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中国农业可持续发展水平研究

2021-04-15 135 上传者：管理员

摘要：农业作为国民经济的基础性产业，与国家粮食安全、农村社会稳定发展与资源合理配置息息相关，对中国农业可持续发展水平研究具有重要意义。该研究采用主成分模糊综合评价法以1989—2018年为时间序列对中国农业可持续发展水平进行评价分析。结果表明：1989—2011年中国农业可持续性评价结果为差，波动性较大；2012—2018年评价结果为一般，较为稳定；总体上看，中国农业可持续发展水平持续提高，但处于一般水平，仍存在较大上升空间。鉴于此，从健全法律法规、完善农业扶持政策、加强农业可持续发展科学技术支撑能力等方面提供了促进农业可持续发展的建议，以期为提高农业可持续发展水平提供参考。

关键词：
农业
农业经济
可持续发展水平
评价
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农业作为国民经济与社会发展的基础性产业，直接关系到国家粮食安全、农村经济发展、资源合理配置及生态环境保护，在社会经济发展中占据重要地位，其发展水平也是一个国家发展水平的重要标志。党的十九大报告中提出乡村振兴与可持续发展战略是全面建成小康社会的重要战略，2004—2020年中央连续17年发布“一号文件”聚焦“三农”问题，提出拨付专项资金以解决中国农业发展中存在的问题，实现农业可持续发展。目前，如何实现农业可持续发展已经成为农业发展的关键问题，只有提升农业可持续生产力，才能够实现农业可持续发展，而农业可持续发展与农业生产能力、农业绿色发展及农业产业结构优化升级息息相关。受“重工轻农”思想与优先发展工业政策导向的影响，长期以来农业作为工业资本积累的无偿来源，农业剩余被过度攫取，严重影响农业可持续发展，且随着新型城镇化、工业化水平不断提高，也产生了农业资源浪费、环境污染严重、区域发展不平衡等亟待解决的问题。在此背景下，对中国农业可持续发展水平进行评价，探索推动农业可持续发展的建议措施，具有重要的现实意义。

农业可持续发展研究作为长期的研究热点，不同学者在农业可持续评价角度、指标体系确定及研究方法选取上有所差异。国内学者从区域农业可持续发展、农村社会可持续发展能力、农业资源投入、农业生态环境与产业规模[1,2,3,4,5,6]等不同角度对农业可持续性进行评价，并取得了诸多研究成果。1992年联合国环境与发展大会后，如何构建农业可持续发展评价指标体系受到广泛关注[7],虽然尚无统一标准，但学者从不同研究角度构建了完整的农业可持续发展评价指标体系。国外学者主要采用PSR模型、DSE模型及SCOPE模式等框架构建农业发展评价体系[8,9],国内学者提出人口、资源、经济、社会、环境是构成农业的基本要素，周利军等[10]、邓楚雄等[11]、欧阳涛等[12]以此为基础尝试构建了完整的指标体系。目前，可持续发展评价应用较广的方法主要有层次分析法[13,14,15,16]、多指标综合评价法[14]、欧式距离法[15]、结构方程模型[16]、熵值法[17]等。其中，主成分分析法能够较为全面的映射与解释可持续发展复杂系统，消除评价指标之间的相互影响，减少指标选择的工作量，并选取模糊综合评价法建立模型，将定性评价转化为定量评价，得出最终的评价结果，具有一定的科学性与现实可行性。因此，该研究通过主成分分析法与模糊综合评价法对1989—2018年农业可持续发展水平进行评价，以期为提高农业可持续性提供一定的参考借鉴。

1、指标体系与模型选择

1.1指标体系构建

借鉴以往相关研究成果，研究选取农业投入、农业产出与农业生产潜力3个一级指标对农业可持续发展水平进行评价，其中，农业投入包括农业资金支持力度、农业设施投资力度、农业机械化水平、农业人员潜力、农业用水丰裕度5个二级指标；农业产出包括土地产出率、社会劳动产出率、农业产出水平3个二级指标；农业生产潜力包括农业结构调整、农业自然灾害损害程度、农业复种指数、农地压力指数、农地化学污染5个二级指标。具体评价指标见表1。

