張中文

(湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)，湖南 長(zhǎng)沙 410128)

一、引言

中國(guó)是世界上的農(nóng)業(yè)大國(guó)，同時(shí)又是一個(gè)農(nóng)業(yè)相對(duì)落后的國(guó)家。近幾年世界糧食價(jià)格的大范圍浮動(dòng)，引起了政府和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。糧食產(chǎn)量的高低不僅取決于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素的投入和農(nóng)業(yè)科技的發(fā)展水平，而且受到政策、自然環(huán)境等諸多因素的影響，是諸多因素綜合作用的結(jié)果。

現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于糧食產(chǎn)量影響因素的分析大多集中于實(shí)證分析部分，主要是通過(guò)不同的方法構(gòu)建不同的模型來(lái)解釋影響糧食產(chǎn)量的相關(guān)因素。肖海峰，王姣(2004)［1］通過(guò)糧食總產(chǎn)量、糧食播種面積、勞動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)日、化肥費(fèi)用、其他物質(zhì)費(fèi)用、糧食成災(zāi)面積、時(shí)間虛變量，建立柯布——道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，對(duì)我國(guó)1978—2002年間的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分階段研究。謝杰(2007)［2］通過(guò)逐步回歸和加權(quán)最小二乘回歸等單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，選取農(nóng)業(yè)化肥施用量、糧食播種面積、成災(zāi)面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、制度變遷為解釋變量，構(gòu)建了一個(gè)中國(guó)糧食生產(chǎn)函數(shù)，對(duì)我國(guó)1978－2004年間的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)土地和化肥使用是影響糧食生產(chǎn)的最主要要素，并認(rèn)為在土地、化肥施用以達(dá)極限的背景下，技術(shù)進(jìn)步是提高我國(guó)糧食產(chǎn)量的新的途徑。尹世久，吳林海，張勇(2009)［3］利用1991—2005 年中國(guó)糧食產(chǎn)量與其主要因素及2006—2010年進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，并從四個(gè)時(shí)期跨度進(jìn)行了動(dòng)態(tài)對(duì)比，結(jié)果表明灌溉面積、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料與農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格、糧食播種面積等是影響糧食產(chǎn)量的主要因素，化肥投入量對(duì)糧食產(chǎn)量的影響在經(jīng)歷了一個(gè)不斷增強(qiáng)的上升階段之后將呈現(xiàn)逐步下降的趨勢(shì)。

此外，部分文獻(xiàn)還對(duì)我國(guó)區(qū)域糧食產(chǎn)量的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析。陳文福(2005)［4］利用貴州省1996—2003年的糧食產(chǎn)量、糧食作物播種面積、鄉(xiāng)村勞動(dòng)力、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、有效灌溉面積、化肥施用量標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，分析了貴州省糧食生產(chǎn)現(xiàn)狀及影響因素。李啟宇，張文秀(2006)［5］運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析方法，對(duì)四川省1996—2003年糧食單產(chǎn)的主要影響因素進(jìn)行分析，結(jié)果表明：?jiǎn)挝幻娣e化肥投入量、有效灌溉面積比例、單位面積財(cái)政支農(nóng)支出和未受災(zāi)面積比例是影響四川省糧食單產(chǎn)的4個(gè)重要因子，其次是單位面積機(jī)械總動(dòng)力，第三是單位面積地膜用量。何秀麗，張平宇，程葉青(2007)［6］根據(jù) 1949—2003 年吉林省各市(縣)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和實(shí)地調(diào)研資料，借助滑動(dòng)平均算法和GIS軟件，以及運(yùn)用灰色系統(tǒng)理論分析糧食生產(chǎn)過(guò)程，揭示了近50年吉林省糧食產(chǎn)量的時(shí)空格局演變規(guī)律及其人文影響因素。

綜上可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻(xiàn)研究糧食產(chǎn)量影響因素時(shí)大多運(yùn)用了灰色關(guān)聯(lián)分析和回歸分析等方法，多元線性回歸模型和柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)成為了主要的分析模型。對(duì)于我國(guó)糧食產(chǎn)量影響因素的分析，現(xiàn)有文獻(xiàn)在某些變量上達(dá)成了一致，如種植面積、施肥量等，但某些因素的影響仍然存在分歧。本文將運(yùn)用GLS方法就我國(guó)1990—2008年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，總結(jié)出我國(guó)糧食產(chǎn)量的影響因素。

