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    糧食安全視角下內(nèi)蒙古糧食影響因素分析

    2022-08-15 07:25:34鄂夢然李俊清
    黑龍江糧食 2022年7期
    關(guān)鍵詞:內(nèi)蒙古糧食預(yù)測

    □ 鄂夢然 李俊清

    (1.中央民族大學(xué)管理學(xué)院,北京 100081;2.中央民族大學(xué)國家安全研究院,北京 100081)

    一、前言

    糧食安全是世界和平與發(fā)展的重要保障,是構(gòu)建人類命運(yùn)共同體的重要基礎(chǔ),關(guān)系人類的前途命運(yùn)和永續(xù)發(fā)展。作為世界上最大的發(fā)展中國家和負(fù)責(zé)任大國,中國始終是維護(hù)世界糧食安全的積極力量。

    2020年開始,全球糧食種植活動因新冠疫情受到巨大阻礙,糧食危機(jī)初現(xiàn);同時(shí)氣候變暖導(dǎo)致的自然災(zāi)害,也正在頻繁地給世界糧食種植造成極其不利的影響。從國家糧食安全角度看,隨著我國糧食自給率的持續(xù)走低,糧食貿(mào)易戰(zhàn)略倍顯重要。內(nèi)蒙古有“北疆糧倉”美稱,是我國13個(gè)重點(diǎn)糧食主產(chǎn)區(qū)之一,截至2017年,其人均耕地面積5.48畝,是全國人均耕地面積的3.7倍。

    本文立足于建立ARIMA模型方法,收集內(nèi)蒙古1980-2020年的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù),預(yù)測未來十年的糧食產(chǎn)值,同時(shí)將糧食產(chǎn)量作為糧食安全動態(tài)指標(biāo),從資源生態(tài)、設(shè)施裝備等方面選取數(shù)據(jù)對內(nèi)蒙古糧食安全的影響因素進(jìn)行回歸分析,并以此結(jié)論為內(nèi)蒙古相關(guān)部門制定農(nóng)業(yè)規(guī)劃提供參考。

    二、文獻(xiàn)綜述

    測定糧食安全的能力與水平是一個(gè)復(fù)雜問題。當(dāng)前糧食安全的評價(jià)體系主要采取統(tǒng)計(jì)學(xué)綜合指標(biāo)法,即將總量指標(biāo)、相對指標(biāo)、平均指標(biāo)和標(biāo)志變異指標(biāo)等所有綜合性指標(biāo)進(jìn)行總結(jié)。我國學(xué)者對糧食安全的研究主要從研究方法和研究區(qū)域兩個(gè)方面展開。從研究方法上看,羅海平等人采用FSP模型分析框架,探究糧食主產(chǎn)區(qū)的需求演變特征,并測算內(nèi)蒙古對國家糧食安全貢獻(xiàn)程度[1];王芳等人采用了糧食波動系數(shù)、敏感系數(shù)兩個(gè)指標(biāo),對內(nèi)蒙古和各旗縣的糧食安全情況進(jìn)行分析[2];張立慧則采用動態(tài)與靜態(tài)分析和定量與定性分析的方法,從人口、耕地面積、糧食播種面積和糧食單產(chǎn)等測量方式,評價(jià)內(nèi)蒙古糧食生產(chǎn)與安全程度[3]。

    從研究區(qū)域上看,許多國內(nèi)學(xué)者沒有僅停留于對國內(nèi)糧食安全狀況的探究。吳文斌等[4]對2000-2020年全球范圍糧食安全狀況進(jìn)行評價(jià)與預(yù)測;劉曉梅[5]在糧食安全水平上,將我國與世界其他糧食生產(chǎn)國和消費(fèi)國進(jìn)行了比較研究;丁曉慧等人對廣西、云南、貴州三省在內(nèi)的西南地區(qū)和全國糧食安全水平進(jìn)行測算,并得出結(jié)論:糧食生產(chǎn)和糧食消費(fèi)是提升安全水平的主要因素[6]。

    基于此,本文擬通過計(jì)量分析軟件,使用ARIMA模型對內(nèi)蒙古的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的擬合與預(yù)測值,并針對數(shù)據(jù)進(jìn)行影響因素回歸分析,最終得到影響糧食安全的因素。

    三、研究方法與數(shù)據(jù)來源

    (一)ARIMA模型

    所謂ARIMA模型,是指將非平穩(wěn)時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時(shí)間序列,然后將因變量僅對它的滯后值以及隨機(jī)誤差項(xiàng)的現(xiàn)值和滯后值進(jìn)行回歸所建立的模型[7]。ARIMA模型是由博克思和詹金斯提出的著名時(shí)間序列預(yù)測方法。

    進(jìn)行ARIMA建模的過程中,我們要分別對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性和純隨機(jī)性檢驗(yàn),隨后需要對建模后的模型再次進(jìn)行純隨機(jī)性檢驗(yàn),并進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)測。

    (二)回歸分析

    內(nèi)蒙古糧食產(chǎn)量作為糧食安全指標(biāo),從資源生態(tài)、設(shè)施裝備、糧食生產(chǎn)三個(gè)方面分別選取糧食播種面積、機(jī)耕地面積和糧食產(chǎn)量波動系數(shù)等三個(gè)指標(biāo),同時(shí)加入年末人口數(shù)、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)等數(shù)據(jù),進(jìn)行回歸分析,探求影響糧食安全的重要因素。具體數(shù)據(jù)來源與計(jì)算方法如表1所示。

