丘陵山区不同种植型乡村产业融合水平测度及障碍因子诊断

欧云梅，张仕超,2，冉 娜，唐俊霞，刘 洋

丘陵山区不同种植型乡村产业融合水平测度及障碍因子诊断

欧云梅1，张仕超1,2※，冉 娜1，唐俊霞1，刘 洋1

（1. 重庆师范大学三峡库区地表过程与环境遥感重庆市重点实验室，重庆 401331； 2. 重庆市三峡库区地表生态过程野外科学观测研究站，重庆 401331）

为探明乡村产业融合水平的差距及障碍因子，该研究基于重庆市（江津）现代农业园区6镇15个样点村的调研数据，从产业融合行为、融合效益2个维度构建指标评价体系，采用熵权-TOPSIS法、耦合协调度模型和障碍度模型，测算不同种植型乡村产业融合水平，并诊断其障碍因子。结果表明：1）样区乡村产业融合水平整体偏低，均值仅0.210。分产业类型来看，花椒型（0.399）>粮油型（0.254）>花木型（0.134）=蔬菜型（0.134）>水果型（0.127）。从同类产业乡村差距来看，花木型、蔬菜型和水果型乡村之间融合水平差值均低于0.110，但花椒型和粮油型乡村差距较大，分别为0.732和0.361。2）乡村产业融合耦合协调水平不高，14个样点村处于不同程度的失调状态，占比近93.33%。耦合协调度最大的是花椒型乡村（0.436），其次是粮油型乡村（0.369），最后依次是蔬菜型（0.291）、花木型（0.285）和水果型（0.274）乡村。同类乡村内部之间的耦合协调度差距也较大，花椒型（0.372）>粮油型（0.201）>水果型（0.157）>蔬菜型（0.098）>花木型（0.051）。3）在障碍度≥0.08水平上，村镇邻近度、产业化新型农业经营主体比例、融合主体人均受教育年限、有无产业融合配套设施等因子对各类乡村产业融合发展产生不同程度的影响。乡村应立足自身特色资源，持续加大资源要素投入，夯实产业融合基础，差异化制定融合提升方案，拓展农业发展的广度和深度。

土地利用；产业；丘陵山区；种植型乡村；产业融合；耦合协调度模型；障碍度模型

0 引 言

乡村全面振兴，产业兴旺是关键[1]。产业融合是转变农村产业发展方式、推进农业供给侧结构性改革、实现农业现代化的重要途径，更是实现乡村产业振兴的重要引擎[2]。面对中国乡村产业发展质量不高、活力不足、基础设施薄弱等问题[3]，农村产业融合自2015年提出至今，国家多次在中央一号文件中强调要加大各种资源要素投入，持续推进产业融合发展，助力乡村产业振兴。政策导向下，全国各地逐步开展产业融合工作，期间产业融合成效如何，成为诸多学者关注焦点。

关于产业融合水平测度的研究，从时间上看，起初较多学者基于微观面板数据，主要从融合行为、融合效益方面选取农业产业链延伸、农业多功能拓展、农业服务业一体化发展、经济效益、社会效益等二级指标[2,4-5]，利用熵权法、层次分析法、综合指数法、TOPSIS法等方法测算全国[2]、河北[6]、北京[7]、重庆[8]等地的产业融合水平，并指出当前全国各地一二三产业融合水平呈上升趋势，但整体仍较低。随着研究逐步深入，部分学者依据融合结果，引入探索性空间数据法或利用ArcGIS空间分析功能，分析产业融合水平空间格局特征，发现其空间分布不平衡，表现出集聚态势，且融合水平高的地区通常地理位置、资源禀赋较好，要素投入和保障机制较健全[9-12]。此外，也有学者为因地施策，在测算农村产业融合水平基础上，运用地理探测器、障碍度模型、面板计量经济模型等方法探析影响产业融合的因素[13-16]。研究普遍认为影响农村产业融合水平及融合效益的因素集中在技术、人力、基础设施、环境质量、产品加工、金融等方面[17-19]。

综观已有研究，虽对农村产业融合发展的研究逐渐深化，但仍存在一些不足和可拓展之处：1）研究尺度上，由于产业融合水平涉及指标数量多、数据获取难度大，现有研究多停留在全国、省市尺度上，这有益于宏观上掌握中国整体或部分省、市的产业融合情况，而对基层产业融合水平具体如何难以衡量，需更小尺度的研究。同时乡村产业振兴表明村的发展靠产业，要真正解决产业发展问题应从村域进行探究。2）研究方法上，指标评价体系的构建多忽略产业融合带来的生态效益、技术效益。3）研究内容上，多研究地区产业融合水平，较少探究产业融合系统内部的协调发展状况。地区产业融合水平高低，不仅看其度值大小，还应看其内部发展是否协调。此外，前人集中于研究地区整体产业融合水平，缺少分类型研究。中国在农业发展上倡导“一村一品”，村域尺度上分种植类型研究产业融合水平尤为重要。

