導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫好一篇農(nóng)業(yè)生產(chǎn)諺語(yǔ)，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

秧田要淺，大田要深。

耕地莫粗糙，四周要犁到。

做地不做邊，少了一大片。

做田不做角，邊做會(huì)邊縮。

會(huì)犁地一根線，不會(huì)掣地蛇抱蛋。

多耙一遍地，等于多降一次雨。三犁九耙，遲雨不怕。

泥隔三分肥，下水根落泥。

耙田耙得好，栽禾不長(zhǎng)草。

犁多止漏，耙多死草。

地耙三遍，好似散糞蛋。

一犁三耙，不是瞎話；光犁不耙，枉打一夏。、干耕干耙，濕耕濕耙；光耕不耙，種不上莊稼。秋前不打田，秋后叫皇天。

開荒三年丟，梯田百年收。

田改地，有一季；地改田，有一年。

種莊稼，不用巧，溝邊地邊打整好。

不看氣候和土質(zhì)，莊稼一定受損失?！?/p>

粘土是冷土，沙土是暖土，壤土是肥土。

白土地里看苗，黑土地里吃飯。堿土壓沙土，保苗不用補(bǔ)。

河沙壓堿土，一畝頂五畝。

黃土配沙田，一年頂兩年。

田泥上山金不換，土泥下田收萬(wàn)石。薄地上熟土，一畝頂兩畝。

上流亂開荒，下流要遭殃。

山上開荒，山下沖光。

山地開荒，平地遭殃。

水土不出田，糧食吃不完。

水土不下山，莊稼定增產(chǎn)。

土是本，水是命，肥是勁。

舍得鹽，下得醬；舍得肥，谷子強(qiáng)。田里無(wú)神無(wú)鬼，全靠肥料土水。

種地?zé)o巧，糞灌尿泡。

秋天翻地如水澆，開春無(wú)雨也抓苗。秋季早犁田，工夫在隔年。

秋耕只一遍，保頂春耕三四遍。

秋耕要早，春耕要遲。

秋耕沒(méi)有早，耕得深了長(zhǎng)麥好。

秋天劃破皮，賽過(guò)春天犁三犁。秋后耕下地，春天好拿苗。

秋后不耕地，來(lái)年蟲子多。

十月耕地如蓋被，莊稼要收成，土地要冬耕。

冬耕耕得深，莊稼肯生根。

犁田過(guò)冬，有如放糞壅。

冬天多刨地，春天苗子齊。

冬耕犁頭小，來(lái)年少長(zhǎng)草。

田不翻冬，來(lái)年草兇。

人不吃飯要餓死，莊稼無(wú)肥要枯死。人勤地不懶，肥多菜不黃。

蓄好一塘水，長(zhǎng)好一倉(cāng)谷。

塘內(nèi)無(wú)水，倉(cāng)里無(wú)米。

天上望一望，不如地下修堰塘。

大雪紛紛是旱年，造塘修倉(cāng)莫再閑。

立了秋，雨水收，有塘有壩趕快修。

十一二月不修塘，五、六、八月要喊娘。冬土如鐵，修塘不漏。

冬春挖渠修塘，夏秋莊稼有望。

缺口不管好，有水也要跑。

種地莫懶，坡地要砌坎。

多打一道埂，多吃一張餅。

一畝地三道堰，該收八斗打一石。山地不打堰，餓死莊稼漢。

見糞不親窮斷筋。

肥料生來(lái)到處有，只怕懶漢不動(dòng)手。挖不盡的土，積不完的肥。

做田無(wú)糞，瞎子無(wú)棍。

肥料不下，稻子不大。

人把地肥，地把人肥。

田里不上糞，吃飯要斷頓。

積肥如積糧，糧在肥中藏。

要問(wèn)糧食是多少，先看糞肥堆大小。

門前沒(méi)糞三大堆，長(zhǎng)好莊稼是胡吹。

農(nóng)民看糞堆，商人看貨堆。

今年糞比堆，來(lái)年糧比堆。

伏天能積三圈肥，明年小春收滿囤。

今年糞滿缸，明年谷滿倉(cāng)。

今冬積下來(lái)年糞，莫等春耕忙一陣。

有田無(wú)塘，等于娃兒無(wú)娘。

塘修一口，魚米都有。

田水保栽，塘水保苗。

閑時(shí)積肥忙時(shí)用，渴了挖井來(lái)不及。要想吃個(gè)香的，就得拾個(gè)臟的。趁空多撿糞，時(shí)雨快耕田。

積肥沒(méi)巧，腿勤就好。

南跑北奔，趕不上抓草拾糞。

趕集上店，不如拾糞墊圈。

村前村后走一圈，隨手拈來(lái)都是肥。攢糞就靠零工夫，清晨傍晚別耽誤。早起拾糞，收成加半。

天天起得早，糞多莊稼好。

早起三朝當(dāng)一天，撿回狗糞好肥田。

出門不離糞擔(dān)子，莊稼長(zhǎng)成蒜辮子。

拾驢屎，瞅上坡；拾牛屎，瞅草窩；拾人屎，背道角；拾狗屎，岔道豁。

農(nóng)閑修壩堰，冬天不缺飯。

正月修好堰，四季不受早。

旱地要打溝，水田要平丘。

天晴不開溝，雨落遍地流。

河溝挖得好，田地淹不了。

田邊開條流水溝，荒年也有七成收。

山洪暴發(fā)沖一片，修溝打壩一條線。

溝渠縱橫水長(zhǎng)流，百日無(wú)雨也豐收。

河渠組成網(wǎng)，氣死老龍王。

開渠挖江，氣死龍王。

種不好莊稼一年窮，修不好水利一輩子窮。

崗地挖河防天旱，湖地挖河防水災(zāi)。

肥料農(nóng)家寶，吃飯隔年找。

篇2

不怕沒(méi)有油，就怕丟地頭。

天旱播種宜深，逢雨播種宜淺。

田等秧，谷滿倉(cāng)，秧等田，過(guò)荒年。

好地種棉花，壞地種芝麻。

麥種深，谷種淺，蕎麥芝麻蓋半臉。

沙土花生粘土麥。

春不種，夏不收，秋不種，春不結(jié)。

存種不忙，秋天無(wú)糧。

春天看干勁兒，秋后看谷穗兒。

春天干得強(qiáng)，秋后有余糧，春天多刨點(diǎn)，秋后多收點(diǎn)。

春種深，夏種淺。

厚蓋谷子薄蓋麻，不薄不厚把麥壓。種田要搶先，收割要搶天。

栽禾趕時(shí)，割禾趕天。

三年兩頭倒，地肥產(chǎn)量高。

玉米帶大豆，十年九不漏。

豆麥輪流種，十年九不空。

豆茬種谷，必定有福。

兩壟高粱一壟豆，，高矮作物雙豐收。

谷怕重茬，瓜怕頂茬。

輪作倒茬不用問(wèn)，強(qiáng)如年年鋪底糞。

茬口換好，米面吃飽;茬口不換，豐年變歉。種地不倒茬，十年九抓瞎。

種地要巧，三年一倒。

換茬不換土，一畝頂兩畝。

耕地勤換種，糧倉(cāng)關(guān)不攏。

旱天多耙，出苗沒(méi)差。

要想莊稼收成好，三犁三耙不可少。

春天創(chuàng)一^遍，秋后多一‘石。

春天人哄地，秋后地哄人。

種地不用問(wèn)，精耕多上糞。

秋天深翻田，豐收在來(lái)年。

秋耕深一寸，頂上一茬糞。

秋耕深，春耕淺，旱澇都保險(xiǎn)。

秋天不翻，來(lái)年草灘。

秋后耕下地，來(lái)年苗得利。

篇3

關(guān)鍵詞：財(cái)政支農(nóng)支出；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值；面板數(shù)據(jù)

中圖分類號(hào)：F303 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1005-913X（2015）05-0149-02

一直以來(lái)，我國(guó)政府對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展極為重視。云南省作為農(nóng)業(yè)大省，其農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)達(dá)程度直接影響到云南人民的生活水平。由于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的特殊性使得其對(duì)財(cái)政支出的需求增大，2003-2012年十年間用于農(nóng)業(yè)發(fā)展的平均財(cái)政支出為5 870.73億元。財(cái)政支農(nóng)是國(guó)家保護(hù)農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要手段之一，而國(guó)家財(cái)政支農(nóng)政策能否在地區(qū)得到確切的落實(shí)、能否有效地促進(jìn)區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展，具有重要的理論與實(shí)踐意義。

一、文獻(xiàn)回顧

在國(guó)外，Afnoso和Fernandes（2005）使用DEA方法計(jì)算葡萄牙各地區(qū)公共支出的相對(duì)效率值，結(jié)果表明大部分地方政府財(cái)政效率提升空間較大。[1]David和Annette（2010）采用DEA方法對(duì)114個(gè)國(guó)家1980-2004年的公共支出效率進(jìn)行了測(cè)試和影響因素分析，從整體上研究地方政府的公共支出效率，得出了相似結(jié)論。[2]

在國(guó)內(nèi)，鐘德仁、劉朝臣（2011）根據(jù)1995-2006年的數(shù)據(jù)，通過(guò)計(jì)量分析得出財(cái)政支農(nóng)資金對(duì)于農(nóng)民純收入的影響，提出解決“三農(nóng)”問(wèn)題需要增加支農(nóng)資金總額。[3]黃黎平（2013）基于1998-2011年的相應(yīng)指標(biāo)，分析指出增加資金額度能夠更好的推動(dòng)農(nóng)業(yè)發(fā)展。[4]余凌（2012）通過(guò)湖北省1996年-2010年的數(shù)據(jù)分析得出了財(cái)政支農(nóng)資金對(duì)湖北省農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的影響并不顯著的結(jié)論。[5]

國(guó)內(nèi)的研究在財(cái)政支農(nóng)資金等因素對(duì)地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響上出現(xiàn)了一定的矛盾，可能原因是各省份的財(cái)政支農(nóng)資金規(guī)模和結(jié)構(gòu)不同。因此，根據(jù)各省的數(shù)據(jù)來(lái)研究其財(cái)政支農(nóng)對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響具有現(xiàn)實(shí)意義。

二、云南農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和財(cái)政支農(nóng)狀況及數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）研究區(qū)域概況

云南地處我國(guó)西南地區(qū)，工商業(yè)發(fā)展水平較低，對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)較為依賴。自改革開放以來(lái)，云南農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)較快，財(cái)政支農(nóng)的力度也相應(yīng)增大。本文選取2003-2012年的數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，研究云南財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)于農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的影響。

2007年至2012年，云南省支農(nóng)支出從127.6億元增長(zhǎng)至518.6億元，實(shí)現(xiàn)了4倍增長(zhǎng)（不核算價(jià)格因素），同期農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值從1 331.7億元增長(zhǎng)到2 680.22億元（不考慮價(jià)格因素），這期間每年的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值雖然增長(zhǎng)幅度不一，都處于增長(zhǎng)狀態(tài)，同期財(cái)政支農(nóng)支出也在不斷增加。同時(shí)，云南支農(nóng)財(cái)政支出占云南財(cái)政總支出的比例也在增加。2007年，云南財(cái)政支農(nóng)支出占中財(cái)政支出的11.24%，2008年該比例變?yōu)?2.08%。直至2010年，財(cái)政支農(nóng)支出占總財(cái)政支出的比重高達(dá)14.32%。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文中所涉及的各市數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2003-2012年《云南省統(tǒng)計(jì)年鑒》和2003-2012年云南省各市統(tǒng)計(jì)年鑒。其中Y表示當(dāng)年價(jià)格的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值，L表示當(dāng)年農(nóng)村就業(yè)人數(shù)，E表示當(dāng)年農(nóng)村用電量，M表示當(dāng)年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中間消耗量，S表示當(dāng)年有效灌溉面積，A表示當(dāng)年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值指數(shù)，F(xiàn)表示各地區(qū)當(dāng)年財(cái)政支農(nóng)支出。

三、財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)影響的實(shí)證研究

（一）模型建立

從理論上分析影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的各種因素，一般認(rèn)為增加財(cái)政支農(nóng)支出可以有效加大對(duì)農(nóng)業(yè)及農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展所需資金的供給，進(jìn)而推動(dòng)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。據(jù)此推斷，不同地區(qū)的財(cái)政支農(nóng)資金定將對(duì)區(qū)域農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來(lái)差異。綜合前人的研究，我們認(rèn)為資金投入、勞動(dòng)力投入與土地面積是農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的重要影響因素，以柯布道格拉斯函數(shù)為基礎(chǔ)，設(shè)定研究模型如下：

式中，Y為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，用農(nóng)業(yè)GDP表示；A為農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)力水平，用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)指數(shù)表示（以2003年為基年）；F為財(cái)政農(nóng)業(yè)支出；L為勞動(dòng)力投入，用農(nóng)業(yè)就業(yè)人數(shù)表示；E為農(nóng)村機(jī)械水平，用農(nóng)村用電量表示；M為中間消耗量；S為土地面積，用農(nóng)作物有效灌溉面積表示。a，b，c，d，e分別表示各要素投入產(chǎn)出的彈性系數(shù)。

對(duì)研究模型兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)，得到線性模型：

（二）PANELDATA模型構(gòu)建

現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)證明，在關(guān)于區(qū)域?qū)用娴难芯恐校姘鍞?shù)據(jù)有較大的優(yōu)勢(shì)，能夠大大增加樣本個(gè)數(shù)，提高數(shù)據(jù)對(duì)問(wèn)題的解釋力度、保證研究的可靠性。

PANELDATA模型的一般形式為：

式中，

表示自變量個(gè)數(shù)，誤差項(xiàng)εit服從均值為0，方差為σ2it的正態(tài)分布。根據(jù)模型中參數(shù)的不同類型，面板數(shù)據(jù)模型可分為四種類型：第1類所有參數(shù)都是常數(shù)；第2類截距隨對(duì)象或時(shí)間的變化而變化，而各變量的系數(shù)是常數(shù)；第3類截距項(xiàng)是常數(shù)，而各變量的系數(shù)隨對(duì)象或時(shí)間的變化而變化；第4類截距項(xiàng)和系數(shù)都是變化的。因此，選取合適的模型是必要的?？赏ㄟ^(guò)F檢驗(yàn)來(lái)確定模型形式，方法如下：

假設(shè)1：原假設(shè)H10：αi=αj，βi=βj；備擇假設(shè)H11：αi≠αj，或βi≠β

假設(shè)2：原假設(shè)H20：αi≠αj，βi=β備擇假設(shè)H11：αi≠αj，βi≠β或αi=αj，βi≠β

假設(shè)3：原假設(shè)H30：αi=αj，βi≠βj備擇假設(shè)H11：αi≠αj且βi≠β

如果假設(shè)1被接受，則選用模型1。如果假設(shè)1被拒絕，則檢驗(yàn)假設(shè)2。如果假設(shè)2成立，則采用模型2。如果假設(shè)2也被拒絕，則檢驗(yàn)假設(shè)3。若假設(shè)3成立，則采用模型3，反之則采用模型4。

可采用協(xié)方差檢驗(yàn)判斷樣本數(shù)據(jù)符合哪種模型形式，該檢驗(yàn)通過(guò)3個(gè)F檢驗(yàn)進(jìn)行，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量分別為：

進(jìn)行F檢驗(yàn)時(shí)，須按照模型1、模型2、模型3和模型4分別對(duì)樣本進(jìn)行擬合，四種模型形式得到的殘差平方和為S1、S2、S3和S4，再通過(guò)上述公式計(jì)算F1、F2和F3，則可確定模型的形式。上式中，N為截面數(shù)，本研究中n=9，T為時(shí)期數(shù)，本研究中t=10，k為自變量個(gè)數(shù)（不含截距項(xiàng)），本研究中k=5。經(jīng)Eviews7.2計(jì)算，S1=5.71，S2=0.67，S3=0.17，S4=0.17。據(jù)此可計(jì)算出F值。

F檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，F(xiàn)1=24.68，F(xiàn)2=0.08。在α為5%的條件下，假設(shè)H10被拒絕，H20被接受，所以本研究采用模型2，認(rèn)為云南省各市州農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要影響因素及其系數(shù)不存在顯著差異。確定了模型形式之后，還要確定參數(shù)是固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)，還要通過(guò)霍斯曼檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在1%顯著水平下，拒絕了隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)，所以應(yīng)該采用固定效應(yīng)模型。

（三）實(shí)證結(jié)果分析

在進(jìn)行回歸分析之前，先運(yùn)用Eviews7.2，對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。因?yàn)楦鱾€(gè)變量均不存在明顯的時(shí)間序列趨勢(shì)，因此，在進(jìn)行單位根的檢驗(yàn)時(shí)選用含截距不含時(shí)間趨勢(shì)的檢驗(yàn)方式。檢驗(yàn)結(jié)果表明云南省各市（州）的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值、農(nóng)村就業(yè)人數(shù)、農(nóng)村用電量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中間消耗量、有效灌溉面積、財(cái)政支農(nóng)支出均不存在單位根。

根據(jù)云南省2003-2012年相關(guān)數(shù)據(jù)的模型估計(jì)結(jié)果及檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

在模型中，我們可以發(fā)現(xiàn)整個(gè)方程的R2為0.9814，因此，方程的擬合效果很好。而從模型的結(jié)果中可以看到，農(nóng)村勞動(dòng)力人數(shù)與農(nóng)業(yè)中間消耗量系數(shù)在5%的水平上不顯著，說(shuō)明農(nóng)村勞動(dòng)力人數(shù)和農(nóng)業(yè)中間消耗量對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)不顯著；并且從系數(shù)分析可以看到農(nóng)村用電量和財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)種植增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)較為顯著，而與農(nóng)村有效灌溉面積相關(guān)性較弱，且呈負(fù)相關(guān)。從處理結(jié)果中我們還可以發(fā)現(xiàn)各市的截距都是不同的。

通過(guò)對(duì)2003-2012年《云南省統(tǒng)計(jì)年鑒》可分析農(nóng)村勞動(dòng)力人數(shù)對(duì)云南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)貢獻(xiàn)不顯著的原因：云南省各市（州）每年農(nóng)村就業(yè)人數(shù)的變化較小，而與之相反的是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值各市（州）卻呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，因此，農(nóng)村就業(yè)人數(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)貢獻(xiàn)效果不顯著。

從結(jié)果還可發(fā)現(xiàn)，財(cái)政支農(nóng)支出每增加1%，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)0.3014%，這比國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)其他省份的研究結(jié)論要低一些。這與云南省特殊的條件息息相關(guān)。云南省屬于西部地區(qū)，社會(huì)發(fā)達(dá)程度較低，因此，資本投入的效率也較低。但是考慮到農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的弱質(zhì)性，財(cái)政支農(nóng)支出投入不但不會(huì)產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，而且可以產(chǎn)生較大的乘數(shù)效應(yīng)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)的成倍增長(zhǎng)。

最后，農(nóng)村用電量對(duì)云南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)的促進(jìn)作用最大，從用電量側(cè)面證明了機(jī)械化程度對(duì)云南省農(nóng)業(yè)的發(fā)展有著巨大的作用。

四、結(jié)論與建議

在以往的研究中專門針對(duì)云南省財(cái)政支農(nóng)支出績(jī)效的研究文獻(xiàn)較少，而本文就是從地方財(cái)政支農(nóng)支出總量的角度分析了過(guò)去的10年中云南省財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)的影響。研究結(jié)果表明：第一，從F檢驗(yàn)的結(jié)果來(lái)看，說(shuō)明云南省各市（州）的財(cái)政支農(nóng)支出與各市（州）的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值最適合的模型是變截距固定效應(yīng)模型，說(shuō)明云南各市（州）財(cái)政支農(nóng)支出的彈性是相同的。第二，財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)云南省各市（州）的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)有正向促進(jìn)作用。其中，財(cái)政支農(nóng)支出提高1%，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值增加0.3014%。第三，農(nóng)村用電量的提升對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值具有較強(qiáng)的積極作用。

根據(jù)以上分析，本文提出以下建議：首先，由于財(cái)政支農(nóng)支出對(duì)云南省的農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)具有正效應(yīng)，因此，應(yīng)該逐步提高財(cái)政支農(nóng)支出。云南省作為我國(guó)反季蔬菜基地，但是其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平較低，生產(chǎn)方式落后，因此，加強(qiáng)云南省的財(cái)政支農(nóng)支出規(guī)模尤為重要。其次，在提高財(cái)政支農(nóng)支出基礎(chǔ)上，也必須加強(qiáng)對(duì)財(cái)政支農(nóng)支出流向和使用的監(jiān)管，云南省財(cái)政支農(nóng)支出的彈性僅為0.3014，但是全國(guó)均值大于0.4，表明云南省財(cái)政支農(nóng)支出的效率較低，應(yīng)提高財(cái)政資金的使用效率并健全支農(nóng)資金的監(jiān)管考核制度。最后，應(yīng)加快財(cái)政支農(nóng)支出的結(jié)構(gòu)調(diào)整，從調(diào)研結(jié)果中發(fā)現(xiàn)用電量的增長(zhǎng)對(duì)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值增長(zhǎng)具有最強(qiáng)的促進(jìn)作用，證明農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化能夠最高效地提高農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，因此，支農(nóng)支出必須不斷調(diào)整結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)業(yè)科技三項(xiàng)支出比例。

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關(guān)鍵詞：農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)；農(nóng)民；格蘭杰因果檢驗(yàn)；海南省

中圖分類號(hào)：F320.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2012）31-0032-04

一、引言

增加農(nóng)民收入一直是各級(jí)政府部門關(guān)注的重要問(wèn)題。海南農(nóng)村人口占80%左右，農(nóng)民增收和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的提高是海南經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)。糧食、果蔬等作為初級(jí)產(chǎn)品銷售，利潤(rùn)微薄，農(nóng)民收入難以增長(zhǎng)且不穩(wěn)定。大力發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)，通過(guò)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品精深加工，既能提高農(nóng)產(chǎn)品的附加值，又能吸納大量的農(nóng)村剩余勞動(dòng)力，拓寬農(nóng)民增收渠道。通過(guò)延伸產(chǎn)業(yè)鏈條，農(nóng)民還可從產(chǎn)業(yè)鏈條各個(gè)環(huán)節(jié)上取得平均利潤(rùn)。隨著海南國(guó)際旅游島建設(shè)規(guī)劃綱要獲批，“國(guó)家熱帶現(xiàn)代農(nóng)業(yè)基地”也成為海南省六大戰(zhàn)略定位之一。在此定位下，海南正在積極地建設(shè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)基地、農(nóng)產(chǎn)品加工園區(qū)及瓜果菜預(yù)冷處理系統(tǒng)，為海南農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)發(fā)展拓寬道路。

“十一五”期間，海南農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)產(chǎn)值年均增長(zhǎng)率為11.34%，2010年比2005年增長(zhǎng)90.56%。海南農(nóng)民人均收入本世紀(jì)以來(lái)一直保持正的增長(zhǎng)率，年平均增長(zhǎng)率由“十五”期間的8.32%上升到“十一五”期間12.83%，近兩年，其增幅居于全國(guó)前列。2010年，海南農(nóng)民人均純收入為5 275.37元，低于全國(guó)平均水平，收入來(lái)源主要是家庭經(jīng)營(yíng)收入，為3 563.31元，占全部收入的67.55%。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)海南農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的研究中，甚少涉及農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)發(fā)展對(duì)農(nóng)民增收的影響，尤其是從定量的角度分析農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)與農(nóng)民收入的關(guān)系。本文選取海南省1995—2010年的農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)總產(chǎn)值和農(nóng)民人均純收入值，通過(guò)平穩(wěn)性檢驗(yàn)、協(xié)整分析和格蘭杰因果檢驗(yàn)，對(duì)其關(guān)系進(jìn)行實(shí)證，以期為海南熱帶現(xiàn)代農(nóng)業(yè)基地建設(shè)提供參考。

二、協(xié)整檢驗(yàn)的步驟與方法

經(jīng)濟(jì)學(xué)中，關(guān)于時(shí)間序列經(jīng)濟(jì)變量之間因果關(guān)系的分析，學(xué)者們經(jīng)常運(yùn)用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)法。此檢驗(yàn)法的前提是，時(shí)間序列具有平穩(wěn)性，或非平穩(wěn)序列存在協(xié)整關(guān)系[1]。確定是同階平穩(wěn)序列后，可進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。如果存在協(xié)整關(guān)系則可運(yùn)用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)法檢驗(yàn)兩個(gè)變量之間是否存在因果關(guān)系。

（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

一個(gè)時(shí)間序列如果有穩(wěn)定的期望值和方差，就叫做平穩(wěn)的時(shí)間序列；反之，均值和方差隨著時(shí)間變化而變化，則為非平穩(wěn)時(shí)間序列。如果時(shí)間序列非平穩(wěn)，依然對(duì)其進(jìn)行回歸分析，有可能出現(xiàn)謬誤，得到虛假的結(jié)果。對(duì)一系列時(shí)間序列變量平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)的方法是單位根檢驗(yàn)。單位根檢驗(yàn)方法主要有三種：DF（Dickey-Fuller）檢驗(yàn)法、 ADF（Augmented Dickey-

Fuller Test）檢驗(yàn)法和PP（Phillips-Perron）檢驗(yàn)法。這里采用目前使用較廣泛的ADF檢驗(yàn)法。如果經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)變量是非平穩(wěn)的，則需要對(duì)其差分進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。如果非平穩(wěn)時(shí)間序列經(jīng)過(guò)d次差分后達(dá)到平穩(wěn)，則稱其為d階單整序列。所用變量同階單整是變量之間存在協(xié)整關(guān)系的必要條件[2]。

（二）協(xié)整檢驗(yàn)

兩個(gè)時(shí)間序列變量存在的一種長(zhǎng)期的穩(wěn)定關(guān)系叫做協(xié)整關(guān)系?，F(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中的時(shí)間序列數(shù)據(jù)往往可能是非平穩(wěn)的，但多個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的組合卻有可能保持長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)主要思想是如果某兩個(gè)或多個(gè)同階時(shí)間序列向量的某種線性組合可以得到一個(gè)平穩(wěn)的誤差序列，則這些非平穩(wěn)時(shí)間序列存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，或者說(shuō)這些序列具有協(xié)整性[3]。對(duì)于兩個(gè)非平穩(wěn)序列，在回歸之前要對(duì)其進(jìn)行差分，差分可能導(dǎo)致兩個(gè)序列之間的重要信息損失，為實(shí)現(xiàn)對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列進(jìn)行回歸而又不會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的，需要對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

檢驗(yàn)協(xié)整性的最典型的方法是Engle-Granger（1987）法，簡(jiǎn)稱EG兩步法，它能檢驗(yàn)兩個(gè)變量之間的協(xié)整關(guān)系。對(duì)于多個(gè)變量的檢測(cè)則可采用另外一種稱為Johansen極大似然估計(jì)的方法，該法由Johansen（1988）和Juselius（1990）提出，且可以用于檢驗(yàn)多個(gè)變量，同時(shí)求出他們之間的若干種協(xié)整關(guān)系[4]。

本文采用E-G兩步法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，第一步是用OLS法對(duì)方程進(jìn)行協(xié)整回歸，檢驗(yàn)變量間的協(xié)整關(guān)系估計(jì)協(xié)整向量（長(zhǎng)期均衡關(guān)系系數(shù)）。對(duì)于同階時(shí)間序列yt和xt，可用一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量回歸，即

yt=α+βxt+μt （1）

然后得到殘差估計(jì)值：

μt=yt-α-βxt （2）

對(duì)殘差序列ut進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，若殘差平穩(wěn)，則表明變量間是協(xié)整的，可進(jìn)行第二步，即進(jìn)行誤差修正模型（ECM）的估計(jì)。

如果對(duì)成為平穩(wěn)序列的差分形式dyt和dxt進(jìn)行估計(jì)，則會(huì)導(dǎo)致水平信息的缺失，模型只能表達(dá)y和x的短期關(guān)系，建立誤差修正模型的作用就在于通過(guò)建立短期動(dòng)態(tài)模型來(lái)彌補(bǔ)長(zhǎng)期靜態(tài)模型的不足。這樣既可以考察變量之間長(zhǎng)期的因果關(guān)系，又可以考察短期中的因果關(guān)系[5]。

將第一步中得到的殘差作為非均衡誤差項(xiàng)加入到誤差模型中，對(duì)于（1，1）階自回歸，可建立如下誤差修正模型：

dyt=βdxt-λ（yt-1-α-βxt-1）+εt （3）

然后繼續(xù)用OLS方法估計(jì)相應(yīng)參數(shù)。

（三）格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)，表明變量間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，但是否存在因果關(guān)系還不能確定。可采用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)法來(lái)判斷一個(gè)變量是否是另一個(gè)變量的原因。

Granger從預(yù)測(cè)的角度給出了因果性的一個(gè)定義：如果有助于預(yù)測(cè)，則是Granger的原因。將過(guò)去的信息從信息集中去除不會(huì)改變對(duì)的最優(yōu)預(yù)測(cè)，則不是Granger的原因。相反，會(huì)改變預(yù)測(cè)，即是Granger的原因，即將過(guò)去的包含在信息集中可提高對(duì)的預(yù)測(cè)[6]。

如果要得到X是引起Y變化的原因的結(jié)論，我們必須拒絕X不是引起Y變化的原因的原假設(shè)，同時(shí)接受Y不是引起X變化的原因的原假設(shè)[7]。本文將在協(xié)整檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，采用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)。

三、數(shù)據(jù)選取與實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

海南省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)囊括了《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》上的12個(gè)行業(yè)，包括農(nóng)副食品加工業(yè)、食品制造業(yè)、飲料制造業(yè)、煙草制品業(yè)、紡織業(yè)、紡織服裝鞋帽制造業(yè)、皮革毛皮羽絨及其制品業(yè)、木材加工及竹藤棕草制品業(yè)、家具制造業(yè)、造紙及紙制品業(yè)、印刷業(yè)記錄媒介的復(fù)制和橡膠制品業(yè)。本研究用海南省農(nóng)民人均純收入（Y）表示農(nóng)民的收入水平，數(shù)據(jù)來(lái)自歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。用農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)總產(chǎn)值代表海南農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)的實(shí)力水平，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)總產(chǎn)值（K）來(lái)自12個(gè)行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值之和，數(shù)據(jù)來(lái)自歷年的《海南統(tǒng)計(jì)年鑒》。1995年數(shù)據(jù)指鄉(xiāng)及鄉(xiāng)以上農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值，1996—1999年的數(shù)據(jù)指大中型加工企業(yè)的農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)總產(chǎn)值，2000—2010年數(shù)據(jù)主要指規(guī)模以上加工企業(yè)的農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)總產(chǎn)值（見表1）。

（二）實(shí)證分析

1.變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)。為消除異方差的影響，對(duì)Y、K兩個(gè)時(shí)間序列取自然對(duì)數(shù)，記為L(zhǎng)nY、LnK。采用EVIEWS6.0數(shù)據(jù)分析軟件，對(duì)變量LnY和LnK進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)。格蘭杰因果檢驗(yàn)要求時(shí)間序列數(shù)據(jù)是平穩(wěn)變量，如果LnY和LnK是1階單整變量，是平穩(wěn)的，則可對(duì)二者進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果（見表2）。

