举例说明怎样陈述研究假设(研究假设的类型及举例)

摘 要:

针对我国农业水价偏低、调价困难、现有承受能力方法评估不完善等问题,且地方政府调价需系统科学的依据,明确各区域农业水价承受能力底数,研究改进了以往水费支出系数的经验性取值,筛选各区域现状高水费支出系数作为承受能力水费支出系数平均值,结合指数分析法和计量经济学法,综合考虑降水量、单位面积产值等影响因素,构建其与水费支出系数关系模型,最终计算给出分区域分不同作物的农业水价承受能力和调价空间。结果表明:粮食作物水费支出系数在2.620%~12.950%之间,水价承受能力在0.058~0.521元/m3之间,经济作物水费支出系数在5%左右,水价承受能力在0.178~4.329元/m3之间。研究表明:东北、西北和华北地区的水费支出系数和农业水价承受能力总体高于西南和华南地区黄河流域粮食作物和经济作物水价承受能力要高于长江流域,但该流域调价空间较长江流域略低,尤其粮食作物,调价空间有限,各区域经济作物均具有充分的调价空间。

关键词:

农业水价承受能力;水费支出系数;单位面积产值;降水量;调价空间;

作者简介:

黄瑞瑞(1995—),女,博士研究生,主要从事水资源管理方向研究。

*倪红珍(1966—),女,正高级工程师,博士,主要从事水资源及环境经济与管理研究。

基金:

水利部水利重大科技问题研究项目“水价关键问题”(202007);

引用:

黄瑞瑞, 陈根发, 汪党献, 等. 中国农业水价承受能力研究[J]. 水利水电技术(中英文), 2022, 53(4): 84- 94.

HU习近平NG Ruirui, CHEN Genfa, W习近平NG Dangxian, et al. Study on affordability of agricultural water price in China[J]. Water Resources and Hydropower Engineering, 2022, 53(4): 84- 94.


0 引 言

长期以来,我国农业水价总体偏低且区域差异大,农业水价改革进程滞后,原因之一是地方政府考虑保障民生,对调价存有顾虑。水价承受能力作为调价上限,是核定水价标准必须考虑的关键因素之一,因此,摸清农业水价承受能力,打消政府调价顾虑,对推进我国农业水价改革具有重要意义。

当前,由于经济发展水平、种植结构、用水方式、灌溉条件、收入水平等方面存在差异,用水户水价承受力不尽相同。因此,各地在推进农业水价综合改革时,应充分调研,借助科学方法合理评估用水户水价承受能力,确保新制定的农业水价总体上不增加用水户负担,保障农业生产活动的正常开展。

目前关于水价承受能力,国内并没有统一的定义。王浩等认为水价承受能力是指用水户能够承受某种水价水平下的水费支付能力,即用户支付水费后其生存与发展不至于受到太大的影响。廖永松等认为农民灌溉水价承受能力存在一个可承受范围或空间,其决定性因素主要是灌溉投入成本占农业生产成本的比例和生产利润。

现有研究对水价承受能力的计算一般有指数分析法、计量经济学法、实地调研法等。指数分析法即通过调查分析农户的农业生产投入产出情况,以及水费支出占农业生产成本、产值、收入等各项的比例来分析现状农民水费支出是否在农民的可承受能力范围之内。例如,年自力等从供水价格、水费支出占用水户收入比重、用水户收入和实际用水量等角度建立数学模型对新疆农业用水户水价承受能力进行测算,将农业水费占农业物质生产成本的比例定为20%~25%。郑通汉提出考虑农民人均纯收入增长率和水费支出占农业生产成本的比率确定农民用水户承受能力。计量经济学法是指将数学、统计学的方法与现代计算机技术结合,建立经济计量模型定量分析具有随机性的研究客体的经济变量关系,例如,杨孟豪等采用动态多目标法测算水价承受能力,在动态和多目标的基础上建立了农业成本水价与农民可承受水价相结合的动态水价制定模式。实地调研法是指利用问卷方式考察受访者在假设性市场里的经济行为,即通过发放调查问卷,来进行水费意愿调查评估。例如陈菁基于CVM(Contingent Valuation Method)调查分析了五岸灌区农民灌溉水价心理承受能力及影响因素,L习近平N[13]采用CVM评估农业综合水价改革对西北农民灌溉用水意愿的影响,周振民也将双边界二分式CVM模型引入农民对水价改革承受能力的研究中,并取得较好拟合效果。

