白瑶　刘中兰

摘要：利用2007—2016年中国省域农业现代化和城镇化数据，首先进行主成分分析测算农业现代化得分;而后对农业现代化和城镇化进行空间自回归检验验证两者关系，并拟合出库兹涅茨曲线，探究城镇化对农业现代化的影响趋势。结果表明，10年间中国省域农业现代化水平均有显著提高，且空间自回归性较强;城镇化与农业现代化的关系呈平滑“N”型曲线，具有较强的正向影响。根据曲线走势可得到3个结论，首先中国各省（自治区、直辖市）在库兹涅茨曲线上的分布较散，差距较大;其次城镇化对农业现代化具有积极影响;最后提升农业现代化水平，应结合省际之间的带动作用和自身的积极发展，并重视城镇化对农业现代化不同阶段的推动作用。

关键词：农业现代化;新型城镇化;空间计量;指标體系

中图分类号：F302.5         文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2019）11-0125-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.11.031           开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Evaluation of China's provincial agricultural modernization level

and spatial Kuznets fitting with urbanization

BAI Yao，LIU Zhong-lan

（School of Public Administration，China University of Geosciences（Wuhan），Wuhan 430074，China）

Abstract： Using the data of China's provincial agricultural modernization and urbanization from 2007 to 2016， the principal component analysis was first used to measure the agricultural modernization score; then the spatial autoregressive test of agricultural modernization and urbanization was used to verify the relationship and fit the library. The Kuznets curve explores the trends in the impact of urbanization on agricultural modernization. The results showed that， in the past ten years， the level of China's provincial agricultural modernization has been significantly improved， and the spatial autoregression is strong; the relationship between urbanization and agricultural modernization has a smooth“N” shaped curve with strong positive influence， which can be come into the following three conclusions according to the trend of the curve. Firstly， the distribution of the Chinese provinces on the Kuznets curve is scattered and the gap is large. Secondly， urbanization has a positive impact on agricultural modernization;Finally， to improve the level of agricultural modernization， it should be combined with the inter-provincial action and its own positive development， and pay attention to the role of urbanization in the different stages of agricultural modernization.

Key words： agricultural modernization; new urbanization; spatial measurement; indicator system

从2016年10月《全国农业现代化规划（2016—2020年）》正式实施，到十九大提出乡村振兴战略，再次强调“加快推进农业农村现代化”，可见“三农”问题之重要性，以及农业现代化在乡村振兴战略中的地位。其中，新型城镇化是推动农业现代化的重要因素。新型城镇化的规划提出早于农业现代化，2014年发布的《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》中提到，城镇化是解决农业农村农民问题的重要途径。十九大再次强调走中国特色城镇化道路，重点要“城乡统筹、城乡一体”，要实现工业化和城镇化良性互动、城镇化和农业现代化相互协调，促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展[1]。由此，学者们普遍认为二者是协同发展关系，并着重研究它们的耦合及协同发展情况。如郑海松等[2]结合空间分析与地理加权回归模型（GWR）来分析甘肃省“五化”的协调发展水平，并得出东南低、西北高的轻微失衡结果。张勇民等[3]聚焦于民族自治地区，利用DEA法研究城镇化和农业现代化的相互关系，认为民族地区城镇化对农业现代化拉动效果好，农业现代化对城镇化则相反。

然而，在新时代背景下，进行城镇化对农业现代化影响的研究也十分必要。已有不少研究中通过各种方式验证了城镇化对农业现代化具有的积极作用。郭庆然[4]运用VAR模型和格兰杰因果检验，研究中部地区城镇化与农业现代化的关系，得出城镇化是农业现代化的格兰杰原因，对其发展具有明显的带动作用的结论。李宾等[5]研究工业化、城镇化对农业现代化的影响关系，同样得出了城镇化对农业现代化具有积极拉动作用的结论。然而，学界关于探索城镇化对农业现代化作用的研究较少，年份较早，且大多只得出城镇化对农业现代化发展有积极影响的结论，并未进一步探索这种影响的趋势。因此，本文进一步进行研究，验证城镇化对农业现代化的影响作用，进而研究未来如何进一步提升农业现代化水平。

