-
开放科学(资源服务)标识码(OSID):
-
农村基础设施是农民生活与农业生产的保障和先决条件,是农村发展的基石,对于实现乡村振兴具有重要作用. 实践表明,改善农村交通基础设施,提高水利、电力和通信、医疗等农村基础设施建设水平,可以推动经济发展[1],提高居民收入[2],缩小贫富差距[3],促进农业的高质量和现代化发展[4]. 但是,受各地内生资源禀赋、经济发展水平及城乡耦合交互程度差异的影响,我国农村基础设施投资力度和建设水平区域异质性显著,区域发展不平衡和资源分配不合理的问题普遍存在[5],发达地区与欠发达地区农村基础设施建设水平以及城乡之间的基础设施建设水平呈分层态势[6],且差距逐渐增大[7].
现有关于农村基础设施建设水平异质性的研究可以分为空间维度视角和时间维度视角两类. 在空间维度,现有研究大都基于省域范围或区域范围[8-9],探究不同地域农村基础设施建设水平和投资现状的差异,且通常基于“东中西部”的区域划分标准[10],有研究表明,在农村基础设施投入、农村公共物品的供给水平等方面,中西部地区与东部地区存在较大的差距[11],且各地区内部不同地域也存在一定的组间差距[12]. 在时间维度,现有研究表明,各区域农村基础设施发展不协调的格局会产生“马太效应”[13],基础设施建设领先区域的资源、人才、技术和政策优势不断积累加强,会增大区域差距[14],还有研究探究了农村基础设施的投资效率变化[15-16],提出不同省份的乡村基础设施供给效率存在趋势差异性,且呈现出周期波动特征[17].
结合上述研究可以看出,农村基础设施建设状态和效率水平存在地区差距,且农村基础设施建设对本地区及邻近地区经济和产业发展存在正向溢出效应;另一方面,农村基础设施建设状态、效率具有明显的时段性,地域间内生和外生的交互作用,都会改变农村基础设施发展过程、格局和空间形态. 此前很少有文献将状态与效率、时间与空间置于同一框架下进行研究. 因此,本研究基于状态和效率两维视角,分析我国农村基础设施建设状态和效率的区域差异格局,揭示农村基础设施演进规律,探讨中国农村发展的区域差异及其成因,揭示不同区域因素的自我发展能力的外在动力和内生动力,并分析区域农村持续高效发展的关键要素,进而分析其演变态势、驱动力来源和影响机制.
全文HTML
-
本研究以我国省级行政区为基本单元,由于北京、上海的城镇化率高,西藏、新疆、内蒙古地区产业发展、地形条件和气候条件与其他省(自治区、直辖市)差异较大,考虑数据的可获得性,研究范围为除北京、上海、西藏、新疆、内蒙古和港澳台的26省(自治区、直辖市).
农村基础设施是为发展农村生产和保证农民生活而提供的公共服务设施的总称,是农村经济发展的物质基础. 参考相关文献和中国新农村建设的相关法规文件[13, 19],将农村基础设施分为4大类:第一类是农业生产必备的生产性基础设施;第二类是农村居民生活必需的生活性基础设施,包括水电和燃气等;第三类是生态环境建设基础设施,主要包括天然林资源、自然保护区等;第四类是为社会事业服务的社会发展性设施,主要包括社会保障和福利、医疗教育和环境保护等设施.
-
按照科学性、代表性、数据的可获得性原则,参考相关文献[13, 19],分别从生产性基础设施、生活性基础设施、社会发展性基础设施和生态环境性基础设施4个维度构建农村基础设施状态测度体系,以20个状态测度指标综合体现农村基础设施的建设水平. 农村基础设施建设状态测度指标的最终构建结果如表 1所示.
-
农村基础设施建设状态是上述4个维度的基础设施共同作用的结果,如式(1)所示:
式中,S1,S2,S3,S4分别表示4个维度的农村基础设施建设状态.
其中农村基础设施建设的生产性基础设施状态、生活性基础设施状态、生态环境性基础设施状态和社会发展性基础设施状态可以通过下述公式进行计算:
式中,Pij(i)表示被评价对象在各个维度下的指标j标准化后的值,ni表示各个维度的指标个数,wj(i)表示i维度下指标j的权重.
