粮食产量影响因素的回归分析
中国粮食产量影响因素分析

中国粮食产量影响因素分析摘要:粮食是人类最基本的生活消费品,粮食问题是关系到国家的国计民生的头等问题。
众所周知,农业是国民经济发展的基础,粮食是基础的基础,因此粮食生产是关系到一个国家发展与生产的一个关键的主题。
建国以来我国的粮食产量出现了多次的变动,给消费者和生产者带来了很大的影响,所以了解影响粮食生产因素很重要。
通过计量经济学方法创建我国粮食生产函数,我们会发现粮食播种、化肥施用量、受灾面积是影响粮食生产的三大因素,其中粮食播种面积的影响最大。
【关键词】粮食产量;影响因素;回归分析一、引言众所周知,粮食是我们人类生命得以延续的最基础的物质条件,没有粮食这个重要基础,人类将无法继续生存。
回顾我国粮食的生产情况,我们会发现,随着技术水平的提高,社会的发展,从整体来讲我国粮食产量呈上升的趋势。
二、中国粮食生产现状分析在改革开放(1978年)之前我国粮食产量非常缓慢增长,一直都在30000万吨以下。
改革开放后,我国粮食产量从30000万吨一路疯狂走高,粮食生产得到飞速发展,但波动也更频繁复杂。
在1997年总产量首次跨上50000万吨的大难关,达到了50453万吨,增长率为8.13%。
但在2004年开始出现了几年的连续减产的现象,曾一路降到43069万吨的局面,一下子退回到十几年前的水平,让人更加担忧。
从2004年以来的5年里,我国粮食产量连续10年增产。
在2013年粮食产量达到60193.8万吨。
改革开放以来粮食产量一直是我国最关心的问题,我国逐步改革统购统销的体制,减少定购数量,提高粮食收购价格,使粮食生产实现高速增长。
我国粮食产量从30000万吨开始一路走高。
1980—2010年这30年,我国粮食生产得到快速发展。
1978年我国农村实行改革和粮食价格提高,极大地调动了农民的积极性。
1978年中国粮食产量首次突破30000万吨,增长了7.8%。
1979年粮食产量继续增长8.9%,主要是由于国家大幅度提高粮食收购价格,粮食统购价提高20%,超购部分加价50%,从而促进粮食产量飞速增长。
我国粮食产量的影响因素分析计量经济学模型
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我国粮食产量的影响因素分析一.研究背景:改革开放以来,中国经济迅速发展,人口增长迅猛,对粮食的需求日益增加。
粮食产量无疑成了影响中国经济发展的重大因素。
同时,粮食的产量直接关系到农业劳动力的生活水平,因此,“三农”问题成为中国经济研究的热点问题,提高粮食产量,关注农村居民收入迫在眉睫。
为此,本文将就粮食产量影响因素进行分析,希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素。
二.研究方案与数据的搜集统计:影响粮食总产量的因素有很多,包括粮食作物耕种面积、粮食面积单产、有效灌溉面积、化肥用量、农药用量、农业机械总动力、农用塑料薄膜用量、受灾面积、成灾面积等,根据实际情况及模型建立需要选取其中五个作为研究对象,分别农业化肥施用量(x1),粮食播种面积(x2),成灾面积(x3),农业机械总动力(x4),农业劳动力(x5)。
表中列出了中国粮食生产的相关数据,拟建立中国粮食生产函数:表1 中国粮食生产与相关投入资料2000 46218 4146 108463 34374 52574 36043 2001 45264 4254 106080 31793 55172 36513 2002 45706 4339 103891 27319 57930 36870 2003 43070 4412 99410 32516 60387 36546 2004 46947 4637 101606 16297 64028 35269 2005 48402 4766 104278 19966 68398 33970 2006 49804 4928 104958 24632 72522 32561 2007 50160 5108 105638 25064 76590 31444资料来源:《中国统计年鉴》(1995,2008)。
研究假设:农业化肥施用量(x1)与粮食产量正相关粮食播种面积(x2) 与粮食产量正相关成灾面积(x3) 与粮食产量负相关农业机械总动力(x4) 与粮食产量正相关农业劳动力(x5) 与粮食产量正相关三、模型的估计、检验、确认1.画散点图由于点较分散,将他们取对数,使其更集中。
粮食产量影响因素回归分析

粮食产量影响因素回归分析粮食产量是一个复杂的系统工程,受到多个因素的影响,包括自然因素和人为因素。
为了深入了解这些影响因素,可以运用回归分析方法对其进行量化分析。
下面将详细介绍粮食产量影响因素回归分析的步骤和应用。
回归分析是一种统计学方法,用于确定自变量与因变量之间的关系。
在粮食产量影响因素回归分析中,因变量是粮食产量,自变量则包括多个可能的因素,如天气、土壤条件、农业技术等。
首先,需要收集相关的数据,包括粮食产量的历史数据和可能的影响因素的数据。
对于年度产量数据,可以从农业统计年鉴等公开渠道获取,而对于自变量数据,可以通过相关研究或者实地调查获得。
接下来,对数据进行预处理,包括缺失值填充、异常值处理、数据标准化等。
这些步骤可以提高回归模型的准确性和可靠性。
然后,选择适当的回归模型进行分析。
根据问题的具体情况,可以选择线性回归模型、多项式回归模型、逻辑回归模型等。
线性回归模型是一种常用的回归模型,假设因变量与自变量之间存在线性关系。
而多项式回归模型可以描述因变量和自变量之间的非线性关系。
逻辑回归模型则用于因变量为分类变量的情况。
在建立回归模型后,需要对模型进行拟合和评估。
拟合是指找到最佳的回归系数,使得模型对数据的误差最小化。
评估包括解释模型的统计显著性、对模型的拟合优度进行检验等。
常用的评估指标包括R平方、调整R平方、F统计量等。
最后,根据回归模型得到的结果,可以分析各个自变量对粮食产量的影响程度和方向。
通过回归系数的正负来判断自变量对因变量的增益或减益作用。
此外,还可以进行模型的预测和验证,对未来的粮食产量进行预测,并与实际数据进行比较以验证模型的准确性。
总之,粮食产量影响因素回归分析是一种有效的量化分析方法,可以深入了解粮食产量背后的驱动因素,为农业生产提供科学指导。
这一方法在农业经济学、农业科学等领域具有广泛应用前景。
基于计量经济模型河北省粮食产量影响因素分析
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基于计量经济模型河北省粮食产量影响因素分析河北省是中国北方的一个重要省份,也是国家粮食生产的重要基地之一。
粮食产量的稳定增长对于河北省的经济发展和农民生活水平的提高具有重要意义。
