□唐育陽

（貴州民族大學，貴州 貴陽 550000）

山西省位于我國華北黃土高原，屬溫帶大陸性季風氣候，雨熱同期、光照充足、晝夜溫差大，地勢為“兩山夾一川”，山地、丘陵、盆地、高原等地形錯落其間，河流眾多，流量季節(jié)性變化大，為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟提供了良好的發(fā)展條件。據(jù)統(tǒng)計，2011—2020 年，山西省農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值呈螺旋式上升趨勢，其中2014—2016 年農(nóng)林牧漁發(fā)展態(tài)勢最為可觀。同時，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值持續(xù)上漲，但農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展極不穩(wěn)定。

文章立足于山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的實際情況，采用灰色關聯(lián)分析法，剖析農(nóng)業(yè)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的影響因素，并選取二級指標構建指標體系，對山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展過程中各指標及子指標之間的灰色關聯(lián)程度進行測度并作出合理解釋，以期助推山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。

1 研究方法與指標體系構建

1.1 研究方法

1982 年中國學者鄧聚龍在其著作《灰色控制系統(tǒng)》中第一次提出灰色系統(tǒng)理論。該理論主要適用于部分信息已知、部分信息未知的小樣本研究，是針對“少數(shù)據(jù)”“貧信息”“不確定性”穩(wěn)定的研究。在控制論中，人們常用顏色的深淺形容信息的明確程度，黑色表示信息未知，白色表示信息明確，灰色表示部分信息明確、部分信息不明確，灰色信息控制系統(tǒng)由此得名。

灰色系統(tǒng)理論提出了對各自系統(tǒng)進行灰色關聯(lián)度分析的概念，意圖透過一定的方法尋求系統(tǒng)中各自系統(tǒng)或因素之間的數(shù)值關系?；疑P聯(lián)度分析為一個系統(tǒng)的發(fā)展態(tài)勢提供了量化的度量，非常適合動態(tài)歷程分析。

該理論的提出進一步完善了控制理論，并由此衍生出相應的灰色關聯(lián)分析研究方法?；疑P聯(lián)分析是一種統(tǒng)計分析的技術，主要原理是對各子指標進行度量，并刻畫出相應的幾何曲線，再對不同指標之間的幾何曲線進行相似程度比較，以此判斷各子指標之間的變化趨勢和同步變化程度，即關聯(lián)程度。各子指標之間的變化趨勢越緊密和同步變化程度越高，說明它們之間的關聯(lián)程度越高。

與傳統(tǒng)的梳理統(tǒng)計分析模型相比，灰色關聯(lián)分析具有不限樣本空間大小、樣本是否具有因果關系、無須假設滿足模型等要求，而且計算量相對較小，益于對小樣本的有限數(shù)據(jù)進行分析，不會出現(xiàn)定量分析結果與經(jīng)濟事實不相符的情況。

1.2 指標體系構建

為滿足指標體系中數(shù)據(jù)的可獲得性和無量綱化可行性，著重突出山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展過程中各子因素之間的相互關聯(lián)程度，特從投入和產(chǎn)出兩個角度出發(fā)采用4 個一級指標因子。

這4 個一級指標因子具體包括農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的資金投入、生產(chǎn)資料投入、技術投入和產(chǎn)出因子。其中，農(nóng)業(yè)資金投入（萬元）主要為社會投資指標，生產(chǎn)資料投入主要為農(nóng)村用電量（萬kW·h）、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的有效灌溉面積（×103hm2）、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥的施用總量（t）、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員（萬人）和農(nóng)作物的播種總面積（×103hm2）。農(nóng)業(yè)技術投入主要包括農(nóng)用機械總動力（萬kW·h）和造林面積（×103hm2）。產(chǎn)出因子主要指標為農(nóng)林牧漁四產(chǎn)的產(chǎn)值（億元）。

灰色關聯(lián)度具體分析過程如下。

第一步：選擇參考序列X0=（X01，X02，X03，…，X010）；比較序列Xi=（Xi1，Xi2，Xi3，…，Xi12），其中i=1，2，3，…，n。

第二步：對各指標變量進行無量綱化處理。常用的方法有初值法、均值法等。結合實際情況采用初值法，得到X'i=Xi/xi1=(x'i1,x'i2，…，x'in)，i=0，1，2，…，m。

第三步：求出差序列并求出最大差和最小差。差序列為△0i(k)=|x'0(k)－x'i(k)|，k=1，2，…，n。最大差為M=MaxiMaxk△i(k)。最小差為m=MiniMink△i(k)。

第四步：計算關聯(lián)系數(shù)。r(x0(k)，xi(k))=(m+§M)/(△0i(k)+§M)，§∈(0，1)，k=1，2，…，n；i=0，1，2，…，m。其中§為分辨系數(shù)，常取§=0.5。