已有研究常通过主观赋权法或客观赋权法确定权重,本研究从客观的研究视角出发,采用熵权法确定农村基础设施状态测度指标的权重.
农村基础设施建设状态测度指标权重的具体计算步骤如下:
对数据进行归一化处理,计算Pij.
表 1中所示的农村基础设施状态测度指标体系中的评价指标均为正向指标,各指标数值归一化处理公式如下:
式中,xij表示第i个样本的第j个指标的原始数值,max(xj)和min(xj)分别代表指标j在所有样本中的最大值和最小值.
① 计算第j个指标在第i个样本数值的比重fij
② 计算第j个指标值的熵值ej
式中,
$k=\frac{1}{L n m}$ ,Ln为自然对数,m为样本总个数,0≤ej≤1.③ 计算第j个指标的差异性系数gj
④ 定义j个指标的权重wj
-
为测度农村基础设施建设投入产出效率,参考相关文献,从经济发展、教育水平和生活水平维度选取产出指标[17, 22-23],以人均农林牧渔业产值衡量经济发展水平,以农村居民人均可支配收入衡量生活水平,以6岁及以上人口专科及以上比例衡量教育水平,指标的最终构建结果如表 2所示.
-
(1) 超效率SBM-DEA模型
超效率SBM-DEA模型是SBM-DEA模型经改进和优化后的模型. 假设被评价的决策单元(DMU)为(x0,y0d,y0ud),由于在农村基础设施建设系统中,通过SBM-DEA进行评价可能出现多个决策单元(DMU)的农村基础设施建设效率ρ等于1的情况,因而可以通过超效率SBM-DEA方法对各有效决策单元(x0,y0d,y0ud)的农村基础设施建设效率进行进一步测度,以区分在SBM-DEA方法下效率评价结果等于1的决策单元,避免出现多个DMU的农村基础设施建设效率都等于1的情况. 超效率SBM-DEA模型基于生产可能性集合P\(x0,y0d,y0ud)对不同决策单元的效率进行测算,这一新的生产可能性集合的定义如式(8)所示:
ρ*表示农村基础设施建设系统中的决策单元(x0,y0d,y0ud)在超效率SBM-DEA方法下的效率评价值,如式(9)所示:
(2) Malmquist生产指数方法
超效率SBM-DEA能够评价某个时间节点不同决策单元(DMU)的农村基础设施建设效率,但不能反映一段时间内各决策单元(DMU)效率的动态变化情况. 因此,采用Malmquist生产指数模型分析评价时间段内不同决策单元(DMU)建设效率的动态变化情况.
基于DEA的Malmquist生产指数模型如下:
其中,假设
$\rho^t\left(x_j^t, y_j^{t d}\right) \text { 与 } \rho^{t+1}\left(x_j^t, y_j^{t d}\right)$ 分别代表决策单元DMUj在t时期和(t+1)时期的技术条件下,基于SBM-DEA方法,以t时间的投入和产出得到的效率评价值;$\rho^t\left(x_j^{(t+1)}, y_j^{(t+1) d}\right) \text { 与 } \rho^{t+1}\left(x_j^{(t+1)}, y_j^{(t+1) d}\right)$ 分别代表决策单元DMUj在t时期和(t+1)时期的技术条件下,基于SBM-DEA方法,以(t+1)时间的投入和产出得到的效率评价值. MPIj(t,t+1)表示决策单元DMUj在t到(t+1)时期内的农村基础设施建设效率动态变化,由式(10)计算得到,若MPIj(t,t+1)大于1,决策单元DMUj在t至(t+1)时期内的农村基础设施建设效率提升. -
本研究涉及的数据为2011-2020年省域面板数据,来源于《中国农村统计年鉴》 《中国城乡建设统计年鉴》 《中国水利统计年鉴》 《中国第三产业统计年鉴》 《中国教育统计年鉴》 《中国人口和就业统计年鉴》 《中国统计年鉴》.
