基于逐步回归分析的粮食产量影响因素研究
2010-06-05 15:13:19 阅读23 评论0 字号：大中小
| 【摘要】 影响粮食产量的因素很多，本文利用Eviews6.0统计软件，运用逐步回归分析方法，建立了山东省粮食产量的回归模型，并对影响山东省粮食产量的主要因素进行了分析研究。研究表明，利用逐步回归分析法建立的模型具有很好的拟合效果，{zd0}误差仅为16.5%；影响山东省粮食产量的主要因素为：粮食单产、生产资料价格指数与粮食价格指数比；提高粮食单产是粮食增产的xxx途径；采取适当措施稳定、提高粮食价格，降低农业生产成本，增加种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，农业机械的大量增加在粮食增产上效果并不明显；盲目增加化肥的使用量并不能从根本上增加粮食产量，关键是要提高化肥的利用率。 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，即：X1—粮食单产（公斤/公顷）、X2—种粮劳动力数量（万人）、X3—生产资料与粮食价格指数之比（以1978年为基期）、X4—化肥用量（万吨）、X5—农业机械总动力（万千瓦）、X6—成灾面积（万公顷）、X7—有效灌溉面积（万公顷）。其中，本文数据来源于《山东省农业统计年鉴》、国家发改委和科技部相关网站。 2148.182+0.476364X1-1375.016X3 （1） （3）模型检验。①方程拟合优度检验：通过回归分析得R2=0.838899，通过检验。②方程显著性检验（F检验）：F=70.29854，查F分布得临界值F0.05（3，30）=2.92，因F>F0.05（3，30），故模型通过F检验。③解释变量t检验：经回归分析得所有t的数值均大于t0.025（30）=2.092，所以所有解释变量均通了t检验。④序列相关性检验：用杜宾-瓦森（Durbin-Watson）检验法，查表得dL=1.18，dU=1.46，由于dU <D.W. <4－dU，因此序列不存在一阶自相关性。 农业机械的增加也曾是粮食增产的主要因素。然而，目前山东省的机械化已经达到了较高的程度。据统计，2008年上半年，全省拖拉机增长4.1万台，比上年同期增长24.2%，其中大中型拖拉机增加1.5万台，比上年同期增长40.2%，特别指出的是50马力以上的拖拉机增加8000多台，同比增幅达135.3%；大中型和小型拖拉机增长比由上年同期的0.48:1增长到0.57:1，同比增长18.8%；联合收获机增加1.1万台，同比增长12.2%。高度的机械化带来了另外一个问题，大部分农业机械并没有充分发挥应有的作用，尤其在非农忙时节，农业机械大都被闲置，农业机械的增加实际上加快了农业劳动的速度，减轻了农民的体力劳动，而在粮食增产上效果并不明显。 西北师范大学地理与环境科学学院的潘护林基于《山东省农村统计年鉴》1991—2005年的有关统计数据，对山东省15年的主要农业气象灾害及综合灾情进行了统计和灰色关联分析。结果表明，山东省农业气象灾害总体上呈年均受灾面积大、成灾率高且波动幅度大的特点；各主要气象灾害中，以旱灾年均受灾和成灾面积{zd0}，低温冻害年均受灾和成灾面积最小；但从对种植业总产值的影响来看，又以涝灾影响为{zd0}，其次是风雹，低温冻害与旱灾相对较小。可以看出，仅从受灾或成灾面积的角度不能准确判断某种气象灾害对农业生产的经济影响，还需要从农作物种植制度、价格等人为因素角度进行综合分析。 |
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