從上頁(yè)表2可知，LnY和LnK的ADF檢驗(yàn)值均高于5%顯著性水平下的臨界值，所以，存在單位根，原時(shí)間序列是非平穩(wěn)時(shí)間序列。進(jìn)一步對(duì)它們的一階差分進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，Y和K的一階差分的ADF值均低于5%顯著性水平下的臨界值，通過(guò)了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，說(shuō)明Y和K在95%的概率下是一階單整序列，滿足了協(xié)整檢驗(yàn)的前提條件。

2.協(xié)整檢驗(yàn)。由以上的平穩(wěn)檢驗(yàn)得出LnY和LnK均為一階單整序列，因而可以對(duì)變量間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。本文采用E-G兩步法，根據(jù)該方法，以LnY為因變量、LnK為自變量，進(jìn)行OLS回歸分析，得出的回歸結(jié)果為：

LnYt=-0.5662+0.6102LnKt （4）

（-0.84） （12.53）

R2=0.92 F=157.05 DW=1.54

如果LnY與LnK之間具有協(xié)整關(guān)系，則方程（4）中的殘差項(xiàng)ut應(yīng)該是平穩(wěn)的。于是，繼續(xù)用ADF檢驗(yàn)法對(duì)（4）中的殘差項(xiàng)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果（如表3）：

由表3可知，殘差序列ADF檢驗(yàn)值通過(guò)5%顯著性水平檢驗(yàn)，可以判斷殘差序列是平穩(wěn)序列，證明LnY和LnK之間存在協(xié)整關(guān)系。并且，由（4）式可看出LnY和LnK是正相關(guān)關(guān)系，其經(jīng)濟(jì)意義為，從長(zhǎng)期來(lái)看，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)每增加1個(gè)百分點(diǎn)，農(nóng)民收入將會(huì)增加0.6102個(gè)百分點(diǎn)。

3.誤差修正模型（ECM）估計(jì)。由以上的分析可知，LnY和LnK之間存在（1，1）階協(xié)整關(guān)系，如果就以差分形式建回歸模型，那么這樣的模型只能表達(dá)LnY與LnK間的短期關(guān)系，而不能揭示它們間的長(zhǎng)期關(guān)系。

因此，需將以上回歸方程的殘差項(xiàng)作為誤差修正項(xiàng)，把誤差修正項(xiàng)看作一個(gè)解釋變量，建立短期模型，即誤差修正模型：

DLnYt=βtDLnK-λ（ecmt-1）+εt （5）

根據(jù)Granger定理，估計(jì)誤差修正項(xiàng)為：

ecmt-1=LnYt-1+0.5662-0.6102LnKt-1 （6）

將（6）式代入（5）式誤差修正模型，用OLS法估計(jì)相應(yīng)參數(shù)，得到的誤差修正方程為：

DLnYt=0.0642+0.1489DLnKt-0.5442ecmt-1 （7）

（2.5456） （1.0404） （-2.5098）

R2=0.35 DW=2.26

誤差修正模型中的誤差修正項(xiàng)反映了長(zhǎng)期均衡對(duì)短期波動(dòng)的調(diào)整力度。農(nóng)民收入的短期波動(dòng)一方面是農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)產(chǎn)值波動(dòng)的影響，另一方面是偏離長(zhǎng)期均衡的影響。誤差修系數(shù)為負(fù)，體現(xiàn)了反向修正機(jī)制，上一期偏離均衡狀態(tài)越遠(yuǎn)，本期修正力度越大。誤差項(xiàng)ecmt-1估計(jì)的系數(shù)為-0.5442，表明，當(dāng)海南農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)產(chǎn)值對(duì)農(nóng)民收入的短期波動(dòng)偏離長(zhǎng)期均衡時(shí)，系統(tǒng)內(nèi)的誤差修正機(jī)制將以54.42%的力度將其拉回長(zhǎng)期均衡狀態(tài)，調(diào)整速度較快。LnY關(guān)于LnM的短期彈性是0.1489，即農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)產(chǎn)值每增加1%，農(nóng)民人均純收入將增加0.1489%。

4.格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。協(xié)整檢驗(yàn)證明了農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)發(fā)展和農(nóng)民人均純收入之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，但尚不清楚這種均衡關(guān)系是否存在因果關(guān)系，還需進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)作進(jìn)一步驗(yàn)證，這里采用滿足平穩(wěn)性要求的DLnY與DLnX進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果（如表4）。

Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)滯后期長(zhǎng)度為1～3時(shí)，均接受原假設(shè)，海南農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)與農(nóng)民收入之間不存在格蘭杰因果關(guān)系。雖然海南農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)發(fā)展和農(nóng)民收入之間長(zhǎng)期內(nèi)存在相互影響的關(guān)系，但并不存在直接或著必然的聯(lián)系，因此不能簡(jiǎn)單的認(rèn)為海南農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的發(fā)展導(dǎo)致了農(nóng)民收入的增長(zhǎng)。這說(shuō)明，海南農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)發(fā)展水平低，農(nóng)產(chǎn)品加工轉(zhuǎn)化率低，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的發(fā)展對(duì)農(nóng)民收入增長(zhǎng)的拉動(dòng)效應(yīng)尚不明顯。

四、結(jié)論與建議

通過(guò)對(duì)海南省1995—2010年期間的農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)民人均純收入進(jìn)行相關(guān)性分析，可知海南省農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)產(chǎn)值與農(nóng)民人均純收入之間存在協(xié)整關(guān)系，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)的發(fā)展是影響農(nóng)民收入增長(zhǎng)的原因之一。兩者間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系如方程（4）所示，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)產(chǎn)值每增加1個(gè)百分點(diǎn)，農(nóng)民收入將會(huì)增加0.6102個(gè)百分點(diǎn)；兩者間短期動(dòng)態(tài)關(guān)系如方程（7）所示，農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)產(chǎn)值每增加1個(gè)百分點(diǎn)，農(nóng)民收入將增加0.1489個(gè)百分點(diǎn)。但是農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)產(chǎn)值不是農(nóng)民收入增長(zhǎng)的Granger原因，可能是因?yàn)楹Ｄ限r(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)發(fā)展水平目前較低、總量較小，尚未能顯著影響農(nóng)民收入的增長(zhǎng)。

根據(jù)上述的分析給出以下建議：第一，立足本地優(yōu)勢(shì)，提升加工水平。2010年，中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)與農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值的比值已達(dá)到2.04，而海南僅為0.33，不及全國(guó)2000年0.38的水平，海南農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)尚有較大發(fā)展空間。海南省熱帶農(nóng)產(chǎn)品豐富，加工原材料較易得到滿足，但由于熱帶水果鮮食比例大，鮮果價(jià)格時(shí)而波動(dòng)，農(nóng)民收入不易得到保障。對(duì)于有一定規(guī)模產(chǎn)量的熱帶果蔬，海南應(yīng)充分發(fā)揮其原料優(yōu)勢(shì)，大力發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品精深加工業(yè)，提高農(nóng)產(chǎn)品加工轉(zhuǎn)化率。海南農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)，大多加工技術(shù)水平低、設(shè)備落后，生產(chǎn)的中低檔產(chǎn)品多、精深加工產(chǎn)品少。隨著中國(guó)—東盟交流日益廣泛頻繁，海南應(yīng)充分抓住大好機(jī)會(huì)，加強(qiáng)與東南亞國(guó)家在熱帶農(nóng)產(chǎn)品加工與發(fā)展方面的交流，扶持龍頭企業(yè)發(fā)展高新技術(shù)，引進(jìn)國(guó)內(nèi)外先進(jìn)技術(shù)和生產(chǎn)管理人才，借鑒其他熱帶水果加工水平較高的國(guó)家和地區(qū)，提升農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平和加工水平。第二，充分利用海洋資源，大力發(fā)展水產(chǎn)品加工業(yè)。海南是中國(guó)擁有最多海洋資源的省份，海域面積約為全國(guó)的2/3。隨著近海捕撈資源的衰退，海南省應(yīng)堅(jiān)持以市場(chǎng)為導(dǎo)向，鼓勵(lì)發(fā)展養(yǎng)殖業(yè)，建立標(biāo)準(zhǔn)化水產(chǎn)養(yǎng)殖、加工基地，促進(jìn)水產(chǎn)品加工、出口與養(yǎng)殖協(xié)調(diào)發(fā)展。針對(duì)水產(chǎn)品精深加工能力不足的現(xiàn)狀，海南加工企業(yè)應(yīng)積極引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)，提高加工工藝，創(chuàng)造知名品牌。鼓勵(lì)龍頭企業(yè)與當(dāng)?shù)貪O（農(nóng)）民建立產(chǎn)供銷等直接利益關(guān)系，帶動(dòng)漁（農(nóng)）民發(fā)展致富。第三，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)力度。加大對(duì)道路、農(nóng)產(chǎn)品物流、冷藏設(shè)施及通訊等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入，為擴(kuò)大鮮果和加工農(nóng)產(chǎn)品對(duì)外銷售創(chuàng)造便利的條件。加強(qiáng)信息網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，及時(shí)高效的提供海南農(nóng)產(chǎn)品方面的市場(chǎng)信息。增強(qiáng)相關(guān)部門如強(qiáng)駐島外農(nóng)產(chǎn)品流通辦事處的功能，提高其信息收集反饋服務(wù)水平。完善農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)體系，加強(qiáng)質(zhì)量檢測(cè)硬件和軟件建設(shè)，保證海南農(nóng)產(chǎn)品高質(zhì)量，塑造綠色無(wú)疫高質(zhì)量品牌形象。第四，保護(hù)生態(tài)環(huán)境，降低污染。海南是全國(guó)的無(wú)疫區(qū)，熱帶高效綠色無(wú)公害成為海南農(nóng)業(yè)最大的特色，也是消費(fèi)者認(rèn)可和選擇海南農(nóng)產(chǎn)品及其加工產(chǎn)品的關(guān)鍵因素。由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、旅游開發(fā)、地產(chǎn)開發(fā)及工業(yè)發(fā)展，農(nóng)藥化肥、生活垃圾、廢水廢氣等直接破壞著海南的生態(tài)環(huán)境，海南各地的生態(tài)環(huán)境已受到不同程度的破壞，不利于海南農(nóng)業(yè)、旅游業(yè)甚至海南經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。海南應(yīng)做好生態(tài)保護(hù)規(guī)劃及開發(fā)建設(shè)規(guī)劃，實(shí)施嚴(yán)格的環(huán)境保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)，加強(qiáng)環(huán)?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)，同時(shí)加強(qiáng)監(jiān)督。政府應(yīng)努力推動(dòng)生產(chǎn)方式改革，推動(dòng)綠色高效節(jié)能生產(chǎn)，以此保證農(nóng)產(chǎn)品及其加工品的質(zhì)量水平，提高海南農(nóng)產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，也為海南現(xiàn)代農(nóng)業(yè)良性循環(huán)發(fā)展及在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)維持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者的利益提供保障。

參考文獻(xiàn)：

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篇5

［關(guān)鍵詞］農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；調(diào)整；優(yōu)化升級(jí)

［中圖分類號(hào)］F127 ［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A ［文章編號(hào)］1005-6432（2011）36-0145-02

1 新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀及其存在的問(wèn)題

1.1 新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀

伴隨著我國(guó)農(nóng)村生產(chǎn)關(guān)系的重大變革,新疆農(nóng)業(yè)三十多年來(lái)保持了全面快速的發(fā)展勢(shì)頭,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值高速增長(zhǎng),1978―2010年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值由19.1億元增加到1846.18億元,年平均增長(zhǎng)率為56.8%。表明經(jīng)過(guò)近三十年的調(diào)整,新疆農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定持續(xù)增長(zhǎng)。1980―2008年以來(lái),新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整取得了長(zhǎng)足的發(fā)展,農(nóng)民收入水平也呈顯著增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。從下圖可以看出,新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、林業(yè)產(chǎn)值、牧業(yè)產(chǎn)值和漁業(yè)產(chǎn)值都呈逐年遞增的趨勢(shì)。

1980―2008年新疆農(nóng)林牧漁業(yè)發(fā)展變動(dòng)趨勢(shì)

資料來(lái)源：根據(jù)2010年新疆統(tǒng)計(jì)年鑒有關(guān)數(shù)據(jù)整理計(jì)算繪制所得。

2008年比1980年分別增加了約47.76倍、49.4倍、63.49倍、274.39倍,總體來(lái)看,漁業(yè)的增長(zhǎng)速度很快,其他產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度相對(duì)較慢。從圖中也可以發(fā)現(xiàn),2002―2008年以來(lái)四大產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度平穩(wěn)但農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整效果不太顯著。由于新疆的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)占主導(dǎo)地位,尤其是以棉花、油菜等經(jīng)濟(jì)作物種植業(yè)為主。同時(shí)牧業(yè)產(chǎn)值在新疆也占很大的比重。農(nóng)業(yè)和牧業(yè)是新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的重點(diǎn)產(chǎn)業(yè),這既與自然氣候有關(guān),也與生活習(xí)慣有關(guān)。但隨著人們生活消費(fèi)結(jié)構(gòu)的改變以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整力度的加大,其他產(chǎn)業(yè)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的需求也愈來(lái)愈顯著,漁業(yè)、林業(yè)發(fā)展速度增大,使得新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整進(jìn)入一個(gè)新的發(fā)展階段。

1.2 新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在的問(wèn)題

(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理且調(diào)整速度緩慢：農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值結(jié)構(gòu)與部分省份相比較,新疆地區(qū)農(nóng)業(yè)占農(nóng)林牧漁業(yè)的比重為69.3%,此比重過(guò)高,而且四川和吉林已低于50%。新疆的林牧漁業(yè)所占比重均低于其他省份?？偟膩?lái)說(shuō),林牧漁業(yè)所占比重低,結(jié)構(gòu)不盡合理。近三十年來(lái), 新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)值結(jié)構(gòu)基本上沒(méi)有太大的變化,種植業(yè)產(chǎn)值一直在70%左右,牧業(yè)產(chǎn)值所占比重基本維持在20%左右。與全國(guó)平均水平相比, 新疆農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)中種植業(yè)比重偏大,具有資源優(yōu)勢(shì)的畜牧業(yè),林果業(yè)發(fā)展與開發(fā)不足。詳見下表所示：

(2)糧食種植結(jié)構(gòu)單一,結(jié)構(gòu)性矛盾突出：總體來(lái)講,從1978―2009年新疆糧食種植面積在逐漸減少,棉花面積在逐步增加。近三十年來(lái),糧食作物和棉花占種植業(yè)面積的比重之和變化不大,農(nóng)業(yè)內(nèi)部以糧食作物和棉花為主,飼料作物種植較少,種植業(yè)整體比重偏大,而名、優(yōu)、特產(chǎn)品較少,不能適應(yīng)市場(chǎng)需求的變化。農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一、產(chǎn)業(yè)內(nèi)比例失調(diào),區(qū)域資源優(yōu)勢(shì)未能得到充分發(fā)揮,這在很大程度上制約著新疆地區(qū)特色農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營(yíng)的發(fā)展。由于農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)較為單一,以種植業(yè)為主,種植業(yè)又以糧食為主,隨著人口數(shù)量的增加,為滿足糧食需要,只有不斷毀林、毀草開荒,導(dǎo)致水土流失嚴(yán)重,耕地減少的惡性循環(huán)。

