劉 銳 李 濤 鄧 輝

(1.蘭州大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院， 蘭州 730000；2.巢湖學(xué)院 旅游管理學(xué)院， 合肥 238000；3.中國(guó)科學(xué)院 地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101；4.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院 農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所，北京 100081)

農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)的根本出路在于現(xiàn)代化，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是國(guó)家現(xiàn)代化的重要內(nèi)容和組成部分，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程是世界各國(guó)在現(xiàn)代化建設(shè)中的一般規(guī)律[1]。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平不僅關(guān)系到國(guó)家糧食安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，而且對(duì)實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和全面建成小康社會(huì)具有重要意義。當(dāng)前，農(nóng)業(yè)是我國(guó)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的薄弱環(huán)節(jié)，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)依然是制約社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展全局的關(guān)鍵問題。2013—2016年連續(xù)4年中央“一號(hào)文件”均圍繞農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化出臺(tái)，“十九大”提出“鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略”，要求堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化已然成為多年來農(nóng)業(yè)政策追求實(shí)現(xiàn)的核心目標(biāo)[2]。因此，在新時(shí)期準(zhǔn)確研判農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化時(shí)空格局演化并揭示其成因，對(duì)探尋農(nóng)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展模式、制定農(nóng)業(yè)科學(xué)發(fā)展規(guī)劃、推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化健康可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

國(guó)外關(guān)于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的研究始于1960年代，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化一開始被理解為生產(chǎn)力范疇，隨著劉易斯“二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)模型”的提出，農(nóng)業(yè)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用才日益被學(xué)者關(guān)注[3]。西奧多[4]認(rèn)為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化就是運(yùn)用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的改造過程，只有現(xiàn)代農(nóng)業(yè)才能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；Egbent等[5]指出農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展應(yīng)是兼顧環(huán)境保護(hù)的可持續(xù)發(fā)展；Carof等[6]從經(jīng)濟(jì)、環(huán)境輸入、相關(guān)排放以及社會(huì)發(fā)展4個(gè)維度構(gòu)建農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)體系；Waldron等[7]認(rèn)為政府的環(huán)境政策和高價(jià)值鏈發(fā)展政策不利于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展；Vaneeckhaute等[8]研究發(fā)現(xiàn)化石礦物肥料、土壤、土地利用、水資源和市場(chǎng)和道路等是影響農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重要因素。國(guó)內(nèi)關(guān)于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的研究主要集中在以下方面：1)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化概念的界定。王玉瑩等[9]認(rèn)為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是指由于先進(jìn)生產(chǎn)要素的投入而帶來產(chǎn)出和效益的提升。2)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平測(cè)度方法與指標(biāo)體系構(gòu)建。國(guó)內(nèi)學(xué)者主要采用的測(cè)度方法包括多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)法[10]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法[11]、ESDA法[12]、熵權(quán)法[13]和脫鉤指數(shù)分析法[14]等，指標(biāo)體系的選擇也因各地區(qū)自然資源稟賦、基礎(chǔ)設(shè)施和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件的不同而有所差異。3)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化區(qū)域差異和影響機(jī)制。孫曉欣等[15]認(rèn)為江蘇省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展呈現(xiàn)空間集聚態(tài)勢(shì)，財(cái)政支農(nóng)、消費(fèi)水平、人力資本和交通網(wǎng)絡(luò)是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的驅(qū)動(dòng)因素，且毗鄰地區(qū)的空間溢出效應(yīng)會(huì)影響本地農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化；張香玲等[16]認(rèn)為河南省各縣市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平空間差異顯著，且存在明顯的空間正相關(guān)，并從區(qū)位、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、資源和政策4個(gè)角度分析了對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的影響；夏四友等[11]研究發(fā)現(xiàn)榆林市大多數(shù)區(qū)縣農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化時(shí)空分異明顯，時(shí)間上各縣農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平有所提升，空間上各縣域差距逐步縮小。4)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化與工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、信息化的協(xié)調(diào)發(fā)展研究。龔迎春等[17]認(rèn)為河南省“三化”協(xié)調(diào)發(fā)展水平呈現(xiàn)以中原城市群為主的中部地區(qū)較高、南北地域略低的特征；祖佳嬉等[18]研究發(fā)現(xiàn)江西省縣域“三化”協(xié)調(diào)發(fā)展水平時(shí)空分異明顯，熱點(diǎn)區(qū)沿浙贛線和京九線北段呈帶狀集聚，冷點(diǎn)區(qū)向贛東南地區(qū)集聚；范輝等[19]探索了浙江省“四化”協(xié)調(diào)發(fā)展的時(shí)空格局演化，并分析了各自在協(xié)調(diào)發(fā)展中的功能大小與方向。綜上所述，目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究已經(jīng)取得了較多的成果，但研究差異明顯，不同學(xué)者對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的內(nèi)涵見解不同，在指標(biāo)體系選擇上由于國(guó)內(nèi)外農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的國(guó)情背景差異導(dǎo)致存在明顯差異。此外，國(guó)外學(xué)者大多從內(nèi)因和外因2個(gè)視角進(jìn)行農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展演化影響機(jī)制分析，國(guó)內(nèi)學(xué)者則大多基于外生性視角進(jìn)行分析，大多立足宏觀尺度研究農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平及其演化特征，且基于縣域尺度的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究也大多集中于東中部地區(qū)。

