中国农村一二三产业融合程度测评研究

王纪龙 史雯雯 李 霞

新疆财经大学，新疆 乌鲁木齐 830012

乡村振兴战略成功的关键在于实现产业兴旺，即通过构建乡村产业体系，促进农业农村的发展。值得注意的是，农村一二三产业融合在其中发挥着重要作用。自2015年起，每年的中央一号文件都在强调推进农村一二三产业融合的重要性。2016年国务院办公厅印发《关于推进农村一二三产业融合发展的指导意见》提出，到2020年，农村产业融合发展总体水平明显提升的目标要求。《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》明确提出，把推进农村一二三产业融合作为完善农业产业利益联结机制的重要抓手。一系列政策文件的先后出台表明该决策部署不仅是发展现代农业的必然要求，同时也是保障经济高质量发展的重要基础。通过对中国农村一二三产业融合程度展开测评，不仅有利于了解各地区农村产业融合现状，也有助于深层次剖析其制约因素，最终达到实现乡村振兴以及农民增收的目的。

1 文献综述

学者对农村一二三产业融合的研究重点随着国家相关政策的出台和对现实问题的探究而不断革新，近些年来，学者们逐渐从特征、含义方面转向对农村一二三产融合程度的研究。

1.1 农村一二三产业融合内涵

国外学者对农村一二三产业融合的研究是从农业产业化角度关注的，Boehlje[1]认为农产品生产阶段的统一也属于企业一体化，农业产业化是由生产资料供应到农产品加工、零售的一系列经营主体所组成的有序链条。今村奈良臣[2-3]提出的“六次产业”也是在反映产业融合，最开始他认为应该是农村一二三产业相加，之后在原有基础上将其修改为农村一二三产业相乘。申孝忠[4]指出农业通过与农产品加工业以及农村农业相关服务融合形成六次产业。姜长云[5]认为是通过延伸产业链、农业多功能转型进而实现产业融合的过程。肖卫东[6]认为是农业内部生产要素、农业与农村二三产业之间融合形成新模式、新产业、新业态农业。

随着农村一二三产业融合的发展，其融合内涵也更加全面。虽然学者对内涵研究侧重点不同，但核心内涵基本一致，学者们都强调了农业作为基础产业的作用、要素的优化配置、新业态的产生及农民收益的提高。

1.2 农村一二三产业融合程度测评

学者们基于不同视角构建了不同的农村一二三产业融合程度测评指标体系。李治等[7]从产出、业态、服务、生态、城乡等5个方面构建指标体系。余涛[8]基于产业融合定义构建指标体系。在指标处理方面也有所不同，主要以熵值法[7-8]为主。除上述外，农村一二三产业融合程度评价方法还有层次分析法[9]、均权法[10]，熵值法和TOPSIS法[11]、投入产出法[12]。

目前有关农村一二三产业融合程度的研究为数不多且存在以下可以改进的地方：一是测评对象以地区为主，全国层面的较少。地方数据具有较强的区域性，导致地区间可比性较低。二是指标数据选取与农村产业融合相关程度较低。例如：有的将人均粮食产量、农用化肥施用强度纳入指标体系，对相应指标解释力不够。三是指标覆盖面不全，有的评价指标体系没有技术渗透指标。因此，本文在结合国内外学者关于农村产业融合研究方法的基础上，构建农村产业融合程度测评指标体系，并运用熵值法和TOPSIS法对全国30个省（区、市）（不含港澳台地区和西藏自治区）的农村一二三产业融合程度测评研究，揭示农村一二三产业融合的区域差异特征，为更好更快地推进乡村振兴提供借鉴和参考。

2 农村一二三产业融合程度指标体系构建与测评方法选择

2.1 指标选取

本文指标选取过程依据：①系统性，即指标层之间具有清晰的逻辑关系；②科学性，即指数构建有科学的理论做指导；③可比性，即指数构建适用于不同地区间的比较；④可获得性，即指标体系所需的数据来源必须可靠，并且易获得。

2.1.1 确立一级指标

归纳梳理有关学者关于构建指标体系的相关文献，发现大多围绕参与主体、融合发展、休闲农业、现代农业、乡村振兴这几方面展开。基于分析总结和实际情况，本文确定农村内部整合、农业产业链延伸、农业服务业融合、农业多功能扩展、新技术渗透、产城融合等6个一级指标。

