我国粮食产量影响因素分析

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1、我国粮食产量影响因素分析　　【摘要】本文基于2009年―2014年中国31个省市地区的粮食产量及相关数据，利用多水平模型，选取粮食播种面积、化肥施用量和机械总动力作为解释变量，建立粮食产量影响因素模型，对结果进行了分析，并提出了相关政策及建议。　　【关键词】粮食产量多水平播种面积化肥施用量机械总动力　　一、引言　　粮食是人类赖以生存的基石，是国民经济发展的物质基础。我国一直很重视粮食的生产，从新的粮食安全战略中也可以知道，要保障我国粮食安全，首先要确保粮食的生产。中国是世界人口大国，粮食的供求关系以及我国粮食增产的能力会对世界产生重大的影响，

2、因而中国的粮食能否持续稳定的增长成为了国内外学者研究的重点。李晓敏等（2006年）利用29年的粮食数据建立了柯布-道格拉斯生产函数的扩展模型，分析了影响粮食生产效益的因素。王雨?鳎?2011年）选用影响粮食生产的自然条件、科技、经济和政治四方面因素对粮食产量进行灰色关联度分析，反映出粮食产量的发展趋势。刘忠等（2013年）利用了2003-2011年中国粮食以及各粮食品种的产量和播种面积数据，运用贡献因素分解的方法，对主要增产省和主要作物的增产贡献因素做出分析及划分。刘慧等（2016年）在播种面积、技术、受灾面积这些影响粮食产量因素的基础上增加

3、了第一产业从业人员和农业财政支出两个影响因素，分别对水稻和小麦产量作出分析。　　结合以有的对粮食产量的分析，本文运用多水平模型，利用2009年至2014年我国31省市地区的粮食数据，从粮食播种面积、化肥施用量和机械总动力这几个方面入手，对我国粮食产量的影响进行了分析研究。　　二、多水平模型建立步骤　　2.1无条件两水平模型　　假设数据有两个层，yij是第i个个体的第j个观测变量，其中j为水平2，i为水平1，那么无条件两水平模型（又称空模型）可以表示为如下形式：　　水平1：yij=β0j+eij　　水平2：β0j=γ00+u0j　　总模型：yi

4、j=γ00+u0j+eij　　该模型的水平1和水平2都不存在解释变量，为相互独立的水平1残差，为相互独立的截距项水平2残差。在总模型中，γ00是固定效应部分，表示总截距，u0j+eij是随机效应部分。　　ICC值称为组内相关系数，是组间方差占总方差的比例，实际上反映了组内个体相关性，即水平1单位在水平2单位中的聚集性或相似性。公式如下：　　ICC的值域在0到1之间，与接近1，说明相关越明显，是用来判断是否可以建立多水平模型的标准。因此需要计算粮食产量组内相关系数ICC，如果计算的组内方差不显著，就直接建立多元回归模型；反之，显著就考虑建立多水

5、平模型。　　2.2条件两水平模型　　条件两水平模型是在水平1的截距项或是系数项中加入解释变量，可以是一水平解释变量，也可以是二水平解释变量，一水平解释变量模型如下：　　水平1：　　水平2：　　总模型：　　在总模型中，可以看出固定效应部分为γ00+α1x1ij+γ10z1ij，随机效应部分为u0j+u1jziij+eij。模型具有多个残差项，这是多水平模型区别经典模型的关键部分。γ00表示总截距，γ01表示第i组的平均值。　　三、粮食产量影响因素分析　　3.1变量和数据　　由于是本文研究粮食产量的影响因素，因而选用各省粮食产量（Y）作为因变量。

6、农业生产属于投入产出行为，因此投入要素是影响粮食产量的重要因素，本文选取粮食播种面积（X1）作为解释变量。同时，技术水平也是影响粮食产量的重要因素，因此本文加入化肥施用量（X2）和机械总动力（X3）作为解释变量。文中数据均来自《2015年中国统计年鉴》，选取了2009年至2014年31个省市地区的粮食产量及相关数据，重点研究基于不同水平（地区）而建立的多水平模型，因此在建立模型的过程中不考虑时间因素的影响。　　3.2建模过程　　3.2.1空模型建立　　首先选用2009年至2014年31个省市地区的粮食产量，利用SPSS软件建立空模型，软件输出

7、结果如下：　　从输出结果中可以看到，=1904.66，=33454.87，　　=2402532.15，均统计意义显著，表明粮食产量的初始水平在各省之间显著不同，同时各省内也显著不同。从空模型的输出结果中，可以计算ICC值，根据定义计算的ICC值为0.9862，表示98.62%的总变异是由省间差异引起的。由于各指标均显著，因此可以推断ICC是统计显著的，从而可以建立多水平模型。　　3.2.2条件两水平模型的建立　　现在引入解释变量建立条件两水平模型，在模型中加入粮食播种面积（X1）、化肥施用量（X2）和机械总动力（X3），并且建立模型的时候仅考

8、虑了机械总动力这个变量加入多水平模型中对粮食产量的影响，模型如下：　　水平1：　　水平2：　　这样建立的总型为：　　模型的固定效应是，随机效应是，　　利用SPSS软