黄河流域农村产业融合发展水平测度及影响因素研究

2022-04-13 05:39王香花杨梦佳
湖北农业科学 2022年6期
关键词:黄河流域融合农业

王香花,杨梦佳

(中北大学经济与管理学院,太原 030051)

2019年,习近平总书记在黄河流域生态保护和高质量发展座谈会上指出,黄河流域在中国的经济社会发展和生态安全方面具有十分重要的地位,同时也是中国粮食安全的重点区域[1]。黄河流域拥有1.07亿人口,人口总量占全国总人口的8.6%,涉及青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东9个省区[2]。在农业方面,黄河流域拥有丰富的耕地资源,可耕种面积达到1 260万hm2,是全国重点粮食生产区。仅2018年,黄河流域总区域内粮食产量为23 268.87万t,占全国的35.37%。其中,四川、河南、山东为主要粮食生产省份,但持续下行的粮食价格降低了农民生产的积极性,导致农产品生产成本日益上升。实践证明粗放型的农业生产方式很难适应当前的经济发展要求,转变农业生产方式,对推动一二三产业融合具有积极的现实意义。

目前,国内关于农村产业融合的研究成果较少,从产业融合的内涵上讲,国外学者很早提出了产业融合理念,韩国和日本的“六次产业化”概念为国内学者研究提供了方向,从根本上强调了农村产业链延伸和农村产业范围拓展[3]。基于此,国内众多学者进行了进一步的研究和探讨。大多数学者对该概念的界定比较模糊,他们认为农村产业融合是一个主要以农业为基础,通过联合、跨界整合各要素资源发展第二、三产业使农户获得收益的过程。从狭义上看,农村产业融合即农业、工业和服务业三者之间的融合,作为未来产业现代化的趋势,存在新技术、新业态、新要素、新模式的特点[4]。孟秋菊[5]在基于姜长云[6]、马晓河[7]、国家发展改革委宏观院和农经司课题组[8]的研究成果上把一二三产业融合视为一个长期的过程,以产业链延伸、产业功能拓展、新业态的形成为典型特征,追求在新型农业经营体的引领下,把实现农业、农民、农村持续繁荣作为最终目标。

在对区域农村产业融合水平的测度方面,林紫藤等[9]以甘肃省定西市和陇南市为例,从产业融合互动和绩效层面构建评价指标体系,利用熵值法对甘肃省连片贫困区进行评价分析;类似地,王玲[10]也采用熵值法测算了江苏省13个省辖市农村产业融合水平,分别从产业链延伸、多能性发挥、农村服务业、农民增收和城乡一体化5方面建立评价指标体系,研究了苏南、苏中、苏北的空间分异特征;程莉等[11]创新性地以长江上游地区为研究对象,借助耦合模型和熵值法评价了农村产业融合水平;李芸等[12]以产业链延伸、农业多功能拓展、农民增收为评价准则层,利用层次分析法对北京市的农村产业融合水平进行了评估。

在产业融合的影响因素层面,程莉等[11]基于面板数据建立了静态回归模型,认为人力、技术、消费等要素虽产生的作用程度不同,但都有助于农村产业融合发展;杨艳丽[13]基于质化研究取向和扎根理论的研究方法选择指标数据,采用问卷调查对政府、市场、资本、人力、产业组织等各要素数据进行收集分析,认为产业组织方式是农村产业融合的关键影响因素,有效联合了农业经营主体,是一二三产业融合的动力。方相等[14]、柴青宇[15]皆采用了障碍分析模型探讨了制约农村产业融合水平的障碍因子。刘斐等[16]在研究农村产业融合的个体响应的影响因素上,从微观调查获取研究数据,以二元Logit回归模型、中介效应模型为研究方法,证明农户融合认知、意愿与行为之间的影响关系。

从已有的研究中发现,国内学者对农村产业融合水平的测度研究文献较少,大多是从单个省份出发,缺乏对跨地区经济带的研究;此外,在影响因素的确定上,大多以静态模型分析为主,忽视了产业融合的时间效应。因此,本研究以黄河流域为研究区域,基于2012—2019年的省际面板数据,构建农村产业融合评价指标体系,并对其影响因素进行分析,以期对区域农村一二三产业融合提供理论指导。

