邰蕾蕾， 豐志培， 王 珊

(安徽中醫(yī)藥大學(xué) 醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,安徽 合肥 230012)

0 引言

20世紀(jì)初以來(lái)，氣候變化較為明顯，惡劣氣象情況出現(xiàn)較為頻繁，自19世紀(jì)80年代至今，全球平均氣溫上升約0.8攝氏度，20世紀(jì)50年代以來(lái)，氣溫上升速度為此前的兩倍[1]。我國(guó)氣候變化較全球氣候變化更為劇烈，最近100年平均氣溫上升0.9攝氏度，據(jù)預(yù)測(cè)，2030年左右我國(guó)氣溫將較1990年上升3.7攝氏度左右。我國(guó)中藥材生產(chǎn)對(duì)于氣候變化較為敏感，惡劣氣候很容易給我國(guó)中藥材生產(chǎn)帶來(lái)不利影響。安徽省中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)屬安徽省產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)中較為重要的組成部分，自2016年突破50億元以來(lái)，安徽中藥材產(chǎn)值一直穩(wěn)居全國(guó)前兩位，為我國(guó)中藥材重要產(chǎn)區(qū)。但是，氣候變化導(dǎo)致安徽中藥材產(chǎn)量波動(dòng)較為明顯，價(jià)格波動(dòng)也較為劇烈，影響中藥材產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定與產(chǎn)業(yè)安全。可見，氣候因素可以認(rèn)為是中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的一個(gè)較為重要的影響因子。

中藥材是安徽省經(jīng)濟(jì)作物中重要的組成部分，其產(chǎn)值接近安徽省經(jīng)濟(jì)作物產(chǎn)值的18%[2],2019年播種面積為95122公頃，總產(chǎn)值63.2億元。中藥材生長(zhǎng)周期內(nèi)氣候變化劇烈導(dǎo)致的氣象災(zāi)害會(huì)嚴(yán)重影響其產(chǎn)量與品質(zhì)。根據(jù)已有文獻(xiàn)分析，安徽較為嚴(yán)重的氣象災(zāi)害可能發(fā)生的頻率為3A，嚴(yán)重氣象災(zāi)害可能對(duì)安徽中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量產(chǎn)生影響的概率約為65.42%。出現(xiàn)嚴(yán)重氣象災(zāi)害概率較大、強(qiáng)度較強(qiáng)導(dǎo)致中藥材生產(chǎn)不穩(wěn)定性增大，嚴(yán)重影響安徽中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。

近年來(lái)，有文章從播種面積、勞動(dòng)人口、機(jī)械化、化肥使用等對(duì)中藥材產(chǎn)業(yè)影響進(jìn)行過(guò)分析，從氣候角度對(duì)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)影響的研究方法概括來(lái)分兩種。一是基于搜集試驗(yàn)數(shù)據(jù)作物機(jī)理模型，如：CERES-Maize/Rice/Wheat[3,4]、WOFOST[5]、ORYZA2000等[6]，分情況(如氣溫、降水量等)討論氣候變化給農(nóng)作物產(chǎn)業(yè)帶來(lái)的影響[7]。二是基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析(線性分析、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù))等統(tǒng)計(jì)方法分析氣候變化及變化對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量帶來(lái)的影響。朱曉莉等[8]采用隨機(jī)前沿超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型，通過(guò)控制參與種植人數(shù)、平均使用化肥量、栽種占用土地情況等相關(guān)變量，分析江蘇省主要農(nóng)作物總產(chǎn)量與氣候影響因素的關(guān)系，并認(rèn)為農(nóng)作物的生長(zhǎng)階段對(duì)氣候變化的反映不盡一致。朱珠[9]認(rèn)為，江蘇大部分地區(qū)，氣候變化的某些因素對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量影響較為明顯，某些因素對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量影響不明顯。茆長(zhǎng)寶[10]分析認(rèn)為南京市氣溫的線性傾向率為0.26℃/10a，降水的線性傾向率為12.46mm/10a，氣候變干變暖傾向較為明顯，農(nóng)作物產(chǎn)量與溫度同向變化，與降水量反向變化。王秀芬等[11]分析認(rèn)為黑龍江省年降水量的線性傾向率為-27.7mm/10a，平均氣溫的傾向率為0.43℃/10a，最高溫度的傾向率為0.18℃/10a，最低溫度的傾向率為0.47℃/10a，農(nóng)產(chǎn)品生長(zhǎng)前幾期與溫度正向變化，中后期產(chǎn)量與溫度反向變化。周曙東和朱紅根構(gòu)建經(jīng)濟(jì)—?dú)夂蛐履Ｐ停治霰砻?，氣候因素與南方農(nóng)作物產(chǎn)量反向影響，如中藥材生長(zhǎng)季節(jié)期間降水量增加將導(dǎo)致中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量降低；氣溫升高也會(huì)對(duì)中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量產(chǎn)生不利影響[12,13]。

