我国粮食产量影响因素的实证分析

张中文

(湖南农业大学，湖南 长沙 410128)

一、引言

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，引起了政府和学术界的广泛关注。粮食产量的高低不仅取决于农业生产要素的投入和农业科技的发展水平，而且受到政策、自然环境等诸多因素的影响，是诸多因素综合作用的结果。

现有文献关于粮食产量影响因素的分析大多集中于实证分析部分，主要是通过不同的方法构建不同的模型来解释影响粮食产量的相关因素。肖海峰，王姣(2004)［1］通过粮食总产量、粮食播种面积、劳动标准日、化肥费用、其他物质费用、粮食成灾面积、时间虚变量，建立柯布——道格拉斯生产函数，对我国1978—2002年间的数据进行了分阶段研究。谢杰(2007)［2］通过逐步回归和加权最小二乘回归等单方程计量经济学方法，选取农业化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积、农业机械总动力、农业劳动力、制度变迁为解释变量，构建了一个中国粮食生产函数，对我国1978－2004年间的数据进行了分析，发现土地和化肥使用是影响粮食生产的最主要要素，并认为在土地、化肥施用以达极限的背景下，技术进步是提高我国粮食产量的新的途径。尹世久，吴林海，张勇(2009)［3］利用1991—2005 年中国粮食产量与其主要因素及2006—2010年进行灰色关联分析，并从四个时期跨度进行了动态对比，结果表明灌溉面积、农业生产资料与农产品价格、粮食播种面积等是影响粮食产量的主要因素，化肥投入量对粮食产量的影响在经历了一个不断增强的上升阶段之后将呈现逐步下降的趋势。

此外，部分文献还对我国区域粮食产量的影响因素进行了实证分析。陈文福(2005)［4］利用贵州省1996—2003年的粮食产量、粮食作物播种面积、乡村劳动力、农业机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用量标准化的数据进行主成分分析，分析了贵州省粮食生产现状及影响因素。李启宇，张文秀(2006)［5］运用灰色关联分析方法，对四川省1996—2003年粮食单产的主要影响因素进行分析，结果表明：单位面积化肥投入量、有效灌溉面积比例、单位面积财政支农支出和未受灾面积比例是影响四川省粮食单产的4个重要因子，其次是单位面积机械总动力，第三是单位面积地膜用量。何秀丽，张平宇，程叶青(2007)［6］根据 1949—2003 年吉林省各市(县)统计数据和实地调研资料，借助滑动平均算法和GIS软件，以及运用灰色系统理论分析粮食生产过程，揭示了近50年吉林省粮食产量的时空格局演变规律及其人文影响因素。

综上可以发现，现有文献研究粮食产量影响因素时大多运用了灰色关联分析和回归分析等方法，多元线性回归模型和柯布—道格拉斯生产函数成为了主要的分析模型。对于我国粮食产量影响因素的分析，现有文献在某些变量上达成了一致，如种植面积、施肥量等，但某些因素的影响仍然存在分歧。本文将运用GLS方法就我国1990—2008年的数据进行实证分析，总结出我国粮食产量的影响因素。

二、模型设定及变量选取

影响粮食生产的因素很多，如劳动力、物质投入、土地、生产方式、产业结构、技术进步、制度因素等，根据现有文献，本文认为粮食产量主要受到种植面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、施肥量、农业投入、上期农业生产价格指数、农业劳动力、成灾面积等因素的影响，根据预期，本文对收集的数据进了GLS回归分析，认为各影响因素对于粮食产量的影响是线性的，设定模型如下：

