關于糧食生產統計監測調查多個方案的可行性研究
——基于臺州市糧食生產統計監測工作的思考

□江賽君

“民以食為天”，糧食是事關國計民生的重要戰略物資。為了全面、準確掌握糧食生產數據，浙江省糧食生產統計監測自2009年起開展調查，時至今日，因工程項目建設、農業結構轉型、種植群體更迭等外部因素，糧食生產統計監測方案修訂工作日趨重要。本文從現行方案入手，分析研判多個方案的可行性，并提出優化建議。

糧食生產統計監測現行方案

（一）現行方案調查原理

自2009年開展以來，現行方案已歷經10年。其以縣級農戶和農業生產單位的糧食生產活動為調查對象，分季對作物面積和產量開展調查，并從2013年起將糧食生產功能區調查數據納入推算,最終形成“樣本區+生產單位+功能區”、抽樣與全面調查相結合的調查機制。其中，樣本區監測以“分層抽樣、以戶找地”為核心思路，以農業普查的普查小區為樣本框，抽選不同農作物種植結構的樣本區，并通過以戶找地確定調查地塊，畫圖丈量樣本區內所有普查對象的耕地，最后由調查員按照電子地圖分季開展對地調查。此外，在數據預處理環節，針對“地塊面積小、分布偏遠”的零散地，采用同等種植結構置換的方式，圈定一個穩定集中的調查區域開展對地調查。

（二）現行方案利弊分析

現行方案優點：一是糧食統計的抗干擾性提高。現行方案脫離了早期“以村為單位、層層上報匯總”的統計方法，使鄉、村兩級調查數據與實際利益脫鉤，有效規避糧食生產統計中的人為干擾因素。二是糧食統計的質量可控性提高。現行方案將“抽樣調查與全面調查”相結合，通過電子地圖對地調查，使數據質量管控有抓手，為搞準、搞實糧食作物種植面積和產量提供基礎。三是糧食統計的結果具備一定代表性。以2016年為例，糧食推算結果與第三次全國農業普查（下文簡稱三農普）結果匹配度較高，能有效反映糧食生產趨勢。

現行方案缺點：現行方案“以戶找地”的思路對實際操作的復雜性缺乏預案，引發前期工作諸多難點：一是難以確定農戶耕地的具體方位。從調查了解的情況看，農村按戶籍人數分地的情況較為普遍，有些農戶僅清楚自家分到的面積，不清楚分得的土地的具體方位，此外在分地時因土質優沃程度不同，有些農戶登記在冊的土地面積與實際分到的土地面積無法匹配。二是抽中地塊呈現“偏、小、散”分布。農業用地包含自留地、自留山等多類土地結構，抽選的調查地塊可能分布在在偏遠山區，也有可能由大量“小而散”的自然田塊組成。三是零散地置換缺少管控渠道。零散地采用同等種植結構置換至平地的方式，置換地的種植結構來源于熟悉村況的人員實地調查的數據，在執行時缺少有效的數據質量管控渠道，容易造成地塊草率置換。此外，電子地圖因底圖不清、山地較多等問題在后期繪制階段難度較大，調查員因實地踏勘遇到偏遠山區存在安全隱患，對零散地開展調查的工作強度大。

糧食生產統計監測中，抽樣調查的核心就是樣本數據的代表性及安全性，現行方案在執行過程中還存在管理漏洞。一是現行方案以農業普查數據為抽樣框，數據源的更新周期為十年一次，造成樣本輪換缺乏靈活性，樣本地塊在城市化進程中的代表性逐漸削弱。二是現行方案中，糧食生產數據依靠樣本推算及全面調查數據，缺乏配套的推算驗證方案，缺乏同口徑數據評估、糾偏。三是現行方案中，將糧食生產功能區調查數據納入推算，推算數據來源涉及統計、農業兩支隊伍，未能在推算過程中嚴格界定功能區、樣本區的重合部分并剔除，容易造成統計誤差。

糧食生產統計監測多方案可行性研究

根據省、市、縣三級的工作反饋和筆者近年的從業經驗，整理出四套較為主流的糧食生產統計監測預想方案。預想方案在調查對象、調查范圍、調查模式、推算方法等方面各有側重。現對預想方案的設計思路、優缺點進行可行性分析。

