粮食产量影响因素的回归分析
中国粮食产量影响因素分析

中国粮食产量影响因素分析摘要:粮食是人类最基本的生活消费品,粮食问题是关系到国家的国计民生的头等问题。
众所周知,农业是国民经济发展的基础,粮食是基础的基础,因此粮食生产是关系到一个国家发展与生产的一个关键的主题。
建国以来我国的粮食产量出现了多次的变动,给消费者和生产者带来了很大的影响,所以了解影响粮食生产因素很重要。
通过计量经济学方法创建我国粮食生产函数,我们会发现粮食播种、化肥施用量、受灾面积是影响粮食生产的三大因素,其中粮食播种面积的影响最大。
【关键词】粮食产量;影响因素;回归分析一、引言众所周知,粮食是我们人类生命得以延续的最基础的物质条件,没有粮食这个重要基础,人类将无法继续生存。
回顾我国粮食的生产情况,我们会发现,随着技术水平的提高,社会的发展,从整体来讲我国粮食产量呈上升的趋势。
二、中国粮食生产现状分析在改革开放(1978年)之前我国粮食产量非常缓慢增长,一直都在30000万吨以下。
改革开放后,我国粮食产量从30000万吨一路疯狂走高,粮食生产得到飞速发展,但波动也更频繁复杂。
在1997年总产量首次跨上50000万吨的大难关,达到了50453万吨,增长率为8.13%。
但在2004年开始出现了几年的连续减产的现象,曾一路降到43069万吨的局面,一下子退回到十几年前的水平,让人更加担忧。
从2004年以来的5年里,我国粮食产量连续10年增产。
在2013年粮食产量达到60193.8万吨。
改革开放以来粮食产量一直是我国最关心的问题,我国逐步改革统购统销的体制,减少定购数量,提高粮食收购价格,使粮食生产实现高速增长。
我国粮食产量从30000万吨开始一路走高。
1980—2010年这30年,我国粮食生产得到快速发展。
1978年我国农村实行改革和粮食价格提高,极大地调动了农民的积极性。
1978年中国粮食产量首次突破30000万吨,增长了7.8%。
1979年粮食产量继续增长8.9%,主要是由于国家大幅度提高粮食收购价格,粮食统购价提高20%,超购部分加价50%,从而促进粮食产量飞速增长。
我国粮食产量的影响因素分析计量经济学模型

我国粮食产量的影响因素分析一.研究背景:改革开放以来,中国经济迅速发展,人口增长迅猛,对粮食的需求日益增加。
粮食产量无疑成了影响中国经济发展的重大因素。
同时,粮食的产量直接关系到农业劳动力的生活水平,因此,“三农”问题成为中国经济研究的热点问题,提高粮食产量,关注农村居民收入迫在眉睫。
为此,本文将就粮食产量影响因素进行分析,希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素。
二.研究方案与数据的搜集统计:影响粮食总产量的因素有很多,包括粮食作物耕种面积、粮食面积单产、有效灌溉面积、化肥用量、农药用量、农业机械总动力、农用塑料薄膜用量、受灾面积、成灾面积等,根据实际情况及模型建立需要选取其中五个作为研究对象,分别农业化肥施用量(x1),粮食播种面积(x2),成灾面积(x3),农业机械总动力(x4),农业劳动力(x5)。
表中列出了中国粮食生产的相关数据,拟建立中国粮食生产函数:表1 中国粮食生产与相关投入资料2000 46218 4146 108463 34374 52574 36043 2001 45264 4254 106080 31793 55172 36513 2002 45706 4339 103891 27319 57930 36870 2003 43070 4412 99410 32516 60387 36546 2004 46947 4637 101606 16297 64028 35269 2005 48402 4766 104278 19966 68398 33970 2006 49804 4928 104958 24632 72522 32561 2007 50160 5108 105638 25064 76590 31444资料来源:《中国统计年鉴》(1995,2008)。
