新时代背景下黑龙江省粮食产量影响因素研究

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　　[摘 要] 近年来，黑龙江粮食产量连续8年位居全国首位，但在资源利用效率方面还存在很大潜力，距离粮食强省还有较大差距。对黑龙江省1990—2017年影响粮食总产量的9个因素进行灰色关联度分析，量化粮食产量与影响因素的关联程度，并选取4个主要影响黑龙江省粮食产量的因素建立多元线性回归模型，在此基础上提出了促进黑龙江省粮食产业发展的对策建议。
　　[关键词] 黑龙江省;粮食产量;灰色关联度分析;多元回归分析
　　[中图分类号] F470 [文献标识码] A [文章编号] 1009-6043（2020）02-0006-02
　　Abstract： The grain output of Heilongjiang Province ranks first in China for 8 consecutive years， but there is still a great potential in the utilization efficiency of resources， and there is still a big gap from becoming a strong province of grain. This paper analyzes the nine factors that affect the total grain output of Heilongjiang Province from 1990 to 2017 by gray correlation degree， quantifies the correlation degree between the grain output and the influencing factors， and selects four main factors that affect the grain output of the province to establish a multiple linear regression model. On this basis， countermeasures and suggestions are put forward for promoting the development of the grain industry in Heilongjiang Province.
　　Key words： Heilongjiang province， grain output， gray correlation analysis， multiple regression analysis
　　一、引言
　　“民以食為天，食以粮为先”。粮食既是关系国计民生的重要战略物资，也是维护社会稳定的生活资料。随着中国特色社会主义进入新时代，我国持续推进粮食供给侧改革和体制机制创新，生产能力不断增强，粮食供给结构不断优化，粮食产业经济稳步发展。2019年《中国的粮食安全》白皮书指出我国人均粮食占有量达到470公斤左右，高于世界平均水平。
　　黑龙江省作为我国粮食重要主产区之一，充分发挥维护国家粮食安全“压舱石”的作用。截至2018年，黑龙江粮食总产量连续8年稳居全国第一，是粮食生产第一大省，但在土地产出率、资源利用率等方面距离粮食强省还有较大差距。因此，探索影响黑龙江省粮食生产的因素及作用效果具有重要的现实意义。
　　二、黑龙江省概况与粮食产业发展现状
　　（一）黑龙江省区域概况
　　黑龙江省属于东北地区，位于中国的最北端，从南向北，依次属于寒温带与中温带，从东向西，分为湿润区、半湿润区和半干旱区。农用地面积3950.2万公顷，其中肥沃辽阔的松嫩平原和三江平原，耕地面积1593万公顷，占全省耕地面积的84%。2018年黑龙江省粮食总产量达到7506.8万吨，同比增长1.3%。
　　1.粮食产量和播种面积不断扩大