二、模型設(shè)定及變量選取

影響糧食生產(chǎn)的因素很多，如勞動(dòng)力、物質(zhì)投入、土地、生產(chǎn)方式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進(jìn)步、制度因素等，根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文認(rèn)為糧食產(chǎn)量主要受到種植面積、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、施肥量、農(nóng)業(yè)投入、上期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、成災(zāi)面積等因素的影響，根據(jù)預(yù)期，本文對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)了GLS回歸分析，認(rèn)為各影響因素對(duì)于糧食產(chǎn)量的影響是線性的，設(shè)定模型如下：

Q：產(chǎn)量

ZM：種植面積

GM：有效灌溉面積

M：農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力

F：施肥量

TR：農(nóng)業(yè)投入

P：上期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)

L：農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力

DM：成災(zāi)面積

α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7、α8：各變量的系數(shù)

種植面積越廣，代表著糧食種植量越多，糧食產(chǎn)量也應(yīng)該越多;有效灌溉面積是指能夠進(jìn)行灌溉的農(nóng)田面積，所以灌溉面積越廣，糧食產(chǎn)量應(yīng)該越多;農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力越多，代表著農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用越充分，糧食種植的效率越高，一年內(nèi)可以種植糧食的批次越多，一年內(nèi)糧食產(chǎn)量也越多;農(nóng)業(yè)化肥可以促進(jìn)糧食生長(zhǎng)，所以施肥量越多，糧食產(chǎn)量也應(yīng)該越多，但如果施肥量過(guò)高，也會(huì)影響糧食的生長(zhǎng);農(nóng)業(yè)投入可以刺激農(nóng)民種糧的積極性，增加糧食的種植量，因?yàn)檗r(nóng)業(yè)投入越多，糧食產(chǎn)量應(yīng)該越多;上期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)越高，代表農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格越高，農(nóng)民的種糧積極性應(yīng)該越高，糧食產(chǎn)量應(yīng)該越多;農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力越多，糧食種植的效率越高，糧食生長(zhǎng)也會(huì)更加受到關(guān)注，糧食漲勢(shì)越好，糧食產(chǎn)量應(yīng)該越多;災(zāi)害會(huì)影響糧食的種植，所以成災(zāi)面積越廣，糧食產(chǎn)量應(yīng)該越少。因此本文預(yù)測(cè) α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7的符號(hào)為正，α8的符號(hào)為負(fù)。

本文搜集了糧食產(chǎn)量、種植面積、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、施肥量、農(nóng)業(yè)投入、上年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、成災(zāi)面積等數(shù)據(jù)(如表1所示)，對(duì)糧食產(chǎn)量決定模型進(jìn)行GLS估計(jì)，并通過(guò)EVIEWS6．0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析，得出相關(guān)結(jié)論。

表1 中國(guó)糧食產(chǎn)量及預(yù)期影響因素?cái)?shù)值表

資料來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(1989—2008)

三、實(shí)證結(jié)果分析

表2 中國(guó)糧食產(chǎn)量影響因素回歸分析

通過(guò)GLS回歸得到模型：

通過(guò)上述模型可以發(fā)現(xiàn)，可決系數(shù)為0．9854，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為84．31，說(shuō)明模型估計(jì)效果較好，但 GM、TR、P、L四個(gè)變量沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)，而且M和L兩個(gè)變量的符號(hào)也與經(jīng)濟(jì)意義不符，說(shuō)明模型可能存在多重共線性。

為了更全面地判斷是否存在多重共線性，本文 對(duì)各變量間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析(如表3所示)。

通過(guò)對(duì)各變量間的相關(guān)系數(shù)分析可以發(fā)現(xiàn)，GM和M之間、GM和F之間、M和F之間、TR和L之間都存在著很高的相關(guān)系數(shù)，說(shuō)明他們之間有很強(qiáng)的相關(guān)性，所以可以判斷該模型存在著多重共線性。

表3 中國(guó)糧食產(chǎn)量影響因素相關(guān)系數(shù)表

為了減小多重共線性的影響，本文采用逐步回歸的方法，將變量逐個(gè)引入模型中，并通過(guò)修正可決系數(shù)變化情況、各變量的t值、DW統(tǒng)計(jì)量等綜合考慮是否添加此變量，逐步對(duì)模型進(jìn)行修正，結(jié)果如表4所示。