1.1. 研究对象
1.2. 农村基础设施建设状态测度方法
1.2.1. 测度指标选择
1.2.2. 测度方法
1.3. 农村基础设施建设效率测度方法
1.3.1. 测度指标选择
1.3.2. 测度方法
1.4. 数据来源
-
应用构建的农村基础设施建设状态测度模型,对我国26省(自治区、直辖市)2011-2020年的农村基础设施状态进行了测度,结果如表 3所示.
时间维度上,农村基础设施建设状态水平整体持续提升. 2011-2020年,我国26省(自治区、直辖市)的农村基础建设状态在各个子维度及总体水平上都表现出逐年上升趋势,总体上看,2015年之前农村基础设施状态增长较为缓慢,2015年之后变化加速. 不同省份间农村基础设施建设状态的标准差一直在增大,“马太效应”进一步凸显.
空间维度上,东部地区农村基础设施建设状态水平持续领先. 2011-2020年,我国东部省份(天津、河北、辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南)农村基础设施建设状态平均值为0.377,我国中部省份(山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北)农村基础设施建设状态平均值为0.221,我国西部省份(广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏)农村基础设施建设状态平均值为0.240,总体表现为东部地区>西部地区>中部地区,江苏、浙江一带出现小范围农村基础设施建设高状态水平聚集区.
-
利用超效率SBM-DEA方法对农村基础设施建设进行静态效率测度,测度结果如表 4所示. 研究时间段内,我国不同区域省(自治区、直辖市)的农村基础建设效率存在着一定差异,东部地区的农村基础建设效率表现值领先于中部和西部地区,效率高的地区集中分布在东南沿海地区、东北地区.
基于DEA-Malmquist生产指数对农村基础设施建设效率进行动态分析,2010-2020年间我国26省(自治区、直辖市)的农村基础设施建设效率年均增长3.3%,总体呈上升趋势. 研究时间段内多数省(自治区、直辖市)的农村基础设施建设效率有了明显的提升,这些省市的MPI均值大于1;同时,也有部分省(自治区、直辖市)的农村基础设施效率在评价时间段内有所下降,例如福建、贵州、青海等省份,其农村基础设施建设效率的动态变化MPI评价值小于1,远低于全国平均水平. 整体而言,虽然不同省份规模效率和纯技术效率对综合效率的影响程度不同,但农村基础设施供给的技术进步对综合效率的提高起主要作用.
-
基于农村基础设施建设状态和农村基础设施建设效率两维视角,以状态和效率测度值的平均值为分界点,横坐标表示效率测度值,纵坐标表示状态测度值,原点坐标为平均值,第一象限表示“优状态-高效率”(HS-HE),第二象限表示“优状态-低效率”(HS-LE),第三象限表示“劣状态-高效率”(LS-HE),第四象限表示“劣状态-低效率”(LS-LE). 基于此,可将我国26省(自治区、直辖市)农村基础设施建设状态-效率水平分为4种类型,部分年份的类型甄别结果如图 1所示,各省份相应年份的类型及其变化如表 6所示.
-
研究期内处于这一象限类型的省市主要是天津、浙江、福建、广东和海南. 处于该象限的省市在研究时间段内的农村基础设施建设达到了较优的状态,同时建设过程中也能实现较高的效率. 上述省份分布在长三角、珠三角、环渤海等东部经济发达地区,呈组团式分布,这些地区区位条件优越,农业生产基础良好,也是人口和产业集聚之地. 同时这些沿海省份具有良好的经济和社会发展基础,工业化和城镇化进程较快,乡村发展水平较高,虽然人均灌溉面积相对较少,但是通过发展方式创新、农业生产结构调整等措施,实现了农村基础设施建设提质增效.
-
处于这一象限类型的代表性省份为江苏和山东. 江苏省农村经济发展处于全国领先水平,非农产业逐渐成为农村主体产业,由于人均耕地面积较低,且农村相关产业产值劳动力投入逐渐减少,第一产业生产总值呈现负增长. 山东省农村基础设施建设水平高,但农业基础略有欠缺,第一产业结构仍存在提升和调整空间,农村产业结构和农业发展保障能力有短板. 此外,受资金和技术影响,农民扩大再生产、增收创收仍存在较大困难.
