互联网农业背景下岚县精准脱贫路径研究

□薛 震，郭靖燕，张亮亮，张家伟，冷 强

（中北大学理学院 山西 太原 030051）

2011 年，温家宝总理视察岚县，总结当地马铃薯是“小土豆、大产业、靠科技、能致富”[1]。2020 年5 月，***总书记深入山西农业产业基地、改革示范区就巩固脱贫攻坚成果进行调研。

岚县倾力打造马铃薯产业扶贫道路，借助“市长直播带货”打开线上销售模式，为打造“三晋马铃薯第一县”注入了新的活力。

1 岚县马铃薯产业现状分析

岚县位于吕梁山北端，属于汾河流域，气候凉爽，光照充沛，昼夜温差大，土壤营养充足，适合大规模马铃薯机械化种植[2]。岚县因地制宜，打造了马铃薯特色产业，为脱贫提供了新思路。

1.1 种植面积不断扩大

农业农村部提出，在保证三大主粮占比的前提下，适当扩大马铃薯种植比例，为国家粮食安全提供保障。在该政策引导下，岚县不断扩大马铃薯种植面积，已由2010 年的77.972 3 km2扩大至2019 年的206.77 km2。

由图1 可知，岚县马铃薯种植面积不断扩大，2013 年实现了种植面积翻倍增长，2017 年达最大种植面积222.778 km2，约为2010 年的3 倍，此后稳定在200 km2以上。

1.2 种植产量逐年提高

岚县不断推动马铃薯产业链升级，总产量和单产量都取得了显著提高。

由图2 可知，2012 年后岚县马铃薯单产量稳定在1 500 kg/667 m2左右。总产量基本呈逐年递增趋势，2015 年首次突破40 万t，2018 年种植品种产业调整，总产量有所下降，2019 年再次恢复高产量输出。

1.3 种植收益再创新高

据报道，岚县2019 年马铃薯总产值已达6 亿元，成为当地扶贫的主要产业。从图3 可以看出，岚县马铃薯总收益已由2010 年的3.2 亿元增长至2019 年的6 亿元，2015 年实现最高收益6.3 亿元，2017 年和2018 年收益有所下降，但很快得到了恢复。

2 马铃薯产业对脱贫的影响分析

为了探究马铃薯产业扶贫机理，以脱贫人数为因变量，从种植面积、总产量、总产值、提供农民纯收入等因素中确定影响因素，进行多重共线性检验保证自变量的独立性。

2.1 影响因素的多重共线性检验

可通过容忍度、方差扩大因子VIF 和条件数来判断变量是否存在多重共线性，容忍度定义见下式。

VIF 为容忍度的倒数，计算公式见下式。

也可以用条件数判断，原始变量矩阵为x，若x'x的最大特征值为m，则特征值i对应的条件数为：

运用SPSS 软件进行分析，结果如表1 所示。

由表1 可知，自变量的VIF 均小于10，但存在容忍度小于0.1、条件数介于10 和100 之间的变量，说明存在着多重共线性[3]。可以使用删除法、主成分分析等方法消除共线性[4]，删除法基于VIF 展开，多次剔除VIF 最大的变量直至完全消除共线性。因表1 中各变量的VIF 值接近且均小于10，删除法难以区分，故使用主成分分析法来消除多重共线性。

表1 多重共线性诊断

2.2 主成分分析消除多重共线性

主成分分析是将多个指标利用正交变换转化为几个彼此不相关的综合指标（主成分），再以综合指标为自变量拟合回归曲线，最后还原为原始变量方程的方法。运用SPSS 软件分析（该过程已包含了数据标准化）的结果如图4 所示。

从图4 碎石图的陡峭程度可知，选用前3 个主成分（累积贡献率为92.04%）prin1、prin2、prin3 作为自变量进行回归分析，结果如表2 所示。

由表2 可知，F检验和t检验的P值均小于0.05，说明回归方程和系数通过显著性检验，原始变量可以解释因变量的不确定性，容忍度均大于0.1，VIF 均小于10，说明主成分分析消除了原始变量的多重共线性。

2.3 回归方程的建立

由表2 的输出结果得回归方程，见下式。

主成分与原始变量间的成分矩阵如表3 所示。

主成分表达式见下式。

式中：λi为对应特征值。将式（5）～（7）代入式（4）得到原始变量方程，见下式。

式中：x1～x6分别表示种植面积、总产量、平均单产、总产值、提供农民纯收入、提供农民纯收入在总收入中的占比，由系数绝对值大小可知，马铃薯产业扶贫主要通过影响种植面积和总产值影响脱贫力度。

3 打造“互联网+农业”直播助农新模式

2020 年5 月，岚县县长乔云走进“直播助农、嗨购吕梁”主题展会的直播间，向网友推荐了马铃薯、粗粮八宝粉等多种农产品，通过抖音、快手、拼多多等平台推广销售[5]。

据新浪新闻网报道，此次“县长直播”超过10 万网友参与，累计成交7 000 余单，成交总额超过40 万元[6]，马铃薯相关产品销售额约占比22.3%，收益全部用于提高农民纯收入，代入式（8）可得直播新增扶贫人数：△y=620.448 4×△x5=620.448 4×40×22.3%≈5 535，即“县长直播”实现产业扶贫5 535 人，为2019 年的1.41 倍。

4 岚县马铃薯产业前景展望

《岚县省级马铃薯特色农产品优势区创建工作方案》明确指出，2022 年马铃薯种植面积将稳定在200 km2左右，总产量60 万t[7]。通过收集岚县马铃薯的种植数据，对2022 年种植面积和产量进行了预测。

4.1 预测模型的选择

常见的预测模型有灰色模型、时间序列、微分方程、神经网络等，考虑到原始数据为小样本，具有很强的时序性，仅需要进行短期预测，故可选用时间序列和灰色模型[8]。拟合时间序列模型，其时序图如图5所示。

表2 显著性检验

表3 成分矩阵

由图5 可知，时序图中拟合曲线未能体现原始序列的波动，且具有一定的滞后性，拟合效果较差，考虑使用灰色模型预测。

4.2 灰色模型的建立

为确定灰色模型GM（p，q）的参数，先计算种植面积、总产量序列级比，见下式。

结果如表4 所示。

可容覆盖区间见下式。

式中：n为原始数据个数，计算可知两个变量的级比都落在可容覆盖区间，可建立灰色GM（1，1）模型[9]。

4.3 灰色模型的求解

用R 语言输出GM（1，1）模型的预测结果见表5。

由表5 可知，2022 年种植面积将达到316 km2，总产量达56.91 万t，与方案规划基本相符，若现有扶贫力度不变，马铃薯产业资助脱贫人数为：y'=856.294（x1+△x1）+776.028 5（x2+△x2）+△y,计算结果见表6。

由表6 可知，2021 年产业扶贫人数将突破2.5 万人，2023 年预计突破3 万人。

5 结论与建议

岚县马铃薯产业扶贫取得了显著成效，2019 年贫困发生率已下降到0.32%。运用主成分分析得出种植面积和总产量是影响马铃薯产业扶贫的主要因素，运用GM（1，1）模型预测出2022 年马铃薯种植面积为316 km2，总产量56.91 万t，借助“互联网+农业”销售方式[10-11]，预计实现产业扶贫29 306 人，为2019 年的2.16 倍，将创造岚县产业扶贫道路上新的里程碑。

表4 种植面积、总产量级比

表5 预测值及精度