河南省糧食綜合生產(chǎn)能力影響因素的量化分析結(jié)果及其政策含義

郭慧萍（河南工業(yè)大學(xué)　糧食經(jīng)濟(jì)研究中心，河南　鄭州　450001）

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河南省糧食綜合生產(chǎn)能力影響因素的量化分析結(jié)果及其政策含義

郭慧萍
（河南工業(yè)大學(xué)糧食經(jīng)濟(jì)研究中心，河南鄭州450001）

摘要：通過分析明確影響糧食產(chǎn)量的主要因素，使用2011－2013年河南省各地區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)的均值，通過主成分分析法求出分析影響河南省糧食產(chǎn)量的主成分，達(dá)到降低影響因素?cái)?shù)量的目的。通過線性回歸找到分析糧食產(chǎn)量和主成分之間的量化關(guān)系，進(jìn)一步求出各影響因素對(duì)糧食產(chǎn)量的邊際影響，以分析現(xiàn)在河南糧食生產(chǎn)的投入狀況和經(jīng)濟(jì)效益，并提出改進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的政策建議。

關(guān)鍵詞：河南?。患Z食綜合生產(chǎn)能力；主成分分析法；回歸分析

0　引言

糧食綜合生產(chǎn)能力，指一定時(shí)期的一定地區(qū)，在一定的經(jīng)濟(jì)技術(shù)條件下，由各生產(chǎn)要素綜合投入所形成的，可以穩(wěn)定地達(dá)到一定產(chǎn)量的糧食產(chǎn)出能力。河南是國家重要的糧食基地，研究河南省糧食綜合生產(chǎn)能力的影響因素，量化各影響因素對(duì)糧食產(chǎn)量的影響非常必要。研究人員普遍認(rèn)為，我國糧食生產(chǎn)面臨人多地少、水資源短缺、水土污染、森林破壞、生態(tài)環(huán)境惡化、自然災(zāi)害頻繁及農(nóng)民科技文化素質(zhì)低等問題。精確量化各因素對(duì)糧食產(chǎn)量的影響，可更好組織生產(chǎn)，提升生產(chǎn)效益，保證糧食產(chǎn)量目標(biāo)實(shí)現(xiàn)，提高農(nóng)民收益。

綜合來看，量化分析的方法主要有：主成分分析、C－D生產(chǎn)函數(shù)計(jì)量模型分析、灰色關(guān)聯(lián)度分析。在數(shù)據(jù)選擇上，較多的是使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)，分析全省糧食綜合生產(chǎn)能力與哪些因素相關(guān)；也有研究者使用截面數(shù)據(jù)，利用全省各地區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)分析省糧食生產(chǎn)情況。

主成分分析法可以使用前述兩種數(shù)據(jù)開展分析。例如王光宇（2012）用截面數(shù)據(jù)找到影響糧食產(chǎn)量的因素有：平均降水量、機(jī)電排灌面積、農(nóng)村用電量、旱澇保收面積、年均降雨量、總?cè)丝谖拿ぢ屎透負(fù)碛辛縖1]。賴曉璐、葛立群（2013）用時(shí)間序列數(shù)據(jù)找到了農(nóng)業(yè)貸款額占年末貸款余額比重、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力占全部勞動(dòng)力比重、化肥施用量、有效灌溉面積、糧食播種面積占農(nóng)作物播種面積比、成災(zāi)率和糧食單產(chǎn)等影響因素[2]。王瑞芳等（2008）用時(shí)間序列數(shù)據(jù)找到農(nóng)藥、農(nóng)用塑料薄膜、化肥、糧食播種面積、有效灌溉面積、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力、勞動(dòng)力、受災(zāi)面積和鉀肥使用量等影響因素[3]。

使用模型回歸法開展研究得到的文獻(xiàn)基本都使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)。例如，劉凌（2015）得到糧食產(chǎn)量與農(nóng)村用電量和化肥施用量相關(guān)[4]；王海平等（2014）認(rèn)為糧食播種面積、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、成災(zāi)面積、化肥施用量均是重要因素[5]；劉凌（2013）認(rèn)為糧食播種面積和化肥施用量是重要因素[7]；袁珈玲、陳煜（2012）找到6個(gè)影響因素[8]。