Q：产量

ZM：种植面积

GM：有效灌溉面积

M：农业机械总动力

F：施肥量

TR：农业投入

P：上期农业生产价格指数

L：农业劳动力

DM：成灾面积

α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7、α8：各变量的系数

种植面积越广，代表着粮食种植量越多，粮食产量也应该越多;有效灌溉面积是指能够进行灌溉的农田面积，所以灌溉面积越广，粮食产量应该越多;农业机械总动力越多，代表着农业机械的使用越充分，粮食种植的效率越高，一年内可以种植粮食的批次越多，一年内粮食产量也越多;农业化肥可以促进粮食生长，所以施肥量越多，粮食产量也应该越多，但如果施肥量过高，也会影响粮食的生长;农业投入可以刺激农民种粮的积极性，增加粮食的种植量，因为农业投入越多，粮食产量应该越多;上期农业生产价格指数越高，代表农产品的价格越高，农民的种粮积极性应该越高，粮食产量应该越多;农业劳动力越多，粮食种植的效率越高，粮食生长也会更加受到关注，粮食涨势越好，粮食产量应该越多;灾害会影响粮食的种植，所以成灾面积越广，粮食产量应该越少。因此本文预测 α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7的符号为正，α8的符号为负。

本文搜集了粮食产量、种植面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、施肥量、农业投入、上年农业生产价格指数、农业劳动力、成灾面积等数据(如表1所示)，对粮食产量决定模型进行GLS估计，并通过EVIEWS6．0软件对数据进行处理、分析，得出相关结论。

表1 中国粮食产量及预期影响因素数值表

资料来源：国家统计局，《中国统计年鉴》(1989—2008)

三、实证结果分析

表2 中国粮食产量影响因素回归分析

通过GLS回归得到模型：

通过上述模型可以发现，可决系数为0．9854，F统计量为84．31，说明模型估计效果较好，但 GM、TR、P、L四个变量没有通过t检验，而且M和L两个变量的符号也与经济意义不符，说明模型可能存在多重共线性。

为了更全面地判断是否存在多重共线性，本文 对各变量间的相关系数进行分析(如表3所示)。

通过对各变量间的相关系数分析可以发现，GM和M之间、GM和F之间、M和F之间、TR和L之间都存在着很高的相关系数，说明他们之间有很强的相关性，所以可以判断该模型存在着多重共线性。

表3 中国粮食产量影响因素相关系数表

为了减小多重共线性的影响，本文采用逐步回归的方法，将变量逐个引入模型中，并通过修正可决系数变化情况、各变量的t值、DW统计量等综合考虑是否添加此变量，逐步对模型进行修正，结果如表4所示。

表4 中国粮食产量影响因素逐步回归结果

通过逐步回归可以发现最优模型为Q=f(P，DM，ZM，M) ，此时的 ¯R2为0．9242，还算理想，各变量均通过了t检，DW统计量为1．37，不能判断是否有序列相关性，通过序列相关性的GB检验发现该模型不存在一阶、二阶、三阶序列相关性(如表5所示)。

表5 序列相关性拉格朗日乘数检验(GB检验)结果Breusch－Godfrey Serial Correlation LM Test：

当再次向模型中引入变量，修正可决系数虽然有所提高，但均有变量没能通过t检验，所以模型是最优的修正模型。

为了避免异方差的出现对模型和估计造成影响，还需对模型的异方差性进行检验，本文使用了怀特检验法，检验结果表示该模型不存在异方差。(如表6所示)

综上，得到了修正后的我国粮食产量模型：

表6 异方差性怀特检验结果Heteroskedasticity Test：White

四、结论及政策建议

通过修正后的我国粮食产量模型可以发现，我国粮食产量的主要影响因素为上期农业生产价格指数、成灾面积、种植面积、农业机械总动力。

上期农业生产价格指数对粮食产量产生正向的影响，系数为33．4720，表示在其他条件不变的情况下，前期农业生产价格指数每变动1个百分点，粮食产量将增产33．5%左右。根据微观经济学的相关理论，价格上升，供给增加，因此该模型符合这一经济意义，说明农民会根据前一期的价格适度地调整自己的粮食种植量，从而影响粮食产量。

成灾面积对粮食产量产生反向的影响，系数为－0．1181，表示在其他条件不变的情况下，成灾面积每增加1千公顷，粮食产量将减少0．1181万吨，这与现实意义是相符合的，如果气候灾害发生，越多的农田受灾，粮食产量从而减少。

种植面积对粮食产量产生正向影响，系数为0．4678，表示在其他条件不变的情况下，种植面积每增加1千公顷，粮食产量将增加0．4678万吨，这也是与现实意义相符合的，增加种植面积意味着有更多的粮食种植，粮食产量从而增加。

