基于向前选择变量法的我国粮食总产量多元线性回归预测模型

结合1983～2006年我国粮食总产量及与之密切相关的粮食单产、粮食播种面积、化肥施用量、有效灌溉面积、农机总动力、农田成灾面积等6个影响因子序列资料,采用向前选择变量法,构建了我国中长期粮食总产量多元线性回归预测模型。结果表明,粮食单产、粮食播种面积、化肥施用量及农田成灾面积是我国粮食总产量的关键制约因子,措施得当,未来我国完全可以在耕地资源不可逆转减少的前提下实现粮食总产量的持续增长。研究成果可为我国粮食安全保障体系的构建提供决策依据。     

基于缺失面板数据分析粮食产量与影响因素的关系

为我国粮食生产提供参考,利用2003—2011年的省际面板数据,在部分数据缺失的情况下,对缺失数据进行填补,结合ARMA模型及空间相关性,进而利用完备面板数据对粮食单产进行分位数回归,分析各影响因素在不同分位点上与粮食单产的关系。结果表明:有效灌溉面积比例、单位面积化肥施用量、单位耕地动力及粮食类零售价格增长指数对单位面积粮食产量起促进作用,农业生产资料价格增长指数对粮食单产作用为负,单位劳动力对其影响在各分位点表现不一。保证耕地面积、提高灌溉效率、积极预防自然灾害对粮食产量的提高至关重要。     

基于VAR模型的安徽省粮食产量影响因素的实证研究

自然条件、政策环境、经济因素、技术进步等因素都会影响粮食产量。选取安徽省1990—2012年影响粮食生产的7个因素,最初,使用前向逐步回归分析的方法研究发现,对粮食产量影响较大的因素有粮食成灾面积、有效灌溉面积、化肥施用量3个变量。其次,Johansen协整检验阐释了这3个变量与粮食总产量之间的关系,并构造脉冲响应函数及进行方差分解得出这3个变量对总产量的贡献度为：粮食成灾面积＞化肥施用量＞有效灌溉面积。所以,增强农业工程的防灾减灾效果,提升农田水利基础设施的使用效率,科学控制化肥施用量对提高安徽省粮食综合生产能力具有重大作用。     

固原地区粮食生产主要影响因素动态关联分析

本文运用灰色系统理论,对影响因原地区粮食生产的主要因素进行了动态关联分析,分析结果认为,影响粮食产量的主要因素按大小依次是,粮食单产〉有效灌溉面积〉年降雨量〉农机总动力〉耕地面积〉播种面积〉化肥施用量〉农村用电量〉成灾面积。对各主要因素进行了详细分析。     

基于ESDA-GWR的四川省粮食单产时空演变及影响因素研究

以四川省21个市州为研究区域,利用ESDA空间自相关分析和GIS空间分析中地理加权回归模型(GWR),探讨了2004~2013年四川省粮食单产的空间特征及影响因素。结果表明:1四川省粮食单产差异明显,整体呈现"中心高四周低"的空间特征。2通过空间自相关分析,全局Moran’s I指数的最小值为0.14,为空间正相关,表明21个市州的粮食单产空间上聚集,并且德阳、南充的粮食单产的"热点"效应逐渐扩散。3对影响因素的地理加权回归分析发现,化肥施用量的回归系数最大,说明化肥施用量是对粮食单产的最主要因素。按其影响程度由大到小排序为:化肥施用量﹥农业机械动力﹥耕地用电量﹥有效灌溉面积。     

提高化学肥料的施用技术

在吉林省耕地面积逐年减少的情况下,不断增加粮食总产量的重要途径是提高作物单位面积上的产量。提高作物单产的措施很多,但其中很重要的一项仍然是化肥。通过多年来国内大量科学实验与生产实践证实,化肥是提高各种作物单产的重要因素之一,在粮食生产的各项增产措施中,化肥的增产作用仍占40%~50%。吉林省的农业生产实践也充分证实了化肥在增产粮食中的重要作用。吉林省从1913年开始施用化肥以来,至今已有百年的历史。在这些年里,吉林省的粮食总产,就其总的趋势来看,一直是随着施肥总量的增加而增加。     

