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基于灰色理论的云南省农业产业结构分析及预测

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  【摘   要】 以2003--2017年云南省统计局对于云南省农业的种植、林、牧、渔和农林牧渔服务五个农业产业统计数据为基础,通过灰色关联度分析,得出2003--2017年,云南省农业五个产业产值与农业总产值的灰色关联度分别为0.800、0.585、0.753、0635和0.570,以种植业为主导,牧、渔、林和服务业逐次递减。通过建立GM(1,1)预测模型得出,在今后十年中,五个农业产业的产值顺序依次为种植、畜牧、林、农林牧渔服务和渔。种植业的主导地位不会改变,林业产值占比略有降低,呈下降趋势,畜牧业产值占比略有上升,呈上升趋势,渔业和农林牧渔服务业发展稳定,占总产值的比例基本不变。
  【关键词】 农业产业结构;农业产值;灰色关联分析法;GM(1,1)模型
  中图分类号:S-9               文献识别码:A               文章编号:2096-1073(2020)01-0040-44
  农业产业结构也称为农业生产结构,是指一定地域(国家或地区或农业企业)的农业各产业部门和各部门内部的组成及其相互之间的比例关系,分为生产结构、产品结构、品种结构三个层次[1]。截至2017年,云南省人口总数为4801万人,其中乡村人口2559万人,占总人口的53.3%;云南省生产总值为16376.34亿元,其中农业总产值为3872.93亿元,占生产总值的23.6%。不论是乡村人口还是农业产值,都占了云南省总体的较大比例,农业产业的协调发展,对于云南省社会的和谐稳定发展有着十分重要的意义。自“乡村振兴”战略提出以来,依托政策扶持,云南省农业产业发展迅速。目前,已有专家学者应用灰色理论对福建省林业产业结构、贵州省林业产业结构、四川省农业产结构等进行了研究,肖婷(2018)对四川省农业结构优化进行了研究,许鲁东、刘福辉等对福建省林业产业结构进行了分析及预测。本文以2003-2017年云南省农业总产值及农林牧渔服五个农业产业的产值数据为基础,分析云南省农业产业结构发展及规律,并建立GM(1,1)预测模型,对云南省农业产业发展进行预测,以期对云南省农业发展提供理论依据。
  1  数据来源
  本研究所采用的关于云南省农业生产总值数据及种植业、林业、畜牧业、渔业和农林牧渔服务业五个农业产业产值数据来源于云南省统计局(2003--2008年)和国家统计局地区数据(2009--2017年)。具体产值数据如表1所示。
  2  灰色关联分析和GM(1,1)预测分析
  2.1  灰色关联度分析
  灰色关联度分析是系统与系统、因素与因素之间,发展变化过程中,变化趋势相同程度的测量。灰色关联理论的主要步骤包括:
  2.1.1  参考数列和比较数列
  以云南省农业生产总值为参考数列,跨度为15年,记作:
  以种植业产值、林业产值、畜牧业产值、渔业产值以及农林牧渔服务业产值为比较数列,跨度为15年,记作:
  2.1.2  数据的无量纲化
  为获得单位统一的数据,对原始数据进行无量纲化处理,采用均值法,分别用各产业历年产值除以其2003--2017年产值的平均值,从而获得新数列:
  2.1.3  分别计算参考数列与比较数列的绝对差值,并取最大值与最小值,绝对差值如表3。由表3可知,
  2.1.4  计算灰色关联系数,如表2所示。
  2.1.5  计算灰色关联度
  关联系数是各个时期比较数列与参考数列的关联度,为更直观更方便的分析农业各产业产值与云南农业总产值的关系,需要求出关联系数的平均值作为整体关联度,因此,2003--2017年云南省农业各产业产值与农业总产值之间的关联度为:种植业0.800、林业0.585、畜牧业0.753、渔业0.635、农林牧渔服务业0.570。
  2.2  GM(1,1)预测模型
  GM (1, 1) 模型即灰色模型是依据原始数据建立的微分方程所描述的动态模型,揭示事物的发展过程,并预测其未来的发展规律。它在工程控制,经济管理,未来学研究,社会系统,生态系统及复杂的农业系统都得以广泛应用,且取得了明显的效益,预测结果精度较高,可靠性较大[3][4]。GM(1,1)预测模型的主要步骤包括:
  (1)原始数据的一阶累加生成(1-AGO),以及对一阶累加生成的均值生成。
  (2)利用最小二乘法求发展系数和灰作用量。设a为发展系数,u为灰作用量。
  构造矩阵B与数据向量Y:
  (4)模型精确度检验。根据预测值与原始数据,计算相对误差值,相对误差0.95≤p为一级,0.80≤p<0.95为二级,0.70≤p<0.80为三级,p<0.70为四级,四级精度不合格。
  3  结果与分析
  3.1  云南省农业产业结构关联度分析
