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粮食升价的反应原理是啥
粮食升价的反应原理主要是由供求关系决定的。
当粮食供应量减少或需求增加时，粮食的价格往往会上涨。
具体来说，粮食供应减少可以由以下因素引起：天气灾害（如干旱、洪涝等）导致的农作物减产、农业生产成本上升、种植面积减少等。
当供应减少时，市场上的粮食供应量不足以满足消费者的需求，由于供需失衡，粮食价格会上涨。
另外，粮食需求增加也会导致粮食升价。
需求增加的原因可以包括人口增长、经济发展、消费习惯的改变等。
需求增加意味着人们对粮食的需求量增加，当需求量超过市场上所能提供的粮食供应量时，价格也会上涨。
除了供求关系，还有一些其他因素也会对粮食价格产生影响，如政府政策、货币政策、国际贸易状况等。
需要注意的是，粮食价格的上涨可能会对社会经济产生一系列的影响，如通货膨胀、生活成本上升、贫困加剧等。
因此，稳定粮食供应，控制粮食价格的波动对于维护社会稳定和保障人民生活具有重要意义。
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。
Food Science And Technology And Economy粮食科技与经济2023 年6月第48卷 第3期Jun . 2023V ol.48, No.3党的二十大报告提出，全方位夯实粮食安全根基，牢牢守住“18亿亩耕地红线”，确保中国人的饭碗牢牢端在自己手中。
现在国际局势持续动荡，自然灾害肆虐，粮食产量、安全问题再次成为了人们关注的问题。
粮食生产是粮食安全的基础，但最近几年，我国粮食生产受到耕地面积退化和化肥过量施用导致环境污染等问题的严重威胁[1]。
改革开放以来，我国各地区的粮食产量出现过多次波动，这是因为粮食产量受到众多因素的影响。
基于此，本文选取了我国31个省市区2020年相关粮食产量的截面数据来探究各地区粮食产量的影响因素，通过分析回归模型方程，并结合现在粮食生产所面临的诸多问题，提出增加粮食产量的建议。
1 相关文献回顾粮食是人民生存之本，经济发展之柱，对稳定社会、经济具有重要的作用。
影响粮食生产的因素有很多，目前国内学者用不同的方法和模型来进行探究，主要有粗糙集理论、对数均值迪氏指数法、主成分分析法和多元线性回归模型4种。
欧阳浩等[2]选取1996—2012年的数据，利用粗糙集理论对广东省粮食产量的影响因子进行了分析，研究发现化肥用量、水库总量和人均经营耕地面积对粮食产量影响较大。
周志刚等[3]采用对数均值迪氏指数法来分析。
结果表明，各个影响因子具有阶段性，但总的来说，播面单产和复种指数表现的是增长效应，且播面单产对粮食增长的贡献比复种指数的大；种植结构和耕地面积表现的是减量效应，且种植结构变化带来的粮食减产要比耕地面积变化带来的粮食减产多得多。
李心慧等[4]采用主成分分析法定量分析了影响粮食单产的主要因素，发现塑料薄膜的使用量、中国省域粮食产量影响因素分析和亚晴，李 治（河南工业大学 经济贸易学院，河南 郑州 450001）摘要：粮食生产水平对一个地区和一国的经济发展具有重大的战略意义。
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 注:这里由于没有从事粮食生产的农业劳动数据，用第一产业劳动力替代。
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。
中国粮食的价格趋势中国粮食的价格趋势是一个受多种因素影响的复杂问题。
在过去几十年里，中国粮食的价格经历了多次波动和变化，而且会继续受到农业产量、需求变化、政府政策和全球市场等因素的影响。
本文将从这些方面来分析中国粮食的价格趋势。
首先，农业产量是影响粮食价格的最重要因素之一。
中国是世界上最大的粮食生产国之一，农业产量对粮食价格影响巨大。
随着中国农业现代化的推进和农业技术的进步，农作物产量逐年增加。
然而，天气灾害如旱涝、冻害以及虫害等也会对产量造成严重影响，导致粮食价格上涨。
其次，需求变化也会对粮食价格产生重要影响。
随着中国人口的不断增长和城市化进程的推进，人们对粮食的需求也在增加。
特别是随着中国的经济发展和居民收入水平的提高，人们对于各种粮食品种的需求不断增加。
这一需求增长会推动粮食价格上涨。
此外，政府政策也对粮食价格起着重要作用。
中国政府一直高度重视粮食安全，并采取了一系列的政策措施来保障供应和控制价格。
例如，政府通过定价、储备、进出口等手段调控粮食市场，以确保粮食价格的相对稳定。
此外，政府还鼓励农民增加粮食产量，改善农业生产条件，并对农业提供财政支持，以稳定粮食价格。
最后，全球市场也会对中国粮食价格产生影响。
中国是世界上最大的粮食进口国之一，因此，全球粮食市场的波动也会直接影响中国粮食价格。
国际粮食市场上的价格变动、供求关系以及货币汇率等因素都会对中国粮食的进口价格产生较大影响。
特别是近年来出现的全球性粮食危机和粮食价格上涨，加剧了对中国粮食价格的影响。
总结来说，中国粮食的价格趋势是一个受多种因素影响的综合问题。
农业产量、需求变化、政府政策和全球市场等方面都会对粮食价格产生重要影响。