使用灰色關(guān)聯(lián)度分析法的有：王晨筱等（2015）、劉青利等（2015）、孟凡琳等（2015）、趙奇等（2014），他們認(rèn)為農(nóng)藥、化肥、糧食播種面積、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)糧食產(chǎn)量有重要影響[9-11]；王晨筱等（2015）和趙奇等（2014），認(rèn)為農(nóng)村用電量、農(nóng)業(yè)從業(yè)人員對(duì)糧食產(chǎn)量也有影響；孟凡琳等（2015）和趙奇等（2014）認(rèn)為農(nóng)用塑料薄膜影響也大；畢濤等（2012）認(rèn)為農(nóng)村勞動(dòng)力和受災(zāi)面積與糧食產(chǎn)量關(guān)聯(lián)度低[12]。

在河南省糧食綜合生產(chǎn)能力的分析上，劉青利等（2015）、孟凡琳等（2015）、趙奇等（2014）均認(rèn)為農(nóng)藥、化肥、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力等對(duì)河南糧食產(chǎn)量有重要影響。王亞偉等（2011）認(rèn)為河南糧食產(chǎn)量與自然災(zāi)害尤其是水災(zāi)有很強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系，2004年之后，成災(zāi)面積占農(nóng)作物面積的比例在5%左右。分析得到通過加大農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，河南應(yīng)對(duì)洪澇、干旱的能力逐年加強(qiáng)的結(jié)論[13]。

從文獻(xiàn)分析知，每個(gè)省的自然資源不同，對(duì)糧食產(chǎn)量影響的因素也不同。對(duì)河南的分析，使用不同的方法，得到的影響因素也不同。量化河南糧食產(chǎn)量到底受哪些因素影響，這些因素對(duì)產(chǎn)量的影響到底幾何，是本文的核心內(nèi)容。

1　指標(biāo)選擇和數(shù)據(jù)來源

為了探索影響糧食綜合生產(chǎn)能力的主要因素，根據(jù)前人已有研究成果，結(jié)合河南糧食生產(chǎn)發(fā)展的實(shí)際，考慮用13個(gè)方面的數(shù)據(jù)作為分析河南糧食影響因素的原始數(shù)據(jù)。既包括自然生產(chǎn)能力因素，也涵蓋政府政策指導(dǎo)因素帶來的影響。具體為各類糧食生產(chǎn)要素投入能力、農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展能力、國家對(duì)農(nóng)業(yè)投資能力等三大類。生產(chǎn)要素投入又包括：耕地面積（用糧食播種面積來表示）、化肥使用量、農(nóng)藥使用量、用電量和柴油使用量、用水量（用有效灌溉面積來表示）、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、機(jī)械總動(dòng)力；用研究人員的數(shù)量反映政府農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展能力；政府對(duì)農(nóng)業(yè)的投資由兩個(gè)指標(biāo)來反映：農(nóng)林水財(cái)政支出占總財(cái)政支出的比和第一產(chǎn)業(yè)固定投資。由于從事農(nóng)業(yè)的主要?jiǎng)诹κ抢?、弱群體，而且糧食種植環(huán)節(jié)中最辛苦的耕種和收獲已經(jīng)逐步機(jī)械化，所以添加機(jī)耕面積和機(jī)收面積兩個(gè)指標(biāo)。雖然生產(chǎn)資料的價(jià)格和糧食價(jià)格也會(huì)影響糧食種植的積極性，但由于國家實(shí)施了種糧直補(bǔ)和糧食收購保護(hù)價(jià)政策，加上種植糧食相對(duì)節(jié)約勞動(dòng)力，收益穩(wěn)定，所以這兩種因素在全省對(duì)糧食產(chǎn)量的影響并不大，不再考慮。對(duì)于成災(zāi)面積數(shù)據(jù)，因2011年、2012年和2013年河南省受災(zāi)和絕收耕地面積分別是38.02萬公頃，32.59萬公頃和20.43萬公頃，占當(dāng)年農(nóng)作物總播種面積的比例依次為2.67%、2.29%、1.43%，比例小且越來越低，在此也不再考慮其影響。在現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)中，塑料薄膜主要用于蔬菜種植、育苗等環(huán)節(jié)，在糧食種植環(huán)節(jié)中，極少使用塑料薄膜，因此沒有計(jì)算此因素的影響。

