梁娟

[摘要]本文通過(guò)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》收集了1993至2018年的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，并以這些數(shù)據(jù)為樣本運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)對(duì)糧食產(chǎn)量的影響因素進(jìn)行分析。在分析過(guò)程中，首先用最小二乘法估計(jì)得出初始的模型，之后再對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)及修正獲得最終模型，對(duì)模型的檢驗(yàn)包括多重共線性、異方差性、自相關(guān)性和殘差正態(tài)性。本文通過(guò)一系列分析得出了與實(shí)際意義相符合的回歸模型，結(jié)果說(shuō)明對(duì)糧食產(chǎn)量影響最大的因素是糧食播種面積。

[關(guān)鍵詞]糧食產(chǎn)量;最小二乘法;多重共線性;異方差性

中圖分類(lèi)號(hào)：F326.11 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.202002

1 研究背景

近年來(lái)，我國(guó)在經(jīng)濟(jì)、文化等各個(gè)方面的水平不斷發(fā)展，給人們帶來(lái)的實(shí)惠體現(xiàn)在日常生活的方方面面。與此同時(shí)，隨之而來(lái)的各種問(wèn)題不斷出現(xiàn)，霧霾引發(fā)的環(huán)境問(wèn)題、資源短缺問(wèn)題、貧富差距問(wèn)題等，不斷沖擊著人們的生活，而其中最值得我們關(guān)注的莫過(guò)于糧食短缺問(wèn)題。生活環(huán)境的變化和大眾生活觀念的改變，越來(lái)越多的農(nóng)民不再將種地作為自己的主要工作，大部分農(nóng)村勞動(dòng)力都選擇進(jìn)城打工，不再將土地作為家庭的主要經(jīng)濟(jì)來(lái)源。更令人擔(dān)憂的是，許多家庭將原有的種植土地改為其他用地，用以修蓋房屋等，這一改變帶來(lái)的問(wèn)題是我國(guó)許多土地的荒廢，有效土地面積的不斷減少，進(jìn)而引發(fā)了嚴(yán)重的糧食短缺問(wèn)題。此外，許多地區(qū)的水資源不斷減少，而留給土地的灌溉用水少之又少，導(dǎo)致原本就減少的種植糧食的土地由于得不到足夠的水，產(chǎn)量縮減。再者，自然災(zāi)害的發(fā)生，許多糧食受到天氣、害蟲(chóng)等的侵害導(dǎo)致糧食的減產(chǎn);由于土地管理不善，化肥的過(guò)度使用等導(dǎo)致土地質(zhì)量下降，這些問(wèn)題也都會(huì)在一定程度上影響糧食產(chǎn)量。對(duì)于人類(lèi)的生存來(lái)說(shuō)，“吃穿住行”中“吃”占據(jù)首位，可見(jiàn)其對(duì)我們的重要性，因此近年來(lái)糧食產(chǎn)量的不斷減少已經(jīng)嚴(yán)重影響我們的生活，而這一問(wèn)題的解決迫在眉睫。

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，還受到政策、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?，F(xiàn)有文獻(xiàn)[1-6]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。

2 實(shí)證分析

2.1 變量和模型選取

2.1.1 變量說(shuō)明

糧食生產(chǎn)是個(gè)繁雜的生產(chǎn)過(guò)程，影響其產(chǎn)量的因素很多，一般分為五大類(lèi)：自然要素、資本要素、人力要素、科技要素和政策要素[7]。并且糧食生產(chǎn)還是種經(jīng)濟(jì)行為，經(jīng)濟(jì)行為就有固定的經(jīng)濟(jì)規(guī)律。自然要素是很難計(jì)算和統(tǒng)計(jì)的，但是可以根據(jù)成災(zāi)面積來(lái)表示。資本要素是通過(guò)在糧食生產(chǎn)上資本投入的多少來(lái)評(píng)估的，其中種植范圍和肥料的投入占重要地位。人力因素主要指從事農(nóng)業(yè)勞動(dòng)的人口，并且數(shù)據(jù)可根據(jù)各種數(shù)據(jù)資料獲得，所以相對(duì)來(lái)說(shuō)該變量較容易獲取。科技因素是指農(nóng)產(chǎn)品種中的科技含量，但它用定量描述很困難。政策因素有很多，但由于我國(guó)的情況較復(fù)雜，因此政策因素對(duì)糧食產(chǎn)量的影響不太顯著。根據(jù)理論和實(shí)際，本文選擇的五個(gè)因素具體如下：農(nóng)業(yè)化肥施用量、有效灌溉面積、成災(zāi)面積、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力、糧食播種面積。