在我國(guó)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)發(fā)展背景下，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展進(jìn)入瓶頸期，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式亟待轉(zhuǎn)變?？陀^評(píng)價(jià)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平并綜合分析其時(shí)空變化特征與影響因素，有利于優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素配置、識(shí)別農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展現(xiàn)狀特征、探尋農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展模式，從而平穩(wěn)有序推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。甘肅省地處西部經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，生態(tài)環(huán)境脆弱，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件薄弱，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化整體水平不高。因此亟需基于微觀尺度解析甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化時(shí)空格局及影響機(jī)制，據(jù)此探索一條可持續(xù)發(fā)展的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化道路。鑒于此，本研究以甘肅省80個(gè)縣域行政單元為研究對(duì)象，采用多指標(biāo)綜合測(cè)評(píng)法、空間自相關(guān)和地理加權(quán)回歸模型等方法，在構(gòu)建農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，闡述2002—2016年甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平時(shí)空分異特征及影響因素，以期為政府決策制定及戰(zhàn)略選擇提供支撐條件。

1 指標(biāo)選取

農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是運(yùn)用先進(jìn)生產(chǎn)要素改造傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的過程，通過農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型、農(nóng)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)的提升和農(nóng)業(yè)資源配置效率的改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益和生態(tài)效益的提升和農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[9]。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化是一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)[20]，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展是一個(gè)動(dòng)態(tài)過程，其內(nèi)容涵蓋過程和結(jié)果2個(gè)層面，因此，需要構(gòu)建多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)體系才能全面反映農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的概念和內(nèi)涵。指標(biāo)體系的設(shè)置首先應(yīng)考慮能夠直接反映農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展程度的指標(biāo)，比如勞動(dòng)生產(chǎn)率、投入品生產(chǎn)率、糧食單產(chǎn)和農(nóng)民收入水平等；其次要準(zhǔn)確把握地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展基礎(chǔ)和發(fā)展現(xiàn)狀，設(shè)置客觀合理的指標(biāo)，比如農(nóng)業(yè)機(jī)耕化程度、農(nóng)業(yè)有效灌溉率和農(nóng)業(yè)電氣化程度等；最后指標(biāo)選擇還應(yīng)考慮易得性和統(tǒng)計(jì)口徑的一致性，使測(cè)度結(jié)果能準(zhǔn)確地反映現(xiàn)實(shí)情況。本研究借鑒已有農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究的相關(guān)成果[21-27]，遵循指標(biāo)選擇的系統(tǒng)、科學(xué)、客觀、典型和可得性等原則，聚焦農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的內(nèi)涵，結(jié)合甘肅省農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)社會(huì)發(fā)展水平4個(gè)維度，構(gòu)建了包含14個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評(píng)價(jià)體系(表1)，并用農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平來定量表征農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展?fàn)顩r。

表1 甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Indicator system for the development level of agriculture modernization in Gansu Province