主产区、产销平衡区和主销区粮食产量影响因素的实证分析

探讨分析主产区、主销区和产销平衡区粮食产量的影响因素,为政府建立基于各自产区资源禀赋优势的利益协调机制提供理论与实证依据。基于1978—2013年的时间序列数据,采用经典CD生产函数对我国粮食主产区、产销平衡区和主销区粮食产量的影响因素进行实证分析和比较。结果表明,三大区域粮食产量的影响因素及其程度差异较大。其中,影响主产区粮食产量的主要因素依次是粮食播种面积、化肥施用量、农业贷款、农业财政支出、成灾面积;影响产销平衡区粮食产量的主要因素依次是粮食播种面积、农业机械总动力、化肥施用量、成灾面积;影响主销区粮食产量的主要因素依次是粮食播种面积、农业机械总动力、农业贷款、成灾面积。鉴于粮食种植面积和成灾面积在影响粮食产量中的重要性,政府应加大农田保护力度,积极抵御自然灾害,促使各区发挥其资源禀赋优势,从而保障国家的区域粮食平衡和维护粮食安全。     

安徽省粮食产量预测及影响因素分析

根据安徽省2006-2014年的粮食统计资料,运用GM(1,1)模型对未来几年的粮食总产量进行预测,并对影响粮食总产量的各因素进行灰色关联分析。结果表明,未来几年安徽省的粮食总产量将呈持续上升趋势;各主要影响因子与粮食总产量呈显著关联,其中关联度大小依次为化肥施用量、粮食单产、农用柴油使用量、有效灌溉面积、粮食播种面积、农药使用量、农业机械总动力、受灾面积、成灾面积、农业财政支出。通过对安徽省粮食产量预测及影响因素的分析,为有关部门制定合理的经济政策提供科学的理论依据。     

基于粮食安全与化肥投入的协调发展研究——以毕节地区为例

本研究选取毕节地区为研究区域,分析了化肥投入对粮食安全的重要保障作用,同时也分析了化肥投入对粮食安全存在的负面效应;并选用Pearson相关系数法,探讨了粮食单产与劳动力、农用机械总动力、播种面积、化肥施用量、农村用电量和有效灌溉面积之间的关系。结果表明,化肥施用量与粮食产量之间存在着高度正相关关系,化肥投入是影响粮食产量的最重要因素;该区粮食生产仍然是粗放型生产。最后,本文针对粮食安全问题提出了优化化肥投入的对策措施。     

唐山市粮食生产态势及影响因素分析

唐山市是我国京津地区具有战略意义的商品粮基地,对唐山粮食生产的研究对确保我国京津唐地区粮食安全有重要意义。利用唐山市粮食生产投入产出数据,应用灰色关联度,对影响唐山市粮食总产因素和生产函数对单产的投入因素分别进行分析和模拟。结果表明:影响唐山市粮食产量相关因子的关联度顺序为有效灌溉面积>粮食单产>耕地面积>粮食作物播种面积>农业机械总动力>受灾面积>化肥施用量>机耕面积>农村用电量>劳动力数量;农业机械总动力、有效灌溉面积和用电量对粮食单产有显著的正影响,目前的施肥水平下,氮肥对粮食单产有显著的负影响,磷肥和钾肥则为正影响。     

基于偏最小二乘回归模型的湖北省粮食产量影响因素分析

以湖北省为研究区域,选取9个影响粮食产量因素指标,通过对自变量之间的多重共线性进行分析诊断,构建了基于C-D生产函数的2000~2014年湖北省粮食产量影响因素的偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)模型。PLSR模型中,自变量对因变量均具有较好的解释能力,回归模型的Rcv2=0.946,表明回归模型的精度较高,拟合效果较好,可靠性强。结果表明,粮食作物播种面积、农业机械化总动力、农田有效灌溉面积、农用化肥施用量以及农村用电量共5个指标是影响湖北省粮食产量的关键因素。     

河南省农业生产要素贡献率的比较研究

选取我国粮食产量最大的河南省作为研究对象,以1978~2009年粮食产量作为产出指标,从业人数、耕地面积、农业机械动力、有效灌溉面积、化肥施用量、农村用电量作为投入要素指标,运用逐步回归进行演算,定量分析河南省农业投入要素与产出量之间的关系。结果表明,在耕地要素投入基本不变的情况下,化肥和电力的投入对农业发展贡献突出。最后有针对性地提出了建议和措施。     

