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    基于GM模型的四川糧食產(chǎn)量影響因素及“十四五”供需預(yù)測分析*

    2021-07-15 06:31:36胡雪冰陳文寬
    關(guān)鍵詞:播種面積十四五四川省

    胡雪冰,陳文寬

    (四川農(nóng)業(yè)大學(xué)管理學(xué)院,成都市,611130)

    0 引言

    盡管我國糧食連續(xù)多年豐產(chǎn),庫存充裕,價(jià)格穩(wěn)定,但供需結(jié)構(gòu)性矛盾突出、抗風(fēng)險(xiǎn)能力較弱、現(xiàn)代化發(fā)展水平較低等問題都有待解決,糧食安全形勢依然嚴(yán)峻。2020年4月,中共中央政治局召開會(huì)議提出“六保”的新任務(wù),其中糧食安全事關(guān)國家安全大局,處于基礎(chǔ)性、前提性地位。2018年,四川省水稻播種面積1 874 khm2,小麥播種面積635 khm2,同時(shí)創(chuàng)下了歷史新低。與2000年相比,水稻總產(chǎn)量下降了155.7萬t,小麥總產(chǎn)量下降了284.8萬t,糧食數(shù)量無法保持可控的安全態(tài)勢。四川省糧食生產(chǎn)分散小農(nóng)戶經(jīng)營占80%以上,比較效益低;土地規(guī)模經(jīng)營與農(nóng)地非農(nóng)化、非糧化并存,耕地資源急劇流失;糧食總產(chǎn)增長與品種結(jié)構(gòu)不平衡長期并存,省際間凈購進(jìn)量大??傮w上看四川省人口、耕地、糧食之間的矛盾不斷突出,糧食供求處于脆弱的緊平衡狀態(tài)。因此,研究四川省糧食生產(chǎn)的影響因素,對(duì)“十四五”期間糧食產(chǎn)量和需求量進(jìn)行預(yù)測具有一定的理論意義和實(shí)踐指導(dǎo)作用。

    解決好吃飯問題始終是治國理政的頭等大事,關(guān)于糧食產(chǎn)量影響因素及預(yù)測模型的研究一直是學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點(diǎn)。應(yīng)用較廣的糧食產(chǎn)量預(yù)測方法包括時(shí)間序列法[1-2]、回歸分析法[3]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4]、灰色模型[5]、組合模型[6-7]等。周介銘等[8]采用灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型預(yù)測了人口、耕地以及糧食的發(fā)展趨勢,研究發(fā)現(xiàn)到2026年四川省糧食產(chǎn)量逐年上升,但由于自然災(zāi)害發(fā)生頻繁,糧食產(chǎn)量具有很大的不穩(wěn)定性。黃彭等[9]根據(jù)2001—2015年四川糧食產(chǎn)量的歷史數(shù)據(jù),建立GM(1,1)模型預(yù)測了2016、2017、2018年的糧食產(chǎn)量,由此得出未來糧食產(chǎn)量將在波動(dòng)中增長。馬云倩等[10]采用LASSO-GM(1,N)組合模型預(yù)測顯示未來到2020年我國糧食產(chǎn)量處于穩(wěn)步增長的狀態(tài)。本文還要關(guān)注糧食供需平衡態(tài)勢方面的研究,李炳軍等[11]基于GM(1,N)模型對(duì)我國糧食結(jié)構(gòu)供需平衡進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)我國主要糧食的需求量和產(chǎn)量逐年持續(xù)增長,但供需依然存在較大缺口。唐華俊[12]研究發(fā)現(xiàn),我國糧食產(chǎn)需狀況總體呈波動(dòng)起伏狀態(tài)且基本能夠滿足自給。謝高地等[13]分析了新時(shí)期(2015—2050年)糧食供需狀況,結(jié)果表明我國糧食安全保障程度為110.88%~117.49%,其中口糧安全保障程度為158.57%~168.02%,飼料糧安全保障程度為79.41%~84.15%。四川是西部地區(qū)唯一的產(chǎn)糧大省,在全國保糧食安全的發(fā)展大局中具有重要地位,然而學(xué)術(shù)界對(duì)四川省糧食產(chǎn)量預(yù)測的研究寥寥可數(shù)。因此,本文應(yīng)用了2000—2018年四川省的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),對(duì)糧食產(chǎn)量的10個(gè)影響因素進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析,選擇關(guān)聯(lián)度排序前五的主要影響因素作為變量構(gòu)建GM(1,N)預(yù)測模型,預(yù)測2021—2025年的糧食產(chǎn)量發(fā)展變化趨勢。同樣對(duì)糧食需求的變化趨勢進(jìn)行了預(yù)測,從供給與需求兩個(gè)維度測算四川糧食安全程度。