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

縣域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化數(shù)據(jù)主要來源于2003、2009和2017年3個(gè)年份《甘肅省統(tǒng)計(jì)年鑒》。出于時(shí)空一致性考慮，將各地市的市轄區(qū)統(tǒng)一歸整為一個(gè)縣域單元，將2016年蘭州市新區(qū)歸入永登縣；合水縣和正寧縣由于存在數(shù)據(jù)缺失情況，采用線性插值法對(duì)其進(jìn)行補(bǔ)充；瑪曲縣由于部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失較多，暫不做研究，最終選取2002、2008和2016年3個(gè)年份，80個(gè)空間單元，240個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)。本研究中河西地區(qū)是指嘉峪關(guān)、酒泉、張掖、金昌和武威5個(gè)地級(jí)市；隴中地區(qū)是指蘭州、白銀、定西和臨夏州4個(gè)地級(jí)市(州)；隴東地區(qū)是指慶陽(yáng)、平?jīng)?個(gè)地級(jí)市；隴南地區(qū)是指天水、隴南和甘南州3個(gè)地級(jí)市(州)。

2.2 多指標(biāo)綜合測(cè)評(píng)法

通過多指標(biāo)綜合測(cè)評(píng)法[21]計(jì)算農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平指標(biāo)體系權(quán)重及其綜合得分。假設(shè)X′ij為Xij標(biāo)準(zhǔn)化后的值，σi為X′ij的標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算得第k個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)為：

(1)

則農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平綜合得分為：

S=∑(ωk×X′ij)

(2)

2.3 空間自相關(guān)分析方法

采用空間自相關(guān)分析方法，研究甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平縣域分布的空間模式，判斷其空間關(guān)聯(lián)與空間相關(guān)性情況[28]。其中，全域空間自相關(guān)用于判斷農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平在整體上的空間關(guān)聯(lián)程度，計(jì)算公式為：

(3)

(4)

(5)

2.4 地理加權(quán)回歸模型

地理加權(quán)回歸(GWR)模型的中心思想是在回歸參數(shù)中引入變量的空間地理坐標(biāo)以實(shí)現(xiàn)局部回歸估計(jì)，主要反映區(qū)域的異質(zhì)性與參數(shù)在不同空間的非平穩(wěn)性，計(jì)算公式為[30]：

(6)

式中：yi為全局因變量，xik為自變量，(ui,vi)表示第i個(gè)觀察點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)；βk(ui,vi)是連續(xù)函數(shù)βk(u,v)在i觀察點(diǎn)的值，εi為隨機(jī)誤差項(xiàng)，β0和βk為一套參數(shù)，k為單元數(shù)。

GWR模型構(gòu)建的核心內(nèi)容是最優(yōu)帶寬的確定[31]，本研究利用Arcgis 10.2軟件中的GWR工具來實(shí)現(xiàn)模型構(gòu)建，以高斯函數(shù)確定權(quán)重，并選取AIC方法確定最有效帶寬。

3 甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平時(shí)空分異格局

3.1 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平時(shí)空分異格局分析

3.1.1時(shí)間差異分析

利用多指標(biāo)綜合測(cè)評(píng)法計(jì)算甘肅省80個(gè)縣域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平綜合評(píng)價(jià)值，得出2002、2008和2016年甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平均值分別為0.346 8、0.320 9和0.308 8，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.120 5、0.106 3和0.104 5?？傮w來看，甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平整體趨于降低，縣域間差距呈現(xiàn)減小特征。其中，2002—2008年，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平縣域間差距呈現(xiàn)較大幅度的縮小，高于全省均值的縣域數(shù)量未發(fā)生變化，均為30個(gè)；2008—2016年，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平縣域間差距進(jìn)一步微幅減小，高于全省均值的縣域數(shù)量下降為27個(gè)。