中藥材種植同時(shí)受自然因素、經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素影響。之前采用作物機(jī)理模型研究需要從水利設(shè)施、種植方式、土壤含水量、農(nóng)作物生長(zhǎng)營(yíng)養(yǎng)環(huán)境、病蟲害等采集數(shù)據(jù)，同時(shí)假定農(nóng)業(yè)科技發(fā)展、農(nóng)作物種植面積、投入資本等經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素保持穩(wěn)定，但是經(jīng)濟(jì)社會(huì)環(huán)境處于實(shí)時(shí)變動(dòng)中，其對(duì)農(nóng)作物的影響也是一直變化的，分析氣候變化對(duì)農(nóng)作物生產(chǎn)的影響，應(yīng)將自然因素與經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素相結(jié)合考慮。安徽省地跨長(zhǎng)江、淮河南北，地處暖溫帶與亞熱帶過(guò)渡地區(qū)，氣候溫暖濕潤(rùn)，四季分明，但氣候條件分布差異明顯，天氣多變，降水年際變化大，常有旱澇等自然災(zāi)害發(fā)生。安徽省氣候變化趨勢(shì)如何？氣候?qū)Π不罩兴幉漠a(chǎn)業(yè)影響如何？未來(lái)氣候?qū)χ兴幉漠a(chǎn)量存在那些可能影響？

本文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)：

(1)通過(guò)考慮氣候和經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素，將氣候因素與函數(shù)綜合考慮并進(jìn)行分析，構(gòu)建“經(jīng)濟(jì)氣候”模型，分析并得出氣候因素對(duì)安徽省中藥材產(chǎn)業(yè)影響程度，利用所構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分析數(shù)據(jù)，對(duì)氣象因素對(duì)中藥材產(chǎn)業(yè)的影響結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)。

(2)通過(guò)分析安徽省氣候變化的特點(diǎn)與方向，確定氣候因素對(duì)中藥材產(chǎn)業(yè)的影響程度，為中藥材產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供一定的數(shù)據(jù)分析支撐，為有針對(duì)性的管理中藥材產(chǎn)業(yè)提供方法與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，同時(shí)對(duì)降低嚴(yán)重氣象災(zāi)害對(duì)中藥材生產(chǎn)帶來(lái)的負(fù)面作用具有一定的理論與實(shí)踐意義。

1 數(shù)據(jù)、變量、模型

1.1 變量

1.1.1 氣候因素

本文選取年平均氣溫與年平均降水量作為氣候因素?cái)?shù)據(jù)，選取播種面積、投入資本、化肥用量、勞動(dòng)人口作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素?cái)?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源分別為國(guó)家氣候中心與安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒，樣本數(shù)據(jù)期間為2002～2019年。各變量統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 變量統(tǒng)計(jì)

1.2 模型

1.2.1 氣候因素對(duì)中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)影響模型

將氣候因素作為中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的變量考慮，模型設(shè)計(jì)為:

PV=a0TEMy1PCPTy2AEa1FCa2CFa3LAa4μ

lnPV=a0+y1lnTEM+y2lnPCPT+a1lnAE+

a2lnFC+a3lnCF+a4lnLA+β1t+μ

其中，PV表示中藥材年產(chǎn)值，TEM、PCPT、AE、FC、CF、LA分別表示年平均氣溫、年降水量中藥材播種面積、投入資本、化肥用量與中藥材勞動(dòng)人口，時(shí)間t作為種植技術(shù)水平提高因素考慮。

1.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于誤差的逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，可以通過(guò)神經(jīng)元之間的相互作用來(lái)完成沒有預(yù)先設(shè)計(jì)數(shù)學(xué)模型的情況下的整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的信息處理，從而取得滿意的預(yù)測(cè)結(jié)果。復(fù)雜非線性問(wèn)題的分析和評(píng)估可以考慮使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。主要步驟為：(1)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；(2)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢驗(yàn)。BP網(wǎng)絡(luò)主要由輸入層、中間隱含層和輸出層組成，公式如下：

神經(jīng)元單元由xi,i=1,2,…,n和一個(gè)輸出yj組成，中間狀態(tài)將輸入信號(hào)加權(quán)值運(yùn)算表示，輸出yj公式如下:

其中，θj為神經(jīng)元單位的閾值，wji為連接權(quán)系數(shù)，yj為神經(jīng)元輸出，f為輸出變換函數(shù)。

2 實(shí)證分析

2.1 數(shù)據(jù)分析

本文采用協(xié)方差矩陣修正時(shí)間因素導(dǎo)致的隨機(jī)誤差項(xiàng)的各期望值之間存在的相關(guān)關(guān)系以及無(wú)法滿足總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足同方差性。模型估計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 氣候因素對(duì)中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量的影響

通過(guò)分析可知，在5%的顯著性水平下，氣溫與中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量呈顯著負(fù)相關(guān)，在不考慮其他因素的影響的前提下，降水量對(duì)中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量影響不明顯；中藥材播種面積、化肥用量、中藥材勞動(dòng)人口在10%顯著性水平上都呈顯著正相關(guān)，安徽中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量與中藥材播種面積關(guān)系較為密切；種植技術(shù)水平提高對(duì)中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量呈正相關(guān)。

為更為精準(zhǔn)的分析氣候因素對(duì)于安徽中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量的影響，本文以上述數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，分析中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量變化與氣候因素的關(guān)系，將中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量剔除非氣候因素影響的中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)量，得到氣候因素對(duì)于中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增量的影響，公式為：

lnPVclimate=lnPV-a0-a1lnAE-a2lnFC-

a3lnCF-a4lnLA-β1t-μ

為避免意外因素和非正常數(shù)值的影響，變量變化情況選擇后3a年平均值相對(duì)初始3a平均值的變化率，結(jié)果如表3所示。

表3 各項(xiàng)因素對(duì)中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量的影響

分析數(shù)據(jù)可知，安徽中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量的提高因?yàn)槿矫嬖颍阂皇墙?jīng)濟(jì)社會(huì)因素的改變，二是氣候因素的改變，三是其他因素的改變。三方面因素影響程度不同，其中經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素影響較大，其中化肥影響較為顯著，說(shuō)明可以通過(guò)提升土地肥力提高安徽中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增量。同時(shí)可以看出，三方面原因中氣候因素的影響小于經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素。

2.2 未來(lái)氣象因素對(duì)安徽中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量影響預(yù)測(cè)

