基于主成分分析的河南省糧食產(chǎn)量影響因素研究

楊娟++王帥++駱云中

摘要：為了探明河南省糧食產(chǎn)量變化的主要驅(qū)動(dòng)力，明確不同因素對糧食產(chǎn)量變化影響的大小，基于1978-2014年面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用主成分分析法，建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型對該期間影響河南省糧食產(chǎn)量波動(dòng)的因素進(jìn)行研究。結(jié)果表明，影響河南省糧食產(chǎn)量變化的前三位驅(qū)動(dòng)力分別為經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)業(yè)資本投入、勞動(dòng)與土地投入、成本-收益。具體來看，河南省糧食產(chǎn)量與社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平呈正相關(guān)關(guān)系，糧食產(chǎn)量的增長主要取決于農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量、農(nóng)村用電量，彈性系數(shù)高達(dá)0.045；第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)對糧食產(chǎn)量增長為正影響，其彈性系數(shù)為0.028；受災(zāi)面積對糧食產(chǎn)量增長呈負(fù)影響，彈性系數(shù)為-0.022；耕地面積、糧食播種面積對糧食產(chǎn)量增長的貢獻(xiàn)不顯著，彈性系數(shù)分別為0.021、0.020；而農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)與糧食零售價(jià)格指數(shù)對糧食產(chǎn)量影響極小，彈性系數(shù)僅為0.006與0.003。

關(guān)鍵詞：糧食產(chǎn)量；驅(qū)動(dòng)力；影響因素；主成分分析；彈性系數(shù)

中圖分類號：F301.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：0439-8114（2017）13-2587-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.13.046

Study on Factors Influencing the Grain Yield of Henan Province Based on Principal Component Analysis

YANG Juan1，WANG Shuai2，LUO Yun-zhong1

（1.School of Resources and Environment，Southwest University，Chongqing 400715，China；

2.Shanxi Provincial Land Engineering Construction Group， Xian 710075， China）

Abstract： To ascertain the main driving factors for grain yield change of Henan province and verify the influence of different factors on the change， an econometric model was built based on the panel data from 1978 to 2014 and principal component analysis， to explore the factors influencing the grain yield of Henan province during the period. The results showed that， the top three driving factors were economic development and agricultural capital investment， labor input， costs and benefits respectively. Specifically， the grain yield of Henan province was positive correlated with socio-economy level， which mainly depended on the total powers of agriculture machine， chemical fertilizer and rural power consumption， and the coefficient of elasticity was up to 0.045. While the employment in the primary industry had a “positive” influence on grain yield increase and the coefficient of elasticity was 0.028. The agricultural disaster area had a “negative” influence on grain yield increase and the coefficient of elasticity was -0.022. The contribution of the arable land area and grain acreage for grain yield growth was not significant and the coefficients of elasticity were 0.021 and 0.020 respectively， while the price index of agricultural means production and grain retail price index had less influence on grain yield， and the coefficients of elasticity were only 0.006 and 0.003.

Key words： grain yield； driving forces； influence factors； principal component analysis； the coefficients of elasticity

中國人均耕地?cái)?shù)量不足全球平均水平的1/4，同時(shí)2/3以上的區(qū)域缺水，隨著城鎮(zhèn)化和工業(yè)化進(jìn)程加快，資源環(huán)境壓力將不斷增大，糧食安全形勢嚴(yán)峻。河南省糧食產(chǎn)量常年占全國的1/10，糧食自給率在140%左右，是糧食主產(chǎn)區(qū)之一。因此，河南省的糧食生產(chǎn)能力直接關(guān)系到中國糧食安全[1，2]。針對中國糧食生產(chǎn)問題，大量學(xué)者對此進(jìn)行了深入探索，研究大多關(guān)注糧食生產(chǎn)格局[3，4]、階段特征[5，6]、影響因素[7-9]等方面。影響糧食產(chǎn)量的因素眾多，楊建波等[10]從耕地質(zhì)量角度進(jìn)行研究；劉東等[4]從土地資源的承載力角度進(jìn)行研究；李茂松等[11]從自然災(zāi)害角度開展研究；劉洛等[12]從耕地的利用變化角度來研究；也有從政府補(bǔ)貼、土地流轉(zhuǎn)等角度進(jìn)行研究[13-15]。基于以上研究成果，本研究主要采用主成分分析法并引入計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，分析1978-2014年河南省糧食產(chǎn)量波動(dòng)的主要驅(qū)動(dòng)因素，進(jìn)而定量揭示出各個(gè)因子對河南糧食產(chǎn)量波動(dòng)的影響大小，以期為河南省制定糧食生產(chǎn)規(guī)劃和產(chǎn)業(yè)政策提供參考。