所用數(shù)據(jù)一般為《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》2011－2013年3年的平均值，其中機(jī)耕面積、機(jī)收面積為2011年的值；研究人員數(shù)（人年）指研究人員折合全時(shí)當(dāng)量。具體數(shù)據(jù)見表1。

表1　影響河南省糧食綜合生產(chǎn)能力因素及原始數(shù)據(jù)

2　分析及結(jié)果解讀

由于數(shù)據(jù)之間存在相互聯(lián)系，具有較強(qiáng)的相關(guān)性，直接做回歸分析，必然引起嚴(yán)重的多重共線性，導(dǎo)致無法辨別各因素的影響效果，所以要先使用主成分分析法對(duì)相關(guān)性較高的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合簡化，并確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，以降低指標(biāo)數(shù)量、提高模型自由度，還能避免人為確定權(quán)重的隨意性。

2.1運(yùn)用主成分分析法提取并計(jì)算主成分

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。KMO檢驗(yàn)和Bartlett球體檢驗(yàn)結(jié)果是KMO＝0.779，卡方＝350.369。根據(jù)Kaiser給出的度量標(biāo)準(zhǔn)（0.7一般、0.8合適），可以知道該組數(shù)據(jù)基本適合做主成分分析。Bartlett球體檢驗(yàn)的P值為0.000，表明采集的影響河南糧食綜合生產(chǎn)能力因素的數(shù)據(jù)來自正態(tài)分布總體。

通過對(duì)碎石圖的觀察，可以提取2或3個(gè)主成分。表2顯示，成分1、成分2、成分3可以分別解釋67.286%、17.774%和6.112%的原始信息，共解釋方差變動(dòng)的91.172%，這表明3個(gè)主成分保持了原來13個(gè)指標(biāo)的絕大部分信息。由表3可以看出，成分1中主要的因素是糧食播種面積、農(nóng)用化肥量、機(jī)收面積、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、農(nóng)用柴油量、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、機(jī)耕面積和農(nóng)藥使用量，均為生產(chǎn)中所需農(nóng)資，因此可以命名成分1為生產(chǎn)要素投入能力；成分2中重要的因素是研究人員數(shù)、農(nóng)村用電量、農(nóng)林水財(cái)政支出占總財(cái)政支出的比，可以把這些因素稱為農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展能力；成分3中最重要的是第一產(chǎn)業(yè)固定投資，可以視為政府農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的投入。

表2　對(duì)13種要素解釋的總方差

表3　成分矩陣a

成分1對(duì)糧食產(chǎn)量的影響最大，要提高糧食產(chǎn)量必須確保生產(chǎn)要素的投入量。從表3可以看出，農(nóng)林水財(cái)政支出占總財(cái)政支出的比對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入能力也有一定的促進(jìn)作用。通過分析知道，農(nóng)林水財(cái)政支出中有一部分通過各種補(bǔ)貼發(fā)放給規(guī)?；?jīng)營的農(nóng)民，給普通農(nóng)戶的主要是小麥補(bǔ)貼。例如，2015年針對(duì)小麥種植，國家財(cái)政部向各省市預(yù)撥了151元/畝的直補(bǔ)資金，這些補(bǔ)貼以購買農(nóng)資方式投到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，用于提升糧食產(chǎn)量。