1 研究方法

1.1 黄河流域农村产业融合发展水平测度研究方法

1.1.1 评价指标体系构建 2015年中央一号文件首次提出“三产融合”,在实践和学术研究中仍然处于探索阶段,还没有公认的成熟的量化研究方法。国家发展改革委宏观院和农经司课题组依据日本学者今村奈良臣、国内学者梁伟军、马晓河的观点对农村一二三产业融合的内涵进行了界定,将产业链延伸、产业功能拓展、要素聚集、技术渗透及组织制度创新作为实现农业现代化的主要路径[8]。以此为依据,综合其他学者对于产业融合指标的选取,基于系统性、可操作性、可获得性原则,根据“过程-结果”的组织形式,以农村产业链延伸为表现形式,以农业多功能拓展与农业服务业为融合过程,以经济效益和社会效益为融合结果,从5个方面构建评价指标体系(表1)。

1.1.2 确定评价指标权重 根据前文所述,农村产业融合包含表1所示的5个研究层面,需要通过多指标综合评价来确定产业融合的综合水平情况。目前,多指标评价的主流方法主要由两类构成,第一类是以层次分析法为主的主观赋权法,第二类是以熵值法为主的客观赋权法。第一类的方法缺陷在于存在一定的片面性,对信息的利用程度较为有限,最终会容易导致各类指标的权重值偏离客观实际[17]。因此,在查阅各类文献的基础上,对比两类方法的优劣势,采取了熵值法对文章的指标评价体系进行客观赋权。熵值法通过对各指标提供的信息量来反映指标权重,有效避免了一定程度上不可抗拒的主观性以及信息的重复性。其计算步骤如下。

表1 黄河流域地区农村产业融合发展的评价指标体系

1)数据标准化处理。由于设计的产业融合评价指标体系中各发展指标的单位有所不同,必须要进行无量纲处理。假设有m(i=1,2,…,m)个需要进行相关评价的标本,n(j=1,2,…,n)个评价指标。

对于正指标:令

对于逆指标:令

式中,Xij表示第i个样本第j项评价指标的数值。min(Xj)表示第j个指标的最小值,max(Xj)表示第j个指标的最大值。

2)得到新矩阵Y=(yij)m×n,继而采用Z-Score标准化公式对数据进行标准化处理。

式中,yˉi表示样本均值,Sj表示样本标准差。

3)坐标平移。因标准值必须为正数,取d为使d+minZij略大于0的一个正数,令Uij=Zij+d。如此得到标准化矩阵U=(Uij)m×n。

4)计算信息熵。

5)确定指标权重。

6)计算指标体系综合得分。

式中,xij表示第i个指标的第j年份的初始数值,Wi表示该指标的权重。

1.1.3 数据来源 选取2012—2019年黄河流域流经的青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东9个省份的相关数据测度黄河流域农村产业融合发展水平指数,数据主要来源于各省《2013—2020年统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》以及EPS统计数据库等,一部分指标在原始数据的二次计算上得到,对于部分省份的残缺数据使用了线性均值的方式进行了补充。

1.2 黄河流域农村产业融合水平的影响因素研究方法

1.2.1 模型构建 通过对国内外关于产业融合发展水平的研究,可以看出现有文献对于农村产业融合影响因素的研究大多是基于静态层面出发,鲜有从动态角度进行考虑。鉴于各类农业指标与农村产业融合水平之间均可能存在相互影响,在使用OLS或固定效应模型回归估计时,将会存在内生变量偏差。系统广义矩估计将差分GMM与水平GMM结合在一起,很大程度上克服了差分GMM容易出现“弱工具变量”的问题,并且能够修正差分GMM未观察到的个体异质问题,进而使估计的准确率更高[18]。如果扰动项存在异方差或自相关,GMM依然是稳健与最优的。因此,本研究将农村产业融合综合水平的滞后一期变量引入模型中,构建动态面板模型,采用动态面板模型中的GMM估计方法进行实证分析,为消除异方差对各变量取对数,具体模型设计如下。

