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我国粮食生产的统计预测摘要：21世纪以来，全球一些地区粮食短缺，粮价飞涨，发生饥饿粮荒，最终导致通货膨胀和社会动荡。
与此相对的是，我国粮食供求平衡，粮食自给率连续十年保持在95％以上。
然而，随着我国将迎来15亿人的人口峰值对粮食需求量的巨大推动，以及城镇化率和人均收入迅速提高对人均粮食消费数量及结构的重要影响，我国粮食生产与消费在未来三五十年是否依然可以继续保持乐观形势是摆在党和政府面前的重要问题。
因此，有必要根据相关影响要素，构建我国粮食生产与消费中长期变化的可能情景，在此基础上做出预测分析。
关键词：粮食生产与消费中长期情景预测1我国粮食生产的影响因素及情景预测1．1我国粮食综合生产能力的结构当前，我国主要通过提高粮食综合生产能力增产促收，通过各种生产要素综合投入、有机组合及相互作用，相对稳定的实现一定产量的粮食产出。
影响我国粮食综合生产能力的直接因素是：耕地面积、单产水平。
影响我国粮食综合生产能力的间接因素是：城镇化对耕地的占用、中间品投入对单产水平的作用(农业科技进步的影响分散体现于各种中间品中)、劳动投入对单产水平的作用。
土地投入对粮食生产的贡献率为7％-15％，稳中有升，说明近年来随着我国城镇化率提高，耕地资源逐渐减少，其稀缺性逐渐增加，必然对我国粮食生产造成显著影响，并且这种影响还将继续加大。
中间品投入对粮食生产的贡献率为50％～62％，三者中保持最高水平，说明它的投入对粮食生产的影响最大，但随着国家综合实力和政府对农业的重视程度不断提高，中间品逐渐由改革开放初期的紧张供应变为现在的基本保障，已经不再是制约我国粮食生产的主要方面，因此近年来对粮食生产的作用相对稳中有降，但依然是对粮食生产作用最明显的因素。
劳动投入对粮食生产的贡献率为33％～41％，基本保持平稳，仅有幅度较小的波动，说明农业劳动力一直是我国粮食生产中的主要因素，相当程度上意味着在我国无论土地、农业科技等其他因素发展到什么水平，农民对粮食生产作用始终是非常重要的。
我国粮食产量影响因素分析与预测摘要：本文采用计量经济分析方法,以1980—2010年中国粮食产量及其重要影响因素的时间序列数据为样本,仿照C-D生产函数，建立了以粮食产量为因变量，以农用化肥施用量、有效灌溉面积、财政支农支出、农村用电量、农村机械总动力、粮食作物播种面积、农业灾害成灾面、农业劳动力八种可量化的影响因素为自变量的多对数回归模型，利用模型对各个因素进行了比较分析。
同时，对模型进行检验与修整，并在此基础上提出了一些关于增加粮食产量的可供参考的意见。
关键字：计量经济分析粮食产量多对数回归模型一、前言粮食是关系国计民生的重要战略物资。
粮食综合生产能力与粮食安全问题一直是世界性的重大问题，备受世界各国政府及专家学者的关注与研究。
近年来，中国粮价上涨过快，通货膨胀压力明显加大，不仅给低收入群体的生活带来很多困难，也使得国民经济的发展受到了制约。
粮食近年来连续减产、国家储备库存和农民手中的存粮减少，加上消费者需求的过量扩大，粮食将从结构性短缺转为战略性短缺。
粮食生产关系到我国的社会经济发展，因此认真研究和加深了解中国粮食生产的规律和特点，找出影响粮食总产量的主要因素，并采取针对性的粮食增产措施，对于稳定和发展粮食生产就有重要意义，对增加农民收入，乃至拉动整个国民经济的增长具有重要作用。
二、文献综述我国学者很早就对粮食生产问题展开了研究，并取得了一系列突出成果。
赵俊晔、王川采用逐步回归和灰色关联分析的方法对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仅次于有效灌溉面积，在此基础上对提高我国粮食生产科技支撑能力、稳定发展粮食生产提出了建议。
梁子谦、李小军选取了15个指标，通过建立因子分析模型，对中国粮食单产和播种面积的影响因子进行了市政分析，研究结果表明，对粮食单产影响最大的因子是科技进步，其次是物质投入因子、环境与气候因子和中策因子。