2 影響新疆發(fā)展農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的制約因素

2.1 環(huán)境制約日益嚴(yán)重

新疆是我國(guó)典型干旱區(qū),降水稀少。新疆極端干旱區(qū)和干旱區(qū)的面積占全新疆總面積的65.5%(其中極端干旱區(qū)占28.8%,干旱區(qū)占36.7%),如果將半干旱區(qū)計(jì)算在內(nèi),其面積占全新疆總面積的88.7%。新疆是中國(guó)多種自然災(zāi)害群生的典型地區(qū),沙塵、大風(fēng)、干旱、洪水、雪災(zāi)、寒流、霜凍等自然災(zāi)害頻發(fā),近十年新疆農(nóng)業(yè)平均受災(zāi)率雖低于全國(guó),但成災(zāi)率卻高達(dá)65.6％,高于全國(guó)平均水平15.3個(gè)百分點(diǎn)。自然災(zāi)害的頻發(fā)給我區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成了嚴(yán)重?fù)p失,制約了新疆生態(tài)型現(xiàn)代農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

2.2 水資源的約束

新疆屬于大陸性溫帶干旱和半干旱氣候區(qū),2008年水資源總量?jī)H占全國(guó)總量的2.9%,是我國(guó)最為干旱缺水的省區(qū)。2008年新疆用水總量占水資源總量的65.8%,是全國(guó)平均水平的3.1倍；農(nóng)業(yè)用水占用水總量的92.3%,遠(yuǎn)高于全國(guó)平均水平(62%)；農(nóng)用地均用水量為11642.8m3/hm2,是全國(guó)平均水平的3.08倍；新疆農(nóng)用地均產(chǎn)值為25936元/hm2,是全國(guó)平均水平的70%。可見,新疆水資源利用率高但基本用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn),農(nóng)用地用水多卻產(chǎn)值不高。在新疆水資源緊缺的環(huán)境下,新疆的農(nóng)業(yè)就是灌溉綠洲的農(nóng)業(yè),土地的開發(fā)、利用和效益均嚴(yán)重受水資源的制約。種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)間水資源的配置也是一個(gè)動(dòng)態(tài)博弈過(guò)程。

2.3 農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)條件

科學(xué)技術(shù)本身就是生產(chǎn)力的組成部分,科學(xué)技術(shù)作為生產(chǎn)力的集中體現(xiàn),是導(dǎo)致農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化的最強(qiáng)大的推動(dòng)力之一。技術(shù)進(jìn)步是農(nóng)業(yè)發(fā)展的主要?jiǎng)恿?要實(shí)現(xiàn)生態(tài)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化戰(zhàn)略和可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo),將社會(huì)效益、生態(tài)效益、經(jīng)濟(jì)效益有機(jī)地結(jié)合起來(lái),就必須以科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步為前提。由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后、生態(tài)環(huán)境惡化、社會(huì)發(fā)育程度不高等諸多因素的制約,新疆地區(qū)農(nóng)村科技資源十分稀缺,農(nóng)業(yè)科技服務(wù)的組織機(jī)構(gòu)也不健全,科技進(jìn)步對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的推動(dòng)作用還不顯著。新疆農(nóng)業(yè)科技投入較小, 僅占農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的0.4%~0.5% ,占新疆國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的0.05%~0.1%,而發(fā)達(dá)國(guó)家這一比例在1.5%~2.0%。

3 新疆農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與優(yōu)化升級(jí)策略

3.1 調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu),優(yōu)化資源配置,發(fā)揮比較優(yōu)勢(shì),締造新的農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力

提高農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì),調(diào)整優(yōu)化種植業(yè)結(jié)構(gòu),就是把新疆種植業(yè)原來(lái)的糧、經(jīng)“二元結(jié)構(gòu)”為主調(diào)整為糧、經(jīng)、草“三元結(jié)構(gòu)”。構(gòu)造畜牧大產(chǎn)業(yè),調(diào)整優(yōu)化農(nóng)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)。農(nóng)場(chǎng)把發(fā)展現(xiàn)代畜牧業(yè)作為農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的突破口,依托大西北牧業(yè)、麥趣爾、天康畜牧等龍頭企業(yè),重點(diǎn)發(fā)展生豬、羊、奶牛養(yǎng)殖,培育一批有一定規(guī)模的養(yǎng)殖小區(qū)和養(yǎng)殖戶,迅速擴(kuò)大生豬、羊、奶牛的養(yǎng)殖規(guī)模,為龍頭企業(yè)提供有一定數(shù)量、較為穩(wěn)定的優(yōu)質(zhì)畜產(chǎn)品。新疆應(yīng)抓住生態(tài)畜牧業(yè)產(chǎn)業(yè)化的發(fā)展機(jī)遇,不斷加大畜牧業(yè)比重,提高經(jīng)濟(jì)總量和質(zhì)量,把我區(qū)建設(shè)成為國(guó)家現(xiàn)代優(yōu)質(zhì)畜產(chǎn)品生產(chǎn)基地。

3.2 要積極調(diào)整農(nóng)業(yè)的區(qū)域結(jié)構(gòu),加強(qiáng)農(nóng)業(yè)區(qū)域之間的分工與協(xié)作,發(fā)展特色農(nóng)業(yè)區(qū)

我們應(yīng)該充分發(fā)揮區(qū)域比較優(yōu)勢(shì),實(shí)行區(qū)域化、規(guī)?；_發(fā),同時(shí)注意避免區(qū)域農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)雷同,著力形成有區(qū)域特色的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)帶和關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)群。加快建設(shè)“四大基地”,全面推進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化。不斷調(diào)整和優(yōu)化農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu),發(fā)展高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效、生態(tài)、安全農(nóng)業(yè),大力推進(jìn)棉花、糧食、特色林果和畜牧四大基地建設(shè)。棉花產(chǎn)業(yè)基地鞏固提升棉花產(chǎn)業(yè),以建設(shè)阿克蘇市、石河子市紡織工業(yè)基地為軸心,著重規(guī)劃建設(shè)喀什地區(qū)至阿克蘇地區(qū)、巴音郭楞蒙古自治州棉花產(chǎn)業(yè)帶和天山北坡棉花產(chǎn)業(yè)帶。糧食基地重點(diǎn)發(fā)展伊犁河谷、環(huán)塔里木盆地北線、塔額盆地、昌吉東部、博州西部糧食產(chǎn)業(yè)區(qū)和產(chǎn)業(yè)帶,規(guī)劃建設(shè)糧食生產(chǎn)基地縣。特色林果產(chǎn)業(yè)區(qū),做優(yōu)做強(qiáng)特色林果業(yè),加快建設(shè)環(huán)塔里木盆地優(yōu)勢(shì)林果主產(chǎn)區(qū),穩(wěn)步建設(shè)吐哈盆地、天山北坡和伊犁河谷優(yōu)質(zhì)特色林果產(chǎn)業(yè)帶。畜牧業(yè)生態(tài)區(qū),做大做強(qiáng)現(xiàn)代畜牧業(yè),在天山北坡、伊犁河谷、塔里木盆地、焉耆盆地、額爾齊斯河流域加快建設(shè)牛奶產(chǎn)業(yè)帶；在伊犁州直、博州、昌吉州、巴州、塔城地區(qū)、阿克蘇地區(qū)重點(diǎn)建設(shè)細(xì)羊毛產(chǎn)業(yè)帶等。

3.3 圍繞重點(diǎn)領(lǐng)域,推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新,以科技創(chuàng)新推動(dòng)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)

篇6

[關(guān)鍵詞] 農(nóng)業(yè)生產(chǎn) 投入要素結(jié)構(gòu) 偏最小二乘回歸(Partial Least Square)

四川省是我國(guó)的農(nóng)業(yè)大省,2009農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占GDP比重的26.07%,全省農(nóng)民人均純收入4462.1元,比上年增長(zhǎng)8.3%,說(shuō)明促進(jìn)農(nóng)業(yè)增長(zhǎng)仍然是四川農(nóng)民的促進(jìn)增收的主要途徑之一。但由于四川省土地狀況除成都平原外多為丘陵和山地,人均耕地少,基礎(chǔ)設(shè)施薄弱,自然災(zāi)害頻發(fā),雖然近年來(lái)政府對(duì)農(nóng)業(yè)投入逐年加大,但產(chǎn)出效益并沒(méi)有顯著提高。因此不能僅僅依靠增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入,還要注重農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素結(jié)構(gòu)的變化對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要影響,有研究發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)要素投入結(jié)構(gòu)的變化是反映技術(shù)變動(dòng)和發(fā)展方向的一個(gè)主要指標(biāo),土地密集型作物(如糧食)生產(chǎn)的資金(尤其是機(jī)械)對(duì)勞動(dòng)的替代趨勢(shì)極為顯著,而勞動(dòng)密集作物(如園藝作物)生產(chǎn)的勞動(dòng)與資金很難替代。

一、研究方法

1.變量和數(shù)據(jù)處理

本文在有關(guān)農(nóng)業(yè)投入結(jié)構(gòu)和產(chǎn)出要素研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合四川省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際情況,依據(jù)《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》的有關(guān)數(shù)據(jù),從產(chǎn)值與產(chǎn)量方面確定了農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值和單位面積農(nóng)作物產(chǎn)量(包括糧食、油料、棉花、甘蔗、麻類)兩個(gè)產(chǎn)出指標(biāo),從人員、物質(zhì)和資金方面確定了農(nóng)業(yè)從業(yè)人員、農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電和農(nóng)業(yè)資金投入(包括財(cái)政支出中用于農(nóng)業(yè)支出、金融機(jī)構(gòu)農(nóng)業(yè)貸款)六個(gè)投入指標(biāo)進(jìn)行分析,從數(shù)據(jù)的可獲得性及研究的現(xiàn)實(shí)性和科學(xué)性出發(fā),本文確定研究的時(shí)期為1990到2008共19年的數(shù)據(jù),具體數(shù)據(jù)略。

2.自變量的共線性分析

從相關(guān)系數(shù)(表1)可以看出,變量間的相關(guān)性較高,直接運(yùn)用普通最小二乘法建立以產(chǎn)出指標(biāo)為因變量,投入指標(biāo)為自變量的線性回歸方程,可能存在多重共線性問(wèn)題。這里直接建立回歸方程,并計(jì)算變量膨脹因子(VIF: Variance Inflation),結(jié)果如表2。

表1 指標(biāo)相關(guān)系數(shù)

x1 x2 x3 x4 x5 x6 y1 y2

x1 1

x2 0.6630 1

x3 0.7571 0.9254 1

x4 0.6341 0.9838 0.9568 1

x5 -0.6192 -0.9803 -0.9457 -0.9906 1

x6 0.5977 0.9891 0.8795 0.9587 -0.9593 1

y1 0.6788 0.9729 0.9034 0.9460 -0.9341 0.9705 1

y2 0.2671 0.6044 0.6535 0.6439 -0.6450 0.6172 0.5731 1

方程一的擬合優(yōu)度R-Square還是不錯(cuò)的,但是兩個(gè)方程中各變量的顯著性均通不過(guò)檢驗(yàn),而且各變量的膨脹因子都大于10,最大的VIF(X2)達(dá)455.1936。從而得出,自變量存在著嚴(yán)重的共線性,不宜用普通最小二乘法進(jìn)行分析。加上因變量為兩個(gè),所以本文選擇偏最小二乘回歸法對(duì)農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出結(jié)構(gòu)因素進(jìn)行分析。

3.偏最小二乘回歸法

偏最小二乘回歸(Partial Least-Squares -regression,PLS)方法是S.Wold和C.Albano提出的一種新型的多元統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析方法。該方法將多元線性回歸分析、變量的主成分分析和變量間的典型相關(guān)分析有機(jī)結(jié)合起來(lái),在一個(gè)算法下同時(shí)實(shí)現(xiàn)了回歸建模、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化和兩組變量間的相關(guān)分析,適宜處理樣本容量小、自變量多、變量間存在嚴(yán)重多重相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題。

其建模步驟包括:首先,采用主成分分析與典型相關(guān)分析的思想分別提取因變量和自變量的主成分,即偏最小二乘因子,這不僅保證了提取的成分盡可能多地保留原始變量的信息且保持相互獨(dú)立,而且使自變量與因變量的相關(guān)性最大;然后,采用普通最小二乘法建立回歸方程,因成分間已不存在多重共線性,此時(shí)采用普通最小二乘估計(jì)所得結(jié)果穩(wěn)定性較好。由此可見,偏最小二乘回歸集中了主成分分析、典型性相關(guān)分析及普通多元回歸分析的優(yōu)點(diǎn)。

二、研究結(jié)果

本文利用統(tǒng)計(jì)分析軟件SAS中PLS過(guò)程來(lái)完成偏最小二乘回歸,結(jié)果如下。

1.PLS成分

輸出結(jié)果顯示,自變量組提取的第k個(gè)成分可解釋變差的百分比分別為81.7960%,14.8532%,2.88115%,0.3805%,0.0637%,0.0250?？山忉屢蜃兞拷M 變差的百分比分別為57.3511%,1.2731%,3.9880%,2.8071%,0.1725。由此可見對(duì)Y的解釋能力已非常微弱,可初步直觀地判斷只需提取一個(gè)成分就已足夠了。為準(zhǔn)確,再使用“舍一交叉驗(yàn)證法”進(jìn)行交叉驗(yàn)證,計(jì)算結(jié)果如表3。可見當(dāng)取一個(gè)偏最小二乘因子時(shí),得到的預(yù)測(cè)殘差平方和的均方差(PRESS)最小,其值為0.7473。

表3 交叉驗(yàn)證法確定成分抽取數(shù)

Number of Extracted Factors 0 1 2 3 4 5 6

Root Mean PRESS 1.06667 0.747265* 0.846268 0.847533 0.898811 0.955213 1.053714

注:右上角帶“*”為最小PRESS。

此時(shí),提取的偏最小二乘因子為

(右上角帶“*”的變量表示標(biāo)準(zhǔn)化變量)。

2.PLS回歸結(jié)果

PLS回歸的參數(shù)估計(jì)如表4。

表4 偏最小二乘回歸方程的參數(shù)估計(jì)

標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程 原始變量回歸方程

y1 y2 y1 y2

Intercept 0 0 -1396.96 57995.76

x1 0.083878 0.03893 2.32684 4.20348

x2 0.197506 0.091668 0.29876 0.53808

x3 0.18901 0.087725 4.25256 7.66409

x4 0.198168 0.091975 4.60551 8.31994

x5 -0.18743 -0.08699 -0.41891 -0.75676

x6 0.190207 0.08828 0.62163 1.12299

3.變量投影重要性指標(biāo)

在PLS中,用變量投影的重要性指標(biāo)VIP(Variable Importance in Projection)來(lái)測(cè)度自變量Xi在解釋因變量Y時(shí)作用的重要性。一般情況下VIP指標(biāo)值應(yīng)大于0.8,當(dāng)小于該值時(shí),可認(rèn)為自變量對(duì)因變量的解釋是很微弱的,可不納入PLS方程中,計(jì)算結(jié)果如圖1。

圖1 變量投影重要性指標(biāo)

三、結(jié)果分析

1.從PLS回歸方程發(fā)現(xiàn)農(nóng)林牧漁產(chǎn)值和單位面積農(nóng)作物產(chǎn)量都同農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電和農(nóng)業(yè)資金投入要素成正相關(guān),而同農(nóng)業(yè)從業(yè)人員量成負(fù)相關(guān)。從回歸方程系數(shù)看,對(duì)產(chǎn)值和產(chǎn)量的邊際貢獻(xiàn)最大的是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電量,其次是化肥施用量。這與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)是一致的。從歷年數(shù)據(jù)不難看出,在農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和單位面積產(chǎn)量穩(wěn)步增長(zhǎng)的同時(shí),農(nóng)業(yè)從業(yè)人員在逐步減少,而其它投入要素卻大幅增長(zhǎng),特別是電力投入增長(zhǎng)了近四倍。出現(xiàn)這一情況的原因在于大量農(nóng)村人口從事非農(nóng)產(chǎn)業(yè),特別是農(nóng)民工的發(fā)展與壯大,從而在農(nóng)村中出現(xiàn)大量農(nóng)業(yè)兼營(yíng)人員和非農(nóng)人員,而真正的純農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人員逐步減少。而隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械化的推廣,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、加工機(jī)械大量普及,導(dǎo)致對(duì)能源動(dòng)力的需求大大增加。同時(shí),農(nóng)業(yè)種植技術(shù)的提高和土地生產(chǎn)能力的降低又增強(qiáng)了對(duì)化肥的需求?，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)不僅依靠生產(chǎn)技術(shù)水平的提高,還要求較高水平的經(jīng)營(yíng)與管理,這總體來(lái)看,隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化水平的不斷提高,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)勞動(dòng)力需求正在被機(jī)械能源等科技力量和資本力量所替換。

