全国统一大市场建设背景下西南地区农村产业融合水平测度及路径研究

付长余; 黄秋晨; 孙维; 赵鸭桥

doi:10.12371/j.ynau(s).202210056

全国统一大市场建设背景下西南地区农村产业融合水平测度及路径研究

——基于区域协作的视角

doi: 10.12371/j.ynau(s).202210056

1.
云南农业大学经济管理学院，云南昆明 650201
2.
云南农业大学云南省高原特色农业产业研究院，云南昆明 650201

基金项目: 云南省教育厅省院省校教育合作人文社会科学项目“乡村振兴背景下云南省边疆民族地区田园综合体发展研究”（SYSX202014）；云南省教育厅科学研究基金项目“防止耕地‘非粮化’背景下洱海流域农业产业升级路径研究”（2022Y308）

详细信息

作者简介:
付长余（1997— ），男，山东菏泽人，硕士研究生，主要从事农村发展、高原农业产业研究

通讯作者:
赵鸭桥（1966— ），男，云南昆明人，博士，研究员，主要从事农村发展、农业经济研究

人口信息来自国家统计局《第七次全国人口普查公报（第三号）》。
根据国家自然资源部及各省（市、自治区）自然资源厅发布的第三次全国国土调查数据测算。
农林牧渔总产值计算方法按照《中国农村统计年鉴（2021）》口径计算，包括农业产值、林业。
中图分类号: F 327
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出版历程
- 收稿日期: 2022-10-24
- 录用日期: 2022-12-09
- 修回日期: 2022-12-09
- 网络出版日期: 2022-12-28
- 刊出日期: 2023-04-15

The Measurement and Path of Rural Industry Integration Level in Southwest China under the Background of National Unified Market Construction：Based on the Perspective of Regional Cooperation

1.
College of Economics and Management, Yunnan Agricultural University, Kunming 650201, China
2.
Yunnan Plateau Agricultural Characteristic Industry Research Institute, Yunnan Agricultural University, Kunming 650201, China

摘要

摘要: 基于区域协作的视角，选取农村产业融合行为、融合效应以及融合可持续性三个方面，构建农村产业融合综合评价指标体系，综合测度全国与西南四省（市）农村产业融合水平。选取全国与西南四省（市）2015—2020年的面板数据，运用熵值法和TOPSIS相结合的方法，并进行实证对比分析。发现西南四省（市）农村产业融合水平显著低于全国平均水平，但增长速度较为明显；西南四省（市）整体融合水平从高到低依次为重庆市、四川省、贵州省、云南省，增速由高到低依次为贵州省、云南省、四川省和重庆市。最后，西南四省（市）在农村产业融合上具有较强互补性，结合全国统一大市场的建设背景，为西南地区农村产业融合发展提出建议。
- 全国统一大市场 /
- 农村产业融合 /
- 融合路径 /
- 熵值TOPSIS法 /
- 西南地区
Abstract: Based on the perspective of regional collaboration, the three aspects of rural industrial integration behavior, integration effect and integration sustainability were selected, and a comprehensive evaluation index system for rural industrial integration was constructed, and the level of rural industrial integration between the country and the four southwestern provinces (cities) was comprehensively measured. The panel data from 2015 to 2020 in the country and four southwestern provinces (cities) were selected, and the method of combining entropy value method and TOPSIS was used to conduct empirical comparative analysis. It is found that the level of rural industrial integration in the four southwestern provinces (cities) is significantly lower than the national average, but the growth rate is obvious. The overall integration level of the four southwestern provinces (cities) is Chongqing, Sichuan, Guizhou and Yunnan from high to low, and the growth rate is Guizhou Province, Yunnan Province, Sichuan Province and Chongqing Municipality from high to low. Finally, the four southwestern provinces (municipalities) have strong complementarity in rural industrial integration, and put forward suggestions for the integrated development of rural industries in southwest China in combination with the construction background of the national unified market.
- national unified large market /
- rural industrial integration /
- fusion path /
- Entropy TOPSIS method /
- Southwest China
注释:

