中国农林牧渔业人口规模与产值规模的地理集散比较

程前昌

(湖北民族学院生物科学与技术学院,湖北恩施445000)

中国农林牧渔业人口规模与产值规模的地理集散比较

程前昌

(湖北民族学院生物科学与技术学院,湖北恩施445000)

将信息熵指数分解为相对信息熵指数和绝对信息熵指数,以利于不同时空尺度横向差异与纵向差异的有效比较,并构造聚集度指数来直观反映中国农林牧渔业均匀分布状态所占的比例。20余年中,除个别年份外,全国、地带内和地带间农林牧渔业的绝对信息熵指数和相对信息熵指数起伏都不大,保持了较平稳的态势;全国、地带间及地带内的聚集度皆在70%以上,中国农林牧渔业呈现出小集中大分散的格局,而产值分布比从业人口分布更均衡。最后,通过劳动生产率区位商来描述从业人口与产值的对应关系。

农林牧渔业;人口规模;产值规模;相对信息熵;绝对信息熵;聚集度指数

近年来,农业、农村、农民等区域发展问题备受关注,相关研究不断涌现。这些研究成果主要有:地区间农业劳动生产率的差距[1];农村剩余劳动力转移的区域差异[2];农村劳动力非农就业的性别差异[3];农民工流动的区域差异[4];农村区域经济差距[5];农民生活质量差异[6];农村劳动力所受教育的区域差异[7];农民综合素质的区域差异[8];农村金融发展的区域差异[9];财政支农的区域差异[10];农村综合发展水平的区域差异[11]、区域粮食生产格局[12],但是,对农林牧渔业本身的地理集中与分散情况却未进行过任何分析,毋庸置疑,农林牧渔业是农村经济活动的主体,搞清楚其地理空间分布格局是研究三农问题和区域发展问题不容忽视的内容,很有必要对农林牧渔业的地理集中与分散情况进行计量对比分析。

1 研究方法

数据源自1986—2005年中国及各省域统计年鉴。2005年后,统计部门未对省际间农林牧渔业的具体从业人数进行完整统计,这无疑带来了一些缺憾。1988年前广东包含海南的数据,1997年前四川包含重庆的数据。因缺港、澳、台的数据,故只以其余31个省级行政区域作为研究的基本地理单元。采取传统三大地带划分法:东部包括京、津、冀、辽、沪、苏、浙、闽、鲁、粤、琼、桂12个省域;中部包括内蒙古、晋、吉、黑、皖、赣、豫、鄂、湘9个省域;西部包括渝、川、黔、滇、藏、陕、甘、青、宁、新10个省域。可比价或当年价计算都无差别,现采用当年价格计算。选用信息熵指数作为研究方法,因为信息熵指数可测度空间信息的不确定性,描述行业专业化水平,见公式(1)。实际上,这得出的是一个绝对值,可称其为“绝对信息熵指数”,它用于同一空间尺度的纵向比较是没有问题的,若进行不同空间单元的横向对比就会得出虚假结论,因为熵值受空间个数的影响,难以在不同空间尺度间进行有效的横向比较,这就需要一个相对值,陈彦光已构造城市土地利用的均衡度公式J= H/lgN[13],其实这也算是一个相对信息熵,文中的相对信息熵指数见公式(2)。

式中:0≤H≤lgN,H为绝对信息熵指数,H值越大,表示绝对熵越大,即越分散均衡,反之,则越集中,若活动现象完全集中在一个地区则是0,若均匀分布在每一个地区则是lgN;Pi为第i个地区的某行业从业人口或产值所占比重;N为地区个数;a为任意底数。

式中:0≤Hr≤ulgN/N,Hr为相对信息熵指数,Hr值越高,表示相对熵越大,即越分散均衡,反之,则越集中,若活动现象集中在一个地区则为0,若均匀分布则为ulgN/N;Pi,N与a的含义同上;u为可根据实际需要调整的系数,以防Hr值过小而不便观测,这里取u=10。

为了能反映到底有多大比例的经济活动规模相当于均匀分布的状态(这里指区域个数,暂不考虑面积大小),因此,构造了聚集度指数(A),见公式(3)。

或

式中:0≤A≤100%,A越大表示与均匀分布越接近,若A=x%,则表示相当于有x%的活动现象(这里指农林牧渔业产值和从业人口)接近于均衡分布。

2 区域差异

2.1 全国总体的集中与分散

(1)中国农林牧渔业从业人口与产值的区域差异略有扩大;除1997年的小突变外,其余时段则变化和缓;从业人口与产值的绝对信息熵分别由1986年的1.3079, 1.3382减小到2005年的1.3027,1.3142,相对信息熵也分别从1986年的0.894,0.915缩小到2005年的0.873, 0.881。(2)从业人口与产值的聚集度指数都在86%～91%之间,即全国有不少于86%的从业人口和产值接近于均衡分布,而产值比从业人口的地理分布还均衡。