2.偏最小二乘因子系數(shù)表明,農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員和農(nóng)業(yè)資金投入對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的解釋作用較大,這與VIP指標(biāo)顯示結(jié)果一致。其中農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電作用最大,據(jù)此可以將偏最小二乘因子命名為“動(dòng)力投入因子”。這說(shuō)明,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中機(jī)械和能源的投入起著至關(guān)重要的作用,這與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中農(nóng)業(yè)機(jī)械化要求是一致的。

但是農(nóng)作物播種面積的投入作用最低,根據(jù)VIP理論,其值小于0.8就可以將其不納入到PLS回歸方程中,可見土地的投入對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)出起的作用微小。這似乎與理論不符,其實(shí)不然。從農(nóng)作物播種面積的絕對(duì)數(shù)看,2000年以前逐年增加,之后出現(xiàn)下降趨,但總體沒(méi)有多大變化。這與我國(guó)農(nóng)業(yè)政策有關(guān),最近幾年我們國(guó)家從可持續(xù)發(fā)展角度出發(fā)提出了退耕還林(草)工程,一部分農(nóng)作物播種面積被林(草)地面積所替代,而在之前,我們過(guò)多地強(qiáng)調(diào)糧食安全而大量開荒種地。在投入大量增加時(shí),由于播種面積幾乎不變,這就導(dǎo)致農(nóng)業(yè)投入的結(jié)構(gòu)變化基本由機(jī)械能源資金等要素的變化來(lái)詮釋,這表明四川省動(dòng)力投入在一定程度上可以替代土地的要素投入。

四、結(jié)論

本文選取了四川省90年到08年19年農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),運(yùn)用偏最小二乘回歸法對(duì)四川省農(nóng)業(yè)投入結(jié)構(gòu)變化與產(chǎn)出的影響進(jìn)行了分析,分析表明農(nóng)業(yè)產(chǎn)出同投入結(jié)構(gòu)有關(guān)重大關(guān)系,農(nóng)業(yè)產(chǎn)出同農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電和農(nóng)業(yè)資金投入成正相關(guān),而同農(nóng)業(yè)從業(yè)人員投入成負(fù)相關(guān)。因此,一方面應(yīng)進(jìn)一步加大這方面的投入,推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化和現(xiàn)代化,同時(shí)加快農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移;另一方面在保證糧食安全的同時(shí),應(yīng)繼續(xù)堅(jiān)持退耕還林工程,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn):

[1] 胡瑞法 黃季混:農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入要素結(jié)構(gòu)變化與農(nóng)業(yè)技術(shù)變動(dòng)趨勢(shì)[J].中國(guó)農(nóng)村觀察,2001(6)

[2] 顧俊龍:農(nóng)業(yè)投入與產(chǎn)出結(jié)構(gòu)變化及其影響因素研究[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2006,28(5)

篇7

[關(guān)鍵詞]資源環(huán)境約束；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率；鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)

[中圖分類號(hào)]X196 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1674-6848（2013）01-0089-07

[作者簡(jiǎn)介]潘 丹（1986—），女，江西宜春人，江西財(cái)經(jīng)大學(xué)鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)研究院理論經(jīng)濟(jì)學(xué)在站博士后，主要從事環(huán)境經(jīng)濟(jì)理論與政策、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理研究。（江西南昌 330032）

[基金項(xiàng)目]第52批中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目“鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)戶過(guò)量施肥行為及污染治理政策研究”（2012M521285）、教育部人文社科規(guī)劃基金項(xiàng)目“中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率再測(cè)算及其影響因素：資源環(huán)境約束的視角”（11YJA790192）、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價(jià)值的區(qū)域生態(tài)補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)及空間選擇研究——以鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)為例”（41261110）和國(guó)家社會(huì)科學(xué)重大基金項(xiàng)目“環(huán)境保護(hù)、食品安全與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)服務(wù)體系”（11&ZD155）的階段性成果。

Title： Agricultural Productivity under Resource and Environmental Constraints： Also from the Construction of PLEEZ

Author： Pan Dan

Abstract： Traditional agricultural productivity measurement ignoring environmental pollution and resource consumption is a biased evaluation and is unable to reflect the real growth performance of agriculture. This paper firstly gives a theoretical analytic framework between agricultural productivity and resource environmental constraints and then put forward the innovative direction of future research in agricultural productivity filed： the measurement of agricultural productivity incorporating resource and environmental pollution and its influencing factors， the cost of resource and environment policy implementation and the shadow price of resource and environmental pollution. Finally， based on the strategic needs in Poyang Lake Ecological Economic Zone（PLEEZ）， we point out the key research issues of agricultural productivity in PLEEZ to provide decision supports for the development of modern agricultural in PLEEZ.

Key words： resource and environmental constraints； agricultural productivity； Poyang Lake Ecological Economic Zone

一、引言

提高農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力，是促進(jìn)中國(guó)糧食增產(chǎn)、提高農(nóng)民收入、推進(jìn)農(nóng)村社會(huì)和經(jīng)濟(jì)全面發(fā)展的重要手段。①?gòu)睦碚撋现v，農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力的提高取決于兩點(diǎn)：一是農(nóng)業(yè)要素投入量的增加，二是農(nóng)業(yè)要素生產(chǎn)率的提高。然而，經(jīng)濟(jì)資源的稀缺性決定了農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力不可能依賴于農(nóng)業(yè)要素投入的無(wú)限擴(kuò)張，而應(yīng)以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的不斷提高為主要源泉。因此，客觀地評(píng)價(jià)和分析中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率具有很強(qiáng)的政策意義。迄今為止，國(guó)內(nèi)外研究者運(yùn)用不同的方法、從不同的角度對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)度，得出了許多有政策意義的結(jié)論。②然而長(zhǎng)期以來(lái)，文獻(xiàn)中對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的度量只是基于傳統(tǒng)的資本、勞動(dòng)和土地等投入要素，而很少考慮到與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切相關(guān)的資源和環(huán)境因素的影響，因而無(wú)法反映出中國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的真實(shí)增長(zhǎng)績(jī)效。

在投入端，土地、勞動(dòng)力、化肥、役畜以及農(nóng)業(yè)機(jī)械等是現(xiàn)有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究中的普遍投入變量，而作為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最受制約的水資源要素在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的測(cè)算研究中并不多見。眾所周知，水資源是農(nóng)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)資源，在中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中處于戰(zhàn)略地位，作為一種日益稀缺的戰(zhàn)略性資源，其對(duì)國(guó)家糧食安全和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有全局性和長(zhǎng)遠(yuǎn)性的影響。③國(guó)內(nèi)學(xué)者王學(xué)淵在美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Paul M.Romer提出的“Growth Drag”理論基礎(chǔ)上，④考察了由于水資源限制使得中國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)下降的幅度，結(jié)果表明：水資源對(duì)中國(guó)單位面積農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的“增長(zhǎng)阻力”為0.1121%，到2050年，中國(guó)單位面積農(nóng)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率將由于水資源的短缺而比目前降低4.82%。⑤潘丹、應(yīng)瑞瑤的研究也指出，無(wú)論在短期內(nèi)還是在長(zhǎng)期內(nèi)，水資源均是推動(dòng)中國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素，并且隨著時(shí)間的推移，水資源短缺對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)面影響還將逐步加強(qiáng)。⑥

在產(chǎn)出端，現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究大多僅僅考慮了農(nóng)業(yè)發(fā)展中期望產(chǎn)出（Desirable or Good Output）的增加（如農(nóng)林牧漁業(yè)總值、農(nóng)林牧漁業(yè)增加值等），而很少將非期望產(chǎn)出（Undesirable or Bad Output）（如農(nóng)業(yè)污染物COD、TN、TP等）納入分析框架。⑦然而，現(xiàn)實(shí)情況表明，中國(guó)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)在快速發(fā)展的同時(shí)也帶來(lái)了嚴(yán)重的農(nóng)業(yè)面源污染問(wèn)題。第一次全國(guó)污染源普查公報(bào)數(shù)據(jù)顯示，2007年中國(guó)農(nóng)業(yè)化學(xué)需氧量、總氮和總磷的排放量分別為1324.09、270.46和28.47萬(wàn)噸，占各自污染總排放量的43.7%、57.2%和67.4%，農(nóng)業(yè)面源污染已經(jīng)成為中國(guó)環(huán)境保護(hù)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。日益惡化的農(nóng)業(yè)環(huán)境已經(jīng)嚴(yán)重影響到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資源基礎(chǔ)，并加劇土地資源供需的矛盾和危及人民的健康人力資本水平，從而降低中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的潛力。①如：張士功的研究指出，目前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中化肥、農(nóng)藥和農(nóng)膜等超量和不合理的使用，已經(jīng)致使中國(guó)至少有1300到1600萬(wàn)公頃耕地受到嚴(yán)重污染；②Rozelle et al和呂開宇的研究發(fā)現(xiàn)，保持其他條件不變，土地面積中土壤侵蝕面積每增加1%，中國(guó)單位耕地的農(nóng)業(yè)增加值將下降0.13%；土地面積中鹽堿地面積每增加1%，中國(guó)單位耕地的農(nóng)業(yè)增加值將下降0.11%。③

隨著科學(xué)發(fā)展觀與構(gòu)建和諧社會(huì)理念的提出，節(jié)約資源與保護(hù)環(huán)境已經(jīng)成為轉(zhuǎn)變中國(guó)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式和促進(jìn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)又好又快發(fā)展的不可或缺的組成部分。將資源環(huán)境約束納入到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的分析框架中，研究資源和環(huán)境如何影響中國(guó)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，顯得十分必要和緊迫。然而遺憾的是，現(xiàn)有研究中對(duì)自然資源、環(huán)境污染與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率之間關(guān)系的探討還較為薄弱。如何將資源環(huán)境約束納入到已有的生產(chǎn)率分析框架，如何從理論上理清三者之間的內(nèi)在聯(lián)系與作用機(jī)理，是破解當(dāng)前農(nóng)業(yè)發(fā)展中資源稀缺、環(huán)境惡化難題的重要基礎(chǔ)。鑒于此，本文首先從理論上廓清資源環(huán)境因素對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響機(jī)制，然后指出資源環(huán)境約束下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的創(chuàng)新方向，最后結(jié)合鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)區(qū)域重大發(fā)展戰(zhàn)略需求，闡述資源環(huán)境約束下鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的關(guān)鍵問(wèn)題，從而為鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)建立“高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效、生態(tài)、安全”的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)體系提供決策支撐。

二、忽視資源環(huán)境約束對(duì)區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率核算結(jié)果影響的理論分析

（一）忽視自然資源約束對(duì)區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率核算結(jié)果的影響

由于自然資源的稀缺性，自然資源對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將會(huì)產(chǎn)生極大的約束性，從而影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的估計(jì)結(jié)果。具體來(lái)講，自然資源對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的制約主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。

其一，自然資源總量約束制約著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的規(guī)模和速度。如圖1所示，圖中直線aa、bb、cc分別為各個(gè)時(shí)期的社會(huì)總成本約束線，OP為產(chǎn)出擴(kuò)展線，Q1、Q2、Q3分別代表不同時(shí)期的社會(huì)總產(chǎn)量水平，水平線RR表示一個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展時(shí)期固定的可利用自然資源總量。在不考慮自然資源約束的情況下，A、B、C點(diǎn)分別代表各個(gè)時(shí)期的短期最優(yōu)生產(chǎn)點(diǎn)，Q3是社會(huì)能達(dá)到的最大產(chǎn)出水平。而當(dāng)考慮自然資源約束后（假設(shè)擁有的自然資源總量是RR），很明顯可以發(fā)現(xiàn)，在RR的自然資源水平上，社會(huì)的最優(yōu)生產(chǎn)點(diǎn)為B點(diǎn)，社會(huì)能達(dá)到的最大產(chǎn)出水平是Q2。在存在自然資源約束的情況下，如果想要達(dá)到?jīng)]有資源約束時(shí)的社會(huì)最大產(chǎn)出水平Q3，則需要dd的經(jīng)濟(jì)成本來(lái)實(shí)現(xiàn)。我們通過(guò)比較可以發(fā)現(xiàn)，自然資源總量的限制將會(huì)導(dǎo)致社會(huì)以更高的經(jīng)濟(jì)成本來(lái)實(shí)現(xiàn)沒(méi)有自然資源約束時(shí)的產(chǎn)出水平（dd>cc），或者只能實(shí)現(xiàn)更低的社會(huì)總產(chǎn)出水平（Q2

其二，自然資源和其他投入要素的結(jié)構(gòu)性不平衡形成對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)構(gòu)性約束。在不存在自然資源約束的情況下，自然資源和其他投入要素（如化肥、役畜、機(jī)械等）一起作用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；而當(dāng)存在自然資源約束時(shí)，隨著其他投入要素的增加，自然資源的投入不再增加，其他投入要素單獨(dú)作用于經(jīng)濟(jì)發(fā)展，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度受到制約。

（二）忽視環(huán)境污染約束對(duì)區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率核算結(jié)果的影響

在環(huán)境污染方面，Charnes等人提出，傳統(tǒng)生產(chǎn)率測(cè)算模型的一個(gè)基本要求是投入必須盡可能地縮減，而產(chǎn)出必須盡可能地?cái)U(kuò)大。按此要求，農(nóng)業(yè)面源污染排放量在傳統(tǒng)的生產(chǎn)率測(cè)算模型中也只能與農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值同比例不斷增加，這顯然違背了生產(chǎn)率評(píng)價(jià)的初衷。①圖2中生產(chǎn)點(diǎn)A表示既定投入x生產(chǎn)兩種產(chǎn)出（y，b），其中y為農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值，b為農(nóng)業(yè)面源污染排放量。傳統(tǒng)的生產(chǎn)率測(cè)算模型要求生產(chǎn)單位從A點(diǎn)，y和b按照相同比例增長(zhǎng)到前沿產(chǎn)出C點(diǎn)；而在考慮環(huán)境污染因素后的生產(chǎn)率測(cè)算模型中，A點(diǎn)則是沿著既定的方向g增長(zhǎng)到前沿產(chǎn)出B點(diǎn)。在這一過(guò)程中，農(nóng)林牧漁業(yè)產(chǎn)值由y增加到■，農(nóng)業(yè)面源污染排放量由b減少到■ 。我們通過(guò)比較可以發(fā)現(xiàn)，是否考慮環(huán)境污染因素對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的測(cè)算結(jié)果將有顯著影響。

事實(shí)上，農(nóng)業(yè)環(huán)境質(zhì)量的下降除了會(huì)帶來(lái)社會(huì)的整體負(fù)外部性之外，也會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展的自身帶來(lái)嚴(yán)重的負(fù)面影響，從而對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的核算結(jié)果產(chǎn)生影響。一方面，農(nóng)業(yè)環(huán)境質(zhì)量的下降會(huì)影響自然資源和投入要素的供給數(shù)量和質(zhì)量，降低自然資源和投入要素對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)力度，從而對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成制約；另一方面，農(nóng)業(yè)面源污染的治理往往也需要成本，從而將本來(lái)可以用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的資源配置到農(nóng)業(yè)面源污染的治理活動(dòng)中，進(jìn)一步對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響。

