摘 要：當(dāng)前廣東省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在種植業(yè)占比偏高，林業(yè)、牧業(yè)和農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)發(fā)展相對滯后，以及三產(chǎn)融合不足的問題，這些問題制約了農(nóng)業(yè)綜合效益的進(jìn)一步提升。為此，本文基于2017—2023年相關(guān)數(shù)據(jù)，通過灰色關(guān)聯(lián)分析評估了各內(nèi)部產(chǎn)業(yè)對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的關(guān)聯(lián)度，并利用GM（1，1）模型預(yù)測未來五年的發(fā)展趨勢。研究得出以下主要結(jié)論：（1）農(nóng)業(yè)內(nèi)部各產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)度排序為：種植業(yè)＞漁業(yè)＞林業(yè)＞牧業(yè)＞農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)，種植業(yè)和漁業(yè)對總產(chǎn)值的貢獻(xiàn)最大；（2）農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值預(yù)計將持續(xù)增長，種植業(yè)和漁業(yè)仍為主要增長點，牧業(yè)呈逐年下降趨勢，林業(yè)和農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)則逐步提升。基于研究結(jié)果，文章提出了優(yōu)化農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的具體建議，為促進(jìn)廣東省農(nóng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展及相關(guān)政策的制定提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：廣東省；農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化；灰色關(guān)聯(lián)分析；GM（1，1）模型；政策建議

中圖分類號：F327"""""" 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A""""""" 文章編號：2095-9699（2024）06-0005-07

廣東省是中國經(jīng)濟發(fā)達(dá)的沿海省份之一，擁有豐富的農(nóng)業(yè)資源和悠久的農(nóng)業(yè)歷史。隨著城市化進(jìn)程加快和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，廣東省的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)面臨諸多挑戰(zhàn)，如資源環(huán)境壓力加大、傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式難以為繼，以及農(nóng)村勞動力逐步減少。如何在此背景下推動農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展，已成為學(xué)術(shù)界和政策制定者廣泛關(guān)注的議題。

當(dāng)前，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究主要圍繞基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)融合、機械化、區(qū)域協(xié)調(diào)和技術(shù)應(yīng)用等方面展開。江艷軍和黃英^[1]強調(diào)完善交通、水利及文化等基礎(chǔ)設(shè)施，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合，建設(shè)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)平臺，提升投資與管理效率。周斌^[2]和高升^[3]關(guān)注土地確權(quán)、地區(qū)差異和勞動力流失，建議發(fā)展優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，提升產(chǎn)業(yè)鏈價值，培育規(guī)?；诤袭a(chǎn)業(yè)，并通過政策執(zhí)行與人才培訓(xùn)留住勞動力。牛勇^[4]分析農(nóng)業(yè)機械化的技術(shù)與管理問題，提出加強技術(shù)創(chuàng)新、完善發(fā)展策略和規(guī)范市場管理。楊秀玉和喬翠霞^[5]通過研究區(qū)域差異，提出優(yōu)化農(nóng)業(yè)布局，推進(jìn)跨區(qū)域合作，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平。陳其明^[6]和郭永明^[7]提出發(fā)展主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，提升品牌產(chǎn)品的生產(chǎn)率，延伸產(chǎn)業(yè)鏈，推動農(nóng)業(yè)整體發(fā)展。陳紅和文艾^[8]和梁艷紅^[9]分析大數(shù)據(jù)技術(shù)在提高生產(chǎn)率、預(yù)測市場需求和優(yōu)化資源分配中的作用，并提出技術(shù)普及和隱私保護的策略。

然而，目前的研究多側(cè)重于單一指標(biāo)或區(qū)域分析，較少系統(tǒng)性地結(jié)合灰色系統(tǒng)理論與多指標(biāo)綜合評價，對廣東省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化進(jìn)行全面分析。本研究以廣東省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為研究對象，基于灰色系統(tǒng)理論，探索廣東省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的關(guān)鍵路徑，并對未來發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測，以期為廣東省農(nóng)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 指標(biāo)的選取和數(shù)據(jù)來源

根據(jù)廣東省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的特點以及研究目標(biāo)，為全面反映農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，選取以下關(guān)鍵指標(biāo)：農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、種植業(yè)產(chǎn)值、林業(yè)產(chǎn)值、牧業(yè)產(chǎn)值、漁業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值。這些指標(biāo)能夠較為全面地覆蓋廣東省農(nóng)業(yè)各領(lǐng)域的經(jīng)濟貢獻(xiàn)情況，有助于分析不同產(chǎn)業(yè)的增長趨勢和結(jié)構(gòu)優(yōu)化潛力。

