面向產業結構優化調整的廣東省農業發展灰色系統建模

摘 要：當前廣東省農業產業結構存在種植業占比偏高，林業、牧業和農業服務業發展相對滯后，以及三產融合不足的問題，這些問題制約了農業綜合效益的進一步提升。為此，本文基于2017—2023年相關數據，通過灰色關聯分析評估了各內部產業對農業總產值的關聯度，并利用GM（1，1）模型預測未來五年的發展趨勢。研究得出以下主要結論：（1）農業內部各產業的關聯度排序為：種植業＞漁業＞林業＞牧業＞農業服務業，種植業和漁業對總產值的貢獻最大；（2）農業總產值預計將持續增長，種植業和漁業仍為主要增長點，牧業呈逐年下降趨勢，林業和農業服務業則逐步提升。基于研究結果，文章提出了優化農業產業結構的具體建議，為促進廣東省農業高質量發展及相關政策的制定提供科學依據。

關鍵詞：廣東省；農業產業結構優化；灰色關聯分析；GM（1，1）模型；政策建議

中圖分類號：F327"""""" 文獻標識碼：A""""""" 文章編號：2095-9699（2024）06-0005-07

廣東省是中國經濟發達的沿海省份之一，擁有豐富的農業資源和悠久的農業歷史。隨著城市化進程加快和經濟結構的轉型，廣東省的農業產業面臨諸多挑戰，如資源環境壓力加大、傳統農業生產方式難以為繼，以及農村勞動力逐步減少。如何在此背景下推動農業產業結構的優化調整，實現農業可持續發展，已成為學術界和政策制定者廣泛關注的議題。

當前，農業產業結構優化研究主要圍繞基礎設施、產業融合、機械化、區域協調和技術應用等方面展開。江艷軍和黃英^[1]強調完善交通、水利及文化等基礎設施，推進產業融合，建設農業數據平臺，提升投資與管理效率。周斌^[2]和高升^[3]關注土地確權、地區差異和勞動力流失，建議發展優勢產業，提升產業鏈價值，培育規模化融合產業，并通過政策執行與人才培訓留住勞動力。牛勇^[4]分析農業機械化的技術與管理問題，提出加強技術創新、完善發展策略和規范市場管理。楊秀玉和喬翠霞^[5]通過研究區域差異，提出優化農業布局，推進跨區域合作，提高農業生產水平。陳其明^[6]和郭永明^[7]提出發展主導產業，提升品牌產品的生產率，延伸產業鏈，推動農業整體發展。陳紅和文艾^[8]和梁艷紅^[9]分析大數據技術在提高生產率、預測市場需求和優化資源分配中的作用，并提出技術普及和隱私保護的策略。

然而，目前的研究多側重于單一指標或區域分析，較少系統性地結合灰色系統理論與多指標綜合評價，對廣東省農業產業結構優化進行全面分析。本研究以廣東省農業產業結構為研究對象，基于灰色系統理論，探索廣東省農業產業結構優化的關鍵路徑，并對未來發展趨勢進行預測，以期為廣東省農業的高質量發展提供科學依據。

1 指標的選取和數據來源

根據廣東省農業產業結構的特點以及研究目標，為全面反映農業產業的發展狀況，選取以下關鍵指標：農業總產值、種植業產值、林業產值、牧業產值、漁業產值和農業服務業產值。這些指標能夠較為全面地覆蓋廣東省農業各領域的經濟貢獻情況，有助于分析不同產業的增長趨勢和結構優化潛力。

本研究使用了2017—2023年的指標數據（見表1），數據主要來源于《廣東省統計年鑒2023年》^[10]，該年鑒每年發布，覆蓋面廣、時間連續性強，具有權威性和準確性，為基于灰色系統理論的分析預測模型提供了可靠的數據基礎。

