張莉，張賢，梁根宏，唐軍

(1 貴州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，貴陽(yáng) 550025；2 中國(guó)電建集團(tuán)貴陽(yáng)勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司，貴陽(yáng)貴州 550081)

國(guó)以民為本，民以食為天。目前，人口增長(zhǎng)導(dǎo)致糧食需求量增加，如何確保糧食安全已成為熱點(diǎn)問(wèn)題，并上升到影響國(guó)家發(fā)展的高度。2021 年的中央一號(hào)文件指出:農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革深入推進(jìn)，糧食播種面積保持穩(wěn)定。糧食產(chǎn)量受到經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、自然、人文、政策、技術(shù)、人力資源等多因素的綜合影響，探尋其影響因素及其影響機(jī)制對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)有重要的現(xiàn)實(shí)意義[1]。在糧食產(chǎn)量影響因素及作用方面，我國(guó)學(xué)者開展了很多研究，主要集中在影響因素之間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)[2]、分析模型與方法[3]以及影響因子相關(guān)性研究等方面[4]。盡管我國(guó)糧食供需總量平衡略有盈余，但受地理環(huán)境、農(nóng)業(yè)稟賦以及特色農(nóng)業(yè)導(dǎo)向的影響，四川、貴州、云南、重慶、西藏等西南省份仍存在部分供需缺口[5]。因此，科學(xué)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)未來(lái)糧食產(chǎn)量不僅有利于維護(hù)我國(guó)中長(zhǎng)期糧食安全，還有利于促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展、社會(huì)穩(wěn)定和人們生活水平的提高[6]。

貴州省下轄9 個(gè)市(州)，糧食消費(fèi)人口為3 500萬(wàn)人以上，常年糧食產(chǎn)量在1 100 萬(wàn)t 左右，產(chǎn)消缺口約450 萬(wàn)t，對(duì)外依存度為25%以上。影響糧食產(chǎn)能的因素很多，以往學(xué)者們主要從自然氣候[7]、受災(zāi)面積[8]、生產(chǎn)格局[9]、耕地質(zhì)量[10]、農(nóng)民收入[11]、勞動(dòng)力投入[12]等方面進(jìn)行研究。本文根據(jù)1978—2018 年貴州省糧食總產(chǎn)量的數(shù)據(jù)，分析糧食總產(chǎn)量、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用、糧食播種面積、有效灌溉面積、受災(zāi)面積、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)、機(jī)械化農(nóng)具價(jià)格指數(shù)、化學(xué)肥料價(jià)格指數(shù)、農(nóng)機(jī)用油價(jià)格指數(shù)、除澇面積、水土流失治理面積、農(nóng)村用電量、鄉(xiāng)村人口、農(nóng)藥及農(nóng)藥械價(jià)格指數(shù)等因子對(duì)產(chǎn)量的影響，并采用主成分分析法和灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)影響貴州省糧食產(chǎn)量變化的關(guān)鍵因子，以期為推進(jìn)貴州省糧食生產(chǎn)提供理論依據(jù)，為糧食生產(chǎn)決策提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1.1 區(qū)域概況

貴州省地處中國(guó)西南腹地，為亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候，地形以高原、山地、丘陵和盆地4 種基本類型為主。土地總面積為1 761.7 萬(wàn)hm2，共有9 個(gè)地級(jí)行政區(qū)劃單位(6 個(gè)地級(jí)市、3 個(gè)自治州)，88 個(gè)縣級(jí)行政區(qū)劃單位(15 個(gè)市轄區(qū)、9 個(gè)縣級(jí)市、52 個(gè)縣、11 個(gè)自治縣、1 個(gè)特區(qū))。2018 年貴州省常住人口3 600萬(wàn)，其中鄉(xiāng)村人口1 889.3 萬(wàn)，占總?cè)丝诘?2.5%，農(nóng)作物總播種面積547.7 萬(wàn)hm2，其中糧食作物播種面積為274.0 萬(wàn)hm2，糧食產(chǎn)量1 059.7萬(wàn)t，全省農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力2 910.5 萬(wàn)kW，全省GDP總量為14 806.5 億元。