　　1990年以来，农业从业人员数量变化不明显，呈现平稳态势;但是自2003年农业税取消后，黑龙江省粮食产量与粮食播种面积呈恢复性增长趋势（图1），从图中可以看出，粮食产量与粮食播种面积增长呈正相关关系。
　　2.粮食结构以传统种类为主
　　黑龙江省粮食作物主要包括水稻、玉米、大豆、马铃薯、小麦、谷子等种类，其中水稻、小麦、玉米、大豆四种主要粮食作物对黑龙江省粮食产量增加发挥了主要作用，1990-2017年其产量变化趋势如图2。可以看出，自2003年以来，稻谷与玉米的产量增加趋势明显，小麦与大豆产量变化不明显;玉米是黑龙江省传统优势种植的主要粮食品种，其产量约占全省粮食总产量的1/2。2018年，黑龙江省粮食生产继续保持良好的发展势头，四大主要粮食作物产量呈“一增三减”态势，玉米、水稻、小麦和大豆的产量分别为3982.2万吨、2685.5万吨、36.2万吨、和657.8万吨，其中，玉米产量增长7.5%，水稻、小麦和大豆分别下降4.7%、5.0%和4.6%。
　　三、研究方法
　　结合黑龙江省实际，采用1990-2017年的时间序列数据，数据来源于《中国统计年鉴》和《黑龙江省统计年鉴》。分析影响粮食产量的农用塑料薄膜使用量、农业从业人员、农业机械总动力等因素28年的数据，运用灰色关联度和多元线性回归模型估计出影响黑龙江省粮食产量变化的重要程度，为黑龙江省粮食产业发展提供一定的借鉴和参考[1]。
　　（一）灰色关联度法
　　灰色关联分析是一种多因素统计分析方法，它以各因素的样本数据为依据，用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序。
　　1.确定分析指标体系。在对影响粮食产量因素定性分析的基础上，确定粮食总产量为因变量，影响因素农用机械总动力、农业从业人员、农用塑料薄膜使用量、成灾面积、粮食播种面积、农村用电量、农用化肥施用量（折纯量）、有效灌溉面积和农药使用量为自变量[2]。设置母序列x0（t）表示为分析样本的因变量和若干子序列xi（t）表示为分析样本的自变量，构成矩阵： 　　2.原始数据进行无量纲化。由于影响粮食产量的各因素的意义不同，导致数据的量纲不同，不方便比较。因此，在进行灰色关联度分析时，一般都要进行无量纲化的数据处理。形成新的母序列<C：＼Documents and Settings＼ss＼桌面＼2020-2期1.31＼7816-4.JPG>和新的若干子序列<C：＼Documents and Settings＼ss＼桌面＼2020-2期1.31＼7816-5.JPG>，计算公式为：
　　3.计算差值。分别计算每个被评价对象指标序列与参考序列对应元素的绝对差值。
　　4.计算关联系数，计算公式如下：
　　其中，Δmin和Δmax表示式3-4中最小值和最大值。ρ为分辨系数，取值范围为0<ρ<1，通常ρ取0.5。
　　5.计算关联度
　　文中选取了X1-X9共9个影响黑龙江省粮食产量的因素，选取1990-2017年数据作为分析样本，根据灰色关联度模型算出黑龙江省省粮食总产量与影响因素的动态关联结果[3]。从表1可以看出，黑龙江省粮食产量关联度指标因素的关联强度排序为粮食播种面积（X5）、农用塑料薄膜使用量（X3）、农用化肥施用量（折纯量）（X7）、农业从业人员（X2）、农用机械总动力（X1）、农村用电量（X6）、有效灌溉面积（X8）、成灾面积（X4）、农药使用量（X9）。因此，黑龙江省粮食产量的提高在很大程度上生产要素的投入和农业生产基础设施的完善。
　　在灰色关联分析中，1990-2017年黑龙江省粮食播种面积、农用塑料薄膜使用量、农用化肥施用量（折纯量）和农业从业人员与粮食总产量的关联度系数高于0.9，分别为0.9234、0.9172、0.9072和0.9002，说明这4个因素是影响黑龙江省粮食产量的主导因素。
　　（二）多元回归分析方法
　　本文针对上述黑龙江省粮食产量灰色关联度分析的基础上，根据相关文献利用多元统计分析影响粮食产量的因素，在尽量减少影响参数的原则下，研究选取农用塑料薄膜使用量、农业从业人员、农用机械总动力和成灾面积作为模型参数建立模型[4]。黑龙江省粮食产量多元回归模型：