本研究使用了2017—2023年的指標(biāo)數(shù)據(jù)（見表1），數(shù)據(jù)主要來源于《廣東省統(tǒng)計年鑒2023年》^[10]，該年鑒每年發(fā)布，覆蓋面廣、時間連續(xù)性強，具有權(quán)威性和準(zhǔn)確性，為基于灰色系統(tǒng)理論的分析預(yù)測模型提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2 廣東省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的灰色關(guān)聯(lián)分析

2.1 灰色關(guān)聯(lián)分析的原理和基本步驟

灰色關(guān)聯(lián)分析^[11-12]是通過比較序列曲線變化趨勢的相似程度來衡量關(guān)聯(lián)性，曲線越接近，關(guān)聯(lián)度越大，反之則越小。為研究農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系，需進(jìn)行以下步驟：

（1）確定分析數(shù)列：以農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值X0作為參考序列，將種植業(yè)產(chǎn)值X1、林業(yè)產(chǎn)值X2、牧業(yè)產(chǎn)值X3、漁業(yè)產(chǎn)值X4和農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值X5作為比較序列，可得到序列矩陣

Xi=xi1，xi2…，xi7，（i=0，1，2，3，4，5）。

（2）對初始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化：

x'i（k）=xi（k）/xi（1），（i=0，1，2，3，4，5；k=1，2，…，7）（1）

（3）計算絕對差序列，并確定最小差值和最大差值：

Δ0i（k）=x'0（k）－x'i（k）， （i=1，2，3，4，5; k=1，2，…，7）（2）

Δmin=miniminkx'0（k）－x'i（k）（3）

Δmax=maximaxkx'0（k）－x'i（k）（4）

（4）計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)：

λ0i（k）=Δmin+0.5ΔmaxΔ0i（k）+0.5Δmax，（i=1，2，3，4，5; k=1，2，…，7） （5）

（5）計算灰色關(guān)聯(lián)度：

γi=17∑7k=1λ0i（k），（i=1，2，3，4，5）（6）

（6）計算權(quán)重：

Wi=γi/∑5i=1γi，（i=1，2，3，4，5）（7）

2.2 實證分析

2.2.1 2017—2023年廣東省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展分析

為了解廣東省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)，利用MATLAB繪制兩個折線圖，一是關(guān)于2017—2023年廣東省農(nóng)業(yè)各個產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值（見圖1），二是關(guān)于2017—2023年廣東省各農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的比重（見圖2）。

圖1 2017—2023年廣東省農(nóng)業(yè)各個產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值

圖2 2017—2023年廣東省各農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的比重

由表1、圖1和圖2的信息可知，2017至2023年，廣東省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值從5 96987億元增至9 20209億元，增長542%，年均增速754%，呈穩(wěn)步增長態(tài)勢，尤其在2020年后增速加快。種植業(yè)占比近一半，年均增速為739%，略低于整體水平，需通過技術(shù)升級和產(chǎn)業(yè)優(yōu)化提升其增長潛力。林業(yè)年均增速為81%，受生態(tài)保護和資源管理優(yōu)化的推動，2021年后增速加快。牧業(yè)年均增速為595%，在2020年達(dá)到高點后增速放緩，受環(huán)境壓力和資源限制，未來需發(fā)展生態(tài)養(yǎng)殖和循環(huán)農(nóng)業(yè)。漁業(yè)年均增速為78%，依托沿海資源和海洋經(jīng)濟，增長潛力強。農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)年均增速為126%，反映了農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的加速和新興服務(wù)業(yè)發(fā)展迅速，為產(chǎn)業(yè)鏈高效運轉(zhuǎn)提供了支撐?？傮w來看，廣東農(nóng)業(yè)各領(lǐng)域發(fā)展良好，需強化技術(shù)創(chuàng)新和政策支持，進(jìn)一步優(yōu)化農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)。

2.2.2 農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和相關(guān)產(chǎn)業(yè)間的灰色關(guān)聯(lián)分析

根據(jù)式（1）～（7）分別計算種植業(yè)產(chǎn)值、林業(yè)產(chǎn)值、牧業(yè)產(chǎn)值、漁業(yè)產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的灰色關(guān)聯(lián)度和權(quán)重，具體結(jié)果見表2。