如何预测水稻总产量某县多年来一直种植水稻品种，并沿用传统的耕作方法。
平均亩产600千克。
今年换了新的稻种，耕作方法也作了改进。
收获前，为了预测产量高低，先抽查了具有一定代表性的30亩水稻的产量，平均亩产642.5千克，标准差为160千克。
如何预测总产量？要预测总产量，只要预测平均亩产量。
设水稻亩产量X为一随机变量，由于它受众多随机因素的影响，故可设2X N uσ~(,)只要算出平均亩产量的置信区间，则下限与种植面积的乘积就是对总产量的最保守估计，上限与种植面积的乘积就是对总产量最乐观估计。
根据正态分布关于均值的区间估计，在方差已知时，u的置信度为95％的置信区间为：( 1.96X X-+将30,642.5,160===代入，有n x sx±=±1.96642.557.25故得u的置信度为95％的置信区间为：（585.25，699.75）最保守的估计为亩产585.25千克，比往年略低；最乐观的估计为亩产可能达到700千克，比往年高出100千克。
因上下差距太大，影响预测的准确。
要解决这个问题，可再抽查70亩，即前后共抽样100亩。
若设642.5,160,100===，则u的95％x S n的置信区间为：±=±x1.96642.531.4即（611.1，673.9）置信下限比以往年亩产多11.1千克。
这就可以预测：在很大程度上，今年水稻平均亩产至少比往年高出11千克。
当然这是最保守的估计。
农业行业的粮食产量预测随着全球人口的快速增长和经济的发展，粮食产量在农业行业的重要性日益凸显。
粮食是人类生存和发展的基本需求，而粮食产量的预测对于农业规划、食品安全和全球经济稳定至关重要。
本文将介绍粮食产量预测的意义、季节性和长期预测方法，以及使用先进技术进行粮食产量预测的案例。
一、粮食产量预测的意义粮食产量预测对于农业行业的决策制定和资源配置具有重要影响。
在粮食供需平衡方面，粮食产量预测可以帮助政府和相关机构进行农产品进出口的规划，确保国内市场供应充足，同时有效控制进口成本。
此外，粮食产量预测还可以帮助农民合理安排耕作计划和种植品种选择，以最大限度地提高农产品产量和质量，实现农业可持续发展。
二、季节性粮食产量预测方法季节性粮食产量预测主要通过对种植面积、气候条件和农业技术的分析来实现。
首先，通过调查统计各地的农作物种植面积和作物生长情况，可以初步推测该地区的粮食产量。
其次，气候条件对粮食产量有着重要的影响，因此通过分析历史气象数据和研究气候变化趋势，可以预测未来一段时间内的气候状况，从而进一步调整粮食产量预测结果。
最后，农业技术的进步和应用也会对粮食产量产生直接影响，通过分析农业技术的发展趋势和应用水平，可以对粮食产量进行修正和预测。
三、长期粮食产量预测方法长期粮食产量预测主要通过对经济发展、人口增长和农业政策的综合分析来实现。
首先，经济发展水平和收入水平对于粮食消费和需求有着直接影响，通过分析国家的经济发展趋势和人口增长预测，可以初步推测未来的粮食需求。
其次，农业政策的调整和改革也会对粮食产量产生重要影响，通过研究农业政策的变化和趋势，可以对未来粮食产量进行预测和调整。
最后，全球粮食市场和贸易形势也会对粮食产量产生影响，通过分析全球供需格局和贸易形势，可以进一步修正和预测粮食产量。
四、使用先进技术进行粮食产量预测的案例随着科技的不断进步，越来越多的先进技术被应用于粮食产量预测中。
例如，遥感技术可以通过获取农作物的生长情况和土壤水分状况，来判断粮食产量的潜力和可能的风险。
小麦产量预测研究近年来，随着全球气候变化的不断加剧，农作物生长环境发生了巨大变化，因此农业生产效率也大幅度下降。
而作为全球最重要的粮食作物之一，小麦的产量直接关系到全球饮食安全。
因此，对小麦产量的预测研究变得越来越重要。
一、小麦产量预测的重要性小麦作为人类主要的粮食作物之一，受到全球农业生产的密切关注。
而其产量直接关系到全球饮食安全。
因此，准确地预测小麦产量对农业生产非常关键。
