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茶葉產(chǎn)量影響因素的實(shí)證分析

2023-08-07 03:05:12裘鋼劉建超
上海農(nóng)業(yè)科技 2023年4期
關(guān)鍵詞:產(chǎn)量模型

裘鋼 劉建超

(1 諸暨市經(jīng)濟(jì)特產(chǎn)站,諸暨 311800;2 浙江農(nóng)林大學(xué)暨陽學(xué)院,諸暨 311800)

茶葉是我國重要的傳統(tǒng)出口創(chuàng)匯產(chǎn)品[1],具有良好的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益,故促進(jìn)茶葉產(chǎn)業(yè)發(fā)展,有助于振興鄉(xiāng)村、幫助農(nóng)民致富。但是,目前我國茶葉生產(chǎn)、加工以人工操作為主,而隨著采茶工的緊缺和采茶人工成本的上升,采茶難的問題越發(fā)凸顯[2];同時,目前我國茶葉生產(chǎn)中的農(nóng)業(yè)機(jī)械應(yīng)用率不高、機(jī)械化程度低,要實(shí)現(xiàn)茶葉的大規(guī)模、大批量生產(chǎn)存在一定的技術(shù)難題,而國外的茶葉生產(chǎn)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)機(jī)械化和標(biāo)準(zhǔn)化,這給我國大部分傳統(tǒng)茶葉產(chǎn)區(qū)帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn);此外,我國茶機(jī)行業(yè)發(fā)展存在一定的問題,主要表現(xiàn)為茶機(jī)研發(fā)投入少、機(jī)械設(shè)備落后、產(chǎn)品型號混亂、缺少創(chuàng)新點(diǎn)、實(shí)際應(yīng)用范圍少、基礎(chǔ)研究薄弱等[3]。以上因素均制約了我國茶葉產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。而“十四五”規(guī)劃中明確強(qiáng)調(diào),到2035 年農(nóng)作物綜合機(jī)械化率要達(dá)到75%,而茶葉作為我國重要的經(jīng)濟(jì)作物,實(shí)現(xiàn)茶葉生產(chǎn)機(jī)械化是未來發(fā)展的大趨勢。

目前,我國科研人員已在茶葉生產(chǎn)機(jī)械化方面開展了較多研究。例如,為提高茶葉產(chǎn)業(yè)機(jī)械的應(yīng)用水平,茶葉產(chǎn)業(yè)機(jī)械研發(fā)制造人員對茶園耕整、茶樹修剪、茶樹植保、茶葉采摘等環(huán)節(jié)進(jìn)行了優(yōu)化(其中,茶園耕整,通過調(diào)整茶樹間行距、茶蓬高度、標(biāo)準(zhǔn)長度等,以便于機(jī)械操作;茶園車行道采用瀝青路面,部分茶樹行間設(shè)有軌道;鮮葉運(yùn)輸采用廂頂覆蓋金屬膜的微型貨車等)[4-5]。胡璽賢等[6]的調(diào)研結(jié)果表明,茶葉機(jī)械采摘采用雙人抬往返切割式采茶機(jī),在機(jī)械操作得當(dāng)?shù)那闆r下,有利于茶樹的生長發(fā)育,且對茶葉的產(chǎn)量、品質(zhì)無不良影響,還能減少人工勞動力,增加經(jīng)濟(jì)效益,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。明肖宏等[7]的調(diào)研結(jié)果表明,北方茶田耕種采用ZGJ-120型手扶自走式茶園中耕機(jī),可以解決茶園的耕整問題,但該機(jī)械質(zhì)量較大,對茶農(nóng)的操作要求較高。尹博等[5]通過在茶園植保上采用農(nóng)用病蟲害防治機(jī)械(東方紅WFB-18G 彌霧機(jī))發(fā)現(xiàn),該機(jī)器具有工效高、霧化好、對靶率高的特點(diǎn)。權(quán)啟愛等[8]的調(diào)研結(jié)果表明,國外在20世紀(jì)末研制出的一種乘坐式茶葉采摘機(jī),具有節(jié)省勞動力和方便耕種、松土、噴灑等特點(diǎn)。