2.1.2 确立二级指标

借鉴权威期刊上构建的农村一二三产业融合程度指标体系，总结相关文献出现的高频指标，挑选出适合的具体参考指标，再结合我国各省（区、市）农村产业融合发展实际情况，参考关于农村产业融合的相关数据，确定本文二级指标。具体指标选取见下文，融合指标体系如表1所示。

表1 农村一二三产业融合程度测评指标体系

农业内部整合主要指农业内部要素的整合。例如有些农户在进行农业生产活动的基础上会从事畜牧业等第一产业或者其他非农产业，使农村在劳动力不变的前提下，要素利用率提高，进而达到要素整合的目的[13]。这里使用非纯农业户占比（X1）表示，即1-纯农户/农户总数，纯农户指以从事农业劳动为主且农业收入占家庭纯收入的80%及以上的农户。随着国家经济发展和城镇化率的提高，农村人口数量加速下降，更加快了乡村的空心化。这种情况促使农村耕地发生流转，土地要素集聚，从而形成规模化和专业化经营。这里使用耕地流转总面积占比（X2）表示，即土地出租（转包）面积/耕地面积，土地出租（转包）面积指农户通过承租、转包等方式流转给其他生产经营者的面积总和。耕地面积指通过开垦用来种植农作物的田地。土地通过流转从而促进规模化，以此来度量农业内部土地整合情况。

农业产业链延伸是指农业与二三产业相互延伸，实现产业的相互融合，当前农业产业链主要延伸方式是通过依托农产品加工企业和合作社来提高农业附加值。这里使用规模以上农副产品加工业主营业务收入占比（X3）和产加销一体化合作社占比（X4）表示。X3即规模以上农副产品加工业主营业务收入/第一产业增加值，农副产品加工通过延长农业产业链进而可以提高农村一二三产业融合程度，因此通过X3体现农村产业融合情况。X4即产加销一体化合作社数量/每万名从事家庭经营劳动力人数。产加销一体化合作社指为农户提供生产、加工和销售一体化服务的农民专业合作社。家庭经营劳动力指在本乡镇内从事家庭经营劳动且年内时间大于6个月的劳动力。产加销一体化合作社通过提供农业一体化服务，同样可以提高农业产业融合水平。当下农村劳动力大多会选择外出务工，因此这里分母采用从事家庭经营劳动力数进行度量。

农业服务业融合发展是指以农业为基础衍生出来的服务业，农村一二三产业融合在专业化分工发展过程中形成的相关社会化服务。这些服务主要涉及产前、产中、产后的各个方面，这些服务环节发展成为独立的经济部门和专业合作社为从事农业生产的农民、农业企业等提供生产经营性服务。这里使用农林牧渔服务业总产值占比（X5）和服务业合作社占比（X6）表示，X5即农林牧渔服务业总产值/第一产业增加值，农林牧渔服务业总产值指农林牧渔业生产经营活动中产生的支持性服务的产值。用它除以第一产业增加值来度量。X6即服务合作社数量/每万名从事家庭经营劳动力人数，服务业合作社指为农业生产者提供生产前、中、后环节服务的农业专业合作社，这里使用从事家庭经营劳动力数作为分母进行度量。

农村多功能扩展指以现代新型农业的形式逐步扩展农业功能，具有生态、文化和社会等多方面功能，提高农业多重价值[13]。这里使用设施农业占比（X7）和休闲农业占比（X8）表示，X7即设施农业面积/耕地面积。设施农业指人工建造的设施，主要包括温室、塑料大棚，为农业以及产品保鲜等提供适当的环境条件，以获得优质农产品。设施农业往往与采摘、休闲农业等相结合，实现一三产的融合。X8即休闲农业营业收入/第一产业增加值，休闲农业以自身资源禀赋为基础，提供休闲观光等服务，是农业多功能拓展的主要形式。

新技术渗透指利用信息产业等技术要素，通过线上平台，跨越农业边界，为农业提供全新的上升渠道，推动各要素之间的重新配置，提高农业产业融合水平。典型代表就是农村电子商务，通过技术赋能，缓解信息不对称问题，为农民带来直接收益。这里使用淘宝村数量占比（X9）表示，即淘宝村数量/行政村数量。该指标越大，表示新技术渗透力越强，以此反映产业融合水平。