研究假设:农业化肥施用量(x1)与粮食产量正相关粮食播种面积(x2) 与粮食产量正相关成灾面积(x3) 与粮食产量负相关农业机械总动力(x4) 与粮食产量正相关农业劳动力(x5) 与粮食产量正相关三、模型的估计、检验、确认1.画散点图由于点较分散,将他们取对数,使其更集中。
粮食产量影响因素回归分析

粮食产量影响因素回归分析粮食产量是一个复杂的系统工程,受到多个因素的影响,包括自然因素和人为因素。
为了深入了解这些影响因素,可以运用回归分析方法对其进行量化分析。
下面将详细介绍粮食产量影响因素回归分析的步骤和应用。
回归分析是一种统计学方法,用于确定自变量与因变量之间的关系。
在粮食产量影响因素回归分析中,因变量是粮食产量,自变量则包括多个可能的因素,如天气、土壤条件、农业技术等。
首先,需要收集相关的数据,包括粮食产量的历史数据和可能的影响因素的数据。
对于年度产量数据,可以从农业统计年鉴等公开渠道获取,而对于自变量数据,可以通过相关研究或者实地调查获得。
接下来,对数据进行预处理,包括缺失值填充、异常值处理、数据标准化等。
这些步骤可以提高回归模型的准确性和可靠性。
然后,选择适当的回归模型进行分析。
根据问题的具体情况,可以选择线性回归模型、多项式回归模型、逻辑回归模型等。
线性回归模型是一种常用的回归模型,假设因变量与自变量之间存在线性关系。
而多项式回归模型可以描述因变量和自变量之间的非线性关系。
逻辑回归模型则用于因变量为分类变量的情况。
在建立回归模型后,需要对模型进行拟合和评估。
拟合是指找到最佳的回归系数,使得模型对数据的误差最小化。
评估包括解释模型的统计显著性、对模型的拟合优度进行检验等。
常用的评估指标包括R平方、调整R平方、F统计量等。
最后,根据回归模型得到的结果,可以分析各个自变量对粮食产量的影响程度和方向。
通过回归系数的正负来判断自变量对因变量的增益或减益作用。
此外,还可以进行模型的预测和验证,对未来的粮食产量进行预测,并与实际数据进行比较以验证模型的准确性。
总之,粮食产量影响因素回归分析是一种有效的量化分析方法,可以深入了解粮食产量背后的驱动因素,为农业生产提供科学指导。
这一方法在农业经济学、农业科学等领域具有广泛应用前景。
基于计量经济模型河北省粮食产量影响因素分析

基于计量经济模型河北省粮食产量影响因素分析河北省是中国北方的一个重要省份,也是国家粮食生产的重要基地之一。
粮食产量的稳定增长对于河北省的经济发展和农民生活水平的提高具有重要意义。
研究河北省粮食产量的影响因素具有重要的理论和现实意义。
计量经济模型是研究经济问题的重要工具,它可以帮助我们分析经济变量之间的关系,揭示经济行为的规律。
本文基于计量经济模型,对河北省粮食产量的影响因素进行分析,旨在探讨如何提高粮食产量,促进农业结构调整和粮食生产的可持续发展。
一、样本数据本文选取了河北省2000年至2020年的粮食产量及相关影响因素的数据,包括但不限于农民人均收入、农业技术投入、农业劳动力等。
粮食产量是因变量,而其他的影响因素是自变量。
通过对这些数据进行分析,可以找出对河北省粮食产量影响最大的因素。
二、模型设定在计量经济模型中,我们首先需要确定模型的设定。
对于河北省粮食产量的影响因素,我们可以选取多元线性回归模型来进行分析。
模型设定如下:粮食产量= β0 + β1*农民人均收入+ β2*农业技术投入+ β3*农业劳动力+ εβ0是截距项,β1、β2、β3分别是自变量的系数,ε为误差项。
通过对模型进行估计,我们可以得出自变量对粮食产量的影响程度,以及它们之间的相互关系。
三、模型估计与结果分析在对河北省粮食产量进行影响因素分析时,我们发现农民人均收入、农业技术投入和农业劳动力对粮食产量都具有显著的影响。
具体数值如下:根据模型估计结果可知,农民人均收入对粮食产量的影响最大,其次是农业技术投入,最后是农业劳动力。
这说明,提高农民收入水平、加大农业技术投入是促进河北省粮食产量增长的重要手段。
提高农业劳动力的质量和效率也对粮食产量的增长具有积极作用。
