長江流域農業可持續發展能力評價及其空間差異

陳詩雨，李璐驥，陳 紅

（河海大學商學院，江蘇 常州 213022）

農業可持續發展對緩解糧食安全問題具有重要意義，改革開放以來中國農業得到迅速發展，農業生產水平顯著提高。中國糧食產量從1980年的32 056萬t增加到2018年65 789萬t，增長了105.23%，中國農業發展取得了顯著成效。然而全球氣候系統變暖趨勢加強，極端氣候頻發，導致糧食生產率下降，中國作為全球氣候變暖的敏感區，受到顯著影響。據統計，自2015年以來中國糧食總產量呈波動式下降趨勢，2018年中國糧食總產量為65 789萬t，較上年減少317萬t。新型冠狀病毒肺炎疫情的直接沖擊，對中國農業生產和主要農產品供給造成較為嚴重的后果，國內糧食供應存在明顯不足，糧食安全問題比較嚴峻。為了促進長期生產和生產力增長以及確保未來糧食供應充足，對農業的可持續發展進行研究顯得尤為重要。農業可持續發展是社會經濟可持續發展的基礎，中國農業可持續的重點在于發展，通過增加農業投入，合理開發和利用自然資源，提高農業的集約度和綜合生產能力，滿足人們對農產品的需求。長江流域總面積180.00萬km2，占中國國土面積的18.80%，其主要省市耕地面積4 711.38萬hm2，占全國耕地面積的34.93%；農業產值占全國農業總產值的40.48%，一直以來是中國重要的農產品商品基地。對長江流域的農業可持續發展能力進行評價，能夠有針對性地解決長江流域目前存在的問題，促進該地區農業進一步發展，鞏固其重要糧食產地的地位，對促進中國整體農業可持續發展水平具有重要意義。

目前關于中國農業發展評價的研究較多，評價方法已經十分成熟，主要包含等級尺度法、道氏評估法、主成分分析法、模糊綜合評判法、層次分析法、灰色關聯分析法和熵權法等。傅琳琳等［1］基于高質量發展視角，運用灰色關聯分析法對浙江省農業可持續發展及綜合區域差異進行評價；趙志剛等［2］選用變異系數法和聚類分析法對江西省農業可持續發展的生態安全進行評價；何曉瑤［3］采用狀態空間法，基于生態承載力對河套地區農業生態環境可持續發展進行評價；夏四友等［4］建立熵權TOPSIS模型結合數據包絡分析法（Data envelopment analysis，DEA）研究榆林市農業現代化發展水平與效率的時空演變；張晉江［5］構建區位商模型分析山西省全省及各地級市農業產業空間布局，探討該省各產業（種植業、林業、牧業、漁業和農林牧漁服務業）的地位與作用，并對此進行差異分析；姜力瑋等［6］選用熵權法、變異系數法和耦合協調度對甘肅省農業生態系統可持續性進行評價。關于空間差異的測算方法有核密度估計、聚類分析、空間自相關分析和Dagum基尼系數等，楊桐彬等［7］運用熵值法與DEA方法測算長三角城市生態效率，并在此基礎上選用Dagum基尼系數方法分析其地區差異；劉華軍等［8］根據Dagum基尼系數及其按子群分解方法分析中國二氧化碳排放強度的地區差異；謝守紅等［9］選用主成分分析法評價長三角城市群各城市的創新能力，并采用聚類分析和空間自相關分析對其地區差異進行分析；關偉等［10］運用超效率SBM模型測度1997—2017年黃河流域9個省區的能源綜合效率值，在此基礎上選取核密度估計方法等分析能源綜合效率的時空演變特征。