测算农民水价承受能力应充分考虑其所在地域、经济、农业、用水情况的特点。而以上计算方法中,指数分析法虽综合考虑了农业经济收入和用水情况等因素,但在确定水费支出比例上主观性较强,往往采用国内外已有的成果或经验值,缺少对当地地理因素、经济条件、用水情况差异性的考虑,误差较大;调研法带有一定的主观性与不确定性,存在一部分被调查者不说真话、低报真实最大支付意愿的情况,数据来源准确度不高,且流程复杂、计算量大,难以大范围开展。以上几种方法都无法结合当地特点精准反映各区域农业用水户的承受能力,缺乏对区域性特殊性的考虑。另外,目前关于农业水价承受能力的研究未细分粮食作物与经济作物,仅测算平均值,对实际应用价值有限制。

为摸清我国各区域现状农业供水价格水平和农业用水户水价承受能力,本研究针对研究范围偏小、各区域水价承受能力评估不到位等问题,基于社会现有水费支出系数的平均水平,综合考虑水资源禀赋和经济发展等影响因素,采用指数分析法和计量经济学法相结合的方式,在传统指数分析法的基础上改进水价承受能力计算方式,提出分区域的差异性水费支出系数,并收集整理全国典型省份现状农业水价数据,在此基础上,更为合理地测算了不同区域、不同作物农业水价承受能力和调价空间,为我国农业水价调整提供借鉴和参考。

1 农业水价承受能力计算方法改进

1.1 计算方法

1.1.1 指数分析模型

目前国内水价承受能力的测算普遍采用指数分析方法,其数学模型为

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式中,Pc为水价承受能力;a为水费支出系数,即水费占生产成本、产值或净收益的比例;Q为用水量(m3/hm2);P为成本、产值或净收益等。

年自力等利用该模型分析新疆农业用水户的水价承受能力,且结合国内有关研究和当地农业经济发展水平和种植结构将农业水费占产值的比例定为10%;赵英罗等通过该模型以水费占农业生产成本、水费占农业生产净效益和水费占人均纯收入的比例3种方法分别测算用户对灌溉水价的承受能力。在该模型中,a值是计算水价承受能力的关键指标,是以水费占生产成本、产值或净收益的比例进行计算。该水费受区域条件、经济发展和心理活动等多种因素影响,现有研究在使用该模型时对于a的取值一般是参考国内相关经验,使其为一定值,存在一定的主观性和误差。

1.1.2 模型改进

本研究在上述模型的基础上,结合当地情况改进原水费支出系数的确定方式,将水费支出系数与各影响因素的关系表达为

举例说明怎样陈述研究假设(研究假设的类型及举例)

式中,a为水费占生产成本、产值或净收益的比例(%);P为作物的产值(元/hm2);r为区域降水量(mm);I为可支配收入(元)。

为定量研究各因素对水费支出系数的影响,需要一个数学模型把水费支出系数和其各因素进行多元回归以量化分析。参考已有研究可知,对数线性模型在度量影响因素的弹性方面有很好效果。例如,何静等用双对数线性模型对内蒙古能源消耗的主要影响因素进行研究,并取得较好结果;张协奎等采用改进的多变量双对数回归模型,判别基于工业规模、工业结构、工业技术三类效应对环境的影响程度,结果良好。因此,本研究选用对数线性模型以度量不同因素的影响。农业水价承受能力受多种因素作用,考虑到心理作用难以量化分析,本研究将重点考虑区域资源禀赋和经济条件的影响,由于纯收益有可能为负值,变化幅度较大,不能直接反映真实水平,因此选择区域降水量和产值作为量化指标。

降水量、产值作为主要因素纳入关系式,式(2)可写成

举例说明怎样陈述研究假设(研究假设的类型及举例)

式(3)两边取对数,又可表达为

举例说明怎样陈述研究假设(研究假设的类型及举例)