對(duì)于成分2的分析：研究人員是指地區(qū)所有從事研究的人員，僅有部分研究人員從事農(nóng)業(yè)相關(guān)研究，且各地區(qū)的比例不同；農(nóng)村電量用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的僅是其一部分，大部分是用于生活消費(fèi)。2012年國家電網(wǎng)公布的數(shù)據(jù)顯示，2006－2011年，我國農(nóng)村發(fā)展、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)（含排灌）、農(nóng)村居民生活用電量年均增長率分別達(dá)18.4%、8.3%和15.1%，生活用電所占比例越來越高。電視、電腦聯(lián)網(wǎng)是提供學(xué)習(xí)的新途徑，但是這些并不一定真的被用于學(xué)習(xí)，在缺乏合理引導(dǎo)和父母約束情況下，更多的孩子將精力用于打游戲，反而導(dǎo)致這些孩子學(xué)習(xí)更差或早早輟學(xué)，農(nóng)村生源在著名大學(xué)學(xué)生中的比例下降多少可以說明這點(diǎn)?？梢钥闯鰧?duì)新生農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力，尤其是對(duì)留守青少年的教育應(yīng)引起政府的重視。

農(nóng)藥在糧食種植環(huán)節(jié)的使用量比較穩(wěn)定，種植水果蔬菜等農(nóng)作物的農(nóng)藥使用量明顯高于種植糧食，本分析所用數(shù)據(jù)是所有農(nóng)作物使用農(nóng)藥的總量。據(jù)中國產(chǎn)業(yè)洞察網(wǎng)公布的結(jié)果，全球主要作物使用農(nóng)藥份額分別是：水果蔬菜29%、谷物18%、玉米12%、大豆10%、水稻9%、棉花6%。種植小麥、棉花、稻米，每畝的農(nóng)藥支出穩(wěn)定增長；種植每畝玉米的農(nóng)藥支出金額相對(duì)穩(wěn)定。

表4　成分得分系數(shù)矩陣

表5　系數(shù)a

2.2回歸分析

根據(jù)表4中的得分系數(shù)可以計(jì)算出各成分得分，例如成分1的得分就是表4中系數(shù)與對(duì)應(yīng)因素的標(biāo)準(zhǔn)分相乘再求和。將糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，以糧食產(chǎn)量的標(biāo)準(zhǔn)分作為被解釋變量，以3個(gè)成分得分作為解釋變量做線性回歸，得到的最佳結(jié)果見表5。盡管成分3所對(duì)應(yīng)系數(shù)的t檢驗(yàn)沒有通過，對(duì)比仍可發(fā)現(xiàn)放入成分3擬合更好，由回歸結(jié)果：R2＝0.953，F(xiàn)＝94.442，F(xiàn)檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P值為0，方程顯著成立。對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，存在異方差，用加權(quán)最小二乘法修正之后，R2＝0.977，F(xiàn)＝202.043，三個(gè)成分的系數(shù)依次為0.9674、－0.1117、－0.0508?？梢钥闯觯荷a(chǎn)要素投入能力對(duì)糧食產(chǎn)量具有正向影響，全省農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展能力對(duì)當(dāng)前糧食產(chǎn)量是不利的，基礎(chǔ)建設(shè)投資的能力對(duì)糧食產(chǎn)量的影響為負(fù)。

根據(jù)回歸系數(shù)和成分得分系數(shù)可以計(jì)算出每個(gè)影響因素對(duì)糧食產(chǎn)量標(biāo)準(zhǔn)分的影響系數(shù)。由于所有數(shù)據(jù)都是標(biāo)準(zhǔn)化之后的數(shù)據(jù)，依據(jù)其標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算出每個(gè)影響因素對(duì)糧食產(chǎn)量的影響系數(shù)（見表4），考慮在農(nóng)作物種植中，糧食的播種面積占農(nóng)作物播種面積的比例情況（2011年的比例為69.15%，2012年為70.01%，2013年為70.39%。三年的平均比例為69.85%），對(duì)各影響因素進(jìn)行修正，修正后的結(jié)果見表4（糧食播種面積是實(shí)際投入，不需要修正）。