表4 中國(guó)糧食產(chǎn)量影響因素逐步回歸結(jié)果

通過(guò)逐步回歸可以發(fā)現(xiàn)最優(yōu)模型為Q=f(P，DM，ZM，M) ，此時(shí)的 ˉR2為0．9242，還算理想，各變量均通過(guò)了t檢，DW統(tǒng)計(jì)量為1．37，不能判斷是否有序列相關(guān)性，通過(guò)序列相關(guān)性的GB檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該模型不存在一階、二階、三階序列相關(guān)性(如表5所示)。

表5 序列相關(guān)性拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)(GB檢驗(yàn))結(jié)果Breusch－Godfrey Serial Correlation LM Test：

當(dāng)再次向模型中引入變量，修正可決系數(shù)雖然有所提高，但均有變量沒(méi)能通過(guò)t檢驗(yàn)，所以模型是最優(yōu)的修正模型。

為了避免異方差的出現(xiàn)對(duì)模型和估計(jì)造成影響，還需對(duì)模型的異方差性進(jìn)行檢驗(yàn)，本文使用了懷特檢驗(yàn)法，檢驗(yàn)結(jié)果表示該模型不存在異方差。(如表6所示)

綜上，得到了修正后的我國(guó)糧食產(chǎn)量模型：

表6 異方差性懷特檢驗(yàn)結(jié)果Heteroskedasticity Test：White

四、結(jié)論及政策建議

通過(guò)修正后的我國(guó)糧食產(chǎn)量模型可以發(fā)現(xiàn)，我國(guó)糧食產(chǎn)量的主要影響因素為上期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、成災(zāi)面積、種植面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力。

上期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生正向的影響，系數(shù)為33．4720，表示在其他條件不變的情況下，前期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)每變動(dòng)1個(gè)百分點(diǎn)，糧食產(chǎn)量將增產(chǎn)33．5%左右。根據(jù)微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)理論，價(jià)格上升，供給增加，因此該模型符合這一經(jīng)濟(jì)意義，說(shuō)明農(nóng)民會(huì)根據(jù)前一期的價(jià)格適度地調(diào)整自己的糧食種植量，從而影響糧食產(chǎn)量。

成災(zāi)面積對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生反向的影響，系數(shù)為－0．1181，表示在其他條件不變的情況下，成災(zāi)面積每增加1千公頃，糧食產(chǎn)量將減少0．1181萬(wàn)噸，這與現(xiàn)實(shí)意義是相符合的，如果氣候?yàn)?zāi)害發(fā)生，越多的農(nóng)田受災(zāi)，糧食產(chǎn)量從而減少。

種植面積對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生正向影響，系數(shù)為0．4678，表示在其他條件不變的情況下，種植面積每增加1千公頃，糧食產(chǎn)量將增加0．4678萬(wàn)噸，這也是與現(xiàn)實(shí)意義相符合的，增加種植面積意味著有更多的糧食種植，糧食產(chǎn)量從而增加。

農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生正向的影響，系數(shù)為0．1176，表示在其他條件不變的情況下，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力增加1千瓦時(shí)，糧食產(chǎn)量將增加0．1176萬(wàn)噸。農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用將使糧田的種植更加高效，一年內(nèi)種植糧食的批次增加，年糧食產(chǎn)量也隨之提高。

根據(jù)預(yù)測(cè)，灌溉面積、施肥量、農(nóng)業(yè)投入、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力都應(yīng)該對(duì)糧食產(chǎn)量產(chǎn)生影響，然而結(jié)果顯示，這些變量并沒(méi)有包含該模型中，本文認(rèn)為主要有以下幾個(gè)原因：某些變量與模型中變量高度相關(guān)，如灌溉面積與農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力相關(guān)系數(shù)為0．97，為避免多重共線性問(wèn)題，模型中將此變量加以剔除;農(nóng)業(yè)投入中有很大部分進(jìn)入到農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建筑當(dāng)中，在短期內(nèi)很難對(duì)糧食產(chǎn)量造成影響，而且農(nóng)民由于受教育程度偏低，可能對(duì)這部分投入不太敏感，僅僅會(huì)對(duì)糧食補(bǔ)貼等形式的投入做出積極反應(yīng);由于農(nóng)村剩余勞動(dòng)力的大量存在，使得過(guò)多勞力閑置于有限的土地資源，造成糧食生產(chǎn)的低效;另一方面隨著我國(guó)城市化進(jìn)程不斷加快，農(nóng)村居民涌入城市，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)加速轉(zhuǎn)移，造成農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力的減少，但是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的提高、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)者的勞動(dòng)技能以及受教育水平的提高，都造成了糧食產(chǎn)量的顯著增加，所以在模型中農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力與糧食產(chǎn)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