小麦产量预测的主要目的是确定下一年的产量，因此这个过程包括了收集和分析大量的数据，例如历史上的产量和天气数据等。
根据这些数据，我们可以利用模型和算法来预测未来的产量。
这样，农民们就可以更有效地安排生产计划，以最大化小麦的产量和效益。
二、小麦产量预测方法1. 基于统计模型的方法这种方法将过去的小麦产量和天气数据作为基础，利用统计模型对未来产量进行预测。
这种方法的重点在于数据的处理，因此预测结果对于数据质量和数据量的要求较高。
2. 基于机器学习的方法这种方法将未来小麦产量预测问题看作一个回归问题，并利用机器学习算法进行预测。
这种方法不需要对数据进行过多的处理，只需确保数据质量即可。
3. 基于遥感数据的方法这种方法主要利用遥感技术对农田进行监测，提取与小麦相关的特征，例如生长指数等，在此基础上预测未来的小麦产量。
这种方法不仅能够预测未来产量，同时还可以监测农田的状态，及时发现病虫害等问题。
三、小麦产量预测模型的建立在确定了预测方法之后，需要建立预测模型。
在小麦产量预测模型中，需要确定模型结构和参数的选取。
一般来说，不同的预测方法需要对应不同的模型结构和参数。
例如，基于统计模型的方法需要确定模型的公式和参数，而基于机器学习的方法则需要确定模型的结构和相应的算法。
在小麦产量预测模型建立过程中，还需要对数据进行训练和验证。
这样可以确保模型的可靠性和预测精度。
四、小麦产量预测的应用价值小麦产量预测的应用价值包括生产、科学研究、经济和社会等多个方面。
小麦种植面积与产量的预测是一个复杂的过程，需要考虑许多因素，包括气候、土壤、水分、管理水平和政策等。
通过综合考虑这些因素，我们可以做出一定的预测。
首先，关于种植面积的预测，需要考虑当地的农业政策和天气条件。
一般来说，政策鼓励的情况下，农民可能会增加种植面积，反之则会减少。
另外，天气条件也会影响种植面积，如降雨充足，则可能有更多的土地被用于种植小麦；而干旱则可能会减少小麦的种植面积。
再者，经济条件也是影响种植面积的重要因素。
例如，如果小麦价格高且稳定，那么农民可能会选择增加种植面积。
对于产量的预测，也需要考虑上述的各种因素。
在正常的管理水平下，充足的降雨、适宜的温度和良好的土壤条件将有助于提高小麦的产量。
此外，农业技术的进步和优良品种的推广也可能对小麦产量产生积极影响。
然而，病虫害的发生和极端天气（如干旱、洪涝）等不可预见因素也可能对小麦产量产生负面影响。
综合以上因素，我们可以对小麦的种植面积和产量做出一定的预测。
然而，由于这些因素的不确定性，预测结果只能作为参考，实际产量可能会有所偏差。
为了更准确地预测小麦的种植面积和产量，我们还可以考虑使用更先进的模型和方法，如GIS技术、遥感技术和大数据分析等。
这些技术可以帮助我们更好地了解土地利用情况、作物生长状况和环境变化等，从而更准确地预测未来的种植面积和产量。
总的来说，小麦种植面积和产量的预测需要综合考虑多种因素，包括政策、天气、经济和管理水平等。
通过使用先进的模型和方法，我们可以获得更准确的结果，但仍然需要考虑到各种不确定因素。
回归分析中国粮食生产1146718 王晨燕一、 问题分析如附表，把粮食总产量作为因变量，根据实际生活经验可知，农业化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积都是影响粮食产量的因素。
用y 表示粮食总产量（万吨）。
x1表示农业化肥施用量（万千克），x2表示粮食播种面积（千公顷），x3表示成灾面积（公顷）。
从中国统计年鉴上得到的数据（1990--2011）如附表所示二、 相关分析由相关分析可知，y(粮食总产量)与X1（农田化肥施用量）成显著正相关关系。
y(粮食总产量)与X2（粮食播种面积）成微弱正相关关系。
Y(粮食总量)与X3(成灾面积)成低度负相关的关系。
说明最显著影响粮食产量的是农田的化肥施用量。
粮食产量与粮食播种面积对粮食产量的影响相对较小。