重庆市（江津）现代农业园区自创立，先后荣获“全国农业产业化示范基地”和“国家农村产业融合发展示范园”等称号，对其所涉乡村产业融合研究具有重要的现实意义。本研究拟从园区所涉6镇中选取5类种植型15个样点村为研究对象，基于产业融合行为、融合效益2个维度构建指标评价体系，采用熵权-TOPSIS法、耦合协调度模型测算样点村的产业融合水平及其内部的协调发展状况，并利用障碍度模型诊断出影响产业融合发展的因子，以期为推动不同种植型乡村产业融合发展提供决策支撑。

1 研究区概况

依据调研情况，结合江津农委函〔2015〕152号等文件中的产业类别，综合考虑各村产业性质，参考周爽等[20]关于种植村的划分，将重庆市（江津）现代农业园区所涉6镇各村按主要种植作物划分为花椒、粮油、花木、蔬菜及水果种植型乡村。同时考虑产业规模、经营主体数量、产业融合基础及融合潜力，从每种类型乡村中选择3个样点村，最终选取先锋镇绣庄村，龙华镇燕坝村、朱羊寺村，李市镇牌坊村、两岔村、林家嘴社区，白沙镇红花店社区、河口村、窄口村、恒和村，永兴镇黄庄村、谢家村、周岩村、毗罗村，共15个乡村为研究对象。研究区整体位于江津区腹心地带（图1），地势北低南高，海拔在189.00～1 062.70 m。地貌以丘陵、浅丘为主，属于亚热带季风湿润气候，年均日照时数1 245.07 h，年均降水量932.42 mm，水汽光热充足，为农业生产发展提供良好自然环境。

绣庄村、牌坊村、红花店社区为花椒种植型乡村。绣庄村地处江津区花椒重点种植基地，背靠全国最大青花椒交易市场，配套服务设施相对完善，村内农户联合成立合作社发展花椒产业，种植面积占村域总面积80%以上，带动约1 000户农户就业，户均收入增加2万元；牌坊村548户农户以土地入股的形式成立花椒股份合作社，经营规模达246.79 hm²，统购统销。红花店社区花椒产业以家庭农场经营为主，其中部分主体参与花椒初加工，全村花椒规模为130.33 hm²。

黄庄村、朱羊寺村、两岔村为粮油种植型乡村。黄庄村是江津区重要粮油基地，以高粱、油菜轮作为主，发展循环农业，并打造“菜花文化旅游节”发展乡村休闲旅游业，为做大一产、三产联动打下坚实基础，4 000余名农户实现增收致富，每年实现经营收入约60万元；朱羊寺村是农业园区核心区，借助政策资金扶持，种植水稻、玉米、高粱等，着力于“优一产、接二产、连三产”建设，不断增加村集体和群众经济收入；两岔村主要种植水稻，推进农田宜机化改造，旨在发展农业社会化服务。

图1 研究区地理位置及其高程

慈音寺社区、谢家村、周岩村为花木种植型乡村。慈音寺社区是享有“西南花卉苗木之乡”美誉的慈云镇花木种植重点区，紧邻慈云镇镇街，区位优势明显，在重庆市隆耀苗木种植合作社带动下，已形成“合作社+基地+市场”经营模式。谢家村以绿色发展为导向，依托重庆博物农业生态园，花木种植规模占村总面积16.41%，未来计划发展观光旅游、体验式农场等综合项目。周岩村位于永兴镇南部，坡度较大，农作物规模化种植困难，但特殊的自然环境适宜花木生长，种植规模达32.69 hm²，主体兼营休闲旅游。

苟洲村、燕坝村、窄口村为蔬菜种植型乡村。苟洲村、燕坝村均地处长江边，土地肥沃，有助于各种蔬菜生长。苟洲村蔬菜基地主要种植土豆、茄子、花菜等应季蔬菜，初步加工后外销南川、贵州等地，年农业生产总值达1 300万元。燕坝村依靠园区优势，打造高标准智慧农业蔬菜种植示范园区和鲁能美丽乡村示范基地。窄口村位于白沙镇中西部，与四川相邻，交通便利，加之境内河流穿过，为蔬菜产业发展提供良好条件。

恒和村、毗罗村、林家嘴社区为水果种植型乡村。恒和村近年聚焦特色产业，引进恒河果业、江恒农业等7家农业企业，发展柑橘505.59 hm²，建成特色产业基地、电商平台各2个。并依托柑橘产业，发展生态观光、柑橘博物馆、农家乐等，着力打造综合型旅游项目，已带动周边3 200农户增收，2021年农民人均可支配收入2.47万元。毗罗村依靠李子产业，借力特色山水资源优势，计划打造集“李子观光、采摘、加工、民宿体验”于一体的休闲观光旅游地。2022年该村成立毗罗村综合服务社有限公司，主要从事产业项目实施、农副产品销售、乡村旅游开发等业务，助力产业兴旺发展。林家嘴社区以种植柑橘为主，其距城镇较近，易发展产业融合。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本研究数据包括基础数据和调研数据。基础数据主要包括江津区乡镇行政边界数据、现代农业园区范围界线、先锋等6镇各村行政边界数据及12.5 m分辨率DEM数据，均来源于课题组。