式中,被解释变量T为黄河流域产业融合水平综合得分指数,i表示省份,t表示时间,εit是随机误差变量,解释变量指标选择如表2所示。

表2 解释变量指标选择及说明

1.2.2 变量选取 本研究采用2012—2019年黄河流域9个省份的面板数据进行分析。各指标的数据来源于2013—2020年黄河流域9省统计年鉴和EPS统计平台,农业金融发展水平指标中农村贷款来源于2013—2019年《中国金融统计年鉴》,有部分指标缺失2019年数据,如农村信贷使用2012—2018年的农业贷款平均增长率来推算。农村人力资本指标来源于2013—2020年《中国人口和就业统计年鉴》。各变量的描述性统计结果见表3所示。

表3 主要变量描述性统计

2 实证分析

2.1 黄河流域农村产业融合综合水平分析

利用式(1)至式(6)计算得到2012—2019年黄河流域农村产业融合水平的综合得分,如表4所示。由表4可以看出,2012—2019年黄河流域农村一二三产业融合发展水平呈现稳步增长态势,综合得分从2012年的0.248 0增加到2019年的0.358 8,增长了44.68%。由此可得,自2012年以来,黄河流域沿线省份积极改革农业生产方式、深化产业供给侧改革、提高农业有效经营,推动了第二、第三产业的深入发展,为农村产业融合提供成长基础和机遇。从农村产业融合的5个方面来看,该5类分项融合水平的年均增长率依次为5.14%、-0.41%、8.69%、11.60%、3.84%,黄河流域地区综合融合发展水平的年均增长率为5.43%,相比较来看,整个区域的农村产业融合水平发展主要是靠农村服务业融合和经济效益拉动。农村产业链延伸综合得分均值最高,农村多功能拓展、农村服务业融合次之,经济效益和社会效益居后。尽管黄河流域地区产业融合水平整体较高,但一二三产业融合的5个层面存在差异,综合评分并不协调。

表4 黄河流域农村产业融合发展综合水平评价结果

2.2 农村产业融合水平结构特征分析

表5反映了2012—2019年中国黄河流域9省农村一二三产业融合发展水平的实际情况。从综合水平来看,山东省、河南省、四川省、内蒙古依次是该区域农村产业融合的高水平地区,其综合发展水平得分均在0.3以上,其中山东省为黄河流域地区中综合发展水平得分最高,超过了0.5,山西、陕西、甘肃、宁夏、青海5个省份农村产业融合水平指数在0.1~0.3,得分较低,为黄河流域农村产业融合发展低水平地区,其中,青海省为9省份中最低,与区域经济发展水平基本一致。

表5 黄河流域9省农村一二三产业融合发展综合指数

从一级指标得分均值来看,农村产业链延伸是在农业基础上,与农业生产、农产品加工等各环节紧密联合的横向融合以及纵向加深,反映了农产品加工、现代装备、政府、企业等对农业的促进作用。山东、四川、河南3省在农业产业链延伸型融合水平得分列前3位,其中,山东省作为黄河流域的下游流经省份产业链延伸融合发展水平得分最高,宁夏、甘肃、青海3省依次列于末位,综合来看,黄河上游内蒙古、甘肃省、青海省、宁夏,中游山西省、河南省、陕西省、四川省,下游山东省呈现出低、中、高的分布格局,尽管农业产业链延伸型融合水平综合发展指数不均衡,但地区间的差距并不大,还有进一步的发展空间。

农村多功能性强调更加强化农业的附加值,通过与相关产业的联合形成农业新业态。从9省因素指标均值排序来看,内蒙古、山东省、河南省位居黄河流域地区前三,主要是这3省第二、三产业较为发达且存在明显发展优势,第三产业以及配套服务发展较快。内蒙古地域辽阔,农牧业较为发达,虽然整体经济较为落后,但在旅游业迅速拓展的背景下,民俗文化、餐饮、农业等相关产业的融合促进了第三产业的经济增长,农业功能型融合发展态势良好。

服务业融合发展型包含基础设施建设,主要通过对农村公路、厕所、医疗等方面的建设来改善农村生产生活条件,促进协调发展。2012—2019年近8年来,9省的农林牧渔产值稳定增长,山东省、河南省、四川省的农村服务业融合发展水平良好。由于黄河流域生态环境的脆弱性,服务业的投入多在于中下游地区,上游内蒙古、青海省、甘肃省、宁夏还未显示明确优势,但一二三产业的服务业融合正在逐步开展[19]。

