我國糧食綜合生產能力影響因素的實證研究

摘要:在糧食綜合生產能力的影響因素中，選取灌溉面積、化肥施用量、農業機械總動力、糧食作物播種面積、農業災害成災面積、第一產業勞動力數這六個因素建立模型，采用EVIEWS軟件對數據進行分析，通過擬合情況、系數的顯著性、隨機干擾自相關性、異方差、多重共線性、時間序列平穩生、單位根以及協整檢驗這八項檢驗，消除多重共線性，修正原回歸模型，最終得到關于糧食綜合生產能力影響因素的長期均衡和短期均衡模型。

關鍵詞:生產能力 影響因素

1 糧食綜合生產能力的概念

本文主要采用《十六大報告輔導讀本》里關于糧食綜合生產能力的定義，指一定時期一定地區，在一定的經濟技術條件下，由各生產要素綜合投入所形成的，可以穩定地達到一定產量的糧食產出能力。主要包括耕地保護能力、生產技術水平、科技服務能力、政策保障能力和抵御自然災害能力這五個方面。從定義可以看出，糧食綜合生產能力主要抱括兩個方面，一方面，它是由土地、資本、物質、勞動力等要素的投入所形成，另一方面，糧食綜合水平的高低，是由玉米、小麥、大豆、水稻等糧食產品的產出量體現。

2 模型的建立

影響糧食綜合生產能力的因素有很多，本文選取了灌溉面積、化肥施用量、農業機械總動力、糧食作物播種面積、農業災害成災面積、第一產業勞動力數這六個可以量化的因素建立模型。根據尹成杰發表于《農業經濟問題》的《關于我國糧食生產波動思考的建議》，1985年取消了部分鼓勵糧食生產的優惠政策，因此直接選取了1985年以后的數據指標。根據國家統計局年度統計數據、《國家統計年鑒》及《中國糧食年鑒》的統計數據，整理出了1985-2008年全國的農業有效灌溉面積、化肥施用量、農業機械總動力、糧食作物播種面積、農業災害成災面積、第一產業勞動力等數據建立模型。

lny=a0+a1lnx1t+a2lnx2t+a3lnx3t+a4lnx4t+a5lnx5t+a6lnx6t+μ

式中:Y:糧食產量(億公斤);X1:有效灌溉面積(千公頃);X2:化肥施用量(萬公斤);X3:農業機械總動力(萬千瓦);X4:糧食作物播種面積(千公頃);X5:農業災害成災面積(千公頃);X6:第一產業勞動力數;T:表示年數;μ:表示隨機干擾項

通過EVIEWS軟件對數據進行分析，最小二乘法回歸分析的結果如下

Dependent Variable: LNYMethod: Least Squares

Date: 03/16/10Time: 13:18Sample: 1985 2008

Included observations: 24

方程的輸出方式:

LNY=2.08002352+0.6859642336*LNX1+0.3307593023*LNX

2-0.1520786672*LNX3+1.182274229*LNX4-0.09209495786*LNX5-0.1770989136*LNX6

LNX1、LNX2、LNX4的系數為正，說明有效灌溉面積、化肥施用量、糧食播種面積與糧食產量是正向相關的關系，每增加1單位的有效灌溉面積、化肥施用量、糧食播種面積可分別增加0.685、0.331、1.182單位的糧食產量。同理，LNX3、LNX5、LNX6的系數為負，說明農業機械總動力、農業災害成災面積、第一產業勞動力的人數與糧食產量呈負向相關的關系。但農業機械總動力與糧食產量是弱負相關關系，這與我們的實際定性分析不想符合。原因可能是方程式中存在著多重共線性的問題，需要進一步修正檢驗。

2.1 擬合情況檢驗 從回歸結果中，可以看到方程的各變量對糧食產量的解釋程度很高，高達0.991975，剔除了變量之間的相互影響后調整的R2也高達0.98143。作為時間序列數據來說，這種高的擬合水平是正常的。