3.1.2空間差異分析

借助ArcGIS 10.2軟件繪制2002、2008和2016年甘肅省80個(gè)縣域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平綜合評(píng)價(jià)值分布圖(圖1)。由圖1可知：2002年甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化高水平區(qū)位于酒泉、嘉峪關(guān)、金昌和武威等市，其次為白銀、蘭州、平?jīng)龊蛻c陽(yáng)等市及甘南州和隴南市的部分縣域，定西市、臨夏州、隴南市和天水市部分縣域的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較低；2008年全省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化高水平區(qū)位于酒泉、嘉峪關(guān)、張掖和金昌等市，其次為武威、白銀、蘭州、慶陽(yáng)、平?jīng)龊投ㄎ鞯仁屑案誓现莺碗]南市的部分縣域，其他地區(qū)則農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較低；2016年全省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化高水平區(qū)位于酒泉、嘉峪關(guān)、金昌和張掖等市和武威市部分縣域，其次為蘭州、白銀、慶陽(yáng)和平?jīng)龅仁屑芭R夏州、甘南州和定西市的部分縣域，天水市、隴南市和定西市大部分縣域則農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較低。從甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平整體空間分布來看，80個(gè)縣域單元間農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平空間分異明顯，河西地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平整體較高，總體呈現(xiàn)由西向東逐漸遞減態(tài)勢(shì)，其次為隴中地區(qū)和隴東地區(qū)，隴南地區(qū)總體農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較低。從具體空間單元來看，地級(jí)市市轄區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平整體高于一般縣(市)，以蘭州、平?jīng)?、慶陽(yáng)、隴南、定西等市和臨夏州最為顯著。

圖1 2002—2016年甘肅省縣域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平空間分布Fig.1 Spatial distribution of agriculture modernization level in Gansu Province from 2002 to 2016

3.2 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平空間自相關(guān)分析

3.2.1全局空間自相關(guān)分析

運(yùn)用全局Moran’sI指數(shù)探究甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平整體空間集聚特征。由表2可知，3個(gè)年份全局Moran’sI指數(shù)均為正，Z(I)值在0.01水平上檢驗(yàn)顯著，表明甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平縣域空間分布高(低)集聚；Moran’sI指數(shù)值較高并呈現(xiàn)先下降后上升特征，其中，2002—2008年各縣域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平空間集聚態(tài)勢(shì)由強(qiáng)轉(zhuǎn)弱，表明處于相同級(jí)別農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的縣域集聚度下降，究其原因可能由于受政策、資金的支持，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平落后地區(qū)逐步得到改善，使得縣域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平差異減小，發(fā)展?jié)u趨平衡；2008—2016年空間集聚則呈現(xiàn)逐漸增加態(tài)勢(shì)，表明受極化效應(yīng)影響，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平相近的縣域在空間上趨于集中，逐漸形成高速發(fā)展和低速發(fā)展兩大集聚區(qū)，且各縣域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平差異趨于擴(kuò)大，發(fā)展的不平衡性增強(qiáng)?？紤]觀測(cè)值與期望值均未發(fā)生明顯變化，表明研究期內(nèi)甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平總體空間格局較為穩(wěn)定。

表2 甘肅省縣域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的Moran’s I值Table 2 Moran’s I index of agriculture modernization level in Gansu Province

3.2.2局部時(shí)空分異格局演化特征

圖2 甘肅省縣域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平熱點(diǎn)空間格局演化圖Fig.2 Evolution of spatial pattern of agriculture modernization level in hot spot areas of Gansu Province

4 甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平影響因素分析

農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平受區(qū)位條件、自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)等諸多因素影響。為避免多變量共線性與數(shù)據(jù)冗余問題，結(jié)合已有相關(guān)文獻(xiàn)中的定性和定量分析經(jīng)驗(yàn)和結(jié)果[15-16]，綜合考慮數(shù)據(jù)的可獲得性和可量化性，本研究最終選取人均農(nóng)機(jī)化財(cái)政支出、城鄉(xiāng)居民人均儲(chǔ)蓄存款、人均教育經(jīng)費(fèi)支出、人均社會(huì)消費(fèi)品零售額、公路密度和第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資總額等6項(xiàng)指標(biāo)為自變量構(gòu)建地理加權(quán)回歸模型。六大影響因素?cái)?shù)據(jù)來源于2017年《甘肅統(tǒng)計(jì)年鑒》和《甘肅農(nóng)村年鑒》。六大指標(biāo)數(shù)據(jù)均利用極大值標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)行無量綱處理，考慮各縣域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平存在較強(qiáng)的空間自相關(guān)特征，因此運(yùn)用GWR模型比傳統(tǒng)的普通最小二乘法(0LS)模型合適進(jìn)行影響因素分析。