1  农业现代化分数计算

为研究城镇化对农业现代化的影响关系，首先要将空泛的农业现代化概念转变为可供拟合的农业现代化分数。通过对农业现代化的发展水平进行评分，可以得到客观有效的省域数值。

1.1  指标体系建立与数据来源

建立指标体系时应考虑指标的全面性、系统性、科学性、代表性及是否可量化等问题。评价指标体系的构建方面，从官方指标到学界的研究，根据不同依据不同方法有不同的体系建立。如《全国现代农业发展规划（2016—2020年）》建立了“十三五”农业现代化主要指标，包括粮食供给保障、农业结构、质量效益、可持续发展、技术装备、规模经营和支持保护等7个类别共计31个指标[6]。马子量[7]则基于文献认为农业现代化应从农业生产投入、农业综合产出、农村社会生活和农业可持续发展等4个方面进行评价。参考相关研究文献，目前农业现代化的指标基本是基于农村经济、生活、环境三方面建立的，结合数据收集难度的现实问题，选取农村经济、农业生产、农村环境和农民生活4个一级指标12个二级指标组成评价体系（表1）。

依据上述指标体系，选取中国除去港澳台地区的31个省（自治区、直辖市）2007—2016年的数据。其中，农村人均可支配收入、第一产业产值比重数据来自《中国统计年鉴》;粮食总产量、有效灌溉率、卫生厕所普及率、各乡镇卫生床位数、各乡镇文化站数等数据来自《中国农村统计年鉴》;农药使用量、化肥使用量、沼气池产气量等数据来自《中国环境统计年鉴》;农业机械总动力、农村用电量、耕地面积来自各省份统计年鉴。

1.2  农业现代化发展得分测量

熵权法[8]、主成分分析法、综合指标法[9]、德尔菲法、数据包络分析法[10]等都是常用的评分方法。其中，主成分分析法（PCA）是客观赋权法中较为常用的一种，能够避免主观性，并最大限度提取多项指标中的有效信息，将多项变量降维浓缩为少量的不相关变量。通过SPSS 22.0进行主成分分析，KMO值0.586，解釋的总方差前4项累积贡献达到75%以上，整体较为理想。旋转成分矩阵迭代6次后收敛，提取出4个主成分。将每个主成分的方差贡献率作为权重，分别与各自主成分相乘，并将此结果相加，由此得出最终的综合得分。各省（自治区、直辖市）2007—2016年的农业现代化得分见表2。

得到省域农业现代化得分后，还需进行空间自相关检验，一方面进行空间计量需要考虑空间自相关对变量和模型的影响;另一方面能够进一步了解邻近省份间是否存在相互影响和溢出效应。

1.3  省域空间自相关检验

最常用的是检验方法是莫兰I指数检验（Morans I），其公式如下：

I=  （1）

其中，zi是要素i的属性与其平均值（xi-X）的偏差，wi，j是要素i和j之间的空间权重，n为要素个数，S0是所有空间权重的聚合：

S0=wi，j  （2）

统计的zI得分计算公式如下：

zI=（3）

其中：

E[I]=-1/（n-1）  （4）

V[I]=E[I2]-E[I]2  （5）

利用GeoDa对各省（自治区、直辖市）历年农业现代化得分进行Morans I检验，得到的结果见表3。检验结果证明，全域历年Morans I指数大致在0.38～0.52，|Z|大于2.58，且通过1%水平的显著性检验，说明农业现代化存在较为显著的空间自相关性。

将Morans I指数借助散点图展示，能够更直观地看出各省（自治区、直辖市）的空间集聚情况。鉴于篇幅有限，只展示2016年的散点图及对应省份情况（图1、图2）。通过散点图可以发现，各省（自治区、直辖市）的农业现代化呈现较强的集聚情况，其中第一象限的高—高集聚和第三象限的低—低集聚效应最明显，并以低—低集聚为主导效应。确认省域农业现代化在空间上确有明显联系后，进行空间库兹涅茨曲线拟合，以探明城镇化对农业现代化的具体影响。