    1 四川省糧食產(chǎn)量影響因素分析

    1.1 灰色關(guān)聯(lián)分析模型

    灰色關(guān)聯(lián)分析不需要樣本數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布或是線性關(guān)系,對(duì)于分析糧食產(chǎn)量影響因素具有明顯的優(yōu)勢。在系統(tǒng)發(fā)展過程中,若兩個(gè)因素關(guān)聯(lián)程度較高,則二者序列曲線的幾何形狀具有相似性。計(jì)算步驟如下。

    1) 確定參考數(shù)列和比較數(shù)列。反映系統(tǒng)行為特征的數(shù)據(jù)序列是參考數(shù)列:Y=Y(k)∣k=1,2…n;影響系統(tǒng)行為的因素組成的數(shù)據(jù)序列是比較數(shù)列:Xi=Xi(k)∣k=1,2…n;i=1,2…m。其中Y表示糧食產(chǎn)量,Xi表示影響糧食產(chǎn)量的多個(gè)因素。

    2) 對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理,求初值像,其中d1為初值化算子。

    (1)

    3) 求差序列。

    Δi(k)=|Y(k)-Xi(k)|

    (2)

    4) 計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度。

    (3)

    (4)

    式中:ρ——分辨系數(shù),取值范圍在[0,1]之間,通常ρ=0.5;

    ξi——關(guān)聯(lián)系數(shù);

    ri——關(guān)聯(lián)度。

    對(duì)每個(gè)因素的關(guān)聯(lián)度大小進(jìn)行排序,剔除關(guān)聯(lián)度較小的影響因素,可以提高預(yù)測的精度和科學(xué)性。

    1.2 變量選取及數(shù)據(jù)來源

    本研究數(shù)據(jù)均來源于《四川省統(tǒng)計(jì)年鑒》,樣本區(qū)間為2000—2018年(表1)。

    表1 2000—2018年糧食產(chǎn)量影響因素Tab. 1 Influencing factors of grain production from 2000 to 2018

    結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)[14-15],從自然條件、科技因素、經(jīng)濟(jì)因素和政治因素四個(gè)方面系統(tǒng)分析糧食產(chǎn)量的發(fā)展變化。自然條件中最關(guān)鍵的因素是土地的投入,即糧食播種面積。受災(zāi)面積與成災(zāi)面積對(duì)糧食產(chǎn)量有一定的影響,由于我國糧食總產(chǎn)量基數(shù)較大、抗災(zāi)能力整體較強(qiáng),因此自然災(zāi)害對(duì)我國糧食總產(chǎn)量的影響不起決定性作用??萍家蛩氐暮w范圍較廣,通常指良種、農(nóng)膜、化肥、農(nóng)藥、農(nóng)業(yè)機(jī)械、灌溉條件、栽培技術(shù)等的使用。經(jīng)濟(jì)因素包含農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料、資金、市場、勞動(dòng)力等,其中勞動(dòng)力數(shù)量的增加和勞動(dòng)力素質(zhì)的提高都對(duì)糧食生產(chǎn)有一定的貢獻(xiàn)。政治因素包含政策導(dǎo)向、教育宣傳、產(chǎn)業(yè)扶持和價(jià)格支持制度等。財(cái)政支農(nóng)對(duì)糧食播種面積的增加和糧食單產(chǎn)的提高均起到了顯著作用。根據(jù)四川省糧食生產(chǎn)的實(shí)際情況,本文選擇糧食播種面積X1、谷物單位面積產(chǎn)量X2、未成災(zāi)比重X3、農(nóng)村用電量X4、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力X5、化肥施用量X6、有效灌溉面積X7、第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)X8、農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資額X9、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)X10等10個(gè)影響因素作為解釋變量。

