第一章 绪论
2.2 国内研究现状及趋势
相对于国外研究而言，国内有关农村产业融合发展的研究起步较晚，研究阶段也较为清晰，以 2015 年中央一号文件的出台为界限进行划分，2015 年之前的研究相对较少，而且也很零散。2015 年中央一号文件出台后，研究呈“爆炸式”的增长趋势，主要集中在农村产业融合发展的内涵，现状、问题及对策，驱动机制，发展模式，典型经验借鉴以及发展水平评价等方面，也有部分学者围绕农村产业融合发展的带动效应展开了探索。
2.2.1 农村产业融合发展内涵研究
国内最早对产业融合进行研究的学者有江登斌(1994)，他主要从突破点、聚焦点、着力点、支撑点四个方面出发提出多元经济融合理论[47]，这标志着农村产业融合发展研究在国内稍露头脚。受日本“六次产业化”的影响，国内学者结合中国的具体实际对农村产业融合发展进行了初步研究和探讨，大致围绕以下几个方面展开：（1）整体论：农村产业融合发展就是通过技术渗透、要素重组在农业产业内部形成新的产业整体（何立胜、李世新，2005[48]；孙中叶，2005[49]）。（2）过程论：主要代表学者有王昕坤（2007）、梁伟军（2011），两位学者较为一致认为农村产业融合发展就是农业不同行业内部通过创新，重新整合结为一体、形成新产业的过程[50,51]。（3）目标论：学者们认为农村产业融合的最终目标就是为了实现产业链延伸、促进农民增收、实现三次产业协同发展以及农业农村的繁荣（马晓河，2015[52]；国家发展改革委宏观院和农经司课题组，2016[53]；赵霞、韩一军等，2017[54]；孟秋菊，2018[55]；陈赞章，2019[56]）。（4）性质论：宗锦耀（2015）研究认为农村产业融合发展实则是一种新型农业经营方式[57]。（5）结果论：该观点认为农村产业融合的结果就是要促进资源、技术和市场需求等要素在农村集聚，进而实现生产要素的优化和调整，来创造一种形式价值体，实现三次产业融合发展。（姜长云，2015[58]；胡伟斌、黄祖辉，2018[59]）；（6）分工理论：主要代表学者是苏毅清（2016），在分工理论视角下，农村产业融合发展是指农业内部所存在的细分产业，通过与二、三产业的细分产业进行融合渗透，进而形成的社会生产的产业间分工在农村实现内部化[60]。
甘肃省农村产业融合发展评价思考目录
第三章 甘肃省农村产业融合发展的基础条件
1农村产业融合发展的优势(Strength)
1.1 自然资源丰富
甘肃省地处中国西部，幅员辽阔，横跨亚热带、暖温带和温带三个气候区，生物多样性明显 [105]。自然资源丰富，其中，土地资源方面：全省现有土地总面积 42.58 万平方公里，全国排名第七，2018 年全省拥有农业用地 1854.27 万公顷，耕地面积 537.42 万公顷，土地利用率达到 56.93%；全省现有各类林地面积 396.65万公顷，草地资源总面积 1575.29 万公顷①。矿产资源方面：全省矿产资源较为丰富，根据甘肃省 2017 年度《矿产资源年报》，全省已探明各类矿产 180 种（含亚矿种），且甘肃省现有 10 种已查明的矿产资源储量排名全国第一，38 种矿产资源排名位居全国前 5。水资源方面：甘肃省 2018 年拥有水资源的总量为 354.9亿立方米，地表水资源量为 345.6 亿立方米，地下水资源量为 167.3 亿立方米，人均水资源量为 1345.7 立方米②。植物资源方面：截止 2018 年，甘肃省现有林地总面积 1046.35 万公顷，森林面积 509.73 万公顷，森林覆盖率达到 11.33%，草原总面积 1790.42 千公顷，湿地面积 1693.9 千公顷。此外，甘肃省不仅拥有丰富的野生植物资源和动物资源，而且还拥有独具特色的西部自然风光和丰富的历史文化资源，对促进农村产业融合发展提供了有利的基础资源条件。
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第五章 甘肃省农村产业融合发展效率测度
1 指标体系构建与研究方法
1.1 指标体系构建及数据来源
