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        山東省糧食產(chǎn)量的影響因素分析

        2022-05-30 15:38:04劉天瑋
        中國經(jīng)貿(mào)導(dǎo)刊 2022年9期
        關(guān)鍵詞:山東省糧食模型

        劉天瑋

        山東省作為我國東部的沿海經(jīng)濟(jì)大省、人口大省,農(nóng)業(yè)大省,在我國經(jīng)濟(jì)格局中占有重要地位。近年來,山東省出現(xiàn)人口增長率超過糧食增長率的問題,對(duì)糧食生產(chǎn)量的需求呈剛性增長態(tài)勢(shì)。故本文利用STATA和Eviews軟件,運(yùn)用逐步回歸的方法并通過一系列檢驗(yàn)優(yōu)化模型,最終建立起具有良好統(tǒng)計(jì)性質(zhì)的多元線性回歸模型,并進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)。研究發(fā)現(xiàn):有效灌溉面積和受災(zāi)面積是影響山東省糧食產(chǎn)量的顯著因素。通過分析得出結(jié)論:科學(xué)的預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害等不可控因素,增大糧食生產(chǎn)率和降低糧食作物受災(zāi)率,對(duì)糧食增產(chǎn)有顯著意義;合理利用土地資源實(shí)現(xiàn)土地資源的有效灌溉對(duì)保障糧食生產(chǎn)增幅穩(wěn)定具有重要意義。而模型中的其它影響因素并不顯著。

        山東省作為我國13個(gè)糧食生產(chǎn)省之一,耕地面積與糧食總產(chǎn)量居全國第三位,歷來是我國的農(nóng)業(yè)大省。山東省糧食總產(chǎn)量逐年的變化趨勢(shì),如圖1所示。

        圖1中清晰地展示了近20年來山東省糧食總產(chǎn)量總體上呈現(xiàn)遞增趨勢(shì),遞增趨勢(shì)在20年間有一定的波動(dòng),穩(wěn)定性仍有待加強(qiáng)。2001年有明顯下跌,是受山東省旱災(zāi)的影響。2004—2005年間,我國實(shí)施糧食直補(bǔ)政策,糧食總產(chǎn)量明顯提高??傮w來說,隨著國家對(duì)農(nóng)業(yè)的不斷重視,糧食生產(chǎn)現(xiàn)代化水平的不斷提高,糧食總產(chǎn)量呈現(xiàn)不斷遞增的趨勢(shì)。但目前山東省存在的問題是人口基數(shù)龐大,增長速度快,而因經(jīng)濟(jì)建設(shè)用地不斷擴(kuò)張、水資源短缺且利用不科學(xué)以及旱澇等自然災(zāi)害頻發(fā)等原因,山東省人地矛盾增大。因此,對(duì)山東省糧食產(chǎn)量顯著影響因素的研究意義十分重大。

        一、因素的確定和模型的建立

        (一)影響因素的選取

        根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn),可以將糧食產(chǎn)量的影響因素劃為4類,經(jīng)濟(jì)因素、科技因素、政策因素和自然因素。由于影響糧食產(chǎn)量的因素眾多,將所有因素納入研究對(duì)象中并不是一個(gè)符合現(xiàn)實(shí)的選擇,在選擇影響糧食產(chǎn)量的因素時(shí),主要考慮影響因素容易進(jìn)行量化處理,方便獲得數(shù)據(jù)。因此,本文從四類影響因素中選取如下:x1糧食作物播種面積、x2有效灌溉面積、x3糧食直補(bǔ)數(shù)額以及x4受災(zāi)面積。本文的數(shù)據(jù)均來源于山東省統(tǒng)計(jì)年鑒中,具有正確性的保證。

        (二)實(shí)證分析

        1、變量間的偏相關(guān)分析。為了摒棄“偽相關(guān)”現(xiàn)象,本文利用偏相關(guān)分析,這里,將運(yùn)用SPSS分別將糧食產(chǎn)量分別與各個(gè)變量進(jìn)行偏相關(guān)分析,結(jié)果如下(表1—表4)。

        由分析可知,有糧食直補(bǔ)數(shù)額x2、有效灌溉面積x3受災(zāi)面積x4分別與因變量山東省糧食產(chǎn)量y偏相關(guān)系數(shù)較高。

        2、ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)。利用STATA軟件,觀察是否存在單位根。結(jié)果如下。

        (1)山東省糧食產(chǎn)量y的ADF檢驗(yàn)(表5)

