中国作为拥有五千多年历史的农业大国，农业现代化仍然是建设社会主义现代化国家这一任务中最艰巨繁重的任务，也是进一步实现乡村振兴战略的历史必然要求。十四五时期，以习近平同志为核心的党中央再次提出农业问题是中国现代化建设进程中的重中之重，要从提高农业质量效益和竞争力、实施乡村建设行动、健全城乡融合发展机制以及实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接四个方面入手，促进农业高效发展、乡村宜居宜业、农民富裕富足，农业、农村、农民，即“三农”的高质量发展 [ 1 ] 。

目前针对农业现代化的评价方法多种多样，谢会强 [ 2 ] 等利用非参数核密度估计(KDE)、Moran’s Ⅰ指数和Dagum基尼系数分析其时空演化特征及区域差异。程刚和闫胜奎 [ 3 ] 采用超效率MinDS模型测度中国农业农村现代建设效率，并借助Dagum基尼系数及其分解方法全面揭示和识别中国农业农村现代化建设效率的区域差异及其来源。常艳花 [ 4 ] 等对中国农业现代化发展水平的区域差异、动态演进规律和特征及其趋势进行预测。张俊婕 [ 5 ] 利用熵权TOPSIS法综合测度中国30个省份的农业农村现代化发展水平，并借助探索性空间数据分析法、障碍度测算法开展时空特征和障碍因子分析。刘益诚 [ 6 ] 等基于熵值法的PROMETHEE法对中国30个省份2011~2020年的农业高质量发展水平进行测度，对影响因素进行实证分析。刘鹏凌 [ 7 ] 等利用AHP-熵权法对2014~2019年中部六省农业高质量发展水平进行综合评价；赖欢 [ 8 ] 等运用熵值权重法分析江西省现代农业发展水平。节亚楠 [ 9 ] 利用熵权法测度黄河流域农业发展水平。冉果 [ 10 ] 以重庆市智慧农业为研究对象，运用因子分析法等对重庆市智慧农业发展现状展开论述分析。刘琪 [ 11 ] 对江苏省77个县域的休闲农业发展水平进行了综合评价，提出了具有针对性的优化策略。

理论意义：① 综合评价中国农业现代化水平，运用综合评价法、莫兰指数等科学方法评估中国及各省(区、市)农业现代化水平，将丰富中国农业现代化水平评价理论体系。② 基于一级指标对中国农业现代化类型进行分类，为分析各地区农业现代化水平差异提供新的视角。本课题的研究范式可以推广到乡村振兴的其他测度研究领域。

现实意义：① 实现农业现代化是建设现代化农业强国的必要条件，综合评价中国农业现代化水平，分析各指标对中国农业现代化水平的影响程度，有助于更好地推进农业现代化的进程。② 中国作为一个幅员辽阔的农业大国，各地区之间地理环境以及经济基础有着很大差异，分析中国以及各地区农业现代化测度水平，探究影响农业现代化水平的因素及差异来源，对准确把握中国及各区域农业现代化发展水平、为不同地区制定相应的政策，进一步推进农业现代化的建设，具有重要的现实意义。

本研究旨在构建代表性较强、涵盖面较广的中国农业现代化发展的评价指标体系。为此，本文利用文献计量分析方法筛选出相关文献中最常用的评价指标，从农业结构、农业生产、农业经营、农业治理和农村生活等五个维度构建农业现代化评价指标体系，对农业现代化水平进行测度研究，并结合相关数据分析各地区农业现代化的差异及原因，旨在全面剖析中国农业现代化发展的现状和问题。

本节计算了中国31个省区市2000~2021年的现代化水平指数，并画出如图2所示的折线图。

图2. 中国省域农业现代化水平指数折线图

从图2可以看出，中国31个地区的农业现代化水平总体上呈上升趋势，这得益于在20世纪九十年代到2010年这段时期，农村土地流转市场开始发展，各地区开始推行化肥、农药以及农用塑料薄膜的使用，推动了土地生产率。另一方面，农业发展的动能发生了转变，各地区农业的机械投入量也大幅度增加，大多数地区的农业朝着提高劳动生产率为主的模式转变。其中，2000~2010年前后，山东省的农业现代化水平位居全国最高的位置，山东省作为中国农业第一大省，其农林牧渔总产值(第一产业)连续十几年位于全国第一，农产品出口连续二十年位于全国第一。江苏省和福建省的农业现代化水平也一直处于全国较高的位置，原因是这几个地区地处中国沿海，其灌溉技术与经济水平位于全国较高的水平。

2010年左右，上海市的农业现代化水平超过了山东省，跃居全国第一。可能得原因是上海的农业“小”而“精”。作为全国经济与现代化最发达的地区之一，上海的农业虽然占比比较少，但上海的耕地都被精心耕种，没有土地抛荒。另外，从折线图中可以看出，甘肃省、云南省、以及青海省的农业现代化水平一直处于较低的位置。原因可能在于这几个地区地处中国内陆，其经济水平与科技发展都相对较差，导致其农业产量较低，农业生产规模与方式也缺乏科技性。其中，以甘肃省为例，甘肃省位于中国西北内陆，大部分地区常年干旱且多风沙，农业发展的基础条件较弱，农业以及化肥的供应不能满足农业发展的需要，水利发展也比较滞后，农业发展的技术和根本理念比较落后。