2.1.2 模型選取

糧食生產(chǎn)是一種比較典型的經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出行為，可以用Douglas[8]提出的CD函數(shù)來(lái)表示。CD函數(shù)的形式為：Q=AKαLβ，式中Q為產(chǎn)量，L為勞力投入量，K為資本投入量;A、α、β為參數(shù)，0<α，β<1。進(jìn)行線性化得：

轉(zhuǎn)化為單位下的資本投入量并不會(huì)影響參數(shù)估計(jì)和實(shí)證分析結(jié)果，因此本文用農(nóng)業(yè)總體數(shù)據(jù)擬合模型，令Y代表中國(guó)糧食產(chǎn)量，單位是萬(wàn)t;X1代表農(nóng)業(yè)化肥施用量，單位是萬(wàn)t;X2代表糧食播種面積，單位是千公頃;X3是成災(zāi)面積，單位是千公頃;X4是農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力，單位是萬(wàn)人;X5是有效灌溉面積，單位是千公頃。

由模型的估計(jì)結(jié)果可以看出，R2=0.989 575，可決系數(shù)很高，說(shuō)明模型擬合很好;F=360.701檢驗(yàn)值相對(duì)較大，對(duì)應(yīng)的P=0，表明方程顯著，就是Y與X1，X2，X3，X4，X5的關(guān)系顯著。但是很明顯，X4和X5的t值均小于t0.05（19）=1.729，說(shuō)明變量不顯著。并且變量X5與被解釋變量Y之間成負(fù)相關(guān)這與現(xiàn)實(shí)情況不符，也通不過(guò)經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)。此時(shí)，應(yīng)該考慮模型可能存在多重共線性。

2.2.2 多重共線性的驗(yàn)證

2.2.2.1 簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)

計(jì)算變量X1，X2，X3，X4，X5的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)矩陣，見(jiàn)表2。

相關(guān)系數(shù)的定義為，由表二可以看出變量之間ρ的均較大，尤其是X1和X4的ρ=0.987此時(shí)應(yīng)該考慮模型可能存在多重共線性。

2.2.2.2 方差擴(kuò)大因子法

方差擴(kuò)大因子見(jiàn)表3，X1，X4和X5的VIF大于10，VIF可以很準(zhǔn)確地確定多重共線性，所以認(rèn)為該模型存在多重共線性，下面將采用逐步回歸法解決。

2.2.2.3 逐步回歸

通過(guò)分析可知，糧食生產(chǎn)受有效灌溉面積X5的影響最大，與實(shí)際經(jīng)驗(yàn)相一致，因此選X5作為初始的回歸模型。

將剩余變量分別引進(jìn)原模型，進(jìn)行多方比較，得到最合適的回歸方程，結(jié)果如下所示：

第一步，引入X2 ，發(fā)現(xiàn)模型R2變大，參數(shù)符號(hào)符合實(shí)際意義，并且變量的t值均大于臨界值，通過(guò)檢驗(yàn);

第二步，引入X3，發(fā)現(xiàn)模型的R2比原來(lái)的更大，參數(shù)符號(hào)符合實(shí)際意義，并且變量的t值均大于臨界值，通過(guò)檢驗(yàn);

第三步，引入X1，R2比原來(lái)的減小，同時(shí)的t值小于臨界值，通不過(guò)檢驗(yàn);

第四步，去掉X1，引入X4，R2雖然有所提高，但是X4的參數(shù)不能通過(guò)t檢。

第三步和第四步說(shuō)明，X1和X4是影響可以忽略的。因此，最終的模型應(yīng)以y=f（X1，X3，X5）為最優(yōu)。

2.3 模型檢驗(yàn)

2.3.1 異方差檢驗(yàn)

運(yùn)用White檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭惺欠翊嬖诋惙讲睿玫浇Y(jié)果：

異方差檢驗(yàn)中：H0：模型中不存在異方差;H1：模型中存在異方差。

可知，R2=0.244，White統(tǒng)計(jì)量nR2=25×0.244=6.096<11.07，接受原假設(shè)。即模型不存在異方差性。

2.3.2 自相關(guān)性檢驗(yàn)

