時悅，奚萌

（黑龍江八一農(nóng)墾大學經(jīng)濟管理學院，黑龍江 大慶 163319）

0 引言

農(nóng)業(yè)結構問題是我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要問題之一，科學的農(nóng)業(yè)結構對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展具有至關重要的作用。農(nóng)業(yè)結構不合理會對農(nóng)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生諸多不良的影響，包括阻礙農(nóng)業(yè)市場化，影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)值提升，使要素配置效率低，以及降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)民收入等。調整農(nóng)業(yè)結構可以促使農(nóng)業(yè)內部各部門之間的關系日趨合理，提高要素生產(chǎn)率，完善農(nóng)業(yè)制度，減少供給約束和抑制，為市場創(chuàng)造需求，推動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟快速發(fā)展。影響農(nóng)業(yè)結構的影響因素有很多，包括自然資源環(huán)境、政府政策、勞動力素質等，不同的地區(qū)之間，其農(nóng)業(yè)結構的影響因素也不盡相同，要調整好農(nóng)業(yè)結構就要充分了解當?shù)氐霓r(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，根據(jù)當?shù)厮幍霓r(nóng)業(yè)資源環(huán)境，抓住問題產(chǎn)生的主導因素，這樣可以更有效地解決問題。

曹永輝認為農(nóng)民素質提高會更易于接受農(nóng)業(yè)科技[1]。雷瑛認為促進農(nóng)產(chǎn)品的深精加工對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展具有重要的作用[2]。代斌、王萍萍、崔宇明研究發(fā)現(xiàn)提高城鎮(zhèn)化水平會促進農(nóng)業(yè)部門內部結構調整，優(yōu)化配置農(nóng)業(yè)資源和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結構，并證明了山東省城鎮(zhèn)化在農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結構調整中起到了促進作用[3]。紀志耿認為市場需求對農(nóng)業(yè)結構調整有重要的引導作用，在消費者需求方面，由于人民的生活水平提高，人們要求市場提供更高品質的農(nóng)產(chǎn)品，為了迎合市場需求，農(nóng)民需要調整農(nóng)業(yè)結構以配合人們對高品質農(nóng)產(chǎn)品的需求，例如提高植物油和畜產(chǎn)品在農(nóng)產(chǎn)品當中的占比和增加優(yōu)質大豆的供給[4]。姜長云、杜志雄認為政府在農(nóng)業(yè)結構調整當中起到了重要的作用，制定合理的農(nóng)業(yè)政策會引導農(nóng)業(yè)結構朝正確的方向調整，但由于實施的方法和方式不正確，容易與政府部署的工作和決策行動的初衷相偏離，無法從根本上改變農(nóng)業(yè)結構，由此需要注重建設體制機制[5]。因此，探究佳木斯市在多項影響因素綜合作用下對農(nóng)業(yè)結構影響的尤為重要。故作者根據(jù)對以往文獻的研究，結合當?shù)噩F(xiàn)實狀況，分析影響佳木斯市農(nóng)業(yè)結構的主要影響因素，以及各影響因素與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值之間的關聯(lián)度，對佳木斯市農(nóng)業(yè)結構調整方向提出針對性建議，以期對佳木斯市農(nóng)業(yè)結構調整提供參考。

1 相關性分析

1.1 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)所選取的影響因素指標，通過對《黑龍江統(tǒng)計年鑒》的查閱，整理出佳木斯市2008～2017年的相關數(shù)據(jù)進行分析。

1.2 指標體系構建

根據(jù)對佳木斯市歷年農(nóng)業(yè)資料統(tǒng)計結果總結，佳木斯農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值中種植業(yè)和畜牧業(yè)總產(chǎn)值占比較大，且未來佳木斯農(nóng)業(yè)發(fā)展主要工作方向以種植業(yè)和畜牧業(yè)為主，所以本文以種植業(yè)總產(chǎn)值和畜牧業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值比例代表農(nóng)業(yè)結構為研究重點。由于影響農(nóng)業(yè)結構的因素比較多，根據(jù)對相關參考文獻的總結歸納[6-10]。本文設定10項影響因素（見表1）作為構建灰色關聯(lián)模型參考指標。考慮到部分年份耕地面積統(tǒng)計數(shù)據(jù)欠缺，故本文用農(nóng)作物播種面積替代耕地面積進行測算。