    1.3 糧食產(chǎn)量影響因素灰色關(guān)聯(lián)分析

    以四川省糧食產(chǎn)量(Y)為參考列,以變量X1~X10為比較列,計(jì)算2000—2018年糧食產(chǎn)量及其主要影響因素之間的灰色關(guān)聯(lián)度,結(jié)果見表2。可以看出,各影響因素關(guān)聯(lián)度排序?yàn)閄1>X2>X8>X7>X10>X6>X3>X4>X5>X9。排名第一的是糧食播種面積,關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.998 7,說明糧食播種面積的多少對(duì)糧食產(chǎn)量具有顯著影響。近年來,隨著城鄉(xiāng)建設(shè)用地對(duì)耕地資源的占用以及經(jīng)濟(jì)作物播種面積的大幅增加,糧食播種面積陷入了不斷被擠壓的尷尬境地。據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,2000—2018年,四川省糧食播種面積從6 854 khm2下降到6 266 khm2,年均減少31 khm2。地方政府在調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的過程中,只顧發(fā)展蔬菜、水果、茶葉等高效益產(chǎn)業(yè),忽視了糧食生產(chǎn)的主體地位。谷物單位面積產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.996 5,這一因素的背后體現(xiàn)了新品種、新科技的應(yīng)用。實(shí)踐證明,品種更新?lián)Q代是提高糧食產(chǎn)量、促進(jìn)糧食生產(chǎn)上新臺(tái)階的最經(jīng)濟(jì)有效的措施。2000—2018年,四川省谷物單位面積產(chǎn)量從5 442.86 kg增至6 319.72 kg,年均增加46.2 kg,增產(chǎn)潛力還很大。第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)的關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.996,與糧食產(chǎn)量之間有著密切的聯(lián)系。農(nóng)村勞動(dòng)力減少是城鎮(zhèn)化的必然結(jié)果。2000—2018年,四川省城鎮(zhèn)化率從26.6%上升到52.29%,年均增加1.35個(gè)百分點(diǎn)。而第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)從2 643.35萬人下降到 1 752.3 萬人,年均減少46.9萬人,降幅33.7%。當(dāng)前農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力資源呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)性短缺的局面,不利于糧食的持續(xù)增產(chǎn)。有效灌溉面積的關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.995 7,說明有效灌溉面積的大小可以衡量糧食生產(chǎn)的穩(wěn)定程度。灌溉可以調(diào)節(jié)土地的溫度和土壤的養(yǎng)分,提高土地生產(chǎn)率?!笆濉逼陂g四川大力推進(jìn)高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè),同時(shí)進(jìn)行了小型農(nóng)田水利、小流域治理、節(jié)水灌溉等工程的建設(shè),大力推廣節(jié)水灌溉技術(shù),提升水資源利用效率,使有效灌溉面積有了大幅度的增加。2000—2018年,四川省有效灌溉面積從2 469 khm2增至 2 933 khm2,年均增加24.4 khm2。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)的關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.994 7,關(guān)聯(lián)序排名第五位。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)反映了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中投入物質(zhì)資料價(jià)格的變動(dòng)狀況,當(dāng)生產(chǎn)資料成本較大時(shí),會(huì)降低農(nóng)民的種植積極性,不利于糧食產(chǎn)量的提高。2016—2018年,四川省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)為103.7、99.8、101.8,波動(dòng)較為平緩。化肥施用量的關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.993 9,關(guān)聯(lián)序排名第六。隨著土壤肥力的下降,人類對(duì)化肥越來越依賴,糧食產(chǎn)量得到了很大的提高,但品質(zhì)卻在下降。2000—2018年,四川省化肥施用量從212.6萬t增至235.2萬t。未成災(zāi)比重關(guān)聯(lián)序排名為第七位,相比其他因素,自然災(zāi)害與四川省糧食產(chǎn)量關(guān)聯(lián)度處于較低水平。關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.983 4的原因可能是四川省旱澇災(zāi)害頻繁,且程度較重,波及范圍較廣,與其他省份相比,自然災(zāi)害對(duì)四川省糧食產(chǎn)量影響更大。農(nóng)村用電量和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力關(guān)聯(lián)序排名第八、九位,與糧食產(chǎn)量關(guān)聯(lián)度較小。2000—2018年,四川省農(nóng)村用電量從82.8億kWh增至198.6億kWh,增幅139.9%。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力從1 680.11萬kW增至4 603.88萬kW,增幅174.02%。四川省地貌條件復(fù)雜,多山地丘陵,不利于大規(guī)模機(jī)械化生產(chǎn),與東北地區(qū)相比,機(jī)械化水平對(duì)糧食產(chǎn)量影響的程度較弱。農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資額的關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.729 5,排名最末位。2000—2018年,四川省農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資額從20.38萬元增至1 281.2萬元,年均增加66.36萬元。然而總體來說,農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)地位仍然被有意無意地忽視,農(nóng)業(yè)投資占總投資的比重一直呈下降趨勢。2018年,四川省第二產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資額為9 943.54萬元,第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資額為17 644.28萬元,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資額。農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)的投資具有滯后效應(yīng)的特性,短時(shí)間內(nèi)很難看到成效,當(dāng)投資達(dá)到一定年限后,才會(huì)發(fā)揮出對(duì)糧食增產(chǎn)的促進(jìn)作用。目前地方政府發(fā)展農(nóng)業(yè)越來越偏離糧食生產(chǎn)這一重心,大量的財(cái)政資金和工商資本投入到了經(jīng)濟(jì)作物上,以水果、蔬菜、茶葉等為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的農(nóng)業(yè)園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施完善,信息化、現(xiàn)代化水平高,而一些糧油基地的設(shè)施建設(shè)卻處于較原始的狀態(tài)。

