鄔舒靜

(河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 211100)

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安徽省糧食產(chǎn)量的影響因素研究

鄔舒靜

(河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 211100)

根據(jù)2005～2014年安徽省16個地級市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)統(tǒng)計資料，從自然、科技和經(jīng)濟3個宏觀層面選取10個影響因素指標(biāo)，利用面板數(shù)據(jù)模型對糧食及其所包含的稻谷、小麥、玉米、薯類和大豆5類主要糧食作物產(chǎn)量的影響因素進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：(1)安徽省近10年的糧食產(chǎn)量以75.831萬t/年的趨勢逐年遞增，平均年增長率3.06%；(2)對安徽省糧食產(chǎn)量產(chǎn)生顯著影響的因素有受災(zāi)面積、糧食播種面積、化肥施用量、農(nóng)業(yè)機械總動力、糧食價格指數(shù)；(3)由于不同糧食作物的生長習(xí)性、抗災(zāi)能力等存在差異，在相同生長環(huán)境下受到多種投入要素的影響程度也不同；(4)從宏觀層面來看，自然因素對糧食產(chǎn)量的影響較小，而不同作物受經(jīng)濟刺激和科技發(fā)展的影響程度存在差異。

糧食產(chǎn)量；影響因素；不同作物；面板數(shù)據(jù)

0　引言

農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟發(fā)展的第一產(chǎn)業(yè)，在整個國民經(jīng)濟體系中具有穩(wěn)定根基及保障社會發(fā)展的戰(zhàn)略地位。我國作為一個地域廣博的農(nóng)耕大國，由于構(gòu)造復(fù)雜的地形地貌、脆弱且災(zāi)害頻發(fā)的自然環(huán)境、極其有限的可利用耕地面積等國情，糧食安全面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[1]。通過對糧食產(chǎn)量的眾多影響因素進(jìn)行深入分析和探討，有利于進(jìn)一步了解中國農(nóng)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀，增強農(nóng)耕活動抵御不利生產(chǎn)環(huán)境的能力，為提高糧食綜合生產(chǎn)能力，保障糧食產(chǎn)量的供給安全具有重要的指導(dǎo)意義。

目前，學(xué)者們對我國糧食產(chǎn)量的影響因素進(jìn)行了大量研究。一方面，部分學(xué)者針對氣象災(zāi)害[2]、耕地[3]、農(nóng)村勞動力[4]、化肥使用量[5]、水利投資[6]等單個因素，分析了其與糧食產(chǎn)量間的關(guān)系。另一方面，部分學(xué)者將多個影響因素進(jìn)行綜合考慮，分析它們對糧食產(chǎn)量的綜合影響，并從中識別出影響程度較大的因素[1,7-9]。回顧前人研究，發(fā)現(xiàn)對糧食產(chǎn)量具有顯著影響的因素已基本明確，但由于選取的研究對象及模型方法等存在差異，得到的結(jié)果也存在差異。然而，由于稻谷、小麥、玉米、大豆、薯類這5類主要糧食作物的生長習(xí)性、抗災(zāi)能力等不同，在同樣生產(chǎn)條件下受到多種投入要素的影響存在差異，對不同品種糧食作物的影響因素進(jìn)行差異化研究具有重要的借鑒意義。相比相關(guān)分析、關(guān)聯(lián)分析、因子分析等方法，面板數(shù)據(jù)模型能夠定量衡量單位投入要素變化所引起的糧食產(chǎn)量變動，而且當(dāng)前基于省域面板數(shù)據(jù)的糧食產(chǎn)量影響因素研究較少，專門針對安徽省的糧食產(chǎn)量影響因素研究尚未見報道。

鑒于此，本文根據(jù)2005～2014年安徽省16個地級市的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)統(tǒng)計資料，從自然、科技和經(jīng)濟3個宏觀層面選取10個影響因素指標(biāo)，利用面板數(shù)據(jù)模型對糧食及其所包含的稻谷、小麥、玉米、薯類和大豆5類主要糧食作物產(chǎn)量的影響因素進(jìn)行分析，有助于保障糧食安全，促進(jìn)糧食生產(chǎn)的持續(xù)發(fā)展。

