我国粮食播种面积影响因素的实证研究
影响我国粮食生产因素的实证分析
影响我国粮食生产因素的实证分析作者：綦校海陈文琼吴欢欢来源：《管理观察》2009年第09期摘要：粮食安全问题始终是关系国家安全的重大问题，我国在过去的半个世纪里粮食总产量有了很大的突破。
文章对影响我国粮食生产的主要因素进行了实证分析，总结得出其最主要影响因素有：农业化肥施用量；粮食播种面积以及成灾面积，并分析了各种因素的影响情况，最后得出了相应的结论建议。
关键词：粮食产量粮食安全影响因素一、引言粮食问题关系到人类的生存与发展，对人类有着极端的重要性。
而中国拥有世界21%的人口，如何养活这庞大的人口是中国面临的一个巨大挑战。
中国的粮食安全问题，可以从国际和国内两个方面看待。
在现阶段国际环境下，从世界谷物的供求看，粮食安全形势不容乐观；经济全球化加剧对发展中国家隐藏着风险；自然条件恶化、局部地区战乱、贫困人口增加、城市化发展等对世界粮食生产形成了威胁。
从国内看，我国粮食生产出现明显滑坡，粮食安全面临着挑战；全国农业生产结构大调整，粮食生产资源和生产要素过多流失和转移。
市场经济条件下粮食所面临的的特殊风险性决定了粮食安全保护的必要性。
粮食生产由于自然力作用的参与，使人类劳动对它的作用时间很有限，其价值生产率要比非农业产品的价值生产率低得多，在社会经济系统中不具备足够的竞争力，同时粮食生产的生产要素投入较其他产业来说很少，内在推动力不足，很难与其他行业平衡竞争。
我国社会主义农业有其独有的经营特点以及工业化趋势和技术进步等特点，我国特有的资源环境条件和所面临的国际经济环境加大了粮食生产的难度，我国人口基数大、增长快，加之耕地、水资源等保护难度的加大，使得我国粮食生产面临巨大的压力。
二、现阶段我国粮食生产状况的实证分析1.建立模型综上所述，该模型通过了一系列检验，是较为理想的粮食生产函数模型。
2.因素分析⑴农业化肥施用量化肥的施用对粮食生产起了重要的作用，中国粮食种植化肥施用总量为世界第一（2005年为4766.2万t），单位面积施用量居世界前列。
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。
《基于粮食播种面积对粮食总产量的影响》分析报告
《基于粮食播种面积对粮食总产量的影响》分析报告一、问题的提出目前，我国70%人口为农村人口，农业生产的发展直接关系广大农民生活的提高，直接关系到国家经济建设目标的实现。
本文将分析粮食种植面积是否对粮食总产量有影响，如果有，呈怎样的关系。
二、我国近期粮食产量的统计分析1952年—1986年粮食产量与播种面积表年份粮食总产量（y万吨）粮食播种面积（万公顷）总播种面积（万公顷）1952 16392 12398 141261953 16683 12664 144041954 16952 12899 147931955 18394 12984 151081956 19275 13634 159171957 19505 13363 157241958 20000 12761 151991959 17000 11602 142401960 14350 12243 150581961 14750 12144 143211962 16000 12162 140231963 17000 12074 140211964 18750 12208 143531965 19453 11963 143291966 21400 12099 146831967 21782 11923 144941968 20906 11616 139831969 21097 11760 140941970 23996 11927 143491971 25014 12085 145681972 24048 12121 147921973 26494 12116 148551974 27527 12098 148641975 28452 12106 149551976 28631 12074 149721977 28273 12040 149331978 30477 12059 150101979 33121 11926 148481980 32056 11723 146381981 32502 11496 145161982 35450 11346 144751983 38728 11405 143991984 40731 11288 144221985 37911 10885 143631986 39151 11903 14420三、建立需求回归模型需求模型采用多元统计分析中的二元回归分析模型，并假设初始模型为二元线性回归模型Y=β0+β1X+ε式中，β0、β1为待定席数，ε为随机误差项。
影响我国粮食种植面积的主要因素探究