调研数据主要包括各村的基本信息、劳动力、农业机械化、土地流转、产业发展、新型农业经营主体整体发展情况和各村新型农业经营主体的土地经营类型、农业技术使用、产业发展等数据，于2022年7月20日－8月10日对先锋等6镇各村新型经营主体的实地调研获得。首先，在镇政府工作人员引导下前往各村村委，以座谈、问卷形式获取各村5方面的信息：①基本信息（土地利用类型面积、人均地块大小、公路总长、乡村总人数、总户数、无线网使用户数）；②乡村劳动力情况（在家务农人数、非农就业人数、平均工资、劳均规模）；③乡村机械化情况（机械使用种类、农业机械率、机械总动力、机耕种收率）；④乡村土地流转与产业发展情况（土地流转总面积、流转费用、流转使用率、农业生产总值、农林牧渔服务业产值、乡村旅游产值、电子商务交易额、人均可支配收入、产业发展类型及规模、产业发展困境、产业发展规划、化肥使用、农药使用等）；⑤新型农业经营主体培育（主体名单、农产品加工主体数、主体产业空间分布、企业来源、主体经营适度规模）。其次，在村干部带领下前往各新型农业经营主体，以半结构访谈和问卷结合方式，并实地踏勘，获取新型农业经营主体5大板块的信息：①基本信息（名称、成员数、性别、年龄、受教育程度、注册资金、专业技能、非农化经历、兼业情况）；②土地流转情况（流转总面积、流转土地经营类型、流转土地类型、费用）；③农业技术使用（机械耕种收面积、农业机械使用类型及费用、农户技术使用种类、技术获取途径及投入费用、技术使用侧重点）；④投入-产出情况（总投入、基础配套设施投入、人力资源投入、经济效益、社会效益、生态效益）；⑤产业空间分布（实地修正主体产业发展格局边界）。

2.2 研究方法

2.2.1 产业融合水平评价指标体系

农村产业融合发展是以农村一二三产业之间的融合渗透和交叉重组为路径，以产业链延伸、产业范围拓展和产业功能转型为特征，通过新技术、新业态、新商业模式，带动资源、要素、技术、市场需求在农村的整合集成和优化重组，最终推动农业结构转型升级，以达到促进农业增效、农民增收，繁荣农村经济的目的[21-22]。现有研究在产业融合理念下，根据国家《关于推进农村一二三产业融合发展的指导意见》及地方产业发展要求，从农业与二三产业融合途径、融合效益2方面选取指标，定量评价中国不同地区的产业融合水平。融合路径方面指标选取大体相同[17]，但融合效益指标的选取存在差异，华中、华北、西北地区仅涉及经济、社会效益指标[4-5,6,10]极少数关于西南、全国地区的研究新增技术渗透效益指标[11,15]。新发展理念倡导创新、绿色发展，因此在产业融合发展中生态、技术使用是不可忽略的要素。特别是作为丘陵山区、长江上游重要生态屏障的重庆，在产业发展过程中，更要重视技术推广和生态保护。本研究借鉴相关文献研究成果，结合区域产业发展实际，从融合行为、融合效益2个维度，构建包含农业产业链延伸、农业多功能拓展、农业服务业融合发展、经济效益、社会效益、生态效益、新技术推广效益7个二级指标，有无产业发展配套设施等27个三级指标的乡村产业融合评价指标体系。其中二级指标具体构成如下：

1）农业产业链延伸。农业产业链延伸以农业为基础，将农业生产、加工、销售等环节相结合[4]。2022年中央一号文件明确要求重点发展农产品加工、乡村休闲旅游，延伸产业链条，着力带动农民就地就近就业。《“十四五”全国农业机械化发展规划》强调要加快农业装备补短板，加快机械化与农业经营方式相融合，积极推进农产品初加工机械化[23]，农业机械动力总和可反映农业产业链延伸。乡村是否配套冷库、加工厂等设施，是农业生产能否向加工、销售延伸的关键[24]。目前乡村农产品以清洗、分类等初加工为主，加工产值难以从农产品中剥离，参考已有研究[2,11]，以新型农业经营主体中参与农产品加工的主体比例体现产业链延伸程度。本研究选取产业发展配套设施、农产品加工主体比例、农业机械总动力、乡村非农就业人员比例4个指标反映农业产业链延伸。

