王春玉,竇以鑫
(1.黑龍江省農(nóng)村能源辦公室,哈爾濱150001;2.哈爾濱商業(yè)大學(xué)金融學(xué)院,哈爾濱150028)
我國是一個農(nóng)業(yè)大國和人口大國,也是一個農(nóng)業(yè)資源特別是耕地資源極度匱乏的國家。“以占世界7%的耕地養(yǎng)活了占世界22%的人口”是中國農(nóng)業(yè)對世界所做貢獻(xiàn)的充分肯定,同時也是中國耕地資源匱乏的生動寫照。糧食問題一直是備受我國政府廣泛關(guān)注的問題,其涉及糧食生產(chǎn)、分配、貿(mào)易、消費(fèi)等各個環(huán)節(jié),是一個包括宏觀調(diào)控、儲備流通、質(zhì)量監(jiān)測等諸多層次的系統(tǒng)工程。對于中國這樣一個資源匱乏的農(nóng)業(yè)大國,妥善解決糧食安全問題有著重要的政治和經(jīng)濟(jì)意義。
黑龍江省作為我國最主要的糧食生產(chǎn)基地,自改革開放以來,糧食產(chǎn)量一直占全國總產(chǎn)量的較大比重,在進(jìn)入21世紀(jì)后黑龍江省糧食產(chǎn)量保持高速增長,尤其是在國家進(jìn)行農(nóng)業(yè)政策調(diào)整之后,糧食產(chǎn)量每年都要上一個新臺階。黑龍江省是糧食生產(chǎn)大省,糧食生產(chǎn)供給關(guān)系到黑龍江全省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展及每個群眾的切身利益。隨著科技的發(fā)展進(jìn)步,糧食生產(chǎn)也在發(fā)生著變化,但是現(xiàn)在耕地面積日益減少,人口繼續(xù)增加,解決糧食生產(chǎn)問題至關(guān)重要。本文根據(jù)黑龍江省的實(shí)際情況,構(gòu)建了合理的指標(biāo)體系,對黑龍江省糧食綜合生產(chǎn)能力進(jìn)行分析,提出提高黑龍江省糧食產(chǎn)量的對策,為黑龍江省糧食生產(chǎn)的發(fā)展和政府部門制定糧食生產(chǎn)對策提供借鑒。
現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于糧食產(chǎn)量影響因素的分析大多集中于實(shí)證分析部分,主要是通過不同的方法構(gòu)建不同的模型來解釋影響糧食產(chǎn)量的相關(guān)因素。但是早期的糧食生產(chǎn)理論多為定性分析,對于糧食生產(chǎn)中各個要素的貢獻(xiàn)還無法進(jìn)行精確預(yù)測。直到美國數(shù)學(xué)家柯布和經(jīng)濟(jì)學(xué)家道格拉斯(1928)共同探討投入和產(chǎn)出的關(guān)系時創(chuàng)造的生產(chǎn)函數(shù)才將糧食生產(chǎn)的投入產(chǎn)出進(jìn)行量化分析。后來,羅伯特·默頓·索洛(1956)證明了在增長中技術(shù)進(jìn)步所取得的重大作用,并將技術(shù)進(jìn)步引入生產(chǎn)函數(shù),此后這方面研究的學(xué)者開始用完善的計量方法研究糧食生產(chǎn)增長影響因素。
對于糧食生產(chǎn)影響因素,國內(nèi)諸多學(xué)者進(jìn)行了深入研究。20世紀(jì)90年代初許多學(xué)者對農(nóng)村體制改革后糧食生產(chǎn)影響因素進(jìn)行了研究。顧煥章(1991)通過量化結(jié)果認(rèn)為:中國在1950年以后的糧食增產(chǎn)主要依靠物質(zhì)投入的增加[1]。林毅夫(1991)測算1984年以前,中國糧食生產(chǎn)增長主要受政策變遷影響,并認(rèn)為中國糧食生產(chǎn)受多因素的影響日益明顯,我國糧食單產(chǎn)有較大的提高空間,并對提高單產(chǎn)的措施進(jìn)行了分析,明確了良種培育的重要作用[2]。朱希剛(1991)認(rèn)為,技術(shù)進(jìn)步和化肥施用的增加對生產(chǎn)率有較大影響[3]。
進(jìn)入21世紀(jì)以來,學(xué)者們對于糧食生產(chǎn)影響因素定量研究較多,肖海峰、王嬌(2004)對我國1995—2002年的糧食生產(chǎn)情況進(jìn)行了C-D 函數(shù)分析,得出的結(jié)論是:糧食播種面積、化肥費(fèi)用和其他物質(zhì)費(fèi)用是糧食生產(chǎn)的主要影響因素[4]。任平(2005)分別運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法、主成分分析法,對四川省糧食生產(chǎn)影響因素進(jìn)行分析,其結(jié)果表明:耕地面積和自然災(zāi)害是影響糧食產(chǎn)量的主要因素[5]。魯欣(2006)運(yùn)用主成分分析法,通過對影響寧夏回族自治區(qū)糧食生產(chǎn)的19 個因素進(jìn)行分析,確定了對糧食生產(chǎn)影響較大的6 個因素,對這些因素建立了多元線性回歸統(tǒng)計模型,結(jié)果表明:對糧食生產(chǎn)影響較大因素分別是糧食作物播種面積、有效灌溉面積[6]。梁子謙和李小軍(2007)通過對水稻單位面積產(chǎn)量等因素進(jìn)行分析,認(rèn)為科技貢獻(xiàn)率的不斷提高,對水稻生產(chǎn)有積極的影響[7]。