1.1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及影響因子選取

本文根據(jù)1978—2018 年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《貴州統(tǒng)計(jì)年鑒》，將糧食產(chǎn)能的影響因素進(jìn)行綜合整理，最終選取X1—糧食總產(chǎn)量(萬(wàn)t)、X2—農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力(萬(wàn)kW)、X3—化肥施用量(折純)(萬(wàn)t)、X4—糧食播種面積(hm2)、X5—有效灌溉面積(hm2)、X6—受災(zāi)面積(hm2)、X7—農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)、X8—機(jī)械化農(nóng)具價(jià)格指數(shù)、X9—化學(xué)肥料價(jià)格指數(shù)、X10—農(nóng)機(jī)用油價(jià)格指數(shù)、X11—除澇面積(hm2)、X12—水土流失治理面積(hm2)、X13—農(nóng)村用電量(億kW·h)、X14—鄉(xiāng)村人口(萬(wàn)人)、X15—農(nóng)藥及農(nóng)藥械價(jià)格指數(shù)為研究因子。

1.2 研究方法

1.2.1 主成分分析法

主成分分析法(Principal Component Analysis)是一種降維的統(tǒng)計(jì)方法，可用于提取數(shù)據(jù)的主要特征分量[13]。主成分分析法引入多個(gè)變量，同時(shí)將復(fù)雜因素分解為幾個(gè)主成分，簡(jiǎn)化了問(wèn)題，同時(shí)獲得了更科學(xué)有效的數(shù)據(jù)結(jié)果。主成分分析法的步驟如下:

(1) 標(biāo)準(zhǔn)化采集p維隨機(jī)向量x＝(x1，x2，…，xp)T，n個(gè)樣本xi＝(xi1，xi2，…，xip)T，i＝1，2，…n，n>p，對(duì)矩陣進(jìn)行處理:

得出矩陣Z。

(2)對(duì)矩陣Z求相關(guān)系數(shù)矩陣

(5)將標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)變量轉(zhuǎn)換為主成分Uij＝j(luò)＝1，2，…m，U1稱為第一主成分，U2稱為第二主成分，…，Up稱為第p主成分。

1.2.2 GM(1，1)模型

灰色預(yù)測(cè)是通過(guò)鑒別系統(tǒng)因素之間發(fā)展趨勢(shì)的相異程度，即進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，并采用累加和累減的方式，生成有較強(qiáng)規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，最后構(gòu)建一個(gè)以時(shí)間為變量的連續(xù)微分方程，從而達(dá)到預(yù)測(cè)事物未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的目的[12]。GM(1，1)模型的建模過(guò)程如下:

2 結(jié)果分析

2.1 貴州糧食生產(chǎn)的動(dòng)態(tài)變化分析

根據(jù)《貴州統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)，繪制出1978—2018 年全國(guó)與貴州省糧食總產(chǎn)量變化趨勢(shì)圖(圖1)。結(jié)果顯示，貴州糧食總產(chǎn)量由1978 年的643.4 萬(wàn)t 增加到2018 年的1 059.7 萬(wàn)t，總體呈上升趨勢(shì)；全國(guó)糧食總體呈穩(wěn)步上升趨勢(shì)，貴州糧食生產(chǎn)總量波動(dòng)對(duì)全國(guó)糧食生產(chǎn)總量影響較?。毁F州糧食總產(chǎn)量波動(dòng)較大，1985 年，2006 年，2011 年以及2013 年出現(xiàn)糧食產(chǎn)量拐點(diǎn)，尤其是2011 年貴州省糧食產(chǎn)量出現(xiàn)大幅度下降，糧食產(chǎn)量是近25 年內(nèi)最低，年產(chǎn)量為876.9 萬(wàn)t。

圖1 1978—2018 年全國(guó)與貴州省糧食總產(chǎn)量變化Fig.1 The changes of total grain production in China and Guizhou Province from 1978 to 2018

貴州糧食生產(chǎn)大體經(jīng)歷以下階段:

第一階段(1978—1991 年):1978 年12 月，貴州開始實(shí)行家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制。1991 年貴州糧食產(chǎn)量885.5 萬(wàn)t，比1978 年糧食產(chǎn)量增長(zhǎng)37.6%。在此期間，糧食生產(chǎn)出現(xiàn)拐點(diǎn)，糧食產(chǎn)量逐漸增加，同時(shí)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量不斷提高。

第二階段(1992—2000 年):2000 年與1978 年相比，總?cè)丝趶? 686.4 萬(wàn)人上升到3 676.6 萬(wàn)。此期間，糧食總產(chǎn)量由1978 年的643.4 萬(wàn)t 上升到1 161.3萬(wàn)t。“九五”時(shí)期，貴州認(rèn)真貫徹執(zhí)行中共中央、國(guó)務(wù)院關(guān)于農(nóng)村改革、發(fā)展、穩(wěn)定的一系列重大決策部署，圍繞農(nóng)民增收、農(nóng)業(yè)增效、農(nóng)村穩(wěn)定等工作目標(biāo)，調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展特色農(nóng)業(yè)。1992—2000 年，貴州糧食產(chǎn)量連續(xù)8 年增產(chǎn)，2000年比1978 年增長(zhǎng)80.5%。