1.3 灰色關聯(lián)度分析

由于指標之間計量單位和數(shù)量級不同，使各指標之間數(shù)據(jù)不可比。為了解決這一問題，首先采用數(shù)據(jù)標準化，利用標準化后的數(shù)據(jù)進行分析，本文采用的是初值法，見公式1。

根據(jù)標準化后的數(shù)據(jù)，設種植業(yè)和畜牧業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值比例作為因變量X0，并將其作為參考序列，設10個影響因素為自變量Xi(t)，(i=1，2，3…11，t=2008，2009…2017 年）并作為比較序列進行計算Δi(t)。見公式2。

表1 構建灰色關聯(lián)模型的農(nóng)業(yè)結構影響因素的準則層和指標層與編號

利用（公式1）和（公式2）的計算結果，求出二級最小差minimini｜x0(t)-xi(t)｜和二級最大差maximaxi｜x0(t)-xi(t)｜，使minimini｜x0(t)-xi(t)｜ =0，maximaxi｜ x0(t)-xi(t)｜=2.128，在灰色關聯(lián)系數(shù)計算公式中 是分辨率系數(shù)，取值范圍在0＜ρ＜1之間，為了使關聯(lián)系數(shù)具有顯著性差異，通常取值ρ=0.5，構建如下公式：

由于計算出來的關聯(lián)系數(shù)多達10個，導致信息比較分散，此時需要取關聯(lián)系數(shù)的平均值構建關聯(lián)度。根據(jù)（公式3）得出的10個影響因素的灰色關聯(lián)系數(shù)，根據(jù)關聯(lián)系數(shù)計算各影響因素與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值之間的關聯(lián)度，其中n=10，代表數(shù)據(jù)采用時間為10年，其關聯(lián)度公式如下。

先計算經(jīng)過初值化后各影響因素與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的差值絕對值（表略），再根據(jù)差值絕對值計算各影響因素的關聯(lián)系數(shù)以及其與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值之間的關聯(lián)度（表2）。

表2 農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與各影響因素的關聯(lián)度（ri）

1.4 結果分析

依據(jù)灰色關聯(lián)度結果顯示，對各影響因素關聯(lián)度進行從大到小進行排列：城市化(ri=0.9693)＞農(nóng)作物播種面積(ri=0.9658)＞化肥施用量(ri=0.8374)＞農(nóng)林水事務支出(ri=0.7801)＞農(nóng)村用電量(ri=0.7467)＞勞動力文化水平(ri=0.7099)＞人均可支配收入(ri=0.6512)＞農(nóng)業(yè)機械總動力(ri=0.6478)＞人均GDP(ri=0.6322)＞水資源總量(ri=0.5654)?；疑P聯(lián)度ri＞0.85表示關聯(lián)非常，處于0.7～0.85之間表示比較高，0.6～0.7表示一般，0.5～0.6表示勉強，小于0.5表示關聯(lián)較弱。通常關聯(lián)度大于0.7表示自變量與因變量之間影響較大，所以提取關聯(lián)度大于0.7的6個影響因素進入多元線性回歸模型進行進一步分析。

2 線性回歸分析

2.1 構建多元線性回歸模型

構建多元線性回歸模型，將農(nóng)業(yè)結構作為因變量，記為Y，城市化（X1）、農(nóng)作物播種面積（X2）、化肥施用量（X3）、農(nóng)林水事務支出（X4）、農(nóng)村用電量（X5）、勞動力文化水平（X6）作為自變量，建立多元線性回歸模型進行實證分析。多元線性回歸模型的一般形式如公式5。

