李 雯,姚冠新,戴盼倩
(揚州大學 商學院,江蘇 揚州 225127)
黨的十九屆五中全會首次提出“實施鄉(xiāng)村建設行動”,其中要求完善農村物流等基礎設施建設。一方面,農村物流的發(fā)展對鄉(xiāng)村建設具有支撐作用,是鄉(xiāng)村建設的重要內容;另一方面,農村物流的發(fā)展要依靠農村經濟發(fā)展提供物流需求,要依靠農村現代化來提供基礎的交通設施。然而,農村物流基礎設施薄弱、網點覆蓋率低、信息化程度低等問題導致農村物流發(fā)展嚴重滯后,進而制約鄉(xiāng)村建設的發(fā)展進程。因此,如何實現二者的耦合協(xié)調發(fā)展,在保障農村物流可持續(xù)發(fā)展的同時,發(fā)揮對農業(yè)農村發(fā)展的促進作用,是未來的研究趨勢。
目前學者對于鄉(xiāng)村建設耦合協(xié)調情況的研究,主要集中在鄉(xiāng)村建設與鄉(xiāng)村旅游發(fā)展的耦合協(xié)調關系[1-3];對于農村物流耦合協(xié)調的研究,主要聚焦于農村物流與城市物流的耦合協(xié)調關系[4-5],以及農村物流與農村經濟的協(xié)同發(fā)展情況[6-7]。然而,前人的研究也表明農業(yè)現代化、互聯(lián)網推廣、教育等鄉(xiāng)村建設過程中的具體措施有助于農村物流末端配送體系的迅速發(fā)展[8],農村物流向專業(yè)化、精細化、多元化、集約化轉型升級[9],有利于農村經濟結構調整和農業(yè)現代化建設[10],以及農業(yè)產業(yè)結構調整和產業(yè)化經營[11]。
綜上,目前學界大多從定性角度闡述鄉(xiāng)村建設與農村物流之間的相互促進關系,且大多以全國為視角開展研究。因此,本文通過搜集長三角地區(qū)的相關指標數據,借助熵值法、耦合協(xié)調度模型、灰色關聯(lián)度模型,分析長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農村物流耦合協(xié)調發(fā)展的現狀,探究影響二者耦合協(xié)調發(fā)展過程中的關鍵因素,從而促進二者的良性耦合協(xié)調發(fā)展。
本文從投入水平、產出水平和發(fā)展?jié)摿θ齻€角度,構建如下評價指標體系(如表1 所示)。

表1 長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農村物流評價指標體系
數據主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國農村統(tǒng)計年鑒》以及江浙皖三省的統(tǒng)計年鑒和中國國家統(tǒng)計局官網,部分指標數據運用公式換算。其中,由于我國尚未單獨對物流行業(yè)進行數據統(tǒng)計,指標Y6與Y7根據地區(qū)數據和“地區(qū)農業(yè)生產總值”與“地區(qū)生產總值”的比值調整而來[21]。
1.3.1 熵值法
熵值法根據各項指標提供信息的大小來確定指標的權重,假設有m 年、n 個評價指標:
(1)數據標準化
其中:xij為第i 個年份的第j 個指標的數值,i=1,2,…,n,j=1,2,…,m。
(2)計算熵值
其中:pij為第i 個年份關于第j 個指標的比重。
(3)計算熵權
(4)計算綜合得分
1.3.2 耦合協(xié)調度模型
耦合度用來反映兩個或兩個以上的系統(tǒng)之間彼此影響的程度,當子系統(tǒng)個數為2 時,公式為:
其中:C 為鄉(xiāng)村建設與農村物流的耦合度,C∈(0,1],U1和U2分別為鄉(xiāng)村建設和農村物流的綜合得分。當C 越接近1 時,表明長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設和農村物流子系統(tǒng)互動情況越良好。
在耦合度的基礎上構造長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設和農村物流耦合協(xié)調度模型,公式為:
其中:D 表示鄉(xiāng)村建設與農村物流的耦合協(xié)調度,D∈(0,1],當D 越接近1 時,表明兩個系統(tǒng)的融合程度越高。T 為綜合協(xié)調指數,α 與β 為待估參數,一般兩者之和為1,此處認為鄉(xiāng)村建設與農村物流具有同等重要的地位,故設定α=β=0.5。
1.3.3 灰色關聯(lián)度模型
灰色關聯(lián)度能夠基于系統(tǒng)中各因素之間發(fā)展趨勢的異同程度來衡量系統(tǒng)各因素間的關聯(lián)程度,考慮到長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農村物流耦合作用的復雜交錯性,運用灰色關聯(lián)度模型分析兩個子系統(tǒng)間各指標要素相互作用的重要關聯(lián)點,步驟如下:
(1)計算關聯(lián)系數
其中:k 表示不同年份,xi(k)與yj(k)分別表示該年度第i 個鄉(xiāng)村建設指標與第j 個農村物流指標的標準化值,ρ 為分辨系數,通常取0.5。
(2)計算關聯(lián)度
其中:rij∈(0,1],越接近1 表明關聯(lián)性越強,該指標對另一系統(tǒng)的影響也越大。
2.1.1 鄉(xiāng)村建設綜合發(fā)展水平分析
如圖1 所示,長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設綜合發(fā)展水平總體呈平穩(wěn)上升趨勢。具體而言,2015—2021 年間江蘇持續(xù)保持增長態(tài)勢,而浙江除了2017 年和2019 年均持續(xù)增長,安徽則在前三年間下降后一改前態(tài),從2018 年開始以21.4%的平均增長率迅速增加。在2018 年這個關鍵節(jié)點,中共中央、國務院印發(fā)了為期5 年的《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃》,其中對農村產業(yè)、農村人居環(huán)境等鄉(xiāng)村建設方面提出了發(fā)展目標,這也使得各省加大了對農村農業(yè)的投入力度。2018 年,浙江累計投入16.66 億元支持農村土地綜合整治、永久基本農田保護、墾造耕地等,11.50 億元用于美麗鄉(xiāng)村建設,以及6.31 億元致力于農村綜合改革,促使浙江農村農業(yè)建設得到快速發(fā)展。同時,安徽累計投入35.9 億元用于429.2 萬畝高標準農田建設,30.2 億元支持農田水利“最后一公里”獎補政策的實施,以及7 億元推進農村環(huán)境“三大革命”,極大改善農村人居環(huán)境,使得安徽農村農業(yè)現代化水平得到顯著提高。此外,江蘇也于2018 年建立涉農資金統(tǒng)籌整合長效機制,為江蘇農村農業(yè)發(fā)展提供重要財務保障。

