我国粮食产量影响因素及对策研究

邵馨漾

摘 要：本文选取2007—2021年农业相关数据，运用SPSS 26计量软件，建立关于我国粮食产量的多元线性回归预测模型。研究发现，我国粮食产量主要受粮食作物播种面积与有效灌溉面积两大因素影响。同时，每增加1 000 hm2粮食作物播种面积，我国粮食产量就会增加0.635万t；每增加1 000 hm2有效灌溉面积，我国粮食产量就会增加0.773万t。因此，我国应大力支持建设高质量农田，保护粮食作物播种面积；推进现代节水技术建设，扩大耕地有效灌溉面积。

关键词：粮食产量；多元线性回归；影响因素

Research on Factors Influencing Grain Production in China and Countermeasures

SHAO Xinyang

（College of International Business， Shenyang Normal University， Shenyang 110034， China）

Abstract： This paper selects agriculture-related data from 2007 to 2021 and uses SPSS 26 econometric software to build a multiple linear regression forecasting model on grain production in China. It is found that Chinas grain production is mainly affected by two major factors， namely the area sown with grain crops and the effective irrigated area. Meanwhile， for every 1 000 hectares of grain crop sown area， Chinas grain production will increase by 0.635 million tonnes; for every 1 000 hectares of effective irrigation area， Chinas grain production will increase by 0.773 million tonnes. Therefore， China should strongly support the construction of high-quality farmland to protect the area sown to food crops; promote the construction of modern water-saving technologies to expand the effective irrigated area of arable land.

Keywords： grain yield; multiple linear regression; influencing factors

糧食是人们生活所必需的重要物质基础，也是国家能够长治久安的必要条件。2022年的中央一号文件指出：“稳定全年粮食播种面积和产量，坚持中国人的饭碗任何时候都要牢牢端在自己手中，饭碗主要装中国粮，确保粮食播种面积稳定、产量保持在1.3万亿斤以上。”[1]二十大报告中也指出：“全面推进乡村振兴，坚持农业农村优先发展，加快建设农业强国，全方位夯实粮食安全根基，牢牢守住十八亿亩耕地红线。”[2]因此，本文选取2007—2021年粮食产量、粮食作物播种面积、有效灌溉面积、农用化肥施用折纯量、第一产业就业人员和农村用电量等相关数据，采用逐步回归分析法，对我国未来粮食产量预测进行实证分析[3]。以期提前为各农业部门制定政策时提供决策依据，保障粮食生产活动有条不紊地进行，尽可能避免主要粮食作物价格波动，维持粮食供需平衡[4]。

1 基于多元回归模型分析我国粮食产量影响因素

1.1 数据选择

本文数据均来源于历年《中国统计年鉴》，主要包括2007—2021年粮食产量、粮食作物播种面积、有效灌溉面积、农用化肥施用折纯量、第一产业就业人员和农村用电量等相关数据，见表1。

1.2 多元线性回归模型构建、求解和检验

本文通过构建多元线性回归模型分析粮食作物播种面积（x₁）、有效灌溉面积（x₂）、农用化肥施用折纯量（x₃）、第一产业就业人员（x₄）、农村用电量（x₅）5个因素对粮食产量（y）的影响。构建多元线性回归模型为

y=β₀+β₁x₁+β₂x₂+β₃x₃+β₄x₄+β₅x₅+ε（1）

式中：β₀是常数，β₁，β₂，…，β_p是回归模型的系数，ε是随机误差项。

本文通过SPSS 26软件，使用逐步回归分析法，对所有变量进行分析。表2客观地展现了逐步回归分析法下，该多元线性回归模型中输入和移去变量的现象，本次回归分析中存在2个模型，经过输入和移去变量，最终构建出的解释变量分别为粮食作物播种面积和有效灌溉面积。

表3反映了模型的拟合状况，本次分析中R²为0.986，调整后为0.983，证明该模型的拟合程度相当高，自变量与因变量之间存在着良好的相关性，能够把98%的粮食产量解释出来。德宾-沃森检验值为1.340，说明粮食产量其残差服从独立性。

