安徽省粮食产量影响因素实证分析
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作者:王艳 胡月英
[摘 要] 粮食产量影响因素对粮食安全具有重要作用。根据粮食产量与各影响因素相关系数的大小，选取具有代表性指标，运用因子分析法、主成分分析法对2008-2018年安徽省粮食生产相关数据作了实证分析。结果表明：影响安徽省粮食产量水平有2个主要因子：第一个因子称为自然因素和农业现代化影响因子;第二个因子命名为投入要素和绿色化影响因子。安徽省粮食生产能力一直处于上升趋势，因此对保障国家粮食安全具有重要地位。
[关键词] 粮食产量;影响因素;因子分析;主成分分析
1 引 言
国民经济发展需要依靠农业发展，农业的根本就是粮食生产，粮食生产成为关系到一个国家生产与发展的永恒话题[1]。中国是农业大国，但是粮食生产一直存在着供求不平衡，这种粮食供求关系已经极大地影响到社会安宁和稳定[2]。安徽省作为国家粮食主产区之一和中部地区高产“粮仓”，为全国粮食生产做出巨大贡献。2017年，安徽省粮食作物播种面积为7 321.79千公顷，产量为3 476.00 万吨，占全国粮食总产量5.63%，在全国所有市区中排名第八。此外，安徽省粮食生产不仅满足本省需要，还是全国重要的商品粮生产基地。因此，安徽省粮食生产能力对保证国家粮食产量和实现粮食供求平衡具有重要意义。
学者们从不同角度分析粮食产量波动的影响因素。刘鹏凌等[3]运用安徽省三大农产品主产区2000-2017年的粮食产量等数据，对影响粮食产量的因素进行主成分分析，并采用GM（1，1）灰色模型预测安徽省主产区未来八年的粮食产量。王传鑫[4]采用熵权法和灰色关联分析法相结合，选取中国统计年鉴1978-2015年的统计数据，对影响我国粮食产量的10个指标进行分析。高志鹏[5]通过构建回归模型，运用中国统计年鉴中2009-2016年的相关数据，深入探讨第一产业固定资产投资、中央财政总支出、实际利用外资总额对我国粮食产量的影响。刘忠广[6]利用通径分析方法把河南省粮食有效灌溉面积等7个影响因素和河南粮食产量的总效应分解为直接效应和间接效应。并为提高河南粮食生产供给能力提供三点建议。
2 指标选取和因子分析
本文数据来自2008-2018年《安徽省统计年鉴》、《安徽省统计公报》和《中国农村统计年鉴》，根据数据代表性、可得性和相关性原则，根据各因素与粮食产量相关系数的大小，对上述指標进行了选取和处理[7]。选择代表性指标：播种面积、化肥施用量、有效灌溉面积、受灾面积、塑料膜使用量、农药施用量、农林牧渔劳动力、第一产业生产总值、农村用电量、除涝面积。
利用SPSS 21软件[8]经过多次检验，得出结果为：KMO的度量值为0.734（KMO值大于0.6），且Bartlett的球形度检验的sig为0.000，小于显著水平O.05，说明拒绝原假设。故该指标数据适合做因子分析。利用主成分分析方法对10个数据指标进行因子分析，结果如表1所示。
由表1可知，前面2个公因子的特征值分别为7.354、1.406， 且累计方差贡献率为87.600%，超过了80%。其中，第1个因子的方差贡献率为45.146%，第2个因子的方差贡献率为42.455%。说明提取这2个公共因子可以解释原来指标数据的绝大部分信息。故选前2个主因子对安徽省粮食产量的影响因子进行分析。根据因子载荷矩阵，可得模型：
根据方差极大法对因子载荷矩阵进行正交旋转，得到旋转成分矩阵结果为：
第一主成分F1在农药施用量、除涝面积、农林牧渔劳动力、受灾面积、播种面积上有较大载荷，该因子命名自然因素和农业现代化影响因子;
第二主成分F2在化肥使用量、塑料薄膜使用量、第一产业生产总值、农村用电量、灌溉面积上有较大载荷。该因子可命名为投入要素和绿色化影响因子。
最后，采用回归法计算因子得分系数，因子得分函数为：
同时，可用公式F=0.451 46F1+0.424 55F2，求出安徽省2008-2018年各年度的综合得分和排名，如表3所示。
由以上分析可知安徽省2008-2018年粮食生产能力逐年上升，综合评分为正值的有5年，为负值的有6年，得分最好的三年分别是2018年、2017年、2016年。从排名看安徽省粮食生产能力一直呈上升趋势且上升速度较快，如2017年-2018年，安徽省粮食产量得分从0.683 50上升到1.045 23，上升速度达到52.92%。
5 结 论
通过已有研究，最终选取安徽省2008-2018年度的播种面积、化肥施用量、有效灌溉面积、受灾面积、塑料膜使用量、农药施用量、农林牧渔劳动力、第一产业生产总值、农村用电量、除涝面积等10个具有代表性指标作为粮食产量水平的影响因素，利用因子分析方法研究安徽省粮食生产能力，结论如下：
（1）粮食产量水平的影响因子主要有2个因子。第一主成分为自然因素和农业现代化影响因子，其特征值为7.354，方差贡献率为45.146%，能反映粮食产量水平影响因素45.146%的信息量;第二主成分命名为投入要素和绿色化影响因子。其特征值1.406，方差贡献率为42.455%，能反映粮食产量水平影响因素45.146%的信息量。
（2）安徽省粮食生产能力逐年上升，通过因子综合得分可知，安徽省粮食生产能力前三分别为2018年、2017年和2016年。2018年安徽省粮食产量达4007.30万吨，从2017年占全国第九上升到全国第四，可知人们由“吃饱”向“吃好”转化，安徽省粮食生产能力为社会经济发展打下坚实基础。
主要参考文献
[1]潘霖.基于SPSS的江苏省粮食产量预测模型的构建[D].舟山：浙江海洋大学，2018.
[2]石洪景.粮食产量水平的影响因素及聚类分析[J].西南农业大学学报：社会科学版，2011，9（10）：21-24.
[3]刘鹏凌，吴文俊，万莹莹，等.粮食产量的影响因素分析及灰色预测——基于安徽省主产区的数据[J].西安建筑科技大学学报：社会科学版，2019，38（4）：58-63.
[4]王传鑫，袁永生，周铭华.基于熵权灰色关联法的粮食产量影响因素[J].贵州农业科学，2018，46（9）：142-145.
[5]高志鹏，薛文秀.基于投资视角的我国粮食产量影响因素研究[J].农村经济与科技，2019，30（1）：4-7.
[6]刘忠广.河南省粮食产量影响因素的通径分析[J].北方经贸，2019（6）：125-126，151.
[7]周丽，匡远配.粮食产量的影响因子分析——以湖南省为例[J].粮食科技与经济，2015，40（5）：27-30.
[8]薛薇.基于SPSS的数据分析[M].第2版.北京：中国人民大学出版社，2014.
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