根據(jù)表2分析，廣東農(nóng)業(yè)各產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)度排序為：種植業(yè)gt;漁業(yè)gt;林業(yè)gt;牧業(yè)gt;農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)。其中，種植業(yè)和漁業(yè)占據(jù)核心地位，灰色關(guān)聯(lián)度和權(quán)重較高且穩(wěn)定性強。特別是種植業(yè)在2022年的灰色關(guān)聯(lián)度接近1，彰顯其對廣東農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的顯著影響力。漁業(yè)作為沿海省份的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，資源豐富且對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟貢獻(xiàn)穩(wěn)定。林業(yè)在2021年的灰色關(guān)聯(lián)度達(dá)到峰值，受到政策支持，其對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的貢獻(xiàn)日益增強。牧業(yè)的灰色關(guān)聯(lián)度波動較大，受到環(huán)境和資源限制，2023年有所下降。農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)當(dāng)前的灰色關(guān)聯(lián)度雖較低，貢獻(xiàn)有限，但隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程的推進(jìn)，其未來發(fā)展?jié)摿薮?。綜上所述，種植業(yè)和漁業(yè)是廣東農(nóng)業(yè)的主力，林業(yè)和牧業(yè)面臨發(fā)展挑戰(zhàn)，而農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)則需要進(jìn)一步挖掘潛力以促進(jìn)增長。

3 農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值及其內(nèi)部產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的預(yù)測研究

3.1 GM（1，1）預(yù)測模型的原理及基本步驟

GM（1，1）預(yù)測模型^[11-12]是灰色系統(tǒng)理論中的一種常用模型，用于處理不完全和不確定的小樣本數(shù)據(jù)預(yù)測問題。它的基本原理是通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加生成，弱化數(shù)據(jù)波動，提取其中的規(guī)律性，從而進(jìn)行預(yù)測。其基本步驟為：

步驟一：對原始數(shù)列進(jìn)行級比檢驗

設(shè)原始數(shù)列為X^（0）=［x^（0）（1），x^（0）（2），…，x^（0）（n）］，則級比檢驗公式為：

δ（k）=x^（0）（k－1）x^（0）（k），k=2，3，…，n（8）

當(dāng)所有的級比δ（k）∈（e^－2n+1，e²ⁿ⁺¹）時，說明原始數(shù)列X^（0）可以進(jìn)行GM（1，1）建模。

步驟二：GM（1，1）模型的構(gòu)建

（1）數(shù)據(jù)處理：

對原始序列X^（0）=［x^（0）（1），x^（0）（2），…，x^（0）（n）］進(jìn)行累加生成，得到新序列X^（1）=［x^（1）（1），x^（1）（2），…，x^（1）（n）］，其中x^（1）（k）=∑ki=1x^（0）（i），k=1，2，…，n。

（2）建立灰色微分方程： dx^（1）dt+ax^（1）=b""""" （9）

式中，－a反映了數(shù)據(jù)發(fā)展的變化趨勢，被稱為發(fā)展系數(shù)，b反映系統(tǒng)外部因素對數(shù)據(jù)的影響，被稱為灰色作用量。

（3）計算參數(shù)a和b的值：θ=［a，b］T=（BTB）^－1BTY（10）

式中，B=－12x^（1）（2）+x^（1）（1）1－12x^（1）（3）+x^（1）（2）1－12x^（1）（n）+x^（1）（n－1）1，Y=x^（0）（2）x^（0）（3）x^（0）（n）

（4）建立預(yù)測模型：

x︿¹（k+1）=［x⁰（1）－ba］e^－ak+ba，k=1，2，…，n（11）

（5）還原預(yù)測結(jié)果：

x︿⁰（k）=x︿¹（k+1）－x︿¹（k）（12）

步驟三：數(shù)據(jù)的擬合精度檢驗：

（1）相對誤差檢驗

殘差：

ε（k）=x⁰（k）－x︿⁰（k）（13）

相對誤差：

ε^'（k）=|ε（k）|x⁰（k）（14）

平均誤差：

ε^'-=1n－1∑nk=2ε^'（k）（15）

（2）級比偏差值檢驗

級比偏差值：

μ（k）=1－1－0.5a1+0.5aδ（k）（16）

平均級比偏差值：

μ-=1n－1∑nk=2|μ（k）|（17）

如果ε-′＜0.1，μ-＜0.1，說明模型對原始數(shù)據(jù)的擬合精度很好；如果0.1≤ε-′＜0.2，0.1≤μ-＜0.2，說明模型對原始數(shù)據(jù)的擬合精度達(dá)到一般要求。