圖1 2015—2021 年長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設綜合發(fā)展水平趨勢
2.1.2 農村物流綜合發(fā)展水平分析
如圖2 所示,長三角地區(qū)農村物流綜合發(fā)展水平總體呈波動上升趨勢。具體而言,2016 年江浙皖三省中唯獨江蘇以近30%的負增長率快速降低,這是由于2016 年江蘇受到地質災害、臺風、冰雹等自然災害的侵襲,種植業(yè)產品產量下降,進而影響到農村物流業(yè)務量的增長;再加上公路貨運市場疲軟、高速公路超載罰金上漲、鐵路貨運價格上調,江蘇農村物流的發(fā)展受到重大阻礙。2018 年浙江農村物流綜合發(fā)展水平從0.277 5 上升至0.708 8,實現了155.4%的暴增,這主要歸功于農村電商的蓬勃發(fā)展。2018 年,浙江舉辦青蟹、獼猴桃、茶葉等7 場農產品資源對接會,借助阿里、郵政、云集等平臺推廣農產品電商地方特色品牌,實現農產品上行渠道的暢通,有效提高農產品的流通效率,進而帶動農村物流的飛速發(fā)展。同樣在農村電商的正向推動下,江蘇和安徽的農村物流綜合發(fā)展水平也迅速上升。但自2020 年起,受新冠疫情的負面影響,農村地區(qū)的物流發(fā)展遭受沖擊。然而2020 年,安徽貫徹建設“四好農村路”的指示,統(tǒng)籌優(yōu)化農村物流網絡節(jié)點布局并加速其建設,構建覆蓋縣鄉(xiāng)村三級的農村物流服務體系,提高農村物流站點的信息化水平,使得安徽農村物流發(fā)展更加系統(tǒng)化、規(guī)范化。

圖2 2015—2021 年長三角地區(qū)農村物流綜合發(fā)展水平趨勢
根據公式(4)計算出兩個系統(tǒng)的綜合得分,再利用耦合協(xié)調模型的相關計算公式對2015—2021 年江蘇省鄉(xiāng)村建設與農村物流的耦合協(xié)調性進行測定,并參考學者的研究[23],劃分耦合度階段與耦合協(xié)調等級(如表2 所示)。

表2 2015—2021 年長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設和農村物流耦合度和耦合協(xié)調度變動趨勢
由表2 和圖3 可知,2015—2021 年江浙皖三省鄉(xiāng)村建設與農村物流的耦合度均較為穩(wěn)定且始終高于0.8,處于高水平耦合階段,表明在此期間長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農村物流之間的關聯(lián)度強,相互影響程度高。具體而言,江皖二省鄉(xiāng)村建設與農村物流的耦合度較為穩(wěn)定,始終在0.99 小幅度波動,且最高值都出現在2019 年,分別為0.999 6 與0.999 4。其中的原因可能在于不斷提高的農村農業(yè)現代化水平在增加農作物產量的同時帶動了農村地區(qū)物流業(yè)務量的增長,以及農村電商的發(fā)展使得農作物生產與運輸的銜接逐漸成熟。相比之下,浙江省的耦合度波動幅度較大,最低值為2015 年的0.813 0,最高則為2021 年的1.000 0。變化的主要原因可能是農村物流相關基礎設施的不斷完善,以及農村電商的日漸興盛。2021 年,浙江省共下達8 億元用于高水平建設“四好農村路”,截止年底,農村投遞路線也創(chuàng)歷史新高,為255 806 公里。此外,浙江擁有全國最大的淘寶村集群,且2021 年新增電商進農村綜合示范縣12 個,數量位列全國第二。