三、資源環(huán)境約束下的區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究創(chuàng)新方向

上述分析結(jié)果表明：是否考慮資源環(huán)境因素將對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的核算結(jié)果具有顯著影響?？沙掷m(xù)發(fā)展理論認(rèn)為，資源和環(huán)境因素不僅是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)生變量，而且是經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模和速度的剛性約束。目前中國(guó)的農(nóng)業(yè)發(fā)展已經(jīng)產(chǎn)生了嚴(yán)重的資源消耗和環(huán)境污染問(wèn)題，并且已經(jīng)對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)產(chǎn)生了巨大的負(fù)面影響。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的測(cè)算中如果不考慮資源環(huán)境約束，無(wú)疑會(huì)使生產(chǎn)率的測(cè)算出現(xiàn)偏差。農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)者樊勝根指出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的測(cè)算偏差不僅會(huì)扭曲對(duì)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)績(jī)效的評(píng)價(jià)，也會(huì)使基于生產(chǎn)率的政府決策發(fā)生偏誤，導(dǎo)致對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生產(chǎn)率的增長(zhǎng)產(chǎn)生長(zhǎng)期的負(fù)面影響。①

由于資源和環(huán)境的價(jià)格無(wú)法獲取，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率核算手段無(wú)法對(duì)其進(jìn)行直接處理。如何合理地將資源和環(huán)境因素整合到生產(chǎn)率的分析框架中，一直以來(lái)都被學(xué)術(shù)界廣為關(guān)注?，F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)資源的處理方法較為一致，通常將資源看做一種新的投入要素，和土地、資本、勞動(dòng)等常規(guī)投入要素一并作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉。關(guān)于環(huán)境污染在生產(chǎn)率分析中的處理有些復(fù)雜，目前主要有四種方法：②一是曲線測(cè)度評(píng)價(jià)法。該方法將環(huán)境污染值變換為倒數(shù)形式，然后直接將環(huán)境污染作為“好”產(chǎn)出處理，在經(jīng)典的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率測(cè)算模型中即可求解出環(huán)境約束下的生產(chǎn)率水平。但由于該方法是一種非線性規(guī)劃的生產(chǎn)率評(píng)價(jià)方法，求解較為困難，盡管Fare等人給出了近似線性規(guī)劃的替代求解方法，但仍然無(wú)法保證求解的精確性，從而使其應(yīng)用受到一定的限制。③二是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)處理法。該方法的基本思想是將“壞產(chǎn)出”轉(zhuǎn)化為低的“好產(chǎn)出”，然后將轉(zhuǎn)化后的“壞產(chǎn)出”作為普通的“好產(chǎn)出”，運(yùn)用傳統(tǒng)的DEA模型計(jì)算決策單元的生產(chǎn)率。具體可分為負(fù)產(chǎn)出轉(zhuǎn)換、線性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換以及非線性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。負(fù)產(chǎn)出轉(zhuǎn)換法將污染物作為負(fù)數(shù)處理，不符合生產(chǎn)率評(píng)價(jià)的基本要求，線性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換法在CCR模型中無(wú)法保持分類的一致性，而非線性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)化法則破壞了模型的凸性。三是環(huán)境污染作投入處理法。該方法將環(huán)境污染物作為投入指標(biāo)來(lái)處理，采用徑向測(cè)度衡量污染物與資源投入的可減少比例，以此分析環(huán)境約束下的生產(chǎn)率。但在特定的生產(chǎn)過(guò)程中，環(huán)境污染與資源投入并不總能保持一定的同比例關(guān)系，因而該方法不能反映實(shí)際的生產(chǎn)過(guò)程。四是方向性距離函數(shù)法（Directional Distance Function，DDF）。這種方法通過(guò)設(shè)定“好”產(chǎn)出增加、“壞”產(chǎn)出減少的方向，將生產(chǎn)率分析與環(huán)境污染納入一個(gè)統(tǒng)一的框架中，同時(shí)由于其并不需要環(huán)境污染的價(jià)格數(shù)據(jù)，因而在實(shí)際中得到了廣泛的應(yīng)用。

方向性距離函數(shù)方法的提出有利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的進(jìn)一步深化和拓展。從圖3可以看出，結(jié)合方向距離函數(shù)這一工具，如果在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率框架下考慮環(huán)境污染物和自然資源消耗，那么對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的研究至少可擴(kuò)展到以下幾個(gè)方面。

其一，可以測(cè)度資源環(huán)境約束下的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率水平，即將環(huán)境污染作為“壞產(chǎn)出”，將自然資源消耗作為投入變量，借助方向性距離函數(shù)方法，考察不同地區(qū)考慮資源環(huán)境因素后的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率水平。該農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率值可以反映出不同地區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、資源節(jié)約和環(huán)境保護(hù)三者的統(tǒng)籌發(fā)展程度，可以測(cè)算出不同地區(qū)相對(duì)最優(yōu)生產(chǎn)前沿邊界所可能實(shí)現(xiàn)的最大農(nóng)業(yè)產(chǎn)出擴(kuò)張、最大資源投入節(jié)約以及最大農(nóng)業(yè)污染物減排潛力。進(jìn)一步，可以采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，探討經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口文化素質(zhì)、環(huán)境管理政策制度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平等因素對(duì)資源環(huán)境約束下的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的影響機(jī)制、方式和可能結(jié)果。近年來(lái)，一些學(xué)者已經(jīng)嘗試在中國(guó)整體經(jīng)濟(jì)以及工業(yè)經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)率研究中考慮資源環(huán)境因素，例如胡鞍鋼等、王兵等、Zhang等、朱承亮等人在考慮能源投入、CO2、COD、SO2、廢水和固體廢棄物等環(huán)境污染物的基礎(chǔ)上，對(duì)中國(guó)整體經(jīng)濟(jì)資源環(huán)境約束下的生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算；①涂正革、陳詩(shī)一、龐瑞芝和以及Wu等人以中國(guó)工業(yè)行業(yè)為研究對(duì)象，在考慮資源環(huán)境約束的情況下，計(jì)算了各地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)率水平。②然而將該方法運(yùn)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的研究并不多見，因此資源環(huán)境約束下的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率及其影響因素理論和實(shí)證研究是未來(lái)重要的創(chuàng)新內(nèi)容。

其二，可以考察資源政策和環(huán)境政策對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響程度，即考察地區(qū)農(nóng)業(yè)的節(jié)能減排成本。如：給定資源消耗約束指標(biāo)，通過(guò)比較考慮資源約束前后的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出擴(kuò)張差異，間接估計(jì)出由于實(shí)施資源政策而導(dǎo)致的節(jié)能成本大?。唤o定環(huán)境污染物排放約束指標(biāo)，通過(guò)比較“有環(huán)境污染約束”和“無(wú)環(huán)境污染約束”情況下的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出差異，間接估算出由于實(shí)施環(huán)境政策而導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的潛在損失，即減排成本大小的情況。如何協(xié)調(diào)好節(jié)能減排與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的矛盾，是中國(guó)實(shí)現(xiàn)低碳減排國(guó)際承諾的主要問(wèn)題，而對(duì)節(jié)能減排成本的測(cè)算，則有利于確定最優(yōu)的節(jié)能減排方案，從而降低節(jié)能減排對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)面影響，為節(jié)能減排政策的制定提供科學(xué)依據(jù)。現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)節(jié)能減排成本的研究多為定性研究成果，定量研究成果還甚少。因此，認(rèn)真分析農(nóng)業(yè)節(jié)能減排對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響，尋找能夠引致節(jié)能減排與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的雙贏路徑，是一個(gè)十分現(xiàn)實(shí)和緊迫的問(wèn)題，也是未來(lái)研究需要著力解決的關(guān)鍵問(wèn)題之一。

其三，可以測(cè)度資源消耗與環(huán)境污染的影子價(jià)格水平，即在方向性距離函數(shù)方法的基礎(chǔ)上，測(cè)度在某一農(nóng)業(yè)產(chǎn)出水平下單位資源消耗量和環(huán)境污染物排放量變化導(dǎo)致生產(chǎn)前沿產(chǎn)出的變化量。資源消耗與環(huán)境污染影子價(jià)格的測(cè)算是資源環(huán)境政策制定的基石，不僅可以為資源定價(jià)、環(huán)境稅率的設(shè)定和污染排放交易定價(jià)提供參考價(jià)格，而且可以用來(lái)進(jìn)行綠色GDP的核算。因此，資源消耗與環(huán)境污染的影子價(jià)格已經(jīng)成為資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)中的重要概念，對(duì)影子價(jià)格的準(zhǔn)確測(cè)度也成為研究的重要方向。目前國(guó)內(nèi)對(duì)資源消耗與環(huán)境污染物影子價(jià)格的研究還處于起步階段，代表性成果有涂正革、陳詩(shī)一、袁鵬和程施、黃文若和魏楚等人的研究文章，①然而這些文獻(xiàn)的研究對(duì)象僅局限于中國(guó)的工業(yè)行業(yè)，對(duì)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域資源消耗與環(huán)境污染物影子價(jià)格的研究并不多見，因此測(cè)度資源消耗與環(huán)境污染的影子價(jià)格水平是未來(lái)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究中需要探索的重要方向。

四、資源環(huán)境約束下鄱陽(yáng)湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率研究的關(guān)鍵問(wèn)題

篇8

關(guān)鍵詞：河南??；產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)；農(nóng)產(chǎn)品；區(qū)域品牌

中圖分類號(hào)：F260 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2013）09-0211-02

河南省作為全國(guó)第一農(nóng)業(yè)大省，優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品資源非常豐富，涌現(xiàn)出了像新鄭大棗、信陽(yáng)毛尖，以及雙匯、三全、思念等在市場(chǎng)上極具影響力的農(nóng)產(chǎn)品品牌和農(nóng)副產(chǎn)品加工品牌，奠定了河南農(nóng)產(chǎn)品在市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)了河南農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。但僅有的這些品牌，與河南省的農(nóng)業(yè)發(fā)展成績(jī)極不相稱，更沒(méi)有形成太多與這些農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模相對(duì)應(yīng)的農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌。當(dāng)前，河南省大力發(fā)展產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)建設(shè)，尤其是建立在各地市的以農(nóng)業(yè)為基礎(chǔ)、以農(nóng)副產(chǎn)品加工龍頭企業(yè)為主導(dǎo)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，為農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌建設(shè)打開了新的機(jī)會(huì)窗口。在這種背景下，研究基于產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌建設(shè)問(wèn)題既有一定的理論意義，更有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)價(jià)值。

一、產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)及農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌的內(nèi)涵和特點(diǎn)

產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)是一個(gè)地域性概念，是由多個(gè)產(chǎn)業(yè)實(shí)體在一定地域上的聯(lián)結(jié)，集聚區(qū)內(nèi)部可以存在若干產(chǎn)業(yè)集群，各產(chǎn)業(yè)集群又聯(lián)結(jié)為一個(gè)包含更多價(jià)值環(huán)節(jié)的增值系統(tǒng)，并且對(duì)外表現(xiàn)出較強(qiáng)的創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。而農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)則是指基于當(dāng)?shù)鬲?dú)特優(yōu)越的自然條件和農(nóng)業(yè)資源環(huán)境，在一定區(qū)域圍繞某些主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)，使得相關(guān)參與主體和機(jī)構(gòu)在區(qū)域上集中，并形成產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的現(xiàn)象。

農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌指的是在特定區(qū)域內(nèi)由相關(guān)企業(yè)、機(jī)構(gòu)、農(nóng)戶等主體所共有的，在生產(chǎn)地域范圍、品牌使用許可、品牌營(yíng)銷、品種品質(zhì)管理等方面具有共同訴求與行動(dòng)，使區(qū)域產(chǎn)品與區(qū)域形象共同發(fā)展的農(nóng)產(chǎn)品品牌。產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)建設(shè)為農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌的生成和發(fā)展提供了物理空間載體，而區(qū)域品牌的知名度和榮譽(yù)度又反過(guò)來(lái)體現(xiàn)集聚區(qū)內(nèi)企業(yè)信譽(yù)和產(chǎn)品質(zhì)量，代表了產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

二、建設(shè)基于產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌的意義

農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌是農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)發(fā)展的重要成果之一，對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)有較強(qiáng)的依賴性。反過(guò)來(lái)，農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌在做大做強(qiáng)后，對(duì)人才、資金、優(yōu)質(zhì)資源要素及其他相關(guān)利益主體形成“洼地效應(yīng)”，不僅可以推動(dòng)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的發(fā)展規(guī)模和水平，還可以提高農(nóng)產(chǎn)品相關(guān)利益者收入。具體來(lái)講，建設(shè)基于產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌有以下兩方面的意義：

首先，農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌作為一種外在市場(chǎng)力量，推動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的發(fā)展。區(qū)域品牌形成后會(huì)產(chǎn)生較強(qiáng)的聚集效應(yīng)，促使資金、人才、產(chǎn)品、知識(shí)在空間上迅速集聚，為產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的發(fā)展提供強(qiáng)有力的支撐。同時(shí)，區(qū)域品牌還提供了一種良好的制度性支持，約束著集聚區(qū)內(nèi)企業(yè)和農(nóng)戶的市場(chǎng)行為，增強(qiáng)企業(yè)間的信任與合作，不斷引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)內(nèi)相關(guān)利益主體進(jìn)行協(xié)同調(diào)整，帶動(dòng)集聚區(qū)內(nèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促使產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)市場(chǎng)地位的提高。

其次，農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌能夠提高農(nóng)產(chǎn)品相關(guān)利益者收入。河南省作為全國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)，通過(guò)建立更多屬于自己的農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌，一方面可以降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，迅速提高農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)占有率，直接增加農(nóng)民收入；另一方面能夠帶動(dòng)生產(chǎn)、加工、儲(chǔ)藏和運(yùn)輸?shù)认嚓P(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，創(chuàng)造農(nóng)民就業(yè)新渠道，形成新的收入增長(zhǎng)點(diǎn)，間接提高農(nóng)民收入。

三、河南省農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌發(fā)展現(xiàn)狀及存在問(wèn)題

近年來(lái)，河南省大力倡導(dǎo)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)建設(shè)，建立了180多個(gè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，涉及農(nóng)產(chǎn)品加工的產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)就有30多個(gè)，有力地推動(dòng)了農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌的發(fā)展。但由于受到各種因素的影響和制約，產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)建設(shè)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌發(fā)展的促進(jìn)作用還沒(méi)有完全發(fā)揮出來(lái)。歸納起來(lái)，河南省農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌發(fā)展過(guò)程中還存在以下主要問(wèn)題：

1.農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌經(jīng)營(yíng)意識(shí)落后。河南省農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌建設(shè)起步較晚，經(jīng)營(yíng)意識(shí)較為滯后，農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌資產(chǎn)普遍較低。雖然農(nóng)業(yè)是河南省的傳統(tǒng)支柱產(chǎn)業(yè)，但傳統(tǒng)的“小生產(chǎn)、小流通”式的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)模式以及傳統(tǒng)的“好貨不愁賣”的銷售觀念卻已不再適合當(dāng)今的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程，這也就造成了河南省現(xiàn)在“一流產(chǎn)品，二流品牌，三流營(yíng)銷”的尷尬局面。

2.知名農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌數(shù)量少、規(guī)模小。在省內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)上，高中檔農(nóng)產(chǎn)品如高級(jí)面粉、食用油以及其他制成品等大多是外省品牌，河南省現(xiàn)有的信陽(yáng)毛尖、靈寶蘋果、三全、思念等農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)及加工品牌雖然已經(jīng)在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上占有一定份額，但這樣的知名品牌實(shí)在太少，與農(nóng)業(yè)大省的地位極不相稱。