3.2 實證分析與預(yù)測

對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值X0、種植業(yè)產(chǎn)值X1、林業(yè)產(chǎn)值X2、牧業(yè)產(chǎn)值X3、漁業(yè)產(chǎn)值X4和農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值X5的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行級比檢驗，得到相應(yīng)的級比序列為：

δ（k）X0=（0.944 9，0.880 5，0.908 1，0.951 4，0.934 0，0.966 3）

δ（k）X1=（0.935 4，0.875 2，0.936 6，0.954 0，0.917 1，0.972 3）

δ（k）X2=（0.911 7，0.956 3，0.986 0，0.836 2，0.902 2，0.975 9）

δ（k）X3=（1.014 8，0.843 7，0.789 6，1.041 2，1.016 4，0.990 2）

δ（k）X4=（0.922 2，0.907 5，0.964 1，0.905 1，0.920 5，0.946 6）

δ（k）X5=（0.910 7，0.873 8，0.859 6，0.887 5，0.885 4，0.901 4）

所有級比值都落在（0.778 8，1.284 0）的級比區(qū)間內(nèi)，滿足級比檢驗，因此可以對農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值進(jìn)行GM（1，1）建模。

對X0、X1、X2、X3、X4、X5的原始數(shù)據(jù)分別進(jìn)行一次累加，生成1-AGO序列，構(gòu)建灰色微分方程，計算相關(guān)參數(shù)-a和b的值，可得到發(fā)展系數(shù)-a的值分別為0.070 3，0.067 6，0.083 6，0.056 4，0.074 4，0.124 4，灰色作用量b的值分別為5 982.348 9，2 923.164 0，331.896 4，1 256.392 1，1 245.261 3，227.480 9，由此可構(gòu)建農(nóng)業(yè)各產(chǎn)業(yè)的GM（1，1）預(yù)測模型為：

農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值X0：

x︿^（1）（k+1）X0=91025.8e^0.0703343k－85055.9（18）

種植業(yè)產(chǎn)值X1：

x︿¹（k+1）X1=46136.3e^0.0675933k－43246.4（19）

林業(yè)產(chǎn)值X2：

x︿^（1）（k+1）X2=4325.13e^0.0836224k－3968.99（20）

牧業(yè)產(chǎn)值X3：

x︿^（1）（k+1）X3=23467.3e^0.0564291k－22265.0（21）

漁業(yè)產(chǎn)值X4：

x︿^（1）（k+1）X4=18015.0e^0.0743935k－16738.8（22）

農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值X5：

x︿^（1）（k+1）X5=2074.34e^0.124375k－1829.0（23）

根據(jù)式（13）～（23）計算農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、種植業(yè)產(chǎn)值、林業(yè)產(chǎn)值、牧業(yè)產(chǎn)值、漁業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值的預(yù)測值、殘差、相對誤差和級比偏差值，具體數(shù)據(jù)見表3、表4和表5。

由表3可得：農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的平均相對誤差ε-′=0.0237＜0.05，平均級比偏差值μ-=0.0257＜0.1；種植業(yè)產(chǎn)值的平均相對誤差ε-′=0.0210＜0.05，平均級比偏差值μ-=0.0244＜0.1，說明這兩個模型擬合精度好，均通過檢驗。

由表4可得：林業(yè)產(chǎn)值的平均相對誤差ε-′=0.0325＜0.05，平均級比偏差值μ-=0.0486＜0.1；牧業(yè)產(chǎn)值平均相對誤差ε-′=0.0758＜0.1，平均級比偏差值μ-=0.0951＜0.1，說明林業(yè)產(chǎn)值預(yù)測模型擬合精度好，牧業(yè)產(chǎn)值預(yù)測模型擬合精度良好，均通過檢驗。

由表5可得：漁業(yè)產(chǎn)值的平均相對誤差ε-′=0.0112＜0.05，平均級比偏差值μ-=0.0201＜0.1；農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值的平均相對誤差ε-′=0.0133＜0.05，平均級比偏差值μ-=0.0162＜0.1，說明兩個預(yù)測模型擬合精度好，均通過檢驗。

