新疆粮食生产动态变化及其影响因素分析

收集整理了1949～2006年新疆粮食生产数据资料,采用定性分析与定量分析相结合的方法分析了新疆粮食总产量、粮食单产、粮食播种面积、人均粮食产量等指标动态变化状况.并运用灰色关联分析法对影响粮食总产量的因素进行了研究,测算了粮食单产、粮食播种面积、农业机械总动力、耕地面积、化肥施用量、有效灌溉面积、受灾面积、总人口、第一产业劳动力等9个因素对新疆粮食生产的影响,在此基础上提出了加强新疆粮食生产的对策建议.     

湖南省粮食生产变化趋势及影响因子研究

分析了湖南近50多年来粮食播种面积、粮食产量的总体变化趋势;对影响湖南省粮食总产量的各项因子作了灰色关联分析,结果表明：粮食单产是影响湖南省粮食总产量的首要因子,它的制约作用呈上升趋势;农田有效灌溉面积和粮食作物播种面积对粮食总产量有重要影响;自然因素对粮食总产量的影响不断下降;农业机械总动力和化肥施用量对粮食总产量的影响不断上升,农业用电量和粮食收购价格指数对粮食总产量影响较小;通过建立多元回归模型,预测出湖南省2010年的粮食总产量达3023．48万t。     

江苏省粮食生产波动及其主要影响因素分析

粮食事关国运民生,粮食安全是国家安全的重要基础。本文基于江苏省13个地级市2004—2018年的面板数据,运用扩展C-D生产函数对江苏省粮食生产的主要影响因素进行实证分析。结果表明,粮食种植面积对江苏省粮食生产的影响最为显著,农用机械总动力、化肥施用量对粮食生产有一定正向影响。进一步分析各影响因素对江苏省粮食生产增长的贡献率可知,粮食播种面积对粮食生产的贡献最大,农用机械总动力与技术进步对粮食生产也有较大贡献,而化肥施用量对粮食生产的贡献最小。本文根据结论提出了促进江苏省粮食产业高质量发展的建议。     

河南省粮食产量影响因素的实证分析——基于多元线性回归计量经济模型

选取粮食播种面积、农业从业人员、农用机械总动力、农田有效灌溉面积、化肥施用折纯量、农村用电量6个因素作为河南省粮食产量的主要影响因子,通过回归分析,得到影响河南省粮食产量的因素主要为粮食播种面积、化肥使用折纯量,并通过分析,提出了提升河南省粮食生产能力的建议.     

新疆粮食产量影响因素分析及政策启示

通过对新疆粮食产量影响因素的灰色关联分析及其贡献率比较,结果表明：1980～2009年新疆粮食产量的增长主要取决于农业机械总动力、化肥施用量和有效灌溉面积三个因素;但是在不同时段,各因素对新疆粮食产量增长的作用程度和贡献率不尽相同,其中农业机械总动力和化肥施用量对新疆粮食生产的影响作用和贡献率均呈减弱趋势,而有效灌溉面积和粮食播种面积对新疆粮食生产的制约作用和贡献率则呈逐年加大。     

山东省粮食种植成本影响因素的实证分析 ———以玉米、小麦为例

该文依据1998~2011年山东省粮食种植成本数据,运用单位根检验、E-G两步法协整检验及贡献率分析方法,对粮食种植实际生产成本的影响因素进行计量经济实证分析。敏感性分析表明:山东省玉米实际生产成本对机械作业费最敏感,其后依次为化肥施用量、播种面积及有效灌溉面积。小麦实际生产成本亦是对机械作业费最敏感,其后依次是播种面积、有效灌溉面积及化肥施用量。贡献率分析一致表明:山东省玉米、小麦各影响因素对粮食种植成本的贡献率均依次为机械作业费、化肥施用量、播种面积及有效灌溉面积。最后,针对山东省粮食种植成本的影响因素,提出抑制粮食种植成本过快上涨的对策建议。     

