我國(guó)糧食產(chǎn)量影響因素的實(shí)證研究

□張家澍

（河南大學(xué)歐亞國(guó)際學(xué)院，河南 開(kāi)封 475004）

1 研究背景

糧食安全問(wèn)題關(guān)乎國(guó)計(jì)民生。我國(guó)人口基數(shù)較大且正處于發(fā)展中國(guó)家階段，糧食問(wèn)題顯得尤為突出。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和糧食種植面積減少，我國(guó)糧食產(chǎn)量曾經(jīng)連續(xù)5 年減產(chǎn)。2003 年以后，我國(guó)糧食產(chǎn)量穩(wěn)步增長(zhǎng)，截至2021 年，我國(guó)糧食產(chǎn)量連續(xù)7 年保持在6.5 億t 以上。隨著社會(huì)主義現(xiàn)代化建設(shè)進(jìn)程加快對(duì)社會(huì)發(fā)展的影響，房地產(chǎn)企業(yè)大量開(kāi)墾土地進(jìn)行住宅建設(shè)，耕地面積逐年減少對(duì)我國(guó)糧食安全構(gòu)成了明顯威脅。

糧食安全生產(chǎn)在任何時(shí)候都不能放松。必須把滿(mǎn)足人們對(duì)基礎(chǔ)物質(zhì)資料的需求放在首位，穩(wěn)定糧食產(chǎn)量，抓好糧食生產(chǎn)。在此背景下，考察糧食產(chǎn)量影響因素對(duì)糧食產(chǎn)量的影響效果及程度十分必要。通過(guò)對(duì)糧食產(chǎn)量影響因素的考察，準(zhǔn)確科學(xué)預(yù)測(cè)糧食產(chǎn)量，是保障糧食安全和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重要任務(wù)之一。查明糧食產(chǎn)量的影響因素，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)糧食產(chǎn)量，有利于開(kāi)展包括國(guó)民生產(chǎn)總值、國(guó)民經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)等在內(nèi)的相關(guān)領(lǐng)域研究，對(duì)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展和人們生活消費(fèi)質(zhì)量不斷提高具有重要意義。

糧食產(chǎn)量直接關(guān)系到國(guó)家和社會(huì)長(zhǎng)期穩(wěn)定。在一定程度上，國(guó)家穩(wěn)定與糧食產(chǎn)量有著密切的關(guān)系。現(xiàn)實(shí)生活中，除增加農(nóng)作物灌溉面積、施肥量外，收購(gòu)價(jià)較低、收益不理想、流通渠道不順等都會(huì)影響我國(guó)農(nóng)戶(hù)的生產(chǎn)積極性，進(jìn)而可能影響全國(guó)糧食作物的耕種面積。應(yīng)以保障農(nóng)戶(hù)利益為基本出發(fā)點(diǎn)，頒布實(shí)施一系列惠民政策，有效保障全國(guó)糧食總產(chǎn)量，加強(qiáng)對(duì)糧食的宏觀調(diào)控，切實(shí)保障農(nóng)民收入。

2 糧食產(chǎn)量影響因素的文獻(xiàn)綜述

目前國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)糧食產(chǎn)量影響因素的分析主要采用回歸分析、分位數(shù)回歸、灰色關(guān)聯(lián)分析等方法。巫琦玲和張葵（2017）在近年有關(guān)糧食產(chǎn)量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，歸納出使用頻率最高的影響因素與準(zhǔn)確率最高的模型，建立以糧食產(chǎn)量為因變量，以糧食播種面積、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、化肥施用折純量、受災(zāi)面積、成災(zāi)面積為自變量的多元線(xiàn)性回歸模型，對(duì)2000—2015 年樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳細(xì)分析。

李玉虎和陳俊美（2019）選取2000—2017 年河南省統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，選用灰色關(guān)聯(lián)分析模型，對(duì)影響河南省糧食產(chǎn)量的8 個(gè)因子進(jìn)行建模分析，得出農(nóng)藥施用實(shí)物量、化肥施用折純量和耕地面積是影響糧食產(chǎn)量的重要因素，農(nóng)村用電量對(duì)糧食產(chǎn)量的影響程度最低，灌溉面積、鄉(xiāng)村從業(yè)人員、農(nóng)用機(jī)械總動(dòng)力和農(nóng)用塑料薄膜使用量對(duì)糧食產(chǎn)量的影響程度依次降低等結(jié)論。