1　模型設(shè)置與數(shù)據(jù)來源

1.1變量選取及模型設(shè)置

本研究分別選取稻谷、小麥、玉米、大豆、薯類的總產(chǎn)量作為被解釋變量，表征不同糧食作物的生產(chǎn)情況。通過對以往糧食產(chǎn)量影響因素的研究文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，從自然因素、科技因素及經(jīng)濟因素3個層面共選取10個指標(biāo)作為解釋變量(表1)?；贑-D生產(chǎn)函數(shù)，構(gòu)建糧食生產(chǎn)模型：

Tijt=a0+a1Ait+a2Sit+a3Rit+a4Cit+a5Mit+a6Iit+a7Eit+a8Pit+a9Fit+μi

(1)

式中：T為糧食總產(chǎn)量，A為糧食受災(zāi)面積，S為糧食播種面積，R為省域年降水量，C為化肥施用量(折純量)，M為農(nóng)業(yè)機械總動力，I為有效灌溉面積，E為第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)，P為糧食價格指數(shù)，F(xiàn)為農(nóng)林漁牧業(yè)固定資產(chǎn)投資，a為變量的待估參數(shù)，μ為誤差項，下標(biāo)i表示糧食主產(chǎn)區(qū)變量，t表示時間趨勢變量，j表示不同種類的糧食作物，即：稻谷、小麥、玉米、大豆、薯類。

表1　糧食產(chǎn)量的影響因素

1.2數(shù)據(jù)來源

2005～2014年安徽省16個地級市糧食產(chǎn)量投入產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)均來源于《安徽統(tǒng)計年鑒》(2006～2015年)。

2　安徽省糧食產(chǎn)量的變化趨勢

通過對2004～2013年安徽省糧食產(chǎn)量的變化趨勢進(jìn)行分析，結(jié)果表明(圖1)，可決系數(shù)高達(dá)93.74%，方程的擬合結(jié)果較好，近10年來安徽省的糧食產(chǎn)量以75.83萬t/年的趨勢逐年遞增，平均年增長率3.06%。然而，將各年份的糧食產(chǎn)量進(jìn)行對比，結(jié)果表明，2005～2006年糧食產(chǎn)量由2605萬t增長到2861萬t，增長幅度最大，高達(dá)9.53%，而增幅最小的年份出現(xiàn)在2009～2010年，僅有0.35%。此外，2007～2008年、2011～2012年與2013～2014年間增幅較大，增長率分別為4.20%、4.90%和4.15%，僅有2012～2013年糧食產(chǎn)量出現(xiàn)負(fù)增長，減產(chǎn)9.50萬t。

圖1　安徽省糧食產(chǎn)量的變化趨勢

3　安徽省糧食產(chǎn)量的影響因素分析

在對近10年來安徽省16個地級市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析前，為驗證模型設(shè)定的合理性，筆者進(jìn)行了F檢驗和Hausman檢驗(表2、表3)，發(fā)現(xiàn)在所有情況下變截距模型均優(yōu)于混合回歸模型，且隨機效應(yīng)變截距模型明顯優(yōu)于固定效應(yīng)變截距模型。因此，本文均選用隨機效應(yīng)變截距模型進(jìn)行分析。