基于對預(yù)測模型的檢驗均通過，因此可以根據(jù)式（18）～（23）對廣東省2024—2028年的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值及其內(nèi)部產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果見表6。

由表6可知：從2024年到2028年，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值預(yù)計將從10 115.07億元增長到13 401.46億元，整體增長約32.5%，顯示出廣東省農(nóng)業(yè)持續(xù)增長的良好勢頭。種植業(yè)在總產(chǎn)值中的占比相對較高，2024年約為47.8%，預(yù)計到2028年將略微下降至47.3%，但依然是農(nóng)業(yè)發(fā)展的核心。從預(yù)測數(shù)據(jù)看，種植業(yè)產(chǎn)值這五年的增幅約為31.0%，略低于農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增速。林業(yè)產(chǎn)值逐年增加，增幅約為39.7%，雖然在總產(chǎn)值中占比不高，但其增長速度相對較快，表明林業(yè)逐漸受到重視。牧業(yè)產(chǎn)值增幅約為25.3%，牧業(yè)的增速相對較慢，且在總產(chǎn)值的占比逐年下降，從18.90%降至17.87%。漁業(yè)產(chǎn)值的增長也十分明顯，增幅約為34.7%，占比也從21.49%穩(wěn)步提升到21.85%，顯示出漁業(yè)在市場需求中的重要性逐步上升。農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)產(chǎn)值的增長幅度最大，增幅約為64.5%，其占比從5.73%增至7.11%，是所有產(chǎn)業(yè)中增速最快的，反映出農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和服務(wù)化趨勢愈發(fā)明顯。

由此說明，廣東省的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)在未來五年將保持穩(wěn)定增長，并且各個子行業(yè)（種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)、農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)）都顯示了不同的增長速度和占比變化。盡管種植業(yè)仍是最主要的行業(yè)，但其他行業(yè)，特別是漁業(yè)和農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)，正在以相對更快的速度增長，顯示出結(jié)構(gòu)性變化的跡象。

4 廣東省農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化發(fā)展的建議

4.1 推動種植業(yè)向高效、科技化方向轉(zhuǎn)型

種植業(yè)是廣東農(nóng)業(yè)的核心產(chǎn)業(yè)，但其增長速度低于其他產(chǎn)業(yè)。為提升種植業(yè)產(chǎn)值和效益，需推動現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)應(yīng)用，發(fā)展精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智慧農(nóng)業(yè)，利用物聯(lián)網(wǎng)、無人機、智能灌溉等技術(shù)提升生產(chǎn)效率；同時，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，增加高附加值經(jīng)濟作物的種植，減少低效益作物的依賴；強化品牌建設(shè)，推廣“廣東優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品”，提高市場競爭力；發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品深加工，延長產(chǎn)業(yè)鏈條，從而提高附加值。通過技術(shù)創(chuàng)新和結(jié)構(gòu)優(yōu)化，種植業(yè)將在總產(chǎn)值和效益上實現(xiàn)提升，同時增強抵御市場波動和自然災(zāi)害的能力。

4.2 推動林業(yè)和生態(tài)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展

廣東林業(yè)在生態(tài)保護和綠色經(jīng)濟發(fā)展中占據(jù)重要地位。為實現(xiàn)經(jīng)濟效益與生態(tài)保護的平衡，需加強生態(tài)林業(yè)建設(shè)，提升森林覆蓋率；促進(jìn)林下經(jīng)濟發(fā)展，合理開發(fā)森林資源，拓展中藥材種植和生態(tài)旅游等多元化產(chǎn)業(yè)；提升林產(chǎn)品深加工能力，增加木材、家具和環(huán)保建材等高附加值產(chǎn)品；發(fā)展生態(tài)旅游，充分利用森林資源優(yōu)勢，開展森林康養(yǎng)和觀光旅游等綠色產(chǎn)業(yè)，既保護生態(tài)又拉動經(jīng)濟增長。通過多樣化的產(chǎn)業(yè)模式，林業(yè)將在經(jīng)濟貢獻(xiàn)和生態(tài)功能方面發(fā)揮更大作用。

