影响粮食产量的多因素分析

影响粮食产量的多因素分析

05经济40501031 冉峥嵘40501039 李仪40501061 谭金仪

【摘要】

本文采用计量经济分析方法,以1978—2005年中国粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中

国粮食生产的多种因素进行了分析。分析结果表明,近年来我国粮食生产主要受到单产提高缓慢、播种面积波动

大、农业基础设施投入不足、自然灾害频繁等重要因素的影响。为提高粮食产量、促进粮食生产,首先应该提供

一套促进粮食生产的政策措施,提高粮食种植效益,增加粮农收入是根本。在这个前提下,才有可能提高单产、稳定

面积、加强基础设施建设、提高抗灾能力,增强我国粮食生产能力和生产稳定性。

【关键词】粮食产量多因素分析

一问题提出：

我国土地资源稀缺，人口多而粮食需求量大，因此粮食产量的稳定增长，直接影响着人民生活和社会的稳定与发展。粮食生产的不稳定性对国民经济的影响是不可忽略的，主要体现在:粮食生产不稳定会引发粮食供求关系的变动,尤其当国家粮食储备不足的时候,很容易导致粮价上涨,从而影响整个宏观经济。因此,对关系国计民生的这个特殊农产品,我们不得不慎重对待。因此，分析粮食产量波动的原因，并据此提出相应的对策，对保障粮食生产持续稳定发展，具有重要意义。

二文献综述

中国的粮食生产问题,不仅是中国经济界的重要研究课题,而且也越来越受到世界经济学家的重视。许多经济

学家对这一问题进行了深入的研究,得出了许多重要的结论。目前国内学者研究这一问题时大多采用多元统计方

法,或者是简单的计量模型，主要是从某一两个因素进行的分析，从而预测粮食产量的。《1978-2003年我国农业

科技投入和粮食产量关系的计量分析》（杨剑波）一文是采用计量模型检验科技投入增长对粮食生产增长的影响、

是否存在因果关系。主要用到的计量方法有协整分析、协整关系的检验与分析，向量误差修正模型(VEC模型)

和动态调整模型。得到中国科技投入增长对粮食生产增长有显著影响的结论。美国学者布朗的一篇《谁来养活

中国》的论文,曾引发了国内的大讨论。从国内粮食生产领域来看,2003年秋冬以来,粮价在多年低位徘徊后出现

上涨,引发了新一轮对粮食问题的热烈讨论。而今年年初以来的农产品价格大幅上涨,尤其是猪肉价格的飙升,更引

发了人们对我国食品安全问题的关注。

本文严格按照计量经济分析方法,以1978—2005年中国粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影

响中国粮食生产的多种因素进行了分析。

三模型设定，数据处理及检验

1 本模型数据来源

相应年度的《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国农业发展报告》、《中华人民共和国年鉴》、《中国统计摘要》,选用了粮食产量、粮食零售价格指数、受灾面积，化肥施用量，乡村农林牧渔业从业人员数，粮食作物播种面积，农用机械总动力，农村用电量这7个指标,把这7个指标的1978—2005年28年间的时间序列数据进行回归分析,来分析这些因素与粮食产量的关系。以粮食产量作为因变量,其它7个指标作为解释变量进行回归分析。

数据：

粮食产量粮食零售

价格指数

（上年

=100）

受灾面

积

化肥施

用量

乡村农林牧

渔业从业人

员数

粮食作

物播种

面积

农用机械

总动力

农村用

电量

(万吨)y (-)x1 (万公

顷)x2

(万

吨)x3

(万人)x4

(千公

顷)x5

(万千

瓦)x6

(亿千瓦

时)x7

1978 30476.5 101.3 5079 884 28455.6 120587 11749.9 253.1 1979 33211.5 103.7 3937 1086.3 29071.6 119263 13379.2 282.7 1980 32055.5 103.5 4452.6 1269.4 29808.4 117234 14745.7 320.8 1981 32502 103.9 3978.6 1406.9 30677.6 114958 15679.8 369.8 1982 35450 100.2 3313.3 1513.4 31152.7 113462 16614.2 396.9 1983 38727.5 99.9 3471.3 1659.8 31645.1 114047 18022.1 435.2 1984 40730.5 99.8 3188.7 1739.8 31685 112884 19497.2 464 1985 37910.8 110.9 4436.5 1775.8 30351.5 108845 20912.5 508.9 1986 39151.2 109.3 4713.5 1930.6 30467.9 110933 22950 586.7 1987 40473.3 106.2 4208.6 1999.3 30870 111268 24836 658.8 1988 39408 114.1 5087.4 2141.5 31455.7 110123 26575 712 1989 40754.9 121.3 4699.1 2357.1 32440.5 112205 28067 790.5 1990 44624.3 95.2 3847.4 2590.3 33336.4 113466 28707.7 844.5 1991 43529.3 108.6 5547.2 2805.1 34186.3 112314 29388.6 963.2 1992 44265.8 124.3 5133.3 2930.2 34037 110560 30308.4 1106.9 1993 45648.8 127.7 4882.9 3151.9 33258.2 110509 31816.6 1244.9 1994 44510.1 148.7 5504.3 3317.9 32690.3 109544 33802.5 1473.9 1995 46661.8 134.4 4582.1 3593.7 32334.5 110060 36118.1 1655.7 1996 50453.5 107.5 4698.9 3827.9 32260.4 112548 38546.9 1812.7 1997 49417.1 92.1 5342.9 3980.7 32677.9 112912 42015.6 1980.1 1998 51229.5 96.9 5014.5 4083.7 32626.4 113787 45207.7 2042.2 1999 50838.6 96.4 4998.1 4124.3 32911.8 113161 48996.1 2173.4 2000 46217.5 90.1 5468.8 4146.4 32797.5 108463 52573.6 2421.3 2001 45263.7 101.5 5221.5 4253.8 32451 106080 55172.1 2610.8 2002 45705.8 98.6 4711.9 4339.4 31990.6 103891 57929.9 2993.4 2003 43069.5 102.2 5450.6 4411.6 31259.6 99410 60386.5 3432.9 2004 46946.9 126.5 3710.6 4636.6 30596 101606 64027.9 3933 2005 48402.2 101.4 3881.8 4766.2 29975.5 104278 68397.8 4375.7

2 模型设定

通过对中国粮食生产及影响因素的初步定性分析后假设,粮食产量与其它7个指标之间存在多元线性关系,

即粮食零售价格指数、受灾面积，化肥施用量，乡村农林牧渔业从业人员数，粮食作物播种面积，农用机械总

动力，农村用电量之间存在着线性关系,也即可以把粮食产量的线性回归模型初步设定为

y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7,其中,y:粮食产量, x1粮食零售价格指数、x2受灾面积，x3化肥施

用量，x4乡村农林牧渔业从业人员数，x5粮食作物播种面积，x6农用机械总动力，x7农村用电量,然后利用已

有的数据进行模型拟合,以便发现这些因素之间存在的数量关系。可能有人会提出质疑,是否遗漏了其它重要的解

释变量,的确像农业科技费用等这些因素对粮食产量有重要的影响,但考虑农业科技费用会导致严重的多重共线

性(因为它们与粮食单产有极高的正相关性),又考虑到它代表对农业的投入和科技进步,在选用指标中已有灌溉面

积、农机总动力等性质相似的指标,再加上分析工具的局限性,因此就舍弃了这几个指标。这也是线性相关分析的

局限性之一。

3 模型结果,检验和调整

将收集到的数据运用计量分析软件进行运算,可得到以上设立模型的参数值,则模型结果为:

Y=15833.13+8.813674x1-1.954853x2+9.762547x3-0.105747x4+0.154043x5+0.022186x6-5.516333x7

Se=(25422.05) (30.81030) (0.565561) (1.802161) (0.482949) (0.143545) (0.203779) (2.316930)

T=0.622811 0.286063 -3.456484 5.417134 -0.218960 1.073134 0.108874 -2.380880

R^2=0.946831 dw=0.750906 df=26

检验和调整

（1）经济意义检验

从回归结果可以看出，x1粮食零售价格指数，x3化肥施用量，x5粮食作物播种面积，x6农用机械总动力系数为正，x2受灾面积系数为负，符合经济意义。

（2）统计推断检验

从回归结果可以看出，可决系数=0.946831，认为模型的拟合程度可以接受；系数显著性检验：大多数比较显著。

(3)计量经济学检验

第一步，怀疑具有多重共线性，用逐步回归方法改善

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/23/07 Time: 11:28

Sample: 1978 2005

Included observations: 28

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 30097.87 1328.764 22.65102 0.0000

X3 4.272552 0.425042 10.05206 0.0000

R-squared 0.795346 Mean dependent var 42415.58 Adjusted R-squared 0.787475 S.D. dependent var 5897.959 S.E. of regression 2718.984 Akaike info criterion 18.72265 Sum squared resid 1.92E+08 Schwarz criterion 18.81781 Log likelihood -260.1171 F-statistic 101.0440 Durbin-Watson stat 0.564307 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/23/07 Time: 11:29