    表2 四川省糧食產(chǎn)量影響因素灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)排序Tab. 2 Ranking of the gray correlation coefficients of the influencing factors of grain output in Sichuan Province

    2 四川糧食供給與需求的演變趨勢預(yù)測

    2.1 GM(1,N)模型

    由于糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出非線性特征,因此采用非線性灰色模型GM(1,N)進(jìn)行預(yù)測具有很好的適應(yīng)性?;疑A(yù)測模型的基本原理是將隨機(jī)無規(guī)律的原始數(shù)據(jù)看成是一組連續(xù)變化的數(shù)列,通過累加或累減的方式,弱化未知因素,強(qiáng)化已知因素的影響程度,構(gòu)建一個(gè)以時(shí)間為變量的連續(xù)微分方程,確定方程中的參數(shù),進(jìn)而得到預(yù)測結(jié)果。建模過程如下。

    i=1,2,…,n

    (5)

    2) 建立微分方程。

    (6)

    3) 用最小二乘法求待定參數(shù)u=(BTB)-1BY。

    4) 求GM(1,N)的時(shí)間響應(yīng)函數(shù),并累減還原預(yù)測值。

    (7)

    2.2 糧食產(chǎn)量變化趨勢預(yù)測

    通過灰色關(guān)聯(lián)分析模型對(duì)變量進(jìn)行篩選,最終確定排名前五的糧食播種面積(X1)、谷物單位面積產(chǎn)量(X2)、第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)(X8)、有效灌溉面積(X7)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)(X10)進(jìn)入預(yù)測模型。

    通過DPS軟件得到GM(1,5)的方程

    0.700 34X8-0.921 85X7+

    13.292 97X10)e(-1.904 29t)-0.754 04X1+

    0.605 1X2+0.700 34X8+0.921 85X7-

    13.292 97X10

    (8)

    得到預(yù)測平均相對(duì)誤差為2.91%,預(yù)測精度較高。關(guān)聯(lián)度為0.65,通過關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)。圖1是樣本的擬合效果圖。從圖1可以看出,GM(1,5)模型的擬合數(shù)據(jù)與真實(shí)值基本吻合,再次表明擬合效果較好。該模型構(gòu)建良好,演示了2000—2018年四川省糧食產(chǎn)量的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律,可以用于糧食產(chǎn)量的未來預(yù)測。

    圖1 GM(1,5)樣本擬合效果圖

    為了預(yù)測“十四五”期間四川省的糧食產(chǎn)量,首先需要對(duì)輸入因子X1、X2、X8、X7、X10的未來數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,采用GM(1,1)模型對(duì)各輸入因子進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)GM(1,N)預(yù)測結(jié)果,2019年糧食產(chǎn)量為3 486.65萬t,接近真實(shí)值3 498.5萬t,驗(yàn)證了預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。2021—2025年,四川省糧食播種面積從6 190 khm2下降至6 146 khm2,年均減少8.8 khm2;谷物單位面積產(chǎn)量從6 578.25 kg增至6 969.30 kg,年均增加78.21 kg;第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)從1 620.63萬人下降至1 474.18萬人,年均減少29.29萬人;有效灌溉面積從2 892.4 khm2增至3 001.4 khm2,年均增加21.8 khm2;農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)從102.3%降至101.6%,年均下降0.14%?!笆奈濉逼陂g糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)逐年增長的趨勢,但增長速度較緩慢。預(yù)計(jì)2021—2025年,糧食產(chǎn)量將從3 555.51萬t增至3 712.24萬t,年均增加31.35萬t,增幅4.41%。

