广东省粮食生产影响因素分析:基于时间序列的实证研究

来源:用户上传      作者: 戴雪飞,贺梅英

　　摘要:广东省粮食安全问题比较严峻,耕地面积减少、农民种粮积极性不高是导致粮食数量问题的主要因素。保护耕地数量、提高农民种粮积极性是确保广东省粮食产量的根本。采用时间序列分析方法,对1978―2008年广东省粮食播种面积、化肥使用量、成灾面积、农机总动力、有效灌溉面积对粮食总产量的影响进行了实证分析。结果表明,化肥使用用量、成灾面积对粮食总产量有显著影响。
　　关键词:粮食生产;影响因素;因果关系;实证检验
　　中图分类号:F32 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2010)23-0079-03
　　
　　引言
　　2007年全球粮价突然暴涨,很多国家都出现了粮食危机,粮食安全问题成为全球一大热点。布朗于1998年即暗示中国迟早会陷入“马尔萨斯陷阱”,中国粮食问题甚至会“殃及”世界粮食市场。广东是个工业化程度比较高的经济、人口大省,国民生产总值一直位于全国第一,但粮食安全问题相对而言更加严峻,耕地面积减少、农民种粮积极性不高、粮食供需缺口大。粮食生产关乎稳定和发展问题,国际上曾有国家采取限制粮食出口的做法。广东省要改变有钱即可买到粮食的错误观念,落实粮食生产政策,确保粮食安全。
　　已有不少学者针对不同区域粮食生产的影响因素进行了探讨。肖海峰等(2004)、王祖力等(2008)认为,影响我国粮食综合生产能力的三个主要因素是播种面积、其他物质投入和化肥投入。郭淑敏等(2007)通过灰色关联分析法研究了影响粮食产量相关因素的灰色关联系数,由大到小依次为,粮食播种面积>有效灌溉面积>粮食单产>复种指数>农机总动力>旱涝保收面积>机播面积>机耕面积>农村用电量>机电排灌面积>化肥用量>成灾面积。陈慧中等(2010)计算了河南省粮食产量及产量波动与影响因素之间的灰色关联系数,探求粮食生产中的主控因子为有效灌溉面积、机耕面积、化肥施用量和农村家庭平均每人每年纯收入。张越杰等(2007)通过对1982―2005年吉林省粮食产量的统计数据分析,表明稳住粮田面积、加强农田水利建设和生态建设、完善防灾减灾和粮食安全预警系统等方面有助于提高吉林省稳定粮食产量。刘艳靖等(2010)利用1995―2006年河北省11个市区粮食生产相关投入要素的面板数据,研究表明单产、化肥、粮食播种面积是影响粮食综合生产能力的主要因素,且在不同的历史阶段,各影响因素对粮食产量的贡献有所区别。
　　已有研究多以我国粮食主产省份为分析对象,对广东这一粮食净调入省的研究不多。本文将以1978―2008年广东省粮食产量及影响因素的数据为基础,利用时间序列分析方法,研究广东省粮食生产投入要素对粮食产量的影响,寻找制约广东粮食生产的瓶颈因素,为制定合理的粮食政策提供理论依据。
　　一、广东省粮食生产影响因素的实证分析
　　粮食产量包括谷物(稻、小麦、玉米)、豆类、薯类等的产量,受到包括国家政策在内的多项因素的影响。参照已有文献,选取粮食种植面积、化肥施用量、成灾面积、农机总动力、有效灌溉面积等五个因素作为因变量。为评估改革开放以来广东省粮食生产能力的变化,样本区间设定为1978―2008年,数据取自相关年份的《广东省农业统计年鉴》。为方便标识,粮食总产量设为outp,播种面积设为area,成灾面积设为disa,化肥使用量设为fert,农机总动力设为powe,有效灌溉面积设为irri。
　　本文采用时间序列分析法来研究粮食产量与粮食生产影响因素之间的相互关系,共分为三个步骤。首先,利用ADF单位根检验,分别对粮食产量以及播种面积、成灾面积、化肥使用量、农机总动力、有效灌溉面积等变量进行平稳性检验;其次,采用Johansen协整检验,验证粮食产量与其各个影响因素之间是否存在协整关系;最后,利用Granger因果检验,验证播种面积、成灾面积、化肥使用量、农机总动力、有效灌溉面积与粮食产量之间是否存在因果关系。
　　(一)ADF单位根检验
　　单位根检验对于检查时间序列的平稳性非常重要,ADF检验法是最常用的单位根检验方法。即对于时间序列Xt建立下列方程:
　　ΔXt=C+βt+γXt-1+εiΔXt-i+μt H0:γ=0
　　实际检验拒绝零假设,即原序列不存在单位根,为平稳时间序列。非平稳时间序列经过K次差分后成为平稳时间序列,称为K阶单整时间序列。所有变量同阶单整是变量之间存在协整关系的必要条件。
　　粮食产量以及播种面积、成灾面积、化肥使用量、农机总动力、有效灌溉面积等变量的ADF单位根检验结果(表1)表明,所有变量的原序列均不是平稳时间序列,但其一阶差分均能通过平稳性检验,均为一阶单整变量。
　　(二)Johansen协整检验
　　如果同阶单整变量的某种线性组合是平稳的,则称变量间存在协整关系,协整关系是非平稳的单整变量之间存在的一种长期均衡关系。关于协整关系的检验主要有两种方法:一是基于协整回归残差的ADF检验,适用于检验两个同阶单整的变量之间是否存在协整关系;二是Johansen等提出的基于VAR方法的协整系统检验,即Johansen极大似然法,用于检验多个具有同阶单整变量之间是否存在协整关系。