Sample: 1978 2005

Included observations: 28

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -9459.738 9982.682 -0.947615 0.3524

X3 3.575994 0.381378 9.376509 0.0000

X4 1.311414 0.329076 3.985139 0.0005

R-squared 0.874849 Mean dependent var 42415.58 Adjusted R-squared 0.864837 S.D. dependent var 5897.959 S.E. of regression 2168.357 Akaike info criterion 18.30228 Sum squared resid 1.18E+08 Schwarz criterion 18.44502 Log likelihood -253.2320 F-statistic 87.37936 Durbin-Watson stat 0.935247 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/23/07 Time: 11:29

Sample: 1978 2005

Included observations: 28

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -38705.66 15308.13 -2.528439 0.0184

X3 4.489125 0.518768 8.653426 0.0000

X4 1.141247 0.310303 3.677843 0.0012

X5 0.288313 0.120906 2.384612 0.0253

R-squared 0.898821 Mean dependent var 42415.58 Adjusted R-squared 0.886174 S.D. dependent var 5897.959 S.E. of regression 1989.859 Akaike info criterion 18.16108

Sum squared resid 95028898 Schwarz criterion 18.35139 Log likelihood -250.2551 F-statistic 71.06816 Durbin-Watson stat 0.785980 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/23/07 Time: 11:22

Sample: 1978 2005

Included observations: 28

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -42532.54 14425.73 -2.948381 0.0072

X3 4.786369 0.505006 9.477839 0.0000

X4 1.292310 0.298790 4.325142 0.0003

X5 0.323185 0.114234 2.829153 0.0095

X2 -1.239087 0.586775 -2.111690 0.0458

R-squared 0.915252 Mean dependent var 42415.58 Adjusted R-squared 0.900514 S.D. dependent var 5897.959 S.E. of regression 1860.303 Akaike info criterion 18.05530 Sum squared resid 79596708 Schwarz criterion 18.29319 Log likelihood -247.7742 F-statistic 62.09847 Durbin-Watson stat 0.496727 Prob(F-statistic) 0.000000

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/23/07 Time: 11:30

Sample: 1978 2005

Included observations: 28

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -46560.69 15518.86 -3.000264 0.0066

X3 4.900048 0.531811 9.213888 0.0000

X4 1.247300 0.307543 4.055692 0.0005

X5 0.351730 0.121422 2.896761 0.0084

X2 -1.314537 0.600849 -2.187798 0.0396

X1 21.32232 28.36814 0.751629 0.4602

R-squared 0.917374 Mean dependent var 42415.58 Adjusted R-squared 0.898595 S.D. dependent var 5897.959 S.E. of regression 1878.151 Akaike info criterion 18.10137 Sum squared resid 77603888 Schwarz criterion 18.38684

Log likelihood -247.4192 F-statistic 48.85207

Durbin-Watson stat 0.527875 Prob(F-statistic) 0.000000

第二步，自相关检验

Dependent Variable: E1

Method: Least Squares

Date: 12/23/07 Time: 11:32

Sample (adjusted): 1979 2005

Included observations: 27 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

E2 0.749544 0.129425 5.791341 0.0000

R-squared 0.563223 Mean dependent var 24.96728

Adjusted R-squared 0.563223 S.D. dependent var 1744.502

S.E. of regression 1152.925 Akaike info criterion 16.97433

Sum squared resid 34560159 Schwarz criterion 17.02232

Log likelihood -228.1534 Durbin-Watson stat 1.340050

科克伦-奥克特迭代法

Ls y-0.749544*y(-1) c x3-0.749544*x3(-1) x4-0.749544*x4(-1) x5-0.749544*x5(-1) x2-0.749544*x2(-1)

Dependent Variable: Y-0.749544*Y(-1)

Method: Least Squares

Date: 12/23/07 Time: 11:35

Sample (adjusted): 1979 2005

Included observations: 27 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -7759.367 3505.592 -2.213425 0.0375

X3-0.749544*X3(-1) 4.683751 0.669611 6.994732 0.0000

X4-0.749544*X4(-1) 0.001626 0.385384 0.004218 0.0967

X5-0.749544*X5(-1) 0.597471 0.117091 5.102617 0.0000

X2-0.749544*X2(-1) -1.154681 0.315405 -3.660941 0.0014

R-squared 0.822811 Mean dependent var 11231.62

Adjusted R-squared 0.790595 S.D. dependent var 2169.503

S.E. of regression 992.7818 Akaike info criterion 16.80447

Sum squared resid 21683546 Schwarz criterion 17.04444

Log likelihood -221.8604 F-statistic 25.54033

Durbin-Watson stat 1.768527 Prob(F-statistic) 0.000000

第三步，异方差检验

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.010209 Probability 0.498607

Obs*R-squared 14.60659 Probability 0.405565

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2

Method: Least Squares

Date: 12/23/07 Time: 12:12

Sample: 1979 2005

Included observations: 27

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 8402725. 95143383 0.088316 0.9311

DX3 -30381.54 20861.84 -1.456321 0.1710

DX3^2 13.09756 6.114468 2.142060 0.0534

DX3*DX4 0.161214 1.844124 0.087420 0.9318

DX3*DX5 0.284033 0.715429 0.397010 0.6983

DX3*DX2 -1.920415 1.346102 -1.426649 0.1792

DX4 8032.127 13377.73 0.600410 0.5594

DX4^2 -0.271613 0.776790 -0.349660 0.7327

DX4*DX5 -0.096943 0.422218 -0.229605 0.8223

DX4*DX2 0.181785 1.224959 0.148401 0.8845

DX5 -2680.012 4759.428 -0.563095 0.5837

DX5^2 0.062026 0.090684 0.683985 0.5070

DX5*DX2 -0.128724 0.410774 -0.313368 0.7594

DX2 5810.031 11223.37 0.517672 0.6141

DX2^2 -0.772841 0.896444 -0.862119 0.4055

R-squared 0.540985 Mean dependent var 803094.3

Adjusted R-squared 0.005467 S.D. dependent var 989254.3

S.E. of regression 986546.5 Akaike info criterion 30.74199

Sum squared resid 1.17E+13 Schwarz criterion 31.46190

Log likelihood -400.0169 F-statistic 1.010209

Durbin-Watson stat 1.662201 Prob(F-statistic) 0.498607

第四步，时间序列数据平稳性检验

Genr dy= y-0.749544*y(-1)

Null Hypothesis: DY has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 5 (Automatic based on SIC, MAXLAG=6)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -1.153133 0.6742

Test critical values: 1% level -3.788030

5% level -3.012363

10% level -2.646119

全都没有单位根

最后回归结果

y-0.749544*y(-1)=-7759.367+4.683751x3-0.749544*x3(-1)+0.001626x4-0.749544*x4(-1)

+0.597471x5-0.749544*x5(-1) -1.154681x2-0.749544*x2(-1)

四、结果分析及政策建议

根据以上的分析结果,可以认为,中国粮食生产的重要影响因素包括以下几个: x1粮食零售价格指数、x2受灾面积，x3化肥施用量，x4乡村农林牧渔业从业人员数，x5粮食作物播种面积，从一般常识来看,这些因素当然直接影响粮食总产量,但不能精确地估算这种影响之间的数量关系,而通过计量经济分析,我们可以更精确地知道影响的程度和大小。当然,由于收集数据的困难,没有能力引入其它变量,事实上,对粮食生产的影响因素很多,而且很复杂,我们不可能一一引入模型,只能就因素本身的重要程度、数据取得的难易程度、模型的数学条件进行适当的取舍,很有可能有所偏颇。就目前来看,比如气候条件(一定程度上可由受灾面积有所体现,但仍然有很大的偏颇)、替代品价格等,本模型都未能囊括。不过,从以上的回归分析可以断定,前述5个因素是不可忽视的重要影响因素。以下分别就各个因素进行分析。

1建立粮食和生产资料保护价格体系，发挥价格调节作用。价格因素是农业产量波动的“晴雨表”，粮食生产价格上升，农民种粮积极性提高，从而粮食产量上升，反之，粮食生产下滑。同时粮食生产资料的价格变化同样会影响到粮食的生产。近年来，粮食生产资料价格的上涨幅度较快，使得粮食生产下滑幅度较大。因此，稳定粮食的生产与发展首先要稳定农业生产资料市场，控制化肥，农膜，柴油等农业生产资料市场价格。其次坚持和完善重点粮食品种最低收购价政策，进一步增加对农民的种粮直接补贴，良种补贴，农机具补贴。只有这样才能保护农民种粮积极性，维护农民利益。

2努力降低自然灾害,提高我国粮食生产抗灾能力和稳定性。从本模型的最后一个影响因素看,受灾面积是一个负相关因素,即受灾面积越大,粮食产量越低。这一点在我国尤为明显,根本原因就在于我国农业的抗灾能力较弱,受灾则损失极大。以2003年河南省为例,由于遭受严重的涝灾,粮食减产超过总产的1/3以上,很多农户颗粒未收。据三农数据网的资料显示,近五年,我国干旱、洪涝、风雹、低温冻害等气象灾害频繁发生。另据农业部部统计,我国的各种农业自然灾害致使38.12亿亩农作物受灾,其中成灾21.8亿亩,绝收5.9亿亩;我国病虫草鼠害偏重发生,全国农作物病虫草鼠害发生280亿亩次,全国草原鼠虫害发生45.19亿亩,每年经防治后仍损失粮食1500多万吨、棉花30万吨、油料100万吨、水果300万吨、牧草6875万吨。可见我国的农业灾害非常严重,对我国的粮食生

