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      影響我國糧食種植面積的主要因素淺析

      2017-06-05 14:18:03高笑妍劉奕伶
      糧食問題研究 2017年3期
      關鍵詞:方差糧食面積

      ◎倪 蓉 高笑妍 劉奕伶

      影響我國糧食種植面積的主要因素淺析

      ◎倪 蓉 高笑妍 劉奕伶

      糧食種植面積對我國糧食安全有著十分重要的意義,而糧食種植面積受到許多因素的影響。本文從政策、經(jīng)濟、投入、環(huán)境和發(fā)展這5個角度,給出了影響糧食種植面積的33個因素;根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性選取其中部分因素進行了因子分析,結(jié)果顯示人力、物力投入和價格因素對我國糧食種植面積的影響最大。同時,結(jié)合我國國情提出了優(yōu)化種植面積的可行性建議。

      種植面積 影響因素 因子分析

      一、背景分析

      據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示,2016年全年糧食種植面積11303萬公頃,比上年減少31萬公頃,其中小麥種植面積2419萬公頃,增加5萬公頃;稻谷種植面積3016萬公頃,減少5萬公頃;全年糧食產(chǎn)量61624萬噸,比上年減少520萬噸,減產(chǎn)0.8%,糧食種植面積和產(chǎn)量受到了農(nóng)業(yè)部的高度重視。糧食是人們的生活必需品,也是國家維持經(jīng)濟發(fā)展和穩(wěn)定的重要物資,糧食的種植面積是決定國家糧食供給的關鍵因素,也是保障糧食安全的重要前提。對糧食種植面積的影響因素進行研究對于保證糧食供給、完善農(nóng)村勞動力市場、鼓勵農(nóng)業(yè)發(fā)展和建設小康社會具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義。

      現(xiàn)有文獻表明,影響糧食種植面積的因素廣泛,包括家庭、環(huán)境、社會等多方面因素,王駿(2016)運用混合線性模型對湖北省水稻種植面積進行分析,發(fā)現(xiàn)水稻最低收購價政策對于種植面積的影響顯著;還有學者用農(nóng)戶面板數(shù)據(jù)構(gòu)建糧食供給反應型,結(jié)果表明糧食種植面積受到糧價波動的影響且區(qū)域差異性很大 (王莉,蘇禎,2010);糧食收入和價格對種糧面積影響顯著,吳江等 (2010)在此基礎上給出了最優(yōu)種植面積測算的比較靜態(tài)方法;此外,在控制氣候、種植方式、基礎設施等因素的前提下,范紅忠等 (2014)建立了糧食種植面積和土地生產(chǎn)率關系的計量模型,結(jié)果顯示兩者呈正相關。

      通過梳理文獻,我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究從不同角度對影響糧食種植面積的因素進行了探討和分析,但還存在以下不足:首先鮮有文章對糧食種植面積的影響因素進行全面的理論分析,其次多數(shù)研究是基于某一個或幾個省份的數(shù)據(jù)進行分析,在全國范圍的研究較少。本研究擬以14個糧食主產(chǎn)區(qū)省市的數(shù)據(jù)作為樣本來研究,創(chuàng)新點有:①從政策、經(jīng)濟、投入、環(huán)境和發(fā)展這五個角度給出影響因素,范圍全面;②選取14個糧食主產(chǎn)區(qū)省市的數(shù)據(jù)作為樣本來研究,研究結(jié)果更具有說服力;③對樣本的多個影響因素通過降維做因子分析找出影響力較大的因素,使結(jié)論更分明。

      二、影響糧食種植面積的因素分析

      (一)選取影響因素的原則

      為了給出合理全面的影響因素,我們在選取時應該遵循以下幾個原則: (1)科學性、合理性原則; (2)系統(tǒng)性、動態(tài)性、可操作性原則;(3)定量與定性相結(jié)合原則。

