云南水產養(yǎng)殖綜合生產能力研究

云南水產養(yǎng)殖綜合生產能力研究

施 珮,袁永明*,張紅燕,賀艷輝

(中國水產科學研究院淡水漁業(yè)研究中心/農業(yè)部淡水漁業(yè)和種質資源利用重點實驗室，江蘇無錫 214081)

摘要以云南省1992～2012年的水產養(yǎng)殖綜合生產能力為研究單元，從自然資源、飼料供給、漁業(yè)生產現(xiàn)狀、農業(yè)基礎、漁業(yè)科技支撐、生態(tài)環(huán)境等6個方面對云南省水產養(yǎng)殖綜合生產能力進行綜合評估，運用因子分析法從19個指標變量中提取可解釋92%信息的3個主成分因子；并分別定義為基礎生產力量特征因子、綜合環(huán)境質量特征因子、成災度特征因子；運用回歸法完成主成分因子和綜合得分的計算和排名，并用熵權法驗證結果的合理性。結果表明，2012年云南水產養(yǎng)殖綜合生產能力最強，1992年水產養(yǎng)殖綜合生產能力最弱。據(jù)此，提出了提高云南水產養(yǎng)殖綜合生產能力的具體對策和建議。

關鍵詞水產養(yǎng)殖；綜合生產能力；因子分析；熵權法

中圖分類號S965.1

基金項目現(xiàn)代農業(yè)產業(yè)技術體系專項(CARS-49)。

作者簡介施珮(1988-)，女，安徽宣城人，助理研究員，碩士，從事漁業(yè)經(jīng)濟與漁業(yè)信息研究。*

收稿日期2015-04-28

Research on Comprehensive Production Capacity of Aquaculture in Yunnan

SHI Pei ,YUAN Yong-ming*,ZHANG Hong-yan et al (Key Laboratory of Freshwater Fisheries and Germplasm Resources Utilization,Ministry of Agriculture,Freshwater Fisheries Research Center,Chinese Academy of Fishery Sciences,Wuxi,Jiangsu 214081)

AbstractTaking the Yunnan comprehensive production capacity of aquaculture from 1992 to 2012 as the evaluation unit,the comprehensive production capacity of aquaculture was evaluated from the aspects of natural resource,supply capacity of feed,current status of fishery production,agricultural foundation,technology support,and ecological environment.Extracting three common factors from the 19 evaluation indicators with the method of factor analysis,which can explain almost 92% of the variable information,and can be attributed to the basic production force factors,comprehensive environmental quality factors and disaster degree factors.Regression method is used to calculate and rank the composition factors and composite scores.With the entropy method,the results can be more reasonable.The result show that the strongest comprehensive production capacity is 2011,and the weakest comprehensive production capacity is 1992.Finally,we give some concrete countermeasures and advice to improve the Yunnan comprehensive production capacity of aquaculture from the results.

Key words Aquaculture; Comprehensive production capacity; Factor analysis; Entropy method

我國是世界上水產綜合養(yǎng)殖歷史最悠久、經(jīng)驗最豐富、養(yǎng)殖模式和種類最多的國家。2012年水產養(yǎng)殖總產量約為5 394萬t，位居世界首位，占世界總產量的59.64%。國內各地區(qū)由于地理環(huán)境的差異，在水產養(yǎng)殖的品種和產量上也大有不同。研究區(qū)域自然環(huán)境特征，定量分析、評價水產養(yǎng)殖綜合生產能力，能夠幫助了解區(qū)域水產養(yǎng)殖發(fā)展的現(xiàn)狀，對因地制宜地發(fā)展水產養(yǎng)殖，提高水產養(yǎng)殖業(yè)生產水平具有非常重要的作用。

云南省位于我國西南邊陲，東臨廣西、貴州，北面四川，與緬甸、老撾、越南等國家接壤，地勢呈北高南低，南北海拔高度相差6 663.6 m，加之全省境內多山，復雜的地理環(huán)境使得云南水系較多，河流縱橫，水資源豐富。同時，溫度隨山脈高度的上升而降低，地區(qū)南北溫差大，全年降水充沛。這樣的地理環(huán)境和氣候環(huán)境使得云南擁有豐富的淡水資源，全省有600余條河流，水資源總量位居全國第三，是淡水漁業(yè)發(fā)展的必選地區(qū)之一。