1.2模型选择

1.2.1主成分分析法

主成分分析法是一种降维的统计方法，将原变量进行数学变换得出能够反映出全部原变量85%以上信息的综合变量，依据方差的大小将所得综合变量进行排序，其中包含信息最大的综合变量即为第一主成分，以此类推得到多个主成分，且主成分之间互不相关。得出具有代表性的综合变量时，也可以得到主成分得分系数矩阵，使用矩阵中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根，得出主成分中每个指标所对应的系数，构建主成分线性方程，并将标准化后原始数据带入线性方程，得出主成分指标数据。

1.2.2模糊综合评价法

模糊综合评价法是将模糊数学作为基础的综合评价方法，依据隶属度理论将定性评价转化成为定量评价，对受多种因素影响下的事物进行综合评价。具体步骤为：第一，确定评价对象的因素论域。在对事物进行综合评价时，要假设被评价事物的指标为若干个，并形成相对应的有限集合。第二，确定评语等级论域。针对被评事物的特性，将评语分为若干等级，形成评语等级的有限集合。第三，建立模糊矩阵。根据统计结果或积累的经验，选取合适的隶属函数形式，如梯度隶属函数、半梯度隶属函数等。与评价对象的因素论域要相对应，确定各因素的隶属度，从而得到模糊关系矩阵。第四，确定评价因素的权重值。在模糊综合评价中确定评价因素的权重值，其权重值中的元素实际会是被评价事物重要的因素。第五，模糊综合评价。利用合适的模糊运算方法将模糊权重向量和被评价事物的模糊矩阵相合成得出结果。

表1农业可持续性评价指标变量

2、实证分析与结果

2.1主成分模型分析

使用SPSS22.0软件对原始数据进行处理，提取出主成分后进行降维处理，得出指标的相关性系数矩阵及主成分贡献率。按照累积方差大于85%的原则，可以提出3个主成分(表2)。各成分的方差贡献率分别为69.488%、15.644%、6.942%,累计方差率为93.074%,即3个新产生的变量作为主成分包含了18项评价指标中93.074%的信息，结果较为理想。

表2解释的总方差

利用主成分特征根的平方根与单位化特征向量乘积等于主成分载荷的性质，得到3个主成分系数矩阵，说明主成分在各指标上的载荷。由表3可知，第一主成分上载荷较大的分别是财政支农支出X1、农户家庭生产性固定资产投资X2、农用机械总动力与农林牧渔总产值比X3、每公顷耕地用电量X4、第一产业人员所占比例X5、农业产值与农作物播种面积比X7、农产品单位面积产量X8、第一产业增加值与第一产业从业人口比X9、粮食产量X10、农林牧渔总产值X11、单位面积农药使用量X16、单位面积农用化肥施用量X17、单位面积农用塑料薄膜使用量X18;第二主成分上载荷较大的分别是有效灌溉面积与农作物播种面积比X6、农作物播种面积与耕地面积比X14、人均耕地面积X15;第三主成分上载荷较大的分别是粮食播种面积与农作物播种面积比X12、成灾面积与受灾面积比X13。主成分分析体现出了农业可持续发展水平评价的3个不同维度。

表3主成分得分系数

将主成分得分系数中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根，得到3个主成分中每个指标所对应的系数，并构建主成分线性方程，以代替原变量进行后续的分析与计算。各主成分线性方程如下：

Z1=0.26X1+0.27X2-0.25X3+0.28X4-0.27X5+0.04X6+0.28X7+0.28X8+0.27X9+0.27X10+0.28X11-0.12X12-0.04X13-0.18X14+0.14X15+0.24X16+0.26X17+0.27X18。

Z2=0.16X1+0.10X2+0.15X3+0.08X4+0.01X5+0.56X6+0.08X7-0.01X8+0.13X9+0.09X10+0.08X11+0.534X12-0.24X13+0.44X14-0.46X15-0.02X16+0.07X17-0.01X18。

Z3=-0.17X1-0.06X2-0.06X3+0.05X4+0.09X5+0.25X6-0.10X7+0.09X8-0.14X9-0.25X10-0.09X11-0.52X12+0.41X13+0.12X14-0.35X15+0.31X16+0.28X17+0.19X18。

