江苏农业生产投入要素对产量的影响研究
2020-11-10陈春兰史琛金涛
陈春兰 史琛 金涛
[摘要]为了探明江苏粮食产量与主要生产投入要素的关系,利用多元线性回归模型对1978-2018年江苏粮食产量与生产投入要素的联系进行分析。结果表明:化肥施用量、机械化水平和种植面积对江苏粮食产量影响较大,作用因子分别为1.3914、1.1846和0.8264,而农用薄膜和农药的使用对江苏粮食产量增长具有副作用,作用因子分为-0.5775和-0.1118,增加有效灌溉面积也能增加粮食产量。针对江苏粮食生产提出合理增加化肥使用、增加种植面积和提升机械化水平的建议,增强江苏稻米产业的可持续发展的内在动力。
[关键词]粮食产量;生产要素;江苏
[中图分类号]F323
[文献标识码]A
江苏是我国粮食主产区之一,受益于气候、地理和耕种技术进步等方面的优势,江苏粮食产量连续多年实现丰产丰收,很好的保障了江苏的口粮安全。随着经济发展和人口的不断提高,稳定增长的粮食产量是粮食安全的重要支撑。
粮食的生产受农业发展状况和自然条件的影响。研究影响粮食产量的因素有助于分析口粮增长受限原因,为增强农业可持续发展能力提供方向。国内多名学者通过选取某时间段内粮食产量与影响因素的数据建立模型分析其作用关系,普遍认为粮食种植面积,化肥使用量,机械化耕种水平对粮食的生产有正面作用。韩叶梓认为机械化的投人能促进粮食面积的增加,从而提高粮食产量。谭忠昕发现抛开自然降水的不可控制因素,人为的有效灌溉面积是粮食增产的重要因素。孙小钧认为化肥的合理使用能增加粮食生产的效率。刘珍环研究发现我国水稻种植面积变化对产量增减具有重要影响,其中产量增加表现为面积与非面积因素的共同作用。徐建玲等认为加快农业科学技术推广,提高粮食单产是保障江苏粮食安全的根本途径。
针对粮食生产要素对产量的影响研究的回归模型,以往的研究多采用数据分析软件作为研究工具,以整体数据作为分析样本,根据指标数据提出观点。本研究基于线性回归模型采用部分数据作为分析来源,得出模型后对剩余数据进行预测,预测数据与真实值的拟合程度越高,说明模型对未来数据发展趋势表达更准确。该方法应用于研究生产要素对产量影响上,能明确调整投人的方向和程度,为产量持续增长提供思路和方法,保障粮食产业内在发展动力。
研究方法与数据来源
1.1研究方法
1.1.1模型选择。粮食生产是一种精耕细作的集约型劳动,除了自然天气的作用,其产量受农业生产要素的投入的影响明显。粮食生长需要良好的灌溉条件,充足的肥料,及时的农药化肥施撒等,例如在现代农业技术进步的生产条件下,运用农膜技术能极大改善作物生长条件,实现增产增收;农用机械的进步提升了耕作效率!,进一步解放了农业生产力。因此在没有特大千旱洪涝灾害的情况下,粮食的产量是多种要素共同作用的结果。本研究构造多元线性回归模型对影响粮食生长的因素进行分析,模型如下:
其中,y是因变量,表示江苏粮食的产量;Xla……Xxs是自变量,表示江苏粮食生产要素的投人量,Bo……Bw是回归系数,指各个生产要素对产量的影响因子;s是剩余项,代指其他影响因素,如:无法获得的生产要素投人、数据收集误差、模型内在误差和变量内在误差等。
1.1.2变量选择与说明。现代农业的粮食生产是自然生长和技术生产的有机结合。江苏作为中国粮食生产的重点区域之一,拥有肥沃雨水充沛的谷物生长条件,这也是粮食生产中最重要的两种投入要素。作为经济发展大省,改革开放以来江苏的农业生产技术不断进步,机械化水平不断提高,农膜农药和化肥等生产资料的出現解放了农业生产力。
为更好分析江苏1978-2018年粮食生产量的变化与各生产要素投人的规律,笔者提出以下6种假设:
假设一:我国农业生产技术进步空间较大,在过去40年内,粮食产量的变化与农业机械化水平成正比变化关系,即机械代替劳力能提高生产力,提升粮食产量。
假设二:肥料是粮食作物生长的重要养分来源,能促进碳水化合物的合成和新陈代谢,加速谷物分蘖,提高化肥的使用能增加粮食的产量。
假设三:粮食离不开灌溉,粮食的幼苗生长在水中,且在生长过程中需提供充足的水分,因此灌溉面积和粮食产量有正相关关系。
假设四:农膜技术能促进作物的生长,增加作物复种指数,江苏属于亚热带,谷物熟制为稻麦两熟,且粮食种植时间集中在6月至10月,气温较高,适度较大,推广农膜技术未能对粮食产量产生显著提升。
假设五:农药具有防治农作物病害,除草和杀虫的作用,但随着杂草和病虫抗药性的增强,对农药的需求也逐渐增大,所以,农药的增加能提升防治效果,粮食产量也增多。
假设六:江苏人口众多,在应对粮食需求上,开辟多处荒野用于种植谷物,以粮食为代表提出“万亩良田计划”,卓见成效,粮食常量逐步提高,此外由于规模化效益的存在,大田生产较小农经济生产力更加强劲,因此可认为种植面积的扩大对粮食产量具有提升作用。
为验证假设合理性,分别对江苏粮食1978-2018年产量和机械化水平(农业机械化总动力)、化肥施用量、有效灌溉面积、农药使用量、农用塑料薄膜使用量、粮食种植面积做线性图,结果如图1所示。
