粮食产量变化及影响因素分析【字数：13939】
摘 要粮食是人类生活的必需品，粮食产量关系着国计民生。随着城镇化、工业化步调的放快，耕地面积不断的被占据，粮食产量自给率下降。尽管相关部门出台一系列减负政策，但压力依然存在。本文以我国粮食产量为研讨对象，运用主成分分析和多元线性回归方法对其变动特征及影响要素进行量化分析，研究结果表明，国内生产总值、农作物总播种面积和除涝面积对我国粮食产量影响最大，它们对粮食产量的影响都是正向的，每增加一个单位，粮食产量相应增加0.263、0.286、0.428个单位；受灾面积对粮食产量的影响是反向的，每增加一个单位，粮食产量相应减少0.214个单位。
目 录
1.引言 1
1.1 研究背景与意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 1
1.2 文献综述 1
1.3 研究思路 3
2.研究方法 5
2.1 主成分分析 5
2.2 多元线性回归分析 6
3.我国粮食产量的变化分析 8
3.1 粮食总产量的变动特征分析 8
3.1.1 我国粮食总产量 8
3.1.2 我国粮食单位面积产量 9
3.2 主要粮食作物的变动特征分析 10
4.我国粮食产量影响因素分析 12
4.1 变量选取与数据来源 12
4.1.1 变量选取 12
4.1.2 数据来源 13
4.2 描述统计分析 14
4.2.1 社会经济条件 14
4.2.2 土地条件 16
4.2.3 资本投入 17
4.2.4 成本收益 20
4.2.5 劳动力 20
4.2.6 自然条件 21
4.3 模型的构建与分析 21
4.3.1 主成分分析 21
4.3.2 主成分回归分析 25
5.结论与政策建议 29
5.1 结论 29
5.2 政策建议 29
5.2.1 减少旱灾受灾面积，提高粮食生产的抗灾能力 29
5.2.2 加强耕地保护 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
力度，稳定粮食作物播种面积 29
5.2.3 增加农业科技投入，提高农业机械装备水平 30
5.2.4 加大农业设备建设力度，提高农业生产稳定性 30
5.2.5 调整农业结构，实施引导政策 30
参考文献 31
致谢 32
1.引言
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
每个人的生命中都离不开粮食，农作物是人生活的物质基础和保证。随着城镇化、工业化步调的放快，种地面积不断的被占据，农作物产出自给率下降。虽然相关部门出具一系列减负政策，但压力依然存在。在这信息高速发展的大时代，如何增加粮食产量，减少压力，让我国的粮食后盾无忧，这一问题值得我们深思。
自1978年改革后，在农村不停推行家庭联产承包责任制，我国乡村运营管理体制焕然一新，农村生产力终于解放，农民的动力不断上升，促使农作物产出有了大幅度提高。然而近年来，随着城镇化、工业化步调放快，我国耕地面积不停被挤占，粮食供求市场呈现了“三多一低”景象，尽管粮食生产量、进口量、库存量三项变量不断上涨，但粮食自给率却出现下降。粮食是人类赖以生存的根本，如果没有粮食，人就丧失了生活的基础，所以探讨粮食产出非常关键。
本论文的主要工作是，首先对我国1997年2016年各省粮食产量以及各因素数据进行时间以及空间方面的描述性分析；然后使用主成分方法把各因素的主要变量提取出来；最后针对主成分进行最小二乘法回归分析农作物产量的影响变量，并且根据结论提出政策建议。
1.1.2 研究意义
新时代以来，农作物产出从总体看是上升的，但是深度剖析可以很容易看出，农作物产出在浮动上升，主要缘由可从农作物产出的影响要素阐明。所以正确了解农作物的出产量，探讨各种因素对农作物产出的作用强度，剖析农作物产出提高的利弊因素，为定制客观的农村方针提供根据。作用农作物产出的要素非常多，针对农作物产出与作用要素的关联，许多人从各方向研究，本文将以全国粮食产量为例，基于19972016年数据，对粮食产量影响的各种要素进一步研究。
1.2 文献综述
关于中国农作物产出的影响要素在国内许多学者都实行深入的探讨，由于关注的重点不同，运用不同的分析方法，划分为四类：灰色关联分析、CD生产函数、分位数分析与回归分析模型。