粮食不单单是我国重要战略物资，也是我国公民基本生活的保障，但是由于我国人口众多，同时受到国际市场影响，还有地理条件和气候复杂，以及生态环境、水源、气候等种植条件的变化影响，我国的粮食安全受到很大的威胁。
除了以上原因，粮食种植面积的多少，也是影响我国粮食安全的主要因素。
探究影响我国粮食种植面积的主要因素，可以有效地帮助我国稳固粮食种植面积，保障我国粮食安全和人们的基本生活。
1.背景分析据调查，我国2016年的粮食种植面积比2015年同期减少了30多万公顷，粮食产量也减少了520万吨。
粮食是我国的重要战略物资，也是人们赖以生存的基础保障，粮食的种植面积直接影响到粮食的产量，对我国粮食安全是一个巨大的威胁。
对影响粮食种植面积的原因进行分析，不但可以为粮食安全提供有效的帮助，还可以优化农村劳动力和促进我国农业发展，对我国乡村振兴具有重要的意义。
通过以往对影响我国粮食种植面积原因的调查发现，政策扶持、经济效益、自然条件、生产效率和农户主动性等多方面因素，是影响我国粮食种植面积的主要原因。
由于各种原因，以往的调查分析存在不足，主要表现在缺乏全面的理论解析，调查区域存在局限性。
本文根据以往的调查分析经验，从多个角度对影响我国粮食种植面积的因素进行解析，进而得到更加全面、确切且有理有据的结论。
2.粮食种植面积的影响因素分析我国粮食种植面积受影响的原因，从总体来看可以分为两大类，一是自然原因，二是社会原因。
自然因素主要是集中在降水量、日照时间、可用耕地面积及自然灾害等几点，其中温度、日照和降水，直接影响的是可种植的粮食品类，我国南方主要种植的是水稻，而北方主要种植小麦。
社会因素主要是集中在国家政策、基础设施、市场价格和农民自身原因。
通过因子分析法和多元线性回归得出，影响我国粮食种植面积的主要因素有四个，分别是生产条件、政府政策、自燃条件、市场条件。
2.1生产条件生产条件是影响我国粮食种植面积的主要因素之一，主要分为粮食种植人员数量、农业基础设施建设两个组成部分。
影响我国粮食生产因素的实证分析——基于1983--2005年的数据
关键词： 粮食产量
影 响 因素
引言
粮食安全
粮食生产总量是反映粮 食安全状 况的重要指标之一 ，影 响粮食生产 总量 的因素
一、ຫໍສະໝຸດ 有很 多， 大致可以总结出以下几点 ： 农业化肥施用量 （ ； ｘ ） 粮食播种面积 （ ２； 灾面 ）） 成 （ 积 （ ； 业机械总动力 （ ４； ｘ）农 ｘ ） 农业劳动 力 （ ，； ｘ） 有效灌溉 面积 （ ６； ｘ ） 农村用 电量（ ７ ｘ）
３ ． 。我 国食 用 植 物 油 的 关税 配额 在 ２ ０ ９９ ％ ０ ２年 为 ５ ０万 吨 ，０ ５ 增 加 到 ８ ０万 吨 ， ８ ２０ 年 ０ 关 税 配 额 量 占 国 内生 产 总 量 的 ８％ 以上 。 ０
革 和 削 减 食 用 植 物 油 的 进 口控 制 措 施 ， 且
国社 会主义 农业 有其 独有 的经 营特 点 以及 工业 化趋 势 和 技术 进 步等 特 点 ， 国特有 的 资 我
并分析 了各种 因素的影响情况 ，最后得 出
了相 应 的 结论 建 议 。
源环境条件和所面临的 国际经济环境加大 了粮食生产的难度 ， 我国人 口基数大、 增长 快 ， 之 耕 地 、 资源 等 保 护 难度 的加 大 ， 加 水 使得 我 国粮 食 生产 面 临 巨大 的 压 力 。
目 窒
影响 我 国粮 食 生产 因 素自 勺实 证 分 析
— —
基于 １８ － ２ ０ ９ ３ ０ ５年 的数据
武汉 ４０７） ３０ ０
口綦 校 海 陈文 琼 吴欢 欢
（ 中农 业 大 学经 济 管 理 学 院 ， 北 华 湖
稳定播种面积调研报告
稳定播种面积调研报告稳定播种面积调研报告一、背景介绍稳定播种面积是指农田中用于播种的固定面积，是农作物的基础生长条件之一。
稳定播种面积的大小直接影响着农田的产量和农民的收益。
因此，对稳定播种面积进行调研分析具有重要意义。
二、调研目的本次调研的目的是了解当地农田的稳定播种面积，分析面积的变化及其与农业生产的关系，为农民提供参考意见，促进农业的稳定发展。
三、调研内容1. 调研地点选择农业发达地区作为调研地点，包括农田面积较大，农业生产水平较高的区域。
2. 调研方法采用问卷调查、实地考察以及数据分析的方法，获取准确的调研数据。
3. 调研指标调研指标主要包括稳定播种面积的大小、变化情况、种植方式以及农作物的选择等。
四、调研结果分析通过对调研数据的分析，得出以下结论：1. 稳定播种面积增长趋势明显：调研地区的稳定播种面积呈现逐年增长的趋势，主要原因是农田面积的扩张和农业技术的改进。
2. 种植方式的变化：传统的手工种植方式正在逐渐被机械化种植取代，机械化播种的比例逐年增加。
3. 农作物选择的变化：随着市场需求的变化，部分农民改变了种植结构，从传统的粮食作物转向了经济效益较高的特色农产品的种植。