产造成了极大损失。因此,对粮食生产而言,乃至对农业生产而言,应该采取积极的措施提高抗灾能力,减少灾害损失。具体措施包括:保证每年投入一定量的资金,加强气象预报的服务功能和农田水利基本建设(抵抗旱涝灾害)。大力推广农业抗灾减灾的科学技术,比如加强旱作节水农业、旱育秧、地膜覆盖、病虫草鼠综合防治等农业抗灾减灾技术的示范、推广工作。这些科学技术的推广,对减轻农业灾害影响有重要的作用。及时组织、指导灾区抗灾救灾和农业生产自救。近年来,农业部加强政策、信息引导,根据灾害的发生规律,指导各地加快结构调整步伐,尤其是干旱地区,开展适应性种植和养殖,避免灾害损失。灾害发生后,各级农业部门及时组织农业、农机等技术人员,深入抗灾救灾第一线,充分发挥农业机械的作用组织指导农民开展抗灾抢险、加强田间管理和病虫害及动物疫病防治等工作,努力减轻农业灾害损失。因此，要加快农村基础设施建设，提高抵御自然灾害能力。我国灾害频繁，近年来，受灾面积占粮食播种面积的三成左右，成灾面积占受灾面积近五成。农业和粮食生产还没有完全摆脱靠天吃饭的局面，所以要保持粮食生产的持续发展，必须加快农村基础设施的建设，加快农田水利设施建设，加强农机装备，特别是要加强以小型水利设施为重点的农田基本建设，加强防风抗旱和减灾体系建设。只有这样才能使自然灾害所造成的损失减少到最小。

3.在适宜地区适度发展农业机械化。从模型来看,我国农业机械的普遍使用对我国的粮食生产有很大的促进作用,从简单相关系数(0.838)来看,农机是仅次于单产的相关因素之一(但未必是最重要的因素,因为我国的农业劳动力过剩,但本模型又未引入劳动力因素)。目前,我国农业机械的使用和普及呈现出这样的特点,大型农机和小型农机均有增长,但小型农机的使用增长较快。大型农机主要用于专业服务、跨区作业,小型农机主要用于农户家庭使用,数量较大的是小型拖拉机及其与之配套的小农机。这些小农机的使用一方面与我国农户所拥有的承包地面积狭小有关,另一方面也与农村剩余劳动力的季节性外出务工有关,农闲季节,壮劳力都外出打工,家中只剩老弱病残,为了赶农时、节省回家务农时间而购买小型农机,此外,农户也能承担小型农机的价格。农机的使用在一定程度上提高了我国的农业劳动生产率,是社会进步的一种表现。但我国农业劳动力过剩的基本国情使得农业机械对劳动的替代进展缓慢,除非我国农村劳动力的非农就业有很大的增长,一方面农户通过非农收入的增加来增加农业机械的投入,另一方面农户通过农业机械的投入来替代农业劳动力投入的减少。这也说明了为什么在农业劳动力非农就业机会较多的地区,农机化程度在提升。因此，要调整农业产业结构，转变农业增长方式，推进粮食产业化经营。一是大力调整农业经济结构，积极采用先进适用技术改造传统农业，转变低效率的农业增长方式。二是充分考虑不同区域的农业特点和资源禀赋，调整农业产业结构，优化区域经济布局，形成各具特色，整体协调的农业产业布局。三是要在引导农民多种粮种好粮的同时，通过集约化经营来扩大高产，高效，优质粮食的种植，使农民在产业化经营中得到实惠。

4稳定耕地面积是保证粮食生产的重要因素。从上述粮食产量的多元线性模型来看,播种面积也是一个重要的影响参数。虽然与单产相比,播种面积与产量的相关系数低一些,但很显然,在单产不变的前提下,增加播种面积就可以增加产量。我们目前的目标不是绝对地要求每年的播种面积能够达到多少,而是要保证必须的粮食生产能力,这个粮食生产能力就包括在必要的时候有足够土地能够投入粮食生产。近几年来,我国粮食播种面积呈下降趋势,以2002年为例,比上年下降2%。播种面积下降的原因有很多,首先是近年来粮食价格在低位徘徊,种粮效益相对较低,

农民主动放弃种粮。其次,农业结构调整也导致了播种面积缩小。另外,我国退耕还林的力度加大,也导致了粮食播种面积缩小。近期还有一个突出现象就是违规占地非常严重,这使得我国在近几年出现了一个新的弱势群体,就是失地农民。本来我国的人均耕地面积(1.50亩/人)不足世界平均水平的一半,如果我们还不珍视耕地,就有可能带来农业危机。应该说,在我国,耕地面积递减和人口递增是一个不可逆转的趋势,我们的任务是尽量减缓这个趋势,要依照土地法,保护耕地,控制、减少非农用地的增长,稳定粮食播种面积,达到粮食生产的持续稳定增长。事实上国家也意识到了这个问题的严重性,已经提出了我国要实施世界上最严厉的耕地保护制度。这是一个福音,因为我国农业耕地的稀缺性几乎是世界第一,如果还不控制农地的流失现象,我国的农业可能会出现麻烦。因此，要严格落实耕地保护政策，稳定和扩大粮食播种面积，严格执行基本农田保护制度和耕地占补平衡制度，加快中低产田改造和机耕地建设，不断提高粮食综合生产能力。

5.增强农业基础设施建设,保障农业基本生产条件。从前面分析中得知,我国农田中2/3以上是中低产田,也即我国大部分农田的收获是没有保障的,是要看天吃饭的。从上述模型来看,有效灌溉面积与粮食产量之间应该有很强的相关关系(本模型中由于粮食单产与灌溉面积之间有很强的正相关关系,所以导致二者存在一定的共线性,灌溉面积的系数为负值)。从我国有效灌溉面积的时间序列来看,其增长是极其缓慢的。从1978—1989年这12年间,有效灌溉面积几乎没有增长。这其中的原因大约有:从1978年推行家庭承包责任制以来,对农田的长期基本建设削弱,农户不具备基本建设的能力和动机,而集体和社区功能削弱,政府投入减少,导致农田水利设施的建设停滞不前。一方面,这些基础设施的供给具有公共品的性质;另一方面农民对土地的长期经营权没有正的预期,因此,对土地的长期投资很少,其经营行为带有很大的短期性,不愿意进行水利、灌溉的建设。此外,农户的经营资金也捉襟见肘,农业自身的积累能力很弱,导致很多已有的设施荒废,新的设施又没有。从1990年开始,国家加大了对农业基础设施的建设力度有效灌溉面积开始逐年增加,这对于增强农业生产的稳定性又很大的积极的作用(模型不能很精确地解释这种波动)。

6.适当利用国际资源是缓解我国人地矛盾和粮食需求压力的有效途径。前文谈到,我国的基本国情是人地关系高度紧张,这种局面在短期内是不会改观的。除了以上提到的因素与措施外,在国际经济一体化和我国加入WTO 背景下,利用国际国内两个市场和两种资源来缓解我国的粮食供求问题不失为一个很好的思路。这个思路不仅仅是增加国际市场上粮食进口量(进口数量是一个很敏感的问题,对于中国这样的人口大国来说),而且还可以考虑在国外建立一定的粮食生产基地。

当然,这仅仅是一个理论上的设想。

总之,粮食生产问题是一个很复杂的问题,以上仅仅利用影响粮食生产中五个因素的时间序列做了一个简单的多元回归分析,从一个侧面分析了中国粮食生产中存在的问题,针对这几个影响因素,提出了解决问题的对策措施。事实上,粮食问题远远超越了这几个简单的影响因素,对粮食问题的研究还需要进一步深化。

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450007)

11 1978-2003年我国农业科技投入和粮食产量关系的计量分析》（杨剑波）

12 《谁来养活中国--来自一个小行星的醒世报告》美布朗莱斯特·布朗1994，9

我国粮食产量的影响因素分析计量经济学模型

我国粮食产量的影响因素分析 一.研究背景： 改革开放以来，中国经济迅速发展，人口增长迅猛，对粮食的需求日益增加。粮食产量无疑成了影响中国经济发展的重大因素。同时，粮食的产量直接关系到农业劳动力的生活水平，因此，“三农”问题成为中国经济研究的热点问题，提高粮食产量，关注农村居民收入迫在眉睫。为此，本文将就粮食产量影响因素进行分析，希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素。 二.研究方案与数据的搜集统计： 影响粮食总产量的因素有很多，包括粮食作物耕种面积、粮食面积单产、有效灌溉面积、化肥用量、农药用量、农业机械总动力、农用塑料薄膜用量、受灾面积、成灾面积等，根据实际情况及模型建立需要选取其中五个作为研究对象，分别农业化肥施用量（x1），粮食播种面积(x2)，成灾面积(x3)，农业机械总动力(x4)，农业劳动力(x5)。表中列出了中国粮食生产的相关数据，拟建立中国粮食生产函数： 表1 中国粮食生产与相关投入资料

