吉林省糧食生產(chǎn)影響因素分析

鄭欣欣

(吉林化工學(xué)院，吉林 吉林 132022)

“五谷者，萬(wàn)民之命，國(guó)之重寶”，糧食安全是國(guó)家安定、社會(huì)和諧、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要保障。農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)地位任何時(shí)候都不能忽視和削弱，中國(guó)人的飯碗任何時(shí)候都必須牢牢端在自己手里[1]。近40年來(lái)，諸多學(xué)者在糧食產(chǎn)量的影響因素方面進(jìn)行了剖析和探究，取得了豐碩的成果，并且結(jié)合實(shí)際解決了很多糧食生產(chǎn)的相關(guān)問題，對(duì)提高糧食產(chǎn)量起到了積極作用。在中國(guó)知網(wǎng)期刊數(shù)據(jù)庫(kù)中以“糧食產(chǎn)量影響因素”作為主題搜索，共計(jì)查找到438篇相關(guān)文獻(xiàn)，最早一篇發(fā)表于1983年的《糧食作物收獲中某些因素對(duì)產(chǎn)量損失的影響》[2]。關(guān)于該主題的主要研究成果集中在2007年以后，采用的研究方法以數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法居多，所研究區(qū)域主要涉及山東省、安徽省、河南省、黑龍江省等糧食主產(chǎn)區(qū)。例如：王贊、李松臣[3]利用主成分分析、協(xié)整分析和回歸分析方法對(duì)我國(guó)糧食生產(chǎn)影響因素進(jìn)行了深入的研究。李心慧[4]等運(yùn)用主成分分析法定量分析了河南省24年間的相關(guān)數(shù)據(jù)，得出了影響糧食單產(chǎn)的主要因素。劉浩然[5]等運(yùn)用因子分析法和灰色系統(tǒng)理論分析了黑龍江省1985年—2014年糧食綜合生產(chǎn)能力，并依據(jù)分析結(jié)果給出了相關(guān)建議。

習(xí)近平總書記在吉林考察時(shí)作出重要指示：吉林要把保障糧食安全放在突出位置，毫不放松抓好糧食生產(chǎn)，加快轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式，在探索現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展道路上創(chuàng)造更多經(jīng)驗(yàn)[6]。吉林省在國(guó)家的糧食生產(chǎn)體系中的地位非常突出，是我國(guó)重要的糧食生產(chǎn)基地，分析吉林省的糧食產(chǎn)量影響因素能夠?yàn)檫M(jìn)一步發(fā)掘吉林省糧食增產(chǎn)潛力提供理論和實(shí)踐支撐，對(duì)提高糧食產(chǎn)量、實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)目標(biāo)等具有重大意義。

1 研究區(qū)概況

吉林省地處中國(guó)東北地區(qū)的中部，位于北緯41°至北緯46°，是國(guó)家糧食主產(chǎn)區(qū)之一。吉林省土地總面積187 400 km2，氣候?yàn)闇貛Ъ撅L(fēng)氣候，四時(shí)交替分明，春季普遍干燥多風(fēng)，夏季陰雨綿綿，秋季雨水減少天氣轉(zhuǎn)涼，冬季持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)并且氣溫非常低。吉林省擁有“耕地中的大熊貓”之稱的黑土地，素有“黑土地之鄉(xiāng)”的佳譽(yù)[7]。2021年，吉林省糧食播種面積創(chuàng)歷史新高，達(dá)到572.13萬(wàn) hm2，同比增加3.95萬(wàn) hm2，糧食總產(chǎn)量達(dá)到807.84億斤，同比增加47.24億斤，凈增量居全國(guó)第二位，總產(chǎn)量穩(wěn)居全國(guó)第五位；糧食單產(chǎn)941.3斤/畝，比2020年增加48.7斤/畝，超過全國(guó)平均單產(chǎn)水平21.6%[8]。吉林省是我國(guó)的農(nóng)業(yè)大省，在國(guó)家的糧食產(chǎn)業(yè)布局中占據(jù)了非常重要的地位。