四、政策建议基于对河北省粮食产量的影响因素分析,我们可以提出以下政策建议:1.加大农业技术投入。
河北省应加大对农业技术研究和推广的投入,提高农业生产的科技含量,提高农业劳动生产率和粮食产量。
基于分位数回归的粮食产量影响因素分析——以湖北省为例

件等方面分 析影响粮食产量 的因素,并提 出 型 分析 了 中 国粮 价 波 动 的 特 征 ,然 后 使 用 普
相应 的对策 建议 。有部分学 者使 用普通最小 通 最小 二 乘 法 分 析 了粮 价 波 动 的 原 因 ;王 玉
20 ) RH 二乘 法 来 研 究 粮 食 产 量 问 题 , 如 张 利 庠 等 斌 等 ( 07 利 用 年 度 数 据 和 A C 类 模 (0 8 使用 普 通 最 / -乘 法 研 究 了不 同 阶 型分析 了影响中国粮食产量波动的因素。 20 ) j-  ̄
基 于 分 位 数 回归 的粮 食 产 量 影 响 因素 分 析
— —
以湖 北 省 为 例
毛 伟
( 广东海洋大学 经产 量的主要 因素有播种 面积 、成 灾面积 、农 用机械 总动 力、化肥 投入 折 纯量、农村 用 电量 、有效 灌溉 面积 等方 面。利 用 H P滤波 处理 17 99年至 20 09年湖北省粮食 产量数据 得 出其
粮食 生产 的风 险管理 工具和制度 ,以保证粮食 产量 ,保障粮食安全 。
【 关
键
词 】粮食产量 ;分位数 回归;H P滤波 ;湖北
【 中图分类号 】F2 【 37 文献标识码 】A 【 文章 编号 】29 16 (02 2— 0 1 0 05— 31 21 )0 08 — 6
一
、
引 言
的波动特征 ,并将各 时间序 列的长期趋 势剔 除 ,使 序 列仅 含波动 项 以进行 分位 数分析 。结果表
明 :在粮 食产量 的低分 位 点上 ,各 因素对粮 食 增 产 的作 用 明显 ;在其 它分位 点处 ,作 用不 明
显。 需要 确保粮食播种 面积 ,科 学投放化肥 ,保 障农 业生 产用电 ,鼓励粮食 生产规模 化 ,完善
基于多元回归模型的粮食产量影响因素分析——以河南省为例

2017年月(中)行政事业资产财务与粮食产量出现明显的加速上升,但是在2006年以后粮食产量逐渐趋于平稳增长。
2.因素分析影响粮食产量的因素是多方面的,粮食生产能力是一个受自然条件、经济环境以及社会条件制约的综合系统,单单的从一个特定的指标出发来研究问题只能反映其特定视角对粮食产量的影响,因此粮食生产能力指标的选择上必须考虑综合因素,采取不同的指标从不同的角度来进行分析。
首先需要对影响河南省粮食产量的各个因素进行详细的定性分析,确定影响河南省粮食产量的主要因素,然后再根据这些具体影响粮食产量的因素通过使用最小二乘法,将这些影响河南省粮食产量的主要因素作为影响粮食产量的自变量,将河南省的粮食产量作为因变量构建数学模型。
本文在综合考虑前人的研究成果,根据量化可得与全面代表性原则,考虑针对产量有重要影响的土地利用率(粮食播种面积X1)、农业科技进步水平(化肥使用量X2、有效灌溉面积X3和农用机械总动力X4)、自然资源(受灾面积X5)以及劳动力成本(农业从业人员X6),本文采用这几个指数指标作为自变量,把河南省的粮食产量作为因变量,建立多元线性回归模型,使用Eviews 软件对其进行分析。
在进行分析是选取河南1978-2014年的年度数据(以上数据来源于《河南省统计年鉴》)。
设定粮食产量与其影响因素之间的回归模型为:ln Y =+1ln X 1+2ln X 2+3ln X 3+4ln X 4+5ln X 5+6ln X 63.模型建立与检验利用eviews7.0对河南省的粮食产量Y 关于X 1、X 2、X 3、X 4、X 5和X 6进行多元线性回归分析,拟合结果显示,决定系数R 2=0.976463,可以看出回归模型高度显著。
又由F 统计量为207.4353,P 值为0.00000,表明回归模型通过了F 检验,6个自变量整体对因变量Y 产生显著线性影响的判断所犯错误的概率仅为0.0000,说明回归方程式显著的。
基于回归分析的粮食产量影响因素分析——以江西省为例

