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粮食产量影响因素的实证分析
——以山东省为例

2018-07-09王珺鑫

中州大学学报 2018年3期
关键词:总产量总量农业机械

王珺鑫

(山东女子学院 经济学院,济南 250300)

关于我国粮食生产波动问题,许多学者进行了研究。尹成杰[1]认为,粮食生产波动分为一般性波动和超常性波动,应当客观认识并以平常心对待一般性波动,但要尽量避免超常性波动。陈佑启[2]、辛良杰等[3]从粮食播种面积变化方面对粮食波动现象进行了分析,认为除自然因素的影响外,耕地面积和复种指数是影响粮食产量变化的重要因素。还有学者从劳动力数量、农民受教育程度、农业机械总动力等方面对粮食波动进行了分析。郭燕枝[4]通过对我国粮食综合生产能力影响因素进行分析后认为,在不同阶段对粮食综合生产能力产生影响的主导因素是不同的,粮食综合生产能力的提高是一个渐进的过程,既涉及耕地、水资源等基础要素,也涉及资本、技术、生产者经营行为和扶持政策等保障要素。因此,必须采取综合性措施,建立有利于提高粮食综合生产能力的长效机制。熊伟[5]采用模型模拟的方法,基于社会发展规划将未来社会经济发展情景与区域气候模型、水资源模型和作物模型相连接,综合评估和分析未来我国农业水资源、土地利用、气候变化等要素对粮食生产状况的影响。从核心文献的梳理来看,目前对山东省粮食生产的波动周期及影响因素方面的研究尚较为薄弱。基于此,本文使用时间序列分析山东省粮食生产的波动周期,并运用计量分析方法分析影响山东省粮食生产的主要因素,在此基础上提出促进山东省粮食产量持续稳定提高的对策建议。

一、粮食生产投入模型的建立

(一)粮食生产的计量模型构建及变量选择

用于分析投入产出关系的生产模型主要有四种:柯布—道格拉斯生产函数(C-D生产函数)、超越生产函数、超越对数生产函数和斯皮尔曼生产函数[6]。本文拟用柯布—道格拉斯生产函数。其基本形式如下:

Y=AKαLβ

(1)

(1)式中Y为产出,K代表投入资本,L表示投入劳动,A为生产效率系数,α、β分别表示资本与劳动的产出弹性。由于对数据取自然对数不仅可以有效减小或消除异方差,而且具有明显的经济意义,因此本文采用扩展的C-D生产函数对数形式。

粮食产量波动是一系列生产要素发挥作用的结果,实践表明,粮食产量与粮食种植面积、化肥施用总量、农业机械总动力三大物质要素的投入最为密切关联[7]。因此,建立如下基本理论模型:

Q=AMαHβDχ

(2)

(2)式中,Q表示粮食总产量,M表示粮食种植面积,H表示化肥施用总量,D表示农业机械总动力。对以上各变量取自然对数,其形式分为LnQ、LnM、LnH、LnD,η为随机误差项。因此得到本文的基本计量模型为:

LnQ=A+αLnM+βLnH+χLnD+η

(3)

(二) 数据来源

本文数据来自《中国农村统计年鉴》(1988—2013)《新中国60年统计资料汇编》《山东统计年鉴》(1979—2013)。数据均为处理后的标准化数据。具体数据见表1。

表1 1978—2012年山东省粮食产量及各影响因素的统计数据

(三)变量平稳性检验

根据计量经济学原理,只有平稳或具有协整关系的时间序列数据才可以直接进行回归分析,否则易出现伪回归现象,首先应对数据进行平稳性检验,检验时间序列平稳性广泛采用的方法是单位根检验,大部分经济时间序列非平稳的原因是包含单位根,因此可以通过检验是否存在单位根来检验时间序列过程的稳定性,检验单位根最常用的方法是扩展的迪基—富勒检验(ADF)[8]。下面通过计量软件Eviews采用ADF方法对各变量进行平稳性检验,检验结果见表2。

表2 ADF检验结果

注:化肥施用总量按折纯法计算,检验类型中字母含义: C常数项、T趋势项和K滞后阶数。

二、山东省粮食产量影响因素的实证分析

(一)粮食产量影响因素的整体性估计

由上述平稳性检验结果可以看出,LnQ、LnM、LnH、LnD分别在1%、1%、1%、1%显著水平拒绝原假设,不存在单位根,即数列具有平稳性,可以直接进行回归。通过 Eviews 软件对数据进行处理,最小二乘法回归分析的结果见表3。

表3 1978—2012年山东省粮食总产量影响因素的估计结果

估计的回归方程为:

LnQ=-1.70+1.07LnM+0.31LnH+0.18LnD

(4)