對(duì)結(jié)果解釋如下：第一產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資每增加1億元，糧食產(chǎn)量減少3450噸；農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力每增加1人，帶來的糧食產(chǎn)量增加額是348.04公斤；農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力每增加1千瓦，糧食產(chǎn)量增加94.92公斤；機(jī)耕面積每增加1公頃，糧食產(chǎn)量增加758.9公斤；機(jī)收面積每增加1公頃，糧食產(chǎn)量增加1088.8公斤；農(nóng)村用電量每增加1萬千瓦時(shí)，糧食產(chǎn)量增加546.44公斤；農(nóng)用化肥每增加1噸，糧食產(chǎn)量增加1.5噸；農(nóng)用柴油每增加1噸，糧食產(chǎn)量增加8.0噸；農(nóng)藥每增加1噸，糧食產(chǎn)量增加57.9噸；有效灌溉面積每增加1公頃，糧食產(chǎn)量增加2213.5公斤；糧食播種面積每增加1公頃，糧食產(chǎn)量增加676公斤；研究人員每增加1人年，糧食產(chǎn)量減少46噸；農(nóng)林水財(cái)政支出占總財(cái)政支出的比每提高1個(gè)百分點(diǎn)，全省糧食產(chǎn)量增加12.8萬噸。

從上述分析可知，依據(jù)現(xiàn)在農(nóng)用化肥的使用水平，每增加1噸化肥，糧食產(chǎn)量只增加1.5噸。2015年8月河南省內(nèi)化肥的市場(chǎng)批發(fā)價(jià)是尿素1660－1700元/噸，磷酸二銨2650－2950元/噸，鉀肥2040－2160元/噸；河南省內(nèi)糧食的價(jià)格，小麥為2360元/噸，玉米為2120元/噸，綜合看，靠增加化肥使用量增加的農(nóng)業(yè)收入微乎其微。

農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力每增加1人，帶來的糧食產(chǎn)量增加額是348.04公斤，依據(jù)市場(chǎng)價(jià)格，帶來的收益只有700元左右，而2014年外出農(nóng)民工月平均收入2864元，比2013年增加255元。務(wù)農(nóng)一年的收入不足外出打工半月的工資，家庭的最優(yōu)選擇必然是青壯勞動(dòng)力外出打工，老弱成員在家務(wù)農(nóng)。

機(jī)耕面積每增加1公頃，糧食產(chǎn)量增加758.9公斤；機(jī)收面積每增加1公頃，糧食產(chǎn)量增加1088.8公斤，種植環(huán)節(jié)機(jī)械化使農(nóng)民能及時(shí)收、種，而且減輕了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)強(qiáng)度，適應(yīng)了農(nóng)村的現(xiàn)狀，機(jī)械化程度必然會(huì)越來越高。而河南現(xiàn)狀則是，土地零碎、耕地流轉(zhuǎn)困難，農(nóng)戶無法組織大規(guī)模生產(chǎn)。截至2013年底，河南省耕地流轉(zhuǎn)面積占耕地承包面積的23%，列全國第9位，比2012年增長了52%。與上海60%的流轉(zhuǎn)率相比，河南省耕地土地流轉(zhuǎn)有待進(jìn)一步深化。

3　政策含義

3.1推廣先進(jìn)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)理念和適用技術(shù)

第一，繼續(xù)推廣測(cè)土配方施肥，依據(jù)耕地狀況調(diào)整化肥施用結(jié)構(gòu)，提高配方肥到田到戶率。第二，改進(jìn)施肥方式，以機(jī)械化施肥提高施肥的精確度。第三，用有機(jī)肥替代化肥，提高土壤有機(jī)質(zhì)含量，改善土地板結(jié)情況，逐步減少化肥使用量。第四，推進(jìn)新型農(nóng)用機(jī)械的研發(fā)，提高機(jī)械化操作的準(zhǔn)確性和效率，減少由機(jī)械造成的農(nóng)資浪費(fèi)和農(nóng)作物收獲環(huán)節(jié)的浪費(fèi)。依據(jù)新的需要（例如玉米的機(jī)收方面，因?yàn)楹幽鲜∫N植冬小麥，玉米收獲時(shí)間為9月底10月初，此時(shí)玉米還未完全干透，機(jī)器收玉米會(huì)出現(xiàn)玉米粒被粉碎問題，造成糧食損耗大，機(jī)械化推廣難）改良機(jī)器，降低機(jī)收過程的損耗。

研發(fā)農(nóng)作物新品種，通過提高農(nóng)作物的抗蟲抗災(zāi)害能力，進(jìn)一步降低農(nóng)作物對(duì)農(nóng)藥、化肥的依賴度。這需要農(nóng)業(yè)技術(shù)人員和化工研發(fā)、機(jī)械研發(fā)人員的合作攻關(guān)，才能取得較好的效果。