（一）方案一：以“全面農業村級起報”方式開展調查

方案一思路：以“全面農業村級起報”方式開展調查的具體方法是以2016年農業普查數據為基數，每年根據變動系數進行數據調整，并取消糧食生產功能區調查。

方案一優點：一是調查流程簡化。以2016年農業普查數據為基數，通過村級匯總的形式逐級上報，省去了對地調查、抽樣推算等中間環節，簡化了調查流程。二是數據連貫性較好。通過村級起報，使數據在省、市、縣、鄉四級縱向對比和歷史同期橫向對比上具備良好的匹配性，同時保持了每年數據的連續性。

方案一缺點：一是整村調查落實效果不佳。整村調查需要村級統計人員全面統計，在實際操作中，因人員外流、土地流轉、耕地情況復雜等因素，村級統計員很難有時間、精力詳細統計本村的數據。二是數據質量監管難度大。方案一棄用抽樣調查及對地調查，容易造成質量監管失控等問題。三是變動系數難以測定。在實際操作過程中，變動系數難以統一并準確測定，在使用上缺乏科學性。此外，方案一對大戶、散戶等種植情況的統計缺少細化臺賬的制度要求，降低了數據的可追蹤性及使用價值。

（二）方案二：以“規模戶全面、散戶抽樣”方式開展調查

方案二思路：以“規模戶全面、散戶抽樣”方式開展調查的具體方法是對規模戶和單位進行全面調查，對散戶進行抽樣推算。方案二統計細化至農戶，并建立臺賬開展調查。其重點和難點是規模戶和單位名錄的維護，以及上報數據真實性的審核。

方案二優點：一是基礎資料建立完備。憑借三農普翔實的數據資料，既可以建立一整套完善的農戶名錄，也可以按戶開展跟蹤調查。二是數據源頭可溯。通過對規模戶和單位的全面調查，有效、直觀地監測個體數據，更容易追溯異常數據的源頭。

方案二缺點：一是調查對象流動性較強。從三農普來看，調查對象的屬地界定可以參照“本鄉鎮內居住地原則、本鄉鎮外生產地原則”這一原則進行判斷，但在實際操作過程中，屬地界定問題具備一定的操作難度。同時，調查對象的居住地及生產地存在流動性，比如存在不少規模戶季節內流動及特殊對象消亡等多種情況，不適應建立穩定調查。二是數據質量可控性不強。方案二棄用現行方案對地調查的方式，難以把握數據的真實性及有效性。三是數據銜接性不佳。由于調查模式的改變，新舊調查方案會存在數據銜接性問題，難以保證數據的連續性。

（三）方案三：以“集中選址、對地調查”方式開展調查

方案三思路：以“集中選址、對地調查”方式開展調查的具體方法是依托三農普數據，建立以村為單位的樣本框，再通過隨機等距抽樣，抽取樣本村，最后結合清晰度較高的測繪部門地圖，在樣本村內確定一個集中有代表性的調查區域開展調查。其中，抽樣地圖可在測繪部門地圖的基礎上人工核實和修改（手工畫線即可），此后的調查均在此調查區域內進行。方案三實施需具備兩個前提：一是要求具備全域、高清的地理信息影像圖；二是確保能夠確定集中、有代表性的調查區域。

方案三優點：一是調查區域集中。方案三采用樣本調查地塊集中選址，消除按戶抽選造成地塊散亂的弊端，便于調查員開展實地調查。二是數據質量監管有抓手。該方案通過對地調查，能夠有效監測樣本區域的種植情況，在一定程度上使得數據的質量監管有抓手。

方案三缺點：一是執行要素中的高清底圖難以獲取。方案三的執行基礎就是需要獲取高清測繪底圖，而實際操作過程中往往會出現底圖缺乏、底圖過時等情況。二是集中連片地塊缺乏代表性。方案三在抽取過程中需確定一個集中有代表性的調查區域，但受效益驅動及土地流轉影響，集中連片地塊容易出現集中種糧或集中種植經濟作物的情況，這類變化將導致糧食種植面積推算結果偏高或者偏低。此外，集中連片地塊長期抗干擾力較弱，受項目工程實施、整村拆建等因素影響，容易在短期內出現面積銳減甚至樣本消失的情況，從而影響樣本數據的代表性。三是方案實施存在技術漏洞。方案三通過隨機等距抽樣，抽取樣本村。但在調查過程中并非對樣本村開展整村調查，而是對該村較為集中的區域開展調查。此外，在選擇該區域時，并未從時間序列的角度對樣本村及集中區域的種植結構進行持續監測和匹配，導致選址受偶然因素影響，缺乏科學性。