2000 46218 4146 108463 34374 52574 36043 2001 45264 4254 106080 31793 55172 36513 2002 45706 4339 103891 27319 57930 36870 2003 43070 4412 99410 32516 60387 36546 2004 46947 4637 101606 16297 64028 35269 2005 48402 4766 104278 19966 68398 33970 2006 49804 4928 104958 24632 72522 32561 2007 50160 5108 105638 25064 76590 31444 资料来源：《中国统计年鉴》（1995，2008）。 研究假设：农业化肥施用量（x1）与粮食产量正相关 粮食播种面积(x2) 与粮食产量正相关 成灾面积(x3) 与粮食产量负相关 农业机械总动力(x4) 与粮食产量正相关 农业劳动力(x5) 与粮食产量正相关 三、模型的估计、检验、确认 1.画散点图

中国粮食生产状况分析报告

中国粮食生产状况分析报告 摘要：本文针对我国是一个农业大国的基本国情，选取我国1978-2011年的相关数据，对我国粮食产量的影响因素的分析、检验，并对各因素的影响程度的大小进行比较，最终建立合适的回归模型，对其做统计和经济意义上的分析，并根据结果提出建议。 关键词：农业粮食产量有效灌溉面积受灾面积一、问题的提出 我国是传统意义上的农业大国，农业生产一直在我国经济发展中占据着重要的地位。建国后，在经历人民公社运动、大跃进以及文革的浩劫后，农业发展严重滞后，无法满足人民的需要。1978年改革开放也首先在农村地区开展，实行家庭生产承包责任制，农业有了快速的发展。随着科技的不断进步，粮食产量也不断上升。可是农村人口和耕地面积的不断减少也制约着粮食产量的进一步增加。到底是哪些因素制约着粮食产量呢？针对这个问题，本文选取了我国1978年到2011年的相关数据，通过建立回归

模型，对各种影响因素进行分析。并且在通过分析知道影响粮食产量的因素后，提出了提高粮食产量的有效途径。 二、数据收集 本文选取了1978年至2011年的34组数据，从数据个数来看完全满足多元回归模型的设定需要。选取1978年以后的数据主要是因为1978年之前，由于人民公社化运动期间农业数据的浮夸形象，以及文革期间农业生产的停滞等非正常社会现象会影响模型的分析，故从1978年我国改革开放之后开始选取数据。1978年-2011年我国粮食生产与相关投入的数据表 三、模型设定 1、分别做被解释变量（Y）与解释变量（X1、X 2、X 3、X 4、X5）的散点图，结果如下: 由散点图可知，解释变量与别解释变量间的线性关系并不明确，故对原方程两边同时取对数，建立新的回归方程 3、为了方便计算，对变量进行重新定义，在eviews对话框中输入genr y=log(y) genr x1=log(x1) genr x2=log(x2) genr x3=log(x3) genr x4=log(x4) genr x5=log(x5) 建立新的回归模型，结果如下图 由上图可知新的多元回归模型为 Y 2.4080780.078124X10.603457X20.401626X3 1.461565X40.128441X5 四、模型的检验与调整

粮食产量的数据

粮食产量的数据

植物生长需要养分，土壤所能提供的养分是有限的，因此要靠施肥来补充。最初农民使用的肥料是人畜粪便、植物体等沤制的天然有机肥料（俗称农家肥）。随着科学的发展，人们对化学元素与植物生长关系的研究，出现了以化学和物理方法制成的含农作物生长所需营养元素的化学肥料（简称化肥）。增施化肥逐渐成为怀远县粮食增产的最有力措施，施用化肥的增产作用占各增产因素总和的30%～60%[6]。但是过度、过量的施用化肥，会对粮食产量和质量造成很大的影响。目前，化肥的施用虽是怀远县提高粮食产量的主要措施之一, 但随着化肥施用量的逐年增加, 种类较为单一, 施用方法相对落后,致使肥料的肥效利 用率较低, 造成土壤板结、粮食产量下降等问题[7]。 2.2.2化肥施用量对粮食产量的影响 本文以花生为例，调查了怀远县化肥(以15-15-15复合肥为例)施用量对花生产量的影响。2000年以前，怀远县种植花生时是在农家肥作为基肥的基础上平均每亩施25公斤复合肥，亩产约为300公斤；2000年以后，随着化肥的广泛使用，农民每亩花生平均施用40公斤复合肥，亩产可达350公斤左右；现阶段，虽然农民在种植花生的时候，每亩施用45公斤复合肥，并在花生初花期时追施适量尿素，但亩产提高并不显著。 图2-2怀远县2005-2012年化肥施用量及粮食产量数据

图2-3化肥施用量与粮食产量的关系 通过图2-3可以看出一定程度下粮食产量与化肥施用量之间是一种正相关关系。 2.3 植物生长调节剂(矮壮素)对粮食产量的影响 2.3.1 植物生长调节剂(矮壮素)的施用状况（以玉米为例） 近年来怀远县为防止玉米株高过高而导致的倒伏、收获不便等问题，大多数采取喷施植物矮壮素的方法。农民通常在拔节期根据田间玉米长势将适宜浓度的矮壮素制剂应用于玉米生产当中,可以改善群体结构,降低株高,提高玉米产量。一般旺长田块每亩可以用药20毫升兑水30-40斤，制成浓度为600-800ppm 的玉米矮壮素水溶液，然后对玉米植株顶部叶片进行喷雾[8]。另外，在玉米11-14叶期，每亩用玉米矮壮素40毫升对玉米上部叶片均匀喷施，可以控制株高，促进果穗分化，提高结穗和结实率。 2.3.2植物生长调节剂(矮壮素)对玉米产量的影响 矮壮素其生理功能是控制植株的营养生长（即根茎叶的生长），促进植株的生殖生长（即花和果实的生长），使植株的间节缩短、矮壮并抗倒伏，促进叶片颜色加深，光合作用加强，提高植株的抗旱性、抗寒性和抗盐碱的能力，从而提高玉米的产量[9]。 黔兴201 矮壮素 对照12514.95 11657.70 7.35 渝单5号矮壮素12186.30 8.02

中国粮食产量影响因素剖析

应用统计案例库封面 案例名称: 中国粮食产量影响因素分析 作者: 刘文卿 薛立波 教学目的： 用回归分析方法分析粮食产量影响因素， 建立回归模型反映变量间的数量关系。正 确诊断并处理经济变量的多重共线性。 适用课程： 应用回归分析学习本案例的 前期知识准备： 回归分析、SPSS 软件 本案例的知识点： 回归分析 多重共线性 岭回归 、管路敷设技术通过管线不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资料试卷连接管口处理高中资料试卷弯扁度固定盒位置保护层防腐跨接地线弯曲半径标高等，要求技术交底。管线敷设技术包含线槽、管架等多项方式，为解决高中语文电气课件中管壁薄、接口不严等问题，合理利用管线敷设技术。线缆敷设原则：在分线盒处，当不同电压回路交叉时，应采用金属隔板进行隔开处理；同一线槽内，强电回路须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。、电气课件中调试试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行 高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工作；对于继电保护进行整核对定值，审核与校对图纸，编写复杂设备与装置高中资料试卷调试方案，编写重要设备高中资料试卷试验方案以及系统启动方案；对整套启动过程中高中资料试卷电气设备进行调试工作并且进行过关运行高中资料试卷技术指导。对于调试过程中高中资料试卷技术问题，作为调试人员，需要在事前掌握图纸资料、设备制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。 、电气设备调试高中资料试卷技术电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故障高中资料试卷破坏范围，或者对某些异常高中资料试卷工况进行自动处理，尤其要避免错误高中资料试卷保护装置动作，并且拒绝动作，来避免不必要高中资料试卷突然停机。因此，电力高中资料试卷保护装置调试技术，要求电力保护装置做到准确灵活。对于差动保护装置高中资料试卷调试技术是指发电机一变压器组在发生内部故障时，需要进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。