    表3 糧食產(chǎn)量 GM(1,5)及各輸入因子GM(1,1)預(yù)測值Tab. 3 Grain production GM (1, 5) and the predicted value of each input factor GM (1, 1)

    2.3 糧食需求變化趨勢預(yù)測

    糧食消費(fèi)需求一般分為四大用途,分別是口糧、飼料用糧、種子用糧和工業(yè)用糧。由于統(tǒng)計(jì)資料中無法查詢到準(zhǔn)確的各類用糧數(shù)值,因此采用推算法計(jì)算。由于《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》從2014年開始統(tǒng)計(jì)全體居民人均糧食消費(fèi)量這一指標(biāo),因此選取2014—2018年的數(shù)據(jù)。

    口糧用統(tǒng)計(jì)年鑒上的全體居民人均糧食消費(fèi)量乘以年末常住人口數(shù)的方法測算。官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)沒有考慮居民在外用餐消費(fèi)的糧食,假設(shè)城鎮(zhèn)居民在外消費(fèi)比例為12%,農(nóng)村居民在外消費(fèi)比例為4%,取平均值8%,因此全體居民實(shí)際糧食消費(fèi)量應(yīng)乘以108%。本文借鑒參考文獻(xiàn)[15]研究中的主要食品糧食轉(zhuǎn)化率標(biāo)準(zhǔn),按以下標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算:豬肉1∶4.3、牛肉1∶3.6、羊肉1∶2.7、禽肉1∶2.7、蛋類1∶2.7、奶類1∶0.5、水產(chǎn)品1∶0.4。由于食用植物油榨油后的粕渣主要作為飼料進(jìn)入畜牧飼養(yǎng)行業(yè),食用油的糧食轉(zhuǎn)換率按照 1∶1 折算。依據(jù)辛良杰等[16]的研究,豬肉產(chǎn)量在統(tǒng)計(jì)過程中水分較大,因此實(shí)際豬肉產(chǎn)量按照80%比例進(jìn)行折算。飼料中飼料糧所占比例為70%,因此實(shí)際飼料用糧數(shù)量應(yīng)再乘以70%。參考孫寶民[6]的研究,種子用糧按照稻谷75 kg/hm2、小麥150 kg/hm2、玉米75 kg/hm2、豆類75 kg/hm2,薯類225 kg/hm2的比例計(jì)算。工業(yè)用糧是指供應(yīng)工業(yè)用作原料或輔助材料的糧食,主要用于生產(chǎn)酒精、醫(yī)藥、漿紗、淀粉、飴糖等。工業(yè)用糧中占據(jù)主要消費(fèi)的用途是酒類生產(chǎn),因此統(tǒng)計(jì)白酒和啤酒產(chǎn)量,按照白酒1∶3、啤酒1∶0.2的比例進(jìn)行折算??紤]到中國糧食在烘干、儲(chǔ)存、加工、運(yùn)輸環(huán)節(jié)中的自然損耗,按照2%的比例計(jì)算。計(jì)算出的糧食消費(fèi)量如表4所示。