2 因素分析、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 因素分析

在糧食生產(chǎn)中，影響產(chǎn)量的因素有很多，總的來(lái)說(shuō)可以分為如下幾大類。

2.1.1 土地因素。土地因素是指土地資源，比如耕地資源，糧食播種面積等。耕地資源是糧食種植的根基，是萬(wàn)物生長(zhǎng)的基礎(chǔ)，良好的耕地資源對(duì)糧食生產(chǎn)起到良好的促進(jìn)作用。

2.1.2 資本因素。資本因素主要體現(xiàn)在糧食生產(chǎn)過程中各類生產(chǎn)物資的投入以及基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)完善情況方面，比如農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)施、電力資源、農(nóng)藥資源的配備等。

2.1.3 勞動(dòng)力因素。勞動(dòng)因素對(duì)于糧食產(chǎn)量來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，因?yàn)榧Z食生產(chǎn)直接被勞動(dòng)力影響著，一方面在于體力勞動(dòng)，也就是勞動(dòng)力的數(shù)量，充足的勞動(dòng)力資源對(duì)于糧食生產(chǎn)是有益的，另一方面勞動(dòng)力素質(zhì)水平也會(huì)對(duì)糧食產(chǎn)量造成影響。

2.1.4 自然因素。自然災(zāi)害一直是造成糧食減產(chǎn)的主要原因，雖然現(xiàn)代科技的發(fā)展能讓人們做好一些預(yù)防措施，糧食生產(chǎn)的抗災(zāi)能力越來(lái)越強(qiáng)，但是自然災(zāi)害的不可控性還是會(huì)對(duì)于糧食生產(chǎn)造成一定的損失。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究收集并整理了2004年—2020年吉林省糧食產(chǎn)量及其相關(guān)影響因素的數(shù)據(jù)，所有原始數(shù)據(jù)來(lái)源于《吉林統(tǒng)計(jì)年鑒》。研究選取了農(nóng)村勞動(dòng)力比重(X1)、糧食播種面積(X2)、糧食單位面積產(chǎn)量(X3)、有效灌溉面積(X4)、受災(zāi)面積(X5)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(X6)、農(nóng)村用電量(X7)、化肥施用量(X8)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格總指數(shù)(X9)等9個(gè)影響因素，其中農(nóng)村勞動(dòng)力比重為農(nóng)村勞動(dòng)力占鄉(xiāng)村人口的百分比，其他影響因素?cái)?shù)據(jù)均為直接獲取。

2.3 主成分分析法

主成分分析法[9]是通過線性變換，將原來(lái)多個(gè)變量重新組合成一組新的互相無(wú)關(guān)的幾個(gè)綜合變量，同時(shí)根據(jù)實(shí)際需要從中可以取出幾個(gè)較少的綜合變量盡可能多地反映原來(lái)變量的信息的方法。通過該方法得到的新的變量能夠使彼此相互獨(dú)立，具有很強(qiáng)的代表性。方差分解所提取的主成分信息要滿足特征值>1，累計(jì)貢獻(xiàn)率越高，說(shuō)明各個(gè)因子對(duì)總體的解釋度較高，如果累計(jì)貢獻(xiàn)率超過85%，則說(shuō)明提取的主成分能對(duì)總體進(jìn)行較好的概括。

3 結(jié)果與分析

主成分分析的具體操作是通過軟件SPSS 22.0完成的。首先進(jìn)行KMO統(tǒng)計(jì)量和Bartlett球形檢驗(yàn)，結(jié)果見表1：KMO統(tǒng)計(jì)量為0.715(>0.5)，Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果為0.000(<0.000 1)，因此能夠進(jìn)行因子分析。然后，分析樣本，得出各因素之間的相關(guān)系數(shù)矩陣，結(jié)果見表2。從表2可以得出，各個(gè)因素之間存在著一定程度的相關(guān)性。一方面，化肥施用量和農(nóng)村勞動(dòng)力比重、農(nóng)村用電量之間的相關(guān)性強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)分別為0.963和0.931。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和糧食播種面積、農(nóng)村用電量之間的關(guān)聯(lián)性比較強(qiáng)，相關(guān)系數(shù)分別為0.951和0.986，農(nóng)村用電量和糧食播種面積之間也存在強(qiáng)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.912。這些因素之間呈現(xiàn)的強(qiáng)正相關(guān)關(guān)系，反映了在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中人力、物力等多方面的投入對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)的積極影響；另一方面，受災(zāi)面積和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格總指數(shù)均與其他影響因素呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，這說(shuō)明了自然災(zāi)害和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)了不利。

