影响我国粮食产量的因素分析
摘要:通过时1990一2012年间我国粮食产量的分析,在影响我国粮食产量的诸多原因中选出了3个主要影响因素,建立了多元线性回归模型，利用模型对粮食产量情况进行多元线性回归分析,研究了这些影响因素对粮食产量的影响与作用,最后,在此基础上提出了提高我国粮食产量的对策建议.
关键词:粮食产量;影响因素;回归分析;建议
一、研究意义
粮食安全问题是一个关系到国计民生的重要战略问题! 它影响到经济的发展\人民生活质量的提高和社会的稳定#尽管我国粮食总体上虽然保持了较高的自给率! 但大豆进口量近年来持续快速增长! 目前我国超过70% 的大豆依赖进口 ! 而其中30%以上进口自美国$当前的形势提醒我们! 必须进一步加强对粮食安全问题的重视$ 而对我国这样一个人口众多的农业大国来说! 粮食供给必须首先立足于国内生产$ 随着我国粮食需求日益增长! 以及城市化和工业化的加速推进! 大量资源不断流向城市! 农业可耕地面积日益萎缩! 使得粮食生产面临较为严峻的形势$ 粮食生产问题如果解决不好! 就会给我国的经济发展和社会稳定带来制约和冲击
粮食是人民生存之本、经济发展之柱，对稳定社会、经济具有重要的作用。粮食问题是一个关系到国计民生的重要战略问题，它更影响到经济的发展和社会的稳定。中国是世界上的农业大国，同时又是一个农业相对落后的国家。近几年世界粮食价格的大范围浮动，应该引起我们的注意，大起大落更使我们重新审视起粮食生产的重要性。同时只有抓住了影响粮食产量的主要因素，改府才能正确的做出举措来将粮食生产引向健康合理的发展路线并且实现农业的现代化。
二、文献回顾
影响粮食产量的因素很多,我国学者从不同角度研究了粮食生产问题.于法稳选择有效灌溉面积、化肥施用量、农业机械总动力、粮食播种面积和受灾面积等5个指标作为影响粮食生产的因素,并采用灰色关联分析的方法对这5个因素进行了分析,指出有效灌溉面积、农机总动力和粮食播种面积是影响粮食生产的3个最主要因素;肖海峰将影响粮食综合生产能力的影响因素选择为粮食播种面积、其他物质费用、成灾面积、劳动力和化肥费用,通过柯布一道格拉斯生产函数证实了粮食播种面积是影响粮食产量最重要的因素;熊华等人应用灰色关联分析和C一D生产函数相结合的分析方法证实了化肥施用量、粮食作物播种面积和有效灌溉面积均对粮食生产具有重要影响[’〕;此外,xinagL采用粗糙集理论,张建平、Yun zhang和Wu Y等人运用灰色关联分析与BP神经网络相结合的方法,在对影响粮食产量的因素中又加人了农村用电量、地膜覆盖面积、水电建设投资和支农支出等因素,从多种角度验证了这些影响因素对粮食产量的重要性。
应该说前人在关于影响粮食产量的因素这个问题上做得研究已经很多而且很深，每一位学者对于影响粮食产量的因素都有自己独到的见解。本文将各位学者认为的影响因素综合起来，采用最小二乘法进行分析，试图在综合了各位学者的研究成果后，找出更具有代表性的，更准确的影响因素。
.. ..