    表1 內(nèi)蒙古糧食安全影響因素指標(biāo)選取

    其中,糧食產(chǎn)量波動系數(shù)由hp濾波法計(jì)算得出,其余指標(biāo)均可在統(tǒng)計(jì)年鑒中查找。HP濾波法是一種時(shí)間序列在狀態(tài)空間中的分析方法,相當(dāng)于對波動方差的極小化。這種方法被廣泛地應(yīng)用于對宏觀經(jīng)濟(jì)趨勢的分析研究中。

    四、實(shí)證分析

    下面以內(nèi)蒙古自治區(qū)1980-2020年糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)為例,進(jìn)行時(shí)間序列分析法,建立ARIMA擬合模型,通過所建立的模型進(jìn)行預(yù)測2021-2030年的生產(chǎn)總值。

    通過平穩(wěn)性和純隨機(jī)性檢驗(yàn)。由結(jié)果可知,(1,1,1)為最佳方案,殘差通過白噪聲檢驗(yàn)。

    根據(jù)所建立模型,對內(nèi)蒙古自治區(qū)糧食產(chǎn)量進(jìn)行短期預(yù)測,繪制擬合、預(yù)測圖如下。內(nèi)蒙古未來十年糧食產(chǎn)量預(yù)測值如表2所示。

    表2 內(nèi)蒙古糧食產(chǎn)量十年預(yù)測表(單位:萬噸)

    圖1 內(nèi)蒙古糧食產(chǎn)量模型擬合、十年預(yù)測圖

    圖中,上下曲線為95%的上下置信區(qū)間??梢钥闯觯瑪M合模型的曲線與實(shí)際數(shù)據(jù)吻合程度較高,說明擬合效果較好,由接下來十年的預(yù)測圖可以看出,隨著預(yù)測時(shí)期變長,預(yù)測的誤差也越來越大,因此時(shí)間序列分析適合短期預(yù)測。在糧食產(chǎn)量逐年上升的背景下,針對選取因素進(jìn)行進(jìn)一步回歸分析,探究糧食安全影響因素。

    五、糧食安全影響因素分析

    將糧食產(chǎn)量作為被解釋變量,引入對內(nèi)蒙古糧食產(chǎn)量可能產(chǎn)生影響的糧食生產(chǎn)要素投入條件(見表1),運(yùn)用OLS法,通過逐步回歸剔除影響不顯著或引起多重共線性問題的要素變量,并作局部自回歸調(diào)整,最后得到如下用以分析1980年以來內(nèi)蒙古糧食產(chǎn)量變動的計(jì)量模型:

    其中,v為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

    該計(jì)量模型的OLS估計(jì)結(jié)果如下:

    R2=0.823,調(diào)整后R2=0.779

    其中,(·)為標(biāo)準(zhǔn)差,[·]為t統(tǒng)計(jì)量。

    綜上可以得到以下結(jié)論:上述計(jì)量模型,展示了1980年以來內(nèi)蒙古糧食產(chǎn)量圍繞其趨勢水平上下波動的內(nèi)在機(jī)制與變化關(guān)系。具體含義為:

    (1)內(nèi)蒙古糧食產(chǎn)量的變化,主要影響因素為機(jī)耕地面積、糧食產(chǎn)量波動系數(shù)、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)和糧食播種面積,而內(nèi)蒙古年末人口數(shù)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)未對其產(chǎn)生明顯影響。

    (2)平均來說,糧食播種面積每增加1萬公頃,當(dāng)年糧食產(chǎn)量便會增加0.109萬噸;機(jī)耕地面積每增加1萬公頃,糧食產(chǎn)量便增加0.102萬噸;第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)每增加1萬人,糧食產(chǎn)量相對應(yīng)會增加0.349萬噸;而糧食波動系數(shù)每上升1個(gè)單位數(shù)量,糧食產(chǎn)量會出現(xiàn)20.317萬噸的下降。

    (3)結(jié)合預(yù)測值及回歸分析可得未來糧食產(chǎn)量會受到資源條件、設(shè)施裝備先進(jìn)程度、糧食生產(chǎn)情況以及勞動力人口數(shù)影響。自2020年初以來,受疫情影響,內(nèi)蒙古部分地區(qū)無法復(fù)工復(fù)產(chǎn),外地就業(yè)人員也無法流入。疫情影響勞動力流動,進(jìn)而對內(nèi)蒙古糧食安全造成直接影響。在應(yīng)對疫情災(zāi)害時(shí),內(nèi)蒙古相關(guān)部門留意人口流動情況,及時(shí)發(fā)布相關(guān)政策,促進(jìn)了當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)盡快復(fù)工復(fù)產(chǎn)。

    五、結(jié)論

    通過以上對1980-2020年內(nèi)蒙古糧食產(chǎn)量序列進(jìn)行的分析和所建立的模型可以看出,對非平穩(wěn)序列時(shí)間序列作建模分析時(shí),采用ARIMA模型具有較好的預(yù)測效果。本文所建立的ARIMA(1,1,1)模型,可用于對內(nèi)蒙古自治區(qū)糧食產(chǎn)量作短期預(yù)測;同時(shí),若要保持內(nèi)蒙古糧食產(chǎn)量的穩(wěn)定,增強(qiáng)糧食安全的程度,則需要提升設(shè)施裝備的效率、提升耕地機(jī)械科技化程度,完備糧食生產(chǎn)條件、保證第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口的數(shù)量,尤其要保證足夠數(shù)量的耕地。

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