2）农业多功能拓展。发挥农业多功能，能够提升农业价值。保障粮食安全是农业重要功能之一，也是农业多功能拓展的重要表现[2]。休闲农业是乡村农业多功能拓展的主要形式，与农业总产值比例可反映农业多功能拓展程度[25]。设施农业能够融合休闲观光、采摘体验等项目，为农业多功能拓展提供可能[26]。新型经营主体是产业融合发展主力军，而农业企业、农民合作社有其引领性、专业化、组织化优势，有利于实现农业多功能拓展[22]。鉴于此，选取休闲农业产值占农业总产值比例、设施农业规模、粮食单产、产业化新型农业经营主体比例4个指标反映农业多功能拓展。

3）农业服务业融合发展。农业服务业融合是在产业融合过程中，农业与为农业产前、产中、产后环节提供服务的行业进行融合[5]，既包括农业生产各阶段中生产性服务、金融财政等的支持，也包括乡村公共基础设施建设[4-5,9-10]。本研究选取农林牧渔服务业占农业总产值比例、农产品电子商务交易额反映生产性服务融合度；农林水事务支出表征各级财政对产业融合中农林水的财政支持度；购买农业保险主体比例反映农业灾害管理服务业水平；公路通车里程体现乡村公共基础设施建设水平，反映农业生产出行改善情况。

4）经济效益。农民增收、农业增效是产业融合经济效益的直观表现。农民增收主要包括为新型农业经营主体生产经营服务的工资性收入和入股分红[2,4,11]。产业融合有利于形成规模化种植，发展产业化经营，提升农产品附加值，促进农用地产出[27]。本研究选用新型农业经营主体吸纳农户就业户数、农户户均年增加收入、单位农用地产出反映经济效益水平。

5）社会效益。社会效益主要是指产业融合过程对乡村发展产生的影响[4]，包括农户生活、农业生产条件的改善。接入无线网的农户户数比例是农户获取生产经营知识、改进信息沟通、娱乐消费方式和内容的重要表现，反映出产业融合对农户生活条件的影响[11]。农产品生产、加工以及乡村旅游所需的休闲观光场所、农家乐等以土地为依托[15,22]，产业融合发展推动土地流转。产业融合发展促进基础设施建设公共服务设施的完善[17]。

6）生态效益。农业绿色生产是乡村产业融合发展的产业基础，山、水、林、田、湖的绿色化是乡村生态向好发展的资源载体[7,14]。农业生产中农药、化肥、地膜是造成环境污染的主要来源[15]。本研究选用单位农用地化肥施用强度、单位农用地农药施用强度、森林覆盖率、地膜覆盖率反映生态效益。

7）新技术推广效益。应用信息技术与农业跨界融合，推动传统农业转型升级，尤其是为电子商务交易提供支持[11,15]；农产品生产、加工、销售等阶段离不开技术的支撑，进而推动了技术在农业生产经营中的应用[16]。本研究选取有无农村综合信息服务平台、使用先进农业技术的主体比例、使用应用技术的主体比例、农业机械率体现新技术推广效益。

表1 乡村产业融合水平指标评价体系

注：+表示正向指标；-表示负向指标。下同。

Note: “+” is a positive index and “-” is a negative index. The same below.

2.2.2 产业融合水平障碍因子指标体系

影响乡村产业融合发展的因素众多，本研究借鉴已有研究成果[9,13,15-17,22,28]，结合实地产业融合发展的困境，从自然、经济、社会、科技、环境水平5个维度选取19个因子，构建产业融合水平障碍因子指标体系（表2）。

表2 乡村产业融合水平障碍因子指标体系

2.2.3 熵权-TOPSIS法

本研究借助熵权-TOPSIS法测算乡村产业融合发展水平的综合评价值，其原理是借助熵权法计算指标权重，接着利用TOPSIS法测算产业融合水平评价值[31]。熵权法是一种以各项指标的变异程度来确定指标权重的客观赋权法，它能够避免人为因素对评价结果的影响。TOSIS法则是将各分析主体与最优解、最劣解的距离进行排序得出评价值。具体计算步骤如下：

设样本集为{(,)|=1～,=1～}有个对象，个指标，则X表示第个对象的第个指标。由于不同指标度量单位不同及指标影响不同，需对指标进行正负性区分，其标准化式如下：

正向指标：

负向指标：

式中X、max(X)、min(X)分别表示指标数值及其上下限，通过对所有数值进行正向偏移0.000 1，最终标准化后的X的取值范围在[0.000 1，1.000 1]之间[32]。

第个对象在第项指标中所占的比例（P）：

第项指标的熵值（e）：

第项指标的差异系数（g）：

第项指标权重W：

评价指数：

构建产业融合水平测度加权矩阵：

评价对象与最理想解的接近度，即评价值E：

式中E取值范围为（0,1），E值越接近1，说明评价值越高，融合水平越高，反之则越低。

2.2.4 耦合协调度模型

为能反映不同种植型乡村产业融合发展的耦合协调水平，构建耦合协调度模型[32]。具体计算式如下：

=1+2（15）

式中为耦合度，为协调指数；为耦合协调度，衡量协同发展水平；12为分别为产业融合行为、产业融合效益的评价指数，由式（7）得出；、为待定系数，+=1，参考程莉[17]相关研究，认为产业融合行为、融合效益同等重要，故其系数均为0.5。借鉴蔡进等[33]划分标准，对乡村产业融合系统的耦合协调发展水平进行划分（表3）。