3.農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化程度低，生產(chǎn)規(guī)模小。河南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)目前還停留以家庭為單位組織生產(chǎn)的階段，土地利用效率較為低下，在土地流轉(zhuǎn)方面還未做出卓有成效的改革。規(guī)模小、效率低、經(jīng)營(yíng)分散、信息不靈，嚴(yán)重影響區(qū)域品牌的建設(shè)，直接導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品很難直接參與國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。

4.品牌科技含量低，附加值不高。河南農(nóng)產(chǎn)品加工業(yè)相對(duì)落后，大多以農(nóng)產(chǎn)品粗加工為主線，精深加工產(chǎn)品所占比重很低。目前投放市場(chǎng)的農(nóng)產(chǎn)品多是初級(jí)產(chǎn)品，銷售的農(nóng)產(chǎn)品多為原字號(hào)，品牌科技含量太低，轉(zhuǎn)化增值率不高，成為制約農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要原因。

5.區(qū)域品牌運(yùn)營(yíng)程度低，沒(méi)有形成有效機(jī)制。農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌建設(shè)在前期需要研發(fā)投入，在后期要有營(yíng)銷保障。但長(zhǎng)期以來(lái)，河南省農(nóng)產(chǎn)品在區(qū)域品牌運(yùn)營(yíng)上沒(méi)有明確的定位，命名單一，推廣渠道狹窄?，F(xiàn)有的農(nóng)產(chǎn)品品牌還得依靠原來(lái)的口碑和歷史聲譽(yù)，整體運(yùn)作能力偏差，不能將品牌的核心價(jià)值轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)濟(jì)效益，在很大程度上制約著農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌的建設(shè)和營(yíng)銷。

四、建設(shè)基于產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌的對(duì)策和建議

1.加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌建設(shè)和保護(hù)意識(shí)。河南省農(nóng)業(yè)資源條件優(yōu)越，但農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌少，且知名度不高，很大一部分原因是對(duì)農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌的建設(shè)和保護(hù)意識(shí)淡薄。因此，應(yīng)加大宣傳力度，利用多種渠道宣傳和推介農(nóng)產(chǎn)品品牌，形成政府重視、企業(yè)和農(nóng)戶主動(dòng)參與的良好的品牌建設(shè)氛圍；同時(shí)，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌實(shí)施動(dòng)態(tài)管理機(jī)制，加強(qiáng)日常監(jiān)管，嚴(yán)格控制有損區(qū)域品牌整體形象的相關(guān)利益主體的市場(chǎng)行為。

2.加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，做大做強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌。加強(qiáng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展首先就是要建立產(chǎn)業(yè)化組織，從組織上保證區(qū)域品牌核心價(jià)值的實(shí)現(xiàn)。通過(guò)建立包括產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)、企業(yè)、農(nóng)戶在內(nèi)的組織形式，將眾多小規(guī)模農(nóng)戶的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)納入到區(qū)域品牌的建設(shè)當(dāng)中，增加區(qū)域品牌的競(jìng)爭(zhēng)力；農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌建設(shè)可以有效帶動(dòng)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化升級(jí)，要讓農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)建設(shè)同農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌建設(shè)相互結(jié)合，建立完善的農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化體系和品牌質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)體系，不斷推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，進(jìn)而推動(dòng)區(qū)域品牌建設(shè)。

3.加大技術(shù)研發(fā)投入力度，努力提高農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌科技含量。根據(jù)著名的“微笑曲線”理論，產(chǎn)業(yè)鏈上各環(huán)節(jié)創(chuàng)造的附加值隨各種要素密集度的變化而變化，微笑曲線兩端的研發(fā)和營(yíng)銷創(chuàng)造的附加值最高，而中間的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)創(chuàng)造的附加值最低。因此，河南省農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌要想在市場(chǎng)上獲得持續(xù)成長(zhǎng)，應(yīng)該逐漸擺脫僅銷售原產(chǎn)品或?qū)r(nóng)產(chǎn)品初加工的現(xiàn)狀，而是要通過(guò)加大技術(shù)研發(fā)投入力度，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行深加工，逐步拉長(zhǎng)農(nóng)產(chǎn)品加工產(chǎn)業(yè)鏈條，努力提高農(nóng)產(chǎn)品附加值，進(jìn)而提高農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌科技含量。

4.加強(qiáng)協(xié)調(diào)與合作，建立一體化區(qū)域品牌建設(shè)機(jī)制。在中原經(jīng)濟(jì)區(qū)建設(shè)的大背景下，在河南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展以產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)建設(shè)為帶動(dòng)的前提下，為了打造河南省農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌，各級(jí)政府及相關(guān)職能部門需要密切配合，建立以市場(chǎng)為導(dǎo)向，以產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)為平臺(tái)，以企業(yè)為主體，以農(nóng)業(yè)合作社為中介，以優(yōu)質(zhì)農(nóng)業(yè)資源和特色產(chǎn)業(yè)為依托的農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌建設(shè)聯(lián)動(dòng)機(jī)制。通過(guò)一體化品牌運(yùn)作機(jī)制的有效運(yùn)轉(zhuǎn)，將品牌創(chuàng)建、品牌運(yùn)轉(zhuǎn)、品牌提升和品牌延伸有機(jī)銜接起來(lái)，積極引導(dǎo)集聚區(qū)爭(zhēng)創(chuàng)區(qū)域品牌，大力扶持優(yōu)勢(shì)企業(yè)引領(lǐng)區(qū)域品牌，使河南省形成優(yōu)勢(shì)農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌群落。

5.加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)與農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌的互動(dòng)作用。當(dāng)前，河南省部分發(fā)展條件較好的產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)已經(jīng)成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的引擎，而農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌建設(shè)工作則顯得有些滯后，二者尚未實(shí)現(xiàn)同步互動(dòng)發(fā)展。事實(shí)上，河南省現(xiàn)有的部分農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)是基于當(dāng)?shù)貎?yōu)越的自然條件和優(yōu)質(zhì)的農(nóng)產(chǎn)品資源建立起來(lái)的，完全可以在此基礎(chǔ)上發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)，集聚區(qū)域品牌建設(shè)所需資金和技術(shù)，培育區(qū)域品牌建設(shè)主體，以促進(jìn)區(qū)域品牌更好的發(fā)展。而農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)自身發(fā)展如果脫離了良好區(qū)域品牌的支撐，集聚區(qū)內(nèi)就不容易形成強(qiáng)勢(shì)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，各企業(yè)更不能形成合力去開拓和占領(lǐng)市場(chǎng)，整個(gè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)就不能實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。因此，應(yīng)清楚二者的互動(dòng)關(guān)系，找準(zhǔn)結(jié)合點(diǎn)，通過(guò)政策指導(dǎo)和資金支持，強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)與農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域品牌的互動(dòng)作用。

參考文獻(xiàn)：

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篇9

[關(guān)鍵詞] 黑龍江??；旱作物 農(nóng)業(yè)氣象產(chǎn)量預(yù)報(bào) 系統(tǒng)研制

[中圖分類號(hào)] S165 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1003-1650 （2017）02-0291-01

黑龍江省都處于我國(guó)最北部，經(jīng)過(guò)多年的墾荒改造，將北大荒改造成了北大倉(cāng)，黑龍江省是我國(guó)糧食產(chǎn)量的主要省份之一，全省耕地面積在1.4億畝左右。黑龍江省氣候?qū)儆诟呔暥却箨懶约撅L(fēng)氣候，夏季高囟嚶輳冬季寒冷少雪，春秋兩季較短，溫度變化幅度較大，升溫和降溫溫度快，對(duì)發(fā)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有十分明顯的優(yōu)勢(shì)。黑龍江省特殊的地理環(huán)境決定了物候資源化的分布特征。黑龍江省是全國(guó)熱量資源較少的省份之一，作物和品質(zhì)都存在著明顯的界限，熱量資源不足和作物需求之間的矛盾日漸突出，因此，如何調(diào)整地區(qū)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。合理布局農(nóng)作物品種，充分利用熱量資源，保證農(nóng)作物獲得高產(chǎn)個(gè)穩(wěn)產(chǎn)就成為當(dāng)前黑龍江農(nóng)業(yè)氣象預(yù)報(bào)需要重點(diǎn)研究的內(nèi)容。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析

首先，系統(tǒng)軟件和硬件環(huán)境。整個(gè)操作界面采用下拉彈出式菜單，友好的圖文操作按牛，全漢化的提示方式，具有操縱方便快捷。軟件系統(tǒng)使用標(biāo)準(zhǔn)的Windows2000軟件平臺(tái)，中文環(huán)境，提Microsoft Visual Basic6.0編程語(yǔ)言開發(fā)工具，并使用使用最先進(jìn)的圖像處理軟件和地理信息系統(tǒng)軟件；其次，結(jié)構(gòu)分析。該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)主要包含了數(shù)據(jù)庫(kù)、模型建立和產(chǎn)量預(yù)報(bào)、預(yù)報(bào)集成和總產(chǎn)量計(jì)算等幾個(gè)部分，各個(gè)部分的功能均以模塊化的方式實(shí)現(xiàn)，采用人機(jī)交互的方式進(jìn)行操作，系統(tǒng)各個(gè)模塊之間相互獨(dú)立，邏輯上相互聯(lián)系。如圖1所示。

2 系統(tǒng)組成和功能分析

2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)和管理

首先，數(shù)據(jù)庫(kù)。在該數(shù)據(jù)庫(kù)中包含了氣候、大氣環(huán)流、作物參量和植被指數(shù)等資料庫(kù)。其中大氣環(huán)流資料庫(kù)主要主要涵蓋了500hPa環(huán)流指數(shù)、海洋溫度、大氣特征量等數(shù)據(jù)。氣候資料庫(kù)包含了從1961大2015年黑龍江省各個(gè)市區(qū)每個(gè)季度的平均溫度、降雨量、日照小時(shí)數(shù)，地區(qū)主要農(nóng)作物生長(zhǎng)發(fā)育所需要的平均溫度、降雨量、日照小時(shí)數(shù)等相關(guān)材料。作物產(chǎn)量資料庫(kù)主要包含了地區(qū)1961年到2016年主要農(nóng)作物的播種面積、總產(chǎn)量和畝產(chǎn)量。植被指數(shù)庫(kù)主要包含1992年到2015年黑龍江地區(qū)5～8月間最大植被指數(shù)以及各個(gè)月份指數(shù)和；其次，數(shù)據(jù)庫(kù)管理。為了方便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，在系統(tǒng)中設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)管理模塊，對(duì)于產(chǎn)量資料主要以人工方式進(jìn)行添加，使用網(wǎng)絡(luò)對(duì)相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行編輯，保存新建的文本文件。對(duì)于范圍較大的環(huán)流資料，應(yīng)該將其以數(shù)據(jù)恩建的形式添加到數(shù)據(jù)庫(kù)中。植被數(shù)據(jù)資料設(shè)計(jì)了旱作物和水田，按照單點(diǎn)、5點(diǎn)和9點(diǎn)平均植被指數(shù)進(jìn)行計(jì)算，同時(shí)在系統(tǒng)中設(shè)計(jì)了自動(dòng)追加、查詢和統(tǒng)計(jì)功能。

2.2 建立相預(yù)報(bào)產(chǎn)量模型

首先，氣象統(tǒng)計(jì)模型建設(shè)設(shè)計(jì)，氣象統(tǒng)計(jì)模型是氣象產(chǎn)量預(yù)報(bào)系統(tǒng)十分重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，其主要采用多種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法，將作物產(chǎn)量和氣象條件的內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行揭示，進(jìn)而得到旱作物產(chǎn)量預(yù)報(bào)數(shù)值。在系統(tǒng)中審計(jì)了書簽式的對(duì)話窗口，其內(nèi)容主要涵蓋了基本作物趨勢(shì)產(chǎn)量模型、預(yù)測(cè)模型、因子處理和影響因素等幾方面的頁(yè)面。在確定中書簽頁(yè)對(duì)話窗口中的各個(gè)參數(shù)，方法和模式之后，系統(tǒng)就可以進(jìn)入到旱作物預(yù)測(cè)產(chǎn)量狀態(tài)，然后調(diào)出相應(yīng)的對(duì)話框，根據(jù)頁(yè)面提示內(nèi)容，輸入相應(yīng)的年份、輸出文件，按照提示和步驟進(jìn)行下去。在對(duì)系統(tǒng)中的預(yù)測(cè)因素進(jìn)行全面篩選之后，通過(guò)穩(wěn)定性檢驗(yàn)，就可以得到最終旱作物的氣象產(chǎn)量預(yù)報(bào)結(jié)果，然后系統(tǒng)能夠結(jié)合不同用戶的需求生成不同形式的圖表，對(duì)最終的模擬預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性進(jìn)行分析，同時(shí)還可以結(jié)合實(shí)際情況，對(duì)當(dāng)年的趨勢(shì)產(chǎn)量進(jìn)行適當(dāng)?shù)男薷暮陀喺?；其次，遙感模型建立。遙感模型是結(jié)合旱作物生長(zhǎng)繁育特點(diǎn)和產(chǎn)量形成過(guò)程，通過(guò)測(cè)量綠色葉片獲取太陽(yáng)光照量以及葉綠素顏色變化監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)情況，進(jìn)而判斷氣象條件對(duì)旱作物產(chǎn)量的影響。系統(tǒng)通過(guò)選擇黑龍江省種植比較廣泛的幾種植被指數(shù)作為預(yù)測(cè)因子，利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法建立和旱作物產(chǎn)量相關(guān)的聯(lián)系，進(jìn)而創(chuàng)建一個(gè)耳機(jī)科學(xué)的預(yù)測(cè)模型，對(duì)旱作物產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)。遙感模型創(chuàng)建完成之后，打開預(yù)測(cè)產(chǎn)量對(duì)話框，根據(jù)提示輸入相應(yīng)的數(shù)據(jù)，按照界面上的提示進(jìn)行操縱，當(dāng)預(yù)測(cè)因子進(jìn)行科學(xué)篩選和穩(wěn)定性檢驗(yàn)之后，就可以得出旱作物的氣象預(yù)測(cè)結(jié)果，同時(shí)也可以人工修正相應(yīng)的結(jié)果。

2.3 預(yù)報(bào)集成和總產(chǎn)量計(jì)算

首先，預(yù)報(bào)集成。在系統(tǒng)預(yù)報(bào)模型數(shù)據(jù)庫(kù)中，按照作物種類和黑龍江省各個(gè)市區(qū)存在的一定數(shù)量和產(chǎn)量的預(yù)報(bào)模型。在進(jìn)行旱作物氣象產(chǎn)量預(yù)測(cè)過(guò)程中根據(jù)當(dāng)年已經(jīng)出現(xiàn)的天氣氣候特征以及對(duì)農(nóng)作物產(chǎn)量和正常生長(zhǎng)產(chǎn)生的影響，從系統(tǒng)的各個(gè)模型中選取一個(gè)符合當(dāng)年農(nóng)業(yè)氣象條件的多個(gè)模型，輸入模型保存的相應(yīng)結(jié)果和預(yù)測(cè)年份，然后科學(xué)選擇合適的集成方法進(jìn)行預(yù)報(bào)集成，系統(tǒng)自動(dòng)該年份的因子和數(shù)據(jù)；其次，總產(chǎn)量計(jì)算。通過(guò)上述預(yù)報(bào)集成，在得到全省各個(gè)市區(qū)的農(nóng)作物單產(chǎn)之后，通過(guò)查詢系統(tǒng)總產(chǎn)量預(yù)報(bào)功能，打開相應(yīng)對(duì)應(yīng)的苗情比例文件、單產(chǎn)文件、統(tǒng)計(jì)文件和實(shí)際預(yù)測(cè)面積文件，加成之后就可以在得到預(yù)測(cè)的輸出文件，然后利用相應(yīng)的打開文件系統(tǒng)瀏覽和查詢相應(yīng)的結(jié)果。

