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基于逐步回归分析的粮食产量影响因素研究

2010-03-13高倩倩邢秀凤姚传进

当代经济 2010年9期
关键词:总产单产农业机械

○高倩倩 邢秀凤 姚传进

(1、青岛理工大学经贸学院 山东 青岛 266520 2、中国石油大学石油工程学院 山东 青岛 266555)

粮食作为国家的战略产业,事关经济发展和社会稳定大局。建国60年来,山东省粮食生产成绩显著,变化趋势如图1所示。

图1 建国60年山东省粮食产量变化曲线

可以看出,建国初山东粮食总产量为870万吨,到1978年总产量为2288万吨。2001年左右,出现了大幅度减产,主要是由当年粮食价格低,许多粮农转种其他作物以及干旱灾害引起的。2008年总产量增至4260.5万吨,名列全国第二,且连续六年增产,成为我国重要的粮食生产基地。

然而,由于人口的不断增加,耕地的减少和退化,水资源的缺乏及农业环境污染等问题的存在,山东省粮食生产和供给能力无法进一步提高,粮食问题仍然是山东省面临的首要问题之一。因此,有必要对山东省粮食产量的影响因素进行分析研究。

表1 七因素的相关系数矩阵

一、数据来源及建模过程

1、影响因子的选取与数据来源

影响粮食产量的因素很多,由于研究方法和地理范围的不同,研究结果亦有很大差异。本文结合山东省实际情况选择了七个因子作为分析对象,即:X1—粮食单产(公斤/公顷)、X2—种粮劳动力数量(万人)、X3—生产资料与粮食价格指数之比(以1978年为基期)、X4—化肥用量(万吨)、X5—农业机械总动力(万千瓦)、X6—成灾面积(万公顷)、X7—有效灌溉面积(万公顷)。其中,本文数据来源于《山东省农业统计年鉴》、国家发改委和科技部相关网站。

2、分析思路

(1)数据的多重共线性检验。利用Evivews6.0软件,通过OLS方法计算七因素的相关系数矩阵,见表1。

可以看出,解释变量之间的共线性严重,可用逐步回归法消除多重共线性的影响。

(2)逐步回归分析。利用Eviews6.0软件,运用OLS方法求出七因素的基本回归方程。根据经济理论意义可知,X1是最重要的解释变量,故选择第一个基本回归方程作为分析的第一步,然后通过逐步回归进行修正,得到最优结果,见表2。

故最优回归模型为:

(3)模型检验。①方程拟合优度检验:通过回归分析得R2=0.838899,通过检验。②方程显著性检验(F检验):F=70.29854,查F分布得临界值F0.05(3,30)=2.92,因F>F0.05(3,30),故模型通过F检验。③解释变量t检验:经回归分析得所有t的数值均大于t0.025(30)=2.092,所以所有解释变量均通了t检验。④序列相关性检验:用杜宾—瓦森(Durbin-Watson)检验法,查表得dL=1.18,dU=1.46,由于dU<D.W.<4-dU,因此序列不存在一阶自相关性。

表2 最优回归结果

综上所述,该模型通过了检验,是较为理想的模型。

二、建模结果及影响因素分析

所建模型表明,粮食单产和生产资料与粮食价格指数比是影响山东粮食产量的最主要因素。其中粮食单产每变动一个单位,粮食总产变化0.4764个单位;生产资料与粮食价格指数比每变化1%,粮食总产变化13.75%。图2为粮食总产实际值与模型拟合值的对比曲线,可以看出模型拟合值与实际值具有很高的拟合度,最大拟合误差仅16.5%。

图2 山东省粮食总产实际值与模型拟合值对比

1、粮食单产

图3为山东省粮食总产及单产的变化曲线。

可以看出,山东省粮食总产及单产呈现出很好的正相关关系;山东省粮食总产及单产总体呈上升趋势,2001年左右,粮食单产也出现了大幅度下降。

由于山东省土地资源有限,提高单位面积粮食产量是提高山东省粮食总产量的最有效途径。

在1979—2008年有效灌溉面积几乎没有发生变化的情况下,粮食单产从1979年的2835kg/公顷增长到了2008年的6391kg/公顷,增长了2.68倍。据测算,在应用机械耕整地、精耕细作、机械化旱作、节水农业等农业机械新技术的产粮地区,由于粮食单产的提高可使粮食增产11%~15%。

图3 山东粮食总产及单产曲线

目前,尽管山东省的小麦、玉米、水稻、甘薯等粮食作物的平均亩产已经远远超过了全国的平均水平,但与全国其他高产区相比仍有较大的差距,只就山东省内而言,亦有高产区和中低产区之分。例如在一些高产区的小麦产量已经达到了1200斤/亩,但也有部分中低产区的小麦产量仅每亩几百斤,因此将中低产区尽快转化为高产区,山东省的粮食单产仍有很大的提升空间。

2、生产资料与粮食价格指数比

图4为粮食总产和生产资料与粮食价格指数比的变化趋势曲线。

图4 山东省粮食总产及价格指数比曲线

可以看出,生产资料与粮食价格指数比与粮食总产的变化趋势呈近似负相关对称分布,符合现实情况。

农产品的生产和其他工业品的生产一样,农民要根据投入与产出比来决定自己的农业行为。当农业生产资料价格上涨或者农产品价格下跌时,农民的预期福利就会下降,理性的农民就会选择少种地或者减少对土地的投资。如减少化肥用量、少购买高产作物、购买高科技机械的动机降低等,于是就会导致来年粮食生产总量的下降;当市场出现相反的情况时,农民就会采取相反的措施,于是促使来年粮食生产总量的上升。