第五步：求關聯(lián)度。r(x0，xi)=1/n∑r(x0(k)，xi(k))；i=0，1，2，…，m。

第六步：結果分析。如果r(x0,xi)＞r(x0,xj)，則說明Xi優(yōu)于Xj，即在現(xiàn)有指標體系中，Xi對參考序列X0的灰色關聯(lián)度大于Xj。關聯(lián)程度越高，則代表該因素與母因素之間的緊密程度越強。

2 影響山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的灰色關聯(lián)分析

2.1 影響山西省農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的灰色關聯(lián)度分析

文章采用的數(shù)據(jù)均來自《山西統(tǒng)計年鑒（2011—2020 年）》，其中部分指標因數(shù)據(jù)收集困難等原因，替換為其他相似指標，以保證研究的準確性。如水土治理指標在文中替換為造林面積，政府財政支農(nóng)支出在文中替換為農(nóng)業(yè)投資，其他明細指標如下。

選取農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（億元）為參考序列X0；比較序列具體包括農(nóng)業(yè)作物播種的總面積（×103hm2）記為X1，農(nóng)村用電總量（萬kW·h）記為X2，農(nóng)村化肥使用總量（t）記為X3，農(nóng)村有效灌溉面積（×103hm2）記為X4，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的總人口（萬人）記為X5，農(nóng)業(yè)投資（萬元）記為X6，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動中農(nóng)用機械總動力（萬kW·h）記為X7，農(nóng)村造林面積（×103hm2）記為X8，種植業(yè)總產(chǎn)值（萬元）記為X9，林業(yè)總產(chǎn)值（萬元）記為X10，畜牧業(yè)總產(chǎn)值（億元）記為X11，漁業(yè)總產(chǎn)值（億元）記為X12。

文章以《山西統(tǒng)計年鑒（2011—2020 年）》提供的數(shù)值作為參考序列和比較序列各指標的原始數(shù)據(jù)，如表1 所示。

表1 山西省2011—2020 年各指標描述性統(tǒng)計

采用初值法無量綱化處理原始數(shù)據(jù)，如表2 所示。將數(shù)據(jù)均值化，將4 個一級指標放在同一時期比較，得出對應差序列值：△1=（0，0.078 9，0.202 1，…，0.663 8）；△2=（0，0.017 9，0.045 9，…，0.335 0）；△3=（0，0.046 2，0.141 9，…，0.658 8）；△4=（0，0.082 8，0.154 4，…，0.451 0）；△5=（0，0.140 8，0.286 6，…，0.943 5）；△6=（0，0.271 2，0.143 5，…，0.099 2）；△7=（0，0.034 6，0.110 7，…，1.051 4）；△8=（0，0.063 2，0.196 6，…，0.697 0）；△9=（0，0.0260，0.0169，…，0.1938）；△10=（0，0.002 3，0.027 8，…，0.2696）；△11=（0，0.068 0，0.052 3，…，0.454 1）；△12=（0，0.0408，0.0622，…，0.7162）。其中，兩極最大差M=6.6337，兩極最小差m=0，再取分辨率§=0.5 時，得出各子指標之間的關聯(lián)系數(shù)和灰色關聯(lián)度，如表3 所示。

表2 無量綱化處理表

表3 灰色關聯(lián)系數(shù)及灰色關聯(lián)度

2.2 灰色關聯(lián)度結果分析

在影響山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的眾多指標中，灰色關聯(lián)度排名前3 的依次是種植業(yè)總產(chǎn)值、林業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)村用電總量，后續(xù)依次為畜牧業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)有效灌溉面積、漁業(yè)總產(chǎn)值、造林面積、化肥使用總量、播種面積、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、農(nóng)用機械總動力、農(nóng)業(yè)投資。

由此可知，在12 個子指標中，種植業(yè)總產(chǎn)值對山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展貢獻最大，林業(yè)、農(nóng)村用電量、畜牧業(yè)及農(nóng)業(yè)有效灌溉面積等與之關聯(lián)度相對較高，且關聯(lián)度值均超過0.95，說明山西省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整已發(fā)揮實質(zhì)性作用。漁業(yè)、造林面積、化肥使用量和農(nóng)業(yè)播種面積的關聯(lián)程度不高，說明在山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展過程中，這4 項所作貢獻不大。農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、農(nóng)用機械總動力和農(nóng)業(yè)投資在12 個子指標中整體關聯(lián)程度較低，說明山西省農(nóng)業(yè)機械化程度有待進一步提高，同時反映了勞動力持續(xù)轉出的現(xiàn)象。

