江苏农村服务业发展水平的空间测度

周旅梅

(河海大学 公共管理学院，江苏 南京 211100)

江苏农村服务业发展水平的空间测度

周旅梅

(河海大学 公共管理学院，江苏 南京 211100)

选取了7个反映农村服务业发展水平的测度指标，采用时间序列主成分分析和空间自相关分析方法，对2006～2014年江苏省13个地级市农村服务业发展水平和区域差异进行了综合定量评价。结果表明，江苏省的农村服务业发展水平一直在提升，但发展水平不高、区域差异性明显，且呈现异质性。为实现农村服务业健康发展，提出了实现区域协同发展、缩小区域差距；加强产业引导、增加农民收入以及改善配套设施等对策建议。

农村服务业；发展水平；综合定量评价；对策建议

0 引言

农村服务业是指在农业种植的基础上通过多种现代生产要素和经营方式而发展起来的农村产业，是农村经济的重要组成部分[1]。农村服务业并非是农业与服务业的简单叠加，除农、林、牧、渔服务业外，还包括农村地区的第三产业。近20年来，我国农村服务业总量迅速增长，地位明显提高，内部结构持续优化，发展模式和经营方式日趋多样化和新型化，然而也面临着产业升级缓慢、发展理念和经营管理方式落后、统筹规划不足导致恶性竞争等问题[2]。

农村服务业发展水平的评价，作为衡量农村经济社区发展的重要组成内容，对促进农村现代服务体系建设，提高农业综合生产力尤为重要，因此近年来成为新农村建设研究热点。然而，国内相关领域研究起步较晚，对发展水平的评价多以定性为主。姚於康[3]从农业社会化服务体系、新型农技服务业、良种服务业、农资连锁经营业、农产品现代物流业、农村劳动力转移培训和中介服务业、现代农业信息服务业、现代观光旅游服务业8个角度，定性分析了江苏农村服务业发展现状，并综合评价其发展水平。袁媛等[4]从农村服务业总量规模、基础服务设施、农业产前和产中为特色的传统服务业、新型服务业角度对云南农村服务业的发展现状进行了总结分析，然而仅局限于特定经济指标的升高降低，缺乏明确的量化值。谢方等[5]从农村服务产品需求与供给角度透视了农村服务业发展水平。王新华[6]选取了农林牧渔服务业增加值、农村服务业从业人员等10项指标，采用因子分析法综合评价中部六省的农村服务业发展水平，然而其中某几项指标选择欠妥，如农林牧渔服务业增加值作为衡量农村服务业发展整体规模的主要指标略显不足，农林牧渔服务业仅反映了第一产业中的农业服务业规模。张平等[7]选取了13项指标，利用主成分分析法对2012年我国30个省份的农村服务业发展水平进行了评价，但仅对2012年单一年度的分析并不足以客观全面体现农村服务业发展水平的时空变换格局。总体来说，对于我国农村服务业发展水平客观、全面地综合评价仍显不足，尤其是相关综合定量分析方法的研究极少。

鉴于以上原因，本文在已有相关研究的基础上，借鉴张平和王新华等建立的农村服务业发展水平评价指标体系，同时考虑指标的可获得性、综合性以及系统性，对能体现农村服务业发展水平的指标进行了重选调整，采用基于时间序列的主成分分析法，对江苏省13个地级市2006～2014年农村服务业发展水平进行了横向和纵向的评价比较，并进行空间自相关分析，旨在揭示江苏省农村服务业发展进程中存在的不足以及区域间的协调性和差异性，进而提出了江苏省农村服务业发展的相关对策建议。

1 评价体系建构

1.1 指标体系与数据来源

农村常住居民可支配收入、生活消费支出的增加以及城镇化水平的提高能带动农村服务业的发展，而且农村服务业的发展也能增加农村居民的收入；交通运输仓储及邮政业的发展能促进农村服务业的发展；农林牧渔服务业总产值是农村服务业产值的重要组成部分之一，能在一定程度上反映农村服务业的总体发展水平；第一产业固定资产投资以及乡村劳动力服务业从业人员数能反映农村服务业发展的规模。所以，基于上述分析，本文选取了农村常住居民家庭人均可支配收入(X1)、农村常住居民家庭人均生活消费支出(X2)、城镇化率(X3)、交通运输仓储及邮政业增加值(X4)、农林牧渔服务业总产值(X5)、第一产业固定资产投资(X6)、乡村劳动力服务业从业人数(X7)7个指标作为农村服务业发展水平的测度指标。本文所用数据源自2007～2015年《中国农村统计年鉴》、江苏省及13个地级市的统计年鉴。