三、理论的框架
我国以往的关于粮食产量的不同计量模型，虽然结论有所差异，但细究起来，影响和制约粮食产量的主要因素为：化肥施用量（万吨）；有效灌溉面积（千公顷）；农村用电量(亿千瓦时)；粮食作物播种面积；农用机械总动力(万千瓦)；成灾面积(千公顷）；水电建设投资额（万元）等。目前我国粮食生产的影响因素日益明朗化，随着科技的发展，化肥的施用量，以及农业机械总动力的普及使用必然会对粮食的产量产生积极影响；有效灌溉面积和建设投资的增加也会使粮食产量增加；同时不能忽略自然和认为因素造成的灾情。所以综合了前人的研究成果，选取的因变量分别为化肥施用量（万吨）；有效灌溉面积（千公顷）；农村用电量(亿千瓦时)；粮食作物播种面积；农用机械总动力(万千瓦)；成灾面积(千公顷）；水电建设投资额（万元）。
通过查阅2013年的中国统计年鉴，最终搜集整理了从1990年到2012年的粮食总产量、化肥施用量（万吨）；有效灌溉面积（千公顷）；农村用电量(亿千瓦时)；粮食作物播种面积；农用机械总动力(万千瓦)；成灾面积(千公顷）；水电建设投资额（万元）的数据。数据资料均来源于《中国统计年鉴》。 有效灌溉面积（千公顷） 47403.1 47822.1 48590.1 48727.9 48759.1 49281.2 50381.4 51238.5 52295.6 53158.4 53820.3 54249.4 54354.9 54014.2 54478.4 农村用电量(亿千瓦时) 844.5 963.2 1106.9 1244.9 1473.9 1655.7 1812.7 1980.1 2042.2 2173.4 2421.3 2610.8 2993.4 3432.9 3933.0 粮食作物播种面积（千公顷） 113466 112314 110560 110509 109544 110060 112548 112912 113787 113161 108463 106080 103891 99410 101606 农用机械总动力(万千瓦) 28707.7 29388.6 30308.4 31816.6 33802.5 36118.1 38546.9 42015.6 45207.7 48996.1 52573.6 55172.1 57929.9 60386.5 64027.9 水电建设投资额（万元） 348848 476529 594081 792747 1020937 1321689 1442828 1452004 1585787 1833853 2220993 2133741 2393195 3006249 3762995 年 份 粮 食化肥施用成灾面积(千公顷） （万吨） 量（万吨） 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 44624.3 43529.3 44265.8 45648.8 44510.1 46661.8 50453.5 49417.1 51229.5 50838.6 46217.5 45263.7 45705.8 43069.5 46946.9 2590.3 2805.1 2930.2 3151.9 3317.9 3593.7 3827.9 3980.7 4083.7 4124.3 4146.4 4253.8 4339.4 4411.6 4636.6 17819 27814 25893 23134 31382 22268 21234 30307 25181 26734 34374 31793 27160 32516 16297 .. ..
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 48402.2 49804.2 50160.3 52870.9 53082.1 54647.7 57120.8 58958.0 4766.2 4927.7 5107.8 5239.0 5404.4 5561.7 5704.2 5838.8 55029.3 55750.5 56518.3 58471.7 59261.4 60347.7 61681.6 63036.4 4375.7 4895.8 5509.9 5713.2 6104.4 6632.3 7139.6 7508.5 104278 104958 105638 106793 108986 109876 110573 68397.8 72522.1 76589.6 82190.4 87496.1 92780.5 97734.7 19966 24632 25064 22283 21234 18538 12441 4343826 4604296 5117926 4568884 4563240 4398453 4243988 3671548 111205 102559.0 基于以上数据建立模型为：y=B0+B1X1+B2X2+B3X3+B4X4+B5X5+B6X6+B7X7+U 其中y代表全国粮食产量（万吨），x1代表化肥施用量（万吨），x2代表有效灌溉面积（千公顷），x3代表农村用电量(亿千瓦时) ，x4代表粮食作物播种面积（千公顷），x5代表农用机械总动力(万千瓦) ，x6代表成灾面积(千公顷），x7代表水电建设投资额（万元），u代表随机误差项。
四、数据分析统计描述
1.用最小二乘法对数据进行回归
用OLS法估计模型，利用Stata软件回归，结果如表二所示
表二 Stata软件回归结果
Source | SS df MS Number of obs = 22
-------------+------------------------------ F( 7, 14) = 180.07 Model | 310989892 7 44427127.4 Prob > F = 0.0000 Residual | 3454029.8 14 246716.414 R-squared = 0.9890 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.9835 Total | 314443921 21 14973520.1 Root MSE = 496.71 ------------------------------------------------------------------------------
y | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- x1 | 4.390838 .8990985 4.88 0.000 2.462464 6.319213 x2 | 1.096818 .5223734 2.10 0.054 -.0235615 2.217197 x3 | 2.132321 .8610323 2.48 0.027 .2855907 3.979052 x4 | .5264878 .0471756 11.16 0.000 .4253061 .6276695 x5 | -.4503675 .1596835 -2.82 0.014 -.7928545 -.1078804 x6 | -.1472115 .027 -5.45 0.000 -.2051207 -.0893024 x7 | .0004409 .0004026 1.09 0.292 -.0004227 .0013044 _cons | -65129.16 17722.32 -3.67 0.002 -103139.8 -27118.56 ------------------------------------------------------------------------------
利用Stata最小二乘估计结果如下：Y=-65129.16+4.390838x1……
.. ..
影响我国粮食产量的因素分析报告
