京津冀地区现代农业产业协同发展研究

倪宇杭

摘 要：本文基于面板数据用熵权法和TOPSIS建立模型，对京津冀地区近11年的数据用熵权法确定出权重，对农业产业各个指标进行测算，将2008年-2018年相关数据进行分析并制定出京津冀农业产业协同指标评价体系，并对其进行综合评价，结果发现：（1）京津冀三地整体创新能力较强。北京整体创新能力发展最稳定，天津其次，河北波动最大。（2）北京在产业链发展中应发挥其引领作用，不断刺激天津、河北的服务供给，不断挖掘两地创新潜力和投入能力。（3）京津两地同样作为需求链一方，在进一步加强与河北省供应链对接的同时，还应完善双方之间的价值传递，完善链条体系以闭合区域产业链。

关键词：京津冀;农业产业协同;熵权法;TOPSIS

引言：三农问题一直都是我国关注的重点问题，一直以来以“三农”为主题的中央一号文件不断进行历史沿革，2021年中央一号文件第九年聚焦三农，也是新中国成立以来中央文件首次对农业科技进行全面部署。增加粮食产量根本的出路还是要向科技要单产、要效益，下决心打好种业翻身仗，用现代的农业科技和物质装备来强化粮食安全的支撑。京津冀地区应找准各个地区的农业发展定位，加强战略协同。

京津冀创新协同发展是京津冀一体化重要内容。2015年的《京津冀协同发展规划纲要》指出推动京津冀协同发展核心是有序疏解北京非首都功能，要在京津冀交通一体化、生态环境保护、产业升级转移等重点领域率先取得突破。正在肆虐的新冠肺炎疫情，对产业链全球化布局产生了显著影响，优化区域经济布局不仅是“十四五”规划的战略任务，更是“十四五”时期经济发展的动力、路径。习近平总书记指出：饭碗要端在中国自己手里面。2020年围绕深入学习贯彻习近平总书记关于京津冀协同发展的重要讲话和指示批示精神，在《京津冀协同发展报告（2020年）》中落实要求，推动京津冀协同发展取得显著成效。

所以农业产业协同发展在京津冀城市群发展中显得尤为重要，对加快农业高质量发展具有现实意义。因没有学者测度，基于此，运用熵权TOPSIS法来对京津冀地区农业产业协同发展分析研究，以此来观察对于京津冀城市群协同发展的影响。

一、文獻综述

孙丽文等（2018）基于对京津冀地区现状分析认为区域协同呈现断崖现象，所以通过创新协同度测度分析提出相应对策，提出意见。同样，鲁继通（2015）和祝尔娟等（2020）认为最终区域整体测度较低，应重点提高区域创新协同，依据创新能力提高既响应国家战略，又符合绿色全要素生产率（GTFP）的发展理念。叶堂林等（2021）从完善京津冀的协同创新链出发，认为北京对河北的投资过分倾向于制造业，不利于整体区域产业协同的发展。

杜云飞等（2014）年构建了三重农业协同模型，从战略、组织和资源方面深入观察三地之间农业要素的流动，进行优化资源配置。李军民等（2018）通过对京津冀地区农业创新链、产业链、服务链的三链研究，使得区域内实现六个协同，同时推动农业创新链条的发展。何玲等（2011）针对京津冀农业协同发展提出六种农业发展模式，通过对三地区农业问题分析及计算得出京津地区对于河北省农业呈现越来越高的依赖性。而卢红卫（2014）对于其中一种农业发展模式——龙头企业带动模式研究，认为北京发挥首都资源优势，通过龙头企业的辐射带动作用来加快农业协同。单龙云等（2020）从休闲农业协同的角度出发，研究京津冀区域协同发展路径，认为应从农药残留的检测和治理角度引导发展。杜洪燕等（2020）用主成分分析法从产业、信息、资金保障三个维度对京津冀地区进行比较分析，认为北京的农业水平仍高于津、冀两地。

综上所述，已有研究对京津冀地区农业协同发展研究较丰富，为本研究顺利开展提供参考，但有可拓展空间：（1）未构建指标体系;（2）该区域协同发展中农业协同研究较少，而在乡村振兴背景下，农业依然是国民基础产业。所以农业产业协同发展在京津冀城市群发展中显得尤为重要。基于此，为补充京津冀地区协同研究，运用熵权TOPSIS法来对京津冀地区农业产业协同发展分析研究，以此来观察产业链条对于京津冀城市群协同发展的影响。