1.2 研究方法

1.2.1 主成分分析 主成分分析旨在依照降维思路研究指标之间的内在结构，用少数新的包含原有信息的非相关性指标代替原有指标。此方法是用第1个线性组合指标的方差var(U1)，var(U1)越大，U1所包含的信息就越多；若所有线性组合中U1方差最大，则U1为第1主成分。若第1主成分不足以代表原来p个指标的信息，则选取第2个线性组合U2，cov(U1,U2)=0时，U2为第2主成分，同理可得出第3、第4,…，第m主成分。

假定n个样本，每个样本p个变量，则构成1个n×p阶数据矩阵，p维随机向量X=(X1,X2,…,Xp)T

n个样本xi=(xi1,xi2,…,xip)T，i=1，2，…，n

(1)

由式(1)得出标准化矩阵Z，相关系数矩阵R为：

(2)

特征方程为：|r-λIp|=0

(3)

由式(3)求得p个特征根，若信息利用率高于p%，则

(4)

m的值可由(4)式确定，对于λj，j=1，2，…，m

解出方程组Rb=λjb

(5)

(6)

其中，U1为第1主成分；U2为第2主成分，…，Up为第p主成分。

1.2.2 空间自相关分析 空间自相关分析适用于描述区域发展的协同性和差异性，包含局部空间自相关(LISA)和全局空间自相关(GSA)分析。本文采用全局空间自相关和局部空间自相关分析相结合的方法，分别用GlobalMoran’sI和LocalMoran’sI表示。|Moran’sI|≤1，I值大小可以判断相关性强弱；I>0，空间正相关；I<0，空间负相关；I=0，空间不相关。

全局Moran’sI指数为公式(7)，全局自相关是对属性在整个区域空间分布特征的描述，可用来判断研究区域中某一要素在空间内是否集聚。

(7)

其中，wij为临界空间权重矩阵，i和j边界相邻，wij=1，否则为0，n为研究空间单元的个数。本文中，若i区域和j区域共边或共点(Queencontiguity)，则视为两区域相邻。空间权重矩阵如公式(8)：

(8)

其中，n表示所研究的空间单元个数，本文研究对象为江苏省13个地级市，则n=13。

局域空间相关性(LISA)是一个区域单元的某一属性值与邻近区域单元上某属性值的相关程度。结合Moran散点图，Lisa图，可以度量某区域与周边区域之间的局部空间关联和空间差异程度，计算公式如下：

(9)

2 实证评价与结果分析

2.1 时间序列主成分分析

2.1.1 主成分分析适应性检验 主成分分析前，先对标准化后的指标数据进行KMO检验和Bartlett球形检验，测量是否符合相关分析。KMO>0.5时，适合进行主成分分析，越接近1效果越佳。Bartlett球形检验用于检验相关系数矩阵是否为单位矩阵，数值<0.05时各变量间相互独立。江苏省13个地级市的KMO检验结果均大于0.5，适合做主成分分析；Bartlett球形检验的Sig.取值均显示为0.000，非常适合做主成分分析。

2.1.2 主成分分析指标数据统计 本文的研究对象为江苏省13个地级市农村服务业发展情况，在适应性检验的基础上首先分别对江苏省13个市反映农村服务业发展情况标准化后的指标数据进行了描述统计，如镇江市农村服务业发展水平指标数据描述表(表1)。

表1 镇江市农村服务业发展水平指标数据描述

2.1.3 主成分特征值、方差、累计方差分析 对江苏省各地市农村服务业发展水平评价指标进行主成分分析，按照特征值大于1的前m个主成分的原则来提取主成分；累计贡献率表示公共因子反映原总体样本信息的程度。如镇江市农村服务业发展水平评价主成分的特征值及方差贡献率。由表2可知，第一个主成分的特征值为5.406，第二个主成分的特征值为1.144，前2个主成分的特征值均大于1，累计方差贡献率为93.573%，前2个主成分能代表镇江市农村服务业发展水平的93.573%的信息。

表2 镇江市农村服务业发展水平评价主成分的特征值及方差贡献率

2.1.4 江苏省各地市农村服务业发展水平主成分因子载荷分析 每个指标所对应系数可以通过因子载荷系数表中的数据除以相对应特征值再开平方根得到。以镇江市为例，特征值λ1=5.406,λ2=1.144，则特征向量b1=(0.4282122，0.4271989，0.4263573，0.4254018，0.3499541，-0.226，-0.396)，b2=(0.22,0.17,-0.13,0.16,0.8,0.82,0.35)，特征向量与标准化指数的乘积为主成分得分值。如表3为镇江市农村服务业发展水平评价主成分的因子载荷矩阵，表4为评价指标标准化处理后数值。镇江市农村服务业发展得分值F=(0.77234U1+0.16339U2)/0.95573，其中U1=0.4282122Z1+0.4271989Z2+0.4263573Z3+0.4254018Z4+0.3499541Z5-0.226Z6-0.396Z7

