基于灰色关联分析下福州市粮食安全影响因素的评估

□ 黄楚楚

（福州市粮食和物资储备局，福建 福州 350001）

党的二十大强调粮食安全是国家安全体系的重要组成部分，也是乡村振兴的根基，要确保中国人的饭碗牢牢端在自己手中。

福州是福建省省会，辖区经济发达，作为海西经济带重要城市和全国第二个获批的国家级都市圈，福州人口总量多，人口增长趋势明显，但福州耕地、水情等自然资源情况并不容乐观，自然灾害频发，粮食自给率不足20%，保证福州市粮食安全工作任重道远。

影响粮食安全的影响因素研究由来已久，而且非常复杂，不同的研究人员从不同角度进行了研究。吕晓虎等（2010）根据陕西经济、自然条件，采取德尔菲法对粮食安全综合系数进行权重确认［1］。史常亮等（2013）提出粮食安全系数，从粮食供给和粮食需要对粮食安全影响因素进行检验［2］。周博等（2015）运用偏最小二乘法对农业可持续发展角度中的粮食安全因素进行论证［3］。王传鑫等（2018）通过熵值法得出1978-2015年影响粮食生产的重要因素［4］。张淑华等（2021）利用灰色关联分析、AHP法、TOPSIS法对河南省粮食生产技术进行量化评估分析［5］。

由此可见，粮食安全的影响因素具有多层次、不确定性，但是现有研究主要基于主产区，对主销区的研究很少。同时可能是数据不好获得的原因，对政府监管能力几乎没有考虑。因此本研究试图从主销区的角度基于灰色关联分析从粮食供给、需求和市场流通三个方面建立两层影响因素指标体系，对福州市粮食安全影响因素进行分析。

一、评估指标体系的构建

在大量文献阅读、福州市现状分析及专家咨询的基础上，考虑福州市是粮食主销区的因素，从增加粮食供给率、粮食质量抽检合格率、粮食监管指数等方面，建立两层影响因素评估指标体系。第一级指标分别为粮食产量、粮食总需求量和粮食流通所包含的各影响因素加和平均值。第二级指标分别为供给因素的农林牧渔从业人员（万人）、农业机械使用总面积（千公顷）、粮食作物播种面积（千公顷）、农业机械总动力（万千瓦）、按折纯量计算化肥施用量（万吨）、农药使用量（万吨）、农用塑料薄膜使用量（万吨）、农村用电量（亿千瓦时）；需求因素是口粮消费量占比（%）、工业用粮消费量占比（%）、饲料用粮消费量占比（%）、种子用粮消费量占比（%）；流通因素是粮食供给率、粮食产量增长率（%）、恩格尔系数（%）、粮食零售价格指数（%）、粮食消费价格指数（%）、农业总产值指数（%）、粮食自给率（%）、粮食质量抽检合格率（%）、粮食监管指数（%）。

二、灰色关联分析模型

灰色关联度分析法是将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点，与待识别对象及影响因素的因子值所绘制的曲线进行比较，比较它们之间的贴近度，并分别量化，计算出研究对象与待识别对象各影响因素之间贴近程度的关联度，通过比较各关联度点之间距离大小来判断识别对象对研究对象的影响程度。

第一步，选取合理影响系统影响因素指标和按照德尔菲法确认反映系统行为特征的参考数列，形成比较数列。第二步，对参考数列和比较数列进行无量纲化处理。第三步，求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ_0i（k），公式如下：

第四步，将各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数集中为一个值，即其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，称为γ（X_0，X_i），公式如下：

第五步，根据同一母序列按关联度大小次序排列得出因素大小的关联程度。

在参考高帆（2005）、李林杰（2005）、吕晓虎等（2010）、史常亮（2014）、张淑华等（2021）的研究基础上，结合福州市具体情况，根据对粮食安全保障重要性，选取5个可获得、非涉密性因素，作为反映粮食安全现状指标，分别为人均粮食占有量（指标赋权值为W1）、粮食自给率（W2）、粮食供给率（W3）、人均粮食作物播种面积（W4）、粮食产量增长率（W5）来构建福州市粮食综合指数。

