王 东，罗红云

（新疆财经大学 财政税务学院，乌鲁木齐 830012）

0 引言

稳住农业基本盘，做好“三农”工作，接续推动乡村振兴是新时代我国贯彻新发展理念、构建新发展格局、推动高质量发展、促进共同富裕以及牢牢保障国家粮食安全和不发生规模性返贫的重大战略需求。农业综合生产能力是社会生产力的重要组成部分[1]，是在一定的经济社会条件下农业生产要素综合投入形成的农业综合产出能力以及与其相适应的生产关系相结合，从而实现农业竞争力提升和推动农业高质量发展的综合生产力。已有文献关于农业综合生产能力的研究主要包括农业综合生产能力评价以及农业综合生产能力的影响因素分析两个层面。其中，关于农业综合生产能力评价，学者们大多通过构建综合指标体系，运用指数化方法、几何平均数方法、主成分分析法、因子分析方法、投影寻踪法、多层次灰色关联方法以及TOPSIS 方法进行研究[2—6]。而关于农业综合生产能力的影响因素，已有研究发现，土地要素投入、化肥施用量、机械条件、农业科技支出、市场开放、农业合作、农村水利建设和农业补贴等均是农业综合生产力的重要影响因素[7—12]。农业综合生产能力是衡量一个国家或地区农业生产力水平的重要指标，对农业综合生产能力进行合理准确的评估，有利于掌握农业发展的演进趋势和内在规律。本文在准确测度我国省际农业综合生产能力的基础上进一步讨论其区域差异，明确其动态演进规律，进而为破除农业综合生产力提升的体制机制障碍和制定相关政策提供有力依据。

1 研究设计

1.1 农业综合生产能力评价指标体系构建

农业综合生产能力的内涵已经超出传统意义上的农业投入与产出的关系范畴，是涵盖农业资源、农林牧渔等涉农产业、科技进步以及经济社会发展的综合生产力[13]。本文构建包含自然资源保障能力、生产要素投入能力、科技文化支撑能力、农产品产出能力和经济效益创造能力五个维度的指标体系，其中，自然资源保障能力包括农作物播种面积、有效灌溉面积、水产养殖面积、果园面积、造林面积、御灾能力共6 个指标，生产要素投入能力包括化肥使用量、农业机械动力、农村用电量、农户固定资产投资、农业薄膜使用量、农业劳动力数量共6 个指标，科技文化支撑能力包括乡镇文化站数量、R&D经费内部支出、R&D人员数、地方职高教育经费共4 个指标，农产品产出能力下设水果产量、肉类产量、水产品产量、粮食产量、油料产量共5 个指标，经济效益创造能力包括第一产业增加值、农村人均消费、农民人均纯收入共3个指标。本文数据来源于《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国教育经费统计年鉴》，指标体系及变量描述性统计如下页表1所示。

表1 农业综合生产能力评价指标体系及变量描述性统计

1.2 农业综合生产能力评价方法

本文先对原始的基础指标数据进行正态标准化处理，以消除由原始数据量级和单位所导致的测度偏差问题。然后，对全部面板数据采用主成分分析法，用因子载荷矩阵除以所选取的主成分的各自特征值的平方根，得到因子得分系数矩阵，结合正态标准化后的原始指标形成主成分得分值，进而以各主成分的方差贡献率占比为权重加权求得2006—2020年我国30个省份（不含西藏和港澳台）农业综合生产能力得分值capt，计算公式如式（1）所示：

其中，ω1、ω2、…、ωn分别为所选取的主成分各自的方差贡献率占累计贡献率的比重，s1t、s2t、…、snt分别为主成分在各年份的得分值。为便于比较，将capt通过Min-Max标准化方法映射到区间[0,1]，投射转化公式为(capt-Mincap)/(Maxcap-Mincap)，并以此测算我国各省份2006—2020年农业综合生产能力评价指数。

1.3 Dagum基尼系数分解方法

采用Dagum 基尼系数分解方法对八大综合经济区农业综合生产能力的区域差异进行分解，将总体基尼系数G按照子群分解的方法分解为三个部分：一是地区内差异贡献Gw，二是地区间净值差异贡献Gnb，三是超变密度贡献Gt。总体基尼系数计算公式如下：

1.4 农业综合生产能力的动态演进

（1）核密度估计。核密度估计主要用来刻画和展示有关随机变量的分布状态，可用于对我国2006—2020 年农业综合生产能力的分布情况进行估计。将随机变量X的密度函数用f(x)表示，其中，随机变量X=(x1,x2,…,xn)，同时假定其服从独立同分布，则随机变量中的某一个变量对应的密度如公式（4）所示，其中，N为观测值个数，x为观测值的均值，K(x)为核函数，本文选用高斯核函数，公式如式（5）所示，h为带宽。

