中國糧食總產量影響因素分析

□文/史春紅

（首都經濟貿易大學 北京）

［提要］通過多元線性回歸方法，從土地因素、自然因素、科技因素以及勞動力因素等四個方面分析中國糧食總產量的影響因素，發現糧食播種面積、農用化肥施用量和受災面積是影響糧食生產的三大因素，并從多個方面提出增加中國糧食產量的建議。

我國是糧食生產與消費大國，政府一直十分重視糧食問題。中國的糧食狀況如何、中國的糧食生產潛力有多大、中國人民能不能養活自己、中國將如何發展糧食生產，都是人們普遍關心的問題。

一、中國糧食生產發展階段劃分

我國糧食生產的發展，大致分為三個階段：

第一階段為1950～1978年。新中國剛剛成立，這個時期我國一方面改革了土地所有制關系，引導幫助農民走上了互助合作的道路，解放了生產力；另一方面改善了農業基礎設施，提高了農業物質裝備水平，加快了農業科技進步，為糧食生產的持續發展奠定了基礎。

第二階段為1979～1984年。這個時期是新中國建立以來糧食增長最快的時期，主要是因為我國政府在農村實施的諸多措施。我國進行農村改革，實行家庭聯產承包責任制，改革農產品購銷制度，允許自由買賣，極大地提高了農民的生產積極性；再加上雜交水稻的推廣，從而成為新中國建立以來糧食數量增長最快的時期。

第三階段為1985年至今。這一時期，我國政府在一方面繼續發展糧食生產；另一方面進行了農業生產結構調整，發展了多種經營，食物多樣化發展較快，提高了人民的生活質量。

目前，我國已經基本解決了城鄉居民的溫飽問題，政府今后的任務是一方面進一步增加糧食總量；另一方面努力發展食物多樣化的生產，調整食物的結構，進一步提高人民的生活質量。而且，我國政府也清醒地看到，我國糧食供需平衡的水平還需要進一步提高，供需偏緊的狀況還將長期存在。

糧食是人類生命得以延續的最基礎的物質條件。隨著技術水平的提高、社會的發展，從整體來講我國糧食產量呈上升趨勢。在改革開放（1978年）之前，我國糧食產量增長非常緩慢，一直都在30，000萬噸以下。改革開放后，糧食產量從30，000萬噸一路瘋狂走高，糧食生產飛速發展，但產量波動也更頻繁。從2000年開始出現幾年連續減產的現象，產量曾一度降到43，070萬噸，一下子退回到十幾年前的水平。從2007年以來，我國糧食連續增產，在2018年糧食總產量達到65，789萬噸。

我國的人口數量每年都在增加，耕地面積卻不斷減少。但是，耕地面積減少，糧食總產量卻沒有降低，這可能是其他影響因素帶來的。如果糧食總產量降低，我國就會到國際市場去購買糧食，從而導致糧食價格大幅度上漲，最壞的可能是引起世界性饑荒。也就是說，中國糧食總產量影響中國的糧食價格甚至是全球的糧食價格。所以，糧食對國家的影響是非常重大的，分析影響糧食總產量的因素是非常有必要的。

二、數據介紹

樣本時間資料選自《中國統計年鑒》，本文使用了1978～2018年中國糧食產量和糧食作物播種面積、受災災面積、耕地灌溉面積、農業化肥施用量、農用機械總動力、農村用電量以及第一產業就業人員數等數據，并對影響糧食產量的因素進行了實證分析。

我們把X1（糧食作物播種面積）看作土地因素方面的影響變量，X2（受災面積）看作自然因素方面的影響變量，X3（耕地灌溉面積）、X4（農用化肥施用量）、X5（農業機械總動力）、X6（農村用電量）看作科技因素方面的影響變量，X7（第一產業就業人員數）看作勞動力方面的影響變量。

三、描述性分析

（一）因變量分布。圖1為因變量折線圖，從中可以看出，總體來講，糧食產量是呈現上升趨勢的；圖2為因變量柱狀圖，從中可以看出，因變量近似正態分布，滿足線性回歸假設。（圖1、圖2）

圖1 因變量折線圖

圖2 因變量柱狀圖

（二）變量之間的相關性分析。表1顯示了所有變量之間的相關性，從表中可以看出，各個自變量與因變量之間的相關系數較大，說明存在顯著的線性關系。自變量之間的相關系數較大，說明這些自變量之間存在較強的相關性，在后續建模中需要注意避免多重共線性。（表1）

表1 變量之間的pearson相關性一覽表

四、基本假設的檢驗

將全部自變量選入，進行多重共線性檢驗和殘差的正態性檢驗、異方差性檢驗以及自相關性檢驗。

（一）正態檢驗。圖3為標準化殘差圖，圖4為正態P-P圖，都是用來正態性檢驗的。從圖3中可以看出，殘差大致服從正態分布；從圖4中可以看出，各點落在對角線附近，說明殘差大致服從正態分布。總之，殘差滿足正態性的假設條件。（圖3、圖4）

圖3 標準化殘差圖

圖4 正態P-P圖

（二）異方差性檢驗。圖5為殘差與預測值的散點圖，表2為殘差與自變量之間的Spearman等級相關系數，都是用來異方差性檢驗的。從圖5中可以看出，這些點大致均勻地分布在零值上下，說明殘差基本不存在異方差性。從表2中可以看出，標準化殘差與各個自變量的Spearman等級相關系數都比較小，并且P值都大于0.05，說明標準化殘差與各個自變量沒有顯著相關性，不存在異方差。（圖5、表2）

