陈欣月，施 莉，谌 琦
（成都信息工程大学物流学院，成都 610100）
据2022年《世界粮食安全和营养状况》报告，2021年，全球受饥饿影响的人数增加到8.28亿人，较2020年增加约4 600万人。在粮食安全问题持续突出的国际形势下，保障粮食供给充足是我国粮食生产的重要任务。四川省作为全国13个粮食主产区之一，2021年粮食总产量达3 582.1万t，居全国第九位。四川省粮食稳定持续生产对保证我国粮食安全有着重要的意义。
近年来，国内学者从定性和定量的角度对粮食生产的影响因素进行了深入探究，并据此得出了对日后研究具有重要意义的结论。
韩群柱等[1]运用主成分分析法研究得出了影响关中地区粮食生产变化的三大主成分。徐英等[2]利用主成分分析法对影响山东省粮食生产的9个指标进行分析，最终得到两个主成分，这两个主成分代表了地理因素以及生产资料，累计方差贡献率达到89.66%。吴静芬等[3]基于地理加权回归模型分析影响长江经济带粮食产量的主要因素，并据此提出了提高长江经济带粮食综合生产能力的建议。卢新海等[4]运用核密度估计和系统广义矩估计方法探究中国粮食生产能力的影响因素，结果发现，粮食播种面积、农村居民人均纯收入、化肥施用量以及农业生产总值对粮食生产能力均产生正向影响。杨宗辉等[5]采用空间杜宾模型(SDM)实证分析中国各省域粮食生产格局变动的影响因素，研究发现，有效灌溉面积、化肥施用量、粮食播种面积占作物播种面积的比例及人均耕地面积均对我国粮食产量的增长有着显著的正向影响。刘浩然等[6]基于主成分分析法、因子分析法分析了各影响因素的作用方向和影响程度，同时，运用灰色系统理论量化粮食总产量与主要影响因素的关联度。研究发现化肥施用量是近阶段影响黑龙江粮食生产最主要的因素。郭斯华等[7]以早籼稻为研究对象，采用面板Tobit模型对影响早籼稻生产效率的因素进行了分析。郭淑敏[8]运用灰色关联分析法对影响粮食产量的相关因素的灰色关联系数进行了分析，最终形成了12个相关因素的大小排序。周介铭等[9]同样运用灰色系统分析方法，对影响四川省粮食生产的九个因素进行排序，研究发现，化肥施用量对四川省粮食生产的影响最大。罗万纯等[10]利用面板数据模型对影响粮食生产区域格局的因素进行了分析。
目前，在省域粮食生产影响因素的研究方面，学者对黑龙江、山东等地的分析较多，针对四川省的讨论较少，对于四川粮食生产研究主要集中在粮食安全评价和粮食生产时空变化及影响因素分析上[11]。基于此，本文对四川省粮食生产的影响因素进行分析，研究结果可为四川省粮食生产政策提供支持，同时，也可以为四川省粮食生产技术创新提供方向，这对后续促进粮食产量持续增长有着重要意义。
1.1 指标选取与数据来源
本文的数据（1990~2020）主要来源于《四川统计年鉴》[12]。对于指标的选取，综合考虑前人对我国粮食生产影响因素的研究以及四川省自身的地理环境特征，最终选取了影响四川省粮食生产的8个因素作为指标，即粮食作物播种面积、耕地灌溉面积、农业机械总动力、年末实有耕地面积、化肥施用量、农村用电量、受灾面积、绝收面积，如表1所示。
表1 四川省粮食生产影响因素指标
1.2 主成分分析法
通过分析前人的研究过程可以发现，主成分分析法[1，2，6]、回归 分析[3]以及灰色系统分析方 法[8-9]是 分析粮食生产影响因素的三种主要方法。其中主成分分析法作为一种主流分析方法，是一种经典的降维方法，也就是用少数几个新的变量（Z1，Z2，Z3...ZP）代替原始变量（Y1，Y2，Y3…YP），合并重复信息但不损失重要信息，转化生成的新的变量被称之为主成分，并且各个主成分之间互不相关。主成分分析法的核心思想必须满足三个条件：
（1）每一个主成分都是原始变量的线性组合。
（2）各个主成分之间互不相关，它们是信息不重合的。
（3）主成分最终结果按“重要性”排序，Var(Z1)>Var(Z2)>…>Var(ZP)。
满足上述条件使主成分具有比原始变量明显的优越性。
运用主成分分析法的主要步骤：
（1）将原始数据标准化。由于原始数据来源于不同的指标，其量纲不同，如果不将其标准化，会对之后的计算以及最终结果产生影响。
（2）建立变量之间的相关系数矩阵。（3）计算相关系数矩阵的特征值和特征向量。（4）根据方差贡献率得出主成分。
2.1 四川省粮食生产变化趋势
四川省粮食产量变化的趋势如图1所示，其间，粮食产量变化周期大致分为两个阶段。从1990年到2006年，四川省粮食生产处于波动阶段，粮食产出量稳定度低，1992年、1999年和2005年分别是粮食产量高峰期，1994年、2001年和2006年是粮食产量的低谷期。
2006年之后，四川省粮食生产处于持续增长阶段，粮食产量呈现持续增长态势，只有2014年较2013年粮食产量有所降低。2006年到2020年的年增长率如表2所示，年均增长率为1.717%。
表2 2006~2020四川省粮食产量增长率