五、调研问题分析调研结果中存在的问题及其原因分析：1. 播种面积增长速度不均衡：部分农田的播种面积增长速度明显高于其他地区，主要是由于这些地区具备更好的土壤条件和气候优势。
2. 种植方式转变面临难题：由于机械化播种需要农民具备一定的操作技能和设备投入，因此在一些经济条件较差的农田中，机械化播种还没有得到广泛应用。
3. 农作物选择需要优化：部分农民盲目追求经济效益，选择了不适合本地种植的农作物，导致产量低、效益差。
六、建议与对策基于调研结果，提出以下建议与对策：1. 加强土地整理和改良，提高农田的利用效率，减少土地浪费的现象。
2. 鼓励农民参与农业技术培训，提高其对机械化播种方式的掌握，促进种植方式的转变。
3. 加强农技人员对农民的技术指导，提供科学种植方案，引导农民在选择种植作物时考虑本地条件和市场需求。
中国粮食产量的影响因素实证分析
图1 1993年-2016年中国粮食产量（数据来源：中国统计年鉴）
二、实证研究设计
（一）变量的选择及研究假设的提出
由于粮食产量受到各种不同影响因素的影响，我国近年研究的侧重点也都有所差异，整理分析发现这些指标可分为两大类，①经济因素指标。
粮食播种面积是决定粮食产量的重要变量。
此外，要确保粮食生产安全，除了做好资源的投入以外还要做好在生产过程中的自然灾害防控。
则经济因素的指标为：粮食播种面积、受灾面积。
②科技因素指标。
粮食生产过程，少不了机械力、化肥、农药的投入，故科技因素指标有：农业机械总动力、化肥使用量、农药使用量。
综上，本文被解释变量：粮食产量(Food production)。
核心解释变量：粮食播种面积(Grain sown area)、受灾面积(Affected area)、农业机械总动力(Agricultural machinery。
我国粮食产量影响因素的实证研究
增加一单位 ， 粮食 产量下 降０ ． ０ ９ ７ 单位。 （ ３ ） 可见播种面积是影响粮食产量的显著因素。从经济意义上那个 说， 播种面积越 大 ， 粮食产量越高。
二、 结 论 及 建 议
（ 一） 影 响 变 量 的选 取
本文选取粮食产量 （ 万吨） ， 粮食播种 面积（ 千公顷 ） ， 第一 产业人 口 数（ 万人 ） ， 农 业总动力（ 万千瓦 ） ， 有 效灌 溉面积 （ 千公 顷） ， 化肥施用量 （ 万吨 ） ， 农业 灾害成灾面积 （ 千公 顷） 这七个指标变量建立计 量经济模 型 。其中使用 的研究数据均来源于（ ２ ｏ １ ２ 中国统计年鉴》 。 （ 二） 改进的柯布一道格拉斯农业产量模型 本 文借 助 ｃ —Ｄ 生产 函数模 型采用粮 食 总产 量 ， 选取 １ ９ ９ ０ － － － ２ ０ １ １ 年我国粮食产量 以及影响因素的变化数量 。建立 的双对数模型如下 ： （ ｙ ） ＝ １ ３ 。 ＋ １ ３ ． 。 ） ＋ 口 ） ＋ ） Ｌ Ｎ（ Ｘ ） ＋ １ ３ Ｌ Ｎ（ Ｘ ， ） ＋ Ｊ Ｂ ） ＋ 。 将 选取的样本数据带人模型 ， 运用进行 Ｅ Ｖ Ｉ Ｅ ＷＳ ７ ． ０ 进行 Ｏ Ｌ Ｓ 估计 ， 模型估计结果是对于给定的显 著性水平 ， 有， 因此总体 回归方程是显著 的， 即粮食 产量 ， 粮食播种面积 ， 第 一产业人 口数 ， 农业 总动力 ， 有效灌 溉面积 ， 化肥施用量 ， 农业灾害成灾面积之间存 在显著相关关系。 １ 、 拟合情况检验 回归结果显示 ， 各变量对粮食产量 的解释程度为 ０ ． ９ ８ ０ ７ ８ １ ， 调整后
投资理财
我国粮食产量影响因摘 要： 本文选取粮食播种 面积 、 第一产业人 口数 、 农 业总动力、 有效 灌溉 面积 、 化 肥施 用量、 农业 灾害成 灾这 六个变量建立计量 经济模 型 ， 运 用Ｅ Ｖ Ｉ Ｅ ＷＳ ７ ． ０ 软件 对收集到的数据 进行分析 ， 并根据 拟舍情 况、 系 数的显著性、 多重共线性 、 异 方差这 四项检验 ， 修正 了回归模型 ， 最后基 于经济模 型分析提 出了对策和建议。 关键词： 粮 食产量 计量经济 影响因素
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Advances in Social Sciences 社会科学前沿, 2018, 7(4), 417-422Published Online April 2018 in Hans. /journal/asshttps:///10.12677/ass.2018.74067Empirical Study on Influential Factors ofSown Area of Grain in ChinaYanbo ChenCollege of Statistics and Mathematics, Yunnan University of Finance