基于灰色關聯度的我國玉米產業區域優勢及其影響因素研究

潘鴻 劉能毓 楊興龍

摘 要：我國玉米產業正面臨生產效率低、創新能力弱、流通成本較高等問題，并且各地區間玉米綜合生產優勢差異較大，對于各地區的玉米產業未來如何定位以及發展，是在我國供給側結構性改革背景下的重要課題。本文對全國21省的玉米種植面積、產量以及單產率等相關指標進行數據統計，采用比較優勢指數分析方法對各省的玉米產業數據進行測算，同時對各地區的玉米生產綜合優勢進行排名，并繪制形成全國玉米產業綜合比較優勢分布格局圖。依據波特鉆石模型理論所提出的競爭要素，整理相關影響變量，采用灰色關聯度分析方法對綜合優勢指數（AAI）進行測算。依據數據分析結果，明確玉米產業區域優勢差異并對主導影響因素進行分析，從而提出調整耕作模式，加快集約化生產進程;實行土地休耕，恢復土壤肥力;優化局部地區產業結構，調整玉米種植面積;加強技術創新、延長玉米產業鏈的對策建議。

關鍵詞：玉米;區域優勢;影響因素;比較優勢;灰色關聯度

玉米產業是我國的基礎性農業產業，是國家經濟發展、國民生活保障的重要產業之一。我國是世界第二大玉米出產地，糧食生產是關乎民生的重要問題。自2015年以來，隨著供給側結構性改革的推進，玉米產業在調整優化生產結構、完善市場應急調控機制等方面取得了一定進展和成效，并從2016年開始我國進行玉米收儲制度改革，以黑龍江、吉林、遼寧以及內蒙古等地區率先實行“市場化”加“補貼”的新機制，多個玉米主產區進入漸進式改革階段，玉米收儲制度的改革促使玉米產業有了整體性的進步。但玉米產業發展仍存在產需脫節和供給質量較低、生產成本高和長期競爭力弱、資源環境壓力大等問題，同時伴隨著國內外玉米貿易的不斷推進，非洲豬瘟、乙醇燃料發展等不定因素對玉米產業的影響都不容樂觀。對此，分析我國玉米產業區域優勢及影響因素對于我國玉米產業發展研究如何深化玉米產業改革，進而提高玉米產業競爭力，達到保障糧食安全及滿足高端需求的目的是我國玉米產業發展亟待解決的重要課題。

目前，對于區域競爭優勢的分析多源于比較優勢理論以及波特鉆石模型理論。比較優勢理論認為每個國家或地區應該集中生產以及出口具有優勢的產品，這樣會使得貿易雙方的生產分工更為專業化，可以降低雙方的勞動成本。基于該理論研究，孫瑞玲（2008）主張農業生產應當結合地區優勢，重點發展具有比較優勢的農產品，加快地區間的農業產業結構調整;韓國明、朱侃（2018）等采用比較優勢指數測算方法，對改革開放以來我國玉米種植的效率、規模、成本優勢的時空變遷進行分析。而波特鉆石模型理論則是從競爭要素角度出發，從生產要素、需求條件、相關及支撐性產業、企業的戰略與結構以及同行競爭四個方面對地區的競爭優勢展開分析。基于該理論研究，馬云博（2018）從波特鉆石模型理論所提出的競爭四要素對河北省玉米產業競爭優勢展開分析;劉慧宇（2019）結合波特鉆石模型的四要素，同時考慮玉米產業生產特點，構建玉米產業競爭力模型，并對黑龍江省玉米產業優勢進行測算。

針對目前玉米生產區域優勢方面的相關研究，本文結合比較優勢理論以及波特鉆石模型理論，采用比較優勢指數測算各地區玉米產業區域優勢，并從波特鉆石模型理論所提出的競爭要素方面，結合比較優勢指數結果，分析各地區玉米產業區域優勢影響因素。通過對比各地區玉米生產差異，探索各地區的玉米生產主導優勢，依據各地區間資源差異因素改善玉米產業生產結構，增強玉米生產競爭優勢，對于各地區的玉米產業發展具有重要意義。

