安徽省农村一二三产业融合度测算及影响因素分析

李爱军，王成文

滁州学院经济与管理学院，滁州，239000

1 相关研究与问题提出

农村一二三产业融合的含义是：基于传统农业现实，通过一二三产业之间重组、渗透，以拓展产业宽度，延伸产业链长度，最终将农业生产与农产品加工、农产品交易、乡村休闲旅游和餐饮、物流、电子商务等服务行业进行统筹、关联、融合，实现产业链优化延展，从而实现农业的一体化[1]。关于农村三产融合的问题，相关学者在三产融合现状与环境、模式与路径、机制和效应等方面展开了大量的研究。在农村产业融合的内涵方面，何立胜等从行业内部和不同行业之间的交互和最终效果角度，提出产业融合是行业内部或行业之间的业务关联、交叉、渗透和有机组合，是产业化的更高形态[2]。段海波指出，农业产业融合的最终结果是一种新型的业态，它包含多重属性特征，是产业链优化升级后的横向延展，体现的是块状产业链形态[3]。姜长云从农业新技术、新模式、新业态的角度指出三产融合是农村资源的优化重组和高效配置[4]。三产融合发展与路径方面，李俊岭提出了内部融合、外部融合、技术渗透、新产业融合等四种农业产业融合方式[5]。另外，芦千文等[6]、吕岩威等[1]也提出了产业融合主要模式，梁立华[7]、姜长云[4]、苏毅清[8]、芦千文[9]等提出了产业融合的机制和效应。

从以上研究成果可以看出，研究的内容主要侧重理论和现象描述，对农业产业融合发展的融合度测算、影响因素的研究涉及较少；研究方法集中在定性研究，定量和实证较少；在定量研究方法中，大部分采用单一的方法，而每种方法都有优点和不足，运用多种方法以取长补短的研究较少；在研究相关指标选择上，没有考虑一二三产业中各产业内在特点和产业之间的融合机理。针对以上这些问题，本文采用灰色关联分析法、赫芬达尔指数法相结合，通过分析各产业的内在特点和产业之间的融合机理，选择影响产业之间融合的相关因素作为测算的指标,以安徽农业统计数据为数据来源，对安徽农业与相关产业融合度进行测评，并进一步分析影响因素,提出引导安徽农业与相关产业融合发展的对策建议。

2 模型选择

国内外学者对产业融合度测算的方法主要有赫芬达尔指数(HHI)法、灰色关联分析法、专利系数法、投入产出比分析法、熵指数、NEGOPY网络分析法等，较为成熟的方法有HHI法、专利系数法和灰色关联分析法。考虑到各种方法结合的可能性及数据获取的难易度，本文选择HHI法和灰色关联分析法相结合的方法对安徽省农村一二三产业融合度进行测算。

2.1 赫芬达尔指数法

赫芬达尔指数常被学者和政府部门用来测量产业集中度和产业融合度。通过一个行业中各竞争主体的收入或资产与行业总体的占比平方和，测量市场份额的占比，反映市场的离散度。其基本测算公式是：

其中，X表示市场总规模，Xi表示第i产业的规模。

学者们将HHI 值划分为五区，具体融合程度如表1所示。由表1可知，HHI值越小，表明融合程度越高，反之，则越低。

表1 产业融合程度表

2.2 灰色关联分析法

在分析影响因素时，常用的方法是回归分析，但是回归分析往往只解决一些线性、少因素的变量问题，对于一些非线性、多因素问题难以分析解决。在分析农村产业融合问题时，由于包含多种因素，而且是非线性的，因此灰色关联分析是一种较好的方法。目前，灰色系统理论已广泛应用于社会、经济、农业、工业等众多科学领域的研究，成功地解决了大量实际问题，取得了显著成果。

在进行灰色关联分析时，一般分为以下8个步骤：

(1)确定分析指标，收集数据，形成n个指标的数据序列矩阵。

(3)指标数据无量纲化。因各指标有着不同的物理意义，为了便于比较，需要用极值化、标准化、初值化、均值化等方法进行无量纲化处理，这里选择均值化。

其中，i=0,1,…,n,k=1,2,…,m

(4)计算被评价指标序列与参考数据列的绝对值差。

(5)确定绝对差值后的比较数据序列的最小值a和最大值b。

(6)计算关联系数。

其中，ρ为分辨系数，取值区间[0,1],取值越小，区分能力越强，关联系数间差异越大，一般情况下ρ为0.5。

(7)计算关联序。

也可根据各指标的影响作用对其加权平均。

(8)根据关联序，得出分析结果。一般来说，关联系数越大，对系统的影响程度越大。关联度大于0.7为强关联，小于0.6为弱关联，介于两者之间为中关联。

3 农村一二三产业融合度测算

3.1 数据来源

我国地域辽阔，农村发展不平衡，区域差别较大。安徽是一个农业大省，有着丰富的农业资源，地形特征有平原、丘陵、山地，很具有典型代表意义，当前正处于农业转型升级、实现农业现代化发展的关键阶段。因此，本文选择安徽农业数据为样本，所有数据均来自2011—2017年《安徽统计年鉴》《安徽农村统计年鉴》。