第三階段(2001—2010 年):中國(guó)共產(chǎn)黨第十六次全國(guó)代表大會(huì)提出了統(tǒng)籌城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的戰(zhàn)略，標(biāo)志國(guó)家發(fā)展理念上的重大創(chuàng)新。2001—2010年貴州糧食總產(chǎn)量從1 100.3 萬(wàn)t 增長(zhǎng)到1 112.3萬(wàn)t。在此期間，中國(guó)的農(nóng)業(yè)政策著眼于改善民生和轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)方式。

第四階段(2011—2018 年):“十二五”時(shí)期的主要任務(wù)是在工業(yè)化和城市化的深入發(fā)展中促進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。2011—2017 年貴州糧食總產(chǎn)量從876.9萬(wàn)t 增長(zhǎng)到1 242.5 萬(wàn)t，增長(zhǎng)率為41.7%。2018 年糧食產(chǎn)量相比2017 年下降了182.8 萬(wàn)t。

2.2 貴州糧食產(chǎn)能影響因子分析

2.2.1 貴州糧食生產(chǎn)影響因子分析

糧食生產(chǎn)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，人口增長(zhǎng)、耕地減少、農(nóng)業(yè)投入不足、生態(tài)環(huán)境惡化、種糧經(jīng)濟(jì)效益低等都對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生影響[6]。本文按照SPSS主成分分析法選取數(shù)據(jù)的原則提取可靠性指標(biāo)，根據(jù)貴州實(shí)際糧食產(chǎn)量和影響貴州糧食產(chǎn)能的相關(guān)特征，選取貴州省1999—2018 年間15 個(gè)影響指標(biāo)的數(shù)據(jù):X1—糧食總產(chǎn)量(萬(wàn)t)、X2—農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力(萬(wàn)kW)、X3—化肥施用量(折純，萬(wàn)t)、X4—糧食播種面積(hm2)、X5—有效灌溉面積(hm2)、X6—受災(zāi)面積(hm2)、X7—農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)、X8—機(jī)械化農(nóng)具價(jià)格指數(shù)、X9—化學(xué)肥料價(jià)格指數(shù)、X10—農(nóng)機(jī)用油價(jià)格指數(shù)、X11—除澇面積(hm2)、X12—水土流失治理面積(hm2)、X13—農(nóng)村用電量(億kW/h)、X14—鄉(xiāng)村人口(萬(wàn)人)、X15—農(nóng)藥及農(nóng)藥械價(jià)格指數(shù)，采用SPSS 25.0 對(duì)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，分析得出變量的KMO 檢驗(yàn)值為0.322，小于0.7，符合因子分析的相關(guān)要求；巴特利特球形檢驗(yàn)值為0.000，小于0.000 1，故可對(duì)以上15 個(gè)因子變量做主成分分析。再對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析得出相關(guān)性矩陣、總方差解釋以及主成分載荷矩陣(表1～3)。

表1 糧食產(chǎn)能驅(qū)動(dòng)力因素相關(guān)性矩陣Table 1 The correlation matrix of food productivity drivers

續(xù)表2

從表1 可以看出，影響貴州糧食產(chǎn)能的15 個(gè)因子之間存在不同程度的相關(guān)性，其中，農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力與化肥施用量(折純)、有效灌溉面積、水土流失治理面積、農(nóng)村用電量有較好的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)分別是0.921、0.991、0.914 和0.956；有效灌溉面積與農(nóng)村用電量、水土流失治理面積以及除澇面積有較好的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)分別為0.937、0.891、0.833；除澇面積與水土流失治理面積以及農(nóng)村用電量的相關(guān)系數(shù)為0.938、0.916；此外，水土流失治理面積與農(nóng)村用電量的相關(guān)系數(shù)為0.940。根據(jù)主成分分析得出，第一、二、三、四、五主成分的特征值大于1，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85.2%，大于85.0%，符合主成分分析要求(表2)。因此提取這5 個(gè)主成分，得出主成分和因子之間的相關(guān)性載荷矩陣(表3)。