表2 殘差與自變量之間的Spearman等級相關系數檢驗一覽表

圖5 殘差與預測值的散點圖

（三）自相關性檢驗。表3為DW檢驗，圖6為et和et-1殘差圖，都是用來自相關性檢驗的。從表3中可以看出，DW值為0.543，說明殘差存在一階正自相關。從圖6中也可以看出，et和et-1存在正自相關關系。（表3、圖6）

圖6 et和et-1殘差圖

表3 DW檢驗一覽表

（四）多重共線性檢驗。利用SPSS軟件做多重共線性診斷，輸出結果如表4所示。從中可以看出，多個自變量的VIF值遠遠超過10，說明這個回歸方程存在嚴重的多重共線性。（表4）

表4 多重共線性檢驗一覽表

五、建立多元線性回歸模型

在前面的基本假設的檢驗中，我們知道殘差滿足正態性和方差齊性，但是方程不滿足多重共線性。下面我們消除多重共線性并建立模型。

（一）模型建立。利用逐步回歸法消除多重共線性，輸出結果如表5所示。從中可以看出，最終留下了X1（播種面積）、X2（受災面積）、X4（農用化肥施用量）這三個變量，且這三個變量的VIF值已小于10，說明消除了多重共線性。（表5）

表5 逐步回歸法系數輸出一覽表

得到的多元線性回歸模型為：

（二）模型檢驗。從表6中可以看出，通過逐步回歸消除多重共線性后，R2=0.955，說明擬合效果較好；從表7中可以看出，F值為263.226，P值=0.00，說明模型顯著。（表6、表7）

表6 模型擬合一覽表

表7 方差分析一覽表

六、結論及建議

（一）結論。多元線性回歸模型為：

糧食產量=-21483.016+0.470×糧食作物播種面積+（-0.097）×受災面積+5.556×農用化肥施用量

從土地因素來看，糧食作物播種面積與糧食產量呈正相關，在一定條件下，增加糧食作物播種面積能夠增加糧食產量；從自然因素來看，受災面積與糧食產量呈負相關，在一定條件下，減少受災面積能夠增加糧食產量；從科技因素來看，農用化肥施用量與糧食產量呈正相關，在一定條件下，增加農用化肥施用量能夠增加糧食產量。本文通過計量經濟分析方法，對影響程度有了更加精確的評估，事實上影響糧食生產的因素不僅多而且復雜，我們不可能逐個引入模型，只能根據因素自身重要程度、數據取得難易程度、模型的數學條件等進行適當取舍，因此很可能存在一定誤差。

（二）建議。從以上研究分析來看，受災的面積與糧食產量成負相關，也就是說受災的面積越大，糧食產量越低。所以，想要提高我國糧食的生產量，就要盡量降低自然災害。要加強氣象預報功能和農田水利基本設施建設；向農業推廣抗災減災技術，加快基礎設施建設，加強減災體系建設等，從而把自然災害的影響降到最低。

從上述糧食產量的多元線性模型來看，播種面積也是一個重要的因素。現在我國的退耕還林力度加大，使得糧食播種面積大幅度減少。近期還出現嚴重的違規占地現象，這都影響糧食產量。因此，要落實耕地保護政策，穩定糧食播種面積，執行基本農田保護制度，不斷提高糧食生產能力。

我國農業機械普遍使用，促進了糧食生產，從相關系數來看，農機也是相關影響因素之一。我國農業勞動生產率的提高很大程度上取決于農機使用率，應調整農業的產業結構，在適宜的地區發展農業機械化，轉變農業增長方式，提高糧食產量。

從國家層面來看，我國應該努力改善生產條件，千方百計提高糧食綜合生產能力。為了實現糧食增產的目標，我國政府采取了一系列措施。比如，保護耕地資源，制定和完善了《農業法》《土地管理法》以及《水土保持法》等一系列法律法規，抑制了耕地面積銳減勢頭；增加農業投入；加強水利建設，政府領導人民治理江河、攔洪蓄水、改善生產條件，修建水庫、改造易澇地等，有效地提高了農業抗災能力；提高農業的物質裝備水平，一方面大力發展了國內化肥生產，提高化肥的自給率，另一方面積極推進農藥、農膜、農機、農電、柴油等農用工業的發展，只為全面提高糧食綜合生產能力。

我國應該綜合開發利用山地、水面、草原等國土資源，增加各類食品產量，更多地增加肉類、禽蛋、奶類、水產品、蔬菜、水果等食品的供給。同時，注意保護農業資源，改善生態環境，實現農業可持續發展。措施如下：逐步建立符合我國資源特點的畜牧業生產結構；繼續堅持“以養殖為主，養殖、捕撈、加工并舉”的方針，積極擴大內陸淡水養殖面積，進一步開發利用淺海灘涂，發展遠洋捕撈；鞏固完善大中城市蔬菜生產基地，鼓勵農區通過間作套種等多熟制栽培措施，發展蔬菜生產，穩定提高蔬菜均衡供給水平和有效供給能力；實現糧食生產的持續穩定增長，發展食物多樣化生產，還需處理好人口、資源、環境的關系，加強農業資源管理，保護生態環境。

總之，糧食生產問題是一個復雜的問題，經過分析，糧食產量主要受到化肥施用量、播種面積和受災面積等因素影響。面對這些因素，要著手于解決方案，逐個研究和分析，從而達到增加和穩定糧食產量的目的。■