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    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)

    2019-09-16 06:41:58劉鵬凌吳文俊萬(wàn)瑩瑩萬(wàn)光輝
    關(guān)鍵詞:主產(chǎn)區(qū)安徽省糧食

    劉鵬凌,吳文俊,萬(wàn)瑩瑩,萬(wàn)光輝

    (1.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,安徽 合肥 230036;2.南京林業(yè)大學(xué) 理學(xué)院,江蘇 南京 210037)

    一、引 言

    農(nóng)業(yè)是安天下、穩(wěn)民心的戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)。糧食主產(chǎn)區(qū)是戰(zhàn)略物資的儲(chǔ)備區(qū),糧食產(chǎn)量是關(guān)乎國(guó)計(jì)民生的重大問(wèn)題。習(xí)近平總書(shū)記曾多次強(qiáng)調(diào)“要解決13億多張嘴的吃飯問(wèn)題,要讓農(nóng)業(yè)成為有奔頭的產(chǎn)業(yè)”。中央農(nóng)村工作會(huì)議(2004)提出集中力量支持糧食主產(chǎn)區(qū)發(fā)展糧食產(chǎn)業(yè),并且減免“皇糧國(guó)稅”,直接補(bǔ)貼種糧農(nóng)戶。中央出臺(tái)第14個(gè)涉農(nóng)一號(hào)文件(2017),同樣指出要質(zhì)量興農(nóng),實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變。2017年,安徽省糧食總產(chǎn)量695.2億斤,占全國(guó)糧食總產(chǎn)量5.63%。作為糧食大省,安徽省不僅肩負(fù)常住人口的口糧問(wèn)題,還充當(dāng)其他糧食短缺省份的“糧袋子”。因此,探討安徽省糧食主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量的影響因素、變化形式和發(fā)展趨勢(shì),對(duì)于提高安徽省糧食產(chǎn)量具有重要意義。

    學(xué)者們從不同角度、采用不同方法對(duì)于糧食產(chǎn)量進(jìn)行了大量的研究。從影響因素來(lái)看,劉玉等[1]從耕地面積、復(fù)種指數(shù)、糧作比例和糧食單產(chǎn)入手,采用LMDI模型研究黃淮海地區(qū)縣域糧食生產(chǎn)的影響因素。房麗萍和孟軍[2]利用主成分回歸C-D生產(chǎn)函數(shù)模型得出影響糧食增產(chǎn)的首要原因是糧食作物播種面積,其次是化肥施用量。周志剛和鄭明亮[3]利用對(duì)數(shù)均值迪氏指數(shù)法對(duì)影響中國(guó)糧食產(chǎn)量波動(dòng)分解為這幾個(gè)因素:播面單產(chǎn)、種植結(jié)構(gòu)、復(fù)種指數(shù)和耕地面積變化,得出播面單產(chǎn)和復(fù)種指數(shù)對(duì)糧食增產(chǎn)有積極影響;種植結(jié)構(gòu)和耕地面積變化對(duì)糧食增產(chǎn)有消極影響。魏君英等[4]發(fā)現(xiàn)在中國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)人口老齡化也與糧食產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。針對(duì)安徽省糧食產(chǎn)量也有學(xué)者進(jìn)行了研究。劉順和黃國(guó)勤[5]通過(guò)對(duì)1978—2010年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、利用波動(dòng)理論和灰色關(guān)聯(lián)度研究了安徽省糧食產(chǎn)量波動(dòng)的規(guī)律,并且研究結(jié)果表明化肥是影響糧食增產(chǎn)的重要因素。馬衛(wèi)鵬等[6]通過(guò)主成分分析法從農(nóng)業(yè)技術(shù)和市場(chǎng)兩個(gè)方面對(duì)安徽省糧食產(chǎn)量增產(chǎn)提出建議:強(qiáng)調(diào)糧食生產(chǎn)的技術(shù)投入和規(guī)范糧食監(jiān)督管理市場(chǎng)。鄔舒靜[7]利用面板數(shù)據(jù)、5種主要糧食作物、對(duì)安徽省2005—2014年16個(gè)地級(jí)市的糧食產(chǎn)量問(wèn)題進(jìn)行研究,得出不同作物對(duì)于自然因素、經(jīng)濟(jì)因素和科技因素的反應(yīng)存在差異?;谟绊懸蛩氐姆治觯P(guān)于如何實(shí)現(xiàn)糧食增產(chǎn)的研究同樣豐富。楊東群等[8]調(diào)研多個(gè)省份的糧食產(chǎn)量和儲(chǔ)備,通過(guò)分析提出在保障糧食安全的前提下,要以保障糧食有效供給為首要。姚成勝等[9]從四個(gè)方面:糧食安全效應(yīng)、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整效應(yīng)、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)收益效應(yīng)、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力當(dāng)量效應(yīng)分析我國(guó)31個(gè)省糧食產(chǎn)量變化,并且提出發(fā)揮政府先鋒作用、確保農(nóng)民收入紅線、延長(zhǎng)糧食生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈。

