方哲,章磷
(黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué),大慶 163319)
2016年10月,中共中央、國務(wù)院制定印發(fā)并實(shí)施了《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》,健康的概念不斷被強(qiáng)調(diào)。黨的十九大報(bào)告中進(jìn)一步對(duì)健康中國戰(zhàn)略的實(shí)施進(jìn)行了全面部署,要以提高人民健康水平,大幅提高人民的健康質(zhì)量,不斷促進(jìn)人民的健康公平。隨著人民生活水平的不斷提高,在大健康的理念下,人們的飲食方式也發(fā)生著變化,更加注重營養(yǎng)均衡,更多人的消費(fèi)觀念開始傾向于綠色、天然、無公害食品,人們需求的改變對(duì)營養(yǎng)健康的食品產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)業(yè)鏈條的需求也會(huì)隨之增加。雜糧作為傳統(tǒng)糧食作物,具有抗旱耐瘠、適應(yīng)性強(qiáng)的特點(diǎn),擁有較高的營養(yǎng)價(jià)值,而且具有獨(dú)特的保健功能,符合人體營養(yǎng)元素?cái)z入的需要,以及現(xiàn)代人對(duì)健康養(yǎng)生的要求,同時(shí)有著巨大的國內(nèi)外消費(fèi)市場(chǎng),發(fā)展前景廣闊[1]。黑龍江省作為雜糧主產(chǎn)區(qū),種植的雜糧種類比較多,其中紅小豆的播種面積和產(chǎn)量位于全國第一。適宜的擴(kuò)大雜糧種植面積有利于黑龍江省種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整,同時(shí)雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)于促進(jìn)黑龍江省農(nóng)業(yè)發(fā)展,提高農(nóng)民收入,發(fā)展地方經(jīng)濟(jì)以及改善居民膳食結(jié)構(gòu)都有著重要的意義。
現(xiàn)有雜糧產(chǎn)業(yè)相關(guān)研究主要結(jié)合地方特點(diǎn),甘海燕、崔霞、燕星宇等[2-4]分別以廣西、山西和陜北地區(qū)的雜糧為研究主體,分析了雜糧產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過程中存在的問題,得出阻礙雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素主要有政府主體對(duì)雜糧種植的扶持力度較小,雜糧生產(chǎn)技術(shù)落后,機(jī)械化程度低,雜糧培育和加工缺少科技支撐,除此之外甘海燕、崔霞[2-3]還認(rèn)為社會(huì)化服務(wù)不夠,產(chǎn)業(yè)化水平低以及規(guī)?;潭鹊偷葐栴}也影響著雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,針對(duì)存在的問題提出政府部門應(yīng)加大扶持力度,建立優(yōu)質(zhì)雜糧生產(chǎn)基地,強(qiáng)化科技支撐,健全服務(wù)體系,依靠科學(xué)技術(shù)提升雜糧產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。部分學(xué)者主要分析了我國雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,劉玉紅等[5]認(rèn)為我國雜糧產(chǎn)業(yè)在地域和資源以及出口價(jià)格方面具有優(yōu)勢(shì),指出我國雜糧出口和生產(chǎn)方面面臨著雜糧質(zhì)量不穩(wěn)定,雜糧食品加工過于落后等問題,并提出應(yīng)該把雜糧作為優(yōu)質(zhì)產(chǎn)業(yè),因地制宜的發(fā)展雜糧生產(chǎn),把雜糧的初加工以及深加工同生產(chǎn)緊密聯(lián)系起來,積極開發(fā)小雜糧食品資源等相應(yīng)對(duì)策。袁素華[6]認(rèn)為我國雜糧未占領(lǐng)市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)的原因是雜糧生產(chǎn)、加工出的產(chǎn)品附加值低、高新產(chǎn)品的科技含量小與產(chǎn)業(yè)化的大市場(chǎng)難以匹配,市場(chǎng)流通緩慢,政府出臺(tái)的優(yōu)惠政策力度不夠等,提出大力實(shí)施雜糧生產(chǎn)的科技創(chuàng)新與推廣,建立完善雜糧產(chǎn)品流通體系,加大政府的扶持力度等建議。目前,對(duì)于雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及影響因素的研究上學(xué)者們偏重于定性分析,缺少較為系統(tǒng)的對(duì)雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響因素進(jìn)行實(shí)證研究的文獻(xiàn)。對(duì)黑龍江省雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行系統(tǒng)的分析,并選取了影響黑龍江省雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響因素,運(yùn)用主成分回歸分析方法,得到各因素對(duì)黑龍江省雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響程度,進(jìn)一步明確雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向,為黑龍江省政府提出切合雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策建議,促進(jìn)黑龍江省雜糧產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