1) 人口信息来自国家统计局《第七次全国人口普查公报（第三号）》。

2) 根据国家自然资源部及各省（市、自治区）自然资源厅发布的第三次全国国土调查数据测算。

3) 农林牧渔总产值计算方法按照《中国农村统计年鉴（2021）》口径计算，包括农业产值、林业。

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图 1 农村产业融合TOPSIS理想点接近度

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表 1 农村产业融合发展评价体系

一级指标（A）	二级指标（B）	指标名称（C）	权重	性质
农村产业融合行为（A₁） 0.5007	农业产业链延伸（B₁） 0.1577	一产增加值占GDP比率（C₁）	0.0340	负
		农民人均农林牧渔业总产值（C₂）	0.0276	正
		农民人均农产品加工业产值（C₃）	0.0270	正
		规上企业农产品加工业主营业务收入占农林牧渔业总产值比率（C₄）	0.0230	正
		家庭农场带动农户程度（C₅）	0.0394	正
	农业多功能性发挥（B₂） 0.1775	休闲农业产值占农业总产值比率（C₆）	0.0564	正
		乡村旅游收入同比增长率（C₇）	0.0137	正
		农民人均乡村旅游收入（C₈）	0.0268	正
		农村人均用电量（C₉）	0.0732	正
	农业服务业融合（B₃） 0.1655	农林牧渔服务业占总产值比率（C₁₀）	0.0335	正
		农村互联网普及率（C₁₁）	0.0287	正
		农村人均公路通车里程（C₁₂）	0.0430	正
		单位耕地农业机械动力（C₁₃）	0.0267	正
		农民每万人专业合作社数量（C₁₄）	0.0869	正
农村产业融合效应（A₂） 0.3304	农民增收与就业促进（B₄） 0.1203	农民人均可支配收入（C₁₅）	0.0213	正
		农民非农收入比率（C₁₆）	0.0175	正
		农民人均消费支出占收入比率（C₁₇）	0.0275	负
		农村居民消费结构优化程度（C₁₈）	0.0208	正
		农民非农就业人员比率（C₁₉）	0.0101	正
	农业增效（B₅） 0.0859	单位面积农业产值（C₂₀）	0.0333	正
		单位面积粮食产量（C₂₁）	0.0253	正
		劳均一产增加值（C₂₂）	0.0236	正
	农村经济繁荣（B₆） 0.0567	农业资本生产率（C₂₃）	0.0288	正
		农户非农固定投资比率（C₂₄）	0.0086	正
		农民最低生活保障人数比率（C₂₅）	0.0169	负
	城乡融合发展（B₇） 0.0675	城乡居民收入比（C₂₆）	0.0157	负
		城乡居民支出比（C₂₇）	0.0221	负
		城镇化率（C₂₈）	0.0268	正
农村产业融合发展可持续性（A₃） 0.1689	科技金融贡献程度（B₈） 0.0585	单位农业产值信贷支持度（C₂₉）	0.0223	正
		农业保险深度（C₃₀）	0.0227	正
		农业科技进步贡献率（C₃₁）	0.0110	正
	农业生产资料利用（B₉） 0.1104	耕地节水灌溉面积比率（C₃₂）	0.0402	正
		每万亩耕地化肥使用量（C₃₃）	0.0251	负
		地膜覆盖率（C₃₄）	0.0204	负
		每万亩耕地农药使用量（C₃₅）	0.0200	负

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表 2 农村产业融合发展综合评价水平

区域	2015	2016	2017	2018	2019	2020
全国	0.49509	0.48197	0.51868	0.54093	0.60398	0.63286
西南平均	0.32477	0.32271	0.35899	0.39758	0.46317	0.48963
重庆市	0.43604	0.44359	0.49529	0.52573	0.58068	0.60231
四川省	0.41603	0.41216	0.44152	0.48325	0.55505	0.58912
贵州省	0.25888	0.24856	0.28955	0.34176	0.43783	0.45366
云南省	0.24052	0.22884	0.26780	0.29821	0.34446	0.34889