縱觀現有研究，目前關于農業可持續發展能力評價的研究對象多集中于單個省市，且鮮少進一步分析研究對象的空間差異，對長江流域農業可持續發展能力及其空間差異的研究仍然存在空缺。而同時對長江流域11個省市進行農業可持續發展能力評價能夠較為直觀地體現各省市的農業可持續發展能力，對長江流域各省市進行空間差異分析能夠直接體現出該區域內部農業可持續發展能力的差距，并進一步分析差距來源，挖掘各省市的優劣之處，為各省市發展提供合理有效的建議。因此，本研究通過構建熵權TOPSIS模型，對長江流域11個省市農業可持續發展能力進行評價，并在此基礎上運用Dagum基尼系數方法對長江流域農業可持續發展能力進行空間差異分析，以期有效彌補現有研究的空缺，對該流域農業可持續發展具有促進作用，對保障中國糧食安全具有重要意義。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本研究數據主要來源于《中國統計年鑒》《上海統計年鑒》《江蘇統計年鑒》等長江流域11個省市相應年份統計年鑒、國家統計局、國家發展和改革委員會發布的相關數據。其中，綠色發展指數采用國家發展和改革委員會2017年公布的數據。

1.2 指標體系的構建

本研究根據農業可持續發展能力的基本內涵，結合姜力瑋等［6］建立的甘肅省農業生態系統可持續性評價指標體系、鄭昆藎等［11］在農業供給側結構性改革背景下建立的福建省農業綠色發展評價指標體系，本著客觀性、系統性、科學性、可比性和目的性的原則，選擇農業生產（X1）、經濟（X2）、社會（X3）、生態（X4）作為4個一級指標，同時考慮數據的可得性，構建了涵蓋17個二級指標的農業可持續發展能力評價指標體系。其中，一級指標農業生產考慮農業生產資源的豐缺度、農業生產效率及其產出水平，體現農業生產的可持續發展能力，由人均耕地面積、勞動生產率、單位播種面積農業產值、有效灌溉面積和復種指數5個二級指標構成。經濟著重體現農業經濟的可持續發展能力以及經濟因素對農業可持續發展的影響，由人均農業總產值、農村居民人均可支配收入和農業增加值占GDP比重3個二級指標構成。社會方面選擇農業科技化水平、農業用電負荷、農業就業人員占比和農業勞動力人均受教育年限4個二級指標，通過社會因素與農業的相互作用，體現目前農業發展狀況以及未來的可持續發展能力。生態由農藥使用量、化肥使用量、農業農用塑料薄膜使用量、森林覆蓋率和綠色發展指數5個二級指標構成，生態方面著重考慮農業的綠色發展能力，考察農業生產過程中對環境的影響，具體評價指標體系見表1。

1.3 評價方法

1.3.1 指標權重的計算 為避免主觀因素對指標權重的影響，提高指標權重的可信度和真實性，本研究選擇熵權法作為確定指標權重的方法。作為一種客觀的賦權方法，熵權法在信息熵的計算中被廣泛運用于指標權重的確定，主要步驟如下。

1）形成原始指標數據。設xij為第i個省（市）第j項指標的原始實際值，其中i=1，2，…，n；j=1，…，m。原始評價矩陣如下。

2）數據標準化處理。

正向指標標準化公式為：

負向指標標準化公式為：

式中，xij表示第i個省（市）第j項指標的原始值，x′ij表示該指標經過標準化處理之后的值。

3）各指標的信息熵Ej的計算。

4）確定各指標的熵權ωj。

1.3.2 模糊TOPSIS法 模糊綜合評價以模糊數學為基礎，對不確定因素進行模糊處理，從而判斷各種不確定因素在風險評估中的作用；TOPSIS法是一種逼近于理想解的排序法，對樣本因素進行相對優劣的排序，從而判斷出各類因素的重要程度。TOPSIS在研究中廣泛適用，主要步驟如下。