2.2 地带间的集中与分散

2.2.1 地带间绝对信息熵值比较。(1)1997年前,绝对信息熵由大到小依次是中东部产值、中东部从业人口、东西部产值、中西部产值、东西部从业人口、中西部从业人口,1997年后,除东西部从业人口的熵值高于中西部产值和从业人口外,其余层次均无明显变化。(2)除1997年中东部从业人口与产值及东西部从业人口的熵值有较明显波动外,其他熵值始终在1.05～1.25之间,基本呈平行直线状向前推移。

2.2.2 地带间相对信息熵值比较。图1表明:(1)1997年前,从业人口和产值的相对信息熵由大到小分别是中西部产值、中西部从业人口、中东部产值、中东部从业人口、东西部产值、东西部从业人口,1997年后,除东西部从业人口的熵值已超过东西部产值外,其余熵值的阶梯顺序并未改变。(2)相对信息熵变化不大,该值在0.52到0.64内,基本是水平延伸;除1997年后的东西部外,产值的熵值一直比从业人口要大;东西部从业人口和产值的相对差都大于中东部和中西部。

图1 地带间的相对信息熵值(1986—2005年)Fig.1 The relative information entropy between zones from 1986 to 2005

2.2.3 地带间产业聚集度比较。从图2可发现:(1)中东部产值、中东部从业人口、中西部产值、中西部从业人口、东西部从业人口、东西部产值聚集度指数已由1986年的93.534%,91.504%,90.243%,86.571%, 85.487%,87.331%变化到2005年的93.298%, 90.666%,90.619%,90.463%,88.251%,86.426%, 1997年后聚集度指数具有一定层次性,只是中西部从业人口聚集度的位次小有浮动。(2)从业人口与产值的集聚度指数皆高于85%,地理均衡分布程度都高于85%,除1997年后的东西部外,产值总是比从业人口分布均衡。

图2 地带间的产业聚集度(1986—2005年)Fig.2 The aggregation index between zones from 1986 to 2005

2.3 地带内的集中与分散

2.3.1 地带内绝对信息熵值比较。(1)1986年以来,除2004年和2005年西部产值的绝对信息熵低于西部从业人口外,熵值由高到低依次是东部产值、东部从业人口、中部产值、中部从业人口、西部产值、西部从业人口。(2)西部产值和从业人口的绝对差都高于东、中部。1997年西部产值和从业人口的熵值波动稍大,其他地带内的熵值则平稳地保持在0.65～1.05之间。

2.3.2 地带内相对信息熵值比较。据图3可知:(1) 1986—2005年,相对信息熵由高到低依次是中部产值、中部从业人口、西部产值(除2004年后)、西部从业人口、东部产值、东部从业人口,具有较明显的层级。(2)东、西、中部的相对信息熵由小到大依次递增,从业人口的熵值一般小于产值,只有2004年后西部从业人口的熵值大于产值;熵值始终较平缓地保持在0.75～1.05内。

图3 地带内的相对信息熵值(1986—2005年)Fig.3 The relative information entropy i n the zone from 1986 to 2005

2.3.3 地带内产业聚集度比较。从图4来看:(1)20余年中,中部产值、中部从业人口、东部产值、东部从业人口、西部产值(除2004年后)、西部从业人口的聚集度由大到小按位序递减,其相应的聚集度指数分别由1986年的95.332%,91.015%,89.006%,87.335%, 77.978%,72.015%发展为2005年的94.578%, 91.161%,89.262%,86.112%,83.640%,84.709%。(2)三大地带内的产业聚集度始终保持在70%以上,说明有不少于70%的产值和从业人口接近于均衡分布状态,而且各地带内产值的均衡状态普遍高于从业人口。

图4 地带内的产业集聚度(1986—2005年)Fig.4 The aggregation index in the zone from 1986 to 2005

3 从业人口与产值的对应关系

若农林牧渔业的从业人口与产值存在很好的对称关系,即两者严格按照一定的比例关系递增或递减,那么两种指标的计算结果必定毫无二致。但是,上文所述,从业人口与产值并非完全对称,无论是全国总体,还是地带间和地带内,两者规模分布的均衡程度总有差别。现构造劳动生产率区位商Q(表1)来反映两者之间的对应关系。其公式为

