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2008—2021年成都市粮食产量波动及影响因素分析

2023-12-13康鹭莲易小波

南方农业·上旬 2023年9期
关键词:粮食产量灰色关联分析播种面积

康鹭莲 易小波

摘 要 根据成都市粮食产量波动特征,运用灰色关联分析方法,从经济因素、自然因素和科技因素方面选取7个主要指标,分析2008—2021年各指标与成都市粮食产量的关联度。结果表明:粮食播种面积是影响成都市粮食产量的主要因素,农用化肥施用量对成都市粮食产量的影响较大,第一产业就业人数、大中型拖拉机数量、受灾面积、农业机械总动力、农村人均可支配收入对成都市粮食产量的影响不断减弱。

关键词 粮食产量;播种面积;化肥施用量;灰色关联分析;四川省成都市

中图分类号:F327 文献标志码:A DOI:10.19415/j.cnki.1673-890x.2023.17.028

保障粮食安全对国民经济发展和社会和谐稳定具有重要作用。四川省作为粮食主产省在全国具有举足轻重的地位,但成都市的粮食产量自2010年以来呈波动式下降,粮食产量波动是成都市粮食生产中出现的不稳定现象。根据成都市粮食产量的波动特征,深入分析经济因素、自然因素及科技因素等对粮食产量波动的影响,有利于探索提高成都市粮食综合生产能力,推动保障国家粮食安全。

国内外学者从不同的角度对影响粮食产量的主要因素进行了研究,主要涉及自然灾害、气候变化和化肥施用量对粮食产量的影响。肖海峰等研究发现,影响我国粮食综合生产力的主要因素有化肥投入、农作物播种面积和其他物质投入[1]。Zhou等运用多元回归分析发现影响黑龙江省粮食产量的关键因素是粮食的播种面积[2]。尹世久等运用灰色关联分析发现有效灌溉面积、农产品价格、粮食播种面积等是影响粮食产量的关键因素[3]。目前,已有学者对影响河南省、河北省、陕西省、吉林省、云南省、西北5省等粮食产量主要因素进行分析[4-9],但对四川省成都市粮食作物影响因素的研究较少。影响粮食作物产量的因素有很多,运用单一方法研究某一因素对粮食产量影响不具有说服性,因而将影响粮食产量的各因素进行量化并加以比较,找出影响粮食产量较大的因素,并提出一些有助于粮食产量增产的对策。本文以2008—2021年四川省统计年鉴和成都市统计年鉴相关数据为基础,通过运用灰色关联分析法对影响成都市粮食产量因素进行定性和定量分析,以期科学指导提高成都市粮食综合生产能力。

1  数据与方法

1.1  区域概况

成都市位于四川省中部,位于東经102°54′~104°53′,北纬30°05′~31°26′,地势总体上由西北向东南倾斜,地貌类型平原、丘陵和山地为主。气候温和、湿润,年平均气温16 ℃,年降水量1 000 mm左右,全年日照时数1 000~1 600 h。水资源总量较为丰富,年均水资源总量304亿m3,时空分布不均衡,呈东多西少的分布格局,自然灾害频繁[10-11]。2021年底成都市常住人口2 119万人,其中,城镇常住人口1 684万人;2021年全年实现地区生产总值19 917亿元,人均可支配收入45 755元。2021年成都市粮食产量230万t,粮食作物播种面积38.13万hm2,新建成高标准农田2.19万hm2,高效节水灌溉面积0.49万hm2。

1.2  数据来源

收集2008—2021年成都市粮食产量(万t)、农用大中型拖拉机数量(台)、第一产业就业人数(万人)、农村人均可支配收入(元)、农用化肥施用量(万t)、粮食播种面积(万hm2)、受灾面积(万hm2)、农业机械总动力(万kW)等数据,相关数据主要来源于2008—2021年《四川省统计年鉴》和《成都市统计年鉴》,详见表1。

1.3  研究方法

灰色关联分析法主要用来分析系统中各因素间对目标值的密切程度,找出引起该系统发展变化的主要因素和次要因素,从而掌握事物的主要特征[12],参考何霞等人的研究方法[13],其基本原理如下。

