河北省粮食产量变化贡献因素分解与测算——基于粮食内部结构调整的视角

利用河北省1980~2015年粮食生产数据,采用RLI模型对1980~2015年河北省粮食生产变化的贡献因素进行了分解测算,并对比分析了粮食播种面积变动、各作物单产水平变化和粮食种植结构调整对河北省粮食生产变动的贡献。测算结果显示,粮食作物单产水平的提高是粮食增产的首要贡献因素,其中,小麦和玉米单产水平的提高是影响作物生产力效应的主体,贡献率为101.84%;作物种植结构调整中,玉米的贡献率最大;播种面积变化的产量效应为负,对粮食增产的贡献率为-21.69%。粮食产量变化的3个贡献因子,在研究期不同时段的作用差异显著。     

贵州粮食产量波动的影响因素研究

利用20世纪80年代以来的统计数据,运用数理统计方法对贵州粮食产量波动的影响因素进行研究。结果表明:粮食单产水平提高和粮食播种面积增加对贵州粮食产量增长的贡献分别为59.83%和40.17%;粮食单产总体水平的提高主要来源于各种粮食作物自身单产水平的提高,其对贵州粮食产量增长的贡献高达73.79%,而粮食生产内部结构调整对粮食增产的贡献为-13.96%,但结构调整对贵州粮食增产的贡献率在逐步提高、且"十五"以来结构调整的贡献率表现为正;在众多影响贵州粮食单产的因素中,影响最为显著的是旱灾率和结构变动协调性系数,且均表现为负,表明高产粮食作物对低产粮食作物的种植替代必须慎重。     

基于LMDI分解模型的中国粮食主产区增产格局及贡献因素研究

深入分析中国13个粮食主产省份的增产空间格局、作物结构、贡献因素,为维系其增长态势、优化粮食生产布局、调整种植结构,实现主产区粮食稳步增产提供决策依据。运用LMDI分解模型和GIS空间分析法,将主产区粮食总产量分解为播种面积和作物单产2种因素,分析其增产格局及增产贡献因素。从主产区粮食增产量的空间分布来看：北方主产区优于南方主产区,粮食增产重心呈现出较为明显的北移趋势;增产结构上看,玉米为主要贡献品种,其次为小麦,稻谷贡献率最低;主产区粮食增产贡献因素来看,单产的贡献率高于播面的贡献率,且空间差异明显。分作物看稻谷和玉米的播种面积效应为正值,玉米大于稻谷,小麦的播种面积效应产生负向影响;3种作物的单产效应均为正值,小麦的单产效应最为显著,小麦>稻谷>玉米。面积增加和单产提高都对主产区粮食产量增加产生了积极的贡献。对于主要依靠播面增加来提高产量的地区,应调整种植结构,合理轮作,挖掘优势作物,增加农业技术推广,提高土地产出;对于单产贡献显著的地区,要发展特色产业优势区,形成集群化发展,在生产、流通、销售环节提供全方位的服务,防止增产不增收的现象发生。     

基于索洛剩余模型下水稻增产因素分析——以江西省为例

利用2004~2012年江西省水稻产量和播种面积数据,借鉴"索洛剩余"模型对江西省水稻的贡献因素进行分解,研究2004年以来科技因素、面积和种植结构调整对于江西省水稻增产的贡献率。结果表明:农业技术贡献率稳步上升,农业技术对水稻增产起关键作用;面积贡献率呈现下降趋势,但对水稻增产仍起重要作用;结构调整对水稻增产贡献稳定,对水稻增产有一定促进作用。     

我国粮食主产区粮食生产变动贡献因素分解

利用2003—2014年我国粮食主产区相关数据,基于改进的拉氏因素分解方法,建立粮食产量变动因素分解模型,定量分析了粮食播种面积、作物单产和种植结构三者的变化对粮食产量变动的影响。结果表明:研究期主产区粮食增产同时得益于播种面积扩大、作物生产力提高和粮食种植结构调整,贡献率分别为53.92%、32.78%、13.30%。从作物角度看,小麦、玉米、稻谷单产提高是主产区作物生产力效应提高的主体;玉米、稻谷种植比例调增是作物结构效应提高的主体。研究期13个主产省(区)都实现了粮食增产,但增产量及其驱动因素空间差异大,黑龙江、吉林、辽宁等9个主产省(区)的首要增产因素是播种面积扩大;河北、安徽等4个主产省(区)的首要增产因素是作物生产力提高。从作物角度看,各主产省(区)作物生产力效应变化的主要驱动作物差别大,规律性不明显;而作物结构效应变化的主要驱动作物基本上都是相对高产的玉米、水稻、小麦种植比例调增,相对低产的大豆、薯类、杂粮种植比例调减。     

内黄县以科技为支撑保障粮食产量“十一连增”

<正>内黄县地处豫北平原,属大陆性季风气候,是一个典型的平原农业县,粮食生产面积常年稳定在8.91万hm2以上。在播种面积基本稳定的前提下,内黄县依靠科技推广不断提高单产,实现了粮食生产的"十一"连增,2010年被省委、省政府授予"全省粮食生产先进县"。一、优良品种为粮食增产新引擎通过新品种的引进、示范、推广,加快了优良新品种更新更换步伐,提     

