东北三省农业现代化与新型城镇化协调发展度评价研究

孙葆春

(吉林省社会科学院农村发展研究所，吉林长春 130033)

近年来，如何实现东北振兴的问题倍受各方关注。新常态下如何推动东北振兴，成为各界学者建言献策的焦点。东北三省作为我国最重要的商品粮生产基地，处于我国实现农业现代化事业的前沿阵地，因此，实现农业现代化是东北振兴的重要路径。与此同时，新型城镇化的推进发展也是老工业基地支柱产业通过创新实现优化升级、产业结构进行战略调整的必由之路。而且，新型城镇化的立足点是强调农村与城市协调发展、互促共进，着力点仍然是在农村经济发展、农民生活富裕方面。从这个角度来说，农业现代化与新型城镇化的推进中具有深层次的切合点，二者之间是互相促进、和谐共赢的关系。农业现代化进展顺利，可以促进新型城镇化建构产业体系，优化产业结构；新型城镇化的推进，可以更好地实现以工补农，推进一、二、三产业一体化发展。根据系统论观点，协调是复合系统中各子系统在发展演化过程中的和谐共生关系。那么，农业现代化与新型城镇化的协调度则是指二者在发展过程中的和谐一致程度[1]。探索东北三省农业现代化与新型城镇化的协调度，以及影响二者协调发展的因素，对于促进东北三省的经济振兴、产业结构优化转型与农业现代化的顺利推进，都具有十分重要的意义。

1 协调度评价指标体系构建

要评价东北三省农业现代化与新型城镇化的协调发展度，首先要计算二者之间的协调度，需要建立一个测度协调度的评价指标体系。在对农业现代化与新型城镇化的相关文献资料进行查阅整理的基础上，结合前人研究成果，确定的评价指标体系由三级指标体系构成。其中目标层为农业现代化与新型城镇化协调度，农业现代化与新型城镇化为一级指标层；新型城镇化对应的二级指标层分别代表城镇化的人口集聚情况、经济核心带动作用及城乡经济要素的均衡程度、社会公共福利设施发展程度、城镇宜居环境的便捷优化情况；三级指标则是根据对二级指标的反映力度与以往研究成果中的使用频度进行选择，共计14个单项指标。农业现代化对应的二级指标层分别代表农业现代化生产过程中的土地、资金等生产资料以及生产设施的投入情况，实物产出的生产效率、收入数量与结构情况，农村民生与公共福利设施情况，以及农业生态环境保护的可持续程度等；三级指标则是根据对二级指标的反映力度及数据可得性进行选择，共由18个单项指标组成。具体情况如表1所示。

表1东北三省农业现代化与新型城镇化协调度评价指标体系

2 东北三省农业现代化与新型城镇化协调发展度实证分析

2.1 指标权重的确定

目前指标权重的确定方法有多种，包括主观赋权法、层次分析法、主成分分析法等。为了避免在诸多指标的权重确定中掺入人为因素的干扰，保证结果的客观性，选择主成分分析法确定因子变量。首先利用SPSS 19.0完成数据的标准化，即xij=(xij-xj)/Sj，其中i=1，2，…，n，n为样本点数；j=1，2，…，p，p为样本原变量数。

通过巴特利特球形检验和KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验，证实新型城镇化的14个指标与农业现代化的18个指标组成的待分析数据变量都是适合进行因子分析的。

利用SPSS 19.0对新型城镇化发展水平的14个指标进行因子分析，提取4个主成分，特征贡献率分别是38.10%、19.96%、15.24%、11.83%，累计贡献率为85.13%。因此，新型城镇化综合发展指数可以表达为式(1)：

UA=0.381F1+0.199 6F2+0.152 4F3+0.118 3F4。

(1)

根据因子得分系数矩阵，可以得到因子得分函数：

F1=0.024A11-0.170A12+0.211A21-0.021A22+0.211A23+0.058A24-0.067A25+0.088A31+0.162A32+0.073A33-0.147A34+0.164A41+0.105A42-0.098A43；