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表 3 农村产业融合发展测量结果

区域	年份	农村产业融合行为（A₁）			农村产业融合效应（A₂）				农村产业融合发展可持续性（A₃）
区域	年份	农业产业链延伸（B₁）	农业多功能性发挥（B₂）	农业服务业融合（B₃）	农民增收与就业促进（B₄）	农业增效（B₅）	农村经济繁荣（B₆）	城乡融合发展（B₇）	科技金融贡献程度（B₈）	农业生产资料利用程度（B₉）
全国	2015	0.0856	0.0753	0.0697	0.0842	0.0367	0.0378	0.0328	0.0319	0.0411
	2016	0.0910	0.0812	0.0400	0.0788	0.0395	0.0379	0.0353	0.0346	0.0437
	2017	0.0946	0.0874	0.0399	0.0900	0.0423	0.0376	0.0378	0.0411	0.0479
	2018	0.1029	0.0891	0.0391	0.0843	0.0457	0.0397	0.0413	0.0460	0.0529
	2019	0.1159	0.0958	0.0740	0.0774	0.0546	0.0369	0.0441	0.0486	0.0568
	2020	0.1251	0.0884	0.0797	0.0790	0.0616	0.0347	0.0522	0.0522	0.0600
西南平均	2015	0.0377	0.0377	0.0603	0.0509	0.0203	0.0260	0.0233	0.0217	0.0467
	2016	0.0452	0.0439	0.0377	0.0458	0.0261	0.0269	0.0261	0.0235	0.0475
	2017	0.0528	0.0528	0.0357	0.0521	0.0302	0.0274	0.0304	0.0282	0.0495
	2018	0.0618	0.0572	0.0437	0.0534	0.0361	0.0313	0.0318	0.0323	0.0501
	2019	0.0764	0.0642	0.0867	0.0452	0.0462	0.0261	0.0383	0.0304	0.0497
	2020	0.0953	0.0557	0.0830	0.0461	0.0566	0.0283	0.0451	0.0263	0.0533
重庆市	2015	0.0679	0.0496	0.0800	0.0688	0.0344	0.0303	0.0477	0.0209	0.0364
	2016	0.0748	0.0736	0.0607	0.0637	0.0431	0.0259	0.0471	0.0180	0.0366
	2017	0.0858	0.0970	0.0599	0.0707	0.0436	0.0244	0.0497	0.0267	0.0375
	2018	0.0948	0.0940	0.0718	0.0718	0.0519	0.0242	0.0530	0.0308	0.0334
	2019	0.1053	0.0915	0.1215	0.0631	0.0647	0.0229	0.0559	0.0267	0.0289
	2020	0.1214	0.0918	0.1205	0.0608	0.0766	0.0186	0.0620	0.0198	0.0308
四川省	2015	0.0534	0.0522	0.0754	0.0546	0.0363	0.0301	0.0328	0.0293	0.0519
	2016	0.0618	0.0568	0.0480	0.0488	0.0420	0.0305	0.0361	0.0342	0.0538
	2017	0.0682	0.0636	0.0418	0.0506	0.0467	0.0352	0.0405	0.0378	0.0571
	2018	0.0806	0.0724	0.0547	0.0483	0.0534	0.0362	0.0413	0.0375	0.0588
	2019	0.0966	0.0810	0.1034	0.0404	0.0641	0.0303	0.0474	0.0326	0.0594
	2020	0.1253	0.0791	0.0919	0.0431	0.0754	0.0290	0.0544	0.0262	0.0647
贵州省	2015	0.0114	0.0207	0.0755	0.0556	0.0041	0.0148	0.0041	0.0069	0.0658
	2016	0.0192	0.0247	0.0409	0.0479	0.0123	0.0204	0.0065	0.0115	0.0652
	2017	0.0268	0.0364	0.0397	0.0568	0.0172	0.0158	0.0112	0.0188	0.0668
	2018	0.0346	0.0389	0.0520	0.0623	0.0215	0.0177	0.0138	0.0333	0.0678
	2019	0.0477	0.0516	0.1003	0.0581	0.0303	0.0168	0.0246	0.0391	0.0694
	2020	0.0625	0.0324	0.0861	0.0643	0.0392	0.0203	0.0351	0.0426	0.0712
云南省	2015	0.0042	0.0182	0.0710	0.0557	0.0053	0.0273	0.0062	0.0215	0.0311
	2016	0.0104	0.0231	0.0436	0.0509	0.0090	0.0283	0.0096	0.0223	0.0318
	2017	0.0193	0.0276	0.0473	0.0632	0.0130	0.0256	0.0144	0.0242	0.0333
	2018	0.0275	0.0294	0.0480	0.0639	0.0177	0.0388	0.0140	0.0241	0.0349
	2019	0.0437	0.0325	0.0879	0.0449	0.0279	0.0280	0.0218	0.0227	0.0349
	2020	0.0523	0.0206	0.0727	0.0430	0.0379	0.0392	0.0264	0.0184	0.0384

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