由图1可知,6种假设合理,整体上线性关系是存在的。所以本研究选取以上六种农业生产要素为研究对象,用线性回归研究生产要素对江苏粮食产量的影响是可行的。
1.2数据来源与变量处理
各变量数据采用的样本选取1978-2018年江苏历年的有关粮食生产活动的相关数据,来源于《江苏省农村统计年鉴》。由于选取的六种生产要素量化单位不同,所以数值存在数量级差异,需进行处理,本研究以各类要素均值为中心,方差为单位分量,进行缩放处理。
2结果分析
2.1模型回归结果
使用多元线性回归模型为本研究模型(随机种子random_state=:532),划分模型学习与预测的比例为4:1,迭代出参数后带人预测部分数据,验证模型拟合情况,并交叉验证。最终得回归系数Po....P6依次为:0.03234、0.8264、1.3914、0.1253、-0.1118、-0.5776、1.1846。均方差误差为0.4965,R'为0.81。即:
其中:ya代表a年江苏的粮食产量,a代表年份,从1978年至2018年,xIa、x2a、Xza、x4a、x5a、x6a分别代表机械化水平、化肥施用量、有效灌溉面积,农药使用量、农膜使用量和种植面积。
对测试集的数据验证结果如图2所示。
由图2可以看出,使用训练集产生的多元线性回归模型在带人测试集数据后与真实数据拟合程度高。
2.2参数回归预测与真实产的拟合程度分析
为分析模型对原始数据的表达情况,将多元线性回归模型参数带人数据样本,与真实值做对比图,并参照1978-2018年间江苏粮食产量的变化趋势,如图3所示。
从图3中可以看出,所选模型的预测值与真实值拟合程度好,可以从模型的特征表示原始真实值的特征,即从模型表征的结果得出的结论是有依据的。
2.3对回归结果的解释
从上述实证分析的结果来看,江苏粮食生产受农业生产资料投入的影响,其中化肥使用量、种植面积、机械化水平三种生产要素和粮食产量呈正相关,而农药使用和农用薄膜的使用与之呈现负相关,有效灌溉面积的影响与其他要素较弱。
由此看出化肥使用量对江苏粮食的生产有重要作用,这可能是江苏所处的气候条件决定的。充足的光照有利于稻苗的生长,抽穗,灌浆,增加施肥能促进其生长。同时江苏地区夏季多雨的气候会导致肥料的流失,因此投人更多的化肥是增加产量的关键。
1978年自实行家庭年产承包责任制以来江苏稻米产量稳步升高,同时国家在农用机械方面实行大量补贴,农用机械化水平的不断提升,解放了生产力,粮食产量在1999年达到最高。
1999-2004年,粮食价格低廉,江苏的种植面积减少,粮食产量下降。2006年以后,国家推广三农政策,实行保底粮价收购,激发了农户粮食种植的激情,种植面积再度上升,产量随之提高。
2.4模型的特点和局限性
特点:数据信息表达程度更高。本模型是采用迭代的方法优化参数,损失函数为:
用RSS(残差平方和)最小使真实数据与预测数据最接近,观察预测值与真实值的拟合情况判断模型的优劣,最终选定符合本数据集特,点的参数作为影响因子系数,模型继承了数据特异性,表达出原始数据的内价值,即各个生产要素对产量的影响程度。此外,随着迭代次数的增加,能减小特殊年份数据异常时对整体回归性能的影响。
局限性:有限的自变量。由于选取数据的有限,列举的影响江苏粮食生产要素是有限的,必然会忽略如天气、政策、科技进步、农业生产理念的转变等要素的影响。所忽略的要素影响能力无法量化,致使模型评估和预测能力有限;模型的不唯一性,选取用来学习的数据样本存在多种可能,不同数据样本所迭代出的数值不相等。
3结论与建议
3.1结论
模型分析结果显示:各农业生产要素在对江苏粮食产量的影响上具有差异性。化肥的施用量对粮食产量的增长有促进作用,强度最高,作用弹性系数为1.3914;其次是种植面积,随着种植面积的增加,粮食的产量不断提高,作用弹性系数为1.1846;机械化水平对粮食产量的影响比较平缓,排在第三。农药和农用塑料薄膜的使用不能提高粮食产量,模型中呈现频相关,有效灌溉面积对粮食产量影响小。
3.2建议
(1)合理的增加化肥施洒,同时改进施肥技术,保证肥料高效利用。中国化肥使用总量较大,但是氮肥当季利用率只有30%~35%左右,低于世界发达国家20个百分点。推广肥基检测技术,实施精準施肥是解决农业生产中肥料利用率低的重要途径,也是提高粮食产量的可选之路之一。
(2)优化粮食种植布局,提高机械化水平,释放农业产能。保持现有粮食生产的前提下,以开垦的方式增加粮食种植面积能明显提升粮食产量,也是推广农业机械化提升农业生产力的重要举措。
(3)倡导绿色生产,提高农业生产核心竞争力。选育高产抗病良种,减少农药和农用薄膜的使用,不但能节约生产成本,更是农业绿色可持续发展的必然要求,增强农产品的核心竞争力。
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