影响我国气候旱区粮食生产能力的灰色关联分析

文章根据投入产出分析的相关理论,结合其他学者的研究成果,确定了影响气候旱区粮食生产能力的主要因素。包括粮食作物播种面积、粮食作物种植结构、粮食单位面积产量、有效灌溉面积、农业从业人数、农用化肥施用折纯量、农业机械总动力及受灾面积、财政对粮食直接补贴资金额、年均降水量等。通过选取2000~2013年统计数据,运用灰色关联分析法,对这些因素与气候旱区粮食总产量进行相关性分析,表明财政对粮食直接补贴资金额、农用化肥施用折纯量、粮食单位面积产量、玉米播种面积占粮食作物播种面积比例及受灾面积与粮食产量高度相关,对提升粮食生产能力的影响较大;小麦播种面积占粮食作物播种面积比例、农业机械总动力、有效灌溉面积、农业从业人数、粮食作物播种面积、年均降水量都与粮食产量中度相关,对提升粮食生产能力的影响较小。因此应继续推行政府对粮食直接补贴政策、增加政府对粮食直补资金,同时,增加物质投入、提高农业科技水平、改善农业灌溉条件、调整粮食种植结构、提高粮食单位面积产量、减少受灾面积来提升粮食生产能力,增加粮食产量。     

云南省粮食产能安全主要影响因素的定量分析

应用灰色关联度分析方法,对云南省1999-2008年粮食产量主要影响因素(耕地面积、粮食播种面积、粮食单产、有效灌溉面积、化肥使用量、受灾面积、成灾面积、农业机械总动力、农村用电量和烟叶产量)进行分析,结果表明:耕地面积和粮食单产对粮食产量的影响居第一位和第二位,对粮食产能安全影响最为突出.其余影响因子的关联度排序依次...     

新疆粮食产量影响因素的实证分析

文章通过对中国1992年~2012年的粮食总产量、播种面积、化肥施用量、农业劳动力,农业机械劳动力,农业财政支出等相关数据的研究,通过Eviews软件对建立的模型进行检验、修正,最终建立我国粮食产量及其影响因素的计量经济学模型。同时,通过对模型的分析发现,化肥施用量对粮食产量的影响最显著,粮食播种面积次之。故要想提高粮食产量,关键是要合理开发、利用好耕地面积。     

甘肃省粮食综合生产能力不同阶段的影响因素分析

根据1978～2008年甘肃省粮食总产量、单位面积产量和人均产量等粮食生产的相关资料,对粮食生产情况进行了阶段分析;选用农膜使用量、粮食播种面积、有效灌溉面积、化肥施用量、农业机械动力、受灾面积、价格指数等指标,建立了C-D生产函数,分析了不同阶段粮食综合生产能力变动的原因.结果表明:物质投入、科技投入和政策因素是影响甘肃省粮食综合生产能力的三个主要因素.提示甘肃省粮食综合生产能力仍然偏低,但增产潜力较大.     

基于粗糙集方法的广东省粮食产量影响因素分析

粮食的生产一直受到我国政府的高度关注与重视。农业经济学界已有不少论文对于各省区,采用不同的统计分析方法,来分析粮食生产的主要影响因素,其中最常用的是主成分分析,此方法存在一定的局限性。为了能从大量的、不完全的数据中找到隐含的、有价值的信息,该文总结了广东省的粮食生产概况,选用数据挖掘中的粗糙集方法,以1996～2012年的统计年鉴中的数据为基础,选取了乡村劳动力、耕地面积、农业机械动力、灌溉面积、化肥用量等17项与广东省粮食产量相关的因素进行分析。研究结果表明,对于广东省粮食产量影响较大的因素有化肥用量、水库总容量以及人均经营耕地面积。从分析来看,近年来广东省粮食产量并未随着化肥用量和水库总容量的增大而增加,但人均经营耕地面积对于产量的增加有着正面影响。针对这些问题,给出了稳定粮食播种面积,改良耕地质量,加强农田水利建设,加大农业科技投入,转移农村富余劳动力的建议。     

京津冀粮食安全与农业用水安全耦合协调研究

[目的]粮食安全与农业用水安全协调发展是实现农业可持续发展的前提与保障。[方法]文章通过构建粮食安全与农业用水安全评价指标体系,基于耦合协调模型、空间自相关、GWR模型,分析1985—2018年京津冀粮食安全与农业用水安全耦合协调度时空格局及驱动力。[结果]（1）粮食安全与农业用水安全评价指数及二者综合评价指数均呈波动上升趋势;（2）时间上,两者始终处于高耦合水平,耦合协调度呈波动上升趋势,协调程度整体较低,没有达到高度协调;空间上,各县域基本都为高耦合水平,耦合协调度冀中南功能拓展区高、冀西北生态涵养区低,整体处于濒临失调和基本协调之间;（3）耦合协调度空间集聚特征显著,中南部高―高集聚,西北部低―低集聚;（4）耦合协调度驱动力中,农业人口占比、高程和坡度主要为负向作用,农业产值占比、人均耕地面积、粮食单产、有效灌溉率及节水灌溉率主要起正向作用;高程、坡度、农业人口占比及粮食单产的影响较小,人均耕地面积、有效灌溉率、节水灌溉率及农业产值占比的影响程度大,其中人均耕地面积影响更显著。[结论]该文表明京津冀粮食安全与农业用水安全耦合协调关系有待进一步提升,各功能区内耦合协调关系发展差距较...     