毛偉（2012）利用HP 濾波處理1979—2009 年湖北省糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)，得出其波動(dòng)特征，并將各時(shí)間序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)剔除，使序列僅含波動(dòng)項(xiàng)以進(jìn)行分位數(shù)分析。其研究結(jié)果表明，在糧食產(chǎn)量的低分位點(diǎn)上，各因素對(duì)糧食增產(chǎn)的作用明顯；在其他分位點(diǎn)處，作用不明顯。由此提出，要確保糧食播種面積，科學(xué)投放化肥，保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用電，鼓勵(lì)糧食生產(chǎn)規(guī)?；?，完善糧食生產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)管理工具和制度，以保證糧食產(chǎn)量和保障糧食安全。

3 我國(guó)糧食產(chǎn)量影響因素的實(shí)證模型構(gòu)建、檢驗(yàn)及估計(jì)

文章研究有效灌溉面積、肥料施用量、大型拖拉機(jī)數(shù)量、農(nóng)用柴油機(jī)數(shù)量4 個(gè)因素對(duì)糧食產(chǎn)量的影響，從回歸分析的角度對(duì)糧食產(chǎn)量影響因素進(jìn)行分析。對(duì)通過(guò)回歸分析建立的模型加以統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等相關(guān)檢驗(yàn)，并將模型加以實(shí)際運(yùn)用，結(jié)合其他學(xué)者的研究方法進(jìn)行驗(yàn)證，為糧食生產(chǎn)提供一些切實(shí)可行的建議。

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源、變量設(shè)定及模型設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》收集的31 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的糧食產(chǎn)量及相關(guān)影響因素?cái)?shù)據(jù)。相關(guān)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、詳細(xì)，可以用于研究糧食產(chǎn)量的影響因素。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)與信息，建立如下多元回歸模型。

式中：代表糧食產(chǎn)量；代表有效灌溉面積；代表肥料施用量；代表大型拖拉機(jī)數(shù)量；代表農(nóng)用柴油機(jī)數(shù)量。

將收集的樣本數(shù)據(jù)，采取Rstudio 軟件進(jìn)行操作運(yùn)算，由回歸結(jié)果得出初步線(xiàn)性回歸模型如下。

在實(shí)證研究結(jié)果中，=0.873 6，=44.94。

3.2 樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

從表1 可以看出，每個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)差和極差都比較大，而二者均可以用來(lái)衡量數(shù)據(jù)的離散程度，故可以得出該數(shù)據(jù)的離散程度相對(duì)較大。由此說(shuō)明，各地區(qū)糧食產(chǎn)量存在較大差異，各地區(qū)之間農(nóng)業(yè)發(fā)展水平存在較大差異，各地區(qū)之間發(fā)展極不平衡。

表1 變量間的描述性統(tǒng)計(jì)

3.3 多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)與逐步回歸

為了確保模型設(shè)計(jì)的科學(xué)性，文章采取多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)來(lái)觀察變量之間的相關(guān)關(guān)系。由表2 可知，變量與之間的相關(guān)系數(shù)為0.816 9，同時(shí)，與間的相關(guān)系數(shù)也比較大，達(dá)0.704 4。當(dāng)解釋變量之間相關(guān)性很強(qiáng)時(shí)，即有理由說(shuō)明模型存在明顯的多重共線(xiàn)性。因此，必須對(duì)模型進(jìn)行相關(guān)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)，并予以修正，消除模型的多重共線(xiàn)性。下面采用逐步回歸法，解決模型出現(xiàn)的多重共線(xiàn)性問(wèn)題。

表2 相關(guān)系數(shù)矩陣

采用逐步回歸的方法，依次建立因變量與自變量的線(xiàn)性回歸模型?；谥鸩交貧w命令所提取的3 個(gè)模型分別進(jìn)行線(xiàn)性回歸，由回歸結(jié)果可知，建立的關(guān)于f（，，，）模型調(diào)整后的判別系數(shù)值為0.854 2，但僅有變量和的檢驗(yàn)顯著；關(guān)于f（，，）模型調(diào)整后的判別系數(shù)值為0.853 5，并且仍只有變量和通過(guò)了關(guān)于回歸系數(shù)顯著性判斷的檢驗(yàn)；關(guān)于f（，）模型調(diào)整后的判別系數(shù)為0.849 8，盡管相比于前兩次回歸，模型擬合優(yōu)度稍有下降，但此時(shí)模型中包含的全部變量和均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。因此，確定最終模型為剔除了變量和后，關(guān)于和的回歸分析，最終模型以=f（，）為最優(yōu)。