农业机械总动力对粮食产量产生正向的影响，系数为0．1176，表示在其他条件不变的情况下，农业机械总动力增加1千瓦时，粮食产量将增加0．1176万吨。农业机械的使用将使粮田的种植更加高效，一年内种植粮食的批次增加，年粮食产量也随之提高。

根据预测，灌溉面积、施肥量、农业投入、农业劳动力都应该对粮食产量产生影响，然而结果显示，这些变量并没有包含该模型中，本文认为主要有以下几个原因：某些变量与模型中变量高度相关，如灌溉面积与农业机械总动力相关系数为0．97，为避免多重共线性问题，模型中将此变量加以剔除;农业投入中有很大部分进入到农业基础设施建筑当中，在短期内很难对粮食产量造成影响，而且农民由于受教育程度偏低，可能对这部分投入不太敏感，仅仅会对粮食补贴等形式的投入做出积极反应;由于农村剩余劳动力的大量存在，使得过多劳力闲置于有限的土地资源，造成粮食生产的低效;另一方面随着我国城市化进程不断加快，农村居民涌入城市，农业劳动力向非农产业加速转移，造成农业劳动力的减少，但是农业生产技术的提高、农业劳动者的劳动技能以及受教育水平的提高，都造成了粮食产量的显著增加，所以在模型中农业劳动力与粮食产量呈负相关关系。

纵观我国粮食的产量变化，我们可以看到粮食的产量主要受制于种植面积、农业机械总动力、上期农业生产价格指数、成灾面积，针对这些因素，本文提出了如下的政策及建议：

1．稳定粮食播种面积，保证粮食产量

从上述粮食产量的多元线性模型来看，播种面积是一个重要的影响参数。在其他条件不变的情况下，增加播种面积就可以增加产量。从总体上看，1990—2008年的播种面积有减少的趋势，这势必会导致粮食产量在其他因素不变的条件下遭遇瓶颈，并且在中国的社会现实下，耕地面积还会持续地减少，因此政策的实施必须限制这一不利因素，避免城市的扩张造成耕地的损失。此外应尽量做好防汛防旱预防各种人为的和自然灾害，以保证农业的持续健康发展。

2．完善最低收购价政策

通过完善最低收购价政策，实施目标价格政策将价格支持水平设定于均衡价格水平，可以通过农民生产成本、期货市场的价格走势和对粮食的供求预测来确定粮食均衡价格。同时，为了提高农民收入，确保农民种粮积极性，可实施反周期支付计划，设定目标价格，对于目标价格与市场价格之差，由政府运用差额补贴的形式予以补足。

3．加强农业基础设施建设

一方面要加大农田水利基础设施投入，支持大中型水利骨干工程和重点小型水利工程的建设，支持农民开展小型农田水利基础设施建设;另一方面要提高农机装备水平，增加大中型农机具购置补贴，增加良田作业大型机械，加强农机社会化服务体系建设，提高粮食生产的物质装备水平。

4．采取积极的灾害应对机制

气候灾害虽然是一个不可控的因素，但可以通过采取积极的灾害应对机制，提升气候灾害的应急处理效果，尽可能降低粮食成灾面积，将灾害的影响程度降到最低，避免短期粮食低产、粮食供给不足的现象发生。

［1］肖海峰，王姣．我国粮食综合生产能力影响因素分析［J］．农业技术经济，2004，(6)：45 －49．

［2］谢杰．中国粮食生产影响因素研究［J］．经济问题探索，2007，(9)：36 －40．

［3］尹世久，吴林海，张勇．我国粮食产量波动影响因素的经验分析［J］．系统工程理论与实践，2009，(10)：28－34．

［4］陈文福．西南喀斯特地区粮食生产现状及影响因素——以贵州省为例［J］．中国统计，2005，(10)：58－59．

［5］李启宇，张文秀．四川省粮食单产影响因素的灰色关联分析［J］．安徽农业科学，2006，(15)：3585 －3586，3589．

［6］何秀丽，张平宇，程叶青．吉林省粮食生产格局变化及其影响因素研究［J］．安徽农业科学，2007，(5)：1536－1538．