基于時(shí)間序列分析對(duì)農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究

梁杰 房真 陳丹丹

【摘要】針對(duì)農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的分析，綜合分析耕地質(zhì)量的影響因素，使用回歸分析、模糊C均值聚類、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等方法，分別建立了耕地質(zhì)量等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的制定及預(yù)測(cè)模型和時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型，綜合運(yùn)用了LINGO、MATLAB和EVIEWS等軟件編程，得出到2020年土壤有機(jī)質(zhì)含量提高的百分點(diǎn)為6.5%的結(jié)果。

【關(guān)鍵詞】農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展；時(shí)間序列模型；MATLAB

Based on time series analysis study of agricultural circular economy development

Liang Jie ， Fang Zhen， Chen Dandan

School of Finance， Anhui Finance & Economics University， Bengbu， Anhui 233030

Abstract： according to the analysis of the agricultural circular economy development， the comprehensive analysis of factors influencing the quality of cultivated land appropriate amount and fertilizer and pesticide， the relationship between the grain yield， using regression analysis， fuzzy c-means clustering， and time series forecasting method， established the cultivated land quality rating standards and the prediction model and time series forecasting model， the integrated use of the LINGO， MATLAB and EVIEWS software， programming， to increase soil organic matter content in 2020 calculated the percentage is 6.5%.

Key words： agricultural circular economy development； Time series model； MATLAB； EVIEWS

2016年2月國(guó)家發(fā)展改革委員會(huì)、農(nóng)業(yè)部、國(guó)家林業(yè)局聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于加快發(fā)展農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)的指導(dǎo)意見》。在“十三五”國(guó)家循環(huán)經(jīng)濟(jì)總體發(fā)展規(guī)劃未出臺(tái)之前，先發(fā)布了加快農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指導(dǎo)意見，這是響應(yīng)中央提出的加強(qiáng)供給側(cè)改革戰(zhàn)略，強(qiáng)化農(nóng)業(yè)供給側(cè)生產(chǎn)方式創(chuàng)新，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)組織結(jié)構(gòu)優(yōu)化，推進(jìn)農(nóng)業(yè)綠色循環(huán)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)和農(nóng)村轉(zhuǎn)型升級(jí)和可持續(xù)發(fā)展的重大舉措。因此，本文查找近幾年農(nóng)業(yè)發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù)，通過建立時(shí)間序列模型，對(duì)2020年的土壤有機(jī)質(zhì)含量提高的百分點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1數(shù)據(jù)來源與模型假設(shè)

1.1數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)主要來源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)土地資源網(wǎng)以及中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)。

1.2模型假設(shè)

假設(shè)技術(shù)進(jìn)步給糧食產(chǎn)量帶來的影響是定值；假設(shè)選取的指標(biāo)是耕地質(zhì)量的主影響因素，即所選取指標(biāo)能基本涵蓋耕地質(zhì)量的所有因素；假設(shè)我國(guó)不同分區(qū)未來五年均不發(fā)生重大災(zāi)害，氣候變化相對(duì)穩(wěn)定。

2制定耕地質(zhì)量等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)并預(yù)測(cè)土壤有機(jī)質(zhì)含量

2.1研究思路

首先根據(jù)耕地質(zhì)量的主要影響因素選取了單位面積糧食產(chǎn)量、降雨量、PH值、有效土層厚度、有機(jī)質(zhì)含量五個(gè)指標(biāo)；其次，利用綜合評(píng)價(jià)法將5個(gè)指標(biāo)綜合起來計(jì)算權(quán)重，計(jì)算每一組數(shù)據(jù)的得分用來描述耕地質(zhì)量；然后，模糊C均值聚類將各得分分為4類，將每一類中的最大最小值作為該類的邊界；最后，根據(jù)得分通過時(shí)間序列預(yù)測(cè)2020年的耕地基礎(chǔ)地力及土壤有機(jī)含量的數(shù)值，解決相應(yīng)的問題。

2.2研究方法

查找1995年-2014年單位面積糧食產(chǎn)量、降雨量、PH值、有效土層厚度、有機(jī)質(zhì)含量5項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，5項(xiàng)指標(biāo)分別代表不同的耕地質(zhì)量影響因素：耕地對(duì)農(nóng)作物的適宜性用降雨量、有效土層厚度表示；生物生產(chǎn)能力的大小用單位面積糧食產(chǎn)量表示；耕地環(huán)境是否被污染用PH值、有機(jī)質(zhì)含量表示。