2 基于主成分分析的河南省糧食產(chǎn)量影響因素研究

2.1 河南省糧食產(chǎn)量變化階段特征

改革開放以來，河南省糧食產(chǎn)量總體呈增長趨勢，2014年糧食產(chǎn)量5 772.30萬t，較1978年凈增加3 587.62萬t，增長164.22%。這種增長背后的劇烈波動(dòng)可分為三個(gè)階段：第一階段（1978-1981年）增長起步階段，糧食種植比例緩慢減少，從83.19%減至81.99%，但糧食產(chǎn)量呈緩慢增長趨勢，從2 097.40萬t增至2 314.50萬t；第二階段（1982-2003年）緩慢增長階段，糧食產(chǎn)量在不斷波動(dòng)中增長，從2 217.10萬t增至3 569.47萬t。2003年糧食種植比例從1982年的80.56%降至2003年的65.21%，且2003年糧食減產(chǎn)640.51萬t；第三階段（2004-2014年）快速增長階段。全省的糧食種植比例從64.97%增至71%，糧食產(chǎn)量從4 260.00萬t躍至5 772.30萬t，糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)快速增長的趨勢，實(shí)現(xiàn)了“十一連增”。

2.2 主成分分析

由于選取的12個(gè)影響因子不僅與因變量糧食產(chǎn)量存在相關(guān)性，而各個(gè)變量之間也存在一定的相關(guān)性，為了消除自變量之間的共線性，運(yùn)用主成分分析方法，把變量（關(guān)系緊密的變量）重復(fù)信息刪除，創(chuàng)建最小數(shù)量的新變量，讓其相互獨(dú)立，并最大限度保留原有的變量信息。故將以上模型作以下變形：

令Qt=lnYt；Pit=lnXit （4）

運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，調(diào)用其主成分分析程序，首先進(jìn)行坐標(biāo)變換處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)和相關(guān)矩陣，再根據(jù)相關(guān)矩陣求特征值與特征向量，提取主成分，計(jì)算結(jié)果見表2。

抽取特征值大于1的成分，這3個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率高達(dá)90.635%，相當(dāng)于代表了前面12個(gè)指標(biāo)的90.635%的信息，抽取他們足以代表原始指標(biāo)的絕大部分信息，可以用來解釋糧食產(chǎn)量影響因子。

為了更直觀地看出各個(gè)變量在主成分上的影響度，根據(jù)變量載荷矩陣（表3），進(jìn)而計(jì)算出主成分得分系數(shù)矩陣（表4）和1978-2014年期間每年的主成分綜合得分。

2.3 模型參數(shù)估計(jì)

將主成分綜合得分定義為自變量，河南省的糧食產(chǎn)量定義為因變量，進(jìn)行建模，得到回歸模型。

Qt=？琢t+？茁1tF1+？茁2tF2+？茁3tF3+？著t （5）

通過SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件，將該方程模擬參數(shù)執(zhí)行回歸估計(jì)，結(jié)果見表5。該模型的擬合優(yōu)度R=0.979，調(diào)整后的R2=0.956，說明表3中的資料擬合優(yōu)度較好；顯著性檢驗(yàn)F=259.693，P<0.001，表示該模型整體顯著性比較高。在各個(gè)回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)中，常數(shù)項(xiàng)與主成分F1的系數(shù)顯著性水平極高，能夠完成0.1%的顯著性檢驗(yàn)，而主成分F2、F3也能滿足10%的顯著性檢驗(yàn)。因此，確定回歸方程的常數(shù)項(xiàng)為8.196，主成分F1、F2、F3的回歸系數(shù)分別為0.306、0.019、0.021。公因子F1、F2、F3分別表示糧食產(chǎn)量的第一驅(qū)動(dòng)力、第二驅(qū)動(dòng)力及第三驅(qū)動(dòng)力。

需指出，在回歸方程里自變量為主成分分析里提取的三個(gè)公因子，而在因子分析里，成分系數(shù)矩陣給出了公因子與標(biāo)化原始變量的對應(yīng)關(guān)系（表3），因此只需將公因子的計(jì)算公式代入回歸方程，就可解出對應(yīng)原始變量和因變量的標(biāo)化回歸系數(shù)方程。最終，所得標(biāo)化原始變量作自變量的標(biāo)化回歸方程為：