    表4 2014—2018年四川糧食需求量測算表Tab. 4 2014—2018 Sichuan grain demand calculation table

    四川作為糧食加工轉(zhuǎn)化大省,除保障口糧之外,對(duì)飼料用糧和工業(yè)用糧的需求量巨大。2018年,口糧、飼料糧、種子糧、工業(yè)用糧所占比例分別為29.93%、41.53%、1.58%、25.37%。2014—2018年,四川省直接消費(fèi)的口糧數(shù)量減少,原因在于居民膳食結(jié)構(gòu)向小康水平過渡,動(dòng)物性食品消費(fèi)量明顯增加。飼料糧的需求量總體呈現(xiàn)下降趨勢,主要原因是受到豬周期、禁養(yǎng)限養(yǎng)、非洲豬瘟疫情等多因素的影響,豬肉減產(chǎn)明顯。四川白酒產(chǎn)量和銷售額全國占比40%以上,位居全國第一,但工業(yè)用糧的消費(fèi)需求并未顯著增長,而是小范圍內(nèi)波動(dòng),原因可能是因?yàn)榘拙飘a(chǎn)業(yè)面臨結(jié)構(gòu)性調(diào)整,呈現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展趨勢,白酒產(chǎn)量由快速增長轉(zhuǎn)為緩慢增長。整體來看,口糧和飼料糧需求下降,工業(yè)用糧需求微幅波動(dòng),糧食總需求隨之呈現(xiàn)緩慢下降的階段性特征。

    采用GM(1,1)模型對(duì)2021—2025年的口糧、飼料糧、種子糧、工業(yè)用糧的消費(fèi)量進(jìn)行預(yù)測,再計(jì)算糧食損耗和糧食總需求量。根據(jù)模型預(yù)測結(jié)果(表5),2019年四川省糧食需求量為4 379.13萬t,與真實(shí)值4 318.03萬t較為接近。預(yù)計(jì)2021—2025年,四川省糧食需求量從 4 379.13 萬t下降至3 999.72萬t,年均減少75.88萬t,降幅8.66%。

    表5 2019—2025年四川糧食需求量預(yù)測結(jié)果Tab. 5 Forecast results of Sichuan grain demand from 2019 to 2025

    2.4 “十四五”四川糧食安全的形勢判斷

    產(chǎn)需平衡情況是糧食安全的重要判斷標(biāo)準(zhǔn),本文建立“糧食安全度”的公式如式(9)所示。

    (9)

    綜合表3、表5的預(yù)測,“十四五”期間四川省糧食產(chǎn)量維持在3 500萬~3 800萬t的水平,而全體居民的糧食消費(fèi)量在3 900萬~4 300萬t之間。據(jù)表6的預(yù)測,2021—2025年,四川省糧食安全度只有83.69%~92.81%,保障程度不足。糧食產(chǎn)需存在較大缺口,仍然需要從外省調(diào)入糧食,省間凈購進(jìn)量大。

    表6 2019—2025年糧食安全度Tab. 6 2019—2025 food security degree

    3 結(jié)論與政策建議

    3.1 研究結(jié)論

    1) 通過灰色關(guān)聯(lián)分析模型,可以發(fā)現(xiàn)影響糧食產(chǎn)量最首要且直接的因素是糧食播種面積。其次,谷物單位面積產(chǎn)量和第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)與糧食產(chǎn)量的關(guān)聯(lián)度也很高,分別為0.996 5和0.996 0。

    2) 農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資額與糧食產(chǎn)量關(guān)聯(lián)度較低,為0.729 5。原因在于農(nóng)業(yè)投資體量偏小,投資不足問題突出,2018年四川省農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資額占全部固定資產(chǎn)投資額的比重只有4.44%。政府和企業(yè)大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)作物種植和畜禽養(yǎng)殖,對(duì)于糧食生產(chǎn)的固定資產(chǎn)投資更是不能滿足實(shí)際需求,制約了糧食產(chǎn)量的提高。

    3) 根據(jù)GM模型預(yù)測結(jié)果,2021—2025年四川省糧食播種面積、第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)都呈現(xiàn)下降趨勢,谷物單位面積產(chǎn)量和有效灌溉面積呈現(xiàn)上升趨勢。

    4) “十四五”期間,四川省糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)緩慢上升趨勢,糧食需求量呈現(xiàn)小幅度下降趨勢,到2025年產(chǎn)需缺口約為287.48萬t。糧食安全度從83.69%增至92.81%,年均增加1.82%。這說明一段時(shí)期內(nèi)糧食供需存在缺口,但糧食安全的形勢有所好轉(zhuǎn)。

