基于LMDI模型的我国省域粮食生产变化影响因素分析

从耕地利用角度对影响粮食生产变化的因素在时间和空间上产生的影响进行科学分析;应用对数平均迪氏分解法(Logarithmic mean weigh division,LMDI)将影响1980—2010年我国省域粮食生产变化的因素分为粮食单产、复种指数、耕地面积和粮作比例;对粮食生产及其分解因素的统计指标在省级层面进行分析。结果表明:1980—2010年我国粮食产量增加22 592.3万t,粮食生产格局重心由南重北轻逐渐演变为北重南轻;4个因素中粮食单产对粮食产量变化起到最显著的促进作用,但增产作用逐年降低,并被复种指数和粮作比例所替代;耕地面积减少在一定程度上限制了我国粮食产量的持续增加;全国各省域之间粮食生产变化的分解因素效应有比较显著的空间差异,河北、湖北、新疆等14个区域的粮食单产和复种指数效应的叠加效应使得其粮食生产增加显著,而上海、浙江、福建等复种指数与粮作比例的叠加效应对粮食增产的影响最大。粮食单产效应的逐渐减小与耕地面积累积效应起负面作用表明我国粮食生产增加主要是粮食单产作用,且正逼于其上限,耕地利用中要严格保护数量,提升耕地质量。     

基于LMDI的山东省粮食产量影响因素分解

为定量探寻不同因素对山东省粮食产量的影响,分析粮食产量波动的内在原因,本文选用对数平均迪式分解指数(LMDI)模型,将山东省1994-2013年粮食产量变化原因分解为耕地面积、复种指数、粮作比例、粮食单产四个因素进行分析。结果表明:1近20年间山东省粮食产量呈现波动式增加,且粮食单产的变化趋势与粮食总产趋势大致相符;2省级尺度上,耕地面积与粮作比例为抑制粮食增产的主要原因,粮食单产为促进粮食增产的主要原因;3从市域尺度,各因素对粮食产量的作用方向和作用力度均存在较大差异,表现出较强的个体差异。     

耕地利用视角下全国粮食生产时空特征演变

为综合考虑耕地数量及各项因素对粮食生产的影响,基于对数平均迪式分解方法(LMDI)将影响粮食产量的因素分解为耕地面积、复种指数、种植结构和粮食单产四大因素,研究1996—2016年其对全国粮食产量变化的作用机制。结果表明:1)我国耕地数量持续减少,空间上呈现南部地区减少、北部地区增加的趋势,导致全国粮食产能重心北移。2)粮食单产、复种指数这些技术因素均是促进因素,其中单产提高对总产量提升贡献最大;期间耕地面积下降与种植结构调整则是粮食产量的抑制因素。研究认为,城市化过程中耕地面积减少不可避免,保证粮食安全不但需要严格保护耕地,而且必须强化"藏粮于技"战略实施,不断提高粮食单产与复种指数,以稳定与优化粮食生产。     

基于生产潜力的2020年山东省粮食贡献情景分析

根据耕地、复种、粮作比例、播面单产("播种面积单产"简称,下同)、人均消费需求等不同条件组合研究,讨论不同情景下山东省各县的粮食产量和人粮关系,向省级层面汇总,对2020年(全面小康)山东省粮食贡献的未来前景进行系统分析,探讨不同情景下山东省人口-土地-粮食的互动关系,为我国人粮关系协调发展提供决策依据。研究结果表明,在不同耕地、复种指数、粮作比例和播面单产组合下,山东省2020年粮食产量在2 789万t和4 892万t之间,不同的生产经营对粮食生产具有较大的影响;如全国均处于耕地高供给能力、高复种指数、高粮作比例、低单产、高消费的背景下,2020年山东省的粮食总产量为4 403万t,占国家粮食总产量的6.79%,在全国31省级单位(港、澳、台除外)中位居第三;与2000年相比,人口可增长量为787万人,在全国31省级单位中居第13位,人口可增长率为8.75%,在全国居第17位;山东省在国家粮食生产中地位较为重要,生产能力位居前列,但由于人口基数大,人口增长空间有限,提供余粮的作用有限。     