此外,大量研究表明,實(shí)現(xiàn)茶葉生產(chǎn)機(jī)械化,可大大增加茶葉生產(chǎn)加工效率,進(jìn)而促進(jìn)茶葉產(chǎn)業(yè)發(fā)展。而要實(shí)現(xiàn)茶葉生產(chǎn)機(jī)械化,需綜合考慮自然地理環(huán)境、市場供需等多方面因素,且茶葉生產(chǎn)機(jī)械化的最終結(jié)果主要體現(xiàn)在茶葉產(chǎn)量的變化。因此,筆者擬以茶葉產(chǎn)量變化受多種因素影響為主要切入點(diǎn),應(yīng)用分析探索影響茶葉產(chǎn)量的主要影響因素,并利用SPSS 20.0 軟件建立多元線性回歸模型,以期預(yù)測未來茶葉產(chǎn)量,闡述茶葉生產(chǎn)機(jī)械化對茶葉產(chǎn)量的影響,從而為我國茶葉產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化發(fā)展提供參考依據(jù)。

1 茶葉產(chǎn)量模型構(gòu)建

1.1 模型變量選擇

選取茶葉產(chǎn)量(Y)作為模型的因變量,定量分析各種影響因素對茶葉產(chǎn)量的作用。根據(jù)我國當(dāng)前的技術(shù)條件和社會經(jīng)濟(jì)水平,茶葉生產(chǎn)要實(shí)現(xiàn)全面機(jī)械化發(fā)展,涉及到自然、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)三方面的因素。其中,自然方面可用我國實(shí)際茶園面積、地表水資源量2 項(xiàng)指標(biāo)綜合反映,經(jīng)濟(jì)方面可用居民人均可支配收入、中國茶葉出口量2項(xiàng)指標(biāo)綜合反映,技術(shù)方面可用小型拖拉機(jī)數(shù)量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值3項(xiàng)指標(biāo)綜合反映。因此,初步確定茶園面積(X1)、地表水資源量(X2)、居民人均可支配收入(X3)、中國茶葉出口量(X4)、小型拖拉機(jī)數(shù)量(X5)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力(X6)、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(X7)作為模型的自變量。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

在中國知網(wǎng)、國家統(tǒng)計局等網(wǎng)站,對我國2003年—2020年的茶園面積、居民人均可支配收入等進(jìn)行數(shù)據(jù)收集,采用2003年—2017年的數(shù)據(jù)利用SPSS 20.0 軟件建立多元線性回歸模型。

1.3 數(shù)據(jù)分析與處理

1.3.1 相關(guān)性分析

為了確保多元線性回歸模型的合理性與準(zhǔn)確性,需要計算和分析每個因素之間的相關(guān)系數(shù),從而得出變量之間的相關(guān)關(guān)系,與茶葉產(chǎn)量因素高度相關(guān)的自變量才適合被引入模型,以保證模型回歸的精確度。其中,相關(guān)系數(shù)|r|≥0.8,表示高度相關(guān);0.5 ≤|r|<0.8,表示中度相關(guān);0.3≤|r|<0.5,表示低度相關(guān);|r|<0.3時,表示相關(guān)程度極弱,可視為不相關(guān)。

1.3.2 多元線性回歸模型的建立

在SPSS 軟件中利用自相關(guān)回歸分析法對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。自相關(guān)時間序列回歸分析的回歸模型可用Y=a+k1X1+k2X2+k3X3+k4X4+k5X5表示,其中,a 為常數(shù)量,k1、k2、k3、k4、k5為模型中的系數(shù)。

1.3.3 多元線性回歸模型的驗(yàn)證

采用2018年—2020年的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,并通過公式d=[(Pi-Oi)÷Oi]×100%計算偏差率,其中,d為偏差率,Pi 為計算值,Oi為實(shí)際值;d值越低,則模擬結(jié)果越優(yōu)秀。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型自變量的確定