根據(jù)《黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒》2000~2019年黑龍江省雜糧播種面積變化波動(dòng)較大,2002年黑龍江省雜糧播種面積增加到最大,最大值為71.54萬hm2,由于玉米的種植面積增加,谷子和高粱的種植面積不斷減少,2007~2015年雜糧播種面積整體呈現(xiàn)逐年下降趨勢(shì),2015年雜糧播種面積減少到最小,最小值為13.69萬hm2,隨著2015年國家推進(jìn)農(nóng)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,調(diào)整種植結(jié)構(gòu),雜糧的播種面積開始增加,2016年增加到29.15萬hm2,同比2015年增加了112.93%,截至2019年黑龍江省雜糧播種面積為20萬hm2。(圖1)。
圖1 2000~2019年黑龍江省雜糧播種面積Fig.1 Sown area of grains in Heilongjiang Province from 2000 to 2019
根據(jù)《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù)計(jì)算得到雜糧以及其主要作物的單產(chǎn),2013~2019年黑龍江省雜糧單產(chǎn)呈現(xiàn)波動(dòng)的狀態(tài),2005年雜糧單產(chǎn)下減少到最小,最小值為1 800.33 kg·hm-2,2016年雜糧單產(chǎn)增加到最大值,最大值為2 511.79 kg·hm-2。在谷子、高粱、綠豆、紅小豆四種主要雜糧作物中高粱的單產(chǎn)水平最高,谷子單產(chǎn)水平位居第二,谷子最高單產(chǎn)是2016年4 027.78 kg·hm-2,高粱最高單產(chǎn)是2015年6 654.14 kg·hm-2,綠豆最高單產(chǎn)是2014年1 705.43 kg·hm-2,紅小豆最高單產(chǎn)是2014年2 279.79 kg·hm-2,截至2019年四種主要雜糧作物的單產(chǎn)分別為谷子3 391.3 kg·hm-2、高粱5 372.46 kg·hm-2、綠豆1 100 kg·hm-2、紅小豆1 466.05 kg·hm-2(圖2)。
2019年黑龍江省大中型農(nóng)副食品加工業(yè)企業(yè)33家,大中型食品制造企業(yè)28家,大中型酒、飲料和精制茶制造企業(yè)16家,黑龍江省單純以雜糧加工為主的企業(yè)較少,雜糧加工企業(yè)主要以稻米加工為主,雜糧加工為輔,對(duì)于雜糧的加工產(chǎn)品類型比較單一。并且黑龍江省雜糧加工量占雜糧總產(chǎn)量的比例較小,絕對(duì)大部分仍以原糧出售的方式進(jìn)入消費(fèi)市場(chǎng)。雜糧加工有利于雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,雜糧加工使得雜糧產(chǎn)品多種多樣,可以滿足不同的消費(fèi)人群,同時(shí)還提高了產(chǎn)品的附加值,延長了雜糧產(chǎn)業(yè)鏈條。雜糧產(chǎn)品非常豐富,對(duì)于部分高粱、小米、綠豆、蕓豆、紅小豆等雜糧作物已經(jīng)初步開發(fā)出加工產(chǎn)品,其中蕓豆和紅小豆是制作粘豆包的原材料,高粱主要用于釀酒。黑龍江省雜糧深加工產(chǎn)品主要有:雜糧飲品、雜糧煎餅、雜糧餅干、雜糧方便面、八寶粥、發(fā)酵食品等。
黑龍江省雜糧有多種多樣的銷售模式,包括自產(chǎn)自銷,由合作社或者各地的代理商代理銷售,通過訂單的方式銷售,在批發(fā)市場(chǎng)、實(shí)體店或者網(wǎng)上進(jìn)行銷售。通過在網(wǎng)上銷售的方式雜糧產(chǎn)品被賣到我國各大城市,例如北京、上海、廣州等城市,并且受到消費(fèi)者的喜愛。通過對(duì)各大商超的市場(chǎng)調(diào)研以及淘寶京東的網(wǎng)絡(luò)搜索可以看出,雜糧的品種較多,除了原糧以外,還有有機(jī)雜糧、混合雜糧以及深加工后的雜糧加工品。以雜糧原糧的價(jià)格為基礎(chǔ),混合雜糧粥的價(jià)格是普通雜糧價(jià)格的1.5倍左右,有機(jī)雜糧的價(jià)格是普通雜糧的3~4倍,而產(chǎn)品深加工后的價(jià)格是普通雜糧的5~10倍。
