甘肅省糧食產量影響因素的灰色關聯動態分析

許甜甜，陳 英

（甘肅農業大學 管理學院，甘肅 蘭州 730073）

一、引言

國務院于2018 年發布的中央一號文件中強調，確保國家糧食安全是實施鄉村振興戰略的首要任務，糧食安全問題不僅影響整個國民經濟發展，而且影響整個社會的穩定，因此維持糧食生產的可持續性尤為重要，而影響糧食生產的因素發揮著不可忽視的作用。相關學者在糧食產量及其影響因素方面均有研究，盧李朋等（2014）[1]通過構建糧食增產影響因子評價模型，根據評價結果提出對策建議。李昊儒等（2018）[2]從糧食產量的波動特征角度出發，通過對自然、科技、社會經濟、農業生產條件等因素的量化分析，為制定科學合理的農業政策、保障我國糧食產量的可持續生產提供理論依據。王珺鑫（2018）[3]從整體性和階段性出發，實證分析了山東省糧食產量的影響因素，結果發現糧食播種面積對糧食產量的影響最大，而農業機械總動力的影響較小，化肥施用總量位于兩者之間。王曙光等（2018）[4]針對江蘇省糧食生產特征，將江蘇省糧食生產的時間段劃分為2 個時段，采用灰色關聯分析法，對2 個時段中10 個影響因素進行動態分析。結果發現影響江蘇省糧食產量的首要因素是糧食播種面積。本文在以往學者研究的基礎上，對甘肅省糧食產量及其影響因素進行了趨勢預測，以期動態的了解甘肅省糧食產量以及影響因素。

甘肅省屬于典型的黃土高原半干旱地區，不但降雨量少而且水土資源流失也比較嚴重，是全國最貧困的地區之一，加上脆弱的生態環境系統和頻發的自然災害，經濟發展也比較落后，惡劣的農業生產環境使得農業生產力較弱，糧食安全問題也異常突出，研究甘肅省的糧食生產及其主要影響因素，對于指導糧食科學生產提供依據無疑具有現實意義，本文基于2005—2017 年甘肅省糧食產量及其影響因素的數據，采用灰色關聯分析模型，在分析影響甘肅省糧食產量的基礎上，運用灰色預測模型對未來幾年甘肅省糧食產量及其影響因素進行趨勢預測，以便為甘肅省糧食生產的可持續發展提供參考。

二、數據來源與研究方法

（一）數據來源

影響糧食生產的因素大致可以分為這樣幾類：經濟因素、技術因素、政治因素以及自然條件的因素[5-6]。根據各種因素對糧食生產的影響程度，同時考慮到獲取數據的難度，因此結合甘肅省糧食生產的實際情況，選取甘肅省糧食產量（Y）為參考序列，糧食作物播種面積（X1）、有效灌溉面積（X2）、受災面積（X3）、化肥施用折純量（X4）、農產品生產價格指數（X5）、農業生產資料價格指數（X6）、農村從業人員（X7）、糧食單位面積產量（X8）、農業支出（X9）、農業機械總動力（X10）等具有代表性的10 個影響因素為比較序列，以2004—2018 年《甘肅省發展年鑒》《甘肅六十年》為基礎數據（見表1）。

表1 2005—2017 年甘肅省糧食產量及其影響因素數據

（二）研究方法

1.灰色關聯分析模型。本文運用灰色關聯分析法，其是一種多因素統計分析方法，意在揭示因素間關系的強弱情況，各影響因素的時間序是其運算對象[7-8]。影響糧食生產的諸多因素構成了一個抽象而復雜的系統，各種因素的結合決定了糧食生產的發展趨勢[9]?；貧w分析，方差分析，主成分分析和灰色關聯分析是系統分析的常用方法[10]。然而，灰色關聯分析與其他分析相比，既不需要數據具有統計規律，也不需要樣本服從典型概率分布。由于糧食生產過程本身是一個受許多因素影響的復雜系統[11]。另外，本文選擇的可比統計數據的時間序列不長。因此，選擇使用灰色關聯分析模型具有明顯的優勢。

灰色關聯分析模型構建過程如下：

（1）首先對原始數據進行無量綱化的處理

（3）求關聯系數

（4）計算關聯度

2.GM（1.1）預測模型。設X（0）（t）={X（0）（1），X（0）（2），…，X（0）n}是所要預測的某項指標的原始數據，通過對原始數據進行一次累加生成（AGO），得到一次累加生成序列，X（1）（t）={X（1）（1），X（1）（2），…，X（1）（n）}，式中由此得到微分方程為，方程中系數按最小二乘法求解得式中：Y 為列向量（X（0）（2），X（0）（3），…，X（0）（n））T，B 為矩陣：

三、甘肅省糧食產量影響因素關聯分析與預測

（一）甘肅省糧食產量影響因素關聯分析

1.原始數據的無量綱化處理。由于各個影響因素的量綱不相同，比如X1糧食作物播種面積為千公頃，X4化肥施用折純量為萬噸，因此為了便于比較，將原始數據進行無量綱化的處理，本文采用的是均值法的處理方法，數據的處理結果如表2 所示。