    對(duì)糧食產(chǎn)量的研究主要有三個(gè)視角:第一,從區(qū)域來(lái)看,就安徽省而言,主要研究范圍是地級(jí)市和全省,忽視了安徽省三大農(nóng)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)的重要影響地位;第二,從研究的對(duì)象來(lái)看,學(xué)者們主要就某一因素或幾個(gè)因素對(duì)糧食產(chǎn)量的影響進(jìn)行研究,缺乏系統(tǒng)地對(duì)安徽省糧食主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量的影響因素進(jìn)行研究;第三,從研究數(shù)據(jù)看,農(nóng)業(yè)政策每年都在更新完善,21世紀(jì)之前的農(nóng)業(yè)政策不成熟、糧食生產(chǎn)基本依靠傳統(tǒng)生產(chǎn)方式,不能與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)政策和糧食產(chǎn)量形成比較。因此,本文以2000—2017年安徽省三大糧食主產(chǎn)區(qū)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用主成分分析法研究安徽省糧食主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量變化的影響因素,并運(yùn)用GM(1,1)模型預(yù)測(cè)未來(lái)8年安徽省農(nóng)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)的糧食產(chǎn)量,并根據(jù)結(jié)果提出相應(yīng)的對(duì)策建議,為促進(jìn)安徽省糧食增產(chǎn)提供參考意見(jiàn)。

    二、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

    1.研究對(duì)象概括

    安徽省屬于華東地區(qū),與山東、江西、江蘇、浙江、湖北、河南接壤(除浙江省以外,其他五大省份都是國(guó)家糧食主產(chǎn)省份),境內(nèi)有淮河和長(zhǎng)江流過(guò)。安徽省地形多樣,從北向南分別是淮北平原主產(chǎn)區(qū)(含淮北市、亳州市、宿州市、蚌埠市、阜陽(yáng)市和淮南市)、江淮丘陵主產(chǎn)區(qū)(含滁州市、合肥市和六安市)、沿江平原主產(chǎn)區(qū)(含馬鞍山市、蕪湖市、池州市和安慶市)(下文分別稱為第一、第二、第三主產(chǎn)區(qū)),三大主產(chǎn)區(qū)也因地制宜發(fā)展小麥、玉米、水稻等糧食作物。安徽省土地總面積13.85萬(wàn)平方公里,全省耕地面積6 708.16萬(wàn)畝,農(nóng)業(yè)人口約為4 985萬(wàn)人。三大主產(chǎn)區(qū)的土地總面積、耕地面積、農(nóng)業(yè)人口分別占安徽省的73.2%、69.04%、80.62%。第一主產(chǎn)區(qū)是最大的旱作物耕作區(qū),地廣人密,耕地利用率最高。第二主產(chǎn)區(qū)屬于丘陵地帶,糧食產(chǎn)量不穩(wěn)定。第三主產(chǎn)區(qū)工業(yè)發(fā)達(dá),農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展較快,是安徽省著名的糧、油、棉生產(chǎn)區(qū)。

    2.數(shù)據(jù)來(lái)源和指標(biāo)說(shuō)明

    本文的研究對(duì)象是安徽省三大主產(chǎn)區(qū)的糧食產(chǎn)量,研究數(shù)據(jù)來(lái)源于EPS統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)的2000—2017年《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》,部分因缺失而補(bǔ)充的數(shù)據(jù)來(lái)源于相應(yīng)年份相應(yīng)縣市的《中國(guó)縣市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。

    所選取的9個(gè)指標(biāo)包括三個(gè)方面:第一方面考慮投入要素即資源投入和勞動(dòng)力投入,選取播種面積(X1)、農(nóng)業(yè)人口(X6);第二方面考慮技術(shù)要素,主要有農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(X2)、有效灌溉面積(X3)、化肥使用量(X4)、農(nóng)村用電量(X5);第三方面考慮市場(chǎng)要素,主要是第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重(X7)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格總指數(shù)(X8)、糧食零售價(jià)格指數(shù)(X9)。