研究河北省粮食产量的影响因素具有重要的理论和现实意义。
计量经济模型是研究经济问题的重要工具,它可以帮助我们分析经济变量之间的关系,揭示经济行为的规律。
本文基于计量经济模型,对河北省粮食产量的影响因素进行分析,旨在探讨如何提高粮食产量,促进农业结构调整和粮食生产的可持续发展。
一、样本数据本文选取了河北省2000年至2020年的粮食产量及相关影响因素的数据,包括但不限于农民人均收入、农业技术投入、农业劳动力等。
粮食产量是因变量,而其他的影响因素是自变量。
通过对这些数据进行分析,可以找出对河北省粮食产量影响最大的因素。
二、模型设定在计量经济模型中,我们首先需要确定模型的设定。
对于河北省粮食产量的影响因素,我们可以选取多元线性回归模型来进行分析。
模型设定如下:粮食产量= β0 + β1*农民人均收入+ β2*农业技术投入+ β3*农业劳动力+ εβ0是截距项,β1、β2、β3分别是自变量的系数,ε为误差项。
通过对模型进行估计,我们可以得出自变量对粮食产量的影响程度,以及它们之间的相互关系。
三、模型估计与结果分析在对河北省粮食产量进行影响因素分析时,我们发现农民人均收入、农业技术投入和农业劳动力对粮食产量都具有显著的影响。
具体数值如下:根据模型估计结果可知,农民人均收入对粮食产量的影响最大,其次是农业技术投入,最后是农业劳动力。
这说明,提高农民收入水平、加大农业技术投入是促进河北省粮食产量增长的重要手段。
提高农业劳动力的质量和效率也对粮食产量的增长具有积极作用。
四、政策建议基于对河北省粮食产量的影响因素分析,我们可以提出以下政策建议:1.加大农业技术投入。
河北省应加大对农业技术研究和推广的投入,提高农业生产的科技含量,提高农业劳动生产率和粮食产量。
基于分位数回归的粮食产量影响因素分析——以湖北省为例

件等方面分 析影响粮食产量 的因素,并提 出 型 分析 了 中 国粮 价 波 动 的 特 征 ,然 后 使 用 普
相应 的对策 建议 。有部分学 者使 用普通最小 通 最小 二 乘 法 分 析 了粮 价 波 动 的 原 因 ;王 玉
20 ) RH 二乘 法 来 研 究 粮 食 产 量 问 题 , 如 张 利 庠 等 斌 等 ( 07 利 用 年 度 数 据 和 A C 类 模 (0 8 使用 普 通 最 / -乘 法 研 究 了不 同 阶 型分析 了影响中国粮食产量波动的因素。 20 ) j-  ̄
基 于 分 位 数 回归 的粮 食 产 量 影 响 因素 分 析
— —
以湖 北 省 为 例
毛 伟
( 广东海洋大学 经产 量的主要 因素有播种 面积 、成 灾面积 、农 用机械 总动 力、化肥 投入 折 纯量、农村 用 电量 、有效 灌溉 面积 等方 面。利 用 H P滤波 处理 17 99年至 20 09年湖北省粮食 产量数据 得 出其
粮食 生产 的风 险管理 工具和制度 ,以保证粮食 产量 ,保障粮食安全 。
【 关
键
词 】粮食产量 ;分位数 回归;H P滤波 ;湖北
【 中图分类号 】F2 【 37 文献标识码 】A 【 文章 编号 】29 16 (02 2— 0 1 0 05— 31 21 )0 08 — 6
一
、
引 言
的波动特征 ,并将各 时间序 列的长期趋 势剔 除 ,使 序 列仅 含波动 项 以进行 分位 数分析 。结果表
明 :在粮 食产量 的低分 位 点上 ,各 因素对粮 食 增 产 的作 用 明显 ;在其 它分位 点处 ,作 用不 明
显。 需要 确保粮食播种 面积 ,科 学投放化肥 ,保 障农 业生 产用电 ,鼓励粮食 生产规模 化 ,完善
基于多元回归模型的粮食产量影响因素分析——以河南省为例

2017年月(中)行政事业资产财务与粮食产量出现明显的加速上升,但是在2006年以后粮食产量逐渐趋于平稳增长。
2.因素分析影响粮食产量的因素是多方面的,粮食生产能力是一个受自然条件、经济环境以及社会条件制约的综合系统,单单的从一个特定的指标出发来研究问题只能反映其特定视角对粮食产量的影响,因此粮食生产能力指标的选择上必须考虑综合因素,采取不同的指标从不同的角度来进行分析。
首先需要对影响河南省粮食产量的各个因素进行详细的定性分析,确定影响河南省粮食产量的主要因素,然后再根据这些具体影响粮食产量的因素通过使用最小二乘法,将这些影响河南省粮食产量的主要因素作为影响粮食产量的自变量,将河南省的粮食产量作为因变量构建数学模型。
本文在综合考虑前人的研究成果,根据量化可得与全面代表性原则,考虑针对产量有重要影响的土地利用率(粮食播种面积X1)、农业科技进步水平(化肥使用量X2、有效灌溉面积X3和农用机械总动力X4)、自然资源(受灾面积X5)以及劳动力成本(农业从业人员X6),本文采用这几个指数指标作为自变量,把河南省的粮食产量作为因变量,建立多元线性回归模型,使用Eviews 软件对其进行分析。
在进行分析是选取河南1978-2014年的年度数据(以上数据来源于《河南省统计年鉴》)。
设定粮食产量与其影响因素之间的回归模型为:ln Y =+1ln X 1+2ln X 2+3ln X 3+4ln X 4+5ln X 5+6ln X 63.模型建立与检验利用eviews7.0对河南省的粮食产量Y 关于X 1、X 2、X 3、X 4、X 5和X 6进行多元线性回归分析,拟合结果显示,决定系数R 2=0.976463,可以看出回归模型高度显著。
又由F 统计量为207.4353,P 值为0.00000,表明回归模型通过了F 检验,6个自变量整体对因变量Y 产生显著线性影响的判断所犯错误的概率仅为0.0000,说明回归方程式显著的。
基于回归分析的粮食产量影响因素分析——以江西省为例

效 灌溉 面积 X 直 接摘 录 自《 中国统计 年鉴 》 ( 1 9 9 5 -2 0 1 2)
p z l n x 2 + p 3 l n X 3 + 4 l n X 4 + B 5 l n X 5 + ( 为随机误差 项 ) ; 模 型 的
对的是江 西省 的粮食播 种面积长久 以来一直维持 在 3 5 0多
万公顷左右 , 加 快 提 高 粮 食 产 能 成 为 提 高 粮 食 产 量 的 重 中 之
( 一) 数 据 收集 本 文 以江 西 省粮 食 产 量为 研 究 对象 , 收 集 了 江 西 省
1 9 9 4 —2 0 1 1 年的农业 生产相关数据 , 数据( 粮食产量 Y、 粮食 播种面积 X , 、 成灾 面积 X 、 化肥施用量 x , 、 农机 总动力 x 、 有
( 青 岛农业大学 经济与管理学院 , 山东 青岛 2 6 6 1 0 9 )
摘
要: 江西 省 作 为 中国 南方 水 稻 主 产 区 , 在 提 高粮 食 产 量 方 面发 挥 着十 分 重 要 的 作 用 , 根 据 江 西省 1 9 9 4 ~2 0 l 1