研究黑龍江省雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響因素時(shí),涉及了許多相關(guān)的變量,在回歸分析中,可能會(huì)因?yàn)樽兞恐g具有較強(qiáng)的相關(guān)性,從而出現(xiàn)多重共線性問題,使得回歸結(jié)果不正確,影響回歸分析,為了避免這一問題,采用主成分分析法消除多重共線性,主成分分析法是通過降為將相關(guān)性較強(qiáng)的影響因素組合成新的彼此之間不相關(guān)的,但是能足夠表達(dá)原始信息的大部分內(nèi)容,達(dá)到去除共線性的目的[7-8]。用主成分分析中得到的主成分進(jìn)行回歸分析,使得回歸結(jié)果更加可靠。因此采用主成分分析方法,提取主成分,將提取的主成分與因變量構(gòu)建回歸模型,分析各影響因素對(duì)黑龍江省雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響。
把雜糧產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值作為因變量,用Y來表示。通過對(duì)以往參考文獻(xiàn)和研究成果的分析總結(jié),并結(jié)合黑龍江省雜糧發(fā)展的現(xiàn)狀,選取化肥使用量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、雜糧播種面積、雜糧產(chǎn)量、農(nóng)副食品加工業(yè)固定資產(chǎn)投資額、食品制造業(yè)固定資產(chǎn)投資額、批發(fā)零售貿(mào)易餐飲業(yè)產(chǎn)值占GDP的比例、公路線路里程、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)業(yè)投資額占社會(huì)總固定投資額的比例等十個(gè)影響因素作為自變量,分別用X1、X2、X3、……、X10表示[9-18]。
因變量雜糧產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值是指雜糧產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)中投入、生產(chǎn)、加工制造以及運(yùn)銷服務(wù)四個(gè)部門的產(chǎn)值之和,由于雜糧原糧以及雜糧加工品較多,不同的加工品價(jià)格差異較大,對(duì)于雜糧產(chǎn)業(yè)各部門的產(chǎn)值統(tǒng)計(jì)較為困難,參考借鑒耿獻(xiàn)輝[19-20]基于投入產(chǎn)出分析法對(duì)中國涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行分析,并測(cè)算出涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的比例。根據(jù)《2017年中國投入產(chǎn)出表》運(yùn)用投入產(chǎn)出分析法計(jì)算投入、生產(chǎn)、加工制造以及運(yùn)銷服務(wù)四個(gè)部門的內(nèi)部結(jié)構(gòu)比例,得到我國雜糧產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)投入∶生產(chǎn)∶加工制造∶運(yùn)銷服務(wù)為0.26∶1∶1.91∶0.54,通過《中國農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》(2010~2019年)中各地區(qū)農(nóng)業(yè)分項(xiàng)產(chǎn)值,計(jì)算得到雜糧生產(chǎn)總值,結(jié)合內(nèi)部結(jié)構(gòu)比例對(duì)雜糧產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值進(jìn)行估算。
自變量的數(shù)據(jù)來自《黑龍江省統(tǒng)計(jì)年鑒》(2010~2019年),其中個(gè)別缺失數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)分析時(shí)用平均值代替。由于統(tǒng)計(jì)年鑒中并沒有收錄歷年雜糧化肥使用量的情況[21],參考大多數(shù)學(xué)者的研究方法,對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行處理:
影響雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素較多,為探究各影響因素對(duì)雜糧產(chǎn)業(yè)的影響,首先計(jì)算變量之間的相關(guān)系數(shù),判斷所選取的變量與因變量之間的相關(guān)程度。利用SPSS23.0軟件計(jì)算得到變量間的相關(guān)系數(shù)如表1所示,農(nóng)業(yè)投資額占社會(huì)總固定投資額的比例(X10)與雜糧產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(Y)之間的相關(guān)系數(shù)為0.76,在0.01水平上與雜糧產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值顯著相關(guān),化肥使用量(X1)、雜糧播種面積(X3)、雜糧產(chǎn)量(X4)與雜糧產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值(Y)之