邵馨漾

摘 要：本文選取2007—2021年農(nóng)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用SPSS 26計(jì)量軟件，建立關(guān)于我國糧食產(chǎn)量的多元線性回歸預(yù)測模型。研究發(fā)現(xiàn)，我國糧食產(chǎn)量主要受糧食作物播種面積與有效灌溉面積兩大因素影響。同時(shí)，每增加1 000 hm2糧食作物播種面積，我國糧食產(chǎn)量就會(huì)增加0.635萬t；每增加1 000 hm2有效灌溉面積，我國糧食產(chǎn)量就會(huì)增加0.773萬t。因此，我國應(yīng)大力支持建設(shè)高質(zhì)量農(nóng)田，保護(hù)糧食作物播種面積；推進(jìn)現(xiàn)代節(jié)水技術(shù)建設(shè)，擴(kuò)大耕地有效灌溉面積。

關(guān)鍵詞：糧食產(chǎn)量；多元線性回歸；影響因素

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

糧食是人們生活所必需的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，也是國家能夠長治久安的必要條件。2022年的中央一號文件指出：“穩(wěn)定全年糧食播種面積和產(chǎn)量，堅(jiān)持中國人的飯碗任何時(shí)候都要牢牢端在自己手中，飯碗主要裝中國糧，確保糧食播種面積穩(wěn)定、產(chǎn)量保持在1.3萬億斤以上。”[1]二十大報(bào)告中也指出：“全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興，堅(jiān)持農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展，加快建設(shè)農(nóng)業(yè)強(qiáng)國，全方位夯實(shí)糧食安全根基，牢牢守住十八億畝耕地紅線?！盵2]因此，本文選取2007—2021年糧食產(chǎn)量、糧食作物播種面積、有效灌溉面積、農(nóng)用化肥施用折純量、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員和農(nóng)村用電量等相關(guān)數(shù)據(jù)，采用逐步回歸分析法，對我國未來糧食產(chǎn)量預(yù)測進(jìn)行實(shí)證分析[3]。以期提前為各農(nóng)業(yè)部門制定政策時(shí)提供決策依據(jù)，保障糧食生產(chǎn)活動(dòng)有條不紊地進(jìn)行，盡可能避免主要糧食作物價(jià)格波動(dòng)，維持糧食供需平衡[4]。

1 基于多元回歸模型分析我國糧食產(chǎn)量影響因素

1.1 數(shù)據(jù)選擇

本文數(shù)據(jù)均來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，主要包括2007—2021年糧食產(chǎn)量、糧食作物播種面積、有效灌溉面積、農(nóng)用化肥施用折純量、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員和農(nóng)村用電量等相關(guān)數(shù)據(jù)，見表1。

1.2 多元線性回歸模型構(gòu)建、求解和檢驗(yàn)

本文通過構(gòu)建多元線性回歸模型分析糧食作物播種面積（x₁）、有效灌溉面積（x₂）、農(nóng)用化肥施用折純量（x₃）、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員（x₄）、農(nóng)村用電量（x₅）5個(gè)因素對糧食產(chǎn)量（y）的影響。構(gòu)建多元線性回歸模型為

y=β₀+β₁x₁+β₂x₂+β₃x₃+β₄x₄+β₅x₅+ε（1）

式中：β₀是常數(shù)，β₁，β₂，…，β_p是回歸模型的系數(shù)，ε是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

本文通過SPSS 26軟件，使用逐步回歸分析法，對所有變量進(jìn)行分析。表2客觀地展現(xiàn)了逐步回歸分析法下，該多元線性回歸模型中輸入和移去變量的現(xiàn)象，本次回歸分析中存在2個(gè)模型，經(jīng)過輸入和移去變量，最終構(gòu)建出的解釋變量分別為糧食作物播種面積和有效灌溉面積。

表3反映了模型的擬合狀況，本次分析中R²為0.986，調(diào)整后為0.983，證明該模型的擬合程度相當(dāng)高，自變量與因變量之間存在著良好的相關(guān)性，能夠把98%的糧食產(chǎn)量解釋出來。德賓-沃森檢驗(yàn)值為1.340，說明糧食產(chǎn)量其殘差服從獨(dú)立性。