年 的相 关统计资料 , 选取粮食播种 面积 、 成 灾面积等五个影响 江西省粮食 产量 的指标 , 采 用回 归分析 法 , 解释影响江西
( 中华人民共和 国国家统计局编 ) , 相关数据 ( 见下页表 1 ) 。
( 二) 预 测模 型 的设 计
将 Y作为 因变量 , x均为 自变量 , 参照柯 布一 道格拉斯 生产 函数 , 将 江西 省粮食 生 产模 型设 计 为 : l n Y = C +  ̄ . 1 n X +
影响粮食产量的相关因素分析
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影响粮食产量的相关因素分析为了研究中国影响粮食产量的各种因素,通过经济理论分析得出粮产量与以下四个因素有关,现建模如下:y=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+UX1:农业机械总动力(万千瓦)X2:有效灌溉面积(千公顷)X3:化肥施用量(万吨)X4:农业从业人员(万人)Y:粮食总产量(万吨)数据资料如下:地区X1X2X3X4Y北京399.2328.217.969.7144.2天津593.4353.216.679.7124.1河北7000.44482.3270.61665.52551.1山西1701.3110587658.3853.4内蒙古1350.32371.774.8524.31241.9辽宁1339.81440.7109.8651.21140.0吉林1015.41315.1112.1516.81638.0黑龙江1613.82032121.6744.12545.5上海142.5285.919.384.6174.0江苏2925.33900.9335.51480.23106.6浙江1990.11403.289.71014.91217.7安徽2975.93197.2253.22001.82472.1福建873.3940.2123.3768.7854.7江西902.31903.4106.9983.41614.6山东7025.24824.9423.22462.63837.7河南5780.64725.3419.53558.64101.5湖北1414.02072.5247.11159.12218.5湖南2209.72677.5182.22071.42767.9广东1763.91478.5176.21570.11760.1广西1467.91501.6157.81556.81528.5海南200.9179.826.3177.2199.6重庆586.5624.672921.51106.9四川1679.72469212.62631.13372.0贵州618.6653.471.31372.11161.3云南1301.31403.4112.11674.31467.8西藏114.5157 2.590.196.2陕西1042.91308131.21002.21089.1甘肃1056.9981.564.5697.5713.5青海256.2211.47.2142.382.7宁夏380.6398.823.6153.1252.7新疆851.23094.379.2314.5783.7第一,进行OLS检验Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/16/04 Time: 14:53Sample: 1 31X1 -0.136288 0.087494 -1.557681 0.1314X2 0.301594 0.134812 2.237136 0.0341X3 5.578372 1.919377 2.906345 0.0074X4 0.359531 0.151924 2.366526 0.0257R-squared 0.902706 Mean dependent var 1490.890 Adjusted R-squared 0.887738 S.D. dependent var 1141.343 S.E. of regression 382.4131 Akaike info criterion 14.87757 Sum squared resid 3802234. Schwarz criterion 15.10886 Log likelihood -225.6023 F-statistic 60.30791从估计结果可以看出,模型拟合较好,可决系数R=0.9027,表明模型在整体上拟合非常好。
基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素

基于计量经济学分析我国粮食产量的影响因素一、概述粮食产量作为国家经济安全和社会稳定的重要基础,历来受到广泛关注。
中国作为世界上人口最多的国家,粮食产量的稳定与增长对于保障国家粮食安全、促进经济社会持续健康发展具有重大意义。
随着全球气候变化、土地资源紧张、农业生产技术革新等多重因素的影响,我国粮食产量面临着诸多不确定性。
深入分析影响我国粮食产量的因素,对于制定科学合理的农业政策、提高粮食生产效率和保障国家粮食安全具有重要的理论价值和现实意义。
本文旨在运用计量经济学的方法,系统分析我国粮食产量的影响因素。
通过对国内外相关文献的梳理和评价,明确粮食产量影响因素的研究现状和不足。
结合我国粮食生产的实际情况,选取适当的计量经济学模型,如多元线性回归模型、面板数据模型等,对影响粮食产量的因素进行定量分析和检验。
在此基础上,深入探讨各因素对粮食产量的具体影响程度和方向,揭示各因素之间的内在联系和作用机制。
根据分析结果,提出针对性的政策建议,为我国粮食生产的可持续发展和国家粮食安全的保障提供科学依据。
通过本文的研究,期望能够为我国粮食生产领域的决策提供有益参考,同时也为计量经济学在农业经济领域的应用拓展新的思路和方法。
简述粮食产量对国家经济和社会发展的重要性粮食产量对一个国家经济和社会发展的重要性不言而喻。
粮食是人类生存的基础,是满足人民基本生活需求的必需品。
粮食产量的稳定增长是保障国家粮食安全、维护社会稳定的重要前提。
只有粮食供应充足,人民才能安居乐业,社会才能和谐稳定。
粮食产业是国民经济的重要组成部分。
粮食的种植、加工、储运、销售等环节涉及众多行业和领域,对经济增长和就业有着直接的拉动作用。
粮食产量的增加不仅意味着农业生产水平的提升,也为工业和服务业的发展提供了有力支撑。
粮食产量还是国家宏观调控的重要工具。
政府通过调整粮食生产政策、价格等手段,可以影响市场供求关系,进而调控经济运行。
在面临经济危机或通货膨胀等复杂经济环境时,粮食产量的稳定对于稳定物价、保障民生、维护国家经济安全具有重要意义。
河北省粮食产量影响因素多元回归分析

河北省粮食产量影响因素多元回归分析
河北省是中国粮食生产大省之一,其产量受多种因素的影响。