农机动力总量分析模型在农业机械化系统分析中的应用

分析了影响农业机械化发展的主要因素,包括种植业劳动均负担的作业面积,农民的人均收入水平及农业的集约化程度,建立了农业机械化发展的农机动力总量分析模型,该模型反应了农机总动力与劳均播种面积,农民的收入水平及粮食单产水平的关系。     

河北省粮食综合生产能力提升要素与对策

本文基于历年来河北粮食生产的统计资料,分析了1949年以来河北省粮食生产发展的变化趋势,以及影响粮食产量增长的因果关系。结果表明:单位面积产量、有效灌溉面积、耕地面积、单位耕地化肥施用量和农业机械总动力与粮食产量均呈显著相关;科技创新水平在粮食生产中起重要作用。提出了河北省提高粮食综合生产能力四项战略措施:即推动粮食生产由资源依赖型向科技依存型转变;科学利用和严格保护农业资源;增强集约运作能力,提高农机装备水平;通过粮食生产优惠政策的支持,提高农民种粮积极性。     

基于灰色关联模型的河南省粮食生产驱动力分析

1材料与方法1．1河南省粮食生产特征河南省1978-2006这29年粮食资料统计表明,其粮食产量变化、单位耕地粮食产量及人均粮食总体特征为波动中趋于上升（图见第124页Fig．1）。具体表现为：一是粮食总产量、人均粮食和单产整体呈上升趋势;二是粮食产量波幅较大;三是粮食产量波动频率较高。这种频率过高、幅度较大的波动,极其严重地影响了粮食生产的稳步发展。     

四川省粮食单产影响因素的灰色关联分析

运用灰色关联分析方法,对四川省1996~2003年粮食单产的主要影响因素进行分析,结果表明:单位面积化肥投入量、有效灌溉面积比例、单位面积财政支农支出和未受灾面积比例是影响四川省粮食单产的4个重要因子,其次是单位面积机械总动力,第3是单位面积地膜用量。     

中国粮食增产影响因素的实证分析

影响粮食增产的因素众多,选取粮食总产量、粮食播种面积、化肥投入、粮食播种成灾率、粮食灌溉面积以及农业机械投入为变量,运用经典的Cobb-Douglass函数测算了各影响因素对粮食增产的贡献.结果表明,化肥投入增加、成灾面积减少、农业机械投入增加对粮食增产起到了重要的贡献作用;此外,国家宏观政策也对粮食生产产生了重大影响,退耕还林政策改善了生态环境和农业生产条件,粮食补贴政策直接增加了农民收入,并提高了农民生产粮食的积极性.     

耕地面积变化趋势及社会经济驱动因子分析——以博尔塔拉蒙古自治州为例

根据博州1988～2009年耕地面积与人口、畜牧业等10个社会经济指标,运用GM(1,1)模型预测耕地面积变化趋势,同时运用灰色关联分析与多重回归分析相结合的方法,分析耕地面积变化的主要驱动力。结果表明:1988～2009年,博州耕地面积经历了缓慢增长到快速增加的过程,尤其2007～2008年,耕地出现爆发性增长;2008～2016年,博州的耕地面积会保持较平稳的态势,期间可能会出现略有减少或增加的情况,2016年以后,博州耕地面积又将出现缓慢的增长;人口、畜牧业和粮食总产量是对耕地面积影响最大的3个指标,其关联度值分别达到0.994 8、0.993 9、0.990 8,影响最小的农业机械总动力,关联度值为0.682 2;影响博州耕地面积变化的驱动力因子由大到小依次为:人口>畜牧业>粮食总产量>粮食单产>农村用电量>人均国民生产总值>农林牧渔业总产值>国民生产总值>社会固定资产投资>农业机械总动力,其中,人口、农林渔业总产值、国民生产总值和社会固定资产投资与耕地面积关系是正相关的,而农业机械总动力、农村用电量、粮食总产量、粮食单产、人均国民生产总值和畜牧业与耕地面积的关系呈负相关。