中国粮食安全问题及应对策略分析

中国粮食安全问题及应对策略分析 摘要 我国是一个人口大国，人口众多土地有限是我国基本国情，吃饭问题在现阶段虽不是是么大问题，但由于经济发展需要建设公路、桥梁、民房等造成土地面积的不断减少，还有人口的不断增多势必成为粮食安全问题的一个隐患。依靠科学技术成为现阶段增加粮食产的一个重要方法。但对中国的国情来讲，人口急剧的膨胀对粮食的需求也会不断增长。另外，粮食作为一种必需品，战略不可缺少的。这就要求粮食不仅能满足但前国民需要，更要有足够的储备，以应付各种意外变故。因此，中国粮食还存在很多潜在的安全因素，正确处理粮食生产及市场粮食物价具有重要意义。政府也有必要加大力度对土地等的调控。确保中国粮食在一个稳定的安全环境中。 关键词 粮食安全；认识误区；标本兼治 一、中国粮食安全问题的现实性及重要性 据1996年10月国务院发布的粮食白皮书预计，中国2000年的粮食需求量为5亿吨，然后总需求量每年平均增加500万吨，到2010年中国粮食总需求预计将达到亿吨。然而，1998－2003年，中国粮食产量连续5年下降，2003年产量才亿多吨。也就是说，从2000－2003年，中国主要靠释放库存和进口来弥补供应缺口。在这种情况下，中央政府使出了浑身解数，一方面，粮食涨价，提高保护价，进行粮食直补；另一方面，免除了延续了二千多年的农业税，又宣布了建设社会主义新农村的好消息。接下来政府的运作空间已经很小，农业税已免除，粮价不可能再涨很多，粮补必须考虑到国家的财政承受能力。但城乡差距还在不断扩大，城市化、工业化还将进一步蚕食优质土地，导致土地、资本、劳动力从农业的净流出，使粮食产量很难增加甚至可能下降。然而，中国人口依然在刚性增加，人均消费也在提高，需求总量必然进一步增加，这必然导致更大的供需缺口，近期粮食市场的涨价可能就是对此预期的反应。? 作为一种必需品，粮食和其他的商品不一样，是一种战略物资，不可或缺，粮食安全问题关涉到国计民生，国家的稳定，民族的独立。因此，我们不可能依靠国际市场来填补中国的粮食缺口，国际市场也不可能解决13亿中国人的粮食问题。我们必须立足于粮食的基本自给自足，这样才能使中国的现代化和民族独立有一个基本的保障。 二、中国粮食安全问题的长期性 1．由于农业基础设施年久失修，城市化、工业化的发展，农业比较效益低下，导致各种生产要素投入减少，这必然导致农业的总体生产能力下降，产量难以提高

1949年——2012年中国粮食产量与人口统计分析

1949年——2012年中国粮食产量与人口统计分析 12级经济班2012420140 袁文超 前言：刚刚过去的2012年，中国大陆粮食产量达5亿8957万吨，再创历史新高。 人均粮食拥有量也终于远离徘徊多年的400公斤左右，达到创纪录的435.4公斤。 2012年，全世界粮食总产量为22.8亿吨，世界总人口约70.9亿人。 则世界人均粮食拥有量为321.7公斤。可见中国人均粮食已达世界平均水平的1.35倍以上。中国的粮食安全，已赢得很有富余度的较充分保障。 俗话说“民以食为天”，中国以占世界7%的耕地面积，养活了占世界22%的人口。 这确实是个值得讴歌的奇迹！ 1 研究对象和方法 1.1研究对象： 以1949年至2012年中国粮食产量与人口统计数据为基础，结合历史资料 1.2研究方法： 1.2.1文献分析法：从人大论坛公布的数据资料出发，收集中国从1949年开始到2012年的人口数据于粮食产量。结合相关历史史实，分析各年度大事综合得出结论。 1.2.2 数量研究法：分析各年度的环比增长率，比较各年度平均数据，绘制表格分析数据的大体走势，从而得到一些结论。 2研究结果与分析 2.1数据统计表格 中国粮食产量与人口统计表(1949-2012) 年度产量（万吨）粮食产量环比 增长率人口（亿） 人口环比增长 率 人均粮（公 斤） 1949 11318 - 5.4167 - 208.9 1950 13213 16.74% 5.5196 1.90% 239.4 1951 14369 8.75% 5.6300 2.00% 255.2 1952 16392 14.08% 5.7482 2.10% 285.2 1953 16683 1.78% 5.8796 2.29% 283.7 1954 16952 1.61% 6.0266 2.50% 281.3 1955 18394 8.51% 6.1465 1.99% 299.3 1956 19275 4.79% 6.2828 2.22% 306.8 1957 19505 1.19% 6.4653 2.90% 301.7 1958 19765 1.33% 6.5994 2.07% 299.5 1959 16968 -14.15% 6.7207 1.84% 252.5 1960 14385 -15.22% 6.6207 -1.49% 217.3 1961 13650 -5.11% 6.5859 -0.53% 207.3 1962 15441 13.12% 6.7295 2.18% 229.5

中国粮食行业发展现状与市场前景分析报告

中国粮食行业发展现状及市场前景分析 截止2014年，国民经济在新常态下保持平稳运行，全国粮食产量实现“十一连增”，农民增收实现“十一连快”。2014年，全国粮食总产量为6.07亿吨，同比增长0.9%；其中，谷物总产量5.57亿吨，同比增长0.8%。值得注意的是，2014年也是我国粮食产量增速连续第三年出现下滑，预计未来在耕地、淡水等资源环境的约束下，我国粮食产量将保持平稳态势。 2010-2014年粮食产量情况（单位：亿吨） 2010-2014年谷物产量情况（单位：亿吨）

从供给结构看，正常年份的粮食产量基本足以支撑国内消费。以2014年三大谷物为例，稻谷、小麦、玉米合计产量5.08亿吨，足以覆盖2014年4.63亿吨的国内消费量；三大谷物进口量合计仅0.11亿吨，主要用作粮食储备的辅助手段以及平抑国内外价差之用。 2011-2015年中国三大谷物产量与消费量对比 2011-2015年中国三大谷物产量与进口占比

从需求结构看，随着国内人口的增长，饮食结构的变化，农产品加工、能源产业的发展，我国包括口粮消费、饲料消费、工业消费在内的粮食需求持续增长。三大类消费中，工业用粮和饲料用粮增长较快，近几年增速保持在6.0%、1.5%；而口粮需求增速缓慢,同比保持在0.7%。从消费结构占比看，2014年口粮消费、饲料消费、工业消费占比分别为49.2%、29.0%、21.9%；分粮食品种看，目前稻谷仍是第一大消费品种，占38.9%，玉米、小麦分别占37.6%、23.5%。 2012-2016粮食用途消费结构占比 2011-2015粮食品种消费结构占比

我国现阶段粮食种植主要有两种模式，一是国有农场，二是建立在家庭承包责任制基础上的以农户为单位的种植。目前阶段，建立在家庭承包责任制基础上的以农户为单位的种植，是我国粮食生产的主要模式。2014年，农户种植粮食总产量占全国粮食产量比重高达94.2%，粮食播种面积占比95.7%；但由于单个农户生产规模小，资金能力有限，很难实现规模化和机械化，仍然处于粗放式的生产阶段。国有农场因其单个农场种植面积较大，故能够较好实现机械化和规模化作业，但受限于其在粮食总产量中的比重小，并非我国主要种植模式。 2010-2014农户与国有农场种植产量结构比

广东省主要粮食产量基本情况数据分析报告2019版

广东省主要粮食产量基本情况数据分析报告2019版

序言 广东省主要粮食产量基本情况数据分析报告全面、客观、深度分析当下广东省主要粮食产量基本情况现状及趋势脉络，通过专业、科学的研究方法及手段，剖析广东省主要粮食产量基本情况重要指标即主要粮食总产量，主要谷物总产量，稻谷产量，小麦产量，玉米产量，豆类产量，薯类产量等，把握广东省主要粮食产量基本情况发展规律，前瞻未来发展态势。 广东省主要粮食产量基本情况数据分析报告相关知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，任何机构及个人引用我方报告，均需注明出处。 广东省主要粮食产量基本情况分析报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗处理。无数据不客观，借助严谨的数据分析给与大众更深入的洞察及更精准的分析，体现完整、真实的客观事实，为公众了解广东省主要粮食产量基本情况提供有价值的指引，为机构和个体提供有意义的参考。

目录 第一节广东省主要粮食产量基本情况现状概况 (1) 第二节广东省主要粮食总产量指标分析 (3) 一、广东省主要粮食总产量现状统计 (3) 二、全国主要粮食总产量现状统计 (3) 三、广东省主要粮食总产量占全国主要粮食总产量比重统计 (3) 四、广东省主要粮食总产量（2016-2018）统计分析 (4) 五、广东省主要粮食总产量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国主要粮食总产量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国主要粮食总产量（2017-2018）变动分析 (5) 八、广东省主要粮食总产量同全国主要粮食总产量（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节广东省主要谷物总产量指标分析 (7) 一、广东省主要谷物总产量现状统计 (7) 二、全国主要谷物总产量现状统计分析 (7) 三、广东省主要谷物总产量占全国主要谷物总产量比重统计分析 (7) 四、广东省主要谷物总产量（2016-2018）统计分析 (8) 五、广东省主要谷物总产量（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国主要谷物总产量（2016-2018）统计分析 (9)

