贵州省农业经济影响因素研究

王君　李锦宏

摘要：农业作为国民经济的基础，是国民经济的重要组成部分。文章以贵州省为研究区域，通过对农业生产资料、农业资本、农业技术、农业产出四个层面进行分析，构建影响贵州农业经济发展的因子指标体系，并运用灰色关联分析法计算各影响因子与贵州农业经济发展的关联度大小。之后针对模型分析结果，为促进贵州农业经济可持续增长提供相关政策建议。

关键词：农业经济；影响因素；灰色关联分析；贵州

一、引言

自2004年起，“三农”问题连续多次出现在党中央一号文件中，其重要性不言而喻。如何实现农业经济高效可持续发展已经成为“三农”问题研究的重要内容，其中经济增长影响因素分析又是农业经济领域中备受关注的焦点之一。我国是一个农业大国，不同省份农业发展情况因省情地域的不同而存在差异，其中影响农业经济发展程度的因素也存在区别。

贵州位于中国西南的东南部，是典型的传统农业省份，由于常年气候温暖湿润、降水丰富，使得贵州农业生产拥有了有利的条件。同时贵州山地和丘陵面积高达90%以上，土地资源的严重稀缺又制约着贵州农业的发展。因此，贵州农业是以“山地农业”为主的农业，并且农业生产在贵州经济发展中起着重要的作用。本文立足贵州省情，针对贵州农业特点，从影响贵州农业经济发展的微觀层面选取研究指标，运用灰色关联模型定量分析各影响因子的关联度大小，进而为贵州农业经济的发展提供可行性建议。

二、研究方法与指标体系构建

（一）研究方法

灰色系统理论（Grey Theory）是由我国学者邓聚龙教授在1982年《灰色控制系统》论文中首次提出的一种科学研究方法。其中灰色关联分析法是该理论中的重要研究方法之一，主要是通过计算描绘出各因素变化的几何曲线，并根据几何曲线的形状比较其相似程度，以此来判断各因素之间的关联程度。两因素之间的关联程度越大，说明两因素的发展态势越接近，联系越紧密。灰色关联度分析法在自然学科和社会学科中应用广泛，尤其是在社会经济领域中的研究成效更加显著。其分析过程主要包括：确定分析数列、变量的无量纲化、计算关联系数、计算关联度并比较关联度数值。

（二）指标体系构建

该研究从数据可获得性、指标量化的可行性等出发，以突出主导因素作为指标选取的原则，结合贵州农业经济状况及各影响因素对贵州农业经济发展的影响程度，从投入和产出两个方面选取四个一级指标因子，即农业生产资料投入因子、农业资本投入因子、农业技术投入因子、农业产出因子。其中农业生产资料投入因子包括农作物总播种面积、农村用电量、化肥施用量、农田有效灌溉面积、农业从业人员5个方面指标；农业资本投入包括政府财政支农支出指标；农业技术投入因子包括农业机械总动力、水土流失治理面积2个方面指标；农业产出因子包括农业（种植业）产值、林业产值、牧业产值、渔业产值4个方面指标。

三、影响贵州农业经济发展的灰色关联分析

（一）影响贵州农业发展的灰色关联度分析

该研究所需数据由2010～2014年《中国统计年鉴》整理而来。研究中选取农业（农林牧渔）总产值（亿元）x0为参考数列，比较数列包括：x1指农作物总播种面积（千公顷），x2指农村用电量（亿千瓦小时），x3指农用化肥施用量（万吨），x4指农田有效灌溉面积（千公顷），x5指农业从业人员（万人），x6指政府财政支农支出（亿元），x7指农业机械总动力（万千瓦），x8指水土流失治理面积（千公顷），x9指农业（种植业）产值（亿元），x10指林业产值（亿元），x11指牧业产值（亿元），x12指渔业产值（亿元）。

通过对原始数据的无量纲化处理，再根据均值化处理数列表，计算各比较数列与参考数列在同一时期的绝对差，从中找出最大值和最小值为：Δmax=0.51，Δmin=0，计算得到各指标关联度，并进行排序，所得结果为：农业（种植业）产值灰色关联度为0.9198，排名第一；林业产值关联度为0.8978，排名第二；农村用电量灰色关联度为0.8789，排名第三；牧业产值灰色关联度为0.8554，排名第四；水土流失治理面积灰色关联度为0.7794，排名第五；政府财政支农支出0.7540，排名第六；农业机械总动力灰色关联度为0.7400，排名第七；渔业产值灰色关联度为0.6682，排名第八；化肥施用量关联度为0.6411，排名第九；农作物总播种面积灰色关联度为0.6327，排名第十；农田有效灌溉面积灰色关联度为0.6071，排名第十一；农业从业人员灰色关联度为0.5722，排名第十二。