一、研究區域選擇與數據來源

基于部分省份玉米種植數量較小，種植面積浮動較大同時存在數據缺失的情況，本文研究主要以玉米產業生產大省為主，選取2009年-2018年間每年平均玉米種植面積在200千公頃以上的省份作為研究對象，包括河北、吉林、甘肅、內蒙古等全國21個省。該21個省份在近10年的玉米產量占全國玉米總產量的95.55%，玉米種植面積占全國玉米種植面積的92.23%。

數據來源于《中國統計年鑒（2010-2019）》、《中國農村統計年鑒2010-2019》以及各省市自治區的相關統計年鑒。選取2009-2018年間的玉米作物生產時間序列數據為本研究的主要數據，主要包括各省市自治區玉米作物的種植面積與產量、全國糧食作物的種植面積與產量。

二、玉米產區區域優勢分析

筆者采用綜合比較優勢指數法從我國各省份區域視角出發，從效率優勢、規模優勢以及綜合優勢三方面對各地區間的玉米產業區域優勢進行分析。

1.玉米生產區域效率優勢分析

效率優勢指數（EAI）是從生產力角度出發，通過計算該地區某一農作物平均土地產出率與全國該農作物平均土地產出率的比值關系，反映地區間某一農作物的生產效率優勢。通過對全國21個省份玉米作物進行效率優勢分析（EAI）可知（圖1），在2009年-2018這十年間，山西、內蒙古、黑龍江、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、新疆這幾個省份的EAI數值大于1，說明這幾個省份的玉米生產效率高于全國玉米生產效率，具有一定的效率優勢;河北、遼寧、吉林、山東、重慶、四川這幾個省份的EAI值在1附近，說明這幾個省份的玉米生產效率與全國玉米生產效率相近;江蘇、安徽、河南、湖北、廣西這幾個省份的EAI值小于1，說明這幾個省份的玉米生產效率低于全國玉米生產效率，在生產效率方面處于劣勢狀態。依據各省份玉米作物2009年-2018年這十年間的EAI值浮動變化可以看出，山西、內蒙古、黑龍江、湖北、貴州、寧夏、新疆這幾個省份波動較大，且都處于相對下降的狀態，僅有安徽、廣西、四川、云南四個省份的EAI值有小幅度的上升。

通過EAI值的變動，可以看出各地區玉米作物生產效率的變化，這對探索各地區間的玉米生產變化可以提供一定的借鑒。在2009年-2018年間，我國玉米生產總量呈現先上升后下降的變化趨勢，這一點與多數玉米生產區域的種植效率下降有著直接的關系。對此，本文將圍繞各地區玉米種植效率的影響因素展開探討，提出各地區間促進玉米生產效率的對策建議。

2.玉米生產區域規模優勢分析

規模優勢指數（SAI）是反映作物生產的規模和專業化程度的重要指標，通過對某一地區的某種農作物的播種面積與該地區所有農作物總播種面積的比例以及與全國地區該農作物與所有農作物比率的對比關系，反映出區域間某一農作物的規模優勢。通過對全國21個省份玉米作物進行規模優勢分析（SAI）可知（圖2），在2009年-2018這十年間，河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、山東、黑龍江、新疆這幾個省份的SAI值大于1，說明這幾個省份的玉米生產規模與專業化程度與全國相比具有明顯優勢，尤其是遼寧、吉林兩個省份的玉米種植規模優勢尤為顯著，SAI平均值分別為2.18、2.22;河南、云南、陜西、甘肅、寧夏這幾個省份的SAI值在1附近，說明這幾個省份的玉米生產規模優勢與全國相近;江蘇、安徽、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、貴州這幾個省份SAI值小于1，說明這幾個省份的玉米生產規模與全國相比處于劣勢狀態。依據各省份玉米作物2009年-2018年這十年間的SAI值浮動變化可以看出，吉林、貴州、甘肅、寧夏、新疆這幾個省份的SAI值變動幅度較為明顯，其中，吉林、貴州兩省的SAI值有一定的下降，甘肅、寧夏、新疆三個省份的SAI值有一定的上升，其余省份的SAI值變動幅度較小。