三、模型建立如附表所示，R=0.764393 R 2=0.584296 F=8.43335 所以根据数据，可以建立如下的多元线性模型： ^y --48365.2+5.805161*X1+0.656962*X2+ 0.009904*X3四、模型检验1.拟合优度检验样本决定系数R 2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好，反之，R 2 的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度差。
由数据可得，样本R 2= 0.584296 基本符合条件。
2.方差分析表：用于整个回归方程进行显著性检验P （F>8.43335）=0.001033 <0.05 所以回归方程是显著的。
3.解释变量t 检验：经回归分析所有解释变量通过t 检验。
综上，该模型通过了检验。
五、数据分析1.在全国范围内增加化肥的施用量化肥对我国粮食的产量起到了非常重要的作用。
化肥施用量越多，粮食单位面积产量也越高；所以在全国范围内增加化肥的投入能够带来较大的粮食增长。
因此，我国应在化肥的实施方面做好工作。
2.继续保持现有的控制灾害的手段数据可以看出，近20年灾害对粮食产量的危害比较小。
说明现在我国对灾害采取了一定的措施，如干旱时期人工灌溉、火灾时及时救火、提前对火灾的防治等。
粮食产量预测国内外文献综述“为政之要，首在足食”。
粮食安全始终是关系我国国民经济发展、社会和谐稳定和国家安全自立的全局性重大战略问题。
这是由于粮食不仅是关系到国计民生和国家安全的重要战略物资，也是人民群众最基本的生活资料。
从当前粮食的供给来看，我国基本解决温饱问题，正在全面建设小康社会，粮食单产稳步提高，粮食生产获得十年连续增长。
从粮食需求来看，我国正在大力推进新型工业化、信息化、城镇化和农业现代化道路（简称“四化”），人口规模和居民膳食结构的变化，以及全球气候变化和资源环境约束导致给粮食安全带来了新的矛盾与挑战。
据国家统计局发布的公告，2013年我国粮食产量达到60193. 5万吨，连续7年稳定在5亿吨以上水平。
但是，随着我国人口的继续增长、城乡居民膳食结构的不断升级及工业化、城镇化的快速推进，粮食消费需求增长的速度快于粮食供给增长的速度，供需缺口不断扩大。
2012年我国粮食净进口规模达到7718万吨，粮食年度自给率己降至88.4%，其中大豆自给率仅18.1%。
新形势下，我国粮食安全面临粮食需求不断增长和水、土地及劳动力资源消耗不断加快的双重挑战，确保我国中长期粮食安全及主要农产品有效供给难度加大。
粮食生产受到多重因素的制约，未来产量如何变动，是否能够保障国家粮食安全是一个十分现实而且紧迫的问题。
因此，如何有效的分析和预测我国粮食生产能力，对加强粮食宏观调控、促进政策调整和保障粮食安全具有十分重大的意义。
目前国内外学者围绕着粮食安全、粮食生产、粮食消费与贫困等问题展开了深入而广泛的研究。
我国学者对粮食产量的预测模型总体上来说大致可以分为三大类: 时间序列模型、回归模型和人工神经网络模型。
指数平滑模型、灰色预测模型及基于马尔可夫链的预测模型等都属于时间序列模型。
回归模型中使用比较多的就是线性回归模型和双对数模型。
人工神经网络模型是近几年才开始使用的基于生物学原理的预测系统。
这些方法的优缺点分析如下:（一）指数平滑模型指数平滑模型的原理和计算方法比较简单，对历史数据的数量没有太大的要求。
迟灵芝( 2004)曾运用单指数平滑方法首先对我国1991-1999年的粮食产量进行拟合，计算出平均相对误差为0104%，效果还是比较理想的。
但是模型中对平滑系数的确定直接关系到模型的精度问题，所以不同的平滑系数就可能造成结果的差异。
目前为止没有一个固定的方法来确定平滑系数。
在一般的研究中大多是根据经验来选择平滑系数，这就导致了预测结果的失真性。
林绍森等( 2007)对三种预测模型的分析的结果证明了指数平滑法的预测误差最大。
此外，由于模型本身在计算方法上的局限性，该方法只适用于近、短期预测。
灰色预测模型也是比较常用的粮食产量预测模型。