效 灌溉 面积 X 直 接摘 录 自《 中国统计 年鉴 》 ( 1 9 9 5 -2 0 1 2)
p z l n x 2 + p 3 l n X 3 + 4 l n X 4 + B 5 l n X 5 + ( 为随机误差 项 ) ; 模 型 的
对的是江 西省 的粮食播 种面积长久 以来一直维持 在 3 5 0多
万公顷左右 , 加 快 提 高 粮 食 产 能 成 为 提 高 粮 食 产 量 的 重 中 之
( 一) 数 据 收集 本 文 以江 西 省粮 食 产 量为 研 究 对象 , 收 集 了 江 西 省
1 9 9 4 —2 0 1 1 年的农业 生产相关数据 , 数据( 粮食产量 Y、 粮食 播种面积 X , 、 成灾 面积 X 、 化肥施用量 x , 、 农机 总动力 x 、 有
( 青 岛农业大学 经济与管理学院 , 山东 青岛 2 6 6 1 0 9 )
摘
要: 江西 省 作 为 中国 南方 水 稻 主 产 区 , 在 提 高粮 食 产 量 方 面发 挥 着十 分 重 要 的 作 用 , 根 据 江 西省 1 9 9 4 ~2 0 l 1
年 的相 关统计资料 , 选取粮食播种 面积 、 成 灾面积等五个影响 江西省粮食 产量 的指标 , 采 用回 归分析 法 , 解释影响江西
( 中华人民共和 国国家统计局编 ) , 相关数据 ( 见下页表 1 ) 。
( 二) 预 测模 型 的设 计
将 Y作为 因变量 , x均为 自变量 , 参照柯 布一 道格拉斯 生产 函数 , 将 江西 省粮食 生 产模 型设 计 为 : l n Y = C +  ̄ . 1 n X +
影响粮食产量的相关因素分析

影响粮食产量的相关因素分析为了研究中国影响粮食产量的各种因素,通过经济理论分析得出粮产量与以下四个因素有关,现建模如下:y=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+UX1:农业机械总动力(万千瓦)X2:有效灌溉面积(千公顷)X3:化肥施用量(万吨)X4:农业从业人员(万人)Y:粮食总产量(万吨)数据资料如下:地区X1X2X3X4Y北京399.2328.217.969.7144.2天津593.4353.216.679.7124.1河北7000.44482.3270.61665.52551.1山西1701.3110587658.3853.4内蒙古1350.32371.774.8524.31241.9辽宁1339.81440.7109.8651.21140.0吉林1015.41315.1112.1516.81638.0黑龙江1613.82032121.6744.12545.5上海142.5285.919.384.6174.0江苏2925.33900.9335.51480.23106.6浙江1990.11403.289.71014.91217.7安徽2975.93197.2253.22001.82472.1福建873.3940.2123.3768.7854.7江西902.31903.4106.9983.41614.6山东7025.24824.9423.22462.63837.7河南5780.64725.3419.53558.64101.5湖北1414.02072.5247.11159.12218.5湖南2209.72677.5182.22071.42767.9广东1763.91478.5176.21570.11760.1广西1467.91501.6157.81556.81528.5海南200.9179.826.3177.2199.6重庆586.5624.672921.51106.9四川1679.72469212.62631.13372.0贵州618.6653.471.31372.11161.3云南1301.31403.4112.11674.31467.8西藏114.5157 