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经济效应对应的指标包含农村家庭食品支出、人均可支配收入、纯收入等,山东省、内蒙古、宁夏的经济效应水平最优,农民收入水平的提高进一步推动了农村产业融合,且二者之间的相互作用也为产业融合提供了投资成本和消费需求。山东省为农业大省,在农业经营规模上颇具优势,以农业为主的自发性收入使山东省在黄河流域地区产业融合经济效应上占据首位。

在社会效应指标层面,相对于农业产业链延伸、农村多功能拓展、农村服务业、经济效应来说,社会效益对应指标的测算均值普遍较低,地区间差异并不显著。在推动城乡一体化以及缩小城乡差距方面产生的作用并不稳定,没有实现稳定的社会效应增长目标,还有很大的进步空间。

2.3 黄河流域农村产业融合水平的影响因素分析

由于面板数据含有时间序列数据和截面数据的特性,本研究选取黄河流域9个省份连续8年的数据进行分析,面板数据个数大于时间变量T,主要反映了截面数据的特征,因此未对面板数据进行单位根检验和协整检验。根据模型(7)对农村产业融合的影响因素进行回归分析,具体检验结果如表6所示。

表6 动态面板模型估计结果

从以上模型的估计结果可以看出,第一,大部分变量的估计结果在1%及以上的水平上显著,拟合度较好;第二,AR2检验的P和Sargan检验的P均大于10%,可以认定随机干扰项εit不存在一阶和二阶自相关。所以通过模型检验,实证结果具有较高可信度。

由表6可知,农村产业融合水平的时空滞后在1%的显著水平上对本期产业融合水平存在显著的正向影响,农村产业融合水平每提高1个百分点就会带动当期融合水平1.051 5个百分点的增长,表明提高本期的农村产业融合水平会有效促进下一期的农村产业融合,即农业“三产”融合水平会得到持续的改善与路径优化。这是由于当农村产业融合水平进入到新的发展阶段时,往往是上一阶段的农业“三产”融合量变的结果,会对上一阶段的融合状况进行总结和参考,以对本阶段的一二三产业融合进行新的规划和布局。然而,由于时间惯性,各影响因素的实际估计结果往往无法达到预期水平。

首先,考察居民消费需求对农村产业融合水平的影响,结果显示估计系数为0.101 6,在1%的水平下具有显著的正向作用,这是因为在2012—2019年,中国经济的快速腾飞带来的直接效果就是居民的人均收入水平提高,农村居民的消费水平和结构的升级带动了产业结构的变化,为农村产业融合创造了成长条件。

其次,农村土地流转对“三产”融合具有显著的正向作用。土地流转又称为土地经营权流转,人均耕地面积的增加可以有效促进农业的规模化经营,解决了农业碎片化的低效率问题,合理配置了农业生产资源,加快农村产业融合的速度。

再次,关于农业技术进步因素,其估计系数不显著,农业技术进步主要表现为农业的机械化水平,对一二三产业融合水平影响不显著的原因可能在于农业的科技研发和推广效率不高,对科技创新资源的利用不合理,造成科技配置资源的无效浪费。另外,基于国内行政体制的弱点,农业科技推广工作受到阻滞,农民对农业技术的选择缺乏自主性,导致农业技术进步在产业融合水平中的效力并不显著[20]。

继而,考察农业基础设施系数,其结果不显著且为负,表明黄河流域农村基础设施的现状对产业融合水平的影响并不显著。根据农业基础设施的相应指标来看,在农田水利方面的建设问题可能是造成该结果的原因之一,农田水利建设与农业回报程度不相匹配,存在“有人建,无人管”的问题;还有诸如交通网络规划不合理、电力设备落后、村公共卫生与环境改善进展缓慢、农村互联网应用与城市差距较大等问题都在一定程度上影响了农村产业融合水平。

