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        基于灰色關聯(lián)度的甘肅省農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展對耕地產出率的影響分析

        2022-10-17 04:48:04謝保鵬
        國土與自然資源研究 2022年6期
        關鍵詞:產出率耕地面積利用效率

        趙 平,謝保鵬

        (甘肅農業(yè)大學 管理學院,甘肅 蘭州 730070)

        0 引言

        耕地作為人類賴以生存的稀缺資源,也是農業(yè)生產最基本的生產資料之一,對于保障中國糧食安全和社會穩(wěn)定具有重要戰(zhàn)略地位[1-2]。研究耕地利用情況,很重要的一點是考慮耕地的產出效率,耕地產出效率是反映耕地利用過程中的各項投入要素是否達到最優(yōu)配置的體現(xiàn)。由于近年來隨著城鎮(zhèn)化的推進,一方面,農村勞動力大量向城市轉移,農村出現(xiàn)勞動力不足,大量的農村土地被閑置、荒廢或得不到合理充分利用[3],導致耕地的利用出現(xiàn)產出率不高的情況,另一方面,我國農業(yè)生產已經由解決溫飽轉向生產方式問題上,耕地的低效利用與過度集約均與可持續(xù)發(fā)展目標相悖[4]。而從農戶角度來看,在我國農村地區(qū),耕地仍然是農戶重要的經濟來源[5],“黨中央提出實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的根本目標旨在真正推動和充分實現(xiàn)農業(yè)農村現(xiàn)代化[6]?!睘榇送ㄟ^農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展手段提高耕地產出效率是增加農業(yè)收入、實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的重要渠道。

        目前,不少學者從不同角度對耕地利用效率開展了諸多研究。在研究方法上,主要有:Data Envelopment Analysis(DEA)模 型[7-9]、Sbm-Dea Model(SBM-DEA)模型[10-11]、Slack Based Model(SBM)方向性距離函數[12]、灰色關聯(lián)度分析模型[13-15];研究尺度上,主要集中于省域[16-17]、市域、縣域[18]等層面;研究內容上,包括耕地利用效率,耕地產出效率[19];在影響因素的研究方面,常用的研究方法為Tobit模型[20],灰色關聯(lián)法[21]等方法。劉玉海[11]等人采用Tobit模型在對轉型時期中國農業(yè)全要素耕地利用效率進行分析時,提出農業(yè)技術創(chuàng)新、外商投資比重、農產品進口額等要素顯著影響耕地利用效率,但是該文章沒有考慮復種指數這一重要標志。趙翠萍[16]采用Tobit模型在對河南省的耕地利用效率及其影響因素進行分析時,提出人均耕地經營面積正向影響著耕地利用效率。劉春臘[22]等采用灰色關聯(lián)度分析方法在對湘西多民族山區(qū)耕地利用效率進行分析時,得出糧食單產、土地產出對耕地利用效率具有高度關聯(lián)性。王良健[23]等采用隨機前沿生產函數在對中國耕地利用效率及影響因素的區(qū)域差異進行分析時,提出信息化程度、農業(yè)貸款規(guī)模和免征農業(yè)稅對研究區(qū)均有顯著影響?,F(xiàn)有研究中大部分針對的是耕地利用效率及其影響因素等方面,研究的自變量較為單一,不能很好地結合耕地面積這一重要屬性的總體情況。

        綜上所述,現(xiàn)有的研究大多聚焦于耕地利用效率,但是對耕地產出率的研究并不多見,而耕地產出率是對耕地利用過程的最終評價,產出率在一定程度上反映耕地的糧食生產能力以及農業(yè)產值情況。農業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展促進了農村經濟發(fā)展,對耕地產出效率的提高產生了積極作用,但具體是哪些方面的因素對耕地產出的影響因素最大還不得而知。為此本文結合農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展指標,參考辛嶺[24]等以及現(xiàn)有的研究[13-14],構建反映農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的8項投入指標和1項產出指標,通過灰色關聯(lián)度模型測算農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的具體指標對耕地產出效率的貢獻大小,為甘肅省農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展提供一定的參考。