通過對SAI值變動的分析，可以看出各地區在玉米生產規模優勢的變化幅度較小，多數地區呈現小幅度上升。但是，部分省份玉米種植規模的提升并未明顯提高玉米總體產量。由此看出，規模優勢對于不同地區的玉米種植所產生的影響不可一概而論。對此，本文將圍繞各地區玉米種植規模以及地區差異影響因素展開探討，提出各地區間促進玉米生產的對策建議。

3.玉米生產區域綜合優勢分析

綜合優勢指數（AAI）是EAI和SAI共同作用的結果，可以更加綜合地反映某一區域某一農作物生產的綜合比較優勢水平。通過對全國21個省份玉米作物進行綜合優勢分析（AAI）可知（圖3），在2009年-2018這十年間，河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、山東、陜西、新疆這幾個省份的AAI值大于1，說明這幾個省份玉米種植水平與全國種植水平相比綜合優勢明顯;河南、云南、甘肅、寧夏這幾個省份的AAI值在1附近，說明這些省份的玉米種植綜合優勢與全國相近;江蘇、安徽、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、貴州這幾個省份的AAI值小于1，說明這幾個省份的玉米種植水平與全國種植水平相比處于劣勢狀態。依據各省份玉米作物2009年-2018年這十年間的AAI值浮動變化，可以看出除貴州省有一定量的下降外，其余各省份的AAI值變動幅度不大。

本文通過對各省份2009年-2018年這十年間的AAI均值進行排序，依據羅善軍，何英彬等人（2018）的研究：將AAI均值作為綜合比較優勢的依據，并將優勢分區分為優勢強區、優勢較強區、優勢稍強區三個等級。對此，本文將介于1.4以上的省份劃定為優勢強區，包括吉林、遼寧、內蒙古、山西;介于1.2-1.4之間的省份劃定為優勢較強區，包括新疆、黑龍江、寧夏;介于1-1.2之間的省份劃定為優勢稍強區，包括河北、甘肅、陜西、山東、云南;介于1以下的各省份均劃定為劣勢區。

為更加直觀地了解玉米產業的優勢分區，本文將AAI均值作為衡量標準，采用ArcGIS可視化功能形成玉米產業優勢分區圖。由圖4可知，我國玉米生產優勢區域大致以秦嶺-淮河為界線，秦嶺-淮河以北主要為玉米種植優勢區;秦嶺-淮河以南主要為玉米種植劣勢區。其中優勢強區集中在東北平原、西北平原，劣勢區多集中在南部地區。

三、實證分析

本文結合各地區玉米產業EAI、SAI、AAI指數，縱向對比各地區間的環境差異，并以波特鉆石模型理論作為依據，從生產要素、經濟市場要素以及相關支撐要素三方面篩選AAI指數的影響因素。以研究地區的AAI指數之和作為母序列，設為{X0（k）}，以生產、經濟市場以及相關支撐要素下的影響變量作為特征序列，設為{Xi（k）}。

1.變量選擇

（1）生產要素

生產要素是反映地區的自然資源、人力水平、科技因素等資源稟賦的重要衡量指標。本文中的生產要素選擇以玉米種植面積（X1）反映地區自然資源、以地表水資源量（X2）反映地區水資源情況、以農用化肥使用量（X3）反映農業資本投入情況、以水土流失治理面積（X4）反映環境保護能力。