式中,习近平为常数项;β、γ为对产值和降水量的弹性系数。

1.2 数据来源

本研究所用基础数据主要来自于2019年各省统计年鉴、水资源公报、《全国农产品成本收益资料汇编》以及水利部发展研究中心的统计数据,其详细来源如表1所列。

举例说明怎样陈述研究假设(研究假设的类型及举例)

1.3 数据筛选

依据数据的可靠性、一致性、代表性原则,选取水价P0、单位面积用水量Q、产值P及降水量r等基础数据,在处理过程中保持真实、完整和不变。例如对于水价数据,应该校核填报过程中的单位是否将分/m3、元/m3混淆,去除0值等无效值。选取与现有文献资料中类似条件和类似地区较为一致、在时间变化与空间格局上呈现统一的变化规律的数据。例如对于单位面积用水量数据,参考所在地区的用水定额进行综合研判,对单位面积用水量异常的数据进行检查去除。对于灌区的单位面积用水量Q、水价P0数据进行归类排序,筛选数据极值,综合当地的农业生产结构、节水水平、平均水价等进行分析,去除无效数据。

综合以上要求,本研究中所用基础数据为全国各大、中、小型灌区2019年的农业灌溉终端水价P0、单位面积用水量Q、单位面积产值P及年降水量r等数据,总计247条,按灌区分类整理后所得数据为136条。

1.4 参数率定

水价的制定要兼顾成本和用水户水价承受能力,一般来说,现行水价和当地承受能力呈正相关,因此本研究假定现行水价和当地承受能力成正比,且以现状水价作为基础数据,对模型参数进行率定。经过对全国上千组大、中、小型灌区基础水价数据的筛选和计算,得出各省各灌区农村用水户水费支出占单位面积产值的比例,作为现状水费支出系数。研究表明,国内灌区在用指数分析法对承受能力的计算当中,农业水费占产值的比重以5%~15%较合理。本研究筛选出全国各区域各灌区现状水费支出系数较高值,如表2所列。根据各区域水费占比情况,得出全国现状水费支出系数最大值为6.0%,在合理阈值范围之内,因此在承受能力计算中,将其作为全国平均水费支出系数参考值。

举例说明怎样陈述研究假设(研究假设的类型及举例)

将各省现状平均水费支出系数、降水量和产值三组数据(见表3)按照式(4)进行回归拟合。便能从客观角度上得出降水量r和产值P对现状水费支出系数的影响程度,即弹性系数β、γ。

举例说明怎样陈述研究假设(研究假设的类型及举例)

将现状调研的水费支出系数、年降水量和产值(见表3)进行回归拟合,结果如表4—表6所列。

举例说明怎样陈述研究假设(研究假设的类型及举例)

举例说明怎样陈述研究假设(研究假设的类型及举例)

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得到回归模型

举例说明怎样陈述研究假设(研究假设的类型及举例)

式中,ln 习近平=14.0;γ=-0.51;β=-0.98。

从拟合结果来看,相关系数R=0.84,决定系数R2=0.71,拟合效果较好。方差分析中,置信度为0.000 3<0.05,假设检验有效,表明R2显著大于0,也就是说至少有一个自变量与a?a^存在显著相关关系,所得回归模型具有统计学意义。

1.5 参数分析

经过试算,当模型ln 习近平值为14.704时,所得各区域水费支出系数平均值达到参考值,即6.0%,得到最终模型为

举例说明怎样陈述研究假设(研究假设的类型及举例)

可以看出|γ| <|β|,且γ=-0.51<0,为负值,与降水量呈负相关,也就是说降水量越大,水费支出越小,占产值比例也就越低;β=-0.98<0,为负值,与产值呈负相关,说明产值越高会拉低水费占其比例,符合客观逻辑。

2 我国农业水价承受能力计算结果与分析

2.1 我国现状水价情况

我国水资源空间分布均匀性表现出较大的区域差异。2018年北方6区降水量为379.1 mm, 南方降水量为1 220.2 mm, 基本上是北方地区的4倍,2018年北方地区水资源总量为5 807.2 亿m3,而南方地区水资源总量为21 655.3亿m3,南方4区占了中国总人口的54%,但是水资源总量占了全国的79%。北方人口占 46%,水资源只有21%。水资源的分布不均一定程度上造成了我国农业水价的差异。本研究根据各省市自治区的统计数据,经过合理性分析得到有效统计数据,计算农业灌溉终端水价如表7所列。