表3 乡村产业融合水平耦合协调类型划分

2.2.5 障碍度模型

障碍度模型是指通过因子贡献率、指标偏离度、障碍度3个指标，对影响研究对象发展的因素进行诊断分析的方法。本研究运用此方法确定出限制不同类型样点村产业融合发展的主要障碍因子。设样本集为{(,)|=1～,=1～}。具体计算步骤如下[34-35]：

1）因子贡献率，即单个指标对总目标的贡献程度，用指标的权重F予以表示，F由熵权法计算得出，具体计算步骤参考式（1）～（6）。

2）计算指标偏离度（I）。

3）计算各指标的障碍度（V）。

3 结果与分析

3.1 产业融合发展水平

总体上，15个种植乡村产业融合水平均值为0.210，介于0.074～0.863之间，整体偏低，有13个村低于平均水平，占比高达86.70%（表4）。近年各地积极响应农业现代化、乡村产业振兴等政策，以市场需求为导向，不断探索乡村产业融合发展新路径，但乡村产业融合涉及设施投入、农业生产等多个环节且周期长、见效慢，尤其是丘陵地区存在地形复杂、经济基础薄弱、设施落后等存在问题，导致不同乡村产业融合发展参差不齐，整体较低。

不同种植型乡村间产业融合平均水平具有差异性，其中花椒种植型乡村（0.399）最高，粮油种植型乡村（0.254）次之，花木、蔬菜种植型乡村（0.134）相对较少，最后是水果种植型乡村（0.127）。花椒是江津区重要支柱产业和农户收入主要来源，其发展受到政府支持，产业基础相对较好，故产业融合相比其他农业产业较易。绣庄村地处江津花椒贸易区，资源要素集聚，产业融合水平明显高于牌坊村、红花店社区。粮油型乡村黄庄村融合主体实力强劲、地理区位较好，为产业融合带来更多机遇。因此花椒、粮油种植型乡村产业融合平均水平较高。而花木、蔬菜、水果种植型乡村产业融合的基础薄弱、主体发育迟缓，融合平均水平相对较差。可见，花椒、粮油种植型乡村中已有乡村产业融合逐渐实现由量到质的转变，可为类似乡村的产业融合提供经验借鉴；而花木、蔬菜、水果种植型乡村产业融合在未来还应积极探索更为有效的途径。

表4 不同种植型乡村产业融合发展水平

同种植型乡村内部产业融合水平存在差异，花椒、粮油种植型乡村内部各村融合水平差距较大，花木、蔬菜和水果种植型乡村内部各村融合水平差距较小（表4、图2）。具体来看，花椒种植型乡村间，绣庄村（0.863）产业融合水平远超过牌坊村（0.202）、红花店社区（0.131），这得益于绣庄村在农业产业链条延伸、农业产业功能拓展、农业服务业融合发展、经济效益、社会效益、新技术推广效益6方面发展（图2a）。粮油种植型乡村间，黄庄村（0.473）产业融合水平明显强于朱羊寺村（0.178）、两岔村（0.112），其在农业产业链条延伸、新技术推广效益2方面较其他两村发展突出，在其他准则层3村发展水平相当（图2b）。花木种植型乡村间，慈音寺社区（0.141）、周岩村（0.157）产业融合水平较谢家村（0.103）高，这归因于慈音寺社区、周岩村的地理位置、自然环境，使其在农业多功能拓展方面更具优势（图2c）。蔬菜种植型乡村间，燕坝村（0.169）产业融合水平超过苟洲村（0.129）、窄口村（0.104），3村融合效益水平相当，而燕坝村在产业融合行为方面发展更好（图2d）。水果种植型乡村间，融合水平成阶梯状，最高是恒和村（0.183），最低是林家嘴社区（0.074），恒和村除新技术推广效益外，其余6方面发展均强于毗罗村、林家嘴社区（图2e）。可见，同种植型乡村间表征产业融合行为系统的评价值差距较大，且融合行为、融合效益系统的评价值正相关。这反映出当前乡村农业与二三产业的融合具有较大发展空间，在保证三产融合的同时，应注意融合效益提升。

图2 不同种植型乡村产业融合发展子系统水平

3.2 产业融合耦合协调水平

3.2.1 耦合协调度分析

运用耦合协调度模型，测算不同种植型乡村产业融合耦合协调度（表5）。总体来看，产业融合耦合协调水平均值为0.331，最低为0.190、最高为0.654，有9个村低于平均水平，93.33%的样点村处于失调状态，表明研究区产业融合整体协调发展水平较差，农业与二三产业之间的联动和产业融合效益之间发展不协调。

