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)

一、引言

我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó)和人口大國(guó)，也是一個(gè)農(nóng)業(yè)資源特別是耕地資源極度匱乏的國(guó)家?！耙哉际澜?%的耕地養(yǎng)活了占世界22%的人口”是中國(guó)農(nóng)業(yè)對(duì)世界所做貢獻(xiàn)的充分肯定，同時(shí)也是中國(guó)耕地資源匱乏的生動(dòng)寫(xiě)照。糧食問(wèn)題一直是備受我國(guó)政府廣泛關(guān)注的問(wèn)題，其涉及糧食生產(chǎn)、分配、貿(mào)易、消費(fèi)等各個(gè)環(huán)節(jié)，是一個(gè)包括宏觀調(diào)控、儲(chǔ)備流通、質(zhì)量監(jiān)測(cè)等諸多層次的系統(tǒng)工程。對(duì)于中國(guó)這樣一個(gè)資源匱乏的農(nóng)業(yè)大國(guó)，妥善解決糧食安全問(wèn)題有著重要的政治和經(jīng)濟(jì)意義。

黑龍江省作為我國(guó)最主要的糧食生產(chǎn)基地，自改革開(kāi)放以來(lái)，糧食產(chǎn)量一直占全國(guó)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(zhǎng)，尤其是在國(guó)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(gè)新臺(tái)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(gè)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(wèn)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(duì)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(duì)策，為黑龍江省糧食生產(chǎn)的發(fā)展和政府部門(mén)制定糧食生產(chǎn)對(duì)策提供借鑒。

二、文獻(xiàn)綜述

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(guò)不同的方法構(gòu)建不同的模型來(lái)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(duì)于糧食生產(chǎn)中各個(gè)要素的貢獻(xiàn)還無(wú)法進(jìn)行精確預(yù)測(cè)。直到美國(guó)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(shí)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(lái)，羅伯特·默頓·索洛(1956)證明了在增長(zhǎng)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(kāi)始用完善的計(jì)量方法研究糧食生產(chǎn)增長(zhǎng)影響因素。

對(duì)于糧食生產(chǎn)影響因素，國(guó)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(duì)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(guò)量化結(jié)果認(rèn)為:中國(guó)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(cè)算1984年以前，中國(guó)糧食生產(chǎn)增長(zhǎng)主要受政策變遷影響，并認(rèn)為中國(guó)糧食生產(chǎn)受多因素的影響日益明顯，我國(guó)糧食單產(chǎn)有較大的提高空間，并對(duì)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(duì)生產(chǎn)率有較大影響［3］。

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，學(xué)者們對(duì)于糧食生產(chǎn)影響因素定量研究較多，肖海峰、王嬌(2004)對(duì)我國(guó)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(duì)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(guò)對(duì)影響寧夏回族自治區(qū)糧食生產(chǎn)的19 個(gè)因素進(jìn)行分析，確定了對(duì)糧食生產(chǎn)影響較大的6 個(gè)因素，對(duì)這些因素建立了多元線性回歸統(tǒng)計(jì)模型，結(jié)果表明:對(duì)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(guò)對(duì)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(duì)水稻生產(chǎn)有積極的影響［7］。

還有一些學(xué)者對(duì)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(duì)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(gè)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(guò)對(duì)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(guò)計(jì)量方法和主成分析方法對(duì)糧食綜合生產(chǎn)能力進(jìn)行研究，運(yùn)用計(jì)量方法選取變量過(guò)多容易產(chǎn)生多重共線性，主成分分析沒(méi)有經(jīng)過(guò)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(duì)象，采用因子分析方法分析黑龍江省糧食綜合生產(chǎn)能力。

三、研究方法

因子分析法(Factor Analysis)是一種通過(guò)降維技術(shù)把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)分析方法。它是通過(guò)研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴(lài)關(guān)系，探求觀測(cè)數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)，并用幾個(gè)抽象的變量來(lái)表示其基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這幾個(gè)抽象的變量被稱(chēng)為“因子”，能反映原來(lái)眾多變量的主要信息。

