供给侧改革下湘潭农业产业结构调整研究——基于最小二乘灰色关联分析法

103--　DOI:10.16498/ki.hnnykx.2018.002.0292008年经济危机以来，国际经济环境发生了重大变化。

2015年11月10日，习近平总书记首次提出了“供给侧改革”，指出“在适度扩大总需求的同时，着力加强供给侧结构性改革，着力提高供给体系质量和效率，增强经济持续增长动力”。

2016年中央“一号文件”首次提出“农业供给侧结构性改革”，是瞄准“三农”问题所提出的针对性、战略性举措。

赵景峰等[1]认为我国经济进入新常态，原本需求侧管理的政策效果递减，经济结构问题日益凸现，生产要素低效，有效供给不足，推进供给侧结构性改革，是我国引领经济新常态和产业转型的必然要求。

罗良文等[2]认为我国供给侧改革要以创新为核心培育新的动力，与需求侧共同发力，推动经济健康向上发展。

孔祥智[3] 认为农业生产结构调整，促进粮食作物、经济作物、饲草料三元种植结构协调发展，促进一二三产业融合互动，充分利用国内国际两种资源两个市场。

张蓓[4]认为农产品供给侧结构性改革，就是要调整优化主体、产品、资金、信息、技术和制度等供给侧要素，使其有效利用，推进农产品供给结构调整，增强农产品供给对需求变化的适应性和灵活性，提高农产品供给的质量与效率，提高农产品市场竞争力，为消费者提供质高量足的农产品[5-6]。

王贝贝等[7]用偏离—份额法分析了广东省农业产业结构和竞争力，并提出竞争弱势是制约各部门发展的首因，提升农业竞争力将卓有成效地促进广东省农业发展。

金赛美[8]为衡量湖南一、二、三产业对生产总值影响力的大小，建立三个一元线性回归模型，用最小二乘法估算三大产业各自对生产总值的影响力。

综上所述，目前国内外对供给侧改革、农业结构调整的研究主要存在2大缺陷。

第一，对农业结构调整的研究视角主要侧重于需求侧，基于市场消费的需求对农业结构进行调整；鲜少有从供给侧着手，基于提高要素生产率而对农业结构进行调整的研究。

第二，对农业产业结构优劣，竞争力强弱的研究评价方法较为单一。

通常为偏离份额分析法、灰色关联分析法和线性回归分析法，少有把几种分析方法结合在一起叠加使用。

1　湘潭农业产业结构概况湘潭是全国重要的粮猪生产基地、长株潭城市群全国“两型社会”建设综合配套改革试验区的核心成员、长株潭都市农业圈的重要组成部分，2015年 供给侧改革下湘潭农业产业结构调整研究——基于最小二乘灰色关联分析法 陈丽桦，刘芳清，周克艳，陈俊宇，张晓杰 （湖南省农业经济和农业区划研究所，湖南 长沙 410125）摘　要：介绍了湘潭农业产业结构概况，对湘潭主导产业最小二乘分析，通过基础数据、数据无量纲化处理、关联系数计算、关联度求取对湘潭主导产品灰色关联动态分析，得出湘潭农业产业结构调整应大力提升传统优势产业、大力拓展地方特色产业和大力发展新兴产业的结论。

关键词：供给侧改革；最小二乘法；灰色关联分析；产业结构调整中图分类号：F321 文献标识码：A 文章编号：1006-060X （2018）02-0103-04 S tudy on the Adjustment of Agricultural Industrial Structure in Xiangtan under the Supply Side Reform ——Based On Least Squares Gray Relational AnalysisC HEN Li-hua ，LIU Fang-qing ，ZHOU Ke-yan ，CHEN Jun-yu ，ZHANG Xiao-jie（Hunan Institute of Agricultural Economy and Regional Planning, Changsha 410125, PRC ）Abstract ：This paper introduces the general situation of Xiangtan agricultural industry structure, analyzes leading industry in Xiangtanby least squares, through the basic data, data dimensionless, correlation coefficient, correlation degree obtained dynamic analysis of grey relation of the leading products of Xiangtan, it is concluded that the adjustment of the agricultural industrial structure in Xiangtan should vigorously promote the traditional superior industry, expand the local characteristic industry and develop the new industry vigorously.Key words ：supply side reform; least square method; grey relational analysis; industrial structure adjustment收稿日期：2017-08-02基金项目：基于农业供给侧结构性改革的湖南耕地利用效率研究（2017QN38）作者简介：陈丽桦（1989-），女，湖南祁阳县人，助理研究员，从事农村资源优化配置研究。

通讯作者：周克艳农业经济•专题综述　湖南农业科学（HUNAN AGRICULTURAL SCIENCES ）2018年2月104--1月被国家农业部认定为国家现代农业示范区。