表5 不同种植型乡村产业融合发展耦合协调水平及其类型

从不同种植型乡村来看，产业融合耦合协调发展水平呈阶梯状，花椒种植型（0.436）>粮油种植型（0.369）>蔬菜种植型（0.291）>花木种植型（0.285）>水果种植型（0.274）。调研发现，融合成本制约着不同种植型乡村产业融合效果。刚采摘的鲜花椒，价格约为干花椒的20%，且鲜花椒不易存储，为提高花椒附加值，并保障其长期流入市场，在烘干机成本可接受前提下，多数椒农选择购置烘干设备，对花椒进行初加工。而粮油、蔬菜、花木及水果等农产品要有效提高附加值，需精深加工，加工成本于多数经营主体较难接受，因此在农产品加工方面较为薄弱，产业融合效益得不到保障，进而限制农业与二三产业重组。

同种植型乡村内部间产业融合的耦合协调水平差距明显，花椒种植型乡村各村间差距最大，为0.372；其次是粮油种植型乡村间，差距为0.201；水果种植型乡村间差距相对较小，为0.157；最后是花木、蔬菜种植型乡村，差距分别为0.051、0.098。具体来看，花椒种植型乡村中，绣庄村地处江津区花椒产业重镇先锋镇，拥有全国最大青花椒交易市场，贸易频繁，资源要素汇集。除初加工花椒，绣庄村也致力于花椒精深加工，研发新产品如花椒精油等，借势发展旅游，在深化融合行为的同时，提高融合效益，故其产业融合协调发展水平明显高于牌坊村、红花店社区，属于初级协调型。粮油种植型乡村间，黄庄村（0.478）>朱羊寺村（0.352）>两岔村（0.277），分别属于濒临失调型、轻度失调型、中度失调型。2011年黄庄村成为江小白酒业原料基地，为提升高粱品质，该企业加大科研、技术、资金等要素投入，形成“公司+科研院所+村集体+专业合作社+服务机构”的利益联接机制，提供农技服务，延长农业产业链。与此同时，黄庄村充分挖掘农业的生态、旅游等功能，依托油菜产业，发展休闲旅游。这促进了产业融合经济、社会效益提升，也推动生态环境保护与农业先进技术使用。与之相比，朱羊寺村、两岔村龙头企业较少，带动能力不足，对产业融合发展贡献率低。水果种植型乡村中，恒和村（0.347）>毗罗村（0.285）>林家嘴社区（0.190），分别属于轻度失调型、中度失调型、严重失调型。当前水果种植型乡村在农业产业链延伸、农业服务业融合发展方面涉猎较少，主要发展模式是“售卖+采摘”，融合效益受限、协调发展水平较低。相比之下，恒和村依托其地理位置、产业化新型农业经营主体，除采摘外，打造农家乐、田园观光等多种乡村旅游项目，实现农业功能拓展，向农业服务业方向延伸。花木、蔬菜种植型乡村，其内部各村的耦合协调发展水平表现为慈音寺社区（0.315）>周岩村（0.276）>谢家村（0.263）、燕坝村（0.341）>苟洲村（0.289）>窄口村（0.242）。整体上，产业融合耦合协调水平较高的乡村，在融合主体实力、资源要素投入等助推下，农业产业链延伸、农业多功能拓展、农业服务业融合发展方向均优于同类型其他乡村。

3.2.2 耦合协调度空间格局

基于样点村的产业融合耦合协调度，借助ArcGIS绘制各村产业融合发展的耦合协调类型空间分布图（图3）。综合来看，15个乡村中产业融合耦合协调发展水平较高的乡村，主要位于重庆市（江津）现代农业园区内，燕坝、朱羊寺、绣庄、牌坊、黄庄、恒和等村及慈音寺社区耦合协调水平相对较高的乡村在空间上呈平躺状Y型分布。说明现代农业园区建设，强化了农业发展基础，推动传统农业转型升级。乡村产业融合耦合协调水平的空间分布与区位条件、资源要素分布高度正相关。具体来看，花椒、粮油及蔬菜种植型乡村位于白沙、慈云、龙华、先锋4镇，区域内水资源充足、地形起伏度低、地块连片度高，适宜农业规模化种植。规模化种植易推动农业产业转型发展，促进农业与加工业、旅游业联合，提高产业融合效益，进而强化农业产业融合行为，形成相互促进的良性循环。花木、水果种植型乡村产业融合耦合协调度较低的地区主要位于永兴镇、李市镇海拔较高的区域，这些区域的自然环境更适宜水果、花木等生长，但地理位置限制了基础设施建设，产业融合行为滞后，融合效益普遍不高。