4.3 加快牧業(yè)技術(shù)改造

牧業(yè)發(fā)展受土地資源和環(huán)保政策限制，增速較慢。未來需通過技術(shù)革新推動現(xiàn)代化發(fā)展。例如推廣生態(tài)養(yǎng)殖和循環(huán)農(nóng)業(yè)，減少環(huán)境污染，提高資源利用效率；引入自動化飼養(yǎng)設(shè)備和智能管理系統(tǒng)，提升生產(chǎn)效率；加強良種繁育和技術(shù)服務(wù)，提升畜牧品種質(zhì)量，為農(nóng)戶提供技術(shù)支持。通過技術(shù)升級和綠色發(fā)展，牧業(yè)可實現(xiàn)從傳統(tǒng)模式向可持續(xù)發(fā)展模式的轉(zhuǎn)型，進(jìn)而提升生產(chǎn)效益和產(chǎn)品質(zhì)量。

4.4 促進(jìn)漁業(yè)的可持續(xù)發(fā)展

漁業(yè)作為廣東優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，需通過科技創(chuàng)新和資源優(yōu)化推動可持續(xù)發(fā)展。例如，引入智能化漁場管理、水質(zhì)監(jiān)測和精準(zhǔn)投喂技術(shù)，以提升養(yǎng)殖效率；推動近海養(yǎng)殖向深海養(yǎng)殖轉(zhuǎn)型，增加產(chǎn)量的同時減輕環(huán)境壓力；發(fā)展水產(chǎn)品深加工，延長產(chǎn)業(yè)鏈，提高附加值；打造優(yōu)質(zhì)水產(chǎn)品品牌，增強市場競爭力。通過這些措施，漁業(yè)將在確保資源可持續(xù)的同時，持續(xù)提升對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的貢獻(xiàn)。

4.5 完善農(nóng)業(yè)服務(wù)體系，促進(jìn)農(nóng)業(yè)與市場對接

農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)增速顯著，未來潛力巨大。廣東需完善服務(wù)體系，加強農(nóng)村金融支持，提供便捷貸款、保險和其他金融產(chǎn)品，幫助農(nóng)民應(yīng)對資金和風(fēng)險問題；發(fā)展冷鏈物流和現(xiàn)代倉儲設(shè)施，減少農(nóng)產(chǎn)品流通損耗，加速流通效率；推動數(shù)字化農(nóng)業(yè)服務(wù)，構(gòu)建一站式平臺，為農(nóng)民提供技術(shù)指導(dǎo)、市場信息和銷售支持。通過專業(yè)化和信息化的服務(wù)體系建設(shè)，農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)將進(jìn)一步提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，增強農(nóng)戶應(yīng)對市場變化的能力，推動廣東農(nóng)業(yè)實現(xiàn)現(xiàn)代化和高質(zhì)量發(fā)展。

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責(zé)任編輯：肖祖銘

Grey System Modeling of Agricultural Development in Guangdong Province for Industrial Structure Optimization

LIANG Jingjing1， WU Wei2

（1Department of Basic Course Teaching Research， Guangdong Polytechnic Institute， Zhaoqing， 526100， China;

2Department of Economy Management， Jingdezhen University， Jingdezhen 333400， China）

Abstract：The current agricultural industrial structure in Guangdong Province faces challenges such as an overreliance on the planting industry， relatively lagging development in forestry， animal husbandry， and agricultural services， as well as insufficient integration of primary， secondary， and tertiary industries， which constrain the further improvement of agricultural comprehensive benefits. Based on the relevant data from 2017 to 2023， this study evaluates the correlation between various internal industries and total agricultural output using grey relational analysis and forecasts the development trends for the next five years using the GM（1，1） model. The main conclusions are as follows： （1） The ranking of correlations between internal industries and total agricultural output is planting＞fishery＞forestry＞animal husbandry＞agricultural services， with planting and fishery making the largest contributions to the total output. （2） The total agricultural output is expected to continue growing， with planting and fishery remaining the primary growth drivers， while animal husbandry shows a declining trend and forestry and agricultural services gradually improve. Based on the findings， specific recommendations for optimizing the agricultural industry structure are proposed， providing scientific support for promoting high-quality development of agriculture and relevant policymaking in Guangdong Province.

Keywords： Guangdong Province; agricultural industrial structure optimization; grey relational analysis; GM（1，1） model; policy recommendations.

基金項目：廣東省高等教育學(xué)會“十四五”規(guī)劃高等教育研究課題（24GQN35）；江西省教育廳科技項目（GJJ212805）；廣東理工學(xué)院科技項目（2024YBZK002）

作者簡介：梁靜靜（1990—），女，廣西玉林人，碩士，講師，主要從事灰色系統(tǒng)與數(shù)學(xué)建模創(chuàng)新能力培養(yǎng)等研究。