2 廣東省農業產業結構優化的灰色關聯分析

2.1 灰色關聯分析的原理和基本步驟

灰色關聯分析^[11-12]是通過比較序列曲線變化趨勢的相似程度來衡量關聯性，曲線越接近，關聯度越大，反之則越小。為研究農業產業結構的關系，需進行以下步驟：

（1）確定分析數列：以農業總產值X0作為參考序列，將種植業產值X1、林業產值X2、牧業產值X3、漁業產值X4和農業服務業產值X5作為比較序列，可得到序列矩陣

Xi=xi1，xi2…，xi7，（i=0，1，2，3，4，5）。

（2）對初始數據進行無量綱化：

x'i（k）=xi（k）/xi（1），（i=0，1，2，3，4，5；k=1，2，…，7）（1）

（3）計算絕對差序列，并確定最小差值和最大差值：

Δ0i（k）=x'0（k）－x'i（k）， （i=1，2，3，4，5; k=1，2，…，7）（2）

Δmin=miniminkx'0（k）－x'i（k）（3）

Δmax=maximaxkx'0（k）－x'i（k）（4）

（4）計算灰色關聯系數：

λ0i（k）=Δmin+0.5ΔmaxΔ0i（k）+0.5Δmax，（i=1，2，3，4，5; k=1，2，…，7） （5）

（5）計算灰色關聯度：

γi=17∑7k=1λ0i（k），（i=1，2，3，4，5）（6）

（6）計算權重：

Wi=γi/∑5i=1γi，（i=1，2，3，4，5）（7）

2.2 實證分析

2.2.1 2017—2023年廣東省農業產業的發展分析

為了解廣東省農業產業的發展狀況，根據表1中的數據，利用MATLAB繪制兩個折線圖，一是關于2017—2023年廣東省農業各個產業的總產值（見圖1），二是關于2017—2023年廣東省各農業產業占農業總產值的比重（見圖2）。

圖1 2017—2023年廣東省農業各個產業的總產值

圖2 2017—2023年廣東省各農業產業占農業總產值的比重

由表1、圖1和圖2的信息可知，2017至2023年，廣東省農業總產值從5 96987億元增至9 20209億元，增長542%，年均增速754%，呈穩步增長態勢，尤其在2020年后增速加快。種植業占比近一半，年均增速為739%，略低于整體水平，需通過技術升級和產業優化提升其增長潛力。林業年均增速為81%，受生態保護和資源管理優化的推動，2021年后增速加快。牧業年均增速為595%，在2020年達到高點后增速放緩，受環境壓力和資源限制，未來需發展生態養殖和循環農業。漁業年均增速為78%，依托沿海資源和海洋經濟，增長潛力強。農業服務業年均增速為126%，反映了農業現代化的加速和新興服務業發展迅速，為產業鏈高效運轉提供了支撐。總體來看，廣東農業各領域發展良好，需強化技術創新和政策支持，進一步優化農業結構。

2.2.2 農業總產值和相關產業間的灰色關聯分析

根據式（1）～（7）分別計算種植業產值、林業產值、牧業產值、漁業產值、農業服務業產值與農業總產值的灰色關聯度和權重，具體結果見表2。

根據表2分析，廣東農業各產業的關聯度排序為：種植業gt;漁業gt;林業gt;牧業gt;農業服務業。其中，種植業和漁業占據核心地位，灰色關聯度和權重較高且穩定性強。特別是種植業在2022年的灰色關聯度接近1，彰顯其對廣東農業經濟的顯著影響力。漁業作為沿海省份的優勢產業，資源豐富且對農業經濟貢獻穩定。林業在2021年的灰色關聯度達到峰值，受到政策支持，其對農業經濟的貢獻日益增強。牧業的灰色關聯度波動較大，受到環境和資源限制，2023年有所下降。農業服務業當前的灰色關聯度雖較低，貢獻有限，但隨著農業現代化進程的推進，其未來發展潛力巨大。綜上所述，種植業和漁業是廣東農業的主力，林業和牧業面臨發展挑戰，而農業服務業則需要進一步挖掘潛力以促進增長。

3 農業總產值及其內部產業產值的預測研究

3.1 GM（1，1）預測模型的原理及基本步驟

GM（1，1）預測模型^[11-12]是灰色系統理論中的一種常用模型，用于處理不完全和不確定的小樣本數據預測問題。它的基本原理是通過對原始數據進行累加生成，弱化數據波動，提取其中的規律性，從而進行預測。其基本步驟為：

步驟一：對原始數列進行級比檢驗

設原始數列為X^（0）=［x^（0）（1），x^（0）（2），…，x^（0）（n）］，則級比檢驗公式為：

δ（k）=x^（0）（k－1）x^（0）（k），k=2，3，…，n（8）

當所有的級比δ（k）∈（e^－2n+1，e²ⁿ⁺¹）時，說明原始數列X^（0）可以進行GM（1，1）建模。

步驟二：GM（1，1）模型的構建

（1）數據處理：

對原始序列X^（0）=［x^（0）（1），x^（0）（2），…，x^（0）（n）］進行累加生成，得到新序列X^（1）=［x^（1）（1），x^（1）（2），…，x^（1）（n）］，其中x^（1）（k）=∑ki=1x^（0）（i），k=1，2，…，n。