产城融合是指通过加快农业与二三产业就地就近向县区和园区发展，促进农业剩余劳动力转移，加快农业与当地二三产业的融合[14]。这里使用乡外县内劳动力占比（X10)表示，即乡外县内外出劳动力人数/（乡村劳动力人数－家庭经营劳动力人数）。乡外县内劳动力指在外务工累计超过6个月，且在本乡镇外、所属县内从业的劳动力。家庭经营劳动力定义上文已解释，此处不再解释。用乡村劳动力人数减去家庭经营劳动力人数来表示农村剩余劳动力人数。县城内二三产业就业人员主要针对农村剩余劳动力，如果使用乡村劳动力人数衡量会出现偏差，进而对指标体系构建产生影响。

2.2 数据来源及测评方法选择

2.2.1 数据来源

本文数据来自《中国农业年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国休闲农业年鉴》《中国第三产业统计年鉴》《中国农村经营管理统计年报》和全国温室数据系统、2009—2020年中国淘宝村研究报告以及各省统计年鉴。《中国农村经营管理统计年报》2015年之前数据未对外公开，其中合作社和纯农户数据无法获取，全国温室数据系统中设施农业数据仅统计到2018年。鉴于数据的可得性，本文选取的数据年限为2015—2018年，缺失值采用均值插补法处理，针对我国30个省（区、市）（不含港澳台地区和西藏自治区）进行测评研究。

2.2.2 测评方法选择

首先，熵值法根据自身数据信息量大小进行赋权，可以减小主观赋权导致的偏差。其次，影响农村一二三产业融合的因素较多且呈非线性，属于耗散结构[14]，可以使用熵值法对其赋权。第三，数据年限为2015—2018年，样本年限较少，不宜使用因子分析法和主成分分析法[15]。因此，本文使用熵值法进行赋权。同时为克服以往的熵值法只能处理截面数据，而不同的年份之间无法比较的缺点，本文采用杨丽等[16]改进后的面板熵值法，具体步骤如下：

第一步：选取指标。设有m个省（区、市），n个指标，h个年份，则xijk表示第i年，第j个省（区、市），第k项指标的值。

第二步：标准化处理。指标数据标准化如式（1）所示，本文均为正向指标。

其中minxijk表示第k项指标在m个省（区、市）h个年份中的最小值。maxxijk则表示最大值。xijk表示j省市在第i年份k项指标的规范化值，取值范围为[0，1]。因存在0值，标准化后对xijk均加上一个极小偏移量再计算yijk。

第四步：计算第k项指标的信息熵。

熵值法可以避免主观赋权导致的偏差，但会因某项指标数据离散程度过大导致指标权重出现偏差。因此，本文在熵值法赋权的同时引入TOPSIS法测算各方案与最优（劣）方案之间的距离，降低数据年限较少对评价结果的影响并使数据信息损失最小化，进而得到产业融合程度评分。具体步骤如下：

第一步：构造规范化决策矩阵。

构造加权规范化决策矩阵V，其中元素Vij=Wj Zij。

第二步：确定正负最优解。决策矩阵中元素Vijk值与方案优劣呈正相关关系。

理想解：

负理想解：

第四步：计算每个方案的相对接近度（Ci）。并按相对接近度的大小排序，Ci的值越大，表示整体水平越优。

3 农村一二三产业融合程度评价结果与分析

3.1 农村整体一二三产业融合程度分析

本文用熵值法进行赋权并进行排名（表2）。其中二级指标中：淘宝村数量占比、设施农业占比、规模以上农副产品加工业主营业务收入占比这三项指标权重最高。耕地流转总面积占比、农林牧渔服务业总产值占比、乡外县内劳动力占比这三项指标权重较低。一级指标中：新技术渗透指标权重最高，产城融合指标权重最低。

表2 农村一二三产业融合程度熵值法赋权结果

2015—2018年农村一二三产业融合程度综合得分结果如图1所示，两种方法结果均表明，2015—2018年农村一二三产业融合程度整体呈上升趋势，熵值法得分保持年均9.5%速度增长，TOPSIS法得分保持年均21.3%速度增长。在整体趋势上两种方法所得结果是相似的，TOPSIS法初始值相对较低、后续增长速度较快，且通过与最优（劣）解之间相对距离的方式更好评估其优劣程度。