為了提升研究的科學(xué)性和嚴(yán)謹(jǐn)性，采用vif 方差膨脹因子的大小判斷是否存在共線(xiàn)性，默認(rèn)膨脹因子小于10 為可容忍的范圍，即方差膨脹因子vif 小于10 就認(rèn)為模型不存在多重共線(xiàn)性；若vif 大于10，則有理由認(rèn)為模型存在多重共線(xiàn)性。變量、的方差膨脹因子均為1.299 718＜10，故通過(guò)逐步回歸對(duì)模型的修正后，此時(shí)模型不存在多重共線(xiàn)性，見(jiàn)表3。

表3 變量vif 值

與此同時(shí)，各回歸系數(shù)在顯著性水平下均顯著，故最終認(rèn)定此模型合理，模型如下。

根據(jù)模型（3）可知，肥料施用量每增加1 萬(wàn)t，糧食產(chǎn)量平均提高6.633 1 萬(wàn)t；大型拖拉機(jī)數(shù)量每增加1 000 臺(tái)，糧食產(chǎn)量平均提高3.525 6 萬(wàn)t?？梢?jiàn)，肥料施用量是影響我國(guó)糧食產(chǎn)量的顯著性因素。從現(xiàn)實(shí)意義看，過(guò)度施用肥料會(huì)在一定程度上對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生負(fù)面影響。從回歸結(jié)果得知，隨機(jī)干擾項(xiàng)的數(shù)值為77.855 4，說(shuō)明仍有其他因素影響糧食產(chǎn)量。

3.4 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)與異方差檢驗(yàn)

3.4.1 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

從前文研究可以發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)影響因素變量所對(duì)應(yīng)的參數(shù)估計(jì)值均為正值，即肥料施用量的適當(dāng)增加和大型拖拉機(jī)數(shù)量農(nóng)業(yè)機(jī)械數(shù)量的增加對(duì)糧食產(chǎn)量均有正向促進(jìn)作用。=0.859 8，調(diào)整=0.849 8，仍比較靠近1。因此，文章認(rèn)為該模型的擬合是可行的且擬合效果比較好，變化的80%以上均可由解釋變量進(jìn)行解釋。

考察方差整體顯著性，=85.84，計(jì)算相關(guān)臨界值，值仍小于顯著性水平，表明選擇線(xiàn)性模型是合理的，回歸方程是顯著的，即和聯(lián)合起來(lái)對(duì)模型因變量的作用效果是顯著的。

考察單個(gè)變量的顯著性，此時(shí)變量和的檢驗(yàn)值均大于0.05 的置信水平，故此時(shí)參數(shù)均是顯著的。

3.4.2 異方差檢驗(yàn)

通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行BP 異方差檢驗(yàn)，其中原假設(shè)H為模型不存在異方差，備擇假設(shè)H為模型存在異方差。由程序運(yùn)行結(jié)果可知，值為0.226 6，高于顯著性水平0.05，認(rèn)為回歸模型中不會(huì)出現(xiàn)異方差現(xiàn)象。

4 我國(guó)糧食產(chǎn)量影響因素的實(shí)證結(jié)果及對(duì)策

4.1 我國(guó)糧食產(chǎn)量影響因素實(shí)證模型的估計(jì)結(jié)果

由模型（2）可知，影響產(chǎn)量的4 個(gè)因素均對(duì)糧食產(chǎn)量具有正向促進(jìn)作用。當(dāng)其他變量保持不變時(shí)，有效灌溉面積每增多1 單位，糧食產(chǎn)量相應(yīng)平均增多0.173 5 萬(wàn)t；肥料施用量每施加1 萬(wàn)t，糧食產(chǎn)量相應(yīng)平均增多4.575 2 萬(wàn)t。當(dāng)其他變量保持不變時(shí)，大型拖拉機(jī)數(shù)量每投入1 000 臺(tái)，糧食產(chǎn)量相應(yīng)平均增多3.170 8 萬(wàn)t；農(nóng)用柴油機(jī)數(shù)量每投入1 000 臺(tái)，糧食產(chǎn)量相應(yīng)平均增多0.444 4 萬(wàn)t。=0.873 6，調(diào)整=0.854 2，比較靠近1，認(rèn)為該模型擬合是可行的且擬合效果比較好，變化的80%以上可有解釋變量進(jìn)行解釋。=44.94，計(jì)算相關(guān)臨界值，同時(shí)值小于顯著性水平，即回歸方程是顯著的。變量和的t 檢驗(yàn)值大于0.05 的置信水平，故此時(shí)參數(shù)均是顯著的。

