糧食產(chǎn)量的影響因素分析

梁娟

[摘要]本文通過《中國統(tǒng)計年鑒》收集了1993至2018年的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，并以這些數(shù)據(jù)為樣本運用統(tǒng)計學(xué)知識對糧食產(chǎn)量的影響因素進行分析。在分析過程中，首先用最小二乘法估計得出初始的模型，之后再對模型進行檢驗及修正獲得最終模型，對模型的檢驗包括多重共線性、異方差性、自相關(guān)性和殘差正態(tài)性。本文通過一系列分析得出了與實際意義相符合的回歸模型，結(jié)果說明對糧食產(chǎn)量影響最大的因素是糧食播種面積。

[關(guān)鍵詞]糧食產(chǎn)量;最小二乘法;多重共線性;異方差性

中圖分類號：F326.11 文獻標(biāo)識碼：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.202002

1 研究背景

近年來，我國在經(jīng)濟、文化等各個方面的水平不斷發(fā)展，給人們帶來的實惠體現(xiàn)在日常生活的方方面面。與此同時，隨之而來的各種問題不斷出現(xiàn)，霧霾引發(fā)的環(huán)境問題、資源短缺問題、貧富差距問題等，不斷沖擊著人們的生活，而其中最值得我們關(guān)注的莫過于糧食短缺問題。生活環(huán)境的變化和大眾生活觀念的改變，越來越多的農(nóng)民不再將種地作為自己的主要工作，大部分農(nóng)村勞動力都選擇進城打工，不再將土地作為家庭的主要經(jīng)濟來源。更令人擔(dān)憂的是，許多家庭將原有的種植土地改為其他用地，用以修蓋房屋等，這一改變帶來的問題是我國許多土地的荒廢，有效土地面積的不斷減少，進而引發(fā)了嚴重的糧食短缺問題。此外，許多地區(qū)的水資源不斷減少，而留給土地的灌溉用水少之又少，導(dǎo)致原本就減少的種植糧食的土地由于得不到足夠的水，產(chǎn)量縮減。再者，自然災(zāi)害的發(fā)生，許多糧食受到天氣、害蟲等的侵害導(dǎo)致糧食的減產(chǎn);由于土地管理不善，化肥的過度使用等導(dǎo)致土地質(zhì)量下降，這些問題也都會在一定程度上影響糧食產(chǎn)量。對于人類的生存來說，“吃穿住行”中“吃”占據(jù)首位，可見其對我們的重要性，因此近年來糧食產(chǎn)量的不斷減少已經(jīng)嚴重影響我們的生活，而這一問題的解決迫在眉睫。

糧食產(chǎn)量的高低不僅取決于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入和農(nóng)業(yè)科技的發(fā)展水平，還受到政策、自然環(huán)境等諸多因素的影響，是諸多因素綜合作用的結(jié)果?，F(xiàn)有文獻[1-6]關(guān)于糧食產(chǎn)量影響因素的分析大多集中于實證分析部分，主要是通過不同的方法構(gòu)建不同的模型來解釋影響糧食產(chǎn)量的相關(guān)因素。

2 實證分析

2.1 變量和模型選取

2.1.1 變量說明

糧食生產(chǎn)是個繁雜的生產(chǎn)過程，影響其產(chǎn)量的因素很多，一般分為五大類：自然要素、資本要素、人力要素、科技要素和政策要素[7]。并且糧食生產(chǎn)還是種經(jīng)濟行為，經(jīng)濟行為就有固定的經(jīng)濟規(guī)律。自然要素是很難計算和統(tǒng)計的，但是可以根據(jù)成災(zāi)面積來表示。資本要素是通過在糧食生產(chǎn)上資本投入的多少來評估的，其中種植范圍和肥料的投入占重要地位。人力因素主要指從事農(nóng)業(yè)勞動的人口，并且數(shù)據(jù)可根據(jù)各種數(shù)據(jù)資料獲得，所以相對來說該變量較容易獲取。科技因素是指農(nóng)產(chǎn)品種中的科技含量，但它用定量描述很困難。政策因素有很多，但由于我國的情況較復(fù)雜，因此政策因素對糧食產(chǎn)量的影響不太顯著。根據(jù)理論和實際，本文選擇的五個因素具體如下：農(nóng)業(yè)化肥施用量、有效灌溉面積、成災(zāi)面積、農(nóng)業(yè)勞動力、糧食播種面積。

