Agricultural Policy, Climate Factors and Grain Output: Evidence From Household Survey Data in Rural China

This paper estimates a stochastic frontier function using a panel data set that includes 4 961 farmer households for the period of 2005-2009 to decompose the growth of grain production and the total factor productivity （TFP） growth at the farmer level. The empirical results show that the major contributor to the grain output growth for farmers is input growth and that its average contribution accounts for 60.92% of farmer’s grain production growth in the period of 2006-2009, whereas the average contributions sourced from TFP growth and residuals are only 17.30 and 21.78%, respectively. The growth of intermediate inputs is a top contributor with an average contribution of 44.46%, followed by the planted area （18.16%）, investment in fixed assets （1.05%）, and labor input （-2.75%）, indicating that the contribution from the farmer’s input growth is mainly due to the growth of intermediate inputs and that the decline in labor inputs has become an obstacle for farmers in seeking grain output growth. Among the elements consisting of TFP growth, the contribution of technical progress is the largest （32.04%）, followed by grain subsidies （8.55%）, the average monthly temperature （4.26%）, the average monthly precipitation （-0.88%）, the adjusted scale effect （-5.66%）, and growth in technical efficiency （-21.01%）. In general, the contribution of climate factors and agricultural policy factor are positive and significant.

粮食安全背景下贵州省粮食生产影响因素分析

粮食是人民群众最基本的生活资料,保障粮食安全是满足民众获得感、幸福感、安全感的前提。贵州作为典型的喀斯特山区省份,生态环境脆弱,粮食生产问题不可忽视。文章结合2010—2020年贵州省粮食总产量进行统计分析,归纳出影响粮食生产的因素,进一步运用多元线性回归模型对贵州省粮食生产影响因素进行全面分析,分析结果表明,粮食作物播种面积、有效灌溉面积和农业生产资料价格指数对贵州粮食总产量存在显著影响,并基于此提出了推动贵州省粮食生产进一步发展的对策和建议。

吉林省粮食总产量影响因素趋势分析

采用灰色系统理论,对影响吉林省粮食总产量的各因素进行动态灰色关联分析,并运用GM(1,1)模型在对其发展趋势预测的基础上进行趋势关联分析.研究结果动态地反映了吉林省粮食生产发展的趋势,为粮食生产持续发展、科学决策提供理论依据。

陕西省粮食生产能力及影响因子分析

按照我国省域粮食产销状况排序,陕西省属于粮食产销平衡区。然而陕西省绝大多数年份的粮食生产量不能满足本省粮食消费量的刚性增长。文章通过对1980-2010年陕西省粮食总产量和单产量的变动趋势和影响因子进行分析,认为耕地面积减少、气候变化和单位面积化肥施用量是影响陕西省粮食产量的主要因素,在此基础上提出政策性建议。

甘肃省粮食综合生产能力不同阶段的影响因素分析

根据1978～2008年甘肃省粮食总产量、单位面积产量和人均产量等粮食生产的相关资料,对粮食生产情况进行了阶段分析;选用农膜使用量、粮食播种面积、有效灌溉面积、化肥施用量、农业机械动力、受灾面积、价格指数等指标,建立了C-D生产函数,分析了不同阶段粮食综合生产能力变动的原因。结果表明:物质投入、科技投入和政策因素是影响甘肃省粮食综合生产能力的三个主要因素。提示甘肃省粮食综合生产能力仍然偏低,但增产潜力较大。

基于Tornqvist-Theil方法的中国粮食生产增长核算研究

采用Tornqvist-Theil指数方法,测算了1978—2015年中国稻谷、小麦、玉米3种主要粮食作物的各投入要素和全要素生产率的增长率及其对粮食产出的贡献率,分析了1978年以来中国粮食生产要素结构的变化情况。结果显示,1978—2015年,中国主要粮食作物产量、全要素生产率以及除劳动力投入外的投入要素,虽然存在明显的阶段性波动,但总体上呈增长趋势;机械、化肥、土地及其他中间投入要素增长也促进了粮食的增产,但粮食作物产量的增长主要依赖于全要素生产率的增长;制度、政策、价格对粮食产出和全要素生产率的增长起到关键促进作用。未来中国粮食安全供给主要依靠科技进步带动的全要素生产率的增长。确保耕地面积、提高农民粮食生产积极性、依靠科技进步是保障中国粮食安全供给的重要措施。