目前，关于农村产业融合发展的投入和产出数据，国家层面尚没有公开的考核指标，而且从国家到地方的各级统计年鉴目前尚未将农村产业融合发展的数据纳入统计年鉴或统计公报。因此，为科学、客观、准确地测量甘肃省农村产业融合发展的效率水平，本文在参考李玲玲等［91］学者研究的基础上，充分考虑甘肃省农村产业融合发展的实际情况和指标数据的可得性，并综合多位农业经济管理专业领域内的教授和专家的意见，对指标体系进行了进一步的改进，最终确定了5 个投入产出指标。其中，投入指标 1 个，用农林水事务支出来代表农村产业融合发展的投入要素指标；产出指标的选择主要包括 3 个方面 4 个具体指标，三个方面分别为经济效率指标、社会效率指标以及生态效率指标，以农林牧渔服务业总产值、单位面积粮食总产量为经济效率的产出指标，农民人均可支配收入为社会效率的产出指标，单位耕地农业增加值为生态效率的产出指标，构建了甘肃省农村产业融合发展效率测度的投入产出指标体系。
该研究数据主要来源于历年《甘肃发展年鉴》，2017-2019 年耕地面积数据来源于《甘肃省自然资源公报（2017-2019 年）》。
1.2 研究方法 1.2.1 DEA-BCC 模型
美国科学家 Charnes, Cooper and Rhodes 等[123]于 1978 年提出了数据包络分析法(DEA)，它是一种“面向数据”的数量分析法。该方法的基本原理是以线性规划为主要方法，基于已有的样本数据，来产生相对应的生产边缘函数，从而实现对多个投入和多个产出评价单元 DMU 的绩效评价，或者对决策单元的相对效率进行评价的一种数学方法。该模型可较为理想的反映评价对象的特征，在分析多投入多产出的复杂数据时具有一定优势，在经济发展效率、农业生产效率评价研究等方面应用较为广泛[124]。DEA 模型的评价方法和类型多样，较为经典的有CCR、BCC 和 SBM 等模型，其中，BCC 模型适用于现实中规模报酬可变的情形。就农村产业融合发展而言，其规模存在递增或递减的情况，我们更加重视在各类投入要素既定的前提下，获得更多的农村产业融合发展效益。即以最少的投入获得最大的产出。
表 5-1 甘肃省农村产业融合发展效率的时间变化
第七章 研究结论及对策建议
1 研究结论
农村产业融合发展是推动乡村产业兴旺、培育乡村新经济增长点的重要手段，也是实现我国农业农村现代化目标的重要途径，推进农村产业融合发展已成为我国农业现代化发展的一项重要国策。本文在国内外已有文献梳理的基础上，确定了本文的研究选题和思路，通过对农村产业发展相关概念的界定和理论基础的论述，明确了农村产业融合发展的概念和内涵。在此基础上，以甘肃省为例，对甘肃省农村产业融合发展的基础条件进行了分析，本文的核心部分是：研究和构建了农村产业融合发展评价指标体系，采用熵值法和变异系数法、耦合协调度模型以及障碍度判断模型对甘肃省农村产业融合发展水平、耦合协调性和障碍因子进行了深入分析和探讨。然后，采用 DEA-BCC 模型、Malmquist 指数和地理探测器模型对甘肃省农村产业融合发展的效率水平和影响因素进行了研究。最后，结合前文研究内容分析，提出了促进甘肃省农村产业融合发展的对策建议。主要研究结论如下：
（1）甘肃省农村产业融合发展具有自然资源丰富、产业基础良好、农村经济发展水平不断提高、农业科技应用水平逐步提高的优势；存在农业基础设施不完善、劳动力文化水平低且老龄化、自然灾害频发、农业信息化水平落后的劣势；国家和省级政府的高度重视、农户参与意愿强烈、社会资本投资热情高涨、国内外已有的成功经验为甘肃省农村产业融合发展提供了发展机遇；但也面临市场竞争激烈、协同推进机制不健全、农民组织化程度低、农业生产成本不断提高的威胁。
（2）从纵向角度看，2009-2018 年，甘肃省农村产业融合发展水平总体呈持续向好的健康发展态势。从横向角度看，与其他经济发达地区相比，甘肃省农村产业融合发展的总体水平不高，发展速度有待进一步提升，目前正处于稳定发展阶段。就农村产业融合发展的结构特征来看，考察期内，农业产业链延伸水平、农业多功能性发挥水平、农业服务业融合发展水平和生态效益水平均呈波动增长态势，且四者发展趋势近似于斜“Z”字型，经济效益水平呈波动增长态势，发展趋势近似于倒“W”型，社会效益水平呈持续增长态势。
参考文献（略）