3.2 第一产业内部各行业融合度测算

近年来，如稻虾混养、林地散养等一些内部相互融合方式的出现，在提高产量的同时，也实现了生态农业。选择第一产业内部各行业产值为指标，运用赫芬达尔指数对第一产业内部各行业融合度测算，以测算结果为参考数据列，采用灰色关联分析法进一步明确第一产业内部各行业与产业融合关系的紧密程度，结果如表2、表3所示。

从表2计算的HHI结果可以看出，2010—2016年，安徽农、林、牧、渔及相关服务业的HHI指数在0.34～0.37之间，指数比较稳定，属于中高度融合。

表2第一产业内部融合度测算表单位：万元

表3第一产业内部灰色关联度测算表

年份农业林业牧业渔业农林牧渔服务业20100.580 441 530.411 192 6180.412 877 4210.461 629 7350.589 440 15720111 0.710 602 5961 0.735 204 2640.787 245 48920120.803 927 1651 0.816 138 1041 120130.582 359 5290.672 637 6720.631 429 6560.581 966 0480.895 119 13520140.471 229 1190.406 747 7690.586 032 1740.495 720 1860.683 040 46920150.429 399 0550.381 859 4980.459 674 540.446 755 4490.583 757 21520160.378 456 0250.365 598 0890.336 665 7680.355 021 970.370 978 677平均值(r)0.561 437 0480.519 290 4620.555 850 2520.536 541 2090.658 878 51

从表3的测算结果可以看出，灰色关联度r的排序为：农林牧渔服务业>农业>牧业>渔业>林业。从排序结果来看，农林牧渔服务业与第一产业融合关联度最高，其次为农业，也就是说，农林牧渔服务业对第一产业内部融合的影响最大，对加强第一产业内容融合起着决定性的作用；从关联系数的大小来看，农林牧渔服务业属于中关联，其他产业属于弱关联。说明第一产业内部处于低度融合状态，需要进一步利用生物技术，加强农业与林业、农业与牧业、林业与牧业、种植与养殖业之间的相互渗透、相互交叉，通过调整产业结构，实现第一产业内部的升级改造。

3.3 农业与相关第二产业融合度测算

第一产业与第二产业之间关系紧密，两者相辅相成。一方面，第一产业为第二产业供应原料和动力；另一方面，第二产业为第一产业提供农业机械和先进技术。选择与第一产业相关的农副食品加工业、食品制造业、酒饮料与茶制造业、烟草制品业、纺织业、纺织服装服饰业、皮革毛皮羽毛制品业、木材加工与棕草制品业、家具制造业、造纸和纸制品业、印刷和记录媒介复制业、橡胶和塑料制品业等13个行业工业增加值为参考值，采用灰色关联分析法对第一产业与其相关的第二产业的关联度进行测算，关联度系数计算结果如表4所示。

表4第一产业与其相关的第二产业的关联度测算表

年份农业林业牧业渔业农林牧渔服务业20100.448 449 70.929 510 0050.595 788 6960.404 388 630.662 083 32620110.627 026 2340.528 744 7140.561 413 3080.538 849 6681 201211110.832 279 14820130.803 286 9350.367 734 5780.858 871 8730.741 602 0850.587 092 66720140.563 426 1550.503 969 8630.522 780 6470.415 155 1960.527 589 04820150.460 665 70.688 739 9630.475 956 4960.343 450 9540.481 415 43620160.508 278 0550.813 547 6590.689 828 7690.612 550 2210.401 674 166平均值(r)0.604 965 9680.673 946 050.645 732 3510.549 049 7730.628 095 073

从表4可以看出，灰色关联度r的排序为：林业>牧业>农林牧渔服务业>农业>渔业。从排序结果来看，林业对第二产业产值的影响最大，林业作为经济发展的重要支柱，也是改善生态环境的重要举措。其次是牧业，牧业不仅可以为人们日常饮食提供肉、奶、蛋，也为农副食品、制药、服装等第二产业提供原料。表明林业和牧业在农业融入第二产业中起着重要的作用。从关联系数值来看，渔业属于弱关联，其他产业属于中关联。