第一类，基于灰色关联剖析方法的农作物产出的作用要素分析，该办法的文献相对多，其中如郭淑敏（2007）对农作物产出作用因子进行探讨，发现农作物播种面积、有效灌溉面积、农机总动力对农作物产出有明确作用[1]。宗晓丽、陈薇娜（2011）用GPF和GRA方法对作用农作物产出的各因子实行探讨，可以看出播种面积是农作物产出的根本，农田机器设备是保证，增加防灾技术是抵制自然灾害的有效路径[2]。陆小强、骆高远、杨俊虎（2012）对农作物产出的个因子采取GRA方法，结果表明，有效灌溉水平对农作物产出的作用程度极高，耕地面积和农作物单产等因子作用次之，受灾面积对粮食产出的作用很小[3]。何霞（2012）经过采取GRA对农作物产出各因子进行探讨，选取以化肥折纯施用量、农作物产出耕地面积、单产、第一产业就业人员、有效灌溉面积、乡村用电量、农作物播种面积、受灾面积、农机总能源这9项影响因子。结论说明，农作物总播种面积还是作用农作物产出的关键因子，化肥折纯施用量和农作物单产仍是影响农作物产出下降的最大因子，农作物耕地面积和灌溉面积是作用农作物产出上升的关键因子，农业用电量对农作物产出的作用力降低，农业劳动力作用农作物产出的程度一直很小[4]。刘晓敏、石喆（2016）采取19912010年的数据，采用GRA法探讨农作物产出的作用要素。结论说明，有效灌溉面积对粮食产出作用程度最大，农作物单产、农作物总播种面积、农村化肥折纯量、农机总动力、农业药物使用量、农业用电量对农作物产出也明显作用强度[5]。
第二类，基于CD模型对农作物产出的作用要素探讨。如李然裴（2005）采用柯布道格拉斯生产模型对因子做回归探讨，结果显示，各因子对农作物产出的作用力，表明了农业用地和水能源可以更高水平的作用农作物产出[6]。曾玉荣等（2007）运用 C D生产模型和GRA对作用农作物产出的要素实行探讨，表明粮食种地面积、化肥使用量与粮食产出呈正相关[7]。孙萍、陈锐（2008）采用新进的 C D生产模型研究出种植面积对农作物产出的作用极高，灌溉对产出的提高起着关键作用，化肥有效施用量对农作物产出的作用强度也有所增加[8]。庄道元、陈超、杨丽（2010）采用CD模型探讨农业投入和农作物产量的关系，指出种地面积与化肥施用量对农作物产出的作用强度很高[9]。丁欣、杨洛新（2016）采取CD函数对农作物产出的作用因子探讨。结论显示出，农机总能源、播种面积和化肥使用量与粮食产出成正比，受灾面积与粮食产出成反比，农村劳动力对农作物产出的作用极小[10]。
目 录
1.引言 1
1.1 研究背景与意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 1
1.2 文献综述 1
1.3 研究思路 3
2.研究方法 5
2.1 主成分分析 5
2.2 多元线性回归分析 6
3.我国粮食产量的变化分析 8
3.1 粮食总产量的变动特征分析 8
3.1.1 我国粮食总产量 8
3.1.2 我国粮食单位面积产量 9
3.2 主要粮食作物的变动特征分析 10
4.我国粮食产量影响因素分析 12
4.1 变量选取与数据来源 12
4.1.1 变量选取 12
4.1.2 数据来源 13
4.2 描述统计分析 14
4.2.1 社会经济条件 14
4.2.2 土地条件 16
4.2.3 资本投入 17
4.2.4 成本收益 20
4.2.5 劳动力 20
4.2.6 自然条件 21
4.3 模型的构建与分析 21
4.3.1 主成分分析 21
4.3.2 主成分回归分析 25
5.结论与政策建议 29
5.1 结论 29
5.2 政策建议 29
5.2.1 减少旱灾受灾面积，提高粮食生产的抗灾能力 29
5.2.2 加强耕地保护 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072&
力度，稳定粮食作物播种面积 29
5.2.3 增加农业科技投入，提高农业机械装备水平 30
5.2.4 加大农业设备建设力度，提高农业生产稳定性 30
5.2.5 调整农业结构，实施引导政策 30
参考文献 31
致谢 32
1.引言
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