适度粮食安全成本与粮食总产出的实证分析——以江苏省为例

文章从介绍粮食安全成本的相关理论与现实意义出发,对粮食安全成本的内涵进行了界定,并对狭义的粮食安全成本与广义的粮食安全成本的内涵进行了界定与分析,并对江苏省粮食安全成本与粮食总产量的现状进行了分析与描述。在此基础上,选取2000~2014年粮食总产量与粮食安全成本(政府成本)的相关统计数据,建立样本的回归方程来观察总体的情况,运用Eviews6.0进行计量分析。分析结果表明:江苏省粮食安全成本对粮食产量有显著的影响,但江苏省粮食安全成本投入太多,已经远远超过了经济增长、粮食产量的增长速度,多投入的成本并没有使产量得到预期的增加。对江苏省粮食安全成本高的主要原因归纳为:粮食生产成本高、政府对国有粮企的补贴高、耕地资源不足及流失严重。并提出降低江苏省粮食安全成本的对策是通过实行粮食规模化生产经营降低粮食生产成本、实行国有粮食改革,淘汰僵尸国企以减少政府对国有粮企的财政补贴及实行严格的耕地保护制度。

中国粮食“十一连增”的主要因素分析与政策建议

为了找到确保中国粮食稳定发展的方法和途径,在对中国粮食生产特点分析的基础上,对推动粮食"十一连增"的具体动因及制约因素进行了深入分析。研究认为:在中国支持粮食产业财政投入不断加大、农业科技实力不断增强、种植业结构的高产替代模式等因素的推动下,中国粮食连续十一年增产。但是,中国粮食安全并非高枕无忧,粮食生产面临着资源约束加剧、比较效益降低、国际竞争力减弱、生态和环境持续恶化等挑战。因此,本研究提出要从财政、科技、环境、经营主体以及粮价视角出发,建立粮食稳定发展的长效机制。

农机服务发展与粮食生产效率研究:2004—2016——基于变系数随机前沿分析

采用“两步法”研究了农机服务发展与中国粮食生产效率的关系.基于2004-2016年全国31省份粮食生产投入产出的面板数据,利用变系数随机前沿分析方法测算了中国粮食生产的技术变化、技术效率以及全要素生产率,然后构建农机服务发展影响粮食生产效率的OLS回归模型.结果表明:(1)31省份粮食生产的投入要素产出弹性和技术效率存在明显差异,2008年粮食技术变化最为明显,粮食全要素生产率的增长在2008年高达5%.(2)农机服务在2008年以后对粮食全要素生产率的增长具有显著的促进作用,农机服务对粮食TFP的作用存在一定的滞后效应.(3)农机服务发展与劳动产出弹性具有替代关系,与化肥和机械产出弹性具有互补关系.在三大粮食作物中,小麦机械化程度最高,水稻和玉米的机械化程度还有待提升.

山西省粮食总产量波动的影响因素分析

为了解山西省粮食产量波动影响因素的影响机制及作用大小,利用1949~2009年粮食产量序列资料,采用波动指数分析了山西省粮食总产量的波动特性与波动幅度,并分析了粮食总产量波动的影响因素。从作物学原理研究（总产量=播种面积×单位面积产量）出发,进一步分析了粮食播种面积和单产波动对粮食总产量波动的影响大小。结果表明：单产是影响粮食总产量波动的主要因素,其次是粮食播种面积。1949~2009年,单产波动对粮食总产量波动的影响达79.68%,播种面积对粮食总产量波动的影响为18.07%。

