基于梯度提升树的河南小麦成本收益分析

温 建，曾一鸣，夏枫苒，汪松玉，雷丽娟

（河南农业大学 信息与管理科学学院，河南 郑州 450046）

0 引言

国以民为本，民以食为天。粮食既是关系国计民生和国家经济安全的重要战略物资，也是人民群众最基本的生活资料。小麦是我国最重要的粮食作物［1-2］。於思益［3］于2019年在《基于大数据技术的中美小麦生产比较分析》一文中提出，中美小麦生产能力存在较大差异，主要体现在：自2008年以后美国小麦年产量始终没有突破6800万t，这是由于美国国内农业生产结构调整，在其小麦种植面积下调后，我国小麦的年产量和单产水平开始均高于美国。比较分析中美小麦生产成本和生产效益差异显示，我国小麦生产投入中的人工成本占比和土地成本占比在逐渐扩大，而美国小麦生产投入中的这2项占比在逐渐缩小。我国小麦生产的现代化进程缓慢，高产背后蕴藏着一定风险。近年来，随着我国经济和农业的不断发展，我国已经成为世界上最大的小麦生产国、消费国。虽然小麦的产值与现金收益保持增长, 但净利润与成本利润率呈下降趋势, 总成本的增长速度快于总收益的增长速度［4］。而新冠疫情的暴发对全世界粮食安全的威胁巨大，小麦产业也受到了较大冲击，部分地区农户种粮收益大幅减少［5］。

21世纪以来我国经济迅猛发展，工业化、城镇化进程不断加快，我国耕地面积日趋紧张。为了提高作物产量，农民逐渐加大了生产要素投入以求提高作物产出，这不仅降低了作物产出和经济效益，也损害了土地的质量，影响了农业的可持续发展。张浩［6］于2021年在《关于中国小麦生产成本现状分析与展望》中提到，当前我国小麦生产成本居高不下，主要体现在种子、化肥、农药、灌溉用水、机械作业、人工、土地成本这7个方面。近几年我国小麦成本收益比较优势越来越低，且随着小麦占耕地比例和小麦播种面积的下降，小麦总产量也持续下降。在此背景下，若想提高小麦生产综合效率，就需要从降低小麦生产成本入手，研究新形势下小麦生产节本增效的有效措施。

预计到2030年，我国对粮食的总需求将达到7.18亿t，解决吃饭问题将始终是我国政府面临的头等大事［7-9］。河南省地理位置优越，常年小麦播种面积为193万～480万hm2，约占全国小麦播种面积的1/5。2005年河南小麦总产创历史新高，首次突破2500万t，居全国之首，总产量占全国的27%。因此，巩固和发展河南小麦这一优势产业，对于发展河南乃至全国经济、确保粮食安全具有重大意义［10］。

近年来，随着国家一系列支农政策的扶持，大量资金投入到粮食主产区的粮食生产中，种植小麦给农民带来了实实在在的利益。通过对河南省小麦在2006—2020年的种植面积、产量、区域优势进行了详细分析，提出了加强技术创新、提高种植小麦补贴标准、提高农业机械化水平、转变经营方式、推进小麦产业化、发展多种形式的深加工产业等对策。此外，在稳定产量的基础上，又提出了降低成本，提高小麦单价，增加农民收益的建议，进而为河南省小麦生产的可持续发展提供参考依据［11-17］。梯度提升树算法是一种基于决策树的集成算法，在数据分析和预测中的效果很好，在传统机器学习算法里面是对真实分布拟合的最好的几种算法之一，且梯度提升树算法较支持向量机模型(SVM)、时间序列模型(ARIMA)等具有更高的精度［18-22］。近年来，文献分析法、因子分析法、灰色系统等研究方法被尝试应用在大田作物生产成本收益的分析定量研究中，针对全国各地小麦生产的研究也有不少［23-31］，但鲜有用梯度提升树算法(Gradient boosting decision tree，GBDT)对小麦的成本收益进行深入研究。

本研究以河南省小麦成本收益作为研究对象，运用梯度提升树算法、文献分析法与多元线性回归法，通过对小麦生产中的种子费、化肥费、农家肥费、农药费、机械作业费、总直接生产费用、土地成本、人工成本、主产品产量、平均出售价格等指标进行分析，探索小麦成本收益的变化规律，用以预测小麦未来成本收益发展趋势，以期为河南省小麦的成本结构投入和产业优化给出建议。

