影响中国粮食安全的因素分析

2021-08-25汤家慧

山西农经 2021年15期

□汤家慧

（安徽农业大学安徽合肥 230036）

粮食安全影响一个国家长期经济发展速度甚至政权稳定。粮食作为主要农作物之一，是重要的食用原料和饲料来源。保障粮食产量对保障中国粮食安全具有重要的战略意义，因此在一定程度上稳定粮食产量、加强粮食市场安全是有必要的。利用Stata 分析，研究粮食产量及其主要影响因素之间是否存在长期稳定的均衡关系，分析在粮食市场安全的条件下各因素对粮食产量的影响程度，并对加强中国粮食市场安全提供政策建议。

1 文献综述

1.1 粮食安全研究现状

近年来，中国粮食市场得到了一定程度的发展。粮食安全问题一直是热点话题，粮食安全方面的研究成为国内学者重点关注对象。我国粮食安全研究成果较为丰富，主要集中在定义、类型、开发模式、问题、作用和对策等方面。金继运等（2006）[1]指出了化肥在保障中国粮食安全中的作用与贡献。根据近年来中国粮食生产过程中出现的问题，为了保障中国粮食安全，除了继续加强化肥工业发展和增加化肥施用量外，还应该采取其他措施[2]。

1.2 粮食安全的影响因素

近年来，在“两个市场”的战略下，中国粮食基本上能满足生产和生活的需求，主要粮食作物依靠“国内市场”就能得到保障，仅个别品种需要借助于“国际市场”补充。目前，中国学者对粮食安全的主要影响因素开展了很多研究。鲁奇（1999）[3]认为，中国未来耕地资源开发将会走高效集约道路，应该加强管理和保护，实现农业可持续发展，进而提供食物安全保障。

2 数据分析

2.1 数据来源

选用1989—2019 年中国粮食产量（Y）、农用耕地灌溉面积（X1）、粮食播种面积（X2）、粮食化肥施用量（X3）作为变量。相关数据来自1989—2019 年《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》以及国家统计局网站，数据真实有效。

2.2 变量及模型设计

影响粮食产量的因素有很多，考虑到数据的可获得性及其可量化性，选取农用耕地灌溉面积、粮食播种面积、粮食化肥施用量3 个可以量化的指标作为自变量[4-5]，建立模型。根据国家统计局年度统计数据，整理出1989—2019 年全国范围内的粮食产量、农用耕地灌溉面积、粮食播种面积、粮食化肥施用量等数据。采用的模型如下。

式中：Y代表粮食产量；X1 代表农用耕地灌溉面积；X2 代表粮食播种面积；X3 代表粮食化肥施用量；β0 为常数项；μ为随机干扰项，包含其他没有考虑到的影响因素；β1、β2、β3 为待估计的参数。

通过对该模型进行回归分析，得出各变量与中国粮食产量的变动关系。

3 实证结果与分析

利用Stata 14.0 软件，分析粮食产量受农用耕地灌溉面积、粮食播种面积、粮食施用量等变量影响产生的一系列变动。

3.1 描述性统计

在实证分析前，对上述收集的数据进行描述性统计。数据样本量为31，分别对Y和X作描述统计分析。其中，X2 粮食作物播种面积的均值最大，X1 农用耕地灌溉面积的均值最小；X3 化肥施用量的标准差最小，Y粮食产量的标准差最大；X2 粮食播种面积的最小值为99 410；X1 农用耕地灌溉面积的最大值为119 230。

3.2 单位根检验

由于数据是时间序列，故进行单位根检验，判定是不是平稳序列。根据结果可知，所得数据Test Statistic 的值均大于在1%和5%水平上的值，数据存在单位根，说明该时间序列是随机游走序列，而随机游走序列式是非平稳的。

3.3 一阶差分

从以上结果得知，继续差分后的Test Statistic 的值均小于在1%和5%水平上的值，说明数据较为平稳，无须进行二次差分。

3.4 协整检验

经过上述单位根检验，可知所选变量都具有一阶单整性，由此可以进行协整检验。在Stata 中进行操作得到的结果显示，蓝色星号所对应的rank 等级为0，也就是说明在整个数据里，4 个变量中有0 个协整关系，所选变量通过协整检验，在进行回归时不会存在伪回归问题。

3.5 首次回归结果

通过之前的步骤，进行协整检验后，由回归结果可知，Prob＞F=0，小于0.01，检验通过，由此可知此模型在0.01 显著性水平上是有效的。且R为0.981 2，Adj-R2为0.979 1，其数值十分接近于1，因此模型拟合程度较好。同时，从T 检验结果来看，X1 有效耕地灌溉面积、X2 粮食播种面积、X3 化肥施用量的P值大于0.05，且粮食产量与X1 有效耕地灌溉面积、X2粮食播种面积、X3 化肥施用量3 个影响因素存在正相关，不能否定原假设，两组差别无显著意义，说明结果更倾向于接受假定的参数取值。