(一)基本模型

因子分析的模型可以表示為:每個(gè)觀測(cè)變量有一組因子的線性組合來(lái)表示，設(shè)有k 個(gè)觀測(cè)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(gè)變量與第j 個(gè)公共因子Fj之間的相關(guān)系數(shù)，稱(chēng)為因子載荷。εi為X 的特殊因子，代表信息損失。

(二)方差貢獻(xiàn)率

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(gè)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(duì)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(jì)方差貢獻(xiàn)率。累計(jì)方差貢獻(xiàn)率越大，因子分析的效果就越好。

(三)因子個(gè)數(shù)的選取

用公共因子代替原有變量的信息，必然帶來(lái)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(guò)多不利于簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，常用因子個(gè)數(shù)的選取準(zhǔn)則有兩個(gè)，滿足其一即可:(1)選取的前幾個(gè)因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率不小于85%;

(2)選擇特征根大于1 的因子。

(四)變量及數(shù)據(jù)說(shuō)明

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(gè)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(dòng)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(dòng)力X6、科技三項(xiàng)費(fèi)用支出X7、各市財(cái)政支出X8。本文數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

表1 KMO 檢驗(yàn)和Bartlett 球形檢驗(yàn)結(jié)果

KMO 檢驗(yàn)是檢驗(yàn)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(jiàn)，KMO 值為0.871，該值較大說(shuō)明原變量適合進(jìn)行因子分析。Bartlett球形檢驗(yàn)是檢驗(yàn)變量間相關(guān)系數(shù)是否為單位陣即檢驗(yàn)變量間是否無(wú)關(guān)，統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值為156.678，相應(yīng)的概率P 接近0，拒絕原假設(shè)變量無(wú)關(guān)的假定。上述兩個(gè)檢驗(yàn)都說(shuō)明數(shù)據(jù)適合作因子分析。

表2 變量共同度

從表2 可見(jiàn)，除了科技三項(xiàng)費(fèi)用支出所有變量的變量共同度均超過(guò)80%，說(shuō)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(jiàn)，前兩個(gè)因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到86.677%，認(rèn)為前兩個(gè)公因子能夠反映我們?cè)? 個(gè)指標(biāo)的86.677%的信息，第三個(gè)公因子對(duì)應(yīng)的特征根較前兩個(gè)相差較大，根據(jù)因子個(gè)數(shù)選取準(zhǔn)則原則1 和2 最后提取前兩個(gè)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(cái)政投入、科技三項(xiàng)費(fèi)用支出、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量、農(nóng)業(yè)用電量、勞動(dòng)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(duì)三個(gè)公因子進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，公式如下:

wi表示第i 個(gè)公因子的權(quán)重，Ai表示第i 個(gè)公因子的貢獻(xiàn)率。

計(jì)算黑龍江省13 個(gè)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(duì)應(yīng)第一公因子的得分，F(xiàn)2i表示第i 城市對(duì)應(yīng)的第二公因子的得分，計(jì)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(lái)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(shuō)明無(wú)論是物質(zhì)投入和自然條件，這幾個(gè)城市都具優(yōu)勢(shì)。在這五個(gè)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(huì)，其在政治、經(jīng)濟(jì)、科技等方面均為較高水平，對(duì)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(tái)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(shì)、弱勢(shì)所在現(xiàn)作具體分析。

從表6 和表7 來(lái)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(shì)。與總得分排名相比，這幾個(gè)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

五、結(jié)論及對(duì)策建議

本文通過(guò)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(guò)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(shí)，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(duì)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?yàn)槲镔|(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(duì)綜合排名仍有影響，自然因子排名和總排名作對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，相對(duì)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(tái)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(zhǎng)。從過(guò)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(duì)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(huì)帶來(lái)產(chǎn)量較大的增長(zhǎng)。(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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