        1 研究區(qū)介紹

        1.1 甘肅省基本情況

        甘肅省處于中國西北,地處黃河上游,介于32°11′~42°57′N,92°13′~108°46′E之間。氣候類型多樣,從南向北包括了亞熱帶季風氣候、溫帶季風氣候、溫帶大陸性(干旱)氣候和高原高寒氣候等四大氣候類型。年平均氣溫0~15℃,大部分地區(qū)氣候干燥,干旱、半干旱區(qū)占總面積的75%。全省各地年降水量在36.6~734.9毫米,大致從東南向西北遞減。據國家統(tǒng)計局數據顯示,截至2019年底,甘肅耕地面積達到537.67萬公頃,地區(qū)常住人口2647.43萬人,其中農村人口達1 363.69萬人,農業(yè)從業(yè)人員1 128.25萬人。

        1.2 農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展情況

        據2010—2019年《甘肅發(fā)展年鑒》數據顯示,甘肅省的總播種面積從2010年的399.518萬公頃到2019年的383.157萬公頃,呈現(xiàn)出總體先上升后下降的發(fā)展趨勢。隨著城鎮(zhèn)化的發(fā)展,農村人口向城市大量轉移,2010年的鄉(xiāng)村人口為1 635.32萬人,到2019年成為1 363.69萬人,從2010年到2019年呈現(xiàn)逐年下降的趨勢,在一定程度上鄉(xiāng)村人口的減少影響著糧食的播種面積。

        從2010年到2019年甘肅省的農業(yè)機械總動力總體呈現(xiàn)上升的趨勢;農用化肥施用折純量呈先增加后降低的趨勢;農村用電量從2010年的42.85億千瓦時到2019年的61.69億千瓦時,總體呈現(xiàn)上升趨勢;另外耕地有效灌溉面積也逐年增加。圖1可以看出,2010年到2019年甘肅省單位耕地面積農業(yè)機械總動力增長較為緩慢,前期有所上升,2015年到2016年出現(xiàn)下滑,而2016年開始,單位耕地面積農機總動力出現(xiàn)上升趨勢,這與甘肅省耕地地塊碎片化,地形山地多、平原少有一定關聯(lián)。甘肅省農業(yè)產值逐年增加(圖2),單位耕地農業(yè)產值增長迅速。

        圖1 2010—2019年甘肅省農業(yè)機械總動力和單位耕地面積農機總動力

        圖2 2010—2019年甘肅省農業(yè)總產值和單位耕地農業(yè)產值

        2 研究方法與數據來源

        2.1 研究方法

        2.1.1 指標體系,見表1所示。

        表1 模型變量

        2.1.2 灰色關聯(lián)度模型。鄧聚龍教授基于小樣本數據提出的灰色關聯(lián)分析方法,不需要數據滿足典型的分布規(guī)律,通過求出被評價對象的指標序列與參考序列之間的灰色關聯(lián)度,對時間序列動態(tài)指標數據關系展開進一步的量化比較分析方法,且計算量較小,此方法簡單、可靠[25]。本文采用灰色關聯(lián)度進行分析?;疑P聯(lián)度的具體步驟如下:

        (1)收集分析數據,設置比較數列和參考數列。

        設置比較數列:

        設置參考數據列:

        (2)對數據進行無量綱化處理。由于系統(tǒng)中各因素的物理意義不同,導致數據的量綱也不一定相同,不便于比較,因此在進行灰色關聯(lián)度分析時,首先對數據進行無量綱化處理,本文采用均值化處理方式,如下所示:

        無量綱化后的數據序列形成如下矩陣:

        (3)計算絕對差值。計算每個參考序列與比較序列對應值的絕對差值:

        k=1,…,m;i=1,…,n,n表示被評價對象的個數。

        (4)確定。

        (5)計算關聯(lián)系數。分別計算每個比較序列與參考序列對應元素的關聯(lián)系數:

        式中,ζ[X0(K),Xi(K)]為Xi(K)對于X0(K)的關聯(lián)系數;ρ為分辨系數,0<ρ<1,本文取ρ=0.5,目的是針對關聯(lián)系數之間的差異顯著性,引入系數來進行提高。

        (6)計算關聯(lián)序。對各評價對象(比較序列)分別計算其各指標與參考序列對應元素的關聯(lián)系數的均值,以反映各評價對象與參考序列的關聯(lián)關系。