结果表明,可决系数R2=0.92,F值为115.6178,远远大于临界值,方程整体拟合较好,各变量均通过显著性检验。从方程(1)可以看出,粮食种植面积、化肥施用总量、农业机械总动力的系数均为正,说明粮食种植面积、化肥施用总量、农业机械总动力与粮食总产量呈正相关关系。由统计分析结果可知,粮食种植面积、化肥施用总量、农业机械总动力对粮食总产量增加的贡献达到了极显著水平(P<0.01)。由以上实证分析可得出以下结论,即播种面积对粮食总产量具有重要影响,前者每增加1个百分点,后者就会增加1.07个百分点;化肥的使用对粮食总产量具有较大的贡献,化肥施用总量每增加1个百分点,粮食总产量将会增加0.31个百分点;农业机械总动力也会影响粮食总产量,前者每增加1个百分点,后者就提高0.18个百分点。这表明,在上述三个因素中对粮食总产量波动的影响:粮食种植面积最大,化肥施用总量次之,农业机械总动力最小。

(二)粮食产量影响因素的分阶段估计

由于选取的被解释变量即1978—2012年粮食总产量,其时间跨度长达35年,在此期间粮食产量波动较大,因此,在不同阶段,三大主要影响因素的作用有所不同。

根据山东省粮食产量增减的波动(图1),可将山东省1978—2012年这35年的粮食生产历史分成三个阶段:

图1 1978—2012年山东省粮食产量变动(单位:万吨)

第一阶段:1978—1987年。1987年山东省粮食总产量达3394万吨,为改革开放后的第一个粮食产量高峰。这一阶段粮食产量增加速度快,增产幅度大,是山东省粮食生产快速增长期。

第二阶段:1988—2002年。1987年以后,山东省粮食总产量出现了较大幅度的波动,虽然在1996年粮食产量到达了新的历史高点,但到2002年粮食产量又退回到80年代中后期的水平。①这一阶段视为山东省粮食生产增长徘徊期。

第三阶段:2003—2012年。这一阶段山东省粮食持续十年增产,2012年达到历史最高水平,是山东省粮食生产持续增长期。

1.1978—1987年山东省粮食产量影响因素的估计

通过Eviews软件对数据进行处理,估计结果见表4。

表4 1978—1987年山东省粮食产量影响因素的估计结果

估计的回归方程为:

LnQ=0.31LnM+0.17LnH+0.68LnD+3.30

(5)

结果显示,可决系数R2=0.92,F值远大于临界值,方程整体拟合较好,各变量均通过显著性检验。由统计分析结果可知,粮食种植面积、化肥施用总量、农业机械总动力对粮食总产量增加的贡献达到了显著水平(P<0.05)。以上实证分析结果表明:这一阶段,农业机械总动力对粮食总产量的影响最大,农业机械总动力每增加1个百分点,粮食总产量增加0.68个百分点;粮食种植面积对粮食总产量具有较大的贡献,种植面积每增加1个百分点,粮食总产量增加0.31个百分点;化肥对粮食产量的影响最小,化肥施用总量每增加1个百分点,粮食总产量增加0.17个百分点。

通过表1可以发现,这一阶段粮食种植面积呈小幅减少的趋势,而化肥的使用总量和农业机械总动力大幅增加。化肥和农业机械动力的持续大量投入使粮食单产提高,进而使粮食总产量大幅度增加。②

2.1988—2002年山东省粮食产量影响因素的估计

通过 Eviews 软件对数据进行处理,估计结果见表5。

估计结果显示,模型的整体拟合程度较好,但LnD未能通过t检验,剔除变量LnD后再进行回归分析,最终估计结果见表6。

表5 1988—2002年山东省粮食产量影响因素的估计结果

表6 1988—2002年山东省粮食产量影响因素的最终估计结果

估计的回归方程为:

LnQ=-1.82+1.20LnM+0.37LnH

(6)

估计结果显示,可决系数R2=0.85,F值大于临界值,方程整体拟合较好,变量均通过显著性检验。通过该分析结果可得出以下结论:这一阶段,粮食种植面积对粮食总产量的贡献最大,面积每增加1个百分点,粮食总产量会增加1.20个百分点;化肥施用总量每增加1个百分点,粮食总产量会增加0.37个百分点。

通过表1的数据也可以印证这一点,在这一阶段的前十年粮食种植面积一直稳定在800万公顷左右,而化肥的施用量逐年大幅增加。因此,1988—1999年的粮食总产量整体上持续增长。而在2000、2001、2002三年由于粮食价格的下跌导致粮食种植面积的迅速减少,虽然化肥的施用总量依旧逐年增加,但不能抵消粮食种植面积的迅速减少所带来的损失,最终使粮食总产量减少。

3.2003—2012年山东粮食生产影响因素的模型估计与计量分析

通过 Eviews软件对数据进行处理,估计结果见表7。

输出方程得:

LnQ=7.33+0.82LnM+0.50LnH+0.54LnD

(7)