因此，了解并研究这些因素对中国粮食价格的影响，将有助于我们更好地了解粮食市场的运行规律，并制定相应的调控措施，以维护粮食市场的稳定和粮食安全。
影响我国粮食价格因素的因子分析
【关键词】粮食价格；因子分析；回归分析
0.背景
在1978到2006年这二十多年的时间里，我国将传统的粮食统购统销制度逐渐减弱并取缔，我国进入了粮食价格以双轨制运行的时代，粮食价格开始大幅波动。
在通过实施提高粮食销售价格的同时放开粮食价格和粮食经营，并建立最低保护价和销售最高限价后，我国粮食价格出现了全国性的大涨趋势。
但随后出现了持续下降，主要是受了粮食产量持续丰收及一些宏观因素的影响。
针对此状况，国家采取了有效的扶农惠农政策，使我国粮食价格恢复到原来的上涨[1]。
即使在国际粮食价格发生大幅上涨的期间内，我国粮食市场价格依然以平稳的趋势运行。
我国粮食价格制度经过多年的实施，改进，已逐渐完善。
根据国家在1978-2007年发布的各种政策，条款对粮食产量、价格形成的影响，可以将我国粮食价格发展历程概括为一下五个阶段：第一阶段是1978-1989年，粮食价格呈震荡盘升。
第二阶段是1990-1991年，粮食价格与之前相比持续处在最低点。
第三阶段1992年-1996年，粮食价格出现持续的大幅度上涨。
第四阶段是
1997-2002年，粮食价格开始持续下降。
第五阶段是2003年-2007年，粮食价格呈恢复性上涨趋势。
1.指标体系设计
影响粮食价格的因素有很多，大多数是能用数据来表示的，还有
些是人们主观的想法，做法造成的，所以无法表示出来。
所以我们只能按照一定的原则从中挑选一些有重要影响的，有利于我们进行分析的数据。
我们筛选后的统计指标：（1）挑选由国家统计局发布的，与粮食价格有直接关联的指标：粮食产量x1，粮食播种面积x2，粮食生产价格指数x3；（2）根据粮食的需求对象的需求程度、经济能力的指标：城镇居民人均消费量x4，农村居民人均消费量x5；（3）重要程度不是很高但不可省略的数据项，因为由于恶劣天气的影响会导致粮食价格快速上升或下降：成灾面积x6。
中国的粮食市场属于官方管制市场，与国际市场粮价关联性不强，因为中国粮食自给率已经达到95%，进口依存度很低[2]；而且我国粮食生产稳定，储备充裕，粮食安全基本有保证，加上政府一系列支农惠农政策不断加强和完善、限制粮食出口政策逐步发挥作用。
即使国际市场粮价大幅上涨，但对国内的直接影响有限，短期内我国粮价大幅上涨的基础不存在，而会保持相对平稳的走势。
因此没有采纳国际粮价指数而将重心放在国内市场。
所以本文以x1-x6的1997-2006年的数据为例，对影响我国粮食价格的因素进行分析。
表1 影响粮食价格的各因素
2.因子分析
2.1因子分析的原理简介
“因子分析”与1931年由thurstone首次提出，其概念起源于20世纪初karl pearson和charles spearmen等人关于智力测验的统计分析[3]。
基本目的是用少数几个因子去描述多个变量之间的
关系，被描述的变量一般都是能实际测量的随机变量，而那些因子是不可观测的潜在变量。
因子分析的基本思想是把联系比较紧密的变量归为同一个类别，而不同类别的变量间的相关性较低。
在同一个类别内的变量，可以想象是受到了某个共同因素的影响才彼此高度相关的，这个共同因素也称之为公共因子，他是潜在的并且不可观测的。
因子分析反应了一种降维的思想，通过降维将相关性高的变量聚在一起，不仅便于提取容易的特征，而且降低了需要分析的变量数目和问题分析的复杂性。
2.2对粮食价格因素的数据进行因子分析并分析结果
我们分析的样本资料主要来源于各年的中国统计年鉴以及小部分在网上收集来的数据，其中缺失数据用均值代替。
（1）将原始样本矩阵进行标准化处理，以消除指标之间变化趋势、量纲的不一致及数量级的差异等现象。
开始利用spss对数据进行数据分析。
（2）kmo检验和bartlett球形检验。
kmo检验用于研究变量之间的偏相关性，计算偏相关性是由于控制了其他因素的影响，所以会比简单相关系数来得小。
一般kmo统计量大于0.9时效果最佳，0.6以上可以接受，0.5以下不宜做因子分析，本数据kmo取值0.692尚可接受。
bartlett球形检验统计量的sig<0.01，由此否定相关矩阵为单位阵的零假设，即认为各变量之间存在着显著的相关性。
（3）方差解释表。
方差解释表格给出了每个公因子所解释的方差及其累积和。
观察前两个因子的累计贡献率达到87%，大于85%，满足了因子个数对累计贡献率的要求，因此，可以选择两个因子。
同时在表中还注意到，旋转以前和旋转以后虽然因子总方差贡献没变，但是单个因子方差贡献率发生了细微变化。
第一个因子的贡献率由64%减少到60%，而第二个因子贡献率由23%增加到27%。
表2 方差解释表
（4）旋转前后的因子成分矩阵。
成分矩阵是初始的未经旋转的因子载荷矩阵，旋转成分矩阵是经过旋转后的因子载荷矩阵。
通过观察可以发现，旋转后每个公因子上的载荷分配与旋转前的效果差不多，综合旋转前和旋转后的结果，得出以下结论：因子1上载荷较大的变量有人均粮食消费量、城乡居民人均收入、城镇居民人均消费和；因子2上载荷较大的变量有粮食产量、播种面积和成灾面积。
表3 旋转前后的成分矩阵。