从图1中可以看出2016年之后四川粮食产量增长速度逐步放缓，粮食生产受到了一定条件的制约。因此，分析粮食生产影响因素对预测粮食产量和促进粮食增产增收有重要意义。
2.2 主成分分析结果
将1990年到2020年四川省粮食生产影响因素的八个指标的数据，运用SPSS23.0软件进行主成分分析，可以得到相关系数矩阵的特征值，具体数据如表3所示。
由表3可以得知，第一个主成分的特征值是6.065，其方差贡献率为75.809%，第二个主成分的特征值是1.013，其方差贡献率为12.659%，两者的累计方差贡献率达到了88.468%。因此，选取前两个主成分作为第一主成分和第二主成分是合理的。
表3 总方差解释表
第一主成分和第二主成分的载荷矩阵如表4所示，从表4可知，第一主成分包含农村用电量（亿kW·h）、农业机械总动力（万kW）以及耕地灌溉面积（万hm2）。第二主成分包含年末实有耕地面积（万hm2）和粮食作物播种面积（万hm2）。
表4 主成分载荷矩阵
2.3 四川省粮食生产影响因素分析
耕地的抗旱能力，是确保粮食稳定生产的重要影响因素。但四川复杂的地形不利于应用高效灌溉，由图
2.3.1第一主成分对粮食生产的影响
第一主成分包含指标对四川省粮食生产影响最大，方差贡献率达到75.809%。涉及到农村用电量、农业机械总动力和耕地灌溉面积。本文从农业生产建设投入和耕地有效灌溉面积两个方面进行分析。
（1）农业生产建设投入。四川位于我国西部，地形复杂，以山地为主要特色，同时拥有山地、丘陵、平原和高原四种地形，其中山地和丘陵面积占到全省面积的84.5%。在山地丘陵等复杂地形上实现粮食作物的机播、机耕和机收面临巨大的挑战，对于农业机械化和技术也有着更高的要求。近年四川省推动农机发展转型升级，大力推广机械化技术和农机装备，不断增加农机总动力，加快农村基础设施建设。
从1990年到2020年，四川省农业生产建设投入呈现增长趋势，如图2所示，其中农业机械总动力 由1990年 的0.956×107kW增 长 到2020年2可知，从1990年到2020年，四川省有效灌溉面积增长率仅为34.42%。因此，有效灌溉面积是影响四川省粮食生产的又一因素，一旦有效灌溉面积得到提升，粮食产量也将增长。
图2 1990~2020年四川省农业生产建设投入和耕地灌溉面积趋势
2.3.2第二主成分对粮食生产的影响
第二主成分包含年末实有耕地面积和粮食作物播种面积，其方差贡献率为12.659%。
耕地对于粮食生产来说是不可或缺的资源，由图3可知，四川省年末实有耕地面积从1990年的4.754×107kW；
农村用电量由1990年的0.33×1010kW·h增长到2020年2.059×1010kW·h，增长率分别是397.28%和523.94%。由此可见，加大农业生产建设投入对粮食产量增加具有重要作用。4.65×106hm2增长到2018年6.72×106hm2，增长率为44.52%，粮食播种面积则由1990年的6.99×106hm2下降到2020年的6.31×106hm2，下降了9.73%。耕地面积的增加主要和政府规划中减少城市建设用地有关，而粮食播种面积的减少则与经济作物播种面积增加有关。粮食产量的增加需要保证粮食作物的播种面积，这就需要政府制定相应的补助政策提高农户生产的积极性。
图3 1990~2020年四川省年末实有耕地面积和粮食作物播种面积趋势
（2）耕地有效灌溉面积。有效灌溉面积能够衡量
（1）农业生产建设投入作为第一主成分，对四川省粮食生产的影响十分显著。在2016年后，四川省粮食产量增长速度放缓，因此，为提高四川省粮食产量增长率，必须加大农业生产建设的投入力度，逐步实现农业机械化。
具体应当从需求侧出发，根据四川省不同地区的地形地貌和生产建设的实际情况，了解粮食生产过程中的困难以及实际需要，因地制宜引入高效节能的农机设备。对于农业机械化程度较低的地区，政府部门可以推行相应的补贴政策，加大补贴力度。
（2）灌溉因素是影响四川省粮食生产的又一主要因素，在四川省粮食生产的过程中发挥着重要作用。四川省有效灌溉面积增长缓慢，制约着粮食生产。政府部门应当建设大型灌区，提高有效灌溉面积。同时，相较于传统灌溉的费时费力，智慧灌溉能够实现灌溉区域的标准化和高效化管理，政府部门可以联合当地农业科技公司，引入智慧灌溉设备和人才，实现农业现代化发展。
（3）粮食播种面积是影响四川省粮食生产的次要因素，影响着粮食的供给。四川省粮食播种面积增长率在2010年后放缓，应当优化粮食作物与经济作物播种面积比例，保证粮食种植面积只增不减，同时引入适合四川地区种植的优质水稻品种，促进粮食作物增产增收。在提高农户种粮积极性方面，政府农业部门可以制定积极政策改善当前粮食补贴政策，加大对种粮农户的生产补贴力度，提高农户粮食种植积极性。
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