从表4中能够发现这个模型的p值为0.000＜0.01，F值为416.029，通过了显著性水平检验，说明该模型显著性极高，具有统计学意义。

表5为回归方程系数表，利用SPSS 26软件对所有变量数据进行相关性分析。通过多重共线性的诊断，粮食作物播种面积和有效灌溉面积的VIF值均为4.973＜10，说明变量之间几乎不存在多重共线性。同时，根据回归方程系数表，可以得出粮食产量的预测模型为

y=-5 141.179+0.635x₁+0.773x₂（2）

式中：y是常數，x₁是粮食作物播种面积，x2是有效灌溉面积。

根据国家统计局披露的数据可得，2021年我国粮食产量为68 284.75万t，粮食作物播种面积117 630.82 khm²，有效灌溉面积69 625.35 khm²。带入到预测模型中得出我国预测粮食产量为67 827.19万t，预测结果与实际结果的相对误差仅为0.54%，证明此预测模型较为准确，对我国的粮食产量预测有着一定的参考价值和实际意义。

2 研究结论

通过对历年来影响我国粮食产量因素的数据进行整理收集，运用SPSS 26软件进行多元线性回归分析，可以得出结论：我国粮食产量主要受两大因素影响，即粮食作物播种面积与有效灌溉面积[5]。由分析结果可知，每增加1 000 hm²粮食作物播种面积，我国粮食产量就会增加0.635万t；每增加1 000 hm²有效灌溉面积，我国粮食产量就会增加0.773万t。

3 对策建议

3.1 建设高质量农田，保护粮食作物播种面积

根据实证分析的结论可以发现，切实提高粮食作物播种面积有利于促进粮食增产。因此，基于粮食安全的重要战略地位，我国要尽可能地避免粮食作物播种面积受到工业化和城镇化等因素的侵蚀，稳步推进粮食生产规模，提高我国农业机械化率，促进单位农田的产量，合理改善和优化土地资源，科学使用化肥，因地制宜地保护耕地，以期建设高质量的绿色农田。这不仅可以促进粮食增产，也能够切实保障我国粮食和主要农产品的供应安全。

3.2 推进现代节水技术建设，扩大耕地有效灌溉面积

有效灌溉面积是影响我国粮食产量的重要因素，对粮食增产起到了有效的促进作用。水是农业的生命线，没有水资源，任何作物的生长和产量都无法得到保障。因此，政府必须提高对水利设施的投资，引进先进的农田灌溉技术和设备，在节约水资源的同时保障和扩大耕地的有效灌溉面积，引进滴灌、喷灌等先进的农田灌溉技术，推进现代节水技术建设[6]。在水资源匮乏的地区，实现对农田的高效灌溉，在“藏粮于地”和“藏粮于技”两个层面加大粮食安全的保证力度，最终完成水资源安全和粮食安全的协同治理[7]。

参考文献

[1]何晓曦.政策支撑，国内稻米市场供需平稳[N].国际商报，2022-07-20（5）.

[2]全力做好新时代“三农”工作[N].人民政协报，2022-11-16（12）.

[3]曲胜杰.我国粮食产量影响因素的实证分析：以1980—2011粮食生产情况为样本[J].中共青岛市委党校 青岛行政学院学报，2014（2）：27-31.

[4]樊超，曹培格，杨铁军，等.一种粮食产量短期预测方法及装置：201610598631.7[P].2016-11-23.

[5]田稼科.基于时频分析和LSTM的粮食产量预测模型研究[D].郑州：河南工业大学，2021.

[6]张雪纯.我国粮食产量影响因素分析[J].合作经济与科技，2022（13）：4-7.

[7]奚云霄，刘静，常明.节水灌溉对粮食作物种植的影响：基于农业劳动力资源的调节效应[J].中国生态农业学报（中英文），2022，30（3）：458-469.