1 数据来源以及研究方法

1.1 数据来源

本研究数据来源于《中国农村统计年鉴》《河南统计年鉴》《河南调查年鉴2021》，并结合了2006—2020年布瑞克农业数据智能终端数据中的小麦成本收益数据。

1.2 梯度提升树算法

梯度提升树算法为2001年提出的集成学习算法，其主要思想是每次建立的新的模型都基于上一个模型的损失函数的负梯度，通过多个弱学习器合成一个强学习器。其以CART作为基函数，采用加法模型和前向分步算法的一种梯度提升方法。

2 河南省小麦产业发展现状

2.1 小麦种植面积及产量分析

由表1可知，河南省小麦的播种面积和产量均呈增长趋势，与2009相比，2019年河南小麦播种面积提升了8.42%，产量提升了22.44%。2009—2019年河南省小麦平均播种面积占全国小麦总播种面积的23%，平均产量占全国的27%。河南省小麦产业对我国农业发展和维持国民粮食稳定具有重要作用。

表1 2009—2019年小麦种植面积及产量分析

2.2 小麦成本收益因素分析

小麦的平均售价总体呈增长趋势，2006—2011年平稳上升，在2014年达到最高2316.40元/t后，又略微下降，然后保持稳定。2012—2020年多次净利润为负值，究其原因一方面因极端天气及生产措施不到位，河南省小麦产量不稳定，导致收益情况不甚乐观；另一方面因小麦储存量过多，品质欠佳，以及其他代替品出现导致小麦需求量下降，从而影响了小麦收益。相较于2006年，2020年小麦平均售价提高了51.69%，总成本提高了188.12%，总产值提高了73.62%，净利润下降了3965.7 元/hm2。小麦生产成本的增长速度明显高于小麦平均售价的，这导致了小麦生产的净利润大幅下降，因此降低小麦生产成本迫在眉睫。

表2 2006—2020年河南省小麦成本收益情况

2.3 小麦直接生产费用分析

小麦成本分析主要包括人工成本、土地成本、化肥费用、其他物质服务费用4部分。其中人工成本又分为雇工费用、家庭用工折价，土地成本包括流转土地租金、自营土地折租，其他物质服务费又可分为直接生产费用和间接生产费用，其中直接生长费用包括种子费、化肥费、农家肥费、农药费、机械作业费、排灌费、工具材料费、其他费用。

从整体上来看，2006—2020年小麦直接生产费用总体呈上升趋势，只有2010、2014、2015年有些许回落，后又稳定上升。2020年小麦直接生产费用较2006年提高了112.53%，低于小麦生产总成本的增幅188.12%。

由表3可知，2006—2020年小麦直接生产费用中的各项指标均有大幅度的增长。其中，农家肥费由2006年的70.35元/hm2，增长到2020年的429.60元/hm2，增幅达510.66%；农药费由2006年的129.15元/hm2增长到495.15元/hm2，增幅达283.39%；种子费、排灌费的增幅分别为143.35%、118.63%，均高于直接生产费用的增长幅度；而化肥费、机械作业费、工具材料费的增幅分别为74.51%、101.95%和116.47%，均小于直接生产费用的增长幅度。

表3 小麦直接生产费用分析 元/hm2

从2011—2012年数据可以看出，小麦直接生产费用的各项指标均较2011年大幅提升，其中种子费、化肥费、农家肥费、农药费、机械作业费、工具材料费分别增加了20.70%、20.04%、86.99%、28.79%、13.77%、26.12%，排灌费减少了28.41%。原因可能是该年河南小麦生产先后受春旱、倒春寒、干热风、强降雨等不利天气影响，小麦的种植活动受阻，种子的存活率降低，不得不加大种子用量，且随着种子的供求关系的变化，种子价格上涨间接造成了种子费的增加。人工机械、播撒农药等生产活动的次数和单次费用也随着不适宜气候的影响而增加，造成了各项指标的上升。因此，特殊气候条件会对小麦直接生产成本产生较大影响。

从2018—2019年数据可以看出，小麦的直接生产成本中种子费、化肥费、农家肥费、机械作业费都出现了一定的降低，尤其是其他费用由0降低到-5.25 元/hm2，首次出现了负值。这是由于从气象条件上来看，在2019年小麦的生长气候条件利于小麦生长，且 2019年提前开展了病虫害防治工作，即在小麦种植的过程中的播种、治理病虫害、机器作业等方面的成本均有所下降。