图1 2015—2018年我国农村一二三产业融合程度综合得分趋势

由图2各一级指标得分变动可知，4年间6个一级指标无一下滑，其中农业内部整合指标保持年均2.7%的速度增长，农业产业链延伸保持年均0.43%的速度增长，农业服务业融合发展指标保持年均11.52%的速度增长，农业多功能扩展指标保持年均2.83%的速度增长，新技术渗透指标保持年均61.5%的速度增长，产城融合指标保持1.4%的速度增长。新技术渗透指标呈现显著增长趋势，且增长最快，成为农村一二三产业融合的重要推动力量。主要原因是：2015年之后农村电子商务发展迅速，2018年的淘宝村数量较2015年增长4.18倍，成为浙江、江苏、广东等省份产业融合主要推动力，进而带动整体融合程度的上升。

图2 2015—2018年一级指标得分趋势

3.2 农村一二三产业融合程度地区差异分析

本文选取的30个省（区、市）农村一二三产业融合程度TOPSIS法得分如表3所示。从综合得分来看，各省（区、市）之间综合评分两级悬殊较大。具体分析年份数据，在2018年，排名靠前的省份有浙江、江苏以及广东，与其相对应排名靠后的省份有贵州、云南以及海南，差异显著。进一步计算发现，得分最高的省份浙江是得分最低的省份海南的37.86倍，而在2015年该比例为10.86倍，表明随着时间的增长差距在逐渐扩大。

表3 全国农村一二三产业融合程度TOPSIS法得分

从各省（区、市）2018年得分位次来看，综合评分增长最快的5个省（区、市）是：河北（进8位），江西（进6位），福建（进5位），湖南（进5位），重庆（进3位），其中华东地区两个省份，华中、华北、西南地区各一个省（区、市）。下降最快的3个省（区、市）分别是：辽宁（退9位）、宁夏（退9位）、黑龙江（退3位）。其中东北地区2个省（区、市），西北地区1个省（区、市）。

从一级指标来看，有以下特点：

①农业内部整合型融合水平在持续上升。2018年融合水平评分是2015年的1.08倍。以2018年为样本进行分析，北京、浙江、上海高于其他省（区、市），表明农村内部生产要素整合程度与地区经济发展水平呈正相关。与2015年相比，全部省（区、市）农业内部整合程度均有所提升。从省（区、市）排名来看，前5位中有3个华东地区省（区、市），1个西南地区省（区、市），1个华北地区省（区、市）。差距最大的是西南与西北地区。

②农业产业链延伸程度在不断提高。从纵向分析来看，2018年该项评分是2008年的1.01倍。从横向分析来看，2018年北京、上海、天津的评分远高于其他地区，显示产业链延伸程度较高地区经济较为发达。与2015年相比，整体农村产业链延伸程度均有所提高，但仍存在地区差异。具体表现为，前5位中有2个省（区、市）属于华北地区，而东北、西北、华东地区则各占一个。西北、华北地区排名差距较大，地区发展不均衡。

③农业服务业融合深度在不断加强。2018年农业服务业融合程度是2015年的1.39倍。以2018年为样本进行分析，吉林、江苏、北京高于其他省（区、市），显示出农业服务业融合程度较深，地区经济和农业较为发达。与2015年相比，全部省（区、市）农业服务业融合深度均有所加强。从省（区、市）排名来看，前5位中有2个华东地区省（区、市），西北、东北、华东地区各1个省（区、市）。

④农业多功能扩展在不断拓大。2018年农业多功能拓展程度是2015年的1.39倍，以2018年为样本进行分析，天津、北京、江苏显著高于其他地区，表明农业多功能拓展水平同样与经济发展水平呈正相关。与2015年相比，部分省（区、市）农业多功能拓展程度有所下降，主要原因是设施农业面积出现下降，休闲农业表现出强势增长，是推动农业多功能扩展中的重要力量。从省（区、市）排名来看，前5位中有2个位于华东地区，2个位于西南地区，1个位于华北地区。