and Economics, Kunming YunnanReceived: Mar. 29th, 2018; accepted: Apr. 12th, 2018; published: Apr. 19th, 2018AbstractThis article aims at affecting the sown area of grain and the establishment of measurement model.First of all, we select the index from the three factors that affect the dependent variable, namely the cost factor, factor owning factor and policy factor, and construct the index system about the grain acreage. Then, the indicator system is used as the basis for the variable selection in mathe-matical model. The model is modeled for the determining factors affecting grain planting area, using 20-year panel data in Henan, Shandong and Anhui. In the end, by examining the significance of the model coefficients, the rationality of the index system is evaluated, and if there is a problem, then policy recommendations are made.KeywordsMinimum Grain Purchase Price, Index System, Measurement Model, Policy Advice我国粮食播种面积影响因素的实证研究陈彦波云南财经大学，统计与数学学院，云南昆明收稿日期：2018年3月29日；录用日期：2018年4月12日；发布日期：2018年4月19日摘要本文针对影响粮食播种面积的问题，建立计量模型。
首先从影响因变量的三类因素选取指标，即成本类因素、要素拥有类因素、政策类因素，构建关于粮食种植面积的指标体系；其次将指标体系作为数学模陈彦波型选择自变量的依据，选取以河南、山东、安徽为代表的三地区20年面板数据构建粮食种植面积的影响因素的数学模型；最后通过检验模型系数的显著性来讨论、评价指标体系的合理性，若存在问题，并给出修正。
关键词粮食最低收购价，指标体系，计量模型，政策建议Copyright © 2018 by author and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/1. 引言粮食，不仅是人们日常生活的必需食品，而且还是维护国家经济发展和政治稳定的战略物资，具有不可替代的特性。
由于各种因素的冲击，我国粮食产业面临着潜在的风险。
保护粮食播种面积红线具有十分重要的作用和意义[1]。
自2004年以来，我国粮食产量呈上升趋势。
值得注意的是，由于我国城镇化增加、工业化加速，我国粮食耕种面积在逐年降低，粮食播种面积是保障我国粮食产量的决定性因素之一[2]。
国内不少学者对于粮食播种面积的影响因素做了不少有成果的研究，具有代表性的主要有：梁子谦(2006)研究了资源、科技技术水平对粮食播种面积的影响；何春花(2007)通过灰色关联分析的方法研究了土地质量、农业基础设施对河南省粮食播种面积的影响；张琳等(2014)研究了大麦价格、小麦价格对大小麦播种面积的影响，研究结果表明大麦价格、小麦价格对小麦播种面积有显著的正向作用，且大麦与小麦的价格比也显著的正向影响大小麦的播种面积；王时雨(2015)研究了农业税对我国粮食播种面积的影响，研究表明，农业税的降低，能增加农民的播种积极性，从而增加我国粮食播种面积。
但是这些研究并没有综合考虑成本类指标、要素类指标、政策类指标对我国粮食播种面积的综合影响，因而，这也是本文需主要研究的内容。
2. 数据来源与研究方法2.1. 数据来源本文中所涉及数据根据来源于历年相关统计年鉴、全国农产品成本收益资料汇编等资料，或是中华人民共和国国家发展与改革委员会、世界粮农组织数据库、人大经济论坛等相关网站。
2.2. 模型设定1) 考虑到粮食以谷物为主，结合分析中所可能涉及指标数据的搜集问题，假定可以用谷物类指标来代表相对应的粮食类指标，且最终选择谷物种植面积占粮食播种面积的比重作为模型的因变量。
