(重慶工商大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院 重慶 400067)

影響糧食產(chǎn)量的因素分析
——以四川省為例

歐娟

(重慶工商大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院重慶400067)

本文首先對(duì)1952年—2014年間四川省糧食產(chǎn)量進(jìn)行了計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析，在影響糧食產(chǎn)量的諸多原因中挑選了5個(gè)主要因素，通過(guò)它們建立了回歸模型和進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，分析了各個(gè)因素對(duì)糧食產(chǎn)量的影響與作用。最后，提出了一些關(guān)于怎樣提高四川糧食產(chǎn)量的相關(guān)建議。

糧食產(chǎn)量；影響因素；統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

眾所周知，中國(guó)是一個(gè)人口眾多的國(guó)家，而四川卻是一個(gè)擁有8262萬(wàn)人口(2016年末常住人口)，48.6萬(wàn)平方千米的面積的省市。建國(guó)后，四川省的農(nóng)業(yè)發(fā)展嚴(yán)重嚴(yán)重滯后，糧食稀少，無(wú)法滿足人民的溫飽。1978年進(jìn)行改革開放后，家庭生產(chǎn)承包責(zé)任制開始在農(nóng)村地區(qū)開展，農(nóng)業(yè)才開始有了快速的發(fā)展，糧食的產(chǎn)量也逐漸增加。隨著人口的增加、生活水平和科研技術(shù)的提高，糧食產(chǎn)量從1952年的1170.1萬(wàn)噸到2014年的3374.90萬(wàn)噸。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展離不開糧食生產(chǎn)。增加糧食產(chǎn)量的途徑通常是擴(kuò)大耕地面積或提高單位面積產(chǎn)量。根據(jù)中國(guó)國(guó)情，繼續(xù)擴(kuò)大耕地面積的潛力已不大，雖然中國(guó)尚有許多未開墾的土地，但大多存在投資多、難度大的問(wèn)題，這就決定了中國(guó)糧食增產(chǎn)必須走提高單位面積產(chǎn)量的途徑。

糧食的種植離不開化肥與農(nóng)藥。施肥不僅能提高土壤肥力，而且也是提高糧食單位面積產(chǎn)量的重要措施。據(jù)聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)統(tǒng)計(jì)，化肥在對(duì)糧食增產(chǎn)的總份額中約占40%～60%。四川省能以占全國(guó)4.9%的耕地養(yǎng)活了占全國(guó)6.3%的人口，可以說(shuō)化肥起到舉足輕重的作用。另外，農(nóng)藥對(duì)糧食的產(chǎn)量也起著至關(guān)重要的作用。據(jù)測(cè)算，通過(guò)防治病蟲草鼠害等植保措施，每年挽回糧食損失1億噸左右，占總產(chǎn)量的15%以上，相當(dāng)于增加1億多畝耕地的糧食面積。

但是，影響糧食產(chǎn)量的因素有很多，比如農(nóng)藥化肥、糧食播種的面積、每年成災(zāi)的面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械的數(shù)量、農(nóng)村人口工作的數(shù)量以及天氣變化等等。本文針對(duì)四川省的糧食產(chǎn)量建立了計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，并利用Eviews軟件對(duì)搜集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析以及多重共線性分析，建立了糧食產(chǎn)量影響因素的模型，分析了影響糧食產(chǎn)量的主要因素及其影響程度，并提出了相關(guān)的政策建議。

一、研究框架

(一)變量的選擇

研究糧食產(chǎn)量的影響因素離不開一些基本的經(jīng)濟(jì)變量。大多數(shù)相關(guān)的研究文獻(xiàn)中都把糧食的播種面積、農(nóng)藥化肥的施用量這兩個(gè)指標(biāo)作為影響糧食產(chǎn)量的基本因素，還有一些文獻(xiàn)里也提出了一些其他變量，例如成災(zāi)面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力等等。影響糧食產(chǎn)量的因素眾多繁雜，本文主要從農(nóng)藥化肥的施用量、糧食的播種面積、成災(zāi)面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)業(yè)人口這五方面來(lái)進(jìn)行分析四川省的糧食產(chǎn)量影響因素。

1.變量說(shuō)明

(1)糧食產(chǎn)量Y：指農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)者日歷年度內(nèi)生產(chǎn)的全部糧食數(shù)量。