云南擁有以高原特色為主的淡水漁業(yè)，水產養(yǎng)殖歷史悠久，很多的專家學者對水產養(yǎng)殖展開了相關的研究，田樹魁等對云南省水產種質資源保護區(qū)建設進行了分析，并介紹了云南土著魚類的馴化情況[1]；鐘文武等在對云南淡水漁業(yè)環(huán)境的現(xiàn)狀進行分析的基礎上，提出了漁業(yè)環(huán)境保護的對策建議，并建立了漁業(yè)環(huán)境的監(jiān)測網(wǎng)[2]；鄭奕等采用數(shù)據(jù)包絡分析方法對我國我國近海捕撈與遠洋漁業(yè)能力和能力利用度進行了系統(tǒng)計算和分析[3]。目前，以區(qū)域為研究對象，縱向地對區(qū)域水產養(yǎng)殖綜合生產能力進行研究的文獻較為貧乏。筆者以云南省水產養(yǎng)殖綜合生產能力為研究對象，選用因子分析法獲得水產養(yǎng)殖綜合生產能力值[4-5]，再使用熵權法進行計算[6-8]，對因子分析法的計算結果進行驗證，以獲得科學、可靠的結果，并提出提高水產養(yǎng)殖綜合生產能力的對策建議，以期為水產養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展提供理論支撐。

1指標選取、數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1評價指標體系的建立水產養(yǎng)殖綜合生產能力的影響因子較多，很多指標數(shù)據(jù)難以獲取，且對綜合生產能力的影響情況不易進行量化?；谥笜讼到y(tǒng)的完整性、客觀性、量化可行性及數(shù)據(jù)可獲取性等指標選取原則，綜合相關文獻的研究結果[9-11]，該研究從自然資源、飼料供給、漁業(yè)生產現(xiàn)狀、農業(yè)基礎、漁業(yè)科技支撐、生態(tài)環(huán)境等6個方面研究水產養(yǎng)殖綜合生產能力的評估。云南水產養(yǎng)殖綜合生產能力評價指標體系見表1。

1.1.1 自然資源。自然資源是水產養(yǎng)殖生產能力的先決條件。水是水產養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的首要條件，云南省水域較多，但地形較為復雜，高原山地起伏縱橫，居住人口相對集中，使得很多水域資源沒有得到開發(fā)和利用，而水產養(yǎng)殖對水域的依賴非常大，并且也會對水資源、土壤造成一定程度的污染，從而影響附近居民的生活和工作，因此良好的自然條件和充足勞動力是發(fā)展水產養(yǎng)殖的有利條件。該研究選擇區(qū)域水面面積、區(qū)域土地面積和區(qū)域總人口數(shù)來表征自然資源情況。

1.1.2飼料供給。水產養(yǎng)殖需要充足、良好的飼料供給。水產養(yǎng)殖的食料不僅僅只是水產飼料，還包括各種飼料原料。小麥是比較常見的水產飼料能量型飼料，肉類等是較為常見的蛋白質飼料，云南水產飼料資源相對短缺，是否能充分地供應這些飼料原料會對水產養(yǎng)殖產生必要的影響。故確定水產飼料生產量、人均肉類占有量、人均谷物占有量來衡量云南飼料供給能力。

1.1.3 漁業(yè)生產現(xiàn)狀。漁業(yè)生產現(xiàn)狀是水產養(yǎng)殖發(fā)展的前提和依據(jù)，它能體現(xiàn)區(qū)域水產養(yǎng)殖的水平，并為以后的發(fā)展指明方向。養(yǎng)殖面積能體現(xiàn)區(qū)域水產養(yǎng)殖的規(guī)模，漁業(yè)產值和產量則體現(xiàn)了區(qū)域水產養(yǎng)殖水平。該研究選擇水產品總產量、漁業(yè)人口、漁業(yè)產值、漁業(yè)比重、養(yǎng)殖面積和人均收入等6項影響指標來評估漁業(yè)生產現(xiàn)狀。

1.1.4農業(yè)基礎。農業(yè)基礎是水產養(yǎng)殖發(fā)展不可忽視的因素之一。良好的農業(yè)基礎能推進水產養(yǎng)殖的不斷繁盛。該研究構建的指標系統(tǒng)使用人均水面占有量和農業(yè)人口來表征云南的農業(yè)基礎。