    3.2 政策建議

    1) 確保糧食生產(chǎn)的主體地位。當(dāng)前四川省農(nóng)田非農(nóng)化、非糧化現(xiàn)象嚴(yán)重,糧食播種面積呈現(xiàn)連續(xù)下降趨勢,而未來糧食需求將呈現(xiàn)上升趨勢,人們對(duì)糧食品質(zhì)的要求也會(huì)越來越高。隨著糧食加工轉(zhuǎn)換能力的提升,缺口會(huì)愈發(fā)增大,結(jié)構(gòu)性矛盾會(huì)更加凸顯。堅(jiān)持四川人的飯碗主要裝四川的口糧,各級(jí)政府部門應(yīng)該緊抓糧食生產(chǎn)工作不放松,守住基本農(nóng)田紅線,遏制耕地“變性”行為,不可以借發(fā)展現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)、特色產(chǎn)業(yè)、生態(tài)產(chǎn)業(yè)的名義,大肆擴(kuò)張高效經(jīng)濟(jì)作物的種植面積。應(yīng)該像保護(hù)大熊貓一樣保護(hù)耕地,市縣鄉(xiāng)村四級(jí)聯(lián)動(dòng)執(zhí)法,嚴(yán)厲打擊工商資本占用耕地進(jìn)行房地產(chǎn)開發(fā)、投機(jī)非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的行為。對(duì)基本農(nóng)田及糧食生產(chǎn)功能區(qū)非糧化種植現(xiàn)狀展開“地毯式”排查,抓好非糧清退工作,逐步恢復(fù)農(nóng)田種糧屬性。

    2) 強(qiáng)化財(cái)政投入支持高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)。農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資額和有效灌溉面積的增加,有利于糧食產(chǎn)量的提高。因此,要構(gòu)建糧食增產(chǎn)財(cái)政保障機(jī)制,加大對(duì)產(chǎn)糧大縣和種糧大戶的獎(jiǎng)補(bǔ)力度,著力改善農(nóng)田基本條件。到2022年,四川省要實(shí)現(xiàn)建成3 300 khm2高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田的目標(biāo)任務(wù),穩(wěn)定保障全省糧食產(chǎn)量超過3 500萬t。建立省、市、縣三級(jí)分擔(dān)機(jī)制,保證高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)的財(cái)政資金投入不低于45 000元/hm2。拓寬融資渠道,采取投資補(bǔ)助、財(cái)政貼息、以獎(jiǎng)代補(bǔ)、政府與社會(huì)資本合作等多樣化方式支持高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)。規(guī)劃建設(shè)糧油現(xiàn)代農(nóng)業(yè)園區(qū),配套病蟲害、自然災(zāi)害遠(yuǎn)程監(jiān)測的信息化、智能化設(shè)備,完善提升烘干、倉儲(chǔ)、物流和農(nóng)機(jī)、農(nóng)技等服務(wù)功能。區(qū)域化、規(guī)?;?、集約化開展高效節(jié)水灌溉示范區(qū)創(chuàng)建,提高農(nóng)業(yè)用水效率,提高農(nóng)田產(chǎn)出水平。

    3) 推動(dòng)糧食產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。積極發(fā)展和推廣優(yōu)質(zhì)稻品種,引導(dǎo)農(nóng)民調(diào)整種植結(jié)構(gòu),擴(kuò)大優(yōu)質(zhì)稻的播種面積。在全面推進(jìn)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)的戰(zhàn)略背景下,帶動(dòng)沿線、沿江、沿界農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素高效集聚,合力推進(jìn)川渝兩地現(xiàn)代高效特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)帶建設(shè)。引進(jìn)大型糧油企業(yè),大力建設(shè)優(yōu)質(zhì)糧油基地,著力構(gòu)建聯(lián)系緊密、特色鮮明的嘉陵江流域糧油產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈,打造實(shí)力強(qiáng)勁、規(guī)模效益明顯的產(chǎn)業(yè)集群。以綠色優(yōu)質(zhì)為導(dǎo)向,創(chuàng)建一批地方特色糧油品牌,增加中高端產(chǎn)品供給,滿足人民群眾對(duì)糧食“優(yōu)質(zhì)、綠色、多樣、營養(yǎng)、健康”的新要求,從“吃得飽”到“吃得好”。延伸糧食產(chǎn)業(yè)鏈,提升價(jià)值鏈,鼓勵(lì)企業(yè)在糧食種植、加工環(huán)節(jié)與農(nóng)耕體驗(yàn)、旅游休閑、文化教育、健康養(yǎng)生等領(lǐng)域深度融合,推進(jìn)一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。

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