2  空间库兹涅茨曲线拟合

2.1  数据来源与模型选择

2.1.1  指标选择与数据来源  鉴于一般文献在以城镇化为自变量的研究中通常选择人口城镇化率作为指标[5，11]，本文同样选择人口城镇化率作为城镇化的主要指标，同时选择第二产业产值、第三产业产值指标作为城镇化的辅助指标。人口城镇化率、二三产业产值数据均来自《中国统计年鉴》。

2.1.2  模型选择  空间计量模型中最经典的模型是空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）。SAR模型又称空间自回归模型，除了考量变量间的关系，还能考察因变量受周边地区的影响程度。SAR模型的公式如下：

y=？籽Wy+？茁X+？着

？着～（0，？啄2In）    （6）

SEM模型又称空间自相关模型，除了考量变量间的关系，还能考察因变量受周边地区自身及自变量的影响程度。SEM模型的公式如下：

y=？茁X+u

u=？姿Wu+？着      （7）

？着～（0，？啄2In）

为了取得最好的拟合效果，同时使用SAR模型和SEM模型，并分别对比两者的混合、时间固定、空间固定、时间空间双重固定效应的结果。

2.2  空间库兹涅茨拟合结果

2.2.1  计算结果与分析  使用MATLAB软件，根据SAR模型和SEM模型分别拟合的两种模型结果如表4所示。通过对比LM检验值，认为SAR模型效果更好。进一步对比混合、空间固定、时间固定和双重固定模型，发现无论SAR还是SEM模型，双重固定效应的显著性皆未能通过检验。而SAR模型中，空间固定效应的R-squared和log-likelihood值最大，分别为0.963和260.668，且sigma2值最小，为0.011。因此，采用基于空间固定效应的SAR模型。

为了方便计算，将第二产业产值比重命名为ECBZ，第三产业产值比重命名为SCBZ，城镇化率命名为CZHL，故表达式为：

y=12.923CZHL-17.538CZHL2+7.713CZHL3+3.233ECBZ+4.368SCBZ  （8）

从计算结果来看，所有变量均显示了1%以下的显著性，可见所选城镇化相关变量皆对农业现代化具有很强的空间影响性。其中，人口城镇化率的系数最高，可见其对农业现代化发展具有很强的正向作用。其次，第二产业产值比重和第三产业产值比重对农业现代化的影响同样显著，代表二三产业的兴起对农业现代化的发展具有积极推动作用。二三产业的发展也能帶动农村环境的变化，改善农村基础设施建设和人居环境的改善。除此之外，二三产业的发展能带动第一产业共同发展，通过产业融合，新型的产业链能够带动农业生产的升级，提升农业现代化水平。

2.2.2  空间分布与发展趋势分析  在验证了城镇化对农业现代化具有较强的空间影响后，下一步通过空间库兹涅茨曲线的拟合对两者的发展趋势和省域的空间分布情况进行判断。根据计量结果，得到的库兹涅茨曲线如图3，曲线大致呈平滑“N”型趋势。“N”型曲线图显示，城镇化与农业现代化的关系存在两个拐点，说明农业现代化在城镇化的推动下一开始会呈现明显的加速发展趋势，到达首个拐点后将出现暂时的下降，经过第二个拐点后再次上升，这次的上升幅度较平缓。可见城镇化对农业现代化整体上是具有积极的正向推动作用的，虽然会暂时遭遇一段时期的负向关系，但并不代表城镇化对农业现代化的推动作用已经消失，在这段时期经过后，城镇化对农业现代化的推动作用将继续，且更为稳定。

观察各省（自治区、直辖市）分布情况（图4），发现只有上海到达了第二个拐点处，北京、天津等小部分地区进入了两拐点中间阶段，其他大部分地区都尚未到达第一个拐点处。省（自治区、直辖市）散点图还说明，中国目前的城镇化水平普遍不高，对农业现代化的推动作用还有很大的发挥空间，值得重视。