U2=0.22Z1+0.17Z2-0.13Z3+0.16Z4+0.8Z5+0.82Z6+0.35Z7

2.1.5 江苏省各地市农村服务业发展水平主成分评价分析 江苏省13个地级市的农村服务业发展水平主成分评价得分RSI见表5，其中负分值并不代表农村服务业发展水平差，正负值只代表发展水平的相对强弱。由表5可知，江苏省13个地市的农村服务业发展水平总体呈上升趋势。特别需要指出的是2011年各市农村服务业的发展水平，除南京外均出现陡降现象，2011年全省主要农产品产量较2010年均有所下降，导致农村服务业在一定程度上受到影响。2006～2014年，扬州农村服务业发展水平增速最快，泰州增速最慢。至2014年，南通和扬州的农村服务业发展水平最佳，而泰州和常州的发展水平最低，主要是由于南通和扬州的农村规模较大，而常州和泰州2市农村规模较小，常州农村地区主要集中在金坛、溧阳2地，地理区位不具优势；泰州地处苏中地区，农村还主要停留在传统农作物种植阶段，农业发展业态亟待更新。

2.2 空间序列自相关分析

为了更直观地分析江苏省13个地级市农村服务业发展水平的差异性和协调性，将各市农村服务业发展水平综合得分进行空间自相关分析。本文在主成分分析的基础上，借助Arcview GIS 3.3和GeoDa软件对江苏省13个地市农村服务业发展水平进行了全局空间自相关分析和局部空间自相关分析。

2.2.1 全局空间自相关分析 对江苏省各市农村服务业发展水平主成分分析评价得分进行全局空间自相关分析，得出2006～2014年江苏省13个地级市农村服务业发展水平(RSI)全局空间自相关Moran指数值变化趋势(图1)所示。

表3 镇江市农村服务业发展水平评价主成分的因子载荷矩阵

表4 镇江市农村服务业发展水平评价指标标准化数值表

表5 江苏省农村服务业发展水平主成分分析评价得分

图1 2006～2014年江苏省农村服务业发展Moran指数变化趋势

由图1可知，江苏省13个地市农村服务业发展全局空间自相关分析Moran指数值存在较大幅度的波动，绝大多数年份(除2007，2011年外)Moran指数值都为负，但是接近0，说明江苏省各地市农村服务业发展空间自相关特征不明显，大多数年份存在空间负相关，呈现异质性，但是并不太明显。

2.2.2 局部空间自相关分析 对江苏省各市农村服务业发展水平主成分分析得分进行局部空间自相关分析，选取2006、2010、2014年的局部空间自相关Moran指数散点图和LISA聚集地图(图2～图4)。表6为2006～2014年江苏省农村服务业发展局部空间自相关Moran指数值。

图2 2006年Moran指数散点图和Lisa图

图3 2010年Moran指数散点图和Lisa图

图4 2014年Moran指数散点图和Lisa图

指标年份200620072008200920102011201220132014RSI-MI-0．1638720．226002-0．074361-0．185641-0．0772850．227247-0．083592-0．236863-0．027059

结合图1、图3以及表6可知，2006～2014年江苏省农村服务业发展水平局部空间自相关分析Moran指数散点图大部分点集聚于第Ⅱ、Ⅳ象限，Moran指数基本为负值，且存在频繁波动，这说明江苏省各地市农村服务业发展具有异质性。2006～2014年江苏省各地市间农村服务业发展水平的差异性和协调性可直观地从表7中显示出来。

江苏省13个地级市农村服务业发展水平整体不高，各地市农村服务业发展空间集聚情况不理想，没能较好地实现协同发展。就农村服务业发展水平来看，整体而言，苏南地区领先苏中地区，而苏北地区相对落后。主要原因是：一方面，农民收入水平较低，导致农民对服务业的需求和大规模经营的投入受到制约；另一方面，农村服务业的发展受当地经济基础、城镇化进程、地理区位、交通运输条件以及政府的整体规划、产业引导、政策扶持等因素的影响。苏北地区的宿迁、连云港、徐州等市呈现低值积聚，说明这些城市与其周边城市农村服务业发展水平均较为落后。根据主成分分析评价得分来看，近年来宿迁的农村服务业发展水平相对较为落后；苏中地区泰州在2007～2008年农村服务业发展水平较高，但是近些年则不明显，甚至出现低值积聚，而南通和扬州农村服务业发展水平则表现一般；苏南地区的城市如无锡、苏州呈现“高—低”集聚，说明苏州、无锡农村服务业的良好发展并没有发挥辐射作用，没能带动周边城市农村服务业的发展。

