江西省农业产业结构的灰色关联度分析

李浅屏，周碧玉，尤添革

（福建农林大学计算机与信息学院，福建福州350002）

江西省农业产业结构的灰色关联度分析

李浅屏，周碧玉，尤添革

（福建农林大学计算机与信息学院，福建福州350002）

为探究农业各产业对农业总产值的影响情况，基于2008-2015年江西省农业产值的相关统计数据，采用灰色关联分析法，对江西省农业产业结构进行灰色关联度分析。结果表明，对农业总产值影响最大的是种植业产值，林业次之，再者是牧业、渔业和服务业。根据农业产业结构中的问题，提出了调整和优化农业产业结构的建议。

农业产业结构；灰色关联度；江西省

农业产业结构是指农业中各产业的构成比例，在生产结构上，主要表现为不同农业部门之间的比例。农业产业包含种植业、畜牧业、林业、渔业和服务业。改革开放以来，我国的农业产业结构已经有了较大的改善，而进一步调整优化农业产业结构是农业发展的要求。

根据2008-2015年江西省农业产值的相关统计数据，采用灰色关联分析法，对江西省农业产业结构进行灰色关联度分析，并根据实际情况提出了调整和优化农业产业结构等建议，旨在为江西省农业产业经营和优化管理提供一定的参考。

1 指标选取与数据来源

农林牧渔业总产值（农业总产值）由农业（种植业）、林业、牧业、渔业和服务业五大板块的产业产值共同组成。选取农业总产值（X0）为参考序列，种植业产值（X1）、林业产值（X2）、牧业产值（X3）、渔业产值（X4）和服务业产值（X5）为比较序列。

所用的数据均来源于2009年～2016年《江西省统计年鉴》，如表1所示。

表12008 -2015年江西省农业产值数据统计(亿元)

2 研究方法

灰色关联分析是一种根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来衡量因素之间关联程度的统计分析方法。通过对动态变化趋势的量化分析，完成对系统内时间序列有关统计数据几何关系的比较，曲线几何形状越接近，因素关联度越大，反之关联度越小。具体的灰色关联度分析和计算步骤如下：

第一步，确定参考数列和比较数列。若序列长度为n，记

参考序列（母序列）为：

记m个比较序列（子序列）为：

第二步，原始数据无量纲化处理。由于各序列中的数据量纲不同不便于直接比较，这里采用均值化法进行数据的无量纲化处理：

第三步，求绝对差值序列。在k时刻参考序列与比较序列之间的绝对差值为：

第四步，计算关联系数。运用式（2-3）进行运算，其中ξik表示第i个子序列第k个参数与母序列第k个参数的关联系数，ρ∈[0,1]为分辨系数。

第五步，求解灰色关联度。将各子序列与母序列在各个时刻的关联系数取平均值：

3 实证分析

根据研究方法，将已确定指标的表1数据代入式（1）进行无量纲化处理，进一步通过式（2）获得绝对差值序列，运算结果如表2所示。

表2 江西省农业产值绝对差值

取分辨系数ρ=0.5，将表2数据代入式（3），得各关联系数如表3所示。

表3 江西省农业产值的灰色关联系数

根据式（4）计算关联系数的平均值可得，农业总产值与种植业产值的灰色关联度R01=0.8742最大，林业、牧业、渔业和服务业产值的灰色关联度分别为0.8210、0.7612、0.7413和0.6857。

4 结论与讨论

以上求得的灰色关联度均大于0.5，农业内部各产业的产值对农业总产值有着较大的相关性。由灰色关联度大小排序可见，对于江西省农业总产值影响最大的是种植业产值，林业次之，牧业、渔业和服务业分别排第三、第四和第五。根据表1产值数据计算各产业比重。

图1 2008 -2015年江西省农业各产业比重示意图

结论如图1所示，在江西省农业产业结构中产值贡献占最大比重的是种植业，牧业次之，而林业、渔业和服务业占较小的比重，分别排第四、第三和第五。

江西省的农业产业结构显著特征是单一的种植业与畜牧业占主导地位，存在不合理的地方，农业产业结构具有优化升级的空间。比如灰色关联度排行第二的林业，最高却只占到10.3%的比重且发展趋势缓慢，与森林覆盖率不符，江西省具有丰富的林业自然资源，非常适合加大林业产业的投资力度；第二、第三产业带动第一产业发展是未来的趋势，促进休闲农业、观光农业是提高农业经济水平的良好机会，而江西省服务业最多仅占农业总产值的4%。总之，江西省应根据自身的优势，合理调整和优化农业产业结构，加大对林业、旅游业等的多元化投资，不断地提高科技水平，促进农业产业均衡发展。

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李浅屏(1996-)，女，福建南安人，大学本科，主要研究方向：统计学。

尤添革(1967-)，男，福建永春人，副教授，主要研究方向为：统计学。