河南省粮食产量变化特征及影响因素动态分析
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-225-区域经济
[收稿日期]2020-04-03[作者简介]杨超(1993-),男,河南固始人,硕士研究生,主要研究方向:地理空间信息;张小芳(1994-),女,重庆人,硕士研究生,主要研究方向:地理空间信息。河南省粮食产量变化特征及影响因素动态分析
杨 超,张小芳
(福建农林大学 公共管理学院,福建 福州 350000)
[摘要]依据河南省1990-2017年统计年鉴数据对河南省研究时间段内社会经济因素,包括粮食作物播种面积、乡村
从业人员、农田有效灌溉面积、农业机械总动力等因素对粮食产量的影响进行计量分析,结果表明:粮食作物播种面积、
乡村从业人员、农田有效灌溉面积等对河南省粮食产量影响较为显著,不同影响因素对粮食产量影响程度略有差异。
[关键词]粮食生产;Eviews;回归分析;河南省
[中图分类号]F326 [文献标识码]A
“民以食为天”,粮食对于国家的发展至关重要,作为农
业大省,河南省的粮食生产是国内关注的焦点。粮食生产是粮
食安全的基础,因此研究影响粮食产量影响因素从而有效保证
粮食安全。粮食生产是近年来粮食安全的物质基础,因此研究
影响粮食产量的主要影响因素,找到提高粮食产量的有效途径,
从而有效保证粮食安全。随着对粮食生产的研究不断深入,肖
海峰等根据我国1978-2002年的年鉴数据,通过建立函数来对
粮食生产进行分析;杜国明等基于黑龙江省1981-2011年粮食
生产用数理统计思想来对粮食产量影响因素进行分析,表明黑
龙江省粮食增产受粮食播种面积等提升;廖婧琳等根据贵州省
病虫害等数据从自然灾害角度分析影响机理并提出相应对策;
张文龙等基于河南省2000-2004年粮食产量的相关数据,运用
GM(1,1)模型,对河南省未来的粮食总产量进行了预测。综
合考虑河南省粮食产量受到多因素影响,本文在之前研究基础
上选取影响因子运用计量经济方法来分析其变化规律。
1 研究区概况
河南省位于我国中东部,黄河中下游,地跨东经
110°21′~116°39′,北纬31°23′~36°22′,其北、西、
南三面为山地,中东部为黄淮海冲积平原,西南部为南阳盆地,
区域内地表地貌类型复杂。2016年底河南省总人口为10788万
人,城镇化率达48.50%,2016年底全省粮食作物播种面积为
10286.15千hm2,全年粮食总产量为5946.60万t。1990年河南
省粮食产量呈不断上升趋势,平均单产由1990年的0.3546万
kg/hm2到2016年的0.5781万kg/hm2,河南省不同年份粮食总
产量及单产情况见图1。
2 研究方法与变量选取
国内外对于粮食总产量模型预测研究方法如灰色关
联分析、主成分分析法、多元线性回归、基于模拟预测
以及BP神经网络等,针对变量较多采用多元线性回归分
析,采用逐步回归来对所选变量进行确认和剔除。假设
影响粮食产量Y影响因素为m个,则线性回归模型为:,式中,i(i=0.1.2….m为回归系数);为随机误差项。考虑到粮食产量是由多种因素影响,选取粮食作物播种面积(X1)、农村从业人员(X2)、
农田有效灌溉面积(X3)、农业机械总动力(X4)、农村用电
量(X5)、农用化肥使用折纯量(X6)、农业生产资料价格总
指数(X7)七个因素,结果见表1。
图1 1990-2016年河南省粮食总产及单产图
3 回归方程模拟
3.1 建立回归模型
通过模型设定利用Eviews软件对解释变量做最小二乘法回
归,得到回归方程为:
Y=-7213.593+0.7752X1+0.1258X2+0.69X3+0.0184X4+4.812
3X5-1.7641X6+5.8007X7,R2=0.9647,F=74.1772,从回归结果
来看,R方表明方程的拟合效果较理想。但X2、X3、X4、X5、
X6、X7的t值较小且t值概率都大于0.05,表明方程中的部分
变量并不显著,可能存在多重共线性。
3.2 检验多重共线性
利用Eviews计算各解释变量之间的相关系数,结果表明
X1和X2-X7相关系数分别为0.604486、0.698612、0.848758、
0.916234、0.862365、-0.193079,X2和X3-X7相关系数分别为
0.966642、0.915209、0.838752、0.903841、-0.137601,X3和
X4-X7相关系数分别为0.941365、0.902604、0.947257、-0.167335,
X4和X5-X7相关系数分别为0.977310、0.991622、-0.133544,杨 超,等:河南省粮食产量变化特征及影响因素动态分析
-226-区域经济农村经济与科技2020年第31卷第9期(总第485期)
X5和X6-X7相关系数分别为0.988814、-0.125897,X6和X7相
关系数为-0.105188,除X7外其他变量间的相关系数较高,说
明这些变量之间可能存在多重共线性。
3.3 辅助回归方程检验
运用最小二乘法分别对Y和X1-X6做回归,可得解
释变量对Y的回归方程,分别为Y=-11942.18+1.7614X1(0.8209)、Y=-2359.098+1.5527X2(0.6969)、Y=-
3158.095+1.6515X3(0.8082)、Y=2488.652+0.2921X4(0.9206)、
Y=2708.236+10.3185X5(0.9542)、Y=1720.843+5.7604X6(0.9409)、Y=6186.876-16.0087X7(0.0181)对方程进行对比,