（四）方案四：以“遙感測量”方式開展調查

方案四思路：以“遙感測量”方式開展調查的具體方法是通過遙感、地理信息系統、全球定位系統進行技術調查。調查流程主要分高清圖拍攝、樣本區選定、調查員實測、圖像數據處理四步驟。首先省級通過衛星拍攝的影像圖及無人機拍攝的高清圖，選定具有代表性的樣本區，隨后地方調查員手持專業PDA到達指定樣本區進行主要農作物拍攝，手動劃分主要作物面積區域并進行數據上傳，最后市級進行面積排重并核查，省級對數據和影像進行匯總核查，推算出最終數據。

方案四優點：一是數據精確性高。該方案在執行過程中，通過技術手段進行定位、監測，并由調查員手動劃定主要農作物面積并通過GPS直接生成面積數據，調查數據較為精準。二是數據質量可控。整個方案通過衛星遙感圖斑、無人機實飛拍攝、到點樣方圖片等方式，相互印證、核查，減少人為干擾。三是樣本輪換周期可靈活調整。該方案以衛星遙感測量圖斑為底圖，根據地域屬性及光譜信息開展抽樣，樣本輪換相對靈活，樣本輪換可根據樣本變化情況及時開展部署。

方案四缺點：一是受限于南方地域種植特性的影響。從全域來看，南方耕地“零、小、散”、作物品種多而雜，通過衛星遙感及無人機航拍圖的光譜圖，可以反映作物種植結構，但對分散、分片、間套的作物調查則相對薄弱。二是受限于臺州山地居多的地域特性影響。臺州屬于“七山一水二分田”，以山區為主，地勢起伏較大，地塊之間分界線不明。此外，受到云層遮擋、樹林遮蔽，從高空拍攝的底圖難以準確反映山地上旱地作物的分布信息，同時因山地坡度，遙感影像反饋的面積為作物投射的陰影面積，而非坡面面積。三是受調查模式影響，抽樣地塊分布零散。隨機抽選的樣本地理分布可能較為偏遠，在調查全面啟動前需要考慮地形地貌、人力成本、時間成本的影響，提前做好偏遠樣本的預調查或樣本替換工作。

糧食生產統計監測優化方案建議

綜合上述對現行方案及多個預想方案的分析，筆者認為各類方案的可行性優先級為：{方案四||現行方案}>方案二>{方案一||方案三}。遙感測量方案由調查隊主要實施并跟進，故筆者從現行方案的角度，進行優化設計，提出以下優化方案建議。

（一）糧食生產統計監測優化方案操作流程

第一步——偏遠村落篩選。要求縣級結合區情，提交難以調查的偏遠村落名錄，如：每個縣（市、區）酌情提交5個以內的村落名錄，用于抽樣時剔除（偏遠村落名錄數量需要科學評估后調整）。

第二步——農戶數據預處理。對三農普數據農戶數據進行預處理，剔除面積為0.5畝以下（該項數據可結合本地分戶面積占比情況調整）的農戶數據。

第三步——樣本小區抽樣。在前兩步的基礎上，以三農普的普查小區為樣本框，采用分層對稱等距抽樣的方法抽選樣本小區，對樣本小區內的農戶開展以戶找地。

第四步——農戶耕地分布點測繪。通過衛星遙感測量圖斑或者國土局提供的地理信息影像圖，由村調查員（村會計或對村內情況極為熟悉的人員）以該圖為基礎繪制農戶耕地分布點，在分布圖右側設置農戶對象編碼及面積信息表，報送上級。

第五步——零散偏遠耕地匯總。上級通過影像圖耕地分布點了解地塊分布情況，同時村級調查員報送實地了解到的地塊偏遠位置名錄。上級通過影像圖分布及村級調查員報送情況，綜合考慮需要置換的零散偏遠的耕地分布點。