從4 個一級指標因子的總體情況來看，山西省農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的關聯(lián)程度相對較高，其次依次為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入因子、技術投入因子及農(nóng)業(yè)投資因子。農(nóng)業(yè)產(chǎn)出因子關聯(lián)程度最高，證明了農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值）作為參考序列的正確性。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入因子在山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展過程中的關聯(lián)程度僅次于產(chǎn)出因子，表明山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展基礎仍然是靠傳統(tǒng)生產(chǎn)要素驅動。該指標下的農(nóng)村用電量與有效灌溉面積在關聯(lián)程度中占比較高，說明這二者是山西省農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展生產(chǎn)資料投入中的主要推手；從業(yè)人員管理程度占比較低，說明勞動力資源在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展過程中的影響越來越小。相比農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入的灰色關聯(lián)程度而言，農(nóng)業(yè)技術投入的關聯(lián)程度更低，即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術的投入對山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的推動作用不顯著，未實現(xiàn)生產(chǎn)技術的創(chuàng)新，帶動農(nóng)業(yè)經(jīng)濟顯著發(fā)展。農(nóng)業(yè)投資在4 個一級指標中的灰色關聯(lián)程度最低，表明山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟已經(jīng)可以不依靠政府扶持而獨立自主發(fā)展，并能取得相應的成效。

3 政策建議

3.1 加強農(nóng)業(yè)基礎設施建設，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平

山西省地理位置與氣候條件對農(nóng)業(yè)發(fā)展造成較大影響。2016 年我國遭遇大范圍的氣象災害，洪澇、風雹、地震等自然災害頻發(fā)，夏糧、水稻等農(nóng)作物因受災而產(chǎn)量銳減。當年共造成7.556 萬hm2土地絕收，經(jīng)濟損失高達108.49 億元。

山西省應該根據(jù)地勢走向和水流水系流向不斷完善水利、電力設施，保證農(nóng)田灌溉和植樹造林涵養(yǎng)水土。同時針對不同種植地形、氣候等特征，因地制宜地種植相應農(nóng)作物，在實現(xiàn)增產(chǎn)增收的同時推動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化、現(xiàn)代化發(fā)展。

3.2 優(yōu)化農(nóng)業(yè)結構，促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展

通過分析山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展影響因素的灰色關聯(lián)度，明晰了種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)等子指標關聯(lián)度較高，為山西省農(nóng)業(yè)結構改革提供了參考依據(jù)。據(jù)《山西統(tǒng)計年鑒（2011—2020 年）》數(shù)據(jù)顯示，2016 年前農(nóng)業(yè)產(chǎn)值呈穩(wěn)定增長態(tài)勢。2016 年山西省就糧食品種的供需問題與不同區(qū)域適種作物進行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結構性改革，重新布局農(nóng)作物種植區(qū)域，縮減了非優(yōu)勢區(qū)玉米的種植面積，調(diào)節(jié)單產(chǎn)下降的農(nóng)作物，推進玉米大豆帶狀復合種植等。山西省農(nóng)業(yè)結構改革雖然在2016—2018 年產(chǎn)值增長放緩，但2018 年后農(nóng)業(yè)產(chǎn)值呈逐年穩(wěn)定上漲態(tài)勢。

3.3 減少化肥施用量，提高機械化水平

山西省化肥施用量從2011 年的1 145 667 t 增長到2013 年的1 210 196 t，2013 年后在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的化肥量逐年減少。較2013 年相比，2020 年的化肥施用量下降了11.24%?；省⑥r(nóng)藥的施用雖然可以增加土壤的肥力，促進農(nóng)作物生長，但也會帶來土壤酸化等問題，山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的綠色可持續(xù)發(fā)展不能過度依賴化肥。

農(nóng)業(yè)機械化程度中農(nóng)用機械總動力由2011 年的2 927.30 萬kW 減少到2020 年的1 595.26 萬kW，共減少了45.50%。農(nóng)用機械的減少除了山西省自身地形地勢的因素外還伴隨著勞動力轉移的原因。在保證勞動力供給不變的情況下，增加機械化工具的有效供給可以提高生產(chǎn)者的工作效率，縮減勞動成本，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。

3.4 增加農(nóng)業(yè)社會投資

對比山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展過程中的農(nóng)業(yè)投資關聯(lián)度與其他子指標可以看出，農(nóng)業(yè)投資在整個發(fā)展過程中占比不大。以往的農(nóng)業(yè)投資以政府扶持為主、農(nóng)民參與為輔。為實現(xiàn)山西省農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的健康發(fā)展，要拓寬農(nóng)業(yè)社會融資渠道，改變政府資金扶持的單一路徑，保證穩(wěn)定持續(xù)的資金流入，進一步完善農(nóng)業(yè)資金補貼機制，以產(chǎn)量、播種面積、商品量、績效評價等為獎勵因素，對常規(guī)產(chǎn)量大縣、超級產(chǎn)糧大縣賦以一定的權重，進行分層獎勵。山西省需不斷調(diào)整完善農(nóng)業(yè)“三項補貼”，促進糧食適度規(guī)模經(jīng)營，放大財政支農(nóng)政策效應，推動農(nóng)村金融發(fā)展。