3.3 产业融合障碍因子诊断

本研究因影响因子较多，结合实际结果，采用障碍度≥0.08作为识别不同种植型乡村产业融合主要障碍因素的原则[34]。明显影响样区产业融合水平的因素具有普遍性（图4），村镇邻近度、年总收入、年总产业融合支出、乡村非农就业人员比例、土地流转率、产业化新型农业经营主体比例、农产品加工主体比例、有无产业融合配套设施等19个因子均有涉及。

不同种植型乡村间，产业融合发展的主要障碍因素侧重维度不同。花椒种植型乡村的主要因素集中于经济、社会、环境维度；粮油种植型乡村的主要因子集中在自然、经济、社会、环境维度；花木、蔬菜种植型乡村的主要因子集中于自然、经济、社会、科技维度；水果种植型乡村影响因素主要分布在经济、社会、科技、环境维度。自然、经济、社会、科技、环境5个维度出现的频率分别为0.16、0.26、0.26、0.16、0.16，这表明乡村产业融合发展在兼顾自然、科技、环境因素的同时，要重点关注经济、社会因素对产业融合发展的影响。

图3 不同种植型乡村产业融合发展耦合协调度的空间分布

图4 不同种植型乡村产业融合发展水平障碍因子及障碍度

同种植型乡村间，产业融合的主要障碍因子存在差别且影响程度不完全一致。长期大量施用化肥使环境质量下降，不利于花椒绿色发展，因而绣庄、牌坊村及红花店社区受单位农用地化肥施用强度影响明显，障碍度分别为0.25、0.19、0.18；但后两者因区位不明显、融合配套设施缺失，还主要受信贷主体比例（0.08）、融合主体人均受教育年限（0.15）、产业化新型农业经营主体比例（0.11）、公路通车里程（0.09）等因子影响。粮油种植型乡村中，村镇邻近度、农产品加工主体比例是3村共同主要障碍因素；两岔村地处农业园区外，产业化经营主体发育较弱，因此主要障碍因子较多，还受年总收入、年总产业融合支出、乡村非农就业人员比例、政策支撑度等因子影响，障碍度介于0.08～0.24间。花木种植型乡村中，周岩村地处偏远、海拔较高，基础设施落后，因此地形起伏度、村镇邻近度、融合主体人均受教育年限、接入无线网的农户户数比例、有无农村综合信息服务平台等因素的障碍度均大于0.16。而上述因子对慈音寺社区和谢家村影响不明显。蔬菜种植型乡村中，燕坝村受村镇邻近度（0.11）、公路通车里程（0.08）、有无产业融合配套设施（0.08）、使用先进技术的主体比例（0.08）的主要影响，而政策支撑度（0.20）却是苟洲村不可忽视的关键因素。水果种植型乡村中，恒和村主要受年总产业融合支出（0.08）、公路通车里程（0.09）、有无产业融合配套设施（0.08）、使用先进技术的主体比例（0.10）、单位农用地农药施用强度（0.19）影响；毗罗村除年总产业融合支出（0.08）、农产品加工主体比例（0.08）等因素外，还主要受地形起伏度（0.26）、政策支撑度（0.20）的影响；阻碍林家嘴社区产业融合的主要因子较前两者多。

4 讨 论

1）乡村产业融合整体水平偏低且障碍因素对不同地区产生的影响不同。本研究分种植类型对乡村产业融合水平进行探究，发现当前各种植型乡村产业融合发展仍处于较低水平，与黎新伍等[11]对中国30个省的乡村产业融合水平研究结果基本一致。研究发现资源要素、地理区位、基础设施等条件差异导致不同种植型乡村的产业融合水平存在差异，与陈国生[4]的研究结果相符。进一步对产业融合障碍因素的探究发现，不同类型乡村的主要障碍因子侧重维度不同且主要障碍因子对同类型乡村影响程度不一致，符合程莉等[15]得出的各因素因模式、地区不同，作用程度也不同的结论。乡村产业融合发展亟需立足各地优势，因地制宜地投入生产要素，破除因素瓶颈，加强主体培育，夯实产业融合基础。在影响乡村产业融合的指标选取上，朱长明等[13,15]侧重将多个指标整合为单一指标或所选指标较少，难以全面探究影响产业融合发展的具体因素，不适合于村域尺度的微观研究。本研究从自然、经济、社会、科技、环境5个维度选取19个指标进行分析，有利于精准找出影响乡村产业融合水平的因子。

2）本研究的不足。乡村振兴战略推动下，各地纷纷探索乡村产业融合本土化发展路径，但调研发现整体上不同乡村资源禀赋、基础条件不同，起步时间不一致。同时乡村产业融合的资金、技术、人才等需不断累积[2-3,13]，产业融合前期准备工作、融合主体培育时间较长，因此当前产业融合发展整体上处于初级探索阶段，初见成效，产业融合发展时间较短。本研究基于2022年调研数据，从农业链条延伸、农业多功能拓展、农业服务业融合发展和经济、社会、生态、新技术推广效益层面选取指标，采用多种方法对不同种植型乡村产业融合水平及因素进行分析，明晰目前各种植型乡村产业融合状况。接下来，课题组以15个乡村作为重点样本，进行长期的动态监测，以获取多期数据，进行持续研究。