二、指标体系及评价模型的构建

1.指标体系的建立

目前学术界提出的农业产业协同指标评价体系并未完全确定，内容各不相同，还未有一个标准性的模板获得学者们的广泛认可。所以本研究需要自行制定指标体系，在指标选取时遵循指标选取的系统性、导向性、科学性、可比性、一致性和全面性的原则。依据这些因素，从整体的角度设计选取出能够客观地反映出农业产业协同指标的评价体系。从协同潜力、协同投入能力、协同产出效益三方面来构建农业产业协同创新指标评价体系（A）。其中包括3个一级指标（B）和22个二级指标（C）（见表1）。

2.熵权法和TOPSIS法

（1） 熵权的基本原理

熵是描述系统混乱或者有序的量，熵值越大，说明系统越混乱，即系统有序程度越低，在综合评价中的权重越小，该数值越不重要，反之越重要。以此可以较为客观地确定出各个指标的权重，为综合评价提供思路。

（2） TOPSIS基本原理

TOPSIS是根据有限方案中的各个指标与最优目标的顺序先后确定的，它的基本思路是确定出标准化数据最值，再将各个指标与最值之间进行距离比较，得出一个新的数据。按照“正理想解”和“负理想解”来确定。新数据中数值大的评价对象较优，数值小的评价对象较劣。

3.农业产业协同指标评价模型的建立

令A为农业产业协同指标评价体系n个评价对象m个指标的初始矩阵，确定正向指标和逆向指标后选用归一化处理构建标准化矩阵。

（1）

其中xij表示第i个评价指标在第j年的原始数据，Zij表示第i个评价指标在第j年上的标准值，（i=1，2，3……m，j=1，2，3……n），m为指标数，n为年份数，0 ≤ Zij ≤ 1。

确定各评价指标熵权，算出信息熵fi，即第i个指标的熵值。

（2）

得到各个评价指标的熵值之后，用权重计算公式算出各个指标的熵权比重wi。

（3）

根据前两步的结果，将第i个评价指标在第j年上的标准值与权重相乘，令该矩阵为P。

（4）

根据第i个评价指标在第j年的评价数据确定出正负理想解。

（5）

（6）

计算各个评价指标与正理想解之间的距离和负理想解之间的距离。本模型采用欧氏距离法测算。

（7）（8）

根据第i个评价指标在第j年的评价数据来计算京津冀各地与理想解的相近程度Ci的值。

（9）

该公式取值范围为[0，1]，数值越大越接近于最优值。因此，可以按照各地与理想解的相对接近程度Ci的大小来对农业产业协同能力进行排序评价。

三、农业协同创新对我国区域经济增长影响的实证分析

1.数据来源

本文选用三地区的数据进行研究，样本区间为2008年-2018年。原始数据来源于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》和京津冀三地统计年鉴以及各地政府年度报告（2009-2019年）等。数据变量来源准确，并无缺失数据。根据可获得数据情况，进行实证分析。

2.熵权TOPSIS模型测算

按照第二部分的模型设定步骤，将选定原始数据进行标准化处理。将评价体系中的各项指标实现所有数据的归一化计算。将样本值全部处理为0-1之间的无量纲数据，再计算出每个评价指标的熵值和熵权（见表2）。之后对三地各个地区的优劣程度进行评价。

3.评价结果分析

（1） 农业产业协同指标总体分析

观察表2可知，各项指标熵权比重相差较大。故可分为三类，熵权大于0.2的指标判定为对京津冀地区农业产业协同指标评价体系的极重要指标，熵权在0.1-0.2范围的指标属于重要指标，小于0.1的判定为一般性指标。在分为这三大类的基础上，对各个指标进行深入分析。

①协同产出指标分析

首先，从表2可以看出，C13、C14和C18三个指标在农业产业协同产出指标层内的所占权重均大于0.2，所以第一产业增加值、农林牧渔业总产值和第一产业就业人员三项指标为极重要指标。C17在第二指标层内的熵权也高于0.1，为协同产出指标层不可忽视的因素。所以就业人数也是协同产出呈现上升趋势的重要指标。其他四项指标C11、C12、C15和C16熵权低于0.1，为一般性指标。根据模型分析结果可以看出，农业产业协同的不断投入可以提高农业收入，促进农业的发展，这些指标综合作用会使得社会整体水平提高。