2.590.196.2陕西1042.91308131.21002.21089.1甘肃1056.9981.564.5697.5713.5青海256.2211.47.2142.382.7宁夏380.6398.823.6153.1252.7新疆851.23094.379.2314.5783.7第一,进行OLS检验Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/16/04 Time: 14:53Sample: 1 31X1 -0.136288 0.087494 -1.557681 0.1314X2 0.301594 0.134812 2.237136 0.0341X3 5.578372 1.919377 2.906345 0.0074X4 0.359531 0.151924 2.366526 0.0257R-squared 0.902706 Mean dependent var 1490.890 Adjusted R-squared 0.887738 S.D. dependent var 1141.343 S.E. of regression 382.4131 Akaike info criterion 14.87757 Sum squared resid 3802234. Schwarz criterion 15.10886 Log likelihood -225.6023 F-statistic 60.30791从估计结果可以看出,模型拟合较好,可决系数R=0.9027,表明模型在整体上拟合非常好。
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计量经济学论文粮食产量影响因素的回归分析班级:08物流姓名:綦淇学号:************日期:2011年6月22日关于我国粮食产量影响因素的回归分析摘要:本文主要采用回归分析的方法对1990—2005年影响我国粮食产量变化的主要因素进行分析,建立了以粮食产量为应变量,粮食作物播种面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量和成灾面积五种可量化的影响因素为自变量的多元线性回归模型,利用模型对各个因素进行了比较分析。
同时,对模型进行检验,在此基础上提出了一些关于稳定发展粮食生产的可供参考的意见。
关于我国粮食产量影响因素的回归分析一、文献综述1、《近年我国粮食产量变化的主要影响因素分析》赵俊晔,李秀峰,王川著……采用逐步回归和灰色关联分析对1991~2004年影响我国粮食产量变化的主要因素进行了分析,发现粮食产量变化主要来自稻谷单产变化及玉米和小麦播种面积的变化。
有效灌溉面积与粮食产量一直保持高的关联度;成灾面积与粮食产量的关联度剧烈变动,其关联序仅次于有效灌溉面积;化肥、农药、农业机械总动力和农用塑料薄膜等用量与粮食产量的关联度逐渐下降。
2、《中国粮食产量分析及展望》新浪财经……自建国以来,我国粮食生产不断发展,产量不断提高,但这一过程也呈现出我国粮食产量存在周期性波动的特点,而且粮食产量的动波动基本上与粮食价格相吻合。
未来我国粮食供求形势还不容乐观,粮食价格从长期看仍然有上涨要求。
3、《中国粮食产量波动影响因素实证分析》王玉斌,蒋俊朋,王晓志,陈慧萍著……基于最小信息准则采用扩展ADF法对1949—2004年中国粮食及水稻、小麦、玉米产量数据进行平稳性检验,结果表明:其在原始序列水平上均为平稳时间序列;采用TARCH 模型与EGARCH模型对以上数据的增长率数据进行非对称性检验,结果表明,波动具有"杠杆效应",负面影响比等量正面影响导致更大波动;根据扩展C-D函数运用1978—2004年中国粮食生产相关数据构建了粮食产量波动影响因素实证模型,结果说明,投入变动对粮食产量波动有同向影响,经济作物比较收益情况对粮食生产有反向作用,粮食本身收益情况并非影响生产的关键因素,粮食生产对气候等自然条件依赖性较强。
4、《我国粮食作物技术进步模式的经济学分析》杨巍著中国农业科学院……在农业技术的推动下,我国农业发展取得了举世瞩目的成就,主要农产品供给实现了长期短缺向丰年有余的历史性转变,粮食产量从1949年的11318万吨增长为2005年的48402.2万吨,年均增长速度5.85%,技术进步带来的单产水平的提高是我国粮食产量的不断增长的主要原因,技术进步为我国粮食发展作出了巨大贡献。