5 结 论

1）不同类型乡村产业融合水平整体偏低，平均值为0.210。花椒（0.399）、粮油（0.254）、花木（0.134）、蔬菜（0.134）、水果（0.127）种植型乡村产业融合平均水平参差不齐，且花椒、粮油种植型乡村内各村发展差距明显，分别是0.732、0.361，花木、蔬菜、水果种植型乡村内部各村差距较小，低于0.110。

2）不同类型乡村一二三产业融合发展不协调，93.33%的样点村处于失调状态。从种植类型上看，5类乡村产业耦合协调发展水平依次为花椒型（0.436）>粮油型（0.369）>蔬菜型（0.291）>花木型（0.285）>水果型（0.274）。空间上，耦合协调水平较高的燕坝、朱羊寺、绣庄、牌坊、黄庄、恒和、慈音寺7村社位于现代农业园区内。

3）在障碍度≥0.08水平上，样区产业融合发展受自然、社会、经济、科技和环境5个维度19个因子综合影响，其中以村镇邻近度、地形起伏度、融合主体人均受教育年限、接入无线网的农户户数比例、政策支撑度、有无农村综合信息服务平台、单位农用地化肥/农药施用强度最突出，障碍度均大于0.16。但影响不同种植型或同种植型乡村的主要障碍因子侧重维度不同且障碍度有差异，应差别化为各类乡村制定融合路径。

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Measurement of the industrial integration level and diagnosis of obstacle factors in different planting types of rural areas in hilly and mountainous areas

OU Yunmei1, ZHANG Shichao1,2※, RAN Na1, TANG Junxia1, LIU Yang1

(1.,,401331,; 2.,401331,)

Industrial integration is one of the key roles in rural revitalization. The level of industrial integration can be classified to evaluate the obstacle factors in the different types of villages, particularly for the decision-making on industrial revitalization. In this study, the measure of industrial integration level was determined to diagnose the obstacle factors in the different planting types of rural areas in the hilly and mountains areas. The survey data was also collected from the 15 sample villages in six towns of Chongqing (Jiangjin) Modern Agricultural Park of China. The evaluation index was constructed from two dimensions, including the industrial integration behavior and integration benefit. The entropy weight and TOPSIS were used to couple the coordination and obstacle degree model for the integrated assessment and obstacle factor diagnosis of rural industry. The results showed that:1) The low overall level of industrial integration was found in the study area, with an average value of only 0.210. Specifically, the integration level was ranked in the descending order of the prickly ash type (0.399) > grain and oil type (0.254) > flowers and woods type villages(0.134) = vegetable type (0.134) > fruit type (0.127). There was also the striking disparity of village in the similar rural industries. The differences in the integration level of the flower-wood, vegetable, and fruit type villages were all lower than 0.110, while the prickly ash and grain-oil type villages were observed in 0.732 and 0.361, respectively, indicating the notably higher than those of the first three types of villages. The coupling and coordination degree of rural industrial integration was mostly at a low level. Fourteen sample villages were in the different degrees of imbalance, accounting for nearly 93.33%. There was the diverse in the coupling coordination degree of the six types of villages, of which the prickly ash type villages (0.436) were the highest, followed by the grain and oil type villages (0.369), and the lowest were the vegetable type villages (0.291), the flower and wood type villages (0.285), and fruit type villages (0.274). Besides, there was also a large gap in the degree of coupling and coordination between similar villages, ranking as the prickly ash type villages (0.372) > grain and oil type villages (0.201) > fruit type villages (0.157) > vegetable type villages (0.098) > flower and wood type villages (0.051). 3) The integrated development of various rural industrywas caused by several factors, such as the village proximity, the proportion of new industrialization agricultural operators, the average education years of integrated operators, and the presence or absence of supporting facilities for the industrial integration at obstacle degree level greater than or equal to 0.08. But the influence degree was different. Some recommendations were proposed to improve the input of resource factors, the foundation conditions for industrial integration, and the scope and depth of agriculture. Different plans of integration can be expected in rural areas, according to the own characteristic resources.

land use; industry; hilly and mountainous areas; planting villages; industrial integration; coupling coordination degree model; obstacle degree model

10.11975/j.issn.1002-6819.202212119

F327

A

1002-6819(2023)-05-0201-13

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2022-12-16

2023-02-17

国家自然科学基金资助项目(41971244)；重庆市科委自然科学基金面上项目（cstc2021jcyj-msxmX0696）

欧云梅，研究方向为土地利用与土地管理。Email：468556705@qq.com

张仕超，博士，教授，研究方向为土地利用与生态过程。Email：lintualchao@126.com