迟灵芝( 2002)对灰色预测方法和回归模型进行比较分析，得出灰色预测的平均相对误差最小的结论。
林绍森等( 2007)对单指数平滑、自回归移动平均和灰色预测三种模型进行了比较，他指出灰色预测模型比自回归预测模型和单指数平滑预测模型更适合长期的预测。
线性(或非线性)回归模型的一个优点是可对变量之间进行因果分析，描述其内在的联系。
很多学者利用这一方法建立了粮食产量模型，找到了影响粮食产量的主要因素。
如李子奈( 2000)的线性回归函数、石森昌等( 2003)的双对数生产函数、李云松等( 2002)、肖海峰等( 2004)、程杰等( 2007)的柯布-道格拉斯生产函数等等。
虽然他们选取的变量都不尽相同，但是都证明了回归模型对粮食产量的拟合效果很好。
但是回归方法受到解释变量的约束，一般也只用在近、短期预测中。
（二）神经网络模型神经网络模型是一种建立在生物学神经元基础上的一个不需要建立解释变量与被解释变量之间具体关系的数学模型。
它可以通过隐含层的学习和训练实现输入元素与输出元素之间的非线性映射。
该模型的模拟效果可以在王启平( 2002)、禹建丽等(2004)的文章中看到。
但是目前我国尚无比较完善和成熟的理论指导网络模型，在神经网络的程序设计中对隐含层单元数及目标参数的设置都只能凭经验或者是经过反复的训练和测试才能确定。
总之，每个模型都有其优点和不足之处。
对于数据比较少的短期预测问题, 应用简单的指数进行平滑。
对于结构复杂、影响因素众多的中长期问题一般用灰色预测模型。
回归模型一般用来做因素分析，而且预测期较短。
此外，我国学者对粮食产量方面的研究绝大多数还是基于单一的模型。
单一模型预测的缺点就是对预测对象的分析具有一定的局限性。
即通过对被预测对象所处的环境，结合自身模型的特点做出某些假设。
所以在各因素的选取及模型的设计等方面都是不完善的。
而组合预测模型就能利用更多的信息，使单一模型之间优势互补，提高了模型的精度。
（三）组合预测模型所谓组合预测，是指采用两种或两种以上的方法对同一对象进行预测，并对各单个预测结果进行加权综合。
根据组合定理，即使一个预测结果不理想的方法，如果它含有系统的独立信息，当与另一个较好的预测方法进行组合后，同样可以增加系统的预测性能。
因此，组合预测能够更大化地利用有用信息，比单一预测方法更为科学、有效，并能提高模型的模拟精度。
自1969年Bates与Granger首先提出组合预测以来，对组合预测理论及应用的研究先后在国内外逐渐开展起来。
但是近几年我国学者才将这一方法应用到粮食预测领域。
理论和实践研究都表明，在诸种单项预测模型各异且数据来源不同的情况下，组合预测模型可能获得一个比任何一个独立预测值更好的预测值，组合预测模型能减少预测的系统误差，显著改进预测效果。
肖彰仁( 1999)、张海云等( 2002)、吴春霞等( 2002)、丁晨芳( 2007)在预测粮食产量时都运用了组合模拟分析方法，只不过在组合中所嵌入的模型不同，但是却得出同样的结论，即组合预测模型的预测精度比单一模型要高。
组合预测法的基本思路是，运用两种或两种以上的预测方法对同一预测项目进行预测，再根据各个方法的权重将所得结果综合成一个预测结果。
假设对同一问题有N 种预测方法，通过计算分析，确定方法j 的权重为Wj ( j= 1, 2, 3, ,, N) , 则组合预测理论模型为：Y = W 1Y t1+ W 2Y t2 + + W N Y tN ，且∑W j = 1其中，Y tj 表示在t 时间第j 种方法的预测值；Y t 表示在t 时间组合预测的预测值。
在组合预测中，合理的权重会大大提高预测精度。
因此，如何选择权重就成为决定该模型拟合效果的关键。
根据以往的研究，权重选择方法有算术平均法、标准差法、方差倒数法、均方倒数法、离异系数法、AHP 法、德尔菲法、最优加权法等。
其中, 使用比较广泛、误差较小且操作方便的就是方差倒数法。
其原理为：对误差平方和小的模型赋予较高的权重，误差平方和大的赋予较小的权重。
