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。     

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。     

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。     

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。     

1995-2014年陕西省粮食产量变化特征及影响因素分析

根据陕西省1995-2014年统计年鉴,采用通径分析的方法,对陕西省粮食产量结构的变化特征及粮食产量影响因素进行了研究。结果表明,近20 a以来,陕西省主要粮食作物播种面积呈下降趋势,粮食作物总产量和主要粮食产量呈现上升趋势,主要粮食作物单产量依次为 稻谷＞玉米＞小麦＞大豆;粮食结构和粮食产量有较为显著的相关性,通径分析显示,玉米对陕西省粮食总产量贡献最大,稻谷单产的提高对粮食平均单产增加的贡献率最大;地膜使用量和平均单产呈显著正相关,地膜使用量的增加或减少可以使平均单产对总产量的影响达到显著水平。     

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。     

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模型的新疆粮食生产影响因素分析

从新疆耕地利用角度出发,对影响新疆粮食生产变化的因素进行时间和空间上的科学分析,应用对数平均迪氏分解法(Logarithmic mean weigh division,LMDI)对2000~2014年新疆粮食生产影响因素进行分解研究,因素分别分解为耕地面积、粮食单产、复种指数和粮作比例,同时,对粮食产量变动及其分解因素的统计指标在GIS中属性挂链进行空间分析。结果表明,(1)2014年全新疆粮食总产量为1 390.81万t,15年间粮食产量增加552.03万t,其中在14个地州中,塔城地区的粮食增加量最多达到209.70万t;(2)耕地面积、复种指数、粮作比例和粮食单产的贡献产量分别为231.67万t,377.26万t,-202.32万t和145.41万t;(3)从各地州看,粮食生产空间格局分异大,各个分解因素的累加效应存在区域性空间差异。     

我国粮食“十一连增”主要因素贡献分析及政策思考

2014年,我国粮食生产实现历史性的"十一连增",并实现了连续8年粮食产量稳定在500万t以上。粮食种植面积的扩大、单产的提高以及种植结构调整等因素都是促进粮食生产持续增长的重要原因。将粮食"十一连增"的贡献因素分解为粮食单产的提升、播种面积的增加以及种植结构调整三部分,并对三者的贡献率进行测度。结果表明:"十一连增"期间,播种面积、单产、种植结构三者对粮食增产的贡献率分别是36.65%、48.27%和15.08%;分品种来看,稻谷、玉米和杂粮的增产主要由种植面积扩大而带动,仅有小麦的增产是由于单产的拉动,种植结构调整对我国粮食生产"十一连增"的贡献也不容忽视。鉴于资源约束日益趋紧以及新时期农业供给侧结构性改革,今后保障国家粮食安全、实现粮食的可持续增产关键在于科技创新、提升农业基础建设以及培育新型经营主体等措施来提高粮食作物的单产水平。     

2009年广东水稻产业发展现状分析

广东是全国13个粮食主产省之一,稻谷产量全国排名第9名。2008年,从产出情况看,受自然灾害、劳动和物质投入减少等因素的影响,广东水稻总产和单产下降,播种面积保持平稳;从区域分布看,广东水稻生产区域差异明显,其中东西两翼稻谷播种面积、总产和单产都出现了下滑;从供需情况看,广东省稻谷的自给率为52.9%,预计未来两年广东稻谷的供需缺口将达到870多万t;从要素贡献率看,广东省水稻产业的增长主要依靠科技进步,科技进步贡献率达到46.38%,且科技进步的作用在逐步增强。     

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。     

江西省水稻生产结构的年际波动特征与趋势分析——基于水稻内部结构调整的视角

基于1980～2018年江西省水稻生产数据,采用H-P滤波模型以及改进的拉氏因素分解(RLI)模型,对江西省水稻生产波动与内部结构贡献因素进行了分解分析。结果表明:1980～2018年,江西省水稻生产具有较为明显的年季波动特征,呈现波动增长态势,且波幅属于弱幅型。从内部结构贡献因素分解角度,生产力效应是周期内江西省水稻增减变动的主要因素,其次是播种面积效应、种植结构效应;细分到早、中、晚稻,从生产力效应来看,晚稻单产变化是影响水稻增产变动的主要因素,其次是早稻、中稻;从种植结构效应来看,早、晚稻种植比例缩减变化具有明显的减产效果,而中稻种植比例增长起到了较为有利的支撑作用,在一定程度上弥补了早、晚稻种植比例缩减所带来的减产,但也表明江西省存在显著的"双改单"现象。     

山西省粮食产量及粮食作物结构变化趋势的相关分析

根据山西省50多年来粮食生产的相关调查与统计资料,运用静态分析与动态分析相结合、定性分析与定量分析相结合的方法对山西省粮食产量和作物结构的变化趋势及影响因素进行了分析。结果表明:1949年以来山西省粮食总产与单产在波动中呈增长趋势;粮食作物结构也发生了很大变化。粮食总产的提高主要归功于粮食单产的增加,其中玉米单产的增加对粮食平均单产的提高作用最大,其次是小麦。并提出如下建议:依靠改善农业生产条件和提高农业科技水平增加粮食单产;稳定小麦播种面积,满足人们对小麦口粮消费的需求;玉米作为粮食和饲料兼用的高产高效作物,今后的种植面积应进一步扩大。     

