棉花种植面积影响因素的研究——基于皖江经济带实证分析

黄杰 ，刘从九

（安徽财经大学中国合作社研究院，安徽蚌埠233000）

棉花在国民经济和社会生产中占据重要地位。自加入世贸组织以来，我国棉纺织品出口量加大，随之而来的是国内纺织业对棉花需求量的不断加大，但自2001年以来国内棉花供应量呈现先升后降的趋势，尤其近几年棉花供给量持续下降，严重阻碍了国内经济的发展和国际贸易的增长。棉花种植面积的减少是棉花供给量下降的直接原因。针对棉花面积下降的情况国家也做出了相应的政策调整，在先后发布的《关于深化棉花目标价格改革的通知》《关于建立粮食生产功能区和重要农产品生产保护区的指导意见》以及《关于完善我国内地棉花种植补贴政策的意见建议》等文件中重点从棉农的补贴入手来解决棉花种植面积减少的困境。但是从以往的案例可以发现这些政策并不能有效地帮助我国棉花产业摆脱这种困境，其原因主要在于没有找到棉花种植面积减少的关键因素[1-2]。本文以皖江地区为例研究影响棉花种植的主要因素，为皖江地区棉花产业的发展和政策制定提供依据。

对于棉花种植面积影响因素，国内学者作了很多相关研究，张海清等对中国棉花主产省区变化及其原因进行了分析，得出棉农棉花种植面积和前一期收益同方向变动[3]；孙鑫研究安徽农业种植结构变迁时提到过地理因素决定了安徽省种植棉花的困难性，如安徽气候比较湿润从而导致棉花的储存难度较大[4]；朱烨倩发现安徽省的棉花种植面积减少原因主要包括农民过于注重产量而不注重棉花的品质、粮食与棉花争地的矛盾越来越突出、农村劳动力很难满足种棉需求、种棉风险逐步增大[5]。为了解决这种困境，吕晶在研究宏观政策对棉花市场影响时指出，应结合棉花市场10年以来的经验和教训，尽快建立棉花产业发展的长效机制确保我国棉花产业稳定健康可持续发展[6]；为解决棉花生产成本过高的问题，何团结等从棉花的栽培和育种等方面入手，提出了一系列的技术措施来降低成本，所以改进棉花种植技术也是帮助棉农走出困境的一大举措[7]；张翼等提出由大型农业产业化龙头企业牵头，实行订单式农业，加强棉花综合利用研究，延伸棉花产业链，提高棉花副产品的附加值，最终达到解决安徽省棉花产业在发展中所遇到的困境[8]；肖双喜等通过分析新疆、河南、江苏以及山东这4个省份的棉花产业状况发现，外出打工的收入、玉米的单位面积收入以及棉花单位面积的收入等都对棉花的种植面积有很大的影响[9]。

从上述研究不难看出，现有棉花种植面积影响因素的分析已经取得了长足的进步，但是还存在以下问题有待解决：在影响棉花种植面积的关键因素挖掘方面，现有的研究仅考虑地理环境变化、成本与收入、农村劳动力状况以及其他农作物的影响这几类因素，并没有考虑国际市场和农村科技发展水平对棉花种植面积变化的影响，事实上现有的研究表明国际市场的变化和农村科技发展水平的提高都极大地影响了农作物的种植面积；当前的研究大多是对影响棉花种植面积的因素的定性分析，定量分析很少[10]。针对这2个问题，本文综合前人的研究成果以及结合实际选取了棉花单位面积产量、玉米单位面积产量、第一产业就业人数占比、农村替代性收入、农业机械总动力、化肥施用量和国外棉花进口量这7个影响因素，采用主成分回归分析的方法，构建了能够揭示这些因素对棉花种植面积影响的二元Logistic回归模型，并在此基础上提出相关的政策建议。

1 皖江经济带植棉现状分析

皖江经济带是长江经济带的重要组成部分，主要包括合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、池州、巢湖、滁州、宣城九市，以及六安市的金安区和舒城县。根据2017年 《国民经济和社会发展统计公报》的数据，2017年长江经济带棉花产量约占安徽省棉花总产量的95%。皖江经济带棉花产量2001—2017年期间整体呈现下降趋势（图1），其中2003年棉花产量达到最低点24.1万t，2004年达到最高点41.2万t，2004年我国强化棉花质量监督管理，推进了质量检验体制改革，自2004年以后皖江经济带棉花产量缓慢下降，一直到2017年棉花产量仅为2001年的38.64%左右。