表2 總方差分解Table 2 The total variance decomposition

表3 主成分載荷矩陣Table 3 The principal component load matrix

從主成分載荷矩陣(表3)中可知，農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積、農(nóng)村用電量、水土流失治理面積是第一主成分的主要因子，其相關(guān)系數(shù)分別是0.964、0.960、0.956、0.942；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)與化學(xué)肥料價(jià)格指數(shù)是第二主成分中的關(guān)鍵因子，相關(guān)系數(shù)為0.798 和0.751；第三主成分中的主要因子是受災(zāi)面積，其相關(guān)系數(shù)為0.796；主成分四與主成分五的關(guān)鍵因子分別為機(jī)械化農(nóng)具價(jià)格指數(shù)和糧食總產(chǎn)量。結(jié)合文獻(xiàn)可知，影響貴州省糧食產(chǎn)能變化的驅(qū)動(dòng)因子可以歸納為3 個(gè)方面:農(nóng)業(yè)機(jī)械化發(fā)展水平、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)資料成本和糧食作物有效播種面積。

2.2.2 貴州省糧食生產(chǎn)的驅(qū)動(dòng)因素分析

2.2.2.1 經(jīng)濟(jì)、技術(shù)因素

從表2 可知，第一主成分的貢獻(xiàn)率為42.3%，是主控因子，一定程度上反映了貴州省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。經(jīng)濟(jì)與技術(shù)因素對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)能的影響主要體現(xiàn)在農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平與土地治理能力對(duì)糧食產(chǎn)能的影響強(qiáng)度上。

(1)農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)貴州糧食產(chǎn)能的影響。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和用電量可體現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。貴州人口眾多，有效耕地面積少，山地面積占全省的93.0%[15]。截止2019 年，貴州全年糧食種植面積為270.9 萬(wàn)hm2，糧食總產(chǎn)量為1 051.2 萬(wàn)t，單位面積糧食產(chǎn)量3 880.4 kg/hm2[16]。隨著農(nóng)業(yè)規(guī)模化發(fā)展和生產(chǎn)專業(yè)化程度的提高，農(nóng)業(yè)機(jī)械化對(duì)糧食產(chǎn)能的影響將越來(lái)越大。因此，完善農(nóng)業(yè)農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)裝備，將是貴州未來(lái)提高糧食生產(chǎn)能力的重要途徑。

(2)土地治理能力對(duì)貴州糧食產(chǎn)能的影響。貴州省是典型巖溶區(qū)，石漠化面積為27 956.6 km2，占國(guó)土總面積的15.9%，導(dǎo)致糧食作物播種面積較小[17]。現(xiàn)階段實(shí)現(xiàn)耕地總量動(dòng)態(tài)平衡的關(guān)鍵是土地治理，具有較高的研究?jī)r(jià)值和意義[18]。水土流失治理面積、除澇面積和有效灌溉面積是保證有效耕地面積的基礎(chǔ)條件，隨著水土流失治理能力的提高和有效除澇面積的擴(kuò)大，糧食生產(chǎn)地域洪澇等自然災(zāi)害的治理能力不斷提高，糧食產(chǎn)量穩(wěn)步增長(zhǎng)的能力也應(yīng)增強(qiáng)。

2.2.2.2 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料成本因素

第二主成分的貢獻(xiàn)率為17.2%。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料成本指數(shù)在各因子中的相關(guān)系數(shù)最高，其次是化肥價(jià)格指數(shù)和機(jī)械化農(nóng)具價(jià)格指數(shù)，都直接反映了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本對(duì)貴州糧食產(chǎn)能的影響?；省⑥r(nóng)藥、播種機(jī)械等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料是糧食生產(chǎn)必不可少的投入，生產(chǎn)資料成本的增加會(huì)給農(nóng)民帶來(lái)更大的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，進(jìn)而影響農(nóng)民的生產(chǎn)積極性和糧食產(chǎn)量[19]。農(nóng)業(yè)機(jī)械化是實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要標(biāo)志和前提，在黨和國(guó)家支持下，貴州農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平不斷提高[20]。農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平對(duì)糧食生產(chǎn)成本效率具有正向顯著的直接效應(yīng)，當(dāng)前農(nóng)機(jī)總動(dòng)力已經(jīng)突破2 300.0 萬(wàn)kW，截止2019 年底，大中型拖拉機(jī)和小型拖拉機(jī)擁有量達(dá)到1.8 萬(wàn)臺(tái)和12.4 萬(wàn)臺(tái)。為此，國(guó)家需加強(qiáng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)的宏觀調(diào)控，扶持引導(dǎo)適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)，提高種植技術(shù)及適用性農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平等，以降低生產(chǎn)要素和資源性成本，減輕農(nóng)民負(fù)擔(dān)。