2.2 系數的顯著性檢驗 從回歸圖中可以看到LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、LNX5、LNX6的T值都均大于t0.05(28-6)=1.717，均能通過了檢驗。但由于LNX3、LNX6的系數符號出現了異常，可以推測因為存在著多重共線性，使得T檢驗的結果失效。

2.3 隨機干擾項自相關檢驗 自相關現象大多出現在時間序列數據中，而經濟系統的經濟行為都具有時間上的慣性。

自相關的檢驗一般有兩種方法，一種是圖示法，一種是DW檢驗法。EVIEWS軟件中直接提供了DW值，通過其觀察可以判斷方程是否存在自相關的問題。如圖1所示:

圖中DW=2.015997。DL=0.951，DU=1.958，4-DU=2.042。DW剛好落在(DU，4-DU)的區間中，說明本方程的隨機擾動項不存在自相關關系，時間上的滯后效應不明顯，隨機擾動項依然服從于正態分布。

2.4 異方差的檢驗 本文中采用White檢驗和ARCH檢驗兩種方法相結合來進行異方差檢驗。進行White檢驗時可得TR2=11.71093<χ20.05 (12)=28.8693。使用ARCH檢驗時可得:(n-p)R2=0.073600<χ20.05 (12)=3.84146。由此可以看出:方程不存在異方差。這也說明了該方程的結構較好，不存在把重要的解釋變量遺落在隨機擾動項中，方程轉變了數學表述的形式不影響方程的結果。

2.5 多重共線性檢驗 通過直接觀察單個解釋變量的相關系數，易發現LNX1、LNX2、LNX3的系數相關性較高，說明這三個變量存在嚴重的多重共線性。因此采用逐步回歸的辦法，去檢驗和解決多重共線性問題。分別作Y對LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、LNX5、LNX6的一元回歸，結果如表1所示:

按R2的大小排序為:LNX2、LNX1、LNX3、LNX6、LNX4、LNX5。

以LNX2為基礎，順次加入其他變量逐步回歸最終可得消除多重共線性的結果:

這說明，在其他因素不變的情況下，當化肥施用量、糧食作物播種面積增加1個單位，糧食產量將分別增加0.3315、1.3506單位;當農業災害成災面積、第一產業勞動力數增加1個單位時，糧食產量將分別減少0.0845、0.0859單位。

2.6 時間序列平穩性、單位根以及協整檢驗 為了避免時間序列數據存在偽回歸的問題，我們要用檢驗來探究到底是真回歸還是偽回歸。通過單位根檢驗可得，在1%、5%、10%三個顯著性水平下，單位根檢驗的Mackinnon臨界值分別為-3.7343、-2.9907、-2.6348，t檢驗統計量值為-3.807394，小于相應臨界值，從而拒絕H0，表明糧食產量的差分序列不存在單位根，是平穩序列。即糧食產量序列是二階單整的，LNY～I(2)。采用同樣方法，可檢驗得到LNX2、LNX4、LNX5、LNX6序列也是二階單整的，即LNX2、LNX4、LNX5、LNX6～I(2)。為了分析糧食產量(LNY)和各解釋變量(LNX2、LNX4、LNX5、LNX6)之間是否存在協整關系，我們先作兩變量之間的回歸，然后檢驗回歸殘差的平穩性。

以糧食產量(LNY)為被解釋變量，(LNX2、LNX4、LNX5、LNX6)為解釋變量，用OLS回歸方法估計回歸模型，提取殘差項序列，進行單位根檢驗可得在1%、5%、10%三個顯著性水平下，單位根檢驗的Mackinnon臨界值分別為-2.6700、-1.9566、-1.6235，t檢驗統計量值為-4.315431，小于相應臨界值，從而拒絕H0，表表明殘差序列不存在單位根，是平穩序列，說明糧食產量(LNY)和(LNX2、LNX4、LNX5、LNX6)之間存在協整關系。

經濟意義上講，表明兩者之間有長期均衡關系。但從短期來看，可能會出現失衡，為了增強模型的精度，可以把協整回歸式中的誤差項ut看作均衡誤差，通過建立誤差修正模型把糧食產量的短期行為與長期變化聯系起來。誤差修正模型后的方程式為:

DLNY=0.004139719932+0.2588237257*DLNX2+1.509282242*DLNX4-0.08553366034*DLNX5-0.01707417616*DLNX6-1.012819466*UT(-1)-0.3313845987*UT(-2)

該方程式表明了糧食產量與化肥施用量、糧食播種面積、農業災害面積以及第一產業勞動力數的一個短期均衡關系。并且說明了糧食產量的變化不僅取決于上述解釋變量的變化，而且還取決于上年或者是前年的糧食產量對均衡水平的偏離，UT(-1)、UT(-2)的估計系數- 1.012819466、- 0.3313845987是對偏離的修正。

總之，通過上述8個檢驗，我們得到了關于糧食產量影響因素的回歸模型。即:

LNY=0.3315135283*LNX2-0.08592825984*LNX6+1.350633211*LN

X4-0.08454105226*LNX5+4.891456164(長期均衡模型)

DLNY=0.004139719932+0.2588237257*DLNX2+1.509282242*DLNX4-0.08553366034*DLNX5-0.01707417616*DLNX6-1.012819466*UT(-1)-0.3313845987*UT(-2)(短期均衡模型)

3 結論及政策含義

3.1 保護耕地資源，穩定糧食播種面積 通過本文的分析可知，在影響糧食綜合生產能力的因素中，糧食作物播種面積是最主要的影響因素。但由于受農業結構調整、生態退耕、自然災害損毀和非農業建設占用等多種因素的影響，耕地資源逐年減少，目前僅為世界平均水平的40%。實現《綱要》所確定的目標面臨的困難重重，因此我國必須穩定耕地面積，緊守18億畝基本耕地底線，優化結構與布局、加快開發后備資源、改造中低產田，切實提高糧食生產能力。

3.2 合理施用化肥，提高化肥利用率 化肥施用量與糧食產量呈正向相關關系，說明國我通過施用化肥來提高糧食產量還有一定空間，化肥是農業生產中起到重要作用的物質要素投入，歐美等發達國家目前的糧食產量中有近一半是通過化肥投入取得。然而我國的化肥施用不合理，浪費現象嚴重，部分地區已引起環境污染。我們必須優化化肥施用比例和產品結構，改進化肥施用技術，推廣科學施肥，提高化肥利用率，進行區域化肥優化配置。

3.3 加大基礎設施建設，減少成災面積 由上文分析可知成災面積對我國農業的影響呈弱負相關，并不代表自然災害對我國糧食生產的影響不大，而是多年來我國農業基礎設施投入持續增加，農業、林業、水利、氣象等公益性領域的科學應用研究，農業科學技術的推廣應用，氣象災害預測更為準確，使得全國抵抗自然災害能力不斷增強。以夯實糧食綜合生產能力為目標，我國必須加強農田水利設施建設，將農業基礎設施投入與地方政府政績掛鉤，提高資金建設有效性、建立工程建設管理體制，以提高耕地基礎能力和抗災能力。

3.4 提高農業勞動者素質，對農民工進行培訓 第一產業勞動力數量與糧食產量呈弱負相關，一方面是由于大量青壯年勞動力外出打工，留在農村的主要是老弱病殘人士，整體素質較低，先進科學技術無法得到推廣。另一方面是由于剩余勞動力滯留在土地上沒有得到有效配置所造成。因此我們應該合理配置勞動力，通過提高勞動力的產出效率來增加勞動力要素對糧食生產的貢獻。國家必須切實提高農民的科技文化素質，大力發展多種形式的教育及培訓，以提高農業勞動者的素質，促進農業進步。

參考文獻:

[1]國家統計局.中國農村統計年鑒[M].中國統計出版社.1985-2008.

[2]肖國安.中國糧食安全研究[M].中國經濟出版社，2005.

[3]姜愛林.關于糧食綜合生產能力研究的幾個問題[J].糧食科技與經濟，2004(2).

[4]郭燕枝，郭靜利，王秀東.我國糧食綜合生產能力影響因素分析[J].農業經濟問題，2007.