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)并實施了《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》，健康的概念不斷被強調(diào)。黨的十九大報告中進一步對健康中國戰(zhàn)略的實施進行了全面部署，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，更多人的消費觀念開始傾向于綠色、天然、無公害食品，人們需求的改變對營養(yǎng)健康的食品產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)業(yè)鏈條的需求也會隨之增加。雜糧作為傳統(tǒng)糧食作物，具有抗旱耐瘠、適應(yīng)性強的特點，擁有較高的營養(yǎng)價值，而且具有獨特的保健功能，符合人體營養(yǎng)元素攝入的需要，以及現(xiàn)代人對健康養(yǎng)生的要求，同時有著巨大的國內(nèi)外消費市場，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，同時雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對于促進黑龍江省農(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，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雜糧種植的扶持力度較小，雜糧生產(chǎn)技術(shù)落后，機械化程度低，雜糧培育和加工缺少科技支撐，除此之外甘海燕、崔霞[2-3]還認為社會化服務(wù)不夠，產(chǎn)業(yè)化水平低以及規(guī)模化程度低等問題也影響著雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，針對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]認為我國雜糧產(chǎn)業(yè)在地域和資源以及出口價格方面具有優(yōu)勢，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)對策。袁素華[6]認為我國雜糧未占領(lǐng)市場優(yōu)勢的原因是雜糧生產(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)化的大市場難以匹配，市場流通緩慢，政府出臺的優(yōu)惠政策力度不夠等，提出大力實施雜糧生產(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)的對雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響因素進行實證研究的文獻。對黑龍江省雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀進行系統(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，運用主成分回歸分析方法，得到各因素對黑龍江省雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響程度，進一步明確雜糧產(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，促進黑龍江省雜糧產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

1 黑龍江省雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程

1.1 雜糧生產(chǎn)

根據(jù)《黑龍江省統(tǒng)計年鑒》2000～2019年黑龍江省雜糧播種面積變化波動較大，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，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)計年鑒》的數(shù)據(jù)計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）。

1.2 雜糧加工

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，絕對大部分仍以原糧出售的方式進入消費市場。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人群，同時還提高了產(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。

1.3 雜糧銷售

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、實體店或者網(wǎng)上進行銷售。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，并且受到消費者的喜愛。通過對各大商超的市場調(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。以雜糧原糧的價格為基礎(chǔ)，混合雜糧粥的價格是普通雜糧價格的1.5倍左右，有機雜糧的價格是普通雜糧的3～4倍，而產(chǎn)品深加工后的價格是普通雜糧的5～10倍。

2 研究方法及變量選取

2.1 研究方法

研究黑龍江省雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響因素時，涉及了許多相關(guān)的變量，在回歸分析中，可能會因為變量之間具有較強的相關(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，但是能足夠表達原始信息的大部分內(nèi)容，達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，分析各影響因素對黑龍江省雜糧產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響。

2.2 變量選取

把雜糧產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值作為因變量，用Y來表示。通過對以往參考文獻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)投資額占社會總固定投資額的比例等十個影響因素作為自變量，分別用X1、X2、X3、……、X10表示[9-18]。

2.3 數(shù)據(jù)來源及處理

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)、加工制造以及運銷服務(wù)四個部門的產(chǎn)值之和，由于雜糧原糧以及雜糧加工品較多，不同的加工品價格差異較大，對于雜糧產(chǎn)業(yè)各部門的產(chǎn)值統(tǒng)計較為困難，參考借鑒耿獻輝[19-20]基于投入產(chǎn)出分析法對中國涉農(nóng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與關(guān)聯(lián)程度進行分析，并測算出涉農(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》運用投入產(chǎn)出分析法計算投入、生產(chǎn)、加工制造以及運銷服務(wù)四個部門的內(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∶運銷服務(wù)為0.26∶1∶1.91∶0.54，通過《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》（2010~2019年）中各地區(qū)農(nóng)業(yè)分項產(chǎn)值，計算得到雜糧生產(chǎn)總值，結(jié)合內(nèi)部結(jié)構(gòu)比例對雜糧產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值進行估算。

自變量的數(shù)據(jù)來自《黑龍江省統(tǒng)計年鑒》（2010~2019年），其中個別缺失數(shù)據(jù)在統(tǒng)計分析時用平均值代替。由于統(tǒng)計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，對該數(shù)據(jù)進行處理：

3 實證分析

3.1 相關(guān)性分析

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雜糧產(chǎn)業(yè)的影響，首先計算變量之間的相關(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，雖然這六個變量的相對系數(shù)較小，但是絕對值都大于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，需要對變量間的多重共線性進行診斷。

表1 變量間的相關(guān)系數(shù)Table 1 Correlation coefficient between variables

3.2 多重共線性診斷

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的相關(guān)性，建立回歸模型可能會出現(xiàn)多重共線性問題，采用方差擴大因子法（VIF）進一步判斷多重共線性問題，當(dāng)方差擴大因子大于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，在進行分析之前先要對變量的數(shù)值進行無量綱化處理，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1 652.618、913.77、816.407，遠遠大于10，除了自變量農(nóng)業(yè)投資額占社會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，如果對變量直接進行回歸，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

3.3 主成分分析

首先對相關(guān)數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，變量Xi標(biāo)準(zhǔn)化后用ZXi表示。運用SPSS23.0軟件對影響因素進行主成分分析，得到如表3所示的主成分特征值和貢獻率。特征值能夠?qū)⒅鞒煞值挠绊懗潭冗M行表達，大于1的特征值，表示該主成分的解釋力度較大，在提取主成分時選取特征值大于1的主成分。從表3可知，前兩個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。前兩個主成分累計方差貢獻率達到了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率Table 3 Principal component eigenvalues and contribution rate of independent variables

由表4可得，原來的10個影響因素對應(yīng)的兩個主成分分別為：

表4 主成分特征向量Table 4 Principal component eigenvector

3.4 回歸分析及檢驗

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主成分F1和F2作為自變量進行主成分回歸分析，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因變量的解釋程度達到65.8%，模型回歸的擬合效果較好?；貧w方程的統(tǒng)計量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，表明模型中各影響因素對雜糧產(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。由此得到回歸方程如下：

表5 回歸系數(shù)Table 5 Regression coefficient

4 結(jié)論與建議

（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)投資額占社會總固定投資額的比例對雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有正向影響，農(nóng)業(yè)從業(yè)人員對雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有負向影響。其中化肥使用量、雜糧播種面積、雜糧產(chǎn)量以及農(nóng)業(yè)投資額占社會總固定投資額的比例這五個影響因素對帶動雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有顯著的帶動作用，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雜糧產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶動作用不明顯，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)以及運銷服務(wù)環(huán)節(jié)對雜糧產(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，擴大雜糧生產(chǎn)，保證雜糧生產(chǎn)的規(guī)?；?，實現(xiàn)規(guī)模效益。建立雜糧生產(chǎn)基地，提高雜糧在市場上的知名度和占有率。二是從效率優(yōu)勢出發(fā)，加強農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件，推進生產(chǎn)的機械化與現(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，大力推廣機械化規(guī)模化的生產(chǎn)，提高生產(chǎn)率，加大對雜糧生產(chǎn)的扶持力度，把雜糧作物特色產(chǎn)業(yè)來抓，加強雜糧的綜合優(yōu)勢發(fā)展雜糧產(chǎn)業(yè)。