首先，將指標(biāo)變量極大值標(biāo)準(zhǔn)化，運(yùn)用SPSS 21.0中逐步回歸模型處理變量。逐步回歸可以保留影響顯著的變量，剔除不顯著的變量，避免了指標(biāo)多重共線性的影響，從而有助于建立最優(yōu)回歸模型[32]。運(yùn)行結(jié)果表明(表3)，人均農(nóng)機(jī)化財(cái)政支出、公路密度、第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資總額、城鄉(xiāng)居民人均儲(chǔ)蓄存款等4個(gè)變量通過了顯著性檢驗(yàn)和共線性診斷。

表3 逐步回歸模型運(yùn)算結(jié)果Table 3 Summary of stepwise regression results

其次，以農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化為因變量，以上述4個(gè)影響因素為自變量，運(yùn)用Arcgis 10.2中的GWR模型進(jìn)行地理加權(quán)回歸分析(表4)。由表4可知，模型校正決定系數(shù)為0.849 3，表明擬合效果好。對(duì)模型殘差進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，Moran’sI值為0.101 0，Z值得分為1.620 3，殘差不存在空間自相關(guān)。GWR模型是局部模型，對(duì)各個(gè)縣域單元都有一組局部的參數(shù)估計(jì)。GWR模型下，甘肅省各縣各控制變量的參數(shù)估計(jì)結(jié)果和回歸系數(shù)均不相同，說明地理空間不平穩(wěn)性的存在。從圖3可知，模型決定系數(shù)R2為0.328 7～0.771 2，整體上呈現(xiàn)“中間高，兩頭低”的空間分布格局。張掖、金昌和武威市所轄縣域的R2較高，表明這些地區(qū)能較好地被模擬；慶陽(yáng)、平?jīng)?、天水、隴南和酒泉等市所轄縣域R2較低，表明這些區(qū)域的擬合優(yōu)度較差，模型外還存在其他因素影響縣域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。

表4 甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平GWR模型估計(jì)結(jié)果Table 4 GWR model estimation results of agricultural mechanization level of Gansu Province

圖3 GWR模型決定系數(shù)的空間分布圖Fig.3 Spatial distribution map of determination coefficient in the GWR model