但是另一方面,我国农业科技面临着转化率低的现实问题。
目前,我国每年登记的农业科技新成果达3000余项,但转化率仅为30%~40%,很多成果没能转化成现实生产力。
导致农业科技成果转化率不高的原因很复杂,既有推广应用体系不健全的问题,也有成果应用主体的科技意识和接受能力差的问题,还与成果本身适用性密切相关。
科技成果只有适应了生产力的要求、适应了市场的需求才能转化成现实的生产力。
5、《我国粮食产量的影响因素分析——利用协整理论分析1983—2003年数据》张驰,乔现伟著……利用1983—2003年数据,运用协整理论来对影响我国粮食产量的因素进行分析,并给出了误差修正模型。
发现我国近年来粮食产量的连续下降不是由于自然原因和对农业的投入造成的,主要原因是我国对农业的政策和其它的原因造成的。
6、《多元统计分析在粮食产量影响因素分析中的应用——以四川省为例》任平,王广杰,何伟,蒋贵国著……粮食安全问题引起了社会各界的高度重视。
四川省作为全国的人口大省、粮食大省,粮食安全不容忽视。
采用多元统计中的灰色关联度分析和主成分分析法对四川省粮食产量影响因素进行了相关分析,确定其主要影响因素,为解决粮食安全问题提供科学依据。
7、《我国粮食产量影响因素的通径分析》熊吉峰,王雅鹏著……通过通径分析,认为单产与化肥施用量是影响我国粮食总产量的主要因素。
应通过科技进步与精耕细作来增加粮食产量。
8、《1978年以来,粮食产量的影响因素分析》薛国琴……1978年至今,我国粮食生产呈现增长的趋势,但1978—1984年这段时间比1984年至今增长率要高。
本文就影响粮食产量的因素,尤其是近几年影响粮食产量的主要因素进行分析,以期粮食产量更上一层楼。
9、《粮食产量影响因素的灰色关联分析及其贡献率比较》赵鹏,陈阜,刘斌,卢中民著……运用灰色关联分析的方法,通过对省域(河南省)、市域(安阳市)、县域(滑县)三级粮食产量影响因素(播种面积、有效灌溉面积、农村用电、农用化肥、农用柴油、农药)的灰色关联分析及其贡献率比较,结果表明:有效灌溉面积对市域、省域两级粮食产量的影响均居第一位,农用化肥施用量对县域、市域两级粮食产量的影响均居第二位,农药与其它5个因素相比,对省、市、县三级粮食产量的影响相同,都是最小。
农用柴油、农村用电、农用化肥、农药对县、市两级粮食产量的贡献率均居第一、第二、第三、第四位,化肥和农药对省、市、县三级粮食产量的贡献率都据第三和第四位。
在此基础上,为不同区域尺度的粮食生产提供了决策依据10、《改革开放以来中国耕地资源数据重建与未来耕地面积预测》朱红波著……由于种种原因,改革开放以来中国耕地资源数据的准确性一直受到质疑。
针对该问题,本文在总结前人研究的基础上,以1996年全国土地利用祥查数据作为数据重建的基准点,通过耕地资源增减变化情况对1980-1995年间耕地资源数据进行了重建。
并在此重建数据的基础上,选用灰色模型GM(1,1)对未来一段时间中国耕地资源面积进行预测,结果显示,中国未来耕地递减的速度将逐年减慢,这与我国耕地保护政策越来越严厉的现实十分吻合。
11、《近20年我国有效灌溉面积动态分析》柳长顺,杜丽娟,陈献,乔建华著……有效灌溉耕地是我国粮食安全的重要保障。
本文在全面分析近20年有效灌溉面积变化情况及其原因的基础上,提出保护有效灌溉面积的相关建议。
研究表明,1986年~2004年我国年均已有灌溉面积减少量为81.81×104hm2,占年均有效灌溉面积的1.60%。
2000年以后有效灌溉面积减少的主要原因是灌溉设施损坏、建设占地和退耕。
我国每年因有效灌溉面积减少至少导致粮食减产48.90×108kg。
建议水利部门抓住2006年将开展的土地利用总体规划修编前期工作和第二次全国农业普查的机会,会同有关部门开展调研,提出保护有效灌溉面积的具体对策。