式中:Mi表示第i省的农林牧渔业产值;Pi表示第i省的农林牧渔业从业人口。如果Qi大于1,说明产业在区域i的劳动生产率相对较高,如果Qi小于1,则相反。

从表1看出:(1)1986年,劳动生产率区位商高于2的只有上海市,大于1的有京、津、内蒙古、辽、吉、黑、苏、鄂、粤(含海南)、新10个省域,低于0.5的有桂、黔、滇3个省域,其余大部分省域(四川包含重庆)的区域商介于0.5～1这个范围。(2)2005年,劳动生产率区位商高于2的有北京和上海,大于1的有津、冀、内蒙古、辽、吉、黑、苏、浙、闽、鲁、琼、新12个省域,低于0.5的有晋、黔、滇、藏、陕、甘、青7个省域,其余少部分省域的区域商介于0.5～1这个范围。(3)东、中部省域的劳动生产率普遍高于西部,西部只有新疆的区位商大于1,但区位商低于0.5的省域则全部位于西部。劳动生产率的两极差距明显,但不少省域的区位商值较相近,大多数区位商介于0.5～1.5,差距不太大。

表1 省际间农林牧渔业劳动生产率的区位商(1986—2005年)Tab.1 The location entropy of different provinces from 1986 to 2005

根据区位商,在综合考虑省际间劳动生产率的发展趋势的基础上,可将中国农林牧渔业产值规模和从业人口规模的对应关系划分为4种地域类型(表2)。将区位商大于等于2的称为高劳动生产率省域;将区位商小于2且大于等于1的称为较高劳动生产率省域;将区位商小于1且大于等于0.5的称为较低劳动生产率省域;将区位商小于0.5的称为低劳动生产率省域。

表2 产值规模和从业人口规模所对应的劳动生产率地域类型划分(1986—2005年)Tab.2 Geographical type of labor productivity from 1986 to 2005

4 结语

(1)绝对信息熵和相对信息熵描述的结果并不一致,因为不同空间单元的绝对信息熵不可直接进行有效对比,只有相对信息熵才可进行不同地理空间的有效比较。熵值都表明20年来地带间、地带内及全国农林牧渔业产值和从业人口的区域差异变化较小,中国农林牧渔业呈现出“小集中大分散”的较合理格局。

(2)为准确反映农林牧渔业产值和从业人口之间的对应关系,构造了劳动生产率区位商,发现两者所对应的劳动生产率高低差距确实存在,这也说明在现实中,用单一的产值或从业人口来描述某一产业的区域差异情况是不全面的。

(3)文中未研究农林牧渔业产值和从业人口所构成的综合规模的地理集中与分散情况,也未考察地理集中与分散的成因以及对农村居民收入增长的作用方式,这是有待解决的问题。有关统计部门应继续对省际农林牧渔的从业人口数据进行完整统计,这对进一步探讨农林牧渔业的发展问题大有用处。

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The Geographic D istribution of Population and Output Scale on Agriculture-Forestry-Stockbreeding-Fishery in China

Cheng Qianchang
(College of B iological Science and Technology,Hubei University forN ationalities,Enshi445000,China)

In order to conduct an effective comparison between horizontal and vertical differences in different spatial and temporal scales,information entropy index can be decomposed into relative and absolute information entropy index.In spite of this,they also can’t reflect the specific degree in centralization or decentralization,therefore,constructed the aggregation index to illustrate the degree of geographical balance on Chinese agriculture-forestry-stockbreeding-fishery.Study shows that except for a few years,most of the absolute and relative information entropy index have no significant change in national level,between regions and in the regions.In addition,the largest absolute differences are in regions,the largest relative differences are between regions.The aggregation index are allmore than 70%between regions and in regions.In national level,the aggregation index is above 86%.The pattern of Chinese agriculture-forestry-stockbreeding-fishery can be described as large dispersion and s mall concentration.Besides,output scale ismore balanced than population size.Finally,the author uses location quotient of labor productivity to analyse the relationship between population size and output scale.

agriculture-forestry-stockbreeding-fishery;population size;output scale;relative information entropy;absolute infor mation entropy;aggregation index

book=0,ebook=130

F319.9

:A

:1003-2363(2010)05-0118-05

2009-09-25;

:2010-07-08

程前昌(1983-),男,重庆长寿人,助教,硕士,主要从事中国城乡发展规划与区域发展规划研究,(E-mail)chengqianchang@126.com。