    3.研究方法

    (1)主成分分析法:主成分分析方法是一種將原來(lái)一組許多影響指標(biāo)重新組合成一組新的幾個(gè)互相無(wú)關(guān)的綜合指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)的指標(biāo),同時(shí)又能充分和盡可能多地反映原來(lái)指標(biāo)信息的分析方法。主成分分析首先需要按特征值大小順序來(lái)對(duì)主成分進(jìn)行排序,再根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)確定幾個(gè)主成分,最后提取主成分并根據(jù)具體情況分析主成分現(xiàn)實(shí)意義。具體過(guò)程如下:

    首先,設(shè)有n年數(shù)據(jù),每年觀測(cè)p項(xiàng)指標(biāo),將原始數(shù)據(jù)寫(xiě)成矩陣形式:

    然后檢驗(yàn)指標(biāo)能否進(jìn)行主成分分析,再將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化為X*,去除量綱影響。

    其次,建立變量的相關(guān)系數(shù)矩陣,矩陣表達(dá)式即為:R=(rij)p×p=X*′X*,并求出該相關(guān)系數(shù)矩陣的特征根為λ1≥λ2≥…≥λp>0及其相應(yīng)的特征向量ai(i=1,2,…,p)。

    最后,寫(xiě)出主成分:

    其中,F(xiàn)j為第j主成分,分析其現(xiàn)實(shí)意義。

    (2)GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型:灰色預(yù)測(cè)是根據(jù)系統(tǒng)行為特征的變化來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè),是對(duì)既含有確定信息又含有不確定信息的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè),還是對(duì)數(shù)據(jù)數(shù)量比較少、與時(shí)間序列有關(guān)的數(shù)列進(jìn)行預(yù)測(cè)。灰色模型GM(1,1)是關(guān)于一個(gè)變量、一階微分的預(yù)測(cè)模型,適用于預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)較少情況下的預(yù)測(cè)對(duì)象的變化趨勢(shì)。其計(jì)算過(guò)程如下:

    然后,求均值數(shù)列或白化背景值序列為:

    z(1)(k)={z(1)(k),k=1,2,…,n}

    記作z(1)=MEANy(1)。

    再建立灰微分方程:

    y(0)(k)+az(1)(k)=b(k=1,2,…,n)

    相應(yīng)的白化微分方程模型即為:

    其中,a為發(fā)展系數(shù),反映發(fā)展態(tài)勢(shì),b為灰作用量或內(nèi)生控制灰度,該模型即為GM(1,1)。

    最后,上述白化微分方程的特解為:

    該式即為預(yù)測(cè)方程。

    三、實(shí)證分析

    1.糧食產(chǎn)量描述性統(tǒng)計(jì)分析

    安徽省三大主產(chǎn)區(qū)的糧食產(chǎn)量總體呈上升趨勢(shì)(表1),局部變化可以分為三個(gè)階段。

    表1 安徽省三大主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量、總產(chǎn)量、總產(chǎn)量年增速及階段劃分

    (1)第一階段是2000—2003年:急速下降階段。2001年制定了第十個(gè)五年計(jì)劃,強(qiáng)調(diào)必須提高農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位,抓好糧食生產(chǎn)。但在2003年6-7月份,正值糧食收貨季節(jié),第一主產(chǎn)區(qū)接連遭遇三次洪水侵襲,糧食產(chǎn)量損失慘重。山地丘陵地區(qū)山洪不斷,沿江平原地勢(shì)低洼,因此2003年安徽省糧食產(chǎn)量直線下降。