(2)農(nóng)藥化肥施用量X1：指實(shí)際播種和生產(chǎn)中對(duì)糧食施以化肥的數(shù)量。

(3)糧食播種面積X2：指農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)者應(yīng)在日歷年度內(nèi)收獲糧食在全部土地(耕地或非耕地)上的播種或移植面積。

(4)成災(zāi)面積X3：這里是指在遭受自然災(zāi)害的受災(zāi)面積中，農(nóng)作物實(shí)際收獲量較常年產(chǎn)量減少3成以上的播種面積，其中農(nóng)作物受災(zāi)面積至年內(nèi)因遭受旱災(zāi)、水災(zāi)、風(fēng)雹災(zāi)、霜凍、病蟲害及其他自然災(zāi)害，使農(nóng)作物較正常年景產(chǎn)量減少一成以上的農(nóng)作物播種面積。

(5)農(nóng)業(yè)機(jī)械總總動(dòng)力X4：指全部農(nóng)業(yè)機(jī)械動(dòng)力的額定功率之和。

(6)農(nóng)業(yè)人口X5：居住在農(nóng)村或集鎮(zhèn)，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，以農(nóng)業(yè)收入為主要生活來(lái)源的人口。

二、模型建立

(一)模型建立

在本文中運(yùn)用四川省1980年—2014年的數(shù)據(jù)，從六方面來(lái)分析影響四川省糧食產(chǎn)量的因素。本文以糧食產(chǎn)量Y作為解釋變量，以農(nóng)藥化肥施用量X1、糧食播種面積X2、成災(zāi)面積X3、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力X4和農(nóng)業(yè)人口X5作為被解釋變量，建立多元線性回歸模型

Yt=C0+C1X1t+C2X2t+C3X3t+C4X4t+C5X5t+μi

其中Yt代表四川省t年的糧食產(chǎn)量，X1t,X2t,X3t,X4t,X5t分別代表四川省t年的農(nóng)藥化肥施用量，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)人口。C0,C1,C2,C3,C4,C5為待定的系數(shù)，μi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

(二)模型數(shù)據(jù)說(shuō)明

本模型的數(shù)據(jù)來(lái)源于四川省統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的2015年《四川統(tǒng)計(jì)年鑒》，內(nèi)容真實(shí)可靠，具有權(quán)威性，所以估計(jì)出來(lái)的回歸模型具有說(shuō)服力。

(三)回歸模型

運(yùn)用Eviews軟件對(duì)模型進(jìn)行最小二乘法估計(jì)(OLS)回歸[1]得到的回歸方程為

Y=-8391.864+5.206751X1+5.219597X2-0.014673X3+0.051546X4+1.036456X5

(0.0057)(0.0631)(0.0019)(0.9818)(0.6487)(0.0374)

R2=0.781747AdjustedR2=0.732144F=15.76009DW=1.690852

三、模型檢驗(yàn)

(一)經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)

模型估計(jì)結(jié)果表明，在假定其他變量不變的情況下，農(nóng)藥化肥的施用量每增加1%，糧食產(chǎn)量便會(huì)增加520.7%；在假定其他變量不變的情況下，糧食播種面積增長(zhǎng)1%，糧食產(chǎn)量便會(huì)增加522.0%；在假定其他變量不變的情況下，成災(zāi)面積每增加1%，糧食產(chǎn)量便會(huì)減少1.5%；在假定其他變量不變的情況下，農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力增長(zhǎng)1%，糧食產(chǎn)量就會(huì)增加5.2%；在假定其他變量不變的情況下，農(nóng)業(yè)人口增加1%，糧食產(chǎn)量便會(huì)增加103.6%。這與理論分析和經(jīng)驗(yàn)判斷相符合。

(二)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

擬合優(yōu)度檢驗(yàn):由運(yùn)行結(jié)果可知可決系數(shù)R2=0.781747，可修正的可決系數(shù)R2=0.732144，這說(shuō)明該模型對(duì)樣本的擬合程度一般，需要把模型進(jìn)行調(diào)整。

(三)多重共線性檢驗(yàn)

從回歸結(jié)果的系數(shù)以及t值我們可以看出模型存在多重共線性，下面我們計(jì)算出解釋變量的相關(guān)系數(shù)。解釋變量的相關(guān)系數(shù)矩陣如表1

表1 各變量的相關(guān)系數(shù)矩陣

從表1中我們可以看出X4與X1存在高度的相關(guān)性，即農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力與農(nóng)藥化肥的施用量有關(guān)。