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图1可以直观看出,北方地区灌溉用水终端水价整体要高于南方地区。其中,西北地区水价最高,平均为821.587元/hm2,其次是华北地区,平均为653.410元/hm2,华中、西南地区终端水价较低,平均分别为512.745元/hm2和479.668元/hm2。黄河流域各省份平均水价为624.301元/hm2,长江流域平均水价为482.374元/hm2,因此,黄河流域水价要高于长江流域。这与当地气候和水资源条件密切相关,表现出明显的区域差异,反映了当地资源禀赋对水价的影响。全国来看,宁夏回族自治区平均水价最高,为958.395元/hm2,吉林省平均水价最低,为232.200元/hm2,其次是湖北省,为318.990元/hm2。总体来看,我国水价与水资源禀赋成反比,水资源禀赋差的地区,水价相对较高,形成了水利工程水价北高南低、西高东低的总体格局。

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图1 分区域各省灌溉终端水价

2.2 农业水价承受能力分析

由于经济作物和粮食作物的产值存在明显差距,本研究粮食作物采用各省典型作物小麦、玉米、中籼稻的产值计算粮食作物农业水费支出系数,采用露地和设施西红柿平均产值计算经济作物农业水费支出系数。本次研究为更好地贴近实际,便于决策者直观了解粮食作物和经济作物的水价承受能力水平,得出每公顷水价承受能力和单方水价承受能力两个指标计算结果。

2.2.1 粮食作物水价承受能力

受降水、经济发展水平等因素影响,各省粮食作物水价承受能力变化情况如表8所列和图2所示。作物承受能力较高的集中在东北、华北和西北地区,较低的集中在华南和华中等降水较多的地区,与现状水价变化规律基本一致,区域性规律明显。从表8可以看出,各省水费支出系数集中在2.620%~12.950%,最高值是新疆维吾尔自治区,为12.950%,其次是青海省,为10.435%,最低值是广东省,为2.620%,反映了水资源条件对水费支出系数变化的影响。

举例说明怎样陈述研究假设(研究假设的类型及举例)

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图2 分区域各省粮食作物灌溉现状水价与承受能力对比

分析其单位面积承受能力,粮食作物水价承受能力在617.300~2 121.207元/hm2之间,其中新疆和内蒙古二省的粮食作物水价承受能力为所有省份中最高,分别为2 121.207元/hm2和1 673.380元/hm2,承受能力最低的在广东、江西2省,分别为617.300元/hm2,687.851元/hm2。究其原因,水费支出系数与降水量和产值呈负相关,受地理因素影响,此二省降水量和粮食作物单位面积产值相对较低,导致用水户的平均水费支出系数偏高,因此造成水价承受能力高于其他省份。同理,广东与江西省降水量和单位面积产值相对较高,用水户的平均水费支出系数低,因此其水价承受能力较低。

各省(区、市)单方水价承受能力在0.058~0.516元/m3之间,其中最高的在河北、河南2省,分别为0.516元/m3、0.521元/m3,承受能力最低的在广东和广西,分别为为0.055元/m3和0.058元/m3。从流域角度来看,长江流域的青海、西藏、四川、云南、重庆、湖北、湖南、江西、安徽、江苏等省份,对粮食作物水价可承受能力在0.164~0.241元/m3之间,从表7可以看出,长江流域目前现状灌溉终端水价水平在0.062~0.124元/m3之间,水价还有很大的调整空间。黄河流域甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东,农业粮食作物农业水价承受能力为0.142~0.516元/m3,均值在0.345元/m3,现状灌溉终端水价水平在0.09~0.300元/m3之间,均值为0.188元/m3,粮食作物的水价完全在农户承受范围内。

2.2.2 经济作物水价承受能力

经济作物承受能力是以露地和设施西红柿作为典型作物,计算所得经济作物承受能力如表9所列。可以看出,各省经济作物水费支出系数维持在在5%左右,相对各省粮食作物水费支出系数较低,承受能力集中在0.178~4.329元/m3,,远高于粮食作物。这是由于单位面积产值与水费支出系数呈负相关,高产值会拉低其系数值。同时从式(1)可以看出,承受能力与产值呈正相关,经济作物的产值要远高于粮食作物,足以抵消掉水费支出系数的负向影响。