（2）建立灰色微分方程： dx^（1）dt+ax^（1）=b""""" （9）

式中，－a反映了數據發展的變化趨勢，被稱為發展系數，b反映系統外部因素對數據的影響，被稱為灰色作用量。

（3）計算參數a和b的值：θ=［a，b］T=（BTB）^－1BTY（10）

式中，B=－12x^（1）（2）+x^（1）（1）1－12x^（1）（3）+x^（1）（2）1－12x^（1）（n）+x^（1）（n－1）1，Y=x^（0）（2）x^（0）（3）x^（0）（n）

（4）建立預測模型：

x︿¹（k+1）=［x⁰（1）－ba］e^－ak+ba，k=1，2，…，n（11）

（5）還原預測結果：

x︿⁰（k）=x︿¹（k+1）－x︿¹（k）（12）

步驟三：數據的擬合精度檢驗：

（1）相對誤差檢驗

殘差：

ε（k）=x⁰（k）－x︿⁰（k）（13）

相對誤差：

ε^'（k）=|ε（k）|x⁰（k）（14）

平均誤差：

ε^'-=1n－1∑nk=2ε^'（k）（15）

（2）級比偏差值檢驗

級比偏差值：

μ（k）=1－1－0.5a1+0.5aδ（k）（16）

平均級比偏差值：

μ-=1n－1∑nk=2|μ（k）|（17）

如果ε-′＜0.1，μ-＜0.1，說明模型對原始數據的擬合精度很好；如果0.1≤ε-′＜0.2，0.1≤μ-＜0.2，說明模型對原始數據的擬合精度達到一般要求。

3.2 實證分析與預測

對農業總產值X0、種植業產值X1、林業產值X2、牧業產值X3、漁業產值X4和農業服務業產值X5的原始數據進行級比檢驗，得到相應的級比序列為：

δ（k）X0=（0.944 9，0.880 5，0.908 1，0.951 4，0.934 0，0.966 3）

δ（k）X1=（0.935 4，0.875 2，0.936 6，0.954 0，0.917 1，0.972 3）

δ（k）X2=（0.911 7，0.956 3，0.986 0，0.836 2，0.902 2，0.975 9）

δ（k）X3=（1.014 8，0.843 7，0.789 6，1.041 2，1.016 4，0.990 2）

δ（k）X4=（0.922 2，0.907 5，0.964 1，0.905 1，0.920 5，0.946 6）

δ（k）X5=（0.910 7，0.873 8，0.859 6，0.887 5，0.885 4，0.901 4）

所有級比值都落在（0.778 8，1.284 0）的級比區間內，滿足級比檢驗，因此可以對農業總產值及其相關產業產值進行GM（1，1）建模。

對X0、X1、X2、X3、X4、X5的原始數據分別進行一次累加，生成1-AGO序列，構建灰色微分方程，計算相關參數-a和b的值，可得到發展系數-a的值分別為0.070 3，0.067 6，0.083 6，0.056 4，0.074 4，0.124 4，灰色作用量b的值分別為5 982.348 9，2 923.164 0，331.896 4，1 256.392 1，1 245.261 3，227.480 9，由此可構建農業各產業的GM（1，1）預測模型為：

農業總產值X0：

x︿^（1）（k+1）X0=91025.8e^0.0703343k－85055.9（18）

種植業產值X1：

x︿¹（k+1）X1=46136.3e^0.0675933k－43246.4（19）

林業產值X2：

x︿^（1）（k+1）X2=4325.13e^0.0836224k－3968.99（20）

牧業產值X3：

x︿^（1）（k+1）X3=23467.3e^0.0564291k－22265.0（21）

漁業產值X4：

x︿^（1）（k+1）X4=18015.0e^0.0743935k－16738.8（22）

農業服務業產值X5：

x︿^（1）（k+1）X5=2074.34e^0.124375k－1829.0（23）

根據式（13）～（23）計算農業總產值、種植業產值、林業產值、牧業產值、漁業產值和農業服務業產值的預測值、殘差、相對誤差和級比偏差值，具體數據見表3、表4和表5。