②协同潜力指标分析

C21指标在潜力指标所在层的熵权高达0.27，属于极重要指标，其余各项指标熵权全部位于0.1-0.2之间，判定为重要指标，共同影响创新潜力指标层。技术市场成交额可以更为直观地增加地区农业产业协同的协同创新潜力，说明农业产业协同最关键的因素依然离不开科学技术的作用。而高等学校发表科技论文、高等农业院校毕业生人数、城镇登记失业率、专利申请数和专利授权数指标都不同程度地影响潜力层，且都属于重要指标，所以应重点关注，挖掘协同创新潜力。

③协同投入指标分析

观察表2可知，除C31、C33外其他指标均位于0.1-0.2之间，属于重要指标，而C35熵权指标大于0.2，为极重要指标，政府应重点加强对农业机械总动力的投入，以此来加强协同投入。而C34、C36和C37三项指标虽然位于0.1-0.2之间，但熵权均超过0.19，所以农作物播种面积、农业用电量以及有效灌溉面积这些投入均会大幅度影响该指标层，同样起着不可小觑的作用。科学技术支出熵权达到0.10554，是对农业产业协同不可忽视的一环。

（2） 各个地区农业产业协同指标分析

①北京市

北京市整体协同能力波动较稳定，总体处于上升状态且上升趋势稳定，北京市的潜力指标一直处于直线递增趋势，北京市不断挖掘创新潜力，说明该地区创新产出具有原创性，可通过潜力发展创新，也会从其他各个角度发展创新。而产出指标和投入指标的波动较平缓。潜力和投入的共同作用，使得产出一直平缓上升。由于我國众多环保政策的出台，农业机械体系也向着循环农业、生态农业的方向发展。北京市农业协同体系的几项关键性指标都得到了很好的体现，作为京津冀产业链的链条一环，具备通过农业带动价值提升的能力。

②天津市

天津市整体创新能力波动较大，总体处于急速上升态势，从三个大的指标可以看出，2008年到2018年天津市潜力指标和产出指标增速都很快，投入指标较平缓。创新潜力维持在0.36-0.628之间，略低于北京市，而产出能力和增速均高于北京，2018年产出指标已经达到0.803，较2008年增加了0.66。创新投入能力波动较大，2015年高达0.909，但2017年天津市的整体创新能力下降，与该年实施的各类农业大事件有关。

③河北省

河北省整体协同创新能力波动最大，三个指标上升幅度都较大，产出指标由2008年的0.033上升到2018年的0.961，潜力指标由0.077变为0.865，投入指标由0.123增长到0.633。近十一年来协同产出指标、协同创新潜力指标、协同投入指标上升幅度均高于京津，且一直处于平滑上升态势，2017年并未下降。

四、结论与建议

（1） 从京津冀三地区评价结果来看，北京市为产业链上游，应重点发挥带动能力，通过创新驱动发挥创新潜力来带动天津、河北的产业协同，要加大促进北京的创新驱动作用在天津和河北的孵化与转化，促进产业协同分工合作，形成产业链的上下游联动。当天津和河北对上游环节提出需求时，北京市应积极高效地对下游产业链主体进行供给。形成创新链、产业链、政策链、资金链的深度融合，通过发挥北京的龙头带动作用，提高京津冀产业链韧性。

（2） 河北省作为供应链一端，京津作为需求链一端，三者之间若想要形成完全闭合的产业链体系，那么，第一，京津两地还需要进一步与河北加强协同发展。京津应重点加强河北省之间建立供应链，进一步加强低端供给，满足京津地区的高端需求，充分利用三地地理优势健全京津冀区域产业链建设，从三地指标中的互补性来发展农业产业协同。第二，京津两地通过建立农业创新中心，加强双方合作，北京应专注技术的研发，而天津应侧重于技术的转化，以此在河北服务于两地的同时，让两地之间尽快形成产业链闭合状态，来完善京津冀产业分工格局。京津冀区域产业链可发展智慧农业、循环农业，最终可推动京津冀及整个环渤海地区发展。

参考文献：

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