualityagricultural development，thisarticleconstructsacomprehensive measurement index systemforthelevelof high-qualityagricultural development，Basedonpaneldataof3l provinces in China from2005 to 2022，using theentropymethodto measure thelevelofhigh-qualityagriculturaldevelopment，onthis basis，spatial correlationanalysisand socialnetworkanalsis methodsareusedtoanalyze thespatiotemporal evolutioncharacteristicsand regional diferencesofChina's highqualityagriculturaldevelopmentlevel.Research has found：（1）During the periodunderexamination，thelevelofhigh-qualitydevelopmentof Chinese agricultureasa whole wasonanupwardtrend，showingadecreasing paternof main grain marketingareas-main productionareas-balancedareas.（2）Thereisapositivespatialspilovereffect onthe overallevelofhighqualityagricultural developmentineachprovince，andlocallypresents aclustering featureof \"high high\"and\"lowlow\".（3）Throughthe Dagum Ginicoeficientanditsdecomposition，itwas foundthatregionaldiferencesare themainsourceofoveralldifferencesinChinashigh-qualityagriculturaldevelopmentlevel.（4）High-qualityagriculturaldevelopment is characterized byaspatialnetwork，withthecloseness ofspatiallnkages increasing influctuation，thestabilityand accesibilityof thelinkage network showingatendency to increase，with the maingrain marketing areas inadominant position in the network and the main grain-producing areas playing the role of \"bridges\".

Keywords：agriculture highquality development；temporal and spatial evolution；spatial correlation network；regiona differences

表S1中國農業高質量發展的評價指標體系

Tab. S1Evaluation index system for high-quality development of Chinese agriculture