基于主成分分析的河南省糧食產量影響因素研究

楊娟++王帥++駱云中

摘要：為了探明河南省糧食產量變化的主要驅動力，明確不同因素對糧食產量變化影響的大小，基于1978-2014年面板數據，運用主成分分析法，建立計量經濟模型對該期間影響河南省糧食產量波動的因素進行研究。結果表明，影響河南省糧食產量變化的前三位驅動力分別為經濟發展與農業資本投入、勞動與土地投入、成本-收益。具體來看，河南省糧食產量與社會經濟水平呈正相關關系，糧食產量的增長主要取決于農業機械總動力、化肥施用量、農村用電量，彈性系數高達0.045；第一產業就業人數對糧食產量增長為正影響，其彈性系數為0.028；受災面積對糧食產量增長呈負影響，彈性系數為-0.022；耕地面積、糧食播種面積對糧食產量增長的貢獻不顯著，彈性系數分別為0.021、0.020；而農業生產資料價格指數與糧食零售價格指數對糧食產量影響極小，彈性系數僅為0.006與0.003。

關鍵詞：糧食產量；驅動力；影響因素；主成分分析；彈性系數

中圖分類號：F301.2 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2017）13-2587-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.13.046

Study on Factors Influencing the Grain Yield of Henan Province Based on Principal Component Analysis

YANG Juan1，WANG Shuai2，LUO Yun-zhong1

（1.School of Resources and Environment，Southwest University，Chongqing 400715，China；

2.Shanxi Provincial Land Engineering Construction Group， Xian 710075， China）

Abstract： To ascertain the main driving factors for grain yield change of Henan province and verify the influence of different factors on the change， an econometric model was built based on the panel data from 1978 to 2014 and principal component analysis， to explore the factors influencing the grain yield of Henan province during the period. The results showed that， the top three driving factors were economic development and agricultural capital investment， labor input， costs and benefits respectively. Specifically， the grain yield of Henan province was positive correlated with socio-economy level， which mainly depended on the total powers of agriculture machine， chemical fertilizer and rural power consumption， and the coefficient of elasticity was up to 0.045. While the employment in the primary industry had a “positive” influence on grain yield increase and the coefficient of elasticity was 0.028. The agricultural disaster area had a “negative” influence on grain yield increase and the coefficient of elasticity was -0.022. The contribution of the arable land area and grain acreage for grain yield growth was not significant and the coefficients of elasticity were 0.021 and 0.020 respectively， while the price index of agricultural means production and grain retail price index had less influence on grain yield， and the coefficients of elasticity were only 0.006 and 0.003.

Key words： grain yield； driving forces； influence factors； principal component analysis； the coefficients of elasticity

中國人均耕地數量不足全球平均水平的1/4，同時2/3以上的區域缺水，隨著城鎮化和工業化進程加快，資源環境壓力將不斷增大，糧食安全形勢嚴峻。河南省糧食產量常年占全國的1/10，糧食自給率在140%左右，是糧食主產區之一。因此，河南省的糧食生產能力直接關系到中國糧食安全[1，2]。針對中國糧食生產問題，大量學者對此進行了深入探索，研究大多關注糧食生產格局[3，4]、階段特征[5，6]、影響因素[7-9]等方面。影響糧食產量的因素眾多，楊建波等[10]從耕地質量角度進行研究；劉東等[4]從土地資源的承載力角度進行研究；李茂松等[11]從自然災害角度開展研究；劉洛等[12]從耕地的利用變化角度來研究；也有從政府補貼、土地流轉等角度進行研究[13-15]。基于以上研究成果，本研究主要采用主成分分析法并引入計量經濟模型，分析1978-2014年河南省糧食產量波動的主要驅動因素，進而定量揭示出各個因子對河南糧食產量波動的影響大小，以期為河南省制定糧食生產規劃和產業政策提供參考。

2 基于主成分分析的河南省糧食產量影響因素研究

2.1 河南省糧食產量變化階段特征

改革開放以來，河南省糧食產量總體呈增長趨勢，2014年糧食產量5 772.30萬t，較1978年凈增加3 587.62萬t，增長164.22%。這種增長背后的劇烈波動可分為三個階段：第一階段（1978-1981年）增長起步階段，糧食種植比例緩慢減少，從83.19%減至81.99%，但糧食產量呈緩慢增長趨勢，從2 097.40萬t增至2 314.50萬t；第二階段（1982-2003年）緩慢增長階段，糧食產量在不斷波動中增長，從2 217.10萬t增至3 569.47萬t。2003年糧食種植比例從1982年的80.56%降至2003年的65.21%，且2003年糧食減產640.51萬t；第三階段（2004-2014年）快速增長階段。全省的糧食種植比例從64.97%增至71%，糧食產量從4 260.00萬t躍至5 772.30萬t，糧食產量呈現快速增長的趨勢，實現了“十一連增”。