        由檢驗(yàn)結(jié)果可知,-4.089<-3.750,故關(guān)于糧食產(chǎn)量的時(shí)間序列是平穩(wěn)序列。

        (2)糧食作物播種面積x1的ADF檢驗(yàn)(表6)

        由檢驗(yàn)結(jié)果可知,-3.869<-3.750,故關(guān)于糧食作物播種面積的時(shí)間序列是平穩(wěn)序列。

        (3)糧食直補(bǔ)數(shù)額x2的ADF檢驗(yàn)(表7)

        由檢驗(yàn)結(jié)果可知,-4.872<-3.750,故認(rèn)為關(guān)于糧食直補(bǔ)數(shù)額的時(shí)間序列是平穩(wěn)序列。

        (4)有效灌溉面積x3的ADF檢驗(yàn)(表8)

        由檢驗(yàn)結(jié)果可知,-4.866<-3.750,故認(rèn)為關(guān)于有效灌溉面積的時(shí)間序列是平穩(wěn)序列。

        (5)受災(zāi)面積 x4的ADF檢驗(yàn)(表9)

        由檢驗(yàn)結(jié)果可知,-5.210<-3.750,故認(rèn)為關(guān)于受災(zāi)面積的時(shí)間序列是平穩(wěn)序列。

        綜上,自變量和因變量不需要差分,均為平穩(wěn)序列。因此可以放心地進(jìn)行逐步回歸確立自變量進(jìn)行多元回歸建模。

        3、逐步回歸分析。利用STATA軟件,運(yùn)用OLS方法進(jìn)行逐步回歸確定引入多元回歸模型的自變量。逐步回歸后的最優(yōu)的回歸子集為有效灌溉面積x3和受災(zāi)面積x4,而糧食作物的播種面積x1和糧食直補(bǔ)數(shù)額x2由于與其余變量高度相關(guān)而被剔除。結(jié)果如下。

        由逐步回歸的結(jié)果,就可以確定多元線性回歸方程為:

        其中受災(zāi)面積x4的回歸系數(shù)b4=-1368.715,有效灌溉面積x3的回歸系數(shù)b3=28479.02。

        由此我們可對(duì)各回歸系數(shù)進(jìn)行解釋:

        (1)在有效灌溉面積不變的情況下,每減少1千公頃的受災(zāi)面積,山東省糧食總產(chǎn)量平均增加1368.715噸。

        (2)在受災(zāi)面積不變的情況下,每增加1千公頃的有效灌溉面積,山東省糧食總產(chǎn)量平均增加28479.02噸(表10)。

        4、模型檢驗(yàn)

        (1)擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。由R2=0.9282可知,通過檢驗(yàn)。

        (2)F檢驗(yàn)。F統(tǒng)計(jì)量的p值=0<0.05,故模型通過檢驗(yàn)。

        (3)t檢驗(yàn)?;貧w系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量的p值均<0.05,故所有解釋變量均通過t檢驗(yàn)。

        (4)多重共線性檢驗(yàn)。VIF=1.78小于10,因此模型中不存在多重共線問題。(表11)

        (5)異方差white檢驗(yàn)。p值=0.0785>0.05,認(rèn)為模型中不存在異方差。(表12)

        (6)自相關(guān)BG檢驗(yàn)。p值=0.0145<0.05,認(rèn)為隨機(jī)誤差項(xiàng)存在自相關(guān)性。結(jié)果如表13。

        5、消除自相關(guān)以優(yōu)化模型。利用STATA軟件發(fā)現(xiàn),模型中存在一階自相關(guān),如圖2。

        故利用STATA,借助廣義最小二乘法消除自相關(guān)以優(yōu)化模型。結(jié)果如表14。消除自相關(guān)性的多元回歸模型,估計(jì)的回歸方程如下:

        二、建模結(jié)果分析

        (一)模型結(jié)論

        模型表明,有效灌溉面積和受災(zāi)面積是山東省糧食產(chǎn)量的最主要的影響因素。由此可知以下結(jié)論:在受災(zāi)面積不變的情況下,每增加1千公頃的有效灌溉面積,山東省糧食總產(chǎn)量平均增加29970.6噸。在有效灌溉面積不變的情況下,每減少1千公頃的受災(zāi)面積,山東省糧食總產(chǎn)量平均增加1015.904噸。