基于LMDI分解模型的山东省粮食产量时空差异及影响因素研究

山东省是农业大省,其粮食产量对全国的粮食供给有重大影响。本文利用LDMI模型对1996~2012年山东粮食产量的时空特征变化进行分析,并定量分析耕地面积、复种指数、粮食单产、粮作比例等不同因素对粮食总产的影响效果。结果表明,1996~2012年,山东粮食生产总体呈上升态势,总量由1996年的4 707万吨增至2012年的5 355万吨,利用因素分解法分析发现,粮食总量的增长主要依赖于粮食单产的上升和耕地面积的增加。将1996~2012年分成四个相等的时间段,分析粮食总量变化的驱动因素和影响效果,发现各因素的贡献值都随着时间推移出现不同程度下降,粮食产量的增速放缓。通过以上分析,力图解释山东省粮食总量变化的驱动因素,为保证粮食生产提供参考和依据。     

基于耕地因素分解视角的河南省粮食生产时空演变研究

基于H-P滤波和地理信息系统(GIS)空间分析方法对河南省粮食生产时空演变特征进行分析,并在此基础上运用对数平均迪氏分解(LMDI)模型对影响粮食产量的耕地利用因素进行分解。结果表明,1978—2015年河南省粮食生产整体呈波动上升趋势,可以划分为9个波动周期,平均周期为4.11年,平均波动幅度为6.23%,河南省粮食生产正处于稳定增长时期,但仍然存在大幅波动的可能。全省粮食生产呈现东南高西北低的特征,豫东南地区耕地面积大,是最主要的余粮区,豫西北地区粮食生产能力相对较弱。单产提升、复种指数提高和耕地面积扩大对粮食增产具有促进作用,而种植结构调整导致粮食减产。分地区来看,单产提升和耕地面积扩大积极推动了河南省各地区的粮食增产,种植结构调整促进了豫北、豫东和豫南地区的粮食增产,导致豫中和豫西地区粮食减产,豫东和豫西地区分别因复种指数上升而增产,豫中、豫南地区复种指数略有下降,导致粮食减产。     

基于LMDI模型的新疆粮食生产时空变化特征及其成因分析

以新疆为研究区,基于对数平均迪氏分解法(LMDI),研究了2000～2019年新疆粮食生产时空变化特征及其影响因素.结果 表明:(1) 2000年以来,新疆粮食增产1.77倍;2009年增速高达38.01％;但2016～2017年连续2年产量下降,累计产量降幅为7.89％.(2) 2000～ 2019年20年间粮食产量重心向东北转移距离125414 m;北疆与南疆相比,粮食增产数量多、速度快,导致粮食重心北移.(3)耕地规模增加对粮食增产贡献度最大;粮食单产、复种指数作为科技影响因子能够起到促进作用;粮耕比例调整对粮食生产产生较大负向效应.新时期粮食生产既要"藏粮于地"合理增加保持耕地面积,又要通过科技创新"藏粮于技"不断提高粮食作物的复种指数及单产,以稳定粮食生产,保障粮食安全.     

福建省粮食生产的耕地利用效应时空分析

根据福建省及其地级市2009—2016年的粮食生产数据,对其粮食生产和耕地利用情况进行时空分析,并采用LMDI模型分解各耕地利用因素对粮食产量的贡献,比较和分析不同耕地利用因素对粮食产量变化的效应,以探究不同区域粮食产量变化的主导因素。结果表明:福建省2009—2016年粮食产量约下降2.4%,其中,粮作比下降8.8%是导致福建省粮食减产的主要因素。2009—2016年,福建省各地级市中仅龙岩和三明2地实现粮食增产。厦门农业劳动力人均耕地面积降幅最大,龙岩和漳州粮食单产增幅明显,泉州农业劳动力数量下降明显,所有地级市的粮作比均有不同程度的下降。结构效应是导致福建省粮食减产的主要因素,影响省内各地级市粮食产量变化的因素则各有不同。     