2.2 主成分分析

由于選取的12個影響因子不僅與因變量糧食產量存在相關性，而各個變量之間也存在一定的相關性，為了消除自變量之間的共線性，運用主成分分析方法，把變量（關系緊密的變量）重復信息刪除，創建最小數量的新變量，讓其相互獨立，并最大限度保留原有的變量信息。故將以上模型作以下變形：

令Qt=lnYt；Pit=lnXit （4）

運用SPSS統計軟件，調用其主成分分析程序，首先進行坐標變換處理，得到標準化后的數據和相關矩陣，再根據相關矩陣求特征值與特征向量，提取主成分，計算結果見表2。

抽取特征值大于1的成分，這3個主成分的累積貢獻率高達90.635%，相當于代表了前面12個指標的90.635%的信息，抽取他們足以代表原始指標的絕大部分信息，可以用來解釋糧食產量影響因子。

為了更直觀地看出各個變量在主成分上的影響度，根據變量載荷矩陣（表3），進而計算出主成分得分系數矩陣（表4）和1978-2014年期間每年的主成分綜合得分。

2.3 模型參數估計

將主成分綜合得分定義為自變量，河南省的糧食產量定義為因變量，進行建模，得到回歸模型。

Qt=？琢t+？茁1tF1+？茁2tF2+？茁3tF3+？著t （5）

通過SPSS統計分析軟件，將該方程模擬參數執行回歸估計，結果見表5。該模型的擬合優度R=0.979，調整后的R2=0.956，說明表3中的資料擬合優度較好；顯著性檢驗F=259.693，P<0.001，表示該模型整體顯著性比較高。在各個回歸系數顯著性檢驗中，常數項與主成分F1的系數顯著性水平極高，能夠完成0.1%的顯著性檢驗，而主成分F2、F3也能滿足10%的顯著性檢驗。因此，確定回歸方程的常數項為8.196，主成分F1、F2、F3的回歸系數分別為0.306、0.019、0.021。公因子F1、F2、F3分別表示糧食產量的第一驅動力、第二驅動力及第三驅動力。

需指出，在回歸方程里自變量為主成分分析里提取的三個公因子，而在因子分析里，成分系數矩陣給出了公因子與標化原始變量的對應關系（表3），因此只需將公因子的計算公式代入回歸方程，就可解出對應原始變量和因變量的標化回歸系數方程。最終，所得標化原始變量作自變量的標化回歸方程為：

Qt=8.196+0.045P1+0.041P2+0.021P3+0.020P4+0.045P5+0.042P6+0.045P7+0.045P8+0.003P9+0.006P10+0.028P11-0.022P12

如前所述，在進行主成分分析前，對全部數據做了對數處理，故該標化回歸方程中的回歸系數為各個影響因子對糧食產量的彈性系數，即為每個因子變化一個百分點影響糧食產量的程度，則可以進一步分析各個因子對于糧食產量的敏感程度。

2.4 結果與分析

2.4.1 糧食產量變化主要驅動力 結合主成分分析結果，根據成分矩陣中Pi在各主成分上的貢獻程度，可解釋每個主成分代表的現實意義。F1中GDP、城鎮化率、農業機械總動力、有效灌溉面積、化肥施用量、農村用電量這6個指標的負荷分別為0.985、0.985、0.984、0.933、0.942、0.973，說明這6個指標在主成分F1中具有高貢獻率，故將主成分F1的現實因素歸納為經濟發展與農業資本投入。

同理，在主成分F2中第一產業就業人數、糧食播種面積、耕地面積、受災面積這4個指標的貢獻率較高并相對統一，故將主成分F2的現實因素歸納為勞動與土地投入。主成分F3中糧食零售價格指數、農業生產資料價格指數與其他指標相比具有較高貢獻率，故將主成分F3的現實因素歸納為成本—收益。

實證結果顯示，影響糧食產量的前三位驅動因素為經濟發展與農業資本投入、勞動與土地投入、成本—收益，其彈性系數分別為0.306、0.019與0.021，說明對糧食產量影響最大的因素為經濟發展與農業資本投入，其次為勞動與土地投入，最后為成本—收益。