-
这一类型省份主要分布在东北地区(辽宁、吉林、黑龙江)和中西部地区(湖南、重庆、四川、贵州和宁夏),地处东北平原、长江中下游平原、四川盆地和云贵高原. 由于城乡发展不平衡,城市对乡村带动不足,城乡基础设施建设网络联通和融合速度慢,导致城进乡衰,农村发展不充分,农业基础差,公共服务和基础设施供给欠缺. 东北地区耕地资源丰富,具备地形和土壤优势,农业规模化与商品化程度高,是重要的粮食主产区. 同时,区域内矿产资源丰富,工业基础较为雄厚. 而位于西部的重庆、贵州等省市是脱贫攻坚的重点区域,虽然农业发展的基础条件受制于自然环境,但通过土地整治、经济林木种植等措施,可有效提升农村基础设施的效率.
-
LS-LE型区域主要分布在西部甘肃、广西、陕西、云南和青海,以及中部、湖北、江西、安徽、山西、河北、河南,上述区域中的一些西部省份受区位条件和自然地理因素制约,地形破碎,地质灾害频发,生态环境脆弱,因此基础设施建设成本相对较高,而位于中部的部分省份则是传统农业大省,囿于经济发展水平,乡村基础设施建设外援动力有限,内生动力不足,整体基础设施建设水平较低. 区域尚未形成城乡功能耦合和相互作用,城乡发展差距较大,工业化和城镇化对农村的辐射和带动作用有限. 总体而言,该类型的区域自然资源禀赋不足,交通和区位条件处于劣势,农村基础设施建设薄弱,乡村发展受其内生动力不足和外援驱动力有限的双重制约.
-
选取农村基础设施建设类型变化具有代表性的地区分析其演化路径,各省级单位农村基础设施建设状态和效率随时间发展的趋势如图 2所示,以各省份当年测度值与当年平均值的差值为评价基础,横坐标为效率值,纵坐标为状态值,以0为坐标原点. 图 2显示了代表性地区2011-2020年状态及效率变化情况. 通过状态和效率两个维度的相对变化趋势,可以看出农村基础设施建设状态-效率类型变化有4条典型路径:①状态和效率水平都明显提升,将其命名为“质稳效高”型;②状态水平明显提升,效率水平有所退步,将其命名为“质稳效降”型;③状态水平提升相对放缓,效率水平有所提升,将其命名为“质缓效高”型;④状态水平提升相对放缓,效率水平相对退步,将其命名为“质缓效降”型.
① 路径一:质稳效高
路径一是以浙江、福建、四川和重庆为代表的“质稳效高”. 浙江除2012年外一直保持HS-HE型,福建在2015年和2016年退步为HS-LE型,之后一直保持HS-HE型,四川和重庆由LS-LE型实现“质效双提”转变为HS-HE型. 浙江和福建位于沿海地区,其良好的区位条件和产业经济发展水平,促进了农业资源的非农化转换、劳动生产率的提高和人均可支配收入的提升,产业结构优化升级,文化水平持续提高,为农村发展注入了极大活力,农村基础设施建设状态和效率水平一直高于全国平均水平. 四川和重庆地处西部,农村发展基础相对薄弱,但是二者作为全国统筹城乡融合发展的领先区域和经济产业改革试验区,积极践行了农村产权制度改革,同时由于劳动、资本和技术等要素聚集和转化,乡村地域系统得以转型,实现了城乡要素的有序流动和乡村产业驱动,乡村经济、社会和文化发展得到有力支撑,农村基础设施建设水平稳步上升.