參考文獻(xiàn)

[1] 莊立偉，衛(wèi)建國(guó)，毛留喜. 軟件設(shè)計(jì)模式在農(nóng)業(yè)氣象系統(tǒng)開發(fā)中的應(yīng)用[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào). 2011（05）

篇10

目前，包括江蘇省在內(nèi)的我國(guó)金融機(jī)構(gòu)和物流企業(yè)普遍缺乏農(nóng)產(chǎn)品物流金融業(yè)務(wù)運(yùn)作的經(jīng)驗(yàn)，在諸多h節(jié)上存在著風(fēng)險(xiǎn)，阻礙了農(nóng)產(chǎn)品物流金融的發(fā)展。在此前提下，銀行機(jī)構(gòu)、物流企業(yè)和農(nóng)業(yè)企業(yè)等合作各方，需要將風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)能力，加強(qiáng)對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)運(yùn)作，提高相應(yīng)的業(yè)務(wù)水平，才能逐步克服和抑制風(fēng)險(xiǎn)，確保農(nóng)產(chǎn)品物流金融業(yè)務(wù)的順利開展。其中，金融機(jī)構(gòu)和物流企業(yè)發(fā)揮著重要的作用。尤其是銀行等金融機(jī)構(gòu)，需要對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流金融業(yè)務(wù)的成效進(jìn)行準(zhǔn)確、合理、有效地預(yù)測(cè)，才能減少業(yè)務(wù)過(guò)程中信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，避免風(fēng)險(xiǎn)損失。

在國(guó)內(nèi)外物流金融風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分類研究中，通常根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)大小的相對(duì)程度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分類，以便有針對(duì)性地實(shí)施各級(jí)風(fēng)險(xiǎn)管理。筆者根據(jù)綜合權(quán)重系數(shù)可知，在農(nóng)產(chǎn)品物流金融運(yùn)作過(guò)程中，可以將江蘇省農(nóng)產(chǎn)品物流金融所面臨的風(fēng)險(xiǎn)分為五個(gè)級(jí)別：一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)包括質(zhì)押貨物合法性風(fēng)險(xiǎn)和倉(cāng)單管理不善風(fēng)險(xiǎn)，二級(jí)風(fēng)險(xiǎn)包括法律法規(guī)缺失風(fēng)險(xiǎn)、質(zhì)押物品種選擇風(fēng)險(xiǎn)、質(zhì)押物市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)誠(chéng)信風(fēng)險(xiǎn)，三級(jí)風(fēng)險(xiǎn)包括企業(yè)組織結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)、員工素質(zhì)不足風(fēng)險(xiǎn)、商品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)，四級(jí)風(fēng)險(xiǎn)包括質(zhì)押物價(jià)值評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)發(fā)展?jié)摿︼L(fēng)險(xiǎn)、宏觀環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，五級(jí)風(fēng)險(xiǎn)包括質(zhì)押物存量控制不當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、管理與監(jiān)督體制缺失風(fēng)險(xiǎn)、管理層決策失誤風(fēng)險(xiǎn)。其中，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流金融業(yè)務(wù)的成功具有重要影響的是一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)、二級(jí)風(fēng)險(xiǎn)和三級(jí)風(fēng)險(xiǎn)，分別包括質(zhì)押貨物合法性風(fēng)險(xiǎn)和倉(cāng)單管理不善風(fēng)險(xiǎn)要素，法律法規(guī)缺失風(fēng)險(xiǎn)、質(zhì)押物品種選擇風(fēng)險(xiǎn)、質(zhì)押物市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)和企業(yè)誠(chéng)信風(fēng)險(xiǎn)要素，企業(yè)組織機(jī)構(gòu)設(shè)置風(fēng)險(xiǎn)、員工素質(zhì)不足風(fēng)險(xiǎn)和商品監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)要素。對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品物流金融合作各方而言，為了提高業(yè)務(wù)的運(yùn)作效率，需要逐步加強(qiáng)各風(fēng)險(xiǎn)所對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)能力，即提高質(zhì)押貨物合法性和倉(cāng)單管理安全性，增強(qiáng)法律法規(guī)適應(yīng)性、質(zhì)押物選擇合理性、質(zhì)押物市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和農(nóng)業(yè)企業(yè)誠(chéng)信度，改進(jìn)物流企業(yè)組織機(jī)構(gòu)設(shè)置合理性、物流企業(yè)員工素質(zhì)和物流企業(yè)商品監(jiān)管能力。

作為農(nóng)產(chǎn)品物流金融業(yè)務(wù)的主要承擔(dān)者，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)具有業(yè)務(wù)成功的預(yù)測(cè)能力，根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品物流金融的關(guān)鍵影響因素，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)成功的合理預(yù)測(cè)，才能將物流金融的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和金融機(jī)構(gòu)自身的信用風(fēng)險(xiǎn)降低到最低程度。根據(jù)西方發(fā)達(dá)國(guó)家農(nóng)產(chǎn)品物流金融的運(yùn)作經(jīng)驗(yàn)，這是確保農(nóng)產(chǎn)品物流金融從萌芽到成熟轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵性措施。

一、風(fēng)險(xiǎn)控制視角下農(nóng)產(chǎn)品物流金融業(yè)務(wù)成效預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)

線性概率模型（linear probability models，簡(jiǎn)稱LPM），是指因變量為虛擬變量的回歸分析模型。該模型也可以理解為，在給定的條件下，因變量所代表的事件發(fā)生的條件概率。在線性概率模型中，因變量具有二分性質(zhì)，僅要求回答“是”或“否”。在這里，虛擬變量是指取值是0或1的變量。

基于線性概率模型（LPM）理論，在農(nóng)產(chǎn)品物流金融風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分類的基礎(chǔ)上，考慮到重要風(fēng)險(xiǎn)的影響，構(gòu)建江蘇省農(nóng)產(chǎn)品物流金融業(yè)務(wù)成效預(yù)測(cè)的線性概率模型如下式所示。

[yi=β0+β1x1i+β2x2i+β3x3i+β4x4i+β5x5i+β6x6i+β7x7i+β8x8i+β9x9i+ui]

在這里，當(dāng)農(nóng)產(chǎn)品物流金融業(yè)務(wù)取得預(yù)期的成效時(shí)，[y]取值為1，否則取值為0，即[y]是二分變量，或虛擬變量。

在這里，各類變量名稱所對(duì)應(yīng)的變量符號(hào)、變量性質(zhì)、對(duì)應(yīng)系數(shù)和系數(shù)預(yù)期符號(hào)等模型信息如表1所示。

二、數(shù)據(jù)收集

筆者以江蘇省境內(nèi)的農(nóng)產(chǎn)品物流金融服務(wù)事件為樣板進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，主要依賴于各類金融機(jī)構(gòu)的內(nèi)部資料，實(shí)現(xiàn)對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)的測(cè)評(píng)。對(duì)于解釋變量，采用李克特7點(diǎn)量表法取值。對(duì)于業(yè)務(wù)的有效性，根據(jù)金融機(jī)構(gòu)的收益來(lái)判斷。如果金融機(jī)構(gòu)按期收回本金，則說(shuō)明該項(xiàng)農(nóng)產(chǎn)品物流金融業(yè)務(wù)是有成效的，業(yè)務(wù)有效性取值為1。相反，如果金融機(jī)構(gòu)未能按期收回本金，則說(shuō)明該項(xiàng)農(nóng)產(chǎn)品物流金融業(yè)務(wù)缺乏成效，業(yè)務(wù)成效值取值為0。

本次數(shù)據(jù)調(diào)查自2015年11月11日起，至2016年2月20日結(jié)束，歷時(shí)100天，收集有效樣本59份。樣本描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表2所示。

三、模型檢驗(yàn)

本研究擬采用后向淘汰（backward elimination）回歸分析法對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流金融業(yè)務(wù)成效的線性概率模型進(jìn)行檢驗(yàn)。后向淘汰回歸分析法，是逐步回歸分析法的一種常見形式。在計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論中，逐步回歸分析法也稱逐步選擇法，是為了達(dá)到選用一系列有用的預(yù)報(bào)變量子集的目的，不斷在初始模型中剔出或添加變量。

逐步回歸法也是一種常見的回歸分析方法，是多個(gè)自變量與一個(gè)因變量的多重線性回歸方程，根據(jù)用戶事先設(shè)定的界值，即設(shè)定的“α（Alpha）值，或F值”標(biāo)準(zhǔn)，在計(jì)算過(guò)程中逐步引入或剔除滿足這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)條件的自變量，從而最終建立起只含有對(duì)因變量有顯著作用的那些自變量、而不包含對(duì)因變量沒(méi)有顯著作用的那些自變量的“最優(yōu)”多重線性回歸方程。在逐步回歸分析過(guò)程中，如果采用逐步添加變量方法，就稱為前向選擇回歸分析，如果采用逐步剔除變量的方法，就稱為后向淘汰回歸分析。

基于樣本數(shù)據(jù)，運(yùn)用SPSS11.5軟件，得到各變量的協(xié)方差矩陣如表3所示。在該協(xié)方差矩陣中，盡管各變量之間存在著一定的、程度不等的相關(guān)性，但從協(xié)方差矩陣的整體上看，因子之間的相關(guān)系數(shù)普遍較低，因而不需要考慮多重共線性問(wèn)題。

在第一次回歸分析中，法律法規(guī)適應(yīng)性[x3]的回歸系數(shù)值較低，且缺乏顯著性，刪除后進(jìn)行第二次回歸分析。在第二次回歸分析中，物流企業(yè)組織機(jī)構(gòu)設(shè)置合理性[x7]回歸系數(shù)值較低，且缺乏顯著性，刪除后進(jìn)行第三次回歸分析。在第三次回歸分析中，各變量的回歸系數(shù)均存在一定的顯著性，因此，回歸分析結(jié)束。

在第三次回歸分析中，回歸方程能夠解釋總變差的55.6%，總體檢驗(yàn)也具有一定的顯著性。其中：倉(cāng)單管理安全性[x2]和農(nóng)業(yè)企業(yè)誠(chéng)信度[x6]的系數(shù)值較高，對(duì)業(yè)務(wù)成效的影響較大；質(zhì)押物選擇合理性[x4]和物流企業(yè)員工素質(zhì)[x8]的系數(shù)值次之，對(duì)業(yè)務(wù)成效存在著一定的影響；質(zhì)押貨物合法性[x1]、質(zhì)押物市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性[x5]和物流企業(yè)商品監(jiān)管能力[x9]的系抵到系停對(duì)業(yè)務(wù)成效的影響相對(duì)較小。

四、風(fēng)險(xiǎn)控制視角下農(nóng)產(chǎn)品物流金融業(yè)務(wù)改進(jìn)策略分析

首先，著力提高倉(cāng)單管理的安全性，并培育農(nóng)業(yè)企業(yè)的誠(chéng)信度。農(nóng)業(yè)企業(yè)誠(chéng)信意識(shí)的培育是一個(gè)長(zhǎng)期的問(wèn)題，但要引起足夠的重視。如果重視程度不夠，不采取循序漸進(jìn)的培育措施，必將長(zhǎng)久地阻礙農(nóng)產(chǎn)品物流金融的發(fā)展。銀行機(jī)構(gòu)在進(jìn)行信貸業(yè)務(wù)服務(wù)中，應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)客戶進(jìn)行誠(chéng)信宣傳，以及采取一些其他的誠(chéng)信促進(jìn)措施。倉(cāng)單管理水平主要受制于物流企業(yè)的管理思想、理念和方法，因此，物流企業(yè)應(yīng)將倉(cāng)單管理作為一項(xiàng)重要的業(yè)務(wù)來(lái)對(duì)待，制定專項(xiàng)倉(cāng)單業(yè)務(wù)規(guī)章并進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)督。

其次，重視質(zhì)押物的合理選擇和物流企業(yè)員工素質(zhì)的開發(fā)。在現(xiàn)有的業(yè)務(wù)運(yùn)作中，農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)押物的選擇帶有很大的隨意性，僅關(guān)注了質(zhì)押物的季節(jié)性，沒(méi)有考慮市場(chǎng)需求、價(jià)格波動(dòng)、政策影響等因素，導(dǎo)致質(zhì)押物價(jià)值往往低于信貸額度，誘發(fā)了農(nóng)業(yè)企業(yè)的機(jī)會(huì)主義行為和傾向。江蘇省物流企業(yè)在招募員工時(shí)，綜合素質(zhì)一般并不低，但是，由于不注重員工的培育和學(xué)習(xí)，缺乏對(duì)繼續(xù)教育的投入，導(dǎo)致員工業(yè)務(wù)能力無(wú)法跟上物流業(yè)的發(fā)展，對(duì)物流金融感到陌生，致使在許多業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)上產(chǎn)生漏洞。

再次，關(guān)注質(zhì)押物的合法性、質(zhì)押物市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和物流企業(yè)商品監(jiān)管能力的提高。在江蘇省農(nóng)產(chǎn)品物流金融業(yè)務(wù)調(diào)查中，發(fā)現(xiàn)多起由于質(zhì)押物不合法所引發(fā)的產(chǎn)權(quán)糾紛，最后導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)和物流企業(yè)的利益受損。如果金融機(jī)構(gòu)和物流企業(yè)能夠?qū)|(zhì)押物的合法性進(jìn)行適度地關(guān)注，誠(chéng)信意識(shí)較差的農(nóng)業(yè)企業(yè)就很難蒙混過(guò)關(guān)。質(zhì)押物市場(chǎng)價(jià)格的預(yù)測(cè)，不僅是物流企業(yè)的責(zé)任，也需要金融機(jī)構(gòu)的參與，結(jié)合兩者的力量，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)質(zhì)押物價(jià)格波動(dòng)的合理預(yù)測(cè)。在實(shí)現(xiàn)運(yùn)作中，金融機(jī)構(gòu)很少參與質(zhì)押物價(jià)格波動(dòng)的預(yù)測(cè)，反而為自身帶來(lái)不確定風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)押物的監(jiān)管不同于其他產(chǎn)品，且各類農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)品特性也存在著差異，因此，物流企業(yè)應(yīng)該對(duì)大宗農(nóng)產(chǎn)品制定特殊的監(jiān)管策略，尤其加強(qiáng)變質(zhì)、發(fā)霉、脫水等自然屬性的監(jiān)管，才能在實(shí)質(zhì)上提高監(jiān)管能力。

最后，探索物流企業(yè)組織結(jié)構(gòu)的改革路徑，并及時(shí)出臺(tái)一些對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流金融業(yè)務(wù)有針對(duì)性的法律法規(guī)。這兩個(gè)要素是農(nóng)產(chǎn)品物流金融發(fā)展的潛在風(fēng)險(xiǎn)，盡管在江蘇省現(xiàn)有的業(yè)務(wù)中尚未體現(xiàn)，隨著農(nóng)產(chǎn)品物流金融業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大，這些潛在的風(fēng)險(xiǎn)遲早會(huì)發(fā)生或爆發(fā)。隨著各種新型物流業(yè)務(wù)的興起，物流企業(yè)組織結(jié)構(gòu)變革勢(shì)在必行，如果對(duì)外部環(huán)境變化反應(yīng)遲鈍，就會(huì)對(duì)物流金融業(yè)務(wù)的成長(zhǎng)帶來(lái)很大的障礙。目前，江蘇省尚不存在專項(xiàng)的農(nóng)產(chǎn)品物流金融法規(guī)條例，從長(zhǎng)遠(yuǎn)看，必然對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流金融的發(fā)展形成制約。

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