2.4.2 各因素對糧食產量波動的影響 具體來說，從標化回歸方程可以更清晰地得出糧食產量對每個指標的敏感程度，按大小排列依次為GDP（0.045）、農業機械總動力（0.045）、化肥施用量（0.045）、農村用電量（0.045）、有效灌溉面積（0.042）、城鎮化率（0.041）、第一產業就業人數（0.028）、受災面積（-0.022）、耕地面積（0.021）、糧食播種面積（0.020）、農業生產資料價格指數（0.006）、糧食零售價格指數（0.003）。

1）河南省糧食產量與社會經濟水平呈正相關關系。其中，GDP對糧食產量有顯著正影響。改革開放以來，GDP從162.92億元增至34 938.24億元，城鎮化率從13.6%躍至45.2%，與糧食產量總體增加的趨勢相一致。

2）糧食產量的增長主要取決于農業機械總動力、化肥施用量、農村用電量等農業資本投入，其彈性系數均為0.045。其中，化肥施用量仍然對河南省糧食生產起正向作用，但有研究表示近期化肥投入對糧食增產效果不再顯著[25，26]，有學者認為化肥施用量符合邊際報酬遞減規律[3，27]。耕地數量有限且短時間內不會大量增加，糧食增產對土地的依賴性逐步向資本傾斜。因此，河南省今后應繼續增加農業資本投入，促進農地資本集約化經營，以提高糧食單產，進而增加糧食總產量。

3）第一產業就業人數對糧食產量增長為正向作用，彈性系數為0.028。雖然勞動力投入能夠促進河南省糧食生產，隨著農業勞動力不斷向第二三產業轉移，由于資本與勞動的替代性和互補性[3]，增加糧食生產的資本投入，也可提高河南省糧食產量[27]。另一方面，大量農村勞動力析出，導致部分地區農地撂荒，應積極引導和推進農地適度規模經營，并在財政補貼、稅收、信貸、科技等方面給予優惠和扶持。

4）因自然災害造成的受災面積對糧食產量增長呈負影響，彈性系數為-0.022。河南省是自然災害頻發的省份，其中旱災最為頻發。因此，今后須加強農田基礎設施建設，特別是水利設施，預防與減少旱災、洪澇、凍害、蟲災等自然災害給糧食產量帶來的負影響。

5）耕地面積、糧食播種面積的彈性系數分別為0.021、0.020，對糧食產量增長的貢獻不明顯。河南省可利用的后備耕地資源嚴重不足，且在工業化與城鎮化加速發展的背景下，期望以增加耕地面積來提高糧食產量是不太現實的，故應嚴格堅守耕地保護政策來保障糧食產量。

6）農業生產資料價格指數與糧食零售價格指數對糧食生產影響較小，彈性系數僅為0.006與0.003。在農業生產資料價格長期持續增長的同時，糧食的零售價格卻并未隨之提高，“賣糧難”和“增產不增收”的現象嚴重打擊了農民種糧的積極性。故河南省今后應在已有各項支農補貼的基礎上，進一步健全支持糧食生產的政策體系，完善惠農政策，提高農民種糧積極性，以達到增產增收的雙重目標。

3 結論與討論

3.1 結論

1）河南省糧食產量變化的前三位驅動因素分別為經濟發展與農業資本投入、勞動與土地投入、成本—收益。

2）河南省糧食產量與社會經濟水平呈正相關關系；糧食產量的增長主要取決于農業機械總動力、化肥施用量、農村用電量等農業資本投入；耕地面積、糧食播種面積對糧食產量增長較??；第一產業就業人數對糧食產量增長為正影響；因自然災害造成的受災面積對糧食增長產生負影響；農業生產資料價格指數與糧食零售價格指數對糧食生產影響極小。

3.2 討論

1）本研究采用主成分分析法對河南省糧食產量變化影響因素進行研究，把相關性較大的影響因子中重復信息刪掉，創建了最小數量的新變量F1、F2、F3，讓其相互獨立，并保留原有的變量信息的90.635%；采用主成分分析法，通過提取彼此獨立的主成分，能夠消除變量間的相關影響，減少選取指標的工作量；將提取的三個主成分作為新自變量進入回歸分析，使回歸變量有了現實意義。

2）本研究就1978-2014年河南省糧食產量影響因素進行分析，根據定量結果揭示了主要驅動因素。與傳統的觀點認為耕地損失影響糧食產量進而威脅國家糧食安全相比，本研究結果表明河南省糧食增產的最大影響因素并非耕地面積或糧食播種面積，而很大程度上取決于經濟發展水平和農業資本投入。

3）由于研究期間河南省糧食產量波動劇烈，可見其影響因子的復雜性，本研究未根據波動的具體情況按年份對其分階段分析，一定程度上影響了研究深度；各個要素并非全部與糧食生產相對應，可能會對研究結果產生一定影響；由于影響糧食產量的因素繁多、加上區域性差異較大，一方面變量選擇可能存在遺漏，另一方面由于研究的為省級層面，較為宏觀，不可控因素較多，可能會對研究結果帶來影響，有待以后研究不斷修正。

參考文獻：

[1] 陳錫文.糧食安全面臨三大挑戰[J].中國經濟報告，2014（2）：43-45.