12、《重视农田水利建设促进我国有效灌溉面积稳步增长》叶树石,程骏著……建国以来,我国灌溉面积增长经历了三个阶段,即高速增长期,由1950年的1666.7万公顷发展到1980年的4866.7万公顷;十年徘徊期,由1980年的面积下降到1990年的4840万公顷;稳步增长期,1991~1993年面积增长143.9万公顷,占计划指标72%,1993年全国有效灌溉面积达到4983.9万公顷。
完成计划好的共同特点:各级政府重视农田水利建设,贯彻“巩固改造,适当发展”的方针,加强灌区改造,依靠农民投劳集资,新增了灌溉面积控制了灌溉面积的减少。
影响灌溉面积持续发展的主要因素:灌区工程老化损坏严重,灌溉水源设施和面积被占用,投资缺口大。
这些问题迫切需要解决。
13、《农业机械总动力变化影响因素的灰色关联分析》郑文钟,应霞芳……农机总动力是反映和评价农业机械化水平的一个重要指标。
为此,从系统的观点出发,选择农业劳均粮食播种面积、粮食单位面积产量、农业劳均产值和农民年纯收入等4个指标作为影响农机总动力变化的因素,并依据浙江省1981~2003年有关统计数据,利用灰色关联法对影响农机总动力变化的因素进行关联分析。
结果表明,粮食单位面积产量和农业劳均粮食播种面积是影响农机总动力变化的最直接因素。
14、《基于灰色—马尔柯夫模型的中国农业机械总动力预测》朱登胜,陆江锋著……灰色一马尔柯夫预测方法能够较好地解决既有趋势性又有较大波动性的数据序列的预测问题,且具有计算简便、精度高的特点。
为此,利用该方法对我国农机总动力需求进行了预测分析,为农业机械化发展提供了依据。
15、《不同阶段化肥施用量对我国粮食产量的影响分析——基于1952—2006年30个省份的面板数据》张利庠,彭辉,靳兴初著……通过把1952—2006年全国30个省市的大样本面板数据分成5个不同时期,首次使用引入时间变量的变截距双对数模型,并根据不同结果的各方面检验进行模型改进,对不同阶段我国化肥施用量对粮食产量的影响进行了计量分析。
分析结果表明,化肥施用量对粮食产量的显著的正增产效应一直保持到近期才变得不显著;化肥施用量对粮食产量的增产弹性先增大后减小;单位质量化肥投入带来的实际粮食产量增加量不断减少。
16、《化肥施用量对粮食产量的贡献率分析》徐浪,贾静著……化肥投入量是影响粮食产量的一个重要因素,研究化肥和粮食产量的关系,有利于揭示粮食增产的规律、指导粮食生产;研究化肥施用量对粮食产量贡献率的变动,有利于揭示化肥对生态环境的影响,从而计划合理的化肥投入。
在宏观上通过对四川省历年的粮食总产及化肥投入量的建模,分析化肥施用量对粮食产量的贡献率及其变动的规律,为农业政策的制定提供依据17、《定量评估旱灾的一种方法——利用降水量估算农田受灾面积》黄朝迎国家气象中心……干早是我国最主要的自然灾害,全国每年平均农田受灾面积在5亿亩以上,其中早灾面积约占60%,损失粮食200—250亿公斤,造成经济损失数百亿元。
然而,对早灾的评估长期以来都是采取逐级调查上报的办法,不仅花费很大的人力物力,而时效也慢,还由于各部门调查的目的和采用的方法不同,收集到的早情材料往往出入很大,给灾情分析带来困难,为此,有必要建立一套客观评估方法。
我们利用质量较好的80年代灾情资料序列和同时期的年18、《中国统计年鉴2007》中国统计局中国统计出版社……粮食产量指全社会的产量。
包括国有经济经营的、集体统一经营的和农民家庭经营的粮食产量,还包括工矿企业办的农场和其他生产单位的产量。
粮食除包括稻谷、小麦、玉米、高粱、谷子及其他杂粮外,还包括薯类和豆类。
其产量计算方法,豆类按去豆荚后的干豆计算;薯类(包括甘薯和马铃薯,不包括芋头和木薯)1963年以前按每4公斤鲜薯折1公斤粮食计算,从1964年开始改为按5公斤鲜薯折1公斤粮食计算。
城市郊区作为蔬菜的薯类(如马铃薯等)按鲜品计算,并且不作粮食统计。
其他粮食一律按脱粒后的原粮计算。
1989年以前全国粮食产量数据主要靠全面报表取得,1989年开始使用抽样调查数据。
二、问题的提出粮食是人类生存最基本的生活消费品,一个国家的粮食问题是关系到本国的国计民生的头等大事。