| 从播种面积和单产影响的绝对值看，单产变动导致粮食总产量增加的绝对值远远也高于播种面积的。
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表1 云南省粮食产量历年因素分析表
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|
年份
|
粮食总产量动态指数
|
粮食总产量变动绝对值
|
播种面积指数
|
播种面积变动影响绝对值
|
单产指数
|
单产变动影响绝对值
|
年份
|
粮食总产量动态指数
|
粮食总产量变动绝对值
|
播种面积指数
|
播种面积变动影响绝对值
|
单产指数
|
单产变动影响绝对值
|
|
1980
|
1.09
|
72.70
|
0.993
|
-5.88
|
1.10
|
78.58
|
1995
|
1.50
|
396.00
|
0.991
|
-7.53
|
1.51
|
403.53
|
|
1981
|
1.16
|
124.20
|
0.999
|
-1.10
|
1.16
|
125.30
|
1996
|
1.57
|
453.30
|
0.999
|
-0.73
|
1.57
|
454.03
|
|
1982
|
1.19
|
153.00
|
0.993
|
-5.48
|
1.20
|
158.48
|
1997
|
1.60
|
479.00
|
0.995
|
-3.84
|
1.61
|
482.84
|
|
1983
|
1.20
|
161.50
|
0.993
|
-5.86
|
1.21
|
167.36
|
1998
|
1.66
|
526.60
|
1.034
|
27.23
|
1.61
|
499.37
|
|
1984
|
1.27
|
212.10
|
0.992
|
-6.50
|
1.28
|
218.60
|
1999
|
1.76
|
606.40
|
1.065
|
51.39
|
1.66
|
555.01
|
|
1985
|
1.18
|
142.10
|
0.951
|
-38.47
|
1.24
|
180.57
|
2000
|
1.85
|
674.90
|
1.126
|
99.95
|
1.64
|
574.95
|
|
1986
|
1.10
|
77.10
|
0.948
|
-40.84
|
1.16
|
117.94
|
2001
|
1.87
|
693.40
|
1.193
|
153.18
|
1.57
|
540.22
|
|
1987
|
1.18
|
141.90
|
0.944
|
-44.05
|
1.25
|
185.95
|
2002
|
1.80
|
631.80
|
1.160
|
127.19
|
1.55
|
504.61
|
|
1988
|
1.19
|
147.80
|
0.947
|
-42.03
|
1.25
|
189.83
|
2003
|
1.86
|
678.10
|
1.123
|
97.91
|
1.65
|
580.19
|
|
1989
|
1.26
|
205.50
|
0.972
|
-22.55
|
1.30
|
228.05
|
2004
|
1.90
|
716.60
|
1.161
|
127.69
|
1.64
|
588.91
|
|
1990
|
1.34
|
268.30
|
0.993
|
-5.90
|
1.35
|
274.20
|
2005
|
1.91
|
722.00
|
1.177
|
140.19
|
1.62
|
581.81
|
|
1991
|
1.38
|
300.10
|
0.987
|
-10.27
|
1.40
|
310.37
|
2006
|
1.95
|
749.30
|
1.181
|
143.59
|
1.65
|
605.71
|
|
1992
|
1.35
|
277.50
|
0.973
|
-21.72
|
1.39
|
299.22
|
2007
|
1.84
|
667.80
|
1.129
|
101.99
|
1.63
|
565.81
|
|
1993
|
1.37
|
292.30
|
0.962
|
-30.34
|
1.42
|
322.64
|
2008
|
1.92
|
725.70
|
1.165
|
130.57
|
1.64
|
595.13
|
|
1994
|
1.45
|
353.60
|
0.997
|
-2.76
|
1.45