[2] 李效順，蔣冬梅，卞正富.糧食安全視角的中國耕地資源盈虧測算[J].資源科學，2014，36（10）：2057-2065.

[3] 陳秧分，李先德.中國糧食產量變化的時空格局與影響因素[J].農業工程學報，2013，29（20）：1-10.

[4] 劉 東，封志明，楊艷昭，等.中國糧食生產發展特征及土地資源承載力空間格局現狀[J].農業工程學報，2011，27（7）：1-6.

[5] 陸文聰，梅 燕，李元龍.中國糧食生產的區域變化：人地關系、非農就業與勞動報酬的影響效應[J].中國人口科學，2008，80（3）：20-28.

[6] 陸文聰，梅 燕.中國糧食生產區域格局變化及其成因實證分析：基于空間計量經濟學模型[J].中國農業大學學報：社會科學版，2007，24（3）：140-152.

[7] 杜華章.江蘇區域糧食產量影響因素實證分析[J].農學學報，2012（1）：58-63.

[8] 趙芳麗.1978-2006年我國糧食產量影響因素研究——基于C-D生產函數模型[J].消費導刊，2008（16）：50.

[9] 何秀麗，張平宇，劉文新.東北地區糧食單產的時序變化及影響因素分析[J].農業現代化研究，2006，27（5）：360-363.

[10] 楊建波，王朝暉，邱士可，等.耕地分等因素對糧食產量的影響[J].農業工程學報，2010，26（4）：306-311.

[11] 李茂松，李章成，王到龍，等.50年來我國自然災害變化對糧食產量的影響[J].自然災害學報，2005，14（2）：55-60.

[12] 劉 洛，徐新良，劉紀遠，等.1990-2010年中國耕地變化對糧食生產潛力的影響[J].地理學報，2014，69（12）：1767-1778.

[13] 周應恒，趙 文，張曉敏.近期中國主要農業國內支持政策評估[J].農業經濟問題，2009（5）：4-11.

[14] 范東君.政府在糧食生產問題上的機會主義行為傾向解釋[J].學術論壇，2009（12）：109-113.

[15] 陳 飛，范慶泉，高鐵梅.農業政策、糧食產量與糧食生產調整能力[J].經濟研究，2010（11）：101-114，140.

[16] 張 蘭，馮淑怡，曲福田.農地流轉區域差異及其成因分析——以江蘇省為例[J].中國土地科學，2014，28（5）：73-80.

[17] 李效順，曲福田，陳友偲，等.經濟發展與城市蔓延的Logistic曲線假說及其驗證——基于華東地區典型城市的考察[J].自然資源學報，2012，27（5）：713-722.

[18] 陳龍乾，姚 遠，李效順.港口城區房地產投資驅動機制分析——以連云港市港口城區為例[J].地理與地理信息科學，2012，28（3）：44-48.

[19] 石淑芹，陳佑啟，姚艷敏，等.東北地區耕地變化對糧食生產能力的影響評價[J].地理學報，2008，63（6）：574-586.

[20] 戰雪麗，張世英.基于copula的中國糧食產量與GDP的相關性分析[J].統計與決策，2006（8）：89-90.

[21] 劉彥隨，王介勇，郭麗英.中國糧食生產與耕地變化的時空動態[J].中國農業科學，2009，42（12）：4269-4274.

[22] 周 振，穆娜娜.農業機械化對中國糧食增產的影響研究[J].中國物價，2015（11）：27-29.

[23] 向安強，賈兵強.略論明清以來河南旱災[J].農業考古，2005（3）：187-194，209.

[24] YE Y，LEGATES R，QIN B.Coordinated Urban-Rural Development Planning in China：The Chengdu Model[J].Journal of the American Planning Association，2012，79（2）：125-137.

[25] 劉 玉，郭麗英，劉彥隨.1980-2008年環渤海地區縣域糧食的時空動態變化及分析[J].農業工程學報，2012，28（12）：230-236.

[26] 張利庠，彭 輝，靳興初.不同階段化肥施用量對我國糧食產量的影響分析——基于1952-2006年30個省份的面板數據[J]. 農業技術經濟，2008（4）：85-94.

[27] 鄧大才.糧食安全：耕地、貿易、技術與條件——改革開放30年糧食安全保障的途徑研究[J].財經問題研究，2010（2）：3-7.