安徽省糧食產(chǎn)量影響因素實(shí)證分析

王艷 胡月英

[摘? ? 要] 糧食產(chǎn)量影響因素對(duì)糧食安全具有重要作用。根據(jù)糧食產(chǎn)量與各影響因素相關(guān)系數(shù)的大小，選取具有代表性指標(biāo)，運(yùn)用因子分析法、主成分分析法對(duì)2008-2018年安徽省糧食生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)作了實(shí)證分析。結(jié)果表明：影響安徽省糧食產(chǎn)量水平有2個(gè)主要因子：第一個(gè)因子稱為自然因素和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化影響因子;第二個(gè)因子命名為投入要素和綠色化影響因子。安徽省糧食生產(chǎn)能力一直處于上升趨勢(shì)，因此對(duì)保障國(guó)家糧食安全具有重要地位。

[關(guān)鍵詞] 糧食產(chǎn)量;影響因素;因子分析;主成分分析

1? ? ? 引? ? 言

國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要依靠農(nóng)業(yè)發(fā)展，農(nóng)業(yè)的根本就是糧食生產(chǎn)，糧食生產(chǎn)成為關(guān)系到一個(gè)國(guó)家生產(chǎn)與發(fā)展的永恒話題[1]。中國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó)，但是糧食生產(chǎn)一直存在著供求不平衡，這種糧食供求關(guān)系已經(jīng)極大地影響到社會(huì)安寧和穩(wěn)定[2]。安徽省作為國(guó)家糧食主產(chǎn)區(qū)之一和中部地區(qū)高產(chǎn)“糧倉(cāng)”，為全國(guó)糧食生產(chǎn)做出巨大貢獻(xiàn)。2017年，安徽省糧食作物播種面積為7 321.79千公頃，產(chǎn)量為3 476.00 萬(wàn)噸，占全國(guó)糧食總產(chǎn)量5.63%，在全國(guó)所有市區(qū)中排名第八。此外，安徽省糧食生產(chǎn)不僅滿足本省需要，還是全國(guó)重要的商品糧生產(chǎn)基地。因此，安徽省糧食生產(chǎn)能力對(duì)保證國(guó)家糧食產(chǎn)量和實(shí)現(xiàn)糧食供求平衡具有重要意義。

學(xué)者們從不同角度分析糧食產(chǎn)量波動(dòng)的影響因素。劉鵬凌等[3]運(yùn)用安徽省三大農(nóng)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)2000-2017年的糧食產(chǎn)量等數(shù)據(jù)，對(duì)影響糧食產(chǎn)量的因素進(jìn)行主成分分析，并采用GM（1，1）灰色模型預(yù)測(cè)安徽省主產(chǎn)區(qū)未來(lái)八年的糧食產(chǎn)量。王傳鑫[4]采用熵權(quán)法和灰色關(guān)聯(lián)分析法相結(jié)合，選取中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒1978-2015年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)影響我國(guó)糧食產(chǎn)量的10個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析。高志鵬[5]通過(guò)構(gòu)建回歸模型，運(yùn)用中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒中2009-2016年的相關(guān)數(shù)據(jù)，深入探討第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資、中央財(cái)政總支出、實(shí)際利用外資總額對(duì)我國(guó)糧食產(chǎn)量的影響。劉忠廣[6]利用通徑分析方法把河南省糧食有效灌溉面積等7個(gè)影響因素和河南糧食產(chǎn)量的總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。并為提高河南糧食生產(chǎn)供給能力提供三點(diǎn)建議。

2? ? ? 指標(biāo)選取和因子分析

本文數(shù)據(jù)來(lái)自2008-2018年《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《安徽省統(tǒng)計(jì)公報(bào)》和《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》，根據(jù)數(shù)據(jù)代表性、可得性和相關(guān)性原則，根據(jù)各因素與糧食產(chǎn)量相關(guān)系數(shù)的大小，對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行了選取和處理[7]。選擇代表性指標(biāo)：播種面積、化肥施用量、有效灌溉面積、受災(zāi)面積、塑料膜使用量、農(nóng)藥施用量、農(nóng)林牧漁勞動(dòng)力、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、農(nóng)村用電量、除澇面積。

利用SPSS 21軟件[8]經(jīng)過(guò)多次檢驗(yàn)，得出結(jié)果為：KMO的度量值為0.734（KMO值大于0.6），且Bartlett的球形度檢驗(yàn)的sig為0.000，小于顯著水平O.05，說(shuō)明拒絕原假設(shè)。故該指標(biāo)數(shù)據(jù)適合做因子分析。利用主成分分析方法對(duì)10個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行因子分析，結(jié)果如表1所示。