2.2.2.3 糧食作物有效播種面積因素

第三主成分的貢獻(xiàn)率為10.4%，其中受災(zāi)面積的相關(guān)系數(shù)最高，說(shuō)明受災(zāi)面積對(duì)糧食產(chǎn)能具有很高的影響。糧食產(chǎn)量一定程度上取決于受災(zāi)面積的大小。近年來(lái)由于城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，一部分農(nóng)業(yè)用地轉(zhuǎn)變?yōu)楣I(yè)用地，加上大量使用化肥和農(nóng)藥導(dǎo)致的土地耕種能力下降，直接導(dǎo)致糧食播種面積減少。

第四主成分與第五主成分的貢獻(xiàn)率分別為7.9%與7.3%。各因子中機(jī)械化農(nóng)具價(jià)格指數(shù)與糧食播種面積的相關(guān)性較強(qiáng)。因此，在注重提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)的同時(shí)，必須加強(qiáng)對(duì)土地資源的保護(hù)。

2.3 貴州省糧食產(chǎn)量趨勢(shì)預(yù)測(cè)

作為一個(gè)人口大國(guó)，糧食安全問(wèn)題于中國(guó)而言是一個(gè)永恒的課題，是保障國(guó)家安全的重要基石[21]。為了維護(hù)人與自然、人與社會(huì)以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)土地資源合理利用，對(duì)未來(lái)一段時(shí)間的糧食產(chǎn)量做出科學(xué)預(yù)測(cè)具有重大現(xiàn)實(shí)意義。

將1978—2018 年貴州省糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)導(dǎo)入GM(1，1)模型，輸入灰色預(yù)測(cè)公式中，計(jì)算得出2019—2048 年貴州省糧食總產(chǎn)量預(yù)測(cè)值(表4)，最后根據(jù)1978—2018 年貴州省糧食產(chǎn)量實(shí)際值和2019—2048 年貴州省糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)值繪制貴州省1978—2048 年糧食總產(chǎn)量趨勢(shì)預(yù)測(cè)圖(圖2)。

圖2 貴州省1978—2048 年糧食總產(chǎn)量趨勢(shì)預(yù)測(cè)圖Fig.2 The trends of total grain production of Guizhou from 1978 to 2048

表4 貴州糧食產(chǎn)量灰色預(yù)測(cè)值Table 4 The grey forecast of the grain production in Guizhou 萬(wàn)t

通過(guò)定性與定量分析得出，貴州省2019—2048年的糧食預(yù)測(cè)產(chǎn)量呈逐年上升趨勢(shì)。根據(jù)預(yù)測(cè)，2048 年貴州糧食總產(chǎn)量將突破2 000 萬(wàn)t，達(dá)到2 071.2萬(wàn)t，比2018 年增長(zhǎng)1 011.5 萬(wàn)t，平均每10年增長(zhǎng)300 萬(wàn)t 左右。

3 討論

經(jīng)濟(jì)、技術(shù)是影響貴州糧食產(chǎn)能主要因素。農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積、農(nóng)村用電量、水土流失治理面積等因素與貴州糧食產(chǎn)量有密切的相關(guān)性。其原因可能是貴州農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量相較于我國(guó)其他地區(qū)仍處于較低水平，農(nóng)業(yè)技術(shù)與其他地區(qū)相比仍然有一定程度的差距，所以經(jīng)濟(jì)、技術(shù)因素的邊際貢獻(xiàn)處于上升趨勢(shì)。這與其他學(xué)者的研究結(jié)果基本一致。如宰松梅等[22]利用灰色關(guān)聯(lián)度分析確定了有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量等因素是影響遼寧省糧食生產(chǎn)的主要因素；黃臻等[23]運(yùn)用多元回歸分析的方法對(duì)我國(guó)1989 年以來(lái)糧食生產(chǎn)發(fā)展變化趨勢(shì)及糧食生產(chǎn)主要影響因素的貢獻(xiàn)大小進(jìn)行分析，認(rèn)為糧食作物播種面積、灌溉面積、農(nóng)機(jī)總動(dòng)力、化肥使用量以及農(nóng)村用電量對(duì)我國(guó)糧食產(chǎn)能的影響較大。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料成本是糧食產(chǎn)量波動(dòng)的重要影響因素之一。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料成本包括化肥、農(nóng)藥和農(nóng)業(yè)機(jī)械的成本與耗費(fèi)。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的價(jià)格、投入量、質(zhì)量和相關(guān)技術(shù)等都直接影響糧食的產(chǎn)量。貴州糧食產(chǎn)量波動(dòng)受自然災(zāi)害影響，與貴州獨(dú)特的氣候條件和耕種習(xí)慣密不可分[8]。貴州省大部分農(nóng)業(yè)地區(qū)屬于喀斯特地貌，土壤自身肥力較低，生態(tài)環(huán)境比較脆弱，自然災(zāi)害發(fā)生率較高，而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的合理投入可明顯提高糧食產(chǎn)能。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