选择第一产业增加值为参考值，选择第二产业为其提供的农业机械、化肥、电力、农药、柴油、农塑料膜、排灌机械为指标，采用灰色关联分析法对与农业相关的第二产业和第一产业的关联度进行测算，计算结果如表5所示。

表5与农业相关的第二产业和第一产业的关联度测算表

年份农业机械化肥用电农药柴油农塑料膜排灌机械20100.481 5480.471 4870.689 9760.478 2990.448 5150.519 1870.435 61120110.921 4350.709 8530.595 3720.706 7210.714 9780.852 8810.649 8762012110.792 6491 10.984 438120130.726 7870.836 4210.756 7220.990 9280.761 48110.725 9620140.631 0470.656 25810.670 8530.563 3730.696 8380.566 67120150.596 1600.531 0290.827 6970.536 4540.531 2030.593 60.467 63620160.520 6540.383 7950.816 619 0.401 7820.407 3550.398 837 0.393 7平均值(r)0.657 0880.620 2760.739 2780.651 3880.598 0470.680 4720.571 79

从表5可以看出，灰色关联度r的排序为：用电>农塑料膜>农业机械>农药>化肥>柴油>排灌机械。从排序结果来看，电力对农业产值的影响最大，其次是农塑料膜、农业机械，随着农业现代化进程的推进，一些新技术、新方法和农业机械对农业产值的影响越来越明显。从关联系数值来看，用电是强关联，排灌机械是弱关联，其他都属于中关联。目前正处于传统农业向现代农业、生态农业转变的关键时期，需要进一步强化新型能源、新方法与农业的关联度，弱化农药、化肥、柴油与农业的关联度。

3.4 农业与相关第三产业之间融合度测算

第三产业为第一产业的发展提供技术和推广、产品流通、金融保险、贸易、旅游等各项服务，以相关指标的可获取性为前提，选择农业科技投入、农产品销售额、农产品进出口贸易额、农业贷款、农业保费收入、旅游收入为指标，以农业产值为参考值，运用灰色关联分析法对与其相关的第三产业的融合关联度进行测算，结果如表6所示。

表6与农业相关的第三产业和第一产业的关联度测算表

年份农业科技投入粮油食品销售额农产品出口额农业贷款农业保险赔偿国内旅游收入20100.750 819 3970.468 260 5190.471 266 5670.647 545 6760.459 176 820110.607 021 4650.496 634 02710.618 906 1390.750 348 5310.580 935 22520120.983 840 2250.667 057 3010.942 371 2980.753 001 2890.859 006 8270.930 007 11120130.959 571 34910.778 661 25610.953 231 489120140.908 246 5920.580 603 8580.559 312 2060.821 296 9680.752 700 4670.757 445 412201510.440 796 6220.554 382 720.545 848 3890.746 736 2140.496 317 79720160.880 679 6320.344 061 170.698 149 6650.379 151 2930.372 530 0510.361 823 082平均值(r)0.863 938 260.555 252 3860.676 020 1110.659 581 7450.771 338 1840.632 052 944

从表6的测算结果可以看出，灰色关联度r的排序为：农业科技投入>农业保险赔偿>农产品出口额>农业贷款>国内旅游收入>粮油食品销售额。从排序结果来看，农业科技投入对农业产值影响最大，科学技术是第一生产力，随着人类社会的发展，科技在生产中的作用越来越大，农业只有依靠科技，才能突破资源有限性的限制，不断提高生产水平。从灰色关联系数值来看，农业科技投入、农业保险赔偿为强关联，农产品出口额、农业贷款、国内旅游收入为中关联，粮油食品销售额为弱关联。

3.5 农村产业融合度的综合评价

综合以上测算结果可知，农业内部融合度相对较高，农业与第二、第三产业融合度较低。表明随着国家一系列政策的实施，农业生产水平和效率明显提升，但是与农业相关的第二、第三产业发展还相对缓慢，还处于初级阶段。

4 农村一二三产业融合具体影响因素分析

要分析产业融合的影响因素，必须要明确产业融合的动力机制。纵观国内外学者对产业融合动力机制的研究，将产业融合动力机制分为产业发展内在规律、技术创新与扩散、市场需求的推动、企业间的竞争与合作、管制放松与政府支持等[10]。结合学者们对农村产业融合评价体系研究的结果，在指标的重要性、可靠性、获取便利性的基础上，本文选取以下指标作为具体影响因素[11](见表7)，应用赫芬达尔指数与灰色关联相结合的方法进行分析。