（2）經濟市場要素

經濟市場要素對于產業發展具有一定的導向作用，地區間的經濟水平、消費環境等都會對農業生產方式、生產結構產生影響。本文中的經濟要素選擇以人均GDP（X5）反映經濟發展水平、以社會消費品零售總額（X6）反映地區貿易情況、以居民消費水平（X7）反映地區居民消費能力。

（3）相關支撐要素

相關支撐要素包括與農產品產加銷模式相關的基礎設施、技術環境以及政府對農業的支持等。本文中的相關支撐要素選擇以農機總動力（X8）反映技術水平、以規模以上工業企業單位數（X9）反映加工水平、以貨運量（X10）反映物流發展水平。

2.數據處理與計算

由于原始序列中的各維度數據單位不同，無法直接進行比較，對此需要對數據進行無量鋼化處理，將原始數據轉化為可比較的數據序列。本文采用標準化方法對原始數據進行無量綱化處理，計算公式如下：

式（1）中Xi為數據標準化后值，Xi為原始變量值，X為原始變量值平均值，S為變量標準差。

經過對原始數據的無量綱化處理后，得到新的數據序列，此時需要計算新的數據序列的灰色關聯度系數，計算公式如下：

式（2）中，ηt為灰色關聯度系數，為k時刻的絕對誤差，為計算結果的最小值和最大值，為避免絕對值過大而導致數據失真，本文取ρ為0.5分辨系數削減其影響。

灰色關聯度即為灰色關聯度系數的平均值，計算結果如表2所示：

四、研究結論與討論

1.研究結論

本文采用效率優勢指數（EAI）、規模優勢指數（SAI）以及綜合優勢指數（AAI）對全國21個省份的玉米產業數據進行測算。研究結果顯示，生產效率優勢方面：相比全國玉米作物生產水平，山西、內蒙古、黑龍江、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、新疆這幾個省份及自治區的玉米生產具有明顯的效率優勢;規模優勢方面：河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、山東、黑龍江、新疆這幾個省份及自治區具有明顯的規模優勢;綜合優勢方面：吉林、遼寧、內蒙古、山西、寧夏的綜合優勢最為明顯。

通過灰色關聯度分析可知，與AAI指數最為密切的變量依次為規模以上工業企業單位數>農機總動力>地表水資源量>農用化肥使用量>水土流失治理面積>玉米種植面積>貨運量，灰色關聯度系數分別達到0.951、0.914、0.842、0.823、0.817、0.816、0.703;而人均GDP、居民消費水平、社會消費品零售總額變量與AAI指數的關聯較弱，灰色關聯度系數僅有0.596、0.58、0.556。

2.討論

將與AAI指數最為密切的相關變量進行歸納可知，規模以上工業企業單位數與農機總動力可以體現出一個地區農產品加工能力以及機械化水平，是對地區整體技術因素的反映;地表水資源量、玉米種植面積以及水土流失治理面積是對地區玉米種植自然環境、水資源情況以及環境治理方面的體現，是對地區整體自然環境因素的反映;貨運量可以體現地區物流的發展水平，同時也是交通運輸因素的重要反映。對此，本文將從技術因素、自然環境因素以及交通運輸因素三個方面分析對地區玉米種植綜合優勢的影響。

（1）技術因素影響

由于我國各地區間經濟發展的不平衡，各地區間的科技水平也參差不一，同時各地區間優勢農作物的差異也導致各地區的農業科技研究方向有所不同。通過灰色關聯度分析可知，規模以上工業企業單位數、農機總動力、農用化肥使用量這三個變量與AAI值的灰色關聯度分別達到0.951、0.914、0.823。規模以上工業企業單位數可以反映出該地區的玉米加工水平，較強的加工能力可促進企業規模化生產，提高生產過程中的機械化水平，促進玉米生產效率;農機總動力可以反映出地區的機械化水平，機械化程度的加深將會減少玉米種植過程中播種與收割過程的時間;農用化肥使用量是對農業生產投入的衡量，合理的化肥使用將會提高農作物的產量及農產品質量。