1)设置参考序列与比较序列

成都市粮食作物产量为参考序列记为Xt(其中t表示序列的时间)。

将影响粮食产量的多因素作为比较序列,记为Xi(其中i=1,2,....,7)。以2008—2021年作为分析时间段并根据成都市自然环境及粮食作物种植结构特点,影响成都市粮食作物产量主要因素有经济因素、自然因素和科技因素等方面,参考相关研究方法,选取农用大中型拖拉机数量X1、第一产业就业人数X2、农村人均可支配收入X3、农用化肥施用量X4、粮食播种面积X5、受灾面积X6和农业机械总动力X7指标来反映各因素对成都市粮食产量的影响。其中,自然因素X5、X6,经济因素X2、X3,科技因素X1、X4、X7。

根据各个因素的排序位置,完成系统中各个因素的关联分析。

2  结果与分析

2.1  成都市粮食产量波动特征

由表1可知,2015—2021年成都市粮食产量总体上呈波动式下降状态, 2021年粮食产量比2008年下降了14.0%,在2016年达到峰值为290万t,平均产量为247万t。2008—2015年成都市粮食产量呈缓慢下降;2015—2016年粮食产量呈急剧上升,由2015年230.2万t增长到2016年290.4万t,增加27.2%;2016—2017年粮食产量急剧下降,由2016年290.4万t下降到2017年231.9万t,下降27.0%;2017—2021年成都市粮食产量呈波动式平衡状态。

2.2  成都市粮食产量影响因素灰色关联动态分析

2008—2021年成都市粮食产量与各因素关联度分析结果见表2和表3。由表3结果可将各因素与粮食产量关联度从大到小排序,其关联顺序为:粮食播种面积X5>农用化肥施用量X4>第一产业就业人数X2>大中型拖拉机数量X1>受灾面积X6>农业机械总动力X7>农村人均可支配收入X3。根据关联度分析原则,关联度越大的指标对粮食产量的影响越大,关联度越小的指标对粮食产量的影响越小。由此得出,粮食播种面积(X5)与粮食产量的关联度最大,关联度达到0.983 1,表明播种面积与粮食产量关联显著;农用化肥施用量(X4)对粮食产量的影响较大,关联度达到0.957 9,说明粮食生产受化肥施用量的影响比较明显。

2.2.1  播种面积对粮食产量的影响

稳定粮食生产首先要稳定粮食播种面积,播种面积是保证粮食產量的最基本要素。播种面积与成都市粮食总产量的关联度达到0.983 1,充分说明播种面积是影响成都市2008—2021年粮食产量的主要因素。由表1可知,成都市粮食播种面积2021年比2008年减少17.0%,随之粮食产量减少14.0%;2008—2015年成都市粮食播种面积呈缓慢减少;2015—2016年粮食播种面积急剧增加达到峰值,由2015年36.57万hm2增加至2016年51.13万hm2,增加40.0%;2016—2017年急剧减少,由2016年51.13万hm2减少至2017年38.58万hm2,减少25.0%;2017—2021年呈波动式平衡状态。

2.2.2  农用化肥施用量对粮食产量的影响

农用化肥施用已成为粮食生长过程中重要的营养成分来源。合理施用化肥不仅能够增加作物产量,还能降低农业生产成本,对化肥的不当施用会造成土壤酸化,污染环境,不利于粮食生长。农用化肥施用量对成都市粮食总产量的影响较大,关联度达到0.957 9,说明粮食生产受化肥施用量的影响比较明显。2008—2021年来成都市的农用化肥施用量总体上呈波动式下降状态,贯彻了农业部制定的《到2020年化肥使用量零增长行动方案》,在2008—2021年间成都市农用化肥平均投入量为17.0万t,2016年化肥投入量为18.6万t,粮食产量达到峰值290万t。

2.2.3  其他因素对粮食产量的影响

第一产业就业人数、大中型拖拉机数量、受灾面积、农业机械总动力、农村人均可支配收入与粮食产量呈正相关影响,但对粮食产量的影响程度不大,关联度依次为0.920 8、0.862 9、0.824 8、0.823 2和0.600 2,关联序依次为3、4、5、6、7。根据2008—2021年统计年鉴农业就业人员数据可以看出,第一产业就业人数由2008年的173万人下降到2021年159万人,说明农业机械化正在实现解放劳动力,同时是由于种植粮食作物所获得的经济效益低,打击粮农积极性,使得部分人口向大城市转移,导致第一产业就业人数不断减少,粮食产量下降。农用大中型拖拉机数量和农业机械总动力是科技的进步,虽然不是粮食增产的主要因素,但可以有效弥补成都市第一产业就业人数不足的缺口,对提高成都市粮食产量具有积极作用。自然灾害直接制约着农业的可持续发展,受灾面积由2008年的141.18万hm2减少到2021年26.62万hm2,说明粮食生产过程中抗灾能力加强。但成灾面积与粮食产量的关联度不高,说明农用基础设施的不断完善。