根据R方最大选取X5作为第一解释变量,R方顺序为X5>X6>
X4>X1>X3>X2>X7,
在选取X5基础上依次加入进行比较可得
Y=1577+0.13X1+9.65X5(0.9550)、Y=2359.28+0.10X2+9.86X5(0.9551)、Y=2067.46+0.17X3+9.43X5(0.9559)、
Y=2675.68+0.0326X4+9.2X5(0.9548)、
Y=2515.74+8.41X5+1.09X6(0.9550)、Y=2858.52+10.30X5-
1.41X7(0.9544),引入X3时模型拟合效果高于其他模型。再在X5、X3的基础上加入其他变量,可得Y=-4755.48+0.62X1+0.58X3+4.19X5(0.9633)、Y=1993.23-0.13X2+0.31X3+9.30X5(0.9561)、Y=2014.34+0.19X3-0.01X4+9.63X5(0.9559)、
Y=1900.44+0.26X3+10.73X5-1.02X6(0.9560)、
Y=2168.33+0.1678X3+9.44X5-0.82X7(0.9559),由上述选择X1,
X3,X5结果表明拟合效果高于选择X3,X5两个变量,依次
引入X2,X4,X6,X7继续回归,得Y=-4917.64+0.64X1+0.07X2 +0.52X3+4.11X5(0.9633)、Y=-4746.24+0.63X1+0.56X3+0.01X4+3.83X5(0.9633)、Y=-4855.40+0.65X1+0.52X3+2.94X5+0.84X6(0.9634)、
Y=-6637.71+0.75X1+0.68X3+3.13X5+4.59X7(0.9644)。
结果表明在选择X1,X3,X5,X7变量时,拟合效果要高于选择
其他变量,在此基础上引入X2,X4,X6检验拟合效果,得出
Y=-6807.94+0.76X1+0.07X2+0.62X3+3.04X5+4.60X7(0.964403)、
Y=-6634.58+0.75X1+0.66X3+0.01X4+2.73X5+4.61X7(0.964482)、
Y=-6678.76+0.74X1+0.70X3+3.49X5-0.27X6+4.77X7(0.9644)
结果表明解释变量选择X1,X2,X3,X5,X7时回归方程拟合效果
高于其他确定的模型为:
Y=-6807.944+0.7647X1+0.069X2+0.6155X3+3.0395X5+4.5993X7表1 河南省1990-2016年粮食产量及因素表
年份总产量(万t)X1(khm2)X2(万)X3(khm2)X4(万kw)X5(亿kwh)X6(万t)X719903303.669316.103424.003550.092264.0046.93213.1898.3
19913010.309040.403511.003676.592330.4052.06239.74100.1
19923109.618804.703601.003779.722424.4059.58251.13101.2
19933639.218969.003658.003868.332624.0061.10288.21109.2
19943253.808810.903717.003931.302780.5070.54292.47124.4
19953466.508810.003773.004044.193115.4085.07322.21125.8
19963839.908965.303848.004191.054256.40103.66345.33107.9
19973894.668879.904015.004333.064337.90118.27355.3199.3
19984009.619101.984067.004513.864764.40121.21382.8094.2
19994253.259032.304311.004648.785342.90122.54399.8595.7
20004101.509029.604712.004725.315780.60125.80420.7199.6
20014119.888822.794688.004766.006078.70134.61441.7399.1
20024209.988975.104691.004802.366548.20141.36468.83100.8
20033569.478923.304695.004792.226953.20144.59467.89101.9
20044260.008970.074718.004829.107521.10157.69493.16111.4
20054582.009153.404752.004864.127934.20172.15518.14107.9
20065112.309455.804777.004918.808309.10188.82540.43101.2
20075245.229468.034815.004955.848718.70223.43569.68106.1
20085365.489600.004859.134989.209429.30237.36601.68120.9
20095389.009683.614882.005033.039817.90257.76628.6798.1
20105437.109740.174914.675080.9610195.88269.41655.15103.1
20115542.509859.874911.005150.4410515.79281.82673.71111.1