中国粮食产量的影响因素分析 申海军

发表时间:2020/3/27   来源:《知识-力量》2020年1月1期   作者:申海军
[导读] 本文根据2003-2018年间中国粮食产量变化趋势,运用应用回归分析方法进行研究,分析出中国粮食总产量上升的显著影响因素首先是有效灌溉面积,其次是农业机械总动
(江苏省南京市栖霞区南京邮电大学,210023)
摘要:本文根据2003-2018年间中国粮食产量变化趋势,运用应用回归分析方法进行研究,分析出中国粮食总产量上升的显著影响因素首先是有效灌溉面积,其次是农业机械总动力,最后是受灾面积。并根据最优回归模型对中国粮食产量的未来趋势进行预测,最后对如何提高中国粮食总产量给出建议。
关键词:中国粮食总产量;影响因素;应用回归;预测

 
       一、研究背景
       俗话说,“民以食为天”,农业是国民经济的基础,而粮食生产则是农业的重中之重。中国是一个人口大国,截止2018年底,人口总数已接近14亿,位居世界第一。粮食作为关系国计民生的战略物资之一,其产量的高低决定着一个国家的生存与发展。1978-2018年期间,中国粮食总产量多次出现了波动,这不仅制约了国民经济的发展,而且给粮食生产者和消费者都带来了极为不利的影响。
       中国粮食的供求问题一直被世界上大多数国家所密切关注,那么,在粮食的生产过程中,究竟哪些因素制约粮食总产量的稳定增长,甚至导致下降。这些因素又是如何影响生产的,影响的程度如何,都值得我们对其进行定量的科学研究。迄今为止,李秀芝等[1]对1990-2013年中国粮食总产量的影响因素进行了分析,认为主要的影响因素包括粮食播种面积、受灾面积以及化肥施用量;高卫等[2)对中国粮食产量影响因素分析及研究方法进行了综述,分析了利用灰色系统理论分析粮食产量影响因素、利用C-D生产函数分析粮食产量影响因素以及利用回归分析方法分析粮食产量影响因素这三种方法的研究理论以及结果;蔡冠男[3]、吴英杰[4]、赵越[5]等对影响粮食总产量的因素进行了实证分析;梁雨薇[6]等对粮食总产量的影响因素进行了岭回归分析;陈晓宇[7]对影响粮食总产量的因素进行了相关性分析;钟瑞[8]、傅德印[9]、吴建华[10]对中国粮食产量进行了分析和预测。
       现就粮食播种面积、有效灌溉面积、受灾面积、农用化肥施用量、农业机械总动力、农业就业人数、居民粮食价格指数七个方面分析粮食产量的影响因素。
       二、数据选择
       样本数据选自2004-2019年《中国统计年鉴》以及中国国家统计局国家数据网,本文使用了1978-2018年中国粮食产量数据,2003-2018年粮食播种面积、有效灌溉面积、受灾面积、农用化肥施用量、农业机械总动力、农业就业人数、居民粮食价格指数等数据,并对影响粮食产量的因素进行了实证分析。
       三、建模分析和预测
       1.变量选择
       假定粮食的产量与粮食播种面积、有效灌溉面积、受灾面积、农用化肥施用量、农业机械总动力、农业就业人数、居民粮食价格指数之间有着线性关系,其中Y表示粮食产量,从图中可以看出其受到外界因素影响比较大,而且影响因素也比较多;X1表示粮食播种面积,从图中可以看出它虽然是波动的,但总体趋势是增长的,随着播种面积的增加,粮食产量也会相应的增加;X2表示有效灌溉面积,从中可以看出处于逐年增长状态,随着有效灌溉面积的增加,粮食产量也会相应的增加;X3表示受灾面积,从图中可以看出其上下波动巨大,但总体处于下降趋势,随着受灾面积的增加,粮食产量也会相应的减少。
       2.相关性分析
       选择粮食总产量、粮食播种面积、有效灌溉面积、受灾面积、农用化肥施用量、农业机械总动力、农业就业人数、居民粮食价格指数数据,通过SPSS软件,进行相关性分析,结果如下
       根据相关性表可知,粮食总产量与粮食播种面积、有效灌溉面积、受灾面积、农用化肥施用量、农业机械总动力、农业就业人数、居民粮食价格指数存在很强的相关性,可以据此建立回归模型。