從表4中能夠發(fā)現(xiàn)這個(gè)模型的p值為0.000＜0.01，F(xiàn)值為416.029，通過了顯著性水平檢驗(yàn)，說明該模型顯著性極高，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表5為回歸方程系數(shù)表，利用SPSS 26軟件對所有變量數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析。通過多重共線性的診斷，糧食作物播種面積和有效灌溉面積的VIF值均為4.973＜10，說明變量之間幾乎不存在多重共線性。同時(shí)，根據(jù)回歸方程系數(shù)表，可以得出糧食產(chǎn)量的預(yù)測模型為

y=-5 141.179+0.635x₁+0.773x₂（2）

式中：y是常數(shù)，x₁是糧食作物播種面積，x2是有效灌溉面積。

根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局披露的數(shù)據(jù)可得，2021年我國糧食產(chǎn)量為68 284.75萬t，糧食作物播種面積117 630.82 khm²，有效灌溉面積69 625.35 khm²。帶入到預(yù)測模型中得出我國預(yù)測糧食產(chǎn)量為67 827.19萬t，預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的相對誤差僅為0.54%，證明此預(yù)測模型較為準(zhǔn)確，對我國的糧食產(chǎn)量預(yù)測有著一定的參考價(jià)值和實(shí)際意義。

2 研究結(jié)論

通過對歷年來影響我國糧食產(chǎn)量因素的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理收集，運(yùn)用SPSS 26軟件進(jìn)行多元線性回歸分析，可以得出結(jié)論：我國糧食產(chǎn)量主要受兩大因素影響，即糧食作物播種面積與有效灌溉面積[5]。由分析結(jié)果可知，每增加1 000 hm²糧食作物播種面積，我國糧食產(chǎn)量就會(huì)增加0.635萬t；每增加1 000 hm²有效灌溉面積，我國糧食產(chǎn)量就會(huì)增加0.773萬t。

3 對策建議

3.1 建設(shè)高質(zhì)量農(nóng)田，保護(hù)糧食作物播種面積

根據(jù)實(shí)證分析的結(jié)論可以發(fā)現(xiàn)，切實(shí)提高糧食作物播種面積有利于促進(jìn)糧食增產(chǎn)。因此，基于糧食安全的重要戰(zhàn)略地位，我國要盡可能地避免糧食作物播種面積受到工業(yè)化和城鎮(zhèn)化等因素的侵蝕，穩(wěn)步推進(jìn)糧食生產(chǎn)規(guī)模，提高我國農(nóng)業(yè)機(jī)械化率，促進(jìn)單位農(nóng)田的產(chǎn)量，合理改善和優(yōu)化土地資源，科學(xué)使用化肥，因地制宜地保護(hù)耕地，以期建設(shè)高質(zhì)量的綠色農(nóng)田。這不僅可以促進(jìn)糧食增產(chǎn)，也能夠切實(shí)保障我國糧食和主要農(nóng)產(chǎn)品的供應(yīng)安全。

3.2 推進(jìn)現(xiàn)代節(jié)水技術(shù)建設(shè)，擴(kuò)大耕地有效灌溉面積

有效灌溉面積是影響我國糧食產(chǎn)量的重要因素，對糧食增產(chǎn)起到了有效的促進(jìn)作用。水是農(nóng)業(yè)的生命線，沒有水資源，任何作物的生長和產(chǎn)量都無法得到保障。因此，政府必須提高對水利設(shè)施的投資，引進(jìn)先進(jìn)的農(nóng)田灌溉技術(shù)和設(shè)備，在節(jié)約水資源的同時(shí)保障和擴(kuò)大耕地的有效灌溉面積，引進(jìn)滴灌、噴灌等先進(jìn)的農(nóng)田灌溉技術(shù)，推進(jìn)現(xiàn)代節(jié)水技術(shù)建設(shè)[6]。在水資源匱乏的地區(qū)，實(shí)現(xiàn)對農(nóng)田的高效灌溉，在“藏糧于地”和“藏糧于技”兩個(gè)層面加大糧食安全的保證力度，最終完成水資源安全和糧食安全的協(xié)同治理[7]。

參考文獻(xiàn)

[1]何曉曦.政策支撐，國內(nèi)稻米市場供需平穩(wěn)[N].國際商報(bào)，2022-07-20（5）.

[2]全力做好新時(shí)代“三農(nóng)”工作[N].人民政協(xié)報(bào)，2022-11-16（12）.

[3]曲勝杰.我國糧食產(chǎn)量影響因素的實(shí)證分析：以1980—2011糧食生產(chǎn)情況為樣本[J].中共青島市委黨校 青島行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2014（2）：27-31.

[4]樊超，曹培格，楊鐵軍，等.一種糧食產(chǎn)量短期預(yù)測方法及裝置：201610598631.7[P].2016-11-23.

[5]田稼科.基于時(shí)頻分析和LSTM的糧食產(chǎn)量預(yù)測模型研究[D].鄭州：河南工業(yè)大學(xué)，2021.

[6]張雪純.我國糧食產(chǎn)量影響因素分析[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技，2022（13）：4-7.

[7]奚云霄，劉靜，常明.節(jié)水灌溉對糧食作物種植的影響：基于農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力資源的調(diào)節(jié)效應(yīng)[J].中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)（中英文），2022，30（3）：458-469.