1.1.5漁業(yè)科技支撐。漁業(yè)科技是水產養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的強有力保障。發(fā)展科技關鍵在人。地區(qū)相關技術人員的能力能反映地區(qū)水產養(yǎng)殖的技術水平，可以降低水產養(yǎng)殖病害發(fā)生時的損失率，從而提高從業(yè)人員的水產養(yǎng)殖利潤。該研究選用水產推廣機構人員數(shù)和技術人員比例作為衡量漁業(yè)科技支撐的影響因子。

1.1.6生態(tài)環(huán)境。水產養(yǎng)殖一直以來深受環(huán)境的影響，隨著水產養(yǎng)殖模式開始轉向集約化、城市工業(yè)化的方向推進，環(huán)境問題對水產養(yǎng)殖帶來的影響越來越突出。生態(tài)環(huán)境越好的地方越有利于水產養(yǎng)殖，該研究選用廢水排放總量、固體廢物產生總量和養(yǎng)殖成災率3項指標來表征地區(qū)水產養(yǎng)殖生態(tài)環(huán)境的好壞。

表1　云南水產養(yǎng)殖綜合生產能力評價指標體系

注：廢水排放總量、固體廢物產生總量為逆指標。

1.2數(shù)據(jù)來源水產養(yǎng)殖綜合生產能力的指標數(shù)據(jù)主要來源于《云南統(tǒng)計年鑒》、《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國飼料工業(yè)年鑒》、《中國漁業(yè)年鑒》等，部分數(shù)據(jù)來源于云南省環(huán)境狀況公報。該研究選取云南省1992～2012年為研究單元，縱向地對云南省21年的水產養(yǎng)殖綜合生產能力進行量化評估。表1中各指標變量擁有不同的計量單元和計量單位，部分指標為經(jīng)過單獨運算獲得。同時，漁業(yè)產值和人均收入2項指標在所包含的價值量上會隨著年份的差異而出現(xiàn)較大變化。該研究將這2項指標同時轉化為1992年物價指數(shù)下的數(shù)值，避免因物價等因素所帶來的影響。

1.3研究方法

1.3.1指標標準化處理。為消除量綱的影響，需要對指標進行標準化處理[12]。

對于逆指標，采用取負值的辦法進行指標的正向化處理，公式如下：

X′=-X

(1)

當指標的正向化完成后，采用目前廣泛使用的Z-score法作為數(shù)據(jù)標準化方法，標準化公式為：

(2)

1.3.2因子分析。運用主成分分析方法提取綜合生產能力的影響因子，并運用回歸法計算因子得分系數(shù)，計算公式為：

Fij=∑αmj·Xmj

(3)

式中，i表示評估云南省水產養(yǎng)殖綜合生產能力的年數(shù)；j為提取的公因子數(shù)；m為評價體系中的19個變量；Fij為第i年在第j個公因子上的得分；amj為第m個變量在第j因子上的得分；Xmj為第j個因子在第m個變量上的標準化值。

1.3.3綜合生產能力評價方法。綜合各公因子的得分系數(shù)值，將各因子的方差貢獻率作為權重，通過加權平均的方式計算水產養(yǎng)殖綜合生產能力值，計算公式為：

(4)

式中，F(xiàn)i為1992～2012年的水產養(yǎng)殖綜合生產能力值；Wj為公因子方差貢獻率;Fij為各因子得分。

2結果與分析

2.1綜合生產能力影響因子的提取SPSS是目前受到廣泛認可和使用的統(tǒng)計學分析軟件之一，該研究使用IBM SPSS statistics 19[13-15]進行因子分析，將數(shù)據(jù)標準化處理后的云南21年的19個指標數(shù)據(jù)作為模型輸入量，以獲得的各指標變量之間的相關系數(shù)，對各變量之間存在的相關性進行判斷。經(jīng)過KMO法和巴特利特球度檢驗，進而分析該數(shù)據(jù)是否適宜作因子分析。若KMO值越接近0，則表明變量之間相關性弱，且不適宜作因子分析；相反，若KMO值越接近1，則表明變量間相關性強，且適宜作因子分析。KMO法與巴特利特法的檢驗結果顯示，KMO=0.679>0.5，Bartlett的球度檢驗的概率值為0.000，因此，該體系中的19個變量適宜作因子分析。

采用主成分分析為因子提取的方法，以特征值大于1的因子為公共因子，可獲得2個特征值，鑒于其累計方差貢獻率未達到90%，故綜合二者考慮，最終提取3個特征值，如表2所示。