估计结果显示,可决系数R2=0.98,F值远远大于临界值,方程整体拟合较好,粮食种植面积、化肥、农业机械动力对粮食产量增加的贡献均达到了显著水平(P<0.05)。得到的结论是:2003—2012年粮食种植面积对粮食产量的影响最大,粮食种植面积每增加1个百分点,粮食总产量就会增加0.82个百分点;农业机械总动力重新成为粮食总产量的重要影响因素,农业机械总动力每增加1个百分点,粮食总产量将会增加0.54个百分点;化肥施用总量对粮食总产量具有较大的贡献,化肥施用总量每增加1个百分点,粮食总产量将会增加0.50个百分点。

表7 2003—2012年山东省粮食产量影响因素的估计结果

三、结论与提高粮食产量的对策建议

本文以山东省为例,对粮食产量波动的影响因素进行了实证分析,得到以下结论:第一,在1978—2012年共35个生产年份中,山东省粮食总产量波动的主要影响因素是粮食种植面积、化肥施用总量、农业机械总动力。就其影响力而言,粮食种植面积最大,化肥施用总量次之,农业机械总动力最小。第二,在不同阶段,对粮食总产量产生影响的三大因素(粮食种植面积、化肥施用总量、农业机械总动力)发挥的作用存在较大的差异性。在各个阶段,粮食种植面积对粮食总产量的贡献均为最大,但化肥施用总量和农业机械总动力发挥的作用在不同阶段则有所不同。1978—1987年,农业机械总动力的持续大量投入使粮食总产量大幅度增加;1988—2002年,化肥的施用量逐年大幅增加促进粮食总产量持续增加;2003—2012年农业机械总动力和化肥施用总量对粮食总产量增加均有较大贡献。实证结果表明,粮食生产受到各种因素的影响,并且表现出不同的阶段性特征,因而针对各种影响因素应进行“对症下药”。由此,我们提出以下政策建议。

(一)稳定粮食种植面积

在影响粮食产量的因素中,粮食种植面积的影响作用最大。因此,稳定粮食种植面积是保证粮食安全的关键因素。一方面政府要做好城乡土地利用规划,严格控制各类非农建设用地,在工业化、城镇化建设过程中,尽量少占、少用耕地,确保十八亿亩耕地红线。同时,应调整、优化耕地利用结构,进一步提高土地集约利用水平。另一方面要保护地力,持续改造中低产田,保证土地的可持续使用,并且要以提高粮食综合生产能力为目标,继续重视和加强农田水利设施建设;在国家实施的粮食高产创建项目中,加强农业机械与农艺结合,进一步强化标准化农业节水节肥高产示范区规范化农田建设,带动中低产田实现高产高效,保证粮食旱涝保收,保障国家粮食安全。

(二)进一步提高化肥施用效率

在大部分时期,化肥施用量与粮食产量呈正相关关系,说明通过施用化肥提高粮食产量是必要的农业生产手段。但是在最近一个时期,化肥的施用总量控制在比较稳定的水平,并没有大幅增加或减少,说明化肥投入后的边际产量逐步减小并有可能已经接近于零。基于可持续发展理念,控制化肥施用总量,提高化肥施用效率成为目前和今后农业生产过程中值得重视的问题。建议在以后的粮食生产过程中,继续控制化肥施用总量,优化化肥品种,改进化肥施用技术,做到因地制宜,配方施肥,科学施肥,提高化肥利用率。

(三)加大适用性农业机械的研制与推广

通过分析发现,只有在1978—1987年这一时期,农业机械总动力对粮食产量的贡献达到显著性水平,其他时期农业机械总动力的增加对粮食增产的作用并不是很显著。究其原因可能是在农业机械研发过程中,并没有与农业生产做到完全对接;另外,使用农业机械的主要目的是替代人力,所以对于粮食产量增加的贡献度并不十分明显。因此,要进一步增加农业机械方面的研发投入,加快研制和推广符合农艺要求且可以提高劳动生产率和土地产出率的新型农业机械。

注释:

①2002年山东省的粮食总产量比1987年低101万吨。

②这一阶段家庭联产承包责任制的逐步推行,提高了农民生产积极性,粮食生产更加注重精耕细作,提高了粮食单产。

参考文献:

[1]尹成杰.粮安天下[M].北京:中国经济出版社,2009.

[2]陈佑启,Peter H Verburg,唐华俊,等.我国土地利用变化及其对粮食生产影响的建模分析[J].中国土地科学,2000(4):22-25.

[3]辛良杰,李秀彬,朱会义,等.农户土地规模与生产率的关系及其解释的印证:以吉林省为例[J].地理研究,2009(5):1276-1284.

[4]郭燕枝,郭静利,王秀东.我国粮食综合生产能力影响因素分析[J].农业经济问题,2007(S1):24-27.

[5]熊伟,林而达,蒋金荷,等.中国粮食生产的综合影响因素分析[J].地理学报,2010(4):397-405.

[6]李子奈,潘文卿.计量经济学[M].2版.北京:高等教育出版社,2005.

[7]尹成杰.关于我国粮食生产波动的思考与建议[J].农业经济问题,2003(10):4-9.

[8]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].北京:清华大学出版社,2009.

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