       3.模型建立
       建立粮食总产量与粮食播种面积、有效灌溉面积、受灾面积、农用化肥施用量、农业机械总动力、农业就业人数、居民粮食价格指数的一个7元线性回归模型:
       4.多重共线性的检验
       选择粮食播种面积、有效灌溉面积、受灾面积、农用化肥施用量、农业机械总动力、农业就业人数、居民粮食价格指数数据,通过SPSS软件,进行共线性
       5.多重共线性的修正
       根据标准化回归系数可以得到,对粮食总产量影响最大的因素是有效灌溉面积,其次是农业机械总动力,最后是受灾面积。有效灌溉面积每增加1%,粮食总产量会平均增加0.565%;农业机械总动力每增加1%,粮食总产量会平均增加0.333%;受灾面积每增加1%,粮食总产量会平均减少0.136%。
       6.粮食总产量预测
       利用SPSS软件,选择2003-2018年有效灌溉面积、受灾面积、农业机械总动力数据,进行时间序列自动建模预测,结果如下:
       四、结论与建议
       1.结论
       中国粮食总产量的重要影响因素包括有效灌溉面积、受灾面积和农用机械总动力,其中有效灌溉面积和农用机械总动力与粮食总产量呈正相关,而受灾面积与粮食总产量呈负相关。
       本文通过应用回归分析方法,对各个影响因素的影响程度有更加精确的评估,但是因为数据收集困难等原因,不能引入更多的变量。但事实上,影响粮食生产的因素不仅多而且复杂,我们不可能将之全部引入模型,只能根据影响因素自身重要程度、数据收集难易程度、模型的数学条件等进行适当取舍,因此可能存在一定误差。
       2.建议
       根据分析结果,粮食产量主要与有效灌溉面积、受灾面积以及农用机械总动力有关。因此,在有限的人力和物力条件下,为了提高粮食总产量,应优先将资源用尽量降低自然灾害。受灾面积与粮食产量呈负相关关系,也就是说受灾面积越大,粮食产量越低。在中国,自然灾害对于农业生产的影响非常明显。所以说,想要提高我国的粮食产量,就要尽量降低自然灾害。首先要加强气象预报功能和农田水利基本设施建设,除此之外,要加大农业抗灾减灾技术的推广力度,加强减灾体系建设等,从而尽量降低自然灾害造成的损失。
       此外,提高农民种粮的积极性,从而扩大播种面积,也可以在短期内缓解粮食供应紧张。农民的积极性主要取决于种粮的收益及其预期,收益是卖粮收入与成本的差额。因此,应该双管齐下,一方面稳定并提高粮食价格,另一方面控制农用物资价格的过快增长。建议我国政府在涉农物资上实行严格的价格管制,控制种粮成本。
       最后,为长期解决粮食问题,必须考虑改良国土。随着我国人口的持续增加,以现在的粮食生产能力将无法满足需求。改良国土可以从两方面入手,一是增加耕地面积,二是改良土质,增加单位产量。我国土地沙漠化严重,大力发展植树造林和治风治沙,可以延缓沙漠化的进程,甚至实现沙漠再次绿化。北方大部分地区长期处于干旱,而每年我国又有大量的淡水白白注入海洋,因此可以考虑南水北调以及兴修水库来缓解北方农业用水不足的问题。
参考文献
[1]李秀芝,褚鹏,崔文琦.中国粮食产量影响因素分析[J].林业勘查设计,2018,0(1):87-90.
[2]高卫,张电学,雷利君,刘杰.中国粮食产量影响因素分析及研究方法综述[J].安徽农业科学,2014(33):348-349+352.
[3]蔡冠男.中国粮食产量影响因素实证分析[J].商情,2012(35):41-42.
[4]吴英杰.中国粮食产量影响因素实证分析:1978—2005[J].经济研究导刊,2009(07):30-32.
[5]赵越,杨楠.中国粮食产量影响因素的实证分析[J].知识经济,2012(09):76.
 
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