通過對糧食產(chǎn)量的影響因素進(jìn)行模型估計，將影響效果不顯著或者得出結(jié)果與實際相反的影響因素予以剔除，并重新進(jìn)行估計。結(jié)果顯示(表2)，當(dāng)被解釋變量為糧食總產(chǎn)時，年降水量、有效灌溉面積、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)、糧食價格指數(shù)與農(nóng)林漁牧業(yè)固定資產(chǎn)投資5項因素均被剔除，說明它們對糧食產(chǎn)量不存在影響或影響較為微弱。同時，受災(zāi)面積、糧食播種面積、化肥施用量、農(nóng)業(yè)機械總動力、糧食價格指數(shù)這5項因素對糧食產(chǎn)量存在顯著影響。其中，糧食價格指數(shù)的系數(shù)最大，為5898.139，說明糧食市場價格的調(diào)整對農(nóng)民糧食生產(chǎn)積極性的刺激作用最大?？梢?，安徽省務(wù)農(nóng)人員主要的收入仍為農(nóng)業(yè)經(jīng)營收入，非農(nóng)收入較少，通過政策加大支農(nóng)惠農(nóng)力度，維持糧食價格的穩(wěn)定能夠有效提高農(nóng)民種糧積極性，減緩糧食產(chǎn)量的波動幅度，促進(jìn)糧食產(chǎn)量的長期增長。農(nóng)業(yè)機械總動力、受災(zāi)面積對糧食產(chǎn)量存在較大影響，其系數(shù)分別為1448.217和-401.3676，證實了農(nóng)業(yè)機械化水平的提高對糧食產(chǎn)量的促進(jìn)作用，而自然災(zāi)害對糧食產(chǎn)量的負(fù)面影響顯著，受災(zāi)面積每擴大1000 hm2，糧食產(chǎn)量相應(yīng)地減少401 kg。另外，播種面積和化肥施用量對糧食產(chǎn)量具有一定影響作用，但影響效果沒有前3項因素的效果顯著。

表2　安徽省糧食產(chǎn)量的影響因素

注:*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著。

由于不同糧食作物的生長習(xí)性、抗災(zāi)能力等存在差異，在相同生長環(huán)境下受到多種投入要素的影響程度也有所不同。本文進(jìn)一步對稻谷、小麥、玉米、大豆、薯類這5類糧食作物的影響因素進(jìn)行比較研究。結(jié)果表明(表3)，對稻谷產(chǎn)量影響顯著的變量從高到低依次為：糧食價格指數(shù)、第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)、有效灌溉面積、化肥施用量和農(nóng)林漁牧業(yè)固定資產(chǎn)投資。其中，糧食價格指數(shù)每上漲1個單位，稻谷產(chǎn)量相應(yīng)地增加5765.63 kg，可見稻谷的價格對稻谷生產(chǎn)具有明顯的刺激作用，提高稻谷收購價格能夠極大地調(diào)動農(nóng)民種植稻谷的積極性。其次，農(nóng)村勞動力人數(shù)對糧食產(chǎn)量的影響也非常巨大，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)每增加1個單位，稻谷產(chǎn)量相應(yīng)地增加5343.21 kg。同時，稻谷種植還需要大量的水資源進(jìn)行澆灌，所以有效灌溉面積也是影響稻谷產(chǎn)量的主要因素。此外，化肥施用量和農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資也對稻谷的產(chǎn)量有一定影響。對小麥產(chǎn)量影響顯著的變量有農(nóng)業(yè)機械總動力和糧食播種面積。其中，農(nóng)業(yè)機械總動力每提高1萬kW，小麥增產(chǎn)952.10 kg，而播種面積每擴大1000 hm2，小麥增產(chǎn)4.93 kg，可見增加播種面積和農(nóng)業(yè)機械總動力的要素投入能夠有效提高小麥產(chǎn)量。對玉米生產(chǎn)影響顯著的變量有第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)和糧食播種面積。其中，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)每增加1個單位，玉米產(chǎn)量提高235.44 kg，而播種面積每擴大1000 hm2，玉米產(chǎn)量提高4.72 kg，可見玉米生產(chǎn)主要依靠農(nóng)村勞動力數(shù)量，擴大農(nóng)村勞動力規(guī)模能夠大幅度提升玉米產(chǎn)量。另外，擴大播種面積也對玉米增產(chǎn)具有一定的效用。對大豆生產(chǎn)影響顯著的變量有糧食播種面積和化肥施用量，播種面積每擴大1000 hm2，大豆增產(chǎn)1.60 kg，而化肥施用量每增加1萬t，大豆增產(chǎn)0.05 kg。由此可知，大豆產(chǎn)量的提高主要依靠增加播種面積和化肥施用量的要素投入。對薯類生產(chǎn)影響顯著的變量有第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)和糧食播種面積。第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)每增加1個單位，薯類產(chǎn)量提高106.44 kg，而播種面積每擴大1000 hm2，薯類增產(chǎn)4.33 kg，可見農(nóng)村勞動力人數(shù)和播種面積是促進(jìn)薯類產(chǎn)量增加的主要因素。