第六步——零散地置換。零散地采用同等種植結構置換的方式，由上級根據2016年農業普查數據提供同等種植結構的調查地塊名錄反饋至調查員，再由調查員在名錄范圍內選定符合條件的較為集中的區域，最終確定樣本區調查地塊。

第七步——優化推算糧食生產數據。方法一：繼續采用“樣本區抽樣調查+農業生產單位全面調查+功能區全面調查”進行推算。如采用上述方法，則需要獲取糧食生產功能區區域分布圖，剔除樣本區與功能區地塊重合面積。方法二：不采用功能區數據，直接采用樣本區抽樣調查及農業生產單位全面調查法進行推算。

第八步——全域種植結構配套測評。建立“全域種植結構配套測評”，針對推算數據開展至少一年一次的全域結構測評。主要思路為：利用衛星遙感得到的光譜信息，計算得到本地的全域種植結構，并將全年或當季推算結果得到的種植結構與上述種植結構進行數據匹配度測評。若誤差在5%范圍內視為正常波動，若誤差超過5%，則根據全域種植結構對該地數據進行推算糾偏、系數調整，避免樣本失真導致數據偏高。

（二）糧食生產統計監測優化方案可行性分析

優化方案在現行方案及遙感測量的基礎上進行，具有現實可操作性。同時，方案設計符合抽樣的隨機性，符合單個地區當樣本量大于30時的正態分布，具備一定的代表性。

1.糧食生產統計監測優化方案四大優化點。一是進行數據預處理，降低調查難度。通過縣級報送5個以下（數據量待定）的極難調查的偏遠村落及剔除0.5畝以下（數據量待定）的散戶，將“地塊偏遠、零散、面積過小”的調查難度進行第一輪降解，將“地塊分散、偏遠”的難度降到可控水平。二是建立置換主動權，提高工作效率。方案通過調查員反饋的抽樣農戶耕地分布點（附有抽中農戶的普查對象編碼及耕地面積信息表），可以直觀了解抽樣耕地分布點的集中程度。同時通過農戶普查對象編碼及耕地面積信息表，直接對接農業普查數據資料庫，提供需要置換的農戶的同等種植結構名錄。調查員從樣本名錄中尋找可以置換、較為集中的地塊，掌握了置換的主動權。三是嚴用功能區數據，增強數據質量。如按第七步方法一，推算采用功能區數據，在優化方案中要求對功能區及樣本區數據重合部分進行對接，剔除樣本區與功能區重合部分；如按第七步方法二，推算不采用功能區數據，優化方案的結果直接從樣本區、農業生產單位的情況進行推算。四是建立匹配度測評，提高推算結果的科學性。通過建立“全域種植結構配套測評”，結合衛星遙感圖斑及調查隊二類測量得到的全域土地屬性圖及種植結構數據，將推算數據與全域種植結構進行匹配度擬合，對誤差超過一定范圍的區域進行重點監測，根據全域種植結構對該地數據及時開展推算糾偏、系數調整。

2.優化方案在執行過程中的注意事項。優化方案在前期過程中，“以戶找地”的困難依然存在，可通過預先處理降低難度。在下階段的工作中，應該著力做好以下幾點從而幫助順利完成樣本抽樣工作。一是進行科學的預處理。包括選擇合適量的偏遠村，確定符合標準的需要剔除的小地塊。后者標準的選定可以利用農業普查的基礎資料了解不同面積組別的地塊占比。二是獲取高清的地理影像圖。高清地理影像圖為前期耕地分布點的繪制及后期調查提供有利支持，并建議在后期實地調查開展過程中繼續提供高清的CAD圖、地理影像圖或衛星遙感圖。三是分清功能區數據的使用方法。如果使用功能區數據，則需加強與農業部門的協作，規范功能區邊界圖，并界定清楚樣本區及功能區分布的重合部分；如果不使用功能區數據進行推算，則可以考慮將功能區作為部門數據資料開展農業生產形勢分析。此外，在實地踏勘調查方面，可以借鑒GPS定位理念，運用“GPS地圖測量尺”等工具，探索對樣本調查的定位及面積實測，整體提升調查水平，為統計數據質量保駕護航。