　　Johansen协整检验结果(表2)表明, 粮食总产量与播种面积、成灾面积、化肥使用量、农机总动力、有效灌溉面积等变量之间在5%的临界值下存在一个协整关系。
　　(三)Granger因果检验
　　协整检验可以证明,变量之间存在长期稳定的均衡关系,但这种均衡关系是否构成因果关系,尚需进一步验证。通常采用Granger因果检验法检验变量之间是否存在因果关系,这种方法不仅可以检验协整变量之间是否存在因果关系,还可以检验协整变量之间因果关系的先后次序,即这一方法可以确定变量之间因果关系的方向及强度。Granger因果关系检验的核心思想是:如果变量X是变量Y的Granger原因,那么X的过去和现在的信息有助于改进对Y的预测,其数学检验模型为:
　　Yt=C+αiYt-i+βjΔXt-j+εt H0:β1=β2=…=βp=0
　　如果在统计上显著拒绝零假设H0,则变量X是变量Y的Granger原因;反之,如果在统计上接受零假设H0,则变量X不是变量Y的Granger原因。Granger因果检验法结论的可靠性与样本容量有关,对滞后长度比较敏感,因此,应尽量选取大样本,并参照DW值趋近于2选择最优滞后期。
　　粮食总产量与播种面积、成灾面积、化肥使用量、农机总动力、有效灌溉面积等变量之间的Granger因果检验结果(表3)表明:(1)成灾面积与化肥使用量是粮食总产量之间存在单向Granger因果关系,即成灾面积与化肥使用量是粮食总产量的Granger原因。(2)粮食总产量与播种面积之间存在单向Granger因果关系,即粮食总产量是播种面积的Granger原因。(3)农机总动力、有效灌溉面积与粮食总产量之间不存在Granger因果关系。
　　二、研究结论
　　本文对1978―2008年广东省粮食生产影响因素的实证分析表明,广东省粮食产量呈下降趋势,化肥使用用量、成灾面积对粮食总产量具有显著影响,而播种面积、农机总动力、有效灌溉面积的影响不明显。
　　为应对粮食危机,确保粮食安全,广东省应该采取针对性的措施提高粮食生产能力。(1)合理推进工业、城镇化,保护耕地。随着广东省特别是珠三角地区的工业化快速发展,耕地面积损失较大。(2)提高农民种粮积极性。粮食种植成本上升、收益下降,农民理性的选择减少粮食的种植面积,进而种植其他经济作物,致使粮食种植面积减少较快。(3)逐年增加对农业的化肥施用量、农机总动力、有效灌溉面积等要素投入,从而有效提高粮食生产能力。(4)建立较好的防灾系统,增强抵御自然灾害的能力。(5)加大农业科技投入,依靠科技提高粮食作物产量。
　　
　　参考文献:
　　[1] 肖海峰,王娇.我国粮食综合生产能力影响因素分析[J].农业技术经济,2004,(6):45-49.
　　[2] 王祖力,肖海峰.化肥施用对粮食产量增长的作用分析[J].农业经济问题,2008,(8):65-68.
　　[3] 郭淑敏,马帅,陈印军.我国粮食主产区粮食生产影响因素研究[J].农业现代化研究,2007,(1):83-87.
　　[4] 陈慧中,徐梦洁,刘勤.河南省粮食产量波动及其影响因素分析,江西农业大学学报,2010,(1):60-65.
　　[5] 张越杰,王军.吉林省粮食产量波动分析[J].农业技术经济[J].2007,(3):74-79.
　　[6] 刘艳靖,赵慧峰,韩建飞.河北省粮食生产影响因素与粮食综合生产能力的提高[J].区域经济,2010,(5):86-87.
　　[7] 张晓峒.计量经济学软件EViews使用指南[M].天津:南开大学出版社,2003:153-154.
　　
　　SME clusters financing and the value estimating
　　JING Ze-jing
　　(Industry and commerce management department,Henan engineering college,Zhengzhou 451191,China)
　　Abstract: In effect, because their effect and overflowed the effects of other factors, the overall value of the colonies will far outweigh the value of individual enterprises simply addition. in the correct value of the enterprises cluster basis, the bank will adopt appropriate measures to reduce the risk of bank loans, and small and medium-sized enterprises was an all-win.
　　Key words: SME; clusters; financing;value

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