表7 2006～2014年江苏省农村服务业发展水平Lisa统计表

3 结论与建议

3.1 结论

本文选取2006～2014年反映江苏省13个地级市农村服务业发展水平的7项指标，进行基于时间序列的主成分分析，并对评价得分进行了基于空间序列的全局空间自相关分析和局部空间自相关分析。分析结果表明，江苏省13个地市农村服务业发展水平空间集聚性和同质性水平较差，区域差异明显，各市农村服务业发展协同性较为缺乏，并且无锡、苏州等发展水平较好的地区没能发挥辐射作用，没有带动周边地区服务业的发展。

3.2 建议

作为现代服务业的重要组成部分，农村服务业对提升农民收入、优化农村产业结构、推进城镇化、转移农村剩余劳动力以及发展农村经济起着重要作用。农村服务业的健康良好发展必须以实现区域协同发展、缩小区域发展差距、加强产业引导、改善配套设施等为依托。

3.2.1 缩小区域发展差距 江苏省应进一步加强农村服务业的集聚发展，形成以城带乡、区域协作、信息共享、资源互补、规模化、产业关联度强、运作效率高的农村服务业发展模式，进而降低交易成本，形成外部经济优势。政府部门及相关行业组织应加快推进城市的金融、信息、法律等服务业向农村延伸，尤其是对苏北一些经济欠发达地区，政府应给予更多的政策、资金支持和金融贷款。当地各级政府应结合区域资源优势，通过建立农村经济合作组织，整合农村资源，调整农村产业结构，规模化发展农村服务业，如因地制宜发展农产品电子商务等。在经济发展水平较高、农村服务业发展势头较好的地区，地方政府可引导农村服务业进行企业化运作、产业化发展，如发展农业生态旅游产业等。

3.2.2 加强基础设施建设 农村交通、水利、教育、医疗、卫生等基础设施的建设仍需加强，农村居民的生产生活条件亟待改善，同时，政府应该积极推进农产品批发市场升级改造，实现集采购、配送、销售于一体的农产品现代物流产业链。此外，还应积极推动农村服务业与城镇化协调发展，放宽市场准入，以农村服务业要素的集聚推进农村城镇化进程，增加农民的收入。

3.2.3 为农村服务业发展提供人才支撑 地方政府应进一步加强与中等职业学校、高等院校的产学研合作，以培养技术型、管理型的新型职业农民为重点，培养一批具有物流、计算机、市场营销、农业技术等相关知识、技能的农村服务业人才，用先进的运营管理理念拓宽农村服务业发展空间。同时，高层次专业人才的引进可为农村服务业的可持续发展积累人力资本。

[1] 严先锋.生产性服务业、制造业与农村服务业的联动新探索[J].经济研究参考，2014(59):67-69.

[2] 姜长云.加快发展农村服务业[J].农村工作通讯，2007(11):40-41.

[3] 姚於康.江苏农村现代服务业发展现状和道路模式探讨[J].江西农业学报，2008，20(11):160-163.

[4] 袁媛，李学林，彭子芸，等.加快云南农村服务业发展的对策研究[J].经济问题探索，2009(2):176-182.

[5] 谢方，徐志文.基于服务需求与供给视角:农村现代服务业滞后的原因与发展对策[J].农村经济，2011(3):113-115.

[6] 王新华.中部六省农村服务业发展水平评价的实证研究[J].湖南商学院学报，2013，20(4):23-26.

[7] 张平，孙伟仁.我国省际农村服务业发展水平综合评价及实证研究[J].农村经济，2015(11):81-85.

(责任编辑：管珊红)

Spatial Measurement on Developmental Level of Rural Service Industry in Jiangsu

ZHOU Lv-mei

(College of Public Management, Hohai University, Nanjing 211100, China)

Seven measurement indexes reflecting the developmental level of rural service industry were selected, and the developmental levels and regional differences of rural service industry in 13 prefecture-level cities of Jiangsu province during 2006～2014 were comprehensively and quantitatively evaluated by using the methods of time-series principal component analysis and spatial autocorrelation analysis. The results showed that the developmental level of rural service industry in Jiangsu province was rising year by year, but it was not high, its regional difference was evident, and its heterogeneity was existent. In order to realize the healthy development of rural service industry in Jiangsu, the writer put forward the following suggestions: realizing the coordinated development of different regions, and shrinking the regional disparity; strengthening the guidance on rural service industry, and increasing the income of farmers; improving the supporting facilities.

Rural service industry; Developmental level; Comprehensive and quantitative evaluation; Solution and suggestion

2017-03-28

周旅梅(1992—)，女，江苏南通人，硕士研究生，研究方向：农村经济。

F327

A

1001-8581(2017)08-0145-06