粮食产量影响因素分析

粮食产量影响因素分析 Revised by Jack on December 14,2020

中国粮食产量影响因素分析 摘要：粮食是人类最基本的生活消费品，粮食问题是关系到国家的国计民生的头等问题。众所周知，农业是国民经济发展的基础，粮食是基础的基础，因此粮食生产是关系到一个国家发展与生产的一个关键的主题。建国以来我国的粮食产量出现了多次的变动，给消费者和生产者带来了很大的影响，所以了解影响粮食生产因素很重要。通过计量经济学方法创建我国粮食生产函数，我们会发现粮食播种、化肥施用量、受灾面积是影响粮食生产的三大因素，其中粮食播种面积的影响最大。 【关键词】粮食产量；影响因素；回归分析 一、引言 众所周知，粮食是我们人类生命得以延续的最基础的物质条件，没有粮食这个重要基础，人类将无法继续生存。回顾我国粮食的生产情况，我们会发现，随着技术水平的提高，社会的发展，从整体来讲我国粮食产量呈上升的趋势。 二、中国粮食生产现状分析 在改革开放（1978年）之前我国粮食产量非常缓慢增长，一直都在30000万吨以下。改革开放后，我国粮食产量从30000万吨一路疯狂走高，粮食生产得到飞速发展，但波动也更频繁复杂。在1997年总产量首次跨上50000万吨的大难关，达到了50453万吨，增长率为%。但在2004年开始出现了几年的连续减产的现象，曾一路降到43069万吨的局面，一下子退回到十几年前的水平，让人更加担忧。从2004年以来的5年里，我国粮食产量连续10年增产。在2013年粮食产量达到万吨。 改革开放以来粮食产量一直是我国最关心的问题，我国逐步改革统购统销的体制，减少定购数量，提高粮食收购价格，使粮食生产实现高速增长。我国粮食产量从30000万吨开始一路走高。1980—2010年这30年，我国粮食生产得到快速发展。1978年我国农村实行改革和粮食价格提高，极大地调动了农民的积极性。1978年中国粮食产量首次突破30000万吨，增长了7．8％。1979年粮食产量继续增长％，主要是由于国家大幅度提高粮食收购价格，粮食统购价提高20％，超购部分加价50％，从而促进粮食产量飞速增长。1978和1979两年粮食产量年均增长率达到8．38％。而1980和1981年则

影响我国粮食产量的因素分析

影响我国粮食产量的因素分析 摘要:通过时1990一2012年间我国粮食产量的分析,在影响我国粮食产量的诸多原因中选出了3个主要影响因素,建立了多元线性回归模型，利用模型对粮食产量情况进行多元线性回归分析,研究了这些影响因素对粮食产量的影响与作用,最后,在此基础上提出了提高我国粮食产量的对策建议. 关键词:粮食产量;影响因素;回归分析;建议 一、研究意义 粮食安全问题是一个关系到国计民生的重要战略问题! 它影响到经济的发展" 人民生活质量的提高和社会的稳定#尽管我国粮食总体上虽然保持了较高的自给率! 但大豆进口量近年来持续快速增长! 目前我国超过70%的大豆依赖进口! 而其中30%以上进口自美国$当前的形势提醒我们! 必须进一步加强对粮食安全问题的重视$ 而对我国这样一个人口众多的农业大国来说! 粮食供给必须首先立足于国生产$ 随着我国粮食需求日益增长! 以及城市化和工业化的加速推进! 大量资源不断流向城市! 农业可耕地面积日益萎缩! 使得粮食生产面临较为严峻的形势$ 粮食生产问题如果解决不好! 就会给我国的经济发展和社会稳定带来制约和冲击 粮食是人民生存之本、经济发展之柱，对稳定社会、经济具有重要的作用。粮食问题是一个关系到国计民生的重要战略问题，它更影响到经济的发展和社会的稳定。中国是世界上的农业大国，同时又是一个农业相对落后的国家。近几年世界粮食价格的大围浮动，应该引起我们的注意，大起大落更使我们重新审视起粮食生产的重要性。同时只有抓住了影响粮食产量的主要因素，改府才能正确的做出举措来将粮食生产引向健康合理的发展路线并且实现农业的现代化。 二、文献回顾 影响粮食产量的因素很多,我国学者从不同角度研究了粮食生产问题.于法稳选择有效灌溉面积、化肥施用量、农业机械总动力、粮食播种面积和受灾面积等5个指标作为影响粮食生产的因素,并采用灰色关联分析的方法对这5个因素进行了分析,指出有效灌溉面积、农机总动力和粮食播种面积是影响粮食生产的3个最主要因素;肖海峰将影响粮食综合生产能力的 影响因素选择为粮食播种面积、其他物质费用、成灾面积、劳动力和化肥费用,通过柯布一道格拉斯生产函数证实了粮食播种面积是影响粮食产量最重要的因素;熊华等人应用灰色关联分析和C一D生产函数相结合的分析方法证实了化肥施用量、粮食作物播种面积和有效灌溉面积均对粮食生产具有重要影响[’〕;此外,xinagL采用粗糙集理论,建平、Yunzhang和WuY 等人运用灰色关联分析与BP神经网络相结合的方法,在对影响粮食产量的因素中又加人了农村用电量、地膜覆盖面积、水电建设投资和支农支出等因素,从多种角度验证了这些影响因素对粮食产量的重要性。 应该说前人在关于影响粮食产量的因素这个问题上做得研究已经很多而且很深，每一位学者对于影响粮食产量的因素都有自己独到的见解。本文将各位学者认为的影响因素综合起来，采用最小二乘法进行分析，试图在综合了各位学者的研究成果后，找出更具有代表性的，更准确的影响因素。

陕西省主要粮食产量基本情况数据分析报告2019版

陕西省主要粮食产量基本情况数据分析报告2019版

序言 陕西省主要粮食产量基本情况数据分析报告全面、客观、深度分析当下陕西省主要粮食产量基本情况现状及趋势脉络，通过专业、科学的研究方法及手段，剖析陕西省主要粮食产量基本情况重要指标即主要粮食总产量，主要谷物总产量，稻谷产量，小麦产量，玉米产量，豆类产量，薯类产量等，把握陕西省主要粮食产量基本情况发展规律，前瞻未来发展态势。 陕西省主要粮食产量基本情况数据分析报告相关知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，任何机构及个人引用我方报告，均需注明出处。 陕西省主要粮食产量基本情况分析报告数据来源于中国国家统计局等权威部门，并经过专业统计分析及清洗处理。无数据不客观，借助严谨的数据分析给与大众更深入的洞察及更精准的分析，体现完整、真实的客观事实，为公众了解陕西省主要粮食产量基本情况提供有价值的指引，为机构和个体提供有意义的参考。

目录 第一节陕西省主要粮食产量基本情况现状概况 (1) 第二节陕西省主要粮食总产量指标分析 (3) 一、陕西省主要粮食总产量现状统计 (3) 二、全国主要粮食总产量现状统计 (3) 三、陕西省主要粮食总产量占全国主要粮食总产量比重统计 (3) 四、陕西省主要粮食总产量（2016-2018）统计分析 (4) 五、陕西省主要粮食总产量（2017-2018）变动分析 (4) 六、全国主要粮食总产量（2016-2018）统计分析 (5) 七、全国主要粮食总产量（2017-2018）变动分析 (5) 八、陕西省主要粮食总产量同全国主要粮食总产量（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节陕西省主要谷物总产量指标分析 (7) 一、陕西省主要谷物总产量现状统计 (7) 二、全国主要谷物总产量现状统计分析 (7) 三、陕西省主要谷物总产量占全国主要谷物总产量比重统计分析 (7) 四、陕西省主要谷物总产量（2016-2018）统计分析 (8) 五、陕西省主要谷物总产量（2017-2018）变动分析 (8) 六、全国主要谷物总产量（2016-2018）统计分析 (9)

影响粮食产量因素分析

影响xx县粮食产量因素分析 xx县位于豫东北平原，地处东经114°23′—114°59′，北纬35°12′—35°47′之间，属暖温带大陆性季风气候，大部分地区属于黄河支流金堤河流域，西部和北部边界地带属于海河支流卫河流域，土质肥沃，地势平坦，土层深厚，土壤理化性状好，光照充足，适宜农作物小麦、玉米、花生、棉花、尖椒等生长，是典型的农业大县。xx县主要粮食作物是小麦、玉米，其中小麦常年（近五年平均）种植面积160多万亩，单产456公斤，总产74万吨，玉米常年（近五年平均）植株面积76.8万亩，单产518公斤，总产40万吨。 二、粮食增产潜力分析 xx县属于黄河冲积平原，受流水分选规律的影响，不同地带冲击物的类型不同，造成xx县土壤的多样性。表层质地主要分砂壤、轻壤、中壤和粘土四大类，其中砂壤型耕地42.8万亩，轻壤型耕地87万亩，中壤型耕地49.6万亩，粘土型耕地15.6万亩。在xx县境内，土壤质地是影响土壤肥力的最主要因素。在粮食生产中，作物品种、土壤肥力水平和管理技术决定了产量的高低和增产潜力。不同的土壤特性、不同的肥力水平和不同的田间管理措施，常常导致各种作物之间、同一作物不同品种之间和同一品种不同区域之间都有一定的差异性。 一、不同土壤质地对粮食产量的影响