由表1 可知,茶園面積、居民人均可支配收入、中國茶葉出口量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與茶葉產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)r均大于0.8,表明這幾個因素與茶葉產(chǎn)量高度相關(guān)。地表水資源量和小型拖拉機(jī)數(shù)量與茶葉產(chǎn)量的相關(guān)系數(shù)r分別為0.585和0.617,表明這幾個因素與茶葉產(chǎn)量中度相關(guān)。因此,導(dǎo)入模型的自變量為茶園面積(X1)、地表水資源量(X2)、居民人均可支配收入(X3)、中國茶葉出口數(shù)量(X4)、小型拖拉機(jī)數(shù)量(X5)、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力(X6)、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(X7)。其中,居民人均可支配收入與茶葉產(chǎn)量的相關(guān)性最大,說明消費(fèi)能力對茶葉產(chǎn)量有重要影響;小型拖拉機(jī)數(shù)量對茶葉產(chǎn)量的影響相對較小,主要原因是茶葉產(chǎn)業(yè)機(jī)械發(fā)展較慢,當(dāng)前茶葉生產(chǎn)仍以手工操作為主;地表水資源量與茶葉產(chǎn)量的相關(guān)性最低,這與我國茶樹種植大多分布在降水資源豐富的地域有關(guān)。

表1 茶葉產(chǎn)量影響因素的相關(guān)性分析

2.2 茶葉產(chǎn)量與主要影響因素的時序變化特征

由表2可知,自2003年以來,我國茶園面積、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、居民可支配收入和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力大體上呈現(xiàn)逐年增加的趨勢;而地表水資源量、中國茶葉出口量和小型拖拉機(jī)數(shù)量的趨勢不明顯?,F(xiàn)對茶葉產(chǎn)量主要影響因素的時序變化特征進(jìn)行分析:(1)茶園面積。茶園面積在2003年—2020年始終保持穩(wěn)定增長,且隨著茶園面積的不斷增加,茶葉產(chǎn)量也隨之穩(wěn)定增加。經(jīng)分析,茶葉是我國重要的經(jīng)濟(jì)作物,茶葉生產(chǎn)有助于提高農(nóng)民經(jīng)濟(jì)收入,加速山區(qū)建設(shè),助力脫貧攻堅(jiān),再加上茶葉產(chǎn)業(yè)衍生出的茶文化、茶飲料等為我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn),故提升了農(nóng)民種茶的積極性,從而使茶園面積逐年增長。(2)中國茶葉出口量。我國茶葉出口量從2003年的2.599 1×109t 提高到2020 年的3.488 1×109t,呈逐年穩(wěn)定增加的趨勢,但增速較慢。其中,2014 年我國茶葉出口量出現(xiàn)波動,同比下降7.5%。究其原因,受大宗商品價格大幅下降的影響,茶葉銷售價格和銷量均下降,導(dǎo)致茶葉出口量隨之減少。(3)居民人均可支配收入。2003年—2020年,我國居民人均可支配收入大幅增加,這說明我國經(jīng)濟(jì)取得了非常大的進(jìn)步,國人的購買能力不斷加強(qiáng)。因此,進(jìn)一步推動茶文化的發(fā)展,提高茶葉產(chǎn)業(yè)的行業(yè)地位,可不斷刺激茶葉市場發(fā)展,進(jìn)而促進(jìn)茶葉產(chǎn)業(yè)升級。(4)農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力。2003年—2020年,我國農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力大體上呈逐年穩(wěn)定增加的趨勢。其中,2016年我國農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力同比下降13%,隨后又逐年上升。經(jīng)分析,農(nóng)業(yè)作為我國支撐國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè),近年來在國家大力扶持下,逐年增加了農(nóng)業(yè)機(jī)械購置補(bǔ)貼,使得農(nóng)業(yè)機(jī)械化生產(chǎn)逐步成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的大趨勢。(5)農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值。2003 年—2020 年,我國農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值逐年增加,且增速較快。

表2 2003 年—2020 年我國茶葉產(chǎn)量及其相關(guān)影響因素的數(shù)據(jù)統(tǒng)計

2.3 回歸模型建立

R2代表回歸系數(shù),表示回歸方程的可信度。由表3可知,茶葉產(chǎn)量多元線性回歸模型的R2為0.999,經(jīng)調(diào)整后R2為0.998,這說明茶葉產(chǎn)量多元線性回歸模型的整體擬合度高。

表3 茶葉產(chǎn)量多元線性回歸模型的參數(shù)檢驗(yàn)