首先通過(guò)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)2021～2029年的安徽平均氣溫和降水量，然后將預(yù)測(cè)的氣溫與降水量變化率與測(cè)算的2002～2019年溫度和降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行綜合考慮，計(jì)算未來(lái)氣象因素對(duì)安徽中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增量的影響水平。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中最大訓(xùn)練步長(zhǎng)選擇5000，目標(biāo)誤差選擇0.01，其他參數(shù)不予設(shè)定。采用AIC準(zhǔn)則，計(jì)算出氣象因素序列最佳滯后期為5，確定5作為輸入數(shù)據(jù)維數(shù)，確定5為輸入層節(jié)點(diǎn)。輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)本文設(shè)定為1。輸入數(shù)據(jù)選取2002～2013年的數(shù)據(jù)，輸出數(shù)據(jù)采用2014～2019年的預(yù)計(jì)誤差數(shù)據(jù)，建立一個(gè)有5個(gè)輸入層1個(gè)輸出層的三層網(wǎng)絡(luò)。然后用BP網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)模型對(duì)2021～2029年安徽平均氣溫和降水量進(jìn)行預(yù)測(cè)(表4)，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果得到變化率，與表2中彈性系數(shù)相乘，獲得未來(lái)平均安徽中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量的影響結(jié)果。

表4 氣候因素的變化

未來(lái)平均氣溫對(duì)安徽中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量的影響為1.43，比2002～2019年氣溫的影響(1.29)略高，未來(lái)降水量對(duì)安徽中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量影響為2.26，比2020～2019年降水量影響(1.31)提高較為明顯。由此可知，未來(lái)安徽政府、農(nóng)業(yè)主管部門等相關(guān)單位應(yīng)對(duì)降水做好預(yù)測(cè)，同時(shí)做出應(yīng)對(duì)氣溫變化的方案。

表5 氣候因素對(duì)安徽中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量的影響

3 結(jié)論與啟示

本文通過(guò)構(gòu)建“經(jīng)濟(jì)氣候”模型，分析了2002年以來(lái)氣候變化安徽中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量的影響程度，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)2021～2029年安徽氣溫變化和降水量進(jìn)行分析、綜合并作出預(yù)測(cè)，模擬運(yùn)行所預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，獲得未來(lái)氣象因素對(duì)安徽中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量的影響，主要結(jié)論有：

(1)氣候變化對(duì)安徽省中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量有顯著影響。氣象因素貢獻(xiàn)率為5.97%，其中溫度和降水貢獻(xiàn)率分別為1.51%、4.46%，溫度和降水貢獻(xiàn)率分別為4.63%、4.35%。

(2)經(jīng)濟(jì)社會(huì)要素是中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量主要的影響因素，對(duì)其中3個(gè)階段產(chǎn)生的影響超過(guò)70%，播種面積和化肥用量的影響較為明顯；科技進(jìn)步影響也較為明顯，科技進(jìn)步能夠?qū)χ兴幉漠a(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量增加產(chǎn)生較為明顯的推動(dòng)作用；未來(lái)平均氣溫對(duì)安徽中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量的貢獻(xiàn)為1.43，降水量對(duì)中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量的貢獻(xiàn)為2.26。

(3)過(guò)去20年來(lái)安徽省氣溫所呈現(xiàn)的是線性升高趨勢(shì)，平均每10a升高0.172℃，降水量未表現(xiàn)出明顯線性傾向。

氣象因素與中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量關(guān)系密切，溫度和降水等氣象因素對(duì)中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量同時(shí)存在有利影響與不利影響。氣象因素對(duì)中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量存在一定影響，因此，政府主管部門需要關(guān)注氣象信息，對(duì)藥農(nóng)安排中藥材生產(chǎn)提出合理化建議，對(duì)可能出現(xiàn)的氣象災(zāi)害所帶來(lái)的負(fù)面影響采取相應(yīng)措施提供理論和技術(shù)指導(dǎo)。

其次，播種面積、化肥和技術(shù)進(jìn)步等對(duì)中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量的貢獻(xiàn)率高達(dá)70%，說(shuō)明安徽省中藥材產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)總量的增長(zhǎng)依舊較多的依靠經(jīng)濟(jì)社會(huì)要素的增長(zhǎng)，因此，政府部門要保障中藥材播種面積，提高土壤肥力，促進(jìn)相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步，加大新技術(shù)的投放力度，鼓勵(lì)相關(guān)領(lǐng)域的科技進(jìn)步落實(shí)。