(2)

F2=0.341A11+0.078A12-0.030A21+0.056A22+0.031A23-0.288A24+0.113A25+0.267A31-0.056A32+0.001A33-0.088A34+0.127A41-0.224A42-0.074A43；

(3)

F3=0.025A11-0.047A12+0.039A21-0.450A22+0.002A23+0.039A24+0.000A25-0.001A31-0.111A32+0.392A33-0.026A34+0.006A41+0.175A42+0.296A43；

(4)

F4=0.013A11+0.095A12-0.114A21+0.018A22-0.116A23+0.032A24+0.566A25+0.152A31-0.045A32-0.064A33+0.595A34+0.047A41+0.047A42+0.107A43。

(5)

将式(2)、式(3)、式(4)、式(5)代入式(1)中并进行整理，可得：

UA=0.082 6A11-0.045 1A12+0.066 9A21-0.063 3A22+0.073 2A23-0.025 7A24+0.064 0A25+0.104 7A31+0.028 3A32+0.080 2A33-0.007 1A34+0.094 3A41+0.027 5A42+0.005 7A43。

(6)

同样，利用SPSS 19.0对农业现代化发展水平的18个指标进行因子分析，提取3个主成分，特征贡献率分别是 39.24%、36.17%、14.56%，累计贡献率为89.97%。因此，农业现代化综合发展指数可以表达为：

MB=0.392 4F1+0.361 7F2+0.145 6F3。

(7)

根据因子得分系数矩阵，可以得到因子得分函数：

F1=-0.039B11-0.056B12+0.1B13-0.028B14+0.034B15+0.221B16+0.073B21-0.181B22-0.158B23+0.016B24+0.108B25+0.193B26-0.146B31-0.162B32-0.065B33-0.026B34-0.053B41+0.071B42；

(8)

F2=0.128B11+0.085B12+0.067B13-0.029B14-0.029B15+0.051B16+0.145B21+0.087B22+0.009B23+0.152B24+0.019B25+0.052B26+0.069B31-0.076B32-0.161B33+0.146B34+0.1B41-0.081B42；

(9)

F3=0.109B11-0.141B12+0.011B13+0.295B14+0.203B15-0.239B16-0.089B21+0.177B22+0.487B23-0.028B24+0.019B25-0.178B26+0.062B31+0.137B32+0.237B33+0.023B34-0.137B41-0.207B42。

(10)

将式(8)、式(9)、式(10)代入式(7)中并进行整理，可得：

MB=0.046 9B11-0.011 8B12+0.065 1B13+0.021 5B14+0.032 4B15+0.070 4B16+0.068 1B21-0.013 8B22+0.012 1B23+0.057 2B24+0.052B25+0.068 6B26-0.023 3B31-0.071 1B32-0.049 2B33-0.045 9B34-0.004 6B41-0.031 6B42。

(11)

2.2 数据的获取与计算

首先，在查阅了2001—2015年的《中国统计年鉴》《辽宁省统计年鉴》《吉林省统计年鉴》《黑龙江省统计年鉴》后，获得第一手数据。通过计算整理，得到东北三省2000—2014年的农业现代化与新型城镇化的综合发展指标数据。其次，结合上述各层次指标权重的确定结果，利用综合评价法将数据代入式(6)与式(11)，计算东北三省农业现代化与新型城镇化的发展指数，具体如图1和图2所示。

从图1可以看出，东北三省的新型城镇化发展综合指数可以大致分为4个阶段。第1阶段是2000—2003年，三省的新型城镇化发展速度相对一致，且都处于较低的增长水平。辽宁省居于最高位，其次是黑龙江省，最后是吉林省。第2阶段是2004—2007年，东北三省的新型城镇化发展速度整体加快，且增长幅度比较接近，位次保持不变。第3阶段是2008—2012年，这一阶段东北三省的新型城镇化依然保持了较高的发展态势，但是2008年可以看作一个拐点，吉林省一举超越黑龙江省，排在了第2位，因为2008年是吉林省2000—2014年间发展速度最快的一年，又是黑龙江省唯一出现了负增长的一年。在这一阶段中，3个省之间的差距有所拉大，辽宁省的领先地位愈发明显，吉林省保持了较高的增长速度，而黑龙江省在以较快速度发展的同时，个别年份如2008年、2009年、2012年，速度有所放缓。第4阶段是2013—2014年，与前一阶段相比，辽宁省与吉林省的发展速度有所减慢，吉林省在2013年还出现了负增长的现象，而黑龙江省却出现了复苏的趋势，新型城镇化发展速度有所加快，使吉林省与黑龙江省的城镇化发展曲线趋近。