基于LMDI模型的新疆粮食生产时空变化特征及其成因分析

以新疆为研究区,基于对数平均迪氏分解法(LMDI),研究了2000～2019年新疆粮食生产时空变化特征及其影响因素。结果表明:(1)2000年以来,新疆粮食增产1.77倍;2009年增速高达38.01%;但2016～2017年连续2年产量下降,累计产量降幅为7.89%。(2)2000～2019年20年间粮食产量重心向东北转移距离125414 m;北疆与南疆相比,粮食增产数量多、速度快,导致粮食重心北移。(3)耕地规模增加对粮食增产贡献度最大;粮食单产、复种指数作为科技影响因子能够起到促进作用;粮耕比例调整对粮食生产产生较大负向效应。新时期粮食生产既要"藏粮于地"合理增加保持耕地面积,又要通过科技创新"藏粮于技"不断提高粮食作物的复种指数及单产,以稳定粮食生产,保障粮食安全。     

基于LMDI模型的黑龙江粮食生产变化耕地利用效应

为合理规划黑龙江耕地资源,实现粮食的稳定增产,采用LMID分解法,将1994—2014年黑龙江省粮食生产变动的耕地利用效应分解为规模效应、广度效应、结构效应和强度效应,定量分析黑龙江粮食生产的时空变化。结果表明:在时间维度上,粮食总量呈现稳中有升-波动-快速增长的阶段特征,耕地利用效应作用大小为规模效应强度效应结构效应广度效应,耕地面积有显著的增量效应,复种指数呈减量效应,粮食单产和粮作比例效应为正-负-正变化;空间维度上,耕地利用效应在各市作用不一,且规模效应和强度效应在各市粮食增产中发挥主要作用。在提高耕地质量,增加种粮面积和提高粮食单产方面提出政策建议。     

济南市耕地资源数量变化及其对粮食安全的影响

耕地是农业生产的基础,是维护粮食安全的重要保障。笔者依据济南市统计数据重点分析了济南市耕地数量变化及其对粮食生产的影响,结果表明:(1)1978—2004年,耕地总面积和人均耕地面积持续减少,至2004年人均耕地面积减少为0.055hm2。(2)1978—1999年粮食总产量总体以增长为主,1999年粮食总产达到历史最高水平;2000年以后,粮食总产量大幅度下降。(3)耕地数量变化对粮食生产具有持久的约束作用。1979—1982年耕地面积与粮食总产量之间的相关性较强,1983年以后二者之间的相关性逐渐变小,表明耕地面积变化对粮食总产的约束作用弱化。但是,受边际报酬递减规律制约,粮食总产的增加不可能完全依靠提高粮食单产来实现,保持一定数量的耕地面积是保障粮食安全的先决条件。     

中国西北地区耕地利用效率的时空格局分异

为我国西北地区制定耕地利用规划和粮食生产布局提供参考,采用DEA模型测度西北地区2000年和2014年的耕地利用效率,并运用ESDA方法剖析其时空格局变化。结果表明:与2000年相比,2014年我国西北地区耕地利用的综合技术效率和纯技术效率呈一定程度的下降,并且二者在区域内部的差异增大;规模效率平均值有所提高,综合技术效率仍有较大的提升空间。2000年和2014年的耕地利用综合技术效率均具有显著的正向空间自相关性,表现出明显的空间集聚特征。2000年耕地利用综合技术效率较高的集聚区域为陕西东南部,2014年则转移至新疆边缘地区。     

对江苏粮食生产与农村经济发展关系的探讨

本文分析了江苏的粮食生产与人口、耕地、经济发展的关系。预计到2000年,江苏人口将达7032万,对粮食的需要量将达370—376亿kg。这要求粮食单产比1985年提高20％。要增加粮食产量,必须增加对农业的投入,保持适度规模的粮食种植面积。在粮食生产中,应当坚持综合生产的观点。     

基于耕地压力指数的江苏省粮食安全状况预测

随着经济、社会的发展,江苏省耕地资源日益紧张、粮食安全岌岌可危。以江苏省1999-2014年人均耕地面积、粮食产量、粮食自给率、粮作比、复种指数等数据为基础,分析江苏省耕地压力指数动态变化趋势;同时借助Matlab 7.0及SPSS 19.0软件,运用灰色预测模型、曲线估计、线性回归等方法对各变量分别进行预测模型拟合。结果表明,江苏省2020和2025年耕地压力指数均大于1,达到了警戒线。最后从保障耕地面积、提高粮食单产、合理控制人口增长、培育种粮市场4个方面提出了保障粮食安全的对策与建议,以期为江苏省制定粮食安全与耕地保护政策提供参考。     