湖北省粮食总产气象预报模型

为探讨湖北省粮食总产气象预报模型,选用高空大气环流资料、地面气象资料和统计局历年产量资料,从全年粮食总产量的构成进行分析,提出并比较了4种粮食总产气象预报模型。预报模型采用线性或非线性方程进行模拟。从理论和实际两方面分析了每种模型的可行性。通过2 a的试运行和2006年的实际应用,效果很好,3 a来,此模型对湖北省粮食产量预测预报的准确率达98.1%-99.3%。确定用＂分组模型＂的方法建立湖北省粮食产量气象预报模型。

新型城镇化战略下的抛荒耕地、粮食总产量与耕地红线

估测了抛荒面积,测算20~30 a后,放弃宅基地的人口总量和废弃面积,设计城乡统筹的土地资源利用模式。结果表明,1.2×10^8 hm^2耕地中,至少抛荒6×10^6 hm^2;没有足量建设用地指标为进城人口提供定居条件,未来将废弃的3.9×10^6 hm^2宅基地无法复垦,无法获得新型城镇化需要的大量建设用地指标。第一阶段,把3.9×10^6 hm^2抛荒耕地转化为耕票指标,名义耕地面积减少;耕作面积和粮食总产量不变;耕票交易获取5.85万亿元,拿出其中35%,激励复垦剩余2.1×10^6 hm^2抛荒耕地的粮农;名义耕地面积不变,耕作面积增加,增加粮食315亿kg,这是该阶段粮食总产量红线,该阶段可快速进行。第二阶段比较漫长,需等地票指标帮助5.85亿人定居城镇后,拿所获耕票资金的65%,激励3.9×10^6 hm^2宅基地复垦;名义耕地与耕作面积都增加,增加粮食585亿kg,这是该阶段粮食总产量红线。平均每公顷抛荒耕地与宅基地复垦可获97.5万元,保证可持续耕作,没有突破耕地红线,耕作面积提升,增量等于抛荒面积,名义耕地等于耕作面积,粮食总产提升900亿kg。提高耕地利用率,增加粮食总产量,解决了城镇建设用地指标。

1983～2004年主要粮食品种生产对粮食总产量影响的分析(英文)

根据1983-2004年统计数据进行的量化分析表明,在粮食总产量的变动中,玉米生产发挥了主要的增产作用,稻谷与小麦生产发挥了主要的减产作用.以1994年为界,此前各种粮食产量的波幅均较小,此后,除大豆外,其它3种粮食产量的波幅均明显增大,且均与粮食总产量波动呈高度同步性.加强对玉米生产的支持,稳定稻谷与小麦生产,分品种实施粮食储备与吞吐,是优化国家粮食调控政策的应有选择.

基于粗糙集方法的广东省粮食产量影响因素分析

粮食的生产一直受到我国政府的高度关注与重视。农业经济学界已有不少论文对于各省区,采用不同的统计分析方法,来分析粮食生产的主要影响因素,其中最常用的是主成分分析,此方法存在一定的局限性。为了能从大量的、不完全的数据中找到隐含的、有价值的信息,该文总结了广东省的粮食生产概况,选用数据挖掘中的粗糙集方法,以1996～2012年的统计年鉴中的数据为基础,选取了乡村劳动力、耕地面积、农业机械动力、灌溉面积、化肥用量等17项与广东省粮食产量相关的因素进行分析。研究结果表明,对于广东省粮食产量影响较大的因素有化肥用量、水库总容量以及人均经营耕地面积。从分析来看,近年来广东省粮食产量并未随着化肥用量和水库总容量的增大而增加,但人均经营耕地面积对于产量的增加有着正面影响。针对这些问题,给出了稳定粮食播种面积,改良耕地质量,加强农田水利建设,加大农业科技投入,转移农村富余劳动力的建议。

近年我国粮食价格上涨的深层原因

从2003年下半年起,粮食价格一路上涨,其直接原因是粮食播种面积缩减、干旱、粮食的总产量下降等,导致粮食的总供给小于总需求;其深层次原因是农业产业结构调整导致的农民弃农从工从商,大量粮田退耕还林、还湖、还草,减少了粮食用地,农产品生产结构不符合需求结构,导致了粮价上涨;粮食流通体制不完善也是导致粮价不稳的深层次原因;耕地的快速减少是粮食安全和粮价稳定的重大隐患。