从图2可以看出，东北三省的农业现代化发展趋势大体可以分为3个阶段。第1阶段是2000—2004年，三省的变化趋势趋同，辽宁省在绝对数上占据优势，吉林省与黑龙江省处于胶着状态，几乎在同一水平。第2阶段是2005—2008年，东北三省的农业现代化发展都处于一个高速度增长阶段，三省的差距逐渐拉开，吉林省的发展速度最快，辽宁省的发展速度与吉林省相仿，其领先地位一直非常牢固，黑龙江省尽管农业现代化发展纵向比较起来也处于高速增长阶段，但与其他两省相比稍微缓慢一点，导致与吉林省的趋势曲线趋于分离。第3阶段是2009—2012年，三省都保持较为强劲的增长势头，最为突出的是黑龙江省，在吉林省也保持较快速度增长的情况下，再次拉近了与吉林省的距离。辽宁省在2009年速度放缓，继而恢复快速增长。第4阶段是2013—2014年，三省的农业现代化发展速度都有所减缓，吉林省下降幅度最小，其次为辽宁省，黑龙江省速度下滑幅度较大，导致与吉林省的农业现代化趋势曲线再次出现离散态势。

对数据进行Min-max标准化处理后，结合图1与图2可知，辽宁省在2008—2012年的新型城镇化发展明显超越了农业现代化，其他时间段二者发展基本持平。吉林省除了2013—2014年外，新型城镇化的发展都领先于农业现代化的发展，尤其是2008—2012年的时间区间内，农业现代化的发展相对滞后。黑龙江省的情况与吉林省类似，除2013年外，2000—2014年时间段内农业现代化的发展都要滞后于城镇化的发展，尤其是2004—2007年这种情况尤为突出。从上述结果可知，农业现代化的发展总体上要滞后于新型城镇化的发展，尽管多数时间二者差距并不是很明显，但是3个省份都在一定时段内出现了新型城镇化显著超越农业现代化发展的现象，这是值得思考的一个问题。

2.3 协调度与协调发展度的测算

2.3.1 测算方法

2.3.1.1 协调度测算方法 协调度即是度量系统或要素之间协调状况好坏程度的定量指标。定量测算农业现代化与新型城镇化协调发展的程度，便是测算这2个子系统在某一时间点的离差。二者之间的离差系数越小则说明协调度越高。协调度模型可以用下式表示：

C={(UA×MB)/[(UA+MB)/2]2}k。

(12)

式中：UA和MB分别是农业现代化与新型城镇化的综合发展指数。C是协调度，表示当UA和MB为一定水平的情况下，为了使复合效益最大，UA和MB进行组合协调的数量取值。0≤C≤1，当C为1时，说明协调程度最大，反之当C为0时，说明协调程度最小。k为调节系数，在本研究中界定k=2。

2.3.1.2 协调发展度测算方法 协调度只能显示农业现代化与新型城镇化的协调情况，但是还不能显示其发展状况是在高水平层次上协调还是在低水平层次上协调，因此，通过协调发展度D来进一步说明：

(13)

T=αUA+βMB。

(14)

式中：T为农业现代化与新型城镇化的综合评价指数；α和β则分别是农业现代化与新型城镇化的待定权数，本研究认为农业现代化与新型城镇化同等重要，则α和β都取0.5，根据前面计算所得的UA和MB，可以计算出T值，带入式(13)中，就可以得到协调发展度D的结果。