由表1可知，前面2個(gè)公因子的特征值分別為7.354、1.406， 且累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為87.600%，超過(guò)了80%。其中，第1個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率為45.146%，第2個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率為42.455%。說(shuō)明提取這2個(gè)公共因子可以解釋原來(lái)指標(biāo)數(shù)據(jù)的絕大部分信息。故選前2個(gè)主因子對(duì)安徽省糧食產(chǎn)量的影響因子進(jìn)行分析。根據(jù)因子載荷矩陣，可得模型：

根據(jù)方差極大法對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，得到旋轉(zhuǎn)成分矩陣結(jié)果為：

第一主成分F1在農(nóng)藥施用量、除澇面積、農(nóng)林牧漁勞動(dòng)力、受災(zāi)面積、播種面積上有較大載荷，該因子命名自然因素和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化影響因子;

第二主成分F2在化肥使用量、塑料薄膜使用量、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、農(nóng)村用電量、灌溉面積上有較大載荷。該因子可命名為投入要素和綠色化影響因子。

最后，采用回歸法計(jì)算因子得分系數(shù)，因子得分函數(shù)為：

同時(shí)，可用公式F=0.451 46F1+0.424 55F2，求出安徽省2008-2018年各年度的綜合得分和排名，如表3所示。

由以上分析可知安徽省2008-2018年糧食生產(chǎn)能力逐年上升，綜合評(píng)分為正值的有5年，為負(fù)值的有6年，得分最好的三年分別是2018年、2017年、2016年。從排名看安徽省糧食生產(chǎn)能力一直呈上升趨勢(shì)且上升速度較快，如2017年-2018年，安徽省糧食產(chǎn)量得分從0.683 50上升到1.045 23，上升速度達(dá)到52.92%。

5? ? ? 結(jié)? ? 論

通過(guò)已有研究，最終選取安徽省2008-2018年度的播種面積、化肥施用量、有效灌溉面積、受災(zāi)面積、塑料膜使用量、農(nóng)藥施用量、農(nóng)林牧漁勞動(dòng)力、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、農(nóng)村用電量、除澇面積等10個(gè)具有代表性指標(biāo)作為糧食產(chǎn)量水平的影響因素，利用因子分析方法研究安徽省糧食生產(chǎn)能力，結(jié)論如下：

（1）糧食產(chǎn)量水平的影響因子主要有2個(gè)因子。第一主成分為自然因素和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化影響因子，其特征值為7.354，方差貢獻(xiàn)率為45.146%，能反映糧食產(chǎn)量水平影響因素45.146%的信息量;第二主成分命名為投入要素和綠色化影響因子。其特征值1.406，方差貢獻(xiàn)率為42.455%，能反映糧食產(chǎn)量水平影響因素45.146%的信息量。

（2）安徽省糧食生產(chǎn)能力逐年上升，通過(guò)因子綜合得分可知，安徽省糧食生產(chǎn)能力前三分別為2018年、2017年和2016年。2018年安徽省糧食產(chǎn)量達(dá)4007.30萬(wàn)噸，從2017年占全國(guó)第九上升到全國(guó)第四，可知人們由“吃飽”向“吃好”轉(zhuǎn)化，安徽省糧食生產(chǎn)能力為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

主要參考文獻(xiàn)

[1]潘霖.基于SPSS的江蘇省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建[D].舟山：浙江海洋大學(xué)，2018.

[2]石洪景.糧食產(chǎn)量水平的影響因素及聚類分析[J].西南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2011，9（10）：21-24.

[3]劉鵬凌，吳文俊，萬(wàn)瑩瑩，等.糧食產(chǎn)量的影響因素分析及灰色預(yù)測(cè)——基于安徽省主產(chǎn)區(qū)的數(shù)據(jù)[J].西安建筑科技大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2019，38（4）：58-63.

[4]王傳鑫，袁永生，周銘華.基于熵權(quán)灰色關(guān)聯(lián)法的糧食產(chǎn)量影響因素[J].貴州農(nóng)業(yè)科學(xué)，2018，46（9）：142-145.

[5]高志鵬，薛文秀.基于投資視角的我國(guó)糧食產(chǎn)量影響因素研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技，2019，30（1）：4-7.

[6]劉忠廣.河南省糧食產(chǎn)量影響因素的通徑分析[J].北方經(jīng)貿(mào)，2019（6）：125-126，151.

[7]周麗，匡遠(yuǎn)配.糧食產(chǎn)量的影響因子分析——以湖南省為例[J].糧食科技與經(jīng)濟(jì)，2015，40（5）：27-30.

[8]薛薇.基于SPSS的數(shù)據(jù)分析[M].第2版.北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2014.