基于AHP-GRD模型的農業發展影響因素研究
——以徐州市為例

陳威林 吳夢園 何 穎 鮑思旭 徐媛媛 洪 歡

一、文獻綜述

自古以來，農業便在國民經濟中占據著重要地位，是國家自立、社會安定的基礎。近年來政府工作報告著重強調“三農”問題，眾多專家學者通過探求農業高效率高質量發展路徑，助力國民經濟提升。侯滿平(2020)深刻闡述了農業經濟的重要性，特別是在新冠肺炎疫情的背景下，鄉村農業的重要性，提出多領域多系統長期協同農業生態系統建設，促進農業可持續發展的重要意義。王軍(2020)立足于鄉村振興戰略下農業發展的地位，認為只有我國農業經濟的穩定發展，才能保證其他產業的健康發展，并從城鎮化、傳統農業與特色農業、優化生產要素配置等方面提出解決問題的策略。丁桂芳(2020)從國家宏觀層面分析了我國農業發展存在的問題：技術落后；農業勞動力數量少、素質低；環境污染嚴重等，提出優化產業結構、明確產權歸屬問題、加大資源傾斜的解決途徑。

綜上所述，各學者對農業發展研究多從國家宏觀角度論證發展路徑，對某一具體地區的實踐指導上存在不足。本文結合歷年來相關數據解讀徐州農業發展現狀，基于區域發展實踐來分析徐州地區農業發展的狀況，構建科學有效的評價指標體系，厘清阻滯農業發展的影響因素，最后提出針對性建議，為徐州農業進一步有序發展提供參考。

二、建立農業發展影響因素評價指標體系

（一）建立層次結構模型

現階段研究某區域發展影響因素，普遍建立綜合評價指標體系對該區域進行評價。

為保證本評價體系建立的科學性，通過文獻檢索法，參考已有文獻所構建的指標體系，結合徐州市農業發展實際情況，分析各種因素關聯度、隸屬關系和重要性，確定農業發展影響因素評價指標，從而構建層次結構模型。如圖1所示。

（二）構建農業發展影響因素判斷矩陣

根據現有研究結果，結合1-9標度法進行數據匯總，分別得到以下判斷矩陣。

（三）計算評價指標權重

結果表明，各判斷矩陣的CI值均小于0.10，說明各判斷矩陣的一致性均比較滿意，最后，計算合成權重向量，結果如表1所示。

三、基于AHP-GRD模型的農業發展影響因素分析

在層次分析法求得各指標對總目標權重的基礎上，選取權重大于5的播種面積、有效灌溉面積、農業機械總動力、拖拉機數量、化肥施用量、第一產業從業人數、財政撥款、人口自然增長八大指標，結合2016-2019年相應數據，進行各指標與農業總產值的灰色關聯度分析，進一步研究影響農業發展的主要因素。通過建立灰色關聯度模型，對選取的8個因素與農業總產值的關系進行相關性分析，通過關聯度的大小判斷影響性能的主次因素。

農業生產總值記為y1，8個子因素分別記為x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8。

定義：x0={x0(k)|k=1，2，…，n}=(x0(1)，x0(2)，…，x0(n))，其中k表示時刻。假設有m個比較數列xi={xi(k)|k=1，2，…，n}=(xi(1)，xi(2)，…，xi(n))，i=1，2，…，m

則x0(k)與xs(t)的關聯系數為：

由于建立的指標體系包括目標層、主指標層和次指標層，因此需要計算合成權重向量。通過幾何平均法求得各矩陣權重：

A矩 陣：WA=(0.2388，0.1310，0.0563，0.5738)λmax=4.0776 CI=0.0259

B矩 陣 ：WB=(0.1275，0.3824，0.4901)λmax=2.7689 CI=-0.1156

C矩陣：WC=(0.0769，0.3846，0.5385)λmax=3 CI=0

E矩 陣：WE=(0.5462，0.2323，0.1377，0.0838)λmax=4.0511 CI=0.0170

因為關聯系數是比較數列與參考數列在每個時刻的關聯度值，因此它的數值不止一個，而信息過于分散，不便于進行整體性比較。因此有必要將各個時刻的關聯系數集中為一個值，即求其平均值，作為比較數列與參考數列間關聯程度的數量表示。

表1 農業發展影響因素評價指標權重

表2 各影響因素與農業總產值的關聯度

通過Matlab編程得到子因素與母因素的相關系數如表2所示。分析表中數據可知，影響農業總產值重要因素為農業機械總動力，其次是有效灌溉面積，農業播種面積位居第三，大中型拖拉機數量、化肥施用量、第一產業從業人數相較于前者，與農業總產值關聯度略有差距，相比之下，農林水財政預算支出和人口自然增長這兩個因素對農業總產值的影響較低。

四、結果分析與發展策略

（一）實證結果分析

徐州市在農業發展上，受農業機械化水平影響較大。近年來雖然徐州市機械化水平有所提高，農作物耕種收機械化率達到75%，但高效機械設施較少，具有區域優勢的玉米、大豆等糧食作物機械化發展比較緩慢。2019年末徐州市農業人口較上一年減少3.77萬人，農村勞動力數量減少、老齡化加劇等狀況，將會加劇農業機械化供需矛盾。

農業播種面積與農業發展協同效應顯著，但徐州市三次產業結構占比分別為9.5%、40.4%、50.1%。城市擴張用地和徐州市行政區劃制約了農業種植面積的增長空間。根據研究顯示，家庭綜合農場的最優土地經營規模區間為131-135畝，“種糧大戶”的最優糧食播種面積區間為234-236畝，而徐州人均占有耕地面積僅1.35畝/人，每畝土地投入勞動力過多，農地規模經營過程漫長而遙遠。

（二）發展策略建議

徐州市在江蘇省內農業權重較大，具備農業規模優勢和區域比較優勢，農業發展具有廣闊前景。綜合區域內機械化水平差異、人地發展矛盾、科技投入不足等狀況，給出以下建議。

1.加強農業機械化，提升經濟效益。徐州可發揮當地生產大型農用器械的優勢，嘗試農機設備企業與科研院所、高校合作，進行研發和技術改造耕作機械，發展培育農機設備制造業，以工業反哺農業。企業與當地合作社、種植大戶等建立合作機制，推廣農業機械化技術與社會化服務，優化生產服務渠道，提高土地生產效益，促進農業產值進一步提升。

2.加強土地控制使用，提高土地產出效益。科學規劃使用土地，加快更新徐州市土地利用數據，集約使用現有土地資源，遏制耕作土地資源浪費，依法監管查處違法批地和非法占地現象。同時提高現有土地生產效益，通過科學施肥、灑藥，減少病蟲災害損失。根據當地土壤性質、氣候環境等因素，分區域種植小麥、玉米、大豆、花生等具有比較優勢的糧食作物，減少因自然條件產出效益低的生產作物，在穩定規模優勢的基礎上，加大農業科技投入，篩選出高產優質品種，提高土地產出效益。

3.加大農業科技投入，借助財政推廣科技。對農業科技投入，要了解基層需求，借助財政資金推動農業科技發展政策，優化資金投入結構，實現科技成果實地轉化。通過引進新品種新技術，開展良種繁育，擴寬農業生產技術應用，提高農產品產量和質量，讓農民技術需求偏好得到滿足，催促農民自愿學習、接受科技成果轉化，充分利用技術提升農業生產率。

對于徐州農業發展，要充分依托當地比較優勢，利用財政推動農業科技投入，深度調控農機化發展，根據要素稟賦差異，規劃使用種植土地，提高土地產出效益。