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.69、0.64、0.72在0.05水平上與雜糧產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值顯著相關(guān),變量農(nóng)業(yè)從業(yè)人員(X2)、農(nóng)副食品加工業(yè)固定資產(chǎn)投資額(X5)、食品制造業(yè)固定資產(chǎn)投資額(X6)、批發(fā)零售貿(mào)易餐飲業(yè)產(chǎn)值占GDP的比例(X7)、公路線路里程(X8)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(X9)的相關(guān)系數(shù)分別為-0.56、0.37、0.34、0.5、0.43、0.48,雖然這六個(gè)變量的相對(duì)系數(shù)較小,但是絕對(duì)值都大于0.3,變量之間仍然存在線性相關(guān)關(guān)系。所選取的影響因素都具有線性相關(guān)關(guān)系,符合回歸分析的條件,模型的建立有一定合理性。從表1可以看出,有的自變量之間的相關(guān)系數(shù)很高,例如化肥使用量(X1)與雜糧播種面積(X3)、雜糧產(chǎn)量(X4)之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.99、0.95,在0.01水平上顯著相關(guān),自變量之間有著較強(qiáng)的相關(guān)性,預(yù)示著自變量可能存在著多重共線性問題,需要對(duì)變量間的多重共線性進(jìn)行診斷。
表1 變量間的相關(guān)系數(shù)Table 1 Correlation coefficient between variables
鑒于所選取的自變量的數(shù)目較多,而且從相關(guān)系數(shù)的結(jié)果也可以看出自變量之間存在著較強(qiáng)的相關(guān)性,建立回歸模型可能會(huì)出現(xiàn)多重共線性問題,采用方差擴(kuò)大因子法(VIF)進(jìn)一步判斷多重共線性問題,當(dāng)方差擴(kuò)大因子大于10,變量之間存在較為嚴(yán)重的多重共線性。由于選取的變量數(shù)據(jù)的單位不同,在進(jìn)行分析之前先要對(duì)變量的數(shù)值進(jìn)行無量綱化處理,采用標(biāo)準(zhǔn)化的方式消除量綱的影響,以保證回歸結(jié)果的有效性。利用SPSS23.0進(jìn)行多元線性回歸,判斷多重共線性,保存VIF值,多重共線性診斷結(jié)果如表2所示,化肥使用量(X1)、雜糧播種面積(X3)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(X9)的VIF值分別高達(dá)1 652.618、913.77、816.407,遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于10,除了自變量農(nóng)業(yè)投資額占社會(huì)總固定投資額的比例(X10)外其余自變量的VIF值也都大于10。由此可見,所選取的自變量之間有著非常嚴(yán)重的多重共線性問題,如果對(duì)變量直接進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果不可靠,采用主成分分析法消除共線性問題。
表2 多重共線性診斷結(jié)果Table 2 Multicollinearity diagnosis results
首先對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,變量Xi標(biāo)準(zhǔn)化后用ZXi表示。運(yùn)用SPSS23.0軟件對(duì)影響因素進(jìn)行主成分分析,得到如表3所示的主成分特征值和貢獻(xiàn)率。特征值能夠?qū)⒅鞒煞值挠绊懗潭冗M(jìn)行表達(dá),大于1的特征值,表示該主成分的解釋力度較大,在提取主成分時(shí)選取特征值大于1的主成分。從表3可知,前兩個(gè)主成分的特征值都大于1,第一主成分的特征值為5.847,第二主成分的特征值為3.091。前兩個(gè)主成分累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了89.379%,大于85%,能夠較好的反應(yīng)總體信息,因此選取前兩個(gè)主成分即可較為準(zhǔn)確的反映指標(biāo)的全部信息,滿足分析的要求,提取的主成分即為F1和F2。
表3 自變量的主成分特征值及貢獻(xiàn)率Table 3 Principal component eigenvalues and contribution rate of independent variables
由表4可得,原來的10個(gè)影響因素對(duì)應(yīng)的兩個(gè)主成分分別為:
表4 主成分特征向量Table 4 Principal component eigenvector