結合SAI值可以看出，黑龍江、遼寧、吉林、山東、新疆等地的SAI值總體較高，對比分析不難看出，以上這些地區地處平原，適宜大型生產設備進行規模化生產，這一點促進了以上地區對于玉米生產技術的研發，促使在玉米生產過程中采用機械化栽培與生產，既減少了玉米生產過程中的破損與浪費，也提高了生產效率;而江蘇、安徽、湖北、湖南等南方地區的玉米種植較為零散，同時丘陵地帶偏多，不利于玉米的規模化生產，導致機械化生產水平較低，造成南方地區的SAI值普遍較低。對此，在玉米生產過程中，應當選擇相對適宜的生產方式及生產工具，在有限的自然環境中提高玉米產量。

（2）自然資源影響

玉米在我國種植范圍十分廣泛，南至海南島地區，北至黑龍江黑河地區都有玉米的生產。不同地區之間的土壤、氣候、降水、光照等自然環境差異十分明顯，這些自然因素會對玉米生產產生直接影響。通過灰色關聯度分析可知地表水資源、水土流失治理面積以及玉米種植面積的灰色關聯度分別達到0.842、0.817、0.816。地表水資源、水土流失治理面積以及玉米種植面積這三個變量均是對自然環境因素的體現，玉米種植需要有良好的種植環境和充足的水源灌溉來保證其生長。對水土流失的治理，不但可以較低自然災害的發生，還有利于改善地區間的種植環境，擴大種植面積并提高單位產量。

結合EAI指數可以看出，山西、內蒙古、黑龍江、甘肅、寧夏、新疆等地的EAI指數較高，對比分析可以看出，新疆、甘肅、寧夏、山西、內蒙古等地區處于西北內陸地區，屬大陸性干燥氣候帶，這些地區的熱量資源豐富，晝夜溫差大，有利于玉米作物的生長;黑龍江地區地表徑流量較大，水資源豐富，同時該地區土質以黑土為主，土壤中營養物豐富，為玉米生產提供了良好的生長環境。由此可以看出，不同地區間的自然資源對玉米生產所造成的影響很大。因此，在玉米種植過程中，應注意對種植環境的保護，選擇與該地區相適宜的玉米品種，做到因地制宜，根據地區間的自然稟賦，合理規劃玉米作物生產。

（3）交通運輸因素影響

玉米在前期生產以及后期的銷售過程中，均需要交通運輸能力提供保障。通過灰色關聯度分析可知，貨運量灰色關聯度系數為0.703，可以看出，交通運輸以及貨運能力對玉米生產綜合效率具有一定的促進作用。目前玉米運輸主要通過鐵路、公路、航空的方式進行，運輸要遵循時效性、經濟性的原則，因地制宜選擇合適且經濟的運輸方式。良好的運輸以及物流能力將會縮短玉米在加工以及銷售環節中的時間、降低運輸成本、提高玉米品質，從而提高產品競爭力，是玉米產業專業化生產與經營的重要組成部分。

通過AAI值我們可以看出，在山西、內蒙古、遼寧、吉林等地的AAI指數較高，綜合優勢較為明顯。這些地區除了具有一定的規模優勢外，也出臺了多項補貼措施來促進玉米生產。例如綜合優勢最為明顯的吉林省，除了實施玉米生產補貼外，還出臺了玉米外銷整車運輸減免省內路橋通行費辦法，降低玉米在交通運輸環節的成本，提高了吉林省玉米的競爭力。黑龍江省政府也針對全省制定了向省外銷售玉米的整車運輸車輛減免高速公路通行費的辦法以及對鮮活農產品開展綠色通道的政策辦法。包括河南、河北、寧夏、山東等多省份也推出了相應的農產品運輸綠色通道，緩和農產品運輸的成本壓力。

