摘要：以湖北省1994-2012年的数据为样本，运用因子分析法，建立了粮食生产能力评价指标体系，对湖北省粮食生产能力进行了量化分析，并结合湖北省粮食生产的现状，提出了相应的政策建议。
关键词：湖北省；因子分析；粮食生产能力
中图分类号：F326.11；F327 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2015）16-4103-04
DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.16.069
Assessment on Grain Production Capacity of Hubei Province Based on Factor Analysis
FAN Xiao-di，HE Pu-ming
（Institute for Jianghan Plain Rural Economic Research/Hubei Collaborative Innovation Center for Grain Industry，
Yangtze University， Jingzhou 434023， Hubei， China）
Abstract：Taking the 1994-2012 data of Hubei province as sample， by using factor analysis， the evaluation index system was established to make quantitative analysis of the grain production capacity of Hubei， as well as combining with the present grain production in Hubei， some related political suggestions were put forward.
Key words：Hubei province；factor analysis； grain production capacityc
“国以粮为本，民以食为天”。粮食这种特殊商品，不仅是人民生活的必需品、农民主要的收入来源、工业的原料，更是国家重要的战略物资。对于中国这样一个农业大国、人口大国，提高粮食生产能力对于保障国家粮食安全，促进国民经济持续健康发展显得尤为重要。中国政府历来重视农业的发展，制定了一系列优惠政策，近十年的国家“一号文件”也重点关注“三农”问题。湖北省作为全国13个粮食主产区之一，粮食生产能力的高低对于整个国家的粮食安全有着举足轻重的作用。在此背景下，运用因子分析法，建立了粮食生产能力综合评价指标体系，对湖北省近年来的粮食生产能力进行定量评价，以使湖北省能够因地制宜，充分发挥自身比较优势，提高粮食生产能力，保障粮食安全，促进国民经济长期稳定发展。
1 数据来源及指标选取
在评价某地粮食生产能力时，指标的选取是否合理非常重要。影响粮食生产能力的因素很多，本研究在遵循系统性、全面性、有效性和数据的可获得性原则基础上，结合湖北省的实际情况，选取了8个影响粮食生产能力的指标：粮食作物播种面积（103 hm2）X1，第一产业从业人员比重（%）X2，成灾比重（%）X3，粮食单位面积产量（kg/hm2）X4，农业机械总动力（104 kW）X5，农用化肥施用折纯量（万t）X6，农业用电量（108 kW・h）X7，农业生产资料价格指数（上年=100）X8。本研究数据来源于《中国统计年鉴》，限于篇幅，这里略去原始数据。
2 综合指标体系的建立与得分计算
采用因子分析法建立了湖北省粮食生产能力综合评价指标体系。根据原始数据的内在结构，将多个变量按照相关程度进行归类，将多个变量综合为少数几个因子，以此来反映原有指标的绝大部分信息（至少要包含80%以上）。
2.1 对所获得数据进行标准化处理
首先要对原始数据进行标准化处理，消除量纲的影响。从计算结果来看，KMO值是0.706，Bartlett球形检验统计量的观测值为241.541，相应的概率值为0.000，说明指标具有相关性，适合做因子分析。
2.2 计算特征值并提取公因子
利用主成分分析法提取公因子，通过SPSS软件得出的结果如表1所示。可以看出，从所列出的8个指标中提取了2个公因子，这2个公因子的累计方差贡献率达到了82.066%，即这2个公因子反映了全部指标信息的82.066%，因此足以用这2个公因子来描述湖北省的粮食生产能力。
2.3 进行因子旋转并分析
由于在初始因子载荷矩阵中，各因子的含义不够突出，因此本研究采用最大方差法对4个公因子进行旋转，使得每个公因子的典型代表变量更加突出，达到结构简化的目的。旋转后的因子载荷矩阵如表2所示。