从图1可以看出，2001—2017年期间皖江经济带棉花种植面积变化波动下降，其中2001—2006年波动比较明显，2004年种植面积达到最大（39.893万hm2），2006年以后棉花种植面积持续下滑。2017年面积只有14.7万hm2，仅为2004年的35.32%，棉花产量的波动趋势与棉花种植面积大体一致。因此，造成当地棉花产量下降的直接原因是棉花种植面积的缩减。

图1 2001―2017年皖江经济带棉花种植面积和产量趋势

2 指标选取及研究方法

2.1 指标体系的构建及数据来源和转换

在现有文献基础上结合当前实际发展状况得出，影响棉花种植面积的影响因素分别是：棉花单位面积产量、玉米单位面积产量、第一产业就业人数占比、农村替代性收入（农村居民外出打工所得工资性收入与人均总收入之比）、农业机械总动力、化肥施用量和国外棉花进口量，分别用X1、X2、X3、X4、X5、X6和X7表示，被解释变量即棉花种植面积则用Y来表示，结合先前国内学者研究的成果，预期X1、X3、X5、X6与Y成正比关系， 而X2、X4、X7与Y成反比关系， 并且用当期的X1、X2、X3、X4、X5、X6和X7来解释当期棉花种植面积的变化。

为了使研究的结果更具有时效性，本文选取的样本区间为2001—2017年，数据主要来源于中国国家统计局网站、《安徽省统计年鉴》以及安徽省统计公报，并且为避免发生伪回归现象和由于棉花种植面积、农业机械总动力和化肥施用量三者单位不同而引起的误差，将上述变量Y、X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7用SPSS 20先后进行对数化和Z-score标准化处理，最终得到新的变量ZlnY、ZlnX1、ZlnX2、ZlnX3、ZlnX4、ZlnX5、ZlnX6、ZlnX7。

2.2 研究方法

由于本研究选取的影响因素多，而且结合实际可以发现这些因素之间还存在相互关联，因此为了避免因自相关而出现伪回归的现象，需要先消除多重共线性问题，通常采用的方法是主成分分析法，然后再通过建立二元Logistic回归模型来分析上述因素对棉花种植面积的作用机制。

本文所采用的数据是时间序列数据，为避免出现伪回归，需要在做主成分回归分析前，先对处理后的数据进行平稳性检验，通常所采用的方式是用ADF（Augmented Dickey-Fuller）法检验，并在证明变量是平稳或者非平稳但是同阶单整的前提下做Johansen协整检验。上述2种检验所使用的软件工具是Eviews 8.0。

针对已处理的 7 个变量Xi（i=1，2，…，7），因子分析的数学模型如下：

式中：Fi被称为公共因子，即在各原测变量表达式中都存在的因子；μi是向量X的分量Xi（i=1，2，…，p）所特有的特殊因子，并且μi之间以及 μi和Fi之间是相互独立的关系；ai，j表示了Xi依赖Fj的程度，其中ai，j的绝对值越大则表示两者的依存度就越高，同时ai，j也是Xi与Fj的协方差。

设变量X所表示的公共因子F的线性组合表达式是：Fj＝uj1Xj1＋uj2Xj2＋…＋ujpXjp，j＝1，2，…，m。该式是因子得分函数，通过它能够计算出样本的公共因子得分。

基于因子分析的结果，以所提取的m个公共因 子 （F1，F2，F3，…，Fm）作 为 自 变 量 ，皖 江 经 济 带2001—2016年棉花种植面积为因变量，通过构建Logistic模型来进行回归分析，求出相应的特征值λi和特征向量ai（i＝1，2，…，p)，而主成分是原变量的线性组合。

3 实证分析

3.1 多重共线性检验

本研究选取了7个影响皖江经济带棉花种植面积的因素，直观判断这7个因素之间可能存在相互影响，因此通过多重共线性检验的方法来检测是否存在这种现象。对处理后的变量分别作共线性检验和方差膨胀因子（Variance inflation factors，VIF）检验，所使用的软件工具是SPSS 20，检验结果如表1、表2所示。从共线性检验的结果来看，维数的特征值接近0，维数的条件索引大于10，因此变量可能存在多重共线性；而在VIF的检验结果中ZlnX3、ZlnX5和ZlnX6的VIF值远大于零，因此得到变量存在共线性的结论。