2014年，全市耕地总面积152 360 hm 2，农作物总产量达到324.56万t ，肉类总产量达到42.16万t ，农业总产值达到217.65亿元，农业增加值达到132.01亿元，农民人均纯收入达到12 673元。

近年，湘潭农业结构不断进行调整优化，但传统温饱型的农业结构仍未发生实质性的改变，水稻、生猪等大宗农产品生产比重大，沙子岭猪、湘莲等特色农产品生产比重小，实现附加增值的农产品加工业、服务业和休闲农业欠发达（表1）。

2014年，湘潭农业（种植业）、林业、畜牧业、渔业和农林牧渔服务业产值的比重分别为43.35%、4.94%、43.23%、4.58%和3.90%（如图1）；在种植业内部，水稻生产、蔬菜生产所占比重分别为46.16%和46.13%；在畜牧业内部，养猪业占92.1%。

表1　湘潭市农林牧渔业产值情况 （万元）年 份（年）农业产值林业产值牧业产值渔业产值服务业产值农林牧渔业增加值2005357 62326 782494 41950 26720 160566 0882006389 12227 659522 62952 19821 794606 6412007449 97333 194903 85065 05526 096834 7942008497 74641 200980 44657 32230 346928 8602009539 52743 908841 37160 40135 428893 3442010601 62144 360868 62567 33643 136893 3442011657 19245 188896 36969 61350 462 1 025 6322012752 58852 691892 58277 14659 920 1 105 4662013839 81486 166912 67786 47369 267 1 209 6652014943 527107 452940 92099 74384 8311 320 098农业, 43.35%林业, 4.94%畜牧业, 43.23%渔业, 4.58%农林牧渔服务业, 3.90%图1　湘潭市农业产业结构2　湘潭主导产业最小二乘分析为衡量湘潭农、林、畜牧、渔、服务业发展对农林牧渔生产总值的影响力大小，建立5个一元线性回归模型，5个模型的被解释变量均为湘潭市2005~2014年的农林牧渔增加总值，解释变量分别为同时期农业、林业、畜牧业、渔业、服务业的产值。

运用Eviews 软件，用最小二乘法估算农、林、畜牧、渔、服务业各自对农林牧渔增加值的影响力。

表1为模型使用的数据。

将湘潭市农林牧渔增加值数据组设定为SCZZ ，农业产值设定为ONE ，林业产值设定为TWO ，畜牧业产值设定为THREE ，渔业产值设定为FOUR ，服务业产值设定为FIVE ，将所有数据组作对数处理，产生LNSCZZ ，LNONE ，LNTWO ，LNTHREE ，LNFOUR ， LNFIVE 。

建立模型:LNSCZZ=β1LNONE+εt LNSCZZ=β2LNTWO+εt LNSCZZ=β3LNTHREE+εt LNSCZZ=β4LNFOUR+εt LNSCZZ=β5LNFIVE+εt将表1的数据带入到模型中，分别进行最小二乘法估计，得到的结果如表2~6。

表2　农业发展对农林牧渔增加值影响因素回归结果变 量常数项C ONE P 值R 2调整R 2F 值系 数0.865 2 1.156 60.000 10.850 30.831 645.428 7t 值0.453 66.740 1由表2可见，农业t 检验P 值为0.000 1，农业对农林牧渔增加值的影响显著，其系数为1.156 6，即农业产值每上升1个单位给农林牧渔增加值带来的影响为正向增加1.156 6个单位。

表3　林业对农林牧渔增加值影响因素回归结果变 量常数项C TWO P 值R 2调整R 2F 值系 数7.692 90.561 20.000 20.844 30.824 843.381 9t 值8.400 36.586 5由表3可见，林业t 检验P 值为0.000 2，林业对农林牧渔增加值的影响显著，其系数为0.561 2，即林业产值每上升1个单位给农林牧渔增加值带来的影响为正向增加0.561 2个单位。

表4　畜牧业对农林牧渔增加值影响因素回归结果变 量常数项C THREE P 值R 2调整R 2F 值系数0.745 10.954 20.001 40.742 20.709 923.026 5t 值0.275 54.798 6由表4可见，牧业t 检验P 值为0.001 4，牧业对农林牧渔增加值的影响显著，其系数为0.954 2，即牧业产值每上升1个单位给农林牧渔增加值带来的影响为正向增加0.954 2个单位。

表5　渔业对农林牧渔增加值影响因素回归结果变 量常数项C FOUR P 值R 2调整R 2F 值系 数8.217 90.519 700.895 60.882 568.621 0t 值12.360 38.283 8由表5可见，渔业t 检验P 值为0，渔业对农林牧渔增加值的影响显著，其系数为0.519 7，即渔业产值每上升1个单位给农林牧渔增加值带来的影响为正向增加0.519 7个单位。