2.1.2 模型選取

糧食生產(chǎn)是一種比較典型的經(jīng)濟投入產(chǎn)出行為，可以用Douglas[8]提出的CD函數(shù)來表示。CD函數(shù)的形式為：Q=AKαLβ，式中Q為產(chǎn)量，L為勞力投入量，K為資本投入量;A、α、β為參數(shù)，0<α，β<1。進行線性化得：

轉(zhuǎn)化為單位下的資本投入量并不會影響參數(shù)估計和實證分析結(jié)果，因此本文用農(nóng)業(yè)總體數(shù)據(jù)擬合模型，令Y代表中國糧食產(chǎn)量，單位是萬t;X1代表農(nóng)業(yè)化肥施用量，單位是萬t;X2代表糧食播種面積，單位是千公頃;X3是成災(zāi)面積，單位是千公頃;X4是農(nóng)業(yè)勞動力，單位是萬人;X5是有效灌溉面積，單位是千公頃。

由模型的估計結(jié)果可以看出，R2=0.989 575，可決系數(shù)很高，說明模型擬合很好;F=360.701檢驗值相對較大，對應(yīng)的P=0，表明方程顯著，就是Y與X1，X2，X3，X4，X5的關(guān)系顯著。但是很明顯，X4和X5的t值均小于t0.05（19）=1.729，說明變量不顯著。并且變量X5與被解釋變量Y之間成負相關(guān)這與現(xiàn)實情況不符，也通不過經(jīng)濟意義檢驗。此時，應(yīng)該考慮模型可能存在多重共線性。

2.2.2 多重共線性的驗證

2.2.2.1 簡單相關(guān)系數(shù)

計算變量X1，X2，X3，X4，X5的簡單相關(guān)系數(shù)矩陣，見表2。

相關(guān)系數(shù)的定義為，由表二可以看出變量之間ρ的均較大，尤其是X1和X4的ρ=0.987此時應(yīng)該考慮模型可能存在多重共線性。

2.2.2.2 方差擴大因子法

方差擴大因子見表3，X1，X4和X5的VIF大于10，VIF可以很準確地確定多重共線性，所以認為該模型存在多重共線性，下面將采用逐步回歸法解決。

2.2.2.3 逐步回歸

通過分析可知，糧食生產(chǎn)受有效灌溉面積X5的影響最大，與實際經(jīng)驗相一致，因此選X5作為初始的回歸模型。

將剩余變量分別引進原模型，進行多方比較，得到最合適的回歸方程，結(jié)果如下所示：

第一步，引入X2 ，發(fā)現(xiàn)模型R2變大，參數(shù)符號符合實際意義，并且變量的t值均大于臨界值，通過檢驗;

第二步，引入X3，發(fā)現(xiàn)模型的R2比原來的更大，參數(shù)符號符合實際意義，并且變量的t值均大于臨界值，通過檢驗;

第三步，引入X1，R2比原來的減小，同時的t值小于臨界值，通不過檢驗;

第四步，去掉X1，引入X4，R2雖然有所提高，但是X4的參數(shù)不能通過t檢。

第三步和第四步說明，X1和X4是影響可以忽略的。因此，最終的模型應(yīng)以y=f（X1，X3，X5）為最優(yōu)。

2.3 模型檢驗

2.3.1 異方差檢驗

運用White檢驗?zāi)Ｐ椭惺欠翊嬖诋惙讲?，得到結(jié)果：

異方差檢驗中：H0：模型中不存在異方差;H1：模型中存在異方差。

可知，R2=0.244，White統(tǒng)計量nR2=25×0.244=6.096<11.07，接受原假設(shè)。即模型不存在異方差性。

2.3.2 自相關(guān)性檢驗

采用LM檢驗，由結(jié)果可知，nR2的伴隨概率為0.4544，比α大，接受原假設(shè)。所以，我們可以認為此模型不存在自相關(guān)性。

2.3.3 殘差正態(tài)性檢驗

殘差的正態(tài)性檢驗中原假設(shè)H0：殘差服從正態(tài)分布;H1：殘差不服從正態(tài)分布。

對本文最小二乘估計后的殘差進行正態(tài)性檢驗見圖1。

由圖1可知，Jarque-Bera統(tǒng)計量的伴隨概率為0.709大于0.05，且偏度值（0.395）和峰度值（3.182）也表明殘差服從正態(tài)分布。