    (2)第二階段是2004—2012年:快速增長(zhǎng)階段。中央一號(hào)文件(2004)指出推動(dòng)糧食主產(chǎn)區(qū)建設(shè),構(gòu)建一批優(yōu)質(zhì)的糧食生產(chǎn)基地,挖掘糧食生產(chǎn)大縣的潛力,推動(dòng)大型國(guó)有農(nóng)場(chǎng)建設(shè)。先進(jìn)的科技、優(yōu)良的品種、充裕的資金等投入加快了安徽省三大主產(chǎn)區(qū)糧食生產(chǎn)。2005年安徽省實(shí)施“三大行動(dòng)”——小麥高產(chǎn)、水稻增產(chǎn)、玉米振興,探索一條“科技把關(guān)、主攻單產(chǎn)”提升糧食生產(chǎn)綜合實(shí)力的路。為了支持“三大行動(dòng)”,安徽省每年預(yù)算1 500萬(wàn)元,一方面獎(jiǎng)勵(lì)種糧大縣、單位和個(gè)體戶,另一方面實(shí)施全省糧食生產(chǎn)“四補(bǔ)貼”政策。農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不斷改善,防洪抗旱能力提升。部分糧食品種實(shí)施最低收購(gòu)價(jià),穩(wěn)定糧食市場(chǎng)。因此,從2003—2012年安徽省糧食產(chǎn)量都在不斷增加。

    (3)第三階段是2013—2017年:平穩(wěn)增長(zhǎng)階段。2013—2014年安徽省自然災(zāi)害頻繁,每年直接經(jīng)濟(jì)損失200億元,其中農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失50%以上。受自然災(zāi)害影響,三大主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量相對(duì)減少。但是2014年以后,安徽省主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量慢慢恢復(fù)增長(zhǎng)。

    2.影響糧食產(chǎn)量因素的主成分分析

    首先,需要檢驗(yàn)是否可以做主成分分析。如表2所示,是對(duì)以上9個(gè)指標(biāo)的KMO統(tǒng)計(jì)量和Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果。KMO統(tǒng)計(jì)量的值0.809>0.700,符合可以做主成分分析的條件,Bartlett球形檢驗(yàn)P值0.00<0.05,也說(shuō)明選取的9個(gè)指標(biāo)具有相關(guān)性,可以做主成分分析。

    表2 KMO統(tǒng)計(jì)量和Bartlett的球形度檢驗(yàn)

    再利用數(shù)學(xué)軟件MATLAB對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,分析結(jié)果主要包括主成分個(gè)數(shù)、單個(gè)指標(biāo)方差貢獻(xiàn)率及累積貢獻(xiàn)率(表3)。

    相對(duì)于神話和史詩(shī)中的人物而言,普通鄉(xiāng)紳堂吉訶德和貧民桑丘外表看起來(lái)是丑的,堂吉訶德的臉皺皺巴巴,膚色不太均勻,高顴骨,眼窩深陷,分不清五官所在的位置,瘦得好像一推就要散架,他的唯一優(yōu)勢(shì)就是長(zhǎng)得高。而桑丘則又矮又胖,長(zhǎng)得滑稽可笑。兩個(gè)人物形象在視覺(jué)上都無(wú)法讓人產(chǎn)生美感,但這一高一瘦,一矮一胖,兩兩滑稽,卻打破了傳統(tǒng)審美規(guī)范,審美不再像神一樣懸在空中,而是擁有了扎根現(xiàn)實(shí)的真實(shí)感。

    表3 特征值與方差貢獻(xiàn)率

    李心慧等[10]指出在主成分分析中,特征值可以看做主成分的影響力度指標(biāo),方差貢獻(xiàn)率反映了某主成分綜合多個(gè)指標(biāo)Xi(i=1,2,…,p)的影響力度。第一主成分的特征值和方差貢獻(xiàn)率分別為6.266>1和69.627%;第二主成分的特征值和方差貢獻(xiàn)率分別為1.543>1和17.143%。第一主成分和第二主成分的累積貢獻(xiàn)率為86.77%>85%,因此,第一和第二主成分可以替代其他對(duì)糧食產(chǎn)量具有影響的因素。

    主成分載荷矩陣主要用來(lái)衡量Xi與主成分之間的相關(guān)關(guān)系。據(jù)分析提取前兩項(xiàng)主成分,并求出載荷矩陣(表4)。對(duì)第一主成分影響最大的是技術(shù)因素,均在0.9以上,其次是投入要素,資源投入高于勞動(dòng)力投入。對(duì)第二主成分影響最大的是市場(chǎng)要素。利用表3中數(shù)據(jù)除以主成分相對(duì)應(yīng)特征值的開(kāi)平方根,得到兩個(gè)主成分中Xi所對(duì)應(yīng)的系數(shù),每個(gè)主成分系數(shù)平方和均為1,結(jié)果如下(表4):