綜上所述，農(nóng)村勞動力人數(shù)的增加對稻谷、玉米、薯類的增產(chǎn)具有顯著的促進(jìn)作用，農(nóng)村勞動力的流動和轉(zhuǎn)移對這3種作物的種植和收獲具有較大影響。增加化肥施用量對于稻谷和大豆的出產(chǎn)量具有較為顯著的刺激作用，特別是對于稻谷的影響更為顯著。糧食播種面積對除稻谷以外的糧食作物的產(chǎn)量均存在正向影響，即糧食作物都能通過擴大播種面積提高產(chǎn)量，但促進(jìn)作用不如農(nóng)村勞動力人數(shù)和化肥施用量顯著。另外，糧食價格、有效灌溉面積及農(nóng)林漁牧業(yè)固定資產(chǎn)投資雖然對稻谷的出產(chǎn)量起到極大的刺激作用，但是對其他糧食作物的影響并不顯著，而農(nóng)業(yè)機械總動力也僅對小麥的生產(chǎn)具有顯著影響。

基于以上分析，筆者進(jìn)一步從自然、經(jīng)濟和科技3個宏觀層面進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)自然因素對所有糧食作物的產(chǎn)量具有一定影響，但單純依靠防災(zāi)減災(zāi)、擴大播種面積等手段無法實現(xiàn)糧食產(chǎn)量的大幅提升。事實上，科技和經(jīng)濟對糧食產(chǎn)量具有更為顯著的影響，但不同作物受經(jīng)濟刺激和科技發(fā)展的影響程度存在差異。對于稻谷、玉米、薯類的產(chǎn)量，提高糧食價格指數(shù)、擴大農(nóng)村勞動力人數(shù)能夠大幅度提高糧食產(chǎn)量，因此主要依靠經(jīng)濟手段的刺激作用，而小麥和大豆生產(chǎn)則主要受農(nóng)業(yè)機械總動力和化肥施用量等科技因素發(fā)展的影響。

4　結(jié)論

通過上述分析，本文得到如下結(jié)論。

(1)安徽省近10年的糧食產(chǎn)量以75.831萬t/年的趨勢逐年遞增，平均年增長率3.06%。2005～2006年糧食產(chǎn)量由2605萬t增長到2861萬t，增長幅度最大，高達(dá)9.53%，而增幅最小的年份出現(xiàn)在2009～2010年，僅增長了0.35%。

(2)對安徽省糧食產(chǎn)量產(chǎn)生顯著影響的因素有受災(zāi)面積、糧食播種面積、化肥施用量、農(nóng)業(yè)機械總動力、糧食價格指數(shù)。其中，糧食市場價格的調(diào)整對產(chǎn)出量具有極大的刺激作用，農(nóng)業(yè)機械動力的提高能夠較大幅度提升糧食生產(chǎn)收益，糧食播種面積和化肥施用量的擴大能夠?qū)Z食產(chǎn)量產(chǎn)生一定影響，但影響效果不如前2種因素顯著。由此可見，農(nóng)戶是當(dāng)?shù)馗亟?jīng)營的主體，糧食價格的調(diào)整決定了農(nóng)戶種植收益，從而影響其耕作投入的積極性。其次，促進(jìn)農(nóng)業(yè)機械化水平的提升改變了當(dāng)?shù)厣a(chǎn)要素投入組合，緩解了人工耕作的成本，促進(jìn)了播種面積的增收，對糧食增產(chǎn)產(chǎn)生了顯著效果。

表3　安徽省糧食產(chǎn)量的影響因素(劃分作物品種)