本文将利用多元回归分析方法,探究影响河北省粮食产量的多个因素。
在多元回归分析中,我们需要确定一个依赖变量和多个自变量。
在本文中,依赖变量为河北省粮食产量,而自变量可能包括气候因素(如降雨量、气温等)、土地利用情况、农业技术水平等。
为了进行分析,我们需要收集相关数据。
我们可以收集河北省的粮食产量数据、气象数据、土地利用数据、农业技术数据等。
这些数据可以从相关机构、研究报告、统计年鉴等渠道获取。
获取数据后,我们可以进行多元回归分析。
根据多元回归模型,我们可以得到每个自变量对粮食产量的影响程度和方向。
通过分析回归系数,我们可以确定哪些因素对粮食产量的影响比较大,哪些因素对粮食产量的影响比较小。
在分析中,需要注意的是,多元回归分析只能确定相关关系,并不能确定因果关系。
我们需要谨慎解释结果,不能过于绝对地认为某个因素对粮食产量有直接的因果影响。
除了多元回归分析,我们还可以通过分组分析、趋势分析等方法来进一步研究影响粮食产量的因素。
这些方法可以更全面地了解不同因素对粮食产量的影响。
通过多元回归分析等方法,我们可以揭示影响河北省粮食产量的多个因素。
这对于指导粮食生产、优化农业结构和提高粮食产量具有重要意义。
需要注意的是,多元回归分析只是其中的一种方法,我们还需要综合运用其他分析方法来更全面地研究这一问题。
黑龙江省粮食产量影响因素分析
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黑龙江省粮食产量影响因素分析摘要黑龙江粮食产量逐年提高,为国家粮食安全提供了保障,具有不可替代的作用。
运用黑龙江1991—2011年数据进行多元线性回归分析影响黑龙江粮食产量的因素,主要有耕地面积、化肥施用量、农机总动力,其中化肥施用量贡献最为显著。
关键词粮食产量;影响因素;回归分析;黑龙江省“民以食为天”、“仓廪实而知礼节”等一些古训一直沿用至今,温家宝总理说:“手中有粮,心不慌”。
因此,如何保障粮食安全自始至终都是一个热点话题,为世界各国政府以及百姓所重视[1]。
我国的土地资源有限,人口基数又十分庞大,对粮食的消费自然更多,随着人口的不断增加、城市化进程的加快、社会形态与经济的变化和发展,我国对粮食的需求呈刚性增长,对粮食品种数量以及品质结构的需求有了新的变化,主要体现在随着人们生活水平的提高,人们对于蔬菜、水果和肉、蛋、奶的需求显著增加,这些农产品是由更多的粮食转化而来,并需要占用更多的良田,因此就又增加了粮食的消费。
黑龙江省是我国重要的粮食主产区之一,是我国重要的商品粮基地和亚麻、甜菜、烤烟等经济作物的主产区,肩负着国家粮食安全的重任[2]。
黑龙江粮食产量始终全国领先,并逐年提高,黑龙江省粮食增产贡献率在2009年高达60.61%,2011年黑龙江省粮食产量创下5 570.5万t的纪录,首次超过连续10年居全国首位的河南省,为保障国家粮食安全做出了突出贡献。
黑龙江省耕地面积居全国第一,是世界著名三大黑土带之一,根据2010年调查数据,黑龙江耕地面积1 426.67万hm2,占全国耕地面积的11.74%[3]。
黑龙江省粮食商品率较高。
自2006年以来,黑龙江省每年销往省外的商品粮均在2 250万t以上,占全国省际间商品粮净调出量的1/2左右,因此被誉为中国的“战略粮仓”[4]。
1 影响黑龙江省粮食产量的因素分析1.1 指标选取影响粮食产量的因素有许多,首先应当考虑的是粮食播种面积,其次是生产资料的投入,如化肥使用量、农机动力、资本、劳动等,此外还有政策方面的因素等。
基于逐步回归分析的粮食产量影响因素研究

一
、
数 据 来 源 及 建 模 过 程
粮 补 贴来 提 高农 民 的种 粮 积 极 性 .对 粮 食 增 产 具 有 重 要 意 义 :
高度 机 械 化 带 来农 业 机 械 的 闲 置 . 业 机 械 的 大 量增 加 在 粮 食 农 增 产 上 效 果 并 不 明 显 : 目增 加 化 肥 的使 用 量 并 不 能从 根 本 上 盲 增 加 粮 食 产 量 . 键 是 要提 高化 肥 的 利 用 率 。 关
理
—
攘 索
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C NE M P O RA R Y EC ~M℃_●I ■ O T O | 1 ■ l O 誊 c ■■ S s ■
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( 、 岛理工 大学经 贸学院 山 东 青 岛 2 62 1青 6 50 2 中国石油 大学石 油工程 学院 山 东 青 岛 2 6 5 ) 、 6 5 5
1影 响 因子 的 选取 与数 据 来 源 、
影响粮 食产量的因素很 多 , 由于研 究方法和地理 范围的不 同, 研究结果亦 有很大 差异 。本文结 合山东省实际情 况选 择了
七 个因子作为 分析 对象 , : 一粮食单 产( 斤 /公顷 )x厂 即 x 公 、
【 关键词 】 山东省 逐步回归分析 粮食单 产 价格指数比 粮食作 为国家 的战略产业 , 事关经济发展和社会稳定大局 。 建国 6 0年来 , 山东省粮食生产成绩显著 , 变化趋 势如 图 1 所示 。
X2 o 9 1 0 .7 5 3
1 o o o -o 6 5 6 o.5 2 1 oo o 9 3 8 9 0 4
o8 3 3 .6 0 4
o4 9 7 6 6 2
eviews作业报告(粮食产量的影响因素分析)

粮食产量的影响因素分析本文研究粮食产量(Y)的影响因素,选取了农用机械总动力(X1)、农村用电量(X2)、灌溉面积(X3)、化肥施用量(X4)作为备选的影响因素,考虑到这几个变量的量级比较大,在进行回归分析时,将其进行对数化处理。
1.描述性统计Mean Median Maximum Minimum Std.Dev. Skewness KurtosisLNY 8.592196 8.62727 8.828465 8.180172 0.194589 -0.593456 2.143442 LNX1 9.110365 9.196122 9.368205 8.662263 0.213404 -0.810039 2.410341 LNX2 5.468627 5.596234 5.92348 4.834693 0.357258 -0.529087 1.792365 LNX3 8.532198 8.523777 8.628185 8.460688 0.050207 0.322264 1.892992 LNX4 6.391336 6.47386 6.573806 6.041944 0.177652 -0.668104 1.9754032.回归结果通过eviews8进行回归分析,结果见下表:从结果来看,其拟合优度为0.9553,接近于1,拟合效果较好,而F统计量对应的p值为0.0000,小于1%,因此在1%的显著水平下,模型整体对被解释变量LNY有显著影响。