举例说明怎样陈述研究假设(研究假设的类型及举例)

从单位面积承受能力来看,各省经济作物水价承受能力在867.669~12 209.863元/hm2之间,其中宁夏和新疆二省经济作物水价承受能力为所有省份中最高,分别为12 209.863元/hm2和12 155.845元/hm2,而重庆、福建二省经济作物水价承受能力为所有省份中最低,分别为867.669元/hm2和2 304.448元/hm2。

图3是各省经济作物灌溉供水现状水价与承受能力对比图,直观来看各省份经济作物承受能力远高于现状水价。从流域角度来看,长江流域的青海、西藏、四川、云南、重庆、湖北、湖南、江西、安徽、江苏等省份,经济作物水价可承受能力在0.178~1.959元/m3之间,均值为1.472元/m3,黄河流域经济作物水价承受能力为1.153~4.329元/m3,均值为2.154元/m3。黄河流域水价承受能力要高于长江流域水价承受能力,均具备足够的调整空间。

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图3 分区域各省经济作物灌溉现状水价与承受能力对比

2.3 农业水价调价空间分析

为更清晰直观地把握各省农业水价调价空间,本研究对比分析得出各典型省区经济作物和粮食作物农业灌溉供水价格与调价空间,如表10所列。

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可以发现,全国经济作物调价空间普遍高于粮食作物调价空间,分别集中在91.380%~2 762.689%、7.019%~358.180%之间,其中,吉林省粮食作物调价空间最高,为358.180%,其次是内蒙古自治区,为267.550%,广东、广西2省最低,分别为7.019%、7.903%;经济作物调价空间最高的是湖北省,为2 762.689%,其次是吉林省,为2 638.905%,重庆最低,为91.380%。

就区域而言,东北地区的粮食作物和经济作物平均调价空间分别为193.954%和1 602.480%,华北地区分别为138.354%和1 136.591%,华东地区分别为102.081%和1 641.636%,华南地区分别为7.461%和1 139.910%,华中地区分别为130.630%和1 762.426%,西北地区分别为83.163%和1 271.435%,西南地区分别为81.518%和1 418.267%。其中,粮作物调价空间最高的在东北地区,其次是西北地区,调价空间最低的在华南地区,其次是西南地区;经济作物调价空间最高的在华中地区,最低的在华北地区。

从流域来看,黄河流域的青海、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东等省份,粮食作物的调价空间分别为60.868%、56.492%、267.550%、78.513%、69.525%、70.619%、61.184%,均值为94.964%,长江流域的青海、云南、重庆、湖北、江西、安徽、江苏、四川等省份的调价空间分别为60.868%、66.318%、83.282%、190.641%、66.789%、177.191%、103.160%、94.955%,均值为105.400%。长江流域的经济作物调价空间均值为1 491.973%、黄河流域的调价空间均值为1 201.679%。因此,无论是经济作物还是粮食作物,长江流域调价空间略高于黄河流域。虽然黄河流域的水价承受能力要高于长江流域,但同时由于其现状农业水价也相对较高,使得长江流域的调价空间反而要高于黄河流域。

本研究是以西红柿为典型作物所算出的经济作物调价空间,而经济作物则由于不同作物之间的产值差异较大,对应的经济作物可承受水价也有着大幅的波动,需要视不同地区的作物结构进行调整。

3 结果讨论

由于不同经济发展程度和资源禀赋下,用水户水价承受能力存在巨大差异,本研究所用方法纳入区域、人群、收益变化等因素,对全国农业水价承受能力进行了比较系统的研究,重点弥补了以往方法中的水费支出比例主观性强、误差大等缺点,方法简单,应用范围较广,既可应用在全国等大尺度区域,也可用于计算灌区等较小尺度区域。同时该方法自身局限性也不容忽视,如计算需要大量数据,对数据要求较高,不适合统计不良的区域。

经过第2节的分析可知,粮食作物水费支出系数最高值在新疆和甘肃,最低值在广东、江西2省,每公顷承受能力最高的在新疆和内蒙古,最低的为湖北省,反映出西部、北方经济欠发达及缺水地区的水费支出系数和承受能力要高于南方水资源丰富地区,这一现象与杜丽娟等研究成果相吻合。L习近平N[13]在研究中国西北地区的农业用水的支付意愿时,也发现水资源稀缺地区的参与者有更高的支付意愿,与本研究一致。