（2）传统马尔可夫链。马尔可夫链适用于探索经济活动的动态变化规律和刻画经济变量未来动态演进路径的随机过程[14]。假设Pij为某个省份农业综合生产能力从t时期的i状态转移到t+1时期的j状态的转移概率，ni为样本期内第i种农业综合生产能力状态所出现的总次数，nij为农业综合生产能力由第i种状态转移到第j种状态所发生的次数，转移概率的计算公式为：

（3）空间马尔可夫链。进一步将空间滞后概念引入马尔可夫链，考察相邻地区的农业综合生产能力对本地区农业综合生产能力的状态转移的影响。空间马尔可夫链的具体方法是通过设定空间权重矩阵，把N×N的转移概率分解为N×N×N的转移概率矩阵，从而Pij则表示某地区在t时期空间滞后类型为Ni的情况下，由t时期的i类型转移到t+1时期的j类型的概率，公式为：

其中，Xi为空间单元的属性值，Wij为邻接空间权重矩阵W第i行第j列元素，也就是空间单元与相邻区域的关系。

2 农业综合生产能力的地区差异及分解

2.1 农业综合生产能力测度结果

（1）主成分个数的确定与效果检验。通过KMO 检验和巴特利特球形检验判断主成分分析的适用性，其中，KMO 检验统计量为0.816，巴特利特球形检验近似卡方值为13428.446，显著性为0.000，说明表1构建的农业综合生产能力指标体系适用于主成分分析，选取累计方差贡献率达到85%以上的成分作为主成分，正态标准化基础指标的主成分分析结果如下页表2 所示。进一步通过因子载荷矩阵可反映所提取的公因子对基础指标的影响程度，结果显示我国农业综合生产能力形成以农业投入产出为基础、科技文化支撑和自然资源保障为依托的综合生产力系统。

表2 标准化后的基础指标主成分分析结果

（2）合成农业综合生产能力指数分析。通过以上分析采用累计贡献率最大的8 个主成分测度农业综合生产能力指数。测度结果显示，山东、河南、江苏、河北、安徽、黑龙江6 个省份农业综合生产能力指数均值大于0.5，分别为0.940、0.889、0.641、0.580、0.549、0.521，而上海、北京、海南、天津、宁夏和青海6 个省份农业综合生产能力指数均小于0.15，农业综合生产能力相对较弱。八大综合经济区农业综合生产能力指数均值从大到小依次为长江中游（0.452）、北部沿海（0.423）、东北（0.405）、黄河中游（0.398）、东部沿海（0.365）、大西南（0.283）、南部沿海（0.250）、大西北（0.153）综合经济区，其中，长江中游、北部沿海、东北和黄河中游综合经济区农业综合生产能力高于全国平均水平，而其他四大综合经济区位居全国均值以下，大西北综合经济区农业综合生产能力最低。

2.2 农业综合生产能力的地区内差异及其演变

2006—2020 年八大综合经济区农业综合生产能力内部基尼系数均值由小到大依次为东北、长江中游、黄河中游、南部沿海、东部沿海、北部沿海、大西南、大西北综合经济区。这表明在研究期内，大西南和大西北综合经济区内部农业综合生产能力差异最大，其中，大西南的区域内差异较大是源于重庆、贵州的农业综合生产能力明显低于广西、四川和云南，而大西北的区域内差异则源于新疆的极化地位，其中，青海、宁夏农业综合生产能力均值不及新疆的1/4，甘肃仅为新疆的近1/2，因此，区域内差异绝对值较高。从动态演变层面来看，我国农业综合生产能力区域内差异均值从2006 年的0.3142 下降为2020 年的0.2747，呈现缩小态势。

2.3 农业综合生产能力的地区间差异及其演变

北部沿海-大西北、东北-大西北、东部沿海-大西北、南部沿海-大西北、黄河中游-大西北、大西南-大西北区域间差异较大，其基尼系数绝对值分别达为0.5633、0.5311、0.5124、0.5119、0.4928 和0.4292，东北-北部沿海、黄河中游-长江中游、东北-东部沿海、东北-长江中游、长江中游-大西南、东北-黄河中游区域间基尼系数分别为0.3168、0.3052、0.3024、0.3020、0.2973、0.2810，区域间差异较小。随着时间的推移，南部沿海与黄河中游、东北、长江中游综合经济区等传统农业发达区域的差距可能进一步拉大，南部沿海省份农业综合生产能力与其经济发展水平和科技发展水平不相匹配现象较为明显，而北部沿海、黄河中游、长江中游和东北综合经济区所大致对应的东北、内蒙古及长城沿线、黄淮海、黄土高原、长江中下游的综合农业区划地区趋同趋势明显，总体而言，我国农业综合生产能力呈现中东部高而西部低的空间分布格局，因此，补齐西部地区农业发展短板有利于实现区域协调发展。