用雜糧產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值Y標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)ZY作為因變量,將主成分分析過程中得到的兩個(gè)主成分F1和F2作為自變量進(jìn)行主成分回歸分析,回歸結(jié)果為R=0.811,說明因變量與自變量之間具有較高的相關(guān)性,適合做多元回歸分析,R2=0.658,調(diào)整后的R2=0.572,表示所選取的自變量對(duì)因變量的解釋程度達(dá)到65.8%,模型回歸的擬合效果較好?;貧w方程的統(tǒng)計(jì)量F=7.688,顯著性概率P=0.014,小于0.05,多元回歸模型通過了F檢驗(yàn),表明模型中各影響因素對(duì)雜糧產(chǎn)業(yè)有明顯的影響,方程的回歸性好,顯著性高。從表5可以看出,各影響因素的VIF值均小于10,說明多重共線性問題已經(jīng)消除,各影響因素之間相互獨(dú)立,不存在多重共線性問題。各影響因素顯著性概率均小于0.05,說明各影響因素在P=0.05顯著水平上都通過了T檢驗(yàn)。由此得到回歸方程如下:
表5 回歸系數(shù)Table 5 Regression coefficient
(1)回歸結(jié)果顯示,化肥使用量、雜糧播種面積、雜糧產(chǎn)量、農(nóng)副食品加工業(yè)固定資產(chǎn)投資額、食品制造業(yè)固定資產(chǎn)投資額、批發(fā)零售貿(mào)易餐飲業(yè)產(chǎn)值占GDP的比例、公路線路里程、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)業(yè)投資額占社會(huì)總固定投資額的比例對(duì)雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有正向影響,農(nóng)業(yè)從業(yè)人員對(duì)雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有負(fù)向影響。其中化肥使用量、雜糧播種面積、雜糧產(chǎn)量以及農(nóng)業(yè)投資額占社會(huì)總固定投資額的比例這五個(gè)影響因素對(duì)帶動(dòng)雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有顯著的帶動(dòng)作用,農(nóng)副食品加工業(yè)固定資產(chǎn)投資額、食品制造業(yè)固定資產(chǎn)投資額、批發(fā)零售貿(mào)易餐飲業(yè)產(chǎn)值占GDP的比例、公路線路里程、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對(duì)雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶動(dòng)作用不明顯,但影響依然有效。從雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展的各個(gè)環(huán)節(jié)來看,雜糧生產(chǎn)要素投入以及生產(chǎn)環(huán)節(jié)對(duì)雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響較大,說明現(xiàn)階段雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展仍然依賴于產(chǎn)業(yè)鏈的前端。加工制造環(huán)節(jié)以及運(yùn)銷服務(wù)環(huán)節(jié)對(duì)雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響較小,說明現(xiàn)階段雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與產(chǎn)業(yè)鏈的后端聯(lián)系不夠緊密。
(2)一是合理的整合土地資源調(diào)整種植結(jié)構(gòu),在保證糧食安全的基礎(chǔ)上,擴(kuò)大雜糧生產(chǎn),保證雜糧生產(chǎn)的規(guī)模化,實(shí)現(xiàn)規(guī)模效益。建立雜糧生產(chǎn)基地,提高雜糧在市場(chǎng)上的知名度和占有率。二是從效率優(yōu)勢(shì)出發(fā),加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),改進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件,推進(jìn)生產(chǎn)的機(jī)械化與現(xiàn)代化,提高雜糧的生產(chǎn)效率。增加投入環(huán)節(jié)物質(zhì)的投入效率,以便于提高雜糧生產(chǎn)的投入水平,通過采用科學(xué)技術(shù)提高雜糧單產(chǎn)水平。三是加大雜糧的深加工力度,不斷提高雜糧加工技術(shù),大力發(fā)展雜糧深加工以及特色產(chǎn)品,滿足不同消費(fèi)者的需求。四是建立完善的流通體系,雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開運(yùn)輸與銷售環(huán)節(jié),減少流通成本,建立高效率的雜糧產(chǎn)品營銷網(wǎng)絡(luò)。五是政府部門要加大政策方面的支持,大力推廣機(jī)械化規(guī)?;纳a(chǎn),提高生產(chǎn)率,加大對(duì)雜糧生產(chǎn)的扶持力度,把雜糧作物特色產(chǎn)業(yè)來抓,加強(qiáng)雜糧的綜合優(yōu)勢(shì)發(fā)展雜糧產(chǎn)業(yè)。