2.2.1模糊綜合評(píng)價(jià)

為了能夠綜合評(píng)價(jià)耕地質(zhì)量，首先要統(tǒng)一指標(biāo)的屬性。單位糧食產(chǎn)量：效益型，降雨量：區(qū)域性，PH值：區(qū)域性，有效土層厚度：效益型，有機(jī)質(zhì)含量：效益型。

利用式（1）將各指標(biāo)在不同屬性之間相互轉(zhuǎn)化，本文中我們將各指標(biāo)的屬性都轉(zhuǎn)化為效益型

（1）

計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重：利用變異系數(shù)法建立各指標(biāo)的權(quán)重，然后將其歸一化就得到權(quán)向量。最后計(jì)算得分。

2.2.2模糊C聚類及時(shí)間預(yù)測(cè)

將模糊綜合評(píng)價(jià)得到的耕地質(zhì)量的得分進(jìn)行分類，我們分為四類：優(yōu)等地、高等地、中等地、低等地。然后將模糊C均值聚類得到的各分類中的最大最小得分作為每一個(gè)等級(jí)的邊界。用模糊綜合評(píng)價(jià)得到的1995-2014年的耕地質(zhì)量的得分預(yù)測(cè)2015-2020年的耕地質(zhì)量得分。

2.2.3相關(guān)問題求解

根據(jù)時(shí)間序列預(yù)測(cè)結(jié)果求解耕地基礎(chǔ)地力提高的等級(jí)：借助單位面積糧食產(chǎn)量描述耕地基礎(chǔ)地力，為了操作簡(jiǎn)單，可以直接利用2020年的耕地質(zhì)量等級(jí)確定單位面積糧食等級(jí)，從而確定耕地基礎(chǔ)地力的等級(jí)。土地有機(jī)質(zhì)提高的百分點(diǎn)：

2.3結(jié)果分析

模糊綜合評(píng)價(jià)得到的各指標(biāo)的權(quán)重向量為

年度耕地質(zhì)量得分向量為：

模糊C均值聚類：根據(jù)年度耕地質(zhì)量的得分向量進(jìn)行模糊C均值聚類，將得分最大的一組命名為優(yōu)等地，其他按得分大小依次分為高等地、中等地、差等地四類；分類所得結(jié)果以及耕地等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)取值范圍見表3。

因此，指定的等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)為：耕地質(zhì)量在（0.8426，1.2534）之間的為差等地，耕地質(zhì)量在（1.3380，1.5482）為中等地，耕地質(zhì)量在（1.5663，1.6592）之間的為高等地；耕地質(zhì)量在（1.7003，2.1454）的為優(yōu)等地。利用時(shí)間序列對(duì)耕地質(zhì)量2015年至2020年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果向量為（1.4754 1.4733 1.4712 1.4690 1.4669 1.4648）。

所以是第三等級(jí)-中等地。

土壤有機(jī)質(zhì)含量的預(yù)測(cè)： 利用時(shí)間序列對(duì)土壤有機(jī)質(zhì)含量2015年至2020年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果向量為（1.4754 1.4733 1.4712 1.4690 1.4669 1.4648）。

所以土壤有機(jī)質(zhì)含量提高的百分點(diǎn)為：

3結(jié)束語(yǔ)

本文利用綜合評(píng)價(jià)法來描述耕地質(zhì)量；然后，通過時(shí)間序列預(yù)測(cè)2020年的耕地基礎(chǔ)地力及土壤有機(jī)含量的數(shù)值，計(jì)算出了土壤有機(jī)質(zhì)含量提高的百分點(diǎn)。此外本文所采用的時(shí)間序列分析還可以用在國(guó)民經(jīng)濟(jì)宏觀控制、環(huán)境污染控制、生態(tài)平衡、天文學(xué)和海洋學(xué)等方面。

參考文獻(xiàn)：

[1]司維.農(nóng)業(yè)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式構(gòu)建與應(yīng)用研究[D].山東：山東大學(xué)，2007.

作者簡(jiǎn)介：梁杰（1996-），女，安徽靈璧人，安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院在讀，研究方向：金融工程。

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金（11601001）。