2.求關聯度。根據灰色關聯分析模型和表2 中所列的經過無量鋼化處理的數據，以甘肅省糧食產量（Y）為參考序列，以因素X1—X11為比較序列，分別按照2005—2010 年、2011—2017 年兩個時期以及2005—2017 年總時期來進行分析，計算不同時期甘肅省糧食產量及其影響因素之間的灰色關聯度，結果如表3 所示。

表2 原始數據的均值化處理

表3 不同時期甘肅省糧食產量及其主要影響因素的灰色關聯度與排序

關聯度反映了參考序列和比較序列之間關聯的緊密程度。關聯度越大，比較序列對參考序列的影響就越大，反之越小[12]。根據表3 的分析結果可知，2005—2010 年化肥施用折純量、糧食單位面積產量和糧食播種面積對甘肅省糧食產量的影響最大，是影響糧食總產量的重要原因。其次是糧食作物播種面積和農村從業人員對糧食產量也產生了較大的影響。而在2010—2017 年糧食單位面積產量、有效灌溉面積和糧食作物播種面積對糧食產量影響較大，其次是化肥施用折純量和第一產業從業人員。由表1 觀察可知，在這一時期內，糧食作物播種面積和第一產業從業人員是逐年減少的，但是單位面積產量和農業機械總動力逐年增加，可見在這一時期內，保證糧食安全主要依靠農業技術的不斷進步和生產條件的不斷改善。對于2005—2017 年這一總時期，影響糧食產量的主要因素則是糧食單位面積產量、化肥施用折純量和農業機械總動力，其次是有效灌溉面積和糧食播種面積。對于糧食單位面積產量，由于近年來的趨勢是農村具有優勢的勞動力不斷向城市轉移，使得大量耕地因為無人耕種而撂荒，導致糧食播種面積減少，而保證糧食單位面積產量應以農業機械化和農業科學技術為主要立足點。值得注意的是，甘肅省化肥施用量在2005—2017 年間是不斷增加的，盡管化肥施用量是影響甘肅省糧食產量的重要因素，但其不利于生態環境和耕地質量的保護，應當鼓勵農民使用農家肥、綠色有機肥等來代替化學肥料。在前后兩個時期以及總體時段上反映政策性質的變量農業支出不是影響糧食產量最為重要的因素。盡管數量穩步上升，但是由于其上升空間是有限的，未來對于糧食增產的拉動作用也十分有限。

（二）甘肅省糧食產量及其影響因素預測

根據表1 中的數據，先對甘肅省糧食產量建立GM（1.1）模型，獲得2018—2025 年各項指標的預測值（見表5）。表4 顯示了甘肅省糧食產量預測中的誤差，從表中可以看出原序列適合進行灰色系統預測。根據同樣的原理，可以求出其他影響因素的預測值，如表5 所示。

表4 甘肅省糧食產量預測誤差檢驗

表5 2018—2025 年甘肅省糧食產量及其主要影響因素預測值

根據表5 顯示的結果可以發現，在2018—2025年甘肅省糧食產量將會逐年增加，這與近年來國家將糧食安全作為重大舉措密切相關。根據表5 所示的結果，再次進行灰色關聯分析，可得表6 所示的關聯趨勢。

表6 2018—2025 年甘肅省糧食產量及其主要影響因素預測的灰色關聯度與排序

根據表6 所示的結果，2018—2025 年影響甘肅省糧食產量的主要因素將會是農業機械總動力、糧食單位面積產量、化肥使用折純量，與表3 所示的結果進行比較，發現在預測時段內影響甘肅省糧食產量的主要影響因素（排序前三位）與2005—2017 年的主要影響因素（排序前三位）是相同的，說明這三個影響因素即農業機械總動力、糧食單位面積產量和化肥使用折純量無論是在過去幾年還是未來幾年，都是影響甘肅省糧食產量的重要因素。

根據表5 的預測分析，由于近年來甘肅省農業基礎設施的不斷加強，農村水利設施的不斷改善，使得有效灌溉面積在未來幾年里呈現上升趨勢。以農業機械總動力、化肥施用折純量為代表的農業現代化水平在未來幾年也處于不斷上升的趨勢，由表6 可知，三者對糧食產量的影響較大，關聯度分別為0.991 3、0.974 3、0.845 5。雖然糧食播種面積在未來幾年里呈上升趨勢，但是其對糧食產量的影響居第六位，這與近年來農業現代化的快速發展息息相關。

四、結論

通過對2005—2017 年甘肅省糧食產量及其影響因素的灰色關聯分析，并運用灰色預測模型對其進行趨勢預測，可以得出以下結論：

第一，無論是在2005—2017 年，還是在2018—2025 年，農業機械總動力、糧食單位面積產量和化肥使用折純量均是影響甘肅省糧食產量的主要因素。

第二，通過對2018—2025 年糧食產量的預測可知，在未來五年，甘肅省糧食產量逐年增加。

第三，增加農業機械總動力、增加農田有效灌溉面積、促進農業現代化，是穩定糧食生產的必然選擇。

第四，根據趨勢預測可知，化肥施用量仍然逐年遞增，這對于發展糧食綠色生產造成很大的困擾，因此實施化肥農藥減量迫在眉睫。