⑤新技术对农业的渗透在快速发展。2018年新技术渗透水平是2015年4.21倍，呈现快速增长趋势。浙江、广东、江苏显著高于其他省（区、市），特别是浙江新技术渗透水平最高，2018年拥有的淘宝村数量为1172个，超出第二名广东558个。与2015年相比，全部省（区、市）渗透程度均有所提高。从省（区、市）排名来看，前5位中华东、华南、华北地区分别有3个、2个和1个。

⑥产城融合程度趋势平缓。2018年产城融合水平是2015年的1.04倍，态势上趋于稳定。新疆、内蒙古、青海高于其他省（区、市）。3个省（区、市）都是我国四大牧区之一，牧业在产城融合上更能促进当地剩余劳动力就业，三者均处于内陆且交通位置不便利，相对于其他地区就业机会少。与2015年相比，大部分省（区、市）产城融合程度均有所提高。从省（区、市）排名来看，前5位中有3个西北地区省（区、市），1个华东地区省（区、市），1个西北地区省（区、市）。

根据2018年农村一二三产业融合程度TOPSIS法得分高低进行排序并按照东中西部地区省（区、市）划分如表4所示。分析发现：我国农村一二三产业融合程度整体呈现“东部高，西部低”的特征，评分较高省份主要集中在东部沿海发达地区，而且六项一级指标前五名中均有东部地区省份，更能表明东部省份显著高于西部省份。因为二三产业可以为农业发展提供必要的产业基础和市场基础，其对农业的带动、渗透作用也最强，而且发达省份通常有着较为先进的二三产业。

表4 2018年农村一二三产业融合程度TOPSIS法得分分布

4 结论与对策建议

4.1 主要结论

一方面，熵值法与TOPSIS法的结果均表明，我国农村一二三产业融合程度在2015—2018年整体呈上升趋势，其中新技术渗透是农村一二三产业融合发展的主要动力。农副产品加工业业务收入下滑、设施农业面积减少、县域内吸纳农村劳动力能力较弱则为制约因素。

另一方面，农村一二三产业融合程度具有地区差异性，整体上呈现“东部高，西部低”的特征。东西部地区差异相对于南北方差异更大。华东地区显著高于西北、西南地区。不同省（区、市）制约因素也具有差异性，农业服务业融合程度较低是制约华东地区的主要因素，新技术渗透程度较低、农业内部整合水平下滑是制约西北、西南地区的主要因素，而农业内部整合水平下滑、农业产业链延伸不足则是大部分地区的制约因素。

4.2 对策建议

4.2.1 根据自身资源要素禀赋，选择适合本地的产业融合发展路径

农村产业融合发展与当地二三产业发展水平相关，也需根据自身资源禀赋。因此，在农业资源丰富的地区，一方面大力推广设施农业，做到资源的有效利用；另一方面通过延伸农业产业链吸纳农村剩余劳动力，提高农民收入。在人文、自然资源丰富的地方，应大力推动休闲农业的发展。针对当地特色农产品，应鼓励通过线上平台进行推广，拓宽农产品销售渠道。

4.2.2 针对农村一二三产业融合程度具有地区差异性，在推进农村产业融合时要有所侧重

对于华东地区，应着重促进农业服务业的发展，提高农业社会化服务水平。对于西北、西南地区，一方面应大力推动农村电子商务的发展，通过新技术给当地农业赋能；另一方面促进当地闲置土地的流转实现规模种植，同时为非纯农户创造更多的就业岗位提高收入。对于东北地区，应加大对农副产品加工企业的扶持力度，延伸农业产业链。与现代信息技术相结合，充分发挥电子商务的带动能力，通过发展农村电子商务，积极推动农产品上网，让农民从中获取更多收益。

4.2.3 农村一二三产业融合统计指标体系进一步完善

由于目前的指标体系尚未完善，从而使得农业一二三产业融合程度存在争议，未来可以从两个方面来完善统计指标体系。一方面，国家尽快出台统一的测评指标体系；另一方面，学者们继续寻找更好的具有代表性的指标。例如，在描述新技术渗透指标时，各地区乡村科技人员带动农户数量应视为一个重要指标；在描述产城融合时，市民下乡数量可以作为一个重要指标，从而更为全面地测评农村一二三产业融合程度。