3.多重共线性检验与修正从回归的系数来看,LNX1的系数为负,不满足经济意义检验,且注意到LNX1、LNX3和LNX4的系数无法通过10%的显著性t检验,因此可能存在严重的多重共线性。
对此,对其进行相关系数检验与VIF检验。
(1)检验相关系数检验结果如下:LNX1 LNX2 LNX3 LNX4LNX1 1 0.94888276 0.77410094 0.974241776LNX2 0.94888276 1 0.912887286 0.968956027LNX3 0.77410094 0.912887286 1 0.82815689LNX4 0.974241776 0.968956027 0.82815689 1从解释变量的相关系数来看,解释变量之间的相关系数普遍较高,基本都在0.9以上,因此有严重的多重共线性。
粮食产量与人口增长的关系及其影响因素分析

粮食产量与人口增长的关系及其影响因素分析人口增长与粮食产量之间存在着紧密的关系,双方相互影响。
随着全球人口的增长和社会经济的发展,粮食供给将面临重大挑战。
因此,了解粮食产量与人口增长的关系及其影响因素,对于制定有效的粮食安全政策和可持续发展具有重要意义。
一、粮食产量与人口增长的关系1. 人口增长对粮食需求的影响:随着人口增长,粮食需求量也逐渐增加。
全球人口增长导致对粮食的需求量增加,为了满足日益增长的人口需求,粮食产量需要不断提高。
2. 粮食产量对人口增长的影响:充足的粮食产量对人口增长具有积极影响。
粮食是维持人类生存的基本物质需求之一,充足的粮食供给可以保证人口的生存和健康发展。
二、影响粮食产量的因素1. 农业生产技术:农业生产技术的进步对于提高粮食产量至关重要。
高效的农业技术包括新型育种技术、农药和化肥的使用、粮食种植的合理布局等,能够提高粮食的产量和质量。
2. 自然环境因素:自然环境因素也是影响粮食产量的重要因素。
气候、降雨量、温度等自然条件的变化会影响粮食的生长和产量。
例如,旱灾、洪涝等自然灾害会导致农田损失和粮食减产。
3. 水资源:水资源作为农业生产的重要要素,对粮食产量具有重要影响。
适当的灌溉系统和有效的水资源管理可以提高农田的产量,保证粮食的生产。
4. 土壤质量和土地利用:土壤质量和土地利用对粮食产量有着直接的影响。
土壤的肥力和质量直接决定了作物的生长和产量。
合理利用土地和改良土壤质量可以提高粮食产量。
5. 政策措施:政府的农业政策措施对粮食产量具有重要影响。
例如,农业补贴、农业保险等措施可以提高农民的种植积极性,增加粮食产量。
三、影响人口增长的因素1. 经济发展:经济发展水平对人口增长具有影响。
经济水平的提高可以提供更好的就业机会和收入增长,提高人口的生活水平,从而促进人口增长。
2. 医疗卫生条件:良好的医疗卫生条件可以提供更好的生育保健服务,降低婴儿和孕产妇的死亡率,促进人口的增长。
基于计量经济模型河北省粮食产量影响因素分析

基于计量经济模型河北省粮食产量影响因素分析河北省是我国的大粮仓之一,粮食生产对河北省的经济发展和农民收入具有重要性。
因此,了解河北省粮食产量的影响因素非常重要。
本文通过建立计量经济模型,分析了河北省粮食产量的影响因素。
首先,我们需要建立一个合适的计量经济模型。
本文采用的模型是多元回归模型,因为多元回归模型可以同时检测多个因素对结果的影响,并且可以控制其他影响因素的作用。
具体来说,我们可以用以下的多元回归模型来描述河北省粮食产量的影响因素:\begin{equation}Y_t = \beta_0 + \sum_{i=1}^n \beta_i X_{i,t} + \epsilon_t\end{equation}其中,$Y_t$表示河北省在$t$时刻的粮食产量;$X_{i,t}$表示可能的影响因素,如气温、降雨量、化肥使用量等;$\beta_i$表示影响因素的系数;$\beta_0$表示常数项;$\epsilon_t$表示误差项。
接下来,我们需要确定合适的影响因素。
根据文献和实际情况,本文选择了以下六个可能的影响因素:种植面积、化肥使用量、气温、降雨量、农民人均纯收入和农村劳动力人口。
这些因素可以反映出土地资源、生产资料、自然环境和人力资源等方面的影响。
最后,我们需要使用计量经济模型进行估计和分析。
本文使用了河北省2000-2018年的粮食产量数据和可能的影响因素数据,通过计量经济软件Stata进行了模型分析。
结果如下:| 变量 | 系数 | t值(显著性) ||------|------|-------|| 我省种植面积 | 0.002 | 0.01 || 我省化肥使用量 | 0.09 | 2.87 (0.01) || 年均气温 | 6.7 | 18.34 (0.01) || 年降雨量 | 0.03 | 1.76 (0.10) || 农民人均纯收入 | 0.05 | 1.48 (0.14) || 农村劳动力人口 | 0.07 | 1.19 (0.24) |从上表可知,化肥使用量、气温和种植面积对河北省粮食产量有显著影响。
多元线性回归分析在粮食产量预测中的应用讲解

多元线性回归分析在粮食产量预测中的应用摘要:本文主要介绍了如何用SPSS 软件,运用多元线性回归的方法对中国1991至2010年度的粮食产量进行处理分析和预测。
首先导入数据建立回归方程,然后对回归方程进行了显著性检验和残差分析,并对粮食产量进行了预测。
关键词:多元回归分析 粮食产量预测 SPSS 多元线性回归 1. 引言回归分析是统计学的一个重要分支,它基于观测数据建立变量之间的某种依赖关系,分析数据的内在规律,并可用于预测等方面。
常用的粮食产量数据处理方法有回归分析法、时间序列分析法、灰色系统分析法等。
而回归分析法是在获得大量粮食产量、粮食播种面积、自然灾害对农田的影响面积以及机械化农耕的数据的基础上,利用多元统计的方法建立自变量和因变量之间的回归关系,并对所建立的模型进行检验,以通过回归模型进行预测,对粮食安全形势的预警有着至关重要的作用。
本文在介绍多元线性回归的基本原理、方法的基础上,将其引入变形监测的数据处理中,接着说明了回归方程的建立、回归方程的显著性和回归系数的显著性,最后结合实例数据处理分析,说明回归分析在粮食产量数据处理中的应用是可行的。
2. 多元线性回归模型(1)多元线性回归分析是研究一个变量(因变量)与多个因子(自变量)之间非确定关系(相关关系)的最基本方法。
设y 是一个可观测的随机变量,它受到p 个随机因素的影响,其数学模型为01122t t t p tp ty x x x ββββε=+++++式中:(1,2,,t n =), ()2~0,t N εσ,0β,1,,pββ是待定参数;ε是随机变量,它表示出x 以外其它随机因素对y 影响的总和;其中称01122()t t p tpE y x x x ββββ=++++为理论回归方程。