东北地区耕地利用效率时空差异及其影响因素分析

[目的]对东北地区36个市(州)2005~2014年耕地利用效率进行测度,分析其时空差异,并找出耕地利用效率的影响因素。[方法]利用数据包络分析(DEA)方法计算得出各年各地区效率值,并利用Tobit回归模型其影响因素。[结果]2005~2014年东北地区耕地利用效率相对较高,规模效率值较为稳定,纯技术效率值波动上升,纯技术效率始终是影响综合效率的主要原因;黑龙江省的综合效率水平高于吉林省与辽宁省;在分解效率方面,黑龙江省的纯技术效率水平高于吉林省与辽宁省,吉林省的规模效率高于黑龙江省与辽宁省;受区域农业发展水平影响,不同地区农业投入的资源水平存在差异,综合效率、纯技术效率和规模效率均呈现出由黑龙江省向吉林省、辽宁省扩张的空间格局;从影响因素来看,受灾面积占农作物播种面积比重、单位耕地面积农用机械总动力、单位耕地面积施肥量、农村劳动力人均播种面积共同作用于东北地区耕地利用效率。[结论]东北地区耕地利用效率时空差异明显,多种因素共同影响地区耕地利用效率。     

建国以来成都平原农田灌溉制度的演变——以绵竹射箭台村为例

灌溉是发展农业的基础。农民要解决农田灌溉问题必须组织起来。取消农业税后,部分地方出现了大中型水利系统难以发挥最大效益的现象,其有效灌溉面积明显减少;但都江堰的灌溉面积依然在继续扩大,都江堰水利系统依然能为灌区千万亩农田提供低成本、高保障的灌溉。其主要原因是成都平原农村自集体化时期建立以生产队为基础的行政化灌溉体制后,一直保持了生产队(村民小组)一级组织的稳定、健全,坚持了以队(组)为单位的统筹灌溉制度及其配套的组织体系,农村基层组织能够与都江堰水利系统实行组织对接。这说明,水利系统与农村基层组织的无缝对接是大中型水利能在农田灌溉方面发挥优势的基础。     

农业资源利用与粮食综合生产能力的灰色关联分析——以河北省为例

文章首先对河北省农业资源利用现状进行了分析(主要包括自然资源、经济资源和社会资源),其次对河北省粮食综合生产能力进行了现状分析,在此基础上确定了影响河北省粮食综合生产能力的3类因素10个指标,同时选取2004~2014年上述10个指标的统计数据,运用灰色关联分析法进行分析得出的结论是:农业机械总动力、农用塑料薄膜使用量、农药使用量与粮食总产量高度相关,对提升粮食综合生产能力影响大;其它影响因素按照关联度由大到小排列为:农用化肥施用折纯量、农业从业人员、农村用电量、人均耕地面积、粮食播种面积、农林牧渔业总产值、水土流失治理面积它们都与粮食产量中度相关,对提升粮食综合生产能力影响较大。最后提出充分利用农业经济资源是促进粮食稳产增产的首要途径、充分利用社会资源是促进粮食稳产高产的重要途径、保护耕地资源是基础等对策。     

陕西省粮食产量预测及其影响因素的灰色关联分析

根据1988—2007年粮食生产相关指标的统计数据,借助灰色关联理论对影响陕西省粮食生产的粮食单位面积产量,农业劳动力,机械总动力,化肥施用量,受灾面积,粮食播种面积,农田有效灌溉面积,农村用电量等8项指标进行了灰色关联度的定量分析,总结出不同时间段主要影响因素,并根据关联度的大小排序,,结合该省实际情况,提出了针对性,可行性的建议;将灰色关联分析结果中关联度比较高的指标作为神将网络的输入层单元,借助基于动量法的BP神经网络的MOBP模型预测出未来2015年和2020年的粮食产量,经检验该模型的平均相对误差达到2．5％,为陕西省可持续发展战略的制定和规划提供可靠的数据和参考价值。     

