貴州省農業與數字經濟耦合協調研究

梁 帥 ，朱加蘭

（貴州財經大學大數據應用與經濟學院，貴州 貴陽 550025）

0 引言

2021 年，我國數字經濟規模為45.5 萬億元，占GDP 的比重高達39.8%，數字經濟發展一躍成為經濟高質量發展的關鍵核心力量，也為傳統農業的數字化轉型創造了有利條件。現有研究普遍認同數字經濟與農業的融合發展具有重大意義。夏顯力等[1]提出，利用數字技術智能管控農業生產過程，在促進農業經營決策便捷化的同時可以減輕資源稟賦對農業發展的約束作用，從而促進農業綜合生產力的提升。溫濤等[2]提出，數字經濟通過創新金融服務模式來促進農業升級，進而實現農業跨越式增長。但程大為等[3]認為，由于區域差距和數字鴻溝存在，我國當前階段農業與數字經濟不僅融合速度較為緩慢，而且融合程度并不高。

貴州省作為全國第一批大數據實驗室試點發展地，數字經濟增速連續七年位列全國第一，但是由于地理區位的影響，農業發展存在先天缺陷。在此基礎上，從實證出發來探討貴州省農業和數字經濟協調融合發展的狀況是有意義的。

1 指標選取與模型構建

1.1 數據指標選取

以我國農業發展內涵為指導，綜合參考專家學者高蕓等[4]和肖紅波等[5]的研究成果，將農業系統劃分為農業投入、農業產出和農業可持續發展三個子系統，具體選取有效灌溉面積、農用化肥施用量和農林牧漁業總產值等7 個指標。參考劉軍等[6]的數字經濟指數測度，從數字經濟基礎設施、數字經濟應用和數字經濟產出三個方面選取長途光纜長度、移動電話交換密度和互聯網寬帶端口密度等共計12 個指標來綜合反映數字經濟發展情況。

1.2 數據處理

本文在數據處理上采用的是常規的熵值法，即在對二級指標進行客觀賦權的基礎上，由二級指標直接相加得到一級指標的權重。具體測算步驟如下。

1.2.1 數據標準化處理

由于處于不同數量級別之間的數據指標差異較大，不具備可比性，經過標準化可將數據轉化為無量綱的數據指標，消除由于量綱帶來的評價誤差，進而對不同數據指標進行綜合評價分析。本文采用極值標準化方法，具體運算公式為如下。

1）正向指標：

2）負向指標：

式中，X ij表示第i（i=1,2,3,…,n）項（行）的數據指標和第j（j=1,2,3,…,n）年（列）的原始數據值；X*ij表示標準化處理過后的數據指標值；minXij和maxXij分別表示j年（列）的數據最小值與最大值。

1.2.2 數據平移處理

極值標準化過程中會出現X*ij=0 的情況，保留X*ij=0 會使得后續的計算結果失去有效性，因此對各項數據均加上0.001 處理。

1.3 指標權重計算

數據指標的比重計算，第i項（行）指標在第j年（列）的比重Pij為：數據指標的熵值計算，第i項指標的熵值Ei為：

式中，K=-{1/ln(n)}，n為年數；0≤Ei≤1。數據指標冗余度Di計算公式為：

權重結果Wi計算公式為：

1.4 綜合評價指數計算

本文采用指標與權重加權求和的方法來求解綜合評價指數：

1.5 耦合度與耦合協調度計算

耦合度是物理學中的術語，容量耦合與容量耦合系數模型，用來分析兩個或兩個以上系統之間的相互作用和互動關系。但單獨的耦合度模型只能觀察耦合程度，卻不能對系統間的協調發展程度做出反應。因此，在耦合度基礎上進一步延伸出協調度分析，建立耦合協調度模型，不僅可以觀察耦合度，也可以分析協調度。

1.5.1 耦合度計算

假設存在變量Vi（i=1,2,3,…,m）和Vj（j=1,2,3,…,n）表示系統i和系統j，則可對多個系統之間的耦合度和協調度模型做如下描述[7]：

式中，C表示耦合度，且有0≤C≤1，當C值越靠近1時，代表不同系統之間要素耦合度越好；當C值越靠近0 時，則表示不同系統之間要素耦合關系越弱，缺乏交互影響，系統之間出現無序性狀態。本文只有兩個系統，則耦合度函數可表示為：

從而由上式可知，數字經濟產業系統與農業系統的耦合度函數為：

式中，t代表年份，S(1,t)代表農業系統，S(2,t)代表數字經濟系統，根據公式（8）可得出綜合評價指數具體數值。

1.5.2 耦合協調度計算

在已知系統之間的耦合度的基礎上，可以清晰地觀察到系統之間的耦合強度大小，但是并沒有反映系統的整體協調度，故而在耦合度之后引入協調度，構造耦合協調度模型。則農業系統與數字經濟產業系統的耦合協調度函數可表示為：

式中，T為貴州省農業系統與數字經濟系統的綜合評價指數，α、β為待定系數，表示兩個系統的相對重要程度，一般認為兩個系統都是一樣重要的，故有α=β=0.5。

1.6 耦合協調度區間等級劃分

參考周德田等[8]的研究將耦合協調度區間[0,1]劃分為十等分，每個連續的等分之間對應著不同的耦合協調度等級，通過不同等級劃分可清晰地觀察出農業系統與數字經濟系統之間的耦合協調發展具體情況，劃分詳情如表1 所示。