邀请15位粮食行业专家对这5个数据运用德尔菲法原理进行打分，确认其权重为0.25、0.3、0.2、0.15、0.1，合计1.0。按德尔菲法加权求和值与2009年加权求和值对比规范化取值后，得出福州市粮食安全综合系数（公式1）。

三、福州市粮食安全综合指数

通过《福州市统计年鉴》和《福州市粮食流通统计报表》得到2009-2019年福州市粮食安全综和指数各项相关指标数据（表3），采用（公式1），计算出福州市粮食安全综合指数（表4）。

表3 2009-2019年福州市粮食安全综合指数数据

年份人均粮食占有量/公斤/人粮食自给率/%粮食供给率/%人均粮食作物播种面积/平方米/人粮食产量增长率/%2011 92.36 18.43 9.33 174.27 -1.19 2012 85.45 15.79 10.72 163.11 -7.12 2013 83.44 16.33 11.18 157.95 -0.84 2014 82.04 16.02 11.58 153.62 -0.28 2015 80.11 19.57 15.12 150.78 -1.90 2016 61.66 15.84 15.68 121.17 -22.32 2017 64.50 17.33 17.05 119.03 0.65 2018 65.38 20.36 19.50 118.60 2.66 2019 64.63 21.27 23.36 118.71 -0.11

表4 2009-2019年福州市粮食安全综合指数

（一）第一级指标影响因素评估

粮食供给用粮食产量X表示；粮食需求用口粮消费量、饲料产量、食品工业产量的总和Y表示；粮食流通采用流通各影响因素相加求平均值Z（表11）。

为最大可能减少数值本身对最终计算值的影响，将（表5）每列指标找出极大值和极小值，加权平均后得出均值，再求解出每列标准差。对每个数值减去均值后除以标准差的按标准化方差法进行无量纲化处理，得（表6）。

表5 2009-2019年福州市粮食供给、需求、流通三大主要因素的数据

表6 2009-2019年福州市粮食三大主要因素的数据无量纲化处理

将（表4）中F作为第一级指标参考数列，（表6）中X、Y、Z作为第一级指标因素序列，建立灰色关联分析模型，可得到F与X、Y、Z关联度（表7）。

表7 2009-2019年福州市粮食供给、需求、市场流通的灰色关联分析

由（表7）可得出，影响福州市粮食安全的影响因素关联度排序为：粮食产量（X）〉粮食流通量（Z）〉粮食需求量（Y）。粮食产量对福州市粮食安全影响最大，其次是粮食流通量，粮食需求量影响最小。因此，我们要将粮食供给列为影响粮食安全的最重要因素，接着是粮食流通和粮食需求。

（二）第二级指标影响因素评

根据《福州统计年鉴》查阅数据。首先，影响供给因素可得（表8）。其次，影响需求因素可得（表9）。最后，影响流通因素可得（表10）。

表8 2009-2019年福州市粮食供给第二级指标各个因素的数据

2011 90.85 115.01 1131.73 134.63 8.78 0.84 0.52 77.93 2012 89.84 117.98 1068.82 137.68 2013 88.62 118.73 1051.14 140.01 2014 86.58 126.54 1036.82 142.98 8.73 0.83 0.55 108.00 8.80 0.83 0.58 112.71 9.05 0.86 0.61 121.54 2015 85.21 130.36 1022.81 145.40 9.17 0.82 0.62 118.70 2016 84.88 131.21 832.51 145.74 9.32 0.84 0.62 120.16 2017 85.11 80.64 825.40 119.81 8.85 0.78 0.63 119.14 2018 85.10 70.32 833.34 116.29 8.47 0.73 0.63 123.27 2019 84.94 80.25 842.95 111.67 8.14 0.56 0.62 126.01

