摘要： 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化是促進(jìn)中國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的關(guān)鍵。本研究以2018-2019年中國(guó)農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)500強(qiáng)為例，運(yùn)用泰爾指數(shù)、熱點(diǎn)分析等方法，分析中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展區(qū)域差異，探討其影響因素并提出相關(guān)政策建議。研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展具有顯著的區(qū)域差異，并且這種差異正在逐漸加劇，區(qū)域內(nèi)差異是造成整體差異的主要原因;冷點(diǎn)、熱點(diǎn)的分布格局相對(duì)穩(wěn)定，呈現(xiàn)出集聚趨勢(shì);經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、人力資本、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、開(kāi)放程度、區(qū)位條件是造成農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化產(chǎn)生差異的重要因素。建議政府因地制宜地制定相關(guān)政策，強(qiáng)化不同地區(qū)農(nóng)業(yè)資源間的組合開(kāi)發(fā)，推進(jìn)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，積極探索開(kāi)發(fā)與保護(hù)兼顧的可持續(xù)發(fā)展模式。

　　關(guān)鍵詞： 農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè);農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化;區(qū)域差異;泰爾指數(shù)

　　中國(guó)作為一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)，人口眾多，農(nóng)村人口占比41.48%，糧食需求旺盛，因此，早在20世紀(jì)90年代，中國(guó)政府根據(jù)市場(chǎng)的需求和規(guī)律，為推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程，提出了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)發(fā)展的新模式，其本質(zhì)是仿照企業(yè)的生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)模式，進(jìn)而形成具有市場(chǎng)特征的產(chǎn)業(yè)運(yùn)營(yíng)模式，且這種運(yùn)營(yíng)模式是以家庭經(jīng)營(yíng)為基礎(chǔ)、以市場(chǎng)為準(zhǔn)則，通過(guò)農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)逐漸實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)一體化，并使農(nóng)民和企業(yè)達(dá)到共贏的目的。近年來(lái)中國(guó)大力發(fā)展農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，加速推進(jìn)城鄉(xiāng)一體化，進(jìn)一步推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展已成為學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。

　　在大力推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的同時(shí)，必須清醒地認(rèn)識(shí)到，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展仍存在區(qū)域發(fā)展不平衡的問(wèn)題。因此，怎樣協(xié)調(diào)區(qū)域間農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展差異，將成為推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程的關(guān)鍵。這需要深入探究農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展區(qū)域差異并找到造成差異的成因，才能就怎樣緩解中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的區(qū)域差異性提出有力的政策措施，實(shí)現(xiàn)中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的協(xié)調(diào)與可持續(xù)發(fā)展。

　　近年來(lái)，針對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的研究多集中于三個(gè)方面：其一，有關(guān)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化理論分析。相關(guān)學(xué)者認(rèn)為，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化是一種多層次的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)工程[1]，具有產(chǎn)業(yè)鏈多元交叉融合、高度專(zhuān)業(yè)分工與緊密形態(tài)下要素共享三大特征，其中契約分工、收益鏈接與要素流動(dòng)是促進(jìn)其增效的主要運(yùn)行機(jī)制[2]，且與農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系相輔相成[3]。同時(shí)，農(nóng)村社會(huì)分工細(xì)化與農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)交易深化的程度決定了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的運(yùn)營(yíng)機(jī)制，績(jī)效提升是其制度效率的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[4]。

　　其二，小范圍的經(jīng)營(yíng)模式探討。陳順等[5]通過(guò)對(duì)東北地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析，探究了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)模式存在的優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)及在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮的作用，提出優(yōu)化東北老工業(yè)基地農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的經(jīng)營(yíng)舉措。丁建中等[6]以江蘇省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系為視角，探究其指標(biāo)選擇的可控性。聶輝華等[7]在最優(yōu)農(nóng)業(yè)契約分析框架下，分析實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化最大效率的方法。李二玲[8]以市(縣)為視角，分析具有代表性的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的激勵(lì)機(jī)制，同時(shí)指出激勵(lì)機(jī)制必須與激勵(lì)模式共存。胡彭鵬等[9]以宣城市為例，提出生態(tài)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化是解決中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展動(dòng)力不足的關(guān)鍵，并且這種模式能有效提高生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展與市場(chǎng)的銜接度。