粮食作物在砂壤、轻壤、中壤和粘土地都可种植，但由于土壤特性的不同，保水保肥能力不同，品质、产量都表现出不同的差异。据调查分析（见表二），同一作物，在相同的田间管理措施下，由于粘土和中壤地，土壤肥沃，保水保肥和供水供肥能力强，小麦和玉米产量均偏高，而轻壤和砂壤地质地偏轻，保水保肥和供水供肥能力差，养分含量低，造成同一作物之间产量差异较大。因此，合理利用资源，发挥区域优势，科学进行田间管理是粮食持续稳定增产的最重要措施。 表二不同作物在不同质地上产量调查表 单位：万亩、公斤

中国粮食行业研究分析报告

中国粮食行业研究分析报告 粮食金融部

一、粮食行业概述及粮食市场特点 关于粮食与粮食安全。粮食主要指稻谷、小麦、玉米、大豆等作物（及其副产品），是最基本的生活资料和生产资料，也是一种重要的战略物资，兼具经济属性和政治属性。古往今来，“农本思想”、“以粮为纲”一直占据重要的战略位臵。1990年国家建立专项储备粮制度，按年消费量产区不低于30%、销区不低于60%储备粮食，用于平抑粮价、对抗灾害及其他不时之需，目前中央储备粮约2.6亿吨1。国家的基本粮食政策是立足国内粮食生产自给，近几年来我国粮食自给率达到95%以上，我国粮食市场对国际市场的依存度不到6%，控制在安全范围。 关于粮食生产。粮食属于资源密集型产业，土地投入大。我国人多地少，户均种植面积少，粗放作业，粮食生产除稻谷外不具比较优势。改革开放以来，我国粮食生产长足发展，产量从80年代初3亿吨攀升到1998年超过5亿吨，一度呈现阶段性的供过于求、卖粮难现象，粮食库存大幅增加，粮价大幅下降；但最近几年，我国粮食产量逐年下降，2003年全国粮食产量回落至4.3亿吨，粮价出现恢复性增长，粮食库存减少，粮食缺口增大。 关于粮食供给与需求的现状与未来走势。粮食供给量主要取决于粮食种植面积和粮食单产，剔除自然灾害影响，由于一，城镇开发占地、环境恶化、农作物结构调整、“退耕还林、退耕还草”政策和粮食生产效益递减等原因，粮食种植面积逐年减少，2003年全国减少耕地面积超过3000万亩，改革开放以来累计减少耕地面积超过2亿亩，估计未来耕地面积仍将持续减少；二，粮食单产的增长主要依靠科技的进步和农民投入的增加，但直接提高粮食单产的科技成果短期内难以突破，农民则因为种粮收益不如其他经济作物而减少投入，长期来看，国内粮食供给稳中有降，专家估计“十五”期间，我国粮食产量将在4.5亿吨左右徘徊。口粮、饲料用粮和工业用粮增长拉动粮食需求的持续增长。现阶段粮食消费中，口粮占50%，由于 1但据业内人士分析，一些中央储备粮企业偷卖粮的投机行为因价格上涨而没有及时补库，估计约1/4的储备库有数无粮。

粮食产量影响因素的回归分析

计量经济学论文 粮食产量影响因素的回归分析 班级：08物流 姓名：綦淇 学号：130112008034 日期：2011年6月22日

关于我国粮食产量影响因素的回归分析 摘要：本文主要采用回归分析的方法对1990—2005年影响我国粮食产量变化的主要因素进行分析，建立了以粮食产量为应变量，粮食作物播种面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量和成灾面积五种可量化的影响因素为自变量的多元线性回归模型，利用模型对各个因素进行了比较分析。同时，对模型进行检验，在此基础上提出了一些关于稳定发展粮食生产的可供参考的意见。 关于我国粮食产量影响因素的回归分析 一、文献综述 1、《近年我国粮食产量变化的主要影响因素分析》赵俊晔，李秀峰，王川著 ……采用逐步回归和灰色关联分析对1991～2004年影响我国粮食产量变化的主要因素进行了分析，发现粮食产量变化主要来自稻谷单产变化及玉米和小麦播种面积的变化。有效灌溉面积与粮食产量一直保持高的关联度；成灾面积与粮食产量的关联度剧烈变动，其关联序仅次于有效灌溉面积；化肥、农药、农业机械总动力和农用塑料薄膜等用量与粮食产量的关联度逐渐下降。 2、《中国粮食产量分析及展望》新浪财经https://www.wendangku.net/doc/4d4634237.html, ……自建国以来，我国粮食生产不断发展，产量不断提高，但这一过程也呈现出我国粮食产量存在周期性波动的特点，而且粮食产量的动波动基本上与粮食价格相吻合。未来我国粮食供求形势还不容乐观，粮食价格从长期看仍然有上涨要求。 3、《中国粮食产量波动影响因素实证分析》王玉斌，蒋俊朋，王晓志，陈慧萍著 ……基于最小信息准则采用扩展ADF法对1949—2004年中国粮食及水稻、小麦、玉米产量数据进行平稳性检验,结果表明:其在原始序列水平上均为平稳时间序列;采用TARCH 模型与EGARCH模型对以上数据的增长率数据进行非对称性检验,结果表明,波动具有"杠杆效应",负面影响比等量正面影响导致更大波动;根据扩展C-D函数运用1978—2004年中国粮食生产相关数据构建了粮食产量波动影响因素实证模型,结果说明,投入变动对粮食产量波动有同向影响,经济作物比较收益情况对粮食生产有反向作用,粮食本身收益情况并非影响生产的关键因素,粮食生产对气候等自然条件依赖性较强。 4、《我国粮食作物技术进步模式的经济学分析》杨巍著中国农业科学院 ……在农业技术的推动下，我国农业发展取得了举世瞩目的成就，主要农产品供给实现了长期短缺向丰年有余的历史性转变，粮食产量从1949年的11318万吨增长为2005年的48402.2万吨，年均增长速度5.85％，技术进步带来的单产水平的提高是我国粮食产量的不断增长的主要原因，技术进步为我国粮食发展作出了巨大贡献。但是另一方面，我国农业科技面临着转化率低的现实问题。目前，我国每年登记的农业科技新成果达3000余项，但转化率仅为30％～40％，很多成果没能转化成现实生产力。导致农业科技成果转化率不高的原因很复杂，既有推广应用体系不健全的问题，也有成果应用主体的科技意识和接受能力差的问题，还与成果本身适用性密切相关。科技成果只有适应了生产力的要求、适应了市场的需求才能转化成现实的生产力。 5、《我国粮食产量的影响因素分析——利用协整理论分析1983—2003年数据》张驰，乔现伟著 ……利用1983—2003年数据,运用协整理论来对影响我国粮食产量的因素进行分析,并给出了误差修正模型。发现我国近年来粮食产量的连续下降不是由于自然原因和对农业的

浙江省杭州市区粮食和谷物产量3年数据专题报告2020版

浙江省杭州市区粮食和谷物产量3年数据专题报告2020版

序言 本报告对杭州市区粮食和谷物产量做出全面梳理，从粮食总产量，谷物总产量等重要指标切入，并对现状及发展态势做出总结，以期帮助需求者找准潜在机会，为投资决策保驾护航。 杭州市区粮食和谷物产量数据专题报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。 本报告借助客观的理论数据为基础，数据来源于权威机构如中国国家统计局等，力求准确、客观、严谨，透过数据分析，从而帮助需求者加深对杭州市区粮食和谷物产量的理解，洞悉杭州市区粮食和谷物产量发展趋势，为制胜战役的关键决策提供强有力的支持。

目录 第一节杭州市区粮食和谷物产量现状 (1) 第二节杭州市区粮食总产量指标分析 (3) 一、杭州市区粮食总产量现状统计 (3) 二、全省粮食总产量现状统计 (3) 三、杭州市区粮食总产量占全省粮食总产量比重统计 (3) 四、杭州市区粮食总产量（2017-2019）统计分析 (4) 五、杭州市区粮食总产量（2018-2019）变动分析 (4) 六、全省粮食总产量（2017-2019）统计分析 (5) 七、全省粮食总产量（2018-2019）变动分析 (5) 八、杭州市区粮食总产量同全省粮食总产量（2018-2019）变动对比分析 (6) 第三节杭州市区谷物总产量指标分析 (7) 一、杭州市区谷物总产量现状统计 (7) 二、全省谷物总产量现状统计分析 (7) 三、杭州市区谷物总产量占全省谷物总产量比重统计分析 (7) 四、杭州市区谷物总产量（2017-2019）统计分析 (8) 五、杭州市区谷物总产量（2018-2019）变动分析 (8) 六、全省谷物总产量（2017-2019）统计分析 (9)