由表3可得：農業總產值的平均相對誤差ε-′=0.0237＜0.05，平均級比偏差值μ-=0.0257＜0.1；種植業產值的平均相對誤差ε-′=0.0210＜0.05，平均級比偏差值μ-=0.0244＜0.1，說明這兩個模型擬合精度好，均通過檢驗。

由表4可得：林業產值的平均相對誤差ε-′=0.0325＜0.05，平均級比偏差值μ-=0.0486＜0.1；牧業產值平均相對誤差ε-′=0.0758＜0.1，平均級比偏差值μ-=0.0951＜0.1，說明林業產值預測模型擬合精度好，牧業產值預測模型擬合精度良好，均通過檢驗。

由表5可得：漁業產值的平均相對誤差ε-′=0.0112＜0.05，平均級比偏差值μ-=0.0201＜0.1；農業服務業產值的平均相對誤差ε-′=0.0133＜0.05，平均級比偏差值μ-=0.0162＜0.1，說明兩個預測模型擬合精度好，均通過檢驗。

基于對預測模型的檢驗均通過，因此可以根據式（18）～（23）對廣東省2024—2028年的農業總產值及其內部產業產值進行預測，預測結果見表6。

由表6可知：從2024年到2028年，農業總產值預計將從10 115.07億元增長到13 401.46億元，整體增長約32.5%，顯示出廣東省農業持續增長的良好勢頭。種植業在總產值中的占比相對較高，2024年約為47.8%，預計到2028年將略微下降至47.3%，但依然是農業發展的核心。從預測數據看，種植業產值這五年的增幅約為31.0%，略低于農業總產值的增速。林業產值逐年增加，增幅約為39.7%，雖然在總產值中占比不高，但其增長速度相對較快，表明林業逐漸受到重視。牧業產值增幅約為25.3%，牧業的增速相對較慢，且在總產值的占比逐年下降，從18.90%降至17.87%。漁業產值的增長也十分明顯，增幅約為34.7%，占比也從21.49%穩步提升到21.85%，顯示出漁業在市場需求中的重要性逐步上升。農業服務業產值的增長幅度最大，增幅約為64.5%，其占比從5.73%增至7.11%，是所有產業中增速最快的，反映出農業現代化和服務化趨勢愈發明顯。

由此說明，廣東省的農業產業在未來五年將保持穩定增長，并且各個子行業（種植業、林業、牧業、漁業、農業服務業）都顯示了不同的增長速度和占比變化。盡管種植業仍是最主要的行業，但其他行業，特別是漁業和農業服務業，正在以相對更快的速度增長，顯示出結構性變化的跡象。

4 廣東省農業產業結構優化發展的建議

4.1 推動種植業向高效、科技化方向轉型

種植業是廣東農業的核心產業，但其增長速度低于其他產業。為提升種植業產值和效益，需推動現代農業技術應用，發展精準農業和智慧農業，利用物聯網、無人機、智能灌溉等技術提升生產效率；同時，優化產業結構，增加高附加值經濟作物的種植，減少低效益作物的依賴；強化品牌建設，推廣“廣東優質農產品”，提高市場競爭力；發展農產品深加工，延長產業鏈條，從而提高附加值。通過技術創新和結構優化，種植業將在總產值和效益上實現提升，同時增強抵御市場波動和自然災害的能力。

4.2 推動林業和生態產業的發展

廣東林業在生態保護和綠色經濟發展中占據重要地位。為實現經濟效益與生態保護的平衡，需加強生態林業建設，提升森林覆蓋率；促進林下經濟發展，合理開發森林資源，拓展中藥材種植和生態旅游等多元化產業；提升林產品深加工能力，增加木材、家具和環保建材等高附加值產品；發展生態旅游，充分利用森林資源優勢，開展森林康養和觀光旅游等綠色產業，既保護生態又拉動經濟增長。通過多樣化的產業模式，林業將在經濟貢獻和生態功能方面發揮更大作用。

4.3 加快牧業技術改造

牧業發展受土地資源和環保政策限制，增速較慢。未來需通過技術革新推動現代化發展。例如推廣生態養殖和循環農業，減少環境污染，提高資源利用效率；引入自動化飼養設備和智能管理系統，提升生產效率；加強良種繁育和技術服務，提升畜牧品種質量，為農戶提供技術支持。通過技術升級和綠色發展，牧業可實現從傳統模式向可持續發展模式的轉型，進而提升生產效益和產品質量。