3  小结与建议

3.1  结论

目前，针对城镇化和农业现代化的研究多是讨论两者间或二者与工业化、信息化“四化”间的协同发展关系，探讨城镇化对农业现代化的研究也主要停留在得出城镇化对农业现代化具有正向作用结论的阶段。很少讨论城镇化对农业现代化的作用究竟呈现怎样的趋势，更少通过空间计量模型来研究。本文首先通过主成分分析得出各省农业现代化得分，利用此得分进行Morans I指数检验其空间自相关性，得出了全域空间自相关性强的结果;继而使用各省农业现代化得分作被解释变量，选取城镇化相关指标组成解释变量，使用空间计量模型SAR和SEM得出城镇化对农业现代化的影响情况。

结果表明，城镇化对农业现代化具有持续的正向影响，空间库兹涅茨曲线呈平滑“N”型，证明这种正向作用在暂时的停滞后会继续生效。整体实证结果可以带来以下启示。

第一，2007—2016年10年间，中国大部分省（自治区、直辖市）的农业现代化水平都在持续提升中，但地区差异仍然较大，农业现代化水平较高地区和较低地区的差距仍然较悬殊。空间自相关中体现出的低-低聚集效应也反映了这一点。

第二，城镇化对农业现代化呈现出了明显的正向作用，其中包括人口城镇化率和二三产业的发展等因素。主要原因可能有以下几点：①城镇化的进程推动了农村剩余劳动力的转移。农村的剩余劳动力通过进城务工等方式找到更好的就业机会，促进了收入的增加，从而带动农村家庭的收入增加。②城镇化的进程带动了农民的技术能力提升。在城镇化的浪潮下，农村人口越多进入城镇，越能接触到现代化新知识、新技术，由此提高自身的现代化水平。与此同时，与现代化信息接触的过程又使农村人口逐渐拥有更高的精神文化需求，进而提升农村地区的整体文化水平。③城镇化进程加速了供给侧改革的步伐。城镇化人口越多，人们的生活水平不断提高，越会对生活消费产生更多的需求和更高的要求。农村地区必须加快现代化进程，加速产业升级，以跟上时代的发展。④城镇化进程促进了农村土地流转和集中经营。通过城镇化，农民有了更多提升收入的方式，可能由此产生土地流转的意愿，土地流转又促进了集中种植、集中生产、集中经营的程度，进而推动农业现代化的发展[10]。特别是目前中国农村大量存在的小农户，拥有土地较少，依靠农作的收入十分有限，更有可能受到城镇化的影响。

第三，城镇化对农业现代化的库兹涅茨曲线呈平滑“N”型，意味着城镇化对农业现代化的影响分为3个阶段：积极明显的推动阶段、暂时下降的停滞阶段和稳步上升的影响阶段。目前3个阶段皆有省份分布，各省（自治区、直辖市）应根据不同发展阶段制定发展计划。

3.2  建议

继续推动农业现代化发展，建议从以下几个方面入手。

第一，未来应该着力于帮扶农业现代化水平较低的地区加速发展，需要进一步探讨低-低聚集地区发展落后的共同原因，或高-高聚集地区发展情况良好的可借鉴之处，以便提出有效的政策建议。此外，还应重视虽不明显但存在高-低聚集省份，充分发挥地区间的带动作用。

第二，需要重视城镇化对农业现代化的正向作用，重视人口城镇化对农村地区带来的积极影响，进一步促进新型城镇化，确保城乡统筹发展。也要加快二三产业的发展，加速一、二、三产业的融合，以产业链升级带动农村现代化发展。

第三，空间库兹涅茨曲线呈现的结果说明，发挥城镇化对农业现代化的推动作用，应分为3个阶段。①对于农业现代化发展阶段还较低的省份，应该大力推动新型城镇化发展，以充分发挥城镇化对农业现代化的强力带动作用。特别是基数大、田地破碎、设备落后的小农户融入现代农业体系的问题。应该通过城镇化积极推动小农户的转变，或通过土地流转，加快破碎田地的整合经营，以促进农业现代化发展。②发展进入拐点的省（自治区、直辖市）不应因此减缓两者的发展步伐，而是要通過政策支持、技术指导、文化教育、基础设施建设等多方面的手段补充，稳步推进农业现代化。③在第二个拐点后，城镇化对农业现代化的促进速度放缓，应该考虑两者的协同发展及两者水平皆较高后，如何进入更高阶段，即实现乡村全面振兴的问题。

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