3 基于梯度提升树回归模型的实证分析

梯度提升树是一种集成学习算法，其主要思想是每次建立的新的模型都基于上一个模型的损失函数的负梯度，通过多个弱学习器合成一个强学习器。

3.1 学习步骤

输入训练样本集S={(x1,y1),(x2,y2),…(xm,ym)}，最大迭代次数T，损失函数L。

（2）对于迭代轮数t=1,2,…,T，沿着梯度下降的方向迭代，降低残差值。

①for i=1,2,…,m，计算负梯度

②利用(xi, rit)(i=1,2,…,m)，拟合CART回归树，其叶子节点将空间划分为独立区域。对于叶子区域j=1,2,…,J，其中J为叶子节点个数。

③对于叶子区域j=1,2,…,J，计算最佳拟合值

④持续更新强学习器

（3）最后得到学习器

试验所用数据集为河南小麦2006—2020年总直接生产费用、土地成本、人工成本、主产品产量、平均出售价格、净利润等。

3.2 数据分析

由图1、图2可知，通过小麦产量、平均售价与净利润的关系热力图发现，各种成本费用与净利润呈现明显负相关关系，主产品产量与净利润呈现正相关关系；但由于数据量较小，平均出售价格与净利润之间出现了负相关关系。总直接生产费用、土地成本、人工成本与净利润之间均为负相关关系（图3）。

图1 小麦产量、平均售价与净利润的关系

图2 小麦生产总直接生产费用、土地成本、人工成本与净利润的关系

图3 小麦生产成本间的相关性

在梯度提升树中，树的数量越多，模型的误差会随之减小，但如果过多，则会导致模型的泛化能力减弱，因此在本次建模中，由于数据量较小，为了保证模型的泛化能力，需要通过控制学习效率(L)和树深度(D)的组合来提高模型的预测精度，同时也要避免模型过拟合。

通过多交叉验证实验，我们将最大树深度(D)确定为1，学习效率设置为0.8，使用Huber损失函数，最终得到梯度提升树回归模型，并得到模型在样本数据集上的拟合情况（图4）。

图4 2006—2020年河南省小麦生产梯度提升树拟合图像

在梯度提升树回归模型中，各个影响因素在模型中所占的重要程度见图5，其中人工成本占主要地位，影响力高达50%以上。

由表4可知，通过对比分析真实值与预测值的各项误差指标，部分数据预测结果虽有偏差，但总体偏差不大，其预测结果相对较好，表明基于GBDT的小麦净利润预测的可靠性与可行性较高。

表4 模型误差

4 结论与建议

通过研究可知：（1）2009—2019年的河南省小麦平均种植面积约占全国的23%，平均产量约占全国的27%。（2）通过对小麦生产过程中的总成本、总产值、净利润、成本利润率以及平均售价进行分析发现，2016—2020年小麦的净利润情况不容乐观，大部分为负值。（3）气候不适、病虫害等自然原因大幅增加了小麦的生产成本。（4）梯度提升树模型的结果显示，在影响小麦生产成本的因子中，人工成本占比最大。本研究在运用梯度提升树模型时，数据量较小，为得到更小的误差结果，后续应该增加数据量。基于本研究的结果，结合国家粮食安全与现行国家粮食政策，提出了降低河南省小麦生产成本和提高其经济效益的建议和对策，以期指导河南的小麦生产开辟更大的发展空间。

（1）采用规模化种植，提高土地效率，改善生产技术。小麦生产过程中人工成本增加和肥料投入较高是导致小麦成本增长的重要原因。究其根本在于，种植户在生产上不合理地使用肥料、农药等化学品用以提高产量，导致肥效下降，地力减退。通过规模化种植和施用农家肥来配肥地力、提高小麦产量品质，并降低生产成本，以达到小麦生产技术、产品品质、种植效益的全面突破。

（2）政府及相关部门应加大对小麦生产的支持力度。粮食是公共性和基础性的食品，政府应该在保证各项政策持续支持的基础上，出台更多政策来促进小麦生产收益。如进一步增加小麦优质良种补助、粮油直补、农资综合直补等相关政策性收入在农户小麦的生产现金利润中的比例；加大当地政府对大中型商品粮生产基地建设、优质粮油产业推动、大中型农村灌区的节水改造、农村综合发展和土壤整治工程等的扶持力度，争取做到灾年稳产，丰年增产增收；进一步强化、优化市场经济监测体系，严格调控农户小麦品种及其生产资料价格，落实小麦最低价收购政策。