0≤D≤1，当D趋近于1时，说明协调发展程度最优，反之，当D趋近于0时，说明协调发展的情况失调程度愈加严重。

为了更好地说明农业现代化与新型城镇化的协调程度，需要将协调发展度D进行等级划分[2]，具体如表2所示。

表2协调发展度的等级分类[2]

2.3.2 协调发展度的实证分析 首先，对上述计算获得的新型城镇化发展指数UA和农业现代化发展指数MB进行离差标准化处理，对数据进行线性变换，使得处理后的数据落在[0，1]区间之内，便于协调发展度D的计算。具体公式为X=(x-xmin)/(xmax-xmin)。式中：X为转化处理后的数据，x为原数据，xmin为原数据中的最小值，xmax为原数据中的最大值。

其次，根据上述公式计算得到2000—2014年东北三省农业现代化与新型城镇化协调发展度的评价结果(表3)。

表32000—2014年东北三省农业现代化与新型城镇化

从表3可以看出，东北三省农业现代化与新型城镇化协调发展度都不断优化提高，处于一个良性的发展态势。其中，辽宁省农业现代化与新型城镇化协调发展度起点较高，自2000年开始有3年时间处于轻微失调状态，历经2003—2005年的濒临失调状态，2006年的勉强协调与2007年的初级协调阶段后，自2008年实现中级协调，2010年就实现了良好协调，仅仅用了2年时间，2012年开始进入优质协调阶段，是东北三省中协调发展度最高的省份。吉林省与黑龙江省在2000—2007年间农业现代化与新型城镇化协调发展度几乎趋于一致，但是自2008年开始，吉林省的协调发展度优化速度加快，几乎在每一年度的协调发展度都优于黑龙江省1个等级。截至2014年，吉林省的协调发展度达到良好协调阶段，黑龙江省实现中级协调阶段。

2.4 协调发展度的时间序列比较分析

图3可以更好地说明东北三省农业现代化与新型城镇化协调发展度的年度序列发展趋势。首先，2000—2014年间，东北三省的农业现代化与新型城镇化协调发展度都是不断增长优化的，没有负增长情况出现。其次，从2000年的情况看，吉林省、黑龙江省与辽宁省的差距是比较大的，但是三省之间的差距在逐渐缩小。再次，辽宁省的发展态势是相对平稳增长，仅仅在2009年与2014年增长速度稍有放缓，而吉林省与黑龙江省的发展波动则较大。2000—2007年间黑龙江省和吉林省的发展趋势趋同，2008—2012年间吉林省保持较快的优化速度，黑龙江省则是在波动中不断提升，2013年由于吉林省的优化速度突降，两省之间的年度变化趋势再次接近。

2.5 协调发展度的收敛性分析

借鉴林光平等使用人均GDP数据研究中国28个省(区)经济发展的σ-收敛分析方法[3]，计算东北三省在农业现代化与新型城镇化协调发展度上的离散程度，用以说明东北三省之间农业现代化与新型城镇化协调发展度标准差的时间变化趋势。计算结果如图4所示。

从总体上看，随着时间的推移，东北三省农业现代化与新型城镇化协调发展度离散程度是趋于下降的，因此东北三省的农业现代化与新型城镇化协调发展度是存在σ-收敛的。但是收敛程度在各个时间段内有所不同。第1个时间段是2000—2001年，东北三省农业现代化与新型城镇化协调发展度快速收敛；第2个时间段是2001—2004年，收敛速度有所放慢，但是仍然保持了一个较高的水平；第3个时间段是2005—2008年，收敛速度进一步放缓，图4中的曲线坡度继续趋于平坦；第4个时间段是2009—2012年，收敛速度已经变得很小，但是还可以通过曲线看出收敛趋势；第5个时间段是2013—2014年，收敛变化速度微乎其微，曲线图形几近直线(图4)。