      (二)選取影響因素

      為了科學合理地給出糧食種植面積的影響因素,在廣泛參考糧食種植面積的相關文獻資料的基礎上,結(jié)合我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的具體國情,以及數(shù)據(jù)的可得性,構(gòu)建影響糧食種植面積指標體系。我們從政策型因素、經(jīng)濟型因素、投入型因素、環(huán)境型因素和發(fā)展型因素這5大角度著手,對每一個角度細分種類,最后再細分為33個具體因素,具體的指標分類情況見表1,下面對這些因素進行具體的分析。

      表1 影響糧食種植面積的具體因素

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      (三)因素分析

      1.政策型因素

      國家宏觀環(huán)境應該是影響糧食種植面積的一大因素,因此我們首先關注的是針對糧食種植的國家宏觀政策,其中設立了財政補貼和稅收政策這兩個大類,它們均能通過成本、收入和稅收的手段影響農(nóng)民的種植積極性。

      2.經(jīng)濟型因素

      經(jīng)濟型因素分成了價格因素和總量因素,因為價格是影響糧食供求市場的重要因素,其中包括糧食供給方、需求方的價格,以及國家調(diào)控制定的價格;總量方面從糧食產(chǎn)量、糧食消費數(shù)量以及總收益幾個角度考慮。

      3.投入型因素

      投入型因素從勞動力、物力、財力和技術投入這四方面展開,并分設幾個具體因素。

      4.環(huán)境型因素

      環(huán)境型因素一方面包括種植能力,具體指地區(qū)和品種差異,農(nóng)作物結(jié)構(gòu)和種植結(jié)構(gòu);另一方面包括自然環(huán)境,如氣候、自然災害情況,灌溉率、受災率。

      5.發(fā)展型因素

      發(fā)展型因素主要指糧食收獲之后的后續(xù)發(fā)展情況,包括糧食進出口、良種覆蓋率、農(nóng)業(yè)專利的情況。

      三、主要影響因素的因子分析建模

      基于上述影響因素,在包含5大角度的基礎上,考慮到數(shù)據(jù)可得性此處將選取部分影響因素進行定量分析,找出影響程度較大的因素。我國有十三個糧食主產(chǎn)省區(qū),國家糧食局2011年統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,中國十三個糧食主產(chǎn)區(qū)糧食產(chǎn)量占全國總產(chǎn)量的比重為75.4%,約95%的全國增產(chǎn)糧食來自14個糧食主產(chǎn)區(qū)。考慮到廣西在2008年也實行了糧食最低收購價政策,因此本文將重點研究這14個省區(qū)的糧食種植情況,這14個省區(qū)是遼寧、河北、山東、吉林、內(nèi)蒙古、江西、湖南、四川、河南、湖北、江蘇、安徽、黑龍江、廣西壯族區(qū)。

      (一)數(shù)據(jù)來源

      本文使用的數(shù)據(jù)來自于歷年的 《中國統(tǒng)計年鑒》、 《中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計年鑒》、 《中國糧食統(tǒng)計年鑒》、 《中國農(nóng)產(chǎn)品價格調(diào)查年鑒》等統(tǒng)計資料,因子分析模型中選取了14個省區(qū)的如下變量(由于2006年前許多變量數(shù)據(jù)缺失嚴重,故此部分只選取了2006-2012年的數(shù)據(jù)),運用SPSS21.0軟件采用因子分析法對變量進行降維分析,從而找出影響糧食種植面積較大的因素。

      (二)變量選取

      根據(jù)已經(jīng)構(gòu)建好的指標因素,結(jié)合數(shù)據(jù)可得性的特點,本文選取了如下17個因素,并且滿足全部覆蓋一級因素的條件,做到了全面性和獨立性。具體指標因素選擇和分類見表2。