表1 耦合協調度及協調類型

2 實證結果分析

2.1 評價指標權重

根據各個公式的推導，代入具體數值計算可知，農業系統與數字經濟系統的評價指標的各個權重分別如表2 所示。

表2 貴州省農業與數字經濟評價指標權重

2.2 綜合評價指標分析

2.2.1 農業系統分析

農業系統綜合評分越接近數值1，則可以認為農業內部協調發展越好。貴州省農業與數字經濟耦合協調關系如表3 所示，通過表3 可知，農業系統綜合評分在2013—2017 年處于不斷上升階段，且在2017年達到最高評分0.712。原因在于十八大以來，貴州始終把促進農業發展擺在突出位置，深入推進農村地區產業革命，全力助推農業現代化建設，促進農業高質量發展，提升農業競爭力，全省農業經濟總量不斷攀升，在全國農業經濟大盤中比重明顯提升。但在2018 年和2019 年，綜合評分有所回落，原因在于2018 年全球經濟發展明顯乏力，在國內經濟下行壓力較大的背景下，貴州省受宏觀經濟運行影響，農業發展呈現出放緩趨勢。

表3 貴州省農業與數字經濟耦合協調關系

2.2.2 數字經濟系統分析

通過對表3 的分析可得，數字經濟系統的綜合評分從2013 年的0.114 不斷上升到2019 年的0.833。以2016 年為分界線，2016 年之前，數字經濟系統綜合得分較低，原因在于數字經濟基礎設施建設較為落后且不完善，數字應用較少，數字紅利多是被數字鴻溝所替代。但是在2016 年之后，數字經濟綜合評分不斷提升，甚至在2019 年取得0.833 的高分，原因在于2016 年貴州先行試點，統籌推進綜合試驗區建設與大數據戰略行動，在助推全省經濟增長、加快政務數據共享開放、助力民生應用和政府治理、數據中心建設、大數據體制機制創新等方面不斷創造佳績，數字經濟增加值占GDP 的比重不斷增大，全省數字經濟增速連續7 年位居全國第一，數字經濟發展搶得了先機、孕育了新機。

2.2.3 耦合度及耦合協調度分析

根據農業系統綜合評價指數S(1,t)和數字經濟系統綜合評價指數S(2,t)，按照公式（11）和（12），可分別得到各自的耦合度C(t)與耦合協調度D(t)，具體數據詳情如表3 所示。

從耦合度來看，2013—2019 年貴州省農業系統與數字經濟系統的耦合度均達到0.95以上，均是高度耦合的，即貴州省農業系統與數字經濟系統存在良好的聯合發展態勢。從耦合協調度來看，總體上，農業系統與數字經濟系統的耦合協調度基本保持不斷上升趨勢。具體分析來看，2013—2015 年，耦合協調等級由低度失調先轉變為勉強協調再轉變為低度協調，耦合協調類型均為數字經濟滯后，原因在于2016 年之前，數字經濟存在基礎設施不完善、數字應用少、數字產出低等問題，發展相對落后，數字經濟與農業之間聯合發展動力不足。2016—2017 年，耦合協調等級進一步提升為中度協調，耦合協調類型依舊為數字經濟滯后，原因在于貴州省數字經濟在2016 年進一步得到發展，“互聯網+農業”的發展模式深化了數字賦能農業發展的態勢，數字經濟與農業的進一步融合發展得到加強。2018 年耦合協調等級仍舊為中度協調，但耦合發展類型轉變為農業滯后，原因在于數字經濟發展勢頭強勁，助推數字經濟與農業的進一步融合發展。2019 年，耦合協調等級提升了一個等級變為高度協調，耦合發展類型仍舊處于農業滯后，原因在于貴州大力發展大數據推動鄉村經濟發展，助力農民收入增加，助推農業企業數字化轉型發展，兩產業相互融合發展的帶動效果愈發明顯[9-10]。

3 結論與建議

通過對時間序列數據的實證分析和對貴州省農業與數字經濟2013—2019 年的耦合度和協調度模型的研究分析，可得出以下幾個主要結論：1）綜合來看，貴州省農業與數字經濟的耦合協調等級在2019年已經達到高度協調，但農業發展明顯滯后，要實現農業與數字經濟協調融合發展需要付出更進一步的努力。2）就耦合度而言，2013—2019 年耦合度得分均在0.95 以上，處于較高耦合水平。3）就耦合協調度而言，耦合發展類型由數字經濟滯后到2018 年開始轉變為農業滯后；耦合協調等級經歷從低度失調到高度協調的變化，即總體趨勢是一直向著更高的耦合協調度邁進。基于以上研究結論，本文提出以下幾點建議：

1）發揮政府宏觀政策引導作用[11]。出臺資金支持政策，鼓勵和引導社會資本流入到農業和數字經濟的融合發展中去，既可解決農業企業融資難問題，又可通過投資創業行為創造新型就業崗位，解決農業勞動力過剩問題。出臺農業與數字經濟協同發展支持政策，確保農業與數字經濟協調發展的可持續性。

2）加強基礎設施建設[12-13]。基礎設施是數字經濟賦能農業發展的前提和重要條件，完善基礎設施建設，使農村地區獲取數字服務更便利，消除地理差異導致的障礙；增強數據優勢和數字平臺優勢，打破信息壁壘，搭建數字平臺來提升市場化率。

3）培養專業人才，促進科研創新[14]。人才是產業發展的核心競爭力，一方面要與當地學校聯合培養專業的農業型人才、數字經濟型人才和集合兩者的復合型人才；另一方面要促進產學研合作，聯合高科技企業、高校以及研究院培養創新型研發人才，突破關鍵核心技術限制，促進經濟高質量發展。