還有一些學(xué)者對提高糧食生產(chǎn)能力進(jìn)行了研究。封志明、李香蓮(2000)以耕地面積為研究切入點(diǎn),提出了提高糧食產(chǎn)量的相關(guān)對策[8]。劉修禮(2003)認(rèn)為,增加要素投入,完善農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),增強(qiáng)糧食生產(chǎn)中的抗災(zāi)與技術(shù)進(jìn)步是提高糧食產(chǎn)量的主要手段[9]。馬有祥(2004)認(rèn)為,應(yīng)該從加大科技投入、保護(hù)耕地和加強(qiáng)農(nóng)田基本建設(shè)、優(yōu)化土地流轉(zhuǎn)、優(yōu)化資源配置等方面提高糧食生產(chǎn)能力[10]。張廣翠(2005)認(rèn)為,提高糧食產(chǎn)量,需要從以下幾個方面入手:提高農(nóng)民收益;深化農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣與組織服務(wù);保證糧食作物播種面積[11]。郭燕枝(2007)等通過對糧食產(chǎn)量的系列研究,認(rèn)為提高農(nóng)業(yè)灌溉水平、提高糧食作物播種面積和提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化率是提高糧食產(chǎn)量的有效手段[12]
以上主要通過計量方法和主成分析方法對糧食綜合生產(chǎn)能力進(jìn)行研究,運(yùn)用計量方法選取變量過多容易產(chǎn)生多重共線性,主成分分析沒有經(jīng)過因子旋轉(zhuǎn)不利于提取主要變量,所以,本文以東北重要糧食生產(chǎn)基地黑龍江作為研究對象,采用因子分析方法分析黑龍江省糧食綜合生產(chǎn)能力。
因子分析法(Factor Analysis)是一種通過降維技術(shù)把多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的統(tǒng)計分析方法。它是通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系,探求觀測數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu),并用幾個抽象的變量來表示其基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這幾個抽象的變量被稱為“因子”,能反映原來眾多變量的主要信息。
因子分析的模型可以表示為:每個觀測變量有一組因子的線性組合來表示,設(shè)有k 個觀測變量,分別為X1,X2,…,Xk,則因子模型的一般表達(dá)式為:
Xi=αi1F1+αi2F2+…+αimFm+εi
其中,F(xiàn)j是公共因子(j =1,2,…,m),αij是第i 個變量與第j 個公共因子Fj之間的相關(guān)系數(shù),稱為因子載荷。εi為X 的特殊因子,代表信息損失。
因子載荷中各列元素的平方和為各公共因子Fj的特征值λj,它也是因子Fj的方差。這是衡量因子Fj重要程度的一個量用表示因子Fj的方差貢獻(xiàn)率。因子方差貢獻(xiàn)率的大小,反映了該因子對原始數(shù)據(jù)的解釋能力[12]。用表示前k 各因子F1,F(xiàn)2,…,F(xiàn)k是累計方差貢獻(xiàn)率。累計方差貢獻(xiàn)率越大,因子分析的效果就越好。
用公共因子代替原有變量的信息,必然帶來信息的損失,提出公共因子越多損失信息越少,但提取因子過多不利于簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),常用因子個數(shù)的選取準(zhǔn)則有兩個,滿足其一即可:(1)選取的前幾個因子的累計方差貢獻(xiàn)率不小于85%;
(2)選擇特征根大于1 的因子。
根據(jù)糧食綜合生產(chǎn)能力的內(nèi)涵并綜合前人研究成果,選取8 個影響糧食產(chǎn)量的因素:糧食播種面積X1、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力X2、水資源總量X3、化肥施用量X4、農(nóng)村用電量X5、農(nóng)業(yè)勞動力X6、科技三項費(fèi)用支出X7、各市財政支出X8。本文數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和黑龍江省統(tǒng)計年鑒。
表1 KMO 檢驗和Bartlett 球形檢驗結(jié)果
KMO 檢驗是檢驗變量整體的偏相關(guān)程度,KMO 值越大,表示變量間共同因素越多,越適合做因子分析。從表1 可見,KMO 值為0.871,該值較大說明原變量適合進(jìn)行因子分析。Bartlett球形檢驗是檢驗變量間相關(guān)系數(shù)是否為單位陣即檢驗變量間是否無關(guān),統(tǒng)計量的觀測值為156.678,相應(yīng)的概率P 接近0,拒絕原假設(shè)變量無關(guān)的假定。上述兩個檢驗都說明數(shù)據(jù)適合作因子分析。
表2 變量共同度