表9 2009-2019年福州市粮食需求第二级指标各个因素的数据

表10 2009-2019年福州市粮食流通第二级指标各个因素的数据

将（表8、9、10）按标准化方差法进行无量纲化处理，得（表11、12、13）。

表11 2009-2019年福州市粮食粮食供给各个因素的数据无量纲化处理

表12 2009-2019年福州市粮食需求各个因素的数据无量纲化处理

表13 2009-2019年福州市粮食流通各个因素的数据无量纲化处理

2015 0.1633 0.1950 -0.7862-0.3997-0.6658 1.6960 0.3065 0.4838 -0.0101 2016 0.2843 -2.8129-0.6568-0.6212-0.1568-0.4240-1.0799-0.5777-0.4457 2017 0.7238 0.5706 -0.6869-0.4849-1.3391 1.4840 -0.5261-0.4360-0.8806 2018 1.2482 0.8667 -0.9729-0.5871-0.6166 0.1060 0.6001 -2.708 -0.9431 2019 2.0613 0.4586 -1.1356-0.6893 0.7136 -0.4240 0.9384 -0.1060-1.3849

将（表5）中第一级指标X作为第二级指标参考数列，（表11）中的X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8作为第二级指标因素序列，建立灰色关联分析模型，可得到X与X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8的关联度（表14）。同理可得Y与Y1、Y2、Y3、Y4的关联度（表15）；Z与Z1、Z2、Z3、Z4、Z5、Z6、Z7、Z8、Z9的关联度（表16）。

表14 2009-2019年福州市粮食供给的各个因素的灰色关联分析

表15 2009-2019年福州市粮食需求的各个因素的灰色关联分析

表16 2009-2019年福州市粮食流通的各个因素的灰色关联分析

由（表14）可知，影响福州市粮食供给因素的关联度排序为：粮食作物播种面积（X3）〉农林牧渔从业人员（X1）〉农用塑料薄膜使用量（X7）〉农业机械总动力（X4）〉农村用电量（X8）〉农药使用量（X6）〉农业机械使用总面积（X2）〉按折纯量计算化肥施用量（X5）。

由（表15）可知，影响福州市粮食需求因素的关联度排序为：口粮消费量（Y1）〉种子用粮消费量（Y4）〉工业用粮消费量（Y2）〉饲料用粮消费量（Y3）。

由（表16）可知，影响福州市粮食流通因素的关联度排序为：恩格尔系数（Z3）〉粮食监管指数（Z9）〉粮食自给率（Z7）〉粮食供给率（Z1）〉粮食质量抽检合格率（Z8）〉农业总产值指数（Z6）〉粮食零售价格指数（Z4）〉粮食消费价格指数（Z5）〉粮食产量增长率（Z2）。

四、评估分析

（一）第一级指标评估结果

作为全省最大的粮食销区，粮食供给是粮食安全最重要的影响因素，因此我们需要保障福州本地可供耕地的基本红线决不变更，同时不断加强省外产销合作和粮食储备等手段。

（二）第二级指标评估结果

（1）加强粮食供给，一是保障福州本地粮食供应，全力守住216.7万亩耕地底线，保护好198.8万亩永久基本农田红线，增加耕地质量监测点，推进种植结构调整，提高绿色优质产品供给；二是完善政策性粮食储备应急管理，规范粮食储备管理，优化粮食应急供应、配送、加工网点的布局，依托各县区配齐配强粮情预警监测等手段，共同保证粮食供给。

（2）作为人口流入型城市，口粮消费占福州市粮食消费的绝大部分。但随着经济发展、粮食产业深加工深化、稻谷饲料消费增长率不断增加，种子用粮、工业用粮、饲料用粮由于价格优势将可能压缩口粮供给量。因此要及时根据人口的流入情况不断调整粮食的供给政策。

（3）福州市恩格尔系数呈下降趋势，说明福州经济发展迅速，广大城乡居民收入不断增加，我们要继续加快食品链条化生产，加大食品深加工能力。从源头上强化粮食质量全过程监管，一是从耕地土壤源头治理到粮食质量安全全程可追溯管理和行政监管质量抽检相结合方式，不断推动企业落实粮食质量安全主体责任；二是利用智能化改造升级，推动福州市完善“互联网+监管”无死角管理模式，加大层级联动执法体系构建。及时根据人口变化调整粮食储备，确保可及时应对各类突发性应急事件的发生。提升粮食质量抽检频次，加大抽检力度，确保口粮符合入口标准。提高农民种粮积极性，促进粮食增产、生产，必须避免非正常的粮食零售价格指数波动，强化对“以陈顶新”的价格陷阱监管力度。