        式中,R[X0(K),Xi(K)]表示Xi(K)對于X0(K)的灰色關聯(lián)度。

        2.1.3 數據來源。本文選擇單位耕地面積機械總動力、單位耕地面積施肥量、單位耕地面積用電量、農業(yè)從業(yè)人員率、有效灌溉率、復種指數、林地覆蓋率和財政支農比重等八項要素作為投入指標,耕地產出率作為產出指標,主要數據來源于2010—2019年《甘肅統(tǒng)計年鑒》和《甘肅發(fā)展年鑒》,相關數據見表2。

        表2 甘肅省耕地產出率影響指標相關數據

        3 結果與分析

        表3是本文通過灰色關聯(lián)度分析模型得出甘肅省耕地產出率與各影響指標之間的灰色關聯(lián)度結果表。從時間序列看,財政支農比重、林地覆蓋率、單位耕地面積機械總動力與耕地產出率的關聯(lián)度較為穩(wěn)定;財政支農比重不斷提高;農業(yè)從業(yè)人員率、有效灌溉率、復種指數、單位面積施肥量對耕地產出率的影響呈上下波動。

        表3 灰色關聯(lián)度結果表

        通過灰色關聯(lián)度分析得出農業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展對于耕地產出率的影響大小順序為:財政支農比重、農業(yè)從業(yè)人員率、單位耕地面積用電量、林地覆蓋率、有效灌溉率、單位耕地面積施肥量、復種指數、單位耕地面積機械總動力,其關聯(lián)度分別為:0.776>0.756>0.741>0.719>0.655>0.555>0.551>0.517。

        結果顯示,財政支農對于耕地產出率的影響最大,歷年來甘肅省農業(yè)補貼中對于農村水事務的財政補貼呈現(xiàn)逐年上升的趨勢,為此不難解釋,其對于耕地產出率的影響最大。排在第二位的是農業(yè)從業(yè)人員率,甘肅省是農業(yè)大省,其2019年農業(yè)人口從業(yè)人員達到1 128.25萬人。農業(yè)從業(yè)人員對于農業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展具有非常重要的作用,任何產業(yè)的發(fā)展都離不開勞動力,甘肅省農業(yè)從業(yè)人員率對于耕地產出率的影響也較大。單位耕地面積用電量,結合當前分析,甘肅省單位耕地面積用電量與耕地產出率的關聯(lián)度較大,說明甘肅省農村在用電量方面正逐步增加。林地覆蓋率排名第四,甘肅省林地覆蓋率對耕地產出率的影響效應較大,其原因主要在于,甘肅省所處的重要位置以及所起的生態(tài)屏障作用,為此不難解釋上述現(xiàn)狀。有效灌溉率的關聯(lián)程度處于中等水平,有效灌溉的前提是有一定的水源、灌溉設施齊全,能正常灌溉的水田和旱田面積之和。甘肅省地處西北,全年干旱少雨,山地多,平原少,所以能有效灌溉的耕地面積較少,灌溉設施也較為落后,為此有效灌溉率對于耕地產出率的影響較低。單位面積施肥量對于耕地產出率的影響處于先增后降的趨勢,一方面說明肥料對于甘肅耕地產出率的影響很大,后面出現(xiàn)降低的原因可能是肥料對于耕地的污染問題,為此大力推動有機肥勢在必行。復種指數的影響較低,這跟甘肅省耕地的貧瘠程度有很大關系。單位面積機械總動力最低,與甘肅耕地地塊小有很大關系。

        4 對策建議

        (1)提高機械化率。根據灰色關聯(lián)度分析結果顯示,農業(yè)機械化對甘肅省的耕地產出率影響較低,一般而言,農業(yè)機械化對耕地產出率的影響是關鍵的,但是針對甘肅省地塊小的特點,限制了大型農業(yè)機械化的應用,為此要提高農業(yè)機械化對耕地產出率的影響,應重點發(fā)展小型農業(yè)機械化。

        (2)增施有機肥,肥料可以提高耕地產出,但長期使用化學肥料會污染土地,為此,合理使用化肥、增施有機肥具有關鍵的作用。

        (3)提高有效灌溉率,提高灌溉條件,增加用水設施,對于提高耕地產出率有非常重要的作用。

        (4)持續(xù)增加林地覆蓋率,林地對于改善當地氣候、增加降雨量、保護生態(tài)環(huán)境具有極其重要的作用。

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