從表2 可見,除了科技三項費(fèi)用支出所有變量的變量共同度均超過80%,說明公共因子綜合信息的能力較強(qiáng),以公共因子代替原有變量損失信息較少。
表3 總方差分解表
由表3 可見,前兩個因子的累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)到86.677%,認(rèn)為前兩個公因子能夠反映我們原有6 個指標(biāo)的86.677%的信息,第三個公因子對應(yīng)的特征根較前兩個相差較大,根據(jù)因子個數(shù)選取準(zhǔn)則原則1 和2 最后提取前兩個公因子。
表4 旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣
從第三列可以看出:第一主成分主要與財政投入、科技三項費(fèi)用支出、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、化肥施用量、農(nóng)業(yè)用電量、勞動力等指標(biāo)有關(guān),定義為物質(zhì)投入因子;第二主成分主要與水資源有關(guān),把這一因子定義為自然因子。
表5 因子得分系數(shù)矩陣
對三個公因子進(jìn)行權(quán)重計算,公式如下:
wi表示第i 個公因子的權(quán)重,Ai表示第i 個公因子的貢獻(xiàn)率。
計算黑龍江省13 個地市糧食綜合生產(chǎn)能力水平及排名情況。采用的公式如下:
Ti=0.84* F1i+0.16* F2i
Ti表示第i 城市的總因子得分,F(xiàn)1i表示第i城市對應(yīng)第一公因子的得分,F(xiàn)2i表示第i 城市對應(yīng)的第二公因子的得分,計算結(jié)果如表6所示。
表6 綜合得分情況
表7 物質(zhì)投入因子得分表
從表6 和表7 來看,排在前五位的城市分別是哈爾濱、齊齊哈爾、綏化、佳木斯和牡丹江。這說明無論是物質(zhì)投入和自然條件,這幾個城市都具優(yōu)勢。在這五個城市中又以哈爾濱的糧食綜合生產(chǎn)能力為最強(qiáng),遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了其他城市分糧食生產(chǎn)能力的發(fā)展?fàn)顩r,其他的各市情況一般。哈爾濱作為黑龍江省的省會,其在政治、經(jīng)濟(jì)、科技等方面均為較高水平,對農(nóng)業(yè)發(fā)展的投入走在前面,重視農(nóng)業(yè)生產(chǎn),重視提高農(nóng)民生活水平,是使之在農(nóng)業(yè)發(fā)展方面取得成效的關(guān)鍵。相較于得分高的城市而言,伊春、七臺河、鶴崗等城市糧食綜合生產(chǎn)能力較弱,為了分析各城市的優(yōu)勢、弱勢所在現(xiàn)作具體分析。
從表6 和表7 來看,哈爾濱、齊齊哈爾、綏化、佳木斯、大慶等城市在糧食生產(chǎn)的物質(zhì)投入方面做得比較好。其在物質(zhì)投入方面具有優(yōu)勢。與總得分排名相比,這幾個城市也因物質(zhì)投入有一定規(guī)模而致使糧食綜合生產(chǎn)能力較高。
表8 自然因子得分排名
本文通過因子分析方法研究黑龍江省糧食綜合生產(chǎn)能力,研究結(jié)果表明:影響糧食生產(chǎn)能力的因子為物質(zhì)投入因子和自然因子。通過因子綜合得分得到,哈爾濱、齊齊哈爾、綏化、佳木斯和牡丹江糧食綜合生產(chǎn)能力較強(qiáng),同時,這些城市物質(zhì)投入因子和自然因子也較強(qiáng)。進(jìn)一步從物質(zhì)投入方面和自然因素方面進(jìn)行對比分析,發(fā)現(xiàn)哈爾濱、齊齊哈爾、綏化、佳木斯、大慶等城市在糧食生產(chǎn)的物質(zhì)投入方面做得比較好,因為物質(zhì)投入因子具有較高的權(quán)重,所以,這些城市的總得分也較高,自然因子的權(quán)重較小,但對綜合排名仍有影響,自然因子排名和總排名作對比分析發(fā)現(xiàn),相對于總得分排名下降的城市有哈爾濱、齊齊哈爾、大慶、佳木斯、綏化、鶴崗等城市;排名上升的有伊春、雞西、牡丹江、黑河、大興安嶺、七臺河等城市,而雙鴨山總排名和自然因子排名相同。
根據(jù)以上結(jié)論,得到如下政策啟示:(1)依法保護(hù)耕地,穩(wěn)住糧田耕地面積是糧食生產(chǎn)重要保障,一切優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)農(nóng)作物的生產(chǎn)都必須以一定數(shù)量和質(zhì)量的耕地作為支撐。(2)增加物質(zhì)要素投入,促進(jìn)糧食生產(chǎn)增長。從過去20 多年黑龍江省糧食生產(chǎn)發(fā)展的實(shí)際情況看,物質(zhì)要素對糧食生產(chǎn)起到了重要作用。目前,物質(zhì)要素投入仍處于合理的水平,增加化肥等物質(zhì)要素投入仍會帶來產(chǎn)量較大的增長。(3)強(qiáng)化政策支持能力,促進(jìn)糧食生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展,保證糧食產(chǎn)量穩(wěn)定和提高農(nóng)民生產(chǎn)積極性。
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