2.4 农业综合生产能力的总体差异来源及其贡献

表3 报告了农业综合生产能力总体基尼系数和Dagum 分解结果。2006—2020 年八大综合经济区农业综合生产能力总体基尼系数均值为0.3661，区域内差异、区域间差异和超变密度均值分别为0.0356、0.1632和0.1673，对总体差异的年均贡献率分别为9.71%、44.58%和45.71%，可见超变密度是总体差异的主要来源，此情形与2020 年一致。超变密度为总体差异的主要来源表明我国八大综合经济区农业综合生产能力存在交叉重叠现象，如长江中游综合经济区整体农业综合生产能力最高，而其内部省份江西的农业综合生产能力均值仅为0.2987，低于全国平均值，远低于安徽、湖南和湖北，而大西北综合经济区农业综合生产能力位居八大综合经济区最末位，而其内部的新疆农业综合生产能力均值达到0.3273，是同区域省份甘肃的1.8 倍、宁夏的4.6 倍、青海的9.8 倍，类似的如北部沿海综合经济区的北京、天津、山东、河北差异巨大，黄河中游综合经济区的山西与其他省份差距较大，东部沿海综合经济区的上海与江苏差异巨大，大西南综合经济区的四川、南部沿海综合经济区的广东均大幅度领先于区域内其他省份，因此，农业综合生产能力的提升不仅需要推动区域协同，也要避免区域内差异分化。

表3 农业综合生产能力总体差异及来源

3 农业综合生产能力动态演进趋势

3.1 核密度估计结果

本文采用核密度估计方法对我国农业综合生产能力的动态分布特征进行分析。从分布位置上看，观测期内全国农业综合生产能力总体分布曲线随时间推移呈现小幅右移现象，表明我国农业综合生产能力整体上具有一定上升趋势。从分布形态上看，全国样本下总体分布曲线呈现主峰高度先低后高和宽度减小趋势，说明我国农业综合生产能力离散程度有所缩减。从分布延展性上看，全国层面分布曲线呈现较为明显的右拖尾特征，具有一定的收敛性。从极化特征来看，东北、黄河中游和长江中游综合经济区分布曲线为双峰分布，区域内部分年份呈现较为明显的区内极化现象，如东北综合经济区的黑龙江、黄河中游综合经济区的河南和长江中游综合经济区的安徽，其农业综合生产能力显著高于区内其他省份，出现一定的极化现象。

3.2 传统马尔可夫链分析

本文将我国30个省份的农业综合生产能力按照高低程度分为四个水平类型，计算出2006—2020 年时间跨度为1 年、2 年、3 年、4 年和5 年的农业综合生产能力状态转移的马尔可夫矩阵，结果显示，对角线上元素值均大于非对角线元素值，说明我国农业综合生产能力保持稳定的可能性较大。向邻近类型转移概率明显高于向非邻近型转移概率，较难出现跨越式跃迁。

3.3 空间马尔可夫链分析

表4列示了跨期1年和跨期5年的农业综合生产能力的空间马尔可夫转移矩阵。

表4 农业综合生产能力的空间马尔可夫转移概率矩阵

首先，不同的空间滞后类型下的四个转移概率矩阵不同，表明在邻近省份农业综合生产能力存在差异的情况下，本省份农业综合生产能力受到影响而发生转移的概率均不相同。其次，非对角线两侧均存在非零元素，说明农业综合生产能力存在不稳定性，具有转移的可能。再次，在跨期1年的情况下，不同空间滞后类型下转移概率矩阵主对角线元素值均大于非主对角线元素值；而在跨期5年的情况下，主对角线元素值不完全大于非主对角线元素值，即在空间溢出效应下农业综合生产能力具有等级跃迁的潜力，这一现象在中低和中高滞后条件下明显显现出中低向中高转移特征，转移概率分别为73.3%和51.2%，且均属于邻近转移，这一点与传统马尔可夫链分析结论一致。最后，不同滞后类型对同一等级的影响不同，同一滞后类型对不同等级的影响亦不同，表明转移概率不仅受到滞后类型影响，也受到农业综合生产能力初始等级的影响。

4 结论

本文借助主成分分析法对我国2006—2020年30个省份农业综合生产能力进行评价，运用Dagum基尼系数揭示了八大综合经济区农业综合生产能力的区域差异及其来源，采用核密度估计和马尔可夫链法对其演化特征进行分析。主要研究结论如下：第一，山东、河南、江苏、河北、安徽、黑龙江农业综合生产能力位居全国前列，上海、北京、海南、天津、宁夏、青海排名靠后；八大综合经济区农业综合生产能力指数均值从大到小依次为长江中游、北部沿海、东北、黄河中游、东部沿海、大西南、南部沿海和大西北综合经济区，各综合经济区农业综合生产能力均实现了显著增长，其中，大西北综合经济区增幅最大，北部沿海综合经济区增幅最小。第二，2006—2020年八大综合经济区农业综合生产能力总体基尼系数呈现缓慢下降趋势，农业综合生产能力差距趋同趋势明显，空间非均衡特征进一步弱化，超变密度是总体差异的主要来源。第三，观测期内全国农业综合生产能力具有一定上升趋势，区域差异有所减小，在空间溢出效应下农业综合生产能力具有等级跃迁的潜力。