3.2加快土地流轉(zhuǎn)制度的完善，推廣適度規(guī)模種植

推廣先進(jìn)適用技術(shù)，推廣測(cè)土配方施肥、秸稈還田、精量半精量播種、模式化栽培等節(jié)本增效新技術(shù)。提高糧食生產(chǎn)科技含量往往與機(jī)械化、規(guī)?；鞣植婚_。規(guī)?；r(nóng)場(chǎng)是我國農(nóng)業(yè)未來發(fā)展的趨勢(shì)，規(guī)?；梢园牙先蹀r(nóng)業(yè)勞動(dòng)力從耕種一線解放出來，使他們安心養(yǎng)老。實(shí)現(xiàn)規(guī)模化的最佳方式就是科學(xué)推進(jìn)土地流轉(zhuǎn)，通過制度建設(shè)使土地流轉(zhuǎn)運(yùn)行規(guī)范、有法可依，保護(hù)流轉(zhuǎn)各方的利益，確保耕地的有效利用。政府的主要作用是設(shè)計(jì)好相關(guān)規(guī)則、管理到位、監(jiān)督到位，確保流轉(zhuǎn)過程和結(jié)果的公正公平。

農(nóng)業(yè)的規(guī)模種植需要完善的農(nóng)業(yè)社會(huì)化服務(wù)體系，增加農(nóng)技、農(nóng)機(jī)、金融、保險(xiǎn)等服務(wù)要素的供給。我國要不斷完善對(duì)農(nóng)業(yè)的支持體系，在保持補(bǔ)貼政策的連續(xù)性和穩(wěn)定性的同時(shí)，進(jìn)一步強(qiáng)化補(bǔ)貼制度的引導(dǎo)功能，促進(jìn)耕地流轉(zhuǎn)，提高規(guī)模化種植程度。

3.3加強(qiáng)耕地保護(hù)

主要是嚴(yán)格控制非農(nóng)建設(shè)占用耕地。到目前為止，耕地都是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)最基礎(chǔ)、最原始、最必要的生產(chǎn)要素。我國要通過立法加強(qiáng)監(jiān)督、保護(hù)耕地，嚴(yán)禁流轉(zhuǎn)出去的耕地被非法變更用地性質(zhì)。從農(nóng)業(yè)用水安全角度，加強(qiáng)對(duì)水污染的治理，減少因水污染造成的糧食減產(chǎn)。高污染企業(yè)的選址，要避開基本農(nóng)田保護(hù)區(qū)，避免因工業(yè)污染減少耕地?cái)?shù)量和降低耕地質(zhì)量的情況。

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QUANTITATIVE ANALYSIS AND POLICY IMPLICATIONS OF THE INFLUENCE FACTORS OF GRAIN COMPREHENSIVE PRODUCTIVITY IN HENAN PROVINCE

GUO Huiping
（Research Center of Food Economy，Henan University of Technology，Zhengzhou 450001，China）

Abstract：This article analyzes the main factors influencing the comprehensive productivity of grain by means of principal component analysis（PCA）to spot the principal components，using the data in various areas of Henan Province from 2011 to 2013 so as to achieve the purpose of reducing the number of influence factors.In this paper，the quantitative relationship between grain yield and principal components is found based on linear regression to find out the marginal impact of various influence factors on grain productivity so that analysis can be conducted of the current input status and economic benefits of grain production in Henan Province.Meanwhile，relevant policy is put forward.

Key Words：Henan Province；the comprehensive productivity of grain；principal component analysis；regression analysis

中圖分類號(hào)：F327（61）

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1673－1751（2016）01－0001－06

收稿日期：2016－01－16

基金項(xiàng)目：2014年河南省高等學(xué)校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究“三重”重大項(xiàng)目（專項(xiàng)）（2014－SZZD－03）

作者簡介：郭慧萍（1978－），女，山東菏澤人，碩士，講師，主要研究方向：數(shù)量經(jīng)濟(jì)。