表1 共线性检验

表2 VIF检验结果

表3 数据平稳性检验结果

3.2 数据平稳性检验

从数据平稳性检验结果 （表3）可以看出，ZlnX1、ZlnX2、ZlnX4、ZlnX5和ZlnX7序列在 1%显著性水平下平稳，ZlnX3和ZlnX6序列分别在10%和5%显著性水平下平稳，而ZlnY的序列是非平稳的，但其一阶差分 （△ZlnY）在10%的显著性水平下平稳。因此，除ZlnY外其余影响因素都是平稳的，满足协整检验的前提要求。

3.3 协整检验

对变量进行协整检验，得到协整方程如下：

该协整方程的R2为 0.933（n＝17），具有很好的拟合优度，且各变量回归系数的t检验值（方程下方括号中的数字）在1%的显著性水平下均显著（自由度n－k－1＝9，根据t检验分布表，双侧检验中1%显著性水平的临界值为1.833）。对该方程的残差进行单位根检验，结果（表4）显示，该方程的残差（resid）在1%显著水平下是平稳的，所以该方程揭示了各变量之间存在长期均衡关系。从该方程的参数系数来看，对皖江地区棉花种植面积有积极作用的是X1（棉花单位面积产量）、X3（第一产业就业人数占比）、X4（农村替代性收入占比）、X5（农村机械化总动力）、X6（化肥施用量）和X7（国外棉花进口量），有消极作用的只有X2（玉米单位面积产量）。此结果与研究假设的结果是不相符的，而出现这种情况可能是由于各因素之间存在多重共线性。因此，须通过主成分回归分析来进一步讨论这些因素与皖江地区棉花种植面积之间的关系。

表4 残差单位根检验

3.4 因子分析可行性检验

因子分析主要用于通过少数几个因子来描述多个指标或者因素之间的联系。本文将处理后的数据做 KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）和 Bartlett球形检验从而来判断所采用的数据是否适合做因子分析，此过程所用的软件工具是SPSS 20。其中，KMO检验主要用于分析主成分提取的数据情况，一般来说，KMO检验系数分布在0到1之间，如果大于0.6，则认为样本符合数据结构的合理要求；而Bartlett球形检验的零假设是研究数据之间的相关矩阵是一个完美矩阵，即所有对角线的系数为1，非对角线系数为0，在完美矩阵的情况下，各变量之间没有相关关系，此时就不需要做主成分回归分析，所以希望Bartlett’s球形检验的结果拒绝零假设。而根据KMO和Bartlett球形检验结果（表5），本文所采用的数据在处理后适合做因子分析。

表5 KMO和Bartlett球形检验结果

3.5 因子分析

通过 SPSS 20 软 件对ZlnX1、ZlnX2、ZlnX3、ZlnX4、ZlnX5、ZlnX6、ZlnX7做因子分析，得到主成分特征根、方差贡献率和累计贡献率以及主成分得分矩阵结果如表6所示。根据总方差分解的结果显示，因子分析提取了2个主成分(特征根大于1)，它们的累积方差贡献率达到了85.910%，基本保留了原始指标的信息。因此，确定影响皖江经济带棉区棉花种植面积的公共因子数为2，分别设为F1、F2。通过主成分得分矩阵得出2个主成分表达式如下：F1=0.11ZlnX1＋0.13ZlnX2－0.48ZlnX3＋0.40ZlnX4－0.48ZlnX5＋0.48ZlnX6＋0.36ZlnX7；F2=0.49ZlnX1－0.63ZlnX2－0.13ZlnX3－0.39ZlnX4＋0.13ZlnX5＋0.09ZlnX6－0.40ZlnX7。将处理后的数据ZlnX1、ZlnX2、ZlnX3、ZlnX4、ZlnX5、ZlnX6、ZlnX7带入 2个主成分表达式可得到2个主成分F1、F2的数据。