　　其三，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的空間布局。已有研究結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的農(nóng)業(yè)大省中農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)具有強(qiáng)勁的競(jìng)爭(zhēng)力，產(chǎn)業(yè)化水平相對(duì)較高[10]。各地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平對(duì)于農(nóng)民收入具有先增后減的作用，但是農(nóng)民收入的增加對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化一直發(fā)揮正向促進(jìn)作用[11-12]。孫曉欣等[13]通過(guò)構(gòu)建城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，指出城鎮(zhèn)化與農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平都具有明顯的區(qū)域差異，并且城鎮(zhèn)化的內(nèi)部差異大于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化差異。此外，不同的政府產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略、產(chǎn)業(yè)組織過(guò)程以及市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、政策利用機(jī)會(huì)和創(chuàng)新能力等同樣造成了產(chǎn)業(yè)發(fā)展的地區(qū)間差異[14-15]。

　　綜上所述，針對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化科學(xué)領(lǐng)域，探討角度多以產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)或微觀組織模式為主，地理學(xué)領(lǐng)域?qū)r(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化區(qū)域差異的分析以及對(duì)其影響因素的研究屈指可數(shù)。由于不同區(qū)域農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)受政府扶持程度有異，以及農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)和外在環(huán)境的不同，一定程度上會(huì)導(dǎo)致不同區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的“馬太效應(yīng)”。基于此，本研究以2018-2019年農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)500強(qiáng)為研究對(duì)象，實(shí)證檢驗(yàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的差異，探究形成差異的因素。選取農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)為研究對(duì)象的原因是：①農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)500強(qiáng)榜單具有權(quán)威性，其企業(yè)的各項(xiàng)指標(biāo)均達(dá)到國(guó)家產(chǎn)業(yè)規(guī)劃的要求，具有代表性。②農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)數(shù)量可以折射出地區(qū)產(chǎn)業(yè)化的水平，即企業(yè)數(shù)量多則產(chǎn)業(yè)化程度高。

　　1 研究數(shù)據(jù)與方法

　　1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

　　本研究企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源于2018年、2019年《中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)500強(qiáng)》榜單，企業(yè)總部地址信息來(lái)自“啟信寶”，為保證資料真實(shí)準(zhǔn)確，對(duì)各企業(yè)地理位置通過(guò)當(dāng)?shù)毓ど滩块T(mén)或地方政府網(wǎng)站進(jìn)行了確認(rèn)。本研究篩選全國(guó)293個(gè)城市樣本，并選取第一產(chǎn)業(yè)增加值、GDP、年末總?cè)丝凇⒌谝划a(chǎn)業(yè)占GDP百分比等12個(gè)影響因素的數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)來(lái)源于2018年各市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)、2018年各市統(tǒng)計(jì)年鑒。

　　1.2 研究方法

　　1.2.1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化分異指數(shù)測(cè)算 對(duì)地區(qū)間的差異分析是地理學(xué)研究的重要內(nèi)容。而對(duì)地區(qū)間差異的測(cè)算方式最常用的是統(tǒng)計(jì)學(xué)的相關(guān)算法，如變異指數(shù)、泰爾指數(shù)(Theil index)等。由于不同的測(cè)算方法在構(gòu)造和應(yīng)用上存在不同差異，那么選擇適宜的測(cè)算方法就顯得極其重要[16]。其中泰爾指數(shù)能夠把整體的地區(qū)差別分化為不同空間區(qū)域范圍的內(nèi)外差異[17]。泰爾指數(shù)公式如下：

　　T=1n∑ni=1(xiμlgxiμ)(1)

　　式中T表示泰爾指數(shù)，n表示城市的數(shù)量，xi為i城市的企業(yè)數(shù)量，u是企業(yè)數(shù)量的均值。

　　由于泰爾指數(shù)適應(yīng)洛倫茲準(zhǔn)則的一致性原則，因此還能夠?qū)⑵浞纸?[18]。所以依據(jù)泰爾指數(shù)的特性，將其分解為組間和組內(nèi)的分異測(cè)度。泰爾指數(shù)的分解公式如下：

　　T=Tb+Tw=∑kk=1xkyklgxk/yknk/n+∑kk=1xkyklg (∑i∈gkxixklgxi/xk1/nk)(2)

　　式中：Tb、Tw分別為組間和組內(nèi)差異;K為全國(guó)除港、澳、臺(tái)外31個(gè)省級(jí)行政區(qū)劃分的不同組別(K=31)，每組中地級(jí)市的個(gè)數(shù)為gk(k=1，2，…，k);nk為第k組中地級(jí)市的數(shù)量;xk為第k組中企業(yè)數(shù)量之和;yk為所有城市企業(yè)數(shù)量之和。