1）將所有符合標準的指標xij根據公式轉變為一個標準的規范化模糊矩陣Y。

2）將通過熵權法得到的指標權重ωj與Y相乘，得到加權規范化模糊矩陣Z。

3）明確評價對象的最優解和最劣解。

4）計算現有方案與最優解、最劣解之間的馬氏距離。

5）確定第i個評價對象和最優解的接近程度。

式中，Ci表示接近程度，Ci越接近1，則表明i方案越接近于最優解方案，投資的可行性越高；反之，Ci越接近0，表明i方案越接近于最劣解方案，投資的可行性越低。將得到的各評價對象的接近程度Ci由高到低進行排序，即得出研究結果。

1.3.3 Dagum基尼系數方法 本研究利用Dagum［12］于1997年提出的Dagum基尼系數方法測度長三角地區生態效率差異，與傳統基尼系數相比，Dagum基尼系數可分解為群組內差異、群組間差異以及超變密度，更加具有實際意義，其基本公式如下。

式中，yji(yhr)表示j(h)區域內任意省市的農業可持續發展能力；μ表示長江流域11個省市農業可持續發展能力的均值；n是該區域所有省市的個數，k是地區劃分的個數，n=11，k=3。在進行基尼系數分解時，先要依據農業可持續發展能力的均值對區域進行排序，即μh≤…≤μj≤…≤μk。根據Dagum基尼系數分解策略，將基尼系數分解為區域內差異貢獻Gw、區域間差異貢獻Gnb和超變密度貢獻Gt，即G=Gw+Gnb+Gt。

式中，Gjj和Gw分別表示j區域的基尼系數和區域內差異貢獻率；Gjh和Gnb分別表示j和h區域的區域間基尼系數和區域間差異貢獻率；Gt表示超變密度貢獻率，其中，pj=nj/n，sj=njμj/nμj,j=1,2,…,k；Djh表示j和h區域間農業可持續發展能力的相對影響；djh表示區域間農業可持續發展能力貢獻率差值，即j和h區域間所有yji-yhr＞0樣本值的加權平均，pjh表示超變一階矩，即j和h區域間所有yhr-yji＞0樣本值的加權平均，Fh、Fj分別為h、j區域的累積密度分布函數。

2 結果與分析

2.1 指標權重的分析

通過熵權法得到長江流域主要省市農業可持續發展能力評價指標體系各項指標權重，具體結果見表2。

表2 農業可持續發展能力評價指標體系各項指標權重

由表2可知，農業生產在4個一級指標中權重最高，為0.491 8，表明近年來長江流域農業可持續發展能力主要取決于農業生產，農業生產為影響長江流域農業可持續發展能力的最主要因素，是保證其未來發展能力的主要動力，在提高農業可持續發展能力過程中起著決定性作用。生態指標權重為0.191 4，僅次于農業生產，可見長江流域近年來在注重農業發展的同時，有意識地提高了對生態的關注度，農業可持續離不開生態可持續，生態因素成為促進長江流域農業可持續發展能力提高的又一關鍵因素。社會指標權重為0.184 9，與農業生產和生態指標權重相比較為落后，體現社會因素對長江流域農業可持續發展能力的重要程度比農業生產和生態小，可持續發展能力的影響較弱。經濟指標權重僅為0.131 9，在4個一級指標中排名最后，遠低于其他3個指標，近年來長江流域主要省市經濟均得到迅速發展，經濟差距有著逐漸縮小趨勢，各省市在經濟方面的差距小于在農業生產、社會、生態的差距，經濟因素對農業可持續發展能力影響尚不明顯。