    F1=0.991x1+0.99x2+0.914x3+0.986x4+0.976x5+0.809x6+0.944x7-0.003x8+0.003x9

    F2=0.06x1-0.011x2-0.213x3+0.068x4-0.1x5+0.182x6-0.032x7+0.86x8+0.84x9

    從上述表達(dá)式可以看出,在第一主成分中X1、X2、X4、X5、X7、X3這6個(gè)系數(shù)較大,貢獻(xiàn)度為69.627%,說(shuō)明這6個(gè)指標(biāo)作用顯著。這6個(gè)指標(biāo)主要是技術(shù)要素和資源投入要素,反映了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化離不開(kāi)科技支持和要堅(jiān)持耕地紅線不能破的原則。在第二主成分中X8、X9的系數(shù)較大,這兩個(gè)指標(biāo)反映了糧食產(chǎn)量受市場(chǎng)要素的影響較大。

    表4 主成分載荷矩陣

    3.糧食產(chǎn)量的灰色預(yù)測(cè)分析

    利用GM(1,1)模型,以2000—2017年安徽省三大主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量為研究對(duì)象,對(duì)安徽省三大主產(chǎn)區(qū)未來(lái)8年糧食產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè),得到預(yù)測(cè)模型:

    y(1)(t+1)=875 304e0.00417048t-871 845

    利用上述預(yù)測(cè)模型得到安徽省三大主產(chǎn)區(qū)未來(lái)8年糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)值,以及相應(yīng)的殘差和相對(duì)誤差。如表5所示,2010—2017年,實(shí)際值和預(yù)測(cè)值平均相對(duì)誤差為1.68%,預(yù)測(cè)結(jié)果精確度很高。

    根據(jù)灰色預(yù)測(cè)結(jié)果,可以看出總體上安徽省主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量呈穩(wěn)定上升趨勢(shì),但增長(zhǎng)幅度逐漸減小。未來(lái)八年里,安徽省主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量每年保持0.42%(即發(fā)展系數(shù)0.004 170 48)左右的速度在增加(此處不考慮自然災(zāi)害的影響)。糧食生產(chǎn)受到多方面的影響,其中政策的影響舉足輕重,從預(yù)測(cè)中可以看出安徽省主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量增長(zhǎng)幅度逐漸減小,一定程度上反映出在多方因素影響下,邊際產(chǎn)量遞減,有偏離最優(yōu)生產(chǎn)區(qū)間的風(fēng)險(xiǎn)。安徽省“十三五”規(guī)劃中提出要注重糧食生產(chǎn)區(qū)域性:淮北打造小麥、玉米品牌糧食生產(chǎn)區(qū)、江淮丘陵構(gòu)建水稻綠色糧食生產(chǎn)區(qū)、沿江推動(dòng)糧、油、棉優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)區(qū)。安徽省提出“4105”行動(dòng)計(jì)劃,進(jìn)一步夯實(shí)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的技術(shù)水平。因此,GM(1,1)模型對(duì)安徽省三大主產(chǎn)區(qū)未來(lái)八年糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)具有較高的參考價(jià)值,在一定程度上反映了安徽省三大主產(chǎn)區(qū)在未來(lái)八年的發(fā)展趨勢(shì)。

    四、結(jié)論與建議

    (1)安徽省三大主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量總體在增加,但是農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性嚴(yán)重影響糧食產(chǎn)量。在描述性統(tǒng)計(jì)分析中,得到在第一階段和第三階段中2013年至2014年間產(chǎn)量受到自然災(zāi)害影響,產(chǎn)量下降幅度明顯,暴露了農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性。與馬衛(wèi)鵬(2014)得出安徽省糧食受災(zāi)面積對(duì)糧食增產(chǎn)具有負(fù)面影響的結(jié)論一致。安徽省是暖溫帶和亞熱帶的過(guò)渡氣候,季風(fēng)性顯著,降水不穩(wěn)定。安徽省地形多樣,境內(nèi)有淮河和長(zhǎng)江經(jīng)過(guò),各主產(chǎn)區(qū)地形差異較大,不確定性的自然因素使得糧食產(chǎn)量具有波動(dòng)性。

    表5 GM(1,1)模型對(duì)安徽省市域糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)結(jié)果