Qt=8.196+0.045P1+0.041P2+0.021P3+0.020P4+0.045P5+0.042P6+0.045P7+0.045P8+0.003P9+0.006P10+0.028P11-0.022P12

如前所述，在進(jìn)行主成分分析前，對全部數(shù)據(jù)做了對數(shù)處理，故該標(biāo)化回歸方程中的回歸系數(shù)為各個(gè)影響因子對糧食產(chǎn)量的彈性系數(shù)，即為每個(gè)因子變化一個(gè)百分點(diǎn)影響糧食產(chǎn)量的程度，則可以進(jìn)一步分析各個(gè)因子對于糧食產(chǎn)量的敏感程度。

2.4 結(jié)果與分析

2.4.1 糧食產(chǎn)量變化主要驅(qū)動(dòng)力 結(jié)合主成分分析結(jié)果，根據(jù)成分矩陣中Pi在各主成分上的貢獻(xiàn)程度，可解釋每個(gè)主成分代表的現(xiàn)實(shí)意義。F1中GDP、城鎮(zhèn)化率、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積、化肥施用量、農(nóng)村用電量這6個(gè)指標(biāo)的負(fù)荷分別為0.985、0.985、0.984、0.933、0.942、0.973，說明這6個(gè)指標(biāo)在主成分F1中具有高貢獻(xiàn)率，故將主成分F1的現(xiàn)實(shí)因素歸納為經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)業(yè)資本投入。

同理，在主成分F2中第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)、糧食播種面積、耕地面積、受災(zāi)面積這4個(gè)指標(biāo)的貢獻(xiàn)率較高并相對統(tǒng)一，故將主成分F2的現(xiàn)實(shí)因素歸納為勞動(dòng)與土地投入。主成分F3中糧食零售價(jià)格指數(shù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)與其他指標(biāo)相比具有較高貢獻(xiàn)率，故將主成分F3的現(xiàn)實(shí)因素歸納為成本—收益。

實(shí)證結(jié)果顯示，影響糧食產(chǎn)量的前三位驅(qū)動(dòng)因素為經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)業(yè)資本投入、勞動(dòng)與土地投入、成本—收益，其彈性系數(shù)分別為0.306、0.019與0.021，說明對糧食產(chǎn)量影響最大的因素為經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)業(yè)資本投入，其次為勞動(dòng)與土地投入，最后為成本—收益。

2.4.2 各因素對糧食產(chǎn)量波動(dòng)的影響 具體來說，從標(biāo)化回歸方程可以更清晰地得出糧食產(chǎn)量對每個(gè)指標(biāo)的敏感程度，按大小排列依次為GDP（0.045）、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（0.045）、化肥施用量（0.045）、農(nóng)村用電量（0.045）、有效灌溉面積（0.042）、城鎮(zhèn)化率（0.041）、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)（0.028）、受災(zāi)面積（-0.022）、耕地面積（0.021）、糧食播種面積（0.020）、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)（0.006）、糧食零售價(jià)格指數(shù)（0.003）。

1）河南省糧食產(chǎn)量與社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平呈正相關(guān)關(guān)系。其中，GDP對糧食產(chǎn)量有顯著正影響。改革開放以來，GDP從162.92億元增至34 938.24億元，城鎮(zhèn)化率從13.6%躍至45.2%，與糧食產(chǎn)量總體增加的趨勢相一致。

2）糧食產(chǎn)量的增長主要取決于農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量、農(nóng)村用電量等農(nóng)業(yè)資本投入，其彈性系數(shù)均為0.045。其中，化肥施用量仍然對河南省糧食生產(chǎn)起正向作用，但有研究表示近期化肥投入對糧食增產(chǎn)效果不再顯著[25，26]，有學(xué)者認(rèn)為化肥施用量符合邊際報(bào)酬遞減規(guī)律[3，27]。耕地?cái)?shù)量有限且短時(shí)間內(nèi)不會(huì)大量增加，糧食增產(chǎn)對土地的依賴性逐步向資本傾斜。因此，河南省今后應(yīng)繼續(xù)增加農(nóng)業(yè)資本投入，促進(jìn)農(nóng)地資本集約化經(jīng)營，以提高糧食單產(chǎn)，進(jìn)而增加糧食總產(chǎn)量。

3）第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)對糧食產(chǎn)量增長為正向作用，彈性系數(shù)為0.028。雖然勞動(dòng)力投入能夠促進(jìn)河南省糧食生產(chǎn)，隨著農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力不斷向第二三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，由于資本與勞動(dòng)的替代性和互補(bǔ)性[3]，增加糧食生產(chǎn)的資本投入，也可提高河南省糧食產(chǎn)量[27]。另一方面，大量農(nóng)村勞動(dòng)力析出，導(dǎo)致部分地區(qū)農(nóng)地撂荒，應(yīng)積極引導(dǎo)和推進(jìn)農(nóng)地適度規(guī)模經(jīng)營，并在財(cái)政補(bǔ)貼、稅收、信貸、科技等方面給予優(yōu)惠和扶持。