随后,农村环境质量在5%的水平上对“三产”融合具有显著的正向作用,表明近年来黄河流域施肥方式的改善推动了沃土平衡。过去重无机肥的施肥制度得到有效减缓,施肥方式逐渐趋于科学,现阶段对农业生产土壤的保护效果显著,保证了粮食的高质量水平,为“三产”融合奠定了基础。

另外,农村人力水平系数并不显著,说明人力资本对农村产业融合水平没有显著作用。基于韩海彬等[21]的结论,人力资本对农业技术创新具有负向作用,大专以上学历的受高等教育的农村人力资本大多倾向于收入水平较高的非农产业,造成了优质人力资本的流出;同时,农村劳动力的外流造成了严重的空心化、老龄化现象,农业相关专业人才缺失,新型职业农民、农业相关技术人员还处于发展中状态,在农村一二三产业的融合水平上不具备基本的人力资源优势。

最后,农村金融发展水平的估计系数为-0.132 6,在5%的水平上对农村产业融合水平具有显著的负向影响。目前,中国农村普遍存在融资问题,农村市场对银行来说客户较为分散,贷款额度较低,小农思想仍然存在,缺乏对风险的承受能力,金融发展较为困难,是农村一二三产业融合的短板之一[22]。

3 小结与建议

3.1 小结

本研究利用熵值法测度了黄河流域9省2012—2019年的农村产业融合水平,进而分析了当前黄河流域一二三产业融合的空间分布差异。之后采用了动态GMM估计方法实证分析了影响黄河流域农村产业融合的因素。实证结果表明,①当前黄河流域的产业融合水平发展态势良好,上中下游在产业融合分布上存在明显差异,上游区域内蒙古、甘肃、青海、宁夏4省产业融合水平较低,山东、河南中下游等地“三产”融合处于黄河流域地区领先地位。②基于农村产业融合的时间惯性。居民消费结构的升级、农村土地流转、环境质量的改善有助于农村一二三产业紧密融合,农业技术进步、农村人力资源水平、农村基础设施建设对农村产业融合的正负效应不明显,低程度的农村金融发展水平对“三产”融合的支持作用不足,不利于加深一二三产业的融合。

3.2 对策建议

1)基于黄河流域农村产业融合空间分布差异的问题,要从立足农村自身发展优势出发,因地制宜,推动黄河流域区域协调发展,合理配置生产要素的投入,加快农村产业链延伸,发展二、三产业,建立新型休闲农业发展模式。加强农村多功能拓展和服务业的融合,以经济效益和社会效益为目标,使农村各类型经营主体积极参与农村产业融合。

2)加强政府对农业科技的投入,采取差异化的农业科技资源配置措施。科技仍然是第一生产力,农业科技化是未来世界的发展趋势,要实现较高程度的农村产业融合水平,首要发展科技。政府应有组织、有计划地对农业科技进行投入,普及农业科技知识,组织和引导农民对农业科技的接受程度,立足于农村实际,针对各地区的实际情况以及人民受教育程度循序渐进地使各项科技政策落地。

3)科学建设农村基础设施,提高对相关配套设施的管理水平和效率。基础设施为社会的经济产出提供了物质基础,是经济增长的关键要素,工期长、投入大的特点使得基础设施建设很难在短时间内获得资金回流,突破该“瓶颈”问题是产业融合发展的关键。这就要求农村的基础设施建设必须要合理规划,在完善农村基建的同时,农村配套设施要紧跟其后,重视后期设施的养护,避免资源的过度浪费,建立健全的管护机制。

4)加快对农村成人教育的培养,同时建立二三产业对农业的反哺机制,打破农村人力资本困境。当前的人力资本水平对农村产业融合影响不明显,农村的教育结构存在诸多问题,今后要在重视全社会教育水平的同时,优化农村的教育结构,培养农村实用型人才。针对农村劳动力外流问题,要创新农村劳动力流动机制,对外出劳动力进行保护,提升对新型职业农民的扶持力度。

5)要着力促使银行与政府的相互配合,开展农村产业链的金融创新。农村金融发展水平对农村产业融合有显著的负作用,为此,发展农村金融水平刻不容缓。政府部门要发挥引导作用,促使农村合作社贷款与保险业务的发展,提高农民对金融体系的信任,探索本土化的农村金融支持模式,为农村产业融合提供良好的外部环境。

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