圖3 2015—2021 年長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設和農村物流耦合度和耦合協(xié)調度變動趨勢
從鄉(xiāng)村建設與農村物流的耦合協(xié)調度出發(fā),長三角地區(qū)二者的耦合協(xié)調度在整體上波動增加,但不同地區(qū)之間仍然存在一定差異(如圖3 所示)。具體而言,江蘇和安徽的增長變化較為平緩,由勉強協(xié)調過渡到初級協(xié)調,再向中級協(xié)調演化?!笆濉逼陂g,江皖二省推進農業(yè)技術裝備和信息化水平的提高,全面改進農村生產生活條件;同時改造與完善農村公路、寬帶、配送網絡等基礎設施,鼓勵發(fā)展農村電商,使得鄉(xiāng)村建設與農村物流協(xié)同并進。而安徽因2020 年農村公路建設取得顯著成效,耦合協(xié)調度上升至0.804 3,達到了良好協(xié)調的水平,但受新冠疫情的影響,又退回至中級協(xié)調水平。相較而言,浙江的耦合協(xié)調度起點最低,為0.468 8,處于瀕臨失調的狀態(tài)。但在中央的政策指導以及政府相關措施的落實下,在2019 年后耦合協(xié)調度水平的變化逐漸與江皖二省同步。
通過公式(7)和公式(8)計算長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農村物流各具體指標間的灰色關聯(lián)度,并以對各行各列取均值的方法求得各系統(tǒng)整體與另一系統(tǒng)中各指標的相對關聯(lián)度,具體計算結果見表3。除了Y10,其余指標的關聯(lián)度均大于0.91,且所有指標關聯(lián)度的均值為0.920 3,表明長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農村物流各指標之間的相互影響作用極強。鄉(xiāng)村建設系統(tǒng)中平均關聯(lián)度最高的四個指標是X11、X8、X3、X5,且相互差距不大,表明農村地區(qū)水土的保持不僅有助于農業(yè)生產,還為農村物流提供道路保障;農村農業(yè)科技水平的提高有利于農產品產量的增加,進而為農村物流的發(fā)展提供貨源保障。農村物流系統(tǒng)中平均關聯(lián)度最高的四個指標是Y6、Y7、Y4、Y2,且均來自農村物流的投入和產出水平,表明農村物流相關基礎設施的建設與完善以及物流效率的提高為農產品上行提供流通保障,反向推動了農村農業(yè)的生產與發(fā)展。

表3 長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設和農村物流評價指標的灰色關聯(lián)度
本文構建了長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農村物流評價指標體系,借助熵值法確定各指標權重,并運用耦合協(xié)調度模型、灰色關聯(lián)度模型對2015—2021 年長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農村物流間的協(xié)調發(fā)展關系及重要關聯(lián)因素進行探究,研究表明:(1)長三角地區(qū)的鄉(xiāng)村建設綜合發(fā)展水平總體呈平穩(wěn)上升趨勢,農村物流綜合發(fā)展水平總體呈波動上升趨勢;(2)鄉(xiāng)村建設與農村物流的耦合度始終高于0.8,處于高水平耦合階段,江皖二省的耦合度始終在0.99 小幅度波動,但浙江省的耦合度波動幅度較大,從2015 年的最低值0.813 0 上升至2021 年的最高值1.000 0;(3)從耦合協(xié)調度出發(fā),長三角地區(qū)二者的耦合協(xié)調度總體上波動增加,但存在地區(qū)差異:江蘇和安徽由勉強協(xié)調過渡為初級協(xié)調,最終發(fā)展至中級協(xié)調,增長變化較為平緩,而浙江從瀕臨失調開始波動上升,在2019 年后變化逐漸與江皖二省同步;(4)長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農村物流各項指標之間存在極強的相互影響作用,關聯(lián)度的均值為0.920 3,鄉(xiāng)村建設指標中的“水土流失治理面積”、“谷物單位面積產量”、“農村農業(yè)機械總動力”和“農業(yè)總產值”,農村物流指標中的“農村貨運量”、“農村物流貨物周轉量”、“農村居民移動電話擁有量”和“農村投遞路線”為影響長三角地區(qū)鄉(xiāng)村建設與農村物流協(xié)調發(fā)展的關鍵因素。