(2)多元线性回归方程中的未知参数一般采用最小二乘法进行估计,即选择0β,1,,pββ使误差平方和Q=最小。
然后利用微积分的极值求法,由最小二乘原理可求得β的估值,在求得多元线性回归方程后,还需要对其进行统计检验。
我国粮食产量的影响因素分析
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我国粮食产量的影响因素分析摘要:本文针对我国是一个农业大国的基本国情,选取我国1978-2011年的相关数据,对我国粮食产量的影响因素的分析、检验,并对各因素的影响程度的大小进行比较,最终建立合适的回归模型,对其做统计和经济意义上的分析,并根据结果提出建议。
关键词:农业粮食产量有效灌溉面积受灾面积一、问题的提出我国是传统意义上的农业大国,农业生产一直在我国经济发展中占据着重要的地位。
建国后,在经历人民公社运动、大跃进以及文革的浩劫后,农业发展严重滞后,无法满足人民的需要。
1978年改革开放也首先在农村地区开展,实行家庭生产承包责任制,农业有了快速的发展。
随着科技的不断进步,粮食产量也不断上升。
可是农村人口和耕地面积的不断减少也制约着粮食产量的进一步增加。
到底是哪些因素制约着粮食产量呢?针对这个问题,本文选取了我国1978年到2011年的相关数据,通过建立回归模型,对各种影响因素进行分析。
并且在通过分析知道影响粮食产量的因素后,提出了提高粮食产量的有效途径。
二、数据收集本文选取了1978年至2011年的34组数据,从数据个数来看完全满足多元回归模型的设定需要。
选取1978年以后的数据主要是因为1978年之前,由于人民公社化运动期间农业数据的浮夸形象,以及文革期间农业生产的停滞等非正常社会现象会影响模型的分析,故从1978年我国改革开放之后开始选取数据。
1978年-2011年我国粮食生产与相关投入的数据表年份粮食产量(万吨) 农业机械总动力(万千瓦)有效灌溉面积(千公顷)农用化肥施用折纯量(万吨)粮食作物播种面积(千公顷)受灾面积(千公顷)Y X1 X2 X3 X4 X5 1978 30476.50 11749.90 44965.00 884.00 120587.20 50807 1979 33211.50 13379.50 45003.13 1086.30 119262.70 39367 1980 32055.50 14745.75 44888.07 1269.40 117234.27 50025 1981 32502.00 15680.10 44573.80 1334.90 114957.67 39786 1982 35450.00 16614.21 44176.87 1513.40 113462.40 33133 1983 38727.50 18021.90 44644.07 1659.80 114047.20 347131984 40730.50 19497.22 44453.00 1739.80 112883.93 31887 1985 37910.80 20912.55 44035.93 1775.80 108845.13 44365 1986 39151.20 22950.00 44225.80 1930.60 110932.60 471351987 40297.70 24836.0044403.00 1999.30 111267.77420861988 39408.10 26575.00 44375.91 2141.50 110122.60 50874 1989 40754.90 28067.00 44917.20 2357.10 112204.67 46991 1990 44624.30 28707.70 47403.07 2590.30 113465.87 38474 1991 43529.30 29388.60 47822.07 2805.10 112313.60 55472 1992 44265.80 30308.40 48590.10 2930.20 110559.70 51332 1993 45648.80 31816.60 48727.90 3151.80 110508.70 48827 1994 44510.10 33802.50 48759.10 3317.90 109543.70 55046 1995 46661.80 36118.05 49281.60 3593.70 110060.40 45824 1996 50453.50 38546.90 50381.60 3827.90 112547.92 46991 1997 49417.10 42015.60 51238.50 3980.70 112912.10 53427 1998 51229.53 45207.71 52295.60 4083.69 113787.40 50145 1999 50838.58 48996.12 53158.41 4124.32 113160.98 49980 2000 46217.52 52573.61 53820.33 4146.41 108462.54 54688 2001 45263.67 55172.10 54249.39 4253.76 106080.03 52215 2002 45705.75 57929.85 54354.85 4339.39 103890.83 46946 2003 43069.53 60386.54 54014.23 4411.56 99410.37 54506 2004 46946.95 64027.91 54478.42 4636.58 101606.03 37106 2005 48402.19 68397.85 55029.34 4766.22 104278.38 38818 2006 49804.23 72522.12 55750.50 4927.69 104957.70 41091 2007 50160.28 76589.56 56518.34 5107.83 105638.36 48992 2008 52870.92 82190.41 58471.68 5239.02 106792.65 39990 2009 53082.08 87496.10 59261.45 5404.35 108985.75 47214 2010 54647.71 92780.48 60347.70 5561.68 109876.09 37426 2011 57120.85 97734.66 61681.56 5704.24 110573.02 32471三、模型设定1、分别做被解释变量(Y)与解释变量(X1、X2、X3、X4、X5)的散点图,结果如下:由散点图可知,解释变量与别解释变量间的线性关系并不明确,故对原方程两边同时取对数,建立新的回归方程3、为了方便计算,对变量进行重新定义,在eviews对话框中输入genr y=log(y)genr x1=log(x1)genr x2=log(x2)genr x3=log(x3)genr x4=log(x4)genr x5=log(x5)建立新的回归模型,结果如下图由上图可知新的多元回归模型为54321128441.0461565.1401626.0603457.0078124.0408078.2X X X X X Y -++-+-=四、模型的检验与调整(一)经济意义检验由经济分析可知,粮食产量(Y )与农业机械总动力(X1)、有效灌溉面积(X2)、农用化肥施用折纯量(X3)、粮食作物播种面积(X4)应成正相关关系,与受灾面积(X5)应成负相关关系。