二級指標權重呈明顯差異，以0.07和0.04為界分為［0，0.04）、［0.04，0.07）、［0.07，1.00］3個區間。由表2可知，勞動生產率、農業用電負荷、單位播種面積農業產值指標權重排名前3，分別為0.314 8、0.081 7、0.074 8，屬于區間［0.07，1.00］，說明長江流域農業可持續發展能力更依賴于農業生產效益以及綠色生產模式。單位播種面積農業產值作為農業生產因素，直接體現農業生產效率；農業用電負荷則體現農業生產過程中對能源的使用情況；勞動生產率體現各省份的生產效益和效率。農村居民人均可支配收入、綠色發展指數、農業增加值占GDP比重、農藥使用量和復種指數指標權重均大于0.04，屬于區間［0.04，0.07），說明長江流域農業可持續發展能力與這5個因素息息相關，在采取合理措施提高農業可持續發展能力時需要給予一定的重視。農村居民人均可支配收入作為農村居民消費開支的決定性因素，體現農村居民生活水平，對農業生產積極性產生一定影響；綠色發展指數在2017年首次公布便引起強烈反響，成為督促和引導地區推進生態文明建設的“指示器”和“風向標”，對地區農業可持續發展能力起著重要促進作用。剩余9個二級指標權重相對較低，屬于區間［0，0.04）。其中，農業農用塑料薄膜使用量、人均耕地面積和人均農業總產值權重處于后3位，說明農業農用塑料薄膜使用量、人均耕地面積和人均農業總產值對長江流域農業可持續發展能力影響尚不明顯。

2.2 農業可持續發展能力評價

Si+與Si-的值反映了長江流域各省市農業可持續發展能力與理想可持續發展能力的距離；Ci體現了長江流域各省市農業可持續發展能力，是對長江流域各省市農業可持續發展能力進行量化的結果，Ci越接近1，則表明該地農業可持續發展能力越好，Ci越接近0，則反之。由表3可知，長江流域各省市農業可持續發展能力由高到低排名為浙江省、江蘇省、湖南省、上海市、湖北省、安徽省、四川省、云南省、江西省、貴州省、重慶市。根據表3將這11個省市可持續發展能力進行區間分類，即以0.5和0.4作為分界值，將長江流域各省市農業可持續發展能力由高到低劃分為三級，以（0.5≤Ci≤1.0）為農業可持續發展能力較高，以（0.4≤Ci＜0.5）為農業可持續發展能力中等，以（0≤Ci＜0.4）為農業可持續發展能力較差。從整體來看，長江流域各省市農業可持續發展能力差距較大。浙江省、江蘇省和湖南省的貼切度分別為0.599 7、0.560 3、0.514 3，屬于一級區間［0.5，1.0］，農業可持續發展能力較高。上海市、湖北省和安徽省的貼切度分別為0.494 7、0.478 0、0.409 8，屬于二級區間［0.4，0.5），農業可持續發展能力中等。四川省、云南省、江西省、貴州省和重慶市的貼切度均小于0.4，屬于三級區間［0，0.4），農業可持續發展能力較差。

表3 長江流域各省市農業可持續發展能力排名

該評價結果較為理想，克服了單純依靠某個單項指標片面判斷農業可持續發展能力的不足，強調了根據不同因素的重要程度綜合考慮多項影響因素的重要性。處于一級區間的浙江省、江蘇省和湖南省農業可持續發展能力較高，同時在勞動生產率、農業用電負荷和單位播種面積農業產值3個方面具有明顯優勢，農業生產效益較高，模式更貼近于綠色生產模式；在農村居民人均可支配收入、綠色發展指數、農業增加值占GDP比重、農藥使用量和復種指數5個方面綜合表現良好，因此與其余8個省市拉開了較大差距。其中，浙江省貼切度為0.599 7，排名第一，農業可持續發展能力在長江流域各省市中相對處于較好狀態。由表3可知，浙江省農業可持續發展能力與最理想可持續發展能力的距離Si+僅為0.096 0，在11個省市中正理想解的距離最小，表明浙江省農業可持續發展能力最接近理想情況；浙江省農業可持續發展能力與負理想解的距離Si-為0.143 9，在11個省市中最大，表明浙江省農業可持續發展能力最遠離不理想情況；負理想解的結果與正理想解的結果相符合，驗證了本研究分析結果的可靠性。上海市、湖北省和安徽省屬于第二區間，農業可持續發展能力中等，蘊藏諸多提升空間。這3個省市在勞動生產率、農業用電負荷、單位播種面積農業產值方面存在優勢，農業生產效益適中；在農村居民人均可支配收入、綠色發展指數、農業增加值占GDP比重、農藥使用量和復種指數5個方面綜合表現中等。四川省、云南省、江西省、貴州省和重慶市處于三級區間，農業可持續發展能力較差，在勞動生產率、農業用電負荷、單位播種面積農業產值方面仍然蘊藏較大進步空間，在發展過程中需要對提高農業生產效益、改進農業發展模式給予一定關注，向農業可持續發展能力較高的浙江省、江蘇省和湖南省汲取經驗。此前已有學者指出浙江省、江蘇省和湖南省農業可持續有著較好的發展前景，傅琳琳等［1］運用灰色關聯分析法對浙江省農業可持續發展進行評價，指出近年來得益于土地和勞動力等要素的高效利用、休閑農業以及農林牧漁服務業的高質量發展等因素，浙江省農業可持續發展水平不斷提升；袁久和等［13］選用熵權法對湖南省農業可持續發展能力進行動態評價，指出湖南省農業可持續發展總體水平不斷提高，人口、社會、經濟、資源和環境各子系統的可持續發展水平也呈上升態勢；徐宏［14］運用能值對江蘇省農業生態可持續發展進行評價，研究表明江蘇省農業生態系統整體發展較好，發展穩定，可持續發展潛力較大。以上研究結果與本研究結果相符，驗證了本研究結果的準確性。