本节从农业结构、农业生产、农业经营、农业治理、农村生活五个维度分别测算了31个省域2000~2021年的现代化水平，全面揭示了中国农业现代化发展的区域差异。为了进一步了解各地区农业现代化水平的突出优势和短板，从时间维度上对五个维度的现代化水平进行叠加，并分别画出31个地区的现代化水平类型雷达图，如表5所示。从表中可以看出，福建省、湖南省等11个省区市的农业现代化类型为逐渐失衡型，农业现代化水平由单一因素主导；云南省、四川省等9个省区市的农业现代化类型为结构维持型，影响这些地区农业现代化水平的突出优势随时时间的推移依旧突出，其短板环节仍然相对薄弱；贵州省、广西省等11个省区市的农业现代化类型为渐趋均衡型，影响这些地区农业现代化水平的主导因素从单一因素向多元因素过渡，并且这些地区的农业现代化类型也逐渐趋于均衡发展。其中，福建省、甘肃省等9个省区市的农业现代化类型为结构引领型，其农业结构具有明显优势；湖北省、江苏省等7个省区市的农业现代化类型为生产引领型，这些地区的水利化程度、电气化程度以及机械化程度在全国范围内处于较高的水平；经营引领型的地区比较少，典型的有海南省，海南省作为旅游大省，其在农产品经营方面也具有明显的地理性优势；云南省、广西省等10个省区市的农业现代化类型为治理引领型，这些地区在治理方面表现出明显的优势；广东省和上海市属于生活引领型，其农村人们生活质量相对较高；辽宁省和江西省为综合发展型，各一级指标对农业现代化水平的影响比较均衡。总的来说，中国各省域农业现代化水平从时间维度上总体呈现出渐趋失衡的态势，主要为生产引领型和治理引领型。

表4. 中国31个省区市LISA聚类结果总结表

表5. 中国省域农业现代化类型划分

本文基于农业结构、农业生产、农业经营、农业治理、农村生活五个一级指标(18个二级指标)构建了中国农业现代化发展水平指标体系，运用熵权法对2000~2021年中国农业现代化水平进行了测度研究，得出中国以及31个省区市农业现代化发展水平。利用Geoda软件画出LISA聚类地图，考察了中国农业现代化水平的空间集聚特征，并将31个省区市按照五个一级指标对农业现代化发展类型进行分类，揭示中国农业现代化发展的区域差异。

从2000~2021年全国农业现代化发展水平来看，中国农业现代化水平总体呈上升趋势，但有三个低谷。一是2003年非典肺炎肆虐中国，受SARS影响，农民收入会减少，因此当时各行业都收到了影响导致下降；二是2008年的亚洲金融危机，此次世界范围内的金融危机对中国农业以及农村经济产生了不利的影响，导致农业经济在国民经济中的份额下降，中国农业现代化水平大幅度下跌；三是2018年上半年，国内自然灾害频发，农作物受灾面积1241.4千公顷。2019年至2020年期间新冠肺炎是导致现代化指数下降的直接原因。从省域农业现代化水平变化来看，山东省、江苏省、上海市和福建省的农业现代化水平一直处于全国较高的位置；甘肃省、云南省、以及青海省的农业现代化水平一直处于较低的位置。总体而言，东部地区要比西部地区的农业现代化水平高，且地区差异较大，表明中国农业现代化水平有待进一步提升。

从农业现代化水平空间集聚特征来看，2000~2021年间，中国31个省区市的农业现代化具有一定的空间正向聚集关系，且莫兰指数值呈现出增长的趋势，表明中国农业现代化水平的空间自相关性在增强。从LISA聚类结果可以看出中国农业现代化水平基本上呈现东部高–高聚集和底部低–低聚集两种特点，一是地理环境和历史遗留问题的不同；二是政策和资源的分配不均衡；三是科技水平和技术应用的发展程度存在差异。

从农业现代化类型来看，中国各省区市农业现代化类型可分为结构引领型、生产引领型、经营引领型、治理引领型、生活引领型以及综合发展型6个类型。总体而言，中国各省域的农业现代化水平呈现出渐趋失衡的态势，主导类型为生产引领型和治理引领型。

根据31个省市区农业现代化类型的雷达图可以看出，2003和2008年中主要下降的指标是农业治理和农业经营两部分，2018和2019年主要是农业结构和农业经营。因此主要针对农业治理、农业经营和农业结构这三个指标提出相关建议。

对于农业治理，建议各地区政府或农业从业者将资源倾向于化肥。同时，适当减少农业耗水量，可以在保证农业生产需要的水量的情况下，采取一水多用、节约用水等方式减少农业耗水量。

对于农业经营，建议重点关注农林牧渔服务业效率和经营管理能力，即扩大农林牧渔服务业产值和提高管理人员的综合素质，有助于提高农业经营指标水平。

对于农业结构，应该减小农产品进出口的比例，这需要国家以及各地区政府发展出自给自足的农业产业结构，通过合理分配农业种植物种类及数量，优化农业结构，进一步实现农业进口最小化。同时，与其他农业发展较弱的国家达成战略合作，通过向这些国家出口农产品的方式提高中国的农产品出口数量，进一步提高农业产业占比。