表7农村产业融合关联因素

一级指标二级指标指标含义农业产业链延伸农产品加工与农业总产值比农副食品、食品、酒、饮料、茶、烟草产值与第一产业产值的比值,反映产业链纵向延伸程度农业产业化组织数量农民专业合作社等产业化组织数量,反映产业化组织的带动水平第一产业产值占GDP比例第一产业产值占地区生产总值的比重,反映农业在国民经济中的地位农业多功能性发挥休闲农业营业收入农业旅游、观光、采摘等收入,反映农业产业横向拓展的程度农业服务业融合发展农林牧渔服务业增加值占农业增加值比值反映农业社会化服务水平农产品电子商务交易额农产品开展电商的交易额,反映信息化融入农业的程度农业信贷投入农业贷款余额,反映信贷对农业发展的支持程度农业保险保费收入投入农业保险的金额,反映农业风险的防范水平农业科技研究与试验支出投入农业科技研究与试验金额,反映农业科技投入对农业发展支撑水平农民就业与增收农民人均纯收入按人口平均的农村家庭纯收入,反映农村居民生活水平农村非农就业比例农业人口就业二、三产业人数占农业总人口比例,反映农村二、三产业对农民的就业带动水平城乡一体化发展城乡居民收入比城市居民人均可支配收入与农民人均纯收入的比值,反映城乡居民收入差距城镇化比例一个地区城镇常住人口占该地区常住总人口的比例,反映城镇化发展的水平

4.1 农村一二三产业之间融合度测算

选择农村第一产业、第二产业、第三产业投资额为指标，运用赫芬达尔指数对三产之间的融合度测算，结果如表8所示。

表8农村一二三产业之间融合度测算表

年份投资额/亿元第一产业第二产业第三产业总投资额HHI2010121.4486.7653.61 261.70.426 417 112201172.213.9361.7447.80.679 381 866201277.55.7398.84820.710 560 1662013105.241.2384.3530.70.569 697 31420141257.4486.9619.30.659 009 0192015140.93.5437.65820.623 985 3692016120.38.1327.64560.586 043 109

从表8计算的HHI值可以看出，农村一二三产业间的融合度指数较大，2012年属于中低度融合，其他年份属于中度融合。

4.2 农村产业融合影响因素分析

为了进一步分析农村一二三产业之间融合度的主要影响因素，结合表7的具体关联因素，以产业融合度为参考值，应用灰色关联分析进行关联度测算。通过查阅《安徽统计年鉴》《安徽农村统计年鉴》获取到相关农业数据，如表9所示。

从表10的结果可以看出，各指标灰色关联系数r都大于0.6，说明各指标都与农村产业融合关系密切，指标选择合理。通过排序结果可知，在农村产业融合关联因素中，农业科技研究与试验支出的关联度最为密切，同时，随着内部、横向、纵向等多种融合方式的出现，第二、三产业比重的上升也促进了农村产业融合发展。农业合作社等产业化组织关联度排序相对靠后，说明我国农业合作社等产业化组织在产业融合发展中还未充分发挥作用，影响并不明显。

5 结论和建议

本文从第一产业内部、第一产业与其相关的第二、三产业之间三个方面，运用赫芬达尔指数与灰色关联分析相结合的方法，对安徽农村产业融合度、具体影响因素进行了实证分析。实证结果表明: 该方法能够较好地反映农村产业融合的实际状况，对于识别农村产业融合的短板和不足、明确下一步发展的方向具有较大的参考价值。总体来说，安徽农村产业融合整体上还处于初级阶段，无论在产业内部渗透、产业链条延伸、产业功能拓展等方面融合度都处于中低层次。结合分析结果，提出以下建议：

表9 安徽省农业发展相关数据

表10 各影响因素灰色关联系数及排序

(1)科学技术是第一生产力，安徽财政应继续加大对农业科技研究与试验的投入，以促进相关技术和工具、方法更好地支持农业生产和服务，提升农产品附加值，实现农村服务创新，以推进农业现代化进程。

(2)优化安徽农村劳动力就业结构，引导劳动力进入农产品加工、农业现代服务等领域，以促进农村产业发展，促进农村劳动力的合理配置。

(3)鼓励、支持农业相关配套、农林牧副渔加工业、服务业的发展，完善安徽农村产业链结构，引导城市服务业进入农村，以促进农村相关服务业的快速发展，使安徽第一产业比重持续下降，以实现农业产业优化升级，最终为安徽农村产业融合提供有力保障。

(4)扶持和培育农村新型经营主体，让其真正发挥应有的带动作用。在发达国家的成功经验中，扶植和培育新型经营主体是农村产业融合成功的重要因素[12]。近年来，安徽农村新型经营主体在数量上虽然呈现不断上升的趋势，但是功能发挥并不明显，所以应加强管理，对有名无实的新型经营主体进行淘汰，对效果明显的给予加大投入和扶植力度。