表2　解釋總方差

由表2可知，所得3個主成分方差貢獻率均高于5%，累計貢獻方差達到了92.632，即這些主成分因子可解釋原始數(shù)據(jù)的92.632%，通過這3個因子對區(qū)域水產養(yǎng)殖綜合生產能力進行評價是合理的。

基于某些變量在個別因子負載高，在其他因子負載低，故使用方差最大化的方法進行因子旋轉，以期讓3個公因子將原始指標載荷解釋得更加明顯。公因子旋轉后的載荷矩陣如表3所示：第一主成分的貢獻率為78.433%，經(jīng)過方差最大正交旋轉，在水產品總產量、漁業(yè)人口、漁業(yè)產值、漁業(yè)比重、養(yǎng)殖面積、人均收入、人均水面占有量、農業(yè)人口、水產推廣機構人員數(shù)和技術人員比例等指標上的負荷因子均超過0.6，這10個指標涵蓋漁業(yè)生產現(xiàn)狀、農業(yè)基礎和漁業(yè)科技支撐3個方面，因此該主成分可近似解釋為區(qū)域水產養(yǎng)殖基礎生產力量特征因子(F1)。

第二主成分貢獻率為9.065%，經(jīng)過方差旋轉后主要在區(qū)域水面總面積、區(qū)域土地總面積、區(qū)域總人口、水產飼料產量、人均肉類占有量、人均谷物占有量、廢水排放總量和固體廢物產生總量幾個指標上負荷較大，可反映區(qū)域水產養(yǎng)殖綜合環(huán)境質量特征因子(F2)。

第三主成分經(jīng)方差旋轉后在養(yǎng)殖成災率上負荷較大，可表征區(qū)域水產養(yǎng)殖成災度特征因子(F3)。

表3　旋轉后的因子載荷矩陣

2.2因子得分系數(shù)使用回歸法將3個公共因子分別表示為19個指標變量的線性組合，利用公式(3)計算3個公共因子得分系數(shù)，由此得到1992～2012年各公因子得分曲線(圖1)。

由圖1可知，反映水產養(yǎng)殖綜合生產能力值的主成分F1在2012年最高，1992年最低，呈逐年上升趨勢。說明云南省水產養(yǎng)殖基礎生產力量在不斷的改善和提高中。隨著改革開放的步伐加快，科技和人才逐漸受到了政府和人們的重視，科技力量不斷提高，人才力量日漸雄厚，使得云南水產養(yǎng)殖基本生產條件越來越好，養(yǎng)殖產量越來越高。表征云南省水產養(yǎng)殖綜合環(huán)境的主成分F2則在1992年最高，2011年最低，基本呈現(xiàn)波動性下滑的趨勢。說明云南省水產養(yǎng)殖綜合環(huán)境情況在不斷的變化，并有惡化的趨勢。改革開放不僅帶動了科技，也帶動了工業(yè)發(fā)展，云南省為了發(fā)展經(jīng)濟，在工業(yè)和旅游業(yè)上投入了較多的財力和人力，經(jīng)濟發(fā)展雖略有起色，但部分地區(qū)存在盲目地從事將科技含量低，環(huán)境污染大的低水平建設項目，對湖泊、空氣等環(huán)境造成了大量的污染；20世紀末期轉變經(jīng)濟增長方式戰(zhàn)略方針的提出，使得云南省的環(huán)境問題得到了部分改善。在“十一五”規(guī)劃的籌劃和準備中，環(huán)境隨經(jīng)濟的飛速發(fā)展又逐漸暴露出它的問題，相較2000年以前存在明顯的惡化狀態(tài)。體現(xiàn)云南水產養(yǎng)殖成災度情況的主成分F3在1992～2012年基本處于正弦式波動狀態(tài)。這種變化情況主要是由于水產養(yǎng)殖在成災上受影響因素復雜多樣，不僅受臺風、洪澇等天氣的影響，同時也受到病害、水質環(huán)境、養(yǎng)殖技術等各其他方面的影響，整體上來看，在2002、2005、2006和2010年波動較大。2002年云南雨季開始偏早，氣候較往年相對異常；2005年平均氣溫為近30年來第三高，全省降水量偏少，包含雪災和干旱在內的災害嚴重，為歷年中氣象災害偏重的年份；2006年云南省降水量較少，異常氣候事件發(fā)生頻繁，干旱和強降水引發(fā)了洪澇、滑坡、泥石流等氣象災害，使云南省2006年災情較為嚴重；2010年各季氣溫為1961年以來同期最高，由于高溫、干旱、單點性強降水、連陰雨等異常天氣，使得災害頻繁，漁業(yè)嚴重受損。