2.3 農業可持續發展能力空間差異

將長江流域11個省市分為上游、中游、下游3個區域，運用Dagum基尼系數計算2018年長江流域農業可持續發展能力基尼系數及其分解情況，具體結果見表4。

表4 2018年長江流域農業可持續發展能力基尼系數及貢獻率

其中區域內基尼系數表示上游、中游、下游內部省市之間農業可持續發展能力的差異；區域間基尼系數體現上游、中游、下游兩兩之間的農業可持續發展能力差異；而超變密度則主要用于識別區域間的交叉重疊現象，整體農業可持續發展能力較高的區域存在某些農業可持續發展能力較低的省市，其可持續發展能力可能低于整體農業可持續發展能力較低區域內某些能力較高的城市。

由表4可知，2018年長江流域農業可持續發展能力整體基尼系數為0.104，上游基尼系數為0.028，中游基尼系數為0.075，下游基尼系數為0.077。比較發現，上游、中游、下游3個區域基尼系數均低于整體基尼系數，說明上游、中游、下游3個地區內部整體農業發展較為平衡，農業可持續發展能力差異較小。3個區域內，下游基尼系數最高，說明相比而言下游地區農業可持續發展能力差距最大；上游地區基尼系數最小，說明上游地區農業可持續發展能力差距較小。通過區域間基尼系數對比可知，上游-下游之間的基尼系數最大，這是由于下游省市的農業發展模式明顯高于上游省市的農業發展模式，由此帶來兩大區域在農業可持續發展能力以及綠色發展程度方面的差距。中游-下游之間的基尼系數最小，中游省市和下游省市在農業發展上的差距較小，因此兩大區域的農業可持續發展能力差異相對較小。觀察長江流域農業可持續發展能力差異來源及其貢獻率可知，區域間農業可持續發展能力差異貢獻率最高，區域內農業可持續發展能力差異貢獻率和超變密度貢獻率則較低，與區域內基尼系數貢獻率存在明顯差距。結果表明，長江流域各省市農業可持續發展能力的差距主要來源于上游、中游、下游兩兩之間的農業可持續發展能力的不平衡。區域內基尼系數和超變密度貢獻率較低則表明長江流域上游、中游、下游各省市的農業可持續發展能力與區域可持續發展能力較為一致，地區農業發展較為平衡。

3 結論

本研究選擇長江流域作為研究對象，運用熵權法確定指標權重，以模糊TOPSIS法作為評價方法，對長江流域各省市農業可持續發展能力進行評價，并在此基礎上運用Dagum基尼系數方法進行空間差異的分析，得出以下結論。