采用LM檢驗(yàn)，由結(jié)果可知，nR2的伴隨概率為0.4544，比α大，接受原假設(shè)。所以，我們可以認(rèn)為此模型不存在自相關(guān)性。

2.3.3 殘差正態(tài)性檢驗(yàn)

殘差的正態(tài)性檢驗(yàn)中原假設(shè)H0：殘差服從正態(tài)分布;H1：殘差不服從正態(tài)分布。

對(duì)本文最小二乘估計(jì)后的殘差進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)見(jiàn)圖1。

由圖1可知，Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率為0.709大于0.05，且偏度值（0.395）和峰度值（3.182）也表明殘差服從正態(tài)分布。

2.4 模型結(jié)果

通過(guò)以上檢驗(yàn)?zāi)Ｐ妥罱K確定為：

LnY=-6.777+1.342lnX2-0.075lnX3+0.33lnX5? ?（2）

由式（2）可得，當(dāng)有效灌溉面積增加1%時(shí)，糧食產(chǎn)量增加0.334%;當(dāng)糧食播種面積增加1%時(shí)，糧食產(chǎn)量增加1.342%;而當(dāng)成災(zāi)面積增加1%時(shí)，糧食產(chǎn)量減少0.075%。綜上，糧食播種面積對(duì)其產(chǎn)量具有強(qiáng)有力的影響。

3 結(jié)論和政策建議

通過(guò)上面的分析，化肥施用量和農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力兩個(gè)變量無(wú)法通過(guò)檢驗(yàn)，于是剔除。對(duì)其他三個(gè)變量分析，得出糧食播種面積是其最主要的影響因素，其次是有效灌溉面積，而成災(zāi)面積則對(duì)其具有不利影響。隨著城鎮(zhèn)化水平的提高和技術(shù)的進(jìn)步，農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力對(duì)糧食生產(chǎn)的影響基本可以忽略。通過(guò)調(diào)查研究，得出可以從以下幾方面提高糧食產(chǎn)量。

3.1 擴(kuò)大種植面積，合理利用土地

播種面積是評(píng)估生產(chǎn)的重點(diǎn)，因此擴(kuò)大糧食播種面積是我們當(dāng)前不得不面對(duì)的問(wèn)題。首先，農(nóng)民要遵守耕地保護(hù)制度，不要隨意非法占用耕地，保證耕地的面積不減少;其次，要經(jīng)常翻新耕地，以便使耕地的土質(zhì)有不錯(cuò)的養(yǎng)分，保障質(zhì)量;再次，合理利用土地，合理搭配農(nóng)業(yè)品種，充分利用土地。最后，增加耕地種植的多樣性，使糧食的品種更加豐富，需求少的糧食品種要減少其種植面積，相反，需求大的品種要擴(kuò)大其種植面積，從而間接地對(duì)糧食的產(chǎn)量起到促進(jìn)作用。

3.2 充分利用水資源，促進(jìn)糧食生產(chǎn)

由于水資源的缺乏，要想使莊稼得到充沛的水分，必須充分利用現(xiàn)有的資源，既要合理利用生活用水，如修建地下管道，將城市中可再次利用的水輸送到農(nóng)村、灌溉農(nóng)田，又要充分利用雨水，如將雨水聚集在一個(gè)可循環(huán)的水池中，以便更容易將其引入農(nóng)田中，使莊稼更好地生長(zhǎng)，從而使糧食得到更高的產(chǎn)量。并且灌溉的方法也要變化，使用旋轉(zhuǎn)灌溉就是一個(gè)比較好的方法，還可以興修水利，注重水源的質(zhì)量保證。

3.3 注重生態(tài)文明，減少成災(zāi)面積

要想在優(yōu)美的自然環(huán)境中生活，必須以保護(hù)環(huán)境作為首要的責(zé)任。首先，應(yīng)減少成災(zāi)面積，要在災(zāi)難到來(lái)之前消滅它，以免造成不必要的損失;其次，每當(dāng)收割完農(nóng)作物時(shí)，不要焚燒秸稈，要對(duì)農(nóng)作物的秸稈進(jìn)行合理的利用，例如作為肥料埋在地下，以使得來(lái)年的土地質(zhì)量更好;最后，將農(nóng)作物的秸稈回收至沼氣池作為燃料。

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