其中β0是常數(shù)項，β1、β2…βn為偏回歸系數(shù)，n為自變量數(shù)目，μ為隨機誤差。

2.2 實證分析

利用spss19.0軟件，將2008～2017年《黑龍江統(tǒng)計年鑒》時間序列數(shù)據(jù)對農(nóng)業(yè)結構的影響因素用直接進入法進行回歸分析，分析結果顯示R2=0.996，調整過后的R2=0.989，0＜R2＜1，越接近1表示擬合效果越好，結果顯示本文選取的自變量可以解釋因變量99%的變化，表示估計的模型對觀測值的擬合效果非常好。DW值為2.773接近2，表示不存在明顯自相關。根據(jù)方差分析結果得出F=132.661，P=0.001＜0.05，通過了F檢驗，表明該模型中各影響因素對農(nóng)業(yè)結構具有顯著的影響。VIF＜10，表明各個影響因素相互獨立，不存在共線性問題。T值檢驗結果中只有農(nóng)村勞動力文化水平P=0.246大于0.05，沒有通過T檢驗，其余五項指標均在5%顯著水平下通過了檢驗（見表3）。由此得到各影響因素與農(nóng)業(yè)結構之間的函數(shù)表達方程：Y=90.025+0.299x1-0.048x2-0.267x3-0.069x4+0.7x5。

表3 模型中各影響因素對農(nóng)業(yè)結構影響T值檢驗結果

2.3 結果分析

通過回歸方程可以看出，城市化和農(nóng)村用電量與農(nóng)業(yè)結構之間呈正相關，城市化每增加1單位，種植業(yè)和畜牧業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值比例將會增加約29.9%，農(nóng)村用電量每增加1單位，種植業(yè)和畜牧業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值比例將會增加約70%。農(nóng)作物總播種面積、化肥施用量和農(nóng)林水事務支出與農(nóng)業(yè)結構呈負相關，農(nóng)作物總播種面積每增加1單位，種植業(yè)和畜牧業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值比例將會減少約4.8%，化肥施用量每增加一單位，種植業(yè)和畜牧業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值比例將會減少約26.7%，農(nóng)林水事務支出每增加一單位，種植業(yè)和畜牧業(yè)總產(chǎn)值占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值比例將會減少約6.9%。從近些年的成本收益數(shù)據(jù)來看，農(nóng)產(chǎn)品的成本升高是農(nóng)作物總播種面積增加而農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值降低的主要原因，政府應適當?shù)慕档娃r(nóng)產(chǎn)品成本，降低種子價格。注重化肥減施，過度的投入化肥并不能帶來較高的農(nóng)產(chǎn)品收益，首先不利于土地質量提升，造成土壤板結，其次過度的使用化肥會降低農(nóng)作物產(chǎn)量和質量，不利于食品安全。最后政府對農(nóng)業(yè)的投入應該適度，過度的資金投入不利于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟良性循環(huán)，應該以市場為導向，政府適當?shù)姆龀帧?/p>

3 總結

根據(jù)對研究結果的分析發(fā)現(xiàn)，由于與農(nóng)業(yè)結構關聯(lián)度較高的影響因素是城市化、農(nóng)作物總播種面積、化肥施用量、農(nóng)林水事務支出和農(nóng)村用電量這五個因素，所以調整佳木斯市農(nóng)業(yè)結構需要從這五個方面著手調整。由于城市化和農(nóng)村用電量與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值呈正向關系，所以要注重建設城市化，促進城鄉(xiāng)一體化發(fā)展，提高城市化率拉動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展。農(nóng)村用電量代表的是農(nóng)業(yè)物力投入，適當?shù)脑黾愚r(nóng)業(yè)物力投入利于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值，加大農(nóng)業(yè)機械化投入和節(jié)水灌溉設備投入，形成規(guī)?；a(chǎn)利于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，降低種子價格，鼓勵農(nóng)民批量耕作。降低化肥施用量，貫徹落實“三減”政策，保護良好的資源生態(tài)環(huán)境。以市場經(jīng)濟為導向，政府作為輔助力量，使農(nóng)業(yè)市場經(jīng)濟健康發(fā)展。這樣才能使農(nóng)產(chǎn)品供需結構相匹配，減少農(nóng)產(chǎn)品庫存量，產(chǎn)生不必要的資源浪費，提供更好的市場經(jīng)濟環(huán)境，提高農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，使農(nóng)產(chǎn)品符合新的高標準、高質量的市場需求。