湖北省粮食生产时空变动的实证研究——基于LMDI分解法

从耕地利用效应视角,将LMDI分解法引入粮食生产时空变动的研究,构建粮食产量变动分解模型,从时空二维角度分别对1994-2012年湖北省17个地州市粮食生产的耕地规模效应、广度效应、结构效应和强度效应进行测度和分析。研究表明：时间维度上,湖北粮食产量变动的耕地利用效应作用由大到小依次为结构效应、规模效应、强度效应和广度效应,种植结构具有显著的减量效应,粮食单产和复种指数具有增量效应,而耕地规模具有双向驱动效应;空间维度上,影响各区粮食产量变动的主导因素不尽相同,黄石、荆州等地为规模效应主导区,恩施为广度效应主导区,武汉、宜昌、襄阳等地为结构效应主导区,仙桃、神农架等地为强度效应主导区。本研究进一步提出了优化调整种植结构、合理控制耕地规模、推动技术进步及施行差别化管理等政策建议。     

陕西省粮食生产安全的驱动因素分析

以新中国成立以来陕西省的年鉴统计资料为依据,从粮食生产总量、耕地面积、粮食单产3个方面对粮食生产安全的驱动因素进行分析.结果表明:粮食生产总量和单产变化规律基本趋于一致,都呈波动增长趋势;耕地面积总体呈下降趋势,但下降趋势减缓;粮食生产总量由耕地面积和单产决定,当耕地面积逐渐减少时,粮食生产总量的增长只能依赖于粮食单产大幅增加;制约粮食单产的主要因素有:自然灾害、农业基础实施建设与农业投入、农业生态环境、土地政策、耕地质量、农业科技水平和劳动力文化水平等,所有这些因素都使得提高粮食生产综合能力的潜力变得极为有限.为保障陕西省粮食生产安全,针对陕西省粮食单产的影响因素提出了相应的对策建议.     

中国近期耕地资源的变化及其对粮食产能的影响

依据中国近10 a（2000-2008年）耕地资源的变化,分析了粮食综合生产能力的变化及其影响因素,包括耕地面积、粮食播种面积、粮食单产水平和粮食总产量的年际变化率以及四者之间的相关关系。结果表明,耕地面积对粮食产量并无决定性关系,影响我国近期粮食产能的最主要因素是粮食的播种面积和单产水平,两者的年际变化率均与粮食总产量年际变化率呈较强的相关性,变化趋势基本一致。最后基于研究所得出的结论对保护耕地与粮食安全的措施进行了探讨。     

广西耕地压力时空差异分析及驱动力探究

【目的】分析研究广西耕地压力水平时空演变特征及其驱动力,为广西有关部门制定保护耕地政策提供科学依据。【方法】以1980~2014年相关统计数据为基础研究广西耕地压力水平变化规律,以各市级行政区划为评价单元,通过建立耕地压力指数模型分析耕地压力水平在时间和空间上的变化趋势,采用主成分分析法对耕地压力驱动力进行探究。【结果】1980~2014年的35年中,广西耕地压力有12个年份处于一级水平,19个年份处于二级水平,4个年份处于三级水平;以各市2005~2014年耕地压力平均值作为该市耕地压力的平均水平,其中崇左、百色、来宾、柳州、防城港、南宁、河池、贵港市的耕地压力值均低于同期广西全区平均水平。影响广西耕地压力指数变化的驱动因素主要包括城镇化率、农村居民家庭恩格尔系数、人均GDP、总人口数、农民人均纯收入、粮食单产水平和人均耕地面积等。【建议】提高农民收入水平,降低农村居民家庭恩格尔系数,提高人均GDP;增加科技投入,提高粮食单产水平;严格把控耕地数量,保证人均耕地面积。