其应用公式如下：W j =D j −1∑D j −1N J=1⁄ 其中， ∑D j −1N J=1=1（j=1,2,…N ） 上式中，D j 为第j 个模型的误差平方和，即D j =∑(Yt−Y tj )2N j=1 （四）灰色预测模型GM （1,1）（五）HP 滤波分析方法HP 滤波分析方法是分析时间序列中的长期趋势和波动成分的方法。
它是在Hodrick 和Prescott 于1980年分析战后美国经济周期的论文中首次使用的。
这种方法可以测算出经济发展的周期趋势（产出缺口，即实际产出与潜在产出之差， 它是指现有条件下实际产出离最大的潜在产出的差距）和无周期趋势的内在趋势（即潜在产出，它是指社会经济活动在没有劳动力失业、在现有资源和技术水平下， 最大的产出水平）。
农产品产量的预测是十分重要的，这是因为他可以改进作物管理和调控市场，更进一步而言，如果产量可以精准的预测出来，那么农业投入如化肥、水和农药等田间操作可以根据作物的实际需求进行有效提供。
农产品产量的难以预测性和产量的变化性特点给政策调整带来困难，它也容易导致精准农业的决策支持系统难以凑效。
在农作物产量的预测方面，最初的预测方法主要采用相关和多元线性回归方法（multiple linear regression，MLR），这一方法需要考虑影响农作物产量的重要因素（Kravchenko and Bullock，2000；Park et al.,2005；Huang et al.,2010）。
但是采用上述方法对农作物产量的预测效果不是很明显，其原因是由于该模型没有考虑多项式和内生项的存在。
在线性模型分析中，描述粮食产量和影响变量之间的线性关系方面是受到限制的，而且当这些关系不是线性关系时预测结果就可能会造成误导。
另外一种预测农作物如粮食产量的方法是综合运用多变量技术进行多步回归（Jiang and Thelen,2004；Fortin et al.,2010），比如主成分分析方法（principal component analysis，PCA）和因子分析方法（factor analysis，FA）。
上述方法试图最小化内生变量导致的问题，使复杂关系之间的解释变得容易，并力图减少数据维度或者从大量数据中筛选出一套合适的变量。
之后，对农作物的预测方法逐渐采用人工智能方法和计算机技术进行分析。
人工神经网络（Artificial neural networks，ANNs），作为一个非线性的统计技术，也被用于分析和调查农作物的产量当中。
其中，ANN分析已经用于精准农业的空间分析和农作物田间管理（Kitchen et al.,2003）。
这一方法，比较适于分析由于投入和产出相关的变量调整导致的问题，可以认为是一种非线性的分析工具，人工神经网络可以和其他人工智能技术或者统计分析方法相结合，可以避免人工智能需要大量训练数据的缺点。
Papageorgiou et.al（2013）利用模糊认知图方法（Fuzzy Cognitive Maps，FCMs）预测了希腊的苹果产量，FCMs是一个分析因果认知关系并方便建模和模拟动态系统的理想工具，其利用一个概念模型可以分析和描述人类对既定体系的认知。
并不局限于准确的价值标准和评价方法。
这一模型的优点包括，简单、适应性强和能够接近抽象的结构，因其有助于解决复杂的问题能适用于不同的情景而获得广泛应用。
该方法还具有动态的特点和学习能力，可用于农作物的产量预测和农作物管理。
小麦作为欧洲国家十分重要的农作物，2002-2012年间平均年产小麦1.26亿吨，在维持欧洲国家的粮食安全方面发挥了十分重要的作用。
Kowalik et.al （2014）利用1999-2009年间标准站点不同植被的标准化指数统计数据和1km空间范围内的冬季活动雷达预测了欧洲国家小麦的产量，其所使用的站点植被产品利用官方小麦产量数据对模型做了微调，基于最小二乘回归方法（Partial Least Squares Regression，PLSR）做了分析。