近年来我国粮食生产结构变化趋势研究

对 2003- 2008 年全国粮食分品种、分区域增产状况进行了研究,全国粮食增产区域特征为主要来源于主产省生产能力恢复与提升。固定面板效应模型研究结果表明,促进区域粮食增产影响因素按贡献率排序为：粮食播种面积增加 > 成灾面积减少 > 有效灌溉面积增加 > 高产作物比例增加。分品种看,粮食产量区域结构变化特征为：水稻为东北增、华南减、长江流域“双改单”;小麦增产主要来自黄淮海地区;玉米增产省份较多,但主要来自华北和东北地区;豆类是东北北部增加,东北南部减少,西部地区略有增加;薯类则向西北转移。     

河北省县域粮食单产及其生产投入要素的时空分异 ——基于1990-2010年统计数据的实证分析

以河北省147个县域为研究单元,借助数理统计和GIS空间分析等方法,揭示1990-2010年粮食单产及其驱动因子的时空演化特征。结果表明:①县域粮食单产“中部高、东西两侧低”与“中南部高、北部低”的层次分异格局非常明显;②县域粮食单产以普遍上升为主,单产水平较高的区域沿京广铁路和京哈高速公路向左右两侧扩张,单产水平较低的区域集中分布在河北北部和河北西部,海河冲积平原区粮食单产上升幅度较快;③县域粮食单产的驱动因素呈现为非均衡联动的局域性特征,耕地有效灌溉面积比重对粮食单产的影响最显著。与1990年相比,2010年4种投入要素对粮食单产的影响系数均在下降,系数为负值的县域明显增加,表明部分县域农业生产投入对粮食单产的边际效应已经达到递减阶段。因此,应结合县域粮食单产的现状和驱动因子的效应机理,积极采取相应措施以保障京津冀地区的粮食安全。     

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。     

1999—2014年山东省粮食生产变化及增产驱动力研究

文章以1999—2014年的统计数据为基础,分析了山东省近15年来粮食总产、单产和粮食种植结构3方面的变化。结果显示:从粮食总产来看,山东省粮食总产的变化呈现出先下降后上升的趋势。从粮食单产来看,山东省粮食平均单产总体呈现出稳定增长趋势,特别是2002年之后增幅明显,其中,豆类作物增幅最大,其次是薯类,再次为小麦,玉米增幅最小。从粮食种植结构来看,2002—2006年山东省粮食作物种植结构调整较大,但玉米和小麦仍是山东省播种面积最大的两种粮食作物。短期内,小麦作为"第一主粮"的基础性地位难以撼动;薯类和豆类播种面积近年来显著下降,而其他粮食作物播种面积比重变化不大。总体来看,山东省粮食增产主要依赖于单产的提高。上述研究结果可为国家粮食主产区制定合理的粮食生产规划和农业经济政策提供科学依据。     

鄱阳湖生态经济区耕地压力变化及其驱动因素

通过耕地压力指数模型,分析鄱阳湖生态经济区耕地压力时空变化,构建耕地压力指数因素分解模型,探讨耕地压力的影响因素.研究结果表明:2000-2009年鄱阳湖经济生态区总体耕地压力末突破警戒线,但各县(市)耕地压力不平衡,鄱阳湖生态经济区东南区域和西北区域耕地压力明显大于其他区域.各县(市)耕地压力的影响因素不尽相同,从平均效应来看,导致耕地压力减小的主要因素是食品作物单产水平的提高,导致耕地压力增大的主要因素依次是人均食品作物需求量、人均耕地面积和耕地播种强度的变化.     

辽宁省各种作物对粮食总产量的不同影响方式

以辽宁省近26年的粮食总产量、播种面积和单位面积产量为源数据,研究播种面积和单产是如何影响粮食总产的,以期为生产实践提供更有效的理论指导.首先分析其分布变化趋势,并采用逐步回归对各种作物单产和播种面积变化对粮食产量的影响进行了分析.得出如下结论,辽宁省近26年粮食总播种面积呈下降趋势,粮食总产量和平均单产受气候条件影响呈波动式增加;粮食总播种面积和平均单产均显著影响着粮食总产量的变化,并且粮食平均单产的变化对总产的影响要大于粮食播种面积的影响;各种作物的产量和播种面积变化都影响粮食总产量的变化,但各种作物对粮食总产量影响的方式不同,其中玉米、水稻、高粱和小麦主要是通过单产的变化影响粮食总产量,谷子、玉米和小麦则是通过播种面积的改变来影响粮食总产量的变化.