对该研究的原始数据进行标准化处理，消除无量纲化的影响，将标准化处理的数据分别代入Z1、Z2、Z33个主成分线性方程中，依次计算得出1989—2018年各主成分的实际得分值，见表4。

表4主成分指标

2.2综合评价

2.2.1构建评语等级论语及隶属度

参考已有研究成果[18],利用语义学标度将发展水平划分为好、一般与差3个评价等级并将其进行量化，当xi≥2时赋值为3,当1≤xi<2时赋值为2,当xi<1时赋值为1(表5)。

表5评语等级

研究借鉴何宏等[19]相关研究成果，并结合主成分指标数据，选用常见的半梯形函数作为主成分隶属函数。

Z对评价等级“好”的隶属函数为：（公式）

Z对评价等级“一般”的隶属函数为：（公式）

Z对评价等级“差”的隶属函数为：（公式）

2.2.2建立模糊隶属矩阵及综合评价

要计算评判对象对评语集中各元素隶属程度，将表3中Z1、Z2和Z3的值分别带入到隶属函数中，得到1989—2018年模糊隶属矩阵。

用主成分贡献率表示模糊权重向量A,则

（公式）

利用加权平均M(·,⊕)模糊合成算子将A与R合成得到模糊综合评价结果向量B,并对综合评价向量E进行等级评定。通过对中国农业可持续发展水平进行评价，得出以下结论。1)1989—2018年中国农业可持续发展水平评价值呈现先上升后下降再上升的趋势，总体上看，全国农业可持续发展水平持续提高。2)1989—2018年中国农业可持续发展水平均值约为0.9795,尚未达到一般水平。3)参照评价集的设立标准可知，1989—2011年评价值小于1,评价水平为差，虽然1989—2011年评价结果小于1,但其评价值处于0.92～0.99,属于差这一等级的偏上水平；2012—2018年农业可持续发展水平评价值缓慢上升趋于稳定，评价结果从2012年1.006增长到2018年1.061,评价水平为一般，虽然这一阶段的评价结果大于1,但其增幅仅为6.10%,由此可以看出，中国农业可持续发展存在较大上升空间。4)1989—2011年波动较大，有高有低，增幅为4.76%,稳定性较差；2012—2018年上升趋势明显，波动较小，增幅为5.46%。

3、结论与建议

该研究从宏观统计数据着手，采用主成分模糊综合评价法，对中国1989—2018年农业可持续发展水平进行实证分析，得出主要结论，1989—2011年农业可持续发展水平评价等级为差，2012—2018年评价等级为一般，总体上看，农业可持续发展水平呈上升趋势，但上升空间仍然较大。基于研究结论，得到以下启示。

1)建立健全法律法规，加大政府执法力度。

一是建立健全农业资源环境监测预警机制，加大对农业污染、资源环境承载力等监测力度；二是完善污染物排放的环境保护管理制度，建立健全重大环境污染事故责任追责制，提高违法行为的处罚力度；三是开展污染环境治理生态补偿试点，拨付生态补偿专项资金，并引入社会资本投入到农业生态环境保护；四是充分发挥舆论监督作用，完善农业资源环境信息公开机制，健全信访举报机制，提高社会监督效果。

2)完善农业扶持政策，保证农业可持续发展。

提高“三农”投入资金中关于资源保护、环境治理与生态恢复的比重；健全并完善现有补贴政策，扩大补贴范围，完善补贴方式，提升补贴精准度；落实土壤修复奖励政策，加大对土地质量建设投入资金力度，建立地力补偿制；实施有机肥、加厚地膜补贴，积极探索低毒、低残留农药补贴及高效缓释肥补贴的可行性并及时推广。

3)加强科学技术支撑能力，推动农业可持续发展。

一是完善科技体制机制创新，强化科技支撑，加大国家科技计划对农业资源利用、环境治理与生态环境保护等研究支持力度；二是建立科技成果转化交易平台，提高农业科技转化率；三是完善“三农”人才引进体系，设立人才引进专项补贴，吸引优秀人才返乡就业，完善农村人才系统化培养方案，实现职业农民培训；加快资源节约型、环境友好型农业的人才培养与教育培训。

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