2) 在构建指标体系时，将有效灌溉面积视为反映劳动力的投入因素，即认为它代表着农民在进行粮食种植时所需投入的基本劳动力，当此项基本劳动力投入量较高时，则降低农民的种植意愿，并预期其系数为负。
3) 农业从业人员数量用第一产业(农林牧渔业)从业人员数量来替代，并将其视为要素拥有量，故预陈彦波期其系数为正。
4) 根据现有文献资料，在指标体系构建中假定不考虑粮食直接补贴政策的效果；而最低收购价政策是否实施则以2005年为分界点。
5) 选定河南、山东、安徽三地区的气候、土壤等自然因素无差异，因此指标体系的构建中不再考虑这些自然因素；而其谷物的种植面积是存在差异的故省略了对样本的F 检验，直接采用变截距固定效应模型进行分析。
2.3. 符号说明本文中所用模型中涉及到的主要变量符号及意义如表1所示。
2.4. 计量模型首先选定谷物种植面积占粮食播种面积的比重作为因变量，并以表1所构建的指标体系为依据，将其各个二级指标作为自变量，构建面板模型。
尽管在地区的选择上保证了自然因素在一定程度上的统一性，但三地区的经济社会发展水平还是存在差异的，因此推断模型估计后的扰动项可能存在异方差；又由于因变量是比值，为相对指标，相比指标体系中的1~6变量其数值较小。
因此，针对这两种问题，对1~6变量取对数。
一方面可以预防异方差，另一方面也可防止系数过小[3]。
当自变量取对数而因变量不取对数时，其所代表的意义是当自变量变化1%，因变量变化的绝对量。
依据上述标准，将因变量记做Y ，写出模型表达式，如式1所示。
11223344556677it it it it it it it it it it Y X X X X X X X ββββββββυ=++++++++ (1)3. 结果分析3.1. 单位根检验首先对面板数据的平稳性进行检验，即对其进行单位根检验。
对于面板数据常用的检验方法有两种，一为相同根单位根检验LLC (Levin-Lin-Chu)检验和不同根单位根检验Fisher-ADF 检验，若在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。
单位根检验如表2所示。
由表2可知，LLC 和ADF 统计量所对应的P 值均小于0.05，因此，在显著性水平α = 0.05的情况下，面板数据是平稳的。
3.2. 模型估计参考有关研究经验和案例，三地区除气候、土壤等自然因素外，其谷物的种植面积是存在差异的。
Table 1. Symbol description 表1. 符号说明表一级指标 变量序号二级指标 单位 成本类指标1农业生产资料价格指数- 2 有效灌溉面积 千公顷 要素拥有类指标3 第一产业从业人数 万人 4农用机械总动力 万千瓦 5 农村水电站个数 个 6农用化肥使用量 万吨 政策类指标7 最低收购价政策是否实施-陈彦波Table 2. Panel data unit root test results 表2. 面板数据单位根检验结果MethodStatisticProb.**Cross-sectionsObsNull: Unit root (assumes common unit root process)Levin, Lin & Chu t *−7.837020.000024446Null: Unit root (assumes individual unit root process)Im, Pesaran and Shin W-stat −0.13729 0.4454 24 446 ADF - Fisher Chi-square 77.0302 0.0049 24 446 PP - Fisher Chi-square93.26240.000124456因此，直接采用变截距固定效应模型，而省略了对样本的F 检验。
通过对模型进行估计，剔除系数不显著的变量，模型最终保留了5个变量，现对其结果进行整理，得表3。
依据表3，写出面板数据模型的表达式，如式2所示。
12347ˆ0.52030.22260.35080.07790.25420.07790.0167itit it it it it Y X X X X X =+−+++ (2) 由表3可知，模型拟合的R2为0.9213，而调整后的R2为0.9107，可见模型拟合度较高。
另外，方程显著性检验的F 值也是显著的。
由式2可知，最终模型中，变量X5和X6系数不显著，即根据模型本文认定农村水电站个数、农用化肥使用量对于因变量没有显著影响。
其中化肥施用量这一指标一方面作为衡量粮食增产的正向指标，进而提升农民的种植意愿；但另一方面它也是成本投入的衡量因素之一，又会降低农民的种植意愿。
因此，其对于种植面积的影响出现不确定性。
现对其余显著变量系数进行解释。
1) 农业生产资料价格指数系数为正，与作为衡量成本类指标之一的标准不符。