3.6 回归分析

将处理后的数据ZlnY与主成分F1、F2进行回归分析，拟合结果如下：ZlnY=－0.565F1＋0.64F2。该方程R2等于0.931，拟合优度较好，F值等于17.706能通过显著性检验，Durbin-Watson检验值等于1.763，说明不存在自相关性。将F1、F2的表达式带入上述回归方程可以得到最终的回归方程：ZlnY=0.376ZlnX1－0.476ZlnX2＋0.186ZlnX3－0.476ZlnX4＋0.352ZlnX5－0.211ZlnX6－0.458Zl-nX7。该回归方程消除了多重共线性，并且通过了上述所有检验，因此更加准确。该方程表明对安徽省棉花种植面积的增加有积极作用的是X1(棉花单位面积产量)、X3(第一产业就业人数比)和X5(农业机械总动力)，回归系数分别是 0.376、0.186、0.352，说明棉花单位面积产量、第一产业就业人数比以及农业机械总动力每提高1%,棉花种植面积就会相应分别增加0.376%、0.186%和0.352%，此结果与定性分析结果一致。而对安徽省棉花种植面积的增加有抑制作用的是X2（玉米单位面积产量）、X4（农村替代性收入）、X6（化肥使用量）和X7（国外棉花进口量），回归系数分别－0.476、－0.476、－0.211、－0.458，说明玉米单位面积产量、农村替代性收入、化肥使用量和国外棉花进口量每提高1%，棉花种植面积相应就会减少 0.476%、0.476%、0.211%和0.458%，此结果与定性分析的结果也是相符的。

表6 总方差分解和主成分得分矩阵

4 结论及政策建议

综合上述定性分析和定量分析的结果来看，对皖江地区棉花种植面积的增加有积极作用的是棉花单位面积产量、第一产业就业人数比和农业机械总动力3个方面，其中棉花种植面积的变化对棉花单位面积产量和农业机械总动力的变动较为敏感。而玉米单位面积产量、农村替代性收入、化肥使用量和国外棉花进口量则对皖江地区棉花种植面积的增加起到了抑制作用，其中棉花种植面积的变动对玉米单位面积产量、农村替代性收入和国外棉花进口量的变动比较敏感。为此，结合上述分析和近年国家颁布的一系列政策，分别从积极因素和消极因素两方面提出扩大安徽省棉花种植面积的合理化建议：

从积极因素的角度出发，应把重点放在提高棉花生产科技水平和农业机械化水平。地理因素对棉花生产有很大影响，因此应选取适宜种植的地区，如皖江地区的安庆、铜陵等地，给予政策、资源的重点支持，尤其应考虑全国新兴纺织产业基地县、优质棉生产基地县、安徽省轻纺工业基地安庆市望江县。在推广应用农业科技上，机采棉的现代化、规模化、标准化和智能化，皖江地区应大力推广；并加大对棉农专业知识的培训，组织专家指导棉农选取适宜的种植品种，传授管理知识和技术。在棉农组织模式转变上，要贯彻落实《安徽省国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》和《安徽省农业现代化推进规划（2016－2020年）》，将推进农村供给侧结构性改革作为主线，加快转变农业发展方式，加快构建政策支持体系，引领多种形式的适度规模经营，引导新型农业经营主体健康发展，健全现代农业经营体系，推进农业现代化建设，以纺织工业和服装工业的需求为导向，积极引进龙头企业，积极推广“龙头企业+合作社+基地+农户”的组织模式。此外，大力培育现代农业产业化联合体，开展示范联合体创建，加强科技投入的力度，推广新的栽培技术，培育适应时代发展特色的新品种，并根据发展需要适当调整棉花的科研、生产、收购和加工等环节的思路，使棉花的品质达到纺织工业和服装工业的要求。

从消极因素的角度出发，应重点放在保障和提高植棉收益以及国内棉花竞争力。应根据2017年国家发改委、财政部颁布的《关于深化棉花目标价格改革的通知》，采用参照新疆棉花目标价格实施方案、“定额补贴”办法或“保险+期货”办法，按量按质进行差价补贴，通过补贴来保护皖江地区棉农利益，使其收益相对稳定，从而保护棉农的种植习惯和种植意愿。而要降低进口棉花对棉花种植面积的影响，最直接的方式就是采取提高棉花进口关税和进口棉花质量检测标准等贸易政策。