GWR模型結(jié)果顯示，1)人均農(nóng)機(jī)化財(cái)政支出與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平呈正相關(guān)(圖4(a))，即人均農(nóng)機(jī)化財(cái)政支出越高的區(qū)域，其農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平也越高。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的脆弱性決定了農(nóng)機(jī)化財(cái)政投入的重要性和必要性[14]?？臻g上回歸系數(shù)在南北方向和東西方向均呈倒U字形，人均農(nóng)機(jī)化財(cái)政支出回歸系數(shù)對(duì)蘭州、白銀、定西、甘南、金昌、武威等市和臨夏州所轄縣域以及張掖市東部的民樂縣和山丹縣、慶陽(yáng)市的環(huán)縣影響最大，回歸系數(shù)為0.235 7～0.252 8，表明當(dāng)人均農(nóng)機(jī)化財(cái)政支出增加1%，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平會(huì)相應(yīng)增加23.57%～25.28%。人均農(nóng)機(jī)化財(cái)政支出對(duì)酒泉市除金塔縣外的其他縣域影響相對(duì)較弱。究其原因，酒泉市的敦煌、玉門、阿克塞、瓜州、肅北等縣域農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平已處于較高水平，且敦煌市第三產(chǎn)業(yè)和瓜州、阿克塞縣第二產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中占比均超過50%，因此人均農(nóng)機(jī)化財(cái)政支出對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的提升作用有限。2)公路密度與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平呈正相關(guān)(圖4(b))，即公路密度越高的區(qū)域，其農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平也越高。交通運(yùn)輸是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)，發(fā)達(dá)的交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)不僅可以促進(jìn)要素流通，還影響了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)布局與規(guī)模經(jīng)濟(jì)[14]?？臻g上回歸系數(shù)在南北方向上呈倒U字形，在東西方向上呈U字形，公路密度回歸系數(shù)對(duì)慶陽(yáng)市、平?jīng)鍪杏绊懽畲?，回歸系數(shù)為0.419 4～0.606 4，表明當(dāng)公路密度增加1%，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平會(huì)相應(yīng)增加41.94%～60.64%。公路密度對(duì)酒泉市和張掖市的肅南縣影響相對(duì)較弱。究其原因，該地區(qū)位于隴海—蘭新鐵路上，312國(guó)道橫貫東西，215國(guó)道通達(dá)南北，是新亞歐大陸橋的必經(jīng)通道，且干線公路與縣鄉(xiāng)公路交錯(cuò)覆蓋，優(yōu)越的區(qū)位條件便于生產(chǎn)要素集聚，使得公路密度對(duì)該地區(qū)的影響相較于其他因素不具有優(yōu)勢(shì)地位。3)第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資總額與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平呈正相關(guān)(圖4(c))，即第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資總額越高的區(qū)域，其農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平也越高。固定資產(chǎn)投資具有乘數(shù)效應(yīng)，擴(kuò)大投資不僅對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生拉動(dòng)作用，而且可以實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大再生產(chǎn)。第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資總額的增加也將促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)?？臻g上回歸系數(shù)在南北方向上呈倒U字形，在東西方向上基本呈現(xiàn)一條直線，第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資總額回歸系數(shù)對(duì)張掖、金昌等市所轄縣域、酒泉市的金塔縣、武威市的民勤縣和武威市轄區(qū)以及除慶陽(yáng)市所轄其他縣域影響最大，回歸系數(shù)為0.113 0～0.150 6，表明當(dāng)?shù)谝划a(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資總額增加1%，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平會(huì)相應(yīng)增加11.30%～15.06%。第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資總額對(duì)甘南州所轄縣域，定西市的岷和漳縣，酒泉市的肅北、瓜州和阿克塞縣和敦煌市，隴南市的康縣和文縣以及市轄區(qū)等的影響較弱。究其原因，甘南州、隴南市等地由于特殊地形條件和氣候條件，土地分散、自然災(zāi)害頻發(fā)制約了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的機(jī)械化水平和農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資，酒泉市境內(nèi)河西走廊灌溉屬內(nèi)陸河流域，以灌溉農(nóng)業(yè)為主，水地面積占全省水地面積的75%，水資源利用程度較高，因此較少受農(nóng)田水利等固定資產(chǎn)投資的影響。4)城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款與農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平呈正相關(guān)(圖4(d))，即城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款越高的區(qū)域，其農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平也越高。城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款有利于聚集資金，引導(dǎo)消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)，從而有助于優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，因此，城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款的差異將引發(fā)農(nóng)產(chǎn)品需求結(jié)構(gòu)的差異，最終推動(dòng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。空間上回歸系數(shù)在南北方向上呈U字形，在東西方向上呈倒U字形，城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款回歸系數(shù)對(duì)酒泉市的肅北縣、玉門市、酒泉市轄區(qū)、嘉峪關(guān)市、張掖市的肅南縣、甘南州所轄縣域和隴南市的文縣等影響最大，回歸系數(shù)為0.198 7～0.219 0，表明當(dāng)城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款增加1%，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平會(huì)相應(yīng)增加19.87%～21.90%。城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款對(duì)武威市的民勤縣、慶陽(yáng)市和平?jīng)鍪械臎艽h、靈臺(tái)縣影響相對(duì)較弱。究其原因，主要是該地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱且缺乏經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)因。

圖4 GWR模型各自變量回歸系數(shù)的空間分布圖Fig.4 Distribution maps for the regression coefficients of independent variables in the GWR model

5 結(jié)論與建議

本研究以甘肅省為研究對(duì)象，在構(gòu)建農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，采用熵權(quán)法、空間自相關(guān)和地理加權(quán)回歸模型等方法，分析了2002—2016年甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平時(shí)空分異特征及影響因素，得出以下結(jié)論：1)甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平總體空間分異顯著，80個(gè)縣域單元間農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平空間分異明顯，河西地區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平整體較高，總體呈現(xiàn)由西向東逐漸遞減態(tài)勢(shì)，其次為隴中地區(qū)和隴東地區(qū)，隴南地區(qū)總體農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較低。從具體空間單元來看，地級(jí)市市轄區(qū)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平整體高于一般縣、市，以蘭州、平?jīng)觥c陽(yáng)、隴南、定西等市和臨夏州最為顯著。2)研究期內(nèi)甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平空間集聚趨勢(shì)明顯且總體空間格局較為穩(wěn)定?？臻g自相關(guān)引起的結(jié)構(gòu)分異顯著，河西地區(qū)為高水平集聚區(qū)，隴南地區(qū)為低水平集聚區(qū)，空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)不斷增強(qiáng)，且這種分布格局維持較高的演化穩(wěn)定性。3)人均農(nóng)機(jī)化財(cái)政支出、公路密度、第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資總額和城鄉(xiāng)居民人均儲(chǔ)蓄存款是甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平空間格局演變的重要影響因素。