另外,在经济较发达的山东省,大多数农村都离城市很近,这就为农民进城打工提供了便利,农民很容易在进行农业生产和进城打工之间进行选择,这就使得生产资料和粮食价格变化在影响农民种粮积极性并且影响粮食总产上显得更为突出。

3、种粮劳动力数量

在粮食生产的历史上,人口的增长曾经是粮食总量增长的主要因素。但近年来,农业机械化代替了人的劳动。山东省的大多数农村都出现了农业劳力的闲置,人均耕地不到两亩,农村劳力的增加已不是提高粮食产量的主要途径。即使农村劳力继续增加,由于土地总量、土地生产能力等的限制,粮食总量也不可能按人口增加速度增长下去;反之,由于人口政策的影响,当未来人口逐渐减少时,粮食总产量也不会因为人口的减少而迅速降低。

4、化肥用量

目前,山东省化肥施用水平已经较高,特别是在一些高产地区,其增产作用已经较小,受边际效益递减规律的影响,化肥投入在粮食增产方面的能力逐渐下降。

另外,由于施肥方法落后、偏施和过施,导致长期以来化肥利用率只有30%左右,其中磷肥为10%~20%,钾肥为45%~50%,远低于发达国家。因此,盲目增加化肥的施用量并不能从根本上增加粮食产量,关键是要提高化肥的利用率。

5、农业机械总动力

农业机械的增加也曾是粮食增产的主要因素。然而,目前山东省的机械化已经达到了较高的程度。据统计,2008年上半年,全省拖拉机增长4.1万台,比上年同期增长24.2%,其中大中型拖拉机增加1.5万台,比上年同期增长40.2%,特别指出的是50马力以上的拖拉机增加8000多台,同比增幅达135.3%;大中型和小型拖拉机增长比由上年同期的0.48:1增长到0.57:1,同比增长18.8%;联合收获机增加1.1万台,同比增长12.2%。高度的机械化带来了另外一个问题,大部分农业机械并没有充分发挥应有的作用,尤其在非农忙时节,农业机械大都被闲置,农业机械的增加实际上加快了农业劳动的速度,减轻了农民的体力劳动,而在粮食增产上效果并不明显。

6、面积

西北师范大学地理与环境科学学院的潘护林基于《山东省农村统计年鉴》1991—2005年的有关统计数据,对山东省15年的主要农业气象灾害及综合灾情进行了统计和灰色关联分析。结果表明,山东省农业气象灾害总体上呈年均受灾面积大、成灾率高且波动幅度大的特点;在各主要气象灾害中,以旱灾年均受灾和成灾面积最大,低温冻害年均受灾和成灾面积最小;但从对种植业总产值的影响来看,又以涝灾影响为最大,其次是风雹、低温冻害与旱灾相对较小。能看出,仅从受灾或成灾面积的角度不能准确判断某种气象灾害对农业生产的经济影响,还需要从农作物种植制度、价格等人为因素角度进行综合分析。

7、有效灌溉面积

自1979年以来,山东省的农业有效灌溉面积基本没有变化,其主要原因是受耕地面积和淡水资源的限制。

三、结论及认识

第一,利用Eviews6.0软件,通过逐步回归分析方法建立的模型具有较好的拟合效果,最大误差仅为16.5%。所建模型表明,粮食单产和生产资料与粮食价格指数比是影响山东省粮食产量的最主要因素。其中粮食单产每变动一个单位,粮食总产变化0.4764个单位;生产资料与粮食价格指数比每变化1%,粮食总产变化13.75%。

第二,在耕地资源有限的情况下,提高粮食单产是提高山东省粮食产量的最有效途径;采取增加科技投入、改进现有耕作方式和耕种技术、改良农作物管理方式,以及通过常规杂交和生物技术培育良种等方法来提高粮食单产,可有效地增加粮食产量。

第三,农民的种粮积极性也是影响粮食产量的重要因素,而决定农民种粮积极性的主要因素是生产资料和粮食的价格。采取适当措施以稳定、提高粮食价格,降低农业生产成本,增加种粮补贴来提高农民的种粮积极性,对粮食增产具有重要意义。

第四,农业机械化代替了人的劳动,农村劳力的增加已不是提高粮食产量的主要途径;高度机械化的同时带来农业机械的闲置,农业机械的增加实际上加快了农业劳动的速度,而在影响粮食产量上效果并不明显。

第五,受边际效益递减规律的影响,化肥投入在粮食增产方面的能力逐渐下降;施肥方法落后、偏施和过施现象普遍存在,盲目增加化肥施用量并不能从根本上使粮食增产,关键是要提高化肥的利用率。

[1]Javier Blas、Geoff Dyer:世界和中国都面临粮食问题大挑战[J].中国投资,2009(5).

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[9]唐凡、姜珊珊、邱灿华:对完善我国粮食补贴机制的研究[J].价格理论与实践,2009(2).

[10]潘护林:山东省农业气象灾害灾情统计特征与灰色关联分析[J].西北师范大学学报(自然科学版),2008(5).

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