|
356.36
|
|
|
|
|
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2.3小结
通过指数因素分析可知，以1979年为基点，近三十年来的粮食总产量随时间呈现出增长趋势，而这一增长趋势主要得益于粮食单产的增长，即粮食单产的提升是影响粮食产量增长的主要因素。这一结论与云南省农业发展状况吻合：云南省粮食播种面积的增加潜力比较有限，而粮食单产的提升潜能较大。
农作物播种面积受限于耕地面积，而我省耕地的利用可谓已尽极致，壮观的元阳梯田以及怒江州45度坡地的开垦利用都足以证明。一方面由于生态保护的需求，现有耕地面积已几乎没有进一步增加的可能。加之城市化进程对耕地占用的压力，如果能够通过“占补平衡”政策，保证耕地不减已是最理想的状态。另一方面由于粮食种植的比较效益较低，相对效益较高的经济作物也在竞争有限的耕地面积，粮食播种面积大幅提高难度较大。但也可以看到，政府的粮食刺激政策以及粮食科技提升对于粮食播种面积的提升起到了一定的积极作用。自1998年以来，由于政府对粮食生产的重视，源于政府相关的粮食政策，如提高粮食最低收购价，粮补等，提高了种粮的相对收益，增加了农民的种植积极性。云南省通过改革种植制度，优化多熟种植，提高复种指数，粮食播种面积也得到了一定提高。
云南省近三十年来粮食单产提升比较显著。一方面云南粮食单产原有水平较低，1979年云南粮食单产仅为156.6公斤/亩。另一方面，随着农业科技的进步，杂交玉米、杂交水稻等新品种的大面积推广，水稻旱育稀植、玉米地膜栽培、小麦精量半精量播种、间套种植、病虫害综合防治等实用技术广泛应用，极大地促进了粮食单产的提高。
3粮食总产量的间接影响因素分析
对于粮食生产的间接影响因素分析，主要是分析间接因素对直接因素的影响。由于间接因素与直接因素之间没有严格的等式关系，不能采用指数因素分析法，故根据数据特点采用了灰色关联模型分析法。
3.1灰色关联模型
灰色关联分析的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近，相应序列之间关联度就越大，反之就越小。灰色关联分析通过求解灰色关联度（灰色关联系数）来测量系统特征序列之间的关联程度。综合灰色关联度可由绝对关联度和相对关联度的加权和求得。
(1)绝对关联度
绝对关联度用于测量各影响因素与粮食播种面积沿时间变动所构成图形的几何相似程度，其算法如下：
设系统行为序列
其i的始点零化像为
令
设系统行为序列
 0
的始点零化像分别为
令
设序列 与 长度相同， , 如命题4.4.1中所示，则称
为与的灰色绝对关联度。
(2)相对关联度
相对关联度用于测量各影响因素与粮食播种面积相对于始点的变化速率的相似程度。其算法则是设序列 ， 长度相同，且初值皆不等于零， ， 分别为，的初值像，则称与的灰色绝对关联度为与的灰色相对关联度，简称为相对关联度，记为 。
设 ，
则其初值像分别为
在本文中，综合关联度是绝对关联度和相对关联度各取权数为0.5时的加权平均。关联绝对度、相对关联度和综合关联度取值都在0-1区间，取值越大，其关联度越高。
3.2粮食播种面积的影响因素分析
(1)影响因素的选择及设定
粮食播种面积对于粮食产量有着举足轻重的影响，影响云南省粮食播种面积的因素主要考虑以下几个方面：（１）可耕地对于全国各地而言都是一种稀缺资源，耕地的经营者将根据市场需求及收益最大化原则，选择栽种最有效益的农作物，从而达到资源的有效配置。粮食收益会影响耕地经营者是否进行粮食耕种的决定，进而影响粮食播种面积。（２）分析粮食生产的历史可知，每一次种粮激励政策都会激发耕地经营者的种粮热情。（３）粮食复种指数的改变将会改变在一定面积耕地上的播种面积。（４）地方财政对农业的支持特别是地方性的粮食生产补贴等也会对粮食播种面积产生影响。
根据以上考虑，选取与之对应的统计指标进行模型测算。选择粮食生产价格总指数作为成本衡量指标，选择粮食的居民消费价格指数作为收入衡量指标，选择粮食复种指数对粮食复种程度进行衡量，选择财政支农资金指标衡量地方财政对农业的支持。没有相应指标可以表示政府促粮生产政策实施，故考虑设定一个政策因素的哑元变量。
由于粮食的居民消费价格指数只能收集到1994-2008年的数据，在此灰色关联模型分析的数据年限统一为1994-2008期间。考虑到粮食的消费价格并不影响当年的粮食播种面积，而是影响下一年度的粮食播种面积，故将这一指标当年的数值与其他指标下一年度的数值相关联进行分析。 2/4 首页 上一页 1 2 3 4 下一页 尾页 |