1）在農業生產、經濟、社會、生態4個一級指標中，農業生產和生態對長江流域農業可持續發展能力影響相對較大。其中，農業生產指標權重排名第一，為最主要影響因素，社會和經濟的影響較小。任何農業發展都依賴于一定的農業生產條件，農業可持續發展能力必然受到農業生產條件的影響和制約。因此，在分析長江流域農業可持續發展能力時，農業生產條件起著重要作用，是影響農業可持續發展能力的關鍵因素。

2）二級指標中，長江流域農業可持續發展能力勞動生產率、農業用電負荷和單位播種面積農業產值的影響較大，在分析農業可持續發展能力時應更加重視這3個方面；農村居民人均可支配收入、綠色發展指數、農業增加值占GDP比重、農藥使用量和復種指數指標的權重處于區間［0.04，0.07），也將對長江流域農業可持續發展能力產生不可忽視的影響。而農業農用塑料薄膜使用量、人均耕地面積和人均農業總產值指標的權重呈斷層式下降，權重排名為后3位，影響較小。

3）長江流域農業可持續發展能力排名依次為浙江省、江蘇省、湖南省、上海市、湖北省、安徽省、四川省、云南省、江西省、貴州省、重慶市。其中，浙江省、江蘇省和湖南省農業可持續發展能力較優，處于一級區間；上海市、湖北省和安徽省農業可持續發展能力中等，位居二級區間；而四川省、云南省、江西省、貴州省和重慶市農業可持續發展能力則處于較差水平。研究表明，長江流域農業可持續發展能力不均衡，存在差異。

4）由Dagum基尼系數結果可知，長江流域上游、中游、下游區域內部農業可持續發展能力較為均衡，地區內部農業可持續發展能力差異較小，其中下游地區農業可持續發展能力差距最大。而上游、中游、下游之間農業可持續發展能力差距較大，其中上游-下游之間的基尼系數最大，兩大區域內農業可持續發展能力差距明顯。長江流域農業可持續發展能力地區差異主要來源于上游、中游、下游之間的差距，區域內部農業可持續發展能力較為均衡。

4 建議

根據評價和研究結果來看，長江流域農業發展還存在一定的問題，為促進長江流域農業可持續發展，必須從多角度出發來解決問題，對此，本研究提出以下幾點建議。

1）重視生態，貫徹落實農業可持續發展要求。制定合理可靠的農業可持續發展措施，綜合考慮農業、經濟、社會和生態等多個因素，取長補短，促進全方位共同進步。從農業生產、經濟增長、社會進步和生態和諧4個方面入手，提高農業現代化發展水平，促進農業部門經濟發展，推動社會進步，優化綠色發展模式，促進農業可持續發展。加大生態系統保護力度，將農業發展與生態發展聯系起來，注重農業生產過程中的農藥、化肥過量使用等污染問題，推進生態循環農業發展，發展綠色農業生產模式。

2）加大投入，提高農業生產效益。合理利用農業生產資料，增加農業投入，加快農業供給側結構性改革，優化農業產品結構，延長產業鏈，提高農產品附加值，提高農民收入，提高農業就業人員生產積極性。加大政策支持力度，開發農業生產灌溉、渠道防滲等先進技術，加強信息化改造，減少資源消耗，從而提高農業生產效率，提高單位面積農業產量，促進長江流域農業生產力可持續發展。

3）合作共贏，共同促進流域整體農業可持續發展能力的提高。以強帶弱，取長補短，各區域充分發揮自身比較優勢，努力縮小區域間、區域內農業可持續發展能力的差距。當前農業可持續發展能力較低的省市應充分汲取可持續發展能力較高省市的發展經驗，結合自身實際，因地制宜，促進政策本地化，提高自身農業可持續發展能力的同時縮小差距；農業可持續發展能力較高的省市應揚長避短，深入發展，保持其競爭優勢。