      表2 因子分析變量選取

      其中鄉(xiāng)村從業(yè)人員、農(nóng)村機械總動力、有效灌溉面積、農(nóng)用化肥施用折純量、水土流失治理面積、農(nóng)村居民家庭擁有農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值、受災面積、農(nóng)業(yè)補貼、農(nóng)業(yè)用水總量、糧食出口額這10個變量為14個省區(qū)數(shù)據(jù)之和;糧食單位面積產(chǎn)量、糧食類居民消費價格指數(shù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料指數(shù)、農(nóng)村居民家庭人均純收入、農(nóng)村居民家庭糧食人均消費量、糧食平均價格、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)這7個變量為14個省區(qū)數(shù)據(jù)的均值。

      (三)描述性統(tǒng)計分析

      由表3可知,鄉(xiāng)村從業(yè)人員數(shù)、農(nóng)業(yè)機械總動力、有效灌溉面積這3個變量在7年間呈現(xiàn)上升趨勢,但是總體變化程度不大;糧食出口額、糧食平均價格、農(nóng)業(yè)補貼這3個變量在7年間波動很大,其中農(nóng)業(yè)補貼由 309.5億元變化到1643.0億元,糧食出口額最低為95.72萬噸,最高為962.21萬噸,糧食平均價格也從69.40元上升到118.25元。

      (四)因子分析

      1.標準化處理

      表3 描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

      由于各評價指標之間類型不一致及量綱不一致,首先對數(shù)據(jù)進行標準化處理,采用標準差標準化方法來消除變量間量綱的影響。

      2.求協(xié)方差矩陣

      利用標準化的數(shù)據(jù)求得其協(xié)方差矩陣。

      表4 KMO和Bartlett檢驗結(jié)果

      表4顯示,KMO抽樣適度檢測值為0.853,大于0.8,Bartlett球度檢驗結(jié)果觀測值為324.62(Approx.Chi-Square),相伴概率為P(Sig=0.00)<0.05,因此拒絕原假設,認為相關系數(shù)矩陣和單位矩陣有顯著性差異。因此,本文所選指標適用于因子分析法。

      4.因子分析結(jié)果

      本文的因子分析法選擇的是主成分方法,根據(jù)特征值大于1的標準提取公因子,運用SPSS 21.0軟件操作得出的公因子方差見表5,解釋的總方差見表6,碎石圖見圖1。

      表5 公因子方差

      由表5可知,其中Z(鄉(xiāng)村從業(yè)人員)表示對鄉(xiāng)村從業(yè)人員這一變量進行標準化處理后的數(shù)據(jù),下面16個變量也是如此。由上表可知,提取因子后因子方差的值均很高,表明提取的因子能很好的描述這17個指標。

      表6中公因子的貢獻率代表了公因子對原始數(shù)據(jù)反映的信息量的大小,方差解釋表也表明前3個因子滿足特征值大于1,且累計方差貢獻率為93.717%,其中,第2個因子的特征值為13.2,方差貢獻率為77.649%,即能夠反映總方差的77.649%的信息。

      第2個因子的特征值為1.546,方差貢獻率為9.096%,表現(xiàn)出了總方差9.096%的信息,第三個因子方差貢獻率為6.096%。因此前3個因子累計描述了總方差信息的93.717%,也即這3個因子能夠解釋17個指標的93.717%的信息。

      表6 解釋的總方差

      圖1 碎石圖

      碎石圖表明,從第4個因子開始,特征值差異很小。綜合以上,提取前3個因子最好的,足可以作為主成分因子進行繼續(xù)分析。

      表7結(jié)果顯示,第1主因子在農(nóng)業(yè)勞動力和物力投入、糧食價格與產(chǎn)量這些指標上的載荷大,反映了投入型指標和經(jīng)濟型指標對糧食種植面積影響程度較大。第2主因子主要集中在糧食類居民消費價格和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料指數(shù)兩個方面,糧食CPI體現(xiàn)了全國人民對于糧食的需求與消費,當需求增加,糧食種植面積從供給的角度也會相應地增加。第3個主因子體現(xiàn)在受災面積這一因素,受災面積增大時,為保證有足夠的供給,種植面積會相應增大。