(四)逐步回歸與模型修正

從OLS回歸結(jié)果表明，X3與X4的p值大于0.5，說(shuō)明它們的t值檢驗(yàn)不顯著，需要運(yùn)用逐步回歸發(fā)進(jìn)行模型的修正。

首先，分別做Y對(duì)X1,X2,X3,X4,X5的一元回歸，如表2

表2 各元素的一元回歸表

由表2可知，X1的可決系數(shù)最大。因此，以X1為基礎(chǔ)，順次加入其他變量逐步回歸。

再依次加入幾個(gè)變量中，我們發(fā)現(xiàn)加入X5后方程的擬合度最高，可決系數(shù)R2=0.872505,并且X1和X5的t檢驗(yàn)顯著，那么就選擇X5留下以進(jìn)行下一步檢驗(yàn)。當(dāng)加入X2后，方程的擬合程度有所提高，可決系數(shù)R2=0.912408，且各參數(shù)的t檢驗(yàn)顯著。于是，選擇保留X2，進(jìn)行下一步檢驗(yàn)。當(dāng)加入X3后，方程的擬合度沒(méi)有多大變化，但是X3的t檢驗(yàn)不合格，于是選擇提出X3。當(dāng)加入X4后，發(fā)現(xiàn)擬合程度還有所下降，并且沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)，因此，也剔除X4。

綜上所述，運(yùn)用Eviews軟件得到修正后的回歸模型為

Y=-3197.331+5.858797X1+4.141308X2+0.364128X5

(0.0002) (0.0000) (0.0011) (0.0005)

R2=0.912408adjustedR2=0.903347F=100.6939DW=1.618527

由回歸模型結(jié)果可知，針對(duì)H0:Ci=0(i=1,2,3,4,5)，給定顯著性水平α=0.05，在F分布表中查出自由度和k=3,n-k-1=24的臨界值F0.05(3,24)=3.01，得到的F=100.6939>F0.05(3,24)=3.01，應(yīng)拒絕原假設(shè)。故認(rèn)為該回歸方程是顯著的，即農(nóng)藥化肥施用量、糧食播種面積和農(nóng)業(yè)人口聯(lián)合起來(lái)對(duì)四川省的糧食產(chǎn)量有顯著影響。

(五)異方差檢驗(yàn)及其修正

1.white異方差檢驗(yàn)

下面我們運(yùn)用white檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲?，用Eviews軟件得到nR2=19.48916，而在5%的顯著性水平下，查表得臨界值χ2(9)=16.92。因?yàn)閚R2=19.48916>χ2(9)=16.92，所以，表明修正后的模型存在異方差。那么，接下來(lái)我們就要對(duì)異方差進(jìn)行修正。

2.異方差的修正

由于模型存在異方差性，要對(duì)異方差進(jìn)行修正的常用方法是加權(quán)最小二乘法。它是對(duì)原模型進(jìn)行加權(quán)，使之變成一個(gè)新的不存在異方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估計(jì)其參數(shù)，在Eviews軟件里得到的再次修正后的回歸方程為

Y=-4550.995+8.771496X1+7.244114X2+0.155973X5

(0.0000) (0.0000) (0.0000) (0.0106)

R2=0.994563adjustedR2=0.994001 F=1768.417 DW=1.500147

(六)ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)

接下來(lái)我們分別對(duì)X1、X2、X3進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，由Eviews里面運(yùn)行所得的結(jié)果我們可知，X1、X5的檢測(cè)值均小于所有水平下的臨界值，則表明它們的序列平穩(wěn)，即農(nóng)藥化肥的施用量和農(nóng)業(yè)的口每年的數(shù)量都是平穩(wěn)的，因?yàn)檗r(nóng)藥化肥的施用量變化不大，如果減少農(nóng)藥化肥的使用量會(huì)導(dǎo)致糧食產(chǎn)量降低，如果農(nóng)藥化肥的使用量過(guò)量，糧食產(chǎn)量不會(huì)增加，并且將會(huì)給環(huán)境和土壤帶來(lái)危害。每年從事農(nóng)業(yè)的人口數(shù)量都是相對(duì)穩(wěn)定的，不會(huì)發(fā)生多大的變化；X2的檢測(cè)值卻大于所有水平下的臨界值，那么，說(shuō)明X2的序列是不平穩(wěn)的，也就是說(shuō)隨著人口的增加，土地可用的面積也會(huì)逐漸減小，那么播種的面積也會(huì)逐漸變小。