黑龙江省近30年来粮食生产变化及增产因素分析

保持粮食总产增加是保障国家粮食安全的重要方面。本研究以统计资料为数据源,综合分析了黑龙江省1981-2011年粮食总产、单产、种植业结构等方面的变化,运用数理统计分析得出粮食增产主要依靠三方面,即作物播种面积扩大、种植业结构调整和作物单产水平提升,旨在为黑龙江省农业可持续发展特别是两大平原现代农业综合配套改革试验区建设提供依据。主要结论有:(1)黑龙江省1981-2011年播种面积由728.2万hm2增加至1375.9万hm2,尤其是2004年之后的7年间增加64.47%;(2)水稻、玉米这两类高产作物种植面积比重由1981年的24.73%上升到2011年的67.97%,而大豆、小麦这两类低产作物种植面积比重由1981年的54.79%下降到2011年的28.18%;(3)全省粮食平均单产年均增长2.90%,由1981年的1716.6 kg/hm2增加至2011年的4048.7 kg/hm2,增长了135.86%;(4)整个研究期内,粮食总产增加了345.65%。其中,粮食作物播种面积增加、种植业结构调整和作物单产提升对总产的贡献率分别为73.32%、15.98%和10.70%,但存在显著的时间差异。     

安徽省粮食生产变化特征及其影响因素分析

在分析安徽省1949-2006年粮食生产变化特征的基础上,运用灰色系统理论影响安徽省粮食生产的诸要素进行关联动态分析,量化了粮食总产量与诸因子的关联程度,指出粮食单产、耕地面积和粮食作物播种面积、种植结构调整、农田水利建设是影响安徽省粮食生产的主要因素,并提出实现安徽省粮食增产的对策.     

近期国内粮食生产形势分析及展望

2014年中国粮食播种面积继续增加,总产量实现"十一连增",单产水平不断提高。2015年粮食生产形势总体向好,冬小麦长势较好,稻谷长势正常。2015年国内粮食价格整体稳中略升,但与国际市场相比价格竞争力继续下降。在国内外价差扩大的驱动下,中国玉米产品进口量同比增加,小麦和稻谷产品进口量同比下降。综合国内经济发展、最低收购价政策等因素,未来中国粮食供求仍处于紧平衡,价格上涨空间不大。     

徐州市粮食生产影响因素的定量研究

采用因子分析方法定量分析了建国以来徐州市粮食生产主要因素的影响程度。从主要影响因素来看,徐州市粮食生产可分为1949~1984年单产提高与机械化共同推进阶段,1984~1999年农业资金投入和水利化共同推进阶段,1999~2005年粮播面积与粮食单产共同推进阶段。在此基础上,总结出各要素的"集体效应"是粮食产量提高的关键,并认为适度扩大粮食播种面积、提高粮食单产、提升农业水利化、机械化水平、增加农业投入等是徐州粮食生产的发展趋势。     

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。     

从渭南市粮食生产沿革谈保障粮食安全的对策

陕西省农业大市渭南市自改革开放以来,农业总体呈现耕地面积、粮播面积持续减少,粮食单产、总产不断增长的态势。粮食增长的主要因素是品种更新、水利条件改善、投入增加、配套技术应用和市场拉动。同时也存在潜在的粮食安全风险。提出从水利投入、规模生产、农技推广、培训农民、种粮补贴及农户储粮等方面采取应对措施,实现保障粮食安全的目标。     

2009—2018年中国水稻播种面积与产量变化情况分析

为探明2009—2018年中国水稻生产种植面积及产量变化情况,利用国家统计局2009—2018年水稻产量和播种面积数据,分析了全国水稻生产主力省(区)10年间播种面积和产量变化的主导因素,并量化了播种面积和单产对水稻产量变化的贡献率。结果表明：水稻生产主力省(区)中,黑龙江省稻作面积波动较大,年平均波动幅度为4.70%;产量波动较大的是黑龙江省和湖北省,年平均波动幅度分别为3.24%、3.49%;在产量变化贡献上,全国产量变化以单产水平提升为主,但各主力省(区)主导因素有差别,在保持全国各地区单产水平持续提升的情况下,应控制稻作面积缩减,扬长补短,因地制宜。     

内蒙古粮食生产及粮食安全问题分析

本文根据内蒙古1951-2007年粮食生产统计资料及相关调查,运用动态与静态分析、定量与定性分析相结合的方法,对内蒙古粮食产量、种植结构变化、粮食安全问题及其影响因素进行相关分析.研究结果表明:内蒙古粮食总产量呈明显的波浪式变化,总体上呈现增长趋势,粮食单产也有所增加,且单产的变化趋势与总产量的变化趋势大体一致,但播种面积的变化不大.粮食安全总体上处于绝对安全状态,但在空间上还存在一定的差异.以95%的粮食自给率作为安全标准,依据自然分类法,内蒙古的粮食安全可以划分为5个等级:极不安全区,较不安全区,较安全区,安全区和极安全区.     

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。     

浙江省粮食单产影响因素分析

对近10年来浙江省粮食单产历史演变分析表明,粮食单产总体呈增长趋势。运用柯布—道格拉斯生产函数,对20世纪90年代以来全省粮食单产的主要影响因素进行了分时段分析,结果表明:1990—1997年期间,农业科技投入的贡献最大,达17.64%;1998—2000年期间,农业科技投入的贡献继续保持第一,为9.68%;2001—2004年期间,成灾面积扩大对粮食单产增速放慢所起的作用最大,达48.94%;从整体来看,1990—2004年期间,农业科技投入在推动粮食单产增长过程中的贡献最大,达44.50%。从而得出依靠农业科技进步,将是继续提高浙江粮食综合生产能力的主要途径和手段。     

西藏粮食生产影响因素的灰色关联动态分析

采用灰色关联动态分析方法对西藏1978—2005年粮食产量的8大影响因素进行分析。结果表明,粮食作物单产、乡村劳动力人数和粮食作物播种面积是影响西藏粮食总产的最重要因素。     

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。