每个人的生命中都离不开粮食，农作物是人生活的物质基础和保证。随着城镇化、工业化步调的放快，种地面积不断的被占据，农作物产出自给率下降。虽然相关部门出具一系列减负政策，但压力依然存在。在这信息高速发展的大时代，如何增加粮食产量，减少压力，让我国的粮食后盾无忧，这一问题值得我们深思。
自1978年改革后，在农村不停推行家庭联产承包责任制，我国乡村运营管理体制焕然一新，农村生产力终于解放，农民的动力不断上升，促使农作物产出有了大幅度提高。然而近年来，随着城镇化、工业化步调放快，我国耕地面积不停被挤占，粮食供求市场呈现了“三多一低”景象，尽管粮食生产量、进口量、库存量三项变量不断上涨，但粮食自给率却出现下降。粮食是人类赖以生存的根本，如果没有粮食，人就丧失了生活的基础，所以探讨粮食产出非常关键。
本论文的主要工作是，首先对我国1997年2016年各省粮食产量以及各因素数据进行时间以及空间方面的描述性分析；然后使用主成分方法把各因素的主要变量提取出来；最后针对主成分进行最小二乘法回归分析农作物产量的影响变量，并且根据结论提出政策建议。
1.1.2 研究意义
新时代以来，农作物产出从总体看是上升的，但是深度剖析可以很容易看出，农作物产出在浮动上升，主要缘由可从农作物产出的影响要素阐明。所以正确了解农作物的出产量，探讨各种因素对农作物产出的作用强度，剖析农作物产出提高的利弊因素，为定制客观的农村方针提供根据。作用农作物产出的要素非常多，针对农作物产出与作用要素的关联，许多人从各方向研究，本文将以全国粮食产量为例，基于19972016年数据，对粮食产量影响的各种要素进一步研究。
1.2 文献综述
关于中国农作物产出的影响要素在国内许多学者都实行深入的探讨，由于关注的重点不同，运用不同的分析方法，划分为四类：灰色关联分析、CD生产函数、分位数分析与回归分析模型。
第一类，基于灰色关联剖析方法的农作物产出的作用要素分析，该办法的文献相对多，其中如郭淑敏（2007）对农作物产出作用因子进行探讨，发现农作物播种面积、有效灌溉面积、农机总动力对农作物产出有明确作用[1]。宗晓丽、陈薇娜（2011）用GPF和GRA方法对作用农作物产出的各因子实行探讨，可以看出播种面积是农作物产出的根本，农田机器设备是保证，增加防灾技术是抵制自然灾害的有效路径[2]。陆小强、骆高远、杨俊虎（2012）对农作物产出的个因子采取GRA方法，结果表明，有效灌溉水平对农作物产出的作用程度极高，耕地面积和农作物单产等因子作用次之，受灾面积对粮食产出的作用很小[3]。何霞（2012）经过采取GRA对农作物产出各因子进行探讨，选取以化肥折纯施用量、农作物产出耕地面积、单产、第一产业就业人员、有效灌溉面积、乡村用电量、农作物播种面积、受灾面积、农机总能源这9项影响因子。结论说明，农作物总播种面积还是作用农作物产出的关键因子，化肥折纯施用量和农作物单产仍是影响农作物产出下降的最大因子，农作物耕地面积和灌溉面积是作用农作物产出上升的关键因子，农业用电量对农作物产出的作用力降低，农业劳动力作用农作物产出的程度一直很小[4]。刘晓敏、石喆（2016）采取19912010年的数据，采用GRA法探讨农作物产出的作用要素。结论说明，有效灌溉面积对粮食产出作用程度最大，农作物单产、农作物总播种面积、农村化肥折纯量、农机总动力、农业药物使用量、农业用电量对农作物产出也明显作用强度[5]。
第二类，基于CD模型对农作物产出的作用要素探讨。如李然裴（2005）采用柯布道格拉斯生产模型对因子做回归探讨，结果显示，各因子对农作物产出的作用力，表明了农业用地和水能源可以更高水平的作用农作物产出[6]。曾玉荣等（2007）运用 C D生产模型和GRA对作用农作物产出的要素实行探讨，表明粮食种地面积、化肥使用量与粮食产出呈正相关[7]。孙萍、陈锐（2008）采用新进的 C D生产模型研究出种植面积对农作物产出的作用极高，灌溉对产出的提高起着关键作用，化肥有效施用量对农作物产出的作用强度也有所增加[8]。庄道元、陈超、杨丽（2010）采用CD模型探讨农业投入和农作物产量的关系，指出种地面积与化肥施用量对农作物产出的作用强度很高[9]。丁欣、杨洛新（2016）采取CD函数对农作物产出的作用因子探讨。结论显示出，农机总能源、播种面积和化肥使用量与粮食产出成正比，受灾面积与粮食产出成反比，农村劳动力对农作物产出的作用极小[10]。
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