基于优化灰色模型的河北省粮食总产量预测分析

根据《河北经济年鉴2013》中最新修订的2007—2012年农业经济统计资料,运用灰色系统理论和方法,对河北省粮食总产量建立了优化灰色预测模型,并对此模型进行了分析检验,得到该预测模型的精度为一级。与常规GM(1,1)模型相比较,优化灰色模型能够明显地提高预测精度,增强预测的可靠性,有很强的实用价值。利用所建模型,对2014—2019年河北省粮食总产量进行预测,预测结果表明:2014年河北省粮食总产量预计达到3 450.8万t,未来几年还会继续稳步上升,2019年河北省粮食总产量有望突破4 000万t,为全国粮食供给提供了强有力的保障。

庄浪县粮食总产量影响因素分析

收集了庄浪县1991—2010年共20年的粮食总产量及其相关数据,采用一般多元线性回归分析、逐步回归分析和曲线拟合方法,对影响庄浪县粮食总产量的主导因素进行分析。结果表明:(1)粮食单产、粮食播种面积、梯田面积、农药消耗量和农村劳动力是影响庄浪县粮食总产量的最显著因素;(2)曲线拟合显示梯田面积与粮食总产量之间呈二次曲线关系,在一定的范围内粮食总产量随着梯田面积的增加而增加;(3)随着区域内梯田面积趋于稳定,生态效益更加凸显。

粮食总产量变化影响因素的灰色关联分析

为增加浙江省粮食总产量,依据浙江省1995—2012年有关粮食总产量的统计数据,选择粮食种植面积、化肥、农药、有效灌溉面积、农机总动力和种植业劳动力6个指标作为影响粮食总产量的因素,并利用灰色关联法对影响浙江省粮食总产量的因素进行关联分析。结果表明,这6个影响因素与粮食总产量关联度的顺序依次为种植业劳动力(0.862 9)、粮食种植面积(0.858 8)、化肥(0.796)、农药(0.680 7)、有效灌溉面积(0.597 3)和农业机械总动力(0.553),因而扩大种植面积和增加农业机械投入替代种植业劳动力等是当前实现浙江省粮食总产量增加的重要措施。

甘肃省高标准农田建设与粮食增产关系问题研究——基于灰色关联度法

高标准农田建设对于改善农业生产基础设施条件,提高农田的机械化推进水平和抗风险自然灾害能力具有显著的作用。解决了农村目前部分可耕地高低不平、农田环境面貌零乱、农田灌排系统不配套、抗灾能力较低等一系列问题。随着农田建设的投入力度不断加大,农田规模不断提升。高标准农田成为稳定粮食产量、保障粮食安全最为重要的基础设施投资项目。关于高标准农田建设对于促进粮食产量的研究目前来说比较欠缺。本文将通过对甘肃省粮食生产情况和高标准农田建设进行深入分析,运用灰色关联度的方法,论证甘肃省高标准农田建设与粮食增产之间的关系,显示出了高标准农田建设与粮食增产之间具有较高的关联度。基于实证分析结果,给出了切实可行的建议,从而进一步加快高标准农田建设,提升高标准农田质量,提高粮食产量,保障粮食安全。

黑龙江省粮食生产影响因素分析

为了更加全面地了解近20年黑龙江省粮食生产现状和影响黑龙江省粮食生产因素,探索黑龙江省粮食持续增长的方法,使用有关黑龙江省粮食生产近20年的相关数据,运用STATA软件对黑龙江省粮食生产的主要影响因素进行了分析研究,并取得相应结果。研究表明,黑龙江省粮食生产产量与农用化肥施用折纯量、农作物总播种面积和农业机械总动力呈正相关,与化肥施用量呈负相关。最后,提出增加黑龙江省粮食产量需要合理施用化肥,保持粮食作物播种面积,重视农业科技的运用及对新型农业人才培育和建议。