（二）灰色关联度结果分析

1.在影响贵州农业经济发展的4个一级指标因子中，农业产出因子关联度值整体较高，这表明农业总产值作为反映贵州农业经济发展程度指标较为合理。其次，农业技术投入因子与贵州农业总产值的关联度比较强，因为农业的发展离不开农业科技的支持，贵州多为山地并且土地石漠化、水土流失比较严重，农业机械总动力和水土流失治理面积可以在一定程度上代表贵州农业技术的投入程度。同时，农业资本投入因子与农业总产值也有较大的关联程度，这是因为增加农业资金的投入，能够确保农业技术的推广应用，并且完善了农业基础设施，从而带动了地方农业经济的增长。农业生产资料投入因子与农业总产值的关联程度最弱，这表明贵州农业生产要素的投入不再是贵州农业经济发展的决定性要素，传统粗放型的增长方式已经不再适应于贵州农业经济的发展，贵州农业需要从传统农业中稳步转型。

2.从影响贵州农业总产值的12个二级指标来看，农业、牧业和林业产值的关联度值都超过了0.85，这表明近年来贵州农业产业结构的调整对贵州农业经济的增长起到了关键性的作用，其中农业（种植业）对贵州农业经济增长影响最大，而渔业与贵州农业经济的关联度并不大。农业机械总动力、水土流失治理面积以及农村用电量与贵州农业经济的关联度也比较高，这说明科技以及基础设施的完善对贵州农业经济的增长有着较大的贡献。农业化肥施用量关联度值比较低，仅为0.64，这表明化肥的使用对农业经济的促进作用不大。另外，农田有效灌溉面积与贵州农业经济的关联度比较低，说明贵州农业基础设施落后于贵州农业经济的发展，无法有效地满足农业生产力的发展需要；农业从业人员与贵州农业经济的关联度最低，表明在向现代农业转型的过程中，农业劳动力的持续增加对贵州农业经济的增长作用不大。

四、政策建议

（一）不断优化农业结构，推动农业产业化进程

通过灰色关联分析结果可知，贵州农业经济与农业（种植业）、林业、牧业的关联度比较强，而渔业与农业经济的关联度比较弱。说明近年来贵州农业经济的稳步发展与其农业产业结构合理化的调整有一定的关联。今后贵州应在继续保障粮食安全的前提下，积极发挥市场需求的导向作用，不断优化调整种植业结构，稳步推进林业的发展，进一步加快牧业、渔业的发展；充分发挥特色农产品的优势，鼓励农产品深加工业的发展，不断推进农业产业化进程。

（二）进一步完善基础设施建设，提高农业生产水平

贵州地处高原，自然气候独特，干旱、高温、低温等不利气候条件都严重影响着贵州農业的发展。尤其是2011年贵州农业遭受严重干旱影响，受灾面积达到2570.2千公顷。在过去6年中，贵州主要农作物单产一直表现为缓慢增长，这与贵州不良的气候条件和农作物抗逆能力差密切相关。今后，贵州应该进一步完善农业水利设施、电力设施建设，增加土壤的肥力，积极建设高产稳产农田；针对不同区域的环境条件，因地制宜，采用适应性作物生产体系；加快农业机械化建设，推进农业现代化进程。

（三）减少化肥、农药使用，提高农业科技水平

2007～2014年，贵州农用化肥使用量由82.05万吨增长到101.29万吨，增加了23.4%。2007农药使用量为1.07万吨，2013年为1.35万吨，增加了26.2%。化肥和农药的大量使用不仅增加了农业生产成本，并可能带来土壤酸化、农药残留毒性、病虫抗药性上升等一系列问题，这不利于贵州农业的可持续性。为此，要发展贵州特色的山地农业，需要改变农作物对农药、化肥的过分依赖。在保持贵州农业稳定增产的前提下，需要鼓励农业科技的发展，积极研发化肥、农药替代技术及相关产品，提高农作物对化肥、农药的利用率，从而减少化学药品的使用，实现贵州农业的可持续发展。

（四）增加政府财政支农支出，转移农村剩余劳动力

贵州省农业经济的发展离不开政府财政的支持，从模型分析结果可以看出，贵州农业财政投入明显不足，资金使用效率不高。贵州政府在今后工作中，一方面要拓宽农业资金的筹集渠道，以便保障农业投入资金有稳定的来源；另一方面要完善农业资金补贴机制，使农业资金的投入结构趋于合理化；积极使用“绿箱”政策，持续增加对农业科研的支出，推广先进农业技术的应用并加强对农民技术的培训力度，支持推进贵州省“100个现代农业示范园区”的建设。除此之外，在传统农业向现代农业转型的过程中，持续增加农业劳动人口数量对贵州农业经济发展促进作用不大，因此政府在保证农业基本生产的同时，应该完善土地制度，进行土地合理化流转，促进农村剩余劳动力的转移。

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（作者单位：王君，贵州大学管理学院；李锦宏，贵州大学旅游与文化产业学院）