　　式中，Y表示被解释变量粮食产量（万吨），X1、X2、X3、X4为解释变量分别表示农用塑料薄膜使用量（万吨）、农业从业人员（万人）、农用机械总动力（万千瓦）、成灾面积（千公顷），为a0、a1、a2、a3、a4为回归系数，是待定参数。利用统计软件进行分析得到回归方程：
　　从表2可知，调整R方为0.9746，可以解释97.46%的变量，说明回归方程的拟合度较高，對粮食产量及其影响因素进行多元线性回归分析具有实际意义。同时，由于DW=1.96897，接近2，可以判断回归模型内部无自相关。另VIF=4.15，远小于10，因此回归方程中农用塑料薄膜使用量、农业从业人员、农用机械总动力、成灾面积4个因素间不存在多重共线性，并且4个因素对被解释变量粮食产量的影响是显著的。怀特检验结果显示，p值（Prob>chi2）等于0.3129，故接受同方差原假设，不存在异方差。
　　农用塑料薄膜使用量与粮食产量呈较强正相关，在灰色关联度分析中，1990-2017年，农用塑料薄膜使用量与粮食总产量的关联度关联系数达0.9172，说明塑料薄膜是带动黑龙江省粮食产量增长的重要因素。但过度使用农用塑料薄膜一定程度上会造成环境污染，应正确引导农民树立环保意识，协调处理好塑料薄膜使用与粮食增产之间的关系。
　　农业从业人员对粮食产量具有显著负向作用，说明要打破以往依靠劳动力作为提高粮食生产效率的观点，合理推进粮食生产规模经营，提升粮食从业人员专业技术水平和素质能力，并将农村剩余劳动力尽快转移。
　　农业机械总动力与粮食产量呈正相关，农业机械水平的高低直接影响黑龙江省省粮食生产效率。通过对影响黑龙江省粮食产量因素的灰色关联分析，农业机械化水平与黑龙江省粮食产量关联系数是0.8780，说明农业机械化水平是影响黑龙江省粮食增产的主要因素。但跟农业机械化水平仍存在较大的上升空间，因此有待进一步的提高。
　　成灾面积与粮食产量反方向变动，说明黑龙江省气候变换对粮食生产有较大影响，自然灾害造成的粮食受灾面积对粮食生产的影响不可忽视。
　　四、对策建议
　　通过对影响黑龙江省粮食产量的因素进行灰色关联度与多元线性回归分析，就促进黑龙江省粮食产量的稳定性与可持续发展提供以下对策建议。
　　（一）注重粮食生产投入物质资料的质量
　　协调好农业环境与农用地膜使用量之间的关系，发展绿色农业。粮食种植过程中科学合理利用农用塑料薄膜，推广使用可降解农用地膜，在减少环境污染的基础上提高粮食产量。
　　（二）合理控制农业从业人员规模
　　黑龙江省应实行粮食生产规模化、集约化种植，减少农业从业人员数量。加快推进乡村振兴战略，加强农民粮食生产技能培训，提高农业从业人员素质，保证农业现代化的持续推进，确保农民增收农业增效。
　　（三）继续提高农业机械化水平
　　黑龙江省粮食主产区松嫩平原和三江平原耕地面积广，人均耕地面积大，适宜机械化、规模化粮食生产。根据黑龙江省粮食生产的实际情况和农业机械作业的规模效应，注重提升农业机械总动力，政府鼓励企业加大科研投入的力度，提高现有粮食生产技术水平，和生产效率。积极推进农业机械作业服务产业的发展，用劳动力产业化、细化分工推动整体农业科技进步，改善现有粮食生产技术水平，促进粮食生产效率提升，使之创造更大价值。
　　（四）提前做好防灾减灾工作
　　在粮食生产时注重气候对其造成的影响，提高自然灾害预测预警能力，提前采取有效防灾减灾措施，增强抗灾能力，尽量减少粮食作物受灾面积，带动粮食产量稳步提升。
　　[参考文献]
　　[1]辛岭，高睿璞，蒋和平.我国粮食主产区粮食综合生产能力评价[J].中国农业资源与区划，2018，39（9）：37-45.
　　[2]尚丽.基于DEA模型的陕西省粮食生产效率评价及影响因素研究[J].东北农业科学，2018，43（5）：47-54.
　　[3]张冲，王磊.中国农村人口变动对粮食生产的影响研究[J].农村经济，2018（6）：123-128.
　　[4]于小兵，陈虹，吉中会，李陈靓.山东省农业气象灾害与主要农作物产量的灰色关联分析[J].灾害学，2019，34（3）：103-108.
　　[责任编辑：潘洪志]
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