我国粮食产量影响因素分析
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我国粮食产量影响因素分析首先,自然因素是影响粮食产量的重要因素之一、自然因素主要包括气候、土壤、水资源等。
气候是粮食生产的基本条件,适宜的温度、降水和光照条件对作物的生长发育至关重要。
不同作物对气候的适应性不同,如水稻适宜的生长温度较高,而小麦适宜的生长温度较低。
土壤质量对作物的生长发育也有重要影响,土壤的肥力、疏松程度、排水性等因素会直接影响作物的生长和产量。
此外,水资源的供给也对粮食产量有着重要的影响,不同作物对水的需求不同,而我国在水资源方面存在着分布不均衡和短缺的问题。
其次,技术因素是影响粮食产量的关键因素之一、随着科技的进步和农业现代化的推进,新的农业技术逐渐应用于农田生产中,提高了粮食产量和品质。
例如,耕作方式的改变,从传统的手工耕作逐渐转变为机械化耕作,提高了农田的作业效率和生产力。
种植业的改进和品种的引进也极大地提高了作物的抗病虫害能力和产量。
同时,科学合理的施肥和农药使用,可以有效地提高作物的产量和品质。
农业技术的不断推陈出新,对我国粮食产量的提升起到了关键的作用。
最后,市场因素也会对粮食产量产生影响。
市场需求的变化会导致农民的种植结构和种植面积的调整,进而影响粮食的产量。
如果市场需求大幅增加,农民会增加相应作物的种植面积以扩大产量;如果市场需求下降,农民可能会减少相应作物的种植面积,转而种植其他作物。
此外,市场上的价格波动也会对粮食的产量产生影响。
如果粮食价格上涨,农民会有更大的动力投入种植,从而提高粮食产量;如果粮食价格下跌,农民可能会减少投入,从而导致粮食产量的减少。
综上所述,我国粮食产量的影响因素包括自然因素、技术因素和市场因素。
在未来的发展中,要加强科技创新,提高农业生产的自动化和智能化程度,优化农业生产结构,提高粮食的产量和品质。
同时,要加强市场监管,保护农民的利益,促进粮食产量的稳定增长,确保国家粮食安全。
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计量经济学论文粮食产量影响因素的回归分析班级:08物流姓名:綦淇学号:************日期:2011年6月22日关于我国粮食产量影响因素的回归分析摘要:本文主要采用回归分析的方法对1990—2005年影响我国粮食产量变化的主要因素进行分析,建立了以粮食产量为应变量,粮食作物播种面积、有效灌溉面积、农业机械总动力、化肥施用量和成灾面积五种可量化的影响因素为自变量的多元线性回归模型,利用模型对各个因素进行了比较分析。
同时,对模型进行检验,在此基础上提出了一些关于稳定发展粮食生产的可供参考的意见。
关于我国粮食产量影响因素的回归分析一、文献综述1、《近年我国粮食产量变化的主要影响因素分析》赵俊晔,李秀峰,王川著……采用逐步回归和灰色关联分析对1991~2004年影响我国粮食产量变化的主要因素进行了分析,发现粮食产量变化主要来自稻谷单产变化及玉米和小麦播种面积的变化。
有效灌溉面积与粮食产量一直保持高的关联度;成灾面积与粮食产量的关联度剧烈变动,其关联序仅次于有效灌溉面积;化肥、农药、农业机械总动力和农用塑料薄膜等用量与粮食产量的关联度逐渐下降。
2、《中国粮食产量分析及展望》新浪财经……自建国以来,我国粮食生产不断发展,产量不断提高,但这一过程也呈现出我国粮食产量存在周期性波动的特点,而且粮食产量的动波动基本上与粮食价格相吻合。
未来我国粮食供求形势还不容乐观,粮食价格从长期看仍然有上涨要求。
3、《中国粮食产量波动影响因素实证分析》王玉斌,蒋俊朋,王晓志,陈慧萍著……基于最小信息准则采用扩展ADF法对1949—2004年中国粮食及水稻、小麦、玉米产量数据进行平稳性检验,结果表明:其在原始序列水平上均为平稳时间序列;采用TARCH 模型与EGARCH模型对以上数据的增长率数据进行非对称性检验,结果表明,波动具有"杠杆效应",负面影响比等量正面影响导致更大波动;根据扩展C-D函数运用1978—2004年中国粮食生产相关数据构建了粮食产量波动影响因素实证模型,结果说明,投入变动对粮食产量波动有同向影响,经济作物比较收益情况对粮食生产有反向作用,粮食本身收益情况并非影响生产的关键因素,粮食生产对气候等自然条件依赖性较强。
4、《我国粮食作物技术进步模式的经济学分析》杨巍著中国农业科学院……在农业技术的推动下,我国农业发展取得了举世瞩目的成就,主要农产品供给实现了长期短缺向丰年有余的历史性转变,粮食产量从1949年的11318万吨增长为2005年的48402.2万吨,年均增长速度5.85%,技术进步带来的单产水平的提高是我国粮食产量的不断增长的主要原因,技术进步为我国粮食发展作出了巨大贡献。
但是另一方面,我国农业科技面临着转化率低的现实问题。
目前,我国每年登记的农业科技新成果达3000余项,但转化率仅为30%~40%,很多成果没能转化成现实生产力。
导致农业科技成果转化率不高的原因很复杂,既有推广应用体系不健全的问题,也有成果应用主体的科技意识和接受能力差的问题,还与成果本身适用性密切相关。
科技成果只有适应了生产力的要求、适应了市场的需求才能转化成现实的生产力。
5、《我国粮食产量的影响因素分析——利用协整理论分析1983—2003年数据》张驰,乔现伟著……利用1983—2003年数据,运用协整理论来对影响我国粮食产量的因素进行分析,并给出了误差修正模型。
发现我国近年来粮食产量的连续下降不是由于自然原因和对农业的投入造成的,主要原因是我国对农业的政策和其它的原因造成的。
6、《多元统计分析在粮食产量影响因素分析中的应用——以四川省为例》任平,王广杰,何伟,蒋贵国著……粮食安全问题引起了社会各界的高度重视。
四川省作为全国的人口大省、粮食大省,粮食安全不容忽视。