4.4 促進漁業的可持續發展

漁業作為廣東優勢產業，需通過科技創新和資源優化推動可持續發展。例如，引入智能化漁場管理、水質監測和精準投喂技術，以提升養殖效率；推動近海養殖向深海養殖轉型，增加產量的同時減輕環境壓力；發展水產品深加工，延長產業鏈，提高附加值；打造優質水產品品牌，增強市場競爭力。通過這些措施，漁業將在確保資源可持續的同時，持續提升對農業經濟的貢獻。

4.5 完善農業服務體系，促進農業與市場對接

農業服務業增速顯著，未來潛力巨大。廣東需完善服務體系，加強農村金融支持，提供便捷貸款、保險和其他金融產品，幫助農民應對資金和風險問題；發展冷鏈物流和現代倉儲設施，減少農產品流通損耗，加速流通效率；推動數字化農業服務，構建一站式平臺，為農民提供技術指導、市場信息和銷售支持。通過專業化和信息化的服務體系建設，農業服務業將進一步提升農業生產效率，增強農戶應對市場變化的能力，推動廣東農業實現現代化和高質量發展。

參考文獻：

[1]江艷軍，黃英.農村基礎設施對農業產業結構升級的影響研究[J].資源開發與市場，2018，34（10）：1400-1405.

[2]周斌.農業產業融合的現狀、問題及優化路徑[J].技術經濟與管理研究，2019（1）：115-119.

[3]高升.產業融合視角下的農業產業結構優化研究[J].農業經濟，2020（5）：20-21.

[4]牛勇.農業機械化在農業生產中的發展現狀及優化對策[J].農機使用與維修，2021（3）：72-73.

[5]楊秀玉，喬翠霞.農業產業結構優化升級的空間差異性和收斂性[J].華南農業大學學報（社會科學版），2022，21（1）：67-80.

[6]陳其明.產業結構優化對農業經濟發展的影響[J].農村實用技術，2022（6）：29-30.

[7]郭永明.優化農業產業結構推動農業經濟增長[J].中國商界，2023（6）：140-141.

[8]陳紅，文艾.基于大數據技術的鄉村農業產業經濟發展結構優化研究[J].智能物聯技術，2024，56（4）：48-51.

[9]梁艷紅.探析大數據背景下數字技術在農業經濟增長中的應用和影響[J].河南農業，2024（4）：13-15.

[10]廣東省統計局.廣東省2017—2023年農業統計年鑒[R].廣州：廣東省統計局，2023.

[11]鄧聚龍.灰色系統基礎理論[M].武漢：華中科技大學出版社，1985.

[12]劉思峰，汪芝忠.灰色系統理論及其應用[M].北京：科學出版社，2010.

責任編輯：肖祖銘

Grey System Modeling of Agricultural Development in Guangdong Province for Industrial Structure Optimization

LIANG Jingjing1， WU Wei2

（1Department of Basic Course Teaching Research， Guangdong Polytechnic Institute， Zhaoqing， 526100， China;

2Department of Economy Management， Jingdezhen University， Jingdezhen 333400， China）

Abstract：The current agricultural industrial structure in Guangdong Province faces challenges such as an overreliance on the planting industry， relatively lagging development in forestry， animal husbandry， and agricultural services， as well as insufficient integration of primary， secondary， and tertiary industries， which constrain the further improvement of agricultural comprehensive benefits. Based on the relevant data from 2017 to 2023， this study evaluates the correlation between various internal industries and total agricultural output using grey relational analysis and forecasts the development trends for the next five years using the GM（1，1） model. The main conclusions are as follows： （1） The ranking of correlations between internal industries and total agricultural output is planting＞fishery＞forestry＞animal husbandry＞agricultural services， with planting and fishery making the largest contributions to the total output. （2） The total agricultural output is expected to continue growing， with planting and fishery remaining the primary growth drivers， while animal husbandry shows a declining trend and forestry and agricultural services gradually improve. Based on the findings， specific recommendations for optimizing the agricultural industry structure are proposed， providing scientific support for promoting high-quality development of agriculture and relevant policymaking in Guangdong Province.

Keywords： Guangdong Province; agricultural industrial structure optimization; grey relational analysis; GM（1，1） model; policy recommendations.

基金項目：廣東省高等教育學會“十四五”規劃高等教育研究課題（24GQN35）；江西省教育廳科技項目（GJJ212805）；廣東理工學院科技項目（2024YBZK002）

作者簡介：梁靜靜（1990—），女，廣西玉林人，碩士，講師，主要從事灰色系統與數學建模創新能力培養等研究。