　　1.2.2 熱點(diǎn)分析 泰爾指數(shù)僅僅能說(shuō)明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化區(qū)域間和區(qū)域內(nèi)部的差異程度，無(wú)法進(jìn)一步說(shuō)明具有相似屬性的集聚區(qū)的分布。熱點(diǎn)分析可以具體說(shuō)明農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的空間分布是集聚、分散還是隨機(jī)的，從而識(shí)別出農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的熱點(diǎn)與冷點(diǎn)的空間分布。Getis-Ord G*i局部統(tǒng)計(jì)公式為：

　　G*i=∑nj=1WijXj-X-∑nj=1Wijsn∑nj=1W2ij-(∑nj=1W2ij)2n-1(3)

　　式中： Xj代表要素j的屬性值， Wj 為i 與j 之間的空間權(quán)重，n為總要素?cái)?shù)。且：

　　X-=∑nj=1Xjn(4)

　　S= ∑nj=1Xjn-(X-)2(5)

　　1.2.3 區(qū)域差異影響因素分析 造成農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展區(qū)域差異的原因是多方面的，且普通計(jì)量模型沒(méi)有考慮到空間相關(guān)性，在一定程度上會(huì)形成誤差，因此本研究先建立普通OLS模型，然后建立考慮空間影響的空間滯后模型(SLM)與空間誤差模型(SEM)，并通過(guò)空間相關(guān)性診斷對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)與選擇。各模型表達(dá)式為：

　　OLS模型：

　　Y=a0+a1x+ε(6)

　　空間滯后模型(SLM)：

　　Y=pW+a0+a1x+ε(7)

　　空間誤差模型(SEM)：

　　Y=a0+a1x+ε(8)

　　ε=λW+μ(9)

　　式中：a1為回歸系數(shù);a0表示常數(shù)項(xiàng)，x代表主成分分析法提取的主成分，W表示n×n階的空間權(quán)重矩陣，ε與μ代表隨機(jī)誤差項(xiàng)，p為空間回歸系數(shù)，λ表示空間誤差系數(shù)。

　　2 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化區(qū)域差異特征

　　2.1 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化空間分異格局

　　依據(jù)城市中農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)數(shù)量通過(guò)自然斷裂法，將城市分為5個(gè)等級(jí)(表1、表2)。從表中可直觀看到，農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的布局呈現(xiàn)不均衡的現(xiàn)象，其大多分布在東部地區(qū)，并且多在直轄市、省會(huì)城市集中。總的來(lái)看，2018-2019年農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)分布與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平基本一致，即山東、江蘇作為中國(guó)GDP水平較高的兩省聚集了大量農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)，由于這兩省的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)水平也較高，這種集中的情況在加劇。但也有例外，作為中國(guó)的首都北京和GDP第一的省份廣東省農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的數(shù)量則較少，即農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平不高，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的黑龍江、江西的農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)數(shù)量則相對(duì)較多。從地級(jí)市的層面來(lái)看，除了山東、江蘇兩省內(nèi)農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)在各市中呈現(xiàn)較為均勻的分布外，其余地區(qū)農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)數(shù)量較多的均為省會(huì)城市，而在山東、江蘇兩省內(nèi)，作為省會(huì)城市的濟(jì)南、南京擁有的農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)卻不是最多的，青島、徐州、鹽城的農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)數(shù)量皆高于省會(huì)城市，也就是說(shuō)這些地區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平較高。中國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化為何存在這樣的區(qū)域差異，如何解釋有些經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度高、政治等級(jí)較高的城市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平與其他城市之間的差異，正是本研究的目的之一。從2018-2019年農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)分布可以看出，山東省濰坊市相對(duì)于同等級(jí)的城市來(lái)說(shuō)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平維持在一個(gè)較高的水準(zhǔn)上，之所以如此，是因?yàn)闉H坊市是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化的發(fā)源地，為探尋新的農(nóng)業(yè)發(fā)展機(jī)制，早在1992年，濰坊市通過(guò)逐步探索制定了 “確立主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，進(jìn)行區(qū)域整合，并發(fā)揮農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)的帶頭作用，發(fā)展規(guī)模經(jīng)營(yíng)”的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化模式，隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展模式逐漸完善，濰坊市農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化也達(dá)到了較高的水平。

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