(七)序列相關(guān)性的檢驗(yàn)

序列相關(guān)性的檢驗(yàn)方法有多種，但在本文中運(yùn)用的是D.W.檢驗(yàn)法。由程序運(yùn)行結(jié)果可知D.W.=1.58437。而樣本容量n=28，解釋變量的數(shù)目k=3，查詢D.W.分布表，得到臨界值dL=1.26和dU=1.56。而dU=1.56

四、結(jié)論與建議

在選擇的五個(gè)因素中，農(nóng)藥化肥施用量、糧食播種面積和農(nóng)業(yè)人口對(duì)四川省的糧食產(chǎn)量有較顯著的影響。模型在建立的過(guò)程中剔除了成災(zāi)面積和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力這兩個(gè)因素，因?yàn)樵谀Ｐ偷慕⒅袇?shù)符號(hào)沒(méi)有通過(guò)參數(shù)的t檢驗(yàn)和顯著性檢驗(yàn)。由于在1952年—2014年中，四川省因?yàn)?zāi)害而導(dǎo)致糧食產(chǎn)量的損失并不嚴(yán)重，故在因素的檢驗(yàn)中沒(méi)有通過(guò)也是情有可原的。

從回歸模型中，我們可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)藥化肥的施用量對(duì)糧食產(chǎn)量的貢獻(xiàn)率最高，因?yàn)榛适侵匾霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料，是糧食的“糧食”，它能幫助糧食快速成長(zhǎng)，并增添農(nóng)作物所需的營(yíng)養(yǎng)。并且農(nóng)藥也大大抵御和減少了病蟲鼠害等對(duì)糧食生產(chǎn)的危害，保證了糧食產(chǎn)量。糧食的播種面積的貢獻(xiàn)率雖然沒(méi)有農(nóng)藥化肥的貢獻(xiàn)率大，但是它與糧食的產(chǎn)量卻是息息相關(guān)的。糧食的播種面積越大，糧食的產(chǎn)量也就越大。農(nóng)業(yè)人口對(duì)糧食產(chǎn)量的貢獻(xiàn)只能在從事農(nóng)業(yè)的勞動(dòng)力的數(shù)量上體現(xiàn)。

對(duì)于本文提出了以下的幾點(diǎn)建議：

(1)我國(guó)繼續(xù)實(shí)施耕地保護(hù)制度，提高人們對(duì)耕地保護(hù)的意識(shí)，使他們不要荒廢田地。

(2)政府應(yīng)加大對(duì)＂三農(nóng)＂問(wèn)題的高度關(guān)注，加大對(duì)農(nóng)民的政策補(bǔ)貼，民以食為天，糧食安全直接影響著我國(guó)的社會(huì)穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)發(fā)展；應(yīng)加大科研力度，提高畝產(chǎn)，發(fā)明對(duì)環(huán)境危害較低的化肥農(nóng)藥；應(yīng)加大對(duì)農(nóng)民的教育力度，讓農(nóng)民掌握科學(xué)的方法種植糧食，提高現(xiàn)代新型肥料的施用范圍；應(yīng)加大研究和宣傳新型化肥和農(nóng)藥，并告知人們對(duì)它們的使用方法、最佳施用量及最佳使用時(shí)間。并且政府可對(duì)實(shí)用新型肥料的農(nóng)戶給予一定的財(cái)政補(bǔ)貼，以緩解農(nóng)民的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[2]。

(3)政府可讓技術(shù)人員建立相應(yīng)的模型來(lái)預(yù)測(cè)出明年農(nóng)戶所擁有田地的糧食產(chǎn)量，并告知農(nóng)戶，以防他們多買化肥農(nóng)藥，造成不必要的浪費(fèi)。

(4)保護(hù)環(huán)境，對(duì)災(zāi)害建立相應(yīng)的應(yīng)急措施并進(jìn)行宣傳，減少相應(yīng)的受災(zāi)面積，以保證糧食的產(chǎn)量。

[1]李子奈，潘文卿.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京：高等教育出版社，2015，9.

[2]范慧浩.影響我國(guó)糧食產(chǎn)量因素的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析[J].科學(xué)論壇，2013，5(3)；1-2.

歐娟(1993-)，女，漢族，四川達(dá)州人，學(xué)生，統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士，研究方向數(shù)理統(tǒng)計(jì)。