      表7 載荷矩陣表

      四、結(jié)論與建議

      糧食種植面積是決定糧食供給的關鍵因素,其中可能影響糧食種植面積的因素有很多,除了與糧食相關的國家宏觀政策外,還可能有其他因素,如市場交易,勞動力、物資、科學技術投入水平、種植能力和自然環(huán)境等。本文對影響糧食種植面積的影響因素進行研究,在廣泛查閱文獻資料和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的基礎上,結(jié)合我國特殊的農(nóng)業(yè)國情,從5大角度12個方面給出了33個指標因素,并對我國14個糧食主產(chǎn)省進行實證分析,采用因子分析法找出了影響糧食種植面積的主要因子,最大限度地去除了冗余信息,提取出了有效的主要因素。最后,我們得出結(jié)論:糧食種植面積受到人力、物力投入和價格因素影響較大,因此國家可重點在種糧政策、糧食及生產(chǎn)資料價格等方面實施調(diào)控管理。

      通過研究,我們可以得出以下調(diào)控糧食種植優(yōu)化的建議:①政策上,增加財政對農(nóng)業(yè)的補貼,包括糧食直補、農(nóng)資綜合補貼、良種補貼、農(nóng)機具購置補貼等等,調(diào)動農(nóng)民種糧調(diào)結(jié)構(gòu)的積極性。②經(jīng)濟上,政府在實施糧食最低限價的同時,還要引導農(nóng)戶合理安排糧食品種結(jié)構(gòu),擴大特色種植,保證糧食產(chǎn)量和結(jié)構(gòu)均衡。③投入上,包括勞動力投入,即發(fā)展技能教育,提高農(nóng)村從業(yè)人員的文化教育水平;物力投入,即,促進節(jié)水、節(jié)電、節(jié)能等,提高機械化程度;財力投入,即做好農(nóng)村基礎設施建設,農(nóng)田的基本建設和農(nóng)業(yè)技術推廣項目的實施區(qū)域;技術投入,運用科學技術來提升質(zhì)量效益,推廣先進技術創(chuàng)新生產(chǎn)經(jīng)營方式,發(fā)展適度規(guī)模經(jīng)濟,加快現(xiàn)代種植業(yè)生產(chǎn),促進糧食生產(chǎn)提質(zhì)增效。

      [1]糧食主產(chǎn)區(qū) [EB/OL].http://baike.so.com/doc/4390323-4596913.htm l.

      [2]國家統(tǒng)計局.2016年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報. [EB/OL].http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201702/t20170228_ 1467424.html

      [3]吳江,武曉山,趙錚.農(nóng)戶種糧收入的影響因素分析與最優(yōu)糧食種植面積測算 [J].經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理,2010 (11):72-80.

      [4]肖雙喜,劉小和.棉花種植面積影響因素分析——基于新疆、河南、江蘇和山東四省的調(diào)查 [J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟,2008(4):79-84.

      [5]王駿.最低收購價政策對湖北省水稻種植面積的影響研究 [D].武漢:華中農(nóng)業(yè)大學,2016.

      [6]王淑艷.我國糧食價格波動因素分析與預測研究[D].哈爾濱:東北農(nóng)業(yè)大學,2013.

      [7]蘭錄平.中國糧食最低收購價政策研究 [D].長沙:湖南農(nóng)業(yè)大學,2013.

      [8]王莉,蘇禎.農(nóng)戶糧食種植面積與糧價的相關性研究——基于全國農(nóng)村固定觀察點的農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù) [J]農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟,2010(9):90-96

      [9]范紅忠,周啟良.農(nóng)戶土地種植面積與土地生產(chǎn)率的關系——基于中西部七縣 (市)農(nóng)戶的調(diào)查數(shù)據(jù) [J].中國人口·資源與環(huán)境,2014,(12):38-45.

      (作者單位:南京財經(jīng)大學經(jīng)濟學院,作者均為研究生)

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