    (2)影響安徽省三大主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量的因素綜合排序?yàn)榧夹g(shù)要素>資源投入要素>市場(chǎng)要素。此結(jié)論學(xué)術(shù)界未達(dá)成一致。鄔舒靜(2016)認(rèn)為市場(chǎng)要素對(duì)水稻、玉米和薯類產(chǎn)量影響顯著,技術(shù)要素對(duì)小麥和大豆的產(chǎn)量影響顯著。劉順等(2012)強(qiáng)調(diào)技術(shù)要素對(duì)糧食產(chǎn)量影響更大。本研究表明,在影響因素分析中,提取了兩個(gè)主成分:第一主成分指標(biāo)主要有播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力等,其中,技術(shù)要素的四個(gè)指標(biāo)均包含在內(nèi),其余是資源投入要素;第二主成分主要是市場(chǎng)要素,包含的指標(biāo)主要有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格總指數(shù)和糧食零售價(jià)格指數(shù)。兩個(gè)主成分的提取充分表明技術(shù)、資源投入和市場(chǎng)三要素對(duì)安徽省三大農(nóng)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量的影響十分顯著,也反映出三者的影響程度。

    (3)經(jīng)預(yù)測(cè),安徽省三大主產(chǎn)區(qū)2018—2025年的糧食產(chǎn)量將逐年增長(zhǎng),上升態(tài)勢(shì)明顯,但增長(zhǎng)幅度較小,邊際產(chǎn)量遞減,說(shuō)明糧食生產(chǎn)的邊際產(chǎn)量若繼續(xù)減小為負(fù),將偏離最優(yōu)生產(chǎn)區(qū)間。張杰等(2013)[11]學(xué)者也同樣預(yù)測(cè)安徽省2011年至2030年的糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)良好增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),不同的是發(fā)展系數(shù)的差異,其預(yù)測(cè)期為20年,發(fā)展系數(shù)高達(dá)0.015,本研究?jī)H為0.004 2,說(shuō)明本研究預(yù)測(cè)中短期年份更貼切實(shí)際,同時(shí)也反映了邊際產(chǎn)量逐年遞減的事實(shí)。

    針對(duì)以上結(jié)論,提出建議。

    (1)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),降低農(nóng)業(yè)弱質(zhì)性。首先,安徽省屬于過(guò)渡帶,降水不穩(wěn)定,加強(qiáng)防洪抗旱的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè);其次,推動(dòng)“知識(shí)下鄉(xiāng)”,通過(guò)集體學(xué)習(xí)、基層宣傳、廣播電視等方式讓農(nóng)民了解農(nóng)業(yè)的弱質(zhì)性,減輕其帶來(lái)的損失;最后,對(duì)糧食生產(chǎn)大縣,自然村因地制宜配備農(nóng)機(jī)具,提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、機(jī)械化,以滿足提高生產(chǎn)效率的需要。

    (2)合理配置要素資源,發(fā)揮主產(chǎn)區(qū)優(yōu)勢(shì)和彌補(bǔ)劣勢(shì)。第一,規(guī)范淮北平原主產(chǎn)區(qū)資源投入要素,努力提高單產(chǎn)。豐收季節(jié)嚴(yán)格監(jiān)管供求市場(chǎng),把握好糧食最低收購(gòu)價(jià),保證農(nóng)民不受損。第二,加強(qiáng)江淮丘陵主產(chǎn)區(qū)技術(shù)要素投入,特殊地形配套中小型農(nóng)機(jī)具及建設(shè)灌溉蓄水工程。第三,注重沿江平原主產(chǎn)區(qū)市場(chǎng)要素投入。作為糧、油、棉主產(chǎn)區(qū),延長(zhǎng)產(chǎn)業(yè)鏈、樹(shù)立品牌意識(shí)、打造生態(tài)綠色農(nóng)產(chǎn)品銷售市場(chǎng)。

    (3)完善政策扶持機(jī)制,促進(jìn)適度規(guī)模的形成。首先,耕地紅線就是底線不能破;其次,繼續(xù)完善各項(xiàng)糧食生產(chǎn)的補(bǔ)貼和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制;最后,增加“育民”資金投入,特別是需要不斷向糧食種植大戶宣傳先進(jìn)種植技術(shù),讓技術(shù)真正地用于民,基層實(shí)現(xiàn)一個(gè)上傳下達(dá)的糧食政策交流平臺(tái),讓政策實(shí)實(shí)在在地惠于民,并在此基礎(chǔ)上促進(jìn)各主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)業(yè)適度規(guī)模的形成,防止邊際產(chǎn)量遞減至負(fù)數(shù),偏離最優(yōu)生產(chǎn)區(qū)間。

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