表1 KMO統(tǒng)計(jì)量和Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果

表2 各因素相關(guān)系數(shù)矩陣

接下來(lái)，計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值，并得到累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，結(jié)果如表3所示。從結(jié)果可以得出，前2個(gè)因子主成分的特征值均>1，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為85.27%(>85%)，從而可以認(rèn)為二者基本包含了全部指標(biāo)具有的信息，因此將前2個(gè)因子確定為吉林省糧食產(chǎn)量影響因素的主要因子是合理的。

表3 方差分解主成分提取分析

隨后，利用主成分分析計(jì)算主成分載荷矩陣，結(jié)果如表4所示。從結(jié)果中可以看出，主成分1里包含的主要因子為農(nóng)村勞動(dòng)力比重(X1)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力(X6)、農(nóng)村用電量(X7)、化肥施用量(X8)，相關(guān)系數(shù)分別為：0.913、0.950、0.975、0.958；主成分2中包含的關(guān)鍵因子為受災(zāi)面積(X5)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格總指數(shù)(X9)，相關(guān)系數(shù)分別為0.78和-0.84。從主成分分析結(jié)果可以得出，主成分1包含的農(nóng)村勞動(dòng)力比重、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)村用電量、化肥施用量這4個(gè)影響因素反映了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的人力、物力投入水平和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化程度，其貢獻(xiàn)率為69.124%；主成分2中的受災(zāi)面積和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格總指數(shù)這兩個(gè)影響因素反映了自然災(zāi)害和生產(chǎn)資料價(jià)格對(duì)吉林省糧食產(chǎn)量的影響，貢獻(xiàn)率為16.145%。

表4 主成分載荷矩陣

4 結(jié)論及建議

本文利用主成分分析法對(duì)近17年吉林省糧食產(chǎn)量相關(guān)影響因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行了分析。通過主成分分析法得出，影響吉林省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的因素大概可以概括為兩部分：①人力投入和基礎(chǔ)生產(chǎn)基礎(chǔ)要素的投入，具體包括農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)村用電量、化肥施用量。②自然災(zāi)害和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格上漲對(duì)吉林省糧食產(chǎn)量的負(fù)面影響。

為了提高吉林省的糧食產(chǎn)量，基于以上結(jié)果分析給出如下建議：①提高勞動(dòng)力綜合素質(zhì)和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。農(nóng)村勞動(dòng)力占比和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力是非常重要的影響因素。因此，建議提高勞動(dòng)力綜合素質(zhì)，開闊農(nóng)民的視野，讓農(nóng)民接受先進(jìn)的科技興農(nóng)知識(shí)、學(xué)習(xí)使用現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)機(jī)械的新本領(lǐng)和技術(shù)，使其跟上農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的腳步，提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代機(jī)械化水平，從而實(shí)現(xiàn)精細(xì)化農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)，給糧食產(chǎn)量提高帶來(lái)積極的影響。②精細(xì)化耕作，合理施肥。化肥施用量是提高糧食產(chǎn)量的重要因素，但是化肥使用過量會(huì)導(dǎo)致土壤板結(jié)、地下水受污染等。因此，提倡精細(xì)化耕作，根據(jù)不同土壤、不同作物、不同時(shí)間綜合評(píng)估，合理配方、合理施肥。③精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，提高抗災(zāi)能力。近年來(lái)，吉林省是自然災(zāi)害較多的省份，惡劣氣候?qū)Z食生產(chǎn)造成了很大的影響。面對(duì)這種情況，建議相關(guān)部門提前采取有效措施，提高預(yù)測(cè)精確度，增強(qiáng)預(yù)警能力和抗災(zāi)減災(zāi)能力。④合理調(diào)控農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格，提高農(nóng)民的糧食種植積極性。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格對(duì)糧食產(chǎn)量具有一定的消極影響，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格上漲會(huì)導(dǎo)致農(nóng)民減少對(duì)土地的投資，從而導(dǎo)致糧食產(chǎn)量的下降。因此，國(guó)家要合理干預(yù)和控制農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)，提高農(nóng)民對(duì)糧食種植的積極性。