以往研究认为,水价承受能力和其作物收支密切相关,在承受能力计算中,一般以水费占作物产值的5%~15%或者占纯收益的10%~13%来测算,本方法综合考虑降水量、产值等因素,计算各区域粮食作物水费支出系数范围在2.62%~12.95%,经济作物在5%左右,将所得成果与前人相关成果对比,如表11所列。可以看出,山西临汾、吕梁水价承受能力分别为0.44元/m3、0.37元/m3,与本研究所得结果(0.46元/m3)相近;对于河南省水费支出系数(即占产值比例),本研究结果为7.37%,略低于前人研究结果8%~10%;对于新疆水费支出系数,本研究结果为12.95%,略高于前人研究结果10%,本研究承受能力为0.26元/m3,高出前人研究3倍。

举例说明怎样陈述研究假设(研究假设的类型及举例)

综合以上结果,本研究所得水费支出系数和农业水价承受能力与前人研究存在微小差异,这一方面是因为以往研究水费支出系数取值机械性与主观性较强,受个人影响因素较大,取值相对缺乏综合考虑;另一方面是因为有关方面研究成果发表时间较早,随着经济社会和科技水平快速发展,相关数据发生了很大的变化,目前缺乏最新成果对照。

因此本研究采用近几年最新数据,综合降水和单位面积产值等相关因素,重新对我国农业水价承受能力进行评估。值得注意的是,水价承受能力相关问题复杂、涉及因素较多,本研究尚存在不完善之处,有待进一步的研究。

(1)理论上来讲,不同区域农业水费支出系数受当地经济、心理活动、可支配收入、单位面积产值、历史和社会等多种因素的影响,牵涉范围甚广,本次研究为简化计算,仅考虑降水、单位面积产值两种主要因素,对于省内差异大的省份,统一为一个数字不能全面反映实际各个地方的差异。因此,想要更贴切地评估农业水价承受能力,尽可能地减少偏差,还应该考虑更多的影响因素,掌握更为详细具体的数据,将其量化到模型之中。

(2)本研究虽然从经济作物和粮食作物两方面对农民承受能力进行了分析,但所选取作物种类有限,只是对几种作物进行了承受能力计算,结构相对单一,我国地域广阔,灌区较多,不同灌区的水资源条件、经济水平、文化背景存在较大差异,对应的作物可承受水价也有着大幅波动,有必要根据当地作物实际情况进行合理计算。

4 结 论

本研究所用方法是在指数分析法基础上进一步改进而来,解决了以往研究的主观性强、评估不到位等问题,在全国尺度上,分区域、分不同收益能力评估了各区域农业水价承受能力和调价空间,可为我国农业水价改革提供数据支撑和理论支持。

(1)总体来看我国农业水价承受能力明显高于现行水价,具备较大的调价空间。农业水价中粮食作物水价承受能力在0.058~0.516元/m3之间,经济作物水价承受能力在0.178~4.329元/m3之间,经济作物的承受能力要高于粮食作物的承受能力,两者完全可以覆盖现状灌溉供水水价(0.054~0.300元/m3)。承受能力较高的集中在东北、华北和西北地区,较低的集中在华南和华中等降水较多的地区,其中粮食作物单位面积承受能力较高的省份是新疆维吾尔自治区和内蒙古自治区,经济作物中单位面积承受能力较高的省份是新疆维吾尔自治区和宁夏回族自治区。

(2)我国各省区当中,农业农业水价都具备一定的调价空间,经济作物的调价空间要远高于粮食作物,除个别省份外,长江流域粮食作物调价空间整体水平要高于黄河流域。粮食作物中调价空间最高的省份是吉林,为358.180%,最低的是广东,为7.019%;经济作物中调价空间最高的省份是湖北,为2 762.689%,最低的是重庆,为91.380%。虽然经济作物的调价空间要远高于粮食作物,不同地区所种植经济作物差异较大,对应的经济作物可调价空间也有着较大的波动,需要根据当地产业结构进行调整。


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