4）因自然災(zāi)害造成的受災(zāi)面積對糧食產(chǎn)量增長呈負(fù)影響，彈性系數(shù)為-0.022。河南省是自然災(zāi)害頻發(fā)的省份，其中旱災(zāi)最為頻發(fā)。因此，今后須加強(qiáng)農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，特別是水利設(shè)施，預(yù)防與減少旱災(zāi)、洪澇、凍害、蟲災(zāi)等自然災(zāi)害給糧食產(chǎn)量帶來的負(fù)影響。

5）耕地面積、糧食播種面積的彈性系數(shù)分別為0.021、0.020，對糧食產(chǎn)量增長的貢獻(xiàn)不明顯。河南省可利用的后備耕地資源嚴(yán)重不足，且在工業(yè)化與城鎮(zhèn)化加速發(fā)展的背景下，期望以增加耕地面積來提高糧食產(chǎn)量是不太現(xiàn)實(shí)的，故應(yīng)嚴(yán)格堅(jiān)守耕地保護(hù)政策來保障糧食產(chǎn)量。

6）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)與糧食零售價(jià)格指數(shù)對糧食生產(chǎn)影響較小，彈性系數(shù)僅為0.006與0.003。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格長期持續(xù)增長的同時(shí)，糧食的零售價(jià)格卻并未隨之提高，“賣糧難”和“增產(chǎn)不增收”的現(xiàn)象嚴(yán)重打擊了農(nóng)民種糧的積極性。故河南省今后應(yīng)在已有各項(xiàng)支農(nóng)補(bǔ)貼的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步健全支持糧食生產(chǎn)的政策體系，完善惠農(nóng)政策，提高農(nóng)民種糧積極性，以達(dá)到增產(chǎn)增收的雙重目標(biāo)。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

1）河南省糧食產(chǎn)量變化的前三位驅(qū)動(dòng)因素分別為經(jīng)濟(jì)發(fā)展與農(nóng)業(yè)資本投入、勞動(dòng)與土地投入、成本—收益。

2）河南省糧食產(chǎn)量與社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平呈正相關(guān)關(guān)系；糧食產(chǎn)量的增長主要取決于農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用量、農(nóng)村用電量等農(nóng)業(yè)資本投入；耕地面積、糧食播種面積對糧食產(chǎn)量增長較小；第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)對糧食產(chǎn)量增長為正影響；因自然災(zāi)害造成的受災(zāi)面積對糧食增長產(chǎn)生負(fù)影響；農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)與糧食零售價(jià)格指數(shù)對糧食生產(chǎn)影響極小。

3.2 討論

1）本研究采用主成分分析法對河南省糧食產(chǎn)量變化影響因素進(jìn)行研究，把相關(guān)性較大的影響因子中重復(fù)信息刪掉，創(chuàng)建了最小數(shù)量的新變量F1、F2、F3，讓其相互獨(dú)立，并保留原有的變量信息的90.635%；采用主成分分析法，通過提取彼此獨(dú)立的主成分，能夠消除變量間的相關(guān)影響，減少選取指標(biāo)的工作量；將提取的三個(gè)主成分作為新自變量進(jìn)入回歸分析，使回歸變量有了現(xiàn)實(shí)意義。

2）本研究就1978-2014年河南省糧食產(chǎn)量影響因素進(jìn)行分析，根據(jù)定量結(jié)果揭示了主要驅(qū)動(dòng)因素。與傳統(tǒng)的觀點(diǎn)認(rèn)為耕地?fù)p失影響糧食產(chǎn)量進(jìn)而威脅國家糧食安全相比，本研究結(jié)果表明河南省糧食增產(chǎn)的最大影響因素并非耕地面積或糧食播種面積，而很大程度上取決于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)資本投入。

3）由于研究期間河南省糧食產(chǎn)量波動(dòng)劇烈，可見其影響因子的復(fù)雜性，本研究未根據(jù)波動(dòng)的具體情況按年份對其分階段分析，一定程度上影響了研究深度；各個(gè)要素并非全部與糧食生產(chǎn)相對應(yīng)，可能會(huì)對研究結(jié)果產(chǎn)生一定影響；由于影響糧食產(chǎn)量的因素繁多、加上區(qū)域性差異較大，一方面變量選擇可能存在遺漏，另一方面由于研究的為省級層面，較為宏觀，不可控因素較多，可能會(huì)對研究結(jié)果帶來影響，有待以后研究不斷修正。

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