由模型（3）可知，當(dāng)其他變量保持不變時(shí)，肥料施用量每提高1 萬(wàn)t，糧食產(chǎn)量相應(yīng)提高6.633 1 萬(wàn)t；保持肥料施用量不變，大型拖拉機(jī)每增多1 000 臺(tái)，糧食產(chǎn)量相應(yīng)增多3.525 6 萬(wàn)t。利用模型（3）進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，設(shè)置解釋變量值，預(yù)測(cè)相應(yīng)的糧食產(chǎn)量。由表4可得出在給定具體值的基礎(chǔ)上對(duì)應(yīng)的95%的取值范圍（上界和下界）。其中，fit 為糧食產(chǎn)量的預(yù)測(cè)均值產(chǎn)量，lwr 和upr 分別為取300、取400 時(shí)對(duì)應(yīng)的糧食產(chǎn)量區(qū)間估計(jì)的上下界，即設(shè)定肥料施用量為300 萬(wàn)t，設(shè)定大型拖拉機(jī)數(shù)量為400 000 臺(tái)，通過(guò)predict 函數(shù)預(yù)測(cè)出糧食產(chǎn)量的概率為0.95 的相應(yīng)區(qū)間。

表4 我國(guó)糧食產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型實(shí)證結(jié)果

4.2 提升我國(guó)糧食產(chǎn)量的建議

雖然目前我國(guó)糧食產(chǎn)量處于自給自足并有剩余的狀態(tài)，但隨著人口增加和耕地面積減少，保障糧食安全的任務(wù)依然艱巨。各地區(qū)之間農(nóng)業(yè)發(fā)展水平存在很大的不平衡性，未來(lái)應(yīng)當(dāng)注重協(xié)調(diào)地區(qū)間農(nóng)業(yè)發(fā)展，充分發(fā)揮各地區(qū)優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展?；趯?duì)我國(guó)糧食產(chǎn)量影響因素的分析結(jié)果，在最終模型設(shè)定的基礎(chǔ)上，提出提升我國(guó)糧食產(chǎn)量的政策建議。

第一，合理施用化肥，增加有機(jī)肥施用量。合理施用化肥對(duì)提升糧食產(chǎn)量有一定的促進(jìn)作用，但過(guò)度施用化肥會(huì)帶來(lái)一系列問(wèn)題，因此應(yīng)該注重對(duì)化肥的合理施用。施用有機(jī)肥可以培肥地力，有助于提高產(chǎn)量和土地資源利用率。應(yīng)以科學(xué)的態(tài)度合理施肥，增加有機(jī)肥施用量。

第二，提升農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平，推廣對(duì)大型拖拉機(jī)的使用。大型拖拉機(jī)數(shù)量增加能夠使耕地效率得到顯著提升，故應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施和配套設(shè)施建設(shè)，加大對(duì)大型拖拉機(jī)的推廣力度。同時(shí)，政府應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)科研人員研發(fā)更高效、先進(jìn)的農(nóng)用機(jī)械，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

第三，政府應(yīng)當(dāng)審時(shí)度勢(shì)，加大財(cái)政對(duì)糧食生產(chǎn)的支持力度。在糧食產(chǎn)量不穩(wěn)定時(shí)，應(yīng)當(dāng)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品以正常價(jià)格回購(gòu)，避免農(nóng)民生活水平大幅下降。在農(nóng)業(yè)健康發(fā)展時(shí)，注意穩(wěn)定市價(jià)，并適度提升糧價(jià)，促進(jìn)農(nóng)民收入增加。除模型中所呈現(xiàn)的糧食產(chǎn)量影響因素外，還有很多其他因素影響糧食產(chǎn)量。政府部門(mén)有必要增加政策投入，自覺(jué)承擔(dān)起對(duì)糧食產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格合理干預(yù)和管理的責(zé)任，避免谷賤農(nóng)傷，并采取糧食補(bǔ)助等優(yōu)惠政策幫助農(nóng)戶(hù)增收，提升農(nóng)民生產(chǎn)糧食的積極性，從而提高糧食產(chǎn)量和質(zhì)量。