曹宝明：中国粮食产量波动的状况、原因及影响分析

曹宝明：中国粮食产量波动的状况、原因及影响分析 ［内容提要］１９４９～１９９３年，我国粮食产量出现了七个完整的波动周期，其中１９８９～１９９３年尚未能够确定为一完整周期。分析表明：（１）我国粮食产量波动的周期长度一般为５～６年，且波幅较大；（２）引致波动的原因除了一般经济因素之外，还有政策和体制的偏差；（３）粮食产量的波动对国民经济的许多方面有着极强的影响，并进而影响到经济改革与发展的进程；（４）未来几年里我国粮食产量将可能出现滑坡，最好的结果是波谷在今后的５年内出现，最坏的结果是波谷在今后的１～２年内出现。 粮食种植业是我国国民经济中最基础、也是最重要的产业之一。由于多种原因，新中国建立以来我国的粮食产量出现了频繁的波动，尤其是在粮食市场化改革进程中，我国的粮食产量又出现了非平稳增长的势态，这不仅制约了国民经济的稳定发展，而且给粮食生产者和消费者都带来了极为不利的影响。因此，对中国粮食产量波动问题进行深入研究，在探讨粮食产量波动的内在形成机制的基础上提出促进我国粮食产量平稳增长的对策［（１）］，将具有十分重要的意义。 一、１９４９～１９９３年中国粮食产量波动状况［（２）］ （一）分析方法 描述粮食产量波动通常使用总产量指标或总产量增长率指标，但是由于它们各自的缺点，本项研究引入了“粮食总产量残差百分比”这一新指标，并作为描述粮食产量波动状况的主要手段。运用这一方法的过程分为三步： 第一步：确定粮食总产量增长的回归方程：Y［，t］＝Q［，０］X（１＋r）［t］，其中t 为年份，Y［，t］为t年的粮食总产量，r为粮食总产量年均增长率。 第二步：计算t年的粮食总产量趋势值Y［，t］。 第三步：计算t年的粮食总产量残差百分比d：d=Y［*］［，t］-Y［，t］／Y［，t］×１００％，其中Y［*］［，t］为t年的粮食总产量实际值。 该方法的优点是考虑到了技术进步导致的粮食总产量长期增长趋势，从而便利于更深入地研究波动的原因，而且可以同时用来研究古典型波动和增长型波动。其缺点是在确立回归方程时，时期的长度选定较为困难而且计算繁琐；尽管如此，这一方法仍然不失为迄今为止的一种最为有效的分析方法。 （二）波动状况 １．波动周期。根据上述方法，我们通过对１９５２～１９８４年粮食总产量的时间序列的回归分析，得出下列粮食总产量趋势增长函数： Y［，t］＝１２４５６．８４×（１＋３％）［t］，t［，１９４９］＝１ 依据这函数方程，我们将１９４９～１９９３年的粮食产量波动划分为８个周期：①１９４９～１９５４年，１９５２年波峰，１９５４年波谷，６年；②１９５５～１９６１年，１９５６年波峰，１９６１年波谷，７年；③１９６２～１９６８年，１９６６年波峰，１９６８年波谷，７年；④１９６９～１９７２年，１９７１年波峰，１９７２年波谷，４年； ⑤１９７３～１９７７年，１９７５年波峰，１９７７年波谷，５年；⑥１９７８～１９８１年，１９７９年波峰，１９８１年波谷，４年；⑦１９８２～１９８８年，１９８４年波峰，１９８８年波谷，７年；⑧１９８９～１９９３年，１９９０年波峰，波谷可能属于１９９２年或１９９３年之后的某一年，尚不能最后确定。 ２．波动特点。第一，周期长度比较规则。在无法确定１９８９～１９９３年是否为一完整周期的情况下，仅从１９４９～１９８８年之间的七个周期来看，最长的周期为７年，最短的周期为４年，平均周期长度５．５７年，周期长度离差１．２９４年，波长变异系数０．２３２。由此可见：（１）我国粮食产量波动的周期长度变异不很大；（２）我国粮食产量波动

影响粮食产量的多因素分析

影响粮食产量的多因素分析 05经济40501031 冉峥嵘40501039 李仪40501061 谭金仪 【摘要】 本文采用计量经济分析方法,以1978—2005年中国粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影响中 国粮食生产的多种因素进行了分析。分析结果表明,近年来我国粮食生产主要受到单产提高缓慢、播种面积波动 大、农业基础设施投入不足、自然灾害频繁等重要因素的影响。为提高粮食产量、促进粮食生产,首先应该提供 一套促进粮食生产的政策措施,提高粮食种植效益,增加粮农收入是根本。在这个前提下,才有可能提高单产、稳定 面积、加强基础设施建设、提高抗灾能力,增强我国粮食生产能力和生产稳定性。 【关键词】粮食产量多因素分析 一问题提出： 我国土地资源稀缺，人口多而粮食需求量大，因此粮食产量的稳定增长，直接影响着人民生活和社会的稳定与发展。粮食生产的不稳定性对国民经济的影响是不可忽略的，主要体现在:粮食生产不稳定会引发粮食供求关系的变动,尤其当国家粮食储备不足的时候,很容易导致粮价上涨,从而影响整个宏观经济。因此,对关系国计民生的这个特殊农产品,我们不得不慎重对待。因此，分析粮食产量波动的原因，并据此提出相应的对策，对保障粮食生产持续稳定发展，具有重要意义。 二文献综述 中国的粮食生产问题,不仅是中国经济界的重要研究课题,而且也越来越受到世界经济学家的重视。许多经济 学家对这一问题进行了深入的研究,得出了许多重要的结论。目前国内学者研究这一问题时大多采用多元统计方 法,或者是简单的计量模型，主要是从某一两个因素进行的分析，从而预测粮食产量的。《1978-2003年我国农业 科技投入和粮食产量关系的计量分析》（杨剑波）一文是采用计量模型检验科技投入增长对粮食生产增长的影响、 是否存在因果关系。主要用到的计量方法有协整分析、协整关系的检验与分析，向量误差修正模型(VEC模型) 和动态调整模型。得到中国科技投入增长对粮食生产增长有显著影响的结论。美国学者布朗的一篇《谁来养活 中国》的论文,曾引发了国内的大讨论。从国内粮食生产领域来看,2003年秋冬以来,粮价在多年低位徘徊后出现 上涨,引发了新一轮对粮食问题的热烈讨论。而今年年初以来的农产品价格大幅上涨,尤其是猪肉价格的飙升,更引 发了人们对我国食品安全问题的关注。 本文严格按照计量经济分析方法,以1978—2005年中国粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本,对影 响中国粮食生产的多种因素进行了分析。

粮食产量的数据

植物生长需要养分，土壤所能提供的养分是有限的，因此要靠施肥来补充。最初农民使用的肥料是人畜粪便、植物体等沤制的天然有机肥料（俗称农家肥）。随着科学的发展，人们对化学元素与植物生长关系的研究，出现了以化学和物理方法制成的含农作物生长所需营养元素的化学肥料（简称化肥）。增施化肥逐渐成为怀远县粮食增产的最有力措施，施用化肥的增产作用占各增产因素总和的～[]。但是过度、过量的施用化肥，会对粮食产量和质量造成很大的影响。目前，化肥的施用虽是怀远县提高粮食产量的主要措施之一, 但随着化肥施用量的逐年增加, 种类较为单一, 施用方法相对落后,致使肥料的肥效利用率较低, 造成土壤板结、粮食产量下降等问题[]。 2.2.2化肥施用量对粮食产量的影响 本文以花生为例，调查了怀远县化肥(以复合肥为例)施用量对花生产量的影响。年以前，怀远县种植花生时是在农家肥作为基肥的基础上平均每亩施公斤复合肥，亩产约为公斤；年以后，随着化肥的广泛使用，农民每亩花生平均施用公斤复合肥，亩产可达公斤左右；现阶段，虽然农民在种植花生的时候，每亩施用公斤复合肥，并在花生初花期时追施适量尿素，但亩产提高并不显著。 图怀远县年化肥施用量及粮食产量数据

图化肥施用量与粮食产量的关系 通过图可以看出一定程度下粮食产量与化肥施用量之间是一种正相关关系。植物生长调节剂(矮壮素)对粮食产量的影响 2.3.1 植物生长调节剂(矮壮素)的施用状况（以玉米为例） 近年来怀远县为防止玉米株高过高而导致的倒伏、收获不便等问题，大多数采取喷施植物矮壮素的方法。农民通常在拔节期根据田间玉米长势将适宜浓度的矮壮素制剂应用于玉米生产当中,可以改善群体结构,降低株高,提高玉米产量。一般旺长田块每亩可以用药毫升兑水斤，制成浓度为的玉米矮壮素水溶液，然后对玉米植株顶部叶片进行喷雾[]。另外，在玉米叶期，每亩用玉米矮壮素毫升对玉米上部叶片均匀喷施，可以控制株高，促进果穗分化，提高结穗和结实率。2.3.2植物生长调节剂(矮壮素)对玉米产量的影响 矮壮素其生理功能是控制植株的营养生长（即根茎叶的生长），促进植株的生殖生长（即花和果实的生长），使植株的间节缩短、矮壮并抗倒伏，促进叶片颜色加深，光合作用加强，提高植株的抗旱性、抗寒性和抗盐碱的能力，从而提高玉米的产量[]。 表个玉米品种施用植物生长调节剂（矮壮素）后产量表现 黔兴矮壮素 对照 渝单号矮壮素 对照 黔矮壮素