采用多元统计中的灰色关联度分析和主成分分析法对四川省粮食产量影响因素进行了相关分析,确定其主要影响因素,为解决粮食安全问题提供科学依据。
7、《我国粮食产量影响因素的通径分析》熊吉峰,王雅鹏著……通过通径分析,认为单产与化肥施用量是影响我国粮食总产量的主要因素。
应通过科技进步与精耕细作来增加粮食产量。
8、《1978年以来,粮食产量的影响因素分析》薛国琴……1978年至今,我国粮食生产呈现增长的趋势,但1978—1984年这段时间比1984年至今增长率要高。
本文就影响粮食产量的因素,尤其是近几年影响粮食产量的主要因素进行分析,以期粮食产量更上一层楼。
9、《粮食产量影响因素的灰色关联分析及其贡献率比较》赵鹏,陈阜,刘斌,卢中民著……运用灰色关联分析的方法,通过对省域(河南省)、市域(安阳市)、县域(滑县)三级粮食产量影响因素(播种面积、有效灌溉面积、农村用电、农用化肥、农用柴油、农药)的灰色关联分析及其贡献率比较,结果表明:有效灌溉面积对市域、省域两级粮食产量的影响均居第一位,农用化肥施用量对县域、市域两级粮食产量的影响均居第二位,农药与其它5个因素相比,对省、市、县三级粮食产量的影响相同,都是最小。
农用柴油、农村用电、农用化肥、农药对县、市两级粮食产量的贡献率均居第一、第二、第三、第四位,化肥和农药对省、市、县三级粮食产量的贡献率都据第三和第四位。
在此基础上,为不同区域尺度的粮食生产提供了决策依据10、《改革开放以来中国耕地资源数据重建与未来耕地面积预测》朱红波著……由于种种原因,改革开放以来中国耕地资源数据的准确性一直受到质疑。
针对该问题,本文在总结前人研究的基础上,以1996年全国土地利用祥查数据作为数据重建的基准点,通过耕地资源增减变化情况对1980-1995年间耕地资源数据进行了重建。
并在此重建数据的基础上,选用灰色模型GM(1,1)对未来一段时间中国耕地资源面积进行预测,结果显示,中国未来耕地递减的速度将逐年减慢,这与我国耕地保护政策越来越严厉的现实十分吻合。
11、《近20年我国有效灌溉面积动态分析》柳长顺,杜丽娟,陈献,乔建华著……有效灌溉耕地是我国粮食安全的重要保障。
本文在全面分析近20年有效灌溉面积变化情况及其原因的基础上,提出保护有效灌溉面积的相关建议。
研究表明,1986年~2004年我国年均已有灌溉面积减少量为81.81×104hm2,占年均有效灌溉面积的1.60%。
2000年以后有效灌溉面积减少的主要原因是灌溉设施损坏、建设占地和退耕。
我国每年因有效灌溉面积减少至少导致粮食减产48.90×108kg。
建议水利部门抓住2006年将开展的土地利用总体规划修编前期工作和第二次全国农业普查的机会,会同有关部门开展调研,提出保护有效灌溉面积的具体对策。
12、《重视农田水利建设促进我国有效灌溉面积稳步增长》叶树石,程骏著……建国以来,我国灌溉面积增长经历了三个阶段,即高速增长期,由1950年的1666.7万公顷发展到1980年的4866.7万公顷;十年徘徊期,由1980年的面积下降到1990年的4840万公顷;稳步增长期,1991~1993年面积增长143.9万公顷,占计划指标72%,1993年全国有效灌溉面积达到4983.9万公顷。
完成计划好的共同特点:各级政府重视农田水利建设,贯彻“巩固改造,适当发展”的方针,加强灌区改造,依靠农民投劳集资,新增了灌溉面积控制了灌溉面积的减少。
影响灌溉面积持续发展的主要因素:灌区工程老化损坏严重,灌溉水源设施和面积被占用,投资缺口大。
这些问题迫切需要解决。
13、《农业机械总动力变化影响因素的灰色关联分析》郑文钟,应霞芳……农机总动力是反映和评价农业机械化水平的一个重要指标。
为此,从系统的观点出发,选择农业劳均粮食播种面积、粮食单位面积产量、农业劳均产值和农民年纯收入等4个指标作为影响农机总动力变化的因素,并依据浙江省1981~2003年有关统计数据,利用灰色关联法对影响农机总动力变化的因素进行关联分析。
结果表明,粮食单位面积产量和农业劳均粮食播种面积是影响农机总动力变化的最直接因素。
14、《基于灰色—马尔柯夫模型的中国农业机械总动力预测》朱登胜,陆江锋著……灰色一马尔柯夫预测方法能够较好地解决既有趋势性又有较大波动性的数据序列的预测问题,且具有计算简便、精度高的特点。
为此,利用该方法对我国农机总动力需求进行了预测分析,为农业机械化发展提供了依据。
15、《不同阶段化肥施用量对我国粮食产量的影响分析——基于1952—2006年30个省份的面板数据》张利庠,彭辉,靳兴初著……通过把1952—2006年全国30个省市的大样本面板数据分成5个不同时期,首次使用引入时间变量的变截距双对数模型,并根据不同结果的各方面检验进行模型改进,对不同阶段我国化肥施用量对粮食产量的影响进行了计量分析。
分析结果表明,化肥施用量对粮食产量的显著的正增产效应一直保持到近期才变得不显著;化肥施用量对粮食产量的增产弹性先增大后减小;单位质量化肥投入带来的实际粮食产量增加量不断减少。
16、《化肥施用量对粮食产量的贡献率分析》徐浪,贾静著……化肥投入量是影响粮食产量的一个重要因素,研究化肥和粮食产量的关系,有利于揭示粮食增产的规律、指导粮食生产;研究化肥施用量对粮食产量贡献率的变动,有利于揭示化肥对生态环境的影响,从而计划合理的化肥投入。
在宏观上通过对四川省历年的粮食总产及化肥投入量的建模,分析化肥施用量对粮食产量的贡献率及其变动的规律,为农业政策的制定提供依据17、《定量评估旱灾的一种方法——利用降水量估算农田受灾面积》黄朝迎国家气象中心……干早是我国最主要的自然灾害,全国每年平均农田受灾面积在5亿亩以上,其中早灾面积约占60%,损失粮食200—250亿公斤,造成经济损失数百亿元。
然而,对早灾的评估长期以来都是采取逐级调查上报的办法,不仅花费很大的人力物力,而时效也慢,还由于各部门调查的目的和采用的方法不同,收集到的早情材料往往出入很大,给灾情分析带来困难,为此,有必要建立一套客观评估方法。
我们利用质量较好的80年代灾情资料序列和同时期的年18、《中国统计年鉴2007》中国统计局中国统计出版社……粮食产量指全社会的产量。
包括国有经济经营的、集体统一经营的和农民家庭经营的粮食产量,还包括工矿企业办的农场和其他生产单位的产量。
粮食除包括稻谷、小麦、玉米、高粱、谷子及其他杂粮外,还包括薯类和豆类。
其产量计算方法,豆类按去豆荚后的干豆计算;薯类(包括甘薯和马铃薯,不包括芋头和木薯)1963年以前按每4公斤鲜薯折1公斤粮食计算,从1964年开始改为按5公斤鲜薯折1公斤粮食计算。
城市郊区作为蔬菜的薯类(如马铃薯等)按鲜品计算,并且不作粮食统计。
其他粮食一律按脱粒后的原粮计算。
1989年以前全国粮食产量数据主要靠全面报表取得,1989年开始使用抽样调查数据。
二、问题的提出粮食是人类生存最基本的生活消费品,一个国家的粮食问题是关系到本国的国计民生的头等大事。