縱觀我國(guó)糧食的產(chǎn)量變化，我們可以看到糧食的產(chǎn)量主要受制于種植面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、上期農(nóng)業(yè)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、成災(zāi)面積，針對(duì)這些因素，本文提出了如下的政策及建議：

1．穩(wěn)定糧食播種面積，保證糧食產(chǎn)量

從上述糧食產(chǎn)量的多元線性模型來(lái)看，播種面積是一個(gè)重要的影響參數(shù)。在其他條件不變的情況下，增加播種面積就可以增加產(chǎn)量。從總體上看，1990—2008年的播種面積有減少的趨勢(shì)，這勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致糧食產(chǎn)量在其他因素不變的條件下遭遇瓶頸，并且在中國(guó)的社會(huì)現(xiàn)實(shí)下，耕地面積還會(huì)持續(xù)地減少，因此政策的實(shí)施必須限制這一不利因素，避免城市的擴(kuò)張?jiān)斐筛氐膿p失。此外應(yīng)盡量做好防汛防旱預(yù)防各種人為的和自然災(zāi)害，以保證農(nóng)業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展。

2．完善最低收購(gòu)價(jià)政策

通過(guò)完善最低收購(gòu)價(jià)政策，實(shí)施目標(biāo)價(jià)格政策將價(jià)格支持水平設(shè)定于均衡價(jià)格水平，可以通過(guò)農(nóng)民生產(chǎn)成本、期貨市場(chǎng)的價(jià)格走勢(shì)和對(duì)糧食的供求預(yù)測(cè)來(lái)確定糧食均衡價(jià)格。同時(shí)，為了提高農(nóng)民收入，確保農(nóng)民種糧積極性，可實(shí)施反周期支付計(jì)劃，設(shè)定目標(biāo)價(jià)格，對(duì)于目標(biāo)價(jià)格與市場(chǎng)價(jià)格之差，由政府運(yùn)用差額補(bǔ)貼的形式予以補(bǔ)足。

3．加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

一方面要加大農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施投入，支持大中型水利骨干工程和重點(diǎn)小型水利工程的建設(shè)，支持農(nóng)民開(kāi)展小型農(nóng)田水利基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè);另一方面要提高農(nóng)機(jī)裝備水平，增加大中型農(nóng)機(jī)具購(gòu)置補(bǔ)貼，增加良田作業(yè)大型機(jī)械，加強(qiáng)農(nóng)機(jī)社會(huì)化服務(wù)體系建設(shè)，提高糧食生產(chǎn)的物質(zhì)裝備水平。

4．采取積極的災(zāi)害應(yīng)對(duì)機(jī)制

氣候?yàn)?zāi)害雖然是一個(gè)不可控的因素，但可以通過(guò)采取積極的災(zāi)害應(yīng)對(duì)機(jī)制，提升氣候?yàn)?zāi)害的應(yīng)急處理效果，盡可能降低糧食成災(zāi)面積，將災(zāi)害的影響程度降到最低，避免短期糧食低產(chǎn)、糧食供給不足的現(xiàn)象發(fā)生。

［1］肖海峰，王姣．我國(guó)糧食綜合生產(chǎn)能力影響因素分析［J］．農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2004，(6)：45 －49．

［2］謝杰．中國(guó)糧食生產(chǎn)影響因素研究［J］．經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2007，(9)：36 －40．

［3］尹世久，吳林海，張勇．我國(guó)糧食產(chǎn)量波動(dòng)影響因素的經(jīng)驗(yàn)分析［J］．系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2009，(10)：28－34．

［4］陳文福．西南喀斯特地區(qū)糧食生產(chǎn)現(xiàn)狀及影響因素——以貴州省為例［J］．中國(guó)統(tǒng)計(jì)，2005，(10)：58－59．

［5］李啟宇，張文秀．四川省糧食單產(chǎn)影響因素的灰色關(guān)聯(lián)分析［J］．安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2006，(15)：3585 －3586，3589．

［6］何秀麗，張平宇，程葉青．吉林省糧食生產(chǎn)格局變化及其影響因素研究［J］．安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2007，(5)：1536－1538．