3  小结

基于2008—2021年《四川省统计年鉴》和《成都市统计年鉴》相关数据,探究成都市粮食作物产量的影响因素,分析结果表明:粮食播种面积和农用化肥施用量是影响成都市粮食产量的主要因素,第一产业就业人数、大中型拖拉机数量、受灾面积等是影响成都市粮食产量的次要因素,其影响程度依次递减。鉴于此,可以从以下几方面确保粮食安全。

1)随着工业化和城镇化推进,非农建设用地的不断增加导致粮食播种面积减少,粮食产量下降,相关文件指出要加强耕地数量、质量和生态保护,严格控制建设占用耕地,认真贯彻和落实保护耕地的规章制度和政策法规,充分挖掘种植潜力,利用荒地来扩大播种面积,确保永久基本农田重点用于粮食生产,坚决守住耕地保护红线。

2)合理施用化肥,根据作物需肥特点严格按照农业农村部所要求投入的化肥比例来有效提高化肥利用率,提高农作物产量。减少化肥施用量,既能降低农业生产成本,又能保障粮食和环境安全。

3)自然灾害是人类不可预测的因素,它的来临将会对粮食生产造成极为严重的损害,也会给粮农收入造成极大损失,为了弥补不可抗力对农户造成的损失,这就需要政府加强农业灾害保险。科学技术就是生产力,加大对农业机械化的投入不仅可以增加农作物产量、提高工作效率,还能解放大量的劳动力。农业劳动力的投入一直是粮食生产的重要基础,现如今,很多地区存在农村老龄化、空心化等问题,大部分青年人向城镇转移,导致农村地区劳动力短缺,出现耕地撂荒现象,严重影响粮食生产。为解决这些问题,提出乡村建设人才培养路径:引导农业科研机构专家和大专院校专家入驻农村,使乡村形成多元化人才服务新格局;通过扶持政策将具有技术的农民工吸引返乡创业;加强农民工培训,培养一支有技术、有资质的人才队伍。

参考文献:

[1] 肖海峰,王姣.我国粮食综合生产能力影响因素分析[J].农业技术经济,2004(6):45-49.

[2] ZHOU H Q, ZHANG D H. Actuality and influencing factors of integrated production capacity of foodstuff in Heilongjiang province[J]. Journal of Northeast Agricultural University (English Edition), 2012, 19(1): 82-90.

[3] 尹世久,吴林海,张勇.我国粮食产量波动影响因素的经验分析[J].系统工程理论与实践,2009,29(10):28-34.

[4] 陈慧中,徐梦洁,刘勤.河南省粮食产量波动及其影响因素分析[J].江西农业大学学报(社会科学版),2010,9(1):60-65.

[5] 许月卿,李秀彬.河北省粮食生产灰色关联动态分析[J].地理研究,2002(3):339-346.

[6] 范建刚.1983—2004年陕西粮食产量与主要投入要素的灰色关联分析[J].干旱地区农业研究,2007(3):209-212.

[7] 徐祎璠.吉林省自然灾害与粮食产量的灰色关联分析[D].长春:吉林农业大学,2014.

[8] 童彦,潘玉君,华红莲,等.云南省粮食产量影响因素的实证研究[J].资源开发与市场,2007(7):594-597.

[9] 范建刚,谢斌.西北五省区粮食生产灰色关联比较分析[J].干旱区资源与环境,2007(8):121-125.

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[11] 廖光明.四川省旱涝变化特征及其风险评价[D].西安:陕西师范大学,2014.

[12] 邓聚龙.灰色系统:社会经济[M].北京:国防工业出版社,1985.

[13] 何霞,夏建国,龚一鸿,等.灰色关联分析在粮食产量影响因素分析中的应用——以川东地区为例[J].中国农学通报,2012,28(9):150-153.

(责任编辑:易  婧)

收稿日期:2023-03-07

基金项目:四川省智慧旅游研究基地规划项目(ZHYR19-01);四川轻化工大学人才引进项目(2017RCSK20);产业转型与创新研究中心科研项目(CZ21A02);塔里木河下游荒漠河岸林土壤干层调控研究(2017RCSK20)。

作者简介:康鹭莲(1997—),女,四川资阳人,在读硕士,研究方向为农业环境生态。E-mail:15283667638@163.com。

*为通信作者,E-mail:abobobi@163.com。

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