五、對策

1.調整耕作模式，加快集約化生產進程

各地區間自然資源的差異，要求對玉米的種植模式不可一概而論，各地區應結合地區資源稟賦，調整耕作模式。在SAI指數較高的河北、遼寧、吉林、寧夏、新疆等地區，應充分發揮規模化生產優勢，提高機械化水平的同時，加強對現有玉米品種以及農業機械的改良，增強二者在生產過程中的匹配度，減少因機械化生產而導致的破損與浪費，即保證玉米品質，也提高玉米生產效率。而在SAI指數較低的江蘇、安徽、湖北、湖南等地區，應更加注重精細化的耕作模式，從土壤管理、水肥控制、良種選擇等方面加強玉米生產集約化管理，通過精細化生產提高單位產量，以彌補在規模生產方面的劣勢。

2.實行土地休耕，恢復土壤肥力

自然資源對農業產業發展影響深遠，土地資源更是農業產業的物質基礎。通過EAI值浮動變化可以看出，山西、內蒙古、黑龍江、湖北、貴州、寧夏、新疆這幾個省份及自治區波動較大，且都處于相對下降的狀態。生產效率的不穩定，與地區土壤肥力變化有著密切聯系。在生產過程中，一些地區由于農藥化肥使用不合理降低土壤肥力或者周邊生態環境遭到破壞降低土壤活力等而導致生產力水平下降，使得生產效率明顯下降，玉米產量相對減少。在這些地區，應當通過輪作休耕的方式緩解土地資源壓力，為耕地提供休養生息的機會，采取用地養地有效結合的長效生產模式。雖短期糧食產量下降，但長遠發展后，不僅可提高糧食總體產量，還可以實現農民穩產保收、平衡糧食供求矛盾、減小生態資源壓力，促進農業可持續發展。

3.優化局部地區產業結構，調整玉米種植面積

在當前供給側改革背景下，玉米產業生產應摒棄原有粗放式生產，轉向精細化、專業化的生產方式。前文研究顯示江蘇、安徽、湖北、湖南、廣西等地的SAI、EAI、AAI值均低于1，這說明這些地區既不具備規模化的種植條件，也沒有提高種植效率的生產資源。對此，在這些地區應當注重調整產業結構，提高大豆、水稻等其他糧食作物補貼力度，緩解因玉米生產補貼而產生的盲目性，鼓勵農戶針對不同地區選擇適宜種植的農作物進行種植，優化地區間的產業結構。這樣既可以避免地區間的玉米產能過剩，也可以改變地區農作物單一的情況，更為重要的是可以將有限的生產資源轉讓給該地區的優勢農作物，提高地區在其他農產品方面的競爭力。

4.加強技術創新，延長玉米產業鏈

要想打破地區間玉米生產的障礙性因素，需要多項舉措并舉。通過創新技術手段，提高農藥化肥使用效率、玉米深加工能力、農機節源率及勞動者技術水平，使玉米產業更為精細化、專業化、規模化。在提高玉米生產效率的同時，積極探索玉米深加工形式，增加產品附加值，提高競爭力。尤其是在AAI指數相對較低的重慶、四川、廣西、安徽、湖北、江蘇、湖南等地區，由于玉米生產與全國水平相比不具有綜合優勢，加上自身產量較小，不具備出口經營的能力，因此更應該注重發揮技術創新的帶動作用，發揮自身產業優勢，推進農產品區域品牌化建設，提高農產品的附加值;并根據玉米市場的需求和自身情況調整生產加工計劃以及延長產業鏈，將加工方向轉向附加值較高的產品，通過深加工的方式提高玉米競爭優勢。

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作者簡介：潘鴻（1970- ），女，布依族，貴州貴陽人，經濟學博士，吉林大學生物與農業工程學院教授，東北區域現代農業發展研究中心副主任;劉能毓，（1995- ），男，漢族，安徽六安人，吉林大學農村發展碩士研究生，主要研究方向：農業科技創新;楊興龍（1971- ），男，漢族，吉林延邊州人，管理學博士，吉林農業大學經濟管理學院工商管理系主任，教授，博士生導師