新疆粮食产量影响因素分析及其贡献率比较

运用灰色关联分析法,通过对新疆1990~2008年粮食产量的影响因素（粮食播种面积、化肥施用量、农业机械总动力、有效灌溉面积、粮食生产劳动力）的灰色关联分析及其贡献率进行比较。结果表明：化肥施用量、农机总动力、有效灌溉面积始终是影响新疆粮食产量前三位的投入要素;化肥施用量、农机总动力两种投入要素对粮食产量的影响经历了由弱到强的变化。提高农业现代化水平、努力增加有效灌溉面积、促进农村剩余劳动力转移,是增加新疆粮食产量的主要途径。     

基于时间序列趋势图的我国粮食产量主要影响因素分析

依据改革开放以来我国粮食生产的历年样本数据,选取影响粮食总产量的播种面积、化肥施用量、有效灌溉面积、受灾面积、机械总动力、粮食生产成本指数、粮食生产价格指数、财政支农资金等8个主要因素,并将这些因素划分为物质投入、资源环境和政策因素3类,运用因子分析方法,对这些典型影响因子通过时间序列趋势图逐一进行多角度分析.结果发现,化肥施用量、粮食播种面积和旱灾面积成为影响粮食产量的关键因素.在此基础上,针对如何提高粮食综合生产能力提出相应的对策措施.     

1988～2008年内蒙古粮食产量影响因素比较

在灰色关联分析的基础上,筛选了粮食单产（X1）、粮食播种面积（X2）、农业劳动力（X3）、农业机械总动力（X4）、化肥施用量（X5）、农作物受灾面积（X6）、有效灌溉面积（X7）和农业固定资产投资（X8）8个对粮食生产影响较显著的因子来构建指标体系。根据1988～2008年《内蒙古统计年鉴》的相关数据,运用灰色关联分析法对影响内蒙古粮食生产的诸因素进行了关联分析,量化了粮食总产量与诸因素的关联程度,并依据关联度值,总结了各因素对粮食产量的影响能力。结果表明,粮食单产始终是影响内蒙古粮食总产量的主要因素;粮食播种面积和受灾面积是影响粮食产量减少的最主要因素;有效灌溉面积和农业机械总动力是影响粮食产量增加的首要因素;化肥施用量对粮食产量的的影响力在下降;农业固定资产投资对粮食产量的影响力始终很小。     

主产区粮食生产变动及其影响因素分析——基于河南省县域数据

粮食安全是国家战略的重要构成,确保粮食主产区稳产增收至关重要。在对中国粮食主产区河南省粮食产量时空变化趋势进行分析的基础上,基于拓展的C-D生产函数,选取2012—2019年河南省104个县份粮食生产数据,从自然禀赋、要素投入、农业科技、政策支持等方面分析粮食生产的主要影响因素。结果表明：粮食播种面积是实现粮食增产的重要因素,提高农村劳动力、农用机械总动力、产业结构、农村收入水平对粮食产量有正向促进作用;财政支农对粮食产量的影响短期为负,长期为正;化肥施用量对粮食产量影响不显著且存在脱钩效应,脱钩地区主要集中在河南省的三大粮食核心区。基于此,河南粮食生产波动渐趋稳定,未来河南省粮食增产将得益于粮食播种面积和农业劳动力的稳定,同时也应注重农业财政支持政策的落地和化肥减量绿色可持续农业的建设。     

基于灰色关联分析的安徽省粮食生产影响因素研究

依据灰色关联分析基本思想,研究粮食产量的影响因子。以2001-2009年安徽省粮食产量及相关指标,通过计算灰色关联度,得到对粮食产量影响由大到小的关系为:化肥施用量>粮食播种面积>乡村从业人员>有效灌溉面积>农业机械总动力。在选取的5个指标中,化肥施用量和粮食播种面积对粮食产量的影响最大,而农业机械总动力影响甚小。     

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。     

云南省粮食产量影响因素的灰色关联分析

在粮食问题形势严峻的情况下,分析影响粮食产量的诸多因素,有利于提高粮食产量。根据1971—2008年云南省的相关统计资料,将粮食产量变化趋势划分为3个阶段,运用灰色系统理论分析了不同阶段云南省粮食产量与其影响因素的关联度,分析其关联系数波动原因。10个因素对粮食产量的影响程度为:农林牧业劳动力>有效灌溉面积>农用排灌动力>农作物总播种面积>粮食播种面积>农作物成灾面积>农作物受灾面积>农村用电量>化肥施用量>农用机械总动力。研究结果可为解决云南省粮食产量稳定增长问题提供理论依据。     