四川省重点生态功能区有机农业生产效率研究——基于三阶段DEA模型的实证分析

[目的]有机农业为我国农业绿色发展起到良好的带动作用,但我国有机农业发展中,西部贫困地区较为滞后。针对西部贫困地区有机农业生产效率进行定量分析,揭示影响有机农业生产效率的主要因素,旨在提高该地区有机农业生产效率,丰富区域视角下的有机农业生产研究。[方法]采用三阶段DEA模型对2014年四川省重点生态功能区有机农业生产效率进行量化分析,识别环境变量对有机农业生产效率的影响。[结果]环境因素和随机误差对四川省重点生态功能区有机农业生产效率产生了显著的影响。环境因素中,农民人均纯收入的增加有利于促使农机、耕地等资源的有效利用,但同时也导致化肥投入冗余增加;城镇化率的提高会降低耕地、劳动力、化肥、农药等使用效率,从而对有机农业生产效率产生不利影响;财政支出占GDP比重的增加有利于提高农机使用效率,但同时也导致化肥和农药投入冗余增加;粮食播种面积占耕地面积比重对有机农业生产效率产生了不利影响。剔除环境因素和随机误差的影响后,四川省重点生态功能区各县平均技术效率和规模效率有所下降,纯技术效率则略有提升。基于纯技术效率和规模效率,四川省重点生态功能区各县有机农业生产效率可分为"双高型""高低型""低高型"和"双低型"等4种类型。[结论]三阶段DEA模型有效剔除了环境因素和随机误差对有机农业生产效率的影响,估计的效率值更真实地反映了四川省重点生态功能区有机农业生产效率水平。针对四川省重点生态功能区各县有机农业生产效率的不同特征,应结合地方实际,通过扩大要素投入规模或改进要素配置效率和使用效率,提高有机农业生产效率。     

近30年来我国粮食产量波动影响因素分析

[目的]根据粮食产量波动特征,从自然因素、科技因素(物质装备)、社会经济因素和农业生产条件等方面对粮食产量的影响进行量化分析,为科学合理地制定农业政策,保障我国粮食安全提供理论依据。[方法]文章利用HP滤波法分析1978—2010年我国粮食产量波动特征,并采用灰色关联与层析分析相结合的综合评价法定量分析不同波动周期各影响因子对我国粮食产量波动的影响度。[结果](1)改革开放以来,我国粮食产量经历了完整的6个波动阶段,平均波动周期为6年;(2)除1994—2000年,各波动周期的粮食产量受科技因素的影响最大,且影响日益显著,影响度从1978—1981年的37. 0%增加到2006—2010年的48. 3%,其中,有效灌溉面积的影响增大趋势最为明显,其次是农业机械总动力,化肥施用量的影响呈减弱趋势;(3)社会经济因素对粮食产量的影响呈波动性增加的规律,2006—2010年影响度达到24. 9%;(4)农业生产条件对粮食产量的影响在20世纪80年代初期与科技因素基本持平,此后,除1994—2000年,与科技因素的影响度差距越来越大,到2000—2006年对粮食产量的影响度仅为16. 6%,其中,耕地面积的影响度下降最多,到2006—2010年,影响度仅为1. 1%;自然因素对粮食产量波动的影响最小,且较为稳定,除1985—1988年影响度达到24. 3%,其余波动周期均在8. 7%~12. 4%之间,2006—2010年影响度为10. 2%。[结论]完善农田水利灌溉体系,加强对农业机械指导的"重科技"举措比单纯增加后备耕地数量、改善应对气候变化与自然灾害能力的"靠资源"发展更为有效;加大农田水利投入,完成灌区续建配套与灌排泵站更新改造是目前最重要的发展方向。     

中国耕地非粮化空间格局分异及驱动机制

研究目的：摸清耕地非粮化的总体态势,揭示非粮化空间分异及驱动机制,为国家粮食安全和耕地保护政策调整提供科学依据。研究方法：空间自相关分析法、多重共线性诊断与多元回归分析方法。研究结果：（1）2018年耕地非粮化面积约为54.47×106 hm2,占耕地总面积的32.29%;（2）非粮化面积主要集中于中南部和北部,但高非粮化率主要集中于新疆、贵州和东南沿海。非粮化面积与非粮化率呈现显著不同的空间集聚特征;（3）农业实际利用外资额、城乡居民可支配收入比、农业机械总动力、乡村劳动力、土地流转面积与非粮化面积对数呈显著性正相关关系,共同驱动了全国非粮化的空间格局。但不同尺度、不同区域耕地非粮化驱动因子的空间异质性显著。研究结论：受经济、社会、政策和资源配置等多重因素影响,中国不同尺度下非粮化时空格局差异悬殊、驱动因子空间异质性显著。今后应科学设定非粮化底线、优化农业资源配置、推进农业差别化补贴,严控非粮化无序增长、稳固国家粮食安全的基石。