② 路径二:质稳效降
路径二是以江苏、山东、湖北、广东为代表的“质稳效降”. 江苏省和山东省保持HS-LE型,湖北由LS-HE型变化为LS-LE型,广东省在2015年和2016年退步为HS-LE型,之后一直保持HS-HE型. 江苏和山东省经济发展较早,区位优越,农村基础设施状态水平远高于其他省份,但是城乡二元经济结构明显,农业组织相对落后,农业可持续发展后续动力不足,虽然经济农村经济和文化发展高于平均水平,但相对于其他省份农村基础设施产出效率较低. 而湖北等省份受惠于脱贫攻坚带来的农村基础设施建设提质增效,但因城镇辐射能力欠缺、经济结构单一和产业转型不力等原因,外部带动能力欠缺,同时由于乡村地域土地资源利用的集约水平下降,内生动力不足,乡村经济文化可持续发展亟待提高,导致研究期间农村基础设施产出效率相对下降. 广东省在研究初期农村基础设施投入产出效率高于平均水平,早期处于HS-HE型,但是由于乡村地域存在资源利用与配置效率低、城乡区域发展不平衡等问题,农村基础设施持续投入带来的边际效用递减,表现为农村基础设施投入产出效率相对降低.
③ 路径三:质缓效高
路径三是以天津、山西、辽宁、吉林为代表的“质缓效高”,这些省市状态水平相对降低但是效率水平明显提升,天津市维持HS-HE型,山西省由LS-LE型转变为LS-HE型,辽宁省除2016年外维持LS-HE型,吉林省维持LS-HE型. 天津和辽宁基础设施相对完善,山西和吉林农村基础设施状态水平低于平均水平,这些省市基础设施建设状态水平有所提升但速度放缓,同时由于发展了现代化农业,改善了人居环境,促进了产业融合发展和农产品增收创收,使得乡村人居、产业和空间融合,也助推乡村经济、生活和文化的发展. 此外,人均可支配收入和受教育程度的提高,使得农村基础设施低投入也能带来相对较高的效益产出.
④ 路径四:质缓效降
路径四是以广西、河南、陕西、青海为代表的“质缓效低”,这些省份在研究时间段属于LS-HE或LS-LE型. 此类省份乡村发展水平相对较低、农业发展相对落后、农村建设基础差,存在产业结构单一、交通闭塞、信息不畅等问题,导致农村基础设施建设相对缓慢,在灌溉面积、供电设施、道路建设、排水管道、网络建设、教育设施、环境保护和自然保护等方面表现较差,自身的农村地域功能不足,由此导致劳动力流失,农民增收与创收难度大,城乡内生发展动力不足. 此外,由于回波效应,生产要素向其周围更为发达的地区集聚,导致农村落后地区收缩,逐渐出现要素流失、土地撂荒和建设破败等现象,经济文化发展缓慢,导致了农村基础设施状态水平增长缓慢,投入产出效率低下.
-
将相应省份的区域属性、2011年及2020年农村基础设施建设状态-效率类型、演变路径类型等信息绘制桑基图,如图 3所示,用以刻画各省级单位农村基础设施建设状态-效率二维演化规律.
由图 3可以看出,长时间维持HS-HE和LS-LE两种类型的情况较为常见,长期处于HS-HE型的地区主要分布在东部沿海地区,长期处于LS-LE型的地区主要分布在中西部地区. 而HS-LE型和LS-HE型难以长时间保持不变,是农村基础设施建设水平的过渡状态. 从发展路径来看,效率通常作为演化的先行因素,从较低水平的类型升级变化为更高水平的类型,往往是“低效”先演化为“高效”,“高效”稳定发展一段时间,实现“质变”,进而转化为HS-HE型,如以重庆为代表的“质稳效高”型地区,先转换为LS-HE型,再经过一段时期的高效率发展,成果逐步积累,达到从量变到质变,实现农村基础设施建设状态的质量提升,转换为HS-HE型. 而少数具有特殊资源优势的地区,如安徽实现了农村基础设施建设状态的快速提升,由LS-LE型转化为HS-LE型;从水平较高类型向水平较低类型转变的过程,通常也是先由“高效”退步为“低效”,如江苏在研究期内农村基础设施建设状态稳步提升,但效率退步,湖北、宁夏由LS-HE型退步为LS-LE型,表现为“质稳效降”型,而状态水平发展放缓通常不会造成农村基础设施建设水平类型改变.