由表1和表2可以看出，第一公共因子F1在X1（粮食作物播种面积）、X2（第一产业从业人员比重）、X4（粮食单位面积产量）、X5（农业机械总动力）、X6（农用化肥施用折纯量）、X7（农业用电量）上具有较高的载荷，能够解释全部指标信息的66.473%，反映了地区生产要素投入情况和农业现代化水平，是衡量地区粮食生产能力的一个非常重要的因子。第二公共因子F2在X3（成灾比重）、X8（农业生产资料价格指数）上具有较高载荷，反映了地区农业基础设施和生产资料价格情况。
2.4 各年综合得分
在SPSS软件中运用具有 Kaiser 标准化的正交旋转法，得出因子得分系数矩阵，据此可以直接写出公因子Fi的表达式，即：
F1=-0.146X1-0.190X2…+0.182X7 -0.020X8 F2=0.520X1+0.032X2…+0.057X7+0.349X8
再以各个公因子的方差贡献率为权重计算粮食生产能力的综合得分，并可据此排序。结果如表3所示，综合得分计算公式为：
F=0.809 9F1+0.190 1F2
3 结果分析
通过建立粮食生产能力综合评价指标体系，得出了各年湖北省粮食生产能力综合得分（图1），得分总体上呈现波动上升的趋势，综合得分从1994年的-0.832 9上升到2012年的1.403 4。第一个公因子的得分也从-1.495 7上升到1.615 4，这说明湖北省的农业现代化水平和粮食的综合生产能力是在不断提高的。但第二个公因子的得分就显得不是特别理想，这主要反映了农业的基础设施还有待提高。
3.1 成灾面积比重波动较大
农作物受灾面积是指年内因遭受旱灾、水灾、病虫害等自然灾害，使农作物较正常年景产量减产一成以上的农作物播种面积。成灾面积是指在遭受自然灾害后，农作物实际收获量较常年年产量减少3成以上的播种面积。由于各年受自然灾害的不同，受灾面积的实际大小并不能直接反映自然灾害对粮食生产水平的影响，利用受灾成灾面积比重这个指标，可以更好地反映农村基础设施投入的情况。通过图2分析发现，自1994年至2012年，这一指标波动较大，说明农村基础设施还不够完善，农业受到自然灾害的影响还较大，制约了粮食生产的稳步增长。
3.2 第一产业从业人员比重逐年下降
乡村从业人员数量是一个地域的概念，不能反映劳动力投入对粮食生产的影响。采用农林牧渔从业人员与乡村从业人员的比值，能更好地反映农村中种粮人员的比重和人们对于粮食生产的积极性。但从图2中可以看出，这一指标从1994年的76%下降至2012年的39%，说明农林牧渔业从业人员比重的不断下降。这一方面说明机械化水平的提高使得现代农业对劳动力的依赖有所减少，但另一方面也反映了农民种粮积极性的不断下降。农村的大部分青壮年都选择外出务工，因为外出务工能获得比务农更高的收入。留在农村种粮的多半是老人和妇女，他们缺乏接受先进技术的能力，得不到科学的指导，在一定程度上影响了粮食生产能力的提高。
3.3 农业生产资料价格指数时高时低
农业生产资料价格指数是反映一定时期内农业生产资料价格变动趋势和程度的相对数。生产资料价格成本指数的高低在很大程度上决定了农民种粮成本的高低。政府对于农业生产资料的价格补贴，一方面可以激发农民种粮的积极性，另一方面也直接降低了农民种粮的成本，对于粮食生产能力的提高具有很重要的作用。但从已有数据可以看出，湖北省农业生产资料价格指数不太稳定，这也影响了湖北省粮食综合生产能力的提高。
4 建议
通过对湖北省粮食生产能力的定量分析可以看出，自1994年以来，湖北省粮食生产能力的综合得分在不断提高，2004年得分由负转正，这表明湖北省粮食生产能力在不断提高。但通过分析发现，湖北省粮食生产中还存在着诸多隐患，例如，抵御自然灾害能力较弱、人们种粮积极性不断下降等。为了使湖北省粮食产量能够稳定增长，提出如下建议：
4.1 加快农业基础设施建设
目前，农业基础设施的落后已经严重制约了农业和农村经济的发展，不符合农业现代化的发展要求，财政应强化对农业基础设施的投资力度，加快农业基础设施建设，提高农业基础设施水平。一方面要兴修农田水利，发展节水灌溉，提高防灾减灾的能力。另一方面应该强化农民对自然灾害防范的认知，提高农民参与基础设施建设的积极性，尽快改变基础设施薄弱的现状，提高农业综合生产能力。
4.2 严格控制农业生产资料价格涨幅
随着城镇化的不断推进，种粮已经不再是农民收入的主要来源，加之粮食生产收益不高，受自然灾害影响严重，农民种粮的积极性正在不断被削弱。政府应严格控制农业生产资料价格涨幅，合理制定和调整农资价格，降低农业生产成本，同时应加强对粮食买卖市场的管理，保证渠道的畅通。只有收益提上去了，农民的利益得到了保证，才能真正提高农民种粮的积极性。
4.3 提高农业生产效率
针对湖北省粮食生产现状，要真正提高粮食综合生产能力，关键还是要提高农业生产效率。一方面要结合湖北省农业发展布局，因地制宜，提高农业机械化水平。另一方面要注重新品种的开发、农业技术的推广和新型农民的培育，使科学技术转化为现实生产力，促进湖北省粮食生产能力的不断提高。
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