圖1　公因子得分趨勢

2.3綜合生產能力評價利用公式(4)計算得到云南省水產養(yǎng)殖綜合生產能力得分(表4)。由表4可知，表征云南水產養(yǎng)殖生產能力的主成分F1得分逐年增加，2012年得分最高；環(huán)境質量主成分F2得分呈下降趨勢，表明云南省水產養(yǎng)殖的環(huán)境正在惡化，但2012年有所好轉；F3得分呈波動變化，說明各年水產養(yǎng)殖受災程度變化較大。總體上看，云南省水產養(yǎng)殖綜合生產能力呈逐年上升的趨勢。

表4　1992～2012年云南省水產養(yǎng)殖綜合生產能力得分

2.4基于熵權法的結果驗證與分析為了對因子分析法的計算結果值進行檢驗，還選取熵權法對指標數(shù)據(jù)進行計算[16-18]，并將獲得的結果進行對比，如圖2所示。雖然2種方法在算法模型上存在較大的差異，但實際綜合生產能力值在趨勢上基本一致，僅在部分年份上存在小的波動。同時，由于因子分析法能夠在較多的指標數(shù)據(jù)中抽取關鍵信息，對研究的問題進行降維，能夠在對指標體系了解不夠充分的前提下進行分析，使用SPSS軟件更將實際計算過程簡化，運用起來更為方便快捷，所以使用因子分析法對水產養(yǎng)殖綜合生產能力進行評估是合理可行的。

圖2　2種方法計算得出的云南省水產養(yǎng)殖綜合生產能力得分結果對比

綜合各主成分因子得分和綜合能力得分情況說明，水產養(yǎng)殖綜合生產能力是取決于3個主成分因子的綜合影響，1992～2012年云南省水產養(yǎng)殖綜合能力值的顯著差異也表明云南省在區(qū)域水產養(yǎng)殖綜合生產能力、環(huán)境質量以及災害上投入的不平衡性。而造成這一現(xiàn)象的主要原因是人們還沒有充分、準確地認識到如何提高水產養(yǎng)殖綜合生產能力，只有采取切實有效的措施才能真正提高水產養(yǎng)殖綜合生產能力。

3對策建議

該研究進一步論證了云南省水產養(yǎng)殖在基礎生產力量、綜合環(huán)境質量以及成災度上發(fā)展的不均衡現(xiàn)象。為提高水產養(yǎng)殖綜合生產能力，綜合云南省的區(qū)域特征和實際情況提出如下幾點建議：

首先，發(fā)展區(qū)域基礎生產力量，引進人才，提高水產養(yǎng)殖綜合生產能力。云南省水域資源豐富，在保證科學地可持續(xù)發(fā)展思想的指導下，改善區(qū)域漁業(yè)生產現(xiàn)狀，引進高端科技、人才，優(yōu)化水產養(yǎng)殖技術，提高水產品產量，為從業(yè)人員創(chuàng)收，從而實現(xiàn)綜合生產能力飛躍式的提高。

其次，深入改善水產養(yǎng)殖綜合環(huán)境質量，大力發(fā)展云南高原特色生態(tài)漁業(yè)。云南省天然資源豐富，要避免因盲目發(fā)展?jié)O業(yè)經(jīng)濟而帶來的不可修復的環(huán)境污染。同時，完善環(huán)境監(jiān)督機制，加強環(huán)境監(jiān)督力度，普及全民生態(tài)養(yǎng)殖、綠色養(yǎng)殖的思想，使人們意識到環(huán)境的重要性，科學養(yǎng)魚。

最后，加強漁業(yè)救災力量，努力降低漁業(yè)成災率。云南省一直都是全國重災區(qū)之一，所以需要大力改善云南交通條件、健全漁業(yè)救災體制，普及漁業(yè)救災知識，從而加強漁業(yè)救災力量。同時，優(yōu)化漁業(yè)生產模式，做好災前防范措施，將漁業(yè)成災率降到最低，避免不必要的損失。

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