由表4 可知,茶葉產(chǎn)量的多元線性回歸方程為Y=24.639+0.113X1+0.032X2+0.952X3-0.052X4-0.144X5+0.856X6-0.002X7,且所有自變量對茶葉產(chǎn)量的貢獻(xiàn)均有顯著性意義(p〈0.05)。因此,茶園面積、地表水資源量、居民人均可支配收入、中國茶葉出口數(shù)量、小型拖拉機(jī)數(shù)量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值可作為茶葉產(chǎn)量的關(guān)鍵影響因素,并可用這些因素來解釋茶葉產(chǎn)量的變化規(guī)律及其產(chǎn)生原因。其中,居民人均可支配收入的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)為1.242,說明居民人均可支配收入對茶葉產(chǎn)量的影響程度最高,且呈正相關(guān);農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)為0.187,說明農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力對茶葉產(chǎn)量影響也較高,也呈正相關(guān),即農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平的提高對茶葉產(chǎn)量的增長可起到一定的促進(jìn)作用。

表4 茶葉產(chǎn)量多元線性回歸模型的估計結(jié)果

2.4 回歸模型驗(yàn)證

由表5可知,利用茶葉產(chǎn)量多元線性回歸模型對2018年—2020年的茶葉產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測驗(yàn)證,茶葉產(chǎn)量模擬值的偏差率分別為-0.06%、0.98%、-1.15%,絕對值均不超過10%,表明茶葉產(chǎn)量多元線性回歸模型可用于預(yù)測茶葉產(chǎn)量。

表5 茶葉產(chǎn)量多元線性回歸模型的數(shù)據(jù)驗(yàn)證

3 結(jié)論與討論

綜上所述,以2003年—2017年茶葉產(chǎn)量作為因變量,通過線性回歸分析發(fā)現(xiàn),茶園面積、地表水資源量、居民人均可支配收入、中國茶葉出口數(shù)量、小型拖拉機(jī)數(shù)量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值與茶葉產(chǎn)量的相關(guān)性較高,依此建立了多元線性回歸模型,并采用2018年—2020年的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,茶葉產(chǎn)量多元線性回歸模型的整體擬合度高,且經(jīng)檢驗(yàn),該模型可用于預(yù)測茶葉產(chǎn)量。

2003 年—2020 年,我國茶葉產(chǎn)量呈上升趨勢,建議通過以下措施來促進(jìn)茶葉產(chǎn)量的進(jìn)一步增加。具體措施為:(1)加大宣傳力度,提高農(nóng)機(jī)利用率。很多種植戶對先進(jìn)的茶樹栽培技術(shù)了解不夠,欠缺相關(guān)的知識儲備,故建議當(dāng)?shù)卣块T和相關(guān)組織開展相應(yīng)的機(jī)械設(shè)備使用培訓(xùn),加強(qiáng)對農(nóng)機(jī)使用的宣傳,從而提高農(nóng)機(jī)利用率。(2)加強(qiáng)合作??膳c當(dāng)?shù)馗咝:献?,邀請相關(guān)專家對茶樹種植和茶葉加工進(jìn)行指導(dǎo),以提高茶葉的產(chǎn)量和品質(zhì)。(3)引進(jìn)先進(jìn)技術(shù),促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級。近年來,我國勞動力資源優(yōu)勢在逐漸減弱,人力成本在逐漸上升,這就迫使茶葉產(chǎn)業(yè)要引進(jìn)先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù),例如,茶園標(biāo)準(zhǔn)化布局、基礎(chǔ)設(shè)施完善、采茶機(jī)械化、采茶修剪合理配套、包裝和倉儲實(shí)現(xiàn)機(jī)械化和半機(jī)械化等,從而實(shí)現(xiàn)茶葉產(chǎn)業(yè)升級。(4)加大政府補(bǔ)助,加強(qiáng)市場監(jiān)管。政府行為會對茶葉生產(chǎn)帶來積極影響,故政府可通過完善購置茶機(jī)的補(bǔ)貼優(yōu)惠政策、加強(qiáng)市場監(jiān)管等措施,來提高茶葉的產(chǎn)量和品質(zhì),從而推動茶葉產(chǎn)業(yè)規(guī)?;l(fā)展。

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