為切實(shí)推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的均衡快速發(fā)展，提出如下建議：1)加大財(cái)政支農(nóng)力度。甘肅省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化應(yīng)該從全局出發(fā)，充分發(fā)揮政策導(dǎo)向作用，綜合考慮各縣域農(nóng)業(yè)發(fā)展的優(yōu)劣勢(shì)，引導(dǎo)各類資金更多的流入農(nóng)業(yè)和農(nóng)村，從物質(zhì)、資金等多層面、全方位持續(xù)支持農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化和規(guī)?；?，提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化在經(jīng)濟(jì)再分配和投資中的份額。受人均農(nóng)機(jī)化財(cái)政支出比較大的隴中地區(qū)以及甘南州、金昌市、武威市、張掖市等地縣域在因地制宜充分發(fā)揮地方農(nóng)業(yè)資源優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，積極增強(qiáng)與相鄰區(qū)域的合作，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化協(xié)同發(fā)展。同時(shí)，地方政府還應(yīng)制定積極的信貸投入政策和農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)政策，充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的防范風(fēng)險(xiǎn)作用，降低貸款機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)。2)優(yōu)化財(cái)政支農(nóng)結(jié)構(gòu)。政府在財(cái)政支農(nóng)過程中，應(yīng)將支農(nóng)資金供給到農(nóng)村小型公共設(shè)施、農(nóng)田水利建設(shè)，縣級(jí)公路改造和鄉(xiāng)村道路建設(shè)，農(nóng)業(yè)科技研發(fā)、推廣等農(nóng)業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域，充分發(fā)揮固定資產(chǎn)投資的綜合效益。隴東、隴南地區(qū)受公路密度影響最大，第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資總額對(duì)張掖市、金昌市、武威市和慶陽(yáng)市部分縣域影響最大，但影響程度總體要小于其他因素。因此在空間分布上，財(cái)政支農(nóng)應(yīng)逐步向農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平滯后的隴東、隴南地區(qū)傾斜，實(shí)現(xiàn)空間均衡發(fā)展。3)建立農(nóng)村資金的回流導(dǎo)入機(jī)制。積極引導(dǎo)居民儲(chǔ)蓄存款回流農(nóng)村，重點(diǎn)將河西、隴南地區(qū)的部分縣域以下儲(chǔ)蓄存款吸收的資金重新回流到農(nóng)業(yè)和農(nóng)村，不斷完善農(nóng)村金融市場(chǎng)服務(wù)，擴(kuò)大農(nóng)村金融市場(chǎng)融資渠道。針對(duì)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱的隴東地區(qū)，要不斷提高農(nóng)村居民收入，大力推廣農(nóng)村消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)，激活農(nóng)村居民消費(fèi)潛力，開拓農(nóng)村市場(chǎng)，最終實(shí)現(xiàn)農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與轉(zhuǎn)型升級(jí)。

值得注意的是，GWR模型相較于傳統(tǒng)的OLS模型在解釋存在空間自相關(guān)的各研究單元農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的影響因素方面具備一定的優(yōu)勢(shì)，但模型的解釋力有待提升。一方面，本研究選取的變量是以表征農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展情況為主，因變量則從整體上反映農(nóng)村發(fā)展情況，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，難以專門找出反映農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的影響指標(biāo)，從而使得模型的解釋力存在一定的偏差；另一方面，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、自然環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)等諸多因素綜合影響，框架模型設(shè)置存在包容性不足等問題，選取的模型變量?jī)H考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入、基礎(chǔ)設(shè)施條件對(duì)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的影響，對(duì)耕地斑塊大小、地形等自然因素以及政策、規(guī)劃等因素并未提及，因此，如何選取準(zhǔn)確客觀的指標(biāo)變量和進(jìn)行影響因素的多維分析將是未來研究的方向。