(1)雖然貴州糧食產(chǎn)量波動(dòng)較大，但總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。由1978 年的643.4 萬(wàn)t 上升至2018 年的1 059.7 萬(wàn)t，產(chǎn)量提高約64.7%，增幅明顯，而1985、2006、2011、2013 年出現(xiàn)拐點(diǎn)，糧食產(chǎn)量明顯上升?？梢?，貴州省糧食產(chǎn)量雖有波動(dòng)，但總體發(fā)展態(tài)勢(shì)較好，糧食生產(chǎn)潛力巨大。

(2)本文通過(guò)主成分分析確立了影響貴州糧食產(chǎn)能的5 個(gè)主成分，其中經(jīng)濟(jì)、技術(shù)因素是主要影響因素，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料成本對(duì)糧食產(chǎn)能有很大的影響，受災(zāi)面積和播種面積則影響較大。影響因子權(quán)重最大的是經(jīng)濟(jì)技術(shù)水平，權(quán)重系數(shù)為0.496 4。

(3)利用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)貴州糧食產(chǎn)能的預(yù)測(cè)表明，2019—2048 年的糧食預(yù)測(cè)產(chǎn)量呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì)。2048 年貴州糧食總產(chǎn)量將突破2 000 萬(wàn)t，平均每10 年增長(zhǎng)300 萬(wàn)t 左右。

4.2 建議

隨著城市人口的增長(zhǎng)，工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)，非農(nóng)業(yè)建設(shè)用地不斷增加，糧食有效播種面積將持續(xù)減少[24]。2018 年貴州糧食作物播種面積為274.0 萬(wàn)hm2，比2017 年下降了10.2%。農(nóng)業(yè)機(jī)械化有效地減少了城市化后“誰(shuí)來(lái)種田”的糧食安全問(wèn)題，并將促進(jìn)農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的進(jìn)一步釋放[25]。2018 年貴州農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力為2 376.7 萬(wàn)kW，占全國(guó)的2.4%。需建設(shè)多元化的農(nóng)機(jī)技術(shù)推廣體系，加快發(fā)展農(nóng)村科技性服務(wù)組織。

我國(guó)的糧食產(chǎn)量實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展，但也帶來(lái)了嚴(yán)重的農(nóng)業(yè)環(huán)境污染，這將制約農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[26]。糧食作物增產(chǎn)的主要?jiǎng)恿?lái)自化肥的使用，然而化肥的過(guò)量使用將導(dǎo)致土壤肥力下降、酸化加劇和鹽堿化嚴(yán)重，并導(dǎo)致肥料利用的邊際效應(yīng)下降、地下水污染以及病蟲害增加等嚴(yán)重問(wèn)題，最終導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量下降[27]。建議政府部門積極做好宣傳工作，組織農(nóng)民學(xué)習(xí)化肥施用知識(shí)，正確引導(dǎo)農(nóng)民適度施用化肥，按照糧食作物種類進(jìn)行測(cè)土配方施肥，多使用農(nóng)家肥、有機(jī)肥等，避免不必要的肥料浪費(fèi)，防止過(guò)量施肥或單一施肥，造成面源污染。

提高水資源利用效率是實(shí)現(xiàn)有效灌溉的根本途徑。2018 年貴州省水利建設(shè)投入390.9 億元，有效灌溉面積為160.6 萬(wàn)hm2，節(jié)水灌溉面積為34.1 萬(wàn)hm2。因此，以農(nóng)田水利建設(shè)為重點(diǎn)，大力發(fā)展節(jié)水灌溉，擴(kuò)大有效灌溉面積，是提高糧食產(chǎn)量的當(dāng)務(wù)之急。建議政府推廣節(jié)水灌溉技術(shù)，如滲灌、噴灌、調(diào)壓灌溉等。