注:*、**和***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著。

(3)由于不同糧食作物的生長習(xí)性、抗災(zāi)能力等存在差異，在相同生長環(huán)境下受到多種投入要素的影響程度也有所不同。農(nóng)村勞動力人數(shù)增加對稻谷、玉米、薯類的增產(chǎn)具有顯著的促進(jìn)作用。增加化肥施用量對于稻谷和大豆的出產(chǎn)量具有較為顯著的刺激作用，特別是對于稻谷的影響更為顯著。糧食播種面積對除稻谷以外的糧食作物的產(chǎn)量均存在正向影響，但促進(jìn)作用不如農(nóng)村勞動力人數(shù)和化肥施用量顯著。另外，糧食價格、有效灌溉面積及農(nóng)林漁牧業(yè)固定資產(chǎn)投資雖然對稻谷的出產(chǎn)量起到了極大的刺激作用，但是對其他糧食作物的影響并不顯著，而農(nóng)業(yè)機械總動力也僅對小麥的生產(chǎn)具有顯著影響。

(4)從宏觀層面來看，自然因素對糧食產(chǎn)量的影響較小，而不同作物受經(jīng)濟刺激和科技發(fā)展的影響程度存在差異。對于稻谷、玉米、薯類，提高糧食價格指數(shù)，擴大農(nóng)村勞動力人數(shù)能夠大幅度提高糧食產(chǎn)量，因此主要依靠經(jīng)濟手段的刺激作用，而小麥和大豆生產(chǎn)則主要受到農(nóng)業(yè)機械總動力和化肥施用量等科技因素發(fā)展的影響。

[1] 劉東勛.中國各地區(qū)糧食生產(chǎn)的影響因素分析[J].經(jīng)濟研究參考,2013(60):19-20.

[2] 林志宇,田貴良.氣象災(zāi)害對福建糧食產(chǎn)量影響的灰色關(guān)聯(lián)分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2016,37(1):77-83.

[3] 石淑芹.耕地變化對糧食生產(chǎn)能力的影響評價：以吉林中西部地區(qū)為例[J].資源科學(xué),2007,29(5):143-149.[4] 李光泗,朱麗莉.農(nóng)村勞動力流動對中國糧食生產(chǎn)影響研究：基于省域動態(tài)面板數(shù)據(jù)的實證分析[J].統(tǒng)計與信息論壇,2014(10):24-30.

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(責(zé)任編輯：管珊紅)

Research on Factors Affecting Food Production in Anhui Province

WU Shu-jing

(College of Business, Hohai University, Nanjing 211100, China)

According to the statistical data of agricultural production in 16 prefecture-level cities of Anhui province during 2005～2014, the author selected 10 influencing factors from 3 macroscopic aspects (nature, technology and economy), and analyzed the factors affecting the yield of food crops (including rice, wheat, maize, potato and soybean) in Anhui province by using panel data model. The results showed that: (1) In recent 10 years, the food yield in Anhui province gradually increased at the rate of 758310 t/a, and the average annual growth rate was 3.06%; (2) The factors that had a significant impact on food production in Anhui province were the damage area, sown area of grain crops, application rate of chemical fertilizer, total power of agricultural machinery, and food price index. (3) Due to the differences in growth habits and disaster resistance among various grain crops, multiple input factors had different influences on food production under the same growth environmental conditions. (4) From a macroscopic perspective, natural factors had a small impact on food production, while economic stimulus and technological development had different impacts on various food crops.

Food production; Influencing factor; Different crops; Panel data

2016-04-06

國家自然科學(xué)基金項目“基于糧食安全的虛擬水貿(mào)易對氣候變化動態(tài)響應(yīng)與調(diào)整”(41471456)；國家自然科學(xué)基金項目“區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)虛擬水(VW)測算的可計算非線性動態(tài)水資源I-O模型研究”(41001377)。

鄔舒靜(1989—)，女，湖北武漢人，碩士，主要從事資源與環(huán)境經(jīng)濟學(xué)、水資源管理等研究。

F762.1

A

1001-8581(2016)10-0116-04