3 政策建议

3.1 持续稳定推进新型城镇化的发展

东北三省在新型城镇化方面取得了不俗的成绩，但是存在发展推进不稳定的问题，如图1所示，自2008年开始，三省的新型城镇化发展都有较大波动，辽宁省是快速推进与平缓发展相交替，吉林省的波动幅度更大，而黑龙江省则是出现了明显的下滑。新型城镇化的推进需要经济良性发展作为基础。新型城镇化的发展出现波动，首先反映了东北三省的新型城镇化受国内外经济环境影响制约程度较大。其次，说明了东北三省的产业结构的调整和升级还没有到位，许多资源型城镇面临产业转型过渡时期，夕阳产业已然因资源的枯竭发展后继无力，而朝阳产业还没有担负起成为主导产业的重任，不能对新型城镇化发展起到经济上的拉动作用。再次，作为东北三省城镇化核心的大城市群，主要以沈阳、长春、哈尔滨、大连为中心，一方面大城市群中多数是老工业基地，另一方面大城市周边缺少具备较强经济实力的中小城市拱卫，由此形成城市群核心辐射带动能力弱、区域经济协调发展格局难成的局面。根据中国社会科学院的《中国城市竞争力报告No.14》，2015年中国294个城市综合经济竞争力排名中，大连排19位，沈阳排23位，长春排40位，哈尔滨排53位；289个城市宜居宜商竞争力排名中，沈阳排62位，大连排66位，长春排69位，哈尔滨排145位[4]。城市竞争力的欠缺，对各种资源的集聚作用力不够，也会导致新型城镇化发展波动大。

3.2 继续加快农业现代化的进程

东北三省农业现代化的发展总体上要滞后于新型城镇化的发展，要实现农业现代化与新型城镇化的协调发展，农业现代化不能成为短板。东北三省是我国的重要粮仓，自然资源禀赋优越，随着经济全球化和国际贸易的深入开展，我国农业面临着国内、国外2个市场的双重压力。为保障粮食安全与农村的可持续发展，必须加速农业的现代化建设，不断提高农业的竞争能力和抵御风险的能力。第一，加大科技创新投入，通过现代农业科技创新推广体系建设提高农业经济收益水平；第二，以新型农业经营主体和服务主体为引领，实现多种形式适度规模经营与农业社会化服务体系的完善；第三，通过调整产业结构与区域布局，促进产业融合，推进标准化、品牌化、市场化进程；第四，通过地理标志的产权保护以及加强农业生产的全程质量管理与监督，保障农产品质量和食品安全，同时提升市场占有率；第五，可持续利用自然资源，实现农业与环境的和谐共赢发展。

3.3 进一步缩小区域间发展差异

由以上分析可知，东北三省在新型城镇化、农业现代化以及二者的协调发展度上都存着区域间的差异。辽宁省一直处于领跑地位，而吉林省与黑龙江省则逐渐拉开距离，尤其是2008年以后，吉林省的优势趋于显著。需要按照区域特点，结合内部的自然资源禀赋与产业发展基础，联系外部的经济气候与市场环境，因地制宜，制定农业现代化与新型城镇化的和谐发展规划。同时，利用东北三省自然气候、土质资源、地域文化相近的条件，互通有无，相互借鉴先进经验，促进人才、资金、物流、信息等各种资源的流转，加强区域之间的合作交流，在共同提高经济实力的同时，实现城市群竞争力的同步提高，从而使农业现代化与新型城镇化进入和谐发展的快车道，和谐发展度的离散程度进一步收敛。

参考文献：

[1]崔慧霞. 工业化、城镇化、农业现代化同步发展研究[J]. 调研世界，2012(6)：45-49.

[2]廖重斌. 环境与经济协调发展的定量评判及其分类体系——以珠江三角洲城市群为例[J]. 热带地理，1999，19(2)：171-177.

[3]林光平，龙志和，吴 梅. 中国地区经济σ-收敛的空间计量实证分析[J]. 数量经济技术经济研究，2006(4)：14-21，69.

[4]倪鹏飞. 中国城市竞争力报告No.14[M]. 北京：中国社会科学出版社，2016：3-26.