        與沒有消除掉自相關(guān)性的多元回歸模型相比,消除掉自相關(guān)性模型的回歸系數(shù)更加準(zhǔn)確,更加具有參考價(jià)值。該回歸模型即為本文最終確定的具有良好統(tǒng)計(jì)性質(zhì)、未來可以用于實(shí)際預(yù)測(cè)的多元線性回歸模型。

        (二)擬合效果

        利用Eviews軟件,觀察多元回歸模型在2001—2020年的擬合情況。對(duì)2001—2021年的糧食產(chǎn)量擬合結(jié)果展示在圖3中,由圖3可知,模型擬合效果穩(wěn)定。

        (三)擬合值的跟蹤情況

        為了觀察擬合效果,可以觀察到擬合值YF對(duì)實(shí)際值的y的跟蹤情況。實(shí)際值y與預(yù)測(cè)值YF的序列圖如圖4。

        可以發(fā)現(xiàn),該回歸模型的擬合效果還是不錯(cuò)的,擬合曲線對(duì)實(shí)際曲線的跟蹤效果穩(wěn)定。因此,利用該模型進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)的效果是有保證的。

        (四)回歸預(yù)測(cè)

        利用STATA軟件進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)。設(shè)置信度為95%。擴(kuò)充一個(gè)樣本,對(duì)兩個(gè)解釋變量進(jìn)行賦值,令x3= 5308.76,x4=563.7,預(yù)測(cè)結(jié)果如表15,即2021年當(dāng)x3= 5308.76,x4=563.7時(shí),山東省糧食產(chǎn)量的準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)值為5.5e+07噸,置信度95%下的預(yù)測(cè)區(qū)間為[5.3e+07,5.7e+07]。

        三、建議與措施

        (一)細(xì)化水利作業(yè),擴(kuò)大有效灌溉面積

        完善水利設(shè)施,合理配置水資源。第一,重視我省已經(jīng)修建完成的大型水利工程,如南水北調(diào)東線一期工程、膠東調(diào)水工程等。第二,同時(shí)也要重視修建小型農(nóng)田水利工程,如小型水庫、塘壩、小型灌區(qū)等,特別是在易受旱災(zāi)影響的地區(qū),注重提高質(zhì)量、相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、利用率和效率。第三,重視人工降雨作業(yè),要重視技術(shù)提高,又要重視大型小型人工降雨相結(jié)合的方式。

        重視改善灌溉渠道堵塞不暢。由于大多的農(nóng)田灌溉渠道是土質(zhì)的,時(shí)間一久,便會(huì)產(chǎn)生淤泥堆積的情況,從而使得渠道堵塞不暢。政府和相關(guān)部門應(yīng)重視對(duì)農(nóng)田灌溉渠道的改善,提供更多的資金以及政策的支持。

        權(quán)責(zé)分明,將責(zé)任與任務(wù)細(xì)化到個(gè)人或集體。提高用人標(biāo)準(zhǔn),加強(qiáng)管理制度的政策落實(shí),嚴(yán)格避免出現(xiàn)責(zé)任推諉,責(zé)無人當(dāng)?shù)默F(xiàn)象。分區(qū)域?qū)嵤┕芾?,界限分明,提高?yīng)對(duì)灌溉作業(yè)效率。

        (二)切實(shí)落實(shí)預(yù)防工作,防范農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害

        在預(yù)測(cè)方面。第一,加強(qiáng)與氣象局的溝通和聯(lián)系。加強(qiáng)自然災(zāi)害動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)工作,為決策部門合理開發(fā)、制定規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)。第二,建設(shè)高質(zhì)量防洪防澇工程,修建田間排水溝,調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)實(shí)行防澇栽培。第三,科學(xué)種植,合理安排農(nóng)事活動(dòng),避免雨期播種、收獲,建造排水溝,加強(qiáng)田間管理工作。第四,注重人才培養(yǎng),掌握低溫規(guī)律,運(yùn)用綜合栽培技術(shù)防止低溫凍害等。

        在補(bǔ)救方面。要保障責(zé)任人員清晰處理流程,需區(qū)分災(zāi)情下的應(yīng)對(duì)措施。在安全原則下,第一時(shí)間實(shí)施補(bǔ)救措施。若已發(fā)生澇害,應(yīng)立即清理田間溝渠,并合理加深畦溝及排水溝,快速處理田間積水和耕層滯水。對(duì)排水不通暢的田塊,應(yīng)運(yùn)用機(jī)械排水,快速排水降漬,保證作物能夠恢復(fù)正常生長。

        (作者單位:山東財(cái)經(jīng)大學(xué))

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