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。     

我国粮食生产的时空格局及其影响因素分析

粮食问题是关乎我国国计民生的重大问题,随着经济的发展,我国粮食生产格局发生了显著的变化,对粮食供需平衡及粮食安全问题有潜在的影响。基于1997-2016年我国31个行政区的省域面板数据,从粮食产量和播种面积两个维度解析我国粮食生产布局的变化情况,并运用全局Morans Ⅰ指数检验我国各省域粮食产量的空间相关性,进一步采用空间杜宾模型（SDM）实证分析我国各省域粮食生产格局变动的影响因素。结果表明：我国粮食生产的重心逐渐北移,且各省域粮食产量之间存在明显的正向空间自相关性。有效灌溉面积、化肥施用量、粮食播种面积占作物播种面积的比例及人均耕地面积均对我国粮食产量的增长有着显著的正向影响,其中有效灌溉面积与人均耕地面积的空间溢出效应显著,这些因素的综合作用使得粮食产量的格局在近20年发生了演变。基于此,建议从提升农业科技水平、完善粮食主产区的基础设施建设、保护耕地、加强各省份之间粮食供给与需求的协调等方面做好粮食安全保障工作。     

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。     

基于熵权灰色关联法的粮食产量影响因素

为粮食安全生产及提高粮食产量提供参考,选取中国统计年鉴1978-2015年的统计数据,采用熵权法和灰色关联分析法相结合,对影响我国粮食产量的10个指标进行分析。结果表明,农村用电量、有效灌溉面积和农业机械总动力是影响粮食产量的重要因素,农业生产资料指数对粮食产量的影响程度最低,受灾面积、化肥施用量、粮食单位面积产量、成灾面积、第一产业就业人员、粮食作物播种面积对粮食产量的影响程度依次降低。     

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。     

灰色关联分析在吉林省粮食产量预测中的应用

用灰色关联分析方法分析2000-2007年影响吉林省粮食生产的因素,通过计算各因素关联度大小,结果表明：化肥施用量、耕地播种面积和有效灌溉面积为影响粮食生产的主要因素。通过多元回归分析,结合Eviews软件建立多元线性回归模型,预测出吉林省未来3年粮食总产量。     

粮食生产影响因素的层次分析

应用层次分析法分析了粮食生产影响因素的层次.结果表明,粮食生产影响因素的优先层次为有效灌溉面积、粮食播种面积、农业机械总动力、受灾面积和化肥施用量.     

基于密度峰值聚类的我国粮食产量的影响因素分析

为粮食增产、粮食安全及可持续发展提供理论依据,采用密度峰值聚类法对我国31个省(市、区)2000—2014年的粮食产量及其影响因素的面板数据进行聚类,同时引入变截距双对数模型对每个类簇进行计量分析。结果表明:农业发展水平不一致地区其影响粮食产量因素存在较大差别。除粮食播种面积、化肥施用量和受灾面积3个主要的共同影响因素外,农业发达地区、农业欠发达地区和农业不发达地区的次主要影响因素分别是农业机械总动力、畜牧业发展及农业劳动力。     

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。     

基于计量经济模型河北省粮食产量影响因素分析

农业是国民经济的基础产业,粮食是人类赖以生存和发展的必需品,保证粮食安全是一个永恒课题。选取河北省2001～2016年16年的数据,运用线性回归方法建立了影响粮食产量的计量经济模型,并借助E-views8.0软件对模型进行OLS等分析检验。结果表明,影响河北省粮食产量因素的二大因素是化肥施用量和粮食作物播种面积,其中影响最大的是化肥施用量。最后,提出增加粮食产量必须合理施用化肥,保持粮食作物播种面积,增加资本和技术投入,加大对各种自然灾害防御的对策建议。     

安徽省粮食产量的影响因素研究

根据2005~2014年安徽省16个地级市的农业生产统计资料,从自然、科技和经济3个宏观层面选取10个影响因素指标,利用面板数据模型对粮食及其所包含的稻谷、小麦、玉米、薯类和大豆5类主要粮食作物产量的影响因素进行了分析。结果表明:(1)安徽省近10年的粮食产量以75.831万t/年的趋势逐年递增,平均年增长率3.06%;(2)对安徽省粮食产量产生显著影响的因素有受灾面积、粮食播种面积、化肥施用量、农业机械总动力、粮食价格指数;(3)由于不同粮食作物的生长习性、抗灾能力等存在差异,在相同生长环境下受到多种投入要素的影响程度也不同;(4)从宏观层面来看,自然因素对粮食产量的影响较小,而不同作物受经济刺激和科技发展的影响程度存在差异。     

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。