2.1. 农村基础设施建设状态水平测度结果
2.2. 农村基础设施建设效率水平测度结果
2.3. 农村基础设施建设状态-效率水平分析
2.3.1. HS-HE(优状态-高效率)型
2.3.2. HS-LE(优状态-低效率)型
2.3.3. LS-HE(劣状态-高效率)型
2.3.4. LS-LE(劣状态-低效率)型
2.4. 农村基础设施建设状态-效率二维演化路径识别与规律分析
2.4.1. 演化路径识别
2.4.2. 演化规律分析
-
2011-2020年,我国农村基础设施建设状态水平持续上升,东部沿海地区上升幅度大于中西部地区,农村基础设施建设状态在东、中、西部地区呈现明显的差异性. 我国不同区域的农村基础建设效率水平亦存在一定差异,效率高的地区集中分布在东南沿海地区、东北地区和中部地区. 依据农村基础设施建设状态和效率两维视角,我国农村基础设施建设水平可以划分为“优状态-高效率”(HS-HE)、“优状态-低效率”(HS-LE)、“劣状态-高效率”(LS-HE)、“劣状态-低效率”(LS-LE)4种类型. 基于不同省份在研究时段内状态-效率二维演化规律,可以划分为“质稳效高” “质稳效降” “质缓效高”和“质缓效降”4条典型的演化路径,效率通常作为类型变化的先行因素,部分HS-HE型地区会出现“效率”维度的退步,转变为HS-LE型地区;部分LS-LE型地区会转变为LS-HE型地区;LS-LE型地区升级转型的主要路径是转变为LS-HE型,少数具有特殊资源条件和外部经济带动优势的地区会转变为HS-LE型,对于LS-LE型地区,首先转变为LS-HE型或HS-LE型,进一步升级转变为HS-HE型是较为可行的发展路径.
-
农村基础设施建设水平区域发展不平衡,可采用集群式发展战略,加强发达区域对周边区域的带动作用,实现城乡和乡乡间统筹发展和联动发展,缩小区域差距. 在进行基础设施投资时可以增强农村基础设施投资的公平性,对低状态水平和高效率水平地区适当增加投入,可以缩小区域差异,促进区域间均衡发展,避免农村发展的“马太效应”,实现区域、城乡间的协调发展和公平发展.
对于HS-HE型省份,可以优化区域空间布局,推进城乡发展一体化,利用自然资源禀赋和区位优势,实现农村经济产业多元化发展,通过空间优化搭建城乡相融和要素互动、功能契合的“城市+乡村”格局,不断优化农村居住空间、产业结构,丰富乡村文化内涵,提高资源利用率,推进乡村发展与生态环境建设有机融合,实现农村经济、社会、文化及环境的协调和可持续发展,推进乡村由多功能乡村地域系统向城乡融合交互系统转变.
对于HS-LE型省份,应该立足资源条件和区位优势,促进现代农业产业化和智慧化发展,构建现代农业生产和经营体系,促进农业发展增质增效,推动农业供给侧结构改革,促进农业产业多元化发展,推动产业增效和农民增收,创新农村土地经营方式,优化农业和农村空间布局,推动城乡要素平等交换和自由流动,推动工农互促城乡发展.
对于LS-HE型省份,应该积极推动普适共享的农村基础设施和公共服务设施落地生效,强化乡村发展的基础设施支撑,推进乡村产业结构的转型升级和产业链的优化与强化,促进城乡要素流动、资源交换、产业互联和经济互动,打破城乡分散化和两级失衡现象,实现公共服务设施由城乡两极分化格局向城乡空间融合格局发展,加速农业现代化与农村城镇化进程.
对于LS-LE型省份,应该增加基础设施建设投入,补齐农村公共服务设施短板,增强农村建设发展弱项,提高区域协同建设能力. 通过城镇带动和自有资源禀赋“双轮驱动”,通过基础设施功能提升和产业结构调整双侧支撑推动农村产业发展;优化农业基础设施配置,改善农业生产条件,立足于乡村人地系统,激发农村产业发展的新动力,因地制宜培育乡村发展新动能,实现城乡融合发展与乡村发展转型升级.