2.4 模型結(jié)果

通過以上檢驗?zāi)Ｐ妥罱K確定為：

LnY=-6.777+1.342lnX2-0.075lnX3+0.33lnX5? ?（2）

由式（2）可得，當(dāng)有效灌溉面積增加1%時，糧食產(chǎn)量增加0.334%;當(dāng)糧食播種面積增加1%時，糧食產(chǎn)量增加1.342%;而當(dāng)成災(zāi)面積增加1%時，糧食產(chǎn)量減少0.075%。綜上，糧食播種面積對其產(chǎn)量具有強有力的影響。

3 結(jié)論和政策建議

通過上面的分析，化肥施用量和農(nóng)業(yè)勞動力兩個變量無法通過檢驗，于是剔除。對其他三個變量分析，得出糧食播種面積是其最主要的影響因素，其次是有效灌溉面積，而成災(zāi)面積則對其具有不利影響。隨著城鎮(zhèn)化水平的提高和技術(shù)的進步，農(nóng)業(yè)勞動力對糧食生產(chǎn)的影響基本可以忽略。通過調(diào)查研究，得出可以從以下幾方面提高糧食產(chǎn)量。

3.1 擴大種植面積，合理利用土地

播種面積是評估生產(chǎn)的重點，因此擴大糧食播種面積是我們當(dāng)前不得不面對的問題。首先，農(nóng)民要遵守耕地保護制度，不要隨意非法占用耕地，保證耕地的面積不減少;其次，要經(jīng)常翻新耕地，以便使耕地的土質(zhì)有不錯的養(yǎng)分，保障質(zhì)量;再次，合理利用土地，合理搭配農(nóng)業(yè)品種，充分利用土地。最后，增加耕地種植的多樣性，使糧食的品種更加豐富，需求少的糧食品種要減少其種植面積，相反，需求大的品種要擴大其種植面積，從而間接地對糧食的產(chǎn)量起到促進作用。

3.2 充分利用水資源，促進糧食生產(chǎn)

由于水資源的缺乏，要想使莊稼得到充沛的水分，必須充分利用現(xiàn)有的資源，既要合理利用生活用水，如修建地下管道，將城市中可再次利用的水輸送到農(nóng)村、灌溉農(nóng)田，又要充分利用雨水，如將雨水聚集在一個可循環(huán)的水池中，以便更容易將其引入農(nóng)田中，使莊稼更好地生長，從而使糧食得到更高的產(chǎn)量。并且灌溉的方法也要變化，使用旋轉(zhuǎn)灌溉就是一個比較好的方法，還可以興修水利，注重水源的質(zhì)量保證。

3.3 注重生態(tài)文明，減少成災(zāi)面積

要想在優(yōu)美的自然環(huán)境中生活，必須以保護環(huán)境作為首要的責(zé)任。首先，應(yīng)減少成災(zāi)面積，要在災(zāi)難到來之前消滅它，以免造成不必要的損失;其次，每當(dāng)收割完農(nóng)作物時，不要焚燒秸稈，要對農(nóng)作物的秸稈進行合理的利用，例如作為肥料埋在地下，以使得來年的土地質(zhì)量更好;最后，將農(nóng)作物的秸稈回收至沼氣池作為燃料。

參考文獻

[1] 尚銳，董雪.黑龍江省糧食產(chǎn)量影響因素分析：1998—2002 [J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2013（8）：292-294.

[2] 趙慧江.基于回歸分析的糧食產(chǎn)量影響因素分析[J].內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)科技，2009（2）：31-35.

[3] 范東京，朱有志.糧食產(chǎn)量影響因素的實證分析與貢獻度測算[J].內(nèi)蒙古財經(jīng)學(xué)院，2011（3）：81-87

[4] 楊聰敏，馬長海.糧食產(chǎn)量影響因素研究[J].對策研究， 2013（6）：34-36.

[5] 呂愛清，杜國平，卞新民，等.中國糧食產(chǎn)量虛擬變量模型研[J].安農(nóng)業(yè)科技，2005（11）：2136-2137.2155.

[6] 謝杰.中國糧食生產(chǎn)影響因素研究[J].經(jīng)濟問題探索， 2007（9）：36-40.

[7] 許光宇，李陽陽，毛成龍.影響我國糧食產(chǎn)量因素的計量經(jīng)濟學(xué)研究[J].集體經(jīng)濟;學(xué)術(shù)探討，2011（5）：87-88.

[8] Rathowsky D.Handbook of nonlinear regression models[M].Marcel Dekker：New York and Basel，1990.