  以2003-2017年云南省农业产业产值为基础,为保证得到准确有效的关联度值,分别计算了自2003年以来,各时间段的灰色关联度值,以均值表示总体关联度值。运用灰色关联分析法计算可得云南省农业各产业产值与农业总产值的关联度值(表3)。
  由表3可得,在2003-2017年云南省农业农林牧渔及服务五个产业产值与农业总产值的灰色关联度分别为种植业0.759、林业0.508、畜牧业0.681、渔业0.509、农林牧渔服务业0.502,关联度差异较为显著。通过表1,可以看出,2017年云南省农业总产值是约2003年的4.85倍,种植业产值约是2003年的4.57倍,林业产值约是2003年的5.21倍,畜牧业产值约是2003年的5.32倍,渔业产值约是2003年的5.30倍,农林牧渔服务业约是2003年的3.97倍,五個产业均发展迅速,但种植业始终处于主导地位,种植业始终对农业总产值影响最大,种植业总产值始终稳定在农业总产值的一半左右,几乎是其他四个农业产业产值的总和。分析可得,首先,种植业在任何阶段,对农业总产值都具有最大影响,之后依次是畜牧业、渔业、林业和农林牧渔服务业,五个产业灰色关联度虽有波动,但相对平稳;其次,畜牧业作为云南省农业的第二大产业,其与总产值关联度同样仅次于种植业的0.759,为0.681,畜牧业的发展与云南省农业总产值的增长关系较为密切;最后,林业、渔业以及农林牧渔服务业与农业总产值的关联系数分别为0.508、0.509、0.502,较为接近,农业总产值与林业、渔业、农林牧渔服务业相关相对较小。   3.2  云南省农业产业产值预测
  以2003-2017年云南省农业各产业数据为基础,利用GM(1,1)灰色预测模型,对2018-2027年农业总产值以及种植业、林业、畜牧业、渔业、农林牧渔服务业产值进行预测,可得表8结果。预测模型采用最小二乘法估算发展系数a和灰作用量u,检验可得预测精度分别为93.3%、93.2%、91.8%、90.2%、93.8%、97.2%,达到合格以上标准。六次预测模型分别为:
  依据预测模型,预测结果如表4所示。
  根据对云南省农业五大产业2018--2027年预测结果,种植业在今后十年将持续稳定增长,预计在2027年,达到6378.63亿元,并且始终保持其主导地位,种植业总产值在未来十年均超过云南省农业总产值的50%;林业產值发展缓慢,虽在2027年将达到978.60亿元,是2017年的2倍多,但其基数小,且增速相比其他产业较小;畜牧业是云南省农业的第二大产业,根据预测,畜牧业将在2019年发生小幅下降,其余各年保持平稳增长,且每年增幅超过9%,在2027年,畜牧业总产值将达到4148.30亿元,依然保持其农业第二大产业地位;渔业发展滞后,相对种植业和畜牧业,渔业由于基础差,虽然每年也保持9%以上的增速,但始终处于五个产业的末位,预计在2027年,渔业产值将达到236.52亿元;农林牧渔服务业在2027年产值预计为346.88亿元左右,与渔业林业相似,同样具有基础差、增幅大的特点。
  4  结语
  通过灰色理论对云南省农业产业结构进行分析研究及预测可得:2003-2017年,云南省农业各产业中种植业与农业总产值关联度最高,关系最为密切,种植业的发展情况对农业总产值有重要影响,因此种植业的主导地位不可动摇,在未来十年中,应在继续稳固种植业发展的基础上,带动其他四个产业的发展。畜牧业与农业总产值关联度相对较高,在过去的十五年中,云南省畜牧业发展状况良好,根据预测,在未来十年中,畜牧业也将保持其稳定状态,随着经济的发展和2020年全面脱贫目标的实现,居民对于肉蛋奶等产品的需求将不断提升,这将为畜牧业的发展提供源源不断的动力。林业、渔业和农林牧渔服务业为云南省农业产业中相对弱势的产业,其与农业总产值的灰色关联度均保持在较低水平,根据预测,在未来十年中,林、渔及农林牧渔服务业的发展状况虽然良好,但由于基础差,仍将处于较低水平。因此,在发展中应积极争取资金支持,为产业的发展创造环境,因地制宜,平衡生态、经济、社会收益,提高发展效率与质量,此外,农林牧渔服务业的发展为其他农业产业的发展提供便利,创造条件,农林牧渔服务业的发展也将对农业产业化、机械化发展起到重要作用。
  参考文献:
  [1] 李艳春.我国农业产业结构优化探讨[J].经济前沿,2006(1):25-28.
  [2] 孙玉刚.灰色关联分析及其应用研究[D].南京:南京航空航天大学,2007.DOI: 10.7666 /d.d052662.
  [3] 刘思峰,郭天榜,党耀国.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2000.
  [4] 刘思峰,邓聚龙.GM( 1,1) 模型的适用范围[J].系统工程理论与实践.2000 ( 5) : 12-124.
  (编辑:赫亮)
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